МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

ДОНЕЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Стасюк Валерій Петрович

УДК 65: 519.876.2

МОДЕЛІ АДАПТИВНОГО УПРАВЛІННЯ ПІДПРИЄМСТВОМ У НЕСТАБІЛЬНОМУ ЕКОНОМІЧНОМУ СЕРЕДОВИЩІ

Спеціальність 08.03.02 – Економіко-математичне моделювання

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

доктора економічних наук

Донецьк – 2003

Дисертацією є рукопис.

Роботу виконано на кафедрі економічної кібернетики Донецького національного університету Міністерства освіти і науки України (м. Донецьк).

Науковий консультант – доктор економічних наук, професор

Лисенко Юрій Григорович

Донецький національний університет

Міністерства освіти і науки України,

завідувач кафедри економічної кібернетики (м. Донецьк)

Офіційні опоненти:

доктор економічних наук Галіцин Володимир Костянтинович, Київський національний економічний університет Міністерства освіти і науки України, завідувач кафедри інформаційного менеджменту (м. Київ);

доктор економічних наук, професор Заруба Віктор Яковлевич, Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут” Міністерства освіти і науки України, декан факультету управління бізнесом, завідувач кафедри економічної кібернетики і маркетингового менеджменту (м. Харків);

доктор економічних наук, професор Ковальчук Костянтин Федорович, Національна металургійна академія України Міністерства освіти і науки України, декан економічного факультету, професор кафедри економічної інформатики та АСУ (м. Дніпропетровськ).

Провідна установа:

Харківський національний університет ім. В.Н. Каразіна Міністерства освіти і науки України, кафедра економічної кібернетики (м. Харків)

Захист дисертації відбудеться „18” червня 2003 року о 12 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 11.051.01 у Донецькому національному університеті Міністерства освіти і науки України за адресою: 83015, м. Донецьк, вул. Челюскінців, 198а, ауд. 101.

З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Донецького національного університету

(83055, м. Донецьк, вул. Університетська, 24)

Автореферат розіслано „16” травня 2003 року.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради Овечко Г.С.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність дослідження. Специфічні умови функціонування перехідної економіки характеризуються високим рівнем невизначеності, що впливає на збільшення ризиків і втрат під час прийняття управлінських рішень. Різкі стрибки характеристик економічного середовища функціонування посилюють і без того кризовий стан суб'єктів господарювання та призводять їх до повної економічної неспроможності і банкрутства, а в масштабах великих промислових комплексів ці явища являють собою істотну загрозу національній економічній безпеці і взагалі стабільності економіки. Впровадження адаптивних технологій управління, які враховують нестабільність економіки і передбачують вивчення характеру змін зовнішніх умов функціонування підприємств, дозволяє знизити втрати і витрати від нерегулярності функціонування підприємств за рахунок організації ефективного прийняття економічних рішень, що актуально як для української економічної системи, так і для інших країн, що здійснюють перехід до ринкової економіки.

Найбільшу актуальність проблеми адаптивного управління підприємствами набувають у розробці стратегічних і оперативних рішень на підприємствах чорної металургії України. Це зумовлене з одного боку динамічним характером розвитку даної галузі, а з іншого – високою мірою залежності вітчизняної економіки від її функціонування. Останнім часом увага до української чорної металургії загострилася за цілою низкою причин. По-перше, внаслідок схвалення в жовтні 1996 року Верховною Радою “Концепції розвитку гірничо-металургійного комплексу України до 2000 і 2010 років”. По-друге, початок сертифікатних аукціонів відкрив реальні можливості для інвестування вітчизняного металургійного комплексу. По-третє, металургійна галузь виробляє більш як половину експорту в ВВП держави.

Частка чорної металургії в рамках української економіки складає за товарною продукцією – близько 15 %, за основними фондами – 13 %, за чисельністю зайнятих – 6 %. При цьому металургійну галузь складають великі промислові комплекси.

У дослідження особливостей систем управління великими промисловими комплексами, розв'язання проблем підвищення ефективності їх функціонування і керованості внесли свій вагомий внесок такі вчені як академіки: Алимов А.Н., Амоша О.І., Геєць В.М., Мільнер Б.З., Чумаченко М.Г. та ін. Багато років над розв'язанням проблеми адаптивного планування працюють у Донецькому національному університеті колективи фахівців під керівництвом професорів Александрова І.О., Аптекаря С.С., Гузя М.Г., Лисенка Ю.Г. Методологічні принципи адаптивного планування викладені в роботах Акоффа Р., Берсуцького Я.Г., Буркова В.Н., Галіцина В.К., Гузя М.Г., Єгорова П.В., Забродського В.А., Заруби В.Я., Ковальчука К.Ф., Скуріхина В.І., Петренка В.Л.

Але комплекс проблем великих підприємств, породжений процесами економічних реформ і ринкових трансформацій в Україні, що вимагає для свого вирішення використання новітніх досягнень світової економічної науки в області управління мікроекономічними системами, ще не зовсім вирішено. Більш того, у сучасних умовах виникає необхідність приділяти першочергову увагу саме питанням розробки підходів до управління і синтезу систем управління підприємств, які б забезпечили адаптивні реакції на зміни, що відбуваються в нестабільному економічному середовищі, і синтез гнучких економічних рішень, здатних до трансформацій на етапі реалізації, що і визначає актуальність обраної теми дослідження.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертація виконана в русі матеріалів держбюджетных тем ДонНУ “Моделювання динаміки виробничо-економічних систем” Г-00/54, номер держреєстрації – 0100U001971 (автором розроблені економіко-математичні моделі динаміки виробничо-економічних систем, проведений аналіз їх поведінки, на основі результатів моделювання вироблені рекомендації і розроблені механізми підвищення ефективності управління виробничо-економічними системами), і “Моделювання інформаційних і інфологічних систем” Г-00/29, номер держреєстрації – 0100U001967 (автором розроблений підхід до синтезу системи підтримки прийняття рішень, що використовує авторський модельний комплекс для підвищення адаптивних якостей системи управління підприємством за рахунок підвищення гнучкості рішень, що приймаються ).

Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є створення системи моделей процесів адаптивного управління підприємством в умовах мінливості і нестабільності економічного середовища.

Для досягнення мети в дисертації поставлено і вирішено наступні завдання:

1. Досліджено особливості систем управління підприємствами, що функціонують в умовах трансформаційної економіки. Проведено аналіз умов функціонування і тенденцій розвитку підприємств чорної металургії України.

2. Досліджено методологічні підходи до моделювання процесів адаптивного управління підприємством та запропоновано концептуальний підхід до управління виробничим потенціалом металургійних підприємств в умовах трансформаційної економіки. Проведено аналіз підходів до моделювання інвестиційної діяльності, платіжної політики підприємства, до синтезу СППР підприємства.

3. Розроблено концепцію організації адаптивної системи управління підприємства.

4. Розроблено економіко-математичну модель оптимізації темпів відтворювання основних виробничих фондів.

5. Запропоновано формальні підходи до організації гнучкої товарної політики в реалізації маркетингової стратегії підприємства та розроблено комплекс економіко-математичних моделей маркетингового аналізу.

6. Розроблено модель оптимізації розподілу інвестицій за кількома проектами із застосуванням адаптованого генетичного алгоритму.

7. Розроблено економіко-математичну модель оптимізації траєкторії переходу для операційного леверіджу з урахуванням процесів диверсифікації, та динамічну оптимізаційну модель операційного леверіджу.

8. Розроблено детерміновану економіко-математичну модель закритої логістичної системи підприємства.

9. Удосконалено стохастичну економіко-математичну модель визначення оптимальної області маневрування за маркетинговими обмеженнями та розроблено із її застосуванням економіко-математичну модель визначення оптимальної адаптивної збутової програми великого промислового комплексу.

10. Розроблено динамічну оптимізаційну модель діяльності підприємства.

11. Запропоновано формальний підхід до визначення оптимального режиму оцінки нематеріальних активів.

12. Синтезовано формальний підхід до визначення рейтингової оцінки та запропоновано технологію рейтингового управління підприємством.

Предметом дослідження даної дисертаційної роботи є науково-методичні основи моделювання системи адаптивного управління підприємством в умовах нестабільного економічного середовища.

Об'єктом дослідження є процеси управління підприємством, яке функціонує в умовах нестабільного економічного середовища. Конкретні результати отримано на підприємстві КДГМК “Криворіжсталь”.

Методологія і методика дослідження. Методологічною основою даного дослідження є труди вітчизняних і зарубіжних вчених у галузях: управління економічними системами (досліджено підходи до оптимізації і синтезу систем управління підприємством), економіко-математичного моделювання (побудовано економіко-математичні моделі економічних процесів), економічної динаміки (проведено аналіз поведінки і стійкості функціонування економічних систем), адаптації в економічних системах і оцінки ефективності виробничо-економічної діяльності (розроблено підходи до підвищення ефективності функціонування підприємства за рахунок впровадження адаптивних механізмів управління).

Наукова новизна. У дисертації здійснено постановку і вирішення важливої наукової проблеми адаптивного управління підприємствами. При цьому отримано наступні нові наукові результати:

· уперше розроблено концепцію організації адаптивної системи управління підприємства, націлену на підвищення ефективності функціонування підприємства за рахунок застосування механізмів активної і пасивної адаптації;

· уперше розроблено економіко-математичну модель оптимізації темпів відтворювання основних виробничих фондів, що враховує зміни ринкового середовища та дозволяє максимізувати рівень рентабельності підприємства;

· уперше розроблено економіко-математичну модель оптимізації траєкторії переходу для величини операційного леверіджу з урахуванням процесів диверсифікації, яку засновано на адаптивному підході, що дозволяє мінімізувати час сходження зафіксованого стану економічної системи, який відображено у величині операційного леверіджу, до запланованого;

· уперше розроблено комплекс економіко-математичних моделей маркетингового аналізу, що дозволяє синтезувати оптимальну маркетингову стратегію підприємства з точки зору максимізації прибутку і стабілізації ринкової позиції в умовах ринкової невизначеності;

· уперше розроблено модель оптимізації розподілу інвестицій за кількома проектами, засновану на застосуванні модифікованого генетичного алгоритму, що дозволяє отримати стійке оптимальне рішення у визначенні ефективної диверсифікації портфеля замовлень;

· уперше запропоновано формальний підхід до визначення оптимального режиму оцінки нематеріальних активів з урахуванням втрат від невизначеностей, який засновано на мінімізації часу оцінювання величини трансакційних витрат, який дозволяє отримати більш адекватну оцінку вартості підприємства;

· вдосконалено формальний підхід до визначення рейтингової оцінки підприємства, заснований на застосуванні теорії вибору, що дозволяє формалізувати процеси рейтингового управління та підвищує ефективність управлінських рішень;

· уперше розроблено динамічну оптимізаційну модель операційного леверіджу, що враховує процеси активної і пасивної адаптації в системі управління підприємством, та дозволяє визначити оптимальний обсяг виробництва продукції, величину витрат і цінову політику з урахуванням зміни економічного середовища;

· уперше розроблено детерміновану економіко-математичну модель закритої логістичної системи підприємства, що враховує надвиробництво продукції та дозволяє знизити загальні витрати підприємства за рахунок використання антирегресійних технологій;

· уперше розроблено динамічну оптимізаційну модель діяльності підприємства, яку засновано на застосуванні принципу максимуму Понтрягіна, що дозволяє визначити оптимальні обсяги виробництва продукції, завантаження виробничих потужностей і основні фінансові потоки у плановому періоді;

· удосконалено економіко-математичну модель визначення оптимальної адаптивної збутової програми підприємства з урахуванням обмеженості області маневрування, що дозволяє розробити гнучкий план виробництва;

· уперше запропоновано технологію рейтингового управління підприємством, засновану на застосуванні системного підходу і теорії інформації, що дозволяє отримувати адекватну оцінку стану економічних систем і приймати ефективні рішення на основі класифікації стану процесів бюджетування, логістики, маркетингу і обліку руху грошових коштів.

Практичне значення отриманих результатів дослідження перебуває в наступному:

Запропонований комплекс економіко-математичних моделей і методів, що реалізує технологію адаптивного управління підприємством, є універсальним щодо прийняття рішень у нестабільному економічному середовищі і може бути використаний для управління будь-якими складними мікроекономічними системами.

Впровадження результатів дослідження дозволяє отримати зростання ефективності функціонування підприємства за рахунок зниження витрат, одержання додаткових об‘ємів виробництва та прибутку у незмінних технологічних умовах виробництва.

Основні результати дослідження використано у системі управління КДГМК “Криворіжсталь”.

Підтверджений актом економічний ефект склав 12,5 млн. грн.

Апробація результатів дослідження. Основні положення дисертації доповідалися і обговорювалися:

на IV Всеукраїнській конференції з проблем економічної кібернетики (Жовті Води, квітень 1999 р.);

на IV Міжнародної наукової конференції “Проблеми економічної інтеграції України в Європейський Союз: інвестиційні аспекти” (Форос, вересень 1999 р.);

на Ювілейній міжнародній науково-практичній конференції з питань Теорії активних систем (Москва, Росія, листопад 1999 р.);

на Міжнародній науково-практичній конференції “Ризикологія в економіці та підприємництві” (Київ, березень 2001 р.);

на II Всеукраїнській конференції “Сучасні економіко-математичні методи в ринковій економіці” (Київ, квітень 2000 р.)

на VII Всеукраїнській конференції з проблем економічної кібернетики (Запоріжжя, вересень 2002 р.);

на наукових семінарах кафедри “Економічна кібернетика” Донецького національного університету (1998-2002 рр.).

Публікації. Основні положення дисертації опубліковані в 37 роботах загальним обсягом 65 д.а., з них автору належить 35,15 д.а.

Обсяг і структура дисертації. Дисертація складається із вступу, шести розділів, висновків, списку літератури з 282 найменувань, 1 додатка й викладена на 335 сторінках друкованого тексту, який включає 14 таблиць, 41 рисунків.

ОСНОВНІ ПОЛОЖЕННЯ ДІСЕРТАЦІЙНОЇ РОБОТИ

У дисертаційній роботі розроблено концепцію адаптивного управління підприємствами, які функціонують в умовах нестабільного ринкового середовища. Запроваджена концепція дозволяє підвищити стійкість, керованість і ефективність їх функціонування. Розроблений комплекс економіко-математичних моделей дозволяє отримати оптимальні або стійкі рішення, синтезувати ефективні стратегії розвитку підприємств з урахуванням змін, які відбуваються у ринковому середовищі. У роботі запропоновано формальні підходи до оцінки стану та динаміки розвитку підприємства, які дозволяють підвищити рівень ефективності, обґрунтованості та своєчасності управлінських рішень.

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертації, сформульовано мету, завдання, предмет, об'єкт і методологію дослідження, відображено наукову новизну, теоретичну й практичну цінність роботи.

У першому розділі Проблеми управління діяльністю підприємств у нестабільній економіці розглянуто загальну характеристику сучасних умов функціонування підприємств, досліджено особливості систем управління підприємств в умовах трансформаційної економіки, та проведено аналіз методологічних підходів до моделювання процесів управління підприємствами. На прикладі підприємств галузі чорної металургії України досліджено умови їх функціонування та тенденції і перспективи розвитку.

Специфікою економіки перехідного періоду є нестійкість господарських зв'язків, нерозвиненість ринкових відносин, криза економіки і підчас алогічне державне втручання, як в економіку загалом, так і в функціонування окремих підприємств. У сучасних умовах необхідно приділяти підвищену увагу до переосмислення підходів до управління підприємствами України, і передусім у чорній металургії, оскільки, з одного боку, вона є одним з ведучих секторів економіки (табл. 1), що визначає загалом напрям і темпи її розвитку, а з іншого – є однією з найстаріших галузей української економіки, і тому тяжіє до утворення великих промислових комплексів, комбінатів з повним циклом, функціонування яких характеризується високою мірою зносу основних виробничих фондів, архаїчністю організації, орієнтованою на постійні господарські зв'язки, і високою залежністю від ритмічних поставок.

Сучасний етап розвитку ринкової економіки вимагає вдосконалення систем управління підприємств, що засновано на економічних методах керівництва і застосуванні сучасних досягнень в області економіко-математичних методів і новітніх інформаційних технологій і розробки таким чином адаптивних систем управління. Основною вимогою, що пред'являється до адаптивних систем управління підприємств загалом, і окремих їх підрозділів, є підвищення внутрішньої стабільності підприємства в порівнянні з економічним середовищем.

Адаптивна система управління повинна забезпечувати максимальну віддачу від ресурсів, що використовуються в процесі досягнення підприємством поставлених цілей з урахуванням можливих змін, викликаних нестабільністю економічного середовища. Система управління визначає ефективність управління підприємством, але в той же час істотно залежить від якості планових рішень. У свою чергу ефективність прийняття планів за умов фіксованої оргструктури підприємства істотно залежить від можливостей варіювання даними, що визначають області припустимих рішень, варіювання номенклатурою продукції, розподілом завдань і дефіцитних ресурсів, термінів випуску продукції, що визначається можливостями ринку. З іншого боку нестабільність економіки змушує підприємства утворювати резерви і страхові запаси, що відволікає ресурси з процесу виробництва. При цьому зростають не тільки альтернативні витрати використання ресурсів, але і витрати, що відносяться безпосередньо до зберігання цих запасів і резервів. Таким чином, підвищення адаптивних якостей системи управління підприємством вочевидь вносить і свій негативний внесок в ефективність функціонування, що зумовлений “ціною адаптації”.

У другому розділі Концептуальні основи вдосконалення систем управління підприємствами розроблено концепцію організації адаптивної системи управління підприємством, якій властиві гнучкість, стійкість і маневреність, що орієнтовано, передусім, на підвищення життєздатності вітчизняних підприємств і зміцнення їхнього конкурентного статусу на міжнародному ринку. Концептуальну схема організації такої адаптивної системи управління підприємством наведено на рис. 1.

Базисом матеріального виробництва є ефективне використання виробничого потенціалу і насамперед його основної складової – основних виробничих фондів (ОВФ). Нехтування динамічними підходами до використання виробничих потужностей призвели українську промисловість майже до тотального кризового стану. Тому динамічний аспект розвитку виробничого потенціалу є одним з пріоритетних напрямків наукових досліджень. Економіко-математичне розв’язання цієї проблеми полягає у виборі такого темпу відтворювання ОВФ, який би у найбільшій мірі відповідав змінам ринкового середовища або у визначенні такого темпу приросту основних виробничих фондів, при якому максимізується чистий прибуток або рентабельність продукції. Для розв’язання цієї задачі у роботі було побудовано наступну економіко-математичну модель. Рівняння, що описує приріст ОВФ:

, (1)

Приріст ОВФ – в основному стає можливим за рахунок грошових коштів, що формуються з отриманого чистого прибутку, а також амортизаційних відрахувань за попередній період.

Введемо величину , що характеризує схильність керівництва підприємства до інвестування і показує, яку частку вільних грошових коштів буде витрачено на придбання нових ОВФ. З урахуванням цього, перепишемо рівняння (1) у вигляді:

, (2)

.

Негативні значення схильності керівництва підприємства до інвестування визначають можливість продажу ОВФ.

Максимально можливий обсяг продукції визначається лінійною залежністю від вартості ОВФ:

, (3)

Однак, для досягнення найбільшої ефективності виробничої діяльності підприємство повинно виробляти таку кількість продукції, яка буде повністю реалізована в поточний період часу. Виручка від реалізації в кожний період часу визначається залежністю від обсягу виробництва та ціни продукції у цей період.

Ціна зворотно пропорційна попиту на цю продукцію:

, (4)

Ціна на продукцію визначається законом ринкової рівноваги в точці, де попит дорівнюється пропозиції (), тобто обсягу виробленої продукції:

. (5)

Таким чином, виручка від реалізації продукції в період дорівнює

. (6)

При цьому, чистий прибуток підприємства від реалізованої продукції визначається на основі виручки від реалізації за вирахуванням податків, змінних і постійних витрат:

, (7)

При цьому рентабельність продукції буде:

. (8)

Очевидно, що рентабельність продукції не є постійною величиною і визначається співвідношенням прибутку і виручки в кожний період часу. Таким чином, у ринкових умовах найбільш доцільним є критерій максимізації не чистого прибутку, а рівня рентабельності продукції.

Іншою важливою характеристикою системи є величина операційного леверіджу, яка залежить і визначається такими чинниками, як попит на продукцію, величина виробничих потужностей, величина постійних витрат, а також величина змінних витрат і, таким чином, пов'язує в собі і ресурсні, і маркетингові обмеження. Під час управління виникає задача мінімізації відхилень між запланованою величиною операційного леверіджу і його фактичною величиною.

Цільова функція економіко-математичної моделі оптимізації траєкторії переходу буде мати наступний вигляд:

, (9)

Область припустимих значень задачі оптимізації траєкторії переходу співпадає з областю маневрування і, отже, лімітована ресурсними і маркетинговими обмеженнями:

, (10)

, (11)

Маркетингові обмеження є “вузьким місцем” у виробничому плані. Тому ефективність функціонування підприємства дуже суттєво залежить від коливань попиту на продукцію на ринку. З метою послаблення жорсткості маркетингових обмежень у підприємства існує можливість диверсифікації своєї діяльності на інших ринках.

Диверсифікація дозволяє зменшити ризик, пов'язаний з коливанням попиту на продукцію. Для доведення цього твердження можна використати навіть тривіальні математичні розрахунки. Припустимо, що підприємство має намір вийти на новий ринок. Попит на продукцію на цьому ринку являє собою випадкову величину , – відповідно випадкова величина, що являє собою величину попиту на старому ринку. У світовій практиці для оцінки ризику часто використовують такий покажчик, як середньоквадратичне відхилення.

Позначимо через – дисперсію випадкової величини , через – дисперсію випадкової величини . Дисперсія суми двох випадкових величин дорівнює:

, (12)

Позначимо через – середньоквадратичне відхилення випадкової величини , через – середньоквадратичне відхилення випадкової величини , через – середньоквадратичне відхилення суми випадкових величин і . Тоді

. (13)

Коваріація відображає міру взаємозв'язку випадкових величин. Якщо випадкові величини не залежні, то коваріація дорівнює нулю. Припустимо, що випадкові величини і є незалежними, тоді (13) прийме наступний вигляд:

. (14)

Як видно з (14), у разі незалежності законів розподілу величин і сумарний ризик менше, ніж ризик на кожному окремо взятому ринку, що математично доводить ефективність стратегії диверсифікації у разі, коли попит на ринках обраних товарів є незалежним.

Таким чином, адаптивне планування дозволяє за рахунок збільшення потужності різноманітності підприємства ослабити жорсткість маркетингових обмежень і таким чином розширити область маневрування. Це підвищує можливості підприємства ефективно і гнучко реагувати на вплив навколишнього середовища шляхом маневрування ресурсами і цінами на продукцію підприємства.

У третьому розділі Моделювання стратегії розвитку підприємства розглянуто аспекти моделювання виробничої та маркетингової стратегій підприємства, розроблено економіко-математичні моделі оптимізації темпів відтворювання основних виробничих фондів, оптимізації траєкторії переходу для величини операційного леверіджу з урахуванням процесів диверсифікації, запропоновано формальні підходи до організації гнучкої товарної політики в реалізації маркетингової стратегії підприємства, розроблено комплекс економіко-математичних моделей маркетингового аналізу, досліджено аспекти моделювання зовнішньоекономічної діяльності.

Застосування методів маркетингового та немаркетингового аналізу, визначення галузей їхньої адекватної взаємодії дозволяє розробляти ефективні й гнучкі стратегії взаємодії підприємства з навколишнім економічним середовищем. Але, нажаль, складність проведення цих процедур в умовах мінливості ринкового середовища та великого різноманіття економічних стратегій унеможливлює вчасне прийняття економічних рішень. Тому застосування сучасних методів економіко-математичного моделювання та новітніх інформаційних технологій виступає пререквізитом до ефективного залучення цього інструментарію до потреб менеджерів.

Нехай є множина маркетингових стратегій, - вектор простору стратегій:

, (15)

Кожна маркетингова стратегія включає множини індивідуальних стратегій. Природно, що кожна стратегія включає в себе різні рішення відносно впровадження нового продукту на ринок, реклами, поширення, ціноутворення і т.д. Призначення стратегії визначається можливостями підприємства, і в залежності від стану системи одні стратегії можуть бути більш пріоритетними, ніж інші. Тому застосування маркетингового аналізу дозволяє визначити реальні можливості підприємства шляхом інтерпретації даних про споживчі переваги, споживче сприйняття, останні дії конкурентів та ін.

Нехай є множина немаркетингових стратегій. Очевидно, що цей простір стратегій включає в себе стратегії різноманітних напрямків: виробництво, фінанси, кадри і т.д. Нехай:

, (16)

Визначивши свій точний стан і точну стратегію, підприємство отримає прибуток в розмірі . Оскільки керівництво підприємства передбачає, що відносно правдоподібності кожний стан істинний, то припустимо, що ця правдоподібність відбувається з імовірністю , яка показує міру упевненості керівництва підприємства у тому, який стан є реальним. Якщо керівництво підприємства обирає дію , то очікуваний прибуток становить з імовірністю. Отже, підприємства, нейтральні до ризику, обирають стратегію , яка б максимізувала очікуваний прибуток

, (17)

Наступна модель застосовується для визначення :

, (18)

Якщо керівництво підприємства проведе ідеальний маркетинговий аналіз, то воно буде знати реальний стан системи . При цьому буде обрано стратегію і отримано прибуток в розмірі . Тепер фактичне значення маркетингового аналізу дорівнює різниці в прибутку між результатами ідеального і поточного маркетингового аналізу. Отже, значення маркетингового аналізу дорівнює

. (19)

Очікуваний прибуток ідеального маркетингового аналізу знаходиться таким чином:

. (20)

Очікуване значення ідеального маркетингового аналізу можна знайти з наступного рівняння:

(21)

Необхідно зазначити, що являє собою ідеальну стратегію в маркетингу. Тому очевидно, що неповний маркетинговий аналіз може привести до стратегій з результатами менш бажаним, ніж , але в той же час більш бажаними, ніж . З рівняння (20) видно, що, при інших рівних умовах, зменшення призводить до збільшення очікуваного значення маркетингового аналізу.

Проведений аналіз дозволяє зробити наступні висновки:

· для підприємств, що працюють в умовах ринкової нестабільності, маркетинговий аналіз має більше значення, і, аналогічно, для підприємств з підвищеною організаційною нестабільністю більше значення має немаркетинговий аналіз, що дозволяє знизити нестабільність;

· при зростанні потенційного граничного прибутку від ідеальної маркетингової стратегії значення маркетингового аналізу підвищується;

· при високій маркетинговій перевазі (наприклад, найбільша частка ринку), значення маркетингового аналізу підвищується, оскільки маркетингові рішення подають критичний вплив на величину прибутку;

· при підвищеній ринковій присутності (наприклад, підвищений продаж), зростає значення маркетингового аналізу тому, що можливі підвищені потенційні втрати від помилкової стратегії;

· чим більше організаційний розмір підприємства і вужче номенклатура продукції, тим сильніше зростає потреба в немаркетинговому аналізі, а потреба в маркетинговому аналізі відповідно знижується.

Таким чином, проведене дослідження можливостей маркетингового і немаркетингового аналізу дозволяє кількісно визначити умови їх застосування для сучасних підприємств і їх вплив на прийняття стратегії підприємства, оцінюючи при цьому як виграш, так і втрати в прибутку.

У четвертому розділі Моделі фінансового менеджменту проведено аналіз підходів до моделювання інвестиційної діяльності підприємства, розроблено модель оптимізації розподілу інвестицій за кількома проектами із застосуванням адаптованого генетичного алгоритму та динамічну оптимізаційну модель операційного леверіджу, досліджено підходи до моделювання платіжної політики підприємства та запропоновано формальні підходи до визначення оптимального режиму оцінки нематеріальних активів і визначення рейтингової оцінки підприємства.

Задача оптимізації розподілу інвестицій за кількома проектами, коли проекти, що розглядаються, не піддаються роздробленню, записується:

(22)

за умов:

Для даного випадку пробне рішення представляється у вигляді -бітного рядка , в якому для кожного виконується умова:

.

У роботі використано двохфазовий метод генерації рішення.

Фаза 1.

Вирішується задача оптимізації (21). Нехай , – рішення. Обчислимо "надлишок" в кожному обмеженні за формулою:

. (23)

Фаза 2.

Кожне пробне рішення генерується за наступним алгоритмом:

1. Задається і приймають такі значення, що.

2. Обирається випадковим образом стовпців з .

3. Для кожного стовпця визначається імовірнісна ціла величину з та задається і , де .

Придатність рішення оцінюється загальною нездійсненністю умов задачі (21) після заміни пробного рішення. Величина придатності обчислюється за формулою:

. (24)

Перевага віддається рішенню з більш низьким значенням величини придатності.

Після завершення роботи генетичного алгоритму використовується метод локального пошуку, який складається з двох фаз: перевірки рішення на оптимальність та поліпшення вибором з пари рішень, якщо виконуються умови:

(25)

Запропонований генетичний алгоритм має низку переваг в порівнянні зі стандартними методиками і дозволяє більш успішно вирішувати реальні виробничі задачі.

Останнім часом процеси фінансового менеджменту на підприємствах охоплюють все більше сфер економічної діяльності. Виникнення нових форм взаємодії суб’єктів ринкових відносин призвело до підвищення ролі трансакцій в управлінні підприємствами. Категорія трансакції охоплює як матеріальні, так і контрактні аспекти взаємодії підприємств, тобто обмін товарами, обмін різними видами діяльності або юридичними зобов'язаннями, операції як тривалого, так і короткотермінового характеру. Витрати на здійснення трансакцій виступають головним чинником, тому для підтримки ефективного управління потрібна додаткова інформація, на здійснення пошуку якої управлінський апарат витрачає час і різні ресурси. До того ж неповнота, неадекватність і неточність інформації також призводить до втрат різного характеру. Для обчислення трансакційних витрат запропоновано використати наступну формулу:

, (26)

Основним параметром, що дозволяє знизити витрати і втрати, є проміжок часу , необхідний для збору інформації. Однак обмеженням для його визначення є рівень достатності і достовірність отриманої інформації, інакше зростуть втрати . Тоді оптимальний термін на збір інформації складе:

, (27)

Для аналізу загальних перспектив управління фінансовими потоками підприємства доцільно використовувати категорію операційного леверіджу. До основних чинників, що впливають на величину операційного леверіджу, відносяться: величина постійних витрат , величина змінних витрат на одиницю виробу , ціна одиниці виробу , обсяг продажу . Пасивна адаптація операційного леверіджу полягає в аналізі кожного з вищенаведених чинників і обліку їх при розрахунку його величини. Будемо вважати, що величина операційного леверіджу оптимальна, якщо при ній найбільш повно реалізуються цілі підприємства, тобто отримання максимально можливого прибутку. Позначимо попит на продукцію підприємства через , виробничі потужності підприємства через . В такому випадку модель оптимізації величини операційного леверіджу приймає наступний вигляд:

, (28)

,

Реалізація даної моделі дозволяє визначити такий обсяг випуску продукції, при якому прибуток підприємства буде максимальним. Використовуючи наступну формулу:

, (29)

можна розрахувати відповідну цьому рівню реалізації величину операційного леверіджу.

Динамічна оптимізаційна модель з інструментами коригування чинників, що впливають на величину операційного леверіджу, має вигляд:

, (30)

, (31)

, (32)

, (33)

, (34)

, (35)

Реалізація даної моделі дозволяє визначити оптимальний обсяг випуску продукції на період, що розглядається, величину змінних витрат , цінову політику . Відповідно до цього можна визначити й оптимальну величину операційного леверіджу, для цього використовується наступний вираз:

. (36)

Таким чином, дослідження операційного леверіджу дозволяє визначити напрямки усвідомленого впливу на економічні характеристики підприємства, а також запобігти руйнівному втручанню з боку економічного середовища.

У п’ятому розділі Моделювання адаптивної системи управління підприємства розглянуто підходи до впровадження організаційних змін у системі управління підприємства, зокрема реінжиніринг бізнес-процесів, запропоновано підходи до синтезу організаційної структури виробничо-збутової системи підприємства та розроблено економіко-математичні моделі закритої логістичної системи підприємства, визначення оптимальної адаптивної збутової програми великого промислового комплексу та динамічну оптимізаційну модель діяльності підприємства.

Проблеми сталого розвитку, які враховують еколого-економічні фактори розвитку промисловості, визначають пріоритетність розробки більш досконалих логістичних систем. Оскільки переважна більшість промислових ланцюгів постачання є лінійними незамкненими контурами, орієнтація на потреби суспільства і, перш за все, у екологічному напрямку, потребує побудови замкнених контурів промислової логістики. Для забезпечення ефективного функціонування цих систем необхідно залучення апарату економіко-математичного моделювання, який дозволяє оптимізувати матеріальні потоки у цій системі та зменшити витрати і втрати, які насамперед пов’язані з переробкою і утилізацією промислових відходів.

Введемо умовні позначення:

– множина видів продукції, що переробляється або випускається; – множина видів матеріалів, що використовуються у виробництві і переробці продукції ; – множина пунктів для збору відпрацьованої і вибулої з ладу продукції; – кількість продукції, що випускається; – кількість продукції, що переробляється (ремонтується); – кількість матеріалів, що закупаються у постачальника для виробництва нової продукції і переробки застарілої; – кількість матеріалів, що повернулися в повторне використання після споживання; – попит на продукцію ; – максимальний об'єм сховищ і складів; – кількість пунктів для прийому відпрацьованої продукції; – максимальна допустима кількість пунктів прийому; – матеріаломісткість продукції, що знову випускається; – витрати матеріалів на переробку вибулої з ладу продукції; – витрати на придбання і залучення матеріальних ресурсів; – витрати на транспортування матеріальних ресурсів; – вартість виробництва нової продукції; – вартість переробки (ремонту, удосконалення та ін.) відпрацьованої продукції; – витрати, пов'язані із зберіганням на складі, інвентаризацією продукції, матеріальних запасів та ін.; – вартість одного пункту для прийому відпрацьованої продукції.

Тоді цільова функція моделі закритої логістичної системи запишеться у наступному вигляді:

, (37)

за обмежень

, для всіх , (38)

, для всіх , (39)

, (40)

, (41)

, для всіх , (42)

, для всіх . (43)

Цільова функція (37) моделі мінімізує загальні витрати логістичної системи підприємства.

У роботі розроблено динамічну оптимізаційну модель діяльності підприємства, яка дозволяє оптимізувати виробничу програму відповідно до цільових установок підприємства. Метою підприємства вважається отримання максимально можливого прибутку за проміжок часу і підвищення конкурентоспроможності продукції, що випускається.

Постійні витрати було поділено на два різновиди: обов'язкові і дискреційні. Обов'язкові витрати — це витрати визначені потужністю підприємства. Прикладом таких витрат є амортизація, орендна плата, страхування майна, заробітна платня сервісного персоналу і т.д. Дискреційні витрати — це витрати, розмір яких визначається керівництвом підприємства і не має прямого зв'язку із зміною об'єму діяльності. До таких витрат відносять витрати на дослідження і розробки, рекламу, підвищення кваліфікації персоналу і т.д.

Вектор-функція

(44)

відображає залежність між зростанням попиту і витратами на рекламу. Процес підвищення попиту за рахунок рекламної кампанії має інерційність, тобто існує проміжок часу між початком рекламної кампанії і зростанням попиту. Врахувати чинник наявності лага запізнювання можна, якщо використовувати диференціальне рівняння 1-го порядку наступного вигляду:

, (45)

У такому випадку сукупний додатковий попит, що викликаний рекламою, на проміжку часу на кожний вид продукції можна винайти за формулою:

. (46)

Функція сукупного попиту на товар визначається ціною товару і сумою :

. (47)

Залежність змінних витрат на продукцію від наукових досліджень і розробок має вигляд:

, (48)

та з урахуванням лагу запізнювання:

, (49)

У такому випадку вектор-функцію змінних витрат на відрізку можна представити в наступному вигляді:

. (50)

Прибуток підприємства за проміжок часу буде дорівнювати:

, (51)

Для отримання оптимального рішення потрібно застосовувати метод максимуму як найбільш загальний підхід до оптимізації. Особливу увага в процесі рішення потрібно приділяти аналізу стійкості оптимального рішення, оскільки в умовах виникнення чутливої залежності від початкових умов отримане рішення може стати субоптимальним.

Результатами реалізації даної моделі виступають:

X(t) – план випуску продукції;

Р(t) – величина виробничих потужностей;

R(t) – графік фінансування рекламної кампанії підприємства;

N(t) – фінансування наукових розробок.

Тривалість циклу виробництва продукції в необхідному об'ємі і необхідної якості, а також інерційні властивості, які особливо властиві великим промисловим комплексам, вимагають попереджуючої настройки підприємства на випуск продукції. Однак, з одного боку, завчасна робота на власний або експортний склади, безумовно, є неефективною, оскільки іммобілізує гостродефіцитні у цей час обігові кошти. Оперативне виконання експортного замовлення, що у цей час для багатьох великих промислових комплексів є ледве не єдиним джерелом надходження реальних грошових коштів, дозволяє системі збуту підприємства зменшити свої трансакційні витрати і таким чином значно поліпшити покажчики виробничо-господарської діяльності підприємства. Врахування вказаних обставин дозволило використати наступну економіко-математичну модель визначення оптимальної області маневрування з маркетинговими обмеженнями:

, (52)

У виразі (52) функція , що не диференціюється, має вигляд:

, (53)

Таким чином, економіко-математична модель визначення оптимальної адаптивної збутової підприємства буде мати наступний вигляд:

. (54)

Обмеження щодо виробничих потужностей підприємства:

. (55)

Обмеження на використання ресурсів, що придбаються:

. (56)

Обмеження, пов'язані з платіжним балансом:

. (57)

Обмеження на місткість ринків (як внутрішнього, так і зовнішнього):

, (58)

. (59)

Обмеження на максимальне використання області маневрування:

, (60)

Дана модель належить до класу задач умовної стохастичної оптимізації, найбільш відповідним методом для рішення якої є метод стохастичних квазіградієнтів. Розрахунок оптимальних обсягів і структури виробництва продукції підприємства шляхом рішення задачі (54)-(60) дозволяє не тільки врахувати необхідні маркетингові і ресурсні обмеження, але й системні обмеження (60), повне задоволення яких дозволяє максимально використати оптимальну область маневрування і забезпечити максимальну глибину адаптивності системи збуту продукції підприємства.

У шостому розділі Синтез системи підтримки прийняття рішень в адаптивній системі управління підприємства розглянуто підходи до синтезу СППР в адаптивному управлінні підприємством, проведено аналіз систем підтримки прийняття рішень для управління виробничо-збутовою діяльністю підприємств, представлених на ринку України, запропоновано технологію рейтингового управління підприємством.

Дослідження умов застосування рейтингів дали змогу побудувати технологію рейтингового управління діяльністю підприємства, схем якої представлена на рис. 2. Суб'єкт рейтингового управління (Блок 4) на основі даних про стан підприємства і зовнішньої середи (Блоки 2 і 3) розробляє загальну стратегію діяльності підприємства (Блок 6), що містить набір цільових параметрів, що планується, які воно повинно досягнути за певний період часу. Цей набір може включати в себе значення (або набір значень) рейтингу. Для проведення розрахунків використовуються бази елементарних стратегій (Блоки 7-9) та методик рейтингу (Блоки 10-14). Інформаційну підтримку рейтингового управління виконують Блоки 15 та 16. Саме вони відповідають за первинну обробку інформації. У Блоці 17 за обраною методикою визначається рейтинг підприємства, який потім використовується у рейтинговому управлінні.

В роботі проведено адаптацію генетичного алгоритму, яка дозволяє отримувати більш стійкі рішення з умов невичерпності і недосконалості інформації про стан підприємства. Адаптований генетичний алгоритм може бути представлений наступним образом:

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

Розроблену модифікацію генетичного алгоритму було використано для оптимізації інвестиційної діяльності.

У роботі проведено аналіз підходів до синтезу систем підтримки прийняття адаптивних рішень. Доведено, що побудову СППР необхідно проводити комплексно, тобто проводити її наладку водночас із навчанням персоналу. Формування бази даних при побудові СППР, на відміну від формування бази моделей, безпосередньо залежить від інформації, яка надається користувачам. Користувач повинен стати елементом СППР вже на початкових етапах ії проектування. Як приклад, синтезовано схему побудови СППР управління збутом КДГМК „Криворіжсталь”

ОСНОВНІ ВИСНОВКИ ДИСЕРТАЦІЇ

З позицій системного підходу до проблем адаптивного управління підприємствами, що перебувають під впливом нестабільного ринкового середовища, в дисертаційному дослідженні відповідно до мети та завдань дослідження, отримано такі результати:

1. Проведений аналіз сучасних підходів до синтезу організаційних систем управління виробничо-збутовою і маркетинговою діяльністю, а також економіко-математичних моделей управління виробництвом дав змогу виявити особливості впровадження механізмів пасивної і активної адаптації у системі управління підприємствами.

2. Запропоновані концептуальний підхід до управління виробничим потенціалом металургійних підприємств в умовах трансформаційної економіки та економіко-математична модель оптимізації темпів відтворювання основних виробничих фондів дають
змогу визначити напрямок удосконалення відтворювальної політики на підприємствах щодо переоснащення основними виробничими фондами.

3. Розроблений у роботі