Статья посвящена проблемам алгоритмизации определения оптимального риска в кругообороте оборотных средств промышленного предприятия. Авторами подробно рассмотрен процесс оценки различных вариантов решений для оптимизации величины интегрального математического ожидания потерь в разрезе долгосрочной и краткосрочной перспективы. В статье предложен оригинальный алгоритм определения оптимального уровня рисков, определяемый на основе таких показателей, как величина потерь на различных стадиях кругооборота оборотных средств, их вероятность, математическое ожидание потерь на каждой из стадий кругооборота оборотных средств. Сформированный алгоритм определения оптимального риска по стадиям кругооборота оборотных средств в условиях квазиинтеграции с поставщиками и потребителями позволяет повысить эффективность взаимодействий производителя c ними и снизить величину ожидаемого риска. Используя предлагаемый алгоритм, можно определить оптимальные величины длительности периода погашения кредиторской задолженности и периода инкассации дебиторской задолженности, при которых уровень риска будет оптимальным.
The article is devoted to problem of optimal risk determination algorithmization by stages of circulation of current assets of the industrial enterprise. The authors considered in detail process of assessment of the different decision to optimize of integral mathematical expectation of loss in the context of long-term and short-term prospects. In this article authors considered the original optimal risk determination algorithm based on factors such as the size of losses at various stages of the circulation of current assets, their probability, mathematical expectation of losses at each stage of the circuit current assets. Formed an optimal risk determination algorithm by stages of circulation of current assets can improve efficiency of interactions manufacturer with suppliers and customers in the context of quasiintegration. Using the algorithm proposed we can determine the optimal values of the duration of the debt repayment period and the receivables collection period in which the level of risk is optimal.
1. Бутрин А.Г., Викулов В.А. Применение теории массового обслуживания для оценки качества выполнения заказов потребителей в цепях поставок // VIII Международна научна практична конференция «Найновите научни постижения»: материалы (София, 2012). – София, 2012. – С. 50-53.
2. Бутрин А.Г. О преподавании финансовой логистики // Логистика. – 2008. – N 1. – С. 39-40.
3. Бутрин А.Г., Ковалев А.И., Полюнас Д.А. Финансовые потоки в цепи поставок промышленного предприятия // Финансы и кредит. - 2009. - N 45. - C. 22-28.
4. Бутрин А.Г., Рогожников Е.И., Цаплин В.И. Эффективное управление сбытом в цепи поставок промышленного предприятия // Экономический анализ. - 2010. - N 15. - C. 30-36.
5. Викулов В.А. Управление рисками логистической стратегии промышленного предприятия на примере ЗАО «Чистый Урал» // Международная заочная научно-практическая конференция молодых ученых «Экономика и бизнес. Взгляд молодых» : сборник материалов (Челябинск, 2011). – Челябинск, 2011. – С. 91-94.
6. Butrin A.G., Vikulov V.A. Application of queueing theory for order execution quality assessment in supply chain // Международная научная конференция «Development of logistics business and transport system supported by EU funds : материалы (Загреб, 2012). – Загреб, 2012. – С. 40-42.