Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Разработка системы поддержки принятия решений для оптимизации управления финансовыми потоками группы предприятий

Диссертация: Разработка системы поддержки принятия решений для оптимизации управления финансовыми потоками группы предприятий
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В категорию Законное уменьшение налогов или налоговая оптимизация входят способы, при которых определенный экономический эффект в виде уменьшения налоговых платежей достигается путем квалифицированной организации дел по исчислению и уплате налогов, что исключает или снижает случаи необоснованной переплаты налогов. По сути, это не уклонение от уплаты налогов, так как от уплаты, как таковой… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Анализ структур финансовых потоков группы предприятий 16 1.1. Объект и задачи управления
    • 1. 2. Сеть согласования спроса и предложения на финансовые ресурсы
    • 1. 3. Целевые функции элементов структуры группы предприятий
    • 1. 4. Этапы достижения целевой функции деятельности группы предпри- 32 ятий
    • 1. 5. Критерии управления финансовыми потоками
    • 1. 6. Недостатки существующих СППР управления предприятиями
  • Выводы по главе
  • 2. Конкурсные механизмы распределения финансовых ресурсов с учетом 56 минимизации стоимости расходов по НДС
    • 2. 1. Механизмы расчета и начисления НДС
    • 2. 2. Механизмы внутреннего кредитования с учетом НДС
      • 2. 2. 1. Конкурсные механизмы финансирования проектов
      • 2. 2. 2. Механизм внутреннего кредитования
      • 2. 2. 3. Вероятностный случай
    • 2. 3. Внутренний кредит и механизмы комбинированного финансирования
  • Выводы по главе 76 3 Разработка СППР управления финансовыми потоками группы предприятий с учетом минимизации стоимости расходов по НДС
    • 3. 1. Архитектура базовых агентов объекта управления
    • 3. 2. Математическая модель движения финансовых потоков в сетевых 89 структурах с учетом минимизации стоимости расходов по НДС
      • 3. 2. 1. Модель внутренних цен
      • 3. 2. 2. Модель мультиагентной системы
    • 3. 3. СППР управления финансовыми потоками группы предприятий
  • Выводы по главе
  • 4. Практическое использование моделей и методов ППР управления фи- 105 нансовыми потоками ГП
    • 4. 1. Область применения разработанной СППР
    • 4. 2. Техническая реализация СППР
    • 4. 3. Экономический эффект внедрения разработанной СППР на ОАО 116 «Самарский жиркомбинат»
  • Выводы по главе

Разработка системы поддержки принятия решений для оптимизации управления финансовыми потоками группы предприятий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В современных рыночных условиях развития экономики в России оперативное управление предприятием требует новых подходов: на первый план выходят экономические, рыночные критерии эффективности, повышаются требования к гибкости. Научно-технический прогресс и динамика внешней среды заставляют современные предприятия превращаться во всё более сложные системы, для которых необходимы новые методы обеспечения управляемости.

Возможности конкурентоспособного развития большинства российских промышленных предприятий связаны, в частности, со следующими проблемами: большинство предприятий находятся в зоне банкротства, нестабильны, имеют низкую инвестиционную привлекательностьсуществует возможность вытеснения отечественных товаров импортными в связи с низким темпом создания и вывода на рынок новой конкурентоспособной отечественной продукцииимеется высокий износ оборудования, который может в ближайшие 3−4 года привести к потере конкурентоспособности.

Анализ показывает, что российские предприятия располагают значительным инвестиционным потенциалом и для решения указанных проблем достаточно повышения за 1,5−2 года финансовых результатов (выручки, прибыли и т. д.) предприятия в полтора-два раза. Таким образом, возникает задача существенного улучшения финансовых результатов российских предприятий [4].

Для решения такой задачи часто проводят капитализацию финансов, связанную с объединением предприятий, как в технологические цепочки, так и просто по факту единого собственника (группы собственников). В связи с этим возникает проблема поддержки принятия решений, связанных с управлением финансовыми потоками, а именно, построение единой системы поддержки принятия управленческих решений финансовыми потоками группы предприятий. Оптимизация налогообложения также является одной из самых важных задач для финансовой деятельности предприятия, но в контексте группы предприятий (ГП) важнейшим является налог на добавленную стоимость (НДС), в связи с тем, что ГП в общем случае включает в себя передачу как финансовых, так и материальных ресурсов между предприятиями входящими в группу, в результате чего возникают обязательства по уплате данного налога. Финансовый потокэто процесс удовлетворения спроса в финансовых ресурсах путем реализации возможности распределения имеющихся финансовых ресурсов. Таким образом, в данной работе наряду с движением финансовых потоков мы рассматриваем поток налоговых отчислений, и в частности проблему учета и минимизации НДС в финансовой деятельности ГП [6,7].

Управлять крупнейшими из образовавшихся за последние годы ГП сложно сразу по пяти причинам: во-первых — из-за масштаба финансовых потоковво-вторых — ввиду разнородности объектов управленияв-третьих — в силу того, что эти объекты не связаны между собойв-четвертых — отсутствует централизованный механизм финансирования такой группы, а значительная часть этих объектов сохраняет менталитет получения дешевых государственных денегнаконец, внутри группы не существует единых стандартов управления и управляющий персонал в силу своей квалификации не готов к их появлению [15,16].

Одной из основных проблем, возникающих во время достижения поставленных финансово-экономических целей, является отсутствие или недостаточное развитие системы налоговой оптимизации. Это оказывает негативное влияние на общую систему развития и требует специальных мер для улучшения ситуации [31,43].

Для того чтобы решать проблему налоговой оптимизации необходимо ввести понятие налогообложения. Под налогом понимается обязательный невозвратный денежный платеж, взимаемый за счет средств налогоплательщика, для финансирования деятельности государства. Собранные налоги поступают в бюджеты различных уровней — федеральный, региональный, местный, а также во внебюджетные фонды (пенсионный фонд, фонд обязательного медицинского страхования, фонд социального страхования). Мобилизованные, таким образом, в распоряжение государства средства направляются на создание материальной базы для функционирования государства. Средства, поступившие во внебюджетные фонды, идут на выплату пенсий, пособий по временной нетрудоспособности, пособий на детей и т. д.

Конкретные способы уменьшения налогов, представляют собой непосредственные методы и действия налогоплательщика по налоговой минимизации. Они достаточно многочисленны и основываются на многих факторах в зависимости от того, о каком налоге идет речь. Однако принципиально все способы можно подразделить на две самостоятельные категории. По словам английского историка и теоретика по вопросам налогообложения Сирила Норткота Паркин-сона: «Невозможно увильнуть от налогов. От них можно уклониться законным или незаконным способом» .

Главное же отличие между законным и незаконным видами налоговой минимизации — нарушает или не нарушает налогоплательщик нормы Закона в его стремлении, так или иначе, снизить размер налоговых платежей. В связи с этим можно выделить: незаконное уклонение от уплаты налогов и легальное снижение налоговых выплат, или еще иначе — правомерное уменьшение налогов. Схематически эти способы можно представить в виде схемы (рисунок В.1).

В категорию Законное уменьшение налогов или налоговая оптимизация входят способы, при которых определенный экономический эффект в виде уменьшения налоговых платежей достигается путем квалифицированной организации дел по исчислению и уплате налогов, что исключает или снижает случаи необоснованной переплаты налогов. По сути, это не уклонение от уплаты налогов, так как от уплаты, как таковой, налогоплательщик не уклоняется, а оптимизация налогов. Налоговая оптимизация — это уменьшение размера налоговых обязательств посредством целенаправленных правомерных действий налогоплателыцика, включающих в себя полное использование всех предоставленных законодательством льгот, налоговых освобождений и других законных приемов и способов. Иначе говоря, это организация деятельности предприятия, при которой налоговые платежи сводятся к минимуму на законных основаниях, • без нарушения норм налогового и уголовного законодательства. Одной из основных целей оптимизации налогов является максимально возможное уменьшение суммарных выплат по налогам. Иначе, действия по легальному уменьшению налоговых платежей называют минимизацией налогов.

Рисунок В.1 — Уменьшение налоговых платежей.

В качестве налога, к которому применяются вышеуказанные меры минимизации, в работе рассматривается НДС и автор анализирует его с целью минимизации в рамках ГП.

Налог на добавленную стоимость (НДС) установлен 21-й главой Налогового кодекса. Налогом на добавленную стоимость облагаются:

• реализация товаров (работ, услуг) на территории России;

• передача товаров (выполнение работ, оказание услуг) для собственных нужд, расходы на которые не принимаются к вычету при расчете налога на прибыль организаций;

• выполнение строительно-монтажных работ для собственных нужд;

• импорт товаров (работ, услуг);

• экспорт товаров (работ, услуг).

Сумма налога, начисленная к уплате в бюджет, рассчитывается путем умножения налоговой базы на соответствующую ей ставку налога. Существует три ставки налога: 0, 10 и 18% (ст. 164 НК РФ). В некоторых ситуациях налог также может определяться по расчетным ставкам.

Сумма НДС, подлежащая уплате в бюджет или возврату из него по итогам налогового периода (месяца или квартала), рассчитывается так: Сумма налога, начисленная к уплате в бюджет — Сумма налоговых вычетов = Сумма налога, подлежащая уплате в бюджет (возврату из бюджета).

Расходы по НДС, которые несет предприятие — есть упущенная возможность использования денежных средств с целью получения дополнительного дохода вследствие уплаты НДС в начале исследуемого периода по сравнению с уплатой в конце периода. Другими словами при возникновении отсрочки платежа, возникает возможность использования высвобожденных денежных средств в течение исследуемого периода. Стоимостью расходов по НДС является величина расходов по НДС. Следовательно, минимизация стоимости расходов есть обратная величина от максимизации возможности альтернативного использования денежных средств. Примерами такого использования являются: погашение текущего кредита, получение выгоды от текущей деятельности, приобретение (вложение) в банк и т. д.

Таким образом, задача минимизации стоимости расходов по НДС является актуальной и имеет важный экономический смысл в процессе управления финансовыми потоками ГП.

Один из новых подходов к управлению предприятиями связан с построением сетевых организаций, подразделения которых рассматриваются как автономные предприятия. В отличие от традиционных предприятий, сетевая организация по своему устройству является открытой, т.к. входящие в ее состав пред-% приятия могут напрямую взаимодействовать с другими организациями, которые также могут интегрироваться в ее структуру или наоборот выходить из нее в зависимости от ситуации на рынке. Как следствие в таких организациях ужесточаются требования по согласованности, гибкости и оперативности принятия решений по ряду вопросов [29,79].

Для таких организаций, обладающих распределенным сетевым характером, высокой динамикой изменений и априорной неопределенностью условий функционирования, традиционные программные системы ППР по управлению ресурсами предприятий, разработанные такими компаниями как: SAP, BAAN, Navision и др. оказываются недостаточно эффективными. Их ключевой проблемой становится отсутствие средств своевременного определения новых спросов и соответствующих предложений в среде, позволяющей оперативно принимать эффективные управленческие решения по изменению и модернизации производственных, кадровых, финансовых и других ресурсов [8,18,20,37,76].

Чем выше неопределенность, чем более распределенный характер имеют процессы принятия решения и чем чаще происходят незапланированные события — тем ниже эффективность существующих схем и методов, способных справляться с этими неопределенностями, принимать решения и автоматически перестраиваться под возникающие изменения. Также необходимо отметить, что любая модификация схем принятия решения в традиционных системах представляет собой сложный и трудоемкий процесс и требует высокой квалификации исполнителей, что делает разработку и эксплуатацию таких систем крайне дорогостоящими.

Основой управления является принятие решения. Решение связывает воедино цель, ресурсы, необходимые для ее достижения и организационные действия. От того, каково качество этого решения, насколько верно оно соответствует обстановке, зависит его эффективность. Современным средством подго-щ товки решения являются системы поддержки принятия решений (СППР). Методы и средства поддержки принятия решения нацелены на то, чтобы сделать интуицию руководителя просвещенной и обоснованной. Это меняет многое и, главное, исключает грубые ошибки. Эти методы позволяют подготовить всю необходимую информацию для принятия решения (включая экспертные оценки), чтобы помочь руководителю максимально точно разобраться в ситуации и сделать наиболее обоснованный выбор.

Новый подход к решению задачи оперативной обработки информации в процессах принятия решений связывается с применением мультиагентных технологий, получивших интенсивное развитие в последние 15 лет, на стыке методов искусственного интеллекта, объектно-ориентированного программирования, параллельных вычислений и телекоммуникаций.

В основе этих технологий лежит понятие «агента», программного объекта, способного воспринимать ситуацию, принимать решения и взаимодействовать с себе подобными. Эти возможности отличают мультиагентные системы (MAC) от существующих жестко организованных систем, обеспечивая им такое принципиально важное свойство как способность к самоорганизации. При этом агенты могут действовать от имени и по поручению лиц, принимающих решения и на их основе вести переговоры, находить варианты решений и согласовывать их друг с другом. Уже сегодня агентно-ориентированный подход находит широкое применение в таких областях как распределенное решение сложных задач (и эффективное решение распределенных задач), совмещенное проектирование изделий, реинжиниринг бизнеса и построение виртуальных предприятий, имитационное моделирование интегрированных производственных систем и электронная торговля, организация работы коллективов роботов и распределенная (совмещенная) разработка компьютерных программ [62].

В работе в качестве средства для создания СППР используются технологии мультиагентных систем, предлагается модель сети согласования спроса и 5 предложения на финансовые ресурсы. Эта модель основывается на так называемом холистическом подходе, в рамках которого предприятие или ГП декомпозируется до уровня отдельных автономных физических сущностей (инвестиционный проект, финансовый поток, кредитная линия и т. д.), каждая их которых получает своих агентов. Эти агенты, функционирующие как отдельные автономные элементы на виртуальном рынке ГП, способны взаимодействовать между собой, определяя необходимые спрос и предложение, и устанавливая временные связи для обеспечения бронирования финансовых ресурсов под заказы. Две эти сущности (агенты спроса и предложения) ведут себя как две противоположности, временно связывающиеся в относительно устойчивые комбинации или распадающиеся на составные части, объединяющиеся с другими компонентами на более выгодных условиях. В процессе их согласования и взаимодействия вырабатываются решения по оптимальному распределению имеющихся ресурсов с учетом проводимой налоговой политики в области оптимизации налогов и в частности НДС [32].

Разработка и проектирование СППР с использованием технологии MAC базируется на реализации моделей построения коммуникативных связей между агентами спроса и предложения на ресурс. Основываясь на этих связях и моделях, формируется согласованное решение. Проблема состоит в том, что указанные модели функционируют только в условиях определенности, когда все участники взаимодействия являются постоянными, и нет необходимости в изменении принятых ранее решений при формировании новых спроса и предложения, что является характерным для рассматриваемых открытых систем. В ряде случаев для принятия решений в рассматриваемых системах могут использоваться и классические методы в таких случаях если ситуация является хорошо определенной, имеется адекватная математическая модель рассматриваемых процессов и у системы достаточно времени на получение строгого решения [25,28,59]. Таким образом, предлагаемый автором подход открывает возможности $ для построения широкого класса качественно новых систем ППР, обладающих способностью к самоорганизации, универсальностью для различных применений, технологичностью построения, оперативностью, гибкостью и эффективностью, а также индивидуальным подходом к каждому пользователю. Эти системы могут быть использованы как в различных задачах управления предприятиями, так и для проектирования сложных технических объектов, проведения научных исследований и обучения, реализации разных программ, в том числе и социальных, и в других областях, требующих коллективного взаимодействия специалистов и согласованного принятия решений [35].

В связи с вышеизложенным, следует считать, что использование СППР на ч базе технологии MAC позволяет наиболее эффективно решать как задачу управления финансовыми потоками ГП, и задачу минимизации стоимости расходов по НДС, которая является неотъемлемой частью системы ППР, так и совместную задачу управления финансами ГП с учетом минимизации стоимости расходов по НДС.

Целью работы является проектирование, разработка и внедрение СППР управления финансовыми потоками ГП с учетом решения задачи минимизации стоимости расходов по НДС.

Для достижения поставленной цели в работе поставлены и решены следующие задачи: Разработаны:

1. главная целевая функция деятельности ГП и на ее основе целевые функции каждого из элементов структуры ГП;

2. критерии эффективного управления ГП с учетом минимизации стоимости расходов по НДС;

3. принципы построения СППР, обеспечивающие оперативное определение и согласование спроса и предложения на финансовые ресурсы при принятии решений;

4. математические модели движения финансовых потоков внутри иерархической вертикально организованной структуры ГП с учетом механизма минимизации стоимости расходов по НДС;

5. конкурсные механизмы финансирования проектов ГП с учетом минимизации стоимости расходов по НДС за счет перераспределения финансовых ресурсов с привлечением заемных средств, как от внутренних кредиторов, так и от сторонних финансовых институтов;

6. базовая архитектура СППР для построения сетей согласования спроса и предложения;

7. СППР управления финансовыми потоками с учетом минимизации стоимости расходов по НДС, обеспечивающая эффективную поддержку принятия управленческих решений, направленных на существенное улучшение финансового результата ГП;

8. методология внедрения СППР в группах предприятийОсуществлена экспериментальная проверка разработанной СППР на российских предприятиях и корпорациях.

В качестве основных методов исследования были использованы системный анализ, математическое моделирование, то есть разработка и исследование математических моделей управления корпоративными финансовыми потоками и налоговой минимизации, алгебра и логика, методы имитационного моделирования, теории активных систем и исследования операций.

Теоретические и прикладные работы автора связаны с решением именно этих задач. При реализации данных работ наиболее эффективен переход на корпоративную систему управления, который может осуществляться и на отдельных предприятиях. В связи с этим возникает потребность в создании механизмов комплексного управления, которые могут использоваться как непосредственно управляющими компаниями, так и специализированными подразделе? ниями, входящими в корпоративную структуру, занимающимися вопросами финансового бухгалтерского учета и налоговой оптимизации.

Поставленные в работе автором задачи, их реализация, а также научная новизна, представленная в работе получили свое отображение в ряде публикаций. Автором опубликовано 12 статей, 7 из них в соавторстве.

Вклад автора в статьях, написанных в соавторстве, состоит в следующем:

• в статье «Построение мультиагентной системы» автором анализировались принципы построения мультиагентных систем ППР управления финансовыми потоками с учетом минимизации стоимости расходов по НДС, которые должны обеспечивать оперативную обработку инфорv, мации для принятия управленческих решений по управлению финансовыми средствами группы предприятий.

• в статьях «Построение корпоративной системы инновационного развития» и «Технология реструктуризации предприятия с целью создания корпорации» вклад автора заключается в анализе стадий реформирования предприятия и разработке концепции инновационного развитий предприятия, результатом которого является создание корпоративной структуры.

• в статье «Особенности использования ОМАС ППР распределения финансовых ресурсов предприятия» автором разрабатывались механизмы распределения финансовых ресурсов предприятия и их математическая реализация применительно к их дальнейшему использованию при разработке мультиагентной системы.

• В статье «Разработка информационной системы формирования ценовой политики государства» автор анализировал налоговую составляющую ценообразования при производстве на промышленном предприятии.

В качестве основного инструментария для ППР управления финансовыми потоками ГП на конечный финансовый результат с учетом минимизации стоимости расходов по НДС в работе предложено и реализовано использование комплекса моделей и методов управления многоуровневыми финансовыми потоками.

Практическая значимость работы определяется разработанными автором и проверенными на практике методическими рекомендациями, технологиями и практическими руководствами по проектированию и созданию работающей системы ППР управления финансовыми потоками ГП с учетом минимизации стоимости расходов по НДС и программе мер и разработке этапов управления на конечный финансово-экономический результат ГП, обеспечивающих существенное улучшение финансового результата деятельности ГП.

Разработанная СППР управления финансовыми потоками, реализованная на основе предложенных автором методов и механизмов реализована на российском предприятии ОАО «Самарский жиркомбинат», имеющим организационную структуру корпорации, в результате чего получено реальное улучшение финансовых результатов деятельности предприятия, что подтверждено актом внедрения.

Диссертация состоит из введения, 4 разделов и заключения. Общий объем работы 135 страниц, включая 17 рисунков и 1 таблицу. Объем приложений 17 страниц, список использованных источников из 84 наименований.

Выводы по главе.

1. Определена область применения разработанной СППР управления финансовыми потоками ГП с учетом минимизации стоимости расходов по НДС.

2. Представлена и описана практическая реализация в виде автоматизированной информационной системы и в частности модуля ППР управления финансовыми потоками холдинга.

3. Подробно описан опыт внедрения результатов работы в ОАО «Самарский жиркомбинат» и полученные экономические результаты (в Приложении 4 имеется акт о внедрении).

Заключение

.

Эффективность деятельности современного предприятия возможна только при наличии единой корпоративной системы, объединяющей управление финансами, персоналом, снабжением, налогами и процесс управления производством.

Целью работы являлась разработка методологии проектирования и внедрения СППР управления финансовыми потоками ГП с учетом решения задачи минимизации стоимости расходов по НДС.

Для решения одной из основных проблем отсутствия или недостаточного развития системы налоговой оптимизации, возникающей во время достижения цели эффективной работы, в результате проведенного анализа, было принято решение об использовании систем поддержки принятия решений на основе технологии мультиагентных систем, что позволило эффективно решить задачу оперативного управления финансовыми потоками ГП с учетом минимизации стоимости расходов по НДС.

Исследования опыта внедрения предлагаемых на нашем рынке зарубежных и отечественных программных продуктов, а также обзор и анализ применяемых методов и проработанных подходов к задаче корпоративного управления финансовыми потоками с учетом минимизации стоимости расходов по НДС, проведенные в рамках диссертационной работы, показывают, что для создания систем ППР управления сетевыми предприятиями целесообразно применение мультиагентных технологий, позволяющих автоматизировать процессы идентификации спроса и предложения на финансовые ресурсы предприятий и их реконфигурацию.

При достижении поставленной цели в работе были поставлены и в последствии решены такие задачи как:

1. Разработаны целевые функции каждого из элементов структуры ГП и их обобщение с получением главной целевой функции деятельности ГП;

2. Разработаны критерии эффективного управления ГП с учетом минимизации стоимости расходов по НДС;

3. Разработаны принципы построения СППР, обеспечивающих оперативное определение и согласование спроса и предложения на финансовые ресурсы при принятии решений;

4. Разработаны математические модели движения финансовых потоков внутри иерархической вертикально организованной структуры ГП с учетом механизма минимизации стоимости расходов по НДС;

5. Разработаны конкурсные механизмы финансирования проектов ГП с учетом минимизации стоимости расходов по НДС за счет перераспределения финансовых ресурсов с привлечением заемных средств, как от внутренних кредиторов, так и от сторонних финансовых институтов;

6. Разработана базовая архитектура СППР для построения сетей согласования спроса и предложения;

7. Разработана СППР управления финансовыми потоками с учетом минимизации стоимости расходов по НДС, обеспечивающая эффективную поддержку принятия управленческих решений, направленных на существенное улучшение финансового результата ГП;

8. Разработана методология внедрения СППР в группах предприятий;

9. Проведена экспериментальная проверка разработанной СППР на российских предприятиях и корпорациях.

В работе проанализированы мультиагентные технологии как основа для управления предприятиями, рассмотрены основные принципы и этапы управления и сформирована общая схема процесса управления финансовыми потоками группы предприятий с учетом минимизации стоимости расходов по НДС. Осуществлен анализ механизмов внутреннего кредитования, учитывающих минимизацию стоимости расходов по НДС (в том числе конкурсных механизмов финансирования проектов, механизмов внутреннего кредитования для детерминированного и вероятностного случая), механизма внутреннего кредитования с гибкими ставками и механизмов совместного финансирования, в которых также осуществляется учет стоимости расходов по НДС, что позволило выделить механизмы, которые можно рекомендовать к применению. Использование полученных результатов постановки и решения задач анализа корпоративных структур позволил сделать вывод, что решение задачи назначения центра, ответственного за распределение и выполнение корпоративного заказа позволяет существенно повысить эффективность функционирования ГП в целом и выгодно для всех ее подразделений.

Разработаны: механизмы управления в сетевых структурах, архитектура системы на базе технологии MAC для поддержки процессов принятия решений, математическая модель управления в сетевых структурах, включающая модель внутренних цен и модель мультиагентной системы. На основе проведенного анализа спроектирована СППР управления финансовыми потоками ГП с учетом минимизации стоимости расходов по НДС.

Для решения поставленной задачи автором исследования была разработана математическая модель управления финансовыми потоками группы предприятий и алгоритмы ее реализации в многоуровневой структуре управления корпоративными финансовыми потоками с учетом минимизации стоимости расходов по НДС, позволившие разработать автоматизированную информационную систему ППР управления финансовыми потоками крупной корпоративной производственной структуры на базе мультиагентных технологий.

Автором впервые предложены и разработаны критерии оценки эффективности применения методов минимизации стоимости расходов по НДС на основе разработанной модели и алгоритмов управления финансовыми потоками группы предприятий при формировании оптимального распределения собственных и заемных средств.

Также впервые предложены и конструктивно проработаны принципы построения систем поддержки принятия решений для решения задачи оперативного управления финансовыми потоками группы предприятий с учетом минимизации стоимости расходов по НДС, обеспечивающих оперативную обработку информации в процессах принятия управленческих решений.

Автор разработал методы взаимодействия агентов в системе ГП, проанализировал существующие архитектуры MAC и на их основе спроектировал систему ППР, реализующую предложенные методы взаимодействия агентов.

Разработка теоретических положений и создание на их основе модели ППР управления финансовыми потоками группы предприятий с учетом минимизации стоимости расходов по НДС стало возможным благодаря комплексному использованию теоретических и экспериментальных методов исследования. Основными методами исследования являлись системный анализ, математическое моделирование, то есть разработка и исследование математических моделей управления корпоративными финансовыми потоками и налоговой минимизации, алгебра и логика, методы имитационного моделирования, теории активных систем и исследования операций. Решение ряда новых задач, поставленных в работе, стало возможным благодаря известным достижениям указанных научных дисциплин и не противоречит их положениям, базируется на строго доказанных выводах фундаментальных и прикладных наук, таких как математический анализ, математическая статистика, теория оптимизации и планирование эксперимента.

Разработанные теоретические положения и новые технические решения опробованы экспериментально. Экспериментальные исследования проводились на экспериментальной базе Самарского государственного технического университета. Программная реализация в виде автоматизированной информационной системы ППР и в частности модуля управления финансовыми потоками холдинга апробирована и испытана на предприятии ОАО «Самарский жиркомби-нат» в рамках действующего производства. Она успешно используются финансовыми службами и руководством финансовых подразделений предприятия. Результаты внедрения и апробации анализировались и сопоставлялись с данными, имевшимися до внедрения разработанной автором работы системы. На настоящий момент СППР внедряется на уровне группы компаний, включающей в себя ОАО «Самарский жиркомбинат».

Разработанные в диссертационной работе новые методы проектирования СППР позволяют повысить эффективность финансовой деятельности группы компаний во время их текущей производственно-финансовой деятельности и проведении оптимизационной налоговой политики, что позволило им существенно повысить общие финансовые результаты деятельности группы компаний.

Полученные автором решения управления финансовыми потоками позволили провести комплекс мер по общему «оздоровлению» предприятия по показателю «стоимость расходов по НДС». После внедрения данного программного комплекса и проведенных мер экономический эффект от внедрения составил около 1.6 млн руб., что позволяет предприятию значительно повысить финансирование собственных инвестиционных проектов. Кроме этого, отдельные теоретические результаты являются определенным вкладом в общую теорию таких наук, как моделирование мультиагентных систем.

Результаты экспериментальных исследований, приведенные в работе, представляют практический интерес при проектировании новых систем ППР управления финансовыми средствами предприятий, имеющих сложную сетевую организационную структуру, а также для модернизации существующих систем управления финансовыми потоками и методов налоговой оптимизации.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Н. Эволюция систем управления предприятием. // Проблемы Теории и Практики Управления, 1999, N 2, 103 107.щ 2. Альтшулер И. Мировые концепции управления производством. // PC
  2. Week/RE, 1997, 94, N 20, (27.05.97), 44−48.
  3. А.В., Андрейчикова О. Н. Интеллектуальные информационные системы М.: Финансы и статистика, 2003.
  4. И. Новая корпоративная стратегия. СПб.: Питер, 1999.- 416.
  5. В., Шпагина М. Новая экономика // Эксперт. 2000, № 20, С. 1−5.
  6. М.П. Корпоративное управление на российских предприятиях. М.: АО «Интерэксперт», 2000.
  7. В.Г. Модели и методы принятия выгодных финансовых решений. М.: Физматлит, 2003.
  8. И.А. Управление денежными потоками предприятия. К.: Ника-Центр, 2002.$ 1 З. Бобровский С. Стратегическое управление проектами. // PC Week/RE, 2000,229, N7, (07.03.00), 32.
  9. В.В. Корпоративные финансы. СПб.: Питер, 2001.
  10. Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов / Перевод сангл. М.: Олимп-Бизнес, 1997.
  11. В.Н., Ириков В. А., Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1995.
  12. В.Н., Кузнецов Н. А., Новиков Д. А. Механизмы управления в сетевых струкгурах//Автоматика и Телемеханика. 2002. № 12.
  13. С.В. Оценка бизнеса. Управление стоимостью предприятия. М.: ЮНИТИ, 2000.
  14. Ван X., Джеймс К. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1996.- 799 с.
  15. А.А. Методологический подход к оптимальному управлению бюджетом группы компаний//Управление развитием региональных экономических систем: Сборник научных материалов Международной научно-практической конференции Киров, 2003 — с. 21−25.
  16. А.А. Алгоритм построения системы оптимального управления финансовыми группы предприятий//Сборник материалов 1 -ой Международной научно-практической конференции «Экономика. Управление. Логистика» Самара: СамГАПС, 2004 — с.54−58.
  17. А.А., Вейс Ю. В. Синтез алгоритма управления финансовых потоков группы компаний//Межвузовский сборник научных трудов: Высшее образование, бизнес, преподавание Самара: СамГТУ, ПИБ, 2005 — с.32−36.
  18. А.А., Ангельцев А. А., Файнберг Д. В. Модель целевых функций группы предприятий // Математическое моделирование и краевые задачи. Тез. докл. Четвертой Всерос. науч. конференции /- СамГТУ. Самара: РИО СамГТУ, 2007. — С.
  19. А.А., Ириков В. Л., Парфенова А. А. Методы подготовки и принятия выгодных финансовых решений при управлении бизнес-единицами. М.: ИПУ РАН, 1999.
  20. В.А. Согласованная инженерная деятельность. Состояние, проблемы, перспективы // Проблемы машиностроения и надежности машин. 1997, № 1, С.6−14.
  21. В. А., Башлыков А. А., Бритков В. Б., Вязилов Е. Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием современной информационной технологии. М.: Эдитори-ал УРСС, 2000.- 356 с.
  22. Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976.
  23. С.Е., Леонтьев С. В., Новиков Д. А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИПУ РАН, 2002.
  24. В.В. Информационные и структурные модели организационно-административных систем. СПб., 1997.
  25. А. Р. Дочерние компании, филиалы, холдинги. Организационные структуры, консолидированный баланс, налоговое планирование. М.: Издат. центр АНКИ, 1997, — 149 с.
  26. В.И., Грушинский М. С., Хабалов А. В. Многоагентные системы // Новости искусств. Интеллекта. 1998, № 2, С. 64−116.
  27. Ю. И. Системный анализ и исследование операций. М.: Высшая школа, 1996.- 335 с.
  28. П. Ф. Эффективное управление. Экономические задачи и оптимальные решения. М.: Фаир-Пресс, 1998.- 288 с.
  29. Г. Б. Мультиагентные системы компьютерной инженерной деятельности // Информационные технологии, № 4, 2000, с.2−7.
  30. А. Б., Картышев В. Б., Постников А. В. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. М.: Информ. издат. Дом 'Ф-илинъ', 1997.-271 с.
  31. С.В., Дранко О. И. Реформа предприятия и управление финансами. М.: КОНСЭКО, 1998.
  32. В.А., Ириков И. В. Технология финансово-экономического планирования на фирме. Управление финансовыми потоками. 2-е издание. М.: МФТИ, 1997.
  33. А. Н., Михно В. Н., Виленчик С. Н. Современный синтез критериев в задачах принятия решений. М.: Радио и связь, 1992.- 119 с.
  34. Р., Нортон Д. «Сбалансированная система показателей». М.: Олимп-Бизнес, 2003.
  35. Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989.
  36. Крылрвич А. ERP-системы позволяют планировать в рыночных условиях. // Бизнес: организация, стратегии, системы, 2000, N 5, 32−37.
  37. Математические методы принятия решений в условиях неопределённости. // Сб. науч. тр. АН УССР. Ин-т кибернетики им. В. М. Глушкова. -Киев, 1990.-85 с.
  38. А. С. Недоопределенность в системах представления и обработки знаний // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1986. № 5. С. 3—28.
  39. Д.А., Петраков С. Н. Курс теории активных систем. М.: Синтег, 1999.
  40. М.М. Международная конкуренция. М.: Междунар. Отношения, 1993.
  41. . М. Оптимизация управленческих решений. М.: Теис, 2001.-264 с.
  42. М., Уллах Ф. практическое руководство по реинженирингу бизнес-процессов / перевод с англ. М.: Аудит, Книги, 1997.
  43. С.В. Управление маркетингом и личностный фактор. // Маркетинг и маркетинговые исследования в России, № 1,2000, С.12−16.
  44. С. В. Стратегическое планирование. Как строить крупный бизнес. // ComputerWorld Россия, 1999b, 188, N 27, С.36−37.
  45. Словарь современной экономической теории Макмиллана. М., 1997.
  46. П.О., Андреев В., Виттих В. А., Батищев С. В., Минаков И. Г. Методы и средства создания открытых мультиагентных систем для поддержки принятия решений // Известия Академии наук. Теория и системы управления. 2003, № 1.
  47. П.О. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений. Автометрия. 2002. — № 6. С. 45−61
  48. В. Н. Основы системного анализа. СПб.: Бизнес-пресса, 2000.-326 с.
  49. Т.А. Моделирование и поддержка принятия решений в когнитивных конфликтах // Известия АН. Сер. Теория и системы управления. 2001, № 4, С. 114−130.
  50. В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте // Новости искусств. Интеллекта. 1998, № 2, С.5−63.
  51. В.Н. Управление финансами. М.: Финансы и статистика, 1999.
  52. Д.В., Жуков И. Е., Жиров В. Г. Разработка информационной системы формирования ценовой политики предприятия // Сборник студенческих научных работ, отмеченных наградами на конкурсах. Выпуск 5. КубГТУ Краснодар 2004. — С. 57−59.
  53. Д.В. Особенности систем управления группой предприятий // Труды поволжского регионального научно-технического центра Метрологической академии РФ. Тематический сборник научных трудов. Выпуск 16. Том 2. Самара, 2005. — С. 27−36.
  54. Д.В. Механизмы управления в сетевых структурах // Деп. В ВИНИТИ 21.06.06 № 827-В2006
  55. Д.В., Куликовский K.JI. Построение модели мультиагентной системы // Деп. В ВИНИТИ 21.06.06 № 828-В2006
  56. Д.В. Механизмы внутреннего кредитования проектов внутри корпорации с учетом НДС // Деп. В ВИНИТИ 21.06.06 № 829-В2006
  57. Д.В. Проектирование открытой мультиагентной системы формирования финансовых потоков предприятия // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия технические науки. -2006. -№ 41. -С. 199−201.
  58. Д.В. Практическое использование моделей и методов управления корпоративными финансовыми потоками // Информационные технологии моделирования и управления, 2006, 9(34). С.1117−1121
  59. А.Б. Управление корпоративным капиталом. М.: Финансовая академия при правительстве РФ, 1999.
  60. Финансовый менеджмент. CARANA. М.: Наука, 1999.
  61. Ю. В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. -Москва: МГПУ, 2000.- 294 с.
  62. В.Ф. Методы и средства проектирования и реализации мультиагентных систем // Матер, семин. «Проблемы искусственного интеллекта», ИПУ РАН, 1999.
  63. АД. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1982.
  64. С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем. М.: Синтег, 2001.
  65. Boutilier, С. Sequential Optimality and Coordination in Multiagent Systems // In Proceedings of the Sixteenth International Joint. Conference on Artificial Intelligence, 1999, P. 478−485.
  66. Lesser V. Cooperative Multiagent Systems: A Personal View of the State of the Art // IEEE Transactions on knowledge and data engineering, VOL. 11, NO. 1, JANUARY/FEBRUARY 1999, P. 133−143.
  67. Strens M. Learning Multi-agent Search Strategies // AISB Journal 1(4), SSAISB, 2003.
  68. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice // Submitted to Knowledge Engineering Review, October 1994.
  69. Wooldridge M., Jennings N. Applications of Intelligent Agents // Springer-Verlag. 1999.
  70. Словарь основных терминов и сокращенийа процентная ставка за кредит /?- ставку внутреннего кредита у — доля эффекта е — малое положительное число (р — целевая функция подразделенияфункция, обратная (р X доля кредитных средств
  71. Л некоторый фиксированный доход на единицу собственных средствb депозитная ставка1. С эффективностьс, функция затрат /-го агентаdt доход от реализации /-го проекта1. FC-постоянные затраты
  72. F (x) функциия распределения ресурсовhi коэффициент эффективности /-го проекта
  73. Xi вложения в /-ый проект у — объем производства (выпуска)
  74. Zj объективная оценка требуемых финансовых ресурсов на г-ый проект П — ожидаемая прибыль предприятия Э, — эффект от реализации /-го проекта АА — активный агент
  75. АИС автоматизированная информационная система АРМ — автоматизированное рабочее место АС — активная система
  76. АСУП автоматизированная система управления предприятием
  77. АУП административно-управленческий персонал1. АЭ активный элемент1. БД база данных1. ГП группа предприятий
  78. ГЦФ главная целевая функция1. ИА интеллектуальный агент
  79. ИТ информационные технологии1. КЦ корпоративный центр
  80. ЛПР лицо, ответственное за принятие решений
  81. MAC мультиагентные системы
  82. МСФР максимальная стоимость финансовых ресурсов
  83. НДС налог на добавленную стоимость
  84. НДСупл сумма НДС, начисленная к уплате в бюджет1. НДСисх исходящий НДС1. НДСвх входящий НДС
  85. ОргС организационная система1. ОС основные средства
  86. ОХД объект хозяйственной деятельности
  87. П ожидаемая прибыль предприятия1. ПС подсистема
  88. IP поддержка принятия решений
  89. ПСССП предприятие с сетью согласования спроса и предложения
  90. СППР система поддержки принятия решений1. СС сетевая структура
  91. ТМЦ товарно-материальные ценности1. УК управляющая компания1. ФИ финансовый институт
  92. ФПГ финансово-промышленная группа1. ЦБ центральный банк
  93. ЦУК центральная управляющая компания
  94. ЭУСР элемент управления сторонних разработчиков1. АРМ пшфте1. ВсаикяясреяА1. Упрак обхе
  95. Целевое планирование проекта, стратегия, моделирован", хрлгерш
  96. Управление моделированием, сценарии управления1. Визуализация решениййод жгросл
  97. Настройка иктерф ейса. ш пробпемкуп оби., хюкяшх, отнпшения, доп. информация1. Адаптация управ пенил
  98. Приобретение знаний из различных источников1. Охвств vjrarax1. ZDUbXISRIK1. Ввек зшросш1. Импорт хкешнвй среды
  99. Преобраз. внешней информ. во внутр. представ.1. On елаicnxooiK1. Вншнп дшнд*1. Хксухрежив дшьго1. Преобраз.внутр. представ, информ. вавнеш. информ. ^—1. Визуализация решения|1. Испслменхе управления1. Ф армирование управ пения
  100. Угров лаве втертах х^гапиехеп1. ИНТЕЛЛЕКТ У, А ЛЬНЫИ1. ИНТЕРФЕЙС
  101. Ухфаивше >ф<�щвсс(и о Gpa&>? (днканшваеая лксл^тказс нкфериацнх: оатвиа)1. Классификация ситуации 11. И !1. Оценка ситуацииif ¦
  102. Идентификация ситуации к---•""¦"Ситуацзусловии ф зшуацлэюши анализф ункцггакирования1. Штатныйрежимz>
  103. Ранжирование решении по управлению
  104. Много Крите риал к кал оптимизация решении
  105. Обобщение решении огределвнкянеобходимых управляющих воздействии1. Марель моцвтрфотвяня
  106. Управление процессам мен е лирав анкя1. Выбор ДРПОЛХОГ2 В Л? НОИинформации1. Прогнозирование ситуации
  107. Определение закономерностей и последствии ситуации
  108. Определение ситуационных факторов
  109. Моделирований процесса, реализации ситуации
  110. Синтез решении гвэ ликвидации прабпетиных ситуации1. Х^рскгр раешкряхощке вое: — — Мкогокритарная оптимизациясредсхеа ввжкосша1. Аналитические расчеты-. Средства формиравания сценариев
  111. М еще пи управления объектам1. Модели внешней среды1. Прогнозирование ситуации
  112. Коррекция медалей земпт&цпаннои модели1. С AS Е-средстя а
  113. Виз уализация ГНС-технологии1. Об УЦЕНИВ
  114. Формирование программы ликвидации проблемной ситуации
  115. Обработка содержательных з наний и данных Обработка ситуационных знаний
  116. Рис. 1 Схема СППР управления финансовыми потоками ГП
  117. Программный продукт «Мониторинг финансовых потоков внутри Холдинга +»
  118. Ввод данных в программу проводится на основе оперативных данных предоставляемых соответствующими службами. По факту, предоставленному бухгалтерией, производится корректировка оперативных данных.
  119. В программе предусмотрена возможность работы с точки зрения любого предприятия Холдинга. Операция между двумя предприятиями вводится единожды.
  120. Реализован механизм групп операций, позволяющий проводить анализ движения отдельных финансовых схем, как фактических, так и планируемых.
  121. Существует механизм сторнировочных операций, формируемых автоматически и используемых для обеспечения целостности денежного и вексельного учета при операциях с векселями.
  122. В программе заложена база для развития механизма расчета НДС, возникающего при операциях между предприятиями Холдинга.
  123. Мониторинг фтакеоюых потоков внутр1. Е) | 5-/ % Ш *1.wiitlill1. &- В X1. Отчет не Выбран. .1>1 Г
  124. Параметры расчета мониторинга финансовых потоков11. Выбор периода-—--
  125. Начало периода: Конец периода: 127.12.2002 .14.01.2(ЮЗ
  126. Выбор предприятия — Предприятия Хощинга:
  127. Анализируемое предприятие:
  128. Набор предприятий для анализа:1. Предприятие1. ОМЭЗ1. ТДНМЖК1. ТДСЖКш1. EgBfc^?!1. ШЯШЯШШКгШШ1. Выбрать1. Отменить14 01 2003
  129. Visual Basic Jj|. SQL Server Ent. I Форум Cfin.Ru. | Й] Документ! (пр.¦ j «^
  130. Рисунок 1 Выбор параметров расчета12:05
  131. Мониторинг финансовых потоков внутри Холдинга + T- „gzj?'.**? ШШШШШШ- -|S|X|! ® I** © Aft is | a D т 1 i ^
  132. Взаимодействие с предприятиями Холдинга ОАО „Самарский жиркомбинат“ за период с 27.12.2002 по 14.01.2003
  133. Наименование Ассоль нмжк омэз тднмжк тдсжк
  134. Дебет Кредит Дебет Кредит Дебет Кредит Дебет Кредит Дебет Я
  135. Семечка Hi качало Д периода В1. Оборот Д период В
  136. На конец Д период“ В — - - - - - - -
  137. Масло подсолнечное На начало Д периода В 17 020 2 396
  138. Оборот за Д период В 3 306 69 700 64 122
  139. На конец Д периода В 13 714 — - 3 182 — - - •
  140. Готовая продухция На начало Д периода В1. Оборот за Д период В
  141. На конец Д периода В — : — - - - - -
  142. Векселя На качало Д периода В 10 000 20 000
  143. Оборот за Д период В 5 000
  144. На конец Д периода В — - - - - 15 000 20 000 -1. На качало Д периода В 1. OBoixvr Л м Н / 1
  145. Готово ». '.™ ~ «~ ~ .14 01.2003ii: Пуск| Jg ««fa 2 Visual Basic ijg SQL Server Ent. | Форум Cfin.Ru. | В. Документ! — M. [ gj «12:°6
  146. Рисунок 2 Главная форма программы.
  147. J и ¦. ,. '"'Л: Ш Щ С Карточка движении финансовых потоков1. Ш Ei О Ш
  148. Взахтдекствке с предприятиями Холдинга ОАО «Самарский жиркомбинат» sa период с 27.12.2002 ш> 14.01.2003
  149. Статья: Масло подсолнечноетис, руб
  150. ОАО «Орембужсккй наслюпрагаоашых laios"1. Дебет Кредит
  151. Дата операции Суш» опершим Описание Дата операции Сумма операции Описаниека’пло Д 2 396в
  152. Оборот за период Д 31.12 2002 69 700 Мае ко пополненное: огсиата 31 12.200: 64 122 Масло пэасолкечкэе: приход69 708 64 122 В 1. На конец периода Д 3 182 в -1. Готово 14 01.2003
  153. Пуск) ^ & J «^ 2 Visual Basicg SQL Server Ent. { Форум Cftn.Ru. | Bj Документ! M,. | gj «12:07
  154. Рисунок 3 Карточка взаимодействий с контрагентом.
  155. Карточка движений финансовый потоков1. Ш IS, а О Ш ^
  156. Взаимодействие предприятий Холдинга за период с 27.12.2002 по 14.01.2003
  157. Дебет: Кредит: Статья: ОАО «Самарский жиркомбинат» ОАО «Оренбужский маслоэстракционный залод» Масло подсолнечное1. Денежная форма тыс.руб.
  158. Дата операции Сумма операции Описание3112 2002 69 700 Масло подсолнечное: оплата1. ИТОГО: 69 700 м>| / 1. Готово 14.01.2003li Пуск| egj ^ 3 «fe 2 Visual Basic ^ SQL Server Ent. | ф Фору» Cfin.Ru. | В. Документ! М,. | gj «12:08
  159. Рисунок 4 Карточка взаимодействий с контрагентом (вид 2)
  160. Карточка движений финамсоеьж потоков1. JejxJ1. Xi ^ а
  161. Взаимодействие с предприятиями Холдинга ОАО «Самарский жиркомбинат"за период с 27.12.2002 по 14.01.20 031.JdMJJJJ.I, lJ. IJ!l|lji.lJ.|1l4f||^-. xjj
  162. Статья: Масло яодсолм*чное Сумма (юерш1ш Дата операции:3112.20 021. На качало пер мо да Д 1. В
  163. Оборот та период Д 31 12.2002 69 7a69 7&i1. В 1. На конец периода д 3 IS. в
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?