CC BY
162. Ковалева С.И. Определение понятия «Инвестиционная привлекательность» // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2019. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2019/05/16523
3. Развитие сельского хозяйства в России: реалии и перспективы [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.kp.ru/guide/razvitie-sel-skogo-khozjaistva-v-rossii.html.
4. Шутова Н.И. Роль потребительской кооперации в обеспечении продовольственной безопасности //Вестник ИМСИТа, Научно-информационный и учебно-методический журнал, Краснодар. 2017 г. №1(69).
5. Лобанова Е. Н. Выбор дальнейшего развития экономики России // Ученые записки. Сборник научных трудов и статей. - Белореченск (ФГБОУ ВПО «АГУ» филиал в г. Белореченске), 2014. - С. 198 - 202.
МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРАТЕГИИ ПРЕДПРИЯТИЯ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ НА ОСНОВЕ АНАЛАЗА МОДЕЛЕЙ БАНКТРОТСТВА
Новосадов С.А.
Доцент отделения социально-экономических наук, доцент Национального исследовательского ядерного университета
ИА ТЭ НИЯУ МИФИ
METHOD OF DETERMINING STRATEGY OF CONSTRUCTION INDUSTRY ENTERPRISE BASED
ON BANKING MODEL ANALYSIS
Novosadov S.
Associate Professor, Department of Socio-Economic Sciences, Associate Professor National Nuclear Research University
IATE NIAU MEPHI
Аннотация
Представлен анализ доли строительной отрасли в структуре ВВП России, а также были проанализированы финансовые экономические показатели предприятий строительного комплекса Калужского региона. Выявлена тенденция увеличения количества банкротств среди предприятий строительной отрасли России. Сделан вывод о разнородности полученных результатов, затрудняющих выработку решений по финансовым и управленческим проблемам. Предложена модель и алгоритм принятия стратегических решений менеджментом организации по итогам расчётных результатов моделей вероятностных банкротств. Приведены практические примеры по данным финансового состояния и оценки моделей прогнозных банкротств предприятий строительной отрасли.
Abstract
An analysis of the share of the construction industry in the structure of Russia's GDP was presented, and the financial economic indicators of the enterprises of the construction complex of the Kaluga region were also analyzed. A tendency has been revealed to increase the number of insolvcies among enterprises in the construction industry of Russia. It was concluded that the results obtained were heterogeneous, making it difficult to make decisions on financial and managerial problems. The model and algorithm for making strategic decisions by the management of the organization based on the results of the calculated results of the models of probabilistic bankruptcy were proposed. There are given practical examples on data of financial condition and estimation of models of forecasted bankruptcy of enterprises of construction industry.
Ключевые слова: несостоятельность, отрасль банкротство, модели, финансовый анализ, строительство, стратегии, матрица, алгоритм.
Keywords: insolvency, bankruptcy industry, models, financial analysis, construction, strategies, matrix, algorithm.
Введение. В существующих условиях бизнеса все большее значение приобретает проблема выбора модели для оценки риска банкротства копании, ее точность и достоверность исходя из их отраслевой принадлежности. Специфика функционирования каждой отрасли, исходя из ее целей и задач, предполагает и различное влияние как внешних, так и внутренних факторов на ее финансовое состояние и стратегическое развитие.
Строительная отрасль одна из основных составляющих экономики Российской Федерации.
Он призвана строить различные объекты начиная от объектов жилого фонда, социально-культурного назначения, до различных объектов как государственного, так и коммерческого характера. Не менее важное значение в деятельности, придается вопросам реконструкции изношенного строительного фонда. По своему экономическому потенциалу развития строительная отрасль, существенно отличается от других отраслевых направлений. Это, прежде всего, касается вопросов финансового и инвестиционного обеспечения отрасли, характе-
ра и конъюнктурности строительства, наличие непрогнозируемых финансовых, и управленческих рисков.
Анализ графика показывает, что с каждым годом доля строительной отрасли в структуре ВВП снижается, что отражает негативную динамику развития. Замедление роста строительной отрасли, отразилось на повышении уровня банкротства организаций занимающихся строительной отраслью. В связи с этим, строительная отрасль заняла 2 место в списке динамики банкротств, после оптовой и розничной торговли [1].
Анализ динамики банкротств показывает, что на первом месте по количеству банкротств находится торговля, в 2019 г. 235 предприятий на территории РФ. Следом за торговлей идет строительство количество предприятий-банкротов в 2019г. ровнялось 214. Далее следует отрасль коммерческих услуг (202) и транспорт и связь (57) [1]
Объектом научного исследования в статье, является отдельные строительные предприятия, Калужского региона, отобранные для финансового анализа и апробации предлагаемой модели. В настоящее время на территории области 67 застройщиков реализуют 120 проектов жилищного строительства. В Калужской области отмечается снижение объемов ввода многоквартирных домов.
80
Ё. 40
-:
30 20 10
На данный момент Калужская область входит в тридцатку российских регионов по объему сдачи жилья в эксплуатацию. В 2018 году было введено в строй 787,1 тыс. кв. м (28-е место). Примерно такие же позиции регион занимает и по объему текущего строительства — 24-е место. На начало сентября 2019 года в области возводилось 1 115 356 кв. м. нового жилья. При этом отмечается, что в I полугодии в области было введено всего 60,7 тыс. кв. м жилья в многоквартирных домах. Это почти на 70% меньше, чем за аналогичный период 2018 года [2].
Данная статистка указывает на стагнацию строительства жилых многоквартирных домом, как по причине ухудшения платежеспособности населения региона, так и на торможение программ поддержки отрасли со стороны государства.
Объем работ по виду деятельности «строительство» в январе-сентябре 2019 года Калужской области (по полному кругу организаций) составил 32,1 млрд. рублей, или 83,7 % к уровню соответствующего периода 2018 года. Крупные и средние организации за январь-сентябрь 2019 года выполнили работы по виду деятельности «строительство» на общую сумму 12,9 млрд. рублей (рис.1) [2].
66,9 67,9
- ( 11.."м работ (Калужская область)
- Иплскс фазичсикого оборота (Калужская область)
- 1111.|>"м ф ич|I■ их"кого объема ( Рос*: I] п икан Ф^лсраиня I
Рис. 1. Объем работ по виду деятельности «строительство» 2012-19гг
Объем работ, выполненных по виду деятельности «строительство» в январе-сентябре 2019 года на душу населения, составил 31,8 тыс. руб. что по России составляет - 42 место. По темпам роста строительных работ Калужская область занимает 16 место в ЦФО и 63 место по России.
Основная доля работ, выполненных собственными силами крупных и средних организаций, осуществлялась на территории г. Калуги (55,6 % от общего объема), Малоярославецкого района (20,3 %) Боровского района (9,7 %), Козельского района (6,0 %), Кировского района (3,7 %) и г. Обнинска (2,7 %). Значительную часть объема работ составляет строительство и ремонт объектов социально-культурной, спортивной и жилищно-коммунальной инфраструктуры области.
В январе-сентябре 2019 года за счет всех источников финансирования было введено в эксплуатацию 420,6 тыс. кв. метров общей площади жилых домов. Это порядка 80,8 % к уровню соответствующего периода 2018 года.
Из них индивидуальными застройщиками построено 317,9 тыс. кв. метров (75,6 % всего введенного жилья по области). По вводу жилья на 1000 человек населения в январе-сентябре 2019 года Калужская область заняла 8 место в ЦФО и 17 место по России, по темпам роста ввода жилья (по общему объему ввода жилья) - 18 место в ЦФО и 77 место по России (рис.2) [2].
1 Ввоз жилья ( Калужская область) ■ Темп роста (Российская Федерация)
Рис. 2. Ввод в эксплуатацию жилых домов 2012-19 гг
Строительство жилых объектов велось во всех муниципальных районах и городских округах области. Средняя фактическая стоимость строительства 1 кв. метра жилых домов, в III квартале 2019 года составила 36298 рублей (в III квартале 2018 года - 44087 рублей). Средняя цена 1 кв. метра общей площади квартир на рынке жилья в III квартале 2019 года составила:
- на первичном рынке 51,01 тыс. рубля. Это 99,3 % к уровню предыдущего квартала и 102,4 % к уровню квартала 2018 года;
- на вторичном рынке 53,04 тыс. рублей (98,5 % и 98,9 % соответственно).
Методы и материалы. Для проведения расчетов, методом экспертной оценки, были выбраны пять экономико-математических моделей по оценки прогнозов банкротства предприятия [3,4,5,6].
По имеющейся информации из открытых источников, бухгалтерских балансов и отчетов о финансовой деятельности, а так же по результатам расчётов и анализа финансовых показателей трех предприятий, были проведены расчёты оценки банкротства [8]. Полученные данные приведены в таблице 1.
В результате проведенных исследований объектов научной работы, следует отметить разнородность выводов по всем моделям банкротства.
Тем более сложно соотнести результаты расчётов моделей банкротства с задачей стратегического развития организации со стороны его менеджмента. Так же при рассмотрении данного аспекта нами берется тот, факт, что существуют и
финансовые стратегии, но они, несомненно, будут коррелировать и с управленческими стратегиями,
поскольку подчинены декомпозиционному подходу.
За основные типы стратегий организации взяты следующие, а именно:
- стратегия развития (вывод на рынок новых товаров, проникновение на рынок, расширение рынка, диверсификация);
- позиционирования (стратегия лидерства по издержкам, стратегия дифференциации, стратегия оптимальных издержек);
- стратегия сокращения (консолидации, поглощения, ликвидация) [7].
Поскольку, предварительно был сделан вывод, что расчётные показатели по моделям банкротства преимущественно не совпадают, было предложено, что при приятии управленческого решения о выборе стратегии, необходимо опираться на сравнительные количественные соотношения сумм выбранных финансовых моделей.
Исходя из данных количественных соотношений, в нашем примере выбраны 5 моделей банкротства, определяется шкала ранжирования по предпочтительности. Для нашей модели при определении ранжирования по предпочтительности были взяты две группы моделей, характеризующих финансово-экономическое состояние предприятие:
- модели финансового (максимального) риска банкротства (ФРБ);
- модели минимального риска банкротства (МРБ).
Таблица №1.
Анализ оценки предприятий строительной отрасли Калужского региона по моделям банкротства_
2017г. 2018г. 2019г.
Модель банкротства Нормативные значения ООО ООО ООО «ему ООО ООО ООО «СМУ ООО ООО ООО «СМУ Мособл строй»
«Технолига» «сси» Мособл-строй» «Технолига» «сси» Мособл-строй» «Технолига» «сси»
Пятифакторная модель Альтмана 2> 1,23, финансовая устойчивость; г<1,23, финансовый риск. 0,99 0,3 0,25 1,02 0,4 0,32 1,28 -0,8 0,81
Х<0, риск банкротства
максимальный;
Модель ИГЭА 0<2<0,18, риск высокий; 0,18<г<0,32, риск средний; 0,32<2<0,42, риск низкий; 2>0,42, риск минимальный. -0,28 -0,64 1,1 -0,39 0,37 4,39 4,41 -3,14 3,82
Модель P.C. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова ¿<1 - финансовое состояние низкое; Т>\ - финансовое состояние высокое -0,9 -1,25 -3,9 -11,2 -0,4 -2,4 -19,1 -4,8 1,24
К 1=0; К1 =-0,58 К1=0,01 К1=-0,16 К1=-0,6 К 1=0,01 К 1=0,05 К 1=3,7 К1=-0,8 К 1=0,03
Шестифакторная модель 0. П. Зайцевой; К2=1; К2=1,43 К2=1,1 К2=1.49 К2=3,08 К=2,1 К2= 1,23 К2=5,32 К2=8,7 К2=0,2
К3=7; К4=0; К5=0,7; К3=33,7 К4=-0,02 К5=18,8 К3= 152,8 К4=0,02 К5=2,08 К3=30,7 К4=-0,02 К5=57,87 К3=1921 К4=-0,02 К5=32,9 К3=1705,2 К4=0,33 К5=1,62 К3=3,21 К4=0,008 К5=50,14 К3=79,65 К4=-0,02 К5=-124,6 К3= 183,8 К4=-1,88 К5=2,25 К3=0,3 К4=0,003 К5=19,14
К6=К6 предыдущего года. К6=0,9 К6=8,04 К6=6,6 К6=0,9 К6=7,27 К6=8,1 К6=0,7 К6=7,35 К6=2,1
Т<{) - финансовое состояние
Логит -Модель Г. В. Савицкой низкого риска банкротства; - финансовое состояние высокого риска банкротства. -28 -0,18 119,08 -48 -0,37 177,7 -241 0,24 121,55
Для определения вида стратегии предприятия введем формулу по определению стратегии развития (Ср) предприятия, исходя из соотношения:
Ср = £ (ФБР) < > £ (МБР)
(1)
где: п - количество моделей.
Для нашей модели, если:
- 1 модель (ФРБ) < 4 моделей (МРБ) - стратегия развития;
- 2 модели (ФРБ) < 3 моделей (МРБ) - стратегия развития/позиционирования;
- 3 модели (ФРБ) > 2 моделей (МРБ) - стратегия позиционирования/сокращения;
- 4 модели (ФРБ)>1 модели (МРБ) - стратегия сокращения.
При однозначных выводах, по результатам расчётов моделей, говорящих либо об увеличении финансового риска банкротства, т.е. 5моделей (ФРБ) > 0 моделей (МРБ), или 0 моделей (ФРБ) < 5 моделей (МРБ), выбор стратегий делается одно-
значно, либо в сторону развития, либо в сторону банкротства.
Результаты. Для формализации процесса принятия стратегического решения, был разработан алгоритм выработки перехода к той или иной стратегии исходя их соотношения прогнозных моделей банкротства (рис.3).
В качестве примера проведем выработку стратегии предприятий на 2019 год, выбранных для нашего анализа, получим:
- ООО «Технолига», 2 модели (ФРБ) < 3 модели (МРБ) - Стратегии развития: проникновение на рынок/позиционирования/дифференциация.
- ООО «ССИ», 3 модели (ФРБ) > 2 модели (МБР) - Стратегия позиционирования: лидерство по издержкам/сокращения: консолидации.
- ООО «СМУ Мособлстрой», 2 модели (ФРБ) < 3 модели (МРБ) - Стратегии развития: проникновение на рынок/позиционирования /дифференциация.
Рис. 5. Алгоритм определения стратегии компании по результатам анализа финансового состояния и
моделей банкротства1
n
n
1 Составлено автором
Конечно же, предварительно, для принятия окончательного решения по выбору той или иной стратегии, необходимо задействовать и другие модели, влияющие на это, например модели SWOT-анализа, PEST - анализа, определения уровня конкурентоспособности (КСП) и т.д.
Заключение. В ходе разработки предлагаемой модели по определению стратегии развития предприятия на основе моделей банкротства, были выявлены и сформулированы следующие выводы:
- замедление роста строительной отрасли, отразилось на повышении уровня банкротства организаций занимающихся строительной отраслью;
- проведенные исследования объектов научной работы, показывают разнородность выводов по всем моделям банкротства, что не позволяет качественно приять стратегические решения менеджментом предприятия;
- при приятии управленческого решения о выборе стратегии, необходимо опираться на сравнительные количественные соотношения сумм полученных значений расчётов выбранных моделей c применением шкалы ранжирования по предпочтительности.
Надеемся, что предложенная модель будет хорошим, вариантом помогающим менеджменту, связать возможность стратегического развития с экономико-финансовым положением организации.
Список литературы
1. Эффективность экономики России. Данные Росстата. [Электронный ресурс].- URL:
https://rosstat.gov.ru/folder/11186 (дата обращения: 25.01.21).
2. Официальный сайт «Строительная газета» г. Москва. [Электронный ресурс].-URL: https://www.stroygaz.ru/ (дата обращения: 15.05.2020).
3. Рубан Т.Е. Анализ методик прогнозирования банкротства на основе использования финансовых показателей / Т.Е. Рубан // Учебное пособие. — М.: ЮНИТИ, 2017с. - 58 с.
4. Куку, Э.С. Система финансовых показателей в анализе потенциального банкротства // Финансы и страхование: сборник трудов преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов. Симферополь: Крымский федеральный университет им. В. И. Вернадского, 2017. - С. 47-50
5. Мазурова, И.И. Методы оценки вероятности банкротства организации: учебное пособие. Санкт-Петербург: Изд-во СПбГУЭФ, 2016. - 502 с.
6. Музалёв, С. В. Рекомендации по использованию западных и российских моделей анализа оценки вероятности банкротства организации // Вестник университета (Государственный университет управления). - 2017. - № 10(20) - С. 136 -145.
7. Новосадов С.А. Организация и управление предприятием: учебное пособие / С.А. Ново-садов. - М.: НИЯУ МИФИ, 2017.- 389 с.
8. Сайт сравнения финансового состояния фирмы «Test Firm» Москва. [Электронный ресурс]. - URL: https://www.testfirm.ru/ (дата обращения: 29.05.2020).
INVESTMENT CLIMATE AND DIRECTIONS FOR STIMULATION OF ATTRACTING THE
FOREIGN INVESTMENT
Rejapov Kh.,
Senior Teacher, chair "Macroeconomics", National University of Uzbekistan named after Mirzo Ulugbek, PhD
SPIN:8101-5325 Turgunov T.,
Andijan Institute of Economics and Construction dean of the Faculty of economics and construction, PhD
Kholmuminov Kh.
1ndyear student of master's degree, specialty "Macroeconomics", Faculty of Economics, National University of Uzbekistan named after Mirzo Ulugbek
Abstract
The article analyzes the investment climate in attracting direct investment, the status of attracted investments and investments in fixed capital, and sources of funding. According to the results of study, there have been developed proposals to improve the investment climate in the country.
Keywords: direct investment, investment, investment climate, economy, investment in fixed capital.
Restrictive measures against the pandemic and its spread have caused sharp and significant damage to the world economy. According to the World Bank's forecast for June 2020, the world economy has been cut down by 5.2 percent in 2020. Per capita income fell by 3.6 percent, resulting in millions of people living in poverty. According to the United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD), negative effects of the pandemic have led to a 40 percent
reduction in foreign direct investment worldwide between 2020 and 2021. This is the lowest figure over the last 20 years [8]. The crisis of the pandemic has also had a negative impact on conclusion of international investment agreements and treaties, formation of investment policy of states in the near future.
It is impossible to carry out structural changes and modernization of the economy, re-equip the enterprises with modern equipment and launch the pro-
