Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Разработка экономико-математической модели и инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Полумисков, Михаил Леонидович
Место защиты Москва
Год 2010
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Разработка экономико-математической модели и инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия"

На правах рукописи

ПОЛУМИСКОВ МИХАИЛ ЛЕОНИДОВИЧ

Разработка экономико-математической модели и инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия

Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

0046И5286

..ч/и щу

Москва - 2010

004605286

Диссертационная работа выпонена на кафедре прикладной информатики в экономике Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

Научный руководитель

доктор экономических наук, профессор

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор

кандидат экономических наук, доцент

Ведущая организация:

Дрогобыцкий Иван Николаевич

Лихтенштейн Владимир Ефраимович

Абламская Людмила Валерьевна

Московский государственный горный университет

Защита состоится л23 июня 2010 года в 10-00 часов на заседании диссертационного совета Д 219.007.01 во ВНИИПВТИ по адресу: 115114, Москва, 2-й Кожевнический пер., д. 8

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВНИИПВТИ по адресу: 115114, г. Москва, 2-й Кожевнический пер., д. 8.

Автореферат разослан л/С <'Ь 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук

II I/ П. П. Гвритишвили

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Специфика золотодобычи характеризуется тем, что золото является одновременно сырьевым товаром, обращаемым на мировых товарных рынках, частью резервов государственных банков и может быть принято в качестве расчетов по денежным обязательствам. Наличие достаточных резервов золота является частью мер по обеспечению стабильности национальных валют. Поэтому рост запасов и объемов производства золота требуют особого внимания, прежде всего на государственном уровне.

Нестабильность мирового фондового рынка и постоянный спрос со стороны промышленных потребителей привели в последние годы к значительному росту потребности в золотодобыче. В частности цена золота с 2001 по 2009 годы повысилась с 250 до 1100 дол/унц. На этом фоне наметилось несколько тенденций.

Во-первых, запасы полезных ископаемых истощаются. Это ведет к тому, что осуществляется постепенный переход на добычу золота из рудных месторождений. Такие месторождения предполагают большие объемы инвестиций и более высокую производственную себестоимость. Вследствие этого, руководству предприятия требуется система оценки эффективности оперативной деятельности для снижения затрат или повышения производительности труда.

Во-вторых, добыча золота в России обеспечивается в немалой степени небольшими производствами. Для воспонения потерь после их закрытия требуется ввод в эксплуатацию новых месторождений и оперативный прирост запасов на существующих объектах, что вызывает необходимость привлечения инвестиций, и как следствие, оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

Третья тенденция состоит в том, что на развитие горных компаний все большее влияние оказывает удаленность месторождений и перспективных участков, слабо развитая инфраструктура. В удаленных районах нет постоянных дорог, существует дефицит электроэнергии, водных ресурсов. Это снижает инвестиционную привлекательность месторождений, так как требует допонительных капитальных затрат и приводит к увеличению рисков при инвестировании.

Вышеописанные факторы позволяют сделать вывод о крайней важности отрасли для государства и мировой экономики. Проблемы рентабельности производства и дефицита запасов повышают риск снижения добычи в перспективе, что влечет дефицит сырья в экономике. Развитие новых месторождений требует привлечения инвестиций.

Построение экономико-математических моделей оценки деятельности предприятий отрасли позволяет оперативно определить их эффективность и выявлять резервы ее повышения, что и определяет актуальность исследования.

Степень разработанности проблемы. Вопросы экономико-математического моделирования деятельности и оценки предприятий горной промышленности рассматривались в работах Ю.П. Ампилова, Ф. Вемера, А.Л. Дергачева, Я.В. Моссаковского, С.С. Резниченко, С.И. Уткиной. В более широком смысле вопросами оценки бизнеса и экономико-математического моделирования деятельности предприятий занимаются такие ученые как А. Дамодаран, У. Шарп, М.А. Федотова, А.Г, Грязнова, В.Е. Лихтенштейн.

Зарубежные ученые (Р. Каплан, К. Кросс, Д. Нортон и др.) разработали модели ключевых показателей эффективности, призванные оценивать эффективность деятельности и инвестиционный потенциал предприятий. Основой таких систем стала идея взаимосвязи финансовых и нефинансовых показателей деятельности предприятия, в частности работы персонала, отношений с покупателями, эффективности производственных процессов и финансовых результатов. Данный подход позволяет учесть факторы настоящих и будущих доходов, но нуждается в существенной доработке с учетом специфики отрасли и необходимости математического моделирования взаимосвязи показателей на различных уровнях представления.

В работах таких ученых как М.И. Баканов, А.Д. Шеремет, Г.В. Савицкая, Л.Т. Гиляровский развиваются системы комплексного экономического анализа. Представленные ими подходы позволяют проводить комплексную оценку хозяйственной деятельности и эффективности используемых ресурсов, рентабельности активов и капитала, однако разработанная система не позволят проводить оценку инвестиционной привлекательности, в частности стоимости предприятия и рентабельности инвестиций. Предложенный инструментарий направлен на оценку

прошедших периодов деятельности и фактического состояния предприятия, а набор факторов является заранее определенным.

Большинство экономико-математических моделей оценки деятельности применяются для проектирования рудников, расчета экономической эффективности освоения месторождений при заданных технико-экономических параметрах. Существуют также системы оперативного финансового и производственного планирования. Но они предлагают стандартные оценочные модели. В то же время, с учетом описанных тенденций развития золотодобывающей промышленности, необходимы модели, позволяющие выявить допонительные резервы роста эффективности деятельности, инструментарий оптимизации используемых ресурсов, повышения эффективности бизнес-процессов с учетом специфики отрасли, инструментарий оценки потенциала роста доходов предприятия, что обуславливает цель и задачи настоящей диссертационной работы.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является совершенствование инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия на основе создания экономико-математической модели бизнеса. Для достижения этой цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

1. Проанализировать проблемы отрасли для обоснования круга задач, которые дожны решаться с применением систем экономической оценки деятельности золотодобывающего предприятия (ЗДП).

2. Провести сравнительный анализ существующих инструментов оценки деятельности и обосновать необходимость построения собственной экономико-математической модели с учетом специфики отрасли.

3. Разработать, основываясь на факторах, оказывающих влияние на доходность золотодобывающего бизнеса, схему формирования финансовых результатов золотодобывающего предприятия.

4. Построить экономико-математическую модель (ЭММ), призванную обеспечить возможность оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия.

5. Сформировать инструменты оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия, обеспечивающие расчет его стоимости, обоснование выбора проектов с точки зрения инвестирования, выявление резервов роста эффективности внутренних бизнес-процессов.

6. Провести апробацию экономико-математической модели и предложенных инструментов оценки инвестиционной привлекательности, доказать их технологическую применимость и экономическую полезность.

Объектом исследования являются процессы геологоразведки, добычи и переработки золота.

Предметом исследования являются показатели, инструментарий и методики оценки и повышения инвестиционной привлекательности.

Теоретическая и методологическая основы исследования. Теоретическую основу исследования составили основные положения экономической теории, теории систем и системного анализа, математического моделирования экономических процессов, и их логическое продожение в трудах в области стратегического менеджмента, горного дела и экономической оценки месторождений, финансового и инвестиционного анализа. В работе использовались монографии по экономике горного дела (С.С. Резниченко, Я.В. Моссаковский), технологиям проведения горных работ (А.К. Порцевский), правовые акты, регламентирующие порядок экономической оценки месторождений, статистические данные и годовые отчеты предприятий отрасли. Использовались такие программные инструменты для расчетов и моделирования как MS Excel и Statistica.

Методология исследования включает научные достижения в области стратегического управления, инновационного менеджмента и другие направления прикладной экономики. При решении конкретных задач использовались процедуры целеполагания, измерения, установления критериальноеЩ, агоритмизации, формирования и выбора альтернатив, методы статистической обработки данных, методы линейного программирования.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в формировании инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия на основе экономико-математического моделирования.

Предмет защиты составляют следующие положения и результаты, содержащие элементы научной новизны:

Х выявлена специфика деятельности золотодобывающих предприятий, которая заключается в одновременном учете таких взаимосвязанных факторов, как состояние предприятия, прогнозирование его финансовых результатов, эффективность логистики, значения параметров освоения месторождений и качество запасов, а также уровень коммерческих и технических рисков. Данный результат стал допонительным аргументом при построении оригинальной ЭММ оценки деятельности ЗДП и позволил сформулировать ее основные функции - оценка инвестиционной привлекательности новых месторождений и действующих предприятий, выявление резервов роста производительности труда и снижения затрат;

Х разработана схема формирования финансовых результатов ЗДП, которая, в отличие от существующих, включает не только факторы внешней среды, внутренней деятельности предприятия, но и косвенные факторы, использование которых позволяет оценить резервы роста прибыли ЗДП;

Х разработана ЭММ оценки инвестиционной привлекательности ЗДП, позволяющая определить результативность его работы в текущем периоде, потенциал роста доходов, выявить участки неэффективности и резервы роста производительности, предложить изменения в бизнес-процессах, сформировать набор показателей эффективности и на этой основе оценивать инвестиционную привлекательность предприятия. В отличие от существующих моделей оценивается текущее состояния предприятия, потенциал роста доходов и учитываются допонительные факторы, оказывающие влияние на текущие и будущие доходы - эффективность логистики и геологоразведочных работ, качество и прирост ресурсной базы;

Х выработаны рекомендации по повышению эффективности бизнес-процессов ЗДП на основе их моделирования и оптимизации с применением линейного программирования. В частности, предложено использовать методы линейного программирования при оптимизации распределения ограниченных ресурсов (труд, техника, материалы) между производственными процессами. Исследованы процессы планирования и снабжения, выработаны рекомендации по их улучшения и оценено влияние на финансовые результаты;

Х предложена интегральная оценка инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия, позволяющая выбрать наиболее перспективные предприятия с точки зрения инвестирования и комбинирующая показатели эффективности штатного функционирования и инвестиционные показатели ЗДП.

Отмеченные результаты соответствуют пункту 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений (специальность 08.00.13 - Математические инструментальные методы в экономике) паспорта специальностей ВАК.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость исследования заключается в развитии методик экономико-математического моделирования деятельности хозяйствующих субъектов, а также инструментов экономической оценки предприятий горной промышленности.

Практическая значимость результатов исследования заключается в возможности применения разработанной экономико-математической модели и инструментов оценки инвестиционной привлекательности. Самостоятельное практическое значение имеют следующие положения диссертации: экономико-математическая модель оценки деятельности предприятия золотодобычи, которая может использоваться на предприятиях горной промышленности, в банках и финансовых институтах для выявления эффективности оперативной деятельности, оценки кредитоспособности и доходности предприятия; инструментарий интегральной оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия, позволяющий принимать инвестиционные решения в отношения предприятий отрасли; инструментарий оптимизации ограниченных ресурсов в производственно-финансовом планировании горного предприятия на базе методов линейного программирования. Моделирование бизнес-процессов планирования и снабжения предприятия позволяет повысить производительность, уменьшить простои техники и улучшить финансовые результаты.

Апробация и внедрение результатов. Отдельные положения и рекомендации, сформулированные в работе, используются в деятельности ОАО Урасиб, что подтверждено справкой о внедрении.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 статей общим объемом 2 п.л. (весь объем авторский), в т.ч. 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК (0,9 п.л.)

Структура работы. Диссертация изложена на 111 страницах машинописного текста, состоит из введения, 3 глав, заключения и включает 7 рисунков, 29 таблиц, 4 приложения и список литературы из 118 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Для обоснования применения экономико-математического моделирования деятельности золотодобывающих предприятий проведен анализ проблем отрасли и выявлены основные задачи, которые стоят перед ЗДП. Наиболее важными проблемами, выявленными в ходе анализа отрасли, являются дефицит запасов золота и, как следствие, усложнение и удорожание золотодобычи. Задача развития усложняется слабо развитой инфраструктурой в регионах ведения работ, повышенной стоимостью и временем доставки товаров, дефицитом квалифицированного персонала.

Дефицит запасов требует привлечения финансирования для проведения геологоразведочных работ, развития инфраструктуры и производственных мощностей. Привлечение финансирования является сложной задачей в силу наличия факторов неопределенности (например, геологические риски) при оценке объектов инвестирования, догих сроков развития новых месторождений (5-7 лет). Существует также сложность оценки новых месторождений, геологоразведка на которых в большинстве случаев проводилась в советское время. Высокий уровень неопределенности требует создания соответствующего оценочного инструментария.

Вышеуказанные проблемы позволили сформулировать ряд задач, которые дожны решать руководители предприятий для поддержания своей экономической эффективности. К ним относится прирост запасов золота для обеспечения ресурсами и улучшения финансовых результатов, контроль производственной себестоимости с целью обеспечения минимально необходимой экономической эффективности, и, как

следствие, максимизация стоимости бизнеса, позволяющая привлечь допонительное финансирование в развитие предприятия - дальнейший прирост запасов руды и повышение производственной мощности.

Решение этих задач требует увязки всех направлений деятельности золотодобывающего предприятия с показателями его экономической эффективности и формирования соответствующей экономико-математической модели. Проблемы развития также вызывают необходимость построения системы оценки предприятий для эффективного осуществления инвестиций.

Проведен обзор современных методов оценки эффективности деятельности предприятия (текущего состояния и перспектив развития), практики их применения, оценка возможности и целесообразности использования указанных методов в отношении предприятий золотодобывающей отрасли. Существующие методы были условно разделены на модели ключевых показателей эффективности (КПЭ) и детерминированные экономико-математические модели. Первую группу методов составляют сбалансированная система показателей, пирамида эффективности и другие модели. Несмотря на высокий уровень детализации рассматриваемых показателей, они не учитывают всех факторов деятельности золотодобывающего предприятия, в частности качества запасов золота, параметров разработки месторождения, а также не предоставляют готовых экономико-математических моделей взаимосвязи показателей, хотя и предполагают их наличие.

Ко второй группе может быть отнесена система комплексного экономического анализа. Она предоставляет возможность оценки экономической эффективности по известным показателям, обеспечивает взаимосвязь с системой бухгатерского учета, но также не включает все существенные факторы, значимые для ЗДП, и не позволяет прогнозировать доходы предприятия. Отдельно стоит упомянуть модель экономической добавленной стоимости, обеспечивающую оценку будущих доходов предприятия, но не учитывающую факторы, значимые для ЗДП.

Сделан вывод о том, что задача построения системы оценки деятельности любого предприятия, в том числе золотодобывающего, является контекстно-зависимой. Поэтому применение готовой модели затруднительно. В ней дожны быть учтены такие особенности деятельности, как отсутствие необходимости формирования спроса на

продукцию (биржевой товар), наличие невозобновляемых ресурсов, являющихся основным активом предприятия, сложный характер доставки товаров. Модель дожна математически увязать финансовые и нефинансовые показатели деятельности, как это предполагают системы КПЭ, с целью управления финансовыми показателями и оценки инвестиционной привлекательности. Требуется решать такие задачи, как выявление резервов роста производительности труда и снижения затрат, оптимизации ограниченных ресурсов, оценка инвестиционной привлекательности новых месторождений и действующих предприятий. При этом в модели следует учитывать комплекс факторов деятельности ЗДП (параметры, месторождения, риски деятельности, инфраструктура, логистика доставки товаров, квалификация персонала).

Для построения ЭММ сформирована информационная база факторов достижения финансовых результатов с учетом основных этапов развития объектов недропользования (геологоразведка, проектирование и строительство рудника, добыча и переработка руды). Для этого разработана схема, позволяющая построить логическую картину формирования доходов. Выявленные факторы получения доходов разделены на три группы: стратегические, тактические и косвенные.

Стратегические факторы представляют собой внешние (неизменяемые в' краткосрочной перспективе) параметры. К ним относятся технические параметры месторождения, регион расположения предприятия, условия денежных рынков, ограничения законодательств. Их можно охарактеризовать как условно-постоянные технологические и общеэкономические параметры. Стратегические факторы определяют тактические, то есть прямые факторы финансовых результатов - мощность по добыче руды, производственную себестоимость и требуемые капиталовложения.

Кроме того, существует ряд факторов, определяемых условиями проведения работ, но способных к изменению в догосрочной перспективе. К таким факторам относятся надежность поставщиков, уровень производительности персонала, качество запасов золота, динамика прироста запасов, отдача от инвестиций в основные фонды. Управление ими позволяет выявить резервы роста производительности труда и снижения производственных затрат, потенциал роста стоимости бизнеса. В свою очередь, сочетание тактических, косвенных и стратегических факторов влияет на

конечные экономические показатели - рентабельность продаж, стоимость бизнеса (табл. 1), определяющие инвестиционную привлекательность предприятия.

Таблица 1.

Схема формирования финансовых результатов горного предприятия

Разведка Проектирование Добыча

Стратегические факторы Площадь проведения работ, глубина залегания рудных тел Мощность рудника, наличие инфраструктуры, транспортная сеть Среднее содержание, уровень извлечения, коэффициент вскрыши, цена золота, стоимость капитала

Тактические факторы Производительность работ, удельная стоимость работ Сроки и стоимость строительства рудника Себестоимость производственных процессов, производительность процессов

Косвенные факторы Качество прогнозов, квалификация геологов надежность поставщиков, отдача от производственных фондов, динамика прироста запасов, качество запасов

Показатели эффективности стоимость разведки Объем инвестиций в строительство Стоимость бизнеса, рентабельность производства

Из таблицы 1 видно, что на каждом этапе освоения месторождения существуют технико-экономические параметры, управляемые показатели бизнес-процессов и конечные показатели эффективности. При этом видна вертикальная взаимосвязь -показатели эффективности рассчитываются по показателям бизнес-процессов, которые определяются технико-экономическими параметрами. Также в таблице прослеживается горизонтальная связь - результаты одного этапа являются факторами получения результата следующего этапа. Например, прирост запасов является необходимым условием существования месторождения, а их объем определяет стоимость строительства рудника и стоимость бизнеса. Геологические параметры разведанного месторождения определяют экономическую эффективность его освоения, в том числе рентабельность производства. Это позволяет сформировать экономико-математическую модель, которая оценивает деятельность на каждом этапе и прогнозирует будущие финансовые результаты (прогноз стоимости бизнеса).

Исходя из интересов сторон и факторов формирования финансовых результатов, сделан вывод о том, что наиболее поно цели деятельности отражает модель стоимости

бизнеса, которая определяет сумму прогнозируемый прибыли, ожидаемую от работы предприятия за оставшийся срок эксплуатации месторождения. Для ее максимизации требуется снижение затрат и повышение производительности труда (повышение эффективности штатного функционирования), увеличение запасов золота и мощности рудника (будущие доходы). Расчет стоимости бизнеса доходным методом производится на базе известной модели дисконтированных денежных потоков:

Еу =  У-с-1.)

ы (1 + /-У

где - выручка в год , С[ - затраты в год , I* - инвестиции в геологоразведочные работы и обновление основных фондов, г - процентная ставка, выражающая минимально необходимую доходность и совокупный риск бизнеса, N - срок эксплуатации месторождения,

При оценке стоимости бизнеса параметры оценки могут быть разделены на две

группы. Первая группа определяет операционную эффективность деятельности

предприятия и доходы, получаемые в текущем периоде. Вторая группа параметров

определяет прогнозируемые доходы предприятия. Рассмотрим подробнее первую часть

и составляющие ее параметры. Для оценки оперативной эффективности требуется

рассмотреть факторы получения прибыли. Модель прибыли предприятия, являющаяся

частью модели стоимости бизнеса, предложено формировать в следующем виде:

№ = 5-С = У-Р-С = г'(1-Р()-А-Е-Р-С

где ЫР - операционная прибыль в год; А - среднее содержание золота в руде, г/т; Е - коэффициент извлечения золота, %; 2 - объем производства в год, тонн/год; Р/ - потери руды, %; Р - среднегодовая цена реализации, руб./ед.; С - суммарные затраты за период^ Г- ^ел&иС. _

На вышеприведенные параметры накладывается несколько ограничений. Во-первых, установлено ограничение на неотрицательность всех параметров. Показатель производительности дожен от года в год по крайней мере не ухудшаться, поэтому автором установлено следующее ограничение:

Кроме того, объем производства не может превышать номинальную мощность рудника (г), поэтому соотношение производительности и мощности всегда меньше 1. Данный показатель может быть назван коэффициентом использования

производственных мощностей, и имеет аналоги в трудах, посвященных экономическому анализу:

Кг =(2Щ<\

Для максимизации прибыли и улучшения производных от нее показателей (рентабельность продаж, доходность) требуется управлять затратами и производительностью бизнес-процессов. Сформулированы показатели бизнес-процессов горного предприятия. Общая схема проведения работ представлена на рис 2.

Технологический процесс

I - основные процессы

- вспомогательные ] процессы

; ..................; - границы основного

: | производства

Рис 2. Описание технологического процесса золотодобывающего предприятия В общем виде приведена схема бизнес-процесса основного производства с карьерным способом добычи. В нее включены процессы горно-подготовительных работ (ГПР), вскрытие и погрузка горной массы на самосвалы и отправки ее на участок складирования и переработки руды.

Совокупные затраты на добычу 1 тонны руды состоят в укрупненном виде из затрат на ГПР (В), добычу горной массы (в), транспортировку (Тг), переработку руды

с = в + а + тг+и

Модель операционной прибыли с учетом выявленных параметров преобразуется к следующему виду:

где ё - удельный объем горной массы на единицу добычи руды, Ь - удельный объем ГПР на единицу добычи, cg, сЬ, сц\ ср - удельные затраты соответственно на выемку горной массы, ГПР, транспортировку и переработку руды.

Таким образом, выяснены основные бизнес-процессы и внешние независимые факторы, оказывающие влияние на оперативную эффективность работы ЗДП.

Вторая часть модели оценки бизнеса содержит ряд косвенных факторов, которые оказывают влияние на будущие доходы предприятия и позволяют более точно их рассчитать. Наиболее детально изучены факторы, оказывающие влияние на сроки освоения месторождения - прирост запасов, мощности производства. 1. Обеспеченность запасами измеряется в годах и выражается соотношением общего объема оставшихся к добыче запасов и годовой производительности предприятия:

где - базовый (существующий) объем запасов предприятия, X - текущий объем добычи

2. Срок разработки месторождения с учетом прироста запасов Т:

П1=ч0-{\ + 2Ч7д

3. Срок разработки месторождения с учетом . ... роста объема производства. V:

Тогда уточненная среднегодовая прибыль предприятия для расчета стоимости бизнеса с учетом инвестиций в геологоразведку и расширение производства будет выглядеть следующим образом:

где 1р - затраты на единицу прироста производительности (коэффициент эффективности инвестиций в обновление производства), - затраты на единицу прироста запасов (коэффициент эффективности геологоразведки)^ С н^иг^р.

Качество имеющиеся ресурсной базы оказывает влияние на точность прогнозов по приросту запасов. Ожидаемый среднегодовой прирост запасов может быть откорректирован на уровень качества ресурсной базы. Он может быть выражен специальным коэффициентом, зависящим от уровня надежности имеющихся прогнозных ресурсов категорий Рь Р2 и Рз.

л. = Д 1 +-

КГ = Р(РЬР2,Р3)

где И (Рь Р2, Рз) - средневзвешенная экспертная оценка (в %) перевода имеющихся прогнозных геологических ресурсов в промышленные запасы.

В результате оценка времени эксплуатации месторождения может быть скорректирована на предлагаемый автором коэффициент:

Полученная формула уточняет сроки освоения месторождения и прогнозные доходы, что оказывает влияние на стоимость предприятия.

На базе построения ЭММ выработаны рекомендации по повышению эффективности штатного функционирования ЗДП. Исходя из соображений повышения экономической эффективности следует предложить уменьшение удельных затрат и рост производительности бизнес-процессов. С этой целью проведена параметризация и моделирование бизнес-процессов основного производства.

Параметры, определяющие производительность и затраты бизнес-процессов, следующие:

Х нормы затрат материала т на выпонение единицы процесса Мгг;

Х стоимость единицы каждого вида материалов, руб., руб.;

Х затраты на одного работника по процессу 3, дожности q и разряду г, РЧф

Х ограничение по ресурсу т, Кт;

Х ограничение по персоналу по разряду г, С2,,г;

Х производительность техники р в единицу времени, Ур.

Х производительность работника с дожностью ч и разрядом г по процессу К^ Тогда затраты на бизнес-процесс j за период времени могут быть выражены

следующим образом:

где Т - постоянные затраты на бизнес-процесс за рассматриваемый период.

Производительность процесса 3 за период выражена как минимум от

производительности, которую может реализовать предприятие с учетом ограничений по

наличию персонала, материалов, производительности техники (Ур), персонала (Кчг) и

коэффициента использования техники К7:

В производственных процессах используются сходные ресурсы - персонал, материалы, оборудование. Вышеуказанные показатели могут быть улучшены с помощью постановки и решения задач оптимизации использования ограниченных ресурсов с целью максимизации производительности труда или минимизации затрат ресурсов.

С целью определения количества работников разных квалификаций, которые позволят минимизировать затраты на персонал при заданных ограничениях, построена оптимизационная модель. Необходимо определить матрицу распределения работников данной дожности и разных разрядов, минимизирующую затраты. Пусть искомые значения - {ХГ)} - матрица распределения работников разряда г по бизнес-процессам которая позволяет произвести требуемое количество действий и минимизировать затраты труда на ведение горных работ. Целевая функция:

I хД-Р,->тт >=| 1

Ограничениями модели являются ограничение по плану работ Хг] * К п =У и

по положительности решения Хг) >0.

Решение таких задач в повседневной деятельности рудника позволяет получать максимальную отдачу от используемых ресурсов или минимизировать затраты. Аналогичная задача может быть поставлена и в отношении распределения других ресурсов.

В рамках проведенного исследования выявлена взаимосвязь между производительностью предприятия и простоями техники, которые, в свою очередь, связаны с эффективностью бизнес-процессов планирования и снабжения. Для этого построена схема процесса планирования и доставки товарно-материальных ценностей на участок, вычислены затраты времени на осуществление этих действий, и предложен вариант изменения в бизнес-процессах, позволяющий уменьшить сроки подготовки к производственному сезону на 1,5 месяца. Это сделано за счет исключения дублирования функций согласования заявок на снабжение, а также более раннего предоставления плановых заявок для своевременного размещения у поставщиков.

О&ьем производства (V) можно представить как функцию, зависящую от времени согласования заявок на снабжение, простоев техники по ремонтам и длительности сезона работ:

У = [360-(12-1,)]*(1*а-ёХ

где й - производительность в день; $ - коэффициент простоев техники по ремонтам; 12 - фактическое время испонения заявок; - минимальное время испонения заявок.

Из соотношения видно, что сокращение сроков согласования заявок позволяет увеличить время работы техники. Предложенные изменения позволили увеличить фактическую производительность предприятия на 15 % при 5-месячном режиме работы.

Показатели эффективности инвестиций могут использоваться внешними участниками рынка для оценки инвестиционной привлекательности. Предложена схема построения интегральной оценки на основе показателей текущей эффективности и стоимости предприятия (см. таб. 2).

Таблица 2.

Выборка показателей для оценки инвестиционной привлекательности _действующих предприятий_

Показатель Ед. изм. Критерий

Рентабельность продаж % Сравнение с аналогами, максимизация

Стоимость бизнеса на единицу запасов Руб/г Сравнение с аналогами, максимизация

Стоимость бизнеса на единицу добычи Руб/г Сравнение с аналогами, максимизация

Стоимость бизнеса на единицу прибыли Сравнение с аналогами, максимизация

Расчет осуществляется путем анализа соответствующих показателей действующих публичных предприятий. Сравнение значений оцениваемого предприятия с показателями по отрасли позволяет придать им числовое значение в балах и провести ранжирование. Начисление балов производится по следующей схеме. Пусть AmiД -нижняя планка значений показателя по отрасли, Ата, - верхняя планка, X -значение показателя i. Тогда количество балов начисляется так:

В том случае, когда исследуемый показатель дожен быть минимальным

вычисляемое значение берется с отрицательным знаком:

1, еслиХ^ шах -1,еслиХ, min

Далее полученные значения по каждому показателю суммируются.

Выбор проекта из выборки содержащей j предприятий, осуществляется по следующему критерию:

где Р - интегральный показатель инвестиционной привлекательности.

Следующей решенной задачей является апробация модели на условных, данных золотодобывающих предприятий и оценка экономической полезности ее использования. Проведен расчет необходимых показателей для оценки текущей эффективности по двум производственным подразделениям условного ЗДП. Ниже приведены результаты расчетов (табл. 3).

Параметр извлечения золота находится на одном уровне, а параметр удельного коэффициента вскрыши (объем пустых пород, приходящийся на единицу добычи золотосодержащей руды) выше у предприятия 2. Это вызывает больший объем требуемой добычи для производства одинакового объема золота и связано с более высокими затратами. Данный фактор отразися на объеме горной массы (у второго предприятия больше), и на добыче руды. За счет более высокой производительности предприятие 2 перерабатывает больше руды, что обеспечивает более высокую производительность по металу. Это также обеспечивается большим содержанием золота. Из таблицы видно, что у предприятия 2 совокупные затраты несколько больше, что вызывает снижение конечных финансовых показателей. Таким образом, более высокая производственная эффективность предприятия 2 компенсируется более высокими затратами. Полученные значения позволяют оценивать работу предприятия 1 как более эффективную на основании финансовых показателей и показателей бизнес-процессов. На это указывают более низкие простои техники и меньшая удельная себестоимость добычи золота.

F = max}/1,}

Расчет показателей штатного функционирования

Таблица 3

Наименование показателей Единица измерения предприятие 1 предприятие 2

Среднее содержание золота г/т 19,0 23,0

Извлечение золота % 93,0% 93,0%

Эксплуатационный коэффициент вскрыши мЗ/т 6,52 8,00

Фактическая производительность

по добыче горной массы тыс.мЗ 1350 1500

по переработке руды тыс. т 207,11 187,50

Уровень простоев техники % 10% 18,18%

в т.ч. по причине дефицита запчастей % 5% 7%

Объем производства в год кг 3660 4011

Выручка от реализации тыс.руб. 3 659 688 4 010 625

Затраты переменные тыс.руб. I 255 583 1 434 000

Затраты постоянные тыс.руб. 1 512 116 1 716 833

Чистая прибыль тыс.руб. 713 592 687 834

Рентабельность продаж % 19,50% 17,15%

Доходность 56,83% 47,97%

Себестоимость добычи 1 грамма золота руб./г 805 828

Для оценки возможности повышения эффективности предприятия 2 применен инструментарий оптимизации ограниченных ресурсов на примере расходов на персонал (расчет показал значительное превышение затрат на персонал). Дтя этого построена и решена задача минимизации затрат при распределении бульдозеристов различной квалификации по нескольким бизнес-процессам.

Расчеты показали, что применение оптимизационного инструментария позволяет уменьшить затраты на персонал по сравнению с произвольным распределением работников за счет меньшего количества задействованных работников. При поной занятости фонд оплаты труда составил бы 23 850 тыс. руб. При распределении работников по бизнес-процессам он составляет 21 785 тыс. руб., что на 9 % меньше.

В диссертации реализованы и другие направления оптимизации - распределение техники и оборудования по бизнес-процессам, распределение транспортных потоков при наличии нескольких участков загрузки-разгрузки. По всем примерам рассчитана

эффективность оптимизации. Кроме того, решение задачи, обратной описанной, позволяет максимизировать производительность труда.

Проведена апробация ЭММ в части прогнозной оценки стоимости бизнеса и инвестиционной привлекательности предприятия. Результаты расчета сведены в табл. 4. С учетом имеющихся расчетов штатного функционирования рудников предприятие 1 обладает более эффективным производством. Тем не менее, допонительные факторы позволяют прогнозировать более высокие доходы для предприятия 2 с учетом более качественных прогнозных запасов и более низкой стоимости их прироста. С учетом этого показатель эффективности инвестиций (прибыль на единицу запасов) выше у предприятия 2.

Реализована схема расчета интегрального показателя инвестиционной привлекательности, позволяющая провести комбинированную оценку с учетом выбранных показателей эффективности штатного функционирования и интегральных инвестиционных показателей. Оценка по арифметическим средним балам показывает, что с учетом оцененных показателей проект 1 имеет больший потенциал роста доходов (табл. 5).

Таблица 4.

Расчет показателей эффективности инвестиций _

Наименование показателей Единица измерения Предприятие 1 Предприятие 2

Промышленные запасы руды тыс.т 2 200 2 200

Срок обеспеченности рудника запасами номинальный лет 10 10

Фактическая производительность по переработке тыс. т 207,11 187,50

Прирост запасов в год тыс. т. 100 100

Прирост производительности в год тыс. т. 30 30

Уточненный срок освоения месторождения лет 12,11 13,22

Стоимость прироста запасов в год руб/т 400 350

Стоимость увеличения производственной мощности в год руб/т 500 250

Инвестиционные расходы в год тыс.руб. 55 000 42 500

Чистая прибыль начальная тыс. руб. 713 592 687 834

Прогнозная прибыль тыс.руб. 753 988 748 587

Таблица 5.

Расчет оценки инвестиционной привлекательности_

Наименование показателя мин макс Показатели . балы

1 2 1 2

Рентабельность продаж (ROS), % 10% 55% 19,50% 17,15% 0,17 0,13

Стоимость бизнеса к объему добычи (EV/Добыча) 1200 2100 1 779,91 1 778,13 0,28 0,28

Стоимость бизнеса к объему запасов (EV/Запасы) 34 225 72 75 0,17 0,18

итого 0,62 0,59

Данные условные примеры рассмотрены вместе с данными публичных компаний отрасли и ранжированы по критерию предложенной интегральной оценки. В таблице ниже приведен расчет интегральной оценки по 6 предприятиям, среди которых есть и рассмотренные.

Таблица 6.

Интегральная оценка инвестиционной привлекательности по группе предприятий

Предприятие EV/Добыча EV/Запасы ROS, % критерий 1 критерий 2 критерий 3 сумма

1 1 350,00 220 45,00% 0,07 0,83 0,64 1,53

2 1 450,00 180 32,00% 0,12 0,65 0,40 1,17

3 2 032,00 150 25,00% 0,40 0,52 0,27 1,18

4 1 240,00 445 44,00% 0,02 1,83 0,62 2,46

5 Х 1 779,91 72 19,50% 0,28 0,17 0,17 0,62

6 1 778,13 75 17,15% 0,28 0,18 0,13 0,59

Из таблицы видно, что другие рассмотренные примеры являются более привлекательными с точки зрения инвестирования по совокупности факторов.

В ходе проведенного исследования получены следующие основные результаты: 1. Выявлена специфика отрасли, заключающаяся в необходимости одновременного учета параметров месторождения, экономической эффективности работы предприятия, логистики, резервов роста доходов.

2. Разработана схема формирования финансовых результатов деятельности ЗДП, обеспечивающая мониторинг основных этапов развития месторождений и включающая факторы, оказывающие влияние на финансовые результаты, что позволяет обосновать вид экономико-математической модели.

3. Построена ЭММ, позволяющая оценивать эффективность работы предприятия в двух аспектах. Первый - оценка эффективности штатного функционирования и выявление участков, требующих улучшений. Второй - оценка потенциала роста доходов с учетом качества запасов, динамики их прироста и рисков деятельности.

4. Моделирование бизнес-процессов, являющихся частью ЭММ, с применением методов линейного программирования и структурного моделирования, позволило выработать рекомендации по повышению эффективности работы ЗДП. Оценен эффект предложенных изменений.

5. Предложен метод интегральной оценки инвестиционной привлекательности, учитывающий показатели эффективности штатного функционирования и интегральные инвестиционные показатели, позволяющий ранжировать и сравнивать предприятия, определять место предприятия в отрасли и выявлять сравнительную эффективность.

Публикации по теме диссертации:

Статьи в научных изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Полумисков М.Л. Система сбалансированных показателей в золотодобыче [текст]//М.Л. Полумисков// Экономические науки, 10/2008 г, стр. 399-404 - 0,35 п.л.

2. Полумисков М.Л. Формирование системы показателей для оценки достижения стратегических целей золотодобывающего предприятия ходингового типа [текст]//М.Л. Полумисков// Экономические науки, 11/2008 г., стр. 74-75, 0,2 п.л.

3. Полумисков М.Л. Нематериальные факторы повышения экономической эффективности работы золотодобывающего предприятия [текст] //М.Л. Полумисков//Экономические науки, 03/2010, стр. 272-275,0,35 п.л.

Прочие статьи и тезисы 4. Полумисков М.Л. К вопросу построения системы сбалансированных показателей в золотодобыче [текст]//М.Л. Полумисков//Сборник научных трудов Модели

экономических систем и информационные технологии, Москва, Финакадемия, 2008 г., выпуск 17, стр. 103-109,0,35 пл.

5. Полумисков М.Л. Построение ключевых показателей деятельности на примере золотодобывающего предприятия [текст]//М.Л. Полумисков// Сборник научных трудов Модели экономических систем и информационные технологии, Москва, Финакадемия, 2007 г., выпуск 15, стр. 114-123,0,4 п.л.

6. Полумисков М.Л. Сбалансированная система показателей (ССП). Формирование стратегических задач золотодобывающего предприятия с применением ССП, [текст]//М.Л. Полумисков// Сборник Актуальные вопросы управления деятельностью предприятий различных отраслей, М. МЭСИ, 2006, стр. 45-47, 0,35 п.л.

Принято к испонению 18/05/2010 Заказ № 1319

Испонено 19/05/2010 Тираж 100 экз.

ООО БМСА ИНН 7725533680 Москва, 2-й Кожевнический пер., 12 +7 (495) 604-41-54 www.cherrypie.ru

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Полумисков, Михаил Леонидович

Введение

Глава 1. Структура модели деятельности предприятия

1.1. Анализ состояния отрасли и проблемы развития предприятий.

1.2. Существующие системы оценки деятельности в приложении к золотодобыче.

1.3. Построение системы факторов и показателей деятельности ЗДП.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. Разработка экономико-математической модели оценки деятельности золотодобывающего предприятия.

2.1. Выбор ключевых показателей экономико-математической модели.

2.2. Построение экономико-математической модели оценки деятельности золотодобывающего предприятия.

2.3. Основные направления использования ЭММ.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. Апробация инструментария оценки инвестиционной привлекательности ЗДП

3.1. Описание источников информации для проверки найденных решений.

3.2. Апробация ЭММ для оценки штатного функционирования ЗДП.

3.3. Реализация ЭММ для целей инвестиционной оценки.

Вывод по главе 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка экономико-математической модели и инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия"

Актуальность темы исследования. Золото является в первую очередь сырьевым товаром, торгуемым на мировом рынке. Оно используется в разных отраслях промышленности - ювелирная, электроника, автомобилестроение. Второе, возможно, более важное применение - денежно-кредитные отношения. Золото является частью резервов государственных банков. Оно может быть принято в качестве расчетов по денежным обязательствам, а в истории золото являлось гарантом платежеспособности государств мира. Помимо этого, наличие достаточных резервов золота является частью мер по обеспечению стабильности национальных валют. Поэтому отрасль требует внимания, прежде всего на государственном уровне.

Нестабильность мирового фондового рынка и постоянный спрос со стороны промышленных потребителей привели в последние годы к значительному росту цены золота [46]. Эти факторы оживили интерес инвесторов к предприятиям отрасли. В частности, активно развиваются ранее неосвоенные месторождения, повышается интерес к разведке новых площадей, наблюдается оживление рынка слияний/поглощений среди золотодобывающих предприятий, рост стоимости приобретаемых участков недр [61,74]. В результате наметилось несколько тенденций на рынке золотодобычи.

Во-первых, запасы полезных ископаемых истощаются. Это ведет к необходимости увеличения геологоразведочных работ. Большая часть запасов находится в распределенном фонде (в распоряжении недропользователей). Новые запасы за последние годы были получены в основном из рудных месторождений с подземным способом добычи. К 2008 году доля запасов рудного золота достигла 83,7 %. Помимо этого, уменьшается среднее содержание золота в рудах: важную роль в минерально-сырьевой базе золота играют сверхкрупные месторождения с запасами более 1000 тонн, но с относительно низкими содержаниями, часто в трудноизвлекаемой форме.

Такие объекты требуют построения крупных горно-обогатительных комбинатов (ГОКов) с большой мощностью по добыче и переработке руды, включающих множество подразделений, выпоняющих разные бизнес-процессы. Таким образом, усложняются задачи управленцев, связанные с поддержанием экономической эффективности производства при ограниченных ресурсах. Требуется система поддержки принятия управленческих решений. Кроме того, в свете более сложных условий ведения работ, дефицита запасов требуется поддержание уровня квалификации персонала для решения задач геологии, горного дела, логистики, металургии и получения от этих процессов экономического эффекта. Иными словами, развитие нематериальных ресурсов позволяет более эффективно использовать материальные блага (запасы руды, мощность оборудования).

Вторая тенденция состоит в том, что на развитие горных компаний все большее влияние оказывает удаленность месторождений и перспективных участков, слабо развитая инфраструктура [62]. В удаленных районах нет постоянных дорог, существует дефицит электроэнергии, водных ресурсов. Это вызывает необходимость уделять больше внимания логистике доставки товаров, схемам снабжения предприятия и учитывать данные факторы при оценке экономической эффективности освоения месторождений.

Третья тенденция связана с тем, что в структуре добычи золота в России немалую долю занимают мекие производства (артели, небольшие горнообогатительные комплексы на базе посеков) разрабатывающие небольшие месторождения [62]. Эти месторождения или почти поностью освоены или требуют дальнейшей геологоразведки, которую данные предприятия не могут обеспечить. В связи с этим возникает потребность в привлечении инвестиций в развитие этих предприятий и развитии инструментов оценки их эффективности.

Вышеописанные факторы вызывают необходимость формирования инструментария, позволяющего проводить оценку экономической эффективности освоения новых месторождений и производственных процессов действующего золотодобывающего предприятия. Для этого требуется построение экономико-математических моделей, которые позволяют учесть существенные факторы, оказывающие влияние на результаты работы предприятия, оценить его инвестиционную привлекательность. Построение таких систем определяет актуальность исследования.

Степень разработанности проблемы. Вопросы экономико-математического моделирования деятельности и оценки предприятий горной промышленности рассматривались в работах Ю.П. Ампилова, Ф. Вемера, A.JI. Дергачева, Я.В. Моссаковского, С.С. Резниченко, С.И. Уткиной. В более широком смысле вопросами оценки бизнеса и экономико-математического моделирования деятельности предприятий занимаются такие ученые как А. Дамодаран, У. Шарп, М.А. Федотова, А.Г, Грязнова, В.Е. Лихтенштейн.

Зарубежные ученые (Р. Каплан, К. Кросс, Д. Нортон и др.) разработали модели ключевых показателей эффективности, призванные оценивать эффективность деятельности и инвестиционный потенциал предприятий. Основой таких систем стала идея взаимосвязи финансовых и нефинансовых показателей деятельности предприятия, в частности работы персонала, отношений с покупателями, эффективности производственных процессов и финансовых результатов. Данный подход позволяет учесть факторы настоящих и будущих доходов, но нуждается в существенной доработке с учетом специфики отрасли и необходимости математического моделирования взаимосвязи показателей на различных уровнях представления. '

В работах таких ученых как М.И. Баканов, А.Д. Шеремет, Г.В. Савицкая, JI.T. Гиляровский развиваются системы комплексного экономического анализа. Представленные ими подходы позволяют проводить комплексную оценку хозяйственной деятельности и эффективности используемых ресурсов, рентабельности активов и капитала, однако разработанная система не позволят проводить оценку инвестиционной привлекательности, в частности стоимости предприятия и рентабельности инвестиций. Предложенный инструментарий направлен на оценку прошедших периодов деятельности и фактического состояния предприятия, а набор факторов является заранее определенным.

Большинство экономико-математических моделей оценки деятельности применяются для проектирования рудников, расчета экономической эффективности освоения месторождений при заданных технико-экономических параметрах. Существуют также системы оперативного финансового и производственного планирования. Но они предлагают стандартные оценочные модели. В то же время, с учетом описанных тенденций развития золотодобывающей промышленности, необходимы модели, позволяющие выявить допонительные резервы роста эффективности деятельности, инструментарий оптимизации используемых ресурсов, повышения эффективности бизнес-процессов с учетом специфики отрасли, инструментарий оценки потенциала роста доходов предприятия, что обуславливает цель и задачи настоящей диссертационной работы.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является совершенствование инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия на основе создания экономико-математической модели бизнеса. Для достижения этой цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

1. Проанализировать проблемы отрасли для обоснования круга задач, которые дожны решаться с применением систем экономической оценки деятельности золотодобывающего предприятия (ЗДП).

2. Провести сравнительный анализ существующих инструментов оценки деятельности и обосновать необходимость построения собственной экономико-математической модели с учетом специфики отрасли.

3. Разработать, основываясь на факторах, оказывающих влияние на доходность золотодобывающего бизнеса, схему формирования финансовых результатов золотодобывающего предприятия.

4. Построить экономико-математическую модель (ЭММ), призванную обеспечить возможность оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия.

5. Сформировать инструменты оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия, обеспечивающие расчет его стоимости, обоснование выбора проектов с точки зрения инвестирования, выявление резервов роста эффективности внутренних бизнес-процессов.

6. Провести апробацию экономико-математической модели и предложенных инструментов оценки инвестиционной привлекательности, доказать их технологическую применимость и экономическую полезность.

Объектом исследования являются процессы геологоразведки, добычи и переработки золота.

Предметом исследования являются показатели, инструментарий и методики оценки и повышения инвестиционной привлекательности.

Теоретическая и методологическая основы исследования. Теоретическую основу исследования составили основные положения экономической теории, теории систем и системного анализа, математического моделирования экономических процессов, и их логическое продожение в трудах в области стратегического менеджмента, горного дела и экономической оценки месторождений, финансового и инвестиционного анализа. В работе использовались монографии по экономике горного дела (С.С. Резниченко, Я.В. Моссаковский), технологиям проведения горных работ (А.К. Порцевский), правовые акты, регламентирующие порядок экономической оценки месторождений, статистические данные и годовые отчеты предприятий отрасли. Использовались такие программные инструменты для расчетов и моделирования как MS Excel и Statistica.

Методология исследования включает научные достижения в области стратегического управления, инновационного менеджмента и другие направления прикладной экономики. При решении конкретных задач использовались процедуры целеполагания, измерения, установления критериальности, агоритмизации, формирования и выбора альтернатив, методы статистической обработки данных, методы линейного программирования.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в формировании инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия на основе экономико-математического моделирования.

Предмет защиты составляют следующие положения и результаты, содержащие элементы научной новизны:

Х выявлена специфика деятельности золотодобывающих предприятий, которая заключается в одновременном учете таких взаимосвязанных факторов, как состояние предприятия, прогнозирование его финансовых результатов, эффективность логистики, значения параметров освоения месторождений и качество запасов, а также уровень коммерческих и технических рисков. Данный результат стал допонительным аргументом при построении оригинальной ЭММ оценки деятельности ЗДП и позволил сформулировать ее основные функции - оценка инвестиционной привлекательности новых месторождений и действующих предприятий, выявление резервов роста производительности труда и снижения затрат;

Х разработана информационная база, обеспечивающая хранение информации о факторах внешней среды, внутренней деятельности предприятия, а также косвенных факторах, использование которых позволяет оценить резервы роста прибыли ЗДП;

Х разработана ЭММ оценки инвестиционной привлекательности ЗДП, позволяющая определить результативность его работы в текущем периоде, потенциал роста доходов, выявить участки неэффективности и резервы роста производительности, предложить изменения в бизнес-процессах, сформировать набор показателей эффективности и на этой основе оценивать инвестиционную привлекательность предприятия. В отличие от существующих моделей оценивается текущее состояния предприятия, потенциал роста доходов и учитываются допонительные факторы, оказывающие влияние на текущие и будущие доходы - эффективность логистики и геологоразведочных работ, качество и прирост ресурсной базы;

Х выработаны рекомендации по повышению эффективности бизнес-процессов ЗДП на основе их моделирования и оптимизации с применением линейного программирования. В частности, предложено использовать методы линейного программирования при оптимизации распределения ограниченных ресурсов (труд, техника, материалы) между производственными процессами. Исследованы процессы планирования и снабжения, выработаны рекомендации по их улучшения и оценено влияние на финансовые результаты;

Х предложена интегральная оценка инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия, позволяющая выбрать наиболее перспективные предприятия с точки зрения инвестирования и комбинирующая показатели эффективности штатного функционирования и инвестиционные показатели ЗДП.

Отмеченные результаты соответствуют пункту 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений (специальность ' 08.00.13 - Математические инструментальные методы в экономике) паспорта специальностей ВАК.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость исследования заключается в развитии методик экономико-математического моделирования деятельности хозяйствующих субъектов, а также инструментов экономической оценки предприятий горной промышленности,

Практическая значимость результатов исследования заключается в возможности применения разработанной экономико-математической модели и инструментов оценки инвестиционной привлекательности. Самостоятельное практическое значение имеют следующие положения диссертации: экономико-математическая модель оценки деятельности предприятия золотодобычи, которая может использоваться на предприятиях горной промышленности, в банках и финансовых институтах для выявления эффективности оперативной деятельности, оценки кредитоспособности и доходности предприятия; инструментарий интегральной оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия, позволяющий принимать инвестиционные решения в отношения предприятий отрасли; инструментарий оптимизации ограниченных ресурсов в производственно-финансовом планировании горного предприятия. Моделирование бизнес-процессов планирования и снабжения предприятия позволяет повысить производительность, уменьшить простои техники и улучшить финансовые результаты.

Апробация и внедрение результатов. Отдельные положения и рекомендации, сформулированные в работе, используются в деятельности ОАО Урасиб, что подтверждено справкой о внедрении.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 статей общим объемом 2 п.л. (весь объем авторский), в т.ч. 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК (0,9 п.л.).

Структура работы. Диссертация изложена на 114 страницах машинописного текста, состоит из введения, 3 глав, заключения и включает 7 рисунков, 29 таблиц, 4 приложения и список литературы из 118 наименований.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Полумисков, Михаил Леонидович

Выводы по главе 2

Во второй главе поставлены и решены четыре задачи:

1. Выбраны ключевые показатели, на основе которых дожна быть сформирована ЭММ. Показатели штатного функционирования предприятия оказывают воздействие на стоимость предприятия, но не поностью определяют его будущие доходы. Поэтому принято решение формировать экономико-математическую модель на базе модели оценки бизнеса. При этом выбран доходный метод оценки бизнеса для учета текущих и будущих доходов предприятия.

2. Построена экономико-математическая модель оценки бизнеса ЗДП, которая позволяет оценить экономическую эффективность работы предприятия и потенциал роста доходов по набору исходных параметров. С помощью модели рассчитываются показатели эффективности бизнес-процессов в текущем периоде. Соотношения параметров и показателей модели позволяют оценить эффективность использования ресурсов, выявить участки потенциального повышения производительности или снижения затрат. Также она позволяет учесть качество имеющихся запасов золота, эффективность производственной и геологоразведочной деятельности при оценке стоимости предприятия.

3. Предложен инструментарий повышения инвестиционной привлекательности ЗДП с применением построенной ЭММ:

3.1. Оптимизация распределения ограниченных ресурсов (работники, материалы, оборудование) в рамках производственных процессов с применением методов линейного программирования для повышения эффективности или снижения затрат.

3.2. Моделирование вспомогательных бизнес-процессов (планирование, снабжение) путем изменения их схемы и получения допонительных результатов (сокращение временных затрат, повышение производительности). Выработаны рекомендации по моделированию бизнес-процессов планирования и снабжения с целью повышения производительности предприятия.

4. Предложен инструментарий оценки инвестиционной привлекательности предприятия по совокупности факторов. Для этого отобраны показатели, которые сравниваются по предприятиям отрасли, и предложен механизм их учета в интегральной оценке. Она позволяет проводить сравнительную оценку нескольких предприятий для принятия инвестиционно-финансовых решений.

ГЛАВА 3. Апробация инструментария оценки инвестиционной привлекательности ЗДП

3.1. Описание источников информации для проверки найденных решений

Приведем описание объектов исследования, на основе которых будет проведена проверка построенной экономико-математической модели и предложенного инструментария. Основные технико-экономические показатели работы условного рудника приведены в следующей таблице:

Заключение

Работа посвящена актуальной теме построения системы оценки инвестиционной привлекательности предприятия золотодобывающей промышленности и создания соответствующего инструментария. В ходе исследования поставлен и решен комплекс задач. Проведен анализ текущего состояния отрасли золотодобычи для обоснования актуальности исследования, сравнительный анализ существующих методик оценки деятельности, оценена возможность их применения и предложены варианты улучшения в соответствии со спецификой отрасли. Для обоснования собственной ЭММ и ее структуры проведен анализ основных этапов развития предприятий и месторождений и построена схема формирования финансовых результатов.

Выявлен ряд проблем, показывающих актуальность внедрения систем оценки деятельности: дефицит запасов, необходимость больших инвестиций в геологоразведочные работы, переход на добычу руды подземным способом и в регионы со слабым развитием транспортной, энергетической инфраструктуры, снижение экономической эффективности производства, сложность получения заемного финансирования для проведения ГРР. В связи с этим сформулированы задачи предприятий отрасли: прирост запасов и рост производства (доли рынка), повышение экономической эффективности для обеспечения возвратности инвестиций. Эти факторы показывают необходимость применения инструментария оценки и повышения инвестиционной привлекательности.

Обоснована актуальность и недостатки применения существующих методик оценки деятельности. Сделан вывод о том, что задача построения системы оценки деятельности любого предприятия, в том числе золотодобывающего, является контекстно-зависимой. Основными требованиями к модели являются возможность оценки как экономической эффективности работы ЗДП в текущем периоде, так и потенциала роста доходов, инвестиционного потенциала новых месторождений, а также возможность выявлять участки или бизнес-процессы, которые снижают экономическую эффективность. Тем самым, определена специфика отрасли и требования к построению систем и моделей оценки деятельности предприятий отрасли.

Выявлена система факторов, оказывающих влияние на финансовые результаты, на основе которой предложено выстраивать экономико-математическую модель: стратегические (внешние факторы и показатели); тактические показатели (показатели бизнес-процессов); косвенные факторы и показатели, оказывающие опосредованное влияние на финансовые результаты; показатели эффективности (финансовые и нефинансовые). Построена схема получения финансовых результатов, включающая основные этапы развития месторождения, факторы и показатели, отражающие результаты деятельности на данных этапах. Это позволяет сформировать ЭММ, которая оценивает эффективность работы в настоящем периоде и прогнозирует будущие финансовые результаты. В следующей главе предложено построение экономико-математической модели на основе выявленной схемы и реализованы основные направления ее применения для ЗДП.

Во второй главе выбраны основные показатели предполагаемой ЭММ. Принято решение формировать экономико-математическую модель на базе модели стоимости бизнеса по методу дисконтированных денежных потоков. Выбор продиктован интересами участников отрасли, а также взаимосвязями в схеме формирования финансовых результатов: данная модель включает как факторы штатного функционирования, так и косвенные факторы, оказывающие влияние на будущие доходы. При этом выбран доходный метод оценки бизнеса для учета текущих и будущих доходов предприятия.

Построена экономико-математическая модель оценки бизнеса ЗДП, которая позволяет оценивать экономическую эффективность работы предприятия и потенциал роста доходов. С помощью модели рассчитываются показатели эффективности бизнес-процессов в текущем периоде. Соотношения параметров и показателей модели позволяют произвести расчет необходимых экономических показателей по исходным технико-экономическим параметрам, оценить эффективность использования ресурсов, выявить участки потенциального повышения производительности или снижения затрат. Также она позволяет учесть качество имеющихся запасов золота, эффективность производственной и геологоразведочной деятельности при оценке будущих доходов предприятия.

Предложен инструментарий оценки резервов роста инвестиционной привлекательности ЗДП с применением построенной ЭММ. В частности предложена оптимизация распределения ограниченных ресурсов (работники, материалы, оборудование) в рамках производственных процессов с применением методов линейного программирования для повышения эффективности или снижения затрат, а также реинжиниринг вспомогательных бизнес-процессов (планирование, снабжение) путем изменения их схемы и получения допонительных результатов (сокращение временных затрат, повышение производительности).

Предложен инструментарий оценки инвестиционной привлекательности предприятия по совокупности факторов. Для этого отобраны показатели, которые сравниваются по предприятиям отрасли, и предложен механизм их учета в интегральной оценке. Она позволяет проводить сравнительную оценку нескольких предприятий для принятия инвестиционно-финансовых решений.

В третьей главе проведена апробация экономико-математической модели деятельности на примере условного предприятия, приведены расчеты основных показателей, показаны основные закономерности их формирования и доказана справедливость найденных соотношений.

Показана реализация инструментов оценки и повышения инвестиционной привлекательности. Решены задачи оптимизации распределения ограниченных ресурсов на примере условного предприятия, доказана экономическая полезность данного инструмента. Проведена реализация ЭММ в части интегральной инвестиционной оценки предприятия: проведена оценка стоимости бизнеса с учетом комплекса прямых и косвенных факторов, а также реализована интегральная оценка инвестиционной привлекательности для распределения предприятий по рейтингу внешними инвесторами. Набор показателей эффективности применен в рамках кластерного анализа для отнесения рассмотренного предприятия к ряду существующих и более точной оценки его инвестиционной привлекательности

Практическая значимость результатов продемонстрирована на конкретных примерах. Предложены варианты моделирования бизнес-процессов, позволяющие улучшить значения показателей их эффективности и получить более высокие финансовые результаты. Полученные результаты позволяют развить данную экономико-математическую модель в комплексную систему мониторинга и оценки деятельности предприятия ЗДП. Перспективами применения и развития результатов работы являются оценка экономической эффективности работы крупных и средних ЗДП. В частности направлением совершенствования ЭММ и системы показателей является система поддержки принятия решений в части планирования расходов, бюджетирования и реорганизации бизнес-процессов. В части инвестиционного анализа предполагается создание специализированного программного обеспечения для оценки стоимости предприятия и выбора наиболее интересного объекта для инвестиций. Такие исследования интересны в первую очередь финансово-инвестиционным институтам.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Полумисков, Михаил Леонидович, Москва

1. Friedrich-Wilhelm Wellmer, Economic Evaluations in Exploration

2. Hill J.H. Geological and Economical Estimate of Mining Projects. London, 1993

3. Kaplan R, Norton D. Putting the balanced Scorecard to work. Harvard Business Review, September 1993

4. Kaplan R., Norton D. Having trouble with your strategy? Then Map it. Harvard Business Review, September-october 2000

5. Kaplan R., Norton D. The balanced scorecard Measures that drive performance. Harvard Business Review, January 1992

6. Kaplan R., Norton D. Using the Balanced Scorecard as a Strategic Management System. Harvard Business Review, January February 1996

7. McNair C.J., Lunch R.L., Cross K.F. Do financial and nonfmancial performance measures have to agree? //Management Accounting, 1990, ноябрь).

8. Rudenno Y. The mining valuation: Handbook. Australian print group, 1998.

9. Sloan D.A. Mine Management. Chap and Hall Lim. L., 1983.

10. Ю.Акулич П.Л. Математическое программирование в примерах и задачах.1. М. Высшая школа. 1986.

11. П.Аленичев В.М. Экономико-математическое моделирование горнотехнических задач на рудных карьерах. М. Недра. 1 983.

12. Алесинская Т.В. Учебное пособие по решению задач по курсу "Экономико-математические методы и модели". Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002.

13. Алискеров В.А., Заверткин B.JI. Экономика минерального сырья и геологоразведочных работ. М.: Геоинформмарк, 1998.

14. Ампилов Ю.П. Стоимостная оценка недр. М.: Геоинформцентр, 2003.

15. Астахов А.С, Каменецкий JI.E., Чернегов Ю.А. Экономика горной промышленности. Ч М.: Недра, 1999

16. Астахов А.С. Экономика разведки, добычи и переработки полезных ископаемых (Геоэкономика). -М: Недра, 1991.

17. Астахов А.С., Краснянский Г.Л., Горная микроэкономика. М. Изд-во Академия горных наук, Москва, 1997.

18. Баканов М.И., Мельник М.В., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа / издание 5-ое переработанное и допоненное. М.: Финансы и статистика, 2005

19. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс. М., Радио и связь, 1988.

20. Басовский JI.E., Басовская Е.Н. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. М.: Инфра-М, 2005

21. Белашев В. Реализация стратегических планов компании посредством системы сбалансированных показателей (ССП). Украинский инвестиционный журнал, 2004

22. Белов М. KPI (ключевые показатели эффективности): система измерений. Ведомости, 5 ноября 2002

23. Бешелев С.Д. Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М., Статистика, 1980.

24. Борисенко В., Васильева О. Balanced Scorecard: опыт энергетиков. Консультант №1, январь 2005

25. Боровков П. Бюджетирование в крупных многоуровневых компаниях. Энергетик, №4,2005

26. Боярко Г.Ю. Экономика минерального сырья. Томск: Аудит-информ, 2000.

27. Браун М.Г. Сбалансированная система показателей. На маршруте внедрения. М.: Альпина бизнес букс, 2005

28. Бугров Д. Метрика эффективности. Вестник McKinsey, №1 (3), 2003

29. Бугров Я.С. Никольский С.М. Элементы линейной агебры и аналитической геометрии, М., Наука, 1986

30. Будущее золотодобывающей промышленности в России, В.В. Рудаков, По материалам конференции "Российский национальный промышленный форум Промышленные технологии для России за 2007 г.

31. Введение в оценку стоимости бизнеса, Вадим В. Павловец, www.cfm.ru

32. Велесевич В.И., Лихтерман С.С., Ревазов М.А. Планирование на горном предприятии: Учебное пособие для вузов,- Издательство Горная книга, 2005

33. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология, М. , Наука, 1980

34. Вихров А.А., Лекомцев П.А. Опыт интеграции систем KPI / BSC и бюджетирования в единый инструмент управления, Управление компанией, №10, 2005

35. Временные методические рекомендации по геолого-экономической оценке промышленного значения месторождений твердых полезных ископаемых, утверждено распоряжением Министерства природных ресурсов Российской Федерации от 13 января 1998 г. №3-р

36. Гайдышев И. Анализ и обработка данных, СПБ, Питер, 2001.

37. Гакин Г. Показатели эффективности бизнес-процессов. Аналитика и исследования, №21,2004

38. Ганицкий В.И. Организация производства на карьерах, М. Недра, 1983

39. Гатов Т.А. Экономическая оценка месторождений цветных металов -М.: Недра, 1975.

40. Гене Г.В. Управление эффективностью бизнеса. Концепция Business Performance Management. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005

41. Гершун A.M., Нефедьева Ю.С. Разработка сбалансированной системы показателей. Практическое руководство. -М.: Олимп-Бизнес, 2004

42. Гершун А. Интеграция ССП и подсистем управления предприятием. Электронная библиотека www.gaap.ru

43. Гиляровская Л.Т., Лысенко Д.В., Ендовицкий Д.А. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. М.: Проспект, 2006

44. Гольдман Е.А., Назарова З.М., Маутина А.А. Экономика геологоразведочных работ. М: Издательский дом Руд и металы, 2000.

45. Гранберг А.Г., Математические модели социалистической экономики, -М.: Экономика, 1978

46. График динамики цены золота с 2000 по 2009 годы, www.kitco.com

47. Грицына Н.М. Максимизация рыночной стоимости компании как основной критерий эффективности вертикальной интеграции. Менеджмент в России и за рубежом, №6, 2002

48. Гудалин Г.Г. Предпроектная экономическая оценка рудных месторождений. -М.: Недра, 1967

49. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004.

50. Данилевич Е.А., Уткина С.И., Гуменюк Л.М. Бухгатерский учет в горной промышленности. М. Недра, 1986

51. Данилин О. Принципы разработки ключевых показателей эффективности для промышленных предприятий и практика их применения. Управление компанией, №2(21), 2003

52. Дергачев А.Л., Хил Дж., Казаченко Л.Д. Финансово-экономическая оценка минеральных месторождений. М.:Изд-во МГУ, 2000.

53. Диаграммы Excel в экономических моделях Автор: Левит Б.Ю.

54. Дожиков П.Н., Величко Н.М., Основы экономики и управления горным предприятием, Донецк, 2009

55. Дрогобыцкий И.Н., Системный анализ в экономике, 2006 г.

56. Дугельный А.П., Комаров В.Ф. Бюджетное управление предприятием. -М.: Дело, 2003

57. Дэвис Дж. С. Статистический анализ данных в геологии: Пер. с англ. В 2 кн./Пер. А.А. Голубевой; Под ред. Д.А. Родионова., Недра, 1990. Кн. 1. -319 с.: ил.; Кн. 2.-427 е.:

58. Еремеева О. Система противовесов. Управление компанией, №11, 2004

59. Жужгина И.А., Фомченкова JI.B. Место и роль общей системы учета в стратегическом управлении организацией. Менеджмент в России и за рубежом, №3,2000

60. Зозуля В. EVA: новый взгляд на старые вещи. Рынок капитала, №3,2001

61. Золото в рост, Дальневосточный капитал, № 4, 2009 г., Ссыка на домен более не работает2009/4/53/62.Золото, ИАЦ Минерал,Ссыка на домен более не работаетFacts/russia/! 3 l/282/index.html

62. Зуев В.И., Никитин А.В. Экономика, организация и планирование горного производства. М., Недра, 1984

63. Интрилигатор М. Математические метод оптимизации и экономическая теория М.: Айрис Пресс, 2002 г.

64. Каплан Р., Нортон Д. Организация, ориентированная на стратегию. М.: Олимп-Бизнес, 2004

65. Каплан Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. / 2-е изд., испр. и доп. / Перевод с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2003

66. Капутин Ю.А. Информационные технологии планирования горных работ

67. Карманов В.Г. Математическое программирование, М. Наука, 1986

68. Кащеев P. Balanced Scorecard: новое заклинание или стратегия управления? Управление компанией, №9, 2002

69. Козак Н. Сбалансированная система оценочных индикаторов как инструмент управления бизнесом, Рынок капитала, 1999

70. Козловский Е.А. Минерально-сырьевые проблемы России накануне 21 века: Состояние и прогноз. -М.: изд-во РАЕН, 1999.

71. Коробков A. Balanced scorecard показатели эффективности вместо финансовых коэффициентов (Ссыка на домен более не работаетbsc831 .htm)

72. Коршикова Л.Ю. Эволюция системы аналитических показателей деятельности организаций. Экономический анализ: теория и практика, №1,2004

73. Кочетков А.Я. Иностранные компании в российской золотодобыче, Горная техника, 01.2009.

74. Кочетков А.Я. Конъюнктура рынка золота в России, www.Jeweler.net

75. Красс М.С., Б.П. Чупрынов. Математика для экономистов, Питер, 2005

76. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика,

77. Кубышкин И. Использование финансового анализа для управления компанией. Финансовый директор, №4,2005

78. Курносов A.M., Кудин И.Б. Совершенствование методов математического программирования в горном деле, М. Наука, 1984 г.

79. Леденев Е.Е. BSC и EVA: конкуренты или союзники. Технологии корпоративного управления. Электронная библиотека Iteam технологии корпоративного управления (www.iteam.ru). 2004

80. Лобанов Н.Я. Организация, планирование и управление производством в горной промышленности М.: Недра, 1989

81. Любу шин Н.П. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. М.: Юнити, 2005

82. Макарова Н.В., Трофимец В.Я., Статистика в Excel

83. Максимов В.И, Никонов О.И., Моделирование риска и рисковых ситуаций, Екатеринбург, ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004

84. Мейер М.В. Оценка эффективности бизнеса. Что будет после Balanced Scorecard, М.: Вершина, 2004

85. Методические указания по планированию, учету и калькулированию себестоимости продукции на предприятиях цветной металургии, Комитет РФ по металургии, М, 1993 г.

86. Моссаковский Я.В. Оценка экономической эффективности внедрения новой техники на горнодобвающих предприятиях. Ч М. : МГГУ, 1994

87. Моссаковский Я.В. Оценка экономической эффективности капитальных вложений в горной промышленности, М.: МГГУ, 1995

88. Муртаф Б. Современное линейное программирование, М. Мир, 1984.

89. Нили Э., Адаме К., Кеннерли М. Призма эффективности: Карта сбалансированных показателей для измерения успеха в бизнесе и управлении. -М.: Баланс-Клуб, 2003

90. Орлов В.П. Экономика и управление геологоразведочным производством. Ч М. Ама-Ата: Геоинформмарк, 1999.

91. Осипов М.А. Концепция экономической добавленной стоимости в финансовом управлении российских компаний / автореферат (Московский государственный университет им.Ломоносова) М, 2004

92. Оценка бизнеса, Под ред. А.Г. Грязновой, М.А. Федотовой

93. Пирс Д.У. Словарь современной экономической теории / перевод с англ. -М.:Инфра-М, 1997

94. Положение о порядке проведения геологоразведочных работ по этапам и стадиям, М, ВИЭМС, 1999.

95. Портал золотопромышленника gold.prime-tass.ru

96. Порцевский А.К., Открытые горные работы, М., 2005 год, МГОУ.

97. Порцевский А.К., Подземные горные работы, М., 2005 год, МГОУ.

98. Протосеня А.Г., Кулиш С.А., Азбель Е.И. Математические методы и модели в планировании и управлении горным производством, М. Недра, 1985 г.

99. Рамперсад Х.К. Универсальная система показателей деятельности. -М.: Альпина Бизнес Букс, 2005

100. Резниченко С.С., Подольских М.П., Ашихмин А.А. Экономико-математические методы и моделирование в планировании и управлении горным производством, М. Недра, 1991.

101. Ромакин М.И. Оптимизация планирования производства: экономико-математические модели методы, М. Финансы и статистика, 1981.

102. Рылов А.П. Тимофеенко Е.П. Горная геометрия. М., Недра, 1975. 231с.

103. Симчера В.М., Методы многомерного анализа статистических данных

104. Специфика финансовой оценки горных компаний, Швец С.М., http ://www. cfin.ru/finanalysis/value/mining. shtml

105. Ставский А.П., В.Н.Войтенко, Альтернативная концепция развития геологоразведочных работ в России, А.П. Ставский, В.Н.Войтенко, центр Минерал, www.mineral.ru

106. Таха Х.А. Введение в исследование операций. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.

107. Уткина С.И. Экономика горного предприятия. М.: Изд-во МГОУ, 2003

108. Федосеева В.В., Экономико-математические методы и модели, М.: ЮНИТИ, 2002

109. Хорват П. Внедрение сбалансированной системы показателей / перевод с немецкого В.Токача, С.Данишевич. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005

110. Хруцкий В.Е., Сизова Т.В. Внутрифирменное бюджетирование. -М.: Финансы и статистика, 2003

111. Шарп У. Инвестиции, 2002, М, Альпина.

112. Швец С.М., Финансово-геологическая оценка минеральных месторождений, Ссыка на домен более не работаетm7-102.phtml.

113. Шеремет А.Д., Е.В. Негашев, Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций, Москва, Инфра-М, 2008г

114. Ширяев В.И., Управление бизнес-процессами

115. Шмойлова Р.А., В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова. Теория статистики

116. Шумилин М.В. Геолого-экономические основы горного бизнеса -М.: изд. РИЦ ВИМС, 1998. (Минеральное сырье. Вып. 3)

117. Шумилин М.В., Алискеров В.А. Бизнес в ресурсодобывающих отраслях: Справочник. М.: ООО Недра-Бизнесцентр, 2001

Похожие диссертации