CC BY
22
3(189) - 2014
Вопросы экономики
УДК 338.34
ОЦЕНКА УСТОЙЧИВОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ
НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ С УЧЕТОМ АНТРОПОЭНТРОПИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Н. С. ВАСИН,
кандидат экономических наук, начальник отдела E-mail: vasinn@rambler.ru Тульский филиал Банка Москвы,
Тула
К. С. РЯБЫХ, главный специалист E-mail: f0500669@gazmsk.ru ООО «Газпром межрегионгаз»,
Москва
Предложена статистическая динамическая модель, учитывающая разброс факторов, возникающий в результате как внешних неопределенностей, так и внутренней антропоэнтропии предприятия. Модель позволяет оценить устойчивость функционирования и инновационного развития предприятия.
Ключевые слова: статистический, моделирование, устойчивость, антропоэнтропия, неопределенность, решение, предприятие.
После перехода от командной распределительной экономики к рыночным принципам российские предприятия оказались в конкурентной среде, причем соперничать приходится не только с российскими, но и, в первую очередь, с зарубежными компаниями. Еще более серьезной ситуация может стать после вхождения России в ВТО и принятия ее правил. В этих условиях неготовая к конкурентной
борьбе отечественная организация легко может потерять устойчивость, утратить позиции на рынках сбыта и в конечном итоге обанкротиться.
Для нормального функционирования любое предприятие должно обладать необходимым потенциалом устойчивости и обеспечивать его эффективную реализацию. А для этого надо постоянно прогнозировать состояние внешней среды и умело управлять внутренней средой предприятия.
Одно лишь наличие потенциала устойчивости не всегда автоматически обеспечивает реальную устойчивость в меняющейся и неопределенной внешней среде. Помимо этого необходим эффективный менеджмент на всех уровнях управления предприятием. Насущным является, например, современный маркетинг, позволяющий вести мониторинг рыночного спроса и своевременно менять ассортимент выпускаемой продукции. Необходимы
3(189) - 2014
Вопросы экономики
также правильная кадровая политика, подбор высококвалифицированных исполнителей и руководителей (лиц, принимающих решения) на всех уровнях производства и управления.
Однако при выработке тех или иных решений, от которых зависит устойчивость предприятия, возможны ошибки, которые принято называть «человеческим фактором». Их последствия могут приводить к существенному нарушению устойчивости функционирования и развития предприятия.
В настоящее время для характеристики системы, в которой возможны такие ошибки, достаточно часто используют термин «антропоэнтропия» [2, 3]. Это понятие, как и более общее определение «энтропия», в данном случае связано с информацией. Чтобы отличить эту энтропию от термодинамической, ее часто называют информационной. Поэтому применительно к человеческому фактору также можно использовать понятие «информационная антропоэнтропия».
Принятое решение, основанное на той или иной модели представления о состоянии внешней и внутренней сред предприятия, может иметь различную степень соответствия ситуации. При этом возможны различные источники ошибок. Во-первых, неадекватной может быть сама модель. Во-вторых, поскольку она практически всегда дает несколько вариантов решения, выбор которых проходит обычно по критерию полезности, может быть выбрано неоптимальное решение. Все это в целом приводит к формированию решений в условиях антропоэнтропии.
Информационная антропоэнтропия Ис процесса принятия решения с точки зрения субъекта управления (лица, принимающего решения) может быть вычислена по формуле:
т
Нс = -£ Рс V )1п Рс V ),
1=1
где т - совокупность всех возможных решений; Рс( V) - вероятности принятия каждого решения 1 от 1 до т; при этом все возможные решения представляют собой полную группу событий. В то же время может быть вычислена также информационная энтропия Н1 с точки зрения правильности принятых решений:
т
Н п = -£ Рп (У )1п Рп (у),
1 =1
где Рп(У) - вероятности правильности каждого решения от 1 до т; при этом все возможные решения также представляют собой полную группу событий.
Одним из методов оценки устойчивости предприятия являются описание процесса его функционирования и развития системами дифференциальных уравнений и построение фазовых траекторий (фазовых портретов).
Используя известные в системотехнике варианты устойчивого и неустойчивого поведения системы, можно выявлять на фазовых портретах области «притяжения», для которых характерны устойчивые аттракторы, узлы, фокусы, циклы. Эти области характеризуют устойчивое функционирование предприятия с различными особенностями.
Для условий инновационного развития предприятия при постоянном увеличении доли наукоемкой продукции оптимальной формой будет являться аттрактор в форме возрастающей спирали. Он может расширяться, когда имеют место колебания спроса и предложения, что может являться признаком наступления неустойчивости.
Если аттрактор смещается в сторону увеличения доходов, это характеризует расширение производства. Он может также стремиться к некоторой предельной форме, когда объемы производства и сбыта стабильны.
Если же аттрактор начинает сужаться, то это может являться как первым признаком наступающей нестабильности, так и свидетельством достижения равновесного состояния. Однако на практике это будет означать, что система не реагирует на обязательно происходящие изменения внешней среды, что также свидетельствует о возможной дальнейшей нестабильности.
Таким образом, устойчивость, доведенная до своего предела, прекращает любое развитие системы. Признаком устойчивого развития является также постоянный тренд в направлении увеличения доходов. Смена состояний устойчивости или неустойчивости, характеризующих процесс функционирования предприятия в каждый конкретный момент, образует во времени динамические циклы в развитии рассматриваемой системы.
Неустойчивые процессы характеризуются циклическими траекториями, смещающимися в сторону увеличения расходов при снижении доходов. Спиральная трехмерная траектория начинает как бы заваливаться и превращается в траекторию сед-ловой формы или даже в так называемую лакуну, когда наблюдается резкое смещение в сторону от устойчивых траекторий, в том числе к началу координат или в сторону увеличения расходов.
Вопросы экономики
3(189) - 2014
Такое неустойчивое поведение свидетельствует о негативных тенденциях, вызванных либо колебаниями внешней среды, либо неэффективным менеджментом, в том числе и связанным с фактором антропоэнтропии. Неустойчивые траектории в форме лакун свидетельствуют о приближении к состоянию банкротства и последующей ликвидации предприятия.
Однако метод построения систем дифференциальных уравнений дает хорошие результаты только для крупных предприятий, когда можно на основе статистической оценки достаточно точно оценить коэффициенты этих уравнений. Для мелких и средних предприятий оценка коэффициентов проводится в значительной степени субъективно, и результат моделирования не дает представления об истинной ситуации. Кроме того, при подобном варианте затруднен учет в модели явления антропоэнтропии, которая может быть учтена только на уровне интегральных оценок.
Другим методом оценки устойчивости функционирования и развития предприятия является статистическое моделирование. Оно, в частности, было использовано в работе [1] для решения задач формирования ассортимента экспортной продукции в условиях производственной и рыночной неопределенностей.
Однако в указанной работе не была учтена возможность антропоэнтропии управленческих решений. Кроме того, представляет интерес разработка подобной модели для процесса инновационного развития предприятия, которое всегда требует определенных затрат, что также может привести к нарушению устойчивости развития предприятия.
В конечном счете основой обеспечения устойчивости предприятия в целом является обеспечение его финансовой устойчивости. Поэтому при статистическом моделировании целесообразно рассматривать соотношение расходов и доходов предприятия в форме временных рядов. Они генерируются методом Монте-Карло и представляют собой последовательности расходов и доходов, которые могут соответствовать как случайным моментам, так и вполне определенным периодам.
В качестве шага модельного времени удобно выбрать одну неделю. Более короткий интервал нецелесообразен, так как изменения при этом будут незначительны, и их сложение может привести к нарастающей ошибке, а более длительный не позволит провести моделирование с достаточной степенью точности.
Расходы РС . в каждый момент ^. (шаг моделирования) складываются из текущих и капитальных затрат на производство и инновационное развитие З К., налогов и отчислений Н трансакционных издержек Т , к которым можно отнести и накладные расходы, оплату банковских кредитов Б а также другие расходы Д Все эти величины в момент моделирования ( . имеют некоторые приращения, которые содержат как систематическую составляющую, зависящую от других параметров, так и стохастическую, которая обеспечивает учет антро-поэнтропии во внутренней среде предприятия. Для текущих и капитальных затрат на производство и инновационное развитие стохастическая составляющая моделирует ситуацию, когда в результате «человеческого фактора» возникают дополнительные затраты, например вследствие брака.
Стохастическая составляющая затрат на инновационное развитие учитывает возможность недобросовестного поведения снабженцев, когда закупки нового оборудования проводятся по завышенной цене.
Стохастическая составляющая налогов и отчислений учитывает возможность неправильного исчисления налогов, причиной которого также являются антропоэнтропия и последующие за этим налоговые санкции.
Особенно значительной может быть стохастическая составляющая трансакционных издержек, которая связана с большим количеством различных факторов.
Менее значительна стохастическая составляющая оплаты банковских кредитов, однако она также существует и возникает ввиду разницы в процентных ставках и не всегда правильных управленческих решений по выбору кредитной организации.
Для учета антропоэнтропии в данной системе моделирования предлагается при определении стохастической составляющей выбирать распределения, у которых информационная энтропия равна соответствующей антропоэнтропии. Эта задача может быть решена и как прямая, когда имеются зависимости, связывающие параметры распределения с величиной энтропии, и как обратная, когда приходится подбирать параметры распределения, при которых формируется заданная энтропия. В последнем случае продолжительность моделирования несколько возрастает, но при использовании современной вычислительной техники подобное изменение практически неощутимо.
3(189) - 2014
Вопросы экономики
Необходимость в банковских кредитах в модели возникает в случае превышения накопленных расходов над накопленными доходами за период моделирования, состоящий из М шагов, т. е. при
выполнении условия
м м
X РСг ДХ .
1=1 1=1
Объем моделируемого банковского кредита может быть различным и зависит от момента модельного времени и наложенных на моделирование процессов.
Например, если шаг моделирования равен неделе, то в соответствии с выбранной системой выплаты заработной платы (скажем, на каждом четном шаге моделирования) необходимо моделировать выплату заработной платы персоналу, и при выполнении к моменту этого шага названного условия возникает необходимость моделирования кредита в объеме выдаваемой заработной платы.
В качестве наложенного на моделирование процесса обычно выступает инновационный, который выполняется в соответствии с планом, представляющим собой последовательность выплат, приуроченных к определенным моментам. Если к этому времени собственных средств недостаточно, моделируется кредит.
Структура моделируемых доходов ДХ . более проста. Это прежде всего доходы от реализации продукции, определяемые аналогично [1]: ДП, = тш(а, Щ )р + [Щ - , Мг)] ^,
где Q i - объем продаж изделия; N - объем выпуска изделия; Р1 - рыночная цена изделия; kc - коэффициент снижения цены, учитывающий возможность продажи нереализованной части продукции по пониженным ценам. Естественно, что при этом должно соблюдаться условие кс < 1.
Другим источником доходов могут быть банковские проценты от свободного капитала в течение
периода, когда выполняется условие
м м
X ДХ1 >Х РС1.
1=1 1=1
Имеются и такие источники доходов, как выпуск и распродажа акций, продажа неиспользуемого оборудования и сдача помещений в аренду, но они в данной модели не учтены. В то же время учтена возможность бюджетных дотаций, если они имеются, и вложений сторонних инвесторов.
Объем выпуска изделия N напрямую связан с текущими затратами на производство З Объем продаж изделия Q . моделируется в зависимости от цены Р в соответствии с кривой спроса Q (Р ). Предполагается, что данная кривая не постоянна, а изменяется как в связи с моральным старением продукции, так и в связи с переменами поведения потребителей при выводе на рынок нового продукта.
Определение характера этой кривой проводится маркетинговой службой по результатам продаж аналогичных изделий данного предприятия или конкурентов. Эта кривая также имеет некоторый разброс, учитывающий как неопределенности рынка, так и антропоэнтропию службы маркетинга, приводящую к неточным оценкам.
Первоначальная цена продаж при моделировании Р определялась по кривой спроса для данного объема изделий N но не ниже себестоимости, определенной с учетом капитальных вложений в инновационное развитие предприятия.
Кривая спроса Q (Р ), рассматриваемая с учетом ее изменения во времени в форме Q (Р , tl), фактически представляет собой трехмерную кривую спроса, на которой можно обнаружить все известные этапы поведения потребителей.
При выведении нового изделия на рынок имеет место период медленного роста сбыта. В связи с большими затратами прибылей на этом этапе еще нет, а себестоимость единицы продукции высокая. Конкуренция на этом этапе обычно ограниченная. Кривая спроса характеризуется высокой степенью разброса.
На этапе роста наблюдается период быстрого восприятия товара рынком и быстрого роста прибылей. Потребителя на этом этапе можно охарактеризовать как восприимчивого. Себестоимость единицы продукции в этот период снижается, но растет и конкуренция, а на кривой спроса наблюдается смещение в область более высоких цен.
На этапе зрелости наблюдается период замедления темпов сбыта в связи с тем, что товар уже добился восприятия большинством потенциальных покупателей. Прибыли стабилизируются или снижаются в связи с ростом затрат на защиту товара от конкурентов. Конкуренция также стабилизируется.
Наконец, на этапе упадка происходит существенное и довольно быстрое снижение сбыта, что отражается на кривой спроса как смещение в область более низких цен. Подобное изменение кривой спроса может быть смоделировано как для неко-
Вопросы экономики
3(189) - 2014
торого отдельного товара, так и для нескольких -одной ассортиментной группы.
Процесс инновационного развития на уровне расходов моделируется как некоторая последовательность капитальных затрат К. (¿.).
По окончании этапа освоения нового оборудования и технологий моделируются снижение текущих затрат и выведение нового товара на рынок с кривой спроса, форма которой соответствует первым этапам жизненного цикла товара.
Затем моделируются последующие этапы с соответствующим изменением кривой спроса. При этом следует учитывать характерное для современного периода развития экономики быстрое моральное старение продукции, в том числе и наукоемкой. Поэтому для получения репрезентативных результатов достаточно проводить моделирование для периода не более двух-трех лет.
Особый интерес представляет собой возможность моделирования многономенклатурного производства, когда выпускается несколько товаров, находящихся на различных этапах жизненного цикла. Подобная модель более сложна, и продолжительность моделирования при этом существенно повышается. Однако в этом случае можно учесть возможность финансирования выпуска новых товаров за счет доходов от продаж других изделий, находящихся на более благоприятных этапах жизненного цикла.
В рассматриваемой модели это осуществляется путем параллельного (многопоточного) моделирования. При этом возможно параллельно моделировать до четырех потоков для различных ассортиментных групп, при этом происходит слияние расходов и доходов и, допустим, моделирование кредитов осуществляется на основе анализа выполнения условия для суммарных величин.
При этом не только анализируется динамика доходов и расходов, но и определяются вероятностные критерии устойчивости развития предприятия, например вероятность получения прибыли или риск потерь. Возможны также получение распределений вероятностей этих величин и определение значений вероятностно-экономических критериев.
Критерием нарушения устойчивости при этом будет являться снижение этой вероятности до величин менее 0,5. Другим показателем будет постоянно растущий объем банковских кредитов. При обнаружении этого явления и его сохранении в течение заданного (достаточно длительного) времени
моделирование прекращается, и делается вывод о нарушении устойчивости предприятия.
Модель была написана на языке Visual FoxPro. Значения факторов и результатов моделирования для каждого шага моделирования представляли собой запись в базе данных.
При многопоточном моделировании одновременно заполняется несколько баз данных. Каждая соответствует своей ассортиментной группе, а суммарные величины накапливаются в отдельной базе.
При моделировании также имелась возможность изменять уровень антропоэнтропии не только величиной разброса значений параметров, но и выбором различных законов распределения. При слабой антро-поэнтропии использовался нормальный закон, а при высокой - закон равновероятного распределения.
Данная модель позволяет обнаружить тенденции к потере устойчивости при неудачных управленческих решениях в процессе инновационного развития, когда высокие затраты на новое оборудование и технологии не позволили создавать и выпускать продукцию, обладающую необходимыми конкурентными преимуществами.
Рассмотренная методика оценки устойчивости предприятия на основе статистического моделирования с учетом антропоэнтропии на конкретном предприятии, когда в модель в качестве параметров начального состояния и коэффициентов вводятся реальные величины, характеризующие функционирование предприятия, может обеспечить прогнозирование возникновения негативных явлений и способствует своевременному принятию соответствующих управленческих решений.
Естественно, что эти решения принимаются в условиях антропоэнтропии, однако ее уровень будет существенно ниже, так как последствия любого принятого управленческого решения могут быть обнаружены при моделировании.
Список литературы
1. Васин А. С., Лебедев В. П. Формирование ассортимента экспортируемой продукции с учетом производственных и рыночных неопределенностей // Экономический анализ. 2003. № 4.
2. Цветков В. Я. Управление и антропоэнтропия // Методы управления и моделирования в бизнесе и образовании. 2005. Вып. 9. С. 28-31.
3. Цветков В. Я. , Воинов А. И. Управление и антропоэнтропия // Успехи современного естествознания. 2008. № 5. С. 19-20.
