CC BY
85
УДК 338.34
УПРАВЛЕНИЕ УСТОЙЧИВОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЯ В НЕСТАБИЛЬНОЙ ВНЕШНЕЙ СРЕДЕ
Н.С. Васин, В.В. Чистяков
Современный этап развития экономики Российской Федерации характеризуется существенным повышением неопределенности внешней среды отечественных предприятий, способствующим усилению тенденций к нарушению устойчивости их функционирования. Отмечена особенная важность использования на предприятиях эффективных и современных диагностических систем, позволяющих обнаружить предпосылки к кризисным явлениям задолго до их наступления. Использована методология анализа временных рядов и определения параметров трендов факторов внешней и внутренней сред. Рассмотрен вопрос обработки информации, полученной в результате мониторинга и диагностирования внешней среды предприятия и позволяющей формировать тренды изменения показателей, свидетельствующих об устойчивом или неустойчивом состоянии предприятия. Разработаны теоретические и методологические подходы к оценке устойчивости на основе мониторинга и совместного анализа согласованных во времени трендов для показателей внешней и внутренней сред, позволяющего выявить изменения внешней среды, в наибольшей степени влияющие на показатели внутренней среды, характеризующие устойчивость предприятия. Сделан вывод о том, что при выполнении корреляционного анализа влияния факторов внешней среды на параметры внутренней среды, сглаживание временных рядов может привести к потере информации о корреляции этих зависимостей.
Ключевые слова: экономическая устойчивость, диагностирование.
Экономика Российской Федерации на современном этапе ее развития находится в условиях весьма сложных международных отношений. Это, с одной стороны, сохраняющийся фактор международной конкуренции и глобализации, с другой стороны - это экономические санкции со стороны экономически развитых стран и ответные меры со стороны России. Это приводит к существенному расширению и повышению неопределенности внешней среды отечественных предприятий, что еще более способствует усилению тенденций к нарушению устойчивости их функционирования. В этих условиях особенную важность приобретает использование на предприятиях эффективных и современных диагностических систем, позволяющих обнаружить предпосылки к кризисным явлениям задолго до их наступления. Основной целью такой диагностики состояния предприятия является оценка его экономической устойчивости.
Согласно [1], под экономической устойчивостью предприятия понимается комплекс свойств организационной, инновационной, логистической, производственной, финансово-кредитной деятельности с учетом их взаимовлияния и взаимодействия, а также качество и новизна выпускаемой продукции, уровень научно-технической развитости материальной базы,
стабильность всего спектра ресурсного обеспечения, развитость кадрового и интеллектуального потенциалов, наличие инновационного менеджмента.
Для обеспечения устойчивости требуется не только наличие потенциала устойчивости предприятия, но и эффективная реализация этого потенциала, обеспечиваемая высоким уровнем современного менеджмента. Поэтому диагностирование состояния любого промышленного предприятия необходимо осуществлять в двух направлениях. Первым направлением является оценка потенциала предприятия, который может быть как интегральным, обеспечивающим все стороны его деятельности, так и локальным, связанным с одним из направлений деятельности. Характерным примером локального потенциала является инновационный потенциал, который активно исследуется в настоящее время. В связи с этим любая диагностическая система, прежде всего, оценивает потенциал предприятия.
Однако для успешной деятельности предприятия этот потенциал должен быть реализован. Поэтому другим направлением диагностирования является оценка результатов стратегических решений и оперативной деятельности предприятия, направленной на разработку и изготовление конкурентоспособной продукции. Только подобная комплексная диагностика предприятия «в статике» (оценка потенциала) и «в динамике» (оценка его деятельности) может обеспечить достоверную оценку его состояния и прогнозировать его дальнейшую устойчивость. При этом диагностируются показатели, относящиеся как к внутренней, так и к внешней среде предприятия.
В современных условиях для обеспечения устойчивости функционирования предприятий необходимо осуществлять комплексную превентивную диагностику основных направлений его деятельности. В общем случае все используемые в настоящее время системы показателей диагностирования можно разделить на следующие основные группы:
1. Показатели соответствия производственных мощностей целям бизнеса и уровня их использования.
2. Показатели, характеризующие обеспечение материальными ресурсами.
3. Показатели, характеризующие конъюнктуру или внешнюю среду предприятия во времени.
4. Показатели финансового состояния.
5. Показатели, характеризующие степень универсальности людских ресурсов и их интеллектуального потенциала.
6. Показатели информационного обеспечения.
7. Показатели качества инновационной стратегии и динамики инновационной активности.
Каждая группа этих показателей не только характеризует как внутреннюю среду, но и в той или иной степени отражает влияние внешней среды, и их мониторинг необходим для своевременного обнаружения тен-
денций у нарушению устойчивости, вызнанных неопределенностями внешней среды.
Показатели соответствия производственных мощностей целям бизнеса и уровня их использования отражают, в первую очередь, потенциальные возможности предприятия с точки зрения международной конкуренции. Показатели, характеризующие обеспечение материальными ресурсами, непосредственно определяются состоянием внешней среды. При этой для сохранения устойчивости предприятий в условиях санкций необходимо учитывать возможность прекращения зарубежных поставок тех или иных ресурсов и своевременной переориентации на отечественных производителей.
Показатели, характеризующие конъюнктуру или внешнюю среду предприятия во времени позволяют, в частности, контролировать процессы сбыта продукции. Здесь также следует своевременно переориентироваться с зарубежных потребителей, если, конечно, такие имеются у предприятия, на внутренних потребителей в случае появления в зарубежных странах ограничений на покупку российских товаров.
Показатели финансового состояния связаны с состоянием внешней среды через валютные курсы и возможность получения зарубежных кредитов, которая в условиях санкций существенно ограничивается. Показатели, характеризующие степень универсальности людских ресурсов и их интеллектуального потенциала, связаны, в первую очередь, с внутрироссийской внешней средой предприятия. Здесь следует анализировать результаты мониторинга подготовленности и интеллектуального потенциала новых кадровых ресурсов. Этот потенциал в настоящее время имеет тенденцию к снижению, что явствует, в том числе, из снижения уровня результатов сдачи ЕГЭ, хотя наличие корреляционной связи между этим уровнем и общим интеллектуальным потенциалом пока еще окончательно не подтверждено. Однако, тем не менее, для обеспечения устойчивости предприятиям необходимо проводить политику сохранения имеющегося кадрового потенциала необходимого интеллектуального уровня.
Показатели информационного обеспечения свидетельствуют о возможности получения своевременной и достоверной информации о состоянии внешней среды, для чего требуются соответствующие аппаратные и программные средства. Показатели качества инновационной стратегии и динамики инновационной активности в значительной степени являются показателями внутренней среды предприятия.
На современном этапе развития теории и практики анализа экономических систем появилась возможность решения сложных задач диагностирования состояния промышленных предприятий и, в частности, их внешней среды, с точки зрения сохранения их устойчивого функционирования в конкурентной среде Для обработки результатов мониторинга показателей внешней и внутренней среды используется современная вычисли-
тельная техника, обладающая мощными вычислительными возможностями и высоким быстродействием, что открывает новые перспективы реализации достаточно сложных алгоритмов прогнозирования возникновения аномалий нарушающих устойчивость функционирования предприятий еще до их появления. При этом возникает задача определения возможности обнаружения тенденции к нарушению устойчивости при появлении ее предпосылок. Для обнаружения этих предпосылок можно использовать принципы, использованные в известных самообучающихся системах многофакторной оценки опасности возникновения кризисных явлений функционирования, базирующиеся на алгоритмах экспертных систем. Подобные системы могут быть использованы как при долгосрочном прогнозировании, где они наиболее эффективны вследствие их стохастического характера прогнозирования, так и при краткосрочном прогнозировании и непосредственного обнаружения предпосылок кризисных явлений.
Однако практически для любой кризисной ситуации на предприятии имеет место сложность априорной оценки информативности параметров с точки зрения ее прогнозирования. Поэтому целесообразно строить критериальные зависимости для прогнозирования этих ситуаций с обеспечением возможности их оперативной коррекции, то есть система прогнозирования кризисных ситуаций должна строиться на принципах самообучения. В качестве способа самообучения в простейшем случае может быть выбрано параметрическое самообучение.
В общем случае ведется мониторинг показателей относящихся, как к внутренней, так и к внешней среде предприятия. При этом существуют
два множества входных контролируемых параметров: и1,и2,из,.,и/ - множество фазовых состояний внутренней среды и - множество фазовых состояний внешней среды. Естественно, что эти группы параметров не являются полностью независимыми друг от друга. Вполне очевидно, что параметры состояния внешней среды являются первичными по отношению к параметрам внутренней среды. Это воздействие проявляется в двух процессах. Во-первых, изменение внешней среды вызывает опосредованное изменение внутренней среды вследствие целенаправленной деятельности предприятия, во-вторых, изменение внешней среды приводит к изменению внутренней среды в результате непосредственного воздействия. Изменение показателей внутренней среды в первую очередь может свидетельствовать о возможности наступления кризисной ситуации, связанной с нарушением устойчивости функционирования предприятия.
Для диагностики используются как непосредственно сами параметры внешней и внутренней среды, так и производные от них показатели в форме разнообразных коэффициентов, информативность которых может превышать информативность отдельных параметров, так как они могут учитывать одновременно несколько входных параметров.
Диагностические модели для анализа деятельности предприятия могут быть представлены в виде динамических моделей, логических соотношений, функциональных, структурных и регрессивных моделей. Для комплексного диагностирования деятельности предприятия можно применять, например, экспертные системы, дискриминантный анализ, методы нелинейной диагностики и т.д.
Диагностирование может быть комплексным, когда оценивается целый ряд параметров. Подобное диагностирование может быть максимально эффективным при условии правильного выбора параметров. В противном случае изменение наиболее информативных параметров может быть «замаскировано» стохастическим изменением менее информативных параметров. При этом, если мы производит диагностирование по М параметрам, состояние системы можно рассматривать как точку в М -мерном пространстве параметров. Любое изменение состояния вызовет смещение этой точки на некоторое расстояние, и в результате возникает некоторая фазовая траектория (фазовый портрет) в этом пространстве.
Однако если имеется возможность выделения отдельных наиболее информативных параметров, то можно производить диагностирование путем построения трендов для изменения этих параметров во времени. В результате формируются две группы трендов - для показателей внутренней среды и для показателей внешней среды. Именно такое диагностирование фактически представляет собой мониторинг этих параметров.
При этом возможен вариант методики диагностирования, когда диагностирование отдельных параметров осуществляется с определенной периодичностью, т.е. дискретно, а наиболее существенные параметры функционирования предприятия отслеживаются непрерывно. Периодичность диагностирования, а следовательно, и объем работ по их определению и оценке зависит от динамики изменения параметров как внешней, так и внутренней среды в конкретных условиях деятельности предприятия.
Задача определения наиболее информативных параметров может быть осуществлена на основе известной методологии факторного анализа [2], который может быть детерминированным или стохастическим, прямым или обратным, одноступенчатым или многоступенчатым, статическим или динамичным, а также ретроспективным или перспективным (прогнозный).
Для выявления влияния отдельных факторов в детерминированном факторном анализе используются способы выявления изолированного влияния факторов, цепной подстановки, абсолютных разностей, относительных разностей, пропорционального деления, и др. [2]. Стохастический факторный анализ предусматривает оценку корреляции факторов (диагностических параметров) и уровня опасности нарушения устойчивости функционирования предприятия, который может быть оценен величиной соответствующего риска.
После выбора наиболее информативных параметров, также может быть осуществлен их мониторинг путем определения их трендов (например, в форме регрессионных зависимостей). Это позволит накапливать информацию, которая даст возможность осуществить экстраполяцию значений этих параметров и прогнозировать, таким образом, дальнейшее развитие сложившейся ситуации. Подобное диагностирование, в свою очередь, даст возможность своевременно обнаруживать тенденции к нарушению устойчивости функционирования предприятия.
При решении этой задачи, прежде всего, необходимо определить тип тренда, то есть вид функции, которая будет описывать изменение диагностического параметра во времени, которое отображается временным рядом [3]. Желательно, чтобы тип тренда соответствовал характерным особенностям процесса. Однако в рассматриваемой задаче, когда параметры изменяются под воздействием изменений внешней и внутренней среды, причем эти изменения не всегда могут быть описаны какими-либо функциями, определить тип тренда, исходя из особенностей процесса затруднительно. Другой проблемой является отделение случайных изменений от систематического тренда. Кроме того, характер тенденции часто маскируется наличием колебательных процессов, периодических изменений. В этом случае тренд необходимо искать на фоне этих изменений.
Проще всего предположить линейное или полиномиальное изменение параметра. Эта гипотеза вполне применима для краткосрочного прогнозирования. Изменения внешней среды при этом приводят к соответствующим изменениям диагностических параметров. Однако изменения внешней среды могут иметь стохастический характер. Тогда и изменения диагностического параметра будут стохастическими и тренд отсутствует. В этом случае, если величина параметра достигает критического значения, свидетельствующего о возможном нарушении устойчивости функционирования предприятия, то это означает, что данная производственная система не обладает необходимым потенциалом устойчивости.
Если же наблюдается постоянное изменение параметра во времени, это можно интерпретировать как неудачное оперативное управления, которое может быть вызвано, в том числе, нарастанием уровня антропоэнтро-пии в системе.
Другими вариантами типа тренда являются полиномиальные или степенные зависимости, например, квадратичная, логарифмические и экспоненциальные зависимости. Если обнаруживается подобная зависимость, то с течением времени может произойти резкое изменение состояния системы, что будет отражено в резком росте диагностического параметра.
Когда гипотеза о типе тренда выбрана, необходимо осуществить ее статистическую проверку. Для этого можно использовать различные методики, однако все они сводятся к выполнению следующих действий:
1) чтобы снизить искажающее тренд влияние колебаний, проводится сглаживание ряда значений, например, по скользящей средней по трем или пяти значениям;
2) по ряду сглаженных уровней вычисляются цепные абсолютные
изменения ~ +1" ^ (для внешней среды) и ~ и+1"и (для внутренней среды)- первые конечные разности;
3) ряд разбивается на несколько равных, или примерно равных, подпериодов, и по каждому вычисляется средняя величина того параметра, постоянство которого подтверждает выдвинутую гипотезу о типе тренда: средний абсолютный прирост - для прямой, среднее ускорение - для параболы, средний темп - для экспоненты;
4) методом дисперсионного анализа при многих средних значениях проверяемого параметра или по /-критерию при двух значениях проверяется существенность различия средних значений параметра в разных подпе-риодах исходного ряда. Если нельзя отклонить гипотезу о несущественности различий средних величин параметра в разных подпериодах, то принимается гипотеза о соответствующем типе тренда. Если различия средних признаются существенными, гипотеза о данном типе тренда отвергается и выдвигается следующая гипотеза в порядке усложнения: после отклонения прямой линии - об экспоненте; после отклонения экспоненты -о параболе; при отклонении параболы - о других типах линий.
Возможно также определение типа тренда путем применения многократного аналитического выравнивания с последующим рассмотрением динамики изменений основного параметра тренда по скользящим интервалам.
В основе методики определения параметров трендов обычно лежит метод наименьших квадратов. Зависимости для определения параметров тренда для линейной, квадратичной и гиперболической аппроксимации тренда известны и аналогичны. Для определения параметров экспоненциального, логарифмического и логистического трендов необходимо выполнять логарифмирование значений диагностических параметров.
Особенностью логистического тренда является необходимость определения значений максимального и минимального уровней временного ряда. Это обоснование осуществляется на основе, во-первых, уровней фактического ряда, во-вторых, теоретических, т.е. внешних по отношению к статистике, соображений. относящихся к содержанию изучаемого процесса.
Логистический тренд характеризуется изменением угла наклона кривой от минимального в начале до максимального в центре и вновь до минимального при приближении к максимальному значению параметра. В соответствии с этим трендом имеется некоторый участок «насыщения», когда изменение диагностического параметра замедляется.
Как уже отмечалось ранее, для краткосрочного прогноза можно использовать линейное или полиномиальное приближение тренда на фоне
случайного изменения диагностического параметра. Анализу таких процессов, или временных рядов, посвящен ряд работ российских и зарубежных авторов [3,4,5]. С математической точки зрения эта проблема представляет собой экстраполяцию некоторой математической зависимости, полученной по наблюдениям в определенном периоде, за его пределы.
Одним из классических приемов решения этой задачи является регрессионный анализ [3,4], в соответствии с которым модель процесса строится в виде линейной комбинации известных функций от времени. Выбор определенного функционального базиса неоднозначен и, естественно, во многом определяет качество аппроксимации. В [4] рекомендуется рассмотреть множество базисов и окончательно выбирать тот, который обеспечивает минимум некоторого функционала качества, например, сред-неквадратического отклонения (СКО) реальных данных от аппроксимирующего выражения.
Можно порекомендовать использовать для прогнозирования изменения диагностического параметра полиномиальную аппроксимацию, наделяя ее свойством адаптивности [4,5] в следующем смысле:
1. Выделяется конечный интервал времени, примыкающий своим концом к дате начала наблюдения; данные о величине параметра на этом интервале предполагаются известными. В дальнейшем интервал смещается и представляет собой скользящее окно наблюдения. Для экстраполяции скользящее окно смещается к концу интервала наблюдения.
2. Степень аппроксимирующего полинома определяется по минимуму его среднеквадратичного отклонения от данных, наблюдаемых в окне. Тем самым такая модель адаптивна и к ошибке аппроксимации.
Если после сглаживания и корреляционного анализа тренд не обнаруживается и диагностический параметр стохастически следует за изменениями внешней среды, то вполне очевидно, что необходима модернизация производства, внедрение продуктовых и технологических инноваций. При наличии линейного или полиномиального тренда необходимо искать ошибки в управлении и, может быть, менять оперативное руководство предприятия. Здесь следует отметить, что сглаживание следует проводить весьма осторожно, чтобы не потерять информацию об изменениях параметра, свидетельствующих о приближении кризисного состояния.
Однако в том случае, если одновременно ведется мониторинг и оцениваются параметры внешней и внутренней сред, сглаживание может привести к потере информации о наличии корреляции между процессами изменения этих параметров. Мониторинг и построение двух трендов для показателей внешней и внутренней сред позволить обнаружить связь между этими трендами и выявить изменения внешней среды, в наибольшей степени влияющие на показатели внутренней среды и характеризующие устойчивость предприятия. Естественно, что следует рассматривать показатели внутренней среды, не подвергающиеся целенаправленному измене-
нию при изменении внешней среды, а только те показатели, на которые изменение внешней среды влияет непосредственно. В данном случае для обнаружения корреляции необходимо учитывать запаздывание реагирования системы, когда изменение параметра внутренней среды происходит через временной лаг или время запаздывания реакции системы ^. Однако при этом возникают сложности с использованием скользящего окна при определении тренда, так как приходится искать оптимальный размер и временное смещение этого окна. Сложность задачи усугубляется также тем, что величина запаздывания реакции системы ^ априорно неизвестна и определяется в процессе корреляционного анализа. При этом не следует забывать, что в процессе эволюции внешней и внутренней среды эта величина может изменяться, что еще более осложняет задачу прогноза кризисных явлений.
Вместе с тем, подобный анализ динамики изменения диагностических параметров проводимый в режиме параллельного мониторинга показателей внешней и внутренней среды позволит обнаружить тенденции к нарушению устойчивости функционирования предприятия до наступления самого нарушения. Это позволит своевременно найти причину возможного нарушения устойчивости и провести работу по ее устранению.
Список литературы
1. Захарченко В.И. Экономическая устойчивость предприятия в переходной экономике // Машиностроитель, 2002. № 1, C. 9-11.
2. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ./Дж.-О. Ким, Ч. У Мьюллер, У Р. Клекка [и др.]; под ред. И. С. Еню-кова. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с:
3. Бокс Д., Дженкин Г. Анализ временных рядов. М.: Наука, 1974.
406 с.
4. Кочетыгов А.А. Случайные процессы: учебное пособие. Тула: Изд-во ТулГУ, 2000. 307 с.
5. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. 254 с.
Васин Николай Сергеевич, канд. экон. наук, докторант, [email protected], Россия, Орел, Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс,
Чистяков Виталий Викторович, аспирант, [email protected], Россия, Орел, Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс
SUSTAINABILITYMANAGEMENTOF COMPANIESIN VOLATILEEXTERNAL
ENVIRONMENT
N.S. Vasin, V.V. Chistyakov 499
Present stage of development of the Russian economy, characterized by a significant increase in the uncertainty of the external environment of domestic enterprises, contributing to the increasing trend of destruction of the stability of their operation. The peculiarity of the importance of the enterprises efficient and modern diagnostic systems capable of detecting background to the crisis long before they occur. Used methodology for the analysis of time series and determine the parameters of the trend factors in the external and internal environment. The problem of processing the information obtained as a result of monitoring and diagnosing the external environment of the enterprise, and allowing a user to change the trend indicators show a steady or unsteady state enterprise. Theoretical and methodological approaches to the assessment of the stability on the basis of monitoring and joint analysis of the agreed time-trend indicators for the external and internal environments, allowing to identify the changes in the environment have the greatest impact on the performance of the internal environment, which characterize the stability of the company. It is concluded that when the correlation analysis of the impact of environmental factors on the parameters of the internal environment, smoothing time series can lead to loss of information on the correlation of these relationships.
Key words: economic sustainability, diagnosis
Vasin Nikolay Sergeevich, candidate of economy science, doctoral student, va-sinnarambler. ru, Russia, Orel, State University - teaching, research and production complex,
Chistyakov Vitali Viktorovich, aspirant, doctoral student, petrovka141@,bk.ru, Russia, Orel, State University - teaching, research and production complex,
УДК 657.9
ОЦЕНКА НЕДВИЖИМЫХ ОБЪЕКТОВ КУЛЬТУРНОГО НАСЛЕДИЯ
А.В. Репкин, Н.А. Шибаева
Рассмотрены основные принципы оценки стоимости объектов недвижимости, относящихся к объектам культурного наследия, особенности применения подходов и методов расчета.
Ключевые слова: оценка, недвижимость, культурное наследие, стоимость.
В настоящее время существует проблема объективной оценки недвижимых объектов культурного наследия, используя существующие стандарты оценки. Профессиональная среда за последние годы предпринимает целенаправленные шаги для разработки адекватного стандарта оценки объектов культурного наследия.
Большой вклад в решение проблемы внесли одобренные Советом по оценочной деятельности на заседании от 23 июня 2015 г. «Методические рекомендации по оценке объектов недвижимости, отнесенных в установленном порядке к объектам культурного наследия» (далее МР) [1].
Методические указания были разработаны с целью определения конкретного подхода к оценке подобных специфических объектов. Основные рекомендации по применению подходов и методов в зависимости от целей оценки ОКН базируются на ФСО №7.
