Имитационное моделирование как средство поддержки принятия инвестиционных решений
Инвестиционные решения в логистике. Стратегическое планирование цепей поставок. Проблема оценки инвестиционных проектов в условиях неопределенности. Обоснование применения имитационного моделирования для поддержки принятия инвестиционных решений.
| Рубрика | Менеджмент и трудовые отношения |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.08.2016 |
| Размер файла | 3,0 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Строительство круглогодичной дороги Назимово-Еруда
Покупка дополнительных нефтеналивных барж для ДТ
Покупка аппарельной баржи для перевозок генеральных грузов
Обустройство причального хозяйства в Назимово, в том числе покупка ричстакера для организации выгрузки грузов в контейнерах
Как видно из таблиц 2.4-2.7, многие инвестиционные инициативы связаны между собой. Так, в таблице 2.7 упоминается строительство круглогодичной дороги Назимово-Еруда и покупка нефтеналивных барж, что напрямую скажется на объемах, времени и стоимости перевозки дизельного топлива и прочих ТМЦ. В дальнейшем в данной работе будем рассматривать только инициативы, имеющие непосредственное отношение к перевалке, хранению и транспортировке ДТ, так как именно этот тип ТМЦ требует наибольших изменений логистической инфраструктуры.
Еще раз перечислим основные инициативы по направлению "Дизельное топливо". К ним относятся:
– Расширение емкостного парка для хранения и перевалки ДТ;
– Модернизация системы слива-налива ДТ;
– Покупка или аренда нефтеналивных барж для перевозки ДТ;
– Строительство круглогодичной дороги между Назимово и Ерудой.
Финансирование этих инициатив - зона ответственности ЗАО "Полюс Логистика". По рекомендации КПМГ в "Полюс Логистике" планируется формирование дирекции заказчика по развитию инфраструктуры, которая будет управлять инфраструктурными проектами всех БЕ. Преимуществами такого подхода являются:
– Концентрация компетенций внутри одной организации;
– Снижение издержек при реализации проектов;
– Повышение контроля над субподрядчиками.
Финансирование инфраструктурной программы складского и транспортного комплексов необходимо рассматривать в рамках "Полюс Логистики" вне основной производственной деятельности, чтобы исключить конкуренцию инвестиционных проектов внутри портфеля. В "Полюс Логистике" рекомендовано сформировать отдельный портфель развивающих и поддерживающих инициатив.
Для целей финансирования инфраструктурных проектов рекомендуется следующие варианты:
– внутригрупповой кредит;
– финансирование при помощи инфраструктурной составляющей.
Оба эти варианта позволяют значительно снизить риски и повысить уровень контроля "Полюс-Логистики" над инвестициями относительнов внешних займов и финансирования из бюджета КЦ. Финансирование при помощи инфраструктурной составляющей имеет ряд ключевых преимуществ:
– заказчик логистических услуг определяет необходимость финансирования в инфраструктуру
– гибкость при принятии решения о начале или завершении финансирования.
В следующе главе будет описана методология, которую компания КПМГ использовала для анализа инвестиционных инициатив по модернизации системы приемки, хранения и транспортировки дизельного топлива.
Глава 3. Использование инструмента имитационного моделирования AnyLogic для поддержки принятия инвестиционных решений
3.1 Обоснование применения имитационного моделирования для поддержки принятия инвестиционных решений
Для первичного расчета эффекта от внедрения инициатив (инвестиций в инфраструктуру) проектной командой КПМГ использовался математический метод линейного программирования. Основным инструментом расчетов был программный пакет MS Excel и надстройка "Поиск решений", которая позволила сформировать оптимальную модель закупок ДТ и определить рекомендуемые показатели складских, транспортных и перевалочных мощностей, а также срок их окупаемости, который являлся контрольным показателем в данных расчетах. В среднем, срок окупаемости составил около семи лет, что является нормальным значением при данных условиях.
Рассмотрим более подробно механизм расчетов модели. В качестве входных данных имелись следующие показатели:
– Помесячные прогноз потребления ДТ в КБЕ на 2016 год и прогнозные значения годового потребления ДТ до 2019 года;
– Стоимость закупки зимнего и летнего ДТ по месяцам с учетом транспортировки до Лесосибирска;
– Стоимость доставки ДТ на Еруду по всем возможным маршрутам;
– Ориентировочные даты периодов логистической паузы;
– Смета на строительство дороги Назимово-Еруда, покупку нефтеналивных барж, установку новых резервуаров для ДТ, модернизацию системы слива-налива.
Экспертным методом, на основе анализа прогноза потребности в запасах, были определены объемы резервуаров, необходимых к постройке. Нерешенными проблемами оставались вопросы покупки барж и строительства дороги. В MS Excel была построена модель, предназначенная для тестирования различных сценариев инвестиций.
Необходимо отметить, что стоимость закупки зимнего ДТ летом значительно ниже, чем зимой. Аналогично, стоимость летнего ДТ в зимний период снижается, однако при хранении в резервуарах на улице летнее ДТ портится зимой. При закупке зимнего топлива летом и транспортировке его речным транспортом до Назимово удалось бы достичь экономии более 1000 рублей за тонну.
Помесячное распределение объема закупок также влияет на результат оценки инвестиционного проекта. Поэтому в модели для каждого из рассматриваемых инвестиционных сценариев находилось оптимальное распределение закупок по видам топлива на каждый год инвестиционного проекта, а затем данные по объёмам закупки и перевозки в некоторых случаях использовались в расчетах экономического эффекта от инвестиций. Информация по некоторым из рассмотренных сценариев на 2016 год представлена в приложении А.
Однако очевидно, что метод линейного программирования в данном случае не может дать исчерпывающей информации о необходимости тех или иных объемов инвестиций по двум причинам. Во-первых, при помощи линейного программирования затруднительно показать взаимосвязь всех инфраструктурных инициатив в рамках КБЕ, то есть построить, рассчитать и сравнить такое количество сценариев, которое бы соответствовало числу возможных комбинаций всех варьируемых параметров. Во-вторых, линейное программирование не учитывает стохастической составляющей модели. В данном случае она заключается в случайном характере прибытия составов с ТМЦ на базу в Лесосибирск, возможных ошибках прогноза, нестабильности периодов логистической паузы и др. Соответственно, нам необходимо провести большое количество итераций модели, варьируя входные параметры, чтобы проверить ее на устойчивость.
Таким образом, затруднительно делать выбор в пользу тго или иного инвестиционного проекта, основываясь только на методах линейного программирования. Этот факт послужил для проектной команды поводом обратиться к инструменту имитационного моделирования Anylogic.
3.2 Создание имитационной модели в среде AnyLogic
Построение имитационной модели в среде AnyLogic - это сложный многоэтапный процесс, реализация которого происходит постепенно, от простого к сложному. С каждым новым этапом модель становится технически более сложной и детализированной, все более достоверно отображая действительность.
Построение имитационной модели началось с выбора уровня абстракции. Базы в Лесосибирске, Назимово и Еруде представлены в модели своеобразными "черными ящиками", так как для анализа вариантов топологии нам важны только мощности хранения и время выполнения технологических операций по сливу и наливу ДТ. Маршруты в модели также носят условный характер, так как нам важно лишь время движения транспортных средств между каждой парой пунктов. Таким образом, можно сказать, что для рассматриваемой модели выбран средний уровень абстракции.
Следующим этапом был сбор необходимой информации об ограничениях рассматриваемой системы. Информация запрашивалась в КЦ или непосредственно в КБЕ. Список первоначальных параметров модели представлен в таблице 3.1 Позднее к этим параметрам добавился прогноз потребления ДТ в Еруде по месяцам.
Таблица 3.1 - Первоначальные параметры имитационной модели
|
Лесосибирск - физическая емкость резервуаров |
5 700 |
тонн |
|
|
Назимово - физическая емкость резервуаров |
48 000 |
тонн |
|
|
Еруда - физическая емкость резервуаров |
44 000 |
тонн |
|
|
Период навигации по Енисею |
15 мая - 15 октября |
||
|
Вместимость 1 жд цистерны для перевозки ДТ |
60 |
тонн |
|
|
Количество жд цистерн для перевозки ДТ в поезде |
50 |
шт |
|
|
Вместимость а/м бензовоза |
17 |
тонн |
|
|
Вместимость нефтеналивной баржи |
1 000 |
тонн |
|
|
Лесосибирск: скорость слива 1 жд цистерны |
1, 20 |
часов |
|
|
Лесосибирск: кол-во точек одновременного слива жд цистерн на базе |
4 |
шт |
|
|
Лесосибирск: скорость заливки 1 нефтеналивной баржи |
10 |
часов |
|
|
Лесосибирск: количество точек одновременной заливки нефтеналивных барж |
1 |
шт |
|
|
Лесосибирск: скорость заливки 1 а/м бензовоза |
1 |
час |
|
|
Лесосибирск: кол-во точек одновременной заливки а/м бензовозов |
1 |
шт |
|
|
Время движения нефтеналивной баржи по маршруту Лесосибирск-Назимово |
72 |
часов |
|
|
Назимово: скорость слива 1 нефтеналивной баржи |
6 |
часов |
|
|
Назимово: количество точек одновременного слива нефтеналивных барж |
1 |
шт |
|
|
Назимово: скорость заливки 1 а/м бензовоза |
1 |
час |
|
|
Назимово: кол-во точек одновременной заливки а/м бензовозов |
1 |
шт |
|
|
Кол-во а/м бензовозов курсирующих на маршруте Назимово-Еруда |
шт |
||
|
Время движения груженых и пустых бензовозов по построенной автодороге Назимово-Еруда |
9 |
часов |
|
|
Еруда: скорость слива 1 а/м бензовоза |
1 |
час |
|
|
Еруда: кол-во точек одновременного слива а/м бензовозов |
1 |
шт |
|
|
Еруда: потребление ДТ в год |
180 000 |
тонн |
Имитационная модель иллюстрирует приход составов с дизельным топливом, их разгрузку в Лесосибирске и дальнейшую транспортировку дизельного топлива в Еруду. Основная часть модели выполнена в рамках дискретно-событийного (процессного) подхода к имитационному моделированию. Общая схема процессов представлена на рисунке 3.1 Остановимся на этой схеме подробнее.
Рисунок 3.1 - Схема процессов в имитационной модели
Три больших прямоугольных блока моделируют резервуары в Лесосибирске, Назимово и Еруде. У каждого из них точки входа и выхода для слива и налива транспорта. Точки слива расположены в верхней части блоков, налива - внизу. В Еруде не происходит налива ДТ в автотранспорт, списание топлива реализовано в модели непосредственно уменьшением текущего объема топлива резервуарах. Списание происходит ежедневно, равномерно в течение месяца. Объем топлива, расходуемого в Еруде каждый месяц, задается для каждого месяца отдельно при запуске модели. Однако модель учитывает возможную ошибку прогноза, поэтому фактические объемы списания могут отличаться от заданных пользователем.
Блок SourceTrain создает в модели составы с дизельным топливом. Составы детализируются до уровня вагонов, так как модель должна демонстрировать время простоя вагонов в ожидании разгрузки для дальнейшего расчета платы за простой. Поставщиками ДТ для Группы "Полюс" являются крупнейшие российские компании-монополисты, деятельностью которых невозможно управлять. Поэтому на практике достаточно часто поставщики не соблюдают сроки, поставляют составы вразрез с запланированным графиком. Можно сказать, что приход составов с ДТ - это случайный процесс. Средства разработки AnyLogic позволяют промоделировать эту ситуацию с помощью элемента "динамическое событие". Исходя из общего прогнозного объема поставок ДТ на год (обычно он выполняется поставщиками на 100%), в начале модели рассчитывается количество составов, которое должно прийти за год. Затем на временной шкале длинной в один год случайным образом создается соответствующее число событий, каждое из которых запускает блок SourceTrain. Если длительность эксперимента составляет более года модельного времени, то каждый год создается новое распределение приходов.
Динамические события используются также для моделирования периодов логистической паузы. Из года в год навигация по Енисею открывается и закрывается в разное время, и этот факт необходимо учесть в модели. Каждый раз перед запуском модели случайным образом выбираются даты открытия (5-25 мая) и закрытия (5-25 октября) навигации. Блоки hold срабатывают именно в эти даты, "запирая" баржи в Лесосибирске на зимний период. Аналогичным образом моделируются периоды ледостава и ледохода, когда из-за закрытия паромной переправы невозможно движение автоцистерн между Ерудой и Лесоибирском.
"Поведение" автоцистерн в модели задано при помощи агентного моделирования. Начальное состояние автоцистерн - ожидание вызова на погрузку в Еруде. Если остаток запасов в Еруде ниже критического или мощности в Назимово или Лесосибирске близки к переполнению, а движение по необходимому маршруту открыто, автоцистерны выезжают в соответствующий пункт, что на схеме процесса отображено блоками enterLesosib и enterNazimovo.
Как уже упоминалось выше, в модели присутствует пользовательский интерфейс, позволяющий задавать все входные параметры модели перед ее запуском. Окно запуска модели представлено на рисунке 3.2.
Рисунок 3.2 - Экран запуска имитационной модели с пользовательским интерфейсом изменения входных параметров
Красным цветом выделены те показатели, которые непосредственно отображают суть инфраструктурных инициатив, эффективность реализации которых применяется в данной ситуации. Визуальная составляющая имитационного эксперимента изображена на рисунке 3.3 В правой части окна расположена карта с условно обозначенными маршрутами. В ходе выполнения модели, на карте отображается анимация прихода и очереди составов на разгрузку, движение барж и автоцистерн.
Рисунок 3.3 - Экран эксперимента имитационной модели
В левой части экрана находятся графики, которые показывают текущую наполненность и предельную емкость резервуаров в Лесосибирске, Назимово и Еруде, количество барж и автоцистерн в очереди на погрузку и разгрузку, число простаивающих вагонов, график фактического прибытия составов с ДТ и другие важные показатели операционной деятельности компании, зависящие от реализованного сценария инвестиционного проекта и многочисленных случайных факторов.
3.3 Анализ результатов применения имитационного моделирования для поддержки принятия инвестиционных решений
Созданная имитационная модель имела цель проверить наиболее экономически выгодные сценарии реализации инфраструктурных инициатив на устойчивость в условиях неопределенности и риска. Методология использования имитационной модели состояла в следующем:
На первом этапе среди сценариев реализации инвестиционных инициатив выбирались наиболее экономически выгодные. Затем параметры и оптимизированные схемы закупки ДТ по каждому из этих сценариев вводились в качестве входных параметров в имитационную модель.
В рамках одного имитационного эксперимента совершалось 500 (максимально возможное число) прогонов модели с одними и теми же входными условиями, длительностью в один год модельного времени каждый. Из-за того, что в имитационной модели учитывался случайный характер некоторых показателей, каждый из пятисот прогонов имел уникальные результаты. Для каждого прогона рассчитывались следующие показатели: максимальный уровень наполненности резервуаров в Лесосибирске, Назимово и Еруде, минимальный уровень наполненности резервуаров в Еруде, количество простаивающих ТС за год, годовая стоимость простоя и др. Для всего эксперимента в целом вычислялись вероятности переполнения резервуаров и вероятность остановки производства из-за отсутствия запаса ДТ в Еруде, а также максимальные показатели простоя ТС.
По результатам проведения имитационных экспериментов для всех выбранных на первом этапе комбинаций инициатив был проведен сравнительный анализ результатов моделирования. По итогам этого анализа проектная команда пришла к выводу, что наиболее привлекательным вариантом является инвестиционный проект, при котором происходит строительство круглогодичной дороги меду Назимово и Ерудой и покупка трех нефтеналивных барж. По некоторым показателям вариант, предполагающий покупку четырех барж, оказался более устойчивым, однако разница в экономическом эффекте от этих двух проектов значительно меньше, чем разница объемов инвестиций, и покупка четвертой баржи была признана избыточной мерой.
Таким образом, мы показали, как использование имитационного моделирования помогает при принятии инвестиционных решений в сложных ситуациях с большим числом взаимозависимых показателей и значительным уровнем неопределенности и риска.
Заключение
Цель данной работы - построение имитационной модели, которая, в комплексе с линейной математической моделью оптимизации, поможет принять решение об инвестициях в логистическую инфраструктуру крупной золотодобывающей компании "Полюс" - достигнута. Для этого были выполнены следующие задачи:
В первой главе определена степень важности объективной и взвешенной оценки инвестиционных проектов, рассмотрены классические методы их оценки и методы оценки в условиях риска и неопределенности. Также в первой главе приводится базовая информация об имитационном моделировании, и обосновываются достоинства применения этого метода для анализа инвестиционных проектов.
Во второй главе собрана ключевая информация о фокусной компании ПАО "Полюс", проведен анализ ее финансовой деятельности и анализ инвестиционных проектов по оптимизации обеспечения производства.
В третьей главе решена задача поиска оптимального варианта инвестиций в логистическую инфраструктуру по приемке, хранению и транспортировке дизельного топлива в Красноярской бизнес-единице компании ПА "Полюс".
?
Список использованных источников
1. Бариленко, В.И. и др. Анализ хозяйственной деятельности: учеюное пособие [Текст] / В.И. Бариленко и др.; под ред.В.И. Бариленко. - М.: Издательство "Омега-Л", 2009. - 414 с.
2. Бочкарев, А.А. Планирование и моделирование цепи поставок: учебно-практическое пособие [Текст] / А.А. Бочкарев. - М.: Издательство "Альфа-Пресс", 2008. - 192 с.
3. Виленский, П.Л., Лившиц, В.Н., Смоляк, С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика [Текст] / П.Л. Виленский, В.Н. Лившиц, С.А. Смоляк. - М.: Дело, 2004. - 888 с.
4. Волков, И.К., Загоруйко, И.А. Исследование операций: учебник для вузов [Текст] / И.К. Волков, И.А. Загоруйко; под ред.В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. - 435 с.
5. Гвилия, Н.А. Интегрированное планирование цепей поставок: учебное пособие [Текст] / Н.А. Гвилия. - СПб.: СПбГЭУ, 2013. - 58 с.
6. Грищенко, О.В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учебное пособие [Текст] / О.В. Грищенко. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. - 112 с.
7. Деревянко, П.М. Нечеткое моделирование деятельности предприятия и оценка риска принятия стратегических финансовых решений в условиях неопределенности [Электронный ресурс] // Современные проблемы прикладной информатики. I научно-практическая конференция 23-25 мая 2005 г.: Сб. докл. - СПб.: СПбГИЭУ, 2005. - с.81-83.: Персональный сайт в Интернете. - URL: http://fuzzybooks. narod.ru/ (дата обращения: 18.05.2016)
8. Деревянко, П.М. Нечетко-логический подход к формированию инвестиционного портфеля [Электронный ресурс] // Инструментальные методы в экономике: Сборник научных трудов. - СПб.: СПбГИЭУ, 2004. - с.117-123.: Персональный сайт в Интернете. - URL: http://fuzzybooks. narod.ru/ (дата обращения: 18.05.2016)
9. Деревянко, П.М. Оценка проектов в условиях неопределенности [Электронный ресурс] // Корпоративный менеджмент: [сайт]. - URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/invest/fuzzy_analysis. shtml (дата обращения: 18.05.2016)
10. Деревянко, П.М. Оценка риска неэффективности инвестиционного проекта с позиций теории нечетких множеств [Электронный ресурс] // Мягкие вычисления и измерения (SCM'2004). VII международная конференция 17-19 июня 2004 г. - СПб.: СПбГЭТУ, 2004. - с.167-171.: Персональный сайт в Интернете. - URL: http://fuzzybooks. narod.ru/ (дата обращения: 18.05.2016)
11. Деревянко, П.М. Применение теории нечетких множеств в финансовом и инвестиционном анализе деятельности предприятия в условиях неопределенности [Электронный ресурс] // Менеджмент и экономика в творчестве молодых исследователей ИНЖЭКОН - 2005. VIII научно-практическая конференция студентов и аспирантов СПбГИЭУ 19-20 апреля 2005 г.: Тезисы докладов. - СПб.: СПбГИЭУ, 2005. - с.98-99.: Персональный сайт в Интернете. - URL: http://fuzzybooks. narod.ru/ (дата обращения: 18.05.2016)
12. Деревянко, П.М. Сравнение нечеткого и имитационного подхода к моделированию деятельности предприятия в условиях неопределенности [Электронный ресурс] // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством. Сб. научн. статей. Вып.14. - СПб.: СПбГИЭУ, 2005. - с.289-292.: Персональный сайт в Интернете. - URL: http://fuzzybooks. narod.ru/ (дата обращения: 18.05.2016)
13. Деревянко, П.М. Элементы нечеткой логики при формировании инвестиционного портфеля [Электронный ресурс] // Экономика и инфокоммуникации в XXI веке: Труды II-й международной научно-практической конференции.24-29 ноября 2003г. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2003. - с.317-319.: Персональный сайт в Интернете. - URL: http://fuzzybooks. narod.ru/ (дата обращения: 18.05.2016)
14. Иванов, Д.А. Управление цепями поставок [Текст] / Д.А. Иванов. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2009. - 660 с.
15. Кангро, М.В. Методы оценки инвестиционных проектов: учебное пособие [Текст] / М.В. Кангро. - Ульяновск: УлГТУ, 2011. - 131 с.
16. Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5 [Текст] / Ю.Г. Карпов. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 400 с.
17. Карпов, Ю.Г. Материалы тренинга по AnyLogic 7 [Текст] // Тренинг "Многоподходное имитационное моделирование в AnyLogic". - СПб, 4-6 марта 2016 г. - 480 с.
18. Кельтон, В., Лоу, А. Имитационное моделирование. Классика CS.3-е изд. [Текст] / В. Кельтон, А. Лоу. Пер. с англ. - СПб.: Питер: Киев: Издательская группа BHV, 2004. - 847 с.
19. Кобелев, Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: учебное пособие [Текст] / Н.Б. Кобелев. - М.: Дело, 2003. - 336 с.
20. Ковалев, В.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник [Текст] / В.В. Ковалёв, О.Н. Волкова. - М.: ПБОЮЛ, 2008. - 450 с.
21. Ковалев, В.В. Финансовый анализ. Методы и процедуры: учебное пособие [Текст] / В.В. Ковалёв. - М.: Финансы и статистика, 2011. - 211 с.
22. Корпоративная логистика в вопросах и ответах [Текст] / Под общ. и науч. ред.В.И. Сергеева. - 2-е изд. перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 20013. - 634 с.
23. Мищенко, А.В. Методы управления инвестициями в логистических системах: учебное пособие [Текст] / А.В. Мищенко. - М.: ИНФРА-М, 2009. - 363 с.
24. Мур, Дж., Уэдерфорд, Л.Р. и др. Экономическое моделирование в Microsoft Excel.6-е изд. [Текст] / Дж. Мур, Л.Р. Уэдерфорд. Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2004. - 1024 с.
25. Обзор золотодобывающей отрасли России за 2013-2014 годы [Электронный ресурс] / ООО "Эрнст энд Янг - оценка и консультационные услуги" URL: http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/EY-gold-mining-industry-in-russia-2015-rus/$FILE/EY-gold-mining-industry-in-russia-2015-rus. pdf (дата обращения: 12.04.2016)
26. Резер, А.В., Гаврилюк, Т.М. Методика оценки эффективности инвестиционных логистических проектов [Текст] / А.В. Резер, Т.М. Гаврилюк // Транспортное дело России. - 2012. - № 6-1. - С.132-137.
27. Рутковская, Д., Пилиньский, М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [Текст] / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. Пер. с пол. И.Д. Рудинского. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 452 с.
28. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. Пособие.7-е изд., испр. [текст] / Г.В. Савицкая. - Минск: Новое знание 2002. - 704 с.
29. Сергеев В.И. Стратегические аспекты управления цепями поставок [Текст] / В.И. Сергеев // Логистика и управление цепями поставок. - 2006. - № 1. - С.7 - 15.
30. Сергеев, В.И. Логистическая стратегия и интегрированное планирование в цепях поставок. Тенденции и основные направления развития логистической инфраструктуры [Текст] / В.И. Сергеев // Сб. докладов международной научно-практической конференции (ИТКОР, ГУ - ВШЭ, 27-30 октября 2008 г.). - М.: ИТКОР, 2008. - С.3 - 11.
31. Сергеев, В.И. Управление цепями поставок: учебник для бакалавров и магистров [Текст] / В.И. Сергеев. - М.: Издательство Юрайт, 2016. - 479 с.
32. Таха, Хэмди А. Введение в исследование операций.6-е изд. [Текст] / Хэмди А. Таха. Пер. с англ. М.: Вильямс, 2001. - 912 с.
33. Царев, В.В. Оценка экономической эффективности инвестиций [Текст] / В.В. Царев. - СПб.: Питер, 2004. - 464 с.
34. Шапиро Дж. Моделирование цепи поставок [Текст] / Дж. Шапиро. Пер. с англ. под ред.В.С. Лукинского. СПб.: Питер, 2006. - 720 с.
35. Chootinan, P., Chen, A., Horrocks, M. R. and Bolling, D. A Multi-year Pavement Maintenance Program Using a Stochastic Simulation-based Genetic Algorithm Approach [Text] / P. Chootinan, A. Chen, M. R. Horrocks and D. Bolling. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2006.40 (9): 725-743.
36. Gharaibeh, N. G., Chiu, Y. C. and Gurian, P. L. Decision Methodology for Allocating Funds Across Transportation Infrastructure Assets [Text] / N. G. Gharaibeh, Y. C. Chiu and P. L. Gurian. Journal of infrastructure systems, 2006.12 (1): 1-9.
37. Halfawy, M. R. Integration of Municipal Infrastructure Asset Management Processes: Challenges and Solutions [Text] / M. R. Halfawy. Journal of Computing in Civil Engineering, 2008.22 (3): 216-229.
38. Lynch, C., Padilla, J., Diallo, S., Sokolowski, J., Banks, C. A Multi-Paradigm Modeling Framework for Modeling and Simulating Problem Situations [Text] / C. Lynch, J Padilla, S. Diallo, J. Sokolowski, C. Banks, Old Dominion University. Winter Simulation Conference, 2014.
39. Macal, Charles M., North, Michael J. Agent-based Modeling and Simulation [Text] / Charles M. Macal, Michael J. North. 2009 Winter Simulation Conference (WSC'09), December 13-16, Austin, TX, USA.
40. Osman, H. Agent-based Simulation of Urban Infrastructure Asset Management Activities [Text] / H. Osman. Automation in Construction 28 (2012): 45-57.
41. Официальный сайт компании AnyLogic [Электронный ресурс] // URL: http://www.anylogic.com (дата обращения: 09.05.2016)
42. Официальный сайт ПАО "Полюс" [Электронный ресурс] // URL: http://polyusgold.com/ru/ (дата обращения: 13.05.2016)
43. Сайт обязательного раскрытия информации ПАО "Полюс" [Электронный ресурс] // URL: http://www.polyuszoloto. info/ (дата обращения: 13.05.2016)
Приложения
Приложение А
Результаты анализа некоторых инвестиционных сценариев
Таблица А.1 - Результаты анализа некоторых инвестиционных сценариев
|
№ |
Год |
Модель закупки |
Баржа |
Дорога |
Инвестиции в резервуарный парк |
Итого затраты, руб. |
Итого экономия, руб. |
Инвестиции, млн. руб |
|
|
1 |
2016 |
Клиент |
1 |
нет |
нет |
4 364 530 158,5 |
0 |
||
|
2 |
2016 |
Клиент |
2 |
нет |
нет |
4 338 423 908,5 |
26 106 250,0 |
30 |
|
|
3 |
2016 |
Клиент |
3 |
нет |
нет |
4 332 071 408,5 |
6 352 500,0 |
60 |
|
|
4 |
2016 |
Клиент |
4 |
нет |
нет |
4 332 071 408,5 |
0,0 |
90 |
|
|
5 |
2016 |
Оптимизированная (только зимнее ДТ) |
1 |
нет |
нет |
4 324 889 188,9 |
39 640 969,6 |
0 |
|
|
6 |
2016 |
Оптимизированная (все ДТ) |
1 |
нет |
нет |
4 370 486 495,8 |
294 043 662,7 |
0 |
|
|
7 |
2016 |
Оптимизированная (все ДТ) |
2 |
нет |
нет |
4 328 692 167,6 |
41 794 328,2 |
30 |
|
|
8 |
2016 |
Оптимизированная (все ДТ) |
3 |
нет |
нет |
4 324 154 667,6 |
4 537 500,0 |
60 |
|
|
9 |
2016 |
Оптимизированная (все ДТ) |
4 |
нет |
нет |
4 324 154 667,6 |
0,0 |
90 |
|
|
10 |
2016 |
Клиент |
1 |
нет |
РВС-5000 Назимово |
4 364 530 158,5 |
0,0 |
23 |
|
|
11 |
2016 |
Оптимизированная (все ДТ) |
1 |
нет |
РВС-5000 Назимово |
4 359 321 358,8 |
11 165 137,0 |
23 |
|
|
12 |
2016 |
Клиент |
1 |
да |
нет |
4 364 530 158,5 |
0,0 |
625 |
|
|
13 |
2016 |
Оптимизированная (все ДТ) |
1 |
да |
нет |
4 359 321 358,8 |
5 208 799,7 |
625 |
|
|
14а |
2016 |
Оптимизированная (все ДТ) |
2 |
да |
нет |
4 315 059 013,9 |
44 262 344,9 |
30 |
|
|
14b |
2016 |
Оптимизированная (все ДТ) |
2 |
да |
нет |
4 315 059 013,9 |
13 633 153,8 |
30 |
|
|
15 |
2016 |
Клиент |
2 |
да |
нет |
4 331 545 253,0 |
6 878 655,5 |
625 |
Примечания:
– № 1. Клиент предполагает хранение более 10 тыс. тонн летнего дизельного топлива в период с октября по февраль, что может привести к его порче (потери около 300 млн. рублей)
– № 4. При покупке дополнительной баржи нет видимого экономического эффекта, так как 3 баржи перевозят весь объем, закупаемый клиентом в период навигации. Закупки в мае-апреле для накопления клиентом не предполагаются
– № 6. Оптимизированная модель закупок предполагает отсутствие хранения летнего ДТ в зимний период и закупку всего объема летнего ДТ для создания страхования запаса на апрель в марте (около 16 000) при более высокой цене, поэтому при расчете экономии учитываются потери летнего ДТ в размере 300 млн. рублей
– № 14a. Экономия на приобретении баржи при построенной дороге
– № 14b. Экономия относительно сценария с имеющимися 2 баржами без дороги
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Особенности инвестиционных решений, их классификация и типы, правила и принципы принятия. Инвестиционные решения как социальный процесс, алгоритм и основные этапы их осуществления, критерии и параметры, а также методика оценки практической эффективности.
контрольная работа [225,4 K], добавлен 26.01.2015Сущность и факторы инвестиционной привлекательности, особенности ее исследования в соотношении "потенциал – риски". Учет риска при принятии инвестиционных решений, качественные и количественные критерии. Принятие решений в условиях неопределенности.
курсовая работа [101,7 K], добавлен 05.01.2014Выбор планшетного ПК. Методы решения задач принятия решений в условиях неопределенности. Разработка математического обеспечения поддержки принятия решений на основе реализации стандартных и модифицированных алгоритмов теории исследования операций.
курсовая работа [5,9 M], добавлен 22.01.2016Анализ некоторых информационных технологий поддержки принятия управленческих решений. OLAP (Online Analytical Processing) - удобный инструмент анализа. Продукты Peoplesoft EPM. Программное средство для бюджетирования. Децентрализованное планирование.
реферат [241,3 K], добавлен 14.06.2010Основные понятия теории принятия решений. Формализация задач принятия решений. Однокритериальные и многокритериальные задачи в условиях определенности. Методы оценки многокритериальных альтернатив. Методы построения аддитивной функции полезности.
дипломная работа [2,9 M], добавлен 08.07.2014Многокритериальный анализ вариантов. Стратегии принятия решений. Принятие решений в условиях неопределенности. Использование методов прогнозирования. Полный факторный эксперимент и имитационное моделирование. Динамическое программирование и теория игр.
контрольная работа [1,9 M], добавлен 17.06.2012Методические основы оценки эффективности инвестиционных проектов. Понятие и этапы обоснования инвестиционных проектов. Основные направления и обоснование инвестиционных проектов в ЗАО "Новомосковский завод ЖБИ", оценка их инвестиционной привлекательности.
курсовая работа [90,7 K], добавлен 26.03.2010Сущность и классификация управленческих решений, их виды и типы, этапы и принципы принятия. Понятие инвестиций и их экономическое значение, процесс принятия решения в данной области в долгосрочной перспективе. Экономическая оценка риска, предупреждение.
курсовая работа [39,4 K], добавлен 12.05.2014Неопределенности в среде принятия управленческих решений. Классификация рисков, способы их оценки и методика борьбы с ними. Управление рисками при принятии управленческих решений. Правила и критерии принятия решений в условиях неопределённости рынка.
курсовая работа [129,7 K], добавлен 11.08.2014Характеристика видов инвестиционных проектов. Основные этапы анализа эффективности инвестиционных проектов. Вопросы выбора объемов и направлений инвестиций. Принцип положительности и максимума эффекта. Определение потенциальной привлекательности проекта.
реферат [41,4 K], добавлен 10.10.2013Функции и эволюция систем поддержки принятия решений, их отличие от экспертных систем. Классификация СППР по взаимодействию с пользователем, способу поддержки, сфере использования. Интерфейс пользователя и база знаний. Стратегические и оперативные модели.
презентация [125,8 K], добавлен 16.04.2015Использование методов комбинаторно-морфологического анализа и синтеза рациональных систем в подготовке принятия управленческих решений. Специфика принятия решений в государственных органах власти. Методы принятия решения в условиях неопределенности.
контрольная работа [40,0 K], добавлен 13.11.2010Понятие и сущность управленческих решений и их классификация. Основные понятия теории принятия решений. Применение методов принятия решений в условиях неопределенности. Выявление и диагностика проблем, возникающих в организации при изменении условий.
курсовая работа [105,4 K], добавлен 01.04.2014Назначение и краткая характеристика систем поддержки принятия решений. Концепции и принципы теории принятия решений. Получение информации, критерии принятия решений и их шкалы. Схема классификации возможных источников и способов получения информации.
курсовая работа [132,5 K], добавлен 14.02.2011Общая схема моделирования экономических систем. Понятие о когнитивных моделях, их виды. Задачи рационального выбора. Общая постановка многокритериальной задачи. Ситуационные комнаты и центры как развитие концепции системы поддержки принятия решений.
курс лекций [124,9 K], добавлен 30.05.2014Роль управленческих решений в процессе управления, планирования, организации, координации и контроля. Принятие решения в условиях неопределенности, необходимость применения моделирования в производственных организациях. Анализ процесса принятия решений.
контрольная работа [843,1 K], добавлен 19.05.2010Особенности моделирования в процессе принятия управленческих решений, основные этапы их разработки и реализации. Анализ природы моделей в управлении, характеристика видов, области применения; схема процесса принятия решения в сфере услуг и торговли.
курсовая работа [53,4 K], добавлен 27.12.2011Методологический подход к выбору объектов для инвестирования на основе суперпривлекательности предприятия для инвестора, математическая модель ее оценки; разработка методических положений относительно принятия вариативного инвестиционного решения.
контрольная работа [754,7 K], добавлен 19.09.2011Понятия, связанные с принятием решений в различных условиях. Примеры принятия решений в условиях определенности, риска и неопределенности. Модели и методы принятия решений. Страховой, валютный, кредитный риск. Интуитивное и рациональное решение.
реферат [90,4 K], добавлен 16.01.2011Классификация инвестиционных проектов. Принципы финансового обоснования проектов. Бизнес-план и его роль в финансовом обосновании инвестиционного проекта. Оценка эффективности реальных инвестиционных проектов (на примере постройки подземного гаража).
курсовая работа [42,6 K], добавлен 28.09.2010
