CC BY
54Экономико-математические методы для этапов алгоритма управления рисками объектов экономики
Савельева Лидия Анатольевна
к.э.н., доцент кафедры цифровой экономики и менеджмента Сибирского государственного университета геосистем и технологий, etem-ngi@mail.ru
Вдовин Сергей Александрович
к.э.н., доцент кафедры цифровой экономики и менеджмента Сибирского государственного университета геосистем и технологий, vdovin-s@ngs.ru
Классифицируются экономико-математические методы наилучшим образом подходящие для анализа рисков экономической деятельности. Предлагается после проведенной классификации методов использовать их для анализа рисков. Планируется определить методы наиболее эффективные для использования на различных этапах специального алгоритма. Выработаны основные этапы общего алгоритма применения экономико-математических методов после их классификации для анализа рисков. Алгоритм может быть использован при анализе финансовых, инвестиционных и иных рисков. В алгоритме предусмотрена обратная связь, которая как элемент модели управления срабатывает при определенных условиях. Алгоритм будет полезен при выработке оптимальных управленческих решений в условиях риска для различных отраслей экономики. При этом предварительная классификация методов моделирования позволит оптимизировать алгоритм и отсечь неэффективные стратегии управления. Ключевые слова: управление, моделирование, информация, риск, математические методы, антропогенное воздействие, алгоритм, адекватность, обратная связь, системный анализ, факторы, переменные, мониторинг
Темпы развития экономических систем в современных условиях с учетом возможностей цифровизации требуют разработки и адаптации новых экономических инструментов, которые бы позволили проводить системный анализ новых проблем экономики. Процесс такого взаимодействия в рамках деятельности отраслей экономики переходит в процесс воздействия на их ресурсное обеспечение. Актуальными становятся вопросы, связанные с контролем и управлением, ресур-сообеспечением экономики, информационным сопровождением, оптимального распределения в отраслях экономики.
Для эффективного управления и контроля подобными процессами необходимо построить и предложить классификацию взаимодействий и структурировать все основные процессы, протекающие в момент времени с учетом основных факторов (внешних и внутренних) [4]. Необходимо построить экономико-математические модели для проведения имитационных исследований основных хозяйственных, финансовых, инвестиционных и др. взаимодействий в заранее определенной организационно-экономической структуре, отрасли экономики. Подобный проект можно реализовать, используя методы и технологии системного и инженерного анализа, экономико-математического моделирования.
Подобный подход обусловлен многогранной структурой отраслевых подразделений, рассматривая их как части или объекты единой системы, необходимо отслеживать их связи, которые в свою очередь имеют различную физическую природу возникновения [3,4].
Системный анализ позволяет создать имитационное взаимодействие в хозяйственной деятельности, направленных на реализацию проектов. Например, проектов по созданию крупного хозяйственного отраслевого комплекса, инфраструктурного проекта и т.п. Также подобный подход позволяет анализировать экологическое окружение, решать задачи картографического моделирования, геомаркетинга, цифровизации и др.
Приоритетным в последнее время направлением исследований отраслевых взаимодействий является экологическая безопасность, рациональное природопользование, цифровая экономика, национальные проекты. Это направление исследований ставит целью классифицировать, проанализировать техногенные риски, прогнозировать их возникновение с определенной вероятностью, решать другие задачи [1].
Определим технологическую цепочку, следуя звеньям которой проводится анализ имитационной, экономико-математической модели деятельности экономических субъектов:
- определяется объект исследования (подразделение, филиал и т.п.);
- строится «физическая» модель (она включает в себя все возможные смысловые составляющие процессов характеризующих объект: экономические, производственные, финансовые, инвестиционные и др.);
X X
о
го А с.
X
го т
о
м о м о
о см о см
о ш т
X
<
т О X X
- формализация «физической» модели (применяются экономико-математические подходы);
- формализованная модель анализируется с помощью ЭВМ, анализируются данные характеризующие объект управления;
- контроль полученных в рамках модели данных, сравнение с ранее полученными и эмпирическими данными.
Перейдем к классификации рисков их типов, характеристик, а также сущностей и внутренней структуре объектов управления ими обладающими.
1. Собственные характеристики риска как свойства объекта:
- причины возникновения (причина обладания объектом риска, объект может обладать риском изначально или приобрести его в процессе развития);
- характер деятельности ведущей к возникновению риска (повышение вероятности возникновения риска);
- сущность объекта или процесса обладающего риском (анализ внутренней структуры объекта позволит определить тип рисков характерных для него).
Каждый риск вызван той или иной антропогенной деятельностью, следовательно, нужно выделить типы воздействий рисков.
2. По роду опасности (типу воздействия):
- антропогенные (вызванные хозяйственной деятельностью человека);
- природные (стихийные бедствия не техногенного характера);
- смешанные.
В современных условиях невозможно представить деятельность организационно-экономической структуры, входящей в состав отрасли без движения финансовых потоков как внешних (банковские кредиты и др.), так и внутренних (расчеты подразделений). Следовательно, необходимо классифицировать риски по виду коммерческой деятельности.
3. По виду коммерческой деятельности:
- предпринимательские (снижение уровня прибыли, упущенная выгода и др.);
- финансовые (неисполнение договорных обязательств);
- профессиональные (несоответствие квалификации сотрудников занимаемым должностям, ошибки в управлении);
- инвестиционные (изменение доходности акций предприятия).
После проведения общей классификации предложим общий подход к управлению рисками для каждого вида рисков указанных выше.
Этапы управления риском:
- анализ риска (определение рода опасности и причин ее возникновения);
- выбор методов воздействия на риск (определение экономико-математических методов наиболее эффективных для получения стратегии управления риском или его устранения);
- принятие результирующего решения (применение выбранного метода и определение генеральной стратегии воздействия на риск);
- воздействие на риск (исходя из выбранной стратегии с использованием выбранного метода или нескольких);
- контроль результатов (если потери от рисков сократились, то выбранная стратегия верна, если нет, то необходимо выбрать другой метод).
Учитывая многообразие математических методов, можно привести следующую классификацию экономико-математических методов, применимых для анализа деятельности объектов экономики, рисков, которые характерны для них [5,6,7]. При построении моделей для прогнозирования рисков необходимо применять гораздо более широкий спектр экономико-математических методов и проводить аналитические расчеты с высоким уровнем детализации.
1. Математико-статистические методы: дисперсионный анализ, корреляционный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ, ранговый анализ, методы проверки статистических гипотез, анализ индексов.
2. Математическая экономия и эконометрия: экономико-математическое моделирование, теория производственных функций, анализ спроса и потребления, теория метода межотраслевых балансов.
3. Исследование операций: математическое программирование (линейное, нелинейное, дискретное, динамическое и др.).
4. Информационные технологии в экономике: теория экономических систем, теория оптимального функционирования, большие данные, теория информации, автоматизация систем управления.
Исходя из предложенной классификации специалистам, проводящим исследования и построение моделей, необходимо на каждом этапе определятся какой из предложенных подходов удобнее и рациональнее использовать. Предложим для примера общую последовательность действий при исследовании рисков и для каждого этапа предложим математический аппарат и последовательность этапов анализа.
Этап 1. Сбор сведений об объекте, формирование выборок со статистической информацией. На этом этапе используются статистические методы обработки и анализа эмпирической информации, проводится предварительный анализ, целью которого является выявление риска.
Этап 2. Построение имитационной модели и анализ внешних и внутренних связей различного характера. Применяются методы исследования операций: линейное программирование, теория очередей, сетевой анализ. Определяется тип процесса, с которым связано появление риска.
Этап 3. После определения типа риска и причин его возникновения производится формализация модели с помощью экономико-математического моделирования и выбирается аналитический путь уменьшения вероятность возникновения риска. Формализованную модель для ускорения процесса исследования необходимо запрограммировать и проводить расчеты с помощью ЭВМ.
Этап 4. Проверка данных полученных после моделирования. Полученную с помощью ЭВМ. Если данные адекватны и в полном объеме соответствуют целям исследований, то данный алгоритм построения модели взаимодействия подразделений в рамках конкретного процесса рекомендуют к использованию на практике.
Литература
1. Балдин К.В. Управление рисками в инновационно-инвестиционной деятельности предприятия: Учеб-
ное пособие / К.В. Балдин, И.И. Передеряев. - М.: Дашков и К, 2015. - 418 с.
2. Белов, П. Г. Системный анализ и программно-целевой менеджмент рисков: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / П. Г Белов. — М.: Издательство Юрайт, 2019. — 289 с.
3. Вдовин С.А., Неклюдова В.Л. Математический механизм расчета тарифа достаточного для покрытия потерь от экономических, финансовых и инвестиционных рисков // Инновации и инвестиции -2019 № 5. -С. 76-82
4. Вдовин С.А. Инструменты моделирования программ рационального природопользования // Монография. Новосибирск: СУГиТ 2017 . - 186 с.
5. Гармаш А. Н., Орлова И. В., Федосеев В. В.; Под ред. Федосеева В.В.-Экономико-математические методы и прикладные модели 4-е изд., пер. и доп. Учебник для бакалавриата и магистратуры-М.: Издательство Юрайт,2019 - 328 с.
6. Коберн, А. Современные методы описания функциональных требований к системам / А. Коберн. -М.: Лори, 2016. - 263 с.
7. Крутеева О.В., Павленко В.А., Соловьева Ю.Ю. Формирование концепции оценочной деятельности в условиях современного рынка // Интерэкспо ГеоСибирь. 2014. Т. 6. № 1. С. 128-133.
8. Тепман Л.Н., Эриашвили Н.Д. Управление рисками в условиях финансового кризиса: Учебное пособие / Л.Н. Тепман, Н.Д. Эриашвили. - М.: ЮНИТИ, 2014. - 295 с.
9. Хуснутдинов, Р.Ш. Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие / Р.Ш. Хуснутдинов. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 224 с.
10. Кукушкина В.В. Формирование конкурентоспособной системы управления // Социальная синергетика и актульная наука. Глобализация. Глобалистика. Потенциалы и перспективы России в глобальном мире сборник научных трудов. 2010. С. 334-335.
11. Кукушкина В.В. Модель разработки стратегии и определения прибыли // Наука и устойчивое развитие общества. Наследие В.И. Вернадского. 2009. № 9. С. 90-94.
12. Сысоева Е.В. Прибыль и убыток как финансовые результаты и важнейшие категории деятельности организации в рыночных отношениях // Транспортное дело России. 2015. № 3. С. 24-27.
13. Сысоева Е.В. Инструменты повышения конкурентоспособности компаний // Инновации и инвестиции. 2018. № 10. С. 55-59.
14. Шленов Ю.В., Левин Ю.А., Павлов А.О. Финансовые, институциональные и региональные аспекты инновационного развития экономики России // Инновации и инвестиции. 2016. № 1. С. 2-4.
provides feedback, which as an element of the control model is triggered under certain conditions. The algorithm will be useful in developing optimal management decisions in risky conditions for various sectors of the economy. In this case, a preliminary classification of modeling methods will optimize the algorithm and cut off ineffective management strategies. Keywords: management, modeling, information, risk, mathematical methods, anthropogenic impact, algorithm, adequacy, feedback, system analysis, factors, variables, monitoring References
1. Baldin K.V. Risk management in the innovation and investment
activity of the enterprise: Textbook / K.V. Baldin, I.I. Pereeryaev. - M.: Dashkov and K., 2015 .- 418 p.
2. Belov, P. G. System analysis and program-targeted risk man-
agement: a textbook and workshop for undergraduate and graduate programs / P. G. Belov. - M.: Yurayt Publishing House, 2019 .- 289 p.
3. Vdovin S. A., Neklyudova V. L. The mathematical mechanism
for calculating a tariff sufficient to cover losses from economic, financial and investment risks // Innovations and Investments -2019 No. 5. - P. 76-82
4. Vdovin S.A. Tools for modeling environmental management
programs // Monograph. Novosibirsk: SUGiT 2017. - 186 p.
5. Garmash A.N., Orlova I.V., Fedoseev V.V .; Ed. Fedoseeva VV-
Economic-mathematical methods and applied models 4th ed., Trans. and add. Textbook for undergraduate and graduate programs-M .: Yurayt Publishing House, 2019 - 328 p.
6. Kobern, A. Modern methods for the description of functional
requirements for systems / A. Kobern. - M .: Lori, 2016 .- 263 p.
7. Kruteeva OV, Pavlenko VA, Soloviev Yu.Yu. The formation of
the concept of valuation activities in the modern market // Interexpo Geo-Siberia. 2014.Vol. 6. No. 1. P. 128-133.
8. Tepman L.N., Eriashvili N.D. Risk Management in a Financial
Crisis: Textbook / L.N. Tepman, N.D. Eriashvili. - M.: UNITY, 2014. - 295 p.
9. Khusnutdinov, R.Sh. Economic and mathematical methods and
models: Textbook / R.Sh. Khusnutdinov. - M.: SIC INFRA-M, 2013 .- 224 p.
10. Kukushkina V.V. Formation of a competitive management system // Social Synergetics and Actual Science. Globalization. Global studies. The potentials and prospects of Russia in the global world are a collection of scientific papers. 2010.S. 334-335.
11. Kukushkina V.V. A model for developing a strategy and determining profit // Science and sustainable development of society. The legacy of V.I. Vernadsky. 2009. No. 9. S. 90-94.
12. Sysoeva E.V. Profit and loss as financial results and the most important categories of organization activity in market relations // Transport business of Russia. 2015. No. 3. P. 24-27.
13. Sysoeva E.V. Instruments for increasing the competitiveness of companies // Innovations and Investments. 2018. No. 10. S. 55-59.
14. Shlenov Yu.V., Levin Yu.A., Pavlov A.O. Financial, institutional and regional aspects of the innovative development of the Russian economy // Innovations and Investments. 2016. No. 1. S. 2-4.
X X О го А С.
Economic and mathematical methods for stages of the risk
management algorithm of economic objects Savelyeva L.A., Vdovin S.A.
Siberian State University of Geosystems and Technologies Economic and mathematical methods are classified that are best suited for risk analysis of economic activity. After the classification of methods, it is proposed to use them for risk analysis. It is planned to determine the methods that are most effective for use at various stages of a special algorithm. The main stages of the general algorithm for applying economic and mathematical methods after their classification for risk analysis have been developed. The algorithm can be used in the analysis of financial, investment and other risks. The algorithm
X
ro m
о
to о to о
