CC BY
114
УДК 658.011.3:621
МЕТОДИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ АНАЛИЗА РИСКОВ В УПРАВЛЕНИИ ЗАТРАТАМИ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ
METHODICAL INSTRUMENTS FOR RISK ANALYSIS IN THE COST MANAGEMENT OF THE ENGINEERING ENTERPRISES
Занора Владимир Александрович, старший преподаватель, Черкасский государственный технологический университет, Черкассы, кафедра технологии и оборудование машиностроительных предприятий, факультет компьютеризованных технологий машиностроения и дизайна,
v.zanora@ukr.net,
Украина
Zanora Volodymyr Oleksandrovych,
senior lecturer, Cherkassy state technological university, department of technology and equipment engineering enterprises, faculty of computerized engineering technology and design,
v.zanora@ukr.net,
Ukraine
Аннотация: В статье рассмотрен методический инструментарий анализа рисков на машиностроительных предприятиях как составляющей управления затратами. Приведена блок-схема и алгоритм идентификации рисков деятельности машиностроительных предприятий.
Annotation: The article describes the methodical tools for risk analysis as a component of cost management at the machine-building enterprises. A block-diagram and an algorithm for identifying risks of the engineering enterprises activities are shows.
Ключевые слова: риск, анализ рисков, затраты, управление затратами, методические подходы, методы, машиностроительные предприятия.
Keywords: risk, risk analysis, cost, cost management, methodical approaches, methods, engineering enterprises.
Постановка проблемы в общем виде и ее связь с важными научными или практическими задачами
Интегрирование составляющих управления рисками в общую систему управления предприятием, отдельные подсистемы является общемировой тенденцией, которая обусловлена влиянием многочисленных факторов как внешней, так и внутренней сред на деятельность предприятия, на ее результаты. Рыночные условия функционирования машиностроительных предприятий требуют от руководства использования и разработки гибких методических подходов и методов по управлению как предприятием в целом так и отдельными подсистемами, в частности, такими как управление затратами. Учитывая изменчивость и динамичность условий, в которых осуществляют свою деятельность предприятия, целесообразно проводить обзор и анализ методического инструментария по управлению рисками с целью выбора наиболее эффективной методики, подхода, метода и дальнейшего их внедрения в деятельность предприятия, в управление затратами. Важность анализа указанного инструментария управления рисками и их интегрирования обусловлена необходимостью определения наступления событий с негативными для деятельности предприятия последствиями, опасности возникновения непредвиденных, непроизводительных расходов,
недополучения прибыли по сравнению с запланированными результатами деятельности машиностроительных предприятий.
Анализ последних исследований и публикаций, в которых начато решение данной проблемы и на которые опирается автор
Деятельность различных предприятий сопровождается
неопределенностью и рискованностью, а их особенности (вид деятельности, характеристики производственно-технологического цикла и т.д.) определяют возможность наличия характерных видов рисков. Риск относится к фундаментальным понятиям современного управления, учитывая его тотальность, что является одной из основных особенностей риска в условиях рыночной среды. Влияние рисков на результаты деятельности предприятия обуславливает необходимость их анализа и оценки с целью определения их уровня.
Об актуальности проблематики управления затратами свидетельствуют многочисленные научные труды специалистов и ученых, среди которых С. Ф. Покропивный [1], Л. В. Нападовская, В. И. Герасимчук [2], Ю. С. Цал-Цалко, И. Е. Давидович [3], М. Г. Грещак, Е. В. Мних [4] и др. Методам и подходам управления рисками, их оцениванию уделили свое внимание В. В. Витлинский, П. И. Верченко [5], Н. И. Машина [6], С. А. Кошечкин, Е. В. Саланина [7], Л. А. Гремина и др.
В результате ознакомления и анализа научной, профессиональной литературы можно сделать вывод о недостаточности уделенного внимания ученых и специалистов к необходимости пересмотра подходов и методов анализа и оценивания рисков с целью их применения и интегрирования как в систему управления предприятием в целом так и в отдельные подсистемы в частности. Указанное определяет целесообразность углубленных исследований и свидетельствует об актуальности проведения обзора методов и подходов, используемых в управлении рисками, в качестве составляющей методического инструментария управления затратами предприятий.
Формирование цели статьи
Целью статьи является обзор методических подходов и методов анализа рисков, которые находят свое применение в управлении затратами машиностроительных предприятий, и определение алгоритма идентификации рисков их деятельности.
Изложение основного материала
Осуществление деятельности машиностроительными предприятиями в условиях экономической неопределенности, провоцирующей возникновение многочисленных разнообразных рисков, обусловливает актуальность и целесообразность внедрения риск-ориентированной системы управления, направленной на обеспечение их устойчивого развития, функционирования, а также на сохранение риска на приемлемом уровне. Одним из основных этапов управления рисками является анализ рисков. Методические подходы и методы анализа рисков разделяются на две основные группы, а именно: количественные (статистические и расчетные) и качественные.
Статистические методы удобны для анализа риска, так как представляют собой, как правило, усредненные данные. Всеобщность выводов предоставляет возможность использовать эти методы для технического регулирования. Статистические данные формируются путем сбора и обработки единичных событий, которые произошли за некоторое фиксированное время, например, в определенной группе продукции машиностроительного завода. Они обладают статистической неопределенностью, обусловленной объемом входных данных, и методической неопределенностью, которая связана с выбором способа обработки данных. Применение стандартных методов обработки данных позволяет снизить методическую неопределенность.
При использовании расчетных методов в производственной деятельности предприятия определение риска происходит, как правило, на стадии проектирования. Эти методы позволяют оценить риск относительно конкретного изделия, а не группы однотипных объектов. Распространение результатов индивидуального расчета риска объекта на группу однотипных
объектов (для обобщенных выводов) должно быть обусловлено рядом условий и ограничений. Например, должно быть известно, что расчет риска ведется для типичного представителя, который эксплуатируется в типичных условиях и т.п.
Качественные методы анализа риска позволяют получать усредненные обобщенные сведения о риске нанесения вреда для групп продукции или значение риска для конкретного вида продукции.
Анализ рисков проводится на этапе их идентификации. Блок-схема идентификации рисков приведена на рис. 1.
Начало
Осуществление деятельности работником, подразделением, предприятием
1 = 0^ Т, 1
Контролирование деятельности работника, подразделения, предприятия
Фиксирование проблемных ситуаций, имеющих место во время осуществления деятельности
----ъ
Анализирование факторов, действие которых приводит к возникновению проблемных ситуаций
I
Определение рисков
Оценивание уровня (характеристик) риска
I
Ранжирование рисков
Данные по рискам
Обновление информационной базы предприятия полученными данными
Данные про риски
Конец
Рис. 1. Блок-схема идентификации рисков технологического процесса
Последовательность идентификации рисков состоит из таких шагов, а именно: 1) осуществление деятельности сотрудником, подразделением,
предприятием; 2) контроль деятельности сотрудника, подразделения, предприятия в целом; 3) фиксирование проблемных ситуаций (проявлений рискованности), которые имеют место при осуществлении деятельности сотрудником, подразделением, предприятием; 4) анализ факторов, действие которых приводит к возникновению проблемных ситуаций; 5) определение факторов на основе анализа технико-экономических условий, которые были зафиксированы; 6) проведение оценки уровня (характеристик) рисков; 7) ранжирование рисков по степени влияния на результаты деятельности сотрудника, подразделения, предприятия; 8) проверка приемлемости полученных результатов. При неприемлемости, переход к шагу 4; 9) занесение полученных данных в информационную базу подразделения, предприятия, то есть ее обновление.
Современная практика оценивания рисков промышленных предприятий не ограничивается использованием одного отдельного методического подхода или метода, а чаще всего применяет их комбинации с целью повышения достоверности результатов анализа. Некоторые ситуации обусловливают использование непрямых методов [8 - 10].
Существуют различные подходы к классификации методов анализа рисков, основными из которых являются [11]: разделение методов анализа на качественные, количественные и комбинированные; конкретизация методов анализа рисков при рассмотрении технологических систем; разделение методов по целесообразности и эффективности использования при анализе положительных рисков, негативных и любых рисков.
Рассмотрим методы анализа рисков, используя первый подход к их классификации, а именно разделение на количественные, качественные и комбинированные. Среди методов количественного анализа определяют:
1. Аналитико-вероятностный метод. Первоначально использовался разработчиками системы PERT (Program Evaluation and Research Task). В
дальнейшее этот метод применялся в последовательном оценивании неопределенности, при котором рассчитываются расходы и оценивается неопределенность каждого элемента системы.
2. Метод статистических испытаний или метод «Монте-Карло» [10 - 12]. Является методом формализованного описания неопределенности, используемым в наиболее сложных для прогнозирования условиях. Основывается на использовании имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев, которые согласуются с заданными ограничениями на выходные переменные. К числу преимуществ данного метода следует отнести возможность анализировать и оценивать различные сценарии функционирования машиностроительных предприятий.
3. Профиль риска. При использовании данного метода используется какой-либо обобщенный показатель риска (денежные расходы, задержка времени выполнения и т.д.). Для построения профиля риска на одной оси располагаются цели, подсистемы, операции, на другой - рискованные события, влияющие на них и, наконец, на третьей - показатель риска (например, ожидаемое денежное значение R). Точки максимальных рисков рассматриваются как «слабые точки», требующие принятия особых мер для устранения или снижения риска [9].
4. Проверка устойчивости. Реализация этого метода предусматривает разработку так называемых сценариев развития в базовом и наиболее опасных вариантах. По каждому сценарию исследуется, как будет действовать в соответствующих условиях организационно-экономический механизм функционирования машиностроительного предприятия, какие при этом будут доходы, расходы и показатели эффективности у отдельных участников.
Деятельность машиностроительного предприятия считается устойчивой и эффективной, если во всех рассмотренных ситуациях интересы участников соблюдаются, а возможные неблагоприятные последствия устраняются за счет созданных запасов и резервов или возмещаются страховыми выплатами [9].
5. Анализ чувствительности. Этот метод позволяет определить влияние отдельных факторов на конечный результат проекта, деятельности предприятия и т.д. Указанный метод широко используется в практике финансового управления. В общем случае он сводится к исследованию зависимости некоторого результирующего показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении. Другими словами, этот метод позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины? Отсюда его второе название - анализ «что будет, если» («what if» analysis). Одним из основных недостатков данного метода является то, что изменение одного фактора рассматривается отдельно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.
6. Метод сценариев. В отличие от предыдущих метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. В общем случае процедура использования данного метода в процессе анализа рисков включает выполнение следующих шагов: 1) определяют несколько вариантов изменений ключевых исходных показателей (например, пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический); 2) каждому варианту изменений приписывают его вероятностную оценку; 3) для каждого варианта рассчитывают вероятное значение критерия NPV (чистая приведенная стоимость), IRR (внутренняя норма доходности), PI (индекс рентабельности), а также оценки его отклонений от среднего значения; 4) проводится анализ вероятностных распределений полученных результатов.
Проект с наименьшими значениями стандартного отклонения и коэффициента вариации считается менее рискованным.
В целом метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации деятельности машиностроительных предприятий, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств типа Excel
позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных.
7. Дерево решений. Дерево решений (decision tree) обычно используются для анализа рисков деятельности машиностроительных предприятий, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Они особенно полезны в ситуациях, когда решения, принимаемые в определенный момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.
Дерево решений имеет вид нагруженного графа, вершины его представляют ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора, а дуги (ветви дерева) - различные события (решение, последствия, операции), которые могут иметь место в ситуации, определяемой вершиной. Каждой дуге (область) дерева могут быть приписаны числовые характеристики (нагрузки), например, величина платежа и вероятность его осуществления.
8. Имитационное моделирование рисков.
Имитационное моделирование (Simulation) является одним из мощнейших методов анализа экономической системы. В общем случае под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ (электронновычислительной машине) экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. При анализе рисков обычно используют как базу для экспериментов прогнозные данные об объемах продаж, расходы, цены и т.п. При проведении финансового анализа часто используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не детерминированы управлением или решениями, которые принимаются.
Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели), то есть оцениваются колебания величин на выходе при случайных изменениях входных с учетом степени их взаимозависимости. В
общем случае проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующие этапы:
1. Установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства.
2. Задать законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели.
3. Провести компьютерную имитацию значений ключевых параметров модели.
4. Рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей.
5. Провести анализ полученных результатов и принять решение. Результаты имитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей сценариев.
К методам качественного анализа рисков относятся следующие:
1. График потоков. Представляет собой любую диаграмму, отражающую связи между элементами деятельности машиностроительных предприятий, например, причинно-следственная. Такие графики могут помочь выявить причины и последствия рисков.
2. SWOT-анализ (Strengths (сильные стороны), Weaknesses (слабые стороны), Opportunities (возможности), Threats (опасности)) деятельности машиностроительных предприятий. SWOT-анализ - формулирование (определение) как внешних так и внутренних факторов, которые влияют на деятельность предприятий.
3. Метод контрольных перечней. Перечни рискованных факторов определяются по источникам риска, включающие среду деятельности машиностроительных предприятий, результаты процессов планирования, результаты использования технологий.
Основными комбинированными (количественно-качественными) методами анализа рисков являются:
1. Метод аналогий. Предусматривает использование ретроспективного анализа данных по деятельности машиностроительных предприятий за прошлые периоды, то есть используются данные про аналогичные проекты. Полученные данные и знания про факторы риска и риск обрабатывают с целью получения зависимостей. Метод аналогий применяется машиностроительными предприятиями чаще как дополнительный и используется как один из составляющих комбинированные методы анализа риска.
2. Экспертные методы для оценивания риска. Сущность экспертных методов заключается в том, что для получения оценок рискованных факторов привлекаются высококвалифицированные специалисты - эксперты, которые обладают необходимым профессиональным образованием, опытом и профессиональной интуицией. Частным случаем данного метода является интервьюирование для анализа рисков, которое проводится с участниками производственной деятельности машиностроительного предприятия на стадии планирования и на этапе анализа рисков.
Алгоритм экспертного оценивания рисков деятельности машиностроительных предприятий может включать такие действия: предварительный анализ и выявление проблем, постановка задачи; формирование группы специалистов по проведению экспертизы; формирование перечня кандидатов в эксперты; оценивание уровня доверия экспертам с использованием аддитивного критерия; формирование перечня экспертов; разработка анкет для проведения экспертной оценки; передача анкет экспертам; заполнения анкет экспертами; получение заполненных анкет; статистическая обработка полученной информации; определение приемлемости результатов экспертизы.
Рассмотренные методы адаптируются к использованию на отечественных предприятиях, учитывая условия их функционирования, и используются в методических подходах управления затратами предприятия, прибыли с учетом риска (Earnings at Risk - EaR). Показатель затрат, прибыли с учетом риска позволяет оценить влияние риска на затраты, прибыль предприятия. Для
получения более достоверного анализа, оценок риска отдельные подходы и методы используются совместно в качестве комбинированных.
Выводы из данного исследования и перспективы дальнейших исследований в данном направлении
Управление рисками становится, по сути, повседневной деятельностью для многих сотрудников машиностроительных предприятий, в частности наукоемких производств, участников проектов производственной деятельности сразу после его инициации и до полного его завершения. Цель управления рисками в том, чтобы а) в идеале избежать возникновения проблем или б) минимизировать возможные потери для проекта, предприятия, если избежать проблемы нет возможности. Перечисленные выше методы анализа рисков позволяют риск-менеджеру получить необходимую информацию о риске для управления им. Выбор метода анализа может происходить на основе личного опыта управленца, исходя из характеристик методов приведенных выше или руководствуясь условиями, которые устанавливаются в процессе осуществления деятельности машиностроительными предприятиями.
Дальнейшая работа в данном направлении просматривается в детальном описании основных методических подходов и методов анализа рисков, которые находят свое применение в управлении затратами машиностроительных предприятий, а также рассмотрении новых, появляющихся методов, исследовании процедуры их использования в системе управления предприятием.
Литература
1. Экономика предприятия : уч. / под общ. ред. С. Ф. Покропивного. - К. : КНЭУ, 2000. - 528 с.
2. Экономика и организация производства : уч. / под ред. В. И. Герасимчука, А. Э. Розенплентера. - К. : Знание, 2007. - 678 с.
3. Давидович И. Е. Управление затратами : уч. пособ. / И. Е. Давидович. -К. : Центр учебной литературы, 2008. - 320 с.
4. Мних Е. В. Экономический анализ : учеб. / Е. В. Мних. - К. : Центр учебной литературы, 2003. - 412 с.
5. Витлинский В. В. Анализ, моделирование и управление экономическим риском : уч.-метод. пособ. / В. В. Витлинский, П. И. Верченко. - К. : КНЭУ, 2000. - 292 с.
6. Машина Н. И. Экономический риск и методы его измерения : уч. пособ. / Н. И. Машина. - Киев: Центр учебной литературы, 2003. - 188 с.
7. Саланина Е. В. Оценка и способы снижения риска при управлении производством : автореф. дис. на получение науч. степеня канд. экон. наук: спец. 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами промышленности)» / Е. В. Саланина. - Барнаул, 2005. - 24 с.
8. Ли Ч. Ф. Финансы корпораций: теория, методы и практика / Ч. Ф. Ли, Дж. И. Финнерти / Пер. с англ. - М. : ИНФРА-М, 2000. - 686 с.
9. Селюков В. К. Управление рисками. Ипотечная сфера / В. К. Селюков, С. Г. Гончаров. - М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 360 с.
10. Бартон Т. Комплексный подход к риск-менеджменту: стоит ли этим заниматься / Т. Бартон, У. Шенкир, П. Уокер / Пер. с англ. - М. : Издательский дом «Вильямс», 2003. - 208 с.
11. Ирдуганова Л. И. Методы анализа риска на производстве / Л. И. Ирдуганова, Н. Г. Николаева, Е. В. Приймак // Компетентность. - 2011. - № 1. -С. 48 - 55.
12. Керівництво з питань проектного менеджменту: Пер. з англ. / Під ред. С. Д. Бушуєва. - К. : Видавничий дім «Деловая Украина», 2000. - 198 с.
13. Соболь И. М. Метод Монте-Карло / И. М. Соболь. - М. : Наука, 1978.
- 64 с.
14. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа / Н. Н. Моисеев. - М. : Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981. - 488 с.
15. Советов Б. Я. Моделирование систем / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. -М. : Высшая школа, 1985. - 271 с.
16. Гусаков А. А. Экспертные системы в проектировании и управлении строительством / А. А. Гусаков, Н. И. Ильин, Х. Эдели и др. - М. : Стройиздат, 1994. - 230 с.
Literature
1. Enterprise economy : schoolbook / under the general editorship S. F. Pokropyvnyi. - K. : KNEU, 2000. - 528 p.
2. Economics and production : schoolbook / edited by V. I. Gerasimchuk, A. E. Rozenplenter. - K. : Znanie, 2007. - 678 p.
3. Davydovych I. Е. Cost management : schoolbook / I. Е. Davydovych. - K. : Textbook centre, 2008. - 320 p.
4. Mnyh Е. V. Economic analysis : schoolbook / Е. V. Mnyh. - K. : Textbook centre, 2003. - 412 p.
5. Vitlinskyi V. V. Analysis, modeling and control of economic risk : schoolbook / V. V. Vitlinskii, P. I. Verchenko. - K. : KNEU, 2000. - 292 p.
6. Mashyna N. I. Economic risk and methods of measurement : schoolbook / N. I. Mashyna. - Kiev: Textbook centre, 2003. - 188 p.
7. Salanina Е. V. Evaluation and ways to reduce risk in the management of production : synopsis of dissertation for the degree of candidate of economic sciences: specialty 08.00.05 «Economy and management of a national economy (economics, organization and management of enterprises, industries, industry complexes)» / Е. V. Salanina. - Barnaul, 2005. - 24 p.
8. Li Ch. F. Finance corporations: theory, methods and practice / Ch. F. Li, G.
I. Finnerti / Translated from English. - M. : INFRA-М, 2000. - 686 p.
9. Selukov V. K. Risk management. Mortgage sphere / V. K. Selukov, S. G. Goncharov. - М. : Publishing office named by N. T. Bauman MSTU, 2001. - 360 p.
10. Barton T. Integrated approach to risk management: whether you should go in for / Т. Barton, U. Shenkir, P. Walker / Translated from English. - М. : Publishing house «Williams», 2003. - 208 p.
11. Irduganova L. I. Methods of production risks analysis / L. I. Irduganova, N. G. Nikolaeva, E. V. Pryimak // Competence. - 2011. - № 1. - P. 48 - 55.
12. Project management manual: Translated from English. / edited by S. D. Bushuev. - K. : Publishing house «Delovaja Ukraina», 2000. - 198 p.
13. Sobol I. M. Monte-Carlo method / I. M. Sobol. - M. : Science, 1978. - 64
p.
14. Moiseev N. N. Mathematical problems of system analysis / N. N. Moiseev.
- M. : Science. Home edition physical and mathematical literature, 1981. - 488 p.
15. Sovetov B. J. Simulation systems / B. J. Sovetov, S. A. Jakovlev. - M. : High school, 1985. - 271p.
16. Gusakov A. A. Expert systems in the design and construction management / A. A. Gusakov, N. I. Ilin, H. Edeli and others. - M. : Stroiizdat, 1994. - 230 p.
