CC BY
29
лах максимально ожидаемого прироста выручки привлекать экономически не выгодно.
Таким образом, для повышения результативности функционирования и развития промышленных предприятий одновременное привлечение краткосрочного и долгосрочного кредитов позволяет на базе статистических данных рассчитывать наиболее эффективные размеры кредитов с точки зрения получения наилучших ко-
нечных результатов деятельности предприятия на базе укрупненной схемы его баланса. Увеличение внеоборотных и оборотных активов по наиболее предпочтительным направлениям развития предприятий вследствие реализации данных кредитов приведет к долговременному росту выручки и прибыли, а значит - к повышению их конкурентоспособности и финансовой устойчивости.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Градов А.П., Ильин И.В., Сулоева С.Б. Стратегия промышленного предприятия: структура, функции, процессы, внешняя среда: СПб.: Изд.-во Поли-техн. ун-та, 2008. 551 с.
2. Кузин Б.И., Юрьев В. Н., Шахдинаров Г.М. Методы и модели управления фирмой. СПб.: Питер, 2001. 432 с.
3. Экономическая стратегия фирмы: Изд. 4-е. / Под ред. А.П. Градова. СПб.: Спец. лит-ра, 2003. 959 с.
УДК 69.002.5:519.711
Терешин О. В.
Планирование потребности в комплектующих изделиях для производства авторемонтных работ
Прогнозирование как необходимый этап планирования любой деятельности позволяет заблаговременно учесть все факторы, обеспечивающие благоприятные условия для нормального функционирования и развития предприятия [1, 3]. Для разработки моделей прогнозирования воспользуемся в наших исследованиях рассмотрением деятельности предприятия ООО «Автофорум» (дилер компании «Renault»), основными направлениями которой являются: продажа автомобилей модели Renault Logan; продажа оригинальных запасных частей для автомобилей данной модели, а также аксессуаров; гарантийное, послегарантийное обслуживание и ремонт.
Фирма использует стратегию равномерного оказания авторемонтных услуг, при этом на складе обычно хранится определенное количество комплектующих (от 1 до 10 в зависимости от типа запасной части). Согласно этой стратегии ремонтные работы производятся при наличии на складе комплектующих. Если спрос на эти ком-
плектующие опережает предложение, клиенты должны сделать заказ и ждать подвоза запасных частей на предприятие. Сегодня такая стратегия обслуживания себя уже не оправдывает, так как приводит к длительным ожиданиям клиентами начала ремонта. Изменение стратегии обслуживания в первую очередь отразится на системе планирования производства ремонтных работ и потребностей в ресурсах. Опрос клиентов, обратившихся в центр, позволил выявить один из основных критериев оценки качества обслуживания - срок выполнения работы. Система обслуживания клиентов, которая обеспечивала бы своевременный ремонт автомобиля, возможна, если на складе предприятия имеется требуемое количество комплектующих. Вопрос о количестве запасных частей на складе можно решить прогнозированием спроса на запасные части для кузовного ремонта.
С этой целью для автомобиля Renault Logan проанализирована динамика продаж накоплен-
-I-
ного (кумулятивного) количества автомобилей, которая свидетельствует о нарастающем спросе на автомобили это модели. Существенно возросла по числу заказов за последние годы и динамика продаж комплектующих для кузовного ремонта.
Спрос на комплектующие для кузовного ремонта зависит не только от динамики продаж кумулятивного количества автомобилей, но и от количества дорожно-транспортных происшествий (ДТП). В свою очередь, ДТП происходят из-за неблагоприятных погодных условий, качества дорожного покрытия, опыта вождения автомобиля, т. е. факторов, способствующих возникновению аварийных ситуаций и приводящих к повреждению определенных элементов кузова автомобиля. Накопленное количество автомобилей или общее количество автомашин, которые на момент прогноза уже проданы и находятся на дорогах, также влияет на число ДТП.
Делаем вывод, что требуемое количество запасных частей х. определяется в первую очередь количеством ДТП, а количество ДТП -суммарным количеством проданных машин. В связи с этим оценка ожидаемого спроса на запасные части ху будет проводиться в два этапа. На первом этапе необходимо определить ожидаемое количество ДТП с учетом вероятности возникновения рисковой ситуации, на втором - разработать аналитические модели для определения ожидаемого спроса на запасные части ху с учетом поведения клиентов. Спрос на запчасти х. зависит как от кумулятивного количества автомашин МА(г), так и от количества ДТП. Количество ДТП определяется общим количеством проданных машин, находящихся на дорогах. Найдем зависимость количества ДТП от накопленного количества проданных автомобилей МА(г).
Количество ДТП зависит от сезонности: летом вероятность возникновения происшествия меньше, чем зимой, но степень ее тяжести больше, и наоборот.
Влияние качества дорог на увеличение ДТП уместно связать с человеческим фактором: неопытность покупателя автомобиля как водителя; зависимость самочувствия водителя от атмо-
Экономико-математические методы и модели
»
сферных явлений и т. д. Вероятность возникновения сезонного транспортного происшествия с учетом человеческого фактора в г-м месяце Р() выглядит следующим образом [5, 6]:
апрель - сентябрь .............................. 0,01-0,07
октябрь - март.................................... 0,08-0,1
Кузовной ремонт осуществляется с использованием различных запасных частей, уровень спроса на которые тоже принимает различные значения, так как частота повреждения комплектующих неодинакова. Например, сравнение общего количества продаж запасных частей «крыло переднее правое» с таковым по каждой запасной части показывает, что величина спроса на данное комплектующее отличается от величины спроса на остальные комплектующие. Это обусловлено правосторонним движением автомобилей и особенностями расположения комплектующих на кузове. Поэтому необходимо определить долю каждого у-го наименования запчасти й. в общем количестве комплектующих для кузовного:
й. = Z /W, (1)
1 1 ' 4 '
где Zj - количество проданных у-х запасных частей за исследуемый период времени, у = 1, п; п -количество видов комплектующих для кузовного ремонта; W - общее количество запасных частей, реализованных авторемонтным предприятием за исследуемый период времени.
Запишем выражение для определения ожидаемого количества ДТП в г-м месяце, в котором будет повреждена .-я запасная часть:
Т (у) = МА (О)й.Р, (г), (2)
где т(у) - количество ДТП в г-м месяце, в котором будет повреждена у-я запасная часть; Р5(г) -вероятность возникновения ДТП из-за влияния погодных условий (сезонный фактор) в г-м месяце с учетом человеческого фактора; й. - доля у-го наименования запчастей в общем количестве комплектующих для кузовного ремонта, получивших повреждение в ДТП за исследуемый период времени; МА(г) - кумулятивный объем продаж автомашин в г-м месяце.
В формуле (2) используется кумулятивное значение объема проданных машин МА(г), так как
риску подвержены автомашины, купленные в разные периоды времени. Для осуществления расчетов по формуле (2) необходимо найти прогнозное значение ЫА(И). На основе имеющейся статистики получено аналитическое выражение для осуществления прогноза кумулятивного объема продаж автомашин [2, 4]:
MA (i) = 128,16i + 38,84.
(3)
Далее прогнозные значения MA(i) используются для определения количества ожидаемых ДТП по формуле (2).
На втором этапе разработаем модели для определения ожидаемого спроса на запасные части xij с учетом поведения клиентов.
Анализ статистики ДТП за 2007-2009 годы показал, что часть владельцев автомобилей модели Renault Logan при незначительных повреждениях комплектующего кузовной части из-за отпусков обращаются в автоцентр по истечении трех летних месяцев [5, 6], вследствие чего сервисный центр с сентября по ноябрь бывает перегружен. При этом необходимо учесть, что сегодня технология автострахования позволяет обращаться владельцам автомашин в кузовной центр для осуществления кузовного ремонта с опозданием лишь на месяц [5, 6].
В связи с этим предлагается разработать три прогнозные модели: первая - для периода с декабря по май, вторая - с июня по август, третья -с сентября по ноябрь. Во второй и третьей моделях необходимо учесть такую особенность поведения клиентов, как запоздалое обращение (отложенный спрос) в автосервисный центр из-за начала летних отпусков, т. е. во второй модели -что определенная часть клиентов не придет, а в третьей - что они обратятся за услугами в сервисный центр с опозданием в три месяца.
Также в каждой модели требуется учесть лаг между ДТП и началом ремонтных работ из-за длительного оформления страховки.
Аналитическое выражение для первого случая должно учитывать особенность поведения клиентов, которая заключается в непреднамеренном запоздалом обращении в автосервисный центр из-за оформления страховки в течение одного месяца. Это отразится на значениях ожидаемого спроса на комплектующие. И тогда скорректированное значение числа дорожно-
транспортных происшествий Т'(у) будет определять ожидаемое значение спроса на комплектующие:
Ху = Т(у) = Т(г _1, у). (4)
Чтобы получить аналитическое выражение прогнозной модели для второго случая необходимо учесть преднамеренное запоздалое обращение клиентов в автосервисный центр из-за начала летних отпусков, т. е. то, что определенная часть клиентов не придет в кузовной центр через месяц. Это отразится на значениях ожидаемого количества обращений в кузовной центр за у-й запасной частью. Тогда скорректированное значение числа дорожно-транспортных происшествий Т'(у) будет определять ожидаемое значение спроса на комплектующие:
хп = T'(ij) = T(i -1, j) - T(i -1, j)r - „
(5)
где V _ 1 - доля клиентов, попавших в ДТП в (г _ 1)-м месяце, находящихся в отпуске и не обратившихся в г-м месяце в кузовной центр [5, 6].
В аналитическом выражении для третьего случая необходимо учесть преднамеренное запоздалое обращение клиентов в автосервисный центр из-за начала летних отпусков, т. е. то, что клиенты, попавшие в ДТП в (г - 1), (г - 2) и (г - 3)-м месяце, придут в г-м месяце в кузовной центр за у-й запасной частью:
Xj = T'(ij) = T(i -1, j) + T(i - 3, j)r - 3 +
+ T(i - 2, j)r. - 2,
(6)
где V _ 2 _ доля клиентов, попавших в ДТП в (г _ 2)-м месяце, находящихся в отпуске и обратившихся в г-м месяце в кузовной центр; гг _ 3 _ доля клиентов, попавших в ДТП в (г _ 3)-м месяце, находящихся в отпуске и обратившихся в г-м месяце в кузовной центре [5, 6].
Тогда полученные по формуле (6) значения скорректированных случаев дорожно-транспортных происшествий Т'(у) и будут определять
ожидаемые значения спроса на комплектующее «крыло переднее правое» Ху с сентября по ноябрь.
Ошибка прогноза оценивалась на ретроспективном материале 2008-2009 годов и составила
7 %.
Экономико-математические методы и модели
»
Ремонт автомобилей представляет главную статью дохода автосервисного предприятия лишь в том случае, если он удовлетворяет потребительскому спросу. Вкладывая денежные средства в приобретение запасных частей, предприятие подвергается определенному риску, и оправдать этот риск может только прибыльный оборот капитала. Размер прибыли должен покрывать затраты труда и времени на осуществление автосервисных услуг. Поэтому для получения прибыли необходимо
постоянное и гибкое приспособление автосервисного предприятия к требованиям рынка (выявление необходимого количества комплектующих, своевременное оказание сервисных услуг).
Разработанные модели прогнозирования позволяют определить необходимое количество запасных частей для клиентов автосервисного предприятия, т. е. своевременно их обслужить, что в целом повышает эффективность планирования потребных ресурсов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие. М.: Инфра-М, 2004. 260 с.
2. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие. М.: Вузовский учебник, 2009. 365 с.
3. Прогнозирование и планирование в условиях
рынка: Учеб. пособие для экон. вузов / Морозова Т. Г., Пикулькин А. В., Тихонов В. Ф. и др.; Под ред. Морозовой Т. Г., Пикулькина А.В. М.: Юнити-Дана, 2000. 318 с.
4. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.
5. URL: www.renault.ru
6. URL: www.remontauto.ru
УДК 657.421.32
Александров В.Т.
К вопросу о совершенствовании модели дисконтирования денежных потоков в задачах оценки стоимости имущества
Прошло десять лет с момента выхода официального издания «Методическии рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов» с предупреждением об ошибочности традиционных расчетов методом анализа дисконтированных денежных потоков (далее - ДДП-анализ) в части отрицательных денежных потоков. В частности писалось [1, с. 117]: «Необходимо отметить также, что расчет, основанный на поправке к норме дисконта, одинаковой для положительных и отрицательных денежных потоков, не вполне соответствует российской интерпретации риска: он может приводить к неоправданному завышению как эффективности проекта "в целом", так и, особенно, эффективности участия в проекте. Однако полностью отказаться от этого метода расчета сегодня нельзя, так как дру-
гие методы учета риска неполучения предусмотренных проектом доходов, в большей степени соответствующие российским экономическим реалиям, недостаточно разработаны, чтобы его заменить. В тех же случаях, когда риск адекватно учитывается путем соответствующей корректировки притоков и оттоков денежных средств, при задании различных сценариев осуществления проекта или каким-либо другим корректным способом, дополнительно вводить поправку на риск в норму дисконта не следует, так как это привело бы к двойному учету рисков» (курсив мой - В. А.).
Приведенное из [1] полностью применимо к моделям денежных потоков при оценке недвижимости и бизнеса. Речь идет об отрицательных денежных потоках как в начале расчетного пе-
