Моделирование экспортного маркетингового канала тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Моделирование экспортного маркетингового канала"

На правах рукописи

ББК: 65.050.24 в 641 4-82

Чувилин Михаил Андреевич МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКСПОРТНОГО МАРКЕТИНГОВОГО КАНАЛА

Специальность'

08 00 13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2005

Диссертация выполнена на кафедре математического моделирования экономических процессов Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации.

Научный руководитель' доктор технических наук, профессор

Ильинский Александр Иоильевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Русаков Владимир Павлович

кандидат экономических наук, профессор Кретов Игорь Иванович

Ведущая организация Академия народного хозяйства при

Правительстве РФ

Защита диссертации состоится «13» октября 2005 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д.505.001.03 Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации по адресу 125468, г. Москва, Ленинградский проспект, д.55, аудитория 213

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации по адресу: 125468, г. Москва, Ленинградский проспект, д 49.

Автореферат разослан «й£_» сентября 2005 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

кандидат экономических наук, А

доцент • о. Ю. Городецкая

¿006 'Н

9

I. Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Формирование эффективных путей продвижения продукции на рынке является основой функционирования любого предприятия. Научный подход к формированию эффективной сети дистрибуции включают основы маркетинга, логистики, управления качеством, производственного и операционного менеджмента. Среди ученых, исследовавших проблему эффективности взаимодействия участников товарных отношений, можно назвать имена А.И. Эль-Ансари, Э Т. Кофлан, Р.Б Чейз, Н.Д Эквилайн, Р Ф. Якобе, М Кристофер, И И. Кретов, К В. Садченко, A.M. Зеваков, О.Д. Андреева и др.

Большой вклад в развитие теории каналов продвижения товара внес американский экономист Л. Штерн, который предложил модель маркетингового канала. Маркетинговый канал представляет собой взаимосвязанную структуру экономических агентов. Целью такой структуры является создание крупномасштабного партнерства, позволяющего увеличить ценность (полезность) товара (Value-Adding Partnership - VAP). В финансовом аспекте данная структура позволяет увеличить капитализацию всех участников канала.

В условиях современных тенденций развития международных торговых отношений эффективное продвижение продукции российской черной металлургии на зарубежные рынки возможно, главным образом, за счет управления качеством экспортных поставок. Снижение издержек в канале продвижения продукции столь же важно, как и снижение производственных издержек. Данные по черной металлургии носят иллюстративный характер, так как экспортная сбытовая сеть отрасли включает в себя всю систему дистрибуции и продвижения продукции на зарубежные рынки

Россия является одной из ведущих стран-экспортеров черной металлургии в мире (8-10% по данным за 2002-2004 г.г.). Предприятия металлургической отрасли обеспечивают около 5% валютной выручки. Повышение

эффективности экспорта является приоритетным направлением развития металлургической области России На внешнем рынке российские поставщики вынуждены конкурировать не только с зарубежными производителями, но существует и необходимость интеграции в международные сбытовые сети со своей сложной иерархической структурой и связями.

До начала 90-х годов российские предприятия черной металлургии в большей степени работали с крупными потребителями и распределение общего объема выпуска производилось централизованно. В середине 1990-х годов, когда снабженческие связи в стране оказались разрушены, на смену пришла независимая металлоторговля. На настоящий момент создана и развивается российская сбытовая сеть отрасли черной металлургии. Рынок черной металлургии США является важным для российских предприятий-экспортеров стальной продукции.

Результаты исследований отечественных и зарубежных специалистов свидетельствуют о том, что в рыночной экономике расходы на логистику составляют неотъемлемую часть общих издержек участников маркетингового канала Данные издержки увеличиваются по мере того, как предприятия увеличивают сеть сбыта готовой продукции. Доля затрат на логистику любого производственного предприятия составляет не менее 15% общих издержек. Глобализация производства и расширение сбытовых сетей повышают издержки на логистику до 30%.

Рынок черной металлургии является волатильным по объемам поставок. Волатильность характеризуется перенаправлением товарных потоков из стран с неблагоприятной рыночной коньюктурой на более привлекательные рынки. Это ведет к нестабильным и краткосрочным отношениям между торговыми агентами в маркетинговом канале.

Существующие неоклассические модели международной торговли, такие как Хекшера-Олина-Самуэльсона, являются квазистационарными, они не позволяют учесть влияние волатильности поставок на издержки и ценообразование в маркетинговом канале В следствии этого можно сделать

вывод, что проблема влияния волатильности на основные характеристики маркетингового канала и капитализацию торговых агентов недостаточно проработана и необходимо ее направленное исследование.

Актуальность экономической проблемы создания, развития и внедрения методов количественной оценки влияния уровня волатильности поставок на эффективное взаимодействие российских предприятий черной металлургии и зарубежных дистрибьюторов, недостаточная степень ее научной проработанности и большая практическая значимость определили выбор темы диссертационного исследования, постановку его цели и задач.

Целью диссертационного исследования является разработка методики количественной оценки влияния волатильности на основные характеристики взаимодействия экономических агентов в дистрибьюторской деятельности.

Для реализации цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

• анализ состояния российского экспорта стали на рынок США;

• анализ существующих подходов к повышению эффективности экспортных поставок;

• обоснование необходимости применения бизнес-моделирования процессов взаимодействия торговых агентов на основе ГОЕРО технологии;

• разработка информационной модели маркетингового канала;

• реализация в компьютерной программе алгоритма работы дистрибьютора в канале;

• выбор метода имитационного моделирования, позволяющего выявить и описать влияние волатильности поставок на работу дистрибьютора.

Объектом исследования являются действия экономических агентов экспортного маркетингового канала.

Предметом исследования являются средства и методы формализованного представления, экономико-математического моделирования процессов взаимодействия агентов в маркетинговом канале.

Теоретическая и методологическая основа исследования.

Теоретической и методологической базой диссертационной работы являются научные труды отечественных ученых Всероссийской академии внешней торговли, Финансовой академии при Правительстве РФ в областях маркетинга, логистики во внешней деятельности, моделирования бизнес-процессов. В диссертации также использованы разработки зарубежных ученых, выполненные в рамках рассмотрения взаимодействия экономических агентов по средствам объединения в маркетинговые каналы Нью-Йоркского университета, Университета Торонто (США)

В ходе исследования применялись методы статистических испытаний Монте-Карло, функционального моделирования, теория бизнес-процессов Для программной реализации и численных испытаний использованы инструментальные средства разработки и компьютерной визуализации данных: MS Excel, BPwrn, MS Visual Basic.

Работа выполнена в соответствии с пунктом 1.2 Паспорта специальности 08 00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в ситуационном моделировании работы дистрибьютора в маркетинговом канале, основанном на классических моделях управления запасами

В результате исследования были получены и выносятся на защиту следующие научные результаты:

• предложена методика оценки количественного влияния волатильности на основные показатели эффективности взаимодействий агентов маркетингового канала;

• выявлена эффективная граница множества допустимых значений выручки и коэффициента волатильности по эмпирическим данным экспорта стали в США;

• предложена информационная модель экспортного маркетингового канала;

• разработан инструментальный комплекс имитационного моделирования

работы дистрибьютора методом Монте-Карло;

• получены вероятностные распределения выручки от коэффициента волатильности;

• выявлены зависимости выручки, издержек, закупочной цены от коэффициента волатильности.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в том, что ее основные положения, результаты и разработанные методики, ориентированые на широкое практическое применение, используются при оптимизации поставок продукции на зарубежные рынки с целью повышения эффективности российского экспорта, что подтверждено справкой о внедрении Самостоятельное практическое значение имеют'

• методика изучения рынка черной металлургии на примере данных по рынку США;

• алгоритм программы и инструментальные средства, реализующие взаимодействие участников экспортных отношений,

• рекомендации по ведению маркетинговой политики на зарубежном рынке.

Апробация и внедрение результатов. Основные положения диссертационного исследования докладывались на второй международной научной конференции "Молодежь и экономика" (20 апреля 2005 г., г. Ярославль, ЯВФЭИ), доклад был награжден дипломом 3-й степени; на постоянно действующем научно-методическом семинаре кафедры Математического моделирования экономических процессов, а так же на конференциях УМО Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации.

Полученные теоретические и методологические результаты используются в деятельности ОАО «Гипромез» и в учебном процессе при преподавании дисциплины «Экономико-математическое моделирование» на кафедре Математического моделирования экономических процессов Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации

Публикации. Основные положения диссертационного исследования нашли отражение в 4 публикациях общим объемом 2,5 п л, все авторские

Структура и содержание работы обусловлены логикой, целью и задачами проведенного исследования Работа включает введение, три главы, 23 рисунка, 3 таблицы, заключение, список литературы из 100 наименований, 3 приложения

II. Основные результаты работы Во введении обоснована актуальность темы диссертации, изложены цель, задачи, объект и предмет исследования, а так же раскрыта научная новизна работы, теоретическая и практическая значимость

Анализ состояния российского экспорта стали на примере США и постановка задачи по моделированию и оптимизации сбытовых каналов продвижения продукции Экспорт продукции отрасли черной металлургии занимает второе место после топливно-энергетического комплекса в общем объеме экспорта (17-20% в среднем). На цены черной металлургии большое влияние оказывают тарифы естественных монополий. Предприятия черной металлургии жестко связанны с энергетической и транспортной монополией. Оплата услуг монополий в структуре себестоимости готовой продукции достигает порядка 30%. Одним из преимуществ, как отмечается рядом российских аналитиков, является низкая себестоимость готовой продукции российских предприятий. Во многом такое положение дел в 1996-2003 годах обусловлено низкими тарифами на энергоносители по сравнению с международными При вступлении России в ВТО, тарифы на энергоносители будут выравниваться с мировыми ценами и металлургическая отрасль потеряет данное преимущество в низких издержках на производство готовой продукции.

В связи с этим возникает необходимость в создании эффективных каналов продвижения продукции черной металлургии на экспорт и в эффективном управлении цепочками поставок, с целью снижения уровня издержек на логистику.

Для иллюстрации сложившейся на данный момент ситуации на рынке

США был проведен анализ данных Министерства Статистики США за 20012003 г. Стальной рынок Северной Америки является важным рынком для российской черной металлургии. Проведенные статистические исследования показали, что существует зависимость средней выручки для каждой страны-импортера от качества поставок продукции на данный рынок.

Волатильиостью поставок называется величина, равная стандартному квадратическому отклонению объемов поставок за определенный период.

Коэффициентом волатильности страны-импортера (у) называется отношение стандартного отклонения к среднему объему поставок.

а Ч

где

а - стандартное квадратическое отклонение объемов поставок;

д - средний объем поставок за определенный период.

Для каждой страны рассчитан коэффициент волатильности и средняя выручка за 2001-2003 года. Данные приведены на рисунке 1.

160 140 120

.» 100 | 80 * 60 40 20 0

0.2

0.6 0,8 коэф. волатильности

1.2

1,4

Рис. 1 Зависимость средней выручки от коэффициента волатильности.

На рисунке 1 приведена диаграмма, которая показывает зависимость средней выручки страны-импортера от коэффициента волатильности поставок стальной продукции. Страны-импортеры разделены по группам. Каждой группе соответствует определенный коэффициент волатильности ± 0,05.

Точки, которые попали на верхнюю грань каждого из прямоугольника, характеризуют максимальный уровень выручки для данной группы стран, при заданном коэффициенте волатильности поставок Для России, Бразилии, Мексики и Канады, показатели выручки которых попали на верхние грани прямоугольников, построена зависимость объемов поставок от цены за период 2001-2003 годов (рис. 2).

Цена за тонну ($)

—♦— Канада - Мексика

—— Бразилия -ж— Россия

Рис 2 Зависимость объемов поставок от цены за тонну стали в США за период 2001-2003 годов.

Чем больше волатильность поставок из той или иной страны, тем ниже опускаются ее показатели объема поставок и цены за тонну. На диаграмме приведены показатели за период 2001-2003 года. Данные страны за этот период показали максимальную среднюю выручку при заданном коэффициенте волатильности. Учитывая это, показатели этих стран лежат на границе эффективности, выше которой страна-импортер не может повысить среднюю выручку при заданном коэффициенте волатильности поставок. 10

На рисунке 3 приведена экспоненциальная аппроксимация с указанием уравнения и величины достоверности аппроксимации в И2 точек соответствующих показателям стран, образующих границу эффективности

160

у = 2Е+08е

,-3,1156х

14П -

♦

о

о

0,2 0,4 0,6 0,8 Коэф. волатильности

1

1,2

Рис. 3 Экспоненциальная кривая, очерчивающая границу эффективности

Анализ исторических данных показал, что при снижении волатильности поставок страна-импортер попадает в область ниже границы эффективности. Повышение объема поставок или повышение цены за тонну позволит вернуться на границу эффективности и обеспечит большую прибыль от экспорта в США при низком коэффициенте волатильности.

Для России коэффициент волатильности равен 0,7 при средней выручке от экспорта в США равной 23 млн. $. Средний объем поставок - 106,5 тыс. тонн; цена за тонну - 215 $ (2001-2003 гг). Данные показатели сложились при существующей экспортной политике российских металлургических предприятий. Задачей данного диссертационного исследования, является анализ последствий сложившейся экспортной политики в рамках вступления России в ВТО и выработка рекомендаций повышения эффективности экспортных поставок.

Для объяснения существования эффективной границы был проведен

анализ экономико-математических моделей международной торговли Существующие экономико-математические модели международной торговли не объясняют наблюдаемую эмпирическую зависимость выручки от коэффициента волатильности поставок на примере рынка США.

Поэтому в настоящей работе была построена информационная модель маркетингового канала, которая позволила выявить ключевые бизнес-процессы и объяснить эмпирические данные.

Разработка информационной модели экспортного маркетингового канала. Для достижения поставленной цели на базе технологии SADT (Structured Analysis and Design Technique) в стандарте IDEFO (функциональные диаграммы) с использованием программного продукта BPwin построена сфуктурная информационная модель маркетингового канала Моделирование на основе IDEF0 технологии позволяет разбить участие каждого из агентов торговых отношений по функциональным блокам. Технология IDEF0 выявляет зависимости между блоками через входы и выходы, управляющие дуги и механизмы Полученная структурная схема маркетингового канала положена в основу определения узкого звена, порождающего возможное повышение издержек На рисунке 4 показана вся структура маркетингового канала

Основой информационной модели являются две концепции «ТО-ВЕ» и «AS-1S» Концепция «ТО-ВЕ» является реализацией теоретических разработок по моделям страховых запасов, а так же маркетингового продвижения товара на рынке. Концепция «AS-IS» включает в себя математическую интерпретацию реальных недостатков в сложившейся организации экспортных поставок, устраняя которые появляется возможность повышения эффективности экспорта

Рис. 4 Функциональные блоки и дуги, обеспечивающие организацию маркетингового канала.

Для анализа и выявления звеньев, на которых возникает волатильность, информационная модель маркетингового канала была разбита по функциональным подсистемам (А - произвести и поставить; В - продать и купить) В А механизмами реализации являются Производитель и Торговый дом Они могут быть объединены между собой и функционировать как единое целое для организации поставок на экспорт.

Подсистема В включает в себя функциональные блоки «Продать», «Купить» и механизмы их реализации - Дистрибьютор, Потребитель. Потребитель задает спрос, его взаимодействие с Дистрибьютором происходит через функциональный блок «Продать» При поступлении заявки от потребителя дистрибьютор проверяет наличие продукции на складе и в зависимости от результата проверки удовлетворяет заявку или отклоняет.

Функциональный блок «Поддержание запаса» зависит от работы поставщика и уровня спроса, является связующим звеном между подсистемами А и В. Существует ряд моделей управления запасами, основной целью которых является уменьшение издержек на содержание запаса, а также своевременного удовлетворения спроса, то есть сведение к минимальному уровню дефицита, другими словами, повышения уровня обслуживания. Модели управления запасами гарантируют удовлетворение спроса при любой волатильности поступления заявок на покупку. Данные модели подразумевают, что поставщик поставляет продукцию своевременно и в полном объеме. Срок поставки оговаривается заранее и включает в себя время на формирование заказа и его транспортировку. Рассчитывается оптимальный объем заказа, исходя из минимальности издержек на его содержание.

Функциональный блок дистрибьютора «Поддержание запаса» является слабым звеном в информационной модели маркетингового канала, так как зависит от работы вышестоящего звена (поставщика) и нижестоящего -потребителя.

На рисунке 5 рассмотрена блок-схема, иллюстрирующая работу дистрибьютора Основными функциями дистрибьютора являются

складирование продукции, поддержка запасов и размещение заказов Данная блок-схема является декомпозицией функционального блока «Поддержание запаса».

После размещения продукции на складе, дистрибьютор устанавливает точку очередного заказа (ТЮР).

где

сI„ - средняя дневная потребность в продукции;

Ь - время выполнения заказа в днях;

Б Б -страховой запас, постоянно поддерживаемый дополнительно к ожидаемой потребности.

где

и - количество моментов, когда на складе наблюдался дефицит,

(¿^ - средний объем дефицита продукции за определенной период.

Страховой запас обеспечивает спрос во время выполнения поставки от производителя. Когда уровень продукции на складе приближается к расчетной критической точки (ЯОР), дистрибьютор размещает заказ у поставщика и, в случае непредвиденных изменений спроса, может рассчитывать только на страховой запас. Задержка поставок или частичное выполнение объемов поставок ведет к повышению количества отказов потребителю В данном случае нарушается принцип оптимальности функционирования, который заключается в следующих предпосылках:

• минимальность издержек на содержание запаса;

• своевременное удовлетворение спроса, то есть обеспечение минимального уровня дефицита или повышение уровня обслуживания.

г ........- ..............................

Пооавки Разместить на складе

1

Создам« эдак*

Щх*ч** «ив»» щяят» они»

Проверить состояние склада

Рмммцвии* мха»

воэиожиоспуаипвтвоюигьтрвбми»«

7--------------------—

Выполнить требование лолучмм сошли»

3

Дистрбыотар

Рис. 5 Блок-схема работы дистрибьютора в канале.

Анализ, проведенный в первой главе диссертационного исследования, показал, что рынок черной металлургии США является волатильным по объемам поставок. Волатильность поставок вносит дополнительную случайную составляющую в работу дистрибьютора помимо стохастичности спроса

Неопределенность, образовавшаяся на входе блока «Поддержание запаса», вносит коррективы в работу концепции «ТО-ВЕ» и представляет собой реализацию концепции «AS-IS» методологии IDEF0.

Таким образом, появилась необходимость выявления количественного воздействия волатильности объемов поставок на работу дистрибьютора в канале, используя методы имитационного моделирования.

Основные результаты моделирования работы дистрибьютора в канале с учетом стохастичности поставок и спроса. С помощью программы, реализующей работу дистрибьютора по ведению складской деятельности, в работе проведены численные испытания методом Монте-Карло

На рисунке 6 представлен алгоритм проведения статистических испытаний В алгоритме программы концепции информационной модели маркетингового канала представлены в виде двух режимов Режим «ТО-ВЕ» основан на теоретических предпосылках моделей управления запасами и является идеальным случаем, в силу оптимальности расчетных величин, входящих в организацию работы дистрибьютора (величина оптимального заказа, точка очередного заказа, величина страхового запаса) В данном режиме задержка или недопоставка заказа исключена

Второй режим («AS-IS») моделирует работу дистрибьютора в случае, когда в работу склада вводится случайная внешняя составляющая, а именно задержка поставки или поставка заказа не в полном объеме, что в свою очередь имитирует волатильность поставок. Режим «AS-IS» разветвляется на два подрежима:

• учитывается задержка по времени и недопоставка по объему заказа;

• учитывается только недопоставка по объему заказа.

Задание размерности Задание начальных параметров

Инициализация переменных и объектов классов

Режим вТО-ВЕ»

J Состояние покая Склад гатоа я обеспечению I спроса

Расчет началных параметров Уровень запаса и ROP Оптимального заказ»

Режим «A8-I8»

О

Составит покая Склад готов «обеспечению

спроса

возникновение опроса Продукция на окладе закончилась или не выполнен заказ

Возникновение спроса Продукция на склада закончилась или не выполнен заказ

Определение состояния запаса Уровень запаса - остаток ♦

полученный заказ~ израсходованная продукция

Выдать заказ ровно на Q единиц

Определение состояния

Уровень запас» ■ остаток ♦

полученный заказ-израсходованная продукция

уровень запаса < ROP

Да

Выдать заказ роено н Qединиц

Да

-3—

Расчет годовой прибыли

Годовых издержек Сохранение результатов Переход к следующей итерации

С задержкой

Ö

Выполнение заказа Q<Q опт и L > L начального

Расчет годовой прибыли

Годовых издержек Сохранение результатов Переход к следующей итерации

Без задержки—-

Да

Расчет годовой прибыли

Годовых издержек Сохранение результатов Переход к следующей итерации

■9

Рис. 6 Алгоритм проведения статистических испытаний.

В начальный момент времени в каждой итерации эксперимента задаются и рассчитываются величины, представленные в таблице 1.

Таблица 1.

Параметры численного эксперимента.

Начальные параметры

параметр описание

Время выполнения заказа Ь (вводится пользователем)

Издержки на размещение одного заказа в (вводится пользователем)

Цена единицы С (вводится пользователем)

Доля издержек на хранение в цене I (вводится пользователем)

Процент недопоставки Изменяется при каждом запуске алгоритма 0100% (вводится пользователем)

Расчетные величины

Годовая потребность О = сумма временного ряда, имеющего любое вероятностное распределение (для примера нормальное с заданным средним и дисперсией), за 365 дней

Средняя дневная потребность <1 -п/ а" /365

Оптимальный заказ О **" у С ■ I

Точка очередного заказа

Спрос в модели задавался стохастически по нормальному распределению с известными средним и дисперсией. Среднее и дисперсия величины спроса задается пользователем.

В начальных параметрах числового эксперимента была задана цена за тонну продукции на складе на уровне 350 $ (в качестве значения цены выбрана средняя цена за тонну холоднокатаной стали в США за 2001-2003 гг.). Было сделано предположение, что дистрибьютор закупает тонну стали за 320 $.

После запуска программы результат каждого шага алгоритма определяется как набор величин годовой выручки и годовых издержек дистрибьютора при различных коэффициентах волатильности. Находится максимальный уровень выручки и издержек за 1000 итераций эксперимента и производится нормировка полученных результатов. Случайность в характеристике поставщика задается как процент недопоставок.

0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00

Нормированные издержки

Рис. 7 Зависимость распределения выручки и издержек от коэффициента волатильности с учетом задержек и недопоставки.

Нормированные издержки

Рис 8 Зависимость распределения выручки и издержек от коэффициента волатильности без задержки по времени.

На рисунках 7 и 8 показаны распределения выручки и издержек в зависимости от коэффициента волатильности в двух подрежимах Чем выше коэффициент волатильности, тем больше наблюдается разброс в значениях выручки и увеличиваются издержки На рис 7, четко обозначена область, отвечающая за работу системы в идеальном случае Издержки при этом минимальны, а распределение выручки имеет минимальную дисперсию На рисунке 8 наблюдается резкое падение выручки и возрастание издержек только при коэффициентах волатильности выше значения г=0,33

Работая в режиме «ТО-ВЕ» дистрибьютор получает максимальную теоретическую прибыль, так как он работает по принципу оптимальности. В результате численного эксперимента показано, что с увеличением коэффициента волатильности поставок, происходит падение прибыли дистрибьютора при заданной закупочной цене Работа всей системы в режиме «AS-TS» является неэффективной для дистрибьютора, поскольку нарушается принцип оптимальности функционирования Следовательно, для того, чтобы компенсировать потери, связанные с поведением поставщика и получить максимальную теоретическую прибыль, дистрибьютору необходимо снижать закупочную цену.

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 волатильность

0,60

—♦- с учетом задержки без задержки

Рис.9 Зависимость закупочной цены от коэффициента волатильности поставок.

На рисунке 9 представлена зависимость относительной закупочной цены от коэффициента волатилъности поставок С увеличением неопределенности в поставках, увеличиваются риски дистрибьютора в маркетинговом канале. Для компенсации рисков дистрибьютор вынужден снижать закупочную цену.

В результате имитационного моделирования впервые получены зависимости выручки, издержек и закупочной цены от коэффициента волатилъности поставок

Построение информационной модели и проведение статистических испытаний методом Монте-Карло алгоритма работы дистрибьютора в маркетинговом канале, позволили выработать ряд рекомендаций по повышению эффективности деятельности участников экспортных отношений.

1 Для обеспечения снижения издержек в экспортном маркетинговом канале необходима интеграция агентов во взаимосвязанную структуру - маркетинговый канал. Целью объединения должно служить обеспечение высокого уровня обслуживания потребителя.

2 Понижение волатилъности поставок приведет к уменьшению удельного веса страхового запаса.

3. Снижение удельного веса страхового запаса повышает эффективность работы дистрибьютора на экспортном рынке, что повышает ценность (полезность) товара (Value-Adding Partnership -VAP) для конечного потребителя.

4. Снижение издержек в канале столь же важно, как и снижение производственных издержек В условиях вступления России в ВТО одним из вариантов повышения эффективности экспорта черной металлургии, является интеграция российских предприятий черной металлургии в существующие сбытовые сети стран членов ВТО с учетом требований пп. 1-3.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Чувилнн М.А Экономико-математическое моделирование рынка черной металлургии Математические и инструментальные методы экономического анализа- управление качеством: Сборник научных трудов. Вып 5/Под ред. Б И. Герасимова, Тамбов- ТГТУ 2002 г., (0,4 п.л)

2. Чувилин М.А. Моделирование ценообразования на импортную сталепродукцию в США. Модели экономических систем и информационные технологии. Сборник научных трудов / под ред. Голосова О В., выпуск XI, Финансовая академия при Правительстве РФ, М., 2003. (0,6 п.л.)

3. Чувилин М.А. Вопросы ценообразования на импортную сталепродукцию в США. Актуальные проблемы математического моделирования в финансово-экономической области. Сборник научных статей. Вып. 5. Финансовая академия при Правительстве РФ, М, 2004. (0,5 п.л.)

4. Чувилин М А. Имитационная модель работы дистрибьютора в экспортном маркетинговом канале Модели экономических систем и информационные технологии Сборник научных трудов / под ред. Голосова О В , выпуск XII, Финансовая академия при Правительстве РФ, М., 2004. (1 п.л.)

Для заметок

Заказ Ne 1661 Подписано в печать 06.09.05 Тираж 100 экз. Усл. п.л.0,86

- ' ООО "Цифровичок", тел. (095) 797-75-76 \ www.cfr.ru; e-mail:info@cfr.ru

»»1598t

РНБ Русский фонд

2006-4 12949

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Чувилин, Михаил Андреевич

Глава I. Глобализация, роль экспорта в экономике России и приоритетные задачи.

1.1. Структура экспорта России.

1.2. Анализ состояния экспорта российской черной металлургии.

1.3. Анализ ценовой коньюктуры рынка черной металлургии США.

1.4. Экономико-математические модели организации эффективных каналов продвижения продукции на зарубежные рынки.

1.5. Анализ моделей управления запасами.

Выводы по главе.

Глава II. Моделирование экспортного маркетингового канала.

2.1. Информационная модель маркетингового канала.

2.2. Анализ слабых мест в информационной модели маркетингового канала.

Выводы по главе.

Глава III. Методика оценки количественного влияния волатильности на основные показатели эффективности взаимодействий агентов маркетингового канала.

3.1. Вероятностный метод анализа выручки дистрибьютора в канале (метод Монте-Карло).

3.2. Описание параметров функционирования дистрибьютора в канале.

3.3. Методика проведения численных испытаний, результаты и их интерпретация.г.

3.3.1. Расчет начальных параметров системы по поддержанию запаса.

3.3.2. Работа дистрибьютора по обеспечению спроса в модели «ТО-ВЕ».

3.3.3. Режим работы дистрибьютора по поддержанию запаса концепции «AS-IS».

3.4. Сравнение режимов работы системы.

Выводы по главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование экспортного маркетингового канала"

На современном этапе развития российской экономики Правительству Российской Федерации поставлена задача удвоения ВВП к 2010 году. Развитие экономики России, а так же темпы увеличения ВВП тесно связанно с развитием крупномасштабных внешнеэкономических отношений с другими странами, международными торговыми и финансовыми организациями. В последние несколько лет ведутся дискуссии о вступлении России во Всемирную торговую организацию, в настоящий момент Россия имеет статус наблюдателя. В связи с этим встает задача повышения эффективности выхода российских предприятий на зарубежные рынки. Они так же важны, как и задачи снижения издержек производства.

Формирование эффективных путей продвижения продукции на рынке является основой функционирования любого предприятия. Научный подход к формированию эффективной сети дистрибуции включают основы маркетинга, логистики, управления качеством, производственного и операционного менеджмента. Среди ученых, исследовавших проблему эффективности взаимодействия участников товарных отношений, можно назвать имена А.И. Эль-Ансари, Э.Т. Кофлан, Р.Б. Чейз, Н.Д Эквилайн, Р.Ф. Якобе, М. Кристофер, И.И. Кретов, К.В. Садченко, A.M. Зеваков, О.Д. Андреева и др.

Большой вклад в развитие теории каналов продвижения товара внес американский экономист JI. Штерн, который предложил модель маркетингового канала. Маркетинговый канал представляет собой взаимосвязанную структуру экономических агентов. Целью такой структуры является создание крупномасштабного партнерства, позволяющего увеличить ценность (полезность) товара (Value-Adding Partnership - VAP). В финансовом аспекте данная структура позволяет увеличить капитализацию всех участников канала.

В условиях современных тенденций развития международных торговых отношений эффективное продвижение продукции российской черной металлургии на зарубежные рынки возможно, главным образом, за счет управления качеством экспортных поставок. Металлургический комплекс России по объемам экспорта занимает второе место после топливно-энергитического комплекса. Снижение издержек в канале продвижения продукции важно для задачи повышения эффективности экспорта и способствует повышению ВВП. Данные по черной металлургии носят иллюстративный характер, так как экспортная сбытовая сеть отрасли включает в себя всю систему дистрибуции и продвижения продукции на зарубежные рынки

Россия является одной из ведущих стран экспортеров черной металлургии в мире (8-10% по данным за 2002-2004 г.г.). Предприятия металлургической отросли обеспечивают около 5% валютной выручки. Повышение эффективности экспорта является приоритетным направлением развития металлургической отрасли России. На внешнем рынке российские поставщики вынуждены конкурировать не только с зарубежными производителями, но, и существует необходимость интеграции в международные сбытовые сети со своей сложной иерархической структурой и связями.

До начала 90-х годов российские предприятия черной металлургии в большей степени работали с крупными потребителями и распределение общего объема выпуска производилось централизованно. В середине 1990-х годов, когда снабженческие связи в стране оказались разрушены, на смену пришла независимая металлоторговля. На настоящий момент создана и развивается российская сбытовая сеть отрасли черной металлургии. Рынок черной металлургии США является важным для российских предприятий экспортеров стальной продукции.

Результаты исследований отечественных и зарубежных специалистов свидетельствуют о том, что в рыночной экономике расходы на логистику составляют неотъемлемую часть общих издержек участников маркетингового канала. Данные издержки увеличиваются, по мере того, как предприятия увеличивает сеть сбыта готовой продукции. Доля издержек на логистику любого производственного предприятия составляет не менее 15 % общих издержек. Глобализация производства и расширение сбытовых сетей повышают издержки на логистику до 30% общих издержек.

Рынок черной металлургии является волатильным по объемам поставок. Волатильность характеризуется перенаправлением товарных потоков из стран с неблагоприятной рыночной коньюктурой на более привлекательные рынки. Это ведет к нестабильным и краткосрочным отношениям между торговыми агентами в маркетинговом канале.

Существующие неоклассические модели международной торговли, такие как известные модели Хекшера-Олина-Самуэльсона, являются квазистационарными и не позволяют учесть влияние волатильности поставок на издержки и ценообразование в маркетинговом канале. В следствии этого, можно сделать вывод, что проблема влияния волатильности на основные характеристики маркетингового канала и капитализацию торговых агентов недостаточно проработана и необходимо ее направленное исследование.

Актуальность экономической проблемы создания, развития и внедрения методов количественной оценки влияния уровня волатильности поставок на эффективное взаимодействие российских предприятий черной металлургии и зарубежных дистрибьюторов, недостаточная степень ее научной проработанности и большая практическая значимость определили актуальность темы диссертационного исследования, постановку его цели и задач.

Целью диссертационного исследования является разработка методики количественной оценки влияния волатильности на основные характеристики взаимодействия экономических агентов в дистрибьюторской деятельности. Для реализации цели в работе поставлены и решены следующие задачи: • анализ состояния российского экспорта стали на рынок США;

• анализ существующих подходов к повышению эффективности экспортных поставок;

• обоснование необходимости применения бизнес моделирования процессов взаимодействия торговых агентов на основе IDEF0 технологии;

• разработка информационной модели маркетингового канала;

• реализация в компьютерной программе алгоритма работы дистрибьютора в канале;

• выбор метода имитационного моделирования, позволяющего выявить и описать влияние волатильности поставок на работу дистрибьютора.

Объектом исследования являются действия экономических агентов экспортного маркетингового канала.

Предметом исследования являются средства и методы формализованного представления, экономико-математического моделирования процессов взаимодействия агентов в маркетинговом канале.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической и методологической базой диссертационной работы являются научные труды отечественных ученых Всероссийской академии внешней торговли, Финансовой академии при Правительстве РФ в областях маркетинга, логистики во внешней деятельности, моделирования бизнес процессов. В диссертации также использованы разработки зарубежных ученых, выполненные в рамках рассмотрения взаимодействия экономических агентов по средствам объединения в маркетинговые каналы, Нью-йоркского Университета, Университета Торонто (США).

В ходе исследования применялись методы статистических испытаний Монте-Карло, функционального моделирования, теория бизнес процессов. Для программной реализации и численных испытаний использованы инструментальные средства разработки и компьютерной визуализации данных: MS Excel, BPwin, MS Visual Basic.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в ситуационном моделировании работы дистрибьютора в маркетинговом канале, основанном на классических моделях управления запасами.

В результате исследования были получены и выносятся на защиту следующие научные результаты:

• предложена методика оценки количественного влияния волатильности на основные показатели эффективности взаимодействий агентов маркетингового канала;

• выявлена эффективная граница множества допустимых значений выручки и коэффициента волатильности по эмпирическим данным экспорта стали в США;

• предложена информационная модель экспортного маркетингового канала;

• разработан инструментальный комплекс имитационного моделирования работы дистрибьютора методом Монте-Карло;

• получены вероятностные распределения выручки от коэффициента волатильности;

• выявлены зависимости выручки, издержек, закупочной цены от коэффициента волатильности;

Практическая значимость диссертационной работы заключаются в том, что ее основные положения, результаты и разработанные методики ориентированы на широкое практическое применение, используются при оптимизации поставок продукции на зарубежные рынки с целью повышения эффективности российского экспорта, что подтверждено справкой о внедрении.

Самостоятельное практическое значение имеют:

• методика изучения рынка черной металлургии, на примере данных по рынку США;

• алгоритм программы и инструментальные средства, реализующие взаимодействие участников экспортных отношений;

• рекомендации по ведению сбытовой продукции на зарубежном рынке.

Апробация и внедрение результатов. Основные положения диссертационного исследования докладывались на второй международной научной конференции "Молодежь и экономика" (20 апреля 2005 г., г. Ярославль, ЯВФЭИ); на постоянно действующем научно-методическом семинаре кафедры Математического моделирования экономических процессов, а так же на конференциях УМО Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации.

Полученные теоретические и методологические результаты используются в деятельности ОАО «Гипромез» и в учебном процессе при преподавании дисциплины «Экономико-математическое моделирование» на кафедре Математического моделирования экономических процессов Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Чувилин, Михаил Андреевич

Выводы по главе

В третьей главе приводится методика проведения численных испытаний, направленных на выявление зависимости параметров эффективности работы участников канала от коэффициента волатильности. В частности рассматривается работа дистрибьютора по поддержанию запаса продукции в канале. Показано, что с увеличением коэффициента волатильности уменьшается выручка и повышаются издержки дистрибьютора, связанные с содержанием большого запаса продукции.

Приведены вероятностные распределения выручки и профили риска для каждого из режима работы системы. Увеличение волатильности поставок со стороны поставщика приводит к уменьшению закупочной цены на данный вид продукции. Уменьшение закупочной цены обуславливается стремлением дистрибьютора придерживаться принципа оптимальности работы и стремлением получить предельную теоретическую прибыль.

Заключение

На основе исторических данных Министерства Статистики США выявлена закономерность, обуславливающая снижение выручки от импорта стали в США с увеличением уровня волатильности поставок от производителя к дистрибьютору. Разработана информационная модель маркетингового канала, которая позволила объяснить предпослыки, создающие снижение выручки от экспорта. Данная модель позволяет наглядно представить и интерпретировать функции каждого из участников экспортных отношений в виде функциональных блоков. По результатам декомпозиции информационной модели маркетингового канала был выявлен «слабый» функциональный блок, который находится на пути движения товаропотока от производителя или поставщика к конечному потребителю, и от действий которого зависит уровень капитализации всех участников экспортных отношений.

Произведены ситуационные испытания (по методу Монте-Карло) модели, описывающей работу дистрибьютора в канале по поддержанию запаса продукции на складе. В результате имитационного моделирования впервые получены зависимости выручки и издержек, закупочной цены от коэффициента волатильности поставок.

Построение информационной модели и проведение статистических испытаний методом Монте-Карло алгоритма работы дистрибьютора в маркетинговом канале позволили выработать ряд рекомендаций по повышению эффективности участников экспортных отношений.

1. Для обеспечения снижения издержек в экспортном маркетинговом канале необходима интеграция агентов во взаимосвязанную структуру организаций - маркетинговый канал. Целью объединения должно служить обеспечение высокого уровня обслуживания потребителя.

2. Понижение волатильности поставок приведет к уменьшению удельного веса страхового запаса.

3. Снижение удельного веса страхового запаса повышает эффективность работы дистрибьютора на экспортном рынке, что повышает ценность (полезность) товара для конечного потребителя.

4. Снижение издержек в канале столь же важно, как и снижение производственных издержек. В условиях вступления России в ВТО одним из вариантов повышения эффективности экспорта черной металлургии, является интеграция российских предприятий черной металлургии в существующие сбытовые сети стран членов ВТО с учетом требований пп. 1-3.

Представленная методика расчета количественного влияния волатильности на эффективность работы экономических агентов в экспортном маркетинговом канале имеет большое практическое значение в решении задачи об удвоении ВВП, поставленной Президентом РФ. Как уже отмечалось, доля экспорта в структуре ВВП составляет порядка 35%. Повышение эффективности экспорта с учетом предложенных рекомендаций внесет ощутимый вклад в развитие экспортных отношений в условиях вступления России в ВТО.