Современные проблемы науки и образования. Нечеткие модели в задачах антикризисного управления Экономико математическая модель антикризисного управления пример
Автореферат диссертации по теме "Методы и модели нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий"
На правах рукописи
ДОМБРОВСКИЙ Алексей Владиславович
МЕТОДЫ И МОДЕЛИ НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА В АНТИКРИЗИСНОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Санкт-Петербург- 2006
Диссертация выполнена на кафедре «Национальная экономика» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет».
НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ -
ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:
доктор экономических наук, профессор Медников Михаил Дмитриевич
доктор экономических наук, профессор Юрьев Владимир Николаевич
кандидат экономических наук, доцент Поснов Владимир Григорьевич
ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ - Нижегородский государственный
университет им. Н.И. Лобачевского
Защита состоится «/ ^» 2006 года в ^ ^ часов на заседании дис-
сертационного совета Д 212.229.23 ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет» по адресу: 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29, III учебный корпус, ауд,
С диссертацией можно ознакомится в фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет».
Ученый секретарь Диссертационного совета,
доктор экономических наук, профессор CX/^^ä-a--Сулоева С.Б.
I. ОБ [ДЛЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. Современные условия функционирования российских предприятий определяют необходимость проведения всестороннего и объективного экономического анализа производственно-хозяйственной деятельности. Такой анализ позволяет выявить неэффективность и причины ее возникновения, а также на основе полученных результатов выработать конкретные рекомендации по оптимизации деятельности. В связи с этим на данном этапе становления рыночных отношений в российской экономике все больший интерес приобретают исследования в области антикризисного менеджмента, в частности, в области выявления неблагоприятных тенденций в развитии предприятий-
Особая значимость таких исследований подтверждается устойчивым ростом числа предприятий, переведенных в стадию конкурсного производства, ростом просроченной кредиторской задолженности, снижением рентабельности предприятий промышленного сектора.
В то же время, неопределенность внешней и внутренней среды предприятий, неоднородность и нерепрезентативность выборок, наличие статистических ошибок снижают достоверность известных «точных» математических моделей оценки вероятности банкротства и обусловливают необходимость дальнейшего развития математического аппарата анализа процессов антикризисного менеджмента в современных экономических условиях.
Нечетко-множественный анализ стал применяться в экономических исследованиях сравнительно недавно и был направлен, главным образом, на решение задач сокращения потери экспертной информации при ее обработке, определения границ неопределенности. Однако некоторые аспекты его использования в антикризисном менеджменте промышленных предприятий еще недостаточно разработаны, а именно: методы и модели оценки вероятности банкротства; методы и модели формирования антикризисных стратегий; методы оценки качественных факторов производственно-хозяйственной деятельности.
Таким образом, актуальность избранной темы диссертации, сложность, много-аспектность и нерешенность методологических проблем нечетко-множественного
анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий определили цель и задачи диссертационного исследования.
Целью исследования является разработка методов и моделей нечетко-множественного анализа процессов антикризисного менеджмента, направленных ка повышение эффективности производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.
В соответствии с поставленной целью в диссертации были решены следующие задачи:
проведен анализ причин несостоятельности промышленных предприятий, произведена их классификация;
проведен анализ математических моделей оценки вероятности банкротства промышленных предприятий;
разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий;
разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий;
разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий;
разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий;
предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий. Объектом исследования выбраны промышленные предприятия. Примет исследования - процессы антикризисного менеджмента промышленных предприятий.
Информационной основой исследования послужили материалы Федеральной службы государственной статистики РФ, публикации и отчеты Вестника Высшего
Арбитражного Суда РФ, аналитические и отчетные материалы органов исполнительной власти РФ.
Научная новизна исследования:
уточнены понятия неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства, отличающиеся учетом глубины кризисного состояния и процессов;
разработана классификация причин несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся от известных классификаций учетом агрегированных факторов снижения чистого дисконтированного потока;
разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости стадий их функционирования;
разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий, отличающиеся учетом эффектов взаимодействия факторов производственно-хозяйственной деятельности в уравнении регрессии, разработанном как по отдельным предприятиям, так и по их совокупности, лингвистическим распознаванием оценок;
разработана математическая модель процесса анти кризисного менеджмента промышленных предприятий, отличающаяся учетом ключевых факторов производственно-хозяйственной деятельности н направлений их оптимизации;
разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий, отличающийся применением метода «крутого восхождения по поверхности отклика» и лингвистическим распознаванием оценок;
предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости экспертной информации на всех стадиях ее обработки.
Практическая значимость диссертационного исследования заключается в возможности применения разработанных экономико-математических методов и моделей в анализе и мониторинге деятельности, антикризисном менеджменте промышленных предприятий, финансово-промышленных групп и холдингов, предприятий других, отраслей.
Результаты диссертационного исследования, научные выводы и методологические разработки докладывались на научных семинарах СПбГПУ, используются в учебном процессе СПбГПУ. Основные положения и результаты диссертационного исследования вошли в состав комплексного антикризисного плана ООО «Генеральная производственная компания» на 2004-2005 годы. Ряд положений диссертации использован в решении задач антикризисного менеджмента ООО «ВИПуф», о чем свидетельствуют прилагаемые «Акт о внедрении» и «Справка об использовании результатов диссертационного исследования».
Структура н объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка литературы из 138 наименований. Содержит 148 страниц основного текста, 20 рисунков, 42 таблицы.
II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий. Производственная система (ПС) ~ это прежде всего система организации промышленного производства. Эффективность ПС ощущается на верхних эшелонах управления промышленным предприятием, когда по показателям производственно-хозяйственной деятельности видна вся взаимосвязанная картина работы ПС, включающая планирование, закупки, производство, запасы, продажи, финансовые потоки и многие другие аспекты. Поэтому, процесс антикризисного менеджмента - это процесс оптимизации ключевых показателей производственно-хозяйственной деятельности. Основными задачами антикризисного менеджмента как процесса являются: анализ причин кризисных процессов, мониторинг среды, риск-контроллинг, оценка экономического положения и оценка вероятности банкротства; разработка антикризисной стратегии.
Основными концептуальными понятиями в диссертации являются понятия неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства. В рамках настоящего исследования неплатежеспособность определяется как временная, острая или хроническая неспособность предприятия расплачиваться по своим текущим обязательствам в срок; несостоятельность как экономический процесс, проявляющийся в явлениях острой
или хронической неплатежеспособности и обусловленный убыточностью предпринимательской деятельности, вызванной ростом незастрахованных рисков, снижением количества инновационных проектов, усилением конкуренции, неблагоприятной конъюнктурой на рынках, форс мажором, а также системным воздействием кризисных процессов; банкротство как экономическое явление, проявляющееся в признании предприятием-должником (в т. ч. н по суду) своей несостоятельности,
| СИ(П*Ц МГЦ ст- иннймши-ЫЕ ^МИЯ
V ФМНШМП* АйСГЩЮТН НОПН КГОИИПЦ РКЩНЦ*
* ц I чм даауп* ■ нам
Рисунок 1. Блок-схема концептуальной модели экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий.
Базой для уточнения этих понятий послужили теоретические концепции категории прибыли, обобщение которых проведено в диссертации, а также существование стадий функционирования промышленных предприятий, различающихся величиной чистого дисконтированного потока (ЧДП), степенью глубины кризисного состояния и процессов. В диссертации делается вывод о нечеткости стадий функционирования промышленных предприятий, предлагается определять их нечеткими множествами.
Выделено семь таких стадий: прибыльная деятельность (получение экономической прибыли), прибыльная деятельность (получение нормальной прибыли), безубыточная деятельность, убыточная деятельность, временная неплатежеспособность, острая неплатежеспособность, хроническая неплатежеспособность.
На самом деле, нечеткость стадий функционирования позволяет выявить экономический механизм возникновения несостоятельности промышленных предприятий, а также классифицировать агрегированные факторы, влияющие на снижение ЧДП (рисунок 1).
Метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий. Разработка методов и моделей нечетко-множественного анализа неразрывно связана с выявлением системы критериев. Так как целью антикризисного менеджмента промышленных предприятий является экономическая стабильность, то критерием такой стабильности является эффективность процесса антикризисного менеджмента. Таким образом, определить такую эффективность можно с помощью оценки вероятности банкротства. В диссертации делается вывод, что математическая модель оценки вероятности банкротства представляет собой аналитическую модель нечетких опытных знаний экспертов.
Пусть пространство возможных стадий функционирования промышленных предприятий содержит состояния 1,2,..., В. Пусть также «состояние 1» - состояние, когда угроза банкротства в течение заданного периода стремится к нулю (получение экономической прибыли), а «состояние В» - хроническая неплатежеспособность. Такое пространство соответствует принятой концептуальной модели экономического механизма возникновения несостоятельности.
Тогда, на основании разработанной концепции стадий функционирования деятельности промышленного предприятия, а также на основании теории лингвистических переменных, оценка вероятности банкротства ¥ может быть представлена:
Г = {<ЛуТ,7\£>),
где - наименование переменной: «оценка вероятности банкротства»; Т- терм-
множество или множество значений: ««очень низкая», «низкая», «ниже средней», «средняя», «выше средней», «высокая», «оченьвысокая»; £> -область определения: универсум .
выбор «нсперто* Определен* гмнгеистмчасяой перемалюй «оценка вероятности _санкротетае»_
Шаг 1 Определение факторного пространств, в
производственной
Шаг Опредепв*** факторов *
Шаг & Ксдироеаине феюорое на ннтврвапаН?»!]
Шаг 4. Форм ирова иив матрицы
опрос« по к ЖДО* у депорту в
мем атодо« ПФЭ
Повтор сомнительных Экспериментов Ш1Г 5 оодоапа доультет» ПФЭ
Лубтюда нечело« средних в экспортной фулпе по сомнительным эдпериментам «--<Ь1Ш
ИСЯПМЧЧ гаэффнкдонтоа чшт-
Небо? аиачммых
«оэффициангоа
Рисунок 2. Алгоритм метода оценки вероятности банкротства.
Обозначения: га - количество факторов; к - количество экспертов; N - количество вопросов экспертной группе; - наименование факторов; 7) -терн-множества; -универсумы; /? - критерий адекватно-
сти; С/„,|„ - оценки отклонений сомнительных ответов экспертов; С - критерий Колреиа.
Следовательно, определив У как функцию оценки вероятности банкротства, основываясь на теории нечетких множеств, можно представить ее в следующем виде (рисунок 3).
Рисунок 3. Представление лингвистической переменной «оценка вероятности банкротства» в нечетком виде.
По оси абсцисс расположены интервалы области определения функции ¥, сформированные на основании правила Стэрджеса, с учетом нечеткости границ, допущении о нормальности распределения промышленных предприятий по выделенным стадиям функционирования. По оси ординат /лт{У)~ степень принадлежности Г к соответствующим нечетким терм-множествам.
Дальнейшие рассуждения (рисунок 2) предполагают использование структуры полного факторного эксперимента (ПФЭ) 2°, где п - число факторов, а 2 - количество интервальных точек у каждого фактора. Таким образом, каждый фактор или каждая используемая лингвистическая или количественная переменная кодируется крайними значениями. Для этого факторы нормируются по среднему, например, относительно отраслевой или региональной специфики деятельности, а качественные факторы приобретают граничные значения [«высокий», «низкий»]. В соответствии с этой моделью количество необходимых вопросов экспертной группе составляет 2", что необходимо и достаточно для построения линейного уравнения первой степени с линейными эффектами взаимодействия как качественных так и количественных факторов:
где ] Ф и; К - оценка вероятности банкротства; X - факторы, учитываемые при анализе; Ь - получаемые коэффициенты.
Математическая модель процесса антикризисного менеджмента. Метод формирования антикризисных стратегий. Модель У позволяет провести оптимизацию оценки вероятности банкротства по методу «крутого восхождения к оптимуму», с использованием этапа лингвистического распознавания.
*нт*»ф«энсэ*см) СТ| етотн*
Радоботк* иод ели У
Иоопвдомнм фа см эа А «иод« игорных пи У
Выделение наиболее зивчлых Фаподо, рммои*« *а щидоьй результат иодвлн V
ВгайУ = + + *
ас, ЙГ1 дх, « Ъ] + Ь,] +... +
Офед|прмм| унймжгм ктиири»ю*ыя ТЙНТИК
?; = {<„,...,(.ДстеД
V/" « Р,Э/;: Г <о> е р-,^ = 1.*,- """ЖЕГ™*
Сущнпмнныв
Отллонвини отсутствуют Виход И) кризиса
Рисунок 4, Алгоритм метола формирования антикризисной стратегии*
Обозначения: У - модель оценки вероятности банкротства; - коэффициенты в модели У;
Факторы; - направление осей факторов; Еп€1 - средние значения факторов; ¿^ -
бранный шаг / -го фактора; - расчетный шаг t -го фактора,
Следует отметить, что такая оптимизация представляется процессом антикризисного менеджмента, направление которого определяется градиентом:
I + - 3 +... + ,
Са^ ОХ 2 ОХ к
ЪУ1 + у +... + Ькк,
где 1, ],...,к - единичные векторы и направления осей факторов; Ьк - полученные коэффициенты.
Движение по градиенту обеспечивает наиболее короткий путь к оптимуму - цели антикризисной стратегии. Экономический смысл модели ¡¡га<1¥ состоит в том, что %гас1¥ представляет собой реализацию комплекса управленческих решений по выходу предприятия из кризиса.
Такой комплекс управленческих мероприятий создается по алгоритму, разработанному в диссертации (рисунок 4).
Методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производстве нно-хозяйствен нон деятельности промышленных предприятий. Отличительной особенностью разработанных в диссертации методов и математических моделей, является возможность анализа качественных факторов наравне с количественными. При этом возникает необходимость оценивать такие качественные факторы. В диссертации предложена методика нечетко-множественной оценки качественных факторов производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий. Основными этапами методики являются:
1) определение лингвистических переменных оцениваемого фактора и системообразующих данный фактор показателей; определение терм-множеств фактора и показателей:
где ¡¿е/и- наименование переменной «Уровень фактора»; й-терм-множество или множество значений: С = {(7,.....С?3{, а именно «очень низкий», «низкий», «средний», «высокий»,
«очень высокий»; g - универсум:
где Ле/Х,- наименование переменкой «Уровень показателя В7- терм-множество или множество значений: Вц = {В,],...,а именно «очень низкий», «низкий», «средний», «высокий», «очень высокий»; у, - универсум X,; I = 1..Лг;у = 1..5- количество терм-ыножеств; N - количество показателей.
2) определение значимости показателей:
где г,- значимость показателей X, ранжированных в порядке убывания (правило Фишбер-на) или обладающих равной значимостью;! = - количество показателей.
3) определение треугольных функций принадлежности соответствующих определенным терм-множествам фактора и показателей:
4) экспертная оценка показателей; определение степени принадлежности оценок терм-множествам показателей:
5) матричная свертка:
где ^-среднее из соответствующего терм-множества в (gf = 16,7 _/).
6) лингвистическое распознавание полученного результата.
III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
Разработанные в диссертации методы и модели нечетко-множсственного анализа апробировались на промышленном предприятии ООО «Генеральная производственная компания». Процесс антшфизисного менеджмента, основанный на экономическом анализе деятельности предприятия и проведенный в диссертации, включал:
оценку экономического положения предприятия, прежде всего, по показателям ликвидности, рентабельности, оборачиваемости;
оценку вероятности банкротства как критерия стабильного экономического положения предприятия (модель У, модель %гас1У);
формирование и реализацию антикризисной стратегии, в соответствии с разработанными моделями У и %га<ГУ.
Для определения оценки вероятности банкротства (модель У) предприятия-объекта исследования с учетом специфики производственной деятельности были выбраны следующие факторы (факторное пространство): Кы - коэффициент текущей ликвидности; К^ - коэффициент маневренности собственного
К£Ш11ТШШ) К^ - КО"
эффициент рентабельности продаж; К^ - уровень инновационного потенциала; Кум - уровень менеджмента,
В результате обработки матрицы экспертного опроса по алгоритму, разработанному в диссертации, были получены коэффициенты полинома. В дальнейшем коэффициенты были подвергнуты испытанию на значимость по I -критерию Стьюдента (доверительный интервал ЛЬ, - ±1,70). В итоге осталось всего 11 практически значимых коэффициентов:
Г = 51,0-4,5Й-„ -12,-17,5/^ - 6,9А"„ - 7,4Я,Ж -2,588АГтА"_ + 2,725К„КЩ - +
1,975КжКтКуя итК ^К^ + 3,525КмскК ^К
Оценка адекватности модели проводилась по / "-критерию Фишера. Расчетное значение критерия Фншера ^"1,56, При том же количестве степеней свободы табличное значение критерия РТ = 1,6. Поскольку Е^ < , то можно считать полученное уравнение адекватной математической моделью оценки вероятности банкротства исследуемого предприятия.
Расчет оценки вероятности банкротства по модели У на начало 2003 года составил 67,56471 (0,59/«выше средней»+0,41/«высокая»), на конец 2003 года - 71,39845 (0,29/«выше средней»+0,71/«высокая»). Полученный результат более наглядно может быть интерпретирован графически (рисунок 5):
Рисунок 5. Представление V в нечетком виде. В диссертации был также проведен анализ эффектов взаимодействия факторов в модели Г, определено основное направление стратегии антикризисного менеджмента предприятия-объекта исследования - управление продажами (таблица 1).
Таблица 1. Основные этапы антикризисной стратегам (5) исследуемого предприятия.
Этапы формирования стратегии У МП К?»
Цель: выход в зону безубыточности, стабилизация деятельности
Исходные данные 71,39845 0,29/ «выше средней »+0,71/ «высокая» 1,17 0,06 0,06 53,6 65
Этап 1 +0,14 +0,05 +0,06 +<,55 +7,03
Антикризисные тактики, Согласование принципов системы управления продажами. Сокращение части ВА, для увеличения обеспеченности СК СОС. Увеличение ликвидности, за счет реализации ВА. Создание условий для повышения уровня бэнчмаркнига. Создание условий для активизации инновационных процессов.
Результат 1 59,40256 0,25/ «средняя» +0,75/ «выше средней» 1,31 0,11 0,12 60,15 72,03
Этап 2 +0,14 +0,05 +0,06 +6,55 +7,03
Антикризисные тактики, Г, Сокращение части нерентабельного ассортимента. Высвобождение ресурсов для увеличения уровня менеджмента к инновационного потенциала. Определение наиболее приоритетных товарных позиций. Планирование системы управления продажами, маркетингом. Планирование системы обмена знаниями и опытом. Подготовка к размещению акций на фондовом рынке
Результат 2 47,71439 0,18/ «ниже средней»+0,82/ «средняя» 1,44 0,16 0,18 66,69 79,07
Этап 3 +0,14 +0,05 +0,06 +6,55 +7,03
Антикризисные тактики, 7*з Внедрение системы управления продажами. Внедрение системы обмена знаниями и опытом. Рост СОС, рост рентабельности продаж, ликвидности, за счет размещения акций на фондовом рынке,. Подготовка обоснования получения среднесрочного кредита. Реализация активной рыночной стратегии
Результат 3 36,74136 0,06/ «низкая» +0,94/ «ниже средней» 1,58 0,21 0,24 73,24 86,10
Результатом проведенных антикризисных мероприятий стал выход данного промышленного предприятия из кризисного состояния, снижение оценки вероятности его банкротства, а также значительное повышение эффективности его работы, что подтверждается динамикой параметров деятельности (например, ростом текущей ликвидности, начиная с 2004 года - года начала экспериментального внедрения разработанных в диссертации методов и моделей, рисунок 6).
Рисунок 6. Динамика теку щей ликвидности.
1. Домбровский A.B. Как спрогнозировать банкротство: методы, модели, критика И Экономические реформы в России: Сборник научных трудов. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. - С. 125-133. - 0,5 пл.
2. Домбровский A.B. Методы оценки неплатежеспособности предприятия в системе антикризисного управления // Экономические реформы в России: Сборник научных трудов. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2005. - С. 61-66. - 0,38 п.л.
3. Домбровский A.B., Медников М.Д. Элементы нечетко-множественного анализа в прогнозировании банкротства предприятий // XXXIV Неделя науки СПбГПУ: Материалы Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов.-СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2006.-Ч. 7.-С. 6-7.-0,1 плУ0,03 пл.
4. Домбровский A.B. Нечеткий полином как основа математической модели процесса антикризисного менеджмента предприятий // Научно-технические ведомости СПбГТУ. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2006. - № 4(26). - С. 296-298. - 0,3 пл.
5. Медников МД„ Домбровский, A.B. Экспертные системы как обобщенное представление знаний по экономическим процессам и явлениям в нечетких условиях // Региональные аспекты управления, экономики и права Северо-западного федерального округа России. Выпуск 2. Межвузовский сборник научных трудов / Под ред. д-ра экон. наук, академика МАНЭБ А.Д. Макарова, д-ра экон. наук, проф. М.Д. Медни-кова, д-ра воен. наук, проф. A.A. Целыковских. - СПб.: Изд-во ВАТТ, 2006. - С. 127-130.-0,03 плУ0,37 пл.
Лицензия ЛР №020593 от 07.08.97
Подписано в печать 09.11.2006, Формат 60x84/16, Печать цифровая. Усл. печ.л, 1,0. Тираж 100, Заказ 969Ь.
Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в Цифровом типографском центре Издательства Политехнического университета. 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29. Тел.: 550-40-14 Тел./факс: 297-57-76
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Домбровский, Алексей Владиславович
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА АНТИКРИЗИСНОГО
МЕНЕДЖМЕНТА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.И
§1.1. Сущность и концептуальные основы моделирования процесса антикризисного менеджмента.
§1.2. Сущность, виды и причины возникновения кризисов на промышленных предприятиях.
§1.2.1. Анализ понятия кризиса, классификация видов кризисов.
§1.2.2. Стадии кризисного процесса.
§1.2.3. Классификация причин возникновения кризисов.
§1.3. Теоретические аспекты несостоятельности и банкротства.
§1.3.1. Анализ понятий неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства.
§1.3.2. Анализ математических моделей оценки вероятности банкротства: направления совершенствования.
Выводы по первой главе.
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА В АНТИКРИЗИСНОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.
§2.1. Экспертные системы как обобщенное представление знаний об объекте исследования.
§2.2. Основные положения теории нечетких множеств: нечеткие множества, нечеткие числа и операции над ними.
§2.3. Понятие лингвистической переменной.
§2.4. Разработка метода оценки вероятности банкротства предприятия.
§2.4.1. Общие положения.
§2.4.2. Система критериев адекватности модели.
§2.4.3. Представление оценки вероятности банкротства в виде лингвистической переменной.
§2.4.4. Применение теории планирования эксперимента.
§2.4.5. Алгоритм метода оценки вероятности банкротства предприятия.
§2.5. Разработка математической модели процесса антикризисного менеджмента: крутое восхождение по поверхности отклика.
§2.6. Методика матричной оценки качественных и качественно-количественных факторов.
Выводы по второй главе.
ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ АНТИКРИЗИСНОГО МЕНЕДЖМЕНТА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ.
§3.1. Экономический анализ объекта исследования: параметры, тенденции.
§3.2. Разработка модели оценки вероятности банкротства для объекта исследования.
§3.2.1. Разработка модели оценки вероятности банкротства.
§3.2.2. Расчет оценки вероятности банкротства по разработанной модели.
§3.2.3. Формирование антикризисной стратегии.
§3.3. Оценка эффективности проведенных антикризисных мероприятий.
Выводы по третьей главе.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы и модели нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий"
Актуальность темы исследования. Современные условия функционирования российских предприятий обусловливают необходимость проведения всестороннего и объективного экономического анализа производственно-хозяйственной деятельности. Такой анализ позволяет выявить неэффективность и причины ее возникновения, а также на основе полученных результатов выработать конкретные рекомендации по оптимизации деятельности. В связи с этим на данном этапе становления рыночных отношений в российской экономике все большее значение приобретают исследования в области антикризисного менеджмента, в частности, в области выявления неблагоприятных тенденций в развитии предприятий.
Особая значимость таких исследований подтверждается устойчивым ростом числа предприятий, переведенных в стадию конкурсного производства, ростом просроченной кредиторской задолженности, снижением рентабельности предприятий промышленного сектора. Так, по данным Высшего Арбитражного Суда РФ, количество дел на этой стадии, рассмотренных Судом в 2005 г. составляло 13963, а в 2004 г. - 9390. В то же время, наблюдается снижение количества заключения мировых соглашений (как на стадии наблюдения, так и на стадиях внешнего управления и конкурсного производства): в 2005 г. - 84; в 2004 г. - 150. При этом количество предприятий, сумевших реально восстановить свою платежеспособность в 2005 г. составило 21 из 1013, по сравнению с 2004 г. - 14 из 1369 (на стадии внешнего управления).
Более того, весьма существенны объемы и темпы роста кредиторской задолженности. Так, на конец 2000 года, по данным Госкомстата России, просроченная кредиторская задолженность составляла 1571 млрд. руб. (или 116% к 1999 году), на начало 2002 года 1638 млрд. руб.(или 104,3% к 2000 году). Следует отметить также и снижение нормы прибыли предприятий промышленного сектора в течение 2001 года с 14% до 9% (по материалам Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП).
Изучением проблем экономико-математического анализа процессов антикризисного менеджмента промышленных предприятий занимаются многие отечественные и зарубежные авторы. Среди них Альтман Э., Анохин С.А., Багиев ГЛ., Балабанов A.B., Баканов М.И., Глухов В.В., Градов А.П., Кобзев В.В., Козловский В.А., Козловская Э.А., Кузин Б.И., Лис Дж., Медников М.Д., Недосекин А.О., Окороков В.Р., Робинсон Дж., Соколова Р.В., Стоянова Е.С., Тисшоу Дж., Тоффлер Э., Уткин Э.А., Царев В.В., Чессер А., Эйтингтон В.Н., Юрьев В.Н. и др. Считается, что критерием эффективности антикризисного менеджмента является оценка вероятности банкротства. Поэтому развитие теории, методологии и инструментария этого направления антикризисного менеджмента в современных экономических условиях позволит обеспечить и эффективное функционирование предприятия в целом.
Однако, неопределенность внешней и внутренней среды промышленных предприятий, снижающая достоверность известных «точных» математических моделей оценки вероятности банкротства, неоднородность и нерепрезентативность выборок в этих моделях, наличие статистических ошибок обусловливают необходимость применения в качестве инструментальных средств методы и модели нечетко-множественного анализа, позволяющих сократить потерю экспертной информации при ее интерпретации и обработке, а также определить границы неопределенности.
Более того, в настоящее время фактически не существует целостной системы управления кризисными предприятиями, базирующейся на использовании современного математического аппарата, позволяющей оперативно анализировать экономическую информацию в целях принятия обоснованных управленческих решений.
Необходимо отметить, что методы и модели нечетко-множественного анализа, судя по имеющимся научным публикациям, стали применяться в экономических исследованиях сравнительно недавно. Они касались преимущественно аспектов фондового рынка. Однако, представляется, что возможности нечетко-множественного анализа могут быть распространены и на решение задач антикризисного менеджмента промышленных предприятий.
Актуальная потребность в развитии методов и моделей нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий возникла также и в связи с тем, что попытки принятия и реализации управленческих решений на основе классических математических методов оказались неудачными. Объяснить это можно, опираясь на достаточно известный принцип несовместимости, согласно которому с увеличением размерности и сложности производственных систем усложняется их моделирование по известным математическим соотношениям.
Таким образом, актуальность избранной темы диссертации, сложность, многоаспектность и нерешенность целого ряда методологических вопросов практического применения нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий определили цель и задачи диссертационного исследования.
Целью исследования является разработка методов и моделей нечетко-множественного анализа процессов антикризисного менеджмента, направленных на повышение эффективности производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.
В соответствии с поставленной целью были решены следующие задачи: проведен анализ причин несостоятельности промышленных предприятий, произведена их классификация; проведен анализ математических моделей оценки вероятности банкротства промышленных предприятий; разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий; разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий; разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий; разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий; предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.
Объектом исследования выбраны промышленные предприятия. Предмет исследования - процессы антикризисного менеджмента промышленных предприятий.
Теоретическую и методологическую базу исследования составляют научные труды отечественных и зарубежных авторов в области экономического анализа, антикризисного управления предприятием, экономико-математического моделирования, теории нечетких множеств, теории планирования эксперимента, теории формализации экспертной информации, системного анализа.
Информационной основой исследования послужили материалы Госкомстата России, публикации и отчеты Вестника Высшего Арбитражного Суда, аналитические и отчетные материалы органов исполнительной власти Российской Федерации.
Научная новизна исследования заключается в следующем: уточнены понятия неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства, отличающиеся учетом глубины кризисного состояния и процессов; разработана классификация причин несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся от известных классификаций учетом агрегированных факторов снижения чистого дисконтированного потока; разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости стадий функционирования предприятий; разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий, отличающиеся учетом эффектов взаимодействия факторов производственно-хозяйственной деятельности в уравнении регрессии, разработанном как по отдельным предприятиям, так и по их совокупности; разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий, отличающаяся учетом ключевых факторов производственно-хозяйственной деятельности и направления их оптимизации; разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий, отличающийся применением метода «крутого восхождения по поверхности отклика» и лингвистическим распознаванием результатов; предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости экспертной информации на всех стадиях ее обработки.
Практическая значимость диссертационного исследования заключается в возможности применения разработанных экономико-математических методов и моделей в анализе и мониторинге деятельности промышленных предприятий, антикризисном менеджменте промышленных предприятий, финансово-промышленных групп и холдингов, предприятий других отраслей.
Апробация и достоверность результатов исследования.
Результаты диссертационного исследования, научные выводы и методологические разработки докладывались на научных семинарах СПбГПУ, используются в учебном процессе СПбГПУ. Основные положения и результаты диссертационного исследования вошли в состав комплексного антикризисного плана ООО «Генеральная производственная компания» на 2004-2005 годы; ряд положений диссертации использованы в решении задач антикризисного менеджмента ООО «ВИПуф», о чем свидетельствуют прилагаемые «Акт о внедрении» и «Справка об использовании результатов диссертационного исследования».
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка литературы из 138 наименований. Содержит 148 страниц основного текста, 20 рисунков, 42 таблицы.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Домбровский, Алексей Владиславович
Выводы по третьей главе
1. Выполнен экономический анализ объекта-исследования по показателям ликвидности, рентабельности, оборачиваемости. Сформированы основные тренды и тенденции. Отмечено, что при прочих равных условиях и сохранении текущей ситуации может быть ухудшение основных показателей деятельности. Показано, что предприятие не в полном объеме использовало возможности антикризисного менеджмента; антикризисные управленческие решения были неэффективны.
2. В результате содержательного диалога с экспертами были выделены показатели финансово-экономической деятельности, имеющие прямое или косвенное воздействие на вероятность банкротства ООО «Генеральная производственная компания», с учетом специфики производственной деятельности, а также ряд дополнительных факторов, учитываемых экспертами в модели.
3. Разработано факторное пространство. Проведено кодирование факторов на интервале [-1;1].
4. Нечеткая модель оценки строится, в соответствии с основными положениями метода, предложенного в Главе II диссертации, по результатам обработки матрицы экспертного опроса; при этом используется структура полного факторного эксперимента типа 2" с параллельным & дублированием, где п - число факторов, к- число экспертов. В нашем случае п = 5, к = 5.
5. В результате обработки матрицы экспертного опроса по алгоритму, предложенному в Главе II, были получены коэффициенты полинома. Далее, согласно предложенному методу, коэффициенты были подвергнуты испытанию на значимость по ¿-критерию Стьюдента (доверительный интервал АЬ; = ±1,70). В итоге осталось всего 11 существенно отличающихся от нуля коэффициентов.
Результирующее полиномиальное уравнение имеет вид: Г = 51,0 - 4,5^, -\2АКмск -17,5^„ - 6,9Км - 1,АКум - (3.9) 2,588КппКжк + 2,125КжкК рп -1,925КП11КрпКт + 1,975^^^ + 2,13 8КжкКрпКм + 4,525КжкКрпКум
Оценка адекватности уравнения проводилась по /^-критерию Фишера в виде: я2 (3.10)
Расчетное значение критерия Фишера =1,56. При том же количестве степеней свободы (количестве информации) табличное значение критерия по = 1,6. Поскольку Рр< то можно считать полученное уравнение адекватной математической моделью оценки вероятности банкротства предприятия ООО «Генеральная производственная компания».
6. Проведен расчет факторов и расчет оценки вероятности банкротства объекта исследования по разработанной модели:
У 67,56471 0,59/ «выше сред-негс^+0,41/ «высокий» 71,39845 0,29/ «выше сред-него»+0,71/«высокий»
7. В соответствии с методом формирования антикризисных стратегий и моделью %гас№ разработана антикризисная стратегия объекта-исследования.
Показано, что основным направлением стратегии является управление продажами и рентабельностью.
8. Показано, что об эффективности внедренных мероприятий можно судить по двум основным критериям:
9. Проведена оценка эффективности реализованных антикризисных мероприятий. Показано, антикризисная стратегию в ООО «Генеральная производственная компания» обеспечила росте основных коэффициентов и о выход из кризиса.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1. Исследованы концептуальные подходы к антикризисному управлению предприятием. Отмечено, что антикризисное управление может быть как превентивным (предупреждающим) так и антиципативным (опережающим).
2. Рассмотрены различные подходы к определению понятия антикризисного менеджмента. Показано, что антикризисный менеджмент промышленного предприятия (как в широком, так и в узком смысле) представляется процессом оптимизации ключевых показателей производственно-хозяйственной деятельности.
3. Определены основные цели и задачи антикризисного менеджмента: анализ причин кризисных процессов, мониторинг среды, риск-контроллинг, оценка экономического положения и оценка вероятности банкротства; разработка антикризисной стратегии.
4. Показано, что предприятие переживает в своем развитии несколько этапов. На основе критерия ЧДП, и на основе допущения, что вся выручка от реализации генерирует ДДП (факт осуществления бартерных операций, как аномальных явлений в развитой рыночной экономике игнорируется), выделено семь таких этапов (стадий): прибыльная деятельность (получение экономической прибыли), прибыльная деятельность (получение нормальной прибыли), безубыточная деятельность, убыточная деятельность, временная неплатежеспособность, острая неплатежеспособность, хроническая неплатежеспособность. Сделан вывод о нечеткости стадий функционирования промышленного предприятия.
5. Показано, что снижение прибыльности ниже критического уровня, например, ниже стоимости капитала, может привести предприятие к хронической неплатежеспособности. То есть, снижение прибыльности, в целом, -результат отрицательного воздействия факторов, влияющих на возникновение прибыли. Проведено обобщение теоретических концепций понятия прибыли. Отмечено, что снижение количества нововведений, увеличение незастрахованных рисков предпринимательской деятельности, усиление конкуренции, неблагоприятная конъюнктура на рынках может привести предприятие к убыткам и к убыточности в целом.
6. Разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости стадий функционирования предприятий.
7. Исследованы предпосылки возникновения кризисной ситуации на предприятии. Проанализированы и систематизированы концепции и подходы к определению экономической категории кризиса, как с точки зрения явления, так и с точки зрения процесса. Рассмотрены и обобщены концепции классификации кризисов. Выделены стадии кризисного процесса и показано их воздействие на экономический механизм восстановления платежеспособности. разработана классификация причин несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся от известных классификаций учетом агрегированных факторов снижения чистого дисконтированного потока;
8. Уточнены определения: неплатежеспособность понимается как неспособность предприятия расплатиться по своим обязательствам в срок; несостоятельность понимается как экономический процесс, проявляющийся в явлениях острой или хронической неплатежеспособности и обусловленный убыточностью предпринимательской деятельности, вызванной ростом незастрахованных рисков, снижением инновационных решений, усилением конкуренции, неблагоприятной конъюнктурой на рынках, а также системным, продолжительным, отрицательным воздействием кризисных процессов; банкротство понимается как экономическое явление, проявляющееся в признании должником (в т. ч. и по Суду) своей несостоятельности.
9. Обобщены основные методы и модели оценки вероятности банкротства, являющейся критерием эффективности антикризисного менеджмента. Показано, во-первых, что двух- и трехфакторные модели не являются достаточно точными. Во-вторых, четвертый фактор в основном показателе 1
Альтмана - отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций акционерного общества к заемным средствам - должен характеризовать уровень покрытия обязательств компании рыночной стоимостью ее собственного капитала. Однако, в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл. В-третьих, различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние на набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Так, основная формула Альтмана предполагает наличие биржевого, активно действующего, вторичного рынка акций, на котором определяется их цена. В-четвертых, модели Альтмана и Бивера (и аналогичные им) не соответствуют современной специфике и организации бизнеса в России, особенностям бухгалтерского и налогового учета. В-пятых, отсутствие достоверных статистических материалов хозяйственной деятельности промышленных предприятий в России ведет к использованию коэффициентов в статистических моделях, определенных экспертным путем, что не обеспечивает их достаточной точности. В-шестых, сделан вывод, что неопределенность внешней и внутренней среды промышленных предприятий, снижающая достоверность известных «точных» математических моделей оценки вероятности банкротства, неоднородность и нерепрезентативность выборок в этих моделях, наличие статистических ошибок обусловливают необходимость применения в качестве инструментальных средств методы и модели нечетко-множественного анализа, позволяющих сократить потерю экспертной информации при ее интерпретации и обработке, а также определить границы неопределенности.
10. Показано, что специфика функционирования производственной системы говорит о том, что существуют факторы, которые делают процесс сбора и анализа информации затруднительным, вследствие наличия различного рода неопределенностей. Выражения и коэффициенты в моделях, представленных в 1-ой главе могут быть известны в текущий момент времени, но имеют неопределенный характер изменений. Предложена классификация неопределенностей по типу и месту возникновения.
11. Показано, что в мозге человека «заложена» способность создавать «экспертные системы» по любому интересующему его направлению. Сделан вывод, что экспертные системы в большинстве случаев являются нечеткими, и работают в нечеткой среде. Сделан вывод, что проблема, поставленная в диссертации должна быть решена в условиях частичной неопределенности и в рамках нечетко-множественного анализа.
12. Рассмотрены общие вопросы теории нечетких множеств и теории лингвистических переменных. Сделано допущение, что в рамках настоящего диссертационного исследования будут применяться унимодальные нечеткие числа Ы1 -типа.
13. Определена лингвистическая переменная «оценка вероятности банкротства», в соответствии с концептуальной моделью экономического механизма возникновения несостоятельности.
14. Показано, что исходную нечеткую информацию можно обрабатывать при помощи класса общенаучных экспертных методов. Анализируя свойства и области применимости указанных методов, следует принять за основу метод Дельфи как вносящий наименьшие искажения в обрабатываемую информацию и обладающий максимальной инвариантностью к мнению экспертов. Метод допускает снижение общей погрешности путем снижения погрешности каждого эксперта. Для этого на выходе метода информация представляется в нечетко-численном виде.
15. Показано, что поскольку нечеткость исходной информации обусловливает нечеткость предполагаемых выводов, то терм-множества возможных значений выходной переменной пересекаются по всей области определения.
16. Показано, что использование одновременно количественных и качественных факторов для определения вероятности банкротства с указанными функциями принадлежности приводит к тому, что границы состояний пересекаются. Это означает, что заключение о номере состояния будет также неоднозначным. Вместе с тем, подобный подход соответствует экономике рассматриваемого явления (например, изменении вероятности банкротства предприятия), так как сам процесс перехода из одного состояния в другое является непрерывным, что не позволяет установить четкую границу между его состояниями. Кроме того, использование функции принадлежности из интервала для описания качественных факторов позволяет определенным образом формализовать такую информацию.
17. Сделан вывод, что к опросу эксперта можно подходить с точки зрения теории планирования эксперимента, аппроксимируя результаты аналитической функцией вида:
1=1 «,/=1 где - результат эксперимента в нечетком виде; X - факторы, учитываемые при анализе; Ъ - получаемые коэффициенты.
Т.е., совместное использование теории нечетких множеств и теории планирования экспериментов делает возможным формализовать модель знаний эксперта (экспертной группы) аналитической функцией в виде полинома.
18. Разработан алгоритм метода оценки вероятности банкротства. Показано, что для проверки сомнительных, т. е. резко выделяющихся результатов, используется критерий р (ГОСТ 11.002-73); в случае наличия сомнительных результатов, нечеткие средние по этим экспериментам публикуются в группе экспертов и эксперимент проводится повторно. Коэффициенты проверяются на статистическую значимость по критерию Стьюдента. Адекватность модели проверяется с помощью Т7 -критерия Фишера
19. Сделан вывод, что разработанный метод обеспечивает построение обобщенного параметра оценки вероятности банкротства, зависящего как от количественных, так и от качественных признаков. Показано, что полученная модель позволяет проводить анализ влияния соответствующих факторов как
раздельно, так и в различных сочетаниях, что дает возможность более детально анализировать структуру изменений вероятности банкротства и вырабатывать соответствующие мероприятия по ее снижению - управленческие решения.
20. Разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента. Показано, что движение по градиенту обеспечивает наиболее короткий путь к оптимуму модели, так как направление градиента - это направление самого крутого склона, ведущего от данной точки к вершине. Экономический смысл gradY состоит в том, что gradY показывает направление стратегии антикризисного менеджмента предприятия.
21. Предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости экспертной информации на всех стадиях ее обработки.
Оценка уровня фактора осуществляется следующим образом:
5 N у=1 1=1 где gj- среднее из соответствующего терм-множества О (gj = 16,7у).
22. Выполнен экономический анализ объекта-исследования по показателям ликвидности, рентабельности, оборачиваемости. Сформированы основные тренды и тенденции. Отмечено, что при прочих равных условиях и сохранении текущей ситуации может быть ухудшение основных показателей деятельности. Показано, что предприятие не в полном объеме использовало возможности антикризисного менеджмента; антикризисные управленческие решения были неэффективны.
23. В результате содержательного диалога с экспертами были выделены показатели финансово-экономической деятельности, имеющие прямое или косвенное воздействие на вероятность банкротства ООО «Генеральная производственная компания», с учетом специфики производственной деятельноста, а также ряд дополнительных факторов, учитываемых экспертами в модели.
24. Разработано факторное пространство. Проведено кодирование факторов на интервале [-1;1].
25. Нечеткая модель оценки строится, в соответствии с основными положениями метода, предложенного в Главе II диссертации, по результатам обработки матрицы экспертного опроса; при этом используется структура полного факторного эксперимента типа 2" с параллельным к дублированием, где п - число факторов, к - число экспертов. В нашем случае п = 5, к = 5.
26. В результате обработки матрицы экспертного опроса по алгоритму, предложенному в Главе II, были получены коэффициенты полинома. Далее, согласно предложенному методу, коэффициенты были подвергнуты испытанию на значимость по /-критерию Стьюдента (доверительный интервал АЬ; = ±1,70). В итоге осталось всего 11 существенно отличающихся от нуля коэффициентов.
Результирующее полиномиальное уравнение имеет вид: У = 51,0 - 4,5Кпп -12,4Кмск -\1,5Крп ~ 6,9Кт - 1М<ум - (3.9)
2,588Кт1Кмск + 2,125КмскКрп -1,925Кп11КрпКт +
1975КпаКшКум + 2,ШКмскКрпКип + 4,525КмскКрпКум
Оценка адекватности уравнения проводилась по ^-критерию Фишера в виде:
Расчетное значение критерия Фишера Т7 =1,56. При том же количестве степеней свободы (количестве информации) табличное значение критерия по РТ = 1,6. Поскольку Рр< РТ, то можно считать полученное уравнение адекватной математической моделью оценки вероятности банкротства предприятия ООО «Генеральная производственная компания».
27. Проведен расчет факторов и расчет оценки вероятности банкротства объекта исследования по разработанной модели:
Оценка вероятности банкротства На начало 2003 г. На конец 2003 г.
Значение Лингвистическое распознавание Значение Лингвистическое распознавание
У 67,56471 0,59/ «выше сред-негс^+0,41/«высокий» 71,39845 0,29/ «выше сред-него»+0,71/ «высокий»
Проведен сравнительный анализ моделей оценки вероятности банкротства. Показано, что модель У наиболее адекватно отражает оценку вероятности банкротства.
28. В соответствии с методом формирования антикризисных стратегий и моделью gradY разработана антикризисная стратегия объекта-исследования. Показано, что основным направлением стратегии является управление продажами и рентабельностью.
29. Показано, что об эффективности внедренных мероприятий можно судить по двум основным критериям:
Насколько достигнута цель антикризисной программы; был ли преодолен кризис и стабилизировалась ли деятельность организации;
Насколько полученный результат соответствует затраченным на внедрение антикризисных мероприятии ресурсам (соблюдение принципа рациональности антикризисного управления).
30. Проведена оценка эффективности реализованных антикризисных мероприятий. Показано, антикризисная стратегию в ООО «Генеральная производственная компания» обеспечила росте основных коэффициентов и о выход из кризиса.
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Домбровский, Алексей Владиславович, Санкт-Петербург
1. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». Принят ГД ФС РФ 27.09.2002.
2. Методические положения по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса. Утверждены распоряжением Федерального управления по делам несостоятельности (банкротству) от 12 августа 1994г., № 31-р.
3. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука. 1971. - 279 с.
4. Айвазян 3., Кириченко В. Антикризисное управление: принятие решений на краю пропасти // Менеджмент и маркетинг. 1999. - № 4. - С. 94 -103.
5. Айказян А., Нисевич Е. В поисках совершенства управления // Вопросы экономики. 1997. -№ 2. - С. 150-156.
6. Алексеев Н. Управление предприятием в кризисной ситуации (опыт работы) // Проблемы теории и практики управления. 1997. - № 6. - С. 72-77.
7. Алиев P.A., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М: Радио и связь. 1990. - 264 с.
8. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.
9. Альбеков А.У., Мингалов Е.В., Пузырный H.A. Антикризисное управление: финансово-кредитный механизм // Вестн. Акад. / Рост. гос. экон. акад.-1998.-№ 1.
10. Антикризисное управление в России в современных условиях: Тез. докл. Молодежная науч.-практ. конф. М.: МГТУ, 2000. - 52 с.
11. Антикризисное управление корпорацией: проблемы и решения: Сб. науч. тр. / Под ред. В.В. Титова, В.Д. Марковой. Новосибирск: ИЭУОПП СО РАН, 2001.
12. Антикризисное управление: от банкротства к финансовому оздоровлению/ Под ред. Г.П. Иванова. - М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1995.
13. Антикризисный менеджмент / Под ред. Грязновой А.Г. М.: ЭКМОС, 1999.
14. Архангельский В.И., Богаенко И.Н., Грабовский Г.Г., Рюмин H.A. Системы функций управления. К.: Техника, 1997. - 208 с.
15. Ахрамейко A.A., Железко Б.А., Морозевич А.Н. Методика многоуровневой агрегированной оценки и прогнозирования финансового состояния предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2003. - №1. - С. 138142.
16. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. -М: Финансы и статистика, 1995.
17. Беллман Р., Заде J1. Принятие решений в расплывчатых условиях,-В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. -С.172-215.
18. Берштейн JI.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 110 с.
19. Богомолец С. Оценка бизнеса во имя оздоровления // Журнал для акционеров. 1998. -№ 12.
20. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Знание, 1982. -256 с.
21. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь. 1989.-304 с.
22. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования,- Рига: Знание, 1990. -184 с.
23. Бороздин СВ., Максимов А.Ф. Экономическое управление в условиях системного кризиса. М.: ГУЗ, 2000. - 350 с.
24. Бочарников В.П. Fuzzy-Технология: математические основы, практика моделирования в экономике. Санкт-Петербург, 2001. 328 с.
25. Боумен К. Основы стратегического менеджмента. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 174 с.
26. Браверман А., Саулин А. Интегральная оценка результатов работы предприятий // Вопросы экономики. 1998. -№ 6. - С. 108-121.
27. Букреев A.M., Мицгерива Ю.В. Принципы и задачи системного анализа в организации антикризисного управления // Вестник Воронежского ТУ Сер: Экономика и управление. 2002. - Вып. 5.1. - С. 18-22.
28. Булычева Г., Гусев В., Федоров А. Роль стратегического управления в предотвращении развития кризиса на предприятии / Методический раздел // Вестник ФСФО России. -2000. № 10. - С. 29-33.
29. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. - 269 с.
30. Введение в теорию контроллинга. / В.Р. Окороков, A.A. Ветров,
31. A.Ал. Ветров, Ю.А. Соколов. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. - 248 с.
32. Волков A.B. Методы и механизмы антикризисного менеджмента на предприятии: Автореф. дис. канд. экон. наук. СПб: СПбГИЭА, 1999.
33. Волков J1.B. Особенности банкротства российских предприятий: Дис. канд. экон. наук: 08.00.05 Москва, 2001. 202 с.
34. Глухов В.В. Математические методы и модели для менеджмента /
35. B.В. Глухов, М.Д. Медников, С.Б. Коробко. СПб.: Лань, 2005. - 523 с.
36. Горелов А. О российской специфике института банкротства // Рынок ценных бумаг. -1998. № 19-20. - С.21-43.
37. Грабовый П.Г. и др. Риски в современном менеджменте. М.: Алане, 1994.-237 с.
38. Градов А.П., Кузин Б.И. Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой. СПб.: Специальная литература. - 1996. - 510 с.
39. Гришаев СП., Аленичева Т.Д. Банкротство: законодательство и практика применения в России и за рубежом. М.: ЮКИС, 1993. - 116 с.
40. Грищенко В.Н., Демидова Л.Г., Петров А.Н. Теоретические основы прогнозирования и планирования. СПб: СПбУЭИФ, 1995. - ч. 1. - 112 с.
41. Грушенко В.И., Фомченкова Л.В. Кризисное состояние предприятия: поиск причин и способов его преодоления // Менеджмент в России и за рубежом. -1998. №1.
42. Гурков И., Авраамова Е. Стратегии выживания промышленных предприятий в новых условиях // Вопросы экономики. 1995. - № 6.
43. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1998. - №3. - С. 1320.
44. Данилов Ю. Вопросы антикризисного управления в брокерско-дилерских компаниях// Деловой экспресс. Межрегион, вып. 1998. -№ 44.
45. Дюбуа Д., Праде А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь. 1990. - 288 с.
46. Ермаков Д.В. Разработка метода решения задач выбора оптимальных условий лизингового контракта: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.13 Москва, 2001.- 134 с.
47. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. В кн.: Математика сегодня. - М.: Знание, 1974, с. 5-49.
48. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.
49. Зайченко Ю.П. Исследование операций: нечеткая оптимизация: Учеб. пособие. Киев: Высшая школа, 1991. - 191 с.
50. Иванищев М.В. Разработка нечеткочисленного метода прогнозирования и обеспечения устойчивости предприятия в условиях неопределенности: Дис. канд. экон. наук: 08.00.13 Москва, 2002. 138 с.
51. Кини P.JI., Райфа X. Принятие решений при многочисленных критериях: Предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.
52. Клейнер Г.Б., Качалов Р.М., Тамбовцев B.JI. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. М.: Экономика, 1997. - 286 с.
53. Ковалев А.П. Диагностика банкротства. М.: Финстатинформ, 1995.-67 с.
54. Козловский В.А. Логистический менеджмент: Учеб. пособие /
55. B.А. Козловский, Э.А. Козловская, Н.Т. Савруков. СПб.: Лань, 2002. - 267 с.
56. Козловский В.А. Организация производства на предприятиях машиностроения: стратегия процесса: Учеб. пособие / В.А. Козловский, В.В. Кобзев, В.М. Макаров. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2002. - 75 с.
57. Коротаева Ю.В. Разработка механизма выхода строительных организаций из скрытого кризиса: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.05 Санкт-Петербург, 2004. 187 с.
58. Круглов В.В., Дли М.И., Годунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. Физматлит, 2001. 224 с.
59. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432 с.
60. Крюков А.Ф. О циклах производственно-экономического развития // Менеджмент в России и за рубежом. 2000. - № 6. - С. 57-71.
61. Крюков А.Ф., Егорычев И.Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом. 2001. - № 2.
62. Кузнецова М. Дезорганизация и организация как свойства социальных систем // Проблемы теории и практики управления. 1994. - № 6.1. C. 93-98.
63. Курошева Г. М. Теория антикризисного управления предприятием. СПб.: Речь, 2002. - 372 с.
64. Лутченко В., Соколов В. Кризисное состояние предприятия. Как преодолеть и не допустить его // Содействие. 2000. - № 3-4.
65. Малышев Н.Г., Бернштейн JT.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоиздат, 1991. - 136 с.
66. Медников М.Д. Методология и модели параметрического анализа в антикризисном управлении предприятиями: Дис. . д-ра экон. наук: 08.00.05 СПб., 1997-330 с.
67. Мелихов А.Н., Берштейн J1.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272 с.
68. Меженцев М.А. Формирование системы предупреждения банкротства предприятия в условиях рыночной неопределенности: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.05 Белгород, 2005. 223 с.
69. Методы и модели управления фирмой: Учеб. пособие. / Б. Кузин, В. Юрьев, Г. Шахдинаров. СПб: Питер. - 2001. - 432 с.
70. Мокрышев В. От финансового оздоровления к программам повышения конкурентоспособности российских предприятий / Методический раздел // Вестник ФСФО России. 2000. - № 8. - С. 19-23.
71. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб: Изд-во Сезам, 2002. 181 с.
72. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. -312 с.
73. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.
74. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. М.: Знание, 1980.-64 с.
75. Орлов А.И. Связь между средними величинами и допустимыми преобразованиями шкалы. Математические заметки, т. 30, вып. 4, 1981, с. 561-568.
76. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации. М.: Наука, 1981. - 206 с.
77. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. - 293 с.
78. Ошкордина М.В. Реструктурирование как антикризисная форма предпринимательского поведения // Современные аспекты экономики. 2002. -№9.-С. 158-160.
79. Пашкус H.A. Методы принятия решений в условиях неопределенности при исследовании задач управления // Вестн. СпбГУ. Сер. 5. Экономика. 1998. - вып. 1 (№5). - С. 108-113.
80. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика: Пер. с англ. Малышева А.Н., Трофимова ПО. М.: Экономика, 1992. - 509 с.
81. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. - 232 с.
82. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: Наука, 1986.-288 с.
83. Пратт Ш.П. Оценка бизнеса. Анализ и оценка закрытых компаний. Пер. с англ. 2-е изд./Под ред. В.Н. Лаврентьева. М.: Институт экономического развития Всемирного банка, 1994.
84. Представление и использование знаний. Пер. с япон. / Под. ред. X. Уэно, М. Исудзука. М.: Мир, 1989. - 220 с.
85. Прикладные нечеткие системы / Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993. - 368 с.
86. Принципы хозяйственной самоорганизации / Под ред. Ю.М. Осипова. -М.: Изд-во МГУ, 1993. 141 с.
87. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990.-304 с.
88. Промышленность России: Антикризисные стратегии предприятий / Под. ред. Сергеева Д.Н. СПб.: Корвус, 1996.
89. Протасова Н.П. Организация антикризисного управления в экономике / Антикризисное управление // Промышленная политика в РФ. -2000.-№ 8-С. 61-72.
90. Рекитар Я.А. Инвестиционный кризис и отраслевая экономическая наука / Проблемы привлечения инвестиций в экономику России и более эффективного их использования/ Материалы междунар. научно-практ. конф. МАИЭС. М.: МАИЭС, 1999.
91. Родионова В.М., Федотова М.А. Финансовая устойчивость предприятия в условиях инфляции. М.: Перспектива, 1995. - 98 с.
92. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2004. - 642 с.
93. Россия в цифрах: Крат. стат. сб./ Госкомстат России. М., 2003.397с.
94. РотштейнА.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ - Винница, 1999. - 320 с.
95. РотштейнА.П. Медицинская диагностика на нечеткой логике.-Винница: Континент-ПРИМ, 1996. 132 с.
96. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Нечеткая надежность алгоритмических процессов. Винница: Континент-ПРИМ, 1997. - 142 с.
97. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Проектирование нечетких баз знаний: лабораторный практикум и курсовое проектирование. Учебное пособие. Винница: Винницкий государственный технический университет, 1999. - 65 с.
98. Румянцева Э.П. и др. Менеджмент организации. -М: Инфра-М,1997.
99. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 4-е изд., переработанное и дополненное. Минск: Новое знание, 1999. - 686 с.
100. Сидоренко Ю.А. Методологические основы производственного менеджмента. Н. Новгород.: Изд-во Нижегор. гос. универ. - 2004. - 239 с.
101. Статистическое моделирование и прогнозирование/Под ред. акад. Гранберга А.Г. М.: Финансы и статистика, 1990. - 382 с.
102. Стоянова Е.С., Штерн М.Г. Финансовый менеджмент для практиков: Краткий профессиональный курс. М.: Издательство «Перспектива», 1998.-239 с.
103. Стрекалов О.Б., Зарипов Э.Р. Кризисы в организации и управление проектами. Казань: Казан, гос. технол. ун-т, 1997. - 160 с.
104. Сулоева С.Б. Контроллинг: Учеб. пособие. СПб: Изд-во СПбГПУ, 2002. - 96 с.
105. Тимофеев Ю.Ф., Баранчеев В.П. Стратегический анализ как инструмент антикризисного управления // Вестник машиностроения. 1999. -№1.-С. 38-42.
106. Трененков Е.М., Дведенидова С.А. Диагностика в антикризисном управлении // Менеджмент в России и за рубежом. 2002. - № 1.
107. Усков A.A., Круглов В.В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. Смоленск: Смоленская городская типография, 2003.- 177 с.
108. Уткин Л.В., Шубинский И.Б. Нетрадиционные методы оценки надежности информационных систем. СПб.: Любавич, 2000. - 173 с.
110. Федотова M., Белых Л., Беличев А. Модель статики и динамики антикризисного управления / Методический раздел // Вестник ФСФО России. -2000.-№9.-С. 26-30.
111. Федотова М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия // Финансы. 1995. - № 6. - С. 13-16.
112. Финни Д.Д. Введение в теорию планирования экспериментов, пер. с англ., М. 1970.
113. Фишер Р. А., Статистические методы для исследователей, пер. с англ., М.- 1958.
114. Царев В.В. Оценка экономической эффективности инвестиций. -СПб.: Питер, 2004.-460 с.
115. Чупров C.B. Прогнозирование кризисного развития предпри-ятия//Проблемы прогнозирования. 2002. - №6. - С. 150-155.
116. Шаккум M.JI. Экономика России: от кризиса к стабильности и устойчивому росту. М.: Глобус, 1999.
117. Шеин В. Стратегия поведения в кризисной ситуации // Журнал для акционеров. 1998. -№ 11. - С. 23-27.
118. Эйтингон В.Н., Анохин С.А. Прогнозирование банкротства: Основные методики и проблемы Электронный ресурс. // ITeam технологии корпоративного управления; адрес URL: littp://vvvvvv.itearn.ru/publications/strateRV.
119. Экономико-математические методы в анализе хозяйственной деятельности предприятий и объединений / Л.Б. Бутник-Сиверский, Р. С. Сайфуллин, Я.Р. Рейльян и др. М.: Финансы и статистика, 1982. - 197 с.
120. Экономическая стратегия фирмы: Учеб. пособие / Градов А.П., Глухов В.В., Григорьев Ю.П., доктора экон. наук, профессора и др.; Под ред. засл. деят. науки Рос. Федерации, д.э.н., проф. А.П. Градова. 4-е изд., пере-раб. - СПб. - Спец. лит, 2003. - 957.
121. Элементы превентивного управления рисками при эксплуатации системных объектов / Под общей редакции А.В. Спесивцева. СПб: Изд-во СПбГПУ, 2003. -295 с.
122. Яковенко С.В. Логический аппарат описания кризисных состояний фирмы // Сб. Математические и статистические методы в экономике и естествознании: Материалы межвуз. науч. чтений. / Рост. гос. эк. акад. Ростов Н/Д., 1999.
123. Яковенко С.В. Формирование системы каузальных и функциональных знаний в антикризисном управлении // Сб. Математические и статистические методы в экономике и естествознании: Материалы межвуз. науч. чтений / Рост. гос. эк. акад. Ростов Н/Д., 1999.
124. Яковенко С.В., Долятовский В.А. Модели и механизмы возникновения кризисов // Сб. Информационные системы, экономика, управление трудом и производством. Ученые записки. Выпуск 5 / Рост. гос. экон. ун-т «РИНХ» Ростов Н/Д, 2000.
125. Яковец Ю.В. Циклы, кризисы, прогнозы. М.: Наука, 1999. - 448с.
126. Яременко Ю.В. Причины и последствия экономического кризиса // Проблемы прогнозирования. 1997. - № 4. - С. 3-13.
127. Яценко Ю. Антикризисное управление и пути восстановления платежеспособности предприятий / Методический раздел//Вестник ФСФО России. 2001. - № 12. - С. 26-27.
128. Яцук Н.А., Халевинская Е.Д. Оценка финансовых результатов деятельности предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2002. - № 1. -С. 80-112.
129. Grenz Т. Deminsionen und Typen der Unternehmenskrise: Analysemóglichkeiten auf der Grundlage von Jahresabschlussinformationen, Verlag Lang, Frankfurt am Main, Bern, New York, Paris, 1987.
130. Fink S. Crisis Management: Planning for the Inevitable. Amacom, American Management Association, 1986.
131. Haberland G. Checklist für das Krisen-Management. Verlag Moderne Industrie, München, 1978.
132. Höhn R. Das Unternehmen in der Krise: Krisenmanagement und Krisenstab. Verlag für Wissenschaft, Wirtschaft und Technik, Bad Harzburg, 1974.
133. Kahn H., Wiener A. J. The Year 2000; A Framework For Speculation On The Next Thirty-Three Years. New York: Macmillan, 1967.
134. Koselleck, R. Critique and crisis: enlightenment and the pathogenesis of modern society. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1988.
135. Krummenacher A. Krisenmanagement: Leitfaden zum Verhindern und Bewältigen von Unternehmungskrisen, Verlag Industrielle Organisation, Zürich, 1981.
136. Krystek U. Unternehmungskrisen: Beschreibung, Vermeidung und Bewältigung überlebenskritischer Prozesse in Unternehmungen. Wiesbaden: Gabler, 1987.
137. Machlup, F. Essays in Economic Semantics. New York: New York University Press, 1975.
138. Müller R. Krisenmanagement in der Unternehmung: Vorgehen, Massnahmen und Organisation. Frankfurt (Main), 1986.
139. Muller-Stewens, G. Strategisches Management: wie strategische Initiativen zum Wandel führen, Stuttgart, 2001.
140. Schulten M. F. Krisenmanagement, Verlag fur Wissenschaft und Forschung, Berlin, 1995.
141. Staehle W. H. Krisenmanagement, in: Waldemar Wittmann (Hrsg.), Handwörterbuch der Betriebswirtschaft, Verlag Poeschel, 5. Auflage, Stuttgart, 1993.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
Нечеткие модели в задачах антикризисного управления
Специальность 08.00.13
«Математические и инструментальные методы экономики»
кандидата экономических наук
Суворов Михаил Константинович
Иваново 2007
Работа выполнена в ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет».
Научный руководитель кандидат технических наук, доцент
Чернов Владимир Георгиевич
Официальные оппоненты доктор экономических наук, профессор
Ильченко Ангелина Николаевна
кандидат экономических наук, доцент
Стоянова Татьяна Александровна
Ведущая организация Владимирский филиал
Российской академии государственной службы при Президенте Российской Федерации
Защита состоится 07 апреля 2007 г. в ____ часов на заседании диссертационного совета Д 212.063.04 в Ивановском государственном химико-технологическом университете (153460, г. Иваново, пр. Ф. Энгельса, 7, Г 101).
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ивановского государственного химико-технологического университета.
Ученый секретарь
диссертационного советаС. Е. Дубова
антикризисный управление прогнозирование
Общая характеристика работы
Актуальность темы исследования. Современная экономическая действительность заставляет руководителей предприятий постоянно принимать решения в условиях неопределенности. Неопределенность становится серьезным барьером на пути к эффективному рынку, приводит к значительным расходам сил, средств, времени и энергии, неоптимальному распределению товаров и ресурсов. В условиях финансовой и политической нестабильности коммерческая деятельность чревата различными кризисными ситуациями, результатом которых может стать несостоятельность или банкротство.
Процедура банкротства, сам термин "несостоятельное предприятие" в восприятии большинства людей ассоциируются с разрушением. Объявление предприятия несостоятельным означает признание его банкротом как свершившийся факт и исключает какой-либо иной путь, кроме ликвидации.
Однако, эта картина - уже почти финал процесса несостоятельности, который к этому моменту времени нередко длится несколько месяцев. Но это не обязательный финал. На протяжении всего периода времени, когда в арбитражном суде слушается дело о банкротстве, законодательство дает предприятию возможность остановить этот процесс и выбрать другой путь, если появится надежда, что предприятие можно спасти. На практике для каждого шестого предприятия именно так и происходит, и для них запускается в действие свой план спасения. Этот план спасения основан на предусмотренной действующим законодательством возможности применения различных реорганизационных процедур.
Таким образом, очевидно, что существует некое множество реорганизационных процедур, применяемых при несостоятельности. Вместе с тем, существует также ряд смежных вопросов реструктуризации предприятия. Реорганизационные процедуры - это борьба за сохранение жизни предприятию, находящемуся на грани банкротства. К сожалению, необходимо признать, что огромный потенциал, заложенный в реорганизационных процедурах, до сих пор не используется практикой в полной мере.
Только применение комплекса методов из различных разделов экономики может дать сегодня тот необходимый экономический эффект и вывести кризисные предприятия из того состояния, в котором они находятся.
Общим проблемам управления посвящены работы таких российских и зарубежных ученых как Акоффа Р., Ансоффа И., Балабанова И., Друкера П., Ильенковой С., Уткина Э. и многих других.
Особое внимание следует уделить антикризисному управлению. Решению проблем, возникающих в его рамках, посвящены работы Александрова Г., Андреева C., Иванова Г., Панагушина В., Грязновой А., Короткова Э., Бляхмана Л. и многих других.
Но работ, посвященных использованию математических, инструментальных средств и информационных технологий в области антикризисного управления, в настоящее время очень мало. Отдельные публикации основное внимание уделяют кризису как таковому, другие публикации в основном касаются проблем описательно, без алгоритмов и расчетов.
Поэтому возникает необходимость уделить внимание разработке таких методов и моделей, которые могли бы обеспечить принятие более эффективных антикризисных решений.
Определение поведения во времени экономических систем становится все более востребованным. Для прогнозирования развития требуется способность предвосхищать последствия действия и создавать планы, которые по сути своей являются скорее “упреждающими” чем “исправляющими”. Кроме того, требуется уметь анализировать ситуации, которые невозможно в точности предвидеть.
Проблемы принятия решений в осложненных условиях занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях. Математические методы стали широко применяться для описания и анализа сложных экономических, социальных и других систем. Теория оптимизации создала совокупность методов, помогающих при использовании ЭВМ эффективно принимать решения при известных и фиксированных параметрах. Определенные успехи имеются и в том случае, когда параметры - случайные величины с известными законами распределения.
Однако основные трудности возникают тогда, когда параметры обстановки оказываются неопределенными и в то же время они сильно влияют на результаты решения.
В связи с тем, что при построении формальных моделей чаще всего пользуются детерминированными методами, то тем самым вносят определенность в те ситуации, где ее в действительности не существует. Неточность задания тех или иных параметров при расчетах практически не принимается во внимание или, с учетом определенных предположений и допущений, неизвестные значения параметров заменяются средними значениями.
Такого рода ситуации могут возникать как вследствие недостаточной изученности объектов, так и из-за участия в управлении человека или группы лиц. Особенность подобных систем состоит в том, что значительная часть информации, необходимой для их математического описания, существует в форме представлений или пожеланий экспертов. Но в языке традиционной математики нет объектов, с помощью которых можно было бы с приемлемым уровнем строгости оперировать нечеткими представлениями экспертов.
Обычные количественные методы анализа систем по своей сути мало пригодны и не эффективны для такого рода систем. Это определяется так называемым принципом несовместимости: чем сложнее система, тем менее мы способны дать точные и в то же время имеющие практическое значение суждения о ее поведении. Для систем, сложность которых превосходит некоторый пороговый уровень, точность и практический смысл становятся почти взаимоисключающими. Именно в этом смысле точный количественный анализ в реальных экономических, социальных и других систем, связанных с участием человека, не обеспечивает требуемого уровня обоснованности.
Иной подход опирается на предпосылку о том, что элементами мышления человека являются не числа, а элементы некоторых нечетких множеств или классов объектов, для которых переход от "принадлежности к классу" к "непринадлежности" не скачкообразен, а непрерывен. Традиционные методы недостаточно пригодны для анализа подобных систем именно потому, что они не в состоянии охватить нечеткость человеческого мышления и поведения. Это утверждение наводит на мысль о том, что для моделей процессов управления больше подошли бы нечеткие математические методы, нежели классические.
Теория нечетких (размытых) множеств была впервые предложена американским математиком Лотфи Заде в 1965 г. и предназначалась для преодоления трудностей представления неточных понятий, анализа и моделирования систем, в которых участвует человек.
Подход на основе теории нечетких множеств является, по сути дела, альтернативой общепринятым количественным методам анализа систем. Он имеет три основные отличительные черты:
1. Вместо или в дополнение к числовым переменным используются нечеткие величины и так называемые "лингвистические" переменные.
2. Простые отношения между переменными описываются с помощью нечетких высказываний.
3. Сложные отношения описываются нечеткими алгоритмами.
Такой подход дает приближенные, но в то же время эффективные способы описания поведения систем, настолько сложных и плохо определенных, что они не поддаются точному математическому анализу. До работ Л. Заде подобная качественная информация, по существу, просто терялась - было непонятно, как ее использовать в формальных схемах анализа альтернатив.
Теоретические же основания данного подхода вполне точны и строги в математическом смысле и не являются сами по себе источником неопределенности. В каждом конкретном случае степень точности решения может быть согласована с требованиями задачи и точностью имеющихся данных. Подобная гибкость составляет одну из важных черт рассматриваемого метода.
Особенностью антикризисного управления является то, что решения приходится принимать при недостаточной, неточной и, зачастую, искаженной информации. Это делает невозможным применение детерминированных моделей, а для корректного применения вероятностных моделей отсутствуют необходимые условия, ведь кризисные ситуации уникальны и аналоги найти достаточно трудно. В результате, будет верным следующее утверждение: в задачах антикризисного управления применение нечеткой логики дает более достоверные результаты, нежели результаты, которые получаются с помощью традиционных статистических (вероятностных) методов.
Цель и задачи исследования. Цель работы состоит в разработке и апробации математических моделей, способствующих принятию решений по антикризисному управлению.
Поставленная в работе цель обусловила необходимость решения следующих задач:
Обобщить отечественный и зарубежный опыт применения методов теории антикризисного управления по предотвращению и выходу предприятия из кризиса;
Провести сравнительный анализ существующих методов локализации кризисных явлений, выявить и оценить эффективность и ограничения классических и неклассических (современных) математических методов прогноза и преодоления кризисных ситуаций;
Проанализировать возможность применения систем поддержки принятия решений в области антикризисного управления;
Определить основные проблемы при реализации антикризисных программ управления предприятием;
Доказать необходимость использования СППР, основанных на нечетких высказываниях, в области антикризисного управления, как наиболее неопределенной области теории управления;
Разработать алгоритм прогнозирования появления кризисного состояния предприятия на основе мягких вычислений;
Разработать модели принятия решений для вывода предприятия из кризисного состояния в условиях неопределенности.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является предприятие, находящееся в кризисной ситуации.
Предмет исследования - процессы, протекающие в условиях развивающегося кризиса.
Выбор объекта и предмета исследования обусловлен тем, что в настоящее время в складывающихся условиях национальной экономики многие предприятия подвержены риску банкротства и попадания в кризисное состояние вне зависимости от отрасли промышленности и величины самого предприятия.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основой диссертационной работы послужили работы авторов в области экономических и математических наук, статистики, теории управления.
В диссертационной работе использованы материалы экономической, статистической и математической литературы, тематических материалов периодических изданий, а также материалы, полученные в процессе практической работы автора.
Научная новизна исследования. Применительно к анализу состояния предприятия на предмет возникновения кризисной ситуации выявлены и научно обоснованы преимущества применения аппарата нечеткой логики для анализа процессов и принятия решений в ходе антикризисного управления.
Предложена методика распознавания возможности возникновения кризисной ситуации на предприятии на основе условных нечетких правил в качестве инструмента для прогнозирования возникновения негативных явлений.
Разработан алгоритм оценки перспективности инновационного продукта, использующий условные нечеткие высказывания о прогнозных значениях факторов.
Предложена методика оценки кадрового потенциала предприятия в условиях кризиса с помощью методологии нечетких множеств.
Разработан комплексный подход для анализа и оценки финансовых рисков при реализации антикризисных мероприятий посредством использования метода оценки риска стадии проекта на основе свертки нечетких гипотез.
Практическая значимость исследования. Появление настоящей работы было обусловлено необходимостью разработки нечетких методов анализа состояния предприятия и моделей поддержки принятия решений при реализации антикризисных мероприятий.
С помощью методов, разработанных в данной работе, предприятия, находящиеся в кризисном или предкризисном состоянии, получают возможность систематического применения методики контроля и оценки своей деятельности, а также набора методов, применяемых в случае обнаружения признаков внутреннего кризиса.
Методы анализа и прогнозирования негативных явлений на предприятии, а также системы поддержки принятия решений в области антикризисного управления могут быть использованы в области антикризисного управления соответствующими специалистами для устранения возможных ошибок в условиях высокой неопределенности ситуации; методические разработки, полученные в данной работе, могут использоваться в учебном процессе, при преподавании дисциплин, связанных с антикризисным управлением, нечеткими множествами в задачах управления и принятия решений.
Апробация результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационного исследования нашли отражение в шести научных работах общим объемом 4,1 п.л., в том числе вклад соискателя 2,8 п.л.
Структура исследования. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы.
Основное содержание работы
Во введении обосновываются актуальность темы исследования, цели и задачи, объект и предмет исследования, научная новизна, практическое значение, дается методологическая и теоретическая база исследования.
В первой главе - «Современные проблемы управления несостоятельными предприятиями» - исследуются различные взгляды различных авторов на понятие «антикризисное управление предприятием»; основные причины возникновения кризисной ситуации на предприятии; стадии кризиса. Рассматривается методология управления несостоятельными предприятиями.
Проведенный анализ различных точек зрения отечественных авторов на понятие антикризисного управления предприятием позволяет говорить об общем в их подходах к понятию антикризисного управления, как комплекса взаимосвязанных мероприятий от ранней диагностики кризиса до мер по его преодолению. Рассмотрены основные принципы, на которых базируется система антикризисного управления, и которые отличают антикризисное управление от обычного: возможность возникновения кризиса должна диагностироваться на самых ранних стадиях с целью своевременного использования возможностей ее нейтрализации; в условиях развивающегося кризиса необходима срочность реагирования на кризисные явления; используемая система механизмов по нейтрализации угрозы банкротства связана с финансовыми затратами или потерями и при этом уровень этих затрат и потерь должен быть адекватен уровню угрозы банкротства предприятия - в противном случае или не будет достигнут ожидаемый эффект, или предприятие будет нести неоправданно высокие расходы; в борьбе с угрозой банкротства предприятие должно рассчитывать исключительно на внутренние финансовые возможности, то есть необходима полная реализация внутреннего потенциала для выхода предприятия из кризисного состояния.
Несмотря на многообразие внешних и внутренних причин возникновения кризисной ситуации на предприятии, выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние на состояние предприятия. Таковыми являются управленческие: отсутствие стратегии в деятельности предприятия и ориентация на краткосрочные результаты в ущерб среднесрочным и долгосрочным; низкая квалификация и неопытность менеджеров; низкий уровень ответственности руководителей предприятия перед собственниками за последствия принимаемых решений.
В результате исследования предметной области, обозначены квалифицирующие признаки основных стадий кризиса. Первая стадия кризисных явлений характеризуется снижением рентабельности и объемов получаемой прибыли при возникновении устойчивых (т.е. фиксируемых на протяжении достаточно длительного времени, например нескольких отчетных периодов) тенденций ухудшения финансового положения предприятия. Квалифицирующим признаком второй стадии кризиса является недостаточная результативность текущей производственной деятельности - рентабельность (доходность) капитала и рентабельность всех операций по прибыли после налогообложения имеет малую положительную или отрицательную величину, что приводит к недостаточному уровню средств самофинансирования предприятия и требует привлечения дополнительных заемных источников. В третьей стадии кризиса основным квалифицирующим признаком является неплатежеспособность.
Во второй главе - “Характеристика существующих методов антикризисного управления и переход к нечетко-множественным описаниям” - проведен сравнительный анализ наиболее часто применяемых методик диагностики, анализа и прогноза финансового состояния предприятия, а также проведено обоснование возможности использования мягких вычислений при моделировании антикризисного менеджмента.
В ходе исследования традиционных подходов к прогнозированию финансового состояния предприятий: методы экспертных оценок, методы обработки пространственно-временных совокупностей и ситуационные методы, выявлены недостатки каждого из них. Недостаток экспертных оценок в том, что в них присутствует субъективный элемент и возможность ошибочного суждения. Методы обработки пространственно-временных совокупностей подразумевают, что прогнозируемый случайный процесс является стационарным, т.е. в каждом временном сечении этого процесса лежит случайная величина, вероятностное распределение которой содержит постоянные, неизменные во времени параметры (на практике же, на деятельность предприятия постоянно оказывают сильное воздействие внешние и внутренние факторы, что не позволяет считать параметры среды постоянными и неизменными во времени). В связи с тем, что в теории антикризисного управления огромное влияние оказывает фактор неопределенности, то применение методов ситуационного анализа, где предполагается генерация вероятностных экономических сценариев зачастую с использованием дерева решений, может стать не рациональным.
Рассмотрена классификация экономических показателей, используемых для оценки имущественного и финансового состояния компаний (ликвидность, финансовая устойчивость, деловая активность, рентабельность, положение на рынке ценных бумаг), в том числе комплексных коэффициентов, характеризующих положение хозяйственного субъекта в целом - показатель Уолла, модель Альтмана, Лиса, Чессера, качественный подход Аргенти. Очевиден тот факт, что данные подходы не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных, которые наблюдаются у фирм с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д., что безусловно является главным недостатком подобных комплексных показателей.
В связи с тем, что в ходе анализа финансового состояния предприятия, а также в процессе принятия решений по его оздоровлению аналитики сталкиваются с неопределенностью реальной системы, которая не позволяет принять оптимальное решение, целесообразно использование мягких вычислений при моделировании антикризисного менеджмента.
Анализ задач по антикризисному управлению, выполненный в предыдущих главах позволил выделить ряд задач, в которых использование аппарата нечетких множеств наиболее целесообразно, так как в этом случае оказывается возможным получить новые результаты, обеспечивающие повышение эффективности и обоснованности антикризисных решений.
В третьей главе - “Нечетко-множественные модели для антикризисного управления предприятием” - предлагается решение следующих задач в области антикризисного управления:
1) распознавание возможности возникновения кризисной ситуации;
2) оценка перспективности инновационного продукта;
3) оценка кадрового потенциала;
4) оценка финансовых рисков при реализации антикризисных мероприятий.
Известна методика распознавания кризисной ситуации, разработанная экономистом Г.В. Савицкой. Она основана на построении классов предприятий с различными финансовыми показателями (табл. 1).
Таблица 1. Группировка показателей по критериям оценки финансового состояния
|
Показатель |
Границы классов согласно критериям |
||||||
|
Коэффициент абсолютной ликвидности Ка |
0,25 и выше - |
Менее 0,05 - |
|||||
|
Коэффициент быстрой ликвидности Ккл |
1,0 и выше - |
Менее 0,5 - |
|||||
|
Коэффициент мгновенной ликвидности Ктл |
2,0 и выше - |
Менее 1,0 - |
|||||
|
Коэффициент финансовой независимости К1 |
0,6 и выше - |
0,59-0,54 - 15-12 |
0,53-0,43 - 11,4-7,4 |
0,42-0,41 - 6,6-1,8 |
Менее 0,4 - |
||
|
Коэффициент обеспеченности собств. обор. средствами Косс |
0,5 и выше - |
Менее 0,1 - |
|||||
|
Коэффициент обеспеченности запасов собственным капиталом К4 |
1,0 и выше - |
Менее 0,5 - |
|||||
|
Минимальное значение границы |
Отнесение кризисного предприятия к конкретному классу производится по сумме баллов, выставленных за предшествующий и текущий периоды. Для сложной системы, какой является современное предприятие, генетический перенос прошлого на будущее не может дать достоверные результаты. Представляет интерес возможность прогнозирования будущего состояния предприятия на основе экспертных оценок, не дожидаясь отчетной документации. Поскольку экспертным оценкам принципиально присуща неопределенность, не подчиняющаяся вероятностной аксиоматике, то для обработки экспертных заключений используются мягкие вычисления, а сами экспертные заключения представляются в виде нечетких чисел. Для того чтобы оценить возможную ситуацию на предприятии на конец отчетного периода, эксперту необходимо дать оценку - какими будут в абсолютном значении следующие показатели (соответственно, они являются составляющими показателей, приведенных в тал.1): А1 - наиболее ликвидные активы; А2 - быстро реализуемые активы; А3 - медленно реализуемые активы; П1 - наиболее срочные обязательств; П2 - краткосрочные пассивы; Сс - источники собственных средств; В - валюта баланса; Ес - собственные оборотные средства; Ем - стоимость производственных запасов; Ер - денежные средства, краткосрочные финансовые вложения, дебиторская задолженность и прочие оборотные активы.
Предположим, что эксперт указал возможный уровень показателя А1 равным приблизительно 13000 руб., ограничив допустимые пределы изменения [А1 - А1/5] и [А1 + А1/5]. Это дает возможность интерпретировать ответ эксперта не точечным числом, а нечетким числом, например так, как представлено на рис. 1. Возможны и другие варианты, которые предпочтет эксперт.
Рис. 1. Представление экспертной оценки А1 нечетким числом
Показатель А2, одной из составляющих содержит в себе краткосрочную дебиторскую задолженность, поэтому в работе ему уделено особое внимание, так как для предприятия может иметь немалое значение анализ платежеспособного состояния дебиторов, чтобы предсказать какие средства они могут вернуть в ближайшее время исследуемому предприятию, поскольку кризисное предприятие, как никто другой, нуждается в возврате средств. Формирование оставшихся показателей осуществляется также с помощью экспертных заключений. Соответствующие функции принадлежности определяются по аналогии с параметром А1. Имея прогнозные значения всех необходимых для расчета показателей, с учетом инфляции вычисляются нечеткие коэффициенты (табл.1) по известным формулам. Для адекватной оценки каждого коэффициента, составляются функции распределения коэффициентов относительно баллов согласно таблице 1, после чего значение конкретного коэффициента проецируется на соответствующую функцию распределения, в итоге получается количество баллов для каждого коэффициента. Интегральный показатель итоговой оценки финансового состояния предприятия рассчитывается путем суммирования полученных баллов.
Такой подход позволяет получить сценарную оценку, в которой представлены наихудший, наилучший, а также наиболее ожидаемый результат. На рис. 2 представлен конкретный пример реализации данного подхода.
Рис. 2. Функции принадлежности классов
Проецируя итоговую оценку на функции принадлежности классов, получаем следующий вывод. Предприятие относится к первому классу с истинностью 0,19; ко второму классу с истинностью 0,8. Такой результат позволяет решить задачу и в тех случаях, когда предприятие не может быть однозначно соотнесено ни с одним из классов.
Рис. 3 Ценовая величина, заданная нечетким числом
Рис. 4. Ценовая величина, заданная четким числом
Выбор инновационного продукта, как правило, осуществляется на основе сравнительной оценки с продуктом прототипом. В этом процессе всегда имеет место рыночная неопределенность, так как прототип был реализован на рынке в прошлом, а инновационный продукт только планируется реализовать на будущем рынке. В связи с этим, возможно что прошлые условия могут отличаться от будущих. Предлагается нечеткая модель оценки инновационного продукта.
Решение данной задачи осуществляется по векторному показателю "качество-цена". В качестве комплексного показателя предлагается мультипликативная свертка
где -- нормированная цена товара; -- нормированное значение количественной оценки качества товара.
Показатель (1) используется в рамках методики, алгоритм которой удобно проиллюстрировать на следующем примере.
Рассмотрим выбор товаров аналогов, цена которых приведена ниже:
(*) -- товар - инновация с прогнозной ценой в д. е.
В связи с тем, что продукты Т1, Т4 еще не вышли на рынок, то в данный момент времени можно говорить лишь об оценке цены, которая, очевидно, будет иметь приближенный характер. Одним из способов представления приближенных, неточных (расплывчатых, нечетких) оценок являются нечеткие числа.
Так, для Т1, нечеткое число графически может выглядеть как показано на рис.3, т.е. цена находится в интервале от 160 д.е. до 240 д.е., но наиболее ожидаемая величина (вершина функции) - 200 д.е. Аналогично задается цена продукта Т4 (при желании, интервал и форму функции, эксперт может задать исходя из своих соображений).
В отличии от продуктов Т1 и Т4, товары Т2, Т3 и Т5 на рынке находятся долгое время и величина цены задана четким числом: Т2 = 113 д.е. (рис. 4). Аналогично, как и для Т2, зададим цену товаров Т3 и Т5.
По результатам оценок экспертов, с точки зрения качества товары проранжированы следующим образом:
где R i - ранг товара с номером i (зададим нечетким числом).
В результате, ранги товаров представим как нечеткие числа, изображенные на рис.5. По результатам ранжирования рассчитаны нечеткие весовые коэффициенты качества (К) по формуле:
где N - число сравниваемых товаров.
Рис. 5. Ранги товаров
Рис. 6. Модифицированные ранги товаров
В результате, из первоначальных нечетких рангов товаров (рис.5), получим модифицированные значения рангов, которые будут находиться в интервале от 0 до 1, причем в обратном порядке (рис.6).
На следующем шаге нормируются значения K i , для чего каждое значение K i делится на сумму всех значений. В итоге имеем:
В завершение, рассчитываются комплексные показатели качества по выражению (1):
W 1 =0,05242; W 2 =0,03711; W 3 =0,03226; W 4 =0,04583; W 5 =0,01542.
Рис. 7. Комплексные показатели
Графически нечеткие комплексные показатели качества представлены на рис.7.
Процедура сравнения W, выполняется с помощью взвешенной мощности нечетких множеств.
Таким образом, расчеты дали следующие значения:
M W 1 = 0,0634605; M W 2 = 0,0438562; M W 3 = 0,0369195; M W 4 = 0,0562902; M W 5 = 0,0199427.
Как следует из расчетов, товары-инновации Т1 и Т4 по значению комплексного показателя «качество - цена» существенно превосходят товары-аналоги и могут быть рекомендованы к производству.
Преодоление кризисной ситуации невозможно без правильного подбора антикризисной команды. Одним из вариантов решения этой задачи является использование профиль-метода, суть которого в том, что каждого работника можно представить как заданный набор качеств в их определенном пространстве, где оценка по каждому критерию выставляется в виде баллов. В таблице 2 приведены критерии, по которым будет производиться оценка кандидатур, а также их веса, которые, при желании эксперта, могут задаваться нечеткими числами.
Таблица 2 Группы требований и их удельные веса gi
Предположим, что эксперт характеризует кандидата лингвистическими переменными следующего вида: 1) «не проявляются требования» - ne_pr; 2) «проявляются недостаточно» - pr_ned; 3) «проявляются достаточно четко» - pr_dost; 4) «проявляются со средней активностью» - pr_sr; 5) «проявляются хорошо» - pr_hor; 6) «проявляются очень хорошо» - pr_och_hor; 7) «проявляются отлично» - pr_otl. Графически их функции принадлежности представляются следующим образом (рис.8):
Рис. 8. Представление лингвистических переменных
Допустим, что эксперт задал следующие значения:
|
Кандидат А |
|||||
|
Требования |
|||||
|
Спец. знания |
Рис. 9. Экспертная оценка кандидата А |
||||
|
Образование |
|||||
|
Характер |
|||||
|
Внешний облик |
|||||
|
Кандидат В |
|||||
|
Требования |
|||||
|
Спец. знания |
Рис. 10. Экспертная оценка кандидата В |
||||
|
Образование |
|||||
|
Характер |
|||||
|
Внешний облик |
На рис. 9 а) и 10 а) представлены функции принадлежности лингвистических значений, на рис 9 б) и 10 б) эти же значения с учетом весов, заданных в табл.2. Для анализа альтернатив выполняется операция нахождения пересечений нечетких множеств, заданных для i-го кандидата. Затем производится сравнение полученных нечетких множеств (по каждому из кандидатов А, В), для определения наилучшего решения с помощью взвешенной мощности нечетких множеств.
Для кандидата А будем иметь следующие лингвистические оценки с соответствующими функциями принадлежности:
{ pr_dost (x), pr_sr (x), ne_pr (x), pr_och_hor (x)} - (рис. 9 б)
Для кандидата В имеем:
{ ne_pr (x), pr_hor (x), pr_dost (x), pr_ned (x)} - (рис. 10 б)
Если система оценок какого-либо из кандидатов содержит непересекающиеся множества, то определяются группы множеств с непустым пересечением и значение мощности рассчитывается для каждой группы отдельно, а затем эти мощности суммируются.
H A =min{ pr _ dost (x), pr _ sr (x), ne _ pr (x), pr _ och _ hor (x)} - (рис.11 а)
H B =min{ ne_pr (x), pr_hor (x), pr_dost (x), pr_ned (x)} - (рис.11 б)
Рис. 11. Представление итоговых функций принадлежности, отражающих оценку кандидатов
Можно ожидать, что кандидатура А предпочтительнее кандидатуры В.
Значения мощностей: для пересечения А1 - М A 1 =0.005326; для пересечения А2 - М A 2 =0.110967; для пересечения В1 - М В1 =0.014762; для пересечения В2 - М В2 =0.019108.
Общая оценка для кандидата А - М A = М A 1 + М A 2 = 0.1163;
Общая оценка для кандидата В - М В = М В1 + М В2 = 0.0339.
Таким образом, сравнивая значения М A и М В очевидно, что на вакантную должность лучше подходит кандидат А, что подтверждает предварительный вывод.
В рамках антикризисного управления большое значение имеет задача анализа и программирования рисков. В качестве объекта приложения рассматриваемого метода используется методика оценки риска стадии проекта, базирующаяся на работе с экспертными листами и лингвистической оценки риска.
В результате анализа представленных документов проекта, по каждому вопросу эксперт выставляет свои оценки, которые формулируются в лингвистической форме:
если <оценки>, то <вывод=?>(2)
и задача заключается в том, чтобы найти значение вывода наиболее соответствующее оценкам, содержащимся в левой части правила (2).
Предположим, что в качестве лингвистических значений оценок приняты следующие (рис. 12):
очень плохое- (VB);
среднее- (M);
очень хорошее- (VW). плохое- (B);
хорошее- (W);
Пусть первая часть правила (2) имеет вид:
если 1f
=W> и
2f
=W> и
3f
=M> и
4f
=W>
и 5f
=M> и
6f
=W> и
7f
=VW>
и
8f
=W>
и
9f
=W> и
10f
=W> и
11f
=B> и
12f
=W> и
13f
=W>.
(3)
Рис. 12 Пересечение функций принадлежности.
При известных функциях принадлежности для свертки оценок в соответствии с используемыми логическими связками и модификаторами вычисляется результирующая функция принадлежности. Для выражения (3) - это операция пересечения.
Ненулевые пересечения, например, могут быть образованы оценками
A 1f = (q 3f , q 11f ) ; A 2f = (q 5f , q 1f , q 2f , q 4f , q 6f , q 8f , q 9f , q 10f , q 12f ) ; A 3f = (q 7f , q 13f )
Эти пересечения на рис.12 представлены соответствующими заштрихованными областями. Предположим для простоты, что уровень риска оценивается тремя лингвистическими значениями:
Высокий уровень(HL);
Средний уровень(ML);
Низкий уровень(LL),
Графики соответствующих функций представлены на рис.13. На этих же рисунках нанесены и функции принадлежности, соответствующие пересечениям А1, А2, А3 (пунктирные линии):
A 1f = (q 3f q 11f ) ; A 2f = (q 5f q 1f q 2f q 4f q 6f q 8f q 9f q 10f q 12f ) ; A 3f = (q 7f q 13f ) .
Получение интересующего нас вывода требует вычисление импликации. Самым простым является вычисление по формуле
Рис. 13 (1) Пересечение с «высоким уровнем».
Рис. 13 (2) Пересечение со «средним уровнем».
Рис. 13 (3) Пересечение с «низким уровнем».
Выполнения преобразований по соотношению (4) для оценки "высокий уровень риска" представлено нечетким множеством H, для оценки "средний уровень риска" - нечетким множеством M, для оценки "низкий уровень риска" - L. Для выбора наиболее достоверной оценки уровня риска необходимо сравнить нечеткие множества H, M, L. Эта процедура выполняется с помощью взвешенной мощности нечетких множеств.
Для примера, представленного на рис. 12, 13 были получены следующие результаты:
M (выс. уровень) = 0.2; М (ср. уровень) = 0.4; М (низ. уровень) = 0.3.
Таким образом, уровень риска оценивается как средний, следовательно, данное предложение может быть принято для дальнейшей проработки.
Обработка лингвистических оценок позволяет получить более достоверные данные и новую информацию, не содержащуюся в явном виде в суждениях экспертов и позволяющую построить эффективные модели интуитивно-логического анализа в сочетании с количественными методами оценки и обработки.
Основные результаты диссе ртационной работы
1.Разработана модель распознавания возможности возникновения кризисной ситуации, которая дает возможность прогнозирования будущего состояния предприятия на основе экспертных оценок, не дожидаясь отчетной документации полном объеме. В настоящей работе для обработки экспертных заключений используются мягкие вычисления. Сами экспертные заключения представляются в виде нечетких чисел. В результате такого подхода получается сценарная оценка, в которой представлены наихудший, наилучший, а также наиболее ожидаемый результат, что обеспечивает выбор наиболее обоснованных решений.
2.Предложена нечеткая модель оценки инновационного продукта, которая позволяет учесть не только неполное соответствие инновационного продукта прототипу, но также и то, что инновационный продукт и прототип будут находиться в различных рыночных условиях.
3.Разработаны нечеткие модификации профиль-метода, используемого для подбора антикризисной команды - что является одним из главных способов преодоления кризисной ситуации. Профильные оценки представляются либо нечеткими числами, либо в виде лингвистических утверждений.
4.В связи с большим значением задачи анализа и управления риском для антикризисного управления, в диссертационной работе предлагаются модели оценки рисков не возврата дебиторской задолженности, а также риска инвестирования с целью преодоления кризисной ситуации на основе нечетко - множественного подхода.
5.Разработан программный модуль, реализующий задачу качественной оценки возможных рисков, связанных с инвестированием собственных средств предприятия, а также с возвратом дебиторской задолженности.
Публикации в журналах из перечня ВАК:
1.Чернов В.Г., Суворов М.К. Прогнозирование банкротства с использованием рейтинговой методики, основанной на нечетких моделях // Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. - 2006. - N4. - с. 57-63.
Прочие публикации:
1.Суворов М.К. Оценка качества подготовки инвестиционных документов на основе нечетких правил условного логического вывода // Наука молодая: материалы научной конференции молодых ученых и студентов (8-10 апреля 2003 г., Владимир). - Владимир: ВлГУ, 2003. - с. 131. - ISBN 5-89368-447-8.
2.Чернов В.Г., Суворов М.К. Нечеткие модели в антикризисном управлении // Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования: материалы международной научной конференции (12-17 декабря 2005 г., Воронеж). - Воронеж: Воронежская государственная технологическая академия, 2005. - с.237.
3.Чернов В.Г., Суворов М.К. Анализ профессиональных качеств претендентов на должность на основе лингвистических оценок // Социально-экономические системы и процессы: методы изучения и проблемы развития: материалы международ. науч.-практ. конф. (24 мая 2005 г., Владимир): Филиал ГОУ ВПО ВЗФЭИ в г. Владимире. - Владимир, 2005. - с. 415-418. - ISBN 5-93350-109-3.
4.Чернов В.Г., Суворов М.К. Оценка инновационной продукции по критерию "качество-цена" при нечетких оценках критериального соответствия // Динамика научных исследований 2005: материалы междунар. науч.-практ. конф. (20-30 июня 2005 г., Днепропетровск): Т. 15: Экономика. - Днепропетровск: Наука и освита, 2005. - с. 85-89. - ISBN 966-7191-99-0.
5.Чернов В.Г., Суворов М.К. Нечетко-множественные методы и модели в задачах антикризисного управления // Научные исследования: информация, анализ, прогноз: монография / под ред. О.И. Кирикова. - Воронеж: ВГПУ, 2006. - Книга 10. - с. 185-217. - ISBN 5-88519-304-5.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие и структура интеллектуальной системы. Математическая теория нечетких множеств. Причины распространения системы Fuzzy-управления. Предпосылки для внедрения нечетких систем управления. Принципы построения системы управления на базе нечеткой логики.
реферат , добавлен 31.10.2015
Понятие системы управления, ее назначение и целевые функции. Суть параметрического метода исследования на основе научного аппарата системного анализа. Проведение исследования системы управления на предприятии "Атлант", выявление динамики объема продаж.
курсовая работа , добавлен 09.06.2010
Статистические модели принятия решений. Описание моделей с известным распределением вероятностей состояния среды. Рассмотрение простейшей схемы динамического процесса принятия решений. Проведение расчета вероятности произведенной модификации предприятия.
контрольная работа , добавлен 07.11.2011
Нечеткие множества. Основные понятия нечеткой логики, необходимые для моделирования процессов мыслительной деятельности человека. База правил. Формы многоугольных функций принадлежности. Гауссова функция. Системы нечеткого вывода в задачах управления.
реферат , добавлен 16.07.2016
Теория математического анализа моделей экономики. Сущность и необходимость моделей исследования систем управления в экономике и основные направления их применения. Выявление количественных взаимосвязей и закономерностей в социально-экономической системе.
курсовая работа , добавлен 27.09.2010
Методы оценки эффективности систем управления. Использование экспертных методов. Мнение экспертов и решение проблемы. Этапы подготовки к проведению экспертизы. Подходы к оценке компетентности экспертов. Зависимость достоверности от количества экспертов.
реферат , добавлен 30.11.2009
Линеаризация математической модели регулирования. Исследование динамических характеристик объекта управления по математической модели. Исследование устойчивости замкнутой системы управления линейной системы. Определение устойчивости системы управления.
курсовая работа , добавлен 07.08.2013
Понятия теории нечетких систем, фаззификация и дефаззификация. Представление работы нечетких моделей, задача идентификации математической модели нечеткого логического вывода. Построение универсального аппроксиматора на основе контроллера Мамдани-Сугено.
курсовая работа , добавлен 29.09.2010
Схема управления запасами для определения оптимального количества запасов. Потоки заказов, время отгрузки как случайные потоки с заданными интенсивностями. Определение качества предложенной системы управления. Построение модели потока управления запасами.
контрольная работа , добавлен 09.07.2014
Построение имитационной модели "AS-IS" подсистемы управления производственными запасами ООО "Фаворит", адаптация программного обеспечения. Функциональные возможности табличного процессора MS Excel, VBA for Excel. Математическое обеспечение модели.
- Специальность ВАК РФ08.00.13
- Количество страниц 138
ВВЕДЕНИЕ.
1 АНАЛИЗ ПРОИЗВОДСТВЕННО - ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ РОССИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ.
1.1 Оценка состояния промышленного комплекса России (по материалам предприятий города Москвы).
1.1.1 Тенденции изменения объемов производства промышленных предприятий.
1.1.2 Анализ экономического состояния промышленных предприятий.
1.1.3 Общая оценка состояния промышленного комплекса г. Москвы.
1.2. Организационные и методические вопросы задач реструктуризации промышленных предприятий.
2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ И НАДЁЖНОСТИ МЕРОПРИЯТИЙ ПО ВЫВОДУ ПРЕДПРИЯТИЙ ИЗ КРИЗИСНОГО СОСТОЯНИЯ.
2.1. Модели и алгоритмы оценки эффективности антикризисных программ развития п редп рияти й.
2.2. Разработка моделей оценки надёжности антикризисных программ развития предприятия в условиях неопределённости.
3. ВНЕДРЕНИЕ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ И НАДЁЖНОСТИ АНТИКРИЗИСНЫХ ПРОГРАММ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ.
3.1. Анализ финансово-экономического состояния ОАО Московский металлургический завод "Серп и Молот".
3.1.1. Выручка и себестоимость.
3.1.2. Анализ структуры производства основных видов продукции.
3.1.3 Анализ структуры затрат на производство продукции.
3.1.4. Показатели финансовой устойчивости, ликвидности и платёжеспособности.
3.1.5. Итоговое заключение по анализу финансово экономического состояния.
3.2. Описание мероприятий программы выхода завода «Серп и Молот» из кризиса.
3.3. Экспериментальная проверка моделей и алгоритмов оценки эффективности и надёжности мероприятий антикризисных программ (по материалам ОАО «Серп и Молот»).
3.3.1 Анализ эффективности мероприятий антикризисной программы.
3.3.2 Оценка надёжности мероприятий антикризисной программы.
4. ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ.
Рекомендованный список диссертаций
Антикризисное управление предприятиями: Финансовый аспект 2000 год, кандидат экономических наук Хараев, Мурат Ленович
Антикризисное управление предприятиями: теория, методология, практика. На примере предприятий Липецкой области: на примере предприятий Липецкой области 2006 год, доктор экономических наук Графова, Галина Федоровна
Организационно-экономические проблемы деятельности предприятий АПК в кризисных условиях 2003 год, доктор экономических наук Козенко, Юрий Алексеевич
Разработка методов поддержки управленческих решений в антикризисной инновационной деятельности промышленных предприятий 2011 год, кандидат экономических наук Мальчевский, Александр Анджеевич
Формирование и функционирование эффективной системы антикризисного управления в промышленности 2002 год, кандидат экономических наук Маслов, Игорь Николаевич
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка экономико-математических моделей оценки эффективности и надежности антикризисных мероприятий на промышленных предприятиях»
Переходный период российской экономики на рыночные методы хозяйствования вызвал колоссальные потрясения, коснувшиеся всех сторон нашей жизни. В наибольшей степени эти потрясения коснулись крупных промышленных предприятий. Несмотря на все недостатки прежней, централизованно-плановой системы хозяйствования наличие министерств, гарантированных поставок сырья и сбыта продукции, создавали условия для неэффективного, но устойчивого функционирования всей системы в целом. С переходом на рыночные методы хозяйствования достаточно хорошо налаженные вертикальные и горизонтальные связи были разрушены. Важной причиной кризиса машиностроительных заводов и предприятий крупной индустрии явилась потеря основных заказчиков. Разорвалась цепочка "поставщик - производитель - потребитель". Исчезли надежды на конверсионные программы предприятий ВПК и, как следствие, исчезли заказы на продукцию машиностроения и металлургии. Несовершенство тарифно-валютного регулирования внешнеэкономической деятельности стимулировало экспорт сырья, а не готовых изделий. Высокие процентные ставки капитала требовали всё большего отвлечения финансовых (оборотных) средств из сферы производства в сферу финансовую, в частности на обслуживание долгов по кредитам. "Вымывание" денег из оборота привело к засилию бартера и взаимозачётов, что сделало невозможным закупку в необходимых количествах сырья и комплектующих, а также своевременную выплату заработной платы. Вот неполный перечень всех последствий экономических реформ и проблем, с которыми пришлось столкнуться руководству крупных промышленных предприятий и их коллективам.
С целью выхода из кризиса в настоящее время делаются попытки разработки различных антикризисных программ, мероприятий, направленных на оздоровление финансово-экономического состояния. В научной и научно-технической литературе появился термин реструктуризация. При этом, как показывает обзор опубликованных работ, содержательный смысл понятия реструктуризация, состав задач, входящих в мероприятия по реструктуризации производства промышленных предприятий, методы и модели оценки эффективности мероприятий по реструктуризации понимаются различными авторами и разработчиками по разному. В то же время накопленный теоретический и практический опыт позволяет сделать ряд обобщений методологического характера на основе экономико-математических методов, позволяющих системно подходить к решению задач реструктуризации.
С учётом сказанного актуальным является разработка экономико-математических моделей, методов и средств для решения широкой гаммы управленческих задач, связанных с проблемой вывода промышленных предприятий из кризисного состояния и реструктуризацией их деятельности.
Цель работы заключается в разработке моделей оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ развития промышленных предприятий.
Основные задачи работы, определяемые сформулированной целью, состоят в следующем:
Разработка методических подходов декомпозиции проблемы реструктуризации промышленных предприятий;
Разработка методического подхода и моделей для оценки эффективности мероприятий антикризисных программ;
Разработка экономико-математических моделей оценки надёжности реализации мероприятий антикризисных программ развития предприятий в условиях внешних и внутренних возмущений;
Апробация разработанных методических подходов и моделей при решении реальных задач оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ на конкретном промышленном предприятии.
Объектом исследования являются антикризисные программы развития промышленных предприятий.
Предмет исследования - методы и модели количественной оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ в условиях неопределённости.
Методы исследования. Теоретической и методической основой исследования явились работы отечественных и зарубежных учёных, посвяицённых проблемам оценок эффективности функционирования сложных организационно-экономических систем. Научные положения, результаты и выводы обоснованы применением разнообразных приёмов и методов системного анализа. В исследовании использованы методы теории вероятности, математической статистики, теории принятия решений.
Научная новизна. Диссертация является итогом исследования, в котором на базе обработки большого объёма экспериментального материала и его анализа получены теоретические результаты, ориентированные на решение важных практических задач развития российской экономики. Новизну её научного содержания составляют следующие результаты:
1. Разработаны методические подходы к декомпозиции проблемы реструктуризации промышленных предприятий, находящихся в кризисном состоянии с конкретизацией направлений, средств достижения целей и задач.
2. Исследован и предложен подход и математический аппарат анализа для оценки эффективности мероприятий антикризисных программ развития предприятий.
3. Разработаны экономико-математические модели оценки надёжности реализации антикризисных программ развития предприятий в условиях неопределённости, обусловленной влиянием внешних и внутренних возмущений.
4. Осуществлена апробация результатов исследований на ряде промышленных предприятий.
Теоретическая и практическая значимость. В теоретическом плане значимость диссертации заключается в разработке методического подхода к анализу проблемы реструктуризации, построении экономико-математических моделей и алгоритмов для оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ развития промышленных предприятий. Практическая значимость работы состоит в доведении результатов теоретических разработок до конкретных рекомендаций использования моделей и алгоритмов с учётом неопределённости внешней и внутренней среды. Применение результатов диссертации в решении реальных задач выбора наиболее рациональных стратегий развития и распределения ресурсов будет способствовать процессам оздоровления и подъёма российской экономики. Практическая значимость работы заключается также в том, что полученные научные результаты могут являться элементами системы принятия решений при разработке сложных комплексных программ развития промышленных предприятий и отраслей народного хозяйства.
Внедрение. Предложенные в работе методические подходы формирования экономико-математических моделей и полученные на их основе рекомендации нашли применение при решении важных практических задач. Конструктивность разработанного в диссертации аппарата анализа эффективности и надёжности антикризисных программ развития промышленных предприятий подтверждена экспертизой принятого к реализации комплекса мероприятий по выходу из кризиса открытого акционерного общества "Московский металлургический завод Серп и Молот", реализуемых в рамках комплексной программы деятельности, осуществляемой Правительством города
Апробация работы. Результаты исследований и основные научные положения работы были доложены на различных конференциях, в частности: на Всероссийской научно-практической конференции «Самарская область на пороге XXI века: стратегия социально-экономического развития», Самара 1998; на Всероссийской научно-практической конференции «Стратегическое планирование: опыт, современные технологии регионального и муниципального управления, региональное взаимодействие», Самара, Тольятти, 1999; на юбилейной международной научно-практической конференции «Теории активных систем - 30 лет», Москва, ИПУ РАН, 1999.
Объём и структура работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и одного приложения. Работа изложена на 130 листах машинописного текста.
Похожие диссертационные работы по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК
Совершенствование механизма антикризисного управления предприятия 2001 год, кандидат экономических наук Хобта, Владислав Владимирович
Разработка и внедрение диагностических процедур в системе антикризисного управления промышленным предприятием 2007 год, кандидат экономических наук Рассказов, Артем Александрович
Реструктуризация предприятий промышленности строительных материалов при антикризисном управлении 2002 год, кандидат экономических наук Загрутдинов, Рафик Равилович
Организационно-экономические механизмы стабилизации и устойчивого развития промышленных предприятий: антикризисный подход 2009 год, кандидат экономических наук Махнорылова, Марина Петровна
Повышение эффективности системы антикризисного управления промышленными предприятиями в современных условиях хозяйствования 2001 год, кандидат экономических наук Амельянчик, Олег Александрович
Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Богочаров, Владимир Иванович
4. ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ
В результате проведённых теоретических и экспериментально-расчётных исследований были получены следующие результаты и выводы.
1. Проведён анализ состояния российских промышленных предприятий (по материалам г. Москвы), позволивший в количественной мере отразить степень глубины экономического кризиса, а также оценить актуальность и необходимость системы мероприятий по реструктуризации деятельности предприятий.
2. Осуществлена декомпозиция проблемы реструктуризации промышленных предприятий, находящихся в кризисном состоянии с конкретизацией направлений, средств достижения целей и задач.
3. Исследован и предложен методический подход и аппарат методического анализа для оценки эффективности мероприятий антикризисных программ развития предприятий, основанного на использовании подхода (эффективность -затраты).
4. Разработаны экономико-математические модели оценки надёжности реализации антикризисных программ развития предприятий в условиях неопределённостей, обусловленных влиянием внешних и внутренних возмущений.
5. Исследования, проведённые на реальном экспериментальном материале, позволили сделать вывод о работоспособности разработанных в диссертации моделей и алгоритмов.
Апробация результатов исследований на реальном объекте позволила сформулировать практические рекомендации для их исследования при решении рассмотренного в диссертации класса задач.
Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Богочаров, Владимир Иванович, 1999 год
1. Промышленная политика Правительства Москвы на 1998-2000 годы. "Наука и промышленность" г. Москва, 1998 г., 196 с.
2. Постановление Правительства Москвы от 13.02.96 г. №143 "О предложениях по структурным преобразованиям промышленности города в целях стабилизации товарного производства".
3. Постановление Правительства Москвы от 03.06.97 г. №418 "О неотложных мерах по поддержке предприятий промышленности г. Москвы".
4. Постановление Правительства Москвы от 17.03.98 г. №208 "О мерах по увеличению объемов реализации продукции предприятий промышленности г. Москвы".
5. Постановление Правительства Москвы от 05.05.98 г. №354 "О мерах по финансовому оздоровлению и реструктуризации неплатежеспособных предприятий г. Москвы".
6. Тима Санталайнен и др. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1993 г.
7. П. Драккер. Управление, нацеленные на результаты. 1994 г.
8. Ансофф И. Стратегическое управление. М., 1989 г.
9. G. Joubuson, К. Scholes. Explozing corporate strategy. Prentice Hall, 1993.
10. Экономическая стратегия фирмы. Под реализацией Градова А.П. С-Петербург, 1995 г.
11. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994 г.
12. Антикризисное управление: от банкротства к финансовому оздоровлению. Под редакцией Т.П. Иванова М.: ЮНИТИ, 1995 г.
13. Р.К. Юкевяров, М.Я. Хабаксук, Я.А. Лейман. Управленческое консультирование: Теория и практика. М.: Экономика, 1998 г.
14. С. Хайниш, Ю. Гитик, А. Заяшников. Активное развитие предприятия. МНИИПУ, 1991 г.
15. Ладошкин А.И. Инвестиционная политика фирмы в переходной экономике. Самара, 1997 г., с 22-32.
16. Шапиро В.Д. и др. Управление проектами. СПБ: "Два Три", 1993, с 307-31318.3убанов Н.В., Пестриков С.В. Анализ устойчивости функционирования экономических систем относительно постановленных целей. Самара, 1999 г., изд. СГАУ, 106 с.
17. Бурков Н.В., Ириков В.И. Модели и методы управления в организационных системах. М.: Наука, 1994 г.
18. Бурков Н.В., Кондратьев В.В. Описание механизмов функционирования организационных систем. М.: Наука, 1983 г.
19. Нейлор Т. Машинные эксперименты с моделями экономических систем. М.: "МИР", 1995 г.
20. Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике. М.: Наука, 1969 г.
21. Опыт вывода Чайковского текстильного комбината из кризисного состояния. Методические материалы. Под редакцией Ирикова В.А., М.: ИПУ РАН, 1997 г.
22. Бельчиков Я.М., Бирштейн М.М. Деловые игры. Рига: Авотс, 1989. - 304 с.
23. Бурков В.Н., Данев Е., Еналиев А.К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. Наука, 1989. - 245 с.
24. Герасимов Б.Н., Морозов В.В. Критерии оценки предпринимательской деятельности II Проблемы повышения эффективности предпринимательской деятельности: Сб. мат. межрегион науч. пр. конф. - Пенза: 1998. - с. 27-31.
25. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замечания. М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.
26. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984. -390 с.
27. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. - 487 с.
28. Наумов А.И. Метод конкретной ситуации в обучении управлению. Менеджмент. -1996. - №2.-С. 13-27.
29. Нейман Дж., Моргенштейн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Мир, 1970. -190 с.
30. Солодовников В.В., Бирюков В.Ф., Тумаркин В.Н. Принципы сложности в теории управления. М.: Наука, 1997. 278 с.
31. Щедровицкий Г.П. и др. Педагогика и логика. М.: Касталь, 1995. -415 с.
32. Klir J. An Approah to General Systems Theory. General Systems 1968, Y. XIII. - P 10-17.
33. Rapoport A. The promist and pittfalls of information therjy // In: Introduction science Cleveland (oh), 1970. -15 c.
34. Адамов E.O., Дукарский C.M. Концепция гибкой автоматизации экспериментального машиностроения. М.: Ядерное общество СССР, 1990. -230 с.
35. Андрианов В.Д. Конкурентность России в мировой экономике // ЭКО. 1996. - №10. - с. 57.
36. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.: Синтеггео, 1997. С. 44-81.
37. Воропаев В.И. Управление проектами в России. М.: Апанс, 1995 -225 с.
38. Давыдов В.Г. Исследование операций. М.: Высшая школа, 1990. 383 с.
39. Долженкова В.Г. Затраты производства: Формирование и анализ. Новосибирск: НГАЭиУ, 1998.-60 с.
40. Коломина М.Е. Сущность и измерение инвестиционных рисков // Финансы. -1994. №4 -С. 15-18.
41. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984. -390 с.
42. Огурцов А.П. Машиностроение России: проблемы стабилизации и развития в условиях рыночной экономики // Вестник машиностроения. -1994. -№9. С. 3-8
43. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487.
44. Сибирцев В.А. Основы теории изменения экономических процессов. Новосибирск: НГАЭиУ, 1997.-312 с.
45. Чупров С.В. Мониторинг производственно-хозяйственной устойчивости промышленных предприятий // ЭКО, 1998. №3 - С. 75-82.
46. Алиев Р.А., Либерзон М.И., Методы и алгоритмы координации в промышленных системах. М.: Радио и связь, 1987. - 209 с.
47. Бэрн Э. Игры, в которые играют люди. Люди, которые играют в игры. Л.: Лениздат 1992.-400 с.
48. Гейн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. М: Эйтэкс, 1993., ч.1 - 186 е., ч.2 - 214 с.
49. Горгидзе И.А. Совершенствование планирования в активных системах. Тбилиси: Мецниереба, 1985 278 с.
50. Клевлин А.И., Райфа X. Принятие решения при многих критериях: предпочтения и замечания М.: Радио и связь. 1981 - 560 с.
51. Кулик B.T. Алгоритмизация объектов управления Киев: Наукова думка, 1968 - 363 с.
52. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем -М.: Мир, 1977-344 с.
53. Мясникова Л.П., Математические методы в анализе организационной структуры трудового коллектива // Человек и общество, вып.2. Л.: 1967 - с. 44-53
54. Поспелов Г.С., Ириков В.А., Курилов А.Е. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ. М.: Наука, 1985.
55. Немцов Н.Н. Статистические решающие правила и оптимальные выводы М: 1972. -520 с.
56. Marimont R.B. A new method of checking the consistente of precedente matrices, J. Of ASM, 6.-164 p.
57. Harari F., Norman R.Z., Gartwright D., Structural models: An 42.
58. Абалкин А.И. и др. Стратегия и неотложные задачи преобразования машиностроения Российской Федерации // Вопросы экономики. 1996. -№11.
59. Алексейчук Г.П., Управление инновациями // Вестник машиностроения. 1996. №6 - с. 40-45.
60. Бурков В.Н. Экономические механизмы управления производством М.: Крымский вал, 1996-32 с.
61. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука. 1978 - 268 с.
62. Гусев Ю.В. Стратегическое управление. Новосибирск. НГАЭ и У, 1997 118 с.бб.Елтаренко Е.А. Оценка и выбор решений по многим критериям. М.: МИФИ, 1995. -С.183.
63. Кпейнер Г.Б. Риски промышленных предприятий (как их уменьшить и компенсировать) // Российский экономический журнал. 1994 №5-6 - с.78-81.
64. Ларычев О.И. Принятие решений как научное направление. Методологические проблемы // Системные исследования: Методологические проблемы. Ежегодник М.: Наука. 1982 - с. 227 - 243.
65. Райншке К., Ушуков И.А. Оценка надёжности систем с использованием графов (под ред. Ушакова И.А.) М.: Радио и связь. 1992. - 348 с.
66. Хайман Д.Н. Современная микроэкономика: анализ и применение. Т.1. М.: Финансы и статистика. 1992 - 348 с.
67. Ефанов П. Конверсия и вхождение ВПК в рынок. Вопросы экономики. № 9.1983.
68. Карлов Б. Деловая стратегия.: М., 1991
69. Чистик О.Ф. Эволюция форм собственности в экономике региона: теория и опыт.1. Самара: СГЭА., 1995.
70. Козлова Е.И., Кутафин О.Е. Конституционное право России. М.: Юрист, 1995.
71. Указ президента РФ «О гарантиях местного самоуправления в Российской Федерации».- Собрание актов Президента и Правительства РФ.-1993.-Ж52.- с. 5071.
72. Положение о местном самоуправлении в Московской области в период поэтапной конституционной реформы.- 3 февраля 1994 г. Пункт 3.7.
73. Phillips A.W. Stabilization Policy in Closed Economy. Economic Journal, 1954, 1 № 64, p 290-323.
74. Аллен P. Математическая экономия M.: НПО «РИМ», 1992. Вып. 5.6.
75. Предприятие и рынок: Динамика управления и трудовых отношений. -М.: РОССПЭН, 1997.
76. Субетто А.И. Эволюция и некоторые принципы перестройки систем управления качеством на современном этапе// Стандарты и качество. 1987, №8. С. 26-33
77. Дихтел Е., Хёрштейн X. Практический маркетинг. М.: Инфра Высшая школа, 1996. -255 с.
78. Бутенина В.В., Газман В.Д. Экономическая ответственность в системе управления машиностроительным предприятием. Мин. станкопром. СССР, ВНИИТЭМР, Выпуск №5. М. 1990.
79. Воробьёв Н.Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков. -М.: Наука. 1985.
80. Мир управления проектами./ Перевод с англ. Под ред. X Рашке, X. Шеме. -М.: Алане, 1993.
81. Morris P.G. Managing Project Interfaces Key Points for Project Success // Project
82. Management Hand Book / Ecfs/ Cleveland D. King W. New York: Van Nostrand Reihold, 1983.
83. Управление проектами / Под ред. В.Д. Шапиро Спб.: Два ТрИ, 1996.
84. Управление проектами (зарубежный опыт) / Под ред. В.Д. Шапиро. Спб. Два ТрИ, 1993.
85. Гвишиани Д.М. Теоретико-методологические основания системных исследований.: Методологические проблемы (Ежегодник). М.: Наука, 1982.
86. ЭО.Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. -М.: Наука, 1971.-283 с.
87. Хеннекен П.Л., Тартра А. Теория вероятностей и некоторые её приложения. М.: Наука, 1974, - 472 с.
88. Климов Г.П. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: 1983. 328 с.
89. ЭЗ.Негашев Е.В. Анализ финансов предприятия в условиях рынка. -М.: Высшая школа, 1997, 192 с.
90. Положение по бухгалтерскому учёту «Учёт основных средств» ПБУ 6/97, утверждённое приказом Министерства финансов РФ от 03.09.97 г.№65н.
91. Положение «О составе затрат по производству реализации продукции, включаемых в себестоимость продукции (работ, услуг)» (постановление Правительства Р.Ф. от 05.08.92 г. №552).
92. Интриллигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория:/ Пер. с англ. М. Прогресс, 1975. - 606 с.
93. Руа Б. Проблемы и методы решений в задачах с многими целевыми функциями. Кн. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Сб. переводов. «Мир», 1976, с.21.58.
94. Бурков В.Н., Гришанов Г.М., Засканов В.Г., Кондратьев В.В. Методические основы, рекомендации по обследованию, анализу и моделированию внутрихозяйственных механизмов управления предприятием// АН ГССР, Тбилиси, 1985, 340 с.
95. Экономическая статистика. Учебник под ред. Проскурякова В.М., Фреймундт Е.Н., Эйдельман М.Р. М.: Финансы и статистика, 1983.
96. Глазунов В.Н. Финансовый анализ и оценка риска реальных ивестиций. -М.: Финстатинформ, 1997.
97. Мелкумов Я.С. Экономическая оценка эффективности инвестиций и финансирование инвестиционных проектов. -М.: ПКЦ «ДИС», 1997.
98. Мехонцева Д.М. Самоуправление и управление: Вопросы общей теории систем. -Красноярск: КГУ, 1991.
99. Ланкастер К. Математическая экономика. М.: Советское радио, 1972.127
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.
Музлова Виктория Андреевна, Бутрина Юлия Владимировна
1.Высшая Магистрант факультета «Высшая школа экономики и управления»
2. к.э.н, доцент кафедры «Финансы, денежное обращение и кредит»
Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск
Muzlova Victoria Andreevna, Butrina Julia Vladimirovna
1. Master student of the faculty «Higher school of Economics and management"»
South Ural state University, Chelyabinsk
2. c.e.s., assistant professor of the pulpit "Finance, monetary circulation and credit"
SouthUralstateUniversity, Chelyabinsk
Аннотация:
В современных условиях экономической нестабильности банковского сектора вопрос оценкифинансовой устойчивости банка приобретает особое значение. Рост банковских рисков ухудшает проблему сохранения финансовой устойчивости банка, превращая данную проблему в один из наиболее актуальных теоретических и практических аспектов современной экономики. Поэтому возникает необходимость в создании такой модели с помощью, которой банк сможет проводить точную оценку своей финансовой устойчивости.
В статье описываются основные этапы создания авторской модели для оценки финансовой устойчивости банка на основе экономико-математического моделирования.
Abstract:
In modern conditions of economic instability of the banking sector, the issue of assessing the bank"s financial stability becomes particularly important. The growth of banking risks worsens the problem of maintaining the financial stability of the bank, turning this problem into one of the most relevant theoretical and practical aspects of the modern economy. Therefore, there is a need to create such a model with the help of which the bank will be able to accurately assess its financial stability.
The article describes the main stages of creating an author"s model for assessing the bank"s financial stability on the basis of economic and mathematical modeling.
Ключевые слова: финансовая устойчивость банка, факторы финансовой устойчивости, корреляция, многофакторная регрессионная модель, уравнение регрессии, t-критерий Стьюдента, критерий Фишера, мультиколлинеарность.
Keywords: financial stability of the bank, financial stability factors, correlation, multifactorial regression model, regression equation, Student"s t-test, Fisher criterion, multicollinearity.
Объективная и точная оценка финансовой устойчивости банка это неотъемлемая часть, позволяющая обеспечить его конкурентоспособность, повысить потенциал в деловом сотрудничестве, оценить, в какой степени гарантированы его экономические интересы. Именно поэтому банкам необходима модель, которая позволит своевременно произвести точную оценку финансовой устойчивости.
В настоящее время моделирование есть эффективный прием познания сущности изучаемых явлений. Поскольку оно дает возможность получить четкое представление об исследуемом объекте, позволяя количественно описать его внутреннюю структуру и внешние связи, выступая в качестве основного инструмента финансового анализа, а так же оно активно используется на практике для прогнозирования банкротства. Основная задача моделирования состоит в том, чтобы сконструировать модель на основе предварительного ее изучения и выделения существенных характеристик, на основе которых и будет производиться моделирование.
Разработка многофакторной регрессионной модели оценки финансовой устойчивости будет проводиться в пять этапов, краткое описание которых представлены в таблице 1 ниже.
Таблица 1
Этапы разработки многофакторной регрессионной модели
| Этап | Краткое описание этапа |
| Первый этап – Отбор факторов. | Первым этапом является отбор факторов, которые легли в основу финансового анализа. При отборе факторов основной акцент ставиться на определении универсального интегрального критерия или результирующего показателя Y . |
| Второй этап – Приведение данных к достоверному виду. | Все отобранные факторы с помощью математических преобразований выразили в процентном соотношении. Данный этап исследования позволил определить состав выборки, удовлетворяющий требованию репрезентативности, однородности и целостности. |
| Третий этап – Разработка многофакторной регрессионной модели. | Основной задачей является определение ряда наиболее приоритетных финансовых показателей необходимых для дальнейшего использования в процессе разработки модели. Одним из обязательных требований, предъявляемых к факторам, является отсутствие интеркоррелированности (т.е. корреляции между объясняющими переменными) и точной функциональной связи между ними. Включение в модель факторов с высокой интеркорреляцией, может привести к нежелательным последствиям – система нормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов регрессии. Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми. После чего все факторы должны быть проверены на наличие мультиколлинеарности, когда более чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью, следовательно, имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга. В результате вариация в исходных данных перестает быть полностью независимой, и нельзя оценить воздействие каждого фактора в отдельности . В результате преобразований мы доводим модель до необходимого нам вида, после чего производим регрессионный анализ. |
Так как традиционно оценка финансовой устойчивости банка предполагает использование определенного набора показателей, которые мы сгруппировали следующим образом:
– показатели достаточности капитала (Х1 );
– показатели ликвидности (Х2 );
– показатели, характеризующие качество активов (Х3 );
– показатели прибыльности (Х4 );
– показатели рентабельности (Х5 );
Расчет результирующего показателя (Y ) произвели с помощью формулы:
Однако поскольку оценка некоторых показателей включает в себя ряд определенных коэффициентов, поэтому существует необходимость преобразования их к одному показателю.
Например, оценка ликвидности происходит путем выполнения нормативов ликвидности через определение коэффициентов, таких как коэффициент мгновенной ликвидности, текущей ликвидности и долгосрочной ликвидности.
С помощью математических преобразований мы доводим модель до необходимого нам вида. Таким образом, мы получаем следующие данные, представленные в таблице 2.
Таблица 2
Основные показатели финансовой устойчивости банка.
| Показатели | 2015 | 2016 2016 | |||
| 1 полугодие | 2 полугодие | 1 полугодие | 2 полугодие | ||
| Х1 | Достаточность капитала, % | 12,67 | 11,87 | 11,81 | 11,80 |
| Х2 | Ликвидность, % | 128,23 | 123,90 | 117,32 | 133,31 |
| Х3 | Темпы роста актива, % | 93,34 | 113,13 | 97,07 | 99,16 |
| Х4 | Темпы роста прибыли, % | 56,48 | 163,57 | 97,10 | 164,18 |
| Х5 | Рентабельность, % | 7,67 | 10,30 | 19,83 | 21,27 |
| Х6 | Народный рейтинг | 28,0 | 27,3 | 26,7 | 25,9 |
Банки.ру Информационный портал аналитикаhttp://www.banki.ru/ .
В результате мы получили данные, которые удовлетворяют требованию репрезентативности, однородности и целостности, следовательно, можно приступить к процессу разработки многофакторной регрессионной модели.
Однако прежде чем приступить к регрессионному анализу, необходимо проверить данные на мультиколлинеарность.
Требование отсутствия мультиколлинеарности вызвано тем, что если между двумя факторами, отвечающими трем первым требованиям, имеется тесная связь, то нет нужды оба фактора включать в модель, так как один можно выразить через другой. Кроме того, при неосмотрительном включении взаимосвязанных факторов в одну многофакторную модель возникают вычислительные трудности, связанные с тем, что система нормальных уравнений становится неразрешимой.
Проверка отсутствия мультиколлинеарностипроизводилась с помощью формулMSExcel и не выявила мультиколлинеарности факторов.
Таким образом, убедившись, что выявленные нами данные верны, можно приступить к процессу разработки самой модели оценки финансовой устойчивости.
Построение модели множественной регрессии будем производить с помощью корреляционно-регресионного анализа.
Для выявления зависимости показателей воспользуемся возможностямиMSExcel. Наиболее простой формой зависимости является линейная, то есть зависимость вида:
Следует определить, все ли переменные нужно включать в уравнение, или есть переменные, которые существенно не влияют на величину Y и их нецелесообразно включать в уравнение (1).
Для расчета совокупного коэффициента корреляции необходимо определить парные коэффициенты корреляции r 0 i между всеми факторами x i , входящими в модель, и результирующим показателем у и все парные коэффициенты корреляции между факторами. Все коэффициенты корреляции записываются в квадратную симметричную матрицу .
В результате проведенной множественной корреляции выявлены следующие коэффициенты корреляции:
Таблица 3
Коэффициенты корреляции
На основании данных, полученных в таблице, можно сделать вывод, что связь факторов Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6 с фактором Y существенная, следовательно, все факторы значимые.
Таким образом, уравнение регрессии приобрело вид:
В результате обработки данного уравнения необходимо исключить незначимые факторы, с помощью функции Пакет Анализ в MSExcel.Проводить регрессию необходимо до тех пор, пока все факторы не будут значимыми.
Результат анализа множественной регрессии показал высокую значимость уравнения регрессии, на основе показателя R-квадрат = 0,986601403
Рисунок 1. Регрессионная статистика основных показателей финансовой устойчивости банка
В конечном итоге мы получили следующие данные, представленные в таблице 2:
Таблица 2
Оценка адекватности основных показателей финансовой устойчивости банка путем их последовательного исключения
| Регрессия 1 | ||
| t теор | 3,182446305 | |
| t расчY | 2,409094938 | неадекватен |
| t расчX1 | -1,449843444 | неадекватен |
| t расчX2 | 2,488840673 | неадекватен |
| t расчX3 | 0,022463051 | неадекватен |
| t расчX4 | 9,24292477 | адекватная |
| t расчX5 | 11,58373036 | адекватная |
| t расчX6 | 1,93536583 | неадекватен |
| Регрессия 2 | ||
| t теор | 2,776445105 | |
| t расчY | 1,740909057 | неадекватен |
| t расчX2 | 1,885216947 | неадекватен |
| t расчX3 | 0,69870852 | неадекватен |
| t расчX4 | 9,664627508 | адекватная |
| t расчX5 | 10,20949772 | адекватная |
| t расчX6 | 1,164203243 | неадекватен |
| Регрессия 3 | ||
| t теор | 2,570581836 | |
| t расчY | 3,668614396 | адекватная |
| t расчX2 | 1,87762487 | неадекватен |
| t расчX4 | 11,51882755 | адекватная |
| t расчX5 | 10,76263218 | адекватная |
| t расчX6 | 1,055131849 | неадекватен |
| Регрессия 4 | ||
| t теор | 2,446911851 | |
| t расчY | 8,486455956 | адекватная |
| t расчX2 | 1,556634214 | неадекватен |
| t расчX4 | 11,75762476 | адекватная |
| t расчX5 | 11,81927966 | адекватная |
| Регрессия 5 | ||
| t теор | 2,364624252 | |
| t расчY | 28,43433612 | адекватная |
| t расчX4 | 11,27183451 | адекватная |
| t расчX5 | 12,69145947 | адекватная |
В ходе корреляционно-регрессионного анализа выяснили, что существенно значимыми показателями являются показатели Х4 и Х5 это показатели прибыли и рентабельности. Таким образом, можно сделать следующие выводы о том, что концепция разработки регрессионной модели для оценки финансовой устойчивости банка была раскрыта, что позволило получить многофакторную регрессионную модель, отвечающую основным признакам, характеризующим финансовую стабильность банков и позволяющим адекватно оценить финансовую устойчивость любого банка.
В результате, полученная модель регрессии характеризуется:
– во-первых, высоким качеством оценивания с позиции стандартной ошибки оценки свободного члена, которая равна 0,82%.
– во-вторых, значимостью и надежностью факторов с позиции включения их в регрессионную модель, которые характеризуются коэффициентом детерминацииR 2 =98.6% и F-критерий Фишера,при анализе которого F расч. >F теор, следовательно уравнение адекватное .
Таким образом, оценку финнасовой устойчивости банка будем производить в той последовательности значивмсти факторов, то есть той последовательности, в которой производилось исключения фактора. Методика оценки финансовой устойчтвости представлена в таблице 3.
Таблица 3
Разработанная методика оценки финансовой устойчивости
| Показатели финансовой устойчивости банка | Краткая характеристика показателей финансовой устойчивости банка | ||
| Х5 | Рентабельность | Показатель эффективности использования денежных средств или иных ресурсов | |
| Х4 | Прибыль | Это положительный финансовый результат деятельности кредитной организации за определенный период времени. Основной показатель эффективности работы банка | |
| Х2 | Ликвидность | Способность актива быть проданным быстро с минимальными денежными потерями, связанными со скоростью реализации | |
| Х6 | Народный рейтинг | Это независимая оценка работы банков, уровня их сервиса и качества предоставляемых услуг. Он формируется исключительно на основе голосов и отзывов пользователей | |
| Х3 | Активы | Различные объекты, в которые тот размещает собственные и заемные ресурсы | |
| Х1 | Достаточность капитала | Основной норматив, который обязаны соблюдать все кредитные организации. Это один из наиболее важных показателей надежности банка. Характеризует способность банка нивелировать возможные финансовые потери за свой счет, не в ущерб своим клиентам | |
Разработанная методика оценки финансовой устойчивости даст возможность определить насколько устойчив банк, так как на основании данных показателей рассчитывается интегральный коэффициент финансового состояния банка, по данным которого и будет производиться оценка.
Расчет интегрального коэффициента производится по формуле:
Таблица 4
Характеристика финансового состояния банка в зависимости от величины интегрального показателя
| Значение интегрального показателя(У) | Характеристика финансового состояния банка |
| 0-15 | Неустойчивое:
Неликвидный баланс, т.е не удовлетворительная структура активов и пассивов; отрицательный финансовый результат; не соблюдение нормативов; отрицательная динамика показателей финансовой отчетности и другие |
| 15-30 | С признаками проблемности:
Кратковременные отклонение от нормативов, невысокие показатели прибыли; временная положительная динамика финансовых показателей |
| 30-60 | Относительно стабильное:
Ликвидный баланс; положительный финансовый результат; соблюдение нормативов; относительно стабильная ресурсная база; наблюдается положительная динамика финансовых показателей |
| 60-100 | Устойчивое:
Оптимальная структура активов и пассивов; высокие размеры прибыли; соблюдение нормативов; положительный финансовый результат; стабильная ресурсная база |
Как видно из таблицы 4 интегральный коэффициент имеет область значений от 0-100, чем больше его величина, тем лучше финансовое состояние банка.
0-15 , следовательно, финансовое состояние банка неустойчивое.
Если величина интегрального показателя находится в интервале от 15-30 , следовательно, в финансовом положении банка наблюдаются признаки проблемности.
Если величина интегрального показателя находится в интервале от 30-60 относительно стабильным.
Если величина интегрального показателя больше 60 , следовательно, финансовое положение банка является устойчивым.
Таким образом, уменьшение величины интегрального показателя будет означать ухудшение финансового положения банка и наоборот. В результате полученных данных можно будет с легкостью определить свое финансовое положение и в случае, если оно окажется нестабильным вовремя осуществить более детальный анализ для выявления причин финансовой нестабильности.
Библиографический список
1. Анализ банков/ Портал банковского аналитика [Электронный ресурс]. –Режим доступа:http://analizbankov.ru/index.php2. Банки.ру Информационный портал аналитика [Электронный ресурс]. –Режим доступа:http://www.banki.ru/
3. Бобыль В. Методика применения показателей системы риск-менеджмента / ВБобыль // Банковский вестник 2014 [Электронный ресурс]. –Режим доступа:https://www.nbrb.by/bv/articles/9999.pdf
4. Волощук Л.А, Ткачев С.И, Монина О.Ю. Учебно-практическое пособие / Статистика // Саратов 2016 – С. 140 – 153.
5. Евсеева, А.В. Финансовая устойчивость банка, методы её оценки и способы повышения [Текст] / А.В. Евсеева, Н.А. Пономарева // Наука, образование, общество: тенденции и перспективы развития: материалы III Междунар. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 11 дек. 2016 г.) / редкол.: О. Н. Широков [и др.]. – Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2016. – С. 166–169.
6. Сорока Я.А Концепция разработки регрессионной модели анализа и прогнозирования финансового состояния предприятий промышленности/Я.А Сорока // Математические и инструментальные методы экономики (47) УЭкС, 11/2012[Электронный ресурс]. –Режим доступа:http://uecs.ru/uecs47-472012/item/1663-2012-11 1
Разнообразие и разноплановость антикризисных мероприятий создает сложность для выделения наиболее эффективных и действенных путей преодоления кризиса. Разработка модели антикризисного управления персоналом и её включение в деятельность системы управления обусловлена самим кризисом и следующим за ним снижением экономических показателей и перспектив развития. Сущность антикризисного управления персоналом, включая наемных работников, работодателей и других владельцев предприятия заключается в установлении основных факторов эффективности управления в условиях кризиса. В основе этих отношений лежат принципы, методы и формы воздействия на интересы, поведение и деятельность работников в целях максимального использования их. Модель антикризисного управления связана с раскрытием необходимых потенциалов личности и включает профессиональные и личностные блоки.
управление
антикризисное управление персоналом
модель антикризисного реагирования
профессионально-личностный потенциал
1. Гуцыкова С.В. Взаимосвязь интегративных профессионально важных качеств и личностных характеристик специалистов с разной эффективностью деятельности: aвтореф. дис. ... канд. пс. наук. – М.: Институт психологии Российской академии наук, 2012. – 30 с.
2. Забродин, Ю.М., Кулапов М.Н., Одегов Ю.Г. Психология человека и управление персоналом // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. – 2005. – № 2. – С. 53–67.
3. Охотников О.В. Философские основы кадровой политики организации // Кадровая политика организации: ученые записки кафедры управления персоналом и психологии. – Вып. 1. – Екатеринбург: УрФУ, 2015. – С. 8–19.
4. Пономарева О.Я. Применение модели компетенций как направление кадровой политики: от теории к практике // Кадровая политика организации: ученые записки кафедры управления персоналом и психологии. – Вып. 1. – Екатеринбург: УрФУ, 2015. – С. 29–39.
5. Прозорова, О.Н. «Психология самости» Э. Эриксона и логотерапия В. Франкла в управлении персоналом: сравнительный анализ // Актуальные проблемы гуманитарных наук. – Томск, 2013. – С. 269–271.
6. Рябов О.А. Моделирование процессов и систем: учебное пособие. – Красноярск, 2008. – 122 с.
7. Смирнов В.К. Психология управления персоналом в экстремальных условиях: учеб пособие. – М., 2007.
8. Токарева Ю.А. Управленческое консультирование как элемент системной кадровой политики // Кадровая политика организации: ученые записки кафедры управления персоналом и психологии. – Вып. 1. – Екатеринбург: УрФУ, 2015. – С. 148–155.
На современном этапе развития психологической стороны экономических процессов актуализируется проблема разработки модели антикризисного управления персоналом, раскрывающая идею поддержания стабильной социальной формы в период экономического кризиса, переживаемого Россией. Наряду с тем, что подобного рода разработки представляют собой не редкость для научно-исследовательских работ в области управления персоналом, огромной заслугой ученых является обращение внимания к анализу психологической составляющей деятельности служб по управлению персоналом (А.П. Градов, Ю.М. Забродин, О.Н. Прозорова, В.К. Смирнов и др.). Психология управления и связанная с ней задача психологического моделирования только начинает разрабатываться отечественной психологической школой и значительный вклад в данное направление вносят исследования, содержащие ориентиры, необходимые для понимания процессов кадровой составляющей предприятий (О.Е. Алехина, Ю.И. Богданов, Т.Ю. Базаров, А.Я. Кибанов, О.В. Охотников и др.). Моделирование процесса антикризисного управления, включающего развитие профессионально-личностного потенциала кадрового состава предприятия, основано, прежде всего, на установленной дидактической сущности и особенностях этого процесса, имеющих свою специфику в период реформ и социальных кризисов (Т.К. Коваленко, О.А. Рябов, Ю.А. Токарева, А.Э. Федорова и др.).
Под моделью понимается такая мысленно представляемая или материально реализованная система, которая, отображая или воспроизведя объект исследования, способна замещать его так, что её изучение даёт нам новую информацию об этом объекте . Основу модели антикризисного управления персоналом составляют процессы развития профессионально-личностного потенциала сотрудников посредством психологических технологий, различных форм, методов, принципов, критериев, компонентов, функций и образовательных модулей.
Учитывая имеющиеся разработки в области антикризисного управления на основе личностной и профессиональной реализации специалиста, к настоящему времени все очевиднее обозначаются противоречия между:
Многочисленностью исследовательских работ, раскрывающих вопросы профессиональной деятельности в условиях кризисов и стрессов и требований к её осуществлению, и недостаточной представленностью работ, характеризующих идею целостности личностной и профессиональной подготовленности к решению задач повышенного уровня сложности;
Многоаспектностью изученности задачи антикризисного управления и фрагментарностью исследований, изучающих профессиональную и личностную сторону специалиста, психологический аспект его реализации в условиях кризиса;
Необходимостью моделирования процесса антикризисного управления с учетом профессионально-личностной составляющей развития специалиста и фрагментарностью представлений о целенаправленных моделях развития персонала в условиях кризиса.
Поиск путей разрешения этих противоречий определил проблему нашего исследования, которая в теоретическом плане заключается в разработке модели антикризисного управления персоналом в условиях социально-экономического кризиса на основе личностно-профессионального потенциала с учетом его структурной организации и содержательной наполненности, обеспечивающей успешное осуществление профессиональной деятельности.
Теоретической основой моделирования антикризисного управления персоналом на основе профессионально-личностного потенциала являются труды в области научного моделирования (Б.В. Бирюков, В.А. Веников, Ю.А. Гастев, Е.С. Геллер, О.Я. Гельман, А.И. Уемов, В.В. Чавчанидзе, В.А. Штоф и др.), моделирования в психологии (П.К. Анохин, Н.А. Бернштейн, В.П. Зинченко, И.М. Кондаков, Б.Г. Мещеряков и др.).
Моделирование как метод научного познания основан на подобии, при котором исследуется не сам объект, а его аналог, его заместитель, а затем полученные при изучении модели результаты экстраполируются на исследуемый объект. Модель может быть объективно выстроена и реализована только с учетом миссии, целей и стратегии антикризисного реагирования, т.к. по своей сути является идеальным образцом специалиста, который может быть эффективен в условиях профессионального стресса и кризиса .
Актуализация модели антикризисного управления персоналом будет полноценной при соблюдении ряда внешних (созданных психологом) и внутренних (зависящих от специалиста) условий:
1. Системного подхода, заключающегося в обязательном участии, в условиях кризиса, всех компонентов профессионально-личностного потенциала. В личностном: когнитивного, эмоционального и поведенческого. В профессиональном: мотивационно-потребностного, исполнительного и контрольно-оценочного.
2. Фасилитационного подхода, связанного с адекватной психологической тактикой актуализации личностных ресурсов, поскольку при таком подходе основное внимание уделяется созданию условий для индивидуальной и коллективной реализации всех компонентов личностного потенциала в условиях кризиса.
3. Ответственного отношения к процессу антикризисного реагирования. Модель окажется эффективной только в том случае если сам профессионал осознает степень ответственности за совершаемые действия, захочет приложить старания и усилия к собственному развитию и уровню профессионализма.
Анализ имеющихся разработок в области психологического моделирования и сопровождения позволил сформировать ряд четких ориентиров для теоретического моделирования антикризисного управления:
1) на первый план выдвигается личностный уровень, т.е. не готовый набор профессиональных умений и навыков, а личностная и организационная деятельность, способность специалиста «расти» посредством разрешения сложных задач, умение анализировать свои личностные качества, находить условия для личностного роста;
2) профессиональный уровень связан с умением быстро создавать, «конструировать» выход из сложившейся кризисной ситуации с использованием собственных профессиональных компетенций. Реализация профессионального уровня связана с наличием у специалиста новых знаний, профессиональных умений в соответствии с требованиями рыночной ситуации .
Обобщение проведенных исследований позволяет утверждать, что процесс антикризисного реагирования требует следующего набора личностно-профессиональных качеств и прогрессивных структурных изменений личности:
1. Изменение направленности личности:
Расширение круга интересов и изменение системы потребностей;
Актуализация мотивов достижения;
Возрастание потребности в самореализации и саморазвитии.
2. Увеличение опыта и повышение квалификации:
Повышение компетентности;
Развитие и расширение умений и навыков;
Освоение новых алгоритмов решения профессиональных задач;
Повышение креативности деятельности.
3. Развитие сложных частных способностей.
4. Развитие профессионально важных качеств, определяемых спецификой деятельности.
5. Развитие личностно-деловых качеств.
6. Повышение психологической готовности к профессиональной деятельности в условиях стресса. Известно, что деятельность человека как осознанная форма разнообразной поведенческой активности определяется не только профессиональными качествами субъекта, но и его личностными особенностями .
Рис. 1. Модель антикризисного управления персоналом в условиях социально-экономического кризиса
Опираясь на принципы системного и деятельностного подходов в разработке модели, можно выделить структурные элементы, позволяющие качественно оценить как содержание, так и характер психологической готовности персонала с точки зрения личностного и профессионального реагирования. Так, личностное реагирование и готовность противостоять кризисным процессам включает: когнитивный компонент - содержит совокупность знаний о себе как профессионале, о мировых тенденциях в отношении осуществляемой профессиональной деятельности, которые позволяют выдерживать и эффективно преодолевать различные, в том числе стрессовые ситуации. Когнитивный компонент определяет эффективность профессиональной деятельности как самостоятельно, так и в команде. В период социальных преодолений структура когнитивного компонента претерпевает изменения при накоплении необходимых знаний, умений, навыков, включает представление себя в сложных ситуациях, знания о себе как личности, свои сильные и слабые стороны, свои установки, способности; эмоциональный компонент - осознание признаков эмоционального комфорта, понимание признаков эмоциональной напряженности, внутренняя готовность к переживанию определенных профессиональных ситуаций, способность к сопереживанию, сочувствию, выражению и пониманию эмоций других; поведенческий - практичность, самостоятельность, уверенность, позволяющие самостоятельно принимать решения, реализация индивидуальных предпочтений в выборе стратегий поведения в проблемных ситуациях социального взаимодействия, сформированность определенных умений, позволяющих успешно выполнить профессиональные задачи, умение адекватно проявить себя в неожиданных ситуациях, способность контролировать и управлять своими реакциями. Профессиональное образование включает: мотивационно-потребностный компонент - ведущие детерминанты профессиональной деятельности, желание реализовать себя в ситуации нестабильности, индивидуальную активность, осознание потребности в саморазвитии; исполнительный компонент - наличие сформированных умений и навыков, связанных с профессиональной деятельностью, умение применить их на практике; контрольно-оценочный - осознанное отношение к результатам своего профессионального поведения, профессионального развития, умение оценить и скорректировать отдельные личностные и профессиональные умения, планирование и достижение более высокого уровня профессионализма, компетентности.
Проблема моделирования антикризисного процесса с учетом профессионально-личностного потенциала персонала представляет собой современную постановку традиционных для психологии вопросов о психологических критериях, о соотношении личностного и профессионального.
Рис. 2. Модель профессионально-личностного потенциала антикризисного регулирования
На наш взгляд, личностные качества составляют важный фундамент профессиональной успешности специалиста. Учитывая профессионально-личностные качества, особенности их профессиональной деятельности, мы можем сказать, что успешное поведение специалиста будет зависеть от последовательного достижения достаточного для антистрессового регулирования профессионально-личностного потенциала.
Рецензенты:
Банникова Л.Н., д.соц.н., профессор кафедры социологии и социальных технологий управления, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, г. Екатеринбург;
Васягина Н.Н., д.псх.н., профессор, заведующая кафедрой психологии образования, Уральский государственный педагогический университет, г. Екатеринбург;
Козлова О.А., д.э.н., профессор, руководитель центра исследований социоэкономической динамики, Институт экономики Уральского отделения РАН, г. Екатеринбург.
Библиографическая ссылка
Токарева Ю.А., Коваленко Т.К. МОДЕЛЬ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ ПРЕДПРИЯТИЯ В ПЕРИОД СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 8-3. – С. 616-619;URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=38951 (дата обращения: 05.01.2020). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
