Стратегический анализ и моделирование развития организации с использованием информационной системы сегментарного учета Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

СТРАТЕГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ОРГАНИЗАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ СЕГМЕНТАРНОГО УЧЕТА

ДА. ЕНДОВИЦКИЙ, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономического анализа и аудита Воронежского государственного университета

АЛ СОКОЛОВ,

кандидат экономических наук, директор по учету ОАО «НЛМК»

В общем случае моделирование — это построение ситуаций, имитирующих реальные события в целях проведения соответствующего эксперимента. В системе сегментарного учета и отчетности можно говорить о моделировании как о процессе построения модели деятельности одного или нескольких сегментов в целях оценки влияния определенных внешних и внутренних факторов на состояние, результаты деятельности и стратегию развития отдельных сегментов и организации в целом. Дело в том, что результат деятельности организации не является суммой деятельности всех ее сегментов. Эффект синергии зачастую определяет мультифакторные изменения во всей организации вследствие, например, незначительного изменения в результатах деятельности одного сегмента. И наоборот, неудачи в работе одного крупного сегмента при умелом управлении могут быть мало ощутимыми для компании в целом. Поэтому проведение различных экспериментов и испытание альтернативных стратегий на практике в случае неудачи могут привести к необратимым последствиям для фирмы (потере рынка, поставщиков, персонала и т.п.), кроме того, такие эксперименты достаточно дороги. Построение имитационных моделей, напротив, позволяет относительно без последствий найти решение достаточно сложных задач, понять их суть, механизм действия многих факторов, определяющих деятельность организации. И самое

главное — оценить влияние и взаимозависимость между сегментами и компанией в целом, а также их взаимодействие с внешней средой.

Таким образом, моделирование в системе сегментарного учета и отчетности является важным инструментом в принятии управленческих решений в отношении оценки деятельности сегментов и стратегии их развития и позволяет реализовать следующие задачи:

обеспечить сравнение деятельности различных сегментов организации;

провести анализ соответствующих рисков сегментов деятельности. Применение моделирования позволяет: учесть экспериментально многие виды рисков, таким образом сократив вероятность их негативного воздействия на сегменты деятельности и организацию в целом; осуществить эффективное распределение ресурсов между различными сегментами;

реализовать задачу стратегического и оперативного планирования; обеспечить эффективное прогнозирование деятельности сегментов путем возможности учета неопределенности будущих факторов, влияющих на деятельность сегментов. К таким факторам относятся: спрос и предложение на рынке, цены, поведение покупателей, некоторые форс-мажорные обстоятельства и т.п.;

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жвоРШ к -НРЖЖ-ггЫ

провести портфельный анализ путем сравнения альтернативных вариантов по каждому сегменту. Например, можно построить модель стратегий деятельности сегментов. Изменяя ту или иную стратегию, можно определить, каким образом это отразится на деятельности всей организации. Так же, к примеру, определяется воздействие различной политики ценообразования на формирование спроса на рынке, имиджа продукта, сегментного и совокупного результата; отслеживать комплекс различных стратегических и оперативных показателей: выручки, прибыли, затрат и т.п.

Разработка модели включает в себя несколько основных организационных этапов, представленных на рис. 1. Учитывая высокую сложность моделируемых задач, необходимость ввода в имитационные модели большого числа факторов, применение различных количественных методов, рекомендуется обязательное использование автоматизированных средств обработки и анализа информации.

В системе сегментарного учета и отчетности при построении моделей возможно применение как классических количественных методов (имитационное моделирование, сетевой анализ, прогнозирование, детерминированное и стохастическое моделирование и т.п. ), так и их сочетание с методами бухгалтерского учета и экономического анализа, менеджмента, маркетинга, статистики. Это подразумевает введение в модель не только количественной информации, но и необходимость учета известных качественных факторов.

Для примера рассмотрим возможность применения в системе сегментарного учета и отчетности наиболее распространенных методов.

Условно методы прогнозирования можно разбить на качественные и количественные. В основе качественных методов прогнозирования лежит способ осуществления прогноза, основанный на мнении различных специалистов — экспертов в своей области деятельности. К таким методам относятся: метод экспертных оценок (метод Дельфи), метод изучения рынка, метод исторической аналогии, метод консенсуса, метод оценки совокупного метода сбытовиков.

Метод Дельфи основан на поиске согласия по определенному вопросу между группой независимо работающих экспертов. Каждому эксперту необходимо дать прогноз по конкретной проблеме в письменной форме, не обсуждая его с другими экспертами. На основе такого прогноза формируется следующий вопросник для экспертов, и процедура повторяется до тех пор, пока эксперты не при-

ходят к схожему мнению или прогнозу.

В отличие от метода Дельфи метод консенсуса предполагает работу экспертов в группе методом мозгового штурма с последующим усреднением их мнения относительно конкретного прогноза.

Изучение рынка предполагает изучение потребителей методом опроса и последующей статистической обработки полученной в результате исследования информации. Совокупное мнение сбытовиков аналогично методу изучения рынка, отличие состоит втом, что опрашиваются не потребители, а те люди, которые непосредственно контактируют с ними: дилеры, торговые агенты и т.п.

Метод исторической Рис. 1. Этапы разработки аналогии применяется в модели хозяйственного том случае, когда необхо- процесса

димо дать прогноз относительно события, аналогичного событию прошлого периода, при условии, что факторы и критерии, влияющие на него, неизменны или хорошо предсказуемы.

Количественные методы в свою очередь подразделяются на причинно-следственные (каузальные) и методы анализа временных рядов.

Каузальные методы используются втом случае, когда между некоторыми переменными существует причинно-следственная связь. В таком случае, например, можно спрогнозировать изменение объема продаж сегмента в результате изменения цены на продукцию. Ярким примером такой зависимости являются функции эластичности спроса, которые отражают зависимость изменения спроса от цены. К каузальным методам относятся многомерные регрессионные методы, эконометрические методы и методы компьютерной имитации. Применение каузальных методов прогнозирования требует большого массива исходных данных, интеллектуальных, временных и финансовых затрат, мощной вычислительной техники. Однако грамотное их применение способно дать высокую точность прогноза [11.

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгорш -и пр/н^жсЫ

3

Анализ временных рядов предполагает изучение последовательности событий прошлого во времени в целях установления тенденций в будущем.' Существенным ограничением такого анализа является то, что он способен учесть только заданную совокупность факторов, определяющих тренд, т.е. используется метод экстраполяции. Поэтому прогноз будет верен в случае, когда эти факторы не изменятся. Как правило, анализ временных рядов используется для осуществления краткосрочных прогнозов. Кроме того, его ценность заключается в том, что он помогает смоделировать ситуацию для случая, когда не ожидается каких-либо изменений, т. е. ответить на вопрос, что было бы, если бы не произошло какое-либо событие. При анализе временных рядов используются методы регрессии, скользящего среднего, экспоненциальное сглаживание, методы сложения и умножения.

Рассмотрим пример осуществления прогноза с помощью анализа временных рядов.

До 2002 г. в структуре ОАО «НЛМК» действовал сегмент по изготовлению и реализации разливного пива «Пивзавод Новолипецкий». Производимое пиво «Пилзнер» относится к классу «премиум», является относительно дорогим, но в силу того, что мощность завода предполагает ежемесячный выпуск в размере всего 130 тыс. л, это не помешало сегменту занять с момента открытия прочную позицию на рынке. Пиво реализовывалось в кегах, 90 % потребителей составляли оптовые покупатели г. Липецка, кафе и рестораны. В городе также были открыты два киоска по продаже пива в розлив. Однако в последующие периоды (начиная с 1998 г.) реализация пива в силу ряда объективных и субъективных причин стала устойчиво снижаться. В табл. 1 и на рис. 2 представлена информация о реализации пива за 2000 и 2001 гг. и два первых квартала 2002 г.

Экономистами пивзавода была рассчитана точка безубыточности производства, которая находится на отметке 32 тыс. л. Оценка состояния внешней среды, макроэкономических показателей рынка и внутренней среды сегмента позволила руководству ОАО «НЛМК» принять решение о необходимости продажи пивзавода как убыточного и непрофильного сегмента. Однако руководством было принято решение реализовать завод только после того, как продажи упадут ниже точки безубыточности. Для этого необходимо спрогнозировать этот предполагаемый период. Для прогноза был применен метод анализа временных рядов. Сложность прогноза заключалась в том, что необходимо было учесть сезонные колебания продажи

Таблица 1

Информация о реализации пива «Пилзнер» операционного сегмента ОАО «НЛМК», тыс. л

Год Квартал

1 п 11 Ш IV

2000 106 146 123 89

2001 74 97 80 53

2002 43 52 X X

Квартал

Рис.2. График фактической реализации продукции

сегмента по отношению к оптимальному объему производства (130 тыс. л)

пива. На рис. 2 видно, что реализация максимальна во II и III кварталах каждого года (весенне-летний период). Поэтому прогноз осуществлялся в соответствии со следующим алгоритмом:

1. Была рассчитана скользящая средняя за четыре квартала каждого года (табл. 2). Для этого данные о реализации за первые четыре квартала суммируются и делятся на число кварталов:

N= (106 + 146 + 123 + 89)/4 = 116.

Далее исключаются данные по первому периоду, и аналогично рассчитывается средняя за следующие четыре квартала и т.д.:

N= (146 +123 + 89 + 74) / 4 = 108.

2. Центрированная скользящая средняя определяется аналогичным образом, только рассматриваются два периода (средняя центрируется).

3. Рассчитывается коэффициент сезонности по формуле:

S=A/T,

где S— коэффициент сезонности;

Л — реализация в тыс. л.;

Т— центрированная скользящая средняя.

4. Расчет сезонного компонента (табл. 3). Для этого рассчитывается средний коэффициент сезонности по каждому из четырех кварталов. Полученное значение корректируется на коэффициент к = 1,004 по формуле:

4

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жворъя -и цр^кж-ихА

Таблица 2

Расчет коэффициента сезонности для осуществления прогноза реализации пива операционного сегмента ОАО «НЛМК»

Год/квартал Реализация А, тыс. л Скользящая средняя за четыре квартала, N Центрированная скользящая средняя, R Коэффициент сезонности, S= A/R

2000

1 106

II III IV 146 123 89 116,00 108.00 112,000 101,875 1,098 0,874

2001

1 II III IV 74 97 80 53 95,75 85,00 76,00 71,50 90,375 80,500 73,750 63,750 0,819 1,205 1,085 0,831

2002

I 35 56,00

л 56

Таблица 3

Расчет скорректированной сезонной компоненты

Год Квартал

Значение коэффициента сезонности, S I II III IV

2000 - - 1,098 0,874

2001 0,819 1,205 1,085 0,831

2002 - - - -

Итого... 0,819 1,205 2,183 1,705

Среднее значение, 5С 0,819 1,205 1,091 0,852

Скорректированная сезонная 0,822 1,210 1,096 0,856

компонента, Sck

где 5 — скорректированная сезонная компонента;

5 — среднее значение коэффициента сезонности за каждый квартал;

к — корректирующий коэффициент.

5. Рассчитывается объем реализации пива с поправкой на коэффициент сезонности (десезо-нализированный объем продаж) по следующей формуле:

где Т — десезонализированный объем продаж;

А — фактическая реализация;

— скорректированный коэффициент сезонности.

Таким образом, десезонализированный объем продаж показывает, сколько бы составила фактическая реализация в каждом рассматриваемом периоде, если бы на нее не повлиял фактор сезонности (табл. 4).

6. С помощью данных о десезонализированном объеме продаж строится линия тренда (рис. 3).

В данном примере для определения прогноза на последующие периоды взят III и IV кварталы 2002 г. (на рис. 3 они обозначены как квартал 11 и 12). Продолжив линию тренда, определяем значения в каждой из нужных для прогноза точек (периоде). Таким образом, их значения составляют 29,9 и 19,8 тыс. л соответственно.

7. Полученные по тренду прогнозные значения реализации пива на III и IV кварталы 2002 г. подставляем в соответствующий раздел табл. 4 и затем рассчитываем прогнозную величину реализации пива с поправкой на коэффициент сезонности по формуле:

А = Т S.

II и ск.

где Т — прогнозируемый десезонализированный объем продаж; А — прогнозируемая реализация с

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Mgop-za -и ър/нттсм

5

Расчет десезонализированного объема продаж

Год/квартал Реализация А, тыс. л Коэффициент сезонности, Sct Десезонализированный объем продаж- Т, тыс. л

2000

I 106 ^ 0,822 128,9

II 146 1.210 120,7

Ш 123 1,096 112,2

IV 89 0,856 104,0

2001

I 74 0,822 90,0

II 97 1,210 80,2

III 80 1,096 73,0

IV 53 0,856 61,9

2002

I 35 0,822 42,6

II 56 1,210 46,3

III 32,8 1,096 29,9

IV 16,9 0,856 19,8

■ Фактический объем продаж

Десезонализированный объем продаж (тренд)

1

2

Прогнозируемый объем —t_►

продаж по тренду

10 11

12

4 5 6 7 8 Квартал

Рис. 3. Фактический и десезонализированный объемы продаж

поправкой на сезонные колебания; 5ск —скорректированный коэффициент сезонности.

Таким образом, с помощью анализа временных рядов получен прогноз о реализации пива на III и IV кварталы 2002 г. в размере 32,8 и 16,9 тыс. л соответственно. Из этого следует, что в III квартале реализация продукции сегмента достигнет ближайшего приближения к точке безубыточности за весь рассматриваемый период, а в IV квартале упадет ниже точки безубыточности. На основании этого прогноза было принято решение подготовить пивзавод к продаже и реализовать сегмент в IV квартале 2002 г.

Таблица 4 Помимо факторного моделирования и

прогнозирования, детерминированные методы используются при проведении сетевого анализа.

Сетевой анализ используется в системе управления при планировании и реализации проектов, состоящих из ряда взаимосвязанных мероприятий. Он помогает осуществлять контроль за работами, эффективно распределять ресурсы, отслеживать затраты, прогнозировать результаты в случае, когда происходят изменения в процессе работы над проектами, например увеличение (сокращение) времени осуществления проекта или увеличение (сокращение) ресурсного обеспечения. На практике приемы сетевого анализа более целесообразно использовать при осуществлении сложных проектов, включающих проведение многих сотен операций. При этом лучше всего использовать соответствующие программные пакеты [2]. Сетевой анализ представляет особую ценность при проектировании и организации системы сегментарного учета и отчетности в крупной организации. Напомним, что такой процесс состоит из множества взаимосвязанных мероприятий как внутри самой системы сегментарного учета, так и необходимости обеспечения ее взаимодействия с управленческим.финансовым, налоговым учетом, а также с другими информационно-управленческими системами организации. Следует отметить, что зачастую моделируемые процессы настолько сложны, что их невозможно формализовать до той степени, чтобы разложить на язык математики. Поэтому качественные и количественные методы прогнозирования необходимо использовать в совокупности, только тогда они могут дать ощутимый результат. Это является подтверждением того, что в настоящее время для осуществления процесса управления необходимо создание такой информационной учетной системы, которая бы совмещала в себе как формализованные, так и неформализованные методы сбора, обработки и анализа информации.

Литература

1. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении: Учеб. пособие. — М.: Дело, 2002.-440 с.

2. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности: Пер. с англ. — М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999. — 432 с.

6

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгоръя те ЪРА-КШСК*