Автоматизация процесса принятия решений по торговле зерном тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Маслов, Сергей Сергеевич

• Маслов, Сергей Сергеевич
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Маслов, Сергей Сергеевич

Оглавление

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ТОРГОВЫХ ОПЕРАЦИЙ В ЗЕРНОВОМ ХОЛДИНГЕ

1.1. Анализ процесса принятия решений по закупке и продаже зерна в зерновых компаниях

1.2. Анализ существующих автоматизированных систем и методов поддержки

принятия решений для оптовой торговли на зерновом рынке

Выводы к главе 1

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И КРИТЕРИЕВ ЭФФЕКТИВНОСТИ

2.1. Моделирование автоматизированного процесса принятия решений по проведению торгово-логистических операций на оперативном уровне

2.2. Критерии эффективности решений по проведению торгово-логистических операций

2.3. Оценка рисков торгово-логистических операций

Выводы к главе 2

3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПРОВЕДЕНИЮ ТОРГОВЫХ ОПЕРАЦИЙ

3.1. Интерактивный алгоритм принятия решений по торговле зерном

3.2. Модели генерации и многокритериального выбора решений

Выводы к главе 3

4. РЕАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ЗЕРНОВОЙ ЛОГИСТИКИ

4.1. Структура и функциональный состав системы

4.2. Разработка и внедрение системы

4.3. Эффект внедрения и развитие системы

Выводы к главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение 1. Риски зернового рынка

Приложение 2. Товары и показатели качества

Приложение 3. Расчёт денежного потока торгово-логистической операции

Приложение 4. САДТ-диаграмма процесса управления торговлей зерном на

тактическом и оперативном уровнях

Приложение 5. Моделирование функционирования СППР

Приложение 6. Инфологическая модель СППР

Приложение 7. Диаграмма классов экспериментального программного комплекса

СППР

Приложение 8. Формы ввода и вывода СППР

Приложение 9. Основная пользовательская форма экспериментальной СППР

Приложение 10. Внедрение и применение результатов работы

• СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

БД - база данных.

ЗК - зерновая компания или зерновой холдинг.

ИТ - информационные технологии.

ЛПР - лицо, принимающее решение.

ПО - программное обеспечение.

СОТ - система оптовой торговли.

СОУ - система оперативного учёта для зерновой компании. СЛН - система линейных неравенств.

СППР - автоматизированная система поддержки принятия решений. СТР - старший трейдер.

СУ ОТ - система управления оптовой торговлей. ТР - трейдер.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация процесса принятия решений по торговле зерном»

ВВЕДЕНИЕ

Современному зерновому рынку характерно укрупнение компаний и образование зерновых холдингов, на экономические результаты которых существенно влияет эффективность управления торговлей. Однако, несмотря на значительные финансовые ресурсы зерновых холдингов, наличие исследований, посвященных эффективности их функционирования (Глущенко A.B. [22], Чупахина Н.И. [79], Ермакова М.С. [33] и др.), развитию зернового рынка и управлению торговлей зерном (Серова Е.В. [66], Волкова Н.Ю [18], Черекаев М.В.[77], Петрова Л.Щ60], Высочкина С.А. [19], Грибков М.В. [26], Пыжикова Н.И. [63], Парутин A.A. [59], Чешинский Л.С. [78], Алтухов А.И. [2] и др.), уровень автоматизации управления торговлей в этих организациях невысок относительно тех возможностей, которые предоставляют современные информационные технологии и методы исследования операций.

В результате исследования процессов управления торговлей в зерновых холдингах было выявлено, что для принятия решений по торговле зерном в среднесрочном и долгосрочном периоде могут быть использованы универсальные аналитические СППР [7, с. 5-7; 53], так как на этом уровне принятия решений требуются типовые для предприятий функции многомерного анализа данных, выявления закономерностей и формирования отчётов.

Однако, специфические для торговли зерном особенности проявляются на оперативном уровне управления, где принимаются решения по проведению торгово-логистических операций и контроль их исполнения. Среди этих особенностей наиболее важными являются: влияние каждого заключённого контракта на логистические, производственные и финансовые ресурсы, доступные для проведения других контрактов, многовариантность закупок и продаж, вероятностный характер логистических параметров и платежей, множественность критериев оценки эффективности контрактов.

Представленные сегодня на рынке специализированные информационные системы оперативного управления торговлей зерном выполняют, прежде всего, учётные и отдельные расчётные функции, не предоставляя таких инструментов поддержки принятия решений, как оценка рисков, многокритериальная генерация и оценка альтернативных решений. Это связано со следующими особенностями разработки и внедрения СППР:

- в отличие от типовых автоматизированных систем управления и офисного программного обеспечения, в СППР оперативного уровня в большей степени отражается специфика решаемых в организации задач, поэтому для них обычно требуется разработка специального программного обеспечения, требующая существенных инвестиций и времени. При этом оценить эффект от внедрения с желаемой для руководства компаний точностью не всегда возможно, так как он обусловлен не столько повышением производительности труда, сколько повышением качества принимаемых решений [102, с. 40-41];

- не только для решения, но и для вербальной постановки задач поддержки принятия решений требуется относительно высокий уровень междисциплинарных знаний и продолжительное время на исследование, поэтому руководство, сотрудники организаций и ИТ-специалисты не всегда имеют возможность увидеть ключевые задачи по развитию имеющейся информационной системы;

- использование СППР требует более высокой квалификации персонала, а иногда и ввода большого объёма исходных данных, что может привести к непониманию возможностей системы и к отторжению её пользователями.

В ходе исследований систем управления оптовой торговлей в российских зерновых холдингах были выявлены недостатки существующего процесса принятия решений по торговле зерном на оперативном уровне:

- отсутствие формализованного алгоритма согласованного принятия решений на различных уровнях управления, который бы обеспечивал эффективное

сочетание самостоятельности и контролируемости принимаемых решений на различных уровнях управления;

- при оценке эффективности и возможности проведения торговых операций не учитывается должным образом порядок платежей, затраты на оплату кредитов и изменчивость логистических, производственных и финансовых ресурсов;

- отсутствие эффективного механизма оценки рисков, связанных со сроками и объёмами поставок, платежей, качеством поставляемого зерна и изменением состояния зернового рынка;

- значительная доля управленческих решений принимается на основе разрозненных, необработанных данных, интуиции и опыта, в то время как большие объёмы данных, доступные для принятия решений, требуют обработки современными аналитическими средствами в автоматизированном режиме.

Использование специализированной СППР для принятия решений по торговле зерном на оперативном уровне особенно актуально в условиях интеграции зерновых компаний и роста конкуренции на внутреннем зерновом рынке, обострённой участием иностранных, высокотехнологичных компаний. Это связано с тем, что с увеличением размера компаний заключается большее число сделок купли-продажи - посреднических, закупки для собственных производств и продажи собственного зерна. В свою очередь, рост конкуренции даёт как компаниям, так и их конкурентам больший выбор поставщиков и покупателей, в следствие чего повышается значимость добросовестности выполнения условий контрактов, снижается лояльность контрагентов и для достижения привычного уровня рентабельности компании вынуждены совершенствовать эффективность собственных бизнес-процессов.

Целью работы является повышение эффективности управления торгово-логистическими операциями за счёт разработки автоматизированной системы поддержки принятия решений на оперативном уровне управления.

Объектом исследования является процесс принятия решений о проведении торгово-логистических операций в зерновой компании.

Предмет исследования - модели, методы и алгоритмы автоматизации процессов принятия решений о проведении торгово-логистических операций; информационное, математическое и программное обеспечение СППР.

Основными задачами исследования, которые необходимо решить для достижения поставленной цели, являются:

1. Анализ процесса принятия решений по проведению торгово-логистических операций в зерновых компаниях.

2. Разработка математической модели процесса и оценка её адекватности.

3. Разработка и обоснование критериев эффективности торгово-логистических операций, методов оценки рисков, генерации и ранжирования решений.

4. Разработка алгоритмов принятия решений по проведению торгово-логистических операций с зерном.

5. Разработка программного комплекса, реализующего ключевые алгоритмы СППР.

6. Проектирование автоматизированной СППР, разработка методики её внедрения и эксплуатации.

7. Оценка эффективности внедрения СППР.

Методы исследования

Теоретической и методологической основой исследования послужили теория систем и системный анализ, теория эффективности целенаправленных процессов, теория множеств, теория принятия решений, методы исследования операций и математического программирования, теория вероятности, математическая статистика, методы информационного моделирования систем, теории финансово-экономического анализа и финансового менеджмента.

Научная новизна исследования заключается в следующих результатах:

1. Разработана математическая модель процесса принятия оперативных решений по проведению торгово-логистических операций с зерном,

учитывающая взаимосвязь и стохастичность производственных, логистических, товарных и финансовых ресурсов.

2. Разработан алгоритм автоматизированного интерактивного процесса принятия решений по планированию торгово-логистических операций.

3. Предложен и обоснован комплекс детерминированных и стохастических критериев эффективности управленческих решений по проведению торгово-логистических операций. Предложенные критерии отражают длительность, результирующую эффективность, риски принимаемых решений и их влияние на текущие ресурсы зерновой компании.

Практическую значимость представляют следующие результаты:

1. Разработаны структурно-функциональная и информационно-логическая модели процесса принятия решений по проведению торгово-логистических операций.

2. Предложена структура банка моделей СППР, включающего модели многокритериальной оценки и генерации альтернативных решений, имитационная модель оценки их вероятностных характеристик.

3. Предложена методика взаимодействия оперативного и тактического уровней управления торгово-логистическими операциями.

4. Разработано программное обеспечение для автоматизации поддержки принятия оперативных решений.

5. Предложена методика разработки и внедрения СППР.

Реализация результатов работы

Элементы предложенной в данной работе СППР внедрены в ОАО «Торговый дом «Разгуляй» («Автоматизированная информационная система принятия решений «Торговля зерном» (внутренний рынок)), а также используются в учебном процессе МГУПП и Международной промышленной академии.

Апробация работы и публикации по теме

Основные результаты выполненных исследований были представлены на следующих научных конференциях: XI Международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении», СПбГПУ, г. Санкт-Петербург, 2007 г.; V юбилейная школа-конференция с международным участием «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации», МГУ 1111, г. Москва, 2007 г.; научно-практический семинар «Торговля зерном: наука и практика», МГУПП, г. Москва, 2007 г., I международная конференция «Модернизация системы зернохранилищ России. Новые аспекты развития» («ЗЕРНОХРАНИЛИЩА -2011»), МПА, Москва, 2011.

По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе 6 - в журналах, рекомендованных ВАК.

Объём работы

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, 10 приложений и изложена на 142 страницах.

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ТОРГОВЫХ ОПЕРАЦИЙ

В ЗЕРНОВОМ ХОЛДИНГЕ

Исходя из задач настоящего исследования, на первом этапе работы необходимо провести анализ основных аспектов торговли зерном в зерновом холдинге на российском зерновом рынке, как надсистеме, и определить состояние и особенности процесса принятия решений по закупке и продаже зерна. Это позволит выявить основные факторы внешней среды и сущность противоречий в объекте исследования с точки зрения организации управления оптовой торговлей.

В соответствии с системным подходом [38, 17, 5], анализ объекта исследования как системы будет включать в себя следующие этапы:

- общая формулировка задач исследования;

- определение границ системы;

- определение целей системы, необходимых ресурсов и процессов для их

достижения;

- анализ влияния внешней среды на функционирование системы;

- анализ структуры системы;

- определение недостатков существующей системы.

\Л. Анализ процесса принятия решений по закупке и продаже зерна в зерновых компаниях

Высокая значимость для России собственных эффективных зерновых и зерноперерабатывающих отраслей имеет историческую обоснованность и конкретное современное содержание. Так, Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации [75] в качестве критерия для оценки состояния продовольственной безопасности определяет удельный вес отечественной сельскохозяйственной продукции в общем объеме товарных

ресурсов в отношении зерна — не менее 95%. Производство зерновых и продуктов их переработки формируют рынок с ежегодным оборотом около триллиона рублей и объёмом около 100 млн. тонн зерна [51, 52, 23], а посевные площади занимают около 50 млн. га земель [3]. Масштаб и значение зерновых и зерноперерабатывающих отраслей определяют внимание к зерновому рынку не только со стороны бизнеса и государственных органов [23 с.362-365], но и отражаются в большом количестве проводимых научных, маркетинговых исследований.

Участники зернового рынка-это широкий спектр организаций [67, 23]:

- производители зерна: сельскохозяйственные предприятия всех форм собственности;

- первичные покупатели зерна: заготовительные элеваторы, брокерские и дилерские фирмы, участники бартерных сделок;

- конечные покупатели зерна: мукомольные, комбикормовые, спиртовые, крахмалопаточные, пивоваренные и крупозаводы;

- покупатели хлебопродуктов: хлебопекарные предприятия, макаронные и кондитерские фабрики, пищеконцентратные предприятия и предприятия общественного питания, воинские подразделения, спецпотребители, животноводческие фермы, птицефабрики, рыбные хозяйства;

- организации, обслуживающие рынок: Госхлебинспекция, банки, кредитные организации, страховые компании, налоговые инспекции, гидрометеослужбы, статслужбы, отраслевые союзы и ассоциации, консалтинговые компании, трансмортные компании и др.

Особое значение среди них имеют зерновые холдинги (крупные зерновые компании, ЗК). Зерновые холдинги - это вертикально-интегрированные компании [69,70], осуществляющие закупку, подработку, хранение, переработку и продажу зерна и хлебопродуктов. Их образование - свидетельство развития зернового рынка и одновременно один из факторов такого развития [65, 99].

Целью интеграции является рост капитализации, сокращение издержек и снижение действующих на сельскохозяйственном рынке рисков [6].

На зерновом рынке России функционирует ряд крупных ЗК, в состав которых входит один или несколько десятков предприятий (сельскохозяйственных производств, элеваторов, мукомольных, крупяных, комбикормовых заводов) в различных регионах РФ. Среди них: ОАО «Группа «РАЗГУЛЯЙ», ООО «Зерновая компания «Настюша», ОАО «АПК «ОГО», ОАО «Группа Компаний «Русагро» и другие. Годовая выручка таких холдингов достигает нескольких миллиардов рублей [29].

Зерновой рынок

Субъекты рынка

Предприятия второго и последующих технологических переделов

Покупатели продукции второго и последующих технологических переделов

^ Предприятия пищевой и перерабатывающей промышленности ^ жавотноводство

^ Торговые компании

_4

Конечные потребители продукции

Структуры, обслуживающие зерновой рынок

(обслуживающие структуры)

Органы государственного регулирования и контроля

Финансовые структуры (банки и др)

Страховые компании

Транспортные компании

Маркетинговые консультационные информационные

Экологические

Научные

Рекламные и другие

Рис. 1.1. Участники зернового рынка

На рисунке 1.1 представлены субъекты зернового рынка и обслуживающие его структуры. Связи зернового холдинга с субъектами рынка реализованы посредством торгово-логистических операций, а обслуживающие структуры обеспечивают возможность проведения торговых операций, повышение их эффективности и их регулирование. Из рисунка можно сделать вывод, что эффективность функционирования холдинга на рынке во многом определяется эффективностью товарно-денежных отношений с субъектами рынка и использования ресурсов обслуживающих структур.

Несмотря на значительные финансовые ресурсы зерновых холдингов и наличие исследований, посвященных эффективности их функционирования [69,70, 79, 6 и др.], сегодняшний уровень автоматизации управления торговлей в зерновых холдингах не соответствует возможностям современных информационных технологий.

иЭЕО АТ

AUTHOR Sergey Maslov PROJECT Wholesale grain trading

NOTES 123456789 10

DATE 19 11 2010 REV 17 10 2014

(WORKING

DRAFT

RECOMMENDED

PUBLICATION

READER

DATE

CONTEXT

A-0

Стратегические задачи зерновой компании

Информация о конъюнктуре зернового рынка

Информация о потребностях собственных предприятий

Информация о выполнении производственных

и логистических процессов Информация о наличии собственного зерна

Информация о проведенных платежах

Информация о параметрах производственных

логистических банковских услуг

Заявки контрагентов

Согласованные решения (контракты) Информация о текущих и планируемых

производственно-логистических и финансовых ресурсах

Внутренние регламенты управления торговлей

Тактическое управление торговлей зерном

%

Отчеты о результатах торговли зерном

_гл

Тактический/_1

Решения по крупным и др -^--сделкам регулирование оперативной деятельности

Оперативное управление торговлей зерном

/

рязI

Проекты контрактов

Результаты выполнения тактического плана

Решения на -согласование

Руководитель ;-

департамента торговли Аналитик СППР Старший трейдер

Трейдер

Логист

NODE

АО

TITLE

Управление оптовой торговлей зерном (тактический и оперативный уровни)

NUMBER

Рис. 1.2. Тактический и оперативный уровни управления торговлей зерном

Анализ процессов управления торговлей в зерновых компаниях позволяет выделить их общие принципы и способы организации. Так, в зависимости от горизонта планирования и значимости решаемых задач уровни управления торговлей в зерновых холдингах могут быть разделены на тактический и оперативный. Входные, выходные информационные потоки, механизмы и управляющие воздействия [30, 31, 47] этих уровней представлены на рис. 1.2 и более подробно описаны в прил.4. Рис. 1.2. является декомпозицией [16] рис.1 из прил.4.

На тактическом уровне управления осуществляется планирование закупок и продаж на период от нескольких недель до года, определяются максимальные/минимальные цены закупки/продажи и другие ограничения на параметры торговых операций, осуществляется координация оперативных решений, мотивация исполнителей и контроль исполнения тактического плана торговли нижестоящим уровнем управления. Решения этого уровня обычно принимаются руководителями торговых департаментов зерновых компаний и основываются на текущих и прогнозируемых параметрах спроса, предложения зерна и продуктов его переработки, потребностей и мощностей собственных перерабатывающих предприятий, элеваторов и других данных.

Составленные на тактическом уровне планы закупки и продажи зерна, а также другие указания, которые в совокупности формируют управляющее воздействие на процесс оперативного принятия решений, далее будут называться тактическим планом (рис. 1.2 и 1.3).

На оперативном уровне управления (рис. 1.3) принимаются решения по проведению конкретных торгово-логистических операций, осуществляются переговоры с контрагентами, сбор данных о спросе, предложении, ресурсах, необходимых для проведения торгово-логистических операций, оперативное планирование, распределение задач тактического плана между трейдерами, мотивация и контроль исполнения заключённых контрактов, анализ результатов деятельности. Управление процессами оперативного уровня осуществляется

руководителем оперативного звена - начальником или заместителем начальника департамента торговли, старшим трейдером. Подготовку вариантов оперативных решений по проведению операций осуществляют трейдеры (менеджеры по продажам/закупкам зерна).

иЭЕОАТ

AUTHOR Sergey Maslov PROJECT Wholesale grain trading

NOTES 1 23456789 10

DATE 28 03 2011f^WORKING_ REV 17 10 2014

DRAFT

RECOMMENDED

PUBLICATION

READER

DATE

CONTEXT

AO

I Тактический план

Оперативное планирование

Распределение задач

Информация о наличии собственного зерна

Информация о потребностях собственных предприятий

Заявки контрагентов

Информация о параметрах производственных логистических банковских услуг-

Информация о проведенных платежах

Информация о выполнении производственных и

логистических процессов

Информация о текущих и планируемых производственно-логистических и финансовых ресурсах-

Согласованные решения (контракты)

Формализованная информация заявки ■Аланы закупок и продаж ресурсы СОТ услуги

Решения по крупным и др сделкам регулирование оперативной деятельности

Результаты анализа оперативной деятельности

♦ *

Подготовка решений по проведению торговых операций

Ор 3

ШИШ

Проекты контрактов

Решения на согласование

Результаты выполнения тактического планф

Анализ результатов оперативной дейтельности Ор 5

СППР

таршип трейдер трейдер Логист

NODE

А2

Т|ТиЕ Оперативное управление торговлей зерном

NUMBER

Рис. 1.3. Оперативный уровень управления торговлей зерном

Торгово-логистическая операция является ключевым понятием исследуемого процесса. Она включает в себя источник материального потока (зерна) Б, потребителя материального потока Д производственно-логистические операции, которые необходимо совершить для перемещения материального потока объёмом V из ^ в £) (рис. 1.4). Источниками и потребителями материальных потоков могут быть как контрагенты (спрос и предложение на рынке), так и сама компания (остатки подлежащие реализации и потребности в зерне). Информация о 51 и поступает на оперативный уровень в виде заявок о продаже и о покупке от контрагентов, либо в виде планов закупок и продаж ЗК,

в которых приводится информация о местоположении, цене, порядке оплаты, объёме и сроках поставки, качестве зерна, базисе поставки [44]. Таким образом, возможны следующие виды торгово-логистических операций:

- посредническая операция: закупка зерна на рынке (на основе заявки о продаже) и продажа также на рынке (на основе заявки о покупке);

- закупка под собственные нужды: закупка зерна на рынке (на основе заявки о продаже) под план закупки ЗК;

- продажа остатков: реализация плана продажи под рыночный спрос (на основе заявки о покупке);

- перемещение зерна между предприятиями ЗК: реализация плана продажи под план закупки.

Процесс принятия оперативных решений по проведению торгово-логистических операций представляет собой выбор наиболее эффективного множества пар 8 и О на основе заявок контрагентов, планов закупки и продажи с учётом производственно-логистических затрат. Пример такого множества (альтернативы или варианта решения) представлен на рис. 1.4.

По наличию информации о параметрах 51 и £> на момент принятия решения посреднические операции могут быть разделены на прямые и непрямые:

- прямые операции - посреднические торгово-логистические операции, о проведении которых на момент принятия решения известны параметры закупки и последующей продажи такие, как цены, сроки, порядок оплаты, местоположение. Экономическую эффективность проведения прямой операции можно оценить в процессе принятия решений на оперативном уровне;

- для непрямых операций характерен временной лаг между моментами принятия решения о закупке и продаже, который может составлять более полугода в связи с сезонностью зернового рынка. Принятие решений о проведении таких операций во многом опирается на прогнозы спроса, предложения и осуществляется на тактическом уровне. На оперативный уровень

решения о закупках и продажах по непрямым операциям поступают в виде планов закупки и продажи.

Примеры торгово-логистических операций

по плану закупки

покупка подработк хранение отгрузка перевозка продажа

4=15

р=7000 1=1.01

4=2 р=7100 1=1.01

4=10 4=9 7 с=7000 с=7200 ¡=5 01 1=20.01

4=3.2 тг=300 1=20.01

- О:

4=5.5 с=7300 1=20.02

отгрузка

4=5.5 с=7500 1=20.02

4=5.5 с=9500 1=05.03

4=5.5 тг=450 ¡=10.03

перевозка

продажа

по плану продажи

4=1 с=7400 ¡=25.01

отгрузка

4=1 С=7750 1=30 01

перевозка

4=1 тг=350 ¡=05.02

продажа

02

4=2 с=7100 ¡=01.01

4=2 с=7300 ¡=10.01

4=2 с=7600 ¡=15.01

4=2 тг=500 1=20.01

Матрица «спрос-предложение»:

маржинальная прибыль на тонну тг, руб/тн.

Матрица «спрос-предложение»:

объёмы сделок V, тыс. тн.

о2 03

450 350 300

э2 200 500 350

0, й2 Оз

в. 5.5 1 3.2

32 2

Источики и потребители зерна

S^ -заявка о продаже (рынок) э2 -план продажи (ЗК)

о. о2 -заявки о покупке (рынок) Эз -план закупки (ЗК)

Б-* О

Виды торгово-логистических операций

в1

02

02

- торгово-логистические операции

в,

Э1 Эз

Ж

Бг Эз

- посредническая операция

- закупка под собственные нужды

- продажа остатков

- перемещение зерна между предприятиями Вариант решения, выработанного ЛПР

01 + в, Р2 |+ Рз Ш °2

5.5

1

3.2

- альтернатива (вариант решения ЛПР)

Рис. 1.4. Примеры и виды торгово-логистических операций и их представление

в матрице «спрос-предложение»

По наличию прогнозируемых параметров торговые операции могут быть разделены на стохастические и детерминированные. Все непрямые операции являются стохастическими. В то же время прямые операции могут быть названы детерминированными только условно, так как такие параметры, как сроки отгрузки, подработки и платежей, достаточность собственных производственных, логистических и финансовых ресурсов являются вероятностными характеристиками.

В таблице 1.1 приведены параметры прямых и непрямых операций. Из таблицы видно, что все параметры прямых операций имеют номинальное детерминированное значение (знак «+»), но некоторые параметры могут изменяться в процессе принятия решений (знак «#») или/и являются стохастическими (знак «*»).

В зависимости от организационной структуры ЗК, решения о заключении контрактов могут приниматься централизовано или децентрализовано. Централизованные решения могут приниматься, в единой для всего зернового холдинга торговой компании, а децентрализовано - на его элеваторах или перерабатывающих предприятиях. Но при любой организационной структуре в ЗК может быть выделена система управления оптовой торговлей зерном (СУОТ ЗК), объединяющая все процессы, механизмы [30] и информационные потоки, обеспечивающие управление оптовой торговлей, которое включает следующие функции [49, с.62-65]: планирование, принятие решений, коммуникация, организация, мотивация и контроль.

Цели функционирования СУ ОТ ЗК являются производными от целей самой зерновой компании. Основной целью крупных зерновых компаний, как открытых экономических систем, в современных условиях становится достижение стабильности и устойчивости развития в долгосрочной перспективе [4,34]. Для достижения стабильности и устойчивости развития СУ ОТ ЗК должна обеспечивать баланс между следующими, обычно вступающими в противоречие друг с другом, целями торгово-логистических операций:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Маслов, Сергей Сергеевич, 2014 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Алиев, В. С. Информационные технологии и системы финансового менеджмента: учеб. пособие [Текст] / В. С. Алиев. - М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2007. - 320 е.: ил. - (серия «Профессиональное образование»).

2. Алтухов, А. И. Зерно России / А. И. Алтухов, А. С. Васютин. - М.: «ЭКОНДС-К», 2002. - 432 с.

3. Алтухов, А.И. Современные проблемы развития зернового хозяйства и пути их решения / А. И. Алтухов. - М.: ФГУП «ВО Минсельхоза России», 2005. - 442 с.

4. Ансофф, И. Стратегическое управление / И. Ансофф. - М.: Экономика, 1989. - 520 с.

5. Анфилатов, B.C. Системный анализ в управлении /B.C. Анфилатов, А. А. Емельяненов, А. А. Кукушкин; под ред. Емельянова А. А. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 е.: ил.

6. Базаев, Ю.И. Основные принципы и направления повышения эффективности деятельности агрохолдингов / Ю. И. Базаев // Фундаментальные исследования. - 2006. - №11.- С. 55-57.

7. Барсегян, A.A. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А. А. Барсегян, M.C. Куприянов, B.B. Степаненко, И.И. Холод. -2-е изд., перераб. и доп. - СПб.: БХВ-Петербург, 2008. - 384 с.:ил.

8. Бочаров, П. П. Финансовая математика: Учебник. / П. П. Бочаров, Ю. Ф. Касимов. - 2-е изд. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 576 с.

9. Брукс, Ф. Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы. / Ф. Брукс; пер. с англ. - СПб.: Символ-Плюс, 2005. - 304 е.: ил.

10. Брускин, С.Н. Разработка и внедрение систем управления финансовой эффективностью / С.Н. Брускин // Бизнес-Информатика. -2010. - №2. - С. 50-53.

11. Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений / Г. Буч, Р. А. Максимчук, М. У. Энгл, Б. Д. Янг, К. А. Хьюстон; пер. с англ. Клюшин Д. - 3-е изд. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2010. - 720 е.: ил.

12. Буч, Г. Язык UML. Руководство пользователя / Г. Буч, Д. Рамбо, И. Якобсон; пер. с англ. Мухин Н. - 2-е изд. - М.: ДМК Пресс, 2007. - 496 е.: ил.

13. Вентцель, Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология / Е.С. Вентцель. - М.: КноРус, 2010. - 192 с.

14. Вестник Российского Зернового Союза. / Российский Зерновой Союз. -2007. - №1.

15. Внедрение Axapta в агропромышленном холдинге «Разгуляй» [Электронный документ]. - Режим доступа: http://www.cfo-russia.ru/stati/index.php?article=389. - 06.07.2014.

16. Волкова, В.Н. Теория систем и системный анализ в управлении организациями. Справочник: Учеб. пособие / В. Н. Волкова; под ред. В.Н. Волковой и А.А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 848 е.: ил.

17. Волкова, В.Н. Теория систем: Учеб пособие / В. Н. Волкова, А. А. Денисов.

- М.: Высшая школа, 2006. - 511 е.: ил.

18. Волкова, Н. Ю. Оптовая торговля зерном в условиях транзитивной экономики: дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05: защищена 22.11.2005 / Н. Ю. Волкова. - СПб. торгово-эконом. ин-т, 2005. - 169 с.

19. Высочкина, С.А. Развитие рынка зерна в российском регионе: дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05: защищена 04.04.2008 / С. А. Высочкина. - Волгогр. гос. ун.-т, 2008.-190 с.

20. Гене, Г.В. Управление эффективностью бизнеса. Концепция Business Performance Management / Е.Ю. Духонин, Д.В. Исаев, E.JI. Мостовой; под ред. Г.В. Генса. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. - 269 с.

21. Гинзбург, А.И. Прикладной экономический анализ / Гинзбург А.И. - СПб.: Питер, 2005. - 320 е.: ил. - (Серия «Академия финансов»).

22. Глущенко, А.В. Методология внутренней стандартизации учёта в агрохолдингах: дис. ... докт. экон. наук / А. В. Глущенко. - Волгоград, 2008. -399 с. ил.

23. Гордеев, А. В. Россия - зерновая держава / А. В. Гордеев, В. А. Бутковский.

- М.: Пищепромиздат, 2003. - 508 е., 78 ил.

24. Горохов И. Особенности выбора информационной системы для зерновой компании [Электронный ресурс] / И. Горохов. - Электрон, текстовые дан. -Режим доступа: http://www.bizman.ru/articletext.asp7aricH8, свободный. -03.09.2014.

25. Грешилов, A.A. Математические методы принятия решений: Учеб. пособие для вузов / А. А. Грешилов. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2006. - 584 с.

26. Грибков, М.В. Формирование и устойчивое функционирование зернового рынка России: теория, методология, практика: дис. ... докт. экон. наук : 08.00.05 / М. В. Грибков. - Саранск, 2009. - 328 с.

27. Гришин, В.Н. Информационные технологии в профессиональной деятельности: Учебник. / В. Н. Гришин, Е. Е. Панфилова. - М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2005. - 416 е.: ил. - (Профессиональное образование).

28. Документация к программе "БИЗНЕС-МЕНЕДЖЕР" [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.bizman.ru/contents. asp?id=34, свободный. -03.09.2014.

29. Дорофеев Е. Рынки акций и облигаций: Крупнейшие зерновые компании России [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://st.finam.ru/ipo/comments/_3epHOBbie_KOMnaHHH_200902.pdf. - 05.09.2014.

30. Дубейковский, В. И. Практика функционального моделирования с AllFusion Process Modeler 4.1. Где? Зачем? Как? / Дубейковский В. И. - М.: Диалог-МИФИ, 2004. - 464 с.

31. Дубейковский, В.И. Эффективное моделирование с AllFusion Process Modeler 4.1.4 и AllFusion РМ / В. И. Дубейковский. -М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2007. -384 с.

32. Дыбская, В. В. Логистика : Учебник / В.В. Дыбская, Е.И. Зайцев, В.И. Сергеев, А.Н. Стерлигова; под ред. В. И. Сергеева. - М.: Эксмо, 2008. - 944 с. -(Полный курс MB А).

33. Ермакова, М.С. Формирование учётной политики в агрохолдингах: дис. ... канд. экон. наук. : 08.00.12 / М. С. Ермакова. - Волгоград, 2009. - 217 с.

34. Ермилов, О. M. Стратегия развития нефтегазовых компаний / О. М. Ермилов, К. Н. Миловидов, JI. С. Чугунов, В. В. Ремизов. - М.: Наука, 1998. - 624 с.

35. Ермолаев, С.Н. Планирование экономической эффективности торговых операций / С. Н. Ермолаев // Финансовый менеджмент. - 2001. - №1.

36. Ионова, А. Ф. Финансовый анализ: учебник / А. Ф. Ионова, H. Н. Селезнева. - M.: ТК Велби, Издательство Проспект, 2007. - с. 576 - 594.

37. Карлберг, К. Бизнес-анализ с помощью Microsoft Excel / Конрад Карлберг; пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. - 464 с. : ил.

38. Качала, В.В. Основы теории систем и системного анализа. Учебное пособие для вузов / В. В. Качала. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 216 с.

39. Кондратьев, В. В. Семь нот менеджмента. Настольная книга руководителя / под ред. В.В. Кондратьева. - 7-е изд., перераб. и доп. -М.: Эксмо, 2008.-976 с.

40. Концепция развития рынка зерна России на среднесрочную перспективу. Российский зерновой союз, Москва, 2010. - 20 с.

41. Корнеев, C.B. Системы поддержки принятия решений в бизнесе / С. В. Корнеев // Сети & Бизнес. - 2005. - №6. - С. 102-110.

42. Корнеева Е. Оценка эффективности торговых сделок / Е. Корнеева // Финансовый директор. - 2003. - №10.

43. Корнеенко, В. П. Методы оптимизации: Учебник / В. П. Корнеенко. - М.: Высшая школа, 2007. - 664 е.: ил.

44. Корниенко, О. Инкотермс-2000 с комментариями / Корниенко О. - СПб.: Питер, 2010.-208 с.

45. Крылатых, Э. Н. Проблема экономических рисков в агропромышленном комплексе / Крылатых Э.Н. // Проблемы прогнозирования. - 2010. -№5. - С.81-90.

46. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник / О. И. Ларичев; изд. третье, перераб. и доп. - М.: Университетская книга, Логос, 2008. - 391 е.: ил.

47. Маклаков, С. В. Создание информационных систем с AllFusion Modeling Suite / С. В. Маклаков. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. - 432 с.

48. Маслов, С. С. Алгоритм расчета показателей эффективности сделок в автоматизированной информационной системе поддержки решений по торговле зерном для зерновой компании / С. С. Маслов, В. О. Новицкий // Сборник докладов VI научно-технической конференции с международным участием «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства их реализации: эффективное использование ресурсов отрасли», Москва, МГУ1111, 2008. - С.206-210.

49. Мескон, М. Основы менеджмента / Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф.; 3-е издание; пер. с англ. - М.: ООО "И.Д. Вильяме", 2008. - 672 с.

50. Микеладзе, Т.С. Методические указания по выполнению контрольных работ. Дисциплина «Сетевая экономика» [Электронный документ] / Т. С. Микеладзе. - Пятигорск, 2012. Режим доступа: http://ineu.ru/images/stories/I_M/Metodicheskie3kazaniyajo_vypolneniyu_kontr olnoi_raboty_-_Setevaya_ekonomika.pdf. - 08.10.2014.

51. Министерство сельского хозяйства РФ. Буклет "Сельское хозяйство России" за 2009 год. [Электронный документ] / Режим доступа: http://www.mcx.ru/documents/document/show/1484.133.htm.- 21.11.2011.

52. Министерство сельского хозяйства РФ. Динамика выборочных цен на основные виды сельскохозяйственной продукции и продовольствия [Электронный документ] / Режим доступа: http://www.mcx.ru/navigation/docfeeder/show/169.htm. - 18.05.2012.

53. Новицкий, В. О. Информационная система поддержки решений по торговле зерном / В. О. Новицкий, С. С. Маслов // Хлебопродукты. - 2007. - №6. - С. 5457.

54. О'Лири, Д. ERP системы. Современное планирование и управление ресурсами предприятия. Выбор, внедрение, эксплуатация / Д. О'Лири. - М.: «Вершина», 2004. - 272 с.

55. Общероссийский информационный портал «Бизнес образование России». Виртуальная логистика [Электронный документ]. - Режим доступа: http://www.rb-edu.ru/library/articles/articles_8472.html. - 08.11.2014.

56. Оганесян, A.C. Управление эффективностью торговой сделки / A.C. Оганесян, И. А. Оганесян // Менеджмент в России и зарубежом. - 2002. - №4.

57. Оптнер, С. JI. Системный анализ для решения проблем бизнеса и промышленности / С. JI. Оптнер; пер. с англ., вступ. ст. С. П. Никанорова; 3-е изд., стереотипное. - М.: Концепт, 2006. - 206 с.

58. Паклин, Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD): Учеб. пособие / Н. Б. Паклин, В. И. Орешков; 2-е изд., перераб. и доп. - СПб.: Питер, 2010. - 704 е.: ил.

59. Парутин, A.A., Методы и инструменты управления хозяйствующими субъектами зернового рынка : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / А. А. Парутин. -Воронеж, 2008.- 192 с.

60. Петрова, Л.И. Организация и функционирование рынка зерна в региональном АПК: на материалах АПК Алтайского края : дис. ... канд. экон. наук. / Л. И. Петрова. - Барнаул, 2002. - 171 с.

61. Петухов, Г. Б. Методологические основы внешнего проектирования целенаправленных процессов и целеустремленных систем / Г. Б. Петухов, В. И. Якунин. - М.: ACT, 2006. - 504 с.

62. Платформа для создания управленческих информационных систем с прекрасной визуализацией MORQUA. MO.ST [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.morqua.ru. - 03.05.2008.

63. Пыжикова, Н.И. Развитие рынка зерна и зернопродуктов региона : теория, методология, практика : дис. ... докт. экон. наук : 08.00.05 / Н. И. Пыжикова. -Новосибирск, 2010. - 279 с.

64. Рудомино, А. В. Методология изучения и прогнозирования мировых товарных рынков / А. В. Рудомино. - М.: МГИМО, 1981. - 68 с.

65. Рябова, Т.Ф. Экономика предприятий по хранению и переработке зерна. Микроэкономика. Макроэкономика. Учебник для вузов / Рябова Т.Ф., Чешинский Л.С. - М.: Гуманитарный центр «Монолит», 2000. - 696с.

66. Серова, Е. В. Развитие российского агропродовольственного рынка в транзитных условиях / Е. В. Серова, И. Г. Храмова, Н. А. Карлова, Т. В. Тихонова, О. Л. Письменная. - М.: ИЭПП, 2002. - 54 с.

67. Симонов, С.Ю. Обоснование прогнозного сценария развития рынка зерна: дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / С. Ю. Симонов. - Москва, 2007. - 132 с.

68. Соломатин А.Н. Экономика, анализ и планирование на предприятии торговли: Учебник для вузов / А. Н. Соломатин. - СПб.: Питер, 2010. - 560 с.

69. Солопов, В. Холдинг на рынке зерна / В. Солопов, С. Жидков // Хлебопродукты. - 2002. - № 3. - С. 6-8.

70. Тарелкина, Т. Управление холдингом / Т. Тарелкина // Пищевая промышленность. - 2002. - № 3.

71. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерные методы поддержки принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности / Э. А. Трахтенгерц, Ю. П. Степин, А. Ф. Андреев. - М.: СИНТЕГ, 2005, 592 е., илл. (Серия "Системы и проблемы управления")

72. Трейдера автоматизировали на базе Кау1эюп. ТАсМзепо [Электронный ресурс] Режим доступа: Ьйр://шшш.1а^18ег.ги/тёех.р11р/Новости: Трейдера_автоматизировали_на_базе_Мау1зюп. - 11.09.2014.

73. Третьякова, Е. П. Теория организации: учебное пособие / Е.П. Третьякова. -М.: КНОРУС, 2009. - 224 с.

74. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров; под ред. В.Э. Фигурнова; 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2003. - 544 с.

75. Указ Президента Российской Федерации от 30 января 2010 г. №120 "Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации".

76. Фаулер, М. Архитектура корпоративных программных приложений / М. Фаулер; пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. - 544 с.

77. Черекаев, М.В. Государственное регулирование внешней торговли зерном в развитых странах : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.14 / М. В. Черекаев. - Москва, 2006. - 143 с.

78. Чешинский, Л. С. Организация рынка зерна и продуктов его переработки / Л. С. Чешинский. -М.: Хпебпродинформ, 1999. - 367 с.

79. Чупахина, Н. И. Методология управленческого учёта в агрохолдингах : дис. ... докт. экон. наук : 08.00.12 / Н. И. Чупахина. - Москва, 2010. - 324 с.

80. Щур К. Антикризисная площадка / К. Щур // Коммерсантъ Business Guide. -2008. - №220. - с.45-47.

81. Abdullahi, S.D. Vertex enumeration and counting for certain classes of polyhedra. Ph.D. thesis, Computing (Computer Algorithms) / S.D. Abdullahi. - Leeds University, 2003.

82. Avis, D. A revised Implementation of the Reverse Search Vertex Enumeration Algorithm / David Avis. - McGill University, 1999. - 16 p.

83. Avis, D. Computational Experience with the Reverse Search Vertex Enumeration Algorithm / David Avis. - McGill University, 1999. - 11 p.

84. Bovey, R. Professional Excel evelopment: The Definitive Guide to Developing Applications Using Microsoft Excel, VBA, and .NET (2nd Edition) / R. Bovey, D. Wallentin, S. Bullen, J. Green. - Addison-Wesley, 2009. - 1160p.

85. BRANDAR С. Unified Approach in the DSS Development Process / C. BRANDA§ // Informática Economicá. - 2007. - №1 (41). - p.98-102.

86. Eckerson W. W. Best practices in operational BI. Converging Analytical and Operational Processes / Wayne W. Eckerson. - TDWI, 2007 - 28 p.

87. Gachet, A. Developing Intelligent Decision Support Systems: A Bipartite Approach / A. Gachet, P. Haettenschwiler // 7th KES Conference - Springer-Verlag (LNAI2774), Berlin Heidelberg, Germany: pp. 87-93.

88. Gruber, P.M. Handbook of Convex Geometry / P.M. Gruber, J. M. Wills. - North-Holland, 1993.

89. Gudum, С. K. On the distribution of lead time delays in supply chains / С. K. Gudum; preprint. - Copenhagen Business School, 2002..- 38 p.

90. Hugos, M. Essentials of Supply Chain Management / M. Hugos. - John Wiley & Sons, 2003.-256 p.

91. Khazaei, J. Lognormal vs. Normal and Weibull Distributions for Modeling the Mass and Size Distributions of Sunflower Seeds and Kernels / J. Khazaei, S. Jafari, S. Noorolah. // World conference on agricultural information and IT, 2008.

92. Kimball, R. The Data Warehouse ETL Toolkit / Ralph Kimball, Joe Casería. -Wiley, 2004.-491 p.

93. barman, C. Agile and Iterative Development: A Manager's Guide / C. Larman. -Addison-Wesley, 2004. - 27 p.

94. Marakas, G. M. Decision support systems in the twenty-first century / G. M. Marakas. - N.J.: Prentice Hall, 1999.

95. Mentzer, J.T. Defining Supply Chain Management / J. T. Mentzer // Journal of Business Logistics. - 2001. - Vol. 22, No. 2. - pp. 1-25.

96. Moussa, A.M. Extreme risk measures for train delay time / A. M. Moussa, S. Maite // Journées de Microéconomie Appliquée (JMA); Preliminary Version. - 2014. -17 р.

97. Oraki, Н. Sunflower (Helianthus annuus L.) hybrids seeds distribution modelling: normal, lognormal and Weibull models / H. Oraki, I. Alahdadi, F. Parhizkar // African Journal of Agricultural Research. -2011. - Vol. 6(2). - pp. 618-623.

98. Pate-Cornell, M.E. Dynamic optimization of cash flow management decisions: a stochastic model / M. E. Pate-Cornell, G. Tagaras, К. M. Eisenhardt // IEEE Transactions on engineering management. - 1990. - Vol. 37 №3. -pp.64-77.

99. Phan, J. MATLAB - C# for Enineers. / J. Phan. - CreateSpace Independent Publishing Platform, 2010. - 322 p.

100. Power, D.J. A Brief History of Decision Support Systems / D. J. Power [Электронный документ]. Режим доступа: http://DSSResources.COM/history/dsshistory.html. - 15.08.2014.

101. Shim, Jae К. Financial management / Jae K. Shim, Joel G. Siegel; 3rd ed. -Barron's Business Library, 2008. - 392 p.

102. Vercellis, C. Business intelligence: data mining and optimization for decision making / V. Vercellis. - Wiley, 2009. - 417p.

103. Weibull, W. A statistical distribution function of wide applicability / W. Weibull // Journal of Applied Mechanics, 1951. - pp. 293 - 297.

104. Willson W. W. Logistics and Supply Chain Strategies in Grain Exporting / William W. Wilson, Donald С. E. Carlson, Bruce L. Dahl // Agribusiness John Wiley & Sons, Ltd. - 2004. -№ 20(4). -pp. 449-464.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. РИСКИ ЗЕРНОВОГО РЫНКА

Таблица 1

Риски зернового рынка России

Группа Виды рисков Содержание рисков

Основные виды рисков зернового рынка

темпы роста национальной экономики

темпы роста доходов населения

тарифная политика естественных монополий

состояние конкурентной среды

диспаритет цен на сельхозпродукцию и ресурсы для сельского хозяйства

1 Макроэкономические курсовая политика

конъюнктура мирового рынка

рост конкуренции на мировом рынке

рост странового протекционизма

• возможные ограничения государственной поддержки при вступлении России во Всемирную торговую организацию

2 Конъюнктурные высокая волатильность цен на зерно

з Природно-климатические погодные условия

глобальное изменение климата

4 Технологические и агроэкологические несоблюдение технологических требований производства, хранения зернопродуктов

5 Политические несовершенство национальной законодательной базы

недостаточная гармонизация национальных и международных требований

6 Имущественные риски утраты, гибели, недостачи, повреждения, снижения качества зерна на всех этапах его реализации;

7 Договорные (или риски ответственности) отказ от выполнения договоров контрагентами, нарушение сроков, объёмов, качества зерна;

8 Инфраструктурные информационные риски, риски хранения, транспортировки, первичной обработки

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ТОВАРЫ И ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА

В таблице 1 и 2 приведены соответственно товары и их показатели качества (затемнённые ячейки), с которыми предусмотрена работа АИС ПР «Торговля зерном»

Таблица 1

Классификация зерновых, бобовых и масличных культур по классам, группам и целевому назначению (товары).

Таблица 2

Показатели качества по культурам

глюкозинолатов в шроте (%) протеиновое число

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. РАСЧЁТ ДЕНЕЖНОГО ПОТОКА ТОРГОВО-

ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ОПЕРАЦИИ

Рис Л. Алгоритм расчёта денежного потока торгово-логистической операции (базис закупки ЕХ\¥, базис продажи СРТ)

Продолжение рисунка 1

о а

С! &

о «

0 «

с «

и

1

е?

я «ч

о «э а я Я

о я к

ш

1С §

Таблица 1

Данные о спросе и предложении*

Заявка о продаже " S1 Заявка о покупке D4

Товар Пш.мягк.Зкл. Товар Пш.мягк.Зкл.

Цена за 1 тонну 7 500 Р Цена за 1 тонну 8 550 Р

Объём, тонн 3500 Объём,тонн 5000

Регион Белгородская область Регион Брянская область

*3а основу взяты данные из прил.5.

Таблица 2

Расчёт логистики торгово-логистической операции

Объём перевозки, тонн 3500

Цена отгрузки 1 тонны 230 Р

Стоимость отгрузки 805 000 Р

ЖД-тариф на 1 тонну 440

Стоимость перевозки 1 540 000 Р

Таблица 3

Расчёт денежного потока операции

День Приход Контрагент Платежs Предшествующее событие _

Детерм Среди

0 0 - 9 187 500,00 Р Поставщик Закупка EXW Заключение контракта

5 14 2 992 500,00 Р Покупатель Продажа CPT Заключение контракта

7 10 - 1540 000,00 Р Перевозчик Платеж РЖД Заключение контракта

14 20 - 770 000,00 Р Элеватор Платеж элеватору Заключение контракта

27 42 14 962 500,00 Р Покупатель Продажа CPT Окончание отгрузки

27 33 - 1312 500,00 Р Поставщик Закупка EXW Окончание отгрузки

27 47 11 970 000,00 Р Покупатель Закупка CPT Доставка

32 43 -15 750 000,00 Р Поставщик Закупка EXW Доставка

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. САДТ-ДИАГРАММА ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ТОРГОВЛЕЙ ЗЕРНОМ НА

ТАКТИЧЕСКОМ И ОПЕРАТИВНОМ УРОВНЯХ

иЭЕО АТ:

AUTHOR: Sergey Maslov PROJECT Wholesale grain trading

NOTES 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

DATE 1Э. 112010 RCV: 1G 10 2014

WORKING

DRAFT

RECOMMENDED

PUBLICATION

READER

DATE

CONTEXT.

TOP

Стратегические задачи

зерновой компании

.-iaaRKH тнтрягрнтпн

Информация & конъюнктуре зернового рынка

Информация о проведенных платежах

Инфпрмяция п- пптпрйнпгтях гпР.гтярнных предприятие^

Информация о- наличии собственного зерна

Информация »выполнении производственных и логистических процессов_

Информация лпярямртря* прпичипд-гтрнных логистических, банковских успуг

Информация о-текущих и планируемых производственно-логистических и финансовых ресурсах

Спгпягпдянныр ррщрния (контракты)

□нутренние регламенты управления торговлей

Управление оптовой торговлей зерном (тактический и оперативный уровни)

Руклшидишиь I департамента торговли

Up_и >,

шжщжшашдажшжшж^ Сыцший I

Аналитик трейдер Трейдер Логист

Проекты контрактов

Отчеты о результатах

торговли зерном -

1

СППР

NODE:

А-0

TITLE

Управление оптовой торговлей зерном (тактический и оперативный уровни)

NUMBER

Рис. 1. САДТ-диаграмма процесса: верхний уровень

Таблица 1.

Описание входных и выходных потоков, управляющих воздействий и механизмов_

Аналитик В задачи аналитика входит внесение прогнозов о ценах и объёмах спроса и предложения зерна в регионах в СППР, настройка аналитических инструментов СППР (таких как прогнозирование сроков платежей, поставок и др.), а также сбор и обработка других сведений о зерновом рынке, важных для принятия решений на тактическом и оперативном уровнях торговли.

Внутренние регламенты управления торговлей Включают инструкции работы трейдеров, руководителя департамента торговли, аналитика и других сотрудников, а также правила работы в СППР по торговле зерном.

Заявки контрагентов Заявки контрагентов о покупке и продаже зерна содержат информацию о цене, сроках, объёмах, базисе поставки, качестве или требованиям к качеству зерна, местоположении, порядке оплаты. Заявки могут поступать в зерновую компанию напрямую от контрагентов (посредством электронной почты, переговоров, электронных торговых площадок), а также из открытых источников (электронные торговый площадки, доски объявлений).

Информация о выполнении производственных и логистических процессов Включает сведения о выполненных этапах (объёмах) отгрузки, подработки, перевозки, приёмки.

Информация о конъюнктуре зернового рынка Аналитическая, прогнозная, статистическая информация о конъюнктуре зернового рынка включает прогнозы и статистику региональных и мировых объёмов и цен спроса и предложения, логистических и производственных услуг, урожайности, курсов валют и др. Часть информации может быть структурирована и использована на тактическом и оперативном уровнях СППР (региональные прогнозы цен, объёмов, стоимости логистических и производственных услуг).

Информация о наличии собственного зерна Сведения об объемах, расположении и качестве зерна, находящегося на собственных предприятиях зерновой компании.

Продолжение таблицы 1

Информация о параметрах производственных, логистических, банковских услуг Информация о ценах и мощностях отгрузки, приёмки и подработки, стоимости кредитов и страхования, экспедиционных услугах.

Информация о потребностях собственных предприятий Информация о потребностях собственных предприятий в зерне: объёмы, качество, сроки, местоположение.

Информация о проведённых платежах Информация о выплатах контрагентов и контрагентам по контрактам, заключённым в рамках торгово-логистических операций. Контрагенты - это поставщики, покупатели, перевозчики, экспедиторы, производственные предприятия, страховые компании, банки.

Информация о свободных ресурсах Информация о текущих и планируемых свободных производственно-логистических и финансовых ресурсах

Информация о текущих и планируемых производственно-логистических и финансовых ресурсах Сведения о текущих и планируемых свободных мощностях хранения, отгрузки, приёмки, а также финансовых ресурсах зерновой компании, которые могут быть использованы для проведения торгово-логистических операций.

Логист Основные задачи логиста - подготовка контрактов с перевозчиками, отслеживание вагонов, процесса отгрузки и приёмки зерна.

Отчёты о результатах торговли зерном Отчёты о проведённых торгово-логистических операциях, выполнении тактического плана торговли, предоставляемые высшему руководству зерновой компании.

Проекты контрактов Проекты контрактов с покупателями и поставщиками зерна, логистическими, страховыми компаниями, предприятиями, банками.

Распределение задач Распределение задач между трейдерами

Результаты анализа оперативной деятельности Результаты анализа успешных и ошибочных решений, предложения по изменению законов распределения случайных величин, совершенствованию алгоритма принятия решений и применяемых математических моделей.

Результаты выполнения тактического плана Текущее состояние выполнения тактического плана может обновляться в режиме реального времени, т.е. по мере заключения контрактов и выполнения этапов торгово-логистических операций.

Решения на согласование Вопросы, которые не могут быть решены на оперативном, а также предложения по проведению торгово-логистических операций, требующие согласования.

Решения по крупным и др. сделкам, регулирование оперативной деятельности Решения, принимаемые на тактическом уровне по вопросам, которые не могут быть решены на оперативном.

Руководитель департамента торговли Основные задачи руководителя департамента торговли зерном включают решение вопросов по развитию направления (построение отношений с новыми контрагентами, поиск новых логистических и финансовых решений и др.), привлечению дополнительных денежных средств, помощь трейдерам в принятии решений, составление и контроль выполнения тактического плана торговли зерном.

Согласованные решения (контракты) Решения о заключении контрактов с контрагентами, согласованные с финансовым, юридическим, бухгалтерским подразделениями и руководством зерновой компании.

СППР Система поддержки принятия решений по торговле зерном не предполагает автоматического формирование готовых решений, а выработку интерактивных решений "ЛПР-компыотер".

Старший трейдер Основные задачи старшего трейдера - координация работы трейдеров, составление и контроль выполнения оперативного плана в соответствии с тактическими задачами, анализ эффективности трейдеров, принятие решений по проведению торговых операций (с необходимыми согласованиями).

Стратегические задачи зерновой компании Стратегические задачи зерновой компании, связанные с торговлей зерном, могут включать изменение объёмов продаж, закупок, рост экономических показателей, количества контрагентов и другие задачи на период от 1 года. С точки зрения высшего руководства зерновой компании важно, чтобы эти задачи были формализованы и состояние их выполнения было доступно в оперативном режиме.

Тактический план В тактическом плане определяются показатели, которых должен достичь департамент торговли зерном в течение от 1 до 3 мес. Тактический план является основным руководством к принятию решений на оперативном уровне. В нём указываются целевые показатели (объёмы продаж, закупок различных видов зерна в различных регионах, вырученная маржинальная прибыль, финансовый баланс на конец периода и др.), ограничения на параметры торгово-логистических операций, целевые показатели для каждого из трейдеров.

Трейдер В департаменте торговли зерном может быть несколько трейдеров, за каждым из которых могут быть закреплены конкретные регионы и/или контрагенты. Основные функции трейдера: выбор наиболее эффективных торгово-логистических операций, поиск выгодных заявок о покупке и продаже на рынке, переговоры с контрагентами по вопросам изменения условий контрактов и их исполнения.

Формализованная информация: заявки, планы закупок и продаж, ресурсы СОТ, услуги Информация, формализованная и введённая в СППР.

Таблица 2

Описание процессов_

Анализ результатов оперативной деятельности Анализ эффективности трейдеров и всего уровня оперативного управления торговлей зерном, сравнение прогнозируемых и фактических результатов торгово-логистических операций.

Заключение и контроль исполнения контрактов Заключение контрактов, согласованных с другими департаментами и руководством, а также контроль этапов их исполнения (платежи, отгрузка, поставка вагонов, перевозка, приёмка, подработка).

Оперативное планирование Планирование задач по достижению целей оперативного плана.

Оперативное управление торговлей зерном Горизонт планирования 1-30 дней

Подготовка решений по проведению торговых операций Подготовка решений по проведению торговых операций на основе интерактивного алгоритма (взаимодействия СППР и трейдеров).

Сбор исходной информации Сбор информаций из открытых источников и напрямую от контрагентов и аналитических агенств.

Тактическое управление торговлей зерном Горизонт планирования 3-12 месяцев

ПРИЛОЖЕНИЕ 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СППР

Таблица 1

Исходные данные: предложения о продаже зерна*_

№ Код Продавец Регион Товар Цена, руб Объём, тонн Базис Порядок оплаты

После закп. дог. После отгрузки После доставки

Дней % Дней % Дней %

1 Э1 Контрагентб Белгородская область Пш. Зкл. 7500 3500 ЕХМ 0 35% 10 5% 10 60%

2 Б2 Контрагенте Волгоградская область Пш. Зкл. 7750 3000 ЕХ\Л/ 0 25% 10 20% 0 55%

3 ЭЗ Контрагент1 Воронежская область Пш. Зкл. 7650 10000 ЕХ\Л/ 0 50% 5 40% 0 10%

4 54 Контрагент2 Воронежская область Пш. Зкл. 7800 3000 ЕХ\Л/ 5 10% 10 70% 10 20%

5 Б5 Контрагентб Краснодарский край Пш. Зкл. 7025 6000 ЕХ\Л/ 10 0% 5 0% 15 100%

6 Б6 Контрагент1 Краснодарский край Пш. Зкл. 6900 1000 ЕХ\Л/ 0 30% 0 60% 20 10%

7 Э7 Контрагентб Курская область Пш. Зкл. 7550 8500 ЕХ\Л/ 10 5% 10 95% 20 0%

8 Б8 Контрагент2 Курская область Пш. Зкл. 7600 8000 ЕХУУ 5 10% 0 45% 20 45%

9 Б9 Контрагент1 Омская область Пш. Зкл. 7900 2500 EXW 5 45% 0 20% 15 35%

10 Б10 КонтрагентЗ Омская область Пш. Зкл. 7800 9000 ЕХ\Л/ 10 50% 10 45% 15 5%

11 Б11 КонтрагентЗ Ростовская область Пш. Зкл. 6650 1500 ЕХ\Л/ 0 30% 0 65% 20 5%

12 Б12 КонтрагентЗ Ростовская область Пш. Зкл. 6600 3000 ЕХУУ 5 25% 10 40% 5 35%

13 613 Контрагенте Самарская область Пш. Зкл. 7800 2500 EXW 0 20% 0 25% 10 55%

14 Э14 Контрагентб Саратовская область Пш. Зкл. 7650 6500 ЕХ\Л/ 0 50% 10 5% 5 45%

15 615 Контрагент4 Ставропольский край Пш. Зкл. 7100 9000 ЕХ\Л/ 5 15% 0 80% 15 5%

16 616 Контрагент4 Белгородская область Пш. 4кл. 7400 6000 EXW 10 50% 0 40% 0 10%

17 Э17 Контрагент4 Волгоградская область Пш. 4кл. 7400 4500 EXW 10 45% 5 40% 20 15%

18 Э18 КонтрагентЗ Волгоградская область Пш. 4кл. 7600 10000 EXW 5 20% 10 75% 5 5%

19 Э19 КонтрагентЗ Воронежская область Пш. 4кл. 7400 2000 ЕХ\Л/ 5 45% 5 20% 15 35%

20 Э20 Контрагент4 Краснодарский край Пш. 4кл. 6500 2000 EXW 5 0% 0 40% 5 60%

21 Э21 КонтрагентЗ Курская область Пш. 4кл. 7460 6500 EXW 5 35% 10 35% 20 30%

22 б22 Контрагент5 Омская область Пш. 4кл. 7517 7000 EXW 5 10% 0 60% 0 30%

23 323 Контрагентб Ростовская область Пш. 4кл. 6350 500 EXW 10 50% 10 40% 0 10%

24 Б24 Контрагент2 Самарская область Пш. 4кл. 7800 10000 EXW 10 25% 5 55% 5 20%

25 525 Контрагентб Саратовская область Пш. 4кл. 7400 3500 EXW 0 30% 0 0% 20 70%

26 Б26 Контрагент4 Ставропольский край Пш. 4кл. 6550 4500 EXW 5 15% 10 5% 15 80%

27 Б27 Контрагент4 Белгородская область Пш. фур. 7400 6500 EXW 10 5% 5 10% 10 85%

28 528 Контрагент! Волгоградская область Пш. фур. 7000 4500 EXW 10 25% 5 40% 10 35%

29 S29 КонтрагентЗ Воронежская область Пш. фур. 7450 7500 EXW 0 30% 10 55% 10 15%

30 S30 Контрагент4 Краснодарский край Пш. фур. 6450 4500 EXW 0 30% 5 15% 20 55%

31 S31 Контрагенте Курская область Пш. фур. 7350 6500 EXW 0 10% 10 50% 20 40%

32 S32 Контрагент4 Омская область Пш. фур. 7550 4000 EXW 0 25% 10 45% 5 30%

33 S33 Контрагент4 Ростовская область Пш. фур. 6200 8000 EXW 0 50% 5 20% 0 30%

34 S34 Контрагенте Самарская область Пш. фур. 7500 7500 EXW 5 10% 5 25% 15 65%

35 S35 Контрагенте Саратовская область Пш. фур. 7200 6000 EXW 0 5% 0 75% 15 20%

36 S36 Контрагенте Ставропольский край Пш. фур. 6550 4000 EXW 0 0% 0 35% 20 65%

* Региональные цены на зерно взяты на основе данных Института конъюнктуры аграрного рынка ИКАР за январь 2011 года.

Таблица 2.

Исходные данные: предложения о закупке зерна*_

№ Код Продавец Регион Товар Цена, руб Объём, тонн Базис Порядок оплаты

После закл. дог. После отгрузки После доставки

Дней % Дней % Дней %

37 D1 Контрагенте Алтайский край Пш. Зкл. 7631 7500 CPT 10 0% 5 40% 10 60%

38 D2 Контрагент4 Архангельская область Пш. Зкл. 8900 5500 СРТ 0 20% 5 15% 10 65%

39 D3 Контрагент4 Белгородская область Пш. Зкл. 7825 3000 СРТ 0 30% 10 10% 10 60%

40 D4 Контрагент2 Брянская область Пш. Зкл. 8550 5000 СРТ 5 10% 10 50% 5 40%

41 D5 Контрагенте Волгоградская область Пш. Зкл. 7750 7000 СРТ 5 15% 5 70% 20 15%

42 D6 Контрагенте Воронежская область Пш. Зкл. 7750 6500 СРТ 5 40% 0 35% 10 25%

43 D7 Контрагент Краснодарский край Пш. Зкл. 7150 5000 СРТ 0 5% 10 0% 0 95%

44 D8 КонтрагентЗ Курганская область Пш. Зкл. 8517 500 СРТ 5 10% 0 50% 0 40%

45 D9 КонтрагентЗ Курская область Пш. Зкл. 7800 9500 СРТ 5 35% 5 45% 20 20%

46 D10 КонтрагентЗ Липецкая область Пш. Зкл. 7800 1000 СРТ 0 40% 10 25% 5 35%

47 D11 Контрагент5 Московская область Пш. Зкл. 8700 1000 СРТ 0 30% 5 20% 5 50%

48 D12 Контрагент2 Нижегородская область Пш. Зкл. 8400 5000 СРТ 0 35% 5 40% 15 25%

49 D13 Контрагенте Новосибирская область Пш. Зкл. 7475 8500 СРТ 5 20% 5 70% 20 10%

50 D14 Контрагент2 Омская область Пш. Зкл. 8100 8500 СРТ 0 25% 10 35% 15 40%

51 D15 Контрагент2 Респ. Башкортостан Пш. Зкл. 8400 2000 СРТ 0 45% 0 10% 5 45%

52 D16 Контрагент4 Респ. Удмуртия Пш. Зкл. 8850 1000 СРТ 0 50% 5 35% 15 15%

53 D17 Контрагенте Респ. Чувашия Пш. Зкл. 8500 9000 СРТ 10 35% 10 20% 10 45%

54 D18 Контрагент2 Ростовская область Пш. Зкл. 7000 3000 СРТ 5 20% 10 40% 15 40%

55 D19 Контрагент1 Рязанская область Пш. Зкл. 7500 1500 СРТ 5 10% 0 55% 20 35%

56 D20 КонтрагентЗ Ленинградская область Пш. Зкл. 9650 8000 СРТ 0 0% 10 70% 0 30%

57 021 Контрагенте Самарская область Пш. Зкл. 8500 1500 СРТ 5 25% 0 10% 15 65%

58 022 Контрагент4 Саратовская область Пш. Зкл. 8250 1500 СРТ 10 45% 10 5% 0 50%

59 023 КонтрагентЗ Свердловская область Пш. Зкл. 9350 3000 СРТ 0 30% 5 65% 5 5%

60 024 Контрагенте Ставропольский край Пш. Зкл. 7200 5500 СРТ 5 25% е 5% 5 70%

61 025 Контрагент Тамбовская область Пш. Зкл. 7600 7500 СРТ 5 30% 0 30% 0 40%

62 026 Контрагент Челябинская область Пш. Зкл. 9133 7500 СРТ 0 20% 0 70% 10 10%

63 027 Контрагент4 Алтайский край Пш. 4кл. 6606 1500 СРТ 0 25% 0 65% 20 10%

64 028 Контрагент2 Архангельская область Пш. 4кл. 7800 9500 СРТ 5 35% 0 0% 0 65%

65 029 Контрагент4 Белгородская область Пш. 4кл. 7625 1000 СРТ 5 20% 5 5% 0 75%

66 030 Контрагент4 Брянская область Пш. 4кл. 8300 3000 СРТ 0 0% 10 50% 5 50%

67 031 КонтрагентЗ Волгоградская область Пш. 4кл. 7750 2000 СРТ 10 15% 5 30% 10 55%

68 032 Контрагенте Воронежская область Пш. 4кл. 7500 500 СРТ 0 5% 5 25% 10 70%

69 033 КонтрагентЗ Краснодарский край Пш. 4кл. 6800 6500 СРТ 5 5% 0 75% 5 20%

70 034 Контрагент1 Курганская область Пш. 4кл. 8200 6000 СРТ 10 35% 0 30% 15 35%

71 035 Контрагентб Курская область Пш. 4кл. 7600 7000 СРТ 10 40% 5 10% 10 60%

72 036 Контрагенте Липецкая область Пш. 4кл. 7750 7000 СРТ 0 40% 0 0% 20 60%

73 037 Контрагент4 Липецкая область Пш. 4кл. 7800 9000 СРТ 0 25% 0 20% 10 65%

74 038 Контрагент Московская область Пш. 4кл. 8700 2000 СРТ 5 25% 10 70% 20 5%

75 039 Контрагентб Нижегородская область Пш. 4кл. 8000 1000 СРТ 5 35% 5 15% 6 50%

76 040 КонтрагентЗ Новосибирская область Пш. 4кл. 6700 4500 СРТ 0 50% 0 20% 0 30%

77 041 Контрагент1 Омская область Пш. 4кп. 7650 4500 СРТ 10 30% 5 20% 0 50%

78 042 Контрагент2 Респ. Башкортостан Пш. 4кл. 8100 2500 СРТ 5 35% 5 65% 20 0%

79 043 Контрагентб Респ. Удмуртия Пш. 4кл. 8350 8500 СРТ 10 10% 5 15% 0 75%

80 044 Контрагент Респ. Чувашия Пш. 4кл. 8100 3000 СРТ 0 45% 10 15% 0 40%

81 045 Контрагентб Ростовская область Пш. 4кл. 6825 8500 СРТ 10 10% 5 5% 10 85%

82 046 Контрагент2 Рязанская область Пш. 4кл. 7300 6500 СРТ 0 45% 0 45% 20 10%

83 047 Контрагенте Самарская область Пш. 4кл. 8250 8500 СРТ 10 0% 5 35% 16 65%

84 048 Контрагентб Саратовская область Пш. 4кл. 7950 10000 СРТ 10 15% 0 5% е 80%

85 049 Контрагенте Свердловская область Пш. 4кл. 9000 500 СРТ 10 35% 0 10% 15 55%

86 050 Контрагентб Ставропольский край Пш. 4кл. 6700 4000 СРТ 10 30% 10 45% 10 25%

87 051 Контрагент2 Тамбовская область Пш. 4кл. 7350 2000 СРТ 0 25% 5 55% 20 20%

88 052 Контрагент1 Челябинская область Пш. 4кп. 8667 6000 СРТ 5 5% 0 95% 0 0%

89 053 Контрагентб Алтайский край Пш. фур. 6225 9500 СРТ 5 45% 5 30% 0 26%

90 054 Контрагенте Белгородская область Пш. фур. 7533 7000 СРТ 10 50% 0 35% 5 15%

91 055 Контрагент2 Волгоградская область Пш. фур. 7750 7500 СРТ 10 0% 5 35% 5 65%

92 056 КонтрагентЗ Воронежская область Пш. фур. 7500 6000 СРТ 10 35% 0 0% 0 65%

93 057 Контрагент! Кировская область Пш. фур. 10000 3500 СРТ 5 35% 0 10% 15 55%

94 058 Контрагент Краснодарский край Пш. фур. 6650 1000 СРТ 5 25% 0 55% 15 20%

95 059 Контрагент Курганская область Пш. фур. 8017 7500 СРТ 0 35% 10 5% 0 60%

96 060 Контрагентб Курская область Пш. фур. 7550 8000 СРТ 0 0% 5 10% 0 90%

97 061 Контрагент4 Липецкая область Пш. фур. 7000 5000 СРТ 10 20% 10 40% 20 40%

98 062 Контрагент1 Московская область Пш. фур. 8700 5500 СРТ 10 45% 5 0% 0 55%

99 063 Контрагент4 Нижегородская область Пш. фур. 8200 3000 СРТ 0 0% 10 85% 15 15%

100 064 КонтрагентЗ Омская область Пш. фур. 7300 3500 СРТ 10 0% 5 25% 10 75%

101 065 Контрагент2 Респ. Башкортостан Пш. фур. 8250 9000 СРТ 0 15% 0 75% 15 10%

102 066 Контрагентб Саратовская область Пш. фур. 8050 7000 СРТ 5 50% 10 20% 20 30%

103 067 КонтрагентЗ Свердловская область Пш. фур. 9088 2500 СРТ 0 15% 0 75% 0 10%

104 068 Контрагент4 Ставропольский край Пш. фур. 6500 2500 СРТ 5 40% 5 50% 15 10%

105 069 Контрагентб Тамбовская область Пш. фур. 7350 5500 СРТ 0 10% 10 50% 5 40%

106 070 КонтрагентЗ Челябинская область Пш. фур. 8350 8500 СРТ 5 15% 0 50% 5 35%

* Региональные цены на зерно взяты на основе данных Института конъюнктуры аграрного рынка ИКАР за январь 2011 года.

Таблица 3

Исходные данные: параметры станций*__

№ Регион Отгрузка Задержка отгрузки (дней) Станция Код станции

мощность, тонн/сут цена, руб закон распределения** pari** par2**

1 Алтайский край 3100 210 Uniform 1 10 Бийск 843200

2 Архангельская область 1400 210 Uniform 1 10 Жаровиха 290901

3 Белгородская область 1200 230 Uniform 1 10 Томаровка 435605

4 Брянская область 800 220 Weibull 1 1 Брянск-Орловский 200106

5 Волгоградская область 3400 240 Uniform 1 10 Арчеда 613805

6 Воронежская область 2000 220 Weibull 7 3 Воронеж-Курский 596402

7 Кировская область 3800 260 Weibull 7 3 Зуевка 274006

8 Краснодарский край 3900 240 Uniform 1 10 Краснодар II 520808

9 Курганская область 2000 230 Uniform 1 10 Курган 828501

10 Курская область 1800 260 Uniform 1 10 Золотухи но 217304

11 Ленинградская область 600 250 Weibull 1 1 Санкт-Петербург-Тов.-Московский 031808

12 Липецкая область 4000 230 Uniform 1 10 Липецк 592505

13 Московская область 1300 220 Weibull 5 2 Чехов 190506

14 Нижегородская область 1400 240 Weibull 4 2 Дзержинск 264704