Научная статья на тему 'Система сбалансированных показателей с нечёткими связями как инструмент управления рисками инновационной деятельности'

Система сбалансированных показателей с нечёткими связями как инструмент управления рисками инновационной деятельности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
363
171
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СИСТЕМА СБАЛАНСИРОВАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ (ССП) / РИСК / НЕЧЁТКАЯ ЛОГИКА

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Абдулаева Зинаида Игоревна

В работе представлен алгоритм построения системы сбалансированных показателей (ССП) с использованием нечётко-логических связей. Эта ССП отвечает инновационной деятельности на действующем предприятии и может быть составлена как в отношении предприятия в целом, так и отдельного проекта в его составе. Показано, что от модели ССП можно перейти к карте рисков инновационной деятельности на основе преобразования изоморфизма. Как ключевые показатели эффективности в ССП (KPI), так и показатели рисков в структуре риск-карты, подлежат нормированию.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Система сбалансированных показателей с нечёткими связями как инструмент управления рисками инновационной деятельности»

Система сбалансированных показателей с нечёткими связями как

инструмент управления рисками инновационной деятельности The balanced scorecard with fuzzy relations as a tool for risk management innovation

Абдулаева Зинаида Игоревна Старший преподаватель Национальный Минерально-сырьевой университет «Г орный» zina@bk.ru

Аннотация

В работе представлен алгоритм построения системы сбалансированных показателей (ССП) с использованием нечётко-логических связей. Эта ССП отвечает инновационной деятельности на действующем предприятии и может быть составлена как в отношении предприятия в целом, так и отдельного проекта в его составе. Показано, что от модели ССП можно перейти к карте рисков инновационной деятельности на основе преобразования изоморфизма. Как ключевые показатели эффективности в ССП (KPI), так и показатели рисков в структуре риск-карты, подлежат нормированию.

Abstract

This article presents an algorithm for constructing a balanced scorecard (BSC) using fuzzy logic ties. MSP meets innovation at the existing plant, and can be made in respect of the whole enterprise, as well as a separate project in its composition. It is shown that the model of the MSP can go to map the risks of innovation by transforming isomorphism. As key performance indicators KPI, as well as indicators of risk in the risk structure of the card shall be subject to rationing.

Ключевые слова:Система сбалансированных показателей (ССП), риск, нечёткая логика

Key words: Balanced scorecard (BSC), risk, fuzzy sets.

Введение

Система сбалансированных показателей (ССП) на нечётких связях, предложенная в [6], устанавливает гибкую измеримую взаимосвязь между ресурсами и результатами инновационной деятельности. В моделях такого класса стирается различие между инновационным предприятием, инновационным проектом и инновационной деятельностью в целом: подходы к моделированию остаются теми же самыми во всех случаях. В работе[2] также показано, что от карты ССП можно перейти к карте рисков инновационной деятельности, используя изоморфное отображение. Работа посвящена описанию последовательных шагов по построению нечёткологической ССП, нормированию показателей в её структуре, переходу к карте рисков инновационной деятельности и нормированию самих уровней этих рисков, с выработкой тревожных сигналов о выходе рисков на недопустимые уровни.

1. Построение модели ССП

Обобщённая схема модифицированной ССП представлена на рис. І.Стрелки на рис. 1 указывают на трансформацию ресурсов в результаты и эффекты, а также и обратно - эффектов и результатов - в ресурсы (пунктирная стрелка). Возникает круговорот ресурсов в процессе инновационной деятельности, и здесь речь не идет только о реинвестировании чистой прибыли. Возобновляются абсолютно все ресурсы [6].

Каждой перспективе ССП соответствует свой набор ключевых показателей эффективности (KPI - KeyPerformancelndicators). Все наборы KPI, объединенные в причинно-следственную сеть, образуют счетную карту ССП.

Схема вида рис. 1 предназначена для того, чтобы связать измеримые цели инновационной деятельности со стратегическими ресурсами, необходимыми для достижения этих целей.

Рисунок 1. Модифицированное представление ССП

Счётная карта может быть построена как в виде таблицы, так и в виде ориентированного графа.

Пример построения графа счётной карты инновационного процесса представлен на рисунке 2.

^<&> \ / * . ’

Рисунок 2. Граф счётной карты ССП инновационного процесса

4ЛН> £Й.1_|1р

Система сбалансированных показателей переводит миссию и корпоративную стратегию в систему четко обозначенных целей и задач и, главное, в систему показателей, определяющих степень достижения данных установок в рамках четырех основных проекций:

• финансовых последствий (какой системный выход инновационный процесс предоставляет своим владельцам),

• взаимоотношений с клиентами (какую добавленную стоимость поставляет инновационный процесс),

• бизнес-процессов (какие локальные бизнес-процессы в составе целокупной инновационной деятельности необходимо улучшить, от каких отказаться, на каких сосредоточиться),

• стратегических ресурсов (сколько и каких активов надо сформировать, сколько кредитов брать, сколько людей нанимать и с какими компетенциями, какие технологии приобретать и т.д.).

В рамках каждой такой проекции определяются частные цели, показатели эффективности и их оценивающие показатели, которые во многом зависят от специфики инновационного процесса в рамках целого предприятия или отдельного проекта на его базе.

Каждый из показателей можно детализировать дальше, вводя показатели нижнего уровня.

2. Выбор ключевых показателей и их связь. Установление нормативов КР1

Все КР1 могут носить количественный, качественный и признаковый характер, но единой базой для установления нечётко-логических взаимосвязей в графе ССП является качественное представление. Качественные КР1могут иметь пять градаций качества:Очень Низкий (ОН); Низкий (Н); Средний (Ср); Высокий (В);Очень Высокий (ОВ).

Такая пятиуровневая лингвистическая классификация является вполне достаточной для моделирования [3]. Дальнейшим шагом на этапеидентификации рисков необходимо определить существующие связи

между найденными показателями эффективности и промоделировать их для выполнения нормирования KPI. Каждая связь между узлами графа счетной карты - это самостоятельная модель, которая должна быть синтезирована отдельно. Полученный граф необходимо обойти снизу вверх, от «ресурсов» и «бизнес-процессов» к «результатам» и «эффектам», с увеличением порядкового номера соответствующего узла в каждой перспективе ССП. Если в узел не входит ни одна стрелка, он автоматически рассматривается как исходное данное для смежных моделей (вырожденный случай).

Перед тем, как строить разрезы ССП в проекциях ключевых стейкхолдеров инновационной деятельности, необходимо построить упрощенную финансовую модель этой деятельности, которая является общей для всех проекций и не подлежит дроблению.

После представления всей картины работы компании и в ходе моделирования стратегии компании в рамках модели ССП необходимо определить систему взаимосвязанных нормативов для KPI, с которыми нужно будет в дальнейшем сравнивать полученные результаты, и на основании разницы между ними судить о степени риска в той или иной ситуации. Эта работа проделывается экспертной комиссией. Выход KPI за свой норматив будет означать негатив, возникновение которого свидетельствует о недостижимости соответствующей цели в рамках ССП. Обозначим систему этих нормативов KPIn.

З. Построение карты рисков

Сопоставим каждому KPI в счетной карте отдельный риск возникновения негатива - такого события, для которого соответствующий KPI выходит за свое нормативное значение KPIn. При этом будем анализировать этот риск только в отношении отдельной, единичной угрозы, взятой из матрицы угроз. Соответствующая математическая запись имеет вид:

Risk (t) = Poss (tI KPI><KPIn | Угроза), (1)

где t - момент времени, в который измеряется риск,

Poss (Possibility) - знак возможности.

Пример. Используем формулу (1) для расчёта риска инвестиций в инновационный проект. Пусть в ходе многовариантного моделирования проекта в рамках бюджета движения денежных средств (БДДС) установлено ожидаемое значение внутренней нормы доходности проекта (IRR) как симметричного треугольного нечёткого числа IRR = (min, av, max). Также установлено предпочтение инвестора в проект с точки зрения минимального уровня доходности L, на который он рассчитывает, осуществляя инвестицию. Если фактическое значение IRR<L, то инвестор рассматривает эту ситуацию как негативный результат проектной деятельности. Уровень L напрямую связан с мерой терпимости инвестора к риску: чем больший риск инвестор согласен принять, тем выше требования по доходности проекта.

Пусть, например, IRR = (20, 40, 60)% годовых, а требование инвестора по внутренней доходности L = 30% годовых. Тогда инвестиционный риск, в соответствии с (1) и с предложенным в [4] соотношением для инвестиционного риска:

Risk = Poss (IRR < L) = X + (1 - 2X) * ln(1 - 2X)/2, (2)

гдеХ =(L-min)/(max - min). При X=0 Risk =0, а при X=0.5 L=av и Risk =0,5 (50%).

В соответствии с (2),

X = (30-20) / (60 - 20) = 0,25, 1 - 2X = 0,5, Risk = 0.25 + 0,5*ln0.5 / 2 = 0,077

В случае, если исходное число КРУ проекта является треугольным, а ставка дисконтирования потоков проекта превышает 20% годовых, то такого проекта треугольным числом не является, симметричность пропадает, и формула (2.2) неприменима. В этом случае риск оценивается по обобщённой формуле, с помощью интервального представления нечёткого числа (этаформула также приведена в [2, стр. 102]).

Можно установить связь между приемлемым уровнем экономического риска проекта и нормативной доходностью L данного проекта (табл. 1).

Таблица 1. Связь между приемлемым риском и требованиями по доходности

инновационного проекта

Качественный уровень риска Количественный уровень риска Характер инновационного проекта Требования по внутренней норме доходности L

Низкий До 10% Разовая инновация в структуре холдинга От 10% годовых

Средний От 11% до 20% Инновационная программа в структуре холдинга От 11% до 30% годовых

Высокий От 21% до 50% Запуск отраслевого инновационного проекта «с нуля» (стартап) От 31% до 50% годовых

Очень высокий Свыше 51% Внедрение инновации в рамках принципиально нового направления науки и технологии Свыше 51% годовых

Количественные параметры в табл. 1 непосредственно вытекают из сложившихся на финансовых рынках параметров доходности и риска инвестиций в различные финансовые инструменты.Можно провести следующую аналогию: низкий риск - государственные облигации и банковские депозиты, средний риск - акции, высокий риск - «мусорные» корпоративные облигации и векселя, очень высокий риск - непокрытые базовыми активами производные финансовые инструменты.

Уложим все идентифицированные таким образом риски в риск-карту,аналогичную счетной карте графа с той же топологией, что и счетная карта.

Получаем новые определения, которые «зеркалят» соответствующие определения угроз:

Риск для ресурсной перспективы - Ресурс-риск - возможность того, что будет сужена ресурсная база корпорации или ухудшено ее качество.

Риск для перспективы процессов - Процесс-риск - возможность того, что процессы пойдут с недопустимым качеством.

Риск для перспективы отношений - Результат-риск - возможность того, что будет снижено качество отношений со стейкхолдерами или сужена база этих отношений.

Риск для перспективы эффектов - Эффект-риск - возможность того, что рыночное, хозяйственное положение корпорации будет ухудшено.

В данном случае нет симметричного определения эффект-угроз, потому что угрозы не могут воздействовать на эффекты. Эффекты - это только следствия, но не причины. И они могут быть интерпретированы в терминах рисков.

Таким образом, риск-карта компании «зеркалит» счетную карту ССП. В ориентированном графе такой риск-карты дуги - это тоже модели, выражающие причинно-следственную связь между рисками. Модели, отвечающие дугам в графе риск-карты, являются производными от соответствующих моделей в счетной карте, «зеркаля» их. Это и есть базовый принцип моделирования рисков в излагаемой авторской концепции инновационных рисков.

Построение карты рисков организации является принципиально важным для прослеживания нечётко-логической связи между рисками. Понимание причинного механизма порождения и колебаний уровней рисков даёт предприятию возможность разрывать связи между рисками, проводя антирисковые мероприятия и тем самым блокируя каскадное развитие кризисных явлений. Если анализ готовых к внедрению инноваций показывает, что такое внедрение сопряжено с ростом рискового фона, то надо либо отказываться от внедрения этих инноваций, либо искать компенсаторные механизмы для снижения рисков (демпферы, страховые механизмы, реальные опционы гибкости).

4. Идентификация связей в ССП средствами нечёткой логики

При составлении карты рисков данные, которые используются для описания, являются не только детерминированными, но и стохастическими.

Поэтому использование нечёткой логики для моделирования и анализа хозяйственных рисков предприятия является наиболее математически адекватным, и является существенным дополнением к количественным методам анализа систем. Такой подход имеет три характерные отличительные черты[5]:

1. Вместо или в дополнение к числовым переменным используются нечеткие величины и «лингвистические» переменные.

2. Простые соотношения между переменными описываются с помощью нечетких высказываний.

3. Сложные соотношения описываются нечеткими алгоритмами.

Данный подход даёт эффективный способ описания поведения систем,

таких как карта рисков, настолько сложных и плохо определенных, что они не поддаются точному математическому анализу. Теоретические же основания этого подхода являются точными и строгими в математическом смысле и, ни в коем случае, не являются сами по себе источником неопределенности [1].

Заключение

В данной работе представлены только самые общие подходы к построению ССП и карты рисков инновационной деятельности. Более полно эти подходы раскрыты в работе [2].

Библиографический список

1. Абдулаева З.И. Нечётко-логический подход к анализу корпоративных рисков / З.И. Абдулаева // Вестник экономической интеграции. - 2010. -№7 (27). - с. 41-46.

2. Абдулаева З.И. Стратегический анализ инновационных рисков / З.И. Абдулаева, А.О. Недосекин. - СПб.: Изд. СПбГПУ, 2013. - 146 с.

3. Недосекин А.О. Максимов О.Б. Новый комплексный показатель оценки финансового состояния предприятия [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.vmgroup.sp.ru/Win/index1.htm. свободный. -Загл. с экрана. - Яз.рус. Дата обращения: 06.08.2013

4. Недосекин А.О. Методологические основы моделирования финансовой

деятельности с использованием нечетко-множественных описаний. -Диссертация доктора экономических наук / Недосекин А.О. - СПб, СПбГУЭФ, 2004. - 280 с. - Также в режиме доступа:

http://www.mirkin.ru/_docs/doctor005.pdf. Дата обращения: 18.01.2013

5. Недосекин А.О.,Абдулаева З.И., Нечётко-логический граф

сбалансированных показателей эффективности предприятия / А.О. Недосекин, З.И. Абдулаева // Проблемы и механизмы инновационного развития минерально-сырьевого комплекса России: Сборник трудов Международной научно-практической конференции / СПб.: Национальный минерально-сырьевой университет «ГОРНЫЙ». - 2012. - с. 69-73.

6. Недосекин А.О., Абдулаева З.И., Павлов К.Е. Стратегический подход к управлению рисками Корпорации / А.О.Недосекин, З.И.Абдулаева, К.Е.Павлов // Стратегический менеджмент, №4, М., Издательство Родионова, 2008 - с. 270-291

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.