Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теоретико-методологические основы прогнозирования и подготовки управленческих решений на промышленных предприятиях
1.1 Сущность прогнозирования в процессе принятия управленческих решений на промышленных предприятиях 9
1.2 Классификация методов прогнозирования и подготовки управленческих решений и периодизация этапов эволюции моделей прогнозирования 26
1.3 Анализ возможности применения и адаптации зарубежных моделей прогнозирования в условиях российской экономики переходного периода 62
ГЛАВА 2 . Методический инструментарий прогнозирования и подготовки управленческих решений на промышленных предприятиях
2.1 Методика разработки модели прогнозирования состояния предприятия 74
2.2 Построение и тестирование модели прогнозирования состояния предприятия 105
ГЛАВА 3. Разработка и применение механизма прогнозирования и подготовки управленческих решений на промышленных предприятиях свердловской области
3.1 Разработка и применение управленческих методик по признакам управляемости прогнозным состоянием экономических субъектов 128
3.2 Место модели прогнозирования состояния предприятия для выработки элементов государственной экономической политики 168
Заключение 179
Список использованных источников 192
Приложения 204
- Классификация методов прогнозирования и подготовки управленческих решений и периодизация этапов эволюции моделей прогнозирования
- Анализ возможности применения и адаптации зарубежных моделей прогнозирования в условиях российской экономики переходного периода
- Построение и тестирование модели прогнозирования состояния предприятия
- Место модели прогнозирования состояния предприятия для выработки элементов государственной экономической политики
Классификация методов прогнозирования и подготовки управленческих решений и периодизация этапов эволюции моделей прогнозирования
Традиционно в экономической литературе выделяют две группы методов прогнозирования будущего положения предприятия - количественные и качественные методы, однако их определение дается недостаточно полно. Как правило, принципом классификации выступает исходная информация, используемая аналитиком для формирования мнения. Количественными методами являются методы, принимающие в расчет преимущественно количественные финансовые показатели, а качественные методы - это методы, ориентированные на качественные, в большей мере нефинансовые показатели. Однако, по мнению автора, ключевым моментом в классификации методов прогнозирования должен стать управленческий аспект: на сколько каждый конкретный метод подходит для выработки управленческих решений.
В этой связи автор предлагает уточнить классификацию методов прогнозирования следующим образом. Под количественными методами прогнозирования понимаются только математические методы, являющиеся инструментом количественной оценки текущего состояния предприятия, в то время как качественными методами прогнозирования являются логические экспертные методы, представляющие собой инструмент стратегической диагностики, на основании которой осуществляются эффективные финансовые и производственные решения.
Система управления, построенная на количественных методах, обеспечивает функционирование предприятия, не требуя постоянного внимания со стороны менеджмента. В идеальном случае система саморегулируется с помощью сигналов обратной связи и носит стабилизирующий характер. Механизмы периодического и исключительно внешнего контроля гарантируют расходование потенциала менеджмента лишь в небольшом объеме.
Система управления, построенная на качественных методах, требует непосредственного участия менеджмента. Внимание руководства предприятия фокусируется на той части количественной информации, которая особенно подвержена воздействию факторов стратегической неопределенности.
Анализу диагностических и интерактивных систем управления посвящены работы многих зарубежных и отечественных авторов, в частности Ю. Вебера, У. Шэффера, Р. Саймонса и др. [47, С. 107]. По мнению многих исследователей, на предприятии должны присутствовать как диагностические, так и интерактивные системы управления. В этом отношении значительным вкладом в развитие теории управления на основе показателей являются разработанная Р. Капланом и Д. Нортоном сбалансированная система (карта) показателей, система селективных показателей Ю. Вебера и др. Если перенести данный подход на количественные и качественные методы прогнозирования, то становиться очевидным, что для управления предприятие необходимы оба типа систем, то есть на предприятии должны одновременно присутствовать как количественные, так и качественные методы прогнозирования. Исходные ситуации для активного менеджмента посредством методов прогнозирования можно представить с помощью матричной схемы (рис. 1.4). Способность функционировать является оценочным критерием как для количественных, так и для качественных методов прогнозирования. Из комбинации оценок образуются четыре поля, характеризующие исходную ситуацию.
Количественные методы прогнозирования качественные методы прогнозирования н имеются отсутствуют Контролируемая ситуация на предприятии(1) Потеря запаса прочности(2) 2га н о н о н о Потеря чувствительности(3) Неконтролируемая ситуация на предприятии(4) Рис. 1.4 Матрица исходных ситуаций для управления с помощью различных методов прогнозирования Отсутствие методов прогнозирования (поле 4) приводит к полной потере контроля над материальными и финансовыми потоками на предприятии. Наличие только количественных методов прогнозирования (поле 2) приводит к ситуации, когда руководство обладает информацией о текущем положении предприятия, что говорит об упрощенности и недостаточно глубокой проработанности управленческих решений. Использование только качественных методов прогнозирования (поле 3) обуславливает потерю чувствительности принимаемых решений, что связано с частичным выпадением некоторых функций управления, то есть текущее положение может оказаться вне контроля. И, наконец, совмещение количественных и качественных методов прогнозирования (поле 1) делает систему управления на предприятии достаточно гибкой, являющейся целью активного менеджмента. Таким образом, механизм прогнозирования, включающий количественную модель прогнозирования и качественные управленческие методики, является одним из инструментов управления на основе показателей.
Анализ возможности применения и адаптации зарубежных моделей прогнозирования в условиях российской экономики переходного периода
Как уже отмечалось, прямое воспроизведение зарубежных моделей прогнозирования в российских условия может привести к серьезным ошибкам. Поэтому представляется необходимым найти наилучшие для России зарубежные модели прогнозирования и адаптировать их к российским условиям деловой и законодательной среды.
Как известно, в рамках одного метода прогнозирования существует несколько моделей. Более того, эти модели были представлены различными авторами на основе баз данных каждой страны, поэтому особенности развития экономики в каждой стране наложили определенный отпечаток на модели прогнозирования (различные принципы, допущения, правила классификации) и соот ветственно на их результаты (например, значение точки отсечения). На основании этого можно говорить о национальных или хотя бы о территориальных моделях прогнозирования банкротств.
В ниже изложенном эмпирическом анализе будет представлено несколько моделей (американская, английская, центрально-европейская модели) с использованием базы данных российских предприятий. Целью данного анализа является сравнение этих моделей меяеду собой по одной эмпирической базе и поиск модели, наилучшим образом предсказывающей банкротства предприятий в России. Данный анализ проводился автором совместно с представителями Гентского университета, Бельгия (University of Ghent, Belgium). Исследование состоит из пяти частей: 1. Описание применяемых способов моделирования 2. Описание критериев оценки результатов ? Критерии, основанные на правиле классификации ? Критерии, основанные на принципе неравенства ? Другие критерии 3. Описание рассматриваемых моделей прогнозирования банкротств 4. Описание базы данных российских предприятий 5. Интерпретация полученных результатов Описание применяемых способов моделирования В рамках данного исследования использовались только модели, основанные на классических способах моделирования, таких как линейный дискрими-нантный анализ и логистическая регрессия. Это было сделано по двум причинам. Во-первых, из-за простоты использования этих методов и однозначности интерпретации их результатов. Во-вторых, результаты дискриминантного и логистического анализа легко сравнимы между собой, так как эти методы используют одинаковые допущения и расчеты, в то время как результаты, скажем, анализа выживания и нейронных сетей сравнить довольно трудно.
Поскольку дискриминантный анализ и логистическая регрессия в общих деталях уже рассматривались в данной главе, считается необходимым перейти к более узкому рассмотрению этих методов с точки зрения теоретической интерпретации результатов.
Описание критериев оценки результатов Качество модели определяется тем, насколько точны ее прогнозы. Оценка результатов необходима в двух случаях: для обучающей выборки, которая использовалась для нахождения дискриминантной (логистической) функции и точки отсечения, и для тестирующей выборки, на которой проверяется модель. В Приложении 4 подробно описаны критерии оценки результатов, основанные на правиле классификации, и критерии, основанные на принципе неравенства, а также те, критерии, которые не использовались в анализе, и причины этого. Описание рассматриваемых моделей прогнозирования банкротств
Как уже отмечалось, в данное исследование были включены только те модели, которые основываются на дискриминантом анализе и логистической регрессии. Данные статистические методы наиболее распространены как в «старых», так и в «молодых» моделях. Дискриминантный анализ, призменный в 1968 году Альтманом, до сих пор с успехом применяется как средство анализа риска, используемое, к примеру, Центральными банками Австрии, Франции, Германии, Италии, Великобритании (на основании «International Conference of the European Committee of Central Balance Sheet Data Offices», октябрь, 1997, Париж). Логистическая регрессия имеет существенное преимущество: она позволяет легко интерпретировать результаты, благодаря своему бинарному характеру. Она также до настоящего момента используется для прогнозирования.
Кроме того, дискриминантный анализ и логистическая регрессия имеют более наглядный вид по сравнению с нейронными сетями. Кроме того, все переменные, используемые в моделях, являются финансовыми показателями, которые легко можно получить из баланса предприятия.
При выборе моделей для исследования во внимание принималось также следующее: территориально все модели прогнозирования банкротств можно условно разделить на американские, английские и европейские. Поэтому в ис следование мы включили по одной наиболее распространенной и удачной модели из каждой категории.
Построение и тестирование модели прогнозирования состояния предприятия
И теория, и практика доказывают, что не все показатели обладают одинаково хорошей способностью предсказывать будущее состояние различных предприятий. Это связано в первую очередь с рядом факторов, таких как 1) различия в учетной политике предприятий; 2) различия в организационной структуре и структуре финансовых потоков на предприятии; 3) «возраст» предприятий; 4) положение предприятия на рынке и влияние цен на результаты его деятельности. Поэтому показатели, включаемые в модель прогнозирования финансового состояния, должны быть, во-первых, универсальными, а, во-вторых, иметь достаточно гибкую методику расчета.
Предлагаемая в данном диссертационном исследовании система показателей базируется только на данных годовой бухгалтерской отчетности предприятий. Для построения модели рассматриваются две группы показателей: показатели прибыли и балансовые показатели. Показатели первой группы характеризуют результаты деятельности предприятия и включают в себя в качестве основой составляющей различные виды прибыли. Показатели второй группы характеризуют имущество и обязательства предприятия, а также основной производственный капитал и реальные инвестиции.
Повышение чувствительности коэффициентов к вероятным изменениям в состоянии предприятия достигается путем включения в методику расчета коэффициентов тех операционных показателей, которые напрямую характеризуют результаты деятельности предприятия и явным образом отражают изменения финансового положения. Кроме того, повышения точности прогнозных показателей можно добиться за счет включения в методику расчета «запаса прочности», который позволяет определить устойчивость положения предприятия к изменениям внешней среды, ошибкам руководства и непредвиденным обстоятельствам.
Показатели прибыли по своей природе являются чувствительными к результатам деятельности коммерческой организации, в то время как «запас прочности» косвенным образом отражается состоянием имущества и обязательств предприятия, а именно балансовыми показателями. Конечно, существует и взаимосвязь между показателями прибыли и балансовыми показателями. Так, ряд балансовых показателей напрямую использует в своих расчетах результаты деятельности (прибыль, выручку и т.д.) и наоборот, показатели прибыли рассчитываются на основании значений тех или статей баланса.
В исследование включены показатели, удовлетворяющие следующим требованиям: 1. Все показатели рассчитываются только по данным годовой бухгалтерской отчетности предприятий. 2. Большинство показателей являются традиционными для финансово-экономического анализа, а ряд показателей является значимыми только для промышленности. 106 3. В экономическом смысле большинство показателей имеют одинаковую направленность, то есть рост показателя означает улучшение состояния предприятия. 4. Большинство показателей отобрано таким образом, что их значения находятся в интервале [-5;5], что позволяет исключить процедуру нормировки показателей. Показатели являются максимально информативными и дают целостную картину устойчивости состояния предприятия. Они дают возможность проводить прогнозную оценку предприятия как в пространстве (в сравнении с другими предприятиями), так и во времени (за ряд предстоящих лет). Для всех показателей минимально удовлетворительные значения находятся эмпирическим путем в ходе исследования для каждого года до наступления несостоятельности.
Целью исследования показателей является эмпирическое тестирование большого числа показателей на предмет их чувствительности к изменениям положения и точности прогноза, даваемого на их основе. Данный анализ позволяет рассмотреть достоинства и недостатки различных показателей и выбрать наиболее лучшие для прогнозирования состояния предприятий.
Выбор показателей прибыли Перед тем, как непосредственно обратиться к выбору показателей прибыли, необходимо сделать несколько замечаний в отношении способов оценки результатов деятельности предприятия. Наиболее практичным способом оценки прибыльности предприятия является метод относительной оценки, который заключается в нахождении позиции предприятия «спектре показателей прибыли». Причина, по которой в анализе отрасли следует использовать метод относительной оценки прибыли, заключается в неоднородности предприятий в отрасли. Одни предприятия могут получать относительно большую, а другие 107 относительно малую прибыль, но так или иначе все эти предприятия будут рассматриваться как прибыльные. Прибыль нескольких крупных предприятий в отрасли зачастую может перекрывать суммарные убытки огромного числа несостоятельных предприятий. Это приводит к ситуации, когда абсолютное среднеотраслевое значение прибыли растет на протяжении ряда лет в то время, как одновременно увеличивается число убыточных предприятий. Поэтому, говоря о внутриотраслевой сопоставимости предприятий на предмет прибыльности, необходимо отметить ряд различий между предприятиями: 1) Не все предприятия имеют одинаковую учетную политику. Это прежде всего касается учета амортизации основных средств и нематериальных активов, учета стоимости товарно-материальных ценностей и метода распределения накладных расходов. Все эти особенности учета приводят к тому, что два предприятия могут иметь одинаковую рентабельность, в то время как прибыль одного из них будет значительно меньше из-за применяемого метода ускоренной амортизации основных средств и метода ЛИФО для учета ТМЦ, направляемых в производство. По данным исследований в результате применения различных вариантов учета разница в показателях прибыли может составлять 6-14 %, в то время как разница в коэффициентах ликвидности всего лишь 3%. 2) Предприятия существенно отличаются друг от друга по способам финансирования, однако большинство предприятий сегодня финансируется преимущественно за счет заемного капитала. При расчете рентабельности заемного капитала, как правило, учитываются только кредиты и займы, в то время как товарный кредит (кредиторская задолженность) в расчет не принимаются. Поэтому это приводит к ситуации, когда два предприятия, имеющих примерно одинаковую рентабельность заемного капитала и прибыль, могут иметь различную структуру обязательств, и неучтенная при расчете кредиторская задолженность одного из предприятий может существенно исказить выводы аналитиков. 108 3) Еще одним фактором различий показателей прибыли выступает возраст предприятия. Имущество «молодых» предприятий выражено в текущих ценах и соответственно стоимость активов у таких предприятий более высокая, в то время как имущество «старых» предприятий уже амортизировалось в течение целого ряда лет и имеет низкую балансовую оценку. Поэтому это так же говорит о том, что одинаковая рентабельность активов двух предприятий может на самом деле существенно отличаться, если выразить стоимость имущества этих предприятий в сопоставимых ценах. 4) И, наконец, последнее существенное различие в показателях прибыли может быть вызвано политикой оптимизации налогообложения, проводимой большинством предприятий. Это также приводит к тому, что видимое сходство показателей нескольких предприятий на самом деле является недействительным, поскольку эти предприятия не отражают в бухгалтерском учете все реальные операции. В данном анализе будем считать эти ограничения экзогенными, поскольку провести какую-либо корректировку расчетов невозможно.
Место модели прогнозирования состояния предприятия для выработки элементов государственной экономической политики
Согласно одной из функций, законодательно наложенной на Федеральную службу России по финансовому оздоровлению и банкротству, ФСФО проводит государственную политику по предупреждению банкротств и обеспечивает условия реализации процедур банкротств. Для разработки действенной политики, направленной на недопущение роста числа банкротств и создание условий для укрепления финансового состояния предприятий, Федеральная служба осуществляет анализ состояния организаций-должников, оценку их платежеспособности, подготовку заключений по признанию предприятия несостоятельным и экспертиз планов финансового оздоровления. На основании проведенного предварительного анализа (анализа неплатежеспособности), а также изучения данных о дебиторской и кредиторской задолженности, в том числе задолженности в бюджет и внебюджетные фонды, решается вопрос о применении к предприятию решений, предусмотренных законодательством о банкротстве.
Порядок принятия решений по предприятиям-должникам Межрегионального территориального органа ФСФО России в Уральском Федеральном округе представлен нарис. 3.11 [91, С.34]. 168 Получение данных по предприятию-должнику Проведение предварительного анализа неплатежеспособности в соответствии с системой критериев Постановления № 498 Мониторинг финансового состояния Анализ текущей ликвидности Анализ обеспеченности собственными средствами Возможность восстановления платежеспособности Федеральный мониторинг по распоряжениям ФСДН № 13-р, 17-р, 9-р Областной мониторинг по Распоряжению Правительства Свердловской области № 509-РП Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия Анализ формальных и неформальных признаков, влияющих на решение Агентства Принятие Агентством решения в отношении предприятия-должника Внесудебные процедуры Судебные процедуры Рассмотрение на МБК, РМБК Рассмотрение на КГУП Реструктуризация задолженности Предоставление плана финансового оздоровления и графика погашения задолженности Обращение взыскания на имущество Отсрочка принятия решения Внешнее управление (судебная санация с восстановлением платежеспособности) Конкурсное производство Поиск инвестора Ликвидация и соразмерное удовлетворение требований кредиторов Согласование решения в установленном порядке Рис. 3.11 Порядок принятия решений по предприятиям-должникам Межрегионального территориального органа ФСФО России в Уральском Федеральном округе Принятие решения о назначения судебных или внесудебных процедур принимается на основании формальных и неформальных признаков [91, С. 40-41]. Формальные признаки признаки, указанные в ст. 3, 5 Федерального закона № 6-ФЗ от 8.01.98 г. «О несостоятельности (банкротстве), а именно: «неспособность удовлетворения требований кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнения обязанности по уплате Неформальные признаки ? динамика погашения задолженности в бюджет и внебюджетные фонды, уплата текущих обязательных платежей; ? социальный фактор; ? экономическая значимость предприятия-должника для области, региона, Россий 169 обязательных платежей в течение 3-х меся- ской Федерации; цев с момента наступления даты их насту- положение предприятия в отрасли; пления», а также «размер требований к состояние и динамика основных и оборот должнику-юридическому лицу составляет ных средств. не менее пятисот минимальных размеров оплаты труда»; ? неплатежеспособность и неудовлетворительная структура баланса, установленная в соответствии с системой критериев, указанных в Постановлении Правительства Российской Федерации от 20 мая 1994 г. N 498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий»; ? наличие решения о невозможности реализации арестованного имущества согласно Указу Президента № 199 от 14.02.96 г. и Федеральному закону «Об исполнительном производстве» №119-ФЗ от 21.07.97 г.; ? наличие задолженности свыше 3-х месяцев в бюджет и внебюджетные фонды. После изучения формальных и неформальных признаков, Агентство ФСФО России формирует мнение о необходимости принятия управленческих решений по предприятию-должнику. Из рис. 3.11 наглядно видно, что принятие управленческих решений ФСФО во многом зависит от проводимого мониторинга и прогнозирования состояния предприятий. В этом отношении необходимо отметить, что при проведении мониторинга как на федеральном, так и на областном уровне необходимо обрабатывать большой массив данных, обобщать их для получения интегральной оценки устойчивости предприятия. При этом возникает проблема выбора базовых параметров, связанная с тем, что современные методики финансового анализа изобилуют множеством показателей, зачастую являющихся малообоснованными и несущественными для принятия решений. Кроме того, не все показатели одинаково точно определяют положения предприятия на перспективу в 1, 2 и 3 года. Поэтому представляется необходимым включение в мониторинг предприятий такого аналитического инструмента как рейтинговая модель прогнозирования и использование данной методики для принятия решений по предприятиям-должникам.
Методика определения состояния предприятия через 1, 2 и 3 прогнозных года, представленная в настоящей диссертации, позволяет достаточно точно прогнозировать развитие ситуации в динамике, что значительно повышает качество принимаемых решений и позволяет учесть ряд моментов, которые в текущем периоде кажутся несущественными. Это достигается путем принятия в качестве неформального признака несостоятельности показателя R3 модели 3 прогнозного года. Как уже отмечалось, показатели, включенные в модель 3 прогнозного года, прямо учитывают качество активов предприятия и капитальных вложений, а также косвенно учитывает технологию и организацию производства. Модель 3 прогнозного года достаточно точно фиксирует положение предприятия через 3 года, что позволяет однозначно определить финансовое состояние предприятия как на текущий момент, так и на перспективу. Поэтому решения, принимаемые на основании результатов модели на 3-летнюю перспективу, будут отличаться продуманностью и принятием в расчет временного лага, связанного с запаздыванием отдачи от инвестиций.
Таким образом, предлагаемая методика представляет собой новую концепцию принятия управленческих решений в ряду неформальных признаков для формирования мнения Агентства ФСФО России о сложившейся ситуации на предприятии. Процедура принятия решения на основании данной методики представлена на рис. 3.12.
Все предприятия, имеющие R3 1, относятся к числу несостоятельных, и в отношении них принимается решение о назначении тех или иных процедур (судебных или внесудебных). Значение R3 1 независимо от значений моделей 1 и 2 прогнозных лет свидетельствует об устойчивом состоянии предприятия на трехлетнюю перспективу. Предприятия, характеризующиеся колеблющимся значением всех прогнозных моделей, относятся к числу «условно состоятельных предприятий», в отношении которых могут быть применены как внесудебные процедуры, так и назначен мониторинг финансового состояния.
Похожие диссертации на Разработка механизма прогнозирования и подготовки управленческих решений на промышленных предприятиях
