Моделирование процесса формирования портфеля заказов на производство информационного продукта с учетом факторов риска тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Пономарев, Владимир Валерьевич

• Пономарев, Владимир Валерьевич
• кандидат экономических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Пономарев, Владимир Валерьевич

СОДЕРЖАНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА СОЗДАНИЯ БАЗ ДАННЫХ ТРЕНАЖЕРОВ.

1.1 Основные виды тренажеров и их характеристики.

1.2 Технология создания БД тренажеров и анализ системы управления их производства.

1.3 Анализ рисков формирования портфеля заказов при производстве баз данных тренажеров.

1.4 Математические методы анализа и оценки рисков невыполнения договорных обязательств.

1.5 Экономико-математическое моделирование как метод оценки рисков невыполнения договорных обязательств.

1.6 Постановка задачи разработки системы управления портфелем заказов с учетом риска невыполнения договорных обязательств.

Выводы по первой главе диссертации.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ПОРТФЕЛЕМ ЗАКАЗОВ С УЧЕТОМ ФАКТОРОВ РИСКА НЕВЫПОЛНЕНИЯ ДОГОВОРНЫХ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ.

2.1 Выбор и обоснование критерия оптимальности портфеля заказов.

2.2 Применение имитационного моделирования для расчета вероятности риска невыполнения договорных обязательств.

2.3 Планирование модельного эксперимента.

2.4 Методика расчета параметров контракта с точки зрения оптимизации портфеля заказов.

Выводы по второй главе диссертации:.

ГЛАВА 3. ВНЕДРЕНИЕ РАЗРАБОТАННОГО ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ В ОРГАНИЗАЦИИ.

3.1 Информационное обеспечение и информационная модель подсистемы «Управление портфелем заказов».

3.2 Прогнозирование и выбор стратегии формирования портфеля заказов.

3.3 Определения условий контракта.

3.4 Реализация подсистемы «Управление портфелем заказов» в коммерческом отделе организации.

Выводы по третьей главе диссертации:.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование процесса формирования портфеля заказов на производство информационного продукта с учетом факторов риска»

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.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Пономарев, Владимир Валерьевич

Выводы по третьей главе диссертации:

1. Спроектирована информационная подсистема "Управление портфелем заказов", обеспечивающая поддержку принятия решений по портфелю заключаемых контрактов.

2. Разработано информационное обеспечение проекта, структура базы данных и даны рекомендации по стыковке с существующими автоматизированными рабочими местами (АРМ) в коммерческом отделе организации.

3. Рассмотрены практические аспекты проблемы выбора стратегии формирования оптимального портфеля заказов.

4. Рассмотрена реализация полученного инструментария в коммерческом отделе организации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе диссертационного исследования разработан экономико-математический инструментарий управления портфелем заказов с учетом факторов риска, раскрыты основные направления его практического применения.

Таким образом, программа диссертационного исследования полностью выполнена, достигнута цель и решены все поставленные задачи. Получены следующие научные результаты:

Разработан методический аппарат комплексного анализа задач управления рисками портфеля заказов в организациях, создающих базы данных тренажеров в качестве одного из приоритетных направлений реализации маркетинговой политики. Предлагаемый при этом экономико-математический инструментарий на основе имитационного моделирования может быть применим для всех организаций, имеющих сходные производственные характеристики.

Определены факторы рисков, обоснована необходимость оценки и управления рисками, сформулирован критерий оптимальности и доказана возможность формирования портфеля заказов с минимальным риском.

Разработана имитационная модель оценки риска невыполнения договорных обязательств, достоинством которой является вероятностная оценка величины риска, учет стохастического характера данных о контракте, возможность прогнозирования состояния портфеля заказов и влияния на совокупный риск изменения отдельных параметров контракта в любой период времени.

На основе результатов моделирования с применением математической теории планирования экспериментов рассчитана индивидуальная функция вероятности риска невыполнения договорных обязательств для заданной категории контрактов Зависимость вероятности риска от трудоемкости и доходности контракта адекватно описывается полиномом второй степени (подтверждается с помощью Р-критерия).

Предложена методика расчета параметров контракта - суммы заключаемого контракта при фиксированной процентной ставке с учетом минимизации совокупного риска портфеля. Внедрение данной методики в коммерческом отделе организации позволяет повысить качество принимаемых управленческих решений по формированию оптимального портфеля заказов, снизить его рискованность.

С помощью методологии структурного анализа ГОЕБО спроектирована информационная система "Управление портфелем заказов", обеспечивающая поддержку принятия решений по портфелю заказов. Отдельные блоки подсистемы, в том числе и имитационная модель, в настоящее время уже успешно работают. В дальнейшем может быть проведена комплексная автоматизация данного проекта в единой программной среде.

Результаты научного исследования апробированы и внедрены в коммерческом отделе ЗАО «ТРАНЗАС» (Российское отделение), работающего на рынке создания баз данных тренажеров.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Пономарев, Владимир Валерьевич, 2003 год

1. Алехин Б.И. Рынок ценных бумаг: Введение в фондовые операции. М.: Финансы и статистика, 1993

2. Алексеев М.Ю. Рынок ценных бумаг. М.: Финансы и статистика, 1992

3. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и Статистика, 1996.

4. Бахвалов JT.A. Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам. Компьютерра, № 40, 1997

5. Багриновский К.А., Конник Т.И., Левинсон М.Р. и др. Имитационные системы принятия экономических решений. М.: Наука, 1989.

6. Бочаров П.П., Печинкин A.B. Теория вероятностей. Математическая статистика. М.: Гардарика, 1998.

7. Валенцева Н.И. Кредитные риски и кредитный портфель коммерческого банка. Бизнес и банки, № 10, 1994.

8. Валравен К.Д. под ред. Мэри Э. Ворд Управление рисками коммерческого банка Вашингтон, 1992, ИЭР, русская версия.

9. Васильчук Е.С., Рухманова А.Н. Бизнес планирование и оценка рисков в предпринимательской деятельности. Иваново.: Ивановский государственный университет, 1996.

10. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988.

11. Дик В.В., Бебнева Е.В., Божко В.П. Информационные системы в экономике. — М.: Финансы и статистика, 1996.

12. Друри К. Введение в управленческий и производственный учет. М.: Аудит, 1994.

13. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций. М.: Финансы и статистика, 1999.

14. Ермаков С.М. Математическая теория планирования эксперимента. М.: Наука, 1983.

15. Емельянов A.A., Власова Е.А. Имитационное моделирование вэкономических информационных системах. М.: МЭСИ, 1996.

16. Иванилов Ю.П., Лотов A.B. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.

17. Ильенкова Н.Д. Производственный менеджмент. М.: ЮНИТИ 2001

18. Ильенкова Н.Д. Методологические проблемы дентификации экономических рисков. М.: ЦНИИ Электроника, 1997.

19. Ильин Н.И., Лукманова И.Г. и др. Управление проектами. — СПб.: Два-Три, 1996.

20. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ. М.: Издательство Лори, 1996.

21. Кастеллани К. Автоматизация решения задач управления. М.: МИР 1982

22. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг. — М.: Филин, 1998.

23. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей М.: ЗАО Финстатинформ, 2000.

24. Колемаев В.А. Математическая экономика. М.: ЮНИТИ, 1998.

25. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1991.

26. Кендэл М. Ранговые корреляции. -М.: Статистика, 1975.

27. Клейнер Г.Б. и др. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. — М.: ОАО Экономика, 1997.

28. Кремер Н.Ш. Исследование операций в экономике. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

29. Кузнецов A.B. Экономико-математические методы и модели. -Минск: БГЭУ, 1999.

30. Любовский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. — М.: Наука, 1990.

31. Михайлушкин А.И., Шимко П. Д. Основы рыночной экономики. СПб.-.СПбГИЭА, 1996.

32. Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971.

33. Налимов В.В., Чернова H.A. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов М.: Наука, 1965.

34. Первозванский A.A., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчеты и риск. М.: ИНФРА-М, 1994.

35. Пономарев В.В. Гниденко И.Г. Методические основы компьютерного обучения, Сборник научных трудов «Экономика информатики и автоматизация менеджмента» СПбГИЭА, 1995.

36. Пономарев В.В. Локтев H.H. Гниденко И.Г. Проблемы освоения новой информационной технологии и пути их решения, Сборник научных трудов «Современные информационные технологии в экономике и образовании» СПбГИЭА, 2001.

37. Пономарев В.В., Гниденко И.Г. Некоторые подходы к определению издержек при разработке баз данных для компьютерных тренажеров , Сборник научных трудов "Инструментальные методы в экономике". СПбГИЭУ, 2002.

38. Привалов И.И. Аналитическая геометрия. М.: Государственное издательство научно-технической литературы, 1954.

39. Рэдхэд, Кейт, Хьюс, Стюарт Управление финансовыми рисками, пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1996.

40. Севастьянов Б.А. Курс теории вероятностей и математической статистики. — М.: Наука, 1981.

41. Соколов Р.В. Проектирование информационных систем в экономике. — СПб.:СПбГИЭА, 1996.

42. Тутубалин В.Н. Теория вероятностей. — М.:МГУ, 1972.

43. Федосеев В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ, 1999.

44. Чесноков С.А. Инвестиционная стратегия и финансовые игры. -М.: 1994.

45. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. -М: Дело, 1994.

46. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений. — М.: «Аудит», ЮНИТИ, 1997.

47. V. Ponomarev "Composite Approach to the development of a Spatial Data Modeling Software (SDMS) for the Marine Navigational Simulators (MNS)" MARSIM'03 Kanazawa, Japan, 2003.