CC BY
45
ПОДГОТОВКА УПРАВЛЕНЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ ПО МИНИМИЗАЦИИ РИСКА СНИЖЕНИЯ ДОЛГОСРОЧНОЙ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ФОРСАЙТ
Аннотация. В статье обоснован выбор методического инструментария форсайта для подготовки управленческого решения по минимизации риска снижения долгосрочной финансовой устойчивости строительных организаций и разработан алгоритм этого процесса с учетом отраслевых особенностей и условий функционирования.
Ключевые слова. Финансовая устойчивость, риск снижения финансовой устойчивости, управление рисками, управленческие решения, форсайт.
Neupokoeva T.E., Kolesnikov D.A.
ELABORATION OF MANAGEMENT DECISIONS TO MINIMIZE THE RISK OF THE LONG-TERM FINANCIAL STABILITY REDUCTION FOR CONSTRUCTION ORGANIZATIONS BASED ON FORESIGHT TECHNOLOGY
Abstract. In the article, the authors proved the choice of foresight methodological tools for preparing management decisions to minimize the risk of the long-term financial stability reduction for construction organizations and developed an algorithm for this process, taking into account the industry characteristics and operating conditions.
Keywords. Financial stability, financial stability reduction risk, risk management, management decisions, foresight.
Введение
С переходом на работу с эскроу-счетами и проектным финансированием у российских строительных организаций повысился уровень финансовой ответственности за принятые ими решения в ходе строительства. Теперь, замедление сроков строительства, их отклонение от предусмотренных в плане производства работ приводят к повышению риска невозврата кредита и процентов по нему банкам, а также риска снижения объемов поступления денежных средств от покупателей на эскроу-счета, что, безусловно, отрицательно сказывается как на текущем финансовом состоянии организаций, так и на их финансовой устойчивости в долгосрочной перспективе.
В этих непростых условиях адаптации к новой финансовой модели, осложненных пандемией, строительные организации поставлены перед необходимостью искать возможности для обеспечения долгосрочной финансово устойчивой деятельности путем трансформации существующих и поиска новых механизмов, методик и инструментов. Одной из современных технологий, открывающих такие перспективы, является форсайт (англ. foresight - взгляд в будущее). При грамотном применении эта,
ГРНТИ 06.73.21
© Неупокоева Т.Э., Колесников Д.А., 2021
Татьяна Энгельсовна Неупокоева - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры финансов Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Дмитрий Александрович Колесников - аспирант кафедры финансов Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Контактные данные для связи с авторами (Неупокоева Т.Э.): 191023, Санкт-Петербург, Садовая ул., д. 21 (Russia, St. Petersburg, Sadovaya str., 21). Тел.: 8 (812) 310-96-71. E-mail: t-neupokoeva2010@yandex.ru. Статья поступила в редакцию 25.01.2021.
соответствующая современным стандартам риск-менеджмента, технология становится эффективным инструментом принятия решений, которым незаслуженно пренебрегают организации, прибегая к интуитивным, разрозненным и спонтанным действиям при решении задачи своевременного выявления и минимизации риска снижения финансовой устойчивости.
Управление этим и другими рисками в системе менеджмента организаций, в том числе строительных, зачастую осуществляется формально, что приводит не к решению, а преумножению негативных ситуаций. Таким образом, обозначившиеся проблемы функционирования строительных компаний, заключающиеся в снижении их финансовой устойчивости, свидетельствуют о недостаточной разработанности вопросов управления вышеназванным риском, служат основанием для проведения настоящего исследования, определяют его теоретическую актуальность и практическую значимость.
Цель, которую ставят перед собой авторы публикации, заключается в обосновании выбора техно -логии форсайт для подготовки управленческого решения по минимизации риска снижения стратегической финансовой устойчивости строительных организаций.
Анализ существующих теоретико-методологических подходов к оценке и прогнозированию риска снижения финансовой устойчивости
Риск снижения финансовой устойчивости организации и банкротства в нынешних сложных условиях ведения бизнеса является одним из наиболее опасных. В экономической литературе можно встретить его определение, как «вероятности ухудшения финансового состояния субъекта хозяйствования вследствие реализации альтернативного решения в условиях неопределенности» [8, с. 85]. Вышеназванный риск может и должен рассматриваться организациями не только в текущем, но и в средне- и долгосрочном периодах, поскольку факторы влияния воздействуют как кратковременно, так и приобретают характер тенденций.
Существующие в настоящее время методы диагностики и прогнозирования финансовой устойчивости организаций реализуются в рамках нескольких подходов: традиционного, ресурсного и ресурсно-управленческого, подходов, основанных на статистических методах, методах искусственного интеллекта, экспертных методах. Наиболее частое применение нашел традиционный подход, который представлен в нормативных методиках, достаточно подробно описанных в экономической литературе [2, с. 7-150]. При этом подходе процедура анализа риска снижения финансовой устойчивости организации определяется по трем взаимосвязанным направлениям, позволяющим:
• определить влияние на финансовую устойчивость организации внутренних и внешних факторов, таких как ликвидность активов и платежеспособность; капитал и обязательства; инфляция; изменение валютных курсов; налоговые издержки; равномерность денежного потока и качество прибыли; деятельность по отдельным сегментам бизнеса;
• оценить риск снижения финансовой устойчивости путем проведения оценки риска несостоятельности (банкротства); анализа чувствительности финансовой устойчивости; анализа кредитного риска; оценки влияния рыночного риска; оценки риска потери финансовой устойчивости инвестиционного проекта; оценки влияния технических и экологических рисков;
• провести анализ финансовой устойчивости организации по различным информационным источникам (внешний анализ данных бухгалтерской отчетности; внутренний анализ данных прогнозной финансовой информации; прогнозирование изменения финансовой устойчивости).
Точность результатов расчетов по методикам традиционного подхода, а также надежность сделанных выводов зависят от качества исходной информации и полноты объема проведенных аналитических процедур, который значителен. Экономический кризис, вызванный пандемией СOVID-19, показал, что в условиях, когда в краткий временной период происходят значительные негативные изменения во внешней среде компании, эффективно управлять риском снижения финансовой устойчивости, используя инструментарий традиционного подхода, не представляется возможным, поскольку результаты анализа становятся неактуальными уже в момент проведения аналитических процедур.
В рамках ресурсного подхода изучение финансовой устойчивости организации осуществляется через призму имеющихся у нее ресурсов. От эффективности использования каждого вида ресурсов зависят ключевые показатели деятельности организации, в том числе финансовые. Для повышения финансовой устойчивости компания должна изыскивать интенсивные пути увеличения ресурсоотда-чи. Ресурсно-управленческий подход представляет собой ресурсный подход, дополненный оценкой качества менеджмента организации, влияющего на полноценное, устойчивое ее функционирование.
Оценка эффективности управления при этом подходе осуществляется путем сравнения темпа роста управленческих расходов, приходящихся на объем выпуска продукции, с темпом роста прямых затрат на ресурсы, используемые для выпуска того же объема продукции.
Всё многообразие прогностических моделей реализуется в рамках трех подходов: основанном на статистических методах; базирующемся на методах искусственного интеллекта; построенном на методах экспертной оценки. Наибольшее распространение сегодня получили модели, составляющие основу первых двух, из вышеназванных, подходов. Эти модели прогнозирования можно классифицировать по основным, наиболее часто используемым методам построения:
1. Статистические методы: многофакторный дискриминантный анализ (Multivariate Discriminant Analysis); логистическая регрессия (Logistic Regression).
2. Методы искусственного интеллекта: нейронные сети (многослойный перцептрон) (Artificial Neural Network); нечёткие множества (Fuzzy Sets); метод опорных векторов (Support Vector Machine).
На сегодняшний день проведено уже довольно много исследований, посвящённых сравнению статистических методов и методов искусственного интеллекта в области прогнозирования риска снижения финансовой устойчивости и банкротства, и большинство из них указывает именно на приоритетность методов искусственного интеллекта в решении данной задачи [6, с. 20-23; 9, с. 271-284]. При этом, в исследованиях, посвященных моделям, построенным с помощью методов искусственного интеллекта, можно встретить высказывания о проблематичности выделения конкретного метода, являющегося наилучшим, однако имеются вполне определённые утверждения, что одним из факторов, влияющих на точность моделей, является размер выборки: SVM-модели показывают хорошую точность даже при небольшой обучающей выборке, в отличие от нейро-сетевых моделей [12, с. 127-135].
Одним из ключевых преимуществ метода нейронных сетей перед классическими статистическими методами является то, что они способны улавливать нелинейные связи на крупных массивах данных, что делает построенную модель более качественной. Будучи универсальными, они могут успешно применяться для решения самых разнообразных типов задач: классификации, кластеризации, визуализации, а также распознавания изображений. В области экономики данный метод можно использовать при решении многих задач, в числе которых можно назвать оценку финансовой устойчивости компании и её возможного банкротства. Однако для эффективного использования моделей этого типа в системе риск-менеджмента строительных организаций, работающих в новых финансовых условиях, требуется их настройка, обучение.
Подводя итог вышеизложенному, согласимся с мнением ряда российских исследователей, что в условиях рыночной экономики в основе процесса управления финансовой устойчивостью организаций должен быть принцип, предусматривающий активное реагирование организации на изменение факторов внутренней и внешней среды [5, с. 25]. Также не станем спорить с распространенной оценкой большинства отечественных прогностических моделей, как не принимающих во внимание влияние внешних экономических факторов, а общеизвестных зарубежных методов, как не учитывающих отраслевые особенности и условия, в которых ведется деятельность российских предприятий [1, с. 69].
Одновременно отметим, что реализующиеся в рамках всех методических подходов модели, включая самые прогрессивные, основанные на искусственном интеллекте, а также методики, разработанные для применения в строительной отрасли (Васин С.А., Войкова А.В., Гайфуллина М.М., Казаков Н.А., Карминский А.М., Кузьмичев К.Е., Федорова Е.А.), с большей или меньшей степенью успешности могут решать отдельные задачи отдельных этапов процесса управления риском снижения финансовой устойчивости строительных организаций при условии их модификации и дополнительных настроек. В то время как для комплексного решения вышеназванной задачи строительным компаниям необходимы инструменты, быстро адаптирующиеся к отраслевой специфике и отвечающие основополагающим требованиям современных стандартов системы управления риском.
Такую возможность компаниям, в том числе строительным, дает обширный, постоянно пополняющийся и признанный на международном уровне арсенал инструментария форсайта, поскольку он соответствует объему решаемых задач на всех этапах процесса управления рисками. Принципы и этапы риск-ориентированного управления финансовой устойчивостью организаций К основополагающим принципам, заложенным в современных действующих стандартах риск-менеджмента, относят: интегрированность, структурированность и комплексность, адаптирован-
ность, вовлеченность, динамичность, базирование на наилучшей доступной информации, учет поведенческих и культурных факторов [3]. Неуклонное следование этим базовым положениям на всех этапах и уровнях управления гарантирует принятие и реализацию эффективных решений по рисковым ситуациям.
Согласно стандарту ISO 31000, в основу которого положен алгоритм модели Деминга - Шухарта PDCA (Plan, Do, Check, Act), процесс управления рисками, в том числе риском снижения финансовой устойчивости, представляет собой систематическое применение политик, процедур и практик менеджмента в деятельности по обмену информацией, консультированию, установлению ситуации и идентификации, анализу, оцениванию, воздействию на риск, его мониторингу и, при необходимости, корректировке решения. Другими словами, этот процесс включает в себя несколько взаимосвязанных и последовательно выполняемых процедур.
Для подготовки грамотного решения по минимизации риска снижения долгосрочной финансовой устойчивости в рамках подхода, основанного на современных стандартах, компаниям необходимы команда специалистов и инструменты, быстро адаптирующиеся к отраслевым условиям и особенностям, способные к стратегическому предвидению, отличающиеся масштабностью участия ученых, практиков, квалифицированных экспертов, заинтересованных в принятии перспективных решений в условиях кризиса. Применительно к строительным организациям, это, прежде всего, необходимость в: специфических профессиональных знаниях; консультациях экспертов в области прогнозирования в связи с изменением строительного законодательства; современных подходах к анализу и оценке состояния компании и отрасли; цифровизации бизнес-процессов; инструменте оперативного управления реализацией бизнес-стратегий, а также в инструменте раннего обнаружения риска снижения финансовой устойчивости для подготовки альтернативных решений.
Обоснование выбора инструментария форсайта и разработка алгоритма подготовки решения по минимизации риска снижения финансовой устойчивости строительных организаций Вышеназванным потребностям отвечает технология форсайт, которая сформировалась и стала распространяться с конца 20 века. При наличии в научной литературе различных подходов к определению сущности форсайта, тем не менее, с середины 90-х годов прошлого века и по настоящее время классической признается трактовка этого понятия профессором Б. Мартином (университет Сассекса, США), согласно которой Форсайт - это «процесс, включающий систематические попытки оценить долгосрочные перспективы науки, технологии, экономики, окружающей среды и общества с целью определить стратегические направления исследований и новые технологии, способные принести наибольшие социально-экономические выгоды» [9, с. 140].
До настоящего времени уже проведен ряд аналитических исследований успешной мировой и отечественной практики реализации форсайт-проектов мирового, межгосударственного, национального, регионального и корпоративного уровней из которых следует, что инструментарий форсайта может быть эффективно применен в различных отраслях реального сектора экономики, в социальной сфере, образовании и науке, инноватике, экологии, в межотраслевых проектах для достижения таких целей, как определение перспективных направлений развития, решение конкретной проблемы, развитие сотрудничества и мн. др. [4, с. 29-32; 7, с. 8-10]. Подробной информации о результатах корпоративных проектов, в отличие от форсайт-проектов более высокого уровня, в открытом доступе меньше, поскольку компании используют форсайт для обеспечения собственных конкурентных преимуществ.
Форсайт располагает обширным инструментарием, включающим метод Дельфи, мозговой штурм, структурный анализ, панели экспертов, морфологический анализ, дорожные карты, карты (матрицы) рисков, логические модели, бенчмаркинг, экстраполяция, моделирование, деревья соответствий, метод сценариев, SWOT-анализ, обзор литературы, интервью, опросы и многое другое. И. Майлс и Р. Поппер классифицировали инструменты форсайта, создав «ромб форсайта», гранями которого являются четыре блока: «креативность», «экспертиза», «взаимодействие» и «доказательность» [11, с. 66].
Успех применения форсайта во многом определяется правильностью выбора инструментов, который, в свою очередь, зависит от цели исследования (проекта), а также грамотным их применением в процедурах, последовательность которых прописана стандартом 31000-2019. Нами, для достижения цели по минимизации риска снижения стратегической финансовой устойчивости организаций строительного бизнеса, из «ромба форсайта» были отобраны блоки: «экспертиза» (специфические знания
и опыт, экспертные панели, сценарные семинары), «доказательность» (обзор литературы, анализ статистических данных и иных справочных материалов, SWOT-анализ и другие виды анализа, карта рисков, моделирование, дорожная карта), «взаимодействие» (извлечение информации в ходе опросов, интервью, дискуссий).
Мы разработали алгоритм, адаптированный к отраслевым особенностям и современным условиям ведения бизнеса в сфере жилищного строительства РФ. Заключенная в нем последовательность процедур, реализуемых посредством инструментария форсайта, позволяет принимать решения по минимизации риска снижения финансовой устойчивости от влияния внешних и внутренних факторов и увеличению возможностей по обеспечению ее необходимого уровня в долгосрочной перспективе. Основным условием успешного управления рисками строительной организации в соответствии с современными стандартами является наличие у нее плана производства работ, финансовой модели и управленческого учета.
План производства работ - основной рабочий документ, в котором подробно представлен весь рабочий цикл создания объекта с указанием сроков и объемов работ по каждому этапу строительства. Финансовая модель управления проектом формируется по данным плана производства работ и представляет собой набор взаимосвязанных отчетов: отчета о финансовых результатах с показателями операционной прибыли (Earnings Before Interest and Taxes, EBIT), чистой прибыли (Net Income, NI ); баланса активов и источников их образования с расчетным показателем рентабельности активов (Retum on Assets, ROA); отчета о движении денежных средств.
В качестве целевых показателей также могут быть применены чистая приведенная стоимость проекта (Net Present Value, NPV) и, как еще один возможный вариант, экономическая добавленная стоимость (Economic Value Added, EVA). Внедрение системы управленческого учета позволяет производить своевременный расчет потерь от нарушения сроков строительства и задержек поступления денежных средств, а также оценивать их влияние на показатели доходности проекта, рассчитанные в финансовой модели.
Для более точного определения ситуации в отрасли и понимания изучаемого риска на начальной стадии исследования были собраны и подвергнуты анализу экспертные мнения генеральных директоров и топ-менеджеров двадцати одной строительной и девелоперской организации, в том числе таких крупных, как «Главстрой - СПб», «Setl-City», «ЮИТ», «СМУ 278», «ЛСР-недвижимость», «Лен-СтройТрест», «ПСБ Жилстрой», «RBI», руководителей и начальников отделов одиннадцати консалтинговых и аналитических агентств, государственных чиновников и руководителей государственных компаний.
Процесс подготовки управленческого решения по минимизации риска снижения финансовой устойчивости начинается с анализа внешних и внутренних факторов, угроз и возможностей, влияющих на ключевые показатели (сроки и объемы строительства, скорость и объемы продаж). Например, непредвиденная задержка в сроках подключения к инженерным сетям влияет на удлинение всего срока строительства, что ведет к увеличению процентных выплат по проектному финансированию и сокращению скорости и объемов поступления денежных средств на эскроу-счета. Последнее, в свою очередь, способно помешать строительной организации вернуть банку кредит и уплатить проценты по нему в установленный договором срок.
Методы управленческого учета позволяют производить расчет потенциальных потерь от задержки в сроках строительства согласно утвержденного плана производства работ. Решение по устранению этих потерь может быть найдено и принято на любом уровне управления строительным проектом. Если на первом, операционном уровне управленческое решение по ликвидации потенциального риска найдено, то руководитель этого уровня ставит перед исполнителями задачу и срок ее реализации, а по окончании установленного срока оценивает результат. Допустим, задача решена. В таком случае доходность проекта остается без изменения, так как угроза финансового риска ликвидирована.
Если задача на операционном уровне не была решена, то поиск решения по устранению потенциального риска и потерь от него осуществляется на следующих уровнях управления (тактическом и стратегическом). Руководители этих уровней последовательно ставят задачу перед исполнителями и, по окончании намеченного срока, определяют статус поставленной задачи (решена, не решена). Уровень расчетной доходности проекта остается на прежнем уровне, если поставленная задача по минимизации (ликвидации) финансового риска решена в установленные сроки.
Если же с риском не справились, то потенциальная потеря становится реальной (невозвратной). В этом случае расчетная доходность проекта уменьшается на сумму реальной (невозвратной) потери. В ходе реализации проекта строительная организация остается финансово устойчивой до тех пор, пока расчетная доходность проекта не снизится до критического уровня, который должна установить сама компания в финансовой модели проекта. Строительная организация может выбрать один или несколько показателей для оценки критического уровня доходности проекта.
Адаптированный к условиям и особенностям строительного рынка процесс управления финансовыми рисками организации для повышения его эффективности на всех этапах стройки должен быть интегрирован с функционалом еще одного инструмента форсайта-дорожной картой проекта, которой отводится главная роль в этом вопросе. Заключение
Резюмируя изложенное, можно сделать следующий вывод. Устойчивое развитие компаний в современных условиях определяется их способностью своевременно и адекватно реагировать на изменение условий среды функционирования, минимизируя риски и используя возможности. Разработанный в ходе исследования алгоритм подготовки управленческого решения по обеспечению необходимого уровня стратегической финансовой устойчивости, основанный на принципах современных стандартов управления рисками и комплексного использовании широкого спектра экономических инструментов и методов, способен помочь строительным компаниям в осуществлении систематического и регулярного управления риском снижения финансовой устойчивости в условиях экономической нестабильности и адаптации к новой отраслевой финансовой модели.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гайфуллина М., Низанова Г. Методический инструментарий оценки вероятности банкротства строительной организации // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2019. № 1 (145). С. 68-74.
2. Гиляровская Л.Т., Ендовицкая А.В. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческих организаций. М.: Юнити-Дана, 2012. 168 с.
3. ГОСТ Р ИСО 31000 - 2019. Менеджмент риска. Принципы и руководство.
4. Колесников Д.А. Анализ практических подходов к формированию «дорожных карт» реализации национальных проектов в ведущих отраслях // Современные подходы к развитию научных исследований в XXI веке: материалы научной конференции аспирантов СПбГЭУ, посвященной 90-летию Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 7 апреля 2020 г. СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2020.
5. Куропаткина О.М., Неупокоева Т.Э. Мониторинг внутренних и внешних факторов финансовой устойчивости розничных торговых организаций // Вестник научно-технического развития. 2012. № 2 (54). С. 18-29.
6. Семенов В.В. Сравнительный анализ методик прогнозирования банкротства корпораций: прогностические возможности и проблемы применения // Интеграция науки, образования и бизнеса - основа модернизации экономики: материалы научной конференции аспирантов СПбГЭУ, 17 апреля 2018 г. СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2018.
7. Соколов А.В. Форсайт: взгляд в будущее // Форсайт. 2007. № 1 (1). С. 8-15.
8. Фаяцева Е.Ю. Риск снижения финансовой устойчивости предприятия // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2014. № 3. С. 84-89.
9. du Jardin P. Bankruptcy prediction and neural networks: The contribution of variable selection methods // Proceedings of the Second European Symposium on Time Series Prediction (ESTSP 2008), Helsinki University of Technology, Porvoo, Finland. 2008. Р. 271-284.
10. Martin B.R. Foresight in Science and Technology // Technology Analysis & Strategic Management, 1995. Vol. 7 (2). P. 139-168.
11. Popper R. How are foresight methods selected? // Foresight. 2008. Vol. 10 (6). P. 62-89.
12. Shin K.-S., Soo L.T., Km H.-J. An Application of Support Vector Machines in Bankruptcy Prediction Model // Expert Systems and Applications. 2005. № 28. Р. 127-135.
