CC BY
38
© A.A. Захарова, E.B. Телипенко, 2012
A.A. Захарова, E.B. Телипенко
ВЫБОР МЕТОДА МИНИМИЗАЦИИ РИСКА БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ ГОРНОГО МАШИНОСТРОЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИЕРАХИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Предложен подход для решения задачи выбора метода минимизации риска банкротства предприятия горного машиностроения. Предлагаемый подход основывается на применении метода анализа иерархий (МАИ), реализованном в одном из модулей информационной системы управления риском банкротства предприятия (ИСУРБ).
Ключевые слова: управление, риск, банкротство, предприятие, система, уровень, минимизация риска.
Проблемы управления риском банкротства предприятий на сегодняшний день являются актуальными, так как число банкротств в России растет (ежегодный прирост до 15 %). В условиях формирования «экономики знаний» вопросы управления риском банкротства наиболее актуальны для наукоемких предприятий (в т.ч. предприятий горного машиностроения), так как именно такие предприятия в наивысшей степени подвержены рискам, связанным с неопределенностью внешней среды. При этом до сих пор в России не сложилась какая-то единая методология управления риском банкротства предприятий вообще и наукоемких предприятий в частности.
В процессе управления риском банкротства предприятия можно выделить три основных задачи (уровня):
• выявление факторов внешней и внутренней среды, оказывающих существенное влияние на финансово-хозяйственную деятельность предприятия;
• оценка риска банкротства (пофакторно и в общем);
• минимизация риска.
Для решения указанных задач авторами была разработана ИСУРБ. Система является комплексной, состоящей из нескольких модулей, в том числе решающих задачи 1 и 2.
В предыдущих работах [1, 2] авторами подробно освещено математическое обеспечение первых двух уровней. В данной статье предлагается решение задачи минимизации риска с по-
мошью применения МАИ, т.к. он является, с точки зрения авторов, наиболее предпочтительным в задачах принятия стратегических решений. В подобных задачах часто приходится опираться скорее на опыт и интуицию экспертов, нежели на имеюшиеся объективные данные. В этом случае результаты, полученные методом анализа иерархий, могут быть более реалистичными, чем результаты, полученные другими методами. Этот метод также реализован в отдельном модуле ИСУРБ.
В отношении задачи минимизации риска необходимо отметить, что в литературе нет четких подходов и механизмов для ее решения, а лишь некоторые теоретические предложения. Ниже приведен простой пример выбора метода минимизации риска. Все расчеты были выполнены с помошью модуля ИСУРБ — «МАИ».
Постановка залачи
Предположим, что оценка риска, проведенная на втором уровне, показала негативное изменение некоторых факторов, например: уменьшение спроса на производимую продукцию, снижение рентабельности основной деятельности и уменьшение оборачиваемости собственного капитала. При этом выяснилось, что до того как значения указанных факторов достигнут критической отметки остается 1, 2 и 3 месяца соответственно.
На рис. 1 приведены основные этапы выбора метода минимизации риска банкротства на основе иерархической модели, которые реализованы в программном модуле [5].
Этап 1. Создание структуры
Представим процесс выбора корректируюших мероприятий, способствуюших приведению указанных выше факторов к нормальным значениям, и снижению риска банкротства в виде иерархии (рисунок 2).
В иерархии рассматриваются три сценария:
1) увеличение спроса на продукцию;
2) увеличение рентабельности основной деятельности;
3) увеличение оборачиваемости собственного капитала.
Этап 2. Построение и обработка матриц парных сравнений
Шаг 1 — Расчет весов действуюших сил
На втором уровне иерархии есть только одна матрица парных сравнений, определяюшая, какой из акторов в большей степени влияет на снижение риска (рис. 3).
Рис. 1. Этапы выбора метода минимизации риска банкротства на основе иерархической модели
Из этой матрицы видно, что снижение риска банкротства предприятия в равной степени зависит как от финансовых, так и производственных факторов.
Шаг 2 — Расчет векторов приоритетов целей относительно акторов
Цели каждого из трех акторов сравниваются попарно. Здесь число матриц попарных сравнений равно трем и соответствует числу акторов. Матрица попарных сравнений целей и полученные векторы приоритетов, отражаюшие упорядочение и веса целей для третьего актора приведена ниже (рис. 4). Аналогичным образом производилось сравнение для первых двух акторов. На рис. 4 в области «Вектора приоритетов» приведены результаты полученных сравнений.
Рис. 2. Иерархия выбора метода минимизации риска
Рис. 3. Расчет весов действующих сил
Акторы относительно Целей
Ход работы С Шаг 1 - Акторы Ф Шаг 2 • Акторы-Цели © Шаг 3 • Цели • Исходы © Шаг 4 • Фокус иерархии
Выберите актора: | Цели_
Расширение рекламы_
з а
Матр ица с| К1 авнен К2 ИИ КЗ
К1 1 5 3
кг 0,20 1 0.2
КЗ 0,33 5,00
Новый проект
Открыть проект
Справочники
Справка
Вектора приоритета
Ш |«И
■ 0,23 0,67
0,07 0,09
0 04 0,24
0,58
0,08
Рис. 4. Определение важности целей третьего актора
По результатам сравнений выяснилось, что наиболее предпочтительным финансовым фактором уменьшения риска банкротства является снижение себестоимости продукции.
Ход работы © Шаг 1 - Акторы О Шаг 2 - Акторы-Цели ф Шаа 3 - Цели • Исходы © Шаг 4 • Фокус иерархии
Новый проект
Открыть проект
Справочники
Цели относительно Исходов
Выберите цель:
Исходы_
Увеличение спроса на продукцию_
выручки от реализации
3 ♦
Матрица сравнений
Увеличение рентабельности основной деятельное™ Увеличение оборачиваемости собственного капитала
Вектора приоритетов
К1 К2 |КЗ
К1 1 0,142 0,11
К2 7,04 1
КЗ 9,0 9 3,03 1
щ И/3 т \л/5 Ш \Л/7 \А/8 № 1/1/10 1Л/1
0.77 0,12 0,09 0,17 0,08 0,80 0,83 0,77 0,0[
0.77 0,16 0,80 0,16 0,77 0,16 0,12 0,10 0,16 0,2.
0,06 0,0'7 0.08 0,75 0.06 0,77 0.08 0.08 0,07 0.7(
Рис. 5. Определение степени влияния сценариев на десятую цель
По мнению эксперта наиболее действенными производственными факторами, способствующим снижению риска банкротства предприятия, являются: снижение себестоимости и улучшение качества продукции. Положительно отразиться на снижении риска банкротства может и такой маркетинговый фактор, как расширение рекламы (рис. 4).
Шаг 3 — Расчет весов сценариев снижения риска Аналогично шагу 2 производим расчет векторов приоритетов сценариев относительно целей. Количество процедур сравнений будет равно числу целей акторов. Результаты расчетов представлены на рис. 5.
Также в нижней части рисунка 5 в области «Вектора приоритетов» приведены результаты полученных сравнений для всех десяти целей.
Этап 3. Процесс иерархического синтеза На этом шаге рассчитываются вектора приоритетов альтернатив относительно акторов и фокус иерархии (обобщенный исход) (рис. 6). Осуществляется собственно иерархический синтез. Для получения весов сценариев относительно фокуса иерархии (снижение риска банкротства предприятия) умножим матрицу, сформированную из значений векторов приоритетов сценариев, на вектор весов целей (рис. 6).
Ход работы О Шаг 1 - Акторы ■' Шаг 2 - Акторы-Цепи О Шаг 3 - Цепи - Исходы Шаг 4 - Фокус иерархии
Меню | Новый проект Открыть проект Справочники
Справка
Рис. 6. Веса сценариев относительно фокуса иерархии
Анализ результирующего вектора приоритетов показывает, что второй сценарий «Увеличение рентабельности основной деятельности» имеет наибольший вес и, следовательно, наиболее вероятен.
Этап 4. Определение последствий от принятия наиболее вероятных сценариев и оценка обобщенного сценария
Проводится расчет векторов приоритетов альтернатив-сценариев относительно четырех акторов и фокуса иерархии на основании ранее полученных данных. Значения векторов приоритетов альтернатив-сценариев даны в верхней части табл. 2.
Зная относительные веса сценариев, можно сформировать обобщенный сценарий. Обобщенная мера на шкале для переменной состояния получается, если просуммировать произведения весов сценариев на соответствующие значения переменной состояния. Значения переменных состояния заполняются в соответствии со шкалой разностей (табл. 1) [3].
Из анализа этих векторов верхней части таблицы видно, что более вероятным является второй сценарий.
Для анализа последствий от реализации альтернативных вероятных сценариев строится обобщенный сценарий с использованием шкалы разностей.
Таблица 1 Шкала разностей
Разность в значениях Лингвистическая характеристика Разность в значениях Лингвистическая характеристика
0 Значения не изменяются +6 (-6) Значительное увеличение (уменьшение)
значения
+2 (-2) Небольшое увеличение (уменьшение) +8 (-8) Максимальное увеличение (уменьшение)
значения значения
+4 (-4) Большое увеличение (уменьшение) + 1,+3,+5,+7 Промежуточные значения между двумя
значения -1,-3,-5, смежными суждениями
— 7
Таблица 2
Определение интегральных оценок обобщенных исходов относительно акторов и фокуса иерархии
Значение векторов приоритетов альтернативных сценариев Суммарные значения переменных состояния срелы относительно фокуса иерархии
Критерий оценки С1 С2 СЗ и акторов
последствий 0,3 0,53 0,17 Фокус иерархии
(переменная 0,14 0,64 0,22 Финансы
состояния) 0,29 0,56 0,15 Производство
0,8 0,13 0,7 Маркетинг
Оценка переменных состояний
Работники |
число + 1 0 0 0,8 0,29 0,14 0,3
зарплата +2 0 0 1,6 0,58 0,28 0,6
занятость +4 +2 0 3,46 2,28 1,84 2,26
Окончание табл. 2
Значение векторов приоритетов альтернативных сценариев Суммарные значения переменных состояния срелы относительно фокуса иерархии и акторов
Кредиторы, инвесторы
Финан- +4 +4 +2 5,12 3,7 3,56 3,66
сы/инвестиции
Контрагенты, партнеры
финансы +2 +2 +2 3,26 2 2 2
контракты +4 +2 +2 4,86 2,58 2,28 2,6
поставки +2 +2 +2 3,26 2 2 2
Предприятие
цена на про- +4 +4 +3 5,82 3,85 3,78 3,83
дукцию
V произ-ва +4 +2 + 1 4,16 2,43 2,06 2,43
инновации +2 + 1 + 1 2,43 1,29 1,14 1,3
прибыль +5 +4 +2 5,92 3,99 3,7 3,96
Интегральная оценка обобщенных исходов 40,69 24,99 22,78 24,94
С этой целью определяется перечень критериев, относительно которых экспертом по шкале разностей оцениваются сценарии.
Предложены критерии, которые разбиты на три группы: работники, кредиторы и инвесторы, контрагенты и партнеры предприятия, т.е. те основные категории, на которых может отразиться возможное банкротство предприятия.
Анализ результатов оценки альтернативных и обобщенных сценариев относительно акторов и фокуса иерархии (табл. 2) позволяет сделать следующие выводы.
Векторы приоритетов альтернатив-сценариев, принадлежащие различным акторам, существенно не различаются значениями, характеризующими относительную степень вероятности альтернатив. С финансовой, производственной и маркетинговой точек зрения второй сценарий (Увеличение рентабельности основной деятельности) гораздо вероятнее третьего сценария (Увеличение оборачиваемости собственного капитала). Анализ интегральных оценок обобщенных исходов показывает, что наилучшего будущего можно достичь при реализации целей, преследуемых улучшением маркетинговой политики (40,69). Снижение риска банкротства предприятия с учетом различной степени влияния всех акторов приводит к некоторому компромиссному интегральному обобщенному сценарию со значением, равным 24,94. Это значение на обобщенной шкале не является «весом», или рангом приоритета. Скорее, оно используется просто как глобальная мера или отметка уровня, по отношению к которой могут измеряться степени сходимости между вероятным и желаемым будущим.
Снижение риска банкротства предприятия с учетом различной степени влияния всех акторов имеет следующую краткую характеристику, полученную в результате анализа правого крайнего столбца (табл. 2). С учетом сложившейся ситуации в ближайшем будущем будут наблюдаться следующие изменения переменных состояний. Число работников предприятия существенно не изменится (0,3). Наметится небольшое увеличение заработной платы (0,6) при увеличении нагрузки (работа 2,26). Кредиторы и инвесторы в
финансовом плане ничего не теряют. Также позитивные изменения коснуться контрагентов предприятия, которые увеличат число контрактов и финансирования, а также могут увеличить приобретение необходимых для своего производства товаров или материалов (поставки 2).
Оценка обобщенного сценария в целом получается путем суммирования обобщенных мер для всех переменных состояний. Это значение на обобщенной шкале, равное 24,94, не является «весом», или рангом приоритета. Скорее, оно используется просто как глобальная мера или отметка уровня, по отношению к которой могут измеряться степени сходимости между вероятным и желаемым будущим.
Выволы
По мнению эксперта на снижение риска банкротства предприятия в одинаковой степени могут повлиять как финансовые, так и производственные факторы. Вероятнее всего для снижения риска банкротства предприятия применить второй сценарий — увеличение рентабельности основной деятельности преимущественно за счет снижения себестоимости продукции.
Заключение
Эффективность применения МАИ на практике для решения различных задач принятия решений не вызывает сомнений [4]. Этот метод позволяет провести анализ проблемы, сбор данных по проблеме, оценить противоречивость данных и минимизировать ее, а также позволяет оценить важность учета каждого решения и важность учета каждого фактора, влияющего на приоритеты решений.
Может показаться, что составление структуры модели принятия решения довольно трудоемкий процесс. Однако, если она составлена, то она может затем применяться многократно. Остается лишь корректировать эту структуру и наполнять ее данными. При этом решение типичных задач может быть поставлено на поток. Таким образом, применение метода становится более эффективным.
В свою очередь модуль «МАИ» ИСУРБ позволяет заметно упростить процесс применения метода и, что наиболее важно, — использовать его всем, кто пожелает применить МАИ у себя на предприятии.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта РГНФ «Разработка автоматизированной информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия», проект № 11-02-12017в.
1. Мицель A.A., Телипенко Е.В. Оценка влияния показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия на выручку от реализации продукции. — Экономический анализ: теория и практика. № 27 (234) — 2011 июль, с.57-64.
2. Телипенко Е.В., Захарова A.A. Моделирование риска банкротства производственного предприятия // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. — №6. — 2011, с. 174-184.
3. Андрейчиков A.B. Анализ, синтез, планирование решений в экономике/ А. В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 368 с.: ил.
4. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. — М.: Радио и связь, 1993, 316 с.
5. Захарова A. A., Сахаров С. В., Чернышева Т. Ю. Автоматизация выбора проектов развития региональной инновационной системы на основе иерархической модели // Автоматизация и современные технологии. — 2011—№. 11 —С. 38-43. ШШ
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -
Захарова Александра Александровна — кандидат технических наук, заведующий кафедрой, zacharovaa@mail.ru,
Телипенко Елена Викторовна — ассистент кафедры информационных систем, KochetkovaEV@mail.ru,
Юргинский технологический институт (филиал) Национального исследовательского Томского политехнического университета,
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
