WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 ||

«А.В. Пархоменко, Л.В. Пархоменко, Б.И. Герасимов ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОНТРОЛ ЛИНГА НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ ИЗДАТЕЛЬСТВО ТГТУ Министерство образования и науки Российской Федерации ...»

-- [ Страница 2 ] --

4 Метод лотерей. Согласно этому методу для любой тройки альтернативных вариантов а1, a2, а3, упорядоченных в порядке убывания предпочтительности, эксперт указывает такую вероятность р, при которой альтернативный вариант а2 равноценен лотерее, при которой альтернативный вариант a1 встре чается с вероятностью р, а альтернативный вариант а3 встречается с вероятностью 1 – р.

На основании последовательной оценки сравнительной предпочтительности некоторого числа троек альтернативных вариантов рассчитываются числа u1, u2, …, un, с помощью которых формируется линейная функция полезности вида:

u1 p1 + u2 p2 + …+ un pn, где p1, р2,..., рn – вероятности, с которыми рассматриваются альтернативные варианты а1, a2,..., аn.

Эта формула позволяет сравнивать по предпочтительности различные лотереи, характеризующиеся различными вероятностями реализации альтернативных вариантов а1, a2,..., аn.

МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК Иногда специфика объектов экспертного оценивания такова, что эксперты затрудняются дать коли чественные оценки значений оцениваемых показателей либо объекту в целом, а в некоторых случаях такие оценки попросту неоправданны и не позволяют получить достаточно надежной экспертной ин формации. В этих случаях более оправданным является использование методов качественной оценки объектов экспертизы. Бывают также ситуации, когда характер экспертной информации таков, что коли чественные оценки практически невозможны. Поэтому далее мы приведем описание методов, которые могут быть использованы именно для получения качественных оценок объектов или показателей их ха рактеризующих.

1 Экспертная классификация. Этот метод целесообразно использовать, когда необходимо опреде лить принадлежность оцениваемых альтернативных вариантов к установленным и принятым к исполь зованию классам, категориям, уровням, сортам (далее классам). Он может быть использован и тогда, когда конкретные классы, к которым должны быть отнесены оцениваемые объекты, заранее не опреде лены. Может быть заранее не определено и число классов, на которое производится разбиение оцени ваемых объектов. Оно может быть установлено лишь после завершения процедуры классификации.

Если эксперту необходимо отнести каждый из альтернативных вариантов к одному из заранее уста новленных классов, то наиболее распространена процедура последовательного предъявления эксперту альтернативных вариантов. В соответствии с имеющейся у него информацией об оцениваемом объекте и используемой им оценочной системе эксперт определяет, к какому из классов оцениваемый объект принадлежит. После завершения процедуры последовательного предъявления альтернативных вариан тов эксперту может быть предъявлен результат его оценки в виде распределения всех оцененных им альтернативных вариантов по классам. На этом этапе эксперту, как правило, предоставляется возмож ность, исходя из общего результата классификации, внести коррективы в данные им оценки.

Если проводится коллективная экспертиза, то результаты экспертной классификации, указанные каждым из экспертов, обрабатываются с целью получения результирующей коллективной экспертной оценки.

В зависимости от целей экспертизы может возникнуть необходимость отнесения альтернативных вариантов к упорядоченным классам. Скажем, необходимо отнести оцениваемые объекты к соответст вующим категориям, причем так, чтобы более предпочтительные были отнесены к более предпочти тельным категориям. Естественно, это отражается на процедуре экспертной классификации. Но главное, чтобы эксперт однозначно понимал поставленную перед ним задачу.

Если число классов, на которое должны быть разбиты альтернативные варианты, заранее не огова ривается, то целесообразно использование следующей процедуры.

Эксперту предъявляется пара альтернативных вариантов и предлагается определить, относятся ли они к одному или к разным классам. После этого эксперту последовательно предлагаются оцениваемые альтернативные варианты и выясняется, может ли каждый из них быть отнесенным к одному из образо вавшихся к тому времени классов или необходимо для данного альтернативного варианта образовать новый класс. Процедура завершается после того, как эксперту будут предъявлены все альтернативные варианты.

2 Метод парных сравнений. Метод парных сравнений является одним из наиболее распространен ных методов оценки сравнительной предпочтительности альтернативных вариантов. Эксперту последо вательно предлагаются пары альтернативных вариантов, из которых он должен указать более предпоч тительный. Если эксперт относительно какой-либо пары затрудняется это сделать, он вправе посчитать сравниваемые альтернативные варианты равноценными либо несравнимыми. После последовательного предъявления эксперту всех пар альтернативных вариантов определяется их сравнительная предпочти тельность по оценкам данного эксперта. В результате парных сравнений, если эксперт оказался после довательным в своих предпочтениях, все оцениваемые альтернативные варианты могут оказаться про ранжированными по тому или иному критерию, показателю, свойству. Если эксперт признал некоторые альтернативные варианты несопоставимыми, то в результате будет получено лишь их частичное упоря дочение.

При достаточно большом числе оцениваемых альтернативных вариантов процедура парного срав нения всех возможных пар становится трудоемкой для эксперта. В этом случае целесообразно примене ние соответствующих модификаций метода парных сравнений. Например, если предположить непроти воречивость оценок эксперта, то, практически, достаточно однократного предъявления каждого альтер нативного варианта в паре с каким-либо другим.

3 Ранжирование альтернативных вариантов. Достаточно распространенной процедурой является также непосредственное ранжирование экспертом по предпочтительности оцениваемых альтернатив ных вариантов. В этом методе эксперту предъявляются отобранные для сравнительной оценки альтер нативные варианты, но желательно не более 20 – 30 для их упорядочения по предпочтительности. Если альтернативных вариантов больше, то целесообразно использование соответствующих модификаций метода ранжирования. Например, ранжированию альтернативных вариантов может предшествовать их разбиение на упорядоченные по предпочтению классы с помощью метода экспертной классификации.

Ранжирование сравниваемых объектов эксперт может осуществлять различными способами. При ведем два из них. В соответствии с первым – эксперту предъявляется весь набор альтернативных вари антов и он указывает среди них наиболее предпочтительный. Затем эксперт указывает наиболее пред почтительный альтернативный вариант среди оставшихся и т.д., пока все оцениваемые альтернативные варианты не будут им проранжированы.

При втором способе эксперту первоначально предъявляются два или больше альтернативных вари антов, которые предлагается ему упорядочить по предпочтениям. Если эксперту первоначально предла гаются несколько альтернативных вариантов для упорядочения по предпочтениям, то он на этом этапе может воспользоваться первым способом ранжирования. После проведения первоначального ранжиро вания эксперту последовательно предлагаются новые еще неоцененные им альтернативные варианты.

Эксперт должен определить место вновь предъявленного альтернативного варианта среди проранжиро ванных ранее. Процедура завершается после предъявления и оценки последнего альтернативного вари анта.

4 Метод векторов предпочтений. Этот метод чаще используется при необходимости коллективно го экспертного ранжирования. Эксперту предъявляется весь набор оцениваемых альтернативных вари антов и предлагается для каждого альтернативного варианта указать, сколько, по его мнению, других альтернативных вариантов превосходят данный. Эта информация представляется в виде вектора, первая компонента которого – число альтернативных вариантов, которые превосходят первый, вторая компо нента – число альтернативных вариантов, которые превосходят второй альтернативный вариант, и т.д.

Если в векторе предпочтений каждое число встречается ровно один раз, то экспертом указано стро гое ранжирование альтернативных вариантов по предпочтениям. В противном случае полученный ре зультат не является строгим ранжированием и отражает либо затруднения эксперта при оценке сравни тельной предпочтительности отдельных альтернативных вариантов, либо наличие среди них равноцен ных.

Метод векторов предпочтений отличается сравнительной нетрудоемкостью и используется с учетом характера экспертизы. Метод может применяться и тогда, когда у эксперта имеются затруднения при использовании других методов оценки сравнительной предпочтительности альтернативных вариантов.

5 Дискретные экспертные кривые. Если в цели экспертизы входит разработка прогнозов или ана лиз динамики изменения показателей, характеризующих объект экспертизы, то целесообразно восполь зоваться дискретными экспертными кривыми.

При построении дискретной экспертной кривой определяется набор характерных точек, в которых наблюдается или ожидается смена тенденции изменения значений показателя, а также значений показа теля в характерных точках. На участках между характерными точками предполагается, что значения показателя изменяются линейно, т.е. две соседние характерные точки кривой могут быть соединены от резками прямой линии.

Если есть достаточно веские основания для того, чтобы определить нелинейные изменения значе ний показателя на участках кривой между соседними характерными точками, имеет смысл от дискрет ных экспертных кривых перейти к экспертным кривым. При построении экспертных кривых отрезки прямых линий могут быть заменены отрезками известных нелинейных кривых либо кривых, построен ных непосредственно экспертами.

Заметим, однако, что далеко не всегда мы располагаем информацией, позволяющей надежно судить о поведении кривой на участках между характерными точками. К тому же обработка результатов экс пертных оценок и, в частности, определение результирующей коллективной экспертной оценки, более надежно для дискретных экспертных кривых.

Применение экспертных кривых позволяет более наглядно и надежно представить различные сце нарии развития ситуации, что часто бывает необходимым при разработке прогнозов.

Анализ экспертных методов позволяет нам сделать вывод, что для целей определения весовых ко эффициентов при многокритериальной оптимизации наиболее предпочтительным является метод пар ных сравнений, позволяющий уменьшить значение субъективизма при определении весовых коэффици ентов. Ниже приводится разработанная нами методика применения метода парных сравнений.

Задано множество вариантов решения исследуемой проблемы V = {vi, i = 1,..., n}, где n – число вариантов.

Экспертам предлагается оценить значимость вариантов для достижения цели. Всего привлечено m экспертов.

В ходе экспертизы каждому эксперту выдавалась таблица, в которую он должен был занести ре зультаты парных сравнений, образующих матрицу S = | s (k, p) | n n, где 1, если вариант vk предпочтительнее варианта vp ;

s (k, p) = 0, если вариант vp предпочтительнее варианта vk ;

–, если варианты vk и vp равнозначны.

В качестве рекомендаций эксперту при заполнении матрицы парных сравнений предлагалось сна чала попарно сравнивать вариант v1 с v2, …, vn, затем v2 с v3, …, vn и т.д., т.е. достаточно заполнить таб лицу лишь выше главной диагонали. Элементы таблицы ниже главной диагонали заполняются по пра вилу:

v (k, p) = 1 – v (p, k).

Заполнение матрицы парных сравнений одним экспертом приведено в табл. 1.

1 Матрица парных сравнений первого эксперта v1 v2 v3 vi … … vn v1 – 1 1 0 v2 0 – 0 0 v3 0 1 – 0 … vi 1 1 1 – – … vn 0 0 1 0 – Предположим, что мы имеем 11 целевых функций задачи оптимизации производственной програм мы и оценку проводят 5 экспертов. Тогда пример заполнения матрицы первым экспертом представлен в табл. 2.

Обработка результатов экспертизы начиналась с определения суммарных баллов, проставленных каждым экспертом по каждому из вариантов, и определения рангов вариантов в соответствии с этими баллами (см. табл. 3).

2 Матрица парных сравнений первого эксперта v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10 v v1 – 1 1 0 0 0 1 0 0 0 v2 0 – 0 0 0 0 1 0 0 0 v3 0 1 – 1 0 1 1 0 0 1 v4 1 1 0 – 0 0 1 1 0 1 v5 1 1 1 1 – 1 1 1 0 1 v6 1 1 0 1 0 – 1 0 0 1 v7 0 0 0 0 0 0 – 0 0 1 v8 1 1 1 0 0 1 1 – 0 0 v9 1 1 1 1 1 1 1 1 – 1 v10 1 1 0 0 0 0 0 1 0 – v11 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 – 3 Сводная матрица результатов обработки матрицы парных сравнений первого эксперта Номер Суммарный Нормирован Ранг варианта вари- балл ная R (k) анта B (k) частота F (k) v1 4 4/55 7, v2 2 2/55 9, v3 5 1/11 v4 6 6/55 v5 9 9/55 v6 6 6/55 v7 1 1/55 v8 6 6/55 v9 10 10/55 v10 4 4/55 7, v11 2 2/55 9, В результате работы m экспертов заполняются обобщенные таблицы суммарных баллов B (n, m), рангов R (n, m) и нормированных частот предпочтения F (n, m) рассматриваемых вариантов (см. табл. и 5).

4 Сводная таблица суммарных баллов Номер Эксперт Эксперт Эксперт Эксперт Эксперт Общий Нормирован- Общий вариан 1 2 3 4 5 балл ная частота ранг та v1 4 4 4 4 3 19 0,069 v2 2 4 3 4 3 16 0,058 8, v3 5 5 6 6 6 28 0,102 v4 6 7 5 6 5 29 0,105 v5 9 7 7 7 9 39 0,142 v6 6 6 6 6 6 30 0,109 v7 1 2 3 2 2 10 0,036 v8 6 7 8 7 6 34 0,124 v9 10 8 8 7 8 41 0,149 v10 4 3 2 3 4 16 0,058 8, v11 2 2 3 3 3 13 0,047 Итого: 275 5 Сводная таблица ранжирования вариантов экспертами Номер Эксперт 1 Эксперт 2 Эксперт 3 Эксперт 4 Эксперт вариан R (k, 1) F (k, 1) R (k, 2) F (k, 2) R (k, 3) F (k, 3) R (k, 4) F (k, 4) R (k, 5) F (k, 5) та v1 7,5 4/55 7,5 4/55 7 4/55 7,5 4/55 9 3/ v2 9,5 2/55 7,5 4/55 9 3/55 7,5 4/55 9 3/ v3 6 1/11 6 1/11 4,5 6/55 5 6/55 4 6/ v4 4 6/55 3 7/55 6 1/11 5 6/55 6 1/ v5 2 9/55 3 7/55 3 7/55 2 7/55 1 9/ v6 4 6/55 5 6/55 4,5 6/55 5 6/55 4 6/ v7 11 1/55 10,5 2/55 9 3/55 11 2/55 11 2/ v8 4 6/55 3 7/55 1,5 8/55 2 7/55 4 6/ v9 1 10/55 1 8/55 1,5 8/55 2 7/55 2 8/ v10 7,5 4/55 9 3/55 11 2/55 9,5 3/55 7 4/ v11 9,5 2/55 10,5 2/5 9 3/55 9,5 3/55 9 3/ Подсчет суммарных баллов производится построчным суммированием элементов матрицы V, ранги определяются по правилам, определенным в математической статистике. Поскольку один эксперт срав нивает 55 пар вариантов n (n – 1) / 2, то при определении нормированных частот используется этот ко эффициент. Расчеты по таблицам, заполненным j-м экспертом, производились по формулам:

n B (k, j) = (k, p, j) ;

v p= B(k, j) F (k, j) = ;

C n n (n -1) C2 =.

n Причем F (k, j) = 1, k = т.е. нормирование заключается в делении частот F (k, j) на число сравнений.

Значения нормированных средних частот (рейтингов) F (k) с учетом мнения всех экспертов вычис ляются по формуле f (k, j) j = F (k) =.

11 f (k, j) k =1 j = Чем больше значение F (k), тем выше доля k-го средства в достижении цели удовлетворения ин формационных потребностей клиента в общем перечне оказываемых ему необходимых информацион ных услуг.

Но прежде, чем принимать рассчитанные долевые коэффициенты, необходимо оценить, насколько согласованным было мнение экспертов при парных сравнениях.

Достоверность предположения о согласованности мнений экспертов проверяется методами провер ки статистических гипотез. В нашем случае проверялась гипотеза о том, что различия во мнениях экс пертов незначительны и полученные по заполненным экспертами таблицам ранги вариантов можно рассматривать как случайные величины, распределенные по одному и тому же закону, имеющие одина ковые статистические характеристики.

Для предварительной оценки согласованности мнений экспертов определим коэффициенты ранго вой корреляции по Спирмену, которые рассчитываются по формуле n 6 (i, x) - r (i, y)) (r i= K (x, y) =.

n (n2 -1) Сводная таблица коэффициентов корреляции ранжирования вариантов для пяти экспертов приво дится в табл. 6.

Из табл. 6 видно, что мнения экспертов достаточно согласованы, поскольку все коэффициенты кор реляции близки к единице. Для более строгой оценки рассчитаем коэффициент конкордации:

4S W =, m (m -1) n (n -1) где n n S = ;

CB(k, p) p=1 k = 0 при B (k, p) < 2;

C2 = при B (k, p) = 2;

B(k, p) b (b -1) при B(k, p) > 2.

На основании данных табл. 6 коэффициент конкордации (согласия) в нашем случае равен W = 4 405 / (5 4 11 10) = 0,7364.

6 Сводная таблица коэффициентов корреляции Экспер- Эксперт Эксперт Эксперт Эксперт Эксперт ты 1 2 3 4 1 1 0,94626 0,85514 0,92456 0, 2 9 2 1 0,88317 0,95523 0, 8 3 1 0,94343 0, 4 1 0, 5 7 Число сочетаний С на основании сводной таблицы суммарных баллов Ва v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10 v11 Сумма риант v1 – 1 0 0 0 0 3 0 0 3 1 0 v2 0 – 0 0 1 0 1 0 0 1 6 v3 6 1 – 3 0 1 1 0 0 3 3 0 0 v4 6 1 1 – 0 0 1 3 1 1 1 0 0 v5 6 3 1 6 – 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 v6 1 6 0 1 0 – 1 0 0 1 1 0 0 0 0 v7 1 0 0 0 0 0 – 0 0 1 3 v8 1 6 1 1 3 6 1 – 0 1 3 0 0 v9 1 6 1 3 6 1 1 6 – 3 3 0 0 0 v10 1 3 1 0 0 0 0 3 – 6 v11 0 0 1 3 0 0 1 1 1 0 – S = Коэффициент W может находится в пределах от Wmin (при минимальном согласии экспертов) до (полное согласие). Значение Wmin рассчитывается из соотношения m -, если m - нечетное;

2m Wmin = m -, если m - четное.

-1) 2(m В нашем примере m = 5 и Wmin = 4 / 10 = 0,4.

Таким образом, W = 0,7364 принадлежит интервалу [0,4;

1], мнения экспертов можно считать согла сованными и весовые коэффициенты, рассчитанные для каждого показателя, используемого для реше ния задачи оптимизации, достоверными.

3.3 ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПУТЕМ РАЗРАБОТКИ ГРАФОВОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ РЕЛЯЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ В рамках прагматической концепции семиотики информация определяется как фактическое или по тенциальное знание, которое служит для подготовки целенаправленного действия. Кроме того, она представляет собой реальный нематериальный потребительский продукт, основной функцией которого является снижение неопределенности в процессе реализации целей.

При обработке экономической информации в управлении вообще, а при учете, планировании и ана лизе затрат в частности возникают следующие основные проблемы:

- избыточности – она обусловлена сложностью целенаправленного отбора и агрегирования управ ленческой информации;

исследования показали, что спрос на информацию составляет лишь 6…11 % от потребности, кроме того, 90 % мощностей информационных систем не используются по различным причинам;

- значимости (релевантности) – данная проблема связана с оценкой и определением степени важ ности экономической информации для обеспечения высокого качества принимаемых решений;

- временного аспекта – он возник в связи со своевременной подготовкой и обработкой экономиче ской информации в условиях динамичного развития внешней и внутренней среды;

- коммуникации – она продиктована рациональным распределением информации, вследствие рас тущего уровня делегирования полномочий;

- обеспечения необходимой эффективности – она связана с ростом затрат, имеющих место при сборе, обработке и хранении экономической информации.

Следовательно, возникает необходимость рационализации информационного обеспечения управ ленческой деятельности с количественной, качественной, временной, организационной и экономиче ской точек зрения. Можно предположить, что качество принимаемых решений зависит от количества (объема) информации, возможности ее обработки, а также прикладного характера информации и неко торых поведенческих аспектов. Объем информации определяется потребностью, а также спросом и предложением. Если прочие факторы являются константами, то можно установить положительную (дегрессивную, прогрессивную или пропорциональную) зависимость между качеством принимаемых решений и объемом информации. Однако, возможна негативная ситуация, когда избыток предложения над спросом вызывает проблемы, связанные со своевременной обработкой.

Существуют различные подходы к принятию взвешенных решений в системе "выгода – риск", ос нованные, например, на теории полезности Бернулли, теории рисков и шансов Шекле и др.

Механизм предлагаемой методики действует в рамках банка данных, формирование и пополнение которого является важным фактором организации процесса ее реализации.

В табл. 8 изложены основные требования к информации, выдвигаемые с позиций разработки и реа лизации модели.

8 Требования к информации для создания и пополнения банка данных Общие тре бования к Специфические требования, качеству необходимые для формирования банка данных информации Репрезента- Производится отбор лишь той информации, ко тивность торая имеет непосредственное отношение к процессу разработки и реализации модели (тек стовая информация, формализованные данные) Содержа- Из состава репрезентативной информации про тельность изводится отбор той ее части, которая может быть непосредственно использована для эффек тивных действии Полнота Информация должна отражать статику и дина мику процесса с охватом ближних и дальних связей в разрезе функциональных сфер деятель ности Доступность Используется преимущественно та информация, которая формируется в действующей системе коммуникации (планы, отчеты, результаты ана лиза) Своевремен- Используется преимущественно оперативная ность информация из отчетов по текущей деятельно сти. Накопленные данные используются для вы работки стратегических решений Устойчи- Структура баз данных обосновывается с пози вость ций необходимости и достаточности и остается неизменной на определенный период Точность Предпочтительными являются те данные, кото рые достаточно точно отражают ситуацию Достовер- Предпочтительной является "перекрестная" ность оценка данных с целью доказательства ее доста точной достоверности Ценность Информация банка служит целям антикризис ной политики и способствует повышению инве стиционной привлекательности региона Разработка информационной модели предполагает наличие ряда этапов.

На первом этапе осуществляется сбор информации. Ввод информации осуществляется при решении задач учета, следовательно, именно в процессе учета возникают задачи, связанные с созданием (Insert), изменением (Update) и удалением (Delete) данных. Функции контроля, анализа, регулирования требуют агрегирования исходных данных и выборок по различным критериям. В процессе ввода, удаления и из менения данных формируется информационная база первичных экономических показателей.

В качестве входной информации для формирования информационной базы служат следующие до кументы:

- отчеты экономистов цехов, представляемые в бухгалтерию ежемесячно, содержащие расчет фак тической себестоимости продукции по статьям калькуляции в соответствии с номенклатурой цеха;

- ведомости № 12 и 15, составляемые работником бухгалтерии, содержащие информацию о вели чине общепроизводственных и общехозяйственных расходов соответственно, по статьям затрат за от четный период (месяц);

- справка отдела сбыта о количестве выпущенной продукции в натуральном выражении согласно номенклатуре за отчетный период;

- отчет планово-экономического отдела, содержащий основные технико-экономические показате ли: объем реализованной продукции в действующих ценах и ценах соответствующего периода;

объем товарной продукции в действующих ценах и ценах соответствующего периода;

себестоимость товарной продукции;

рентабельность и т.п.

Для корректировки данных используются отчеты отдела сбыта об остатках готовой продукции на складе за анализируемый период, инвентаризационные ведомости бухгалтерии о величине незавершен ного производства, статистические данные.

Диаграмма информационных потоков является следующим этапом проектирования информацион ной модели. Помимо задач, диаграмма содержит хранилища данных и информационные потоки. Функ циональная декомпозиция сопровождается объектной декомпозицией, при этом нижний уровень функ циональной диаграммы содержит объекты информационной базы (хранилища данных).

На рис. 7 приведена схема информационных потоков для задачи оперативного планирования.

Возникновение новых задач, связанных с администрированием информационной базы, уточняет ор ганизационную структуру предприятия, требуя назначения исполнителей, ресурсов и сроков исполнения.

Совмещение диаграммы информационных потоков с организационной структурой предприятия позволя ет выявить дублирование информационных потоков, петли, что предоставляет возможность корректи ровки документооборота.

Блок оперативного управления Расчеты с Управление поставщиками Блок административ и получателя закупками ного управления ми, ведение договоров Управление Планирова- Складской маркетингом учет НИОКР Финансовое планирование Управление Реализа- продажами Торговый Хозяйственное зал Анализ планирование.

Управление проектами Управление Контроль производством Анализ финансо- вой и хо Учет и управ- зяйствен ной дея ление тельности кадрами Блок бухгалтерского Управление Банковская документо Расчет выписка Учет оборотом зарплаты МЦ Учет за Учет основных Электронный трат на средств, НМА обмен Кассовые Финансовая ФРО, ва и бухгалтер Банк лютные ская отчет операции ность Рис. 7 Структура информационной системы Объектно-ориентированный подход позволяет сформулировать определение документа в условиях электронного документооборота.

Документ – набор любых показателей, рассчитываемых на основании данных о состоянии и пове дении объектов, с возможностью предоставления в любое время по любой совокупности критериев.

Для обеспечения единого информационного пространства необходимо спроектировать логическую модель, отражающую отношения между объектами данных. Логическая модель не зависит от инстру ментального средства, хотя современные CASE-технологии ориентированы на реляционную модель хранения данных.

Логическая модель представляет собой автономный модуль данных системы управления затратами.

Модель может быть реализована в любой объектно-ориентированной СУБД, поддерживающей созда ние событийно-управляемых приложений. Событиями, вызывающими пересчет соответствующих атри бутов, являются: ввод, модификация и удаление данных. Пользовательский интерфейс, разработанный на основе схемы данных, работает в режиме мониторинга.

Логическая модель является прототипом словаря данных. В данной работе логическая модель была спроектирована в среде CASE-инструмента ERWin (Logic Works), обеспечивающего контроль модели с точки зрения нормализации. В логической модели приводится система экономических показателей, реализованная в объектах реляционной модели.

Достоинствами предлагаемой логической модели с функциональной точки зрения являются:

- обеспечение связи между бухгалтерским учетом и оперативным контроллингом, так как данные для учета и калькулирования затрат связаны с бухгалтерской системой учета на уровне бухгалтерских проводок;

- возможность хранения аналитической информации о затратах с детализацией по изделиям и цен трам затрат за счет соответствующей структуры данных.

При четко налаженной организационной схеме функциональной эксплуатации информационной системы каждый исполнитель выполняет определенные для него инструкцией действия, получая ин формацию в объеме, необходимом и достаточном для осуществления своих должностных обязанностей.

В результате работы всех пользователей системы происходит наполнение базы данных предприятия оперативной информацией о ходе выполнения конкретных хозяйственных операций, относящихся к различным направлениям деятельности.

Проектирование информационной системы базируется на методологиях структурного подхода и системного анализа.

В процессе функциональной декомпозиции происходит выявление задач, обеспечивающих дости жение целей организации.

Декомпозиция задач может осуществляться по разным критериям: по функциям управления, перио дичности, функциональным областям и другим. Чем больше критериев используется, тем точнее будут практические рекомендации по формированию организационной структуры.

Традиционно экономические показатели представляют в виде совокупности структурных единиц информации.

Реквизит – простейшая структурная единица информации, неделимая на смысловом уровне, отра жающая количественную или качественную оценку сущностей предметной области.

Составная единица информации (СЕИ) – логически взаимосвязанная совокупность реквизитов.

Показатель – минимальная СЕИ, сохраняющая информативность.

Документ – СЕИ, представленная на бумажном носителе.

Реквизиты делятся на два типа: реквизит-признак и реквизит-основание. Реквизит-признак содержит качественную характеристику сущности, позволяющую идентифицировать объект. Реквизит-основание содержит характеристики состояния объекта.

Переходя к терминам реляционной модели, следует трактовать реквизит-основание как атрибут объекта, а реквизит-признак как ключевой атрибут. Составная единица информации представляет собой кортеж или стро ку (запись) таблицы, показатель – значение атрибута в строке. Будем называть показатели, значения которых изменяет пользователь при вводе, модификации или удалении, первичными. Первичные показатели имеют ну левой уровень агрегирования.

Изменение значений первичных показателей инициирует пересчет всех рассчитываемых на их ос нове агрегированных показателей. Процесс осуществляется посредством выполнения SQL-запросов.

Понятие документа для электронного документооборота можно заменить понятием выборки данных по совокупности критериев. Выборки осуществляются с помощью транзакций.

Уточняя понятие экономических показателей, в реляционной модели можно выделить следующие виды показателей.

1 Элементарные атрибуты объектов.

2 Атрибуты объектов, значения которых рассчитываются на основании данных текущей таблицы.

3 Атрибуты объектов, значения которых рассчитываются на основании нескольких связанных таб лиц.

4 Итоговые показатели, являющиеся результатом математической операции над значениями атри бута.

5 Показатели, являющиеся атрибутами виртуальной таблицы, полученной в результате группиров ки данных исходной таблицы.

6 Показатели, рассчитываемые на основании агрегированных показателей.

Будем считать, что перечисленным видам показателей соответствуют уровни агрегирования от 1 до 6.

Показатели различной степени агрегирования образуют граф. Для более высокого уровня управления требуется более агрегированная информация.

Графовые модели рассматриваются в многочисленных изданиях технического направления, а имен но в работах В.М. Глушкова, В.А. Горбатова, В.А. Евстигнеева, Л.Т. Кузина, М. Свами, О. Оре. Алгорит мическая обработка графовой модели приводится в литературных источниках по структурам данных. Так, широко известны работы Ш. Атре, А.Т. Берзтисса, П. Грэя, К.Дж. Дейта, В.И. Левина, Дж. Мартина, Д.

Мейера, И. Флореса.

Рассмотрим графовую модель информационной базы предприятия, в которой узлы графа являются экономическими показателями, а дуги характеризуют наличие алгоритмической обработки. Графовые модели системы экономических показателей имеют ряд особенностей:

• не известен критерий декомпозиции, нет преемственности между деревом задач и графом эконо мических показателей;

• экономические показатели никак не связаны с моделью хранения данных, поэтому принцип агре гирования является абстрактным;

• не рассматриваются объекты, атрибутами которых являются экономические показатели.

Граф описан с помощью списка дуг (связей) между вершинами. Каждому показателю присваивает ся определенный код, хранящийся вместе со связью. Код показателя состоит из номера уровня вложен ности показателя и порядкового номера, соответствующего текущему уровню.

Под взаимосвязью элементов графа будем понимать соединение вершин этого графа дугами в соот ветствии с экономической обоснованностью отнесения затрат одного объекта на другой. Граф не имеет дуг, замыкающихся на одной вершине, т.е. объекты не воздействуют сами на себя.

Номер узла соответствует уровню нахождения узла, при этом отсчет уровней ведется от терминаль ных вершин. Терминальные вершины относятся к элементарным показателям. Так, номера узлов вер шин первого уровня равны 1, вершин m-го уровня – r. На рис. 8 приведен пример декомпозиции показа теля четвертого уровня.

IV уровень II уровень III уровень I уровень Рис. 8 Декомпозиция показателя 9 Справочник связей Родительский узел Дочерний узел Уровень Код Уровень Код 2 1 1 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1 3 1 2 3 1 1 4 1 3 4 1 2 В справочнике связей дуги между показателями будут представлены в виде записей таблицы (табл.

9).

Формирование графа показателей начинается снизу вверх. Номер узла (уровня) добавляемого пока зателя на единицу превышает максимальный номер узлов (уровней) вложенных показателей. Код узла нового показателя будет на единицу большим, чем максимальный код показателей данного уровня.

Использование справочника связей позволяет достаточно легко осуществить поиск путей на графе (рис. 9).

На рис. 9 приведены параметры модели: где r – номер записи в справочнике связей;

N, K – номер уровня и код родительского узла;

n, k – номер уровня и код дочернего узла;

h – текущий уровень;

S [h] – стек вершин;

in.k – строка справочника связей, соответствующая вершине i.

Ориентированный путь графа называется гамильтоновым, если в нем содержатся все вершины гра фа. Поиск гамильтоновых путей осуществляется комбинаторным методом.

Итогом изложенной процедуры будут все пути с начальной вершиной (рис. 10). Данный вид поиска называется поиском в глубину.

Рис. 9 Схема алгоритма поиска путей на графе IV Рис. 10 Построение гамильтоновых путей Рассмотрим составление графа распределения на простом примере. Пусть на предприятии произво дят три изделия И1, И2, И3, используются четыре материала М1, М2, М3, М4, производственный процесс состоит из шести операций О1–О6 (рис. 11). Стрелками на рисунке обозначено, какие материалы ис пользуются при производстве каждого изделия и операции, которые необходимо выполнить. Имеются два цеха основного производства, каждый из которых объединяет по три операции, и два цеха вспомо гательного производства, которые оказывают взаимные услуги. Приобретением, доставкой материалов занимается отдел снабжения. Материалы хранятся на складе № 1. Реализацией готовой продукции за нимается отдел сбыта. Готовая продукция хранится на складе № 2. Организацию деятельности пред приятия в целом осуществляет заводоуправление.

Граф распределения при этих исходных данных будет иметь вид, представленный на рис. 12.

М М М М 1 2 3 И И И 1 1 О О О О О О 1 2 3 4 5 Рис. 11 Производственный процесс 4 5 16а 10 12 15 16 11 17 С С А А А В В В А А С В А С В Рис. 12 Граф распределения затрат подразделений предприятия Вершина 1 отражает затраты на содержание заводоуправления;

2, 3 – затраты вспомогательных про изводств;

4, 5 – затраты цехов основного производства;

10 – 15 – операции основного технологического процесса;

8 – затраты на содержание отдела снабжения, на доставку и подготовку материалов;

9 – затра ты на содержание склада № 1;

6 – затраты на содержание отдела сбыта;

7 – затраты на содержание склада № 2;

16 – 19 – используемые в процессе производства материалы;

20 – 22 – производимые изде лия.

На рис. 12 сплошными линиями показана взаимосвязь объектов распределения, а пунктирными ли ниями – непосредственное отнесение затрат на готовую продукцию.

Исходный объект распределения – вершина 1. Промежуточные объекты – вершины 2 – 9. Конечные объекты распределения – вершины 10 – 22.

Граф распределения характеризуется двумя параметрами:

1 Вектор-строка P1k ={P1, P2, K, Pk }, где k – общее количество объектов распределения.

Каждый компонент вектора представляет собой вес, или затраты объекта до распределения.

2 Прямоугольная матрица коэффициентов распределения 0 < kij < 1, i j;

КРkk = kij = 0, i = j.

Компоненты матрицы не равны нулю в том случае, если существует дуга, соединяющая вершины i и j, и представляют собой долю затрат i-го объекта, приходящуюся на j-й объект. Сумма всех ненулевых компонентов строки матрицы равна единице.

Когда граф распределения составлен и его параметры определены, переходим к следующему шагу, который заключается в применение алгоритма, получившего название Алгоритм последовательного исключения вершин.

В результате расчетов получаем вектор Р*. Компоненты вектора Р*, которые соответствуют исход ным и промежуточным объектам распределения равны нулю, а компоненты, соответствующие конеч ным объектам, представляют собой их измененный вес в результате распределения. Суммы всех со ставляющих векторов Р и Р* равны между собой.

После расчета стоимости конечных объектов распределения определяем себестоимость продукции каждого вида по формуле:

m1 o ij j il Сi = Cм + Cl + Дi, Нр Нвр o пр j =1 l = j где Сi – себестоимость i-го изделия;

См – измененная в результате распределения стоимость j-го мате риала, используемого при производстве i-го изделия;

Сl – измененная в результате распределения стои о мость l-й операции технологического процесса, необходимой для производства i-го изделия;

Дi – вели пр чина прочих затрат, отнесенных на i-е изделие.

Первые этапы алгоритма распределения расходов проходят только на стадии адаптации информа ционной системы, использующей предлагаемый метод расчета полной себестоимости продукции, к конкретным условиям производства и создании базы данных о производимой продукции и ресурсах предприятия. Тем не менее, при разработке таких систем необходимо предусмотреть возможность из менения первоначальной схемы распределения. Потребность в этом может возникнуть при изменении организационной структуры производства, сокращении или расширении производства и т.п., т.е. в тех ситуациях, когда меняется количество объектов распределения и/или взаимосвязь между ними.

Если известна себестоимость отдельных видов продукции, то себестоимость всего выпуска продук ции может быть рассчитана по формуле:

n СВ = Вi.

Ci i= Так как известно, какие материалы и операции используются при производстве полуфабрикатов, то, применяя предлагаемый метод расчета полной себестоимости продукции, легко определить себестои мость этих полуфабрикатов.

Построение графовой модели позволяет решить следующие задачи:

- выявить преемственность между деревом задач и графом экономических показателей, т.е. опре делить подмножество показателей, обеспечивающих решение некоторого множества управленческих задач;

- выявить последовательность расчета экономических показателей в виде набора транзакций;

- определить подмножество экономических объектов, атрибуты которых используются для реше ния некоторого множества управленческих задач.

Полученная графовая модель системы экономических показателей обеспечивает единое информа ционное пространство. В условиях неполной автоматизации структура графа может отличаться, при этом возможны петли, многократные расчеты и другие недостатки, для устранения которых потребуют ся организационные изменения.

Будем считать каждый узел графа событием. Событие означает расчет показателя. Дуга характери зует продолжительность расчета (алгоритмической обработки) показателя. В условиях неполной авто матизации продолжительность расчета имеет определенное значение, в условиях полной автоматизации время расчета пренебрежимо мало по сравнению со сроком подготовки документа вручную.

Для информационной базы существует риск потери данных из-за несогласованного выполнения транзакций. При нарушении последовательности транзакций расчет агрегированного показателя может быть осуществлен раньше, чем изменяется значение первичного показателя. Возникает проблема несо вместимого анализа. Отсутствие согласованности в расчетах приводит к несоответствию данных в вы ходных документах.

В данной работе рассматривается задача обеспечения согласованности транзакций, которая форму лируется следующим образом:

- известно время окончания транзакции, соответствующее позднему сроку подготовки документа;

- требуется рассчитать время окончания каждой транзакции для обеспечения актуальности всех показателей.

Традиционным подходом к оптимизации работ по времени является построение сетевого графика.

При этом известна последовательность проведения работ, время начала работ и продолжительность ка ждой работы. Данный подход используется в условиях неполной автоматизации.

В условиях полной автоматизации модель имеет особенности, не позволяющие использовать стан дартный сетевой график (рис. 13).

1 Время осуществления работ Ту не известно. В случае полной автоматизации время может быть пренебрежимо малым, в случае частичной автоматизации продолжительность расчета показателя может увеличиться за счет конвертирования данных, ручной обработки и т.п.

2 Известно позднее время окончания работ Тп, задаваемое как время (периодичность) решения управленческой задачи.

3 Время начала расчета показателей Тр не известно.

Для определения последовательности транзакций в работе предлагается использовать построение минимального вершинного покрытия. Алгоритм построения минимального вершинного покрытия гра фа состоит в следующем. Чем позже взято значение атрибута объекта, тем оно более актуально. По строение минимального вершинного покрытия ведется сверху вниз, по направлению к терминальным вершинам графа, при этом каждый узел графа (показатель) наследует значение времени решения зада чи. Если один и тот же показатель требуется для решения задач с различной периодичностью, т.е. имеет больше одной входящей дуги, то временем его подготовки будет наименьшее из времен входящих дуг.

Результатом построения минимального вершинного покрытия будет присвоение каждому терминаль ному показателю значения минимального ранга соответствующих задач. Допустим, вершина i соответству ет набору задач А, В, С. Позднее время решения задач: TАп = 1, TВп = 2, TСп = 3 (рис. 13).

Рис. 13 Построение минимального вершинного покрытия После того, как терминальные вершины графа будут ранжированы, необходимо произвести обрат ный пересчет рангов показателей до уровня задач, присваивая каждому вышестоящему показателю ранг, максимальный из рангов входящих показателей. Данная операция позволяет рассчитать раннее время решения задач, которое может быть меньшим, чем позднее время. Такой вариант возможен в том случае, когда показатели, используемые для решения данной задачи, участвуют в решении других задач с меньшей периодичностью. Разница между ранним и поздним временем решения задачи является ре зервом времени, в течение которого значения всех показателей являются актуальными.

Таким образом, оптимизация графа экономических показателей по времени обеспечивает согласо ванность транзакций и актуальность показателей всех уровней агрегирования.

Учет последовательности расчета экономических показателей позволяет упростить информацион ные потоки, исключить дублирование расчетов, петли и параллельные вычисления. Показатели различ ных уровней агрегирования образуют информационную базу.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ В монографии рассматриваются вопросы комплексного внедрения системы оперативного контрол линга на предприятии. Исследованы подходы к классификации затрат, уделяется внимание выбору базы отнесения накладных расходов и разделению на постоянные и переменные в зависимости от объема производства. Использование статистических методов позволило исследовать качество исходных дан ных и регрессионных моделей с целью расчета маржинальной прибыли.

В работе подробно рассмотрены проблемы повышения эффективности планирования. Особое внима ние уделено формированию оперативного плана производства с учетом стохастических факторов, неоп ределенности и риска. Предложены количественные и качественные способы оценки риска, позволившие повысить эффективность планирования. На основе комплексного подхода к внедрению контроллинга вы работаны рекомендаций по совершенствованию организационной и информационной структур.

По результатам проведенных исследований в монографии сделаны следующие выводы.

1 Основными направлениями совершенствования управления затратами являются:

- ведение на предприятиях различных видов учета;

- совершенствование классификации затрат с целью выявления релевантных для принятия управ ленческих решений;

- использование статистических методов для анализа поведения затрат;

- использование моделей линейного программирования для планирования структуры выпуска продукции в стабильных условиях;

- использование имитационного моделирования для анализа влияния различных параметров на оптимальное значение оперативного плана;

- учет стохастической природы внутренних и внешних факторов при формировании оперативного плана производства;

- использование количественных и качественных способов оценки риска в случае возможности альтернативного выбора;

- достижение единого информационного пространства и упорядочение информационных потоков.

2 Предложенный комплекс моделей позволяет решить следующие задачи:

- рассчитать альтернативные производственные программы по критериям максимизации маржи нальной прибыли, относительной маржинальной прибыли, минимизации ресурсов;

- оценить влияние стохастических факторов на оптимальное значение оперативного плана и вы явить диапазон наиболее вероятных значений плана по статистическим данным;

- определить альтернативные производственные программы для многокритериальной модели на основе предпочтений ЛПР;

- оценить наиболее рискованные предпочтения ЛПР;

- наметить пути совершенствования документооборота в условиях бумажного документооборота или согласовать транзакции при обеспечении единого информационного пространства с целью сниже ния риска несогласованности показателей в документах.

3 Предложенные в монографии разработки обеспечивают методическую согласованность в реше нии задач планирования производственной программы в системе оперативного контроллинга.

Научная новизна предлагаемого исследования заключается в разработке методики корректирования производственной программы с учетом вероятностной природы факторов, риска и неопределенности, обеспечивающей более точное, чем раньше, формирование оперативного плана производства.

4 Комплексный подход предполагает изменения в организационной и информационной структурах для достижения цели внедрения контроллинга. Реинжиниринг обеспечивает разработку желаемой модели организации. Научная новизна выражается в разработке методики достижения единого информацион ного пространства в системе оперативного контроллинга.

По мнению авторов, дальнейшие исследования нужно проводить в следующих направлениях:

- уточнить классификацию затрат для различных условий;

- рассмотреть нелинейные статистические модели при выборе базы отнесения затрат;

- учесть изменение маржинальной прибыли в зависимости от объема выпуска, что ведет к нели нейности функции максимизации маржинальной прибыли;

- классифицировать и формализовать критерии оценки риска;

- рассмотреть оптимизацию производственной программы для стратегического контроллинга, при этом учет вероятностной природы факторов приведет к многоэтапной стохастической модели;

- расширить спектр задач контроллинга, формализовать рекомендации по изменению организаци онной структуры;

- расширить логическую модель с целью обеспечения единого информационного пространства;

- определить события, изменяющие первичные данные, и составить перечень SQL-запросов, осу ществляющих пересчет агрегированных показателей.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1 Абчук В.А. Экономико-математические методы. Элементарная математика и логика. Методы исследования операций. М.: Союз, 2000. 320 с.

2 Акофф Р. Л. Планирование в больших экономических системах. М.: Сов. радио, 1972. 300 с.

3 Алексеев А., Герцог И. Национальные особенности формирования оборотного капитала // ЭКО.

1997. № 10. С. 53–58.

4 Анализ соотношения "затраты – объем – прибыль" // Менеджмент в России и за рубежом. 2000.

№ 4. С. 120–132.

5 Андрейчиков А.В. Экономика, математические методы в задачах аналитического планирования.

Волгоград: Волгоград. гос. техн. ун-т, 1997. 74 с.

6 Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.:

Финансы и статистика, 2000. 368 с.

7 Ансофф И. Новая корпоративная стратегия. СПб.: Издательство "Питер" 1999. 416 с.

8 Артеменко В.Г., Беллендир Н.В. Финансовый анализ. М.: Финансы и статистика, 1995. 255 с.

9 Архипова Н.И., Кульба В.В., Косяченко С.А., Чанхиева Ф.Ю. Исследование систем управления:

Учеб. пособие для вузов. М.: ПРИОР, 2002. 384 с.

10 Ивченко Б.П., Мартыщенко Л.А., Губин Г.С. Информационная экономика. Ч. 2. Анализ законо мерностей и моделирование. СПб.: Нордмед-Издат, 1998. 60 с.

11 Багриновский К.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели (микроэконо мика). М.: Российский университет дружбы народов, 1999.183 с.

12 Баканов М.И., Сергеев Э.А. Анализ эффективности использования оборотных средств // Бухгал терский учет. 1999. № 10. С. 64–65.

13 Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа.

4-е изд. М.: Финансы и статистика, 1997. 230 с.

14 Балабанов И.Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта. М.: Финансы и ста тистика, 1997. 243 с.

15 Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? 2-е изд. М.: Фи нансы и статистика, 1997. 384 с.

16 Бланк И.А. Управление использованием капитала. Киев: Ника-центр, 2000. 656 с.

17 Бланк И.А. Управление формированием капитала. Киев: Ника-центр, 2000. 512 с.

18 Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. Серия Информатизация России на пороге XXI века. М.: СИНТЕГ-ГЕО, 1997. 188 с.

19 Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1997.

800 с.

20 Верещака В.В. Привлечение оборотных средств // Главбух. 1998. № 21. С. 19–26.

21 Ворст Й., Ревентлоу П. Экономика фирмы. Пер. с датского. М.: Высшая школа, 1994. 272 с.

22 Гаврилов Д.А. Управление производством на базе стандарта MRP II. СПб.: Питер, 2003. 352 с.

23 Гаджинский А.М. Логистика. М.: Информационно-внедренческий центр "Маркетинг", 1999. с.

24 Гайдышев И. Анализ и обработка данных: специальный справочник. СПб.: Питер, 2001. 752 с.

25 Глущенко В.В., Глущенко И.И. Исследование систем управления: социологические, экономиче ские, прогнозные, плановые, экспериментальные исследования. Железнодорожный, Моск. обл.: ООО НПЦ КРЫЛЬЯ, 2000. 416 с.

26 Годин В.В., Корнеев И.К. Информационное обеспечение управленческой деятельности: Учеб ник. М.: Мастерство;

Высшая школа, 2001. 240 с.

27 Грузинов В.П., Грибов В.Д. Экономика предприятия: Учеб. пособие для вузов. М.: Финансы и статистика, 1998. 208 с.

28 Дафт Р.Л. Менеджмент. СПб.: Питер, 2000. 832 с.

29 Дедов О.А. Управление крупным многопрофильным промышленным предприятием – от про блем к решению // Проблемы региональной экономики. Ижевск, 2002. № 4–6. С. 409–419.

30 Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. пособие / Под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 1999. 176 с.

31 Евченко А.В., Кузьбожев Э.Н. Методы исследования систем управления: Учеб. пособие / Курск.

гос. техн. ун-т. Курск, 2001. 168 с.

32 Ефимова О.В. Анализ оборотных активов организации // Бухгалтерский учет. 2000. № 10. С. 47– 53.

33 Ефимова О.В. Оборотные активы предприятий и их анализ // Бухгалтерский учет. 2000. № 9. С.

72–78.

34 Ефимова О.В. Финансовый анализ. М.: Бухгалтерский учет, 1999. 352 с.

35 Жданов С.А. Основы теории экономического управления предприятием: Учебник. М.: "Фин пресс", 2000. 384 с.

36 Желтякова И.А., Маховикова Г.А., Пузыня Н.Ю. Цены и ценообразование. Краткий курс: Учеб ное пособие. СПб.: Издательство "Питер", 1999. 112 с.

37 Зайцев Н.Л. Экономика промышленного предприятия. М.: ИНФРА-М.: 1998. 336 с.

38 Игнатьева А.В., Максимцов М.М. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов.

М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 157 с.

39 Исследование систем управления: Учеб. пособие / Под ред. проф. Э.М. Короткова. М.: ИНФРА М, 2003. 176 с.

40 Йенсен Б.А., Нильсен Й.А. Расчет цены в отсутствие арбитража // Обозрение прикладной и про мышленной математики. Серия "Финансовая и страховая математика". Модели теории временных рядов в финансах и эконометрике, М.: Научное издательство "ТВП", 1996. Т. 3. Вып. 6. С. 900–945.

41 Йохансен С. Основанные на правдоподобии статистические выводы для коинтеграции некото рых нестационарных временных рядов // Обозрение прикладной и промышленной математики. Серия "Финансовая и страховая математика". Модели теории временных рядов в финансах и экономике. М.: На учное издательство "ТВП", 1996. Т. 3. Вып. 6. С. 827–858.

42 Кейлер В.А. Экономика предприятия. М.: ИНФРА-М;

Новосибирск: НГАЭиУ, 1999. 132 с.

43 Клеменс М.П., Хендри Д.Ф. Прогнозирование в макроэкономике // Обозрение прикладной и про мышленной математики. Серия "Финансовая и страховая математика". Модели теории временных рядов в финансах и эконометрике, М.: Научное издательство "ТВП", 1996. Т. 3. Вып. 6. С. 859–898.

44 Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетно сти. М.: Финансы и статистика, 1996. 432 с.

45 Колемаев В.А. Математическая экономика: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. 240 с.

46 Контроллинг как инструмент управления предприятием / Е.А. Анань-кина, С.В. Данилочкин, Н.Г.

Данилочкина и др.;

Под ред. Н.Г. Данилочкиной. М.: Аудит;

ЮНИТИ, 2001. 279 с.

47 Коротков Э.М. Исследование систем управления. М.: ООО Издательско-консалтинговая компа ния ДеКА, 2000. 288 с.

48 Котлер Ф. Основы маркетинга. Пер. с англ. М.: Ростинтэр, 1996. 704 с.

49 Котляров С.А. Управление затратами. СПб.: Питер, 2001. 160 с.

50 Краткий курс практического менеджмента: Учеб. пособие / Под ред. д-ра экон. наук Э.Н. Кузь божева;

Курск. гуманит.-техн. ин-т. Курск, 2001. 244 с.

51 Литвин М.И. Как определять плановую потребность предприятия в оборотных средствах // Фи нансы. 1997. № 10. С. 10–13.

52 Логистика / Под ред. Б.А. Аникина. М.: ИНФРА-М, 1999. 327 с.

53 Логистика: Учебник. 3-е изд. перераб. и доп. / Под ред. Б.А. Аникина. М.: ИНФРА-М, 2002. с.

54 Маклаков С.В. BPwin, ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: Диалог Мифи, 1999. 295 с.

55 Манн Р., Майер Э. Контроллинг для начинающих. 2-е изд., перераб. и доп. / Пер. с нем. Ю.Г. Жу кова;

Под ред. и с предисл. д-ра экон. наук. В.Б. Ивашкевича. М.: Финансы и статистика, 1995. 304 с.

56 Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. М.: Дело, 1998. 800 с.

57 Милнер Б.З. Теория организации. М.: ИНФРА-М, 1999. 480 с.

58 Михайлов О.В. Основы мировой конкурентоспособности. М.: Познавательная книга плюс, 1999.

592 с.

59 Мнения экспертов о программах, фирмах, конкурсе и рынке. Бизнес-Софт 2001, Восьмой Меж дународный Конкурс Программного Обеспечения в области Бизнеса и Финансов // http://www.finsoft.ru/bps_n_00_res3. shtml.

60 Моляков Д.С. Финансы предприятий отраслей народного хозяйства: Учеб. пособие. М.: Финан сы и статистика, 1996. 176 с.

61 Морозов А.В. Деловая психология. СПб.: Издательство Союз, 2000. 576 с.

62 Мухин В.И. Исследование систем управления: Учебник. М.: Экзамен, 2002. 384 с.

63 Мыльник В.Б., Титаренко Б.П., Волочиенко В.А. Исследование систем управления: Учеб. посо бие для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Академический Проект;

Екатеринбург: Деловая книга. 2003.

352 с.

64 Неруш Ю.М. Коммерческая логистика. М.: Банки и биржи;

ЮНИТИ, 1997. 271 с.

65 Овсийчук М.Ф., Сидельников Л.Б. Финансовый менеджмент: методы инвестирования капитала.

М.: Юрайт, 1994. 180 с.

66 Овсийчук Н. Управление активами и методика финансирования // Аудитор. 1996. № 4. С. 34–38.

67 Павлова Л.Н. Финансовый менеджмент в предприятиях и коммерческих организациях. Управле ние денежным оборотом. М.: ИНФРА-М, 1996. 392 с.

68 Парамонов А.В. Учет и анализ предпринимательского капитала // Аудит и финансовый анализ.

2001. № 1. С. 25–88.

69 Попов Л.А. Анализ и моделирование трудовых показателей: Учебник. 2-е изд., доп. и перераб.

М.: Финансы и статистика, 1999. 208 с.

70 Практикум по логистике / Под ред. Б.А. Аникина. М.: ИНФРА-М, 1999. 270 с.

71 Раицкий К.А. Экономика предприятия: Учебник для вузов. 2-е изд. М.: Информационно внедренческий центр "Маркетинг", 2000. 696 с.

72 Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов / Пер. с англ.

под ред. Н.Д. Эриашвили. М.: Аудит;

ЮНИТИ, 1997. 224 с.

73 Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике: Учеб. посо бие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 487 с.

74 Романовский И.В. Исследование операций и статистическое моделирование. СПб., 1994. 166 с.

75 Рубцов С.В., Ивченко П.Г. Интерпретация фактов в "интеллектуальной" системе имитационного моделирования // Приборы и системы управления. 1992. № 4. С. 3–5.

76 Рубцов С.В., Ивченко П.Г. Интерпретация фактов в интегрированной с системой имитационного моделирования интеллектуальной системе поддержки принятия решений // Управляющие системы и машины. 1992. № 7/8. С. 87–92.

77 Рубченко М., Агеев С. и др. Искусство управлять деньгами // Эксперт. 1995. № 6. С. 17–29.

78 Савина О.А. Управление промышленными предприятиями с использованием систем поддержки решений. М.: Издательство МАИ, 2000. 256 с.

79 Сенге П. Пятая дисциплина: искусство и практика самообучающейся организации / Пер. с англ.

М.: ЗАО "Олимп – Бизнес", 1999. 408 с.

80 Сергеев И.В. Экономика предприятия: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2001. 304 с.

81 Сио К.К. Управленческая экономика / Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2000. 671 с.

82 Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учеб. посо бие / Под ред. А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

83 Совершенствование системы управления региональной социально-экономической системой / Под ред. д-ра экон. наук, проф. Э.Н. Кузьбожева и канд. экон. наук, доц. А.В. Евченко;

Курск. гос. техн.

ун-т. Курск, 2003. 252 с.

84 Соколова Г.Н. Информационные технологии экономического анализа. М.: Экзамен, 2002. 320 с.

85 Соловьев B.C. Организационное проектирование систем управления: Учебное пособие. М.:

ИНФРА-М;

Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002. 136 с.

86 Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

87 Степанова Е.Е., Хмелевская Н.В. Информационное обеспечение управленческой деятельности:

Учеб. пособие. М.: ФОРУМ;

ИНФРА-М, 2002. 154 с.

88 Стоянова Е.С. Финансовый менеджмент. Российская практика. М.: Перспектива, 1994. 193 с.

89 Стоянова Е.С., Быков Е.В., Бланк А.И. Управление оборотным капиталом. М.: Перспектива, 1998. 128 с.

90 Стоянова Е.С., Штерн М.Г. Финансовый менеджмент для практиков: Краткий профессиональ ный курс. М.: Перспектива, 1998. 128 с.

91 Теория и практика управления затратами, оборотными средствами и запасами промышленного предприятия: Учебное пособие / Н.С. Шевченко, О.В. Пальцева, С.А. Тиньков и др.;

Под ред. д-ра экон.

наук Э.Н. Кузьбожева;

Курск. гос. техн. ун-т. Курск, 2002. 182 с.

92 Тэйлор Ф.У. Принципы научного менеджмента. Серия "Классики менеджмента". Вып. 1. М.:

Контроллинг, 1991. 104 с.

93 Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фи гурнова. М.: ИНФРА-М, 1998. 528 с.

94 Управление персоналом организации: Учебник / Под ред. А.Я. Кибанова. М.: ИНФРА-М, 1998.

512 с.

95 Уткин Э.А., Мырынюк И.В. Контроллинг: российская практика. М.: Финансы и статистика, 1999. 272 с.

96 Уткин Э.А. Финансовое управление. М.: Финансы и статистика, 1996. 307 с.

97 Фащевский В.М. Об анализе оборотных средств // Бухгалтерский учет. 1997. № 2. С. 80–81.

98 Федосеев В.В. Экономико-математические методы и модели в маркетинге: Учебное пособие / ВЗФЭИ. М.: АО Финстатинформ, 1996. 110 с.

99 Финансовый менеджмент: Учебник для вузов / Е.С. Стоянова и др. М.: Перспектива, 1997. 537 с.

100 Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник / Под ред. Е.С. Стояновой. 5-е изд., пере раб. и доп. М.: Перспектива, 2000. 656 с.

101 Финансовый менеджмент: Учебник для вузов / Г.Б. Поляк и др.;

Под ред. проф. Г.Б. Поляка. М.:

Финансы;

ЮНИТИ, 1997. 518 с.

102 Финансы в управлении предприятием / Под ред. В.В. Ковалевой. М.: Финансы и статистика, 1995. 160 с.

103 Финансы предприятий: Учеб. пособие / Под ред. И.О. Бородиной. М.: Банки и биржи;

ЮНИТИ, 1995. 208 с.

104 Фольмут Х.Й. Инструменты контроллинга от А до Я: Пер. с нем. / Под ред. и предисл. М.Л. Лу кашевича и Е.Н. Тихоненковой. М.: Финансы и статистика, 2002. 288 с.

105 Форрестер Д.У. Динамика развития города. М.: Прогресс, 1974. 285 с.

106 Форрестер Д.У. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. 165 с.

107 Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (Индустриальная динамика): Пер. с англ. / Под ред. Д.М. Гвишиани. М.: Прогресс, 1971. 340 с.

108 Фролов Ю.В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. М.: МГПУ, 2000. 294 с.

109 Хайниш С.В. Эффективность организационных систем. Из опыта управленческого консульти рования. М.: МНИИПУ, 1997. 121 с.

110 Хан Д.П. Планирование и контроль, концепция контроллинга. М.: Финансы и статистика, 1997.

799 с.

111 Хомидов А.У. Анализ бухгалтерского баланса // Аудит и финансовый анализ. 2001. № 1. С. 5– 24.

112 Цели и задачи управленческого учета // Бухгалтерский учет. 2000. № 19. С. 63–65.

113 Чурилов С.В. Анализ собственного оборотного капитала // Бухгалтерский учет. 2000. № 11. С.

76–78.

114 Шевченко Н.С., Черных А.Ю., Тиньков С.А., Кузьбожев Э.Н. Управление затратами, оборотны ми средствами и производственными запасами: Учебно-методическое пособие / Под ред. проф. Э.Н.

Кузьбожева;

Курск. гос. техн. ун-т. Курск, 2000. 154 с.

115 Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М, 1997. 196 с.

116 Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий. М.: ИНФРА-М, 1997. 343 с.

117 Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели управлении. М.: Дело, 2000.

440 с.

118 Шредер Г.А. Руководить сообразно ситуации: Пер. с нем. М.: АО Интерэксперт, 1994. 160 с.

119 Экк К.Д. Знание как новая парадигма управления // Проблемы теории и практики управления.

1998. № 2. С. 2–14.

120 Экономика предприятия: Учебник / Под ред. О.И. Волкова. М.: ИНФРА-М, 1997. 416 с.

121 Экономика предприятия: Учебник для вузов / В.Я. Горфинкель, Е.М. Купряков, В.П. Прасолова и др.;

Под ред. проф. В.Я. Горфинкеля, проф. Е.М. Купрякова. М.: Банки и биржи;

ЮНИТИ, 1996. 367 с.

122 Экономика предприятия: Учебник для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. / Под ред. проф. В.Я. Гор финкеля, проф. В.А. Швандара. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 718 с.

123 Экономика: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп. / Под ред. А.С. Булатова. М.: Изд-во БЕК,1999.

816 с.

124 Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов / В.В. Федо сеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайитбегов и др.;

Под. ред. В.В. Федосеева. М.: ЮНИТИ, 2002. 391 с.

125 Энергоаудит: Сборник методических и научно-практических материалов / Под ред. К.Г. Кожев никова, А.Г. Вакулко. М.: Некоммерческое партнерство "Энергоресурсосбережение", 1999. 224 с.

126 Якокка Л.А. Карьера менеджера. М.: ИД Довгань, 1997. 350 с.

Pages:     | 1 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.