CC BY
22
ОЦЕНКА РОБАСТНОСТИ ОПЕРАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОМПАНИЙ С ВИДОМ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОИЗВОДСТВО И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ, ГАЗА И ВОДЫ
А.А .Киреева, студент
М.К. Санькова, студент
Н.К. Уланова, канд. экон. наук, доцент
Новосибирский государственный университет экономики и управления (Россия, г. Новосибирск)
Аннотация. В статье раскрываются аспекты теории робастного управления, изложен подход определению границ устойчивости, основанный на системе самоорганизующихся карт Кохонена. Представлена кластеризация, проведенная с учетом главных финансовых характеристик компаний, осуществляющих деятельность по производству и распределению электроэнергии, газа и воды.
Ключевые слова: робастность, особенности операционной деятельности, границы устойчивости, модель Альтмана, робастное управление.
Необходимость совершенствования аналитического процесса, модернизация организационных механизмов является неизбежным следствием изменения экономической и политической сферы в стране и в мире. Несвоевременное и/или неадекватное реагирование на изменения внешней среды - одна из причин банкротства компаний [1]. Исходя из этого, залогом способности к выживанию и основой стабильности положения любой компании является ее финансовая устойчивость, поскольку именно анализ финансовой устойчивости дает возможность сформировать системное, совокупное представление финансово-хозяйственной деятельности компании.
В этом ключе крайне актуальным выступает направление системного анализа робастного поведения. Разработке методов расчета робастной устойчивости посвящено множество исследований как зарубежных, так и отечественных авторов, таких как: И.А. Вышнеградский, ЯЗ. Цыпкин, Б.Т. Поляк, В.Л. Харитонов,
B.R. Barmish, J. Ackermann, R. Tempo и др.
Так, анализ робатсности является вариативным методом управления неопределенными объектами, обеспечивающего приемлемое качество при наличии функциональных, сигнальных или структурных параметров объекта управления. Как отмечает
М.А. Алексеев, разработка концепции робастного управления открытыми сложными системами позволяет, в отличие от поиска, формализации и достижения оптимальной траектории развития, предупреждать разбалансировку ключевых параметров состояния экономических систем при максимально возможном сохранении эффективности их функционирования [2].
Исследование, предложенное настоящей статьей, обосновывает следующие принципы теории робастного управления: определение границ устойчивости в параметрическом пространстве и получение совокупной оценки устойчивости расчетных режимов исходной системы. Применение теории робастного управления относительно вопроса финансовой устойчивости компании подразумевает принятие такого решения, которое при любых реализациях моделей системы находится в пределах допустимых значений неопределенных параметров [3]. Таким образом, анализ робастности представляет собой не только инструмент оптимизации решений, но и механизм оценки чувствительности системы к неопределенности параметров объекта управления.
Цель синтеза робастных систем управления заключается в определении такого закона, при котором возможно сохранить в допустимых пределах выходные параметры системы [4].
Исходя из этого, важнейшей категорией в теории робастного управления выступает граница качества функционирования, определяющая размер минимального отклонения от номинальных значений неопределенных параметров системы, потенциально имеющего возможность привести к потере системной стабильности функционирования [5].
Изначально заданные значения коэффициентов статичны в ходе рабочего функционирования системы, а малая чувствительность к различного рода вариациям математической модели достигается за счет заранее определенного алгоритма управления. Иными словами, главным допущением является необходимость расчета собственных границ устойчивости, выход за которые может сигнализировать об определенных проблемах. Определение границ осуществляется с учетом специфики вида деятельности, поскольку общепринятые нормируемые величины не носят отраслевой характер, соответственно, их экстраполяция искажает достоверный смысл.
В качестве объекта наблюдения выступает такой вид экономической деятельности, производство и распределение электроэнергии, газа и воды (согласно ОКВЭД). Электроэнергетика относится к базовым отраслям и имеет важнейшее межотраслевое значение, поскольку уровень и качество энергоснабжения определяют условия производственной деятельности и бытового обслуживания населения. Помимо того, Электроэнергетика входит в десятку отраслей с наибольшим вкладом в ВВП России. По данным Росстата, в 2016 году на ее долю пришлось 2,6% ВВП России.
С помощью системы комплексного раскрытия информации «СКРИН» была сформирована предварительная выборка, состоящая из финансовых отчетов компаний за 2017 год, осуществляющих свою основную деятельность в рамках отрасли производства и распределения электроэнергии, газа и воды. Далее, опираясь на предварительную выборку
и используя генератор случайных чисел, была сформирована исследовательская выборка, включающая в себя 60 публичных акционерных обществ.
Для подробного исследования и определения робастности компаний, осуществляющих деятельность по производству и распределению электроэнергии, газа и воды необходимо определить особенности их операционной деятельности.
Так, для компаний отрасли производства и распределения электроэнергии, газа и воды характерны следующие особенности бизнес- процесса:
1. Ускоренная оборачиваемость запасов. Это обусловлено тем, что продукт сразу же поступает к конечному потребителю.
2. Замедленная оборачиваемость дебиторской задолженности. Данный факт объясняется тем, что потребители оплачивают оказанные им услуги в начале следующего периода, то есть за текущий период в следующем. Также имеет место быть проблема неплатежей. По данным Ассоциации «НП Совет рынка», на конец октября 2017 года на оптовом рынке задолженность составила 65,2 млрд. руб., а на розничном- 243 млрд. руб.
3. Высокая потребность в финансировании производственных фондов. Объемы реконструкции и реновации тепловых сетей недостаточны для поддержания их в требуемом техническом состоянии, что приводит к значительным потерям энергии при передаче. Нормативный срок службы теплосетей, например, - 25 лет, поэтому необходимый уровень обновления фондов в теплоснабжении должен составлять в среднем 4% в год при текущем уровне обновления лишь 2,7% в год 30. По данным Министерства энергетики, около 70% теплосетей работают с превышением нормативного срока службы, а 20% котлов и турбин тепловых электростанций служат более 50 лет при норме в 40 лет.
Учитывая данные особенности, для оценки эффективности операционной деятельности компаний отрасли произ-
водства и распределения электроэнергии, газа и воды определяющими являются следующие показатели:
- период оборачиваемости запасов;
- период оборачиваемости дебиторской задолженности;
- период оборачиваемости кредиторской задолженности;
- финансовый цикл.
На основе обозначенной совокупности показателей был непосредственно произведен расчет границ с помощью
самоорганизующейся карты Кохонена, механизма кластеризации, дающего возможность интерпретировать данные в виде двумерных карт [6]. Суть метода заключается в поиске закономерностей в больших массивах данных. Предложенный алгоритм был реализован с помощью программы Deductor Studio.
В результате анализа было получено 6 кластеров, что наглядно отражает рисунок 1.
Рисунок. Кластеризация на основе карт Кохонена
Для оценки робастности на основе средних значений показателей были рассчитаны нижние и верхние границы.
Следующим шагом с помощью пя-тифакторной модели Альтмана, одно из достоинства которой - прогнозирование банкротства с точностью более 95%, была проведена проверка выбранных компаний на факт банкротства и, как следствие, определение доли компаний-банкротов применительно рассматриваемой совокупности. Стоит отметить еще одну причину выбора данной модели для анализа устойчивости кластеров: модель Альтмана содержит в себе показатели, характеризующие операционную деятельность компании, что крайне важно в рамках данного исследования.
Покластерные границы устойчивости представлены в виде сводной таблицы (табл. 1).
В соответствии с таблицей, большая доля компаний-банкротов сосредоточена в первом кластере,- эта категория отражает компании с потенциально критически высоким риском.
Хочется отметить, что ни один из кластеров не свидетельствует в пользу относительной устойчивости компаний. Этот факт и подтверждает необходимость проведения анализа робастности, поскольку именно определение допустимых границ позволяет не только определить причины банкротства, но и предупредить их. В результате проведенного анализа были выявлены роба-
стные границы показателей, характеризующих операционную эффективность деятельности компаний, осуществляющих деятельность по производству и распределению электроэнергии, газа и воды. В качестве резюмирующего вывода важно заметить, что в качестве робастного регулятора для компаний этой отрасли выступает оборачиваемость дебиторской задолженности, по-
скольку потребители оплачивают оказанные им услуги в начале следующего периода. Данное исследование робаст-ности актуально в рамках Новосибирской области и дает возможность топ-менеджменту вести эффективную управленческую политику в условиях турбулентности экономики без существенных временных и финансовых издержек.
Таблица 1 .Границы робастной устойчивости
Номер кластера 1 2 3 4 5 6
Доля компаний-банкротов,% 100 81,8 75 38,46 75 73,3
Границы
Показатели Нижняя Верхняя Нижняя Верхняя Нижняя Верхняя Нижняя Верхняя Нижняя Верхняя Нижняя Верхняя
Выручка, тыс. 948151 2 5566174 7 682849 9 21492535 4 1111258 5 3373340 0 677636 7 6117935 3 211498 8 1745803 6 6540323, 7 83975222, 5
Оборачиваемость запасов 8,62 5768,42 12,39 5653,13 10,92 1282,51 6,07 3485,58 6,01 390,10 22,13 1051,72
Оборачиваемость ДЗ 1,65 6,74 4,31 9,30 3,75 10,77 2,74 9,49 1,06 13,76 2,34 10,59
Оборачиваемость КЗ 0,42 14170,21 5,71 3031,45 1,90 9,29 5,16 8418,60 4,12 10036,72 2,68 3031,71
Финансовый цикл -700,87 263,99 4,45 70,52 -74,63 12,77 7,30 163,74 14,52 780,95 -80,09 136,30
Коэффициент автономии -3,33 0,41 0,46 0,84 0,08 0,44 0,06 0,41 0,62 4,15 0,22 0,82
Оценка робастности операционной искусно выстроенный, но в то же время
деятельности это подход, основанный универсальный механизм, способный не
на индивидуальном расчете границ ус- только констатировать негативные по-тойчивости, учитывающий особенности следствия, но и выяснить их реальную деятельности каждой компании. Это первопричину.
Библиографический список
1. Уланова Н.К., Дуглас М.А. Робастное управление финансовой устойчивостью операционной деятельности предприятий пищевой отрасли (На примере Новосибирской области) // Вестник Алтайской академии экономики и права экономики и права. - Барнаул: ААЭП, 2018. - Вып. 4. - С. 113-120.
2. АлексеевМ.А., Фрейдина Е.В. Методологические основы развития теории робастного управления экономическими системами // Общество и экономика: проблемы развития. -Новосибирск: НГУЭУ, 2017. - Вып. 2. - С. 19-39.
3. Дикусар В.В. Методы анализа робастной устойчивости и неустойчивости /
В.В. Дикусар, Г.А. Зеленков, Н.В. Зубов // РАН, Вычисл. Центр им. А.А. Дородицына. -М.: ВЦ РАН, 2007. - 233 с.
4. Шарипова A.М., Арьков В.Ю. Управление коллективными инвестициями на основе оценок робастности: монография // Уфимск. Гос. Авиац. Техн. Ун-т. - Уфа: РИК УГАТУ, 2018. - 171 с.
5. Робастнаяустойчивость экономических систем: моногр. / М. А. Алексеев и др.; науч. ред. М.А. Алексеев; Новосиб. Гос. Ун-т экономики и управления. - Новосибирск: НГУЭУ, 2018. - 276 с.
6. Анисимова Э.С. Самоорганизующиеся карты Кохонена в задачах кластеризации // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2014. - № 9. - C. 13-16.
ESTIMATION OF THE ROBUSTNESS OF OPERATIONAL ACTIVITY OF COMPANIES WITH ECONOMIC ACTIVITIES PRODUCTION AND DISTRIBUTION OF ELECTRIC ENERGY, GAS AND WATER
A.A. Kireeva, student M.K. Sankova, student
N.K. Ulanova, candidate of economic sciences, associate professor Novosibirsk state university of economics and management (Russia, Novosibirsk)
Abstract. The article reveals aspects of the theory of robust control, outlines an approach to determining the limits of stability, based on the Kohonen self-organizing maps system. Presented clustering, carried out taking into account the main financial characteristics of companies engaged in the production and distribution of electricity, gas and water.
Keywords: robustness, features of operational activity, stability limits, Altman model, robust control.
