Mathematical models for management of production and financial activities of an enterprise

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This paper proposes optimization models for the production and financial activities of an enterprise, which make it possible to increase the efficiency of its functioning in the modern market environment. The novelty of the proposed tools is due to taking into account the peculiarities of the processes of consumption and storage of finished products, as well as lending and expansion of production. To implement the proposed models, the generalized reduced gradient method is used, built into the MS Excel toolkit (the “Solver” add-on). Solving problems of choosing a production program is also possible using other methods of this add-on, including the simplex method.

Full Text

Restricted Access

About the authors

T. G. Apalkova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: catintherye1@gmail.com
Russian Federation, Moscow

O. A. Kosorukov

Lomonosov Moscow State University

Email: kosorukovoa@mail.ru
Russian Federation, Moscow

A. V. Mishchenko

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: alnex4957@rambler.ru
Russian Federation, Moscow

V. I. Tsurkov

Informatics and Management Federal Research Center of Russian Academy of Sciences

Email: v.tsurkov@mail.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Карлова Н., Пузанова Е. Российская обрабатывающая промышленность в условиях санкций: результаты опроса предприятий. Аналитическая записка. Центральный банк Российской Федерации, 2023.
  2. Данилин Н.Н. Реструктуризация системы управления предприятием в условиях кризиса. Стратегии бизнеса. 2014 № 2, С. 82–87. https://doi.org/10.17747/2311-7184-2014-2-82-87
  3. Mishchenko A.V., Solodovnikov V.V., Apalkova T.G. Dynamic Models of Production -finance Activity of Enterprises in Conditions of Uncertainties and Risk // Intern. J. of Logistics Systems and Management. 2022. V. 43. No. 1. Pp. 86–111.
  4. Апалькова Т.Г., Мищенко. А.В. Методы и модели оценки эффективности управления производственно-финансовой деятельностью в промышленной логистике // Логистика и управление цепями поставок. 2016. № 2 (73). С. 8–27.
  5. Мищенко А.В., Андреева М.В. Модели управления производственной деятельностью предприятия в условиях привлечения заемных средств // Финансы и кредит. 2009. № 2 (338). С. 12–21.
  6. Мищенко А.В., Виноградова Е.В. Оптимизационные модели управления финансовыми ресурсами предприятия, М.: ИНФРА-М, 2015.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».