автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация управления процессом выбора учетной политики на комбинате хлебопродуктов

На правах рукописи

Хореева Наталия Константиновна

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ВЫБОРА УЧЕТНОЙ ПОЛИТИКИ НА КОМБИНАТЕ ХЛЕБОПРОДУКТОВ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в пищевой промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2006

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «МОСКОВСКИЙ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПИЩЕВЫХ ПРОИЗВОДСТВ».

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Карпов Валерий Иванович. Официальные оппоненты:

доктор физ.-мат. [ наук, профессор Краснов Андрей Евгеньевич, кандидат технических наук Трофимов Сергей Анатольевич.

Ведущая организация: Государственное научное учреждение Всероссийский научно-исследовательский институт зерна и продуктов его переработки РАСХН (ГНУ ВНИИЗ).

Защита состоится « 28 » декабря 2006 г. в 14°° час. на заседании Диссертационного Совета Д 212.148.02 при ГОУ ВПО «Московский государственный университет пищевых производств» по адресу: 125080, г. Москва, Волоколамское ш., д. 11, корп. Б, ауд. 10-10.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО МГУПП. Автореферат разослан « ЯГ» ноября 2006 г. Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.148.02, кандидат технических наук, доцент

Воронина Н.О.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность исследования. Учетная политика в настоящее время превратилась в реальный инструмент управления предприятием, финансового и налогового планирования ее деятельности.

Эффективность функционирования типовых предприятий отрасли хлебопродуктов — комбинатов хлебопродуктов (КХП), сочетающих хлебоприемную деятельность, переработку зерна в муку, крупу и производство комбикормов, зависит от уровня организации управления предприятием, а система учета является основой для принятия управленческих решений.

Деятельность КХП характеризуется одним из важных финансовых показателей — прибылью. Формирование величин, участвующих в расчете налогооблагаемой базы по налогу на прибыль обусловлено способами ведения учета, закрепленных в учетной политике. Выбор конкретных методов учета зависит от поставленной предприятием цели: улучшение показателей финансового состояния или уменьшение величины налога на прибыль. Увеличение балансовой прибыли позволяет привлечь инвесторов, получить долгосрочные кредиты, увеличить размер уставного капитала. Снижение налогооблагаемой базы сокращает на определенный период сумму налоговых отчислений, стимулируя развитие зерноперерабатывающих предприятий, а в дальнейшем способствует росту налоговых доходов государства.

В работе рассматривается управление таким элементом учетной политики как метод оценки отпущенного в производство сырья. Затраты на сырье в общей структуре производственных затрат КХП составляют более 70%, и управление данным элементом учетной политики имеет наибольшее значение для материалоемких предприятий. При формировании учетной политики предприятия разрешается оценивать материально-производственные запасы, отпускаемые в производство, одним из четырех методов: по себестоимости каждой единицы (для запасов, используемых в особом порядке, которые не могут обычным образом заменять друг друга); по средней себестоимости; по себестоимости первых по времени приобретения (ФИФО); по себестоимости

последних по времени приобретения (ЛИФО). Предприятие может одновременно применять в течение отчетного года несколько методов оценки. При этом выбранный метод должен быть единым и неизменным для определенного вида сырья (материалов).

В настоящее время процесс выбора учетной политики основан на опыте и интуиции менеджеров предприятий. При принятии решения о применении того или иного метода оценки отпущенного в производство сырья рассматриваются не все возможные варианты расчета: отдельно по складу или в целом по предприятию, на момент отпуска сырья (скользящая оценка) или за фиксированный период - месяц. Также ограничены возможности человека при прогнозировании и планировании данных на следующий год при выборе метода для определенного вида сырья (культуры). Возникает противоречие между возрастающими требованиями к качеству управления процессом выбора учетной политики и возможностями человека. Разрешение этого противоречия возможно на основе автоматизации процесса принятия решения.

При этом задача автоматизации учета отпущенного в производство сырья на основе выбранного метода является информационной основой для выбора учетной политики на следующий год.

Целью работы является повышение эффективности функционирования КХП за счет автоматизации управления процессом выбора учетной политики по варианту отпуска сырья в производство.

Объектом исследования является процесс движения сырья и его отображение в производственных и бухгалтерских моделях учета движения сырья на КХП.

Предмет исследования - совокупность методов и средств моделирования сложных систем, прогнозирования, проектирования информационных управляющих систем, обеспечивающих достоверность информации, необходимой для принятия эффективных управленческих решений по выбору учетной политики по варианту отпуска сырья в производство.

Осповные задачи исследования. Для достижения поставленной цели

определены следующие задачи исследования:

- структурно - функциональный анализ основных функций управления КХП, анализ процесса учета движения сырья;

- анализ методов исследования поставленных задач, имеющих отношение к проблемам настоящего исследования;

- постановка задачи управления процессом учета отпущенного в производство сырья;

- постановка и разработка методики решения задачи прогнозирования цен поставок на сырье;

- постановка задачи и разработка алгоритмов расчета стоимости отпущенного в производство сырья;

- разработка функциональной модели, диаграммы потоков данных и информационной модели средств автоматизации управления процессом выбора учетной политики по варианту отпуска сырья в производство;

- разработка модели процесса движения сырья на предприятии.

В процессе работы были использованы следующие основные методы исследования: теория сложных систем, теория множеств, системный анализ, функциональное моделирование, моделирование потоков данных, информационное моделирование, статистический анализ, обработка временных рядов, методы нейронных сетей, имитационное моделирование.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих полученных результатах:

1. Проведен структурно-функциональный анализ процесса учета движения сырья и формализованное описание функций управления процессом учета отпущенного в производство сырья.

2. Сформулирована общая математическая постановка задачи управления процессом учета отпущенного в производство сырья.

3. Сформулированы математические постановки задач прогнозирования цен поставок на сырье и расчета стоимости отпущенного в производство сырья.

4. Обоснован выбор метода нейронных сетей для прогнозирования цен поставок на сырье.

5. Разработана имитационная модель процесса движения сырья для выбора оптимального варианта учетной политики предприятия. Практическую ценность работы составляют следующие полученные

результаты:

1. Разработана методика выбора и обоснования учетной политики по варианту отпуска сырья в производство.

2. Разработан комплекс задач "Расчет и планирование стоимости сырья", обеспечивающий научно обоснованный выбор учетной политики по варианту отпуска в производство сырья.

Реализация результатов работы. Разработанный на кафедре Автоматизированные системы и вычислительная техника (АС и ВТ) МГУПП комплекс задач "Расчет и планирование стоимости сырья" внедрен в промышленную эксплуатацию в ОАО "Мурманский КХП" и обеспечивает ввод и . обработку данных из эксплуатирующейся на предприятии Автоматизированной информационной системы комбината хлебопродуктов (АИС КХП). Полученные в рамках настоящего исследования научные и практические результаты внедрены на кафедре АС и ВТ МГУПП и используются с 2005 г. при проведении учебного процесса по дисциплинам: «Моделирование систем» и дипломное проектирование для студентов специальности 23.01.02 «Автоматизированные системы обработки информации и управления». Имеются соответствующие акты внедрения.

Внедрение разработанного комплекса задач позволяет предприятию повысить обоснованность принимаемых управленческих решений по выбору и обоснованию применения метода учета отпущенного в производство сырья, основанном на анализе возможных последствий применения альтернативных вариантов учета отпуска сырья в производство.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследования автором докладывались и обсуждались на: II международной научной

конференции «Управление свойствами зерна в технологии муки, крупы и комбикормов», Москва, 2000 г.; Юбилейной международной научно-практической конференции «Пищевые продукты XXI века», Москва, 2001 г.; I и II всероссийских научно-технических конференциях-выставках «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации», Москва, 2003 г. и 2004 г.; VIII международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении», Санкт-Петербург, 2004 г.; XIII международной научно-практической конференции «Управление организацией: диагностика, стратегия, эффективность», Санкт-Петербург, 2005 г. ,

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ. г Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, содержит 174 страницы, 27 иллюстраций, 8 таблиц и 6 приложений. .

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цель, задачи, объект и предмет исследования, раскрыта научная новизна и практическая ценность работы.

В первой главе определены основные этапы движения и учета сырья на КХП, сформулирована содержательная постановка задачи управления процессом учета отпущенного в производство сырья, проведен структурно-функциональный анализ основных функций управления КХП, а также проанализированы существующие постановки и методы решения подобных задач.

В качестве объекта исследования в данной работе выступает процесс движения сырья й его отображение в производственных и бухгалтерских моделях учета движения сырья на КХП. Рассмотрена специфика движения сырья в рамках процессов приема, хранения и отпуска сырья в производство, отраслевые особенности организации системы производственного и

бухгалтерского учета движения сырья. Партия в работе рассматривается как объект учета, содержимое которой относится к одному виду сырья (культуре), имеет одинаковый принцип учета, одну цену, единый фонд приема-отпуска. Учетное подразделение - структурная единица хранения предприятия (подразделение). Поступающая в учетное подразделение (элеватор или склад сырья комбикормового завода) партия сырья от поставщиков подвергается обработке с целью улучшения качества и предохранения от порчи. Затем перемещается в учетное подразделение (технологическое) на переработку в муку, крупу или комбикорм и далее в учетное подразделение (склад готовой продукции) для дальнейшей реализации. Отходы мельничного производства -зерноотходы и отруби направляются в качестве партий сырья для производства комбикормов. На всех стадиях движения партий сырья рассмотрен документооборот производственного и бухгалтерского учета, связанного с приемом, хранением и оформлением отпуска сырья в переработку.

На КХП при организации учета сырья важное значение играет порядок учета отпуска в производство. В зависимости от применяемого метода оценки величины расчетной стоимости сырья и общей стоимости сырья могут значительно отличаться. От величины себестоимости сырья, отпущенного в производство, в значительной степени зависит величина расчетной прибыли.

В работе проанализированы все возможные варианты методов оценки сырья при отпуске в производство: по средней себестоимости, ЛИФО, ФИФО — за период — месяц; эти же методы (кроме ФИФО) путем определения стоимости в момент отпуска сырья (скользящая оценка); расчет в целом по предприятию или отдельно по учетным подразделениям (складам); применение единого метода или нескольких отдельно по видам сырья (культурам).

Проведенный структурно-функциональный анализ основных функций управления КХП на основе методологии 8АЕ>Т (ГОЕРО) (рис. 1) позволил выделить функции, подробно рассматриваемые в настоящей работе:

- функция планирования учетной политики для целей бухгалтерского и налогового учета (относится ко второму уровню детализации);

о учет стоимости принятого сырья

О УЧЕП?Анспортао

заготовительных расходов р учет расходов по подработке сырья б формирование бухг. проводок.

о расчет стоимости отпуска емогов производство сырья о занесение результатов в накладные на списание & формирования бухг.

проводок

О УЧШАТРЛТНЛСЫРЬЕИ

материалы о учет капитальных

затрат . о учег трудовых затрат о учет прочих затрат о расчет себестоимости

продукции о формирование бухг. поводок

о распит прибыли от реализаций продукции о расчет прибыли от прочей реализации о расчет прибыли от внереализационных операция о расчет балансовой

прибыли

Рис. 1. Узловая диаграмма основных функций управления КХП

- функция производственно-складского учета хлебопродуктов (х/п) (относится к третьему уровню детализации)^

- функция учета отпуска сырья в производство (относится к четвертому

уровню детализации) в общей системе функционирования предприятия.

£

Согласно диаграмме первого уровня детализации (рис. 2) прием, хранение и отпуск х/п происходит на основе плана производства и рецептов, рассчитанных на этапе планирования производства и расчета х/п, ведется документальное оформление этих операций, Производствёрно-технологическая лаборатория обеспечивает учет и контроль качества на этапе учета качества х/п. На этапе планирования учетной политики для целей бухгалтерского и налогового учета формируются правила ведения учета для предприятия, в бухгалтерии (ведение бухгалтерского и налогового учета) на основе взаимодействия с другими подразделениями формируются определенные документы бухгалтерского и налогового учета. Этап внутреннего . аудита обеспечивает проверку правильности и достоверности отчетности, последний этап анализ хозяйственной деятельности важен для принятия управленческих решений по управлению затратами и бюджетированию. Планирование учетной политики состоит из функций формирования, подготовки приказа и утверждения руководителем предприятия (рис. 1).

Проанализированы функции каждого блока этапа формирования учетной политики и связи между ними. При формировании учетной политики определяются формы первичных документов, правила документооборота, формируется рабочий план счетов, а также выбираются варианты, допустимые законодательством по каждому элементу; ДЛЯ целей бухгалтерского и налогового учета.

Поскольку в ' работе рассматривается только выбор метода отпуска материально-производственных запасов в производство, на рис. 3 представлена детализация этого блока. В зависимости от цели, сформулированной на этапе определения целей, а также на основе прогноза динамики цен поставок на сырье, планирования объемов запасов, поставок и

Рис. 2. Функциональная схема основных функций управления КХП

отчетов анализе хозяйственной

ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Т

цель(финансовая стратегия)

определение целей

период расчета

замечания и корректировка прогноза и планирования

информация о рынке зерна

данные для ПЛАНИРОВАНИЯ

прогноз динамики цен поставок на сырье

сущютвующиеи перспективные договора на поставку сырья

накладные по приходу и внутренним переме-

щениям,счета-фактуры, журнал остатков

стоимость сырья, отпускаемого в

производство г7" ^-»

оценка результатов за предыдущий год

планирование объемов запасов, поставок и отпуска сырья в производство

цены поставок на каждый вид сырья на планируемый период

[ОБЪЕМЫ

выбор оптимального метода отпуска в производство сырья (по каждому виду сырья-для бухг. уч.)

запасов," поставок _ и отпуска каждого вида сырья наплаш руемый период

а2155

выбранный метод отпуска в производство

сырья

лейстяуюши^

планируемая стоимость сырья, отпускаемого в производств о

приказ

обуч.политики

оценка целесообразности изменения уч. политкки

о а2156

выбранный метод отпуска в производство

рья I-

>ешение о внесении изменений в уч политику

Рис. 3. Функциональная схема выбора метода отпуска материально-производственных запасов в производство

отпуска сырья в производство и оценки результатов за предыдущий год необходимо обосновать выбор оптимального метода отпуска в производство сырья. Если выбранный метод отличается от закрепленного в учетной политике, в нее вносятся изменения.

Учет отпуска сырья в производство (рис. 1) ведется в соответствии с выбранным методом и включает в себя расчет стоимости отпускаемого в производство сырья для заданного периода, занесение результатов в накладные на списание, формирование бухгалтерских проводок.

Система учета движения сырья, входящая в состав производственно-складского учета и состоящая из функций формирования приказов на отпуск, формирования накладных по приему и ' отпуску, оформления внутренних перемещений, расчета остатков и нарастающих итогов, учета единичных перемещений и формирования выходных документов производственного учета (рис.1) является основой для принятия управленческого решения по выбору метода, а также для бухгалтерского учета отпуска сырья в производство.

Рассмотрим общую постановку задачи формирования прибыли. На рис. 1 рассмотрены функции бухгалтерского учета: учет затрат на производство и калькулирование себестоимости и расчет прибыли.

Расчет прибыли можно представить следующим функционалом:

Р = 15>(2>.Д,0). 'О)

где Р={/>(^1,Г,)} - множество текущих значений параметров целевой функции на интервалах времени [Гм/,]; />={£>(- множество доходов, полученных предприятием; -ь*()} ~ множество расходов на производство продукции;

С= {£/(?/-ь?,)} - управляющие воздействия (совокупность методов ведения учета, закрепленных в учетной политике); Рр — функционал расчета целевой функции.

Определим расходы на производство продукции (на рис. 1 отражены основные виды затрат на производство):

Я= Л- {Ъ> ,2т ,2оХ ,2с ,2а, 2р \ £/), (2)

где — затраты на сырье; 2т — затраты на материалы; — затраты на оплату труда; 2с — затраты на социальные отчисления; 2а — затраты на амортизацию;

2р — прочие затраты; /*> — функционал расчета расходов.

В соответствии с целью работы решение общей задачи управления формированием прибыли (повышение эффективности функционирования предприятия) обеспечивается выбором управляющего воздействия V, которое обеспечивает достижение цели Рс:

Рл — множество достигнутых значений прибыли на интервалах времени [/,..1,г,]е[7}]; /^{РДТ})} — множество целей управления (желаемые результаты); 7} - периоды времени, на которых цели управления РС{Т,) неизменны; иг={иг{Т])} - множество возможных методов учета отпуска сырья в производство, ограниченных законодательством. Цели, рассматриваемые в работе:

где Г = 1 - улучшение показателей финансового состояния, { — 2 — уменьшение налога на прибыль.

В связи с тем, что затраты на сырье Хэ в себестоимости готовой продукции составляют более 70 %, а от себестоимости продукции зависит величина прибыли, в работе будет использована в качестве критерия оптимальности себестоимость сырья, а методы оценки стоимости сырья, отпускаемого в производство — в качестве управляющего воздействия 1/о(<=. 11г.

Во второй главе формулируется общая математическая постановка задачи управления процессом учета отпущенного в производство сырья, формулируется задача прогнозирования цен поставок на сырье и описывается ее решение.

Выбранный в работе критерий оптимальности — себестоимость сырья на планируемом периоде 2} + 1 на основе метода учета отпускаемого в производство сырья, определяется следующим выражением:

Р„= °Р» Р(р,Р,и)->Р, Се иг

с >

(3)

(4)

= Еч_р (С_р, Р1ап, И),

(5)

где С_р — множество цен планируемых поставок сырья, Plan - множество планов поставок сырья, N — номер метода учета отпускаемого в производство сырья, Fs_р -функционал расчета планируемой стоимости сырья. Цены поставок на планируемый период:

С_р= {<Part,C_p>}, (6)

где Part — партия сырья, С_р — значения планируемых цен поставок сырья по партиям. Планы поставок сырья:

Plan ={< Part, V>}, (7)

где V— масса планируемой поставки.

Множество номеров методов учета для определенного вида сырья (культуры):

N= {<Part, Nm> , Far), Part e Vid, (8)

где номер метод учета, ограниченный законодательством:

1 - по средней себестоимости за весь период,

2 - ФИФО за весь период, Nm =• 3-ЛИФО за весь период, > (9)

4 - по средней себестоимости на момент отпуска,

5 — ЛИФО на момент отпуска

вариант расчета:

Í1 — расчет в целом по предприятию, Far=L ^ (10)

[2 — расчет отдельно для подразделения,

Vid — вид сырья (культура).

Для целей налогового учета нет возможности применения методов учета отпускаемого в производство сырья в зависимости от вида сырья.

Варьируемыми параметрами для решения задачи управления процессом учета отпущенного в производство сырья являются методы учета отпуска сырья. Для поиска оптимального решения на периоде 7}+1 необходимо перебрать все возможные методы учета Nm и определить минимальное или максимальное значение S_p, соответствующее методу учета Nm при заданной цели:

S= opt S_p(C_p,Pian,N)->Sc, (11)

Мле IV

S — множество достигнутых значений стоимости отпускаемого в производство сырья на интервалах времени [/,.ь^]е[7}]; Sc={Sc(Tj)} - множество целей управления (желаемые результаты).

Выражение 4 примет вид:

_ Ттах(5_р), если / = 1,

Sc ~ \min(S_р), если / = 2, ( '

где f = 1 — улучшение показателей финансового состояния, f = 2 — уменьшение налога на прибыль.

Основной задачей настоящего исследования является автоматизация управления процессом выбора учетной политики по варианту отпуска сырья в производство.

Исходя из общей математической постановки задачи были выделены следующие задачи: автоматизация ежемесячного бухгалтерского учета отпуска сырья в производство - определение фактической стоимости расходуемого сырья S (11) и автоматизация выбора оптимального метода отпуска в производство сырья - определение планируемой стоимости сырья S_р (5).

Планируемая стоимость сырья S_р зависит от цен поставок на сырье С_р (6), для определения которых необходимо выполнить аппроксимацию между прогнозируемой величиной и набором аргументов прогноза посредством некоторой функции зависимости. Объектом прогноза является цена поставки сырья для КХП, аргументы прогноза — величины, описывающие или влияющие на поведение объекта прогноза.

Цены поставок на каждый вид (культуру) сырья на планируемый период определяются выражением:

С_р — Fc_p (С, arg), (13)

где С = { Ch } — множество известных значений цен поставок на сырье,

Л = 1 ,Н = я = 1, С, - множество аргументов прогноза,

определяется конкретным видом сырья, Рс_р — функционал расчета

планируемой стоимости сырья.

Значения прогнозируемой величины Сь = {С* (t;+At)}, i = 1, и, составляют вектор Y = (Ch', ..., Ch"). Значения аргументов прогноза argg = {ür£s(tj)}, /' = l,n + 1, формируют матрицу X = ||argg '||. Необходимо найти значение прогнозируемой величины Y(n+i) для момента времени t(n+i)+At.

Описанная задача является задачей анализа временных рядов, с комплексом взаимосвязанных аргументов прогноза и заключается в:

- формировании аппроксимирующей функции F(x,p), где р - вектор неизвестных параметров, х — вектор аргументов прогноза размерностью G;

- определении неизвестных параметров р, обеспечивающих наилучшую аппроксимацию согласно критерию, тогда целевая функция:

Z(p)=£ (У,-F(x',р))2 min;

ы\

- и вычислении прогнозируемого значения Y(n+i) = F(x(n+I), р).

На основании анализа известных методов прогнозирования: обоснован выбор метода нейронных сетей для решения задачи прогнозирования цен на сырье. Применение нейронных сетей позволяет воспроизводить зависимость, не основываясь на теоретических выводах и предположениях о ее виде.

Рассмотрены этапы решения задачи прогнозирования цен поставок на сырье с использованием нейросетевого пакета STATISTICA Neural Networks: предварительная обработка исходных данных, формирование аппроксимирующей функции F(x,p), реализация F(x,p) в виде нейронной сети, обучение полученной нейронной сети, интерпретация результатов и вычисление погрешности обучения, оценка значимости аргументов прогноза.

Приведен пример решения задачи прогноза для цен поставок на пшеницу продовольственную 3 класса на 2005 г. с учетом следующих выявленных аргументов прогноза: валовой сбор, млн.т; урожайность, центнеров с 1 га убранной площади; посевные площади, тысяч гектар и представлено описание процесса прогноза. Предварительно был проведен дополнительный прогноз для аргументов. При использовании двухслойной, однородной, искусственной

нейронной сети без обратных связей, содержащей как линейные, так и нелинейные функции для формирования аппроксимирующей функции средняя относительная погрешность прогноза составила 6 % и не превышает максимально допустимую ошибку. Результаты сравнение аппроксимации значений цен построенных сетей и реальных данных приведены на рис. 4. Здесь обычной линией показан график изменения минимальной/максимальной цены за период 1998 - 2005 г.г., пунктирной показан результат аппроксимации.

О4 О4- о"4' о4 о4 О4 о"4 О4 О4 О4 О4 О4' О4 О4' О4" О4' о4 О4 Ъ4 О4 о4 о4 |

-Цена на сырье максимальная, рубА .......Аппроксимация |

7000 6000 5000 £ 4000 <о 5: зооо■ 2000 ■ 1000

< ^ ^ ^ ^ / / / / / / / / / / / / / / ^ о4' о ф о4 с? о4 о4 й4 «у о4" о4 о4 о4' сг ^ о4 о4 ^

Рис. 4. Сравнение аппроксимации значений цен с помощью нейронной сети и реальных данных за 2005 год.

Третья глава посвящена решению поставленной задачи автоматизации управления процессом выбора учетной политики на КХП и разработке комплекса задач "Расчет и планирование стоимости сырья".

Первым этапом разработки комплекса задач был проведен его структурно-функциональный анализ с учетом структуры процесса движения и учета сырья

и основных функций управления КХП. Затем на основании функциональной модели создана диаграмма потоков данных, позволяющая изучить и наглядно отразить все потоки данных, объекты их хранения — сущности (таблицы базы данных) и функции обработки данных.

Для разработки средств автоматизации ежемесячного бухгалтерского учета отпуска сырья в производство была сформулирована математическая постановка задачи расчета стоимости отпущенного в производство сырья S (11). Пусть фактическое движение сырья на КХП за период Т представлено в виде множеств параметров входных и внутренних потоков KXII (накладные по поступившему и отпускаемому в производство, сырью, журнал остатков, договора, счета-фактуры, журнал учетных цен).

Множество поступлений: ...... ,

Р,- {Part, V, С, PodrJT, Podr_F, d}, (14)

где Part — партия сырья, V - масса, С — цена, Podr_T — учетное подразделение откуда взяли партию, Podr_F — учетное подразделение куда положили партию, d - дата поставки.

Множество отпусков в производство:

R= {Part, V, С, PodrJT, Podr_F, d}, (15)

где Part — партия сырья, V - масса, С — цена, определяемая методом N, PodrJT — учетное подразделение откуда взяли партию, Podr_F — учетное подразделение куда положили партию, d - дата расхода. Множество остатков по подразделениям:

О- {Part, V, С, Podr, d], (16)

где Part — партия сырья, V— масса, С — цена, Podr—учетное подразделение в котором находится остаток, d - дата пересчета остатка.

Общая стоимость сырья, отпущенного в производство за период Т:

S=Fs(Pr,&,0,N), (17)

где Fs — функционал расчета стоимости сырья.

На основании математической постановки задачи был разработан алгоритм, содержащий все этапы, необходимые для расчета стоимости сырья,

отпущенного в производство методами N.

Разработанная информационная модель задачи «Расчет стоимости сырья» на основании анализа диаграммы потоков данных общего комплекса задач на следующем этапе реализуется в виде реляционной базы данных, которая основана на представлений 'данных в виде отдельных таблиц и отношений (связей) между ними. • "

Задача автоматизации выбора -оптимального метода отпуска в производство сырья заключается в определении планируемой стоимости сырья S_р, заданной функционалом (5),' аналитическое значение которого неизвестно. В работе значение S_p при известном множестве планов поставок сырья Plan и прогнозных значений цен поставок на сырье С_р определяется методом имитационного моделирования. Поскольку S_р зависит от планируемой динамики движения сырья по дням, для решения задачи предлагается рассчитывать параметры входных и выходных потоков движения сырья для модели на основе обработке статистических данных Рг, R, О из эксплуатирующейся на предприятии АИС КХП.

Для формализации описания состава и взаимосвязей процесса движения сырья используется функциональная модель, элементами которой являются функциональные блоки (рис.5).

Элеватор и склад сырья

комбикормового завода г;

Расчет стоимости отпускаемого сырья и пересчет остатков

Генератор поступлений

Генератор требований на отпуск

Отпуск в производство на выработку муки или комбикормов

Рис. 5 Функциональная модель процесса движения и учета сырья

Каждый функциональный блок соответствует определенному элементу процесса движения сырья. При этом изменения состояний реального процесса описываются в модели изменением информации о состоянии объекта в соответствии с моделирующим алгоритмом, отражающим логику этих

изменений. Разработан алгоритм поведения системы имитационного моделирования при проведении имитационных экспериментов, обеспечивающий заданную точность. При разработке имитационной модели использован принцип особых состояний. Установлен список событий, определяемый количеством активных блоков. Определены параметры модели, которые устанавливаются на основании обработки статистики поступлений и расходования сырья в автоматическом режиме.

На основе диаграммы потоков данных и выбранных параметров модели была построена информационная модель задачи «Планирование стоимости сырья». Разработанная имитационная модель движения сырья позволяет проигрывать различные варианты учета за год на основе прогнозируемых внешних воздействий. .

Комплексное использование задач «Расчет стоимости сырья» и «Планирование стоимости сырья» расширяет возможности рационального принятия решения в задаче выбора метода расчета стоимости сырья, где существенные параметры не могут быть Заранее известны.

В четвертой главе анализируются результаты внедрения и эксплуатации разработанного комплекса задач "Расчет и планирование стоимости сырья" во взаимодействии с Автоматизированной информациошюй системой комбината хлебопродуктов. Рассматриваются структура и функции АИС КХП, основные аспекты эксплуатации разработанного комплекса задач.

АИС КХП обеспечивает комплексную автоматизацию функций учета, контроля, анализа и управления предприятиями отрасли хлебопродуктов и декомпозируется на следующие уровни управления системой: администрирование, классификация, оперативное управление, бухгалтерский и налоговый учет.

Разработанный комплекс задач «Расчет и планирование стоимости сырья» функционирует на основе данных из эксплуатирующейся на предприятии АИС КХП, получаемых на уровне оперативного управления и бухгалтерского учета и дает возможность для каждого вида (культуры) сырья выбирать метод

отпуска сырья в производство, позволяющий увеличить балансовую прибыль для улучшения показателей финансового состояния предприятия или уменьшить налогооблагаемую базу по налогу на прибыль.

! Анализ результатов эксплуатации разработанного комплекса задач "Расчет и планирование стоимости сырья" проводился на примере расчета стоимости отпущенного в производство сырья (продовольственной пшеницы 3 класса) ( разными методами. г ;: ■

После обработки статистических данных по динамике движения сырья в производство (полученных на Мурманском КХП) были рассчитаны параметры имитационной модели. Используя полученные во 2 главе прогнозные значения цен поставок на пшеницу, с помощью построенной и обученной нейронной сети, на основе имитационной модели выбирается метод учета отпускаемого в производство сырья, удовлетворяющий заданной цели.

Динамика цеп поставок на сырье за 2003 г. и 2005 г. и цены отпущенного в производство сырья представлены на рис. 6 и 7.

Рис.6. Динамика цен поставок на сырье и цены списанного сырья, рассчитанные разными методами за 2003 г.

Оценка возможной налоговой экономии от выбора того или иного метода учета отпуска сырья в производство проводилась по формуле:

о „.о . ж г/ \ Л/0Я - М* М^-М* /1вч

£!м=грг-1М1 -М0 ) + гм---!---!_, (18)

«800,00 -------------------------------------------------------—' ;

1300,00 • • -------------------------------------------[ ' !

800,00 I—-.................■ ■.......- ■-,.,— ..,,. ........... ., .........,.,.,—-, —|

0 I 2 3 4 5 б 7 в 9 10 И 12 I

Месяц I

Цена па сырье —Ценасписанногосырья по средним ценам

Цена списанного сырья по методу ФИФО -**— Цена списанного сырья по методу ЛИФО ;

—*— Цена списанного сырья по средним иенам на момент отпуска ■■ ♦ - Цена списанного сырья по методу ЛИФО на момент отпуска |

Рис.7. Динамика цен поставок на сырье и цены списанного сырья, рассчитанные разными методами за 2005 г. где грг - ставка налога на прибыль, г^, - ставка налога на имущество, М0и -

стоимость списанного сырья при оценке применявшимся методом, М^ -

стоимость списанного сырья при оценке методом, который предполагается

использовать, Мо* — стоимость остатка сырья при оценке применявшимся

методом, М]К - стоимость остатка сырья при оценке методом, который

предполагается использовать.

Реальные данные показали, что с точки зрения уменьшения налоговых

обязательств в условиях роста цен на сырье оптимальным методом является

метод по себестоимости последних по времени приобретения ЛИФО (2003 г.), а

при понижении - метод по себестоимости первых по времени приобретения -

ФИФО (2005 г.).

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Проведен структурно-функциональный анализ процесса учета движения сырья и формализованное описание функций управления процессом учета отпущенного в производство сырья.

2. Сформулирована общая математическая постановка задачи управления процессом учета отпущенного в производство сырья.

3. Сформулированы математические постановки задач прогнозирования цеп поставок на сырье и расчета стоимости отпущенного в производство

сырья.

4. Обоснован выбор метода нейронных сетей для прогнозирования цен поставок на сырье.

5. Разработана имитационная модель процесса движения сырья для выбора оптимального варианта учетной политики предприятия.

6. Разработана методика выбора и обоснования учетной политики по варианту отпуска сырья в производство.

7. Разработан комплекс задач "Расчет и планирование стоимости сырья", обеспечивающий научно обоснованный выбор учетной политики по варианту отпуска в производство сырья.

8. Разработанный комплекс задач "Расчет и планирование стоимости сырья" внедрен в промышленную эксплуатацию в ОАО "Мурманский КХП" и обеспечивает ввод и обработку данных из эксплуатирующейся на предприятии АИС КХП.

9. Полученные в рамках настоящего исследования научные и практические результаты внедрены на кафедре АС и ВТ МГУПП и используются с 2005 г. при проведении учебного процесса по дисциплинам: «Моделирование систем» и дипломное проектирование для студентов специальности 23.01.02 «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

Основное содержание диссертационной работы опубликовано в

следующих работах:

1. Хореева Н.К., Плетнева Г.В. Постановка задачи оптимизации учетной политики предприятия отрасли хлебопродуктов по сырью // Управление свойствами зерна в технологии муки, крупы и комбикормов: Тез. докл. II междунар. науч. конф. / МГУПП. — М.: Изд. комплекс МГУПП, 2000. - С. 120-121.

2. Хореева Н.К. Подсистема расчета и планирования стоимости сырья автоматизированной информационной системы комбината хлебопродуктов

//Там же.-С. 126-127.

3. Карпов В.И., Хореева Н.К. Автоматизация выбора учетной политики на комбинате хлебопродуктов // Промышленные АСУ и контроллеры. — М.: 2001.-№5. -С. 18-20.

4. Хореева Н.К. Подсистема выбора учетной политики на комбинате хлебопродуктов II Сборник научных трудов / МГУПП: - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2001. - С. 434- 437.

5. Хореева Н.К., Иванов И.Л. Имитационная модель процесса движения сырья на комбинате хлебопродуктов // Пищевые продукты XXI века: Сб. докл. Юбил. междунар. науч.-практ. конф./ МГУПП: В 2 т. - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2001. - Т. 2. - С. 224-225.

6. Хореева Н.К. Прогнозирование цен на сырье с использованием нейросети // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации: Сб. докл. Всеросс. науч.-техн. конф.-выст. / МГУПП. - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2003. - С. 274-278.

7. Хореева Н.К., Конопленко Е.И. Системный анализ процесса планирования стоимости сырья на КХП // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды VIII международной научно-практической конференции / СПбГПУ: В 2 ч. - СПб.: Изд-во «Нестор», 2004. - Ч. 1. - С. 303-306.

8. Хореева Н.К., Конопленко Е.И. Разработка подсистемы расчета и планирования стоимости сырья АИС КХП // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации: Сб. докл. II Всеросс. науч.-техн. конф.-выст. / МГУПП: В 2 ч. - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2004.-4.2.-С. 172-175.

9. Хореева Н.К., Карпов В.И. Информационная поддержка принятия решений по выбору метода учета отпускаемого в производство сырья // Управление организацией: диагностика, стратегия, эффективность: Труды XIII международной научно-практической конференции / СПбГПУ. - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2005. — С. 658-661.

Подписано в печать 24.11.06 Формат 30x42 7В. Бумага типографская № 1. Печать офсетная. Печ. л. 0,9. Тираж 100 экз. Заказ 323. 125080, Москва, Волоколамское ш., 11 Издательский комплекс МГУПП

Введение.

Глава 1. Постановка задачи исследования.

1.1. Описание объекта исследования.

1.2. Содержательная постановка задачи управления процессом учета отпущенного в производство сырья на КХП.

1.3. Структурно-функциональный анализ процесса учета движения сырья и функций управления.

1.4. Анализ известных разработок, связанных с поставленными задачами.

Актуальность исследования. Автоматизация предприятий мукомольной и комбикормовой промышленности с целью повышения эффективности функционирования является актуальной задачей.

Решение этой задачи в настоящее время ведется по следующим направлениям:

- автоматизация технологических процессов; модернизация оборудования;

- повышение эффективности использования зерновых ресурсов за счёт автоматизации количественно-качественного учёта и оперативного планирования производства; повышение производительности труда за счёт перераспределения функций и чёткого разграничения прав и обязанностей административно-управленческого и производственного персонала; повышение эффективности использования финансовых ресурсов за счёт оперативного управления дебиторской и кредиторской задолженностью; автоматизация функций управления зерноперерабатывающими предприятиями, к которому можно отнести:

- повышение оперативности и достоверности информации, необходимой для принятия эффективных управленческих решений [31].

В работе рассматривается повышение достоверности информации, необходимой для принятия эффективных управленческих решений по учетной политике с помощью автоматизированной информационной системы управления предприятием и с учетом бизнес-стратегии. Аудит бизнес-стратегии состоит из трех этапов:

- это оценка внешней среды. На этом этапе определяются тенденции, которые могут изменить эффективность функционирования предприятия;

- оценка самого предприятия. Анализируется текущая стратегия, определяются бизнес-процессы; и интеграция первых двух этапов, то есть проводится анализ возможностей предприятия в соответствии с условиями внешней среды, выявляется какие изменения можно внести в стратегию для удовлетворения поставленных целей [48, 67].

Необходимо наличие инструментария моделирования и анализа последствий принятия той или иной учетной политики. Должна быть предусмотрена возможность оперирования одновременно фактическими и плановыми показателями, осуществления сценарных и прогнозных расчетов при подготовке к принятию управленческих решений [50].

Учетная политика в настоящее время превратилась в реальный инструмент управления предприятием, финансового и налогового планирования ее деятельности.

Эффективность функционирования типовых предприятий отрасли хлебопродуктов - комбинатов хлебопродуктов (КХП), сочетающих хлебоприемную деятельность, переработку зерна в муку, крупу и производство комбикормов, зависит от уровня организации управления предприятием, а система учета является основой для принятия управленческих решений.

Деятельность КХП характеризуется одним из важных финансовых показателей - прибылью. Формирование величин, участвующих в расчете налогооблагаемой базы по налогу на прибыль обусловлено способами ведения учета, закрепленных в учетной политике. Выбор конкретных методов учета зависит от поставленной предприятием цели: улучшение показателей финансового состояния или уменьшение величины налога на прибыль. Увеличение балансовой прибыли позволяет привлечь инвесторов, получить долгосрочные кредиты, увеличить размер уставного капитала. Снижение налогооблагаемой базы сокращает на определенный период сумму налоговых отчислений, стимулируя развитие зерноперерабатывающих предприятий, а в дальнейшем способствует росту налоговых доходов государства.

В работе рассматривается управление таким элементом учетной политики как метод оценки отпущенного в производство сырья. Затраты на сырье в общей структуре производственных затрат КХП составляют более 70%, и управление данным элементом учетной политики имеет наибольшее значение для материалоемких предприятий.

При формировании учетной политики предприятия в соответствии с п. 16 Положения по ведению бухгалтерского учета 5/01 "Учет материально -производственных запасов", утвержденного приказом Минфина России № 44н от 09.06.01 г. [57], разрешается оценивать материально-производственные запасы, отпускаемые в производство, одним из четырех методов: по себестоимости каждой единицы (для запасов, используемых в особом порядке, которые не могут обычным образом заменять друг друга); по средней себестоимости; - по себестоимости первых по времени приобретения (ФИФО); по себестоимости последних по времени приобретения (ЛИФО). Предприятие может одновременно применять в течение отчетного года несколько методов оценки. При этом выбранный метод должен быть единым и неизменным для определенного вида сырья (материалов).

В современных экономических условиях от предприятий отрасли хлебопродуктов требуется ведение бухгалтерского учета и формирование отчетности по определенным правилам, которые будут применяться из года в год. Разработка и принятие этих правил предполагают серьезные аналитические исследования, направленные на выявление существенных внутренних и внешних факторов, обеспечивающих эффективное хозяйствование.

Практическое использование компьютерных технологий руководителями предприятий отрасли хлебопродуктов для принятия решений, при проведении сложных аналитических расчетов, связанных с исследованием рынков, анализ деятельности предприятия с учетом влияния внешних и внутренних факторов дает возможность предприятию достичь значительного экономического эффекта.

Хотя бухгалтерский учет регулируется общими для всех предприятий нормативными актами, у каждого предприятия могут быть свои цели, задачи и критерии оценки эффективности финансовой деятельности.

Учетная политика позволяет принимать во внимание отличительные черты конкретного предприятия и в соответствии с действующим законодательством достигать максимальный экономический эффект, выбирая тот или иной способ учета.

Существование множества способов учета предоставляет свободу выбора в отражении хозяйственных операций в бухгалтерском учете. Степень свободы применения тех или иных способов ограничивается лишь действующим законодательством и квалификацией ответственных за решение данных вопросов (руководителя, главного бухгалтера).

В настоящее время процесс выбора учетной политики основан на опыте и интуиции менеджеров предприятий. При принятии решения о применении того или иного метода оценки отпущенного в производство сырья рассматриваются не все возможные варианты расчета: отдельно по складу или в целом по предприятию, на момент отпуска сырья (скользящая оценка) или за фиксированный период - месяц. Также ограничены возможности человека при прогнозировании и планировании данных на следующий год при выборе метода для определенного вида сырья (культуры). Возникает противоречие между возрастающими требованиями к качеству управления процессом выбора учетной политики и возможностями человека. Разрешение этого противоречия возможно на основе автоматизации процесса принятия решения.

При этом задача автоматизации учета отпущенного в производство сырья на основе выбранного метода является информационной основой для выбора учетной политики на следующий год.

Целыо работы является повышение эффективности функционирования КХП за счет автоматизации управления процессом выбора учетной политики по варианту отпуска сырья в производство.

Объектом исследования является процесс движения сырья и его отображение в производственных и бухгалтерских моделях учета движения сырья на КХП.

Предмет исследования - совокупность методов и средств моделирования сложных систем, прогнозирования, проектирования информационных управляющих систем, обеспечивающих достоверность информации, необходимой для принятия эффективных управленческих решений по выбору учетной политики по варианту отпуска сырья в производство.

Так как нет возможности непосредственно апробировать изменения в учетной политике, то можно изучать различные аспекты применения альтернативных методов расчета стоимости расходуемого сырья, пользуясь методами моделирования. Попытки моделировать систему движения сырья помогают подойти к ней как к сложной динамической системе и учесть те широкие возможности, которые открывает применение технических средств обработки информации.

Основные задачи исследования. Для достижения поставленной цели определены следующие задачи исследования:

- структурно - функциональный анализ основных функций управления КХП, анализ процесса учета движения сырья;

- анализ методов исследования поставленных задач, имеющих отношение к проблемам настоящего исследования;

- постановка задачи управления процессом учета отпущенного в производство сырья;

- постановка и разработка методики решения задачи прогнозирования цен поставок на сырье;

- постановка задачи и разработка алгоритмов расчета стоимости отпущенного в производство сырья;

- разработка функциональной модели, диаграммы потоков данных и информационной модели средств автоматизации управления процессом выбора учетной политики по варианту отпуска сырья в производство; - разработка модели процесса движения сырья на предприятии.

В процессе работы были использованы следующие основные методы исследования: теория сложных систем, теория множеств, системный анализ, функциональное моделирование, моделирование потоков данных, информационное моделирование, статистический анализ, обработка временных рядов, методы нейронных сетей, имитационное моделирование.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих полученных результатах:

1. Проведен структурно-функциональный анализ процесса учета движения сырья и формализованное описание функций управления процессом учета отпущенного в производство сырья.

2. Сформулирована общая математическая постановка задачи управления процессом учета отпущенного в производство сырья.

3. Сформулированы математические постановки задач прогнозирования цен поставок на сырье и расчета стоимости отпущенного в производство сырья.

4. Обоснован выбор метода нейронных сетей для прогнозирования цен поставок на сырье.

5. Разработана имитационная модель процесса движения сырья для выбора оптимального варианта учетной политики предприятия. Практическую ценность работы составляют следующие полученные результаты: Разработана методика выбора и обоснования учетной политики по варианту отпуска сырья в производство. 2. Разработан комплекс задач "Расчет и планирование стоимости сырья", обеспечивающий научно обоснованный выбор учетной политики по варианту отпуска в производство сырья.

Реализация результатов работы. Разработанный на кафедре

Автоматизированные системы и вычислительная техника (АС и ВТ) МГУПП комплекс задач "Расчет и планирование стоимости сырья" внедрен в промышленную эксплуатацию в ОАО "Мурманский КХП" и обеспечивает ввод и обработку данных из эксплуатирующейся на предприятии Автоматизированной информационной системы комбината хлебопродуктов (АИС КХП). Полученные в рамках настоящего исследования научные и практические результаты внедрены на кафедре АС и ВТ МГУПП и используются с 2005 г. при проведении учебного процесса по дисциплинам: «Моделирование систем» и дипломное проектирование для студентов специальности 23.01.02 «Автоматизированные системы обработки информации и управления». Имеются соответствующие акты внедрения.

Внедрение разработанного комплекса задач позволяет предприятию повысить обоснованность принимаемых управленческих решений по выбору и обоснованию применения метода учета отпущенного в производство сырья, основанном на анализе возможных последствий применения альтернативных вариантов учета отпуска сырья в производство.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследования автором докладывались и обсуждались на: II международной научной конференции «Управление свойствами зерна в технологии муки, крупы и комбикормов», Москва, 2000 г.; Юбилейной международной научно-практической конференции «Пищевые продукты XXI века», Москва, 2001 г.; I и II всероссийских научно-технических конференциях-выставках «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации», Москва, 2003 г. и 2004 г.; VIII международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении», Санкт-Петербург, 2004 г.; XIII международной научно-практической конференции «Управление организацией: диагностика, стратегия, эффективность», Санкт-Петербург, 2005 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, содержит 174 страницы, 27 иллюстраций, 8 таблиц и 6 приложений.

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Проведен структурно-функциональный анализ процесса учета движения сырья и формализованное описание функций управления процессом учета отпущенного в производство сырья.

2. Сформулирована общая математическая постановка задачи управления процессом учета отпущенного в производство сырья.

3. Сформулированы математические постановки задач прогнозирования цен поставок на сырье и расчета стоимости отпущенного в производство сырья.

4. Обоснован выбор метода нейронных сетей для прогнозирования цен поставок на сырье.

5. Разработана имитационная модель процесса движения сырья для выбора оптимального варианта учетной политики предприятия.

6. Разработана методика выбора и обоснования учетной политики по варианту отпуска сырья в производство.

7. Разработан комплекс задач "Расчет и планирование стоимости сырья", обеспечивающий научно обоснованный выбор учетной политики по варианту отпуска в производство сырья.

8. Разработанный комплекс задач "Расчет и планирование стоимости сырья" внедрен в промышленную эксплуатацию в ОАО "Мурманский КХП" и обеспечивает ввод и обработку данных из эксплуатирующейся на предприятии АИС КХП.

Внедрение разработки позволило получить следующие результаты:

- повысить обоснованность принимаемых управленческих решений по выбору метода отпуска сырья в производство;

- для каждого вида сырья (культуры) выбирать метод учета отпуска сырья в производство, позволяющий увеличить балансовую прибыль для улучшения показателей финансового состояния предприятия или уменьшить налогооблагаемую базу по налогу на прибыль.

9. Полученные в рамках настоящего исследования научные и практические результаты внедрены на кафедре АС и ВТ МГУПП и используются с 2005 г. при проведении учебного процесса по дисциплинам: «Моделирование систем» и дипломное проектирование для студентов специальности 23.01.02 «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

Заключение

1. Аверчев И.В. Управленческий учет и отчетность. Постановка и внедрение -М.: Вершина, 2006.-512 с.

2. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. -755 с.

3. Андронов A.M., Копытов Е.А., Гринглаз ЛЛ. Теория вероятностей и математическая статистика. Спб.: Питер, 2004. 461 с.

4. Анфилатов B.C. Системный анализ в управлении / Анфилатов B.C., A.A. Кукушкин A.A. под ред. Емельянова A.A. М.: Финансы и статистика, 2002.

5. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2001.-228 с.

6. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений.-М.: Финансы и статистика, 2004. 176 с.

7. Белоусова C.B. Оптимизация и минимизация налогообложения. М.: Вершина, 2006.- 128 с.

8. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. -М.: Мир, 1974.-406 с.

9. Борисевич В.И., Кандаурова Г.А., Кандауров H.H. и др. Прогнозирование и планирование экономики. Мн.: Интерпрессервис; Экоперспектива, 2001. -380 с.

10. Боровиков В. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001. - 656 с.

11. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере. -М.: Финансы и статистика, 2000. 384 с.

12. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. -М.: Наука, 1978. 400 с.

13. Волкова В.Н. Искусство формализации. СПб.: СПбГТУ, 1999. - с. 88-89.

14. Волкова В.Н., Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа. -СПб.: Издательство СПбГТУ, 1997. 510 с.

15. Галушкин А.И. Нейронные сети и проблема малой выборки // Сборник докладов V Всероссийской конференции. М., 1999.- с. 399-401.

16. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1. М.: ИПРЖР, 2000. - 416 с.

17. Гафнер J1.A., Бутковский В.А., Родюкова A.M. Основы технологии приема, хранения и переработки зерна, М.: «Колос», 1975.- 400 с.

18. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: «Высш. школа», 1977. - 479 с.

19. Грибановский В.М. Концепция управленческого учета на современном этапе развития экономики России // Управленческий учет. 2005. - №1.

20. Джаарбеков С.М. Методы и схемы оптимизации налогообложения. М.: МЦФЭР, 2005.-816 с.

21. Дженнингс Роджер. Руководство разработчика баз данных на языке Visual Basic в.: Пер. с англ. К.; М.; Спб.: Издательский дом «Вильяме», 2001.

22. Друри К. Управленческий и производственный учет: Пер. с англ.; Учебник. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 1071с.

23. Ежов A.A., Шумский С.А. Нейрокомпыотинг и его применения в экономике и бизнесе. М.: МИФИ, 1998. - 224 с.

24. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1999. - 480 с.

25. Емельянов A.A. Имитационное моделирование экономических процессов / A.A. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума. М.: Финансы и статистика, 2002.

26. Жуков В.Н. Учет материально-производственных запасов // «Бухгалтерский учет», 1998. -№ 12.

27. Земляченко С.В., Учетная политика организации на 1999 год // «Главбух», -1999.-№ 2.

28. Казакова A.B. Учет материально-производственных запасов // «Бухгалтерский учет», 1998. - № 12.

29. Калан Роберт. Основные концепции нейронных сетей. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 288 с.

30. Карпов В.И., Хореева Н.К. Автоматизация выбора учетной политики на комбинате хлебопродуктов // Промышленные АСУ и контроллеры. 2001. -№5.-С. 18-20.

31. Каяйкина М.С. Статистические методы изучения динамики урожайности. -Л.: ЛСХИ, 1969.

32. Кенделл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981. - 199 с.

33. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000. - 246 с.

34. Козлова Е.П., Парашутин Н.В., Бабченко Т.Н., Галанина E.H. Бухгалтерский учет, М.: «Финансы и статистика», 1996. - 576 с.

35. Колоколов М.Ю. Совершенствование учета, анализа и аудита операций по движению нефтепродуктов на предприятиях по их реализации: Автореф. дисс. канд. эк. наук. Орел, 2002.

36. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984. - 831 с.

37. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311 с.

38. Лесных О.В., Овечкин А.Б. Бухгалтерский учет на предприятиях по хранению и. переработке зерна: Учебное пособие. СПб: ГИОРД, 2005. -288 с.

39. Лисецкая И.В., Методы учета заготовления материалов // «Главбух», 1999. -№ 6.

40. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2001. - 400 с.

41. Маевская С.Л., Лабутина O.A. Количественно-качественный учет зерна и зернопродуктов. -М.: ООО «ДеЛи принт», 2002.- 290 с.

42. Макальская М.Л., Денисов А.Ю. Самоучитель по бухгалтерскому учету. -M.: «Дело и сервис», 1999. 496 с.

43. Маклаков C.B., Bpwin и Erwin. CASE-средства разработки информационных систем.- М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999.

44. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования, пер. с англ. М.: 1993. - 240 с.

45. Маслова И.А. Особенности учета материальных запасов при переходе на международные стандарты финансовой отчетности // Управленческий учет. -2005.-№1.

46. Методические указания по бухгалтерскому учету материально-производственных запасов (утв. приказом Минфина РФ от 28 декабря 2001 г. N 119н).

47. Молвинский А. Как организовать учет финансовой информации в компании

48. Финансовый директор -№ 7. 8, 2006.

49. Муравьев В.В. Организация Налогового планирования на предприятии // Аудит и финансовый анализ № 2. -2001.

50. Мышенков К.С. Методика проектирования автоматизированных информационных систем управления предприятиями, МО РФ, МГУПП, сборник научных трудов МГУПП, 2001.

51. Мышенков К.С. Модели и методы проектирования автоматизированных систем управления для зерноперерабатывающих предприятий. Автореф. дис. д.т.н. -М., 2005.

52. Налоговый кодекс Российской Федерации. -М.: Омега-JI, 2006. 672 с.

53. Нейронные сети. STATISTIC A Neural Networks. -М.: Телеком, 2001 182 с.

54. Положение по бухгалтерскому учету "Учет материально-производственных запасов" (ПБУ 5/98). Утверждено приказом Минфина РФ №44н от 09.06.01г.

55. Поляков В.В. Прогнозирование мирового товарного рынка. М.: Экзамен, 2002.-288 с.

56. Полякова М.А. Системный анализ в управлении современным предприятием // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды VIII международной научно-практической конференции / СПбГПУ: В 2 ч. -СПб.: Изд-во «Нестор», 2004. Ч. 1. - С. 206-208.

57. Порядок учета зерна и продуктов его переработки (утвержден Приказом Государственной хлебной инспекции при Правительстве Российской Федерации от 08.04.2002 № 29).

58. Путинцев А.В. Автоматизация управления бизнес-процессами зерноперерабатывающих предприятий. Дис. . к. т. н. Москва, 2001.

59. Пятов М.Л. Учет материально-производственных запасов // «Бухгалтерский учет», 1998.-№ 12.

60. Речкалов Я. А. Повышение эффективности систем управления запасами на основе применения методов информационной поддержки принятия решений (на примере машиностроительных предприятий): Автореф. дисс. . канд. эк.наук. Москва, 2002.

61. Семенова М.В. Влияние учетной политики на налоговые обязательства организации // «Бухгалтерский учет», 1998. - № 10-11.

62. Степанов B.C. Фондовый рынок и нейросети // Мир ПК. 1998. - №12.

63. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник / Под ред. В.Н. Волковой и A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2006. - 848 с.

64. Турко С. Аудит бизнес-стратегии // Новые рынки. 2002. - № 2(8).

65. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере. -М.: ИНФРА-М, 1998.69. «Учетная политика организации». ПБУ 1/98. Утверждено приказом Минфина РФ от 30.12.99 г. № 107 н.

66. Хореева Н.К. Подсистема выбора учетной политики на комбинате хлебопродуктов // Сборник научных трудов / МГУПП: М.: Изд. комплекс МГУПП, 2001.-С. 434- 437.

67. Хореева Н.К. Подсистема расчета и планирования стоимости сырья автоматизированной информационной системы комбината хлебопродуктов //Там же.-С. 126-127.

68. Хореева Н.К. Прогнозирование цен на сырье с использованием нейросети // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации: Сб. докл. Всеросс. науч.-техн. конф.-выст. / МГУПП. М.: Изд. комплекс МГУПП, 2003. - С. 274-278.

69. Хореева Н.К., Иванов И.А. Имитационная модель процесса движения сырья на комбинате хлебопродуктов // Пищевые продукты XXI века: Сб. докл. Юбил. междунар. науч.-практ. конф./ МГУПП: В 2 т. М.: Изд. комплекс МГУПП, 2001. - Т. 2. - С. 224-225.

70. Цыганков В.Д. Нейрокомпьютер и его применение. М.: Сол Систем, 1983. -344 с.

71. Черкасова Г. Учет важный фактор сохранности зерна и продуктов его переработки. - М.: Хлебопродукты, 2001. - № 8.

72. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. - М.: Мир, 1978.-418 с.

73. Шуремов Е. Тенденции развития систем комплексной автоматизации учета и управления «Бухгалтер и компьютер» № 6-8, 2001 г.

74. Юзбашев М.М., Манелля А.И. Статистический анализ тенденций и колеблемости. Финансы и статистика, 1983.

75. Яковлева Г.Л. Исследование и разработка автоматизированных систем прогнозирования на основе методов теории нейронных сетей. Дисс. . к.т.н. М., 2000.