Прогнозирование грузооборота морского порта в условиях неопределенности и риска

Размещено на http://www.allbest.ru/

прогнозирование грузооборота морского порта в условиях неопределенности и риска

Специальность 08.00.05. - «Экономика и управление народным хозяйством» (по отраслям и сферам деятельности в т.ч.: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - транспорт)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Аблязов Вадим Кемалович

Нижний Новгород 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования “Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова”

Научный руководитель - кандидат экономических наук, профессор Иванова Светлана Ефимовна

Официальные оппоненты - доктор экономических наук, профессор Куренков Петр Владимирович

кандидат экономических наук, доцент Коршунов Дмитрий Александрович

Ведущая организация - ФБОУ ВПО Государственная морская академия имени адмирала С.О. Макарова (г. Санкт-Петербург)

Защита диссертации состоится 23 мая 2012 г. в 14:00 часов на заседании объединенного диссертационного совета ДМ 223.001.03 при ФГОУ ВПО «Волжская государственная академия водного транспорта» по адресу: 603950, г. Нижний Новгород, ул. Нестерова, 5а, в зале заседаний диссертационного совета (ауд. 281).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «Волжская государственная академия водного транспорта». Электронная версия автореферата размещена на сайте http://www.vgavt-nn.ru

Автореферат разослан 20 апреля 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

кандидат экономических наук,

профессор Н.В.Сивоволов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертационного исследования. Во внешней торговле России морской транспорт исторически занимают важнейшее место.

Обеспечение сбалансированного развития морских портов является одной из важных задач, стоящей перед органами государственной власти. Ее решение, в свою очередь, требует повышения эффективности их управления.

Основой такого управления может стать прогнозирование, которое дает оценку возможных вариантов развития отрасли с учетом воздействия рынка и других факторов и является необходимым звеном в системе планирования.

Радикальная смена экономической структуры общества, переход от централизованной автократической к социально ориентированной, открытой, рыночной экономике, потребовала смену приоритетных направлений развития общегосударственных и отраслевых принципов стратегического управления.

Введение подобных новшеств в систему управления производственной деятельностью требует разработки новой теоретической базы прогнозирования.

В стратегическом управлении прогнозы грузооборота морского порта являются основой принятия эффективного управленческого решения, которые позволяют использовать инструменты стратегического менеджмента, в частности в области развития объектов портовой инфраструктуры и их специализации.

Однако прогнозно-плановая работа на предприятиях морского транспорта ведется не на достаточном научно-методическом уровне. Степень достоверности прогнозов зачастую лишена обоснованности и не учитывает влияния совокупности экономических, технологических, политических, а также различных природных факторов.

В связи с этим, методологические средства прогнозирования в стратегическом управлении становятся более актуальными, особенно это характерно для условий рынка.

Необходимость использования разработок в практике прогнозирования грузооборота морского порта в реальных условиях требует внедрения нового подхода, основой которого является экономическое прогнозирование, позволяющее выявить общие перспективы и закономерности, тенденции организационно - структурного развития, обеспечить сбалансированность краткосрочных и долгосрочных программ.

Новый подход должен обеспечить использование экономико-математических методов и моделей, совмещающих в себе основные преимущества других методов прогнозирования и адаптированных к особенностям рынка транспортных услуг.

Вышеизложенное определяет актуальность темы диссертационного исследования, поэтому научные исследования, направленные на совершенствование методических положений прогнозирования являются актуальными.

Степень разработанности проблемы. Многочисленные проблемы прогнозирования отражены в научных трудах отечественных и зарубежных ученых, таких как Л.Н. Буянова, Т.А. Вепринская, Л.Д. Ветренко, Е.Н. Воевудский, С.Д. Жусупов, В.Н. Костров, П.В.Куренков, А.Ф.Котляренко, В.И. Краев, Г.М. Курошева, Е.А.Лаврентьева, С.Б. Лебедев, В.Д. Левый, С.В. Милославская, А.А. Пантин, Г.В. Поваров, В.А. Прокофьев, А.Н. Раховецкий, С.И. Рылов, А.В.Степанец, А.Л. Степанов, И.П. Скобелева, К.В. Холопов, Я.Я. Эглит, Belanger L.H., Bradford A., Kaufmann R.K., Mclaughlin J, Tinbergen J. и других.

Экономико-математический аппарат прогнозирования грузооборота сухопутного и морского транспорта с учетом внутренних и внешних факторов представлен в работах В.И. Бережного, М.П. Власова, Г.Е. Горчакова А.А., А.В. Гладилина, А.А. Григорьева, А.Н. Гармаша, Д.М. Дайтберова, С.Е.Ивановой, Н.Ш. Кремера, А.В. Маслова, В.В. Федосеева, П.Д. Шимко.

Данные труды отражают общие подходы к прогнозированию. Вместе с тем следует отметить, что проблема прогнозирования грузооборота морского порта в условиях неопределенности и риска изучена недостаточно глубоко.

Дальнейшего исследования требует, в частности, вопросы влияния определенных факторов (экономических, технологических, политических, природных) при прогнозировании грузооборота отдельных видов грузов.

Сложность проблемы требует рассмотрения теории прогнозирования и возможностей ее применения на транспорте, в частности, количественную оценку дестабилизирующих факторов неопределенности и риска, влияющих на грузооборот отдельных видов грузов.

Таким образом, отсутствие комплексного обоснования механизма прогнозирования грузооборота морского порта, в условиях неопределенности и риска предопределило выбор темы исследования, его цель и задачи, а также логику диссертационного исследования.

Цель и задачи диссертационного исследования: целью диссертационного исследования является совершенствование теоретико-методических основ прогнозирования грузооборота морского порта в условиях неопределенности и риска, позволяющих обеспечить сбалансированность краткосрочных и долгосрочных программ в условиях неустойчивости внутренней и внешней среды.

В соответствии с поставленной целью определены основные задачи, решенные в диссертационном исследовании:

- проанализировать и обобщить теоретические и методические подходы к прогнозированию грузооборота морского порта;

- исследовать и выявить риски, влияющие на объём грузооборота;

- усовершенствовать алгоритм прогнозирования грузооборота, учитывающий перспективные значения факторов риска и неопределенностей; прогнозирование грузооборот морской порт

- разработать эконометрические модели, описывающие тенденции изменения грузооборота морского порта с учетом внешних и внутренних факторов;

- обосновать предложения по комплексной оценке эффективности прогнозирования грузооборота морского порта.

Предметом исследования служат совокупность теоретико-методических положений прогнозирования грузооборота морских портов в условиях неопределенности и риска.

Объектом исследования выступают морские порты России.

Соответствие темы диссертации требованиям Паспорта специальностей ВАК Министерства образования и науки РФ. Исследование выполнено в рамках специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (транспорт) и соответствует п.1.4.88. Методы прогнозирования и стратегического планирования грузовых и пассажирских перевозок.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют концептуальные положения и выводы, представленные в научных трудах отечественных и зарубежных авторов, посвященных прогнозированию и затрагивающие проблемы анализа факторов неопределенности и риска и оценки их влияния на грузооборот морского порта.

В процессе диссертационного исследования использовались общенаучные методы обобщения и группировок, моделирования, системного, структурного, факторного и сравнительного анализа, экономико-математическое моделирование, искусственные нейронные сети, а также в качестве инструментария исследования применялись программные средства (MS Excel, Statistica).

Информационная и эмпирическая база диссертационного исследования включает: труды отечественных и зарубежных ученых, специализирующихся по проблеме исследования, материалы научно-практических конференций, коллегий Министерства транспорта Российской Федерации, нормативные акты, аналитический обзор инвестиционных проектов развития транспортной инфраструктуры России, данные отчетов Института экономики переходного типа, BP Statistical Review of World Energy, ежегодные отчеты ОАО «НМТП», ОАО «НКХП», ОАО «КСК» и другие.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в совершенствовании теоретико-методического обеспечения прогнозирования грузооборота предприятий морского транспорта, занимающихся экспортом грузов в условиях неопределенности и риска.

При этом получены следующие наиболее существенные научные результаты:

- выявлены и систематизированы виды рисков, влияющие на прогнозирование грузооборота высокодоходных видов груза морского порта;

- предложен усовершенствованный алгоритм по прогнозированию грузооборота, учитывающий прогнозные значения факторов риска и неопределенностей;

- обоснован процесс построения эконометрических моделей и методические положения по прогнозированию грузооборота морского порта с учетом различных факторов;

- разработаны эконометрические модели и обосновано применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования грузооборота морского порта с учетом внешних и внутренних факторов;

- обоснованы предложения по комплексной оценке эффективности прогнозирования грузооборота морского порта.

Практическая значимость диссертационного исследования состоит в том, что разработанные методические положения, выводы и рекомендации могут быть использованы в практике прогнозирования грузооборота морских портов. Теоретические и практические аспекты диссертационной работы могут применяться в учебном процессе.

Апробация выводов и результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационного исследования докладывались автором на научно-практических конференциях и опубликованы в следующих изданиях:

Сборник научных трудов, выпуск 13, г. Новороссийск, РИО МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, 2009; Материалы международной научно-технической конференции, 16-17 апреля г. Могилев, 2009; Вестник транспорта, №10, г. Королев, 2009; Вестник транспорта, №2, г.Королев, 2010;

Новороссийск, МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, март 2010 Центр развития научного сотрудничества; XV Международная научно-практическая конференция. Актуальные вопросы экономических наук. Новосибирск, 8 октября 2010.

Публикации. Основные положения диссертационного исследования нашли отражение в 15 печатных работах общим объемом 9,61 п.л. (авторский вклад 6,06 п.л.), включая четыре статьи, опубликованные в изданиях, внесенных в списки ВАК РФ.

Структура диссертационного исследования включает введение, три главы, заключение и список литературы из 150 наименований и приложения.

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационного исследования, сформулированы цель и задачи, объект и предмет исследования.

В первой главе «Исследование теоретических основ прогнозирования грузооборота морских портов в условиях риска и неопределенности» проведен анализ существующих методов прогнозирования грузооборота морских портов и аналитический обзор грузооборота Южного бассейна России, дана качественная оценка рисков, влияющих на грузооборот морского порта.

Во второй главе «Обоснование инструментария для прогнозирования грузооборота морского порта в условиях неопределенности и риска» обоснован выбор эмпирической базы исследования, проведен анализ проявления неопределенности и риска в динамике экономического развития морского порта, разработаны алгоритм построения прогнозной эконометрической модели грузооборота морского порта и эконометрические модели, а также применены искусственные нейронные сети для прогнозирования грузооборота морского порта.

В третьей главе «Научно - практические рекомендации по прогнозированию грузооборота морского порта» апробированы результаты диссертационного исследования, обоснован выбор факторов, включаемых в эконометрические модели, приведены этапы прогнозирование грузооборота морского порта в условиях неопределенности и риска при помощи нейронных сетей. Эконометрическими методами и средствами нейронных сетей проведена практическая апробация методических положений по прогнозированию грузооборота морского порта с учетом внешних и внутренних факторов. Для определения экономического эффекта прогнозирования автором был использован анализ соответствия прогнозных значений финансово-экономических показателей деятельности порта с использованием официальных данных порта и прогнозных значений исследования.

В заключении даны основные научные выводы и положения, полученные по результатам исследования.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Систематизация видов рисков, влияющих на прогнозирование грузооборота морского порта

Деятельность морских портов подвержена значительному количеству факторов неопределенностей и риска, действие которых оказывает существенное влияние на результаты их деятельности.

Основные виды рисков деятельности морских портов приведены на рис. 1. Представленный перечень отражает риски, присущие морским портам, а именно: чистые (природно-естественные, экологические, имущественные и производственные), финансовые (коммерческие, инвестиционные) и специфические (присущие конкретным видам грузов). Россия имеет 64 морских порта, из них основными по грузообороту являются: Новороссийск, Санкт-Петербург, Туапсе, Приморск, Владивосток, Ейск, Темрюк, Восточный. Основные факторы неопределенностей и риска, влияющих на грузооборот доминирующих видов груза морского порта определены методом экспертных оценок. Формализованные подходы к использованию экспертов помогают свести многообразные и неопределенные факторы неопределенности и риска в логически стройную систему и определить наиболее значимые из них. В качестве экспертов были привлечены специалисты-аналитики Группы ОАО «Новороссийский морской торговый порт», которые производили отбор факторов риска, анализ и обобщение информации. Новороссийский порт занимает лидирующие позиции по переработке зерна, нефти и металлов в Южном бассейне. Факторы неопределенности и риска не всегда поддаются количественному измерению, поэтому эксперты произвели их ранжирование. Данная процедура позволила выбрать из исследуемой совокупности факторов риска наиболее существенные. Степень компетенции мнений экспертов оценивалась с помощью коэффициентов конкордации. Метод экспертных оценок позволил выявить основные факторы, влияющие на грузооборот зерновых грузов, нефти и нефтепродуктов, черных и цветных металлов.



Рис. 1 Основные виды рисков деятельности морских портов

Отраженные на рис. 1 специфические риски, по мнению автора, влияют на грузооборот основных видов груза.

Основные факторы риска и неопределенности, влияющие на грузооборот основных видов груза, представлены на рис. 2.



Рис. 2 Основные факторы риска и неопределенности, влияющие на грузооборот основных видов груза

Данные факторы риска необходимо учитывать при прогнозировании грузооборота морского порта.

2. Усовершенствованный алгоритм по прогнозированию грузооборота морского порта, учитывающий прогнозные значения факторов риска и неопределенностей

На основе анализа различных методов краткосрочного прогнозирования выделено корреляционно - регрессионное моделирование, используемое для объектов, имеющих сложную многофакторную природу (объем инвестиций, прибыль, затраты, объем грузооборота).

Системный подход к прогнозированию предполагает учет совокупности значимых компонентов внешней и внутренней среды предпринимательской деятельности.

В зависимости от вида груза и с учетом факторов риска модель грузооборота морского порта по различным видам грузов будет определяться в соответствии с пошаговым алгоритмом, представленный в табл.1.

Таблица 1

Алгоритм построения прогнозной эконометрической модели грузооборота морского порта

1. Анализ динамики грузооборота, выявление тенденций и закономерностей в грузообороте морского порта, определение факторов риска и неопределенности
2. Определение информационной базы для прогнозирования грузооборота
3. Выбор факторов для построения эконометрической модели грузооборота морского порта
4. Определение зависимости эндогенной переменной от экзогенных переменных
5. Построение многофакторного уравнения регрессии Y1этап.=f(y1,y2,…,ym) Y 2 этап гр.=f(y1этап, ym+1, ym+2, …, yn)
6. Определение перспективных значений факторов риска и неопределенности
7. Прогнозирование грузооборота с учетом вычисленных значений факторов риска и неопределенности
8. Оценка результатов моделирования
9. Оценка адекватности прогнозной модели по фактическим значениям
10. Верификация регрессионных моделей прогнозирования грузооборота и прогнозирование с помощью полученного уравнения регрессии
Обозначения: Каждое эндогенное переменное y1, y2, …, yn представляет собой парное линейное регрессионное уравнение; n - общее количество факторов риска; m - количество факторов риска, влияющих на прогноз другого фактора; Y1этап - прогнозирование фактора риска и неопределенности, используемого на втором этапе; Y 2 этап гр. - прогнозирование грузооборота.

С помощью данного алгоритма становится возможным определение прогнозных значений грузооборота морского порта в зависимости от внутренних и внешних факторов.

Поэтапное прогнозирование грузооборота морского порта при помощи нейронных сетей представлено в табл. 2.

Таблица 2

Поэтапное прогнозирование грузооборота морского порта при помощи нейронных сетей

1. Сбор и обработка ретроспективной информации (количественные показатели динамики грузооборота и факторов риска)
2. Обучение нейронных сетей и выбор сети с оптимальными коэффициентами адекватности
3. Получение расчетных значений грузооборота и отклонений расчетных значений от фактических
4. Прогноз факторов, включаемых в модель по прогнозированию грузооборота
5. Прогнозирование грузооборота
6. Оценка достоверности и точности прогноза
7. Управление и планирование работы морского порта

Прогнозирование грузооборота некоторых видов грузов осуществляется в два этапа. Этапы прогнозирования грузооборота зависят от вида грузов и факторов риска. На первом этапе определяются прогнозные значения факторов неопределенности и риска, а на следующем этапе полученные прогнозные значения используются при прогнозировании грузооборота конкретных видов груза.

Таким образом, усовершенствованный алгоритм построения прогнозной эконометрической модели включает в себя расчет перспективных величин факторов риска и неопределенности, значения которых используются для прогнозирования грузооборота морского порта.

3. Процесс построения эконометрических моделей по прогнозированию грузооборота морского порта с учетом различных факторов

Системный подход к прогнозированию предполагает учет совокупности значимых компонентов внешней и внутренней среды предпринимательской деятельности.

С учетом факторов-рисков внешней и внутренней среды разработаны эконометрические модели прогнозирования грузооборота черных и цветных металлов, зерновых грузов, нефти и нефтепродуктов.

Прогнозная динамика экспорта данных видов грузов должна учитываться при разработке новых инвестиционных проектов развития морских портов.

На рис. 3 представлен процесс построения эконометрической модели прогнозирования грузооборота черных и цветных металлов и его использование при планировании направления развитие портовой инфраструктуры.

Рис. 3 Процесс построения эконометрической модели прогнозирования грузооборота черных и цветных металлов

Процесс построения эконометрической модели для прогнозирования грузооборота морского порта по зерновым грузам автором диссертационной работы приведен на рис. 4.

Рис. 4 Процесс построения эконометрической модели прогнозирования грузооборота зерновых грузов

Аналогично в два этапа построена эконометрическая модель прогнозирования грузооборота морского порта по нефти и нефтепродуктам.

Прогнозная информация о вариантах эффективного развития грузооборота по важнейшим видам грузов берется в основу при разработке проектов программ, обеспечивающих составление планов с их последующим доведением до реализации.

Обеспечение достаточных мощностей для перевалки грузов включает в себя объем портовых мощностей (млн. тонн) и коэффициент загрузки установленной мощности.

В диссертационном исследовании предложены методические положения по прогнозированию грузооборота морского порта по черным и цветным металлам, зерновым культурам, нефти и нефтепродуктам.

Нетрадиционный подход к краткосрочному прогнозированию объема грузооборота морского порта с использованием искусственных нейронных сетей повышает надежность моделей прогноза, так как такие модели легко адаптируются к изменениям факторов риска.

Таким образом, классические методы прогнозирования с использованием эконометрических моделей и нейронных сетей с учетом различных факторов предоставляют инструментарий для краткосрочного прогнозирования грузооборота морского порта по различным видам грузов.

4. Эконометрические модели и искусственные нейронные сетей для прогнозирования грузооборота морского порта с учетом внешних и внутренних факторов

Использование искусственных нейронных сетей и методов эконометрического моделирования является одним из методов прогнозирования при планировании работы морского порта.

Предложенные усовершенствованные алгоритмы по прогнозированию грузооборота морского порта в условиях неопределенности и риска позволяют получать прогноз грузооборота порта по зерновым грузам, нефти и нефтепродуктам, черным и цветным металлам

Полученные в работе системы независимых эконометрических уравнений по зерновым грузам, нефти и нефтепродуктам, черным и цветным металлам (обозначим через y_гр.зер грузооборот по зерновым грузам, y_гр.неф - нефти и нефтепродуктам, y_гр.мет - металлу) имеют следующий вид:

y_гр.зер =-13413564-8617193•y_ур+1974•y₄-2•y₅-4176•y₆+5238138•y₇-

23300•y₈-0,02•y₉+0,03•y₁₀ (1)

y_ур=1,104598+2,424833·y₁+0,15907·y₂-0,083985·y₃

y_гр.неф=307,2808-0,8399•y_доб-0,3396·z₄-0,00001•z₅+

0,4569•z₆ -0,8526•z₇-0,85•z₈-1,4841•z₉ (2)

y_доб = 101,0841+0,00001•z₁.+1,0287•z₂+22,6594•z₄

y_гр.мет=-33,3619+0,3833•х₁+0,1747•х₂+0,5296•х₃+0,00001•х₄- (3)

0,00012•х₅+0,00024•х₆ +0,00003•х₇-5,6109•х₈

Все коэффициенты при факторных переменных y₁, y₂, …, y₁₀; z_1, z₂, …, z₉; х₁, х₂, …, х_7, х₈ и свободные члены в эконометрических уравнениях (1, 2, 3) были определены с помощью программы Statistica 6.0.

Грузовая база портов Азово - Черноморского бассейна - это нефть, зерно и металлы. В структуре грузооборота Новороссийского порта наибольший удельный вес приходится на перевалку зерна, нефти и нефтепродуктов, черных и цветных металлов (таблица 3).

Таблица 3

Динамика и структура грузооборота Новороссийского порта по основным видам грузов, млн. тонн

Наименование груза	Годы
	2007	%	2008	%	2009	%	2010	%	2011	%
Сырая нефть	76,9	67,8	74,0	65,7	79,1	64,4	77,0	65,8	75,1	64,7
Нефтепродукты	8,5	7,5	10,4	9,2	12,3	10,0	11,8	10,0	10,7	9,2
Черные металлы	7,9	7,0	8,7	7,7	9,0	7,3	8,0	6,8	7,0	6,0
Цветные металлы	1,30	1,1	0,8	0,7	0,9	0,7	1,2	1,0	1,1	0,9
Зерно	9,7	8,5	9,4	8,4	13,7	11,1	8,4	7,2	8,7	7,5
Прочие	9,2	8,1	9,3	8,3	7,9	6,5	10,6	9,2	13,5	11,7
Всего	113,5	100	112,6	100	122,9	100	117,0	100	116,1	100

В диссертационном исследовании, на основе математических зависимостей рассчитан прогноз грузооборота Новороссийского порта по трем важнейшим видам грузов (зерновые грузы, нефть и нефтепродукты, черные и цветные металлы).

В табл. 4 с вероятностью 0,95 представлены прогнозные значения грузооборота Новороссийского порта по зерновым грузам, нефти и нефтепродуктам, черным и цветным металлам на 2012-2014 гг., млн. тонн.

Таблица 4

Прогнозные значения грузооборота Новороссийского порта по зерновым грузам, нефти и нефтепродуктам, черным и цветным металлам, млн. тонн

Виды грузов	Прогнозные значения грузооборота, млн. т.
	Годы
	2012	2013	2014
Зерновые грузы	11,13	12,35	13,06
Нефть и нефтепродукты	93,68	97,18	100,69
Черные и цветные металлы	10,35	10,55	10,75

На рис. 5 представлены фактические и расчетные значения грузооборота Новороссийского порта по зерновым грузам, нефти и нефтепродуктам, черным и цветным металлам. Из рисунка 6 видно, что фактические и расчетные значения грузооборота практически совпадают. Оценка результатов моделирования, приведенных в приложениях к диссертационной работе, также подтверждает достоверность прогнозов. Наряду с классическими методами прогнозирования с использованием эконометрических моделей в диссертационной работе автором был применен программный продукт для работы с искусственными нейронными сетями (ST Neural Networks). Сравнивая данные, полученные при помощи эконометрических моделей и нейронных сетей, можно утверждать о сопоставимости результатов прогнозирования и целесообразности использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования грузооборота Новороссийского порта. Таким образом, использование эконометрических моделей и искусственных нейронных сетей для прогнозирования грузооборота морского позволяет повысить качество планирования производственно-хозяйственной деятельности морского порта и получить максимальный доход от грузовых перевозок.

Рис. 5 Сравнение фактических и расчетных значений грузооборота Новороссийского порта по зерновым грузам, нефти и нефтепродуктам, черным и цветным металлам

На основе прогнозных значений грузооборота были определены прогнозные значения финансово - экономических показателей морского порта по грузообороту зерновых грузов, нефти и нефтепродуктов, черных и цветных металлов (табл. 5).

Таблица 5

Прогнозные значения экономических показателей Новороссийского порта

Показатели	Годы
	2012	2013	2014
Грузооборот всего, млн. тонн:	122,23	126,08	132,46
- зерновые грузы, млн. тонн	11,13	12,35	13,06
- нефть и нефтепродукты, млн. тонн	93,68	97,18	100,69
- черные и цветные металлы, млн. тонн	10,35	10,54	10,75
- прочие грузы, млн. тонн	7,07	6,01	7,96
Выручка всего, млн. долл. США:	985,01	1084,00	1184,01
- Выручка от перевалки зерновых грузов, млн. долл. США	103,43	115,99	123,32
- Выручка от перевалки нефти и нефтепродуктов, млн. долл. США	143,93	149,01	154,09
- Выручка от перевалки черных и цветных металлов, млн. долл. США	74,88	79,02	83,17
- Выручка от прочих операций и перевалки прочих грузов, млн. долл. США	662,77	739,98	823,42
Себестоимость, млн. долл. США	531,00	592,00	652,00
Валовая прибыль, млн. долл. США	454,00	492,00	532,00
Рентабельность по валовой прибыли, %	46,00	55,00	55,00

Таким образом, предложенная и апробированная автором методика прогнозирования грузооборота важнейших видов грузов с учетом выявленных неопределенностей и рисков свидетельствует о целесообразности ее применения.

5. Обоснование предложений по комплексной оценке эффективности прогнозирования грузооборота морского порта

Экономическая эффективность является одним из важнейших приоритетов деятельности морских портов.

Эффективная деятельность стивидорных компаний в условиях рыночной экономики в значительной степени зависит от того, насколько достоверно менеджмент морского порта предвидит дальнюю и ближнюю перспективу своего развития, то есть от прогнозирования.

Комплексное совершенствование процесса краткосрочного прогнозирования грузооборота морского порта в условиях неопределенности и риска позволяет обосновывать управленческие решения в области стратегического управления, а именно разрабатывать реальные долгосрочные планы по совершенствованию морской портовой инфраструктуры.

Финансово ? экономическое обоснование целесообразности включения мероприятий, подразумевающих необходимость: ввода в эксплуатацию новых терминалов; перепрофилирования или более рационального использования имеющихся мощностей; инвестиций в развитие новых технологий; совершенствования производственных процессов; строительства и развития объектов морской портовой инфраструктуры должно учитывать результаты прогнозирования грузооборота морского порта по основным видам грузов в условиях неопределенности и риска.

Расчетная экономическая эффективность от реализации исследований, выполненных в диссертационной работе, определена на основе предложенных автором методов. При этом сравниваются два варианта прогнозных значений финансовых показателей деятельности порта - официальные данные порта и прогнозные значения исследования.

Результаты расчета системного эффекта Новороссийского порта приведены в табл. 6, а также на графике (рис. 6).

Таблица 6

Системный эффект при внедрении результатов исследования

Рис. 6 Экономический эффект от использования результатов исследования

В целом экономический эффект от использования результатов исследования определяется по выражению:

где ?П - экономический эффект от использования в управлении результатов прогнозирования показателей, млн. руб.;

- планируемое значение валовой прибыли порта по существующей методологии прогнозирования, млн. руб.;

- прогнозное значение валовой прибыли порта по методологии автора, млн. руб.

Таким образом, экономический эффект от использования результатов исследования в 2012 г. составит 39 млн. долл. США, а на перспективу 2014 г. (прогноз) ?П - 37 млн. долл. США.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Выявлены основные факторы риска и неопределенности, влияющие на грузооборот основных видов груза, а именно: чистые, финансовые и специфические риски.

2. Разработан алгоритм по прогнозированию грузооборота морского порта, учитывающий прогнозные значения выявленных факторов риска и неопределенностей.

3. Определен процесс построения эконометрических моделей по прогнозированию грузооборота морского порта с учетом специфических рисков.

4. В планировании деятельности морского порта используется прогнозирование, основанное на эконометрических моделей и искусственных нейронных сетях.

5. Рассчитана экономическая эффективность от реализации исследований, выполненных в диссертационной работе.

Основные положения диссертационного исследования опубликованы в работах

В изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России:

1. Аблязов В.К., Алимова Л.И. Изменение грузооборота зерновых культур в Новороссийском порту в зависимости от вероятности рисков неурожая в РФ [Текст]// Журнал «Вестник Ижевского государственного технического университета». №2 (50). Ижевск: ИжГТУ, 2011. с. 109-112. (0,75 п.л.).

2. Аблязов В.К. Иванова С.Е., Анализ грузооборота зерновых грузов через Южный бассейн России в условиях неопределенности и риска [Текст]// Журнал «Вестник Ижевского государственного технического университета». №2 (50). - Ижевск: ИжГТУ, 2011. с. 106-109. (0,5 п.л.).

3. Аблязов В.К. Разработка системы независимых эконометрических уравнений для прогнозирования грузооборота Новороссийского порта [Текст]// «Казанская наука». №9, Сборник научных статей - Казань: Издательство Казанский Издательский дом, 2011. с. 30-32. (0,8 п.л.).

4. Аблязов В.К. Иванова С.Е., Прогнозирование грузооборота нефти и нефтепродуктов Новороссийского порта в условиях риска и неопределенности. [Текст]// Научно - практический журнал «Проблемы анализа риска», том 9, №1, М.: 2012. с. 80 - 86. (0,3 п.л.).

Материалы диссертации, вынесенные на Международные научно-практические конференции:

5. Аблязов В.К. Аблязов К.А., Козенкова Г.Л., Математическое моделирование систем массового обслуживания применительно к портовым операциям. [Текст] // Материалы международной научно-технической конференции «Материалы, оборудование, ресурсосберегающие технологии» Могилев: Издательство Белорусско-Российский университет, 2009. с. 3-4. (0,04 п.л.).

6. Аблязов В.К., Алимова Л.И. Классификация рисков перегрузочных комплексов морских портов. [Текст] // Материалы XV Международной конференции «Актуальные вопросы экономических наук» в двух частях (Часть 2) - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2010. с. 108 - 111 (1,0 п.л.).

7. Аблязов В.К. Иванова С.Е., Экономическое содержание категории «риски». [Текст] // Материалы VIII Международной практической конференции «Наука и современность-2011» в трех частях (Часть 3)- Новосибирск: Издательство НГТУ,, 2011. с. 149-153. (0,3 п.л.).

8. Аблязов В.К., Алимова Л.И. Обзор существующих методик оценки степени риска [Текст] // Материалы VII Международной конференции «Cовременные тенденции в экономике и управлении: Новый взгляд - Новосибирск.: Издательство НГТУ, 2011. с. 310-313. (0,38 п.л.).

Материалы диссертации, вынесенные в прочих научных изданиях:

9. Аблязов В.К. Аблязов К.А., Козенкова Г.Л., Имитационное моделирование в портовых операциях. [Текст] // Сборник научных трудов, выпуск 13, г. Новороссийск, Издательство МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, 2009. с.26-28. (0,16 п.л.)

10. Аблязов В.К. Аблязов К.А., Козенкова Г.Л., Анализ методов определения оптимальной производительности причала морского порта. [Текст] // Сборник научных трудов, выпуск 13, г. Новороссийск, Издательство МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, 2009. с. 129-131. (0,16 п.л.)

11. Аблязов В.К. Аблязов К.А., Козенкова Г.Л.,[Текст] //Определение оптимальной перегрузочной способности причала // Научно - практический и информационно - аналитический журнал «Вестник транспорта», №10, Королев, 2009. с. 37-39. (0,2 п.л.).

12. Аблязов В.К Аблязов К.А., Козенкова Г.Л.,[Текст] //Симуляция управления портовыми операциями. Научно - практический и информационно - аналитический журнал «Вестник транспорта», №2, Королев, 2010. с. 37-40. (0,16 п.л.).

13. Аблязов В.К. [Текст] // Теоретические подходы к оценки предпринимательских рисков. Сборник тезисов, докладов академической научно- практической конференции курсантов. «Новое поколение в науке» Новороссийск, Издательство МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, 2010. с. 95-96. (0,5 п.л.).

14. Аблязов В.К. «Статистический анализ структуры грузооборота группы компаний ОАО «Новороссийский морской торговый порт Сборник тезисов, докладов академической научно- практической конференции курсантов. «Проблемы эксплуатации водного транспорта и подготовки кадров на юге России Новороссийск, Издательство МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, 2011. с. 77-78. (0,5п.л.).

15. Аблязов В.К., Алимова Л.И. Тенденции развития малого и среднего бизнеса в Южном Федеральном округе. Материалы 8-ой региональной научно-технической конференции, Проблемы эксплуатации водного транспорта и подготовки кадров на юге России, Издательство МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, 2010. с. 185-187. (0,31п.л.).

Размещено на Allbest.ru

...