Моделирование процессов логистических систем управления на предприятиях оптово-розничной торговли тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Моделирование процессов логистических систем управления на предприятиях оптово-розничной торговли"

На правах рукописи

КУДЕНЦОВ АЛЕКСАНДР ВЛАДИМИРОВИЧ

Моделирование процессов логистических систем управления на предприятиях оптово-розничной торговли

Специальность 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва, 2003

Работа выполнена в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики.

Научный руководитель

Официальные оппоненты

Кандидат экономических наук Доцент Комлева Нина Викторовна

Доктор экономических наук Жуков Олег Васильевич

Кандидат технических наук Мастяева Ирина Николаевна

Ведущая организация ВЗФЭИ

Защита диссертации состоится «30» октября 2003г. в часов на заседании диссертационного совета К 053.19.01 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, Москва, ул. Нежинская, д.7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета экономики, статистики и информатики.

Автореферат разослан «_»_2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, _^

кандидат экономических наук, доцент Голкина Г.Е.

49797

гьъооъ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Введение

Актуальность темы

В настоящее время одним из основных факторов, влияющих на стабильность и успешную работу на рынке является конкурентоспособность компании. Российские фирмы, испытывая необходимость поиска новых источников повышения конкурентоспособности и относительную исчерпанность их в рамках самой фирмы, начинают расширять зоны изыскания резервов. Объектом такого исследования выступают уже не отдельные компоненты производственно-коммерческого процесса, а их совокупность.

Очевидно, что работа по налаживанию эффективной системы сбыта продукции, которая, до недавнего времени, была основным инструментом повышения конкурентоспособности и базировалась на маркетинговых исследованиях, проводимых оптово-розничными предприятиями, будет неполной без формирования не менее эффективной системы организации поставок сырьевых ресурсов или готовой продукции.

Важную роль здесь будет играть оптимизация процессов на всей цепочке принятия решений в области логистических систем. Логистика позволяет экономическим субъектам формировать стратегию эффективной политики по обеспечению своевременного пополнения необходимой продукцией складов торговых точек в определенном количестве и ассортименте и, как следствие, непрерывную работу сбытовых подразделений компании: ведь интенсивный рост спроса на продукцию, вызванный управляющими действиями маркетинга компании, неизбежно потребует моментальной реакции системы обеспечения поставок на заказ востребованной продукции.

Способность системы удовлетворять спрос и скорость удовлетворения спроса взаимосвязаны: немедленная реализация спроса означает быструю доставку и более быстрое принятие решения на размер и сроки пополнения, а качественное обслуживание достигается посредством уменьшения времени транспортирования и передачи заказа потребителю в нужном количестве и в нужное время.

Вот почему в настоящее время так остро стоит проблема исследования логистической деятельности оптово-розничного предприятия с целью оптимизации системы управления поставками продукции и уменьшения связанных с ней затрат.

Необходимость поиска оптово-розничными предприятиями дополнительных резерве 5 р®цян снижении»ЮЯП ат своей логистической

БИ к, > .'.ОТЕКА О-г^вЧурт

И*5>к

деятельности, в частности, снижения затрат на закупку, складирование и отправку продукции указывает на актуальность данного диссертационного исследования, поскольку очевидно, что сокращение затрат на транспортно-складские операции во многом определяет эффективность работы оптово-розничного предприятия, и, как итог, выигрыш в конкурентной борьбе и лидерство в отрасли.

Внедрение же современных методов управления процессами логистики в практику ведения предпринимательской деятельности, позволит компаниям значительно сократить все виды запасов продукции и издержек, связанных с ними, увеличив тем самым рентабельность денежных средств, вложенных в бизнес, что, в совокупности, должно положительно сказаться на доходности от капиталовложений и устойчивости компании в условиях рынка в целом.

Цель и задачи диссертации

Целью диссертационного исследования является анализ и создание логистической модели эффективной организации системы управления товарными запасами оптово-розничного предприятия, работающего на рынке офисной бумаги и канцелярских товаров.

Для достижения сформулированной цели решается следующая основная задача исследования: моделирование процесса принятия решений и расчет параметров системы управления товарными запасами с учетом анализа эффективности использования оборотных средств оптово-розничного предприятия.

В рамках решения поставленной задачи можно выделить следующие подзадачи:

• выявление и анализ факторов, влияющих на эффективность использования оборотных средств, применительно к организации системы управления запасами в рамках исследования логистической деятельности оптово-розничного предприятия;

• исследование моделей управления запасами, а также специфики их применения и выработка требований, которым должна удовлетворять разрабатываемая модель с целью обеспечения наиболее адекватного описания существующего положения в работе по организации закупок оптово-розничного предприятия;

• разработка методики оценки рентабельности денежных средств, вложенных в товарные запасы оптово-розничного предприятия, в процессе осуществления закупочной деятельности;

• исследование возможности применения экономико-статистических методов анализа и прогнозирования в разрабатываемых моделях управления запасами;

• создание методики процедуры принятия решений с помощью расчета прогнозных оценок на основе данных о параметрах спроса на продукцию для определения точки заказа очередной партии продукции;

• разработка модели управления запасами для расчета параметров заказываемой партии: экономичного размера заказа, модифицированного в соответствии с полученными прогнозными оценками, оценки размера заказываемой партии с учетом рентабельности капиталовложений;

• разработка методики использования полученных оценок рентабельности капиталовложений в многопродуктовой системе управления запасами при ограниченном размере свободных денежных средств;

• проектирование информационной модели, обеспечивающей практическую реализацию системы принятия решений в логистической деятельности предприятия и определения параметров системы управления запасами;

• разработка практических рекомендаций для получения наиболее высокой эффективности от капиталовложений в товарные запасы и их реализации.

Объект и предмет исследования

Объектом диссертационного исследования является организация системы управления товарными запасами оптово-розничного предприятия, работающего на рынке офисной бумаги и канцелярских товаров.

Предметом диссертационного исследования выступает управление данным процессом размещения заказов на пополнение с учетом прогнозных оценок и оценки рентабельности капиталовложений в товарные запасы.

Методика исследования

В качестве источников, составивших базу исследования, использованы труды отечественных и зарубежных авторов по маркетингу,

логистике, статистике, экономике я проектированию баз данных; публикации в периодической печати; методическая и аналитическая документация отраслевого характера.

Расчеты проводились с применением адаптивных методов прогнозирования, корреляционного и статистического анализов. При решении поставленных задач были использованы пакет прикладных программ MS Excel, текстовый редактор MS Word, программы, написанные автором.

Информационную базу исследования составили данные о товарообороте и внутренняя отчетность предприятия торгово-промышленного объединения «Комус», реализующего офисную и полиграфическую бумагу и канцелярские товары.

Научная новизна

Работа представляет собой решение новой актуальной задачи создания логистической модели эффективной организации системы управления товарными запасами оптово-розничного предприятия и анализа эффективности использования его оборотных средств.

Были предложены к рассмотрению модели принятия решений и расчета параметров системы управления товарными запасами на основе прогнозных оценок с учетом анализа эффективности использования оборотных средств оптово-розничного предприятия.

В рамках решения данной задачи получены следующие результаты, обладающие научной новизной:

• разработана методика процедуры принятия решений для определения точки заказа очередной партии продукции с помощью расчета прогнозных оценок на основе данных о параметрах спроса на продукцию;

• разработана методика оценки рентабельности денежных средств, вложенных, в процессе организации закупочной деятельности, в товарные запасы оптово-розничного предприятия;

• выявлены закономерности изменения значения рентабельности капиталовложений от размера заказываемых партий и остатков продукции на складе;

• разработана модель управления запасами для расчета параметров заказываемой партии: экономичного размера заказа, модифицированного в соответствии с полученными прогнозными оценками, оценки размера заказываемой партии с учетом

рентабельности капиталовложений;

• предложена методика использования полученных оценок рентабельности капиталовложений при наличии ограничения на размер свободных денежных средств в многопродуктовой системе управления запасами;

Практическая значимость

Основные положения, выводы и результаты диссертационного исследования могут быть использованы для практического применения в работе торговых оптово-розничных предприятий по организации и оптимизации системы пополнения запасов продукции.

Полученная методика также может быть полезна при оценке использования оборотных средств и эффективности капиталовложений предприятия и может представлять интерес для мониторинга работы системы сбыта продукции.

Разработанные модели и процедуры принятия решений ориентированы на использование в рамках современных информационных технологий. Для самостоятельного применения имеют значение:

• модель оценки рентабельности капиталовложений, позволяющая рассчитать эффективность использования оборотных средств оптово-розничного предприятия;

• прогнозная модель расчета точки заказа, позволяющая реализовать алгоритм принятия решения для определения момента оформления заказа на пополнение склада;

Реализация и апробация результатов

Результаты проведенного исследования были апробированы и используются в настоящее время в торгово-промышленном объединении «Комус», долгое время работающего на рынке офисной и полиграфической бумаги и канцтоваров.

Публикации

По теме диссертационного исследования опубликовано четыре работы общим объемом 1,5 п.л.

Структура работы

Диссертация состоит из трех глав, введения, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Краткое содержание работы

Во введении обоснована актуальность и научная новизна темы, сформулированы цель и задачи исследования, раскрыта теоретическая и методологическая основа диссертации, ее практическая значимость.

В первой главе «Вопросы автоматизации в области маркетинговых исследований» рассмотрены этапы развития и основные направления маркетинговых исследований. Определены функции и взаимосвязи служб логистики в общей структуре маркетинга и маркетинговых исследований, проведен анализ текущего положения в сфере торгово-сбытовой логистики, описаны информационные потоки и источники маркетинговой информации, представлена система показателей и сформулированы основные требования к информационному обеспечению.

К настоящему времени сложилась определенная модель отношений между маркетингом и логистикой в управлении всей хозяйственной деятельностью предприятия. Отделенная непосредственно от маркетинговой деятельности логистика тем не менее остается с ним в теснейшей связи функционально. Определенные в планах маркетинга процессы передаются службам логистики на оптимизацию для обеспечения равновесного состояния между технологическими подсистемами фирмы.

Один из таких процессов является система управления товарными запасами оптово-розничного предприятия, являющейся одной из составляющих торгово-сбытовой логистики. Такая система складывается из показателей, общих для предприятий данной сферы деятельности, в нашем случае - у оптово-розничных предприятий, работающих на рынке офисно-полиграфической бумаги и канцтоваров.

Основные показатели:

1. в Фактическое наличие запаса на складе

2. Т Рассматриваемый период

3. т Период прогнозирования

4. р$ Стоимость единицы товара при покупке у поставщика

5. ит Фактический объем продаж одного товара за период Т

6. ир Прогнозируемый спрос

7. СТ Среднеквадратичное отклонение ежедневного спроса

8. ^зак Среднее время выполнения заказа

9. ^гпах Объем свободных денежных средств

10. Размер выручки за период т

11. Общие капиталовложения за период Т

12. рш Цена продажи единицы товара (рыночная)

13. Чмк Размер заказываемой партии у поставщика

14. От» Размер максимально возможного заказа

15. с Стоимость подачи одного заказа

16. Ч»1о Минимальный уровень запаса товара

17. Ь0 Затраты на хранение единицы запаса в единицу времени

18. ^поли Общие затраты на доставку и хранение партии товара

19. I Период пополнения запасов склада

20. ТВ Количество сделанных заказов за период Т

21. Остр! Страховой запас

22. Ат Арендная плата за использование складских помещений

23. ъ Налог на прибыль

24. р Рентабельность вложенного капитала

Определение соответствующих объемных, пространственных и временных параметров запасов позволит перейти к оптимизации размещения товаров на складе, а, следовательно, к минимизации затрат. Разработка правил определения момента и объема заказа, определение приоритетов при пополнении запасов позволит получить относительно простые способы регулирования параметров заказа.

Работа по управлению товародвижением и управлению закупками подразумевает наличие определенных правил и ограничений, которые необходимо учитывать при разработке экономико-математической модели управления запасами. От них будут зависеть параметры моделей, которые обуславливают адекватность модели реальной экономической ситуации. Проведенные исследования выявили основные ограничения и позволили сформулировать требования к информационному обеспечению.

Во второй главе «Классификация экономико-математических методов и моделей. Разработка модели управления запасами» проведена сравнительная характеристика и классификация моделей управления запасами, рассмотрена возможность применения экономико-статистических методов анализа и прогнозирования при построении модели управления запасами, разработана модель управления запасами на основе прогнозных оценок. Разработана методика оценки рентабельности вложенного в товарные запасы капитала. Описан метод нахождения параметров расчета экономичного размера заказа в соответствии с полученными прогнозными данными.

Управление запасами является наиболее важной составляющей

торгово-сбытовой логистики, как с точки зрения трудоемкости, так и связанных с нею затрат. Запасы в том или ином виде присутствуют на всем протяжении логистических цепей и каналов, "замораживая" значительную часть оборотного капитала фирмы.

В закупочной логистике выделяют три основных метода закупок:

• оптовые закупки;

• регулярные закупки мелкими партиями;

• закупки по мере необходимости.

А также рассматривают различные комбинации перечисленных методов.

В мировой практике к настоящему времени выработаны стандартные подходы к решению проблемы планирования запасов, которые условно можно разделить на две группы: «от склада» и «от продаж». Однако для принятия решения об их внедрении важно оценить, насколько они применимы в конкретных условиях, учитывающих российскую специфику.

Подход «от склада». В большинстве западных систем управление запасами реализуется с помощью какой-либо из технологий SIC (Statistical Inventory Control), которые используют статистические методы для моделирования спроса и времени пополнения товарных запасов (для производственных компаний - с учетом времени изготовления).

Основными расчетными величинами являются:

Страховой запас по каждой позиции - постоянная, неприкосновенная в нормальных условиях часть запасов, предназначенная для непрерывного снабжения потребителей даже в случае непредвиденных обстоятельств (например, отклонений в периодичности и величине партий поставок от предусмотренных договором; возможных задержек материалов или товаров в пути; непредвиденного возрастания спроса).

Точка заказа определяет нижнюю границу запаса, при достижении которой необходимо организовать очередной заказ на пополнение запаса по данной товарной позиции.

Статистические методы регулирования параметров заказа хорошо работают при наличии массивов накопленных данных и стационарности процесса на достаточно длительном интервале времени.

Однако, для большинства современных российских компаний, действующих в условиях динамически меняющейся среды, почти не соблюдаются условия стационарности, и, особенно, неизменности товарного ассортимента, что существенно ограничивает применимость статистических моделей контроля динамики запасов.

Подход «от продаж». Более точные прогнозы объема сбыта, которые обобщают различные договоренности с клиентами и наблюдения за их поведением, позволяют компании существенно улучшить качество управления запасами за счет дополнения «статистических» («толкающих») моделей планирования заказов так называемыми, «вытягивающими».

С другой стороны, подобные «тянущие» модели в чистом виде возможны только для компаний, работающих «на заказ» по всем ассортиментным позициям. Поэтому, практически для каждой компании, исходя из особенностей ее торгово-закупочной деятельности, целесообразно строить индивидуальную систему планирования и управления запасами, совмещающую оба похода.

Одними из основных факторов, влияющих на точность полученного решения, является величина будущего спроса и время задержки доставки партии товара.

Взятая за основу модель с установленной периодичностью пополнения запаса до постоянного уровня подразумевает определение точки заказа в начале периода (минимальный пороговый уровень, увеличенный страховым запасом) в соответствии со средней интенсивностью потребления (спроса), рассчитанной по данным предыдущих периодов.

Недостаток такого подхода состоит в том, что система не готова быстро реагировать на значительные изменения интенсивности потребления в рамках текущего периода продажи поступившей партии товара, и для предотвращения ситуации дефицита размер страхового запаса должен быть достаточно большим. Увеличение размера страхового запаса ведет к снижению рентабельности капиталовложений, так как это фактически увеличивает размер «замороженных» денежных средств, не приносящих прибыли.

Суть предложенной модели состоит в использовании ежедневных прогнозных оценок ожидаемого спроса при определении точки заказа очередной партии товара. Страховой запас в данном случае становится минимальным и рассчитывается исходя из количества и размера ошибок прогноза. Очевидно, что минимальный пороговый уровень становится динамическим и может изменяться в рамках данного периода продажи очередной партии товара, четко отслеживая изменение динамики потребления.

Опишем схему работы предлагаемой системы управления запасами: • Определить среднее время доставки т партии товара на

протяжении выбранного анализируемого периода Т;

• Каждый день необходимо строить прогноз на Т дней вперед, определяя ожидаемую величину спроса на tmeк + т день;

• Осуществить проверку текущего уровня запаса на выполнение условия критического уровня запаса на время доставки будущей партии:

^тех^дост

$тек - 2^р(0 < 5стрх, где ир(0- функция ожидаемого

спроса (прогноз), $стрх - страховой запас на случай

непредвиденной задержки доставки партии;

• При выполнении условия критического уровня определить оптимальный размер пополнения дмк;

• Сделать заказ на доставку партии товара в размере С[тк;

• При поступлении заказанной партии на склад пересчитать текущую рентабельность вложенного капитала за прошедший период;

• Оценить абсолютное изменение значения рентабельности вложенного капитала.

Следуя предложенной схеме, рассчитаем среднее время доставки партии товара (тср) за определенный интервал. Таким интервалом может быть период от месяца до нескольких лет. Это обусловлено тем, что время доставки зависит от поставщика и непредвиденных ситуаций, возникающих в процессе транспортировки и для того, чтобы учесть опыт задержек доставки в недалеком прошлом, необходимо взять такой интервал времени, который будет определять текущую ситуацию с процессом поставок.

Как правило, задержки в поставках носят случайный характер, но имеют периодичную тенденцию к увеличению или уменьшению частоты задержек. Оптимальным интервалом для расчета среднего времени доставки партии товара (тср) будет полугодовой интервал. Поскольку, с одной стороны, он будет выявлять текущую тенденцию к задержкам доставки, и с другой - не будет учитывать уже не актуальный опыт давнего прошлого, так, как ситуация с транспортом и грузоперевозками меняется также быстро, как и ситуация на рынке продаж перевозимого этим транспортом груза.

Исходя из вышесказанного, построим гистограмму частот времени доставки партии, основываясь на информации за последние шесть месяцев:

Минимальное время доставки - 1 день

Максимальное время доставки - 7 дней Число дней - 183

Воспользуемся формулой расчета оценки математического ожидания по эмпирическому распределению:

N

M{t} = ]£/,•/, ,где ft - относительная частота, tt - наблюдаемое значение. 1=1

Рассчитанное среднее время доставки: хср =0,0055-1+0,0273-2+...+0,0164-7 = 3,3169*3 дня

N

Оценка дисперсии: !>{/} = ^f,(t,~тср)2

i=i

D{t} = 0,0055 • (1 -3,3169)2 + 0,0273 • (2 - 3,3169)2 +... + 0,0164 ■ (7 - 3,3169)2 = = 0,6864

В работе рассматриваются модели краткосрочного прогнозирования, поскольку в них наиболее важным является не тенденция развития исследуемого процесса, сложившаяся в среднем на всем периоде предыстории, а последние значения этого процесса. Свойство динамичности развития экономического явления здесь преобладает над свойством его инерционности. Поэтому при краткосрочном прогнозировании более эффективными оказываются модели, учитывающие неравноценность уровней временного ряда и быстро приспосабливающие свою структуру и параметры к изменяющимся условиям. Такие модели получили название адаптивных моделей прогнозирования.

Для исследования динамики ряда ежедневных значений объемов продаж (фактического спроса) воспользуемся одной из таких моделей -адаптивной моделью Брауна. В качестве периода прогнозирования будет выступать рассчитанное выше среднее время доставки партии товара от

поставщика г , так, как «идеальная» точка заказа подразумевает полное

расходование запасов до фактического поступления на склад очередной партии продукции.

Расчетное значение в момент времени t в модели Брауна находится по формуле: Yp(t) = aQ(t-\) + al(t-\) -к, где k-количество шагов

прогнозирования.

Это значение сравнивается с фактическим уровнем, и полученная ошибка прогноза E{t) - Y(t) - Yp(t) используется для корректировки

модели.

Начальные оценки параметров получаются по первым пяти точкам при помощи метода наименьших квадратов. Корректировка параметров осуществляется по формулам:

а,(0 = а,(/ -1) + а0(( -1) + £(0 • (1 - В2),

а0(0 = а0(1-1) + Е(1)(1~В2), где В - коэффициент дисконтирования данных, отражающий большую степень доверия к более поздним данным. Его значение должно быть в интервале от 0 до 1.

При краткосрочном прогнозировании желательно как можно быстрее отразить изменения и, в то же время, как можно лучше «очистить» ряд от случайных колебаний.

Таким образом, с одной стороны, следует увеличить вес более свежих наблюдений, что может быть достигнуто повышением В, с другой стороны, для сглаживания случайных отклонений величину В нужно уменьшить.

Процесс модификации модели (1=1,2,....Л) в зависимости от текущих прогнозных качеств обеспечивает ее адаптацию к новым закономерностям развития. Для прогнозирования используется модель, полученная на последнем шаге (при

Главное достоинство данной прогнозной модели состоит в том, что она способна последовательно адаптироваться к новому уровню процесса без значительного реагирования на случайные отклонения.

Оценка качества модели, или ее адекватность исследуемому процессу, производится на основе остаточной компоненты. Последняя характеризуется выполнением определенных статистических свойств и точностью, т.е. степенью близости к фактическим данным. Модель считается хорошей со статистической точки зрения, если она адекватна и достаточно точна.

Для снижения риска возникновения ситуации дефицита будем использовать значение верхней границы интервала, найденного с помощью данной модели прогнозирования, или, другими словами, рассчитывать на максимальный уровень спроса.

Интервальные оценки (верхняя и нижняя граница прогноза) рассчитываются по следующим формулам:

верхняя граница прогноза - Ур(М + к)+ 1/(к),

нижняя граница прогноза - Ур(М +к)-II(к).

Для нахождения величины II(к) можно воспользоваться формулой:

U(k) = Sr-kp

1 (N + k-tcp)2 X VV ч2

la

t=i

где Бт -среднее квадратическое отклонение от линии тренда. Поскольку в качестве линии тренда используется уравнение прямой, то:

N

— 2

Z(m-rP(ȕ IZm

г- 1 i=î_ «*m, С_ - 1 M_

ST = y—- или ST =

N-2 1 » N-2

Коэффициент kp является табличным значением t-статистики

Стьюдента. Если исследователь задает определенный уровень вероятности попадания прогнозируемой величины внутрь доверительного интервала, то по таблице можно найти значение коэффициента кр.

Получив, таким образом, прогнозные данные об ожидаемом спросе необходимо определить точку заказа очередной партии. Очевидно, что уровень запасов на складе, который обеспечил бы бесперебойную работу торговой точки на время доставки очередной партии, (минимальный пороговый уровень) будет равен суммарному объему ожидаемого спроса за все время доставки т :

t тек ^ср

ômiu = Y,Up^ + Scmpx> где Vp( о- прогнозное значение

ожидаемого спроса, a Scmpx - страховой запас.

Теперь необходимо определить размер закупаемой партии. Воспользуемся формулой Уилсона экономичного объема заказа для нахождения оптимального размера закупаемой партии:

\2K-D

Язак = -> где D - интенсивность спроса (измеряется во

v

временных единицах), К - затраты на оформление, связанные с

размещением заказа, h0 - затраты на хранение (затраты на единицу

складируемой продукции в единицу времени)

Для более точного определения интенсивности спроса D рассчитаем среднее значение за период, предшествующий точке заказа, а также за период доставки, воспользовавшись полученными прогнозными оценками ожидаемого спроса. Как и в случае определения точки заказа будем опираться на верхнюю границу полученного интервала прогноза.

Формула нахождения среднего значения спроса на определенном выше интервале [tn^\,tmcK +тср] будет определяться выражением:

,тс* 1тк+тср

£г/(г)+ Yup(<)

D = -- , где t/(i)- значение спроса на день t,

Up{t)- прогнозное значение ожидаемого спроса на день t, т - среднее

время доставки.

Методика оценки рентабельности капиталовложений

Опишем методику оценки капиталовложений при использовании модели управления запасами без установленной периодичности пополнения.

Рассчитаем полные затраты (Rn(UIH) на пополнение и содержание на складе запаса за период его расходования до момента поступления очередной партии. Пусть Rq- затраты на оформление заказа партии товара в размере qMK, a h0 - затраты на хранение единицы запаса в единицу времени (день). Тогда затраты на пополнение и содержание на складе запаса за период его расходования до момента поступления очередной партии равны:

1

Коли • ' где - остаток продукции на складе на

начало i-ro дня, . R4 - затраты на оформление заказа партии товара в размере q„K (заказ осуществлен в предыдущем периоде).

Размер затраченных денежных средств за день хранения всей продукции на складе будет равен:

А 4- А + А . ^склд ' ™зргт т учт л „

Aq =-^--—, где Асюд - размер арендной платы в

месяц (за расчетный месяц принимается 30 дней), Азрпя - зарплата обслуживающего персонала и Аучт - затраты на ведение складского учета

1 Q

п0 =-, где Ап - количество единиц продукции п, которое

можно разместить на одном квадратном метре площади склада, Scia-

полезная площадь склада.

Выразим полные затраты через функцию спроса, остаток на складе и размер пополнения:

= К ' + = ¿О • - '£^(0) + Л, = Ло • + Чэт - (/(Г,)) + Л,

'-'л <='„ <='л

где 1 - остаток на складе до пополнения, qзaк - размер пополнения,

дискретная функция спроса за период расходования запасов на

складе до момента поступления очередной партии, Я, - затраты на оформление заказа партии товара в размере цзак (заказ осуществлен в предыдущем периоде).

Под вложенным капиталом будем понимать сумму следующих величин: Кг = Р1ак + Лпшн + Стмж , где Рзак- стоимость партии товара одного наименования, купленной у поставщика, КП0лн - затраты на доставку и содержание на складе запаса в размере цзак за период его расходования до момента поступления очередной партии, Ста* -таможенные сборы при доставке товара из-за границы.

Стоимость партии товара одного наименования определяется как:

Р =т.а 1 зак Чзак J ^ '

где р.ч- стоимость единицы товара наименования у поставщика, кИдС -

ставка налога на добавленную стоимость (в процентах от суммы).

Подставив в формулу соответствующие выражения для слагаемых получим:

К* = /»■■ я™ ■^ + К ■ (¿V, + Чж - IЩ,)) + ■

Если выразить Л, как произведение стоимости доставки единицы продукции на объем доставляемой партии (^ = ^ ■ , где Ко -

стоимость доставки единицы продукции), то получим следующее выражение:

Очевидно, что денежные средства, вложенные в очередную партию товара, могут использоваться после ее продажи для закупки следующей партии. Следовательно, необходимо найти средний, рассчитанный на основе каждого пополнения, размер вложенного капитала КТ за весь период Т.

Простое среднее арифметическое множества значений {Кт} не учитывает количества дней, за которое каждое КТ1 принесло прибыль. Поэтому рассчитаем средневзвешенное значение К7 множества значений

{Кт} по количеству дней г( соответствующих каждому из значений КТ1:

IX,".

— 1

где Г, -количество дней, соответствующее каждому из значений Кт>, п-

колияество периодов.

Рентабельность определяется отношением полученной прибыли к средней сумме капиталовложений ( Кт ), выраженным в процентах.

Пусть Д. - размер выручки за реализованную в Г(-ый период

продукцию одного наименования. Тогда рентабельность за данный период будет равна отношению размера чистой прибыли к средней сумме капиталовложений Кт за период Т.

¿(Дг,-А:„) г-1 Рт =12]--100% = —4--100% =

2Х

к

В качестве нижней границы оценки рентабельности капиталовложений будем использовать среднее значение существующих процентных ставок по депозитам российских коммерческих банков. Данную оценку можно применять исходя из альтернативной стратегии вложения свободных денежных средств, с целью получения максимально возможного дохода.

Для сопоставления размеров прибыли полученной от вложенного в предприятие капитала и прибыли, которую возможно получить путем использования банковских депозитов необходимо выражение для рентабельности вложенного капитала рт (выраженное в процентах от размера вложенного капитала за период Т ) нормировать относительно банковских ставок (размер прибыли за 365 дней выраженный в процентах от первоначальной суммы):

рт '365 - процентов годовых от общих капиталовложений.

Т

Приведя, таким образом, значения доходности к «общему знаменателю» мы получили возможность сравнивать выгодность того или иного варианта размещения свободных денежных средств.

Закупка партии товара нескольких наименований

При совпадении времени заказа для многих наименований продукции потребуется значительный размер денежных средств, которые могут быть не выделены в достаточном для закупки количестве.

В этом случае необходимо, в первую очередь, уменьшить размер закупаемой партии менее рентабельных товаров, а затем более рентабельных - в соответствии со значением рентабельности каждого из наименований.

Общий размер денежных средств, необходимых для закупки всех наименований, при соответствующих закупочных стоимостях р5ь....,рзш

п

будет равен: Узак = ■ рз, , где - значения рассчитанных

1=1

размеров заказов для п наименований продукции, запасы которых необходимо пополнить.

При ограничении в сумме данное выражение будем рассматривать

как неравенство: »

]Г<7, < Кпщх ,где Утах - сумма свободных денежных средств, <=1

выделенных для закупки (без учета расходов на доставку и оформление заказа).

Процесс корректировки сводится к нахождению корректирующих

значений .....,6„, которые необходимо вычесть из соответствующих

значений - размеров заказов различных наименований продукции

и взять целую часть от полученного числа.

Такое округление до меньшего целого представляется логичным, поскольку найденные корректирующие значения .....,6„ - нецелые

л

числа, приводящие неравенство ¿^(д, -<?,)■ /м, < Утях к равенству и

1=1

увеличение, хотя бы одного из значений (д, -5,) (округление в большую сторону до ближайшего целого), непременно повлечет за собой увеличение левой части равенства, и, как следствие, его невыполнение, что недопустимо.

Для нахождения корректирующих значений б(>.....,бп необходимо:

• найти разницу между размером денежных средств, необходимых для закупки всех наименований в размере Яь....,^ и суммой

п

свободных денежных средств: АV = ^Гд, - У^ (АV > 0);

1=1

• используя средние значения рентабельности капиталовложений (рь.....,рп) определить значения весовых коэффициентов

а'......=

1-

р,

п

2>.

V '=1 /

• рассчитать корректирующие значения 81,.....,5„ по формуле:

_ А У р\.

6,

подставив значения я', = (я, - 8,), округленные до меньшего целого вместо соответствующих значений выполним условия

п

искомого неравенства ^ д] ■ /м, < Ктах . 1=1

В третьей главе «Анализ результатов применения разработанных моделей управления запасами и методики оценки рентабельности капиталовложений» рассматриваются вопросы практического применения разработанных моделей. В ней подробно описаны этапы определения расчетных данных для оценки общих капиталовложений. Была использована разработанная методика оценки рентабельности применительно к классической модели управления запасами с периодическим пополнением до постоянного уровня и к разработанной модели на основе прогнозных оценок. Проведено исследование поведения данных систем в режиме интенсивного роста спроса при значительных колебаниях ежедневных значений. Проведен анализ полученных данных, в том числе значений рентабельности капиталовложений при использовании вышеописанных систем. Показана целесообразность и эффективность применения разработанной модели управления запасами на основе прогнозных оценок.

Используя формулу расчета средневзвешенной доходности (рентабельности вложенного капитала), найденное среднее значение рентабельности за весь анализируемый период будет равняться:

» (О. -К.)

рт -Т--^• 100% = 92,84 % годовых.

(=1 кт, • т<

При этом средние капиталовложения за анализируемый период составили 58'534,70 рублей.

Для сравнения: средние ставки банков Москвы на трехмесячные банковские депозиты в рублях для юридических лиц равняются 20-25% годовых.

Теперь рассмотрим вопрос эффективности применения предложенной модели управления запасами на основе прогнозных оценок, по сравнению с рассмотренной классической системой управления запасами с установленной периодичностью пополнения до постоянного уровня.

Как видно из рисунка 1 площадь, образованная многоугольником, соединяющим невостребованные остатки продукции в день поступления очередной партии в предложенной модели меньше чем площадь многоугольника (рисунок 2) в рассмотренной выше классической модели управления запасами с периодическим пополнением до постоянного уровня.

Это дает основания сделать вывод о правильности выбранных методов и средств для решения задачи моделирования процессов торгово-сбытовой логистики.

Как было показано выше, страховой уровень рассчитывается индивидуально для каждой системы. В предложенной системе используемый уровень страхового запаса достаточно мал по сравнению с таковым в классической схеме. Это обусловлено, в первую очередь, выбором наибольшего значения ожидаемого спроса из интервальных оценок построенного прогноза, и частота возникновения ситуации дефицита характеризует ошибку прогнозирования, которую можно учитывать для расчета критических уровней следующих периодов.

Используя формулу расчета средневзвешенной доходности (рентабельности вложенного капитала) найдем среднее значение рентабельности за весь анализируемый период: "(Пт -Кт)

Рт=Т—-—-100% = 127,46 % годовых, что позволяет

1=1

говорить об увеличении рентабельности вложенного капитала при использовании предложенной схемы управления запасами на основе прогнозных оценок на 34,62%.

При этом средние капиталовложения за анализируемый период составили 52'664,56 рублей (58'534,70 рублей при использовании классической схемы).

В заключении изложены основные результаты диссертационного исследования, и рассмотрены перспективы совершенствования предложенных моделей.

В диссертационной работе дано новое решение актуальной экономической задачи моделирования процессов торгово-сбытовой логистики на предприятиях оптово-розничной торговли. Основные результаты и выводы этого исследования, заключаются в следующем:

• рассмотрены и систематизированы все составляющие маркетинговых исследований. Определены информационные потоки и показана роль процесса организации торгово-сбытовой логистики в общей системе маркетинговых исследований.

• проанализировано текущее положение в сфере торгово-сбытовой логистики и выявлены основные черты развития российских оптово-розничных компаний в этом направлении. При этом было выявлено, что в настоящее время в передовых фирмах традиционные функциональные области логистики (транспортировка, управление запасами, закупками и заказами, складирование, грузопереработка, упаковка) выделились в самостоятельную область, являясь, тем не менее, частью служб маркетинга. Внедрение современных методов управления процессами торгово-сбытовой логистики в практику бизнеса

позволяет фирмам значительно сократить все виды запасов продукции в производстве, снабжении и сбыте, ускорить оборачиваемость средств, снизить себестоимость производства и затраты в дистрибьюции, обеспечить наиболее полное удовлетворение потребителей в качестве товаров и сервиса, разработка правил определения момента и объема заказа, определение приоритетов при пополнении запасов позволяет получить относительно простые способы регулирования параметров заказа, составляющих основу эффективной организации торгово-сбытовой логистики оптово-розничного предприятия.

в ходе исследования был сформулирован принцип и практический подход к использованию адаптивных методов краткосрочного прогнозирования и статистического анализа в моделях управления запасами. Была разработана модель управления запасами на основе полученных прогнозных оценок, была предложена методика оценки хозяйственной деятельности оптово-розничного предприятия на основе анализа рентабельности вложенных в товарные запасы денежных средств, разработана методика распределения ограниченных свободных денежных средств в многопродуктовой системе управления запасами на основе рассчитанных значений рентабельности капиталовложений различных наименований продукции.

ZUCD-4

49797

По теме диссертации опубликованы следуюи

1. Куденцов A.B. Анализ, сравнительная характеристика и классификация моделей управления запасами. // Математические и инструментальные средства в современных экономических системах: Сб. науч. тр. М. МЭСИ 2002 - 0,4 п.л.

2. Куденцов A.B. Информационные потоки и источники маркетинговой информации в логистической системе // Математические и инструментальные средства в современных экономических системах: Сб. науч. тр. М. МЭСИ 2002 - 0.3 пл.

3. Куденцов A.B., Комлева Н.В. Реинжиниринг маркетинговых исследований в сфере полиграфической продукции // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями (РБП-СУЗ-2002): Сб. науч. тр. М. МЭСИ 2002-0,2 пл.

4. Куденцов A.B. Реинжиниринг маркетинговых исследований в сфере полиграфической продукции. // Математическое обеспечение и технологии программирования в экономике. Сб. науч. тр. М. МЭСИ 2003 - 0,5 п.л.

Заказ № 1562_

Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7

Лицензия ЛР № 020563 от 07.07.97 Подписано к печати 22.09.2003 Формат издания 60x84/16 Печ. л. 1,5

Бум. офсет. №1

Уч.-изд. л. 1,3 Тираж 100 экз.

20 ОПТ 20(0

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Куденцов, Александр Владимирович

Введение.

Глава 1. Вопросы автоматизации в области маркетинговых исследований.

1.1. Этапы развития и концепция логистической системы.

1.2. Основные направления исследований и текущее положение в области логистики.

1.3. Информационные потоки и источники информации.

1.4. Система статистических показателей логистической деятельности оптово-розничного предприятия.

1.5. Основные требования, предъявляемые к информационному обеспечению.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Классификация экономико-математических методов и моделей.

Разработка модели управления запасами.

2.1. Анализ, сравнительная характеристика и классификация моделей управления запасами.

2.2. Исследование возможности применения экономико-статистических методов анализа и прогнозирования при использовании моделей управления запасами.

2.3. Методика оценки рентабельности капиталовложений.

2.4. Разработка математической модели расчета параметров системы управления запасами на основе прогнозных оценок.

2.5. Закупка партии товара нескольких наименований.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Анализ результатов применения разработанных моделей управления запасами и методики оценки рентабельности капиталовложений.

3.1. Оценка работы классической системы управления запасами с установленной периодичностью пополнения до постоянного уровня.

3.2. Оценка эффективности применения системы управления запасами на основе прогнозных оценок.

Выводы по главе 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование процессов логистических систем управления на предприятиях оптово-розничной торговли"

Актуальность темы.

В настоящее время одним из основных факторов, влияющих на стабильность и успешную работу на рынке является конкурентоспособность компании. Российские фирмы, испытывая необходимость поиска новых источников повышения конкурентоспособности и относительную исчерпанность их в рамках самой фирмы начинают расширять зоны изыскания резервов. Кроме того, возникла идея оптимизировать не отдельные компоненты производственно-коммерческого процесса, а их совокупность.

Очевидно, что работа по налаживанию эффективной системы сбыта продукции, которая, до недавнего времени, была основным инструментом повышения конкурентоспособности и базировалась на маркетинговых исследованиях, проводимых оптово-розничными предприятиями, будет неполной без формирования не менее эффективной системы организации поставок сырьевых ресурсов или готовой продукции.

Важную роль здесь будет играть оптимизация на всем процессе цепочки принятия решений в области логистических систем. Логистика позволяет экономическим субъектам формировать стратегию эффективной политики по обеспечению своевременного пополнения необходимой продукцией складов торговых точек в определенном количестве и, как следствие, непрерывную работу сбытовых подразделений компании. Интенсивный рост спроса на продукцию, вызванный управляющими действиями маркетинга компании, неизбежно потребует моментальной реакции системы обеспечения поставок на заказ востребованной продукции.

Способность системы удовлетворять спрос и скорость удовлетворения спроса взаимосвязаны: немедленная реализация спроса означает быструю доставку товара и необходимость быстрого принятия решения, влияющего на размер и сроки пополнения запасов, а качественное обслуживание достигается посредством уменьшения времени транспортировки и передачи заказа потребителю в нужном количестве и в нужное время. Вот почему в настоящее время так остро стоит проблема исследования логистической деятельности оптово-розничного предприятия с целью оптимизации системы управления поставками продукции и уменьшения связанных с ней затрат.

Необходимость поиска оптово-розничными предприятиями дополнительных резервов для снижения затрат своей логистической деятельности, в частности, снижения затрат на закупку, складирование и отправку продукции указывает на актуальность данного диссертационного исследования, поскольку очевидно, что сокращение затрат на транспортно-складские операции во многом определяет эффективность работы оптово-розничного предприятия, и, как итог, выигрыш в конкурентной борьбе и лидерство в отрасли.

Внедрение же современных методов управления процессами логистики в практику ведения предпринимательской деятельности, позволит компаниям значительно сократить все виды запасов продукции и издержек, связанных с ними, увеличив тем самым рентабельность денежных средств, вложенных в бизнес, что, в совокупности, должно положительно сказаться на доходности от капиталовложений и устойчивости компании в условиях рынка в целом.

Цель и задачи диссертации

Целью диссертационного исследования является анализ и создание логистической модели эффективной организации системы управления товарными запасами оптово-розничного предприятия, работающего на рынке офисной бумаги и канцелярских товаров.

Для достижения сформулированной цели решается следующая основная задача исследования: моделирование процесса принятия решений и расчет параметров системы управления товарными запасами с учетом анализа эффективности использования оборотных средств оптово-розничного предприятия.

В рамках решения поставленной задачи можно выделить следующие подзадачи:

• выявление и анализ факторов, влияющих на эффективность использования оборотных средств, применительно к организации системы управления запасами в рамках исследования логистической деятельности оптово-розничного предприятия;

• исследование моделей управления запасами и специфики их применения; выработка требований, которым должна удовлетворять разрабатываемая модель с целью обеспечения наиболее адекватного описания существующего положения в работе по организации закупок оптово-розничного предприятия;

• разработка методики оценки рентабельности денежных средств, вложенных в товарные запасы оптово-розничного предприятия, в процессе осуществления закупочной деятельности;

• исследование возможности применения экономико-статистических методов анализа и прогнозирования в разрабатываемых моделях управления запасами;

• создание методики процедуры принятия решений с помощью расчета прогнозных оценок на основе данных о параметрах спроса на продукцию для определения точки заказа очередной партии продукции;

• разработка модели управления запасами для расчета параметров заказываемой партии: экономичного размера заказа, модифицированного в соответствии с полученными прогнозными оценками, оценки размера заказываемой партии с учетом рентабельности капиталовложений;

• разработка методики использования полученных оценок рентабельности капиталовложений в многопродуктовой системе управления запасами при ограниченном размере свободных денежных средств;

• проектирование информационной модели, обеспечивающей практическую реализацию системы принятия решений в логистической деятельности предприятия и определения параметров системы управления запасами;

• разработка практических рекомендаций для получения наиболее высокой эффективности от капиталовложений в товарные запасы и их реализации.

Объект и предмет исследования

Объектом диссертационного исследования является организация системы управления товарными запасами оптово-розничного предприятия, работающего на рынке офисной бумаги и канцелярских товаров.

Предметом диссертационного исследования выступает управление данным процессом размещения заказов на пополнение с учетом прогнозных оценок и оценки рентабельности капиталовложений в товарные запасы.

Методика исследования

В качестве источников, составивших базу исследования, использованы труды отечественных и зарубежных авторов по маркетингу, логистике, статистике, экономике и проектированию баз данных; публикации в периодической печати; методическая и аналитическая документация отраслевого характера.

Расчеты проводились с применением адаптивных методов прогнозирования, корреляционного и статистического анализов. При решении поставленных задач были использованы: пакет прикладных программ MS Excel, текстовый редактор MS Word, программы, написанные автором.

Информационную базу исследования составили данные о товарообороте и внутренняя отчетность предприятия торговопромышленного объединения «Комус», реализующего офисную и полиграфическую бумагу и канцелярские товары.

Научная новизна

Работа представляет собой решение новой актуальной задачи создания логистической модели эффективной организации системы управления товарными запасами оптово-розничного предприятия и анализа эффективности использования его оборотных средств.

Были предложены к рассмотрению модели принятия решений и расчета параметров системы управления товарными запасами на основе прогнозных оценок с учетом анализа эффективности использования оборотных средств оптово-розничного предприятия.

В рамках решения данной задачи получены следующие результаты, обладающие научной новизной:

• разработана методика процедуры принятия решений для определения точки заказа очередной партии продукции с помощью расчета прогнозных оценок на основе данных о параметрах спроса на продукцию;

• разработана методика оценки рентабельности денежных средств, вложенных, в процессе организации закупочной деятельности, в товарные запасы оптово-розничного предприятия;

• выявлены закономерности изменения значения рентабельности капиталовложений от размера заказываемых партий и остатков продукции на складе;

• разработана модель управления запасами для расчета параметров заказываемой партии: экономичного размера заказа, модифицированного в соответствии с полученными прогнозными оценками, оценки размера заказываемой партии с учетом рентабельности капиталовложений;

• предложена методика использования полученных оценок рентабельности капиталовложений при наличии ограничения на размер свободных денежных средств в многопродуктовой системе управления запасами;

Практическая значимость

Основные положения, выводы и результаты диссертационного исследования могут быть использованы для практического применения в работе торговых оптово-розничных предприятий по организации и оптимизации системы пополнения запасов продукции.

Полученная методика также может быть полезна при оценке использования оборотных средств и эффективности капиталовложений предприятия и может представлять интерес для мониторинга работы системы сбыта продукции.

Разработанные модели и процедуры принятия решений ориентированы на использование в рамках современных информационных технологий. Для самостоятельного применения имеют значение:

• модель оценки рентабельности капиталовложений, позволяющая рассчитать эффективность использования оборотных средств оптово-розничного предприятия;

• прогнозная модель расчета точки заказа, позволяющая реализовать алгоритм принятия решения для определения момента оформления заказа на пополнение склада;

Реализация и апробация результатов

Результаты проведенного исследования были апробированы и используются в настоящее время в торгово-промышленном объединении «Комус», долгое время работающего на рынке офисной и полиграфической бумаги и канцтоваров.

Объем и структура работы

Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по главам, заключения, рисунков, таблиц, списка литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Куденцов, Александр Владимирович

Выводы по главе 3

1. В третьей главе диссертационной работы рассматриваются вопросы целесообразности и эффективности применения предложенной модели расчета параметров системы управления запасами на основе прогнозных оценок. Для расчетов использовалась разработанная автором методика оценки рентабельности вложенного капитала, подробно описанная во второй главе.

2. Очевидно, что объем хранимой на складе продукции прямо пропорционален расходам на хранение и погрузо-разгрузочные работы и чем меньше среднее количество товарных запасов за рассматриваемый период, тем меньше расходы на содержание склада. Однако чрезмерное уменьшение товарных запасов влечет за собой увеличение частоты поставок, и, как следствие, увеличение транспортных расходов, а также риска возникновения ситуации дефицита.

3. Для сравнительного анализа работы классической модели управления запасами и разработанной автором модели управления запасами на основе прогнозных оценок был взят один и тот же набор статистических данных об объемах продаж. Начальные параметры систем выбирались по принципу наибольшего соответствия реальным условиям работы. Основной целью анализа было исследование реакции систем на интенсивное изменение спроса, а также рассмотрение графика среднедневных остатков продукции на складе.

4. Проведенный анализ позволил сделать следующие выводы: обе модели показали высокий уровень рентабельности капитала, что говорит о правильном выборе начальных параметров систем; классическая схема слабо и с опозданием реагирует на значительные изменения спроса. Предложенная автором схема более оперативна и способна быстро подстроиться под изменившиеся условия работы; понижение уровня страхового запаса в классической системе не сильно влияет на показатели рентабельности, однако резко повышает риск возникновения ситуации дефицита; предложенная автором модель показывает значительно лучшие результаты по объему остатков готовой продукции на складе за рассматриваемый период, затраты на хранение которых являются основной статьей расходов в любых системах управления запасами.

В ходе работы над диссертационной работой не делалось особых акцентов на сферу применения разработанных моделей, что позволяет утверждать об универсальности данной методики и об использовании результатов диссертационного исследования применительно к торговым компаниям различных сфер хозяйственной деятельности.

Методы управления товарными запасами с использованием экономико-математического моделирования все еще не нашли широкого применения. Это связано, прежде всего, с недоверием специалистов данной области к техническому анализу в условиях нестабильной российской экономики, а также с небольшим количеством программного обеспечения, позволяющего соединить автоматизированный сбор информации и задачу управления товарными запасами. Однако использование в данной работе алгоритмов, которые без труда могут быть автоматизированы, позволит решить эту проблему разработкой собственного программного комплекса.

Все большее количество компаний обращает свое внимание на проблему неэффективного управления своими материальными и финансовыми активами вследствие отсутствия методологической базы для проведения анализа текущей ситуации не на основе интуиции и опыте специалистов, а с применением математического расчета и учета влияния различных факторов на получение конечного результата.

Круг проблем, рассматриваемых в диссертационной работе достаточно широк. Были затронуты вопросы эффективного применения системы управления товарными запасами, вопросы минимизации транспортных расходов, распределение свободных денежных средств в ассортиментной группе и оценка рентабельности капиталовложений.

Отличительными особенностями диссертации являются, по мнению автора, нетрадиционный подход к принципам моделирования систем управления запасами с точки зрения эффективного использования оборотных средств оптово-розничного предприятия, глубокий анализ принципов работы существующих логистических систем, ориентация разрабатываемых моделей на оперативное использование и нивелирование сильного изменения уровня спроса на готовую продукцию.

Приведенные в диссертации описания различных моделей управления запасами, методов прогнозирования, работ зарубежных и отечественных ученых позволяют использовать данную работу в качестве методологического пособия при подготовке специалистов в сфере маркетинговых исследований и логистики.

Опираясь на результаты, полученные в ходе диссертационного исследования, можно сделать вывод о том, что применение оптово-розничными торговыми компаниями предложенной методики для управления товарными запасами и оценки эффективности использования вложенного капитала позволит достаточно точно вести анализ хозяйственной деятельности, оптимально управлять пополнением запасов, держать под контролем расходы на содержание и обслуживание складского хозяйства и находить оптимальные решения для повышения конкурентоспособности компании в целом.