CC BY
31
УПРАВЛЕНИЕ ДЕТЕРМИНАНТАМИ УСТОЙЧИВОГО РОСТА
А.И. Волошина, студент
Е.Д. Захарова, студент
М.А. Карташев, студент
Н.К. Уланова, канд. экон. наук, доцент
Новосибирский государственный университет экономики и управления (Россия, г. Новосибирск)
DOI: 10.24411/2411-0450-2019-10686
Аннотация. В данной статье представлен вариант расчета границ робастного управления детерминантами модели устойчивого роста для компаний Сибирского федерального округа по виду деятельности «Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов» с 2014-2016 год, сделаны выводы о том, что нахождение факторов устойчивого роста за пределами границ робастного управления увеличивает риски банкротства компании.
Ключевые слова: робастность, модель устойчивого роста, финансовая устойчивость, банкротство, модели управления, рентабельность собственного капитала.
Многие компании в России имеют проблемы с финансовой устойчивостью. Так, согласно последнему отчёту центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования в среднем за последние три года в каждом квартале в России банкротами становятся свыше 3200 компаний [4].
Важность обеспечения финансовой устойчивости при планировании роста компании заключается в том, что любая выбранная стратегия может привести к банкротству при потере финансовой устойчивости. Нестабильность финансового положения компании способна привести к потере устойчивости развития в текущем и стратегическом периодах.
Одним из инструментов, используемых компаниями с целью контроля и в значительной мере снижения вероятности наступления банкротств является робастное управление. Робастное управление можно определить как совокупность методов теории управления, целью которых является синтез такого регулятора, который обеспечивает сохранение выходных переменных системы в рамках робастного предела при всех типах неопределенности. Робастность появляется тогда, когда имеются существенные колебания показателей, оказывающих влияние на устойчивый рост компании под воздействием различных факторов внешней среды (неопределенности),
к которым можно отнести конкурентность продукции, цен, налоговое бремя [2].
Стоит отметить, что существуют различные системы управления: по целям, по результатам, адаптивное, и в их числе ро-бастное управление. Система управления по целям получила широкое признание среди руководителей и менеджеров-практиков, так как она обеспечивает хорошие результаты по достижению запланированных показателей и способствует эффективной совместной деятельности аппарата управления организации. Несомненными достоинствами практики отмечают четкость и прозрачность условий для работников организации, связь их непосредственных задач и целей самой организации. Однако в условиях современности видится наиболее эффективной модель ро-бастного управления, так как важное место в деятельности менеджеров занимает разработка систем показателей, с помощью которых измеряются и оцениваются результаты труда каждого отдельного работника подразделения, службы и организации в целом, а модели управления по целям и результатам не приносят успеха на плохо организованном предприятии, где, как правило, цели спускаются сверху вниз. Руководство и менеджмент, нередко концентрируясь на достижении краткосрочных результатов определенных показателей, уделяют недостаточное внимание
планированию стратегии и ключевых показателей эффективности деятельности. В отличие от этих моделей робастное управление позволяет «держать руку на пульсе» сигнальных показателей, от которых зависит финансовое здоровье компании [1].
Устойчивый рост - это темп роста, при котором не увеличивается величина заемного капитала (финансовый рычаг) и риски банкротства минимальны. Темпом устойчивого роста называют единственно возможный расчетный (теоретический) темп роста выручки (прибыли), обеспеченный финансовыми ресурсами при допущении, что ключевые индикаторы операционной, финансовой (включая дивидендную) политики компании являются постоянными. Модели устойчивого роста операционной деятельности позволяют не только определить темпы устойчивого роста, но и позволяют определить факторы, влияющие на этот рост [3].
Робертом Хиггинсом в 1977 году была предложена концепция устойчивого роста, согласно которой устойчивый рост - это не что иное, как темпы роста собственного капитала компании. Модель, предлагаемая Хиггинсом, имеет следующий вид [4]:
BP
— - коэффициент оборачиваемости ак-
Р =
PM*RRe*(1+D/E) U-PM*RRe*(1+D/E)
(l)
где РМ - отношение чистой прибыли к выручке;
- коэффициент реинвестирования чистой прибыли;
и - оборачиваемость активов (отношение совокупных активов к выручке от реализованной продукции); Б - заемный капитал; Е - собственный капитал.
В данном исследовании предлагаем осуществить расчет коэффициента устойчивого роста, используя классическую модель [7]:
чп вр а . ч
кур = е и н в ■ (2)
где — - коэффициент рентабельности
вр
продаж;
тивов;
д
— - коэффициент финансового рычага;
ск
- коэффициент реинвестирования.
В этой связи стоит обратить внимание на определение робастного предела, сущность которого состоит в том, что некоторая обоснованная «норма» экономических и организационных изменений гомеоста-тических показателей деятельности экономических систем рассматривается с позиции достижения поставленных целей. Отклонение от нормы показателей в худшую сторону и их взаимовлияние может привести к потере финансовой устойчивости компании, а в последующем и к банкротству [1].
На основе всего этого сформируем следующую гипотезу: если факторы устойчивого темпа роста находятся за пределами границ робастного управления, то это влияет на финансовое здоровье компании
и в конечном итоге приводит к банкротству.
Проверку выдвинутой гипотезы предлагаем осуществить на примере компаний с видом экономической деятельности «Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов».
На первом этапе проверки гипотезы была сформирована первоначальная выборка компаний Сибирского федерального округа банкротов в 2017 году с использованием базы данных СКРИН, состоящая из 37 компаний. Рассчитываем показатели устойчивого роста для компаний до банкротства с 2014 года по 2016 год.
Следующим этапом необходимо два раза применить критерий Томпсона для очистки выборки от аномальных значений. Далее воспользуемся программой БТАТ^ТЮА для кластеризации. Необходимо внести плотность распределения исходных данных, заданная серединами интервалов и эмпирическими частотами. После этого воспользуемся ЕМ-алгоритмом, который позволяет разделить исследовательскую выборку на кластеры. (табл. 1).
Таблица 1. Кластеризация показателей устойчивого роста
Показатели ROS ATO Fl ROE
Кластер 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Минимальная
-0,66 -0,26 0,07 0,16 2,4 3,4 -29,4 30,7 50,8 -1,03 0,25 0,89
граница
Максимальная
-0,33 0 0,4 2,1 3,7 5,4 24,1 44,1 77,5 0,09 0,73 1,53
граница
Данные кластеры являются границами робастности. Возьмем, к примеру коэффициент рентабельности продаж если результат попадает в первый или второй кластер, то это уже повод для беспокойства, ведь они выходят за пределы робастного управления. Финансовому директору необходимо следить за показателями устойчивого роста для финансового благополучия компании.
Применим полученные кластеры на нашу первоначальную выборку (табл. 2). В результате красным цветом отмечены критические значения показателей устойчивого роста, желтым цветом отмечены значения, которые требуют внимания и могут привести к повышенному риску банкротства и зеленным отмечены благоприятные значения.
№ Компании ROS ATO Fl ROE
2014 2015 2016 2014 2015 2016 2014 2015 2016 2014 2015 2016
1 ООО РОСПРОДТОРГ 0,01 0,01 0,01 4,79 3,96 4,61 6,99 12,77 9,35 0,29 0,29 0,28
2 ООО РАУТ ЛТД 0 0 -0,36 1,14 1,14 0,56 7,60 6,56 -43,09 0,03 0,01 8,55
3 ООО ОПТИУМ 0 0 0 0,80 0,51 0,34 24,42 34,88 42,51 0,01 0,02 0,01
4 ООО ФИРМА РИГОР 0 -0,27 -0,38 0,66 1,78 1,50 28,72 -2,10 -1,08 0 1 0,62
5 ООО МЕГАТРЕИДИНГ 0,01 0,01 0,01 1,45 1,24 1,25 8,92 10,50 8,64 0,10 0,16 0,15
6 ИСКИТИМСКОЕ РАЙПО 1,50 0,37 0,17 0,12 0,16 0,16 1,38 1,18 1,25 0,26 0,07 0,03
7 ООО ТЭК 0 0 0,01 1,13 1,30 1,60 167,45 99,53 33,35 0,56 0,52 0,33
8 ООО ПЕГАС 0 0 -0,01 0,00 0 1,95 -4,89 -4,85 -32,69 0 0 0,38
9 ООО ПЛАСТПРОМ НСК 0,01 0,01 0,02 0,56 0,74 0,68 23,90 -0,66 61,19 0,14 -0,01 0,77
10 ООО КВАРТЕТ 0,01 0,02 0,01 0,07 0,08 0,11 254,32 268,33 208,94 0,11 0,34 0,14
11 ООО ТМК 0 0 0 1,43 5,92 2,05 246,47 26,66 31,71 0,70 0,44 0,32
12 ООО «ЭКОРЭТ ИНЖИНИРИНГ» 0,01 0,01 -0,01 11,87 13,58 9,44 10,75 4,25 7,12 1 0,75 -0,61
13 ООО ТД ГОФ ПРОКОПЬЕВСКАЯ 0,01 0,01 0,01 3,51 3,36 2,61 22,83 60,33 114,31 0,92 2,35 1,50
14 ООО НЕРУДПРОМ 0,01 -0,01 0,01 4,96 3,49 1,55 20,26 119,23 42,67 0,88 -4,23 0,87
15 ООО БИДЖИ ГРУПП 0,01 0,01 0 4,57 16,46 0,00 17,99 4,50 4,50 0,74 0,40 0,00
16 ЗАО БАЙКАЛГАЗСЕРВИС 0,01 0,01 -0,01 3,83 2,41 7,27 10,20 9,38 3301,63 0,27 0,23 -151,43
17 АО 88 ЦАРЗ -0,63 -259,27 -8,30 0,08 0 0,01 -11,96 -4,81 -3,22 0,63 0,57 0,30
18 АО ЦК СЭЛЛ 0,01 -0,11 -0,61 1,13 0,47 0,10 4,15 4,48 6,74 0,06 -0,23 -0,42
19 ООО ЭНЕРГОУГОЛЬ 0,01 -0,12 -0,26 0,69 1,49 2,69 138,74 -1,39 -0,53 0,81 0,26 0,37
20 НАО ЕВРО-СПОРТ МОТОРС 0,02 0,01 -0,59 2,44 1,90 3,14 10,51 13,70 -0,72 0,39 0,18 1,34
21 АО ФАРМАКОН 0,07 0,01 0,02 1,66 1,37 0,73 2,93 14,23 7,48 0,33 0,24 0,13
22 АО ФИРМА РЕЗЕРВ 4,80 6,58 0,18 0,19 0,11 0,09 6,71 1,27 1,42 6,21 0,91 0,02
23 ОАО НОВОСИБИРСКХЛЕБО- 2,36 -3288,61 0,00 0 0 0 -13,55 -2,79 -1,24 -0,01 0,75 0,00
ПРОДУКТ
24 ОАО ИТК 0 -7,60 -3,51 0,21 0,25 0,16 27,97 -0,55 -0,28 0,01 1,04 0,15
25 ОАО КАРБЫШЕВСКОЕ -2,03 -43,54 -489,40 0,01 0,01 9,61 -44,45 -2,99 0,00 1,31 0,91 0,85
26 ОАО ФИРМА НОВОСИБИРСКИЙ -0,16 -0,39 -0,93 3,69 1,95 0,40 -0,60 -0,35 -0,34 0,35 0,27 0,13
ГОРТОП
27 ЗАО ОМСКИЙ ТКЦ ГАЗ АТО -0,05 -0,57 -0,07 0,02 0,03 0,07 -1,04 -0,96 -0,31 0,00 0,01 0,00
28 ООО ТАВГАС 0 0 -2,42 0,73 0,79 0,71 13,42 18,26 -0,64 0,01 0,01 1,09
29 ЗАО РЕГИОНМАРТ -0,18 -0,37 -0,69 1,58 0,86 0,21 -0,63 -0,49 -0,35 0,18 0,15 0,05
30 АО РЕГИОНМАРТ-ТОМСК -0,06 -0,19 -47,64 5,06 5,29 0,01 -0,72 -0,24 -0,14 0,21 0,24 0,09
31 ЗАО СИБИРЬ-МАЗ-СЕРВИС 0,02 0 0,00 2,25 1,68 1,72 10,95 9,19 8,19 0,40 0,01 0,01
32 ПАО ШИРИНСКИЙ ЭЛЕВАТОР -0,09 -0,14 -0,28 0,79 0,48 0,22 3,96 16,32 -245,33 -0,28 -1,11 15,55
33 ООО СИСТЕМА ЧИБИС -0,06 -0,07 -0,29 1,69 1,14 0,97 23,72 44,84 -4,00 -2,29 -3,80 1,12
34 ОАО 114 РЕМОНТНЫЙ ЗАВОД -2,24 -3,03 -14,29 0,09 0,07 0,02 -23,22 -4,02 -1,52 4,87 0,82 0,52
35 ОАО УМТС 0 0 -0,97 1,35 1,12 0,73 2,54 2,94 -5,16 0,00 0,00 3,62
36 ООО ВЕЛЕСТОРГ 0 0 0 8,39 5,92 17,40 68,17 2813,59 43,83 0,93 0,87 0,99
37 ООО ВЭЛК 0,02 0,01 0,01 0,26 1,61 1,06 205,82 74,95 82,24 0,99 0,81 0,57
Таблица 2. Применение кластеризации на первоначальную выборку
В результате исследования можно сде- Все показатели устойчивого роста зна-
лать следующие выводы: гипотеза под- чимы при оценке финансового состояния тверждена, детерминанты устойчивого компании, нельзя выделить только один роста большинства компаний, имеющих показатель, способный в полной мере проблемы с финансовой устойчивостью, предсказать риски возможного банкротст-находятся за пределами робастного управ- ва.
ления, что в итоге приводит к увеличению Модели прогнозирования банкротства
вероятности банкротства этих компаний в предполагают выявление компаний-будущем. Таким образом, финансовому банкротов. В отличие от них, на стадии директору необходимо «держать руку на текущего планирования, сдерживание пульсе» наиболее значимых показателей ключевых показателей в робастных преде-для благоприятного финансового состоя- лах позволяет компании снизить риски на-ния компании. ступления банкротства.
Библиографический список
1. Алексеев М.А., Уланова Н.К. Роль адаптационных механизмов в обеспечении экономической безопасности организации // Экономика и предпринимательство. - 2016. - № 1-2 (66-2). - С. 1066-1069.
2. Уланова Н.К. Дуглас М. Робастное управление финансовой устойчивостью операционной деятельности предприятий пищевой отрасли (но примере Новосибирской области) // Вестник Алтайской академии экономики и права. - 2018. - № 4. - С. 113-120.
3. Уланова Н.К., Ковалева А.В. Оценка влияния операционных рисков на финансовую устойчивость российских компаний пищевой отрасли // Экономика и предпринимательство. - 2017. - № 3-1 (80-1). - С. 282-291.
4. Хиггинс, Р.С. Финансовый анализ: инструменты для принятия бизнес-решений. - М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2007.
5. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.forecast.ru (дата обращения: 11.05.2019).
6. Робастнаяустойчивость экономических систем: моногр. / М.А. Алексеев и др.: науч.; ред. М.А. Алексеев; Новосиб. гос. ун-т экономики и управления. - Новосибирск: НГУЭУ, 2018. - 276 с.
7. Lerner, E., Carleton, W. (1966), A Theory of Financial Analysis, Harcourt, Brace & World, Inc., New York.
MANAGEMENT DETERMINANTS OF SUSTAINABLE GROWTH
A.I. Voloshina, student E.D. Zakharova, student M.A. Kartashev, student
N.K. Ulanova, candidate of economic sciences, associate professor Novosibirsk state university of economics and management (Russia, Novosibirsk)
Abstract. This article presents a version of the calculation of the limits of robust control of the determinants of a sustainable growth model for companies of the Siberian Federal District for the type of activity "Wholesale and retail trade; repair of motor vehicles and motorcycles" from 2014-2016, it was concluded that finding sustainable growth factors beyond the limits of robust control increases the risk of a company's bankruptcy.
Keywords: robustness, model of sustainable growth, financial stability, bankruptcy, management models, return on equity.
