Оптимальная стратегия закупок сырья, минимизирующая ценовые риски предприятия
Аннотация
Настоящая статья посвящена проблеме теоретической и информационной поддержки принятия решений по стратегическому управлению процессами закупки сырья. Актуальность исследования обусловлена тем, что в настоящее время наблюдается значительная волатильность цен на сырье. Это ставит перед менеджерами очень сложные задачи. Их решение является одним из важнейших направлений бизнес-информатики. В статье рассматривается стратегия закупок в два этапа: в начале и середине месяца. Цена на сырье известна только в начале месяца. Цена – непрерывная случайная величина, можно предсказать только интервал ее изменения. В данной работе именно интервал, а не предсказанное конкретное значение непосредственно используется для определения объема покупки по известной цене в начале месяца. Авторами найдена функциональная зависимость максимального риска по Сэвиджу от количества закупленного сырья на начало месяца. В результате удалось установить количество сырья, закупка которого в начале месяца обеспечивает минимум максимального риска. На примере закупок кукурузы проведен сравнительный анализ возможных методов определения этих интервалов на основе анализа временных рядов цен. Впервые найдено строгое решение задачи минимизации максимального риска при закупке сельскохозяйственного сырья. Статья представляет интерес для менеджеров, отвечающих за закупку сырья для перерабатывающих предприятий, а также аспирантов экономико-математических специальностей.
Скачивания
Литература
JSC “Amber Talvis” (2024) Official website. Available at: URL: https://ambertalvis.ru/en/ (accessed 27 April 2024).
Basili M., Chateauneuf A., Fontini F. (2008) Precautionary principle as a rule of choice with optimism on windfall gains and pessimism on catastrophic losses. Ecological Economics, vol. 67, no. 3, pp. 485–491. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2007.12.030
Bartram S.M. (2005) The impact of commodity price risk on firm value – An empirical analysis of corporate commodity price exposures. Multinational Finance Journal, vol. 9, no. 3/4, pp. 161–187. https://doi.org/10.17578/9-3/4-2
Karali B., Power G.J. (2013) Short- and long-run determinants of commodity price volatility. American Journal of Agricultural Economics, vol. 95, no. 3, pp. 724–738. https://doi.org/10.1093/ajae/aas122
Aon plc. (2019) Managing risk: How to maximize performance in volatile times. Available at: https://www.aon.com/2019-top-global-risks-management-economics-geopolitics-brand-damage-insights/index.html (accessed 27 April 2024).
Allen S.L. (2012) Financial risk management: A practitioner's guide to managing market and credit risk, 2nd Edition. New York: Wiley & Sons.
Gaudenzi B., Zsidisin G.A., Hartley J.L., Kaufmann L. (2018) An exploration of factors influencing the choice of commodity price risk mitigation strategies. Journal of Purchasing and Supply Management, vol. 24, no. 3, pp. 218–237. https://doi.org/10.1016/j.pursup.2017.01.004
Arrow K.J., Harris T., Marschak J. (1951) Optimal inventory policy. Econometrica, vol. 19, no. 3, pp. 250–272. https://doi.org/10.2307/1906813
Kalymon B.A. (1971) Stochastic prices in a single-item inventory purchasing model. Operations Research, vol. 19, no. 6, pp. 1434–1458. https://doi.org/10.1287/opre.19.6.1434
Magirou V.F. (1982) Stockpiling under price uncertainty and storage capacity constraints. European Journal of Operational Research, vol. 11, no. 3, pp. 233–246.
Dominiak C. (2009) Multicriteria decision aiding procedure under risk and uncertainty. Multiple criteria decision making’ 08 (ed. T. Trzaskalik). Karol Adamiecki University of Economics in Katowice, pp. 61–88.
Dunsby A., Eckstein J., Gaspar J., Mulholland S. (2008) Commodity investing: Maximizing returns through fundamental analysis. New York: Wiley Finance.
Bettman J.L., Sault S., Welch E. (2006) Fundamental and technical analysis: Substitutes or complements? Accounting and Finance, vol. 49, no. 1, pp. 21–36. https://doi.org/10.1111/j.1467-629X.2008.00277.x
Fabozzi F., Peterson F. (2003) Financial management and analysis. New York: Wiley & Sons.
Fama E.F., French K.R. (2006) Profitability, investment and average returns. Journal of Financial Economics, vol. 82, no. 3, pp. 491–518. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2005.09.009
Piot-Lepetit I., M’Barek R. (2011) Methods to analyze agricultural commodity price volatility. New York: Springer, pp. 1–11. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7634-5_1
Sellam V., Poovammal E. (2016) Prediction of crop yield using regression analysis. Indian Journal of Science and Technology, vol. 9, no. 38, pp. 1–5. https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i38/91714
Armstrong J.S. (1984) Forecasting by extrapolation: Conclusions from 25 years of research. Interfaces, vol. 14, no. 6, pp. 52–66. https://doi.org/10.1287/inte.14.6.52
Demidovich B.P., Maron I.A. (1981) Computational Mathematics. Moscow: MIR.
Maron A., Maron M. (2019) Minimizing the maximum risk of currency conversion for a company buying abroad. European Research Studies Journal, vol. 22, no. 3, pp. 59–67.
Maron A., Maron M. (2022) Formulation of agile business rules for purchasing control system components process improvement. Model-Driven Organizational and Business Agility. MOBA 2022. Lecture Notes in Business Information Processing (eds. E. Babkin, J. Barjis, P. Malyzhenkov, V. Merunka), vol 457. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-17728-6_4
Federal Reserve Bank of St. Louis (2024) FRED, Federal Reserve Economic Data. Available at: https://fred.stlouisfed.org (accessed 27 April 2024).
Popov G., Magomedov S. (2017) Comparative analysis of various methods treatment expert assessments. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 8,
no. 5, pp. 35–39. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2017.080505
Colnet B. et al. (2024) Causal inference methods for combining randomized trials and observational studies: A review. Statistical Science, vol. 39, no. 1, pp. 165–191. https://doi.org/10.1214/23-STS889
Isaev D., Bruskin S. (2021) Determining the product mix using multi-criteria decision making. Proceedings of the XXIII International Conference "Enterprise Engineering and Knowledge Management" (EEKM 2020), Moscow, Russia, 8–9 December 2020, Ch. 29, pp. 296–303. CEUR Workshop Proceedings, vol. 2919.
Akopov A.S., Beklaryan A., Zhukova A. (2023) Optimization of characteristics for a stochastic agent-based model of goods exchange with the use of parallel hybrid genetic algorithm. Cybernetics and Information Technologies, vol. 23, no. 2, pp. 87–104. https://doi.org/10.2478/cait-2023-0015
Zhukova A. (2020) Model of the manufacturer’s behavior when obtaining loans and making investments at random moments in time. Mathematical Models and Computer Simulations, vol. 12, no. 6, pp. 933–941. https://doi.org/10.1134/S2070048220060186
