Диссертация (1026364), страница 16
Текст из файла (страница 16)
Как правило, этот запас формируется по завершенииочередного производственного цикла как этап обязательного технологичногорегламента);группы;– эффективное время работы ОТО m-й– пороговое значение коэффициента автономии.116Переменные,задаются сценарием:– цена ед. продукции i-го наименования;продукцию i-го наименования;– рыночный спрос на– ставка по краткосрочному кредиту;максимально доступный объем кредита;–– страховой резерв.Перечисленные переменные относятся к группе экзогенных.Переменнаясоставляет блок эндогенных, отражающая решениемодели выбора оптимальной производственной стратегии:–объем выпускаемой продукции i -го наименования.Динамическаяоперационнойоптимальнойоптимизационнаядеятельностимодельпредприятияпроизводственнойденежныхиспользуетсяпрограммы,анализапотоковдлярисковотвыборасферыпроизводства и принятия управленческих решений в этой сфере.Учитывая особое влияние фискальной нагрузки на финансовое состояниепредприятия, рассмотрим проблему оценки и управления риском ликвидностив процессе динамического моделирования его производственной сферы.Оценка риска ликвидности осуществляется с помощью коэффициентовликвидности: абсолютной, срочной и текущей, оценивающих покрытиекраткосрочной задолженности активами.В качестве основного будем, как обосновано в наших работах [68, 70, 72],рассматривать показатель текущей ликвидности:,(3.81)значение которого должно быть неменьше норматива, задаваемогоЛПР и соответствующего отраслевой принадлежности предприятия:.(3.82)Выразив величину оборотных активов через управляемые параметры(как это было сделано в п.2.1), получим следующее дополнительное117ограничение для анализа результатовдинамическогомоделированияпроизводственной сферы предприятия:.(3.83)С учетом этого ограничения проведем анализ риска и разработаемпредложения по его снижению.
Для этого составим пошаговую таблицудостигнутого уровня ликвидности (Таблица 11).По данным Таблицы 11 ЛПР определяет плановый период, в которомпредприятие попадает в зону риска ликвидности, и принимает управленческоерешение о мерах по снижению риска.Наиболее простым, но и наименее эффективным методом сохраненияликвидности является «заморозка» части рабочего капиталаисходя из выражения (2.27) позволит увеличить ликвидность на, которая,.
Тогдаобъем оборотных активов, обеспечивающих текущую ликвидность,Таблица 11.Таблица ликвидности по шагам динамической моделиВеличинаденежногопотока в периодеПериодt (элементФактическийНормативныйвремениденежногопоказатель текущей показатель текущейtпотока отликвидностиликвидностиоперационнойдеятельностиRS(t))12…T…118определим по формуле:,где:(3.84)– объём текущих оборотных активов, полученный на основаниидинамической оптимизационной модели (до коррекции);- «чистые»материальные оборотные активы, сформированные для периода .Однако принятие такого решения может негативно повлиять нарезультаты операционной деятельности, поскольку следствием сокращениярабочего капитала является снижение выпуска продукции и доходовпроизводственного сегмента.Другой управленческий вариант, требующий внимательного изучения ичеткого планирования временной структуры денежных потоков, – выделениеинтервалов, в которых возникают разрывы ликвидности, с целью маневраналоговыми платежами.
В рамках законодательства на выплату налоговотводится до месяца по завершении налогового периода. Кроме того, нанебольшой период можно отложить выплату налогов, уплатив пеню за каждыйкалендарный день просрочки:,(3.85)где: П – размер пени; ПНП – сумма просроченного налогового платежа; СЗ –срок, на который задержан платеж; ref – ставка рефинансирования ЦБ;–коэффициент кратности.Несмотря на опциональные возможности, маневрирование фискальнымивыплатамирекомендуетсяосуществлятьврамкахустановленныхзаконодательством налоговых периодов.Кроме того, во второй главеопределеныуправляемые параметрыоперационной деятельности, варьируя которыми можно повысить финансовыйрезультат с сохранением необходимого уровня ликвидности. Перспективными119являются манипуляции с долямиγ и ν инвестиций соответственно впроизводственную сферу и в оборотный капитал, позволяющие в условияхиспользованиявзатратахнакопленнойамортизациинивелироватьотрицательное влияние на ликвидность рабочего капитала потока налоговыхвыплат.3.2.2.
Численные методы поиска и анализа устойчивости решенияоптимизационной задачи (3.48), (3.60'), (3.67), (3.35), (3.68), (3.69)Модель (3.48), (3.60'), (3.67), (3.35), (3.68), (3.69) выбора оптимальноговарианта производственной деятельности предприятия относится к задачамцелочисленного линейного программирования, решение которых может бытьполучено с использованием методов отсекающих плоскостей Гомори, ветвей играниц и др.
[6,19].Однако область применения указанных точных методов решенияцелочисленных задач, как известно, ограничена их размерностью. По этойпричиненапрактикеиспользуютметодыпоискаприближенных(квазиоптимальных) решений с последующей оценкой погрешности.Учитываятотфакт,чтомножестводопустимыхрешенийсоответствующей непрерывной (без ограничений целочисленности (3.69))оптимизационной задачи выпукло, оценим величину отклонения значенийфункционала 3.48) целочисленной и непрерывной задач.Пусть– решение целочисленной, а– решение непрерывной (3.48), (3.60'),(3.67), (3.35), (3.68), (3.69) задач.Рассмотримвекторгде([a]– целая часть числа а).В силу выпуклости множества допустимых решенийдопустимое решение.120Определим абсолютную величину погрешностина решенияхи())+()функционала (3.43):()() )( ) =1 (() ()( ) =1 (+() ()()( )+1.
присутствующая(3.86)Посколькув критерии (3.48) константане влияет на решениеотносительную погрешностьнепрерывной задачи, оценимфункционала на приближенном(квазиоптимальном) целочисленном решении:(3.87)Преобразуем неравенство (3.87):(3.88)121где:.Так как, то согласно (3.88)( )+1(3.89)и относительная погрешность квазиоптимального решения оцениваетсявеличинойв случае, если.Для предприятий с серийным производством минимальный объёмпланируемых к выпуску изделий оценивается десятками (сотнями)ед.Поэтойпричиневерхнююоценкуотносительнойпогрешностиквазиоптимального решения целочисленной задачи можно принять на уровне10% (1%).С учётом полученных выше оценок погрешности квазиоптимальногорешения воспользуемся методом его поиска, основанном на локальнойоптимизации решения непрерывной задачи.На рис. 3.2 приведена блок-схема итерационного алгоритма.На втором шаге требуется определить оптимальное решениенепрерывной задачи (3.48), (3.60'), (3.67), (3.35), (3.68), (3.69).
В качествепервого приближения к квазиоптимальному решению целочисленной задачивыбираем пару.Процесс локальной оптимизации связан с перебором точек единичной (вевклидовой метрике) окрестностидопустимоерешениеточки: определяетсятакое,. Если, то– локальный максимум задачи. Есличто122, то осуществляется переход к следующей итерации, принимаяза начальную точку, и.т.д. Длительность процесса определяетсяизначально задаваемой точностью квазиоптимального решения.– квазиоптимальное решение задачи (3.48), (3.60'), (3.67),(3.35), (3.68), (3.69), еслиЗаметим,что.переборнакаждомшагеитерациирекомендуется осуществлять целенаправленно: в первую очередь увеличиваемту компоненту пары, коэффициент при которой в критерии (3.48)является наибольшим.Представленные модель и численный метод решения дискретнойоптимизационнойзадачиапробированывхозяйственнойпрактикепроизводственного предприятия с серийным характером производства.Анализ устойчивости оптимального решения дискретной задачи (3.48),(3.60'), (3.67), (3.35), (3.68), (3.69) проведём на следующем её аналоге, дляописания которого используем обозначения:–удельныймаржинальныйдоходпроизводства и реализации ед.
i-й продукции в периоде t;– объем краткосрочного кредита, привлекаемого в периоде t(знак ''–'' признак кредиторской задолженности).В этих обозначениях, учитывая возможность упростить критерий за счетсоставляющихизапишем исходную модель в следующейэквивалентной форме:(3.48')(3.60')(3.67')123(3.35')(3.68)(3.69')Дискретная задача (3.48'), (3.60'), (3.67'), (3.35'), (3.68), (3.69') имеетконечное множество допустимых (удовлетворяющих ограничениям (2.49'),(3.67'), (3.35'), (3.68), (3.69')) планов, что позволяет утверждать наличие такогоспособа их упорядочения (с одной стороны) и последовательности интерваловизменений коэффициентовкритерия (3.48') (с другой стороны), чтодля каждого такого интервала оптимальным будет только один из построенногоряда допустимых планов.
(Обратное утверждение в общем случае неверно: впоследовательности допустимых планов может присутствовать план, неявляющийся оптимальным ни для какой пары коэффициентов линейнойсвертки (3.48')).Особый интерес представляет линейная непрерывная (без ограничения(3.69')) задача, которая, как это следует из приведенных выше рассуждений,достаточно точно аппроксимирует дискретную.
Возможность на основесимплекс-процедуры получить двойственные оценки переменныхограничений(3.60'),(3.67'),(3.35'),(3.68)открываетиперспективуконструктивного анализа влияния изменений экзогенных и эндогенныхпараметров модели на оптимальный вариант производственной деятельностипредприятия.1243.2.3. Программно-информационный комплекс задач управленияденежными потоками предприятияРешениефинансовойзадачоптимальногодеятельностьюиспользованиемсредствуправленияпредприятиявычислительнойпроизводственнойнеобходимотехникиипроводитьиссоответствующегопрограммного обеспечения. Использование средств вычислительной техники ипрограммного обеспечения для проведения расчетов на основе разработаннойсистемы экономико-математических моделей необходимо по следующимпричинам:− используется большой объем исходных данных (данные о маршрутныхтехнологиях, данные о составе и характеристиках ОТО по производственнымпеределам, нормативные коэффициенты и т.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
