CC BY
44
зированы научно-технологические лаборатории на сумму 134 млн. рублей.
Для повышения эффективности деятельности бухгалтерской службы предприняты следующие основные мероприятия по реорганизации бухгалтерии ННГУ:
• Устранение выявленных на предыдущем этапе недочетов.
• Адаптация к многократно возросшим финансовым потоком.
• Формирование структурных подразделений и регламентов по подготовке отчетности по проектам.
• Автоматизация ведения бухгалтерского учета.
Третий этап связан с присвоением вузу статуса «Национальный исследовательский университет» (НИУ). Государственной миссией проекта НИУ является содействие динамичному развитию научно-технологического комплекса страны и обеспечение его необходимыми трудовыми ресурсами, сбалансированными по численности, направлениям подготовки, по квалификационной и возрастной структуре, с учетом необходимых темпов их обновления и прогнозируемых структурных преобразований в науке и экономике.
Государственная поддержка института НИУ имеет целью обеспечение конкурентоспособности отечественных высших учебных заведений способных принять ответственность и обязательства в области развития кадрового потенциала науки, а также коммерциализацию в Российской Федерации высоких технологий по приоритетным направлениям.
Практическая реализация программы НИУ, а также участие в других целевых федеральных программах, получение дополнительных субсидий, грантов предполагает ещё большее, по
Библиографический список
сравнению с предыдущими этапами, увеличение объемов финансовых потоков. Для продуктивного управления проектами НИУ необходима многокритериальная учетная информация, как надежная основа конструктивных управленческих решений. Между тем, традиционный бухгалтерский учет в вузах мало приспособлен к современным условиям экономики высшего образования, отчетная информация, сгенерированная в бухгалтерском учете, недостаточно обеспечивает аналитическую составляющую деятельности как НИУ в целом, так и того или иного инновационного подразделения вуза.
Основными задачами управления бухгалтерией на данном этапе является: разработка модели бухгалтерской службы интегрированной в систему управления вузом, позволяющей обеспечить полноту, достоверность показателей бухгалтерской отчетности НИУ, реализующей процесс своевременного получения информации, необходимой для принятия обоснованных управленческих решений; разработка регламентов, положений, схем, шаблонов служащих основанием для системы вузовского финансового и управленческого бухгалтерского учета, внутри-вузовского бухгалтерского контроля, непосредственно ориентированного на реализацию программы НИУ.
В заключение отметим, что существенные структурные изменения в системе высшего образования: целевые программы, политика присоединения и реорганизации неэффективных вузов и т.д., приводят к необходимости постоянных изменений в структуре бухгалтерской службы, вынужденной чутко реагировать на вновь появляющиеся задачи для эффективного их решения.
1. Постановление Правительства РФ от 23 декабря 2005 г. № 803 «О Федеральной целевой программе развития образования на 20062010 годы».
2. Стронгин, РГ. Проектно-ориентированное управление инновационным университетом / РГ. Стронгин, А.О. Грудзинский // Высшее образование в России. - 2008. - № 4.
Bibliography
1. Postanovlenie Praviteljstva RF ot 23 dekabrya 2005 g. № 803 «O Federaljnoyj celevoyj programme razvitiya obrazovaniya na 2006-2010 godih».
2. Strongin, R.G. Proektno-orientirovannoe upravlenie innovacionnihm universitetom / R.G. Strongin, A.O. Grudzinskiyj // Vihsshee obrazovanie v Rossii. - 2008. - № 4.
Статья поступила в редакцию 11.11.13
УДК 332.14
Evdoshenko М. THE INVESTMENT ATTRACTIVENESS OF AGRICULTURAL ENTERPRISES BASED PREDICTION METHODS THEIR CONSISTENT. The paper also focused on the causes hindering the development of regional agriculture . The application of discriminant analysis to determine the parameters of the linear correlation function that describes the position of the discriminant boundary between the two classes of farms and area coverage ratios and financial dependence.
Key words: investment, liquidity, financial solvency, agriculture, coverage ratio, discriminant analysis .
В.В. Евдошенко, преп. ФГКОУ ВПО Ставропольский филиал Краснодарского университета МВД России,
г. Ставрополь, E-mail: kot_sasha81@mail.ru
ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ АГРАРНОГО КОМПЛЕКСА НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИХ СОСТОЯТЕЛЬНОСТИ
В статье акцентировано внимание на причинах препятствующих развитию регионального агропромышленного комплекса. Рассмотрено применение дискриминантного анализа для определения параметров корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами сельскохозяйственных предприятий и пространстве коэффициентов покрытия и финансовой зависимости.
Ключевые слова: инвестиционная деятельность, ликвидность, финансовая состоятельность, агропромышленный комплекс, коэффициент покрытия, дискриминантный анализ.
Поток вложений зависит от степени рациональности принимаемых решений инвестиционного характера. Так, сокращение инвестиций в сельское хозяйство России и Ставропольского края, в частности, привело не только к стабильному сни-
жению фондо- и ресурсоотдачи, но и других экономически важных показателей. Главным образом это произошло потому, что на внутренние факторы товаропроизводитель способен воздействовать самостоятельно, тогда как на внешние (феде-
рального, регионального и местного уровня) он повлиять не может.
Известно, что финансовое состояние предприятия оценивается правильностью размещения и использования средств (активов) и источниками их финансирования (собственным капиталом и обязательствами, т.е. пассивами). Сигнальным показателем, в котором проявляется финансовое состояние предприятия, выступает его платежеспособность (т.е. способность вовремя удовлетворять платежные требования поставщиков, кредиторов, персонала, бюджета и т.д.). Финансовое положение определяется совокупностью хозяйственных факторов, характеризующих деятельность организации [1].
Для прогнозирования несостоятельности предприятий в настоящее время используются различные методы оценки. Рассмотрим их с точки зрения применимости в аграрном секторе отечественной экономики, т.к. опыт рыночного функционирования предприятий в России пока недостаточно велик.
Чем глубже исследуется предприятие, тем больше обнаруживается новых источников неопределенности. Декомпозиция исходной (обычно грубой и приблизительной) модели анализа сопряжена с растущим дефицитом количественных и качественных исходных данных. Ряд параметров оказывается недоступным для точного измерения, и тогда в его оценке неизбежно появляется субъективный компонент. Возникает то, что в науке описывается, как лингвистическая переменная, а связь количественного значения некоторого фактора с его качественным лингвистическим описанием задается функциями принадлежности фактора нечеткому множеству. В данном случае для оценки состояния предприятия используется метод нечетких множеств [2].
Использование метода нейронных сетей во всех областях человеческой деятельности, в том числе в области финансовых приложений, получает все большее развитие. Одной из основных задач в финансовой области, решаемой с помощью нейрокомпьютеров, является прогнозирование инвестиционной привлекательности (финансовой состоятельности) предприятий.
Значительно повышается вероятность достоверности прогнозирования финансово-экономического состояния предприятия с применением методов многофакторного статистического анализа. С помощью метода дискриминантного анализа решаются задачи классификации, т.е. разбиения совокупности анализируемых объектов на классы путем построения классифицирующей функции в виде корреляционной модели.
Факт финансовой состоятельности предприятий с позиций перспективности инвестиционных вложений определялся двумя показателями [3]:
- коэффициентом покрытия (Кп), равным отношению текущих активов к краткосрочным обязательствам, т.е. это коэффициент текущей ликвидности;
- коэффициентом финансовой зависимости (Кфз), равным отношению заемных средств к общей стоимости активов.
Первый показатель характеризует ликвидность, второй -финансовую устойчивость. Очевидно, что при прочих равных условиях вероятность банкротства тем меньше, чем меньше коэффициент финансовой зависимости. И наоборот, предприятие с большей вероятностью станет банкротом (риск не возврата инвестиций очень большой) при низком коэффициенте покрытия и высоком коэффициенте финансовой зависимости.
Задача исследования состояла в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса:
- сочетание показателей, при которых вложение инвестиций в предприятие нежелательно (противопоказано для инвестора);
- сочетание показателей, при которых предприятию не грозит банкротство, следователь но, оно представляет интерес для инвесторов.
Исходную выборку для построения модели прогнозирования финансового состояния со- i ставили данные бухгалтерской
Библиографический список
отчетности 19 предприятий Шпаковского района Ставропольского края. Приемами дискриминантного анализа нами определены параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами сельхоз предприятий и пространстве коэффициентов покрытия и финансовой зависимости:
Задача исследования состояла в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса:
сочетание показателей, при которых вложение инвестиций в предприятие нежелательно (противопоказано для инвестора);
сочетание показателей, при которых предприятию не грозит банкротство, следовательно, оно представляет интерес для инвесторов.
Приемами дискриминантного анализа нами определены параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами сельхоз предприятий и пространстве коэффициентов покрытия и финансовой зависимости:
7 = а0 + аКп + а2К, (1)
где
Z - показатель классифицирующей функции;
а0 - постоянный фактор;
К, - коэффициент покрытия (текущей ликвидности);
Кфз - коэффициент финансовой зависимости, %;
а1, а2 - параметры, показывающую степень и направленность влияния коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости на вероятность банкротства соответственно.
В результате обработки статистических данных была получена следующая корреляционная зависимость:
Z = - 0,3877 - 1,0736Кп + 0,0579Кфз, (2)
При Z = 0 имеем уравнение дискриминантной границы.
Для предприятий, у которых Z =0, вероятность обанкротиться равна 50%, т.е. от решения инвесторов зависит, будут ли они заниматься реанимацией данного сельскохозяйственного предприятия. Если Z < 0, то вероятность финансовой жизнедеятельности предприятия возрастает (по мере уменьшения Z). В то же время параметр аг имеет знак «плюс», поэтому, чем выше коэффициент финансовой зависимости, тем больше Z и, следовательно, выше вероятность банкротства предприятия. Таким образом, при увеличении Z возрастает риск инвесторов.
Прогнозирование инвестиционной привлекательности сельскохозяйственных предприятий Шпаковского района мы осуществляли следующим образом. Значения дискриминантной функции представляют собой реализацию случайной величины Z. Распределение вероятностей данной величины аппроксимируется нормальным распределением; далее с помощью таблиц нормального распределения мы определяли вероятности инвестиционной привлекательности для фиксированного значения Z.
При применении модели дискриминантного анализа возможны ошибки прогнозов двух видов:
- сохранение платежеспособности, а в действительности наступает банкротство предприятия;
- недееспособность предприятия, а оно сохраняет платежеспособность. Прогнозирование инвестиционной привлекательности сельхоз предприятий с помощью дискриминантного анализа на горизонте в один год производится с точностью 95%. При этом ошибка первого типа возможна в 6% случаев, а второго - в 3%.
При расширении горизонта прогнозирования до двух лет его точность снижается до 83%, при этом ошибки первого типа появляются - в 28% случаев, а второго - в 6%.
1. Аистов, А.В. Факторы принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности: пример российских компаний // Финансы и кредит. - 2012. - № 18.
2. Котенев, А.Д. Моделирование инновационных процессов развития внешнеторговой деятельности регионального агропромышленного комплекса // Мир науки, культуры и образования. - 2013. - № 3(40).
3. Евдошенко, В.В. Методы прогнозирования состоятельности предприятий аграрного комплекса // Экономический вестник Ростовского государственного университета. - Ростов-на-Дону. - 2008. - № 2. - Т.6. - Ч. 3.
Bibliography
1. Aistov, A.V. Faktorih prinyatiya investicionnihkh resheniyj v usloviyakh neopredelennosti: primer rossiyjskikh kompaniyj // Finansih i kredit. -2012. - № 18.
2. Kotenev, A.D. Modelirovanie innovacionnihkh processov razvitiya vneshnetorgovoyj deyateljnosti regionaljnogo agropromihshlennogo kompleksa // Mir nauki, kuljturih i obrazovaniya. - 2013. - № 3(40).
3. Evdoshenko, V.V. Metodih prognozirovaniya sostoyateljnosti predpriyatiyj agrarnogo kompleksa // Ehkonomicheskiyj vestnik Rostovskogo gosudarstvennogo universiteta. - Rostov-na-Donu. - 2008. - № 2. - T.6. - Ch. 3.
Статья поступила в редакцию 12.10.13
УДК 658.14/17
Kunitsyna N.N, Glukhova D. V. THE IMPLEMENTATION OF A STRATEGIC APPROACH TO CRISIS MANAGEMENT ENTERPRISES. This paper describes some of the areas of implementation of the strategic approach to crisis management companies, highlighted the identification of risks in making long-term decisions, the plane defined by the interaction of strategic, financial and crisis management in the organization. As an interpretation of the considered approaches in practice shows a comparative analysis of the anti-crisis strategies of the food industry, Stavropol Territory.
Key words: strategy, crisis management, enterprise, financial analysis, estimation of crisis factors, financial parameters, the potential of financial attractiveness.
Н.Н. Куницына, д-р эконом. наук, проф., зав. каф. денежного обращения и кредита ФГАОУ ВПО «СевероКавказский федеральный университет», E-mail: natkun2004@mail.ru; Д.В. Гпухова, аспирант каф. денежного обращения и кредита ФГАОУ ВПО «Северо-Кавказский федеральный университет», Е-mail: daryashechka@mail.ru
РЕАЛИЗАЦИЯ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПОДХОДА В АНТИКРИЗИСНОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ
В работе описаны некоторые направления реализации стратегического подхода в антикризисном управлении предприятиями, выделены идентификация рисков в принятии долгосрочных решений, определены плоскости взаимодействия стратегического, финансового и антикризисного управления в организации. В качестве интерпретации рассмотренного подходов на практике показан сравнительный анализ антикризисных стратегий предприятий пищевой промышленности Ставропольского края.
Ключевые слова: стратегия, антикризисное управление, предприятие, финансовый анализ, оценка кризисных факторов, финансовые параметры, потенциал финансовой привлекательности.
Сохраняющаяся нестабильность отечественной экономики, в особенности ее производственной системы, обострение конкурентной борьбы на товарных рынках, производственных и отраслевых комплексах приводят к изменению предпринимательского мышления: руководство коммерческих компаний все чаще
прибегает к использованию стратегического подхода к оценке и принятию управленческих решений.
Особенностью стратегического подхода в рамках антикризисного управления является то обстоятельство, что формирование финансового потенциала, поддержание его стабильности должно не только опираться на существующую модель мобилизации и распределения финансовых ресурсов организации, но и учитывать динамизм ее изменения на протяжении нескольких лет. Не последняя роль в обеспечении стратегической антикризисной устойчивости предприятия принадлежит превентивным действиям, которые, на наш взгляд, должны реализовываться в комплексе с остальными мероприятиями.
Антикризисное управление с позиции стратегического подхода объединяет в себе традиционные элементы финансового и стратегического менеджмента, но имеет ряд функциональных особенностей, свойственных данной подсистеме финансового менеджмента [1]. Так, антикризисное управление:
- осложняется множественностью и пространством функциональных задач, лежащих в его основе;
- требует качественной согласованности между всеми уровнями управления, а также потребителями финансовых ресурсов;
- сопровождается расширенным финансовым контролем и ресурсным мониторингом;
- уделяет важную роль превентивной составляющей;
- основано на более углубленном исследовании изменений внешней среды;
- охватывает все подсистемы принятия управленческих решений;
- содержит высокий потенциал неопределенности и риска в принятии решений.
Информационная модель антикризисного стратегического управления опирается в своей основе на
Рис. 1. Плоскости взаимодействия стратегического, финансового и антикризисного управления в организации
