Дискретные модели экономической эффективности предприятия нефтегазовой отрасли

Авторы

  • Рустам Халилович Байрамгазиев Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Фидан Фаязович Газизов Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Азат Радикович Гарипов Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Денис Юрьевич Ефимов Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Марат Ильгизарович Сафин Уфимский государственный нефтяной технический университет

DOI:

https://doi.org/10.25726/r7391-9520-1979-a

Ключевые слова:

дискретная модель, экономическая эффективность, нефтегазовая отрасль

Аннотация

Одной из важнейших целей реализации стратегии предприятия является увеличение доли присутствия на рынке товаров или услуг. Для предприятий, работающих в сегменте обеспечения нефтегазовыми продуктами населения и предприятий, этим показателем является доля продукции предприятия в общей доле рынка нефтегазовой продукции. Таким образом, для формирования стратегии предприятия по производству газа и нефти управленческий персонал должен иметь надлежащий действенный инструментарий в виде математической модели, воспроизводящей динамику доли предприятия на рынке нефтегазовой продукции. Очевидно, что показатель экономической эффективности охватывает все компоненты стратегии предприятия, начиная от интеграции в рынок сырья, построения логистики, присутствия на рынке сбыта, завершая калькуляцией и прогнозированием расходов на сырье, заработную плату, расходов на технологическое оборудование и тому подобное. Детальный анализ этих процессов показывает, что целесообразно определить два фактора, которые влияют на долю рынка предприятия и агрегируют все другие факторы, а именно: долю потребления сырья предприятием на рынке сырья и себестоимость продукции. Действительно, второй фактор агрегирует все производные, такие, как: качество логистики, научно-техническая и инновационная составляющие производственного процесса и все другие виды затрат. В то же время факторы не являются постоянными, а скорее сезонными. Их динамика является важным моментом при разработке стратегии. В этом случае регрессионные модели являются непригодными, поскольку не учитывают инерционность процессов на рынке товарной продукции и на рынке сырья. Математическим аппаратом, который учитывает инерционность процессов формирования доли рынка, являются дифференциальные уравнения или их дискретные аналоги в виде разностных уравнений. Полученная интервальная модель динамики доли рынка товарной продукции предприятия нефтегазовой отрасли может служить основой в процессе формирования стратегии этого и подобных предприятий.

Библиографические ссылки

Абдурахманова Э.Э., Курбанов А.Х. Цифровые технологии в системе материальнотехнического обеспечения: оценка рисков // Компетентность. 2020. № 5. С. 1014.

Андреев А.Ф. Экономическая оценка минимально рентабельных извлекаемых запасов нефти, приходящихся на одну добывающую скважину // Нефть, газ и бизнес. 2015. №6. С. 49-52.

Баранов А.Н. Развитие производственных систем. Стратегия бизнес-прорыва. Кайдзен. Лидерство. Бережливое производство. Спб : Питер, 2015. 272 с.

Комарова В.Г. Аутсорсинг - инструмент повышения эффективности деятельности на буровом предприятии // Инновации в управлении региональным и отраслевым развитием: сб. науч. тр. Тюмень: ТИУ, 2020. С. 99-102.

Комарова В. Г. Направления повышения эффективности деятельности бурового [Электронный ресурс] // Научное сообщество студентов XXI столетия. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. LXXXVI междунар. науч.-практ. конф. 2020. № 2 (86). https://sibac.info/archive/economy/2(86).pdf.

Мастепанов А.М., Сумин А.М. "Умные" технологии в российской энергетике: перспективы и вызовы // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2019. № 9. С. 5-13.

Мисаков В.С., Бут В.В., Аджиева А.Ю. Инновационная инфраструктура как ресурс достижения сбалансированного развития региона//Экономика и предпринимательство. 2017. № 6 (83). С. 200-203

Ногмова Л.А., Мисаков В.С. Формирование экономического потенциала в контексте сбалансированного регионального развития // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2016. № 3 (71). С. 143-148.

Плотников В.А. Цифровизация производства: теоретическая сущность и перспективы развития в российской экономике // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018. № 4. С. 16-24.

Тонких А.П. Метод моделирования в курсе математики факультетов подготовки учителей начальных классов // Начальная школа плюс До и После. 2002. № 1. С. 54-63.

Тонких А.П. Математика : учебное пособие для студентов факультетов подготовки учителей начальных классов : для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 031200 - педагогика и методика начального образования: в 2 кн. 2-е изд., испр.. Москва: Кн. дом Университет, 2008. 20 с.

Устюжанина Е.В., Сигарев А.В., Шеин Р.А. Цифровая экономика как новая парадигма экономического развития // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. № 12. С. 2238-2253.

Черкесов С.Х., Мисаков В.С., Бетрозов М.Х. Противодействие организованной преступности как основа региональной системы экономической безопасности // Известия КабардиноБалкарского научного центра РАН. 2014. № 4 (60). С. 121-127.

Шаталов Д. А. Совершенствование нефтегазового сервиса на месторождениях Западной Сибири // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2013. № 8. С. 4-7.

Chan T., de Vericourt F., Besbes O. Contracting in Medical Equipment Maintenance Services: an Empirical Investigation. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2494265 Mushiri T., Hungwe R., Mbohwa C. An artificial intelligence based model for implementation in the petroleum storage industry to optimize maintenance // IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). -Singapore, 2017. - P. 1485-1489.

Cheng Z., Rong L., Liu Z. A RCM analytical method considering proactive maintenance // International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering (QR2MSE). - Chengdu, China, 2013. - P. 1473-1476.

Liao W., Wang T. An optimization approach using in production scheduling with different order // 7th International Conference on Industrial Technology and Management (ICITM). - Oxford, UK, 2018. - P. 237-241.

Sensors: The Enablers for Proactive Maintenance in the Real World / M. Albano, L.L. Ferreira, G. Di Orio, P. Malo et al. // 5th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT). - Thessaloniki, Greece, 2018. -P. 569-574.

Загрузки

Опубликован

2023-01-15

Как цитировать

1.
Байрамгазиев РХ, Газизов ФФ, Гарипов АР, Ефимов ДЮ, Сафин МИ. Дискретные модели экономической эффективности предприятия нефтегазовой отрасли. УО [Интернет]. 15 январь 2023 г. [цитируется по 23 ноябрь 2024 г.];13(1):89-96. доступно на: https://emreview.ru/index.php/emr/article/view/742