Экономико математическая модель антикризисного управления пример. Нечеткие модели в задачах антикризисного управления. антикризисный управление прогнозирование

1

Разнообразие и разноплановость антикризисных мероприятий создает сложность для выделения наиболее эффективных и действенных путей преодоления кризиса. Разработка модели антикризисного управления персоналом и её включение в деятельность системы управления обусловлена самим кризисом и следующим за ним снижением экономических показателей и перспектив развития. Сущность антикризисного управления персоналом, включая наемных работников, работодателей и других владельцев предприятия заключается в установлении основных факторов эффективности управления в условиях кризиса. В основе этих отношений лежат принципы, методы и формы воздействия на интересы, поведение и деятельность работников в целях максимального использования их. Модель антикризисного управления связана с раскрытием необходимых потенциалов личности и включает профессиональные и личностные блоки.

управление

антикризисное управление персоналом

модель антикризисного реагирования

профессионально-личностный потенциал

1. Гуцыкова С.В. Взаимосвязь интегративных профессионально важных качеств и личностных характеристик специалистов с разной эффективностью деятельности: aвтореф. дис. ... канд. пс. наук. – М.: Институт психологии Российской академии наук, 2012. – 30 с.

2. Забродин, Ю.М., Кулапов М.Н., Одегов Ю.Г. Психология человека и управление персоналом // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. – 2005. – № 2. – С. 53–67.

3. Охотников О.В. Философские основы кадровой политики организации // Кадровая политика организации: ученые записки кафедры управления персоналом и психологии. – Вып. 1. – Екатеринбург: УрФУ, 2015. – С. 8–19.

4. Пономарева О.Я. Применение модели компетенций как направление кадровой политики: от теории к практике // Кадровая политика организации: ученые записки кафедры управления персоналом и психологии. – Вып. 1. – Екатеринбург: УрФУ, 2015. – С. 29–39.

5. Прозорова, О.Н. «Психология самости» Э. Эриксона и логотерапия В. Франкла в управлении персоналом: сравнительный анализ // Актуальные проблемы гуманитарных наук. – Томск, 2013. – С. 269–271.

6. Рябов О.А. Моделирование процессов и систем: учебное пособие. – Красноярск, 2008. – 122 с.

7. Смирнов В.К. Психология управления персоналом в экстремальных условиях: учеб пособие. – М., 2007.

8. Токарева Ю.А. Управленческое консультирование как элемент системной кадровой политики // Кадровая политика организации: ученые записки кафедры управления персоналом и психологии. – Вып. 1. – Екатеринбург: УрФУ, 2015. – С. 148–155.

На современном этапе развития психологической стороны экономических процессов актуализируется проблема разработки модели антикризисного управления персоналом, раскрывающая идею поддержания стабильной социальной формы в период экономического кризиса, переживаемого Россией. Наряду с тем, что подобного рода разработки представляют собой не редкость для научно-исследовательских работ в области управления персоналом, огромной заслугой ученых является обращение внимания к анализу психологической составляющей деятельности служб по управлению персоналом (А.П. Градов, Ю.М. Забродин, О.Н. Прозорова, В.К. Смирнов и др.). Психология управления и связанная с ней задача психологического моделирования только начинает разрабатываться отечественной психологической школой и значительный вклад в данное направление вносят исследования, содержащие ориентиры, необходимые для понимания процессов кадровой составляющей предприятий (О.Е. Алехина, Ю.И. Богданов, Т.Ю. Базаров, А.Я. Кибанов, О.В. Охотников и др.). Моделирование процесса антикризисного управления, включающего развитие профессионально-личностного потенциала кадрового состава предприятия, основано, прежде всего, на установленной дидактической сущности и особенностях этого процесса, имеющих свою специфику в период реформ и социальных кризисов (Т.К. Коваленко, О.А. Рябов, Ю.А. Токарева, А.Э. Федорова и др.).

Под моделью понимается такая мысленно представляемая или материально реализованная система, которая, отображая или воспроизведя объект исследования, способна замещать его так, что её изучение даёт нам новую информацию об этом объекте . Основу модели антикризисного управления персоналом составляют процессы развития профессионально-личностного потенциала сотрудников посредством психологических технологий, различных форм, методов, принципов, критериев, компонентов, функций и образовательных модулей.

Учитывая имеющиеся разработки в области антикризисного управления на основе личностной и профессиональной реализации специалиста, к настоящему времени все очевиднее обозначаются противоречия между:

Многочисленностью исследовательских работ, раскрывающих вопросы профессиональной деятельности в условиях кризисов и стрессов и требований к её осуществлению, и недостаточной представленностью работ, характеризующих идею целостности личностной и профессиональной подготовленности к решению задач повышенного уровня сложности;

Многоаспектностью изученности задачи антикризисного управления и фрагментарностью исследований, изучающих профессиональную и личностную сторону специалиста, психологический аспект его реализации в условиях кризиса;

Необходимостью моделирования процесса антикризисного управления с учетом профессионально-личностной составляющей развития специалиста и фрагментарностью представлений о целенаправленных моделях развития персонала в условиях кризиса.

Поиск путей разрешения этих противоречий определил проблему нашего исследования, которая в теоретическом плане заключается в разработке модели антикризисного управления персоналом в условиях социально-экономического кризиса на основе личностно-профессионального потенциала с учетом его структурной организации и содержательной наполненности, обеспечивающей успешное осуществление профессиональной деятельности.

Теоретической основой моделирования антикризисного управления персоналом на основе профессионально-личностного потенциала являются труды в области научного моделирования (Б.В. Бирюков, В.А. Веников, Ю.А. Гастев, Е.С. Геллер, О.Я. Гельман, А.И. Уемов, В.В. Чавчанидзе, В.А. Штоф и др.), моделирования в психологии (П.К. Анохин, Н.А. Бернштейн, В.П. Зинченко, И.М. Кондаков, Б.Г. Мещеряков и др.).

Моделирование как метод научного познания основан на подобии, при котором исследуется не сам объект, а его аналог, его заместитель, а затем полученные при изучении модели результаты экстраполируются на исследуемый объект. Модель может быть объективно выстроена и реализована только с учетом миссии, целей и стратегии антикризисного реагирования, т.к. по своей сути является идеальным образцом специалиста, который может быть эффективен в условиях профессионального стресса и кризиса .

Актуализация модели антикризисного управления персоналом будет полноценной при соблюдении ряда внешних (созданных психологом) и внутренних (зависящих от специалиста) условий:

1. Системного подхода, заключающегося в обязательном участии, в условиях кризиса, всех компонентов профессионально-личностного потенциала. В личностном: когнитивного, эмоционального и поведенческого. В профессиональном: мотивационно-потребностного, исполнительного и контрольно-оценочного.

2. Фасилитационного подхода, связанного с адекватной психологической тактикой актуализации личностных ресурсов, поскольку при таком подходе основное внимание уделяется созданию условий для индивидуальной и коллективной реализации всех компонентов личностного потенциала в условиях кризиса.

3. Ответственного отношения к процессу антикризисного реагирования. Модель окажется эффективной только в том случае если сам профессионал осознает степень ответственности за совершаемые действия, захочет приложить старания и усилия к собственному развитию и уровню профессионализма.

Анализ имеющихся разработок в области психологического моделирования и сопровождения позволил сформировать ряд четких ориентиров для теоретического моделирования антикризисного управления:

1) на первый план выдвигается личностный уровень, т.е. не готовый набор профессиональных умений и навыков, а личностная и организационная деятельность, способность специалиста «расти» посредством разрешения сложных задач, умение анализировать свои личностные качества, находить условия для личностного роста;

2) профессиональный уровень связан с умением быстро создавать, «конструировать» выход из сложившейся кризисной ситуации с использованием собственных профессиональных компетенций. Реализация профессионального уровня связана с наличием у специалиста новых знаний, профессиональных умений в соответствии с требованиями рыночной ситуации .

Обобщение проведенных исследований позволяет утверждать, что процесс антикризисного реагирования требует следующего набора личностно-профессиональных качеств и прогрессивных структурных изменений личности:

1. Изменение направленности личности:

Расширение круга интересов и изменение системы потребностей;

Актуализация мотивов достижения;

Возрастание потребности в самореализации и саморазвитии.

2. Увеличение опыта и повышение квалификации:

Повышение компетентности;

Развитие и расширение умений и навыков;

Освоение новых алгоритмов решения профессиональных задач;

Повышение креативности деятельности.

3. Развитие сложных частных способностей.

4. Развитие профессионально важных качеств, определяемых спецификой деятельности.

5. Развитие личностно-деловых качеств.

6. Повышение психологической готовности к профессиональной деятельности в условиях стресса. Известно, что деятельность человека как осознанная форма разнообразной поведенческой активности определяется не только профессиональными качествами субъекта, но и его личностными особенностями .

Рис. 1. Модель антикризисного управления персоналом в условиях социально-экономического кризиса

Опираясь на принципы системного и деятельностного подходов в разработке модели, можно выделить структурные элементы, позволяющие качественно оценить как содержание, так и характер психологической готовности персонала с точки зрения личностного и профессионального реагирования. Так, личностное реагирование и готовность противостоять кризисным процессам включает: когнитивный компонент - содержит совокупность знаний о себе как профессионале, о мировых тенденциях в отношении осуществляемой профессиональной деятельности, которые позволяют выдерживать и эффективно преодолевать различные, в том числе стрессовые ситуации. Когнитивный компонент определяет эффективность профессиональной деятельности как самостоятельно, так и в команде. В период социальных преодолений структура когнитивного компонента претерпевает изменения при накоплении необходимых знаний, умений, навыков, включает представление себя в сложных ситуациях, знания о себе как личности, свои сильные и слабые стороны, свои установки, способности; эмоциональный компонент - осознание признаков эмоционального комфорта, понимание признаков эмоциональной напряженности, внутренняя готовность к переживанию определенных профессиональных ситуаций, способность к сопереживанию, сочувствию, выражению и пониманию эмоций других; поведенческий - практичность, самостоятельность, уверенность, позволяющие самостоятельно принимать решения, реализация индивидуальных предпочтений в выборе стратегий поведения в проблемных ситуациях социального взаимодействия, сформированность определенных умений, позволяющих успешно выполнить профессиональные задачи, умение адекватно проявить себя в неожиданных ситуациях, способность контролировать и управлять своими реакциями. Профессиональное образование включает: мотивационно-потребностный компонент - ведущие детерминанты профессиональной деятельности, желание реализовать себя в ситуации нестабильности, индивидуальную активность, осознание потребности в саморазвитии; исполнительный компонент - наличие сформированных умений и навыков, связанных с профессиональной деятельностью, умение применить их на практике; контрольно-оценочный - осознанное отношение к результатам своего профессионального поведения, профессионального развития, умение оценить и скорректировать отдельные личностные и профессиональные умения, планирование и достижение более высокого уровня профессионализма, компетентности.

Проблема моделирования антикризисного процесса с учетом профессионально-личностного потенциала персонала представляет собой современную постановку традиционных для психологии вопросов о психологических критериях, о соотношении личностного и профессионального.

Рис. 2. Модель профессионально-личностного потенциала антикризисного регулирования

На наш взгляд, личностные качества составляют важный фундамент профессиональной успешности специалиста. Учитывая профессионально-личностные качества, особенности их профессиональной деятельности, мы можем сказать, что успешное поведение специалиста будет зависеть от последовательного достижения достаточного для антистрессового регулирования профессионально-личностного потенциала.

Рецензенты:

Банникова Л.Н., д.соц.н., профессор кафедры социологии и социальных технологий управления, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, г. Екатеринбург;

Васягина Н.Н., д.псх.н., профессор, заведующая кафедрой психологии образования, Уральский государственный педагогический университет, г. Екатеринбург;

Козлова О.А., д.э.н., профессор, руководитель центра исследований социоэкономической динамики, Институт экономики Уральского отделения РАН, г. Екатеринбург.

Библиографическая ссылка

Токарева Ю.А., Коваленко Т.К. МОДЕЛЬ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ ПРЕДПРИЯТИЯ В ПЕРИОД СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 8-3. – С. 616-619;
URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=38951 (дата обращения: 05.01.2020). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания» 1

Статья посвящена гомеостатическому подходу к анализу и синтезу систем в аспекте выработки механизмов по выводу систем из кризисного состояния на примере экономических систем. Проведен концептуальный анализ понятия «антикризисное управление системой», построен его интенсионал и определены задачи создания системы антикризисного управления. Учитывались основные современные подходы к анализу кризисных ситуаций в экономике, их достоинства и недостатки. Были рассмотрены существующие методики анализа и моделирования финансово-экономического состояния предприятия, а именно методы факторного финансового анализа: модель Альтмана, модель Фулмера, модель Спрингейта, модель Ж. Лего. В статье описывается отличие предлагаемого метода от ныне существующих, заключающегося в том, что применяется понятие целостности системы, которое заключается в учете взаимодействия противопоставленных противодействующих движущих сил, факторов. А также понятие «кризис» понимается как выход системы из состояния гармоничного динамически равновесного действия этих противоположностей. В описываемом методе предлагается обобщенный механизм для поиска, анализа и уравновешивания таковых противопоставленных факторов. Приведен пример автоматизации поставленной задачи и приведены примеры когнитивных карт анализа фактического состояния идеальных состояний конкретного предприятия.

управление

антикризисное управление

когнитивное моделирование

гомеостатика

концептуальный анализ и проектирование

1. С.П. Никаноров. Концептуализация предметных областей. М.:Концепт,2009, -268 с.

2. А.Г. Теслинов. Концептуальное мышление в разрешении сложных и запутанных проблем.– СПб.: Питер,2009 – 288 с.

3. Новая философская энциклопедия. - 2-е изд., испр. и допол. - М.: Мысль, 2010. - Т. 1-4. - 2816 с.

4. Системы факторов влияния на процесс управления развитием предприятия / // Д.В. Бутенко, Л.Н. Бутенко, Е.Б. Журавлева Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2009. - № 4. - C. 115-116.

5. Д. В. Бутенко. Концептуальный анализ системы антикризисного управления / // Изв. ВолгГТУ. Серия "Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах". Вып. 9: межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. - Волгоград, 2010. - № 11. - C. 47-49.

6. Д.В. Бутенко, Вершков А.Б. Автоматизация процесса моделирования производства. Концептуальный менеджмент / Современные наукоемкие технологии. - 2009. - № 6. - C. 57-58.

7. Применение кризис-прогнозных моделей в диагностике финансовой состоятельности предприятий [Электронный ресурс]. – 2007. – Режим доступа: http://www.science-bsea.narod.ru/2007/ekonom_2007_2/kaziev_prim.htm

В период кризиса предприятие, организация подвергается увеличенному количеству рисков, руководитель должен уметь быстро переключиться на новый эффективный режим работы своего бизнеса. Актуальными задачами становятся предвидение кризисных проявлений, оперативное их преодоление и планирование развития предприятия в кризисный период. Возникает потребность моделирования устойчивости организации с учетом изменения значимых экономических параметров, характеризующих работу организации. Предполагается, что организация работает устойчиво, если она сохраняет свои параметры в пределах оптимальных значений при изменении внешних воздействий в течении времени.

Концептуальные методы, развиваемые в настоящее время школой С.П. Никанорова , предоставляют мощный аппарат для переноса знаний между различными, иногда далеко отстоящими друг от друга, предметными областями, что позволяет создать многоаспектное представление об изучаемой области и увидеть другие горизонты. Анализ по этим методам проводится посредством выделения наиболее общих понятий, относящихся к формулированию задачи. Предельно общие понятия называются категориями. Категории являются метаязыковыми когнитивными образованиями, к которым относятся дефиниции классов понятий, используются в задачах систематизации знаний и познавательного процесса. Категории фиксируют классы знания, этапы и факторы познавательных процессов, поэтому они входят в систему управления знаниями . Начнем с определения категорий по нашей тематике. Проведем концептуальный анализ понятия «антикризисное управление системой» с помощью рассмотрения его составляющих.

Само понятие «кризис» имеет много различных определений и используется в различных сферах, например, финансовой, политической, энергетической, психологической, экологической и т.д. Из всего множества определений кризиса можно выделить следующие компоненты: гомеостаз, исчезновение, баланс сил, конфликт, нарушение равновесия, рост, лавина. Таким образом, можно сформировать обобщающее определение. Кризис (греч. krisis — решение, поворотный пункт) — перелом, переворот или пора переходного состояния, когда система теряет свои гомеостатические свойства, теряется баланс сил или нарушается равновесие во взаимодействии между элементами системы, приводящие к изменению стратегии поведения системы и появлению новых видов взаимодействия и приобретению системой новых свойств. Процесс происходит лавинообразно и порождает постоянно пополняющееся открытое множество проблем, препятствующих управлению.

Анти (греческое anti - против, вместо), приставка, означающая: противоположность, враждебность чему-либо, направленность против чего-нибудь.

Понятие «управление» имеет также множество определений, которые включают следующие категории: планирование - определение желаемого состояния и пути его достижения; учет - фиксация отклонения от запланированных целей; контроль и анализ - определение проблемных ситуаций; регулирование или оперативное управление - принятие и осуществление решения по ликвидации отклонения, как разрешение проблемной ситуации. Соотношение между планированием и оперативным управлением может быть представлено на стягивающем графе.

Антикризисное управление также необходимо рассматривать в качестве некоторой особенной системы управления. Приведем определение системы. Систе́ма (от др.-греч. σύστημα — «сочетание») — множество взаимосвязанных объектов и ресурсов, организованных процессом системогенеза в единое целое и, возможно, противопоставляемое среде или суперсистеме. Целое существует в определенных границах в состоянии равновесия противодействующих сил . В системном анализе система определяется как совокупность сущностей (объектов) и связей между ними, выделенных из среды на определённое время и с определённой целью.

Для построения интенсионала понятия «антикризисное управление» необходимо построить интенсионал понятия «антикризис». Для этого необходимо инвертировать все понятия, сопряженные с понятием «кризиса». В этом случае, «антикризис» также представляет собой переходное состояние, целью которого является восстановление гомеостатических свойств, динамического баланса сил и равновесия во взаимодействии между элементами системы.

Для построения системы антикризисного управления необходимо определить параметры системы в состоянии «кризис». Для начала необходимо построить систему управления текущих процессов, где определены шкалы с некоторыми полюсами. Этими полюсами по каждой шкале параметров процессов будем считать такие, выходя за которые система входит в состояние неустойчивости. За пределами этих полюсов будут кризисные параметры системы.

Изучением такого рода динамики занимается гомеостатика, наука о динамически устойчивых системах, где в основе равновесия лежит «принцип гармонии». Благодаря этому началу, взаимодействие полюсов оказывается динамически постоянным. Исходя из посылок гомеостатики, крайние состояния некоторого управляемого процесса можно представить как полюса, между которыми поддерживается динамическое равновесие, то областью гармоничных состояний будет та, которая образуется границами "золотого сечения", отстоящими от обоих полюсов в соответствии с отношением 1/0,0618 .

Рисунок 1. Зоны гармоничного состояния и кризисных состояний системы.

В основе динамической устойчивости системы находится гомеостатический принцип равновесия . Сутью этого принципа являются следующие положения:

Система будет в состоянии динамической устойчивости, если находится в балансе двух противопоставленных факторов и имеется третий действующий фактор, который осуществляет динамическое регулирование этого противодействия;

Для устойчивого функционирования между входными и выходными параметрами системы должно наблюдаться взаимодействие, для которого выделяются оптимальные, опасные и критические зоны; оптимальная зона характеризуется двумя границами в соответствии так называемому «золотому сечению».

На основе вышеописанных принципов и концептуального анализа понятий антикризисного управления становится возможным начать проектирование такой системы. Тогда ее основными задачами будет являться:

Анализ текущих параметров процессов системы;

Удержание параметров системы в состоянии равновесия ;

Предупреждение кризисных состояний, т.е. отслеживание тенденций изменения параметров системы по их шкалам с целью определения условий и времени достижения ключевых состояний границ допустимых значений;

Восстановление параметров ранее достигнутых системой в состояние их взаимного устойчивого равновесия;

Переход системы в новое качественное состояние с другими параметрами, где их соотношения будут устойчивыми и динамически равновесными.

Исходя из перечня этих задач, можно заключить, что основное отличие системы антикризисного управления в том, что она имеет в своем составе следующие интеллектуальные компоненты. Подсистему прогнозирования, которая должна определять параметры состояний с новыми качественными свойствами и подсистему поддержки принятия решений по возможному переходу из текущего состояния в одно из возможных динамически устойчивых состояний.

Результаты анализа концептов, входящих в понятие «антикризисное управление системой» позволяет сформировать его интенсионал. Антикризисным управлением системы является система гомеостатического типа, обеспечивающая возврат исходной системы в состояние динамической устойчивости ее параметров при взаимодействии с внешней средой и удержание ее в состоянии ранее достигнутого равновесия (до кризиса), либо перевод системы в новое качественное состояние. Исходя из этого определения, можно выделить требование к системе антикризисного управления:

Мониторинг текущих значений параметров системы;

Построение субсистем управления гомеостатического типа по ключевым параметрам систем;

Прогнозирование поведения системы в результате агрессивного воздействия окружающей среды. Для этого необходимо прокреативное видение внешнего воздействия (предвидение возможных негативных влияний и создание резерва для непредвиденных ситуаций для поддержания главной целевой функции);

Подсистема определения проблемных ситуаций процесса системогенеза, построение их моделей;

Подсистема стратегического и тактического планирования для поведения системы в вышеопределенных состояниях;

Подсистема поддержки принятия решений по выходу из кризисных состояний.

Отметим, что решение совокупности этих задач позволит обеспечить создание системы управления стабильным развитием систем любого типа.

Для построения модели динамической устойчивости экономической системы во времени нами были рассмотрены существующие методики анализа и моделирования финансово-экономического состояния предприятия.

В процессе исследования были рассмотрены следующие методы факторного финансового анализа: модель Альтмана, модель Фулмера, модель Спрингейта, модель Ж. Лего .

Модель Альтмана учитывает следующие факторы: степень ликвидности активов, уровень рентабельности активов, уровень доходности активов, отношение собственного капитала к заемному, оборачиваемость активов.

Модель Фулмера включает факторы: отношение нераспределенной прибыли прошлых лет к совокупным активам, отношение объема реализации к совокупным активам, отношение прибыли до уплаты налогов к совокупным активам, отношение денежного потока к полной задолженности, отношение долга к совокупным активам, отношение текущего пассива к совокупным активам, логарифм материальных активов, отношение оборотного капитала к полной задолженности и логарифм отношения прибыли до уплаты процентов и налогов к выплаченным процентам.

Модель Спрингейта учитывает: отношение рабочего капитала к активам предприятия, отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к общей сумме активов, отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к общей сумме краткосрочных обязательств, отношение выручки от реализации к общей сумме.

Модель Ж. Лего включает: отношение акционерного капитала к общей сумме активов, отношение прибыли до налогообложения и издержек финансирования к общей сумме активов, отношение оборота за два предыдущих периода к общей сумме активов за эти же периоды.

Достоверность этих моделей колеблется от 60 до 90% . Модели Альтмана и Ж. Лего применимы только к акционерным обществам. Прогноз дается максимум на два года вперед, причем, чем больше горизонт прогноза, тем меньше достоверность результатов.

Все эти модели используются только для расчета вероятности банкротства в ближайшие 1-2 года. В условиях кризиса для руководителя намного важнее выявить и нейтрализовать причины ухудшения финансового состояния предприятия, чем знать какова вероятность банкротства его организации в ближайшее время.

Анализ вышеприведенных моделей показывает, что они не решают задачу определения динамической устойчивости предприятия. В ходе анализа было выделено две группы факторов, являющихся противоположными. Первая группа характеризует хозяйственную деятельность предприятия, т.е. она включает в себя все, что относится к показателям эффективности производства, вторая характеризует финансовое состояние предприятия, оно включает в себя эффективность использования финансовых средств организации.

Результаты анализа известных моделей необходимы для формулирования модели антикризисного управления.

Концепция такой динамической системы представлена на рисунке 2. Модель представляет шестиконечную звезду, состоящей из двух треугольников, наложенных друг на друга — первый направлен вверх, второй вниз.

Рисунок 2. Концептуальная модель оценки финансово-экономической устойчивости предприятия

Хозяйственная составляющая состоит из факторов «Средства производства и предметы труда» и «Трудовые ресурсы», «Деятельность предприятия» является их регулятором. Регулятор необходим для распределения ресурсов, исходя из различных параметров, таких как: степень механизации и автоматизации производства; наличие необходимых материальных и финансовых ресурсов; организационно-технический уровень предприятия; уровень концентрации и специализации производства; техническая и энергетическая вооруженность труда; прогрессивность технологических процессов; уровень маркетинговой деятельности по изучению спроса на продукцию; конкурентоспособность продукции; рынки сбыта; организация торговли и рекламы.

Исходя из полученных результатов, могут быть определены оптимальные значения факторов:

«Средства производства и предметы труда», который можно охарактеризовать с помощью следующих показателей: фондорентабельность, фондоотдача, фондоемкость, среднегодовая стоимость основных средств, амортизация, выработка продукции за один машино-час, коэффициент использования наличного оборудования, материалоемкость, материалоотдача, стоимость использованных предметов труда;

«Трудовые ресурсы», который включает в себя следующие коэффициенты: обеспеченность предприятия трудовыми ресурсами; полнота использования фонда рабочего времени; фонд заработной платы; показатели производительности труда, прибыли на одного работника и на рубль заработной платы и др.

Финансовая составляющая состоит из факторов «Прибыль» и «Затраты», «Финансовое состояние предприятия» является их регулятором. Регулятор необходим для получения максимальной прибыли с оптимальным количеством затрат. Это происходит с помощью регулирования значений различных параметров, таких как: наличие и структуру капитала предприятия по составу его источников и формам размещения; эффективность и интенсивность использования собственных и заемных средств; платежеспособность; финансовую устойчивость.

Определяются оптимальные значения факторов:

«Прибыль», который можно охарактеризовать с помощью всех показателей прибыли и рентабельности;

«Затраты», который включает в себя следующие коэффициенты: объем валовой, товарной и реализованной продукции в стоимостном, натуральном и условно-натуральном измерении; структура продукции, ее качество; ритмичность производства; объем отгрузки и реализации продукции; остатки готовой продукции на складе; общая сумма затрат на реализацию продукции, в том числе по элементам, статьям затрат, видам продукции; затраты на рубль товарной продукции; себестоимость отдельного изделия и т.д.

Отметим, что полярные группы параметров, которые характеризуют устойчивость системы, разделены таким образом, что внутри этих групп также наблюдается полярное взаимодействие. Это приводит к тому, что представленная модель не отрицает, а поглощает свои аналоги. Важно, что при этом сохранен системный подход, так как все эти параметры рассчитываются на основе известных иерархических экономических моделей. Такое представление положено в основу проекта автоматизированной системы, производящей полный анализ баланса параметров организации и выдающей рекомендации для достижения динамической устойчивости в любой момент времени.

По итогам расчета факторов построена модель, отображающая текущую финансовую устойчивость конкретного «предприятия Х». За неимением возможности полно изложить расчеты по разработанной нами модели, эту часть опускаем, а представляем лишь результаты.

Рисунок 3 - Когнитивные модели. Идеальная и реальная модель устойчивости предприятия Х.

По итогам такого моделирования на реальных примерах «предприятия Х» составляются когнитивные карты, пример которых показан на рисунке 3. Результаты говорят о том, что руководство предприятия вкладывает средства в новые материалы или новое оборудование. Это вынуждает его уменьшить количество или обучить работников, поэтому производительность труда падает. Данный процесс требует особого контроля, иначе он может привести к серьезным последствиям.

Концептуальный анализ понятия «антикризисное управление» позволяет выделить базисные понятия антикризисного управления и сформулировать требования к проекту такой системы;

Выделение из известных моделей факторного анализа полярных групп факторов, характеризующих работу экономической системы; построение их взаимодействий внутри этих групп; разработка модели динамической устойчивости экономической системы с использованием принципов гомеостатики.

Когнитивное моделирование системы антикризисного управления позволяет создавать когнитивные карты текущего состояния системы и проводить синтетическую работу по выработке рекомендаций для выхода организации в состояния устойчивости.

Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант 14-07-00196 Моделирование гармоничных целостных систем

Рецензенты:

Гончарова М.В., д.э.н., профессор кафедры «Экономика и финансы предприятий» Волгоградского технического университета, г.Волгоград.

Ульянова О.Ю., д.э.н., профессор кафедры «Экономической теории и экономической политики» Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета, г.Волгоград.

Библиографическая ссылка

Бутенко Д.В., Бутенко Л.Н., Бугрий Р.С., Кошечкин Я.С. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ГОМЕОСТАТИЧЕСКОГО ПОДХОДА // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=13768 (дата обращения: 05.01.2020). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

Музлова Виктория Андреевна, Бутрина Юлия Владимировна
1.Высшая Магистрант факультета «Высшая школа экономики и управления»
2. к.э.н, доцент кафедры «Финансы, денежное обращение и кредит»
Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск

Muzlova Victoria Andreevna, Butrina Julia Vladimirovna
1. Master student of the faculty «Higher school of Economics and management"»
South Ural state University, Chelyabinsk
2. c.e.s., assistant professor of the pulpit "Finance, monetary circulation and credit"
SouthUralstateUniversity, Chelyabinsk

Аннотация: В современных условиях экономической нестабильности банковского сектора вопрос оценкифинансовой устойчивости банка приобретает особое значение. Рост банковских рисков ухудшает проблему сохранения финансовой устойчивости банка, превращая данную проблему в один из наиболее актуальных теоретических и практических аспектов современной экономики. Поэтому возникает необходимость в создании такой модели с помощью, которой банк сможет проводить точную оценку своей финансовой устойчивости.
В статье описываются основные этапы создания авторской модели для оценки финансовой устойчивости банка на основе экономико-математического моделирования.

Abstract: In modern conditions of economic instability of the banking sector, the issue of assessing the bank"s financial stability becomes particularly important. The growth of banking risks worsens the problem of maintaining the financial stability of the bank, turning this problem into one of the most relevant theoretical and practical aspects of the modern economy. Therefore, there is a need to create such a model with the help of which the bank will be able to accurately assess its financial stability.
The article describes the main stages of creating an author"s model for assessing the bank"s financial stability on the basis of economic and mathematical modeling.

Ключевые слова: финансовая устойчивость банка, факторы финансовой устойчивости, корреляция, многофакторная регрессионная модель, уравнение регрессии, t-критерий Стьюдента, критерий Фишера, мультиколлинеарность.

Keywords: financial stability of the bank, financial stability factors, correlation, multifactorial regression model, regression equation, Student"s t-test, Fisher criterion, multicollinearity.

Объективная и точная оценка финансовой устойчивости банка это неотъемлемая часть, позволяющая обеспечить его конкурентоспособность, повысить потенциал в деловом сотрудничестве, оценить, в какой степени гарантированы его экономические интересы. Именно поэтому банкам необходима модель, которая позволит своевременно произвести точную оценку финансовой устойчивости.

В настоящее время моделирование есть эффективный прием познания сущности изучаемых явлений. Поскольку оно дает возможность получить четкое представление об исследуемом объекте, позволяя количественно описать его внутреннюю структуру и внешние связи, выступая в качестве основного инструмента финансового анализа, а так же оно активно используется на практике для прогнозирования банкротства. Основная задача моделирования состоит в том, чтобы сконструировать модель на основе предварительного ее изучения и выделения существенных характеристик, на основе которых и будет производиться моделирование.

Разработка многофакторной регрессионной модели оценки финансовой устойчивости будет проводиться в пять этапов, краткое описание которых представлены в таблице 1 ниже.

Таблица 1

Этапы разработки многофакторной регрессионной модели

Этап	Краткое описание этапа
Первый этап – Отбор факторов.	Первым этапом является отбор факторов, которые легли в основу финансового анализа. При отборе факторов основной акцент ставиться на определении универсального интегрального критерия или результирующего показателя Y .
Второй этап – Приведение данных к достоверному виду.	Все отобранные факторы с помощью математических преобразований выразили в процентном соотношении. Данный этап исследования позволил определить состав выборки, удовлетворяющий требованию репрезентативности, однородности и целостности.
Третий этап – Разработка многофакторной регрессионной модели.	Основной задачей является определение ряда наиболее приоритетных финансовых показателей необходимых для дальнейшего использования в процессе разработки модели. Одним из обязательных требований, предъявляемых к факторам, является отсутствие интеркоррелированности (т.е. корреляции между объясняющими переменными) и точной функциональной связи между ними. Включение в модель факторов с высокой интеркорреляцией, может привести к нежелательным последствиям – система нормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов регрессии. Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми. После чего все факторы должны быть проверены на наличие мультиколлинеарности, когда более чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью, следовательно, имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга. В результате вариация в исходных данных перестает быть полностью независимой, и нельзя оценить воздействие каждого фактора в отдельности . В результате преобразований мы доводим модель до необходимого нам вида, после чего производим регрессионный анализ.

Так как традиционно оценка финансовой устойчивости банка предполагает использование определенного набора показателей, которые мы сгруппировали следующим образом:

– показатели достаточности капитала (Х1 );

– показатели ликвидности (Х2 );

– показатели, характеризующие качество активов (Х3 );

– показатели прибыльности (Х4 );

– показатели рентабельности (Х5 );

Расчет результирующего показателя (Y ) произвели с помощью формулы:

Однако поскольку оценка некоторых показателей включает в себя ряд определенных коэффициентов, поэтому существует необходимость преобразования их к одному показателю.

Например, оценка ликвидности происходит путем выполнения нормативов ликвидности через определение коэффициентов, таких как коэффициент мгновенной ликвидности, текущей ликвидности и долгосрочной ликвидности.

С помощью математических преобразований мы доводим модель до необходимого нам вида. Таким образом, мы получаем следующие данные, представленные в таблице 2.

Таблица 2

Основные показатели финансовой устойчивости банка.

	Показатели	2015		2016 2016
		1 полугодие	2 полугодие	1 полугодие	2 полугодие
Х1	Достаточность капитала, %	12,67	11,87	11,81	11,80
Х2	Ликвидность, %	128,23	123,90	117,32	133,31
Х3	Темпы роста актива, %	93,34	113,13	97,07	99,16
Х4	Темпы роста прибыли, %	56,48	163,57	97,10	164,18
Х5	Рентабельность, %	7,67	10,30	19,83	21,27
Х6	Народный рейтинг	28,0	27,3	26,7	25,9

Банки.ру Информационный портал аналитикаhttp://www.banki.ru/ .

В результате мы получили данные, которые удовлетворяют требованию репрезентативности, однородности и целостности, следовательно, можно приступить к процессу разработки многофакторной регрессионной модели.

Однако прежде чем приступить к регрессионному анализу, необходимо проверить данные на мультиколлинеарность.

Требование отсутствия мультиколлинеарности вызва­но тем, что если между двумя факторами, отвечающими трем первым требованиям, имеется тесная связь, то нет нужды оба фактора включать в модель, так как один мо­жно выразить через другой. Кроме того, при неосмотри­тельном включении взаимосвязанных факторов в одну многофакторную модель возникают вычислительные трудности, связанные с тем, что система нормальных уравнений становится неразрешимой.

Проверка отсутствия мультиколлинеарностипроизводилась с помощью формулMSExcel и не выявила мультиколлинеарности факторов.

Таким образом, убедившись, что выявленные нами данные верны, можно приступить к процессу разработки самой модели оценки финансовой устойчивости.

Построение модели множественной регрессии будем производить с помощью корреляционно-регресионного анализа.

Для выявления зависимости показателей воспользуемся возможностямиMSExcel. Наиболее простой формой зависимости является линейная, то есть зависимость вида:

Следует определить, все ли переменные нужно включать в уравнение, или есть переменные, которые существенно не влияют на величину Y и их нецелесообразно включать в уравнение (1).

Для расчета совокупного коэффициента корреляции необходимо опре­делить парные коэффициенты корреляции r 0 i между всеми факторами x i , входящими в модель, и результиру­ющим показателем у и все парные коэффициенты корре­ляции между факторами. Все коэффициенты корреляции записываются в квадратную симметричную матрицу .

В результате проведенной множественной корреляции выявлены следующие коэффициенты корреляции:

Таблица 3

Коэффициенты корреляции

На основании данных, полученных в таблице, можно сделать вывод, что связь факторов Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6 с фактором Y существенная, следовательно, все факторы значимые.

Таким образом, уравнение регрессии приобрело вид:

В результате обработки данного уравнения необходимо исключить незначимые факторы, с помощью функции Пакет Анализ в MSExcel.Проводить регрессию необходимо до тех пор, пока все факторы не будут значимыми.

Результат анализа множественной регрессии показал высокую значимость уравнения регрессии, на основе показателя R-квадрат = 0,986601403

Рисунок 1. Регрессионная статистика основных показателей финансовой устойчивости банка

В конечном итоге мы получили следующие данные, представленные в таблице 2:

Таблица 2

Оценка адекватности основных показателей финансовой устойчивости банка путем их последовательного исключения

Регрессия 1
t теор	3,182446305
t расчY	2,409094938	неадекватен
t расчX1	-1,449843444	неадекватен
t расчX2	2,488840673	неадекватен
t расчX3	0,022463051	неадекватен
t расчX4	9,24292477	адекватная
t расчX5	11,58373036	адекватная
t расчX6	1,93536583	неадекватен
Регрессия 2
t теор	2,776445105
t расчY	1,740909057	неадекватен
t расчX2	1,885216947	неадекватен
t расчX3	0,69870852	неадекватен
t расчX4	9,664627508	адекватная
t расчX5	10,20949772	адекватная
t расчX6	1,164203243	неадекватен
Регрессия 3
t теор	2,570581836
t расчY	3,668614396	адекватная
t расчX2	1,87762487	неадекватен
t расчX4	11,51882755	адекватная
t расчX5	10,76263218	адекватная
t расчX6	1,055131849	неадекватен
Регрессия 4
t теор	2,446911851
t расчY	8,486455956	адекватная
t расчX2	1,556634214	неадекватен
t расчX4	11,75762476	адекватная
t расчX5	11,81927966	адекватная
Регрессия 5
t теор	2,364624252
t расчY	28,43433612	адекватная
t расчX4	11,27183451	адекватная
t расчX5	12,69145947	адекватная

В ходе корреляционно-регрессионного анализа выяснили, что существенно значимыми показателями являются показатели Х4 и Х5 это показатели прибыли и рентабельности. Таким образом, можно сделать следующие выводы о том, что концепция разработки регрессионной модели для оценки финансовой устойчивости банка была раскрыта, что позволило получить многофакторную регрессионную модель, отвечающую основным признакам, характеризующим финансовую стабильность банков и позволяющим адекватно оценить финансовую устойчивость любого банка.

В результате, полученная модель регрессии характеризуется:

– во-первых, высоким качеством оценивания с позиции стандартной ошибки оценки свободного члена, которая равна 0,82%.

– во-вторых, значимостью и надежностью факторов с позиции включения их в регрессионную модель, которые характеризуются коэффициентом детерминацииR 2 =98.6% и F-критерий Фишера,при анализе которого F расч. >F теор, следовательно уравнение адекватное .

Таким образом, оценку финнасовой устойчивости банка будем производить в той последовательности значивмсти факторов, то есть той последовательности, в которой производилось исключения фактора. Методика оценки финансовой устойчтвости представлена в таблице 3.

Таблица 3

Разработанная методика оценки финансовой устойчивости

Показатели финансовой устойчивости банка			Краткая характеристика показателей финансовой устойчивости банка
	Х5	Рентабельность	Показатель эффективности использования денежных средств или иных ресурсов
	Х4	Прибыль	Это положительный финансовый результат деятельности кредитной организации за определенный период времени. Основной показатель эффективности работы банка
	Х2	Ликвидность	Способность актива быть проданным быстро с минимальными денежными потерями, связанными со скоростью реализации
	Х6	Народный рейтинг	Это независимая оценка работы банков, уровня их сервиса и качества предоставляемых услуг. Он формируется исключительно на основе голосов и отзывов пользователей
	Х3	Активы	Различные объекты, в которые тот размещает собственные и заемные ресурсы
	Х1	Достаточность капитала	Основной норматив, который обязаны соблюдать все кредитные организации. Это один из наиболее важных показателей надежности банка. Характеризует способность банка нивелировать возможные финансовые потери за свой счет, не в ущерб своим клиентам

Разработанная методика оценки финансовой устойчивости даст возможность определить насколько устойчив банк, так как на основании данных показателей рассчитывается интегральный коэффициент финансового состояния банка, по данным которого и будет производиться оценка.

Расчет интегрального коэффициента производится по формуле:

Таблица 4

Характеристика финансового состояния банка в зависимости от величины интегрального показателя

Значение интегрального показателя(У)	Характеристика финансового состояния банка
0-15	Неустойчивое: Неликвидный баланс, т.е не удовлетворительная структура активов и пассивов; отрицательный финансовый результат; не соблюдение нормативов; отрицательная динамика показателей финансовой отчетности и другие
15-30	С признаками проблемности: Кратковременные отклонение от нормативов, невысокие показатели прибыли; временная положительная динамика финансовых показателей
30-60	Относительно стабильное: Ликвидный баланс; положительный финансовый результат; соблюдение нормативов; относительно стабильная ресурсная база; наблюдается положительная динамика финансовых показателей
60-100	Устойчивое: Оптимальная структура активов и пассивов; высокие размеры прибыли; соблюдение нормативов; положительный финансовый результат; стабильная ресурсная база

Как видно из таблицы 4 интегральный коэффициент имеет область значений от 0-100, чем больше его величина, тем лучше финансовое состояние банка.

0-15 , следовательно, финансовое состояние банка неустойчивое.

Если величина интегрального показателя находится в интервале от 15-30 , следовательно, в финансовом положении банка наблюдаются признаки проблемности.

Если величина интегрального показателя находится в интервале от 30-60 относительно стабильным.

Если величина интегрального показателя больше 60 , следовательно, финансовое положение банка является устойчивым.

Таким образом, уменьшение величины интегрального показателя будет означать ухудшение финансового положения банка и наоборот. В результате полученных данных можно будет с легкостью определить свое финансовое положение и в случае, если оно окажется нестабильным вовремя осуществить более детальный анализ для выявления причин финансовой нестабильности.

Библиографический список

1. Анализ банков/ Портал банковского аналитика [Электронный ресурс]. –Режим доступа:http://analizbankov.ru/index.php
2. Банки.ру Информационный портал аналитика [Электронный ресурс]. –Режим доступа:http://www.banki.ru/
3. Бобыль В. Методика применения показателей системы риск-менеджмента / ВБобыль // Банковский вестник 2014 [Электронный ресурс]. –Режим доступа:https://www.nbrb.by/bv/articles/9999.pdf
4. Волощук Л.А, Ткачев С.И, Монина О.Ю. Учебно-практическое пособие / Статистика // Саратов 2016 – С. 140 – 153.
5. Евсеева, А.В. Финансовая устойчивость банка, методы её оценки и способы повышения [Текст] / А.В. Евсеева, Н.А. Пономарева // Наука, образование, общество: тенденции и перспективы развития: материалы III Междунар. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 11 дек. 2016 г.) / редкол.: О. Н. Широков [и др.]. – Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2016. – С. 166–169.
6. Сорока Я.А Концепция разработки регрессионной модели анализа и прогнозирования финансового состояния предприятий промышленности/Я.А Сорока // Математические и инструментальные методы экономики (47) УЭкС, 11/2012[Электронный ресурс]. –Режим доступа:http://uecs.ru/uecs47-472012/item/1663-2012-11

Автореферат диссертации по теме "Методы и модели нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий"

На правах рукописи

ДОМБРОВСКИЙ Алексей Владиславович

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА В АНТИКРИЗИСНОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург- 2006

Диссертация выполнена на кафедре «Национальная экономика» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет».

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ -

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:

доктор экономических наук, профессор Медников Михаил Дмитриевич

доктор экономических наук, профессор Юрьев Владимир Николаевич

кандидат экономических наук, доцент Поснов Владимир Григорьевич

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ - Нижегородский государственный

университет им. Н.И. Лобачевского

Защита состоится «/ ^» 2006 года в ^ ^ часов на заседании дис-

сертационного совета Д 212.229.23 ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет» по адресу: 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29, III учебный корпус, ауд,

С диссертацией можно ознакомится в фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет».

Ученый секретарь Диссертационного совета,

доктор экономических наук, профессор CX/^^ä-a--Сулоева С.Б.

I. ОБ [ДЛЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. Современные условия функционирования российских предприятий определяют необходимость проведения всестороннего и объективного экономического анализа производственно-хозяйственной деятельности. Такой анализ позволяет выявить неэффективность и причины ее возникновения, а также на основе полученных результатов выработать конкретные рекомендации по оптимизации деятельности. В связи с этим на данном этапе становления рыночных отношений в российской экономике все больший интерес приобретают исследования в области антикризисного менеджмента, в частности, в области выявления неблагоприятных тенденций в развитии предприятий-

Особая значимость таких исследований подтверждается устойчивым ростом числа предприятий, переведенных в стадию конкурсного производства, ростом просроченной кредиторской задолженности, снижением рентабельности предприятий промышленного сектора.

В то же время, неопределенность внешней и внутренней среды предприятий, неоднородность и нерепрезентативность выборок, наличие статистических ошибок снижают достоверность известных «точных» математических моделей оценки вероятности банкротства и обусловливают необходимость дальнейшего развития математического аппарата анализа процессов антикризисного менеджмента в современных экономических условиях.

Нечетко-множественный анализ стал применяться в экономических исследованиях сравнительно недавно и был направлен, главным образом, на решение задач сокращения потери экспертной информации при ее обработке, определения границ неопределенности. Однако некоторые аспекты его использования в антикризисном менеджменте промышленных предприятий еще недостаточно разработаны, а именно: методы и модели оценки вероятности банкротства; методы и модели формирования антикризисных стратегий; методы оценки качественных факторов производственно-хозяйственной деятельности.

Таким образом, актуальность избранной темы диссертации, сложность, много-аспектность и нерешенность методологических проблем нечетко-множественного

анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий определили цель и задачи диссертационного исследования.

Целью исследования является разработка методов и моделей нечетко-множественного анализа процессов антикризисного менеджмента, направленных ка повышение эффективности производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.

В соответствии с поставленной целью в диссертации были решены следующие задачи:

проведен анализ причин несостоятельности промышленных предприятий, произведена их классификация;

проведен анализ математических моделей оценки вероятности банкротства промышленных предприятий;

разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий;

разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий;

разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий;

разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий;

предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий. Объектом исследования выбраны промышленные предприятия. Примет исследования - процессы антикризисного менеджмента промышленных предприятий.

Информационной основой исследования послужили материалы Федеральной службы государственной статистики РФ, публикации и отчеты Вестника Высшего

Арбитражного Суда РФ, аналитические и отчетные материалы органов исполнительной власти РФ.

Научная новизна исследования:

уточнены понятия неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства, отличающиеся учетом глубины кризисного состояния и процессов;

разработана классификация причин несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся от известных классификаций учетом агрегированных факторов снижения чистого дисконтированного потока;

разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости стадий их функционирования;

разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий, отличающиеся учетом эффектов взаимодействия факторов производственно-хозяйственной деятельности в уравнении регрессии, разработанном как по отдельным предприятиям, так и по их совокупности, лингвистическим распознаванием оценок;

разработана математическая модель процесса анти кризисного менеджмента промышленных предприятий, отличающаяся учетом ключевых факторов производственно-хозяйственной деятельности н направлений их оптимизации;

разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий, отличающийся применением метода «крутого восхождения по поверхности отклика» и лингвистическим распознаванием оценок;

предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости экспертной информации на всех стадиях ее обработки.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в возможности применения разработанных экономико-математических методов и моделей в анализе и мониторинге деятельности, антикризисном менеджменте промышленных предприятий, финансово-промышленных групп и холдингов, предприятий других, отраслей.

Результаты диссертационного исследования, научные выводы и методологические разработки докладывались на научных семинарах СПбГПУ, используются в учебном процессе СПбГПУ. Основные положения и результаты диссертационного исследования вошли в состав комплексного антикризисного плана ООО «Генеральная производственная компания» на 2004-2005 годы. Ряд положений диссертации использован в решении задач антикризисного менеджмента ООО «ВИПуф», о чем свидетельствуют прилагаемые «Акт о внедрении» и «Справка об использовании результатов диссертационного исследования».

Структура н объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка литературы из 138 наименований. Содержит 148 страниц основного текста, 20 рисунков, 42 таблицы.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий. Производственная система (ПС) ~ это прежде всего система организации промышленного производства. Эффективность ПС ощущается на верхних эшелонах управления промышленным предприятием, когда по показателям производственно-хозяйственной деятельности видна вся взаимосвязанная картина работы ПС, включающая планирование, закупки, производство, запасы, продажи, финансовые потоки и многие другие аспекты. Поэтому, процесс антикризисного менеджмента - это процесс оптимизации ключевых показателей производственно-хозяйственной деятельности. Основными задачами антикризисного менеджмента как процесса являются: анализ причин кризисных процессов, мониторинг среды, риск-контроллинг, оценка экономического положения и оценка вероятности банкротства; разработка антикризисной стратегии.

Основными концептуальными понятиями в диссертации являются понятия неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства. В рамках настоящего исследования неплатежеспособность определяется как временная, острая или хроническая неспособность предприятия расплачиваться по своим текущим обязательствам в срок; несостоятельность как экономический процесс, проявляющийся в явлениях острой

или хронической неплатежеспособности и обусловленный убыточностью предпринимательской деятельности, вызванной ростом незастрахованных рисков, снижением количества инновационных проектов, усилением конкуренции, неблагоприятной конъюнктурой на рынках, форс мажором, а также системным воздействием кризисных процессов; банкротство как экономическое явление, проявляющееся в признании предприятием-должником (в т. ч. н по суду) своей несостоятельности,

| СИ(П*Ц МГЦ ст- иннймши-ЫЕ ^МИЯ

V ФМНШМП* АйСГЩЮТН НОПН КГОИИПЦ РКЩНЦ*

* ц I чм даауп* ■ нам

Рисунок 1. Блок-схема концептуальной модели экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий.

Базой для уточнения этих понятий послужили теоретические концепции категории прибыли, обобщение которых проведено в диссертации, а также существование стадий функционирования промышленных предприятий, различающихся величиной чистого дисконтированного потока (ЧДП), степенью глубины кризисного состояния и процессов. В диссертации делается вывод о нечеткости стадий функционирования промышленных предприятий, предлагается определять их нечеткими множествами.

Выделено семь таких стадий: прибыльная деятельность (получение экономической прибыли), прибыльная деятельность (получение нормальной прибыли), безубыточная деятельность, убыточная деятельность, временная неплатежеспособность, острая неплатежеспособность, хроническая неплатежеспособность.

На самом деле, нечеткость стадий функционирования позволяет выявить экономический механизм возникновения несостоятельности промышленных предприятий, а также классифицировать агрегированные факторы, влияющие на снижение ЧДП (рисунок 1).

Метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий. Разработка методов и моделей нечетко-множественного анализа неразрывно связана с выявлением системы критериев. Так как целью антикризисного менеджмента промышленных предприятий является экономическая стабильность, то критерием такой стабильности является эффективность процесса антикризисного менеджмента. Таким образом, определить такую эффективность можно с помощью оценки вероятности банкротства. В диссертации делается вывод, что математическая модель оценки вероятности банкротства представляет собой аналитическую модель нечетких опытных знаний экспертов.

Пусть пространство возможных стадий функционирования промышленных предприятий содержит состояния 1,2,..., В. Пусть также «состояние 1» - состояние, когда угроза банкротства в течение заданного периода стремится к нулю (получение экономической прибыли), а «состояние В» - хроническая неплатежеспособность. Такое пространство соответствует принятой концептуальной модели экономического механизма возникновения несостоятельности.

Тогда, на основании разработанной концепции стадий функционирования деятельности промышленного предприятия, а также на основании теории лингвистических переменных, оценка вероятности банкротства ¥ может быть представлена:

Г = {<ЛуТ,7\£>),

где - наименование переменной: «оценка вероятности банкротства»; Т- терм-

множество или множество значений: ««очень низкая», «низкая», «ниже средней», «средняя», «выше средней», «высокая», «оченьвысокая»; £> -область определения: универсум .

выбор «нсперто* Определен* гмнгеистмчасяой перемалюй «оценка вероятности _санкротетае»_

Шаг 1 Определение факторного пространств, в

производственной

Шаг Опредепв*** факторов *

Шаг & Ксдироеаине феюорое на ннтврвапаН?»!]

Шаг 4. Форм ирова иив матрицы

опрос« по к ЖДО* у депорту в

мем атодо« ПФЭ

Повтор сомнительных Экспериментов Ш1Г 5 оодоапа доультет» ПФЭ

Лубтюда нечело« средних в экспортной фулпе по сомнительным эдпериментам «--<Ь1Ш

ИСЯПМЧЧ гаэффнкдонтоа чшт-

Небо? аиачммых

«оэффициангоа

Рисунок 2. Алгоритм метода оценки вероятности банкротства.

Обозначения: га - количество факторов; к - количество экспертов; N - количество вопросов экспертной группе; - наименование факторов; 7) -терн-множества; -универсумы; /? - критерий адекватно-

сти; С/„,|„ - оценки отклонений сомнительных ответов экспертов; С - критерий Колреиа.

Следовательно, определив У как функцию оценки вероятности банкротства, основываясь на теории нечетких множеств, можно представить ее в следующем виде (рисунок 3).

Рисунок 3. Представление лингвистической переменной «оценка вероятности банкротства» в нечетком виде.

По оси абсцисс расположены интервалы области определения функции ¥, сформированные на основании правила Стэрджеса, с учетом нечеткости границ, допущении о нормальности распределения промышленных предприятий по выделенным стадиям функционирования. По оси ординат /лт{У)~ степень принадлежности Г к соответствующим нечетким терм-множествам.

Дальнейшие рассуждения (рисунок 2) предполагают использование структуры полного факторного эксперимента (ПФЭ) 2°, где п - число факторов, а 2 - количество интервальных точек у каждого фактора. Таким образом, каждый фактор или каждая используемая лингвистическая или количественная переменная кодируется крайними значениями. Для этого факторы нормируются по среднему, например, относительно отраслевой или региональной специфики деятельности, а качественные факторы приобретают граничные значения [«высокий», «низкий»]. В соответствии с этой моделью количество необходимых вопросов экспертной группе составляет 2", что необходимо и достаточно для построения линейного уравнения первой степени с линейными эффектами взаимодействия как качественных так и количественных факторов:

где ] Ф и; К - оценка вероятности банкротства; X - факторы, учитываемые при анализе; Ь - получаемые коэффициенты.

Математическая модель процесса антикризисного менеджмента. Метод формирования антикризисных стратегий. Модель У позволяет провести оптимизацию оценки вероятности банкротства по методу «крутого восхождения к оптимуму», с использованием этапа лингвистического распознавания.

*нт*»ф«энсэ*см) СТ| етотн*

Радоботк* иод ели У

Иоопвдомнм фа см эа А «иод« игорных пи У

Выделение наиболее зивчлых Фаподо, рммои*« *а щидоьй результат иодвлн V

ВгайУ = + + *

ас, ЙГ1 дх, « Ъ] + Ь,] +... +

Офед|прмм| унймжгм ктиири»ю*ыя ТЙНТИК

?; = {<„,...,(.ДстеД

V/" « Р,Э/;: Г <о> е р-,^ = 1.*,- """ЖЕГ™*

Сущнпмнныв

Отллонвини отсутствуют Виход И) кризиса

Рисунок 4, Алгоритм метола формирования антикризисной стратегии*

Обозначения: У - модель оценки вероятности банкротства; - коэффициенты в модели У;

Факторы; - направление осей факторов; Еп€1 - средние значения факторов; ¿^ -

бранный шаг / -го фактора; - расчетный шаг t -го фактора,

Следует отметить, что такая оптимизация представляется процессом антикризисного менеджмента, направление которого определяется градиентом:

I + - 3 +... + ,

Са^ ОХ 2 ОХ к

ЪУ1 + у +... + Ькк,

где 1, ],...,к - единичные векторы и направления осей факторов; Ьк - полученные коэффициенты.

Движение по градиенту обеспечивает наиболее короткий путь к оптимуму - цели антикризисной стратегии. Экономический смысл модели ¡¡га<1¥ состоит в том, что %гас1¥ представляет собой реализацию комплекса управленческих решений по выходу предприятия из кризиса.

Такой комплекс управленческих мероприятий создается по алгоритму, разработанному в диссертации (рисунок 4).

Методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производстве нно-хозяйствен нон деятельности промышленных предприятий. Отличительной особенностью разработанных в диссертации методов и математических моделей, является возможность анализа качественных факторов наравне с количественными. При этом возникает необходимость оценивать такие качественные факторы. В диссертации предложена методика нечетко-множественной оценки качественных факторов производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий. Основными этапами методики являются:

1) определение лингвистических переменных оцениваемого фактора и системообразующих данный фактор показателей; определение терм-множеств фактора и показателей:

где ¡¿е/и- наименование переменной «Уровень фактора»; й-терм-множество или множество значений: С = {(7,.....С?3{, а именно «очень низкий», «низкий», «средний», «высокий»,

«очень высокий»; g - универсум:

где Ле/Х,- наименование переменкой «Уровень показателя В7- терм-множество или множество значений: Вц = {В,],...,а именно «очень низкий», «низкий», «средний», «высокий», «очень высокий»; у, - универсум X,; I = 1..Лг;у = 1..5- количество терм-ыножеств; N - количество показателей.

2) определение значимости показателей:

где г,- значимость показателей X, ранжированных в порядке убывания (правило Фишбер-на) или обладающих равной значимостью;! = - количество показателей.

3) определение треугольных функций принадлежности соответствующих определенным терм-множествам фактора и показателей:

4) экспертная оценка показателей; определение степени принадлежности оценок терм-множествам показателей:

5) матричная свертка:

где ^-среднее из соответствующего терм-множества в (gf = 16,7 _/).

6) лингвистическое распознавание полученного результата.

III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Разработанные в диссертации методы и модели нечетко-множсственного анализа апробировались на промышленном предприятии ООО «Генеральная производственная компания». Процесс антшфизисного менеджмента, основанный на экономическом анализе деятельности предприятия и проведенный в диссертации, включал:

оценку экономического положения предприятия, прежде всего, по показателям ликвидности, рентабельности, оборачиваемости;

оценку вероятности банкротства как критерия стабильного экономического положения предприятия (модель У, модель %гас1У);

формирование и реализацию антикризисной стратегии, в соответствии с разработанными моделями У и %га<ГУ.

Для определения оценки вероятности банкротства (модель У) предприятия-объекта исследования с учетом специфики производственной деятельности были выбраны следующие факторы (факторное пространство): Кы - коэффициент текущей ликвидности; К^ - коэффициент маневренности собственного

К£Ш11ТШШ) К^ - КО"

эффициент рентабельности продаж; К^ - уровень инновационного потенциала; Кум - уровень менеджмента,

В результате обработки матрицы экспертного опроса по алгоритму, разработанному в диссертации, были получены коэффициенты полинома. В дальнейшем коэффициенты были подвергнуты испытанию на значимость по I -критерию Стьюдента (доверительный интервал ЛЬ, - ±1,70). В итоге осталось всего 11 практически значимых коэффициентов:

Г = 51,0-4,5Й-„ -12,-17,5/^ - 6,9А"„ - 7,4Я,Ж -2,588АГтА"_ + 2,725К„КЩ - +

1,975КжКтКуя итК ^К^ + 3,525КмскК ^К

Оценка адекватности модели проводилась по / "-критерию Фишера. Расчетное значение критерия Фншера ^"1,56, При том же количестве степеней свободы табличное значение критерия РТ = 1,6. Поскольку Е^ < , то можно считать полученное уравнение адекватной математической моделью оценки вероятности банкротства исследуемого предприятия.

Расчет оценки вероятности банкротства по модели У на начало 2003 года составил 67,56471 (0,59/«выше средней»+0,41/«высокая»), на конец 2003 года - 71,39845 (0,29/«выше средней»+0,71/«высокая»). Полученный результат более наглядно может быть интерпретирован графически (рисунок 5):

Рисунок 5. Представление V в нечетком виде. В диссертации был также проведен анализ эффектов взаимодействия факторов в модели Г, определено основное направление стратегии антикризисного менеджмента предприятия-объекта исследования - управление продажами (таблица 1).

Таблица 1. Основные этапы антикризисной стратегам (5) исследуемого предприятия.

Этапы формирования стратегии У МП К?»

Цель: выход в зону безубыточности, стабилизация деятельности

Исходные данные 71,39845 0,29/ «выше средней »+0,71/ «высокая» 1,17 0,06 0,06 53,6 65

Этап 1 +0,14 +0,05 +0,06 +<,55 +7,03

Антикризисные тактики, Согласование принципов системы управления продажами. Сокращение части ВА, для увеличения обеспеченности СК СОС. Увеличение ликвидности, за счет реализации ВА. Создание условий для повышения уровня бэнчмаркнига. Создание условий для активизации инновационных процессов.

Результат 1 59,40256 0,25/ «средняя» +0,75/ «выше средней» 1,31 0,11 0,12 60,15 72,03

Этап 2 +0,14 +0,05 +0,06 +6,55 +7,03

Антикризисные тактики, Г, Сокращение части нерентабельного ассортимента. Высвобождение ресурсов для увеличения уровня менеджмента к инновационного потенциала. Определение наиболее приоритетных товарных позиций. Планирование системы управления продажами, маркетингом. Планирование системы обмена знаниями и опытом. Подготовка к размещению акций на фондовом рынке

Результат 2 47,71439 0,18/ «ниже средней»+0,82/ «средняя» 1,44 0,16 0,18 66,69 79,07

Этап 3 +0,14 +0,05 +0,06 +6,55 +7,03

Антикризисные тактики, 7*з Внедрение системы управления продажами. Внедрение системы обмена знаниями и опытом. Рост СОС, рост рентабельности продаж, ликвидности, за счет размещения акций на фондовом рынке,. Подготовка обоснования получения среднесрочного кредита. Реализация активной рыночной стратегии

Результат 3 36,74136 0,06/ «низкая» +0,94/ «ниже средней» 1,58 0,21 0,24 73,24 86,10

Результатом проведенных антикризисных мероприятий стал выход данного промышленного предприятия из кризисного состояния, снижение оценки вероятности его банкротства, а также значительное повышение эффективности его работы, что подтверждается динамикой параметров деятельности (например, ростом текущей ликвидности, начиная с 2004 года - года начала экспериментального внедрения разработанных в диссертации методов и моделей, рисунок 6).

Рисунок 6. Динамика теку щей ликвидности.

1. Домбровский A.B. Как спрогнозировать банкротство: методы, модели, критика И Экономические реформы в России: Сборник научных трудов. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. - С. 125-133. - 0,5 пл.

2. Домбровский A.B. Методы оценки неплатежеспособности предприятия в системе антикризисного управления // Экономические реформы в России: Сборник научных трудов. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2005. - С. 61-66. - 0,38 п.л.

3. Домбровский A.B., Медников М.Д. Элементы нечетко-множественного анализа в прогнозировании банкротства предприятий // XXXIV Неделя науки СПбГПУ: Материалы Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов.-СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2006.-Ч. 7.-С. 6-7.-0,1 плУ0,03 пл.

4. Домбровский A.B. Нечеткий полином как основа математической модели процесса антикризисного менеджмента предприятий // Научно-технические ведомости СПбГТУ. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2006. - № 4(26). - С. 296-298. - 0,3 пл.

5. Медников МД„ Домбровский, A.B. Экспертные системы как обобщенное представление знаний по экономическим процессам и явлениям в нечетких условиях // Региональные аспекты управления, экономики и права Северо-западного федерального округа России. Выпуск 2. Межвузовский сборник научных трудов / Под ред. д-ра экон. наук, академика МАНЭБ А.Д. Макарова, д-ра экон. наук, проф. М.Д. Медни-кова, д-ра воен. наук, проф. A.A. Целыковских. - СПб.: Изд-во ВАТТ, 2006. - С. 127-130.-0,03 плУ0,37 пл.

Лицензия ЛР №020593 от 07.08.97

Подписано в печать 09.11.2006, Формат 60x84/16, Печать цифровая. Усл. печ.л, 1,0. Тираж 100, Заказ 969Ь.

Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в Цифровом типографском центре Издательства Политехнического университета. 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29. Тел.: 550-40-14 Тел./факс: 297-57-76

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Домбровский, Алексей Владиславович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА АНТИКРИЗИСНОГО

МЕНЕДЖМЕНТА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.И

§1.1. Сущность и концептуальные основы моделирования процесса антикризисного менеджмента.

§1.2. Сущность, виды и причины возникновения кризисов на промышленных предприятиях.

§1.2.1. Анализ понятия кризиса, классификация видов кризисов.

§1.2.2. Стадии кризисного процесса.

§1.2.3. Классификация причин возникновения кризисов.

§1.3. Теоретические аспекты несостоятельности и банкротства.

§1.3.1. Анализ понятий неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства.

§1.3.2. Анализ математических моделей оценки вероятности банкротства: направления совершенствования.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА В АНТИКРИЗИСНОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

§2.1. Экспертные системы как обобщенное представление знаний об объекте исследования.

§2.2. Основные положения теории нечетких множеств: нечеткие множества, нечеткие числа и операции над ними.

§2.3. Понятие лингвистической переменной.

§2.4. Разработка метода оценки вероятности банкротства предприятия.

§2.4.1. Общие положения.

§2.4.2. Система критериев адекватности модели.

§2.4.3. Представление оценки вероятности банкротства в виде лингвистической переменной.

§2.4.4. Применение теории планирования эксперимента.

§2.4.5. Алгоритм метода оценки вероятности банкротства предприятия.

§2.5. Разработка математической модели процесса антикризисного менеджмента: крутое восхождение по поверхности отклика.

§2.6. Методика матричной оценки качественных и качественно-количественных факторов.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ АНТИКРИЗИСНОГО МЕНЕДЖМЕНТА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ.

§3.1. Экономический анализ объекта исследования: параметры, тенденции.

§3.2. Разработка модели оценки вероятности банкротства для объекта исследования.

§3.2.1. Разработка модели оценки вероятности банкротства.

§3.2.2. Расчет оценки вероятности банкротства по разработанной модели.

§3.2.3. Формирование антикризисной стратегии.

§3.3. Оценка эффективности проведенных антикризисных мероприятий.

Выводы по третьей главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы и модели нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий"

Актуальность темы исследования. Современные условия функционирования российских предприятий обусловливают необходимость проведения всестороннего и объективного экономического анализа производственно-хозяйственной деятельности. Такой анализ позволяет выявить неэффективность и причины ее возникновения, а также на основе полученных результатов выработать конкретные рекомендации по оптимизации деятельности. В связи с этим на данном этапе становления рыночных отношений в российской экономике все большее значение приобретают исследования в области антикризисного менеджмента, в частности, в области выявления неблагоприятных тенденций в развитии предприятий.

Особая значимость таких исследований подтверждается устойчивым ростом числа предприятий, переведенных в стадию конкурсного производства, ростом просроченной кредиторской задолженности, снижением рентабельности предприятий промышленного сектора. Так, по данным Высшего Арбитражного Суда РФ, количество дел на этой стадии, рассмотренных Судом в 2005 г. составляло 13963, а в 2004 г. - 9390. В то же время, наблюдается снижение количества заключения мировых соглашений (как на стадии наблюдения, так и на стадиях внешнего управления и конкурсного производства): в 2005 г. - 84; в 2004 г. - 150. При этом количество предприятий, сумевших реально восстановить свою платежеспособность в 2005 г. составило 21 из 1013, по сравнению с 2004 г. - 14 из 1369 (на стадии внешнего управления).

Более того, весьма существенны объемы и темпы роста кредиторской задолженности. Так, на конец 2000 года, по данным Госкомстата России, просроченная кредиторская задолженность составляла 1571 млрд. руб. (или 116% к 1999 году), на начало 2002 года 1638 млрд. руб.(или 104,3% к 2000 году). Следует отметить также и снижение нормы прибыли предприятий промышленного сектора в течение 2001 года с 14% до 9% (по материалам Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП).

Изучением проблем экономико-математического анализа процессов антикризисного менеджмента промышленных предприятий занимаются многие отечественные и зарубежные авторы. Среди них Альтман Э., Анохин С.А., Багиев ГЛ., Балабанов A.B., Баканов М.И., Глухов В.В., Градов А.П., Кобзев В.В., Козловский В.А., Козловская Э.А., Кузин Б.И., Лис Дж., Медников М.Д., Недосекин А.О., Окороков В.Р., Робинсон Дж., Соколова Р.В., Стоянова Е.С., Тисшоу Дж., Тоффлер Э., Уткин Э.А., Царев В.В., Чессер А., Эйтингтон В.Н., Юрьев В.Н. и др. Считается, что критерием эффективности антикризисного менеджмента является оценка вероятности банкротства. Поэтому развитие теории, методологии и инструментария этого направления антикризисного менеджмента в современных экономических условиях позволит обеспечить и эффективное функционирование предприятия в целом.

Однако, неопределенность внешней и внутренней среды промышленных предприятий, снижающая достоверность известных «точных» математических моделей оценки вероятности банкротства, неоднородность и нерепрезентативность выборок в этих моделях, наличие статистических ошибок обусловливают необходимость применения в качестве инструментальных средств методы и модели нечетко-множественного анализа, позволяющих сократить потерю экспертной информации при ее интерпретации и обработке, а также определить границы неопределенности.

Более того, в настоящее время фактически не существует целостной системы управления кризисными предприятиями, базирующейся на использовании современного математического аппарата, позволяющей оперативно анализировать экономическую информацию в целях принятия обоснованных управленческих решений.

Необходимо отметить, что методы и модели нечетко-множественного анализа, судя по имеющимся научным публикациям, стали применяться в экономических исследованиях сравнительно недавно. Они касались преимущественно аспектов фондового рынка. Однако, представляется, что возможности нечетко-множественного анализа могут быть распространены и на решение задач антикризисного менеджмента промышленных предприятий.

Актуальная потребность в развитии методов и моделей нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий возникла также и в связи с тем, что попытки принятия и реализации управленческих решений на основе классических математических методов оказались неудачными. Объяснить это можно, опираясь на достаточно известный принцип несовместимости, согласно которому с увеличением размерности и сложности производственных систем усложняется их моделирование по известным математическим соотношениям.

Таким образом, актуальность избранной темы диссертации, сложность, многоаспектность и нерешенность целого ряда методологических вопросов практического применения нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий определили цель и задачи диссертационного исследования.

Целью исследования является разработка методов и моделей нечетко-множественного анализа процессов антикризисного менеджмента, направленных на повышение эффективности производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.

В соответствии с поставленной целью были решены следующие задачи: проведен анализ причин несостоятельности промышленных предприятий, произведена их классификация; проведен анализ математических моделей оценки вероятности банкротства промышленных предприятий; разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий; разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий; разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий; разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий; предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.

Объектом исследования выбраны промышленные предприятия. Предмет исследования - процессы антикризисного менеджмента промышленных предприятий.

Теоретическую и методологическую базу исследования составляют научные труды отечественных и зарубежных авторов в области экономического анализа, антикризисного управления предприятием, экономико-математического моделирования, теории нечетких множеств, теории планирования эксперимента, теории формализации экспертной информации, системного анализа.

Информационной основой исследования послужили материалы Госкомстата России, публикации и отчеты Вестника Высшего Арбитражного Суда, аналитические и отчетные материалы органов исполнительной власти Российской Федерации.

Научная новизна исследования заключается в следующем: уточнены понятия неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства, отличающиеся учетом глубины кризисного состояния и процессов; разработана классификация причин несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся от известных классификаций учетом агрегированных факторов снижения чистого дисконтированного потока; разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости стадий функционирования предприятий; разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий, отличающиеся учетом эффектов взаимодействия факторов производственно-хозяйственной деятельности в уравнении регрессии, разработанном как по отдельным предприятиям, так и по их совокупности; разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий, отличающаяся учетом ключевых факторов производственно-хозяйственной деятельности и направления их оптимизации; разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий, отличающийся применением метода «крутого восхождения по поверхности отклика» и лингвистическим распознаванием результатов; предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости экспертной информации на всех стадиях ее обработки.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в возможности применения разработанных экономико-математических методов и моделей в анализе и мониторинге деятельности промышленных предприятий, антикризисном менеджменте промышленных предприятий, финансово-промышленных групп и холдингов, предприятий других отраслей.

Апробация и достоверность результатов исследования.

Результаты диссертационного исследования, научные выводы и методологические разработки докладывались на научных семинарах СПбГПУ, используются в учебном процессе СПбГПУ. Основные положения и результаты диссертационного исследования вошли в состав комплексного антикризисного плана ООО «Генеральная производственная компания» на 2004-2005 годы; ряд положений диссертации использованы в решении задач антикризисного менеджмента ООО «ВИПуф», о чем свидетельствуют прилагаемые «Акт о внедрении» и «Справка об использовании результатов диссертационного исследования».

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка литературы из 138 наименований. Содержит 148 страниц основного текста, 20 рисунков, 42 таблицы.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Домбровский, Алексей Владиславович

Выводы по третьей главе

1. Выполнен экономический анализ объекта-исследования по показателям ликвидности, рентабельности, оборачиваемости. Сформированы основные тренды и тенденции. Отмечено, что при прочих равных условиях и сохранении текущей ситуации может быть ухудшение основных показателей деятельности. Показано, что предприятие не в полном объеме использовало возможности антикризисного менеджмента; антикризисные управленческие решения были неэффективны.

2. В результате содержательного диалога с экспертами были выделены показатели финансово-экономической деятельности, имеющие прямое или косвенное воздействие на вероятность банкротства ООО «Генеральная производственная компания», с учетом специфики производственной деятельности, а также ряд дополнительных факторов, учитываемых экспертами в модели.

3. Разработано факторное пространство. Проведено кодирование факторов на интервале [-1;1].

4. Нечеткая модель оценки строится, в соответствии с основными положениями метода, предложенного в Главе II диссертации, по результатам обработки матрицы экспертного опроса; при этом используется структура полного факторного эксперимента типа 2" с параллельным & дублированием, где п - число факторов, к- число экспертов. В нашем случае п = 5, к = 5.

5. В результате обработки матрицы экспертного опроса по алгоритму, предложенному в Главе II, были получены коэффициенты полинома. Далее, согласно предложенному методу, коэффициенты были подвергнуты испытанию на значимость по ¿-критерию Стьюдента (доверительный интервал АЬ; = ±1,70). В итоге осталось всего 11 существенно отличающихся от нуля коэффициентов.

Результирующее полиномиальное уравнение имеет вид: Г = 51,0 - 4,5^, -\2АКмск -17,5^„ - 6,9Км - 1,АКум - (3.9) 2,588КппКжк + 2,125КжкК рп -1,925КП11КрпКт + 1,975^^^ + 2,13 8КжкКрпКм + 4,525КжкКрпКум

Оценка адекватности уравнения проводилась по /^-критерию Фишера в виде: я2 (3.10)

Расчетное значение критерия Фишера =1,56. При том же количестве степеней свободы (количестве информации) табличное значение критерия по = 1,6. Поскольку Рр< то можно считать полученное уравнение адекватной математической моделью оценки вероятности банкротства предприятия ООО «Генеральная производственная компания».

6. Проведен расчет факторов и расчет оценки вероятности банкротства объекта исследования по разработанной модели:

У 67,56471 0,59/ «выше сред-негс^+0,41/ «высокий» 71,39845 0,29/ «выше сред-него»+0,71/«высокий»

7. В соответствии с методом формирования антикризисных стратегий и моделью %гас№ разработана антикризисная стратегия объекта-исследования.

Показано, что основным направлением стратегии является управление продажами и рентабельностью.

8. Показано, что об эффективности внедренных мероприятий можно судить по двум основным критериям:

9. Проведена оценка эффективности реализованных антикризисных мероприятий. Показано, антикризисная стратегию в ООО «Генеральная производственная компания» обеспечила росте основных коэффициентов и о выход из кризиса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Исследованы концептуальные подходы к антикризисному управлению предприятием. Отмечено, что антикризисное управление может быть как превентивным (предупреждающим) так и антиципативным (опережающим).

2. Рассмотрены различные подходы к определению понятия антикризисного менеджмента. Показано, что антикризисный менеджмент промышленного предприятия (как в широком, так и в узком смысле) представляется процессом оптимизации ключевых показателей производственно-хозяйственной деятельности.

3. Определены основные цели и задачи антикризисного менеджмента: анализ причин кризисных процессов, мониторинг среды, риск-контроллинг, оценка экономического положения и оценка вероятности банкротства; разработка антикризисной стратегии.

4. Показано, что предприятие переживает в своем развитии несколько этапов. На основе критерия ЧДП, и на основе допущения, что вся выручка от реализации генерирует ДДП (факт осуществления бартерных операций, как аномальных явлений в развитой рыночной экономике игнорируется), выделено семь таких этапов (стадий): прибыльная деятельность (получение экономической прибыли), прибыльная деятельность (получение нормальной прибыли), безубыточная деятельность, убыточная деятельность, временная неплатежеспособность, острая неплатежеспособность, хроническая неплатежеспособность. Сделан вывод о нечеткости стадий функционирования промышленного предприятия.

5. Показано, что снижение прибыльности ниже критического уровня, например, ниже стоимости капитала, может привести предприятие к хронической неплатежеспособности. То есть, снижение прибыльности, в целом, -результат отрицательного воздействия факторов, влияющих на возникновение прибыли. Проведено обобщение теоретических концепций понятия прибыли. Отмечено, что снижение количества нововведений, увеличение незастрахованных рисков предпринимательской деятельности, усиление конкуренции, неблагоприятная конъюнктура на рынках может привести предприятие к убыткам и к убыточности в целом.

6. Разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости стадий функционирования предприятий.

7. Исследованы предпосылки возникновения кризисной ситуации на предприятии. Проанализированы и систематизированы концепции и подходы к определению экономической категории кризиса, как с точки зрения явления, так и с точки зрения процесса. Рассмотрены и обобщены концепции классификации кризисов. Выделены стадии кризисного процесса и показано их воздействие на экономический механизм восстановления платежеспособности. разработана классификация причин несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся от известных классификаций учетом агрегированных факторов снижения чистого дисконтированного потока;

8. Уточнены определения: неплатежеспособность понимается как неспособность предприятия расплатиться по своим обязательствам в срок; несостоятельность понимается как экономический процесс, проявляющийся в явлениях острой или хронической неплатежеспособности и обусловленный убыточностью предпринимательской деятельности, вызванной ростом незастрахованных рисков, снижением инновационных решений, усилением конкуренции, неблагоприятной конъюнктурой на рынках, а также системным, продолжительным, отрицательным воздействием кризисных процессов; банкротство понимается как экономическое явление, проявляющееся в признании должником (в т. ч. и по Суду) своей несостоятельности.

9. Обобщены основные методы и модели оценки вероятности банкротства, являющейся критерием эффективности антикризисного менеджмента. Показано, во-первых, что двух- и трехфакторные модели не являются достаточно точными. Во-вторых, четвертый фактор в основном показателе 1

Альтмана - отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций акционерного общества к заемным средствам - должен характеризовать уровень покрытия обязательств компании рыночной стоимостью ее собственного капитала. Однако, в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл. В-третьих, различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние на набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Так, основная формула Альтмана предполагает наличие биржевого, активно действующего, вторичного рынка акций, на котором определяется их цена. В-четвертых, модели Альтмана и Бивера (и аналогичные им) не соответствуют современной специфике и организации бизнеса в России, особенностям бухгалтерского и налогового учета. В-пятых, отсутствие достоверных статистических материалов хозяйственной деятельности промышленных предприятий в России ведет к использованию коэффициентов в статистических моделях, определенных экспертным путем, что не обеспечивает их достаточной точности. В-шестых, сделан вывод, что неопределенность внешней и внутренней среды промышленных предприятий, снижающая достоверность известных «точных» математических моделей оценки вероятности банкротства, неоднородность и нерепрезентативность выборок в этих моделях, наличие статистических ошибок обусловливают необходимость применения в качестве инструментальных средств методы и модели нечетко-множественного анализа, позволяющих сократить потерю экспертной информации при ее интерпретации и обработке, а также определить границы неопределенности.

10. Показано, что специфика функционирования производственной системы говорит о том, что существуют факторы, которые делают процесс сбора и анализа информации затруднительным, вследствие наличия различного рода неопределенностей. Выражения и коэффициенты в моделях, представленных в 1-ой главе могут быть известны в текущий момент времени, но имеют неопределенный характер изменений. Предложена классификация неопределенностей по типу и месту возникновения.

11. Показано, что в мозге человека «заложена» способность создавать «экспертные системы» по любому интересующему его направлению. Сделан вывод, что экспертные системы в большинстве случаев являются нечеткими, и работают в нечеткой среде. Сделан вывод, что проблема, поставленная в диссертации должна быть решена в условиях частичной неопределенности и в рамках нечетко-множественного анализа.

12. Рассмотрены общие вопросы теории нечетких множеств и теории лингвистических переменных. Сделано допущение, что в рамках настоящего диссертационного исследования будут применяться унимодальные нечеткие числа Ы1 -типа.

13. Определена лингвистическая переменная «оценка вероятности банкротства», в соответствии с концептуальной моделью экономического механизма возникновения несостоятельности.

14. Показано, что исходную нечеткую информацию можно обрабатывать при помощи класса общенаучных экспертных методов. Анализируя свойства и области применимости указанных методов, следует принять за основу метод Дельфи как вносящий наименьшие искажения в обрабатываемую информацию и обладающий максимальной инвариантностью к мнению экспертов. Метод допускает снижение общей погрешности путем снижения погрешности каждого эксперта. Для этого на выходе метода информация представляется в нечетко-численном виде.

15. Показано, что поскольку нечеткость исходной информации обусловливает нечеткость предполагаемых выводов, то терм-множества возможных значений выходной переменной пересекаются по всей области определения.

16. Показано, что использование одновременно количественных и качественных факторов для определения вероятности банкротства с указанными функциями принадлежности приводит к тому, что границы состояний пересекаются. Это означает, что заключение о номере состояния будет также неоднозначным. Вместе с тем, подобный подход соответствует экономике рассматриваемого явления (например, изменении вероятности банкротства предприятия), так как сам процесс перехода из одного состояния в другое является непрерывным, что не позволяет установить четкую границу между его состояниями. Кроме того, использование функции принадлежности из интервала для описания качественных факторов позволяет определенным образом формализовать такую информацию.

17. Сделан вывод, что к опросу эксперта можно подходить с точки зрения теории планирования эксперимента, аппроксимируя результаты аналитической функцией вида:

1=1 «,/=1 где - результат эксперимента в нечетком виде; X - факторы, учитываемые при анализе; Ъ - получаемые коэффициенты.

Т.е., совместное использование теории нечетких множеств и теории планирования экспериментов делает возможным формализовать модель знаний эксперта (экспертной группы) аналитической функцией в виде полинома.

18. Разработан алгоритм метода оценки вероятности банкротства. Показано, что для проверки сомнительных, т. е. резко выделяющихся результатов, используется критерий р (ГОСТ 11.002-73); в случае наличия сомнительных результатов, нечеткие средние по этим экспериментам публикуются в группе экспертов и эксперимент проводится повторно. Коэффициенты проверяются на статистическую значимость по критерию Стьюдента. Адекватность модели проверяется с помощью Т7 -критерия Фишера

19. Сделан вывод, что разработанный метод обеспечивает построение обобщенного параметра оценки вероятности банкротства, зависящего как от количественных, так и от качественных признаков. Показано, что полученная модель позволяет проводить анализ влияния соответствующих факторов как

раздельно, так и в различных сочетаниях, что дает возможность более детально анализировать структуру изменений вероятности банкротства и вырабатывать соответствующие мероприятия по ее снижению - управленческие решения.

20. Разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента. Показано, что движение по градиенту обеспечивает наиболее короткий путь к оптимуму модели, так как направление градиента - это направление самого крутого склона, ведущего от данной точки к вершине. Экономический смысл gradY состоит в том, что gradY показывает направление стратегии антикризисного менеджмента предприятия.

21. Предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости экспертной информации на всех стадиях ее обработки.

Оценка уровня фактора осуществляется следующим образом:

5 N у=1 1=1 где gj- среднее из соответствующего терм-множества О (gj = 16,7у).

22. Выполнен экономический анализ объекта-исследования по показателям ликвидности, рентабельности, оборачиваемости. Сформированы основные тренды и тенденции. Отмечено, что при прочих равных условиях и сохранении текущей ситуации может быть ухудшение основных показателей деятельности. Показано, что предприятие не в полном объеме использовало возможности антикризисного менеджмента; антикризисные управленческие решения были неэффективны.

23. В результате содержательного диалога с экспертами были выделены показатели финансово-экономической деятельности, имеющие прямое или косвенное воздействие на вероятность банкротства ООО «Генеральная производственная компания», с учетом специфики производственной деятельноста, а также ряд дополнительных факторов, учитываемых экспертами в модели.

24. Разработано факторное пространство. Проведено кодирование факторов на интервале [-1;1].

25. Нечеткая модель оценки строится, в соответствии с основными положениями метода, предложенного в Главе II диссертации, по результатам обработки матрицы экспертного опроса; при этом используется структура полного факторного эксперимента типа 2" с параллельным к дублированием, где п - число факторов, к - число экспертов. В нашем случае п = 5, к = 5.

26. В результате обработки матрицы экспертного опроса по алгоритму, предложенному в Главе II, были получены коэффициенты полинома. Далее, согласно предложенному методу, коэффициенты были подвергнуты испытанию на значимость по /-критерию Стьюдента (доверительный интервал АЬ; = ±1,70). В итоге осталось всего 11 существенно отличающихся от нуля коэффициентов.

Результирующее полиномиальное уравнение имеет вид: У = 51,0 - 4,5Кпп -12,4Кмск -\1,5Крп ~ 6,9Кт - 1М<ум - (3.9)

2,588Кт1Кмск + 2,125КмскКрп -1,925Кп11КрпКт +

1975КпаКшКум + 2,ШКмскКрпКип + 4,525КмскКрпКум

Оценка адекватности уравнения проводилась по ^-критерию Фишера в виде:

Расчетное значение критерия Фишера Т7 =1,56. При том же количестве степеней свободы (количестве информации) табличное значение критерия по РТ = 1,6. Поскольку Рр< РТ, то можно считать полученное уравнение адекватной математической моделью оценки вероятности банкротства предприятия ООО «Генеральная производственная компания».

27. Проведен расчет факторов и расчет оценки вероятности банкротства объекта исследования по разработанной модели:

Оценка вероятности банкротства На начало 2003 г. На конец 2003 г.

Значение Лингвистическое распознавание Значение Лингвистическое распознавание

У 67,56471 0,59/ «выше сред-негс^+0,41/«высокий» 71,39845 0,29/ «выше сред-него»+0,71/ «высокий»

Проведен сравнительный анализ моделей оценки вероятности банкротства. Показано, что модель У наиболее адекватно отражает оценку вероятности банкротства.

28. В соответствии с методом формирования антикризисных стратегий и моделью gradY разработана антикризисная стратегия объекта-исследования. Показано, что основным направлением стратегии является управление продажами и рентабельностью.

29. Показано, что об эффективности внедренных мероприятий можно судить по двум основным критериям:

Насколько достигнута цель антикризисной программы; был ли преодолен кризис и стабилизировалась ли деятельность организации;

Насколько полученный результат соответствует затраченным на внедрение антикризисных мероприятии ресурсам (соблюдение принципа рациональности антикризисного управления).

30. Проведена оценка эффективности реализованных антикризисных мероприятий. Показано, антикризисная стратегию в ООО «Генеральная производственная компания» обеспечила росте основных коэффициентов и о выход из кризиса.

Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Домбровский, Алексей Владиславович, Санкт-Петербург

1. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». Принят ГД ФС РФ 27.09.2002.

2. Методические положения по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса. Утверждены распоряжением Федерального управления по делам несостоятельности (банкротству) от 12 августа 1994г., № 31-р.

3. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука. 1971. - 279 с.

4. Айвазян 3., Кириченко В. Антикризисное управление: принятие решений на краю пропасти // Менеджмент и маркетинг. 1999. - № 4. - С. 94 -103.

5. Айказян А., Нисевич Е. В поисках совершенства управления // Вопросы экономики. 1997. -№ 2. - С. 150-156.

6. Алексеев Н. Управление предприятием в кризисной ситуации (опыт работы) // Проблемы теории и практики управления. 1997. - № 6. - С. 72-77.

7. Алиев P.A., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М: Радио и связь. 1990. - 264 с.

8. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.

9. Альбеков А.У., Мингалов Е.В., Пузырный H.A. Антикризисное управление: финансово-кредитный механизм // Вестн. Акад. / Рост. гос. экон. акад.-1998.-№ 1.

10. Антикризисное управление в России в современных условиях: Тез. докл. Молодежная науч.-практ. конф. М.: МГТУ, 2000. - 52 с.

11. Антикризисное управление корпорацией: проблемы и решения: Сб. науч. тр. / Под ред. В.В. Титова, В.Д. Марковой. Новосибирск: ИЭУОПП СО РАН, 2001.

12. Антикризисное управление: от банкротства к финансовому оздоровлению/ Под ред. Г.П. Иванова. - М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1995.

13. Антикризисный менеджмент / Под ред. Грязновой А.Г. М.: ЭКМОС, 1999.

14. Архангельский В.И., Богаенко И.Н., Грабовский Г.Г., Рюмин H.A. Системы функций управления. К.: Техника, 1997. - 208 с.

15. Ахрамейко A.A., Железко Б.А., Морозевич А.Н. Методика многоуровневой агрегированной оценки и прогнозирования финансового состояния предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2003. - №1. - С. 138142.

16. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. -М: Финансы и статистика, 1995.

17. Беллман Р., Заде J1. Принятие решений в расплывчатых условиях,-В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. -С.172-215.

18. Берштейн JI.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 110 с.

19. Богомолец С. Оценка бизнеса во имя оздоровления // Журнал для акционеров. 1998. -№ 12.

20. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Знание, 1982. -256 с.

21. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь. 1989.-304 с.

22. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования,- Рига: Знание, 1990. -184 с.

23. Бороздин СВ., Максимов А.Ф. Экономическое управление в условиях системного кризиса. М.: ГУЗ, 2000. - 350 с.

24. Бочарников В.П. Fuzzy-Технология: математические основы, практика моделирования в экономике. Санкт-Петербург, 2001. 328 с.

25. Боумен К. Основы стратегического менеджмента. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 174 с.

26. Браверман А., Саулин А. Интегральная оценка результатов работы предприятий // Вопросы экономики. 1998. -№ 6. - С. 108-121.

27. Букреев A.M., Мицгерива Ю.В. Принципы и задачи системного анализа в организации антикризисного управления // Вестник Воронежского ТУ Сер: Экономика и управление. 2002. - Вып. 5.1. - С. 18-22.

28. Булычева Г., Гусев В., Федоров А. Роль стратегического управления в предотвращении развития кризиса на предприятии / Методический раздел // Вестник ФСФО России. -2000. № 10. - С. 29-33.

29. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. - 269 с.

30. Введение в теорию контроллинга. / В.Р. Окороков, A.A. Ветров,

31. A.Ал. Ветров, Ю.А. Соколов. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. - 248 с.

32. Волков A.B. Методы и механизмы антикризисного менеджмента на предприятии: Автореф. дис. канд. экон. наук. СПб: СПбГИЭА, 1999.

33. Волков J1.B. Особенности банкротства российских предприятий: Дис. канд. экон. наук: 08.00.05 Москва, 2001. 202 с.

34. Глухов В.В. Математические методы и модели для менеджмента /

35. B.В. Глухов, М.Д. Медников, С.Б. Коробко. СПб.: Лань, 2005. - 523 с.

36. Горелов А. О российской специфике института банкротства // Рынок ценных бумаг. -1998. № 19-20. - С.21-43.

37. Грабовый П.Г. и др. Риски в современном менеджменте. М.: Алане, 1994.-237 с.

38. Градов А.П., Кузин Б.И. Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой. СПб.: Специальная литература. - 1996. - 510 с.

39. Гришаев СП., Аленичева Т.Д. Банкротство: законодательство и практика применения в России и за рубежом. М.: ЮКИС, 1993. - 116 с.

40. Грищенко В.Н., Демидова Л.Г., Петров А.Н. Теоретические основы прогнозирования и планирования. СПб: СПбУЭИФ, 1995. - ч. 1. - 112 с.

41. Грушенко В.И., Фомченкова Л.В. Кризисное состояние предприятия: поиск причин и способов его преодоления // Менеджмент в России и за рубежом. -1998. №1.

42. Гурков И., Авраамова Е. Стратегии выживания промышленных предприятий в новых условиях // Вопросы экономики. 1995. - № 6.

43. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1998. - №3. - С. 1320.

44. Данилов Ю. Вопросы антикризисного управления в брокерско-дилерских компаниях// Деловой экспресс. Межрегион, вып. 1998. -№ 44.

45. Дюбуа Д., Праде А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь. 1990. - 288 с.

46. Ермаков Д.В. Разработка метода решения задач выбора оптимальных условий лизингового контракта: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.13 Москва, 2001.- 134 с.

47. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. В кн.: Математика сегодня. - М.: Знание, 1974, с. 5-49.

48. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.

49. Зайченко Ю.П. Исследование операций: нечеткая оптимизация: Учеб. пособие. Киев: Высшая школа, 1991. - 191 с.

50. Иванищев М.В. Разработка нечеткочисленного метода прогнозирования и обеспечения устойчивости предприятия в условиях неопределенности: Дис. канд. экон. наук: 08.00.13 Москва, 2002. 138 с.

51. Кини P.JI., Райфа X. Принятие решений при многочисленных критериях: Предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

52. Клейнер Г.Б., Качалов Р.М., Тамбовцев B.JI. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. М.: Экономика, 1997. - 286 с.

53. Ковалев А.П. Диагностика банкротства. М.: Финстатинформ, 1995.-67 с.

54. Козловский В.А. Логистический менеджмент: Учеб. пособие /

55. B.А. Козловский, Э.А. Козловская, Н.Т. Савруков. СПб.: Лань, 2002. - 267 с.

56. Козловский В.А. Организация производства на предприятиях машиностроения: стратегия процесса: Учеб. пособие / В.А. Козловский, В.В. Кобзев, В.М. Макаров. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2002. - 75 с.

57. Коротаева Ю.В. Разработка механизма выхода строительных организаций из скрытого кризиса: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.05 Санкт-Петербург, 2004. 187 с.

58. Круглов В.В., Дли М.И., Годунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. Физматлит, 2001. 224 с.

59. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432 с.

60. Крюков А.Ф. О циклах производственно-экономического развития // Менеджмент в России и за рубежом. 2000. - № 6. - С. 57-71.

61. Крюков А.Ф., Егорычев И.Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом. 2001. - № 2.

62. Кузнецова М. Дезорганизация и организация как свойства социальных систем // Проблемы теории и практики управления. 1994. - № 6.1. C. 93-98.

63. Курошева Г. М. Теория антикризисного управления предприятием. СПб.: Речь, 2002. - 372 с.

64. Лутченко В., Соколов В. Кризисное состояние предприятия. Как преодолеть и не допустить его // Содействие. 2000. - № 3-4.

65. Малышев Н.Г., Бернштейн JT.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоиздат, 1991. - 136 с.

66. Медников М.Д. Методология и модели параметрического анализа в антикризисном управлении предприятиями: Дис. . д-ра экон. наук: 08.00.05 СПб., 1997-330 с.

67. Мелихов А.Н., Берштейн J1.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272 с.

68. Меженцев М.А. Формирование системы предупреждения банкротства предприятия в условиях рыночной неопределенности: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.05 Белгород, 2005. 223 с.

69. Методы и модели управления фирмой: Учеб. пособие. / Б. Кузин, В. Юрьев, Г. Шахдинаров. СПб: Питер. - 2001. - 432 с.

70. Мокрышев В. От финансового оздоровления к программам повышения конкурентоспособности российских предприятий / Методический раздел // Вестник ФСФО России. 2000. - № 8. - С. 19-23.

71. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб: Изд-во Сезам, 2002. 181 с.

72. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. -312 с.

73. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

74. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. М.: Знание, 1980.-64 с.

75. Орлов А.И. Связь между средними величинами и допустимыми преобразованиями шкалы. Математические заметки, т. 30, вып. 4, 1981, с. 561-568.

76. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации. М.: Наука, 1981. - 206 с.

77. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. - 293 с.

78. Ошкордина М.В. Реструктурирование как антикризисная форма предпринимательского поведения // Современные аспекты экономики. 2002. -№9.-С. 158-160.

79. Пашкус H.A. Методы принятия решений в условиях неопределенности при исследовании задач управления // Вестн. СпбГУ. Сер. 5. Экономика. 1998. - вып. 1 (№5). - С. 108-113.

80. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика: Пер. с англ. Малышева А.Н., Трофимова ПО. М.: Экономика, 1992. - 509 с.

81. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. - 232 с.

82. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: Наука, 1986.-288 с.

83. Пратт Ш.П. Оценка бизнеса. Анализ и оценка закрытых компаний. Пер. с англ. 2-е изд./Под ред. В.Н. Лаврентьева. М.: Институт экономического развития Всемирного банка, 1994.

84. Представление и использование знаний. Пер. с япон. / Под. ред. X. Уэно, М. Исудзука. М.: Мир, 1989. - 220 с.

85. Прикладные нечеткие системы / Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993. - 368 с.

86. Принципы хозяйственной самоорганизации / Под ред. Ю.М. Осипова. -М.: Изд-во МГУ, 1993. 141 с.

87. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990.-304 с.

88. Промышленность России: Антикризисные стратегии предприятий / Под. ред. Сергеева Д.Н. СПб.: Корвус, 1996.

89. Протасова Н.П. Организация антикризисного управления в экономике / Антикризисное управление // Промышленная политика в РФ. -2000.-№ 8-С. 61-72.

90. Рекитар Я.А. Инвестиционный кризис и отраслевая экономическая наука / Проблемы привлечения инвестиций в экономику России и более эффективного их использования/ Материалы междунар. научно-практ. конф. МАИЭС. М.: МАИЭС, 1999.

91. Родионова В.М., Федотова М.А. Финансовая устойчивость предприятия в условиях инфляции. М.: Перспектива, 1995. - 98 с.

92. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2004. - 642 с.

93. Россия в цифрах: Крат. стат. сб./ Госкомстат России. М., 2003.397с.

94. РотштейнА.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ - Винница, 1999. - 320 с.

95. РотштейнА.П. Медицинская диагностика на нечеткой логике.-Винница: Континент-ПРИМ, 1996. 132 с.

96. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Нечеткая надежность алгоритмических процессов. Винница: Континент-ПРИМ, 1997. - 142 с.

97. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Проектирование нечетких баз знаний: лабораторный практикум и курсовое проектирование. Учебное пособие. Винница: Винницкий государственный технический университет, 1999. - 65 с.

98. Румянцева Э.П. и др. Менеджмент организации. -М: Инфра-М,1997.

99. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 4-е изд., переработанное и дополненное. Минск: Новое знание, 1999. - 686 с.

100. Сидоренко Ю.А. Методологические основы производственного менеджмента. Н. Новгород.: Изд-во Нижегор. гос. универ. - 2004. - 239 с.

101. Статистическое моделирование и прогнозирование/Под ред. акад. Гранберга А.Г. М.: Финансы и статистика, 1990. - 382 с.

102. Стоянова Е.С., Штерн М.Г. Финансовый менеджмент для практиков: Краткий профессиональный курс. М.: Издательство «Перспектива», 1998.-239 с.

103. Стрекалов О.Б., Зарипов Э.Р. Кризисы в организации и управление проектами. Казань: Казан, гос. технол. ун-т, 1997. - 160 с.

104. Сулоева С.Б. Контроллинг: Учеб. пособие. СПб: Изд-во СПбГПУ, 2002. - 96 с.

105. Тимофеев Ю.Ф., Баранчеев В.П. Стратегический анализ как инструмент антикризисного управления // Вестник машиностроения. 1999. -№1.-С. 38-42.

106. Трененков Е.М., Дведенидова С.А. Диагностика в антикризисном управлении // Менеджмент в России и за рубежом. 2002. - № 1.

107. Усков A.A., Круглов В.В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. Смоленск: Смоленская городская типография, 2003.- 177 с.

108. Уткин Л.В., Шубинский И.Б. Нетрадиционные методы оценки надежности информационных систем. СПб.: Любавич, 2000. - 173 с.

110. Федотова M., Белых Л., Беличев А. Модель статики и динамики антикризисного управления / Методический раздел // Вестник ФСФО России. -2000.-№9.-С. 26-30.

111. Федотова М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия // Финансы. 1995. - № 6. - С. 13-16.

112. Финни Д.Д. Введение в теорию планирования экспериментов, пер. с англ., М. 1970.

113. Фишер Р. А., Статистические методы для исследователей, пер. с англ., М.- 1958.

114. Царев В.В. Оценка экономической эффективности инвестиций. -СПб.: Питер, 2004.-460 с.

115. Чупров C.B. Прогнозирование кризисного развития предпри-ятия//Проблемы прогнозирования. 2002. - №6. - С. 150-155.

116. Шаккум M.JI. Экономика России: от кризиса к стабильности и устойчивому росту. М.: Глобус, 1999.

117. Шеин В. Стратегия поведения в кризисной ситуации // Журнал для акционеров. 1998. -№ 11. - С. 23-27.

118. Эйтингон В.Н., Анохин С.А. Прогнозирование банкротства: Основные методики и проблемы Электронный ресурс. // ITeam технологии корпоративного управления; адрес URL: littp://vvvvvv.itearn.ru/publications/strateRV.

119. Экономико-математические методы в анализе хозяйственной деятельности предприятий и объединений / Л.Б. Бутник-Сиверский, Р. С. Сайфуллин, Я.Р. Рейльян и др. М.: Финансы и статистика, 1982. - 197 с.

120. Экономическая стратегия фирмы: Учеб. пособие / Градов А.П., Глухов В.В., Григорьев Ю.П., доктора экон. наук, профессора и др.; Под ред. засл. деят. науки Рос. Федерации, д.э.н., проф. А.П. Градова. 4-е изд., пере-раб. - СПб. - Спец. лит, 2003. - 957.

121. Элементы превентивного управления рисками при эксплуатации системных объектов / Под общей редакции А.В. Спесивцева. СПб: Изд-во СПбГПУ, 2003. -295 с.

122. Яковенко С.В. Логический аппарат описания кризисных состояний фирмы // Сб. Математические и статистические методы в экономике и естествознании: Материалы межвуз. науч. чтений. / Рост. гос. эк. акад. Ростов Н/Д., 1999.

123. Яковенко С.В. Формирование системы каузальных и функциональных знаний в антикризисном управлении // Сб. Математические и статистические методы в экономике и естествознании: Материалы межвуз. науч. чтений / Рост. гос. эк. акад. Ростов Н/Д., 1999.

124. Яковенко С.В., Долятовский В.А. Модели и механизмы возникновения кризисов // Сб. Информационные системы, экономика, управление трудом и производством. Ученые записки. Выпуск 5 / Рост. гос. экон. ун-т «РИНХ» Ростов Н/Д, 2000.

125. Яковец Ю.В. Циклы, кризисы, прогнозы. М.: Наука, 1999. - 448с.

126. Яременко Ю.В. Причины и последствия экономического кризиса // Проблемы прогнозирования. 1997. - № 4. - С. 3-13.

127. Яценко Ю. Антикризисное управление и пути восстановления платежеспособности предприятий / Методический раздел//Вестник ФСФО России. 2001. - № 12. - С. 26-27.

128. Яцук Н.А., Халевинская Е.Д. Оценка финансовых результатов деятельности предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2002. - № 1. -С. 80-112.

129. Grenz Т. Deminsionen und Typen der Unternehmenskrise: Analysemóglichkeiten auf der Grundlage von Jahresabschlussinformationen, Verlag Lang, Frankfurt am Main, Bern, New York, Paris, 1987.

130. Fink S. Crisis Management: Planning for the Inevitable. Amacom, American Management Association, 1986.

131. Haberland G. Checklist für das Krisen-Management. Verlag Moderne Industrie, München, 1978.

132. Höhn R. Das Unternehmen in der Krise: Krisenmanagement und Krisenstab. Verlag für Wissenschaft, Wirtschaft und Technik, Bad Harzburg, 1974.

133. Kahn H., Wiener A. J. The Year 2000; A Framework For Speculation On The Next Thirty-Three Years. New York: Macmillan, 1967.

134. Koselleck, R. Critique and crisis: enlightenment and the pathogenesis of modern society. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1988.

135. Krummenacher A. Krisenmanagement: Leitfaden zum Verhindern und Bewältigen von Unternehmungskrisen, Verlag Industrielle Organisation, Zürich, 1981.

136. Krystek U. Unternehmungskrisen: Beschreibung, Vermeidung und Bewältigung überlebenskritischer Prozesse in Unternehmungen. Wiesbaden: Gabler, 1987.

137. Machlup, F. Essays in Economic Semantics. New York: New York University Press, 1975.

138. Müller R. Krisenmanagement in der Unternehmung: Vorgehen, Massnahmen und Organisation. Frankfurt (Main), 1986.

139. Muller-Stewens, G. Strategisches Management: wie strategische Initiativen zum Wandel führen, Stuttgart, 2001.

140. Schulten M. F. Krisenmanagement, Verlag fur Wissenschaft und Forschung, Berlin, 1995.

141. Staehle W. H. Krisenmanagement, in: Waldemar Wittmann (Hrsg.), Handwörterbuch der Betriebswirtschaft, Verlag Poeschel, 5. Auflage, Stuttgart, 1993.