Анализ влияния фактора сезонности на объем продаж. Факторы, влияющие на деятельность компании Сезонные факторы влияние на деятельность

Найдена ошибка:

Анализ сезонных факторов долго был закрытой областью профессиональных трейдеров, но за прошлое десятилетие он стал широко распространяться и среди частных трейдеров и инвесторов. Хорошую информацию по поводу сезонной торговли до сих пор трудно достать, что само по себе неплохо, так как все еще остается ниша, которую можно эффективно эксплуатировать.

Определение сезонности

Под сезонностью подразумеваются модели, которые зависят от времени года. Сезонный фактор, как таковой, проявляется во многих сферах бизнеса. Например, продажи Рождественских открыток вполне логично достигают максимума перед Рождеством. Бухгалтерский сервис достигает своего пика в конце финансового года. Пик продаж красных роз приходится накануне 14 февраля. Многие бизнесы, товары и статистические данные подчинены сезонным изменениям. Для подготовленного трейдера это может означать хорошую возможность для торговли.

Что двигает сезонными моделями

Ответ на этот вопрос тот же самый, что и для цены - спрос и предложение. Рассмотрите спрос на говядину. В любой экономике спрос на нее является наибольшим, когда стоит самая прохладная погода. Это вполне логично, так как люди едят больше горячих блюд зимой, нежели летом. В то время как спрос на говядину высокий и во время сезона барбекю, он имеет тенденцию быть меньше, чем спрос для приготовления хорошей домашней еды.

Со стороны предложения, в свою очередь, прирост веса живого скота в течение зимы достаточно низкий. Таким образом, во время зимы, спрос является высоким, а предложение остается сжатым. Это приводит к сезонному изменению цены. При правильном выборе времени входа в рынок на этом можно неплохо заработать.

Другим примером сезонности на товарном рынке является кофе. Потребление кофе намного выше в северном, чем в южном полушарии, и активнее зимой, нежели летом. Таким образом, после марта, потребление начинает снижаться. Кроме того, урожай в южном полушарии обычно начинается в июне. Соответственно, производители имеют тенденцию ликвидировать запасы к этому времени, делая поставки по майским фьючерсам (начинающиеся 20 апреля) менее желательными. Это создает хорошую возможность для торговли в короткую сторону.

Фундаментальная или техническая основа сезонной торговли

Для многих трейдеров важно знать, следуют ли они техническим или фундаментальным факторам. Давайте взглянем на определение каждой группы факторов, и как это соотносится с сезонной торговлей:

Технический анализ - изучение ценовых трендов и моделей. Часто под этим подразумевается графический анализ, хотя, если быть точным, графический анализ является подразделом технического анализа.

Фундаментальный анализ связан с анализом динамики спроса и предложения, нежели ценовых графиков.

Итак, что же из себя представляет сезонный анализ? Есть два способа посмотреть на него. С одной стороны, вы можете сказать, что сезонный анализ фундаментален по своей природе, потому что он оценивает изменение спроса и предложения в любое время года. В приведенных примерах мы смотрели на сезонность с точки зрения фундаментальных факторов. В примерах рассматривались циклы урожая и производства, погоды и потребительского спроса это, безусловно, фундаментальные факторы, которые анализируют спрос и предложение.

Вы можете также смотретьна сезонную торговлю с технической точки зрения, потому что - это анализ ценовых моделей на рынке. Эти ценовые модели могут повторяться и представлять, соответственно, торговые возможности. Идентификация повторяющихся моделей это основа технического анализа, поэтому мы можем счесть сезонный анализ как вид технического анализа.

Имейте в виду, что нет какого-либо правильного или неправильного подхода в этом вопросе. Все трейдеры имеют свои предпочтения, и могут иметь свое индивидуальное представление о сенной торговле. Однако, есть некоторые довольно важные вещи, которые следует рассмотреть.

Найти хороший информационный источник. Если вы не являетесь количественным аналитиком, то вам необходимо где-нибудь получать сезонные данные. Не использовать сезонные данные для торговли фьючерсами напрямую. Рассмотрите торговлю на спрэдах, где сигналы имеют тенденцию быть более надежными. Найти хорошего брокера, который даст вам возможность эффективно разместить ордера на спрэды. Не использовать сезонные данные изолированно. Именно это подводит многих трейдеров. Сезонные данные это лишь часть общего рыночного уравнения. Придерживаться систематического подхода. Наличие правильной информации и следование плану это лучший курс действий. Не гнаться за сезонными сделками, во что бы то ни стало. Гораздо важнее получить правильную информацию и размещать сделки соответствующим образом.

Даже если вы не торгуете на товарных рынках, учитывая тесную взаимосвязь финансовых рынков, включение анализа сезонного фактора может быть очень полезно для поиска выгодных торговых возможностей и на других рынках.

Сезонность - устанавливаемая закономерность внутригодичной динамики объёма продаж.

В зависимости от времен года уровень продаж отдельных товаров увеличивается или уменьшается. Это связанно с сезонным изменением спроса показателей на отдельные товары.

Сущность анализа сезонности сводится к выявлению конфигурации сезонной волны, измерению сезонных колебаний и определению на этой основании периодов роста и сокращения объема товаров. Изменение сезонных волн оборота изучаются на основании данных трех или более лет.

Важнейшими задачами, рассматриваемые в ходе исследования сезонности являются:

  • 1. Определение наличия сезонности, численное выражение проявления сезонных колебаний и выявление их силы и характера в различных фазах годичного цикла.
  • 2. Характеристика факторов, вызвавших сезонные колебания.
  • 3. Оценка последствий, к которым приводят сезонные колебания.
  • 4. Математическое моделирование сезонности.
  • 5. Для изменения сезонных колебаний статистической предложены различные методы:
    • а)метод простой средней
    • б)метод скользящей средней
    • в)метод анализа с применением математических функций.

Оценка сезонных колебаний объема продаж предприятия торговли производится на основе следующей методики.

1. Рассчитываем среднеквартальный объем продаж i-ого года:

где: iкв- среднеквартальный объем продаж i-ого года, руб;

Тi объем продаж i-ого года, руб.

2. Сезонные колебания продаж по кварталам года определяем по формуле:

где: Сij- сезонные колебания объема продаж j-ого квартала i-ого года,%;

Тij- объема продаж j-ого квартала i-ого года, руб;

iкв- среднеквартальный объем продаж i-ого года, руб.

3. Первоначальные индексы сезонности равны:

где: Jjсез.перв.- первоначальный индекс сезонности j-ого квартала,%;

n- количество лет за которые взяты данные для расчетов

Коэффициент поправки:

где: Кп- коэффициент поправки;

  • ?Jjсез.перв.- сумма первоначальных индексов сезонности, %.
  • 4. Уточненные индексы сезонности равны :

где: Jjсез.ут- уточненный индекс сезонности j-ого квартала, %;

Jjсез.перв.- первоначальный индекс сезонности j-ого квартала, %;

Кп- коэффициент поправки.

Среднеквартальный товарооборот увеличивается ежегодно равномерно, минимальное значение 41015,0 максимальное 72902,7 тысяч рублей.

Теперь рассчитаем сезонные колебания объема продаж по кварталам года:

Сij=Tij/Tср.iкв * 100%, (6)

Сij-сезонные колебания объема продаж i-года j-квартала,

Tij- объем продаж i-года j-квартала.

Tср.iкв-среднеквартальный объем продаж i-года.

По кварталам нарастающие результаты торговой деятельности по магазину «Перекресток». Сезонные колебания объема продаж по кварталам увеличиваются равномерно. Однако в четвертом квартале t+2, прошлом и отчетном году наблюдается резкое увеличение, по сравнению с третьим кварталом.

Рассчитаем уточнённый индекс и коэффициент поправки:

1)Кп=400/400,04=0,99990001 2) iуточ=iперв.*Кп.

Коэффициент поправки равен - индекс уточненный будет равен первоначальному.

Проведенный анализ показал, что объем продаж увеличивается равномерно ежеквартально, что связано с повышением спроса на продаваемую продукцию. Сезонные колебания имеют тенденцию роста, увеличивается в каждом квартале анализируемых лет.


Введение

Человек и окружающая среда находятся в постоянном динамическом соприкосновении друг с другом.

Реализация генетической программы организма человека осуществляется под влиянием окружающей среды: специфического комплекса природно - климатических факторов, санитарно - гигиенических условий жизни, особенностей питания и т. д.

В условиях Севера, характеризующихся рядом экстремальных факторов, часто усугубляющихся антропогенным загрязнением воды, воздуха и продуктов питания, цена адаптации может стать настолько высокой, что вызовет снижение способности производить здоровое потомство, длительности периода трудоспособности и жизни.

Сердечно - сосудистая система занимает особое место среди систем организма, обеспечивающих физиологическое приспособление человека к окружающей среде, и сравнительно рано включается в реакции адаптации как самостоятельно, так и взаимодействуя с другими системами организма в частности с респираторной.

Сердечно - сосудистая система особенно чувствительна к влиянию внешней среды. Ее деятельность часто становится фактором, лимитирующим развитие приспособительных реакций организма в процессе его адаптации.

Оценка функционального состояния сердечно - сосудистой системы человека и поиск механизмов адаптации актуальны не только в связи с повышенной степенью уязвимости ее под действием различных факторов Севера, но и по причине высокого уровня заболеваемости и смертности. По мере роста северного стажа происходит снижение функциональных возможностей систем кровообращения и адаптивных систем организма, ухудшается состояние здоровья.

Сердечно сосудистая система находится в тесной связи с деятельностью аппарата внешнего дыхания, обеспечивая транспорт питательных веществ, в первую очередь кислорода, и выведение метаболитов.

Разного типа изменения функционального состояния организма сопровождаются синхронными сдвигами деятельности сердечно сосудистой системы.

Именно поэтому изучение адаптации человека в экстремальных условиях и при разнообразных нагрузках всегда включало исследование аппарата кровообращения, который служит маркеров характера адаптационных процессов в организме и одним из первых сигнализирует о состоянии напряжения, истощения и патологии (Рапоппорт Ж.Ж., 1979).

Эффективная адаптация к новым условиям среды невозможна без существенных перестроек в системе дыхания в соответствии с потребностями организма, и этим во многом определяется успешность приспособления человека к экстремальным условиям внешней среды.

У взрослого населения известны разнообразные варианты действия холодного климата на артериальное давление человека: гипотензивное (Данишевский, 1955;Милованов,1988), гипертензивное (Авцын и др.,1985), отсутствие изменений АД (Muto, 1960), разнонаправленные сдвиги (Тихомиров, 1968; Мочалова, 1970).

Сезонные изменения погодных условий, вызывая сдвиги со стороны показателей гемодинамики, являются постоянно движущим внешним фактором, особенно для человека, живущего в условиях холодного континентального климата (Евдокимов В.Г., Рогачевская О.В., Варламова Н.Г., 2007).

В связи с этим ц елью данной работы явилось: изучить согласно имеющимся литературным источникам влияние сезонных факторов на перестройку деятельности сердечно - сосудистой системы в условиях Европейского Севера.

Исходя из цели были поставлены следующие з адачи работы :

1. оценить общую заболеваемость органов кровообращения за 2002 - 2006 года у детей.

2. изучить влияние погодных условий на функциональное состояние сердечно - сосудистой системы.

3. выявить влияние температуры наружного воздуха на функциональное состояние системы кровообращения.

Глава 1. Обзор литературы. Адаптация организма человека к природным условиям

1.1 Строение сердечно - сосудистой системы

Сердечно - сосудистая система состоит из сердца и кровеносных сосудов с заполняющей их жидкой тканью -- кровью. Благодаря работе сердца как нагнетающего насоса кровь находится в непрерывном движении. Кровеносные сосуды делятся на артерии, артериолы, капилляры и вены. Артерии несут кровь от сердца к тканям; они последовательно древовидно ветвятся на все более мелкие сосуды и, наконец, превращаются в артериолы, которые, в свою очередь, распадаются на систему тончайших сосудов -- капилляров. От капилляров начинаются мелкие вены, которые постепенно сливаются между собой и укрупняются. К сердцу кровь притекает по самым крупным венам. Количество крови, протекающее через орган, регулируется артериолами. В зависимости от потребностей органа артериолы могут то сужаться, то расширяться, изменяя тем самым кровоснабжение органов и тканей. Сердечно-сосудистая система обеспечивает циркуляцию крови, необходимую для выполнения кровью транспортных функций -- доставки к тканям питательных веществ и кислорода и удаления продуктов обмена и углекислого газа. Кроме того, транспортируя гормоны, ферменты и другие вещества, кровь объединяет организм в единое целое, участвуя в осуществлении химической (гуморальной) регуляции его функций. В центре системы кровообращения находится сердце; от него начинаются круги кровообращения, которые делятся на большой и малый.

Сердечно сосудистая система человека сформировалась в процессе его биологической эволюции. На всем протяжении истории общественного развития человека его биологическая природа, а вместе с ней и сердечно - сосудистая система ни в чем существенном не изменились. Система кровообращения современного человека по-прежнему предназначена для интенсивно-подвижного образа жизни его далеких предков, требовавшего постоянной затраты мышечной силы на передвижения, добывание пищи, на борьбу с опасностями, создание пристанища (Покровский В.М., Коротько Г.М.,2001).

1.2 Статистика заболеваемости болезнями органов кровообращения

Заболеваемость системы кровообращения занимает одно из первых мест по России и Республике Коми. В связи с возрастающим числом таких болезней необходимо изучать состояние сердечно-сосудистой системы у растущего человека и влияние на указанную систему факторов высоких широт. По статистике наибольшее количество вызовов скорой медицинской помощи зарегистрировано в осенний и весенний сезоны года. Это напрямую связано с эколого - географическими условиями Севера: высокие широты характеризуются резкой сменой атмосферного давления (иногда в течение суток) (Рапопорт Ж.Ж., 1979).Всё это определяет актуальность исследований системы кровообращения у северян.

Таблица 1

Заболеваемость детей до 14 лет болезнями органов кровообращения на 1000 населения

Города и районы

Вуктыльский

Ижемский

Княжпогостский

Койгородский

Корткеросский

Печорский

Прилузкий

Сосногорский

Сыктывдинский

Сысольский

Тр.-Печерский

Удорский

Усинский

Усть-Вымский

Усть-Куломский

Усть-Цилемский

Сыктывкар

Респ Коми

Анализ заболеваемости органов кровообращения (табл.1) у детей до 14 лет показал, что их количество за период с 2002 по 2006 год выросло во всех районах Республики Коми на 5 %. Проанализировав данные России и Республики Коми, в период с 2002 по 2005 года можно сказать что - заболеваемость сердечно-сосудистыми заболеваниями в России больше чем в республике. Проанализировав данные районов Республики Коми в сравнении с Сыктывкаром, можно сказать что наибольшее количество случаев заболеваемости органов С.С.С. отмечено в Вуктыльском, Троицко Печерском, Сосногорском и Усть Цилемском районах, и в городе Ухта. В общем по Республике Коми количество заболеваемости возросло за 4 года.

Таблица 2

Заболеваемость cердечно-сосудистыми болезнями подростков старше 14 лет

Города и районы

Вуктыльский

Ижемский

Княжпогостский

Койгородский

Корткеросский

Печорский

Прилузкий

Сосногорский

Сыктывдинский

Сысольский

Тр.-Печорский

Удорский

Усинский

Усть-Вымский

Усть-Куломский

Усть-Цилемский

Сыктывкар

Респ.Коми

Проанализировав таблицу 2 можно сделать вывод, что у подростков старше 14 лет заболевания сердечно-сосудистой системы прогрессировали, а в общем данные по городу Сыктывкар уменьшились на 45 %,за 4 года. Анализ имеющихся данных по городам Республики Коми в сравнении с Сыктывкаром, дает нам право сказать, в городе Воркута и Ухта количество заболеваемости С.С.С. увеличилось, а в городе Инта уменьшилось.

1.3 Состояние сердечно - сосудистой системы у разных возрастных групп

Основные показатели, такие как систолическое и диастолическое артериальное давление закономерно увеличивается с возрастом параллельно с нарастанием продольных размеров и массы тела человека. У детей от 6 до 11 лет выявлено наличие связи уровня АД с ростом и массой тела, скелетным возрастом, толщиной кожных складок (Harlan et al., 1979). Выраженное увеличение систолического артериального давления отмечают у мальчиков в возрасте 9 - 10 лет, а у девочек в 13 - 14 лет, а резкий подъем диастолического давления - в 10 - 11 и 9 - 10 лет у мальчиков и девочек соответственно (Слатин, 1975).

Прирост АД происходит и в более старшем возрасте (Олзийхутаг и др. 1979) но данные о динамике этого процесса противоречивы. Выявлен равномерный прирост АД с возрастом (Олзийхутаг и др. 1979), значительный подъем АД отмечен после 40 лет, причем у мужчин в большей степени, чем у женщин (Коханский и др., 1970).

В условиях Севера наблюдается определенная степень функциональной гипоксии, связанная с затруднениями при извлечении кислорода из низкотемпературного окружающего воздуха (Неверова и др., 1972). Одной из возможных причин повышенного уровня систолического АД могут быть увеличенный объем плазмы крови и повышение вязкости цельной крови, вызванные холодом (Roukoyatkina et al., 1999). При развитии гипоксической гипоксии отмечаются существенные изменения функционального состояния сердечно-сосудистой системы. Реакции сердечно-сосудистой системы при постепенно развивающейся гипоксемии носят, вначале приспособительный характер, однако в дальнейшем, при нарастании гипоксемии, возникают серьезные патологические сдвиги. Наиболее существенными приспособительными реакциями, способствующими повышению транспорта 0 2 к тканям при развитии острой кислородной недостаточности, являются: увеличение минутного объема крови, повышение скорости кровотока и перераспределение кровотока, в результате чего возрастает кровоснабжение органов, высокочувствительных к гипоксии, в первую очередь головного мозга, а также органов, испытывающих гиперфункцию - сердца и легких (Малкин В.Б., Гиппенрейтер Е.Б., 1977).

Частота пульса прогрессивно нарастает по мере снижения процента содержания кислорода в дыхательной смеси, увеличение частоты сердечных сокращений при этом находится в зависимости от степени снижения насыщения артериальной крови кислородом, а, следовательно, - от степени нагрузки.

Как у мальчиков, так и у девочек АДс в покое лежа достоверно увеличивалось по мере взросления организма, что соответствует норме (Bueno et al., 1990; Adams - Campbell et al., 1992). Процесс возрастного подъема артериального давления неравномерный, что отмечается и другими авторами (Мелехова, 1975; Слатин, 1975; Сердюковская, 1978; Тубол и др., 1980). Периоды интенсивного роста АДс обычно с некоторым запаздыванием следовали за периодами выраженного роста тела.

У мальчиков в Республике Коми АДд уже с 7 лет выше, чем у их сверстников из других регионов (Мелехов,1975;Архипов, Мирзаев,1982 и др.) а в возрасте 11-15 лет соответствовало величинам АДд школьников Карелии (Слатин,1975). У девочек в северных районах республики АДд совпало показателями такового у девочек из Карелии (Слатин,1975), а в 11 и 13 лет у девочек из Коми величины АДд больше, чем у их новосибирских сверстниц (Власов, Окунева,1983).

Частота сердечных сокращений снижается с возрастом ребенка вследствии увеличения влияний из центров блуждающих нервов. В дошкольном возрасте ЧСС равна 90-100 уд/мин, в 8-9 лет она не превышает 76-84, в 10-11 лет - 75-80 уд/мин (Колчинская, 1973). По данным урежение ЧСС на Европейском Севере снижение ЧСС продолжалось до 16 лет, в результате у мальчиков с 12, а у девочек с 13 лет ЧСС меньше чем у сверстников из Ташкента (Абрамов, 1986).

У обследованных детей ЧСС также уменьшалась по мере взросления организма. Наиболее значительное снижение ЧСС происходило у мальчиков в 11 и 15 лет, у мужчин в 20-29 и 40-49 лет, у девочек в 9-11,13 и 15 лет, а у женщин монотонно до 59 лет. Существенное учащение пульса выявлено у школьниц в 14 лет. У мальчиков в сравнении с девочками частота пульса более редкая.

Минутный объем кровообращения (МОК) у детей с возрастом увеличивался, но в меньшей степени, чем ударный объем, что обусловлено урежением сердечного ритма (Тупицын, Князева, 1988).

Систолическое АД монотонно возрастает у мужчин, несколько стабилизируясь в возрасте 20 - 39 лет. У женщин АДс сохранялось на относительно постоянном уровне в возрастном диапазоне от 13 до 39 лет, резко увеличиваясь в старшем возрасте 50-59 лет.

У мужчин и женщин Севера АДс достоверно выше нормы (Абрамов, 1986; Липовецкий и др., 1988) наиболее существенные различия появляются после 40 лет и увеличиваются далее с возрастом. Величины АДс, полученные в исследованиях у жителей Республики Коми, соответствовали таковыми у практически здоровых людей.

Обнаруженное уменьшение ЧСС у мужчин и женщин с возрастом может быть обусловлено ростом артериального давления, так как гипертензия вызывает брадикардию (Корниенко, 1979).

Снижение ЧСС с возрастом у жителей Севера могло иметь и компенсаторный характер. В старших возрастных группах у людей вследствии уменьшения эластичности мышечных фибрилл, увеличение доли соединительной ткани, атрофических изменений, гипертрофии отдельных мышечных волокон и более высокого уровня конечно-диастолического давления в левом желудочке снижается доставка кислорода к сердечной мышце (Коркушко, 1980). В процессе старения организма человека основная тенденция функциональных преобразований системы кровообращения сводится к тому, чтобы обеспечить перестройку механизмов сократимости в сторону формирования регулируемой гиподинамии миокарда (Душанин, Трескунова, 1987).

У здоровых людей величины ударного объема и минутного объема кровотока уменьшаются с возрастом (Деряпа и др., 1975; Коркушко, 1983; Фролькис, 1991). С годами у людей снижаются основной обмен и потребление кислорода, и можно предположить, что уменьшение МОК появляется в ответ на снижение потребности тканей в доставке кислорода. Работа сердца у людей старших возрастов происходила в условиях повышенной ригидности сосудов, и снижении МОК способствует уменьшению его энергетических затрат (Коркушко, 1976). Величина МОК сохраняется на оптимальном уровне до 60 лет (Щурова, 1998). Изучение сердечно - сосудистой системы у людей в возрасте 20-100 лет показывает, что наряду со снижением эластичности крупных артериальных сосудов увеличивается периферическое сосудистое и общее эластическое сопротивление, уменьшается скорость выброса крови и замедляется кровоток. Повышение периферического сосудистого сопротивления опережает снижение сердечного выброса (Коркушко, 1983).

Глава 2. Функциональное состояние сердечно сосудистой системы человека в условиях Европейского Севера

2.1 Показатели изменения деятельности сердечно-сосудистой системы на протяжении холодного времени года

Систолическое давление у всех школьников наибольшее в октябре и снижается к февралю (Евдокимов и др., 1999). В марте наблюдается второй подъем АДс с последующим достоверным снижением к маю. С октября по февраль у мальчиков АДс выше, чем у ровесниц.

На протяжении холодного периода года у учащихся из общеобразовательной школы АДс снижается, что может свидетельствовать о гипотензивном действии отрицательных температур окружающего воздуха.

В переходные периоды года (октябрь и март) у школьников зарегистрированы максимальные значения АДс.

Самые высокие значения АД отмечены в зимний период, самые низкие - в летний, что связано с активностью симпатической нервной системы (Евдокимов В.Г., Рогачевская О.В., Варламова Н.Г., 2007).

Широкое освоение регионов Крайнего Севера сопряжено с большими трудностями в основном из-за суровых климатических условий. При переезде на Крайний Север человек подвергается воздействию целого ряда экологических факторов, которые можно разделить с учетом их физических и химических характеристик на неспецифические и специфические. К неспецифическим относят - холод, тяжелый аэродинамический режим, особенности питания, т.е. факторы, которые встречаются и в других регионах. К специфическим факторам, играющим, по-видимому, большую роль в процессах адаптации человека, следует относить изменение фотопериодизма и явления электромагнитной природы. Среди такого многообразия экстремальных факторов в полярных районах холод рассматривался как наиболее значимый эколого-физиологический фактор (Марычев, 1977). Биоклиматические и геохимические факторы среды влияют на организм и формируют своеобразный экологический портрет жителя Крайнего Севера (Агаджанян, 1981,1982).

У взрослого населения известны разные варианты действия холодового климата на артериальное давление человека: гипотензивное (Данишевский, 1955; Бартон, Эдхолм, 1957; Кандрор, 1968; Милованов, 1981), гипертензивное (Cristschley, 1947; Butson, 1949; Авцын и др.,1985); отсутствие изменений АД (Muto, 1960); разнонаправленные сдвиги (Тихомиров, 1968; Мочалова, 1970 и др.)

При исследованиях детей Европейского Севера наибольшее АДс у них выявлено в октябре, и снижение наблюдается к февралю (Евдокимов и др., 1999). В марте наблюдался второй подъем АДс с последующим достоверным снижением к маю.

На протяжении холодного периода года у учащихся из общеобразовательных школ АДс снижается, что может свидетельствовать о гипотензивном действии отрицательных температур окружающего воздуха. В исследованиях De Lorenzo с соавторами (1999) показано, что у адаптированных к холоду испытуемых на кратковременное воздействие холода давление крови достоверно снижается, что может быть следствием ослабления симпатической реакции на низкую температуру. О гипотензивном действии отрицательных температур окружающего воздуха может свидетельствовать тот факт, что у коренных жителей Севера, по исследованиям Анчугина В.В. и других (1986), после 12 лет АДс ниже, чем у школьников из Ташкента (Архипов, Мирзаев, 1982; Абрамов, 1986).

В переходные периоды года (октябрь и март) у школьников зарегистрированы максимальные значения АДс. Самые высокие значения АД отмечены в зимний период, а самые низкие - в летний, что связывается с активностью симпатической нервной системы (Kawano,2000). В холодный сезон года (декабрь-март) систолическое АД несколько выше (Reeves,Chen, 1992). У школьников, проживающих в городе Сыктывкар уже с мая начинается снижение АДс. У школьников в Заполярье в этом месяце выявлены наиболее низкие значения артериального давления (Раппорт, 1979). Изменения АД в переходные периоды года автор (Раппопорт,1979) считает адаптационными, развившимися в ответ на резкие колебания инсоляции, длительности дня, температуры воздуха, атмосферных флюктуаций и уровня физической активности детей.

В работе S. Nayha (1985), обследовавшего 1585 мужчин (50-85лет), приведены сезонные изменения АДс с максимумом показателя в ноябре и минимумом в июле. Разная сезонная динамика АДс у мужчин и женщин вполне объяснима с позиции разгрузочного рефлекса Парина. Холодовой бронхоспазм в начале зимы ведет к возрастанию давления в легочной артерии и увеличению нагрузки на правый желудочек, что рефлекторно вызывает снижение периферического сосудистого сопротивления и артериального давления в большом круге кровообращения и способствует уменьшению притока крови к правому желудочку (Авцын и др., 1985).

2.2 Влияние холодового фактора на военнослужащих и приезжих людей

Адаптация приезжих к экологическим факторам сопровождается перестройками многих функциональных систем (Арнольди, 1962), мобилизацией биологических и социальных средств защиты от воздействия неблагоприятных факторов среды обитания, в результате чего формируется качественно новое состояние - адаптированность, достигаемая ценой определенной биосоциальной платы (Авцын, Марычев, 1975). В основе адаптации лежит этап долговременной адаптации с формированием системного структурного следа (Меерсон,1973; Хаскин,1975).

Исследования врачей участников экспедиции в Арктике и Антарктике показывают, что в процессе адаптации человека в суровых природных условиях Заполярья, в системе кровообращения преобладали физиологические изменения функции сердца. Патологические варианты наблюдались редко и преимущественно у лиц старше 40 лет, страдающих заболеваниями сердечно сосудистой системы. В отношении некоторых функций сердца, в частности автоматизма, обнаружена некоторая сезонность, которая, по-видимому, обусловлена изменениями ансамбля циркадных ритмов под воздействием (наряду с другими экзогенными факторами) контрастного светового режима и специфических природных и социально-психологических условий обитания. У полярников происходит колебание уровня АД. Однако изменение АД неоднозначно для всех экспедиций. Некоторые исследования выявили снижение АД в процессе адаптации, в ходе других исследований установлено незначительное повышение артериального давления у людей в первые 1,5-2 месяца зимовки, которые в дальнейшем нормализовались (Матусов, 1982).

В исследованиях проведенных на военнослужащих при выполнении физических нагрузок ЧСС несколько ниже, чем у жителей высокогорья (101-108, 130-131 и154-172 уд/мин при 50, 100 и 150 Вт соответственно) (Туркменов и др., 1981). У взрослых мужчин условия Севера вызывают отчетливое снижение частоты пульса (Попов, 1965; Тихомиров, 1968 и др.).

Важными характеристиками деятельности сердечно сосудистой системы являются уровни АДс и АДд. В покое лежа АДс несколько повышалось в ноябре, на протяжении холодного периода года снижалось и достигало минимума в марте. Начиная с апреля зарегистрировано повышение особенно резко выражено в мае. В мае наблюдалось резкое повышение температуры наружного воздуха. Сходная закономерность изменения АДс наблюдалась и при выполнении физических нагрузок.

В покое лежа АДд на протяжении холодного периода года повышалось и достигало максимума в апреле. В мае месяце произошло резкое снижение показателя, при этом зарегистрировано резкое повышение температуры атмосферного воздуха. Сходная закономерность изменения АДд наблюдалась и при выполнении физических нагрузок. Степень выраженности сезонных изменений составила в покое 9% а при выполнении нагрузок возрастала до 14 а при восстановлении до 15% (Бойко Е.Р., 2007).

Сниженное АД может быть результатом уменьшения УО, МОК, периферического сосудистого сопротивления, сокращения объема циркулирующей крови, уменьшение венозного возврата к крови к сердцу, снижение вязкости крови (Гембицкий, 1997).

Заключение

Адаптация в качестве обязательной предпосылки включает в себя взаимодействие "человек-среда". Исходя из этого, программа оценки состояний здоровья и адаптаций должна быть комплексной и опираться:

1. одновременное изучение характеристик организма на всех уровнях его организации и показателей конкретных условий среды

2. изучение изменений этих показателей и их взаимосвязь во времени.

Анализ литературных данных позволил предвидеть минимум три возможных негативных последствия на сердечно сосудистую систему организма:

1. либо система перестраивается на функционирование в соответствии с параметрами жизнедеятельности организмов, живущих в данной среде

2. либо организм функционирует в соответствии с параметрами, свойственными ему в исходной зоне обитания

3. либо организм переходит в состояние патологии (Гичев Ю.П.,1982).

Выводы:

1. У мужчин и женщин, живущих на Севере артериальное давление достоверно выше нормы, аналогичные изменения выявлены и у детей.

2. Изменения артериального давления у приезжих и военнослужащих увеличивается со сроком проживании на Севере.

3. Самые высокие значения артериального давления у детей отмечены в зимний период, самые низкие - в летний, что связано с активностью симпатической нервной системы. У военнослужащих и приезжих артериальное давление изменялось соответственно сезонам - зимой повышалось, летом понижалось.

4. Частота сердечных сокращений изменялась у исследованных групп: снижалась по мере взросления организма, особенно снижение ЧСС происходит с 9 до 15 лет, достигая минимального уровня в 40 - 59 лет.

5. Частота сердечных сокращений у коренных Северян по сравнению с нормой достоверно выше.

адаптация сердечный сосудистый погодный

Список литературы

1. Абрамов М.С. Артериальное давление у здорового населения. Ташкент: Мед., 1986, 116с.

2. Авцын А.П., Марачев А.Г., Проявление адаптации и дезадаптации у жителей Крайнего Севера // Физиология человека, 1975.т.1 №4 с.587-599

3. Агаджанян Н.А., Торшин В.И. Экология человека. М.:КРУК, 1994. 256 с.

4. Малкин, В.Б., Гиппенрейтер, Е.Б. Острая и хроническая гипоксия. М.: "Наука", 1977. 315с.

5. Данишевский Г.М. Акклиматизация человека на Севере. М., 1955. 357 с.

6. Раппопорт Ж.Ж. Адаптация ребенка на Севере. Изд. Медицина, М, 1979, стр. 85 - 106

7. Физиология человека. Учебник для мед ВУЗов, под редакцией В.М.Покровского, Г.Ф.Коротько, изд.Медицина, 2001 стр.51-60

8. Бочаров М.И., Истомина Н.Э. Сердечно-сосудистая система и холод у человека на Севере// Проблемы экологии человека: сб. науч. статей. Архангельск, 2000. с 32-37

9. В.Г. Евдокимов, О.В.Рогачевская, Н.Г. Варламова. Моделирующее влияние факторов севера на кардиораспираторную систему человека в онтогенезе. Екатеринбург: УрО РАН, 2007, 258 с.

10. Варламова Н.Г. Физическая работоспособность, заболеваемость и травматизм у лиц, адаптирующихся к труду в условиях Севера// Вестн. Коми науч. центра УрО РАН, 2000 Вып.16. С.28-42

11. Вардимиади Н.Д., Машкова Л.Г. Изменение некоторых вегетативных функций при разных режимах двигательной активности школьников// Охрана детей и подростков: Респ. межвед. Сб. Киев, 1974. Вып.6 С.60-63.

12. Слатин Е.А. Изучение показателей артериального давления у детей школьного возраста севера Карельской АССР// Гигиена и санитария, 1975. №9 С.110-111.

13. Милованов А.П. Физиологическая оценка адаптации легких к экстремальным факторам в условиях Севера. Новосибирск: Наука, 1981.172 с.

14. Малкин В.Б. Острая гипоксия//Экологическая физиология человека. Адаптация человека к различным климато-географическим условиям/ / отв. ред. О.Г.Газенко. М.,1979. С.333-405

15. Метаболическое обеспечение годового цикла адаптивных реакций сердечно-сосудистой и дыхательной систем у военнослужащих в условиях Севера// Под ред. Е.Р.Бойко. - Сыктывкар, 2007. - стр.33,42-44.

16. Неверова Н.П., Андронова Т.И., Мочалова М.И. К вопросу о физиологических механизмах начального периода акклиматизации в Арктике//Адаптация человека. Л.:Наука, Ленингр.отд., 1972. С.191-196

17. Олзийхутаг А., Дондог Н., Батмунх Г. Артериальное давление у скотоводов, проживающих в различных климато-географических зонах Монголии//Кардиология, 1979. Т.19,№6. С.58-62

18. Матусов А.Л., Деряпа Н.Р., Рябинин И.Ф. и др. Акклиматизация и патология человека в Антарктиде// Тр. НИИ Арктики и Антарктики. Л.,1971. Т.299. С.13-38

19. Мочалова М.И. О некоторых показателях гемодинамики в процессе акклиматизации человека на Крайнем Севере//Акклиматизация и краевая патология человека на Севере. Архангельск, 1970. с.122-123.

20. Коханский В.В., Николаева Н.А., Руженков В.Е. и др. Влияние климата Забайкалья на деятельность сердечно-сосудистой системы//Проблемы биоклиматологии и климатофизиологии. Новосибирск,1970. с.121-124.

21. Тупицын И.О. Возрастная динамика и адаптационные изменения сердечно-сосудистой системы школьников. М.: Педагогика, 1985. 87 с.

22. Тихомиров И.И. Биоклиматология Центральной Антарктиды и акклиматизация человека. М.:Наука, 1968. 200с.

23. Butson A.R.C. Acclimatisation to cold in the Antarctic//Nature, 1949. Vol. 163.P.132-133

24. Harlan W.N., Cornoni-huntley J., Leaverton P.E. Blood pressure in childhood//Hypertension, 1979. Vol/1,No.6 P.559-565.

25. Muto A. Medical research// National report of Japanese Antarctic research expedition 1958-1960. 190. P. 55-58.

Подобные документы

    Рассмотрение функциональных особенностей сердечно-сосудистой системы. Изучение клиники врожденных пороков сердца, артериальной гипертензии, гиппотезии, ревматизма. Симптомы, профилактика и лечение острой сосудистой недостаточности у детей и ревматизма.

    презентация , добавлен 21.09.2014

    Графические методы исследования сердца: электро- и фонокардиография. Клиническая оценка нарушений ритма сердца, синдром сосудистой недостаточности. Исследование периферических вен и венного пульса. Функциональное исследование сердечно-сосудистой системы.

    реферат , добавлен 22.12.2011

    Значение сердечно-сосудистой системы для жизнедеятельности организма. Строение и работа сердца, причина автоматизма. Движение крови по сосудам, ее распределение и ток. Работа воспитателя по укреплению сердечно-сосудистой системы детей раннего возраста.

    курсовая работа , добавлен 10.09.2011

    Космическая погода в экологии человека. Физиология сердечно-сосудистой и нервной системы человека. Магнитные поля, понижение и повышение температуры, перепады атмосферного давления, их влияние на сердечно-сосудистую и центральную нервную систему человека.

    курсовая работа , добавлен 19.12.2011

    Развитие сердечно-сосудистой системы – одной из интегрирующих систем, играющей важную роль в поддержании гомеостаза растущего организма ребёнка. Особенности кровеносных сосудов на разных этапах развития. Возрастные изменения в сердечной системе.

    контрольная работа , добавлен 03.11.2014

    Особенности клинической диагностики сердечно-сосудистой системы спортсменов. Методы исследования электрической и механической деятельности сердца и сосудов. Систолическое давление в легочной артерии. Обработка результатов диагностических исследований.

    курсовая работа , добавлен 06.04.2015

    Происхождение заболеваний сердечно-сосудистой системы. Основные заболевания сердечно-сосудистой системы, их происхождение и места их локализации. Профилактика заболеваний сердечно-сосудистой системы. Регулярные профилактические осмотры у кардиолога.

    реферат , добавлен 02.06.2011

    Гистологическое строение и эмбриогенез сердечно-сосудистой системы. Особенности внутриутробного кровообращения у детей. Сердце и сосуды в период полового созревания. Гистогенез артерий на примере аорты. Процесс формирования венозных сосудов у детей.

    контрольная работа , добавлен 09.11.2015

    Динамика и структура болезней сердечно-сосудистой системы: анализ данных отчета по отделению за пять лет. Проведение профилактики и внедрение принципов здорового питания с целью снижения количества пациентов с заболеваниями сердечно-сосудистой системы.

    реферат , добавлен 06.10.2010

    Сравнительная характеристика приступов удушья при бронхиальной астме и болезнях сердечно-сосудистой системы. Пароксизмы удушья при узелковом периартериите. Профилактика заболеваний сердечно-сосудистой системы: диета, двигательный режим, вредные привычки.

Управление хозяйствующими субъектами с сезонным характером деятельности преследует цели сокращения уровня сезонных колебаний. Для достижения этих целей необходимо перераспределение трудовых ресурсов, дозагрузка производственных мощностей, реклама, снижение цен, что невозможно без прогнозирования.

В современных условиях сложного переплетения хозяйственных связей между отраслями, сезонные колебания возникшие в одной отрасли передаются в другие, вызывая соответствующие колебания в последующих звеньях производственного цикла. Сезонность в сельском хозяйстве вызывает колебания производственного процесса в обрабатывающей промышленности, далее сезонные волны образуются в торговле и потреблении.

Так как промышленная сфера и окружающая его среда (рынок ресурсов, товаров и услуг, домохозяйства, финансовый рынок, государство) непосредственно связаны, то и здесь наблюдаются колебания, которые можно отнести к сезонным. Сезонные изменения социально-экономических процессов и явлений будут определяться не только климатическими факторами, но и социальными, экономическими, юридическими. Например, увеличение уровня безработных зимой, увеличение средней заработной платы и среднедушевого дохода в конце года, периодические денежные потоки налоговых платежей, отчислений в различные фонды, осуществления платежей за услуги.

Представляется необходимым оценить динамику сезонности на примере отрасли, которая в наибольшей степени подвержена сезонным колебаниям – в производстве сахара.

Рассматривая динамику сезонности в производстве сахара, необходимо учесть, что свекловичный сахар в основном производится в сентябре – ноябре, сырцовый в марте – июле. Такой сезонный характер связан с периодами созревания свеклы и закупками импортного сахара-сырца.

Сезонное колебание цен на сахар подтверждается нижеприведенным графиком.

Рис. 1. Оптовые и розничные цены на сахар в России

(январь 2006 г. - апрель 2009 г.)

Из графика видно, что повышение оптовых цен приходится на конец января – февраль, что связано с переработкой запасов свеклы у производителей и переходом производства на сырец. Так в 2006 г. рост цен составил в феврале по сравнению с началом января 350 рублей за тонну (16848 рублей за тонну), а в феврале 2008 г. по сравнению с январем 300 рублей за тонну (14022 руб. за тонну). Таким образом, ежегодно наблюдается сезонное снижение отпускных цен на сахар в конце года и их увеличение в начале года.

Рис. 2. Оптовые цены на сахар в России


2008 год характеризуется самым низким значением курса рубля к доллару США, что привело к существенному падению оптовых цен на сахар в сентябре – декабре прошлого года, несмотря на то, что себестоимость свекловичного сахара урожая 2008 года составляет 16,8 руб. за кг (с НДС). Цены на внутреннем рынке находились под давлением товарных запасов сахара из сахара-сырца и традиционной конкуренции сельскохозяйственных товаропроизводителей в осенний период. Вместе взятые эти факторы привели к понижению цен на сахар в указанный период.

Запасы сахара на российском рынке с учетом сахара-сырца на конец 2008 г. составили рекордные 2,91 млн. тонн по сравнению с 2,78 млн. тонн на конец 2007 г. Это результат рекордного производства свекловичного сахара в 2008/09 г. - 3,55 млн. тонн (с августа по февраль), в 2007/08 г. - 3,12 млн. тонн. Даже запасы сахара-сырца на сахарных заводах по данным Союзроссахара на 9 февраля 2009 г. в 1,5 раза выше и составляют 301 тыс. тонн по сравнению с 197 тыс. тонн годом ранее.

Рис. 3. Запасы сахара в РФ на конец месяца, тыс. т.


По данным Союзроссахара, в условиях дефицита и роста стоимости кредитных ресурсов в 3 и 4 кварталах 2008 года сахарные заводы не имели возможности привлекать кредитные ресурсы и только оказывали услуги по давальческой переработке сахарной свеклы, что в отличие от предыдущего года, привело к изменению структуры собственности товарных запасов сахара в сторону их увеличения на балансах сельхозтоваропроизводителей. Отсутствие достаточного количества складских емкостей для хранения такого количества сахара приводило к его массовым продажам.

Производство сахара в России с каждым годом становится более сезонным: растут октябрьские свекловичные пики, сокращается производство сахара из сырца (в силу сложно прогнозируемой доходности), не снижается импорт готового сахара, в первую очередь из Беларуси. Кроме этого, накладывают свой отпечаток резкие изменения импортных пошлин и колебания мирового рынка. Всё более актуальной становится проблема развития инфраструктуры вокруг сахарных заводов и ускоренного увеличения емкости заводского хранения сахара, в первую очередь, на относительно перспективных сахарных заводах с фактической мощностью более 3800 т/сутки (таких заводов в РФ около 31) и развития инструментов сезонного финансирования бизнеса.

Развитие сельскохозяйственного производства в России в 2008 г. осуществлялась под воздействием ряда негативных факторов, в частности быстрого роста цен на материальные ресурсы, используемые в сельскохозяйственном производстве и строительстве, а также осложнившейся ситуации с кредитованием сельскохозяйственных товаропроизводителей. В период сезонных работ рост цен на минеральные удобрения составил 70%, электроэнергию – 13,2%, на газ природный – 11,3%, удорожание дизельного топлива (к декабрю 2007 г.) – 45%, что привело к значительным дополнительным затратам. При этом цены на продукцию сельского хозяйства в январе-ноябре 2008 г. выросли лишь на 3,4%.

Несколько иная ситуация с сезонностью складывается в металлургической отрасли. В начале 2009 года был зафиксирован достаточно серьезный скачок спроса на металлопрокат со стороны потребителей азиатско-тихоокеанского региона. Повышение спроса было выборочным и связанным исключительно с необходимостью предприятий-производителей пополнить складские запасы. Но, тем не менее, в условиях неопределенности даже этого оказалось достаточно, чтобы рынку был дан краткосрочный заряд оптимизма и игроки стали повышать прогнозы по перспективам отрасли и вводить в строй замороженные в 4 квартале 2008 года производственные мощности.

Для российских металлургов дополнительным фактором, существенно повлиявшим на их бизнес, стала достаточно резкая девальвация рубля. Ослабление национальной валюты сделало продукцию российских металлургов более конкурентоспособной и позволило им частично заместить снижение внутреннего спроса экспортными поставками. По итогам 1 квартала 2009 года доля экспорта в структуре поставок российских металлургов возросла до 70-80% с 40-50% по итогам 2008 года.

Кроме того, девальвация рубля позволила металлургам повысить цены на внутреннем рынке, приводя их в соответствие с мировым уровнем. В результате Россия стала одной из немногих стран, где по итогам первых трех месяцев 2009 года был зафиксирован, пусть и незначительный, но рост производства стали к уровню декабря 2008 года.

Несмотря на то, что 1 квартал 2009 года был насыщен событиями и подтвердил большинство новых тенденций в металлургии, о которых мы писали в годовой стратегии, полного понимания ситуации он так и не дал, а влияние традиционного для металлургии фактора сезонности в 2009 году можно охарактеризовать как достаточно умеренное.

Факторы, формирующие сезонность, отличаются как по своей природе и характеру, так и по степени воздействия. Их можно объединить в следующие группы:

1. Природно-климатические. Оказывают влияние на формирование сезонных колебаний в производстве, торговле, потреблении.

2. Экономические факторы. Это в первую очередь объем производства, розничный товарооборот, цены и соответственно доходы населения.

3. Социальные факторы. К ним относятся социальная структура общества, уровень культуры населения, национальные традиции и праздники. Оказывают основное влияние на формирование сезонных колебаний спроса и потребления.

4. Демографические факторы: состав и размер семьи, возраст, пол, миграция населения. В основном оказывают влияние на спрос и потребление.

5. Юридические факторы - законодательно закрепленные всевозможные платежи в различные фонды, например, налоговые платежи, пенсионные и страховые платежи, плата за услуги связи.

Сезонные колебания, возникшие в производственном секторе, передаются в финансовый сектор, где они изменяются, так как факторы природно-климатические переплетаются с действиями социально-экономических и юридических факторов.

Например, у хозяйствующих объектов неравномерно производящих свою продукцию, спрос на деньги в отдельные периоды повышается. Весной потребность в заемных средствах у сельскохозяйственных предприятий резко возрастает, а осенью увеличивается потребность в дополнительных средствах у перерабатывающих предприятий, стремящихся после уборки урожая обеспечить себя сырьем на перспективу. Кредитные учреждения, учитывая хозяйственные и финансовые условия на местном рынке, должны предвидеть этот изменяющийся спрос и удовлетворять его на каждый конкретный момент времени. Создано много отраслевых банков, ориентированных на кредитование предприятий соответствующей отрасли.

На валютный рынок оказывают влияние экспортоориентированные отрасли и компании, многие из которых в своей деятельности испытывают влияние сезонных колебаний (автомобильная промышленность, нефтегазодобывающая, металлургическая), что в свою очередь отражается на состоянии платежного баланса страны.

Взносы во многие фонды также перечисляются периодически (пенсионные фонды, фонды обязательного медицинского страхования, Государственнный фонд занятости и другие). В расчетах конкретных сумм налоговых поступлений в бюджеты разных уровней большое значение имеет прогнозирование роста и спада производства, товарооборота в том числе и за счет сезонных факторов. Эти данные важны при очередном формировании бюджетов всех уровней, так как в них могут быть более достоверно отражены потребности регионов в федеральных ресурсах в виде субсидий, дотаций и трансфертного финансирования. Следует принять во внимание, что существуют регионы, имеющие сельскохозяйственную или иную сырьевую направленность. Поэтому большой интерес представляет исследование сезонности в финансовых процессах.

Анализ и прогнозирование различных социально-экономических показателей важны и для выработки социальной и экономической политики государства.

Используется обширная информация о состоянии и тенденциях развития всех секторов экономики. Большинство прогнозируемых процессов в той или иной мере испытывают на себе влияние сезонности (например, денежные агрегаты, кредиты банков экономике, средняя заработанная плата, доходы и расходы населения, остатки вкладов населения в банках, динамика численности безработных, индексы потребительских цен и оптовых цен промышленности). Следовательно, при их анализе необходимо учитывать не только монотонные тенденции, но и периодические (сезонные).

На фондовых рынках также наблюдаются колебательные процессы с ярко выраженными циклами: месячными, квартальными и 21 недельными, недельными. В качестве причин, вызывающих такие циклы, авторы указывают периоды и объемы размещения ценных бумаг, потребность эмитента в денежных средствах, регулирование эмитентом срочной структуры долга и другие. Перечисленные циклы обусловлены временными, субъективными факторами и их нужно принимать во внимание при рассмотрении конкретных, частных задач. Так как колебания на финансовом рынке носят близкий к периодическому характер и завершаются в течение года, то их относят к сезонным колебаниям.

Обострение экономической ситуации, связанное с финансовым кризисом, заставляет промышленные предприятия активнее выявлять и реализовывать резервы экономии во всех своих активах. В этой связи пристального внимания заслуживает анализ состояния корпоративных запасов товарно-материальных ценностей (ТМЦ). Оборотные активы в запасах на предприятиях достаточно весомы. По данным Росстата , доля всех видов запасов в составе имущества на предприятиях обрабатывающих производств - около 20%, а на машиностроительных предприятиях - около 30%. Запасы ТМЦ в составе оборотных средств занимают примерно 15% на предприятиях обрабатывающих производств, а в машиностроении - около 20%. К сожалению, за последние годы оборачиваемость оборотных средств, включая и оборачиваемость запасов, сколько-нибудь существенного ускорения не получила.

Переход к рыночной экономике снял проблему дефицита в снабжении предприятий материальными ресурсами, предприятия получили возможность отказаться от больших запасов и громоздких складов под них. Но в то же время встали новые проблемы, связанные с нестабильными и постоянно растущими ценами, нехваткой оборотных средств и кредитов под них, нарушениями договорных обязательств партнерами при поставках ТМЦ, нестабильной реализацией готовой продукции и т.д. Неопределенность в спросе на выпускаемую продукцию вызывает неопределенность в прогнозировании потребных материальных ресурсов. В связи с этим накапливаемые товарно-материальные запасы становятся фактором согласования реального спроса и предложения, а также сокращения затрат на производство.

Результаты ежемесячного опроса руководителей промышленных предприятий, проведенного по заказу «Деловой России» по панели лаборатории конъюнктурных опросов ИЭПП в апреле 2009 г., относительного текущего состояния предприятий, представлены на рис. 2.4-2.6.

Рис. 4. Средние цены на продукцию предприятий-респондентов в октябре 2008 г. - апреле 2009 г.

Рис. 5. Изменение объемов запасов на предприятиях-респондентах в октябре 2008 г. - апреле 2009 г.


Рис. 6. Динамика прироста балансов компонент Индекса текущего состояния в октябре 2008 г. - апреле 2009 г. по сравнению с тем же периодом прошлого года.


На рис. 2.7 даны приросты балансов ежемесячных компонент Индекса текущего состояния ожиданий в сравнении с тем же периодом прошлого года, рассчитанные для устранения сезонности. Значения балансов компонент за апрель 2009 г. были включены в Индекс текущего состояния «Барометра «Деловой России», представленного на рис. 2.8.


Одним из основных направлений достижения экономии в области материально-технического обеспечения является сокращение затрат, связанных с запасами путем выработки политики управления запасами, представляющей собой структуру правил определения момента и объема закупки. В рамках политики управления запасами формируются планы поставок, устанавливающие, в какие моменты времени и на какие объемы следует производить пополнение запасов.

В 1 кв. 2009 г. впервые в ходе кризиса стал резко отрицательным баланс фактической численности занятых, соотнесенной с ожидаемым спросом. Свой персонал в январе 2009 г. оценили как «недостаточный» только 7% предприятий (в октябре 2008 г. было 26%), а как «избыточный» ‑ 33% (было 12%). Инерция длительного периода быстрого роста производства, когда кадры зачастую были дефицитными, проходит. Ситуация на рынке труда становится достаточно острой, и это может иметь не только экономические, но и социальные последствия.

В 1 кв. 2009 г. индекс текущего состояния, рассчитанный на основе прироста балансов за год, составил -40,9 (в 4 кв. 2008 г. было -32,0). Приходится констатировать достаточно резкое ухудшение текущей конъюнктуры по сравнению с 1 кв. 2008 г. Наверняка оно найдет свое выражение в заметном падении объемов промышленного производства и реального ВВП. Сопоставление с прошлой динамикой приводит к однозначному выводу о том, что такого резкого изменения конъюнктуры к худшему не было с 1996 г., то есть с самого первого момента, для которого можно вычислить квартальный индекс текущего состояния.

С другой стороны, анализ помесячной динамики отдельных компонент индекса текущего состояния показывает, что пока не наблюдается дальнейшего ускорения падения. Об этом говорит относительная стабилизация балансов сразу нескольких компонент индекса текущего состояния: а) объемов производства после «обвала» в ноябре-декабре 2008 г.; б) цен на готовую продукцию после «обвала» в декабре 2008 г. – январе 2009 г.; в) запасов готовой продукции после «обвала» в январе-феврале 2009 г. Бесспорно, общеэкономический спад в России продолжается (признаков оживления пока никаких не видно, все компоненты индекса остаются отрицательными), но темпы этого спада, скорее всего, пока не нарастают.

2. Практический отечественный и зарубежный опыт управления запасами на предприятии в условиях сезонности

Проблема управления запасами ТМЦ имеет особую остроту, что вызвано следующими причинами. Во-первых, имеет место исключительное видовое многообразие потребляемых ТМЦ, что связано со сложностью и многокомпонентностью материальной структуры продукции, наличием вспомогательных производств. Во-вторых, состав потребляемых ТМЦ часто изменяется из-за обновления выпускаемой продукции. В-третьих, материальные потоки между производственными звеньями часто не синхронизированы, что приводит к множеству промежуточных запасов в производственных и логистических цепях.

Управление запасами на отечественных предприятиях в годы плановой экономики строилось, главным образом, на нормативном подходе. При этом нормы запасов определялись эмпирически либо как проценты от годового объема потребления, либо как нормированная продолжительность одного оборота по видам ТМЦ. Нормативный подход не давал надежных, экономически выгодных результатов и запасы обычно завышались.

Создаваемые на различных предприятиях запасы служат в первую очередь для того, чтобы выравнивать различную интенсивность взаимодействующих материальных потоков, а также для снижения влияния на предприятие случайных факторов, приводящих к сбоям в снабжении. Наличие запасов предполагает определенные затраты по их формированию и содержанию. Для определенности затраты на хранение запасов, а также административные расходы по выполнению заявок на поставки будем называть затратами на управление запасами, а затраты связанные с приобретением материальных ресурсов (произведение цены на закупаемый объем) ‑ затратами на закупки.

В настоящее время многие промышленные предприятия сталкиваются с проблемой неэффективного управления оборотным капиталом. Особенно остро это выражается на предприятиях с длительным циклом производства, где оборотный капитал составляет в среднем 80% годовой выручки. Наличие значительных объемов невостребованных запасов и просроченной дебиторской задолженности неблагоприятно влияет на финансовое состояние предприятий, не позволяет им оставаться конкурентоспособными. Существование данной проблемы обусловлено рядом факторов.

Во-первых, с формированием в России рыночной экономики условия, в которых функционируют предприятия, претерпели принципиальные изменения. Ранее существовала система централизованного планирования, в которой планы по производству и реализации продукции для предприятий задавались извне на основании формируемого баланса народного хозяйства, и предприятия могли производить продукцию «на склад», осознавая, что она будет реализована. В настоящее время неопределенность в отношениях предприятия с внешней средой существенно возросла: предприятиям необходимо самостоятельно осуществлять планирование на основании прогнозируемого спроса покупателей, который стал иметь первостепенное и определяющее значение, отправной точкой при планировании производства и продаж. Помимо этого, развитие конкуренции побуждает предприятия постоянно повышать эффективность внутренних бизнес-процессов для того, чтобы максимально качественно удовлетворять потребности своих потребителей и удерживать свои позиции на рынке. Таким образом, подход к управлению предприятием принципиально меняется, следовательно, возникает необходимость совершенствования системы управления оборотным капиталом. Инструменты, использовавшиеся для этого в плановой экономике уже нельзя использовать в чистом виде, они должны быть адаптированы к современным условиям функционирования предприятий.

Во-вторых, негативные результаты проводимых в России в 90-е годы 20 в. реформ, выразившиеся в резком падении объемов промышленного производства, значительной инфляции, отсутствии инвестиций в основные фонды в течение длительного времени, кризисе платежей и прочих последствиях, неизбежно вызвали снижение эффективности всех основных бизнес-процессов промышленных предприятий. Наличие непроизводительных процессов или их отдельных частей увеличивает длительность операционного цикла предприятия, в результате чего сокращается скорость оборота средств, вложенных в оборотный капитал, снижается рентабельность активов предприятия и его ликвидность, увеличивается долговая позиция, т.е. ухудшаются все основные экономические показатели предприятия.

Следует признать, что по меркам развитых стран уровень управления запасом в России достаточно низок. Вопрос о том, как эффективно управлять запасом сегодня, когда маржинальный доход от деятельности предприятий снижается, доступ к заемным средствам ухудшается, а конкуренция растет, приобретает первостепенное значение.

Традиционные аналитические модели опираются на трех «китов»:

– во-первых, на АВС-анализ,

– во-вторых, на формулу оптимального заказа EOQ (economic order quantity),

– в-третьих, на предположение, что все случайные процессы можно описать нормальным распределением (распределением Гаусса).

С помощью этих моделей в прошлом веке был достигнут значительный прогресс в управлении товарным запасом. Если учесть, что сто лет назад не было современных компьютеров и на сложные вычисления требовалось очень много времени, а рассмотренные модели весьма просты, они по праву считаются классическими. Сегодня эти модели пригодны лишь для использования в качестве учебного материала, на практике же они практически не применяются. Кроме того, совершенно очевидно, что данные модели абсолютно не учитывают фактор сезонности, а значит, не применимы для целей настоящего исследования.

Современная компьютерная техника позволяет решать задачу управления товарным запасом корректно и на принципиально более высоком уровне, чем раньше. Эра быстродействующих настольных компьютеров открыла новые возможности для управления запасами, в полной мере пока еще плохо осознанные. Объективной причиной тому служит незрелость российского рынка, а субъективной - недостаточная математическая грамотность персонала коммерческих предприятий.

По нашему мнению, в настоящее время невозможно разрабатывать методы управления запасом, не имея хорошей математической подготовки. Кроме того, необходим опыт работы в складском и торговом бизнесе.

Основная цель практически всех применяемых ныне современных компьютерных систем управления запасами сводятся к автоматизации процесса закупки на основе четко сформулированной цели и на базе финансово-экономической оптимизационной модели. Другая цель внедрения современной системы управления товарным запасом состоит в обеспечении возможности объективного контроля над ситуацией в закупках.

Основой оптимизации является финансово-экономическая модель. Для каждой ассортиментной позиции необходимо получить ряд коэффициентов, характеризующих ее финансовую эффективность (доходность на штуку, стоимость хранения штуки в сутки, стоимость пополнения штуки). Главной целью системы является оптимизация прибыли предприятия. Для каждой единицы запасов находятся такие параметры управления, которые определяют, когда (при каком остатке) и в каком количестве следует делать заказ. Иными словами, для каждой позиции определяются параметры управления в рамках гибкой пороговой стратегии.

Эффективное управление товарным запасом состоит в экономической оптимизации, а мерилом эффективности является прибыль. Как правило, под эффективностью управления товарным запасом имеется ввиду максимизация чистой прибыли предприятия в той части, в которой эта прибыль зависит от управления товарным запасом. В связи с этим, одна из составляющих работы по увеличению эффективности управления запасом - корректная финансовая модель предприятия. Все текущие бизнес-процессы на предприятии нужно рассмотреть с точки зрения расходов, связанных с управлением товарным запасом. Это и стоимость хранения товарного запаса, и затраты на его пополнение, и издержки от дефицита в виде недополученной прибыли (с учетом дополнительных штрафов за отказ в обслуживании).

Все процессы в цепи поставок: транспорт, аренда зданий и оборудования, затраты на персонал, закупочная деятельность, организация продаж, проценты по кредитам, кредиторская задолженность, дебиторская задолженность, налоги и т. д. - должны найти адекватное отражение в финансовой модели. Корректная модель должна абсолютно точно, в рублях, показывать, насколько уменьшаются издержки при увеличении товарного запаса, насколько увеличивается стоимость хранения, снижаются издержки от дефицита и т.п.

Изложенный подход к решению задач управления запасом не является принципиально новым. В 60-е годы ХХ века Ю.И. Рыжиковым были написаны классические труды по управлению запасом. Попытки реализовать теорию на практике явно опередили свое время. Отсутствие удобных и быстрых вычислительных машин, а также, что еще важнее, отсутствие естественных бизнес-мотиваций в обществе тотального дефицита не позволило воплотить на практике теоретические разработки. В наше время существует огромное количество инструментов, доступных как по цене, так и по уровню квалификации пользователя. Прикладной математикой разработаны очень мощные алгоритмы, а современная компьютерная техника позволяет проводить расчеты весьма оперативно. Все сказанное имеет самое непосредственное отношение к управлению товарным запасом.

Существует убеждение, что сложная задача, как оптимальное управление запасами в условиях сезонности, не может иметь адекватного математического воплощения. Однако, на наш взгляд, это в корне неверно. С появлением современной компьютерной техники, с усилением рыночной конкуренции тема управления запасом обрела «второе дыхание». Появились новые возможности, позволяющие решать проблемы эффективности использования ресурсов на уровне, который еще совсем недавно считался недосягаемым, в том числе и в отношении учета сезонного фактора.

Оптимальная политика управления запасами может быть найдена методами математического моделирования. Классическая однопродуктовая модель управления запасами (модель Вильсона) разработана еще в 1934 г. Проблема управления запасами в модели Вильсона сведена к определению объема заказа за планируемый промежуток времени таким образом, чтобы минимизировать затраты на управление запасами. Сама модель представляет собой описание процессов изменения складских запасов и связанных с ними издержек при некоторых допущениях, ограничивающих ее практическое применение. Поэтому рассматривают ряд модификаций этой модели, связанных с возможностью дефицита и учетом вызываемых им издержек; с наличием системы скидок в зависимости от величины партии закупки; с конечной скоростью поступления поставки на склад и др.

Проведенные нами исследования по изучению целесообразности практического применения моделей управления запасами основаны на данных функциональных подразделений обеспечения материальными ресурсами группы компаний горнодобывающей отрасли. Основными особенностями отрасли является широкая номенклатура закупаемых материальных ресурсов и нестабильность их потребления. Обусловлено это тем, что большинство материальных ресурсов обеспечивает не отлаженный технологический процесс с отработанными нормативами, а капитальное строительство и оборудование шахт. Нестабильность потребления связана с этапностью таких процессов, а стохастический характер потребления вызван тем, что ход капитального строительства подвержен влиянию внешних организационных и природных факторов.

Номенклатура поставляемых материальных ресурсов насчитывает сотни товарных групп, поэтому встает задача классификации поставляемых материальных ресурсов для выделения групп, по отношению к которым могут быть применены единые подходы по формированию политики управления запасами. В табл. 2.8 приведены основные направления и цели возможной классификации материальных ресурсов.

Таблица 2.8.

Направления и цели классификации закупаемых материальных ресурсов.


Исследование номенклатуры поставляемых материальных ресурсов по первым трем признакам классификации предполагает анализ стратегической важности продукции ; а также детальное изучение конкретных условий поставки, таких как минимальный размер закупаемой партии, срок исполнения заказов, необходимость проведения трудоемких операций на этапе оприходования продукции на склад, условия хранения и т.п. Это необходимо для выбора той или иной модификации модели Вильсона и уточнения ее параметров.

Классификация по стабильности потребления и величине затрат на хранение интересна с точки зрения определения возможности применения модели Вильсона, устойчивости получаемых на ее основе результатов и требований к точности этих результатов. В табл. 2.9 представлена соответствующая матрица классификации материальных ресурсов по стабильности потребления и величине затрат на хранение.

Таблица 2.9.

Матрица выбора политики закупок

Идея такой классификации заключается в том, что по мере роста стабильности потребления (группы Z-Y-X) повышается устойчивость результатов применения модели Вильсона. А по мере увеличения доли товарных позиций в обороте и издержек на хранение возрастает интерес к более точному определению размеров партии поставки, поскольку высокая точность позволяет получить ощутимую экономию.

Группа материальных ресурсов в ячейке «АХ» наиболее интересна с точки зрения применения модели Вильсона, поскольку занимает высокую долю в обороте, связана с большими издержками на хранение и отличается стабильностью потребления. Группа материальных ресурсов в ячейке «AY» требует предварительного анализа функции спроса, поскольку отличается невысокой стабильностью потребления. К группе «Z» относятся редко закупаемые, как правило уникальные материальные ресурсы. Такие позиции закупаются на основе заявок соответствующих подразделений предприятия, как правило, не подлежат хранению, и формула Вильсона для них не используется. Применение модели управления запасами для группы «С» не требует высокой точности к определению оптимального размера заказа. Для управления запасами этой группы достаточно приближенных прогнозов годовой потребности. Однако необходимо постоянное отслеживание динамики потребления и уровня запаса для сокращения неликвидных запасов.

Результат классификации потребляемых материальных ресурсов группой компаний представлен на рисунке 2.1.

Рис. 2.1. Результаты классификации товарных групп материальных ресурсов


На диаграмме представлены следующие товарные группы:

З/части к оборудованию горно-шахтному

Электрооборудование и электротехнические материалы

Материалы металлические

Инструмент

КИП и средства автоматизации

Средства связи и радио

Топливо и масла

Материалы строительные

Реагенты, материалы лабораторные

Оргтехника

Тара и тарные материалы


Рассмотрим примеры применения моделей управления запасами для поставляемых материальных ресурсов некоторых ячеек матрицы. Так, например, к группе материальных ресурсов ячейки «АХ» относится товарная позиция «Сталь Листовая», отличающаяся высокими объемами и стабильностью потребления.

Расчетное значение оптимального размера партии поставки для рассматриваемой позиции предполагает частое проведение отгрузок. Однако, при детальном изучении условий поставки выяснилось, что это не выполнимо в силу технических ограничений поставщика. В связи с этим реальный размер партии заказа в три раза превысил оптимальный, что повлекло увеличение затрат на хранение (Рис. 2.2).

Рис. 2.2. Зависимость затрат хранения и оформления заказа
от объема партии закупки


В отношении рассматриваемого случая применение модели управления запасами наряду с детальным изучением условий поставки позволяет обнаружить резервы для повышения эффективности материально-технического обеспечения. Так, заключение договора поставки с еще одним поставщиком металлопроката позволит компании осуществлять поставки оптимальными партиями и сократить затраты.

В случае нестабильного потребления для дорогостоящих позиций (ячейка матрица «АУ») целесообразно исследовать функцию потребления, например одним из методов анализа временных рядов. В качестве примера рассмотрим товарную позицию «Масло машинное».

На рис. 2.3 проиллюстрировано построение аддитивной модели для временного ряда потребления машинного масла по данным за год. Для рассматриваемой позиции возможно достаточно точно подобрать аддитивную модель благодаря яркой выраженности сезонной компоненты. На основе анализа временного ряда можно строить прогнозы интенсивности потребления и в соответствии с этим рассчитывать размеры партий заказа.


Рис. 2.3. Анализ функции спроса на машинное масло


Прогнозирование спроса с использованием аддитивной модели анализа временных рядов позволяет сократить в 2 раза расходы на хранение, по сравнению с расчетом партии заказа, основанном на предположении о равномерном потреблении материального ресурса (что предполагает модель Вильсона). Основное отличие управления запасами с применением анализа функции спроса от управления запасами на основе классической модели Вильсона заключается в том, что в первом случае размер закупаемой партии зависит от объемов потребления, а значит и от времени, а во втором - постоянен. В связи с этим прогнозирование распределения годового объема потребления во времени позволяет сформировать план поставок близкий к напряженному. Напряженным называют такой план поставок, при котором в момент оприходования очередной партии поставки запас на складе равен нулю. Доказано, что оптимальным планом поставок может быть только напряженный план.

Следует отметить, что при определении оптимальной партии заказа по классической модели Вильсона основной причиной высоких затрат на хранение является наличие значительного тренда (высокие темпы роста объемов потребления), а не колебания, вызванные сезонностью спроса. Это проиллюстрировано на рисунке 2.4, где приведены результаты расчетов затрат на хранение машинного масла с применением различных методов определения партии заказа.


Рис. 2.4. Затраты на хранение масла машинного нарастающим итогом для различных методов определения партий заказа


Анализ зависимости спроса от времени методом наименьших квадратов (МНК) дает возможность установить тренд динамики потребления. Расчет партий заказа на основе метода наименьших квадратов, позволяет сформировать такой план поставок, издержки на хранение при котором не значительно отличаются от плана поставок, сформированного с анализом сезонных колебаний спроса.

Данный пример показывает, что для дорогостоящих товарных позиций групп «А» и «В» важным вопросом является определение годовой потребности и прогнозирование динамики потребления в течение года. В случае управления запасами по товарным позициям группы «С» степень точности прогноза не является столь важной. Это связано с тем, что даже довольно значительные отклонения фактического годового объема потребления от планируемого приводят к малозначимым отклонениям затрат управления запасами. На основе анализа устойчивости результатов модели Вильсона можно показать, что существенное отклонение годового объема потребления приводит к незначительному отклонению издержек на хранение и оформление заказов. Так, например, для товарной позиции «Лампы электрические общего назначения», находящейся в ячейке «СХ», отклонение от годового объема потребления на 50 % приведет к изменению издержек на управление запасами на 16%, что составляет не более 1% от аналогичных затрат по товарной позиции группы «А» «Сталь листовая». Таким образом, для управления запасами по товарным позициям группы «С» достаточно иметь приближенные оценки годовых объемов потребления, которые могут быть получены на основе опыта специалистов службы снабжения, ведущих эти позиции.

Еще одним важным направлением достижения экономической эффективности в области управления запасами группы компаний является объединение потребностей в материальных ресурсах, позволяющая формировать консолидированные планы закупок, отличающиеся более низкими издержками. Основными источниками получения выгод при консолидации потребностей являются:

Экономия на административных затратах по оформлению заказов;

Сокращение затрат на хранение запасов;

Получение скидок за счет увеличения объемов партии закупок.

Оценку экономии затрат за счет централизованного принятия решений об объемах закупаемых партий и частоте выполнения закупок возможно осуществить на основе математических моделей управления запасами.

В рамках модели Вильсона можно показать, что в случае возрастания объемов потребления в некоторое число раз α произойдет увеличение оптимальной партии заказа, расходов на хранение и расходов по выполнению заказов в раз. Т.е. при объединении управления запасами нескольких компаний возможно сократить общие издержки, связанные с оформлением заказов, за счет уменьшения количества операций поставок и таким образом сокращении административных расходов на выполнение заявок, а также за счет уменьшения общих запасов и снижения издержек хранения.

В случае централизованного снабжения группы предприятий, потребляющих сходную номенклатуру материальных ресурсов, возможно достичь экономии за счет формирования общей консолидированной политики управления запасами. При этом сокращение затрат на управление запасами можно оценить следующим образом. Рассмотрим консолидацию закупок по одному виду материального ресурса для группы из n компаний. Пусть Q i - годовой объем потребления определенного вида товара i- й компанией, входящей в группу. Тогда общая годовая потребность в товаре группы компаний определяется как:

Доля i-й компании в общем объеме потребления составляет


Согласно модели Вильсона затраты на управление запасами i-ой компании представляют собой сумму затрат на выполнение заявок и хранения запасов:

где g – издержки выполнения заказа;

s – издержки хранения единицы запаса;

q i ‑ оптимальный размер партии заказа для i-ой компании, вычисляемый по формуле Вильсона:

Используя выражения (2.2) и (2.4) получаем:

q общ ‑ оптимальный размер партии заказа при консолидации потребностей компаний группы

Подставляя полученное выражение для q i в равенство (2.3) определим зависимость меду затратами на управление запасами i-ой компании и величиной затрат на управление запасами в случае централизованного снабжения:

Тогда отношение затрат на управление запасами в случае самостоятельного управления запасами к затратам в случае централизованного управления запасами составит:

Проиллюстрируем эффект экономии затрат на примере расчета издержек управления запасами для случаев централизованного и децентрализованного управления запасами по товарной позиции «Метизы» (таблица 2.10).

Таблица 2.10.

Расчет экономии затрат на управление запасами при централизации снабжения на примере товарной позиции «Метизы»

Предприятие

Объем потребле-ния, [т/год]

Затраты на выполне-ние одной заявки

Затраты на хранение тонны груза, [руб./

Опти-мальная партия закупки, [т]

Коли-чество заку-почных операций в год

Затраты на выполне-ние заявок, [руб.]

Затраты на хранение, [руб./год]

Затраты на управление запасами, [руб./год]

(8) = 0,5∙ (4)∙(5)

Предприятие 1

горнодобывающая отрасль

Предприятие 2

машинострои-тельная отрасль

Предприятие 3

строительная отрасль

Предприятие 4

горнодобывающая отрасль

ИТОГ:

Централизованное управление запасами

Экономия


Из представленных расчетов (таблица 2.10) видно, что для рассматриваемой группы компаний затраты на управление запасами при децентрализованном снабжении почти в два раза превышает аналогичные затраты при централизованном снабжении. Следует обратить внимание, что значения затрат в столбцах (7) и (8) близки. Это не случайно и объясняется тем, что оптимальный размер заказа, при котором достигается минимум затрат, ‑ есть точка пересечения двух кривых, характеризующих расходы на хранение и выполнения заявок (рис 2.2) В связи с этим и суммы экономии затрат на хранение и выполнение заявок близки между собой.

Представленная модель оценки экономии затрат на управление запасами при централизации снабжения основана на модели Вильсона, а следовательно включает в себя все ограничения классической модели управления запасами, а также предполагает, что затраты на хранение единицы запаса и выполнение заказа для всех компаний группы одинаковы. Последнему ограничению следует уделить большое внимание в случае, если компании группы расположены в различных регионах, отличающихся разными уровнями оплаты труда, расценками на аренду офисных помещений и т.п.

Несмотря на эти ограничения, представленная модель иллюстрирует возможность достижения экономии при централизации снабжения и предлагает подход к ее оценке.

Отдельного рассмотрения заслуживает оценка экономических выгод при централизации снабжения получаемых от скидок за увеличенные объемы закупок. Для оценки экономии затрат на закупаемые материальные ресурсы необходимо исследовать предложения поставщиков по каждой позиции номенклатуры. Наиболее целесообразно проводить поиск выгодных предложений по тем номенклатурным позициям, которые занимают большие доли в общей сумме закупок. Для исследуемой группы компаний это материальные ресурсы, находящиеся в группах «А» и «В» (рис. 2.1). Это связано с тем, что при определенных объемах годового потребления группа компаний может стать стратегическим партнером поставщика, являющегося производителем продукции, а не посредником. Условием вступления в такое партнерство является, как правило, соблюдения требования поставщика по минимальным объемам годового потребления. Выгоды от такого сотрудничества – существенные скидки и стабильность поставок.

Проиллюстрируем эффект получения экономических выгод при централизации снабжения на примере расчета экономии затрат на закупки по товарной позиции «Метизы» (Таблица 2.11).

Таблица 2.11.

Расчет экономии затрат на закупки при централизации снабжения на примере товарной позиции «Метизы»

Предприятие

Партия закупки [т]

Цена закупки для разных объемов закупаемой партии, [руб/тонна]

Объем потребления [т/год]

Затраты на закупку [руб./год]

Экономия при централи-зованной закупке [руб./год]

свыше 25[т]

(6) = (5)∙(3)

(7) =(6)‑(5)∙(4)

Предприятие 1

горнодобывающая отрасль

Предприятие 2

машинострои-тельная отрасль

Предприятие 3

строительная отрасль

Предприятие 4

горнодобывающая отрасль

ИТОГ:

36 195 000

5 835 000

Централизованное управление запасами





Приведенный расчет показывает, что централизация снабжения, состоящая в консолидации потребностей компаний группы по общим позициям закупаемой номенклатуры и в объединении процессов управления запасами позволяет получить экономические выгоды за счет снижения затрат на управления запасами и закупки.

Таким образом, применение моделей управления запасами позволяет:

– выявить резервы по повышению эффективности деятельности в области материально-технического обеспечения;

– достичь экономии затрат материально-технического обеспечения за счет оптимизации партии поставки закупаемых материальных ресурсов;

– на ряду с детальным исследованием номенклатуры поставляемых материальных ресурсов повысить эффективность деятельности предприятия за счет снижения издержек на хранение путем высвобождения активов из неликвидных запасов;

– снизить затраты на управление запасами и на закупки за счет централизации снабжения группы компаний.

Концептуальная модель оптимизации материальных запасов представлена на рис. 2.5.

Рис. 2.5. Этапы оптимизации материальных запасов.

1-й этап. На этом этапе решается задача выявления и систематизации совокупности факторов, которые могут оказать влияние на необходимый уровень запаса и привести к возникновению дефицита либо избытка материалов.

Факторы, воздействующие на уровень имеющихся запасов материалов, могут быть разделены на три группы.

1-я группа факторов характеризует влияние поставщиков. К этой группе относятся: нарушение поставщиком графика поставки материалов, несоответствие качества материалов договору, несоответствие количества материалов договору, несоответствие поставленных материалов по номенклатуре.

2-я группа факторов характеризует влияние покупателей продукции предприятия, выраженное в изменении величины спроса.

3-я группа факторов характеризует влияние производственно-хозяйственной ситуации на предприятии. К этой группе относятся такие факторы, как высокая текучесть и низкая подготовка кадров, несовершенство системы мотивации ресурсосбережения, ошибки планирования потребности в материальных ресурсах.

Влияние первой группа факторов приводит к возникновению отклонений фактического периода поставки от планового Q (Δ t п ). Влияние двух других групп выражается в изменении потребности в материалах по сравнению с плановой (нормативной) величиной Q (Δ потр (t п ) ) в периоде времени между двумя очередными поставками.

2-й этап. На этом этапе решается задача оценки характера и степени влияния факторов на уровень производственного запаса. Проводится анализ возможных ситуаций, вызывающих образование дефицита либо избытка материалов. Осуществляется количественная оценка величины возможного дефицита либо избытка запаса.

Наибольший вклад в изучение теории дефицита был сделан Яношом Корнаи. В работе под названием «Дефицит» он дает следующее определение понятию «дефицит»: «это отсутствие необходимых ресурсов для реализации какого-либо намерения» [ссылку].

В своей теории он исходит из того, что плановая экономика в принципе не может объективно отражать потребности предприятий в различных ресурсах. Причинами дефицита являются постоянные ошибки в расчете потребности в тех или иных ресурсах, которые, по мнению Корнаи, неизбежно приводят к недовыпуску товаров в каких-либо отраслях. В рыночной экономике причинами дефицита являются не «ресурсные ограничения», а «ограничения, обусловленные спросом» на продукцию предприятия, а также режимом поставки необходимых материальных ресурсов и их потреблением в процессе производства изделий.

Таким образом, в условиях рыночной экономики произошла трансформация понятия «дефицит», вызванная изменившимися условиями хозяйствования.

В процессе управления запасами разность между фактической величиной запаса материалов на начало планового периода Q им (t н ) и величиной, предусмотренной планом, (Q норм ) может изменяться. Разность Q им (t н ) - Q норм < 0 характеризует величину дефицита запаса материала δ :

δ = Q им (t н ) - Q норм . (2.8)

Существует несколько подходов приспосабливания предприятий-производителей к условиям дефицита материальных ресурсов:

1. Снижение объемов производства до уровня, который позволяет осуществить имеющийся уровень запаса материалов. В этом случае объем производимой и поставляемой на рынок продукции снижается, что в итоге ведет к уменьшению получаемой прибыли. Предприятие несет потери, которые негативно сказываются на его финансовой устойчивости.

2. Изменение в структуре затрат (вынужденная замена одного вида материального ресурса на другой). При нехватке одного ресурса, предприятие приобретает другой, более дорогой в том случае, если заменяющий ресурс лучшего качества, или более дешевый, но более низкого качества. Это неизбежно влечет за собой уменьшение качества выпускаемой продукции.

3. Изменение структуры выпускаемой продукции.

Практика показывает, что определение потерь из-за дефицита материальных ресурсов связано с определенными трудностями, причиной которых является не только фактор сезонности, но и случайность, непредсказуемость последствий влияния различных факторов внешней и внутренней среды предприятия на уровень запасов. Однако, располагая статистическими данными за прошлые периоды времени, можно прогнозировать отклонения от запланированных показателей, возникающих в таких сферах производственно-хозяйственной деятельности предприятия, как снабжение, производство и реализация готовой продукции.

Величина ожидаемых потерь С(δ ) из-за дефицита запаса материальных ресурсов равна :

С(δ ) = М[∆Т(f i )] , (2.9)

где - средняя цена продукции, реализуемой на рынке, руб.;

Q Г - годовой объем продукции, производимый предприятием, шт.;

365 - число дней в году;

М[∆Т(f i )] - математическое ожидание отклонения параметров поставки материалов, вызванное действием фактора f i (i = 1, 2, 3, 4).

На формирование дефицита δ помимо перечисленных выше факторов влияние оказывают:

1. Высокий процент брака при изготовлении продукции из-за низкой технологической дисциплины, устаревшего оборудования, низкой квалификации рабочих.

2. Непредвиденное увеличение спроса на продукцию предприятия.

3. Неточный прогноз спроса на продукцию предприятия.

4. Финансовая неустойчивость предприятия, не позволяющая своевременно заключать договора с поставщиками на поставку материалов нужного ассортимента и количества.

Процесс образования потерь из-за дефицита запаса материальных ресурсов, возникающих под влиянием перечисленных факторов, представлен на рис. 2.6.


Рис. 2.6. Процесс образования потерь, связанных с дефицитом запасов материалов


Возникновение дефицита δ влечет за собой следующие негативные последствия:

· простои производственных мощностей;

· замена отсутствующих в запасе материалов;

· форсирование производства изделий после ликвидации простоя.

Каждое из этих последствий вызывает потери для предприятия. В случае простоев производства и последующего форсирования производственного процесса ущерб определяется как сумма основной и дополнительной заработной платы рабочих с отчислениями; при замене сырья, материалов, комплектующий изделий ущерб определяется как разность между стоимостью фактически использованных ресурсов и стоимостью замененных ресурсов . Величина ущерба учитывается при определении суммарных потерь, вызываемых дефицитом.

Влияние факторов внешней и внутренней среды предприятия может привести к образованию излишних запасов материалов. В такой ситуации фактическая величина запаса материалов Q им (t н ) на начало планового периода будет больше величины Q норм , предусмотренной планом. Разность Q им (t н ) - Q норм > 0 характеризует величину избытка запаса материала s :

s = Q им (t н ) - Q норм . (2.10)

Возникающие в условиях избытка s потери С(s ) из-за наличия сверхнормативных запасов характеризуются как замораживание оборотных средств в материальных запасах.

Ожидаемые потери из-за наличия сверхнормативных запасов определяются:

С(s ) = М[ s ] * r , (2.11)

где - средняя цена единицы материального ресурса, руб.;

- среднесуточное потребление материального ресурса, т/дн;

М[ s ] – математическое ожидание величины избытка запаса материалов;

r - процент по банковским депозитам, %.

При разработке краткосрочного производственного плана на следующий период предполагается, что известен нормативный уровень Q норм запаса и фактически имеющийся уровень Q им (t к ) запаса материалов на предприятии на конец (начало следующего) планового периода. Под нормативным уровнем Q норм запаса понимается планируемый остаток запаса материалов на следующий плановый период.

В результате влияния вышеперечисленных факторов имеющийся уровень Q им (t к ) запаса материалов и нормативный уровень Q норм запаса могут находиться между собой в одном из следующих отношений – либо Q им (t к )= Q норм , либо Q им (t к )> Q норм , либо Q им (t к )< Q норм . События (Q им (t к )= Q норм ), (Q им (t к )> Q норм ), (Q им (t к )< Q норм ) являются случайными, каждое из которых свершается соответственно с вероятностью Р(Q им (t к )= Q норм ), Р(Q им (t к )> Q норм ), Р(Q им (t к )< Q норм ). Эти события образуют полную группу попарно несовместных событий, и вероятность их свершения равна единице:

Р(Q им (t к ) = Q норм ) + Р(Q им (t к ) > Q норм ) + Р(Q им (t к ) < Q норм ) = 1. (2.12)

Возможные отношения величин имеющегося уровня запаса на конец планового периода Q им (t к ) и нормативного запаса Q норм отражены в древовидной модели формирования возможных ситуаций образования дефицита материальных запасов (рис. 2.7), и на ее основе построена табличная форма представления многообразия возможных потерь, вызываемых дефицитом либо избытком запасов δ и s .

События S 1 , S 2 , S 3 , S 4 , S 5 , S 6 , S 7 , S 8 , S 9 образуют полную группу попарно несовместимых случайных событий, поэтому выполняется равенство Р 1 +Р 2 +Р 3 +Р 4 +Р 5 +Р 6 +Р 7 +Р 8 +Р 9 =1.

Модель формирования потерь, вызываемых колебаниями факторов внешней и внутренней среды предприятия.

Формулы расчета величины дефицита либо избытка запаса материальных ресурсов для всех девяти ситуаций представлены в табл. 2.12, где ν , ν - коэффициенты вариаций объема производственного потребления и интервала поставок, превышающих плановые значения; ν , ν - коэффициенты вариаций объема производственного потребления и интервала поставок, значения которых ниже плановых.




Рис. 2.7. Дерево формирования логически возможных ситуаций образования дефицита и избытка материалов

при управлении запасами


Таблица 2.12.

Формулы для определения дефицита либо избытка материала

Ситуация

Расчетная формула

Характеристика величины δ

Дефицит – δ Избыток - s

δ = пост (- ν - ν ν-ν)

δ < 0

δ = пост (- ν )

δ < 0

δ = пост (ν+ ν ν -ν)

либо δ < 0,

либо δ > 0

либо δ ,

либо s

δ = пост (- ν )

δ < 0

δ =0

δ = 0

δ = 0

δ = пост ν

δ > 0

δ = пост (- ν+ν ν+ν)

либо δ < 0,

либо δ > 0

либо δ ,

либо s

δ = пост ν

δ > 0

δ = пост (ν- ν ν+ ν)

δ > 0


Зная величину дефицита либо избытка материалов в каждой из девяти возможных ситуаций, а также вероятность наступления ситуации, можно определить математическое ожидание М дефицита либо избытка материалов:

В случае если величина М0 , то имеет место избыток запаса материалов s .

Зная величину потерь из-за дефицита либо избытка материалов в каждой из девяти возможных ситуаций S 1 , S 2 , …, S 9 , а также вероятность их наступления Р 1 , Р 2 , …, Р 9 , можно определить математическое ожидание потерь М[С] .

Возникновение дефицита δ влечет за собой необходимость создания страхового запаса в целях минимизации потерь, вызываемых недостатком материальных ресурсов. Возникновение избытка s свидетельствует о необходимости снижения уровня запаса материалов, влекущего за собой «замораживание» оборотного капитала, вложенного в запасы материальных ресурсов.

Таким образом, величина запаса материальных ресурсов Q норм на начало планового периода, обеспечивающая непрерывность производственного процесса, будет равна:

Q норм = Q тек + Q подг + Q страх , (2.13)

где Q страх = М[ δ ].

3-й этап. Оптимизация уровня запаса материальных ресурсов сводится к минимизации математического ожидания потерь, вызванных влиянием случайных факторов. Оптимальным будет тот уровень запаса, при котором математическое ожидание потерь достигает минимума.

4-й этап. Выявление «узких мест», полное либо частичное устранение которых, позволит сократить размер необходимых запасов материальных ресурсов.

Результаты анализа влияния факторов на уровень запаса материалов позволяют определить комплекс необходимых логистических преобразований в деятельности различных структур для улучшения результатов этой деятельности.

5-й этап. На этом этапе решается задача разработки организационных мероприятий, реализация которых позволит сократить необходимые запасы материальных ресурсов. Основные направления ликвидации «узких мест» представлены в табл. 2.13.

Основные усилия по минимизации потерь, вызываемых дефицитом либо избытком материальных ресурсов в сфере снабженческой логистики долж ны быть направлены на решение задачи обеспечения согласованности действий поставщика и предприятия-получателя материалов в целях соблюдения плановых условий поставки . Вместе с тем, производственная логистика должна стремиться к обеспечению минимизации потерь на производстве, а распределительная логистика – к повышению точности прогнозирования спроса на продукцию предприятия.

Развивающаяся с начала 20-го века теория оптимизации уровня запаса материальных ресурсов имела целью сокращение размера запаса до уровня, обеспечивающего минимум затрат на его создание и поддержание. При этом потери вследствие недостатка либо избытка материалов не рассматривались.

Таблица 2.13.

Перечень мероприятий, направленных на минимизацию запасов материальных ресурсов

Действия

Нарушение поставщиком графика поставки материалов.

Несоответствие качества материалов договору.

Несоответствие количества материалов договору.

Несоответствие поставленных материалов по номенклатуре.

Выбор поставщика, обеспечивающего требуемый уровень качества материальных ресурсов. В случае, если невозможно найти другого поставщика, необходимо участие предприятия в повышении качества поставляемых ресурсов.

Согласование с поставщиками наиболее эффективных, с точки зрения затрат, сроков и условий поставки продукции.

Непредвиденное увеличение спроса на продукцию предприятия.

Непредвиденное изменение состава заказа готовой продукции.

Совершенствование работы службы маркетинга и сбыта.

Совместная работа с клиентами, в том числе формирование и совместная реализация с заказчиками эффективной стратегии физического распределения готовой продукции.

Высокая текучесть кадров.

Низкое качество подготовки кадров.

Несовершенство складского учета материалов.

Несовершенство системы мотивации ресурсосбережения (брак).

Ошибки планирования потребности в материальных ресурсах.

Повышение квалификации персонала.

Совершенствование технологии, организации производства готовой продукции, а также учета материалов, как на складе, так и в незавершенном производстве.


Таким образом, в основу предлагаемого подхода к управлению материальными запасами положена методика оптимизации уровня запаса по критерию минимум потерь, вызываемых дефицитом либо избытком материалов вследствие сезонных колебаний.

Экономический эффект от использования предлагаемой методики определения уровня запасов материальных ресурсов, минимизирующего потери из-за их дефицита, заключается в следующем:

1. Рассчитанный на основе предлагаемой методики оптимальный уровень запаса чугуна литейного на 2009 г. существенно ниже величины норматива, действующего на предприятии ОАО «ВЭМЗ» (табл.2.14).

Таблица 2.14

Сравнительная оценка уровня запаса чугуна литейного на 2009 г.

Разработанная методика

ВЭМЗ

в тоннах

в тыс.руб.

в % к месячной потребности в материале

в тоннах

в тыс.руб.

в % к месячной потребности в материале

1 квартал

2 квартал

3 квартал

4 квартал

Средняя

190,0

242,4

Норматив оборотных средств, вложенных в запасы чугуна литейного на 1 квартал 2009 г., составляет 33 % месячной потребности данного вида материального ресурса. В 1 квартале 2009 г. норматив запаса чугуна, действующий на ОАО «ВЭМЗ» составлял 50% потребности в месяц, что существенно больше необходимой для обеспечения производственного процесса величины запаса.

2. Формирование запаса чугуна литейного в размере, определенном на основе предлагаемой методики, позволяет уменьшить уровень остатков материала на начало планового периода на величину 242,4 т. -190,0 т. = 52,4 т. Следовательно, оборачиваемость запаса чугуна литейного возрастает на 27,5%. Значение показателя ΔК об равно: ΔК об = 242,4/190=1,275.

Поскольку величина ΔК об > 1, то имеет место ситуация, когда использование предлагаемой методики позволяет уменьшить размер оборотных средств, авансированных на формирование запаса материальных ресурсов.

3. Необходимый объем финансовых средств, авансируемых на формирование запаса чугуна литейного в соответствии с действующим нормативом запаса на 2009 г., составляет 1260 тыс.руб. ежемесячно или 15120 тыс.руб. за 2004 г.

Экономия оборотных средств, вложенных в запасы чугуна литейного, оптимальная величина которых определена на основе разработанной методики, составляет 3264 тыс.руб. за 2009 г. (табл. 2.15).

Таблица 2.15

Расчет экономии от высвобождения оборотных средств,

вложенных в запасы чугуна литейного в 2009 г.

2009 г.

Нормативный уровень запаса чугуна литейного на начало месяца

Экономия оборотных средств

Разработанная методика

ВЭМЗ

в тыс.руб.

в тыс.руб.

в тыс.руб

4 =(3-2)*3

1 квартал

428 ∙ 3=1284

2 квартал

312 ∙ 3=936

3 квартал

95 ∙ 3= 285

4 квартал

253 ∙ 3=759

Итого

4. Уровень обеспечения производства чугуном литейным в среднем за 2009 г. составит не менее 95%. Для сравнения, фактически утвержденные нормативы запаса чугуна литейного (по 2009 г.) существенно превышали необходимый уровень запаса материалов. Уровень обеспечения производства чугуном в 2004 г. колебался от 107% до 152%, составив по итогам года 137%.



Материальные запасы в экономических системах образуются по целому ряду причин. Основные причины формирования материальных запасов следующие: несоответствие объемов предложения и спроса на материальные ресурсы (промежуточные и конечные продукты) во времени и в пространстве; возможные сбои нормального хода производства, распределения и транспортировки материальных ресурсов, а также резкие изменения (колебания) величины спроса; сезонные колебания в производстве (предложении), потреблении (спросе), а также определяемые условиями транспортировки материальных ресурсов; спекулятивные намерения и инфляционные ожидания; экономические факторы, основанные на экономии: транспортных расходов, за счет скидок с цен на размер закупаемой партии; издержек по оформлению заказа; в результате сведение к минимуму простоев производства, при немедленном обслуживании покупателей (клиентов) и т.п.

Одной из причин создания запасов является возможность сезонных колебаний спроса. Спрос на запасаемый продукт может быть детерминированным (в простейшем случае – постоянным во времени) или случайным. Случайность спроса описывается либо случайным моментом спроса, либо случайным объемом спроса в детерминированные или случайные моменты времени. Нами исследуются модели управления запасами (УЗ) со случайным объемом спроса. Обычно, если не иметь достаточного запаса товара либо исходных материалов для его изготовления в случае работы компании «на заказ», не исключена ситуация, когда платежеспособный спрос не будет удовлетворен.

В современных условиях хозяйствования в России одной из основных проблем финансово-хозяйственной деятельности компании является проблема роста цен. Значительное удорожание материальных ресурсов, необходимых для производственного процесса, неблагоприятно сказывается на функционировании предприятия, ведет к перебоям в снабжении, вплоть до остановки производственного процесса. Таким образом, вложение свободных средств в товарно-материальные запасы является одним из возможных способов избежания падения покупательной способности денег.

С другой стороны, система, сумевшая предвидеть инфляционные процессы в экономике, создает запас с целью получения прибыли за счет повышения рыночной цены.

При исследовании любой задачи управления запасами требуется определять количество заказываемой продукции и сроки их размещения. Спрос можно удовлетворить путём однократного создания запаса на весь рассматриваемый период времени или посредством создания запаса для каждой единицы времени этого периода.

Таким образом, решения относительного размера заказа определяются из условий минимизации суммарных затрат системы управления запасами, которые выражаются в виде рисунка 2.8.

Рис. 2.8. Система управления запасами


Под статическими моделями (задачами) управления запасами понимаются такие модели, все параметры которых на протяжении всего периода управления остаются неизменными или же их изменениями можно пренебречь. Существует определение других авторов, например: «Если все параметры модели не меняются во времени, то она называется статической, а в противном случае - динамической».

В статических задачах управления запасами плановый период управления представляет собой временной отрезок, в котором решение относительно уровня запаса принимается только один раз, в начале этого периода, с учетом всей предыстории и не зависит от времени.

Изучение статических моделей представляет интерес в случае, когда необходимо установить начальный уровень запасов новых продуктов, что и является отправным моментом для решения динамических задач управления запасами. В отличие от статических, динамические модели управления запасами возникают в ситуациях, когда значение параметров модели изменяется во времени.

Предположим, что все запасаемые продукты агрегированы в один продукт. Часть этих запасов можно использовать в процессе производства, а часть из них – для потребления. Исследование этих моделей представляет самостоятельный интерес и является исходным материалом при изучении многопродуктовых моделей запаса.

Однопродуктовая задача УЗ состоит в выборе решения, заключающегося в нахождении такого объема запаса продукции x , который минимизирует суммарные затраты, состоящие из стоимости запаса, а также ожидаемые затраты на хранение и потери от дефицита запасаемой продукции, т.е.

при ограничениях

x Î X = {x : 0 ≤ x ≤ x ≤ }. (2.15)

Здесь стоимостная функция f (х, ω) задаётся следующим образом:

где сx – затраты на создание запаса; a – удельные издержки хранения, измеряются в денежных единицах; b - удельные издержки вследствие дефицита, измеряются в денежных единицах; z - реализационная цена единицы товара; x вектор гарантированного спроса; - верхний уровень запасаeмой продукции на рассматриваемый период; φ (ω) – вероятность того, что спрос ω за рассматриваемый период находится в интервале (ω, ω + ).

Задача (2.14) и (2.15) является частным случаем задачи стохастической оптимизации.

Для сравнения с предлагаемыми в работе алгоритмами приведем обычный - классический (или традиционный) - подход к решению задачи (2.14), (2.15) без ограничения. Тогда необходимым условием того, что x* является оптимальным уровнем запаса, будет

Здесь – производная целевой функции F(x) в точке x*, – производная стоимостной (подынтегральной) функции f (x , w) при оптимальном уровне запаса x * и спроса w.

Согласно (2.16)

F x (x) = с + aР {w ≤ x }- (b+z)(1-P {w ≤ x }) =

= с + (a + b+z) P {w ≤ x } – (b+z) = 0,

так как - функция распределения w, то

Следовательно, оптимальный уровень запаса, который соответствует минимуму целевой функции F(x), определяется с помощью обратной к функции (2.17), т. е. .

Если, учитывать ограничение (2.15), то решение обычно находится следующим образом: если, то примем; если, примем; если, то х* является истинным решением оптимального уровня запаса.

Таким образом, определили объем инвестиции I в материально-технические запасы по формуле:

I = П ц · х* , (2.18)

где П ц – рыночная стоимость единицы запасаемой продукции, х* - оптимальный уровень запаса.

При решении задачи (2.14) и (2.15) классическим методом обычно возникает ряд трудностей, состоящих в следующем: определить функции (закона) распределения спроса не всегда удастся, т.е. решение уравнения (2.16) становится трудным.

Указанные особенности ограничивают применение классического подхода, поэтому необходимо создание специальных методов, ориентированных на решение задач УЗ вида (2.14) и (2.15), которые решаются с использованием доступной информации о наблюдениях (реализациях) значений спроса w и значении стоимостной функции f (x ,w) для фиксированного спроса w и уровня запаса х .

Алгоритм 1. Пусть на s-м итерации получено приближение x s , s= 0, 1, ..., к оптимальному уровню запаса х* (x 0 начальное приближение может быть выбрано произвольно равным 0). Тогда:

1. B соответствии с исходными данными о конкретных значениях спроса получаем наблюдение w s над реализацией случайной величины w на s-м итерации. Заметим, что для этого может быть использована имитационная модель, спроса.

2. Построим вектор стохастического градиента функции F x (x), определяемой (2.14):

где - стохастический градиент функции f(x, w) по х в точке (x s , w s), определяется следующим образом:

Здесь x 0 = 0; ρ s - величина шага в направлении градиентного спуска на s-й итерации.

Эти условия необходимы для сходимости последовательности {x s }, полученной согласно (2.20) к решению задачи х* вероятностью 1.

Алгоритмы не изменяются с изменением закона распределения спроса w, не требуется знания этих законов в явном виде. Последнее означает, что алгоритм применим к решению более сложных задач, в которых спрос задается с помощью имитационной модели. Этот алгоритм легко реализуется на компьютере.

В отличие от однопродуктовых задач, компания организует запас m видов продукции. Задача состоит в нахождении такого объема запаса x = (x 1 , ..., x m ), который минимизирует ожидаемые затраты, т. e.


при ограничениях

Здесь функция затрат f i (x i , ω i ), связанная с объемом запаса x i и спросом ω i , может быть представлена в следующем виде:

где с i – затраты, связанные с созданием запаса единицы товара i -ого вида (включая издержки выполнения заказа); α – удельные издержки, связанные с хранением излишнего запаса i -й продукции в единицу времени; β i – удельные издержки, связанные с потерей от дефицита i -й продукции в единицу времени; z i – реализационная цена i -ого вида продукции; и - соответственно нижние и верхние предельные объемы запасаемой продукции i -ого вида.

B частности, когда F (x) имеет непрерывные производные, ее минимум без учета ограничений (2.22) производится классическим методом, подобным (2.17), требуемое решение x i * , i= 1,...,m находится из уравнения, i = 1,2 …, m, где Ф i (х i) = P i < х i } - функция распределения ω i .

Если функция распределения известна, то.

В случае, когда не известна функция Ф i (х i ), применение метода стохастического градиента сводится к аналитическому алгоритму 2.14.

Алгоритм 2. Пусть на s-м итерации получено приближение , s= 0, 1, ..., к оптимальному уровню запаса (начальное приближение может быть выбрано произвольно, например, равным 0). Тогда:

1. B соответствие с исходными данными о значениях спроса получаем наблюдение над реализацией случайной величины w на s-м итерации. Заметим, что для этого может быть использована имитационная модель спроса.

2. Построим вектор стохастического градиента, где - стохастический градиент функции f i (x i , w i ) в точке - определяется следующим образом:

3. Новое приближение определяем согласно рекуррентному правилу:

Для сходимости последовательности {} к решению задачи достаточно аналогичных условий, приведенных в алгоритме 1 для.

Решение задачи УЗ с корректировочными решениями заключается в том, что первоначально принятое (на основе имеющихся статистических данных о спросе) решение об объеме запасаемой продукции в условиях неточной информации и спросе впоследствии уточняется, корректируется по мере получения все более точной информации о них. Общая схема решения задачи УЗ с коррекцией следующая: решение (принятие исходного уровня запаса) - наблюдение (реализация спроса) - решение (определение оптимальной коррекции уровня запаса). Здесь основной целью задач управления запасами с коррекцией является выбор уровня запаса, минимизирующего ожидаемые затраты на его реализацию и коррекцию. Задачи УЗ с корректировочными решениями обладают адаптивными свойствами при принятии оптимального решения относительно уровня запасов.

Корректировка уровня запаса не является следствием недостатков функционирования компании, она органически присуща управлению запасами в вероятностных условиях.

В задаче управления запасами с учетом возможных перевозок, с учетом коррекции, в которой требуется минимизировать ожидаемые затраты на излишек, перевозку продукции и ожидаемые потери от дефицита, т.е.

При х i ≥ 0, i = 1, ... , m . (2.26)

Здесь f(х, w) - случайная величина, оптимальное значение целевой функции стохастической транспортной задачи определяется так минимум функции:

На переменные y ij , r i , и h i следующие полагаются ограничениями

; ; y ij ≥0 , h j ≥ 0, i =1, … , m; . j =1, … , n. (2.28)

Задача (2.26) – (2.27) является задачей УЗ с коррекцией, где (2.26) коррекционная; (2.28) - коррекционная.

В указываемых задачах соответственно два этапа принятия решений: первый - принятие решения о первоначальном уровне запаса; второй - перераспределение запасов между рынками после того, как станет известна величина спроса.

Для решения поставленной задачи (2.26) - (2.28) предлагается алгоритм 2.16.

При рассмотрении и анализе практического применения задачи УЗ с коррекцией, делается вывод о том, какие переменные будут у задачи определения исходного уровня запаса, а какие - у коррекционной задачи.

Динамические задачи УЗ возникают в том случае, когда значения параметров модели изменяются на протяжении интервала управления. Такие изменения могут происходить непрерывно, в каждый момент времени, и тогда рассматривается динамическая модель с непрерывным временем или же в моменты перехода от одного подинтервала (периода) управления к другому - тогда рассматривается динамическая модель с дискретным временем.

Следует отметить, что в силу ряда причин (меньшей информационной сложности, более простого математического аппарата моделирования, дискретного характера получения информации и изменения управляющих воздействий и др.) чаще всего встречаются динамические модели с дискретным временем. Для решения этих задач предлагались методы, основанные на идеях динамического программирования и теории массового обслуживания. Успех применения указанных методов к задачам управления запасами является малоэффективным, поскольку эти методы налагают очень жесткие требования на размерность задач и на законы распределений случайных величин.

Динамические модели УЗ, в которых период управления подлежит дроблению, а продукт, оставшийся к концу предыдущего временного отрезка, может использоваться для удовлетворения спроса на следующем временном отрезке, т.е. управляющие воздействия являются функциями времени.

Изменениями параметров модели во времени далеко не всегда можно пренебречь. Это можно сделать, например, в случае относительно короткого интервала управления или в случае стационарного протекания процесса управления.

Детерминированные и стохастические задачи управления запасами динамического типа рассматривались в работах отечественных и зарубежных ученых. Для решения этих задач предлагались методы, основанные на идеях динамического программирования и теории массового обслуживания. Успех применения указанных методов к задачам управления запасами является малоэффективным, поскольку эти методы налагают очень жесткие требования на размерность задач и на законы распределений случайных величин.

Рассмотрим t интервал , который разбивается на N период. В течение этих периодов компания должна удовлетворять случайный спрос w t на некоторый однородный продукт х t в t -м периоде. Функция распределения спроса или ее реализации считается известной. Спрос w t удовлетворяется полностью или частично - в той степени, в какой это позволяет сделать имеющийся в наличии запас. Если спрос w t не удовлетворен полностью, то величина неудовлетворенного спроса y t определяется по формуле

Предположим, что величина ранее не удовлетворенного спроса у t не учитывается в (t + 1)-м периоде. В этом случае компания терпит убытки, прямо пропорциональные величине неудовлетворенного спроса ω t . Стратегия управления запасами состоит в проверке, достигнут ли уровня запаса нижнего контрольного (критического) уровня, т.е. выполняется ли условие х t ≤ . Если это так, и ранее посланная заявка для увеличения объема запаса удовлетворена, то подается новая заявка для увеличения объема запасаемой продукции. Объем одновременного увеличения запаса фиксирован и равен верхнему контрольному уровню , > . При этом объем запасаемой продукции проверяется только в дискретные моменты времени через равные интервалы, например, совпадающие с началом каждого периода. Срок поставки заказанной новой партии продукции равен l, l < N .

Математическая постановка задачи заключается в нахождении таких оптимальных параметров , , которые минимизируют ожидаемые затраты компании F(, ) = Mf(, , w ) при условии 0≤ ≤ .

Здесь f(, , w ) – стоимостная функция, выражает суммарные затраты, связанные с функционированием компании, и определяется следующим образом:

Здесь: ; ; соответственно являются затраты на создание, затраты на хранение излишнего и потери от дефицита запасаемой продукции.

На рисунке 2.9 приведена блок-схема функционирования имитационной модели рассматриваемой задачи управления запасами.



Рис. 2.9. Блок-схема вычисления ожидаемых суммарных затрат

В результате (проигрывания) эксперимента, на выходе, получаем числовое значение функции (2.30). Соответствующий этому цикл моделирования обведен за штриховым прямоугольником.

Алгоритм решения задачи принципиально не отличается от предыдущих.

Рассмотрение концептуальной постановки другой практической задачи УЗ заключается в следующем. Планирование в иерархических системах МТС объединенных авиаотрядов осуществляется ежегодно за определенный срок до окончания текущего года. Исходя из ожидаемого на конец года остатка данного материала, делается годовая заявка (потребность в ресурсах) П:

П = ПП + (НЗ + СЗ О ), (2.31)

где ПП - производственный запас для удовлетворения спроса приписного самолетно-вертолетного парка; О – остаток; НЗ - неснижаемый запас, предназначенный для удовлетворения спроса рейсовых самолетов других государственных управлений авиапредприятий (ГУАП); СЗ - страховой запас, рассчитанный на компенсацию срывов поставок.

Так как поставки предусматриваются раз в квартал, то производится определение уровня запасов на каждый квартал (кроме СЗ , который является переходящим) и годовая заявка получается путем суммирования квартальных запасов с учетом остатков по формуле (2.31), что является недостаточным.

На самом деле уровни запасов каждого вида, а соответственно и потребность в ресурсах, определяются спросом имущества на планируемый период (год). Сложность и ответственность планирования в иерархической многоэлементной системе снабжения со случайным спросом усугубляется необходимостью учета больших потерь от простоя самолетно-вертолетного парка в случае дефицита авиационно-технического имущества и значительных расходов на хранение и поддержание в нормальном состоянии излишков запаса в случае избытка авиационно-технического имущества.

Для нее, кроме введенных обозначений, введены следующие обозначения: x i , - начальный уровень запаса на i -м складе; w j , - случайные величины, характеризующие спрос на запасные части j -й авиационно-технической базы (АТБ); y ij - объем поставок запасных частей из i -го склада на j -ю базу; c ij - удельные затраты на перевозку запасных частей из i -го склада на j -ю базу; α i - удельные затраты на хранение запасных частей i -м складе; β j - удельные потери, вызваные дефицитом запасных частей на j -й базе. Предполагается, что β j ≥ max c ij , где максимум вычисляется для тех пунктов хранения i , перевозки из которых в пункт потребления j допустимы.

Задача состоит в выборе такого начального уровня запаса, который минимизирует ожидаемые суммарные затраты, связанные с хранением, дефицитом и перевозкой запасных частей.

Основными характеристиками товарного потока как объекта торговой логистики является его количество, которое определяется: объемом и режимом потребления пользователя и мощностью производителя; пропускной способностью торгового посредника; характером производственного процесса поставщика-изготовителя продукции; эффективностью работы транспорта и средств связи; финансовыми возможностями субъектов торговой деятельности, их способностью своевременно и в полном объеме осуществлять поставку продукции.

Объектом реализации разработок является торговая компания (или торговая инвестиционная компания), которая реализует строительные материалы. Компания имеет конгломерат - сеть магазинов. Эти магазины занимаются продажей строительных материалов. Имеется общий склад, куда поставляются материалы на временное хранение, и магазины, где осуществляется их розничная продажа. Одновременно с этим со склада товары продаются оптом.

При решении задачи (2.14), (2.15), расчеты проводились для следующих значений её параметров: стоимость 1 м 3 пилолесного материала к моменту доставки его на склад (включая издержки выполнения заказа) составляет с = 153 у.е.; издержки на хранение 1 м 3 доски α = 3 у.е за год; потери от дефицита 1 м 3 доски β = 44 у.е.; спрос ω – равномерно распределенный на интервале , т.е. согласно классическому подходу, оптимальный уровень запаса будет x*= 3226,2 м 3 . При этом объем инвестиции составляет

I = 153 ·3226,2 = 493608,6 у.е.

Выполненный расчет показывает, что размер оптимальной партии поставки с целью создания запасов существенным образом зависит от расходов на издержки хранения и реализуемой цены. Так, если организация поставки и хранения одного вагона лесного материала по нашим расчетам составляет 9180 у.е., то издержки на хранение 60 м 3 леса в течение года определяются в размере 60 м 3 х 3 у.е. = 180 у.е.

Результат с использованием алгоритма 1 приведен в таблице 2 и на рисунке 6.

Как видно из третьей строки таблицы 2, значение ожидаемых затрат совпадает с его значением, найденным классическим методом, а уровень запаса x*= 3229,137 м 3 не совпадает. Такая картина естественно возникает из-за неточности, априорной информации, относительно случайного спроса. При проведении расчетов нет необходимости в получении высокой точности решений.

Расчеты проводились для следующих значений параметров модели: ω i – случайные величины, равномерно распределенные на интервале [l i , q i ], i = 1,...,5. Векторы l = (l l , ..., l 5), q = (q 1 , ..., q 5), a= (α 1 , ..., α 5); β = (β 1 , ..., β 5), заданы в виде l = (9700, 9500, 7000, 6600, 4850), q = (10000, 10000, 7500, 6800, 5000),

Таблица 2.

Расчет оптимального уровня запаса пилолесного материала при изменении расходов на издержки хранения и неизменности реализационной цены

(z = 244 у.е.)

Издержки хранения - a, (м 3 /у.е.)

Оптимальный

уровень запаса х *, (м 3)

Суммарные ожидаемые затраты - F(х) , (у.е.)

3229,137

627781,795


α = (5, 5, 5, 5, 5),

β = (50, 45, 45, 30, 39),

с=(210, 200, 190, 185, 157),

z=(260, 245, 235, 215, 196).

Рис. 2.10. График процесса оптимизации уровня запасов через каждые 10 итераций


Спрос ω – равномерно распределенный на интервале [l i , q i ].

x * = (9780,7972; 9644,3672; 7168,0885; 6655,7884; 4880,9800),

F (х *) = 8949085,51.

В результате исследования алгоритма 2 получен оптимальный уровень запаса.

На основе проведенного научного исследования можно сделать следующие выводы и предложения:

1. Комплексное исследование теоретических, методологических и практических проблем формирования и использования товарных запасов, оптимизации их размеров в современных условиях показало, что в целом внедрение стохастических моделей и методов управления товарными запасами имеет определенный экономический эффект, их широкое применение в оптовой торговле позволит выявлять скрытые внутренние резервы компании и повышать уровень эффективности их деятельности.

2. В результате проведенного исследования установлено, что компании получают прибыль, явно недостаточную для нормального функционирования в рыночных условиях хозяйствования, наблюдается низкая оборачиваемость средств, вложенных в товарные запасы и высокий уровень издержек обращения. Причиной этому отчасти является то, что решения относительно регулирования товарных запасов в торгово-инвестиционных компаниях в основном принимаются интуитивно, без учета специальных экономических расчетов. В результате даже незначительные ошибки становятся большими промахами, которые «дорого» обходятся компании. Поэтому применение математических методов в управлении запасами создает предпосылки для принятия научно обоснованных решений.

3. На основе разработанных комплексных экономико-математических моделей управления запасами выявлено, что размер оптимальной партии поставки с целью создания запасов зависит от расходов на формирование, содержание, цены товара, уровня доходов населения, факторов сезонности и конкурентоспособности.

4. Проведен системный анализ предпосылок практического использования системы моделей управления запасами, предлагаемые методы которых вполне могут быть использованы на практике, в частности, в компаниях оптовой торговли. В условиях рынка последние имеют возможность самостоятельно принимать решения относительно сроков и размеров заказа товаров, самостоятельно устанавливать хозяйственные связи с поставщиками, в случае необходимости привлекать дополнительные оборотные средства, а также самостоятельно устанавливать цену реализации товаров.

5. Уровень основных экономических показателей деятельности более высоких звеньев управления компании определяется системой обобщенных показателей. Однако, применяемые на практике методы анализа не вполной мере соответствуют современным требованиям. В этой связи перспективными являются методы стохастической оптимизации, в частности, двухэтапная задача стохастического программирования специальной структуры.

6. Результатами научного исследования явились разработка методологии построения комплекса экономико-математических моделей оптимизации управления запасами, направленные на повышение уровня эффективного использования материальных и трудовых ресурсов. Внедрение данного метода через реализацию оптимизационных моделей позволяет увеличить объем прибыли и повысить экономическую эффективность предприятия.


«Перечень сезонных отраслей промышленности, работа в организациях которых в течение полного сезона при исчислении страхового стажа учитывается с таким расчетом, чтобы его продолжительность в соответствующем календарном году составила полный год», утв. постановлением Правительство Российской Федерации 4 июля 2002 года № 498.

Судакевич С. А., Особенности планирования и учета на предприятиях консервной промышленности в новых условиях работы, М., 1970.

Связанная с сезонами года неравномерность выпуска продукции ряда отраслей промышленности, строительства, сельского хозяйства. Фактор сезонности проявляется в немонотонном, пульсирующем виде графиков зависимости объемов производства от времени … Словарь экономических терминов

- (см. СЕЗОННОСТЬ ПРОИЗВОДСТВА) … Энциклопедический словарь экономики и права

Nonfarm Payrolls - (Количество новых рабочих мест вне сельского хозяйства) Nonfarm Payrolls это макроэкономический показатель занятости населения США вне сферы сельского хозяйства Макроэкономический показатель занятости Nonfarm Payrolls, количество рабочих мест вне … Энциклопедия инвестора

ПРОИЗВОДСТВА, сезонный фактор связанная с сезонами года неравномерность выпуска продукции ряда отраслей промышленности, строительства, сельского хозяйства. Фактор сезонности проявляется в немонотонном, пульсирующем виде графиков зависимости… … Экономический словарь

Гайдара преобразования в экономике и системе государственного управления, совершённые правительством России под руководством Бориса Ельцина и Егора Гайдара в период с 6 ноября 1991 года по 14 декабря 1992 года. Правительством Ельцина… … Википедия

Рецессия - (Recession) Содержание >>>>>>>>> Рецессия это, определение это производительности, которое характеризует нулевой или отрицательный основной показатель внутренний валовый продукт, протекающий на протяжении полугода и более … Энциклопедия инвестора

Инфляция - (Inflation) Инфляция это обесценивание денежной единицы, уменьшение ее покупательной способности Общая информация об инфляции, виды инфляции, в чем состоит экономическая сущность, причины и последствия инфляции, показатели и индекс инфляции, как… … Энциклопедия инвестора

Оптовые запасы - (Wholesale Inventories) Определение оптовых запасов, торговые и складские запасы Информация об определении оптовых запасов, торговые и складские запасы Содержание Содержание Виды запасов и их характеристики Торговые и складские запасы Принципы… … Энциклопедия инвестора

RHACHISCHISIS - RHACHISCHISIS, см. Spina Ufida. РАХИТ. Содержание: Исторические данные............., . . 357 Географическое распространение и статистика. . 358 Социально гигиеническое значение........359 Этиология......................360 Патогенез … Большая медицинская энциклопедия

Конъюнктура - (Conjuncture) Конъюнктура это сформировавшийся комплекс условий в определенной области человеческой деятельности Понятие конъюнктуры: виды конъюнктуры, методы прогнозирования конъюнктуры, конъюнктура финансового и товарного рынков Содержание… … Энциклопедия инвестора