Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ процесса создания баз данных тренажеров 9
1.1 Основные виды тренажеров и их характеристики 9
1.2 Технология создания БД тренажеров и анализ системы управления их производства 18
1.3 Анализ рисков формирования портфеля заказов при производстве баз данных тренажеров 22
1.4 Математические методы анализа и оценки рисков невыполнения договорных обязательств 28
1.5 Экономико-математическое моделирование как метод оценки рисков невыполнения договорных обязательств 30
1.6 Постановка задачи разработки системы управления портфелем заказов с учетом риска невыполнения договорных обязательств 37
Выводы по первой главе диссертации 42
Глава 2. Моделирование процесса управления портфелем заказов с учетом факторов риска невыполнения договорных обязательств 44
2.1 Выбор и обоснование критерия оптимальности портфеля заказов.. 44
2.2 Применение имитационного моделирования для расчета вероятности риска невыполнения договорных обязательств 57
2.3 Планирование модельного эксперимента 64
2.4 Методика расчета параметров контракта с точки зрения оптимизации портфеля заказов 78
Выводы по второй главе диссертации: 84
Глава 3. Внедрение разработанного экономико-математического инструментария в организации 85
3.1 Информационное обеспечение и информационная модель подсистемы «Управление портфелем заказов» 85
3.2 Прогнозирование и выбор стратегии формирования портфеля заказов 92
3.3 Определения условий контракта 95
3.4 Реализация подсистемы «Управление портфелем заказов» в коммерческом отделе организации 96
Выводы по третьей главе диссертации: 99
Заключение 100
Список литературы 102
- Технология создания БД тренажеров и анализ системы управления их производства
- Экономико-математическое моделирование как метод оценки рисков невыполнения договорных обязательств
- Применение имитационного моделирования для расчета вероятности риска невыполнения договорных обязательств
- Прогнозирование и выбор стратегии формирования портфеля заказов
Введение к работе
Актуальность темы: с конца 80-х годов 20 века бурное развитие получило направление компьютерных симуляторов (тренажеров), обеспечивающих качественную и экономически эффективную подготовку высококлассных специалистов по эксплуатации дорогостоящей техники и действиям в экстремальных условиях.
Распространение компьютерных систем обуславливает увеличение спроса и повышение требований к уровню качества информационных продуктов, которые представлены в виде баз данных, виртуальных моделей окружающего мира, его физических свойств. Производство подобных информационных продуктов представляет собой высокотехнологичный процесс с использованием самого современного и дорогостоящего компьютерного оборудования в условиях постоянно растущих требований к конечному качеству, которое должно отвечать уровню развития электронной техники, и условиям конкурентной борьбы в рамках ограниченного числа потребителей. Особенностью производства баз данных для компьютерных тренажеров является необходимость использования высококвалифицированного персонала, способного легко адаптироваться к изменению технологии производства и уровню качества, а также ориентация технологии производства на использование нестандартных программных средств, обусловленной спецификой формата хранения и способами обработки данных.
Таким образом, производство баз данных для компьютерных тренажеров является производством информационного продукта, отличительными чертами которого являются:
- каждая база данных создается в единичном количестве и номенклатура их разнотипна, как разнотипны природные условия участков местности, что делает весьма ограниченной возможность использования стандартизованных элементов;
*
одну из основных ролей в качестве исходных данных для моделирования различных областей детализации являются - фотоснимки, схемы видео и фотосъемки с дополнительными комментариями, схемы причалов для швартовых операций, чертежи грузовых средств, необходимые для точного моделирования, высотные фотоснимки территории, панорамные и детальные фотоснимки объектов, снимки с экрана радара, видеосъемка, схема рекомендованных путей с контрольным списком параметров. Это свидетельствует об огромной роли субъективного фактора разработчика, требует высоких профессиональных его качеств как дизайнера и как специалиста по информационным технологиям, свидетельствует о творческом характере труда и, зачастую, делает невозможным обеспечение требуемой точности соответствия модели и реального объекта и увеличивает трудоемкость стыковочных работ при сборке модулей.
фактор субъективного восприятия реальной действительности и соответствующей ей модели со стороны исполнителя и со стороны заказчика, невозможность количественной, объективной оценки трудоемкости их изготовления, степени их идентичности делает невозможным с достаточной степенью точности определение сроков выполнения работ и создает реальную почву для возникновения конфликтов во время сдачи - приемки выполненных работ
Важным аспектом при создании баз данных тренажеров является тот факт, что по условиям контракта исполнитель выплачивает неустойку (от 0,2% до 5%) за каждый день нарушения срока выполнения работ, кроме того, возможны варианты, когда тренажерный район признается заказчиком частично пригодным для использования в учебных целях и тогда инициируется процесс частичной оплаты выполненных работ (но не менее 75% от суммы контракта), или когда тренажерный район признается заказчиком полностью непригодным для использования в учебных целях, и, тогда исполнитель обязан устранить все выявленные замечания в двухмесячный срок.
Наличие жесткой конкуренции в рамках ограниченного рынка сбыта, необходимость постоянного инвестирования в техническое и программное обеспечение и использование труда персонала с широкопрофильной подготовкой требует серьезного подхода к проблеме оценки и анализа рисков, связанных со сроками и оценкой качества работ по созданию баз данных тренажеров. В этих условиях от качества принятия управленческих решений напрямую зависит успешность выполнения контракта, доверие заказчика и, в конечном итоге, удержание фирмой рынка сбыта.
Учитывая то, что создание баз данных тренажеров является сравнительно молодым направлением в разработке информационных продуктов и проблемы оценки рисков невыполнения договорных обязательств еще недостаточно изучены, основные усилия следует направить на разработку методов формирования портфеля заказов предприятия, позволяющих принимать взвешенные и математически обоснованные решения.
Таким образом, актуальность работы подтверждается следующими факторами:
ростом объемов производства информационных продуктов на фоне развития информационных технологий.
отсутствием обоснованного метода формирования портфеля
заказов на производство информационных продуктов для
участников рынка компьютерных систем - тренажерных
комплексов.
высокой степенью риска невыполнения договорных обязательств
при производстве информационных продуктов в условиях жесткой
конкуренции на рынке компьютерных систем -тренажерных комплексов.
Цель и задачи диссертации - разработка системы управления портфелем заказов предприятия по созданию баз данных тренажеров, включающая методы принятия управленческих решений по оптимизации структуры портфеля с учетом рисков невыполнения договорных обязательств.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
- анализ действующей системы управления производством баз
данных тренажеров;
выбор и обоснование критерия оптимальности портфеля заказов с учетом рисков;
создание экономико-математического инструментария для оценки вероятности риска невыполнения договорных обязательств, построение имитационной модели;
разработка методов формирования оптимальной структуры портфеля заказов с учетом минимизации совокупного риска портфеля;
проектирование информационной подсистемы «Управление портфелем заказов», обеспечивающей поддержку принятия решений по составу и структуре портфеля заказов;
выработка практических рекомендаций по применению разработанного экономико-математического инструментария на предприятии.
Объектом исследования диссертационной работы являются предприятия занятые в сфере разработки информационного продукта для компьютерных тренажерных комплексов.
Предметом исследования является процесс формирования портфеля заказов на производство программного продукта с учетом специфики технологии создания баз данных для компьютерных тренажерных комплексов.
Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области экономико-математического моделирования, управления, перспективного планирования и прогнозирования, в той или иной степени связанные с различными аспектами исследуемой проблемы, материалы предприятия по созданию баз данных тренажеров. В качестве инструментария исследования использованы методы системного подхода, теории принятия решений, математической статистики, математического и стохастического программирования, имитационного моделирования.
Научная новизна. В диссертации осуществлено новое решение актуальной задачи "Управление портфелем заказов предприятия по созданию баз данных тренажеров с учетом факторов риска невыполнения договорных обязательств", основанное на применении экономико-математических методов, обеспечивающих повышение эффективности управления портфелем заказов.
В рамках решения указанной задачи получены следующие
результаты, обладающие научной новизной:
уточнена классификация информационных продуктов, позволяющая учесть специфику компьютерных тренажерных комплексов;
уточнен состав рисков при формировании портфеля заказов на производство информационного продукта на примере тренажерных комплексов, что позволяет повысить обоснованность управленческих решений; разработан инструмент для оценки риска невыполнения
договорных обязательств - имитационная модель, учитывающая
стохастический характер данных о трудоемкости выполнения работ и
позволяющая давать прогноз на определенную перспективу;
- создан механизм корректировки модели с учетом появления новых
экспериментальных данных, а также проверки гипотез о действительно
высоком влиянии различных факторов на вероятность риска невыполнения
договорных обязательств. В результате экспериментов на модели и
последующего анализа определены наиболее существенные факторы
рисков невыполнения договорных обязательств;
- разработан инструментарий применения математической теории
планирования эксперимента, основанный на создании многофакторной
функции вероятности риска невыполнения договорных обязательств. При
этом учитываются индивидуальные особенности конкретного заказа;
предложена методика расчета параметров контрактного соглашения для конкретного заказа, а именно соотношения себестоимости выполнения контрактных работ и процентной ставки плановой прибыли;
- разработана структура базы данных и проект информационной
подсистемы «Управление портфелем заказов» для практического
применения, разработанного экономико-математического инструментария на предприятии.
Практическая значимость. Результаты исследования дают возможность качественно новой постановки работы на предприятии занимающимся созданием баз данных тренажеров, которая позволит минимизировать ошибки, увеличит надежность и оперативность принимаемых решений и за счет этого повысит их экономическую эффективность.
Расчет вероятности риска невыполнения договорных обязательств с использованием аппарата имитационного моделирования, предложенный в диссертации, позволяет выработать универсальную методику для оценки рисков формирования портфеля заказов для предприятий отрасли информатики выпускающими аналогичную по характеру продукцию. Она позволяет: повысить экономическую эффективность, снизить рискованность заключения новых контрактов за счет принятия взвешенных, математически обоснованных решений.
Практическая значимость проведенного исследования: его теоретические, методологические результаты и практические рекомендации могут быть использованы российскими предприятиями отрасли информатики для формирования оптимального с точки зрения рисков портфеля заказов.
Апробация работы. Апробация результатов исследования проводилась при формировании портфеля заказов производства баз данных ЗАО «ТРАНЗАС», а также на научных семинарах.
Публикации. Основные положения диссертационного исследования отражены в 2 публикациях (в соавторстве), общим объемом 1,5 печатных листов.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по главам, заключения, рисунков, таблиц, списка литературы и приложений.
Технология создания БД тренажеров и анализ системы управления их производства
В зависимости от требуемой степени детализации и вида представления того или иного участка местности ВМТР или объекта находящегося на этом участке местности в базе данных тренажера создаются файлы различной структуры с использованием разнообразного оборудования (средств вычислительной техники) и специализированного инструмента (комплексов программных средств).
Можно выделить следующие основные особенности производства баз данных тренажеров:
Каждая база данных создается в единичном количестве и номенклатура их разнотипна, как разнотипны природные условия участков местности, что делает весьма ограниченной возможность использования стандартизованных элементов.
Одними из основных качеств исходных данных для моделирования различных областей детализации являются - фотоснимки, схемы видео и фотосъемки с дополнительными комментариями, схемы причалов для швартовых операций, чертежи грузовых средств, необходимые для точного моделирования, высотные фотоснимки территории, панорамные и детальные фотоснимки объектов, снимки с экрана радара, видеосъемка, схема рекомендованных путей с контрольным списком параметров. Это свидетельствует об огромной роли субъективного фактора разработчика, требует высоких профессиональных его качеств как дизайнера и как специалиста по информационным технологиям, свидетельствует о творческом характере труда и, зачастую, делает невозможным обеспечение требуемой точности соответствия модели и реального объекта и увеличивает трудоемкость стыковочных работ при сборке модулей.
Фактор субъективного восприятия реальной действительности и соответствующей ей модели со стороны исполнителя и со стороны заказчика, невозможность количественной, объективной оценки трудоемкости их изготовления, степени их идентичности делает невозможным с достаточной степенью точности определение сроков выполнения работ и создает реальную почву для возникновения конфликтов во время сдачи - приемки выполненных работ
Работы по созданию баз данных тренажеров выполняются по договорам с заказчиками. Выпуск каждой базы данных планируется в единичном количестве (в случае появления заказчиков, желающих приобрести для своих целей аналогичный продукт, его можно получить простым копированием);
Номенклатура баз данных разнотипна, как разнотипны природные условия участков местности, что делает весьма ограниченной возможность использования стандартизованных элементов;
Технологический процесс создания модулей разрабатывается укрупненно, т.к. модули не повторяются в производстве и затраты на детальную разработку технологии экономически не оправдываются.
В процессе производства используется универсальное оборудование - компьютеры и универсальный инструмент - графические редакторы. Практически все работы выполняются вручную. Большая доля ручных работ увеличивает длительность производственного цикла создания базы данных для одной ВМТР до трех месяцев. 8. В связи с тем, что технологические процессы детализируются и уточняются непосредственными исполнителями, значительная часть функций технологического и планового руководства из аппарата управления организацией переносится непосредственно в рабочие бригады. Понимая под типом производства - комплексную характеристику технических, организационных и экономических особенностей производства предприятия отрасли экономики информатики, обусловленную его специализацией, объемом и постоянством номенклатуры изделий, а также формой движения изделий по рабочим местам, предприятия отрасли экономики информатики производящие базы данных тренажеров справедливо рассматривать как предприятия с единичным типом производства. С целью обеспечения организации и управления процессом создания базы данных, ВМТР принято разделять на участки - компоненты в соответствии с качеством проработки, используемым оборудованием (средствами вычислительной техники) и инструментом (комплексом программных средств). Результатом работы над каждым компонентом, является модуль - совокупность файлов базы данных тренажера, определяющая степень детализации и конкретный вид представления выделенного участка ВМТР. Количество и состав модулей ВМТР произвольно и зависит от требуемой комплексности моделирования, каждый вид модуля при этом характеризуется трудоемкостью его изготовления. В свою очередь, модули большого объема, с целью рациональной организации производства базы данных разбиваются на подмодули, с учетом трудоемкости их создания, с тем расчетом, чтобы на самом нижнем уровне трудоемкость работ по изготовлению одного подмодуля была равна 5 человеко-дням (см. рис. 1.1).
Экономико-математическое моделирование как метод оценки рисков невыполнения договорных обязательств
Компьютерное моделирование - метод решения задачи анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели [4]. Суть компьютерного моделирования заключена в получении количественных и качественных результатов по имеющейся модели. Качественные выводы, получаемые по результатам анализа, позволяют обнаружить неизвестные ранее свойства сложной системы: ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др. Количественные выводы в основном носят характер прогноза некоторых будущих или объяснения прошлых значений переменных, характеризирующих систему. Предметом компьютерного моделирования могут быть любой реальный объект или процесс, например экономическая деятельность организации создающей базы данных тренажеров и вообще - любая сложная система. Цели компьютерного моделирования могут быть различными, однако наиболее часто моделирование является, как уже отмечалось ранее, центральной процедурой системного анализа, причем под системным анализом мы далее понимаем совокупность методологических средств, используемых для подготовки и принятия решений экономического, организационного, социального или технического характера. В настоящее время под компьютерной моделью чаще всего понимают [4]: - условный образ объекта или некоторой системы объектов (или процессов), описанный с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, блок-схем, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т. д. и отображающий структуру и взаимосвязи между элементами объекта.
Компьютерные модели такого вида мы будем называть структурно-функциональными; - отдельную программу, совокупность программ, программный комплекс, позволяющий с помощью последовательности вычислений и графического отображения их результатов, воспроизводить (имитировать) процессы функционирования объекта, системы объектов при условии воздействия на объект различных, как правило, случайных, факторов. Такие модели мы будем далее называть имитационными моделями. Компьютерная модель сложной системы должна по возможности отображать все основные факторы и взаимосвязи, характеризующие реальные ситуации, критерии и ограничения. Модель должна быть достаточно универсальной, чтобы по возможности описывать близкие по назначению объекты, и в то же время достаточно простой, чтобы позволить выполнить необходимые исследования с разумными затратами. В экономике основным способом моделирования является метод математического моделирования, т.е. описание основных особенностей реального процесса с помощью системы математических формул, а также, получившее распространение в последнее время, имитационное моделирование. Выбор математических средств для обработки экспериментальных данных и построения моделей применимо к проблеме оценки риска невыполнения договорных обязательств должен обладать следующими свойствами: способствовать повышению экономической эффективности функционирования соответствующей организации; обеспечивать достоверность принятия решений согласно построенной модели; предоставлять возможность анализа различных показателей качества; обеспечивать возможность системного подхода к анализу фрагментов общей модели; обеспечивать учет стохастического характера данных; предоставлять возможность корректировки модели с учетом появления новых экспериментальных данных; давать возможность сравнения качества различных моделей; обеспечивать возможность проверки гипотез о действительно высоком влиянии той или иной величины на экономическую эффективность; обеспечивать удобство обработки данных; быть удобным для использования в практической деятельности.
В условиях растущей динамики и усиливающейся конкуренции важное значение приобретает процесс управления проектами. Главным элементом управления является процесс выработки и принятия решений. Принятие решений должно основываться на анализе ситуации и формулировании проблем и целей дальнейшего развития. Наиболее рациональным является подход, при котором управленческие решения упреждают возникновение проблемы и формируют комплекс мероприятий по предотвращению или смягчению негативных ситуаций. Этот подход основан на прогнозировании ситуации и оценке возможных последствий. Наиболее естественный путь для получения подобных оценок - это проведение эксперимента на некотором аналоге объекта, т.е. его модели. Прогностическая модель - это модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и путях достижения этих состояний. К этому классу относится модель, применяемая для оценки рисков. К прогностической модели предъявляются следующие требования: модель должна удовлетворять требованиям полноты, адаптивности и эволюционности. Необходимо обеспечивать возможность включения достаточно широкого диапазона изменений, добавлений, чтобы было возможно последовательное приближение к модели, удовлетворяющей исследователя по точности воспроизведения объекта; модель должна быть достаточно абстрактной (степень абстрактности определяется целью исследования), чтобы допускать варьирование большим числом переменных, но не настолько абстрактной, чтобы возникли сомнения в надежности и практической полезности полученных на ней результатов; модель должна удовлетворять условиям, ограничивающим время решения задачи. При краткосрочном прогнозировании для оперативного управления время решения определяется ритмом функционирования объекта; модель должна быть ориентирована на реализацию с помощью существующих технических средств, то есть быть физически осуществимой на данном этапе развития вычислительной техники; модель должна строиться с использованием установившейся терминологии; модель должна предусматривать возможность проверки истинности, ее соответствия оригиналу. Формальная проверка заключается в сравнении определенных свойств оригинала и модели.
Применение имитационного моделирования для расчета вероятности риска невыполнения договорных обязательств
Контрактный мониторинг и прогнозирование: От структуры и качества портфеля заказов зависит устойчивость организации и ее будущее. Принятие решений должно основываться на анализе ситуации и формулировании проблем и целей дальнейшего развития, Наиболее рациональным является подход, при котором управленческие решения упреждают возникновение проблемы и формируют комплекс мероприятий по предотвращению или смягчению негативных ситуаций. Этот подход основан на прогнозировании ситуации и оценке возможных последствий. Основой для прогнозов служат оценки экспертов и данные контрактного мониторинга. Понятие контрактного мониторинга включает в себя систему наблюдения за выполнением контрактов, разработку и принятие мер, обеспечивающих решение данной задачи.
Существует довольно много признаков, позволяющих организации сделать правильный вывод о надвигающихся финансовых трудностях связанных с невыполнением договорных обязательств. Анализ состояния выполняемых контрактов может создать условия для целенаправленного воздействия в плане аккуратного выполнения своих договорных обязательств, недопущения фактов их нарушения, а, следовательно, и исключение применения санкций за такие нарушения.
Несмотря на то, что сегодня на практике используются различные способы контрактного мониторинга, все они основаны на принципах управления: 1. Разработка календарных планов выполнения контрактов. 2. Учет и контроль состояния выполнения планов. 3. Анализ текущей ситуации и разработка мероприятий по ликвидации выявленных отклонений. Учет и контроль помогает в оценке совокупного риска и осуществлении соответствующих превентивных мероприятий по укреплению финансовой устойчивости организации. Неоценимую помощь в этом способна оказать разработанная имитационная модель, которая может быть использована для прогнозирования. В совокупности с экспертными оценками, варьируя необходимыми параметрами, имитационная модель позволяет получить достаточно точные прогнозы изменения вероятности риска для любого контракта, входящего в портфель. Для расчета рисков по действующим контрактам в модели необходимо откорректировать следующим образом некоторые параметры: - в качестве суммы контракта задается цена незавершенного производства; - в качестве срока выполнения работ - срок, оставшийся до завершения работ. Если на текущий момент по контракту имеется просрочка, то информация о сроке просрочки заносится в соответствующие параметры базы данных. При этом стоит отметить, что блок имитационной модели, описывающий процесс рассмотрения заявки на заключение контракта, в данном случае остается незадействованным. Для каждого контракта проводится несколько последовательных экспериментов и рассчитывается вероятность риска невыполнения данного контракта при текущих условиях. Полученная величина заносится в базу в поле «Вероятность риска». Так пересчитываются риски по всем контрактам, включенным в портфель. После чего по уже упоминавшейся в параграфе 2.4. формуле рассчитывается величина совокупного риска портфеля заказов. Стоит заметить, что подобный пересчет рисков стоит проводить с определенной периодичностью в соответствии с концепцией контрактного мониторинга, принятой в организации. В какой-то момент времени вполне может оказаться, что полученная экспериментальным путем величина вероятности риска выйдет за границы допустимых значений, то есть структура существующего портфеля с точки зрения рисков станет неоптимальной. Так как модель дает возможность прогнозирования, подобную ситуацию можно предвидеть и соответственно избежать ненужных финансовых потерь. Для этого организации потребуется скорректировать свою стратегию при заключении новых контрактов. Несколько слов о выборе текущей стратегии уже было сказано во 2 главе диссертации. Теперь остановимся на данном вопросе поподробнее. Выбор стратегии формирования портфеля заказов. Влияние на выбор стратегии оказывают, помимо других факторов, прогнозы состояния портфеля заказов на ближайшую перспективу, полученные по имитационной модели. Основными причинами, приводящими к невыполнению договорных обязательств и, следовательно, увеличению совокупного риска портфеля, являются: заниженная оценка трудоемкости выполнения контрактов; неправильное распределение трудовых ресурсов по контрактам; завышение процентной ставки штрафных санкций по уже заключенным контрактам; Рассмотрим ситуацию, когда организации необходимо снизить совокупный риск портфеля заказов. Пусть текущее значение средней вероятности портфельного риска Гср , а установленный лимит Общий производственный потенциал организации составляет 500 чел.нед. В этом случае из соотношения рассчитывается трудоемкость Т, на которую следует заключить контракт с минимально возможной вероятностью риска, чтобы средний риск по портфелю достиг требуемого значения. Решая неравенство получим соотношение для трудоемкости j Устанавливая лимит по риску на одного заказчика на уровне 0,1, получим, что для достижения поставленной цели с подобным ограничением следует заключить контракты с общей трудоемкостью 250 чел. нед.. Таким образом, пока не исчерпаются производственные ресурсы или средний риск портфеля не снизится под влиянием других факторов, организации следует придерживаться стратегии безусловной минимизации вероятности риска невыполнения договорных обязательств по каждому заключаемому контракту. Практическое применение разработанной методики расчета параметров контракта реализует функциональный блок «Рассмотрение заявки и определения условий контракта». Заключению контракта предшествует работа по анализу предложений, от каждого индивидуального заказчика, которая позволяет выявить факторы риска, способные привести к невыполнению договорных обязательств в обусловленный срок. Оценка условий контракта проводится совместно отделами ТО ПБД и коммерческим отделом, на основе информации, характеризующей трудоемкость контракта, полноту и достоверность исходных данных, ориентировочные сроки начала работ, выдвигаемые требования по размеру штрафных санкций, сложившейся на данный момент рыночной ситуации. При этом необходимо знать состояние и тенденции изменения внешней среды (экономической, правовой и т.д.) в рамках которой функционирует организация и ее заказчик.
Прогнозирование и выбор стратегии формирования портфеля заказов
Надежность организации определяется в известной степени умением управлять рисками. Управление рисками - это совокупность методов и инструментов минимизации возможных рисков. Одним из таких инструментов является разработанная методика расчета параметров контракта с учетом минимизации риска невыполнения договорных обязательств.
В отличие от традиционных подходов, основанных на использовании системы баллов или экспертных оценок доходности отдельных контрактов, предложен подход к определению вероятности риска на основе имитационной модели. Применение метода имитационного моделирования обладает значительным практическим эффектом, так как данный метод: позволяет определить для контрактов любого вида количественную меру риска, которая дает возможность в каждом конкретном случае оценить и сравнить последствия и целесообразность заключения тех или иных контрактов; позволяет определить то отдельное множество контрактов из всех потенциально возможных, которое обеспечит организации получение максимальной средней прибыли при минимуме риска, что соответствует реализации оптимальной стратегии использования имеющихся производственных ресурсов; дает возможность формализовать и накапливать опыт организации по заключению контрактов различного вида, что позволит, например, дифференцировать процентные ставки штрафных санкций по контрактам.
Оценка контрактного риска организации предполагает, с одной стороны, анализ динамики роста объема выполняемых работ, а с другой, -их качественный анализ, который основан на детальном рассмотрении каждого контракта, сроков, сумм, возможных рисков по отдельным контрактам и т.д. Концепция расчета вероятности риска невыполнения договорных обязательств с использованием аппарата имитационного моделирования, предложенная в данной диссертации, является попыткой выработать универсальную методику для оценки рисков заключения контрактов.
Она удовлетворяет вышеперечисленным требованиям и позволяет: учесть стохастический характер данных о контракте, о его текущем и будущем состоянии;рассчитывать функцию вероятности риска невыполнения договорных обязательств для конкретного заказчика. При этом могут быть учтены индивидуальные особенности контракта; прогнозировать состояние портфеля заказов и влияние на совокупный риск изменения каких-либо параметров контракта в любой период времени; проводить корректировку модели с учетом появления новых экспериментальных данных, а также проверку гипотез о действительно высоком влиянии того или иного фактора на вероятность риска невыполнения договорных обязательств; повысить экономическую эффективность, снизить рискованность, за счет принятия взвешенных и математически обоснованных решений о заключении контрактов.
Все это может служить подтверждением ее практической значимости. Разработанная методика не призвана полностью заменить существующие методы оценки рисков и принятия решений. Наилучший результат с точки зрения оптимальности структуры портфеля заказов может дать только их совместное применение. Например, следует прибегать к экспертным оценкам или рассчитывать ряд вариантов, учитывающих возможные пути развития ситуации в случае возникновения трудностей, когда планируемый график выполнения работ может быть сорван.
Методика оценки рисков невыполнения договорных обязательств по портфелю заказов разработана для применения в ЗАО «ТРАНЗАС». Эта организация, в настоящее время, является одной из немногих, работающих на рынке создания баз данных тренажеров. Имеющийся опыт по выполнению данных работ, накопленная статистика, позволяют давать неплохие оценки для параметров, используемых в имитационной модели. Таким образом, внедрение методики ЗАО «ТРАНЗАС» позволит получить наиболее точные результаты оценки вероятности рисков невыполнения договорных обязательств. Основным потребителем результатов исследования, в том числе и разработанной методики, являются отделы ТО ПБД И коммерческий. В настоящее время результаты работы уже внедрены в Российском отделении организации.
Похожие диссертации на Моделирование процесса формирования портфеля заказов на производство информационного продукта с учетом факторов риска
