CC BY
53
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2016 ISSN 2410-700Х
перспективного уровня ресурсного потенциала с его фактическим значением [3, с 139].
Ресурсный потенциал - это синтетический показатель. Совокупность всех частных потенциалов индивидуальных видов ресурсов в рамках определенной организационной и территориальной ограниченности формируют ресурсный потенциал отрасли, субъекта хозяйствования или территории. Все компоненты ресурсного потенциала взаимосвязаны между собой. Для достижения любой цели субъекта хозяйствования ресурсный потенциал должен представлять собой систему взаимоувязанных оптимальных количественных и качественных ресурсных пропорций. Поэтому для формирования такого ресурсного потенциала необходимо эффективно управлять процессом его формирования, обновления, развития и использования.
Для осуществления производственно-хозяйственной деятельности каждое предприятие должно располагать определенным имуществом, принадлежащим ему на правах собственности. Все виды такого имущества в совокупности называются активами или ресурсами предприятия. Вообще в составе предприятия выделяют следующие подсистемы: материальные ресурсы; технологические ресурсы; кадровые ресурсы; пространственные ресурсы; ресурсы системы управления; информационные ресурсы; финансовые ресурсы.
Все виды ресурсов представляют собой в совокупности возможность достижения целей системы. Это означает, что имея в своем распоряжении те или иные средства производства (станки, вспомогательное оборудование, сырье и материалы, инструменты и инвентарь), кадры (рабочие соответствующих разрядов, соответствующей квалификации, научные работники), производственные помещения с определенными характеристиками, дороги, сооружения и прочие ресурсы, производственная система способна в той или иной степени удовлетворять изменяющиеся нужды, потребности и запросы потенциальных покупателей [5, с 49].
Таким образом, своевременная, полная и достоверная оценка ресурсного потенциала предпринимательской структуры позволяет оптимизировать и реализовать устойчивую основу для развития предприятия в любых, даже самых сложных экономических условиях. Список использованной литературы:
1. Боумэн К. Основы стратегического менеджмента.: - М, ЮНИТИ, 2012. - 236 с.
2. Друкер П. Инновации в бизнесе / Друкер П.: - М. : Альпина Бизнес Букс, 2011. - 190 с.
3. Ковалев В. В. Финансовый анализ: методы и процедуры. - М.: Финансы и статистика, 2011. - 560 с.
4. Романов А. П. Управление экономическим потенциалом организации: учебное пособие/А. П. Романов, Г. Г. Серебренников, В. М. Безуглая, О. В. Кириллина, М. К. Чарыкова.: - Тамбов : Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2012. - 288 с.
5. Савруков Н. Т., Егоров А.И. Экономическая стратегия фирмы: - СПб.: Политехника, 2012. - 260 с.
© Драчева О. А., 2016
УДК 33
Егорова Наталья Евгеньевна
д.э.н., профессор ЦЕМИ РАН, г.Москва, РФ, E-mail: nyegorova@outlook.com Гордеева Елена Александровна нач. управления международных связей КГТУ, г.Калининград, РФ, E-mail: beznos78@mail.ru
МЕТОДОЛОГИЯ НАХОЖДЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ СТРАТЕГИИ УПРАВЛЕНИЕ
ССУДНОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ
Статья подготовлена при поддержке гранта РГНФ, проект № 15-02-00326 «Государственно-частное партнерство: организационно-экономические механизмы и методы согласования экономических
интересов»
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2016 ISSN 2410-700Х_
Аннотация
В условиях ужесточения экономических условий в связи с действиями санкций, актуальной становится проблема формирования оптимальной стратегии управления проблемной ссудной задолженностью Российских банков.
Цель. Оптимизация управления кредитно-инвестиционными ресурсами банка на основе предложенной оптимальной стратегии управления проблемной ссудной задолженностью.
Методология. В исследовании применяются экономико-математические модели управления ссудной задолженностью. При моделировании кредитно-инвестиционных процессов банка формулируются нечеткая оптимизационная задача.
Результаты. Представленная нечеткая оптимизационная задача, решение которой позволяет сформировать оптимальную стратегию управления проблемной ссудной задолженностью в нечетких прогнозных экономических условиях.
Вывод. Оптимальная стратегия управления ссудной задолженностью находится из решения разработанной оптимизационной задачи при условии достижения максимального значения ее показателя экономической эффективности.
Ключевые слова:
ссудная задолженность, стратегия управления, экономико-математическая модель, оптимизационные
задачи, нечеткие числа.
Проблемы взаимодействия государства, банков и предприятий относятся к числу сложных и всегда актуальных задач. Во многом они определяются высокорисковым характером банковской деятельности.
Финансовый рынок подвержен сильной зависимости от инвестиционного и спекулятивного движения транснационального капитала. Ухудшение условий на рынке внешнего финансового заимствования приводит к невозможности доступа к новым дешевым денежным ресурсам. Банковские организации из-за потери ликвидности не имеют возможности рефинансировать предприятия, имеющие проблемные ссудные задолженности (ПСЗ)2 и проводить необходимую кредитно-инвестиционную политику для получения прибыли, а компании не имеют возможности генерировать необходимый денежный поток на уровне, достаточном для обслуживания своих задолженностей. В связи с этим задача управления ПСЗ является актуальной для современного этапа функционирования банковской системы.
Находясь в зоне повышенного риска, кредитно-инвестиционная деятельность банков существенно зависит от структуры портфеля инвестиций, размещаемых в различные проекты, обладающие различной рискованностью.
Выданные банковской организацией кредиты и проценты по ним предприятию необходимо возвращать в договорные сроки независимо от его финансово-экономического состояния. При осуществлении же вложений в некоторые проекты инвестиции могут быть полностью или частично утрачены.
В современных экономических условиях происходит резкое ухудшение качества портфеля ссудной задолженности, сформированного в период доступных и дешевых денежных средств. Следствием этого стало повышение проблемной СЗ компаний и банковских организаций. Проблема возврата кредитов все более остро затрагивает банковские системы различных стран. По сведениям информационного агентства Блумберг, у 92 крупнейших банков США с активами от USD 10 млрд плохие кредиты составляли 1,19% всего портфеля на 30 сентября 2015 г., тогда как у 105 крупнейших европейских банков (без учёта Швейцарии) в конце июня доля безнадежных кредитов достигла 5,6% [1]. В России удельный вес просроченной ссудной задолженности физических лиц в общем объеме кредитного портфеля еще выше и достигает по данным Центробанка 8,3%. Просроченная задолженность по корпоративному портфелю
2 Под проблемной ссудной задолженностью (ПСЗ) понимается просроченная ссудная задолженность и часть ссудной задолженности, которая в силу изменившихся экономических и финансовых условий и ухудшения прогноза по ним, может стать в ближайшей временной перспективе просроченной ссудной задолженностью.
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2016 ISSN 2410-700Х_
выросла в январе 2015 г. и вовсе на 12,1%. Удельный вес просроченной задолженности по кредитам бизнесу поднялся в этот же период с 6,2 до 6,8% [2].
Динамика ПСЗ зависит не только от развития общей экономической конъюнктуры, но и, в большей степени, от выбранной банками инвестиционно-кредитной деятельности. Под стратегией управления ссудной задолженностью понимается некоторый набор общих принципов и правил, а также моделей ее обеспечивающих, на основе которых принимаются кредитно-инвестиционные решения для достижения заданных целей в долгосрочном периоде. Актуальной становится задача развития методов стратегического планирования и управления инвестиционно-кредитной деятельности банков, в том числе - в сфере ПСЗ.
Формирование оптимальной стратегии управления ПСЗ осуществляется на основе оценки ее эффективности, которая характеризуется показателем, равным разности между достигнутыми (или прогнозными) результатами по снижению ПСЗ, и затратами на функционирование стратегии управления на некотором временном промежутке. Оптимальной стратегии управления соответствует совокупность решений, обеспечивающих максимальный показатель эффективности.
Одной из широко распространенных и успешно применяемых на практике является компромиссно-рентная стратегия, позволяющая определить сумму рентного платежа, оптимальную для предприятия-должника и банка-кредитора [3, 4]. Она основана на разделении ПСЗ (обозначаемой далее So) на две части. К первой из них Si относится та доля задолженности, которая не может быть погашена (безнадежные долги) и должна быть продана. Считается, что находится некоторый стратегический инвестор, который обменивает Si на ценные бумаги на условиях квазиэквивалентности.3 Для второй части S2 формируется поток платежей на новых условиях, учитывающих текущее финансовое и экономическое состояние компании должника, а также прогнозное развитие экономической ситуации. При этом Si + S2 = So.
Разные сценарии развития экономической ситуации задаются: 1) ставкой рефинансирования - для банковской организации; и 2) ставкой кредита - для кредитуемого предприятия, компании. Для каждого временного промежутка (обычно квартала) формируется прогнозный поток платежей, генерируемый используемой стратегией.
Для формирования искомой стратегии управления ПСЗ важным является начальное распределение ее объема на Si и S2. Значение индикатора экономической эффективности данной стратегии в зависимости от принятой структуры ПСЗ будет разным, вследствие различных объемов и качества ссудной задолженности в каждой из частей. Например, для большего объема и некачественного состава S2 потребуется и большее время для ее ликвидации; с другой стороны, менее качественный состав и значительный объем Si приведет к соответствующему росту числа различных ценных бумаг, полученных в процессе их обмена, для реализации которых также потребуется большие издержки.
Таким образом, существует оптимальное соотношение между частями Si и S2, при которых показатель экономической эффективности стратегии будет максимальным. Это соотношение будет оптимальным в смысле Парето, т.е. оно не может быть улучшено ни по одному из критериев (соотношение объемов и их качество) без ухудшения по-другому (хотя бы одному) из критериев [6]. При этом показатель экономической эффективности стратегии будет зависеть также и от исходного состояния ПСЗ и внешней экономической ситуации [3]..
В данной работе авторами предлагается осуществлять решение о ликвидации ПСЗ на основе компромиссно - рентной стратегии [4] в синтезе с теорией нечетких множеств [6]. Компромиссно-рентная стратегия является высокоэффективным инструментом управления ПСЗ, однако его использование затрудняется факторами неопределенности, так как нельзя достоверно знать влияние прогнозных экономических и финансовых условий на платежеспособность предприятия и компании в будущем. Однако, с достаточной степенью уверенности, например, на основе экспертных оценок, можно предположить, что значения ПСЗ будут находиться в заданном интервале, причем некоторые из них, в
3 Под квазиэквивалентностью понимается компромиссное решение, осуществляемое при проведении операции обмена активов, согласующее интересы всех сторон [3].
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2016 ISSN 2410-700Х_
определенном смысле будут предпочтительнее других. Для математического описания таких параметров обычно используются нечеткие числа или распределения вероятностей [7]. Применение вероятностного подхода в данном случае представляется затруднительным в силу невозможности получить представительные статистические наблюдения поведения случайной переменной ПСЗ.
Нечеткое число характеризуется своей функцией принадлежности - P), областью определения
которой является так называемое универсальное множество, к которому относятся все принимаемые значения анализируемого параметра; а областью значений является единичный интервал [0,1]. При этом функция принадлежности определяет степень принадлежности элемента множества P к нечеткому множеству. Чем больше значение функции принадлежности, тем выше оценивается степень принадлежности элемента универсального множества к нечеткому множеству [6,7]. В данном случае рассматриваются нечеткие числа с выпуклой функцией принадлежности. Такое произвольное нечеткое
число - P представлено на рис.2 своей функцией принадлежности.
М?)
а
0
А р
POi / р, \Р02 P \ ^
Ра1 Ра2
Рисунок 2 - Функция принадлежности произвольного нечеткого числа
На рис. 2 значение ординат на интервале [0,1] функций принадлежности ^ нечетких чисел называют
уровнем принадлежности а. При этом абсциссы точек с одинаковыми величинами ординат функции принадлежности дают два значения - нижнее и верхнее значение нечеткого числа на уровне а, которые также называются границами интервала достоверности на а уровне, Например [Ра1,Ра2] есть интервал достоверности на а уровне, а [Р01,Р02] на нулевом уровне.
На рис. 1 представлены часто используемые на практике такие нечеткие числа, описываемые своими функциями принадлежности: пи-подобная, трапециевидная, треугольная, сигмоидная, гауссова [7], выбор которых определяется экономической природой исследуемого объекта.
Для рассматриваемого случая наиболее характерны л-подобные и трапециевидные функции принадлежности нечеткого числа, характеризующего переменную ПСЗ. Это связано с наличием в банковской деятельности ограничений (нормативов), не допускающих увеличения ПСЗ сверх заданного лимита. Этот лимит определяется как минимум из двух величин: либо как регулятор, формируемый вышестоящей организацией, либо как регулятор внутрибанковского планирования (в том случае, если он задается более жестко, чем внешний регулятор). Однако в целях упрощения далее рассматривается вариант треугольной функции принадлежности.
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2016 ISSN 2410-700Х
Рисунок 1 - Часто используемые на практике функции принадлежности нечеткого числа
Таким образом, поскольку структура ПСЗ и ее параметры имеют неопределенный характер, задача нахождения оптимальной стратегии управления ПСЗ формулируется в терминах теории нечетких множеств:
Sx + S2 = S0
о ^ ^ ^ ^ тах
0 ^ S 2 ^ S 2 max
P(Sl,S2,T) ^ max ,
где Slt S2 и Sо - нечеткие числа, знак ~ идентифицирует нечеткую переменную.
(1) (2)
(3)
(4)
Значение максимальной части ПСЗ, предназначенной для обмена на ценные бумаги - $>1тох задается банковской организацией с учетом внешней экономической конъюнктуры и качества актива. Значение максимальной части ПСЗ - S2max, предназначенной для формирования потока платежей на новых условиях задается банковской организацией с учетом внешних экономических условий и финансовых возможностей компании должника и с учетом требований банка со сроком погашения кредита - Т.
Представленная нечеткая модель в виде оптимизационной задачи (1-4) позволяет сформировать оптимальную стратегию управления проблемными кредитами в нечетких прогнозных экономических условиях и найти оптимальные соотношения между 81 и 82.
Следующий шаг состоит в поиске компромиссного решения по обмену ^ на ценные бумаги. В
качестве стратегического инвестора, приобретающего долги ^, может выступать как частный
предприниматель, так и государственная организация. В связи с этим предложенные методические подходы могут быть использованы при реализации механизмов государственно-частного партнерства (ГЧП). Обычно государство как стратегический инвестор принимает на себя долговые обязательства социально-значимых предприятий, а затем уже выступает как финансовый посредник при взаимодействии с бизнесом в целях санации и развития приоритетных объектов национального хозяйства.
Для того, чтобы решить проблемы с задолженностью ^ , необходимо сформировать поток рентных платежей, каждый из которых определяется для фиксированного периода времени (обычно квартала). При
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2016 ISSN 2410-700Х_
этом задается новый срок погашения задолженности равным T кварталам и формируется необходимый ежеквартальный одинаковый поток платежей - выплат по ссуде и процентов по ней вплоть до срока погашения задолженности. Из равенства объема всей задолженности и суммы платежей за время T с учетом процентов по ним следует, что равный нечеткий поток платежей определяется по формуле:
~ r r
s = rkS0(1 + ) / ((1 + rk) -1) . (5)
Здесь S - текущие выплаты по ссуде и процентов; S0 - начальная проблемная ссудная задолженность; T - количество временных периодов (кварталов); ~ - ставка кредита. При этом ставка
кредита, как прогнозный параметр, имеет также неопределенный характер и представляется нечетким числом.
Если предприятие в силу своих финансовых и экономических возможностей не может осуществлять текущий ежеквартальный платеж больше, чем S , (при котором становятся невозможными процессы инвестиций и воспроизводства), то время ликвидации задолженности T при одинаковых выплатах равных
Ss находится как решение следующего степенного уравнения:
r ~
(1 + S ) = s/ (SS - ~kS0), (6)
S < S .
max
Потери банка в виде процентов, возникающих вследствие невозврата денежных средств по выданным кредитам, относятся к затратам функционирующей стратегии. Текущее (ежеквартальное) значение затрат Zt определяется из соотношения:
S = ~ [(1 + S )t - 1] . (7)
Тогда показатель экономической эффективности выбранной стратегии P , для каждого этапа времени т из интервала [1,T] находится из выражения:
f ^ f
т
P,
т S-i=1(1 + S)
V i=1(1+S )' у
(8)
Здесь £ ■ определяется по формулам (5) для каждого Т = I, либо выбирается согласно неравенству (6), а текущее значение вычисляется из выражения (7). При этом снижение ПСЗ, генерируемое стратегией управления, обеспечивающей платежи в момент ( = г и затраты на функционирование стратегии управления - I■ на каждом временном этапе приводятся к начальному моменту времени процедурой дисконтирования с использованием ставки дисконтирования ~ , которая как прогнозный параметр, имеет
неопределенный характер и также представляется нечетким числом.
Если учесть, что часть ПСЗ, предназначенная для обмена на ценные бумаги, ликвидирована с известными издержками в первом периоде (квартале), то для первого квартала в формуле (8) к
ежеквартальному платежу добавляется значение ^ , а к затратам известные потери при ее ликвидации.
Таким образом, показатель экономической эффективности равен величине дисконтированных денежных средств, полученных банком от заемщика за время т с учетом издержек в виде процентов, вследствие невозврата денежных средств по выданным кредитам, а также затрат на функционирование стратегии.
Выводы.
Вопросы прогнозирования ПСЗ относятся к числу наиболее актуальных на современном этапе
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2016 ISSN 2410-700Х_
развития мировой банковской системы. Сложность этих вопросов в значительной степени обусловлена факторами существенной неопределенности, сопровождающими кризисные процессы и нестабильность финансовой мировой системы.
В этих условиях банкам необходимо не только отслеживать динамику ПСЗ и преодолевать устойчивый ее рост, но и управлять структурой ПСЗ.
Детерминированные подходы при решении этой задачи оказываются, как правило, малоэффективными. Действительно, в настоящее время, довольно сложно предсказать, какая часть долговых обязательств предприятий, достаточно благополучных на момент выдачи кредита, трансформируется в безнадежные долги; найдется ли стратегический инвестор, готовый перекупить долги и на каких условиях будет осуществлена данная сделка; каким образом следует осуществить реструктуризацию долгов тех предприятий, состояние которых приблизилось к предбанкротному и т.д.
Авторами предложены методические принципы и экономико-математический инструментарий управления ПСЗ на основе подхода теории нечетких чисел, позволяющих сформулировать оптимальную стратегию управления ссудной задолженностью, основанную на комплексной оценке экономической эффективности двух ее частей: безнадежных долгов, подлежащих продаже стратегическому инвестору, и долгов, реструктурируемых в соответствии с компромиссно-рентным принципом, учитывающим как интересы банка, так и реальные возможности предприятия по погашению долговых обязательств.
Сформулированные в работе методические подходы могут найти достаточно широкое применение и использоваться, в частности, при реализации механизмов ГЧП, согласующих экономические интересы государства, частного бизнеса и банков.
Список использованной литературы
1. http://www.vedomosti.ru/finance/articles/2016/02/15/629382-aktsii-evropeiskih-bankov
2.http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Кредитование_в_России_(просроченные_долги,_задолженность)# 2016
3. Егорова Н.Е., Смулов А.М. Предприятия и банки: взаимодействие, экономический анализ, моделирование. - М.: Дело, 2005.
4. Егорова Н.Е., Смулов А.М., Полетаева В.М. Методы обоснования сбалансированной кредитно-инвестиционной стратегии развития банков// Экономика и предпринимательство. - сентябрь-октябрь 2011. - № 5(22).
5. Математика и кибернетика в экономике. Словарь-справочник. -М.: Экономика, 1975.
6. Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. — 1965. — Т. 8. — № 3. — P. 338-353.
7. Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. М.: Машиностроение 1, 2004. - 336с.
© Егорова Н.Е., Гордеева Е.А., 2016
УДК 332
Иманова Марина Геннадиевна
кандидат экономических наук, филиал ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет» в г.Тихорецке
г.Кропоткин, РФ E-mail: marinaimanova@mail.ru
ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
Аннотация
Статья повещена проблемам оценки эффективности региональной инновационной системы. В работе
