Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ целесообразности интегрального оценивания устойчивости финансово экономического состояния предприятия российской промышленности 17
1.1. Выделение понятийного содержания и типологии оценок устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности 17
1.2. Позиционирование сфер применения технологии интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности 32
1.3. Анализ теоретических исследований в области интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности 45
1.4. Анализ практического опыта интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности 64
Резюме по главе 1 77
ГЛАВА 2. Концептуальное проектирование технологии интегрального оценивания устойчивости финансово экономического состояния предприятия российской промышленности 80
2.1. Формирование требований к технологии интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности 80
2.2. Разработка концептуальных принципов интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности з
2.3. Определение концептуального многообразия интегрируемых оценок устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности 92
2.4. Разработка типологии концептуальных схем интеграции прогнозных оценок устойчивости финансово-экономического состояния предприятия
российской промышленности 108
Резюме по главе 2 115
ГЛАВА 3. Разработка и апробирование базовых реализационных компонент технологии интегрального оценивания устойчивости финансово экономического состояния предприятия российской промышленности 118
3.1. Разработка системного облика комплекса прогнозирования оценок устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности 118
3.2. Формирование процедурного правила интегрального оценивания устойчивости 136
3.3. Разработка процедуры интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности 142
3.4. Сравнение применимости финансово-аналитических коэффициентов и модельно-прогнозных показателей устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности 153
3.5. Оценка ожидаемой экономической эффективности внедрения разработки 162
Резюме по главе 3 170
Заключение 174
Список использованных источников
- Позиционирование сфер применения технологии интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности
- Анализ практического опыта интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности
- Разработка концептуальных принципов интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности
- Формирование процедурного правила интегрального оценивания устойчивости
Позиционирование сфер применения технологии интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности
Информационной базой классического финансового анализа являются данные бухгалтерского учета и отчетности, изучение которых позволяет оценить сложившееся финансово-экономическое состояние предприятия промышленности, изменения, происходящие в его активах и пассивах, выявить прибыли и убытки.
Оценивание общей устойчивости финансово-экономического состояния предприятия промышленности предусматривает проведение объективного анализа бухгалтерской отчетности предприятия и определения на основании этого уровней его финансовой стабильности и независимости, а также анализа степени соответствия финансово-хозяйственной деятельности предприятия целям его уставной деятельности.
Общую устойчивость финансово-экономического состояния промышленного предприятия можно охарактеризовать как такое его свойство или способность, при котором предприятие имеет положительную динамику или стабильно в значениях результатов своей хозяйственной деятельности, на протяжении достаточно длительного периода выпускает и реализует конкурентоспособную продукцию, образует чистую прибыль, достаточную для производственного и социального развития предприятия, является ликвидным и кредитоспособным. Тем самым можно подтвердить, что устойчивость финансово-экономического состояния является комплексным и наиболее важным качеством, характеризующим финансовое состояние промышленного предприятия.
У современных авторов технологий оценивания финансового состояния предприятия, экономистов пока отсутствует единое мнение о значении термина «устойчивость». Предлагаемые ими определения существенно разнятся между собой. Так, в частности, ими определяется, что: 1) финансовая устойчивость - это определенное состояние счетов предприятия, гарантирующее его постоянную платежеспособность (Шеремет А.Д. [17]), 2) финансовая устойчивость в долгосрочном плане характеризуется соотношением собственных и заемных средств; однако этот показатель дает лишь общую оценку финансовой устойчивости (Ковалев В.В. [18]), 3) финансовая устойчивость предприятия - это такое состояние его финансовых ресурсов, их распределение и использование, которое обеспечивает развитие предприятия на основе роста прибыли и капитала при сохранении платежеспособности и кредитоспособности в условиях допустимого уровня риска (Артеменко В.Г., Беллендир М.В. [19]).
Определение, предложенное Шереметом А.Д., может быть подвергнуто сомнению или утратить применимость в случае отмены или прекращения использования бухгалтерских и/или управленческих счетов предприятия. Помимо этого, не уточняется, каким именно должно быть «определенное состояние» предприятия, как оно определяется, а также не всегда постоянная платежеспособность является свидетельством устойчивости финансово-экономического состояния, в частности, это неприменимо для предприятий с длинным циклом производства. Судя по второй формулировке, понятие устойчивости определяется через методы оценки соответствующих характеристик, что можно расценить как изучение следствий возникшей проблемы, а не самой проблемы и причин ее повлекших. Третье определение ориентировано на характеристику состава и порядка управления активами предприятия, что также нельзя отнести к полноценному описанию устойчивости финансово-экономического состояния предприятия.
Вместе с тем, если обратиться к теории устойчивости и трудам таких известнейших ученых, как A.M. Ляпунов, Э. Раус и А. Гурвиц, то понятие «устойчивость» по отношению к технической системе будет трактоваться сущест 19 венно в ином смысле [27, 30, 31].
Так, A.M. Ляпунов считал, что невозмущенное движение устойчиво, если, будучи возмущено в начальный момент времени, оно в дальнейшем целиком проходит в непосредственной окрестности своего первоначального состояния и не покидает эту соседнюю область. Возмущенное же движение А.М. Ляпунов считал устойчивым, если возмущенное в начальный момент времени движение проходит в его непосредственной окрестности и не покидает определенную соседнюю область. Оно асимптотически устойчиво, если возмущенное движение асимптотически стремится к невозмущенному. В противном случае движение является неустойчивым.
А. Гурвиц разработал критерий, который дает необходимое и достаточное условие устойчивости линейной системы, а Э. Раус предложил метод, позволяющий получить важные сведения об устойчивости системы, не прибегая к громоздким математическим операциям. По теории устойчивости, которая изучает закономерности поведения систем под действием внешних воздействий, система называется устойчивой, если малые изменения внешних воздействий вызывают малые изменения поведения системы.
На рис. 1.1 графически представлены понимания устойчивости Лагранжем (траектория остается в замкнутой области), Пуассоном (траектория многократно возвращается в е-окрестность стартовой точки) и Ляпуновым (две близкие на старте траектории остаются близкими всегда) [44].
Анализ практического опыта интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности
В последнее десятилетие российские менеджеры высшего звена столкнулись с проблемой качественного стратегического управления, обеспечивающего устойчивое финансово-экономическое развитие предприятия промышленности, а также эффективной постановкой на нем управленческого учета. Если в середине девяностых годов прошлого века в России основные задачи по развитию предприятий базировались на обеспечении стабильности оперативной деятельности, то уже к началу XXI века акцент был перемещен на стратегическое планирование и устойчивое финансово-экономическое функционирование. Когда оперативная и тактическая деятельность были налажены, возникла потребность в обеспечении долгосрочной стабильности деятельности предприятия и реализации ее стратегических намерений.
При реализации стратегических планов и доведение их сути до всех работников предприятий менеджеры невольно столкнулись с потребностью автоматизации всех организационных и управленческих процессов на предприятии. В управленческом же учете основную сложность вызывало ресурсное планирование (или так называемое «бюджетирование») и учет затрат. Под ресурсным планированием понималось, прежде всего, планирование производства, финансовое бюджетирование и управление капиталовложениями, с последующим расчетом показателей состояния.
И, как и следовало ожидать, крупные и успешные предприятия обратились к опыту зарубежных компаний и корпораций. Лидером в этом вопросе оказалась система стратегического управления предприятием Balanced Scorecard (BSC).
Balanced Scorecard (BSC) - система управления предприятием, позволяющая планомерно реализовывать стратегические планы предприятия, переводя их на язык операционного управления и контролируя реализацию стратегии на основе ключевых показателей эффективности деятельности (КРГ). Это система стратегического управления предприятием на основе измерения и оценки клю 65 чевьгх показателей, учитывающих все существенные аспекты ее деятельности (финансовые, производственные, маркетинговые и т. д.).
Концепция Balanced Scorecard была разработана американскими экономистами - директором исследовательского центра Norlan Norton Institute Дэвидом Нортоном (David Norton) и профессором Harvard Business School Робертом Ka-планом (Robert Kaplan) - и представлена широкой публике в 1992 г. [64, 70].
По результатам опроса двухсот успешных предприятий в более чем 20 странах мира, проведенного в 2001 г. компанией Business Intelligence, 57% опрошенных предприятий используют при управлении Balanced Scorecard. А по данным компании Balanced Scorecard Collaborative (основанной Д. Нортоном и Р. Каштаном), на конец 2002 г. более половины предприятий, входящих в список пятисот крупнейших предприятий мира, который составляется авторитетным журналом «Fortune» (в частности, AT&T, Dell, Compaq, Motorola, Siemens), внедрили у себя эту систему.
В России, к примеру, успешное внедрение BSC было осуществлено на предприятии «Красный Октябрь», Издательстве «РОСМЭН», ЛПК «Череповец-лес» и в представительстве компании AVON.
Рассмотрим характеристики и определенные преимущества этой популярной управленческой системы, которой «увлекается» все большее и большее количество средних и высших менеджеров российских предприятий не зависимо от сферы деятельности.
Интерес к такому виду планирования и оцениванию устойчивости финансово-экономического состояния чаще всего возникает у крупных промышленных предприятий, занимающихся решением широкого круга бизнес-проблем, имеющих многопродуктовую линейку товаров или несколько направлений деятельности нежели, чем у средних или малых предприятий. В какой-то момент времени менеджеры сталкиваются с проблемой получения своевременных и достоверных данных об эффективности деятельности предприятия в целом.
Сбалансированная система показателей (или, как ее еще переводят, Balanced Scorecard, сбалансированная карта балльных оценок, сбалансированный план достижения стратегических результатов, карта сбалансированных оценок, сбалансированная система оценочных индикаторов и т. д.) должна охватывать все основные аспекты деятельности предприятия, на котором планируется внедрение этой стратегической системы управления. Традиционно выделяют четыре основных направления: финансы, работа с клиентами, внутренние бизнес-процессы и управление персоналом. Однако в зависимости от предприятия и изменяющихся условий внешней среды формулировка и количество направлений, рассматриваемых в BSC, могут меняться.
Работа любого предприятия связана с финансами, поэтому все показатели BSC прямо или косвенно должны быть связаны с финансовым результатом — либо напрямую, либо через цепочку промежуточных коэффициентов. Таким образом, сбалансированная система показателей позволяет проводить всесторонний анализ взаимосвязей внутри предприятия, своевременно отслеживать как позитивные, так и негативные изменения в различных сферах управления и влиять на них. Но для того, чтобы этот инструмент «заработал», необходимо поэтапное построение системы.
Разработка концептуальных принципов интегрального оценивания устойчивости финансово-экономического состояния предприятия российской промышленности
Исходя из целесообразности и реализуемости, для прогнозирования оценок устойчивости применяются методы структурного прогнозирования, как обеспечивающие более высокую точность искомых прогнозных оценок по сравнению с пролонгационными методами [56, 57].
Функция прогнозирования, базирующаяся на научном анализе экономических, социальных и научно-технических процессов и тенденций, в том числе и в сфере промышленности, рассматривается по трем стадиям: ретроспекция, диагностика и проспекция [75].
Под ретроспекцией понимается этап прогнозирования, на котором исследуется история развития объекта прогнозирования для получения его систематизированного описания. На этой стадии происходит сбор, хранение и обработка информации, источников, необходимых для прогнозирования, оптимизация как состава источников, так и методов измерения и представления ретроспективной информации, окончательное формирование структуры и состава характеристик объекта прогнозирования.
Диагностика - это такой этап прогнозирования, на котором исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования с целью выявления тенденции его развития и выбора моделей и методов прогнозирования. На этой стадии анализ заканчивается не только разработкой моделей прогнозирования, но и выбором адекватного метода прогнозирования.
Проспекция представляет собой этап прогнозирования, на котором по данным диагноза разрабатываются прогнозы развития объекта прогнозирования в будущем, производится оценка достоверности, точности или обоснованности прогноза (верификация), а также реализация цели прогноза путем объединения конкретных прогнозов на основе принципов прогнозирования (синтез). На стадии проспекции выявляется недостающая информация об объекте прогнозирования, уточняется ранее полученная, вносятся коррективы в модель прогнозируемого объекта в соответствии с вновь поступившей информацией.
Функция прогнозирования также рассматривает наличие в социально-экономических явлениях связей во времени и при определенных условиях, оценивает объект прогнозирования и выявляет варианты его экономического и социального развития.
При прогнозировании значений показателей состояния и финансово-аналитических коэффициентов необходимо учесть их неоднородность. Так для того, чтобы спрогнозировать значения показателей состояния используется модельный метод прогнозирования с априори заложенными в его основу определенными методами прогнозирования. В случае же финансово-аналитических коэффициентов, расчет которых осуществляется на основе данных бухгалтерской отчетности, используется ретроаналитический метод исследования, в противном случае требуется подготовка прогнозного бухгалтерского баланса и сопутствующих ему прочих прогнозных форм отчетности.
Следовательно, следует спрогнозировать значения n"eeo3 (t), n2"ceo:L"(0, ПГозл,0), ПГозм0), ПГм0), n2e(t), n3e0M(t), n4e03»(t); te[th tK0,J. Существенно, что финансово-аналитические коэффициенты K](t,M4), K2(t„a4), K3(tHa4) прогнозированию не подлежат.
Таким образом, рассмотрим вначале существующие инструменты прогнозирования, т.е. программные продукты для прогнозирования значений показателей состояния, а затем среды программирования, позволяющие создавать прогнозные модели. Но прежде необходимо отметить, что чаще всего на российских предприятиях используются не комплексные программы для прогнозирования результатов финансово-хозяйственной деятельности, а самостоятельно изготовленные компьютерные программы путем автоматизации тех или иных методов прогнозирования, функционирование которых слабо контролируется.
MS Excel. 1.1) Forecast PRO предлагает широкий набор прогнозирующих моделей и вспомогательных инструментов, позволяющих решать весьма сложные задачи прогнозирования. Используя Forecast PRO можно строить точные прогнозы, положившись на любой из следующего минимального набора встроенных статистических методов прогнозирования [71]: 1) Экспертный режим. Этот режим позволяет отделить работу с гипотезами от самого процесса прогнозирования. Встроенная экспертная система анализирует данные, выбирает подходящую методику прогнозирования, строит модель и производит расчёт прогноза. 2) Экспоненциальное сглаживание. Forecast PRO включает в себя двенадцать различных моделей экспоненциального сглаживания Хольта-Винтерса, охватывающих широкий спектр обрабатываемых видов данных. 3) Модели с недостаточными данными. Модель Кростона прерывистого спроса и дискретные модели данных предназначены для подгонки недостаточных и «разрежённых» данных (например, данных, где спрос часто равен нулю). 4) Сезонные модели. Для прогнозирования показателей с более чем 12 измерениями в году. 121 5) Модель Бокса-Дженкинса. Для работы со стабильными наборами данных у Forecast PRO реализована мультипликативная сезонная модель Бокса-Дженкинса. 6) Базовые методики. В случае очень короткой истории данных или слишком большой их изменчивости предлагаются модели скользящего среднего. 7) Аппроксимация кривых.
Недостатки: Продукт не имеет полной русификации, что усложняет повсеместное применение и требует прохождение обучающих курсов. 1.2) SAP Forecasting and Replenishment (SAP Прогнозирование и Пополнение) использует сложную схему оптимизации и автоматизации с целью достижения идеального баланса между минимизацией складских запасов и максимизацией услуг для клиента. Это дает функциональную возможность заменить подверженную ошибкам технику «ручного» или механического управления, недостаточную в сегодняшней конкурентоспособной окружающей среде [73].
SAP FR помогает улучшить оборачиваемость материально-производственных запасов и предотвратить появление неликвидного товара в результате снижения продаж и отказов клиентов
Формирование процедурного правила интегрального оценивания устойчивости
Суммарное значение по всем показателям состояния (77Q) для каждого оцениваемого промышленного предприятия определено следующим образом: где ПСІ - рассчитанное прогнозное значение /-го показателя состояния. В столбцах «Доля в итоговой сумме» суммарное значение по всем показателям состояния (ПСу) является контрольной величиной с относительным суммарным значением в 100%.
Расчет среднеарифметической доли каждого показателя состояния (ПС,) для последующего ранжирования осуществлен по следующей формуле: прогнозного и заканчивая последним прогнозным, но суммарно не более пяти прогнозных лет;
Ранжирование показателей состояния проведено по принципу - наибольшей среднеарифметической доли каждого показателя состояния соответствует наивысший ранг этого же показателя.
Таким образом, получено: 1) высший ранг №4 присвоен показателю состояния IJ3(t) - величина стоимости чистых активов; 2) ранг №3 присвоен показателю состояния IJ2(t) — величина баланса наличности; 3) ранг №2 присвоен показателю состояния П4(і) — размер совокупных налоговых и приравненных к ним отчислений; 4) ранг №1 присвоен показателю состояния 77/(і) — величина чистой при 149 были/ убытка. Этот результат ранжирования учтен при построении процедуры, интеграции прогнозных значений показателей состояния.
На четвертом этапе процедуры интегрального оценивания устойчивости, для обобщения результатов прогнозирования значений показателей состояния необходимо учесть, что их динамика описывается функцией зависимости значения показателей состояния от времени (анализируемого периода прогнозных колебаний), с учетом частоты колебаний и приращения функции относительно приращения показателя состояния. Графиком функции является кривая, при этом свободные колебания нелинейной системы являются, периодическими, но не гармоническими.
Учитывая влияние указанных факторов на процедуру интегрального оценивания устойчивости предприятия и экспериментальным путем полученное ранжирование показателей состояния, четвертый этап в общем виде представляется как момент времени, отражающий первое прогнозное значение показателя состояния.
Интеграция прогнозных значений показателей состояния осуществлена в рамках множества характеристик показателей состояния, оценивающих прогнозный интегральный показатель состояния предприятия (277,). Результаты интеграции получены путем объединения динамики значений прогнозных показателей состояния во времени. Если динамика стабильная или положительная, то можно судить об устойчивости финансово-экономического состояния оцениваемого предприятия промышленности; в противном случае, то есть если динамика нестабильная или отрицательная, имеет место суждение о неустойчивости предприятия по оцениваемому множеству показателей состояния. Однако этого значения-недостаточно, и необходимо провести интеграцию прогнозного интегрального показателя состояния и типа начального состояния, определенного по результатам расчета трех финансово-аналитических коэффициентов.
Таким образом, пятым этапом процедуры интегрального оценивания устойчивости является интеграция полученных на втором и четвертом этапах процедуры результатов по следующей схеме, представленной в табл. 3.2 для определения значения показателя уровня устойчивости (Пу).
Ограничения и уточнения процедуры интегрального оценивания устойчивости для случаев получения противоречивых данных: 1) рекомендуется продолжить эксперимент, изменив период прогнозирования и/или уточнив и расширив входные данные, и/или 2) рекомендуется продолжить эксперимент, пересмотрев и изменив моделируемую текущую и/или прогнозную управленческую ситуацию. Устойчивость финансово-экономического состояния, динамической нелинейной системы рассматривается «в большом» с выделением границ области устойчивости, т. н. интервалов показателя уровня устойчивости (Пу): 1) если Пу = 0%, то предприятие промышленности признается несостоятельным (банкротом); 2) если Пу є (0%; 20%], то предприятие промышленности признается финансово-экономически неустойчивым; 3) если Пу є (20%; 70%], то предприятие промышленности признается переменным в финансово-экономической устойчивости, то есть имеющим возможность как стать финансово-экономически неустойчивым, так и финансово-экономически устойчивым; 4) если Пу є (70%; 90%], то предприятие промышленности признается финансово-экономически устойчивым; 5) если Пу є (90%; 100%], то предприятие промышленности признается теряющим «эластичность» устойчивости, то есть не обладающим свойством своевременного и «гибкого» реагирования на возмущающие воздействия его внешней и/или внутренней среды, неблагоприятно влияющих на его финансово-хозяйственную деятельность.
