ВВЕДЕНИЕ 8
1 МЕТОДОЛОГИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 11
1.1 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ 11
1.2 ПОНЯТИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ 20
1.3 МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ РЫНКА. СТРАТЕГИИ КОНКУРЕНТНОГО
ПОВЕДЕНИЯ 33
1.4 КЛЮЧЕВЫЕ ПАРАМЕТРЫ 36
1.5 РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОД ПО ПЕРВОЙ ГЛАВЕ 38
2 АНАЛИЗ РЫНКА МЕДНОГО ЛОМА 39
2.1 ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ О РЫНКЕ МЕДИ 39
2.2 ИСТОРИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ РЫНКА МЕДНОГО ЛОМА В РФ 42
2.3 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕДИ В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ
ПРОМЫШЛЕННОСТИ 44
2.4 ПОИСК КЛЮЧЕВЫХ ПАРАМЕТРОВ РЫНКА МЕДНОГО ЛОМА ... 48
2.5 РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ГЛАВЕ 61
3 РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА РАЗВИТИЯ РЫНКА 62
3.1 ПОСТРОЕНИЕ ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛИ РЫНКА МЕДИ В РФ 62
3.1 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРЕДПРИЯТИЯ 68
3.2 ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ
ПРЕДПРИЯТИЯ 86
3.4 ПОСТРОЕНИЕ ДИАГРАММЫ КОНКУРЕНТНОЙ СТРАТЕГИИ
ПОВЕДЕНИЯ 88
3.5 ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛИ 91
3.6 РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ 97
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 98
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 99
ПРИЛОЖЕНИЕ А 105
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 106
Металлургическая промышленность играет ключевую роль в экономики России. Мировой рынок металлургической промышленности составляет значительную часть мирового товарного рынка. Металлургия в свою очередь делится на цветную и черную.
Данная работа посвящена изучению мирового рынка черной металлургии, а именно изучению рынка медного лома.
Актуальность данной темы исследования определена следующими факторами:
• медь является одним из самых востребованных металлов для хозяйственной деятельности человека;
• медь используется во всех секторах промышленности: для
машиностроения, электротехнической промышленности, бытовой промышленности, в строительстве и т.д. Из нее изготавливаются провода и кабели, трубы, системы охлаждения и многое другое. Таким образом, сферы применения меди постоянно расширяются, поэтому потребности в ней растут из года в год;
• добыча меди из природных источников процесс дорогостоящий и не экологичный. Поэтому гораздо эффективнее получать медь путем вторичной обработки;
• в современных условиях, важно уметь прогнозировать ресурсную базу предприятия в краткосрочной и долгосрочной перспективе, т.к. это помогает направить инвестиции в нужное русло и избежать экономических потерь.
Целью работы является построение прогнозной модели рынка медного лома с использованием ключевых параметров. В соответствии с поставленной целью сформулированы следующие задачи:
• рассмотреть теоретические аспекты развития рынка медного лома РФ;
• оценить ключевые показатели рынка медного лома и скорректировать модель, характеризующую динамику объема медного лома;
• разработать прогнозную модель и произвести прогноз;
• провести анализ предприятий рынка металлургии;
• выявить стратегии поведения агентов на рынке медного лома и построить диаграмму конкурентной стратегии поведения;
• оценить эффективность диаграммы конкурентной стратегии поведения.
Объект исследования - рынок медного лома.
Предмет исследования - автоматизация процесса планирования объемов поступления медного лома.
Теоретико-методологическую базу исследования составили работы ведущих отечественных и зарубежных ученых, посвященные изучению рынка медного лома, в том числе отчеты Лондонской биржи металлов, данные Росстата, данные единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), интернет-сайты, материалы конференций
ломозаготовителей.
Информационной базой исследования являются законодательные, нормативно-правовые акты, данные отчетности предприятия, личные
наблюдения автора.
Эмпирической базой исследования послужили работы ведущих специалистов металлургической отрасли в области прогнозирования.
Исследование проводилось на основе современных математических методов, а именно на основе регрессионного анализа данных.
Научная новизна диссертационной работы состоит в том, что в ней усовершенствована существующая модель для построения прогноза поступления медного лома. Также новизна заключается в применении анализа конкурентных стратегий поведения для предприятий рынка медного лома.
Практическая значимость исследования заключается в том, что на основе разработанной модели и выявленных критериев можно спрогнозировать объем лома на ближайшие годы. Данный вопрос особенно актуален для предприятий, которые работают в металлургической промышленности. Например: ОАО «Каменск-Уральский завод по обработке цветных металлов», Уральская государственная металлургическая компания (УГМК), Норильский Никель и т.д.
Работа состоит из трех глав. В первой главе рассматривается понятие математического моделирование, методы математического моделирования и стратегии конкурентного поведения. Вторая глава содержит общую характеристику рынка медного лома в РФ, оценку ключевых параметров рынка медного лома РФ. Третья глава содержит прогнозную модель рынка медного лома, полную корпоративную модель ОАО «КУЗОЦМ», анализ стратегий конкурентного поведения экономических агентов и экономическое обоснование разработанной модели. Так же в работе имеется: содержание, введение, в нем показаны задачи, цели, предмет и объект исследования, и заключение, которое содержится: краткий выводы и оценка исследования.
В данной работе приведена оценка ключевых параметров рынка медного лома с помощью регрессионного анализа, вследствие чего скорректирована математическая модель, способная прогнозировать объем медного лома. В целом необходимо отметить, что построение прогнозационной модели является сложной задачей в силу отсутствие необходимого объема данных и сложности вопроса декомпозиции реальной системы. При этом практическая значимость самой модели оказывается высокой, так как каждому металлургическому предприятию важно точно определять свою ресурсную базу в долгосрочной и краткосрочной перспективе, уметь оперативно реагировать на изменение экономики.
Преимуществом модели может выступить, тот факт, что она существенно облегчает работу аналитическому отделу предприятий, выступает основой для формирования плановых показателей. Важно отметить, что в данный момент построение прогнозной модели объема медного лома близкой к реальности является существенной проблемой для производителей. Данная модель может помогать в составлении государственных программ стратегического развития отрасли на долгосрочную перспективу. Здесь также необходимо отметить, что практический опыт свидетельствует о сильном рассогласовании реальности и заложенных в госпрограммы прогнозных показателей и направлений развития.
Кроме того, был продемонстрирован процесс построения диаграммы конкурентной стратегии поведения. Рассмотрены основные экономические агенты и выявлены их стратегии. Также в практической части произведена экономическая оценка проекта.
Таким образом, разработка прогнозной модели может выступить фундаментом для составления и реализации гибкой стратегии организации, поможет в разработке планов не только оперативного характера, но и долгосрочного, последствия которого будут еще долго отражаться на состоянии дел предприятия отрасли и рынка в целом.
1. Бахтизин А.Р. Агент-ориентированные модели экономики. М.:
Экономика, 2008 [текст]..
2. Данков А.Н., Макаров В.Л. Межтерриториальная и межпартийная конкуренция: сравнительный анализ влияния политических институтов. Препринт Российской экономической школы, 2002 [текст].
3. Истратов В.А. Агенто-ориентированная модель поведения человека: не в деньгах счастье? // Экономика и мат. методы, 2009, Т. 45. № 1 [текст].
4. Макаров В.Л. Коллективные блага в АОМ // Искусственные общества, 2202, Т. 2. № 1 [текст].
5. Цетлин М.Л. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М.: Наука, 1969 [текст].
6. Alesina A., Spolaore E. On the Number and Size of Nations // The Quarterly J. of Econ. Vol. CXII. № 4. November. P. 1027-1056, 1997 [текст].
7. Caplin A., Nalebuff B. Competition among Institutions // J. of Econ. Theory. Vol. 72. № 2. February. P. 306-342, 1997 [текст].
8. Gershenson C.G. Artificial Societies of Intelligent Agents. Thesis presented to Fundacion Arturo Rosenblueth, 2001 [текст].
9. Hu B., Debing Zhang . Cellular - Automata Based Qualitative Simulation for Nonprofi t Group Behavior // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. Vol. 10. № 1, 2001 [текст].
10. Makarov V.L. Artificial Societies: A powerful Tool to study Economics and Related Systems // Искусственные общества. Т. 5. № 1-4, 2010 [текст].
11. Persson T., Roland G., Tabellini G. Political Economics - Explaining Economic Policy. Cambridge, MA: MIT Press, 2000 [текст].
12. Х.Гулд, Я.Тобочник. Компьютерное моделирование в физике,
«Мир»,1990, часть 1, [текст].
13. М.Л. Кричевский. Интеллектуальные методы в менеджменте, ПИТЕР, 2005, [текст].
14. В.С. Мхитарян Статистические методы управления качеством продукции, М.: Финансы и статистика, 1982, [текст].
15. Принципы менеджмента качества ISO 9001:2015, URL: http: //mymanager.com.ua/info/articles. php?ELEMENT_ID=18251, (дата обращения: 25.03.2018) [электронный ресурс]...