ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ УГЛЕДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОГО И ФУНКЦИОНАЛЬНОГО МЕНЕДЖМЕНТА МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ. - презентация

1 ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ УГЛЕДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОГО И ФУНКЦИОНАЛЬНОГО МЕНЕДЖМЕНТА МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ Кемерово 2014 Научный руководитель : профессор, д. э. н. Фридман Юрий Абрамович Исполнитель : магистрант Валанов Алексей Алексеевич

2 Цель и задачи 2 Цель – разработка информационной системы классификации угледобывающих предприятий по результатам оценки финансового и функционального менеджмента. Задачи : анализ алгоритмов кластеризации и классификации ; сбор анализ статистических данных предприятий ; разработка алгоритма экспертных оценок ; создание информационной системы классификации угледобывающих предприятий на основе оценки финансового и функционального менеджмента.

3 Кластеризация 3 Применение кластерного анализа в общем виде сводится к следующим этапам : 1. Отбор выборки объектов для кластеризации. 2. Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости – нормализация значений переменных. 3. Вычисление значений меры сходства между объектами. 4. Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов ( кластеров ). 5. Представление результатов анализа.

4 Сравнительная таблица алгоритмов кластеризации 4 Алгоритм кластеризации Форма кластеров Входные данные Результаты Иерархический Произвольная Число кластеров или порог расстояния для усечения иерархии Бинарное дерево кластеров k- средних ГиперсфераЧисло кластеров Центры кластеров c- средних Гиперсфера Число кластеров, степень нечеткости Центры кластеров, матрица принадлежности Выделение связных компонент ПроизвольнаяПорог расстояния R Древовидная структура кластеров Минимальное покрывающее дерево Произвольная Число кластеров или порог расстояния для удаления ребер Древовидная структура кластеров Послойная кластеризация Произвольная Последовательность порогов расстояния Древовидная структура кластеров с разными уровнями иерархии

5 Алгоритм k- средних 5 Работа алгоритма делится на несколько этапов : 1. Случайно выбрать k точек, являющихся начальными « центрами масс » кластеров. 2. Отнести каждый объект к кластеру с ближайшим « центром масс ». 3. Пересчитать « центры масс » кластеров согласно их текущему составу. 4. Если критерий остановки алгоритма не удовлетворен, вернуться к п. 2.

6 Алгоритм k- средних 6

7 Предметная область 7 Устаревшее оборудование Высокий уровень износа основных фондов Потери рабочего времени Высокая себестоимость добычи Высокая себестоимость производства

8 Разделы 8 1. Потенциал внешних условий 2. Потенциал внутренних условий 3. Финансовый потенциал 4. Функциональное моделирование экономической эффективности 5. Финансовый инжиниринг, реинжиниринг

9 Потенциал внешних условий 9

10 Потенциал внутренних условий 10 Горно - геологические условия Обеспеченность запасами угля Качество углей Горнотехнические условия Организационные условия

11 Потенциал внутренних условий 11

12 Финансовый потенциал 12 Потенциал экономического роста Ликвидные средства Неликвидные средства Долгосрочные обязательства Краткосрочные обязательства Источники собственных средств

13 Финансовый потенциал 13

14 Функциональное моделирование экономической эффективности Обобщающий показатель прибыль, рассчитанная по товарной продукции в расчетных ценах на 1 работника ППП 2. Частные показатели : зарплатоемкость фондоемкость материалоемкость

15 Функциональное моделирование экономической эффективности 15

16 Функциональное моделирование экономической эффективности 16

17 Финансовый инжиниринг, реинжиниринг 17 Направления инжиниринга, реинжиниринга Функциональное моделирование финансовых результатов Внеоборотные активы Оборотные активы Капитал и резервы Краткосрочные обязательства Долгосрочные обязательства

18 Финансовый инжиниринг, реинжиниринг 18

19 Кластерный анализ. Метод k- средних 19

20 Отличительные особенности информационной системы Низкая ресурсоемкость 2. Расширяемость 3. Простота использования 4. Легкость внедрения

21 Заключение 21 Выполнен обзор и анализ алгоритмов кластеризации Использован алгоритм комплексной оценки эффективности менеджмента Разработана информационная система классификации угледобывающих предприятий по результатам оценки функционального и финансового менеджмента

22 Интегральное значение потенциала внешних условий 22 φ i – дифференциальные значения потенциала i- ого внешнего условия, баллы ; i – номер определенного показателя, характеризующего внешние условия ; n – количество показателей, характеризующих внешние условия.

23 Формулы для расчетов потенциалов 23 Потенциал горно - геологических условий : c gu – потенциал горно - геологических условий добычи угля подземным способом ; c go – потенциал горно - геологических условий добычи угля открытым способом ; d u – добыча угля подземным способом, тыс. т ; d о – добыча угля открытым способом, тыс. т.

24 Формулы для расчетов потенциалов 24 Потенциал качества отгружаемого угля : b i – показатель качества отгружаемого угля ; i – номер показателя качества отгружаемого угля ; n – количество показателей качества отгружаемого угля. Потенциал качества отгружаемого угля : l i – показатель технико - технологических условий добычи угля.

25 Формулы для расчетов потенциалов 25 Потенциал организационных условий : o i – показатель организационных условий добычи угля ; i – номер показателя организационных условий ; n – количество показателей организационных условий. Итоговый потенциал условий добычи угля :

26 Формулы для расчетов потенциалов 26 Потенциал организационных условий : o i – показатель организационных условий добычи угля ; i – номер показателя организационных условий ; n – количество показателей организационных условий. Потенциал качества отгружаемого угля :

27 Коэффициенты для третьего раздела 27 Наименование показателей Удельны й вес, доли ед. Критериальный уровень 1 балл или сверхвысокий 2 балла или высокий 3 балла или средний 4 балла или низкий 5 баллов или критический Коэффициент абсолютной ликвидности (k 1 ) 0,025 (0,05) k 1 > 0,250,25 k 1 > 0,20,2 k 1 > 0,150,15 k 1 0,010,01 > k Коэффициент быстрой ликвидности (k 2 ) 0,15 (0,15) k 2 > 0,850,85 k 2 > 0,80,8 k 2 > 0,750,75 k 2 0,010,01 > k Коэффициент текущей ликвидности (k 3 ) 0,025 (0,05) k 3 > 2,52,5 k 3 > 22 k 3 > 1,51,5 k 3 0,010,01 > k Коэффициент автономии (k 4 )0,15 (0,2) k 4 > 0,750,75 k 4 > 0,70,7 k 4 > 0,650,65 k 4 0,010,01 > k Коэффициент оборачиваемости оборотных средств (k 5 ) 0,15 (0,25) k 5 > 1,21,2 k 5 > 1,11,1 k 5 > 1,01,0 k 5 0,950,95 > k Коэффициент рентабельности продаж (k 6 ) 0,2 (0,3) k 6 > 0,20,2 k 6 > 0,10,1 k 6 > 0,010,01 k 6 0k 6 < 0 7. Коэффициент прироста добычи угля (k 7 ) 0,1k 7 > 0,20,2 k 7 > 0,10,1 k 7 > 00 k 7 > – 0,05 k 7 – 0,05 8. Коэффициент прироста фондоотдачи (k 8 ) 0,05k 7 > 0,150,15 k 7 > 0,050,05 k 7 > 00 k 7 > – 0,05 k 7 – 0,05 9. Коэффициент прироста (снижения) износа основных средств (k 9 ) 0,05k 9 < – 0,2– 0,2 k 9 0, Коэффициент прироста (снижения) производительности труда (k 10 ) 0,05k 10 > 0,20,2 k 10 > 0,10,1 k 10 > 00 k 10 > – 0,05 k 10 – 0, Коэффициент прироста (снижения) рентабельности продаж (k 11 ) 0,05k 6 > 0,20,2 k 6 > 0,10,1 k 6 > 0,010,01 k 6 0k 6 < Сумма баллов финансового потенциала нетто (S N ) (1,0)1,5 S f 1,02,5 S f >1,53,5 S f > 2,54,5 S f > 3,5 S f > 4,5 13. Сумма баллов финансового потенциала брутто (S B ) 1,01,5 S c 1,02,5 S c >1,53,5 S c > 2,54,5 S c > 3,5 S c > 4,5

28 РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО И ФИНАНСОВОГО МЕНЕДЖМЕНТА УГЛЕДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ Научный руководитель : ассистент, Сарапулова Т. В. Исполнитель : студент группы ПИ -061, Валанов А. А. ДИПЛОМНАЯ РАБОТА Кемерово 2011 Спасибо за внимание !

29 ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ УГЛЕДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОГО И ФУНКЦИОНАЛЬНОГО МЕНЕДЖМЕНТА Научный руководитель : профессор, д. э. н. Фридман Юрий Абрамович Исполнитель : магистрант Валанов Алексей Алексеевич МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ Кемерово 2014 Спасибо за внимание !