Разработка экономико-математической модели и инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Полумисков, Михаил Леонидович

• Полумисков, Михаил Леонидович
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Полумисков, Михаил Леонидович

Введение

Глава 1. Структура модели деятельности предприятия

1.1. Анализ состояния отрасли и проблемы развития предприятий.

1.2. Существующие системы оценки деятельности в приложении к золотодобыче.

1.3. Построение системы факторов и показателей деятельности ЗДП.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. Разработка экономико-математической модели оценки деятельности золотодобывающего предприятия.

2.1. Выбор ключевых показателей экономико-математической модели.

2.2. Построение экономико-математической модели оценки деятельности золотодобывающего предприятия.

2.3. Основные направления использования ЭММ.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. Апробация инструментария оценки инвестиционной привлекательности ЗДП

3.1. Описание источников информации для проверки найденных решений.

3.2. Апробация ЭММ для оценки штатного функционирования ЗДП.

3.3. Реализация ЭММ для целей инвестиционной оценки.

Вывод по главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка экономико-математической модели и инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия»

Актуальность темы исследования. Золото является в первую очередь сырьевым товаром, торгуемым на мировом рынке. Оно используется в разных отраслях промышленности - ювелирная, электроника, автомобилестроение. Второе, возможно, более важное применение - денежно-кредитные отношения. Золото является частью резервов государственных банков. Оно может быть принято в качестве расчетов по денежным обязательствам, а в истории золото являлось гарантом платежеспособности государств мира. Помимо этого, наличие достаточных резервов золота является частью мер по обеспечению стабильности национальных валют. Поэтому отрасль требует внимания, прежде всего на государственном уровне.

Нестабильность мирового фондового рынка и постоянный спрос со стороны промышленных потребителей привели в последние годы к значительному росту цены золота [46]. Эти факторы оживили интерес инвесторов к предприятиям отрасли. В частности, активно развиваются ранее неосвоенные месторождения, повышается интерес к разведке новых площадей, наблюдается оживление рынка слияний/поглощений среди золотодобывающих предприятий, рост стоимости приобретаемых участков недр [61,74]. В результате наметилось несколько тенденций на рынке золотодобычи.

Во-первых, запасы полезных ископаемых истощаются. Это ведет к необходимости увеличения геологоразведочных работ. Большая часть запасов находится в распределенном фонде (в распоряжении недропользователей). Новые запасы за последние годы были получены в основном из рудных месторождений с подземным способом добычи. К 2008 году доля запасов рудного золота достигла 83,7 %. Помимо этого, уменьшается среднее содержание золота в рудах: важную роль в минерально-сырьевой базе золота играют сверхкрупные месторождения с запасами более 1000 тонн, но с относительно низкими содержаниями, часто в трудноизвлекаемой форме.

Такие объекты требуют построения крупных горно-обогатительных комбинатов (ГОКов) с большой мощностью по добыче и переработке руды, включающих множество подразделений, выполняющих разные бизнес-процессы. Таким образом, усложняются задачи управленцев, связанные с поддержанием экономической эффективности производства при ограниченных ресурсах. Требуется система поддержки принятия управленческих решений. Кроме того, в свете более сложных условий ведения работ, дефицита запасов требуется поддержание уровня квалификации персонала для решения задач геологии, горного дела, логистики, металлургии и получения от этих процессов экономического эффекта. Иными словами, развитие нематериальных ресурсов позволяет более эффективно использовать материальные блага (запасы руды, мощность оборудования).

Вторая тенденция состоит в том, что на развитие горных компаний все большее влияние оказывает удаленность месторождений и перспективных участков, слабо развитая инфраструктура [62]. В удаленных районах нет постоянных дорог, существует дефицит электроэнергии, водных ресурсов. Это вызывает необходимость уделять больше внимания логистике доставки товаров, схемам снабжения предприятия и учитывать данные факторы при оценке экономической эффективности освоения месторождений.

Третья тенденция связана с тем, что в структуре добычи золота в России немалую долю занимают мелкие производства (артели, небольшие горнообогатительные комплексы на базе поселков) разрабатывающие небольшие месторождения [62]. Эти месторождения или почти полностью освоены или требуют дальнейшей геологоразведки, которую данные предприятия не могут обеспечить. В связи с этим возникает потребность в привлечении инвестиций в развитие этих предприятий и развитии инструментов оценки их эффективности.

Вышеописанные факторы вызывают необходимость формирования инструментария, позволяющего проводить оценку экономической эффективности освоения новых месторождений и производственных процессов действующего золотодобывающего предприятия. Для этого требуется построение экономико-математических моделей, которые позволяют учесть существенные факторы, оказывающие влияние на результаты работы предприятия, оценить его инвестиционную привлекательность. Построение таких систем определяет актуальность исследования.

Степень разработанности проблемы. Вопросы экономико-математического моделирования деятельности и оценки предприятий горной промышленности рассматривались в работах Ю.П. Ампилова, Ф. Велмера, A.JI. Дергачева, Я.В. Моссаковского, С.С. Резниченко, С.И. Уткиной. В более широком смысле вопросами оценки бизнеса и экономико-математического моделирования деятельности предприятий занимаются такие ученые как А. Дамодаран, У. Шарп, М.А. Федотова, А.Г, Грязнова, В.Е. Лихтенштейн.

Зарубежные ученые (Р. Каплан, К. Кросс, Д. Нортон и др.) разработали модели ключевых показателей эффективности, призванные оценивать эффективность деятельности и инвестиционный потенциал предприятий. Основой таких систем стала идея взаимосвязи финансовых и нефинансовых показателей деятельности предприятия, в частности работы персонала, отношений с покупателями, эффективности производственных процессов и финансовых результатов. Данный подход позволяет учесть факторы настоящих и будущих доходов, но нуждается в существенной доработке с учетом специфики отрасли и необходимости математического моделирования взаимосвязи показателей на различных уровнях представления. '

В работах таких ученых как М.И. Баканов, А.Д. Шеремет, Г.В. Савицкая, JI.T. Гиляровский развиваются системы комплексного экономического анализа. Представленные ими подходы позволяют проводить комплексную оценку хозяйственной деятельности и эффективности используемых ресурсов, рентабельности активов и капитала, однако разработанная система не позволят проводить оценку инвестиционной привлекательности, в частности стоимости предприятия и рентабельности инвестиций. Предложенный инструментарий направлен на оценку прошедших периодов деятельности и фактического состояния предприятия, а набор факторов является заранее определенным.

Большинство экономико-математических моделей оценки деятельности применяются для проектирования рудников, расчета экономической эффективности освоения месторождений при заданных технико-экономических параметрах. Существуют также системы оперативного финансового и производственного планирования. Но они предлагают стандартные оценочные модели. В то же время, с учетом описанных тенденций развития золотодобывающей промышленности, необходимы модели, позволяющие выявить дополнительные резервы роста эффективности деятельности, инструментарий оптимизации используемых ресурсов, повышения эффективности бизнес-процессов с учетом специфики отрасли, инструментарий оценки потенциала роста доходов предприятия, что обуславливает цель и задачи настоящей диссертационной работы.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является совершенствование инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия на основе создания экономико-математической модели бизнеса. Для достижения этой цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

1. Проанализировать проблемы отрасли для обоснования круга задач, которые должны решаться с применением систем экономической оценки деятельности золотодобывающего предприятия (ЗДП).

2. Провести сравнительный анализ существующих инструментов оценки деятельности и обосновать необходимость построения собственной экономико-математической модели с учетом специфики отрасли.

3. Разработать, основываясь на факторах, оказывающих влияние на доходность золотодобывающего бизнеса, схему формирования финансовых результатов золотодобывающего предприятия.

4. Построить экономико-математическую модель (ЭММ), призванную обеспечить возможность оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия.

5. Сформировать инструменты оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия, обеспечивающие расчет его стоимости, обоснование выбора проектов с точки зрения инвестирования, выявление резервов роста эффективности внутренних бизнес-процессов.

6. Провести апробацию экономико-математической модели и предложенных инструментов оценки инвестиционной привлекательности, доказать их технологическую применимость и экономическую полезность.

Объектом исследования являются процессы геологоразведки, добычи и переработки золота.

Предметом исследования являются показатели, инструментарий и методики оценки и повышения инвестиционной привлекательности.

Теоретическая и методологическая основы исследования. Теоретическую основу исследования составили основные положения экономической теории, теории систем и системного анализа, математического моделирования экономических процессов, и их логическое продолжение в трудах в области стратегического менеджмента, горного дела и экономической оценки месторождений, финансового и инвестиционного анализа. В работе использовались монографии по экономике горного дела (С.С. Резниченко, Я.В. Моссаковский), технологиям проведения горных работ (А.К. Порцевский), правовые акты, регламентирующие порядок экономической оценки месторождений, статистические данные и годовые отчеты предприятий отрасли. Использовались такие программные инструменты для расчетов и моделирования как MS Excel и Statistica.

Методология исследования включает научные достижения в области стратегического управления, инновационного менеджмента и другие направления прикладной экономики. При решении конкретных задач использовались процедуры целеполагания, измерения, установления критериальности, алгоритмизации, формирования и выбора альтернатив, методы статистической обработки данных, методы линейного программирования.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в формировании инструментария оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия на основе экономико-математического моделирования.

Предмет защиты составляют следующие положения и результаты, содержащие элементы научной новизны:

• выявлена специфика деятельности золотодобывающих предприятий, которая заключается в одновременном учете таких взаимосвязанных факторов, как состояние предприятия, прогнозирование его финансовых результатов, эффективность логистики, значения параметров освоения месторождений и качество запасов, а также уровень коммерческих и технических рисков. Данный результат стал дополнительным аргументом при построении оригинальной ЭММ оценки деятельности ЗДП и позволил сформулировать ее основные функции - оценка инвестиционной привлекательности новых месторождений и действующих предприятий, выявление резервов роста производительности труда и снижения затрат;

• разработана информационная база, обеспечивающая хранение информации о факторах внешней среды, внутренней деятельности предприятия, а также косвенных факторах, использование которых позволяет оценить резервы роста прибыли ЗДП;

• разработана ЭММ оценки инвестиционной привлекательности ЗДП, позволяющая определить результативность его работы в текущем периоде, потенциал роста доходов, выявить участки неэффективности и резервы роста производительности, предложить изменения в бизнес-процессах, сформировать набор показателей эффективности и на этой основе оценивать инвестиционную привлекательность предприятия. В отличие от существующих моделей оценивается текущее состояния предприятия, потенциал роста доходов и учитываются дополнительные факторы, оказывающие влияние на текущие и будущие доходы - эффективность логистики и геологоразведочных работ, качество и прирост ресурсной базы;

• выработаны рекомендации по повышению эффективности бизнес-процессов ЗДП на основе их моделирования и оптимизации с применением линейного программирования. В частности, предложено использовать методы линейного программирования при оптимизации распределения ограниченных ресурсов (труд, техника, материалы) между производственными процессами. Исследованы процессы планирования и снабжения, выработаны рекомендации по их улучшения и оценено влияние на финансовые результаты;

• предложена интегральная оценка инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия, позволяющая выбрать наиболее перспективные предприятия с точки зрения инвестирования и комбинирующая показатели эффективности штатного функционирования и инвестиционные показатели ЗДП.

Отмеченные результаты соответствуют пункту 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» (специальность ' 08.00.13 - Математические инструментальные методы в экономике) паспорта специальностей ВАК.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость исследования заключается в развитии методик экономико-математического моделирования деятельности хозяйствующих субъектов, а также инструментов экономической оценки предприятий горной промышленности,

Практическая значимость результатов исследования заключается в возможности применения разработанной экономико-математической модели и инструментов оценки инвестиционной привлекательности. Самостоятельное практическое значение имеют следующие положения диссертации: экономико-математическая модель оценки деятельности предприятия золотодобычи, которая может использоваться на предприятиях горной промышленности, в банках и финансовых институтах для выявления эффективности оперативной деятельности, оценки кредитоспособности и доходности предприятия; инструментарий интегральной оценки инвестиционной привлекательности золотодобывающего предприятия, позволяющий принимать инвестиционные решения в отношения предприятий отрасли; инструментарий оптимизации ограниченных ресурсов в производственно-финансовом планировании горного предприятия. Моделирование бизнес-процессов планирования и снабжения предприятия позволяет повысить производительность, уменьшить простои техники и улучшить финансовые результаты.

Апробация и внедрение результатов. Отдельные положения и рекомендации, сформулированные в работе, используются в деятельности ОАО «Уралсиб», что подтверждено справкой о внедрении.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 статей общим объемом 2 п.л. (весь объем авторский), в т.ч. 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК (0,9 п.л.).

Структура работы. Диссертация изложена на 114 страницах машинописного текста, состоит из введения, 3 глав, заключения и включает 7 рисунков, 29 таблиц, 4 приложения и список литературы из 118 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Полумисков, Михаил Леонидович

Выводы по главе 2

Во второй главе поставлены и решены четыре задачи:

1. Выбраны ключевые показатели, на основе которых должна быть сформирована ЭММ. Показатели штатного функционирования предприятия оказывают воздействие на стоимость предприятия, но не полностью определяют его будущие доходы. Поэтому принято решение формировать экономико-математическую модель на базе модели оценки бизнеса. При этом выбран доходный метод оценки бизнеса для учета текущих и будущих доходов предприятия.

2. Построена экономико-математическая модель оценки бизнеса ЗДП, которая позволяет оценить экономическую эффективность работы предприятия и потенциал роста доходов по набору исходных параметров. С помощью модели рассчитываются показатели эффективности бизнес-процессов в текущем периоде. Соотношения параметров и показателей модели позволяют оценить эффективность использования ресурсов, выявить участки потенциального повышения производительности или снижения затрат. Также она позволяет учесть качество имеющихся запасов золота, эффективность производственной и геологоразведочной деятельности при оценке стоимости предприятия.

3. Предложен инструментарий повышения инвестиционной привлекательности ЗДП с применением построенной ЭММ:

3.1. Оптимизация распределения ограниченных ресурсов (работники, материалы, оборудование) в рамках производственных процессов с применением методов линейного программирования для повышения эффективности или снижения затрат.

3.2. Моделирование вспомогательных бизнес-процессов (планирование, снабжение) путем изменения их схемы и получения дополнительных результатов (сокращение временных затрат, повышение производительности). Выработаны рекомендации по моделированию бизнес-процессов планирования и снабжения с целью повышения производительности предприятия.

4. Предложен инструментарий оценки инвестиционной привлекательности предприятия по совокупности факторов. Для этого отобраны показатели, которые сравниваются по предприятиям отрасли, и предложен механизм их учета в интегральной оценке. Она позволяет проводить сравнительную оценку нескольких предприятий для принятия инвестиционно-финансовых решений.

ГЛАВА 3. Апробация инструментария оценки инвестиционной привлекательности ЗДП

3.1. Описание источников информации для проверки найденных решений

Приведем описание объектов исследования, на основе которых будет проведена проверка построенной экономико-математической модели и предложенного инструментария. Основные технико-экономические показатели работы условного рудника приведены в следующей таблице:

Заключение

Работа посвящена актуальной теме построения системы оценки инвестиционной привлекательности предприятия золотодобывающей промышленности и создания соответствующего инструментария. В ходе исследования поставлен и решен комплекс задач. Проведен анализ текущего состояния отрасли золотодобычи для обоснования актуальности исследования, сравнительный анализ существующих методик оценки деятельности, оценена возможность их применения и предложены варианты улучшения в соответствии со спецификой отрасли. Для обоснования собственной ЭММ и ее структуры проведен анализ основных этапов развития предприятий и месторождений и построена схема формирования финансовых результатов.

Выявлен ряд проблем, показывающих актуальность внедрения систем оценки деятельности: дефицит запасов, необходимость больших инвестиций в геологоразведочные работы, переход на добычу руды подземным способом и в регионы со слабым развитием транспортной, энергетической инфраструктуры, снижение экономической эффективности производства, сложность получения заемного финансирования для проведения ГРР. В связи с этим сформулированы задачи предприятий отрасли: прирост запасов и рост производства (доли рынка), повышение экономической эффективности для обеспечения возвратности инвестиций. Эти факторы показывают необходимость применения инструментария оценки и повышения инвестиционной привлекательности.

Обоснована актуальность и недостатки применения существующих методик оценки деятельности. Сделан вывод о том, что задача построения системы оценки деятельности любого предприятия, в том числе золотодобывающего, является контекстно-зависимой. Основными требованиями к модели являются возможность оценки как экономической эффективности работы ЗДП в текущем периоде, так и потенциала роста доходов, инвестиционного потенциала новых месторождений, а также возможность выявлять участки или бизнес-процессы, которые снижают экономическую эффективность. Тем самым, определена специфика отрасли и требования к построению систем и моделей оценки деятельности предприятий отрасли.

Выявлена система факторов, оказывающих влияние на финансовые результаты, на основе которой предложено выстраивать экономико-математическую модель: стратегические (внешние факторы и показатели); тактические показатели (показатели бизнес-процессов); косвенные факторы и показатели, оказывающие опосредованное влияние на финансовые результаты; показатели эффективности (финансовые и нефинансовые). Построена схема получения финансовых результатов, включающая основные этапы развития месторождения, факторы и показатели, отражающие результаты деятельности на данных этапах. Это позволяет сформировать ЭММ, которая оценивает эффективность работы в настоящем периоде и прогнозирует будущие финансовые результаты. В следующей главе предложено построение экономико-математической модели на основе выявленной схемы и реализованы основные направления ее применения для ЗДП.

Во второй главе выбраны основные показатели предполагаемой ЭММ. Принято решение формировать экономико-математическую модель на базе модели стоимости бизнеса по методу дисконтированных денежных потоков. Выбор продиктован интересами участников отрасли, а также взаимосвязями в схеме формирования финансовых результатов: данная модель включает как факторы штатного функционирования, так и косвенные факторы, оказывающие влияние на будущие доходы. При этом выбран доходный метод оценки бизнеса для учета текущих и будущих доходов предприятия.

Построена экономико-математическая модель оценки бизнеса ЗДП, которая позволяет оценивать экономическую эффективность работы предприятия и потенциал роста доходов. С помощью модели рассчитываются показатели эффективности бизнес-процессов в текущем периоде. Соотношения параметров и показателей модели позволяют произвести расчет необходимых экономических показателей по исходным технико-экономическим параметрам, оценить эффективность использования ресурсов, выявить участки потенциального повышения производительности или снижения затрат. Также она позволяет учесть качество имеющихся запасов золота, эффективность производственной и геологоразведочной деятельности при оценке будущих доходов предприятия.

Предложен инструментарий оценки резервов роста инвестиционной привлекательности ЗДП с применением построенной ЭММ. В частности предложена оптимизация распределения ограниченных ресурсов (работники, материалы, оборудование) в рамках производственных процессов с применением методов линейного программирования для повышения эффективности или снижения затрат, а также реинжиниринг вспомогательных бизнес-процессов (планирование, снабжение) путем изменения их схемы и получения дополнительных результатов (сокращение временных затрат, повышение производительности).

Предложен инструментарий оценки инвестиционной привлекательности предприятия по совокупности факторов. Для этого отобраны показатели, которые сравниваются по предприятиям отрасли, и предложен механизм их учета в интегральной оценке. Она позволяет проводить сравнительную оценку нескольких предприятий для принятия инвестиционно-финансовых решений.

В третьей главе проведена апробация экономико-математической модели деятельности на примере условного предприятия, приведены расчеты основных показателей, показаны основные закономерности их формирования и доказана справедливость найденных соотношений.

Показана реализация инструментов оценки и повышения инвестиционной привлекательности. Решены задачи оптимизации распределения ограниченных ресурсов на примере условного предприятия, доказана экономическая полезность данного инструмента. Проведена реализация ЭММ в части интегральной инвестиционной оценки предприятия: проведена оценка стоимости бизнеса с учетом комплекса прямых и косвенных факторов, а также реализована интегральная оценка инвестиционной привлекательности для распределения предприятий по рейтингу внешними инвесторами. Набор показателей эффективности применен в рамках кластерного анализа для отнесения рассмотренного предприятия к ряду существующих и более точной оценки его инвестиционной привлекательности

Практическая значимость результатов продемонстрирована на конкретных примерах. Предложены варианты моделирования бизнес-процессов, позволяющие улучшить значения показателей их эффективности и получить более высокие финансовые результаты. Полученные результаты позволяют развить данную экономико-математическую модель в комплексную систему мониторинга и оценки деятельности предприятия ЗДП. Перспективами применения и развития результатов работы являются оценка экономической эффективности работы крупных и средних ЗДП. В частности направлением совершенствования ЭММ и системы показателей является система поддержки принятия решений в части планирования расходов, бюджетирования и реорганизации бизнес-процессов. В части инвестиционного анализа предполагается создание специализированного программного обеспечения для оценки стоимости предприятия и выбора наиболее интересного объекта для инвестиций. Такие исследования интересны в первую очередь финансово-инвестиционным институтам.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Полумисков, Михаил Леонидович, 2010 год

1. Friedrich-Wilhelm Wellmer, Economic Evaluations in Exploration

2. Hill J.H. Geological and Economical Estimate of Mining Projects. London, 1993

3. Kaplan R, Norton D. Putting the balanced Scorecard to work. Harvard Business Review, September 1993

4. Kaplan R., Norton D. Having trouble with your strategy? Then Map it. Harvard Business Review, September-october 2000

5. Kaplan R., Norton D. The balanced scorecard Measures that drive performance. Harvard Business Review, January 1992

6. Kaplan R., Norton D. Using the Balanced Scorecard as a Strategic Management System. Harvard Business Review, January February 1996

7. McNair C.J., Lunch R.L., Cross K.F. Do financial and nonfmancial performance measures have to agree? //Management Accounting, 1990, ноябрь).

8. Rudenno Y. The mining valuation: Handbook. Australian print group, 1998.

9. Sloan D.A. Mine Management. Chap and Hall Lim. L., 1983.

10. Ю.Акулич П.Л. Математическое программирование в примерах и задачах.1. М. Высшая школа. 1986.

11. П.Аленичев В.М. Экономико-математическое моделирование горнотехнических задач на рудных карьерах. М. Недра. 1 983.

12. Алесинская Т.В. Учебное пособие по решению задач по курсу "Экономико-математические методы и модели". Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002.

13. Алискеров В.А., Заверткин B.JI. Экономика минерального сырья и геологоразведочных работ. М.: Геоинформмарк, 1998.

14. Ампилов Ю.П. Стоимостная оценка недр. М.: Геоинформцентр, 2003.

15. Астахов А.С, Каменецкий JI.E., Чернегов Ю.А. Экономика горной промышленности. — М.: Недра, 1999

16. Астахов А.С. Экономика разведки, добычи и переработки полезных ископаемых (Геоэкономика). -М: Недра, 1991.

17. Астахов А.С., Краснянский Г.Л., Горная микроэкономика. М. Изд-во Академия горных наук, Москва, 1997.

18. Баканов М.И., Мельник М.В., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа / издание 5-ое переработанное и дополненное. М.: Финансы и статистика, 2005

19. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс. М., Радио и связь, 1988.

20. Басовский JI.E., Басовская Е.Н. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. М.: Инфра-М, 2005

21. Белашев В. Реализация стратегических планов компании посредством системы сбалансированных показателей (ССП). Украинский инвестиционный журнал, 2004

22. Белов М. KPI (ключевые показатели эффективности): система измерений. Ведомости, 5 ноября 2002

23. Бешелев С.Д. Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М., Статистика, 1980.

24. Борисенко В., Васильева О. Balanced Scorecard: опыт энергетиков. Консультант №1, январь 2005

25. Боровков П. Бюджетирование в крупных многоуровневых компаниях. Энергетик, №4,2005

26. Боярко Г.Ю. Экономика минерального сырья. Томск: Аудит-информ, 2000.

27. Браун М.Г. Сбалансированная система показателей. На маршруте внедрения. М.: Альпина бизнес букс, 2005

28. Бугров Д. Метрика эффективности. Вестник McKinsey, №1 (3), 2003

29. Бугров Я.С. Никольский С.М. Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии, М., Наука, 1986

30. Будущее золотодобывающей промышленности в России, В.В. Рудаков, По материалам конференции "Российский национальный промышленный форум «Промышленные технологии для России» за 2007 г.

31. Введение в оценку стоимости бизнеса, Вадим В. Павловец, www.cfm.ru

32. Велесевич В.И., Лихтерман С.С., Ревазов М.А. Планирование на горном предприятии: Учебное пособие для вузов,- Издательство «Горная книга», 2005

33. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология, М. , Наука, 1980

34. Вихров А.А., Лекомцев П.А. Опыт интеграции систем KPI / BSC и бюджетирования в единый инструмент управления, «Управление компанией», №10, 2005

35. Временные методические рекомендации по геолого-экономической оценке промышленного значения месторождений твердых полезных ископаемых, утверждено распоряжением Министерства природных ресурсов Российской Федерации от 13 января 1998 г. №3-р

36. Гайдышев И. Анализ и обработка данных, СПБ, Питер, 2001.

37. Галкин Г. Показатели эффективности бизнес-процессов. Аналитика и исследования, №21,2004

38. Ганицкий В.И. Организация производства на карьерах, М. Недра, 1983

39. Гатов Т.А. Экономическая оценка месторождений цветных металлов -М.: Недра, 1975.

40. Гене Г.В. Управление эффективностью бизнеса. Концепция Business Performance Management. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005

41. Гершун A.M., Нефедьева Ю.С. Разработка сбалансированной системы показателей. Практическое руководство. -М.: Олимп-Бизнес, 2004

42. Гершун А. Интеграция ССП и подсистем управления предприятием. Электронная библиотека www.gaap.ru

43. Гиляровская Л.Т., Лысенко Д.В., Ендовицкий Д.А. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. М.: Проспект, 2006

44. Гольдман Е.А., Назарова З.М., Маутина А.А. Экономика геологоразведочных работ. М: Издательский дом «Руд и металлы», 2000.

45. Гранберг А.Г., Математические модели социалистической экономики, -М.: Экономика, 1978

46. График динамики цены золота с 2000 по 2009 годы, www.kitco.com

47. Грицына Н.М. Максимизация рыночной стоимости компании как основной критерий эффективности вертикальной интеграции. Менеджмент в России и за рубежом, №6, 2002

48. Гудалин Г.Г. Предпроектная экономическая оценка рудных месторождений. -М.: Недра, 1967

49. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004.

50. Данилевич Е.А., Уткина С.И., Гуменюк Л.М. Бухгалтерский учет в горной промышленности. М. Недра, 1986

51. Данилин О. Принципы разработки ключевых показателей эффективности для промышленных предприятий и практика их применения. Управление компанией, №2(21), 2003

52. Дергачев А.Л., Хилл Дж., Казаченко Л.Д. Финансово-экономическая оценка минеральных месторождений. М.:Изд-во МГУ, 2000.

53. Диаграммы Excel в экономических моделях Автор: Левит Б.Ю.

54. Должиков П.Н., Величко Н.М., Основы экономики и управления горным предприятием, Донецк, 2009

55. Дрогобыцкий И.Н., Системный анализ в экономике, 2006 г.

56. Дугельный А.П., Комаров В.Ф. Бюджетное управление предприятием. -М.: Дело, 2003

57. Дэвис Дж. С. Статистический анализ данных в геологии: Пер. с англ. В 2 кн./Пер. А.А. Голубевой; Под ред. Д.А. Родионова., «Недра», 1990. Кн. 1. -319 с.: ил.; Кн. 2.-427 е.:

58. Еремеева О. Система противовесов. Управление компанией, №11, 2004

59. Жужгина И.А., Фомченкова JI.B. Место и роль общей системы учета в стратегическом управлении организацией. Менеджмент в России и за рубежом, №3,2000

60. Зозуля В. EVA: новый взгляд на старые вещи. Рынок капитала, №3,2001

61. Золото в рост, Дальневосточный капитал, № 4, 2009 г., http://dvkapital.ru/2009/4/53/62.Золото, ИАЦ «Минерал»,http://www.mineral.ru/Facts/russia/! 3 l/282/index.html

62. Зуев В.И., Никитин А.В. Экономика, организация и планирование горного производства. М., Недра, 1984

63. Интриллигатор М. Математические метод оптимизации и экономическая теория М.: Айрис Пресс, 2002 г.

64. Каплан Р., Нортон Д. Организация, ориентированная на стратегию. М.: Олимп-Бизнес, 2004

65. Каплан Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. / 2-е изд., испр. и доп. / Перевод с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2003

66. Капутин Ю.А. Информационные технологии планирования горных работ

67. Карманов В.Г. Математическое программирование, М. Наука, 1986

68. Кащеев P. Balanced Scorecard: новое заклинание или стратегия управления? Управление компанией, №9, 2002

69. Козак Н. Сбалансированная система оценочных индикаторов как инструмент управления бизнесом, Рынок капитала, 1999

70. Козловский Е.А. Минерально-сырьевые проблемы России накануне 21 века: Состояние и прогноз. -М.: изд-во РАЕН, 1999.

71. Коробков A. Balanced scorecard показатели эффективности вместо финансовых коэффициентов (http://www.balancedscorecard.ru/bsc831 .htm)

72. Коршикова Л.Ю. Эволюция системы аналитических показателей деятельности организаций. Экономический анализ: теория и практика, №1,2004

73. Кочетков А.Я. Иностранные компании в российской золотодобыче, Горная техника, 01.2009.

74. Кочетков А.Я. Конъюнктура рынка золота в России, www.Jeweler.net

75. Красс М.С., Б.П. Чупрынов. Математика для экономистов, Питер, 2005

76. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика,

77. Кубышкин И. Использование финансового анализа для управления компанией. Финансовый директор, №4,2005

78. Курносов A.M., Кудин И.Б. Совершенствование методов математического программирования в горном деле, М. Наука, 1984 г.

79. Леденев Е.Е. BSC и EVA: конкуренты или союзники. Технологии корпоративного управления. Электронная библиотека Iteam технологии корпоративного управления (www.iteam.ru). 2004

80. Лобанов Н.Я. Организация, планирование и управление производством в горной промышленности М.: Недра, 1989

81. Любу шин Н.П. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. М.: Юнити, 2005

82. Макарова Н.В., Трофимец В.Я., Статистика в Excel

83. Максимов В.И, Никонов О.И., Моделирование риска и рисковых ситуаций, Екатеринбург, ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004

84. Мейер М.В. Оценка эффективности бизнеса. Что будет после Balanced Scorecard, М.: Вершина, 2004

85. Методические указания по планированию, учету и калькулированию себестоимости продукции на предприятиях цветной металлургии, Комитет РФ по металлургии, М, 1993 г.

86. Моссаковский Я.В. Оценка экономической эффективности внедрения новой техники на горнодобвающих предприятиях. — М. : МГГУ, 1994

87. Моссаковский Я.В. Оценка экономической эффективности капитальных вложений в горной промышленности, М.: МГГУ, 1995

88. Муртаф Б. Современное линейное программирование, М. Мир, 1984.

89. Нили Э., Адаме К., Кеннерли М. Призма эффективности: Карта сбалансированных показателей для измерения успеха в бизнесе и управлении. -М.: Баланс-Клуб, 2003

90. Орлов В.П. Экономика и управление геологоразведочным производством. — М. Алма-Ата: Геоинформмарк, 1999.

91. Осипов М.А. Концепция экономической добавленной стоимости в финансовом управлении российских компаний / автореферат (Московский государственный университет им.Ломоносова) М, 2004

92. Оценка бизнеса, Под ред. А.Г. Грязновой, М.А. Федотовой

93. Пирс Д.У. Словарь современной экономической теории / перевод с англ. -М.:Инфра-М, 1997

94. Положение о порядке проведения геологоразведочных работ по этапам и стадиям, М, ВИЭМС, 1999.

95. Портал золотопромышленника gold.prime-tass.ru

96. Порцевский А.К., Открытые горные работы, М., 2005 год, МГОУ.

97. Порцевский А.К., Подземные горные работы, М., 2005 год, МГОУ.

98. Протосеня А.Г., Кулиш С.А., Азбель Е.И. Математические методы и модели в планировании и управлении горным производством, М. Недра, 1985 г.

99. Рамперсад Х.К. Универсальная система показателей деятельности. -М.: Альпина Бизнес Букс, 2005

100. Резниченко С.С., Подольских М.П., Ашихмин А.А. Экономико-математические методы и моделирование в планировании и управлении горным производством, М. Недра, 1991.

101. Ромакин М.И. Оптимизация планирования производства: экономико-математические модели методы, М. Финансы и статистика, 1981.

102. Рылов А.П. Тимофеенко Е.П. Горная геометрия. М., «Недра», 1975. 231с.

103. Симчера В.М., Методы многомерного анализа статистических данных

104. Специфика финансовой оценки горных компаний, Швец С.М., http ://www. cfin.ru/finanalysis/value/mining. shtml

105. Ставский А.П., В.Н.Войтенко, Альтернативная концепция развития геологоразведочных работ в России, А.П. Ставский, В.Н.Войтенко, центр «Минерал», www.mineral.ru

106. Таха Х.А. Введение в исследование операций. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.

107. Уткина С.И. Экономика горного предприятия. М.: Изд-во МГОУ, 2003

108. Федосеева В.В., Экономико-математические методы и модели, М.: ЮНИТИ, 2002

109. Хорват П. Внедрение сбалансированной системы показателей / перевод с немецкого В.Толкача, С.Данишевич. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005

110. Хруцкий В.Е., Сизова Т.В. Внутрифирменное бюджетирование. -М.: Финансы и статистика, 2003

111. Шарп У. Инвестиции, 2002, М, Альпина.

112. Швец С.М., Финансово-геологическая оценка минеральных месторождений, http://www.valnet.ru/m7-102.phtml.

113. Шеремет А.Д., Е.В. Негашев, Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций, Москва, Инфра-М, 2008г

114. Ширяев В.И., Управление бизнес-процессами

115. Шмойлова Р.А., В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова. Теория статистики

116. Шумилин М.В. Геолого-экономические основы горного бизнеса -М.: изд. РИЦ ВИМС, 1998. (Минеральное сырье. Вып. 3)

117. Шумилин М.В., Алискеров В.А. Бизнес в ресурсодобывающих отраслях: Справочник. М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2001