Збірка доповідей учасників Міжнародної науково-практичної конференції «Фінансово-кредитний механізм в соціально-економічному розвитку країни» - Збірка

Ткачова а.в.

Макіївський економіко-гуманітарний інститут

nasstya@meta.ua

Вплив логістичної активності на фінансово-економічний стан металургійних підприємств

 

Логістична концепція управління сьогодні отримала досить широке застосування в теорії і практиці господарської діяльності промислових підприємств. Вона дозволяє суттєво скоротити витрати підприємства та підвищити результативність його діяльності. Однак подібне ствердження потребує практичного підтвердження на фактичних даних діяльності металургійних підприємств. Таке підтвердження можливо отримати на основі використання методології кластерного аналізу підприємств металургійної галузі України. Метод кластерного аналізу – багатовимірна статистична процедура, котра здійснює збір даних, що містять інформацію про вибірку об’єктів, і потім впорядковує об’єкти в порівняно однорідні групи [1, с. 141]. Основна мета аналізу – виділити в початкових багатовимірних даних такі однорідні підмножини, щоб об’єкти всередині груп були схожі у певному значенні один на одного, а об’єкти з різних груп – не схожі. Під «схожістю» розуміється близькість об’єктів в багатовимірному просторі ознак [2, с. 10].

Методика кластерного аналізу корисна у ситуаціях, коли повністю або частково відсутня інформація про можливу структуру класів об’єктів. Оскільки економічні явища та процеси, об’єкти та суб’єкти економічних відносин характеризуються певною невизначеність, стохастичністю, складністю зв’язків та управління, розмаїтістю, конфліктністю, то кластерний аналіз є найбільш прийнятним при дослідженні економічних систем та процесів, в тому числі й суб’єктів металургійного ринку України.

Методика кластерного аналізу металургійних підприємств повинна охоплювати наступні основні етапи: визначення мети кластеризації підприємств; формування вибірки об’єктів кластеризації; визначення показників кластерного групування; оцінка об’єктів за виділеними показниками кластеризації; приведення значень показників за кожним об’єктом до співставної шкали (перехід до бальної шкали, ранжування, стандартизація); визначення критерію кластеризації (коефіцієнти кореляції, міри відстані, коефіцієнти асоціативності, імовірнісні коефіцієнти схожості); вибір методу кластерного групування (ієрархічні агломеративні методи, ієрархічні дивізимні методи, ітеративні, факторні методи, методи теорії графів); реалізація обраного методу кластерного аналізу; перевірка обґрунтованості кластерного рішення (дослідником суб’єктивно або на основі математичних критеріїв якості групування).

Метою кластеризації суб’єктів металургійного ринку України є подальше детальне дослідження окремих груп металургійних підприємств та вдосконалення їх діяльності, а також виявлення зв’язку між масштабами виробничої діяльності, логістичною активністю підприємств та результативністю їх господарської діяльності. Тому в рамках другого етапу алгоритму кластеризації була сформована вибірка підприємств-виробників металургійної продукції, що складається з 16 об’єктів.

Вибір змінних в кластерному аналізі є одним з найважливіших кроків в дослідницькому процесі. Стосовно групування металургійних підприємств пропонується використання трьох груп показників: виробничі показники (кількість переділів, виробництв, способів лиття сталі, обсяги виробництва основної продукції, виробнича потужність, число сталеплавильних агрегатів, середньорічна вартість основних виробничих фондів, кількість виробничих працівників тощо); фінансово-економічні показники (витрати на 1 грн. виторгу від реалізації продукції, рентабельність, продуктивність праці робітників, фондовіддача, ресурсовіддача, маневреність робочого капіталу, показники оборотності, ліквідності тощо); логістичні показники (частка працівників, виконуючих логістичні функції, у загальній структурі персоналу підприємства, рівень інформаційної забезпеченості логістичного управління, рівень логістизації функціональних напрямків діяльності підприємства).

На основі визначених показників була здійснена процедура кластерного групування металургійних підприємств України ієрархічним агломеративним методом з використанням ППП «STATISTICА» [3]. За результатами групування суб’єктів металургійного ринку була побудована матриця «Фінансово-економічний стан – Логістична активність» (рис. 1).

Рис. 1. - Матриця «Фінансово-економічний стан – Логістична активність» для підприємств металургійної галузі України

 

Результатом кластеризації підприємств за показниками фінансового стану та ефективності діяльності у 2009 році стало їх групування у два кластери. В перший кластер увійшли підприємства, що у 2009 році характеризувались стійким фінансовим станом та порівняно високими (враховуючи вплив світової фінансово-економічної кризи) результатами діяльності: «Азовсталь», «Елекросталь», ДЕМЗ, МК ім. Ілліча, МК «Запоріжсталь», Донецький МЗ, «АрселорМіттал Кривий Ріг». Інші підприємства утворили другий кластер – «нестабільні підприємства» з низькою результативністю діяльності. За рівнем логістичної активності металургійні підприємства України були поєднані у дві групи: «логістично високоактивні» та «логістично малоактивні».

В результаті дослідження було виявлено, що між логістичною активністю підприємств та їх фінансово-економічним станом простежується чітка пряма залежність. Виключенням є лише Запорізький МК та електрометалургійний завод «Дніпроспецсталь».

Таким чином, на основі результатів кластерного аналізу та його узагальнення можна констатувати, що логістична активність металургійних підприємств України істотно впливає на їх фінансовий стан та результативність господарської діяльності, застосування логістичного підходу до управління дозволяє покращити економічне становище господарюючого суб’єкта.

Література

1. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 215 с.

2. Мандель И.Д. Кластерный анализ / И.Д. Мандель. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 176 с.

3. Халафян А.А. STATISTICА 6. Статистический анализ данных / А.А. Халафян. – М.: Бином-Пресс, 2007. – 512 с.

 

УДК 346.544.4