Modeling and development of an information system for assessing insurance stocks
Abstract
Importance: often a shortage of product stocks leads to the loss of potential customers, while the storage of unrealized stocks increases the cost of their maintenance (under an hour, the goods may have specific storage conditions that weigh down the financial burden). Thus, the provision of an optimal level of reserves is a very urgent problem of business management and development. Purpose: the overall goal of service level management is to provide customers with a high quality of service that meets their needs and expectations, and to create a competitive advantage for the company in the market. Research design: models for calculating insurance stocks allow you to determine the optimal levels of these stocks based on various factors and parameters. They take into account factors such as the cost of goods, their demand, delivery time, the likelihood of risks and other factors that may affect the company’s inventory and operating activities. In connection with the indicated problem, the authors considered models for calculating insurance stocks for two types of service on the example of a time series of sales of corn seeds by a seed company in the Krasnodar Territory. Result: the result of the study is the modeling of calculations of insurance stocks for two types of service and the development of an information system that demonstrates the basic and intermediate calculations of insurance stocks of products for two levels of service, increasing the effectiveness of making the right management decisions of a strategic and tactical nature.
Downloads
References
Векторная оценка риска звеньев финансового рынка / А.М. Кумратова, Е.В. Попова, Д.Н. Савинская, Г.И. Попов // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы XI Международной научно-практической конференции, Воронеж, 29 июня 2015 года / Воронежский государственный университет, Национальный исследовательский университет ВШЭ, Российский государственный социальный университет, Новый экономический университет им. Т. Рыскулова, Орловский государственный университет. Воронеж, Издательско-полиграфический центр «Научная книга», 2015, с. 64-68.
Попова Е.В. Моделирование управления запасами в дистрибьюторской предпринимательской деятельности / Е.В. Попова, Д.Н. Савинская // Труды Кубанского государственного аграрного университета, 2011, no. 32, с. 14-18.
Попова Е.В. Оценка риска упущенной выгоды в инвестиционной деятельности / Е.В. Попова, М.И. Попова, Д.Н. Савинская // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы IX Международной научно-практической конференции, Воронеж, 26 апреля 2013 года / Под общей редакцией В.В. Давниса, В.И. Тиняковой. Воронеж, Воронежский государственный университет, 2013, с. 40-42.
Попова Е.В. Прогнозирование динамики рынка hod на базе методов когнитивного анализа и предикторной обработки данных / Е.В. Попова, Д.Н. Савинская, Г.И. Попов // Труды Кубанского государственного аграрного университета, 2012, no. 35, с. 27-31.
Савинская Д.Н. Предпрогнозный анализ логистических временных рядов на основании показателя Херста / Д.Н. Савинская, Т.А. Недогонова // Современная экономика: проблемы и решения, 2019, no. 9 (117), с. 18-26.
Савинская Д.Н., Великанова Л.О., Дунская Л.К., Попова М.И. Предпрогнозный анализ временного ряда с выявлением тренд-сезонных компонент методом Четверикова с использованием средств MS EXCEL // Современная экономика: проблемы и решения, 2020, no. 10 (130), с. 18-25.
Сивков К. А. Информационные технологии в логистике / К.А. Сивков, Д.Н. Савинская // Информационное общество: современное состояние и перспективы развития: сборник материалов XIII международного форума, Краснодар, 13–18 июля 2020 года. Краснодар, Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, 2020, с. 126-127.
A perspective algorithm of economic and legal management of the modern economic systems’ innovative development. Stolyarov, Leonid V.; Savinskaya, Dina N.; Weisman, Camila I.; Saraldaeva, Tatiana P.; Safronova, Ekaterina S. // The Economic and Legal Foundations of Managing Innovative Development in Modern Economic Systems, рр. 161-168, 26 October 2020.
«Digital trade union» in the personnel motivation system. Dzhulai O.A., Savchenko O.G., Savinskaya D.N. // Lecture Notes in Networks and Systems, 2021, Т. 161 LNNS, рр. 170-174.
Kumratova A.M., Popova E.V., Piterskaya L.Y. Application of nonlinear dynamics methods for predictive testing the economic time series data // Indo American Journal of Pharmaceutical Sciences, 2019, Т. 6, vyp. 3, рр. 5598–5602.
Logistic systems with reverse for optimization and decision support Ziroyan, Manya; Popova, Elena; Savinskaya, Dina; Tinyakova, Victoria. View Web of Science ResearcherID and ORCID (provided by Clarivate) // INDO AMERICAN JOURNAL OF PHARMACEUTICAL SCIENCES, Vol. 6, Iss. 3, рр. 5579-5583. PublishedMAR 2019 Indexed 2019-08-02
Trend-seasonal components identification at the stage of time series preforecasting analysis / D.N. Savinskaya, E.V. Popova, V.U. Kondratev, M.I. Popova // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science: 3, Volgograd, Virtual, 10–11 декабря 2020 года. Volgograd, Virtual, 2021, р. 012012. EDN FSTMVA.
