Экономико-математический анализ деятельности нефтегазового предприятия на примере ОАО "Лукойл"

Применение формулы Гордона по отношению к нефтяным компаниям, действующим на развивающихся рынках, в частности, на российском, может при долгосрочном прогнозе вызвать значительные искажения, проявляющиеся в занижении существенных финансовых показателей и плановой рыночной стоимости компании.

До сих пор существует значительный разрыв по основным финансовым коэффициентам (Оценочная стоимость/Дисконтированный денежный поток - EV/DACF; Цена/Прибыль на акцию - P/CEPS, Цена/Прибыль - P/E) между российской компанией «ЛУКойл» и средними показателями по крупнейшим международным интегрированным нефтяным компаниям и средними показателями по нефтяным компаниям развивающихся рынков.

Обеспеченность доказанными запасами текущей добычи «ЛУКойла» составляет в среднем 28 лет, в то время как у крупнейших международных интегрированных компаний этот показатель равен: BP - 12,9 лет, ExxonMobil - 12,9 лет, RoyalDutch/Shell - 14,4 года.

Суммарные запасы ОАО «ЛУКойл» по данным на 01 января 2000 года по оценке инжиниринговой компании Miller and Lents (США) составляют 23 млрд.баррелей нефти и 6.6 трлн.куб.футов газа. Технологически извлекаемые и экономически рентабельные запасы определены в размере 13,5 млрд.баррелей нефти и 3,9 трлн.куб.футов газа. Будущий дисконтированный поток наличности (до налога на прибыль) составит $36,8 млрд.

Российская крупнейшая нефтяная вертикально интегрированная компания «ЛУКойл» котируется на рынке с большим дисконтом, достигающим по некоторым показателям 62-67%. Однако значительные по международным меркам запасы нефти, мощный производственный и инфраструктурный потенциал создают предпосылки для развития широкого спектра конкурентных преимуществ и повышения рыночной стоимости компании.

На протяжении многих лет проводились научные исследования, направленные на поиск обоснованной концепции предсказания движения цен и стоимостей. Известные математики, статистики и экономисты пытались выявить наличие неких трендов, ритмов или циклов изменений важнейших характеристик рынка.

Концепция оценки эффективности вертикальной интеграции, основой которой является выявление способности компании создавать и увеличивать свою стоимость, основана на предположении о том, что последовательность значений стоимостей (стоимость компании, т.е. рыночная капитализация, равна произведению количества акций компании на их цену) компании Hk = h1 + ... + hk на определенном временном интервале носит характер «случайного блуждания», или представляет собой сумму независимых случайных величин.

Гипотеза случайного блуждания служит основой концепции рационально функционирующего рынка, который адекватно реагирует на изменение информации, действия однородных по целям участников рынка носят коллективно-рациональный характер. Под информацией будем понимать всю возможную мыслимую информацию, а не только содержащуюся в прошлых ценах или в текущих бюллетенях и отчетах компаний.

Концепция оценки эффективности вертикальной интеграции основана на предположении о том, что последовательность значений цен на акции компании может быть описана с помощью формулы однородного действительнозначного гауссовского процесса w(t), t0 - винеровского процесса, который служит математическим описанием одномерного броуновского движения и часто называется процессом броуновского движения.

, (2.8)

где Xk, k?0 - независимые гауссовские величины: ЕXk = 0, DXk = 1, k?0.

Для исследования был рассмотрен ряд значений ежедневных котировок акций ОАО НК «ЛУКойл» с 01.06.1999 по 15.08.2006 года, что составило 1805 наблюдений. Это отражено на рис. 2.4.

Рис. 2.4 - Средние цены акций ОАО НК «ЛУКойл» с 01.06.1999 по 15.08.2006

Описание этого ряда проведем с помощью гармонического анализа, анализа Фурье, основанного на том факте, что любой динамический ряд можно разложить на гармоники, число которых в общем виде не ограничено. Мы будем вычислять наиболее значимые гармоники, которые представляют основные закономерности ряда.

Вводим матрицу исходных значений ряда. Это вектор, число членов которого равно 1805. Для быстрого преобразования Фурье используем первые 1024 члена ряда.

Быстрое преобразование Фурье применяется при дискретном Фурье преобразовании и представляет собой метод подсчета коэффициентов Фурье путем наименьшего количества операций.

Основным условием является равенство общего числа точек в исследуемом множестве 2n, где n - натуральное число. В данном случае исследуемое множество состоит из 1024 точек = 210. N = 1024.

При дискретном преобразовании Фурье все исследуемое множество принимается за период 2р.

Таким образом, Фурье преобразование предполагает, что далее все исследуемое множество повторится.

Проводим операцию векторизации квадратов модулей комплекснозначных гармоник и определяем наиболее значимые гармоники: это 0, 1, 2, 3 и 7 гармоники.

Именно их мы возьмем для выведения формулы, а остальные признаем незначительными и в расчетах использовать не будем.

Формула преобразования из комплексного вида в численное для конкретного быстрого преобразования Фурье равна:

(2.9)

где Mj - значение ряда;

j - аргумент;

k - номер гармоники;

N - число членов ряда для этой функции;

ц - фаза.

Тогда уравнение экономического броуновского движения для исходного ряда:

(2.10)

Рис. 2.5 - Построение модели экономического броуновского движения

Далее проведем обратное дискретное преобразование Фурье с помощью функции ifft(v) MathCad. В результате получен вещественнозначный вектор R размерности 2(9+1) = 1024.

При прямом быстром преобразовании Фурье был осуществлен переход в частотную область, а при обратном быстром преобразовании Фурье - переход во временную область (рис. 2.5).

Функции прямого и обратного быстрого преобразования Фурье fft и ifft - точные обращения. Для всех вещественнозначных векторов Q справедливо: ifft(fft(Q)) = Q.

Следовательно, в общем случае после использования функции обратного быстрого преобразования Фурье должен был получиться исходный вектор.

Рис. 2.6 - Обратное преобразование Фурье

Но так как мы использовали функцию обратного быстрого преобразования Фурье для вектора со значимыми пятью гармониками и остальными гармониками, равными 0, то в данном случае вектор R должен дать оценку точности построенной модели и уравнения. Достаточно высокая точность построения модели видна на рис. 2.6.

Используя полученную формулу и предсказательную функцию с учетом 4% годового роста, получим прогноз плановой цены акции ОАО НК «ЛУКойл» до 2030 года.

Рис. 2.7 - Определение плановой цены акции ОАО «ЛУКойл»

Согласно рис. 2.7, плановая цена акции «ЛУКойла»:

на 01.08.2007 - $28

на 31.12.2007 - $31

на 31.12.2010 - $34

на 31.12.2020 - $43

на 31.12.2030 - $38.

Таким образом, опираясь на построенную модель экономического броуновского движения, можно сделать вывод о том, что плановая, намеченная цена акции «ЛУКойл» составляет как минимум US$28 вместо прогнозируемой с помощью модели DCF цены в US$18 за акцию. Принимая во внимание общее количество акций компании, ее капитализация должна составлять минимум US$23678 млн. На 01.10.2006 года капитализация составляла $13116 млн., что означает недооцененность акций компании «ЛУКойл» в размере 80% и соответствующий потенциал роста.

В результате успешно проводимой менеджментом «ЛУКойла» управленческой стратегии вертикальной интеграции эта нефтяная компания значительно увеличила свою рыночную капитализацию. Если на 02.10.1999 она составляла $3608 млн., то на 01.10.2006 - уже $13116 млн. Благодаря эффективным стратегическим и тактическим решениям руководства, «ЛУКойл» стал первой и крупнейшей вертикально интегрированной компанией России, увеличив капитализацию к 2006 году в 3,6 раз. Однако это не является пределом. Учитывая наличие хорошо развитой, интегрированной в рамках единого производственного цикла системы добычи, переработки, транспортировки, маркетинга и сбыта нефти, нефтепродуктов и газа, следует ожидать дальнейшего повышения рыночной стоимости ОАО НК «ЛУКойл».

3. Разработка предложений по повышению эффективности деятельности ОАО «Лукойл» на основе экономико-математического анализа его деятельности

3.1 Основные направления совершенствования

Процедуры, составляющие технологию стратегического управления (рыночное позиционирование, анализ, планирование), используют внутреннюю информацию - о текущем состоянии и закономерностях развития элементов предприятия как системы и внешнюю информацию - о параметрах внешней среды предприятия, способных повлиять на его функционирование.

Элементная структура объекта управления также может быть различной. Важно выделить элементы, принимающие сигналы управления (точки входа) и связанные с ними непосредственно или опосредованно элементы, влияющие на микросреду (точки выхода). Структура внутренних связей может быть очень сложной, но принципиально важным с точки зрения стратегического менеджмента является по возможности более полное выявление закономерностей при движении управляющих сигналов и связанных с ними материальных и информационных потоков от точек входа к точкам выхода. Кроме того, важной задачей является определение ключевых параметров объекта, способных оказать влияние на эффективность реализации управленческих решений.

Информация, определяющая отношения (будь то внутренние связи или связи между параметрами объекта и внешней среды), не может быть полной в силу сложности объектов исследования. В связи с этим возникает два альтернативных методологических подхода к формализации процедур стратегического управления: либо проводить стратегические исследования, стараясь включать в расчеты все слои влияния между элементами объекта и среды, либо основываться на параметрах, связывающих непосредственно точки входа и выхода (фактор и результат). Для микросреды точками выхода будут параметры, определяющие рыночные позиции предприятия (рис. 3.1). Первый способ предполагает усложнение механизма расчета, но в силу сложности рассматриваемых систем он никогда не будет полным, второй неизбежно несет в себе неопределенность результата. Практическая целесообразность последнего подхода возрастает, если удается оценить величину неопределенности (т.е. риск принятия неверного стратегического решения), используя специальный математический аппарат, например методы теории нечетких множеств.

Рис. 3.1 - Методы учета внутренних связей объекта и его микросреды при проведении стратегических исследований: а) c учетом промежуточных влияний; б) от точек входа к точкам выхода с неопределенностью

Таким образом, исходными данными при проведении стратегических исследований являются знания, характеризующие значения существенных параметров внешней среды и самого объекта, а также знания об отношениях между параметрами объекта и микросреды (рис. 3.2).



Рис. 3.2 - Исходные данные для проведения стратегических исследований

В отличие от любых других видов управления, где целевыми установками выступают внутренние параметры объекта, стратегическое управление направлено на создание определенного конкурентного положения компании на рынке, а следовательно, целевые установки стратегического управления - внешние, т.е. параметры микросреды, в котором параметры объекта выступают как неотъемлемые характеристики рынка. Не цена, а ценовая ниша, занимаемая компанией, не объем продаж, а контролируемая доля рынка, степень диверсификации товара относительно продуктов конкурентов и т.п.

Определенный уровень цены, объема реализации, качеств и свойств товара сами по себе не являются критериями достижения стратегической цели, так как стратегическая цель формулируется гораздо шире - как требуемая рыночная позиция компании, которой определяется сформулированный образ бизнес-успеха. Подобные характеристики не являются характеристиками объекта, поскольку вне рынка последние теряют смысл с точки зрения стратегического управления и не несут необходимой экономической нагрузки.

Целевой установкой в этом случае будет достижение благоприятных для компании значений параметров рынка (а не параметров объекта), совокупность которых определяет степень достижения поставленной стратегической цели.

Практически поиск целевых установок происходит следующим образом. На основе портфельного анализа различных бизнесов компании и сформулированных корпоративных стратегических приоритетов производится стратегическое позиционирование продукта на рынке. Другими словами, определяется направление развития продукта на рынке, обеспечивающее выполнение заданных общекорпоративных стратегических целей. На следующем этапе стратегического анализа формулируются цели бизнеса, достижение которых определяет выполнение определенного для данного бизнеса направления развития (например, положенная в основу развития данного бизнеса стратегия доминирования на рынке может обеспечиваться достижением ценового преимущества и высоким уровнем знания товара потребителями). При стратегическом планировании каждой цели ставится в соответствие набор критериев, характеризующих состояние микросреды предприятия, достижение которых говорит о выполнении поставленных целей (так, по заключению экспертов, успешное достижение ценового преимущества возможно при розничной цене продукта не более 95-97 долл. за единицу, что в стратегической перспективе создаст отрыв от цены предложения ближайших конкурентов не менее 3-5%). Другими словами, определяются точки выхода микросреды и их значения, обеспечивающие необходимую предприятию рыночную позицию. Такие параметры внешней среды являются зависимыми (от управляющих воздействий) переменными.

Далее определяются точки выхода объекта (являющиеся соответственно точками входа для микросреды), которые связаны с указанными рыночными параметрами. В продолжение предыдущего примера, такими точками будут: себестоимость продукции (принимаемая в расчет при определении отпускной цены), уровень маркетинговой поддержки снижения цены, привлекающей внимание потребителей и специалистов и разъясняющей неизменное качество товара, организация деятельности отдела сбыта, способного заинтересовать оптовых покупателей сохранять ценовое лидерство и работать с надежными партнерами и т.д.

Необходимо описать связь между данными параметрами объекта и точками выхода микросреды. Это могут быть функциональные отношения с присущей рынку неопределенностью - как в случае отпускной и розничной цены, так и качественные. Очевидно, что маркетинговая кампания, проведенная через ведущие СМИ с максимальной аудиторией, обеспечит отличное знание товара. При этом необходимо учитывать, что важнейшее влияние на данные отношения оказывает состояние внешней среды (рис. 3).

Аналогичные отношения определяются между точками входа и выхода объекта, при этом учитывается, что связь между фактором и результатом зависит от состояния ключевых элементов и подсистем предприятия. Финансовое состояние, уровень развития отдельных функциональных подсистем, техническое оснащение, качество персонала управления и исполнителей влияют на эффективность реализации управленческих решений.

Независимые переменные будут характеризовать состояние параметров, на которые может оказываться управляющее воздействие при реализации стратегий. Как указывалось выше, такими параметрами являются лишь параметры объекта различной природы. В рыночных условиях прямое воздействие на микросреду исключается. Часть из них может носить денежную форму и оцениваться, например, размером расходов на те или иные маркетинговые мероприятия, организационные и технологические изменения (затраты на изменения в стоимостной цепочке продукта, инновации, реорганизацию деятельности служб и подразделений, схем взаимодействия с покупателями товара и т.д.). Однако не всем управляемым параметрам объекта можно дать стоимостную характеристику; кроме того, оценка уровня затрат не всегда характеризует уровень развития соответствующего элемента объекта управления в результате различной эффективности использования финансовых ресурсов. Поэтому для определения текущего и требуемого состояния отдельных параметров объекта и описания внутренних связей также необходимо использовать оценки, содержащие неопределенность.

В итоге объем управляющих усилий будет определяться совокупным изменением состояния элементов объекта, принимающих управляющие сигналы, внутренняя эффективность управления - совокупным изменением состояния элементов, воздействующих на микросреду (точек выхода объекта), стратегическая эффективность - совокупным изменением параметров микросреды, определяющих рыночную позицию компании.

Рис. 3.3 - Взаимное влияние параметров в задаче стратегического управления

Задача стратегического управления в рассмотренной постановке есть достижение необходимых для компании значений параметров рынка при минимальных объемах управляющих усилий, т.е. при минимальном использовании финансовых, временных, трудовых ресурсов, необходимых для реализации выбранной стратегии. Под необходимыми параметрами рынка понимается такое состояние микросреды предприятия, которое обеспечивает достижение поставленных целей бизнеса.

Поставим формальную задачу стратегического управления:

Пусть объект Щ с точки зрения стратегического управления обладает m существенными параметрами (включая точки входа и выхода), ai, i1, m - описывает состояние i-го параметра объекта, вектор A = {ai} - состояние всего объекта. Начальное состояние объекта будет характеризоваться вектором A0.

Отношение RA>A определяет взаимное влияние элементов объекта. Данные связи существенно зависят от исходного состояния объекта. Обозначим указанное отношение, обусловленное A0, следующим образом: RA0A>A. Кроме того, мы указывали на возможность уменьшения числа рассматриваемых внутренних связей объекта. Множество элементов объекта, принимающих сигналы управления, обозначим Щ вх, передающих сигналы во внешнюю среду - Щ вых, т.е. Щ вх  Щ, Щ вых  Щ, (Щ вх  Щ вых)  Щ. B и C соответственно - векторы, характеризующие состояние точек входа и выхода: B = {ai  Щ вх}, С = {ai  Щ вых}, при этом B  A, С  A, (B  С)  A. Вектор B0 характеризует начальное состояние точек входа объекта. Таким образом, из множества внутренних связей объекта нас интересуют RA0B>C, где RA0B>C  RA0A>A.

Пусть внешняя среда объекта Q характеризуется n существенными для реализации стратегии параметрами. Вектор D, описывающий состояние внешней среды объекта, определяется значением ее отдельных параметров: D = {dj}, j 1,n. D0 - текущее состояние внешней среды. Часть элементов внешней среды рын (рын  ) определяют рыночное положение компании и участвуют в отношениях с элементами объекта, состояние данных параметров определяется вектором E = {di  рын}, где E  D. Требуемое состояние внешней среды, определяющее достижение необходимого предприятию рыночного положения, задается вектором Et. Аналогично предыдущему определяется отношение между параметрами среды и объекта: RD0C>E.

Для оценки совокупности изменений группы параметров введем соответствующее обозначение ?. Например, общий объем управляющих усилий определяется так: ? (B - B0). В зависимости от природы применяемых оценок (натуральные, денежные, качественные оттенки) применяется соответствующий способ расчета разности.

Таким образом, общая постановка задачи стратегического управления выглядит следующим образом:

Необходимо определить такой вектор В, при котором выполняется условие

Ф(B, RA0B>C, RD0C>E) і Et,

и объем затрачиваемых ресурсов для достижения необходимого состояния объекта - объем управляющих усилий - будет минимален:

?? (B - B0) > мin,

где «і» - применяется в общем качественном определении «не хуже».

Одной из возможностей, которые предоставляет формальный аппарат теории нечетких множеств, является описание исходных данных задачи стратегического управления, содержащих неопределенность, с помощью нечетких чисел. Нечеткие количественные оценки, кроме абсолютных значений включаемых в расчет параметров, характеризуют также и уровень неопределенности (размытости) данных. В зависимости от способности экспертов оценивать уровень и характер неопределенности могут использоваться простые интервальные оценки, доверительные тройки (составная оценка, содержащая минимально и максимально возможные значения параметра, а также наиболее возможное из данного интервала), более сложные конфигурации, описывающие область размытости (структуру «уровень достоверности - доверительный интервал»). Применение нечетких чисел позволяет упрощать содержание модели, опуская полное формальное описание сложных элементов и подсистем объекта, размывая оценки результирующих параметров на соответствующую величину неопределенности, вносимую данным упрощением. Поиск решений на основе нечеткого моделирования содержит те же процедуры, что и в задачах с четкими параметрами, дополнительным этапом является выработка конкретных управленческих решений на основе размытого ответа.

Однако не всегда представляется возможным описать знания, существенные для принятия стратегических решений, на основе количественных (даже нечетких) оценок. Стратегическое управление, охватывающее все существенные параметры деятельности предприятия, используют в качестве аналитической основы прикладные модели и методы, разработанные для охватываемых бизнес-функций, среди которых функция маркетинга, безусловно, одна из важнейших. Методы маркетинга: исследования, анализа, планирования - часто неформализуемы, включают экспертные, качественные оценки рынка и последствий воздействия на рынок. Для работы с такими знаниями требуются модели и методы, способные формализовать качественные оттенки состояний элементов объекта и внешней среды, а также качественные оценки силы и характера взаимного влияния элементов. Используем подобную методику решения задачи стратегического управления с использованием нечетких оценок.

В результате анализа рыночной конъюнктуры и внутреннего анализа (на основе SWOT-метода) обоснована необходимость и возможность реализации на рынке одного из выпускаемых продуктов стратегии рыночного доминирования. Сегмент рынка, на котором реализуется указанный продукт, представлен примерно 12-14 препаратами-конкурентами с устойчивым предложением. Анализируемый продукт размещается в нижней части ценовой ниши, занимаемой качественными препаратами известных товарных марок, и его продажи составляли примерно 16% от общего объема реализации продуктов рассматриваемого рыночного сегмента. Для успешной реализации стратегии необходимо приблизить ценовое предложение продукта к предложениям продуктов-конкурентов более низкого качества (общий объем которых составляет 39% рынка), обеспечить ценовое лидерство по отношению к продукту - текущему лидеру рынка (26%) и обеспечить сопоставимый с ним уровень качества. Кроме того, необходимо улучшить имидж продукта, без чего трудно рассчитывать на успешное доминирование на рынке.

В итоге экспертами определены следующие бизнес-цели на рынке, достижение которых обеспечивает выполнение данной стратегии: достижение ценового преимущества (et1), знание потребителем продукта компании (et2), наличие товара в точках розничных продаж (et3), уровень доверия потребителя к качеству товара (et4). Таким образом, получены четыре параметра и четыре соответствующих качественных критерия, характеризующих требуемое для компании состояние микросреды, определяемое вектором Et.

Каждой из указанных качественных характеристик определена соответствующая числовая (нечеткая) оценка из интервала от 0 до 1 (чем выше нечеткая оценка, тем более достоверно данное значение описывает признак - ценовое преимущество, знание потребителя, наличие товара: например, 0 - абсолютное незнание товара, 1 - 100%-ное наличие товара в торговых точках). Вектор Et:

Et = (et1 et2 et3 et4) = (0,7 0,8 0,6 0,9).

Далее определялим точки выхода объекта, оказывающие влияние на указанные параметры рыночного окружения и качественные оценки связи между ними в виде матрицы влияний (фактора на результат). Нечеткие оценки, соответствующие 0.5, описывают нейтральные отношения, и их приближение к границам оценочных интервалов (0 и 1) отражает усиление связи (отрицательное и положительное соответственно). Важно, чтобы качественные оттенки для нечетких оценок, определяющих состояния и отношения совпадали; например, оценка 0,5 характеризует нейтральный уровень связи и средний уровень развития элемента объекта или среды, выше 0,5 - наличие положительной связи (усиливающейся с приближением к 1) и состояние среды выше среднего (приближающееся к оптимальному уровню при значении, равном 1).

К точкам выхода объекта отнесены: маркетинговая поддержка продукта, направленная на потребителя (с1), продвижение товара среди экспертов-медиков (с2), качество работы сбытовых подразделений (с3), отпускная цена продукта (с4), фармакологические и потребительские качества выпускаемой продукции (с5). Определенная экспертами нечеткая матрица влияний точек выхода объекта (С) на точки выхода микросреды (E) при сложившемся состоянии внешней среды:

В частности, качество работы сбытовых подразделений не только определяет наличие товара в торговой сети [r33 = 1], но и оказывает сильное влияние на розничную цену [r31 = 0,8].

Из множества элементов объекта выделены точки входа, т.е. те параметры объекта, при управляющем воздействии на которые изменяется состояние элементов и подсистем предприятия, оказывающих воздействие на внешнюю среду. Эксперты отнесли к ним: используемые технологии и компетентность персонала отдела маркетинга компании (b1), технологии организации продаж (b2), производственные технологии (b3), организацию внутренних товарных перевозок и логистики (b4). До момента реализации стратегии состояние данных параметров характеризовалось вектором

B0 = (b1 b2 b3 b4 ) = (0,7 0,6 0,5 0,4),

а влияние точек входа (B) на точки выхода объекта (C), по мнению экспертов, определялось следующей матрицей:

Необходимо отметить, что в стратегической перспективе дорогостоящие инвестиции (в результате уменьшения производственной себестоимости) не только окупают затраты, но и позволяют резко снизить отпускную цену [r34 = 1], в то время как переход на современные формы организации продаж может привести к увеличению расходов и негативно отразиться на возможности предприятия снизить отпускную цену [r24 = 0,4].

Указанные исходные отношения позволили определить связи между управляемыми параметрами объекта и состоянием внешней среды:

В отличие от обычных матричных расчетов отношения, связывающие нечеткие матрицы и векторы, не могут использовать операции сложения или произведения между соответствующими элементами, так как в этом случае будет утеряна качественная нагрузка, определяемая нечеткими оценками. Поэтому, для сохранения экономического смысла проводимых вычислений, необходимо воспользоваться операцией максиминной композиции. Для определения элемента rij результирующей матрицы сначала определяются попарные минимумы среди соответствующих элементов i-й строки первой и j-го столбца второй матрицы. Можно определить экономический смысл подобной операции - если уровень воздействия элемента объекта на элемент микросреды низок, то независимо от отношений этого параметра с другими параметрами объекта обеспечить более качественное воздействие на среду не удастся, и наоборот. Далее из найденных минимумов выбирается наибольший, так как разумно предположить, что уровень взаимодействия между точкой входа объекта и точкой выхода внешней среды определяется наиболее сильной из существующих опосредованных связей.

Матрица RB>E выявляет неявные связи между управляемыми параметрами объекта и состоянием рынка компании. Средний уровень оценок выше, чем в исходных отношениях, так как многие элементы объекта оказывают опосредованное влияние на элементы микросреды, прямые связи между которыми четким образом не проявляются.

Исследование результирующей матрицы является отдельным направлением исследования стратегических воздействий. Например, технология производства определяет ценовое преимущество [r31 = 1], что является очевидным: в этом и состоит задача инноваций. Кроме того, она является наиболее важным фактором при определении доверия к товару через информационные сигналы потребителю о потребительских и фармакологических качествах товара [r34 = 1], а также оказывает высокое воздействие на знание потребителем данной продукции, опосредованное мнением специалистов, для которых технология производства является очень важной [r32 = 0,8]. В приведенном выше примере указаны элементы отношений, дающих итоговую оценку r32.

Максиминная композиция между вектором исходного состояния управляемых параметров (B0) и матрицей RB>E дает оценку текущего потенциала компании на рассматриваемом рынке (E0):

Поэлементное сравнение полученного вектора и вектора требуемой предприятию стратегической рыночной позиции Et = (0,7 0,8 0,6 0,9) показало, что при текущем уровне развития невозможно достижение необходимого уровня знания продукта компании и доверия к нему. Очевидно, что критическим с точки зрения указанных рыночных параметров являлся уровень производственных технологий, так как только воздействуя на него, можно достичь оценки 0,9 по параметру доверия потребителей к товару (r34 = 1, rj4 Ј 0,9 для j <> 3). Такое качественное изменение уровня производства оказывало влияние и на оценку второго параметра среды (знание товара потребителем), которая становилась равной требуемому значению 0,8. При этом осуществлялось минимально возможное воздействие на объект, при котором требуемая стратегия могла быть реализована. Состояние внешней среды (E) при данном уровне B = (0,7 0,6 0,9 0,4) будет следующим:

E = Ф (B, RB>E) = (0,9 0,8 0,7 0,9) … ? Et.

Как видно, результатом совершенствования производства является улучшение положения компании практически на всех оцениваемых направлениях.

Для оценки совокупного объема управляющих усилий, учитывая качественный характер используемых нечетких оценок, был применен следующий показатель:

?(B - B0) = maxj (bj - b0j),

т.е. общий объем усилий оценивался по элементу объекта, подвергшемуся наибольшему качественному изменению при реализации стратегии. В нашем случае ? = 0,4, т.е. ниже среднего.

3.2 Определение эффективности предложений

Для принятия конкретных управленческих решений должны применяться шкалы, сопоставляющие качественный оттенок уровня управленческих воздействий и количество (в натуральных или денежных измерителях) необходимых для этого ресурсов. Построение оценочных шкал - проблема, являющаяся неотъемлемой частью нечеткого поиска решений.

Полученной нечеткой оценке [0,4], характеризующей уровень управляющих воздействий ниже среднего, соответствовала указанная ниже количественная оценка, определяемая нечетким числом (рис. 3.4):

Рис. 3.4 - Соответствие нечеткой оценки экспертно определенной сумме затрат

По данной шкале определен необходимый объем финансирования перевооружения производства в размере 260 тыс. долл. и разработаны соответствующие инструменты привлечения дополнительных ресурсов (до 40 тыс. долл.) в случае, если планируемый уровень инноваций окажется более затратным.

Полученный вариант развития бизнеса компании был одобрен руководством и после разработки соответствующего плана начал реализовываться на рынке. В течение первых 6 месяцев после предложения продукта с новой ценой, качеством и организационным и маркетинговым сопровождением доля компании на соответствующем сегменте рынка достигла 31%.

Таким образом, решение задачи стратегического управления с использованием нечетких оценок позволяет связать внешние и внутренние цели и условия простыми отношениями, учесть параметры с различной степенью определенности, получить количественные критерии развития на основе анализа качественных характеристик - экспертных оценок. Поиск решения не усложняется при увеличении рассматриваемого элементного набора и множества связей внутри объекта, объекта и внешней среды, растет лишь размерность используемых отношений. Методика позволяет объединить в единую процедуру работу с функциональными, продуктовыми стратегиями, применяемый способ формализации дает возможность учитывать эффект синергии. Определенные экспертами отношения могут использоваться в качестве имитационной модели при проведении сценарного стратегического планирования.

 Хотелось бы отметить, что в процессе поиска стратегических (как и любых иных экономических) решений мы оперируем главным образом с количественными данными, и, следовательно, результат такого поиска может быть подвернут формальному анализу и количественно обоснован. Именно на этапе выработки конкретных числовых ориентиров развития, когда проведен анализ внешних возможностей и угроз, сильных и слабых сторон предприятия, сформулировано представление о направлениях возможного рыночного поведения, наличие формальной методики может повысить достоверность и объективность принимаемых управленческих решений. Предложенная формальная постановка общей задачи стратегического управления и математическая модель на основе нечетких оценок - не стремление свести процесс стратегического управления к механистическим процедурам, а логическая схема, позволяющая упорядочить поиск решения, сделать его более оперативным и корректным в условиях высокой сложности объекта и внешних связей. Она не гарантирует абсолютно однозначных выводов. Описанные в модели формы учета связей между параметрами, оценок уровня управляющих усилий и реакции среды могут быть модифицированы. Предложенная методика - скорее инструмент, дающий основу для выработки общей политики, детали и интервалы возможных действий в рамках которой рассматриваются при решении конкретных задач текущего управления. Но в этом и состоит задача стратегического управления.

Заключение

По мере развития и усложнения экономико-математического моделирования его отдельные этапы обособляются в специализированные области исследований, усиливаются различия между теоретико-аналитическими и прикладными моделями, происходит дифференциация моделей по уровням абстракции и идеализации.

Теория математического анализа моделей экономики развилась в особую ветвь современной математики - математическую экономику. Модели, изучаемые в рамках математической экономики, теряют непосредственную связь с экономической реальностью; они имеют дело с исключительно идеализированными экономическими объектами и ситуациями. При построении таких моделей главным принципом является не столько приближение к реальности, сколько получение возможно большего числа аналитических результатов посредством математических доказательств. Ценность этих моделей для экономической теории и практики состоит в том, что они служат теоретической базой для моделей прикладного типа.

Довольно самостоятельными областями исследований становятся подготовка и обработка экономической информации и разработка математического обеспечения экономических задач (создание баз данных и банков информации, программ автоматизированного построения моделей и программного сервиса для экономистов-пользователей). На этапе практического использования моделей ведущую роль должны играть специалисты в соответствующей области экономического анализа, планирования, управления. Главным участком работы экономистов-математиков остается постановка и формализация экономических задач и синтез процесса экономико-математического моделирования.

Можно выделить по крайней мере четыре аспекта применения математических методов в решении практических проблем.

1. Совершенствование системы экономической информации. Математические методы позволяют упорядочить систему экономической информации, выявлять недостатки в имеющейся информации и вырабатывать требования для подготовки новой информации или ее корректировки. Разработка и применение экономико-математических моделей указывают пути совершенствования экономической информации, ориентированной на решение определенной системы задач планирования и управления. Прогресс в информационном обеспечении планирования и управления опирается на бурно развивающиеся технические и программные средства информатики.

2. Интенсификация и повышение точности экономических расчетов. Формализация экономических задач и применение ЭВМ многократно ускоряют типовые, массовые расчеты, повышают точность и сокращают трудоемкость, позволяют проводить многовариантные экономические обоснования сложных мероприятий, недоступные при господстве "ручной" технологии.

3. Углубление количественного анализа экономических проблем. Благодаря применению метода моделирования значительно усиливаются возможности конкретного количественного анализа; изучение многих факторов, оказывающих влияние на экономические процессы, количественная оценка последствий изменения условий развития экономических объектов и т.п.

4. Решение принципиально новых экономических задач. Посредством математического моделирования удается решать такие экономические задачи, которые иными средствами решить практически невозможно, например: нахождение оптимального варианта народнохозяйственного плана, имитация народнохозяйственных мероприятий, автоматизация контроля за функционированием сложных экономических объектов.Сфера практического применения метода моделирования ограничивается возможностями и эффективностью формализации экономических проблем и ситуаций, а также состоянием информационного, математического, технического обеспечения используемых моделей. Стремление во что бы то ни стало применить математическую модель может не дать хороших результатов из-за отсутствия хотя бы некоторых необходимых условий. В соответствии с современными научными представлениями системы разработки и принятия хозяйственных решений должны сочетать формальные и неформальные методы, взаимоусиливающие и взаимодополняющие друг друга. Формальные методы являются прежде всего средством научно обоснованной подготовки материала для действий человека в процессах управления. Это позволяет продуктивно использовать опыт и интуицию человека, его способности решать плохо формализуемые задачи.

Список использованной литературы

1. Багриновский К.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели (микроэконмоика): Учебное пособие. - М.: Изд-во РУДН, 1999. - 183 с.

2. Беляев Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. - Новосибирск: Наука, 1987. - 128 с.

3. Бланк И.А. Финансовый менеджмент. Учебник. - К.: Ника-Центр. - 1999.

4. Борисов А.Н. и др. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования/ А.Н. Борисов, О.А. Крумберг, И.П.Федоров; Риж. техн. ун-т. - Рига: Зинатне, 1990. - 184 с.

5. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. - М.: Большая Российская энциклопедия, 1999.

6. Виссема Х. Стратегический менеджмент и предпринимательство: возможности для будущего процветания / Пер. с англ. - М.: Финпресс, 2000. - 272 с.

7. Гольдштейн Г.Я. Стратегический менеджмент: Конспект лекций. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1995.

8. Дюбуа Дидье, Прад Анри. Теория возможностей: приложения к представлению знаний в информатике / Пер. с фр. В.Б. Тарасова; под ред. С.А. Орловского. - М.: Радио и связь, 1990. - 286 с.

9. Ефремов В.С. Стратегия бизнеса. Концепции и методы планирования: Учебное пособие. - М.: Финпресс, 1998. - 192 с.

10. Заде Лофти. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 168 с.

11. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. - М.: ДИС, 1997.

12. Ковалев В.В. Управление финансами. Учебное пособие. М.: ФБК-ПРЕСС. - 1998.

13. Коупленд Т., Коллер Т., Муррин Д. Стоимость компаний: оценка и управление. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 1999.

14. Кофман Арнольд, Хил Алуха Хайме. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями / Пер с исп.; под ред. В.В. Краснопрошина, Н.А. Лепешинского. - Мн: Выш. шк., 1992. - 222 с.

15. Кофман Арнольд, Хил Алуха Хайме. Модели для исследования скрытых воздействий / Пер с исп.; под ред. В.В. Краснопрошина, Н.А. Лепешинского. - Мн: Выш. шк., 1993. - 158 с.

16. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент. Учебное пособие. М.: Дело и Сервис. - 2001

17. Крюков А.Ф., Егорычев И.Г. анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов. // Менеджмент в России и зарубежом. - 2001. - №2.

18. Кутузов А.Л. Математические методы в экономике и менеджменте. Спб, 2005.

19. Минцберг Г., Альстрэнд Б., Лэмпел Дж. Школы стратегий / Пер. с англ. - СПб.: Питер, 2000. - 336 с.

20. Попов С.А. Стратегическое управление: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 4. - М.: Инфра-М, 2000. - 304 с.

21. Прикладные нечеткие системы / Пер. с япон. Ю.Н. Чернышева; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. - М.: Мир, 1993. - 368 с.

22. Просветов Г.И. Математические методы в экономике. М.: РДЛ, 2005. - 158 с.

23. Социально-экономическая статистика / Под ред. Г.Л. Громыко. " М.: Изд-во МГУ, 1989.-398 с.

24. Статистика Коммерческой Деятельности / Под ред. Беляевского Ю., Байтной О.Э./Москва, Финстатанформ 1996г.

25. Стратегическое управление: практика принятия системных решений: Учебное пособие / Е.И. Велесько, А.А. Быков, З. Дражек. - Мн.: Технологiя, 1997. - 199 с.

26. Теплова Т.В. Финансовый менеджмент: управление капиталом и инвестициями. Учебник. М.: ГУ ВШЭ. - 2000.

27. Томпсон А., Стрикленд А. Стратегический менеджмент. Искусство разработки и реализации стратегий / Пер. с англ. - М.: Банки и биржи, 1998. - 576 с.

28. Финансы, финансовое обращение и кредит. Учебник. / М.В. Романосвкий, и др. / Под редакцией М.В. романовского, О.В. Врубельской. М.: Юрайт - М. - 2001.

29. Хазанова Л.Э. Математические методы в экономике. М.: БЕК, 2002. - 144 с.

30. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие для ВУЗов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 367 с.

31. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для ВУЗов / Под ред. В.В. Федосеева. - М.: ЮНИТИ, 1999. - 391 с.

32. Экономическая статистика / Учебник под ред. Ю.Н. Иванова/ МоемИНФРА-М, 1998 г.