The 5 reference contexts in paper Maria Polikarpova G., Victoria Baryshnikova V., Мария Поликарпова Геннадьевна, Виктория Барышникова Викторовна (2016) “СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ ЛОГИСТИЧЕСКИХ РИСКОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ // STATISTICAL APPROACH TO ESTIMATION OF LOGISTICAL RISKS OF INDUSTRIAL ORGANIZATIONS” / spz:neicon:statecon:y:2013:i:3:p:134-136

  1. Start
    2280
    Prefix
    Одной из них является проблема рационализации потоков товародвижения и сопутствующих им финансовых и информационных потоков в сфере товарно-денежного обращения. Важным аспектом этой проблемы является управление рисками в цепях поставок с точки зрения систем логистики
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Актуальность проблемы управления логистическими рисками в настоящее время не вызывает сомнений. Современные ведущие зарубежные компании, даже в относительно стабильных экономических условиях, уделяют самое пристальное внимание вопросам управления рисками.
    (check this in PDF content)

  2. Start
    5230
    Prefix
    -операторами для перевозки грузов данного предприятия; – несвоевременная подача вагонов в подразделение – грузоотправителя; – недостаток собственного вагонного парка и вагонов операторских компаний. Последствиями от реализации риска являются невыполнение плана продаж, отказ потребителя от продукции металлургического предприятия, простой вагонов и предъявление штрафных санкций к ОАО «ММК»
    Exact
    [2]
    Suffix
    . Экономика, Статистика и Информатика135No3, 2013 Статистика и математические методы в экономике Величину риска несвоевременной отгрузки продукции можно определить как произведение вероятности реализации риска на ущерб от его реализации: REMLPii i n =× = ∑ 1 , где(1) R – величина риска несвоевременной отгрузки продукции, руб.
    (check this in PDF content)

  3. Start
    7395
    Prefix
    отгрузки: 1 T j j U РШС T == ∑ , где(4) Uj – j-й ущерб несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента, руб.; Т – количество случаев несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента. Событие несвоевременной отгрузки продукции металлургическим предприятием является достаточно редким, значит вероятность рискового события подчинена закону распределения Пуассона
    Exact
    [3]
    Suffix
    : () (), ! inp i npe РPXi i − === где(5) i – возможное число несвоевременных отгрузок, раз; n – предполагаемое число контрактов предприятия на отгрузку продукции в адрес контрагента, ед.; p – вероятность одной несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента: p k n =0 0 , где(6) k0 – число несвоевременных отгрузок продукции в адрес контрагента за предыдущие годы; n0 – число
    (check this in PDF content)

  4. Start
    10134
    Prefix
    с 2007 г., которая включает в себя: – номер контракта; – номер вагона; – цех-отправитель; – дату отгрузки; – дату прибытия в порт; – вес груза; – расходы ОАО «ММК» из-за несвоевременной доставки металлопродукции (см. табл. 2). Для оценки размера будущих штрафных санкций была учтена инфляция. В качестве оценки инфляции было принято значение индекса потребительских цен
    Exact
    [5]
    Suffix
    , в качестве базового года был взят 2006 г. Корректировка величины ущербов осуществлялась согласно следующему выражению: l j j l Y U H =, где(7) Uj – j-й скорректированный на инфляцию ущерб несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента, руб.
    (check this in PDF content)

  5. Start
    11403
    Prefix
    Тогда, исходя из средней величины груза 61,07 т., было получено, что риск несвоевременной отгрузки продукции контрагентам в ценах 2006 г. равен 254 186,42 руб. Для расчета риска несвоевременной отгрузки продукции в ценах 2012 г., были использованы прогнозные значения инфляции на 2012 г. агентства прогнозирования экономики
    Exact
    [4]
    Suffix
    . Тогда цепной индекс инфляции составил 1,7 и риск несвоевременной отгрузки продукции в адрес контрагента в 2012 г. равен 431 191,08 руб. Исходя из таблицы 2, фактический ущерб ОАО «ММК» от рассматриваемого вида риска в 2012 г. составил 402 014,18 руб.
    (check this in PDF content)