WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Петросян Александр Игоревич

КОМПЛЕКСНАЯ МЕТОДИКА ДИВЕРСИФИКАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА ОТРАСЛИ СВЯЗИ И ИНФОРМАТИЗАЦИИ

Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами: связь и информатизация)

Автореферат на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва, 2012 г.

Диссертационная работа выполнена на кафедре менеджмента Московского государственного университета технологии и управления.

Научный консультант: доктор педагогических наук, профессор кандидат экономических наук Князев Валерий Васильевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Дрогобыцкий Иван Николаевич кандидат технических наук, доцент Клетин Виктор Александрович

Ведущая организация: ФГУП «Стандартинформ»

Защита диссертации состоится 25 апреля 2012 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 219.007.01 при ФГУП "Всероссийский научно-исследовательский институт проблем вычислительной техники и информатизации" (ФГУП ВНИИПВТИ) по адресу : 2-й Кожевнический переулок, д.8, комната 213 (конференцзал).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГУП ВНИИПВТИ по адресу: 2-й Кожевнический переулок, д.8, комната 213 (конференцзал).

Автореферат разослан 22 марта 2012 г.

Ученый секретарь совета, кандидат экономических наук Гвритишвили П.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Диверсификация производства, как правило, преследует несколько целей: расширить ассортимент продукции, изменить вид продукции, повысить эффективность производства, получить экономическую выгоду, предотвратить банкротство. В области инноваций отрасли связи и информатизации диверсификация в значительной степени становится сферой государственного регулирования, так как совпадает с распределением государственных инвестиций, дотаций и грантов на производство тех или иных товаров и услуг.

При этом возникает несколько нерешенных взаимосвязанных методологических проблем, которые особенно существенны в отрасли связи и информатизации. В частности, для эффективного управления диверсификацией, с одной стороны, необходимо иметь возможность прогнозировать жизненный цикл товаров и связанные с этим финансовые потоки и, с другой стороны, оптимально распределять инвестиционные вложения на производство разных типов инновационных товаров.

Существующие методы прогнозирования жизненного цикла товаров и услуг, в том числе, ожидаемых объемов продаж, прибыли и затрат, не позволяют в должной степени учитывать коммерческие риски и поэтому имеют большие погрешности. Причем, прогнозирование объемов продаж и цен в такой отрасли как связь и информатизация имеет свою специфику. При высоких погрешностях становится невозможным распределение вложений в производство различных товаров, то есть, в оптимизацию диверсификации производства. Более того, следует сказать, что у диверсификации есть свои плюсы и свои минусы. Важно учитывать и контекст, и мотивацию, прежде чем принять решение о диверсификации и о её направлениях.

Степень разработанности проблемы. Теоретические и методические основы диверсификации производства изложены в трудах известных зарубежных ученых: Д. Аакера, И. Ансоффа, Х. Виссемы, Р. Купера, а также отечественных исследователей:

А.М. Аронова, Е.П. Голубкова, В.В. Гончарова, П.В. Забелина, А.Н. Петрова, А.А. Полиди, С.А. Попова и др. Их работы в основном посвящены таким вопросам, как разработка стратегии производства, исследование особенностей управления диверсификационными процессами, оценка рисков диверсификации.

Для разработки высокоэффективных методов диверсификации важное значение имеет применение экономико-математической методологии, в создании и разработке которой важную роль сыграли многие ведущие отечественные ученые. В их числе академики:

А.К. Аганбегян, В.М. Глушков, С.В. Емельянов, Л.В. Канторович, В.Л. Макаров, Н.Н. Моисеев, Г.С. Поспелов, В.А. Трапезников, Н.П. Федоренко, а также профессора: К.А. Багриновский, В.Н. Бурков, В.Л. Волкович, О.В. Голосов, И.Н. Дрогобыцкий, В.В. Кульба, В.Е. Лихтенштейн и многие другие ученые.

Высоко оценивая результаты исследований данных авторов, следует отметить, что современные условия хозяйствования требуют развития новых научно-методических подходов и идей, базирующихся на рыночных условиях хозяйствования. Наличие названных проблем, имеет большое значение для бизнеса в отрасли связи и информатизации и, особенно, для инновационного бизнеса, что и определяет актуальность темы диссертационного исследования.

Целью диссертационного исследования является разработка комплексной методики диверсификации производства в отрасли связи и информатизации на основе компьютерных технологий в условиях неопределенности и коммерческих рисков, а также выработка методических рекомендаций по её практическому применению.

В соответствии с указанной целью поставлены и решены следующие задачи:

проведен анализ методов управления процессами диверсификации;

сформулированы возможные риски инвестиций в производство и реализацию товаров и услуг при диверсификации производства в отрасли связи и информатизации;

определены возможные современные инструментальные программные средства для решения задач диверсификации;

разработана экономико-математическая модель управления диверсификацией;

разработана процедура получения вариантов диверсификации и условий комбинирования инвестиций в продукты производства с учетом жизненного цикла товаров и услуг;

организованы процедуры диалогового взаимодействия пользователя с инструментальной системой.

Объектом исследования являются предприятия отрасли связи и информатизации, производимые товары и оказываемые различным организациям услуги.

Предметом исследования являются методы и методики выработки управленческих решений по диверсификации производства.

Теоретическая и методологическая база исследования.

Исследование проводилось в полном соответствии с ключевыми положениями экономической теории и системного анализа. Его методологическую основу составили труды отечественных и зарубежных ученых в области экономико-математического прогнозирования и эволюционно-симулятивного моделирования, теории вероятностей, математической статистики и других разделов науки. При решении конкретных задач использовались известные методы математического программирования, методики и алгоритмы решения прикладных экономических задач.

Информационной базой работы выступили научные обзоры, материалы периодической печати, нормативные документы, официально опубликованные данные российской и зарубежной статистики, доклады и материалы международных НТК, а также аналитические обзоры и прогнозы развития отрасли связи и информатизации и др.

Диссертационная работа по своему содержанию соответствует Паспорту специальности 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности, в том числе экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (связь и информатизация)) пункт 1.5.104.

«Исследование финансовых и организационных методов и механизмов управления инновационным развитием средств отрасли связи и информатизации».

Научная новизна исследования. Научная новизна разработки комплексной методики управления диверсификацией продуктов отрасли связи и информатизации заключается в том, что на основе полученной зависимости прибыли от затрат с учетом жизненного цикла товара и конъюнктуры рынка, появилась возможность осуществлять оптимальный выбор номенклатуры возможных новых изделий, поставляемых на рынок товаров и услуг.

Наиболее существенные научные результаты, полученные в диссертации:

1. Проведен анализ развития отрасли связи и информатизации, который позволил определить стратегию развития информационнокоммуникационных технологий. В частности, выявлено, что специфическим фактором развития отрасли связи и информатизации, приходящимся на среднесрочную перспективу, является переход заметной части сегментов отрасли (мобильная связь, услуги по передаче данных, цифрового телевидения) от режима «экспоненциального роста» к режиму «медленного роста». Такой переход формирует ряд вызовов для компаний: необходимость смены приоритетов развития, схем управления и т.п.

2. Показано, что в условиях несовершенства российского финансового рынка, где возможность полноценной диверсификации портфеля ценных бумаг на сегодняшний день отсутствует, предпочтительна именно диверсификация производства продукции отрасли связи и информатизации, а не денежного капитала.

Это связано с неблагоприятной деловой средой, характеризующейся высокими коммерческими рисками и усилением конкурентной борьбы при сужающемся платежеспособном спросе.

3. Сформулирован «принцип диверсификации», утверждающий, что вне зависимости от причин и способов диверсификации, она, в конечном итоге, связана с необходимостью принятия решений о том, какую номенклатуру товаров и услуг, в каких объемах и по каким ценам следует поставлять на рынок, чтобы обеспечить максимальную прибыль.

4. Предложена комплексная методика, реализующая «принцип диверсификации», суть которой заключается в организации совместного решения двух задач:

решение первой (задачи управления инновационными рисками предприятия при выводе новых товаров на рынок) позволяет получить зависимость прибыли от затрат с учетом жизненного цикла товара и конъюнктуры рынка;

решение второй задачи (принятия решения о номенклатуре возможных новых (возможно инновационных) товаров, поставляемых на рынок) позволяет осуществить выбор номенклатуру возможных новых товаров поставляемых на рынок (определение объёмов и цен, приводящих к максимуму прибыль предприятия).

Показано, что предложенный механизм с определенными модификациями может быть применим также для портфельной диверсификации.

5. Разработана модифицированная экономико-математическая модель прогнозирования финансовых потоков производства товаров и услуг в отрасли связи и информатизации, на основании которой получены зависимость прибыли от затрат с учетом жизненного цикла товара и конъюнктуры рынка.

6. Предложена модель диверсификации производства товаров, в основе которой лежит комбинаторная модель, обеспечивающая принятие решений об инвестиционных вложениях в производство допустимых вариантов товара на заданном сегменте рынка отрасли.

Отличительной особенностью этой модели является автоматическое формирование исходных данных о возможных вариантах того, какой товар, в каком объеме, при какой себестоимости необходимо производить и по какой цене продавать и сети взаимосвязи между этими вариантами. Поиск оптимального плана диверсификации производства должен обеспечить максимум прибыли при заданном уровне совокупных затрат.

7. Разработаны эффективные процедуры диалогового взаимодействия пользователя с инструментальной системой, которые позволяют достаточно просто использовать её для принятия решений по диверсификации продукции отрасли связи и информатизации.

Предложены методические приемы сбора, предварительной подготовки исходной информации и получения результатов по диверсификации производства.

Теоретическая и практическая ценность работы заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на широкое применение математических методов и инструментальных программных средств для разработки новых экономико-математических моделей и методов управления бизнесом.

Проведенные исследования и полученные результаты составляют теоретическую основу экономико-математического моделирования управления диверсификацией бизнеса, что имеет особенно большое значение для инновационного бизнеса в отрасли связи и информатизации. Разработанные модели и методы направлены на решение практической задачи – повышение экономической эффективности предприятий индустрии связи и информатизации. Результаты исследований доведены до конкретных методик, алгоритмов и рекомендаций по использованию инструментальной системы Decision.

Основные результаты исследования, имеющие практическое значение:

- инструментальные программные средства, реализующие комплексную методику диверсификации, применимую, в частности, для управления инновационным бизнесом в отрасли связи и информатизации, для распределения государственных вложений в инновационную деятельность, в частности в технопарках;

- процедуры диалогового взаимодействия пользователя с инструментальной системой, которые позволяют достаточно просто использовать её для принятия решений управления диверсификацией бизнеса.

Апробация и внедрение результатов исследования.

Проведенные в диссертации исследования непосредственно связаны с планами научно-исследовательских работ ВНИИПВТИ Министерства связи и массовых коммуникаций Российской Федерации в области развития информационно-коммуникационных технологий в России. Основные положения диссертационного исследования докладывались и получили одобрительную оценку на Международной летней школе молодых ученых "Мировой финансовый кризис и его влияние на развитие финансовых систем" (Москва, 2009), VII-й Международной научной конференции «Устойчивое развитие горных территорий в условиях глобальных изменений» (Владикавказ, 2010), а также на семинарах кафедр: "Менеджмента" МГУТУ, "Прикладной информатики" ВЗФЭИ и секции "Информационные технологии управления социально-экономическими системами" при НТС ВНИИПВТИ.

Результаты диссертационной работы прошли апробацию на ООО «Торгово-технический альянс «АРС»» для оптимизации его деятельности по закупке и продаже различных типов телевизоров.

Отдельные положения диссертации будут использоваться в рамках дисциплины "Исследование операций", а также в преподавании специального курса "Методы анализа вариантов диверсификации" в Московском государственном университете технологии и управления.

Результаты внедрения подтверждены соответствующими документами.

Публикации. Основные положения по материалам диссертации нашли отражение в 3 научных публикациях, авторским объём 3,1 п.л., причем все они размещены в журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и содержание работы обусловлены логикой, целью исследования. Диссертация содержит 3 главы, 18 рисунков, таблиц, 3 заполненных формы исходной информации, 124 страницы текста, ссылки на 111 литературных источников.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы.

В первой главе диссертации исследовано влияние диверсификации производства на менеджмент организации. Раскрыто понятие диверсификации и выявлены предпосылки ее проведения, а также ожидаемые результаты диверсификации в отрасли связи и информатизации. Диверсификацию принято делить на два типа:

связанную и несвязанную. Связанная диверсификация представляет собой новую область деятельности компании, связанную с существующими областями бизнеса (например, в производстве, маркетинге, материальном снабжении или технологии). Несвязанная диверсификация - это новая область деятельности, не имеющая очевидных связей с существующими сферами бизнеса.

Связанная диверсификация, в свою очередь, делится на вертикальную и горизонтальную. Вертикальная означает производство продуктов и услуг на предыдущей или следующей ступени производственного процесса (производственная цепочка, цепочка создания добавленной стоимости). При вертикальной диверсификации производитель готовой продукции начинает либо производить для неё комплектующие (назад по цепочке). Например, применительно к отрасли связи и информатизации производитель компьютеров начинает сам производить и продавать ЖК - матрицы, либо выходит на рынок продукции или услуг ещё более высокой глубины переработки (вперед по цепочке), например, производитель процессоров начинает производить компьютеры.

Горизонтальная диверсификация означает начало производства продуктов на той же ступени производственной цепочки. Например, производитель компьютеров начинает производить телевизоры.

Новый продукт или услуга может выпускаться под уже имеющимся брендом, либо под новым брендом.

В зависимости от факторов внешней среды, специализации фирмы и количественных показателей деятельности предприятие может избрать диверсификацию в родственные или неродственные отрасли. Выявлены предполагаемые причины выбора того или иного пути диверсификации производства.

Проведенные исследования показали, что стратегия инновационного развития фирмы, являющаяся основой создания и удержания конкурентных преимуществ, нацелена на максимальное удовлетворение потребностей с одной стороны, и всемерное использование возможностей производства, инновационного, научнотехнического и интеллектуального потенциала предприятия – с другой. В зависимости от соотношения потребностей и возможностей, их интенсивности, специфик и уровня развития изменяется и характер управления инновационной деятельности предприятия.

Инновационное управление опирается в первую очередь на диверсификацию производства и оптимальную её адаптацию к требованиям рынка.

Сформулирован «принцип диверсификации», утверждающий, что вне зависимости от причин и способов диверсификации, она в конечном итоге связана с необходимостью принятия решений о том какую номенклатуру товаров и услуг следует поставлять на рынок, в каких объемах и по каким ценам, чтобы обеспечить максимальную прибыль.

Сформулирована гипотеза, что эффективность диверсификации в конечном итоге определяется жизненными циклами товаров и услуг, и что основанием для принятия тех или иных решений о диверсификации должен быть положен названный «принцип диверсификации», который подразумевает анализ секторов рынка и оптимизацию распределения средств на производство тех или иных товаров и услуг.

Во второй главе диссертации предложена комплексная методика оптимальной диверсификации производства в отрасли связи и информатизации на основе эволюционно-симулятивной методологии и булевого программирования.

При разработке эволюционно-симулятивной модели (ЭСМ) большое значение имеет способ расчета себестоимости. Далее предполагаем, что расчет себестоимости производится с помощью АВС-системы.

С помощью ЭСМ можно построить прогностические зависимости прибыли от цены, затрат от цены и объемов продаж от цены.

Структурная формулировка ЭСМ имеет вид:

Fa1 = 1(e) (1) Fa2 = 2(e) (2) F1(PL,Fa) = 1(e), если PL > Fa (3) F2(PL,Fa) = 2(e), если PL Fa (4) min max MFi PL,Fai PL i 1, , (5) где 1(e), 2(e), 1(e), 2(e) - имитационные модели; е - номер статистического испытания; М - знак математического ожидания; PL - искомое оптимальное значение утверждаемого показателя; Fa1 и Fa2 - реализации фактического значения утверждаемого показателя;

F1(PL,Fa) - издержки завышения; F2(PL,Fa) - издержки занижения.

В рамках формулировки (1) - (5) мы рассмотрим конкретную модель товарного рынка, которая учитывает специфику отрасли и позволяет: исследовать емкость товарного рынка; ожидаемый объем продаж; прогнозировать прибыль и затраты; находить оптимальную цену; анализировать влияние конкуренции.

При этом, мы исходим из предположения, что покупатели достаточно хорошо оценивают качество товара и при прочих равных условиях склонны к покупке тем больше, чем ниже цена товара.

Перечень факторов (случайных величин), используемых в предлагаемой модели дан в таблице 1. Перечень исходных показателей (условно-постоянных величин), дан в таблице 2.

Перечень расчетных показателей дан в таблице 3.

Таблица 1: Факторы Обозначение Название Размерность Размер 1-ой целевой аудитории отрасли f1 Информатизации и связи Шт.

Размер 2-ой целевой аудитории отрасли f2 Информатизации и связи Шт.

Размер 3-ей целевой аудитории отрасли f3 Информатизации и связи Шт.

f4 Доход члена 1-ой целевой аудитории Тыс.руб./месс.

f5 Доход члена 2-ой целевой аудитории Тыс.руб./месс.

f6 Доход члена 3-ей целевой аудитории Тыс.руб./месс.

f7 Доля рынка занятая конкурентами % f8 Склонность к покупке % f9 Цена аналогичного товара у конкурентов Руб.

f10 Объем продаж вне рынка (по договорам) Шт.

Сравнительное (с конкурентами) качество товара f11 фирмы Доли ед.

Условно постоянные затраты фирмы на данный f12 товар или услугу в отрасли Тыс.руб./мес.

Таблица 2: Исходные показатели Обозначение Название Размерность Цена единицы товара или услуги по отрасли p1 информатизации и связи Руб.

Переменные расходы на 1 ед-цу товара или услуги p2 отрасли информатизации и связи Руб.

Осведомленность целевой аудитории о товаре или p3 услуге (бренд) % p4 Ставка налога на прибыль % p5 Налоги в себестоимости % Таблица 3: Расчетные показатели Обозначение Название Размерность r1 Прибыль Тыс.руб.

r2 Затраты Тыс.руб.

r3 Объем продаж Шт.

r4 Емкость рынка Шт.

r5 Налоговые отчисления в бюджет Тыс.руб.

Отчисления от прибыли Тыс.руб.

rr7 Отчисления от себестоимости Тыс.руб.

Алгоритмы имитационной модели условий завышения 1 из (1) таковы:

a = (f1 * f4 + f2 * f5 + f3 * f6) * 1000 - объем денежных средств у целевой аудитории;

b=a * (1 - f7 / 100) * (f8 / 100) * (p3 / 100) - доля фирмы с учетом конкуренции, склонности к покупке и осведомленности о товаре;

c = b * f11 * f9 / p1 - учет качества товара или услуги информатизации или связи с учетом соотношения цен (чем меньше цена в сравнении с конкурентом, тем больше покупок) и склонности к покупке;

Fa1 = c / p1 + f10 - спрос на товар или услугу информатизации и связи с учетом возможных продаж вне рынка.

Алгоритмы имитационной модели условий занижения 2 из (2) отличаются только отсутствием f10 в последней строке:

a = f1 * f4 + f2 * f5 + f3 * f6 * 1000; b = a * (1 - f7 / 100) * (f8 / 100) * (p3 / 100);

c = b * f11 * f9 / p1;

Fa2 = c / p1 - спрос на товар или услугу информатизации и связи без учета возможных продаж вне рынка.

Алгоритмы имитационной модели издержек завышения 1 из (3) таковы:

a1 = ((f12 * 1000 / PL) + p2) * (1 + p5 / 100) - себестоимость единицы товара или услуги, увеличенная на размер налогов в себестоимости;

F1 = (PL - Fa1) * a1 - потери на производство не реализованного товара или услуги.

Алгоритмы имитационной модели издержек занижения 2 из (4) таковы:

a1 = ((f12 * 1000 / PL) + p2) * (1 + p5 / 100);

b1 = (p1 - a1) - прибыль на единицу товара или услуги;

b1: = b1 * (1 - p4 / 100) - уменьшение прибыли на величину налога на прибыль;

F2 = (Fa2 - PL) * b1 - прибыль, упущенная вследствие неудовлетворенного спроса.

Расчетные показатели вычисляются по следующим алгоритмам:

a2 = f12 * 1000 - условно-постоянные затраты; b2 = p1 – цена;

c2 = (a2 / PL) + b2 - себестоимость единицы товара или услуги связи и информатизации.

d = f7 / 100 - доля конкурента;

e = р4 / 100;

f = р5 / 100 - ставка налога на прибыль;

g = PL * (p1 - c) * e / 1000 – отчисления от прибыли;

h = PL * c * f / 1000 - ставка отчислений от себестоимости;

r1 = ((p1 - c * (1 + f)) * PL / 1000 - прибыль;

r1 = r1 * (1 - e) - чистая прибыль;

r2 = c * (1 + f) * PL / 1000 - затраты;

r3 = PL - объем продаж;

r4 = PL / (1 - d) - емкость рынка;

r5 = g + h - отчисления в бюджет;

r6 = g - отчисления в бюджет от прибыли;

r7 = h - отчисления в бюджет от себестоимости.

Описанная модель товара или услуги отрасли содержит в качестве исходного показателя р1 цену единицы товара или услуги фирмы, а в качестве расчетных показателей r1, r2 и r3 прибыль, затраты и объем продаж соответственно. Модель позволяет строить зависимости: r1 = f(р1), r2 = f(р1) и r3 = f(р1). Причем эти зависимости взаимно согласованы, так что каждому уровню затрат r1 ставится в соответствие соответствующая прибыль r2, объем реализации r3 и цена р1. Эти функциональные зависимости заданы в табличной форме, а именно, в виде таблицы 4:

Таблица 4: Прогнозируемое соответствие цены, прибыли, затрат и объема продаж Номер варианта, i 1 2 … I Прибыль, r1,I Затраты, r2,i Объем продаж, r3,i Цена, р1,i Таким образом, мы имеем набор четверок: (r1,i, r2,i, r3,i, рl,i), i = 1,…,I.

Каждую их этих четверок можно рассматривать как возможный вариант затрат, прибыли, объема продаж и цены на планируемый период. Пусть j - номер товара или услуги отрасли связи и информатизации. Для любого планового периода t для каждого товара или услуги информатизации и связи j мы можем рассчитать указанные варианты, т.е. имеем наборы вариантов: (r1,i,j, r2,i,j, r3,i,j, рl,i,j), i = 1,…,I; j = 1,…,J, где I - количество точек зависимостей, J - количество вариантов товаров или услуг.

Назовем четверку (r1,i,j, r2,i,j, r3,i,j, рl,i,j) мероприятием, имея ввиду, что она выражает один из допустимых вариантов решения вопроса о том, какой продукт, в каком объеме, при какой себестоимости производить и по какой цене продавать. Таким образом, каждое мероприятие содержит четыре параметра и помечается двумя индексами: i и j.

Оптимальный план диверсификации производства, который при заданном уровне совокупных затрат V обеспечит максимум прибыли, имеет вид следующей задачи булевого программирования:

I 1, j =1,...,J i,j i= (6) I J r i,j V 1,i,j i=1 j= (7) I J r i,j max 2,i,j i=1 j= (8) где ,i,j - булева переменная.

В совокупности (1) - (5) и (6) - (8) образуют математическую модель, обеспечивающую решение задачи оптимальной диверсификации предприятия отрасли.

Каждый товар или услуга проходят цикл со следующими основными этапами: начало производства, максимум выпуска, свертывание производства. Разные товары или услуги в разные периоды времени достигают максимума по прибыли, как это показано на рис. 1.

Диверсификация производства должна быть такой, чтобы ко времени, когда цикл производства одних продуктов находится в начале или на стадии свертывания, другие продукты достигали бы максимума (рис. 1). Предложенная комплексная методика диверсификации производства в отрасли позволяет достаточно быстро получать оптимальное решение задачи, а это обеспечивает возможность получать оптимальные планы диверсификации на любой период времени.

При этом может возникнуть необходимость в дополнительных к (6) видах логических связей, а именно в импликации:

i,j > i,j (9),где штрихи при индексах означают, что логической связью соединяются разные мероприятия с разные продукты.

Рис. 1: Жизненный цикл товара. Для 1-го товара показаны этапы.

Предложена технология поэтапного решения равновесных и комбинаторных задач, которая является достаточно универсальной для распределения различных ресурсов. Задача распределения ресурсов возникает в разных ситуациях, например в случае, разработки достаточно крупного инвестиционного проекта, который распадается на некоторое количество взаимосвязанных более мелких инвестиционных проектов. Это характерно, например, для ИТтехнопарков. Такой инвестиционный проект принято называть инвестиционной программой, либо комплексной инвестиционной программой, либо комплексным инвестиционным проектом, либо комплексным проектом.

При разработке экономического обоснования инвестиционной программы, как и при разработке любого другого инвестиционного проекта, необходимо выполнить предпроектный маркетинг намечаемых к производству товаров и услуг. Основной целью предпроектного маркетинга является прогноз возможных объемов продаж и цен на эти товары и услуги. Соответствующие подходы основаны на применении модели (1) - (5). После того как созданы маркетинговые прогнозы возникает необходимость компоновки инвестиционной программы из вариантов входящих в нее инвестиционных проектов. При этом должны учитываться логические связи, общие ресурсные ограничения и цели. Эта задача решается с применением модели (6) - (9). Содержательный смысл задачи горизонтальной диверсификации поясняет рисунок 2.

Рис. 2: Графики зависимостей прибыли и затрат при производстве разных товаров В левой части рисунка 2 показана зависимость прибыли от затрат на производство и реализацию товара или услуги «А», а в правой части показана аналогичная зависимость для товара или услуги «Б».

Из графиков зависимостей видно, что затраты в объеме VА на товар или услугу «А» принесут прибыль в объеме РА, а затраты в объеме VБ на товар или услугу «Б» принесут прибыль в объеме РБ. Размеры затрат VА и VБ могут быть различны, но сумма VА + VБ ограничена некоторой величиной W. С учетом этого ограничения необходимо найти такие VА и VБ, чтобы суммарная прибыль РА + РБ была бы максимальна.

Учитывая, что имеется соответствующая ЭСМ (1) - (5) и ее программная реализация в среде модуля Equilibrium инструментальной системы Decision, можно считать, что для получения зависимости прибыли РА от затрат VА для товара или услуги «А» (или любого другого) необходимо выполнить процедуру «Зависимости» в меню «Расчет» модуля «Equilibrium».

Обратимся к технологии использования рассматриваемого подхода к распределению ресурсов с применением инструментальной системы Decision. Характерными примерами диверсификации в отрасли связи и информатизации является производство компьютеров, принтеров, сканеров, мобильных телефонов, телевизоров и др. На наших глазах происходит быстрая смена не только моделей, но даже поколений этих приборов. При появлении любой новой модели возникает необходимость переориентировать производство. При этом возникают не только технические и организационные вопросы, связанные с налаживанием выпуска новой модели, но и вопросы исследования спроса на новую модель.

Практическая задача каждый раз состоит в том, чтобы определить какие объемы новой модели следует производить, чтобы удовлетворить спрос и получить максимальную прибыль? Как это повлияет на производство старых моделей? Предлагаемая методика диверсификации позволяет решать эти вопросы.

В частности, в настоящее время в практической плоскости ставится вопрос о производстве телевизоров, основанных на новых принципах. Речь идет об органических светодиодах (англ. Organic Light-Emitting Diode - OLED). OLED - это полупроводниковый прибор, изготовленный из органических соединений, который эффективно излучает свет, если пропустить через него электрический ток.

Основное применение технология OLED находит при создании устройств отображения информации (дисплеев). Предполагается, что производство таких дисплеев будет гораздо дешевле, нежели производство жидкокристаллических дисплеев.

Рынок OLED-дисплеев медленно, но уверенно растёт. С апреля по июнь 2007 года рост продаж составил 4 % (прибавив за год 24 %), и достиг $123,4 млн (объём продаж в 2002 был ~$85 млн).

В 2008 году объёмы производства OLED увеличился до 18 тыс. шт ежемесячно. В 2009 году объёмы выпуска увеличатся до 50 тыс., а в 2010 году достигает 120 тыс. в месяц. По расчётам некоторых аналитиков, объём рынка органических дисплеев вырастет до 3,миллиардов долларов. Основные производители: Samsung (27 %), Pioneer (20 %), RiTdisplay (18 %), LGE (18 %). В данный момент ведётся разработка телевизионных OLED-систем. На сегодняшний день единственные коммерческие OLED-телевизоры на мировом рынке пока выпускаются компанией Sony (~2000 изделий в месяц.) К коммерческому производству готовятся Samsung, Toshiba, а также альянс компаний Matsushita Electric Industrial, Canon и Hitachi.

В связи с функциональными возможностями органических светодиодов и с перспективами их совершенствования можно ожидать, что для производителей телевизоров задача диверсификации в недалекой перспективе станет неизбежной.

Для оптимальной диверсификации необходимо, согласно предлагаемой методике, проанализировать рынок перспективных моделей и существующих моделей с плазменными и жидкокристаллическими дисплеями.

Для анализа рынков должна быть применена модель (1) - (5), а для оптимальной диверсификации - модель (6) - (9). Сосредоточим свое внимание на оптимальной диверсификации производства плазменных, жидкокристаллических и OLED-телевизоров.

Преимущества OLED-телевизоров в сравнении c плазменными телевизорами таковы: меньшие габариты и вес; более низкое энергопотребление при той же яркости; возможность создания гибких экранов; возможность длительное время показывать статическую картинку без выгорания экрана.

Преимущества OLED-телевизоров в сравнении c жидкокристаллическими телевизорами таковы: меньшие габариты и вес; отсутствие необходимости в подсветке; отсутствие такого параметра как угол обзора - изображение видно без потери качества с любого угла; мгновенный отклик (на порядок выше, чем у LCD) - по сути, полное отсутствие инерционности; более качественная цветопередача (высокий контраст); возможность создания гибких экранов; большой диапазон рабочих температур (от -40 до +70 °C);

яркость излучения может регулироваться в очень широком динамическом диапазоне; контрастность (OLED-дисплеи обладают контрастностью 1000000:1 в то время как контрастность LCD 5000:1;

CRT 2000:1).

Вместе с тем OLED-телевизоры обладают и некоторыми недостатками: маленький срок службы люминофоров некоторых цветов (порядка 2-3 лет); как следствие первого, невозможность создания долговечных полноценных TrueColor дисплеев; дороговизна и неотработанность технологии по созданию больших матриц.

Главная проблема для OLED - время непрерывной работы должно быть более 15 тыс. часов. Одна проблема, которая в настоящее время препятствует широкому распространению этой технологии, состоит в том, что «красный» OLED и «зелёный» OLED могут непрерывно работать на десятки тысяч часов дольше, чем «синий» OLED. Это визуально искажает изображение, причем время качественного показа неприемлемо для коммерчески жизнеспособного устройства. Хотя сегодня «синий» OLED всё-таки добрался до отметки в 17,5 тыс. часов (примерно 2 года) непрерывной работы.

При этом для дисплеев телефонов, фотокамер, планшетов и иных малых устройств достаточно в среднем около 5 тысяч часов непрерывной работы, в связи с быстрыми темпами устаревания аппаратуры и е неактуальности после нескольких последующих лет.

Поэтому в них OLED успешно применяется уже сегодня.

Отмеченные трудности можно считать временными трудностями становления новой технологии. В настоящее время разрабатываются новые долговечные люминофоры. Также растут мощности по производству матриц. Потребность в реализации преимуществ, демонстрируемых органическими дисплеями, с каждым годом растёт.

Этот факт позволяет заключить, что в скором времени дисплеи произведенные по OLED технологиям, с высокой вероятностью станут доминантными на рынке электроники народного потребления На рисунке 3 показан фрагмент Формы 1 с загруженной равновесной моделью.

Рис. 3: Форма 1 с введенными исходными данными по жидкокристаллическим телевизорам. Подобные данные задаются и для OLED-телевизоров.

Поскольку Decision совмещена с Excel, то на рисунке 3 мы видим таблицу Excel с набором факторов, то есть случайных величин, каждая из которых задана минимальным и максимальным значением в предположении, что фактор имеет равномерный закон распределения вероятностей на конечном интервале, и исходных показателей, то есть условно-постоянных величин. Исходная информация, введенная в столбец D, характеризует рынок жидкокристаллических телевизоров в России. Рассмотрение внутреннего рынка России позволяет найти оптимальную диверсификацию производителя, ориентирующегося на внутрироссийский рынок. Подобные расчеты могут быть проведены для любой страны или группы стран. Аналогичные по структуре данные водятся для анализа плазменных телевизоров и OLEDтелевизоров. При подготовке исходных данных мы пользовались экспертными оценками.

Выполнение специальной диалоговой процедуры приводит к автоматическому построению функции: прибыль = Esm(Намечаемая цена). График этой зависимости показан на рис. 4.

2,500,000,000.02,000,000,000.01,500,000,000.01,000,000,000.0500,000,000.00.0Прибыль (план), руб Тренд Рис. 4: Графическое представление функции: Прибыль = Esm(Намечаемая цена) для жидкокристаллических телевизоров Нас в данном случае интересуют возможные плановые сочетания объема продаж, прибыли и затрат, то есть индуцированные функции:

Оптимум(П)=Esm Затраты(план) Прибыль(План)=Esm Затраты(план) и .

Цена Цена Эти значения сведены в таблицу 5 с округлением всех величин до целых значений.

Выполненные расчеты представляют собой анализ перспектив реализации жидкокристаллических телевизоров на соответствующем секторе рынка. Выполним аналогичные расчеты для товара «OLEDтелевизоры». Специфика OLED-телевизоров, сравнительно с жидкокристаллическими телевизорами выражается в изменении исходных данных.

Таблица 5: Значения объема продаж, прибыли и затрат при разных уровнях цены на жидкокристаллический телевизор Объем, тыс.шт. Прибыль, млн.руб. Затраты, млн.руб.

338 371 19257 1390 15194 1885 11151 2119 8124 2274 7105 2375 686 2338 574 2338 463 2246 356 2261 3.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

,,,,,,,,,, Аналогичным образом получены данные, представленные в таблице 6. При это, предполагалось, что в течение первых 5 - 7 лет OLED-телевизоры смогут занять не более 25% рынка, будут стоить примерно на 20% дешевле и будут обладать более высоким (примерно на 15%) качеством.

Результаты подобных расчетов по плазменным телевизорам представлены в таблице 6.

Таблица 6: Индуцированные взаимнооднозначные соответствия объема продаж, прибыли и затрат при разных уровнях цены на плазменный телевизор Объем, тыс.шт. Прибыль, млн.руб. Затраты, млн.руб.

1988 198 772261 904 882311 1617 902085 2085 812117 2752 821970 3152 761848 3511 721708 3758 661586 3966 611410 3948 55Итак, нами выполнен первый этап, а именно этап применения равновесных моделей, и получена необходимая исходная информация для решения задачи распределения ресурсов на производство плазменных, жидкокристаллических и OLEDтелевизоров (таблица 7).

Обратимся ко второму этапу. Каждую строку таблицы 5, 6 и будем считать вариантом «мероприятия» по производству плазменных, жидкокристаллических и OLED-телевизоров соответственно. Введем данные из таблиц 6, 7 и 8 в модуль «Combinatorics» на лист «Данные». Результат показан на рис. 6.

Таблица 7: Индуцированные взаимно-однозначные соответствия объема продаж, прибыли и затрат при разных уровнях цены на OLED-телевизоры Объем, тыс.шт. Прибыль, млн.руб. Затраты, млн.руб.

293 176 11256 307 10223 401 8182 438 7159 477 6131 471 5106 449 485 449 473 449 456 337 2 Рис. 6: Варианты производства плазменных телевизоров (ППТВ), жидкокристаллических телевизоров (ЖК-ТВ) и OLED-телевизоров (OLED-ТВ) Установим в качестве целевого показателя «Прибыль» и в качестве ограниченного ресурса «Затраты».

Предположим, что совокупные затраты не могут быть более 3млн. руб. Варианты производства ППТВ, ЖК-ТВ и OLED-ТВ альтернативны. Для отражения этого выполнив диалоговую процедуру представления логических связей: [2,3,4,5,6,7,8,9,10,11];

[12,13,14,15,16,17,18,19,20,21] и [22,23,24,25,26,27,28,29,30,31].

Рис. 7: Диалоговое окно с введенными логическими связями Для решения задачи остается выполнить оптимизационный расчет на максимум, то есть выполнить диалоговую процедуру:

Расчет Максимум Оптимальные варианты распределения затрат показаны на рис. 8.

Из таблицы, показанной на рис. 8 в качестве оптимального варианта распределения затрат следует выбрать тот, который не выходит за пределы имеющегося лимита. На этом завершается 2-ой этап применения рассматриваемой технологии.

В третье главе диссертации рассматривается специфика диверсификации в области инвестиций и дается сравнительный анализ предложенного в диссертации подхода с известными и даже ставшими классическими подходами к диверсификации, в частности, с подходом Марковица.

Подход Марковица к проблеме выбора инвестиционного портфеля предполагает, что инвестор старается решить две проблемы:

максимизировать ожидаемую доходность при заданном уровне риска и минимизировать неопределенность (риск) при заданном уровне ожидаемой доходности.

Диверсификация портфельных инвестиций обычно приводит к уменьшению риска, т.к. стандартное отклонение портфеля в общем случае будет меньше, чем стандартные средневзвешенные отклонения ценных бумаг, входящих в портфель.

Рассмотрена модель инвестиционного портфеля Марковица и показано, что эта модель и предложенная во второй главе диссертации комплексная методика диверсификации находятся во взаимном соответствии и являются взаимно дополнительными:

модель Марковица указывает за счет чего можно снизить риск и повысить доходность инвестиционного портфеля, а методика оптимальной диверсификации показывает как это сделать.

Рис. 8: Варианты оптимального распределения затрат на производство ППТВ, ЖК-ТВ и OLED-ТВ Показано, что при портфельных инвестициях правила диверсификации вытекают из модели Марковица и ее обобщений и дополнений по той причине, что доходности ценных бумаг в портфеле линейно зависят от количества ценных бумаг, а доходность на одну ценную бумагу не зависит от количества ценных бумаг в портфеле.

При реальных инвестициях каждый вариант вложений характеризуется нелинейной зависимостью прибыли от затрат и в этом случае применима предлагаемая комплексная методика.

В рамках названной комплексной методики предложена информационная технология распределения инвестиций в производство товаров и услуг на основе модели булевого программирования. Эта модель булевого программирования является одновременно моделью оптимальной диверсификации, позволяющей оптимально распределять вложения в производство и реализацию товаров и услуг. Проанализированы известные подходы к моделированию диверсификации, учитывающие коммерческие риски и сделано их сопоставление с предложенным в данной работе подходом.

В заключение отметим, что предложенная в диссертации комплексная методика диверсификации решает несколько взаимосвязанных и взаимно дополнительных проблем. Она, исходя из теоретических принципов принятия оптимальных решений в условиях неопределенности и риска, определяет конкретные практические способы принятия стратегических решений по управлению производством. Комплексная методика позволяет оптимально распределять средства на производство разных товаров и услуг, ориентируя производство на потребности рынка. Она также позволяет учесть, что некоторые проекты по производству, или модернизации, товаров и услуг могут носить инновационный характер, что имеет особенно большое значение в настоящее время.

Список научных трудов, опубликованных по теме диссертации в сборниках рекомендованных ВАК при Министерстве образования и науки Российской Федерации.

1. Петросян А.И. Комплексная экономико-математическая модель оптимальной диверсификации производства // Информатизация и связь – 2011 – №7 (0,9 п.л.) 2. Петросян А.И. Анализ моделей диверсификации на базе эволюционно-симулятивной методологии // Информатизация и связь – 2012 – №1 (1,4 п.л.) 3. Петросян А.И. Технология решения задач диверсификации производства методами эволюционно-симулятивного моделирования и динамического программирования// Информатизация и связь – 20– №1 (0,8 п.л.)




© 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.