CC BY
61
ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ УПРАВЛЕНИЯ
Н.И. ОВЧИННИКОВА
зав. кафедрой математики Иркутской государственной сельскохозяйственной академии,
доктор технических наук, профессор e-mail: nata54@bk.ru
М.А. КРИВЦОВА
кандидат экономических наук, доцент Байкальского государственного университета экономики и права,
г. Иркутск e-mail: krivcova_mar@mail.ru
К ВОПРОСУ ОБ ОЦЕНКЕ РИСКОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АГРОПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Приводится методика оценки рисков, основанная на расчете интегрального показателя неблагоприятного воздействия внешней среды на деятельность агропромышленных предприятий. Указывается, что предложенная методика дает возможность сельскохозяйственным предприятиям вовремя адаптироваться к новым условиям, своевременно оценивать возможные внешние и внутренние риски и принимать научно обоснованные управленческие решения. Теоретической и методологической основой проведенных исследований послужили современная теория риска, методы системного и статистического анализа, экспертных оценок и теории нечетких множеств.
Ключевые слова: агропромышленное предприятие, рискообразующие факторы, теория риска, метод экспертных оценок, теория нечетких множеств.
N.I. OVCHINNIKOVA
Chairholder, Chair of Mathematics, Irkutsk State Academy of Agriculture, Doctor of Engineering Sciences, Professor e-mail: nata54@bk.ru
M.A. KRIVTSOVA
PhD in Economics, Associate Professor, Baikal State University of Economics and Law, Irkutsk
e-mail: krivcova_mar@mail.ru
ABOUT RISK ASSESSMENT OF AGROINDUSTRIAL ENTERPRISES’ ACTIVITY
The article presents a technique of risk assessment based on the calculation of an integrated indicator of an injurious effect of environment on the activity of agroindustrial enterprises. It is pointed out that the proposed technique allows agroindustrial enterprises to adapt for new conditions at the proper time, to assess promptly possible outside and inside risks and to make scientifically-proved management decisions. As a theoretical and methodological basis of the conducted researches, the authors have used the modern theory of risk, methods of system and statistical analysis, expert assessment and fuzzy-set theory.
Keywords: agroindustrial enterprise, factors forming risks, theory of risk, method of expert assessment, fuzzy-set theory.
УДК 005.334:631.1 ББК 65.32-09
© Н.И. Овчинникова, МА Кривцова, 2011
На состояние любого хозяйствующего субъекта оказывает влияние большое количество факторов, как внешних, отражающих изменение окружающей среды, так и внутренних, обусловленных спецификой деятельности, особенностями организации и управления, прочими параметрами функционирования данного субъекта. Зачастую большинство из этих факторов являются труднопрогнозируемыми, и сложность вызывает оценка степени их воздействия на результаты финансово-хозяйственной деятельности. Такая неопределенность в последствиях объясняет вероятность как неполучения прибыли, так и отклонения от заданной цели. В связи с этим научно обоснованный подход к принятию эффективных управленческих решений, основанных на системном подходе, анализе внутренних и внешних факторов, сможет обеспечить стабильность функционирования агропромышленного предприятия в условиях неопределенности и риска.
Для оценки неблагоприятного воздействия внешней среды на деятельность предприятия, в том числе и аграрного, нами предлагается методика расчета интегрального показателя риска. Суть ее состоит в том, что из всего набора внешних рискообразующих факторов экспертным путем выделяется множество базовых факторов X,, являющихся наиболее значимыми для любого предприятия. Другие факторы могут добавляться с учетом интересов данной организации. По мнению многих авторов, к наиболее существенным факторам риска относятся политические (неопределенность политической ситуации, неблагоприятные политические изменения в стране и регионе), экономические (нестабильность экономического законодательства, вероятность введения ограничений на торговлю и поставки), социальные (возможность неисполнения договорных обязательств, неплатежей и др.), научно-технические (неполнота и неточность технико-экономических показателей новой техники и технологий, аварии, отказы оборудования, брак) и экологические (неопределенность природно-климатических условий, вероятность наступления форс-мажорных обстоятельств). Для каждого базового фактора из проранжированных по убыванию значимости определяется его уровень значимости w! по правилу Фишберна [6]:
;
'
(1)
где п — число базовых рискообразующих факторов, причем
Правило Фишберна отражает тот факт, что об уровне значимости показателей неизвестно ничего, кроме того, что они убывают по значимости. Тогда оценка (1) отвечает максимуму энтропии наличной информационной неопределенности объекта исследования. Если все факторы обладают равной значимостью (равнопредпочтительны), то wj = 1/ п.
Значимость показателей для оценки состояния тех или иных предприятий различна, и поэтому перед экспертом встает трудная задача отбора и ранжирования факторов анализа. Показатели, классифицированные по группам, могут образовывать иерархию, но в простейшем случае они просто составляют неупорядоченный набор. Интегральный показатель риска неблагоприятного воздействия внешней среды на деятельность агропромышленного предприятия £ может быть вычислен по формуле, приведенной в работе [3]:
.
1 = 1
Экспертным путем для каждого показателя, характеризующего степень риска (уровень базового фактора), выделяется подмножество составляющих 7-факторов с ожидаемостью их проявления и весом относительно базового фактора. Производится классификация уровней всех 7-факторов по каждому базовому фактору на одном из стандартных нечетких 01-классификаторов [2; 4]. Результаты классификации пред-
ставлены в виде табл. 1, где X у — степень принадлежности уровня 7-фактора нечетким подмножествам ц , выбранного стандартного нечеткого 01-классификатора.
Таблица 1 Распознавание уровней Z-фaктopoв на стандартном нечетком 01-классификаторе
7-фактор Значимость (вес) Ик
Р1 Х11 Хц Х1К
7 Р, Хл Х а Х ,к
7ы ры Х ы ХЫ1 Хык
Узловые точки СНК — а1 а ак
Распознавание уровня показателя — самая уязвимая процедура в процессе использования предложенного метода. Эта процедура целиком отдается на откуп эксперту, в расчете на его опыт. В качестве подспорья эксперт может использовать статистические данные о работе предприятия за достаточно большой промежуток времени. Компактно такие данные можно представить с помощью гистограммы. По оси абсцисс гистограммы откладывается сам показатель, разбитый на ряд ячеек равной ширины, а по оси ординат — число попаданий значений уровня 7-факторов в каждую из ячеек разбиения. Исследуя гистограммы, эксперт может разработать собственную классификацию уровней показателей. Если эксперт хорошо знает предприятие изнутри, то ему не составит никакого труда выделить именно те факторы, которые в наибольшей мере влияют на деятельность предприятия, определить и пронормировать их количественные показатели. При этом если эксперт затрудняется с классификацией, он может в ходе нормирования успешно применять нечеткие описания таким образом, как это предлагается в данной статье.
Используя матричную схему агрегирования, находят количественное значение агрегированного показателя А для каждого базового фактора с помощью формулы двойной свертки из работы [1]:
■
где Р1 — вес /-го 7-фактора в свертке; а — узловые точки стандартного нечеткого 01-классификатора.
В ходе свертки мы используем две системы весовых коэффициентов — значимости показателей и опорных весов — для сведения нескольких отдельных показателей в один. Тогда расчет интегрального показателя неблагоприятного воздействия внешней среды на деятельность агропромышленного предприятия производится по измененной формуле, приведенной в работе [5]:
где А, — агрегированный показатель по /-му базовому фактору.
На основе выбранного стандартного нечеткого 01-классификатора необходимо выполнить процедуру лингвистического распознавания уровня интегрального показателя £ согласно предложенной в табл. 2 классификации.
Таблица 2
Классификация уровня интегрального показателя
Интервал значений £ Степень риска
0 < £ < 0,15 Незначительная
0,15 < £ < 0,35 Низкая
0,35 < £ < 0,45 Средняя
0,45 < £ < 0,55 Приемлемая
0,55 < £ < 0,85 Высокая
0,85 < £ < 1,00 Предельная
Из табл. 2 видно, что чем ниже значение интегрального показателя риска, тем «благополучнее» состояние оцениваемого предприятия.
Предложенная методика оценки рисков деятельности агропромышленных предприятий сейчас проходит апробацию на предприятиях Иркутской области. Обследование показало, что данная методика адекватна не только реалиям объекта исследования, но и специфическим особенностям познающего субъекта, а также формально очерченным границам наличной информационной неопределенности. Изложенный подход позволяет эксперту наилучшим образом формализовать свои нечеткие представления, трансформировав язык слов в язык количественных оценок. Успех анализа обусловливается тем, насколько глубоко понимается суть происходящего на отдельном предприятии.
Заявленный здесь подход — не окончательный, и он может быть улучшен для тех задач, в которых прежде всего усложняются факторы, влияющие на деятельность предприятий АПК и условия классификации их состояний, изменяются критерии распознавания.
Список использованной литературы
1. Долматов А.С. Математические методы риск-менеджмента: учеб. пособие. М., 2007.
2. Конышева Л.К., Назаров Д.М. Основы теории нечетких множеств. СПб., 2001.
3. Лойко В.И., Ефанова Н.В. Количественные модели и методики оценки рисков в агропромышленных интегрированных производственных системах // Труды Кубанского аграрного университета. Краснодар, 2008. Вып. 40. С. 12-32.
4. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами //Аудит и финансовый анализ. 2000. № 2. С. 33—41.
5. Скамай Л. Критерии и методы количественной и качественной оценки уровня предпринимательских рисков: Управление экономическим риском // РИСК. 1998. № 2—3. С. 54—60.
6. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М., 1978.
Bibliography (transliterated)
1. Dolmatov A.S. Matematicheskie metody risk-menedzhmenta: ucheb. posobie. M., 2007.
2. Konysheva L.K., Nazarov D.M. Osnovy teorii nechetkikh mnozhestv. SPb., 2001.
3. Loiko V.I., Efanova N.V. Kolichestvennye modeli i metodiki otsenki riskov v agropromyshlennykh integrirovannykh proizvodstvennykh sistemakh // Trudy Kubanskogo agrarnogo universiteta. Krasnodar, 2008. Vyp. 40. S. 12—32.
4. Nedosekin A.O. Primenenie teorii nechetkikh mnozhestv k zadacham upravleniya finansami //Audit i finansovyi analiz. 2000. № 2. S. 33-41.
5. Skamai L. Kriterii i metody kolichestvennoi i kachestvennoi otsenki urovnya predprinimatel'skikh riskov: Upravlenie ekonomicheskim riskom // RISK. 1998. № 2-3. S. 54-60.
6. Fishbern P. Teoriya poleznosti dlya prinyatiya reshenii. M., 1978.
