Методическое и алгоритмическое обеспечение для поддержки принятия решений при управлении сбытом нефтепродуктов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.16, кандидат технических наук Грабилина, Олеся Алексеевна

• Грабилина, Олеся Алексеевна
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Грабилина, Олеся Алексеевна

Введение.

1. Анализ управленческих задач и принципов разработки стратегий развития вертикально интегрированными нефтяными компаниями.

1.1. Технологические и организационно-управленческие аспекты ВИНК.

1.1.1. Технологическая цепочка ВИНК.

1.1.2. Проблемы управления ВИНК.

1.2. Методологическая последовательность разработки стратегии развития ВИНК.

1.3. Содержание и взаимосвязь основных исследовательских задач управления ВИНК.

1.4. Основные задачи работы.

Выводы по первой главе.

2. Разработка системного методического подхода к проблеме подготовки и принятия решений при управлении ВИНК.

2.1. Основные этапы реализации системного подхода.

2.2. Общая структура процесса подготовки и принятия решения.

2.2.1. Когнитивные карты.

2.2.2. Экспертные системы принятия решений.

2.2.3. Методы генерации возможных альтернативных решений.

2.2.4. Многокритериальная оценка решений методом анализа иерархий.

2.3. Используемый программный инструментарий.

2.4. Логические схемы принятия решений органами управления ВИНК.

2.5. Пример подготовки и принятия решений по развитию региональной системы нефтепродукгообеспечения.

Выводы по второй главе.

3. Проблема развития региональных рынков сбыта компании.

3.1. Анализ региональных рынков сбыта - одна из задач маркетинговго исследования.

3.2. Факторы, определяющие уровень сбыта нефтепродуктов.

3.3. Логические схемы оценки перспектив региональных рынков сбыта.

3.4. Разработка многофакторной регрессионной модели нефтепродук-топотребления

Выводы по третьей главе.

4. Анализ проектов развития региональных предприятий нефтепродукто-обеспечения

4.1. Существующий подход к оценке инвестиционных проектов.

4.2. Логические схемы анализа проектов развития и/или реконструкции предприятий нефтепродуктообеспечения.

Выводы по четвертой главе.

5. Прогнозирование процессов нефтепродуктопотребления.

5.1. Значение и особенности прогнозов в деятельности предприятий НПО.

5.1.1. Роль прогнозирования и классификация прогнозов.

5.1.2. Особенности нефтепродуктопотребления как случайного процесса

5.2. Классификация и анализ основных методов прогнозирования.

5.2.1. Классификация методов прогнозирования.

5.2.2. Анализ формальных методов прогнозирования.

5.3. Исследование тенденций изменения и прогнозирование спроса на нефтепродукты.

5.3.1. Инструментарий для решения задачи.

5.3.2. Разработка модели по методу Бокса-Дженкинса и прогнозирование процесса нефтепродуктопотребления.

Выводы по пятой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методическое и алгоритмическое обеспечение для поддержки принятия решений при управлении сбытом нефтепродуктов»

Общая характеристика работы.

Актуальность темы. Становление российской экономики с начала 90-х г.г. на рыночный путь развития повлекло за собой и реформирование нефтяной промышленности, путем создания вертикально интегрированных нефтяных компаний (ВИНК). Каждой В ИНК были отведены конкретные регионы с имеющимися там добывающими, перерабатывающими мощностями и сбытовыми структурами, а руководителям ВИНК было поручено управление всеми этими фондами как основными частями "интегрированных компаний", где каждый хозяйственный субъект должен самостоятельно формировать стратегию своего развития.

Ежедневно руководителям ВИНК приходится решать многие задачи выбора, связанные с организацией добывающего и перерабатывающего производства, сбытом готовой продукции нефтепереработки, оптимизацией поставок сырья, эффективностью деятельности персонала и многое другое. Тем самым, принятие решений (ПР) стратегического характера заставляет руководство компании анализировать ее развитие в техническом, рыночном, экономическом аспектах.

В сложившейся ситуации рыночной конкуренции, ВИНК следует заниматься маркетинговыми исследованиями, среди которых первоначально нужно выделить: оценку спроса и предложения, исследование тенденций их изменения, анализ требований к продукту, анализ и прогнозирование перспектив развития региональных рынков сбыта компании и непосредственно граничащих с ними. Подобные маркетинговые исследования являются основой для формирования стратегий развития компании по всем направлениям ее деятельности, так как под оцененные на перспективу объемы спроса верстаются необходимые мощности добывающего и перерабатывающих производств компании, тем самым организационные и технологические аспекты на перспективу.

Большой объем информации, поступающий в органы управления, сложность решаемых задач, необходимость учета большого числа разнородных факторов, различного рода неопределенностей, делают невозможным ПР, основываясь только на интуиции и предыдущем опыте руководителей ВИНК. Принимая решения, следует искать стабильные и обоснованные критерии выбора, позволяющие и перевести на язык математики интуитивную информацию, которой располагают руководители В ИНК, стандартизировать и формализовать процесс ЕЛ5.

Таким образом, представляется актуальной задача разработки формального системного подхода, позволяющего систематизировать, структурировать основные задачи и проблемы стратегического развития компании, выявить глобальные цели компании в целом и ее производственных составляющих, логически упорядочить и алгоритмитизировать процесс ПР о дальнейшем развитии компании, учитывая при этом возможные в перспективе ограничения, накладываемые рыночной средой.

Цель работы - создание методического и алгоритмического обеспечения для поддержки принятия решений (ШЛР) при управлении сбытом нефтепродуктов. Методы исследования. В основу работы положены и использованы: принципы системного анализа; методы принятия решений, в том числе:

- метод когнитивного анализа, основанный на теории графов,

- методы генерации решений, основанные на теории формальных грамматик,

- метод анализа иерархий (МАИ) (метод экспертного логического анализа (МЭЛА)), являющийся методом многокритериальной оценки решений; теория экспертных систем; методы теории вероятностей и случайных процессов:

- методы регрессионного анализа,

- методы экстраполяции,

- метод сглаживания,

- метод авторегрессии-скользящего среднего. Научная новизна:

1) Предложен новый методический подход, предназначенный для поддержки принятия как стратегических решений, так и конкретных технико-экономических вариантов развития производственной и сбытовой составляющих ВИНК.

2) Предложен методический подход к решению задач многокритериальной оценки стратегических решений о дальнейшем развитии компаний и крупных производственных комплексов, основанный на МЭЛА.

3) Предложен подход к решению задач многокритериальной оценки региональных рынков сбыта компании с точки зрения инвестиционной привлекательности, основанный на МЭЛА.

4) Предложен подход, основанный на МЭЛА, к проблеме планирования развития сбытовой составляющей ВИНК, позволяющий провести многокритериальную оценку и выбор необходимого варианта развития и/или реконструкции предприятий нефтепродуктообеспечения (НПО).

5) Предложен методический подход к анализу и прогнозированию нефтепродук-топотребления в различных целевых, масштабных и временных аспектах, позволяющий учитывать многофакторную структуру зависимости потребления от других процессов.

6) Предложен программный инструментарий для решения задач многокритериальной .оценки и выбора стратегических решений развития ВИНК.

7) Предложен программный инструментарий для исследования тенденций развития и прогнозирования временных рядов потребления нефтепродуктов (н/п), позволяющий учитывать многофакторную структуру зависимости потребления от других процессов и различные целевые, временные и масштабные аспекты проблемы.

Практическая ценность. Разработанный подход должен являться инструментом для ППР в сложных многофакторных неформализуемых ситуациях планирования развития ВИНК и отдельных ее составляющих, а именно:

• при оценке проектов развития и реконструкции; выборе и оценке технологического оборудования основного производственного процесса;

• при планировании рыночных стратегий компании;

• при оценке конкретных региональных рынков сбыта с точки зрения их инвестиционной привлекательности, учитывая при этом динамику развития потребления н/п, его сезонный и тенденциальный характер.

Апробация работы. Основные теоретические и практические материалы диссертации обсуждались на:

• научно-технических семинарах кафедры прикладной математики и компьютерного моделирования РГУНГ им. И.М. Губкина (1997-98 г.г.);

• 52-ой Межвузовской студенческой научной конференции, секции "Автоматизация и вычислительная техника", Москва, РГУНГ, 1998 г.

• конференции "Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России" секция "Автоматизация и моделирование технологических процессов, управление и энергосбережение нефтегазового комплекса России", Москва, РГУНГ, 1999 г.

Структура и объем диссертации. Диссертация содержит 146 страниц машинописного текста (основной текст изложен на 140 страницах), имеет 38 рисунков и 16 таблиц и состоит из введения, пяти глав, заключения, выводов, списка литературы из 93 наименований. Обзор литературы.

Заключение диссертации по теме «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)», Грабилина, Олеся Алексеевна

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1) На основании системного анализа выявлены и структурированы наиболее важные исследовательские задачи ВИНК, с

2) вязанные с оценкой: рынков сбыта компаний с целью выявления среди них наиболее перспективных; собственных потенциальных возможностей для выхода на конкурентные рыночные позиции.

2) Разработан системный методический алгоритмический подход к подготовке и принятию как глобальных стратегических решений развития ВИНК, так и конкретных технико-экономических вариантов реконструкции и модернизации её производственных составляющих, учитывающий многофакторную и трудно формализуемую природу таких задач.

3) Разработан подход к решению задач многокритериальной оценки вариантов стратегического планирования развитая крупных производственных комплексов, основанный на МЭЛА.

4) Рассмотрена задача подготовки и принятия решений по развитию системы нефтепродуктообеспечения. К решению задачи были применены подходы, основанные на когнитивном анализе, экспертных оценках, методе анализа иерархий. Тем самым была продемонстрирована применимость указанных методов к данному классу проблем.

5) Разработан подход к ПНР о развитии региональных рынков сбыта компании, где:

• рассмотрена и структурирована задача перспективности развития региональных рынков сбыта компании, на примере ВИНК ЮКОС;

• создан ряд иерархических схем экспертно-логического анализа и ранжирования рынков сбыта по критериям значимости, определяющим возможность увеличения уровня продаж н/п в регионе;

• получены оценки перспективности и инвестиционной привлекательности региональных рынков сбыта ВИНК ЮКОС;

• разработана двухфакторная модель, отражающая регрессионную зависимость

139 процесса потребления н/п от выявленных значимых факторов (численность населения и потребление на 1 км дорог).

6) Разработан подход к ППР о развитии сбытовой составляющей компании, где:

• рассмотрена и структурирована задача оценки инвестиционных проектов по реконструкции и/или развитию предприятий НПО;

• на основе системного анализа и работы с экспертами выделен ряд критериев, определяющих позитивные и негативные эффекты от реконструкции и позволяющих оценить необходимость и эффективность реконструкции предприятий НПО;

• созданы схемы и получены оценки весовых коэффициентов вариантов развития и/или реконструкции предприятия НПО.

7) Разработан подход к анализу и прогнозированию временных рядов нефтепро-дуктопотребления, основанный на методах формального прогнозирования, учитывающий различные целевые, масштабные и временные аспекты исследования.

8) Разработана модель и построен прогноз по методу Бокса-Дженкинса, отражающий развитие потребления н/п на краткосрочную перспективу (1 год).

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Грабилина, Олеся Алексеевна, 2000 год

1. Агошкова Е.Б., Ахлибининский Б.В., Флейишан Б.С. Системология: сущность и место в научном знании. В кн. Синергетика и методы науки. Санкт-Перербург: Наука, 1998, с. 63-76.

2. Алафинов С.А. Нефтяной бизнес- интеграционные процессы вчера, сегодня, завтра. Нефть и капитал: №10, 1995, с.58-61.

3. Алекперов В.Ю. Вертикально интегрированные нефтяные компании России. М. : АУТОПАН, 1996,284 с.

4. Алекперов В.Ю. Стратегические направления системной реорганизации управления нефтяными компаниями (на примере ОАО "Лукойл"). М.: Институт Микроэкономики, 1998, 64с.

5. Алекперов В.Ю. Основные тенденции в нефтяном бизнесе. М.: Институт Микроэкономики, 1998, 76с.

6. Алекперов В.Ю. Первые пять ступеней. Постигая азы вертикальной интеграции. Нефть России: № 12 1995, с.4-5.

7. Алекперов В.Ю. Вертикальная интеграция и конкуренция на рынке нефти и нефтепродуктов. Нефть и бизнес: №2, 1997, с.2-5.

8. Андреева А., Зубарева В.Ф., Иваник В.В. и др. Основы проектного анализа. М.: НУМЦ Минприроды России, 1997, 340с.

9. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989.

10. Арсланова 3., Лившиц В. Принципы оценки инвестиционных проектов в разных системах хозяйствования. Инвестиции в России, №1-2, 1995, с.32-35.

11. Бамбуров Э.Ф. и др. Основы научных исследований. Киев: Высшая школа, 1988, 176с.

12. Белкин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990, 160с.

13. Беллман Р. Прикладные задачи динамического прогнозирования. М.:Наука, 1965.

14. Белый И.В., Власов К.П. и др. Основы научных исследований и технического творчества. Харьков: Высш. шк., 1989.

15. Беренс В., Хавранек U.M. Руководство по оценке инвестиций. М.: Интерэксперт, ИНФРА-М, 1995, 528с.

16. Брагинский О., Сибилев С., Элъяшев Е. Возобновится ли рынок нефти в России. Нефть и бизнес, №2, 1997, с. 6-15.

17. Вишнев C.B. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1997.

18. Газеев М.Х. Концепция прогноза экономических показателей ТЭК. ВНИИОЭНГ , 1994.

19. Гамбров Г.М., Журавель Н.М. Статистическое моделирование и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 1990.

20. Грабилина O.A., СухаревМ.Г., Ставровский Е.Р. Логический анализ проектов развития предприятий нефтепродуктообеспечения. Химия и технология топлив и масел № 6, 1998, с.27-30.

21. Грабилина O.A. Сухарев М.Г., Ставровский Е.Р. Методический подход к анализу региональных рынков сбыта нефтепродуктов. Химия и технология топлив и масел № 1, 1999, с.29-33.

22. Дубовский C.B., Уздемир А.П., Шалаев А.П. Математические модели экономических процессов. М.: Международный центр научной и технической информации, 1997.

23. Емельянов A.C. Эконометрия и прогнозирование. М.: Экономика, 1985.

24. Ефимов А.Н. Предсказание случайных процессов. М.: Знание, серия "Математика и кибернетика", №3, 1976.

25. Зверев А.В Текущий рейтинг региональных рынков нефтепродуктов. Нефть и бизнес, №3, 1998, с .27-32.

26. Иванов Ю.Н., Токарев В.В., Уздемир А.П. Математическое описание элементов экономики. М.: "Физико-математическая литература", 1994.

27. Иванилов Ю.П. Математические модели в экономике. М.: Экономика, 1987.

28. Идрисов А.Б. Анализ чувствительности инвестиционных проектов. Инвестиции в России, № 3, 1994, с. 37-40.

29. Калинин A.A. Проблемы нефтяных компаний как зеркало общероссийских. Нефть России: №6 1996, с.22-23.

30. Кендал М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.

31. Кендал Д. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.

32. Кендал Д. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975.

33. Кирилова Н.А. Спрос на нефтепродукты. Внешняя торговля: №2, 1995, с.27-34.

34. Клиланд Д., Кинг В. Системный анализ и целевое управление. М.: Сов. радио, 1979,279 с.

35. Колядов Л.В., Митрофанов Л.В., Архиве Ю.К Как осваивают российские нефтяные компании внутренний рынок нефтепродуктов. Нефть и бизнес, №3, 1997, с. 23-27.

36. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука,1984, 832 с.

37. Корчагин Ю. На условиях взаимной выгоды. Нефть России: № 11, 1997.

38. Котлер Ф. Основы маркетинга. Перевод с английского. Общ. редакц. и вступ. ст. В.М. Пеньковой. М.: Прогресс, 1990, 736 с.

39. Кочетков А. Ключ к конкурентоспособности. Нефть России: №6, 1996.

40. Кокович Е. Финансовая математика: Теория и практика финансово-банковских расетов. М.: Финансы и статистика, 1994, 268с.

41. Кузьмин В.Б., Травкин С.И. Теория нечетких множеств в задачах управления и принципа устройства нечетких процессоров. АиТ, №11, 1992, с.7-36.

42. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективны решения. М.: Наука, 1997.

43. Ларичев О. И. Некоторые проблемы искусственного интеллекта. Сборник трудов ВНИИСИ, 1990, № 10, с.3-9.

44. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979, 254с.

45. Лысова Т., Шмаров А. Наша компания самая законопослушная в отрасли. Беседа с президентом АО ЮКОС С. Муравленко. Эксперт: № 0/11 июля 1995.

46. Лямец В.И., ТемяшевА.Д. Системный анализ. Харьков: ХТУРЭ, 1998, 252с.

47. Льюис К Д. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Статистика, 1979.

48. Маршал А. Принципы экономической науки. В 3-х томах: перевод с англ. М.: Прогресс, 1993, Т.1- 415 с. Т.2. -310 е., Т.З. -351с.

49. Метод статистических зависимостей для определения потребности народногохозяйства в продукции нефтеперерабатывающей и нефтехимической промыш ленности. Химия и технология топлив и масел: №8, 1977, с.42-44.

50. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных про ектов и их отбору для финансирования. М.: Теринвест, 1994, 80с.51 "Методические рекомендации по планированию и анализу инвестиций". М.: Айн-Инвест, 1994.

51. Моисеев H.H. Предисловие к книге Орловского С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.5Ъ.Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1984,436с.

52. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: перевод с нем. М.: Мир, 1990,206 с.

53. Нечеткие множества и теория возможностей.Под редакц. Ягера Р.Я. М.: Радио и связь, 1986, с. 37-40.56 .Нейлор Т. Машинные иммитационные эксперименты с моделями экономических систем., М.: Мир, 1975.

54. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.5S.OdpuH М.В., Картавое С.С. Морфологический анализ систем. К.: Наука думка, 1977,235 с.

55. Парето В. Чистая экономия. Воронеж, 1923.

56. Перегудов Ф.И., Тарасов Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высш. шк., 1989,367 с.

57. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987, 275с.

58. Поспелов Д. А. Нечеткие множества в моделях управления и икусственного интеллекта. М.: Наука, 1986, 312с.

59. Райфа Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977,408 с.

60. Роберте Ф.С. Дискретные модели с приложениями к социальным биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1996.

61. Романихин A.B. Проблемы инвестиций нефтегазового комплекса. Экономика ТЭК России. М: ВНИИОЭНГ, № 8, 1995.

62. Т. Саати Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993, 320 с.

63. Самуэлъсон П. Экономика. Т. 1. М.: Алгон. 1992, 333 с.

64. Самуэлъсон П. Экономика. Т. 2. М.: Алгон. 1992, 415 с.

65. Сидоров М.Н., Федотов A.A. Национальный доход. Факторы роста. Структура. Методы прогнозирования. М.: Экономика, 1984.

66. Сипов В. Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО РЕС, 1995.

67. Состояние промышленного комплекса России. Экономический обзор. Экономист: №11, 1994.

68. Статистический анализ временных экономических рядов. М.: Наука, 1973.

69. Стерлин А.Р., Тулин И.В. Стратегическое планирование в промышленных корпорациях США. М.: Наука, 1990.

70. Стоянова Е.С. "Финансы и маркетинг". М.: Перспектива, 1994, 88с.

71. Сурков Г.И. Фиаско нефтяного гиганта могло бы не случиться. Нефть и бизнес, №1, 1997, с. 22-27.

72. Сухарев М.Г., Ставровский Е.Р. Оптимальное развитие систем газоснабжения. М.: Недра, 1981,290с.

73. Сухарев М.Г. Надежность систем газо- и нефтеснабжения: состояние, проблемы, модели. М.: Нефть и газ, 1998, 33с.

74. Сухарев М.Г., Жоров Ю.М., Лебедев Р.К. Организация и методы научных исследований применительно к условиям нефтегазовой промышленности. М.: Министерство В. и СО СССР, 1982, 122 с.

75. Танака К Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве. В кн.: Нечеткие множества и теория возможностей под ред. Ягера Р.Я. М.: Радио и связь, 1986, с.37-50.

76. ТейлТ. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Статистика, 1971.

77. Трахтенгерц ЭЛ. Компьютерный анализ в динамике принятия решений, приборы и системы управления, №1,49-56с.

78. Трахтенгерц ЭЛ. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег, 1998, 375с.

79. Хайман Д.Н. Современная макроэкономика: анализ и применение. В 2-х томах: Пер. С англ. М.: Финансы и статистика, 1992, Т.1.- 384 е., Т.2. - 384 с.

80. Хирота К. Теория нечетких множеств. Прикладные нечеткие системы. М. : Мир, 1993.

81. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1975, 184 с.

82. Чистяков Е., Теплухина Т. Внутренний валовый продукт регионов субъектов РФ. Экономист, №4, 1996.

83. Чу ев Ю.В, Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Советское радио, 1975.

84. Шагиев P.P. Интегрированные нефтегазовые компании. М.: Наука, 1996.

85. Шагиев P.P. Конкурентные подходы в нефтегазовом бизнесе. Экономика и право, 1996.

86. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989. 320 с.

87. Huges С., Parry N. UK case studies using the integrated EC energy modeling system. Commision of European Communities., Cambridje, 1981.

88. Jamin F., Cholet G. Modelisaitionde la demand de product pétroliers en France. Institut Français du petrole,1993, p.565- 587.