Содержание к диссертации
Оглавление
Введение 4
Глава L Теоретические основы управления розничным
товарооборотом 8
1.1 Проблематика прогнозирования спроса 8
1.2 Основные показатели работы розничной сети 17
1.3 Система показателей товарооборота 24
Глава ІЬПрименение математических и инструментальных методов
для управления товарооборотом сети розничной торговли 35
2.1 Общее описание нейронных сетей 35
2.2 Анализ динамики товарооборота 52
2.3 Региональный анализ товарооборота. 63
2.4. Экономико-математическая модель товарооборота сети розничной торговли. 73
Глава Ш.Научно-практические рекомендации по повышению
эффективности управления розничным товарооборотом 82
3.1 Общее описание применения экономико-математических моделей
товарооборота 82
3.2 Пример реализаций модели товарооборота сети розничной торговли. 86
3.3 Применение нейронных сетей для прогнозирования спроса 92
Заключение 99
Список использованных источников 101
Приложения 109
Приложение 1 Каналы товародвижения 110
Приложение 2 Общая классификация розничного товарооборота 111
Приложение 3 Метод обратного распространения ошибки (back propagation) 112
Приложение 4 Исходные тексты запросов к базе данных ERP
Системы Axapta 3.0 118
Приложение 5. Пример процедуры для заменяющий справочную информацию на
кодовую. 124
Введение к работе
В России в 90-х годах прошлого века произошла смена экономических систем: плановая экономика уступила место рыночной экономической системе. Благодаря сложившимся приватизационным процессам, займам иностранных банков и других финансовых систем, экономика России стала развиваться в новых условиях.
Одним из признаков определяющих становление рыночных отношений, является повышение покупательской способности населения и, как следствие, рост числа предприятий розничной торговли. За последнее десятилетие произошло изменение форматов предприятий розничной торговли. На смену ларькам, палаткам и киоскам пришли крупные, современные, технически оборудованные розничные сети.
Предприятия розничной сети являются конечным звеном в процессе товародвижения от изготовителя к потребителям, замыкая цепь хозяйственных связей.
Главной целью торговых предприятий является получение максимальной прибыли. Важнейшим необходимым условием, без которого не может быть достигнута эта цель, выступает товарооборот. Поскольку торговое предприятие получает определенную сумму дохода с каждого рубля реализуемых товаров, то задача максимизации прибыли вызывает необходимость постоянного увеличения объема товарооборота как основного фактора роста доходов и прибыли, относительного снижения издержек обращения и расходов на оплату труда.
Товарооборот отражает пропорции между производством и потреблением, спросом и предложением, реализацией и денежным обращением, объемом и структурой торговой сети, материальными и трудовыми ресурсами. Таким образом, товарооборот - это ключевой
фактор, определяющий эффективность работы розничной сети. При оптимизации товарооборота, создаются условия для роста и развития розничной сети.
Сложность и многогранность показателей, определяющих розничный товарооборот, требуют разработки экономико-математических моделей, на основе которых появится возможность создания стратегии эффективного управления розничной сетью.
Все это подтверждает актуальность выбранной темы.
Значительный вклад в решение ряда актуальных теоретических и практических проблем построения моделей товарооборота розничной торговли внесли отечественные и зарубежные авторы: Вентцель Е.С., Витушкин А.Г., Горбань А.Н., Горелик В.А., Горчаков А.А., Деринг П., Дион Д., Ежов А.Л., Зайченко Ю.П., Кремера Н.Ш., Калихман И.Л., Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Кофман А., Кохонен Т., Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Мостеллер Ф., Орлова И.В., Панкратов Ф.Г., Пахбухчиянц В.К., Топпинг Т., Ушаков И.А., Шумский С.А.
Отдавая должное этим авторам, следует подчеркнуть, что их труды посвящены фундаментальным проблемам. Но еще многие прикладные вопросы моделирования товарооборота требуют теоретического разрешения или дальнейшего совершенствования; особенно в условиях возрастания влияния новых технологий на конкурентоспособность предприятий розничной торговли
Цель исследования
Целью исследования является разработка экономико-математических моделей товарооборота сети розничной торговли.
В соответствии с поставленной целью были решены следующие задачи:
• проведен анализ существующих моделей товарооборота и методов его прогнозирования в розничных сетях;
• выявлены недостатки использования статистических методов при моделировании товарооборота сети розничной торговли;
• обоснован подход к построению моделей розничного товарооборота на базе методов линейного программирования и нейронных сетей;
• сформулированы методики оптимизации разработанной модели розничного товарооборота;
• разработана методика по применению моделей прогнозирования товарооборота;
• решены задачи повышения достоверности прогнозирования товарооборота в розничной сети;
• предложены методы интеграции разработанных моделей товарооборота с современными инструментальными средствами;
• созданы методики для практического использования результатов в работе сети розничной торговли.
Предмет диссертационного исследования
Предметом исследования являются математические модели и инструментальные средства, использование которых позволит усовершенствовать модели розничного товарооборота.
Объект исследования
Объектом исследования являются крупные сети розничной торговли с объемом номенклатуры в несколько десятков тысяч единиц, оснащенных электронными системами учета для получения необходимого набора данных.
Теоретические, методические и инструментальные основы исследования
В основу исследования легли научные труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные теоретическим и методическим проблемам оценки экономической эффективности управления розничным товарооборотом, прогнозирования товародвижения, а также нормативные документы и акты Российской Федерации. В исследовании использованы: современный математический аппарат, основу которого составляют методы линейного программирования, теория вероятности и нейронные сети. В качестве инструментальных средств предложены промышленные базы данных, технологии многомерного анализа данных (OLAP), а также методы раскопки данных (Data Mining).
