Совершенствование технологии принятия управленческих решений в предпринимательских автотранспортных структурах в условиях риска (стр. 3 )

Таблица 8 - Риски, потери и решения объекта при отгрузке и транспортировке[10]

1 группа	2 группа
Взаимодействие с «ТрансАвто»	Технология предприятия
Наименова-ние рисков	Возможные потери	Решение	Наименова-ние рисков	Возможные потери	Решение
Простои в процессе подготовки и погрузки	Штрафы за простой	Контроль в процессе подготовки и погрузки	Недогруз контейнера	Финансовые потери	Контроль над погрузкой
Перегруз контейнера грузовика	Стоимость аварийно - восстановительных работ в случае аварии в пути	Контроль над весом груза	Потери при транспортировке	Просыпь продукции на дорогу, претензии потребителей	Страхование груза
Повреждения, гибель, полная или частичная утрата груза	До полной стоимости груза	Страхование груза

Минимизация большинства перечисленных рисков возможна благодаря грамотно спроектированным управленческим решениям, причем целевая функция проектируемой системы может быть разной в зависимости от стоимости продукции и объема отгрузки товара. При больших объемах отгрузки целевая функция определяется как минимизация общего времени погрузки грузовика при обеспечении технических условий погрузки в соответствии со стандартами. Риски, потери и решение для объекта «Водитель» представлены в таблице 9.

Таблица 9 - Риски, потери и решения для объекта «Водитель»[11]

1 группа
Взаимодействие с «ТрансАвто»
Наименование рисков	Возможные потери	Решение
Риски, связанные со здоровьем водителя (травмы, болезнь)	Потеря груза, временная нетрудоспособность водителя,	Страхование груза и жизни водителя
Химический риск	Временная нетрудоспособность водителя	Соблюдение техники безопасности и страхование жизни водителя
Биологический риск	Временная нетрудоспособность водителя	Соблюдение техники безопасности и страхование жизни водителя

Риски, потери и решение для объекта «Груз» представлены в таблице 10.

Таблица 10 - Риски, потери и решение объекта «Груз»[12]

1 группа	2 группа
Взаимодействие с «ТрансАвто»	Технология предприятия
Наименова-ние рисков	Возможные потери	Решение	Наименование рисков	Возможные потери	Решение
Повреждения, гибель, полная или частичная утрата груза	До полной стоимости груза	Страхование груза	Потери при транспорти-ровке	Просыпь продукции на дорогу, претензии потребителей	Страхова-ние груза

Произведен расчет наименее рискованного решения из четырех представленных. Обозначения для таблицы 11: P1 - Маршрут с обратным не полностью груженым пробегом, P2 - Подбор квалифицированных кадров, P3 - Страхование груза, P4 - Сдача в аренду транспортных средств.

Выбор того или иного решения Р зависит не только от целевых установок и ограничений, но и от склонности к риску лиц, принимающих данное решение. Одним из классических критериев, учитывающих также и этот параметр, является критерий обобщенного максимина (пессимизма-оптимизма) Гурвица. Данный критерий, как правило, используется, если требуется остановиться между стратегией (линией поведения) в расчете на худшее и линией поведения в расчете на лучшее.

Таблица 11 - Входные данные для расчета наименее рискованного решения по методу Гурвица

Варианты решений	Варианты условий обстановки
Q1	Q2	Q3
P1	0,68	0,73	0,3
P2	0,27	0,76	0,32
P3	0,07	0,88	0,73
P4	0,12	0,93	0,27

Предпочтение отдается варианту решений, для которого окажется максимальный показатель G, определяемый из выражения:

(2)

где k - коэффициент, рассматриваемый как показатель оптимизма (0£k£1), при этом k = 0 – линия поведения в расчете на лучшее, при k =1 – в расчете на худшее;

aij - выигрыш, соответствующий i-му решению при j–м варианте обстановки.

Таблица 12 - Выбор оптимального решения

Варианты решений	Значение коэффициента k
0,00	0,25	0,50	0,75	1,00
Р1	0,73	0,62	0,51	0,41	0,3
Р2	0,76	0,64	0,51	0,39	0,27
Р3	0,88	0,68	0,47	0,68	0,07
Р4	0,93	0,73	0,53	0,32	0,12
Оптимальное решение	Р4	Р4	Р4	Р3	Р1

Из данных таблицы 12 видно, что в условиях неопределенности лицо, ориентированное на осторожное поведение (k = 1), выберет реализацию оптимального для него решения Р1, в другом случае лицо, ориентирующееся на предельный риск (k = 0), предпочтет реализацию оптимального решения Р4.

Предпочтение отдается решению, имеющему наименьший средневзвешенный показатель риска, определяемый как сумма произведений вероятностей различных вариантов обстановки на соответствующее им значение потерь.

В общем случае потери Нij соответствуют каждой паре сочетаний решений Рi и обстановки Оj, определяются как разность между максимальным выигрышем и выигрышем по конкретному решению данной обстановке.

(3)

Таблица 13- Величина потерь при вариантах условий остановки

Варианты решений	Варианты условий обстановки
Q1	Q2	Q3
P1	0	0,2	0,53
P2	0,41	0,17	0,41
P3	0,61	0,05	0
P4	0,56	0	0,46

Результаты вычислений:

Р1 = 0*0,68+0,2*0,73+0,53*0,3 = 0,305.

Р2 = 0,41*0,27+0,17*0,76+0,41*0,32 = 0,53.

Р3 = 0,61*0,07+0,05*0,88+0*0,73 = 0,084.

Р4 = 0,56*0,12 + 0*0,93+0,46*0,27 = 0,19.

Таким образом, для данных условий решение P3 является наименее рискованным.

Оценка уровня риска на основе предложенных мер, представлена в таблице 14.

Таблица 14 - Характеристика рисков транспортной компании[13]

№	Риски транспортной организации	Вероят-ность	Значи-мость (тыс. руб.)	Потери (тыс. руб.)	Мероприятия	Характе-ристика	Потери после внедрения мероприя-тий (тыс. руб.)
1.	Риск, связанный с техническим состоянием ТС	0,5	1000	500	Страхование ТС	Аварии, выход из стоя техники и т. д.	450
2.	Кадровые риски	0,4	500	200	Набор квалифицированного персонала	Болезнь, несчастные случаи с персоналом	150
3.	Риск сохранности груза	0,3	500	150	Страхование груза	Потеря груза, порча и т. д.	120
4.	Природные риски	0,3	300	90	Страхование от стихийных бедствий	Наводнение, землетрясения, метель и т. д.	75
5.	Риски, связанные с погрузкой и разгрузкой	0,2	200	40	Страхование груза	Перегруз контейнера, повреждение, гибель, полная или частичная утрата груза	32
6.	Итог		2600	980			827

После применения предложенного комплекса мероприятий по снижению риска, потери «ТрансАвто» уменьшились на 15% от начальной суммы.

III. ВКЛАД АВТОРА В ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМЫ

Основной вклад автора в проведенное исследование состоит в следующем:

1.  Установлена зависимость факторов (ВВП, перевозка грузов, количество занятых в отрасли людей, инвестиции в основной капитал транспортную отрасль, цена топлива, грузооборот, финансовые вложения организаций в транспорт), которые влияют на эффективность принятия управленческих решений в предпринимательских автотранспортных структурах.

2.  Разработана экономико-математическая модель, характеризующая закономерности и тенденции развития транспортной отрасли, на основе которой осуществлен прогноз основных экономических показателей на 2013 и последующие годы.

3.  Рассчитан риск-анализ инвестиционного проекта транспортной компании и приведен прогноз возможных потерь, связанный с принятием данного проекта.

4.  Составлена карта рисков по объектам транспортной компании , которая отражает первоочередные задачи по управлению рисками и направлена на формирование процессов повышения эффективности принимаемых управленческих решений.

5.  Предложены рекомендации и мероприятия по снижению риска для объектов транспортной компании, в целях повышения эффективности принимаемых решений..

6.  Предложен алгоритм принятия управленческих решений в транспортной компании, направленный на повышение эффективности принимаемых решений.

IV. СТЕПЕНЬ НОВИЗНЫ И ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Научная новизна исследования заключается в развитии теоретических положений, методологических подходов и практических рекомендаций по оценке и повышению эффективности разработки и принятия управленческих решений в предпринимательских автотранспортных структурах.

Конкретные элементы научной новизны заключаются в следующем:

-  предложена система показателей оценки эффективности управленческих решений в предпринимательских автотранспортных структурах, включающая показатели: качественные, количественные, прямые и общие;

-  разработана методика оценки эффективности управленческих решений в предпринимательских автотранспортных структурах, состоящая из пяти этапов оценки, для каждого из которых предусмотрен ряд шагов и представляющая собой аппарат повышения эффективности принятия управленческих решений;

-  предложены рекомендации по совершенствованию процесса технологии принятия управленческих решений, которые включают: анализ рынка транспортных услуг, периодическое повышение квалификации персонала, инвестиции в дальнесрочные проекты, обновление парка транспортных средств, которые направлены на повышение эффективности в предпринимательских автотранспортных структурах;

-  разработана система поддержки принятия решений грузоперевозок, реализованная в среде имитационного моделирования AnyLogic, которая позволяет ускорить процесс принятия управленческих решений в транспортной компании

Теоретическая значимость полученных в работе результатов заключается в развитии методического аппарата для оценки эффективности принятия управленческих решений в предпринимательских автотранспортных структурах.

Практическая значимость результатов исследования заключается в возможности их применения при повышении эффективности принятия управленческих решений в транспортной компании, в частности разработанная имитационная модель системы поддержки принятия решений использована в транспортной компании (имеется акт реализации). Основные положения и выводы диссертации могут быть также использованы в качестве научно-методической базы руководителями и специалистами транспортных компаний при принятии управленческих решений и оценке их эффективности.

Для решения научной задачи в качестве методов исследования выбраны методы теории вероятности и математической статистики, методы принятия решений в условиях неопределенности.

Обоснованность и достоверность научных положения, выводов и рекомендаций, содержащихся в диссертационной работе, подтверждается положительными результатами оценки адекватности разработанных экономико-математических моделей, согласованностью значений экономических показателей, характеризующих транспортную отрасль, корректными применением хорошо апробированного математического аппарата теории вероятности и математической статистики, актами о реализации результатов диссертационной работы.

Апробация результатов исследования

Отдельные результаты исследования докладывались на международных научно-практических конференциях в Санкт-Петербурге, Казани, Днепропетровске, Астрахани, Тюмени, Набережных Челнах в годах.

Разработка и рекомендации автора диссертационного исследования нашли практическое применение в деятельности транспортной компании . Теоретические и методические положения диссертации используются в учебном процессе: Санкт-Петербургского университета управления и экономики при изучении студентами дисциплин: «Имитационное моделирование», «Информационные технологии в профессиональной деятельности», «Информационные системы и технологии в логистике»; в Казанском научно-исследовательском университете - «Основы логистики», «Управленческие решения»; в Государственном университете аэрокосмического приборостроения - «Логистика».

По теме диссертации опубликовано 18 работ объемом 12,7 печатных листа, в том числе 1 монография, 6 статьей в журналах, рекомендованных по перечню ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации.

iV. Список публикаций по теме диссертации:

Монографии

1.  Латыпова сети. [Текст]: монография / LAP LAP Lambert Academic Publishing, 20,5 п. л. ISBN: 8764-6.

Статьи в научных журналах, входящих в перечень ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации:

2.  // Анализ тенденций развития транспортного комплекса Российской Федерации и Республики Татарстан // Научный журнал Вестник Астраханского государственного технического университета: серия экономика – 2011. - №,8 п. л./ авт.0,7 п. л.

3.  Латыпова имитационной модели грузоперевозок в условиях риска // Вестник Казанского технологического университета - №22 (– 0,4 п. л.

4.  Латыпова транспортного комплекса Республики Татарстан // Известия высших учебных заведений. Социология. Экономика. Политика. № 3 Тюменский государственный нефтегазовый университет 2011. – 0,4 п. л.

5.  // Институциональные основы развития предпринимательства в транспортном комплексе // Вестник Казанского технологического университета - №24 (– 0,8 п. л./ авт.0,7 п. л.

6.  /, / Прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей // Вестник Казанского технологического университета - №1 (– 0,4 п. л./ авт.0,2 п. л.

7.  /, ,/ Приоритетные направления по совершенствованию технологии принятия управленческих решений в транспортной компании // Вестник Казанского технологического университета 2013. – 0,6 п. л./ авт.0,3 п. л. (в редакции)

Статьи в научных журналах, тезисы докладов:

8.  // Математические модели региональных транспортных потоков для целей автоматизированного управления // Сборник научных статей, «Наука, технологии и коммуникации в современном обществе», Республиканская научно - практическая конференция 2008 года, Наб. Челны – 0,3 п. л./ авт.0,2 п. л.

9.  // Модификация алгоритма муравьиной колонии для решения задачи выбора оптимального пути на графе // Сборник научных статей, «Наука, технологии и коммуникации в современном обществе», Республиканская научно - практическая конференция 2009 года, Наб. Челны – 0,3 п. л./ авт.0,2 п. л.

10.  Латыпова и перспективы развития транспортного комплекса // Всероссийская студенческая научно-практическая конференция 13-15 апреля 2011 года, ГОУ ВПО Набережночелнинский государственный торгово-технологический институт Наб. Челны – 0,3 п. л.

11.  Латыпова эффективности решения // Журнал «Научная перспектива» № 6, Раздел Экономика и управление ISSN электронная версия в сети Интернет (2011). – 0,3 п. л.

12.  Латыпова управления в современных условиях // Всероссийская научно-практическая конференция // НОУ ВПО Санкт - Петербургский университет экономики и управления 21 июня 2011, Казань – 0,2 п. л.

13.  // Технология обоснования решений прикладных задач на основе применения пакета Statistica // Международная научно-практическая конференция - Днепропетровск. 20,3 п. л. / авт.0,2 п. л.

14.  Латыпова принятия управленческих решений в условиях риска и неопределенности // Материалы международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию института экономики.- Казань: Казанский государственный аграрный университет. 2011. – 0,2 п. л.

15.  // Имитационное моделирование работы склада // Современные информационные технологии управления транспортно – логистическими системами: Сборник трудов международной научно-практической конференции. – Казань, 20,3 п. л./ авт.0,2 п. л.

16.  Латыпова эффективности управленческих решений в автогрузоперевозках // Настоящее и будущее России: взгляд молодых экономистов: Сборник докладов международной научно-практической конференции. – СПб: Издательство Санкт-Петербургского университета управления и экономики, 2012. – 0,3 п. л. ISBN -286-5.

17.  Латыпова транспорта в обеспечении экономической безопасности (на примере Республики Татарстан) // 16 всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы защиты и безопасности», 3-6 апреля 2013 г. – 0,3 п. л.

18.  Латыпова влияния транспортного комплекса на развитие экономики региона (на примере республики Татарстан) // Инновационная экономика: проблемы и перспективы развития 2013: сборник докладов международной научно-практической конференцииапреля 2013 г. СПб.: Санкт-Петербургский университет управления и экономики, 2013.– 0,3 п. л.

АВТОРЕФЕРАТ

Отпечатано с готового оригинал–макета

в Информационно-издательском центре
Санкт-Петербургского университета управления и экономики

Подписано в печать 27.05.2013. Печать Riso.

Формат 60х841/16. Объем 1,2 п. л. Тираж 100 экз.

Санкт–Петербург, Лермонтовский пр., д. 44

[1] Составлено автором

[2] Составлено автором

[3] Составлено автором

[4] Составлено автором

[5] Составлено автором

[6] Составлено автором

[7] Составлено автором

[8] Составлено автором

[9]Составлено автором

[10] Составлено автором

[11] Составлено автором

[12] Составлено автором

[13] Составлено автором