Модели товарооборота сети розничной торговли тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Никитин, Никита Александрович

  • Никитин, Никита Александрович
  • кандидат экономических науккандидат экономических наук
  • 2005, Санкт-Петербург
  • Специальность ВАК РФ08.00.13
  • Количество страниц 127
Никитин, Никита Александрович. Модели товарооборота сети розничной торговли: дис. кандидат экономических наук: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики. Санкт-Петербург. 2005. 127 с.

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Никитин, Никита Александрович

Оглавление

Введение

Глава I. Теоретические основы управления розничным товарооборотом

1.1 Проблематика прогнозирования спроса

1.2 Основные показатели работы розничной сети

1.3 Система показателей товарооборота

Глава П.Применение математических и инструментальных методов для управления товарооборотом сети розничной торговли

2.1 Общее описание нейронных сетей

2.2 Анализ динамики товарооборота

2.3 Региональный анализ товарооборота.

2.4. Экономико-математическая модель товарооборота сети розничной торговли.

Глава Ш.Научно-практические рекомендации по повышению эффективности управления розничным товарооборотом

3.1 Общее описание применения экономико-математических моделей товарооборота

3.2 Пример реализаций модели товарооборота сети розничной торговли.

3.3 Применение нейронных сетей для прогнозирования спроса

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели товарооборота сети розничной торговли»

В России в 90-х годах прошлого века произошла смена экономических систем: плановая экономика уступила место рыночной экономической системе. Благодаря сложившимся приватизационным процессам, займам иностранных банков и других финансовых систем, экономика России стала развиваться в новых условиях.

Одним из признаков определяющих становление рыночных отношений, является повышение покупательской способности населения и, как следствие, рост числа предприятий розничной торговли. За последнее десятилетие произошло изменение форматов предприятий розничной торговли. На смену ларькам, палаткам и киоскам пришли крупные, современные, технически оборудованные розничные сети.

Предприятия розничной сети являются конечным звеном в процессе товародвижения от изготовителя к потребителям, замыкая цепь хозяйственных связей.

Главной целью торговых предприятий является получение максимальной прибыли. Важнейшим необходимым условием, без которого не может быть достигнута эта цель, выступает товарооборот. Поскольку торговое предприятие получает определенную сумму дохода с каждого рубля реализуемых товаров, то задача максимизации прибыли вызывает необходимость постоянного увеличения объема товарооборота как основного фактора роста доходов и прибыли, относительного снижения издержек обращения и расходов на оплату труда.

Товарооборот отражает пропорции между производством и потреблением, спросом и предложением, реализацией и денежным обращением, объемом и структурой торговой сети, материальными и трудовыми ресурсами. Таким образом, товарооборот - это ключевой фактор, определяющий эффективность работы розничной сети. При оптимизации товарооборота, создаются условия для роста и развития розничной сети.

Сложность и многогранность показателей, определяющих розничный товарооборот, требуют разработки экономико-математических моделей, на основе которых появится возможность создания стратегии эффективного управления розничной сетью.

Все это подтверждает актуальность выбранной темы.

Значительный вклад в решение ряда актуальных теоретических и практических проблем построения моделей товарооборота розничной торговли внесли отечественные и зарубежные авторы: Вентцель Е.С., Витушкин А.Г., Горбань А.Н., Горелик В.А., Горчаков А.А., Деринг П., Дион Д., Ежов A.JL, Зайченко Ю.П., Кремера Н.Ш., Калихман И.Л., Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Кофман А., Кохонен Т., Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Мостеллер Ф., Орлова И.В., Панкратов Ф.Г., Пахбухчиянц В.К., Топпинг Т., Ушаков И.А., Шумский С.А.

Отдавая должное этим авторам, следует подчеркнуть, что их труды посвящены фундаментальным проблемам. Но еще многие прикладные вопросы моделирования товарооборота требуют теоретического разрешения или дальнейшего совершенствования; особенно в условиях возрастания влияния новых технологий на конкурентоспособность предприятий розничной торговли

Цель исследования

Целью исследования является разработка экономико-математических моделей товарооборота сети розничной торговли.

В соответствии с поставленной целью были решены следующие задачи:

• проведен анализ существующих моделей товарооборота и методов его прогнозирования в розничных сетях;

• выявлены недостатки использования статистических методов при моделировании товарооборота сети розничной торговли;

• обоснован подход к построению моделей розничного товарооборота на базе методов линейного программирования и нейронных сетей;

• сформулированы методики оптимизации разработанной модели розничного товарооборота;

• разработана методика по применению моделей прогнозирования товарооборота;

• решены задачи повышения достоверности прогнозирования товарооборота в розничной сети;

• предложены методы интеграции разработанных моделей товарооборота с современными инструментальными средствами;

• созданы методики для практического использования результатов в работе сети розничной торговли.

Предмет диссертационного исследования

Предметом исследования являются математические модели и инструментальные средства, использование которых позволит усовершенствовать модели розничного товарооборота.

Объект исследования

Объектом исследования являются крупные сети розничной торговли с объемом номенклатуры в несколько десятков тысяч единиц, оснащенных электронными системами учета для получения необходимого набора данных.

Теоретические, методические и инструментальные основы исследования

В основу исследования легли научные труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные теоретическим и методическим проблемам оценки экономической эффективности управления розничным товарооборотом, прогнозирования товародвижения, а также нормативные документы и акты Российской Федерации. В исследовании использованы: современный математический аппарат, основу которого составляют методы линейного программирования, теория вероятности и нейронные сети. В качестве инструментальных средств предложены промышленные базы данных, технологии многомерного анализа данных (OLAP), а также методы раскопки данных (Data Mining).

Похожие диссертационные работы по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Никитин, Никита Александрович

Заключение

Выполненный анализ зарубежного и отечественного опыта использования математических моделей, методов и информационных систем, предназначенных для эффективного управления товарооборотом показал, что последний нуждается в усовершенствовании. Используемые во многих розничных сетях методы управления товарооборотом базируются на статистике. Подобный подход не может дать эффективной многокритериальной оценки огромного массива данных. Применение новейших инструментальных средств учета открыло новые перспективы. Появилась возможность обработки достаточно большого объема данных, открылись новые, более совершенные модели товарооборота и, как результат, повысилась эффективность управления сетью розничной торговли.

К результатам работы можно отнести:

• дополнены основные принципы построения моделей товарооборота в сетях розничной торговли;

• выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние и подлежащие учету при построении экономико-математической модели розничного товарооборота;

• разработана общая экономико-математическая модель розничного товарооборота на базе методов линейного программирования;

• предложены самоорганизующиеся модели товарооборота сети розничной торговли на базе нейронных сетей; показана высокая эффективность методики применения нейронных сетей для управления розничным товарооборотом;

• сформулированы научные и методические рекомендации, направленные на совершенствование и повышение эффективности товародвижения в сетях розничной торговли.

Значение полученных в диссертации результатов для теории состоит в развитии математических методов и инструментальных средств, обеспечивающих повышение научной обоснованности системы управления розничным товарооборотом.

Значение полученных в диссертации методических результатов для практики состоит в повышении экономической эффективности розничного товарооборота и, как следствие, повышении удовлетворенности конечного потребителя.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что основные рекомендации и методические разработки выполненного исследования позволят:

• повысить экономическую эффективность розничного товарооборота при управлении сетью розничной торговли;

• повысить уровень достоверности информации, необходимой для принятия обоснованных управленческих решений;

• использовать разработанную систему экономико-математических моделей, методов и инструментальных средств для практического решения задач оптимизации розничного товарооборота. Научные и практические разработки были использованы в работе компании «Корус Консалтинг», которая занимается внедрением информационных систем масштаба предприятия и является лидером на рынке автоматизации крупных сетей розничной торговли.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Никитин, Никита Александрович, 2005 год

1. Cybenlco G. Approximation by superposition of a sigmoidal function. Mathematics of Control, Signals, and Systems, 1989. Vol. 2. PP. 303 -314.

2. Hopfield J.J. Neural Networks and Physical systems with emergent collective computational abilities//Proc. Nat. Sci. USA. 1982. V.79. P. 2554-2558.

3. Hornik K., Stinchcombe M., White H. Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks. 1989. Vol. 2. PP. 359-366.

4. Hum И.В, Линейное программирование. — M.: Изд-во МГУ, 1978.

5. Narenda К., Parthasathy К., "Identification and control of dynamical systems using neural networks", IEEE Trans, on Neural Networks, vol. 1, No. 1, march, 1990, pp. 4-27.

6. Stone M.N. The generalized Weierstrass approximation theorem. Math. Mag., 1948. V.21. PP. 167-183, 237-254.

7. Zurada J. M. Introduction to artificial neural systems. PWS Publishing Company, 1992. 785 P.

8. Айвазян C.A., Бежаева З.И., Староверов O.B. Классификация многомерных наблюдений.- М.: Статистика, 1974.- 240 с.

9. Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах. — М.: Высшая школа, 1986.

10. Арнольд В.И. О представлении функций нескольких переменных в виде суперпозиции функций меньшего числа переменных //Математическое просвещение, 19 № с. 41-61.

11. Арнольд В.И. О функциях трех переменных. Докл. АН СССР,12

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.