Регистрация / Вход
Прислать материал

«Разработка экономико-математической модели управления производительностью российских компаний»

Фамилия
Мусина
Имя
Раиса
Отчество
Антоновна
Номинация
Экономика и управление
Институт
Институт экономики и управления промышленными предприятиями (ЭУПП)
Кафедра
Государственного и муниципального управления в промышленных регионах
Академическая группа
ФК-15-1М
Научный руководитель
д.э.н., проф. Пешкова Марина Харлампиевна
Название тезиса
«Разработка экономико-математической модели управления производительностью российских компаний»
Тезис

Актуальность данной работы состоит в разработке механизма управления производительностью компаний, что является одним из основных факторов повышения эффективности их функционирования.

Данные исследования базируются на информации о 28 компаниях различного масштаба и отраслевой принадлежности. Так, компании были разделены на четыре  категории по величине активов от 5 000 до 40 000 млн. дол. и также на четыре категории по отраслевой принадлежности - компании нефтегазовой промышленности, цветной и черной металлургии, нефтехимической и угольной промышленности.

Сущность модели заключается в возможности прогнозирования производительности различных компаний в зависимости от воздействия различных факторов, а также в возможности определения наиболее значимых факторов, влияющих на производительность компаний, принадлежащих к различным категориям. Это позволяет наиболее эффективно управлять таким важным показателем как производительность. 

Работа состоит из нескольких этапов. Первый этап- это классификация компаний, а также присвоение каждой компании определенного кода, который отражает размер активов и принадлежность к отрасли.

По такому же принципу компании присваивается код, обозначающий ее принадлежность к одной из отраслей.

На втором этапе строится спецификация модели, которая состоит из показателей и фиктивных переменных. Для подтверждения обоснованности выборки для модели проводится анализ в статистическом пакете Deductor Studio Academic.

На следующем этапе осуществляется преобразование данных к панельному виду. Панельные данные – это двумерный массив, в котором содержатся и данные об однородных объектах за один и тот же период времени, и последовательные значения одной экономической переменной в различные периоды времени. Это необходимо для построения регрессии в программе Stata 12 с помощью метода наименьших квадратов.

Четвертый этап, это проверка адекватности построенной модели по полученным коэффициентам, в ходе которой можно сделать вывод, что все данные значимы и могут быть использованы для дальнейшего прогнозирования производительности компаний не входящих в экспериментальную выборку.

В итоге разрабатываются рекомендации по увеличению производительности компаний, принадлежащих к различным категориям, воздействуя на наиболее значимые факторы.