CC BY
33
Теор1я i практика економжи та yпрaвлiння промиcловими пiдприeмcтвaми
УДК 332.336
СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛ1З РИЗИК1В МАШИНОБУД1ВНОГО ШДПРИСМСТВА
Н.Г. Сшепна
Нaцioнaльнuй mexнiчнuй yнiвepcumem «^ap^cuc^ пoлimexнiчнuй mcmumym», Xapк!в, y^ama
CiKemina Н.Г. Статистичний anani3 ризи^в MamuHo6ydienoeo nidnpueMcmea.
Обгрунтовано статистичний метод кшьюсно! оцшки ризику впливу мшливого конкурентного середовища на дiяльнiсть машинобуддвного пiдприeмства. Приведено фактори економiчноí ефективносп машинобудiвного пiдприeмства. Розглянуто вплив мiнливого конкурентного середовища на кожен з пропонованих факторiв економiчноí' ефективност шдприемства. Проведено аналiз iснуючих показникiв ризику впливу мшливого конкурентного середовища. Розглянуто можливють виникнення кожного виду ризику в дiяльностi дослщжуваного пiдприeмства. Розроблено практичний шструментарш кiлькiсноí оцiнки впливу рiзних видiв ризикiв машинобудiвного шдприемства на його економiчну ефективнiсть дiяльностi в ринкових умовах. Використано метод iмiтацiйного моделювання Монте-Карло для кiлькiсноí оцiнки ризику впливу мiнливого конкурентного середовища на дiяльнiсть машинобудiвного шдприемства.
Ключовi слова: шдприемство, статистичний аналiз, теорiя ризику, коефiцiент варiацií
Сикетина Н.Г. Статистический анализ рисков машиностроительного предприятия.
Обоснован статистический метод количественной оценки риска влияния меняющейся конкурентной среды на деятельность машиностроительного предприятия. Приведены факторы экономической эффективности машиностроительного
предприятия. Рассмотрено влияние меняющейся конкурентной среды на каждый из предлагаемых факторов экономической эффективности предприятия. Проведен анализ существующих показателей риска воздействия меняющейся конкурентной среды. Рассмотрена возможность возникновения каждого вида риска в деятельности исследуемого предприятия. Разработан практический инструментарий количественной оценки влияния различных видов рисков машиностроительного предприятия на его экономическую эффективность деятельности в рыночных условиях. Использован метод имитационного моделирования Монте-Карло для количественной оценки риска воздействия меняющейся конкурентной среды на деятельность машиностроительного предприятия.
Ключевые слова: предприятие, статистический анализ, теория риска, коэффициент вариации
Siketina N.H. Statistical analysis of the risks oof the machinebuilding enterprise
In the article is substantiated the statistical method of quantifying the impact of risk of changing competitive environment in the activities of the machine-building enterprise. To the machine-building enterprise are presented the factors of economic efficiency. The effect of changing the competitive environment for each of the factors of economic efficiency of enterprises is considered. The analysis of existing indicators of risk of exposure to a changing competitive environment was conducted. The possibility of occurrence of each type of risk in the activity of the investigated enterprise is considered. A practical toolkit quantify the impact of various types of machine-building enterprise risks on its economic efficiency in market conditions is designed. The method of simulation Monte Carlo for quantitative risk assessment of the impact of the changing competitive environment in the activities of the engineering enterprise is used.
Keywords: enterprise, statistical analysis, theory of risk, coefficient of variation
Mашинобудiвне шдприемство являе собою такий суб'ект ринково' eROHOMiKM, який, у залежносп в1д стану матерiального виробництва, НТП та сервюного обслуговування, забезпечуе певний рiвень суспшьного виробництва й багатства в кра'ш. У той же час, в процес його взаемодп i3 мшливим зовшшшм, та внаслдок цього, внутршшм середовищем, функцюнування шдприемства тдлягае ризику впливу цього середовища. Характерною рисою сучасного етапу розвитку свггово' економiки е и висока динамiчнiсть та велика швидккть процесу формування ринкових в^носин. Тому значна к1льк1сть вггчизняних машинобудiвних тдприемств за умов свггово' фшансово' кризи виявила свою неготовнiсть реагувати на так1 змiни й впевнено адаптуватися до них у зовшшньому i внутрiшньому середовищi.
Впродовж останшх рокiв змiнився змiст конкурентно' боротьби i перемагае той суб'ект господарювання, чи' знання дозволяють створювати конкурентш переваги, тобто виявляти потенцiал будь-яко' цiнностi, генерувати унiкальнi iдеi та знання, як1 можуть зацiкавити майбутшх споживачiв його продукцii. Для зменшення або запобiгання ризику прийняття управлшських рiшень пiдприемства мають виявляти ri, як1 впливають на його дiяльнiсть, виявляти допустимий рiвень ризику та способи його розрахунку.
AH^i3 останшх дослщжень та публiкацiй
Дослiдження в галузi теорii ризику проводили як зарубiжнi, так i вiтчизнянi вченi, як1 зробили суттевий внесок у розробку зазначених питань, зокрема: А. Маршалл, Дж.М. Кейнс (Keynes, 1923), О. Моргенштейн, Дж. Нейман (O. Morgenstern, J. Neumann, 1954), Ф. Найт (Knight, 1956) [1]. Серед вггчизняних вчених питания оцшки ризику розглянуто у роботах 1.В. Зайцево', 1.Р. Бузько, А.Б. Камшського, Ю.С. Коцюби, Г.Л. Вербицько', В.А. Чорнова [1-5].
Аналiз свiдчить про те, що проблема оцiнки та управлiния ризиками шдприемства отримала розгляд у достатньо невеликш кiлькостi наукових праць. 1хню основу становлять фундаментальнi роботи у галузi теорп ризику [2]. Ф. Найт вважав, що «економiчна дiяльнiсть е засобом задоволення потреб, формування потреб i характерiв, полем творчого самовираження i конкурентним спортом.
Граючи в «^знес як в гру», люди формують самих себе i iнших i створюють цивiлiзацiю, чия здатнiсть до виживання нiкого не може залишити байдужим». А. Маршалл один з перших розглянув проблеми виникнення економiчних ризик1в, його працi поклали початок неокласично! теорп ризику. Дж.М. Кейнс ввiв в науку поняття «схильтсть до ризику» у класифшацп ризишв [1]. Ризик як к1льк1сна мiра невизначеностi вперше зустрiвся у робот Ф. Найта «Ризик, невизначенiсть i прибуток». У працях О. Моргенштейна i Дж. Неймана також розроблено питання теорп ризику, що вщображають взаемозв'язок понять «невизначетсть» i «ризик», вщображено ймовiрнiсть - математичне трактування ризику [3]. Перший стратегiчний напрям прикладних дослiджень в областi ризику отримав вiддзеркалення в аналiзi техтко-виробничих ризик1в.
Так, В.А. Чорновим було розглянуто питання комерцiйних ризик1в, зокрема, аспект використання стандартних методiв фшансового аналiзу для облiку комерцiйних ризишв [3].
Видшення мевир1шеми\ рашше частин загальноТ проблеми
Проте слiд вщзначити, що цшсно! теорп оцiнки ризику у вичизнянш науцi немае, осшльки кожна теорiя грунтуеться на концепцп, яка е узагальненням практики, а практики вшьного пiдприемництва в Укра1т поки що недостатньо [4]. Аналiз робiт, опублiкованих з теми дослщження, показуе, що у бiльшостi наявних наукових джерел аналiзуються окремо взяп проблеми ризику, у зв'язку з чим залишаеться цiла низка невиршених питань, пов'язаних з розробленням концепцп оцшки пiдприемницьких ризик1в [1, 3]. Анал1з, оцiнка та управлiння ризиками машинобудiвного пiдприемства пов'язанi з використанням невизначено1 шформацп i математичних моделей, адекваттсть яких, як правило, важко пiдлягае оцiнцi за таких умов. Оцшки ризику, як правило, грунтуються на iмовiрнiсному пiдходi, що базуеться на теорп ймовiрностей. Цей шдхщ здебiльшого залежить вiд моделей, що використовують логiчнi структури. Невизначетсть вхiдних параметрiв може бути зумовлена помилками вимiрювань, штерполяцп або екстраполяцп, дискретизацп та апроксимацп, рiзних припущень тощо [5].
Невирiшеними наразi залишаються питання, що стосуються практичного тдходу до оцiнки та управлiння ризиками машинобудiвного пiдприемства, адже немае розроблено1 системи оцiнки рiвня ризику дiяльностi пiдприемства та системи розрахунку оптимального рiвня ризику для конкретного суб'екта господарювання. Забезпечення економiчно! ефективностi вггчизняно1 промисловостi й вихiд И з економiчно! кризи останнiх рок1в нерозривно пов'язат з можливiстю реалiзовувати вироблену продукцiю
за ринкових умов [6]. Причиною досягнення недостатнього рiвня економiчно! ефективностi вiтчизняних пiдприeмств е, поряд i3 випуском продукцп неконкурентоспроможно! на обраних ринках збуту, неврахування або не точна оцшка Bcix ризишв, пов'язаних i3 цим процесом для певного тдприемства.
У зв'язку i3 цим постае завдання дослiдити суттсть виробничого та комерцiйного ризику й шльшсно оцiнити його вплив на показник економiчно! ефективностi машинобудiвного тдприемства за умов його ди в конкурентному середовищi. Адже неврахування або неповне врахування фактору ризику впливу мшливого конкурентного середовища (МКС) на економiчну ефективнiсть машинобудiвного пiдприемства негативно позначаеться на !! оцiнцi та забезпе-ченнi потрiбного рiвня в стратепчнш перспективi.
Метою cmammi е розкриття та висвiтлення сутностi економiко-математичних методiв для оцiнки ризик1в машинобудiвного пiдприемства; проведення аналiзу юнуючих показнишв; обгрунтування доцiльностi використання даних методiв у конкретних умовах.
Виклад основного матерiалу дослiдження
Наразi вiтчизнянi машинобудiвнi пiдприемства на внутрiшньому ринку функцюнують в мiнливому конкурентному середовищi, характерною рисою якого е саме процес конкуренции Й для збереження сталого розвитку тдприемство мае постiйно виявляти будь-як змiни, що вiдбуваються в ринковому середовищ^ та успiшно до них адаптуватися для збереження конкурентоспроможностi. Це зумовлюе необхiднiсть пiдвищення економiчно!
ефективносп дiяльностi вiтчизняних пiдприемств, що в ринкових умовах потребуе оцiнки та врахування рiвня ризику впливу мшливого конкурентного середовища. Для виршення те! проблеми потрiбно розробити методологiчний та практичний iнструментарiй шльшсно! оцiнки впливу рiзних видiв ризик1в машинобудiвного тдприемства на його економiчну ефективнiсть дiяльностi в ринкових умовах.
Сучаснi економюти вважають, що одним зi шляхiв вирiшення проблем досягнення рiвня мiжнародних стандартiв для пiдприемства е забезпечення його стшко! конкурентно! переваги. Кожне пiдприемство, органiзовуючи та розвиваючи виробничо-збутову дiяльнiсть, обов'язково мае враховувати фактори, як пов'язанi зi змiнами зовшшнього та внутршнього щодо нього конкурентного середовища. До внутршнього середовища тдприемства вщносяться: цiлi, структура, завдання, асортимент, обсяг випуску продукцп, технологи, прашвники, обладнання тощо. Фактори зовнiшнього середовища тдприемства подiляються на фактори прямо! та непрямое' дi!. До перших вщносяться: споживачi, конкуренти, постачальники, кредитори, державт установи, законодавчi акти.
Teopia i nparrma eKOHOMÍKH Ta ynpaBnÍHHa npoMucnoBHMH mgnpueMCTBaMH
Ao gpyroï rpynH BÍgHocaTbca: CTaH ckohomîkh, oco6ahboctí ckohomíhhhx BÍgHocHH, HayKoBo-TexHÍHHHH nporpec, nonrranHÍ o6cTaBHHH, MÍ®HapogHe oToneHHa Tomo. nepeninem ^aKTopu KoHKypeHTHoro cepegoBuma 3MÍHMMTbca, mo noB'a3aHo i3 pH3HKaMH, aKi y HboMy gÍMTb. Po3rnaHeMo BnnuB MÍHnHBoro KoHKypeHTHoro cepegoBuma Ha $aKTopu eKoHoMinHoï e^eKTHBHocri. abtopom цieï cTarri BugineHo TaKi ochobhí ^aKTopu MKC: BHpo6HHHHH, KoMepmHHHH, KoHKypeHTo-cnpoMo®HÍcTb npogyKqiï Ta BpaxyBaHHa pu3HKy BnnuBy MKC [6].
Po3rnaHyTo BnnuB MKC Ha Ko®eH i3 noTupbox ^aKTopiB eKoHoMinHoï e^eKTHBHocri nignpueMcTBa.
bhpo6hhhhh ^aKTop Bupa®eHo noKa3HHKaMH BHKopucTaHHa ycTaTKyBaHHa (^oHgoBÍggana), MaTepianÍB (MaTepianoBiggana), onnaTH npaцi
Ha ochobí Kopenamfeoro aHanÍ3y BcraHoBneHo BigcyTHicTb 3ane®HocTÍ mí® noKa3HHKaMH ÍHgeKcy bhpo6hhhoï gianbHocri (Ta6n. 1) Ta orpuMaHo nporHo3HÍ 3HaneHHa gna ÍHgeKcy BHpo6HHnoï gianbHocTÍ Ha ochobí gaHHx Ta6flum 1 (Ta6n. 2).
CTaTHcTHHHHH aHanÍ3 orpuMaHux noKa3HHKÍB :
1. Koe^imeHT вapiaцiï. PÍBeHb gocToBÍpHocTÍ -95,0%. AocToBÍpHÍcTb gaHHx y giana3oHÍ BÍg 0,21 go 0,95. Becb giana3oH BÍg 0,16 go 0,99. nicna 200 BHnpo6yBaHb, cepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka cKnagae 0,02.
2. ekc^c. PÍBeHb gocToBÍpHocTÍ - 95,0%. aocto-BÍpHÍcTb gaHHx y giana3oHÍ BÍg 0,98 go 6,26. Becb giana3oH BÍg 0,92 go 6,41. nicna 200 Bunpo6yBaHb, cepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka cKnagae 0,14.
3. CepegHe 3HaneHHa. PÍBeHb gocToBÍpHocTÍ -95,0%. AocToBÍpHÍcTb gaHHx y giana3oHÍ BÍg 0,96 go 2,3. Becb giana3oH BÍg 0,92 go 6,41. nicna 200 BHnpo6yBaHb, cepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka cKnagae 0,03.
4. CepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka. PÍBeHb gocToBÍpHocTÍ - 95,0% AocToBÍpHÍcTb gaHHx y giana3oHÍ BÍg 0,22 go 1,8. Becb giana3oH BÍg 0,2 go 2,09. nicna 200 BHnpo6yBaHb, cepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka cKnagae 0,04.
(3apnnaToBÍggana). ^hm Buma BenunHHa noKa3HHKÍB Bupo6HHnoro $aKTopy, thm Bumun npu6yToK i, BÍgnoBÍgHo, e^eKTHBHÍcrb nignpueMcTBa. Cnig BÍg3HaHHTH, mo Ha bhpo6hhhhh ^arcrop gÍMTb BHpo6HHHÍ pH3HKH, aKÍ noB'a3aHÍ Í3 cKoponeHHaM o6cary внpo6ннцтвa, HepamoHanbHHM
BHKopucTaHHaM MaTepianÍB, 36inbmeHHaM BTpaT po6onoro nacy, 3pocTaHHaM co6ÍBapTocri npogyкцiï, BHKopucTaHHaM hobhx MeTogÍB BHpo6HH^raa. Po3rnaHyTo Mo®nHBÍcTb BHHHKHeHHa BHpo6HHHoro pH3HKy gna nAT «Cbítao fflaxTapa». Ana po3paxyHKy ochobhhx napaMeTpÍB BHKopucTaHo nporpaMHe 3a6e3neneHHa Oracle Crystal Ball 11. BHKopucraHo MeTog MoHTe-Kapno (reHepaTop BHnagKoBHx nucen). PÍBeHb goBÍpu - 95,00%. KinbKÍcTb HaMaraHb 3anycKy - 200.
5. MegiaHa. PÍBeHb gocToBÍpHocTÍ - 95,0%. AocToBÍpHÍcTb gaHHx y giana3oHÍ BÍg 0,87 go 1,50. Becb giana3oH BÍg 0,84 go 1,52. nicna 200 Bunpo6y-BaHb, cepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka cKnagae 0,01.
6. Moga. PÍBeHb gocToBÍpHocTÍ - 95,0%. AocToBÍpHÍcTb gaHHx y giana3oHÍ BÍg 0,73 go 1,52. Becb giana3oH BÍg 0,00 go 4,89. nicna 200 Bunpo6y-BaHb, cepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka cKnagae 0,03
7. AHcnepcia. PiBeHb gocToBipHocTi - 95,0%. AocToBÍpHÍcTb gaHHx y giana3oHÍ BÍg 0,05 go 3,44. Becb giana3oH BÍg 0,04 go 4,35. nicna 200 Bunpo-6yBaHb, cepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka cKnagae 0,04.
8. CraHgapTHe BÍgxuneHHa. PÍBeHb gocToBÍpHocTÍ - 95,0% . AocToBÍpHÍcTb gaHHx y giana3oHÍ BÍg 0,22 go 1,85. Becb giana3oH BÍg 0,20 go 2,09. nicna 200 Bunpo6yBaHb, cepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka cKnagae 0,04.
Ph3hk HegocarHeHHa 3annaHoBaHoï BenunuHH mogo o6cary BHroTOBneHHa npogyKqiï po3paxoBy-eTbca 3a gonoMororo cTaHgapTHoro BÍgxuneHHa, aKe BH3Hanae po36i®HÍcTb mí® onÍKyBaHoro BenunHHoro o6cary внpo6ннцтвa Ta noro cepegHboro Benunu-hom. ^hm 6inbmoro e BenunuHa cTaHgapTHoro BÍgxuneHHa, thm 6inbmuM e po36i®HÍcTb Mo®nuBoro pe3ynbTaTy i, BÍgnoBÍgHo BumuM e nig-npueMHHmKHH pu3HK.
Ta6nuua 1. Kopenama gna ÍHgeKcy Bupo6HHnoï gianbHocri
noKa3HHK CepegHa BenunHHa a § 'Et e 2 Moga <u ts & i « S § t H O « .S3 o p G o EKC^C ■H n ea oB & CepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka
iHgeKc BHpo6HHnoï giantHocTÍ 1,49 1,14 1,03 1,04 1,40 3,46 0,65 1,04
Kopena^a
CepegHa BenunHHa 1,0 00 0,707 0,367 0,847 0,847 0,1 96 0,5 12 0,847
MegiaHa 1,000 0,466 0,344 0,344 -0,110 -0,066 0,344
Moga 1,000 0,060 0,060 0,013 -0,189 0,060
CTaHgapTHe BÍgxuneHHa 1,000 1,000 0,215 0,811 1,000
Aucnepcia 1,000 0,215 0,811 1,000
Екcцec 1,000 0,584 0,215
Koe^i^eHT BapiaLiiï 1,000 0,811
CepegHa cTaHgapTHa noxu6Ka 1,000
ffwepeno: Bnacna po3poÔKa aemopa
Таблиця 2. Прогнозш значения для iндексу виробничо! дiяльностi ПАТ «Свило Шахтаря»
Статистика Величина, що прогнозуеться Статистика Величина, що прогнозуеться
1. Коефкцент вapiaцiï 2. Ексцес
Випробуваиия 200 Випробування 200
Середне значения 0,65 Середне значення 3,46
Медiaнa 0,80 Медаана 2,54
Мода — Мода —
Стандарте вiдхилення 0,28 Стандартне вiдхилення 2,03
Диспеpсiя 0,08 Дисперая 4,13
Ексцес 1,52 Ексцес 1,33
Коефщент вapiaцiï 0,4365 Коефщент вapiaцiï 0,5875
Minimum 0,16 Minimum 0,92
Maximum 0,99 Maximum 6,41
Середня стандартна похибка 0,02 Середня стандартна похибка 0,14
3. Середне значення 4. Середня стандартна похибка
Випробування 200 Випробування 200
Середне значення 1,49 Середне значення 1,04
Медiaнa 1,45 Медаана 1,23
Мода 0,99 Мода —
Стандарте вiдхилення 0,38 Стандартне вiдхилення 0,57
Диспеpсiя 0,14 Дисперая 0,33
Ексцес 2,78 Ексцес 1,58
Коефiцiеит вapiaцiï 0,2545 Коефщент вapiaцiï 0,5502
Minimum 0,92 Minimum 0,20
Maximum 2,74 Maximum 2,09
Середня стандартна похибка 0,03 Середня стандартна похибка 0,04
5. Медiaнa 6. Мода
Випробування 200 Випробування 200
Середне значення 1,14 Середне значення 1,03
Медаана 1,11 Медаана 0,88
Мода 1,00 Мода 0,73
Стандартне вiдхилення 0,19 Стандартне вiдхилення 0,48
Дисперая 0,04 Дисперая 0,23
Ексцес 1,90 Ексцес 40,86
Коефiцiенг вapiaцiï 0,1702 Коефщент вapiaцiï 0,4708
Minimum 0,84 Minimum 0,00
Maximum 1,52 Maximum 4,89
Середня стандартна похибка 0,01 Середня стандартна похибка 0,03
7. Дисперая 8. Стандартне вiдхилення
Випробування 200 Випробування 200
Середне значення 1,04 Середне значення 1,04
Медаана 1,23 Медаана 1,23
Мода — Мода —
Стандартне вiдхилення 0,57 Стандартне вiдхилення 0,57
Диспеpсiя 0,33 Дисперая 0,33
Ексцес 1,58 Ексцес 1,58
Коефщент вapiaцiï 0,5502 Коефщент вapiaцiï 0,5502
Minimum 0,20 Minimum 0,20
Maximum 2,09 Maximum 2,09
Середня стандартна похибка 0,08 Середня стандартна похибка 0,04
Джерело: Власна розробка автора
Рис. 1. Коефщент Bapia^ï та ексцес величини середньозваженого iндексу фактору виробничо1 дiяльностi
шдприемства
Джерело: Власна розробка автора
Теорiя i практика економжи та управлшня промисловими пiдприeмствами
Рис. 2. Середня величина та середня стандартна похибка величини середньозваженого 1ндексу фактору
виробничо1 д1яльносп шдприемства
Джерело: Власна розробка автора
Рис. 3. Мед1ана та мода величини середньозваженого 1ндексу фактору виробничо1 д1яльносп
шдприемства
Джерело: Власна розробка автора
Рис. 4. Дисперая та стандартне вщхилення величини середньозваженого 1ндексу фактору виробничо1
д1яльност1 шдприемства
Джерело: Власна розробка автора
У разi, коли необхщно порiвняти два варiанти iз рiзним очiкуваним результатом та рiзним ризиком, представляе iнтерес показник -коефщент варiашl, який дае характеристику розмiру ризику на одиницю очiкуваного результату [9].
Отже, чим нижчим е величина коефщента варшци, тим нижчим е розмiр вiдносного ризику. Для розглянутого прикладу середньозважена величина за перюд 2006-2015 рр. дорiвнюе 1,49. Дисперая дорiвнюе 1,40, а стандартне вщхилення - 1,04. Коефiцiент варiацil дорiвнюе 0,65, тобто iснуе високий рiвень ризику невиконання плану за обсягом виробництва продукцп пiдприемства, що розглядаеться, за шкалою Харрiнгтона (65%).
Комерцшний фактор характеризуе прояв ди зовнiшнього середовища пiдприемства. Одним з найбiльш виразних його показник1в е вщношення реалiзованоl продукцп до величини власного катталу пiдприемства. Зовнiшне середовище
шдприемства, яке постшно зм1нюеться, максимально знаходить вщображення у змш1 ринково1 кон'юнктури й в1дпов1дно виникае ризик не реал1зацп продукцп шдприемства у повному запланованому обсяз1. Це призводить до додаткових виробничих витрат шдприемства, збшьшенню запаав на складах, заморожування частини об1гових кошт1в, зменшення прибутку та ефективносп шдприемства.
Задля зниження ступеня ризику необхщно ретельно проводити маркетингов1 дослщження, не допускати помилок у розрахунках емносп ринку товар1в, визначати долю ринку конкуренпв та шдприемства в емносп ринку. Для повно1 реал1зацп можливостей шдприемства (внутршне середовище шдприемства, що проявляеться у виробничому фактор^ в забезпеченш ринка потр1бними товарам обов'язковим е ствставлення дол1 емносп ринку шдприемства за кожним товаром 1з його виробничою програмою [8].
Таблиця 3. Корелящя для iндексу комердшно! дiяльностi ПАТ «Свило Шахтаря»
Показник Середня величина а § 'ft е 2 Мода U и iJ « а § t н .3 О я .3 о р С о д ч Ексцес -Я ■И 1 еа ов « Середня стандартна похибка
1ндекс комерцшно! dimbmcmi 2,65 2,91 1,99 1,19 1,46 1,47 0,47 1,19
Корелящя
Середня величина 1,0 00 0,931 0,5 57 -0,466 -0,466 0,617 -0,930 -0,466
Медiаиа 1,000 0,496 -0,297 -0,297 0,514 -0,817 -0,297
Мода 1,000 -0,543 -0,543 0,490 -0,629 -0,543
Стандартне вiдхилеиия 1,000 1,000 -0,758 0,709 1,000
Дисперсiя 1,000 -0,758 0,709 1,000
Ексцес 1,000 -0,684 -0,758
Коефщент вaрiaцu 1,000 0,709
Середня стаидартиа похибка 1,000
Джерело: Власна розробка автора
Стуишь комерцiйного ризику можна знизити за рахунок проведення систематичного аналiзу вiдхилень вище перелiчених величин вщ базового значения й враховувати 1х при плануваннi величини комерцшного фактору та його впливу на
економiчну ефективнiсть дiяльностi пiдприeмства. Кшьшсть намагань запуску - 200. Метод Монте-Карло (генератор випадкових чисел). Рiвень довiри - 95,00%.
Статистика Величина, що прогнозуеться Статистика Величина, що прогнозуеться
1 2 3 4
1. Коефкцент варiацil 2. Ексцес
Випробування 200 Випробування 200
Середне значення 0,47 Середне значення 1,47
Медiаиа 0,48 Медаана 1,04
Мода - Мода -
Стандартне вiдхилення 0,11 Стандартне вiдхилення 0,97
Дисперсiя 0,01 Дисперая 0,95
Ексцес 4,94 Ексцес 11,73
Коефщент вaрiaцu 0,2356 Коефщент вaрiaцu 0,6620
Minimum 0,06 Minimum 0,82
Maximum 0,66 Maximum 6,13
Середне стандартне вiдхилення 0,01 Середне стандартне вiдхилення 0,07
3. Середне значення 4. Середня стандартна похибка
Випробування 200 Випробування 200
Середне значення 2,65 Середне значення 1,19
Медаана 2,63 Медаана 1,24
Мода - Мода -
Стандартне вiдхилення 0,39 Стандартне вiдхилення 0,19
Дисперсiя 0,15 Дисперая 0,04
Ексцес 3,10 Ексцес 12,61
Коефiцiеит вaрiaцu 0,1456 Коефщент вaрiaцu 0,1610
Minimum 1,5 Minimum 0,22
Maximum 3,70 Maximum 1,46
Середне стандартне Середне стандартне
вiдхилення 0,03 вiдхилення 0,01
5. Медiаиа 6. Мода
Випробування 200 Випробування 200
Середне значення 2,91 Середне значення 1,99
Медаана 3,23 Медаана 1,45
Мода 2,31 Мода 1,02
Стандартне вiдхилеиия 0,79 Стандартне вiдхилення 1,16
Дисперая 0,62 Дисперая 1,35
Ексцес 2,43 Ексцес 1,54
Таблиця 4. Прогнозш значення для iндексу комердшно! дiяльностi ПАТ «Свило Шахтаря»
Tеорiя i практика економжи та yпрaвлiння промиcловими пiдприeмcтвaми
Пpoдoвжeння maблuцi 4
1 2 3 4
Kоефiцieнт вaрiaцiï 0,2717 Kоефiцieнт вaрiaцiï 0,5836
Minimum 1,15 Minimum 0,00
Maximum 3,80 Maximum 3,87
Cтaндaртне вiдxилення 0,06 Cтaндaртне вiдxилеиия 0,08
7. Диcперciя S. Cтaндaртне вiдxилеиия
Випробування 200 Диcперciя 0,04
Середне значення 1,46 Acиметрiя -2,66
Медаана 1,53 Екcцеc 12,61
Мода - Kоефiцieнт вaрiaцiï 0,1610
Стандартне вiдхилення 0,37 Minimum 0,22
Дисперсiя 0,14 Maximum 1,46
Середне значення -0,34 Cередиe значення 1,19
Медаана -0,30 Медаана 1,24
Мода - Мода -
Стандартне вiдхилення 0,59 Cтaидaртие вiдxилеиия 0,19
Джepeлo: Влacнa poзpoбкa aвmopa
Рис. 6. Коефщент вар1аци та ексцес величини 1ндексу фактору комерцшно1 д1яльносп шдприемства
Джерело: Власна розробка автора
Рис. 7. Середня величина та середня стандартна похибка величини 1ндексу фактору комерцшно1
д1яльност1 ПАТ «Свило Шахтаря»
Джерело: Власна розробка автора
Рис. 8. Мед1ана та мода величини 1ндексу фактору комерцшно1 д1яльност1 ПАТ «Свило Шахтаря»
Джерело: Власна розробка автора
Для розглянутого прикладу середньозважена величина за перюд 2006-2015 рр. дорiвиюе 2,65. Дисперая дорiвнюе 1,46, а стандартне вщхилення - 1,19. Коефiцiеит вaрiaцil дорiвиюе 0,47, тобто
iсиуе середнш рiвеиь комерцiйиого ризику пiдприемствa, що розглядаеться, за шкалою Хaррiигтоиa (47%).
Рис. 9. Дисперая та стандартне вщхилення величини iидексу фактору комерцшно! дiяльиостi
ПАТ «Свiтло Шахтаря»
Джерело: Власна розробка автора
1ндекс конкурентоспроможноси продукцп не можна чiтко вщнести до виутрiшиього або зовиiшиього середовища тдприемства, тому що вiи вщображае вплив обох середовищ пiдприемствa. Внутршне середовище пiдприемствa, а саме його можливосп дають змогу створювати й випускати продукцiю, яка мае задовольняти споживчий попит на осиовi осягненого рiвну розвитку НТП в держaвi (зовиiшие середовище). Пiд впливом змш зовиiшиього середовища змiиюеться i його внутршне середовище, що, в свою чергу, впливае на тдвищення конкурентоспроможноси продукцп, й в концевому випадку призводить до зростання обсягу продаж1в та економiчноl ефективиостi дiяльиостi тдприемства.
Для планування забезпечення економiчноl ефективносп дiяльиостi пiдприемствa на осиовi когнпивного пiдходу розроблено формулу:
Епл = Ебаз Х Z (1)
де К1, R1 - вщповщно iидекс виробничого фактора та доля його у забезпеченш пiдвищеиня економiчноl ефективиостi дiяльиостi
пiдприемствa;
К2, R2 - iидекс комерцiйиого фактора та доля його у забезпеченш тдвищення економiчноl ефективносп дiяльиостi пiдприемствa;
К3, R3 - iидекс коикуреитоспроможиостi продукцп та доля його у забезпеченш тдвищення економiчноl ефективиостi дiяльиостi
тдприемства;
К4, R4 - iидекс врахування фактору ризику впливу МКС та доля його у забезпеченш тдвищення економiчноl ефективносп дiяльностi пiдприемствa;
Отже, для розрахунку та видiлеиия величини ризику МКС на коефщент економiчноl ефективиостi дiяльностi пiдприемствa використано програмне забезпечення Oracle Crystal Ball 11. Анaлiз ризику впливу фактору МКС проведено на приклащ ПАТ «Свило Шахтаря». Вихiднi дaнi наведено в табл. 5.
Для aнaлiзу ризику використано метод iмiтaцiйного моделювання Монте-Карло (генератор випадкових чисел). Рiвень довiри закладено 95,00%. В процесi обробки даних отримано вiсiм прогнозiв. Кореляцiя мiж показниками наведена в табл. 6.
Таблиця 5. Вихiднi даш для aнaлiз ризику впливу фактору МКС ПАТ «Свило Шахтаря»
Показник 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Середньозважений шдекс фактора виробиичоl дiяльностi 1 0,992 1,275 1,038 1,123 1,319 0,823 0,957 1,157 0,528
Cередньозвaжеиий iидекс фактора комерцiйиоl дiяльностi 1 1,125 1,24 1,001 1,001 1,106 1,139 0,9987 1,334 0,543
Cередньозвaжеиий iидекс фактора коикуреитоспроможиостi продукцп 1 1,005 0,994 1,017 0,981 1,005 0,99 1,065 0,990 1,013
Коефщент екоиомiчиоl ефективиостi (без видшення ризику впливу МКС) 1 1,043 1,161 1,018 1,034 1,136 0,977 1,006 1,152 0,807
Джерело: Власна розробка автора
Теорiя i практика економжи та управлшня промисловими пiдприeмствами
Таблиця 6. Кореляцшний анал1з статистичних показник1в ПАТ «Свггло Шахтаря»
Середня величина й § ■ft е s Мода ея M & ¡ « а § t н .3 Св .S3 о р с о д ч Ексцес Cj -Я ■И Í еа ов « Середня стандартна похибка
Коефщент економ1чно1 ефективносп 1,03 1,03 0,98 0,10 0,01 2,34 0,09 0,10
Корелящя
Середня величина 1,000 0,726 0,510 -0,437 -0,437 -0,306 -0,501 -0,437
Медаана 1,000 0,516 -0,109 -0,109 -0,169 -0,176 -0,109
Мода 1,000 -0,401 -0,401 0,227 -0,435 -0,401
Стандартне в1дхилення 1,000 1,000 -0,041 0,994 1,000
Дисперая 1,000 -0,041 0,994 1,000
Ексцес 1,000 -0,050 -0,041
Коеф1ц1ент вар1ацл 1,000 0,994
Середня стандартна похибка 1,000
Джерело: Власна розробка автора Статистичш показники:
1. Середне значения. Р1вень достов1рноси -95,0%. Достов1ршсть даних у д1апазош в1д 0,97 до 1,09. Весь д1апазон в1д 0,95 до 1,09. Шсля 200 випробувань, середня стандартна похибка складае 0,00.
2. Мед1ана. Р1вень достов1рносп - 95,0%. Достов1ршсть даних у д1апазош в1д 0,99 до 1,14. Весь д1апазон в1д 0,98 до 1,14. Шсля
200 випробувань, середня стандартна похибка складае 0,00.
3. Мода. Р1вень достов1рносп - 95,0%. Достов1ршсть даних у д1апазош в1д 0,81 до 1,15. Весь д1апазон в1д 0,00 до 1,16. Шсля 200 випробувань, середня стандартна похибка складае 0,017. Асиметр1я. Р1вень достов1рноси - 95,0%. Достов1ршсть даних у д1апазош в1д 1,22 до 1,1. Весь д1апазон в1д 1,96 до 1,63. Шсля 200 випробувань, середня стандартна похибка складае 0,05.
Рис. 10. Коефщент вар1аци та ексцес величини коефщенту економ1чно1 ефективноси д1яльносп
ПАТ «Свило Шахтаря»
Джерело: Власна розробка автора
4. Стандартне вщхиленпя. Р1вень достов1рноси - 95,0%. Достов1ршсть даних у д1апазош в1д 0,04 до 0,14. Весь д1апазон в1д 0,01 до 0,16. Шсля 200 випробувань, середня стандартна похибка складае 0,00.
5. Дисперая. Р1вень достов1рносп - 95,0%. Достов1ршсть даних у д1апазош в1д 0,00 до 0,02.
Весь д1апазон в1д 0,02 до 0,02. Шсля 200 випробу-вань, середня стандартна похибка складае 0,00.
6. Ексцес. Р1вень достов1рносп - 95,0%. Дос-тов1ршсть даних у д1апазош в1д 0,98 до 4,36. Весь д1апазон в1д 0,86 до 5,60. Шсля 200 випробувань середня стандартна похибка складае 0,07.
Рис. 11. Середня величина та середня стандартна похибка величини коефщенту економ1чно1 ефективносп д1яльносп ПАТ «Свило Шахтаря»
Джерело: Власна розробка автора
7. Коефiцiент вaрiaцil. Рiвень достовiрностi -95,0%. Достовiрнiсть даних у дiaпaзонi вiд 0,04 до 0,15. Весь дiaпaзон вщ 0,01 до 0,16. Пiсля 200 випробувань середня стандартна похибка складае 0,00.
8. Середня стандартна похибка. Рiвень достовiрностi - 95,0% Достовiрнiсть даних у дiaпaзонi вiд 0,04 до 0,14. Весь дiaпaзон вiд 0,01 до 0,16. Шсля 200 випробувань, середня стандартна похибка складае 0,00.
Рис. 12. Медiaнa та мода величини коефiцiенту економiчноl ефективносп дiяльностi ПАТ «Свiтло
Шахтаря»
Джерело: Власна розробка автора
Рис. 13. Дисперая та стандартне вщхилення коефщенту економiчноl ефективностi дiяльностi
ПАТ «Свiтло Шахтаря»
Джерело: Власна розробка автора
Висновки
Для розрахунку планово! величини економiчноi ефективностi дiяльностi пiдприeмства можна використати вщомий пiдхiд, який у своему склад мае величини показник1в факторiв та iхнi ваговi коефiцiенти. Останш встановлюються експертним методом. Сума вагових коефщенпв дорiвнюе одиницi. Ризик недосягнення заплановано! величини коефiцiента економiчноi ефективносп визначено за допомогою стандартного вщхилення мiж очiкуваною величиною показника та його середньою величиною (1,03).
Для ПАТ «Свило Шахтаря» середньозважена величина коефщенту економiчноi ефективностi за
перюд 2006-2015 рр. дорiвнюе 1,03. Дисперая дорiвнюе 0,01, а стандартне вщхилення - 0,10. Коефiцiент вaрiaцil дорiвнюе 0,09. Як показав aнaлiз для ПАТ «Свило Шахтаря» юнуе достатньо невисокий (9%) ризик за трьома напрямками дiяльностi (виробнича, комерцiйнa та рiвень конкурентоспроможиостi продукцп). Отже, у сучасних умовах одним з вирiшaльних фaкторiв розвитку пiдприемств та забезпечення 1хньо1 економiчноl ефективностi е видiлення фaкторiв ll забезпечення та врахування ди мiнливого конкурентного середовища. При цьому ефективнiсть дiяльностi значною мiрою залежить вiд ступеня врахування основних фaкторiв, як1 на не! впливають.
Abstract
In recent years content of competition has changed and the winner is a business entity whose knowledge can create competitive advantages that reveal the potential of any value generate unique ideas and knowledge that may be of interest for future consumers of its products. To reduce or prevent risk making administrative decisions enterprises should detect those that influence its activities, identify acceptable level of risk and ways of its calculation.
Therefore, the goal is to explore the nature of industrial and commercial risk and quantify its impact on economical effectiveness machine-building enterprise in the conditions of his actions in a competitive environment. Because ignoring or undercounting of risk factors influence a changing competitive environment
Теорiя i практика економжи та управлшня промисловими пiдприемсгвами
on economical effectiveness machinebuilding enterprise negative effect on its assessment and to ensure the necessary level of strategic perspective.
So in the article practical toolkits quantify the impact of various types of machine-building enterprise risks on its economical effectiveness in market conditions is designed. Was used method of simulation Monte Carlo for quantitative risk assessment of the impact changing competitive environment on the activities of the engineering enterprise.
An analysis of PJSC "Svitlo Shakhtarya" revealed that there was a quite low risk by three directions of activity (industrial, commercial and competitiveness of production). So in modern terms one of the decisive factors of enterprise development and ensuring their economic effectiveness is the allocation of factors of ensuring and consideration of actions changing competitive environment. The effectiveness of largely depends on the consideration of the main factors that affect on it.
JEL Classification: C150 Список л^ератури:
1. Зинкевич В., Черкашенко В. Использование метаматричного подхода для управления операционными рисками [Электронный ресурс] / В. Зинкевич, В. Черкащенко // Риск-менеджмент в кредитной организации. - 2011. - №01. Режим доступа: https://www.franklin-grant.ru/ru/pr/pdf/rm_201101.pdf.
2. Макашева Н.А. Неопределенность, вероятность, этика: Дж.М. Кейнс, Л. Мизес, Ф. Найт [Электронный ресурс] / Н.А. Макашева - Режим доступа: http:// http://institutiones.com/theories/ 2251 -neopredelennost-veroyatnost-etika.html.
3. Коць О.О. Класифжащя ризишв промислового тдприемства / О.О. Коць // Проблеми економiки та управлшня - Вюник Нацюнального ушверситету «Львiвська полггехшка». - 2006. - № 554. -С. 96-103.
4. Григор'ева М.1. Удосконалення системи управлшня ризиками зовнiшньоекономiчноï дiяльностi у бiзнес-плануваннi / М.1. Григор'ева // Науковi праш МАУП. - 2015. - вип. 44(1). - С. 192-200.
5. Паранчук С.В. Оцшка тдприемницьких ризишв у машинобудуванш графiчним способом [Електронный ресурс] / С.В. Паранчук, О.О. Коць - Режим доступу до журналу: http://ena.lp.edu.ua:8080/bitstream/ntb/266/1/13.pdf.
6. Сжетша Н.Г. Методичне обгрунтування факторiв конкурентоспроможносп продукцп [Електронний ресурс] / Н.Г. Сжетша // Економжа: реалл часу. - 2014. - №2(12). - С. 111-114. Режим доступу: http://economics.opu.ua/files/archive/2014/No2/111-114.pdf.
7. Вербицька Г.Л. Оцшка економiчного ризику // Актуальш проблеми економiки. - 2004. - №4. -С. 129-136.
8. Сикетина Н.Г. Обеспечение эффективности производственно-коммерческой деятельности предприятия в рыночных условиях / Сикетина Н.Г. // Современная экономика: Вестник Воронежского Государственного Университета: научн. журн, - 2014. - №2 (54) - С. 128-137.
9. Сжетша Н.Г., Чекалша Е.П. Оцшка ризику у виробничий тдприемницький дiяльностi [Електронний ресурс] / Н.Г. Сжетша, Е.П. Чекалша // Стратеги шновацшного розвитку економiки Украши проблеми, перспективи, ефектившсть, 2014 - С. 28-30. Режим доступу: http://vestnik.kpi.kharkov.ua/files.pdf.
References:
1. Sinkevich, V., & Cherkashenko, V. (2011). Ispolzovanie metamatrichnogo podhoda dlya upravleniya operatsionnyimi riskami [Using met matrix approach for operational risk management] Risk-menedzhment v kreditnoy organizatsii. - Risk management in credit organizations, 1, Retrieved from https://www.franklin-grant.ru/ru/pr/pdf/rm_201101.pdf [in Russian].
2. Makasheva, N.A. (2016). Neopredelennost, veroyatnost, etika: Dzh. M. Keyns, L. Mizes, F. Nayt [Uncertainty, probability, ethics: J.M Keynes, Ludwig von Mises, F. Knight]. Retrieved from http://institutiones.com/theories/2251-neopredelennost-veroyatnost-etika.html [in Russian].
3. Kotz, O.O. (2006). Klasyfikatsiya ryzykiv promyslovoho pidpryyemstva [Risk classification of industrial Enterprise]. Problemi ekonomiki ta upravlinnya - Visnik Natsionalnogo universitetu "Lvivska politehnika" - Problems of Economics and Management - Proceedings of the National University "Lviv Polytechnic", 554, 96-103 [in Ukrainian].
4. Hryhoryeva, M.I. (2015). Udoskonalennya systemy upravlinnya ryzykamy zovnishnoekonomichnoyi diyalnosti u biznes-planuvanni [Improving of risk management of foreign trade activities in business planning]. Proceedings AIDP, 44 (1), 192-200 [in Ukrainian].
5. Paranchuk, S.V., & Kotz, O.O. (2013). Otsinka pidpryyemnytskykh ryzykiv u mashynobuduvanni hrafichnym [Assessment of business risks in engineering graphic way] Retrieved from http://ena.lp.edu.ua:8080/bitstream/ntb/266/1/13.pdf [in Ukrainian].
6. Sikyetina, N.H. (2014). Metodichne obgruntuvannya faktoriv konkurentospromozhnosti produktsiyi [Methodological study the competitiveness of products]. Economy: Realities time - Ekonomika: realiyi chasu, 2 (12), 111-114. Retrieved from http://economics.opu.ua/files/archive/2014/No2/111-114.pdf [in Ukrainian].
7. Verbytska, H.L. (2004). Otsinka ekonomichnogo riziku [Evaluation of economic risk] Aktualni problemi ekonomiki - Actual problems of economy, 4, 129-136 [in Ukrainian].
8. Siketina, N.G. (2014). Obespechenie effektivnosti proizvodstvenno-kommercheskoy deyatelnosti predpriyatiya v ryinochnyih usloviyah [Ensuring the efficiency of production and business activities of the enterprise in market conditions]. Sovremennaya ekonomika: Vestnik Voronezhskogo Gosudarstvennogo Universiteta: nauchn. Zhurn Modern Economics: Journal of the Voronezh State University: Scientific. Zh, 2 (54), 128-137 [in Russian].
9. Sikyetina, N.H., & Chekalina, E.P. (2014). Otsinka riziku u virobnichiy pidpriemnitskiy diyalnosti [Risk evaluation in production business activities] Strategiyii innovatsiynogo rozvitku ekonomiki Ukrayini problemi, perspektivi, efektivnist - Strategy of innovative development of Ukraine's economy problems, prospects, efficiency, 28-30. Retrieved from http://vestnik.kpi.kharkov.ua/files.pdf [in Ukrainian].
Надано до редакцшно1 колегп 09.12.2016
Сжетша Наталя Генадивна / Natalia G. Siketina
Посилання на статтю / Reference a Journal Article:
Статистичний aHcmi3 ризиюв машинобудiвного тдприемства [Електронний ресурс] / Н. Г. Сжетта // Економта: реалп часу. Науковий журнал. - 2016. - № 6 (28). - С. 88-99. - Режим доступу до журн.: http://economics. opu. ua/files/archive/2016/n6.html
