Разработка интегральных показателей состояния торговли продукцией лесопромышленного комплекса тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Разработка интегральных показателей состояния торговли продукцией лесопромышленного комплекса"

На правах рукописи

Смехова Ольга Станиславовна

Разработка интегральных показателей состояния торговли продукцией лесопромышленного комплекса

Специальность 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством»

Автореферат Диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2004

Диссертация выполнена в Московском государственном университете леса (МГУЛ)

Научный руководитель:

доктор экономических наук, профессор Кожухов Николай Иванович

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Кузьмин В.В.

кандидат экономических наук Подшивалов ГЛ

Ведущая организация

ФГУП "Государственный научный центр лесопромышленного комплекса" (ФГУП "ГНЦЛПК")

Защита состоится 14 июня 2004 г. на заседании диссертационного совета К.212.146.01 при Московском государственном университете леса по адресу: 141005, Мытищи-5, Московская область.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета леса (МГУЛ)

Автореферат разослан 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Пикалкина М.Г.

1. Общаяхарактеристикаработы Актуальностьтемы

Для описания рынка в целом и его сегментов в экономике широко используются различные индексы. Индекс является своего рода измерительным инструментом, позволяющим выносить суждения о состоянии рынка в целом. Построить индекс можно различными способами, поэтому одновременно могут существовать несколько индексов одного и того же рынка. Индексы были изобретены для того, чтобы участники торгов могли получить необходимую информацию о том, что происходит на рынке.

Индексы могут быть отраслевыми, региональными, сводными и глобальными. Они могут использоваться на любом рынке: товарном, валютном, фондовом. Хотя следует подчеркнуть, что они возникли на фондовом рынке и до сих пор на этом рынке имеют наибольшее распространение.

В Российской Федерации наибольшей популярностью пользуются индексы котировки акций на Московской Межбанковской Валютной Бирже (ММВБ), а также в Российской Торговой Системе (РТС-1 и РТС-2). В западных странах наибольшей популярностью пользуются индексы Доу Джонса (Dow Jones industrial - США), Никкей (Tokyo Nikkey index -Япония), Дакс (Dax index - Германия), Хан Сен (Hong Kong Hang Seng), Насдак (NASDAQ - США).

В настоящее время лесопромышленный комплекс, как и предприятия других отраслей, перешел от планово-распределительных отношений к рыночным. Сегодня, в лесопромышленный комплекс страны входит свыше 20 тыс. предприятий, из них крупных и средних около 100 тыс. юридических лиц, в том числе около 5 тыс. иностранных. Продавцы и покупатели географически разобщены, что существенно усложняет контроль за ведением торговли лесопродукцией, и в свою очередь возникает проблема в своевременном принятии оптимально выгодного решения для обеих сторон. Появляется потребность в хеджировании коммерческих рисков, а хорошим инструментом в данном случае могут стать индексы. Кроме того, данные показатели могут помочь федеральным и региональным органам управления в разработке дальнейшей стратегии деятельности лесопромышленных предприятий, что при правильном управлении позволит им работать наиболее рентабельно.

Развитие информационно насыщенного бизнеса в лесопромышленном комплексе позволит сделать более эффективным диалог с отечественными и зарубежными партнерами, переведет его на современные стандарты мирового уровня. Для лесопромышленных компаний, транспортных объединений, посреднических структур самым актуальным образом настает время:

• использовать новейшие Интернет - технологии которые помогут

эффективнее вести бизнес;

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА

• используя современные информационные технологии, обобщать и обрабатывать данные о клиентах и их потребностях с целью получения ключевой информации, непосредственно влияющей на прибыльность бизнеса;

• • повышать эффективность анализа данных о клиентах, для того чтобы наиболее точно определять тенденции современного рынка;

• • увеличивать эффективность обработки и выполнения заказов и уменьшать длительность этого цикла.

Цель диссертационной работы состоит в совершенствовании процесса ведения торговли лесопродукцией путем разработки методики синтеза интегральных показателей (индексов). Анализ тенденций изменения данных показателей позволит принимать корректные управленческие решения на федеральном и региональном уровнях, а также хеджировать коммерческие риски.

Предметом исследования являются индексы, а источником информации, необходимой для их получения, может выступить Глобальная Информационно-Аналитическая Торговая Система (ГИАТС), которая представляет собой инструмент внебиржевой торговли продукцией лесопромышленного комплекса и смежных отраслей. ГИАТС является инструментом:

• мониторинга рынка с целью получения полной и достоверной информации о его состоянии поиска потенциальных партнёров;

• стандартизации проведения торгов;

• сокращения времени и затрат (финансовых и моральных), на заключение сделок;

• повышения ответственности контрагентов, участвующих в торгах;

• повышение эффективности труда пользователей.

Для пользователей система предоставляет механизм электронной торговли в режиме реального времени в модулях продукции лесопромышленного комплекса (Пиломатериалы, круглый лес, балансы), железнодорожные тарифы 10.01 и ЕТТ/МТТ, расчет железнодорожных тарифов, Фанера, ДВП, ДСП. Разрабатываются модули: векселя, лесозаготовительная техника и запчасти.

ГИАТС позволяет на сегодняшний день объединить большое количество лесопромышленных предприятий различных масштабов и организовать качественную отраслевую электронную торговлю.

Объектом исследования являются предприятия

лесопромышленного комплекса и смежных отраслей, которые являются участниками рынка ГИАТС.

Степень разработанности проблемы: Теоретической и методической основой диссертационного исследования являются имеющиеся в зарубежной и отечественной литературе публикации, посвященные проблеме использования индикаторов рынка в отраслевой экономике, научные труды отечественных и зарубежных ученых.

Базовыми источниками исследования стали труды современных ученых, специалистов по экономике и информационным технологиям в лесном комплексе: Сарайкина В.Г., Кожухова Н.И., Бурдина Н.А. и др.

Научная новизна исследования заключается в разработке оригинальной методики синтеза интегральных показателей в лесном комплексе, которой ранее внимания не уделялось.

Научной новизной являются следующие результаты диссертационной работы:

- методика расчета индикаторов рынка состояния торговли продукцией лесопромышленного комплекса;

- информационная модель проектов, оферт и трактаций;

- методика оценки индексов продукции лесопромышленного комплекса;

- адаптивный метод краткосрочного прогнозирования индексов азиатско-тихоокеанского рынка круглых лесоматериалов.

Практическая значимость работы определяется тем, что разрабатываемые интегральные показатели (индексы) будут внедрены в систему ГИАТС и использоваться предприятиями лесопромышленного комплекса, а также участниками формирующими инфраструктуру лесного рынка.

Апробация и внедрение результатов исследования: основные положения и результаты данной работы были изложены на научных конференциях проходивших в СПбЛТА 2003 г., МГУЛ, БГУЭП 2003 г., БрГТУ 2001-2003 гг. Материалы и результаты исследования были использованы в разработке отраслевой системы ГИАТС (ФГУП «ГНЦ ЛПК»).

Публикации: Основные положения исследования изложены в 5 статьях.

Объем и структура диссертации: Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников, приложения. Общий объем работы составляет 120 страниц машинописного текста, списка литературы из ... источников, текст включает ... таблиц, ... рисунков,... приложений.

2. Содержание работы

В первой главе «Обоснование темы и выбор объекта исследования» дано обоснование выбранной для научной работы темы и объекта исследования. Рассмотрены основные предпосылки создания специального инструментария для торговли продукцией лесопромышленного комплекса, а также актуальность поставленной задачи и ее практическая значимость. Кроме того, кратко представлены основные пути ее реализации.

Во второй главе «Анализ существующих фондовых индексов и методик их расчетов для биржевой торговли» представлен подробный анализ существующих фондовых индексов для биржевой торговли.

Рассмотрены методы их расчета и дан обзор наиболее распространенных фондовых индексов в России и за рубежом.

Третья глава «Краткая-характеристика лесного сектора» экономики» посвящена краткой характеристике лесного сектора экономики России, в которой изложены основные направления его современного развития и состояния.

В четвертой главе «Система ГИАТС как основа для разработки индекса торговли лесопродукции» рассматривается система ГИАТС являющейся информационной площадкой торговли лесопродукцией и положенная в основу для разработки ее индексов. В главе также представлены принципы построения индекса, информационная и математическая модель, а также адаптивный метод краткосрочного прогнозирования индексов азиатско-тихоокеанского рынка круглых лесоматериалов (на примере Японского рынка российских круглых лесоматериалов). Дана опытная проверка сценариев.

В заключении даны выводы и изложены рекомендации участникам рынков лесопродукции и пользователям системы ГИАТС полученные в результате проведенных исследований.

3. Основные научные положения и результаты, выносимые на

защиту:

1. Разработка методики расчета индикаторов рынка характеризующих состояние торговли продукцией лесопромышленного комплекса.

В системе ГИАТС торговля лесопродукцией ведется лотами.

Лот в общем плане означает - партию товаров, либо ценных бумаг, которая является единицей сделок на товарной или фондовой бирже. В торговле лесопродукцией лотом можно считать - партию лесоматериалов разных спецификаций, имеющих соответственно различные цены, но проходящих в торговле под общими условиями для всего лота (цена, общие условия поставки, условия платежа и др.).

Пользователям системы ГИАТС предоставляется реальная возможность рассматривать входящие заявки и выставлять собственные, с целью поиска наиболее выгодного предложения по покупке или продаже товара. В свою очередь, существующие в системе заявки на покупку и продажу продукции, в конечном счете формируют так называемую конъюнктуру рынка на данный вид лесоматериалов и услуг.

Под заявкой в системе подразумевается структурированный набор данных, необходимый для формирования коммерческого предложения (оферты или трактации) по покупке или продаже продукции или услуг лесопромышленного комплекса и (или) смежных отраслей.

Существует два типа заявок:

Проект (трактация) - заявка выставляемая участником торгов и доступная всем участникам системы. Проект содержит предложения по сделке на покупку (продажу).

Встречное предложение (оферта) - заявка, содержащая встречные условия контрагента по уже выставленному в системе проекту (трактации).

В системе ГИАТС, как и всегда в торговле, существуют покупатель и продавец товара или услуги, экономические интересы которых, как правило, взаимно противоположны. Продавец, предлагая покупателю свой товар, стремится получить наибольшую выгоду, то есть продать товар на максимально выгодных условиях (цена, сроки платежа и др.), тогда как покупатель стремится извлечь собственную выгоду, пытаясь снизить затраты на покупку этой продукции. Результатом и целью данных отношений покупателя и продавца являются торги, и, следующая затем, реальная сделка.

Необходимо отметить, что окончательная цена (С) всегда зависит от анализируемого периода торгов (цена на месяц, неделю, час) и характеристик контракта Х ¡=1,п). Кроме того, важно, что предлагаемая цена на покупку и продажу будет естественно разной, и, соответственно, рассматривать изменение таких цен необходимо отдельно.

Для того, чтобы представить механизм составления заявки на покупку или продажу лесопродукции в системе ГИАТС, необходимо привести пример обычной заявки выставляемой в системе:

Таблица 1

1. Базисные условия поставки (Инкотермс-2000) CIF

2. Пункт поставки Гамбург. Германия

3. Дата поставки 0111 2000 г | 31 01 2001 г

4. Описание продукции

4.1. Вид продукции Пиломатериалы хвоимых пород северной сортировки, для экспорта

4 2 ГОСТ, ТУ !¥>СТ 26002-ЯЗ Э

4 3 Гарантия поставки По согласованию сторон

4 4 Регион происхождения Красноярский край

4 5 Время заготовки август 2000 г | декабрь 2000 г

4 6 Спеоифнкаиня

порола лиственница сибирская

сорт 4с 4с 4с 4с

толщина, мм 50-50 50-50 63-63 50-50

ширина, мч 125-125 150-150 150-150 175-200

длина, м 3 7-5 7 2,7-5 Л 3.6-5.7 2 7-5.7

% в лоте 20 50 20 10

объем, мЗ 100 250 100 50

нсна за мЗ в у е системы 200 205 205 220

для всего лота объем мЗ 500 цена с НДС 102750

5. Срок действия предложения 3112 2000 г

6. Платежи

метод татежа аккредитив (против отгрузочных документов)

метод расчета безналичный расчет

базоваа лага дата акта сдачи-приемки товара

срок с базовой даты 10

% от суммы тптежей 100

валюта платежа USD

Естественно, что цена всего лота может изменяться в случае изменения параметров спецификации: увеличение (уменьшение) процента в лоте пиломатериалов определенной толщины, либо ширины, времени заготовки, даты поставки или условий платежа и т.д. И эта зависимость в общем случае носит нелинейный, заранее неизвестный характер.

Таким образом, за определенный период времени в систему поступает некоторое количество предложений о покупке и продаже лесопродукции определенного вида (круглый лес, пиломатериалы и т.д.). При этом, количество выставляемых предложений зависит от активности пользователей.

Следует отметить, что заключаемые в ГИАТС реальные сделки являются коммерческой тайной участников и не доступны для анализа. Но, в свою очередь, возможно рассматривать реальные предложения на покупку или продажу и выявлять диапазон изменения цен на них, базируясь на трактациях и офертах в ГИАТС. Но сделать корректный анализ тенденций цен, опираясь только на эти данные, не представляется возможным. Для достижения указанной цели предлагается интегральный показатель который станет базовым (эталонным) при анализе тенденций цен в торговых сделках ГИАТС.

Таким показателем может быть цена единицы продукции, услуг для стандартного (эталонного) контракта с фиксированными параметрами (Х^, 1=1,11)..

Таким образом, имеет место использование так называемого стандартного (эталонного) контракта, который даст возможность проводить анализ цен на лесопродукцию по реальным предложениям и создать индикаторы цен для рынка лесопродукции. В качестве эталонного контракта возможно использовать традиционные, биржевые фьючерсные контракты на торговлю лесопродукцией.

Таким образом имеет место следующая методика разработки индекса цен налесопродукцию:

1. Определяется интервал индексирования (час, день, неделя).

2. Отдельно для спроса и предложения необходимо сделать выборку оферт и трактаций из базы ГИАТС на данный вид лесопродукции принадлежащих исследуемому интервалу времени.

3. Определяем структуру модели зависимости цены на единицу продукции лесоматериалов от параметров трактаций и оферт. В данной работе в качестве такой модели используется математический аппарат идентификации модели с применением нейпонньтх сетей.

С„ = \р(Хь А), / = 1,п;} = 1,т;

С„ = ф (Х„ В), I = 1,п;] = 1,т;

где: Ссп - цена спроса;

Сп - цена предложения;

X - ьая характеристика трактациb либо оферты;

А ,В — векторы параметров модели (нейронных сетей).

4. Обучение нейронных сетей - оценка параметров А ^ 0 = 1ш) нелинейной модели для спроса и предложения - отдельно.

5. Определение характеристик эталонного контракта для данного вида лесоматериалов

6. Оценка цены товара на условиях эталонного контракта для спроса (покупки) и предложения (продажи) для определенного интервала времени (АО:

Слсп = $ (Х,=Хэ1, А}, / = Ли;/ = 1,т;

С\ = ф (Х^Х№ в), I = 1,п;] = 1,т;

7. Определение индекса изменения цен на лесоматериалы по известным ценам Слсп> С\

/1 м 12 ы I

Рис. 1. Разброс диапазона цен на лесопродущик

Таким образом, чем меньше будет разброс диапазона цен а , тем ситуация на рынке лесопродукции более стабильна, в противном случае риск более высок.

2. Информационная модель проектов, оферт и трактаций и методика оценки индексов продукции лесопромышленного комплекса на базенейросетевьхалгоритмов.

Работы проведенные в рамках реализации проекта ГИАТС позволяют индексировать цены на основные виды продукции и услуг лесопромышленного комплекса для различных базовых условий поставки и пунктов отгрузки (Инкотермс). Оценка индексов производится на базе понятий стандартного-эталонного контракта и его информационной модели.

В этом случае, индекс цен рассчитывается через параметры стандартного-эталонного контракта и математические модели в зависимости от характеристик проектов и трактаций в системе ГИАТС.

При этом, одной из основных задач в оценке индексов является построение информационной модели оферт и трактаций на основные видылесопродукции иуслуг.

В данном случае в качестве примера, исследуемым видом продукции являются круглые лесоматериалы. Следует отметить, что в системе ГИАТС, как было сказано ранее, подобные модели реализованы и на другие виды лесопродукции (пиломатериалы, балансы, фанера, ДВП и ДСП и т.д.).

При декларировании заявки в ГИАТС пользователям предоставляется возможность заполнять поля основных параметров проекта будущего контракта. В каждой заявке (оферте, трактации) их параметры принимают значения, соответствующие характеристикам товара и условиям будущего контракта (X,) (вид продукции и спецификация, условия платежей, гарантийные обязательства и т.д.), информационная модель которых представлена на рис.

При этом очевидно, что параметры заявки могут принимать как количественные, так и качественные значения. Моделирование количественных переменных не представляет особой сложности, тогда как формализованное описание качественных параметров возможно путем категорийного моделирования, с использованием булевых переменных, либо методом ранжирования на вербальных шкалах и др.

Примером количественных переменных в информационной модели проектов по круглому лесу можно считать такие данные как: параметры спецификации (сорт, диаметр, длина, процент в лоте, цены), качественными переменными можно считать такие характеристики контракта как: метод платежа, метод расчета, гарантия платежа, состояние древесины, упаковки и др.

Учитывая слабую формализуемость зависимостей цен в проектах от их количественных и качественных параметров в данной работе предложено идентификацию таких моделей производить с использованием

нейросетевых алгоритмов. В общем случае, нейронную сеть можно представить в виде набора:

N =< А,Х,У,5,П >\

где: А - множество полностью определенных нейронов;

X, У — множество входных и множество выходных полюсов сети соответственно (в данном случае Y интерпретируется как средняя цена спроса и (или) предложения по проекту, X - параметры проектов, оферт и трактации;

- отношение инцидентности, задающее связи между нейронами, входами и выходами сети;

ХА - множество всех входных и выходных полюсов нейронов из множества А ;

П - некоторое множество правил, в соответствии с которыми функционирует сеть.

Рис. 3. Общая схема нейросетевой системы, xfi) и у,(t)- входной сигнал и отклик на него системы на t-м шаге ее обучения, yo(t)-указание учителя, A(t)- скорректированные значения весовых коэффициентов связей между нейронами; дополнительная информация о сигналах x/t) иуо(1')

Опираясь на вышеизложенное формальное определение нейронной сети, математическая модель цены спроса и предложения может быть представлена следующим образом:

Со, =V(.Xb,Xiq,F]),i = \,n\j = 1,«;

С, =9(Хи,Х.ч,М ,),i = \,n\j = l,Bi;

где: _

С. - средняя цена спроса;

- средняя цена предложения;

Xj, - количественная характеристика проекта, трактации либо

оферты;

- качественная характеристика проекта, трактации либо

оферты;

F,.M- векторы параметров модели (нейронных сетей).

В работе в качестве инструментариев для настройки нейронных сетей (идентификации) моделей использованы хорошо зарекомендовавшие себя в практике обработки статистических данных пакеты прикладных программ, такие как — Statistica Neural Networks, NeuroShel12, Neural Networks Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox, Brain MarkerNeuro Solutions.

Таким образом, результатом можно считать концептуально сформулированную информационную модель проектов, оферт и трактаций на примере круглых лесоматериалов, которая необходима для обоснования методики формализованного описания индексов цен на основные виды продукции и услуг лесопромышленного комплекса с использованием информационных ресурсов системы ГИАТС.

3. Адаптивный метод краткосрочного прогнозирования индексов азиатско-тихоокеанского рынка круглых лесоматериалов. Опытная проверка сценариев.

В среде ГИАТС ключевой проблемой является разработка прикладных пользовательских прогнозов основных показателей рынка на лесоматериалы. В качестве примера применения информационной модели предлагается один из методических «рецептов» для адаптивного (настраиваемого) на прогнозирование ведущих показателей перспективного и традиционного для России японского рынка. Его выбор в качестве объекта исследований обусловлен ограниченностью природных лесосырьевых ресурсов этой страны (около 4/5 потребностей в древесном сырье обеспечивается за счет импорта) и привлекательным спросом на российские лесоматериалы в Японии, а также экономической целесообразностью этого бизнеса.

В настоящее время в ФГУП «ГНЦ ЛПК» реализована методика моделирования японского рынка на круглые лесоматериалы. В качестве базовых показателей этой модели предложены следующие показатели японского рынка ежемесячно актуализированные в официальных источниках:

- цены сосны, лиственницы, ели базовых позиций контрактов ( 22-30 см. CIF, JAS кока);

- запас сосны, лиственницы, ели (тыс. куб м.);

- импорт сосны, лиственницы, ели (тыс. куб. м.);

- потребление сосны, лиственницы, ели (тыс. куб. м.);

- объем жилищного строительства в Японии (ед.);

- объем жилищного деревянного строительства в Японии (ед.);

- курс японской йены к доллару США.

Указанные показатели являются ключевыми в эталонном контракте на круглые лесоматериалы поставляемые на японский рынок.

В этом случае, математическая модель рынка может быть представлена как система нелинейных уравнений:

где: ф[] - функциональный базис модели;

N- число параметров рынка (в рассматриваемом случае 15); Д - целочисленное значение «сдвига» временного лага; / - максимальное значение периода запаздывания; А$ - вектор параметров модели, актуальной на текущий момент

времени в ;

e¡(t) - текущая ошибка моделирования.

Таким образом схема решения данной модели будет выглядеть:

А-^А^Х^ А-'* (-1)*Со

В процессе идентификации параметров А/ и верификации ежемесячных прогнозов на статистических материалах за период 19902002 гг. были получены оптимальные (по критерию точности модели) значенияпоказателей:

ф[]- нелинейные логарифмические функции; l =6 месяцев;

соответственно на 1,2,3 месяца

F(t)< 0,020 ;e(t + 1) < 0,037

s(t + 2) й 0,045 ',e(J + 3) й 0,05 - точность _ прогнозов Результатом опытной проверки системы стал прогноз' ведущих показателей перспективного и традиционного для России японского рынка.

Иными словами, в заданной постановке задачи корректное прогнозирование ведущих индексов данного рынка с точностью 5% возможно на срок до 3 месяцев при наличии ежемесячных ретроспективных статистических данных за период не менее 3-х лет.

Следует отметить, что полученная модель корректна при отсутствии конфликтов и ориентирована на принципах самоорганизации и саморегулирования рынка. Для прогнозирования ведущих показателей рынков в условиях конфликтов целесообразно использовать гибридные экспертно-аналитические системы основанные на одноименной теории.

Таким образом помимо анализа существующей системы ГИАТС и принципов ее торговли в работе дана практическая реализация

поставленной задачи. Итогом данного исследования можно считать разработанную качественную и доверительную модель расчета индикаторов рынка характеризующих состояние торговли продкуцией лесопромышленного комплекса. Достоверность предложенной информационной модели и методики расчета подтверждена опытной проверкой предложенного сценария с использованим адаптивного (настраиваемого) метода краткосрочного прогнозирования индексов японского рынка российских круглых лесоматериалов, путем получения достоверных результатов прогноза цен на лесопродукцию с небольшой допустимой погрешностью. Проверка произведена на основе регулярно обновляемых статистических данных публикуемых в периодической печати.

5. Основные выводы и рекомендации

Созданный на базе ГИАТС специальный инструментарий прогнозирования цен на лесопродукцию, рассмотренный в данной диссертационной работе, дает возможность участникам системы:

• систематически осуществлять мониторинг лесного рынка с целью

получения полной и достоверной информации о спросе,

предложении и ценах;

• снизить затраты на поиск потенциальных партнеров по бизнесу и

согласование с ними существенных условий сделок;

• упорядочить процесс торгов;

• повысить ответственность контрагентов, участвующих в торгах;

• перевести бизнес на цивилизованную основу.

Для наиболее точного отражения прогнозов на основе разработанного индикатора рынка лесопродукции необходимо:

• Своевременно и качественно обновлять данные системы путем привлечения наибольшего количества участников;

• Вести торговлю лесопродукцией в соответствии с принятыми правилами;

• Периодически пересматривать модель, вносить изменения, что возможно при ее легкой адаптируемости;

• Использовать регулярно публикуемые ретроспективные статистические данные;

• Избегать так называемых «катастроф», для чего в настоящее время разрабатывается так называемая «теория конфликтов». Для прогнозирования ведущих показателей рынков в условиях конфликтов, как было уже отмечено, целесообразно использовать

гибридные экспертно-аналитические системы основанные на одноименной теории.

Таким образом, учитывая вышесказанное, развитие информационно насыщенного бизнеса в лесопромышленном комплексе путем использования данной разработки позволит сделать более эффективным диалог с отечественными и зарубежными партнерами, переведет его на современные стандарты мирового уровня. Для лесопромышленных компаний, транспортных объединений, посреднических структур самым актуальным образом настает время:

• использовать новейшие Интернет - технологии, которые помогут эффективнее вести бизнес;

• используя современные информационные технологии, обобщать и обрабатывать данные о клиентах и их потребностях с целью получения ключевой информации, непосредственно влияющей на прибыльность бизнеса;

• повышать эффективность анализа данных о клиентах, для того чтобы наиболее точно определять тенденции современного рынка;

• увеличивать эффективность обработки и выполнения заказов и уменьшать длительность этого цикла.

Результатом данной диссертационной работы можно считать разработанную оригинальную методику синтеза интегральных показателей (индексов). Данная методика успешно апробирована на примере Японского рынка круглых лесоматериалов, получены данные прогнозов. Погрешность в прогнозировании составила менее 3%, что является допустимым в заявленных критериях точности модели.

Необходимо отметить, что практическая реализация данной модели возможна при наличии регулярно обновляемых ретроспективных данных которые может предоставить система ГИАТС. Использование результатов данных исследований предполагается предприятиями лесопромышленного комплекса, а также участниками формирующими инфраструктуру лесного рынка.

Разработанные показатели позволят учитывая множество параметров прогнозировать изменения цен на лесопродукцию, а следовательно исследовать спрос и планировать предложение о покупке или продаже лесоматериалов. Следствием данных действий могут стать выгодные сделки, а далее средством более эффективной работы.

Таким образом, применение результатов разработанной методики позволит решить множество заявленных ранее проблем:

- доступный и качественный мониторинг рынка посредством экономии затрат на анализ ситуации на рынке;

- хеджирование коммерческих рисков;

- возможность использования в торговле фьючерсными контрактами.

Для пользователей системы использование данных исследований и применение их на практике позволит:

• опережать потенциальных конкурентов;

• сокращать время выхода на рынок с новыми товарами;

• сокращать расходы на проведение торговых операций;

Все это возможно путем доступа к перспективным каналам распространения и получения информации. Данным каналом может выступать вышеупомянутая система ГИАТС.

Курс доллара США к Японско й йен« я «M S S s CM 10* 0 s¡ o" s 00 g о ■л со s ГМ о О g см 0 О 90 8 § 0" 0 Л 14. о s 8 8 CN í 0 я PK 0 0 s во о 0 CM ai 0

I g CM со" s « s fi to" 0 s fi 0 s fi о о ел см" N О 8 СМ* N CM § CN 8 в) OÍ 8 N. oí (А f«. m CN 1 см"

Is il 1 1 I 0 s 8 О 0 0 a 1 1 1 О о о 1 1 1 i 1 0 g

N Oí * <0 £ со (0 см i J s ь ГО «0 CO

г h 0 § 0 0 0 1 a 0 0 I О о о 1 1 i 0 8 1 a 8 о 8. i i 1

«л £ CD К «0 см Й CT г» s со Ol O) tn

ü i J< 1 0 0 0 1 о s § о s § I i 8 a 8 о § о о о i 0 0 a I

CM C) s О ^ я f) о * s Cl О a * см 0 ■«t о «0 0 У M

Ы! 0 s oí N. I О a 0 OÎ О a о о о 3 см о о о V в" о о о CÛ см ri О) «о о 1 ■л 0 0 0 tfi 0» s 0. Л

к в гп О О О NT * 8 О S 8 О ai N 1 cd о о о цц" со о s г* 8 О Л I § CT V о 8. «О й 0 0 0 s I i <0 0> 0 0 0 «гГ a> to CO

il 15^1 О 0 V ci 0 s oî 8 h. oí 0 0 ri s К OÎ о о ч- oí 8 ^ см" CM 8 * см* 8 * OÍ 8 см 0 0 V CM* о о т см" «0 «o <0 СЧ ■л OI oí о я см"

Ml 0 0 0 0 8 0 s 1 о 8 8 О о о о I о 8 8 О 1 0 0 S3 1 0 8 1 I

0 ♦ a> V 1Л CM 1Л « «Л g •л о «л JÇ fi m й ю X «0 s «0 CN s

fis 1 О 0 0 8 О О a 0 1 i 1 I 0 0 a 1 о о о. 1 8 сэ 1 § 0 8

CM h- «0 <0 (О m <0 CM ï см я СО со CO СЧ M SI

Ui* i O О О I 8 О i 1 8 о 1 0 О о 8 О о о о. 1 о 8 о 8 0 8 1

m 9 £ см S. N £ в (0 h» во во ю a> N. «0

Uni Jî ♦ Ю О «Л S со 0 Ю oí О CN S a Ol 0 сл о «0 m CD fi 0 0> ¡8 § < с» о> К Ol (П СП со СО со 0> i во m CN 0 СО 3 8 s О fi со at CO. 0 я Л со о

со 00 - ■Ч- m «0 кЛ N я я ^ во «n <0 я

• « i o> CM £ o> ¿ ro Oí л ю о> см О fi О)

"Ü m * ¡ír СО СО ч ^ ■ч y *

M? 0 m 0 a 0 * 1 s 0 CN at со a 8 fO* «Л «О S 0 со* 0 0 8 Г-.* Я I «л a s s" СО in 0) см s 0 V я со" СО о ! со f> о о о ai to СО 0 8 Л* Л «о о о о 8 см

I 0 s n § fi О 0 со fi I fi 8 m 0 0 0 ri 8 fi s <0 8 СО о о fi о 8 fi о о о fi fi 1Л 8 см* Xf> CM «0 см" «л N. со см*

0» a» 'Э <8 S O» 9» i а 01 a» I o> at « » « о» О) § o> 0» i at a» I s 1 s I s s 8 a 3 3 & « s >3 « I s I s i 8 « о «

>г

XI

Таблица 3

15 XJ

цене сосна, 33-30 см. C1F, JAS КОКЯ Зипас ГС (тыс. Кубм.) объем жилищ по-го строительств ее Японии <еА) объем жилищ нога берев. строительств а» Японии <е») импорт РЛ (тис. М.) потребя е-пие ГЛ (тыс. кув.м.) запас ГЛ (тис. куб.м) цена листвен яйца, 23-30 CM-CIF, JAS кока импорт РС (тис ку&м.) потребя . РС (тис. куб. лс) запас /'/ тиеи куб. м.) импорт РЕ (тис. куб. м.) яотребл .РЕ (тис. куб. м.) цена ель, 22-10 см. аг, JAS кока Курс доллара США к Японско й йене

тай»» 3.500 447,000 58,278 114,505 165.000 170.000 491.000 2,900 96.000 156,000 385.000 184.000 128,000 3,100 121,100

июн 99 3,600 424,000 48,161 102,553 206,000 182,000 515,000 2,700 79,000 102,000 403,000 161,000 143,000 3,100 115,200

и ЮЛ 99 3,500 392,000 47,984 107,612 179,000 165,000 529,000 2,700 116,000 148,000 419,000 177,000 161,000 3,000 110,820

asi 99 3,500 353,000 46,645 109,012 174,000 165,000 538,000 2,700 65.000 104.000 388,000 137,000 168,000 3.000 106.850

сен 99 3.100 303.000 45,388 103,658 119,000 151,000 506.000 2.400 71,000 121.000 378,000 129.000 139,000 3,000 104.850

окт S9 3,100 327,000 46,275 104.669 181,000 182,000 505,000 2.400 131,000 114,000 409,000 143,000 112,000 2,900 102,500

ноя 99 3,100 337.000 46.545 99,144 161.000 124.000 542.000 2,500 167,000 157.000 381,000 139,000 167,000 2,900 102,200

den 99 3,100 354,000 39,632 91,519 142,000 146,000 538.000 2,400 143,000 126.000 398,000 138,000 121,000 2,900 106,850

янв 00 3,100 295.000 39.<04 88.635 173.000 121.000 590.000 2.400 134.000 193.000 402,000 148,000 144,000 2.900 110.420

фее 00 3.060 344,000 44.934 96.149 180,000 225.000 545.000 2.400 152.000 103.000 427,000 172,000 147,000 2.900 107,750

мар 00 3,000 378,000 48.763 107,258 188.000 161.000 572.000 2,400 190.000 156.000 401,000 179.000 205.000 2.900 106.540

впр 00 3,000 381,000 46,218 100,443 159,000 169.000 662,000 2,400 154,000 151,000 402,000 131.000 130,000 2.900 109.200

чай 00 2,925 359,000 48.955 113,098 185.000 236,000 511,000 2,358 93.000 115,000 389,000 124.000 137,000 2,750 107,340

июн 00 2.825 335.000 46.378 101,696 171,000 255,000 427,000 2,275 95,000 119,000 423.000 199,000 165,000 2.575 108.940

июлОО 2.875 290,000 46.982 103,554 183,000 227,000 363,000 2.380 86.000 131,000 422,000 138,000 139,000 2,600 109,210

ав* 00 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Результаты прогноза

цена сосна, 22-30 CM.OF, JAS кока Заяас РС (тыс. Куб ж) объем жилищ но-го строительств ав Японии (*> объем жилищ ного дерев, строи• тельсяы а* Японии <*> импорт РЛ (тыс. куб. м.) нотребл а-ние РЛ (тис. куб. м.) заяас РЛ (тис. Ку б. М.) цена яистеен яйца, 12-30 см. аг, JAS кока импорт РС (тыл Куб. м.) потрейл .PC (тыс. куб. м.) заяас РЕ тыс. ку б. м.) импорт РЕ (тыс кубм.) нотребл .РЕ (яша куб м.) цеяа ель, 22-30 см. CIF, JAS кока Курс доллара США к Японаю á йене

сем 00 2.950 272,000 4В.В26 105,613 166,000 207,000 342,000 2,525 91,000 109,000 346,000 114,000 190,000 2,650 107,810

оюпОО 2,950 224,000 47,868 105,251 142,000 176,000 308,000 2,525 95,000 143,000 330,000 125,000 141,000 2,650 109,390

моя 00 3.010 199.000 49.681 107,020 158,000 189,000 277,000 2,600 96,000 121,000 328,000 115,000 117,000 2,650 109,960

сем 00 2,920 271,97 48,796 105,583 165,97 206.97 341,97 2,495 90,970 108,970 345,970 113,970 189,970 2,620 107,780

опт 00 2.920 223,97 47,638 105,221 141,97 175,97 307,97 2,495 94,970 142,970 329,970 124,970 140,970 2,620 109,360

моя 00 2,980 198,97 49,651 106,99 157,97 188,97 276,97 2,570 95.970 120.970 327,970 114.970 116,970 2.620 109.930

Таблица 5

цена Цеяа цена цена цена цеяа

сосна. сосна. листеен листвен ель. ель.

21-30 22-30 яйца, ннца. 22-30 22-30

CM.OF, см. C1F, 22-30 22-30 см. OF, CM.OF,

JAS JAS CM.CIF, см. CIF, JAS JAS

нона кока JAS JAS кока кока

(нропт) кока кока (ярогназ)

(нрогноз)

сем 00 2,950 2,920 2,525 2.495 2,650 2.620

опт 00 2,950 2,920 2,525 2,495 2,650 2,620

ноя 00 3.010 2,980 2,600 2.570 2,650 2,620

По темедиссертации опубликованы следу ющиеработы:

1. Смехова О.С., Обоснование целесообразности разработки отраслевых индексов и методик их расчета в лесопромышленном комплексе // XXII научно-техническая конференция Братского государственного технического университета: Материалы конференции. - Братск: БрГТУ, 2001г.- с. 227-228.

2. Смехова О.С., Разработка интегральных показателей, характеризующих состояние торговли лесопродукцией на базе ГИАТС//ФГУП «Редакция журнала «Лесная промышленность», №2,2002 г. - с. 7-9.

3. Смехова О.С., Информационная модель проектов, оферт и трактаций и методика оценки индексов продукции лесопромышленного комплекса на базе нейросетевых алгоритмов.//ФГУП «Редакция журнала. «Лесная промышленность», №1,2003 г. - с. 30-31.

4. Сарайкин В.Г., Смехова О.С., Тинятов В.Н., Единая информационная среда для подготовки специалистов ЛПК (на примере ГИАТС) // Лесопромышленная логистика и информационные системы лесного комплекса: Материалы международной научно-технической конференции. / СПбГЛТА СПб.:ЛТА, 2003 г. - с. 180-185.

5. Смехова О.С., Сарайкин В.Г., Адаптивный метод краткосрочного прогнозирования индексов японского рынка российских круглых лесоматериалов // Лесной комплекс региона: теория и практика: Сб. науч. Тр. - Иркутск. Изд. БГУЭП, 2003 г. - с. 50-52.

Отпечатано с готового оригинала Лицензия ПД № 00326 от 14.012000 г.

Подписано к печати. 30. 04.04. Формат 60x88/16

Бумага 80 г/м1 "Снегурочка" Ризография

Объем /п.л._Тираж 100 экз._Заказ № 253_

Издательство Московского государственного университета леса. 141005. Мытищи-5, Московская обл., 1-я Институтская, 1, МГУЛ. Телефоны: (095) 588-57-62,588-53-48, 588-54-15. Факс: 588-51-09. E-mail: izdat@mgul.ac.ru

Pf-8516

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Смехова, Ольга Станиславовна

Введение

Глава 1. Обоснование темы и выбор объекта исследования

Глава 2. Анализ существующих фондовых индексов и 1 1 методик их расчета для биржевой торговли

2.1. Методы расчета фондовых индексов

2.1.1 Метод средней арифметической простой

2.1.2 Метод средней геометрической взвешенной

2.1.3. Метод средней арифметической взвешенной

2.1.4. Требования к информации, используемой при вычислении 14 фондовых индексов

2.1.5. Корректировка индексов

2.1.6. Классификация индексов 16 2.2.Основные фондовые индексы

2.2.1. Обзор наиболее популярных зарубежных фондовых 21 индексов

2.2.1.1. Индекс Доу-Джонса

2.2.1.2. Индексы Нью-Йоркской фондовой биржи (NYSE)

2.2.1.3. Индекс Hang Seng Index (HSI)

2.2.1.4. Индекс «Стандард энд Пурз» («Standard & Poors» )

2.2.1.5. Индекс DAX

2.2.1.6. Индексы Американской фондовой биржи (АМЕХ)

2.2.1.7. Индекс внебиржевого оборота (NASDAQ)

2.2.1.8. Nikkei Dow Jones Average

2.2.2. Российские фондовые индексы 31 2.2.2.1 .Индекс «Скейт-пресс»

2.2.2.2.Фондовые индексы «АК&М»

2.2.2.3.Индексы Интерфакса

2.2.2.4.Фондовый индекс журнала «Комерсантъ»

2.2.2.5.ROS-индекс

2.2.2.6.Индексы ДЭК

2.2.2.7.Индексы финансового центра Грант

2.2.2.8.Индекс Российской Торговой Системы (РТС)

2.2.2.9.Сводный фондовый индекс МФБ 41 2.2.2. Ю.СОЛ-индекс 42 2.2.2.11.Индекс ProU

Глава 3. Краткая характеристика лесного сектора экономики

3.1. Лесопромышленный комплекс России, его структура и 45 общая характеристика

3.2. Оценка показателей социально-экономического развития 47 лесопромышленного комплекса за 2001 год

3.3. Факторы, оказавшие влияние на развитие 49 лесопромышленного комплекса в 2001 году

3.4. Анализ перспективного спроса на основные виды 51 лесобумажной продукции на внешнем и внутреннем рынке

3.5. Проблемы развития лесопромышленного комплекса России 56 и пути их решения

3.6. Вопросы эффективности лесного сектора

Глава 4. Система ГИАТС как основа для разработки индекса торговли лесопродукции

4.1. Информационные технологии как инструмент качественного 78 ведения бизнеса в лесном комплексе

4.1.1. Интернет - единое информационное общество

4.1.2. Информатизация бизнеса в лесном комплексе. Лесные 80 биржи. Идеология ГИАТС

4.2. Разработка методики расчета индикаторов рынка 91 характеризующих состояние торговли продукцией лесопромышленного комплекса

4.3. Информационная модель проектов, оферт и трактаций и методика оценки индексов продукции лесопромышленного комплекса на базе нейросетевых алгоритмов 4.4. Адаптивный метод краткосрочного прогнозирования индексов азиатско-тихоокеанского рынка круглых лесоматериалов. Опытная проверка сценариев Заключение

Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка интегральных показателей состояния торговли продукцией лесопромышленного комплекса"

Лесная промышленность является одной из наиболее интересных отраслей для изучения ввиду своей сложности, многосторонности, распространенности по всему миру и необходимости ее продуктов для экономики любых стран.

Лесопромышленный комплекс России занимает одно из ведущих мест в экономике страны и почти полностью обеспечивает своей продукцией такие отрасли, как машиностроение, строительство, сельское хозяйство, торговля, а также народное потребление (мебель, бумажно-беловые товары и т.д.). Развитие отрасли неразрывно связано с развитием российского товарного производства, которое в настоящее время пока еще достаточно неустойчиво.

Россия является крупнейшим владельцем лесными ресурсами в мире - 23% всех лесных ресурсов сосредоточено в России. Леса государственного значения комплекса России занимают 7.06 млн. кв. км., в которых сосредоточено 83 ООО млн. куб. метров древесины. При этом на долю ценных хвойных лесов приходится более 70% что составляет 42% всех мировых запасов хвойных пород.

Лесной комплекс нашей страны, всегда являлся одним из наиболее ликвидных и прибыльных отраслей промышленности и по праву назывался валютной кузницей России. К сожалению, по ряду причин этот потенциал сегодня используется крайне неэффективно.

Сегодня в страну, владеющую четвертью мировых запасов леса, ввозятся из-за рубежа не только изделия глубокой переработки древесины (бумажно-беловые товары, мебель), но и простые в изготовлении, не наукоемкие, половые доски, стеновые покрытия, вагонка, погонаж и несложный профиль, часто из древесины российского произрастания.

Более половины предприятий убыточны, неуправляемо растет кредиторская задолженность, увеличиваются затраты на рубль произведенной продукции, тенденциозно снижается эффективность лесной торговли, продолжается почти необратимый процесс утраты традиционных российских рынков, снижаются контрактные цены.

Таким образом, в лесопромышленном комплексе уже длительное время существуют и практически не находят решения ряд серьезных проблем. К их числу, в первую очередь, необходимо отнести проблему информационного обеспечения лесопромышленных предприятий, правительственных и региональных органов политического и экономического управления и регулирования.

Необходимо подробнее остановиться на этой проблеме, как особенно специфичной для лесного сектора рыночной, а точнее квазирыночной экономики России.

В процессе перехода к капиталистическим условиям хозяйствования, и как следствие неуправляемой приватизации в нашей стране потеряны многие технологические, производственные и, наиболее важные в рыночных условиях, информационные связи как внутри отрасли, так и межотраслевые, как межрегиональные, так и международные.

В данный период времени лесной комплекс состоит более чем из двадцати тысяч крупных, средних и мелких предприятий. Более 95% государственных предприятий отрасли прошли свой путь приватизации получив, в основном, приватный статус собственности и в этих структурах реализуются новые для России методы рыночного управления. Все это естественно и органично в рынке, но как акционерные предприятия и ИЧП, так и государственные органы управления и регулирования не имеют актуальной и необходимой информации о рынках сбыта и о состоянии лесного комплекса в целом. Естественно речь идет об оперативной информации, а не о постфактографической, которую представляют в лесные департаменты регионов и страны таможенные комитеты, статистические управления и другие органы через два три месяца, после того как событие уже произошло.

Сегодня, отсутствие этой незыблемой составляющей современного бизнеса, приводит к тому, что предприятия отрасли испытывают значительные трудности, как с планированием производства, так и со сбытом своей продукции. Как правило, многие сделки являются краткосрочными, так как не удаётся найти долгосрочного партнера и спрогнозировать изменение коньюктуры цен на длительный период (от 3-х до 6-ти месяцев), либо предприятия отгружают в порты непроданный товар (не имея контрактных цен), затрачивая при этом средства на его производство, транспортировку и хранение.

Это приводит к тому, что либо часть производственных мощностей простаивает, либо происходит «затоваривание» продукции в портах отгрузки. Длительное хранение лесоматериалов, обусловленное временем, необходимым на поиск покупателя и согласование контрактных цен приводит к снижению качественных характеристик и, в некоторых случаях, порче товара, что обусловливает снижение его стоимости и, как следствие, определяет факт недополучения валютной выручки, уменьшения налоговых платежей в бюджет России, а также в бюджеты субъектов Российской Федерации. К примеру, недостаток объективной информации по рынку лесопродукции (спрос, предложение, запасы, цены и т.д.) ограничивает возможности предприятия по эффективному выбору стратегии и тактики продаж своего товара. В тоже время, отсутствие единого информационного поля для продавцов и покупателей по актуальным товарным и фьючерсным рынкам, приводит к не сбалансированности, «зашумливанию» рынка и как результат, выгодный для инопокупателя, к проигрышу в ценах и объемах поставки.

В этой связи, особую актуальность приобретает поиск и использование новых механизмов для регулирования экономических процессов. Решение данной проблемы возможно путем создания специального инструментария для построения организованного рынка лесопромышленного комплекса, а также проведения доступного и качественного его мониторинга. Некоторые пути решения данной проблемы предложены в данной диссертационной работе.

Диссертация состоит из 4 глав, введения и заключения.

В первой главе дано обоснование выбранной для научной работы темы и объекта исследования. Рассмотрены основные предпосылки создания специального инструментария для торговли продукцией лесопромышленного комплекса, а также актуальность поставленной задачи и ее практическая значимость. Кроме того, кратко представлены основные пути ее реализации.

Во второй главе представлен подробный анализ существующих фондовых индексов для биржевой торговли. Рассмотрены методы их расчета и дан обзор наиболее распространенных фондовых индексов в России и за рубежом.

Третья глава посвящена краткой характеристике лесного сектора экономики России, в которой изложены основные направления его современного развития и состояния.

В четвертой главе рассматривается система ГИАТС являющейся информационной площадкой торговли лесопродукцией и положенная в основу для разработки ее индексов. В главе также представлены принципы построения индекса, информационная и математическая модель, а также адаптивный метод краткосрочного прогнозирования индексов на примере Японского рынка российских круглых лесоматериалов. Дана опытная проверка сценариев.

В заключении даны выводы рекомендации участникам рынков лесопродукции и пользователям системы ГИАТС.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Смехова, Ольга Станиславовна

Заключение

В настоящее время в лесопромышленном комплексе России существует ряд проблем, от решения которых существенно зависит как его развитие, так и развитие экономики страны.

До 1991 года функции управления и информационного обеспечения отрасли выполнял центральный орган - министерство, которое от лица государства владело и, следовательно, управляло лесным комплексом России, обеспечивая оперативной и интегральной информацией о его состоянии правительство и свои структурные подчиненные подразделения в регионах и за рубежом. При этом министерство получало дифференциальную, регулярную (отчетную) и нерегулярную (по запросу) информацию о состоянии лесной промышленности от своих низовых подчиненных структур. Это позволяло корректно оценивать технико-экономическое состояние лесного комплекса, проводить по полученным данным анализ и синтезировать рациональные решения по управлению лесной отраслью в целом, представлять предложения правительству СССР, а затем и России для планирования и оптимизации технико-экономической политики всей промышленности страны, включая внешнеэкономическую и политическую стратегию и т.д.

Сегодня как акционерные предприятия и частные предприниматели, так и государственные органы управления и регулирования испытывают трудности в получении актуальной и достоверной информации о рынках сбыта и состоянии лесного комплекса в целом. Недостаток объективной информации по рынку сбыта лесопродукции (спрос, предложение, запасы, цены и т.д.) ограничивает возможности предприятия по эффективному выбору стратегии и тактики продаж своего товара. Отсутствие единого информационного поля для продавцов и покупателей по актуальным товарным и фьючерсным рынкам, а также рынкам услуг приводит к несбалансированности спроса и предложения, избытку недостоверной или неточной информации и - как результат- не выгодному ни продавцу, ни покупателю хаосу на рынках. Достаточным подтверждением этого является потеря валютной выручки от экспорта лесопродукции в 1999 году около 800 млн. долларов по сравнению с 1998 годом, несмотря на увеличение объемов поставки леса почти на 20%.

Сегодня проведение глубоких маркетинговых исследований рынков сбыта продукции по силам только наиболее крупным предприятиям. Множество мелких и средних лесопромышленных предприятий России не могут реализовать свой потенциал, оставаясь один на один с рынком, так что эти структуры обречены на зависимость от посредников, часто искусственно ими созданную.

Для разрешения названных противоречий специализированные фирмы и лесопромышленные предприятия пытаются внедрить некоторые достижения информационных технологий - от web-сайта и электронного магазина до портала. Однако развитие электронной коммерции в классическом виде имеет существенные законодательные ограничения в России, и тем более эти инструменты не могут быть напрямую применены в торговле продукцией лесопромышленного комплекса. Для решения данной проблемы предложено формирование организованного рынка на базе отраслевой торговой Интернет-системы ГИАТС.

Сегодня ГИАТС объединила 37 ведущих торгово-промышленных предприятий отрасли. Система имеет региональные центры более чем в 20 российских областях. ГИАТС используется для поддержки биржевых торгов ряда специализированных товарных бирж в Москве и регионах. Разработанная система одобрена Министерством экономики России, Союзом лесопромышленников и лесоэкспортеров России, крупнейшими производителями лесопродукции, транспортными компаниями России, а также широким кругом предприятий, занятых в лесоперерабатывающей индустрии и смежных отраслях производства. Участниками торгов являются профильные компании в Японии, Италии, Англии, Израиле, Германии, США, Турции, Китае, Южной Корее и других странах, заинтересованные в развитии бизнес-кооперации с Россией.

Анализ показал, что в мире отсутствует опыт информационного обеспечения субъектов лесного рынка с использованием телекоммуникационных технологий и достижений информатики, тем более в условиях, сравнимых с нынешней российской действительностью. В связи с этим создание ГИАТС для лесной промышленности в силу ее специфики потребовало разработки оригинального подхода к проектированию механизма согласования условий сделки и самих торгов, а также к моделированию процесса поиска потенциальных партнеров по бизнесу.

Сегодня ГИАТС выходит за рамки только торговой системы. Ведутся работы по интеграции в портал подсистем логистики, бизнес-консалтинга, бизнес-планирования и инвестиций. Создается аналитический блок с возможностью применения информационных моделей в различных областях деятельности, с развитыми средствами поддержки принятия решений, включая механизм описания, разработки и анализа рыночных стратегий путем подключения внешних модулей и адаптации под обработку, анализ и мониторинг определенных информационных потоков.

При торговле лесом и другими сырьевыми товарами коммерсант, брокер имеет дело с несколькими существенными условиями оферты, являющимися параметрами торгов. Следовательно, и при совершении сделки необходимо рассматривать ее в нелинейной многокритериальной постановке, что существенно ограничивает возможность автоматизации процесса принятия решения. При разработке ГИАТС также учитывался фактор расстояния (география производителей, продавцов и покупателей -весь мир), который ограничивает применение чисто биржевых технологии и актуализирует необходимость внебиржевых систем.

Особое внимание также уделяется учету регламентов, определяемых из целенаправленных усилий государства по совершенствованию нормативной базы и направленных на создание организованных товарных рынков. Кроме того, была поставлена цель, обеспечить концентрацию спроса и предложения, формирование объективных цен, разработку отраслевых индексов на основные сырьевые и стратегические товары, расширение рыночных и хозяйственных связей, базирующихся на принципах либерализации цен, и создание необходимой торговой инфраструктуры с применением современных информационных технологий. Созданная с учетом этого информационно-организационная структура позволила решить следующие, прежде всего отраслевые, задачи:

• обеспечение мониторинга рынка лесной продукции, включая российский, рынки СНГ и традиционного экспорта - дальнего зарубежья;

• обеспечение возможности регуляризации торговой деятельноеiи по основным сырьевым и стратегическим товарам;

• получение актуальной и достоверной информации о спросе и предложении:

• достижение концентрации спроса и предложения в едином информационном поле;

• получение эффективного механизма прогнозирования состояния рынка и отрасли в целом;

• выработка рекомендаций для принятия решений, необходимых для поддержки развития национальной экономики на правительственном уровне (ставки налогообложения, квоты, пошлины, тарифы на транспортировку грузов и т.д.).

В результате масштабного применения разработанного на основе ГИАТС информационно - организационного механизма Правительство РФ и Администрации субъектов Федерации смогут:

• получать объективную информацию о состоянии отрасли через коммерческие интересы участников рынка, как через датчики, расположенные в разных географических координатах страны и зарубежья), и использовать полученную информацию для принятия корректных управленческих и регулирующих решений;

• иметь текущие и прогнозируемые цены на продукцию и их интегральные индексы;

• вести систему учёта и контроля на региональном, федеральном и международном уровне;

• обеспечивать возможность закупок продукции для государственных нужд;

• иметь современный механизм регулирования ценообразования и управления товарными потоками;

• обеспечить своих операторов инструментарием для реструктуризации задолженности предприятий в федеральный бюджет;

• создать перспективные условия для возврата России на традиционные рынки и открытия новых ниш.

Созданный на базе ГИАТС специальный инструментарий прогнозирования цен на лесопродукцию, рассмотренный в данной диссертационной работе, дает возможность участникам системы:

• систематически осуществлять мониторинг лесного рынка с целью получения полной и достоверной информации о спросе, предложении и ценах;

• снизить затраты на поиск потенциальных партнеров по бизнесу и согласование с ними существенных условий сделок;

• упорядочить процесс торгов;

• повысить ответственность контрагентов, участвующих в торгах;

• перевести бизнес на цивилизованную основу.

Для наиболее точного отражения прогнозов на основе разработанного индикатора рынка лесопродукции необходимо:

• Своевременно и качественно обновлять данные системы путем привлечения наибольшего количества участников;

• Вести торговлю лесопродукцией в соответствии с принятыми правилами;

• Периодически пересматривать модель, вносить изменения, что возможно при ее легкой адаптируемости;

• Использовать регулярно публикуемые ретроспективные статистические данные;

• Избегать так называемых «катастроф», для него в настоящее время разрабатывается так называемая «теория конфликтов». Для прогнозирования ведущих показателей рынков в условиях конфликтов, как было уже отмечено, целесообразно использовать гибридные экспертно-аналитические системы основанные на одноименной теории.

Таким образом, учитывая вышесказанное, развитие информационно насыщенного бизнеса в лесопромышленном комплексе путем использования данной разработки позволит сделать более эффективным диалог с отечественными и зарубежными партнерами, переведет сю на современные стандарты мирового уровня. Для лесопромышленных компаний, транспортных объединений, посреднических структур самым актуальным образом настает время:

• использовать новейшие Интернет - технологии, которые помогут эффективнее вести бизнес;

• используя современные информационные технологии, обобщать и обрабатывать данные о клиентах и их потребностях с целью получения ключевой информации, непосредственно влияющей на прибыльность бизнеса;

• повышать эффективность анализа данных о клиентах, для того чтобы наиболее точно определять тенденции современного рынка;

• увеличивать эффективность обработки и выполнения заказов и уменьшать длительность этого цикла.

Результатом данной диссертационной работы можно считать разработанную оригинальную методику синтеза интегральных показателей (индексов). Данная методика успешно апробирована на примере Японского рынка круглых лесоматериалов, получены данные прогнозов. Погрешность в прогнозировании составила менее 3%, что является допустимым в заявленных критериях точности модели.

Необходимо отметить, что практическая реализация данной модели возможна при наличии регулярно обновляемых ретроспективных данных которые может предоставить система ГИАТС. Использование результатов данных исследований предполагается предприятиями лесопромышленного комплекса, а также участниками формирующими инфраструктуру лесного рынка.

Разработанные показатели позволят учитывая множество параметров прогнозировать изменения цен на лесопродукцию, а следовательно исследовать спрос и планировать предложение о покупке или продаже лесоматериалов. Следствием данных действий могут стать выгодные сделки, а далее средством более эффективной работы.

Таким образом, применение результатов разработанной методики позволит решить множество заявленных ранее проблем: доступный и качественный мониторинг рынка посредством экономии затрат на анализ ситуации на рынке; хеджирование коммерческих рисков; возможность использования в торговле фьючерсными контрактами.

Для пользователей системы использование данных исследований и применение их на практике позволит:

• опережать потенциальных конкурентов;

• сокращать время выхода на рынок с новыми товарами;

• сокращать расходы на проведение торговых операций;

Все это возможно путем доступа к перспективным каналам распространения и получения информации. Данным каналом может выступать вышеупомянутая система ГИАТС.