Шеметев Александр Александрович. Шеметев Александр Александрович (Alexander A. Shemetev) О том, как прогнозировать комплексные риски в России в условиях искажения и оптимизации исходной информации посредством комплексной А-матрицы!

Шеметев Александр Александрович : другие произведения.

Шеметев Александр Александрович (Alexander A. Shemetev) О том, как прогнозировать комплексные риски в России в условиях искажения и оптимизации исходной информации посредством комплексной А-матрицы!

Самиздат: [Регистрация] [Найти] [Рейтинги] [Обсуждения] [Новинки] [Обзоры] [Помощь|Техвопросы]

Ссылки:

Оставить комментарий © Copyright Шеметев Александр Александрович (anticrisis2010@mail.ru) Размещен: 07/06/2011, изменен: 07/06/2011. 77k. Статистика. Статья: Философия Группа Иллюстрации/приложения: 123 шт.		Оценка: *8.003** Ваша оценка:
Аннотация: Аннотация: Результатом исследования явилось следующее. Разработана комплексная методика системной оценки рисков предприятия, позволяющая оценить результаты его хозяйственной деятельности как в условиях избыточности информации, так и в условиях ее недостатка и искажения, минимизируя требования к компетенции высшего руководства в условиях применения оптимизационных трансформаций отчетности.

Александр Александрович Шеметев

О том, как прогнозировать комплексные риски в России в условиях искажения и оптимизации исходной информации посредством комплексной А-матрицы!

Alexander A. Shemetev

How to prognosis complex risks in Russia in conditions when the primary information is distorted and modified: using the complex A-matrix method!

Аннотация: Результатом исследования явилось следующее. Разработана комплексная методика системной оценки рисков предприятия, позволяющая оценить результаты его хозяйственной деятельности как в условиях избыточности информации, так и в условиях ее недостатка и искажения, минимизируя требования к компетенции высшего руководства в условиях применения оптимизационных трансформаций отчетности.

Ключевые слова: управление рисками; анализ состояния предприятия; риск-менеджмент; А-матрица

Все авторские права на данное произведение и сведения, содержащиеся в нем, являются правовым предметом авторского права. Все права принадлежат Шеметеву Александру Александровичу как законному владельцу авторских прав. Любое заимствование в любых целях в обязательном порядке должно сопровождаться ссылкой на данное или иное произведение Шеметева Александра Александровича.

В соответствии с последними изменениями в законодательстве, нарушителю авторских и смежных прав с 2010г. может грозить уголовная ответственность (связанная с реальным лишением свободы).

В целом, существует ряд методологических подходов к определению понятия экономический механизм управления рисками на предприятии. Первый подход рассматривает компанию как коммерческое предприятие, которому присущи общие риски, свойственные хозяйствующим субъектам. Второй подход рассматривает риски предприятия через призму его отраслевой принадлежности, так например, риски для предприятия птицепродуктового подкомплекса рассматривались бы через призму его принадлежности как организации агропромышленного комплекса (АПК), которому присущи все риски, связанные с общей спецификой отрасли АПК. Третий подход базируется на рассмотрении рисков именно атомарных предприятий. Такой подход наиболее полно учитывает риски, присущие именно предприятиям, поскольку каждое предприятие и каждая подотрасль имеет ряд сушественных особенностей, указанных, в частности, многими отечественными учеными . Эта концепция, например, наиболее полно учитывает специфику отечественного птицепродуктового подкомплекса. Для указанного типа предприятий данный подход имеет две ключевые разновидности: экономическую и связанную с продовольственной безопасностью . Подход, связанный с продовольственной безопасностью наиболее развит в западной научной литературе и имеет несколько основных моделей, среди которых следует особо выделить следующие модели риск-менеджмента птицефабрики: модель NZFSA , модель RAM , модель HSE и прочие аналогичные модели. Применение данного подтипа моделей связано по большей части с ветеринарными и санитарно-биологическими исследованиями производственного процесса, при этом, уделяется недостаточное внимание экономической и финансовой составляющей понятия риска для птицефабрики.

Следующий подход заключается в определении экономической сущности рисков для предприятий. Зарубежная научная школа управления рисками на предприятиях включают рыночные риски и специфический финансовый риск, связанный, например, для птицепродуктового подкомплекса, с потерями крупных заказчиков, включая государственные органы. Основным специфическим риском для птицефабрики по данным моделям являются риски потери крупных покупателей продукции птицеводства .

Существуют сторонники комплексного определения рисков предприятий в рамках их отраслевой принадлежности, например, для птицепродуктового подкомплекса птицефабрика рассматривалась бы как предприятие подотрасли сельского хозяйства ; тогда для данного типа предприятий можно выделить риски: риски потери заказчиков ; риски расхождения плановых и фактических показателей прибыли ; риски свободного рынка ; прочие риски. Данные авторы определяют риск в суботраслях птицеводства как подотрасли сельского хозяйства как "Возможность наступления неблагоприятной обстановки или прямых потерь, которая возникает вследствие наличия факторов неопределенности среды существования" . Также интересен подход указанных авторов к понятию "экономический механизм управления рисками" применительно к предприятию в целом: "Экономический механизм управление рисками, вследствие наличия факторов неопределенности среды существования, включает в себя искусство выбора среди стратегических альтернатив с целью сокращения рискового эффекта ... в условиях, когда сам кризис еще не наступил" , то есть риск-менеджмент на предприятии является именно превентивным и, таким образом, уделяется недостаточно внимания антикризисному риск-менеджменту в условиях кризиса и антикризисному риск-менеджменту восстановления деятельности птицефабрики в посткризисных условиях.

Обобщая концепции основных представителей научных парадигм, можно сделать вывод, что существуют следующие стратегии формирования фона экономического механизма управления рисками на предприятий: стратегия диверсификации; стратегия создания страховых резервов; стратегия, направленная на поиск крупных заказчиков (контрактарная стратегия); стратегия, связанная с использованием финансового левериджа; стратегия вертикальной интеграции; стратегия хеджинга; стратегия максимизации ликвидности; прочие стратегии. Некоторые ведущие западные специалисты в области стратегического менеджмента свели эти стратегии в четыре стратегии развития коммерческого предприятия, применимые в условиях экономической нестабильности для всех типов предприятий: стратегия концентрированного роста; стратегия интегрированного роста (прямого, обратного и полного); стратегия диверсификации (центрированная , горизонтальная и конгломеративная ); стратегия сокращения.

Подытоживая данные подходы, например, для подотрасли птицеводства, все риски в отрасли птицепродуктового подкомплекса по данным указанных авторов можно свести к: риску порчи и потери части продукции; рыночный (ценовой) риск; институциональный риск; риски, связанные с человеческим фактором; финансовый риск и прочие риски.

Наряду с этим важным фактором является детерминация сущности методического обеспечения формирования экономического механизма управления рисками.

Видным западным подходом к общему формированию экономического механизма управления рисками является концепция VaR (4:15 analysis - анализ 4:15). Аббревиатура 4:15 обозначает, что отчет VaR должен быть подан в совет управления банка J.P.Morgan, где показатель был впервые применен на практике, к указанному времени. Считается, что VaR - это показатель, характеризующий предельную величину потерь с заданной вероятностью. Классически, вероятность того, что риск превысит величину убытков VaR считается равной 1% или 5% . Методику VaR, в целом, можно разбить на две группы методик: методики анализа отдельных показателей и комплексные модели.

К методикам анализа отдельных показателей можно отнести методику определения дельта-нормального VaR и методику дельта-гамма-вега приближения .

Методика определения дельта-нормального VaR строится на предположении о нормальности распределения всех рыночных факторов, влияющих на "стоимость под риском" и о линейной связи между изменениями факторов риска. Тогда показатель VaR будет зависеть от коэффициента доверительной вероятности (К, который равен 2,33 для вероятности 99%, 1,65 для вероятности 95%), от ковариации i и j факторов риска (covij) и чувствительности D от i и j факторов риска (Dij), которая будет проявляться в следующей форме:

Схема 1.1 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(1.1)

Существует также метод дельта-гамма-вега приближения, который на практике, в основном, используется для расчета производных финансовых инструментов. В данной методике дельта (коэффициент хеджирования) - это отношение изменения премии дериватива к изменению цены базисного актива. Гамма - это показатель ускорения цены дериватива, например, опциона, который измеряет скорость изменения дельты по мере изменения цены базового актива. Вега - это показатель, измеряющий чувствительность цены дериватива к изменению волантильности. Иногда в данный анализ включают величину Тета, характеризующий чувствительность временной составляющей премии дериватива к сокращению его срока жизни. Данная методика используется, в основном, для расчета производных финансовых инструментов, анализ которых выходит за рамки настоящего исследования, поскольку это формирует в лучшем случае лишь малую часть экономического механизма управления рисками в современной российской действительности.

К методикам комплексного анализа VaR можно отнести такие методы, как метод исторической симуляции , стресс-тестирования и симуляции Монте-Карло . Достоинством методики является достаточно высокий уровень используемого математического аппарата, долгий срок апробации в западной практике, отражение методологии в международных нормативных документах и относительная простота в использовании.

Метод исторической симуляции предполагает статичное состояние рынка в прогнозируемом периоде. Из данного предположения следует то, что характер будущих изменений ценовых характеристик рисковых элементов будет подобен аналогичным характерам изменений в обозримом прошлом. Отсюда прямым следствием является то, что точность изменений зависит напрямую и существеннейшим образом от объемов выборки в прошлом, используемой для расчетов. Данный метод заключается в определении глубины выборки Т, то есть того исторического периода, за который отслеживаются изменения, а также в ранжировании полученных Т по убыванию. После этого метод предполагает определение порядкового номера значения q, абсолютная величина которого соответствует VaR - максимальному прогнозируемому убытку, который с заданной вероятностью не будет превышен в Т*(1-а) случаях с уровнем доверия (1-а). В условиях экономической нестабильности основополагающее предположение метода исторических симуляций о статичности внешней среды может не отражать объективной действительности рисковых изменений.

Метод симуляций Монте-Карло является самым сложным методом расчета VaR, хотя объективность значений показателя VaR может быть существенно выше. Данный метод основывается на осуществлении большого количества рыночных моделирований рыночных ситуаций по отдельному элементу с расчетом риска по портфелю в целом. Поскольку данный метод не предполагает редуцирования или иного вида упрощения формул для получения конечного результата, его использование стало отождествляться с использованием сложных моделей нейронных сетей. Алгоритм расчета метода Монте-Карло методом нейронных сетей приведен на схеме далее.

Сама схема:

Схема 1.2 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Рис. 1 - Схема общего алгоритма оценки рисков методом Монте-Карло с применением нейронных сетей

Нейронные сети и комплексные и разрозненные формулы метода Монте-Карло имеют ряд существенных недостатков применительно к сельскохозяйственному, в частности, птицеводческому сектору в условиях экономической нестабильности в РФ. С одной стороны, данный метод достаточно сложен в реализации. Также метод требует наличия мощных вычислительных ресурсов, зачастую, использования мейнфреймов, что также затрудняет его использование широким кругом лиц. Также метод является достаточно сложным для понимания именно механизма расчета высшим руководством компании, а также аппаратом управления и аналитиками. Также методу присущи все недостатки математических моделей нейронных сетей: невозможность влияния на результат, незнание механизма расчетов вследствие их комплексности и прочее. Также данный метод при применении не нейронного математического аппарата в результате упрощения может наследовать все недостатки исторических и параметрических VaR. Общим выводом может стать высокая вероятность значительных погрешностей в используемых моделях и малая применимость модели в целом. Аналогичным образом с методом Монте-Карло сегодня обстоят дела и у методов стресс-тестирования, который имеет, в целом, те же недостатки, что и метод Монте-Карло.

К недостаткам общей методики можно отнести следующее. Показатель VaR является запаздывающим показателем. Как следствие, данный показатель существеннейшим образом зависит от прошлых трендов, следовательно, в условиях экономической нестабильности данный показатель не будет в должной степени адекватно отражать ситуацию. Также данный показатель подразумевает ежедневное обновление информации, что практически несовместимо с официальной отчетностью регионального банка. К тому же, каждый из подметодов VaR сам по себе имеет существенные недостатки, что осложняет его использование. Все это существенно осложняет расчет показателя VaR для банков регионов в условиях экономической нестабильности, практически делая указанный метод неприменимым для комплексного и объективного анализа рисков в текущих условиях состояния банковского сектора в РФ.

Существуют и разновидности весового подхода, наибольшее эмпирическое применение среди которых имеет методика RADOC, теория которой рассмотрена в Первой главе исследования. Данная методика призвана управлять кредитным, рыночным и операционным риском. В качестве гипотезы принимается теория ассиметричного распределения кредитного риска вследствие низкой частоты и высокой точности; гипотеза нормального распределения рыночного риска при одновременной гипотезе асимптотически нормальных ценах активов (при этом оговаривается вероятность резких отклонений от нормального распределения); гипотеза нормального распределения делового операционного риска и гипотеза экспоненциально распределенной точности (событий Пуассона) для прочего операционного риска, который воспринимается как риск случайных событий.

Указанная методика определяет экономический механизм управления рисками в его методической части как формирование заданной величины экономического капитала. В общем случае условие RADOC выглядит следующим образом (1.2):

Схема 1.3 RADOC [The University of Texas]

Под маржей понимается различного рода доходы с капитала.

Вместе с тем, формирование величины самого экономического капитала в методике разработано главным образом для узкого типа предприятий - банков, для которых эта методика и разработана что существенно снижает применимость указанной модели в целом.

Наряду с указанными подходами, существует рейтинговый подход, достоинства и недостатки инструментария которого рассмотрены в первой главе настоящего исследования.

Инструментарий видового подхода в целом заточен с учетом различного рода отраслевых нормативных особенностей; часть подхода закреплена в различного рода нормативно-правовых актах. Вместе с тем, в современной экономике уже не так много осталось различного рода идеалистических нормативов. Так, например, банк де-факто может функционировать с лимтирующим значением коэффициента Кука ниже 2%, а различного рода лимтирующие коэффицинтарные нормативы могут не соотноситься с фактическим фиктивным банкротством предприятия. Таких частных примеров можно привести много практически для каждого разработанного идеалистического лимитирующего норматива.

Интересной особенностью является тренд к факторной классификации позиций видового подхода и весового подходов, когда классификация рисков происходит по факторной модели, а их учет по видовой и весовой моделям [LINK: Притыкина А.А. Управление экономическими рисками в агропромышленном комплексе// Ставропольский СКГТУ 'Экономика', ?6, 2002, 109 С. (11 стр.); модель риск-менеджмента ОАО 'Птицефабрика 'Михайловская'' (взято с официального сайта: www.mikhbird.com); модель риск-менеджмента ОАО 'Новосибирская птицефабрика']. Прочие модели факторного подхода требуют слишком значительного объема исходных данных для анализа рисков, что сложно добиться в условиях современной российской действительности, что, в свою очередь, в частности, рассмотрено при анализе типологизации экономических механизмов управления рисками.

Прочий инструментарий можно разделить на 5 больших групп: методики рейтингового анализа, методики ранжирования банков по ключевым показателям (чаще всего по суммарной величине Активов), методики оценки нормативов, имиджевые методики и методики стресс-тестирований; при этом, данные методики по большей части заточены под использование коммерческими банками, что сужает их применимость для прочих типов предприятий в условиях российской действительности.

Среди таких заточенных под использование банками методик можно выделить следующие. Львиная доля методик основана на применении западной методики CAMEL к оценке финансового состояния банков [Jordan J.S. 'The impact of greater bank disclosure amidst a banking crisis', Boston: FRBoB, 2008]. Но вплоть до сегодняшнего дня эту методику так и не удалось адаптировать к условиям Российской действительности. Среди прочих методик, следует выделить методики Г. Щербаковой (основа - методики ЦБРФ, принятые до 2008г.) [Щербакова Г.Н. 'Анализ и оценка банковской деятельности (на основе отчетности, составленной по российским и международным стандартам)' М.: Вершина, 2006, 2008]; МБО Оргбанка (сложно применима к банкам, сама методика является закрытой, неприемлема к Российской действительности) [Официальный сайт МБО Оргабанка (www.orgbank.ru)]; ИНЭКС (попытка адаптации международных методик к российским стандартам банковской деятельности, сложна в применении, неприменима к Российской действительности) [Львов В.С. Анализ финансового состояния коммерческих банков. М., 2001г.]; ИЦ "РЕЙТИНГ" (удобство в анализе результатов, но методика закрыта, слишком много сводится к субъективным оценка экспертов, исходная информация - конфиденциальна, методика труднодоступна и мало применима к Российской действительности) [Официальный сайт ИЦ 'Рейтинг' (www.rating.ru)]; В Кроманов (методика доступна в печати и удобна в использовании, хотя показатели устарели, мало согласованы и слишком много отдается субъективным экспертным оценкам, дискриминанта классических моделей данного типа в условиях экономической нестабильности должна обновляться постоянно, потому данная методика неприменима к Российской действительности) [Кириченко Н.. Банковский рейтинг стал предметом спора. 'Коммерсант-daily', ? 27, 1993; Белых А. П. 'Устойчивость коммерческих банков. М.: ЮНИТИ. - 1996. - С.92.]; методика Международного Промышленного Банка (адаптирована на западные стандарты банковской деятельности и банковского рынка, неприменима к Российской действительности в условиях экономической нестабильности) [Официальный сайт Международного Промышленного Банка (www.iib.ru)]; методика Питера С. Роуза (методика ведущего западного аналитика банковской деятельности, применима для банков прежде всего США и неприменима к Российской действительности) [Peter S. Rose 'Commercial bank management: producing and selling financial services', Boston, IRWIN, 1993, 1995, 2006]; методика Дэвида Ван-Хуза (методика неприменима к Российской действительности) [David D. VanHoose 'Modern money and banking', McGraw-Hill Inc., 2008].

Как видно, указанные методики недостаточно применимы даже для банков, что еще более сужает целесообразность их доработки в условиях прочих типов предприятий.

В рамках рассмотренных научных парадигм следует выделить ряд специфичных инструментарных методик к экономическому механизму управления рисками: метод корректировки нормы дисконта, анализ чувствительности показателей эффективности, метод сценариев, метод построения деревьев решений, теория игр.

Метод корректировки нормы дисконта близок к методу анализа чувствительности показателей эффективности. Оба метода предполагают два основных направления анализа [Основатель - лауреат Нобелевской премии по экономике Джон Бюр Уильямс (1938 - 1985 - 2007)]: NPV (net present value - метод приведения к текущей стоимости) и NFV (net future value - метод приведения к будущей стоимости с учетом нормы дисконта). В рамках обоих методов существует дисконтный показатель i, который обычно рассчитывается для оптимистического, пессимистического и нормального вариантов. Иногда применяют смесь данного метода с маргиналистическим подходом [Например, методика К. Друри (2008)]. Достоинством метода является возможность определения внутренней нормы доходности, которая позволяет сопоставлять различные риски различных проектов между собой. Недостатком метода является то, что фактически инструментов анализа рисков является статическая дискретная норма дисконта i, которая существенно сужает ареал применения методики [Например, критика Гарри Марковица относительно узости показателя i (1952, 1954, 1972)].

Метод сценариев наилучшим образом отображают различного рода сценарные матрицы. Частным случаем и одновременно методикой широкого применения в качестве механизма анализа рисков является построение вероятностного дерева решений, которое, с одной стороны, позволяет просматривать сценарную матрицу при помощи графика Гаусса, что является достоинством, и, с другой стороны, недостатком является применимость данной методики только для дискретных ступенчатых рисковых процессов либо полного абстрагирования реальности в пользу построения дискретного дерева, а также субъективизм при выборе базисных вероятностей. Данный субъективизм является слабым местом всего сценарного подхода в целом. К тому же, сценарный подход, во многом нацелен на решение частных задач, что может несколько сужать его применимость в условиях инструментарного формирования экономического механизма управления рисками.

Теория игр [Основатели математического инструментария - Джон фон Нейман и Оскар Моргенштерн (1944), Джон Нэш (2001)] формирует экономический механизм управления рисками посредством концептуального принципа, лежащего в основе теории, который отодвигает теорию от анализа ретроспективных трендов и приводит к анализу волатильности изменений в зависимости от заданных гипотетических индикаторов. Ввиду асимптотической функциональной затратности математического аппарата, данный метод является частным случаем нейронно-математического подхода. Промежуточный анализ результатов в рамках данного подхода практически мало реализуем, что сужает апперцепцию метода до фактически ввода данных и получения результатов, что накладывает определенные ограничения на применение метода. К тому же, существует определенная доля субъективизма в области базисных гипотез для построения моделей. Эмпирическое же приложение методик в условия атомарного предприятия также кроет в себя ряд существеннейших трудностей, связанных и с компетенциями топ-менеджеров, и со сложившейся организационной структурой, и с абстрагированием моделей от рамок конкретного предприятия, и со сложностью апперцепции и тем более коррекции промежуточных результатов и расчетов моделей, что существенно сужает применимость аппарата в теории игр.

Качественные модели оценки рисков, такие как PEST-анализ/STEP-анализ/SLEPT-анализ/PESTEL-анализ/PESTLE-анализ [Видный сторонник - школа менеджмента Оксфордского университета (www.oup.com), которая постоянно совершенствует данный тип анализа], SWOT-анализ [Например, Menon A. at all Antecedents and consequences of marketing strategy making: a model and a test//Journal of marketing, Vol. 63, pp. 18-40 (1999); Armstrong A. A handbook of HRM (10th ed.), L.: Kogan page, 2006], метод экспертных оценок [Видные сторонники - Британский совет по аудиту, IASB и IFAC], метод розы и спирали рисков [Один из отечественных основателей - Грачева М.В. (см. Грачева М.В. Анализ проектных рисков, М., 1999); современный сторонник - Н.Ю. Каменская (см. Н.Ю. Каменская Оценка, анализ и управление рисками, Новосибирск:РАП, 2006, стр. 30-35)], метод вопросников и экспертного листа [Сторонник концепции: Н.Ю. Каменская], матричные экспертные модели [Например, разработки компания МакКинзи, Дженерал Электрикс, Бостонской консалтинговой группы, Дженни Дак и прочие], модель оценки стратегического положения бизнеса [Основатели: В.Д. Маркова, С.А. Кузнецова (см. В.Д. Маркова, С.А. Кузнецова Стратегический менеджмент, М.: ИНФРА-М, 1999, стр. 105)], метод Дельфи [Видный сторонник метода Дельфи и метода Р. Кетлинского - Томская школа менеджмента, представленная, в частности, работами Дульзона А.А.]; а также смешанный математико-экспертный метод Р. Кетлинского имеют следующие специфические черты. Во-первых, количественные оценки во многом зависят от субъективных позиций экспертов. Во-вторых, выбор параметров оценки во многом определяется субъективно. В-третьих, данные методы не до конца уделяют внимание количественным оценкам, что могло бы существенно конкретизировать данные методики. В-четвертых, в данных методиках достаточно высоким является уровень абстрагирования моделей. В-пятых, данные методики скорее являются дополнительным, чем основным инструментом формирования экономического механизма управления рисками. Указанное существенно сужает сферу применения вышеназванных качественных методик в условиях современной российской действительности на уровне предприятия.

Следует также рассмотреть специфические отраслевые методики управления рисками, которые в дальнейшем рассмотрены через призму эмпирического базиса настоящего исследования - птицепродуктового подкомплекса. Среди отечественных теоретиков в области аграрного риска основным подходом является определение риска в целом в отрасли АПК как вероятности прямых материальных потерь или недополучения желаемого результата вследствие кризисного изменения факторов внешней и внутренней среды предприятия [Притыкина А.А. Управление экономическими рисками в агропромышленном комплексе// Ставропольский СКГТУ 'Экономика', ?6, 2002, 109 С. (11 стр.); модель риск-менеджмента ОАО 'Птицефабрика 'Михайловская'' (взято с официального сайта: www.mikhbird.com); модель риск-менеджмента ОАО 'Новосибирская птицефабрика' (см. ссылку далее)]. Также существует ряд подходов, которые напрямую не выделяют внешнюю и внутреннюю среду предприятия [Клюкач В., Седова Н., Логинов Д. Маркетинговый мониторинг - универсальный инструмент управления рисками в АПК//АПК: Экономика, управление, ?9, 2008, стр. 14-18; Задков А.П. Фактор риска в сельском хозяйстве, Новосибирск:РАСХН Сиб Отделение СибНИИЭСХ., 1998. - 264 стр.; Чехлыстова И.А. Основные способы минимизации экономических рисков системы АПК региона// Вестник СКГТУ ?3 (20), 2009 (6 стр.); Гордеев А. Алексей Гордеев увидел риски для АПК в 2009 году//Российская Газета ЭКОНОМИКА 12 (Декабрь) 2009 - видит финансовые риски в качестве основных для отрасли АПК в целом; Голембиовский С.А. Особенности бизнес-планирования в условиях повышенных рисков сельского хозяйства и агропромышленного сектора//Корпоративный менеджмент 7 (Июль) 2003, раздел: материалы 4-й конференции Роль аналитика в управлении компанией; Никифорова Е.А. Экономическая оценка последствий банкротства предприятий АПК: дисс. канд. экон. наук: 08.00.05 Великие Луки, 2004, 159 С.; Печерцева О.Н. Концепция и методика оценки управления рисками в малых предприятиях АПК: дисс. канд. экон. наук: 08.00.05: Челябинск, 2002, 187 стр.; модель риск-менеджмента ОАО 'Птицефабрика Калужская' (обобщено автором исходя из внутренних официальных данных управленческого учета предприятия); система риск-менеджмента ХАССП на ЗАО 'Птицефабрика РОСКАР' (г. Москва, г. Санкт-Петербург)]. В практике птицеводческой подотрасли сложился подход к риск-менеджменту, который выделяет риски конкурентоспособности компании на рынки как основные, при этом, наиболее представленными остаются две основные подмодели данного подхода: ориентированная на издержки [Модель риск-менеджмента ОАО 'Птицефабрика Калужская'; модель риск-менеджмента ГУП СО 'Птицефабрика 'Свердловская''; модель риск-менеджмента ООО Птицефабрика 'Милана', которая определяет минимизацию рисков птицефабрики за счет лидерства по оптовым ценам в регионе сбыта; ориентация антикризисной политики МУСХП Птицеводческое хозяйство 'Пионерское' (г. Петропавлоск-Камчатский)] и ориентированная на параметрическую модель [Официальная методика риск-менеджмента ОАО 'Новосибирская Птицефабрика', г. Новосибирск, выделяет параметрическую балльно-дискриминантную модель конкурентоспособности компании на рынке по параметрам (в порядке убывания значимости дискриминанты): стоимость продукции (значимость 13,55%), качество продукции (значимость 12,93%), ассортимент продукции (значимость 11,99%), возможность возврата брака (значимость 9,81%), система оплаты продукции (значимость 8,26%), стабильность поставок (значимость 7,63%), скорость реагирования на заказ (значимость 7,32%), качество упаковки (значимость 6,70%), популярность продукции фирмы (значимость 6,07%), наличие доставки продукции (значимость 4,21%), объем упаковки (значимость 3,89%), выполнение договорных обязательств в сроки (значимость 2,65%), рекламная кампания фирмы (значимость 2,02%), скорость отгрузки продукции (значимость 1,87%), квалификация персонала (значимость 1,09%). Суммарная конкурентоспособность компании составляет 42,80% по данной модели, следовательно, уровень совокупного риска равен 57,20%. Обобщено автором исходя из внутренних официальных документов управленческого учета предприятия. Также данной модели отдает предпочтение ЗАО 'Птицефабрика 'Боровская'', вкладывая в риск-менеджмент параметрическую модель среднего индекса удовлетворенности потребителей по качественным показателям. Также параметрический принцип применяет ЗАО 'Птицефабрика РОСКАР', вводя 6 макроэлементов системы риск-менеджмента ХАССП и контролируя процессы по эталонному параметру].

Вместе с тем, указанные специфические методики также имеют ряд специфических недостатков, несколько отклоняющих сферу их применения от императива исследования. Во-первых, риски оцениваются на основании субъективной концепции обратной пропорциональной зависимости лидерства компании в сегменте рынка и уровня рисков. Следствием является интерпретация конкурентоспособности компании посредством ее анализа за счет классической модели как механизма управления рисками, что эмпирически может не отражать всей полноты сущности экономического механизма управления рисками.

Указанное свидетельствует о необходимости дальнейшего развития инструментария в области анализа и оценки рисков.

Данная методика позволяет рассчитать риски атомарной бизнес-системы сквозь призму оптимизационных трансформаций отчетности. Концепция методики имеет вид:

Схема создания А-матрицы [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Рис. 3 - Общая схема основных условий формирования и общего позиционирования предложенных методик для формирования экономического механизма управления рисками

Методика комплексного матричного анализа устойчивости и рисков атомарной бизнес-системы состоит из 8 шагов: оценка рисков динамики абсолютных и удельных показателей баланса; оценка рисков методом экспресс-оценки; оценка рисков относительных финансовых показателей деятельности организации; оценка рисков ликвидности баланса; оценка рисков отклонений основных абсолютных показателей экономической деятельности компании; оценка рисков деловой активности; оценка рисков рентабельности; оценка рисков банкротства. Для оценки данной методики требуется свыше 300 комплексных вычислительных операций из расчета на бизнес-систему.

Методика комплексного матричного анализа устойчивости и рисков предприятия описана в полном исследовании; далее приведен пример расчета части методики. Методика состоит из 8 шагов. Значение единой комплексной модели оценки деятельности компании и уровня финансовой устойчивости, а также риска наступления неплатежеспособности (банкротства) компании можно проанализировать в нижеследующей таблице.

Таблица 1 - Значение единой комплексной модели оценки деятельности птицеводческой компании и уровня финансовой устойчивости

Итоговая сумма баллов по результатам комплексной оценки предприятия Структура капитала и финансовая устойчивость Риск банкротства предприятия

Семантическое значение Символическое значение

Менее 100 <100 Удовлетворительная Нормальный

От 100 до 200 [100;200] Сомнительная Высокий

Более 200 >200 Неудовлетворительная Критический

Где: 7, 8, 9 - номера столбцов в данной модели, которые следует перемножить между собой; 100 - число для перевода процентов в числа (коэффициенты), то есть, в баллы; 1 - Удельный вес показателя в модели ('плечо рычага'); 0,1 - удельный вес отклонения от безрискового значения за каждый балл показателя А по запасам; ИП - Показатель ИТОГА НУП, или это сумма рисковых баллов по отдельному показателю для предприятия в целом.

В расчете примера все коэффициенты (Столбик ИТОГ, строка 9), где даны фактические значения коэффициентов, - эти коэффициенты рассчитаны без учета допустимых значений риска. Так, запасы там рассчитаны без учета 2% безрисковой зоны, кредиторская задолженность - дана без 5% безрисковой зоны, и так далее. Этот показатель учтен уже при расчете итогового значение показателя в баллах в матричной системе. То есть при фактическом расчете вычитание безрисковых процентов производилось в следующем шаге. Аналогично можно считать по данной модели: для этого в каждом коэффициенте, где вычитается безрисковое значение, есть возможность его сразу не вычитать. В этом случае вычесть его следует будет позже, при расчете Итогового показателя в баллах (Графа ИТОГ НУП, строка 10). Так, в случае с запасами расчет будет выглядеть следующим образом: (%З-0,02)*0,05*1*100. Итог по обоим способам расчета и программирования матричной системы на ЭВМ получится одинаковым.

Точные значения в 100 и 200 получены с целью упрощения апперцепции при использовании модели; указанные значения получены на основании среднеотраслевых срезов показателей, лимитирующих значений матричной системы в 100%, переведенные в баллы и с принятием во внимание лимитирующей функции симплификации апперцепции. В случае субъективной сложности использования самой матричной модели, пользователь матрицы сможет сравнить результаты с данными, приведенными в Таблице 1. Таблица 1 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Таблица 1 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Следует отметить, что когда имеется в виду "Изменение на каждый 1% к ВБ (Валюты Баланса; итогу баланса)", следует считать итог баланса в среднем за год, а не на конечный период так, как это показано в нижеприведенной формуле:

(2.1)

Для наглядности, будет представлена формула расчета модели роста Запасов (З) (Стр. 210):

(2.2)

Формулы: 2.1 и 2.2 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,1*А (2.3)

Строка 7 показывает, насколько кризисным является значение данного показателя, а строка 8 - насколько кризисным является значение показателя, но уже для компании в целом! Эти коэффициенты, указанные в строчках для каждого конкретного показателя, затем перемножаются между собой, чтобы показать общий балл модели. Интерпретируя на технический язык, показатель 7 является "рычагом", а показатель 8 - "плечом рычага" каждого конкретного показателя при анализе комплексной модели финансового анализа предприятия и прогнозирования банкротства .

Формула расчета удельного веса Запасов:

Формула 2.4 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.4)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,05*"%З" (2.5)

Показатель В рассчитывается по формуле:

Формулы: 2.4 и 2.6 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.6)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,075*"В" (2.7)

Удельный вес краткосрочной ДЗ рассчитывается по формуле:

Формула 2.8 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.8)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,025*"%ДЗ" (2.9)

Показатель С рассчитывается по формуле:

Формулы: 2.8 и 2.10 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.10)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,225*"С" (2.11)

Удельный вес долгосрочной дебиторской задолженности вычисляется:

Формула 2.12 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.12)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,1*"%ДЗд/ср" (2.13)

Коэффициент D вычисляется следующим образом:

Формула 2.14 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.14)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,3*"D" (2.15)

Удельный вес Кредиторской задолженности вычисляется по формуле:

Формула 2.16 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.16)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,15*"%КЗ" (2.17)

Коэффициент Е рассчитывается по формуле:

Формула 2.18 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.18)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,05*"Е" (2.19)

Показатель удельного веса ДП рассчитывается по формуле:

Формула 2.20 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.20)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,09*"%ДП" (2.21)

Коэффициент F рассчитывается по нижеприведенной формуле:

Формула 2.22 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.22)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,25*"F" (2.23)

Показатель %КЗС рассчитывается по формуле:

Формула 2.24 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.24)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1*0,25*"%КЗС" (2.25)

ШАГ 2 Экспресс-оценка ликвидности баланса

Коэффициент G (или L1) рассчитывается по формуле:

Формула 2.26 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.26)

а) Если отклонение в меньшую сторону:

ИП = 10*0,5*1,5*Dev (2.27)

б) Если отклонение в большую сторону:

ИП = 10*0,2*1,5*Dev (2.28)

В обоих случаях (2.27) и (2.28) справедливо следующее: Dev = G - 2,5

Показатель H (F1) рассчитывается по формуле:

Формула 2.29 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.29)

ИП =100*[7]*[8]*[9]=100*1,5*0,2*"Н"= 100*1,5*0,2*|F1-0,15| (2.30)

ШАГ 3 Оценка рисков относительных финансовых показателей деятельности организации

Формула для расчета коэффициента I (СОС-З) имеет вид:

Формула 2.31 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.31)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,1* "I" (2.32)

Формула для расчета коэффициента J имеет вид:

Формула 2.33 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.33)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,3* "J" (2.34)

Показатель К будет рассчитываться следующим образом:

Формула 2.35 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.35)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,5* "К" (2.36)

Коэффициент L (F1) рассчитывается следующим образом:

Формула 2.37 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.37)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,5*(|F1-0,15|)/5 (2.38)

Коэффициент М (F2) имеет вид:

Формула 2.39 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.39)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,01*"М" (2.40)

Коэффициент N (F3) рассчитывается следующим образом:

Формула 2.41 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.41)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,05*|F3-0,5| (2.42)

Коэффициент О (F4) будет рассчитываться по формуле:

Формула 2.43 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.43)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,05*"О" (2.44)

Коэффициент Р (F5) будет рассчитываться по формуле:

Формула 2.45 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.45)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,07*"Р" (2.46)

Коэффициент Q (F6) рассчитывается по формуле:

Формула 2.47 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.47)

Показатель ИП рассчитывается по формуле:

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,06*"Q" (2.48)

Коэффициент R (F7) рассчитывается по формуле:

Формула 2.49 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.49)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,1*"R" (2.50)

Коэффициент S (F8) рассчитывается по формуле:

Формула 2.51 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.51)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,04*"S" (2.52)

Коэффициент Т (F9) рассчитывается по формуле:

Формула 2.53 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.53)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,1 *"Т" (2.54)

Коэффициент U (F10) рассчитывается по формуле:

Формула 2.55 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.55)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,04*"U" (2.56)

Коэффициент V (F11) рассчитывается по формуле:

Формула 2.57 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.57)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,05*"V" (2.58)

Коэффициент W (F12) рассчитывается по формуле:

Формула 2.59 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.59)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,04*"W" (2.60)

Коэффициент Х (F13) рассчитывается по формуле:

Формула 2.61 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.61)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,1*"Х" (2.62)

Показатель Y (F14) рассчитывается по формуле:

Формула 2.63 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.63)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,09*"Y" (2.64)

Показатель Z (F15) рассчитывается по формуле:

Формула 2.65 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.65)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*0,8*0,03*"Z" (2.66)

Шаг 4 Оценка Рисков ликвидности баланса

Коэффициент А (НЛА ≤ НСО) рассчитывается по формуле:

Формула 2.67 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.67)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1,3*0,1*"А" (2.68)

Коэффициент Б (БРА ≤ КСП) вычисляется по формуле:

Формула 2.69 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.69)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1,3*0,2*"Б" (2.70)

Коэффициент В (МРА ≤ ДСП) вычисляется по формуле:

Формула 2.71 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.71)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1,3*0,3*"В" (2.72)

Коэффициент Г (ТРА ≥ ПП) рассчитывается по формуле:

Формула 2.73 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.73)

ИП = 100*[7]*[8]*[9]=100*1,3*0,5 *"Г" (2.74)

Коэффициент Д, или G (или L1) имеет вид:

Формула 2.75 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.75)

а) Если отклонение в меньшую сторону:

ИП = 10*1,4*0,5*(1,2-G) (2.76)

б) Если отклонение в большую сторону:

Dev = G - 2,5 (2.77)

ИП = 10*1,4*0,2*(G-2,5) (2.78)

Коэффициент Е (L2) имеет вид:

Формула 2.79 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.79)

Напомню, что НЛА - это наиболее ликвидные активы; БРА - быстрореализуемые активы; НСО - наиболее срочные обязательства; КСП - краткосрочный пассив. Более подробно расчеты указанных показателей Вы можете рассмотреть в иных публикациях автора, также показатели НЛА, БРА, НСО, КСП и прочие аналогичные анализируются в литературе по комплексному экономическому и финансовому анализу.

а) Отклонение в меньшую сторону:

ИП = 10*1,4*0,4*(0,8-L2) (2.80)

б) Отклонение в большую сторону:

ИП = 10*1,4*0,15*(L2-1,5) (2.81)

Коэффициент Ж (L3) имеет вид:

Формула 2.82 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.82)

а) Отклонение в меньшую сторону.

ИП=100*1,4*0,3*(0,2-L3) (2.83)

б) Отклонение в большую сторону.

ИП=100*1,4*0,1*(L3-0,8) (2.84)

Коэффициент З [В случае невыполнения равенства единовременно начисляется 1,2 балла в графу ИТОГО НУП. Если равенство выполняется - ставится 0] - невыполнение равенства L4 (формула (1.39) [Имеется в виду нумерация формул из указанной книги автора (Шеметев А. Самоучитель по антикризисному управлению для директоров и владельцев фирм, Екатеринбург, 2009, - 636С.)] - имеется в виду выполнение классического неравенства ликвидности).

Коэффициент И рассчитывается по формуле:

Формула 2.85 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.85)

а) Если этот коэффициент отклоняется в меньшую сторону:

ИП=100*1,4*2,0*(0,02-L5) (2.86)

б) Если этот коэффициент отклоняется в большую сторону:

ИП=100*1,4*0,2*(L5-0,15) (2.87)

Шаг 5 Оценка рисков отклонений основных абсолютных показателей экономической деятельности компании

Коэффициент Й рассчитывается по формуле:

Формула 2.88 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.88)

ИП= - 100*3,75*0,2*"Й" (2.89)

Коэффициент К рассчитывается по формуле:

Формула 2.90 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.90)

ИП= 100*3,75*0,2*"К" (2.91)

Коэффициент Л рассчитывается по формуле:

Формула 2.92 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.92)

ИП= - 100*3,75*0,5*"Л" (2.93)

Коэффициент "М" рассчитывается по формуле:

Формула 2.94 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.94)

ИП= - 100*3,75*1*"М" (2.95)

Шаг 6 Оценка Рисков деловой активности

Коэффициент Н (Т1) рассчитывается по формуле:

Формула Н (Т1) [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

ИП= - 100*0,35*0,1*"Н" (2.96)

Коэффициент О (Т2) рассчитывается по формуле:

Формула 2.97 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.97)

ИП= - 100*0,35*0,005 *"О" (2.98)

Коэффициент П (Т3) рассчитывается по формуле:

Формула 2.99 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

(2.99)

ИП= - 100*0,35*0,005 *"О" (2.100)

Коэффициент Р (Т4) рассчитывается по формуле:

(2.101)

ИП= - 100*0,35*0,005 *"Р" (2.102)

Коэффициент С (Т5) рассчитывается по формуле:

(2.103)

ИП= - 100*0,35*0,005 *"С" (2.104)

Коэффициент Т (Т6) рассчитывается по формуле:

(2.105)

ИП= - 100*0,35*0,008 *"Т" (2.106)

Коэффициент У (Т7) рассчитывается по формуле:

(2.107)

ИП= - 100*0,35*0,008 *"У" (2.108)

Коэффициент Ф (Т8) рассчитывается по формуле:

(2.109)

ИП= - 100*0,35*0,005 *"Ф" (2.110)

Коэффициент Х (Т9) рассчитывается по формуле:

(2.111)

ИП= - 100*0,35*0,005 *"Х" (2.112)

Коэффициент Ц (А1) рассчитывается по формуле:

(2.120)

ИП= 0,35*0,1 *"Ц" (2.113)

Коэффициент Ч (А2) рассчитывается по формуле:

(2.114)

ИП= 0,30*0,1 *"Ч" (2.115)

Коэффициент Ш (А3) рассчитывается по формуле:

(2.116)

(2.117)

Коэффициент Щ (А4) рассчитывается по формуле:

(2.118)

(2.119)

Коэффициент Ы (А5) рассчитывается по формуле:

(2.120)

ИП= 0,30*0,2 *"Ы" (2.121)

Коэффициент Э (А6) рассчитывается в соответствии с формулой:

(2.122)

(2.123)

Коэффициент Ю (А7) рассчитывается в соответствии с формулой:

(2.124)

(2.125)

Коэффициент Я (А8) рассчитывается по формуле:

(2.126)

(2.127)

Расчет коэффициента α (У1) происходит по формуле:

(2.128)

ИП= - 100*0,30*0,2 *" α " (2.129)

Коэффициент β (У2) рассчитывается по формуле:

(2.130)

ИП= ("β" -5)*0,25*0,4 (2.131)

Коэффициент γ (У3) рассчитывается по формуле:

(2.132)

ИП= - 100*0,35*0,1 *" γ " (2.133)

Коэффициент δ (У4) рассчитывается по формуле:

(2.134)

ИП= - 100*0,35*0,1 *" δ " (2.135)

Шаг 7 Оценка Рисков рентабельности

Коэффициент ε (М1) рассчитывается по формуле:

(2.136)

ИП=100*1,5 *0,2 *(0,07- " ε ") (2.137)

Коэффициент ζ (М2) определяется по формуле:

(2.138)

ИП=100*1,5 *0,1 *(0,12- " ζ ") (2.139)

Коэффициент η (М3) вычисляется по формуле:

(2.140)

ИП=100*1,5 *0,15 *(0,15- " η ") (2.141)

Коэффициент θ (М4) рассчитывается по формуле:

(2.142)

ИП= - 100*1,5 *0,05 *" θ " (2.143)

Коэффициент ι (М5) рассчитывается по формуле:

(2.144)

ИП= - 100*1,5 *0,07 *" ι " (2.145)

Коэффициент κ (М6) рассчитывается по формуле:

(2.146)

ИП= 100*1,5 *0,3 *(0,2- " κ ") (2.147)

Коэффициент λ (М7) вычисляется по формуле:

(2.148)

ИП= 100*1,5 *0,1 *(0,1- " λ ") (2.149)

Коэффициент μ (М8) определяется по формуле:

(2.150)

ИП= - 100*1,5 *0,1 *" μ " (2.151)

Коэффициент ν (М9) определяется по формуле:

(2.152)

ИП= - 100*1,5 *0,09 *" ν " (2.153)

Коэффициент ξ (М10) рассчитывается по формуле:

(2.154)

ИП= 100*1,5 *0,15 *(0,1- " ξ ") (2.155)

Шаг 8 Оценка рисков банкротства

Коэффициент ο рассчитывается по формуле:

(2.156)

ИП=1*1*2=2 (2.157)

Коэффициент π рассчитывается по формуле:

(2.158)

ИП=1*1*7=7 (2.159)

Z = 1,2A+1,4B+3,3C+0,6D+0,999E (2.160)

A = (Собственные оборотные средства)/(Всего активов); В = (Нераспределенная прибыль)/(Всего активов); С = (Операционная прибыль)/(Всего активов); D = (Рыночная стоимость акций)/(Всего кредиторская задолженность); Е = (Сумма продаж)/(Всего активов); в предыдущих публикациях автора оговорено то, как можно заменить параметр "Рыночная стоимость акций" для компаний не ОАО с котируемыми на рынке акциями.

(2.161)

ИП=(10 или 3)*0,4*0,5 (2.162)

Z = 1,2A+1,2B+3,3C+0,6D+E (2.163)

Разница с вышеперечисленной моделью есть по параметру D: D = (Рыночная стоимость акций)/(Всего активов). Остальные параметры расчетов схожи с вышеперечисленными: A = (Собственные оборотные средства)/(Всего активов); В = (Нераспределенная прибыль)/(Всего активов); С = (Операционная прибыль)/(Всего активов); Е = (Сумма продаж)/(Всего активов).

Методика Альтмана первоначально была рассчитана для работы только с предприятиями ОАО. Но в настоящее время в России практически отсутствует информация о рыночной стоимости акций конкретного предприятия, к тому же многие предприятия вообще не имеют своих акций. Акционерный рынок в России - это больше стезя слияний и поглощений компаний, нежели стезя рыночных отношений. Поэтому в данной работе применялась вместо рыночной цены акций сумма уставного и добавочного капиталов, которые можно посмотреть по балансу в строках 410 и 420. Мотивируется эта методика следующим образом: рост стоимости активов приводит либо к увеличению уставного капитала предприятия (это соответствует увеличению номинала или дополнительному выпуску акций), либо к росту добавочного капитала (это соответствует повышению рыночной стоимости акций в силу роста их надежности).

ИП=(10 или 3)*0,4*0,5 (2.164)

Коэффициент σ рассчитывается по формуле (2.165):

Z = 1,2 * Х1 + 1,4 * Х2 + 3,3 * Х3 + 0,6 * Х4 + Х5 (2.165)

Х1 - оборотный капитал/сумма активов; Х2 - нераспределенная прибыль/сумма активов; Х3 - операционная прибыль/сумма активов; Х4 - рыночная стоимость акций/задолженность; Х5 - выручка/сумма активов.

ИП=(10 или 3)*0,4*0,5 (2.166)

Коэффициент τ рассчитывается по формуле (2.167):

Z = 1,03A+3,07B+0,66C+0,4D (2.167)

A = (Собственные оборотные средства)/(всего активов); В = (Прибыль до уплаты налога и процентов (операционная прибыль))/(всего активов); С = (Прибыль до налогообложения (= чистая прибыль + величина налога))/(Текущие обязательства); D = (Оборот)/(Всего активов).

ИП=(15 или 10 или 2)*0,4*0,5 (2.168)

Коэффициент υ вычисляется по формуле (2.169):

V1 = (Нераспределенная прибыль)/(Всего активов); V2 = (Оборот)/(Всего активов); V3 = (Прибыль до налогообложения)/(Собственный капитал); V4 = (Изменение остатка денежных средств)/(Кредиторская задолженность); V5 = (Заемные средства)/(Всего активов); V6 = (Текущие обязательства)/(Всего активов); V7 = log(Материальные внеоборотные активы); V8 = (Собственные оборотные средства)/(Кредиторская задолженность; V9 = log(Прибыль до уплаты процентов и налогов)/(Проценты).

ИП=(15 или 10 или 3)*0,4*0,5 (2.169а)

Коэффициент φ рассчитается следующим образом:

Z = 0 +0,53Х1+0,13Х2+0,18Х3+0,16Х4 (2.170)

х1=прибыль до уплаты налога/текущие обязательства; х2=текущие активы/общая сумма обязательств; х3=текущие обязательства/общая сумма активов; х4=отсутствие интервала кредитования Коэффициент текущей ликвидности L1.

ИП=(10 или 3)*0,2*0,2 (2.171)

Коэффициент ψ рассчитывается в соответствии с формулой (2.172):

R = 8.38*К1 + К2 + 0,054*К3 + 0,63*К4 (2.172)

К1 - отношение оборотного капитала к сумме активов; К2 - отношение чистой прибыли к собственному капиталу; К3 - отношение выручки от реализации к сумме активов; К4 - отношение чистой прибыли к интегральным затратам. Данная часть модели важна для А-матрицы в целом. Эта часть модели разработана командой Иркутских ученых во главе с Иваницким Виктором Павловичем. Более подробно исследования различных ученых в области моделей прогнозирования банкротства указаны детально в иных публикациях автора4 в данной модели некоторые модели прогнозирования банкротства адаптированы автором для России и внедрены в общий А-матричный алгоритм.

ИП=(8 или 3)*0,4*0,4 (2.173)

Коэффициент ω вычисляется по формуле (2.174):

(2.174)

Где: L1 - это коэффициент текущей ликвидности; F13 - соотношение заемных средств к валюте баланса.

ИП=(7 или 3)*0,3 *0,4 (2.175)

Коэффициент ϊ вычисляется в соответствии с формулой (2.176):

Z = 0,111X1+13,239X2+1,676X3+0,515X4+3,8X5 (2.176)

X1 - СОС /ОА; X2 - ОА/ВОА; X3 - Выручка от продажи продукции/ все активы; X4 - Чистая прибыль/ все активы; X5 - СК/ совокупный капитал.

ИП=(10 или 2)*0,5 *0,4 (2.177)

Коэффициент ό рассчитывается по формуле (2.178):

(2.178)

ИП=(15 или 10 или 8 или 6 или 1,5)*0,8 *1 (2.179)

Коэффициент ύ рассчитывается по формуле (2.180):

KG =-0,16X1-0,22X2+0,87X3+0,10X4-0,24X5 (2.180)

Х1 - Доля быстрореализуемых ликвидных средств (строки 260+250+240) в активах баланса (В Итоге баланса); Х2 - Доля устойчивых источников финансирования (строки 490 + 510) в пассивах баланса (В Итоге баланса); Х3 - Отношение финансовых расходов (Ф?2 (стр. 150) + Ф?4(стр.170) (уплаченные %%)) к нетто-выручке от продаж (Ф?2 (стр. 010)); Х4 - Доля расходов на персонал в валовой прибыли (Ф?5 (стр. 720)/Ф?2(стр. 029); Х5 - Соотношение накопленной прибыли (стр. 470) и заемного капитала (строки 590 + 690).

ИП=(5 или 2)*0,1 *0,3 (2.181)

Коэффициент ώ рассчитывается в соответствии с таблицей 2.

Таблица 2 - Значение индекса KG

ИП=100*(Вер%%)*0,3*0,5 (2.182)

Вся группа коэффициентов АНТИКРИЗ - это различные варианты соотношения показателей ЧОК/ТФП, и, следовательно, рисков, связанных с ними. Эта методика уже была полностью приведена в данной книге. Ниже будет представлена еще раз таблица соотношения ЧОК/ТФП.

Таблица 3 - Прогнозирование банкротства по методике ЧОК/ТФП

Таблица 3 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Варианты А и Б в вышеприведенной таблице соответствуют условной Уважительной или Неуважительной причине такого соотношения, в зависимости от фактического смысла показателей. Далее приведена таблица фактических значений коэффициентов АНТИКРИЗ:

Таблица 4 - Фактические значения коэффициентов АНТИКРИЗ

Таблица 4 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Дефицит средств рассчитывается следующим образом [Если Дефицит средств предприятия меньше 5% (0,05) ВБ (Валюты Баланса), то ставится (-5) баллов к дисконту риска. Если дефицит средств предприятия от 5 (0,05) до 10 (0,10) процентов, то ставится (-3) балла к дисконту риска. Если дефицит средств предприятия от 10 (0,10) до 20 (0,20) процентов, то ставится 0, то есть, дисконта риска нет. Если дефицит средств предприятия составляет от 20 (0,20) до 30 (0,30) процентов, то ставится 0. Если дефицит средств предприятия составляет от 30 (0,30) до 50 (0,50) процентов, то ставится (+3) к риску. Если дефицит средств предприятия выше 50%, то ставится (+5) в риску]:

(2.183)

(2.184)

Коэффициенты ИС [Показывают риски банкротства компании по модели Роберта Лисса, адаптированной к Российским условиям. Коэффициент И предназначен для компаний ЗАО, ООО либо ОАО с некотируемыми на рынке акциями, в то время как модель С предназначена только для компаний ОАО с котируемыми на рынке акциями] рассчитываются следующим образом:

Z = 0,063 *Х1 + 0,092*Х2 + 0,057*Х3 + 0,001*Х4 (2.185)

Х1 = Оборотный капитал/Активы; Х2 = (Операционная прибыль + Амортизация)/Активы; Х3 = Нераспределенная прибыль /Активы; Х4 = Собственный капитал/Заемный капитал.

Для компаний ЗАО, ООО либо ОАО с некотируемыми акциями:

ИП=(10 или 4)*0,5 *1 (2.186)

Для компаний ОАО с котируемыми акциями:

ИП=(10 или 4)*0,3 *0,5 (2.187)

Коэффициенты НЫЙ/АНА рассчитываются следующим образом [Это адаптированное исследование Института Гента, Бельгия (часть исследования - модель Охе-Вербаера); Коэффициенты даны в той последовательности, в которой упоминаются: НАЙ либо АНА соответственно.Показывают риски банкротств по модели Охе - Вербаера. Коэффициенты НЫЙ отражают модели банкротств первого, второго и третьего года для промышленных предприятий, а коэффициенты АНА - для непромышленных.]:

Z3 = 0,2153 - 18,3474X1 + 3,3847X2 + 2,3601X3 - 1,9230X4 + 0,0617X5

Х1 - отношение краткосрочной задолженности, погашаемой в первую очередь, к общей сумме краткосрочной задолженности; Х2 - отношение суммарной прибыли и нераспределенной прибыли к общей сумме задолженности; Х3 - отношение денежных средств к текущим активам; Х4 - отношение запасов готовой продукции к текущим оборотным активам; Х5 - отношение чистой прибыли к сумме акционерного капитала и долгосрочной задолженности.

Z2= 0,1837 + 4,6524X1 - 16,5456X2 + 3,2732X3 - 1,7381X4 + 0,0738X5

Х1 - отношение суммарной прибыли и нераспределенной прибыли к общей сумме задолженности; Х2 - отношение краткосрочной задолженности, погашаемой в первую очередь, к общей сумме краткосрочной задолженности; Х3 - отношение денежных средств к текущим активам; Х4 - отношение запасов готовой продукции к текущим оборотным активам; Х5 - отношение денежного потока к выручке от реализации.

Z1 = 2,6803 - 51,3394X1 + 10,087X2 + 4,4145X3 + 2,0318X4 + 2,6314X5

Х1 - отношение краткосрочной задолженности, погашаемой в первую очередь, к общей сумме краткосрочной задолженности; Х2 - отношение суммарной прибыли к общей сумме задолженности; Х3 - отношение прибыли до уплаты налогов и процентов к общей сумме активов; Х4 - отношение акционерного капитала к общей сумме задолженности; Х5 - отношение денежных средств к текущим активам.

Коэффициент Н1 анализируется следующим образом:

ИП=(10 или 3)*1 *0,15 (2.188)

Коэффициент Ы анализируется следующим образом:

ИП=(8 или 3)*2 *0,15 (2.189)

Коэффициент Й анализируется следующим образом:

ИП=(8 или 5)*3 *0,15 (2.190)

Коэффициент А1 анализируется следующим образом:

ИП=(8 или 3)*0,5*0,1 (2.191)

Коэффициент Н2 анализируется следующим образом:

ИП=(10 или 3)*1*0,1 (2.192)

Коэффициент А2 анализируется следующим образом:

ИП=(15 или 5)*1,5*0,1 (2.193)

Показатели ЛИ дают общий вывод по Шагу ?8, где Л - это показатель риска банкротства предприятия числовой, а показатель И - словесный, то есть, аналитический. Показатель З - это итоговый показатель всей модели совокупного риска предприятия. Он показывает, какая часть Активов предприятия относится к рисковым. Если его значение до 100, то деятельность компании оценивается как удовлетворительная, а риск банкротства как Нормальный. Нормальным он является в Российской действительности, поскольку рыночный риск в Российских условиях чрезвычайно велик. Остальные значения приведены в таблице в начале данной модели. Напротив каждого шага ставится максимально допустимое количество рисковых баллов. Их можно также собрать в таблицу.

Таблица 5 - Максимальное значение риска и превышение максимального значения риска условным предприятием

Таблица 5 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Использование коэффициента Страхового резерва предприятия (Подушки безопасности предприятия) более детально описано в Приложениях к настоящему исследованию. Минимальная суммарная величина Страхового резерва предприятия должна быть равна :

(2.194)

Следует заметить, что более устойчивые в рисковом плане предприятия, обычно, придерживаются крайне консервативных стратегий, что порождает множество возможностей для конкурентов, что может с удвоенной силой сказаться на предприятии в случае кризисного бифуркационного сдвига внешней среды. Консервативные в финансовой стратегии предприятия, как правило, выделяют существенно меньше средств для развития потребительских свойств выпускаемой продукции, что в случае резкого изменения внешней среды может сгубить предприятие, как это было в массовом количестве с крупными советскими предприятиями-гигантами, которые вследствие макроэкономического бифуркационного взрыва оказались неустойчивыми, равно как аналогичная ситуация случилась с крупными банками в период кризиса 1998 года. Более состоятельные консервативные предприятия, с одной стороны, способны поддерживать большую величину страхового резерва компании, с другой стороны, в случае кризисного бифуркационного взрыва макросреды данным предприятиям может потребоваться крупная реорганизация, реструктуризация или иной элемент из теории управления. Осуществление указанных проектов для крупных консервативных предприятий всегда связаны со значительными капиталовложениями, на что может уйти величина средств из подушки безопасности, которая должна минимизировать риск для данного типа предприятий в том числе в указанных условиях. Потому, по мнению автора, указанная формула расчета страхового резерва в данном случае является более приемлемой.

α - это та переведенная в проценты величина риска, которая была получена при расчете единой балльно - рейтинговой модели риска предприятия, которая была представлена ниже, в случае, если результат больше 100 баллов. Так, на исследуемом условном предприятии величина Совокупного риска равнялась 267,4 балла, что, в переводе в проценты, составляет 267,4%, или 2,67 в числовом значении для подстановки в формулу. β - это 'Рисковый мультипликатор' макросреды предприятия, который принимает значения в 0, либо в 1. Если в настоящее время присутствует экономический кризис в макросреде предприятия, либо в отрасли в целом, то величина этого показателя равна 2. Если кризиса нет, - то 1. 11% (0,11) - это минимальная величина собственного капитала в балансовой стоимости компании, при которой наиболее рисковые предприятия еще могут получать доход. Например, это минимальная величина собственного капитала для самых рисковых в кредитном плане предприятий - для банков. Эта величина является оптимальным частным для страхового резерва. СК/ВБ - это фактическая доля собственного капитала анализируемой компании в балансовой стоимости компании. Величина Х - это величина Страхового резерва предприятия, выраженная в процентах от величины Собственного Капитала предприятия. Величина Х в Российских условиях не может быть меньше 2% балансовой стоимости компании.

Общая сумма Страхового резерва рассчитывается:

(2.195)

Следует рассмотреть Матричную систему предельно допустимых Рисков деятельности организации, которая будет представлена далее:

Таблица 6 - Матричная система комплексного анализа рисков деятельности предприятия

Таблица 6 часть 1 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Таблица 6 часть 2 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Таблица 6 часть 3 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Таблица 6 часть 4 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Таблица 6 часть 5 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Таблица 6 часть 6 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Таблица 6 часть 7 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Таблица 6 часть 8 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Таблица 6 часть 9 [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Таблица 6 часть последняя [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Общая схема алгоритма методики выглядит следующим образом:

Рисунок: общий алгоритм [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Рис. 4 - Общая схема алгоритма методики анализа устойчивости и рисков предприятия

Методика позволяет повысить точность расчетов в 1,36 раза; сократить временные затраты в рамках финансового и рискового отделов на 27%; сокращение рабочих мест составит 5% (с возможностью перевода сотрудников на другую работу); методика имеет определенный социальный эффект. Совокупный эффект снижения рисков составит 19%.

Также в данной статье и в иных публикациях автора предложена модель системной оценки рисков совокупности предприятий на основании комплексной А-матрицы, ориентированная на совершенствование экономического механизма управления рисками посредством анализа институциональных позиций предприятия, конкурентов, аффилиированных, а также субординированных партнеров и сторонних институтов, что ведет к увеличению степени независимости принятия управленческих решений предприятием.

Учитывая институциональную позицию, следует отметить два объекта исследования: применяющие А-матрицу и входящие в А-матрицу.

А-матрица возможна к применению с позиции следующих макро-институтов: государство, международные институты, заинтересованные органы, предприятие, аффилиированные и субординированные партнеры, конкуренты, сторонние институты (не надзорные органы).

В А-матрицу могут входить следующие субъекты: само предприятие, его конкуренты, сторонние институты - не надзорные органы (посредники, подрядчики, покупатели, заинтересованная аудитория), аффилиированные и субординированные партнеры.

А-матрица завершает комплексный финансовый анализ деятельности предприятия, дает мощную базу для прогнозирования его деятельности в будущем, а также является важным элементом при антикризисном управлении предприятием. А-матрица оценивает весь сегмент в целом по следующим основным пунктам: оценка рисков динамики абсолютных и удельных показателей баланса; оценка рисков методом экспресс-оценки; оценка рисков относительных финансовых показателей деятельности организации; оценка рисков ликвидности баланса; оценка рисков отклонений основных абсолютных показателей экономической деятельности компании; оценка рисков деловой активности; оценка рисков рентабельности; оценка рисков банкротства. В результате данной оценки можно выявить положение отдельно взятой компании на рынке, что способствует более совершенному построению стратегического менеджмента компании в условиях конкурентной внешней среды.

Далее приведена общая схема А-матрицы.

Общий алгоритм А-матрицы [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Рис. 5 - Общая схема А-матрицы

Фактическое значение рисковых показателей А-матрицы для птицефабрик УрФО

А-матрица птицепродуктового подкомплекса Уральского федерального округа [Александр Шеметев (Alexander A. Shemetev)]

Примечания к А-матрицам. Для анализа А-матриц были отобраны 9 групп птицефабрик, которые включают в себя более 32 птицеводческих фирм Уральского федерального округа и выпускают в совокупности 96,396% всей яичной продукции Уральского федерального округа. В совокупности это соответствует 97,365% охвата Свердловской области по показателю поголовья кур, или 70,913% от всего объема в Уральском федеральном округе (8,788% от всего производства в РФ) по данным на 2010 год. В среднем, если приравнять значимость Свердловской области и УрФО, то получится охват рынка в совокупности в 84,139%. Если приравнять значение основных типов продукции птицефабрик: яиц и кур, то получится совокупный охват УрФО 90,268%.

Теперь, определившись с объемом выборки А-матрицы, давайте определимся с обозначениями в ней самой. Ввиду громоздкости А-матрицы, в ней были оставлены лишь общие обозначения коэффициентов, так как мы с Вами уже рассматривали подробно особенности расчетов всех входящих в А-матрицу коэффициентов. 1 - это столбец, обозначающий Лимит шага. 2 - это столбец, обозначающий ? шага. 3 - это столбец, обозначающий код коэффициента. Столбцы 4,5,6 в А-матрице опущены, понимая, что они рассмотрены ранее. 7 - это столбец, обозначающий балл при НУ. 8 - это столбец, обозначающий Удельный вес. A - это ИТОГ 2006 года. B - это ИТОГ 2007 года. C - это ИТОГ 2008 года. D - это ИТОГ 2009 года. 9 - это ИТОГ 2010 года. E - это ИТОГ НУП НУ (Зона допустимого риска) 2006 года. F - это ИТОГ НУП НУ (Зона допустимого риска) 2007 года. G - это ИТОГ НУП НУ (Зона допустимого риска) 2008 года. H - это ИТОГ НУП НУ (Зона допустимого риска) 2009 года. 10 - это ИТОГ НУП НУ (Зона допустимого риска) 2010 года. 11 - это столбец Превышение норм. 12 - это столбец дополнительных сносок. В шагах 1 - 7 указанного столбца оценивается наличие или отсутствие превышения риска по показателю. Если столбец 12 принимает значение "Н", то это означает, что превышение рисков отсутствует; если он принимает значение "П" - то это означает наличие превышения риска по показателю. НТ означает специфические показатели прогнозирования вероятности банкротства. В сравнении с другими компаниями отрасли, входящими в А-матрицу, Вы можете сопоставить, является ли это, в целом, нормальным для отрасли или нет.

Примечания и обозначения по статье в целом. ВБ - это валюта или итог баланса; З - это товарно-материальные запасы и затраты; КЗ - это сумма кредиторской задолженности; ДЗ - это сумма дебиторской задолженности; ГП - это сумма в денежном балансовом эквиваленте готовой продукции; ДЗС - это сумма долгосрочных заемных средств в балансе компании; КЗС - это сумма краткосрочных заемных средств в балансе компании; ВА - это сумма внеоборотных активов; ОС - это основные средства; НМА - нематериальные активы; СОС - собственные оборотные средства, разница между собственным капиталом (СК) и внеоборотными активами (ВА); А - сумма активов, равна итогу баланса; НРП - нераспределенная прибыль; Выр - выручка; ЧП - чистая прибыль; ОПр - операционная прибыль или прибыль до налогообложения; Себ - себестоимость; ДС - денежные средства; КФВ - краткосрочные финансовые вложения; ДФВ - долгосрочные финансовые вложения; СД - величина СОС, увеличенная на сумму ДЗС; ОИ - величина СД, увеличенная на сумму КЗС; ТРА - труднореализуемые активы; МРА - медленно реализуемые активы; ПП - постоянные пассивы, соответствуют СК компании; ДП - долгосрочный пассив, характеризует величину ДЗС; М - это сумма Материалов по балансовой стоимости; НЗП - незавершенное производство по балансовой стоимости; НЛА, БРА, НСО и КСП определены в самой статье; ДСП - долгосрочные пассивы; ОтсПер - это отчетный период, который берется за анализ в днях; ОПФ - основные производственные фонды; ФО - фондоотдача; Ктлкон и Ктлнач - это коэффициенты текущей ликвидности на конец и начало периода соответственно; ЧОК - чистый оборотный капитал; ТФП - текущие финансовые потребности - анализ составляющих дан в статье;

Следует заметить, что в данном исследовании приведена лишь основная часть А-матрицы , касающаяся конкуренции на рынке. В данной матрицы отсутствуют сведения о "союзниках" компании, а также раздел конкурентов, которые могут прийти на рынок, за одним исключением - в примере по расчеты базиса А-матрицы приводился крупный союзник-поставщик птицеводческого сектора в УрФО. Все компании взяты условными на основании реально существующих фирм. Еще одна часть А-матрицы, касающаяся банковского окружения птицеводческого сектора, рассмотрена немного позже, в разделе, посвященном построению А-матрицы для банковского сектора.

При помощи А-матрицы можно определить жесткость конкуренции на рынке и прогнозировать рисковое развитие отрасли региона в целом, минимизируя риски колебаний прогнозов. Этого можно добиться за счет применения разработанной автором методики оптимальной структуры компаний для прогнозирования рискового развития отрасли региона. Для данной методики необходимо сделать срез отрасли хотя бы за 6 лет так, как это, например, сделал автор. Вновь открывшиеся компании за данный период рассчитываются за тот срок, за который они фактически существовали. Остальные периоды приравниваются к 0 по рисковым показателям, поскольку компании не было физически. Большое количество вновь открывающихся компаний говорит, обычно, об инвестиционной привлекательности отрасли в данный момент времени, что является залогом развития отрасли.

Методика повышает точность расчета в 4,86 раза; позволяет сократить рабочие места на 7,7%; возможно сокращение рабочего времени на 47% (в рамках отделов управления финансами и рисками). Расширение спектра анализа происходит на 82%; сокращение затрат на сбор данных составит 98%; повышение эффекта мониторинга (включая учет оптимизационных трансформаций отчетности) составляет 76%; сокращение минимальных требований к компетенции происходит в 17,1 раз. Общее снижение рисков составляет 3,79 раза.

Оставить комментарий
Размещен: 07/06/2011, изменен: 07/06/2011. 77k. Статистика.
Статья: Философия

Связаться с программистом сайта.
Новые книги авторов СИ, вышедшие из печати:
О.Болдырева "Крадуш. Чужие души" М.Николаев "Вторжение на Землю"
Как попасть в этoт список

Кожевенное мастерство | Сайт "Художники" | Доска об'явлений "Книги"