Раздел I (стр. 3 )

Таблица 2. Показатели оценки ликвидности

Наименование показателя	Способ расчета
2.1. Величина собственных оборотных средств	Текущие активы минус текущие обя­зательства
2.2. Маневренность функциони­рующего капитала	Запасы и затраты/функционирую­щий капитал
2.3. Коэффициент покрытия	Текущие активы/текущие обязательства
2.4. Коэффициент быстрой ликвидности	Денежные средства, расчеты и про­чие активы/текущие обязательства
2.5. Коэффициент абсолютной ликвидности	Денежные средства/текущие обязательства
2.6. Доля оборотных средств в активах	Текущие активы/всего хозяйствен­ных средств (нетто)
2.7; Доля производственных запасов в текущих активах	Запасы и затраты/текущие активы

Показатели оценки финансовой устойчивости предприятия и спосо­бы их расчета представлены в табл. 3.

Таблица 3. Показатели оценки финансовой устойчивости предприятия

Наименование показателя	Способ расчета
3.1. Коэффициент концентрации соб­ственного капитала	Собственный капитал/всего хозяйственных средств
3.2. Коэффициент финансовой зави­симости	Всего хозяйственных средств/ собственный капитал
3.3. Коэффициент маневренности соб­ственного капитала	Собственные оборотные средства/собственный капитал
3.4. Коэффициент концентрации при­влеченного капитала	Привлеченный капитал/всего хозяйственных средств
3.5. Коэффициент структуры долгосрочных вложений	Долгосрочные обязательства/ основные средства и прочие внеоборотные активы
3.6. Коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств	Долгосрочные обязательства/ долгосрочные обязательства плюс собственный капитал
3.7. Коэффициент структуры привлеченного капитала	Долгосрочные обязательства/ привлеченный капитал
3.8. Коэффициент соотношения при­влеченного и собственного капитала	Привлеченный капитал/собст­венный капитал

22. Логистика. Сущность и основные задачи.

23. Принципы и формы организации коммерческой логистики

25. Объект и предмет коммерческой логистики

Логистические системы делятся на две большие группы: микрологистические и макрологистические.

Макрологистическая система – система, назначением которой не является извлечение прибыли или достижения каких-либо других корпоративных целей организации бизнеса, создаваемую на уровне территориального или административно-территориального образования для решения социально-экономических, экологических, военных и других задач подобного рода.

Классификация макрологистических систем.

1)  По признаку административно-территориального деления:

§  районные

§  межрайонные

§  городские

§  областные и краевые

§  региональные

§  межрегиональные

§  республиканские

§  межреспубликанские

2)  По объектно-функциональному признаку

§  ведомственные

§  отраслевые

§  межведомственные

§  торговые

§  военные

§  институциональные

§  и т. п.

Логистическая система – это сложная организационно завершенная (структурированная) экономическая система, которая состоит из элементов - звеньев, взаимосвязанных в едином процессе управления материальными и сопутствующими им потоками, причем задачи функционирования этих звеньев объединены внутренними целями организации бизнеса и (или) внешними целями.

В функциональное «окружение» логистической системы входят:

§  логистика и электронная обработка данных;

§  закупка сырья и материалов;

§  планирование материально-технического снабжения;

§  планирование выпуска продукции;

§  совершенствование качества продукции;

§  планирование и управление производством;

§  складские системы;

§  планирование сбыта;

§  рынок сбыта, маркетинг;

§  структура сервиса;

§  организация обслуживания клиента;

§  планирование финансов;

§  текущая финансовая деятельность;

§  структура кадровой системы;

§  планирование и управление кадрами.

Звенья логистической системы могут быть трех основных типов: генерирующие, преобразующие и поглощающие материальные и сопутствующие им информационные и финансовые потоки.

Множество звеньев логистической системы образуют логистическую цепь, т. е. цепь, по которой проходят товарный и информационный потоки от поставщика до потребителя.

В процессе формирования логистической системы решаются вопросы связанные с:

§  закупкой и поставкой материалов, сырья и полуфабрикатов;

§  хранения продукции и сырья;

§  производства товаров;

§  распределения и отправки товаров со склада готовой продукции;

§  потребления готовой продукции.

Логическая система, естественно, охватывает и кадры, то есть тех работников, которые выполняют все последовательные операции.

При планировании различных операций необходимо учитывать особенности макро - и микрологистики.

Макрологистика решает вопросы, связанные с анализом рынка поставщиков и потребителей, выработкой общей концепции распределения, размещением складов на полигоне обслуживания, выбором вида транспорта и транспортных средств, организацией транспортного процесса, рациональных направлений материальных потоков, пунктов поставки сырья, материалов и полуфабрикатов, с выбором транзитной или складской схемы доставки товаров.

Микрологистика решает локальные вопросы в рамках отрдельных фирм и предприятий.

В процессе функционирования логистической системы решаются вопросы, связанные с:

§  логистикой и электронной обработкой данных;

§  закупкой сырья и материалов;

§  планированием материально-технического снабжения;

§  планированием выпуска продукции;

§  совершенствованием качества продукции;

§  планированием и управлением производством;

§  складскими системами;

§  планированием сбыта;

§  рынком сбыта, маркетингом;

§  структурой сервиса;

§  организацией обслуживания клиента;

§  планированием финансов;

§  текущей финансовой деятельностью;

§  структурой кадровой системы;

§  планированием и управлением кадрами.

Также в процессе функционирования логистической системы решаются другие задачи, кторые могут оптимизировать материальный поток и снизить издержки предприятия.

Раздел III.

1.Статистические методы и их применение для решения экономических задач

При статистическом исследовании финансово-экономических показателей в ходе анализа, осуществляемого вручную или по­средством ПЭВМ, вычисляют простейшие

характеристики ди­намики их развития, выявляют закономерности прошлого разви­тия и оценивают возможность их перенесения ^а будущее. Для успешного решения этого необходимо:

1) иметь достаточный для проявления статистических зако­номерностей объем данных (для годовых наблюдений —- не ме­нее пяти уровней, для сезонных процессов — не менее трех пе­риодов сезонности);

2) обеспечить методологическую сопоставимость данных;

3) на основе содержательного анализа исследуемого показа­теля обосновать возможность переноса закономерностей про­шлого на выбранный период прогнозирования;

4) получить адекватную математическую модель и на ее ос­нове построить точечные и интервальные прогнозы.

Основной формой представления статистической информа­ции являются временные ряды (ВР) наблюдений. Цель стати­стического анализа ВР — изучение соотношения между законо­мерностью и случайностью формирования значений уровней ряда и оценка количественной меры их влияния.

Статистические методы исследования исходят из представле­ния уровней ряда в виде суммы нескольких компонент, отражающих закономерность и случайность развития, в частности, в виде суммы нескольких компонент:

где f(t) — тренд, представляющий собой устойчивое изменение показа­теля в течение длительного времени, являющийся детерминированной компонентой, выражает аналитическую функцию, на которой форми­руются прогнозные оценки; S(t) — сезонная компонента, характери­зующая устойчивые внутригодичные колебания уровней, представляе­мая квартальными или месячными данными (наличие устойчивых ко­лебаний в суточных или недельных данных может рассматриваться как циклическое явление и может отображаться сезонной компонентой);

E(t) - остаточная компонента, представляющая собой расхождение между фактическими и расчетными значениями (если построена адек­ватная (хорошая) модель, то Е(t) является близкой к 0, случайной, не­зависимой, подчиняющейся нормальному закону распределения ком­понентой, в противном случае модель является плохой).

Формирование уровней ряда определяется закономерностями трех основных типов:

инерцией тенденции,

инерцией взаимо­связи между последовательными уровнями ряда

инерцией взаимосвязи между исследуемым показателем и показателями-факторами, оказывающими на него причинное воздействие. Со­ответственно различают задачи анализа и моделирования тен­денций, взаимосвязи между последовательными уровнями ряда; причинных взаимодействий между исследуемым показателем и показателями-факторами. Первая задача решается с помощью методов компонентного анализа, вторая — адаптивных методов и моделей, третья — эконометрического моделирования, бази­рующегося на методах корреляционно-регрессионного анализа.

Алгоритм статистического компонентного анализа обычно связан со следующими процедурами:

постановкой задачи и под­бором исходной информации; предварительным анализом ис­ходных временных рядов и формированием набора моделей прогнозирования; численным оцениванием параметров моделей;

определением качества моделей (адекватности и точности); вы­бором одной лучшей или построением обобщенной модели; по­лучением точечного и интервального прогнозов.

При формулировании цели исследования осуществляется со­держательный (логический и экономический) анализ исследуе­мого процесса; решается вопрос о выборе показателя, характе­ризующего его наиболее полно; определяются показатели, ока­зывающие влияние на ход развития; определяются наиболее ра­зумный период упреждения прогноза, оптимальный горизонт прогнозирования.

4.Производственные функции и их применение для решения экономических задач

При изучении экономических процессов в современном крупномасштабном производстве бывает чрезвычайно трудно или невозможно, собрать необходимую статистику для практического построения модели, скажем типа модели Неймана, учитывающей внутреннюю структуру производства. С другой стороны, зачастую гораздо проще получить отчетные данные о поведении и взаимосвязи укрупненных экономических показателей, таких, как стоимость произведенного продукта, объем основных фондов, численность работников и т. п. Ока­зывается, что, оперируя даже такими укрупненными показате­лями и рассматривая производственный объект как «черный ящик» (т. е. изучая лишь связь между затраченными сред­ствами и произведенным продуктом), можно получать опреде­ленные содержательные выводы.

Высказанные соображения лежат в основе теории производ­ственных функций. Возникновение теории производственных функций принято относить к!928 г., когда появилась статья американских ученых экономиста П. Дугласа и математика Д. Кобба «Теория производства». В этой статье была предпри­нята попытка определить эмпирическим путем влияние величины затрачиваемого капитала и труда на объем выпускаемой про­дукции в обрабатывающей промышленности США. Были ис­пользованы статистические данные за 1899—1922 гг. и постав­лены следующие задачи:

1. Определить параметрический класс функций, наиболее точно приближающий количественные соотношения между тре­мя выбранными характеристиками производственной деятель­ности.

2. Найти числовые параметры, задающие конкретную функ­цию этого класса,

3. Сравнить результаты, получаемые как значения функций,

с фактическими данными.

Д. Коббом была предложена функция вида , где Y - объем выпущенной продукции, K—объем основного капи­тала, L —затраты труда, А, α, β—числовые параметры. Заранее накладывались условия A<0, α,β≥0, α+β=1.

Была составлена система уравнений

исследовательской деятельности Л., глубоко интересовавших его всю жизнь. Менее чем за 10-летие после работы, проведенной Бюро статистики труда, метод Л. стал главной составной частью систем национальных счетов большинства стран мира, как капиталистических, так и социалистических. Он применяется и совершенствуется до сих пор правительственными и международными организациями и исследовательскими институтами во всем мире. Анализ по методу «затраты – выпуск» относится к той области экономики, создателем которой был французский экономист XIX в. Леон Вальрас и которая известна как теория всеобщего равновесия. Она ставит в центр внимания взаимозависимость экономических отношений, представленную системой уравнений, выражающих экономику как единое целое. С самого начала своей работы Л. признавал систему взаимозависимостей Вальраса. Но до систематического применения Л. этих взаимозависимостей на практике анализ всеобщего равновесия не использовался как инструментарий в процессе формирования экономической политики. До нововведений Л. главным методом в основном потоке экономической науки был анализ частичного равновесия, ставящий в центр внимания небольшое число изменяющихся переменных. Так, например, экономист мог рассчитать, как налог на импортную нефть мог отразиться на спросе на автомобильный бензин, игнорируя при этом любые отдаленные последствия, которые этот налог мог вызвать в сталелитейной промышленности. Экономисты в течение длительного времени сознавали тот факт, что анализ частичного равновесия серьезно искажает реальность, если масштабы промышленности или степень изменений, которые подвергаются изучению, достаточно велики. системы Вальраса для решения этой проблемы и анализ Л. по методу «затраты – выпуск» связаны с составлением шахматных таблиц (шахматных балансов). Такая таблица делит хозяйство на большое число отраслей (секторов) – первоначально на 44 сектора. Продажи промежуточных продуктов и готовых товаров секторами, перечисленными в левой стороне таблицы, вписываются в вертикальные колонки под наименованиями соответствующих секторов, записанными в том же порядке в верхнем горизонтальном ряду. Вторая таблица, или сетка, составленная из «технических коэффициентов», выводится из закрытой модели шахматной таблицы Когда эти коэффициенты расставляются в системе уравнений, которые решаются одновременно, составляется третья таблица, называемая «инверсией Л.», которая показывает, что требуется от каждого сектора для приращения общего выпуска на один доллар. Значение инверсии Л. определяется тремя обстоятельствами. Во-первых, ее использование привело к улучшению положения при сборе международных экономических и статистических данных, невероятно выросших количественно в последние десятилетия. Во-вторых, инверсия в деталях раскрывает работу внутреннего механизма хозяйства, причем ограничителем выступает только громоздкость расчетов. В-третьих, после оценки спроса на готовые товары или определения его перспективы инверсия может быть использована для проведения анализа экономической политики, поскольку она показывает – и прямо, и косвенно, – что требуется от каждого сектора в виде затрат для увеличения выпуска данных товаров. Л. совершенствовал свою систему на протяжении 50-х и 60-х гг. С появлением более сложных компьютеров он увеличивал количество секторов и освобождался от некоторых упрощающих предположений, прежде всего от условия, что технические коэффициенты остаются неизменными, несмотря на изменение цен и технический прогресс. Чтобы исследовать проблемы экономического роста и развития, Л. разработал динамический вариант прежде статичной модели анализа «затраты – выпуск», добавив в нее показатели потребностей в капитале к списку так называемого конечного спроса, или конечных продаж. Поскольку метод «затраты – выпуск» доказал свою полезность в качестве аналитического инструмента в новой сфере региональной экономики, шахматные балансы начали составляться и для хозяйства некоторых американских городов.

Схема межотраслевого баланса (модель Леонтьева)

В основе модели лежат следующие предположения:

1.  В экономической модели производятся, покупаются, потребляются и инвестируются n продуктов.

2.  Каждая отрасль является чистой, т. е. производит только один продукт; совместное производство различных продуктов исключается. Различные отрасли выпускают различные продукты.

3.  Под производственным процессом каждой отрасли понимается преобразование некоторых типов продуктов в определенный продукт. При этом соотношение затраченного продукта и впускаемого предполагается постоянным.

Пусть весь производственный сектор народного хозяйства разбит на n чистых отраслей, т. е. их продукция предполагается однородной. Чистая отрасль есть не­кая экономическая абстракция, не обязательно существующая реально в виде каких-то организационных форм типа министер­ства, треста, объединения. Несомненно, что включение в схему межотраслевого баланса только чистых отраслей затрудняет ее непосредственное применение, поскольку на практике планирование и отчетность осуществляются в рам­ках существующих организационных структур. Однако подобная идеализация оправдана, с одной стороны, тем, что она позво­ляет провести детальный анализ сложившейся технологической структуры общественного производства и распределения, а с другой — тем, что опыт, накопленный при изучении данной упрощенной схемы, привел к построению более содержательных моделей.

Возвращаясь к описанию схемы межотраслевого баланса, предположим, что каждая отрасль выпускает продукт только одного типа и разные отрасли выпускают разные продукты. Таким образом, в рассматриваемой нами производственно-эко­номической системе выпускается п видов продуктов. В процессе производства своего вида продукта каждая отрасль нуждается в продукции других отраслей.

Допустим теперь, что на производство единицы j–того продукта в некоторой отрасли необходимо затратить aij единиц продукта i. Валовый выпуск xi продукта i за год распадается на две части: на производственное потребление во всех отраслях и на конечное непроизводственное потребление. В предположениях 1-3 производственное потребление продукта i всеми отраслями равно поэтому чистый выпуск продукта I за фиксированный период времени (напри­мер, за прошедший год) составит:

Если приравнять чистый выпуск каждого i-того продукта и конечный спрос на него yi , то образуется система уравнений:

,(1.1)

которая и составляет модель Леонтьева.

Единицы измерения всех указанных величин могут быть либо натуральными (тонны, штуки, киловатт-часы и т. д.), либо стои­мостными, в зависимости от чего различают натуральный и стоимостный межотраслевой баланс. Для определенности мы в дальнейшем будем иметь в виду натуральный баланс.

Числа aij в некотором смысле полностью характеризуют технологию j-й отрасли в отчетный период: при данной структуре затрат и их объеме оказался возможным вы­пуск единицы продукции i. Числа aij носят на­звание коэффициентов прямых затрат отрасли с номером j.

Матрица A=aij несет много информации о сложившейся структуре межотраслевых связей, о существующей технологии общественного производства. Сравнивая такие матрицы, состав­ленные в достаточно разнесенные моменты времени, можно проследить направления изменения и развития технологии. Од­нако еще более интересные возможности открываются в связи с идеей использования матрицы А для текущего и долгосрочного планирования и прогнозирования производства.

Сделаем два важных предположения. Первое из них состоит в том, что мы будем считать сложившуюся технологию произ­водства неизменной в течение некоторого промежутка времени. В зависимости от постановки задачи проме­жуток времени может быть равен одному календарному периоду (скажем, году) или нескольким.

Второе предположение состоит в постулировании свойства линейности существующей технологии. Именно, будем считать, что для осуществления объема xj валового выпуска продукции отрасли j необходимо и достаточно произвести затраты в объемах xjaij продукции всех отраслей. Конечно, каждое из этих предположений является очередной идеализацией ре­ального положения вещей. Так, требование линейности озна­чает, что каждая отрасль способна произвести любой объем своей продукции при условии, что ей будет обеспечено сырье в необходимом количестве. На самом деле, конечно, это не так, ибо производственные возможности всякой отрасли ограничены имеющимся объемом трудовых ресурсов и основных фондов. Будем говорить, что матрица A=aij описывает технологию при единичной интенсивности работы всех отраслей. Допустим, что в рассматриваемый промежуток времени все отрасли будут работать таким образом, что отрасль с номером j произведет объем xj валового выпуска своей продукции. Скажем, что j-я отрасль при этом работает с интенсивностью хj. Обозначим через х вектор валового выпуска (интенсивностей), х=(х1,х2,.......хn). Воспользовавшись предположением о линейности, нетрудно подсчитать часть общего валового выпуска, израсхо­дованную на производственные нужды в процессе выпуска. Переходя к матричным обозначениям, видим, что вектор производственных затрат равен Ах. Тогда свободный остаток, равный yi будет использован на непроизводственные цели и накопление.

Уравнение (1.1) вместе с изложенной интерпретацией мат­рицы А и векторов х, y называется моделью Леонтьева. В том случае, когда решение системы (1.1) существует для любого неотрицательного вектора y конечного спроса, говорят, что мо­дель Леонтьева (и матрица А) продуктивна. Таким образом, сущность леонтьевского метода состоит в определении валового выпуска отраслей по заданному экзогенно конечному спросу на основе данных о технологических возможностях, воплощенных в расходных коэффициентах aij. Разумеется, может быть решена и обратная задача нахождения вектора y.

Если модель Леонтьева продуктивна, то для любого вектора конечного спроса y<0 однозначно определяется неотрицательный вектор валового выпуска по формуле

x=y+Ay+A2y+......

Матрица А*=(1-А)-1>0 называется матрицей полных затрат, поскольку каждый ее коэффициент показывает, сколько надо произвести единиц i-го продукта на единицу j-го конечного продукта.

7. Модель задачи по оптимизации запасов и ее ЭОС.

В структуре оборотных производственных фондов большой удельный вес занимают производственные запасы сырья, материа­лов и других материальных ценностей. На их долю приходится более половины суммы оборотных средств, а в пищевой промышлен­ности эта доля порой достигает 80% и более.

Поэтому очень важно определить оптимальную величину расхо­дов на создание производственных запасов, которая обеспечивала бы эффективное функционирование производства при минимальном объеме затрат на его материально-техническое обеспечение.

Расходы на создание и хранение запасов зависят от величины производственного запаса, налога на капитал, вложенный в запасы, страхование стоимости содержания складов, затрат, связанных с по­терями (порча, устаревание и т. д.).

Но в то же время при создании и хранении запасов надо прини­мать во внимание и нестоимостные факторы. Здесь надо иметь в виду гарантии в отношении качества, опыт поставщика, уверен­ность в поставке и желательную перспективу взаимоотношений ме­жду поставщиком и производителем.

Важным является также транспортный фактор, который в ряде случаев играет более важное значение, чем цена ресурса. Ведь мо­жет сложиться такое положение, когда заявленная поставщиком вы­сокая цена при перевозке в 10 км окажется выгоднее низкой цены, названной поставщиком, находящимся за 200 км.

Регулированию запасов посвящено много исследований, и на это имеется достаточно оснований. Это и понятно: выгода в результате рационального подхода к регулированию запасов достигает, как по­казывает практика, существенных размеров. Это особенно важно для предприятий, нуждающихся в больших запасах.

Важным моментом в расчете запасов является знание издержек, связанных с ними. Наиболее существенными из них являются:

1. Стоимость оформления заказа. Здесь возникают как посто­янные, так и переменные затраты. Постоянные расходы - это заработная плата работников отделов снабжения, вложения в оборудование и накладные расходы, рассчитанные на определенный объем сырья. Переменные расходы зависят от способа оформления заказа, стоимости пересылки документов, увеличения числа заказов и т. д.

2. Издержки на текущие запасы. Известно, что каждое предпри­ятие с целью бесперебойного функционирования должно поддерживать минимальные запасы. И в этом случае запасы становятся в известной степени формой капиталовложений. В данном случае капитал связан в материалах, сырье и товарах. И естественно, если бы он был свободен, то он бы нашел свое применение: даже поместив его в банк, можно было бы получать процент. Иными словами, сточки зрения экономической науки создание даже минимальных запасов вызывает издержки в форме неиспользованных возможностей.