ВВЕДЕНИЕ 7
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ РИСКОВ ПРОДАЖ.
1.1 Основные понятия риска 11
2.1 Анализ методов моделирования 17
2 АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ ПАО «КАМАЗ» 29
2.1 Организационная структура ПАО «КАМАЗ». Общая информация. .. 29
2.2 Организационно-логическая сущность решения задач и выполнения
работ бизнес-процессов предприятия 34
2.3 Управление рисками на ПАО «КАМАЗ» 45
2.4 Организационная структура риск - менеджмента на ПАО «КАМАЗ» 47
2.5 Основные факторы рисков, имеющие влияние на деятельность
компании ПАО «КАМАЗ» 49
2.6 Анализ макроэкономических рисков влияющих на сбыт продукции
ПАО «КАМАЗ» методом экспертных оценок 53
3 АНАЛИЗ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ РИСКОВ
ПРОДАЖ ГРУЗОВЫХ АВТОМОБИЛЕЙ ПОЛНОЙ МАССОЙ СВЫШЕ 14 ТОНН НА ПРЕДПРИЯТИИ 65
3.1 Регрессионный анализ влияния общих макроэкономических показателей на объем отгруженных грузовых автомобилей полной массой
свыше 14 тонн 65
3.2 Моделирование методом Монте-Карло в пакете STATISTICA 75
3.3 Разработка модуля «Управление сбытом продукции» в
информационной систем организации 85
3.3.1 Руководство пользователя 85
3.3.2 Выявление и устранение проблем, связанных с внедрением
программного модуля «Управление сбытом продукции» 93
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 97
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 101
ПРИЛОЖЕНИЕ А 105
Главным условием долгосрочного развития компании, является получение прибыли от реализуемой продукции, обязательно превышающая сумму, затраченных средств, и желательно с учетом внешних и внутренних факторов влияния на выручку. Эффективно и своевременно вложить средства в производство это полдела, но любой компании сопутствуют свои риски на невыполнение запланированных объемов продаж продукции. Любые риски могут положительно повлиять на развитие продаж выпускаемой продукции только если они вовремя определены, оценены, и компанией разработан определенный сценарий действий.
На российском рынке число предприятий по производству грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тонн растет, становится все больше импортных компаний, которые открывают производство на территории РФ. В данной сложившейся ситуации на рынке в феврале видны пики замедления, если замедление продолжиться то возможно стоит ожидать падения рынка грузовых автомобилей. Помимо этого растет конкурентоспособность и борьба за клиентов в этом сегменте экономики.
В основе предприятия лежит бизнес - план, в котором описывается все этапы, которые упорядочены в соответствии с параметрами выпускаемой продукции, риски и стратегические планы по выпуску производимой продукции. По этой причине все звенья бизнес - плана несут некий риск. Основываясь на тех причинах, что рынок грузовых автомобилей на текущий год имеет не совсем положительную динамику роста и растет количество конкурентных компаний на рынке РФ.
Однако любые принятия решений, а также анализ рисков, и анализ эффективности предприятия, основаны на неопределенности, так как учитываемые денежные потоки относятся к будущему, и являются по большей части прогнозными данными. Это определено тем, что относительно будущего слишком трудно со сто процентной точностью предположить развитие всех параметров внешней и внутренней среды компании.
Целью выпускной квалификационной работы является совершенствование математического моделирования рисков продаж грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тонн на предприятии на основании анализа и моделирования рисков. В соответствии с этой целью в работе поставлены и решены следующие задачи:
1. Рассмотреть понятие и сущность рисков продаж, а также изучить методы анализа и моделирования рисков.
2. Изучить специфику деятельности рынка грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тонн.
3. Проанализировать современное состояние рынка грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тонн.
4. Составить список возможных рисков данной сфере деятельности.
5. Провести анализ продаж, объемов выпускаемой продукции с помощью выделенных методов (регрессионный анализ, анализ чувствительности объёмов выпускаемой продукции, моделирование рисков методом Монте-Карло). Проанализировать полученные результаты.
6. Разработать рекомендации по минимизации (максимизации) рисков с целью достижения запланированных результатов по реализации обьемов выпускаемой продукции.
Объектом исследования выступает объёмы продаж грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тонн на предприятии.
Предметом исследования является изучение влияния рисков на объёмы продаж грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тонн
В ходе изучения литературы, было обнаружено, что существует множество методов анализа и моделирования рисков продаж, однако каждый из них имеет определенные достоинства и недостатки, а также определенные методы удобны для анализа определенных рисков. Новизна работы состоит в разработке, на практическом примере, алгоритма анализа и моделирования рисков различными методами.
Практическая значимость заключается в том, что основные выводы и рекомендации, содержащиеся в работе, могут использоваться специалистами при оценке прогнозируемых рисков невыполнения запланированных объемов продукции на предприятии, и разработке мероприятий по ограничению и мониторингу факторов влияющих на риски в данной сфере.
Новизна проводимого исследования относительно исследуемой компании заключается в том, что анализируемый риски невыполнения объёмов выпускаемой продукции, моделируются на фоне макроэкономических показателей, которые имеют динамику изменения и влияния на рынок грузовых автомобилей в целом. Макроэкономические факторы могут быть использованы на практике для работы и разработки информационной системы. Результатом работы будет несколько методов анализа, обобщенные в один алгоритм, по представленному алгоритму может проводиться анализ любых рисков.
В работе использованы следующие методы исследования: теоретическое обобщение, сравнение, регрессионный анализ, метод моделирования рисков Моне-Карло. К числу использованных в работе эмпирических методов исследования можно выделить исследование литературы по изучаемой проблеме.
Данная выпускная квалификационная работа состоит из трех частей. Первая глава содержит два основных теоретических аспекта: понятия и сущности рисков, а также освещает; методы анализа и моделирования рисков продаж. В первой главе предлагается алгоритм оценки с учетом специфики логистической деятельности.
Во второй главе проводится исследование специфики работы автомобильной компании, анализ рынка грузовых автомобилей полной массой свыше 14-40 тонн, и на основании этого определены макроэкономические риски, влияющие на продажу грузовых автомобилей.
В третьей главе, проводится моделирование макроэкономических факторов влияющих на объем выпускаемой продукции с помощью регрессионной модели. Далее проведено имитационное моделирование методом Монте-Карло по двум факторам (Цена реализации, Объем продаж) с помощью пакета STATISTICA.
Результаты анализа и моделирования рисков продаж грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тонн по разработке информационной системы 1С: Предприятие 8, демонстрируют перечень задач планирования, бюджетирования и финансового анализа. Также полученные результаты позволят усовершенствовать мониторинг рисков продаж, избежав или минимизировав определенные риски, тем самым увеличивая финансовые результаты ПАО «КАМАЗ». Представленный алгоритм анализа и моделирования может также использоваться предприятием.
В работы были освещены теоретические аспекты определения и сущности понятия риск и неопределенность. Представлена классификация рисков продаж, а также способ их идентификации. Обобщая освещенную в работе литературу по данному вопросу, охарактеризуем понятие риск, как неопределенное событие или условие, при осуществлении которого, может быть как негативное, так и позитивное влияние на итог проекта.
Далее было произведено изучение и обзор методов анализа и моделирования рисков продаж на предприятие, количественные методы анализа рисков (анализ безубыточности, анализ чувствительности, метод сценариев (метод PERT анализа), Дерево решений, Метод имитационного моделирования Монте-Карло). В результате изучения методов, было отмечено, что качественные методы оценки рисков проекта предназначены больше для первичного анализа проекта, так как демонстрируют только ряд возможных рисков по проекту и источник их возникновения.
Изучив различные вышеуказанные методы моделирования рисков, необходимо отметить, что не существует одно полностью подходящего метода, каждому из них присуще определенные достоинства и недостатки. Поэтому для наиболее корректного и эффективного для использования результата следует комбинировать несколько методов. Для дальнейших практических расчетов были выбраны два метода анализа и моделирования рисков.
Регрессионный анализ - данный метод наглядно показывает влияние отдельных факторов на значения зависимой переменной. Единственным недостатком метода выявлено то, что анализируется влияние только одного из возможных факторов, и предполагается, что остальные факторы остаются неизменными. В реальности же, в той или иной степени, изменяются несколько факторов одновременно.
Метод имитационного моделирования рисков Монте-Карло - несмотря на затруднительность расчетов по данному методу, отличительной особенностью является генерация сотен комбинаций параметров проекта, при этом учитывая их вероятностное распределение. Плюсами этого метода можно выделить то, что он является наиболее точным и надежным при рассмотрении при рассмотрении нелинейных инструментов, и возможность учета разных факторов риска в одном подходе. А также, метод не использует конкретную модель определения параметров и может быть легко перенастроен соответственно экономическому прогнозу. Недостаток метода заключается в сложности и трудоемкости расчетов, так как метод основан на сборе и обработке больших массивов данных с использованием статистических методов.
Вторая часть работы посвящена изучению и анализу рынка грузовых автомобилей в России. Определяющим фактором для существования и развития автомобильной промышленности как отдельного вида деятельности, является спрос на продукцию. При условии высокого спроса на грузовые автомобили полной массой свыше 14 тонн. Поэтому важно отметить макроэкономические факторы коррелирующие с продажами грузовых автомобилей провоцирующих колебание спроса.
Также, относительно общей деятельности предприятия, стоит выделить цепь, которая выделяет «7П»
Получить правильный продукт (продукт, который будет востребован), в правильном количестве, в правильном состоянии, в правильном месте, в правильное время, для правильного клиента, по правильной цене.
Далее были проанализированы характерные макроэкономические риски и риски рынка сбыта, касательно деятельности предприятий- производителей грузовой автомобильной техники:
- зависимость экономики РФ от мировых цен на нефть и газ;
- риск изменения курса рубля по отношению к мировым валютам;
- риск роста ставки рефинансирования;
- спрос на рынке грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тонн; риск усиления конкуренции на внутреннем рынке со стороны европейских иномарок;
- риск усиления конкуренции на внутреннем рынке со стороны производителей ближнего зарубежья (СНГ);
- риск усиления конкуренции на внутреннем рынке со стороны внутренних производителей;
- риск усиления конкуренции на внешних рынках; сжатие товаропроводящей сети, потеря дилеров, снижение объемов продаж через дилерскую сеть;
- риск возникновения ошибок прогнозирования рынка и планирования продаж;
- риск снижения спроса на продукцию в связи с изменениями законодательства (таможенные пошлины, экологические требования, требования безопасности);
- потеря позиций на рынке запчастей; потеря позиций на экспортных рынках; риск снижения уровня защищённости рынка РФ;
- цикличность и высокая волатильность рынка коммерческой техники, а также экспертно оценен уровень указанных рисков.
Последним этапом работы являлся совершенствование моделирования рисков продаж грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тон, двумя выбранными методиками, следует в первую очередь отметить, что по всем полученным результатам следует принимать, что наблюдается динамика роста продаж грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тонн.
Регрессионный анализ показал, что наиболее значимыми факторами на объём выпускаемой продукции являются:
- V по виду строительства;
- Импорт товаров всего (млрд. долларов США);
- Первичный рынок жилья ;
- Счет в СДР;
- Средняя цена на нефть Urals (за период), долл./барр.;
- Кредиты, млрд.руб.;
- Номинальная заработная плата;
- Иностранная валюта;
- Среднемесячный курс доллара США к рублю;
- Безработица;
Также не маловажным наблюдением по результатам данного анализа является положительная динамика роста продаж грузовых автомобилей полной массой свыше 14 тонн до 3000 автомобилей за месяц в ноябре 2018г., что составляет на 10% выше АПГ.
Проведенный метод имитационного моделирования Монте-Карло, подтвердил полную положительность объем роста продаж грузовых автомобилей. Полученный индекс прибыльности уверенно вписывается в критерии роста продаж. Исследуемый объем роста продаж, в общем, характеризуется низкой долей риска, поскольку с очень большой вероятностью объем роста имеет положительное значение, следовательно, существует динамика роста.
Полученные результаты по все методам анализа, помогают более точно определить сильные и слабые стороны, влияющие на риски продаж, учет и правильная работа с которыми впоследствии приведет к увеличению финансовых результатов.
Анализ литературы по исследуемой теме показал отсутствие в российской литературе единого алгоритма оценки и моделирования рисков продаж деятельности предприятий-производителей грузовой автомобильной техники как внутренней, так и международной.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
