Портфельный анализ и векторная оптимизация экономических решений на предприятии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Медведев, Максим Александрович

• Медведев, Максим Александрович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Медведев, Максим Александрович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕМ ПРЕДПРИЯТИЯ С КОНТРАГЕНТАМИ

1.1. Экономико-математические модели взаимодействия фирмы с

внешними контрагентами

1.2. Классическая теория портфельных инвестиций и ее обобщения

1.3. Теория многокритериальной оптимизации в задачах выбора

контрагентов предприятия

Выводы по Главе

ГЛАВА 2. ФОРМИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНЫХ ПОРТФЕЛЕЙ КОНТРАГЕНТОВ И ПОРТФЕЛЕЙ ПРОДУКТОВ И УСЛУГ ПО КРИТЕРИЯМ, УЧИТЫВАЮЩИМ РИСК НЕВЫПОЛНЕНИЯ КОНТРАГЕНТОМ СВОИХ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ

2.1. Две задачи, связанные с формированием эффективных портфелей контрагентов и портфелей продуктов и услуг

2.2. Базовые принципы подхода к формированию эффективных портфелей контрагентов, учитывающие риск невыполнения ими своих обязательств

2.3. Задача оптимизации состава потребителей готовой продукции

2.4. Алгоритм применения развитого подхода

2.5. Формирование эффективного множества действующих поставщиков на основе теории портфельных инвестиций

2.6. Случай трех и более критериев эффективности при отборе

контрагентов

Выводы по Главе

ГЛАВА 3. ПРИЛОЖЕНИЯ ТЕОРИИ ПОРТФЕЛЬНЫХ ИНВЕСТИЦИЙ И ВЕКТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОГО

СОСТАВА КОНТРАГЕНТОВ НА КОНКРЕТНЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

2

3.1. Применение элементов теории портфельных инвестиций для выбора

оптимального пула поставщиков на данных конкретного предприятия-посредника

3.2. Апробация модели на данных торгово-закупочной фирмы,

занимающейся поставками фармацевтических препаратов сети мелкооптовых покупателей

3.3. Векторная оптимизация в задаче выбора контрагентов для компании по транспортировке газа

3.4. Эффективные портфели банковских продуктов

3.5. Применение метода портфельных инвестиций для управления

доходностью и риском в коммерческом банке

Выводы по Главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Портфельный анализ и векторная оптимизация экономических решений на предприятии»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Выбор эффективных решений на предприятии во многом обусловлен рациональной организацией взаимодействия предприятия с контрагентами: поставщиками сырья и комплектующих, потребителями (покупателями) готовой продукции, государственными органами, кредитно-финансовыми и другими сторонними организациями. Деятельность по организации эффективной работы с контрагентами многогранна, изучается различными направлениями экономической науки и включает вопросы управления взаимоотношениями с клиентами, задачи маркетинга, менеджмента, логистики и др.

Экономико-математическое моделирование является одним из инструментов совершенствования взаимодействия предприятия со своими контрагентами и выбора партнеров или оказываемых услуг. Следует отметить, что в настоящее время, в условиях российской действительности применение экономико-математического моделирования при анализе контрагентов весьма ограничено. Традиционной практикой является дифференциация контрагентов по степени доверия или на базе экспертных оценок и иных почти эвристических методов. Между тем, экономико-математическое моделирование позволяет дополнить эвристические, интуитивные методы анализа объективными количественными оценками и является надежным инструментом поддержки принятия решений.

Широкий круг задач, относящихся к взаимодействию предприятия с внешней средой, составляют проблемы формирования портфелей заказов, выбор номенклатуры изделий, продуктов и услуг, формирования группы (портфеля) поставщиков и потребителей продукции таким образом, чтобы состав формируемых портфелей был бы приемлемым сразу по нескольким критериям. Такими критериями могут быть доход от реализации товаров или услуг, надежность контрагентов, опыт их работы в рассматриваемой области, финансово-экономические характеристики предприятий-партнеров. Частным

4

случаем является постановка задачи оптимизации по критериям риск-доходность, ориентированной на то, чтобы доход от деятельности был по возможности больше, а риск потерь или недополучения прибыли - как можно меньше.

Формируемый портфель экономических составляющих должен, во-первых, оценивать и выбирать наилучшим образом не индивидуальных контрагентов, а одновременно группу контрагентов, добиваясь снижения совокупного риска, во-вторых, позволить в значительной степени избавиться от присутствующих в иных подходах, базирующихся на экспертных оценках, элементов субъективизма.

Теория портфельных инвестиций, работая в своем классическом варианте с портфелем ценных бумаг, обеспечивает перечисленные свойства для названных портфелей. Поэтому адаптация и развитие портфельного подхода на класс нефинансовых объектов является перспективным и актуальным направлением.

Разработке экономико-математического инструментария,

ориентированного на решение указанных задач, и в отечественной, и в зарубежной литературе уделяется недостаточно внимания.

Таким образом, важность проблемы рационального формирования портфелей экономических составляющих, определяющих взаимодействие предприятия с внешней средой, и недостаточная проработанность данной проблемы в экономико-математической литературе обуславливают актуальность темы диссертационного исследования.

Степень разработанности темы исследования. Вопросам взаимодействия предприятия с внешней средой посвящены работы А.И. Татаркина, Е.В. Попова, Р. Акоффа, И. Ансоффа, K.P. Макконнелла, С.Л Брю, Д.С. Львова, А. Хиршмана, A.C. Плещинского, Д. Хикса, С. Хедрика, Р.Сайерта, Р. Коуза, Г. Саймона, О. Уильямсона, Ф. Найта и Ч. Барнарда и др.

Относительно новое направление в моделировании взаимодействия предприятий с контрагентами представляет теория контрактов, восходящая к

неоинституциональной экономической теории и теории транзакционных издержек, использующая подходы и методы современной теории игр. Здесь отметим работы С.М. Гуриева, Г.Б. Клейнера, O.E. Уильямсона, Э.Г Фуруботна, А.Е. Шаститко.

Вопросы математического моделирования взаимодействия предприятия с поставщиками и потребителями готовой продукции рассматривались в работах JI.B. Канторовича, Дж. фон Неймана и О. Моргенштерна, В. Леонтьева, В.Т. Немчинова, В.В. Юрашева, A.A. Эйсфельда, В.И. Бережного, Е.С. Гламаздина, М.Н. Козина, A.B. Агеева, Дж. Гибсона, Я. Корнай, М. Портера и других авторов.

Для задач формирования портфеля ценных бумаг основополагающей является работа Г. Марковича, в которой доходности ценных бумаг трактовались как случайные величины в математическом смысле данного термина, доходность портфеля ассоциировалась с математическим ожиданием соответствующей случайной величины, а риск - с дисперсией или стандартным отклонением.

Со времени появления первой работы Г. Марковича, развитие теории портфельных инвестиций шло в нескольких направлениях. Первое направление связано с работой Дж. Тобина и развитием модели ценообразования на рынке капитала (CapitalAssetPricingModel). Другое направление - динамические постановки задачи. Здесь отметим работы Р. Мертона и Дж. Моссина, относящиеся, соответственно, к моделированию непрерывных и многошаговых стохастических процессов. Направление, соответствующее тематике настоящей работы, связано с применением портфельной теории к объектам, отличным по своей природе от ценных бумаг. Схематично основные направления обобщения результатов работы Г. Марковича отображены автором на рисунке 1.

Наконец, вопросам, непосредственно примыкающим к тематике настоящего исследования, посвящены работы К. Хелфата и С. Авербуха, относящиеся к распространению теории портфельных инвестиций на

б

макроэкономические объекты - анализ аренды нефтяных производств и разработка энергетической стратегии Евросоюза.

Применению теории портфельных инвестиций к микроэкономическим объектам посвящено весьма небольшое количество работ. Укажем работы A.B. Луценко, где рассматривались портфели синтезированных финансовых инструментов и В.О. Никонова, посвященные анализу портфелей проектов.

Различные аспекты задачи формирования портфелей финансовых и нефинансовых инструментов рассматривались в работах Дж. Тобина, У. Шарпа, Р. Мертона, Дж. Моссина, П. Самуэльсона И. Фишера, С. Росса, Э. Элтона, М. Грубера, А.Н. Ширяева и других авторов.

Вопросам векторной оптимизации посвящено большое количество работ. Выделим исследования таких авторов, как Ю.Б. Гермейер, H.H. Моисеев, C.B. Емельянов, B.C. Михалевич, П.С. Краснощеков, О.И. Ларичев, Ю.М. Ермольев, H.H. Воробьев, И.В. Сергиенко, Т.В. Лебедева.

В работах перечисленных выше авторов предлагаются модели и подходы, которые могут быть расширены и дополнены с целью разработки методов, использование которых позволит предприятиям и организациям формировать портфели контрагентов, заказов, продуктов и услуг таким образом, чтобы обеспечить максимальную доходность при заданном уровне

Многозначные динамические финансовые модели

Микроэкономические

нефинансовые

модели

Рисунок 1 - Развитие теории портфельных инвестиций

риска, что будет способствовать достижению стратегических целей предприятия. Актуальность и недостаточная проработанность методов формирования эффективных портфелей нефинансовых объектов в отечественной и зарубежной литературе послужили основанием для разработки темы диссертации.

Объект исследования - предприятия различных форм собственности и направлений деятельности, принимающие экономические решения по формированию и реструктуризации эффективных портфелей контрагентов, заказов, продуктов и услуг.

Предмет исследования - экономические отношения по поводу формирования и реструктуризации эффективных портфелей контрагентов (поставщиков и потребителей), заказов, продуктов и услуг, осуществляемых предприятиями.

Основная гипотеза. Современная теория портфельных инвестиций позволяет распространить ее подходы и методы на задачи формирования и управления портфелем из экономических объектов, отличных по своей природе от традиционных инструментов фондового рынка (на портфели контрагентов, заказов, продуктов и услуг). Портфельный анализ и методы векторной оптимизации экономических решений на предприятии, связанные с формированием портфелей из нефинансовых объектов, базирующиеся на данной теории, позволяют разработать методический инструментарий для формирования эффективных портфелей из нефинансовых объектов, направленных на повышение эффективности взаимодействия предприятия с контрагентами. Данные подходы позволяют предложить экономико-математическую модель формирования эффективных портфелей поставщиков предприятия, позволяющую минимизировать затраты и риск предприятия, а также обобщить результаты на случай произвольного количества контрагентов с двумя и более критериями эффективности.

Цель исследования состоит в развитии теоретико-методологических

положений и разработке методического инструментария применения методов

8

портфельного анализа и векторной оптимизации экономических решений на предприятиях и организациях по формированию и реструктуризации эффективных портфелей нефинансовых объектов.

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Развить теоретико-методологический подход к портфельному анализу и методам векторной оптимизации экономических решений, связанный с формированием портфелей контрагентов, заказов, продуктов и услуг.

2. Разработать методический инструментарий для портфельного анализа и поддержки принятия решений по формированию портфелей из нефинансовых объектов для случая двух и более критериев эффективности (характеристик контрагентов, продуктов, товаров и услуг), основанный на теории портфельных инвестиций и методах векторной оптимизации, позволяющий строить эффективные портфели из нефинансовых объектов.

3. Разработать экономико-математическую модель формирования экономических решений, связанных с формированием портфелей поставщиков, которая обеспечивает при выборе такого решения минимальные затраты при возможно меньшем риске, связанном с взаимодействием предприятий с поставщиками.

Теоретические и методологические основы исследования.

Теоретической и методологической базой исследования послужили работы отечественных и зарубежных специалистов в области теории портфельных инвестиций, по теории и методам взаимодействия предприятия с внешней средой, менеджменту и финансовому анализу, теории вероятностей и математической статистике.

В диссертации применены общенаучные методы системного анализа, логики, методы векторного анализа, математического программирования и статистического анализа.

Эмпирическую базу исследования составили данные о деятельности предприятий и организаций, относящиеся к взаимодействию предприятия с

9

контрагентами (поставщиками и потребителями продукции), данные по номенклатуре товаров, продуктов и услуг, данные из финансовых отчетов предприятий и организаций.

Научная новизна. В диссертационном исследовании получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны:

1. Развит теоретико-методологический подход к портфельному анализу и выбору методов векторной оптимизации экономических решений на предприятии. Подход позволяет применить методы современной теории портфельных инвестиций для формирования эффективных портфелей из экономических объектов, отличных по своей природе от инструментов фондового рынка: портфелей контрагентов, заказов, продуктов и услуг (п. 1.2 паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ), (Глава 2, параграф 2; Глава 3, параграфы 1-5).

2. Разработан методический инструментарий портфельного анализа и поддержки принятия решений по формированию портфелей из нефинансовых объектов для случая двух и более критериев эффективности (характеристик контрагентов, заказов, продуктов и услуг). Разработанный инструментарий основан на теории портфельных инвестиций и методах векторной оптимизации и позволяет строить эффективные портфели из нефинансовых объектов. Применение инструментария позволит в значительной степени устранить элементы субъективизма, присутствующие в иных подходах (п. 1.4 паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ), (Глава 2, параграфы 3-6, Глава 3, параграфы 1-5).

3. Разработана экономико-математическая модель поиска эффективных экономических решений по формированию портфелей контрагентов (поставщиков) предприятия, основанная на использовании методов векторной оптимизации. Модель позволяет определить вариант обеспечения минимальных затрат при возможно меньшем риске, связанном с взаимодействием предприятия с контрагентами (поставщиками) (п. 1.4

паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ), (Глава 2, параграфы 5-6, Глава 3, параграф 1).

Практическая значимость диссертационной работы обусловлена тем, что содержащиеся в ней выводы и предложения позволяют повысить эффективность управления предприятием, эффективность его взаимодействия с контрагентами, активизировать деятельность по оптимизации номенклатуры производимых продуктов и услуг, минимизировать риски. Использование предложенных подходов будет способствовать принятию взвешенных решений при выборе контрагентов и портфелей производимых продуктов и услуг. Применение предлагаемых в диссертационной работе подходов и методов будет способствовать достижению стратегических целей предприятий и организаций, росту их конкурентоспособности, окажет положительное влияние на развитие российской экономики. Полученные в ходе исследования результаты могут быть использованы промышленными и торгово-закупочными предприятиями, финансово-кредитными организациями.

Материалы диссертации могут быть использованы для преподавания ряда дисциплин в высших учебных заведениях, в частности, «Экономика фирмы», «Математические методы финансового анализа», «Управление рисками», «Экономико-математическое моделирование».

Апробация работы осуществлялась в процессе обсуждения ее результатов на международных конференциях «Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании» (г. Екатеринбург, 2007; г. Екатеринбург, 2008), на 13-ой Всероссийской конференции «Математическое программирование и приложения» (г. Екатеринбург, 2007), на международных конференциях «Инновационное развитие российской экономики» (г. Москва, 2009 и г. Москва, 2010), на 9-ой международной конференции по проблемам экономического развития в современном мире «Устойчивое развитие российских регионов: экономика политических процессов и новая модель пространственного развития» (г.

11

Екатеринбург, 2012); на студенческих научных конференциях УрФУ; на научных семинарах кафедры «Анализ систем и принятия решений» УрФУ.

Практическое внедрение результатов диссертационного исследования проведено на промышленных, торгово-закупочных предприятиях и предприятиях банковской сферы города Екатеринбурга. Практические результаты автора исследования подтверждены соответствующими документами.

Публикации. Основные положения диссертации отражены в двенадцати публикациях общим объемом 3,9 печатных листов (из которых 2,8 п.л. - авторские), в том числе, в трех статьях в журналах, рекомендованных ВАК РФ для публикации результатов кандидатских диссертаций («Вестник УГТУ-УПИ. Сер. Экономика и управление», «Экономика региона»).

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы, включающего 106 наименований. Основное содержание изложено на 144 страницах машинописного текста, работа включает 47 рисунков, 10 таблиц.

Во введении обосновывается актуальность темы работы, указываются объект и предмет диссертации, цель диссертационного исследования, степень разработанности темы. Формулируются задачи исследования и основные результаты, содержащие элементы новизны, а также теоретические и методологические основы работы и ее практическая значимость, приводится список публикаций автора по теме диссертации.

В первой главе работы «Методологические основы управления взаимодействием предприятия с контрагентами» анализируются существующие подходы и модели, относящиеся к взаимодействию предприятия с внешней средой. Приводятся общие принципы рационального выбора контрагентов предприятием или организацией. Основное внимание уделяется существующим экономико-математическим моделям, описывающим анализ и правила рационального выбора поставщиков предприятия и предприятий-партнеров - потребителей готовой продукции.

12

Далее рассматриваются подходы и методы теории портфельных инвестиций и возможность их применения к объектам, отличным от ценных бумаг. В частности, приводятся задачи построения портфелей проектов, портфельный подход к стратегическим задачам энергетики. Показывается, что названные задачи являются частными случаями более общей постановки задачи векторной оптимизации с произвольным количеством критериев. Определяется место представленных в диссертационной работе исследований в круге задач, связанных с развитием теории портфельного управления.

Вторая глава работы «Формирование эффективных портфелей контрагентов и портфелей продуктов и услуг по критериям, учитывающим риск невыполнения контрагентом своих обязательств» посвящена развитию теоретико-методологического подхода, позволяющего использовать методы теории портфельных инвестиций и подходы более общей теории векторной оптимизации для формирования эффективных портфелей контрагентов предприятия или организации.

Предлагается экономико-математическая модель поиска эффективных портфелей, описывающих рациональные действия по выбору поставщиков предприятия.

Обсуждаются результаты, относящиеся к проблеме распространения портфельного подхода на случай трех и более критериев эффективности, в качестве которых могут быть выбраны различные характеристики контрагентов: доход от реализации поставляемых товаров или услуг, сроки поставки, качество поставляемой продукции, деловая репутация контрагента, устойчивость его финансового положения, и целый ряд других характеристик.

В третьей главе работы «Приложение теории портфельных инвестиций и векторной оптимизации для выбора оптимального состава контрагентов на конкретных предприятиях» алгоритмы, изложенные во второй главе, применяются к решению практических задач предприятия. Приводятся

13

результаты апробации предлагаемого подхода и базирующихся на нем методов на данных конкретных предприятий и организаций: предприятия, работающего с шестью поставщиками, торгово-закупочного предприятия, компании по транспортировке газа и двух коммерческих банков.

ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕМ ПРЕДПРИЯТИЯ С КОНТРАГЕНТАМИ

1.1. Экономико-математические модели взаимодействия фирмы с внешними контрагентами

Основу экономико-математического подхода составляет математическое

моделирование. Эта область научно-практической деятельности получила

мощный стимул к развитию во время и сразу после второй мировой войны.

Данное направление развивалось в рамках интеллектуального движения,

связанного с терминами «кибернетика», «исследование операций», а с

широкомасштабным внедрением ЭВМ появились термины «системный

анализ» и «информатика». Развитие математического моделирования связано

с такими именами, как В. Леонтьев, Дж. фон Нейман [48], Л.В. Канторович

[29]. Среди первых серьезных работ, касающихся моделирования экономики

фирмы, выделим монографию К.Р. Макконнелла и С.Н. Брю [43]. Одним из

первых затронул тему организации межфирменных взаимодействий

американский экономист Р. Коуз [40], который ввел понятие транзакционных

издержек. Книга [72] продолжает эту тему, определяя обоснованные

взаимосвязи в процессе межфирменного взаимодействия. Вопросы

взаимодействия фирмы с внешней средой рассматривались и в монографиях

[1-3]. Множество монографий и статей в математических и экономико-

математических журналах посвящено отдельным вопросам организации

взаимодействия фирмы с внешней средой.

Использование математической модели вместо серии экспериментов на

реальных экономических системах и объектах позволяет существенно

снизить требуемые расходы и избежать дорогостоящих ошибок. Для

экспериментов проще использовать модель, параметры которой можно

менять. Математическая модель дает возможность сформулировать реальную

задачу как математическую и позволяет воспользоваться для ее анализа

универсальным и мощным математическим аппаратом. Математика дает

15

рекомендации для выбора наилучших вариантов решения проблемы, позволяет проводить детальный количественный анализ модели, помогает предсказать, как поведет себя объект в различных условиях.

Построить точную математическую теорию, как правило, сложно ввиду сложности экономических систем. Неудивительно поэтому, что сколько-нибудь универсальных методов построения математических моделей в экономике не существует. Можно говорить лишь о некоторых общих принципах и требованиях к таким моделям. Укажем лишь основные из них: ® Адекватность модели оригиналу.

• Объективность, то есть соответствие научных предпосылок и выводов реальным условиям.

в Простота модели, то есть, учет лишь наиболее важных факторов.

• Чувствительность модели, степень реакции на изменения исходных параметров.

в Устойчивость к малым возмущениям исходных параметров. ® Универсальность, достаточная широта области применения, возможность модификации.

Модели анализа конъюнктуры рынка. Конъюнктура рынка -конкретная рыночная ситуация, сложившаяся на рынке в определенный момент времени. Анализ конъюнктуры дает возможность оценить положение фирмы на данный период, оценить ее потенциал, и возможности для осуществления деятельности.

Показателями конъюнктуры рынка являются:

- показатели производства;

- показатели товарооборота;

- показатели уровня цен;

- финансовые показатели.

В рамках исследуемого вопроса анализ конъюнктуры рынка относится к

косвенному описанию взаимодействия фирмы и ее контрагентов. Он нацелен

па исследование целесообразности работы фирмы в данной рыночной

16

обстановке. Анализ конъюнктуры учитывает, по большому счету, неконтролируемые факторы маркетинговой макросреды фирмы -политическую, культурную, юридическую обстановки, а также ситуацию, сложившуюся в отрасли (существующие спрос и предложение, цены, эластичность спроса по цене). Экономико-математические модели анализа конъюнктуры рынка посвящены, в большей степени анализу макроэкономического равновесия (одна из таких моделей рассмотрена в

[И]).

Моделирование спроса. Разработанные экономико-математические модели дают возможность оценить спрос и его эластичность.

Основным подходом к оценке спроса на продукцию предприятия является построение кривой спроса. Кривая спроса отражает зависимость количества покупаемой продукции от цены. Спрос населения может изучаться и прогнозироваться на различных уровнях агрегирования, в зависимости от поставленной задачи. При этом следует тщательно отбирать факторы, наиболее точно характеризующие сущность явления. Объяснение изменений только лишь за счет действия одного фактора может привести к неточностям. Существуют следующие методы моделирования потребительского спроса:

Модели, основанные на методах математической статистики и эконометрики. Здесь после многочисленных измерений величин в корреляционном поле строится диаграмма рассеивания. Далее осуществляется подбор математических форм связи из числа существующих математических моделей, подбираются коэффициенты с помощью метода наименьших квадратов [32]. При этом экономико-математические модели спроса строятся в виде уравнений регрессии - одно- или многофакторных, в которых в качестве независимых переменных выступают формирующие спрос факторы, а в качестве зависимой переменной - спрос населения. Оценка надежности (достоверности) модели проводится по величине

корреляционного отношения. В общем виде экономико-математическая модель спроса может быть представлена таким образом:

5" = /(х,,х2,.о, (1-1)

где 5- спрос населения; х1 - воздействующий фактор; т - число факторов.

Технически функция спроса строится, например, способом, описанным в

[65].

Описанную выше модель можно отнести к классу факторных моделей прогнозирования. Как уже отмечалось, они могут быть однофакторными (когда интерес представляет изучение зависимости спроса от одного фактора - уровня цен, уровня доходов и т.п.) или многофакторными (зависимость сразу от нескольких факторов). Модели строятся на основании установленного вида кривой регрессии, затем находятся параметры модели методом наименьших квадратов.

Подбор конкретных факторов, определяющих значение спроса, и вид уравнения регрессии зависят от особенностей конкретного рынка.

На основании функции спроса можно провести оценку его эластичности, то есть меры реагирования объема потребляемой продукции на изменения конкретного параметра. Чаще всего таким параметром выступает цена единицы продукции. Алгоритм нахождения эластичностей может быть сформулирован следующим образом по реальным данным анализа статистики цен, доходов и потребительских расходов населения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Медведев, Максим Александрович, 2014 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ источников

1. Акофф Р. Искусство решения проблем: пер. с англ. M.: Мир, 1982. 110 с.

2. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989. 519 с.

3. Попов Е.В. Миниэкономика. М.: Наука, 2003. 487 с.

4. Агеев А. В. Оценка выбора поставщиков продукции в логистических процессах // Эконом, анализ: теория и практика. 2007. № 21. С. 42-47.

5. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и Статистика, 1996 С. 82-84.

6. Линейное программирование с многими критериями. Метод ограничений / Р.Бенайюн, О.И.Ларичев, Ж. Де Монгольфье, Ж. Терки // Автоматика и телемеханика. 1971. №8. С. 108-115.

7. Бережной В.И., Роин O.A., Шарунова Е.В. Алгоритм выбора поставщика материальных ресурсов. URL:

http://www.adviss.ru/logistika mtoid i stribyuts i i logistika_snabzheniya/algorit m_vybora_postavschika materialnyh_resursov

8. Бешелев С.Д. Метод «затраты-эффективность»: (обзор) // Экономика и мат. методы. 1970. Т. 6, вып. 5. С.719-732.

9. Куницина H.H., Ушвицкий Л.И., Малеева A.B. Бизнес-планирование в коммерческом банке. М.: Финансы и статистика, 2002. 304 е.: ил.

Ю.Березовский Б.А., Кемпер Л.П. Вложенные модели многокритериальной оптимизации с упорядоченными по важности критериями // Автоматика и телемеханика. 1981. №1. С. 105-112.

11. Бланк И.А. Основы инвестиционного менеджмента / 2-е изд., перераб. и доп. К.: Эльга, Ника-Центр, 2004. Т. 1. 672 с.

12. Боков О.Г. Экономика рыночного ценообразования. Саратов: СГАУ, 2000. 430 с.

13. Боков О.Г., Солодкая Т.И. Потребительский спрос и корректный анализ статистики торговли //Вестн. СГАУ. 2005. Вып.1. С.48-51.

14. Бухвалов A.B., Бухвалова В.В., Идельсон A.B. Финансовые вычисления для профессионалов / под общ. ред. А.В Бухвалова. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. 320 е.: ил.

15. Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. М.: Радио и связь, 1984. 288 с.

16. Варьяш И.Ю. Банковская социология. Экспертные оценки в банковском деле. СПБ.: Альфа, 1999. 256 с.

17. Вильгельм И., Фандель Г. Два алгоритма решения задачи векторной оптимизации // Автоматика и телемеханика. 1976. № 11. С. 109-117

18.Гламаздин Е.С, Новиков Д.А., Цветков A.B. Управление корпоративными программами: информационные системы и математические модели. М.: ИПУ РАН, 2003. 159 с.

19. Гуриев С.М., Поспелов И.Г., Шапошник Д.В. Модель общего равновесия при наличии транзакционных издержек и денежных суррогатов // Экономика и мат. методы. 2000. Т.36, № 1. С.75-89.

20. Даргейко Л.Ф. Метод ограничений в линейных задачах векторной оптимизации//Кибернетика. 1976. № 31. С. 87-93.

21. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций. М.: Финансы и статистика, 1999. С. 62-63.

22. Друри К. Введение в управленческий и производственный учет. М.: Аудит, 1994. С.53.

23. Дюсуше О.М. Моделирование спроса и проблема избыточных мощностей на дифференцированном рынке. М.: ГУ ВШЭ, 2004. 48 с.

24. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцева В.Н. Общая теория статистики. М.: ИНФРА-М, 1998. 416 с.

25. Модели и методы векторной оптимизации / С.В.Емельянов, В.И.Борисов, А.А.Малевич, А.М.Черкашин // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1973. № 6. С. 386-448.

26. Жуковин В.Е., Кореков Э.С., Мусхелишвили К.Г. Имитационная процедура принятия решений при многих критериях эффективности // Теоретическая

кибернетика. 1980. С. 111-124.

27. Иванилов Ю.П., Лотов A.B. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979. 47 с.

28. Искаков М.Б., Искаков А.Б. Полное решение задачи Хотеллинга: концепция равновесия в безопасных стратегиях для игры определения цен // Журн. НЭА. 2012. № 1 (13). С. 10-33.

29. Канторович Л.В. Математические методы организации и планирования производства. 1939. 89 с.

30. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных . М.: Филин, 1998. 144 с.

31.Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике. М.: Мир, 1964. 837 с.

32. Кини Р. Теория многокритериальной полезности и ее применение // Тр. Всесоюз. шк.-семин. по управлению большими системами. Тбилиси, 1976. С. 143-187.

33. Когут А. Е. Управление инвестиционной деятельностью. М.: Перспектива, 1997. 237 с.

34. Козловский В. А., Козловская Э. А., Савруков Н. Т. Логистический менеджмент. М.: Лань, 2002. 272 с.

35. Клейнер Г.Б. Новая институциональная экономика: на пути к «сверхновой» //Рос. журн. менеджмента. 2006. Т. 4, № 1. С. 113-122.

36. Клейнер Г.Б. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. М.: Экономика, 1997. С. 64-66.

37. Конюховский П.В. Микроэкономическое моделирование банковской деятельности. СПб: Питер, 2001. 224 е.: ил. - (Сер. Ключевые вопросы).

38. Котова H.H. Инвестиционная деятельность фирмы. М.: Перспектива, 1996. 191 с.

39. Купчинский В.А., Улинич A.C. Система управления ресурсами банка. М.: Экзамен, 2000. 224 с.

40. Коуз Р. Фирма, рынок и право: сб. ст.: пер. с англ. М.: Новое изд-во, 2007.

138

224 с.

41. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977. 392 с.

42. Леонтьев В. Экономика «затраты— выпуск» (Input— output economics). 1966. 246 с.

43. Макконнелл K.P., Брю С.Л. Экономикс. М.: Инфра-М, 2006. 832 с.

44. Малочко В., Сушкова С., Позняков В. Оценка и выбор поставщиков. М.: TACIS, 2003. 218 с.

45. Линдере М.Р., Фирон Х.Е. Управление снабжением и запасами. Логистика 2013. URL: http://books2226.ru/airline-design-skachat-besplatno-v-txt-doc-epub-i-fb2/

46. Михайлушкин А.И., Шимко П.Д. Основы рыночной экономики. СПб.: ООО "Петропресса", 1996. 247 с.

47. Михайлова, Т. Выбор поставщика. URL: http://www.lobanov-logist.ru/index.php?newsid-3 634

48. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 707 с.

49. Никонов О.И., Медведев М.А. Диверсификация рисков предприятия при взаимодействии с внешними контрагентами // Вестн. УГТУ-УПИ. Сер. Экономика и управление. 2007. № 1(84). С.68-72.

50. Никонов О.И. О нетрадиционных задачах портфельного управления // Труды Ин-та математики и механики УрО РАН. 2009. Т. 15, №4. С. 204-214.

51.Никонов О.И., Медведев М.А. Статические задачи теории портфельных инвестиций // Вестн. УГТУ-УПИ. Сер. Экономика и управление. 2008. № 3(92). С.72-79.

52. Никонов О.И., Медведев М.А. О некоторых приложениях теории портфельных инвестиций // Информ.-мат. технологии в экономике, технике и образовании. Вып.5. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2009. С.93-105.

53. Никонов О.И., Фирсов A.A., Медведев М.А. Экономико-математическое моделирование инновационной экономики: формирование эффективных

139

портфелей управляющих финансовыми активами фондового рынка // Инновационное развитие российской экономики: сб. материалов 3-й Междунар. науч.-практ. конф. (2010 ; Москва) / МЭСИ. М., 2010. 4.1. С.76-78.

54. Никонов О.И., Медведев М.А., Египцев Д.С. Повышение эффективности системы сбыта продукции: математическое моделирование // Вестн. УГТУ-УПИ. Сер. Экономика и упр.-2004. № 4, вып.4.- С.96-103.

55. Никонов О.И., Медведев М.А. Методы векторной оптимизации в работе с контрагентами предприятий // Экономика региона. 2011. № 3. С.217-223.

56. Новиков М.В. Маркетингово-экономическая модель аттестации поставщиков. URL:http://www.cfin.ru/management/manufact/attest_sup.shtml

57. Норкотт Д. Принятие инвестиционных решений: пер. с англ. М.: Биржи и банки, ЮНИТИ, 1997. 247 с.

58. Никонов О.И., Луценко A.B. Синтезированные финансовые инструменты как средство повышения эффективности управления капиталом // Вестн. УГТУ-УПИ. Сер. Экономика и управление. 2002. №2. С.95-111.

59. Околелова Э.Ю. Модели инвестиционного прогнозирования рынка коммерческой недвижимости. Воронеж: Истоки, 2008. 326 с.

60. Описание бизнес-процесса закупок. URL: http://www.logists.by/content/onHcaHHe-6H3Hec-nponecca-3aKynoK

61.Пиндайк P.C., Рабинфельд Д.С. Микроэкономика. СПб.: Питер, 2002. -608 с.

62. Плещинский A.C. Оптимизация межфирменных взаимодействий и внутрифирменных управленческих решений: дис. д-ра. экон. наук. М., 2002. 314 с.

63. Протасов В.Ф. Анализ деятельности предприятия (фирмы): производство, экономика, финансы, инвестиции, маркетинг, оценка персонала / 2-е изд. М: Финансы и статистика, 2011. 522 с.

64. Растригин Л.А., Эйдук Я.Ю. Адаптивные методы многокритериальной оптимизации // Автоматика и телемеханика. 1985. № 1. С. 5-25.

140

65. Рогозина, Е.Е. О непараметрическом моделировании потребительского спроса. URL: http://www.kongress.al09.ru/lastyi 10/index.html

66. Рязанов Б. Теории портфельного инвестирования и их применение в условиях российского рынка. URL: http://old.rcb.ru/archive/articles.asp?id=986

67. Салимова Т.А. Практические методы оценки возможностей поставщиков. URL: http://www.elitarium.ru/2012/07/22/print:page, 1, prakticheskiemetodynocenki ozmozhnostei postavshhikov.html

68. Седюкин B.K. Контроль качества поставок: подходы к выбору поставщика. URL: http://www.elitarium.ru/2009/04/22/print:

a. page, 1 ,vybor postavshhika.html

69. Сергеева В.И. Корпоративная логистика: 300 ответов на вопросы профессионалов. М.: Инфра-М, 2008. 976 с.

70. Соболь И.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями / 2-е изд. М.: Дрофа, 2006. 175 с.

71. СТО Газпром 2-1.12-064-2006. Методика оценки технико-коммерческих предложений на поставку материально-технических ресурсов, работ и услуг 22.08.2006. URL: http://www.norm-load.ru/SNiP/Datal/58/58288/index.htm

72. Уильямсон О. И. Экономические институты капитализма: фирмы, рынки, отношенческая контрактация: пер. с англ. СПб.: Лениздат : SEV Press, 1996. - 702 с.

73. Фандель Г., Вильгельм П. О теории принятия решении при многих критериях // Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений: сб.ст. М.: Статистика, 1979. 189 с.

74. Филин С.А. Управление инвестициями в инновационной сфере экономики в условиях риска и неопределенности. М.: ИНИЦ Роспатента, 2004. 474 с.

75. Фишер А. Как выбрать поставщика // Логистик & система. URL: http://www.6pl.ru/Vlad st/choice.htm.

76. Фуруботн Э.Г., Рихтер Р. Институты и экономическая теория: Достижения новой институциональной экономической теории: пер. с англ. СПб.: Изд. дом Санкт-Петербург, гос. ун-та, 2005. 702 с.

141

77. Ходоровский М.Я., Никонов В.О. Управление рисками портфеля проектов // Вестн. УГТУ-УПИ. Сер. Экономика и управление. 2006. №7. С. 116-122.

78. Шарп У. Ф., Александер Г. Дж., Бейли Д. В. Инвестиции. М.: Инфра-М, 2007. 1040 с.

79. Шаститко А. Е. Новая институциональная экономическая теория / 4-е перераб. и доп. изд. М.: ТЕИС, 2010. 828 с.

80. Шведов А.С. Теория эффективных портфелей ценных бумаг: пособие для студентов. М.: ГУ ВШЭ, 1999. 144 с.

81. Шеремет А.Д., Щербакова Г.Н. Финансовый анализ в коммерческом банке. М.: Финансы и статистика, 2000. 256 с.

82. Юрашев В.В. Об интегрировании в современный маркетинг компьютерных технологий, основанных на математических моделях // Маркетинг и маркетинговые исследования в России. 2002. № 2. С. 58-62.

83. Awerbuch S. Portfolio-based Electricity Generation Planning: Policy Implications for Renewables and Energy Security // Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change. 2006. Vol.11(3). P.693-710.

84. Brealey R.A., Myers S.C. Principles of Corporate Finance. New York etc.: McGraw-Hill, 2001. 1060 p.

85. Bolton P., Dewatripont M. Contract Theory. London etc: MIT Press, 2005. 740 p.

86. Benassi C., Chirco A. An Elasticity Approach to Equilibrium and Preference Concentration in the Hotelling Game // J. Econ. 2008. Vol. 94, № 2. P. 125-141.

87. Brenner S. Hotelling Games with Three, Four, and More Players // J. Region. Sci. 2005. Vol. 45, №4. P. 851-864.

88. Coase R. The Problem of Social Cost //J. Law and Economics. 1960. Vol. 3, n°l. P. 1-44.

89. Elton E.J., Gruber M.J. Modern Portfolio Theory and Investment decisions // Amer. Econ. Rev. 1970. № 60. 167 c.

90.Guriev S.M. Incomplete Contracts with Cross-Investments: Contributions to

Theoretical Economics // Berkeley Electronic J. on Theor. Economics. 2003.

142

Vol.3(1). Article 5.

91. Riahi K., Grubler A., Nakicenovic N. Scenarios of long-term socio-economic and environmental development under climate stabilization // Technological Forecasting & Social Change. 2007. Vol.74(7). P.887-935.

92. Krasovskii N.N., Subbotin A.I. Game-theoretical control problems. New York etc.: Springer, 1988. 517 p.

93. Laffont J. J., Martimort D. The Theory of Incentives. Princeton: Princeton Univ. Press, 2002. 440 p.

94. Markowitz, H. Portfolio selection //J. Finance. 1952. Vol.7. P.77-91.

95. Merton R.C. Lifetime portfolio selection under uncertainty: The continuous time case//Rev. Econ. Stat. 1969. Vol.51. P.248-257.

96. Mossin J. Optimal multiperiod portfolio policies // J. Business. 1968. Vol. 41, No. 2. P.215-229

97. Nikonov O.I. On a game of large-scale projects competition // Numer. analysis and appl. mathematics : Intern, conf. (2009; Rethymno, Crete, Greece). New York ; Melville, 2009. Vol.2. C.982-986. (AIP Conf. Proc. ; 1168).

98. Nikonov O. On a Set-Valued Dynamic Model of Investment Portfolio Reconstruction // Modeling and Control of Economic Systems: proc. IF AC Symp., (2001; Klagenfurt). New York etc.: Elsevier, 2002. C. 181-186.

99.0syzka A. Multicriteria optimization for engineering design //Design Optimization. New York: Acad. Press, 1985. P. 193-227.

100. Nikonov Oleg, Krivorotov Vadim, Kalina Alexei. Methodological approach to the research of sustainable and safe social and economic developments of the territories. Laxenburg: HAS A, 2011. 22 p. (Interim Report; IR-11-006).

101. Nikonov Oleg I. Efficient Portfolios of the Energy Technologies // AIP Conf. Proc. 2011. Vol. 1389: Numer. analysis and appl. mathematics : Intern, conf. (2011 ; Halkidiki, Greece, 19-25 Sept.). P.565-568.

102. Steuer R.E. Multiple Criteria Optimization: Theory, Computations, and Application. New York: Wiley, 1986. 546 p.

103. Sawaragi Y., Nakayama H., Tetsuzo Tanino. Theory of Multiobjective Optimization. Orlando, FL: Acad. Press, 1985. 322 p. (Mathematics in Sei. and Engng; vol. 176).

104. Tobin J. Liquidity preference as behavior towards risk // Rev. Economic Stud. 1958. Vol. 25, No. 2. P.65-86.

105. Williamson, Oliver E. Markets and Hierarchies: Analysis and Antitrust Implications. New York: The Free Press, 1975. 286 p.

106. Gallinger G. W., Healy P. B. Liquidity analysis and management / 2nd ed. Reading : Addison-Wesley, 1991. 167 c.