В О Дергачов - Вісник донецького національного університету серія в економіка і право - страница 18

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73 

створення спеціалізованих торгових центрів: ("Все для відпочинку", "Все для риболовлі", "Все для туристів");

створення дистрибьютерських фірм, що представляють інтереси санаторно-курортного комплексу міста в інших регіонах і на зовнішніх ринках;

підключення до мережі інтернет зі створенням електронного розрахункового магазину.

За останні роки туризм у Бердянську займає приоритетне місце. За рахунок відпочиваючих значною мірою поповнюється бюджет міста. Аналіз маркетингової діяльності існуючих фірм з надання туристичних послуг показав, що чотири з восьми цих фірм мають задовільні показники з якості основних послуг.

З метою вдосконалення маркетингової діяльності фірми "Темерінда" розроблена стратегія її розвинення, у зв' язку з чим проведено сегментування ринку відпочиваючих.

Рекомендовано вжити заходів щодо розробки програми маркетингової діяльності міста-курорту з залученням до цього його керівництва.

РЕЗЮМЕ

Проанализированы проблемы развития конкуренции туристических фирм г. Бердянска,

рассмотрена система факторов, влияющих на конкурентоспособность

SUMMARY

The problem of the competition in tourist market of Berdyansk is investigated, the system of factors which constrains it is classified, the barriers, in particular administrative which brake development of a competition are determined.

СПИСОК ДЖЕРЕЛ:

1. Андрушкова В. Размышления про возможность развития туризма в Украине// Аспекты самоуправления. - 2005. №3 (11). С. 31-33.

2. Гудзь П. В. Экономические проблемы развития курортно-рекреационных территорий - Донецк.: "Юго-Восток"; Лтд, 2001 - 270 с.

3. Майдебура Е.В. Маркетинг услуг. - Киев.: ВИРА - Р. 2001. - 574 с.

4. Крайнин О.П. Системный подход к формированию бюджета маркетинга: опыт украинских компаний //Компа@ньон, № 12.- 2006- С. 17-18, 21.

5. Росоха Р. В. Мировой опыт организации рекреационно-туристической деятельности// Региональная экономика. - 2005. № 1. С. 191-197.

б.Восколович Н.А. Маркетинг туристских услуг. М.: изд-во "Теис", 2002, - 167 с.

7. Гостиничный и туристический бизнес /под ред. проф. Чудновского А.Д. - М.: Ассоциация авторов и издателей „ТАНДЕМ", изд. ЭКМОС, 1998. - 352 с.

8. Дурович А. П.. Маркетинг в туризме: Учеб. пособие для студ. спец. "Экономика и управление социально-культурной сферой" вузов, перераб. и доп. Минск : ООО "Новое знание", 2001. — 495с. С.111, 115.

9. Котлер Ф., Армстронг Г., Вонг В. и др. Основы маркетинга (Пер. с англ. - 2 европ. изд. - М,; под общей ред. Н. Шульминой - К.: Издат. дом, Вильямс, 1999. - С. 117-118.

10. Киреев И. В. Содержание отдельных составляющих маркетингового комплекса компаний, работающих в сфере услуг.// Менеджмент в России и за рубежом - 2002. №

2. - С. 4-11.

11. Кардаш В.Я. Маркетингова товарна політика: Підручник для студ.- К.,2001 - 235С.

Надійшла до редакції 15.11.2008 року

УДК 658.5..005.334

СНИЖЕНИЯ РИСКА ПОТЕРЬ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ПРОИЗВОДСТВА

Мироненко Т.В., доцент Донецкий национальный университет Шиянов И. А., Донецкий национальный технический университет '

На современном этапе отечественные предприятия зачастую сталкиваются с необходимостью снижения риска потерь при планировании производства, что может быть осуществлено с помощью прогнозирования продаж, на основании которых строиться план производства промышленной продукции. В условиях рыночной экономики прогноз продаж неизбежно имеет некоторую долю неопределенности, что ведет к возникновению риска.

Методы прогнозирования продаж можно разделить на две группы [0]: неформализованные или эвристические, к которым относятся, прежде всего, индивидуальные и коллективные экспертные оценки; формализованные, наиболее распространенными из которых являются методы экстраполяции и методы экономико-математического моделирования.

Неформализованные эвристические методы прогнозирования сбыта могут использоваться в тех случаях, когда знания экспертов невозможно или проблематично формализовать в экспертной системе. Наиболее широко распространенными являются методы интервью, мозгового штурма, коллективных экспертных опросов.

Из формализованных методов наиболее широко применяются экстраполяционные, т. е. те, когда построение прогноза включает следующие этапы: упорядочение прошлых данных; сглаживание временного ряда; выделение тренда; определение уравнения тренда; расчет прогнозного значения; оценка доверительного интервала с заданной вероятностью.

Одним из наиболее эффективных методов управления рисками считается метод сценариев. Суть этого метода при минимизации потерь от производственных рисков заключается в декомпозиции задачи прогнозирования сбыта, то есть в выделении набора различных вариантов развития рыночной ситуации. Каждый вариант является сценарием, совокупность всех сценариев должна описывать все возможные варианты развития событий. При этом к сценариям предъявляются следующие требования: каждый отдельный сценарий должен допускать возможность прогнозирования; прогнозирование необходимо осуществлять с требуемым уровнем точности; общее число сценариев должно быть ограничено.

Таким образом, метод построения сценариев реализуется в два этапа: строиться набор предположений по каждому сценарию; по каждому сценария производится

© Мироненко Т.В., Шиянов И.А., 2008прогнозирование искомых показателей.

Каждый из этих этапов лишь частично формализуем. Существенная часть рассуждений проводится на качественном уровне, ввиду того, что стремление к излишней формализации и математизации приводит к искусственному внесению определенности там, где ее нет по существу, либо к использованию громоздкого математического аппарата. Так, рассуждения на словесном уровне считаются доказательными в большинстве ситуаций принятия решений, в то время как попытка уточнить смысл используемых слов с помощью, например, теории нечетких множеств приводит к весьма громоздким математическим моделям и расчетам [0, 0].

Рассмотрим механизм минимизации риска при планировании производства промышленного предприятия с учетом оценки спроса на продукцию, представленный на рис. 1.

Рис. 1. Механизм минимизации риска при планировании производства промышленного предприятия

При построении сценариев для планирования производства можно выделить две основные группы сценариев, которые основываются на предположениях: на рыночную ситуацию не будут оказываться новые существенные возмущающие воздействия, текущая тенденция спроса не изменится; рыночная ситуация изменится, форма и направление тренда спроса поменяет свой вид.

Для первого варианта сценарий может строиться на основе методов экстраполяции. Во втором случае необходимо применение экспертных оценок и имитационного моделирования.

Согласно [0] в задачах прогнозирования при управлении рисками необходимо провести классификацию рисков, поставить задачу оценивания конкретного риска, провести структуризацию риска, в частности, построить деревья причин (или, по другой терминологии, деревья отказов) и деревья последствий (деревья событий). Различные риски при оценке сбыта зависят от экономических последствий принимаемых решений, поведения потребителей и конкурентного окружения, внешнеэкономических условий и макроэкономического развития, используемых производственных технологий.

В качестве шаблона дерева причин для оценки сбыта при планировании производственной программы предлагается использовать граф представленный на рис.

2.

Рис. 2.Шаблона дерева причин

Появление производителей-конкурентов ведет к усилению ценовой конкуренции и необходимости снижения цены на продукцию промышленного предприятия. В случае сохранения прежней цены возможно снижение спроса. Появление товаров-конкурентов ведет к снижению спроса на продукцию промышленного предприятия.

Ввиду упрощенности, этот подход не позволяет рассчитать точное значение максимальных или минимальных характеристик, но зато позволяет судить о диапазоне разброса значений. При дальнейшем развитии упрощенного сценарного подхода принятие решения о величине спроса может быть основано теории вероятностей и байесовской постановке принятия решения. Например, как предлагается в [0], если сценарий описывается элементом конечномерного евклидова пространства, то любое вероятностное распределение на множестве исходных параметров преобразуется в распределение интересующих исследователя характеристик. Расчеты могут быть проведены с помощью современных информационных технологий метода статистических испытаний. Затем, в соответствии с заданным распределением на множестве параметров выбирать с помощью датчика псевдослучайных чисел конкретный вектор параметров и рассчитывать для него итоговые характеристики. В результате получится эмпирическое распределение на множестве итоговых характеристик, которое можно разными способами анализировать, находить оценку математического ожидания, разброса и др.[0]. Проблематичным при этом является принятие решения о виде распределения, обычно для этого используются экспертные оценки.

В разработанном механизме минимизации риска при планировании производства промышленного предприятия, если предполагаются существенные изменения, необходимо построить множества сценариев, описывающих основные варианты развития рыночной и производственной ситуации. Затем необходимо произвести пересечение этих сценариев, с целью определения границ колебаний основных параметров, влияющих на производственный план. В результате самый худший сценарий (или выборка наихудших значений параметров из нескольких сценариев) составит пессимистический прогноз. Соответственно пересечение нескольких наилучших сценариев составит оптимистический прогноз.

В том случае, если планируется изменение ситуации на рынке, необходимо применение к оценке сбыта продукции, производимой промышленным предприятием, экспертных оценок.

По каждому виду продукции, производимому промышленным предприятием эксперты дают оценку спроса. Прогноз по продукции оформляется в виде набора сценариев, в которых оцениваются последствия свершения (или не свершения) различных событий, описанных в дереве причин. Каждому эксперту предъявляется набор сценариев по видам продукции, которые необходимо упорядочить по правдоподобности. При этом эксперты не выставляют оценки сценариям, так как это затрудняет адекватный анализ сценариев.

Это обусловлено тем, что эксперт может обосновать, почему один сценарий более правдоподобен и вероятность его свершения выше, чем другого, но не в состоянии обосновать, во сколько раз или на сколько более вероятен. Поэтому экспертам необходимо дать только упорядочение сценариев. Для приведения ответов экспертов к единому показателю часто используют метод арифметического среднего рангов, когда для каждого объекта ранжирования рассчитывается его среднее и делится на количество экспертов. Данных подход является ошибочным, так как при этом не учитывается, что между одними соседними объектами может быть очень небольшая разница, а между двумя соседними - значительная.

Поэтому необходимо применять метод медиан рангов. Суть этого метода в том, что для каждого сценария по определенному виду продукции ранги, полученные им при экспертной оценке сортируются в порядке возрастания. Затем для каждого сценария вычисляется его медиана. Медиана представляет собой среднее арифметическое центральных членов вариационного ряда [0, 0].

Таким образом, оценка сценария имеет вид:

gj ,k = R     і + R i++

2        , если N четное

или

S = R

если N нечетное,

R = {R     R     R } где 1v"'  iV"'  N' - множество рангов, данных j-му сценарию по k-му

виду продукции;

°    - итоговая оценка j-го сценария по k-му виду продукции; N - общее количество экспертов;

J = 1, J .

J - общее количество сценариев;

k = 1, K .

K - общее количество выпускаемых видов продукции (или типов продукции, если производится агрегированная оценка);

В том случае, если эксперты производят не общее ранжирование сценариев, а их опарное сравнение, можно наиболее вероятный сценарий находить с помощью расстояния Кемени. Пусть А1 , А2 , А3 Ар - ответы N экспертов, представленные в виде бинарных отношений. Тогда их совокупная оценка или медиана Кемени имеет вид:

Arg min X d(Ai ,A) ,

где Arg min - то или те значения А, при которых достигает минимума указанная сумма расстояний Кемени от ответов экспертов до текущей переменной А, по которой и проводится минимизация. Таким образом,

X d(Ai ,A) = d(A1 ,A) + d(A2 ,A) + d(A3 ,A) +... + d(Ap ,A).

Здесь d (Ai ,A) это расстояние Кемени между бинарными отношениями А и В, описываемыми матрицами \ \ a(i ,j) \ \ и \ \ b(i ,j) \ \ , которое находится как:

d(A, B) = X \ a(i J) - b(i j) \,

где суммирование производится по всем i, j т. е. расстояние Кемени между бинарными отношениями равно сумме модулей разностей элементов, стоящих на одних и тех же местах в соответствующих им матрицах.

Кроме медианы Кемени, используют среднее по Кемени, в котором вместо d(Ai

, A) стоит d2(Ai, A) [0].

Оценка рисков при определении потенциального спроса на продукцию может производится с помощью моделирования. Как указывалось в первом разделе, очень популярным является моделирование рисков с помощью вероятностей и случайных величин, при котором используются такие характеристики случайной величины, как математическое ожидание, дисперсия, квантили, коэффициент вариации, линейные комбинации математического ожидания и среднего квадратического отклонения и др. [0, 0]. Однако, при этом возникает проблема оценки параметров и вида распределения характеристики исследуемого риска. Поэтому вышеуказанные характеристики можно рассматривать только в непараметрической постановке. Ввиду этого наиболее перспективной представляется разработка методов описания производственных рисков промышленных предприятий с применением теории нечетких множеств, лингвистических переменных, качественных признаков, интервальных математических и эконометрических моделей и др.

Как доказывалось в [0], с формальной точки зрения описание нечеткости интервалом - это частный случай описания ее нечетким множеством. При интервальной оценке функция принадлежности нечеткого множества имеет специфический вид - она равна 1 в некотором интервале и 0 вне его. Такая функция принадлежности описывается всего двумя параметрами (границами интервала). Такое упрощение описания дает возможность сделать математический аппарат интервальных оценок гораздо более прозрачным, чем аппарат теории нечеткости в общем случае. Это, в свою очередь, позволяет продвинуться дальше, чем при использовании функций принадлежности произвольного вида. Для оценок необходимого объема производства промышленного предприятия предлагается использовать интервальные оценки, в которых вероятность не равна единицы, но является достаточно большой и приемлемой, чтобы использовать полученные интервалы для построения приближенных базовых планов производства.

В результате получения оптимального, пессимистического и наиболее вероятного плана сбыта могут быть определены необходимые объемы производства по каждому виду продукции. Так как степень субъективности при оценке спроса довольно велика, предлагается производить оценку необходимого объема производства в виде интервальных оценок с указанием вероятности попадания реального значения в заданный интервал. Очевидно, что чем шире интервал, тем больше вероятность, что реальное значение необходимого объема производства попадет в него. При интервале

уїаії уіїд уїаії

от    i     до    i    , где    i     - объем сбыта i-ой продукции по пессимистическому

уіїд

сценарию, i объем сбыта i-ой продукции по оптимистическому сценарию, вероятность попадания будет равна единице.

Таким образом, с уменьшением интервала уменьшается вероятность попадания в этот интервал. Задача минимизации риска заключатся в нахождении такого интервала, колебания объема производства внутри которого были бы несущественны с точки зрения производства или могли бы легко быть нейтрализованы за счет использования резервов. При этом к вероятности попадания в этот интервал могут выдвигаться два типа требований: вероятность попадания в этот интервал должна быть достаточно большой, стремящейся к единице; вероятность попадания в интервал велика, результаты выхода за пределы интервала некритичны (рис. 3).

После получения оптимального интервала по каждому виду продукции может быть разработан производственный план с учетом всех допусков на колебания внутри интервала.

Потери от риска при составлении производственной программы состоят из потерь от производства излишней продукции в случае переоценки спроса и неполученной прибыли от реализации продукции в случае недооценки спроса. Если оценивать неопределенность как случайную величину, минимизации риска можно добиваться по нескольким направлениям: минимизировать математическое ожидание; минимизировать квантиль распределения; минимизировать дисперсию; комбинированные методы.

Минимизация математического ожидания имеет целью сократить средние потери. Это целесообразно в том случае, если все возможные потери в целом не оказывают существенного влияния на функционирование промышленного предприятия, то есть риск потерь не превращается в риск банкротства. Для минимизации рисков производственной программы необходимо проведение более тонкого планирования - например, более частая корректировка планов или углубленное исследование рынка. В том случае, если есть риск значительных потерь, целесообразно применять минимизацию квантиля распределения.

Рис. 3. Зависимость величины интервала от вероятности попадания в этот

интервал

Минимизация квантиля распределения позволяет избежать крупных потерь. Например, это могут быть медиана функции распределения потерь или квантиля порядка 0,99, выше которого располагаются большие потери. При этом средние потери могут даже увеличиваться. Для минимизации рисков производственной программы для минимизации таких рисков необхоидмо производить ровно столько продукции, сколько будет наверняка пользоваться спросам. При этом возрастают риски потерь от недополученной прибыли.

Минимизация дисперсии, то есть разброса возможных потерь, может использоваться в том случае, когда промышленному предприятию необходимо четкое знание своих перспектив. Например, это направление целесообразно использовать, если предприятие собирается брать крупный кредит, и ему необходимо быть уверенным, что оно сможет своевременное его выплачивать. При этом средние потери от риска могут увеличиваться, например, за счет наличия избыточных страховых запасов, но предприятие сможет достаточно точно просчитать эффект от своей деятельности.

Ввиду того, что информация о сбыте продукции промышленного предприятия поступает в отдел планирования производства в нечетком или интервальном виде, возникает необходимость учитывать риск несоответствия реального сбыта запланированному в планах производства. Планирование производства промышленной продукции, работ и услуг должно быть тесно связанным с разрабатываемой общей стратегией развития промышленного предприятия, проведением маркетинговых исследований, проектированием конкурентоспособной продукции, организацией ее производства и реализации, а также с выполнением других функций и видов внутрихозяйственной деятельности. Так как с увеличением периода планирования возрастает неопределенность, к планированию годового плана производства предлагается применять совсем иные подходы, чем к оперативному планированию производства.

В годовом плане производства каждого предприятия содержится взаимосвязанная система следующих плановых показателей [0, 0, 0, 0]: основная цель производственной деятельности предприятия и ее отдельных подразделений на плановый период [0]; объем и сроки производства продукции, работ и услуг с указанием конкретных количественных и качественных показателей по всей номенклатуре товаров [0]; расчет производственной мощности предприятия, цехов и участков, подтверждающих ее сбалансированность с годовыми объемами производства, равновесия спроса и предложения [0, 0]; определение потребности ресурсов на выполнение годовой производственной программы предприятия и его подразделений, расчет баланса полуфабрикатов и комплектующих [0, 0]; распределение планируемых работ по основным цехам, а также сроком изготовления и поставок продукции на рынок [0, 0, 0]; выбор средств и методов достижения запланированных показателей, расчет объемов незавершенного производства, коэффициентов загрузки технологического оборудования и производственных площадей [0, 0]; обоснование методов и форм организации производства запланированных товаров, работ и услуг, контроля выполнения планов производства и реализации продукции [0].

Производственная программа является результатом согласования следующих целей фирмы [0, 0]: получение максимальной прибыли, учет реальных финансовых и иных ресурсных возможностей, возможно полное удовлетворение потребностей рынка сбыта, максимальное снижение производственных издержек, в том числе и максимально возможная загрузка оборудования.

В классическом виде согласование всех этих целей ставит предприятие перед необходимостью решать многокритериальную задачу. Однако, если вероятные объемы сбыта, и, соответственно необходимые объемы производства представлены в виде интервальных данных образуется некоторая область возможных решений, которая шире, чем оптимальная по Парето.

Разработка плана производства должна учитывать ряд других планов (рис. 4). Часть планов, такие как план сбыта и план рекламных мероприятий являются для производства директивными, производственная программа рассчитывается, прежде всего, на их основании. Другие планы, такие как, план по труду и заработной плате, план финансовых потоков, план модернизации производства составляются итерационно, в согласовании с планом производства продукции.

Таким образом они составляют общую систему планов промышленного предприятия, все составляющие которой имеют различные степени риска. При разработке конкретной производственного плана промышленного предприятия главной задачей является согласование сроков и объемов поставок каждого вида продукции на рынок с максимально равномерной загрузкой производственных мощностей.

План производства включает в себя информацию по производству и реализации продукции по объемным показателям (вал, товар, реализация), номенклатуре, ассортименту и качеству с разбивкой по календарным периодам, исходя из плана сбыта [0, 0]. Оперативно-производственный план еще должен включать в себя расписание по все составляющим продукции и производственным подразделениям, цехам или участкам, которые производят их обработку.

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73 


Похожие статьи

В О Дергачов - Вісник донецького національного університету серія в економіка і право