Прикладные аспекты использования многомерных статистических методов в анализе движения материальных и финансовых ресурсов

Резкое увеличение номенклатуры и ассортимента товаров на складах, терминалах требует развития методов, позволяющих более качественно осуществлять систематизацию многопродуктовых материальных (и соответствующих финансовых) потоков и группировку многономенклатурных запасов. Между тем проблемам совершенствования управления движением финансовых ресурсов и хранением, переработкой многопродуктовых запасов на основе современных методов структуризации и упорядочения информации о них, как в теории, так и на практике, уделяется недостаточно внимания. Существующие на сегодняшний день способы деления материальных ресурсов на группы («метод АВС») являются слишком простыми и зачастую не позволяют учитывать фактор многоаспектности и перманентности движения как материальных, так и финансовых ресурсов. Разграничение групп А, В и С, по нашему мнению, является спорным и недостаточно обоснованным. Для этих целей необходимо использовать гораздо более мощный статистический инструментарий, основанный на применении статистических методов многомерного анализа. В данной работе исследованы возможности применения таких методов для идентификации отдельных групп материальных и финансовых ресурсов, а также предложена методика группировки запасов с использованием предлагаемых подходов, позволяющая, в отличие от существующих методик, более обоснованно классифицировать ресурсы по группам и в результате снизить затраты на управление ресурсами и содержание запасов по отдельным звеньям поставок.

многомерные статистические методы, дисперсионный анализ, кластерный анализ, структуризация запасов, материальные и финансовые потоки, multivariate statistical methods, analysis of variance, cluster analysis, structuring of stocks, material and financial flows

1. Бауэрсокс Д.Дж., Клосс Д.Дж. Логистика: Интегрированная цепь поставок / Пер. с англ., 2-е изд. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008. - 640 с.

2. Вуколов Э.А. Основы статистического анализа. Учеб. пособие. М.: Форум: ИНФРА-М, 2004. - 464 с.

3. Дубров А.М., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 с.

4. Дубровский С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. - М.: Финансы и статистика, 1982. - 216 с.

5. Кулаговская Т.А. Актуальные проблемы управления материальными запасами в системах снабжения. Ставрополь: Возрождение; СИЭУ ФПГТУ, 2008.

6. Линдерс М., Фирон X. Управление снабжением и запасами. Логистика / Пер. с англ. - СПб.: ООО «Виктория плюс», 2002. - 768 с.

7. Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 176 с.

8. Методы и модели теории логистики: учеб. пособие / Под ред. В.С. Лукинского. - СПб: «Питер», 2008. - 448 с.

9. Сергеев В.И. Управление цепями поставок. - М.: Юрайт, 2014. - 272 с.

10. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. проф. В.Н. Тамашевича. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. - 598 с.

11. Ballou R.H. Business Logistics Management. -Prentice Hall International, Inc., 2009.

12. Foster D., Stine R. Statistics for Business: Decision Making and Analysis. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2010.

13. Johnson R.A., Wiehern D.W. Business Statistics: Decision Making with Data. Pearson Education, Inc., 2011.

14. Larson R., Farber B. Elementary Statistics: Picturing the World 5th ed. Pearson Education, Inc., 2012.

15. Tuffery S. Data Mining and Statistics for Decision Making. Pearson Education, Inc., 2012.