CC BY
22
УДК 656.078
СОВРЕМЕННЫЙ ПОДХОД К ИНДИКАТИВНОЙ ОЦЕНКЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АВТОТРАНСПОРТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ
Улицкая Н.М., д.э.н., доцент, профессор кафедры Экономика автомобильного транспорта, ФГБОУВПО «Московский автомобилъно-дорожный государственный технический университет» (МАДИ), e-mail:[email protected].
Деятелъностъ автотранспортных организаций в условиях рыночного хозяйства требует пересмотра показателей ее индикативной оценки. В статъе предлагается система индикаторов, оценивающих макроэкономическую и территориалъно-отраслевую эффективностъ указанной деятелъности.
Ключевые слова: автотранспортная организация, стоимость транспортной продукции, индикатор оценки, социально-экономическая эффективность
MODERN APPROACHES TO THE INDICATIVE EVALUATION ACTIVITIES OF THE
ROAD TRANSPORT OPERATOR
Ulitskaya N., Doctor of Economics, associate professor, professor of the Economy of the road transport chair, FSEIHPE «Moscow Automobile and Road Construction University» (MADI), e-mail:[email protected]
The activities of the road transport operator in a market economy requires reconsideration of its indicative valuation. The article suggest the system of indicators allowing to assess macroeconomic and territorial-sectorial efficiency of abovementioned activity.
Keywords: road transport operator, transport production cost, indicative valuation, social economic efficiency.
В условиях рыночного хозяйства оценка результатов деятельности автотранспортной организации является проблемой, связанной с противоречивостью народнохозяйственных и коммерческих целей транспортных услуг.
Данные противоречия, в первую очередь, обусловлены интересами экономики страны и общества в снижении уровня транспортных издержек в целом, а также их доли в цене продуктов и услуг конечного производства.
Указанная доля, по данным (1) колеблется в РФ в цене производства основных перевозимых товаров в пределах 25-40%, что существенно (примерно в 2 раза), превышает ее величину в экономически развитых странах мира.
В части автотранспортной деятельности ее высокая удельная стоимость в РФ имеет объективные причины. К таковым, прежде всего, относятся высокая средняя дальность перевозки, низкие технико-эксплуатационные качества большей части сети автомобильных дорог общего пользования, недостаточная развитая и высокозатратная логистика, кризисные макроэкономические процессы.
Вместе с тем, в последниегодынарост стоимости автотранспортной продукции (услуг) стали оказывать существенное воздействие структурные изменения в параметрах самого автотранспортного хозяйства. К таким изменениям следует отнести снижение средней грузоподъемности и пассажировместимости парка автотранспортных средств, уменьшение мощностей автотранспортных организаций за счет доминирования хозяйствующих субъектов малого и среднего автотранспортного бизнеса.
К 2014 г. удельный вес автотранспортных средств с грузоподъемностью менее 1,5 тонн и пассажировместимостью менее 20 мест составил более 50% численности парка автотранспорта страны, что привело к существенному снижению его производительности.
Другим фактором снижения указанной производительности стало резкое (до 80% в грузоперевозках) увеличение числа малых и средних предприятий частной формы собственности, не имеющих производственно-технической базы хранения, эксплуатации и ремонта автомобилей. Большинство таких предприятий имеет парк от одной до 10 единиц подвижного состава.
Наметившиеся тенденции в структурных изменениях автотранспортного хозяйства имеют свои социально-экономические причины.
Так, на снижение средней грузоподъемности парка повлиял отказ от операторов автотранспортных организаций общего пользования в пользу корпоративных перевозчиков и индивидуально-частных предпринимателей, работающих в условиях территориальных ограничений по эксплуатации автомобилей с грузоподъемностью свыше 1,5 тонн, установленных сборов на работу автомобилей повышенной грузоподъемности.
В пользу роста числа малых и средних автотранспортных организаций сыграло стремление к увеличению роста занятости населения, формированию его «среднего» класса, являющегося непременным условием развития рыночного хозяйства.
Поэтому, для объективной оценки результатов автотранспортной деятельности, необходимо учитывать, наряду с коммерческой эффективностью, общественную социально-экономическую эффективность, характеризующую сопряженные эффекты и ущербы, связанные с этой деятельностью.
Особое место в такой оценке должны занимать индикаторы роста транспортной и экологической безопасности перевозок, существенно влияющие на общественную стоимость жизнедеятельности.
С учетом вышесказанного, на кафедре экономики автомобильного транспорта МАДИ предложена система индикаторов деятельности автотранспортных организаций (2,3,4), характеризующая общественную (макроэкономическую) и-территориально-отраслевую эффективность их функционирования и развития.
К макроэкономическим индикаторам предлагается отнести изменения за учитываемый период:
1. валовой добавленной стоимости за счет деятельности автотранспортной организации, тыс. руб.
2. объема транспортной продукции (услуг), произведенной автотранспортной организацией по видам автотранспортной деятельности, включая экспортно-импортные транспортные операции,%;
3. уровня дорожно-транспортной аварийности (по видам автотранспортной деятельности) автотранспортных средств, тяжести последний для участников дорожного движения,%.
Приведенные выше макроэкономические индикаторы полно отражают состояние и динамику вклада конкретной автотранспортной организации состояние экономики страны, позволяют оценивать позитивные или негативные социально-экономические последствия автотранспортной деятельности.
Показатель изменения валовой добавленной стоимости характеризует при этом сальдо стоимостного изменения транспортной продукции (услуги) и прироста налоговых поступлений в бюджет РФ в результате осуществления автотранспортной деятельности. Для ведения учетаданного индикатора необходимо введение дополнительного измерителя в системе государственных статистических наблюдений.
Специфические особенности автомобильного транспорта как преимущественно внутрирегионального, делают целесообразным использование для оценки деятельности его операторов специальных территориально-отраслевых индикаторов.
Данные индикаторы позволяют оценивать вклад конкретной автотранспортной организации в состояние экономики региона (территории), уровень безопасности жизнедеятельности его населения и динамику его занятости.
К территориально-отраслевым индикаторам предлагается отнести изменения за учитываемый период времени:
1.численности парка автотранспортных средств конкретной организации-оператора и коэффициент его обновленияпо видам деятельности,%;
2. объема транспортной продукции (услуг) производственной автотранспортной организации в пределах региона по видам деятельности,%;
3. обеспеченности автотранспортной организации имущественными объектами транспортной инфраструктуры в пределах территории региона, ед. (%);
4. количества рабочих мест, предоставляемых автотранспортной организацией населению территории по видам автотранспортной деятельности, ед.;
5. уровня региональной дорожно-транспортной аварийности (по видам деятельности организации, ее автотранспортных средств, тяжести последствий для участников дорожного движения), %;
6. экологической безопасности (внедрения экологически безопастных имущественных объектов автотранспортного хозяйства, функционирующих на альтернативных видах энергии, имеющих противошумную и пожарную защиту),%.
Для проведения расчётов приведенных выше индикаторов
оценки требуется специализированное информационное обеспечение, включающее в себя рекомендации по формулам их расчета, источникам получения исходной информации, а также частные предложения по изменениям вышеупомянутой методики государственных статистических наблюдений.
Литература:
1. Улицкий М.П. Современные проблемы экономики автомобильного транспорта России.// Экономические проблемы функционирования автомобильного транспорта: сб. науч.трудов.М.: МАДИ, 2013 - 132 стр.
2. Улицкая Н.М. Стратегические направления и социально-экономические индикаторы эффективной модернизации имущественного комплекса городского общественного транспорта.// Финансово-экономические проблемы автомобильного транспорта:сб. науч. Трудов. Вып.15.М.: МАДИ (ГТУ), 2009, 128 стр.
3. Разработка стратегии развития и управления транспортным комплексом Московской области до 2010 г. (второй этап)//научно-техн. отчет. М.:МАДИ (ГТУ), 2005, 130 стр.
4. 4. Холодова А.О. Эффективность развития малого и среднего предпринимательства на рынке автотранспортных услуг: дисс... канд. экон. Наук. М.: МАДИ, 2016, 139 стр.
УДК 332
BIGDATA: БОЛЬШОЙ ПОТЕНЦИАЛ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ
Гобарева Я.Л., доцент кафедры Прикладная информатика, ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской
Федерации», e-mail: [email protected], Городецкая О.Ю., доцент кафедры Прикладная информатика, ФГОБУ ВО «Финансовым университет при Правительстве
Российской Федерации», e-mail: [email protected], Николаенкова М.С., студентка, 4 курс, Кредитно-экономический факультет ФГОБУ ВО «Финансовым университет при Правительстве Российской Федерации», e-mail: [email protected]
Управление рисками - важным аспект деятельности любой компании. От их. рационального управления зависит, в конечном счете, успех бизнеса. «Bigdata» является эффективным средством для снижения и управления возможными рисками за счет анализа неограниченного количества структурированной и неструктурированной информации. Благодаря анализу больших данных можно достичь равновесия между рисками и возможностями. Как показывает мировая практика, компании, использующие возможности «bigdata», являются более конкурентоспособными по сравнению с компаниями - аналогами.
Ключевые слова: «bigdata», риск ликвидности, кредитный риск, анализ, прогнозирование, управление.
BIG DATA: A LOT OF POTENTIAL RISK MANAGEMENT
Gobareva Y., associate professor of the Applied Informatics chair, FSBEI HE «Financial university under the government of the Russian
Federation», e-mail: [email protected], Gorodetskaya O., associate professor of the Applied Informatics chair, FSBEI HE «Financial university under the government of the
Russian Federation», e-mail: [email protected], Nikolaenkova M., student, 4th year, Credit and Economics faculty, FSBEI HE «Financial university under the government of the Russian
Federation», e-mail: [email protected]
Risk management - an important aspect of any company. From their rational management depends, ultimately, business success. «Big data» is an effective means to reduce and control the potential risks due to the analysis of an unlimited number of structured and unstructured information. Through the analysis of large data can achieve a balance between risks and opportunities. As world practice shows, the company, using the possibility of «big data», are more competitive than companies - analogues.
Keywords: «big data», banking sector, liquidity risk, analysis, forecasting, management.
Рентабельность деятельностилюбой компании зависит от оценки рисков. Чем точнее оценка рисков и основанные на этом действия управленцев, тем выше доходность компании. В теории, большее количество информации ведет к более точной оценке риска. Именно поэтому в последнее время появилась тенденция к активному использованию «big ёа1а»для обработки неограниченного количества структурированных и неструктурированных данных [1, 6,7, 8].
Возможность использования более объемных и разнообразных данных помогает бизнесу снижать убытки за счёт управления рисками и увеличивать прибыль за счёт поиска новых перспектив развития. Именно поэтому изучение возможностей «big data» в области управления рисками является весьма актуальной.
Сегодня в зарубежной литературе приведено большое количество определений термина «bigdata». Данное понятие очень обширное и имеет множество интерпретаций[6,7, 8]. Так в одних источниках термин «bigdata» используется для обозначения группы технологий, решающих две основные задачи. Первая -хранение и анализ значительного объема структурированных
данных, требующих высокой скорости обработки и принятия мер реагирования в режиме реального времени. Вторая - сбор, хранение и использование неструктурированных данных, включая аудио-, фото- и видеоинформацию.
В других источниках под «bigdata» понимается только большой объем данных, размер которых составляет от нескольких десятков терабайт до петабайт (1000 терабайт = 1 петабайт) и даже эксабайтах.
Отдельные авторы дополняют понятие «bigdata» высокой скоростью обработки больших объемов информации и использованием нестандартных технологий. Другие под «bigdata» понимают быстрые данные, когда необходима репликация в режиме, близком к реальному времени (2-5 минут): как между оперативными системами, так и между оперативными системами и оперативным хранилищем, используемым, например, в качестве источника данных для веб-сервисов или отчетности. Отмечают, что «bigdata» отличаются сложностью преобразования данных при их репликации из разнообразных систем, очистке данных и их консолидации.
