CC BY
171
25 (163) - 2013
Вопросы экономики
УДК 330.47 004.94
МОДЕЛЬНЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ УПРАВЛЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТЬЮ ИНТЕГРИРОВАННЫХ НАУКОЕМКИХ СТРУКТУР*
О. Е. ХРУСТАЛЁВ,
кандидат экономических наук, научный сотрудник E-mail: stalev 777@yandex. ru Центральный экономико-математический институт РАН
В статье исследованы проблемы применения экономико-математических методов и моделей для оценки и управления финансовой устойчивостью наукоемких предприятий, интегрированных в крупные производственные организационные структуры.
Ключевые слова: интеграция, наукоемкое производство, финансовая устойчивость, экономико-математический инструментарий, инновационное развитие.
Введение. Необходимость формализованного учета и анализа параметров финансовой устойчивости наукоемких промышленных предприятий, отобранных для включения в состав интегрированной структуры [15-17], привела к созданию концептуальных семантических и экономико-математических моделей [1, 18-21]. Одними из первых были предложены математические финансовые модели предприятий на основе балансовых соотношений [22]. С помощью таких моделей отделы контроллинга стали осуществлять внешний (балансовый) учет, налогообложение, страхование, обработку финансовых данных [14, 23-26].
* Статья подготовлена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 13-06-00139-а).
Для уменьшения объема аналитических задач, возлагаемых на центральные органы управления предприятием, предлагается передавать подготовку аналитических решений индивидуальным консультантам через средства связи и телекоммуникаций. Передача на сторону таких работ по поддержке управленческой деятельности в принципе целесообразна тогда, когда внешние консультанты могут предложить качественно лучшие и более выгодные финансовые условия.
В то же время представляется целесообразным подключать внешних консультантов и к процессу моделирования финансового контроля на самом предприятии. Они могут разрабатывать новую или совершенствовать действующую информационную и аналитическую систему финансовой устойчивости на базе вычислительной техники, а также внедрять ее совместно с работниками данного предприятия.
Централизованно решаемые аналитические задачи выполняются обычно головным отделом интегрированной структуры. Руководитель этого подразделения подчиняется высшему органу управления объединением предприятий. Задачи анализа финансового состояния предприятий реализуются в этом случае как самостоятельные линейные задачи.
С учетом решаемых задач и форм реализации автоматизированных информационных систем выделяется два основных этапа использования вычислительной техники в аналитических расчетах. Первый предусматривает автоматизированную обработку первичной информации по данным бухгалтерского учета. Второй является концептуальной основой интегрированной информационно-управляющей системы финансового состояния.
В настоящее время усилия экономистов и программистов направлены на то, чтобы создать глобальные или всеобъемлющие автоматизированные расчетно-учетные системы, ориентированные на расчетные задачи, на базе применения компьютеров нового поколения с запоминающими устройствами прямого доступа. При этом обеспечивается интегрированная машинная обработка финансовой информации. Кроме того, на этой основе получают данные для отчетности за прошлые периоды и проводят документальный учет, предписанный законодательством. В подразделениях предприятий в итоге рассматриваются аналитические данные, дающие возможность оценить их вклад в общий финансовый результат.
Такой подход к развитию применения компьютеров в аналитических финансовых расчетах обусловливается возможностями объединения вычислительных систем в сети. При этом отдельные, децентрализованные диалоговые станции в подразделениях оборудованы своими персональными ЭВМ, что позволяет использовать их в качестве небольшой независимой вычислительной машины и устройства (терминала) ввода-вывода данных центральной ЭВМ.
Сотрудник, занимающийся финансовыми аналитическими расчетами, может не только самостоятельно запускать в режиме диалога центральные программы документированных расчетов и отслеживать их выполнение, но и отбирать и запоминать необходимые промежуточные данные самостоятельно без подключения к центральной ЭВМ, анализировать их при помощи специальных локальных программ.
Диалоговые станции со своими процессами способствуют реализации процесса поэтапной надстройки общей системы, ориентированной на выполнение расчетных аналитических задач, за счет объединения в общую сеть новых массивов обработки данных. Применение ЭВМ в аналитических расчетах основано на экономико-математических методах и моделях.
Финансово-экономические имитационные модели. Специальные модели для выбора финансовой стратегии ориентированы на классификационную модель структуры финансовой стратегии и основную финансово-экономическую имитационную модель предприятия. Предпосылками к построению указанных моделей послужили работы многих специалистов в области моделирования экономических процессов [2, 8, 9, 13].
В моделях данного класса в аналитических целях определяются следующие виды себестоимости:
• себестоимость для целей налогообложения, когда целый перечень затрат, определяемых нормативными документами, включается в нее лишь в пределах утвержденных норм;
• полная себестоимость, когда в нее включаются затраты, определяемые нормативными документами, в полном объеме как в пределах норм, так и сверх них;
• экономическая себестоимость, когда в нее включаются все фактические затраты предприятия, связанные с финансово-хозяйственной деятельностью, вне зависимости от перечня затрат по указанным нормативным документам (в том числе себестоимость в пределах переменных затрат).
В результате аналитик имеет возможность получить в процессе моделирования различные значения показателя чистой прибыли.
Таким образом, балансовая прибыль предприятия складывается из шести величин:
• прибыль по государственному заказу (по федеральному контракту);
• прибыль по муниципальному контракту;
• прибыль по рыночному контракту;
• прибыль по контракту с предприятиями холдинга (финансово-промышленной группы);
• прибыль от прочей реализации;
• прибыль от внереализованных операций. Предприятие находится в равновесии, если
выполняется условие прибыльной работы, при котором полученной прибыли оказывается достаточно для уплаты налога, необходимых инвестиций и дивидендных выплат. В противном случае равновесие нарушается.
Прибыль решающим образом зависит от величины портфеля заказов. Под таковым следует понимать совокупность заказов, полученных предприятием за определенный период или на
определенную дату. Сформированный портфель заказов позволяет объективно судить о возможностях конкретного предприятия, уровне загрузки его производственных мощностей, его месте на рынке и перспективах. «Слабый» портфель может поставить предприятие в тяжелое финансовое положение, и наоборот.
Портфель заказов в указанной модели выступает ключевым стратегическим показателем деятельности предприятия. С помощью анализа портфеля заказов могут быть сбалансированы такие важнейшие факторы бизнеса, как прибыль, ликвидность, риск и др.
При формировании портфеля заказов следует учитывать, что перед предприятием могут встать проблемы двоякого рода:
• когда легко получить контракт и трудно его реализовать;
• когда тяжело получить контракт и легко его реализовать.
Для анализа финансовой стратегии предприятия прогнозируемый уровень портфеля заказов может быть определен по следующей формуле: X = ХА В С,
п о '
где Хп - прогнозируемый портфель заказов;
Хо - общий портфель заказов в региональном или международном географическом сегменте рынка;
А - доля рынка у предприятия, соответствующая продукции с конкурентными преимуществами;
В - прочая доля рынка у предприятия; С - доля, которую предполагается в будущем отвоевать у конкурентов (выиграть в конкурентной борьбе) [10-12].
Следовательно, прогноз и анализ портфеля заказов осуществляются по показателю доли рынка, контролируемой компанией, а анализ и мониторинг показателя доли рынка предприятия осуществляются по показателю «Портфель заказов». В зависимости от выбранных целей реализуется определенный тип стратегии, характеризующий отношение организации к показателю доли рынка:
• сознательная стратегия увеличения доли рынка;
• стратегия замораживания доли рынка;
• стратегия сокращения доли рынка. Указанная модель применяется для расчета
показателя «Прибыль» и позволяет определить логическую взаимосвязь между отдельными рас-
четными элементами, а также наличие резервов повышения эффективности предприятия по каждому элементу. Модель может функционировать в различных режимах и позволяет последовательно переходить от анализа бухгалтерской прибыли к анализу экономической прибыли. Однако следует помнить, что при определенных условиях модель может иметь тупиковый характер и стать неработоспособной.
Для углубления комплексной оценки финансового состояния и прогнозирования его на будущее дополнительно строится ряд моделей. К ним относятся модели функции отклика спроса портфеля Хп в зависимости от изменения:
• цен на готовую продукцию;
• цен на материально-технические ресурсы;
• фонда оплаты труда и фонда потребления;
• уровня налога и других факторов.
Эти функции отклика позволяют переходить от ресурсно-технологического моделирования к финансово-экономическому. Следовательно, финансово-экономическая модель - это комплекс моделей, к которому могут быть подключены производственно-технологическая модель и ряд других.
Если вначале величина внереализационных доходов решала в основном текущие конъюнктурные задачи локального характера, то с образованием рынка ценных бумаг указанная величина становится мощным источником формирования прибыли предприятия. Именно здесь аккумулируются прибыль от финансовой и инвестиционно-биржевой деятельности, от четкого проведения претензионно-исковой работы [3-7, 9]. Поэтому необходимы анализ и отдельный прогноз величины внереализационных доходов. Возрастание их роли в совокупной прибыли свидетельствует о повышении финансовых возможностей предприятия, увеличении активов и вложений.
Указанная модель в рамках выбранной ценовой стратегии функционирует либо в режиме неизменных цен, либо в режиме изменения вектора цен. При этом могут осуществляться две основные стратегии ценообразования:
• на пороге рентабельности при минимальных
ценах, но с максимальным портфелем заказов;
• с максимально высокими ценами при сокращении портфеля заказов.
При разработке ценовой стратегии следует учитывать, что конкуренты сбивают цены, а заказчики и поставщики их корректируют; что простым увели-
чением цен на продукцию не всегда удается решить проблему финансовой устойчивости предприятия. Кроме того, агрессивная ценовая стратегия может привести к существенному сокращению клиентской базы организации.
Анализ конкурентоспособности продукции и предприятия в рамках конкурентной стратегии предполагает:
• выявление действующих и потенциальных соперников;
• анализ показателей их деятельности, целей и стратегий;
• выявление конкурентных преимуществ предприятия, а также сильных и слабых сторон деятельности соперников. Целесообразно учитывать степень мобильности стратегической ориентации конкурентов и проводить всестороннее исследование перспектив эволюции их стратегий. В рамках финансовой стратегии организация может исповедовать следующие стратегии по отношению к конкурентам [8].
1. Нейтральная стратегия:
а) действия соперников учитываются при разработке финансовой стратегии, но предполагается, что они не изменят кардинальным образом своего поведения;
б) действия конкурентов учитываются при разработке финансовой стратегии, однако ожидается, что они ответят контрмерами.
2. Стратегия, затрагивающая конкурентов, нацелена на изменение рыночной доли за счет конкурентов. Организация рассматривается как регулируемый управляемый хозяйствующий субъект, как портфель заказов и как информационный процессор. Исследуемая модель дает возможность предприятию иметь непрерывные, постоянно сопоставляемые с общими стратегическими целями данные, изучение которых и работа с которыми позволят своевременно реагировать на возникновение трудностей.
Все финансовые ресурсы подразделяются на непрерывно расходуемые и ресурсы долговременного использования. Данная модель системы ресурсного обеспечения финансовой стратегии включает в себя следующий набор элементов:
• интеллект, научно-технический потенциал, информационный и программно-алгоритмический ресурс;
• трудовой и кадровый ресурс, кадровый потенциал;
• предпринимательский ресурс;
• технический ресурс;
• технологический ресурс;
• энергетический ресурс;
• материально-сырьевой ресурс;
• территориально-пространственный, земельный, экологический ресурсы;
• транспортный ресурс;
• ресурс организационной структуры и организационной культуры;
• финансовый ресурс.
При взаимодействии с заказчиком предприятие выступает в виде ресурса мощности, а по отношению к обеспечивающим организациям (включая заказчика по его ресурсам) - в виде потребителя ресурсов. Основным системообразующим фактором выступают конкретный заказ или пакет заказов. В идеале заказ должен быть выполнен в кратчайшие сроки с минимальными затратами и при минимально задействованной мощности предприятия.
Входом в модель служат объемы поступающих ресурсов, а выходные параметры модели - это прибыль, налоги, формируемые фонды и резервы. Выходные данные используются как вводная информация в процессе принятия решений по инвестиционной и дивидендной стратегиям.
Предприятие функционирует как открытая система, имеющая связь с рынками спроса и предложения при наличии прямых и обратных (корректирующих) связей. Рынок спроса должен потреблять готовую продукцию, а рынок предложения - обеспечивать поставку необходимого количества ресурсов. При этом техническое состояние ресурсов должно иметь необходимый уровень качества.
Блок управления должен обеспечивать ритмичность производства и выпуска продукции, формирование рационального портфеля заказов и получение удовлетворительной прибыли. На решения этого блока оказывают негативное воздействие помехи в получаемой информации или информационные шумы. Поэтому целесообразно принимать во внимание стохастический характер экономических процессов вследствие постоянного воздействия на них многочисленных внутрисистемных и дестабилизирующих факторов.
В процессе моделирования должны проводиться постоянное уточнение ранее принятых допущений, корректировка субъективных оценок, проверка адекватности модели и ее модификация. Моделирование предоставляет возможность на-
блюдения за развитием событий при начальных и уточненных допущениях. Модель отражает вероятностный характер функционирования предприятия и многовариантность менеджерских решений по перераспределению ресурсов.
С учетом прогноза портфеля заказов проходит разработка предложений по расширению или свертыванию производственных мощностей в рамках прогноза потенциального спроса на продукцию и обоснования необходимых инвестиций.
В случае превышения прогнозируемого портфеля заказов над уровнем мощностей предприятие реализует селективную стратегию формирования портфеля, состоящую в выборе клиентов, проведении конкурсов для заказчиков, использовании механизма тендерного ценообразования. В этом случае проводится оценка приоритетных заказов, включение их в портфель или отсечение.
При наличии недостаточно сформированного портфеля заказов предприятие может браться за выполнение любого заказа. Следовательно, при дефиците заказов включение их в портфель происходит почти автоматически. Как альтернатива возможен метод беззаказного функционирования, когда компания производит продукцию на свой страх и риск с ее последующей реализацией, но этот метод достаточно рискован.
В комплекс моделей, описывающих финансовую стратегию, включаются также модель страхования, инвестиционная, дивидендная, биржевая, штрафная и другие модели экономического поведения предприятия.
Применение основной финансово-экономической имитационной модели при выборе и анализе финансовых стратегий позволяет более адекватно использовать математические методы анализа финансовой устойчивости организации.
Комплексная модель управления финансовой устойчивостью. Решение задач управления финансовой устойчивостью возможно лишь на основе изучения закономерностей ее функционирования. Анализ и синтез динамической системы финансовой устойчивости могут служить исходными данными для разработки моделей оптимизации. Для этого требуется детализировать и формализовать все функции с целью последующей автоматизации.
Задача создания экономико-математической модели финансовой устойчивости чрезвычайно сложна ввиду ее многозвенности и динамичности. Различают дескриптивный и нормативный (преск-
риптивный) методы разработки систем управления финансовой устойчивостью.
При дескриптивном методе анализируется существующая система управления, разрабатываются и внедряются экономико-математические методы и ЭВМ для решения отдельных задач управления при одновременном совершенствовании структуры самой системы финансовой устойчивости. Такой путь ведет к последовательному внедрению автоматизированных систем управления финансовой устойчивостью.
При нормативном методе разрабатываются оптимальная структура финансовой устойчивости и соответствующая ей система управления.
Применение того или иного метода зависит от реальных условий. Моделирование финансовой устойчивости предприятий применяется не только при проектировании систем управления, но и в самом процессе управления. Между этими видами моделирования финансовой устойчивости существует разница.
В процессе традиционного управления управляющее финансовое звено в лице финансового менеджера создает простую или сложную модель управления. Целью при этом являются оперативный анализ финансовой устойчивости, ее движения и выбор рационального решения, позволяющего привести систему в требуемое состояние. Чем сложнее модель, чем точнее она отражает состояние и свойства объекта, тем более эффективно принимаемое решение.
Однако сложность модели финансовой устойчивости, используемой в процессе принятия решения менеджером, ограничена способностью охватить весь объем и многообразие информации, характеризующей динамику финансовых состояний.
В рамках стратегического и тактического анализа финансовой устойчивости встает важнейший вопрос о необходимости информационной увязки моделей системы, т. е. о создании единой общей модели финансовой устойчивости предприятия, адекватно отображающей все аспекты функционирования. Однако такая модель не может быть реализована из-за большой размерности и стохастического характера. Она рассматривается как некоторый эталон финансовой устойчивости, к которому предприятие должно стремиться.
Любая структура меняется с изменением объема любого формирующего ее элемента или его заменой. Именно этот момент и должны учитывать
стратегические нормативы финансовой устойчивости. Оба изменения возможны в том и только в том случае, когда внутри системы финансовой устойчивости изменились связи между элементами.
Такое изменение может происходить на двух уровнях: при заданных условиях производственной деятельности за счет стабильного множества взаимодействий, а при изменении условий производственной деятельности - за счет изменения потенциального множества взаимодействий. Второй тип взаимодействий является более общим случаем стратегических нормативов финансовой устойчивости, определяющих динамику ее результатов в стратегическом периоде. На этой основе формируется нормативная система показателей финансовой устойчивости.
Из приведенных суждений относительно стратегических нормативов финансовой устойчивости следует, что их соответствие текущим нормативам имеет отличные от целой системы функции, а соответственно, свое выражение для оценки и реализации на практике. Деятельность конкретных предприятий давно признала это, разделив ответственность за финансовые результаты текущего периода и за стратегию, отбросив последнее вследствие отсутствия стратегических нормативов как таковых. Без них невозможно определять эффективности принимаемых финансовых решений. Стратегический анализ финансовой устойчивости должен опираться на реальные нормативы, соответствующие условиям стабильного экономического роста предприятий.
Выявление реальных стратегических нормативов финансовой устойчивости позволяет разобраться в вопросах ее результативности, функционировании составляющих ее частей. Эти функции могут быть выведены и объяснены только на основании нормативов общей функции системы.
Построение набора нормативов функций, отображающих роль различных частей финансовой устойчивости, отражает не уточнение того, какую именно часть обеспечения разнообразных условий финансовой устойчивости берет на себя конкретный ее элемент. Множество результатов, определенное на ресурсах данного элемента, является мерой его ответственности за общий результат финансовой устойчивости. Однако не всегда содержание ответственности данного элемента является простой расшифровкой его нормативов.
Все связи, реализуемые в системе финансовой устойчивости, распадаются на консервативные
и динамичные. Первые определяют финансовое равновесие, а вторые - конечную результативность. Отдельный элемент финансовой устойчивости в состоянии выбрать и реализовать связи и нормативного участка сети возможных взаимодействий лишь на основании взаимной выгоды, для чего принцип выгодности должен быть сопоставимым на двух концах взаимодействия.
Из сказанного следует, что движение структурных элементов финансовой устойчивости есть результат определенного режима деятельности ее системы. Она представляет собой согласованную композицию реализуемых в комплексе связей. Динамичная часть этой сети определяет движение показателей, учитываемых в системе, а изменения в динамичной части сети взаимодействий - их ускорение. Таким образом, нормативная система показателей стратегического анализа финансовой устойчивости выступает как характеристика динамики фактической сети связей, отличающейся определенной устойчивостью. Характер финансовой устойчивости определяется структурой изменений динамической части сети фактических взаимодействий.
Каждый норматив следит за своим участком сети фактических связей. Приращение показателя во времени выступает как характеристика динамичной части сети связей. В любом конкретном изменении показателя финансовой устойчивости скрыты и такие связи, которые завершили этапы стабилизации внутри рассматриваемого интервала. Там же, в приросте, скрыты и изменения, проверка которых не завершена.
В следующем интервале определяется измене -ние прироста - ускорение показателей финансовой устойчивости. Оно связано с различием двух состояний самого динамичного участка связей, контролируемых стратегическим нормативом финансовой устойчивости.
Создание нормативов стратегического анализа финансовой устойчивости начинается с полного набора показателей, которые информационно регистрируются в конкретной организации. Для формирования картотеки показателей нужно уяснить следующие моменты.
Во-первых, нужно определить, для какого структурного элемента финансовой устойчивости формируются нормативы.
Во-вторых, важно выявить границы связей, для которых моделируется нормативный образцовый режим. Это значит, что стратегические нормативы
финансовой устойчивости должны быть освобождены от излишней нагрузки информации.
Финансовая устойчивость потенциально определяется в производственной деятельности. Показатели, характеризующие эффективность производства, должны быть замыкающими в нормативной системе. К ним следует отнести параметры, рассчитываемые в системе «директ-костинг», которая совмещает в себе производственный и финансовый учет.
Объем реализации продукции является конечным показателем производственной деятельности. После того как он реализован и на предприятие поступила выручка, начинается финансовый цикл. Таким образом, этот параметр должен иметь наименьшее ускорение по отношению к предшествующим ему показателям:
• переменные производственные затраты;
• производственный маржинальный доход;
• переменные непроизводственные затраты;
• маржинальный доход;
• постоянные расходы;
• прибыль (чистый доход). Определенная часть названных параметров
носит промежуточный характер и является результатом математических действий. Такие показатели не должны присутствовать в нормативном режиме финансовой устойчивости, так как для стратегических целей не нужна информационная перегрузка.
Таким образом, производственная деятельность формирует для финансовой устойчивости следующие нормативы: прибыль, маржинальный доход, производственный маржинальный доход, объем реализации. Работая по этой системе, организация может добиваться нужной финансовой устойчивости, сокращая объемы постоянных и переменных непроизводственных расходов.
Названные показатели являются промежуточными в нормативной системе показателей финансовой устойчивости, и их ускорение всегда связано с показателями, являющимися нормативами. Например, чтобы увеличить прибыль (чистый доход) при переходе к ней от материального дохода достаточно уменьшить постоянные расходы. Этот вариант применяется в том случае, когда организация рискует своей прибылью для покрытия возникших потерь финансовой устойчивости. Данное утверждение относится и к переменным непроизводственным затратам, когда потери финансовой устойчивости затрагивают выручку.
Прибыль является звеном - переходным нормативом от производственной фазы к финансовой. Финансовая фаза начинается с распределения прибыли и характеризует способность организации к самофинансированию. Это определяет варианты распределения.
Способность к самофинансированию не зависима от способа финансирования. Она всегда равна ресурсам, полученным от производственной деятельности, с учетом всех оплаченных расходов. Таким образом, параметром, определяющим прибыль, должен быть показатель способности организации к самофинансированию. Он определяется суммой чистой прибыли, отчислений в амортизационный фонд, в резервы.
Завершающим параметром нормативной системы финансовой устойчивости является показатель рентабельности имущества организации. Он определяется отношением прибыли к имуществу организации и характеризует эффективность использования последнего, показывая норматив возвращения доли инвестиций после каждого производственно-финансового цикла.
В представленной системе показателей должны выполняться следующие соотношения:
Я1 > R2 > R3 > R4 > R5 > R6 > R7, где Я1-7 - ранги нормативов финансовой устойчивости (см. таблицу).
В непосредственной близости к рентабельности инвестируемого капитала находится способность к самофинансированию. Она подготавливает условия для первого показателя системы, а сама является следствием третьего показателя - прибыли. Если такие соотношения будут обеспечены, то, возможно, отпадет необходимость во внешних источниках финансирования. Если последние будут задействованы, то объем реализации должен опережать их рост.
Опережающие темпы роста объемов реализации над темпами роста внешнего финансирования закрепляют ранги показателей производственного маржинального дохода на пятом месте и маржинального дохода - на четвертом.
Практическое использование предложенного нормативного режима финансовой устойчивости закрепляет ее образцовый стратегический порядок. Это позволяет в рамках соответствующего анализа выявить и устранить все отклонения от этого режима, который, в свою очередь, определяет направление стратегического курса устойчивости.
Нормативная система показателей финансовой устойчивости
Ранг показателя Наименование показателя Метод расчета
Я1 Рентабельность инвестируемого капитала Я1 = Прибыль с капитала / Инвестируемый капитал
Я2 Способность к самофинансированию Я2 = Прибыль + Финансовый резерв + Амортизационные отчисления
яз Прибыль Я3 = R4 - Постоянные расходы
Я4 Маржинальный доход Я 4 = R5 - Непроизводственные расходы
Я5 Производственный маржинальный доход Я5 = Rв - Производственные затраты
яв Объем реализации Яв = Я1 + Постоянные расходы + Переменные производственные затраты + Переменные непроизводственные расходы
Я7 Объем произведенной продукции Я7 определяется в соответствии с традиционным производственным расчетом
Все функции изучаемой системы могут быть отражены с учетом особенностей производства другой системой - экономико-математических моделей. Моделирование задач финансовой устойчивости требует значительной исходной информации с учетом особенностей финансовой деятельности. Кроме того, необходимо иметь в виду значительную неопределенность условий, разнообразные возмущающие воздействия на систему, сложность финансовых связей, размерность финансовых задач.
Соединение общих и в большей или меньшей степени детализированных моделей осуществляется согласно их иерархической соподчиненности в системе финансовой устойчивости. Однако экономические системы являются не только большими, но и сложными, т. е. многоаспектными, поэтому в процессе проектирования финансовой устойчивости увязка подмоделей производится не только по иерархической линии, но и с помощью одно-аспектных, более углубленных, общих моделей. Так, информационные и организационные модели могут охватывать в соответствующем аспекте всю систему финансовой устойчивости, собирая многоаспектные модели отдельных элементов системы по характерным для них признакам в единую комплексную модель.
Структура комплексной модели. Вся комплексная модель при этом рассматривается в виде совокупности трех крупных моделей. Первое образова-
X
Первый тип моделей
Функциональные
Информационные
Структурные
ние включает функциональную, информационную и структурную компоненты модели управления финансовой устойчивостью. Второе - модель комплекса технических средств, а также сетевую модель финансовой устойчивости. Третий вид модели должен воспроизводить особенности функционирования организаций, имитировать возникающие в них финансовые процессы и связи, совершенствоваться с учетом накопленного опыта в разрешении различных конфликтных ситуаций в системе финансовой устойчивости, адаптироваться при изменении условий финансовой деятельности. На рис. 1 изображены три типа названных выше моделей.
К сожалению, достаточно трудно поддается моделированию третий вид моделей, хотя он него
Комплексная модель управления финансовой устойчивостью
1
Второй тип моделей
Третий тип моделей
Модель комплекса технических средств
Сетевая модель финансовой устойчивости
Имитационные
Аналитические
Рис. 1. Схема комплексной модели управления финансовой устойчивостью
7х"
21
зависит эффективность функционирования всей комплексной модели финансовой устойчивости.
Для описания модели функционирования и информационной модели системы финансовой устойчивости используются схемы функционирования и документооборота. Однако в последнее время они все чаще заменяются логико-информационными моделями или схемами. Последние могут составляться на отдельную задачу, комплекс задач, подсистему, систему управления финансовой устойчивостью в целом.
Схема размещения комплекса технических средств устанавливает состав и место размещения периферийного оборудования, вид средств передачи информации, состав оборудования вычислительного центра.
Схема организационной структуры управляющей системы отражает организационно-административное закрепление финансовых функций организации, взаимосвязь и иерархическую соподчинен-ность отдельных функциональных и структурных подразделений. В совокупности с должностными инструкциями и положениями о финансовом контроле, включая вычислительный центр, эта схема моделирует управляющую систему финансовой устойчивости в организационном аспекте.
Перечисленные схемы являются графическими моделями финансовой устойчивости, а пояснительные записки к ним - текстовыми, описательными моделями. Область применения таких моделей для управления финансовой устойчивостью не ограничивается рассмотренными схемами. Наибольший интерес представляют экономико-математические модели.
Рис. 2. Схема комплекса экономико-математических методов и моделей финансовой устойчивости организации
Комплекс экономико-математических методов, применяемых в анализе финансовой устойчивости организации, можно разделить на два класса. Они представлены на рис. 2.
К I классу относятся модели, с помощью которых решаются обычные арифметические задачи прямого счета, используемые при реализации функций учета слагаемых финансовой устойчивости. Ко II классу относятся специальные экономико-математические модели финансовой устойчивости (среди них выделяются статистические, логические, оптимизационные), используемые в разработке и корректировке стратегического курса финансовой устойчивости.
Чтобы система моделей была в достаточной степени упорядоченной, декомпозицию проводят не произвольным образом, а системно, на основании заранее выбранных признаков. В общем случае систему управления можно представить как некоторое множество взаимосвязанных задач и процедур, реализующих функции управления. Требуется разбить это множество на ряд непересекающихся подмножеств составных частей. Это разбиение осуществляется с учетом следующих условий:
- каждое подмножество задач и процедур должно представлять собой относительно автономную часть системы, а также быть обозримым для отдельной группы разработчиков, иметь единую специализацию задач для удобства комплектования аналогичных групп из специалистов одного профиля;
- число связей между подмножествами должно быть минимальным для облегчения сборки системы из составных частей;
- каждая составляющая должна быть направлена на реализацию определенной цели.
Такое разбиение на условно обособленные подмножества может быть произведено в соответствии с каким-либо заранее выбранным признаком декомпозиции. Однако поскольку система организационного управления многоаспектна, при выделении подсистем приходится ориен-
тироваться не на один, а одновременно на целую группу признаков.
Методы управления финансовой устойчивостью. Систему управления финансовой устойчивостью следует рассматривать как совокупность двух частей: функциональной и обеспечивающей. Первая выступает в виде активного компонента и содержит цели, критерии и ограничения, а также параметры, отражающие внутреннее состояние системы. Вторая же часть, обеспечивающая, охватывает состав, методы и средства преобразования экономической информации в процессе управления. Каждая из этих составляющих подразделяется, в свою очередь, на подсистемы.
Элементами системы управления будут служить управленческие задачи, связанные между собой функционально, информационно и организационно. В качестве признаков декомпозиции могут выступать финансовые функции, функции управления, этапы, временные периоды управления, иерархические уровни. В качестве признаков выделения подсистем следует рассматривать из перечисленных два первых.
По этапному (временному) и структурному (иерархическому) признакам выделять системы не нужно, поскольку членение по этапному признаку затрудняет реализацию принципа непрерывности и преемственности анализа финансовой устойчивости. Создание в организации единого вычислительного центра, решающего задачи, характерные для всех уровней управления, противоречит структурному признаку.
Тем не менее названные признаки в той или иной мере могут приниматься во внимание при декомпозиции системы, но уже на более низком уровне, т. е. при выделении комплексов, блоков и групп задач в подсистемах. На этом уровне декомпозиции могут использоваться и некоторые частные признаки, характерные для конкретных подсистем анализа: стратегической и тактической.
Учитывая рассмотренные признаки, за основу декомпозиции системы управления финансовой устойчивостью примем финансовые функции и функции финансового управления.
В процедурном аспекте подсистемы оперативного и стратегического анализа решают следующие основные задачи:
• сбор и переработка информации;
• выдача необходимых данных аппарату управления;
• выбор стратегических решений;
• контроль за их выполнением.
На современном этапе автоматизируются задачи передачи и обработки информации, а также часть оперативного анализа. Вопрос о формализации и передаче на ЭВМ ряда задач стратегического анализа может быть решен на основе статистических и оптимизационных экономико-математических методов. Эти задачи носят комплексный характер и направлены на обеспечение генеральной цели финансовой устойчивости.
Математический аспект подсистемы оперативного и стратегического анализа финансовой устойчивости следует определить как комплекс моделей, алгоритмов и программ, обеспечивающих автоматизированное решение задач. Математическое обеспечение человеко-машинной системы принято рассматривать в виде совокупности модельного и программного обеспечения.
Под модельным обеспечением при этом понимается комплекс взаимосвязанных моделей задач финансовой устойчивости, реализуемых в системе управления, а также набор методов и принципиальных экономических алгоритмов их формализованного решения. Конкретные модели и принципиальные алгоритмы разрабатываются в процессе проектирования функциональных подсистем. На основании принципиальных алгоритмов, которые могут быть определены как описание процессов решения задач в содержательной форме, предназначенное для отражения общего существа этих процессов, на стадии стратегического анализа финансовой устойчивости формируются машинные алгоритмы и программы.
Под машинными алгоритмами понимается совокупность правил, определяющих последовательность выборки, обработки и фиксации информации при расчете соответствующего показателя финансовой устойчивости в соответствии с принципиальным алгоритмом, организацией информационных массивов и техническими характеристиками вычислительной техники.
Одним из наиболее перспективных направлений совершенствования математических методов анализа финансовой устойчивости является их встраивание в программу комплексного анализа. Для этого необходимым условием является предварительная разработка возможных вариантов долгосрочного развития организации и ее финансовой устойчивости.
В ситуации, когда имеется эмпирическая информация о реальном протекании того или иного финансового процесса в прошлом или настоящем, для информационного обеспечения отдельных компонентов финансовой устойчивости целесообразно использовать современные методы сглаживания, экстраполяции и предсказания.
К сожалению, эти подходы пока недостаточно соответствуют целям прогнозирования финансовых процессов. В частности, методы сглаживания и экстраполяции, базирующиеся на способе наименьших квадратов, можно применять лишь в ситуации, когда отклонения теоретических уровней финансового процесса от его эмпирических значений независимы, случайны и подчинены закону нормального распределения.
Кроме того, при экстраполяции финансовых процессов с помощью названного способа все наблюдения в одинаковой мере участвуют в определении перспективных оценок работ прогнозного графа независимо от места в исходном эмпирическом ряду. Это не отвечает действительности и закономерно сдерживает применение такого метода в практике оптимального финансового прогнозирования.
Математические методы анализа финансовой устойчивости базируются на применении автокорреляционных функций или на экспоненциальном сглаживании эмпирических процессов; как и методы экстраполяции, учитывают лишь один фактор -время и поэтому также недостаточно полно отражают динамику объекта.
В то же время рассматриваемые модели и методы имеют ряд важных достоинств. В частности они позволяют учесть большую значимость в перспективе последних значений исходного эмпирического ряда. Методы экспоненциального сглаживания и предсказания можно применять при короткой предыстории и строить при этом экономические прогнозы на достаточно далекую перспективу.
Методы экономического прогнозирования на основе автокорреляционных функций не требуют предварительного определения, предсказывающей модели, позволяют оценить меру надежности и достоверности финансовых прогнозов.
Многофакторные корреляционные модели и финансовые функции учитывают ряд важных факторов, в том числе и время. Однако в классической постановке оно в этих моделях участвует лишь в качестве автономного фактора. Поэтому рассматри-
ваемые модели не позволяют исследовать динамики влияния каждого фактора во времени на искомую функцию, которая сама изменяется во времени.
Фактор времени может непосредственно включаться в корреляционную финансовую модель путем прогнозирования ее параметров с помощью методов автокорреляционного или экспоненциального сглаживания, предвидения. Однако полученная таким образом динамическая многофакторная модель оказывается недостаточно адекватной реальным экономическим процессам прежде всего потому, что параметры исходной модели в данном случае прогнозируются автономно. Автономный прогноз финансовых процессов приводит к нарушению в перспективе балансовых и дебалансовых соотношений, которые должны обязательно выполняться в перспективе.
Таким образом, речь идет не только о прогнозировании финансовых параметров, но и о пропорции, а также о соответствии между ними. С формальной точки зрения автономный прогноз отдельных финансовых показателей без учета всех их взаимосвязей приводит к недостаточно обоснованным прогнозам синтезирующих финансовых параметров. В рассматриваемой ситуации аппроксимирующие модели, взаимодействуя между собой, дают агрегированную прогнозную модель, как правило, недостаточно адекватную реальным процессам.
В таких условиях анализ и прогнозирование финансовой устойчивости рационально вести на базе системы моделей и методов, взаимно компенсирующих недостатки отдельных способов предвидения и разумно сочетающих их позитивные свойства.
Основой указанной системы могут служить финансовая функция или любая многофакторная корреляционная модель линейного или нелинейного типа, включающая набор как элементарных, так и трансцендентных функций. Эта модель должна удовлетворять следующим требованиям:
- адекватность реальным финансовым процессам, количественная мера которой определяется анализом важнейших статистических критериев;
- надежность ее параметров;
- с уменьшением длины предыстории и ростом числа параметров уравнений множественный регрессии эта надежность падает, следовательно, уменьшается и степень достоверности результатов финансового прогнозирования;
- отсутствие мультиколлинеарности, которая существенно усложняет выделение наиболее существенных факторов, искажает экономический смысл параметров уравнений множественной регрессии, приводит к ошибкам вычислительного характера.
Заключение. В случае выполнения перечисленных требований из апробируемых многофакторных моделей или финансовых функций в дальнейших расчетах рационально применять линейные или степенные и экспоненциальные многофакторные модели, которые путем логарифмирования сводятся к линейным. Такое предпочтение объясняется возможностью реализации для оптимизации указанных моделей более разработанных методов линейного программирования. Кроме того, при использовании нелинейных многофакторных моделей в результате перехода от соответствующих статистических моделей к динамическим резко возрастает число параметров уравнений множественной регрессии, что при короткой предыстории ведет к существенному падению надежности финансовых параметров.
Чтобы приспособить многофакторную корреляционную модель или финансовую функцию для оптимального финансового прогнозирования, необходимо сделать прогноз коэффициентов соответствующих уравнений множественной регрессии. Чрезвычайно важно, что на данном этапе финансового прогнозирования не налагается никаких ограничений на форму зависимости этих коэффициентов от фактора времени.
Вместе с тем и здесь остается исключительно важным требование адекватности принятой модели реальным процессам. Однако наряду с указанным требованием на рассматриваемом этапе возникает проблема автокорреляции - зависимости между параметрами динамического ряда. Как правило, ее исключают путем устранения тенденции, определяемой методом наименьших квадратов, или взятием разностей соответствующего порядка. Это приводит к неприменимости для прогноза параметров уравнений множественной регрессии методов, базирующихся на использовании автокорреляционных функций. В силу перечисленных обстоятельств на данном этапе финансового прогнозирования целесообразно использование метода экспоненциального сглаживания и предсказывания Брауна.
На заключительном этапе для оптимизации финансовых прогнозов и учета в перспективе важнейших темпов, пропорций и соотношений между финансовыми параметрами применяется аппарат
математического программирования. В частности, применяются методы линейного, нелинейного программирования в зависимости от типа и структуры ограничений, функционала и переменных прогнозирующей экономико-математической модели.
Список литературы
1 . БендиковМ. А., Сахарова И. В., Хрусталёв Е. Ю. Финансово-экономическая устойчивость предприятия и методы ее регулирования // Экономический анализ: теория и практика. 2006. № 14.
2 . Емельянов А. А., Власова Е. А., Дума Р. В. Имитационное моделирование экономических процессов: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2002.
3. Иванов А. П. Финансовые инвестиции на рынке ценных бумаг. М.: Дашков и Ко, 2004.
4 . Иванов А. П., Сахарова И. В., Хрусталёв Е. Ю. Основы построения инвестиционного рейтинга предприятия // Экономическая наука современной России.2006.№ 2.
5 . Иванов А. П., Сахарова И. В., Хрусталёв Е. Ю. Финансовые методы управления инвестиционной привлекательностью компании // Аудит и финансовый анализ. 2006. № 1.
в. Иванов А. П., Сахарова И. В., Хрусталёв Е. Ю. Финансовые индикаторы инвестиционной привлекательности акционерного общества // Финансы. 2006. № 4.
7 . Иванов А. П., Хрусталёв Е. Ю. Методологические основы оценки инвестиционного рейтинга предприятия // Экономический анализ: теория и практика. 2005. № 21.
8. Иванов А. П., Хрусталёв Е. Ю. Метод формирования и оценки конкурентной стратегии компании (финансовый аспект) // Финансовый менеджмент. 2005. № 5.
9. Карташов О. Ю. Факторы инвестиционной привлекательности акций российских компаний // Автоматизация и современные технологии. 2005. № 1.
10. Негашев Е. В. Анализ финансов предприятия в условиях рынка. М.: Высшая школа, 1997.
11. Раяцкас Р. Л., Плакунов М. К. Экономические догмы и управленческая реальность. М.: Экономика, 1991.
12 . Савицкая Г. В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности. М.: Инфра-М, 2003.
13 . Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности: пер. с англ. М.: Дело и Сервис, 1999.
14 . Уткин Э. А., МырынюкИ. В. Контроллинг: российская практика. М.: Финансы и статистика, 1999.
15. Хрусталёв Е. Ю., Хрусталёв О. Е. Финансово-промышленные группы: методология и модели формирования // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 43.
16. Хрусталёв Е. Ю., Хрусталёв О. Е. Организационно-экономические методы формирования современных корпоративных структур // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 45.
17. Хрусталёв О. Е. Механизмы и методы интеграции наукоемких производств // Финансовая аналитика: проблемы и решения, 2012, № 25.
18. Хрусталёв О. Е. Формирование интегрированных структур в наукоемком производственном комплексе // Аудит и финансовый анализ. 2012. № 1.
19. Хрусталёв О. Е. Финансовый анализ состояния наукоемких предприятий // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 32.
20. Хрусталёв О. Е. Методические основы оценки экономической устойчивости промышленного предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2011. № 5.
21. Хрусталёв О. Е., Хрусталёв Ю. Е. Модели оценки надежности предприятий - исполнителей наукоемких проектов // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. № 30.
22. Hahn D. Unternehmungsziele im Wandel, in: Unternehmerischer Wandel, Hrsg. P. Gomez, D. Hahn G Miiller - Stewens, R. Wunderer. Wiesbaden 1994.
23. Kupper H. U-Controlling. Konzeption, Aufgaben und Instrumente. Stuttgart, 1995.
24. Reichmann T. Controlling mit Kennzahlen, 2. Aufl. Wiesbaden, 1994.
25. Weber J. Einführung in das Controlling. Teil 2: Instrumente. 3. Aufl. Stuttgart, 1994.
26. Witt F. -J., Witt K. Controlling flier Mittel - und Kleinbetriebe. Verlag C. H. Beck. Muenchen, 1996.
