Файл: 102015Часть viii редакционнаяколлеги я Главный редактор.pdf

809
“Young Scientist” . #10 (90) . May 2015
Economics and Management
9. Internet: www.news.ru — Воротников В. П. Историческая справка о создании ЕврАзЭС.
10. http://www.ereport.ru / articles / ecunions / eaeu. htm — Евразийский экономический союз (ЕАЭС), Мировая экономика.
Системный анализ снабжения торгового предприятия
Табельнова Ольга Сергеевна, студент
Государственный университет управления (г. Москва)
Н
а сегодняшний день огромный сектор экономики за- нимает торговля. Торговые предприятия для своего существования решают различные вопросы. Одним из таких вопросов является снабжение.
Снабжением торгового предприятия называется ком- плекс мероприятий, направленный на доведение товаров от источников снабжения до розничных точек сбыта про- дукции.
Снабжение представляет собой сложную систему, на решение вопросов которой оказывают влияние многие факторы. К их числу относятся такие, как расположение предприятий розничной торговли и источников товаров
(производственные предприятия, оптовые склады и т. д.), размер торгового предприятия и его формат, и наличие в точке торговли различного оборудования для подъема, перевозки продукции) и др.
При организации снабжения розничного предприятия необходимо выбрать тип снабжения. Оно может осущест- вляться централизованным методом, при котором про- цесс снабжения организовывает поставщик, а работники предприятия строго выполняют свои функции, не отвле- каясь от работы на прием товара, разгрузку и прочее. По- ставщик наиболее рационально использует транспортные средства, погрузочно-разгрузочные установки, в свою очередь, это обеспечивает минимизацию издержек на по- ставку продукции.
Или децентрализованное, где все мероприятия по пе- ремещения товаров со склада поставщика возлагается на магазин, точку розничной торговли. Данный метод снабжения приводит к росту издержек. Далеко не все роз- ничные точки имеют свой транспорт, а перевозка сред- ствами наемных организаций влечет за собой большие затраты чем при централизованном методе. При центра- лизованном же методе наиболее рационально использу- ются объемы грузового транспорта, поскольку поставщик перевозит товары не в одну точку сбыта. Помимо вы- соких издержек, относящихся к перевозкам, децентра- лизованный метод влечет за собой снижение работоспо- собности персонала «магазина», который отвлекается от своих обязанностей для обеспечения процесса снаб- жения.
Но выбор метода доставки не решает все во- просы. Для рациональной организации товароснаб- жения нужно выбрать его форму. Она может быть тран- зитной, при которой товар попадает в магазин напрямую
(без складов). Ее применяют чаще всего для скоро- портящихся продуктов. Плюсами этой формы являются низкие издержки обращения, сохранность товаров, уве- личение товарооборачиваемости. Но вместе с тем, могут появиться лишние запасы, неправильное размещение их в точке торговли и др. Так же не любое предприятие может заказать поставку продукции транзитом. Тран- зитная форма возможна, при соблюдении транзитной нормы отгрузки.
Те предприятия, закупают товары мелкими партиями, то есть в случаях, где не набирается минимальная норма отгрузки, используют склады. Складскую форму ис- пользуют так же при заказах продукции у поставщиков из других городов, которые поставляют крупные партии, требующие преобразования, перед размещением ассор- тимента продукции в торговом зале. При выборе склад- ской формы необходимо решить вопрос минимизации зве- ньев движения товаров. Под звеньями понимают склады, которые в свою очередь прерывают процесс товародви- жения, перевалку на другой вид транспорта или же хра- нение. Но число звеньев необходимо сокращать, по- скольку большое их количество приводит к увеличению времени товарооборачиваемости. Для минимизации зве- ньев применяют централизованный метод, снижение транзитной нормы, использование малогабаритных кон- тейнеров и прочее.
При выборе формы снабжения разрабатываются схемы завоза по различным товарным группам и произ- водят рационализацию товародвижения.
Благодаря рационализации снабжения, в точках тор- говли обеспечивается поддержание уровня запасов, ста- бильный, полный ассортимент продукции, а также обе- спечение товарной точки востребованными продуктами.
Рационализация помогает предприятию повысить финан- сово-экономические показатели.
Снабжение предприятия должно осуществляться по плановым графикам, то есть планомерно. Завоз должен осуществляться с одинаковыми промежутками — рит- мично, что позволяет ускорить оборачиваемость и создать необходимые запасы; ритмичность снабжения должна за- висит от спроса на продукцию, а называется этот принцип оперативностью. Так же при организации снабжения не- обходимо решить вопрос минимизации затрат рабочей

810
«Молодой учёный» . № 10 (90) . Май, 2015 г.
Экономика и управление
силы, финансовых вложений. Для этого нужно правильно выбрать формы и методы снабжения, описанные мной выше.
Не менее важным принципом является использование новейших технологий. Основой движения товаров можно назвать модульные системы, которые обеспечивают инду- стриализацию товароснабжения.
Таким образом, для решения вопроса снабжения, необ- ходимо учесть и рассчитать множество факторов. На раци- ональное снабжения оказывает влияние метод снабжения, форма, количество звеньев, система завоза и прочие.
Правильная организация снабжения на предприятии позволит сократить издержки и повысить эффективность торговой деятельности.
Литература:
1. Виноградова, С. Н. Организация и технология торговли: учеб. для вузов / [С. Н. Виноградова, О. В. Пигунова,
С. П. Гурская и др.]; под общ. Ред. С. Н. Виноградовой. — Мн.: Выш. шк., 2009. — 464 с.: Б. ц. ББК 65. 422–
803я73 УК 1901 Аул-247, Сбо-1, Чз 1–2, Чз 2–1 2. Брагин, Л. А. Организация и управление торговым предприятием: учеб. для вузов / под ред. Л. А. Брагина,
Т. П. Данько. — М.: ИНФРА-М, 2009. — 303 с.: Б. ц. ББК 65.422–803я73 Чз1–1 3. Егоров, В. Ф. Организация торговли: учеб. для вузов / В. Ф. Егоров. — Спб: Питер, 2004. — 352 с.: Б. ц. ББК
65.422–803я73 Чз1–1
Факторы масштабов движения прямых иностранных инвестиций:
эконометрический анализ на примере выборки из 26 стран мира
Турдибаева Муниса Мирзалиевна, магистрант
Университет мировой экономики и дипломатии (г. Ташкент, Узбекистан)
М
ногие экономисты и практики подтверждают, что за прошлые два десятилетия наблюдалось уве- личение степени международной финансовой инте- грации [1].
Главная цель этой статьи — выявление факторов, вли- яющих на масштабы движения капитала в форме потоков
ПИИ. Эта работа позволит изучить и понять факторы мас- штабов движения ПИИ и сформулировать рекомендации по повышению степени международной финансовой инте- грации и экономической политике.
Фон Фурстенберг был среди самых первых авторов, ко- торые исследовали факторы международной финансовой интеграции [2]. Обстфельд и Тэйлор осуществили исто- рический обзор финансовой интеграции и рынков капи- тала [3].
Мы используем в качестве зависимой переменной такой относительный индикатор, как отношение совокуп- ного объёма потоков ПИИ к объёму ВВП, обозначив его следующим образом: FDIGDP. Нам необходимо также определить независимые переменные, которые будут вы- ступать детерминантами оборота ПИИ.
Во многих исследованиях меры контроля капитала классифицируются как юридические меры или рассма- триваются как предпосылки для международной финан- совой интеграции [4]. В данной модели для измерения официальных ограничений движения капитала использу- ется переменная контроля за движением капиталов [ACR, average capital restrictions], значения которой являются средними арифметическими значений двух индексов — индекса ограничений притока ПИИ и индекса ограни- чений оттока ПИИ, предложенных МВФ.
Эдисон и другие делают вывод о слабом воздействии международной финансовой интеграции на экономиче- ский рост и предлагают изменить направление каузаль- ности между движением капиталов и экономическим ро- стом в обратную сторону [5]. Поэтому, мы исследуем воздействие экономического роста [GROWTH] на мас- штабы движения ПИИ.
Фон Фурстенберг утверждает, что расширение мас- штабов движения капиталов требует завоевания до- верия поставщиков финансовых услуг [2]. В нашей мо- дели мы используем индекс развития институциональной среды [INST] для количественной характеристики уровня институционального риска.
Мы также исследуем связь между оборотом внешней торговли товарами и услугами и оборотом ПИИ. Согласно
Лэйн и Милези-Феретти, торговая открытость может спо- собствовать расширению объёмов международного дви- жения капиталов [6]. Таким образом, имеет смысл вклю- чать торговую открытость (ТRADEOP) как объясняющую переменную в модель.
Кроме того, мы используем в данном исследовании такой показатель как отношение валового внутреннего кредита к валовому внутреннему продукту (DCREDIT) для количественной характеристики масштабности про- цессов кредитования во внутренней финансовой системе.

811
“Young Scientist” . #10 (90) . May 2015
Economics and Management
Известно, что выход к морю является очень важным фактором, влияющим на транспортные издержки в между- народной торговле, а также на принятие решения иностран- ными инвесторами об экспорте ПИИ. В этом исследовании мы используем фиктивную переменную [LANDLOCK] как индикатор наличия выхода к морю.
Налоговая политика — также фактор, который может влиять на движение международного капитала и оборот
ПИИ [6]. В этом исследовании мы используем среднюю налоговую ставку на прибыль [TAXRATE] как индикатор налоговой политики.
Исходя из вышеизложенных рассуждений, мы форму- лируем восемь типов модели анализа панельных данных.
Первый тип модели, это — эконометрическая модель анализа панельных данных с учётом фиксированных инди- видуальных эффектов:
,
где
— зависимая переменная со значениями отно- сящимися к объекту i в период t, — константа модели,
— вектор-строка коэффициентов модели,
— вектор-столбец объясняющих переменных модели, — ненаблюдаемые фиксированные индивидуальные эффекты, а
— нор- мально распределённая независимая случайная ошибка.
Индексы и указывают соответственно на порядковый номер страны и период времени.
Второй тип модели, это — эконометрическая модель анализа панельных данных с учётом случайных индивиду- альных эффектов:
,
где все обозначения те же, кроме одного:
— нена- блюдаемые нормально распределённые независимые слу- чайные индивидуальные эффекты.
Третий тип модели, это — эконометрическая модель анализа панельных данных с учётом фиксированных ин- дивидуальных эффектов и авторегрессивным процессом первого порядка:
,
где все обозначения те же, как и в первой мо- дели, но теперь случайная ошибка генерируется авто- регрессивным процессом первого порядка
:
,
, где — коэф- фициент авторегрессии первого порядка,
— нор- мально распределённая независимая случайная ошибка со средней арифметической, равной нулю и постоянной дисперсией.
Четвёртый тип модели, это — эконометрическая модель анализа панельных данных с учётом случайных ин- дивидуальных эффектов и авторегрессивным процессом первого порядка:
,
где при оценке коэффициентов модели здесь использу- ется обобщённый метод наименьших квадратов (ОМНК), который позволяет учитывать случайные индивидуальные эффекты [6].
Пятый тип модели — это эконометрическая мо- дель анализа панельных данных с учётом наличия межпа- нельной гетероскедастичности и автокореллированности:
,
где уже не является независимой случайной ошибкой со средней арифметической, равной нулю и по- стоянной дисперсией.
Шестой тип модели — это эконометрическая модель анализа панельных данных с учётом не только наличия межпанельной гетероскедастичности и автокореллиро- ванности, но и авторегрессивного процесса 1-порядка в распределении случайных ошибок внутри каждой па- нели:
,
где уже не является независимой случайной ошибкой, а авторегрессивным процессом первого порядка
, причём коэффициент авторегрессии явля- ется одинаковым для каждой панели.
Седьмой тип модели — это эконометрическая модель анализа панельных данных с учётом не только наличия межпанельной гетероскедастичности, автокореллирован- ности (межпанельной зависимости), авторегрессивного процесса 1-порядка в распределении случайных ошибок внутри каждой панели, но и внутрипанельной гетероске- дастичности:
,
где является авторегрессивным процессом первого порядка, содержащей
— случайную ошибку с меняющейся дисперсией внутри панели.
Построение моделей анализа панельных данных.
В данном исследовании используются данные, охваты- вающие 26 стран
1
за период 2005–2013 гг. Источником данных являются базы статистических данных МВФ, Все- мирного Банка (IMF's International Financial Statistics и the World Bank's World Development Indicators) и Все- мирного Экономического Форума (World Economic Forum).
Построение моделей анализа панельных данных осуще- ствим с помощью программного обеспечения STATA 12.
1
Австралия, Юж. Корея, Китай, Индия, Япония, Гонконг, Сингапур, Малайзия, Таиланд, Филиппины, Индонезия, Российская Федерация, Казах- стан, Германия, США, Украина, Киргизская Республика, Пакистан, Франция, Бразилия, Чили, Канада, Парагвай, Армения, Азербайджан, Эфи- опия.

812
«Молодой учёный» . № 10 (90) . Май, 2015 г.
Экономика и управление
Описательно-статистический анализ выявил нор- мальность распределения данных. Тест Уолдриджа па- нельных данных на автокорреляцию первого порядка показал, что нулевая гипотеза об отсутствии автокорре- ляции 1-порядка отклоняется при 5 %-м уровне значи- мости, что говорит о наличии такой автокорреляции в па- нельных данных. Тест на мультиколлинеарность показал, что между объясняющими переменными существует допу- стимый уровень мультиколлинеарности. В таблице 1 при- ведены результаты панельного эконометрического моде- лирования доли суммарных потоков ПИИ в ВВП по 26 странам за 2005–2013 гг., где использованы следующие обозначения:
— стандартное отклонение оценок ин- дивидуальных эффектов
;
— стандартное откло- нение оценок случайных ошибок ; — коэффициент авторегрессивного процесса первого порядка
; — доля вариации оценок индивидуальных эффектов в общей вариации случайных отклонений;
— вну- тригрупповой коэффициент детерминации;
— межгрупповой коэффициент детерминации;
— общий коэффициент детерминации; N — количество наблюдений.
В целом, при соответствующих уровнях значимости можно заключить, что: i) рост потоков ПИИ относительно
ВВП, что имело место годом раньше, оказывает положи- тельное влияние на рост оборота ПИИ относительно ВВП в текущем году; ii) увеличение степени контроля за пото- ками капиталов на одну единицу уменьшает оборот ПИИ относительно ВВП в среднем на 1,5–2,5 % (его коэффи- циент оказался значимым в 5 из 7 моделей); iii) увеличение темпа экономического роста на 1 % уменьшает суммарные потоки ПИИ относительно ВВП в среднем на 0,1–
0,12 %; iv) объём внутреннего кредита оказывает поло- жительное воздействие на суммарные потоки ПИИ от- носительно ВВП: коэффициент эластичности колеблется в пределах 0,48–1,5 (но: данное утверждение суще- ственно в 4 моделях из 7); v) положительное воздействие на суммарные потоки ПИИ относительно ВВП оказывает
Таблица
1.