Разработка автоматизированной системы управления развитием группы предприятий. Часть 4.

Страницы:   1   2   3   4

3.3. Техническое обеспечение

Система инвестиционных проектов холдинга ТЭО-ИНВЕСТ-Холдинг- OLAP относится к системам класса Business Intelligence. Это широкий класс прикладных программ, включающих аналитические приложения и комплексную инфраструктуру, обеспечивающую процесс анализа (хранилища данных, средства OLAP, datamining). Одна из основных причин построения хранилища данных в холдинговой компании — обеспечить возможность интеграции данных из различных предприятий [39,40]. Перед внедрением хранилища системы i инвестиционных проектов холдинга, руководители подразделений холдинговой компании могут построить ряд отчетов, отражающих различные показатели состояния бизнеса. Эти отчеты вырабатываются с помощью разных систем, либо с использованием процедур генерации отчетов одной и той же системы. Иногда значения одних и тех же показателей в нескольких отчетах получаются из-за различия в методах генерации отчетов, в то время как в других случаях причина кроется в разных значениях исходных данных или неверных значениях в унаследованных системах.

Комплексная система анализа финансового состояния, разработки и оценки плана холдинговой компании ТЭО-ИНВЕСТ-Холдинг-ОЬАР представляет интеграцию программных комплексов ТЭО-ИНВЕСТ и ТЭО- ИНВЕСТ-Холдинг, а также информационного решения созданного на базе MicrosoftSQLServer 2005 [54,55]. Выбор SQLServer 2005 основан на высокой надежности, управляемости, безопасности и возможностях в области интеграции, анализа данных и составления отчетностей.

Состав и взаимосвязи комплексной системы анализа финансового состояния, разработки и оценки плана инвестиционной программы холдинговой компании ТЭО-ИНВЕСТ-Холдинг-OLAP представлен на рисунке 8.

Создание базы данных (базы инвестиционных проектов холдинговой компании) — отличительная особенность системы. Работа с базой данных выполняется с помощью SQL Server Business Intelligence Development Studio. В версии этого аналитического сервера представлена технология комбинированного доступа к реляционным базам и многомерным OLAP-кубам. OLAP-механизм системы можно представить в виде схемы (Рис. 9). Измерения в «кубах данных» моделируются в произвольные комбинации ключевых параметров — последовательность временных интервалов, принадлежность к различным вариантам развития холдинга, географическое подразделение, принадлежность к различным ценовым категориям, NPV и т.д.

В условиях динамичной среды комплексная система анализа финансового состояния, разработки и оценки плана крупной компании позволяет: сократить количество работы по вводу информации; существенно усилить контроль в компании; проводить более качественный анализ данных и мониторинга ситуации.

Разработанная методика использована в ходе реструктуризации нефтеперерабатывающей компании. В долгосрочной перспективе развитие определяется результатами выбора пути развития компании, обеспечивающем устойчивое поддержание переработки сырья, его хранения и сбыта производимой продукции. К числу основных субъектов рассматриваемого холдинга относятся — действующий нефтеперерабатывающий завод (НП31), нефтеперерабатывающий завод, находящийся в стадии строительства (НП32), нефтеперерабатывающий завод, находящийся в стадии проектирования и согласования   (НПЗЗ), приборостроительный     завод нефтегазоперерабатывающего оборудования (ПСЗ), металлургический комбинат (МК), находящийся в стадии строительства. Основная сложность задачи формирования и финансового анализа наилучшего варианта развития холдинга увязать инвестиционные проекты предприятий, находящихся на разных стадиях развития, с бизнес-планами действующих, и учесть риски, возникающие при строительстве и вводе в эксплуатацию предприятий[50,58].

Исходное множество состояло из 7 проектов предприятий, из которых сформировано 9 вариантов развития холдинга (отличаются объемом инвестиций, моментом начала строительства, сроками строительства и т.д.).

Содержательно задача заключалась в следующем: на исходном множестве проектов необходимо сформировать вариант развития холдинга, обеспечивающий максимальную величину чистого дисконтированного дохода и удовлетворяющего ряду требований, обусловленных взаимосвязями между проектами, структурой и динамикой денежных потоков, возможностями инвестирования. К числу основных требований относятся:

• ввод в эксплуатацию отдельных объектов осуществляется в указанный интервал времени;
• планируемый момент начала эксплуатации НП32 и НПЗЗ наступает не ранее момента окончания строительства;
• объем финансирования из собственных средств не превышает заданной величины;
• выбор вариантов строительства НПЗ, включая местоположение НПЗЗ, организацию транспортных потоков и др.

В процессе решения задачи в рамках предложенной методологии сформировано 9 вариантов развития холдинга, построены оптимизационная и имитационная модели, учитывающие: ресурсные, логические и технологические ограничения задаваемые в аналитическом виде, условия, задаваемые алгоритмически, получены финансовые характеристики вариантов, проведено их ранжирование, получена комплексная оценка.

Задача решалась двумя способами, отличающимися подбором схемы финансирования. В первом — необходимая потребность в дополнительном финансировании определялась на предварительном этапе разработки проектов предприятий, т.е. у компании было несколько кредитов, взятых под конкретное предприятие. В имитационной модели вариантов холдинга схемы привлечения и обслуживания долга отсутствовали. Решение задачи на последующих этапах заключалось в выборе наиболее предпочтительного, по совокупности  критериев, варианта из множества вариантов развития холдинга.

В соответствии со вторым способом — в имитационных моделях проектов отдельных предприятий не отражалась потребность в дополнительном финансировании. При формировании варианта развития холдинга в некоторых периодах денежный поток был отрицателен, далее при анализе определялась соответствующая схема привлечения денежных средств и обслуживания долга на уровне холдинга. Структура вариантов не изменялась. Различие в показателях эффективности и в цифрах, выражающих значения накопленного денежного потока объясняется синергетическим (интеграционным) эффектом от объединения проектов предприятий. Под синергией понимают разные эффекты. В общем смысле — это или уменьшение издержек, или увеличение доли рынка. В данном же случае синергетический эффект достигается за счет оптимизации использования денежных ресурсов по периодам. Нехватка денежных средств на одном предприятии компенсируется прибылью другого. Суммарный кредит оказывается меньше, чем сумма кредитов предприятий. Синергию можно измерить количественно, в данном примере она определяется как прирост показателя эффективности варианта при переходе от реализации кредита предприятия вне холдинга к реализации кредита в составе холдинга.

Итоги расчетов двумя способами позволили экспертам «рекомендовать» руководителю компании выбрать один и тот же вариант развития холдинга.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработаны инструментальные средства управления развитием группы предприятий (программный комплекс ТЭО-ИНВЕСТ-Холдинг) для поддержки принятия инвестиционных решений на различных этапах управления развитием группы. Программный продукт официально зарегистрирован в виде программы для ЭВМ (свидетельство о государственной регистрации № 2011611025 ТЭО-ИНВЕСТ-Холдинг от 28 января 2011г.).

В качестве примера практической реализации теоретических и прикладных результатов рассматривается задача выбора варианта развития компании нефтяного сектора. В процессе решения задачи в рамках предложенной в дипломной работе методики построены оптимизационная и имитационная модели, учитывающие: ресурсные, логические и технологические ограничения задаваемые в аналитическом виде, условия задаваемые алгоритмически, получены финансовые характеристики вариантов, проведено их ранжирование, получена комплексная оценка. Задача решалась двумя способами, отличающимися подбором схемы финансирования. В соответствии с первым из них необходимая потребность в дополнительном финансировании определялась на предварительном этапе разработки проектов предприятий, т.е. у компании было несколько кредитов, взятых под конкретное предприятие. В имитационной модели вариантов холдинга схемы привлечения и обслуживания долга отсутствовали. Решение задачи на последующих этапах заключалось в выборе наиболее предпочтительного, по совокупности критериев, варианта из множества вариантов развития холдинга. В соответствии со вторым способом — в имитационных моделях проектов отдельных предприятий при анализе не учитывалась потребность в дополнительном финансировании, поэтому при формировании варианта развития холдинга в некоторых периодах денежный поток был отрицателен. Соответствующая схема привлечения денежных средств и обслуживания долга определялась на уровне холдинга.

При работе над темой «Разработка моделей, методов и инструментальных средств управления развитием группы предприятий» основная цель заключалась в разработке и внедрении единой методики, включающей комплекс взаимосвязанных моделей, методов и инструментальных средств, условий и правил их применения, предназначенных для решения задачи оптимального управления инвестиционной деятельностью группы экономически связанных предприятий. Для достижения цели необходимы были научно-обоснованные технологии управления, реализованные в современных программных продуктах. Существующие Hai данный момент работы по стратегическому планированию компаний не объединены единой методологической основой и четкой теоретической конструкцией.

На основе анализа методов формирования инвестиционной программы группы предприятий и методов выбора наиболее предпочтительного по совокупности критериев варианта развития группы, была формализована математическая постановка задачи выбора варианта развития группы предприятий как оптимизационной многокритериальной задачи с учетом аналитических и алгоритмических условий. В качестве критериев, предложено использовать как количественные показатели, в качестве которых выступают показатели экономической эффективности анализируемого варианта развития, рассчитываемые на основе денежного потока, такие как: NPV {NetPresentValue) — чистый дисконтированный доход, РВ {PayBack)- срок окупаемости, PI {.ProfitabilityIndex) — индекс рентабельности инвестиций,IRR {InternalRateofReturn) — показатель внутренней нормы, ИПЭ — интегральный приведенный эффект,NFV- будущую приведенную стоимость, так и качественные характеристики: «соответствие стратегии развития компании» и «уровень рисков, связанных с реализацией варианта». Оценки по этим критериям позволяют составить общее представление о недостатках и преимуществах проекта.

Для решения задачи разработана методика выбора варианта развития группы предприятий основанная на декомпозиции задач управления с использованием комплексов взаимосвязанных моделей различного типа (оптимизационных, имитационных, оптимизационно-имитационных). Для решения задач большой размерности разработаны эффективные методы, организующие направленный перебор множества вариантов, позволяющий значительно сократить число шагов по сравнению с алгоритмами полного перебора для частных случаев задачи, с использованием методов динамического и дихотомического программирования.

Практически любая группа предприятий стремится расширить свою деятельность. Одним из самых распространенных приемов развития, к которому прибегают в настоящее время группы предприятий, является слияние и поглощение «внешних» предприятий. Этот процесс в современных условиях становится обычным явлением. Целесообразность и эффективность подобной реструктуризации группы предприятий — важная задача управления развитием. Для того чтобы адаптировать методику выбора варианта развития группы для использования при формировании инвестиционной программы группы с учетом слияний / поглощений разработаны модели анализа эффективности слияний и поглощений предприятий группы с «внешними» предприятиями, с точки зрения максимизации стоимости группы методом дисконтированных будущих потоков. Разработка программы развития при слиянии / поглощении включает ряд дополнительных этапов, связанных с анализом предприятий, «рассматриваемых для покупки», анализом внешней среды, определениемтекущего положения предприятия относительно конкурентов.

Программный продукт официально зарегистрирован в виде программы для ЭВМ (свидетельство о государственной регистрации №2011611025 ТЭО-ИНВЕСТ-Холдинг от 28 января 2011г.).

Комплексная система анализа финансового состояния, разработки и оценки плана холдинговой компании ТЭО-ИНВЕСТ-Холдинг-ОЬАР представляет интеграцию программных комплексов ТЭО-ИНВЕСТ и ТЭО- ИНВЕСТ-Холдинг, а также информационного решения созданного на базе MicrosoftSQLServer 2005 и относится к системам класса BusinessIntelligence.

Это широкий класс прикладных программ, включающих аналитические приложения и комплексную инфраструктуру, обеспечивающую процесс анализа (хранилища данных, средства OLAP, datamining). Одна из основных причин построения хранилища данных в группах предприятий — возможность обеспечения интеграции данных.

В качестве примера практической реализации теоретических и прикладных результатов работы рассматривается задача выбора варианта развития группы компаний нефтеперерабатывающего сектора. Практическая значимость полученных результатов подтверждена также актом о внедрении программного комплекса ТЭО-ИНВЕСТ-Холдинг при решениизадач инвестиционного проектирования группы компаний продовольственного сектора.

ЛИТЕРАТУРА

1. Арифулин С.Н. Холдинговые структуры в современной России. — М. Экономика, 2002.
2. Молвинский А. Как разработать и внедрить систему управленческого учета на предприятии // Финансовый директор. — Финансы: стратегия и тактика. – 2003. — №5. – С.25-29
3. Бэнкс В., Стэнли Р. ФПГ и холдинги, проблемы функционирования и развития. — М.: Росмэн, 1999.
4. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. — М.: Тройка-Диалог, 1997.
5. Соколов К.В. Экономическая природа холдинга: сущность, причины и цели его образования // Антикризисное управление на современном этапе: проблемы, направления решения. — М.: ИЭАУ, 2005. – С. 12-18.
6. Баронов В.В. Новая роль информационной службы предприятия // Сети и системы связи. – 2001. — № 14. – С.9-12.
7. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. — М.: Наука, 1982.
8. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза сложных систем. — М.: Наука, 1985.
9. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Соловьев М.М. Моделирование развития крупномасштабных систем. — М.: Экономика, 1983.
10. Жемчужников В., Петров А. Оптимизация стратегии и тактики инвестиционного планирования холдинговой компании. //Инвестиции в России. – 2003. — № 12. – С.34-41.
11. Киселева Н.В., Боровикова Т.В., Захарова Г.В. Инвестиционная деятельность: учебное пособие. — М.: КНОРУС, 2005.
12. Царев В.В. «Оценка экономической эффективности инвестиций». — СПб.: «Питер», 2004.
13. Андронникова Н.Г., Баркалов С.А., Бурков В.Н., Котенко A.M. Модели и методы оптимизации региональных программ развития.- М., 2001 (Препринт / Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН).
14. Сухарев О. «Портфельный анализ» инвестиционных проектов и программ.//Инвестиции в России. – 2007. — № 2. – С.10-15.
15. Лукичева Л.И. Егорычев Д.Н. Управленческие решения: учебник по специальности «Менеджмент организации». М.: Издательство «Омега- Л», 2008. — 383с.
16. Анфилатов B.C., Емельянов A.A. Системный анализ в управлении: учебное пособие. — М.: Финансы и статистика, 2007.
17. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез и планирование решений в экономике. — М.: Финансы и статистика, 2002.
18. Цвиркун А.Д, Карибский А.В, Яковенко С.Ю. Математическое моделирование управления развитием структур крупномасштабных систем. — М.,1985 (Препринт/Институт проблем управления).
19. Бурков В.Н., Коргин H.A., Новиков Д.А. Введение в теорию управления организационными системами. — М.: Либроком, 2009.
20. Бурков В.Н., Заложнев А. Ю. Макроэкономическое моделирование процесса стабилизации потребительского рынка. — М.,1992.
21. Погодаев А.К., Блюмин С.Л. «Адаптация и оптимизация в системах автоматизации и управления»: Монография. — Липецк: ЛЭГИ, 2003.
22. Баркалов С.А. Буркова И.В., Колпачев В.Н., Потапенко A.M. Модели и методы распределения ресурсов в управлении проектами. — М., 2004 (Научное издание/Институт проблем управления им В.А. Трапезникова РАН).
23. Кобелев Н.М. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем.  Учеб. пособие.  — М.: Дело, 2003.
24. Исабекова О. Теоретико-методологические подходы к определению сущности инвестиционного процесса // Инвестиции в Россиию – 2007. — № 8. – С.22-25.
25. SaatyL. Concepts, Theory and Techniques. Rank generation, preservation, and reversal in the analytic hierarchy decision process // Decision Sei. 1987.V. 18 P. 157-176/.
26. Цвиркун А.Д. Моделирование развития крупномасштабных систем в новых условиях. // Труды 3 Международной конференции по проблемам управления. — Москва, 20-22 июня 2006.
27. Цвиркун А.Д. Управление развитием крупномасштабных систем в 15 новых условиях //Проблемы управления. – 2003. — № 1. — С. 34-43.
28. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Анализ инвестиций и бизнес-планы. — М.: Ось-89, 2002.
29. Архипова Н.И., Кульба В.В., Косяченко С.А., Чанхиева Ф.Ю. Исследование систем управления. — М.: ПРИОР, 2002.
30. Кузнецов H.A., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Методы анализа и синтеза модульных информационно-управляющих систем. — М.: Физ-мат. лит., 2002.
31. Горошникова Т.А., Шувалов К.И. Сравнение проектов с использованием программного комплекса ТЭО-ИНВЕСТ 2005.// Сборник 11   научных трудов Седьмой Международной конференции Современные сложные системы управления (High Technology Control Systems) Воронеж. —   — C.68-71.
32. Карибский A.B., Шишорин Ю.Р., Юрченко С.С. Финансово- экономический анализ и оценка эффективности инвестиционных проектов и программ // АиТ. — 2003. — №8. – С.23-29.
33. Бурков В.Н., Джавахадзе Г.С. Экономико-математические модели управления               развитием         отраслевого производства. —  М., 1997 (Препринт/Институт проблем управления).
34. Бурков В.Н. Основы теории активных систем. — М. Наука,1977.
35. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. — М.: Дело, 2001.
36. Карибский A.B., Молчанов А.П., Шишорин Ю.Р. Аналитические методы исследования финансовых потоков проектов реструктуризации предприятий на предпроектной стадии инвестиционного анализа. Финансовая математика /Под. Ред. ОсиповаЮ. — М., М.гТЕИС, 2001.
37. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.
38. Black F,. Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities // J. Political Econ., May, — 1973, — p. 637-656.
39. Тарасевич Л.С., Гребенников П.И., Леусский А.И. Теория корпоративных финансов: учебник. — М.: Высшее образование, 2008. (Университеты России).
40. Мелкумов Я. С. Финансовые вычисления. Теория и практика: Учебно- справочное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2009.  (Высшее образование).
41. Гинзбург А.И. Прикладной экономический анализ. — СПб.: Питер, 2005.: ил. — (Серия «Академия финансов»).
42. Бурков В.Н., Новиков Д.А., Щепкин А.В. Механизмы управления эколого-экономическими системами./Под. Редакцией академика С.Н. 46.Васильева. — М.: Издательство физико-математической литературы, 2008.
43. Качала В.В. Основы теории систем и системного анализа. Учебное пособие дл вузов.— М.: Горячая линия — Телеком, 2007.:ил.
44. Лудольф Ф., Лихтенберг С. Бизнес-план. Профессиональное составление и убедительная презентация. — М., 2004.
45. .Горошникова Т.А., Цвиркун А.Д. Методы и инструментальные средства оптимизации развития холдинговой компании. // Проблемы управления, 2010. — №3. — С. 38-45.
46. Горошникова Т.А. Синюков А. Оптимизационные модели оптимизационные модели анализа эффективности слияний и поглощений./ Управление большими системами. Выпуск 31.М.:ИПУ РАН, 2010. — С.177-191.
47. Горошникова Т.А., Шувалов К.И. Сравнение проектов с использованием программного комплекса ТЭО-Инвест 2005. Сборник научных трудов Седьмой Международной конференции Современные сложные системы управления (HighTechnologyControlSystems) Воронеж. 2005.
48. Горошникова Т.А., Цвиркун А.Д. Комплексные системы оценки инвестиционных планов холдинговой компании. Первая Международная конференция «Управление развитием крупномасштабными системами» MLSD-2007, Тезисы докладов. — М.: Институт проблем управления РАН, 2007. – С. 64-65.
49. Замков О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник / Под общ.ред. д.э.н., проф. А.В.Сидоровича; МГУ им. М.В.Ломоносова.— 4-е изд., стереотип.- М.: Издательство «Дело и сервис», 2004.
50. Andrews K.R. The Concept of Corporate Strategy. — Dow Jones-Irwin: Homewood ,IL,
51. Портер Конкуренция. — M.: Издательский дом «Вильяме», 2000.
52. Scheinberg Planning of Portfolio of Projects. — PM Journal June, 1992.

Страницы:   1   2   3   4