Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Анализ и совершенствование методов управления закупками сырья на промышленном предприятии

Диссертация: Анализ и совершенствование методов управления закупками сырья на промышленном предприятии
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В последние годы промышленный сектор Российской Федерации демонстрирует уверенный рост, характеризующийся увеличением объемов выпускаемой продукции. По данным Госкомстата, наблюдается также рост промышленных предприятий ведущих активную внешнеэкономическую деятельность, связанную с экспортно-импортным обменом. Рост масштабов производства, усложнение внутренних процессов ресурсного обмена… Читать ещё >

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ СЫРЬЕВЫМИ РЕСУРСАМИ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ
    • 1. 1. Анализ факторов риска в процессе закупки сырья для нуяед промышленных предприятий
    • 1. 2. Современное состояние проблемы управления рисками в процессе закупки сырья для промышленных предприятии
    • 1. 3. Системный подход к управлению процессами закупки сырьевых ресурсов
    • 1. 4. Подход к оценке эффективности системы управления закупками сырья
    • 1. 5. Определение класса методов прогнозирования

Анализ и совершенствование методов управления закупками сырья на промышленном предприятии (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

.

В последние годы промышленный сектор Российской Федерации демонстрирует уверенный рост, характеризующийся увеличением объемов выпускаемой продукции. По данным Госкомстата, наблюдается также рост промышленных предприятий ведущих активную внешнеэкономическую деятельность, связанную с экспортно-импортным обменом. Рост масштабов производства, усложнение внутренних процессов ресурсного обмена, увеличение объемов поставок сырья на промышленных предприятиях требует профессионального подхода к управлению таким предприятием, для л обеспечения устойчивости его функционирования.

Если в период плановой экономики, предприятия обменивались сырьевыми ресурсами в рамках, и по правилам единого собственника, и вся ответственность за потери ложилась на государство, то в настоящее время, в России, экономические субъекты были вынуждены, практически мгновенно перейти на новые условия обмена принадлежащими им ресурсами. Это значительно повысило ответственность за принятие управленческих решений, при управлении ресурсами и снабжении сырьем, без скидок на незнание и отсутствие опыта. Если методы управления производственными и внутренними Л процессами предприятия хорошо изучены, то процесс управления снабжением сырьевыми ресурсам в условиях изменяющийся внешней среды, для российских предприятий, является новым и начал рассматриваться только в постсоветский период.

Одним из основных рискообразующих факторов, в процессе сырьевого снабжения промышленного предприятия, является неопределенность развития сырьевых рынков, обусловленная:

• изменяющимися объемами добычи или производства сырья, в связи с рыночными, природными и другими факторами;

• изменяющимся таможенным и налоговым законодательством;

• изменяющимися ожиданиями участников сырьевых рынков.

Мировая практика показывает, что неблагоприятные изменения ценовых характеристик сырьевых ресурсов, использующихся в производственном процессе конкретного предприятия, оказывает сильное негативное влияние на эффективность его деятельности. Недопустимость сбоев способных привести к снижению объемов производства, повышению себестоимости или его остановке, требует разработки и внедрения систем управления процессами сырьевого снабжения, опирающихся на прогнозирование изменения ценовых характеристик сырья.

Таким образом, первоочередной задачей на промышленном предприятии является создание такой стратегии управления снабжением сырьевыми ресурсами, которая была бы направлена на формирование оптимальных производственных показателей, и ориентирована к работе в условиях динамично меняющейся внешней среды. Решение подобной задачи требует системного подхода к ее решению, включающую в себя разработку инструментария прогнозирования, принятия решений, оценку результатов принимаемых решений, корректировку параметров реализованных в виде системы для принятия управленческих решений.

Рассмотренные выше особенности сырьевого снабжения обуславливают актуальность исследования проблем и методов управления закупками сырья промышленных предприятий и разработку методики принятия решений для управления сырьевым снабжением промышленных предприятий.

Целыо настоящей диссертационной работы является системный анализ проблемы управления процессами сырьевого снабжения промышленного предприятия, разработка и совершенствование методов управления сырьевым снабжением промышленных предприятий.

Основными задачами для достижения поставленной цели являются:

— системный анализ процесса закупки сырья с целью выявления рискообразующих факторов снижающих эффективность производственной деятельности и разработка системного описания данного процесса;

— исследование существующих методов управления закупками сырья;

— разработка методов обработки ценовых показателей сырьевых ресурсов для обоснования принятий решений в процессе управления закупками сырья;

— разработка алгоритмов оценки показателей, характеризующих эффективность и риск стратегий принятия решения в процессе управления закупками сырья;

— разработка методов снижения риска стратегий, используемых для принятия решений;

— разработка алгоритма оценки параметров стратегии принятия решения в процессе управления закупками сырья;

— разработка методов и алгоритмов обработки экспериментальных данных и определение инструментов для их реализации;

— разработка архитектуры информационно-аналитической системы для управления процессом закупки сырьевых ресурсов;

— реализация необходимых для проведения экспериментального исследования модулей информационно-аналитической системы;

— исследование эффективности разработанных методов и алгоритмов на статистических данных;

Научная новизна исследования:

1) предложено системное описание процесса управления закупками сырья, которое в отличие от аналогов позволяет учитывать рискообразующие факторы внешней среды посредствам применения методов прогнозирования, позволяющее повысить эффективность процесса закупки сырья;

2) разработана методика принятия решения в процессе закупки сырьевых ресурсов на промышленном предприятии, отличающаяся использованием методов прогнозирования ценовых показателей сырьевого ресурса и используемая для повышения эффективности процесса управления закупками сырья;

3) предложен метод разделения рисков между несколькими стратегиями принятия решения, позволяющий обеспечить повышение показателя эффективности, набора стратегий, по сравнению с отдельно взятой стратегией, при заданном уровне показателя риска, используемый для повышения устойчивости принимаемых решений;

4) предложен генетический алгоритм для решения многокритериальных задач, отличающийся модифицированным оператором кроссовера, позволяющий обеспечить более быстрое схождение алгоритма, используемый для оптимизации набора стратегий принятия решения;

Практическая полезность работы:

1) предложенное описание процесса управления закупками сырья, повышает эффективность закупки сырьевых ресурсов промышленного предприятия и способствует обеспечению устойчивости производственного процесса;

2) предложенные алгоритмы и методы управления процессами закупками сырья, реализуемы для отделов снабжения промышленных предприятий, торговых домов осуществляющих снабженческую деятельность;

3) предложенные алгоритмы, используемые для принятия решения в процессе управления закупками сырья, могут быть использованы для управления другими видами ресурсов;

4) предложенный модифицированный генетический алгоритм может быть использован для оптимизации любых многокритериальных задач;

5) Разработанная архитектура информационно-аналитической системы позволяет отслеживать зоны благоприятные для заключения сырьевых сделок и корректировать параметры системы в режиме реального времени;

6) Внедрение информационно-аналитической системы, позволяет повысить эффективность подразделений осуществляющих сырьевые сделки;

Основные положения, выносимые на защиту:

1) системное описание процесса управления закупками сырья;

2) методика принятия решения в процессе закупки сырьевых ресурсов на промышленном предприятии;

3) метод разделения рисков между несколькими стратегиями принятия решения;

4) модифицированный генетический алгоритм для решения многокритериальных задач;

Реализация работы. л.

Разработанная методика управления закупками сырья, а также методы и алгоритмы использующиеся в этом процессе внедрены и используются в практической деятельности предприятия ООО «Инвест-лайн», г. Самара.

Апробация работы.

Основные положения работы и результаты исследований обсуждались на следующих конференциях: международных конференциях «Интеллектуальные системы и компьютерные науки» (г.Москва, 2006 г.), «Моделирование. Теория, методы и средства"(г.Новочеркасск, 2006 г.), «Мягкие вычисления и измерения» (г.С.Петербург, 2005 г.), «Информационные технологии в XXI веке» (г.Днепропетровск, 2005 г.), «Наука и образование» (г.Мурманск, 2005 г.), «Современная техника и технологии» (г.Томск, 2003 г.), всероссийской конференции «Математическое моделирование и краевые задачи"(г.Самара, 2005, 2006 г.), всероссийской конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» (г.Самара, 2003 г.)., всероссийской конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании-2003"и других.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в их числе 1 статья в журнале из перечня, рекомендуемого ВАК РФ;

Структура работы.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы. Основная часть содержит 131 страницу машинописного текста, 38 рисунков, 105 формул и 11 таблиц.

Список использованных источников

состоит из 116 наименований.

Основные результаты и выводы, полученные в работе:

1) Проанализированы тенденции развития промышленных предприятий, выявлены рискообразующие факторы влияющие на процесс закупки сырьевых ресурсов, которые позволили сформулировать проблемную ситуацию и определить группу традиционных методов применимых для управления сырьевыми рисками;

2) Проведен анализ, традиционных методов управления закупками сырья, рассмотрены механизмы их применения, а также достоинства и недостатки, что позволило выявить необходимость применения в совокупности с традиционными методами, методов прогнозирования динамики ценовых показателей сырьевых ресурсов;

3) Предложено системное описание процесса управления закупками сырья позволяющее посредствам применения методов прогнозирования осуществлять управление закупками сырья с учетом существующих рисков изменения ценовых показателей сырьевых ресурсов;

4) Произведен анализ существующих методов прогнозирования, на основе которого, исходя из поставленных задач и имеющихся данных, обосновано применение методов фильтрации как основополагающего класса методов используемых в стратегии принятия решения;

5) Рассмотрены алгоритмы оценки показателей, характеризующих эффективность и риск стратегий принятия решения в процессе управления закупками сырья;

6) Синтезирован алгоритм сглаживания ценовых показателей сырьевых ресурсов, основанный на цифровом фильтре Баттерворта, позволяющий построить индикатор, выделяющий низкочастотную составляющую временного ряда, служащий для получения среднесрочного прогноза при принятии решении в процессе закупки сырья и позволяющий повысить эффективность проведения сырьевых сделок;

7) Предложен метод разделения рисков в процессе закупки сырья на промышленном предприятии, за счет комплексного использования набора стратегий принятия решения, позволяющий обеспечить повышение показателя эффективности набора стратегий, по сравнению с отдельно взятой стратегией, сохранив при этом заданный уровень показателя риска;

8) Предложен модифицированный генетический алгоритм для решения поставленных задач поиска квази-одтимальных параметров, отличающийся нечетким способом выбора точки кроссовера и позволяющий обеспечить более быстрое схождение алгоритма;

9) Получены результаты экспериментального исследования, оценены показатели эффективности и риска стратегии принятия решения, на основе фильтра нижних частот Баттервортанайдены решения задачи оптимизации весовых коэффициентов набора стратегий принятия решенияоценено быстродействие модифицированного генетического алгоритмаоценка точности решений найденных с помощью модифицированного генетического алгоритма;

10) Сформулированы основные требования к информационной системе, позволившие спроектировать архитектуру информационно-аналитической системы управления закупками сырья;

11) Программно реализованы библиотека описания иерархии классов, для реализации генетического алгоритмаиндикатор, на основе фильтра нижних частот Баттервортапрограммный модуль оптимизации, с использованием модифицированного генетического алгоритма.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. И.П. Стратегии инновационного развития предприятий легкой промышленности России в преддверии вступления в ВТО и их риски // Директор, № 8(78) 2005, с. 77−81
  2. Т. Статистический анализ временных рядов. М.:Наука, 1986. -406с.
  3. И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? М.: Финансы и статистика, 1994.
  4. И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996.
  5. Р. Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир. 1976.
  6. Р. Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес». 1997.
  7. М. Анализ экономической эффективности капиталовложений: пер с англ.-М.:1996−432с.
  8. В.И., Портнов К. В. Анализ генетических алгоритмов оптимизации инвестиционных процессов// материалы Международной конференция по мягким вычислениям и измерениям. С. Петербург, 2005 г. — с.88−89
  9. .П., Диканев Т. В., Смирнов Д. А. Тестирование на однозначность и непрерывность при глобальной реконструкции модульных уравнений по временным рядам//Изв.Вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2002, — Т. 10, № 4 — С.51−57
  10. Дж., Дненкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. -М.:Мир, 1974.
  11. Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов: Пер. с англ ./Под ред. И. Н. Коваленко. М.: Мир, 1971, с. 11.
  12. Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989.-540 с.
  13. Дж., Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа-М.: Мир, 1983.-310 с.
  14. М. Нейросети: современное оружие финансовых баталий// Рынок ценных бумаг 1996 — № 19 с.50−51
  15. Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1964. 576с.
  16. Е.С., Овчаров П. А., Прикладные задачи теории вероятностей. М.: Радио и связь. 1983. -416 с.
  17. . Торговый хаос. М.: ИК Аналитика, 2000. — 328с.
  18. Р. Математика управления капиталом. М.: Альпина, 2000. — 328с.
  19. В.И. Управление проектами в России. М.: «Алане», 1995
  20. А. Современное развитие нейрокомпыотерных технологий в России// Открытые системы 1997 — № 4 с.25−28
  21. В. М. Гребенников П.ИП. Леусский А. И. Тарасевич Л.С. Макроэкономика: Учебник. СПб: Экономическая школа. 1994.
  22. P.M. Математические модели в задачах обработки сигналов. М.: Горячая линия Телеком ., 2002. — 83 с.
  23. Л. Жд, Джонк М.Д. Основы инвестирования. -М.: Дело. 1997.
  24. П.Г., Петрова С. Н., Полтавцев С. И., Романова К. Г., Хрусталев Б. Б., Яровенко С. М. Риски в современном бизнесе. М.:Аланс, 1994,200 с.
  25. В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. М: Дело и Сервис, 1999. 112 с.
  26. Л. Ф. Управление хозяйственным риском. Москва: Книжный дом, Мисанта, 2005 г. 224с.
  27. П. Управление, нацеленное на результаты: Пер. с англ.-М.: Технологическая школа бизнеса. 1994.
  28. A.B. Разработка и анализ генетических и гибридных алгоритмов для решения задач дискретной оптимизации. Дисс. канд.физ.-мат.наук. Омск, 2000.
  29. А.Н. Расчет ставок дисконта и оценка риска.// Бухгалтерский учёт 1996-№ 6.
  30. Н.В., Пестриков C.B. Анализ устойчивости функционирования экономических систем относительно поставленных целей. Самар.гос.техн.ун-т. Самара, 2005.- 119с.
  31. O.A. Развитие мирового рынка валютных фьючерсов и опционов. // Журнал «Финансовый бизнес», № 2. — 2000.
  32. О. Визуальный анализ поверхностей дохода // Современный трейдинг № 3, 2001 г. с.20−23.
  33. В.А., Калинина В. Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник / Под ред. В. А. Колемаева. М.:ИНФРА-М, 1997. — 302с.
  34. М. Сущность и измерение инвестиционных рисков. // Финансы № 4- 1994, с. 17−19.
  35. A.C., Новгородова Л. П. Управление ценовыми рисками промышленных предприятий // Управление финансовыми рисками, № 4, 2005 г. с. 34 -41.
  36. А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями, Минск: Вышэйшая школа, 1992.
  37. А. Н. Черных А.Г., Нейронные технологии на финансовом рынке// Рынок ценных бумаг 1996 — № 23с.60−62
  38. В.М. Генетические алгоритмы. Состояние. Проблемы. Перспективы//Известия РАН. Теория и системы управления. -1999. -№ 1 -С. 144−160
  39. В. Измерение финансовых рисков.//Банковские технологии, № 7,1997, с.41−55.
  40. Ю.П. Адаптивные методы прогнозирования экономических показателей. -М. ¡-Статистика 1979. 144с.
  41. A.B. Управление ценовыми рисками на сырьевые товары (commodities) для нефинансовых корпораций.// Управление финансовыми рисками/Июль. № 03(07) 2006 г. 246−270
  42. А.И. Пять шагов к вершине (портрет российского рынка аналитических систем)// Рынок ценных бумаг 1996 — № 14с.41−44
  43. Мун Ф. Хаотические колебания. М: Мир. 1990, 312 с.
  44. А.О. Финансовый менеджмент в расплывчатых условиях. СПб, Типография «Сезам», 2002. 201с.
  45. Ф.И., Тарасенко Ф. П. Основы системного анализа: Учеб. 3-е изд. Томск: Изд-во НТЛ, 2001- 396 е.: ил.
  46. С. Роуз «Банковский менеджмент» Москва.: Дело, 1997 — 299с.
  47. П. Зозулюк А. Предпринимательские риски и управление ими. // Российский экономический журнал № 9 1997, с. ЗЗ- 41.
  48. К.В. Анализ использования генетических алгоритмов в задачах формирования оптимального портфеля// Наука и образование 2005: материалы Междунар.науч.-техн.конф.(Мурманск, 6−14 апреля 2005 г.):в 7ч. -Мурманск: МГТУ, 2005.' - Ч. У1. — с.237−240
  49. К.В. Анализ системного подхода к исследованию задачи распределения инвестиционных ресурсов // Моделирование. Теория, методы и средства: Материалы Шестой Международной научно-практической конференции (апрель 2006). Новочеркасск: 2006 г.
  50. К.В. Анализ оценки неопределенности инвестиционного портфеля// Математическое моделирование и краевые задачи: Труды Ш-ей всероссийской конференции. Самара: СамГТУ, 2006. — с.203−205.
  51. К.В. Генетические алгоритмы и поиск эффективных порядков индикаторов в Биржевой торговой стратегии на основе пересечения трех скользящих средних. Вестник СамГТУ — 2005 — № 32 с.72- 76.
  52. К.В. Использование модифицированных генетических алгоритмов в задачах распределения ресурсов// Интеллектуальные системы и компьютерные науки: материалы IX международной конференции. -М.: 2006 г. с.98−104
  53. Г. В. Генетическое программирование при автоматизированном проектировании управляющих программ для систем ЧПУ // Сборник научных трудов НГТУ. 2004. № 1 — С.67−72
  54. JI. А. Случайный поиск — специфика, этапы истории и предрассудки. // Вопросы кибернетики. Вып. № 33 (1978), с. 3−16.
  55. М.А. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2001. — 120с.
  56. В. М. Федотова М.А. Финансовая устойчивость предприятия в условиях инфляции. М.: Изд-во «Перспектива». 1995.
  57. Российская экономика на современном этапе: стратегия развития, инновационная политика, под ред. И. Я. Каца. Ульяновск: УлГУ, 2000 380 с.
  58. К. Хыос С. Управление финансовыми рисками. М.: Инфра-М.1996.
  59. Д., Такенс Ф. О природе турбулентности. 1971 г.
  60. Ф. Сущность и факторы экономической устойчивости (постановка проблемы). Вестник ТИСБИ, Выпуск № 2, Казань, 2000.
  61. Системный анализ в управлении- учебное пособие/ B.C. Анфилатов, М.: Финансы и статистика, 2003. — 368с.
  62. Снизить риски инвесторов задача государства: Интервью с председателем ФКЦБ России Игорем Костиковым // Рынок Ценных Бумаг. № 22 2000, с.64−66
  63. C.B., Горюнова JI.B. Менеджмент риска в промышленности медицинских изделий. // Менеджмент № 2/19/2005, с. 44−49.
  64. B.C. Фондовый рынок и нейросети.// МИР ПК 1998 — № 12 с.40−46
  65. Ф.П. Прикладной системный анализ: Наука и искусство решения проблем. Томск. Изд-во ТГУ, 2004. 180 с.
  66. Е. Об управлении рисками при реализации долгосрочных проектов. //Деньги и кредит, № 1 1995, с.57−59.
  67. Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: «Прогресс» 1970.
  68. Ю.В., Плеханова А. Ф., Юрлов Ф. Ф. Выбор эффективных решений в экономике в условиях неопределённости. Монография. Н. Новгород: Издательство ННГУ, 1998 г. 140с.
  69. Р.И. Модели принятия, решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981.
  70. Э.А. Риск-менеждмент. М. Экмос, 1998, 288 с.
  71. Финансовый менеджмент. -М.: Перспектива, 1999.-268с
  72. Финансовый рынок: адаптация к рыночной экономике/ под ред. В. И. Колесникова СПб.: СПб ун-т эк-ки и финансов. 1999. — 143с.
  73. В. Введение в теорию и методы оптимизации для экономистов. -СПб., ИД ПИТЕР, 2002. 320с.
  74. Р.И., Бабушкин Ф. М., Варавко В. В. Применение математических методов и ЭВМ: Практикум. Мн.: Высшая школа, 1998.-191с.
  75. Хил Лафуенте A.M. Финансовый анализ в условиях неопределенности. -Минск. Тэхнолопя, 1998.
  76. Н.В. Управление риском. М.: Юнити Дана, 1999. 239 с.
  77. М.В. Риск-менеджмент: управление финансовыми рисками на основе анализа волатильности. М.: Альпина Паблишер, 2002. — 350с.
  78. В.В. Проблемы риска в управленческой деятельности. М: Рефл-бук, К.:Ваклер, 1999. 288 с.
  79. Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977.
  80. A.B. Хеджирование ценовых рисков экспортно-импортных операций. // Доклад на XI Международной Ежегодной Конференции «Международные рынки капитала: привлечение финансовых ресурсов"(8 ноября 2003 г.).Баден-Баден, Германия.
  81. E.H. Предприятие как кибернетическая система. На сайте: http://conf.intbel.ru/conf/docs/0010/0010.doc
  82. A.C. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. 3-е изд. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К0», 2004. — 544 с.:ил.
  83. Г. Детерминированный хаос. М: Мир, 1988. 240 с.
  84. А., Основы биржевой игры. Учебное пособие для участников торгов на мировых биржах. Психология. Тактика торгов. Денежный менеджмент М.: Издательство «Светоч», 1995. -327с.
  85. . Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа: Сб. статей: Пер. с англ.М.: Финансы и статистика, 1988. 263 с.
  86. В.Л., Яковлева Г. Л., Малиевский Д. А. Нейросетевая экспертная система управления портфелем банка: Сборник докладов V Всероссийскойконференции «Нейрокомпьютеры и их приминение» М.: «Радио и связь», 1999 -с.291.
  87. Bremermann H.J., Roghson J., Salaff S. Global properties of evolution processes. Natural automata and useful simulations. London.-Macmillan. 1966. pp3−42.
  88. Cashin P., McDermott C., Scott A. (1999). Booms and Slumps in World Commodity Prices. IMF working paper. Research department.
  89. Charles LeBeau, Dawid W.Lucas. Computer analysis of the futures market.: IRWIN Professional Publishing, 1992. 362p.
  90. Chorafas D.N. Chaos Theory in the Financial Market. Probus Publishing, 1994.
  91. D.L.Frechette, E.Ro. The Effect of California Weather Conditions on Price Premia for Organically Grown Vegetables in the United States // Journal of Food Distribution Research. July 2001. Vol. 32. No. 2. P. 20−28.
  92. Geoff Kates. Risk management systems 2000. Risk Professional, #2/1 February 2000. London Informa Group, 2000. pp. 19−31.
  93. Goodman E., Tetelbaum A., Kureichik V. A Genetic Algorithm Approach to Compaction, Bin Packing, and Nesting Problems // Case Center Technical Report № 940 702. Michigan State University, 1994.
  94. Goldberg D. E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Reading, MA: Addison-Wesley. 1989.
  95. Holland J. H. Adaptation in natural and artificial systems. Ann Arbor: University of Michigan Press. 1975.
  96. John C.Hull. Options, Futures & Others Derevatives. USA.: Prentice-Hall, Inc., 2000. — 698p.
  97. Markovitz H.M. Portfolio selection. Journal of Finance. 1952. vol.7, № 1.
  98. Mitchell M. An introduction to Genetic Algorithm. MIT Press, 1996 186p.
  99. Roland Kenett. Towards a grand unified theory of risk. Operational Risk, London, Infroma Business Publishing, 2000. pp. 61−69.
  100. Rechenberg I. Evolutionsstrategie: Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der Biologischen Information, Freiburg: Fromman, 1973.
  101. C. (2004). Reducing Price Risk of Mongolian Commodity Exports through Market-Based Management. Joint Mongolian-German Project «Export-Oriented Industrial and Trade Policy»
  102. Sharpe W.F. Simplified model for portfolio analysis//Management Sei. -1963. vol.9, № 2.
  103. Schwefel H. P. Numerical optimization of computer models. Chichester: Wiley, 1981.
  104. Tobin J. Liquidity Prefercene as Behavior Towarrds Risk. Review of Economic Studies 25, February
  105. UNCTAD (1998). A Survey of? Commodity Risk Management Instruments. Report by the UNCTAD secretariat.
  106. Zadeh L.A. Fuzzy Sets / Information and Control. Vol.8, 1965.№ 3. P.338−353.1. ООО «Инвест-лайн"443 041, г. Самара, ул. Рабочая 85тел/факс: 8 (462) 339-41-93 е-таИ: Шпе^шиЛеШ1. Утверждаю1. Заместитель дире1#6ра Лл Попова р^В.2006г.1. АКТ
  107. Методика и необходимое для расчетов программное обеспечение находится в эксплуатации с мая 2006 г.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!