авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |

Теоретико-методологические основы формирования и анализа риск-системы стратегического управления промышленным предприятием

-- [ Страница 5 ] --

Наиболее значимыми переменными для внутренних и внешних инвестиций являются бюджетная обеспеченность региона, выбросы в окружающую среду и инновационная активность, а также наличие хорошей инфраструктурной и информационной среды. Усиление позиции влияния инструментов и методов региональной политики на улучшение этих параметров окажет значительное влияние на снижение регионального риска и улучшение инвестиционной привлекательности регионов России. Так, с целью определения вклада инфраструктурного потенциала, было введено понятие недоиспользованный инфраструктурный потенциал, который показывает, насколько тот или иной регион будет выше в общем рейтинге, если бы ранг его инфраструктурного потенциала был равен 04, а ранг остальных регионов оставался неизменным. В процессе исследования установлено, что двенадцать регионов значительно (более чем на 10 пунктов) улучшили свои позиции. Среди них – Ханты-Мансийский АО, Красноярский край, Ямало-Ненецкий АО, Якутия, Дагестан, Архангельская область, Кировская область, Сахалинская область, Костромская область, республика Коми, Ульяновская область и Амурская область. Таким образом, инфраструктурный потенциал является комплексным значимым фактором для возможностей улучшений позиций регионов в рейтинге и улучшение только его одного среди совокупности различных потенциалов, рассматриваемых методикой «Эксперт», приведет к значительному повышению инвестиционной привлекательности.


5. Определены параметры применения и результаты апробации методики комплексной оценки рисков финансово-хозяйственной деятельности промышленного предприятия (на примере предприятия цветной металлургии) на основе доступных данных управленческого учета и представлены результаты апробации универсальной модели оценки параметров риск-системы (на базе разработанной автором КП ЭВМ «Оценка рисков финансово-хозяйственной деятельности предприятия», применение которой позволяет сократить время выполнения аналитических процедур). Программа позволяет не только определять обширный комплекс показателей рисков финансового состояния предприятия на основе множества известных моделей, но и учитывать динамическую выборку значимых факторов рисков при формировании оптимизированной модели риск-системы и применении методики оценки ее соответствия регионально-отраслевым факторам.

В работе на основе сформированных моделей и методик проведен комплексный анализ параметров риск-системы предприятия региона ОАО «Кировский завод по обработке цветных металлов», в частности апробирован программный продукт «Оценка рисков финансово-хозяйственной деятельности предприятия». Программа предназначена для проведения на основе официальной отчетной информации комплексного анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия с позиции рисков структуры капитала, активов, рисков ликвидности, финансовой устойчивости, системного риска банкротства, обеспечения процесса принятия управленческих решений по рисковым вложениям капитала на основе критериев оптимизации. Значимыми особенностями программы являются возможность реализации как аналитических, так и прогнозных процедур за различное количество периодов (годы, кварталы, месяцы) в динамике, возможность применения множества рейтинговых моделей оценки комплекса рисков промышленного предприятия.

На рис. 7 представлены базовые компоненты (этапы) реализации практических процедур анализа риск-системы промышленного предприятия

Рис. 7. Базовые компоненты (этапы) реализации практических процедур анализа риск-системы промышленного предприятия

6. Определены цели, области и механизм применения авторской методики оценки соответствия рисковой позиции (риск-системы) предприятия регионально-отраслевым факторам и экономически обоснован c позиции оптимальности результата выбор методов оценки рейтингового класса регионально-отраслевой риск-системы как базовой составляющей рекомендуемой методики. Рекомендуемую автором методику оценки соответствия риск-системы предприятия регионально-отраслевым кластерам на основе метода главных компонент и метода k-средних целесообразно использовать в любой отрасли и сфере деятельности. Кроме того, возможно прогнозирование показателей деятельности промышленных предприятий с учетом отраслевых и региональных факторов и условий. Автоматизация данной системы поможет решить задачи адекватного реагирования на изменяющиеся условия внутренней и внешней среды и комплексного эффективного управления крупными и малыми предприятиями, а также отраслевыми региональными комплексами.


В результате статистического исследования установлено, что в целях повышения эффективности внешней оценки позиции региона и конкретного предприятия той или иной сферы промышленной деятельности в каждой отрасли промышленности необходимо выделить несколько параметров риска, которые характеризуют риск предприятия этой отрасли: риск финансовой устойчивости, кредитный риск, валютный риск, риск банкротства и региональный риск. Последний риск будет внешним по отношению ко всем предприятиям региона, так как он показывает обобщенный риск инвестирования в предприятия региона. Этот внешний риск и будет описываться взвешенным показателем, рассчитанным по методике РА Эксперт.

Таким образом, по каждой отрасли можно определить массив данных, в котором для каждого региона рассчитан показатель всех пяти исследуемых рисков. Важными условиями включения региона в модель выступают: наличие риска по трем из пяти компонент, соразмерность экономических условий деятельности предприятий различных отраслей промышленности. Работать с такой пятимерной характеристикой риска очень сложно. Существуют специальные методики, которые позволяют снизить размерность исследуемого показателя (в данном случае, это риск деятельности предприятий определенной отрасли) без видимых потерь в его информативности.

На рис. 8 следует определить цели, области и механизм применения авторской методики оценки соответствия риск системы предприятия регионально отраслевым факторам. Следует отметить, что особая значимость методики в сочетании результатов оценок 5-мерной риск-системы факторов конкретного предприятия и среднеотраслевой риск-системы, которая формируется с учетом статистических данных по регионам и отраслям промышленности5.

На рис. 9 определены основные этапы применения методики регионально-отраслевой риск-системы (по отраслям промышленности и регионам РФ) и оценки соответствия риск-системы предприятия регионально-отраслевым факторам.

Рис. 8. Области и механизм применения методов и методик оценки риск-системы стратегического управления предприятием с учетом регионально-отраслевых факторов

Помимо изучения проблемы снижения размерности риска в региональном разрезе, можно построить главные компоненты для предприятий отрасли по годам. По результатам анализа определяется двумерный показатель риска для интересующего промышленного предприятия при использовании того же массива данных в течение определенного периода времени. Таким образом, у анализируемого предприятия ОАО «КЗ ОЦМ» имеется массив всех пяти рисков по десяти годам. Поэтому можно применить метод главных компонент для данного предприятия и сравнить расположение каждого года в двумерной плоскости с центрированным кластером, полученным из метода главных компонент для каждой отрасли по регионам.

Из рис. 10 видно, что в центрированный кластер попали три точки, что означает, что в периоды деятельности предприятия (1996, 2003 и 2004), соответствующие этим точкам, политика предприятия была соответствующей среднеотраслевому региональному риску.

Рис. 10. Результаты проверки соответствия риск-системы предприятия регионально-отраслевым факторам (отрасль «Цветная металлургия»)

Представленная модель удобна для визуализации соответствия факторов рисков конкретного предприятия среднеотраслевым параметрам, но не позволяет получить конкретные результаты кластерной оценки и количественно идентифицировать уровень как среднего регионально-отраслевого риска, так и качественно оценить уровень (определенный рейтинг) конкретного предприятия отрасли.

Помимо метода главных компонент, снижающего размерность исходного показателя, что позволяет сделать более удобный сравнительный анализ наблюдений, можно провести более точную кластеризацию, использующую все координаты пятимерного показателя. Здесь можно воспользоваться стандартным способом кластеризации - методом k-средних. Этот метод разбивает множество элементов векторного пространства на заранее известное число кластеров k, используя специальный алгоритм.

В данном случае векторным пространством является совокупность векторов, описывающих показатели риска для каждого региона. Каждый регион характеризуется 5-мерным вектором. Процедура разбивки исходных данных на кластеры была реализована в статистическом пакете SPSS for Windows. Метод k-средних подразумевает наличие центров тяжести, вокруг которых собираются наблюдения, организующие кластер. Центр тяжести кластера представляет собой синтетическое наблюдение, являющееся типичным наблюдением кластера. Таким образом, по центру тяжести кластера возможно описать основные характеристики наблюдений, попавших в кластер.

Результаты кластеризации в программе SPSS можно разбить на несколько составляющих: первоначальные центры кластеров и историю итераций (которые показывают изменения в первоначальных кластерах, влияющие на итоговые центры тяжести), на основании которых целесообразно представить обоснованную с позиции среднеотраслевых рисков классификацию регионов. Процедура k-средних в диссертационном исследовании применена для наиболее обоснованных количеств кластеров, равных 3, 4 и 5. Кластеризацию, дающую наилучший разброс наблюдений, можно определить по показателю расстояний между кластерами. Наибольшее расстояние между кластерами дает метод k-средних при k = 5.

По центрам тяжести этих кластеров можно описать определенный класс риска, к которому принадлежат те или иные регионы (таблица 4).

Таблица 4 - Результаты кластеризации регионов по среднеотраслевым рискам

Так, в первый кластер попали регионы с нулевым риском финансовой устойчивости, низким валютным, кредитным и риском банкротства, региональный риск также незначителен (2,65 из 10). Согласно разбивке в первый кластер попал один регион - Амурская область. Второй кластер характеризуется повышенным уровнем риска банкротства, но незначительным уровнем остальных видов рисков (в данном кластере находится большинство регионов России, в том числе и Кировская область). Третий кластер характеризуется высоким риском банкротства и повышенным уровнем регионального риска (7 регионов России: республики Ингушетия, Калмыкия, Черкесская, Тыва, Камчатская, Магаданская области, Чукотский автономный округ). Четвертый кластер характеризуется высоким валютным, кредитным риском и риском банкротства (Красноярский край). Пятый кластер характеризуется высоким уровнем практически всех рисков (Свердловская область).

Таким образом, метод k-средних по сравнению с методом главных компонент позволяет выполнить более четкое разграничение регионов на основе различий всех пяти показателей риска. Метод же главных компонент позволял определить только наибольший кластер, характеризуемый низким риском.

Метод k-средних позволяет классифицировать не только наблюдения-регионы, но и наблюдения-предприятия, которые могут представлять типичную отраслевую характеристику региона. На примере ОАО «КЗ ОЦМ» можно определить, к какому из кластеров относится данное предприятие отрасли «Цветная металлургия». Для этого необходимо по пятимерному показателю риска (к примеру, за 2008 год) определить наименьшее расстояние до найденных кластеров. В качестве расстояния оправдан подход суммы квадратов разностей соответствующих координат. По результатам исследования выделен кластер, к которому предприятие принадлежит согласно правилу минимального расстояния. В 2008 году оно минимально для 4 кластера, то есть кластера с высоким валютным, кредитным риском и риском банкротства, что соответствующим образом характеризует данное предприятие в анализируемый кризисный период.

Рассмотренную методику соответствия риск-системы предприятия регионально-отраслевым кластерам целесообразно использовать в любой отрасли и сфере деятельности. Кроме того, возможно прогнозирование показателей с учетом отраслевых и региональных факторов и условий. Автоматизация данной системы поможет решить задачи адекватного реагирования на изменяющиеся условия внутренней и внешней среды и комплексного эффективного управления крупными и малыми предприятиями, а также отраслевыми региональными комплексами.

7. Предложена модель комплексного SNW-анализа риск-системы стратегического управления промышленным предприятием в целом, которая в отличие от существующих механизмов стратегического анализа основана на методике комплексной экономической диагностики риск-системы и встроена в функциональную модель управления. Разработанная автором функциональная модель стратегического управления промышленным предприятием максимально учитывает функции, подфункции, операции и подоперации стратегического финансового менеджмента с учетом оценки комплекса показателей эффективности финансово-хозяйственной деятельности, в том числе параметров риск-системы, позволяет распределить и закрепить функции, показатели и ответственность за соответствующими подразделениями предприятия.

Влияние рисковых факторов предпринимательской деятельности в целом, как уже указано выше при рассмотрении этапов управления риск-системой, может оцениваться по технологии SNW – оценки, которая позволяет дать характеристику стратегической позиции предприятия с учетом деятельности всех подразделений.

Систему исследуемых факторов каждое предприятие формирует самостоятельно с учетом специфики своей финансовой деятельности, но обязательно в нее включаются факторы риск-системы. Факторы, которые характеризуют отдельные аспекты финансово-хозяйственной деятельности предприятия, рассматриваются обычно в комплексе и отражают стратегию его развития по различным показателям.

Следует отметить, что в диссертации представлена разработанная автором комплексная функциональная модель стратегического финансового менеджмента, которая максимально учитывает необходимые функции, операции, подоперации и показатели, закрепляемые за каждым управленческим и аналитическим подразделением промышленного предприятия. Фрагмент рабочего документа SNW-оценки показателей с учетом отдельных компонентов функциональной модели управления представлен в таблице 5.

Комплексная позиция определяется с учетом фактической суммарной балльной оценки в соответствии с параметрами установленной шкалы.

Оценка стратегической позиции предприятия также может проводиться в несколько этапов на основе выявленных параметров риск-системы:

1. Анализ внутренней среды предприятия, который позволяет оценить стратегический потенциал организации в рамках ее стратегических приоритетов: насколько ресурсный потенциал, состояние функций и проектов экономической системы отвечает стратегическим целям.

2. Анализ внешней среды относительно стратегической цели и позволяющий оценить стратегические условия организации. По окончании анализа выявляются сильные и слабые стороны организации.

При этом используются следующие инструменты анализа: PEST-анализ, SWOT-анализ, SNW-анализ.

3. Заключительный этап - оценка стратегической позиции предприятия. 

Таблица 5 – Вариант рабочего документа SNW - оценки стратегической позиции

с учетом функциональной модели управления промышленного предприятия

(фрагмент)


Для более качественного стратегического SNW-анализа внутренней среды можно предложить следующий вариант матрицы оценки исследуемых показателей риск-системы (таблица 6).

С помощью данной матрицы можно более точно определить слабые и сильные позиции предприятия в комплексе реализации стратегических компонентов системы риск-менеджмента.

Таблица 6 - Модель стратегического SNW-анализа внутренних факторов

риск-системы предприятия

Позиция по параметрам риск-системы (табл. 2) – класс рейтинга

Позиция по риску рентабельности активов

(собственного капитала)

(рост рентабельности в динамике при низком риске)

(снижение рентабельности в динамике при повышенном риске)

I класс

S – сильная позиция



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.