CC BY
24УДК 005.5 - 027.31
ЭКОНОМИКА ПРЕДПРИЯТИЯ
ПРИМЕНЕНИЕ КОНЦЕПЦИИ «УПРАВЛЕНИЕ БУДУЩИМ» ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ CONCEPT APPLICATION «MANAGEMENT FUTURE» FOR FORECASTING OF FINANCIAL RESULTS INDUSTRIAL ENTERPRISES
Т.А. ГОЛОВИНА,
доктор экономических наук,
доцент кафедры «Экономика и менеджмент »
ФГОУ ВПО «Госуниверситет - УНПК» e-mail: golovina_t78@mail.ru
В статье сформулирована парадигма контроллингового управления промышленными экономическими системами, отличающаяся
целенаправленностью на «управление будущим» путем реализации комплекса мер раннего предупреждения и создания механизма для разработки и принятия управленческих решений в условиях нелинейного развития экономических систем с использованием инструментов прогнозирования и планирования финансовых результатов
In article the paradigm of kontrollingovy management by the industrial economic systems, differing focus on ”management future” by realization of a package of measures of the early prevention and mechanism creation for development and adoption of administrative decisions in the conditions of nonlinear development of economic systems with use of instruments of forecasting and planning offinancial results is formulated
Ключевые слова: контроллинговое управление, нелинейность развития экономических систем, прогнозирование финансовых результатов
Keywords: kontrollingovy management, nonlinearity of development of economic systems, forecasting of financial results
Инновационная динамичная экономика требует формирования и реализации новых концепций управления, так как традиционные модели теряют свою рациональность и эффективность.
Развитие науки и техники повлияли на выбор приоритетов бизнеса, общественности и государства. Благосостояние мировых держав, а также крупнейших предприятий - лидеров в настоящее время оценивается не материально-техническими достижениями, а интеллектуальным капиталом -людьми, знаниями [2-5].
Результаты деятельности компаний - лидеров обусловлены эффективностью создания и реализации технологических и управленческих инноваций, поэтому передовые страны большие объемы инвестиций вкладывают в развитие человеческого капитала, новые разработки и фундаментальную науку, в целях обеспечения долгосрочного лидерства в экономических системах.
Исследование систем менеджмента долгое время велось в так называемой линейной модели управления. Такая модель в основном имеет дело с формальными или явно заданными знаниями, полученными в процессе фундаментальных исследований. В этой модели, фундаментальные исследования расположены в начале причинно-следственной цепочки, которая заканчивается ростом производительности.
В сложившихся экономических условиях, все более очевидно, что линейная модель управления хозяйствующими субъектами, предполагающая причинную связь между научными знаниями и практикой менеджмента,
представляет скорее исключение, чем правило. Данное обстоятельство обусловлено многими причинами [1].
Новые научные знания не будут автоматически приводить к активизации управленческой деятельности. С другой стороны, для системы менеджмента не всегда необходимо появление новых научных знаний. Развитие управленческой деятельности может быть инициировано другими причинами, включающими процессы обучения на производстве или новыми возможностями применения существующих знаний в других контекстах1.
Нелинейное описание системы управления предполагает многовариантность источников ее идеи и концепции и нацелена на создание условий, способствующих оценке максимального количества вариантов эффективного менеджмента.
Считаем, что в современных экономических системах роль фактора неопределенности возрастает, динамика параметров приобретает вероятностный характер. Предвидение реакций экономической системы возможно осуществлять лишь на основе разработки вариантных прогнозов. «Управление будущим» является наиболее перспективной и рациональной парадигмой управления XXI века.
Система контроллингового управления как «управление будущим» представлена на рисунке 1.
Приведенная последовательность действий реализуется в системе контроллингового управления с обратной связью. В рамках рассмотренного подхода контроллинговое управление осуществляется по принципу обратной связи с дискретным поступлением информационных потоков о текущем состоянии экономической системы в моменты 0, 5, 25, ...2
При этом компоненты вектора состояния системы могут быть или непосредственно измерены, или оценены по результатам измерений доступных переменных элементов.
х(0
у(0
Измерение или оценивание вектора состояния х(г) реальной промышленной экономической системы
Решение оптимизационной задачи стратегического развития экономической системы с начальным условием X | = х(г) по отношению к функционалу
Использование найденной оптимальной функции и *(г) = и *(г, х(), тр, тс) в качестве контроллингового
управления на отрезке , г + я]
Замена момента времени t на момент г + 8и повторение приведенного алгоритма
Рисунок 1 - Содержание системы контроллингового управления для реализации прогнозного развития экономической системы Источник: составлено автором
Таким образом, в открытой нелинейной промышленной экономической системе наиболее важным становится определение баланса между факторами внешней и внутренней среды путем контроллингового управления - инновационной управленческой концепции. Экономическая система способна проявлять некоторую устойчивость, поддерживая информационный баланс, за счет специальных действий, одни из которых направлены на поглощение, а другие на отдачу информации. Когда баланс изменяется, открытая система реагирует на это каким-либо изменением своего функционального проявления: она или создает новые связи, или уничтожает их. Самоорганизация системы происходит в результате появления локальной упорядоченности.
Контроллинговое управление позволяет выбрать тип структуры, наиболее адаптивной к постоянным изменениям внешней среды и позволяющей наиболее эффективно использовать внутренний потенциал.
Данную систему необходимо рассматривать с позиции адаптационных инструментов, основанных на наиболее существенных факторах внешней и внутренней среды, обеспечивающих адаптивность предприятия в соответствующих экономических условиях рынка. Процесс реализации такого управления требует определенного алгоритма работы его основных компонентов: организационной и производственной структур
промышленного предприятия[7].
Построение информационного обеспечения процесса принятия управленческих решений в рамках реализации контроллинговой функции системы менеджмента предполагает проведение прогнозных оценок развития организации. Рассмотрим возможность использования экстраполяции и матричного метода в системе контроллинга для получения объективной оценки прогноза по формированию величины финансового результата деятельности промышленного предприятия.
Основой экстраполяции является определение развития явления или события в будущем. Метод базируется на допущении, что ход событий будет
продолжаться в том же самом направлении с той же скоростью, что и в прошлом. Имея результаты последовательных наблюдений в прошлом, описанных посредством количественных переменных, их можно экстраполировать на будущее значения3.
Исходные данные для прогнозирования товарооборота двух видов товаров представлены в таблице 1.
Таблица 1
Данные для прогноза значения товарооборота товаров
Период Товарооборот, в руб.
Продукция А Продукция Б
2011 I квартал 88560,70 18671,10
II квартал 89400,81 21389,05
III квартал 95010,30 21603,68
IV квартал 95764,04 22200
2012 I квартал 120090,43 21430,15
II квартал 126020,55 23100,54
III квартал 125870,10 22590,35
IV квартал 129995,92 22710,30
Проведем экстраполяцию на основе метода представления развития явления во времени в виде уравнения тренда.
Для прогнозирования уровня товарооборота на I квартал 2013 г. заполним таблицу 2.
Таблица 2
Расчет параметров линейного тренда
Период Товаро- оборот, руб. к г г2 уі х г Уг уі -Уг (уі -Уг)2
1 2 3 4 5 6 7 8
Продукция А
I 88560,70 1 -7 49 -619924,9 84266,30 4294,40 18441871,36
II 89400,81 2 -5 25 -447004,05 91287,10 -1886,29 3558089,96
III 95010,30 3 -3 9 -285030,9 98307,90 -3297,60 10874165,76
IV 95764,04 4 -1 1 -95764,04 105328,70 -9564,66 91482720,92
I 120090,43 5 1 1 120090,43 112349,50 7740,93 59921997,26
II 126020,55 6 3 9 378061,65 119370,30 6650,25 44225825,06
III 125870,10 7 5 25 629350,5 126391,10 -521,00 271441,00
IV 129995,92 8 7 49 909971,44 133411,90 -3415,98 11668919,36
Итого: 870712,85 36 0 168 589750,13 870712,80 0,05 240445030,69
Продолжение таблицы
Продукция Б
I 18671,10 1,00 -7,00 49 -130697,70 20128,49 -1457,39 2123985,61
II 21389,05 2,00 -5,00 25 -106945,25 20580,89 808,16 653122,59
1 2 3 4 5 6 7 8
III 21603,68 3,00 -3,00 9 -64811,04 21033,29 570,39 325344,75
IV 22200,00 4,00 -1,00 1 -22200,00 21485,69 714,31 510238,78
I 21430,15 5,00 1,00 1 21430,15 21938,09 -507,94 258003,04
II 23100,54 6,00 3,00 9 69301,62 22390,49 710,05 504171,00
III 22590,35 7,00 5,00 25 112951,75 22842,89 -252,54 63776,45
IV 22710,30 8,00 7,00 49 158972,10 23295,29 -584,99 342213,30
Итого: 173695,17 0,00 168 38001,63 173695,12 0,05 4780855,52
Выбранный метод представляет собой расчет математической функции уровней ряда (У) от фактора времени (1): У1 = Б (1). При способе
аналитического выражения тренда для выхода за границы исследуемого периода достаточно продолжить значения независимой переменной (1). Для построения тренда используется уравнение линии тренда:
У1 = а + Ь х 1 , (1)
где У1 - точечная оценка прогнозного значения уровня ряда динамики в момент времени 1;; а - параметр уравнения регрессии;
Ь - коэффициент регрессии, показывающий на сколько в среднем увеличивается или уменьшается значение показателя.
Уравнение линейного тренда для Продукции А приведено в формуле 2:
У1 = 108839,1 + 3510,4 х 1 (2)
Уравнение линейного тренда для Продукции Б приведено в формуле 3:
У1 = 21711,89 + 226,2 х 1 (3)
Точечный прогноз товарооборота на I квартал 2011 г. для Продукции А составил 140432,7 руб. (108839,1 + 3510,4 х 9).
Для Продукции Б: 23747,69 руб. (21711,89 + 226,2 х 9).
Построим линию тренда, для исследуемых товаров, приведенную на рисунке 2.
Точечный прогноз не обладает высокой достоверностью, поэтому он дополняется расчетом стандартной ошибки Б У; и интервальной оценкой прогнозного значения (формула 4).
(У - 1а Б У ) — У прогнозируемое
—(У1 + 1аБ У ), (4)
где Б У; - остаточное среднеквадратическое отклонение от тренда, скорректированное по числу степеней свободы;
1;а - коэффициент доверия по распределению Стьюдента при уроне значимости а.
квартал
Рисунок 2 - Линия тренда товарооборота продукции А и Б Стандартная ошибка Б У; рассчитывается по формуле:
8
Уг
У )2
і=1
п - т
где т - число параметров модели тренда. 5
240445030,69
Уїпродукция А
8 - 2
= 6330,42
4780855,52
= 892,64
■ Прод-я А
■ Прод-я Б
■ Линейный
(А)
■ Линейный
(Б)
(5)
продукция Б V 8 - 2 Коэффициент доверия по распределению Стьюдента равняется 2,36 при уровне значимости 5 %. [3]
Прогнозное значение объема товарооборота продукции А:
(140432,7 - 2,36 х 6330,42 ) — У прогнозируемое — (140432,7 + 2,36 х
6330,42)
125492,91 руб. — У прогнозируемое — 155301,69 руб.
Прогнозное значение объема товарооборота продукции Б:
(23747,69 - 2,36 х 892,64 ) — У прогнозируемое — (23747,69 + 2,36 х 892,64) 21641,06 руб. — У прогнозируемое — 25854,32 руб.
Рассчитав параметры уравнения тренда за 2009 - 2010 гг. выявлена тенденция увеличения товарооборота продукции. Размер выручки от реализации продукции А увеличивается в среднем на 3510,4 руб., продукции Б на 226,2 руб. в квартал.
С доверительной вероятностью равной 95 % можно гарантировать, что размер товарооборота продукции А в I квартале 2013 г. составит не менее 125493 руб. и не более 155301 руб. Для продукции Б минимальная прогнозируемая сумма выручки от реализации составляет 21641 руб., максимальная 25854 руб.
Сравним фактические и прогнозируемые результаты реализации исследуемых товаров (Таблица 3).
Таблица 3
Сравнительный анализ прогнозных значений
Наименование товара Товарооборот, в руб.
Факт за I квартал 2013 г. Точечный прогноз на I квартал 2013 г. Отклонение, + / -
Продукция А 152035,77 140432,7 +11603,07
Продукция Б 96047,42 23747,69 + 72299,73
Поскольку показатели, характеризующие результаты деятельности организации находятся во взаимозависимости, то при прогнозировании необходимо использовать метод, учитывающий все эти связи.
Таких методом является матричный метод оценки, характеризующий темпы прироста экономических показателей.
Использование матриц роста позволяет проследить взаимосвязь отдельных финансовых показателей состояния предприятия, их
сбалансированность. Построение матриц предполагает формирование системы показателей, необходимой для прогнозирования результатов
4
деятельности .
Процесс финансового прогнозирования в организации с помощью матриц роста проходит в три этапа:
1) формирование системы контроллинговых показателей;
2) аналитическое исследование многофакторной модели;
3) прогнозирование показателей финансовой деятельности организации.
На первом этапе определяются показатели, необходимые для прогнозирования: текущие активы, текущие обязательства, собственный капитал, валюта баланса, выручка от реализации, товарные запасы, валовая прибыль, расходы на продажу, прибыль от продажи. Взаимосвязь данных показателей приведена в таблице 4.
Таблица 4
Взаимосвязь прогнозируемых показателей
Название показателя Формула расчета Значение показателя
Коэффициент текущей ликвидности Ктл = —, ТО где ТА - текущие активы; ТО - текущие обязательства. Показывает какую часть текущих обязательств можно погасить с помощью оборотных средств
Коэффициент соотноше-ния текущих обязательств и собственного капитала Ксоотношения = — СК где СК - собственный капитал. Показывает какую часть текущих обязательств можно погасить за счет собственных средств
Коэффициент автономии Кавтономии = СК Вб где Вб - валюта баланса. Показывает удельный вес собст-венных средств в общей сумме источников финансирования
Коэффициент капиталоемкости Ке = Вб ВР где ВР -выручка от реализации. Характеризует соотношение всех активов организации и выручки от продажи
Показатель оборачиваемости товарных запасов Об = ВР Тз где Тз - текущие запасы. Характеризует эффективность использования товарных запасов
Показатель соотношения товарных запасов К = Тз ТЗ ВП где ВП - валовая прибыль. Характеризует соотношение товар-ных запасов и валовой прибыли
Показатель валового уровня рентабельности я = ВП ВП РП где РП - расходы на продажу. Показывает сколько валовой прибыли приходится на 1 руб. расходов организации
Показатель соотношения расходов на продажу к прибыли от продажи К = РП Крп = Пп где Пп - прибыль от продажи. Показывает сколько рублей расходов организации приходится на 1 руб. прибыли от продажи
Третий этап представляет собой исследование выбранных показателей и прогнозирование их значений. При этом используется матрица роста деятельности организации. Исходные данные для формирования матрицы роста приведены в таблице 5.
Таблица 5
Исходные данные для матрицы роста
Период Показатели, в тыс. руб.
ТА ТО СК Вб ВР Тз ВП РП Пп
I квартал 2011 г. 1321 1301 11 1321 9576 131 383 381 2
I квартал 2012 г. 1298 1279 19 1298 4048 129 301 299 2
На основании данных таблицы 5 построим матрицу роста текущего прогнозирования на I квартал 2013 г. - Р1 кварГал 2ош квартал2 (Таблица 6).
Таблица 6
Матрица роста Р! квартал 2011/Г квартал 2012
ТА ТО СК Вб ВР Тз ВП РП Пп
ТА -0,02 -0,02 -2,09 -0,02 0,002 -0,18 -0,06 -0,06 -11,50
ТО -0,02 -0,02 -2,00 -0,02 0,002 -0,17 -0,06 -0,06 -11,00
СК 0,01 0,01 0,73 0,01 0,001 0,06 0,02 0,02 4,00
Вб -0,02 -0,02 -2,09 -0,02 0,002 -0,18 -0,06 -0,06 -11,50
ВР -4,18 -4,25 -502,55 -4,18 -0,58 -42,20 -14,43 -14,51 -2764
Тз 0,002 0,002 -0,18 0,002 0 -0,02 -0,01 -0,01 -1,00
ВП -0,06 -0,06 -7,45 -0,06 -0,01 -0,63 -0,21 -0,22 -41,00
РП -0,06 -0,06 -7,45 -0,06 -0,01 -0,63 -0,21 -0,22 -41,00
Пп 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Из таблицы 6 видно, что по таким показателям как текущие активы, текущие обязательства, собственный капитал и валюта баланса, прогнозные значения оказались выше фактически достигнутых, по выручке от реализации, валовой прибыли, расходам от продажи и прибыли - прогноз занижен.
Прогнозируемые значения показателей деятельности организации на I квартал 2013 г. приведены в таблице 7.
Таблица 7
Прогнозируемые значения показателей деятельности организации на I квартал 2013 г.
Период Показатели, в тыс. руб.
ТА ТО СК Вб ВР Тз ВП РП Пп
I квартал 2013 г. (прогноз) 1098,97 1088,62 88,23 1098,97 -43789,51 111,69 -408,60 -410,60 2
I квартал 2013 г. (факт) 836 788 41 836 4579 121 591 574 17
Откло- нение 262,97 300,62 47,23 262,97 -48368,51 -9,31 -999,60 -984,60 -15
Из всех рассчитанных показателей прогнозное значение наиболее близко совпало с фактическим значением текущих запасов. Наиболее сильное отклонение прогнозных и фактических данных наблюдается по выручке от реализации.
Матричный метод позволяет прогнозировать значение показателей, учитывая их взаимосвязь. Прогнозируемые значения сохранили все связи показателей текущих активов, валюты баланса, прибыли продажи товаров.
Таким образом, результаты экстраполяции показателей деятельности организации, а также методика матричного метода прогнозирования позволяет формировать информационную базу для реализации контроллинговых функций в системе менеджмента, направленных на подготовку совокупность рекомендаций по обеспечению эффективности системы управления организацией.
Система контроллингового управления рассматривается как процесс, ориентированный на поддержку самоуправления, интеграцию стратегической и оперативной составляющей, целостную процессноориентированную организацию, интегрирование всех измерений информации с позиций «управления будущим».
Список источников и литературы
1. Айрапетян М.С. Консервативная модернизация как процесс адаптации к циклическим колебаниям в экономике. Серия «Доклады МАОН» - М.: ЦЭМИ РАН, 2010.
2. Васильева М.В. Мировой опыт венчурного финансирования нанотехнологий и возможности его адаптации в России // Финансовая аналитика: Проблемы и решения. 2013. № 6. С. 37-50.
3. Васильева М. В. Инновационная политика развития
нанотехнологий/М.В. Васильева//Вопросы современной экономики: сетевое издание. Выпуск № 1-2013 г. - Режим доступа: 1Шр://есопотю-
ioumal.net/2013/03/innovacionnaya-politika-razvitiya-nanotexnologii.
4. Васильева М.В. Венчурное финансирование нанотехнологий в
России: проблемы и приоритеты/М.В. Васильева, Г.Е. Муслимова//Вопросы современной экономики: сетевое издание. Выпуск № 1-2013 г. - Режим доступа: http://economic-iournal.net/2013/02/venchurnoe-finansirovanie-
nanotexnologii-v-rossii-problemy-i-prioritety/.
5. Васильева, М.В. Макроуровневые параметры и ориентиры реализации концепции социально - экономического развития России/ М. В. Васильева// Национальные интересы: приоритеты и безопасность.- 2009.- № 17.
6. Васильева, М.В. Стратегические направления и ориентиры социально-экономического развития регионов/ М.В. Васильева, А.Р. Урбанович// Национальные интересы: приоритеты и безопасность.- 2011. -№ 2.
7. Головина Т.А. Методологические принципы формирования системы контроллинга на предприятиях в условиях нелинейного развития экономических систем / Т.А. Головина // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки.-2011. - №4. - С. 39-51
8. Минашкин В. Г. Статистика. - М.: ТК Велби, 2005. С. 272
Список бибилиографических ссылок
1 Головина Т.А. Теория и методология контроллингового управления промышленными предприятиями в условиях нелинейного развития экономических систем: монография. Орел: ФГБОУ ВПО «Госуниверситет -УНПК», 2011. - 330 с.
2 Шумпетер Й. А. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия / пер. с нем. В.С. Автономов, М.С. Любский, А.Ю. Чепуренко -М. : Эксмо, 2008. С. 864
3 Шикин Е. В. Математические методы и модели в управлении. М.: Дело и сервис, 2000. С. 453
4Минашкин В. Г. Статистика. - М.: ТК Велби, 2005. С. 272
