авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 ||

Математические методы управления экономической надежностью производственных систем

-- [ Страница 2 ] --

Пусть состояние системы в момент t отождествляется с количеством единиц материала – значением st. Состояние с номером 1 - это состояние, которое определяет срыв работы, поэтому для того, чтобы сделать попадание в это состояние неблагоприятным, определим p11(k)=1. Это означает, что выход из данного состояния невозможен. Вероятности перехода из момента t в момент t+1 сведены в стохастические матрицы Рk. Процесс пополнения запаса yt единицами материала в момент t определим матрицей Ut. Таким образом, распределение значений st, определяемое как вектор t, k-ая компонента которого является вероятностью того, что в момент t (до пополнения запаса) число единиц материала равно k1 и определяется как: 1=0P1, 2=0P1U1P2, 3=0P1U1P2U3P3, ….., T=0P1U1P2…UTPT.

Таким образом получим задачу

min, P(sk=0)= k, 1, где 1=(1,0,0…,0), k, +yT>s.

Приведен пример решения модельной задачи, использующей метод направленного перебора с использованием дерева «возможных вариантов».

Следующая задача является классической задачей оптимизации процесса без последействия. Новым является решение, использующее методом теории графов. Мы предлагаем решать данную задачу с помощью нового для данного класса задач алгоритма, основанного на использовании метода Дейкстры нахождения минимального пути в ориентированном графе.

Анализируется возможность модельных ошибок в планировании организации технологических потоков. Всякое предприятие представляется как некоторая динамическая система. Эта система содержит огромное число элементов, поведение каждого из которых предсказать невозможно ввиду огромного числа взаимодействий. Учёт влияния каждого взаимодействия на показатели совокупностей элементов – отдельная задача, которую пытаются решить различными математическими методами. Для определения адекватного поведения системы необходимо знание решений всевозможных таких задач, которые, в свою очередь, сами могут основываться на методах, позволяющих указывать лишь приближенный ответ. Таким образом точность определения экономических показателей требует больших затрат времени и интеллектуальных ресурсов. В предлагаемом случае его можно сформулировать так: увеличение точности определения поведения системы, необходимое для уменьшения производственных затрат, влечет увеличение затрат. Поэтому построение любой экономико-математической модели производственной системы приводит к появлению ещё одного риска - риска применить для анализа недостаточную, "дешевую" модель и получить неадекватные решения, приводящие впоследствии к деструкции системы. С другой стороны, можно провести исследование, требующее существенных затрат, получить решение, которое, в силу указанных выше причин, не будет определять "точного" поведения системы. Такой риск будем называть модельным.

Рассматривается пример модельной ошибки, производимой при построении модели оптимизации резервов механообрабатывающих производств. В примере в качестве переменных функции цели f выбраны средние. Однако при детальном вероятностном анализе дисперсии функции f, аргументами которой являются случайные величины, могут существенно различаться. Это означает, что точность детерминированного подхода недостаточна. Рассмотрены различные распределения исходных случайных величин с одними и теми же средними и получены результаты, указывающие на существенную зависимость выводов от вида исходных распределений. Для уменьшения модельного риска предлагается следующий план исследования: сбор статистических данных для построения интересующей статистики на конкретном производстве; проверка гипотезы об однородности этих данных во времени; проверки гипотез о виде распределения и значений моментов исследуемой выборки; анализ наиболее предпочтительных распределений. В работе приводятся наиболее частые в практике (удобные для моделирования и допускающие доказательное объяснение) плотности распределения времени запаздывания и интенсивности окончания запаздывания.

Приведены две частные модели, посвященные организации контроля качества на предприятиях. Первая из них описывает структуру управления качеством на текстильных предприятиях. Данная задача решалась в ходе внедрения автоматической системы контроля и предлагалась в качестве концепции функционирования программной оболочки. Описаны три решенные в рамках диссертационной работы проблемы: проблема объёма выборки, проблема построения поверхности отклика, проблема проверки адекватности. Для решения первой задачи предлагается метод, названный и разработанный в диссертационном исследовании методом "каскада", решение второй проблемы классическое, но предлагается анализ возможных ошибок при её решении. В отличие от методов проверки адекватности, которыми пользуются в теории планирования и организации эксперимента, в рассматриваемом случае затруднительно применять параметрические методы для проверки адекватности модели. В работе предлагается использовать непараметрические критерии.

Вторая задача посвящена описанию новой методики расчета параметров систем контроля качества бездефектным планом первого вхождения, которая не требует специализированного программного обеспечения. Эта методика предлагалась для использования предприятиям, производящим строительные материалы, в арсенале которых присутствовала соответствующая система выборочного контроля.

В четвертой главе «Маркетинговая подсистема и подсистема планирования» анализируются надежностные мероприятия в маркетинговой подсистеме в контексте приведенных выше методов оценки рисков, положений системного анализа функционирования различных подсистем.

Маркетинговая подсистема связана с огромным количеством ситуаций, протекание которых зависит от субъективного отношения покупателей продукции предприятия к уровню цен, качеству товаров и условиям поставки. В российской практике достаточно часто традиционные равновесные схемы нахождения оптимальных цен и объемов производства не приводят к ожидаемым результатам. Обычно подобные отклонения от теории объясняются тем, что российский товарный рынок далек от совершенного. Это обстоятельство может объяснить недостаток аналитического подхода, но никак не предлагает пути преодоления несоответствий. Более того, подобной ситуацией оправдывается отказ от какой-либо аналитической деятельности. Предполагается, что сколь–нибудь существенные положительные успехи исследований невозможны в виду отсутствия условий применимости моделей.

Построен пример, исходные данные которого позаимствованы из работ Ю.А. Львова, в котором строится аналитический алгоритм, позволяющий проводить анализ возможных альтернатив, возникающих в результате флуктуации факторов окружающей среды. Прогнозирование таких флуктуаций затруднено. Суть алгоритма состоит в том, что экспертное оценивание, обычно проводимое в таких случаях, сводится к нахождению некоторого показателя, являющегося результатом скалярного произведения двух векторов - вектора значений весов и вектора результатов экспертного оценивания. Вес и оценки, выставляемые экспертами, являются субъективными показателями. Эти показатели зависят от отношения каждого эксперта, принимающего участие в подобной процедуре, к поставленной проблеме, от его опыта, от восприятия им действительности, а также от положения дел на рынке, от политической, экономической и социальной ситуации в стране именно в тот момент времени, в который производится анализ. Организаторы процедуры могут предполагать, что опытные специалисты самостоятельно прогнозируют развитие тех или иных сценариев в политической и экономической сфере. Однако математические процедуры, на которых основывается применяемый метод сравнения, отвергают различные базы для анализа ситуации у различных экспертов.

Предлагается следующий выход. Каждому участнику экспертизы для установления веса предлагаются различные развития ситуации, условия которых достаточно жестко описываются. Результатом является множество экспертиз-выводов о приоритетности той или иной стратегии. Менеджер, принимающий решения обязан знать весь спектр возможных исходов и производить выбор осознанно. Экспертная оценка при этом должна быть четко регламентируемой процедурой и иметь одну базу сравнения для всех участников экспертизы. Таким образом, маркетинговая стратегия не должна являться жестко определенным правилом, которое установлено раз и навсегда. Возможные мероприятия, которые предпринимают менеджеры компаний для достижения целей, могут сместить акценты маркетинговой стратегии, модифицировав её. Приведенный алгоритм в состоянии заблаговременно подготовить менеджмент к созданию необходимых резервов.

Следующая построенная в диссертационном исследовании модель использует применение функционала Неймана-Моргенштерна для анализа принимаемых маркетинговых стратегий на швейном предприятии. Подобный механизм используется для учета различных рисков и субъективных факторов. Как и в предыдущей модели, считаются возможными различные варианты развития слабо контролируемой заказчиком анализа ситуации на товарном рынке. В качестве показателя приоритетности той или иной альтернативной стратегии является значение соответствующего безусловного денежного эквивалента мероприятия dkm:

, где: ukm - функция полезности, описывающая отношение ЛПР к риску при-15,

где: ukm - функция полезности, описывающая отношение ЛПР к риску при применении k-ого мероприятия; Vkm - значение функционала Неймана-Моргенштерна; m - номер возможного развития ситуации на товарном рынке. В рассматриваемой модельной задаче указан алгоритм и сформулированы рекомендации, которым должен следовать ЛПР при использовании такой процедуры.

Функционирование маркетинговой подсистемы должно быть подчинено строго определенной стратегии, цель которой должна соотноситься с задачами всего предприятия. Построение стратегии должно учитывать характер и тип рынка, в рамках которого находится предприятие. Тип рынка и устоявшиеся на нем механизмы установления равновесной цены определяют субъективные особенности принятия решений, игнорирование которых может привести к неадекватным действиям. Предлагаемые методы учета большего пространства условий, и учета субъективных, неизмеримых факторов не являются идеальными. Однако при неоднократном использовании данных методов у аналитика появляется необходимый экспертный опыт, обобщающий факторы, которые невозможно учесть в иных моделях.

В главе решается задача, известная как задача описания n-канальной системы массового обслуживания с неограниченной очередью без приоритетов (марковская система М/М/n/), для которой необходимо определить исходные параметры. Неизвестным предполагался параметр интенсивности поступления заявок на обслуживание. Этот параметр обычно находится в результате эксплуатации системы. Однако в случае, если система находится на стадии проектирования, такой подход невозможен. Предлагается метод оценивания, не требующий реальной работы системы.

Интенсивность потока заявок исчислялась двумя способами. Первый, теоретический, полученный путем анализа результатов проведенного социологического опроса потенциальных покупателей, проживающих на территории будущей дислокации объекта. В анализе учитывались не только топологические факторы проживания, но и социальный статус, наличие и активность конкурирующих структур. Второй путь - анализ интенсивности покупок на подобных торговых предприятиях с близкими характеристиками. Информацию такого рода можно считать не всегда доступной. Расхождение значений параметров оказалось незначительным.

Далее производится анализ математических процедур исследования динамики экономических процессов в теории экономической надежности. Указывается, что, во-первых, при поиске оптимальной функции, описывающей динамику необходимого показателя, не ограничивается множество возможных методов и семейств функций. Во-вторых, одновременно с построением прогноза (функции времени) рассматривается функциональная связь исследуемого показателя с другими характеристиками. Такой комплексный подход является более широким, нежели классические методы построения трендовых моделей или задач эконометрики. Как пример построен прогноз курса доллара в заданный временной промежуток с использованием различных алгоритмов: линейная модель y=ax+b; экспоненциальная модель y = aebx; степенная модель y = axb; логарифмическая модель y = aLn(x) + b; линейная адаптивная модель Брауна; прогноз, полученный с помощью обобщенно-регрессионной нейросети.

Внедрение систем управленческого учета стало доступным средством в связи с развитием информационных технологий. Нами произведен обзор методов управленческого учета и причины его внедрения на предприятиях. Исследован вопрос о необходимых условиях, определяющих ансамбль ключевых показателей учета. Отмечено что, отсутствие стандартных методов выработки ключевых показателей указывает на то, что выводы об эффективности производственной деятельности, которые смогут сделать менеджеры по одному набору ключевых показателей и выводы, выполненные по иному набору, могут не совпадать. Соответствие оптимальности организации производства стратегической цели функционирования предприятия может быть признано приемлемым лишь на опробированных режимах работы. Однако нет уверенности в том, что ситуация останется таковой и в случае изменения режима.

Анализ надежности финансовой подсистемы можно считать наиболее важным исследованием. Во многом благополучие этой подсистемы предприятия определяет надежность всего производства.

Исследование, приведенное в пятой главе «Надёжность финансовой подсистемы», показывает, какие показатели финансовой деятельности имеет смысл использовать, какие методы оценки приемлемы для постановки целей надежностных мероприятий и, наконец, какое управление надежностью являются в том или ином случае наиболее продуктивным. Из огромного числа возможных надежностных мероприятий в главе рассмотрено применение таких способов повышения надежности, как использование гибких бюджетов, производных инструментов финансовых сделок, факторинга и лизинга. Разработан подход к моделированию управления портфелем ценных бумаг. Деятельность финансовой подсистемы в сфере повышения надежности сводится к следующему.

  • Оценка производственной необходимости в потреблении средств и получении заемного капитала для реализации различных задач.
  • Контроль и оценка финансового состояния предприятия. Прогноз динамики принятых показателей эффективности.
  • Выявление возможных и существующих финансовых рисков.
  • Внедрение мероприятий, задачей которых является уменьшение неопределенности в получении финансовых средств в необходимое время и в надлежащих объемах.

Для анализа большинства рисков знание совокупности текущих и прогнозируемых будущих значений финансовых коэффициентов является недостаточным. Именно возможность управления рисками определяет финансовую надежность предприятия, то есть способность производить финансовую распределительную функцию для достижения поставленных целей с наименьшими затратами. Классический выход – использование гибких бюджетов. Гибким бюджетом называется комплект бюджетов, охватывающих широкий диапазон объемов продаж.

Количество бюджетов, обычно представляемых в табличной форме, ограничено. Поэтому анализ нерепрезентативной совокупности бюджетов может привести к неверным выводам.

Предлагается использовать следующий подход. В отчетной таблице рассматривать не значения гибких бюджетов, а аналитические формулы. Так как представление информации в такой форме достаточно специфично (формулы оказываются заданными кусочно на различных интервалах релевантности для каждого типа издержек), то предлагается использовать метод графической интерпретации, позволяющий восстановить необходимые значения достижения оптимального режима достаточно быстро. Отсутствие возможности производить точный графический или аналитический анализ ситуации приводит к потерям, о существовании которых менеджер может даже не знать.

Стабильная работа любой производственной системы связана с созданием резервов в её функциональных подсистемах. Как уже указывалось, резервирование не сводится к тривиальному созданию, материальных запасов сырья, полуфабрикатов, оборудования и материалов. Это понятие необходимо воспринимать более широко: резервными объявляются различные мероприятия, которые могут быть проведены одновременно с производственными действиями (или вместо них) для поддержания производственной системы в стабильном состоянии. В случае, если рассматривается функциональная финансовая подсистема, то под резервами понимается установление таких отношений предприятия с институтами финансового рынка, создание которых хотя и требует определенных затрат, но приводит к стабилизации производственной ситуации. В качестве подобных отношений в работе рассматриваются факторинговые и лизинговые отношения коммерческих банков или иных агентов с предприятиями.

Исследованию факторинга и построению имитационной модели факторинговых отношений посвящено предложенное в главе исследование

Описываются основные аспекты факторинговых отношений. Построена модель, в которой описывается зависимость значения величины комиссионного сбора и tFMP- срока платежа спустя определенное количество дней после покупки Фактором дебиторской задолженности. Рассмотрим математическое ожидание чистой приведенной прибыли (NPV) финансового потока Фактора, определяемого только одним покупателем продукции предприятия, заключившим факторинговый договор. Пусть Z - величина платежа, который должен произвести покупатель по договору (по факту отгрузки или к иному фиксированному моменту); q1 - вероятность того, что покупатель произвел этот платеж в оговоренный срок; p1 - вероятность того, что покупатель не произвел платеж в оговоренный день при условии, что оплата произведётся позднее; d - вероятность того, что покупатель не произведет платежа или платеж произойдет через продолжительное время, когда указанная сумма Z практически обесценится (например, в результате банкротства покупателя); p - вероятность того, что покупатель не произвел платеж в момент дисконтирования, при условии, что оплата произведётся позднее; q - вероятность того, что покупатель произвел этот платеж в момент дисконтирования; e–t - дисконт фактор в момент времени t; K - величина комиссионного сбора; tFMP - фиксированный период платежа. Выдвигаются следующие предположения. Пусть моменты времени дисконтирования нормированы: t=0,1,2,..(этого можно достичь, подобрав параметр ).

Параметр q выбирается независимым от момента времени, начиная с первого момента дисконтирования, что является некоторым допущением. Среднеквадратичное отклонение этой величины будет количественно характеризовать риск r оценивания NPV.

Анализ функций М=М(q, ) и r2=r2(q, ) указывает на то, что при увеличении q (можно интерпретировать как увеличение надежности покупателя) функции М и r2 одновременно возрастают. Однако при увеличении функция М возрастает, а риск уменьшается. Необходимо заметить, что при одних и тех же значениях K и tFMP риск r остаётся ограниченной величиной при любых значениях q, соответствующих конкретным покупателям и, определяемому финансовым состоянием и периодом действия факторингового договора. Ограниченность дисперсии позволяет применить эффект диверсификации при работе Фактора, что позволяет нивелировать потери от обслуживания покупателей, имеющих "ненадежное кредитное прошлое".

Однако, если параметры q1, p1, q, p, объявляются найденными (например, при статистическом анализе историй погашения задолженности данным дебитором), то увеличение значений K и tFMP приводит к оптимизации: максимизации среднего значения чистой приведенной прибыли и минимизации рисков.

Следующая построенная в диссертационном исследовании модель применима для исследования эффективности факторинговых договоров в зависимости от стабильности денежных потоков.

Пусть интенсивность выпуска одного типа продукции (монопродукта) на предприятии носит постоянный характер, то есть объем выпуска (в стоимостной форме) определяется как функция V(t)=k1t, где k1 - коэффициент, определяющий постоянную скорость выпуска. Величина денежных средств, получаемых предприятием от реализации этой продукции, описывается ступенчатой неубывающей функцией D=D(t). "Скачки"–ступеньки этой функции определяются моментами ti - началами ступенек, то есть моментами, в которые происходят платежи за поставленную продукцию и высотами ступенек di - величинами сумм платежей, произведенных в моменты времени ti соответственно. Предполагается, что предприятие не всегда может заключить договор, требующий от покупателей проведения авансовых платежей.

Для обеспечения непрерывного производственного процесса необходимо сформировать денежный поток, определяющий величины закупок сырья, полуфабрикатов и материалов. Пусть величина закупок определяется функцией с постоянной скоростью S(t)=k2(t–tлаг), где k2 - скорость произведения закупок, определяемая в денежных единицах в день; tлаг - величина временного лага, обеспечивающего оптимальное использование закупленных ресурсов (уменьшает срок хранения, оптимизирует транспортные издержки и т.д.). Такая схема уместна, когда закупка ресурсов производится мелкооптовыми партиями, например, для работы предприятия пищевой промышленности. Заметим, что k2<k1. Этот факт обеспечивает возможность функционирования предприятия (выплаты зарплаты, налогов, и получения прибыли). Расположение графика D=D(t) между кривыми V(t) и S(t) указывает на то, что в результате такой деятельности не возникает дефицита средств для закупки ресурсов. Значения ti в этой модели являются случайными величинами. Это моменты осуществления покупателями платежей за отгруженную продукцию. В рассмотренной модели распределение величин задержек платежей определялось Пуассоновским законом. Траектория V(t) реализована как усреднение сымитированных реализаций. Отклонение траектории V(t) от прогнозируемой интенсивности выпуска определяет дополнительные затраты R1, связанные с простоями, несоответствиями в технологических процессах на различных стадиях производства ввиду незапланированных задержек.

Таким образом, были аргументированы выводы о том, что предприятие, использующее факторинговый договор, получает следующие преимущества:

  • возможность получения денежных средств после поставки (или, например, по истечении tFMP);
  • ускорение оборачиваемости финансовых средств, так как они не отвлекаются в дебиторскую задолженность;
  • увеличение количества покупателей в связи с предоставлением более льготных условий;
  • факторинговое финансирование производится на срок фактической отсрочки платежа и в день поставки товара и погашается в день фактической оплаты дебитором поставленного товара, в то время как кредит выдаётся на фиксированный срок и в обусловленный кредитным договором день, погашается кредит также в заранее обусловленный день;
  • для факторингового финансирования не требуется залоговое обеспечение;
  • размер фактического финансирования не ограничен и может безгранично увеличиваться по мере роста объема продаж клиента;
  • затраты на уплату факторинговой комиссии входят в себестоимость полностью;
  • поставщик перестаёт нести расходы, связанные с непредвиденным ростом процентных ставок в стране, и расходы на экстренную мобилизацию денежных средств при наступлении срока погашения кредита или выплаты процентов, включая упущенную выгоду, связанную с выводом этих средств из оборота;
  • финансирование в рамках факторингового обслуживания производится сверх банковского лимита кредитования, который может быть использован поставщиком.

Как один из способов управления надежностью исследуются модели лизинговых отношений. Проанализирована процедура лизинга на основе сравнения по критерию прибыли. Априорная формула расчета NPV обладает существенным недостатком: даже скорректированная ставка дисконтирования, рассмотренная как изначально определенная величина, не является постоянной и детерминируемой величиной. Использование в формуле константы определяет модельный риск оценивания эффективности данной операции и снижает адекватность модели. В главе строится имитационная модель расчета NPV, лишенная этого недостатка. Значения параметров рассматриваются как реализации заданного случайного процесса. Важной проблемой можно считать определение тех случайных процессов, которые будут описывать возможное поведение параметров системы. Однако моделирование этих процессов должно предполагать возможность быстрого и простого изменения типа и характеристик процессов. Это позволит менеджеру "проиграть" большое число сценариев развития ситуации и рассмотреть наихудшие. Если вероятность возникновения неблагоприятных ситуаций высока, менеджер должен вынести решение о приемлемости исследуемой финансовой операции.

Рассмотрим пример, в котором ставка дисконтирования (t) является случайной (tn+1)=(tn)+(tn+1–tn), где (t) - случайная величина, имеющая заданное распределение, параметры которого зависят от t. В качестве ti рассматриваются фиксированные моменты времени, в качестве распределения выбиралось бета-распределение. Выбор такого распределения продиктован тем, что носитель распределения – отрезок, (ограниченное множество), что является более адекватноым для имитации приращения ставки процента. Далее проводилось многократное вычисление значение NPV при изменении ставки дисконтирования на каждом периоде расчета.

Нетрудно заметить, что даже несущественные изменения ставок дисконтирования приводят к совершенно другим результатам. Более того, найденное аналитически значение может не являться какой-либо характеристикой распределения возможных значений исследуемого параметра. Другие задаваемые распределения величины определят иные распределения значений NPV, другой характер, дисперсию и математическое ожидание. Однако информацию о реальном значении эффективности финансовой операции при различных сценариях развития событий ЛПР должен знать для решения задачи выбора возможного варианта получения оборудования. Исследования такого рода позволяют понизить риски принятия неэффективного финансового решения: неуправляемые финансовые риски при таком подходе модифицируются в риски управленческого выбора, которые определяются компетентностью ЛПР, стратегией развития предприятия и его целями.

Нестабильность рыночной ситуации не позволяет применять классические методы формирования портфелей ценных бумаг. Предлагается модель оптимизации портфеля ценных бумаг в случае нестабильной доходности. Пусть 1(t), 2(t), …, n(t) -случайные процессы, описывающие поведение доходностей n различных ценных бумаг. В этом случае доходность ценных бумаг уже является характеристикой "мгновенной" доходности (доходности в каждый момент времени), а не параметром, являющимся усредненным по частным значениям вычисленным в моменты времени (иногда очень продолжительного интервала). Определяется взаимная корреляционная матричная функция Kij(t,s) двух случайных процессов i(t), j(t), (tT, T - множество значений t).

В решаемой задаче о формировании оптимального портфеля с помощью ведущего фактора финансового рынка предполагается, что доходности всех ценных бумаг зависят от доходности рынка (t): i(t)=ai+i(t)+i(t), i(t) - случайные отклонения. Если гипотеза о линейном влиянии ведущего фактора на данную бумагу верна, то в каждый момент tk случайная величина i=i(tk) имеет нормальное распределение с нулевым средним (конечномерные распределения нормальны с нулевым средним). Коэффициенты ai и i найдем, решая оптимизационную задачу:

.

Выражение

указывает на расстояние между случайными величинами i(tk) и ai+i(tk) для каждого фиксированного t=tk в среднеквадратичном смысле.

Задачу Марковица формирования портфеля заданной эффективности и минимального риска можно сформулировать так:

Здесь хi-доли ценных бумаг в портфеле.

Таким образом, указывается метод корректной постановки задачи математического программирования для принятия решения о формировании портфеля ценных бумаг в случае нестабильного поведения.

В шестой главе «Надежность экологической подсистемы» рассматривается надежность экологической подсистемы. Указывается на особенности понимания надежности в экологической подсистеме. Все описанные в предыдущих главах надежностные методы имели целью уменьшение затрат, увеличение экономической эффективности производства для увеличения прибыли или выгоды. Однако в экологической подсистеме такая трактовка является слишком узкой, и не отвечающей системному подходу.

Описываются механизмы экономической оценки экологического ущерба производственной деятельности. Производится численный анализ двух используемых ныне методик исчисления нанесения ущерба окружающей среде. Финансовые результаты существенно различаются, что указывает на отсутствие основательной доктрины, провозглашающей приоритеты в экологическом праве.

В качестве стратегий повышения управления рисками, связанными с экологической подсистемой нами предлагается использование внедрения процедур обязательного экологического страхования. Математическая модель такой процедуры описана в диссертационном исследовании. Модель является вероятностной и представляет собой актуарную процедуру установления соотношения между величинами страховых ставок и страховых выплат. В настоящий момент такая идея, к сожалению, невозможна, однако ухудшение экологической обстановки, несомненно, в будущем приведет к потребностям в предложенном математическом аппарате.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

На основе проведенных в диссертации исследований можно сделать следующие выводы.

1. Предложены новые определения понятия «надежности экономической системы», управления этой надежностью. Использован подход, учитывающий субъективные восприятия ситуаций Лицами, Принимающими Решения.

2. Выявлена зависимость функций полезности от принадлежности ЛПР к классам HE или HI. Разработан метод, учитывающий субъективное восприятие рисков менеджерами.

3. Сделан вывод о влиянии различных мотиваций ЛПР на характер ограничений и целевых функций в задачах оптимизации, возникающих в прикладных экономических задачах. Учет мотивационных аспектов приводит к появлению новых условий ограничения оптимизационной задачи и к возникновению новой, отличной от ожидаемой при предварительном анализе, целевой функции.

4. Предложен подход к моделированию экономических процессов, в котором условия и цели разделены по принадлежности предприятия одной из четырех групп экономической деятельности. В построенных примерах указывается влияние, определяемое принадлежностью предприятия той или иной группе, на постановку задач по анализу решений.

5. Строго доказана несостоятельность некоторых классических методов, в которых целевые функции используют в качестве аргументов значения статистик, а не случайных величин. Ссылки на близость результата в этом случае к наиболее ожидаемому в силу Закона Больших Чисел или Центральной предельной теоремы часто не применимы без соответствующего исследования. Предложен ряд моделей и способы исправления логических ошибок. Наиболее общим подходом признается реализованный в различных примерах метод имитационного моделирования.

6. В диссертационной работе построены модели, позволяющие определять параметры таких финансовых мероприятий как лизинг и факторинг. Приведена актуарная модель возможного экологического страхования. Предложены две частные модели для использования в управлении качеством на производственном предприятии: математическая модель управления качеством на текстильных предприятиях, расчет параметров систем контроля качества бездефектным планом первого вхождения.

7. Предложены вычислительные методы для решения имитационных задач. В процессе внедрения моделей, предложенных в диссертации, возникает проблема восприятия сложных для пользователя математических выводов и инструментов. Для подавления негативного восприятия наиболее сложных, но, более адекватных существующей ситуации методов, предлагается использование широко известного и психологически приемлемого инструментария.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНО В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

а) Монографии

1. Егоров, В. Н. Основы экономической теории надежности производственных систем [Текст] / В. Н. Егоров, Д. И. Коровин. - М.: Наука, 2006. – 526 с.

2. Коровин, Д. И. Логические принципы в организации производства [Текст] / Д. И, Коровин. - Иваново.: ИвГУ, 2006. – 156 с.

б) Научные работы, в изданиях рекомендованных ВАК РФ

3. Коровин, Д. И. Об учете субъективных факторов при построении функции полезности [Текст] / Д. И. Коровин // Аудит и финансовый анализ. – М.: 2006. - №1. – С. 79-92.

4. Егоров, В. Н. [Текст]. Функциональный подход к изучению экономических проблем надежности производства / В. Н. Егоров, Д. И. Коровин// Личность. Культура. Общество. – М.: РАН, Национальная Академия Наук Беларуси, 2003 – Вып. 3, Т. 5. – С. 9-28.

5. Коровин, Д. И. Математическое моделирование показателей эффективности лизинговых операций. Стохастический подход [Текст] / Д. И. Коровин // Вестник ИГЭУ– Иваново: ИГЭУ, 2003 – Вып.3. – С. 126-130.

6. Коровин, Д. И. Использование аппарата Марковских цепей в задаче оптимального управления запасами [Текст] / Д. И. Коровин // Вестник ИГЭУ, 2004. – Вып. 3. – С. 34-37.

7. Коровин, Д. И. О нахождении функции полезности в теории Неймана-Моргенштерна [Текст] / Д. И. Коровин // Вестник ИГЭУ. – Иваново: ИГЭУ, 2005. – Вып. 4. – С. 76-81.

8. Коровин, Д. И. Об одном методе исследования эффективности деятельности государственных и муниципальных структур в сфере регулирования кредиторскими задолженностями [Текст] / Д. И. Коровин, Н. Волынец // Вестник ИГЭУ. – Иваново: ИГЭУ, 2005. – Вып. 4. – С. 82-84.

9. Егоров, В. Н. К проблеме выбора стратегии текстильного предприятия в условиях экономической неопределенности [Текст] / В. Н. Егоров, Д. И. Коровин // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. – Иваново, 2003. – Вып. 3. – С. 7-12.

10.Коровин, Д.И. О целеполагании при решении задач организации производства [Текст]/ Д. И. Коровин // Организатор производства – М.: «Экономика и финансы», 2006. – №2 (29) – С.11-16

11.Коровин, Д.И. Доказательство правильного ухода на бесконечность произведения случайных матриц [Текст] / Д. И. Коровин // Вестник Московского ун-та, сер 1, МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. – М.: МГУ, 1998– № 2– С.3-8.

в)Научные работы

12. Коровин, Д. И. Корректная постановка задачи оптимизации портфеля ценных бумаг в случае нестабильной доходности [Текст] / Д.И. Коровин // Проблемы экономики, финансов и управления производством. Сборник научных трудов вузов России. – Иваново: ИГХТА. – Вып. 4. – С. 522-525.

13. Егоров, В. Н. Анализ надежности маркетинговых исследований [Текст] / В. Н. Егоров, Д. И. Коровин // Проблемы экономики, финансов и управления производством. Сборник научных трудов вузов России /. – Иваново: ИГХТА, 2002. – Вып. 11. – С. 219-228.

14. Егоров, В. Н. Статистические проблемы моделирования надежности производственных систем [Текст] / В. Н. Егоров, Д. И. Коровин // Вестник Ивановского государственного университета. Серия "Право. Социология. Экономика". – Иваново: ИвГУ, 2000. – Вып. 4. – С. 67-72.

15. Коровин, Д. И. Применение критерия однородности для проведения актуарных расчетов [Текст] / Д. И. Коровин, Е. В. Мухина // Научные труды ИвГУ. Математика. – Вып. 3. – С. 35-38.

16. Коровин, Д. И. Некоторые свойства преобразования Фурье плотности b-распределения, используемые в сетевом планировании [Текст] / Д. И. Коровин //Научные труды ИВГУ. Математика. – Иваново: ИвГУ, 2000. – Вып. 4. – С. 59-64.

17. Коровин, Д. И. О постановке задачи оптимизации параметров в финансовой математике [Текст] / Д. И. Коровин // Научные труды Ивановского государственного университета. Математика. – Иваново: ИвГУ, 2002. – Вып. 5. – С. 39-44.

18. Коровин, Д. И. Математические методы оценки субъективных факторов в экономико-математических моделях [Текст] / Д. И. Коровин, К. К. Шибаева // Математика и её приложения. Журнал Ивановского математического общества. - Иваново: ИвГУ,2004. - №1. – С. 97-104.

19. Коровин, Д.И. Математические методы статистической обработки данных исследования процессов прядения при выработке хлопкольняной пряжи [Текст] / Д. И. Коровин // Вестник научно-промышленного общества. – М.: Алев-В, 2001. – Вып.2. – С. 12-15.

20. Коровин, Д. И. Математическая модель экологического страхования [Текст] / Д. И. Коровин // Вестник научно-промышленного общества. – М.: Алев-В, 2001. – Вып.3. – С. 56-62.

21. Коровин, Д. И. Оптимизация резервов сборочных производств // Вестник научно-промышленного общества [Текст] / Д. И. Коровин // Вестник научно-промышленного общества. – М.: Алев-В, 2002. – Вып.4. – С. 13-22.

22. Коровин, И. И. Математические модели управления качеством на текстильных предприятиях [Текст] / И. И. Коровин, Д. И. Коровин // Вестник научно-промышленного общества. – М.: Алев-В, 2002. – Вып. 5. – С. 37-42.

23. Губин, М. О проблеме выбора нечетких функций при проведении анализа методами нечеткой логики [Текст] / М. Губин, Д. И. Коровин // Вестн. научно-промышленного общества /– М: Издательство «Алев-В»., 2003. – Вып. 6. – С. 142-149.

24. Коровин, Д. И. О некоторых юридических аспектах прогнозирования деятельности предприятия [Текст] / Д. И. Коровин // Вестник научно-промышленного общества. – М.: Алев-В, 2004. – Вып. 7. – С. 169-181

25. Коровин, Д. И. Методика расчета параметров работы системы массового обслуживания при проектировании торгового предприятия [Текст] / Д. И. Коровин, Е. Ю. Супруненко // Ученые записки экономико-архитектурного факультета. – Иваново: ИГАСА, 2000. – Вып. 12. – С. 22-25.

26. Коровин, Д. И. Математические методы моделирования в экономике- панацея или самообман [Текст] / Д. И. Коровин // Ученые записки экономико-архитектурного факультета. – Иваново: ИГАСА. – Юбилейный выпуск №13– С. 35-40.

27. Коровин, Д. И. Математическое моделирование процессов в планировании эксперимента [Текст] / Д. И. Коровин // Ученые записки инженерно-строительного факультета. – Иваново: ИГАСА, 1999, – Вып. 1–С. 28-31.

г) Печатные работы, опубликованные по результатам Международных конференций

28. Коровин, Д. И. О некоторых особенностях задания целевой функции в моделировании процессов повышения конкурентоспособности [Текст] / Д. И. Коровин // Сборник материалов III Международной научно-практической конференции "Повышение конкурентоспособности предприятий и организаций". – Пенза, май 2005. – С. 174-175.

29. Коровин, Д. И. Об одном подходе к учету субъективности при анализе принятия решения в проблеме выбора [Текст] / Д. И. Коровин // Сборник материалов III Международной научно-практической конференции "Инновационные технологии научных исследований социально-экономических процессов". – Пенза, май 2005. – С. 107-110.

30. Коровин, Д. И. Использование стохастического моделирования в задаче сетевого планирования [Текст] / Д. И. Коровин // "Экономика, экология и общество России в XXI столетии", Труды IIV Международной научно-практической конференции, часть 2. – СПб, 17-19 мая 2005. – С. 250-253.

31. Егоров, В. Н. Математическая модель надежности деятельности предприятия [Текст] / В. Н. Егоров, Д. И. Коровин // Материалы международной научно-практической конференции "Предприятия России в транзитивной экономике". – Ярославль, 29-30 октября 2002. – С. 157-160.

32. Батищева, Н. А. Оптимизация процесса механико-физико-химической обработки швейных ниток [Текст] / Н. А. Батищева, Д. И. Коровин // Материалы Международной научно- технической конференции "Теория и практика разработки оптимальных технологических процессов и конструкций в текстильном производстве".– Иваново: ИГТА, 1997 – С. 22-24.

33. Коровин, Д. И. Расчет параметров систем контроля качества бездефектным планом первого вхождения [Текст] / Д. И. Коровин, И. И. Коровин // Материалы Международной научно технической конференции "Информационная среда вуза". – Иваново: ИГАСА, 1999. – С. 23-24.



Pages:     | 1 ||
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

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.