Модифицированная модель Дюпона в финансовой модели компании Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ОЦЕНКА РОБАСТНОСТИ ОПЕРАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ ОПТОВОЙ ТОРГОВЛИ

Н.К. Уланова, канд. экон. наук, доцент И.И. Лихенко, студент И.Н. Максименко, студент

Новосибирский государственный университет экономики и управления (Россия, г. Новосибирск)

Аннотация. В статье описаны некоторые финансовые характеристики торговых организаций, изложены основные шаги в подходе к определению границ устойчивости с использованием самоорганизующихся карт Кохонена. Приведены результаты построенного на указанных шагах исследования, а именно - кластеров с верхними и нижними границами.

Ключевые слова: робастность, оптовая торговля, самоорганизующиеся карты Кохонена, границы устойчивости, операционная деятельность.

По докладу НИИ «Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования» от 4 квартала 2017 года, число банкротств растёт, в некоторых отраслях оно бьет исторические максимумы, например, в строительстве и торговле. В этих условиях компаниям важно определять свои границы устойчивости, основываясь на специфике своего рода деятельности, но поскольку известные нормы показателей устарели и не носят отраслевой характер, авторами работы был предложен собственный подход в их определении.

Объектом исследования является отрасль оптовой торговли. Организации данной отрасли проводят деятельность по перепродаже товаров другим продающим компаниям. Зачастую закупка товаров первыми ведётся большими партиями и напрямую от производителя.

Оптовая торговля как отрасль крайне важна, поскольку позволяет решать проблему неравномерного размещения промышленности на территории страны, позволяет обеспечить доступ к товарам для потребителей [1]. Помимо прочего, она является одним из факторов роста ВВП, поскольку, по данным Росстата, её доля в нём на конец 2017 года составляет 8,1%.

К особенностям деятельности, влияющим на финансовую устойчивость организаций оптовой торговли, можно отнести высокие затраты на ло-

гистику, сильную зависимость от внешней среды, например, непостоянство вкусов потребителей, волатильность цен и прочее. Если допустить, что выборка характеризует отрасль в целом, то можно отметить, что среднее значение доли внеоборотных активов в валюте баланса составляет 8,59%, оборотных активов 97,73%, денежных средств 10,20%, запасов 31,28%, дебиторской задолженности 46,39%. Средняя доля собственного капитала составила 27,34%, долгосрочных обязательств 4,86%, краткосрочных обязательств 67,80%. Очевидно, что помимо вышеперечисленных рисков в реальности организации могут пострадать и от «классического» невозврата дебиторской задолженности, кассового разрыва, не обслуживания долга. В среднем, в выручке доля себестоимости составляет 77,92%, доля коммерческих расходов 15,98%, доля управленческих расходов 7,92%. Как видим, себестоимость обладает наибольшим значением.

Рассматривались все организации отрасли оптовая торговля, кроме продажи автотранспорта. С помощью сервиса «Система комплексного раскрытия информации «СКРИН» были отсечены организации с материнскими и дочерними компаниями с долей вклада в уставном капитале от 20%. Был введен дополнительный фильтр на то, чтобы выручка рассматриваемых организаций была от 1 рубля в течение 2014, 2015,

2016 годов, не было убытка по итогам мента нейросетевого моделирования,

более, чем одного года. С помощью как самоорганизующаяся карта Кохоне-

картотеки арбитражных дел были про- на. Её сущность заключается в разбие-

верены на факт банкротства те, у кото- нии объектов на группы похожих в

рых в графе руководитель имелась по- многомерном пространстве. С помощью

метка, что он внешний или конкурсный данного инструмента возможна визуа-

управляющий. Среди этих организаций лизация данных на плоскости [2], в ис-

были отсечены обанкротившиеся не в следовании визуализация проводилась с

течение 2017 года, датой банкротства помощью программного продукта

считалось начало дела. Всего банкротов Deductor Studio.

получилось 131, не-банкротов 1612, в В результате исследования получи-

сумме 1743, по каждой организации лось 19 кластеров, но поскольку в неко-

рассчитан ряд коэффициентов на 2016 торые из них входило малое число ор-

год, характеризующих деловую актив- ганизаций, было принято решение рас-

ность организации, структуру издержек, сматривать только те, что содержали

ликвидность и др. больше 70 организаций. Границы ус-

Определение границ выбранной мо- тойчивости рассчитывались по наибо-

дели финансовой устойчивости, если лее важным для оптовой торговли пока-

принимать за модель совокупность це- зателям. Результат визуализации вы-

левых и контролируемых показателей, борки представлен на рисунке. достигается с помощью такого инстру-

——_I : :—_■

I-Г-1-1-[-1--1-г-1-1-Г-1-1-1-1-1-1-1-1-1

0 1 2 3 4 5 G 7 8 Э 10 11 12 13 14 15 1S 17 1G19 Рисунок 1. Кластеры, построенные с использованием карт Кохонена

Расчёт верхних и нижних границ проводился взятием средних значений по 25% наибольших и наименьших значений показателей соответственно. Ро-

бастность оценивалась по доле банкротов в общем числе организаций для каждого кластера. Итоговые значения представлены в таблице.

Таблица 1. Покластерные границы устойчивости

Номер кластера 2 3 4 5 7 i3 i4

Число организаций в кластере i57 i7i 79 i05 699 275 i64

Банкроты, % 0,00 2,92 3,80 0,00 i5,i6 4,36 3,05

Границы

Показатели i Верхняя Нижняя Верхняя Нижняя Верхняя Нижняя Верхняя Нижняя Верхняя Нижняя Верхняя i Верхняя

Выручка 475 0 8264 04 i35 52 i3704 03 2i0 i322 84 2i7 0 5768 88 i33 22 i7i93 55 ii9 i0 i2228 07 369 2 70i2 40

Себестоимость/Выручка 0,6 9 0,93 0,73 0,96 0,0 0 0,30 0,3 6 0,66 0,80 0,98 0,67 0,9i 0,4 i 0,74

Коммерческие и управленческие расходы/Валовая прибыль 0,i 8 i,37 0,i0 i,27 0,4 5 2,52 0,3 2 i,08 0,i9 i,56 0,3i i,i9 0,4 7 i,46

Проценты к упла-те/ЕВ1Т 0,0 5 0,04 0,00 0,28 0,0 i 0,20 0,0 i 0,i7 0,03 0,80 0,06 0,46 0,0 4 0,48

Оборачиваемость запасов 0,0 0 0,5 i 0,00 0,48 0,0 0 i,99 0,0 3 i,80 0,0i 0,7i 0,0i 0,47 0,0 2 i,53

Оборачиваемость кредиторской задолженности 0,0 i 0,25 0,03 0,32 0,0 5 5,35 0,0 3 0,52 0,08 i,78 0,05 0,76 0,i 6 2,89

Оборачиваемость дебиторской задолженности 0,0 2 0,54 0,03 0,50 0,0 5 2,39 0,0 3 i,20 0,05 i,34 0,05 0,8i 0,0 8 i,5i

Коэффициент текущей ликвидности 0,0 3 2,44 0,32 5,24 0,2 2 27,26 0,i 0 i,97 0,85 i4,38 0,57 3,43 0,8 4 i2,65

Коэффициент автономии 0,7 8 0,98 0,52 0,72 0,0 3 0,85 0,6 i 0,95 0,02 0,i8 0,27 0,50 0,0 7 0,25

Финансовый цикл, дн. 6 293 i 243 0 -354 ii 904 -9 94 0 i9i -23 52

Как видно из таблицы, распределение банкротов по кластерам неравномерно. Исходя из доли банкротов, организации, входящие в кластеры 2 и 5, можно назвать условно устойчивыми, организации, относящиеся к 3, 4, 13, 14 кластерам, условно рискованными, а к 7 кластеру - рискованными.

Научный интерес представляет анализ причин банкротства в призме показателей операционной деятельности -исходя из границ кластеров. На практике результаты исследования могут быть использованы менеджерами оптовых компаний, поскольку опираясь на границы рассчитанных коэффициентов, они могут корректировать свои управленческие решения в условиях неопре-

деленности, с учетом отраслевой специфики.

Предложенный в данной статье подход может применяться для компаний любой отрасли и не требует существенный временных, трудовых и финансовых затрат. Каждая компания обладает не только отраслевой спецификой своей деятельности, но и индивидуальными особенностями, связанными с организационно-правовой формой, денежно-кредитной политикой, особенностями производственного цикла. Поэтому для топ-менеджмента организаций актуален расчет собственных границ устойчивости, выход за которые может служить сигналом о наличии проблем в данной области.

Библиографический список

1. Костикова А.М. Анализ финансово-хозяйственной деятельности организаций, связанных с оптовой торговлей // Роль и место информационных технологий в современной науке. 2018. C. 81-87.

2. Анисимова Э.С. Самоорганизующиеся карты Кохонена в задачах кластеризации // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2014. № 9. C. 1316.

ROBUSTNESS EVALUATION OF THE WHOLESALE TRADE ORGANIZATIONS OPERATION ACTIVITIES

N.K. Ulanova, candidate of economic sciences, associate professor

I.I. Lianko, student

I.N. Maksimenko, student

Novosibirsk state university of economics and management (Russia, Novosibirsk)

Abstract. Some financial characteristics of the wholesale trade organizations and basic steps for stability scope definition using Kohonen self-organizing map are written in this article. Also, there are results of the research based on previously mentioned steps, in particular, in particular, clusters with upper and lower boundaries.

Keywords: robustness, wholesale, Kohonen self-organizing maps, the limits of stability, operations.