Статистический анализ интеграционной деятельности металургической компании тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Поликарпова, Мария Геннадьевна |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2008 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.12 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ интеграционной деятельности металургической компании"
КОНТРОЛЬНЫЙ ЭКЗЕМПЛЯР
На правах рукописи
003167990
ПОЛИКАРПОВА МАРИЯ ГЕННАДЬЕВНА
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИНТЕГРАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МЕТАЛУРГИЧЕСКОЙ КОМПАНИИ
Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва-2008
О 6 ид л 2303
Диссертация выпонена на кафедре Математических методов в экономике Магнитогорского государственного технического университета им Г И Носова
Научные руководители доктор экономических наук, профессор Мхитарян Владимир Сергеевич
кандидат физико-математических наук, профессор Бушманова Мария Викторовна
Официальные оппоненты доктор экономических наук, профессор Короткое Анатолий Владимирович
кандидат экономических наук Шадин Андрей Александрович
Ведущая организация. Южно-Уральский государственный университет
Защита диссертации состоится л22 мая 2008г в 14 00 на заседании диссертационного совета по Бухгатерскому учету, статистике Д 212 151.02 в Московском государственном университете эконо'мики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу 119501, г. Москва, ул. Нежинская, д 7
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета
Автореферат разослан л_ апреля 2008г.
Ученый секретарь диссертационного совета,
кандидат экономических наук, доцент ^ Н Я Бамбаева
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Аюуальность темы исследования. Российская металургия является второй отраслью после топливно-энергетического комплекса по напонению федерального бюджета и ведущей по вкладу в валютные поступления страны От эффективности работы металургических компаний во многом зависит социально - экономическое развитие страны в целом
Опережающий рост инвестиций в российскую металургию позволил значительно обновить не только оборудование, но и увеличить долю современных технологий в производстве Однако поставки продукции российских металургических компаний на внешний рынок существенно ограничиваются различными соглашениями, которые закрывают для России рынки металопродукции зарубежных стран Одним из путей решения данной проблемы является разработка и реализация интеграционных проектов с зарубежными предприятиями добывающей и перерабатывающей отраслей
В настоящее время интеграционная деятельность становится основой развития металургических компаний в условиях быстроменяющейся бизнес-среды Решения, принимаемые в этой области, являются стратегическими и их значение велико как для металургической отрасли, так и для всей экономики страны Несмотря на многочисленность интеграционных сделок за последнее время, эта сфера практической деятельности является одной из самых мало изученных наукой В свете этих тенденций российским сталелитейным компаниям важно осмысленно подходить к консолидации, взвешивая уровни неопределенности и риска
По мере роста методического уровня разработки проектных решений и расчетного инструментария по инвестиционному проектированию становится все более заметным его разрыв с уровнем оценок проектных рисков В большинстве, даже в высококачественных интеграционных проектах в сфере металургии, численные оценки рисков даются без достаточных обоснований и минимальной содержательной интерпретации Это обстоятельство не позволяет объективно оценить реальную конкурентоспособность проектов, которые, в условиях повышенных рисков, далеко не поно характеризуются показателями эффективности
Вышесказанное свидетельствует об актуальности темы исследования, определяет его цели и задачи
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа интеграционной деятельности металургической компании
Цель исследования определяет характер поставленных и решенных в диссертационной работе задач
- провести анализ интеграционных процессов и основных направлений развития металургической отрасли РФ,
- усовершенствовать систему показателей, характеризующих развитие металургических комплексов стран мира,
- разработать и апробировать методику ранжирования стран мира по уровню развития металургии;
- построить обобщающие показатели уровней развития экономики и металургической промышленности стран мира,
- предложить методический подход к типологизации риск-факторов интеграционного проекта металургической компании;
- разработать методику прогнозирования параметров риска инвестиционного проекта в интеграционной деятельности,
- усовершенствовать методику оценки совокупного проектного риска в интеграционной деятельности металургической компании
Объектом исследования является интеграционная деятельность металургической компании РФ.
Предметом исследования являются количественные методы анализа интеграционной деятельности металургической компании
Теоретической и методологической базой исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по прикладной статистике, эконометрике, финансам, экономике металургии, риск-менеджменту и компьютерной обработке данных.
В качестве статистического инструментария исследования использовались многомерные методы анализа зависимостей, снижения размерности и классификации, методы анализа временных рядов и прогнозирования, а также технология имитационного моделирования, аппарат нечетких множеств, табличные и графические методы визуализации результатов исследования
Для решения поставленных задач диссертационного исследования использовались пакеты прикладных программ лStatistica, лSPSS, лMesosaur и лMS Excel
Информационная база включает в себя официальные данные Федеральной службы государственной статистики, Международного института чугуна и стали, материалы научных публикаций, периодической печати, официальных сайтов сети Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике
Научная новизна исследования заключается в разработке методики комплексного статистического анализа интеграционной деятельности металургической компании
В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту
- оценены тенденции и перспективы развития металургического комплекса РФ и его конкурентоспособности на мировом рынке металопроката,
- разработана методика многомерной типологизации стран мира по уровню развития металургии, позволяющая оценить устойчивость полученного разбиения на основе теории нечетких множеств,
- предложен методический подход к построению рейтинговых оценок стран мира по уровню развития металургии,
- разработан и апробирован агоритм построения интегральных индикаторов уровней развития экономики и металургической промышленности стран мира,
- проведена классификации риск-факторов интеграционного проекта металургической компании,
- разработана методика адаптивного прогнозирования параметров риска интеграционного проекта металургической компании,
- усовершенствована методика оценки совокупного проектного риска металургической компании с использованием методов имитационного моделирования
Практическая значимость Результаты диссертационного исследования могут быть использованы Федеральной службой государственной статистики для совершенствования отчетности металургических предприятий по интеграционной деятельности, металургическими компаниями при разработке основных стратегий сбалансированного развития и при принятии управленческих решений в сфере интеграции, а также консатинговыми компаниями при оказании консультационных услуг металургическим предприятиям
Апробация результатов работы Результаты диссертационного исследования докладывались и получили одобрение на
Второй международной научно - практической конференции Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности (г Санкт - Петербург, 2006г).
Международной молодежной научной конференции Туполевские чтения (г Казань, 2006т)
VII Международной научно - технической конференции, посвященной 75-летию ОАО Магнитогорский металургический комбинат (г Магнитогорск, 2007г)
VII Международной научно - технической конференции молодых специалистов (г Мариуполь, Украина, 2007г)
Публикации Результаты диссертационного исследования нашли отражение в 11 научных публикациях, общим объемом 4,6 п л, в том числе в 1-й статье в научном журнале, рекомендованном ВАК
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы, определены цель, задачи, объект и предмет исследования, научная новизна и практическая значимость полученных результатов
В первой главе Интеграционные процессы в металургической отрасли как объект статистического исследования проанализированы основные особенности развития отечественной металургии и современное ее состояние. Выявлены основные причины укрупнения металургического бизнеса, исследована роль интеграционных процессов в направлении повышения конкурентоспособности компаний на мировом рынке металопроката. Сформирована система инвестиционного планирования деятельности металургической компании. Разработан агоритм формирования инвестиционной стратегии и основные принципы, которые дожны быть учтены металургической компанией в интеграционной деятельности.
Проведенный в диссертационной работе анализ позволил выявить, что металургическую промышленность России отличает высокая степень концентрации производства: более 75% продукции в черной металургии производится пятью крупными компаниями (Евраз Груп, ОАО Магнитогорский металургический комбинат, ОАО Северсталь, ОАО Новолипецкий металургический комбинат, Металоинвест). Сопоставление стоимости основных фондов российских и зарубежных металургических компаний показало, что стоимость основных фондов в расчете на тонну стали по крупным металургическим компаниям России в среднем в 3-4 раза ниже, чем аналогичный показатель зарубежных металопроизводителей. Капитализация российских металургических компаний в 2006г. составила 4232 мрд. рублей (15,90% ВВП России).
По итогам 2006г. сальдированная прибыль металургического комплекса составила 355,6 мрд. рублей (125,12% к уровню 2005г.) - это около 14% от общего объема прибыли Российской Федерации. При этом в 2006г. рост объема металургического производства составил 6,77% (по отношению к 2005 г.), а рост потребления метала в России с 2000 по 2006г. составил 53,76% (рис.1). По прогнозам Международного института чугуна и стали в 2010г. потребление металопродукции в РФ может вырасти до 51,64 мн. тонн, то есть по сравнению с 2006-м годом увеличится еще на 54,20%.
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
цепные темпы роста объема потребления метала (левая шкала) ЧЧ-потребление метала России (правая шкала)
Рис.1. Динамика потребления метала в РФ за 2000-2006гг.
Несмотря на то, что металургическая отрасль - одна из самых ресурсоемких отраслей экономики, на сегодня у отечественных металургов сложились достаточно благоприятные условия для инвестирования. Объем инвестиций в основной капитал по металургическому комплексу в 2006г. составил 174 мрд. рублей (126% к 2005г.), в том числе в черной металургии - 94 мрд. руб. (128% к 2005г.) - это'около 4% от общероссийского объема инвестиций. Исследование показало, что внутренний спрос и укрепление курса рубля к долару являются одними из ключевых факторов, способствующих ускорению модернизации российской металургии.
Стоимостной объем экспорта продукции черной металургии в 2006г. по сравнению с 2005г. увеличися на 1% и составил 527 мрд. рублей. В структуре экспорта продукции черной металургии основную долю составляют лом (49%), горячекатаные рулоны и листовой прокат (22%). Основными направлениями экспорта продукции металургической отрасли РФ являются Китай (12%), США (11%), Италия (11%), Турция (7%) и Иран (6%) (рис.2).
Рис.2. Структура экспорта продукции металургической отрасли РФ по странам мира за 2006г.,%
Российские металургические компании обладают рядом преимуществ перед многими зарубежными конкурентами. Наличие собственной сырьевой базы внутри страны, квалифицированная, но все еще недорогая рабочая сила являются определяющими факторами достаточно низких издержек в сталелитейном производстве - по этим показателям с российскими компаниями могут сравниться лишь производители из Индии и Латинской Америки.
Проведенный в диссертационной работе анализ позволил выявить основные тенденции развития металургического комплекса России:
постоянный рост объемов производства и потребления металопродукции;
увеличение объемов экспортно-импортных операций в стоимостном выражении;
ресурсосбережение и снижение вредного экологического воздействия на фоне мирового повышения стоимости энергоресурсов и требований к охране окружающей среды,
повышение качественных характеристик продукции и совершенствование ее сортамента,
размещение акций металургических компаний на международных фондовых биржах,
укрупнение компаний-производителей и выход их за пределы страны в русле глобализации мировой экономики
Одними из основных направлений развития мировой металургии в настоящее время являются глобализация и неразрывная связь между темпами мирового экономического развития и спросом на сталь Российская металургическая отрасль сегодня глубоко интегрирована в мировую экономику Причем речь идет не только об экспорте металопродукции, но и о покупке активов, кооперации и интеграции с мировыми металургическими компаниями
Большинство стран ограничивают доступ продукции с высокой добавленной стоимостью на свои внутренние рынки В 1998 - 2005гг. против отечественных металопроизводителей возбуждено свыше 50 антидемпинговых расследований, убыток от которых составил свыше 37,5 мрд руб Обойти таможенные барьеры, воздвигаемые на пути продукции высоких переделов возможно, только если российские металурги станут составной частью крупных международных компаний, имеющих производства в различных регионах мира
Несмотря на лидерство на рынке слияний и поглощений, металургическая отрасль в мире является слабо консолидированной Десять ведущих металургических компаний производят не более 30% от мирового выпуска, в то время как 3 производителя железорудного сырья (поставщики) контролируют выпуск 78% мирового производства Консолидация потребителей металопродукции также высока, в автомобилестроении 5 ведущих компаний контролируют выпуск 66% мирового объема производства автомобилей
Российские металургические компании активно включились в процессы слияний и поглощений только в 2002г, до того ограничиваясь поглощением российских предприятий в рамках вертикальной интеграции Интеграционная деятельность в металургической отрасли представляет собой вовлечение новых предприятий в состав компании путем приобретения долей/акций других предприятий или создания организаций с участием капитала данной компании
В ходе исследования были выявлены основные причины укрупнения металургических компаний, показано, что, процесс интеграции объективно обусловлен, так как повышает устойчивость и прибыльность бизнеса
позволяет расширить сортамент продукции и снизить риски, связанные с ухудшением конъюнктуры на конкретном товарном рынке,
дает возможность выйти на рынки других стран без риска стокнуться с различными ограничениями, в том числе защитными, создаваемыми иностранными государствами,
Х крупная корпорация имеет возможность привлекать финансовые ресурсы, необходимые для развития как производственной базы на основе последних научных и инженерных достижений, так и транспортной инфраструктуры,
Х крупная компания может обеспечить гарантированные поставки потребителям по догосрочным контрактам и имеет возможность влиять на рыночное ценообразование
Изменившиеся условия функционирования компаний металургического комплекса диктуют изменения методов и форм инвестиционного процесса на предприятии Поэтому в целях успешного проведения инвестирования в рамках интеграционной деятельности в диссертационной работе предложена система планирования, которая включает агоритм формирования инвестиционной стратегии, порядок осуществления и основные принципы, которые дожны быть учтены в интеграционной деятельности металургической компании
Во второй главе Многомерный статистический анализ развития металургических комплексов стран мира рассмотрена экономическая категория риска как одного из основных факторов, определяющих результат реализации стратегии интеграционного развития компании, осуществлена классификация риск - факторов интеграционного проекта, проведена многомерная классификация стран мира по уровню развития металургических комплексов, предложена и апробирована методика оценивания устойчивости результатов полученного разбиения стран на основе аппарата нечетких множеств
Исходя из экономического понимания сущности неопределенности в диссертационной работе сформулировано определение экономической категории риска и на его основе дано системное описание атрибутов риска, исследованы сущность и роль оценки рисков в процессе инвестиционного проектирования
Металургическая промышленность в отличие от других отраслей материального производства обладает радом специфических особенностей Наиболее существенными из них с точки зрения анализа интеграционной деятельности и оценки рисков являются
значительное время реализации проектов,
высокая капиталоемкость металургической промышленности;
необходимость осуществления крупных начальных инвестиций,
длительный период возмещения начального капитала,
интернациональный характер деятельности,
высокая зависимость от поставок сырья со стороны
Указанные особенности накладывают свой отпечаток на этапы процесса управления рисками и оказывают влияние на формирование системы проектных рисков В результате анализа был предложен методический подход к классификации риск-факторов интеграционного проекта и сформирована система проектных рисков металургической компании, включающая в себя страновой, отраслевой, рыночный, кредитный, производственно-технологический, информационный и другие риски
При этом все риски, с которыми стакивается иностранный инвестор, с определенной долей условности можно назвать одним термином страновой риск Сложность анализа странового риска обусловлена неоднородностью развития стран мира Это определило актуальность задачи их многомерной классификации по уровню развития металургических комплексов
Для решения этой задачи в диссертации разработан подход, опирающийся на применение многомерных статистических методов Представляется, что основные аспекты развития металургических комплексов дожны быть отражены в виде системы показателей В результате проведенного анализа была разработана система статистических показателей развития металургических комплексов стран мира (рис 3)
Рис.3. Система статистических показателей развития металургических комплексов стран мира
Для анализа были рассмотрены данные за 2006г по 80 странам, являющимся основными потребителями или производителями 98% мировой металопродукции Важным этапом исследования, предшествующим применению многомерных статистических методов, явилось формирование однородной выборочной совокупности объектов, выявление стран, обладающих специфическими особенностями, решение вопроса о целесообразности исключения резко выделяющихся наблюдений Для этого был использован подход, состоящий в комплексном применении метода главных компонент и критерия Г Титьена - Г Мура, позволяющего бороться с маскирующим эффектом аномальных наблюдений
В результате реализации метода главных компонент (МГК) с последующим ортогональным вращением были выделены три обобщенных фактора, объясняющих 70,49% суммарной дисперсии и характеризующих соответственно р1 - благосостояние населения, Р2 -металоемкость ВВП и темп сокращения численности населения (табл 1) Жирным цветом в табл 1 выделены показатели, участвующие в интерпретации главных компонент.
Таблица 1
Матрица факторных нагрузок (после вращения Вщиагйтах)
Показатели Обобщенные факторы
Р2 Рз
XI -0,0851 0,9302 -0,0578
Х2 -0,0800 0,9559 -0,0522
Хз 0,3615 0,1126 0,0767
Х4 0,1100 0,5535 0,0031
Хз 0,1807 0,7833 0,0548
Х6 0,1209 0,9004 0,0614
Х7 0,8556 0,1262 0,0252
Xа 0,3787 0,7605 0,0673
х, -0,1397 0,1736 0,0907
Х10 -0,4020 -0,0484 0,0753
Хц -0,0164 -0,0013 -0,9928
Х12 0,9177 0,0722 0,0178
Хц 0,6248 0,0410 0,0537
Хы 0,7762 0,0051 -0,0703
Хц 0,9338 0,0208 0,0145
Собственное значение 5,4465 3,8294 1,2971
Накопленная доля объясняемой дисперсии, % 36,31 61,84 70,49
Визуализация распределения стран мира в осях обобщенных факторов позволила выявить объекты, обладающие характерными особенностями Проверка с помощью статистических критериев в сочетании с содержательным экономическим анализом показала, что в выборочной совокупности стран следует Китай и США выделить в самостоятельный кластер
На следующем этапе была проведена многомерная классификация оставшихся 78 стран Наилучший результат был получен с помощью иерархического агломеративного агоритма кластерного анализа с использованием принципа поных связей и манхэтгенского расстояния В результате проведенной классификации были выделены шесть кластеров (табл 2).
Таблица 2
Результаты классификации стран мира по уровню развития
метал' ^ргических комплексов за 2006г.
Кластер Количество объектов Страны мира
8, 2 Китай, США
10 Япония, Южная Корея, Германия, Италия, Канада, Тайвань, Бельгия, Франция, Бельгия, Великобритания
9 Россия, Индия, Украина, Бразилия, Беларусь, Иран, Нигерия, Венесуэла, Вьетнам
20 Турция, ОАЭ, Греция, Венгрия, Индонезия, Казахстан, Латвия, Малайзия, Мексика, Модова, Пакистан, Филиппины, Польша, Румыния, Сингапур, Словакия, Южная Африка, Таиланд, Тринидад и Тобаго, Тунис
19 Австралия, Австрия, Чили, Чехия, Кипр, Дания, Финляндия, Венгрия, Исландия, Финляндия, Израиль, Новая Зеландия, Нигерия, Оман, Катар, Словакия, Словения, Швеция, Швейцария
вл 20 Абания, Ажир, Аргентина, Босния-Герцеговина, Богария, Колумбия, Хорватия, Эквадор, Египет, Иордания, Кения, Кувейт, Ливан, Либия, Македония, Марокко, Оман, Перу, Румыния, Сирия
В первый кластер были выделены США и Китай Значение показателя Экспорт готовой металопродукции и полуфабрикатов по данному кластеру превосходит среднее значение по остальным пяти кластерам в 3,24 раза, а значение показателя Импорт готовой металопродукции и полуфабрикатов - в 6,46 раза Общий объем торговли в данных странах в 8,51 раза превосходит объем торговли в странах, относящихся к другим кластерам В данных странах самый высокий рост промышленного производства
Рынок стали США является одним из наиболее емких в мире, характеризуется устойчивым спросом со стороны основных потребляющих отраслей и соответственно высокой коммерческой привлекательностью Рассматривая КНР, нужно отметить, что в настоящее время ведущим иностранным инвестором в Китае является южнокорейская Р08С0 Данная компания первой построила в КНР металургический комбинат, инвестировав более 1 мрд $ в производство нержавеющей стали По мнению многих экспертов, существующие в настоящее время жесткие ограничения на иностранные инвестиции в металургию Китая могут быть отменены
Во второй и третий кластер вошли страны, занимающие соответственно второе и третье место в регионах по производству и потреблению стали Анализируя составляющие данных кластеров, можно отметить, что вошедшие в них страны традиционно являются мировыми лидерами по производству металопродукции (Япония, Россия, Южная Корея, Германия и др) В государствах, относящихся ко второму кластеру, самое высокое потребление стали на душу населения (585,61 кг), ВВП на душу населения (27,26 тыс $) и самый высокий показатель свободы бизнес - активности (85,14%) Уровень инфляции в странах третьего кластера в 4,12 раза больше, чем в странах, относящихся к другим кластерам В государствах третьего кластера также самый низкий уровень экономической свободы (в 1,51 раза ниже среднего уровня) и одно из самых низких значений ВВП на душу населения.
В четвертый кластер вошли страны, занимающие четвертое место по производству и потреблению стали Для государств, вошедших в этот кластер, характерно одно из самых высоких значений показателя Рост промышленного производства (8,82%) Для стран, вошедших в пятый кластер, характерно самое низкое значение показателя уровня инфляции (1,64%) и самое высокое значение уровня экономической свободы (79,27%) При этом уровень производства и потребления стали в странах данного кластера меньше среднемировых уровней в 19,94 и в 16,85 раза соответственно
Для стран шестого кластера характерны самые низкие значения показателей, развития металургической отрасли, и общеэкономического развития страны При этом в государствах данного кластера самый высокий темп прироста населения (1,88%)
В диссертационной работе осуществлен переход от статической задачи многомерной типологизации к рассмотрению классификации стран мира в динамике за три года (2005-2007гг), что дало возможность оценить устойчивость полученного разбиения Для реализации временной факторной модели с помощью аппарата нечетких множеств были рассчитаны значения функции принадлежности каждой исследуемой страны к полученным кластерам Функция принадлежности принимает свои значения в интервале [0,1], при этом 0 означает низшую степень принадлежности, 1 - высшую степень принадлежности, т е исследуемая страна всегда попадала именно в этот кластер
Значение функции принадлежности (//Д) 1 - й страны - му кластеру определялось следующим образом.
а(1-а)3-'
где а - параметр адаптации, 0<а<1, - порядковый номер года, в котором 1 -ая страна принадлежала J - ому кластеру, п=3
Такой вид функции обеспечивает ее чувствительность к изменению в распределении стран по группам Увеличение значения параметра а приводит к усилению воздействия последнего периода наблюдения, а уменьшение - к более равномерному учету результатов классификации за весь рассматриваемый промежуток времени
Разработанная методика классификации стран мира с точки зрения развития металургических комплексов может быть использована при выделении наиболее приемлемых и привлекательных регионов со сходными характеристиками развития металургических комплексов и макроэкономических показателей для осуществления интеграционной деятельности Учитывая высокую динамичность развития металургии за последние годы, многомерную классификацию стран следует проводить на регулярной основе, осуществляя мониторинговое наблюдение за развитием металургических отраслей различных регионов мира
В третьей главе Применение статистических методов при управлении рисками интеграционного проекта российской металургической компании проведено ранжирование стран мира, выявлена их территориальная дифференциация на основе построения интегральных индикаторов уровней развития экономики и металургической промышленности, разработана и апробирована методика прогнозирования параметров риска инвестиционного проекта в интеграционной деятельности, а также усовершенствована методика оценки совокупного проектного риска металургической компании на основе применения технологии имитационного моделирования
На основе анализа данных за 2006г были синтезированы значения показателей развития металургических комплексов стран мира. С помощью экспертных оценок, был получен вариант весовых коэффициентов для ранжировки стран мира. Унифицируя шкалы статистических показателей и используя взвешенное евклидово расстояние, было проведено ранжирование стран по уровню развития металургических комплексов (табл 3)
Таблица 3
Ранжирование стран мира по уровню развития металургических комплексов за 2006г.
Страны - лидеры Расстояние до эталона Страны - аутсайдеры Расстояние до эталона
Китай 0,4310 Кения 0,8649
США 0,5086 Тунис 0,8662
Япония 05701 Сирия 0,8684
Германия 0,6509 Вьетнам 0,8690
Южная Корея 0,6710 Беларусь 0,8691
Италия 0,6868 Катар 0,8704
Франция 0,6984 Ливан 0,8834
Бельгия 0,7087 Нигерия 0,8949
Тайвань 0,7129 Либия 0,8949
Канада 0,7610 Венесуэла 0,8985
В соответствии с положением конкретной страны в ранжировке можно судить об интегральной роли металургического комплекса в экономике страны и об уровне развития металургии Согласно полученной ранжировке, Россия входит во вторую десятку стран мира, несмотря на то, что РФ занимает четвертое место по производству стали (после Китая, Японии и США) Данное обстоятельство объясняется низким уровнем развития экономической свободы и достаточно высоким уровнем инфляции в России Таким образом, для осуществления интеграционной деятельности интерес представляет сравнение уровня развития экономики и металургической промышленности стран мира
Для решения данной задачи первоначально были определены две группы показателей, отражающих развитие экономики страны и ее металургической отрасли При этом в первую группу были отнесены показатели, характеризующие уровень общеэкономического развития и уровень экономической свободы, во вторую - показатели, характеризующие уровень развития металургии каждой из 80 исследуемых стран
Затем группы показателей, характеризующие исследуемые качества, были сведены к двум обобщающим показателям - композитным оценкам экономического и металургического развития стран регионов мира Для этого использовася ранговый подход, основанный на построении интегральных индикаторов
Агрегирование показателей апостериорного набора, характеризующего развитие экономики стран мира, проводилось при наличии частичного обучения в условиях, если собственное значение первой главной компоненты не превышает 55% суммы всех собственных значений главных компонент В качестве частичного обучения использовася результат разбиения анализируемых 80 стран на кластеры по уровню экономического развития с ис-
пользованием иерархических агломеративных агоритмов, а также итеративного метода к - средних
Интегральный индикатор для г-ой страны (у1) по 10 показателям с унифицированными значениями был найден в виде линейной свертки
Ю (/) у, = + I
7=1 7 г
Оценки весовых коэффициентов и^, были определены путем условной оптимизации функции
1 П4 10 (!) 2
I 1(г-"0- I хт г иип
г-1 у = 1 ^О'^р ' '
где I - число выделенных однородных групп, расположенных в порядке улучшения исследуемого свойства (1=1), пя - число наблюдений в д-й группе, - значениеу-го признака для г-ой страны, входящей в ц-ю группу ф
В результате были получены значения весовых коэффициентов щ, , и на их основе рассчитаны значения интегрального индикатора
Уровень развития экономики.
Агрегирование показателей апостериорного набора, характеризующего развитие металургической промышленности стран мира, проводилось в условиях, когда собственное значение первой главной компоненты превышает 55% суммы всех собственных значений главных компонент Для этого по центрированным значениям унифицированных частных показателей, характеризующих развитие металургии, был найден собственный вектор С=(с], с3 , с5), соответствующий наибольшему по величине корню 14 характеристического уравнения Ч Д/| = 0 (К - корреляционная матрица показателей развития металургии, I - единичная матрица)
На основе компонент собственного вектора С в десятибальной шкале был найден интегральный индикатор Уровень развития металургической промышленности
V ^ООУГшт).
У та ~~ Утт
где УЩ,Д и л/ Д, соответственно, минимальное и максимальное значения
у Пип у тпах
первой главной компоненты среди всех значений первой главной компоненты, характеризующих анализируемые страны
Интегральные индикаторы были использованы для построения рейтинга стран мира по уровню развития экономики и металургической промыш-
ленности Полученные оценки позволяют судить об интегральной роли металургического комплекса в экономике страны и об уровне соответствия развития экономики и металургической промышленности Для этого было проведено сопоставление на основе построения корреляционного поля значений интегральных индикаторов и таблицы соответствия уровня развития экономики и металургии (табл 4)
Таблица 4
Анализ соответствия уровня развития экономики и метадлургиче-
екой промышленности стран мира за 2006г.
Уровень развития экономики Уровень развития металургической промышленности
низкий средний высокий
низкий Абания, Ажир, Босния - Герцеговина, Вьетнам, Кения, Колумбия, Либия, Ливан, Македония, Марокко, Модова, Нигерия, Пакистан, Перу, Сирия, Тринидад и Тобаго, Тунис, Филипины, Эквадор Аргентина, Беларусь, Венесуэла, Индонезия, Иран, Малайзия, Казахстан, Румыния, Таиланд Китай Украина
средний Богария, Венгрия, Греция, Египет, Иордания, Катар, Кувейт, Латвия, ОАЭ, Оман, Португалия, Словения, Хорватия, Чили Мексика, Польша, Саудовская Аравия, Словакия, Чехия, Южная Африка Бразилия, Индия, Россия, Турция, Южная Корея
высокий Гонконг, Дания, Израиль, Ирландия, Исландия, Кипр, Новая Зеландия, Норвегия, Сингапур, Финляндия, Швейцария Австралия, Австрия, Бельгия, Великобритания, Нидерланды, Швеция Испания, Италия, Германия, Канада, США, Тайвань, Франция, Япония
Страны, лежащие на главной диагонали табл 4, характеризуются соответствием уровня развития экономики и металургической промышленности (33 страны или 41,25 % от общего числа исследуемых стран принадлежат диагонали соответствия)
Вторую группу образуют страны, уровень развития экономики которых превышает уровень развития металургической промышленности (расположены под диагональю соответствия). К этой категории относится 31 страна или 38,75% от их общего количества
Третью группу составляют страны, уровень развития экономики которых ниже уровня развития металургической промышленности (расположены над диагональю соответствия) Таких стран оказалось 16, что составляет 20 % от их общего количества
Таким образом, во вторую и третью группу входят страны, у которых не согласуются уровни развития экономики и металургической промышленности (58,75% от всех исследуемых стран) Использование данного подхода позволяет оперативно ранжировать страны мира по уровню развития экономики и металургии, что может служить основой при принятии инвестиционных решений в интеграционной деятельности металургических компаний.
В результате проведенного анализа было выявлено, что для России одним из регионов, представляющим интерес с точки зрения развития отношений в области металургии, является Ближний Восток В частности Турция для России - важнейший стратегический партнер, один из самых крупных импортеров российской металопродукции
Металургическая отрасль Турции сильно раздроблена, что дает возможность значительного наращивания присутствия на рынке, если выступить в роли его консолидатора При этом в металургической отрасли Турции образовася и нарастает разрыв между динамично развивающейся промышленностью и недостатком ресурсно-сырьевой базы Одним из направлений решения данной проблемы является грамотно выстроенная сырьевая политика интеграционной деятельности, для реализации которой требуется качественный прогноз цен на основное сырье и материалы
В себестоимости металопродукции затраты на сырье составляют порядка 70-80%, и Турция не обладает значительным накопленным метало-фондом В этой связи при прогнозировании параметров риска инвестиционного проекта в качестве основы был взят ряд динамики цен на лом Данный рад динамики представлен абсолютными значениями показателя закупочных цен на лом в Турции за период с апреля 2003г по май 2007г При этом спектральный анализ показал, что период колебания ряда составляет 6 месяцев (для оценки спектральной плотности использовалось локно Парзена)
В результате анализа для прогнозирования закупочных цен на лом были отобраны следующие модели
1 Адаптивная гибридная модель
& =1><Л'где 1=1
уи - прогноз, полученной по 1-ой модели, входящей в базовый набор адаптивной гибридной модели В базовый набор были включены адаптивные полиномиальные модели нулевого и первого порядков при различных значениях параметра адаптации,
со,, - положительные весовые коэффициенты, Д=1
Blt = (1 - а)Ви_1 + а(еи)2 -экспоненциально сглаженный квадрат ошибки,
полученной по 1-ой модели, а - параметр адаптации, 0<а<1
Модель обладает следующими характеристиками адекватности
R2=0,781, i = 26,7, 8 =9,1% Коэффициент детерминации, равный 0,781, означает, что данная модель объясняет 78,1% вариации уровней ряда
2 Модель закупочных цен на лом, полученная на основе использования гармонического анализа
у t = 162,71+ 2,78t +19,69 cos (t -1,53) - 22,58 cos (2t -1,91) +
+ 4,00 cos (3t - 2,26) +18,12 cos (4t -1,49) +18,34 cos (5t - 0,74) + + 5,23 cos (6t - 2,95) + 9,22 cos (7t -2,85).
Модель обладает следующими характеристиками адекватности
R2=0,798, i = 16,4, 5= 5,9% Коэффициент детерминации, равный 0,798, означает, что данная модель объясняет 79,8% вариации уровней ряда
3 Модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (модель Бокса-Дженкинса) закупочных цен на лом Оптимальная модель определялась путем перебора параметров модели с целью минимизировать статистики- R2, s и статистику %2, характеризующую близость распределения остатков к нормальному В результате применения информационного критерия Акайка и критерия Байеса была получена модель ARIMA(1;1;3) (рис 4) с характеристиками адекватности
R2=0,913, = 22,2, S =7,4% Коэффициент детерминации, равный 0,913, показывает, что полученная модель Бокса - Дженкинса объясняет 91,3% вариации уровней ряда
Исходя из полученных результатов, в диссертационном исследовании был сделан вывод динамику закупочных цен на лом в Турции лучше всего описывает модель, базирующаяся на применении гармонического анализа, и модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего ARIMA(1,1,3) Полученные модели могут быть применимы для прогнозирования закупочных цен на лом В частности, данные модели на интервале с июня по октябрь 2007г предсказали цену на лом с ошибкой прогноза 7,4% и 5,9% соответственно
Рис.4. Результаты прогнозирования динамики закупочных цен на лом на основе модели Бокса-Дженкинса АШМА (1;1;3)
Затраты на производство продукции по статьям расхода в металургических компаниях имеют примерно одинаковую структуру Кроме затрат на металолом, основная часть себестоимости продукции приходится на железорудное сырье (20-23%), коксующийся уголь (10-12%), ферросплавы (810%) В табл 5 представлены разработанные на основе данных с августа 2004г по май 2007г, авторегрессионнные модели, позволяющие достаточно точно представить ценовые показатели на данные сырьевые группы
Таблица 5
Авторегрессионные модели ценовых показателей по сырьевым группам
Сырьевая группа Статистическая модель Средняя относительная ошибка, %
Железорудное сырье уД - 40,9129 + 0,9875^, (3,91) (28,70) 6,7
Коксующийся уголь у,2 = 47,5964 + 0,9980^., (5,36) (25,26) 4,6
Ферросплавы = 803,3360 + 0,8919^., (3,09) (7,30) 12,7
Поведение цен на сырьевые товары имеет значительные последствия для прибыльности предприятий, зависящих от импорта этих позиций Иностранные компании разработали обширный арсенал методов управления ценовыми рисками (создание товарных резервов, заключение догосрочных контрактов с поставщиками), а в государствах с развитой экономикой создана специальная инфраструктура биржевого и внебиржевого управления ими
При этом прогноз является исходной предпосыкой для определения цен на сырье, поскольку учитывает непредсказуемость и внезапность смены фаз ценового цикла
Проведенный анализ показал, что точечные оценки финансовых показателей, на основе которых принимаются решения о целесообразности реализации интеграционных проектов, не дают адекватной информации об инвестиционном риске проекта Использование технологии имитационного моделирования позволяет получить более поную информацию о риске
Необходимость применения имитационного моделирования при оценке интеграционной деятельности металургических компаний обусловлена особенностями рынков многих иностранных государств, характеризующихся субъективизмом, зависимостью от внеэкономических факторов и высокой степенью неопределенности Результаты имитации, допоненные вероятностным и статистическим анализом, в целом могут обеспечить руководителя проекта наиболее поной информацией о степени влияния ключевых факторов на ожидаемые результаты и о возможных сценариях развития событий
При моделировании стохастических систем переменная представляется вероятностными распределениями ее выборочных значений Решение задачи определения объема выборки позволяет получить желаемый уровень точноста и минимальную стоимость моделирования Для определения числа испытаний в диссертационной работе были использованы методы минимизации дисперсии
С помощью равномерного закона распределения было сгенерировано 3075 экспериментов на заданном уровне значимости Таким образом, в диссертационной работе была получена выборка из значений чистой текущей стоимости проекта, на основе которой были рассчитаны статистические характеристики распределения
Имитационное моделирование позволило не только определить среднюю и наиболее вероятную чистую текущую стоимость проекта, но и оценить вероятность получения определенного годового денежного потока в дальнейшем, что является необходимым для составления производственной и финансовой программы инвестиционного проекта Анализ возможного отклонения чистой текущей стоимости от прогнозируемого свидетельствует о недостаточном запасе устойчивости проекта к изменяющейся конъюнктуре рынка
Поскольку результатом статистического моделирования является множество значений чистой текущей стоимости проекта, то их вариация характеризует неопределенность оценки стоимости, измеряемой стандартным отклонением равным 129,4 мн $ При этом коэффициент вариации, характеризующий неопределенность, обусловленную непредвиденными изменениями или неточностью прогноза входных параметров, равен 23,7%
В табб приведена разработанная автором диссертационной работы шкала соответствия уровня риска значению коэффициента вариации, соглас-
но которой инвестор принимает решение о возможности реализации интеграционного проекта
Таблица 6
Шкала соответствия уровня риска значению коэффициента вариации
Уровень риска Коэффициент вариации, %
Слабый риск <10
Умеренный риск 10-20
Сильный риск 20-50
Критический риск >50
В данном проекте уровень риска оценивается как сильный (23,7%) Но, поскольку российская металургическая компания считает данный проект приоритетным для своей деятельности, реализация интеграционного проекта в Турции целесообразна при допонительном уточнении рисков и более детальной проработке методов их снижения
Разработанная в диссертационной работе методика, основывающаяся на совместном использовании методов статистического анализа и имитационного моделирования, дает возможность получить прогнозные значения, позволяющие глубоко и системно исследовать факторы изменения результатов деятельности, рассчитать совокупный проектный риск и обосновывать принятие решения по интеграционному проекту
В заключении подводятся итоги исследования, излагаются основные выводы, имеющие как теоретическое, так и практическое значение по вопросам, составляющим предмет диссертационного исследования
По теме диссертации опубликованы следующие работы:
1. Бушманова М.В , Поликарпова М Г Формирование корпоративной модели оценки странового риска промышленного предприятия (на примере металургического комплекса) //Финансы и бизнес, № 2, 2007 - 1,8 п л (авторские 1,2 пл)
2. Поликарпова М Г Ранжировка стран мира по уровню развития металургической промьшшенности// Межвузовский сб науч тр Математико-статистический анализ социально - экономических процессов - М МЭСИ, 2008 -0,1 пл
3. Поликарпова М Г. Снижение рисков простев производства, невыпонения заказов потребителей путем оптимизации структуры запасов (на примере ОАО ММК) // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО, №3,2007 - 0,5 пл
4. Буряков М В , Бушманова М В , Поликарпова М Г Анализ потенциального развития металургических комплексов в мире в рамках осуществления интеграционной деятельности // Вестник Магнитогорского государственного
технического университета им Г И Носова, №2, 2007 - 0,8 п л (авторские -0,4 п л)
5. Поликарпова МГ Управление производственными рисками промышленного предприятия // Тезисы докладов Международной молодежной научной конференции XV Туполевские чтения - Казань Казан.гос техн ун-т, 2007 -0,1 п л
6. Поликарпова М Г Многомерный статистический анализ развития металургических комплексов в мире // Сб науч тр Математика Приложение в экономических, технических и педагогических исследованиях Магнитогорск МГТУ, 2007 - 0,3 п л
7. Поликарпова М Г Методологические принципы оценки рисков // Сб науч тр Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании - Пенза Привожский дом знаний, 2006 - 0,2 п л.
8. Поликарпова М Г Разработка системы прогнозирования параметров интеграционных проектов при управлении инвестиционными рисками // Тезисы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых Наука. Технологии Инновации - Новосибирск НГТУ, 2006 - 0,2 п л
9. Поликарпова М Г. Статистический подход к оценке стоимости сырья для металургических компаний // Сб науч тр Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности - СПб Политехнический ун-т, 2006 -0,1 п л
10. Поликарпова М Г Прогнозирование цен поставок на основные виды сырья и материалов ОАО ММК // Сб науч тр Математика Приложение в экономических, технических и педагогических исследованиях. Магнитогорск МГТУ, 2006. - 0,3 п л
11. Поликарпова М Г Имитационное моделирование как инструмент анализа проектных рисков промышленного предприятия // Сб науч тр Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании - Пенза Привожский дом знаний, 2006 - 0,2 п л
Подписано в печать 17 04 2008 Формат 60x84 1/16 Бумага тип № 1
Плоская печать Уел печ л 1,00 Тираж 100 экз Заказ 296
455000, Магнитогорск, пр Ленина, 38 Полиграфический участок ГОУ ВПО МГТУ
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Поликарпова, Мария Геннадьевна
ВВЕДЕНИЕ.
Глава I Интеграционные процессы в металургической отрасли как объект статистического исследования.
1.1 Анализ интеграционных процессов в мировой и российской металургии.
1.2 Анализ развитщ металургической отрасли РФ.
1.3 Система инвестиционного планирования в рамках интеграционной деятельности.
Глава II Многомерный статистический анализ развития металургических комплексов стран мира.
2.1 Анализ рисков при инвестиционном проектировании.
2.2 Методика классификации риск-факторов интеграционного проекта.
2.3 Классификация стран по уровню развития металургических комплексов.
Глава III Применение статистических методов при управлении рисками интеграционного проекта российской металургической компании.
3.1 Сравнительный анализ интегральных характеристик уровней развития экономики и металургической промышленности стран мира.
3.2 Прогнозирование параметров риска инвестиционного проекта в интеграционной деятельности.
3.3 Управление рисками интеграционного проекта на основе технологии имитационного моделирования.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ интеграционной деятельности металургической компании"
Российская металургия является второй отраслью после топливно-энергетического комплекса по напонению федерального бюджета и ведущей по вкладу в валютные поступления страны. От эффективности работы металургических компаний во многом зависит социально - экономическое развитие страны в целом.
Опережающий, рост инвестиций в российскую металургию позволил значительно обновить не только оборудование, но и увеличить долю современных технологий в производстве. Однако поставки продукции российских металургических компаний на внешний рынок существенно ограничиваются различными соглашениями, которые закрывают для России рынки металопродукции зарубежных стран. Одним из путей решения данной проблемы является разработка и реализация интеграционных проектов с зарубежными предприятиями добывающей и перерабатывающей отраслей.
В настоящее время интеграционная деятельность становится основой развития металургических компаний в условиях быстроменяющейся бизнес-среды. Решения, принимаемые в этой области, являются стратегическими и их значение велико как для металургической отрасли, так и для всей экономики страны. Несмотря на многочисленность интеграционных сделок за последнее время, эта сфера практической деятельности является одной из самых мало изученных наукой. В свете этих тенденций российским сталелитейным компаниям важно осмысленно подходить к консолидации, взвешивая уровни неопределенности и риска.
По мере роста, методического уровня разработки проектных решений и расчетного инструментария по инвестиционному проектированию становится все более заметным его разрыв с уровнем оценок проектных рисков. В большинстве, даже в высококачественных интеграционных проектах в сфере металургии, численные оценки рисков даются без достаточных обоснований и минимальной содержательной интерпретации. Это обстоятельство не позволяет объективно оценить реальную конкурентоспособность проектов, которые, в условиях повышенных рисков, далеко не поно характеризуются показателями эффективности. Все это обусловило выбор темы исследования, ее актуальность в научном и практическом плане.
Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа интеграционной деятельности металургической компании.
Цель исследования определяет характер поставленных и решенных в диссертационной работе задач: провести анализ интеграционных процессов и основных направлений развития металургической отрасли РФ; усовершенствовать систему показателей, характеризующих развитие металургических комплексов стран мира; разработать и апробировать методику ранжирования стран мира по уровню развития металургии; построить обобщающие показатели уровней развития экономики и металургической промышленности стран мира; предложить методический подход к типологизации риск-факторов интеграционного проекта металургической компании; разработать методику прогнозирования параметров риска инвестиционного проекта в интеграционной деятельности; усовершенствовать методику оценки совокупного проектного риска в интеграционной деятельности металургической компании.
Объектом исследования является интеграционная деятельность металургической компании РФ.
Предметом исследования являются количественные методы анализа интеграционной деятельности металургической компании.
Теоретической и методологической базой исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по прикладной статистике, эконометрике, финансам, экономике металургии, риск-менеджменту и компьютерной обработке данных.
В качестве статистического инструментария исследования использовались многомерные статистические методы анализа зависимостей, снижения размерности и классификации, методы анализа временных рядов и прогнозирования, а также технология имитационного моделирования, аппарат нечетких множеств, табличные и графические методы визуализации результатов исследования.
Для решения поставленных задач диссертационного исследования использовались пакеты прикладных программ лStatistica, лSPSS, лMesosaur и лMS Excel.
Информационная база включает в себя официальные данные Федеральной службы государственной статистики, Международного института чугуна и стали, материалы научных публикаций, периодической печати, официальных сайтов сети Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике.
Научная новизна исследования заключается в разработке методики комплексного статистического анализа интеграционной деятельности металургической компании.
В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:
- оценены тенденции и перспективы развития металургического комплекса РФ и его конкурентоспособности на мировом рынке металопроката;
- разработана методика многомерной типологизации стран мира по уровню развития металургии, позволяющая оценить устойчивость полученного разбиения на основе аппарата теории нечетких множеств;
-предложен методический подход к построению рейтинговых оценок стран мира по уровню развития металургии;
- разработан и апробирован агоритм построения интегральных индикаторов уровней развития экономики и металургической промышленности стран мира;
- проведена классификации риск-факторов интеграционного проекта металургической компании;
-разработан методический подход к прогнозированию параметров риска интеграционного проекта металургической компании;
-усовершенствована методика оценки совокупного проектного риска", металургической компании с использованием методов имитационного моделирования.
Практическая значимость. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы Федеральной службой государственной статистики для совершенствования отчетности металургических предприятий по интеграционной деятельности, металургическими компаниями при разработке основных стратегий сбалансированного развития и при принятии управленческих решений в сфере интеграции, а также консатинговыми компаниями при оказании консультационных услуг металургическим компаниям.
Апробация результатов работы. Результаты диссертационного исследования докладывались и получили одобрение: на Второй международной научно Ч практической конференции Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности (г. Санкт - Петербург, 2006г.), на Международной молодежной научной конференции Туполевские чтения (г. Казань, 2006г.), на VII Международной научно - технической конференции, посвященной 75-летию ОАО Магнитогорский металургический комбинат (г. Магнитогорск, 2007г.), на VII Международной научно - технической конференции молодых специалистов (г. Мариуполь, Украина, 2007г.).
Публикации. Результаты диссертационного исследования нашли отражение в 11 научных публикациях, общим объемом 4,6 п.л., в том числе в 1-й статье в научном журнале, рекомендованном ВАК.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.
Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Поликарпова, Мария Геннадьевна
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Выпоненный в диссертационной работе комплекс методических и практических разработок позволяет сформулировать следующие основные выводы, и предложения:
1. Проведен анализ роли интеграционной деятельности в направлении повышения конкурентоспособности компаний на мировом рынке металопроката, выявлены основные причины укрупнения металургического бизнеса. Установлено, что стратегия укрепления ресурсной безопасности при формировании устойчивых технологических цепочек за счет реализации интеграционных проектов носит универсальный характер для развития металургического бизнеса, как в России, так и в мире.
2. Проанализированы основные направления' развития отечественной металургии. Установлено, что главной целью развития металургического комплекса РФ является приоритетное удовлетворение возрастающего спроса на высоко конкурентную металопродукцию на внутреннем рынке при расширении имеющихся ниш по поставкам российской металопродукции на мировом, рынке.
3. Разработана система инвестиционного планирования металургической компании в рамках интеграционной деятельности. Сформирован агоритм формирования инвестиционной стратегии и основные принципы, которые дожны быть учтены металургической' компанией при осуществлении интеграционных проектов.
4. Сформулировано определение экономической категории риска как одного из основных факторов, определяющих результат реализации стратегии интеграционного развития компаний. На его основе сформировано системное описание атрибутов риска, что позволило исследовать сущность и роль оценки рисков в процессе инвестиционного проектирования.
5. Разработана методика классификации риск-факторов интеграционного проекта металургической компании, включающая адаптацию принципов научной классификации и определение условий применения типовых подходов к формированию классификационных групп в зависимости от этапов, целей и задач управления рисками.
Данная методика классификации риск-факторов создает основу для своевременной диагностики и управления рисками в интеграционной деятельности, что позволит более детально и разносторонне оценивать экономическую эффективность интеграционных проектов.
6. Разработана система статистических показателей развития металургических комплексов стран мира; проведена типологизация стран по уровню развития металургии с использованием многомерных статистических методов.
На основе аппарата теории нечетких множеств разработана временная факторная модель, позволяющая оценить устойчивость полученного разбиения стран на кластеры. Построение такой модели способствует повышению качества проводимой экономической интерпретации результатов многомерного статического анализа. Для практической реализации модели в диссертационной работе предложен и обоснован вид функции принадлежности, обладающей адаптивными свойствами, благодаря которым учитывается различная информационная ценность уровней исследуемых показателей.
7. Предложена и апробирована методика ранжирования стран мира по уровню развития металургии, а также агоритм построения интегральных индикаторов уровней развития экономики и металургической промышленности.
Интегральные индикаторы позволили оценить соответствие уровней развития экономики и металургии стран мира. Сравнение проводилось на основе построения корреляционного поля значений интегральных индикаторов и таблицы соответствия развития экономики и металургической промышленности.
8. Разработана методика прогнозирования параметров риска инвестиционного проекта в интеграционной деятельности. Данная методика позволяет глубоко и системно исследовать факторы изменения результатов деятельности в ходе реализации проекта, выявлять резервы для повышения эффективности производства, предсказывать результаты деятельности и, как следствие, снижать совокупный проектный риск.
9. Усовершенствована методика оценки совокупного проектного риска металургической компании на основе применения имитационного моделирования. Использование технологии имитационного моделирования является основой для создания новых перспективных технологий управления и принятия решений в интеграционной деятельности металургических компаний, а развитие вычислительной техники и программного обеспечения делает этот метод более доступным для широкого круга специалистов.
Предложенные методики и полученные в процессе исследования результаты нашли свое практическое применение в деятельности ОАО Магнитогорский металургический комбинат, что подтверждается документально.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Поликарпова, Мария Геннадьевна, Москва
1. Айвазян С А. Эконометрическое моделирование. Межстрановой анализ интегральных категорий качества жизни населения. М.:МЭСИ. 2002. - 59 с.
2. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков С.А., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.:Финансы и статистика, 1989. - 370 с.
3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.:Финансы и статистика, 1983. - 470 с.
4. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.:Юнити, 1998. - 250 с.
5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Практикум по прикладной статистике и эконометрике: Учебное пособие. М.:МЭСИ, 1998. - 160 с.
6. Анализ временных рядов и прогнозирование. Учебник/ Под ред. В.Н. Афанасьева, М.М. Юзбашева, М.:Финансы и статистика, 2001. Ч 250 с.
7. Андреев А.Ф., Зубарева В.Д., Саркисов А.С. Анализ рисков нефтегазовых проектов: Учеб. пособие. М.:ГУП Изд-во Нефть и газ РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2003. - 232 с.
8. Ансофф И. Новая корпоративная стратегия. Ч СПб.:Питер, 1999. Ч 456 с.
9. Анынин В.М. Инвестиционный анализ: Учеб. пособие для программ подготовки управленческого персонала. М.:Дело, 2000. - 356 с.
10. Берндт, Эрнст Роберт. Практика эконометрики: классика и современность: Учебник / Пер. с англ. Под ред. Проф. С.А. Айвазяна / Э.Р. Берндт. -М. :ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 863 с.
11. Бешелев С.Л., Гурвич Ф.Г. Математико- статистические методы экспертных оценок. М.:Статистика, 1980. -253 с.
12. Бизнес- план инвестиционного проекта: Отечественный и зарубежный опыт. Современная практика и документация: Учеб. пособие. Ч 5-е изд.,перераб. и доп./ Под ред. В.М. Попова. М.:Финансы и статистика, 2003. -432 с.
13. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление: Пер. с англ. М.:Мир, 1974. - 230 с.
14. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование* в системе STATISTICA в среде WINDOWS. М.-Финансы и статистика, 1999. - 216 с.
15. Боумен К. Основы стратегического менеджмента. М.:Банки и биржи, 1997.-315 с.
16. Брилинг М.Г. Влияние современных изменений на характер предпринимательских организаций // Управление риском. 2006. - №2.
17. Бусленко Н.П., Голенко Д.И., Соболь И.М., Срагович В.Г., Шрейдер Ю.А. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). М.:Физматгиз. -1962.- 156 с.
18. Бушманова М.В., Дуброва Т.А., Мочакина Н.А. Кластерный анализ. Проведение классификации многомерных наблюдений методами кластерного анализа в системе лStatistica: Учеб. пособие. Магнитогорск: МГТУ, 2002. 87 с.
19. Бушманова М.В., Иванова Т.А., Мельникова Г.Г., Рент Н.А., Трофимова В.Ш. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учеб пособие. Магнитогорск: ГОУ ВПО МГТУ, 2006. 142 с.
20. Валинурова JI.C. Управление инвестиционной деятельностью: учебник / Валинурова B.C., Казакова В.Б. М.:КНОРУС, 2005. - 384 с.
21. Велесько Е.И. Инвестиционное проектирование: Учеб пособие/ Е.И. Велесько, А.А. Илюкович. Мн.:БГЭУ, 2003. - 225с.
22. Верещагин В.В., Лепешкина М.Н. Процесс формирования и оценки инвестиционных рисков // Управление риском. 2006. - №2.
23. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб. Пособие. 3-е изд., испр. И доп. - М.:Дело, 2004. - 888с.
24. Воронцовский А.В. Методы обоснования инвестиционных проектов в условиях неопределенности: Учеб. пособие. СПб.:Изд-во С.-Петерб. Унта, 1999.-368 с.
25. Воронцовский А.В. Управление рисками с помощью условных и безусловных срочных контрактов на продажу продукции // Финансы и бизнес. 2006. -№3.
26. Гидденс Э. Ускользающий мир: как глобализация меняет нашу жизнь. -М.:Весь мир, 2004. 353 с.
27. Гидденс Э. Устроение общества: Очерк теории структуризации. -М.:Академический проспект, 2003. -268 с.
28. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Изд. 4-е, доп. Учеб. Пособие для вузов. М., Высшая школа, 1972. 368 с.
29. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб. пособие для студентов втузов. Ч 3-е изд., перераб. и доп. М. .'Высшая школа, 1979. - 400 с.
30. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.:Финпресс, 2000.
31. Горшкова А.А. Политический риск и методы его оптимизации // Актуальные проблемы политологии: Сборник научных работ студентов и аспирантов Российского университета дружбы народов. М.:МАКС Пресс, 2001.-256 с.
32. Грачева М.В. Анализ проектных рисков: Учеб. пособие для вузов. -М.:ЗАО Финстатинформ, 1999. 216 с.
33. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: Учеб. Пособие. Ч 2-е изд., перераб. и доп. М."Издательство Дело и сервис, 2002. - 160 с.
34. Горбовцов Г.Я. Управление проектом:/ Курс лекций и контрольные задания. -М:МЭСИ, 2003. 142 с.
35. Горчков А.А., Орлова И.В. Компьютерные экономико математические модели.-М.:ЮНИТИ, 1995.
36. Гурский Е.И. Теория вероятностей с элементами математической статистики. Учеб. пособие для втузов. М.:Высшая школа, 1971. 328 с.
37. Денисенко М., Палицин В. Особенности прогнозирования цен на продукцию черной металургии// Национальная металургия. 2003. - №2.
38. Дубовик В. Мифы и реальность проектного финансирования// Риск-менеджмент. 2007. - №3.
39. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых Х ситуаций в экономике и бизнесе. М.'.Финансы и статистика, 1999 - 356 с.
40. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.-Финансы и статистика, 2000. - 79 с.
41. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы и основы эконометрики. Учебное пособие. М.:МЭСИ, 2001. -352.
42. Дуброва Т.А., Павлов Д.Э., Ткачев О.В. Множественный регрессионный анализ в системе лStatistica. Учебное пособие/ Московский государственный университет экономики, статистики и информатики -М.,2001 59 с.
43. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2003. - 206 с.
44. Жигалов И. Применение статистических методов в прогнозировании рынка черных металов// Национальная металургия. 2003. - №2.
45. Завязкин В., Некрасов В. В зеркале заднего вида// Металоснабжение и сбыт. 2007. - №2.
46. Евдоченко К. Парфенов Д. Процессы консолидации в металургии// Национальная металургия. 2006. - №4.
47. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.:Финансы и статистика, 1995. - 367 с.
48. Желания и возможности// Национальная металургия. 2007. - №1.
49. Золотогоров В.Г. Инвестиционное проектирование: Учебник / Золотогоров В.Г. Мн.: Книжный Дом, 2005. - 368 с.
50. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. А.А. Емельянова. -М.:Финансы и статистика, 2004. -368 с.
51. Исследование операций в экономике: Учебн. Пособие для вузов/ Кремер Н.Ш., Путко Б.А., Тришин И.М., Фридман М.Н.; Под ред. Проф. Кремера Н.Ш. М. :ЮНИТИ, 2001. - 407 с.
52. Кендэл М. Временные ряды / Пер. с анг. и предисл. Ю.П. Лукашина. -М.:Финансы и статистика, 1981. 199 с.
53. Кендэл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.:Наука, 1972.- 167 с.
54. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.:Радио и связь, 1981.
55. Киселица Е.П. Экономико математическое моделирование управления рисками деятельности промышленного предприятия // Управление риском. -2006. -№3.
56. Кныш М.И., Перекатов Б.А. Тютиков Ю.П. Стратегическое планирование инвестиционной деятельности: Учеб. пособие. СПб.:Бизнес-Пресса, 1998.
57. Ковшевный В., Чесалов Л., Балагушкин С. Россия и Ближний Восток: мировой рынок металоторговли// Национальная металургия. 2006. -№3.
58. Краснобаев В.В., Трегубова О.В. Управление финансовыми рисками промышленных предприятий при реализации производственных программ// Управление риском. 2006. - №2.
59. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.:ЮНИТИ ДАНА, 2001.-471 с.
60. Крылов Э.И., Власов В.М., Журавкова И.В. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельности предприятия: Учеб.пособие. 2-е изд., перераб. и доп. - М.:Финансы и статистика, 2003.- 608 с.
61. Кургузов В.В. Корпоративная статистика: экономико-статистическое моделирование материально технического снабжения и сбыта. Ч М.:Финансы и статистика, 2006. - 208 с.
62. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учеб.пособие. М.:Финансы и статистика, 2003. - 416 е.: ил.
63. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. 5-е изд., испр. - М.:Дело, 2001. - 400 с.
64. Маланичев А. Регрессионный анализ цены никеля// Национальная металургия. 2005. - №2.
65. Мишин Ю. Тенденции глобализации горнометалургического комплекса// Национальная металургия. 2006. - № 1.
66. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб пособие / A.M. Дубров, Б.А. Лагоша. 2-е изд., перераб. и доп. - М.:Финансы и статистика, 2001. - 224 с.
67. Московии В.А. Управление рисками при реализации инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 2004. - 352 с.
68. Мхитарян B.C., Дубров A.M., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы в экономике. М.:МЭСИ, 1995. - 149 с.
69. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Применение многомерного статистического анализа в экономических исследованиях М.:МЭСИ, 1981. - 125 с.
70. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Статистические методы изучения связей экономических явлений. М.:МЭСИ, 1983. - 128 с.
71. Мхитарян B.C., Трошин Л.И., Астафьева Е.В., Миронкина Ю.Н. Математическая статистика (для бизнесменов и менеджеров). М.:МЭСИ, 2004.-213 с.
72. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. О.Э.Башиной, А.А.Спирина. 5-е изд., доп. и перераб. - М.'Финансы и статистика, 2001. - 440 с.
73. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-изд., испр. Т.1: Айвазян С.А, Мхитарян B.C. Теория вероятностей и прикладная статистика. -М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 656 с.
74. Пухаев А. Зарубежная экспансия российских металургических и горнодобывающих компаний вывод капитала или источник роста?// Национальная металургия. - 2006. - №2.
75. Рао М.М. Линейные статистические модели и их применение. М.:Наука, 1968.-235 с.
76. Раппорт Б.М. Оптимизация управленческих решений. М.:Теис, 2001. -326 с.
77. Раппорт Б.М., Скубченко А.И. Инжиниринг и моделирование бизнеса. -М.:Экмос, 2001.-250 с.
78. Риски в современном бизнесе: Учеб. пособие / К.Г. Романова, Б.Б. Хрусталев, С.М. Яровенко. М.:Алане, 1994. 200 с.
79. Смирнов С. Будущее за финансовой инженерией// Риск-менеджмент. Ч 2007. - №2.
80. Статистика: Учебник / И.И. Елисеева, И.И. Егорова и др.; Под ред. Проф. И.И. Елисеевой. М.: ТК Веби, Изд-во Проспект, 2004. - 448 с.
81. Сулицкий В.Н. Методы статистического анализа в управлении: Учеб. пособие. М.:Дело, 2002. - 520 с.
82. Супрун И. Обзор ценовой ситуации на российском рынке лома черных металов и прогноз уровня цен до 2007 года// Национальная металургия. -2005. №5.
83. Сыропятова С. Непредвиденный результат. Как оценить совокупный риск инвестиционного проекта// Риск менеджмент. - 2007. - №3.
84. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика. Учебник для вузов. -М. Экзамен, 2003. 512 с:
85. Уотшем Т.Дж., Парромоу К. Количественные методы в финансах. Учеб. пособие для ВУЗов. М.:ЮНИТИ, 1999.
86. Фестер Э., Ренц Б. Методы регрессионного и корреляционного анализа: Руководство для экономистов. М.: Финансы и статистика, 1983. Ч 216 с.
87. Финансовые инвестиции: Учебник/ В.Е. Бармаумов, И.М. Гладких, А.с. Чуйко. М.:Финансы и статистика, 2003. - 544 с.
88. Халафян А.А. Статистический анализ данных. STATISTICA 6.0. 2-е изд., исправ. и доп.: Учеб. пособие. Краснодар:КубГУ, 2005. - 307 с.
89. Хохлов Н.В. Управление риском: Учеб.пособие для вузов. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 1999. - 239 с.
90. Царихин К. Корпорации сливаются. Значит, это кому-то нужно// Национальная металургия. 2006: - №5.
91. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска/ Под ред. М.И.Баканова. М.: Финансы и статистика, 1998. - 128 с.
92. Четыркин Е.М." Финансовый анализ производственных инвестиций. -М.:Дело, 1998.-256 с.
93. Шапкин А.С., Шапкин В.А. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций: Учебник. М.:Издательско- торговая корпорация Дашков и К, 2005.- 880 с.
94. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. Ч М.:ИНФРА-М, 2001. -XII, 1028 с.
95. Шемякина Т.Ю., Петров К.В. Многофакторная оценка рисков инновационного проекта// Управление риском. 2006. - №1.
96. Шеннон Р.Е. Имитационное моделирование систем: наука и искусство. Ч М.:Мир, 1978.-420 с.
97. Эконометрика: Учебник/ И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Т.В.Костеева и др.; Под ред.И.И.Елисеевой. 2-е изд, перераб. И доп. - М.:Финансы и статистика, 2005. - 576 с.
98. Экономикс статистический анализ. Учебное пособие для- вузов/ С.Д.Ильенкова, Н.Д.Ильенкова, С.А.Орехов; Под ред.проф.С.Д.Ильенковой. - М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2002.
99. Энциклопедия финансового риск- менеджмента/ Под ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. М.: Альпина Паблишер, 2003. - 786 с.
100. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа: Пер. с англ. М.-Финансы и статистика, 1988. - 216 с.
101. Bierwarg G. Duration analysis. -N.Y.: Ballinger publishing Company, 1987.
102. Coplin, W.D., O'Leary, M.K., The Handbook of Country and political Risk Services 1994.
103. Dahl Y., Meeraus A., Zenios S.A. Some financial optimization models// In: Zenios S.A. (ed.) Financial optimization. Cambridge University Press, 1995.
104. Econometric models and economic forecasts / Robert S. Pindyck, Daniel L.
105. Rubinfeld. McGraw-Hill, Inc. 1999.
106. Hamilton J.D. Time Series Analysis. Princeton University Press, 1994.
107. Head G.L., S.Horn II. Essentials of Risk Management, Vol. 1,2. Insurance Institute of America, 1991.
108. Jodice D.A., Political Risk Assesment: A Comparative Analysis Using New Indices.// American Political Science Review, December.- 1969.
109. Plat R.B. (ed.) Controlling interest rate risk: New techniques & applications for money management. John Wiley & Sons, 1986.
110. Singer M.N., Risk Management Manual. Santa Monica, CA, 1986.
111. Torre, J. de la and D.Y.Neckar, Forecasting political risks for international operations.// International Journal of Forecasting, vol.4 1988.
112. Verbeek M.A. Guide to Modern Econometrics. Wiley, 2000.
Похожие диссертации
- Управление формированием и реализацией стратегии инвестиционной деятельности металургических компаний
- Управление интеграцией металургических компаний России в мировой рынок
- Диверсификация металургических компаний: основные тенденции и оценка эффективности
- Управление рисками вертикально-интегрированных металургических компаний
- Обоснование интеграционной деятельности промышленных предприятий