Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Методические основы нечетко-когнитивного управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Риск, который можно оценивать как вероятность (или возможность) отклонения полученных результатов от планируемых, в той или иной степени, является неотъемлемой составляющей управленческой и предпринимательской деятельности любого промышленного предприятия. В современной экономико-математической литературе достаточно подробно изложены различные подходы к исследованию и управлению рисками. Общие… Читать ещё >

Методические основы нечетко-когнитивного управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Современные подходы к управлению рисками промышленных предприятий
    • 1. 1. Основные виды рисков промышленного предприятия в условиях рынка
    • 1. 2. Классификация и анализ внутренних и внешних рисков российских промышленных предприятий в условиях глобализации
    • 1. 3. Анализ существующего методического обеспечения оценки и управления предпринимательскими рисками промышленных компаний
    • 1. 4. Выводы
  • 2. Организационно-экономический анализ специфических особенностей управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности
    • 2. 1. Анализ состояния и основных тенденций развития предприятий пищевой промышленности РФ
    • 2. 2. Анализ состояния и основных тенденций развития предприятий пищевой промышленности Смоленской области 82'
    • 2. 3. Специфические особенности коммерческих рисков предприятий пищевой промышленности и основные способы их минимизации
    • 2. 4. Выводы
  • 3. Когнитивные и нечетко-логические методы и модели управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности информации
    • 3. 1. Общие требования к нечетко-логической процедуре принятия решений по управлению рисками в условиях неопределенности
    • 3. 2. Экспертно-когнитивный метод управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности
    • 3. 3. Нечетко-когнитивная модель внешней и внутренней среды предприятий пищевой промышленности для процедуры управления рисками
    • 3. 4. Выводы
  • 4. Результаты практической реализации и методика научно-обоснованного управления рисками пищевых предприятий Смоленской области в условиях неопределенности
    • 4. 1. Методика практической реализации экспертно-когнитивного метода управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности информации
    • 4. 2. Компьютерно-информационная система управления рисками предприятий пищевой промышленности
    • 4. 3. Результаты практического применения нечетко-когнитивных процедур и моделей управления рисками в ОАО «Пригорское» (Смоленская обл.)
    • 4. 4. Выводы
  • Заключение
  • Список литературы

Приложение 1. Статистическая информация о деятельности 184 пищевых предприятий РФ

Одна из мировых современных тенденций — это непрерывное увеличение цен на продукты питания (агфляция), которая оказывает негативное влияние на социально-экономическую обстановку в большинстве стран. В связи с этим, важной составляющей комплекса мер по снижению неблагоприятных последствий роста цен является устойчивое развитие отечественных предприятий пищевой промышленности, финансово-хозяйственная деятельность которых непосредственно определяет себестоимость конечной пищевой продукции, и, соответственно, уровень рыночных цен на продукты питания.

В последние годы отечественная пищевая промышленность демонстрировала определенный рост объемов производимой продукции. Однако данная положительная тенденция не приобрела еще устойчивого характера. Так, в первые месяцы 2008 г. рост производства пищевых продуктов по сравнению с аналогичным периодом 2007 г. составил только 3,1%, в то время как за аналогичный период 2007 г. данный показатель составил 11,8%. По мнению экспертов, замедление темпов развития российской пищевой промышленности в значительной степени вызвано увеличением конкуренции с импортной продукцией, а также насыщением отдельных сегментов рынка. Следует также отметить определенное отставание технологопроизводственных и бизнес-процессов российских пищевых предприятий от зарубежных конкурентов, особенно процессов первичной переработки пищевого сырья.

Вопросы повышения конкурентоспособности предприятий пищевой промышленности в условиях рынка рассмотрены в работах Гордеева А. В., Доброва Д. А., Кайшева В. Г., Курбатовой A.M., Мерцалова А. Н., Мышенкова К. С., Новицкого О. В., Сергеева В. Н., Тутельяна В. А., Царапкина А. А. В работах этих авторов указывается необходимость активизации инвестиционных процессов в данной отрасли, направленных на технологическое и техническое перевооружение пищевых производств на основе широкого применения инновационных энергои ресурсосберегающих технологий. Очевидно, что указанное обстоятельство определяет необходимость реализации комплексного подхода к повышению конкурентоспособности отечественных пищевых предприятий, включающего использование различных методов управления коммерческими рисками, связанными с возможными изменениями внешней и внутренней среды предприятия.

Риск, который можно оценивать как вероятность (или возможность) отклонения полученных результатов от планируемых, в той или иной степени, является неотъемлемой составляющей управленческой и предпринимательской деятельности любого промышленного предприятия. В современной экономико-математической литературе достаточно подробно изложены различные подходы к исследованию и управлению рисками. Общие подходы к управлению рисками различной природы рассмотрены в работах отечественных и зарубежных ученых: Акимова В. А., Андрейчикова А. В., Арсеньева Ю. Н., Балдина К. В., Бевера В. Х., Бервенштейна П. Л., Бродецкого Г. Л., Буянова В. П., Валдайцева С. В., Вильямса С. А., Вишнякова Я. Д., Гончаренко Л. П., Гринберга М. С., Дуброва A.M., Емельянова А. А., Зайцевского И. В., Ковелло В. Т., Лагоши Б. А., Лапусты М. Г., Мешалкина В. П., Олейникова Е. А., Порфирьева Б. Н., Радаева Н. Н., Ренна О., Самсонова P.O., Тельнова А. Ф., Тихомирова Н. П., 1 Фалина Г. И., Фомичева А. Н., Хеда Г. Л., Хертца Д. Б., Хрусталева Е. Ю., Черновой Г. В., Четыркина Е. М., Шапкина А. С., Шарпа В. Ф., Шоломицкого А. Г., Юргенса И.

Анализ работ данных авторов показывает, что одним из эффективных инструментов поддержки принятия решений по управлению/> предпринимательскими рисками промышленных предприятий в условиях неопределенности являются экономико-математические модели и программные инструментальные средства ситуационного анализа внешней и внутренней среды предприятия, позволяющие учесть различную информацию о факторах, оказывающих влияние на возникновение рисковых ситуаций, а также возможные последствия возникновения рисков. Применение указанных экономико-математических моделей (например, «метод дерева решений», «метод платежной матрицы», «метод дерева событий», методы теории игр, вероятностно-статистические методы), реализованных в виде программных компонентов автоматизированной системы управления предприятием (АСУП), позволяет выбрать оптимальное с учетом принятого критерия поиска решения по управлению рисками промышленных предприятий, что способствует рациональному обеспечению деятельности предприятия в целом.

В тоже время применение существующих в настоящее время экономико-математических методов и инструментальных средств для управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности связано с возникновением двух типов трудностей.

Во-первых, указанные методы управления коммерческими рисками, предполагают наличие достаточно большого объема статистической информации, позволяющего в количественной или качественной форме оценить вероятность результатов управленческих решений. Очевидно, что при определенной уникальности значительной части реализуемых в пищевой промышленности инвестиционных проектов статистическая информация в требуемом объеме обычно отсутствует. Это определяет необходимость применения качественных методов анализа и управления рисками, использующих, в том числе, аппарат теории нечетких множеств и когнитивного моделирования. Отдельные аспекты применения методов когнитивного моделирования, нечеткой логики и процедур нечеткого логического вывода для анализа и управления рисками освящены в трудах Аксельрод 3., Алтунина А. Е., Асаи К., Бабушка Р., Балабаева М. А., Балдвинга Дж. Ф., Блишуна А. Ф., Борисова В. В., Бочарникова В. П., Бутусова О. Б., Верескова С. К., Венстора Ф., Качаева С. Н., Комарцовой Л. Г., Корноушенко Е. К., Коско Б., Кофмана А., Круглова В. В., Кузьмина В. Б., Кумамото Я., Леоненкова А. В., Лина М. Дж., Максимова В. И., Мешалкина В. П., Миякоши М., Орловского С. А., Поспелова Д. А, Регеджа Р. К., Робертса Ф., Санга X. Л., Свешникова С. В., Семухина М. В., Силова В. Б., Сугэно М., Терано Т., Толмана Д., Трахтенгерца Э. А, Федорова В. В., Федулова А. С., Хванга Ч., Шапиро Д. И. В тоже время предлагаемые способы качественной оценки возможности и последствий рисковых ситуаций в большинстве случаев не позволяют реализовать автоматизированную процедуру оценки и управления рисками при изменении характеристик и состава факторов внешней и внутренней среды предприятия.

Во-вторых, в существующих методиках анализа и управления коммерческими рисками последствия возникновения рисковых ситуаций обычно оцениваются в скалярной форме (например, «убыток-прибыль»). В тоже время современная концепция устойчивого развития предприятий пищевой промышленности предполагает ориентацию инвестиционной деятельности на обеспечение достижения целевых значений множества показателей их производственно-хозяйственной и рыночной деятельности, которые можно традиционно представить в виде четырех групп (аспектов) сбалансированной системы показателей (ССП), предложенной Д. Нортоном и Р. Капланом.

Указанные выше трудности в определенной степени снижают уровень обоснованности решений по повышению конкурентоспособности предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности и риска.

В связи с этим решаемая в диссертации научная задача разработки методических основ управления рисками в условиях неопределенности для определения рациональных направлений инвестиционного развития предприятий пищевой промышленности с использованием нечетко-когнитивных методов и процедур оценки возможности возникновения рисковых ситуаций, а также для выявления наиболее значимых факторов риска при выборе мероприятий по минимизации возможных отклонений контролируемых показателей ССП предприятий от запланируемых в условиях рисковых ситуаций, является новой актуальной научной задачей. Решение указанной научной задачи имеет важное значение для развития методов управления рисками промышленных предприятий в неопределенности и методов экономико-математического моделирования рисковых ситуаций в предпринимательской деятельности.

Основные разделы диссертации выполнялись в соответствии с заданиями ряда комплексных программ социально-экономического развития Смоленской области на 2005;2010 г. г. и соответствуют Перечню критических технологий, определяемых политикой РФ в области науки и технологии на период до 2010 г. — «Искусственный интеллект».

Цель диссертационного исследования. Разработать методические основы и программные инструментальные средства для определения рациональных направлений инвестиционного развития предприятий пищевой промышленности в условиях ужесточения конкуренции на основе определения основных факторов риска во внешней и внутренней социально-экономической среде предприятий с использованием модифицированных нечетко-когнитивных методов и процедур, позволяющих определять возможности рисковых ситуаций, а также оценивать влияние коммерческих рисков на значимые группы контролируемых целевых показателей сбалансированной системы показателей эффективности предприятий.

Практически применить разработанные нечетко-когнитивные методы и инструментальные средства управления рисками для повышения эффективности и конкурентоспособности предприятия пищевой промышленности ОАО «Пригорское» (Смоленская область).

Цель исследования обусловила необходимость постановки и решения следующих взаимосвязанных задач:

1. Организационно-экономический анализ состояния и тенденций развития пищевой промышленности Российской Федерации в условиях ужесточения конкуренции.

2. Анализ основных методических подходов к повышению экономической эффективности пищевых предприятий на основе современных концепций управления рисками и современных экономико-математических методов оценки последствий возникновения коммерческих рисков.

3. Формулировка общих требований к разработке нечетко-логической процедуры выбора решений по управлению рисками реализации проектов инвестиционного развития предприятий пищевой промышленности.

4. Разработка экспертно-когнитивного метода управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности, основанного на применении итерационной процедуры экспертной оценки основных факторов внешней и внутренней среды предприятия.

5. Разработка модифицированного метода «дерева решений», отображающего влияние рисков на показатели ССП эффективности деятельности предприятий пищевой промышленности.

6. Разработка нечетко-логической процедуры управления рисками на основе использования нечетко-когнитивной модели (нечетко-когнитивной карты) внешней и внутренней среды предприятий пищевой промышленности, отображающей источники возникновения рисковых ситуаций.

7. Разработка методики практической реализации предложенных экспертно-когнитивного метода и нечетко-логической процедуры управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неполной информации.

8. Разработка архитектуры и основных компонентов программного обеспечения компьютерно-информационной системы управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности.

9. Практическое применение разработанных нечетко-когнитивных метода и компьютерно-информационной системы управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности для повышения экономической эффективности и конкурентоспособности ОАО «Пригорское» (Смоленская область).

Методы исследования в диссертации.

При выполнении работы использовались экономическая теория, методология системного анализа, теории организации и управления предприятием, теория управления рисками, экономико-математическое моделирование и теория информационных систем в экономике.

Обоснованностьрезультатов теоретических разработок определяется корректным применением методов экономической теории, системного анализа, теории организации и управления предприятием, теории управления рисками, теории нечетких множеств и когнитивного моделирования, методов экономико-математического моделирования и информационных технологий в экономике.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждена использованием-достаточно полной и достоверной статистической информации о деятельности предприятий пищевой промышленности РФ, а также результатами их практического использования для повышения" эффективности ОАО «Пригорское» на основе применения предложенных методов управления рисками.

Научная новизна.

К наиболее существенным научным результатам, полученным лично соискателем, относятся следующие:

1. На основе организационно-экономического анализа специфики функционирования отечественной пищевой промышленности выявлены основные направления повышения конкурентоспособности пищевых предприятий, определены и классифицированы важнейшие виды рисков, возникающих при реализации указанных направлений, а также определены особенности неопределенной информации о возникающих рисковых ситуациях, что позволит разрабатывать процедуры непрерывного мониторинга внешней и внутренней социально-экономической среды предприятия и процедуры научно-обоснованного выбора рациональных мероприятий по управлению рисками.

2. Сформулированы общие требования к разработке нечетко-логической процедуры выбора решений по управлению рисками при неопределенности исходной информации, отличающейся возможностью учета при оценке инвестиционных проектов развития предприятий пищевой промышленности риска неблагоприятных изменений значений показателей (ССП — BSC), входящих в состав сбалансированной системы показателей, а также дополнены критерии выбора оптимальных управленческих решений, что позволяет обосновать возможность использования нечетко-когнитивных методов и процедур управления рисками для обеспечения устойчивого развития пищевых предприятий в условиях глобализации рынка продуктов питания.

3. Предложен экспертно-когнитивный метод управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности, который отличается применением итерационной процедуры экспертной оценки основных факторов внешней и внутренней среды предприятия с целью дискретной адаптации процедур риск-менеджмента для минимизации возможных отклонений значений группы контролируемых показателей ССП от запланируемых вследствие возникновения рисковых ситуаций при реализации крупных инвестиционных проектов, что позволяет повысить обоснованность решений по выбору направлений инвестиционного развития отечественных пищевых предприятий в условиях неопределенности информации.

4. Предложен модифицированный метод «дерева решений», отличающийся отображением процедур нечетко-логической свертки характеристик возможных изменений значений группы показателей ССП, на разных стадиях реализации инвестиционного проекта по развитию промышленных предприятий, и нечетких оценок возможности возникновения рисковых ситуаций, полученных в при детерминированном представлении результатов нечетких импликаций, отражающих экспертную информацию об источниках рисков, что позволяет с учетом выбранного критерия эффективности инвестиционных решений по развитию пищевых предприятий своевременно определять необходимость реализации мероприятий по исключению или минимизаций риска.

5. Разработана нечетко-логическая процедура управления рисками с использованием нечетко-когнитивной модели (нечетко-когнитивного графа) внешней и внутренней среды предприятий пищевой промышленности, которая отличается отображением внешних и внутренних источников возникновения рисковых ситуаций, а также мероприятий по управлению рисками, что позволяет оценить прямое и опосредованное влияние рисковых ситуаций на показатели эффективности реализации инвестиционного проекта и определить рациональную организацию финансирования мероприятий по управлению рисками.

Практическая значимость результатов исследования.

1. Предложенные в диссертации экспертно-когнитивный метод управления коммерческими рисками, модифицированный метод «дерева решений» и нечеткокогнитивная модель внешней и внутренней среды предприятий могут практически использоваться для научно-обоснованного принятия решений по финансированию инвестиционных проектов для предприятий пищевой промышленности и по разработке мероприятий, минимизирующих возможные негативные последствия возникновения рисковых ситуаций.

2. Разработанная методика практической реализации предложенного экспертно-когнитивного метода и нечетко-логической процедуры управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности информации могут быть практически использованы для повышения экономической эффективности риск-менеджмента на предприятиях различных отраслей промышленности.

3. На основе предложенных в диссертации экспертно-когнитивного метода управления коммерческими рисками, модифицированного метода «дерева решений» и нечетко-когнитивной модели внешней и внутренней среды промышленных предприятий с использованием среды визуального программирования Borland Delphi 7.0 разработана архитектура компьютерно-информационной системы (КИС) поддержки принятия решений по управлению рисками предприятий «RISKPROD 1.0», которая может применяться в качестве компоненты АСУП предприятий для повышения эффективности управления предприятиями пищевой промышленности в условиях конкуренции.

Реализация результатов работы.

Разработанная КИС поддержки принятия решений по управлению рисками предприятий «RISKPROD 1.0» используется в составе модифицированной АСУП на предприятии ОАО «Пригорское» (Смоленская область) для определения направлений повышения конкурентоспособности предприятия с учетом возможных рисков, что позволило повысить обоснованность принимаемых организационнофинансовых решений по минимизации возможных негативных последствий возникновения рисковых ситуации.

Апробация работы.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на региональной научной конференции «Актуальные вопросы социально-экономического развития России в XXI веке» (Смоленск, 2005) — межвузовской научно-практическая конференция «XIII Кирилло-Мефодиевские чтения — Региональная экономика в современных условиях» (Смоленск, 2007) — I, II и III Международных научно-практических конференциях ученых МАДИ (ГТУ), РГАУ-МСХА, ЛНАУ (Москва, 2006, 2007, 2008) — Международной научно-методической конференции «Актуальные проблемы и тенденции развития науки» (Смоленск, 2008) — III Международной научно-практической конференции «Логистика и экономика ресурсои энергосбережения в промышленности» (Казань, 2008), а также на научных семинарах в Международном Институте Логистики Ресурсосбережения и Технологической Инноватики РХТУ им. Д. И. Менделеева и Смоленском гуманитарном университете.

4.4. Выводы.

1. Предложенная в диссертации методика практической реализации экспертно-когнитивного метода управления рисками включает этапы определения источников информации о факторах рискаоценки их возможного влияния на целевые показатели ССПпостроения нечеткой когнитивной карты внешней и внутренней среды предприятияс использованием итерационной процедуры выявление наиболее значимых факторов риска и набора мероприятий, минимизирующих их негативное влияние на показатели ССПна основе использования экспертной информации построение системы нечетко-логического вывода для модифицированного «дерева решений" — определение критериев выбора решений и построение ориентированного графа модифицированного «дерева решений" — определение оптимальных по различным критериям решений по развитию анализируемого предприятия пищевой промышленностивключение выявленных рисков, их возможных последствий и мероприятий по управлению рисками в раздел «риски» рассматриваемых инвестиционных проектов.

2. Разработаны архитектура, режимы функционирования, методическое и основные компоненты программного обеспечения информационно-компьютерной системы поддержки принятия решений по управлению рисками предприятий «RISKPROD 1.0», которая реализована как подсистема типовой компьютерной информационной системы стандарта МКР11-«Планирование ресурсов предприятия» (наиболее распространенной на предприятиях пищевой промышленности). При этом для работы в масштабах всего предприятия используется СУБД MicroSoft SQL Server, взаимодействие пользователей системы основана на архитектуре «клиент-сервер».

3. Научно-обоснованные предложения по повышению эффективности информатизации на основе использования предложенных в диссертации методов и инструментов управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности разработаны для ОАО «Пригорское» — одного из крупных производителей продукции из мяса птицы в Смоленской области.

4. Проведенный анализ финансово-экономических показателей деятельности предприятия показал, что рентабельность продукции в 2006 г. снизилась по сравнению с 2005 г. на 5%, что было обусловлено увеличением конкурентного давления на рынок продукции зарубежных производителей. В сложившихся условиях на рассмотрение Совету директоров предприятия было предложено несколько крупных инвестиционных проектов, которые, в целом, соответствовали предложенным в диссертации основным путям повышения конкурентоспособности и устойчивости предприятий пищевой промышленности: реализация интеграционных процессов в цепи поставок с поставщиками сырьяразвитие собственных торговых сетейприменение наукоемких энергоресурсосберегающих технологий производственных технологийсоздание совместных предприятий с иностранными компаниями.

5. Для каждого инвестиционного проекта были построены нечеткие когнитивные карты внешней и внутренней среды, которые позволили выявить важнейшие факторы риска и эффективные мероприятия по снижению возможности и последствий возникновения рисковых ситуаций. При помощи предложенного модифицированного «дерева решений» было определено влияние реализации инвестиционных проектов на показатели ССП предприятия с учетом возможности возникновения рисковых ситуаций. В результате выбраны для реализации два инвестиционных проекта: использование новой технологии производства консервированной продукции для детского питания из мяса птицы и создание собственной торговой сети.

6. Прогнозный расчет эффективности реализации указанных инвестиционных проектов показал, что в 2008 г. показатели ССП предприятия улучшатся среднем по составляющим на 8−15%, что обусловлено с прогнозируемым ростом объема продаж готовой продукции на 14% и увеличение рентабельности производства на 5,3%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Поведен организационно-экономических анализ специфики предприятий отечественной пищевой промышленности, результаты которого позволили выявить основные направления повышения конкурентоспособности пищевых предприятий, определить и классифицировать важнейшие виды коммерческих рисков, возникающих при реализации указанных направлений. Определены особенности неопределенной информации о возможных возникающих рисковых ситуациях в деятельности пищевых предприятий, что позволит разрабатывать процедуры непрерывного мониторинга внешней и внутренней социально-экономической среды предприятия и процедуры научно-обоснованного выбора рациональных мероприятий по управлению рисками.

Определены общие требования к разработке нечетко-логической процедуры выбора решений по управлению рисками при неопределенности исходной информации, которая отличается возможностью учета при оценке инвестиционных решений по развитию предприятий пищевой промышленности и риска неблагоприятных изменений характеристик значений ряда показателей сбалансированной системы показателей (CCn-BSC), а также дополнены критерии выбора управленческих решений, что позволяет комплексно использовать предлагаемые методы, нечетко-когнитивные модели и процедуры управления рисками при неопределенности для обеспечения устойчивого развития пищевых предприятий в условиях глобализации рынка продуктов питания.

Предложен экспертно-когнитивный метод управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности, отличающийся применением итерационной процедуры экспертной оценки основных факторов внешней и внутренней среды предприятия, влияющих на возникновение рисковых ситуаций, с целью дискретной адаптации используемого на предприятии механизма риск-менеджмента для минимизации возможных отклонений контролируемых показателей ССП от запланированных вследствие возникновения рисковых ситуаций при реализации крупных уникальных инвестиционных проектов, что дает возможность повысить обоснованность решений по выбору направлений инвестиционного развития отечественных пищевых предприятий в условиях неопределенности.

Разработан модифицированный метод «дерева решений», отличающийся включением узлов, отображающих процедур нечетко-логической свертки характеристик возможных изменений значений показателей ССП на разных стадиях реализации инвестиционного проекта по развитию пищевых предприятий и нечетких показателей возможности возникновения рисковых ситуаций, полученных при обратном четком представлении нечетких импликаций, отражающих экспертную информацию об источниках рисков, что позволяет с учетом выбранного критерия эффективности инвестиционных решений по развитию пищевых предприятий своевременно определять необходимость реализации мероприятий по распределению, исключению риска или минимизации риска.

Предложена нечетко-когнитивная карта (граф) внешней и внутренней среды предприятий пищевой промышленности, которая отличается наличием узлов-концептов, отображающих источники возникновения рисковых ситуаций во внешней и внутренней среде предприятия, а также мероприятия по управлению рисками, что позволяет оценить прямое и опосредованное влияние рисковых ситуаций на показатели эффективности реализации инвестиционных проектов и на организацию финансирования мероприятий по управлению рисками.

Показано, что предложенные в диссертации экспертно-когнитивный метод управления коммерческими рисками, модифицированный метод «дерева решений» и нечетко-когнитивная модель внешней и внутренней среды предприятий могут практически использоваться при разработке автоматизированных процедур принятия решений по распределению инвестиционных ресурсов предприятий пищевой промышленности и выбору мероприятий по минимизации возможных негативных последствий возникновения рисковых ситуаций.

На основе предложенных в диссертации экспертно-когнитивного метода управления коммерческими рисками, модифицированного метода «дерева решений» и нечетко-когнитивной модели внешней и внутренней среды промышленных предприятий с использованием среды визуального программирования Borland Delphi 7.0 разработана архитектура компоненты программно-информационного обеспечения компьютерно-информационной системы (КИС) поддержки принятия решений по управлению рисками предприятий «RISKPROD 1.0», которая может применяться в качестве компоненты АСУП предприятий для повышения эффективности управления предприятиями пищевой промышленности в условиях неопределенности и конкуренции.

Разработанная КИС поддержки принятия решений по управлению рисками предприятий «RISKPROD 1.0» используется в составе модифицированной корпоративной АСУП на предприятии ОАО «Пригорское» для определения направлений повышения конкурентоспособности предприятия с учетом возможных рисковых ситуаций, что позволило повысить обоснованность принимаемых решений по разработке мероприятий по распределению, ликвидации и минимизации возможных негативных последствий возникновения рисковых ситуаций.

В заключении автор считает своим приятным долгом выразить глубокую благодарность научным руководителям — члену-корреспонденту РАН, профессору Мешалкину Валерию Павловичу и к.э.н. Белозерскому Андрею Юрьевичу. Автор признателен профессорам и преподавателям кафедры Логистики и экономической информатики Международного Института Логистики Ресурсосбережения и Технологической инноватики РХТУ им. Д. И. Менделеева.

Особую благодарность автор выражает работникам ОАО «Пригорское» за предоставленную организационно-экономическую информацию и участие в реализации научных результатов диссертации.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.А. Теория риска. — Л.: Судостроение, 1983.
  2. А.П. Риск и его роль в общественной жизни. — М.: Мысль, 1989.
  3. Р.Д., Кокс Д. Т., Браун Р. В. Информация и риск в маркетинге. -М. Финстатинформ, 1993.
  4. И.М. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996.
  5. К.В., Воробьев С. Н. Риск-менеджмент. М.: Гадарика, 2005
  6. М.И. Страховое дело в вопросах и ответах. — Ростов на Дону: Феникс, 1999.
  7. И.А. Инвестиционный менеджмент: Учебный курс. К.: Эльга — Н, Ника-Центр, 2001. — 448 с.
  8. Бови Зви, Мертон Роберт Финансы / Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000.
  9. А. Н., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990.
  10. Г. Л. Моделирование логистических систем. Оптимальные решения в условиях риска. М.: Вершина, 2006.
  11. В.П., Кирсанов К. А., Михайлов Л. М. Рискология (управление рисками). М.: Издательство «Экзамен», 2003.
  12. С.В. Риски в экономике и методы их страхования. -СПб.: Питер, 1992.
  13. В.В. Экономический риск: системный анализ, менеджмент. — Киев: Всеувито, 1994.
  14. Я.Д., Радаев Н. Н. Общая теория рисков. М.: Академия, 2007.
  15. А., Нефедьева Ю. Сбалансированная система показателей // Контроллинг. 2003. № 3(7).
  16. Л.П. Предпринимательские риски. М.: РЭА им. Г. В. Плеханова, 2002.
  17. П.Г., Петрова С. Я., Романова К. Г. Риски в современном бизнесе. -М.: Алане, 1994.
  18. В.М. Экономический риск: сущность, методы, измерения, пути снижения. — М.: Дело и сервис, 1999.
  19. М.С. Проблемы рисков на производстве. М.: Госюриздат, 1993.
  20. А.С., Король И. А. Информационный менеджмент: Учеб. Пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. — 415 с.
  21. А.И. Инвестиции: Учебное пособие для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательство «Экзамен», 2005. — 400 с.
  22. Д. Пищевая промышленность // Коммерсантъ. 14.07.2004.
  23. A.M., Лагоша Б. А., Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999.
  24. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. СПб: Питер, 1997.
  25. Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 1999.
  26. .В., Какатунова Т. В. Когнитивные модели для управления рисками промышленных предприятий // Интеграл 2008 — № 4 — С.37−39.
  27. .В., Миннибаев Д. М. Когнитивные моделирование инвестиционных рисков // Вестник Оренбургского государственного университета 2008 — № 3 с. 41−42.
  28. . В. Функциональные особенности территориального развития промышленности региона // Научные труды I Международной научно-практической конференции ученых МАДИ (ГТУ), РГАУ-МСХА, ЛНАУ. Том 1. Экономика, М.: Издательство МАДИ (ГТУ), 2007 С.79−83.
  29. . В. Экономические системы и управление ими // Научные труды II Международной научно-практической конференции ученых МАДИ (ГТУ), РГАУ-МСХА, ЛНАУ. Том 2. Экономика и управление: М.: Издательство МАДИ (ГТУ), 2008 С. 13−16.
  30. . В. Управление рисками в деятельности предприятия// Научные труды III Международной научно-практической конференции ученых МАДИ (ГТУ), РГАУ-МСХА, ЛНАУ. Том 2. Экономика и управление: М.: Издательство МАДИ (ГТУ), 2008 С.48−51.
  31. . В. Региональная экономика в современных условиях // Кирилло-Мефодиевские чтения 25 мая 2007 г.: Сб. тр. XIII Межвуз. науч. конф. Смоленск: Из-во Универсум 2008 — С.56−61
  32. А. И. Интеллектуальные информационные системы. — Мн.: НТООО «ТетраСистемс», 1997.
  33. Инвестиции: источники и методы финансирования / А. Г. Ивасенко, Я. И. Никонова. — Москва: Омега-Л, 2006.
  34. Инновационный менеджмент: Концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития / Под ред. В. М. Аньшина, А. А. Дагаева. —М.: Дело, 2006.
  35. Институт экономики переходного периода. Российская экономика в 2005 году: Тенденции и перспективы. (Выпуск 27) М.: ИЭПП, 2006.
  36. Институт экономики переходного периода. Российская экономика в 2004 году: Тенденции и перспективы. // Вопросы экономики. 2005. — № 6.
  37. Институт экономики переходного периода. Российская экономика в 2007 году: Тенденции и перспективы. М.: ИЭПП, 2008.
  38. Использование среднегодовой мощности промышленных организаций по выпуску отдельных видов продукции. Россия в цифрах 2005 г. М.: Федеральная служба государственной статистики, 2005.
  39. Информационные системы и технологии в экономике и управлении: учеб. пособие / под ред. В. В. Трофимова. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Высшее образование, 2007.
  40. Каплан Роберт С., Нортон Дейвид П. Организация, ориентированная на стратегию. Как в новой бизнес-среде преуспевают организации, применяющие сбалансированную систему показателей. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2004.
  41. Каплан Роберт С., Нортон Дейвид П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003 г.
  42. Кащеев P. Balanced Scorecard: новое заключение или стратегия управления?// Управление компанией. 2002. № 9.
  43. Дж. М. Общая теория занятости процента и денег // В кн. Мальтус К., Кейнс Д., Ларин Ю. Антология экономической классики. М.: Эконов-Ключ, 1993.
  44. Концепция формирования и развития единого информационного пространства России и соответствующих государственных информационных ресурсов. М., 1995.
  45. .А., Хрусталев Е. Ю. Методы и задачи моделирования рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: МЭСИД992.
  46. М.Г., Шаршукова Л. Г. Риски в предпринимательской деятельности. -М.: ИНФРА-М, 1998.
  47. О.И. Некоторые проблемы искусственного интеллекта // Сборник трудов ВНИИСИ. 1990. № 10. С. 3−9.
  48. А. Н., Бернштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. — М.: Наука, 1990.
  49. В.П., Белозерский А. Ю., Зайцева Ж. В. Экспертные модели управления рисками (монография), Смоленск: Смоленский ЦНТИ -2007- 126 с.
  50. Михали Шимаи Глобализация как источник конкуренции, конфликтов и возможностей // Электронная ресурс. Электрон, дан. -Режим доступа: http://vasilievaa.narod.ru/ptpu/9l99.htm /
  51. Дж., Моргенштейн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.
  52. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986.
  53. Об итогах социально-экономического развития агропромышленного комплекса и рыболовства за 2004 год // Сборник материалов Международной конференции «Агропродовольственный рынок России 2005». М.: Пищепромиздат, 2005.
  54. А. Риск-менеджмент //Риск. 1997. — № 3−4.
  55. Основные показатели промышленности. Россия в цифрах 2004 г. М.: Федеральная служба государственной статистики, 2005.
  56. Основные показатели сельского хозяйства в России в 2004 году. Отчет Федеральной службы государственной статистики. М., 2005.
  57. Официальный сайт Минпромнауки: http://www.mpnt.gov.ru
  58. Официальный сайт Федеральное агентство по промышленности http://www.rosprom.gov.ru/
  59. Официальный интернет-сайт Администрации Смоленской области -http://www.admin.smolensk.ru/
  60. Официальный интернет-сайт Госкомстата России http://www.gks.ru/
  61. Официальный интернет-сайт Депэкономики Минсельхоза России.
  62. Промышленность Смоленской области в 2004 году: Стат. Сб. / Госкомстат России: Смоленский областной комитет государственной статистики. Смоленск, 2005.
  63. Промышленность Смоленской области в 2005 году: Стат. Сб. / Госкомстат России: Смоленский областной комитет государственной статистики. — Смоленск, 2006.
  64. Промышленность Смоленской области в 2006 году: Стат. Сб. / Госкомстат России: Смоленский областной комитет государственной статистики. — Смоленск, 2007.
  65. Промышленность Смоленской области в 2007 году: Стат. Сб. / Госкомстат России: Смоленский областной комитет государственной статистики. Смоленск, 2008.
  66. К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. М.: ИНФРА-М, 1996.
  67. М.А. Риск-менеджмент. — М.: Финансы и статистика, 2001
  68. Российская Федерация: мясо птицы, продукты из мяса птицы. Ежегодный отчет 2007 г. // Электронная ресурс. Электрон, дан. — Режим -доступа: http:// www.webpticeprom.ru
  69. Российский статистический ежегодник. 2005: Стат.сб./ Госкомстат России. -М., 2005.
  70. Российский статистический ежегодник. 2006: Стат.сб./ Госкомстат России. -М., 2006.
  71. Российский статистический ежегодник. 2007: Стат.сб./ Госкомстат России. -М., 2007.
  72. В.Т. Банковские риски. М.: Дело, 1995.
  73. С.Н. Пищевая промышленность России анализ тенденций и стратегические ориентиры развития // Пищевая промышленность, № 9, 2007.
  74. В. Б. Оптимизация многокритериальных систем нечетко-целевого управления// Известия РАН. Техническая кибернетика. № 4, 1992.
  75. В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО-РЕС, 1995.
  76. Системный анализ в управлений: Учеб. пособие/В.С. Анфилатов, А. А. Емельянов, А.А.Кукушкин- Под ред. А. А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002.
  77. Словарь терминов по Системе сбалансированных показателей // www.intalev.ru
  78. Е.Н. Риск-менеджмент на предприятия. — М.: Ось-89, 2002.
  79. Стратегии бизнеса: аналитический справочник // Под ред. Г. Ъ. Клейнера. М.: КОНСЭКО, 1998.
  80. Стратегия социально-экономического развития Смоленской области. Смоленск, 2007.
  81. Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. — М.: СИНТЕГ, 1998.
  82. Управление проектами: учеб. пособие / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро, Н.Г. Ольдерогге- под общ. ред. И. И. Мазура. М.: Издательство «Омега-Л», 2007.
  83. Управление современной компанией: Учебник / Под ред. Ъ. Мильнера и Ф.Лииса. М.: ИНФРА-М, 2001.
  84. Э.А. Риск-менеджмент. -М.: Тандем, 1998
  85. Уточненный прогноз социально-экономического развития Смоленской области на 2008 год и параметры прогноза на период до 2010 года.
  86. А.Н. Риск-менеджмент. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2004.
  87. Н.В. Управление риском. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.,
  88. А. Оценка IT-проекта: загляните в будущее // Управление компанией. 2003. № 3.
  89. А. Построение компаний, ориентированных . на стратегию: методология Balanced Scorecard // Управление компанией. 2002,. № 12.
  90. Черкасов В. В. Деловой риск в предпринимательской деятельности. — Киев: Либра, 1996.
  91. В.В. Проблемы риска в управленческой деятельности. Ъ/1: Рефл-бук, 1999.-288 с.
  92. Черников A. Balanced Scorecard без секретов // Компьютерное обозрение. 2002. № 47.
  93. Г. В. Практика управления рисками на уровне предприятия. -СПб.: Питер, 2000.
  94. Е.М., Калихман И. Л. Вероятность и статистика. — 1VL: Финансы и статистика, 1982.
  95. Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. — М: Дело Лтд, 1995.
  96. Что такое сбалансированная система показателей (ССГТ) // www.scorecard.ru
  97. А.С., Шапкин В. А. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2007.
  98. Beaver W.H., and Parker G., eds. Risk Management: Problems and Solutions. Stanford University Press, McCraw Hill, 1995.
  99. Benzecri J.-P. L’analyse des Correspondacer. Paris: Dunod, 1980.
  100. Diday E., Lemaire J., Pouget J., Testu F. Elements d’analyse des Donnces. Paris: Dunod, 1982.
  101. Ginzberg M.J., Stohr E. A. A decision support: Issues Perspectives. // Processes and Tools for Decision Support. Amsterdam: North Holland Publ. Co, 1983.
  102. New Webster’s Dictionary of the English Language. College Edition. — Delhi: Surjeet Publications, 1999.
  103. Simon H.A. The New Science of Management Decision. N.Y.: Harper and Row Publishers, 1960.
  104. Simonovic A., Slobodan P. Decision support for sustainable water resources development in water resources planning in a changing world. // Proceeding of International UNESCO symposium. Karlsruhe, Germany, 1994. Part III. P. 3−13.
Заполнить форму текущей работой