Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Управление рисками в лесной отрасли. Монография
.pdf
ческих решений является валовая маржа (ЕМ), представляющая собой
значение выручки посредством реализации партии лесного сырья:
ЕМ ·Р · ЕС ТС ∆Т (2.33)
где – объем планируемой партии товара в м3; Р · ЕС – планируе-
мая выручка от реализации 1 м3 лесопродукции i-й партии в национальной валюте (цена 1 м
3
лесопродукции i-й партии в иностранной
валюте, ЕС – средневзвешенный месячный валютный курс);
– себестоимость (трансфертная цена) 1 м
3
лесопродукции i-й пар-
тии в национальной валюте; ТС – транспортные и таможенные затра-
ты на 1 м3 лесопродукции i-й партии в национальной валюте;
∆Т – разница между налогами, уплачиваемыми в бюджет и возме-
щаемыми из бюджета, с 1 м3 лесопродукции i-й партии в националь-
ной валюте; – общехозяйственные и коммерческие расходы, при-
3
ходящиеся на 1 м
лесопродукции i-й партии в национальной валюте.
Данное соотношение не будет полностью определять выбор
сценария с наибольшим значением, поскольку не учитывает риски,
связанные с обозначенными выше институциональными факторами.
Итоговым показателем двухуровневой системы выбора и принятия
управленческих решений является валовая выручка, скорректированная на воздействие факторов неопределенности и риска, определяемых экспертным путем. Формула, выражающая
данную зависимость
следующая:
,
, ,· ТС ∆ ,. (2.34)
Степень влияния каждого из факторов на функционал отражает
весовой коэффициент , определяемый группой экспертов отрасли.
В соответствии с влиянием факторов на показатель и значением пока-
зателя экономической маржи , рассчитывается суммарный показатель по каждой из партий продукции и делается выбор в пользу
реализации того экономического решения, где валовая выручка, скорректированная на воздействие факторов неопределенности и риска,
принимает максимальное значение [79].
Нам видится перспективным направлением, разработка динамической модели транспортно – технологического процесса доставки
лесного сырья скорректированной на факторы неопределенности.
81
В
с
е
Д
в
у
Н
л
П
–
я
2
е
ы
Е
п
а
Т
х
о
р
б
в
2
т
с
м
м
к
о
и
л
р
д
а
н
н
е
с
р
а
а
ы
о
в
б
д
а
и
й
ч
д
о
о
й
в
а
н
е
о
р
т
с
т
м
м
з
и
р
ф
м
а
у
а
е
д
т
н
р
щ
о
о
т
я
а
о
е
й
р
о
в
е
б
а
я
п
р
д
о
а
д
л
н
г
я
о
о
в
е
я
а
В
р
г
т
л
стоха
проц
стано
и пол
го ск
2.3.3.
целя
тическ
сса.
ля фо
ке нео
чателя
а рис.
ада пос
ранспо
иссле
й сост
мирова
ходимо
случай
.3 прив
авщика
тная з
в
динам
ования,
вляюще
ия зада
сделат
ой сре
ден при
о склад
дача со
ческой
рассмо
при
и опти
анали
е.
мер вза
м у пот
случай
трукту
рим е
оделир
изации
взаим
модейс
ебител
ым раз
е
е один
вании
в стох
действи
вия рас
.
росом
подход
перевоз
стическ
отпра
ределит
учета
чного
й поителя
льно-
врем
(рис.
где
случа
приб
него
Случ
Ри
ри это
детер
достав
.4), т. е
– норм
, если
тие и, с
сли же
рибыт
йная ве
. 1.3. Ст
возник
иниров
и
. в кажд
ативное
время д
ответст
время
я и бу
ичина
уктура п
и случа
ют три
нный сп
, пост
й моме
значени
ставки
енно, д
удет
ет уще
имее
терь при
ном вре
ариант
рос и сл
вки
т отпр
,
будет
полнит
б от не
какое-
иксиров
ени хода
данног
чайное
име
вления
– случа
льное х
то п
опоста
о распр
нном сп
взаимо
время д
т случ
оно бу
ная ве
воз
анение
являетс
ки (в о
деление
осе
ействи
ставки.
йный р
ет
ичина.
икнет
руза.
эффек
бщем с
.
:
Пусть
зброс
этом
аннее
позд-
учае).
82
Р
П
о
к
н
–
е
ч
т
м
т
м
т
с
п
м
м
р
н
д
о
О
и
у
и
а
у
р
у
е
п
н
и
п
м
я
е
т
а
у
о
а
р
о
а
ч
р
р
н
б
н
Д
б
с
я
к
з
с
с
В
и
н
ис. 2.4. С
руктура
отерь пр
и сл
детерм
чайном с
нированн
росе
м време
и достав
и
Рис.
2.5. Взаи
во вре
одейств
ени дост
е складов
вки и вре
при случ
ени пот
йном раз
ебления
росе
ри это
тельн
тичес
рено
меньш
ой пос
иже);
детер
случа
разли
эффек
ны (ри
, как п
е удель
ановке
инирова
ы анал
. 2.5).
авило,
ого уще
олжна
нное вр
гичны
тклоне
дельна
ба от н
читыва
мя ход
редыд
ие врем
83
стоим
допост
ь этот э
и слу
щему п
ени пот
сть хра
вки .
ффект (
айный
имеру,
еблени
ения q
ТЗЗ в
удет ра
прос.
хотя пр
от пла
начи-
тохас-
смот-
этом
чины
ового
φ
имеет случайный характер. Случайная величина φ
некоторое распределение. При раннем потреблении (
имеет
φ
)
и плановом прибытии возникнет ущерб от недопоставки. При позд-
нем потреблении (
φ
) и плановом прибытии – затраты на до-
полнительное хранение;
– случайное время хода и случайное потребление. Здесь накла-
дываются друг на друга два случайных процесса (рис. 2.5). Поставка
может прийти с опережением – φ и с опозданием –
φ. В свою очередь, момент потребления может быть
раньше планового
величины φ
и φ
φ
имеют свои распределения.
и позже – φ
). Случайные
Для упрощения постановки задачи оптимизации взаимодействия
складов в стохастической постановке желательно два случайных процесса свести к одному. Трудность, однако, возникнет в том, что опережение во времени прибытия и опережение в потреблении приводит
к разным последствиям. В первом случае возникают дополнительные
затраты на хранение, а во втором
– ущерб от недопоставки. Но воз-
можны различные сочетания.
1. Совпадающий характер отклонений.
При раннем прибытии и раннем потреблении ущербы уменьшаются (рис. 2.6, а). Возможно даже полное совпадение, при котором
дополнительные потери исчезают. Конечно, в зависимости от степени
опережения в этих двух процессах будут либо дополнительные затраты на хранение, либо дополнительный ущерб от недопоставки.
Аналогичные эффекты возникают и при совпадающем отклонении – опоздании во времени прибытия и времени потребления
(рис. 2.6,
б).
2. Несовпадающий характер отклонений.
При раннем прибытии
φ
возникают большие затраты на хранение (рис. 2.7, а).
Наоборот, при позднем прибытии
потреблении
φ
будет большой ущерб от недопоставки
φ и позднем потреблении
φ и раннем
(рис. 2.7, б). Поэтому имеется определенная трудность в наложении
этих двух случайных процессов.
Можно было бы перейти от величины φ
φ
чин φ
. Тогда отклонение в одну и ту же сторону случайных вели-
и φ
) приводит к одному и тому же содержательному
эффекту.
84
к величине
2
о
и
и
У
щ
т
м
н
т
ы
ь
о
ю
а
я
а
б
при с
во
Рис. 2.6.
впадаю
ремени п
меньше
ем харак
ибытия
ие потер
ере откл
потребл
нения
ния
а
б
Рис.
.7. Увел
отклонен
чение по
я во вре
ерь при н
ени приб
85
есовпада
тия и по
щем хар
треблени
ктере
При отклонении от момента планового потребления в сторону
«раньше» – дополнительные затраты на хранение, в сторону «позже» –
ущерб от недопоставки, т. е. осуществляется переход к задаче
с детерминированным временем доставки
времени потребления φ
, где случайная величина φ
при случайном разбросе во
описывает комбинацию двух случайных процессов.
Стохастическая постановка ДТЗЗ будет формулирована
следующим образом – найти оптимальную по минимуму суммарных
затрат на перемещение и простои динамическую структуру потоков
с учетом ущерба от недопоставок при случайном разбросе в потреблении. Разброс во времени хода включен в разброс в потреблении.
Иными словами, функционал примет вид
min , (2.35)
где
∑∑
Составляющие
∑∑
,
пределения. Если груз прибыл в момент
должен был произойти раньше (
поставки, а если
на хранение. Пусть – единичный ущерб от недопоставки,
– затраты на хранение запасов.
и
зависят от вида и параметров закона рас-
, то появляется дополнительные затраты
·,
– транспортные расходы;
t
и момент потребления t
0
), то возникает ущерб от недо-
– еди-
ничные затраты на хранение грузов, тогда ущерб от недопоставки
равен:
∞
,
(2.36)
а дополнительные затраты на хранение:
φ
.
(2.37)
∞
Так как единичный ущерб от недопоставки C1, как правило,
больше единичных затрат на хранение, то привозить груз в «центр
распределения» нецелесообразно. Очевидно, что груз в этом случае
необходимо поставлять с некоторым запасом времени, чтобы суммарные потери от случайного разброса
Обоснуем выбор точки рационального прибытия
для примера единичной поставки
1 (строгость вывода от
были минимальными.
. Рассмотрим это
этого не пострадает).
86
Пусть готовность к потреблению описывается функцией плот-
ности распределения вероятности φ. Если
, возникает ущерб
от недопоставки. Если ущерб пропорционален (t – t0), то математическое ожидание потерь будет равно
∞
φ
.
В случае, ко-
гда груз придет раньше того времени, когда производство будет гото-
во его принять (правее точки
от простоя груза на складе
∞
φ
), мы получаем штраф
.
Таким образом, общее математическое ожидание штрафа при
подводе груза к точке потребления
Ф
∞
φ
φ
∞
φ φ
∞
∞
φ
∞
t
будет равно:
0
∞
∞
∞
φ
φ φ
∞
+
∞
Так как
φ
∞
матического ожидания, a
∞
φ
есть не что иное, как определение мате-
∞
φ 1
∞
φ
∞
. (2.38)
, легко в подынтегральных
выражениях можно перейти к одному интервалу интегрирования:
∞
φ
М
∞
φ
φ
∞
∞
М
φ
∞
φ
; (2.39)
. (2.40)
При подстановке равенств, полученных в выражениях
(2.39–2.40) в формулу (2.37), функционал принимает вид:
Ф
М
φ
∞
φ
∞
М
φ
∞
φ
∞
∞
φ
–
87
∞
φ
. (2.41)
Для нахождения значение t0, при котором значение Ф достигает
своего минимума, необходимо взять производную от Ф по t0 и приравнять ее к нулю
Ф
Ф
φ
∞
φ
∞
φ
∞
;
φ
. (2.43)
φ
0; (2.42)
Таким образом, получено условие минимума функционала, достигаемое в такой точке t0 для которой:
∞
φ
. (2.44)
Действительно, при значениях С, значительно превышаю-
щих С
, выражение
∞
φ
минимизировать большие штрафы по С
должно быть ближе к единице, чтобы
. И, наоборот, при значе-
2
ниях С, значительно превышающих С, подынтегральное выражение должно быть ближе к нулю, т. е. минимизировать большие
штрафы по
С
.
Таким образом, по мнению А. Э. Александрова и Н. В. Якушева,
в случае со случайным разбросом в динамической структуре необходима организация прибытия грузов с запасом времени в зависимости
от величины возможного ущерба [147].
Таким образом, сделаем следующие выводы:
– исследование теоретических основ моделирования показало,
проблемы, возникающие при увеличении радиуса обслуживания
и
минимизации величины транспортных затрат, а также при требовании доставки грузов точно в срок, можно успешно решить на основе
использования алгоритмов транспортно-продуктовой задачи;
– исходя из приведенного выше теоретического материала,
можно утверждать, что математические модели планирования перевозок имеют четко выраженную сетевую структуру, обусловленную наличием транспортной сети, по которой
перемещаются транспортные
средства. Этим и объясняется их широкое применение для задач планирования перевозок методов и моделей оптимизации потоков в сети,
88
наиболее адекватно учитывающих структуру этих задач, например,
транспортная задача в сетевой постановке;
– в ходе анализа доказано, что в экономико-математическую
модель должны включаться только основные факторы. Проверка качества моделей производится реальной экономической деятельностью
предприятия. Практика применения моделей показывает, что сложные модели с множеством параметров оказываются зачастую не пригодными для практического использования;
– на основании произведенного анализа существующих методик
моделирования выявилась необходимость создания такой оптимизационной модели перевозочного процесса, которая была бы более
адаптирована к реальным условиям среды, что позволило бы использовать ее, как и для классической однопродуктовой задачи, так и для
транспортной задачи в сетевой постановке и
для производственно –
транспортной динамической задачи в дискретной постановке на минимум затрат;
– исходя из вышеизложенного, подлежащая разработке модель
должна наиболее вероятно определять состав предприятий логистической цепи, устанавливать наиболее эффективное производство
продукции на заданных условиях, рассчитывать оптимальный план
распределения и перевозок основной продукции в районы потребления. При этом разрабатываемая
модель должна учитывать стохастич-
ность окружающей среды и носить динамический характер.
89
Глава 3
ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ РИСКОВ
НА ТРАНСПОРТНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС
ПРЕДПРИЯТИЙ ЛЕСНОЙ ОТРАСЛИ
Рассмотрим новый способ динамического моделирования при
проектировании процесса поставок лесного сырья на базе экономикоматематического моделирования и инструментария нечеткой логики,
комбинация обозначенных методов призвана сократить недостатки их
использования и увеличить преимущества.
Обоснованием выбора оценки прогнозного уровня влияния рисков на деятельность предприятий лесного комплекса, посредством
методологического инструментария нечеткой логики (метод экспертных оценок, метод сценариев), является углубленный анализ научных
трудов по тематике настоящего исследования [49; 50; 84–98]. Посредством обозначенного анализа было выявлено, что метод экспертных
оценок и метод сценариев дают возможность учитывать большое
количество разнообразных факторов рисков внутренней и внешней
среды, при этом методологические аспекты нечеткой логики дают
возможность формулирования количественной оценки качественным
показателям.
Обоснование выбора инструментария экономико-математического моделирования в целях постановки задачи проектирования
перевозочного процесса, обусловлено возможностью формализации
функционирования лесотранспортной системы в заданных условиях.
3.1. ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛИ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЛИЯНИЯ РИСКОВ НА ТРАНСПОРТНО-
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС ДОСТАВКИ ЛЕСНОГО СЫРЬЯ
С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК
И ИНСТРУМЕНТАРИЯ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ
Для большинства задач оптимального планирования перевозок
в условиях неопределенности, актуальны принципы распределения
готовой продукции на основе минимизации суммарных транспортных
издержек. Речь идет о решении производственных и транспортных
задач и их различных модификаций. Решается, в основном, задача
рационального распределения материальных потоков между сетью
90
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]