Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №5 (сентябрь - октябрь 2015)

http://naukovedenie.ru publishing@naukovedenie.ru

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

http://naukovedenie.ru 45EVN515

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №5 (сентябрь - октябрь 2015)

http://naukovedenie.ru publishing@naukovedenie.ru

1

http://naukovedenie.ru 45EVN515

ФГБОУ ВПО «Государственный университет управления»

Алгоритмы расчета параметров закупки сырья в условиях ценовой волатильности

Шашкин Павел Сергеевич

Аспирант



Аннотация

закупка сырье ценовой поставка

В статье рассматривает проблема управления ценовыми рисками при закупках сырья промышленными предприятиями. Рассмотрены существующие оптимизационные методы расчета параметров закупки, сделаны выводы относительно необходимости комплексного учета как логистических, так и ценовых факторов при расчете интервала поставки и объема заказа в случае закупок товаров с высокой ценовой волатильностью. Особое внимание уделяется анализу влияния логистических факторов на величину затрат на закупку сырья. Предложен индекс изменчивости цены относительно стоимости хранения запаса, который может быть использован в качестве индикатора для создания дополнительных запасов сырья. Результаты анализа влияния логистических факторов на уровень суммарных затрат на закупку стали основой для разработки предложенных в статье алгоритмов расчета параметров заказа и выбора типа контракта на поставку сырья на основе прогнозов ценовой динамики. Данные алгоритмы отличаются комплексным учетом как логистических, так и ценовых факторов. Также рассмотрен опыт реализации системы поддержки принятия решений на основе прогнозирующих моделей искусственных нейронных сетей и предложенных алгоритмов.

Ключевые слова: управление закупками; волатильность; модели управления закупками; логистические факторы; алгоритмы; ценовые риски; сырье; снабжение.



Abstract

Algorithms of purchase parameters calculation in conditions of high volatility

The article deals with problem of management of price risks in process of purchasing raw materials by the industrial enterprises.

The author concludes that existing optimization methods of calculation of parameters of purchase should include complex of logistics factors and price factors in case of purchases of goods with high price volatility.

The special attention is paid to the analysis of influence of logistic factors at a size of costs of purchase of raw materials.

The author offers the concept and the mechanism of calculation of index of price volatility relative to the cost of storage which can be used as the indicator for creation of additional stocks of raw materials. Results of the analysis of influence of logistic factors on the level of total costs of purchase became a basis for development of the algorithms of calculation of parameters of the purchase and a choice of type of supply contracts based at forecasts of price dynamics. These algorithms differ by the complex accounting of both logistic, and price factors.

In article considered experience of realization of system of support of decision-making on the basis of the predicting models of artificial neural networks and the offered algorithms.

Keywords: procurement management; volatility; procurement model; logistics factors; algorithms; price risks; raw material; supply.



Основная часть

В силу растущей экономической и политической нестабильности все более актуальным становиться вопрос управления ценовыми рисками. Очевидно, что цена закупаемого сырья оказывает прямое воздействие на общий финансовый результат деятельности любого предприятия. Например, в металлургической промышленности затраты на приобретение сырья составляют в среднем около 60% от объема продаж, в машиностроении 50% соответственно. Нестабильность цен на потребляемые предприятием ресурсы требует отвлечения дополнительных средств на поддержание требуемого уровня запасов сырья. В работе [10] показано, что ценовая волатильность - это риск потерь (прямых убытков либо недополученной прибыли) в результате неблагоприятного изменения рыночных цен, которая должна быть учтена при планировании закупочной деятельности предприятия. В связи с вышесказанным возникает вопрос об эффективности существующих методов управления закупками. [4], [10], [11].

Результаты проведенного анализа моделей и методов расчета параметров заказа свидетельствуют о том, что большинство из них учитывают цену как статичную величину (метод наименьших общих затрат, метод расчета оптимального размера заказа, метод расчета объема заказа на основе фиксированного периода поставки, метод наименьших удельных затрат, метод последовательного балансирования по отдельным периодам, алгоритм ВагнераУайтина, метод Сильвера-Милла). Результатом применения подобных моделей являются параметры (объем заказа, интервал поставки) при котором достигаются минимальные суммарные затраты. Однако в случае если для материальных ресурсов наблюдается высокая ценовая волатильность, применение подобных моделей не позволяет выбрать рациональнее параметры закупки. [1], [2], [3], [5], [6].

В качестве примера рассмотрим влияние ценовой изменчивости на уровень суммарных затрат на закупки. На рисунке 1 представлены результаты расчетов суммарных затрат на осуществление закупок алюминия A7 на основе котировок Лондонской биржи металлов с 28.07.2014 г. по 15.09.2014 г., Данные по издержкам хранения и транспортировки рассчитаны основании расценок крупной российской транспортной компании и средней стоимости аренды производственно-складской недвижимости на 2014 г (горизонт планирования 2 месяца, ежемесячная потребность 40 т, максимальный объем заказа 80 т).

Допустим, что поставки могут быть организованы по одному из следующих вариантов при условиях оплаты на момент поставки сырья:

Вариант 1 - закупка и поставка сырья каждую неделю по 10 т;

Вариант 2 - закупки и поставка сырья каждые две недели по 20 т;

Вариант 3 - закупка и поставка сырья каждые четыре недели по 40 т;

Вариант 4 - единовременна закупка и поставка 80 т сырья в первую неделю.

При этом рассмотрим два варианта расчета затрат: на основе средней цены за период и на основе фактических цен.

Долл.США

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №5 (сентябрь - октябрь 2015)

http://naukovedenie.ru publishing@naukovedenie.ru

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

http://naukovedenie.ru 45EVN515

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №5 (сентябрь - октябрь 2015)

http://naukovedenie.ru publishing@naukovedenie.ru

1

http://naukovedenie.ru 45EVN515

Вариант 1 Вариант 2 Вариант 3 Вариант 4

Суммарные издержки без учета ценовой изменчивости

Суммарные издержки с учетом ценовой изменчивости

Рис. 1 Величины суммарных затрат в зависимости от учета фактора ценовой изменчивости

Как видно из рисунка 1, величина суммарных затрат на закупку сырья для 4-го варианта при учете ценовой изменчивости значительно отличатся от величины, рассчитанной на основе средней цены. Если бы решения об объемах и периодичности закупок принимались на основе классических оптимизационных моделей без учета ценовой динамики, то расчетным вариантом оптимальным в заданных условиях был бы третий (ему соответствует минимальная величина затрат). Принимая во внимания реальную ценовую динамику, минимальные затраты были бы достигнуты только при четвертом варианте поставок.

Очевидно, что в результате применения оптимизационных моделей без учета фактора ценовой изменчивости эффект минимизации суммарных логистических затрат может быть полностью нивелирован ценовыми скачками.

В связи с вышесказанным, в условиях ценовой изменчивости необходимым является применение подходов к управлению ценовыми рисками. В работе [10] рассмотрены основные биржевые и внебиржевые подходы к управлению ценовыми рисками. Если говорить о существующих внебиржевых подходах к управлению ценовыми рисками, основанных на создании дополнительных запасов или фиксации цены, то они не учитывают в полной мере принципы минимизации суммарных затрат. Это, в свою очередь, способно привести к повышению логистических затрат несоразмерному полученной от ценовых колебаний выгоде. [7].

Что касается подходов к управлению ценовыми рисками на основе биржевых контрактов, то, несмотря на высокий уровень гарантий и возможности практически полной ликвидации влияния ценовой волатильности лишь 13% российских предприятий используют хеджирование в качестве страхования от изменения цен на закупаемое сырье, тогда как в США данная величина составляет 36%. Недоверие к хеджированию также подкрепляется практикой работы с производными финансовыми инструментами. Существует немало случаев, когда хеджирование, производимое компаниями из реального сектора экономики, приводило к огромным финансовым потерям.

Инструменты хеджирования требуют постоянных дополнительных финансовых вложений, при этом сами по себе несут дополнительные риски (базисный риск). Не всегда объемы закупаемого сырья могут быть кратны фиксированным объемам в биржевых контрактах. Даты экспирации и сроки биржевых контрактов в силу своей стандартизации далеко не всегда могут совпадать со сроками в контрактах на поставку сырья.

Необходимо отметить, что существующие модели и методы управления закупками практически не учитывают фактор ценовой динамики, а подходы к управлению ценовыми рисками не учитывают в полной мере логистические факторы. Методы, направленные на расчет параметров закупки материальных ресурсов в условиях ценовой изменчивости, должны учитывать как логистических факторы, так факторы ценовой динамики. В связи с чем, необходимым является рассмотрение влияния логистических факторов на величину суммарных затрат в условиях ценовой изменчивости.

Анализ влияния логистических факторов на затраты на приобретение сырья ценовой волатильности. Рассмотрим далее влияние на величину затрат на приобретение сырья таких логистических факторов как интервал поставки и стоимость хранения сырья. Так как они в наибольшей степени воздействуют на суммарные затраты (хранение, транспортировка организация заказа), с одной стороны, финансово ограничивая сроки хранения, с другой, затраты на организацию заказа и транспортировку.

Для выявления влияния величины интервала поставки на суммарные затраты при осуществлении закупок был проведен численный эксперимент. В ходе эксперимента были смоделированы поставки металлов с интервалами в 2, 3, 4, 5, 6, 10, 15, 30 дней, при горизонте планирования равном двум месяцам. Были поставлены условия соблюдения ритмичности поставок в течение периода планирования, условия равномерности производственной потребности (затраты хранения не учитываются), оплаты по биржевой цене на момент поставки.

При проведении эксперимента были использованы дневные цены закрытия торгов на

Лондонской бирже металлов (LME) по цветным металлам за пятилетний период с 29.12.2008 по 27.01.2014 гг.

Для шести видов цветных металлов (никель, медь, алюминий, цинк, олово, свинец) были произведены расчеты величины затрат на закупку сырья. Затраты были рассчитаны со смешением даты первой закупки с шагом в 1 день на интервале в 10 дней, таким образом, для каждого виды сырья получилось десять вариантов величин затрат, для каждой из восьми величин интервала поставки (смещение позволяет получить более общие результаты, при различных начальных условиях).

На рисунке 2 представлены расчеты среднего линейного отклонения величины затрат на приобретение сырья по рынку металлов процентах к среднему линейному отклонению по выборке.

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №5 (сентябрь - октябрь 2015)

http://naukovedenie.ru publishing@naukovedenie.ru

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

http://naukovedenie.ru 45EVN515

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №5 (сентябрь - октябрь 2015)

http://naukovedenie.ru publishing@naukovedenie.ru

1

http://naukovedenie.ru 45EVN515

Рис. 2 Зависимость среднего линейного отклонения величины затрат на приобретение сырья от интервала поставки в процентах по данным с 2008 по 2014 гг. для рынка цветных металлов

Результаты эксперимента свидетельствуют о наличии зависимости между интервалом поставки и разбросом затрат на приобретение сырья. При увеличении интервала поставки разброс затрат на приобретение сырья растет. Таким образом, с ростом интервала поставки растет не только неопределенность, но и величина возможных затрат. Однако, несмотря на близкую к линии зависимость, все же наблюдаются перегибы линии затрат. Для некоторых видов металлов существуют интервалы (значения колеблются между 4 и 6 днями) для которых величина разброса затрат значительно выше или ниже соседних значений. Это позволяет сделать вывод о возможности учета интервала поставки как ключевого управляемого параметра при планировании закупок в условиях ценовой волатильности. Вопервых, интервал поставки прямо влияет на величину затрат хранения, во-вторых, определяет затраты на осуществление заказа и транспортировку, в третьих, как показали расчеты, практически линейно влияет на риск увеличения затрат на приобретение сырья.

Рассмотрим далее влияние затрат хранения на величину затрат на приобретение сырья. Закупка сырья в момент ценовых минимумов за некоторый момент до их непосредственного потребления позволяет избежать негативного влияния ценовой волатильности. Очевидно что положительный эффект возможен лишь в том случае, если затраты на содержание запасов не будут превышать выгоды от закупки по более низким ценам. Подобное явление может существовать лишь в том случае, если модуль величины приращения цены за единицу потребного ресурса больше стоимости хранения единицы того же ресурса за шаг изменения цены для некоторого временного интервала. В этом случае возможно существование экстремального значения суммарных затрат, отличного от начального и конечного значений суммарных затрат на рассматриваемом периоде.

Рассмотрим в качестве примера отношение недельного приращения цены (алюминия и свинец) к величине недельных затрат хранения единицы сырья (см. Рис. 3). Анализируемый интервал соответствует 1 году (5.11.2013 - 5.11.2014 гг.) и содержит 52 периода длиной в 1 неделю (затраты хранения рассчитаны исходя из среднегодовой стоимости аренды 1 м² производственно-складской недвижимости за 2013 г.-2014 г.).

Из рисунка 3 видно, что величина модуля недельного приращения цены - |?С| неодинаково соотносится с величиной затрат хранения. Недельное приращение цены алюминия всего в 8-ми из 52 периодов оказалось равным или меньшим величине затрат хранения. Это характеризует ценовую динамику как нестабильную, и служит индикатором для принятия решения о создании дополнительных запасов в моменты ценовых минимумов.

Рис. 3 Соотношение модуля недельного приращения цены к величине недельных затрат хранения единицы сырья

В результате проведенного анализа предлагается ввести индекс изменчивости цены относительно стоимости хранения запаса (ИИЦ).

Данный показатель представляет собой отношение среднего изменения цены к стоимости хранения единицы товара за единицу времени. При значении индекса меньше единицы котором создание дополнительных запасов до момента потребления не принесет эффекта экономии суммарных затрат (см. Форм. 1).

(1)

где ??????? - средняя величина приращения цены единицы сырья в единицу времени; ???? ?затраты хранения единицы сырья за единицу времени.

Представленный пример (см. Рис. 3) показывает, что ИИЦ выше единицы, поэтому создание дополнительных запасов в среднем может принести экономию суммарных затрат. Для свинца ИИЦ меньше единицы поэтому в среднем создание дополнительных запасов заведомо не принесет выгоды на данном временном интервале и величине затрат хранения запаса.

Полученные результаты подкрепляют тот факт, что негативное влияние ценовой волатильности может быть снижено за счет регулирования параметра интервала поставки и создания дополнительных запасов сырья, при этом, не исключая возможности дополнительного хеджирования.

Рациональный выбор интервала поставки или токи заказа может быть осуществлен заведомо только на основе прогнозной информации о динамике цен на сырьевые ресурсы. В работе [8] рассмотрены результаты прогнозирования биржевой цены цветных металлов на искусственных нейронных сетей (ИНС) для целей управления закупками. Эксперименты по прогнозированию сырьевых цен на основе ИНС полученные автором, а также представленные в других исследованиях позволяют сделать вывод о высокой точности моделей прогнозирования на основе ИНС. Таким образом, можно говорить о наличии необходимого для расчета параметров закупки прогнозного инструментария.

Алгоритмы выбора параметров контракта на поставку сырья в условиях ценовой изменчивости. При планировании ритмичных поставок имея ценовой прогноз на некоторый прогнозный период D, можно найти интервал поставки, которому соответствовала бы минимальная величина суммарных затрат на закупку (при заданных параметрах систем потребления и транспортировки).

Так, в случае равномерного потребления, суммарные затраты за период ?? будут рассчитываться по формуле 2 при заданных ограничениях (см. Форм. 2, 3, 4).

TC, (2)

????_?? ? ???? ? ????, (3)

????_?????? ? ????_?? ? ?? (4)

где: TC - суммарные затраты;

????_?????? - минимально допустимый интервал поставки сырья поставщиком ??_??;

????_?? - доступное место на складе потребителя на момент j-той поставки; ????_?? ? интервал поставки номер l;

А-Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №5 (сентябрь - октябрь 2015)

http://naukovedenie.ru publishing@naukovedenie.ru

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

http://naukovedenie.ru 45EVN515

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №5 (сентябрь - октябрь 2015)

http://naukovedenie.ru publishing@naukovedenie.ru

1

http://naukovedenie.ru 45EVN515

общий объем потребности в сырье на плановый период D;

??_?? - объем дневной потребности в случае равномерного потребления запаса;

????_????- транспортный тариф перевозки груза от поставщика i транспортным средством k;

????????_?? - грузоподъемность транспортного средства k;

???? - затраты хранения единицы запаса в единицу времени; ??_?? - прогнозная цена сырья на момент t; D - плановый период.

В условиях регулярных закупок основным управляемым параметром является интервал поставки сырья. Предлагается алгоритм расчета рекомендуемого интервала поставки, который представляет собой итерационное исчисление всех возможных величин затрат исходя из вводимых данных и ограничений, и ранжирование по критерию величины суммарных затрат.

Критерием выбора интервала поставки является минимум суммарных затрат за период D (см. Форм. 5).

???? (??, ??, ??) > ?????? (5)

где ???? ?суммарные затраты на закупку.

На основание введенных данных (????_??????, ????_??, А, ??, ??_??, ????????_??, ????) рассчитываются допустимые интервалы поставки -, и величины суммарных затрат - при различных комбинациях параметров Среди вариаций TC будет существовать минимальная величина и соответствующие ей параметры . После расчетов в матрицу заносятся величины суммарных затрат каждой величины при комбинации параметров ??, ?? (см. Форм. 6).

(6)

где ????_?? ? интервал поставки номер ??, ?? = 1, 2 … ??; матрица комбинаций TC; TC - суммарные затраты.

Матрица представляет собой совокупность комбинаций величин TC для интервала поставки сырья - ????_?? от поставщика i, транспортным средством k, построенная c учетом условий поставки, хранения и прогноза ценовой динамики на период ??. Для каждого интервала поставки будет существовать своя матрица .

Выбор варианта условий поставки предлагается осуществлять, начиная с минимальной величины , прорабатывая варианты параметров поставки, двигаясь от наименьшего к наибольшему значению ????.

Описанный выше алгоритм применим при планировании ритмичных в плановом периоде поставок, ограниченным периодом упреждения ценового прогноза. При осуществлении разовых закупок минимизация влияния ценовых колебаний с учетом логистических факторов может быть осуществлена путем выбора типа контракта и его параметров, которые будут соответствовать минимальной величине суммарных затрат на закупку.

Допустим, что закупка сырья может быть осуществлена путем заключения следующих основных типов контрактов:

• внебиржевого форвардного контракта;

• контракта фиксацией цены на дату поставки; ? контракта с немедленной поставкой.

Применение контрактов, при реализации которых сырье будет храниться в течение некоторого времени до момента его потребления, может быть целесообразно в случае, если экономия за счет закупки по цене в период ее снижения будет превышать возросшие затраты на хранение сырья. Поэтому перед расчетом параметров необходимой является оценка ИИЦ для ценового прогноза на основе формулы 1.

В случае если ИИЦ меньше единицы, то контракты, осуществление которых предполагает хранение сырья, исключаются из рассмотрения.

Для контракта с фиксацией цены на момент поставки (ФЦ) величина суммарных затрат, может быть рассчитана по формуле 7. Для контракта с немедленной поставкой (НП) величина суммарных затрат рассчитывается по формуле 8 при ограничениях (см. Форм. 10, 11).

Для расчета суммарных затрат при форвардном контракте (ФК) может быть использована формула 9. При этом определения ??_?? производится на основе биржевых форвардных цен по подобным контрактам.

????(ФЦ, ??_??????, ??_??) = ?? ? (??_???????? + ???? ? (??_?? ? ??_??????)), (7)

????(НП, ??_????, ??_??) = ?? ? (??_?????? + ???? ? (??_?? ? (??_???? + ??_???? + ??_??)), (8)

????(ФК, ??_??????, ??_??) = ?? ? (??_??(??????,_????) + ???? ? (??_?? ? ????)), (9)

??_???? < ??_?????? ? t_c, (10)

???? ? t_c (11)

где ???? ? суммарные затраты на приобретение и хранение сырья;

?? ? объем заказа;

??_?? ? форвардная цена на момент ??_????;

???? -затраты хранения единицы запаса в единицу времени;

??_?????? ?момент поставки сырья;

??_?? ? момент начала потребления сырья;

????-момент экспирации форвардного контракта;

??_???? ? момент заключения контракта;

??_???? ?время транспортировки;

??_?? ? время на осуществление заказа.

Выбор типа контракта и его параметров, при которых будет достигнута минимальная величина суммарных затрат на закупку и приобретение сырья при разовой закупке, предлагается осуществлять на основании расчета суммарных затрат для каждого из трех типов на основе варьируемых параметров ??_??????, ??_???? (для форвардного контракта ???? равно ??_??????) и следующих исходных данных: ????, ??_??, ??_????, ??_??, ??, ??_??, ??_??.

Результаты расчетов суммарных затрат, для вариаций типов и параметров контрактов формируют вектора ??(ТК; ??_????; ??_??????; TC), где ТК характеризует тип контракта: ФЦ, МП, ФК; ??_???? ? момент заключения контракта; ??_?????? ? момент поставки и отгрузки.

Предлагаемые алгоритмы расчетов параметров контракта на поставку сырья в сочетании с моделями прогнозирования на основе ИНС были использованы при построении системы поддержки принятия управленческих решений в процессе закупок сырья (СППР). Результаты тестирования СППР показали, что 70% решений, предлагаемых СППР на основе прогноза, соответствовали минимальные величины суммарных затрат.



Литература

1. Бауэрсокс Д., Клосс Д. Логистика: интегрированная цепь поставок.-М.: ОлимпБизнес, 2001.

2. Лайсонс К., Джиллингем М. Управление закупочной деятельностью и цепью поставок: Пер. с 6-го англ. изд. М.: ИНФРА-М, 2005. 798 с.

3. Логистика и управление цепями поставок. Теория и практика. Управление цепями поставок: учебник / под ред. Б.А. Аникина и Т.А. Родкиной. Москва: Проспект, 2013. 216 с.

4. Лукашов А.В. Сделка с будущим. Как управлять ценовыми рисками // Рискменеджмент. 2007. Т. 4. №4. С. 60-65. 5. Майкл Р. Линдерс, Харольд Е. Фирон. Управление снабжением и запасами. Логистика / пер. с англ. СПб.: ООО «Виктория плюс», 2002.-768 с.

5. Сергеев В.И. Логистика в бизнесе. М.: ИНФРА-М, 2001. 608 с.

6. Сток Дж.Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой. Пер. с англ. 4-е изд. М.: ИНФРА-М, 2005. 797 с.

7. Шашкин П.С. О возможности применения искусственных нейронных сетей при построении информационной системы управления закупками. Проблемы управления 2014 [Текст]: Материалы 22 Всероссийской студенческой конференции. Вып. 1 / Государственный университет управления. М. ГУУ, 2014. 224 с.

8. Шашкин П.С. Оценка влияния величины интервала поставки на уровень затрат на закупку сырья в условиях ценовой волатильности // Материалы 23-й всероссийской студенческой конференции "Проблемы управления". М.: ГУУ, 2015.

9. Шашкин П.С. Подходы к управлению ценовыми рисками при закупках сырья // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №1 (2015) http://naukovedenie.ru/PDF/57EVN115.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/57EVN115.

10. Шашкин П.С. Терминологический анализ: управление закупками и снабжение. / П.С. Шашкин // Вестник университета. 2014. №9. C. 87-92.

Размещено на Allbest.ru

...