Введение 3
Обзор литературы 5
Глава 1. Принятие решений в условиях неопределенности 6
1.1. Построение производственных функций 6
1.2. Критерии принятия решений 9
Глава 2. Показатели эффективности и нечетко - множественный анализ 13
2.1. Рентабельность реализации продукции 13
2.2. Фондоотдача 19
2.3. Совокупный критерий 23
Выводы и результаты 24
Список литературы 25
Приложение 27
Приложение 1. Данные о выручке компании 27
Приложение 2. Возможные решения в условиях неопределенности 28
Приложение 3. Совокупный критерий показателей эффективности 29
Приложение 4. Совокупный критерий риска неэффективности . .
В настоящее время необходимо оценивать будущие результаты финансово - экономической деятельности. Это позволяет вовремя изменить политику компании и не потерять слишком много или наоборот — приобрести еще больше. Поэтому крупные компании создают специальные аналитические отделы, по результатам работы которых руководители принимают важные решения. Потенциальным инвесторам необходимо оценивать эффективность работы компании, поэтому для них рассчитываются показатели эффективности.
На российском рынке компания «Норильский никель» занимает лидирующие позиции по производству металлов. Его доля на отечественном рынке по производству никеля составляет 96%, меди — 55%, металлов платиновой группы — более 90%. На долю на мировом рынке по производству никеля приходится 22%, меди — 3%, палладия — 38%, платины — 9%. Акции данной компании представлены на Московской, Лондонской, Франкфуртской и Берлинской биржах, уровень капитализации составляет 1 447,95 млрд. рублей (на 14.04.2016, Московская биржа).
Целью данной работы является прогнозирование оптимального результата финансово - экономической деятельности компании.
В данной работе проводится анализ результатов деятельности компании в период с 2009 года по первую половину 2015 года. Ставятся такие задачи:
• выявление зависимости общей выручки компании от выручки по основным металлам, таким как никель, медь, палладий и платина;
• прогнозирование возможных значений величины выручки для следующего периода деятельности компании;
• оптимизация решений относительно показателей эффективности компании.
В первой главе рассматривается решение первых двух вопросов. С помощью теории производственных функций выявляется необходимая зависимость, на основе которой с применением критериев принятия решений в условиях неопределенности определяются оптимальные решения.
Во второй главе рассматривается общая эффективность компании по таким показателям, как рентабельность реализации продукции и фондоотдача. С привлечением теории нечетких множеств между собой сравниваются решения, полученные в соответствии с различными критериями, по величине показателя эффективности и степени риска, связанной с отклонением от ожидаемого значения. Проводятся свертки критериев оптимальности.
Обзор литературы
В попытках работать конструктивно многие компании все больше и больше внимания уделяют бизнес-планированию и финансовому анализу. Финансовый анализ может быть произведен с привлечением нечетких множеств и производственных функций [1-3].
Понятие классической вероятности возникло при анализе ситуаций в азартных играх. Предполагалось, что все исходы равновозможны, а вероятность есть отношение благоприятного исхода ко всевозможным исходам. Позже появилась частотная интерпретация вероятности, одним из основателей которой был Дж. Венн. Согласно этой интерпретации вероятность определяется как предел относительной частоты появления случайного события при большом числе испытаний. В 1926 году Ф. Рамсей сформулировал понятие субъективной интерпретации вероятности. За основу субъективной вероятности было взято множество степеней веры, присущих реальным людям.
При принятии решения важно знать, к какому результату оно приведет. Если этот результат неизвестен, то такую ситуацию называют условиями неопределенности. Наиболее известные критерии для разрешения проблем в условиях неопределенности являются критерии Лапласа, Гур- вица, Вальда и Сэвиджа. Их описания встречаются во многих книгах по риску и принятию решений при неопределенности (например, [4-6]).
Нечеткая логика является одним из наилучших способов моделирования и прогнозирования экономических процессов. В 1965 году термин «нечеткое множество» ввел профессор Калифорнийского университета Лотфи Заде. Причиной появления новой теории стала необходимость в приближенных, нечетких рассуждениях при описании различных процессов и объектов. Ученые современности находят множество областей применения нечетко-множественного анализа (например, [7] и [8]).
• Построены зависимости общей выручки компании от выручки по отдельным видам металлов, таких как никель, медь, палладий и платина. По показателям стандартной ошибки регрессии и суммы квадратов остатков выявлена наилучшая функция. Исследованы ее характеристики и обоснован переход к функции полезности.
• Построено множество возможных решений, рассмотрены критерии принятия решений в условиях неопределенности. Разработан функционал для применения критериев Лапласа, Вальда, Гурвица и Сэвиджа. Приведены результаты применения всех критериев для исходных данных.
• Рассмотрены показатели эффективности компании — рентабельность реализации продукции и фондоотдача. В силу того, что многие показатели компании не известны заранее, был применен аппарат нечетко - множественного анализа. Рассчитаны степени риска неэффективности по каждому показателю относительно их ожидаемого значения.
• Рассмотрены свертки критериев выбора оптимального решения. Приведены результаты применений совокупных критериев при различных значениях параметра свертки — вектора предпочтений.
Оптимальные решения найдены для величины выручки от реализации металлов. При наличии сведений о возможных значениях цен на металлы через найденные оптимальные значения выручки могут быть найдены оптимальные значения объемов реализации металлов, которые могут быть учтены при планировании будущих объемов добычи. В данной работе не ставилась задача о прогнозировании возможного значения рыночной цены в силу невозможности получения достаточного количества данных.
