Модели товарооборота сети розничной торговли тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Модели товарооборота сети розничной торговли"

На правах рукописи

НИКИТИН Никита Александрович

МОДЕЛИ ТОВАРООБОРОТА СЕТИ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ

Специальность 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 2005

Работа выполнена на кафедре информационных систем в экономике ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет»

Научный руководитель: кандидат экономических наук, профессор

Бугорский Владимир Николаевич

Официальные оппоненты

доктор экономических наук, профессор Емельянов Александр Анатольевич

кандидат экономических наук, доцент Стельмашонок Елена Викторовна

Ведущая организация

Санкт-Петребургский государственный университет

Защита состоится «_»_2005 г. в_часов на заседании

диссертационного совета К 212.219.01 при ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет» по адресу 191002, Санкт-Петербург, ул. Марата, д. 27, ауд. 324.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет» по адресу 191002, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 103-а.

Автореферат разослан «_»_2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, профессор

В.М.Корабельников

JOW

ШЯАЬ

3

I. Общая характеристика работы

Актуальность темы

В России в 90-х годах прошлого века произошла смена экономических систем: плановая экономика уступила место рыночной экономической системе. Благодаря сложившимся приватизационным процессам, займам иностранных банков и других финансовых систем, экономика России стала развиваться в новых условиях.

Одним из признаков определяющих становление рыночных отношений, является повышение покупательской способности населения и, как следствие, рост числа предприятий розничной торговли. За последнее десятилетие произошло изменение форматов предприятий розничной торговли. На смену ларькам, палаткам и киоскам пришли крупные, современные, технически оборудованные розничные сети.

Предприятия розничной сети являются конечным звеном в процессе товародвижения от изготовителя к потребителям, замыкая цепь хозяйственных связей.

Главной целью торговых предприятий является получение максимальной прибыли. Важнейшим необходимым условием, без которого не может быть достигнута эта цель, выступает товарооборот. Поскольку торговое предприятие получает определенную сумму дохода с каждого рубля реализуемых товаров, то задача максимизации прибыли вызывает необходимость постоянного увеличения объема товарооборота как основного фактора роста доходов и прибыли, относительного снижения издержек обращения и расходов на оплату труда.

Товарооборот отражает пропорции между производством и потреблением, спросом и предложением, реализацией и денежным обращением, объемом и структурой торговой сети, материальными и трудовыми ресурсами. Таким образом, товарооборот - это ключевой фактор, определяющий эффективность работы розничной сети. При оптимизации товарооборота, создаются условия для роста и развития розничной сети.

Сложность и многогранность показателей, определяющих розничный товарооборот, требуют разработки экономико-математических моделей, на основе которых появится возможность создания стратегии эффективного управления розничной сетью.

Все это подтверждает актуальность выбранной темы.

Значительный вклад в решение ряда актуальных теоретических и практических проблем построения моделей товарооборота розничной торговли внесли отечественные и зарубежные авторы: Вентцель Е.С., Витушкин А.Г., Горбань А.Н., Горелик В.Ау Горчаков A.A., Деринг П.,

РОС. НАЦИОНАЛЬНА»

БИБЛИОТЕКА . С-Петевйувг of I •9

"ЭД1;

Дион Д., Ежов A.JL, Зайченко Ю.П., Кремера Н.Ш., Калихман И.Л., Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Кофман А., Кохонен Т., Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Мостеллер Ф., Орлова И.В., Панкратов Ф.Г., Пахбухчиянц В.К., Топпинг Т., Ушаков И.А., Шумский С.А.

Отдавая должное этим авторам, следует подчеркнуть, что их труды посвящены фундаментальным проблемам. Но еще многие прикладные вопросы моделирования товарооборота требуют теоретического разрешения или дальнейшего совершенствования; особенно в условиях возрастания влияния новых технологий на конкурентоспособность предприятий розничной торговли

Цель исследования

Целью исследования является разработка экономико-математических моделей товарооборота сети розничной торговли.

В соответствии с поставленной целью были решены следующие задачи:

- проведен анализ существующих моделей товарооборота и методов его прогнозирования в розничных сетях;

- выявлены недостатки использования статистических методов при моделировании товарооборота сети розничной торговли;

- обоснован подход к построению моделей розничного товарооборота на базе методов линейного программирования и нейронных сетей;

- сформулированы методики оптимизации разработанной модели розничного товарооборота;

- разработана методика по применению моделей прогнозирования товарооборота;

- решены задачи повышения достоверности прогнозирования товарооборота в розничной сети;

- предложены методы интеграции разработанных моделей товарооборота с современными инструментальными средствами;

- созданы методики для практического использования результатов в работе сети розничной торговли.

Предмет диссертационного исследования

Предметом исследования являются математические модели и инструментальные средства, использование которых позволит усовершенствовать модели розничного товарооборота.

Объект исследования

Объектом исследования являются крупные сети розничной торговли с объемом номенклатуры в несколько десятков тысяч единиц, оснащенных

электронными системами учета для получения необходимого набора данных.

Теоретические, методические и инструментальные основы исследования

В основу исследования легли научные труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные теоретическим и методическим проблемам оценки экономической эффективности управления розничным товарооборотом, прогнозирования товародвижения, а также нормативные документы и акты Российской Федерации. В исследовании использованы: современный математический аппарат, основу которого составляют методы линейного программирования, теория вероятности и нейронные сети. В качестве инструментальных средств предложены промышленные базы данных, технологии многомерного анализа данных (OLAP), а также методы раскопки данных (Data Mining).

Научная новизна

В результате проведенного исследования получены следующие результаты, обладающие научной новизной и являющиеся предметом защиты:

- дополнены основные принципы построения моделей товарооборота в сетях розничной торговли;

- выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние и подлежащие учету при построении экономико-математической модели розничного товарооборота;

- разработана общая экономико-математическая модель розничного товарооборота на базе методов линейного программирования;

- предложены самоорганизующиеся экономико-математические модели товарооборота сети розничной торговли на базе нейронных сетей; показана высокая эффективность методики применения нейронных сетей для управления розничным товарооборотом;

- сформулированы научные и методические рекомендации по практическому применению разработанных экономико-математических моделей товарооборота розничной сети на базе нейронных сетей и моделей прогнозирования товарооборота. Представленные рекомендации направлены на совершенствование и повышение эффективности товародвижения в сетях розничной торговли.

Практическая значимость

Практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что основные рекомендации и методические разработки выполненного исследования позволят:

- повысить экономическую эффективность розничного товарооборота при управлении сетью розничной торговли;

- повысить уровень достоверности информации, необходимой для принятия обоснованных управленческих решений;

- использовать разработанную систему экономико-математических моделей, методов и инструментальных средств для практического решения задач оптимизации розничного товарооборота.

Внедрение

Научные и практические разработки были использованы в работе компании «Корус Консалтинг», которая занимается внедрением информационных систем масштаба предприятия и является лидером на рынке автоматизации крупных сетей розничной торговли.

Публикации

По теме диссертации опубликованы 4 научные работы общим объемом 0,7 п. л.

Структура работы

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Объем работы составляет 130 страниц машинописного текста

Во введении

Обоснована актуальность темы диссертационного исследования, сформулированы главные цели и основные задачи, определен объект и предмет исследования, раскрыта научная новизна диссертационной работы, определена ее практическая значимость, а также изложены общие результаты, выносимые на защиту.

В первой главе

«Теоретические основы управления розничным товарооборотом»

В данной главе приводятся результаты анализа и обобщения зарубежного и отечественного опыта применения моделей и методов управления розничным товарооборотом. Выявлены основные недостатки свойственные современным методам оценки эффективности управления товарооборотом. Обоснована необходимость уточнения понятийного аппарата. Приведена классификация сетей розничной торговли.

Сформулированы основные принципы, которыми необходимо руководствоваться при разработке на предприятии обоснованной методики управления розничным товарооборотом. Обоснована экономическая целесообразность усовершенствования моделей управления розничным товарооборотом.

Во второй главе

«Применение математических и инструментальных методов для управления товарооборотом сети розничной торговли»

Обоснована исключительная важность достоверного учета факторов работы розничной сети, при этом как финансовых показателей, так и натуральных и даже абстрактных (например: положение товара в торговом зале, погода, время суток и т. д.). Показана тесная зависимость между оптимальной работой управляющей информационной системы и эффективностью управления. Предложены методики по совершенствованию информационных систем путем применения математических моделей. Показана необходимость использования хранилищ данных и систем многомерного анализа (OLAP) для выявления факторов, влияющих на товарооборот розничной сети. Разработана методика использования раскопок данных (Data Mining) для выявления взаимосвязей. Разработана методика применения нейронных сетей для прогнозирования товарного спроса.

В третьей главе

«Научно-практические рекомендации по повышению эффективности управления розничным товарооборотом»

Рассмотрены математические методы, инструментальные средства и методики интеграции для практического использования. Показывается применение разработанных методик и доказывается их практическая значимость. Разработана обобщенная экономико-математическая модель розничного товарооборота. Представлены методики использования инструментальных средств на базе разработанных моделей для повышения эффективности прогнозирования товародвижения. Доказана возможность использования нейронных сетей для повышения эффективности товарооборота в сети розничной торговли. Приведены расчеты, показывающие эффективность разработанных методик, на базе нескольких товарных групп одной из крупных сетей гипермаркетов Санкт-Петербурга.

В заключении

Приведены основные научные и практические результаты диссертационного исследования, а также сформулированы основные выводы и предложения.

П. Основные результаты выносимые на защиту

1. Основные принципы построения моделей розничного товарооборота

Розничный товарооборот - один из основных показателей, по которому оценивается деятельность предприятий и организаций торговли. Главной целью торговых предприятий является получение максимальной прибыли. Товарооборот выступает как важнейшее и необходимое условие, без которого не может быть достигнута эта цель. Поскольку торговое предприятие получает определенную сумму дохода с каждого рубля реализуемых товаров, то задача максимизации прибыли вызывает необходимость постоянного увеличения объема товарооборота, как основного фактора роста доходов и прибыли, а так же относительного снижения издержек обращения и расходов на оплату труда.

С другой стороны, розничный товарооборот - это количественный показатель, который выражает экономические отношения, возникающие на заключительной стадии движения товаров из сферы обращения в сферу потребления путем их обмена на денежные доходы.

Под розничным товарооборотом вообще понимается продажа потребительских товаров населению за наличный расчет независимо от каналов их реализации.

Розничный товарооборот может выступать как один из показателей, определяющих мощность торгового предприятия, так как по его величине можно судить об объеме деятельности предприятия.

Розничный товарооборот может быть использован для характеристики эффективности использования ресурсов предприятия и общей суммы затрат на реализацию товаров. Поскольку товарооборот является показателем, отражающим важнейший конечный результат хозяйственной деятельности торгового предприятия, то его сопоставление с величиной затраченных ресурсов (трудовых, товарных, материальных, финансовых) даст представление об эффективности их использования, так как в обобщенном виде показатель эффективности есть соотношение результата и затрат.

2. Особенности товарооборота в сетях розничной торговли

Розничная торговля приносит владельцу значительно больший экономический эффект, если объединена в единую сеть. Большое количество торговых точек накрывают огромную площадь и в состоянии насытить весь сегмент рынка. Однако, при организации сети резко увеличиваются затраты на управление, повышается цена ошибки и

возрастает зависимость от достоверности информации. Один из способов решения подобных проблем - использование для управления сетью больших информационных систем. Товарооборот розничной сети состоит из сотен товарных групп, десятков тысяч номенклатурных единиц и миллионов покупателей в месяц. Вся эта информация учитывается и сохраняется.

К основным особенностям розничной сети можно отнести:

- единый распределительный центр;

- единая маркетинговая политика;

- единая ассортиментная политика;

- единая управляющая информационная система;

- достаточно большой объем данных.

Для эффективного управления сетью необходимо использовать модели, которые будут учитывать эти особенности.

3. Принципы формирования ассортиментных групп

Один из основных факторов повышения эффективности работы магазина - это ассортимент товара, именно с вопросами его формирования наиболее часто обращаются руководители торговых предприятий.

Понятие ассортимент товара включает в себя совокупность их видов, разновидностей и сортов, объединенных или сочетающихся по определенному признаку.

Работа над оптимизацией ассортимента - непростая задача. Подобрать ассортимент удается далеко не сразу. Задачи ассортиментной политики могут быть различными:

- удовлетворение запросов потребителей;

- оптимальное использование технологических знаний и опыта фирмы;

- оптимизация финансовых результатов фирмы;

- завоевание новых покупателей.

Тщательно разработанная ассортиментная политика предприятия служит руководству указателем, стратегическим направлением, на которое должно ориентироваться предприятие. Это, в свою очередь, позволяет сотрудникам предприятия ориентировать свою работу с наибольшей отдачей. Правильный выбор ассортиментной политики предприятия служит своего рода гарантией, что выгодные возможности не будут упущены.

Работа над оптимизацией ассортимента в первую очередь зависит от формата торгового предприятия и определяется тем, в какой нише (для мало-, средне- или высоко обеспеченных покупателей) оно работает.

4. Общая экономико-математическая модель

розничного товарооборота

В общем случае товарооборот - инструмент измерения объема проданных/купленных товаров. В стоимостных единицах величина товарооборота зависит от количества проданных товаров $ и от цены единицы товара р, т.е. в формализованном виде соответствует произведению

Т = др (4.1)

При этом для розничной сети картина будет несколько иной. Любая сеть розничной торговли состоит из нескольких магазинов. В каждом магазине продается несколько видов ассортиментных групп. Каждая из ассортиментных групп состоит из нескольких видов товаров (рис. 1)

Рис. 1 Схема сети розничной торговли

Следовательно, товарооборот розничной сети представляет собой сумму товарооборотов каждого из магазинов:

JAI

Tcemu (4-2)

í " •

где qiaj - валовой объем реализации в /-ого товара в а-ой ассортиментной группе, в /"-ом магазине;

рщ- цена /-ого товара, в а-ой ассортиментной группе, в 7-ом магазине;

/- количество наименований товаров;

А - количество ассортиментных групп;

J- количество магазинов.

Целью любой торговой организации является максимизация товарооборота. Из формулы 4.2 видно, что с увеличение количества продаваемых товаров q будет расти значение товарооборота. Следовательно, для увеличения товарооборота розничной сети необходимо увеличить товарооборот каждого из магазинов. Для увеличения товарооборота каждого из магазинов нужно увеличить товарооборот внутри каждой ассортиментной группы.

Увеличение товарооборота одного из видов товара может привести к изменению товарооборота по другим товарам той же ассортиментной группы. Поэтому для того, чтобы определить максимум товарооборота по ассортиментной группе следует привести к максимуму следующую целевую функцию:

i

ТтЫ;а) = £ Р Jafí jai (4-3)

I

При:

КгЧ)аг + + • • • + KnQjal ^ Qjа,

MjW + ¿23^3 + • • ■■ + кгпЯ]а, ^ Qjal

<

(4.4)

K\Qja\ + KlQjal +■■■ + К(п-\)Чja(¡-\) ~ Qjai

ku>0,kl2Z 0,...дтл>0 qJa]>0,gJa2>0,...,qJaI>0

т-чпах

где 1 ja - максимальное значение товарооборота в ассортиментной группе а, в магазине j;

к„„ - коэффициенты объема товарооборота;

Ujai - максимальное значение объема реализации, определенное конъюнктурой рынка за известный аналогичный период, товара г, в ассортиментной группе а, в магазине j;

Я jai - значение объема реализации в текущем периоде товара /, в ассортиментной группе а, в магазине у;

Рjai - цена товара i, в ассортиментной группе а, в магазине j\ I- количество наименований товаров; т - число уравнений (максимально равно /); п - число переменных (максимально равно I).

Для определения коэффициентов к необходимо решить i уравнений

Подобные уравнения могут иметь бесконечное множество решений. Для того, чтобы получить коэффициенты, требуется построить нейронную сеть, на входе которой будут находиться значения товарооборота всех товаров кроме одного, а на выходе - значения товарооборота для последнего товара. В результате, после обучения сети можно получить весовые коэффициенты к.

Получив весовые коэффициенты к, остается лишь решить задачу линейного программирования одним из известных способов.

Таким образом, в результате получены оптимальные значения товарооборота одной ассортиментной группы одного из магазинов.

Решив задачу распределения товаров внутри товарной группы, следует определить количество ассортиментных групп в пределах магазина и оптимальное соотношение товарооборотов ассортиментных групп. Так же как и в случае с товарами, получается модель линейного программирования, только вместо количества товара будем рассматривать товарооборот ассортиментной группы:

вида:

кпЧ>а\ + ki2qJa2 +... + kuqjül = qJa¡

(4.5)

А

2Х

(4.6)

а

при:

'кПТ;2+кПТ]3+... + к1пТМ<Т™ кптп+к2Ът]Ъ+... + к2пт]А<т™

К\Т]\ + + • • • + К{т-\)Г]{Л-\) -

ки>0,кп>0,...,ктп>0

где ^па х(у) - максимальное значение товарооборота магазина у;

7'шах

/а - максимальное значение товарооборота в ассортиментной группе а, в магазинеу;

ЛГт„ - коэффициенты объема товарооборота;

А - количество ассортиментных групп;

т - число уравнений (максимально равно А);

п - число переменных (максимально равно А).

Как и в случае с товарами используем нейронную сеть для определения коэффициентов к. В этот раз будем решать уравнение:

К\Т]\ + ка2ТЛ + • • • + ка(А-»ТАА-1) = Т)а (4-8)

где - значение товарооборота текущего периода ассортиментной группы а в магазине у.

Используя подобную модель возможно лишь определить, насколько в прошедшем периоде товарооборот был не оптимален. Для того, чтобы попытаться оптимизировать товарооборот на будущий период, нам необходимо подставить в модель прогнозные значения реализации товара Я-

5. Использование нейросетевых методов для

повышения эффективности управления розничным товарооборотом

Для повышения управляемости розничным товарооборотом необходимо повысить достоверность прогнозных данных. Одним из

перспективных методов решения данной задачи является применение нейронных сетей.

Нейронные сети - исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. В частности, нейронные сети нелинейные по своей природе. Кроме того, нейронные сети справляются с "проклятием размерности", которое не позволяет моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных. Эти свойства как нельзя лучше подходят для построения прогнозной функции.

Для того, чтобы оптимизировать товарооборот на будущий период, необходимо подставить в модель прогнозные значения реализации товара Ч-

Значение д зависит от множества факторов (Рис. 2), таких как сезонность, качество товара, его натуральность, красочность упаковки, расположение внутри торгового зала. Примем каждый из этих показателей за I. Следовательно, ц является многомерной функцией от множества показателей /:

^^ЙЛ.'з.-Л) (5.1)

Подобные коэффициенты могут не иметь числовых значений, что осложняет применение статистических методов. Примером могут служить качественные свойства товара. Товар может относиться к натуральным продуктам, консервированным, синтезированным или генетически модифицированным. Применение статистики, в этом случае, не представляется возможным. Однако, можно построить нейронную сеть,

которая вернет значение ц от выбранной позиции качественной характеристики (Рис. 3).

УУ, Ж»., Ж,

Рис. 3 Нейронная сеть для обработки качественной характеристики

где I - качественная характеристика;

X е [0,1] - одно из значений характеристики;

IV\-Wn~ слои нейронной сети;

<7,оу - объем реализации г-го наименования товара, в ассортиментной группе а, в /-ом магазине.

После обучения сети получим функцию, которая покажет зависимость от качественного показателя.

Количество факторов, от которых зависит объем реализации, может составлять десятки, а функция зависимости нам не известна. В этой ситуации применение нейронных сетей наиболее целесообразно. Большинство из этих факторов хоть и не подвластны нам, но при этом они, как правило, легко прогнозируемы или неизменны вовсе. Отсюда, если построить функцию зависимости от множества факторов, то можно получить значение объема реализации на будущий период.

Д ля этого необходимо:

- для каждого товара выделить факторы, оказывающие максимальное влияние на объем реализации;

- построить нейронную сеть, которая в качестве входных данных будет получать значения факторов, а на выходе получать значения объема реализации;

- обучить нейронную сеть одним из известных алгоритмов;

- спрогнозировать значения факторов на будущий период;

- подать спрогнозированные значения факторов на вход сети;

- получить на выходе прогнозное значение объема реализации;

- оценить значение с точки зрения опыта и здравого смысла;

- принять верное управленческое решение;

- по окончании периода сравнить спрогнозированное значение с реальным и переобучить сеть.

Многослойная сеть может формировать на выходе произвольную многомерную функцию при соответствующем выборе количества слоев, диапазона изменения сигналов и параметров нейронов. Многослойные сети оказываются универсальным инструментом аппроксимации функций.

Нейронная сеть:

~вА I

-в

J-11-

■в

/*1

у

(5.2)

где: индексом / всегда будем обозначать номер входа; у - номер нейрона в слое; N- номер слоя;

- г'-й входной сигналу-го нейрона в слое ТУ;

XijN

W.

'ум - весовой коэффициент г-го входа нейрона номер у в слое /V;

- пороговый уровень нейрона у в слое ТУ. За счет поочередного расчета линейных комбинаций и нелинейных преобразований достигается аппроксимация произвольной многомерной функции при соответствующем выборе параметров сети.

Таблица 1

Данные о покупательском спросе за 2004 год по 2 видам товара на

Период План отдела закупок Модуль сводного планирования МВБ АхарИ 3,0 Разработанная экономико-математическая модель Фактическая реализация

Кетчуп (шт. пак) Майонез (шт пак) Кетчуп (шт. пак) Майонез (шт пак) Кетчуп (шт. пак) Майонез (шт пак) Кетчуп (шт. пак) Майонез (шт пак)

Январь 107 000 120 000 123 000 111 600 116 026 120 081 111500 117000

Февраль 138 000 138 000 104 400 121 500 131 875 127 411 118300 124200

Март 129 000 128 000 113 900 102000 119 825 129 759 120700 126700

Апрель 124 000 139 000 140 600 136 700 119 345 138 834 122000 128100

Май 143 000 142 000 136 400 138 500 132 131 148 127 127100 133400

Июнь 135 000 132 000 141 500 158 500 128 336 136 237 131000 137550

Июль 130 000 129 000 149 900 134 700 131 512 137 082 132000 138600

Август 153 000 129 000 139400 163 800 139 773 136 707 131700 138200

Ср. ошибка 0,08 0,08 0,13 0,10 0,03 0,02

Макс. Ошибка 0,167 0,111 0,183 0,134 0,061 0,031

Мин. ошибка 0,015 0,054 0,080 0,071 0,004 0,010

Преимущества этого метода дают очевидный результат. Значительно повышается достоверность прогнозируемых данных относительно опыта сотрудников одела закупок и статистических методов модуля сводного планирования ERP системы (таблица 1).

III. Основные выводы и результаты

Выполненный анализ зарубежного и отечественного опыта использования математических моделей, методов и информационных систем, предназначенных для эффективного управления товарооборотом показал, что последний нуждается в усовершенствовании. Используемые во многих розничных сетях методы управления товарооборотом базируются на статистике. Подобный подход не может дать эффективной многокритериальной оценки огромного массива данных. Применение новейших инструментальных средств учета открыло новые перспективы. Появилась возможность обработки достаточно большого объема данных, открылись новые, более совершенные модели товарооборота и, как результат, повысилась эффективность управления сетью розничной торговли.

К результатам работы можно отнести:

- дополнены основные принципы построения моделей товарооборота в сетях розничной торговли;

- выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние и подлежащие учету при построении экономико-математической модели розничного товарооборота;

- разработана общая экономико-математическая модель розничного товарооборота на базе методов линейного программирования;

- предложены самоорганизующиеся модели товарооборота сети розничной торговли на базе нейронных сетей; показана высокая эффективность методики применения нейронных сетей для управления розничным товарооборотом;

- сформулированы научные и методические рекомендации, направленные на совершенствование и повышение эффективности товародвижения в сетях розничной торговли

Значение полученных в диссертации результатов для теории состоит в развитии математических методов и инструментальных средств, обеспечивающих повышение научной обоснованности системы управления розничным товарооборотом.

Значение полученных в диссертации методических результатов для практики состоит в повышении экономической эффективности розничного

товарооборота и, как следствие, повышение удовлетворенности конечного потребителя.

IV. Публикации по теме диссертации

1. Никитин H.A. Обзор моделей управления розничными сетями. //Проблемы деятельности хозяйствующих субъектов современной России: Межвузовский сборник научных трудов. Вып. 2/ Под ред. Смирнова С.Б. - СПб.: Изд-во «НЕСТОР», 2004 - 0,1 пл.

2. Никитин H.A. Модели управления запасами в сетях розничной торговли. //Проблемы деятельности хозяйствующих субъектов современной России: Межвузовский сборник научных трудов. Вып. 2/ Под ред. Смирнова С.Б. - СПб.: Изд-во «НЕСТОР», 2004 - 0,2 п.л.

3. Никитин H.A. Использование технологии «добычи данных» в оптимизации управленческой функции в сетях розничной торговли. //Сборник научных трудов «Актуальные проблемы управления рыночной экономикой в России». Тверь: Твер. Гос. ун-т, 2004 - 0,2 п.л.

4. Никитин H.A. Проблемы управления сетью гипермаркетов. //Сборник научных трудов «Актуальные проблемы управления рыночной экономикой в России». Тверь: Твер. Гос. ун-т, 2004 - 0,2 пл.

Подписано в печать ¿V«РоогГ. Формат 60x84 '/ц. Псч. л. -¿О. Тираж зю. Заказ 7У-3-

ИзПКСПбГИЭУ 191002, Санкт-Петербург, ул Марата, 31

РНБ Русский фонд

2006^4 30076

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Никитин, Никита Александрович

Оглавление

Введение

Глава I. Теоретические основы управления розничным товарооборотом

1.1 Проблематика прогнозирования спроса

1.2 Основные показатели работы розничной сети

1.3 Система показателей товарооборота

Глава П.Применение математических и инструментальных методов для управления товарооборотом сети розничной торговли

2.1 Общее описание нейронных сетей

2.2 Анализ динамики товарооборота

2.3 Региональный анализ товарооборота.

2.4. Экономико-математическая модель товарооборота сети розничной торговли.

Глава Ш.Научно-практические рекомендации по повышению эффективности управления розничным товарооборотом

3.1 Общее описание применения экономико-математических моделей товарооборота

3.2 Пример реализаций модели товарооборота сети розничной торговли.

3.3 Применение нейронных сетей для прогнозирования спроса

Диссертация: введение по экономике, на тему "Модели товарооборота сети розничной торговли"

В России в 90-х годах прошлого века произошла смена экономических систем: плановая экономика уступила место рыночной экономической системе. Благодаря сложившимся приватизационным процессам, займам иностранных банков и других финансовых систем, экономика России стала развиваться в новых условиях.

Одним из признаков определяющих становление рыночных отношений, является повышение покупательской способности населения и, как следствие, рост числа предприятий розничной торговли. За последнее десятилетие произошло изменение форматов предприятий розничной торговли. На смену ларькам, палаткам и киоскам пришли крупные, современные, технически оборудованные розничные сети.

Предприятия розничной сети являются конечным звеном в процессе товародвижения от изготовителя к потребителям, замыкая цепь хозяйственных связей.

Главной целью торговых предприятий является получение максимальной прибыли. Важнейшим необходимым условием, без которого не может быть достигнута эта цель, выступает товарооборот. Поскольку торговое предприятие получает определенную сумму дохода с каждого рубля реализуемых товаров, то задача максимизации прибыли вызывает необходимость постоянного увеличения объема товарооборота как основного фактора роста доходов и прибыли, относительного снижения издержек обращения и расходов на оплату труда.

Товарооборот отражает пропорции между производством и потреблением, спросом и предложением, реализацией и денежным обращением, объемом и структурой торговой сети, материальными и трудовыми ресурсами. Таким образом, товарооборот - это ключевой фактор, определяющий эффективность работы розничной сети. При оптимизации товарооборота, создаются условия для роста и развития розничной сети.

Сложность и многогранность показателей, определяющих розничный товарооборот, требуют разработки экономико-математических моделей, на основе которых появится возможность создания стратегии эффективного управления розничной сетью.

Все это подтверждает актуальность выбранной темы.

Значительный вклад в решение ряда актуальных теоретических и практических проблем построения моделей товарооборота розничной торговли внесли отечественные и зарубежные авторы: Вентцель Е.С., Витушкин А.Г., Горбань А.Н., Горелик В.А., Горчаков А.А., Деринг П., Дион Д., Ежов A.JL, Зайченко Ю.П., Кремера Н.Ш., Калихман И.Л., Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Кофман А., Кохонен Т., Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Мостеллер Ф., Орлова И.В., Панкратов Ф.Г., Пахбухчиянц В.К., Топпинг Т., Ушаков И.А., Шумский С.А.

Отдавая должное этим авторам, следует подчеркнуть, что их труды посвящены фундаментальным проблемам. Но еще многие прикладные вопросы моделирования товарооборота требуют теоретического разрешения или дальнейшего совершенствования; особенно в условиях возрастания влияния новых технологий на конкурентоспособность предприятий розничной торговли

Цель исследования

Целью исследования является разработка экономико-математических моделей товарооборота сети розничной торговли.

В соответствии с поставленной целью были решены следующие задачи:

• проведен анализ существующих моделей товарооборота и методов его прогнозирования в розничных сетях;

• выявлены недостатки использования статистических методов при моделировании товарооборота сети розничной торговли;

• обоснован подход к построению моделей розничного товарооборота на базе методов линейного программирования и нейронных сетей;

• сформулированы методики оптимизации разработанной модели розничного товарооборота;

• разработана методика по применению моделей прогнозирования товарооборота;

• решены задачи повышения достоверности прогнозирования товарооборота в розничной сети;

• предложены методы интеграции разработанных моделей товарооборота с современными инструментальными средствами;

• созданы методики для практического использования результатов в работе сети розничной торговли.

Предмет диссертационного исследования

Предметом исследования являются математические модели и инструментальные средства, использование которых позволит усовершенствовать модели розничного товарооборота.

Объект исследования

Объектом исследования являются крупные сети розничной торговли с объемом номенклатуры в несколько десятков тысяч единиц, оснащенных электронными системами учета для получения необходимого набора данных.

Теоретические, методические и инструментальные основы исследования

В основу исследования легли научные труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные теоретическим и методическим проблемам оценки экономической эффективности управления розничным товарооборотом, прогнозирования товародвижения, а также нормативные документы и акты Российской Федерации. В исследовании использованы: современный математический аппарат, основу которого составляют методы линейного программирования, теория вероятности и нейронные сети. В качестве инструментальных средств предложены промышленные базы данных, технологии многомерного анализа данных (OLAP), а также методы раскопки данных (Data Mining).

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Никитин, Никита Александрович

Заключение

Выполненный анализ зарубежного и отечественного опыта использования математических моделей, методов и информационных систем, предназначенных для эффективного управления товарооборотом показал, что последний нуждается в усовершенствовании. Используемые во многих розничных сетях методы управления товарооборотом базируются на статистике. Подобный подход не может дать эффективной многокритериальной оценки огромного массива данных. Применение новейших инструментальных средств учета открыло новые перспективы. Появилась возможность обработки достаточно большого объема данных, открылись новые, более совершенные модели товарооборота и, как результат, повысилась эффективность управления сетью розничной торговли.

К результатам работы можно отнести:

• дополнены основные принципы построения моделей товарооборота в сетях розничной торговли;

• выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние и подлежащие учету при построении экономико-математической модели розничного товарооборота;

• разработана общая экономико-математическая модель розничного товарооборота на базе методов линейного программирования;

• предложены самоорганизующиеся модели товарооборота сети розничной торговли на базе нейронных сетей; показана высокая эффективность методики применения нейронных сетей для управления розничным товарооборотом;

• сформулированы научные и методические рекомендации, направленные на совершенствование и повышение эффективности товародвижения в сетях розничной торговли.

Значение полученных в диссертации результатов для теории состоит в развитии математических методов и инструментальных средств, обеспечивающих повышение научной обоснованности системы управления розничным товарооборотом.

Значение полученных в диссертации методических результатов для практики состоит в повышении экономической эффективности розничного товарооборота и, как следствие, повышении удовлетворенности конечного потребителя.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что основные рекомендации и методические разработки выполненного исследования позволят:

• повысить экономическую эффективность розничного товарооборота при управлении сетью розничной торговли;

• повысить уровень достоверности информации, необходимой для принятия обоснованных управленческих решений;

• использовать разработанную систему экономико-математических моделей, методов и инструментальных средств для практического решения задач оптимизации розничного товарооборота. Научные и практические разработки были использованы в работе компании «Корус Консалтинг», которая занимается внедрением информационных систем масштаба предприятия и является лидером на рынке автоматизации крупных сетей розничной торговли.