The paper presents the process of evaluation of logistic investor’s decisions emphasizing the consequences of the risk resulting from these decisions. The investor, who adopts a certain logistic investment strategy, needs to take into account not only a success but also a failure when building up capital for logistic investments. The authors presents a numerical example which shows that the increase in the number of projects results in a systematic decrease in risk.
PL
Artykuł przedstawia procedurę oceny logistycznych decyzji inwestorskich akcentując konsekwencje ryzyka związanego z tymi decyzjami. Inwestor prowadząc logistyczną strategię inwestowania musi się liczyć również z porażką a nie tylko sukcesem związanym z pozyskiwaniem kapitału na inwestycje logistyczne. Autorzy prezentują przykład liczbowy, z którego wynika, że ryzyko systematycznie się zmniejsza gdy liczba projektów się zwiększa..
The article deals with the issue of logistic control of stocks in an agribusiness company. The area of consideration includes an attempt to assess the influence of the volumes of the maintained material stocks on the economic effectiveness of the studied company. In order to assess the economic effectiveness of the studied company, a modified logistic Du Pont model has been developed, which allows to assess the influence of the maintained stocks on the shifts in ROE. Two models of controlling stocks – the fixed-point of ordering model and the fixed-cycle of ordering model have also been discussed.
The article presents the possibilities of using portfolio transactions that a company makes in the capital market for the purpose of logistic decision making. The discussion focuses on financial investments intended, for instance, to fund logistic projects. An inherent element of any investment portfolio is risk. In the article, portfolio risk is measured with value at risk, VaR.
Artykuł dotyczy wybranych zagadnień sterowania zapasami w warunkach przedsiębiorstwa produkcyjnego. Całość problematyki podzielona została na trzy części. W pierwszej części przedstawiono kluczowe pojęcia dotyczące zapasów i sterowania ich przepływem w procesie gospodarczym. Druga część obejmuje metodologiczne podstawy konstrukcji modeli deterministycznych oraz probabilistycznych. Modele probabilistyczne uwzględniają aspekty ryzyka i niepewności. Dlatego też w sposób urealniony odzwierciedlają procesy sterowania zapasami. W części trzeciej – empirycznej – zaprezentowano modelowy przykład optymalnego sterowania zapasami w warunkach ograniczonej powierzchni magazynowej.
EN
The article discusses some selected problems in controlling company’s stock of materials. The discussion has been divided in to three parts. Part one introduces the key notions concerning stock and the control of its flows in a production process. Part two presents methodological foundations under lying the construction of deterministic and probabilistic models. Because the probabilistic models allow for risk and uncertainty, they realistically capture the stock control processes. The third part that has an empirical character presents a model example of optimal stock control for the case of a limited storage space.
Artykuł dotyczy problematyki kształtowania efektywności ekonomicznej systemów logistycznych przy wykorzystaniu optymalnego prognozowania wielkości produkcji. Na przykładzie produkcji mięsa drobiowego zastosowano metody i narzędzia modelowania logistycznego w sytuacjach stochastycznych. Uwzględniono czynniki kształtujące stopień zyskowności produkcji takie, jak: jakości, czas (punkt) wymiany stada hodowlanego, poziom nasycenia sprzedaży. Uwzględniono także czynniki cenotwórcze w procesie sprzedaży. Podjęto również próbę oceny wagi jakości w kształtowaniu efektywności ekonomicznej systemu logistycznego poprzez utrzymywanie odpowiednio wysokiej jakości produkcji.
EN
Article deals with the issues shaping the economic efficiency of logistics systems, using the optimal forecasting production volume. On the example of poultry production the authors used methods and tools connected with logistic modeling in stochastic situations. It was taking into account factors influencing the degree of profitability of production such as quality, time (point) of breeding stock exchange, the saturation level of sales. Additionally the authors considered price-setting factors in the sales process. Efforts have also tried to assess the importance of quality in shaping the economic efficiency of the logistics system by maintaining a sufficiently high quality products.