Формирование инновационной модели комплексной оценки рисков финансового состояния предприятия Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Методы анализа

УДК 338.1

ФОРМИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ*

Е. В. КАРАНИНА,

кандидат экономических наук, профессор, заведующая кафедрой экономики и управления E-mail: kafinanc@yandex. ru Кировский филиал Московского финансово-юридического университета

Определены базовые компоненты (этапы) реализации практических процедур анализа рисков промышленного предприятия на основе доступных данных управленческого учета, представлены результаты апробации отдельных аналитических этапов на примере предприятия цветной металлургии по универсальной модели оценки параметров риск-системы, применение которой позволяет сократить время выполнения аналитических процедур.

Ключевые слова: риск банкротства, комплексный подход, диагностика вероятности банкротства, методика балльной оценки, риск-система.

В современных все еще нестабильных рыночных условиях развития экономики страны и ее регионов становится необходимым формирование взвешенного подхода к созданию системы риск-менеджмента предприятий любых сфер деятельности. При этом неоспоримым является тот факт, что отсутствие риск-менеджмента на предприятиях либо в результате недостаточной компетентности руководства, либо по причинам экономии управленческих

* Статья предоставлена Информационным центром Издательского дома «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ» при Уральском федеральном университете имени первого Президента России Б. Н. Ельцина.

затрат только усугубляет негативное воздействие на финансово-хозяйственную деятельность предприятий системы рисков, имеющих, как известно, выраженную объективную природу.

Формирование системы экономических рисков, как отмечено различными российскими и зарубежными авторами, охватывает совокупность значимых компонентов внешней и внутренней среды, в том числе особую значимость приобретает наличие множества критериев оценки этих компонентов.

При этом для России положительной тенденцией будет являться использование результативно-эффективного универсального процесса учета и оценки фактора риска в финансово-хозяйственной деятельности предприятий.

В литературе приводятся различные подходы к исследованию комплекса предпринимательских рисков, в рамках которых отдается предпочтение многофакторному анализу рисков. Однако при этом селективное воздействие интегральных факторов рисков практически не учитывается [2]. В связи с этим следует отметить, что с учетом рисковой специфики предпринимательской деятельности необходимо в практику менеджмента внедрять комплексные подходы к интегрированному исследованию рисков [3].

Таким образом, концептуальный подход к систематизации экономических рисков промышленного предприятия не только имеет право на признание, но и несет в себе большое научно-прикладное значение для развития теории и практики риск-менеджмента в современной России.

Комплексный подход к управлению рискованностью деятельности коммерческой организации, как известно, включает регулирование совокупности рисков, основанное на их качественной оценке. По мнению автора, интересно остановиться как на традиционных подходах, так и предложить ряд новых элементов универсальной оценки рисков, ведь именно на них, на правильном их выборе и воплощении основан процесс управления рискованностью, а значит и успешной предпринимательской деятельностью.

В настоящее время возникновение кризисных ситуаций, приводящих к банкротству предприятий, обусловлено неправильным управлением и внешними факторами, характеризующими экономическую обстановку, в которой функционирует фирма и от которой она не может не зависеть. Кризисная ситуация характеризуется высоким уровнем риска финансовой устойчивости. В кризисной ситуации помимо контрольной функции диагностика состояния является своеобразной системой, предупреждающей руководство об опасных ситуациях для бизнеса [1].

Так, если для оценки внешних рисков, в частности регионального и валютного, могут использоваться данные официальной статистики и экспертных оценок (оценка регионального риска может быть основана на данных рейтинга инвестиционной привлекательности региона рейтингового агентства «Эксперт РА» либо других рейтинговых агентств, оценка валютного риска может основываться на официальных данных биржевой статистики о вола-тильности курса), то риск банкротства, кредитный риск и риск финансовой устойчивости могут быть оценены только по результатам аналитической обработки данных финансовой отчетности предприятия. Кроме того, комплекс рисков может быть включен в программную обработку данных как с помощью средств MS Excel, так и на основе нового программного продукта, предлагаемого автором. Для реализации комплексного подхода к оценке рисков и оптимизации временных затрат на аналитические процедуры следует рекомендовать поэтапный механизм анализа, который совершенствует и

универсализирует разработанные методики оценки рисков финансового состояния предприятия.

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

Базовые компоненты (этапы) реализации практических процедур анализа риск-системы промышленного предприятия представлены на рис. 1.

Первые четыре блока этапов могут быть основаны на известных моделях и подходах, которые систематизированы автором в программном продукте. Остановимся подробнее на последнем блоке, т. е. на новой модели оценки соответствия выявленной позиции по факторам риск-системы.

В результате статистического исследования установлено, что для повышения эффективности внешней оценки позиции региона и конкретного предприятия той или иной сферы промышленной деятельности в каждой отрасли промышленности необходимо выделить на основе регрессионного анализа несколько параметров значимых рисков, которые характеризуют комплексный экономический риск предприятия отрасли: риск финансовой устойчивости, кредитный риск, валютный риск, риск банкротства и региональный риск (из всех факторов, влияющих на объем промышленной продукции). Последний риск будет внешним по отношению ко всем предприятиям региона, так как он показывает обобщенный риск инвестирования в предприятия региона. Этот внешний риск и будет

Анализ финансового состояния промышленного предприятия с учетом фактора риска с помощью программного продукта

«Оценка рисков финансового состояния предприятия» (авторское

свидетельство № 2010617576 Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам)

Идентификация и анализ рисков, связанных с финансовой деятельностью промышленного предприятия

Идентификация и анализ инвестиционных рисков промышленного предприятия

Оценка стратегической позиции промышленного предприятия по факторам риск-системы

Разработка и практическая реализация комплексной методики оценки рисков (риск-системы) промышленного предприятия на основе

доступных данных управленческого учета

I этап. Выбор модулей обработки: определяется комплекс задач анализа - по блокам оценки финансового состояния - комплексно или только по рискам (выбор зависит от потребностей аналитика). IIэтап. Формирование исходных данных для различных задач по оценке рисков: количество периодов (не ограничено), данные баланса и отчета о прибылях и убытках, специфические показатели, данные для расчета риска ликвидности, исходные данные для задачи линейного программирования рисков. III этап. Оценка показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия: анализ структуры и динамики активов и источников финансирования, оценка ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности, эффективности структуры капитала, финансовых результатов. IVэтап. Оценка риска банкротства: модели Альтмана, Лиса, Таффлера, Бивера, отечественная двухфакторная модель).

Vэтап. Оценка рейтингового класса по уровню комплексного риска (две скоринговые модели). VIэтап. Оценка рисков ликвидности и платежеспособности с учетом 10-летней выборки исходных данных (на основе коэффициента вариации).

VII этап. Оценка ресурсного риска (технология линейного программирования рисков по критериям Максимакса и Максимина, Гурвица, Сэвиджа и Лапласа)

VIIIэтап. Идентификация валютных, кредитных, операционных и прочих рисков, связанных с финансовой деятельностью предприятия и реализацией финансовых операций; IXэтап. Технология линейного программирования рисков упущенной финансовой выгоды; Xэтап. Выбор процедуры оценки валютного и кредитного рисков предприятия на основе идентификации убытков предприятия.

XI этап. Формирование страхового фонда на покрытие финансовых рисков

XII этап. Идентификация рисков, связанных с формированием портфелей реальных проектов и финансовых инвестиций.

XIII этап. Выбор методов и процедур анализа и оценки инвестиционных рисков. IVэтап. Оптимизация и выбор портфелей с учетом факторов доходности и риска

и

XVэтап. Выбор показателей комплексной (интегральной) оценки рисков финансово-хозяйственной деятельности предприятия с учетом значимых факторов риск-системы.

XVIэтап. Применение комплексной оценки рисков на основе балльной системы показателей с целью определения рейтинговой позиции промышленного предприятия по внутренним факторам риск-системы. XVII этап. Выбор методов анализа внешних факторов риск-системы с учетом возможности оптимизации параметров

XVIIIэтап. Интегрирование результатов оценки внутренних и внешних факторов риск-системы для целей оценки стратегической SNW-пoзиции и комплексной позиции (потенциала развития) промышленного предприятия.

XIXэтап. Распределение параметров риск-системы и их учет в рамках комплексной функциональной модели стратегического управления промышленным предприятием.

XXэтап. Выбор оптимизированных параметров риск-системы для оценки соответствия позиции предприятия регионально-отраслевым факторам

Рис. 1. Базовые компоненты (этапы) реализации практических процедур анализа риск-системы

промышленного предприятия

описываться взвешенным показателем, рассчитанным по методике «Эксперт РА».

Таким образом, по каждой отрасли можно определить массив данных, в котором для каждого региона рассчитан показатель всех пяти исследуемых значимых экономических рисков для

отраслей промышленности. Важными условиями включения региона в модель выступают наличие риска по трем из пяти компонент, соразмерность экономических условий деятельности предприятий различных отраслей промышленности. Работать с такой пятимерной характеристикой риска очень

сложно. Существуют специальные методики, которые позволяют снизить размерность исследуемого показателя (в данном случае это риск деятельности предприятий определенной отрасли) без видимых потерь в его информативности.

Следует отметить, что особая значимость методики - в сочетании результатов оценок пятимерной риск-системы факторов конкретного предприятия и среднеотраслевой риск-системы, которая формируется с учетом статистических данных по регионам и отраслям промышленности (использовались данные статистического сборника Росстата «Регионы России»).

Основные этапы применения методики регионально-отраслевой риск-системы (по отраслям промышленности и регионам РФ) и оценки соответствия риск-системы предприятия регионально-отраслевым факторам представлены на рис. 2.

Помимо изучения проблемы снижения размерности риска в региональном разрезе, можно построить главные компоненты для предприятий отрасли по годам. По результатам анализа определяется двумерный показатель риска для интересующего промышленного предприятия при использовании того же массива данных в течение определенного периода времени. При применении метода главных компонент для данного предприятия сравнивается расположение каждого года в двумерной плоскости с центрированным кластером, полученным по результатам применения этого же метода для каждой отрасли по регионам.

В центрированный кластер попадают точки, определяющие периоды деятельности предприятия, характеризующиеся результатами финансово-хозяйственной деятельности, в целом соответствующими регионально-отраслевому риску (рис. 3).

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

Помимо метода главных компонент, снижающего размерность исходного показателя, что позволяет сделать более удобным сравнительный анализ наблюдений, можно провести более точную кластеризацию, использующую все координаты

пятимерного показателя. Здесь можно воспользоваться стандартным способом кластеризации - методом k-средних. Этот метод разбивает множество элементов векторного пространства на заранее известное число кластеров k, используя специальный алгоритм.

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

Результаты кластеризации в программе SPSS можно разбить на несколько составляющих: первоначальные центры кластеров и историю итераций, показывающие изменения в первоначальных кластерах и влияющие на итоговые центры тяжести, на основании которых целесообразно представить обоснованную с позиции среднеотраслевых рисков классификацию регионов.

Метод k-средних по сравнению с методом главных компонент позволяет выполнить более четкое разграничение регионов на основе различий всех показателей риска, а также классифицировать не только наблюдения-регионы, но и наблюдения-предприятия, которые могут представлять типичную отраслевую характеристику региона. Метод же главных компонент позволяет определить только наибольший кластер, характеризуемый низким риском.

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

I этап.

Постановка задачи снижения соразмерности пятимерной регионально-отраслевой риск-системы на основе метода главных компонент

II этап.

Выбор из пяти главных компонент столько компонент, которые будут обеспечивать небольшую потерю информативности по сравнению с исходной пятимерной системой

III этап.

Определение главных компонент, сводящееся к поиску собственных чисел ковариационной матрицы исходных унифицированных показателей x

IV этап.

Применение методики

соответствия риск-системы конкретного предприятия регионально-отраслевым факторам

АНАЛИТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕДУРЫ И ПОКАЗАТЕЛИ. 1. Переход к унифицированным 10-балльным шкалам

~ = | 1 _ \ Xi - Xrnax | 1Q,

где XI - уровень риска для г-го региона.

2. Использование метода главных компонент

I Xм - а

z(J5 =ХCJV(x™ -), J = 1,2,...,

где С" - коэффициенты, которые требуется найти;

V - номер унифицированного показателя риска (от 1 до 5, т.е. р = 5); а1-"' - среднее значение о-го показателя риска

Критерий информативности р'-мерной системы показателей

Dz(1) +... + Dz(

IP\Z (X )]=-

Dx(1) +... + DX

.(p)

где Dz<J"> - дисперсияу-й главной компоненты;

Dx(p) - дисперсия изначального р-го показателя риска.

р-й главной компонентой (р = 2, 3, ...) исследуемой системы показателей

X = (Х(1),..., Х<р)) является такая нормированно-центрированная линейная комбинация

этих показателей, которая не коррелирована с р - 1 предыдущими главными компонентами и среди всех прочих нормированно-центрированных и не коррелированных с предыдущими

р - 1 главными компонентами линейных комбинаций переменных Х(1),..., Х<р) обладает

наибольшей дисперсией

Аналитические показатели.

|е-х/| = о,

где Е - ковариационная матрица исходного преобразованного массива данных; X - неизвестное значение в данном уравнении; I - единичная матрица, Каждому корню этого уравнения соответствует один собственный вектор матрицы Е

Ее = Хс.

Из теории многомерного статистического анализа известно, что первая главная компонента z(1) представлена линейной комбинацией, в которой коэффициенты су являются компонентами собственного вектора матрицы Е, соответствующего максимальному собственному значению X. Во второй главной компоненте z(2) коэффициенты в линейной комбинации являются компонентами собственного вектора, соответствующего второму по величине собственному значению матрицы Е и т.д. При этом информационный критерий будет наибольшим, только если в качестве z будут выступать главные компоненты, а не любые другие линейные комбинации

Основные условия.

Все компоненты риск-системы соответствуют компонентам риск-системы в регионально-отраслевом разрезе (принимаются следующие риски: региональный, кредитный, валютный, риск финансовой устойчивости, риск банкротства). Если в систему будут вводиться новые факторы и риски, эти же компоненты вводятся в базовую систему по отраслям.

Для определения базовой системы (среднестатистических показателей рисков базы сравнения) выбраны компоненты риска по 79 регионам России, в результате получены базовые кластеры. На них будут накладываться кластеры конкретных предприятий той или иной отрасли промышленности, построенные по периодам деятельности. В результате будут выявлены периоды оптимизационного соответствия риск-систем и охарактеризована с позиции рисковости на регионально-отраслевом уровне деятельность предприятия любой отрасли промышленности

Рис. 2. Основные этапы применения методики оценки соответствия риск-системы промышленного предприятия регионально-отраслевым факторам

X — X

max min

V=1

^2

■w1 + р 4.

и i

А + ж/ ¿L "Ч

1 S 1 Г] S i 1 ^ Ht Г Ч Ï ^ 1

О ~ 1 LJ ~ О \ i 4,4 > ; А о I Л У

♦ е

- CJ ♦

Рис. 3. Результаты проверки соответствия риск-системы предприятия цветной металлургии регионально-отраслевым факторам

Список литературы

1. Балабанов И. Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996.

2. Бутуханов А., Романов В. Рискообразую-щие факторы: характеристика и влияние на риски /

Моделирование и анализ безопасности, риска и качества в сложных системах. СПб: Омега, 2001.

3. Kloman H. F. Integrated Risk Assesment. Current Views Of Risk Management. URL: www.garp. com.