Разработка организационно-экономических моделей прогнозирования цен на лом черных металов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Крюкова, Екатерина Михайловна |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2011 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.05 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Разработка организационно-экономических моделей прогнозирования цен на лом черных металов"
На правах рукописи
КРЮКОВА Екатерина Михайловна
РАЗРАБОТКА ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН НА ЛОМ ЧЕРНЫХ МЕТАЛОВ
08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством, специализация - экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (промышленность)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
'6 МАЙ 2011
Москва-2011
4847997
Работа выпонена в Московском государственном техническом университете имени Н.Э. Баумана
Научный руководитель
доктор экономических наук, доктор технических наук, профессор Орлов Александр Иванович
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Смоляк Сергей Абрамович
кандидат экономических наук, доцент Мельников Владимир Игоревич
Ведущая организация:
Московский государственный технологический университет Станкин
Защита состоится /6. (Рб 2011 г. в №
часов на заседании
Диссертационного совета Д 212.141.13 Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана по адресу: 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д.5.
Ваш отзыв на автореферат в 1 экз., заверенный печатью, просим высылать по указанному адресу.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана.
Автореферат разослан л/X \tOuf 2011 г. Телефон для справок: (499)267-09-63
Учёный секретарь
Диссертационного Совета Д 212.141.13 к.э.н., доц.
Петриченко Т.В.
1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. На сегодняшний день в условиях роста выплавки стали, модернизации и технического переоснащения металургического производства лом черных металов является важнейшим металургическим сырьем. Рост потребности российской металургии в металоломе, с одной стороны, и ограниченное количество вторичных ресурсов, с другой, создают дефицит лома на рынке. Это в свою очередь сопровождается ростом конкуренции за сырье, усилением и укрупнением рыночных игроков, ростом цен на лом черных металов.
Ключевым фактором повышения эффективности деятельности ломоперерабатывающей организации является оценивание рыночной конъюнктуры и дальнейшей динамики закупочных цен металургических заводов на металолом. Назрела необходимость в проведении исследований, направленных на использование организационно-экономических методов и разработку моделей прогнозирования цен на металолом, предназначенных для оптимизации управления процессом закупки и реализации. Данная диссертационная работа посвящена такому исследованию.
Применение организационно-экономических методов и моделей даст возможность оценить тенденции и перспективы развития рынка лома черных металов, учесть влияние различных рыночных факторов, понять динамику цен на металолом. Система прогнозирования позволит ломоперерабатывающему предприятию эффективно распределять объемы металолома по направлениям отгрузки, а также по времени, исходя из минимальных цен закупки и максимальных цен реализации. Это обеспечит поставщику лома высокую рентабельность деятельности.
Степень изученности и разработанности проблемы. Большой вклад в разработку методов, ориентированных на прогнозирование экономических процессов, был сделан Дж. Ханком, А. Райтсом, Д. Уичерном, Ф. Адамсом, М. Барроном, Д. Таржеттом, Дж. Боксом, Г. Дженкинсом, А. И. Орловым, Ю.В. Сидельниковым, Дж. Мартино, A.A. Горчаковым, И.В. Орловой. Дж. Ханк, А. Райте, Д. Уичерн, А.И. Орлов, Д. Амстронг, Р. Клемен на первый план выводят проблему построения прогнозов на основе комбинирования статистических методов и методов экспертных оценок. Особую роль в развитии прогностики играют прикладные исследования Т.А. Баландиной, Ю.В. Сидельникова, A.B. Танасовой, B.C. Муравьевой, В.А. Цыбатова, В.И. Тиняковой, свидетельствующие о постоянном поиске новых подходов. Анализ этих работ позволил сформировать научную базу применения методов и разработки моделей прогнозирования в отрасли лома черных металов.
Для понимания современных тенденций развития отрасли вторичных металов были рассмотрены работы Л.П. Макарова, C.B. Супрун, А.Е. Семина, JI.A Коновалова, В.Я. Медикова, A.A. Ищенко, Д.Н. Лыкошева и другие. В процессе исследования особое внимание уделялось советскому опыту управления подотраслью лома черных металов.
Цель и задачи исследования. Цель настоящей работы заключается в разработке организационно-экономических моделей для прогнозирования цен на металолом, направленных на совершенствование управления процессом закупки и реализации лома черных металов.
Для достижения поставленной в работе цели необходимо решить следующие задачи:
- выявить основные тенденции и перспективы развития отрасли лома вторичных металов в России;
- на основе анализа временных рядов цен на металолом выбрать конкретные методы прогнозирования;
- выявить основные факторы, определяющие изменение закупочных цен металургических предприятий на лом черных металов, и особенности региональной политики закупки и реализации металолома;
- разработать организационно-экономические модели для оценки влияния факторов и прогнозирования цен;
- апробировать разработанные модели на примере прогнозирования закупочных цен на лом черных металов ОАО Магнитогорский металургический комбинат.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является организационно-хозяйственная деятельность предприятий, занимающихся закупкой, переработкой и реализацией лома вторичных металов.
Предметом исследования являются вопросы выбора организационно-экономических методов и разработки моделей прогнозирования цен, предназначенных для совершенствования управления процессами закупки и реализации лома черных металов.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретическую основу диссертации составляют научные труды отечественных и зарубежных авторов в области экономики и организации производства, прогнозирования, организационно-экономического моделирования, экспертного оценивания, стратегического планирования развития предприятий.
Информационную базу исследования составляют монографии, публикации в печати, материалы в сети Интернет, материалы семинаров и научно-практических конференций, статистические данные ОАО Российские железные дороги по перевозкам лома черных металов, статистика внешней торговли металоломом Федеральной таможенной службы РФ. При анализе практики работы ломоперерабатывающих предприятий использовались данные бухгатерской и управленческой отчетности.
Научная новизна заключается в разработке моделей организационно-экономического прогнозирования цен на металолом с целью совершенствования управления процессом закупки и реализации лома черных металов. Основные результаты исследования, обладающие научной новизной, состоят в следующем:
1) На основе анализа состояния и перспектив развития российского рынка лома черных металов выявлены основные тенденции в использовании,
заготовке, ценообразовании в отрасли: дефицит металолома в условиях роста объемов потребления, изменение структуры лома, укрупнение отрасли и усиление рыночных игроков, рост цен на металолом.
2) Найдены и изучены важнейшие факторы, определяющие изменение цен на лом черных металов на российском рынке: поставка металолома на внутренний рынок и на экспорт, планы потребления лома заводами и остатки на складах копровых цехов, цены на материал на экспортных рынках и цены на готовую продукцию металургических предприятий.
3) Впервые применены организационно-экономические методы прогнозирования и разработаны модели для решения задачи прогнозирования цен на лом черных металов, позволяющие эффективно управлять процессом закупки и реализации металолома.
4) Обоснована необходимость дифференцированного подхода к ценообразованию на региональных рынках лома черных металов. Разработаны критерии для анализа регионов, а также методика выбора оптимальных направлений поставки лома из регионов с целью получения наибольшей прибыли.
Практическая значимость работы определяется возможностью использования организационно-экономических методов и моделей для проведения прогнозных расчетов в процессе выработки и обоснования управленческих решений. Применение полученных разработок позволит ломоперерабатывающему предприятию адекватно реагировать на рыночные изменения, распределять объемы металолома по направлениям отгрузки, оптимизировать региональную политику закупки и реализации лома.
Апробация и реализация результатов исследований. Основные положения диссертации докладывались и получили положительную оценку на научно-практических конференциях, в том числе на:
- III Всероссийской молодежной конференции по проблемам управления;
- XV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Ломоносов;
- III Всероссийской научно-методической конференции Корпоративное управление (Пенза, 2008);
- 67 Научно-технической конференции, посвященной 75-летию МГТУ им. Г.И. Носова;
- Заседаниях семинара Лаборатории экономико-математических методов в контролинге НУК ИБМ и кафедры Экономика и организация производства МГТУ имени Н.Э. Баумана.
Положения диссертационной работы были апробированы и внедрены на базе ЗАО Профит и его дочерних и зависимых обществ: ОАО Башвтормет, ОАО Челябвтормет, ООО Вторметтрэйд, а также на ОАО Магнитогорский металургический комбинат. Разработанные в диссертационной работе модели используются для целей прогнозирования цен на лом черных металов, служат основой при подготовке бюджетов предприятий на период, применяются для обоснования управленческих
решений. Основные результаты исследования используются в учебном процессе Научно-учебного комплекса Инженерный бизнес и менеджмент Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана при разработке учебных программ, подготовке учебной литературы, чтении лекций, проведении семинарских занятий и лабораторных работ по дисциплине Эконометрика. Реализация результатов диссертационной работы подтверждена соответствующими актами внедрения.
Результаты исследования изложены в 7 работах диссертанта, в том числе 3 статьи в рецензируемых научных журналах списка ВАК. Общий объем печатных работ 2 п.л.
Объем и структура работы. Диссертация содержит 154 страницы основного текста, 51 рисунок и 33 таблицы, состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка из 109 наименований, приложения.
2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель, задачи диссертации, научная новизна, практическая значимость, представлены основные результаты, выносимые на защиту, приведена информация об апробации, публикациях и структуре работы.
В первой главе Анализ состояния и перспектив развития российского рынка лома черных металов рассмотрены основные тенденции в использовании, заготовке, ценообразовании на лом вторичных металов в России.
На сегодняшний день лом черных металов является важнейшим видом металургического сырья. Проведенный анализ отрасли позволяет выделить следующие особенности развития рынка металолома:
- растет объем потребления лома в России: связано с ростом объемов выплавки стали, а также изменением структуры сталеплавильного производства, развитием новых технологий выплавки, разливки и прокатки стали;
- ограниченное количество ресурсов металолома в России приводит к дефициту материала в условия существенного роста потребности на рынке;
- происходит укрупнение отрасли вторичных металов и усиление рыночных игроков;
- из-за изменения структуры образования лома увеличивается доля легковесного лома, влекущего за собой увеличение затрат на переработку;
- рассредоточенность лома на больших территориях приводит к необходимости заготовки металолома с дальних расстояний и росту затрат на транспортировку;
- растут закупочные цены на лом черных металов: за период 2002-2008 гг. средневзвешенные цены на металолом на российском рынке (приведенные к сопоставимым ценам 2002 г.) увеличились более чем в 5 раз (табл. 1).
Таблица 1.
Изменение среднегодовой цены на внутреннем рынке в 2002-2008 гг.
Период Среднегодовая цена на лом марки ЗА, руб./т с НДС и ждт Изм., руб./т Изм., % Индекс инфляции, ед. Среднегодовая цена, руб./т с НДС и ЖДТ (сопоставимые цены на 2002 год) Изм., %
2002 1 812 1 812
2003 3 039 1 226 167,66% 112,5 2 701 149,04%
2004 4 169 1 130 137,19% 128,8 3 237 119,83%
2005 4 349 181 104,33% 113,4 3 836 118,50%
2006 5 587 1 237 128,44% 110,4 5 060 131,93%
2007 6 872 1 285 123,01% 125,1 5 493 108,55%
2008 8 991 2 119 130,84% 93,0 9 668 176,00%
Поставщики металолома
Ломоперерабатывающие предприятия, имеющие прямые договора с потребителями: переработка лома, хранение и непосредственная поставка на заводы Ломоперерабатывающие предприятия, осуществляющие поставку через транзитные организации
ХЧ^З-1 т
Транзитные предприятия Покупка, транспортировка
Ода
Трейдеры
Покупка
> Т > f
Потребители металолома
Рис. 1. Участники рынка лома
Структуру рынка металолома можно представить в виде взаимосвязи важнейших участников рынка: ломосдатчиков, поставщиков и потребителей лома (рис.1).
Система ценообразования на рынке выглядит следующим образом. Металургические заводы и комбинаты устанавливают цены на металолом, исходя из потребности производства и наличия остатков лома на складах, формируется закупочная цена потребителя (для поставщика - цена реализации на комбинат). С учетом величины закупочных цен потребителей, поставщики комбинатов устанавливают закупочные цены для ломоперерабатывающих предприятий в регионах. В свою очередь, ломоперерабатывающие предприятия устанавливают цены закупки лома на площадках у ломосдатчиков.
Организационно-хозяйственная деятельность ломоперерабатывающих предприятий является объектом диссертационного исследования. Результаты, полученные в диссертационной работе, апробированы на примере крупнейшего ломоперерабатывающего предприятия в России - ЗАО Профит. Доля компании на российском рынке заготовки металолома превышает 16%. ЗАО Профит объединяет свыше 20 ломоперерабатывающих предприятий, это более 300 ломозаготовительных площадок в различных регионах Уральского, Центрального, Южного, Северо-Западного, Сибирского федеральных округов. Региональные предприятия ЗАО Профит закупают металолом непосредственно у ломосдатчиков, осуществляют поную или частичную переработку и транспортировку лома черных металов. Компания поностью обеспечивает потребность в металоломе ОАО Магнитогорский металургический комбинат, а также реализует лом на другие крупнейшие металургические предприятия России, в том числе, ОАО Челябинский металургический завод, ОАО Западно-Сибирский металургический комбинат, ОАО Ижсталь, ОАО Вожский трубный завод, ОАО Северсталь.
Ключевым фактором успеха деятельности поставщиков металолома является понимание рыночной конъюнктуры, дальнейшей динамики закупочных цен металургических комбинатов на металолом. Это позволит ломоперерабатывающим организациям эффективно распределять объемы металолома по направления отгрузки, а также распределять потоки лома по времени, исходя из минимальных цен закупки и максимальных цен реализации, что обеспечит поставщику лома высокую рентабельность деятельности.
Таким образом, на этапе анализа организационно-экономической деятельности ломоперерабатывающего предприятия выявлена необходимость разработки системы прогнозирования цен на металолом.
Во второй главе Разработка организационно-экономических моделей для прогнозирования цен на лом черных металов рассмотрены основные методы прогнозирования, выявлены факторы, влияющие на изменение цен на
вторичные металы, и разработаны модели для прогнозирования цен на металолом.
После анализа временных рядов цен на лом, а также множества факторов, влияющих на их динамику, для прогнозирования решено было остановиться на применении метода множественной регрессии и моделях сезонного смешанного авторегрессионного скользящего среднего Бокса-Дженкинса.
Наилучшие результаты дает модель множественной регрессии:
У=а+Ь1Х1+Ь2Х2+Ь3х3+....+ ЬДхп,
где Г - зависимая переменная (цена на лом марки ЗА), х, - независимые переменные (факторы), Ь, - регрессионные коэффициенты.
Главными критериями отбора факторов являются точность, достоверность, оперативность получения информации, а также возможность их прогнозирования. Исходя их этих требований, для построения модели были отобраны следующие факторы:
Х Поставка лома на ОАО ММК, тыс. тонн (х/).
Х Поставка лома на внутренний рынок, тыс. тонн (х2).
Х Поставка лома на экспорт, тыс. тонн (хД
Х Цены на лом, Турция, $/т (хД
Х Остаток лома на ОАО ММК, тыс. тонн (х5).
Х Цены на арматуру, склад производителя, руб./т с НДС (х6).
Факторы измеряются один раз в месяц. Все расчеты проводятся на
примере крупнейшего потребителя металолома в стране - ОАО Магнитогорский металургический комбинат. В дальнейшем предполагается проводить аналогичные расчеты по различным сталепроизводителям России.
Таблица 2.
Регрессионные коэффициенты и коэффициенты корреляции
Независимые переменные Регрессионные коэффициенты Коэффициенты корреляции
XI Поставка на ОАО ММК, тыс. т -0,800 0,853
Поставка на внутренний рынок, тыс. т 1,390 0,857
Хз Поставка на экспорт, тыс. т -0,584 0,398
х4 Цены на лом, Турция, $/т 12,204 0,567
х5 Остаток лома на ОАО ММК, тыс. т 0,339 0,639
Хб Цены на арматуру, руб./т 0,061 0,666
Использованы исходные данные за период 2003-2007 гг. После определения регрессионных коэффициентов уравнение регрессии принимает следующий вид:
У=-455,22-0,8х,+1,39х2-0,58х3+12,2хД+0,34х5+0,06хй.
Наиболее сильные связи можно отметить между ценами на лом и такими факторами, как поставка лома на ОАО ММК и суммарные поставки материала на внутренний рынок (табл. 2). Также велика зависимость закупочных цен на лом от цен на готовую продукцию металургического производства (арматуру), от объемов остатков лома на складах копровых цехов, а также цен на экспортных рынках (Турции).
Коэффициент детерминации для модели составляет Л2=0,96. Что означает, что отобранные факторы на 96% объясняют дисперсию зависимой переменной - цены на лом черных металов. Проверка прогноза (рис. 2) показала, что организационно-экономическая модель достаточно хорошо описывает динамику цен в течение года. Средняя относительная ошибка не превышает 2,9%. Есть все основания использовать ее для догосрочного прогнозирования. Прогнозирование на краткосрочные периоды требует ежемесячного пересчета для уточнения модели.
Отклонения по некоторым периодам объясняются воздействием факторов, которые сложно учесть с помощью линейной модели регрессии.
Рис. 2. Оценка прогноза закупочных ОАО ММК на лом марки ЗА
Модели АШМА (Бокса-Дженкинса) для прогнозирования используют информацию, содержащуюся в самих исходных рядах данных. Методология Бокса-Дженкинса предполагает следующий подход к определению допустимой модели среди общего класса моделей (рис. 3). Из взаимодействия теории и практики выбирается полезный класс моделей. Пробная модель сопоставляется с историческими данными, чтобы проверить, точно ли она описывает ряды. Модель считается приемлемой, если остатки, в основном, малы и распределены случайно. Если заданная модель неудовлетворительна, процесс повторяется с использованием новой, улучшенной модели. Подобная процедура повторяется до тех пор, пока не будет найдена удовлетворительная
модель. С этого момента модель может быть использована для целей прогнозирования.
Рис. 3. Стратегия выбора модели по методу Бокса-Дженкинса
Выбор проводим среди нескольких классов моделей, включающих: модели авторегрессии, модели скользящего среднего, смешанные модели авторегрессии - скользящего среднего, авторегрессионные интегральные модели со скользящим средним и сезонные модели.
Рис. 4. Динамика средних цен ОАО ММК на лом марки ЗА
Рис. 5. Коэффициенты автокорреляции цен ОАО ММК
Предварительный анализ временных рядов цен на лом черных металов (рис. 4), а также исследование коэффициентов автокорреляции (рис. 5) позволяют заключить, что ряд цен является нестационарным (имеется тренд), а также заметна сезонная структура цен. Поэтому принято решение использовать сезонную модель.
Сезонные данные описываются с помощью мультипликативных моделей АММА(р,(,ф(Р,Б,0)х, где р - авторегрессионные слагаемые; с1 - разности; д -слагаемые скользящего среднего; Р - сезонные авторегрессионные слагаемые; > - сезонные разности на интервале Q Ч слагаемые сезонного скользящего среднего.
При определении подходящей модели на основе структуры автокорреляция и частной автокорреляции было просчитано более тридцати моделей различного вида.
Решающими факторами при выборе моделей для прогнозирования были простота (т.е. минимальное количество параметров), а также наименьшая величина ошибки. Исходя из этого, было отобрано 3 модели:
Х АЫМА (1,0,0)(1,1,1)6
=0,647и+,_6-0,0803(У,_6- ,_7)+178, 137+Ег0, 9132&и
Среднеквадратическая ошибка 430 руб./т.
Х АЫМА(1,0,0)(1,1,1)9
1=0,б511_1+1_;г0,5618(,_г,-10)+375,53+г0,8507е,-9
Среднеквадратическая ошибка 418 руб./т.
Х АММА(2,0,0)(1,1,1)9
,-0,7523УГ1-0,1569,^+,_<г0,5225(^д-У14о)+421,25+СгО,836
Среднеквадратическая ошибка 419 руб./т.
Существенные остаточные коэффициенты автокорреляции для моделей отсутствуют, остатки распределены независимо.
Таблица 3.
Проверка моделей Бокса-Дженкинса на примере прогнозирования закупочных цен на лом черных металов ОАО ММК
Период Закупочные цены ОАО ММК на лом марки ЗА, руб./т ARIMA( 1Д0)(1,1,1)6 ARIMA(1,0,0)(1,1,1)9 ARIMA(2,0,0)(1,1,1)9
Прогноз Отклонения Прогноз Отклонения Прогноз Отклонения
руб./т % Руб./т % руб./т %
янв.08 7318 7 358 -40 -0,5 7 543 -225 -3,1 7 435 -117 -1,6
фев.08 7 708 7 504 204 2,6 7 599 109 1,4 7 479 229 3,0
мар.08 9 150 7 776 1 374 15,0 7 296 1 854 20,3 7 196 1 954 21,4
Проверка показала (табл. 3), что все три модели дают хорошие результаты при прогнозировании на ближайшие несколько периодов. Рост ошибки прогнозирования по мере увеличения периода прогноза обусловлен тем, что начало периодов падения и всплесков цен из года в год не поностью совпадают, поэтому целесообразно проверять модель ежемесячно и пересчитывать по мере поступления новых фактических данных на следующие периоды прогнозирования.
Одной из основных сложностей в получении точных прогнозов экономических показателей являются неожиданные и важные сдвиги в ключевых экономических факторах, а также влияние социально-экономических факторов, которые невозможно учесть с помощью статистических методов. Очевидно, что для корректировки прогноза, для принятия обоснованных решений в области ценообразования важно также опираться на опыт, знания и интуицию специалистов. Для этих целей используются методы экспертных оценок. В диссертации рассмотрены основные этапы экспертного прогнозирования, предложена экспертная технология прогнозирования цены на лом черных металов.
Для целей прогнозирования цен на металолом и развития ситуации на рынке разработана анкета. В состав экспертной комиссии включены лица, непосредственно участвующие в процессе ценообразования и занимающихся реализацией лома черных металом (руководителей отделов сбыта, маркетинга и сотрудников данных отделов), а также независимые аналитики, оказывающих информационные и консультационные услуги на рынке.
Экспертные оценки используют как для составления самостоятельных прогнозов, так и для корректировки и уточнения прогнозов, полученных другими методами.
Оганизационно-экономические модели целесообразно применять только в относительно стабильных социально-экономических условиях. Экономический кризис, развернувшийся в 2008 году, привел к тому, что в конце 2008 - начале 2009 года модели перестают работать. В диссертации рассмотрены основные факторы, определившие развитие ситуации в этот период в металургии в целом и на рынке металолома, в частности:
1) снижение спроса на готовую продукцию металургических предприятий (в первую очередь, со стороны строительства и машиностроения);
2) высокий уровень остатков сортового и листового проката, как на складах металургических заводов, так и у металотрейдеров;
3) резкое снижение цен на готовую металопродукцию, как на внутреннем, так и на мировом рынках;
4) высокие складские остатки металолома, особенно в условия пересмотра производственных программ металургическими предприятиями и снижения потребности в сырьевых материалах;
5) снижение закупочных цен на лом черных металов;
6) рост количества неплатежей за поставленный на комбинаты металолом и отсутствие оборотных средств у ломоперерабатывающих предприятий для продожения деятельности.
Все эти факторы сложно учесть с помощью разработанных в диссертации организационно-экономических моделей. Отсюда большая ошибка прогноза в конце 2008 года. Предложен способ устранения ошибок Ч корректировка прогноза с использованием мнения экспертов, т.е. метода экспертных оценок. При этом в условиях нестабильности важно чаще пересматривать прогнозные показатели, планы и бюджеты - ежемесячной корректировки становится недостаточно.
В третьей главе Совершенствование управления процессом закупки и реализации лома черных металов обоснованы все этапы, предшествующие принятию эффективного управленческого решения поставщиком металолома (рис. 6).
Управленческое решение
Рис. 6. Этапы, предшествующие принятию управленческого решения
Первым этапом в процессе разработки стратегии поставщика металолома на рынке является прогнозирование цен. При этом лучшие результаты дает комбинирование результатов различных организационно-экономических методов и моделей: метода множественной регрессии, моделей Бокса-Дженкинса, методов экспертного прогнозирования.
Когда менеджеры стакиваются с необходимостью принятия решения в неопределенной ситуации, их способности к прогнозированию становятся критическим фактором всего процесса принятия решения. Поэтому важно включить результаты прогнозирования в имеющуюся у предприятия процедуру принятия решения для того, чтобы помочь менеджменту правильно оценить информацию, касающуюся будущего, и принять наилучшее решение из всех возможных. Для этих целей полезны метод сценариев, а также техника построения дерева решений для наглядного представления различных вариантов решений.
Далее в работе обоснована необходимость регионального ценообразования на рынке металолома. В условиях дефицита лома на рынке, а также растущей конкуренции за сырье, региональный радиус поставки металолома потребителям - металургическим комбинатам растет (рис. 7). Если в 2005 году среднее расстояние поставки лома на ОАО Магнитогорский металургический комбинат (Челябинская область) составляло 912 км, то к 2008 году величина увеличилась до 1 310 км. Поэтому еще одним фактором, определяющим эффективность деятельности поставщика металолома, является дифференцированный подход к анализу каждого региона заготовки лома и разработка ценовой политики в рамках региональных рынков.
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
более 2200 км о 1900-2200 км Ш 1600-1900 км а 1300-1600 км Ш 1000-1300 км В менее 1000 км
Рис. 7. Структура поставок лома на ОАО ММК (с учетом железнодорожных перевозок)
Для этих целей разработана методика выбора приоритетных регионов поставки металолома на комбинаты и отобраны важнейшие факторы, характеризующие региональные рынки лома черных металов:
1. Удаленность региона от потребителя (тарифное расстояние).
2. Наличие потенциальных запасов лома и текущий объем ломообразования в регионе.
3. Структура конкуренции в регионе - наличие крупных конкурентов и их доля заготовки на рынке.
В качестве примера проведен анализ двух регионов - Московской области и Атайского края, с точки зрения целесообразности поставки металолома на ОАО ММК.
Для достижения конкурентного преимущества в регионе необходимо сравнивать цены с ценами конкурентов (с учетом тарифа на железнодорожные перевозки). В диссертации разработаны формы для сравнения цен на металолом по разным направлениям поставки.
Для оптимизации поставок металолома из регионов потребителям с целью получения большей рентабельности предлагается использовать задачу линейного программирования, которая учитывает такие факторы, как: остатки металолома на площадке в регионе, объем спроса потребителей, цены металургических заводов, стоимость доставки лома потребителям.
Таким образом, подробный региональный анализ и конкурентное сопоставление цен позволяет ЗАО Профит:
- Во-первых, регулируя ценовую политику по регионам, выпонить свои обязательства по обеспечению ломом черных металов металургического производства ОАО ММК;
- Во-вторых, выбрать оптимальное направление поставки лома из регионов, с целью получения наибольшей прибыли с тонны поставляемой продукции.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
В ходе проведенного исследования, исходя из ранее сформулированных целей и задач, были получены следующие основные результаты:
1. Анализ текущего состояния рынка металолома позволил выявить основные тенденции и перспективы развития отрасли лома черных металов, в том числе:
- растет объем потребления лома в России: связано с ростом объемов выплавки стали, а также изменением структуры сталеплавильного производства, развитием новых технологий выплавки, разливки и прокатки стали;
- ограниченное количество ресурсов металолома в России приводит к дефициту материала в условия существенного роста потребности на рынке;
- происходит укрупнение отрасли и усиление рыночных игроков;
- из-за изменения структуры образования лома увеличивается доля легковесного лома, влекущего за собой увеличение затрат на переработку;
- рассредоточенность лома на больших территориях приводит к необходимости заготовки металолома с дальних расстояний и росту затрат на транспортировку;
- растут закупочные цены на лом черных металов.
2. Установлены факторы, влияющие на изменение цены на лом черных металов. Для построения организационно-экономических моделей отобраны следующие: объем поставки металолома на внутренний рынок и на экспорт, цены на металолом на экспортных рынках, поставка и остаток лома на складе металургического комбината, цены на готовую продукцию металургического производства.
3. Впервые разработаны организационно-экономические модели для прогнозирования цен на лом черных металов. Все модели апробированы на примере прогнозирования закупочных цен на металолом ОАО Магнитогорский металургический комбинат. Модель, построенная методом множественной регрессии, дает ошибку прогнозирования - 2,9%. Для наибольшей точности целесообразно комбинировать результаты различных методов организационно-экономического прогнозирования: метода множественной регрессии, моделей Бокса-Дженкинса, а также методов экспертного прогнозирования.
4. Обоснована необходимость дифференцированного подхода к установлению цен на металолом в различных регионах страны. Для этих целей разработана методика выбора приоритетных регионов и отобраны важнейшие факторы, характеризующие региональные рынки лома.
Анализ приоритетности и сравнение закупочных цен на металолом с ценами конкурентов позволит поставщику металолома разработать стратегию деятельности на региональных рынках с целью обеспечения поставок металолома потребителям в поном объеме, а также выбрать оптимальное направление поставки лома из регионов для получения большей рентабельности.
5. Полученные результаты исследования апробированы и используются на конкретных предприятиях: ЗАО Профит, ОАО Магнитогорский металургический комбинат, ОАО Башвтормет, ОАО Челябвтормет, ООО Вторметтрэйд.
Разработанные в диссертационной работе модели для прогнозирования закупочных цен металургических предприятий на лом черных металов позволяют ЗАО Профит - крупнейшему поставщику металолома на российском рынке, оперативно реагировать на рыночные изменения, удерживать лидерство на региональных рынках, оптимизировать потоки металолома как по времени закупки и реализации, так и по направлениям отгрузки, служат основой для подготовки бюджетов доходов и расходов предприятия на период.
Прогнозирование цен на сырье является не только важнейшим фактором эффективности деятельности ломоперерабатывающих предприятий, но и значительным шагом в обеспечении сырьевой безопасности металургического комплекса. Модели прогнозирования цен на металолом, отраженные в диссертационной работе, используются на ОАО Магнитогорский металургический комбинат для подготовки годовых и квартальных бюджетов, в части затрат на закупку металургического сырья, являются базой для разработки эффективной ценовой стратегии закупки лома черных металов, обеспечивающей конкурентное преимущество комбината перед другими российскими производителями стали.
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:
1. Крюкова Е.М. Тенденции и перспективы рынка лома черных металов // ЭКО. - 2009. - №3. - С. 129-141. - 0,5 п.л.
2. Крюкова Е.М. Применение методов организационно-экономического прогнозирования в отрасли лома черных металов// Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2008. - Т.74. - №7. - С. 67-72. - 0,5 п.л.
3. Крюкова Е.М. Особенности ценообразования на рынке лома черных металов // Электрометалургия. - 2008. - №5. - С. 40-46. - 0,5 п.л.
4. Крюкова Е.М. Применение модели ARIMA для прогнозирования цен на металолом // Труды III Всероссийской молодежной конференции по проблемам управления/ Под ред. Д.А. Новикова, З.К. Авдеевой. - М.: ИПУ РАН, 2008. - С. 132-133. - 0,1 п.л.
5. Крюкова Е.М. Способы контроля над рынком: особенности сетевой организации предприятий (на примере ОАО ММК) // Материалы докладов XV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Ломоносов / Отв.ред. И.А. Алешковский, П.Н. Костылев. - М.: Издательство МГУ, 2008. - С. 74-75. - 0,1 п.л.
6. Крюкова Е.М. Место планирования и прогнозирования в системе управления предприятием // Корпоративное управление: Сборник статей III Всероссийской научно-методической конференции. - Пенза, 2008. - С. 50-52. - 0,2 п.л.
7. Крюкова Е.М. Сырьевая безопасность металургических предприятий // Экономика, социология и право. - 2009. - №4. - С. 36-37. - 0,1 п.л.
Подписано к печати 10.05.11. Заказ №318 Объем 1,0 печ.л. Тираж 100 экз. Типография МГТУ им. Н.Э. Баумана 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д.5 (499) 263-62-01
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Крюкова, Екатерина Михайловна
ВВЕДЕНИЕ.
Глава 1. Анализ состояния и перспектив развития российского рынка лома черных металов.
1.1. Роль лома черных металов в металургическом производстве.
1.2. Основные тенденции на рынке лома черных металов.
1.3. Особенности ценообразования на рынке лома черных металов.
Глава 2. Разработка организационно-экономических моделей для прогнозирования цен на лом черных металов.
2.1. Планирование и прогнозирование как функция управления.
2.2. Методы организационно-экономического прогнозирования.
2.3.Подготовка и анализ исходных данных для построения моделей.
2.4. Разработка модели множественной регрессии для прогнозирования цен на металолом.
2.5.Использование методологии Бокса-Дженкинса для прогнозирования цен на металолом.
2.6. Методы экспертных оценок в прогнозировании цен на лом черных металов.
2.7. Особенности прогнозирования в условиях неопределенности.
Глава 3. Совершенствование управления процессом закупки и реализации металолома.
3.1. Этапы разработки стратегии поведения на рынке поставщика металолома.
3.2. Разработка и реализация региональной политики закупки и реализации лома черных металов.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка организационно-экономических моделей прогнозирования цен на лом черных металов"
Актуальность темы исследования. На сегодняшний день в условиях роста выплавки стали, модернизации и технического переоснащения металургического производства лом черных металов является важнейшим металургическим сырьем. Рост потребности российской металургии в металоломе, с одной стороны, и ограниченное количество вторичных ресурсов, с другой, создают дефицит лома на рынке. Это в свою очередь сопровождается ростом конкуренции за сырье, усилением и укрупнением рыночных игроков, ростом цен на лом черных металов.
Ключевым фактором повышения эффективности деятельности ломоперерабатывающей организации является оценивание рыночной конъюнктуры и дальнейшей динамики закупочных цен металургических заводов на металолом. Назрела необходимость в проведении исследований, направленных на использование организационно-экономических методов и разработку моделей прогнозирования цен на металолом, предназначенных для оптимизации управления процессом закупки и реализации. Данная диссертационная работа посвящена такому исследованию.
Применение организационно-экономических методов и моделей даст возможность оценить тенденции и перспективы развития рынка лома черных металов, учесть влияние различных рыночных факторов, понять динамику цен на металолом. Система прогнозирования позволит ломоперерабатывающему предприятию эффективно распределять объемы металолома по направлениям отгрузки, а также по времени, исходя из минимальных цен закупки и максимальных цен реализации. Это обеспечит поставщику лома высокую рентабельность деятельности.
Степень изученности и разработанности проблемы. Большой вклад в разработку методов, ориентированных на прогнозирование экономических процессов, был сделан Дж. Ханком, А. Райтсом, Д. Уичерном, Ф. Адамсом, М. Барроном, Д. Таржеттом, Дж. Боксом, Г. Дженкинсом, А. И.' Орловым, Ю.В. Сидельниковым, Дж. Мартино, A.A. Горчаковым, И.В. Орловой. Дж.
Ханк, А. Райте, Д. Уичерн, А.И. Орлов, Д. Амстронг, Р. Клемен на первый план выводят проблему построения прогнозов на основе комбинирования статистических методов и методов экспертных оценок. Особую роль в развитии прогностики играют прикладные исследования Т.А. Баландиной, Ю.В. Сидельникова, A.B. Танасовой, B.C. Муравьевой, В.А. Цыбатова, В.И. Тиняковой, свидетельствующие о постоянном поиске новых подходов. Анализ этих работ позволил сформировать научную базу применения методов и разработки моделей прогнозирования в отрасли лома черных металов.
Для понимания современных тенденций развития отрасли вторичных металов были рассмотрены работы Л.П: Макарова, C.B. Супрун, А.Е. Семина, JI.A Коновалова, В.Я. Медикова, A.A. Ищенко, Д.Н. Лыкошева и другие. В процессе исследования особое внимание уделялось советскому опыту управления подотраслью лома черных металов.
Цель и задачи исследования. Цель настоящей работы заключается в разработке организационно-экономических моделей для прогнозирования цен на металолом, направленных на совершенствование управления процессом закупки и реализации лома черных металов.
Для достижения поставленной в работе цели необходимо решить следующие задачи:
- выявить основные тенденции и перспективы развития отрасли лома вторичных металов в России;
- на основе анализа временных рядов цен на металолом выбрать конкретные методы прогнозирования;
- выявить основные факторы, определяющие изменение закупочных цен металургических предприятий на лом черных металов, и особенности региональной политики закупки и реализации металолома;
- разработать организационно-экономические модели для оценки влияния факторов и прогнозирования цен;
- апробировать разработанные модели на примере прогнозирования закупочных цен на лом черных металов ОАО Магнитогорский металургический комбинат.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является организационно-хозяйственная деятельность предприятий, занимающихся закупкой, переработкой и реализацией лома вторичных металов.
Предметом исследования являются вопросы выбора организационно-экономических методов и разработки моделей прогнозирования цен, предназначенных для совершенствования управления процессами закупки и реализации лома черных металов.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретическую основу диссертации составляют научные труды отечественных и зарубежных авторов в области экономики и организации производства, прогнозирования, организационно-экономического моделирования, экспертного оценивания, стратегического планирования развития предприятий.
Информационную базу исследования составляют монографии, публикации в печати, материалы в сети Интернет, материалы семинаров и научно-практических конференций, статистические данные . ОАО Российские железные дороги по перевозкам лома черных металов, статистика внешней торговли металоломом Федеральной таможенной службы РФ. При анализе практики работы ломоперерабатывающих предприятий использовались данные- бухгатерской и управленческой отчетности.
Научная новизна заключается в разработке моделей организационно-экономического прогнозирования цен на металолом с целью совершенствования управления процессом закупки и реализации лома черных металов. Основные результаты исследования, обладающие научной новизной, состоят в следующем:
1) На основе анализа состояния и перспектив развития российского рынка лома черных металов выявлены основные тенденции в использовании, заготовке, ценообразовании в отрасли: дефицит металолома в условиях роста объемов потребления, изменение структуры лома, укрупнение отрасли и усиление рыночных игроков, рост цен на металолом.
2) Найдены и изучены важнейшие факторы, определяющие изменение цен на лом черных металов на российском рынке: поставка металолома на внутренний рынок и на экспорт, планы потребления лома заводами и остатки на складах копровых цехов, цены на материал на экспортных рынках и цены на готовую продукцию металургических предприятий.
3) Впервые применены организационно-экономические методы прогнозирования и разработаны модели для решения задачи прогнозирования цен на лом черных металов, позволяющие эффективно управлять процессом закупки и реализации металолома.
4) Обоснована необходимость дифференцированного подхода к ценообразованию на региональных рынках лома черных металов. Разработаны критерии для анализа регионов, а также методика выбора оптимальных направлений поставки лома из регионов с целью получения наибольшей прибыли.
Практическая значимость работы, определяется возможностью использования организационно-экономических методов и моделей для проведения прогнозных расчетов в процессе выработки и обоснования управленческих решений. Применение полученных разработок позволит ломоперерабатывающему предприятию адекватно реагировать на'рыночные изменения, распределять объемы металолома по направлениям отгрузки, оптимизировать региональную политику закупки и реализации лома.
Апробация и реализация результатов исследований. Основные положения диссертации докладывались и получили положительную оценку на научно-практических конференциях, в том числе на:
- III Всероссийской молодежной конференции по проблемам управления;
- XV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Ломоносов;
III Всероссийской научно-методической конференции Корпоративное управление (Пенза, 2008);
-Заседаниях кафедры Экономика и организация производства МГТУ имени Н.Э. Баумана.
Положения диссертационной работы были апробированы и внедрены на базе ЗАО Профит и его дочерних и зависимых обществ: ОАО Башвтормет, ОАО Челябвтормет, ООО Вторметтрэйд, а также на ОАО Магнитогорский металургический комбинат. Разработанные в диссертационной работе модели используются для целей прогнозирования цен на лом черных металов, служат основой при подготовке бюджетов предприятий на период, применяются для обоснования управленческих решений. Основные результаты исследования используются в учебном процессе Научно-учебного комплекса Инженерный бизнес и менеджмент Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана при разработке учебных программ, чтении лекций, проведении семинарских занятий и лабораторных работ по дисциплине Эконометрика. Реализация результатов диссертационной работы подтверждена соответствующими актами внедрения.
Результаты исследования изложены в 7 работах диссертанта, в том числе 3 статьи в рецензируемых научных журналах списка ВАК. Общий объем печатных работ 2 п.л.
Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Крюкова, Екатерина Михайловна
В ходе проведенного исследования, исходя из ранее сформулированных целей и задач, были получены следующие результаты:
1. Анализ текущего состояния рынка лома черных металов позволил выявить основные тенденции и перспективы развития отрасли, в том числе:
- растет объем потребления лома в России: связано с ростом объемов выплавки стали, а также изменением структуры сталеплавильного производства, развитием новых технологий выплавки, разливки и прокатки стали;
- ограниченное количество ресурсов металолома в России приводит к дефициту материала в условия существенного роста потребности на рынке;
- происходит укрупнение отрасли и усиление рыночных игроков;
- из-за изменения структуры образования лома увеличивается доля легковесного лома, влекущего за собой увеличение затрат на переработку;
- рассредоточенность лома на больших территориях приводит к необходимости заготовки металолома с дальних расстояний и росту затрат на транспортировку;
- растут закупочные цены на лом черных металов.
Понимание рыночной конъюнктуры и дальнейшей динамики закупочных цен металургических комбинатов на лом позволит ломоперерабатывающим организациям эффективно управлять процессом закупки и реализации металолома. Это обеспечит поставщику лома высокую рентабельность деятельности.
2. Установлены факторы, влияющие на изменение цены на лом черных металов. Для построения модели множественной регрессии отобраны следующие факторы:
- объем поставки лома на внутренний рынок;
- объем поставки лома на экспорт;
- цены на металолом на экспортных рынках;
- поставка и остаток лома на складе металургического комбината;
- цены на готовую продукцию металургического производства.
3. Впервые применены организационно-экономические методы и разработаны модели для прогнозирования цен на металолом. Все модели апробированы на примере прогнозирования цен ОАО Магнитогорский металургический комбинат.
Модель, построенная методом множественной регрессии, дает наименьшую ошибку прогнозирования Ч 2,9%.
Одной из основных сложностей в получении качественных прогнозов экономических показателей являются неожиданные и важные сдвиги в ключевых экономических факторах, а также влияние социально-экономических факторов, которые сложно учесть с помощью организационно-экономических методов и моделей. Очевидно, что для корректировки прогноза, для принятия обоснованных решений в области ценообразования важно также опираться на опыт, знания и интуицию специалистов. Для наибольшей точности и достоверности целесообразно комбинировать результаты различных методов организационно-экономического прогнозирования: метода8 множественной регрессии, моделей Бокса-Дженкинса, а также методов экспертного прогнозирования.
4. Обоснована необходимость регионального ценообразования на рынке металолома. В условиях дефицита лома на рынке, а также растущей конкуренции за сырье, региональный радиус поставки металолома потребителям - металургическим комбинатам растет. Поэтому еще одним фактором, определяющим эффективность деятельности поставщика металолома, является дифференцированный подход к анализу каждого региона и разработка грамотной ценовой политики в рамках региональных рынков.
Для этих целей разработана методика выбора приоритетных регионов и отобраны важнейшие факторы, характеризующие региональные рынки лома:
1) Удаленность региона от потребителя (тарифное расстояние).
2) Наличие потенциальных запасов лома и текущий объем ломообразования в регионе.
3) Структура конкуренции в регионе - наличие крупных конкурентов и их доля заготовки на рынке.
Подробный региональный анализ и конкурентное сопоставление цен позволит ЗАО Профит:
- Во-первых, регулируя ценовую политику по регионам, выпонить свои обязательства по обеспечению ломом черных металов металургического производства ОАО ММК;
- Во-вторых, выбрать оптимальное направление поставки лома из регионов, с целью получения наибольшей прибыли с тонны поставляемой продукции.
Для оптимизации поставок металолома из регионов потребителям с целью получения большей рентабельности предлагается использовать задачу линейного программирования, которая будет учитывать следующие факторы: остатки металолома на площадке в регионе, объем спроса потребителей, цены металургических заводов, стоимость доставки лома потребителям.
5. Полученные результаты исследования апробированы и используются на конкретных предприятиях: ЗАО Профит, ОАО Магнитогорский металургический комбинат, ОАО Башвтормет, ОАО Челябвтормет, ООО Вторметтрэйд. Внедрение полученных разработок позволит ломоперерабатывающему предприятию оперативно реагировать на рыночные изменения, удерживать лидерство на региональных рынках, оптимизировать потоки металолома как по времени закупки и реализации, так и по направлениям отгрузки.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Крюкова, Екатерина Михайловна, Москва
1. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие: М.: Финансы и статистика, 2000, -105 с.
2. Афонин С.З. Ломозаготовка и использование лома в сталеплавильном процессе // Рынок вторичных металов. 2005. - №2. -С.13-15.
3. Баландина Т. А., Бобылев П. А. Построение системы прогнозирования показателей внешней среды // Актуальные вопросы гуманитарных и социальных наук: Сборник научных трудов. Ч Магнитогорск, 2009. С.7-9.
4. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие.- М.: ИНФРА-М, 2001. -260 с.
5. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: Пер. с англ.- М.: Прогресс, 1969. 405 с.
6. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. 2-е изд. (+CD).-Cn6.: Питер, 2003. -688 с.
7. Вторичные материальные ресурсы черной металургии.- М.:1. Экономика, 1986. -156 с.
8. Глущенко В.В. Менеджмент: системные основы: 2-е изд., доп. и испр. Железнодорожный (Моск.обл.): Крылья, 1998. - 224 с.
9. Горемыкин В.А. Планирование на предприятии. Учебник. Изд. 4-е, стереотипное. - М.: Информационно-издательский дом Филинъ, 2004. -520 с.
10. Горчаков A.A., Орлова И.В. Компьютерные экономико-математические модели: Учеб. пособие для вузов. М.: Компьютер, ИНИТИ, 1995.- 136 с.
11. Горьковский МЗ завершил 1-й этап программы техперевооружения // Метал-Курьер. 2008. - №34. - С. 23.
12. Грешневников А.Н. Стратегическое сырье или отходы // Рынок вторичных металов. 2006. - №4. - С. 22-24.23. Гурьевский металургический завод расширяет производство// www.metaltorg.ru (дата обращения: 21.10.2007 г.).
13. Журавков А. Ценообразование в металоторговле. Влияние стратегии роста на установление ценовых зон контроля в черной металургии // Национальная металургия. 2003 - №12. - С. 18-25.
14. ЗАО Вога-ФЭСТ завершает капремонт электропечи // Метал-Курьер. -2007. №33. - С. 43.
15. Златоустовский металургический завод Электронный ресурс. //www.zmk.ru (дата обращения: 21.01.2008 г.).
16. Зиновьева П. В битве за лом // Коммерсант-Урал. Ч 2007. №45. -С.13-20.22. "Ижсталь" к концу 2009 года закроет мартеновское производство // Метал-Курьер. 2008. - №19. - С. 39.
17. Инвестиционный меморандум ПО Уравторчермет, 2007 г. // Ссыка на домен более не работаетcons/emitents (дата обращения: 13.10.2007 г.).
18. Ищенко A.A. Некоторые проблемы рынка оборудования для переработки металолома // Рынок вторичных металов. 2003. - № 4(18). -С. 15-18.
19. Кировский завод Электронный ресурс. // www.kzgroup.ru (дата обращения: 21.11.2007 г.).
20. Кобяков А., Хазин М. Закат империи долара и конец Pax Americana.- М.: Издательство "Вече", 2003 368 с.
21. Коновалов Л.А., Медиков В.Я. Использование металургического оборудования: Экономическая оценка и оптимизация. М.: Металургия, 1986.- 536 с.28. "Красный Октябрь" осуществляет модернизацию ЭСПЦ №1 // Метал-Курьер. 2008. - №27. - С. 31.
22. Кризис // В. Даль. Токовый словарь живого великорусского языка (современное написание слов). М.: "Цитадель", 1998. - 211-212 с.
23. Кризис в металургии // www.akm.ru/rus/analyt/metabhtm (дата обращения: 13.10.2008 г.).
24. Кризис: руководство пользователя // www.newtimes.ru (дата обращения: 15.10.2008 г.).
25. Кризис // Современный словарь по общественным наукам. Под ред. О.Г. Данильяна, Н.И. Панова. -М.: ЭКСМО, 2005. -310-312 с.
26. Кризис стального рынка // Ссыка на домен более не работаетanalvtics (дата обращения: 03.10.2008 г.).
27. Лапушинская К., Петров А.Н. Планирование в условиях рынка: Учебное пособие.-М.: Издательско-торговая корпорация Дашков и К, 2003. 252 с.
28. Ловушка кризиса: защитные механизмы //Ссыка на домен более не работаетblogs/840.html (дата обращения: 11.10.2008 г.).
29. Лыкошев Д.Н. Некоторые аспекты ценообразования в металургии и металообработке: проблемы повышения конкурентоспособности продукции // Вестник УГТУ-УПИ. Экономика и управление. 2006. - №10. -С.21-27.
30. Лыкошев Д.Н. Основные тенденции рынка лома черных металов в России в 2002-2004 гг. // Проблемы преобразования управления российскими предприятиями: Сборник научных статей / УГТУ-УПИ. -Екатеринбург, 2005. С. 13-17.
31. Лыкошев Д.Н. Согласование стратегических интересов металургических предприятий и их потребителей: Автореф. дис. . канд. экон. наук. Ч Челябинск, 2008. 22 с.
32. Магнитогорский металургический комбинат Электронный ресурс. // www.mmk.ru (дата обращения: 01.10.2009 г.).
33. Макаров Л.П. Льготы по уплате НДС: плюсы и минусы // Рынок вторичных металов. 2006. - №1. - С. 15-18.
34. Макаров Л.П. Металургический комплекс Ч это единое целое // Рынок вторичных металов. 2003. - №6 (20). - С. 5-15.
35. Макаров JI.П. Обеспечение ломом металургии России // Рынок вторичных металов. 2006. - №6(38). - С. 24-26.
36. Макаров Л.П. Образование и потребление лома черных металов // Рынок вторичных металов. 2003. - № 5. - С. 7-9.
37. Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1977. - 256 с.
38. МК им. А.К. Серова продожает наращивать объемы производства // Метал-Курьер. 2007. - №22. - С. 28.
39. Муравьева B.C., Орлов А.И. Непараметрическое оценивание точки пересечения регрессионных прямых // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2008. - Т.74, №1. - С.63-68.
40. Муравьева B.C., Орлов А.И. Организационно-экономические проблемы прогнозирования на промышленном предприятии //Управление большими системами. М.: ИПУ РАН, 2007. - С.143-158.
41. На АМЗ начало поступать оборудование электропечи // Метал-Курьер. -2007. №12. - С. 33.
42. На Амурметале запущена электропечь // Метал-Курьер: -2007. №6. -С. 13.
43. Некрасов В.М. Проблемы обеспечения ломом черной металургии // Рынок вторичных металов. 2004. - №1 (21). - С. 17-18.
44. Нижнесергинский метизно-металургический завод Электронный ресурс. // www.nsmmz.ru (дата обращения: 13.10.2008 г.).
45. Нижнетагильский МК остановил на реконструкцию второй конвертер // Метал-Курьер. 2008. - №12. - С. 13.
46. НМК принял решение о строительстве завода (г. Воронеж) // Метал-Курьер. 2008. - №33 - С. 40.
47. НМК провел реконструкцию МНЗ №4 // Метал-Курьер. 2008. -№10.-С. 13.
48. НМК продожит реализацию инвестиционных проектов "Макси-групп" // Метал-Курьер. 2008. - №31. - С. 30.
49. Новицкий Н.И., Пашуто В.П. Организация, планирование и управление производством: Учебно-методическое пособие/ Под ред. Н.И. Новицкого. М.: Финансы и статистика, 2006. - 576 с.
50. Новые мощности Эстар // www.ruslom.ru (дата обращения: 12.10.2008 г.).
51. Объединенная металургическая компания Электронный ресурс. // www.omk.ru (дата обращения: 25.10.2007 г.).
52. Овчаров Е. Современные методы формирования цен на предприятиях черной металургии // Национальная металургия. 2003. -№12.-С. 12-20.
53. Омутнинский металургический завод планирует закуп нового oбopyдoвaния//www.zawod.ru/zavod/ommet.html (дата обращения: 01.11.2008 г.).
54. Организация производства и управления предприятием: Учебник / О.Г. Туровец и др.; Под ред. О.Г. Огурцова. 2-е изд. - М.: ИНФРА-М, 2006. - 544 с.
55. Орлов А.И. Непараметрический метод наименьших квадратов: учет сезонности // Статистические методы оценивания и проверки гипотез: Межвуз. сб. науч. тр. (Пермь), 2008. - С. 135-148.
56. Орлов А.И. Оценка размерности модели в регрессии // Агоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа: Ученые записки по статистике, 1980. -Т.36.- С.92-99.
57. Орлов А.И. Прикладная статистика. М. : Экзамен, 2006. - 671 с.
58. Орлов А.И. Статистические методы прогнозирования // Малая российская энциклопедия прогностики. Ч М.: Институт экономических стратегий, 2007. С.148-153.
59. Орлов А.И. Эконометрика (изд. 3-е, испр. и допон.). М.: Экзамен, 2004. - 576с.
60. Орлов А.И. Экспертные оценки // Заводская лаборатория. 1996. Ч Т.62, №.1. - С. 54-60.
61. Особенности закупок лома черных металов металургическими предприятиями и тенденции их развития // Рынок вторичных металов. Ч 2006. №2. - 22-27.
62. Плотников А.Ю. Базисные условия поставки международных контрактов Инкотермс-2000. М.: Экономика, 2002. - 223 с.
63. Поздеев А. Проблемы экологической безопасности в металургии // Рынок вторичных металов. 2003. - №1. - С. 13-20.
64. Проблемы рынка лома // Рынок вторичных металов. 2007. - №6 (44).- С. 10-13.
65. Профит Электронный ресурс. // wvsrw.profit.ru (дата обращения: 01.11.2009 г.).
66. Расширение производства в Абинске // www.metalinfo.ru (дата обращения: 15.11.2008 г.)
67. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980.-456с.76. "Северсталь" инвестирует в крупный сорт // Метал-Курьер. Ч 2008.-№3.-С. 31.
68. Семин А.Е., Супрун С.В. Развитие рынка лома до 2010 г. // Рынок вторичных металов. 2006. - №6. - С. 12-15.
69. Сидельников Ю.В., Танасова A.C. Прогнозирование знака разности между ценой метала и форвардного контракта на него (на примере меди, алюминия, никеля) // Заводская лаборатория. 2006. - №11. - С. 59-65.
70. Слепов В.А., Николаева Т.Е. Ценообразование: Учеб. пособие / Под ред. проф. В.А. Слепова.- М.: ИД ФБК-ПРЕСС, 2000. 254 с.
71. Статистическая информация ОАО РЖД Электронный ресурс. // www.rzhd.ru (дата обращения: 01.11.2009 г.)
72. Строительство завода "ОКА СТАЛЬ" начнется во втором квартале будущего года // Метал-Курьер. 2007. - №27. - С. 39.
73. Сулинский МЗ расширил сталеплавильные мощности // Метал-Курьер. 2009. - №3. - С. 38.
74. Супрун В.Н. Справочник ломопереработчика. М.: Рынок вторичных металов, 2005. - 236 с.
75. Супрун И.В. Российский рынок лома и прогноз цен на 2007 год // Рынок вторичных металов. 2005. - № 6. - С. 10-13.
76. Таганрогский МЗ планирует запустить электропечь // Метал-Курьер. -2007. №31. - С. 23.
77. Тинякова В.И. Адаптивно-рациональное моделирование в задачах прогнозирования социально-экономических процессов: Автореф. .дис. канд. экон. наук. Воронеж, 2003. - 22 с.
78. Трубная металургическая компания Электронный ресурс. // www.tmkgroup.ru (дата обращения: 11.01.2009 г.).
79. Управляющая компания Металоинвест Электронный ресурс. // www.oemk.ru (дата обращения: 01.10.2008 г.).
80. Уравторчермет Электронный ресурс. // www.uralvtorchermet.ru (дата обращения: 01.10.2008 г.).
81. Уральская горно-металургическая компания Электронный ресурс. // www.ugmk.com (дата обращения: 01.01.2009 г.).
82. Файоль А., Эмерсон Г., Тейлор Ф., Форд Г. Управление это наука и искусство. ~М.: Республика, 1992. - 349 с.
83. Федеральная служба государственной статистики Электронный ресурс. // www.gks.ru (дата обращения: 11.10.2008 г.)
84. Хазин М. Жизнь после кризиса // Ссыка на домен более не работаетp>
85. Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райте А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е издание : Пер. с англ. М.: Издательский дом Вильяме, 2003. - 656 с.
86. Цены и ценообразование в системе маркетинга: Учеб. пособие (2-е изд.).- М.: Информационно-издательский дом Филинъ, 1998. 211 с.
87. Цыбатов В.А, Дубровин В.А. Методы, модели и системы прогнозирования регионального развития: Учебное пособие / Под-ред. Г.Р. Хасаева. Самара: Издательство Самарской государственной экономической академии, 2003. - 248 с.
88. Челябинский трубопрокатный завод Электронный ресурс. // www.chtpz.ru (дата обращения: 01.10.2008 г.)
89. Что ждет металургов // www.advis.ru (дата обращения: 21.11.2008г.).
90. Шевелева JT.H., Метушевская В.И. Качество стали и влияние на него использования металолома (по материалам Европейской экономической комиссии ООН). -М.: Машиностроение, 1995. 176 с.
91. Шевелев J1.M, Метушевская В.И. Лом и его влияние на развитие черной металургии. М.: Машиностроение, 1996. - 156 с.
92. ЭСТАР летом запустит первую очередь Ростовского ЭМЗ // Метал-Курьер. 2008'. - №35. - С. 28.
93. Юзов О.В., Хомский Г.С., Чаплыгин В.А. О методике ценообразования на лом и отходы черных металов. М.: Ин-т Черметинформация, 1983. - 213 с.
94. Adams F.G. The Business Forecasting Revolution. -New York; Oxfordл University Press, 1986. 311 p.
95. Amstrong J.S. Combining Forecasting: The End of the Beginning or the Beginning of the End? // International Journal of Forecasting.- 1989. №5(4). -P.585-592.
96. Barron M., Target D. The Manager's Guide to Business Forecasting.-New York: Basil Blackwell Inc., 1985. 145 p.
97. Box G.E.P., Jenkins G.M., Reisel G.C.The Time Series Analysis: Forecasting and Control (3d ed.; Upper Saddle River).- NY: Prentice Hall, 1994. -216 p.
98. Clemen R.T. Combining Forecast: A Review and Annotated Bibliography,// International Journal1 of Forecasting.- 1989. -№5(4). P. 559-583.
99. ISD приступил к строительству завода в Армавире // Метал-Курьер. -2008. №23. - С. 16.
100. Kurum holding предпочтет Адыгею // Метал-Курьер.- 2008.-№35.- С.ЗЗ.
Похожие диссертации
- Организационно-экономическое развитие Южно-Якутского территориального промышленного комплекса
- Управление заготовкой и использованием лома черных металов на Дальнем Востоке
- Организационно-экономический механизм трансформации промышленных комплексов
- Организационно-экономические механизмы реализации стратегии устойчивого развития предприятия автомобильной промышленности
- Развитие производственного потенциала предприятий на основе разработки системы мотивации персонала