автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка моделей и методов поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора

На правах рукописи

С '

ии-^"*

Чурикова Светлана Юрьевна

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ

УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ МАТЕРИАЛЬНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОГО СЕКТОРА

Специальность: 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (экономические науки)

1 2 У 0120^9

АВТОРЕФЕРАТ и |

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Ростов-на-Дону - 2009

003482790

Диссертация выполнена на кафедре Экономики и прикладной математики Педагогического института Южного федерального университета в г. Ростове-на-Дону.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Сидельников Владимир Иванович

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор экономических наук, профессор Скорее Михаил Михайлович кандидат экономических наук, доцент Виноградова Елена Борисовна

Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)

Защита диссертации состоится «24» ноября 2009 года в 14— часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.208.28 по экономическим наукам при ФГОУ ВПО «Южный федеральный университет» по адресу: 344006, г. Ростов-на-Дону, ул. М. Горького 88, ауд.220.

С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке Южного федерального университета по адресу: 344006, г. Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская 148.

Автореферат разослан «24» октября 2009 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, подписанные и заверенные печатью, просим направлять по адресу: 347928, г. Таганрог, ГСП-17а, пер. Некрасовский, 44, объединённый диссертационный совет ДМ 212.208.28, ученому секретарю.

Ученый секретарь диссертационного совета к.э.н., доцент

С.В.Гриненко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Современные условия хозяйствования определили такое состояние российской экономики, при котором социально-экономические системы различного масштаба получили достаточную самостоятельность в вопросах функционирования и управления. В связи с этим актуальной становится концепция о том, что процесс управления социально-экономическими системами должен обеспечивать их функционирование так, чтобы они могли максимально использовать свой ресурсный потенциал, а что касается социально-экономических систем в материально-производственном секторе экономики, то и эффективно вести производство.

Данный факт определяет необходимость создания моделей и методов поддержки принятия управленческих решений, позволяющих оперативно рассчитывать объем прибыли и денежных средств, инвестируемых в процесс производства, проводить имитацию поведения социально-экономических систем в материально-производственном секторе, учитывая изменяющиеся параметры рынка. На основе таких моделей и методов может быть построена система поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора экономики, позволяющая рассматривать различные ситуации, с которыми может столкнуться предприятие в процессе производства и реализации продукции.

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью разработки системы поддержки принятия управленческих решений, обеспечивающей менеджменту предприятия возможность принимать рациональные управленческие решения на основе сценарного подхода в сфере производства продукции и оценивать их экономическую эффективность.

Степень разработанности проблемы. Содержащиеся в научной литературе публикации в исследуемой области по тематической направленности можно сгруппировать следующим образом.

Важные теоретико-методологические аспекты совершенствования систем управления и теории принятия решений отражены в работах отечественных ученых: В. Буркова, Д. Новикова, А. Воронина, А. Караваева, И. Поспелова и других. Существенный вклад в разработку концептуальных подходов к исследованию социально-экономических проблем создания систем поддержки принятия управленческих решений на предприятиях внесли А. Аганбегян, А. Первозванский, В. Сидельников, Н. Моисеев, А. Щепкин, С. Жак, Г. Горелова, Л. Матвеева, Н. Лябах и другие.

В трудах таких зарубежных ученых, как Дж. Гибсона, Т. Уайтина, Дж. Хедли, А. Прекопа, Е. Харольда и других освещены отдельные аспекты моделирования процессов в системах управления.

Ключевыми теоретическими и методическими работами, посвященными проблеме управления хозяйственной деятельностью в материально-производственном секторе экономики, являются труды ученых: В. Башмачникова, О. Белокрыловой, С. Бредихина, Т. Бухтияровой, В. Горина, М. Громова, Е. Иванкина, Э. Крылатых, В. Масленковой, Н. Пиличева, И. Ртищева, Л. Рудь, О. Рубаевой, А. Сагайдака, Е. Серовой, Г. Тихомировой, В. Тихонова, И. Храмовой, В. Шевцова, Б. Яковлева и других.

Исследования в области моделирования деятельности предприятий материально-производственного сектора экономики производственными функциями проводили такие отечественные и зарубежные ученые, как Т. Барановская, И. Безлепкина, М. Лойко, В. Уваровский, П. Войт, Дж. Свиннен, К. Макурс, С. Осборн, В. Трублуд, Д. Седик и другие.

Несмотря на существующие разработки в обозначенной предметной области, можно сделать вывод о том, что на сегодняшний день материально-производственный сектор экономики остро нуждается в средствах и механизмах эффективного управления, ориентированных на преодоление

кризисных явлений, применяемых как государством, так и менеджментом предприятий.

Одним из направлений в этой области может стать разработка моделей и методов поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе экономики и их использование в практике управления предприятием.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка динамических моделей и методов поддержки принятия решений по управлению производством продукции, позволяющих осуществлять комплексный прогноз и оценку параметров состояния системы материально-производственного сектора на этапе планирования его деятельности.

Цель исследования обусловила необходимость постановки и решения следующих задач, отражающих логическую структуру и последовательность проведенного исследования, представленных в следующих блоках:

1. Проанализировать системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе экономики для обоснования возможности и перспективности динамического моделирования финансовых показателей деятельности предприятия в сфере производства продукции, разработки нового инструмента оценки экономического эффекта от управления производственной деятельностью;

2. Разработать структурные схемы системы поддержки принятия управленческих решений субъектами социально-экономической деятельности в рамках формирования моделей динамики предприятий материально-производственного сектора с целью их последующей формализации;

3. Формализовать закономерности функционирования системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе с помощью линейных однородных

дифференциальных уравнений для моделирования финансовых показателей деятельности предприятий в материально-производственном секторе;

4. Разработать методы определения факторных переменных, детерминирующих деятельность предприятия материально-производственного сектора, на основе данных бухгалтерской отчетности для идентификации входных параметров динамических моделей в рамках системы поддержки принятия управленческих решений.

5. В рамках системы поддержки принятия управленческих решений предложить метод выявления оптимальной стратегии поведения предприятия материально-производственного сектора экономики на основе сценарных подходов.

Объект и предмет исследования. Объект исследования - системы поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора. Предмет исследования - методы формализации и оценки эффективности решения задач обеспечения процесса принятия управленческих решений предприятиями материально-производственного сектора.

Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности 05.13.10. - Управление в социальных и экономических системах (экономические науки): п. 2. Разработка методов формализации и постановка задач управления в социальных и экономических системах и п. 3. Разработка моделей описания и оценок эффективности решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на совокупности теоретических, методических положений и научной позиции автора, согласно которым модельная формализация системы поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора экономики позволяет осуществлять экономически эффективное управление стратегией производства.

Теоретико-методологической основой выступают фундаментальные

исследования отечественных и зарубежных авторов в области управления социальными и экономическими системами, теории систем и системного анализа, методов планирования и прогнозирования производственной деятельности.

Информационно-эмпирическую базу исследования,

обеспечивающую достоверность и надежность выводов, рекомендаций и предложений, составили: материалы Росстата; нормативно-правовые акты Российской Федерации и Ростовской области; данные, изложенные в монографиях и научных статьях; статистическая отчетность отдельных предприятий материально-производственного сектора экономики.

Инструментарно-методический аппарат составляют статистические исследования воспроизводства продукции материально-производственного сектора, методы оптимизации и управления, численные методы. Наряду с аналитическими методами на основе программного продукта MS Excel разработаны средства программной поддержки, позволяющие получать и оценивать решения поставленных задач.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Анализ систем поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора экономики позволяет обосновать возможность и перспективность разработки нового инструмента оценки экономического эффекта от управления производственной деятельностью, основанного на динамическом моделировании финансовых показателей деятельности предприятия.

2. Структурные схемы системы поддержки принятия решений по управлению деятельностью предприятия материально-производственного сектора, отражающие динамику производства продукции, позволяют осуществлять поэтапную количественную оценку зависимости прибыли от интенсивности производства, размера переменной части затрат на производство, хранение и реализацию производимой продукции.

3. Динамические модели поддержки принятия решений по

управлению деятельностью предприятия материально-производственного сектора, разработанные с учетом длительности производственного цикла, количества техники и ее производительности, переменного характера издержек производства и сезонности спроса на продукцию, позволяют осуществлять комплексный прогноз динамики основных параметров состояния предприятия в зависимости от принимаемых решений и осуществляемых управленческих воздействий.

4. Методы расчета показателей оценки влияния на деятельность предприятия материально-производственного сектора экономики разноаспектных факторов на основе данных бухгалтерской отчетности позволяют определять требуемые входные параметры для динамических моделей в совокупности формирующих систему поддержки принятия управленческих решений.

5. Сравнительный анализ динамических систем поддержки принятия управленческих решений на предприятиях материально-производственного сектора с косвенным и непосредственным присутствием составляющей накопления капитала на основе количественной оценки экономического эффекта позволяет выявить относительные преимущества предлагаемых систем и очертить области их эффективного использования.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке моделей и методов поддержки принятия решений по управлению производством и реализацией продукции на предприятиях материально-производственного сектора, на основе которых по данным бухгалтерской отчетности идентифицируются входные параметры для динамических систем, позволяющих рассчитывать различные прогнозные сценарии по принятию эффективных управленческих решений.

Наиболее значимыми результатами диссертационного исследования, характеризующими научную новизну, являются следующие:

1. Обоснованы возможность и перспективность разработки нового инструмента оценки экономического эффекта от управления деятельностью

предприятия материально-производственного сектора экономики, [] метода основанного на динамическом моделировании финансовых показателей, что позволяет согласовывать в рамках единого управленческого цикла текущие и перспективные цели функционирования предприятия.

2. Построены структурные схемы системы поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора с учетом длительности производственного цикла, количества техники и ее производительности, переменного характера издержек производства и сезонности спроса на продукцию.

3. Разработаны комплексные динамические модели экономической оценки деятельности предприятий материально-производственного сектора, учитывающие ее интенсивность, размеры затрат на производство и хранение продукции, долю отчислений для накопления капитала, а также возможности внешнего кредитования фирмы.

4. Предложены адаптивные методы определения показателей, влияющих на результат деятельности предприятий материально-производственного сектора экономики, представляющие собой совокупность разноаспектных факторов, использующие данные бухгалтерской отчетности и ориентированные на рост эффективности управления величиной затрат на производство и хранение продукции.

5. Выявлены на основе количественной оценки экономического эффекта от применения различных прогнозных сценариев относительные преимущества альтернативных динамических систем поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора: с косвенным и непосредственным присутствием в них составляющей накопления капитала.

Теоретическая и практическая значимость исследования.

Теоретическая значимость исследования определяется актуальностью поставленных задач, заключается в обосновании и разработке моделей и методов оценки экономического эффекта от управления деятельностью

предприятия материально-производственного сектора экономики.

Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что предложенные в работе модели и методы поддержки принятия управленческих решений могут быть использованы предприятиями материально-производственного сектора экономики с целью повышения эффективности управления производственным процессом. Результаты работы могут применяться в учебных целях при проведении лекционных и практических занятий по курсам: «Исследование систем управления», «Экономика предприятия» и др.

Апробация результатов исследования. Основные результаты и положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на международных научно-практических конференциях, в том числе: «Системный анализ в проектировании управлении» - г. Санкт-Петербург -2006 г.; «Молодежь и наука: реальность и будущее» - г. Невинномысск - 2009 г.

По результатам исследования опубликовано 8 печатных работ общим объемом 3,55 пл. (личный вклад автора 3,2 пл.), в том числе 2 статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов исследования на соискание ученой степени кандидата экономических наук.

Результаты исследования применяются в учебных целях в Педагогическом институте Южного федерального университета.

Разработанные в диссертации инструменты оценки экономического эффекта от управления деятельностью предприятия материально-производственного сектора экономики, основанные на динамическом моделировании финансовых показателей, внедрены в практику работы ООО «Маис-АГРО».

Логическая структура и объем диссертационной работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения,

библиографического списка из 172 наименований, изложена на 153 страницах, содержит 20 рисунков и 18 таблиц.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость работы.

1. Аргументирован потенциал применения метода динамического моделирования финансовых результатов деятельности предприятия в качестве нового инструмента оценки экономического эффекта от управления социально-экономической системой материально-производственного сектора экономики.

На сегодняшний день материально-производственный сектор экономики, как совокупность отраслей промышленности, строительства, сельского хозяйства, транспорта и связи, занятых производством, потреблением и перемещением материально-вещественных продуктов, необходимых для эффективного функционирования и развития всех отраслей экономики, включая социальную сферу и ее неотъемлемую часть -социально-трудовую сферу, остро нуждается в средствах и механизмах эффективного управления, ориентированных на преодоление кризисных явлений, применяемых как государством, так и менеджментом предприятий.

Одним из направлений в этой области может стать разработка системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе экономики и ее использование в практике управления, что подтверждает актуальность выбранного направления исследования.

Центральное звено материально-производственного сектора составляют предприятия, результаты деятельности которых являются исходными материальными потоками на предприятиях пищевой и перерабатывающей промышленности и должны соответствовать динамичному рыночному спросу. Данный факт определяет необходимость создания математических методов и моделей процесса производства

продукции материально-производственного сектора, позволяющих оперативно рассчитывать объем прибыли и денежных средств, вкладываемых в процесс производства, и проводить имитацию поведения хозяйствующих субъектов, учитывая изменяющиеся параметры рынка. На основе таких моделей и методов может быть построена система поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе экономики, позволяющая рассматривать различные ситуации, с которыми может столкнуться предприятие в своей деятельности. Существующие модели и методы имеют разную степень разработанности и отличаются между собой по степени охвата моделируемого процесса; структуре модели (включению ряда дополнительных переменных и ограничений); виду исходной информации; виду функциональной зависимости. Некоторые из них дополняются рядом существенных характеристик, таких как учет динамики, стохастики производства.

Классификация проанализированных моделей и методов моделирования производства продукции в материально-производственном секторе представлена на рисунке 1.

Как видно из рисунка, большинство моделей относятся к эконометрическим и не учитывают динамику процессов производства продукции. Экономико-математическое моделирование производственной структуры предприятий осуществляется в рамках поэтапного моделирования или системного математического моделирования (СММ) и включает в себя динамические модели, однако обладает существенным недостатком, заключающемся в том, что результаты оптимизационных расчетов по одним моделям служат «входом» для моделей последующих уровней, поэтому ошибка в модели на начальном этапе переносится последовательно от одного этапа к другому.

На основе проведенного анализа можно сделать вывод о возможности и перспективности динамического моделирования финансовых показателей деятельности предприятий материально-производственного сектора,

разработки нового инструмента оценки экономического эффекта от управления производственной деятельностью.

Математические модели и методы моделирования производства продукции в материально-производственном секторе экономики

Рисунок 1 - Классификация моделей и методов моделирования производства продукции материально-производственного сектора Модели поддержки принятия управленческих решений в материально-

производственном секторе экономики должны рационально описывать

правила, согласно которым действует социально-экономическая система,

пользуясь причинно-следственными связями и необходимыми

функциональными зависимостями.

2. С целью осуществления поэтапной количественной оценки

зависимости прибыли от интенсивности производства, размера переменной

части затрат на производство, хранение и реализацию производимой

продукции разработаны структурные схемы системы поддержки принятия

управленческих решений для предприятий материально-производственного

сектора.

Управление деятельностью отдельного предприятия, учитывающее в совокупности влияние внешних и внутренних факторов, можно рассматривать как управление социально-экономической системой, обладающей свойствами целостности, иерархичности и интегративности.

Рассмотрим производственное предприятие как подсистему отраслей первичного и вторичного секторов экономики, которая в свою очередь является подсистемой для комплекса всех сфер хозяйственной деятельности и обслуживания потребностей общества (рисунок 2).

г — — — — — — — — —

I - I

I Государство I

Потребители I

| I

Рисунок 2 - Структурная схема системы взаимодействия участников

хозяйственной деятельности страны2 Блок А включает в себя: сельское хозяйство (С\Х), лесоводство (Л),

рыболовство и охоту (РО), горнодобывающую промышленность (ГДП),

топливно-энергетический комплекс (ТЭК).

Блок Б: металлургическую промышленность (МП), машиностроение

(М), химическую промышленность (ХП), легкую промышленность (ЛП),

пищевую промышленность (ПП).

Блок В состоит из: производственных услуг (ПрУ), потребительских (ПУ), информационных (ИУ), социальных услуг (СУ) и деловых (ДУ).

Все участники системы на рисунке 2 связаны между собой по принципу «спрос - предложение». Стрелка, направленная к элементу, определяет спрос, стрелка от элемента формирует предложение.

Социально-экономическая система материально-производственного сектора экономики занимает в комплексе важное место, так как является основным поставщиком материально-вещественных продуктов, необходимых для эффективного функционирования и развития всех отраслей экономики, включая социальную сферу и ее неотъемлемую часть -социально-трудовую сферу.

Системный подход предполагает определение компонентов системы, количества, качества и структуры их параметров, а также связей между ними.

Анализ существующих структурных связей между участниками рынка продукции материально-производственного сектора экономики показан на рисунке 3.

Л/

Данная система описывается кортежем 5, =<Е,(2£,К,811,г), где множество элементов системы состоит из восьми подмножеств Е = {в,/>г,0<?,£,/,0А',С,л} участвующих в процессе производства и реализации товаров.

Свойства элементов описываются множеством б£ = {б,}> представляющим финансовые характеристики участников товарного рынка.

Множество связей системы К = {/¡} указывает направление движения финансовых потоков в системе и характер взаимодействия элементов друг с другом.

Среды системы 5/? = {57?,} отображают финансово-независимых участников рынка. Цель системы г={г,}, где г, - максимизация прибыли предприятия.

Рисунок 3 - Структурная схема взаимодействия участников рынка продукции материально-производственного сектора экономики 3

Каждый из участников рынка может рассматриваться и описываться по отдельности как самостоятельная подсистема. На основе полученных результатов возможен переход к рассмотрению базисных подсистем и формализации закономерностей их функционирования в рамках системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе экономики.

3. На основе разработанных структурных схем системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе построены комплексные динамические модели экономической оценки деятельности предприятия, учитывающие ее интенсивность, размеры затрат на производство и хранение продукции, долю отчислений для накопления капитала, а также возможности внешнего кредитования фирмы.

Совершенствование системы управления деятельностью предприятия материально-производственного сектора экономики сопряжено, в первую очередь, с оптимизацией принимаемых руководством предприятия решений, управляющих системой. Рациональное решение данного вопроса связано с формализацией закономерностей функционирования системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе экономики.

Необходимо построение математических моделей, с использованием которых возможно оценивать развитие экономической ситуации в динамике, моделировать различные сценарии деятельности предприятия и на их основе принимать эффективные управленческие решения.

Процесс производства продукции материально-производственного сектора экономики включает в себя несколько этапов. Продукция последовательно передается от одного производственного участка к другому с учетом прироста себестоимости за счет денежных вложений на каждом этапе производственного цикла.

В связи с тем, что на последнем (конечном) этапе производственного цикла затраты на производство продукции формируются окончательно, следует рассмотреть деятельность предприятия на данном этапе более подробно.

Рисунок 4 - Структурная схема системы управления предприятием материально-производственного сектора экономики на завершающем этапе

его деятельности4

Приведенная на рисунке 4 система описывается кортежем

л/

52 =<Е,С>£,К,8К,г,[]/>, причем 52 0 5,.

Множество элементов системы состоит из трех упорядоченных подмножеств Е = {в,Р,с), где в - подразумевает прибыль, формирующуюся из выручки предприятия за вычетом внутренних и внешних издержек и учетом государственных дотаций; Р - себестоимость продукции на производственном участке; С - себестоимость продукции на складе предприятия.

Система, описанная на рисунке 4, является базовой для предприятий материально-производственного сектора экономики.

Рассмотренная система относится к динамическим и содержит явную зависимость от времени. Описание изменения состояния системы во времени позволяет сформулировать уравнения динамики социально-экономических явлений, объединенных в динамическую модель работы предприятия материально-производственного сектора экономики (1) - (2).

П-В □-*,г[1/> +-(*2(1+^0(Ш*2)гй)с П-к+2П/) т п п п п

о^р Дц (1)

т п п

+-(1 + г,,)*,/> П-^С +-С„

аг п п п

с начальными условиями: в(о)= В0; р(о)=Р0\ С(0) = С0 (2)

Коэффициенты при переменных в уравнениях описывают свойства элементов системы в процессе их взаимодействия.

Производители зачастую берут технику в лизинг или денежные средства в кредит. В связи с чем менеджменту предприятия необходим В этой связи менеджменту предприятия необходим инструмент для оценки динамики получения прибыли и возможности погашения кредита. На основе системного подхода это можно показать в виде структурной схемы системы управления, представленной на рисунке 5.

Множество элементов системы состоит из четырех упорядоченных подмножеств Е = {в,Р,С,к}, где к - капитал предприятия, осуществляющий функцию накопления денежных средств, отчисляемых из прибыли.

Рисунок 5 - Структурная схема системы управления предприятием материально-производственного сектора экономики на конечном этапе его деятельности с учетом накопления капитала5

Модификация (1)-(2) с учетом накопления капитала приводит к системе:

□-(1 + ш,)В

ш п — =

Л ~

— ш

Л ~

¿К 1 „

+-/л,В п

□

О-КР

п

+-(1 + г„К/>

О ~кгС п

Л

О-М*

+ги/)

А

п п п

(3)

с начальными условиями:

Ф)=В„; Р(о)=Рп\ с(о)=С0; /с(о)= ЛГ0,

(4)

Построенные системы обыкновенных дифференциальных уравнений дают возможность динамического моделирования основных параметров предприятия материально-производственного сектора экономики при варьировании коэффициентов системы в диапазонах их возможного изменения и позволяют получать прогнозные варианты его развития, из которых менеджмент может выбрать оптимальный.

4. Для идентификации входных параметров динамических моделей

разработаны методы определения показателей влияния на деятельность предприятия материально-производственного сектора, ориентированные на рост эффективности управления затратами, в совокупности формирующие систему поддержки принятия управленческих решений и использующие данные бухгалтерской отчетности.

В рамках диссертационного исследования определены некоторые показатели, влияющие на деятельность предприятия материально-производственного сектора экономики, которые из-за узкоспециализированной области их последующего использования и в виду специфики их расчета не рассматриваются в периодических изданиях.

Для того чтобы оценить себестоимость производственных работ, необходимо проанализировать следующие показатели: переменную часть в доле затрат на производство продукции, выраженную в ее себестоимости -г,,, относительные единицы; переменную часть в доле затрат на хранение продукции, выраженную в ее себестоимости - гл, относительные единицы; постоянную часть затрат на производство и хранение - г,, руб.

К переменным затратам в процессе производства (показатели с индексом гс|) и хранения (показатели с индексом г[2) продукции относятся:

материальные затраты на электроэнергию и нефтепродукты (ГСМ) - гг1 _8„„, руб., руб.; запасные части, материалы для ремонта - г,, г ,руб., г,2 г,

руб.; затраты на оплату труда, включая отчисления на социальные нужды -РУб-, руб.; стоимость аренды техники, либо ее амортизация -

г„_..РУб., г(2_а руб.; прочие затраты - ,руб., руб.

Тогда переменную часть в доле затрат на производство продукции, выраженную в ее себестоимости, можно определить по формуле:

_ + + + +^.г!_рг) /г \

~ р '

г0

А переменную часть в доле затрат на хранение продукции, выраженную в ее себестоимости можно определить по формуле:

где Р„ - себестоимость продукции на производственном участке до начала ее обработки, тыс. руб. Она формируется на предыдущих этапах деятельности предприятия, в ней учитывается сумма всех денежных средств, вкладываемых в процесс производства продукции до анализируемого этапа. Например, для сельскохозяйственных предприятий себестоимость продукции на производственном участке в начальный момент обработки включает следующие статьи затрат: затраты на посадочный материал и семена - гр„„, руб.; затраты на минеральные удобрения и средства химической защиты растений - г„ш, руб.; материальные затраты на электроэнергию и

нефтепродукты (ГСМ) - с8„„, руб.; запасные части, материалы для ремонта -г, ,руб.; оплата услуг и работ, выполненных сторонними организациями -:.,,„„-, руб.; затраты на оплату труда, включая отчисления на социальные нужды - , руб.; стоимость аренды сельхозтехники, либо ее амортизация -г.„, руб.; прочие затраты - , руб.

Тогда себестоимость продукции на производственном участке в начальный момент обработки будет определяться по формуле:

Р<> = г,™ + г™ + г„.„„ + г, + + ** + + V ■ (7)

Постоянная часть затрат на производство и хранение - zy определяется в денежном выражении и представляет собой коммерческие и управленческие расходы не связанные непосредственно с процессами производства и хранения продукции.

Изменение прибыли предприятия зависит также от торговой наценки на продукцию - О, относительные единицы, которая может быть рассчитана следующим образом:

Рг*у

/7= _ .„ -, (8)

где Рг - цена продукции, в рублях за одну единицу измерения (например, руб./ц); V - выход продукции, в соответствующих единицах измерения (например, ц).

Решающим моментом для того, чтобы использовать предложенные модели эффективно, является умение оценивать затраты на производство и расходы на хранение продукции материально-производственного сектора.

На любом предприятии материально-производственного сектора экономики, даже при несовершенстве бухгалтерского учета, существует информация, которая может быть использована для расчета и оценки показателей, влияющих на его деятельность.

5. Выявлены относительные преимущества альтернативных динамических систем поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора с прямым и косвенным присутствием в них составляющей накопления капитала на основе количественной оценки экономического эффекта от применения различных прогнозных сценариев.

Моделирование процесса производства продукции материально-производственного сектора экономики по предложенным моделям (1) - (2) и (3) - (4) проведено на примере сельскохозяйственного предприятия.

На основе варьирования показателей модели можно рассматривать различные сценарии динамики изменения основных параметров предприятия.

Для проверки адекватности модели в работе проводилось сравнение фактических результатов деятельности рассматриваемого предприятия ООО «Маис-АГРО» с результатами, получаемыми в процессе моделирования, выявившее незначительные расхождения (таблица 1).

Следует отметить, что режим работ по уборке озимой пшеницы в ООО «Маис-АГРО» в 2009 году не являлся оптимальным, стоимость потерь урожая составила 55,5% от полученной предприятием прибыли.

Таблица 1 - Сравнение фактических и моделируемых результатов деятельности ООО «Маис-АГРО»6

Показатели Фактические значения Моделируемые значения Отклонения

Стоимость потерянного во время уборки урожая, тыс. руб. 25206,87 25285,29 -78,42

Прибыльные, руб. 45349 45278,56 70,44

С использованием разработанных моделей на основе сценарного подхода в работе проведена оптимизация деятельности предприятия по уборке озимой пшеницы, которая показала возможность сокращения времени уборки на 12 дней и стоимости потерь на 23077,13 тыс. руб.

Изменению управляющих воздействий первого сценария будет соответствовать увеличение количества рабочих смен, в результате чего нагрузка на зерноуборочную технику увеличится.

Исходные данные для расчета по модели (1) - (2): начальная прибыль В0 =-42981,7 тыс. руб., начальная себестоимость сельскохозяйственной продукции на посевной площади Р0 =42981,7 тыс. руб., начальная себестоимость сельхозпродукции на складе с0 =0 тыс. руб., доля продаж к2 = 1 отн.ед., затраты на уборку урожая гг| =0,772 отн.ед., затраты на хранение убранной продукции гг2 =0,236 отн.ед., наценка на себестоимость продукции ¿[/=1,388 отн.ед., постоянные затраты '¿} = 1279 тыс. руб., государственные дотации и субвенции /=2772 тыс. руб., себестоимость постоянной части урожая на складе С„ =0 тыс. руб., стоимость потерянного за время уборки урожая Рп =3528,19 тыс. руб., количество дней уборки и = 11.

Коэффициент к, для расчетов определялся исходя из парка зерноуборочной техники, ее производительности и часового режима работы бригад на полях. Доля продаж соответствует единице, т.е. предприятие реализует всю продукцию, поступающую на склад, т.к. предприятием заключены фьючерсные контракты с расчетами по объему фактической поставки продукции.

Итоги моделирования деятельности ООО «Маис-АГРО» полученные по разработанной в исследовании модели представлены на рисунке 6.

себестоимость зерна на складе

» себестоимости зерна на

-60000

0 2 4 6 8 10 12

Дни уборки

Рисунок 6 - Результаты моделирования параметров состояния системы за 11 дней уборки7

Изменение управляющих воздействий второго сценария осуществляется за счет увеличения количества рабочих смен и привлечения дополнительной зерноуборочной техники.

Исходные данные для расчета по модели (3) - (4), учитывающей накопление капитала: затраты на уборку урожая г,, =0,849 отн.ед., затраты на хранение убранной продукции г,2 =0,258 отн.ед., наценка на себестоимость продукции О = 1,324 отн.ед., стоимость потерянного за время уборки урожая Р„ =2124,7 тыс. руб., количество дней уборки я = 9, размер накопленного капитала в начальный момент времени К0 =0 тыс. руб., доля прибыли т, =0,01 отн.ед., ставка налога на прибыль /}= 0,06 отн.ед., постоянная часть капитала К„ =0 тыс. руб.

Итоги моделирования деятельности ООО «Маис-АГРО» с учетом накопления капитала представлены на рисунке 7.

7 Разработано автором по результатам моделирования

24

Дни уборки

Рисунок 7 - Результаты моделирования параметров состояния системы за 9 дней уборки8 Сравнительный анализ результатов деятельности ООО «Маис-АГРО»,

представлен в таблице 2.

Таблица 2 - Сравнительный анализ результатов деятельности ООО «Маис-АГРО»'

Показатели Фактические параметры работы предприятия Параметры работы предприятия в рамках соответствующего сценария

Уборка за 11 дней Уборка за 9 дней

Значение показателя Отклонение от фактического значения,% Значение показателя Отклонение от фактического значения, 9с

Срок уборки, дни 21 11 -47,61 9 -57,14

Режим работы, ч 8 16 100 16 100

Количество зерноуборочной техники, шт. 20 20 0 24 20

Переменная часть в доле затрат на уборку урожая, отн.ед. 0,584 0,772 32,19 0,849 45,37

Переменная часть в доле затрат на обработку и хранение урожая, отн. ед. 0,183 0Д36 28,96 0,258 40,98

Стоимость потерь за время уборки,тыс.руб. 25206,87 3497,70 -86,12 2129,74 -91,55

Прибыльные, руб. 45349 55669,62 22,75 26967,88 -40,53

Размер капитала, тыс. руб. - - - 7231,40 -

Улучшение основных показателей деятельности ООО «Маис-АГРО», полученное в результате моделирования, объясняется сокращением сроков

8 Разработано автором по результатам моделирования

9 Разработано автором по результатам исследования

уборки, которое позволило снизить потери урожая по биологическим причинам, что повлияло на увеличение прибыли предприятия.

На основе анализа влияния изменения параметров состояния предприятия на результаты его деятельности менеджмент может принимать рациональные управленческие решения.

В ходе выполнения работы было доказано, что разработанные модели и методы поддержки принятия решений для предприятий материально-производственного сектора, позволяют на основе данных бухгалтерской отчетности предприятия определять входные параметры для динамических систем, рассчитывать различные прогнозные сценарии, в результате анализа которых могут приниматься эффективные управленческие решения.

В заключении сформулированы основные выводы, обобщения и предложения, вытекающие из логики и результатов исследования.

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:

Статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Чурикова СЮ., Мирская СЮ. Управление государственными дотациями в агропромышленный комплекс // Экономический вестник. -Ростов н/Д: РГУ, 2007.- Том 5, №1,4.2.-0,5/0,35 пл.

2. Чурикова СЮ., Мирская СЮ. Разработка систем поддержки принятия управленческих решений для деятельности сельскохозяйственных предприятий по уборке зерновой продукции // Экономический вестник. -Ростов н/Д: РГУ, 2008,- Том 6, №4,4.3.-0,6/0,4 пл.

Основные положения работы отражены в следующих публикациях:

3. Чурикова СЮ. О дотациях сельхозпроизводителям // Научные труды Ростовской-на-Дону государственной академии сельскохозяйственного машиностроения: Межвузовский сборник научных трудов.- Ростов н/Д: РГАСХМ, 2006- ОД пл.

4. Чурикова СЮ. Построение модели управления деятельностью сельскохозяйственных предприятий // Известия ТРТУ. Тематический выпуск

«Системный анализ в экономике и управлении».- Таганрог: ТРТУ, 2008.-№17.-0,5 пл.

5. Чурикова СЮ. Формализация экономических связей системы управления сельскохозяйственной деятельностью // ОБРАЗОВАНИЕ. НАУКА. ИННОВАЦИИ: Южное измерение,- Ростов н/Д: ПИ ЮФУ, 2008,-№5-6,- 0,55 пл.

6. Чурикова СЮ. Система управления деятельностью сельскохозяйственного предприятия на стадии уборки продукции // Молодежь и наука: реальность и будущее. Материалы II Международной научно-практической конференции. Том 7: Управление в социальных и экономических системах.- Невинномысск: НИЭУП, 2009.-0,3 пл.

7. Чурикова СЮ. О необходимости реструктуризации государственного управления агропромышленным комплексом // Эффективность управления социально-экономическим развитием в условиях глобализации экономики. Сборник научных статей по материалам I международной конференции - Новочеркасск: ЮРГТУ (НПИ), 2009.- 0,4 пл.

8. Чурикова СЮ. Моделирование деятельности сельскохозяйственных предприятий на этапе уборки зерновых // ОБРАЗОВАНИЕ. НАУКА. ИННОВАЦИИ: Южное измерение.- Ростов н/Д: ПИ ЮФУ, 2009,- №3,- 0,5 пл.

Чурикова Светлана Юрьевна

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ПОД ДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ

УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ МАТЕРИАЛЬНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОГО СЕКТОРА

Автореферат

Подписано в печать 22.10.2009 Формат 60x84/б. Офсетная печать. Усл. печ. л. 1 ,5. Уч.-издл.1 Д2. Тираж 100 экз. заказ №242.

НПО ПИ ЮФУ: 344082, г. Ростов-на-Дону, ул. Большая Садовая, 33.

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В МАТЕРИАЛЬНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОМ

СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ

1.1. Анализ взаимоотношений субъектов социально-экономической системы

1.2. Анализ средств и механизмов эффективного управления предприятием материально-производственного сектора экономики

1.3. Классификация моделей и методов моделирования производства продукции реального сектора экономики

2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В МАТЕРИАЛЬНО

ПРОИЗВОДСТВЕННОМ СЕКТОРЕ

2.1. Аспекты управления деятельностью предприятия материально-производственного сектора

2.2. Формализация экономических связей системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе экономики

2.3. Построение математических моделей системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе

3. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОПЕРАЦИЯМИ ПРЕДПРИЯТИЯ МАТЕРИАЛЬНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОГО СЕКТОРА (НА

ПРИМЕРЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ)

3.1. Структура системы управления типового сельскохозяйственного предприятия

3.2. Методы определения показателей влияния на деятельность предприятия материально-производственного сектора

3.3. Оптимизация прибыли предприятия материально-производственного сектора экономики на основе сценарного подхода

Актуальность темы исследования. Современные условия хозяйствования определили такое состояние российской экономики, при котором социально-экономические системы различного масштаба получили достаточную самостоятельность в вопросах функционирования и управления. В связи с этим актуальной становится концепция эффективного управления социально-экономическими системами материально-производственного сектора экономики, базирующаяся на максимальном использовании их ресурсного потенциала и минимизации издержек на всех этапах их функционирования.

Данный факт определяет необходимость создания моделей и методов поддержки принятия управленческих решений, позволяющих оперативно рассчитывать объем прибыли и денежных средств, инвестируемых в процесс производства, проводить имитацию поведения социально-экономических систем в материально-производственном секторе, учитывая изменяющиеся параметры рынка. На основе таких моделей и методов может быть построена система поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора экономики, позволяющая рассматривать различные ситуации, с которыми может столкнуться предприятие в процессе производства и реализации продукции.

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью разработки системы поддержки принятия управленческих решений, обеспечивающей менеджменту предприятия возможность принимать управленческие решения на основе сценарного подхода в сфере производства продукции и оценивать их экономическую эффективность.

Степень разработанности проблемы. Содержащиеся в научной литературе публикации в исследуемой области по тематической направленности можно сгруппировать следующим образом.

Важные теоретико-методологические аспекты совершенствования систем управления и теории принятия решений отражены в работах отечественных ученых: В. Буркова, А. Воронина, А. Караваева, Д. Новикова, И. Поспелова и других. Существенный вклад в разработку концептуальных подходов к исследованию социально-экономических проблем создания систем поддержки принятия управленческих решений на предприятиях внесли А. Аганбегян, В. Волкова, Г. Горелова, С. Жак, Н. Лябах, JI. Матвеева, Н. Моисеев, А. Первозванский, В. Сидсльников, А. Щепкин, и другие.

В трудах таких зарубежных ученых, как Дж. Гибсона, А. Прекопа, Т. Уайтина, Дж. Хедли, Е. Харольда и других освещены отдельные аспекты моделирования процессов в системах управления.

Ключевыми теоретическими и методологическими работами, посвященными проблеме управления хозяйственной деятельностью в материально-производственном секторе экономики, являются труды ученых: В. Башмачникова, О. Белокрыловой, С. Бредихина, Т. Бухтияровой, В. Горина, М. Громова, Е. Иванкипа, Э. Крылатых, В. Масленковой, Н. Пиличева, И. Ртищева, JI. Рудь, О. Рубаевой, А. Сагайдака, Е. Серовой, Г. Тихомировой, В. Тихонова, И. Храмовой, В. Шевцова, Б. Яковлева и других.

Исследования в области моделирования деятельности предприятий материально-производственного сектора экономики производственными функциями проводили такие отечественные и зарубежные ученые, как Т. Барановская, И. Безлепкина, П. Войт, М. Лойко, К. Макурс, С. Осборн, Дж. Свиннен, Д. Седик, В. Уваровский, В. Трублуд и другие.

Несмотря на существующие разработки в обозначенной предметной области, можно сделать вывод о том, что на сегодняшний день материально-производственный сектор экономики остро нуждается в средствах и механизмах эффективного управления, ориентированных на преодоление кризисных явлений, применяемых как государством, так и менеджментом предприятий.

Одним из направлений в этой области может стать разработка моделей и методов поддержки принятия управленческих решений в материальнопроизводственном секторе экономики и их использование в практике управления предприятием.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка динамических моделей и методов поддержки принятия решений по управлению производством продукции, позволяющих осуществлять комплексный прогноз и оценку параметров состояния системы материально-производственного сектора на этапе планирования ее деятельности.

Цель исследования обусловила необходимость постановки и решения следующих задач, отражающих логическую структуру и последовательность проведенного исследования, представленных в следующих блоках:

1. Проанализировать системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе экономики для обоснования возможности и перспективности динамического моделирования финансовых показателей деятельности предприятия в сфере производства продукции, разработки нового инструмента оценки экономического эффекта от управления производственной деятельностью;

2. Разработать структурные схемы системы поддержки принятия управленческих решений субьектами социально-экономической деятельности в рамках формирования моделей динамики предприятий материально-производственного сектора с целью их последующей формализации;

3. Формализовать закономерности функционирования системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе с помощью линейных однородных дифференциальных уравнений для моделирования финансовых показателей деятельности предприятий в материально-производственном секторе;

4. Разработать методы определения факторных переменных, детерминирующих деятельность предприятия материально-производственного сектора, на основе данных бухгалтерской отчетности для идентификации входных параметров динамических моделей в рамках системы поддержки принятия управленческих решений.

5. В рамках системы поддержки принятия управленческих решений предложить метод выявления оптимальной стратегии поведения предприятия материально-производственного сектора экономики на основе сценарного подхода.

Объект и предмет исследования. Объект исследования - системы поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора. Предмет исследования - методы формализации и оценки эффективности решения задач обеспечения процесса принятия управленческих решений предприятиями материально-производственного сектора.

Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности 05.13.10. - Управление в социальных и экономических системах (экономические науки): п. 2. Разработка методов формализации и постановка задач управления в социальных и экономических системах и п. 3. Разработка моделей описания и оценок эффективности решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на совокупности теоретических, методических положений и научной позиции автора, согласно которым модельная формализация системы поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора экономики позволяет осуществлять экономически эффективное управление стратегией производства.

Теоретико-методологической основой выступают фундаментальные исследования отечественных и зарубежных авторов в области управления социальными и экономическими системами, теории систем и системного анализа, методов планирования и прогнозирования производственной деятельности.

Информационно-эмпирическую базу исследования, обеспечивающую достоверность и надежность выводов, рекомендаций и предложений, составили: материалы Росстата; нормативно-правовые акты Российской Федерации и Ростовской области; данные, изложенные в монографиях и научных статьях; статистическая отчетность отдельных предприятий материально-производственного сектора экономики.

Инструментарно-методический аппарат составляют статистические исследования воспроизводства продукции материально-производственного сектора, методы оптимизации и управления, численные методы. Наряду с аналитическими методами на основе программного продукта MS Excel разработаны средства программной поддержки, позволяющие получать и оценивать решения поставленных задач.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Опираясь на закономерности системного анализа с использованием экономико-математических моделей, в диссертации предпринята попытка объективной оценки технологических, экономических, организационных, социальных и информационных аспектов состояния деятельности предприятия материально-производственного сектора экономики в прошлом, рассмотрения характера поведения предприятия в настоящем, а, используя элементы системного и динамического моделирования, спрогнозировать тенденции развития его деятельности в будущем.

В представленном исследовании аргументирован потенциал применения метода динамического моделирования финансовых результатов деятельности предприятия в качестве нового инструмента оценки экономического эффекта от управления социально-экономической системой материально-производственного сектора экономики.

С целью осуществления поэтапной количественной оценки зависимости прибыли от интенсивности производства, размера переменной части затрат на производство, хранение и реализацию производимой продукции разработаны структурные схемы системы поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора.

На основе разработанных структурных схем системы поддержки принятия управленческих решений в материально-производственном секторе построены комплексные динамические модели экономической оценки деятельности предприятия, учитывающие ее интенсивность, размеры затрат на производство и хранение продукции, долю отчислений для накопления капитала, а также возможности внешнего кредитования фирмы.

Построенные системы ОДУ дают возможность динамического моделирования основных параметров предприятия материально-производственного сектора экономики при варьировании коэффициентов системы в диапазонах их возможного изменения и позволяют получать важные прогнозные варианты его развития, из которых менеджмент может выбрать оптимальный.

Для определения входных параметров динамических моделей разработаны методы определения показателей влияния на деятельность предприятия материально-производственного сектора, ориентированные на рост эффективности управления затратами, в совокупности формирующие систему поддержки принятия управленческих решений и использующие данные бухгалтерской отчетности.

В рамках диссертационного исследования определены некоторые показатели, влияющие на деятельность предприятия материально-производственного сектора экономики, которые из-за узкоспециализированной области их последующего использования и в виду специфики их расчета не рассматриваются в периодических изданиях.

Решающим моментом для того, чтобы использовать предложенные модели эффективно, является умение оценивать затраты на производство и расходы на хранение продукции материально-производственного сектора.

На любом предприятии материально-производственного сектора экономики, даже при несовершенстве бухгалтерского учета, существует информация, которая может быть использована для расчета и оценки показателей, влияющих на его деятельность.

Выявлены относительные преимущества альтернативных динамических систем поддержки принятия управленческих решений для предприятий материально-производственного сектора с прямым и косвенным присутствием в них составляющей накопления капитала на основе количественной оценки экономического эффекта от применения различных прогнозных сценариев.

Моделирование процесса производства продукции материально-производственного сектора экономики по предложенным моделям проведено на примере сельскохозяйственного предприятия.

Значительное улучшение основных показателей деятельности ООО «Маис-АГРО», полученное в результате моделирования объясняется сокращением сроков уборки, которое позволило снизить потери урожая по биологическим причинам, вследствие чего увеличилась прибыль предприятия.

На основе анализа рассчитанных в рамках каждого сценария параметров состояния предприятия менеджмент может принимать рациональные управленческие решения.

В ходе выполнения работы было доказано, что разработанные модели и методы поддержки принятия решений для предприятий материально-производственного сектора позволяют на основе данных бухгалтерской отчетности определять входные параметры для динамических моделей, анализировать различные прогнозные сценарии и принимать эффективные управленческие решения.

1. Аганбегян А., Багриновский К. О задачах народнохозяйственного оптимума // Вопросы экономики, 1967, №10. с. 116-122.

2. Аганбегян А.Г., Гранберг А.Г. Экономико-математический анализ межотраслевого баланса СССР. М., «Мысль», 1968. - 412 с.

3. Аржакова Н.В., Новосельцев В.И., Редкозубов С.А. Управление динамикой рынка: системный подход. — Воронеж: Изд. Ворнеж. Гос. ун-та, 2004. 192 с.

4. Арженовский С.В. Оптимизация экономической динамики фирмы на основе системы математических моделей: Автореф. канд. дисс: — Ростов-па-Дону, 1997-23 с.

5. Архипова НИ., Кульба В.В., Косяченко С.А., Чанхиева Ф.Ю. Исследование систем управления. — М.: «Издательство ПРИОР», 2002 — 384 с.

6. Барановская Т.П. Модели реформирования предприятий АПК в рыночной экономике. Краснодар: издательство КубГАУ, 2000. - 218с.

7. Барановская Т.П., Лойко В.И. Система моделей реструктуризации агропроизводства //Научный электронный журнал КубГАУ, 2004, № 02(4).

8. Барановская Т.П., Курносов С. А., Арушанов И.В. Модели производственной структуры агропредприятия и их согласование //Научный журнал КубГАУ,, 2006, №23 (7). с. 67-84.

9. Беллман Р., Гликсберг И., Гросс О. Некоторые вопросы математической теории процессов управления. — М.: ИЛ, 1962. -336 с.

10. Белокрылова О.С., Бочков А. А. Перспективы посткризисной модернизации экономики России // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008. Т. 6. № 4. с. 36-44.

11. Белокрылова О.С., Вольчик В.В., Мурадов А.А. Институциональные особенности распределения доходов в переходной экономике. Ростов н/Д: Изд-во Рост, ун-та, 2000. 111 с.

12. Береснева Н.А., Комарова А.В. Математические модели экономики. Уч.-метод. пособие. Новосибирск, 2000. - 136 с.

13. Берулава О.С., Гурнович Т.Г., Мараховский А.С., Торопцев Е.Л. Анализ динамических свойств экономических систем на основе модели техпромфинплана // Сборник научных трудов СевКавГТУ, серия «Экономика», 2005 г., №2.

14. Боговиз А.В., Понькина Е.В. Системный анализ проблем повышения рентабельности производства зерна. Информационно-аналитический журнал «АгроАналитика», 2007. №13, с. 36-44

15. Боговиз А.В., Понькина Е.В. Системный анализ проблем повышения рентабельности производства зерна в Алтайском крае. Алтайский государственный университет, 2005 г. — 180 с.

16. Болтянский В. Г. Математические методы оптимального управления. — М.: Наука, 1969.-408 с.

17. Браверман Э.М. Математические модели планирования и управления в экономических системах. М.: Наука, 1976. - 366 с.

18. Бузгалин А.В., Колганов А.И. «Теория социально-экономических трансформаций. (Прошлое, настоящее, будущее экономик „реального социализма" в глобальном постиндустриальном мире)». — М.:ТЕИС, 2003.-412 с.

19. Бурков В.Н., Квон О.Ф., Дитович J1.A. Модели и методы мультипроектного управления. М.: (Препринт / Институт проблем управления). 1997. - 62 с.

20. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег, 1998. 128 с.

21. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. — М.: Наука, 1988.-549 с.

22. Васильев Ю.В., Парахина В.Н., Ушвицкий Л.И. Теория управления. -М.: Финансы и статистика, 2005

23. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Издательство СПбГТУ, 1999. - 512 с.

24. Воронин А.А., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. -М.: ИГГУ РАН, 2003. 214 с.

25. Гаврилец Ю.Н., Ефимов Б.А. Изменение предпочтений индивидов в социальной среде / Экономика и математические методы, 1997, т.ЗЗ, №2. с.76-93.

26. Гейнес Б.Р. Обзор развития исследований по общей теории систем. Перевод ВЦП. Е-29653. М.: ВЦП, 1983. - С. 28.

27. Гельман В.Я. Решение математических задач средствами Excel. СПб.: Питер, 2003.-237 с.

28. Германова О.Е., Волохов Н.Н. Тип рынка сельскохозяйственного продукта и его параметры //Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008. Т. 6. № 3. С. 70-80.

29. Гноенский J1.C., Каменский Г.А., Эльсгольц Л.Э. Математические основы теории управляемых систем. — М.: Наука, 1969. — 512 с.

30. Гольтяпин В.Я. Зерноуборочные комбайны "Дон-1500Б" на уборке хлебов в сложных условиях // Техника и оборуд. для села.-2007.-К 8.-С. 8-11.

31. Гордеев А.В. Тезисы доклада "Актуальные проблемы развития сельского хозяйства Российской Федерации" на заседании Президиума Государственного совета. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, 17.06.2006

32. Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Гинис JI.A. Когнитивный анализ и моделирование устойчивого развития социально-экономических систем. Ростов н/Дону: Изд-во РГУ, 2005

33. Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Радченко С.Н. Исследование слабоструктурированных проблем социально-экономических систем: когнитивный подход. Ростов н/Дону: Изд-во РГУ, 2006

34. Ермолаев М.Б., Ильченко А.Н., Дмитриев Д.О. Эконометрические модели ценообразования в сельском хозяйстве // Приложение к журналу «СОВРЕМЕННЫЕ НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ», 2006, №2.-с. 16-23.

35. Жак С.В. Экономика для инженеров. М: Вузовская книга, 2004. - 232 с.

36. Жалнин Э.В. Стратегия перспективного развития механизации уборки зерновых культур // Тракторы и сельскохозяйственные машины, 2004 год, № 9. с. 3-16.

37. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник. 2-е изд. — М.: МГУ им. Ломоносова, Издательство «Дело и сервис», 1999. 368 с.

38. Камке Э. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1976. - 576 с.

39. Караваев А.П. Модели и методы управления составом активных систем. М.: ИЛУ РАН (научное издание), 2003. - 151 с.

40. Кардаш В.А. Основы системных исследований и математического моделирования. Кисловодск: КИЭП, 1998. - 285с.

41. Клейнер Г.Б. Экономико-математическое моделирование и экономическая теория // Экономика и математические методы, 2001, т. 37, №3.-с. 111-126.

42. Ковалева A.M. Финансы фирмы / A.M. Ковалева, М.Г. Лапуста, Л.Г. Скамай. — М.: ИНФРА-М, 2007. — 416 с.

43. Колганов А.И., Бузгалин А.В. «Экономическая компаративистика» — М.: ИНФРА-М, 2005. 327 с.

44. Колемаев В. А. Математическая экономика: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.-240с.

45. Колчина Н.В. Финансы предприятий / Н.В. Колчина, Г.Б. Поляк, Л.М. Бурмистрова / Под ред. проф. Н.В. Колчиной. — М.: ЮНИТИ-Дана, 2007.—384 с.

46. Кононенко А.И., Мильман В. Д. Численный метод нахождения асимптотически устойчивых решений системы обыкновенных дифференциальных уравнений // Доклады академии наук СССР, том 167, №4, 1966.-с. 739-742.

47. Копенкин Ю.И. Стохастические модели оптимального планирования сельскохозяйственного производства: Лекция для слушателей ФПК. М.: ТСХА, 1981.

48. Кремер К.Ш. Исследование операций в экономике. М.: ЮНИТИ, 2002.-407 с.

49. Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. -СПб.: BHV, 1997.-384 с.

50. Кучуков Р., Место и роль различных форм собственности в условиях рынка // АПК: экономика и управление, 2003, №3. с. 75 - 79.

51. Ланкастер К. Математическая экономика. Пер. с англ. М.: «Советское радио», 1972.-464 с.

52. Лапу ста М.Г. Финансы организаций (предприятий): учебник / М.Г. Лапуста, Т.Ю. Мазурина, Л.Г. Скамай. — М.: ИНФРА-М, 2007. — 575 с.

53. Лурье А. Абстрактная модель оптимизации народнохозяйственного процесса и объективно обусловленные оценки // Экономика и математические методы, 1966, №1 с. 12-30.

54. Луценко Е.В. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие для студентов специальности "Прикладная информатика (по областям)" и другим экономическим специальностям. 2-е изд., перераб. и доп. Краснодар: КубГАУ, 2006. - 615 с.

55. Луценко Е.В., Лойко В.И. Семантические информационные модели управления агропромышленным комплексом. Монография (научное издание). Краснодар: КубГАУ, 2005. - 480 с.

56. Луценко Е.В., Лойко В.И., Великанова Л.О. Прогнозирование и принятие решений в растениеводстве с применением технологий искусственного интеллекта: Монография (научное издание). — Краснодар: КубГАУ, 2008. 257 с.

57. Луценко Е.В., Лойко В.И., Макаревич О.А. Решение задач прогнозирования и поддержки принятия решений (управления) для агропромышленного холдинга на основе его двухуровневой семантической информационной модели. Научный журнал КубГАУ

58. Электронный ресурс. Краснодар: КубГАУ, 2008. - №42(8). - Режим доступа: http://ei.kubagro.ru/2008/08/pdf/02.pdf

59. Лябах Н.Н., Лябах А.Н. Нетрадиционные страницы менеджмента. -Ростов-на-Дону: Изд-во БАРО-ПРЕСС, 2002. 208 с.

60. Малыхин Ю.В. Товарная политика диверсифицированных производств. //Регион: экономика и социология. 2008. № 4. С. 300-307.

61. Матвеева Л.Г. Методологические основы оценки потенциала крупных корпораций в системе региональной экономики // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2003. Т. 1. № 2. -с. 93-100.

62. Материалы научного семинара Новых Аграрных Экономистов России при Аналитическом центре АПЭ и кафедре прикладной микроэкономики ГУ-ВШЭ Института Экономики Переходного Периода, Июль 2002г. Москва

63. Матросов А.В. Maple 6. Решение задач высшей математики и механики. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 528 с.

64. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.

65. Мирская С.Ю. Математические модели теплоснабжения зданий с автономным источником тепла // Дис. на соиск. ученой степеникандидата физико-математических наук, ЮГИНФО РГУ, Ростов-на-Дону, 2003.- 130 с.

66. Мирская С.Ю., Сидельников В.И., Бородина И.П. Оценка влияния рекламы на формирование потребительского спроса // Изв. вузов. Сев. Кавк. регион. Естественные науки, 2004.- приложение № 6. — с. 13-18.

67. Мирская С.Ю., Сидельников В.И., Хбликян А.К. Динамическая модель управления предприятием оптовой торговли // Научная мысль Кавказа. Северо-Кавказский научный центр высшей школы, 2006, приложение №13, с. 85-88.

68. Мирская С.Ю., Чурикова С.Ю. Разработка систем поддержки принятия управленческих решений для деятельности предприятий материально-производственного сектора // Экономический вестник РГУ, Ростов-на-Дону, 2008, т. 6, № 4, ч. 3. с. 224-227.

69. Мирская С.Ю., Чурикова С.Ю. Управление государственными дотациями в агропромышленный комплекс // Экономический вестник РГУ, 2007. Том 5, №1, ч.2.- с. 224-227.

70. Моисеев Н.Н. Математические модели системного анализа. М.: Наука, 1981.-488 с.

71. Морозова Н.О. Метод измерения размера теневой экономики, образованной в результате введения налогов и субсидий: применение концепции излишков. //Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2009. Т. 7. № 1. С. 58-66.

72. Мыльник В.В., Титаренко Б.П., Волочиенко В.А. Исследование систем управления: учебное пособие для вузов. М.: Академический проспект; Екатеринбург: Деловая книга, 2003. - 352 е.

73. Немчинов B.C. Экономико-математические методы и модели. М.: Мысль, 1965.-478 с.

74. Нефёдова Т.Г. Сельская Россия на перепутье: Географические очерки. М.: Новое издательство, 2003. 86 с.

75. Новиков Д.А, Институциональное управление организационными системами. М.: ИЛУ РАН, 2004. - 68 с.

76. Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. — М.: Фонд «Проблемы управления», 1999. — 161 с.

77. Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. М.: ИПУ РАН, 2001.-118 с.

78. Новосельцев В.И. Системный анализ: современные концепции. — Воронеж: Издательство «Кварта», 2002. 320 с.

79. Нуреев P.M. Россия на пути в XXI век. //Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008. Т. 6. № 4. С. 9-30.

80. Пантелеев А.В., Якимова А.С., Босов А.В. Обыкновенные дифференциальные уравнения в приложении к анализу динамических систем. М.: Издательство МАИ, 1997. - 188 с.

81. Парахина В. Н. Теория организации / В. Н. Парахина, Т. М. Федоренко. 3-е изд., стер. - М. : КНОРУС, 2007

82. Первозванский А.А. Математические модели управления производством. М.: Наука, 1975.

83. Понтрягин Л.С. Обыкновенные дифференциальные уравнения. М.: Гос. изд. физико-математической литературы, 1961. — 312 с.

84. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. Серия: «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

85. Райфа Г. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределенности). М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1977. — 408 с.

86. Рапопорт Б.М. Оптимизация управленческих решений. М.: ТЕИС, 2001.-264 с.

87. Растригин А.Л. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Советское радио, 1980. - 232 с.

88. Розанова Н.М. экономическая теория фирмы: учебник. — М.:ЭКОНОМИКА, 2009. 523 с.

89. Сагайдак А. Опыт государственного регулирования в сельском хозяйстве США //АПК: экономика, управление, 2002, №8. с. 26.

90. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. М.: Наука, 1974. -279 с.

91. Светлов Н.М. Модели динамического программирования для оптимизации севооборотов // Труды Независимого Аграрно-Экономического Общества России: Выпуск I: Проблемы формирования аграрного рынка России. М.: Изд-во МСХА, 1997. с. 125-130.

92. Светлов Н.М. На пути к новой концепции стоимости. М.: Изд-во МСХА, 2002. 132 с.

93. Светлов Н.М. Обоснование весовых коэффициентов исходов в стохастических моделях сельскохозяйственного производства // Доклады ТСХА. М.: Издательство МСХА, 1995, вып. 266.

94. Семенов М.И., Бекетов В.А. Анализ социально-организационных условий реформирования АПК Краснодарского края // Научный электронный журнал КубГАУ, 2003, №> 02(2)

95. Серова Е.В. Аграрная экономика: Учебник для студентов экономических вузов, факультетов и специальностей. М.: Изд-во ГУ ВШЭ, 1999.-с. 387.

96. Серова Е.В. Аграрная экономика: Учебник для студентов экономических вузов, факультетов и специальностей. М.: Изд-во ГУ ВШЭ, 2000. - с. 480.

97. Серова Е.В., Карлова Н., Тихонова Т., Храмова И., Шик О. Перспективы реформирования аграрной политики России. -М.: ИЭПП, 2004. с.113

98. Серова Е.В., Тихонова Т.В., Храмова И.Г., Храмова С.В., Шик О.В. Сельская бедность и сельское развитие в России. М.: ИЭПП, 2004. с. 50.

99. Серова Е., Храмова И. Структура и функции агропродовольственных рынков в России // Вопросы экономики. 2000. - № 7. - С. 49-50.

100. Сидельников В.И. Математическое моделирование систем централизованного теплоснабжения. Монография. Ростов-на-Дону, СКНЦ BLLI, 2003.-202 с.

101. Сидельников В.И., Мирская С.Ю. Математическое моделирование автономных систем теплового снабжения. — Ростов-на-Дону: СКНЦ ВШ, 2004.-167 с.

102. Сидельников М.В., Мирская С.Ю. Об эффективности мероприятий по реформированию системы управления.// Экономический вестник Ростовского государственного университета, 2007. № 1.-е. 243-252

103. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. — М.: Мысль, 1978.-272 с.

104. Узун. В.51. Адаптация сельхозпроизводителей к рынку и эффективность использования ресурсов. В кн: Актуальные проблемы современной аграрной теории и политики, Труды ВИАПИ, вып. 15. М.: ЭРД, 2005.

105. Федосеев В.В., Гармаш А.Н., Дайитбегов Д.М. и др. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для вузов / Под ред. В.В. Федосеева. М.: ЮНИТИ, 1999. - 391 с.

106. Федоренко Т. М. Теория системного подхода к организациям как идея для достижения эффективного управления. Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия «Экономика». 2009, № 9

107. Ф. Котлер, К. Келлер. Маркетинг менеджмент. 12-е изд. Спб.: ИД «Питер», 2009. -816 с.

108. Францкевич Г.И., Букарев А.А., Костюк В.П. Нейросегевые и генетические модели и методы анализа данных // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем. Межвузовский сборник научных трудов, Рязань: 2000. с. 48-52.

109. Хедли Дж. Нелинейное и динамическое программирование. Перев. с англ. М.: Мир, 1967. - 506 с.

110. Чурикова С.Ю. Формализация экономических связей системы управления сельскохозяйственной деятельностью // ОБРАЗОВАНИЕ. НАУКА. ИННОВАЦИИ: Южное измерение, 2008, №5-6. с. 104-109.

111. Шепелев В.Д., Окунев Г.А., Шепелев С.Д. Комплексный подход к обоснованию параметров зерноуборочного процесса // Вестник ЧГАУ. Челябинск, 2006, т.46. - с. 163-169.

112. Шепелев В.Д., Окунев Г.А., Шепелев С.Д. Технико-экономическое обоснование параметров процесса уборки зерновых культур // Аграрная наука, 2004, №2. с. 11-13.

113. Шепелёв В.Д., Шепелев С.Д. Обоснование количества приемных устройств на механизированных токах // Пермский аграрный вестник. -Пермь, 2006, вып. 16, часть 1.-е. 379-382.

114. Шепелёв В.Д., Шепелёв С.Д. Обоснование технико-технологических параметров зерноочистительных агрегатов // Механизация и электрификация сельского хозяйства, 2007, №2. с. 9-11.

115. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992. - 504 с.

116. Шуляк П.Н. Финансы предприятий / П.Н. Шуляк. — М.: ИД «Дашков и К», 2007.—712 с.

117. Щепкин А.В. Внутрифирменное управление (модели и методы). — М.: ИЛУ РАН, 2001.-80 с.

118. Экономика предприятия: Пер. с нем. М.: ИНФРА-М, 2007. - 126 с.

119. Эпштейн Д.Б. NW Institute for Agricultural Economics, copyright 2005.

120. Эйсмоглу Дарон. Кризис 2008 года: структурные уроки для экономики. //Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2009. Т. 7. №2. С. 9-17.

121. Явлинский Г. Некоторые проблемы модернизации страны. Муниципальная экономика.- 2009.- №3.- С.2-16.

122. Янг С. Системное управление организацией. М.: Сов. радио, 1972. -455 с.

123. Andras Prekopa. On the Hungarian Inventory Control Model. Rutcor Research Report RRR 17-2004, May, 2004.

124. Bagwell K. The economic analysis of advertising, Working paper, Columbia University, New York.2002.

125. Bagwell K. & Ramey, G. Coordination economies, advertising, and search behavior in retail markets, American Economic Review 84(3), 1994. pp. 498-517.

126. Brian M. Lewis, Alan L. Erera, Chelsea C. White III. An Inventory Control Model with Possible Border Disruptions. School of Industrial and Systems Engineering Georgia Institute of Technology, Atlanta, Georgia 30332-0205.

127. Brown J.D. and J.S. Earle (2001). Privatization, Competition and Reform Strategies: Theory and Evidence from Russian Enterprise Panel Data. SITE working paper no. 159. (http://www.hhs.se/SITE/Publication/workingpapers/159-web.PDF)

128. Christopher C. Finger. CreditGrades™ Technical Document, May 2002.

129. Dario Bauso, Laura Giarre, Raaele Pesenti. Cooperative Inventory Control. DINFO Universitpa degli Studi di Palermo, v.le delle Scienze, 90128 Palermo, Italy.

130. DEIS P. Production and inventory management in the technological age -Englewood Cliffs (N.J.): Prentice-Hall, 1983 .-XIX, 343 p. Bibliogr.: p. 331-333.

131. Djankov S. and B. Hoeckman. Trade Reorientation and Post-Reform Growth in Bulgarian Enterprises. Mimeo, 1996

132. Egils Milbergs, Center for Accelerating Innovation, Innovation Vital Signs, Framework Report, An Update June 2007 v. 2.8.

133. Eugene A. Feinberg, Mark E. Lewis. Optimality Inequalities for Average Cost MDPs and their Inventory Control Applications. 43 rd IEEE Conference on Decision and Control. December 14-17, 2004. Atlantis, Paradise Island, Bahamas.

134. Fershtman C. and Muller E. The benefits of being small: Duopolistic competition with market segmentation, Review of Industrial Organization 81993, 101-111 pp.

135. Fershtman C. and Pakes A. A dynamic oligopoly with collusion and price wars, Rand Journal of Economics 31-2000, 294-326 pp.

136. Garcia-Ferrer, M. Bujosa, A. de Juan, P. Poncela. Demand forecast and elasticities estimation of public transport. October 3, 2002.

137. Hazell, P.B.R. and Scandizzo, P.L. (1975). Market intervention policies when production is risky // American Journal of Agricultural Economics, №57.-pp. 641-649.

138. Macours, Karen and Jo Swinnen. 'Impact of Initial Conditions and Reform Policies on Agricultural in Central and Eastern Europe, the Former Soviet Union, and East Asia' // American Journal of Agricultural Economics, 2000, 82.-pp. 1149-1158.

139. Macours K. and J.Swinnen. Causes for output decline in economic transition: The case of central and Eastern European agriculture. Paper presented at the IX EAAE Congress 1999, Warsaw, Poland

140. Mart yn-Herr an G., Taboubi S. and G. Zaccour. A Time-Consistent Open-Loop Stackelberg Equilibrium of Shelf-Space Allocation Les Cahiers du GERAD 2004-16,21 pp.

141. Matzkin, R. Semiparametric estimation of monotonic and concave utility functions: the discrete choice case. Cowles Foundation discussion paper 830. Yale University, 2000. pp. 142.

142. Nickell S.J. Competition and Corporate Performance // Lournal of Political Economy, 104. pp. 724-746.

143. Nickell S., Nicolitsas D., Dryden N. What makees Firms Perform Well? // European Economic Review, 41. pp. 783-796.

144. Osborn S. and M. Trueblood. Has Russia's Agriculture Productivity Increased Since Reform? Mimeo, 2001

145. Robert G. Cooper and Elko J. Kleinschmidt, Industrial Research Institute, Inc., Winning businesses in product development: the critical success factors, 2007.

146. Rui Yin, Kumar Rajaram. Joint Pricing and Inventory Control with a Markovian Demand Model. UCLA Anderson School of Management, 110 Westwood Plaza Los Angeles, CA 90095, October 13, 2005.

147. Serova, E. The changes in farms' economic behavior during the economic reforms in Russia in the 1990s. Institute for the Economy in Transition discussion paper. Moscow: IET, 2000.

148. Svetlov, N. Econometric application of linear programming: a model of Russian large-scale farm (the case of the Moscow Region). EconWPA, 2001. — reg. № ewpem /0112002.

149. Sudhir Murthy and Rajesh Salem. The Rhode Island Statewide Travel Demand Forecasting Model. Louis Berger & Associates, Inc.

150. Voigt P. and V. Uvarovsky. Developments in productivity and efficiency in Russia's agriculture: The transition period // Quarterly Journal of International Agriculture, 40, 2001, No. 1. pp. 45-66.

151. Wassily Leontief Contributions to Input Output Analysis. Amsterdam: North-Holland Publishing Company, 1970. -188 p.

152. Wassily Leontief Studies in the structure of the American Economy. New York, 1953. 439 p.