CC BY
72
Инновации
УДК 330.322.2
МЕТОД скользящих кривых в ОЦЕНКЕ инновационного развития промышленных предприятий
С.Н. ЯШИН,
доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой менеджмента и государственного управления Нижегородский государственный университет
им. Н.И. Лобачевского -Национальный исследовательский университет E-mail: jashinsn@yandex.ru
С.Д. КАРЛИНА,
ассистент кафедры управления инновационной деятельностью Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева E-mail: SD-Karlina@yandex.ru
В статье представлено исследование методики, призванной усовершенствовать оценку уровня инновационного развития промышленных предприятий на основе анализа показателей статистической и финансовой отчетности.
Исследование позволило выявить наиболее эффективные направления развития промышленных предприятий и обосновать полученные результаты при разработке стратегии их инновационного развития. Представлен метод расчета интегрального показателя инновационного развития промышленного предприятия на основе расчета шести показателей: доли сотрудников, занятых в научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах (НИР и ОКР), уровня освоения новой техники, степени освоения новой продукции, доли материальных ресурсов для НИР и ОКР, степени обеспеченности предприятия интеллектуальной собственностью, доли инвестиций в инновационные проекты.
Показатели рассчитаны в динамике за семь лет с 2007 по 2013 г. по бухгалтерской отчетности предприятий. Проведено сравнение этих параметров ин-
новационного развития с аналогами за пятилетний период с 2007 по 2011 г. четырех металлургических предприятий: ОАО «Русполимет», «Уральская кузница», «Ступинский металлургический комбинат», «ВСМПО-Ависма». Это позволило выявить динамику инновационного развития предприятий с учетом 2012 и 2013 гг.
Предложен метод построения и анализа скользящих кривых интегрального показателя. В основе технологии - расчет интегральных показателей деятельности предприятия по периодам от одного года до пяти лет и построение графика скользящих кривых 1 - 5-го порядков соответственно.
Пересечение скользящих кривых различных порядков позволило провести анализ и сделать прогноз состояния инновационного развития предприятия. Предложен алгоритм для анализа графиков скользящих кривых. Проведена оценка текущего состояния эффективности инновационной деятельности ОАО «Русполимет» с использованием этого метода. Даны рекомендации по дальнейшим направлениям инновационной деятельности предприятия.
Ключевые слова: инновационное развитие, интегральный показатель инновационного развития, скользящая кривая, металлургическое предприятие
Оценка эффективности развития промышленного предприятия основывается на проникновении в суть условий, в которых функционирует компания, на осознании задач, стоящих перед ней. Влияние внешних и внутренних факторов макросреды организации способствует возникновению разнообразных вариантов. Выбор одного из них, по мнению руководства компании, должен обеспечить выживаемость и развитие.
Предприятию необходимо сделать выбор между различными стратегиями развития, оценивая множество критериев. От того, какие критерии будут положены в основу анализа эффективности инновационной деятельности, и какими методами будет оцениваться итоговый результат, зависит выбор компании относительно пути ее инновационного развития.
Каждое предприятие проходит свой путь от зарождения до ухода с рынка. Есть универсальные подходы к организации и оценке деятельности предприятия, например ведение бухгалтерской отчетности, оценка рентабельности, оценка оборачиваемости основных фондов [15].
Но есть процессы, которые требуют оригинального подхода в связи с отсутствием общепринятых методик. Например, оценка инновационной активности предприятия, инновационного потенциала, стратегическое планирование и, конечно, оценка эффективности инновационного развития. Тогда возникает потребность в разработке общепринятого метода оценки эффективности инновационного развития промышленного предприятия, ориентированного на работу в условиях сложной, быстроменяющейся среды [10, 11].
За основу разработки плана инновационного развития берется прогноз перспектив развития организации при определенных предположениях относительно изменения внешней среды, в которой она функционирует. Эффективное инновационное развитие предприятия направлено на адаптацию его деятельности к постоянно меняющимся условиям внешней среды, извлечение выгод из новых возможностей в результате систематической инновационной деятельности, способствующей развитию соответствующего потенциала и экономическому росту компании на основе разработки
и реализации новых и улучшающих технологий, т.е. инноваций [14].
В работе [4] было проведено исследование методики оценки уровня инновационной активности промышленных предприятий на основе анализа показателей статистической и финансовой отчетности с 2007 по 2011 г. Это позволило выявить наиболее эффективные направления развития рассмотренных компаний и обосновать полученные результаты при разработке стратегии инновационного развития.
В процессе исследования было проанализировано состояние инновационной активности четырех металлургических и металлообрабатывающих предприятий с 2007 по 2013 г.: ОАО «Русполимет» (Нижегородская обл.), ОАО «Уральская кузница» (Челябинская обл.), ОАО «Ступинский металлургический комбинат» (Московская обл.), ОАО «ВСМПО-Ависма» (Свердловская обл.). Оценка проводилась по шести показателям:
- доля сотрудников, занятых в научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах (НИР и ОКР);
- уровень изучения новой техники;
- степень освоения новой продукции;
- доля материальных ресурсов для НИР и ОКР;
- степень обеспеченности предприятия интеллектуальной собственностью;
- доля инвестиций в инновационные проекты.
По результатам оценки был рассчитан интегральный показатель инновационного развития металлургических предприятий за семь лет (табл. 1) с использованием широко распространенного метода весовых коэффициентов по формуле
ИП = £у&,
1=1
где ИП - интегральный показатель инновационного
развития анализируемого предприятия;
Ж - весомость отдельного показателя в общей
сумме;
К - рассчитанное среднее значение соответствующего показателя с 2007 по 2013 г.
Для приведения показателей инновационного развития предприятия к сопоставимому виду используется процедура стандартизации (нормализации) их значений путем отнесения значения каждого частного показателя по конкретному году к среднему значению этого показателя за рассматриваемый период.
Весовые коэффициенты устанавливались исходя из следующих рассуждений. Экспертной группой, состоящей из представителей министерства
Таблица 1
Расчет интегрального показателя инновационного развития с учетом весовых коэффициентов
Показатель Весовой коэффициент «Русполимет» «Уральская кузница» Ступинский металлургический комбинат «ВСМПО-Ависма»
Доля сотрудников, занятых 0,20 0,190 0,156 0,211 0,178
в НИР и ОКР
Уровень изучения новой техники 0,17 0,771 0,613 0,751 0,610
Степень освоения новой продукции 0,10 0,209 0,146 0,052 0,060
Доля материальных ресурсов 0,08 0,081 0,120 0,087 0,153
для НИР и ОКР
Степень обеспеченности предприятия 0,15 9,855 0,592 5,919 1,231
интеллектуальной собственностью
Инновационный потенциал 0,30 0,855 0,162 0,865 0,694
Итого... 1,00 1,931 0,297 1,330 0,550
Ранг - 1 4 2 3
Источник: работы [6-9].
промышленности и инноваций Нижегородской области, ОАО «Русполимет», Выксунского металлургического завода, института экономики и управления НГТУ им. Р.Е. Алексеева и кафедры менеджмента и государственного управления ННГУ им. Н.И. Лобачевского - Национального исследовательского университета, был проведен анализ важности представленных в методике показателей инновационного развития, и, соответственно, назначены весовые коэффициенты, в сумме не превышающие единицы.
Если обратиться к данным аналогичной таблицы в работе [4], где был проведен расчет интегрального показателя по данным бухгалтерской отчетности предприятий за с 2007 по 2011 г., можно заметить существенные сдвиги в инновационном развитии анализируемых предприятий, произошедшие за 2012 и 2013 гг.
«Русполимет» по уровню инновационного развития за два года опередил другие анализируемые предприятия, поднявшись с 3-го места до 1-го по величине интегрального показателя инновационного развития (ИП был равен 0,492, а по данным проведенного обновленного анализа, достиг 1,931). Это произошло за счет резкого роста степени обеспеченности интеллектуальной собственностью. Первоначальная стоимость таких объектов на конец отчетного года составила 12 174 тыс. руб., в то время как в 2011 г. составляла лишь 186 тыс. руб. (по данным пояснения к бухгалтерскому балансу и отчету о финансовых результатах за 2012 г. [9].
Одной из рекомендаций, данных предприятию по результатам анализа инновационного развития
и представленных в работе [4], была следующая: «Наиболее важным в настоящий момент является повышение уровня обеспеченности предприятия интеллектуальной собственностью». И увеличение этого показателя позволило предприятию занять лидирующие позиции в инновационном развитии.
По данным анализа, проведенного в работе [4], значение интегрального показателя инновационного развития Ступинского металлургического комбината было равно 1,424, что немного меньше значения, рассчитанного в табл. 1, - 1,330. Уровень инновационного развития этого предприятия практически не изменился за 2012-2013 гг. Наблюдается небольшой рост обеспеченности объектами интеллектуальной собственности. Их первоначальная стоимость на конец отчетного 2012 г. составила 8 293 тыс. руб., в 2011 г. - 2 259 тыс. руб. Данное изменение было не столь существенным, что не позволило предприятию выйти в лидеры.
ОАО «ВСМПО-Ависма» занимало 2-е место по уровню инновационного развития за 2007-2011 гг. В 2012-2013 гг. снизились уровень освоения новой техники, доля материальных ресурсов для НИР и ОКР. Уровень обеспеченности предприятия интеллектуальной собственностью не изменился. По результатам проведенного анализа предприятие занимает 3-е место в инновационном развитии среди анализируемых компаний.
Этот показатель ОАО «Уральская кузница» о стался на прежнем уровне - последнее место. Практически все рассчитанные относительные показатели предприятия за 2012-2013 гг. изменялись несущественно. Значительно снизилась доля
материальных ресурсов для НИР и ОКР. Немного вырос уровень освоения новой техники.
Проведенное сравнение позволило выявить динамику изменения уровня инновационного развития предприятий с учетом 2012 и 2013 гг. Результативность представленных предприятиям рекомендаций была подтверждена проведенным анализом.
Для дальнейшего развития предложенного метода предлагалось рассчитать показатель ИП за определенные периоды и на основе полученных данных построить скользящие кривые по каждому предприятию. Для этого была изучена теория скользящих средних и составляющие технического анализа, применяемого в теории инвестиций в ценные бумаги, обращающиеся на фондовом рынке.
Понятие инвестиционного процесса связано с тем, каким образом инвестор принимает решение при выборе ценных бумаг, объема и сроков вложения [16]. Так, У. Шарп определяет понятие термина «инвестировать» как «расстаться с деньгами сегодня, чтобы получить большую их сумму в будущем». С этим процессом неразрывно связаны время и риск [12].
Инновационная деятельность - это выполнение работ и (или) оказание услуг, направленных:
• на создание и организацию производства принципиально новой продукции или товаров, работ, услуг с новыми потребительскими свойствами;
• на создание и применение новых или модернизацию существующих способов (технологий) производства, распространения и использования;
• на применение структурных, финансово-экономических, кадровых, информационных и иных инноваций (нововведений) при выпуске и сбыте продукции (работ, услуг), обеспечивающих экономию затрат или создающих условия для такой экономии1.
Инновационная деятельность напрямую связана с инвестициями в рисковые инновационные проекты, результат от которых также неоднозначен и зависит от фактора времени.
Технический анализ в рамках теории инвестиций представляет собой метод прогнозирования цен посредством построения и анализа графиков изменения цен и объемов торгов за предшествующий период. Графики строятся в системе координат, где по оси ординат откладываются значения рыночных цен (или объемов торгов), а по оси абсцисс - время.
1 Основные направления политики Российской Федерации в области развития инновационной системы на период до 2010 года: утв. Правительством РФ 05.08.2005 № 2473п-П7.
Существует несколько типов графиков в зависимости от формы и масштаба отображения ценовых изменений: можно строить график поминутный, почасовой, дневной, отображающий изменение цены соответственно по минутам, часам или дням.
В рамках теории технического анализа применяется метод скользящих средних. Сущность его заключается в сглаживании рядов ценовых значений путем их усреднения. В проводимом исследовании применение данного метода также актуально, необходимо для анализа графиков изменения интегрального показателя инновационного развития предприятия за рассматриваемый период. Применяя метод скользящих средних, можно рассчитать изменение (усреднение) показателя инновационного развития.
Анализ отечественных и зарубежных работ показал, что метод скользящих средних в основном применялся в теории инвестиций, фондовых бирж [5, 14], временных рядов [13], в прогнозировании уровня инфляции, объема продаж, качества жизни населения, жизненного цикла продукции, предприятия [1-3]. Метод скользящих средних в рамках теории инновационного развития предприятий ранее не применялся.
Итак, изначально по каждому предприятию по годам были рассчитаны шесть показателей, характеризующие уровень инновационного развития. В табл. 2 приведены расчетные значения показателей по ОАО «Русполимет».
По данным табл. 2 был рассчитан интегральный показатель инновационного развития ОАО «Рус-полимет» при помощи метода весовых коэффициентов по приведенной формуле. То же самое было сделано по трем другим анализируемым в статье предприятиям.
Далее авторами было проведено сравнение рассчитанных четырех интегральных показателей по каждому предприятию. Это позволило сравнить показатели инновационного развития между собой и с ранее рассчитанными аналогами, когда учитывались данные за пять лет, а не за семь, как сейчас.
Для определения направления инновационного развития предприятий был предложен метод скользящих средних. Чтобы построить график, характеризующий уровень инновационного развития предприятия, необходимо иметь несколько точек, так как по анализируемому предприятию ОАО «Русполимет» для этого был применен метод скользящих средних .
Расчет производился следующим образом. Весь период с 2007 г. делился на трехлетия, и показатель
Таблица 2
Расчет показателей инновационного развития ОАО «Русполимет» в 2007-2013 гг.
Год Доля сотрудников, занятых в НИР и ОКР Уровень освоения новой техники Степень освоения новой продукции Доля материальных ресурсов для НИР и ОКР Степень обеспеченности предприятия интеллектуальной собственностью Инновационный потенциал
2007 0,158 0,800 0,273 0,441 0,010 0,643
2008 0,167 0,731 0,772 0,067 0,010 0,716
2009 0,118 0,770 -0,316 -0,581 2,453 0,316
2010 0,125 0,792 0,380 0,411 0,010 0,446
2011 0,238 0,805 0,226 0,226 1,011 0,993
2012 0,245 0,786 -0,014 0,015 65,452 0,754
2013 0,278 0,712 0,142 -0,013 0,036 2,120
ИП был рассчитан за 2007-2009, 2008-2010, 20092011, 2010-2012 и 2011-2013 гг. Аналогично проводился расчет по периодам один год, два и четыре года, пять лет. В итоге были построены графики: по горизонтальной оси откладывались периоды (7-13 -соответственно 2007-2013 гг.); по вертикальной оси -ИП соответствующего периода.
Расчет ИП ОАО «Русполимет» по периодам представлен на рис. 1. Вверху по горизонтали представлены блоки расчета ИП - данные для построения скользящих средних соответственно 1-5-го порядков. По вертикали в левых столбцах всех блоков указан период усреднения, а в правых - рассчитанное значение показателя за рассматриваемый период. Например, блок 3 показывает данные для построения скользящей кривой 3-го порядка. Левый столбец показывает периоды: 7/9 - расчет ИП за 2007-2009 гг.; 8/10 - за 2008-2010 гг.; 9/11 - за 2009-2011 гг. и т.д.
Авторы могли не применять метода скользящих средних и построить график изменения уровня инновационного развития предприятия на основе рассчитанных интегральных показателей по каждому году. Но чтобы проанализировать более четкую тенденцию развития, был использован прием сглаживания временного ряда.
Суть различных приемов сглаживания сводится к замене фактических уровней временного ряда расчетными уровнями, которые подвержены колебаниям в меньшей степени. Скользящие средние позволяют сгладить как случайные, так и периодические колебания, выявить имеющуюся тенденцию в развитии процесса и поэтому являются существенным инструментом при фильтрации компонент временного ряда.
Метод скользящих средних имеет ряд преимуществ:
• скользящая средняя дает функцию тренда, в наибольшей мере приближенную к значениям исследуемого ряда, поскольку для каждой отдельной части выбирается наилучшая тенденция;
• к исследуемому ряду могут быть прибавлены новые значения;
• нахождение тренда не связано с большими вычислительными трудностями.
По рассчитанным данным, представленным на рис. 1, в одной системе координат были построены соответствующие графики (рис. 2).
Кривые были построены следующим образом. Для кривой 1-го порядка использованы данные
Периоды (скользящие и-го порядка)
1 2 3 4 5
7 0,424 6/7 5/7 4/7 3/7
8 0,456 7/8 0,440 6/8 5/8 4/8
9 0,539 8/9 0,498 7/9 0,473 6/9 5/9
10 0,366 9/10 0,452 8/10 0,454 7/10 0,446 6/10
11 0,675 10/11 0,520 9/11 0,526 8/11 0,509 7/11 0,492
12 10,226 11/12 5,450 10/12 3,775 9/12 2,951 8/12 0,522
13 0,831 12/13 5,529 11/13 3,911 10/13 3,024 9/13 2,527
Рис. 1. Расчетные данные по скользящим кривым ОАО «Русполимет»
-45 (231) - 2014-
ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА: FINANCIAL ANALYTICS
проблемы и решения science and experience
о
си
.0 X
н си т и го
го
m
блока 1 (рис. 3) и по ним выстроена кривая. На горизонтальной оси - годы (7-13), на вертикальной - рассчитанные значения интегрального показателя инновационного развития предприятия по годам, т.е. строится кривая 1-го порядка по семи точкам.
На этом же графике (см. рис. 2) строим по шести точкам кривую 2-го порядка. Для этого используем блок 2 (см. рис. 1) и т.д. В зависимости от порядка кривой (периода усреднения) изменяется количество точек. Кривая 4-го порядка строится по четырем точкам, а кривая 5-го порядка - по трем.
Кривые разных порядков пересекают друг друга (см. рис. 2). Чтобы более подробно рассмотреть пересечение кривых в интервале с 2007 г. по 2011 г., построим их на отдельном графике (рис. 4).
Для интерпретации графиков в теории технического анализа используется метод классических фигур. Он основан на предположении, что на графиках изменения цен при переломе тенденции или при ее продолжении образуются определенные фигуры, набор которых известен и конечен. Поэтому, обнаружив на ценовом графике эти фигуры, можно распознать рыночные ситуации, предшествовавшие перелому тенденции или ее продолжению.
Для интерпретации графиков скользящих средних показателя инновационного развития авторы будут учитывать подобные фигуры, которые, возможно, помогут определить смену тенденции и необходимость осуществления предприятием каких-либо мер.
В реальной жизни цены изменяются, на первый взгляд, хаотично: то поднимаются вверх, то падают вниз. То же самое может про-
12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2
1 1 0 -1 -2
Периоды
Источник: данные бухгалтерского баланса за 2007-2013 гг. Примечание: интерпретация точек Г, Д, Е и Ж приведена на рис. 5
Рис. 2. Графики скользящих кривых ИП ОАО «Русполимет» в 2007-2013 гг.
— Кривая 1-го порядка — • — Кривая 2-го порядка Кривая 3-го порядка
— Кривая 4-го порядка — -ж— Кривая 5-го порядка
/ Yr
/ * -
/ / \д
/ У ir
//>*
¿■у ^—ч
-■-- - ■ ^ -
8 9 1U 11 12 13
1
7 0,424
8 0,456
9 0,539
10 0,366
11 0,675
12 10,226
13 0,831
Рис. 3. Расчетные данные по скользящей кривой 1-го порядка
о х ü
си
■О X
н си т и го а
0,700 0,675 0,650 0,625 0,600 0,575 0,550 0,525 0,500 0,475 0,450 0,425 0,400 0,375 0,350 0,325
7
9
Периоды
10
11
Источник: данные бухгалтерского баланса за 2007-2011 гг. Примечание: интерпретация точек А, Б и В приведена на рис. 5.
Рис. 4. Графики скользящих кривых ИП ОАО «Русполимет» в 2007-2011 гг
8
исходить и с уровнем инновационного развития предприятия. Однако в ценовой кривой всегда можно определить направленность изменения. Курс, которым движется ценовая кривая, называется трендом (или тенденцией).
Можно выделить три основных вида тренда: восходящий, при котором общая направленность изменения цен - рост, нисходящий - падение и горизонтальный (боковой) - постоянство цен. Иначе можно классифицировать тренды как основной, промежуточный и краткосрочный.
На графиках (см. рис. 2, 4) прежде всего необходимо выделить вид тренда. При построении скользящих средних большое значение имеет период усреднения. Чем он короче, тем чувствительнее скользящее среднее, зато выше риск получения ложных сигналов. С удлинением срока усреднения уменьшается вероятность получения ложных сигналов, но снижается чувствительность индикатора, вследствие чего можно пропустить сигналы перелома тенденции. Сочетание же того и другого дает блестящий результат, ибо длинное скользящее выявляет тенденцию, а короткое сигнализирует о возможном ее переломе. На этом строится анализ тренда в смысле его перелома и принятия в связи с этим инвестиционного решения.
Сигнал к покупке возникает, когда на ценовом графике более короткое скользящее среднее, поднимаясь, пересекает линию длинного. Сигнал к продаже, когда короткое скользящее среднее, опускаясь, пересекает длинное.
В данном случае в качестве периодов усреднения выбраны 1 год, 2, 3, 4 года и 5 лет. Комбинация из рассмотренных пяти скользящих средних кривых 1-5-го порядков на одном графике (см. рис. 2) позволяет судить об изменении, переломе тренда и необходимости принятия управленческого решения.
Если на графике более короткое скользящее среднее, поднимаясь, пересекает линию длинного, на фондовом рынке это сигнализирует о необходимости покупки. Чтобы провести аналогию с кривыми инновационного развития предприятий, рассмотрим понятие «необходимость покупки» на фондовом рынке.
Ситуацию на фондовом рынке, когда рекомендуется покупка ценных бумаг из-за продолжающегося роста их стоимости и возможности заработать на них в дальнейшем, можно считать благоприятной. Для анализа графиков скользящих средних уровня инновационного развития предприятия такую ситуацию будем интерпретировать как положительную тенденцию развития предприятия, при которой
необходимо продолжать стимулирование инновационной деятельности при наличии возрастающего тренда. При наличии же убывающего тренда для предприятия даже при наличии на текущий момент благоприятной ситуации необходимо изменение действий и принятие иных управленческих решений, стимулирующих развитие инновационной деятельности.
Сигнал к продаже возникает, когда короткое скользящее среднее, опускаясь, пересекает длинное. Т.е. рынок говорит о необходимости немедленного избавления от ценных бумаг в силу значительного дальнейшего их падения в цене по сравнению с предыдущей ценой покупки.
С точки зрения аналитики графиков скользящих средних уровня инновационного развития такую ситуацию будем интерпретировать как негативную, сигнализирующую о необходимости изменения существующего вектора развития предприятия. В такой ситуации ему следует немедленно принять кардинальные меры, способные вывести на иной, более высокий, уровень инновационного развития.
Таким образом, предложим алгоритм действий при проведении анализа графиков скользящих средних уровня инновационного развития предприятия.
1. Необходимо проанализировать общее направление тренда всех скользящих кривых, отображенных на одном графике. Таким образом, при нисходящей тенденции линии будут расположены следующим образом: ниже всех скользящее среднее с наименьшим периодом усреднения (в нынешнем примере - кривая 1-го порядка), над ним - скользящее среднее с периодом усреднения выше на уровень (в данном случае - кривая 2-го порядка) и т.д. При восходящей тенденции -наоборот.
2. Выявить фигуры, которые образуются при переломе тенденции и характеризуют ситуации, которые предшествуют перелому тенденции или ее продолжению. При выявлении фигур, сигнализирующих об изменении тренда, можно дать характеристику текущего состояния исследуемой категории и спрогнозировать ее дальнейшее развитие.
3. Дать характеристику точкам пересечения скользящих кривых и в соответствии с этим охарактеризовать текущую тенденцию развития предприятия. Если скользящая кривая меньшего порядка, поднимаясь, пересекает скользящие
кривые более высоких порядков, это сигнализирует о положительной тенденции инновационного развития предприятия. Сигналом к немедленному изменению направления развития предприятия и принятию управленческих решений является состояние, когда скользящее среднее меньшего порядка, опускаясь, пересекает скользящие кривые более высоких. 4. В соответствии с выявленным уровнем инновационного развития предприятия выбрать рекомендации и определить дальнейшие направления деятельности компании. Представим анализ графика скользящих кривых инновационного развития металлургического предприятия ОАО «Русполимет».
Налицо восходящий тренд, при котором общая направленность изменения показателя инновационного развития предприятия - рост. Общий тренд скользящих кривых не представляет собой конкретной фигуры, которая могла бы помочь при прогнозировании дальнейшего направления.
Можно предположить, что на графике фигура восходящего треугольника, но точно утверждать этого нельзя. По теории технического анализа, после каждого треугольника следует ожидать возобновления движения предшествующего тренда. В нашем случае это спад (см. рис. 2). Момент, когда «треугольник» закончится, можно определить по следующим критериям:
1) внутри каждого «треугольника» можно заметить нечетное (но не менее пяти) количество колебаний (волн), что не подходит для данного случая;
2) сужающийся, восходящий или нисходящий «треугольник» обычно заканчивается близко к точке пересечения своих границ, но никогда не после нее;
3) после завершения фигуры показатель, характеризующий кривые, может пробить соответствующую границу «треугольника». Явление, когда в такой ситуации показатель резко меняется, называется толчком, или ударом. Минимальная длина толчка равна наибольшей длине волны «треугольника». Наиболее сильный удар получается в случае, если последняя волна не дотягивает до границы «треугольника», а заканчивается раньше.
На анализируемом графике последняя волна в интервале периодов на конец 2010 и 2011 гг. представляет собой такой толчок, когда показатель ин-
новационного развития предприятия возрос после 2011 г. Подобные выводы являются надуманными и не отражают факта, так как в зависимости от человеческого восприятия по-разному можно интерпретировать направление движения графика. Хотя то, что произошел резкий скачок, очевидно.
Определим точки пересечения скользящих кривых. На графиках можно выделить семь таких точек. Проведем анализ изменения уровня эффективности инновационного развития с использованием скользящих кривых (рис. 5).
Таким образом, из анализа скользящих кривых инновационного развития металлургических предприятий сформируем инструментарий оценки текущего состояния и на основе этого предложим характеристику нынешней ситуации и рекомендации по дальнейшему развитию.
Предложенный метод построения скользящих кривых интегрального показателя инновационного развития предприятия представляет собой перспективное направление для дальнейших исследований. Применение данной методики для анализа и прогноза инновационного развития предприятий «Уральская кузница», Ступинский металлургический комбинат, «ВСМПО-Ависма» будет результатом следующей статьи, в которой планируется дать рекомендации в соответствии с той или иной ситуацией, возникающей на графике изменения тенденции скользящих кривых.
Анализ интегрального показателя инновационного развития предприятия с перспективой разработки метода оценки скользящих кривых и смены тенденций (их пересечения) будет способствовать корректировке выбираемых направлений развития предприятия и сигнализировать о смене тренда, что, соответственно, должно сопровождаться разработкой новой концепции развития предприятия, стратегии и выбором иных ориентиров, способных скорректировать его деятельность.
Метод можно использовать для обоснования решений в случае быстрых изменений в деятельности предприятия для повышения эффективности его инновационного развития.
Список литературы
1. Балашов А.И., Рогова Е.М., Ткаченко Е.А. Инновационная активность российских предприятий: проблемы измерения и условия роста. СПб: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, 2010. 207 с.
Точка Интерпретация вывод
А (см. рис. 4) Пересечение кривой 1-го порядка с кривой 2-го порядка. Более короткое скользящее среднее, опускаясь, пересекает длинное Точка А представляет собой первый сигнал к изменению тенденции, в данном случае - к снижению величины показателя уровня инновационного развития предприятия. Интервал между точками А и Б представляет собой промежуток времени, в течение которого, если предприятие предпримет правильные попытки для поддержания уровня инновационного развития, оно может выйти на возрастающую тенденцию. Но как только происходит переход через точку Б, какие бы попытки компания ни предпринимала, максимально быстро выйти на положительный тренд она не сможет. Придется прикладывать для этого значительные ресурсные возможности (финансовые, человеческие, ресурс времени)
Б (см. рис. 4) Происходит сохранение направления тренда: кривая 1-го порядка, опускаясь все ниже, пересекает в точке Б кривую 3-го порядка
Далее предприятие упустило возможность, представляемую интервалом АБ, и ушло в отрицательный тренд. Спустя значительное количество времени и финансовых затрат предприятие выходит на положительный тренд, что сопровождается резким «выбросом» кривой. Появляется точка В
В (см. рис. 4) Кривая 1-го порядка, поднимаясь, пересекает кривую 2-го и 4-го порядков Точка В означает момент, после которого кривые выстраиваются в следующей последовательности: ниже всех - 4-го порядка, далее - 2-го, 3-го, 1-го, т.е. кривая выходит на возрастающий тренд. Представленная ситуация позволяет сделать вывод о положительной тенденции развития предприятия
Г, Д, Е, Ж (см. рис. 2) Кривая 1-го порядка, опускаясь, пересекает кривую 2-го, 3-го, 4-го и 5-го порядков. График выходит на убывающий тренд Точка Г представляет собой первый сигнал к изменению тенденции, в нашем случае - к снижению уровня инновационного развития предприятия в 2012 г. Интервал между точками Г и Ж представляет собой промежуток времени, в течение которого, если предприятие предпримет правильные попытки для поддержания уровня инновационного развития, оно может выйти на возрастающую тенденцию. Но как только произойдет переход через точку Ж, любые попытки максимально быстро выйти на положительный тренд окажутся тщетными, придется прикладывать для этого значительные ресурсные возможности (финансовые, человеческие, ресурс времени)
Если предприятие в 2012 г. предприняло необходимые попытки, связанные со стимулированием инновационного развития, то в 2014 г. оно сможет занять лидирующие позиции. Анализ бухгалтерской отчетности по результатам 2014 г. позволит проанализировать данную ситуацию
рис. 5. Анализ изменения эффективности инновационного развития ОАО «Русполимет» по графикам скользящих кривых за 2007-2013 гг.
2. Камалов Р. К. Оценка уровня развития инновационной деятельности промышленного предприятия // Экономика и управление. 2010. № 3. С.58-63.
3. Карлина С.Д. Метод оценки уровня инновационного развития предприятий металлургической отрасли на долгосрочную перспективу. XVIII Нижегородская сессия молодых ученых. Гуманитарные науки. 22-25 октября 2013 г. Нижний Новгород: НИУ РАНХиГС, 2013. С. 22-25.
4. Карлина С.Д., МурашоваН.А., Яшин С.Н. Совершенствование методики оценки уровня инновационной активности промышленных предприятий на основе анализа показателей статистической и финансовой отчетности // Финансы и кредит. 2013. № 18. С. 11-20.
5. Колодко Д.В. Мониторинг валютного рынка forex с помощью различных типов скользящих
средних // Управление экономическими системами. 2013. № 49. С. 17.
6. Официальные данные бухгалтерской отчетности ОАО «ВСМПО-АВИСМА». URL: http://www. vsmpo.ru/ru/pages/Godovoj_otchet.
7. Официальные данные бухгалтерской отчетности ОАО «Ступинский металлургический комбинат». URL: http://disclosure.skrin.ru/disclosure/ 5045023416/?DTI=8.
8. Официальные данные бухгалтерской отчетности ОАО «Уральская кузница». URL: http://www. mechel.ru/shareholders/disclosure/filials/metallurgy/ kuznitsa.
9. Официальные данные бухгалтерской отчетности ОАО «Русполимет». URL: http://ruspolymet. ru/rus/about/documents.
10. Семенычев К., Куркин Е.И., СеменычевЕ.В. Модели жизненного цикла предприятий и их иден-
тификация на основе моделей авторегрессии -скользящего среднего и базисов Гребнера // Экономические науки. 2011. № 75. С. 362-368.
11. Туккель И.Л., Яшин С.Н., Кошелев Е.В., Макаров С.А. Экономика и финансовое обеспечение инновационной деятельности: учеб. пособие. СПб: БХВ, 2011. 240 с.
12. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции / пер. с англ. М.: Инфра-М, 2001. 1028 с.
13. Щетинин Е.Ю. О методах оценивания длинной памяти финансовых временных рядов // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2010. № 13. С. 39-45.
14. ЯковлеваЕ.К. Использование инструментов технического анализа для реализации инвестиций // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития. 2014. № 13. С. 245-249.
15. Яшин С.Н., Карлина С.Д. Оценка уровня инновационной активности промышленных предприятий на основе анализа показателей статистической и финансовой отчетности // Актуальные проблемы экономики и менеджмента. 2014. №1. С. 71-76.
16. Яшин С.Н., Кошелев Е.В. Финансовый и инвестиционный анализ: учеб. пособие. Нижний Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева, 2010. 307 с.
Financial analytics: science and experience Innovation
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
THE MOVING CURVES METHOD IN ASSESSING INNOVATION DEVELOPMENT OF INDUSTRIAL ENTERPRISES
Sergei N. YASHIN, Svetlana D. KARLINA
Abstract
The paper presents a study of the technique designed to improve the assessment of the level of innovation development of industrial enterprises based on the analysis of indicators of statistical and financial statements. The research allowed identifying the most effective ways of industrial enterprise development and justifying the results obtained during the development of their innovation activity strategies. The authors present a method of calculating an integral indicator of innovation development on the basis of six indicators calculation. These six indicators are percentage of employees employed in R&D, level of new equipment utilization, degree of new product utilization, share of material resources for research and development, degree of intellectual property availability, share of investment in innovation projects. The authors calculated the indicators for a seven-year period from 2007 to 2013 on the basis of financial statements of metallurgical enterprises. The authors compared the parameters of innovation development with the analogues for a five-year period from 2007 to 2011 of four metallurgical enterprises (OAO "Ruspolymet", "Uralskaya Kuznitsa", Stupino metallurgical works, "VSMPO-AVISMA"). This helped to identify the dynamics of innovation development taking into account the 2012 and 2013 results. The authors propose the meth-
od of building and analyzing the moving curves of an integral indicator. The technology includes calculation of integral indicators of an enterprise activity for periods from one to five years, and building a graph of moving curves of 1-5 order, respectively. The intersection of moving curves of various orders allowed analyzing and forecasting the progress of innovation development of enterprises. The paper provides an algorithm to analyze the moving curve graphs. The article makes evaluation of the current state of innovative activity effectiveness of OAO "Ruspolymet" using this method. The authors provide recommendations on future areas of innovation activity of the enterprise.
Keywords: innovation, development, integral indicator, moving curves, metallurgical enterprise
References
1. Balashov A.I., Rogova E.M., Tkachenko E.A. Innovatsionnaya aktivnost' rossiiskikh predpriyatii: prob-lemy izmereniya i usloviya rosta [Innovation activity of the Russian enterprises: measurement problems and growth conditions]. St. Petersburg, SSPU Publ., 2010, 207 p.
2. Kamalov R.K. Otsenka urovnya razvitiya inno-vatsionnoi deyatel'nosti promyshlennogo predpriyatiya [Assessing the level of innovation activity of an indus-
trial enterprise]. Ekonomika i upravlenie - Economics and management, 2010, no. 3, pp. 58-63.
3. Karlina S.D. [The method of assessing the level of innovative development of metallurgical enterprises in terms of their long-term prospective]. XVIII Nizhe-gorodskaya sessiya molodykh uchenykh. Gumanitarnye nauki. 22-25 oktyabrya 2013 g [Proc. Sci. Conf. "The 18th session of young scientists of Nizhny Novgorod. The humanities. October 22-25, 2013"]. Nizhniy Novgorod, NRU of RANEPA Publ., 2013, pp. 22-25.
4. Karlina S.D., Murashova N.A., Yashin S.N. Sovershenstvovanie metodiki otsenki urovnya inno-vatsionnoi aktivnosti promyshlennykh predpriyatii na osnove analiza pokazatelei statisticheskoi i finansovoi otchetnosti [Improving methods of assessing the level of innovation activity of industrial enterprises on the basis of performance analysis of statistical and financial reporting]. Finansy i kredit - Finance and credit, 2013, no. 18, pp.11-20.
5. Kolodko D.V. Monitoring valyutnogo rynka forex s pomoshch'yu razlichnykh tipov skol'zyashchikh srednikh [Monitoring the forex market with the help of different types of moving averages]. Upravlenie eko-nomicheskimi sistemami - Management of economic systems, 2013, no. 49, p. 17.
6. Ofitsial'nye dannye bukhgalterskoi otchetnosti OAO "VSMPO-AVISMA" [Official financial statements data of OAO "VSMPO-AVISMA"]. Available at: http://www.vsmpo.ru/ru/pages/Godovoj_otchet. (In Russ.)
7. Ofitsial'nye dannye bukhgalterskoi otchetnosti OAO "Stupinskii metallurgicheskii kombinat" [Official financial statements data of OAO "Stupino metallurgical works"]. Available at: http://disclosure.skrin. ru/disclosure/5045023416/?DTI=8. (In Russ.)
8. Ofitsial'nye dannye bukhgalterskoi otchetnosti OAO "Ural'skaya kuznitsa" [Official financial statements data of OAO "Ural Stampings Plant"]. Available at: http://www.mechel.ru/shareholders/disclosure/fili-als/metallurgy/kuznitsa. (In Russ.)
9. Ofitsial'nyi dannye bukhgalterskoi otchetnosti OAO "Ruspolimet" [Official financial statements data of OAO "Ruspolimet"]. Available at: http://ruspolymet. ru/rus/about/documents. (In Russ.)
10. Semenychev K., Kurkin E.I., Semenychev E.V. Modeli zhiznennogo tsikla predpriyatii i ikh identifikat-siya na osnove modelei avtoregressii - skol'zyashchego srednego i bazisov Grebnera [Models of enterprises' life cycle and their identification based on autoregres-
sion models: moving average and Grebner bases]. Ekonomicheskie nauki - Economic sciences, 2011, no.75,pp.362-368.
11. Tukkel' I.L., Yashin S.N., Koshelev E.V., Makarov S.A. Ekonomika i finansovoe obespechenie in-novatsionnoi deyatel 'nosti: ucheb. posobie [Economics and financial support to innovation activity: a textbook]. St. Petersburg, BHV Publ., 2011, 240 p.
12. Sharpe W., Alexander G., Bailey J. Investitsii [Fundamentals of Investments]. Moscow, INFRA-M Publ., 2001, 1028 p.
13. Shchetinin E.Yu. O metodakh otsenivaniya dlinnoi pamyati finansovykh vremennykh ryadov [On methods of estimating the long-term memory of financial time series]. Finansovaya analitika: problemy i resheniya - Financial analytics: science and experience, 2010, no.13, pp. 39-45.
14. Yakovleva E.K. Ispol'zovanie instrumentov tekhnicheskogo analiza dlya realizatsii investitsii. [Using technical analysis tools for investment realization]. Ekonomika i upravlenie: analiz tendentsii iper-spektiv razvitiya - Economy and management: analysis of trends and development prospects, 2014, no. 13, pp. 245-249.
15. Yashin S.N., Karlina S.D. Otsenka urovnya innovatsionnoi aktivnosti promyshlennykh pred-priyatii na osnove analiza pokazatelei statisticheskoi i finansovoi otchetnosti [Assessing the level of innovation activity of industrial enterprises based on the analysis of statistical and financial statements' indicators]. Aktual 'nye problemy ekonomiki i menedzhmenta -Actual problems of economics and management, 2014, no. 1, pp. 71-76.
16. Yashin S.N., Koshelev E.V. Finansovyi i in-vestitsionnyi analiz: ucheb. posobie [Financial and investment analysis: a textbook]. Nizhny Novgorod, NSPU Publ., 2010, 307 p.
Sergei N. YASHIN
Lobachevski Nizhny Novgorod State University -National Research University, Nizhny Novgorod, Russian Federation jashinsn@yandex.ru
Svetlana D. Karlina
Alekseev Nizhny Novgorod State Technical University, Nizhny Novgorod, Russian Federation SD-Karlina@yandex.ru
