Экономико-математическое моделирование процесса выбора рынка стали тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Экономико-математическое моделирование процесса выбора рынка стали"

На праеах рукописи УДК: 330.105+339.13:669.14 (55) Д-40

ПЕЖМАН ДЖАФАРИ

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЫБОРА РЫНКА СТАЛИ (НА ПРИМЕРЕ ИСЛАМСКОЙ РЕСПУБЛИКИ ИРАН)

Специальность 08.00.13 - математические п инструментальные методы экономики (экономические науки)

АВТОРЕФЕРЕТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

!

Душанбе - 2011

005020454

005020454

Работа выполнена па кафедре «Информатика» Таджикского национального университета

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор Юнуси Махмадюсуф Камарзода

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Егорова Наталья Евгеньевна

кандидат экономических наук, доцент Фатхудлоева Хосият Хабибуллоевпа

Ведущая организация: Технологический Университет Таджикистана

Защита состоится «30» яппаря 2012г. в «14""» часов на заседании Диссертационного совета КМ 737.015.01 по защите диссертаций па соискание ученой степени кандидата экономических наук при Институте предпринимательства и сервиса Министерства энергетики и промышленности Республики Таджикистан по адресу 734055, г. Душанбе, пр. Борбад, 48/5

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института предпринимательства и сервиса. Объявление о защите диссертации и автореферат диссертации размещены на официальном сайте института: www.dsx.tj и направлены для размещения в сети Интернет Министерством образования и науки Российской Федерации по адресу referat_vak@mon.gov.ru

Автореферат разослан «28» декабря 2012г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность диссертационного исследовании. Современные реалии мировых тенденции таковы, что национальная экономика любой страны не может оставаться о стороне от влияния процессов глобализации, стараясь улучшить экономический рост всевозможными путями, такими как: торговая политика, промышленная политика, привлечение отечественных и зарубежных инвестиций и т.д.

Стиль - фундаментальный материал для производителей в таких областях, как производство трубопроводов, производство стальных конструкций, автомобилестроение и др. За исключением сырой нефти, никакой другой материал и Иране не занимает такое центральное положение по отношению к процессам экономического роста и развитию промышленности как сталь.

ГС 2008 году резкое повышение цены на сырую нефть, так же как и па железную руду, вызвало резкое повышение цены спали из-за повышения цен ключевых производственных показателей, но для производителей Ирана ключевые ценовые показатели на энергоносители и железную руду почти не повышались. Это обеспечило конкурентные преимущества производителей стали в Иране, поскольку достаточные

природные ресурсы стра..... позволяют Правительству обеспечить

недорогие производственные показатели для от расли.

Иран занимает третье место в мире по запасам нефти и второе но запасам природного газа после России. Большая часть стали в этой стране производится на предприятиях, работающих но газовой технологии, которая использует огромное количество природного газа и электроэнергию, как энергетические факторы. Для поддержки от счес i венной промышленности, правительство Ирана предоставило сталеплавильным заводам производственные субсидии, а именно - на природный газ, электричество и железную руду. До 2008 года все сталеплавильные заводы находились в собственности правительства, таким образом, компании по производству стали не имели никакого контроля над ценообразованием их конечного продукта. В некоторых случаях, цепа на черном рынке составляла двойную государственную цену. Поэтому, правительство решило изменить свою политику в данном вопросе и с 2008 года сталь производится с субсидированными производственными факторами, но продаётся на иранской Бирже металлов по механизмам свободного рынка, в котором ценообразование зависит от мировой цены стали плюс тариф и др. затраты.

Известно, что не только глобальные цены оказывают влияние на местные рынки, по и некоторые рынки могут оказывать влияние па глобальные цепы.

Выбор рынка - одна из самых сложных проблем для иранских производителей, поскольку производство стали занимает третье место как стратегическое производство (после нефти и нефтехимической

промышленности) в Иране и это имеет также влияние на объем ВИИ (валовой национальный продукт) страны.

Актуальность темы заключается в том, что выбор мирового рынка -одно из самых важных решений, которые принимаются предприятиями или организациями, участвующими в международной торговле. Все же, несмотря На его важность, подходы, используемые многими организациями в определении прибыльности в международном контексте, часто основаны на традиционных решениях и интуиции, а не на формализованной методике выборе иностранных целевых рынков. Значимость аналогичного выбора относится и к производству стали. Поскольку существуют региональные различия в торговле, выбор рынка требует обязательного анализа фактических региональных выгод с раскрытием всех факторов, определение специфических критериев процессов и других параметров, связанных с выбором рынка.

Степень разработанности проблемы. Проблемы выбора рынка исследовались еще со времен промышленной революции - когда массовое производство попыталось быстро захватить местные рынки. В связи с большими издержками, менеджеры сделали ставку на концептуальные методы, такие как маркетинговый стиль и рекламирование. Исследования, связанные с проблемой выбора рынка проводились такими учеными как Ди Вон Кзнлн (Dec Von Bailey) и Лин Ханникагт (Lynn Hunnicutt) статистическими методами (уравнения регрессии). Флора Белоне (Flora Bellone). Патрик Maceo (Patrick Musso), Лионсл Песта (Lionel Nesta) и Майкил Квир (Michel Quere) в теории производственных моделей, Люсия Фостер (Lucia Foster), Джон Халгивапгер (John Haltiwanger) и С.Дж. Крнжап (C.J. Krizan), Випченсо Депичело (Vincenzo Denicolo) и Пиеркарло Занчеттип (Piercarlo Zanchcttin) в области математического моделирования, Ян Палчевекн (Jan Palczewski) и Клаус Райнер Шеик-Хон (Klaus Reiner Schenk-I lopp) в области математической структуры финансов, Лоренс Блюм (Lawrence Blume) и Девид Изли (David Fiasley), Вилко вап ден Ховел (Wilco van den Heuvel) и др. в теории линейного и смешанного целочисленного программирования. Преобладающее количество работ посвящены финансовым рынкам, в большинстве которых использованы эвристические методы, производительность, и только в последние годы немногие - с использованием линейного программирования.

Тема выбора рынка на основе математического программирования является недостаточно изученной. В связи с этим возникают проблемы изучения и выбора рынков на основе математических методов. Одним из удачных инструментов исследования данной проблемы является модель «Анализ среды функционирования» (АСФ). Характеризуя основные результаты предшествующих исследований па основе модели АСФ можно отметить работы, посвященные:

• Оценке поставщиков с множеством критериев и определению базового значения с использованием АСФ и многофакторного программирования (Вебср).

• Описанию теории полезности на основе использования АСФ (Кралья и Пегрупи).

Применение данного метода основано на использование методов линейного программирования с максимизацией прибыли, ранжирующей рынки, чтобы облегчить выбор рынка. Реальные данные были получены непосредственно от производителей стали и заложены и основу модели линейного программирования. Все допустимые решепия-вектора построены из данных В—Е - область, которая названа «пространством решения». Чтобы создать основную модель данного исследования, вытекающей из моделей АСФ, выходы, зависящие от вкладов, и входы делятся на фракции. Экономические данные исследования связаны с .их действием на вход, выход или двойственными параметрами. Функции характеризуют поведение рынка через однородные данные. Дополнительные ограничения, введенные и обоснованные в построенной нами модели, отражают специфические особенности рынков. Анализ результатов проводится с использованием разработанных способов.

Цель исследования. Целью данного диссертационного исследования является разработка методики для отбора мировых рынков, на основе моделей АСФ для разработки систем поддержки принятия решении. Мотивацией использования математического моделирования является достаточно точное принятие решений после количественного и качественного исследования.

Для достижения сформулированной цели решаются следующие основные задачи:

1. Изучить теоретические основы построения математической модели выбора рынка применимой независимо от масштаба производства на примере Исламской республики Иран.

2. Провести обзор теоретических оснований выбора рынка и провести анализ современного состояния и существующих проблем в экономике Ирана.

3. Построит), и обосновать математическую модель через регенерацию модели выбранной АСФ связанной с производством стали в Исламской Республике Иран.

4. Разработать комплекс программ для определения выбора рынка производства стали и пронести вычислительные эксперименты; с учетом двойственного ролевого фактора и допустимых ограничений.

5. Провести анализ полученных результатов численных экспериментов по выбору рынка стали.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили груды зарубежных и отечественных ученых. Фундаментальное значение для моделирования выбора рынка ' имеют: работы Пирсона, Кобба и Дугласа в макроэкономике, М.Дж.Фаррелла - измерение

производственной эффективности, 1". Дебреу - эконометрика, М.Дж. Фаррелл - линейное программирование, Л.Чорнз, В.В. Купер - К-эффективность, Л.Чорнз, В.В. Купер, Е. Г'удез - К-эффектишюсть и CCR модель.

Объект исследования является - Проблема выбора рынка в условиях, существующих в экономике Ирана.

Предмет исследования - разработка математических моделей решения проблемы выбора рынка в контексте производства стали с помощью методов линейного программирования.

Методы исследования: В данном научном исследовании используются современные методы теории алгебраических уравнений и неравенств, математического моделирования и численного эксперимента. Методология, используемая в этой диссертации, основана на дробно-линейном (фракционном) программировании.

Научная новизна исследования.

Осуществлено математическое моделирование согласно методологии ЛСФ с градацией модели SI1M через одновременную интерполяцию двойных ролевых факторов (двойственные параметры) и ограничительного множителя.

Использовано дробно - линейное программирование для выбора рынка с различными типами переменных и ограничений, определенных в векторном пространстве, и сведения его к задачам линейного программирования.

Найден способ преобразования неэффективных параметров модели в эффективные путем изменения количества издержек.

Показана необходимость оптимизации экспортных сумм для принятия решения в рамках производственного планирования.

Определены двойственные параметры - двойные ролевые факторы модели.

Основные результаты исследования.

Одна из основных проблем иранских производителей стали - это выбор рынка, при уменьшении потребностей местного. При этом возникает проблема, для выхода из которой необходима система поддержки принятия решений. В данном исследовании для оптимального выбора наилучшего управления была рассмотрена модель типа АСФ. Модель позволяет производителям провести ранжирование от лучших вариантов к наихудшим вариантам выбора рынка и получить решение проблемы выбора, при неудовлетворительной оценке рынка. При этом:

• Определена двойственность некоторых параметров в совокупности данных; выявлены такие факторы путем фильтрации с использованием коэффициента корреляции Пирсона. Главная модель должна раскрывать реальную роль каждой переменной, поскольку от этого зависит принятие оптимального решения выбора рынков. Доказано, что двойственные параметры играют роль как на входе, гак и па выходе в изменяющихся рынках.

• Выявлено, что местные и иностранные рынки меняют пластичность (гибкость) требования и размер прибыли. Нормализация рыночного спроса указывает на присутствие пропорционального множителя для каждой группы рынков.

• Ранжирование рынков с использованием списка поиска с последующим исключением из модели не отвечающих критериям рынков. Построена математическая модель выбора рынка стали на примере производителей Исламской Республики Иран.

• Эвристическим методом найдено решение модификации неэффективного рынка к эффективному, путем изменения переменных п модели.

• Разработан комплекс программ для определения выбора рынка и проведены вычислительные эксперименты для иранских производителей стали.

Работа выполнена в соответствии со следующими разделами паспорта 08.00.13 - «математические и инструментальные методы экономики»

1.1. Разработка и разнитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых н экономико-математическом моделировании.

1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений.

2.1. Развитие теории, методологии и практики компьютерного эксперимента в социально-экономических исследованиях и задачах управления.

2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Практическая значимость диссертационного исследования.

Полученные результаты значительно повышают значимость возможности использования теоретического анализа проблемы выбор рынка для любых производителей. Теоретические выводы, предложенные подходы и рекомендации могут быть использованы в качестве инструментария для анализа проблем выбора рынка производителями. Материалы и обобщения, которые содержатся в работе, могут быть предложены в качестве рекомендаций для промышленных предприятий Ирана. Содержащиеся в работе научно - методические разработки могут быть использованы для чтения лекций по курсам: «Организация и управление производством», «Экономика промышленности», «Мировая

экономика», «Эконометрика» и мри написании курсовых и дипломных работ. Использование теоретических выводов, позволяют значительно ускорить направление использования моделей выбора рынка и проводить практическую реализацию в экономических системах.

Апробация результатов исследования. Результаты исследования отражены в публикациях автора, докладывались, были обсуждены и получили положительную оценку: на нескольких научно-практических конференциях Таджикского Национального Университета; научной конференции «Organization and department assessment» (Тегеран, 2004); на внутреннем ежегодном семинаре «Pathways to efïiciency and cHectivcness» (Scpahan steel manufacluring Co., 2006); на дидактическом семинаре «Management and produetivitv» (Irankhodro Co., 2008) и на регулярных международных конференциях по компьютерному анализу проблем науки и технологии (2008, 201 1 г.г.) проводимые в Т11У.

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в пяти научных работах общим объемом 2.1 м.л. (в том числе 1.8 м.л. лично автора); из них 5 работ в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трёх глан, заключения, приложения и списка использованной литературы. Общий объем диссертационного исследования составляет 115 стр., в том числе 16 рисунков, 10 таблиц, список использованной литературы содержит 130 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введепмн приведено обоснование актуальности темы диссертационной работы; проанализирована степень изученности выбранной темы; сформулированы цели и задачи исследования, а также его методологические и теоретические основы; раскрыта научная новизна и практическая значимость работы; определены основные выводы и рекомендации по результатам исследования.

В первом главе приведены теоретические концептуальные основы исследования рынка и вопросы его моделирования. Приводится часть исследований, которые анализирую гея с позиции основных идей в моделировании, даны некоторые определения рынка и маркетинга, и дано обоснование, почему выбор рынка является ключевым моментом для производственного сектора. Детально рассмотрены восемь моделей выбора рынка. Поскольку выбор рынка является значительной проблемой для производи гелей стали, настоящее исследование уточняет некоторые из последних определений рынка и маркетинга. Отмечены компании, принявшие решение поиска рынков за рубежом, принявшие пакет решений по лучшему выбору рынка. Лучший выбор рынка обеспечивает компании максимальную прибыль, минимальный процесс маркетинга и Т.д.

Второй параграф первой главы - включает корректное определение ограничений, объективный сбор данных, принятие гибких решений, измерение входных и выходных параметров в одних единицах,

решение задач с помощью ииетрумептария информатики и других средств и процессе моделирования.

Ди Поп Кэйли и Лип Хаииикатт для каждого маркетингового метода предложили математическое выражение регрессии, Флора Пело и др., действительно использовали две модели исследования производительности, чтобы проанализировать поствходовый и предвыходной результат французских производственных фирм, используя набор данных, включающий 14 изготовителей за период 1990-2002. В Университете Мэриленда Люсия Фостср, Джон Халтивангер и С.Дж. Крижан разработали математическую модель для американского Сектора Розничной торговли. Ян Палчевски и Клаус 1'айнер Шепк-Хоп изучали динамику благосостояния инвесторов. владеющих собственными финансовыми средствами, в непрерывно-временной модели финансового рынка. Винченсо Деничело и Пиеркарло Занчсттин предложили математическую модель с эффектом конкурентоспособного процесса выбора, чтобы стимулировать введение новшеств и экономический темп роста. Emilio Barucci и Marco Casna предложили четыре математических модели, учитывающих ошибки трейдеров в их вычислениях при выборе рынка. Вил ко кап ден Ховел и др. развили математическую модель получения дохода, ассоциированного с каждым рынком.

В 1.2.1 проводится анализ статистики и структуры рынков стали. Мировое производство нерафинированной стали достигло более чем 1.344 миллионов тонн п 2007 году, увеличение почти па 7% по сравнению с 2006 годом. Это увеличение достигнуто в значительной степени из-за роста производства стали в Китае, которое выросло па 16% в 2007 году, а в 2006 году рост составил 19%.

Сегодня для выпуска стали необходимы очень глубокие знания в области технологии. Это обстоятельство относится к выпуску всех видов стали и, особенно к производству легированной стали со специфическими свойствами. Каждая группа вышеупомянутых производителей стали нуждается в специальном ее определении. Эти особые определения относятся к техническим требованиям по механическим, физическим, магнитным и электрическим свойствам, микроскопической структуре и химическому составу многих материалов, которые используются для создания стали. Это предопределяет сложность выбора рынка для производителей стали, с учетом современных материально-технических требований и потребительских запросов.

Далее рассматриваются вопросы обоснования выбора рынка стали -поскольку производство стали занимает третье место как стратегическое производство (после нефти и нефтехимической промышленности) в Иране, следовательно, выбор рынка - одна из самых сложных проблем для иранских производителей и ВНП (валового национального продукта). Каждый факт увеличения запасов стальных продуктов или колебания цен может вызвать падение местного спроса или привести к увеличению запасов стали. Вследствие чего финансовая система Ирана ежегодно несет

ощутимые потерн. Описаны два основных метода решения проблемы: первый основан на ординарных методах, с помощью которых принимаются субъективные решения, и второй основан на методах, использующих математическое моделирование. Исследование показывает, что существует пять основных системных подходов к решению проблем, которые отдельно рассматриваются ниже: «Нейронная сеть», «Методы регресса», «Метод вход - выход», «Методы TFP» (общая производительность показателя), «Анализ среды функционирования». Линейное программирование охватывает большинство количественных проблем с неограниченным числом переменных и ограничений.

Далее показано, что оригинальная модель SBM не содержи! ограничения в множителях входов и выходок. No факторы ограничения указывают на различия доходности на местных и иностранных рынках. Так как цена теоретически определяется через спрос и предложение, то глобальная цена стали также определяется неличиной спроса и предложения. Эти обратные отношения доказываются моделью коэффициента корреляции Пирсона (г. 111). В приведенном исследовании раздела принимается решение рассматривать двойственные параметры глобальных цен на сталь. Следовательно, модель SBM модифицируется, чтобы принять больше ограничений, названных двойными ролевыми факторами в новой предложенной модели. Кроме того, этот способ в дальнейшем исследуется эвристическим методом как вход и выход в проведенных исследованиях (г. 111).

Вторая глава Исследование математических моделей «Анализ среды функционирования (АСФ)».

В 2.1 - описывается метод анализа охвата данных и его методология, гак как АСФ предоставляет богатство информации в форме оценок неэффективности, как входов, так и выходов для каждого Единица принятия решения (DMU). Так как в АСФ используются модели и методы линейного программирования, то здесь же обосновывается применимость этого подхода для решения поставленной цели.

В 2.1.1 - приводятся модели типа CCR и её концепции. В 1978 Чорнз, Купер, Н. Рудез Cooper и Rhodes предложили модель CCR. Модели типа CCR, при слабой эффективности, оценивают радиальную (пропорциональную) эффективность величины в - главного параметра модели, но не принимают во внимание входные излишки и дефициты на выходе, которые представлены слаксами отличными от пуля. Данная модель (Математическая модель (CCR) 2.2.1) представляем в виде,

min 0)

0х„. +S,"- ief

*„=£ xtj + j,", i е ND

Диаграмма (СС1<) приведенная ниже иллюстрирует типичный производственный набор возможностей в двух измерениях для единственного входа и единственного выхода, при этом т = 1 и$ = I, соответственно. Здесь набор возможности определяется рынком В; луч от начала координат до В - граница эффективности.

В 2.1.2 - дано определение модели ВСС и её концепции. Банкер, Чорнз и Купер (1984) опубликовали модель ВСС, в которой производственную возможность Pß определили как Рн = ¡(дг^у) | х > Лл, у < П, еХ = 1,1 >0}, где X = (xj) в /Г*" и Y ~= О',) Е - "абор определенных данных, ^ 6 ¡{"не - строчный вектор со всеми элементами равными единице. Ориентируемая на вход модель ВСС оценивает эффективность DMU0 (О - I n), решая следующую задачу линейного программирования (математическая модель (ВСС) 2.3.1):

min ()н

«„*,,--VA > 0 >'А>У„

еА > 1 '

А > 0,

где 0а - скаляр.

Границы модели (ВСС) приведенные на следующем рисунке характеризуют зависимость входа, где они обозначены линией, соединяющей a, b и с. a, b и с расположены на границах эффективности ВСС. Следует отметить, что это свойство справедливо для всех пунктов па сплошных линиях, соединяющих а и b, b » с.

Output В«'

где выход (Output), вход (Input), Production Frontiers, Production Possibility Set.

В 2.1.3 - описана аддитивная модель и её концепции. В данном диссертационном исследовании обе ориентации объединяются в единой модели, которая названа аддитивной (Совокупной) моделью 2.4.1. Основная аддитивная модель имеет несколько типов аддитивных моделей, из которых мы выбираем следующие:

шах г = es~ +es+ Л'Л + i* = х„ YX-S+ =у„

еЛ = 1

А > О, .Г > 0, s4 > 0.

В 2.1.4 - представлена модель SBM 2.5.1 и сё концепции. Резервообразующая мера эффективности (Slacks Based Measure) была предложена Тоном (1997). Чтобы оцепить эффективность DMU (л,„ >'„), сформулируем следующую фракционную программу

I 'г^

Ш1П/)*=-—

■X\ + s~ = x„ Y\-s*=yu А > 0, л" > 0, > 0.

В этой модели мы полагаем, что А'>0, таким образом, лицо, принимающее решения, может удалить герм s,' / в объективной функции, если х„, = 0. Лицо, принимающее решения, может заменить это очень малым положительным числом так, чтобы терм sr' /уг„ играл роль штрафа. Это легко проверить, что объективное значение функции р удовлетворяет (Р1), потому что числитель и знаменатель измерены в одних и тех же единицах для каждой точки в (2.5.1-1.1)(см. ниже рисунок).

а -.— —.—.—.——I-.—.

0 1 ? 3 4 5 6 7 8 9 Vidi*

здесь выход (Output), вход (Input).

В 2.2 - описано обоснование двойственных параметров в модели. Метод двойных ролевых факторов развитый нами в модели, зависит от количества двойственных параметров. Предложенная следующая модель, которая называется математическая модель (SBM-двойной роль фактор) -(2.6.1), рассматривающая двойственный параметр:

(Хл>;„ +г»'„-/?>0

шах ' --, "

иг,\\,у,/1> 0.

Предположим, что некоторые факторы вводятся каждым ими в сумму (/=■ I ... /■) и служат факторами входа и выхода. Предложенная модель, рассматривает множественные двойственные параметры -двойные ролевые факторы:

V I I

шах -4-¿И—-,

г-1 /.I ,,!

и, V, у,/;>(). У/У1Уг

В 2.3 дано определение двойственных параметров. Самый широко распространенный метод для рассмотрения суждений в моделях АСФ является включение ограничения типа «весы». Ограничения веса учитывают интеграцию управленческого предпочтения с точки зрения относительных уровней важности различных входов и выходов. Автором предложен новый метод нахождения стандартного отклонения (этот термин был впервые использован Пирсоном, 1894), чтобы точно определить обе стороны множителя.

Экспериментальное исследование показывает технологический коэффициент для нижнего предела, не устраняет факторы и она меняется в ограниченном наборе средних данных. Основные стадии имеет расчет верхнего и нижнего пределов элемента управления. Стандартное отклонение некоторых значений вычисляется с помощью величины <т = [(£ Хгц) * 1 /Ы]', где'/' является средним значением выборки. N — количество значения параметров общей совокупности. Для нормально-распределенных значений данных, около 68.2689492% значения распределения подпадают под 80 ± 1 от среднего, 95.4499736% распределения подпадает под ± 2 ЭИв среднего и 99.7300204% распределения подпадает под ± 3 среднего. Автором предложены три способа для определения множителя ограничения зависящие ог лица принимающего решение:

1) Компактные изменения множителя (СМК) в ограниченном интервале.

-Нахождение верхний и нижний суммы каждого набора данных (столбец) через ± Зеигмы как выше отмечалось.

-Определение расстояние от верхнего и нижнего уровней набора данных (столбец) и назвать граничной суммой (ВА) via ~ A|U и А,' ... А„ и A„l ИЛИ ВА,= |А,и- A,1], (i = 1 - n,j = 1 ... m).

-Вычисление двух коэффициентов. ULM = |A;U ВЛ,[ and LLM = |А,' ВЛ||, (i = I ... п, j = I ... m)

2) Ограничение широкого множества (WMR),

-Пай ги значение ULM и LLM (М = [UM + LM] - 2).

- Расчет двух коэффициентов ULM = |Л,и - М| и LLM = |A,L - Ml, (i = I

п).

3) Выборочный ограничитель множества (SMR) |LSL < Cpk < USL|, Cpk - это индекс измерения завершения процесса выполнения до специфического предела в связи с процессом распространения. Срк рассчитывается в рамках подгруппы вариации, но не перемещение между подгруппами.

-Нижний предел множителя ■

Если в LSL < CpkUM (Cpk - >/ (1/ (Т / 2)г N] + l(Cpk)1 / 2vJ) < Ср(7\ затем положить LLM =|Ail'-M|,(i = I ... п). |(1-а) 100% интервалы]

-Верхний предел ммиожителя.

Если Ср < CpkUIM (Cpk + Z|.„,2 V |1/ (Т / 2)! N| + |(Cpk)2 / 2vJ) < USL, то используем ULM = |А," - М|, (i= 1 ... n). [The (l-a) 100% интервалы], где

N = общее количество наблюдений,

п = степень свободы, основанная на методе, используемом для оценки о",

Т = множитель Сигма,'

Z|.a2= l-a/2 процентировапие от нормального распределения

Модель (SBM-двойствепные параметры и ограничения веса) 2.7.1, которая рассматривает передачу двойственных параметров и ограничения веса, следующая:

max м,>'„, + ywif - ßwu

H -I

v^-ULMjJ^.v.xJ^ v >.c Vi, ur > e Vr, 0

где jc -выходной параметр, у - входной параметр, v, - множитель для входного параметра, и, - множитель для выходного параметра, у \\ /> -двойственные параметры, LLM - нижний предел множителя, ULM -верхний предел множителя.

Третья глава посвящена математическое моделирование промышленности стали и результаты компьютерных экспериментов.

В 3.1 - предлагается алгоритм выбора данных для двойственных ролевых факторов, затем расширяется ограничение множителя. После того, как будут подучены двойственные ролевые факторы в модели, модель запускается с реальными данными и получаем решение задачи. Предполагается существование корреляции цен всей продукции из стали и мировыми ценами на сырую нефть, ростом инфляции основной валюты. Коэффициент корреляции Пирсона вычисляется по обычной формуле: 1'х.у ' cov(A', К) / SXSY = e[(x-Lix)(y-ny)] / 5X6Y где Со\ (Л", К) - ковариация - мера того, насколько две переменные изменяются имеете, С/ - мировые цены па всю продукцию из стали ((USD* 10) янв. 1997) = 100, С2 - цена сырой нефти (USD), СЗ - рост инфляции в процентах (ставка/10). С4 - основная валюта - доллары США (USD* 100). Зависимость приведеных параметров интерпретированы ниже на следующих приведенных рисунках:

С1, С2

[сильное линейное соотношение между глобальной ценой стали и сырой нефти).

С1,СЗ

|силыюе линейное соотношение между глобальной ценой стали и ростом инфляции].

С/, С4

[сильное отрицательное линейное соотношение между глобальной ценой стали и основной валютой].

В 3.2 - приводится решение входной информации (данных)

Amount Cl, CI

KS Г s— у Ы-:

«с

« \ X

к Date

i . t ' " " " " » " " "

Amount Cl, Cï

-К kid

JU i J 1 1 . . .

' " " " » » * « *

проблемы. Выбор рынка нуждается в Следовательно, в этом объеме

информации, менеджеры должны выбрать один наилучший рынок, чтобы поддержать денежно-кредитные запросы в течение года без банкротства. Такие обсуждения могут существенно уменьшить издержки производства. Модель определена с нижеприведенной спецификаций:

1- стоимость (полная стоимость экспорта). Вход: 2- импорт.

Выход: 'Гак названа продажа (и за метрическую топну).

Двойной фактор: Так названа глобальная цена.

Лимиты множителей: Верхние н более низкие границы определили 2,5 и 0 5 Гамма: .Равно или больше чем ноль

Кета: Равно или больше чем ноль

г.: 'Равно 0.000001.

Общая стоимость: Это между-2,75 % до-1 % Глобальной цсиы. Продаж»: Это между -3 % до +3.15 % Глобальной «сны.

Решение модели, и которой множители г, и у2 - общая стоимость и импорт соответственно:

Таблица

Таблица входов и выходов (июнь 2010)

Рынки Вход Выход Двойной ролевой фактор

Общая стоимость # Импорт * Продажи Глобальная цепа #

! Корея -1.00% 63.954 205806 -1.80% 63.4372 64.6

Тайвань -1.90% 63.3726 55794 -1.00% 63 954 64,6

Китай -1.33% 63.7408 91953 1.02% 65.25892 64.6

Таиланд -1.06% 64 193 .973 2,92% 66.48632 64.6

Индия -1.00% 63 8959 87 0.50% 66.4734 64.6

Великобритания -1.75% 63.8571 142 -0.50% 66.215 64.6

Франция -0.90% 62.7266 34 -1.25% 64.4385 64.6

Германии -1.60% 63.8284 434 0.75% 66.3765 64.6

Швеция -1.03% 64,2576 ,135 2.15% 66.6349 . 64.6

CUJA -1.10% 63.8894 192 -1.63% 63,54702 64.6

Аветрашя -2.40% 63.9346 7516 0.50% 64.923 64.6

Новая Зеландия -1.30% 64.2124 4381 3.00% 66.538 64.6

Источник Определением Определением MHI'S Inl. I,ld.

Я USD* 10 за метрическую тонну (январь 1997 = 100) »метрическая тонна

Таблица 10

Симплексная таблица

Игь*уссти«н - 63.4 64 6 64 6 0 II 0 0 0 0 0 (1 и V 0 0 0 0 7.

111'pi'MrmiblC и Г P VI V2 : s, Si s, s, s< s. s. s. s, s„ s„ Su "5

s, 63.1 64.6 ■ 64.6 - 63.9 - 2ÍI5IW6 1 0 0 0 0 (1 <1 « (1 0 0 » 211135

s, 63.9 64.6 -64.6 - 63.4 - 55794 0 I 0 0 I) (1 0 II 0 0 0 I) 591113

S, 65.3 64.6 -64.6 -63.7 -91953 0 0 1 и 0 (1 и <1 0 0 0 II 94276

S, 66.5 64.6 -64.6 - 64.2 • 913 0 0 0 1 II Ц 1) 0 0 0 0 II 991

S, 66.5 64.6 - 64.6 -63.9 -»7 0 0 0 0 1 II <1 11 11 0 n II 96

S. 66.2 64.6 -64.6 -63.9 - 142 0 0 II 1) 0 1 0 II II 0 1) II 154

Si 644 64.6 -64.6 - 62.7 -34 0 1) 0 1) 0 и 1 0 0 1) 0 0 46

S, 66.4 M.6 -64 6 . 63 8 -434 0 ß 0 II 0 0 0 1 0 0 0 0 494

S, 66.6 64.6 -64.6 -64.3 - 135 0 [} n <1 0 0 0 0 1 0 0 0 ISI

s„ 6,\6 64.6 -64.6 - 63.9 - 192 ü (Í ü 0 ü 0 fí 0 о 1 0 (1 214

Sil 64.9 64.6 -64.6 - 63 9 -7516 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 7821

s„ 66.5 64.6 - 64.6 - 64.2 -4381 0 1) 0 (1 0 и 0 0 о 1) 0 1 4402

И результате математических и экономических исследований была получена следующая общая вычислительная модель, используемая для J_2 рынков, для каждых введенных исходных данных из допустимого множества параметров стали. Таким образом, получена следующая задача.

тах = 63.4372«+ 64.6/-64.6/У 63.954 i'M .+ 205806 vn = I;

63.4372 и + 64 6 у - 64.6/? - 63.954 v,, - 205806 vP <= 0, 63.954 и + 64.6 г - 64.6/9 - 63.3726 v,, - 55794 v22 <= 0; 65.25892 и + 64 6 у - 64.6/./ - 63.7408 v„ - 91953 v); <= 0; 66.48632 и + 64.6 у - 64 6 ß - 64 193 v„, - 973 н,, <= 0; 66.4734 и + 64.6 у - 64.6 ß - 63.8959 väl - 87 v52 <= 0; 66215// + 64.6 у - 64 6/? - 63.8571 vM - 142 v(i, <= 0, 64.4385 » 4 64.6 / - 64.6/? - 62.7266 v„ - 34 v,, <= 0; 66.3765 и 4 64.6 у - 64.6/? - 63.82.S4 r„ - 434 v„ <= 0; 66.6349 u 4 64 6 у - 64.6 ß - 64.2576 v„ - 135 v,2 <= 0; 63.54702 и 4 64.6 у ~ 64.6/? - 63.8894 v,„, - 192 >■,„, <= 0, 64.923 и + 64 6 у - 64.6/? - 63.9346 v,,, - 7516 v„, <= 0, 66.538« + 64.6 у - 64.6/? - 64.2124 vm ~ 4381 i<u <= 0, 0.5 (63.954 v„) + 0.5 (205806 v,2) -(63.954 v„) + (205806 v12)<= 0; (63.954 rj + (205806 v]2)-2.5 (63.954 vM) + 2.5 (205806 i-l2)<= 0; v, >= 0.000001; v2 >= 0 00000!; и >= 0.000001; 7 >= 0, ß >= 0;

После вычисления 12 примеров, по 58 симплексных матрицах, выводятся результаты, приведенные ниже. Специфичным выводом Линго (Lingo) является Анализ среды функционирования. Ниже таблицы 6 представлен анализ.

Таблица 6.

Таблица ранжирования рынков

№ 1'МНОК Эффективность Ранг Гамма _ (У) Кета (П) Двойная роль

1 Швеция 1 1 0 0.21 Вход

2 Индия 1 1 0.0062 0 Выход

3 Франция 1 1 0.0155 0 Выход

4 Германия 0.9998 2 0.0062 0 Выход

5 Великобритания 0.9982 3 0.0062 0 Выход

6 Таиланд 09949 4 0 0.21 Вход

7 Новая Зеландия 0.9931 5 0 0.21 Вход

8 США 0.9816 6 0.0152 0 Выход

9 Австралия 0.9781 7 0.0062 0 Выход

К) Тайвань 0.9346 8 0.0145 0 Выход

11 Китай 0.9004 9 0.0056 0 Выход

12 Корея 0.7789 10 0.0121 0 Выход

В выводах приведены следующие из результатов вычислительных экспериментов:

- «Двойная цена», являющаяся количеством, объективно улучшило бы функцию стоимости, поскольку правая сторона ограничения увеличивается на одну единицу. Кроме того, двойные ценовые показатели изменяются и вскоре должны либо уменьшиться (s*) либо увеличиться (s ). Например: Корея - наименее эффективный рынок. Раздел 3.5, ряд 27 и 28 аналитического отчета Линго (Lingo) показывает, что рынок Кореи должен уменьшить количество v2 (импорт) -201822.2 и количество продукции -1.001300 соответственно, чтобы повысить оценку эффективности, чем собственно предоставляет альтернативный выбор лицам, принимающим решение.

Таблица 7.

Новая таблица ранжирования рынков

Рынки Импорт (м.т) Продажи (м.т) Ранг Slack Surplus

i 2 Слабый (<) Излишек (>)

Швеция 135 66 6349 1 i 0.1911108Е-01 -

Индия 87 66.4734 1 i 0 I457I57E-0I -

Франция 34 64.4385 1 i 0.00000(1 0.000000

Германия 434 66.3765 2 2 0.140804411-0 -

Великобритания 142 66.215 3 3 0 I4I450IE-0I -

Таиланд 973 66.48632 4 4 0.19I47UIE-01 -

Новая Зеландия 4381 66.538 5 5 0.2279587IZ-01 -

США 192 63.54702 6 6 0.1459878E-0I -

Австралия 7516 64.923 7 7 0.224827 IE-01 -

Тайвань 55794 63.954 8 9 0 6378265Е-01 -

Китай 91953 65.25892 9 10 - 0.1045127

Корея 205806 63.4372 10 8 - 0.2210151

- Направление использование результатов - выделение производства с учетом эффективности. Таблица показывает ранжирование рынков по нарастающим значениям. Количество входа (г,) определяет приоритет

продуктов выхода. Например, если производитель экспортирует 1500 метрических тонн, то Индия, Франция, Швеция, Германия, Великобритания удовлетворяют свой спрос полностью (832 МТ), и выделяют 668 МТ Таиланду соответственно.

- Ранжирование рынков является одним из самых действенных методов и области принятия решений, с которыми сталкиваются производители. В работе предлагается алгоритм оценивания рынков с одним выходом (продажа) и двумя входами (общая стоимость и импорт). Проблемы, которые рассматривают в этом исследовании, находятся на начальной стадии разработки, и последующие работы могут быть основаны па результатах данного диссертационного исследования.

- В приведенных моделях становится ясным использование двойственных ролевых факторов. Преобразование и выбор двойственных ролевых факторов оптимизирует математические модели выбора рынка.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Па современном этапе развития мирового хозяйства национальная экономика любой страны не может жить изолированно от происходящих в мире процессов. Исламская республика Иран, как часть мирового хозяйства не может быть не затронута влиянием процессов глобализации, стараясь улучшить экономический рост всевозможными путями, такими как: торговая полигика, промышленная политика, привлечение отечественных и зарубежных инвестиций и т.д.

Сталь - это основной материал для многих производителей в таких областях, как производство трубопроводов, автомобилестроение и выпуск-товаров для домашнего потребления и т.д. За исключением сырой нефти, никакой другой материал не занимает такое центральное положение по отношению к процессам экономического роста и развитию промышленности как сталь.

Проблемы выбора рынка на примере производителей стали являются актуальными в современных условиях Ирана. Теоретические выводы, предложенные подходы и рекомендации могут быть использованы в качестве инструментария для анализа проблем выбора рынка производителями. Материалы и обобщения, которые содержатся в работе, могут быть предложены в качестве рекомендаций промышленным предприятиям Ирана. Настоящая работа посвящена именно исследованию выбора рынка производителей стали и системе поддержки принятия решений.

Основными результатами работы являются следующие:

1. Показана двойственность некоторых параметров в совокупности данных; выявлены такие факторы путем фильтрации с использованием коэффициента корреляции модели Пирсона. Главная модель должна раскрывать реальную роль каждой переменной, поскольку от этого зависит лучшее принятие решения выбора рынков. Доказано, что двойственные параметры играют роль как на входе, так и на выходе.

2. Предприятия экспортируют продукцию используя таблицу

ранжирования рынков.-

3. Построена линейная математическая модель выбора рынка стали на примере производства Республики Иран.

4. Эвристическим методом найдено решение модификации неэффективного рынка к эффективному, путем изменения переменных в модели (линейная производственная функция и эффективность использования запасов в производстве).

5. Разработан комплекс программ для определения выбора рынка и проведены вычислительные эксперименты для иранских производителей стали.

СПИСОК РЛКОТ, В КОТОРЫХ ОПУБЛИКОВАНЫ

ОСНОВНЫЕ ПО ЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи, в ведущих рецензируемых научных журналах, включенных в перечень ВАК:

1.Jafari P. Department's Performance Assessment with both increase outputs and decrease inputs when some of them are discretionary // Вестник национального университета. - 2010. - N3. - P.53-59.

2. Jafari P. Data Envelopment Analysis (DliA) as a Non-Parametric Method // Вестник национального университета. - 2010. -N3. - P.81-89.

3. Jafari P. (в соавторстве с Юнуси М.К.) Balance Budget Optimization // Вестник, Таджикиского Национального Университета. - 2010. - N6. -Р.295-301.

4. Jafari P. An algorithm for ranking Universities // Вестник национального университета. - 201 I. - NI. - I'.19-24.

5. Jafari Р. (в соавторстве с Юнуси Ф.) Model оГ GDP assessment and some computing experiments // Вестник национального университета. -2011. - N5. - Р.3-8.

Публикации в журналах и сборниках научных трудов, опубликованные доклады конференций:

1.Jafari Р. QFD and performance improvement in steel manufacturing

companies//SIGC..-2004.

2. Jafari P. SPC and its application in steel production line // SIGC. -

2005.

3. Jafari P. Applied liFQM and company assessment // SIGC. - 2005.

4. Jafari P. Management and company assessment // SIGC. - 2006.

5. Jafari P. Mathematical modeling and performance assessment // SIGC. - 2006.

6. Jafari P. Mathematical modeling and production planning in steel manufacturing companies // SIGC. - 2007.

Разрешено к печати 27.12. 2011 ¡-.Подписано в печать 28.12. 2011.бумага офсетная. Формат60x84 1/16. Гарнитура литературная. Печать офсетная. Заказ >"?169. Усл. 11еч.л 1,3. Тираж 100 1К1.

Отпечатано в типографии ТНУ г. Душанбе, ул. Лахутп 2.