ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОРТФЕЛЬНЫХ ФИНАНСОВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ОПТОВЫХ ЗАКУПОК В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ

THE USE OF PORTFOLIO FINANCIAL MODELS FOR OPTIMIZING WHOLESALE PROCUREMENT UNDER UNCERTAINTY

Mikhail Brusentsev

master's student, Department of Business Informatics, Financial University under the Government of the Russian Federation

Russia, Moscow

Alexander Mishchenko

scientific supervisor, Professor, Doctor of Economic Sciences, Professor of the Department of Business Informatics, Financial University under the Government of the Russian Federation

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена анализу возможности применения теории портфельных инвестиций в управлении оптовыми закупками в условиях риска и неопределённости. Автор предлагает рассматривать товарные позиции и поставщиков как элементы закупочного портфеля, подверженного различным видам логистических рисков. Исследуется применение моделей Марковица и CAPM для минимизации совокупного риска и оценки справедливой эффективности поставщиков. Отдельное внимание уделяется вопросам адаптации данных моделей к логистической практике, включая учёт ковариаций, ограничений и нефинансовых факторов. Работа обосновывает актуальность использования количественных методов для повышения устойчивости и эффективности закупочной стратегии предприятия.

ABSTRACT

The article is devoted to the analysis of applying portfolio investment theory to the management of wholesale procurement under risk and uncertainty. The author proposes treating suppliers and product categories as elements of a procurement portfolio subject to various types of logistical risks. The study explores the use of the Markowitz model and CAPM to minimize aggregate risk and assess the fair effectiveness of suppliers. Special attention is given to adapting these models to logistics practice, including covariance analysis, procurement constraints, and non-financial factors. The paper substantiates the relevance of quantitative methods for enhancing the resilience and efficiency of a company's procurement strategy.

Ключевые слова: закупки, логистика, модель Марковица, CAPM, портфельный подход, риск, оптимизация, неопределённость.

Keywords: procurement, logistics, Markowitz model, CAPM, portfolio approach, risk, optimization, uncertainty.

Устойчивость и предсказуемость цепей поставок в последние годы стали одним из ключевых факторов конкурентоспособности бизнеса, особенно в условиях глобальных потрясений, связанных с пандемией COVID-19, геополитическими конфликтами, инфляционными колебаниями и нарушениями в логистической инфраструктуре. На фоне растущей неопределённости и усложнения логистических связей компании сталкиваются с необходимостью более строгого анализа закупочной деятельности. От традиционной ориентации на цену и срочность поставки они переходят к более сложной многокритериальной задаче, где требуется учитывать не только экономические параметры, но и риски, устойчивость, гибкость и поведенческую реакцию системы на внешние изменения.

Закупочная функция, ранее воспринимавшаяся как вспомогательная и операционная, превращается в стратегическую и аналитическую сферу. Современные подходы к управлению закупками всё чаще опираются на количественные методы, заимствованные из смежных научных областей, включая эконометрику, теорию принятия решений и финансы. Особенно перспективным направлением представляется использование модели портфельных инвестиций — в первую очередь модели Марковица и модели оценки капитальных активов (CAPM). Их применение позволяет формализовать задачу управления закупками как задачу сбалансированного распределения ресурсов между альтернативами с учётом риска и доходности, что, в свою очередь, даёт возможность перейти от интуитивного управления к научно обоснованному планированию в условиях неопределённости.

Модель Гарри Марковица, разработанная в 1952 году, представляет собой фундаментальный инструмент теории инвестиций, позволяющий формировать эффективные портфели активов, исходя из компромисса между ожидаемой доходностью и уровнем риска. В логистическом контексте товары или поставщики трактуются как аналоги финансовых активов, каждый из которых характеризуется набором параметров: стоимостью, надёжностью, сроком поставки, уровнем сервиса, вероятностью сбоя. Под «доходностью» здесь понимается экономическая целесообразность — обратная цена, уровень контрактной надёжности. Под «риском» — нестабильность условий, выраженная в колебаниях цены, вероятности недопоставки, дефектности продукции, изменении сроков.

Ключевым преимуществом модели является возможность учёта корреляции между позициями. Например, одновременная закупка взаимозависимых компонентов, используемых в одном производственном цикле, может снижать общий риск перебоев, в то время как закупка конкурирующих товаров от разных поставщиков — наоборот, его усиливать. Таким образом, формируется ковариационная матрица закупочных позиций, позволяющая оценить, насколько портфель закупок устойчив к рыночным и операционным колебаниям. При этом задача минимизации риска при сохранении заданного уровня ожидаемой эффективности становится аналогичной классической задаче портфельного анализа.

Аналогично в модель можно включить контрактные и логистические ограничения: минимальный объём партии, кратность заказа (ограничение на целочисленность), ограничения бюджета, складскую ёмкость, требования к распределению риска (например, недопустимость закупки у одного поставщика более 50 % товаров). Усложнение постановки задачи на оптимизацию с точки зрения параметров и ограничений позволяет достичь практической применимости моделирования.

В отличие от модели Марковица, которая фокусируется на соотношении риска и доходности в рамках заданного набора активов, модель CAPM предлагает способ оценки «справедливой» доходности актива в зависимости от его чувствительности к системным рискам. Применительно к логистике, под системным риском можно понимать волатильность валютных курсов, изменения транспортных тарифов, сезонный спрос, внешнеэкономические и политические факторы, которые одинаково воздействуют на всю систему. В таких условиях бета-коэффициент, вводимый в модели CAPM, отражает степень зависимости поставщика или товара от этих факторов. Высокий коэффициент бета означает, что даже незначительные изменения на уровне макросреды могут привести к существенным отклонениям по данному элементу. Соответственно, чем выше бета, тем выше ожидаемая компенсация в виде цены или уровня сервиса, которую должен предоставить поставщик.

Такой подход позволяет систематизировать выбор между поставщиками с разной степенью стабильности. Например, сотрудничество с локальным поставщиком с фиксированным уровнем закупочных цен и стабильными сроками может восприниматься как «безрисковый актив» с минимальной, но стабильной «доходностью». В то время как работа с иностранным поставщиком по нестабильному контракту, привязанному к внешнему рынку, требует высокой «премии» за риск в виде скидок или иных выгод. Понимание этой зависимости позволяет компании не просто выбирать поставщика по наименьшей цене, а рационализировать решение через систему оценки чувствительности и ожидаемой выгоды.

Следует отметить, что портфельный подход к закупкам может быть полезен не только на этапе формирования годовой стратегии, но и в текущем операционном управлении. Так, пересмотр закупочной структуры в ответ на изменения на валютном рынке или всплеск цен в одной категории товаров может быть автоматизирован в форме алгоритма корректировки портфеля. Это предполагает внедрение постоянного мониторинга рыночной среды, построения сценарных моделей и подготовки альтернативных закупочных конфигураций. Именно в этом направлении развивается концепция адаптивного управления цепями поставок, сочетающая в себе элементы классической логистики и инструментов риск-менеджмента.

В современных условиях внимание к устойчивости закупочных систем приобретает дополнительную ценность. Мировая практика всё чаще обращается к расширенным трактовкам эффективности — таким, которые включают не только финансовые, но и нефинансовые параметры: экологичность поставок, социальную ответственность, соответствие стандартам ESG. В этой связи модели, заимствованные из портфельной теории, дополняются методами многокритериальной оптимизации, позволяющими учитывать широкий спектр требований.

В заключении важно отметить, что адаптация портфельных моделей к задачам закупок является не просто теоретическим экспериментом, а актуальной потребностью для предприятий, работающих в условиях высокой неопределённости. Модели Марковица и CAPM предоставляют методологическую и инструментальную основу для построения сбалансированных закупочных стратегий. Их внедрение требует определённого уровня зрелости аналитической инфраструктуры, но в условиях цифровизации и доступности данных становится всё более реальным. В перспективе сочетание этих моделей с системами поддержки принятия решений, машинным обучением и предиктивной аналитикой создаст новую парадигму управления закупками — научно обоснованную, гибкую и устойчивую.

Список литературы:

1. Марковиц Г. Выбор портфеля // The Journal of Finance. — 1952. — Vol. 7, No. 1. — С. 77–91.
2. Кристофер М. Логистика и управление цепями поставок. — М.: Альпина Паблишер, 2021. — 368 с.
3. Шарп У. Инвестиции: принципы и анализ. — М.: ИНФРА-М, 2000. — 656 с.
4. Ларин, А. Н. Оптимизация производственно-логистических процессов / А. Н. Ларин. – СПб.: Питер, 2021. – 197 с.
5. Халиков М. А., Максимов Д. А. Концепция и теоретические основы управления производственной сферой предприятия в условиях неопределенности и риска — Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований, 2015. — 719 с.
6. Deloitte. Global Chief Procurement Officer Survey 2023. — [Электронный ресурс]. — URL: https://www2.deloitte.com/global/en.html (дата обращения: 12.04.2025).