Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ состояния и оценка развития автомобильного транспорта в зарубежных странах и российской федерации 12
1.1. Анализ и прогноз развития автотранспорта в развитых промышленных странах 12
1.2. Состояние и прогноз развития автотранспорта в российской федерации 25
1.3. Анализ тенденций развития автотранспортных предприятий и фирм, выполняющих международные автомобильные перевозки 43
1.4. Анализ проблем управления автотранспортными предприятиями 55
Глава 2. Концепция развития методологии управления автотранспортным предприятием в условиях нестабильной экономической среды 69
2.1. Автотранспортные системы. основные направления системного анализа автотранспортных систем 69
2.2. Предприятие- объект управления в условиях нестабильной экономической среды 77
2.3. Анализ современных проблем методического обеспечения решения задач управления автотранспортным предприятием 86
2.4. Концепция развития методологии управления автотранспортным предприятием в условиях рыночной среды 95
Глава 3. Модели и алгоритмы управления деятельностью автотранспортного предприятия 105
3.1. Разработка методики анализа финансового состояния транспортного предприятия 105
3.2. Разработка методики непрерывного прогнозирования спроса на транспортную продукцию в нестабильной экономической среде 117
3.3. Методические основы формирования провозных возможностей автотранспортного предприятия 138
3.4. Моделирование показателей перевозочного процесса в условиях конкуренции 150
3.5. Методологические основы системы управления техническим обслуживанием и ремонтом автомобилей 166
3.6. Прогнозирование показателей производственной программы предприятия в условиях быстроменяющейся среды 186
3.7. Методические основы экономической оценки производства транспортных услуг 208
Глава 4. Моделирование потребности автотранспортного предприятия в материальных ресурсах 231
4.1. Методы и модели прогнозирования потребности автотранспортных предприятий в материальных ресурсах 231
4.2. Методика оптимизации номенклатуры запасных частей, входящих в состав материальных запасов автотранспортного предприятия 251
4.3. Прогнозирование потоков отказов деталей и агрегатов автомобилей 263
Глава 5. Информационное обеспечение прогнозирования развития автотранспортного предприятия в нестабильной экономической среде 300
5.1. Управляющая информационная система разработки бизнес-плана развития автотранспортного предприятия в условиях неопределенности и риска 300
5.2. Информационная база прогнозирования параметров потока отказов деталей
и агрегатов подвижного состава 324
5.3. Информационная база прогнозирования программы производства транспортных услуг 335
5.4. Рекомендации по формированию информационной базы прогнозирования программы производства и его материально-технического обеспечения 345
5.5. Информационная база экономической оценки производства транспортных услуг малыми предприятиями 354
Заключение 369
Литература 373
Приложения 391
- Анализ и прогноз развития автотранспорта в развитых промышленных странах
- Автотранспортные системы. основные направления системного анализа автотранспортных систем
- Разработка методики анализа финансового состояния транспортного предприятия
- Методы и модели прогнозирования потребности автотранспортных предприятий в материальных ресурсах
Введение к работе
Важнейшим направлением программы реформ, проводимых в России с середины 80-х годов, является радикальная перестройка системы управления экономикой. Автомобильный транспорт, являясь эволюционизирующей социально-экономической системой, также переживает глубокую внутреннюю перестройку, связанную с принципиальными изменениями структуры отрасли и системы управления ею. Автотранспортные системы, состоящие из транспортных предприятий различных форм собственности и разного назначения в совокупности с обеспечивающей инфраструктурой, нуждаются в адекватных своему сегодняшнему состоянию методах управления. Особое значение эта проблема имеет на уровне предприятия, положения которого в рыночной экономике меняется коренным образом.
Процесс приватизации в качестве основной цели имел повышение эффективности управления автотранспортным предприятием (АТП). Однако, как показывает практика, результат оказался прямо противоположным. К уже существующим к концу 80-х годов проблемам, таким как существенный износ основной части парка автотранспортных средств, высокий уровень эксплуатационных затрат, несовершенство методов управления, слабая мотивация и дисциплина работников, добавились новые: падение спроса на транспортные услуги в связи с общеэкономическим спадом; хронический недостаток оборотных средств, порожденный инфляцией и бартером; отсутствие инвестиций; необходимость самостоятельного поиска клиентов и финансовых партнеров в условиях разрыва существовавших хозяйственных связей.
Длительное (в течение десятилетий) отсутствие ясной и долговременной экономической политики на уровне государства, проведение несистемных,
противоречивых реформ в экономике, отсутствие законодательной базы для этих реформ, и связанная с этим криминализация финансово-экономической сферы порождают новую нестабильную экономическую среду, в которой предприятие как экономическая система поставлено в чрезвычайно сложное положение.
Автотранспортные предприятия к тому же в настоящее время испытывают мощное конкурентное давление со стороны других видов транспорта и иностранных перевозчиков. Вместе с тем автомобильный транспорт является в настоящее время одной из наиболее динамично развивающихся сфер экономической деятельности и предпринимательства в России. Здесь получают развитие новые виды деятельности, новые формы транспортного обслуживания. Все более весомая роль в этом принадлежит независимым транспортным предприятиям, которые в результате проводимых реформ получили возможность самостоятельно выходить на рынок транспортных услуг.
В этих условиях возникает потребность в глубоком совершенствовании традиционной методологии управления транспортным предприятием, ориентированной на условия, когда спрос на транспортные услуги значительно превышал провозные возможности и отсутствовала конкуренция. Необходима разработка новых методов и подходов к управлению автотранспортным предприятием, позволяющих обеспечить устойчивую работу в динамичной экономически нестабильной среде, в условиях риска и неопределенности.
Как свидетельствует экономическая теория, в экономике действуют устойчивые количественные закономерности, объекты экономической природы хорошо поддаются формализации, т. е. могут быть описаны в достаточно строгой математической форме. Это означает, что возникающие в практической деятельности АТП ситуации могут быть смоделированы, а варианты наиболее рациональных решений по их управлению можно получить из анализа результатов моделирования. Однако большинство моделей поведения предприятий предполагают, что они работают в стабильных условиях. Для
выработки управленческих решений в условиях нестабильной, быстроменяющейся рыночной среды, для приспособления автотранспортных предприятий к условиям рыночной конкуренции необходимо формирование вероятностно-адаптивного подхода к управлению АТП. Такой подход должен объединить традиционные информационно-вычислительные технологии на основе экономико-вероятностного моделирования с системами непрерывного прогнозирования, а также использованием современных технических средств коммуникаций, включая глобальные информационные сети и спутниковые системы связи, что позволит моделировать различные варианты управленческих решений и оценивать их последствия практически в режиме реального времени.
Таким образом, формирование эффективной системы управления автотранспортным предприятием требует разработки новой концепции развития методологии управления в условиях динамичной, быстроменяющейся, неопределенной среды.
Различным аспектам проблемы совершенствования методологии управления предприятием посвящены труды многих отечественных ученых и специалистов в области управления: А. Г. Аганбегяна, Ф. Ф. Аунапу, Э. И. Вил-каса, В. М. Глушкова, А. Г. Гранберга, К. В. Инютиной, В. С. Кабакова, А. К. Казанцева, Б. С. Клейнера, Г. М. Курошевой, Е. В. Майминаса, Г. С. Поспелова, И. И. Сигова, А. Т. Поршнева, 3. П. Румянцевой, Л. М. Чистова, Т. В. Фединой, а также работы в области экономики и управления автомобильным транспортом: 3. И. Аксеновой, Л. Л. Афанасьева, М. Н. Бедняка, Л. А. Бронштейна, Д. П. Великанова, Б. Л. Геронимуса, Н. Я. Говорущенко, Н. Н. Громова, Е. И. Зайцева, Г. А. Кононовой, Е. С. Кузнецова, В. С. Лукинского, В. М. Мандрицы, Л. Б. Миротина, В. И. Сергеева, В. А. Персианова, М. П. Улицкого, Е. Ф. Тихомирова, В. В. Циганова и др.
Однако, несмотря на наличие несомненных достижений в этой области, непрерывный процесс развития экономики и ее сегодняшнее кризисное состояние требуют проведения дальнейших исследований, направленных на
формирование новых современных подходов к управлению предприятием в условиях нестабильной экономической среды.
Цель диссертационного исследования: разработка методологии вероятностно-адаптивного подхода к управлению автотранспортным предприятием, обеспечивающего устойчивость работы предприятия как системы в нестабильной экономической среде.
Для достижения цели в диссертационной работе были решены следующие основные задачи:
проведен анализ состояния и выполнена оценка перспектив развития автомобильного транспорта в России и странах Западной Европы;
проанализированы особенности автотранспортного предприятия как объекта управления в условиях нестабильной экономической среды;
разработана концепция вероятностно-адаптивного подхода к управлению автотранспортным предприятием в нестабильной экономической среде;
разработана система методов и моделей оценки финансово-экономического состояния предприятия и прогнозирования объема транспортных услуг и оптимизации структуры провозных возможностей предприятия;
разработана система методов и моделей управления деятельностью автотранспортного предприятия;
разработаны модели прогнозирования потребности автотранспортного предприятия в материальных ресурсах;
разработаны методологические основы формирования информационного обеспечения для разработки стратегии развития автотранспортного предприятия в условиях неопределенности и риска.
Предметом исследования явились проблемы формирования методологии управления автотранспортным предприятием как экономической системой в условиях нестабильной экономической среды, а также и экономико-математические модели управления предприятием.
Объектом исследования являются грузовые автотранспортные предприятия Северо-Западного региона и Ставропольского края, осуществляющие внутренние и международные перевозки.
Методической и теоретической основой диссертационных исследований послужили современные работы по системному анализу, теории управления, математической теории надежности, методам прогнозирования, теории принятия статистических решений, теории случайных процессов, исследованию операций, многомерным статистическим методам. Выдвинутые идеи, концепции и результаты базируются на трудах отечественных и зарубежных специалистов в области управления организациями и экономики автотранспорта; а также на анализе статистических данных, отражающих состояние автомобильного транспорта России и показатели его деятельности по более чем 70-ти автотранспортным предприятиям различных форм собственности Северо-Западного региона и Ставропольского края за период 1989 - 1999 гг. В процессе исследования широко использовались материалы Госкомстата России, органов государственной статистики Ставропольского края, Санкт-Петербурга, Ленинградской области, а также информация Ассоциации международных автомобильных перевозчиков. Нормативно-методической базой диссертационного исследования являются законодательные постановления Правительства РФ, инструкции, методические и справочные материалы.
Научная новизна диссертационного исследования состоит в следующем:
1. развито представление о модели предприятия как об открытой, сложной, стохастической системе, функционирующей в условиях нестабильной экономической среды и способной к саморегулированию и адаптации. Выработано понятие нестабильности внешней среды предприятия и систематизированы основные факторы ее формирования.
Разработана концепция вероятностно-адаптивного подхода к управлению автотранспортным предприятием, обеспечивающего устойчивость функционирования предприятия в нестабильной экономической среде.
Предложен комплекс методов и экономико-вероятностных моделей управления деятельностью автотранспортного предприятия, реализующих вероятностно-адаптивный подход.
Разработана модель анализа финансового состояния предприятия, основанная на использовании многомерных статистических методов и позволяющая выделить основные признаки финансового состояния предприятия, динамику их изменения, а также вклад отдельных признаков в изменчивость этого состояния.
Обоснованы и разработаны модели прогнозирования спроса на транспортные услуги, основанные на синтезе количественных методов (адаптивного прогнозирования) и качественных методов (экспертного прогнозирования), которые позволяют осуществлять непрерывное прогнозирование спроса и элиминировать ситуации риска в работе предприятия.
Разработаны модели формирования стратегии и оптимизации структуры провозных возможностей АТП на основе увязки со спросом на транспортные услуги в условиях риска и неопределенности.
Разработаны методы прогнозирования производственной программы АТП, основанные на моделировании показателей надежности работы парка автомобилей с использованием аппарата марковских случайных процессов, в частности, метода динамики средних.
Разработана система методов и моделей прогнозирования потребности АТП в материальных ресурсах, позволяющая увязать оценку надежности автомобиля и прогноз потребности в материальных ресурсах за счет использования единой информационной базы.
9. Предложена концепция построения информационной системы принятия решений о развитии автотранспортного предприятия в условиях неопределенности и риска.
Практическая значимость работы состоит в том, что предложенный вероятностно-адаптивный подход к управлению автотранспортным предприятием позволяет повысить устойчивость и конкурентоспособность предприятия в условиях динамичной нестабильной экономической среды.
Комплекс методик и моделей управления деятельностью АТП позволит как крупным автотранспортным предприятиям, так и мелким, средним и частным предпринимателям, а также консалтинговым фирмам формировать систему методов поддержки принятия решений по индивидуальному принципу. Разработанные рекомендации по структуре информационной базы для предлагаемых методик создадут основу для информационного обеспечения процесса принятия управленческих решений.
Результаты работы нашли практическое применение при разработке проекта "Концепция сотрудничества стран СНГ по формированию общего транспортного пространства на период до 2010 года", утвержденного решением президиума Международной академии транспорта, при разработке рекомендаций по развитию транспорта в Ставропольском крае, а также в работе ряда предприятий и фирм г. Санкт-Петербурга и Ставропольского края.
Основные результаты исследования были представлены:
на Московском Международном логистическом форуме «Бизнес и логистика- 99» (Москва, 1999 г.);
на IV Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» (Санкт-Петербург, ГТУ, 2000 г.);
на Международной научной конференции «АГТУ - 70 лет» (Астрахань, ГТУ, 2000 г.);
на II Всероссийской научно-практической конференции «Прогнозирование экономической конъюнктуры в системах маркетинга» (Ульяновск, УлГУ, 1999 г.);
на Всероссийском симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные технологии» (Кисловодск, КИЭП, 1997 г.);
на III региональной научно-технической конференции «Вузовская наука Северо-Кавказскому региону» (Ставрополь, 1999 г.);
на Всероссийской конференции «Проблемы интенсификации и повышения культуры производства» (г. Ростов-на-Дону, 1987 г.);
на всероссийской конференции «Резервы ускорения научно-технического прогресса в промышленности и на транспорте» (г. Владимир, 1987 г.);
на межвузовских конференциях и семинарах в г. Санкт-Петербург (ЛИЭИ, 1986 - 1989 г.г., ГИЭА, 1998 - 2000 г.г.), Ставрополь (СГТУ. 1989 -2000 г.г.), Саратов (1986 г.). Отдельные положения и результаты диссертации используются в подготовленных и читаемых автором дисциплинах «Моделирование экономических систем и «Диагностика финансового состояния предприятия» в СевКавГТУ и СКИ БУПК.
По проблемам управления автотранспортными предприятиями опубликовано лично и в соавторстве в общей сложности 59 работ объемом 155 п. л. В том числе, непосредственно по теме диссертации более 40 работ объемом 133 п. л., включая 4 монографических издания объемом 52,7 п. л. (лично автором одно - 18,5 п. л.), в соавторстве 3 (автором 13 п. л.); а также 5 учебных пособий объемом 61 п. л. (автором - 39,5 п. л.).
Диссертация состоит из введения, пяти глав основного текста, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть изложена на 373 страницах, включает 67 таблиц, 74 рисунка, 6 приложений объемом 40 страниц. Библиографический список состоит из 216 наименований.
Анализ и прогноз развития автотранспорта в развитых промышленных странах
Транспорт, являясь составной частью мирового хозяйства, развивается одновременно с другими отраслями и отражает изменения, которые происходят в мировом производственном процессе. В табл.1.1 приведены данные по грузообороту различных видов транспорта некоторых зарубежных стран и России [147, 188].
Из табл. 1.1 видно, что в силу многих причин таких, например, как территория, население, уровень развития производительных сил, менталитет и т.д., наблюдается значительное различие между видами транспорта в общем грузообороте каждой страны. Следует отметить совершенно незначительную роль автотранспорта России в общем грузообороте по сравнению с такими промышленно развитыми странами как Франция (23,9%), США (22,9%), Италия (22,2%). /Для сравнения добавим, что доля грузооборота, осуществляемого автомобильным транспортом, составляет значительную величину для стран, входивших в СЭВ: Польша (19,3%), Венгрия (42,0%), а также для Китая (13,8%).
Одной из главных причин сильного отставания автомобильного транспорта России является состояние автомобильных дорог (табл.1.2) [147,188].
Недостаточное развитие сети и состояния автомобильных дорог приводит к тому, что средние скорости движения на дорогах России почти в два раза меньше, чем в развитых промышленных странах, а срок службы автомобилей почти на треть меньше, чем в Европе [147]. Это требует постоянно значительных новых инвестиций на приобретение транспортных средств и их содержание. В результате этого вклад транспорта в валовый национальный продукт (вместе со связью) составляет около 5 %, в то время как в развитых странах этот показатель превышает 10 %. В США 15 % валового национального продукта обеспечивается автомобильным транспортом.
Автомобильный транспорт довольно длительно развивается в постоянной конкурентной борьбе с различными видами транспорта. Это находит отражение в изменяющейся структуре общего грузооборота, выполняемого различными видами транспорта. Для примера на рис. 1.3 приведены статистические данные о распределении грузооборота между видами транспорта в странах Европейского сообщества за 1970-1996 гг.
Анализируя данные рис. 1.3, следует отметить увеличение доли грузооборота, выполняемого автомобильным транспортом с 50,8% до 73,6%, при этом доля грузооборота железнодорожного транспорта значительно сократилась (с 27,8% до 13,8%). Сокращение доли выполняемого грузооборота произошло и по другим видам транспорта. Приоритетную роль сохраняет автомобильный транспорт и по видам перевозок в странах ЕС, о чем свидетельствуют статистические данные рис. 1.4. [181].
Значительную роль в перевозках грузов играет автомобильный транспорт не только в странах ЕС, но и других промышленно развитых странах, например, в США, рис .1.5.
Данные международного союза автомобильного транспорта (МСАТ) убедительно показывают, что рост грузооборота в Европе соответствует общему экономическому развитию (рис. 1.6), при этом, автомобильный транспорт, благодаря двум основополагающим принципам - «от дверей до дверей» и «точно-во-время (ЛТ)» - развивается более высокими темпами по сравнению с другими видами транспорта.
Проведенные исследования показали: автомобильный транспорт имеет свой сектор на рынке транспортных услуг и используется в основном на небольшие расстояния. Последнее является отражением объективных процессов, когда компании стали размещать производство недалеко от центров дистрибьюции, крупных торговых центров и постоянной клиентуры. Следует также отметить,
Автотранспортные системы. основные направления системного анализа автотранспортных систем
Системный подход к управлению экономикой предполагает рассмотрение любого экономического объекта как системы, совокупности взаимосвязанных элементов (подсистем), имеющей вход (ресурсы), выход (цель), связь с внешней средой, обратную связь [8, 13, 151, 185, 193, 195]. Этот подход дает возможность учесть все необходимые взаимосвязи и взаимодействия в системах управления, позволяет при постановке целей всесторонне взвешивать факторы и направлять механизмы управления на достижение целей.
Решение вопроса о специфических признаках системного подхода в значительной степени определяется тем, что следует понимать под системой. В работах по теории систем и системному анализу приводятся различные определения термина «система», причем ни одна формулировка не противоречит другим. С нашей точки зрения, сущность этого термина применительно к социально-экономическим системам наиболее верно раскрыта в работе [151]. Здесь система определяется как целостный комплекс взаимосвязанных компонентов, имеющий особое единство с внешней средой и представляющий собой подсистему системы более высокого порядка (глобальной системы). Таким образом, система состоит из двух составляющих: 1) внешнее окружение, включающее в себя вход, выход системы, связь с внешней средой; 2) внутренняя структура, т.е. совокупность взаимосвязанных компонентов, обеспечивающих процесс воздействия субъекта управления на объект, переработку входа в выход и достижение целей системы.
Характерными чертами развития современных социально экономических систем являются [151]:
1. Интеграция научных знаний и рост количества междисциплинарных проблем. 2. Комплексность проблем и необходимость их изучения в единстве технических, экономических, социальных, психологических, управленческих и других аспектов. 3. Усложнение решаемых проблем и объектов. 4. Рост количества связей между объектами. 5. Динамичность изменяющихся ситуаций. 6. Дефицитность всех видов ресурсов (материальных, трудовых, финансовых и др.). 7. Повышение уровня стандартизации и автоматизации элементов производственных и управленческих процессов. 8. Глобализация конкуренции, производства, кооперации, стандартизации и т.д. 9. Усиление роли человеческого фактора в управлении и др. Перечисленные черты вызывают неизбежность применения системного подхода, т.к. только на его основе можно обеспечить качество управленческих решений. Системы характеризуются и отличаются друг от друга многими признаками и параметрами; общепринятой классификации систем не существует [40, 41, 44, 90, 151]. Для данного исследования целесообразно привести классификацию систем по следующим классификационным признакам: 1) по степени взаимодействия системы с внешней средой выделяют: а) изолированные (искусственные) системы, не имеющие с внешней средой прямой и обратной связи; б) закрытые системы, имеющие с внешней средой только одну связь; в) открытые системы, имеющие с внешней средой прямую и обрат ную связи, вход и выход; 2) по размеру выделяют: а) малые системы (количество единичных компонентов менее 30); б) средние системы (количество единичных компонентов от 31 до 300); в) большие сложные системы (количество единичных компонентов свыше 301); 3) по видам различают: а) биологические системы (живые организмы); б) технические системы (изделия, состоящие из сборочных единиц и деталей, выполняющих заданные функции); в) социально-экономические системы (комплексные структуры, со стоящие из экономических, производственно-технических и соци альных структур, выполняющих различные цели. Например, го род, организация); г) производственные системы, выступающие как разновидность со циально-экономических систем (структуры, состоящие из функ циональных и производственных подразделений, выпускающие продукцию или выполняющие услуги производственного характе ра. Например, предприятия промышленности и транспорта); 4) по продолжительности функционирования системы разделяют на: а) системы кратковременного действия; б) дискретные системы, функционирующие определенный промежу ток времени; в) долговременные системы, длительность функционирования кото рых практически не ограничена; 5) по способу описания выделяют: а) детерминированные системы (функциональные), поведение кото рых точно описывается однозначной функцией; б) стохастические (вероятностные) системы, поведение которых описывается в терминах распределения случайных величин или вероятностей; в) нечеткие (описательные) системы, поведение которых описывается качественно, а не количественно; 6) по типу используемых в субстанции системы величин выделяют: а) физические системы, имеющие вещественную субстанцию; б) абстрактные системы, имеющие логическую, математическую и другие виды невещественной субстанции. Как и всякое фундаментальное понятие, термин «система» конкретизируется в процессе рассмотрения его основных свойств. В различных источниках рассматривается разное количество свойств систем, от нескольких единиц до нескольких десятков. Неполный охват свойств систем приводит к упрощению системного анализа и принятию некачественного управленческого решения. Наиболее полно характеризуются свойства систем в работе [151], где 30 основных свойств предлагается подразделить на четыре группы. I группа - свойства, характеризующие сущность и сложность системы. В эту группу вошли свойства целостности системы, неаддитивности, размерно сти, сложности структуры, жесткости, вертикальной целостности, горизон тальной обособленности системы, иерархичности и множественности (раз ной глубины) описания системы.
Разработка методики анализа финансового состояния транспортного предприятия
Аналогичная картина наблюдается по динамике всех признаков финансового состояния транспортного предприятия. По данным представленным на рис.3.1, дать однозначный ответ на вопрос: "Финансовой состояния предприятия улучшилось или ухудшилось?" практически невозможно.
Очевидно, возникает задача многомерного анализа финансового состояния предприятия. Решить эту задачу традиционными методами, предлагаемыми в работах [69, 101, 199, 205], практически невозможно. Попытка решить задачу анализа финансового состояния путем замены множества признаков на комплексную оценку или рейтинговую оценку [205] не дает объективной оценки финансового состояния предприятия. Так, предлагаемая авторами, методика определения комплексной оценки финансового состояния предприятия рассматривает решение проблемы односторонне, а именно учитывается в расчетах только часть признаков - отдельные показатели оценки ликвидности, устойчивости и рентабельности (9 из 41, т.е. менее 30%). При этом "комплексная оценка" финансового состояния не учитывает множество признаков, характеризующих имущественное положение и деловую активность предприятия. Данная методика является частным случаем методики рейтинговой оценки. Методика рейтинговой оценки финансового состояния предприятия [205] учитывает более широкий спектр признаков-показателей, характеризующих хозяйственную активность предприятия в целом. Всего учитывается в итоговом анализе около 20 показателей из 32 предлагаемых в ходе общего финансового анализа.
Существенным недостатком предлагаемых методик комплексной и рейтинговой оценки является то, что за базу сравнения предлагается принять эталонное предприятие, которое практически невозможно определить одновременно для предприятий различного размера. Возникает нерешенная проблема, какое предприятие принять за эталон для малых и крупных предприятий, для средних и малых предприятий и т.д. Очевидно, задача анализа финансового состояния предприятия должна решаться одновременно с задачей классификации предприятий на малые, средние и крупные. Недостатком методик оценки финансового состояния, является и тот факт, что авторами анализируются различные комбинации общих свойств предприятий, при этом практически не изучаются и не сравниваются индивидуальные различия предприятий (динамика изменений отдельных признаков, вклад каждого признака в общие оценки финансового состояния и т.д.).
Задача многомерного анализа финансового состояния предприятия может быть решена методами факторного анализа, в частности, с использованиєм метода главных компонент или методом классического факторного анализа. Факторный анализ есть классический метод снижения размерности данных путем определения незначительного числа линейных комбинаций исходных признаков, объясняющих большую часть изменчивости данных в целом. Перейдем к постановке задачи факторного анализа финансового состояния предприятия.
Пусть имеются отчетные данные о работе предприятия (баланс предприятия, форма №2 и др.) за N кварталов, в результате оценки финансового состояния по традиционной методике, мы получаем «-признаков, характеризующих различные аспекты финансового состояния предприятия.
Таким образом мы получаем массив исходных данных следующего вида Всего наблюдений N, а признаков п, причем п, возможно довольно большое число. В ходе проведения анализа финансового состояния иногда рассчитывается более 50 признаков (см. табл.3 Л).
Наша задача состоит в том, чтобы не иметь дело со всеми этими признаками, а выявить небольшое количество факторов (2 или 3), которые существенным образом влияют на исходные признаки. Эти факторы мы не наблюдаем, они присутствуют гипотетически, но именно они определяют динамику процесса изменения финансового состояния на предприятии.
Методы и модели прогнозирования потребности автотранспортных предприятий в материальных ресурсах
Эффективность и надежность функционирования автомобильного транспорта в значительной мере зависит от обеспечения его материальными ресурсами. В состав материальных ресурсов, потребляемых АТП в ходе производства транспортных услуг, включаются: 1) топливо; 2) смазочные материалы; 3) запасные части и материалы; 4) агрегаты; 5) шины; б) прочие материальные ресурсы.
Расход таких материальных ресурсов как топливо, смазочные и эксплуатационные материалы, шины и прочие материалы практически функционально зависят от общего пробега автомобиля. Величина общего пробега также влияет на расход запасных частей и агрегатов, однако долговечность последних определяет надежность автомобиля, а значит и величину этого пробега. Поэтому методы и модели оценки потребности в запасных частях, агрегатах и методы оценки надежности автомобилей должны быть взаимосвязаны. Общим фактором-аргументом, связующим методы оценки надежности автомобиля и потребности в запасных частях, агрегатах, является величина потока отказов деталей, агрегатов и автомобиля в целом [22].
Рассмотрим методический подход, позволяющий объединить методы оценки надежности автомобиля и методы прогнозирования потребности в запасных частях, агрегатах путем создания и использования единой информационной базы.
Потребность АТП в запасных частях определяется в основном надежностью автомобилей (агрегатов, деталей), интенсивностью эксплуатации и возрастной структурой подвижного состава.
Надежность автомобилей (агрегатов, деталей) может быть оценена по параметру или ведущей функции потока отказов, которые определяются ресурсами деталей до отказа.
Такие компоненты формулы (4.1), как ведущая функция потока отказов и пробег с начала эксплуатации, связаны не только функционально, но и имеют единую информационную основу, определяются надежностью деталей автомобиля, поэтому данные показатели на уровне средних и больших транспортных предприятий, на наш взгляд, должны определяться с использованием единой информационной базы, включающей данные о надежности деталей, узлов и агрегатов автомобиля.
Нахождение ведущей функции потока отказов деталей и годового пробега автомобиля на единой информационной базе возможно, если последний показатель вычислять на основе моделирования вероятности безотказной работы (коэффициента выпуска) подвижного состава с учетом надежности агрегатов, узлов, деталей автомобиля. При данном подходе общая схема определения потребности АТП в/й запасной части будет иметь вид, представленный на рис.4.1. В соответствии с данной схемой прогноз потребности в запасных частях основывается на вычислении характеристик процесса восстановления деталей, агрегатов и автомобиля, моделировании коэффициента выпуска и прогнозировании пробега на плановый период по возрастным группам автомобилей с использованием аппарата марковских цепей (разд. 3.5). Аналогично определяется потребность в автомобильных агрегатах. Данная методика прогнозирования разработана нами и приводится в работе [22].
Использование вышеизложенной методики прогнозирования для малых предприятий, имеющих небольшие партии одномарочных автомобилей, затруднительно из-за малых объемов информации. Прогнозирование потребного количества запасных частей на уровне малых предприятий может быть вьшолнено также с использованием метода статистического моделирования (метода Монте-Карло). Проведенные нами исследования показали, что последовательность расчетов может быть представлена в виде блок-схемы (рис.4.2). В блоке 1 осуществляется выбор числа автомобилей i = \9...9N, для которых проводится расчет.
Особенность предлагаемой процедуры моделирования потребности в запасных частях в том, что она позволяет определить, при каком количестве автомобилей будет наблюдаться устойчивый переход к асимптотическим зависимостям, что позволит проводить расчеты с использованием соответствующих формул, т.е. без моделирования.
Поток отказов деталей существенно изменяется в зависимости от пробега с начала эксплуатации, особенно на пробеге, соответствующем первым трем В блоке 2 предусматривается моделирование пробегов автомобилей на начало расчетного периода с учетом числа лет эксплуатации (L у).
Данные обследований АТП показывают, что здесь может наблюдаться довольно большое разнообразие в распределениях начальных пробегов, но при этом можно выделить два особых случая: первый, когда наблюдается одинаковое число автомобилей всех возрастов (равномерное распределение); и второй, когда вся группа автомобилей одного года выпуска. Соответственно, аналогичная картина складывается и по пробегам; или равномерное распределение или пробеги сосредоточены в довольно узком интервале. Во всех остальных случаях начальные пробеги должны быть смоделированы с учетом зависимости средних годовых пробегов от срока службы пробегов накопленных с начала эксплуатации LH — f\Tc), а также соответствующих зависимостей для средних квадратических отклонений Sr = f\Tc), SH = f\Tc) и заданных (выбранных) законов распределения.
В блоке 4 моделируются годовые пробеги ALy - /-го автомобиля для у-го года эксплуатации. В силу того, что между Ly и ALy наблюдается довольно устойчивая связь, в блоке 3 предусмотрен учет корреляции между указанными пробегами.
В блоке 6 моделируется поток отказов детали в соответствии с методикой, разработанной нами [22]. Исходными данными для моделирования потока являются средние значения и среднеквадратические отклонения ресурсов деталей до первого и последующих отказов, средние значения и среднеквадратические отклонения ресурсов до капитального ремонта агрегата, автомобиля и др. данные [22]. Для формирования базы исходных данных (блок 5) используются фактические данные АТП, нормативные данные, скорректированные с учетом условий эксплуатации автомобилей.
Похожие диссертации на Методология и экономико-вероятностные модели управления автотранспортными системами в нестабильной экономической среде
