CC BY
263Диагностика и прогнозирование экономической устойчивости
УДК 338.34
УПРАВЛЕНИЕ УСТОЙЧИВОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ МОНИТОРИНГА И ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ЕГО ВНЕШНЕЙ И ВНУТРЕННЕЙ СРЕДЫ
Н.С. ВАСИН,
кандидат экономических наук, докторант кафедры экономики и менеджмента E-mail: vasinn@rambler.ru
В.В. ЧИСТЯКОВ,
аспирант кафедры экономики и менеджмента E-mail:petrovka141@bk.ru Государственный университет -учебно-научно-производственный комплекс
Современный этап развития экономики России характеризуется существенным повышением неопределенности внешней среды предприятий, способствующим усилению тенденций к нарушению устойчивости их функционирования. Целью исследования является анализ проблем создания и использования на предприятиях эффективных и современных диагностических систем, позволяющих обнаружить предпосылки к кризисным явлениям задолго до их наступления. Использована методология анализа временных рядов и определения параметров трендов факторов внешней и внутренней среды. Рассмотрен вопрос обработки информации, полученной в результате мониторинга и диагностирования внешней среды предприятия, позволяющей формировать тренды изменения показателей, свидетельствующих об устойчивом или неустойчивом состоянии предприятия. Разработаны теоретические и методологические подходы к оценке устойчивости на основе мониторинга и совместного анализа согласованных во времени трендов для показателей внешней и внутренней среды, что позволяет выявить изменения внешней среды, в наибольшей степени влияющие на показатели внутренней сре-
ды, характеризующие устойчивость предприятия. Результаты работы могут быть применены при диагностике состояния предприятия. Сделан вывод о том, что при выполнении корреляционного анализа влияния факторов внешней среды на параметры внутренней среды сглаживание временных рядов может привести к потере информации о корреляции этих зависимостей. Анализ динамики изменения диагностических параметров, проводимый в режиме параллельного мониторинга показателей внешней и внутренней среды с использованием метода скользящего окна, позволяет обнаружить тенденции к нарушению устойчивости функционирования предприятия до наступления самого нарушения. Это позволяет своевременно найти и устранить причину нарушения устойчивости.
Ключевые слова: экономическая устойчивость, диагностирование, внешняя среда, внутренняя среда, предприятие
Экономика России на современном этапе развития находится в условиях весьма сложных международных отношений. Это, с одной стороны, сохра-
экономической устойчивости - 59
няющийся фактор международной конкуренции и глобализации, с другой стороны, это экономические санкции со стороны экономически развитых стран и ответные меры со стороны России. Это приводит к существенному расширению и повышению неопределенности внешней среды отечественных предприятий, что еще более способствует усилению тенденций к нарушению устойчивости их функционирования. В этих условиях особую важность приобретает использование на предприятиях эффективных и современных диагностических систем, позволяющих обнаружить предпосылки к кризисным явлениям задолго до их наступления. Основной целью такой диагностики состояния предприятия является оценка его экономической устойчивости [1, 4, 6, 11-16, 18].
Сохранение экономической устойчивости предприятия основано на комплексе свойств организационной, инновационной, логистической, производственной, финансово-кредитной деятельности с учетом их взаимовлияния и взаимодействия [5], а также на обеспечении качества и новизны выпускаемой продукции, достижении необходимого уровня научно-технической развитости материальной базы, стабильности всего спектра ресурсного обеспечения, развитости кадрового и интеллектуального потенциалов и наличии инновационного менеджмента [5].
Для обеспечения устойчивости требуется не только наличие потенциала устойчивости предприятия, но и эффективная реализация этого потенциала, обеспечиваемая высоким уровнем современного менеджмента. Поэтому диагностирование состояния любого промышленного предприятия необходимо осуществлять в двух направлениях. Первым направлением является оценка потенциала предприятия, который может быть как интегральным, обеспечивающим все стороны деятельности, так и локальным, связанным с одним из направлений деятельности. Характерным примером локального потенциала является инновационный потенциал, который активно исследуется в настоящее время. В связи с этим любая диагностическая система прежде всего оценивает потенциал предприятия.
Однако для успешной деятельности предприятия этот потенциал должен быть реализован. Поэтому другим направлением диагностирования является оценка результатов стратегических решений и оперативной деятельности предприятия, направленной на разработку и изготовление кон-
Есопотк sta6iCity cfiagnostics ап£ рге&сПоп
I_
к\ ренюспособнои продукции. Только подобная комплексная диагностика предприятия в статике (оценка потенциала) и в динамике (оценка деятельности) может обеспечить достоверную оценку его состояния и прогнозировать дальнейшую устойчивость. При этом диагностируются показатели, относящиеся как к внутренней, так и к внешней среде предприятия.
В современных условиях для обеспечения устойчивости функционирования предприятий необходимо осуществлять комплексную превентивную диагностику основных направлений деятельности. В общем случае все используемые в настоящее время системы показателей диагностирования можно разделить на следующие основные группы:
- показатели соответствия производственных мощностей целям бизнеса и уровню их использования;
- показатели, характеризующие обеспечение материальными ресурсами;
- показатели, характеризующие конъюнктуру или внешнюю среду предприятия во времени;
- показатели финансового состояния [2, 19];
- показатели, характеризующие степень универсальности людских ресурсов и их интеллектуального потенциала;
- показатели информационного обеспечения;
- показатели качества инновационной стратегии и динамики инновационной активности [20]. Каждая группа показателей не только характеризует внутреннюю среду, но и в той или иной степени отражает влияние внешней среды, и их мониторинг необходим для своевременного обнаружения тенденций к нарушению устойчивости, вызнанных неопределенностями внешней среды.
Показатели соответствия производственных мощностей целям бизнеса и уровню их использования отражают в первую очередь потенциальные возможности предприятия с точки зрения международной конкуренции. Показатели, характеризующие обеспечение материальными ресурсами, непосредственно определяются состоянием внешней среды. При этом для сохранения устойчивости предприятий в условиях санкций необходимо учитывать возможности прекращения зарубежных поставок тех или иных ресурсов и своевременной переориентации на отечественных производителей.
Показатели, характеризующие конъюнктуру или внешнюю среду предприятия во времени позволяют, в частности, контролировать процессы сбыта
продукции. Здесь также следует своевременно переориентироваться с зарубежных потребителей, если, конечно, такие имеются у предприятия, на внутренних в случае появления в зарубежных странах ограничений на покупку российских товаров.
Показатели финансового состояния связаны с состоянием внешней среды через валютные курсы и возможность получения зарубежных кредитов, которая в условиях санкций существенно ограничивается. Показатели, характеризующие степень универсальности людских ресурсов и их интеллектуального потенциала связаны в первую очередь с внутрироссийской внешней средой предприятия. Здесь следует анализировать результаты мониторинга подготовленности и интеллектуального потенциала новых кадровых ресурсов. Этот потенциал в настоящее время имеет тенденцию к снижению, что явствует в том числе из снижения уровня результатов сдачи ЕГЭ, хотя наличие корреляционной связи между этим уровнем и общим интеллектуальным потенциалом пока еще окончательно не подтверждено. Тем не менее для обеспечения устойчивости предприятиям необходимо проводить политику сохранения имеющегося кадрового потенциала, необходимого интеллектуального уровня.
Показатели информационного обеспечения свидетельствуют о возможности получения своевременной и достоверной информации о состоянии внешней среды, для чего требуются соответствующие аппаратные и программные средства. Показатели качества инновационной стратегии и динамики инновационной активности в значительной степени являются показателями внутренней среды предприятия.
На современном этапе развития теории и практики анализа экономических систем появилась возможность решения сложных задач диагностирования состояния промышленных предприятий, в частности, их внешней среды, с точки зрения сохранения их устойчивого функционирования в конкурентной среде. Для обработки результатов мониторинга показателей внешней и внутренней среды используется современная вычислительная техника, что открывает новые перспективы реализации достаточно сложных алгоритмов прогнозирования возникновения аномалий, нарушающих устойчивость предприятий, еще до их появления. При этом возникает задача определения возможности обнаружения тенденции к нарушению устойчивости при появлении таких предпосылок. Для
Есопотк sta6iCity cfiagnostics апЛ ргвЛИшоп
I-
их обнаружения можно использовать принципы, использованные в известных самообучающихся системах многофакторной оценки опасности возникновения кризисных явлений функционирования, базирующихся на алгоритмах экспертных систем. Подобные системы могут быть использованы как при долгосрочном прогнозировании, где они наиболее эффективны вследствие стохастического характера прогнозирования, так и при краткосрочном прогнозировании и непосредственном обнаружении предпосылок кризисных явлений.
Однако практически при любой кризисной ситуации на предприятии возникает сложность априорной оценки информативности параметров с точки зрения прогнозирования. Поэтому целесообразно строить критериальные зависимости для прогнозирования этих ситуаций с обеспечением возможности их оперативной коррекции, т.е. система прогнозирования кризисных ситуаций должна строиться на принципах самообучения. В качестве способа самообучения в простейшем случае может быть выбрано параметрическое самообучение.
В общем случае ведется мониторинг показателей, относящихся к внутренней и к внешней среде предприятия. При этом существуют два множества входных контролируемых параметров:
и2, из,...,и - множество фазовых состояний внутренней среды и У1, У2, У3,...,Ук - множество фазовых состояний внешней среды. Естественно, что эти группы параметров не являются полностью независимыми друг от друга. Вполне очевидно, что параметры состояния внешней среды являются первичными по отношению к параметрам внутренней среды. Это воздействие проявляется в двух процессах. Во-первых, изменение внешней среды вызывает опосредованное изменение внутренней среды вследствие целенаправленной деятельности предприятия. Во-вторых, изменение внешней среды приводит к изменению внутренней среды в результате непосредственного воздействия. Изменение показателей внутренней среды в первую очередь может свидетельствовать о возможности наступления кризисной ситуации, связанной с нарушением устойчивости функционирования предприятия.
Для диагностики используются как непосредственно сами параметры внешней и внутренней среды, так и производные от них показатели в форме разнообразных коэффициентов, информативность которых может превышать информативность отдельных параметров, так как они могут учитывать
одновременно несколько входных параметров. Критериями потери устойчивости могут служить также вероятности наступления нежелательных событий, например, банкротства [17].
Диагностические модели для анализа деятельности предприятия могут быть представлены в виде динамических моделей, логических соотношений, функциональных, структурных и регрессивных моделей. Для комплексного диагностирования деятельности предприятия можно применять, например, экспертные системы, дискриминантный анализ, методы нелинейной диагностики и т.д.
Диагностирование может быть комплексным, когда оценивается ряд параметров. Подобное диагностирование может быть максимально эффективным при условии правильного выбора параметров. В противном случае изменение наиболее информативных параметров может быть замаскировано стохастическим изменением менее информативных параметров. При этом, если производится диагностирование по N параметрам, то состояние системы можно рассматривать как точку в ^мерном пространстве параметров. Любое изменение состояния вызовет смещение этой точки на некоторое расстояние, в результате возникает некоторая фазовая траектория (фазовый портрет) в этом пространстве. Вывод о нахождении экономической системы в устойчивом или неустойчивом состоянии может иметь различную степень достоверности, при этом, в частности, может быть использован подход, основанный на нечетких продукционных системах [8].
Однако если имеется возможность выделения отдельных наиболее информативных параметров, то можно производить диагностирование путем построения трендов для изменения этих параметров во времени. В результате формируются две группы трендов - для показателей внутренней среды и для показателей внешней среды. Именно такое диагностирование фактически представляет собой мониторинг этих параметров.
При этом возможен вариант методики диагностирования, когда диагностирование отдельных параметров осуществляется с определенной периодичностью, т.е. дискретно, а наиболее существенные параметры функционирования предприятия отслеживаются непрерывно. Периодичность диагностирования, следовательно, и объем работ по их определению и оценке зависят от динамики изменения параметров внешней и внутренней среды в конкретных условиях деятельности предприятия.
Анализ влияния отдельных параметров на экономическую устойчивость предприятия может быть осуществлен на основе известной методологии факторного анализа [7], который может быть детерминированным или стохастическим. Для выявления влияния отдельных факторов в детерминированном факторном анализе используются способы выявления изолированного влияния факторов: цепной подстановки, абсолютных разностей, относительных разностей, пропорционального деления и др. [7]. Стохастический факторный анализ предусматривает оценку корреляции факторов (диагностических параметров) и уровня опасности нарушения устойчивости функционирования предприятия, который может быть оценен величиной соответствующего риска. Корреляционный анализ осуществляется также для оценки информативности отдельных параметров.
После выбора наиболее информативных параметров также может быть осуществлен их мониторинг путем определения трендов (например, в форме регрессионных зависимостей). Это позволит накапливать информацию, которая даст возможность осуществить экстраполяцию значений этих параметров и прогнозировать дальнейшее развитие ситуации. Подобное диагностирование даст возможность своевременно обнаруживать тенденции к нарушению устойчивости функционирования предприятия.
При решении этой задачи необходимо определить тип тренда, т.е. вид функции, которая будет описывать изменение диагностического параметра во времени, которое отображается временным рядом [3]. Желательно, чтобы тип тренда соответствовал характерным особенностям процесса. Однако в рассматриваемой задаче, когда параметры изменяются под воздействием изменений внешней и внутренней среды, причем эти изменения не всегда могут быть описаны какими-либо функциями, определить тип тренда исходя из особенностей процесса затруднительно. Другой проблемой является отделение случайных изменений относительно систематического тренда. Кроме того, характер тенденции часто маскируется наличием колебательных процессов, периодических изменений. В этом случае тренд необходимо искать на фоне этих изменений.
Проще всего предположить линейное или полиномиальное изменение параметра. Эта гипотеза вполне применима для краткосрочного прогнозирования. Изменения внешней среды при этом
экономической устойчивости - 62
приводят к соответствующим изменениям диагностических параметров. Однако изменения внешней среды могут иметь стохастический характер. Тогда и изменения диагностического параметра будут стохастическими, и тренд отсутствует. В этом случае, если величина параметра достигает критического значения, свидетельствующего о возможном нарушении устойчивости функционирования предприятия, то это означает, что данная производственная система не обладает необходимым потенциалом устойчивости.
Если же наблюдается постоянное изменение параметра во времени, это можно интерпретировать как неудачное оперативное управление, которое может быть вызвано, например, нарастанием уровня антропоэнтропии в системе.
Другими вариантами типа тренда являются полиномиальные или степенные зависимости, например, квадратичная, логарифмические и экспоненциальные зависимости. Если обнаруживается подобная зависимость, то с течением времени может произойти резкое изменение состояния системы, что будет отражено в резком росте диагностического параметра. I
Когда гипотеза о типе тренда выбрана, необходимо осуществить ее статистическую проверку. Для этого можно использовать различные методики, однако все они сводятся к выполнению следующих действий:
1) чтобы снизить искажающее тренд влияние колебаний, проводится сглаживание ряда значений, например, по скользящей средней по трем или пяти значениям;
2) по ряду сглаженных уровней вычисляются цепные абсолютные изменения А = У,^. - V,
^ внеш/ к+1 к
(для внешней среды) и Авнутр. = и+1 - и. (для , внутренней среды) - первые конечные разности;
3) ряд разбивается на несколько равных или примерно равных подпериодов, и по каждому вычисляется средняя величина того параметра, постоянство которого подтверждает выдвинутую гипотезу о типе тренда: средний абсолютный прирост - для прямой, среднее ускорение - для параболы, средний темп - для экспоненты;
4) методом дисперсионного анализа при многих средних значениях проверяемого параметра или > по /-критерию при двух значениях проверяется существенность различия средних значений па-
раметра в разных подпериодах исходного ряда. Если нельзя отклонить гипотезу о несущественности различий средних величин параметра в разных подпериодах, то принимается гипотеза о соответствующем типе тренда. Если различия средних признаются существенными, гипотеза о данном типе тренда отвергается, и выдвигается следующая гипотеза в порядке усложнения: после отклонения прямой линии - об экспоненте; после отклонения экспоненты - о параболе; при отклонении параболы - о других типах линий. Возможно также определение типа тренда путем применения многократного аналитического выравнивания с последующим рассмотрением динамики изменений основного параметра тренда по скользящим интервалам.
В основе методики определения параметров трендов обычно лежит метод наименьших квадратов. Зависимости для определения параметров тренда для линейной, квадратичной и гиперболической аппроксимации тренда известны и аналогичны. Для определения параметров экспоненциального, логарифмического и логистического трендов необходимо выполнять логарифмирование значений диагностических параметров.
Особенностью логистического тренда является необходимость определения значений максимального и минимального уровней временного ряда. Это обоснование осуществляется на основе, во-первых, уровней фактического ряда, во-вторых, теоретических (внешних по отношению к статистике) соображений, относящихся к содержанию изучаемого процесса.
Логистический тренд характеризуется изменением угла наклона кривой от минимального в начале до максимального в центре и вновь до минимального при приближении к максимальному значению параметра. В соответствии с этим трендом имеется некоторый участок насыщения, когда изменение диагностического параметра замедляется.
Как уже отмечалось ранее, для краткосрочного прогноза можно использовать линейное или полиномиальное приближение тренда на фоне случайного изменения диагностического параметра. Анализу таких процессов (или временных рядов) посвящен ряд работ российских и зарубежных авторов [3, 9, 10]. С математической точки зрения эта проблема представляет собой экстраполяцию некоторой математической зависимости, полученной по наблюдениям в определенном периоде, за его пределы.
Одним из классических приемов решения этой задачи является регрессионный анализ [3, 9], в соответствии с которым модель процесса строится в виде линейной комбинации известных функций от времени. Выбор определенного функционального базиса неоднозначен и, естественно, во многом определяет качество аппроксимации. В работе [9] рекомендуется рассмотреть множество базисов и окончательно выбирать тот, который обеспечивает минимум некоторого функционала качества, например, среднеквадратического отклонения реальных данных от аппроксимирующего выражения.
Можно рекомендовать использовать для прогнозирования изменения диагностического параметра полиномиальную аппроксимацию, наделяя ее свойством адаптивности [9, 10] в следующем смысле.
Выделяется конечный интервал времени, примыкающий к дате начала наблюдения. Данные о величине параметра на этом интервале предполагаются известными. В дальнейшем интервал смещается и представляет собой скользящее окно наблюдения. Для экстраполяции скользящее окно смещается к концу интервала наблюдения.
Степень аппроксимирующего полинома определяется по минимуму его среднеквадратичного отклонения от данных, наблюдаемых в окне. Тем самым такая модель адаптивна и к ошибке аппроксимации.
Если после сглаживания и корреляционного анализа тренд не обнаруживается и диагностичес-
Примечание. То - размер окна; Рш1п - предельное минимальное значение; tз - величина запаздывания реакции системы; ^ - период прогнозирования.
Параллельный мониторинг параметров внешней и внутренней среды
кий параметр стохастически следует за изменениями внешней среды, то вполне очевидно, что необходимы модернизация производства, внедрение продуктовых и технологических инноваций. При наличии линейного или полиномиального тренда необходимо искать ошибки в управлении и, может быть, менять оперативное руководство предприятием. Здесь следует отметить, что сглаживание следует проводить весьма осторожно, чтобы не потерять информацию об изменениях параметра, свидетельствующих о приближении кризисного состояния.
Однако в том случае, если одновременно ведется мониторинг и оцениваются параметры внешней и внутренней среды, сглаживание может привести к потере информации о наличии корреляции между процессами изменения этих параметров. Мониторинг и построение двух трендов для показателей внешней и внутренней среды позволят обнаружить связь между этими трендами и выявить изменения внешней среды, в наибольшей степени влияющие на показатели внутренней среды и характеризующие устойчивость предприятия. Естественно, что следует рассматривать показатели внутренней среды, не подвергающиеся целенаправленному изменению при изменении внешней среды, а только те показатели, на которые изменение внешней среды влияет непосредственно. В данном случае для обнаружения корреляции необходимо учитывать запаздывание реагирования системы, когда изменение параметра внутренней среды происходит через временной лаг
или время запаздывания реакции системы ^ (см. рисунок).
Однако при этом возникают сложности с использованием скользящего окна при определении тренда, так как приходится искать оптимальный размер и временное смещение этого окна. Сложность задачи усугубляется также тем, что величина запаздывания реакции системы ^ априорно неизвестна и определяется в процессе корреляционного анализа. Однако в любом случае размер окна Т
-48 (399) - 2014-
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: ECONOMIC ANALYSIS:
теория и практика theory and practice
должен быть больше запаздывания t При этом не следует забывать, что в процессе эволюции внешней и внутренней среды эта величина может изменяться, что еще более осложняет задачу прогноза кризисных явлений. Если указанные проблемы решены, и осуществлено определение достоверных трендов внешних и внутренних диагностических параметров, возможно прогнозирование нежелательного изменения некоторого внутреннего параметра (ниже предельного значения -Pmin), вызванного изменением параметра внешней среды с некоторым периодом прогнозирования t (см. рисунок).
Таким образом, подобный анализ динамики изменения диагностических параметров, проводимый в режиме параллельного мониторинга показателей внешней и внутренней среды, позволит обнаружить тенденции к нарушению устойчивости функционирования предприятия до наступления самого нарушения. Это позволит своевременно найти причину возможного нарушения устойчивости и провести работу по ее устранению.
Список литературы
1. Авакян Э.В. Диагностика экономической устойчивости промышленных предприятий: проблемный аспект // Вопросы экономики и права. 2013. № 60. С. 118-122.
2. БендиковМ.А., СахароваИ.В., ХрусталевЕ.Ю. Финансово-экономическая устойчивость предприятия и методы ее регулирования // Экономический анализ: теория и практика. 2006. № 14. С. 5-14.
3. Бокс Д., Дженкин Г. Анализ временных рядов. М.: Наука, 1974. 406 с.
4. БраверманА., СаулинА. Интегральная оценка результатов работы предприятий // Вопросы экономики. 1998. № 6. С. 108-121.
5. Захарченко В.И. Экономическая устойчивость предприятия в переходной экономике // Машиностроитель. 2002. № 1. C. 9-11.
6. Ивахнюк А.В. Диагностика экономического состояния как элемент обеспечения устойчивого развития предприятия // Менеджмент в России и за рубежом. 2009. № 4. C. 12-17.
7. Ким Дж.-О., Мюллер Ч.У., Клеша У.Р. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с.
8. Коваленко А.В., Гаврилов А.А., Кармазин В.Н. Диагностика состояния предприятия на основе нечетких продукционных систем и дискриминан-
тного анализа // Экономический анализ: теория и практика. 2007. № 14. С. 2-9.
9. Кочетыгов А.А. Случайные процессы. Тула: ТулГУ, 2000. 307 с.
10. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. 254 с.
11. Марусенко И.А. Совершенствование диагностики экономического состояния промышленного предприятия // Вопросы экономики и права. 2012. № 44. С. 120-123.
12. Мисхожев Э.Р. Вопросы формирования и реализации концептуальной модели диагностики экономической устойчивости промышленного предприятия // Менеджмент в России и за рубежом. 2011. № 4. С. 53-61.
13. Мисхожев Э.Р. Концептуальные основы диагностики экономической устойчивости промышленного предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2011. № 3. С. 156-161.
14. Мисхожев Э.Р. Теоретико-методологические проблемы измерения и обобщения показателей оценки экономической устойчивости предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 4. С. 118-123.
15. Погостинская Н.Н., Погостинский Ю.А., Жамбекова Р.Л., Ацканов Р.Р. Экономическая диагностика: теория и методы / Нальчик: Эльбрус, 2000. 319 с.
16. Рукин Б.П., Тепикина Е.И. Инвестиционные программы организаций как основа повышения их экономической устойчивости // Экономический анализ: теория и практика. 2007. № 3. С. 25-28.
17. Салахиева М.Ф., Николаева Л.Ю. Разработка моделей диагностики и прогнозирования вероятности банкротства предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2012. № 3. С. 178-186.
18. Степанова М.П. Методические подходы к диагностике функционирования и экономического развития промышленных предприятий // Управление экономическими системами. 2010. № 4. URL: http://www.uecs.ru/uecs-24-242010/item/217-2011-03-24-09-43-45.
19. Стоянов Е.А., Стоянова Е.С. Экспертная диагностика и аудит финансово-хозяйственного положения предприятия. М.: Перспектива, 1993. 298 с.
20. Федорова Л.А. Методологические принципы формирования модели оценки устойчивости развития наукоемких производств // Вопросы управления. 2013. № 1. URL: http://vestnik.uapa.ru/ru-ru/issue/2013/01/23/.
JKOHOMunecKpu ycmouuueocmu - 65
Economic analysis: theory and practice ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)
Economic stability diagnostics and prediction
COMPANY SUSTAINABILITY MANAGEMENT BASED ON MONITORING AND DIAGNOSING ITS EXTERNAL AND INTERNAL ENVIRONMENT
Nikolai S. VASIN, Vitalii V. CHISTYAKOV
Abstract
Importance The specific feature of the modern stage of Russian economy development is significantly growing uncertainty of external environment of domestic enterprises, which is a contributory factor to increasing trends towards loss of stability of their operations. Objectives The objective of this work is to analyze the problems related to developing and using by enterprises of efficient and modern diagnostic systems to detect near-crisis events long before they occur. Methods In this paper, we used the methodology of time series analysis and defined trends in the factors of external and internal environment. Results We have considered information processing, which is obtained as a result of monitoring and diagnosing the external environment of an enterprise, and which enables to shape trends in the change of figures indicating stable or unstable state of an enterprise. We have developed theoretical and methodological approaches to sustainability assessment based on monitoring and joint analysis of time-matched trends in external and internal environment indicators to identify changes in the external environment having the greatest impact on the indicators of the internal environment, which characterize the stability of an enterprise. Practical Application The results of the study may serve as a tool for enterprise state diagnostics. Conclusions and Relevance We conclude that when performing a correlation analysis of the impact of external environment factors on the internal environment parameters, the smoothing of time series may cause loss of information about correlation of these dependencies. The analysis of dynamics of changes in diagnostic parameters, which was performed in the mode of parallel monitoring of external and internal environment indicators under the moving window method, enables to discover a tendency towards loss of stability of company functioning before the stability is lost. This allows finding a cause of possible failure and eliminating it in a timely manner.
Keywords: economic sustainability, diagnosing, external, internal, environment, enterprise
References
1. Avakyan E.V. Diagnostika ekonomicheskoi us-toichivosti promyshlennykh predpriyatii: problemnyi aspekt [Diagnosing economic sustainability of industrial enterprises: a problem aspect]. Voprosy ekonomiki i prava - Problems of Economics and Law, 2013, no.60, pp.118-122.
2. Bendikov M.A., Sakharova I.V., Khrustalev E.Yu. Finansovo-ekonomicheskaya ustoichivost' pred-priyatiya i metody ee regulirovaniya [Financial and economic stability of an enterprise and methods of its regulation]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika -Economic analysis: theory and practice, 2006, no. 14, pp.5-14.
3. Box G., Jenkins G. Analiz vremennykh ryadov [Time Series Analysis: Forecasting and Control]. Moscow, Nauka Publ., 1974, 406 p.
4. Braverman A., Saulin A. Integral'naya otsenka rezul'tatov raboty predpriyatii [Integral evaluation of enterprise performance]. Voprosy Economiki, 1998, no. 6, pp. 108-121.
5. Zakharchenko V.I. Ekonomicheskaya us-toichivost' predpriyatiya v perekhodnoi ekonomike [Economic sustainability of an enterprise in transition economy]. Mashinostroitel' - Machine builder, 2002, no. 1, pp. 9-11.
6. Ivakhnyuk A.V. Diagnostika ekonomicheskogo sostoyaniya kak element obespecheniya ustoichivogo razvitiya predpriyatiya [Diagnosis of economic condition as an element of sustainable development of an enterprise]. Menedzhment v Rossii i za rubezhom -Management in Russia and abroad, 2009, no. 4, pp.12-17.
7. Kim J.-O., Mueller C.W., Klecka W.R. Fak-tornyi, diskriminantnyi i klasternyi analiz [Factor, Discriminant and Cluster Analysis]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 1989, 215 p.
JKOHOMmecKpü ycmoüuuóocmu -66
8. Kovalenko A.V., Gavrilov A.A., Karmazin V.N. ! Diagnostika sostoyaniya predpriyatiya na osnove ne-chetkikh produktsionnykh sistem i diskriminantnogo analiza [Diagnosis of an enterprise on the basis of fuzzy production systems and discriminant analysis]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika - Economic i analysis: theory and practice, 2007, no. 14, pp. 2-9. i
9. Kochetygov A.A. Sluchainyeprotsessy [Random processes]. Tula, Tula State University Publ., 2000, 307 p.
10. Lukashin Yu.P. Adaptivnye metody kratko-srochnogo prognozirovaniya [Adaptive methods of short-term forecasting]. Moscow, Statistika Publ., 1979, 254 p.
11. Marusenko I.A. Sovershenstvovanie diagnos-tiki ekonomicheskogo sostoyaniya promyshlennogo predpriyatiya [Improving diagnostics of economic condition of an industrial enterprise]. Voprosy ekonomiki
i prava - Problems of Economics and Law, 2012, i no.44, pp.120-123.
12. Miskhozhev E.R. Voprosy formirovaniya i realizatsii kontseptual'noi modeli diagnostiki ekonom-icheskoi ustoichivosti promyshlennogo predpriyatiya [Building and implementing a conceptual model to diagnose economic sustainability of an industrial enterprise]. Menedzhment v Rossii i za rubezhom - Management in Russia and abroad, 2011, no. 4, pp. 53-61.
13. Miskhozhev E.R. Kontseptual'nye osnovy diagnostiki ekonomicheskoi ustoichivosti promyshlen-nogo predpriyatiya [Conceptual bases of diagnosing economic sustainability of an industrial enterprise]. Audit i finansovyi analiz - Audit andfinancial analysis, 2011, no. 3, pp. 156-161.
14. Miskhozhev E.R. Teoretiko-metodologicheskie problemy izmereniya i obobshcheniya pokazatelei otsenki ekonomicheskoi ustoichivosti predpriyatiya [Theoretical and methodological problems of measurement and generalization of indicators to assess the economic sustainability of an enterprise]. Audit i finansovyi analiz - Audit andfinancial analysis, 2010, no.4,pp.118-123.
15. Pogostinskaya N.N., Pogostinskii Yu.A., Zhambekova R.L., Atskanov R.R. Ekonomicheskaya
diagnostika: teoriya i metody [Economic diagnostics: theory and methods]. Nalchik, El'brus Publ., 2000, 319 p.
16. Rukin B.P., Tepikina E.I. Investitsionnye programmy organizatsii kak osnova povysheniya ikh ekonomicheskoi ustoichivosti [Investment programs of organizations as a basis to enhance their economic stability]. Ekonomicheskii analiz: teoriya ipraktika -Economic analysis: theory and practice, 2007, no. 3, pp.25-28.
17. Salakhieva M.F., Nikolaeva L.Yu. Razrabotka modelei diagnostiki i prognozirovaniya veroyatnosti bankrotstva predpriyatiya [Developing models for diagnostics and prediction of enterprise's bankruptcy probability]. Audit i finansovyi analiz - Audit and financial analysis, 2012, no. 3, pp. 178-186.
18. Stepanova M.P. [Methodological approaches to diagnosis, functioning and economic development of industrial enterprises]. Upravlenie ekonomicheskimi sistemami, 2010, no. 4. (In Russ.) Available at: http:// www.uecs.ru/uecs-24-242010/item/217-2011-03-24-09-43-45.
19. Stoyanov E.A., Stoyanova E.S. Ekspertnaya diagnostika i auditfinansovo-khozyaistvennogo poloz-heniya predpriyatiya [Expert diagnostics and audit of financial and economic condition of an enterprise]. Moscow, Perspektiva Publ., 1993, 298 p.
20. Fedorova L.A. [Methodological principles of building a model for assessing the sustainability of hightech production development]. Voprosy upravleniya, 2013, no. 1. (In Russ.) Available at: http://vestnik.uapa. ru/ru-ru/issue/2013/01/23/.
Nikolai S. VASIN
State University - Education-Science-Production Complex, Orel, Russian Federation vasinn@rambler.ru
Vitalii V. CHISTYAKOV
State University - Education-Science-Production Complex, Orel, Russian Federation petrovka141@bk.ru
