WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 9 |

Система бюджетов, являющаяся неотъемлемой частью системы производственно-финансового планирования, позволяет не только учесть резерв при планировании деятельности предприятия, но и конкретизировать его источник, подразделение, сферу деятельности, в которой он возник. Это облегчает разработку мер по их использованию. То есть система бюджетирования является действенным инструментом реализации резервов развития производства на предприятии.

Разработана экономико-математическая модель формирования оптимального бюджета, для которой предложены методики формирования товарного ассортимента, расчета затрат на закупаемый ассортимент, цен реализации, методика прогнозирования финансовых показателей деятельности предприятия. Предлагаемые модели исследуются посредством решения задачи нелинейного программирования.

В условиях рыночной экономики расчет резерва увеличения объема производства на тот или иной период, должен основываться не на технических возможностях предприятия, а на предполагаемом спросе. Для решения задач формирования товарного ассортимента автор предлагает построить прогнозные кривые спроса на каждый товар. Известно, что возможность систематического прогнозирования дается только модельным описанием, и именно в этом проявляется фундаментальная роль моделей в теории и практике управления объемами производства и ценообразованием предприятия.

Построение прогнозной модели зависимости «спрос – цена» N(Ц) для каждого товара заключается в численном описании этой зависимости, её идентификации. Для этого могут использоваться все методы прикладной статистики. При этом известно, что прогнозный характер математической модели N = N(Ц) почти неминуемо влечёт за собой непол­ную определенность, неполное соответствие результата моделирования действительности.

Реальность прогноза, рассчитываемого с использова­нием той или иной модели, во многом зависит от степени учета в мо­дели влияния факторов, определяющих зависимость N = N(Ц). Эти факторы можно разделить на две группы. К первой группе относятся факторы, значения которых точно известны до начала планового периода, то есть контролируемые факторы. Вторую группу составляют не поддающие­ся дифференцируемому учету и случайные факторы, значения которых в плановом периоде заранее не известны, и такие, детальный учёт которых ввиду их многочисленности требует больших затрат труда и времени, что не позволяет включить их в рассмотрение.

Одним из способов учёта влияния неконтролируемых факторов яв­ляется их вероятностное описание. При этом зависимость N = N(Ц) рас­сматривается как случайная функция.

Для прогнозирования кривой спроса автор предлагает воспользоваться методом эле­ментарных случайных функций вида

N(х) = (х),

где – случайная величина; (х) – детерминированная функция.

Особенностью элементарной случайной функции является то, что в ней разделены две её особенности: случайность вся сосредоточена в коэф­фициенте, а зависимость от х – в обычной функции (х).

Для вероятностных характеристик элементарной случайной функции имеем:

N(х) = (х) ;

DN(х) = D 2 (х),

где и D - среднее значение и дисперсия случайной величины.

Над элементарными случайными функциями просто выпол­няются всевозможные аналитические преобразования, что является важ­ным в задачах управления ассортиментом. Например, если N – это объем продаж, а x – цена продажи, то можно получить формулы зависимости эконо­мических показателей от цены:

выручка В(x) = x N(х) = х (х);

затраты на закупку U(y) = y (х),

где y – закупочная цена единицы товара.

Представление функции N = N(Ц) в виде элементарной случайной функции или их комбинаций таких функций позволяет свести задачу прогнозирования кри­вой спроса к прогнозированию числовых характеристик случайных пара­метров. Во многих работах отмечается, что на практике час­то бывает достаточно использовать линейные зависимости закона спроса:

N(Ц) = а Ц + b,

где N(Ц) – спрос в натуральных единицах; Ц – цена спроса; а, b – коэффициенты.

В этом случае прогнозирование кривой спроса сводится к прогнози­рованию двух случайных параметров а и b. Наиболее приемлемым для оценки параметров кривой спроса, на наш взгляд, является метод экспертных оценок, основанный на опросе спе­циалистов-экспертов. Процедура экспертной оценки случайного параметра заключается в следующем. От эксперта требуются три значения прогно­зируемого параметра: наименьшее предполагаемое значение –min; наи­большее предполагаемое значение – mах и наиболее вероятное – 0.

Математическая обработка этих данных проводится исходя из гипо­тезы, что параметр является случайной величиной, плотность распреде­ления вероятностей которой в известной мере задаётся тремя экспертными показателями (min, 0, mах). Это задание закрепляет лишь три точки на функции плотности распределения вероятностей. Показаны следующие выражения для среднего значения параметра и дисперсии D:

= (min + 40 + mах)/6;

D = (mах – min)2/36.

Тогда исходными данными для прогнозирования принимаются:

А1, min – наименьшее предполагаемое количество единиц товара, которое приобретет покупатель по цене Ц1 за единицу товара;

А1, max – наибольшее возможное количество единиц товара, которое приоб­ретут покупатели по цене Ц1 за единицу товара;

А1, 0 – наиболее вероятное количество единиц товара, которое приобретут покупатели по цене Ц1;

А2, min – наименьшее предполагаемое количество единиц товара, которое приобретут покупатели по цене Ц2 за единицу товара;

А2, max – наибольшее возможное количество единиц товара, которое приоб­ретут покупатели по цене Ц2 за единицу товара;

А2, 0 – наиболее вероятное количество единиц товара, которое приобретут покупатели по цене Ц2.

Далее производится расчёт вероятностных характеристик случайных величин А1 и А2 – количеств единиц продукции, приобретаемых по цене Ц1 и цене Ц2 соответственно.

= (А1,min + 4А1,0 + А1,max)/6 – ожидаемое значение А1;

DA1 = (A1,max – A1,min)2/36 – дисперсия А1;

= (А2,min + 4А2,0 + А2,max)/6 – ожидаемое значение А2;

DA2 = (A2,max – A2,min)2/36 – дисперсия А2;

Это позволяет, используя уравнение прямой, проходящей через две точки

N(Ц) = (Ц – Ц1) А2/(Ц2 – Ц1) + (Ц2 – Ц) А1/(Ц2 – Ц1),

получить аналитические выражения для среднего значения и дисперсии спроса:

N(Ц) = (Ц – Ц1 ) / (Ц2 – Ц1 ) + (Ц2 – Ц) /(Ц2 – Ц1)

DN(Ц) = (Ц – Ц1)2 DА2/(Ц2 – Ц1)2 + (Ц2 – Ц)2 DА1/(Ц2 – Ц1)2

Данные аналитические выражения используются для прогнозирования спроса на продукцию предприятия и принятия решения относительно объемов производства и сбыта. Величина резерва роста производства будет определяться в данном случае как разница между прогнозной оценкой спроса и фактическим выпуском продукции.

Автор обобщает разработанную методику реализации резервов развития, которая включает в себя следующие этапы:

Постановка цели поиска резервов заключается в оценке, диагностике существующего состояния предприятия, выявлении проблем, сдерживающих развитие.

  1. Идентификация резерва.
    1. Определение источника резерва, сферы возникновения, бизнес-процесса.
    2. Отнесение по предложенной классификации к тому или иному типу.
    3. Определение необходимого и достаточного для реализации резервов уровня управления.
  2. Количественная оценка резерва.

2.1. Определение подхода к оценке резерва (экспресс-анализ, детализованная оценка, оценка уровня использования, оценка стоимости).

2.2. Определение метода количественной оценки (метод прямого счета, сравнение, факторный анализ, регрессионный анализ, функционально-стоимостной анализ).

2.3. Расчет резерва

  1. Включение выявленного резерва в бюджет.
  2. Разработка организационно-экономических мероприятий по реализации выявленного резерва.
  3. Проверка достижения целей.

Данная методика реализуется в последовательности задач, определяемой приведенным в диссертации алгоритмом работы механизма функционирования предприятия с использованием резервов развития предприятия.

6. Определены предпосылки и механизмы формирования кластеров, а также обоснована возможность их использования для реализации внешних резервов развития промышленных предприятий.

Среди резервов развития производства, находящихся в сфере «фронтофиса», за рамками традиционного предприятия, особо следует отметить процесс формирования кластеров. Промышленный кластер представляет собой группу географически локализованных и взаимосвязанных компаний, поставщиков комплектующих, оборудования, специализированных производственных услуг, инфраструктуры, научно-исследовательских центров, вузов и других организаций, взаимодополняющих друг друга в достижении конкретного хозяйственного эффекта и усиливающих конкурентные преимущества отдельных компаний и, следовательно, кластера в целом.

Автором выявлены основные особенности кластерных систем, их отличия от обычных форм кооперационно-хозяйственных взаимодействий предприятий: наличие лидера, определяющего долговременную хозяйственную, инновационную и иную стратегию всей системы; территориальная локализация основной массы хозяйствующих субъектов; устойчивость хозяйственных связей участников кластерной системы, доминирующее значение этих связей для большинства ее участников; долговременная координация взаимодействия участников системы в рамках её производственных программ, инновационных процессов, систем управления, контроля качества.

Кластерный подход – это межотраслевой и междисциплинарный взгляд на экономическое и промышленное развитие, что позволяет системно подойти к проблеме выбора приоритетов экономического развития, рассматривая ситуацию в группе взаимосвязанных предприятий, относящихся к разным отраслям. Цели развития кластеров направлены на расширение взаимосвязей между предприятиями, что в конечном итоге стимулирует самоподдерживающееся устойчивое развитие определенной территории. При этом стимулируется рост производства, как горизонтальная, так и вертикальная интеграция крупного, среднего и малого бизнеса.

Основные положения теории кластерного подхода, разработанной М. Портером, позволяют диссертанту определить последовательность аналитических действий для выявления составных частей кластера.

Проведенный в работе анализ экономического потенциала Нижегородской области позволил автору выявить следующие предпосылки формирования автомобилестроительного кластера:

  • Высокая степень развития автомобилестроения на территории области (наличие крупных предприятий, определяющих состояние и развитие автопрома области и России, – ОАО «ГАЗ», ОАО «ПАЗ», ОАО «Арзамасский машиностроительный завод», ОАО «Заволжский завод гусеничных тягачей», ОАО «Коммаш»).
  • Наличие на территории области множества машиностроительных, оборонных и приборостроительных предприятий, многие из которых являются или могут стать квалифицированными поставщиками компонентов для автомобилестроения. Приведен перечень наиболее значимых производителей автокомпонентов в Нижегородской области.

Сделан вывод о том, что развитие производства автокомпонентов является одним из важнейших резервов роста автомобилестроительной промышленности Нижегородской области. При этом задача коренного улучшения качества выпускаемой автомобильной техники предъявляет повышенные требования к качеству автокомпонентов. Перспективы выдержать конкуренцию в условиях постиндустриальной экономики, перестроиться под выпуск новых моделей автомобилей есть только у предприятий, имеющих возможность создания новых продуктов за счет применения новейших материалов, гибких технологий и собственных инженерных центров, способных поддерживать мировой уровень качества.

Автором проведено исследование, направленное на выявление потенциальных возможностей и резервов развития промышленного производства, возникающих в результате применения кластерных технологий социально-экономического развития (таблица 3).

Таблица 3

Направления поиска резервов развития промышленного производства, возникающих в результате применения кластерных технологий

Позитивные результаты применения кластерных технологий

Направления аналитических исследований в целях поиска возникающих резервов развития промышленного производства

Повышение эффективности системы поставок сырья, компонентов и комплектующих

Результаты реализации проектов по реформированию цепей поставок, сертификации поставщиков, интеграции потребностей заводов

Доступность и качество специализированного сервиса

Опыт применения механизмов аутсорсинга и субконтрактации в отношениях со смежниками

Доступ к различного рода финансовым ресурсам

Инвестиционные ресурсы, возникающие в результате создания интегрированного инвестиционного портфеля.

Организация и результаты взаимодействия «Сборочный завод – смежники – банки – власть» (в том числе по погашению процентной ставки кредита)

Доступность и качество возможностей для проведения НИОКР

Экономическая и технологическая эффективность внедрения инновационных разработок, взаимодействия с НИИ, вузами

Доступность специализированных и производительных человеческих ресурсов

Прямые (повышение производительности и качества труда) и косвенные (экономия в системе подготовки кадров) результаты взаимодействия по вопросам кадровой политики со специализированными высшими и средними специальными образовательными учреждениями

Построение сети формальных и неформальных отношений для передачи рыночной и технологической информации, знаний и опыта

Результаты мероприятий по передаче рыночной и технологической информации, знаний и опыта внутри кластера

Создание системы для выявления коллективных выгод и опасностей, формирования общего видения и продуктивной стратегии развития кластера

Анализ коллективных стратегий развития предприятий кластера

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 9 |






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