CC BY
97
ББК 65.30 (2РОС)-2
Т. Н. Никулина Астраханский государственный технический университет
ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ НАСТУПЛЕНИЯ КРИЗИСА НА ПРЕДПРИЯТИИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МНОГОМЕРНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
Основные тенденции и перспективы развития промышленности и института несостоятельности позволяют выявить определенную зависимость между приоритетными направлениями в развитии социально-экономического потенциала Астраханской области и сегодняшним положением промышленных предприятий, предприятий находящихся на её территории.
Наибольший удельный вес в структуре производства промышленной продукции в 2003 г. занимали предприятия топливной промышленности - 58,9 %, машиностроения и металлообработки - 13,3 %, электроэнергетики - 10,8 %, в то время как предприятия пищевой промышленности всего лишь 9,2 %.
В ходе исследования необходимо было в первую очередь выявить причины и определить факторы, влияющие на возникновение кризисной ситуации на предприятии. Объектом исследования выступали те предприятия, к которым в данный момент применяются процедуры банкротства на том или ином этапе.
По данным Территориального органа Федеральной службы по финансовому оздоровлению и банкротству, в Астраханской области на 01.07.2004 г. в производстве находилось 130 дел без учета отсутствующих должников. Из данного количества было выбрано 21 достаточно крупное предприятие.
В табл. 1 представлены данные, дающие определенную характеристику указанным предприятиям: год подачи заявления о признании предприятия-должника банкротом и характер процедур, применяемых к данным предприятиям на 01.07.2004 г. (на момент проведения анализа). АООТ «Астратекс» 17 декабря 2004 г. ликвидировано.
В ходе предварительного экспресс-анализа финансовоэкономического состояния исследуемых предприятий за последние три года до подачи заявления о признании должника банкротом были определены показатели, которые наиболее точно отражают финансовое состояние предприятия и помогают обнаружить проявления кризиса на самых ранних этапах его развития.
Анализ также показал, что полученные результаты практически не отличались по годам. Исходя из этого, при использовании многомерного статистического анализа за основу был взят последний год функционирования предприятия до начала применения к нему процедур банкротства. Поскольку компьютерная программа «Statigraphics Plus for Windows» выполняет анализ лишь за один год, все показатели были приведены в вид,
сопоставимый 2003 г. с помощью соответствующих индексов цен производителей промышленной продукции. Индексы цен производителей промышленной продукции по Астраханской области в процентах составляют: 2000 г. - 128,3 %, 2001 г. - 104,2 %, 2002 г - 103 %, 2003 г. - 110,7 % [1]. В качестве исходной базы для анализа были использованы 18 основных показателей (выручка от реализации, себестоимость, прибыль от реализации, балансовая прибыль, чистая прибыль, дебиторская и кредиторская задолженность, внеоборотные и оборотные активы, активы, фондоотдача, производственные запасы, капитал и резервы, уставной капитал, долгосрочные и краткосрочные обязательства, численность).
Таблица 1
Систематизированные данные по 21 предприятию-должнику в Астраханской области (2000-2004 гг.)
Предприятие Год подачи заявления о признании должника банкротом Применяемые процедуры
АООТ «Астратекс» 2000 Конкурсное производство
ОАО «Астраханбумпром» 2000 Конкурсное производство
ОАО «Морской судостроительный завод» 2001 Конкурсное производство
ОАО «Царев» 2000 Конкурсное производство
ОАО «Промстройматериалы» 2001 Конкурсное производство
ОАО «Производственн-коммерческая фирма» (ПКФ) «Астраханские колбасы» 2003 Конкурсное производство
ООО «Астраханские консервы» 2003 Конкурсное производство
ОАО «Консервный завод «Харабалинский» 2003 Конкурсное производство
ЗАО «Швейная фирма «Дельта» 2003 Конкурсное производство
ОАО «Консервный завод» 2004 Наблюдение
ОАО «Астраханская база морского лова» 2004 Наблюдение
ООО ПКФ «Конзас» 2004 Наблюдение
ОАО «Волжская пивоваренная компания» 2004 Наблюдение
ГП АО «Волга» 2004 Наблюдение
ОАО «Астраханьконсервпром» 2004 Наблюдение
АООТ «Астраханский хладокомбинат» 2002 Конкурсное производство
ООО «Консервный завод «Самосдельский» 2002 Конкурсное производство
ОАО «Каспрыба» 2002 Конкурсное производство
ЗАО «Деревообрабатывающий завод» 2002 Внешнее управление
АООТ «Зеленгинский судоремзавод» 2003 Конкурсное производство
ОАО «Асткон» 2004 Наблюдение
В качестве основного инструмента были использованы кластерный и факторный методы многомерного статистического анализа, а также -программа «Statigraphics Plus for Windows».
Кластерный анализ был использован для того чтобы определить уровень глубины кризиса несостоятельности на исследуемых предприятиях (высокая, средняя и низкая степень). Кластерный анализ позволяет всю совокупность имеющихся объектов (предприятий) разделить на группы (кластеры) сходных между собой объектов. Под кластером обычно понимается группа объектов, обладающих следующими свойствами: плотностью, дисперсией, отделимостью от других факторов, формой, размером [2]. Данный метод позволяет решить следующие задачи: классифициро-
вать объекты по их сущности и получить в результате углубленные знания о характере совокупности объектов в целом; построить связи внутри совокупности, привнеся в нее структуру.
Учитывая, что используемые для анализа показатели деятельности предприятий имеют различные единицы измерения, принимаем в расчетах взвешенное евклидово расстояние.
Взвешенное евклидово расстояние:
dj =
Z wk(xik - xjk)
(1)
k=1
где dj - расстояние между i-м и j-м объектами;
xik, xjk - значение k-й переменной соответственно у i-го и j-го объектов; xi, Xj - векторы значений переменных у i-го и j-го объектов; wk - вес, приписываемый k-й переменной.
Для исследования исходных данных предприятий использовалась программа «Statigraphics Plus for Windows», которая классифицирует объекты по методу Варда (Wards method). При этом методе объект относится к такому классу, расстояние до которого минимально, а расстояния определяются как взвешенное евклидово расстояние. Все данные, представленные в табл. 1, были стандартизированы (нормализованы) заранее по требуемым правилам (условие для успешной работы программы). Для более эффективного применения кластерного анализа целесообразно построить дендрограмму вначале для одного кластера, что позволит визуально по полученным результатам определить в дальнейшем требуемое (оптимальное) количество кластеров (рис. 1.).
Dendrogram
Ward's Method,Euclidean
50
40
0J
о 30
гЛ 20
Q
10
0
Рис. 1. Дендрограмма, полученная методом Варда для одного кластера
Эта дендрограмма отражает иерархическую структуру группы исследуемых предприятий. На ней отчетливо видны следующие три группы:
2
1) АООТ «Астратекс», ОАО «Астраханбумпром», ОАО «Морской судостроительный завод», ОАО «Астраханские консервы», ОАО «Астраханская база морского лова»; 2) ОАО «Царев», ОАО «Промстройматериалы», ОАО «ПКФ «Астраханские колбасы», ОАО «Консервный завод «Хараба-линский», ЗАО «Швейная фирма «Дельта», ОАО «Консервный завод», ООО «ПКФ «Конзас», ОАО «Волжская пивоваренная компания», ГП АО «Волга», ОАО «Астраханьконсервпром», АООТ «Астраханский хладокомбинат», ООО «Консервный завод «Самосдельский», ЗАО «Деревообрабатывающий завод», АООТ «Зеленгинский судоремзавод», ОАО «Аст-кон»; 3) ОАО «Каспрыба».
Следовательно, для более подробного рассмотрения групп следует задать их количество равным 3, т. е. изменить количество кластеров с 1 на 3. В результате были получены следующие табличные преобразования (рис. 2).
<и
о
«з ■ 1—1
Q
Dendrogram
Ward's Method,Euclidean
Рис. 2. Дендрограмма для трех кластеров
В результате этой процедуры было образовано три кластера из 21 предприятия (объекта) с одинаковыми или похожими характеристиками внутри каждого кластера. Сводка кластерного анализа показывает удельный вес каждого кластера, количество членов кластера, а также центральное значение каждого параметра по группам кластеров. Наибольший удельный вес приходится на 2-й кластер - 71,43 % (15 предприятий); второй по удельному весу - 1-й кластер - 23,81 % (5 предприятий) и третий по удельному весу - 3-й кластер - 4,76 % (1 предприятие).
По координатам центроидов можно судить о том, какие переменные играют наиболее важную роль в каждом кластере. В частности, в первом кластере (АООТ «Астратекс», ОАО «Астраханбумпром», ОАО «Морской судостроительный завод», ОАО «Астраханские консервы», ОАО «Астраханская база морского лова») самыми высокими показателями были численность, капитал и резервы, уставной капитал, выручка, себестоимость, оборотные активы, производственные запасы, основные производственные фонды, кредиторская задолженность и др. Следовательно, можно
прийти к заключению, что данный кластер представляет собой предприятия, которые являлись достаточно крупными и входящих в группу ведущих предприятий различных отраслей промышленности. Низкие и отрицательные значения по всем видам прибыли и убытки, большая часть денежных средств сосредоточен в капитале и резервах, в частности в уставном капитале. Предприятия зависимы от выручки, т. е. от заказов, отмечаются высокие показатели по себестоимости, большая доля производственных запасов в оборотных активах. В результате степень (вероятность) возникновения кризисной ситуации на данных предприятиях можно оценить как достаточно высокую.
Значения переменных 2-го кластера (ОАО «Царев», ОАО «Промст-ройматериалы», ОАО ПКФ «Астраханские колбасы», ОАО «Консервный завод «Харабалинский», ЗАО «Швейная фирма «Дельта», ОАО «Консервный завод», ООО ПКФ «Конзас», ОАО «Волжская пивоваренная компания», ГП АО «Волга», ОАО «Астраханьконсервпром», АООТ «Астраханский хладокомбинат», ООО «Консервный завод «Самосдельский», ЗАО «Деревообрабатывающий завод», АООТ «Зеленгинский судоремзавод», ОАО «Асткон») говорят о том, что для предприятий входящих в него характерны средние значения по таким основным показателям, активы, себестоимость, дебиторская задолженность, выручка, краткосрочные обязательства, численность, краткосрочная задолженность и пр. В основном это крупные и средние предприятия. Степень (вероятность) возникновения кризисной ситуации на перечисленных предприятиях можно оценить как среднюю. На данных предприятиях имеется достаточно предпосылок для возникновения кризиса. Во-первых, предприятия отягощены активами, в большей степени внеоборотными, в частности основными производственными фондами, что ведет к увеличению затрат на их содержание, к тому же низкий уровень фондоотдачи свидетельствует о неэффективном использовании фондов. Во-вторых, наблюдается значительная сырьевая зависимость, достаточно высока доля дебиторской задолженности, что свидетельствует о том, что система снабжения и сбыта находятся не на высоком уровне. Результаты показывают, что деятельность предприятий полностью зависит от полученной выручки. В-третьих, предприятия имеют краткосрочную задолженность, которая в основном представлена обязательствами перед бюджетом и внебюджетными фондами.
3-й кластер представляет собой одно предприятие - ОАО «Каспры-ба». Значения показателей, полученных по данному кластеру, говорят о высокой доле долгосрочных обязательств, отрицательной величине: чистой прибыли, внеоборотных средств, основных производственных фондов, прибыли от реализации, производственных запасов. Степень (вероятность) возникновения кризисной ситуации на данном предприятии можно оценить как высокую, даже как критическую.
В результате дополнительного анализа нами было выделено предприятие, выбивающееся из общей заданной концепции применения метода кластерного анализа: ОАО «Каспрыба», которое имеет наихудшие значения практически по всем показателям и больше тяготеет к первому кла-
стеру. Но именно оно представляет несомненный интерес, поэтому мы изменили число кластеров на 2 и получили следующие результаты, которые представлена на рис. 3.
(D
О
Q
Dendrogram
Ward's Method,Euclidean
Рис. 3. Дендрограмма для двух кластеров
В результате кластерного анализа на втором этапе исследования были выделены две группы предприятий (кластеров) (табл. 2).
Таблица 2
Принадлежности наблюдений к кластерам
Кластер
Члены кластеров
Хар актеристика кластера
АООТ «Астратекс»
ОАО «Астраханбумпром»
ОАО «Морской судостроительный завод» ОАО «Астраханские консервы»
ОАО «Астраханская база морского лова» ОАО «Каспрыба»
Предприятия с высокой вероятностью возникновения кризисной ситуации
ОАО «Царев»
ОАО «Промстройматериалы»
ОАО ПКФ «Астраханские колбасы»
ОАО «Консервный завод «Харабалинский»
ЗАО Швейная фирма «Дельта»
ОАО «Консервный завод»
ООО ПКФ «Конзас»
ОАО «Волжская пивоваренная компания»
ГП АО «Волга»
ОАО «Астраханьконсервпром»
АООТ «Астраханский хладокомбинат» ООО «Консервный завод «Самосдельский» ЗАО «Деревообрабатывающий завод» АООТ «Зеленгинский судоремзавод»
ОАО «Асткон»
Предприятия со средней вероятностью возникновения кризисной ситуации
Предприятия 1-го кластера имели определенные предпосылки для возникновения кризиса. По данным российской статистики, вероятность выхода для данных предприятий - 1 из 200.
2
Предприятия кластера имели меньше предпосылок для возникновения кризисной ситуации, что обусловлено масштабами бизнеса.
Таким образом, кластерный анализ позволил классифицировать предприятия-банкроты Астраханской области и определить факт возникновения кризиса на данных предприятиях как минимум за 1-3 года до подачи заявления о признании должника банкротом.
Результаты расчетов и специально проведенных исследований позволяют утверждать, что главная причина возникновения кризиса - неэффективность управления на указанных предприятиях.
Таким образом, можно прийти к выводу, что кризис предприятия вызывается несоответствием его финансово-хозяйственных параметров параметрам окружающей среды.
На следующем этапе были проанализированы причины и факторы возникновения кризисной ситуации на предприятии факторного анализа (методом главных компонент), хорошо зарекомендовавшим себя в последнее время в экономических исследованиях.
В результате применения факторного анализа от первоначального описания исследуемых объектов совокупностью 10-ти признаков оказалось возможным осуществить переход к трем главным факторам. Первый фактор - развитие организации или стабильность (прибыль от реализации, балансовая прибыль, чистая прибыль, дебиторская задолженность, внеоборотные активы), второй - показатель деловой активности или уровень спроса (выручка, себестоимость), третий - эффективность использования производственного потенциала (фондоотдача).
В результате неэффективного финансового и производственного менеджмента на исследуемых предприятиях и сложилась негативная (кризисная) ситуация. Именно неэффективность внутренней системы управления следует отнести к наиболее характерной для исследуемых предприятий проблеме, препятствующей их эффективному функционированию в условиях сложившихся рыночных отношений. Существование на анализируемых предприятиях данной проблемы обусловлено следующими факторами: во-первых, отсутствием стратегии в деятельности предприятия и ориентацией на краткосрочные результаты в ущерб среднесрочным и долгосрочным; во-вторых, низкой квалификацией и неопытностью менеджеров; в-третьих, низким уровнем ответственности менеджеров предприятия перед собственниками за последствия принимаемых решений, за сохранность и эффективное использование имущества предприятия, а также за финансово-хозяйственные результаты его деятельности.
Между тем борьба предприятий за выживание в кризисных условиях потребует, на наш взгляд, взаимосвязи организационных, правовых, финансовых и управленческих аспектов.
Итак, можно сделать следующий вывод: несмотря на многообразие факторов, которые могут привести к кризису на предприятии, в большинстве случаев таким фактором является неэффективное управление организациями.
Обследование ряда региональных предприятий позволило выявить следующие основные причины возникновения на них кризисной ситуации:
- неэффективная политика со стороны собственников (неэффективный собственник);
- неэффективная политика со стороны руководства (неэффективный менеджмент);
- высокий уровень сырьевой зависимости;
- длительность производственного цикла;
- высокий уровень зависимости от заказов (неэффективный маркетинг);
- низкий уровень ответственности менеджеров перед собственниками;
- низкий уровень квалификации менеджеров;
- отсутствие стратегии;
- слабый финансовый менеджмент;
- слабый производственный менеджмент.
Исследование было бы не полным, если бы мы не отметили влияние внешних факторов. на возникновение кризисной ситуации на вышеперечисленных предприятиях. Среди особенностей как российской экономики, так и экономики Астраханского региона можно выделить следующие негативные моменты, вызывающие появления кризисных тенденций:
1. Высокая степень монополизации экономики, которая наряду со сложившимися устойчивыми хозяйственными связями и региональным разделением труда затрудняет формирование действенной конкурентной среды. Очень сильное влияние естественных монополий, тарифы и цены которых недостаточно контролируются государством.
2. На многих предприятиях структура акционерного капитала размыта и не сформировался консолидированный эффективный собственник. Деятельность менеджеров предприятия в таких условиях проходит без должного контроля. Отсутствие эффективного собственника, являющегося стратегическим инвестором, в интересах которого не сиюминутная выгода, а долговременное, стабильное развитие предприятия, тормозит проведение рыночного реформирования на микроуровне.
3. Недостаточный уровень подготовки и отсутствие опыта работы в рыночных условиях у высших менеджеров предприятий. Отсутствие организационной системы управления, ориентированной на самостоятельное функционирование предприятия в конкурентных условиях. Сложившаяся на предприятиях линейно-функциональная структура управления часто не позволяет оперативно реагировать на изменяющиеся внешние условия, правильно оценивать ситуацию и своевременно принимать адекватные управленческие решения.
4. Большое количество предприятий, у которых активы имеют очень высокую степень физического и морального износа. Такое состояние активов, наряду с большими затратами на содержание производственной сферы, приводит к высокому уровню издержек производства, снижению рентабельности и росту числа убыточных предприятий [3].
Таким образом, среди множества внутренних факторов, вызывающих кризисные явления на предприятии, в первую очередь велика роль управленческих, а именно фактора неэффективного менеджмента и низкого уровня ответственности за результаты деятельности предприятия.
На всех предприятиях отмечается низкий уровень ответственности руководителей перед собственниками, низкий уровень квалификации менеджеров, отсутствие стратегии, слабый финансовый и производственный менеджмент, низкая производительность труда.
Следовательно, можно говорить о кризисе управления и необходимости совершенствования профессионального образования менеджеров и развития у них непосредственной заинтересованности в реализации системы антикризисного управления на своих предприятиях.
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ
1. О состоянии экономики Астраханской области в 1991-2003 гг. Комплексный аналитический доклад. - Астрахань, 2004.
2. Боровиков В. П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов. - 2-е изд.. - С.-Пб.: Питер, 2003.
3. Антикризисное управление предприятиями: Учеб. пособие / Под ред. А. Н. Ря-ховской. - 2-е изд., доп. - М.: ИПКгосслужбы, 2000.
Получено 24.06.05
ESTIMATING A PROBABILITY OF ENTERPRISE CRISIS DEVELOPMENT BY MEANS OF METHODS OF MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS
T. N. Nikulina
The main trends and prospects of industry development alongside the institution of bankruptcy allow to disclose a certain interdependence of priority lines in the development of social and economic potential and current situation of industrial enterprises in the Astrakhan region. Both the cluster and factor methods of multivariate statistical analysis and the program “Statigraphics Plus for Windows” were chosen as the main instruments of investigation. At the second stage of research, the cluster analysis resulted in revealing two groups of enterprises (clusters), i. e. those with a high and middle probability of crisis development. The cluster analysis made it possible to classify the bankrupt enterprises in the Astrakhan region and to predict the probability of crisis development at these enterprises, minimum 1-3 years before their submitting the application on being declared a bankrupt.
