Разработка организационно-экономических инструментов и методов управления промышленными предприятиями на основе эконометрического прогнозирования 08. 00




Скачать 244.58 Kb.
Дата24.04.2016
Размер244.58 Kb.
На правах рукописи
МУРАВЬЕВА ВИКТОРИЯ СЕРГЕЕВНА


РАЗРАБОТКА ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНСТРУМЕНТОВ И МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ НА ОСНОВЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством,

специализация – экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Москва – 2011

Работа выполнена в Московском государственном техническом университете имени Н.Э. Баумана

Научный руководитель: доктор технических наук,

доктор экономических наук, профессор

Орлов Александр Иванович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Ковалев Анатолий Павлович

кандидат экономических наук

Гуськова Екатерина Алексеевна


Ведущая организация: ГОУ ВПО Московский энергетический

институт (технический университет)


Защита диссертации состоится 24 марта 2011 года в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.141.13 в Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана по адресу: 105005, г. Москва, ул. 2-ая Бауманская, д. 7, ауд. 414.


Ваш отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим выслать по указанному адресу.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана

Автореферат разослан « 21 » февраля 2011 года.


Телефон для справок: (499) 267-09-63.


Ученый секретарь Петриченко

диссертационного совета Д 212.141.13 Тамара

к.э.н., доц. Владимировна



ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Развитие экономики РФ во многом зависит от развития промышленности. Промышленность в экономике нашей страны была и остается ведущей отраслью, без подъема и нормального функционирования которой невозможно развитие хозяйственных, финансовых и социально-культурных сфер экономики.

Переход от «плановой» к «рыночной» экономике потребовал развития управленческих отношений на промышленных предприятиях. Согласно Файолю, одной из функций управления является планирование.

Для определения перспектив, путей развития предприятий необходимо применение инструментов и методов прогнозирования. При планировании следует учитывать не только прогнозные значения экономических и производственных показателей внутренней среды предприятия, но и прогноз его взаимодействия с внешней средой. Например:

– в ходе подготовки предприятия к первоначальному публичному предложению его акций на продажу широкому кругу лиц следует оценить, какую сумму можно получить при публичном размещении, т.е. необходим прогноз результата проведения;

– долгосрочное финансирование банки осуществляют на основе бизнес-планов;

– при взаимодействии с естественными монополиями: решения по проведению газопровода, линий электропередач определяются на длительную перспективу, их осуществление требует значительного финансирования, предприятию важно четко спрогнозировать потребности в данных ресурсах;

– вопросы социальной ответственности также должны быть учтены при планировании деятельности предприятия. В местах, где демографическая ситуация напряженная прогнозирование необходимо осуществлять с учетом рынка труда, и т.д.

Контрагенты во внешней среде тоже зависят от управленческих решений на основе прогнозирования на предприятиях. Так, при переходе предприятия с железнодорожных поставок на автомобильные снижается пропускная способность автомагистралей, возрастает износ дорожного покрытия.

В настоящее время, в отечественной практике прогнозирование недостаточно используется на промышленных предприятиях. Можно выделить следующие основные причины. Центр комплексного, взаимоувязанного прогнозирования на уровне предприятия не создавался; также сказывается сложность вопроса разработки и внедрения организационно-экономических методов и моделей прогнозирования для каждого конкретного предприятия, в частности из-за отсутствия квалифицированного персонала.

И отдельной проблемой является то, что топ-менеджмент большинства российских предприятий еще не осознал преимущества и эффект от применения результатов прогнозирования.

В современных условиях, особенно учитывая последствия мирового финансового кризиса, эффективность любого принимаемого решения становится все более зависимой от используемых организационно-экономических методов и моделей прогнозирования.

Цель и задачи исследования. Цель исследования заключается в разработке организационно-экономических инструментов и методов управления промышленными предприятиями на основе эконометрического прогнозирования, позволяющих повысить обоснованность управленческих решений.

Достижение поставленной в работе цели требует решения следующих задач:

1. Проанализировать задачи прогнозирования, возникающие при планировании на основе выделенных подразделений промышленных предприятий.

2. Систематизировать многообразие имеющихся методов прогнозирования; разработать подходы к их выбору для решения задач при планировании; выявить необходимость разработки новых методов и моделей.

3. Разработать новые организационно-экономические методы и модели прогнозирования экономических и производственных показателей деятельности предприятия на основе непараметрического подхода.

4. Предложить организационно-экономические инструменты, учитывающие при прогнозировании влияние инфляционных процессов на стоимостные показатели, на основе оценки индексов по независимо собранным данным.

5. Апробировать разработанные организационно-экономические инструменты и методы прогнозирования, рассмотреть вопросы построения системы прогнозирования на промышленных предприятиях.

Степень разработанности проблемы. В публикациях отечественных авторов имеются ряд работ связанных с прогнозированием на промышленных предприятиях, в которых разработано достаточное количество организационно-экономических моделей и основанных на них методов для решения конкретных задач. Однако в большинстве своем используются устаревшие методы, не соответствующие современным требованиям.

Часть работ связана с прогнозированием отдельных основных показателей промышленных предприятий. Не рассматриваются вопросы разработки системы прогнозирования на промышленных предприятиях, которая позволила бы снизить уровень неопределенности при управлении в будущем.

Большой вклад в разработку современных методов прогнозирования внесли: Агеев А.И., Гуськова Е.А., Ковалев А.П., Лагоша Б.А., Лившиц В.Н., Мищенко А.В., Новиков Д.В., Орлов А.И., Сидельников Ю.В., Смоляк С.А., и пр.

Объектом исследования являются экономические системы управления промышленными предприятиями.

Предметом исследования служат организационно-экономические инструменты и методы прогнозирования, используемые при управлении промышленными предприятиями.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретическую основу диссертации составили фундаментальные отечественные и зарубежные работы в области экономики и организации производства, достижения отечественной вероятностно-статистической школы, научных школ в области теории управления и экономико-математических методов. Для решения поставленных в диссертации задач использовались методы прикладной статистики, экономико-математического моделирования, теории оптимизации, экспертных оценок, теории принятия решений, контроллинга, экономики предприятия, управления инновациями и инвестициями, менеджмента высоких технологий, стратегического планирования развития предприятий и других направлений.

Информационную базу исследования составили: данные бухгалтерской и управленческой отчетности, данные Росстата; материалы, опубликованные по проблеме исследования в научной, учебной литературе и периодических изданиях.

В диссертационном исследовании решена актуальная научная задача разработки организационно-экономических инструментов и методов эконометрического прогнозирования, необходимого для планирования при управлении промышленными предприятиями.



Научная новизна работы представлена следующими выносимыми на защиту научными результатами:

1) Обоснована необходимость создания на предприятии вертикально-интегрированной системы прогнозирования показателей его деятельности, предложена процедура ее создания, позволяющая повысить обоснованность управленческих решений путем применения новых подходов к их разработке на основе прогнозирования.

2) Обосновано применение непараметрических методов прогнозирования и разработана непараметрическая организационно-экономическая модель прогнозирования основных экономических и производственных показателей промышленных предприятий, отличающаяся от предшественников отклонением предположения нормальности распределения, что позволяет расширить область обоснованного использования методов прогнозирования.

3) Предложены организационно-экономические инструменты прогнозирования себестоимости (на основе одновременного учета изменения структуры себестоимости по элементам и влияния инфляционных процессов) и цены продукции, необходимые при решении задач планирования, отличающиеся оценкой индексов по независимо собранным данным.

4) Обоснована и предложена к использованию концепция построения

вертикально-интегрированной системы прогнозирования на промышленных предприятиях, что позволяет повысить качество планирования и прогнозирования.



Практическая ценность диссертационной работы заключается в том, что разработанные и предложенные организационно-экономические инструменты, методы и модели прогнозирования могут использоваться при модернизации управления промышленными предприятиями с целью повышения обоснованности управленческих решений.

1) Предложенная вертикально-интегрированная система прогнозирования показателей деятельности промышленного предприятия позволит создать комплексную, взаимоувязанную систему прогнозирования, пронизывающую все уровни управления, с созданным интеграционным звеном.

2) Выделение вариативных методов прогнозирования обосновывает возможность применения для прогнозирования методов линейного программирования, модели Вильсона управления запасами и иных моделей.

3) Применение непараметрических методов прогнозирования позволяет получать прогнозы основных экономических и производственных показателей, наилучшим образом соответствующих реальной тенденции.

4) Разработанная непараметрическая организационно-экономическая модель используется при составлении долгосрочных планов развития предприятия и позволяет давать точечные и интервальные прогнозы рассматриваемых показателей. В частности, разработан метод определения возможности удовлетворения потребностей Российских железных дорог в путевой технике, производимой Тихорецким машиностроительным заводом в определенном будущем. Разработанный алгоритм организационно-экономического прогнозирования может быть интегрирован в компьютеризированные системы управления.

5) Использование независимо собранных данных для прогнозирования позволяет получать прогнозные значения цены продукции, элементов себестоимости для конкретного предприятия, а не для отрасли в целом. Для целей ценообразования необходимо прогнозирование себестоимости. Одновременный учет изменение структуры себестоимости по элементам и инфляционных процессов, влияющих на стоимостные показатели экономических элементов затрат, позволит очистить их от инфляции и оценить реальную динамику затрат.

6) Применение обобщающих подходов системы «Шесть сигм», закладывает основные принципы успешной и быстрой реализации созданной на промышленных предприятиях вертикально-интегрированной системы прогнозирования.

Апробация и реализация результатов исследований. Вошедшие в диссертацию работы доложены на семинаре Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге НУК ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана и следующих конференциях: «Международная научно-практическая конференция молодых ученых и аспирантов», Ярославль, 2005 г.; Всероссийский симпозиум «Стратегическое планирование и развитие предприятий», ЦЭМИ РАН, 2006, 2007, 2008, 2009 гг.; «Международная конференция по проблемам управления» ИПУ РАН, 2006 г.; «Экономика, управление, информатизация регионов России» - Интернет-конференция ВолГУ, 2007г.; «Сорокинские чтения: Социальные процессы в современной России: традиции и инновации», 2007 г.

Практическое применение результаты диссертационного исследования получили в деятельности ОАО «Тихорецкий машиностроительный завод им. В.В. Воровского».

Результаты исследования изложены в научных статьях и тезисах докладов. Основные результаты внедрены в учебный процесс МГТУ им. Н.Э. Баумана. Апробация и реализация результатов диссертационной работы подтверждены соответствующими актами внедрения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ общим объемом 5,75 п.л., в том числе 3,25 п.л. написано лично соискателем, из них 4 в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях списка ВАК.

Объем и структура работы. Диссертация содержит 121 страницы основного текста, 17 рисунков и 9 таблиц, состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка из 108 наименований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, цель и задачи исследования, сформулированы объект и предмет исследования. Отражены степень изученности и разработанности проблемы, теоретическая и методологическая основа исследования, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, их апробация и реализация.

В главе 1 «Роль прогнозирования при управлении промышленными предприятиями» приводится динамика развития промышленного производства, демонстрирующая значительное снижение промышленного потенциала. Существующие экономические изменения заставляют использовать новые инструменты и методы управления. Основные функции управления были сформулированы одним из основоположников научного менеджмента Анри Файолем: «Управлять – значит прогнозировать и планировать, организовывать, руководить командой, координировать и контролировать». Для планирования следует использовать результаты прогнозирования: сейчас, когда предприятия вынуждены работать по «рыночным законам», менеджеры желают знать перспективы развития своего предприятия; взглянуть в будущее, чтобы оценить возможные пути развития, предугадать последствия тех или иных решений. Анализ работ предшественников, занимающихся вопросами прогнозирования на промышленных предприятиях показал следующее:

– часто используются устаревшие методы прогнозирования, не соответствующие современным требованиям. При решении задач планирования следует основываться на результатах прогноза полученных с использованием непараметрических методов.

– имеются статьи, методические пособия по прогнозированию отдельных показателей промышленных предприятий. Но, не встречались работы по системам прогнозирования на промышленных предприятиях. Не рассматриваются вопросы целесообразности создания комплексного, взаимоувязанного прогнозирования на промышленных предприятиях. В данной главе обоснована необходимость создания на предприятии комплексной, взаимоувязанной системы прогнозирования показателей его деятельности.

– при планировании деятельности предприятия игнорируется влияние инфляции. Тем не менее, каждое предприятие в процессе своей производственно-хозяйственной деятельности сталкивается с необходимостью учета инфляции. Например, при прогнозировании величины оборотного капитала, индексации заработной платы, анализе финансово-хозяйственной деятельности предприятия и т.д. На настоящий момент в методологических рекомендациях Росстата по проведению анализа финансово-хозяйственной деятельности организаций инфляция полностью игнорируется. Анализ литературы показал непрозрачность официальной методики расчета индекса инфляции. Следовательно, необходимо разрабатывать организационно-экономические инструменты, позволяющие при планировании деятельности предприятия учитывать результаты прогнозирования индексов роста цен.

Отдельный раздел посвящен используемым терминам. В организационно-экономической модели выражены знания и представления о конкретном процессе управления, предназначенные для выработки метода решения той или иной задачи в рамках экономики и управления в народном хозяйстве. Зачастую такая модель формулируется в математических терминах. Однако нельзя относить ее к математике, поскольку цели ее разработки, изучения и применения лежат вне математики. Математика – это лишь инструмент, язык, на котором выражаются интересующие исследователя свойства. Внутриматематические свойства организационно-экономических методов не являются предметом исследования и в данной диссертационной работе нас не интересуют.

Организационно-экономическими методами называют прикладные научно-экономические методы, дающие в распоряжение исполнительного органа количественные оценки для принятия наиболее эффективных управленческих решений.

В данной главе рассмотрены существующие виды, методы прогнозирования, описаны причины сложности прогнозирования – неопределенности в различных аспектах производственной и экономической ситуации.

Рассмотренная в работе система «Шесть сигм» может быть использована не только для повышения качества продукции и услуг. Она дает алгоритмы практической деятельности, в том числе в области организации внедрения современных организационно-экономических методов и моделей.

В главе 2 «Разработка организационно-экономических методов и моделей эконометрического прогнозирования с целью использования при управлении промышленными предприятиями» предложена процедура создания вертикально-интегрированной системы прогнозирования показателей деятельности промышленных предприятий, пронизывающая все уровни

управления. Предлагается создать интеграционное звено, представляющий собой центр прогнозирования на уровне предприятия (рис.1).

Рис. 1. Схема процедуры создания вертикально-интегрированной

системы прогнозирования показателей деятельности

промышленных предприятий


Для решения задач планирования, на примере отобранных в подразделениях промышленных предприятий показателей предложены методы и модели прогнозирования. Разработанный подход заключается в формировании задач прогнозирования в подразделениях на основе функциональных обязанностей, связанных с планированием (в тексте диссертации табл. 2, стр. 63-66).

Аналогично тому, как в экономико-математических моделях одновременно используют три типа сценариев «Прогноз», «Поиск» и «Оптимизация» выделено три группы методов прогнозирования (рис.2). Предложенные вариативные методы прогнозирования обосновывают возможность применения для прогнозирования методов линейного программирования, модели Вильсона и иных моделей.

В данной главе для Тихорецкого машиностроительного завода разработана непараметрическая организационно-экономическая модель, позволяющая давать точечные и интервальные прогнозы основных экономических и производственных показателей деятельности предприятия.

ОАО «Тихорецкий машиностроительный завод им. В.В. Воровского» (ТМЗ) одно из ведущих предприятий России по выпуску путевой техники.

Около полувека завод производит путевые машины для текущего ремонта и содержания железнодорожного пути, ремонта, строительства и производства восстановительных работ на контактной сети электрифицированных железных дорог.

В сложившейся ситуации, до 75 процентов от общего объема реализации продукции завода потребляет РЖД. Можно говорить, что ТМЗ находится в

зависимости от монопольной позиции РЖД. Отказ или неудовлетворение


Рис. 2. Формирование новой группы методов для прогнозирования

основных экономических и производственных показателей

промышленных предприятий
потребностей такого крупного потребителя тихорецкими путевыми машинами

приведет предприятие к сложному положению.

При составлении долгосрочных планов развития предприятия, в том числе, плана создания и освоения новой техники, плана технического перевооружения, и составленных на их основе кратко- и среднесрочных планов организационных мероприятий по техническому развитию завода необходимо учитывать результаты, полученные при прогнозировании.

Так, одной из задач является определение возможности удовлетворения потребностей РЖД путевой техникой, производимой ТМЗ в определенном будущем. Необходимо понять, сможет ли завод при сохранении текущего темпа роста производства обеспечить спрос РЖД путевой техникой до 2015 года.

Поясним причину выбора именно 2015 года. Первый этап (2008-2015гг.) стратегии развития железнодорожного транспорта в РФ до 2030 года, утвержденной распоряжением Правительства РФ от 17 июня 2008 года № 877-р, предусматривает обеспечение необходимых пропускных способностей на основных направлениях перевозок. Это означает сохраняющейся рост потребностей в путевой техники при проведении работ по текущему содержанию и ремонту путей. Второй этап (2015-2030) динамичного

расширения железнодорожного транспорта в работе не рассматривается.

Для решения поставленной задачи следует понять: будет ли обеспечена потребность РЖД путевой техникой, производимой ТМЗ, до 2015 года, при сохранении текущего темпа роста производства.

На рис.3 представлена динамика рассматриваемых показателей и , где – объем реализованных заводом путевых машин для РЖД за время , шт./год; – потребность РЖД в путевых машинах, производимых ТМЗ за время , шт./год.



Рис. 3. Динамика показателей: объем реализованных путевых машин

ТМЗ для РЖД – (1); потребность РЖД в путевых машинах,

производимых ТМЗ – (2)


Из рис. 3 видно, что в настоящий момент времени ТМЗ производит меньший объем продукции, чем объемы потребления РЖД. Несоответствие объемов производства объясняется тем, что по ряду причин РЖД заказывает у ТМЗ меньше путевых машин, чем испытывает в них потребность.

Но, темп роста объемов производства ТМЗ выше темпов роста потребностей РЖД. Очевидно, что в определенный момент времени ТМЗ превысит объемы потребления РЖД. Необходимо определить момент времени, когда ТМЗ превысит потребность РЖД в путевой технике и каков будет объем производства на тот момент.

Может представлять интерес и величина временного лага, показывающая в какой более ранний период объем производства ТМЗ совпадал с текущей потребностью РЖД.

Принимаем линейную модель, согласно которой можно записать



,

.

Решения поставленных задач, получены с помощью разработанного в главе 2 непараметрического метода наименьших квадратов. Результаты представлены на рис.4, где восстановленные зависимости имеют вид



.

Рис. 4. Восстановленные зависимости: объем реализованных путевых машин

ТМЗ для РЖД – (1);

потребность РЖД в путевых машинах, производимых ТМЗ –(2);

полученные результаты точечных и интервальных прогнозов
На рис.4 используются обозначения: – квантиль стандартного нормального распределения порядка (при );

Интервальные прогнозы для и получены с использованием формул на рис.5, являющиеся научными результатами диссертационного исследования. Формула для расчета асимптотической дисперсии момента времени, когда объем производства ТМЗ превысит объем потребления РЖД ) приводится в тексте диссертации.

На рис. 6 разработан алгоритм для получения точечных и интервальных прогнозов основных экономических и производственных показателей.

Промышленное предприятие ТМЗ находится в условиях жесткого ценового регулирования. Цены на промышленную продукцию в РФ растут, как и цены на путевую технику, производимую ТМЗ. Поэтому при ценообразовании следует использовать организационно-экономические инструменты прогнозирования цены. Прогнозируемая цена путевой техники, на -ый год, определяется как ,

где – фактическая цена путевой техники за прошлый год;

– индекс роста цен на путевую технику за -ый год.

Величину можно определить двумя способами:

1) Обратиться к результатам прогноза Минэкономразвития индексов роста цен на промышленную продукцию в РФ. Данные индексы не отражают динамику цен для рассматриваемого промышленного предприятия.

Поэтому, целесообразнее:

2) Прогнозировать индекс роста цен на путевую технику, производимую ТМЗ, используя данные, независимо собранные для данного предприятия, а не взятые из официальных источников.











Рис. 5. Полученные в диссертации формулы для определения

интервальных прогнозов при применении

непараметрического подхода
Уникальность российского рынка железнодорожной техники в том, что предприятий, выпускающих путевую технику, достаточно много, а основной заказчик и покупатель один. Все крупные заказы на производство путевой техники поступают из РЖД. И, потому, руководство ТМЗ вынуждено снижать величину прибыли. Следовательно, необходимо уделять особое внимание прогнозированию себестоимости, как одному из способов обеспечения роста прибыли. Рост прибыли можно оценить, только используя методы перехода к сопоставимым ценам. Прогнозирование изменения структуры себестоимости по элементам: материалы, фонд оплаты труда (ФОТ) с отчислениями, амортизационные отчисления и прочие позволит своевременно выявить тенденции изменения элементов с учетом варьирования затрат на различные компоненты. Например, при прогнозировании ФОТ во избежание потери «ключевого» сотрудника рост заработной платы должен быть обоснован. Рекомендуется использовать индекс потребительских цен, учитывающий жизненный уровень работников предприятия, т.е. ,

где – прогнозируемый фонд оплаты труда;




Рис. 6. Алгоритм получения точечных и интервальных прогнозов

основных экономических и производственных показателей

(при непараметрическом подходе)
– фонд оплаты труда за прошедший период; индекс потребительских цен за -ый период, определяемый согласно предложенной на рис. 7 схемы по формуле

где , – стоимости потребительской корзины за -ый и -ый года, рассчитанные по независимо собранным данным.

Рост затрат на предприятии не всегда вызван влиянием инфляции, причинами могут являться неоптимальный раскрой материала, неверно спрогнозированная потребность в персонале и т.д. Поэтому, для определения реального роста затрат по экономическим элементам следует их очистить от влияния инфляции.

Рис. 7. Схема прогнозирования динамики реальной заработной платы


В главе 3 «Практические возможности применения организационно-экономических инструментов и методов прогнозирования для управления промышленными предприятиями» приведены практические примеры использования методов прогнозирования при планировании на промышленных предприятиях.

Для построения вертикально-интегрированной системы прогнозирования на промышленных предприятиях выделены основные подходы концепции «Шесть сигм» – привлечение персонала предприятия к созданию системы; непрерывность процесса обучения персонала; применение статистических и экспертных методов; единый измеритель процессов.

В данной главе описан процесс осуществления прогнозирования на промышленных предприятиях (рис. 8).

Подробнее блок 1 рис.8 представлен на рис. 9.

На рис. 10 (блок 2 рис. 8) представлен алгоритм принятия решения по качеству используемой модели. Для этого рассчитывается критерий качества модели, который показывает, соответствуют ли реальные данные (фактические) тенденции данных, получаемых с использованием той или иной модели, т.е. ККМ является показателем точности прогноза. На рис. 10 используются обозначения: – фактические значения прогнозируемого показателя; – прогнозируемые значения рассматриваемого показателя; – среднеквадратическое отклонение.


2

Рис. 10. Алгоритм принятия решения по качеству используемой

модели; расчет показателя точности прогноза (ККМ)
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В ходе проведенного исследования были получены следующие результаты:

1. Для целей планирования проанализированы и сформулированы задачи прогнозирования, возникающие в подразделениях промышленных предприятий. На примере отобранных в подразделениях промышленных предприятий показателей предложены методы и модели прогнозирования.

2. Систематизировано многообразие существующих методов прогнозирования, в связи с этим выделена новая группа методов для прогнозирования – вариативные. По результатам анализа работ предшественников выявлена необходимость разработки непараметрических методов прогнозирования.

3. Разработана организационно-экономическая модель прогнозирования основных экономических и производственных показателей деятельности предприятия на основе непараметрического метода наименьших квадратов.

4. Разработан алгоритм получения точечных и интервальных прогнозов основных экономических и производственных показателей деятельности предприятия.

5. Предложены организационно-экономические инструменты прогнозирования себестоимости и цены продукции, необходимые при решении задач планирования.

6. Предложено построение вертикально-интегрированной системы прогнозирования на промышленном предприятии. Представлен алгоритм принятия решения по качеству используемой модели и показатель точности прогноза.



ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

1. Муравьева В.С., Орлов А.И. Организационно-экономические проблемы прогнозирования на промышленном предприятии // Управление большими системами. 2007. Выпуск 17. С. 143-158. – 1 п.л./0,5 п.л.

2. Муравьева В.С., Орлов А.И. Непараметрическое оценивание точки пересечения регрессионных прямых // Заводская лаборатория. 2008. Т.74, №1. С. 63-68. – 0,9 п.л./0,4 п.л.

3. Муравьева В.С. Точка встречи: асимптотическое распределение уровня качества и временного лага // Заводская лаборатория. 2008. Т.74, №3. С. 70-73. – 0,5 п.л.

4. Орлов А.И., Куликова С.Ю., Муравьева В.С. Организационно-экономическое моделирование в контроллинге // Контроллинг. 2009. №5 (33). С.42-47. – 0,7 п.л./0,2 п.л.

5. Муравьева В.С. Прогнозирование на промышленном предприятии // Материалы Шестой международной научно-практической конференции молодых ученых и аспирантов. Ярославль. 2005. C. 90-93. – 0,4 п.л.

6. Муравьева В.С. Организационно-экономические методы прогнозирования на промышленных предприятиях // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы Седьмого всероссийского симпозиума. Секция 2. М., 2006. C. 174-176. – 0,25 п.л.

7. Муравьева В.С., Орлов А.И. Непараметрическое прогнозирование момента встречи // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы Восьмого всероссийского симпозиума. Секция 2. М., 2007. С. 147-149. – 0,2 п.л./ 0,1 п.л.

8. Муравьева В.С., Орлов А.И. Организационно-экономические проблемы прогнозирования на промышленном предприятии // Экономика, управление, информатизация регионов России: Интернет-конференция Волгоградского государственного университета. 2007. URL. http://www.volsu.ru/s_conf/index_4.html (дата обращения 17.10.10). – 1 п.л./0,5 п.л.

9. Орлов А.И., Муравьева В.С., Смольников Р.В. Организационно-экономические методы и модели в социологических исследованиях // Сорокинские чтения: социальные процессы в современной России: традиции и инновации: Тезисы докладов Третьей Всероссийской научной конференции. М., 2007. Т.2. С. 72-75. – 0,4 п.л./0,1 п.л.



10. Муравьева В.С. Применение организационно-экономических методов и моделей для прогнозирования на промышленных предприятиях // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы Девятого всероссийского симпозиума. Секция 2. М., 2008. С. 118-120. – 0,2 п.л.

11. Муравьева В.С., Орлов А.И. Прогнозирование как одна из функций управления промышленными предприятиями // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы Десятого всероссийского симпозиума. Секция 3. М., 2009. С. 125-126. – 0,2 п.л./0,1 п.л.


База данных защищена авторским правом ©ekonoom.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница