Міністерство освіти І науки, молоді та спорту україни харківський національний економічний університет отенко І. П. Іващенко Г. А. Воронков Д. К. Економічна безпека підприємства навчальний посібник



Сторінка5/24
Дата конвертації16.04.2016
Розмір4.48 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   24

Система показників для визначення стану техніко-технологічної складової економічної безпеки підприємства

Назва показника

Умовне позначення

Фактичні значення

Нормативи

за ДСТУ


1

2

3

4

ЗАТ «Буддеталь»

Техніко-технологічні параметри

Закінчення табл. 2.3

1

2

3

4

Масова частка вуглецю в арматурному прокаті класу А600, %

m




не більше 0,37

Границя плинності арматурного прокату, Н/мм






не менше 600

Тимчасовий опір розриванню арматурного прокату класу А600, Н/мм






не менше 800

Відносне видовження арматурного про -

кату після розривання, %








не менше 12

Відносне рівномірне видовження арма -

турного прокату після розривання, %








не менше 4

Повне відносне видовження арматурного прокату за максимального навантаження, %






не менше 5

Вміст пилуватих та глинистих частинок у бетонній суміші класу В40, %

В




не більше 25

Середня міцність бетону класу В40 на стиск, кгс/см

R




523,9

Економічні параметри

Собівартість реалізованої продукції, тис. грн

СП






Адміністративні витрати, тис. грн

АВ






Витрати на збут, тис. грн

ВЗ






Матеріальні витрати, тис. грн

МВ






Витрати на оплату праці, тис. грн

ВО






Ціна реалізації однієї панелі перекриття ПК 72-15-8а, грн

Ц






Питома вага плит перекриття в загальному об’ємі випуску продукції, %

ПП






Показник виходу придатного продукту з використаної сировини

ВП






Матеріаломісткість

М






Трудомісткість

Т






Коефіцієнт затоварювання готовою про -

дукцією


КЗ






Питома вага нестач і втрат в загальному об’ємі виручки від реалізації продукції, %

ПН






Чистий прибуток, тис. грн

ЧП






Рентабельність продукції, %

РП





Схему взаємозв’язку та взаємообумовленості складових інформа -



ційно-аналітичного забезпечення економічної безпеки підприємства подано на рис. 2.3. Усі складові необхідно враховувати синхронно, комплексно та адекватно обирати. При цьому необхідно враховувати всі вимоги до: конфіденційності інформації, формування системи показників, вибору комплексу методів та індикаторів економічної безпеки підприємства.

Від точної ідентифікації загроз підприємству, від правильного вибору вимірювачів їх прояву, тобто системи індикаторів, залежить ступінь адекватності оцінки економічної безпеки підприємства існуючої у виробництві реальності і комплекс необхідних заходів щодо попередження та нівелювання небезпеки, відповідних масштабів та характеру загроз.

У якості однієї з цілей моніторингу економічної безпеки підприємства є діагностика його стану за системою показників, що враховують специфічні галузеві особливості, найбільш характерних для даного підприємства і мають для останнього важливе стратегічне значення.



















Рис. 2.3. Взаємозв’язок та взаємообумовленість складових інформаційно-аналітичного забезпечення економічної безпеки підприємства
Якщо використовувати подібну методику для побудови системи кількісних і якісних показників економічної безпеки на рівні підприємства, то в неї необхідно включити такі основні індикатори (природно, даний перелік вимагає його конкретизації для кожного виду виробництва, ранжування показників на основні та другорядні) [44]:

а) індикатори виробництва:

динаміка виробництва (зростання, спад, стабільний стан, темп зміни);

реальний рівень завантаження виробничих потужностей;

частка НДДКР у загальному обсязі робіт;

частка НДР у загальному обсязі НДДКР;

темп відновлення основних виробничих фондів (реновації);

стабільність виробничого процесу (ритмічність, рівень завантаже -

ності протягом певного часу);

питома вага виробництва у ВВП (для особливо великих підприємств-монополістів);

оцінка конкурентоспроможності продукції;

вікова структура і технічний ресурс парку машин та обладнання;

б) фінансові індикатори:

обсяг "портфеля" замовлень (загальний обсяг передбачуваних продажів); фактичний і необхідний обсяг інвестицій (для підтримки і розвитку наявного потенціалу);

рівень інноваційної активності (обсяг інвестицій у нововведення);

рівень рентабельності виробництва;

фондовіддача (капіталомісткість) виробництва;

прострочена заборгованість (дебіторська і кредиторська);

частка забезпеченості власними джерелами фінансування оборотних коштів, матеріалів, енергоносіїв для виробництва;

в) соціальні індикатори:

рівень оплати праці щодо середнього показника по промисловості або економіці в цілому;

рівень заборгованості по зарплаті;

втрати робочого часу;

структура кадрового потенціалу (вікова, кваліфікаційна).

Відповідно до специфіки підприємства і відповідно до фактичних і нормативних значень його техніко-економічних показників та величини їх відхилення від бар'єрних (граничних) значень індикаторів економічної безпеки стан досліджуваного підприємства можна характеризувати як:

а) нормальне, коли індикатори економічної безпеки знаходяться у межах граничних значень, а рівень використання наявного потенціалу близький до технічно обґрунтованих нормативів завантаження устаткування і площ;

б) передкризовий, коли переступається бар'єрне значення хоча б одного з індикаторів економічної безпеки, а інші наблизилися до деякої межі своїх бар'єрних значень і при цьому не були втрачені технічні і технологічні можливості поліпшення умов і результатів виробництва шляхом прийняття до загроз, що виникають на підприємстві, заходів попереджувального характеру;

в) кризовий, коли переступаються бар'єрні значення більшості основних (на думку експертів) індикаторів економічної безпеки і з'являються ознаки необоротності спаду виробництва і часткової втрати потенціалу унаслідок вичерпання технічного ресурсу обладнання і площ, скорочення персоналу;

г) критичний, коли порушуються всі (або майже всі) бар'єри, що відокремлюють нормальний і кризовий стан розвитку виробництва, а часткова втрата потенціалу стає неминучою і невідворотною.

Нехай Pi – система показників економічної безпеки підприємства, i = 1 ,..., m; – порогове (бар'єрне) нормалізоване значення показника Pi. Систему показників можна сформувати на основі проведення факторного аналізу або підібравши декілька ключових показника, які представляють функціональні складові економічної безпеки підприємст -

ва.

Зміна значень індикатора Pi відбувається в діапазоні 0

, якщо (1 + s) < xi <1,

, якщо < < (1 + s) ,

= , якщо ( < < (1 - s) ,

, якщо 0 < < (1 - s) .

Тут s – межа бар'єрного значення показника, що приймає значення, припустимо, s = 0,15; cтан підприємства позначено наступним чином: н - нормальний, пк – передкризовий, к – кризовий, кр – критичний.

У якості критерію стану виробництва, що відповідає вимогам економічної безпеки, виступатиме умова Sн> Sпк> Sкр, де Sн – площа багатокутника при нормальному або передкризовому розвитку виробництва; Sпк – площа багатокутника в кризовій або пороговій зоні стану виробництва; Sкр – площа багатокутника у критичній зоні стану виробництва.

Для визначення економічної безпеки підприємства за індикаторами використовується графічний спосіб (рис. 2.4). Значення графічної інтерпретації результатів індикативного аналізу економічних обгрунту -

вань, оцінок, розрахунків на практиці часто недооцінюється. Вона сприяє кращому сприйняттю і прискоренню одержання не тільки кількісних, а й якісних значень показників, що відіграє важливу роль при проведенні візуальної, оперативної, комплексної оцінки узгодженості різнорідних факторів, що визначають стан і тенденції розвитку підприємства.



Рис. 2.4. Використання графічного способу для визначення рівня економічної безпеки підприємства

Графік не тільки характеризує поточний стан підприємства, але і той стан його безпеки, до якого необхідно прагнути. Маючи аналогічні дані по конкуруючим або суміжним підприємствам, з’являється можливість порівнювати досліджуване підприємство з іншими підприємствами й оцінювати свої відносні переваги і недоліки, порівнювати і сполучати свої можливості і можливості підприємств-конкурентів або порівнювати стан підприємства в динаміці різних років і достовірно аналізувати, прогресує чи деградує підприємство, виявляти небезпечні відхилення від нормального стану.

Для вимірювання стану економічної безпеки країни застосовують такі методи: моніторингу основних соціально-економічних показників і співставлення їх з граничними значеннями, що мають бути не менші за загальносвітові; експертної оцінки; аналізу й обробки сценаріїв; оптимізації; теоретико-ігрові; багатовимірного статистичного аналізу; теорії штучних нейронних мереж [10, с. 43 – 46] (рис. 2.5).

Більшість з них можуть бути застосованими для оцінювання рівня економічної безпеки підприємництва не лише на макро-, але й мезорівні ієрархії управління економікою. Зокрема, моніторинг основних соціально-економічних показників передбачає збір інформації за переліком показників, які можуть бути використані під час дослідження економічної безпеки підприємництва. В. Волошин [34] пропонує внести до них показники ресурсного потенціалу і можливостей його розвитку; рівня ефективності використання ресурсів, капіталу та праці і його відповідності рівню в найбільш розвинутих і передових країнах, а також рівню, за якого загрози зовнішнього та внутрішнього характеру зводяться до мінімуму; конкурентоспроможності економіки; цілісності території та економічного простору; суверенітету, незалежності і можливості протистояння зовнішнім загрозам.

Така оцінка проводиться шляхом формування рейтингів країн за рівнем сформованості сприятливого економічного середовища для ведення підприємницької діяльності (наприклад, рейтинг країн Світового банку [11]). Метод аналізу і обробки сценаріїв дозволяє проводити багатоваріантний ситуаційний аналіз системи економічної безпеки підприємництва на основі прогнозування ймовірних варіантів розвитку ситуації.



Підходи до оцінки економічної безпеки підприємства

Індикаторний (пороговий)



Ресурсно-функціо-нальний

Комплексний


Підхід на основі теорії економічних ризиків




Факторний аналіз



Метод розрахунку інтегрального показника

Статистичний метод

Графічний спосіб за індикаторами

Регресійні економіко-математичні моделі



Метод оцінки фінансової стійкості (аналізу доцільності витрат)




Методи експертних оцінок


Кластерний аналіз



Аналітичний метод

Методи штучних нейронних мереж



Метод аналізу чуттєвості показників


Метод побудови “дерева” рішень



Рис. 2.5. Інтеграція підходів та методів до оцінки економічної безпеки підприємства


Доцільно здійснювати розрахунки в межах цього методу з використанням засобів економіко-математичного моделювання. Необхідно зазначити, що застосування цього методу дозволяє прогнозувати ефективність та наслідки впливу рішень органів державного управління, приймати найбільш оптимальні з можливих рішень.

Теоретико-ігрові методи використовуються для аналізу багатосто -

ронніх конфліктних ситуацій з урахуванням їх взаємовпливу. За використання цього методу оцінки рівня економічної безпеки підприємництва реальні очікуванні процеси та їх розвиток моделюються в ігровій формі.

Методи багатовимірного статистичного аналізу (кореляційний, регресійний, коінтеграційний, компонентний, факторний, кластерний, аналіз часових рядів та ін.) дозволяють обчислювати характеристики динаміки розвитку показників економічної безпеки підприємництва, які ґрунтуються на закономірностях зміни статистичних даних у минулому та екстраполяції тенденцій їх змін на майбутнє. На думку авторів, обрання цих методів основою методологічного забезпечення роботи з оцінки рівня економічної безпеки підприємництва є чи не найбільш прийнятним та доцільним.

Така думка ґрунтується на тому, що категорія економічної безпеки підприємництва є поліфакторною (залежить від значної кількості чинників та їх груп), розвивається в історичному аспекті, залежить як від кількісних, так і якісних факторів, а також непорівнюваних між собою показників.

Враховуючи значні можливості щодо моделювання складних нелінійних залежностей та подолання проблеми різнорозмірності під час оцінки рівня економічної безпеки підприємництва, доцільно використовувати методи теорії штучних нейронних мереж.

Варто зазначити, що під час оцінки рівня економічної безпеки підприємництва доцільно застосовувати як класичні, так і сучасні методи – евристичного та ситуаційного, компаративного політичного і економічного аналізу, логіко-структурного моделювання, стратегічного аналізу і прогнозування. Проте ці методи є швидше доповненням до базових. Так, методи еврестичного та ситуаційного, компаративного політичного і економічного аналізу варто застосовувати для узагальнення результатів моніторингу соціально-економічних показників; методи логіко-структурного моделювання, стратегічного аналізу і прогнозування дозволяють узагальнити результати методів експертних оцінювань, багатовимірних статистичних досліджень у вигляді, наприклад, документів програмно-цільового характеру.

При оцінюванні рівня економічної безпеки підприємства вчені використовують значну кількість методів та прийомів. Для правильності проведеної оцінки надзвичайно важливо обрати адекватний метод.

Методи екпертних оцінок використовується для встановлення коефіцієнтів значущості при функціональних складових при проведенні розрахунку інтегрального показника рівня економічної безпеки підприємства. На мезорівні методи експертних оцінок використовуються для визначення рейтингів регіонів; на міжнародному рівнів – для визначення рейтингів країн за критерієм економічної безпеки.

Метод оптимізації використовується для вибору оптимальної комбінації ресурсів для вирішення завдання підвищення економічної безпеки підприємства.

Теоретико-ігрові методи використовуються для аналізу багатосто -

ронніх конфліктних ситуацій. Процеси забезпечення економічної безпеки підприємства моделюються в ігровій формі.

Метод аналізу і обробки сценаріїв дозволяє проводити багатоваріантний ситуаційний аналіз системи економічної безпеки підприємництва на основі прогнозування ймовірних варіантів розвитку ситуації [34].

Ризики підприємства оцінюються на основі статистичного методу, який передбачає співставлення збитків підприємства з рівнями його ризику. Максимальний недопустимий рівень ризику з’являється тоді, коли підприємство ризикує власними засобами, тобто всім своїм майном.

Якщо такі рівні ризику виявлені протягом декількох періодів, то можна спрогнозувати рівень ризику на майбутні періоди за допомогою методів екстраполяції, вибравши при цьому адекватний тип апроксимації.

Метод оцінки фінансової стійкості (метод аналізу доцільності витрат) дозволяє співставляти рівень економічного ризику та тип фінансової стійкості підприємства. Сутність методу полягає у тому, що проводиться оцінка типу фінансової стійкості до впровадження інноваційного проекту та після його впровадження, за допомогою чого можна визначитися з доцільністю витрат підприємства на цей проект.

Аналітичний метод аналізу ризику підприємства використовується при реалізації інвестиційних та інноваційних проектів. Розраховується період, за який проект принесе прибуток; чистий дисконтний дохід; внутрішня норма дохідності та індекс дохідності проекту.

При використанні методу аналізу чуттєвості розраховуються критичні значення об’єму виробництва, ціни на продукцію, об’єму вироб -

ництва при зміні ціни з метою визначення точки беззбитковості проекту.

Аналіз ризиків підприємства виконується за допомогою побудови «дерева» рішень, ймовірність ризиків при цьому визначається на основі теореми Байєса.

При проведенні оцінки та аналізу економічної безпеки підприємства методи багатовимірного статистичного аналізу використовуються досить активно та ефективно. Методи багатовимірного аналізу – найбільш діючий кількісний інструмент дослідження соціально-економічних процесів, описуваних більшим числом характеристик. До них відносяться кластерний аналіз, таксономія, розпізнавання образів, факторний аналіз, методи побудови штучних нейронних мереж [29].

За допомогою методів стохастичного факторного аналізу виявляються латентні фактори, які впливають на економічну безпеку підприємства. Такі фактори апріорно визначити неможливо, лише апостеріорно, на основі методу факторного аналізу. Основну ідею факторного аналізу можна сформулювати в заміні значного масиву взаємнокорельованих показників на меншу кількість некорельованих між собою агрегованих факторів. Така процедура виявлення головних компонент називається редукцією ознакового простору.

Основною метою кластерного аналізу є виділення у вихідних багатомірних даних такі однорідні підмножини, щоб об'єкти усередині груп були схожі відповідно до мети дослідження один на одного, а об'єкти з різних груп – не схожі. Під «подібністю» розуміється близькість об'єктів у багатомірному просторі ознак, і тоді задача зводиться до виділення в цьому просторі природних скупчень («грон») об'єктів, які вважаються однорідними групами, тобто кластерами. Основним суб’єктивним моментом при проведенні кластерного аналізу є визначення кількості кластерів дослідником, а не системою.

При проведенні кластерного аналізу основне завдання полягає у визначенні відстані між об’єктами в кластері та між кластерами. При проведенні аналізу цих методів автором зроблено висновок про доцільність використання евклідової відстані між підприємствами в кластері та методу Варда як відстані між кластерами, тому що саме такий набір методів дозволяє провести найрівномірніше клатеризацію підприємств за рівнем їх економічної безпеки.

Методи кластерного аналізу дозволять провести градацію рівнів економічної безпеки підприємства. Також за допомогою кластерного аналізу можна виконати кластеризацію підприємств за критерієм їх економічної безпеки. Якщо виконати кластеризацію підприємств за декілька періодів, то можна визначити стійкість градації рівнів економічної безпеки досліджуваних підприємств.

При дослідженні економічної безпеки підприємства доцільно використовувати штучні нейронні мережі. Головна функція штучного нейрона – формувати вихідний сигнал залежно від сигналів, що надходять на його входи. У найпоширенішій конфігурації вхідні сигнали обробляються адаптивним суматором, потім вихідний сигнали суматора надходить у нелінійний перетворювач, де перетвориться функцією активації, і результат подається на вихід (у точку розгалуження).

Найпростіша модель нейронної мережі – одношаровий персептрон. Одношаровий персептрон (персептрон Розенблатта) – одношарова нейронна мережа, усі нейрони якої мають тверду граничну функцію активації [35]. Серед областей застосування нейронних мереж – автоматизація процесів розпізнавання образів, прогнозування, адаптивне керування, створення експертних систем, організація асоціативної пам'яті, обробка аналогових і цифрових сигналів, синтез і ідентифікація електронних ланцюгів і систем. Одношаровий трьохнейронний персептрон представлено на рис. 2.6.

Рис. 2.6. Одношаровий трьохнейронний персептрон
Мережа, зображена на рис. 2.6, має n входів, на які надходять сигнали, що йдуть по синапсам на 3 нейрона. Ці три нейрони утворюють єдиний шар даної мережі й видають три вихідні сигнали.

Багатошаровий персептрон (MLP) – нейронна мережа прямого поширення сигналу (без зворотних зв'язків), у якій вхідний сигнал перетвориться у вихідний, проходячи послідовно через кілька шарів. Перший з таких шарів називають вхідним, останній – вихідним. Ці шари містять так звані вироджені нейрони й іноді в кількості шарів не враховуються. Крім вхідного й вихідного шарів, у багатошаровому персептроні є один або кілька проміжних шарів, які називають прихованими [29]. У цій моделі персептрона повинен бути хоча б один прихований шар. Присутність декількох таких шарів виправдане лише у випадку використання нелінійних функцій активації.

Приклад двошарового персептрона представлено на рис. 2.7, де мережа має n входів. На них надходять сигнали, що йдуть далі по синапсам на 3 нейрона, які утворюють перший шар. Вихідні сигнали першого шару передаються двом нейронам другого шару. Останні, в свою чергу, видають два вихідні сигнали.

Рис. 2.7. Двошаровий штучний нейронний персептрон
Однією з переваг використання методів штучних нейронних мереж є синтез лінійних та нелінійних моделей. Побудова багатошарового нейронного персептрона допоможе досліднику перевірити правильність проведеної кластеризації підприємств. При проведенні кластеризації за допомогою цього способу в систему включаються як кількісні, так і якісні дані, тобто формується матриця вихідних даних таким чином: матриця вихідних показників досліджуваних підприємств формується відповідно до визначених апріорно рівнів їх економічної безпеки. Методи теорії штучних нейронних мереж доцільно використовувати при прогнозуванні потрапляння підприємства до кластера за рівнем економічної безпеки в майбутньому.

За допомогою методів регресійного аналізу можна визначити силу та напрям впливу основних факторів на зміну результативного показника. Багатофакторна регресійна економіко-математична модель представляється такою формулою:


. (2.1)
У даній моделі – параметри, які визначаються за допомогою методу найменших квадратів. У якості факторів-аргументів при проведенні оцінки економічної безпеки підприємства доцільно обирати показники, що її найбільш повно характеризують. Це можуть бути найбільш вагомі представники всіх складових економічної безпеки, або можна обрати ключові фактори економічної безпеки підприємства за допомогою стохастичного факторного аналізу. При дослідженні процесів забезпечення економічної безпеки підприємства в якості результативно -

го показника може виступати інтегральний показник економічної безпеки підприємства. При побудові багатофакторної регресійної економіко-математичної моделі дослідження проводиться протягом декількох десятків спостережень, отже, можна стверджувати про стійкість напряму та сили впливу факторів на інтегральний показник економічної безпеки підприємства.

Методи дослідження динамічних рядів дозволяють визначити прогнозні значення економічної безпеки підприємства або провести згладжування її динамічного ряду на основі екстраполяції тенденцій.

Динамічні моделі для дослідження економічної безпеки підприємст-

ва можуть бути представлені трендовими моделями, моделями згладжування, мультиплікативними та адитивними моделями декомпозиції динамічного ряду, авторегресійними моделями, динамічни -

ми регресійними моделями, лаговими моделями.

Моделі у вигляді тренда описуються такими рівняннями:
а) лінійні: ; (2.2)
б) нелінійні: ; (2.3)
; (2.4)
. (2.5)
До моделей згладжування відносяться: моделі простого та зваженого ковзного середнього.

Моделі у вигляді тренда дозволяють проаналізувати загальні динамічні та прогнозні тенденції розвитку результативних показників економічної безпеки підприємства.

Моделі декомпозиції динамічного ряду бувають аддитивні й мультиплікативні. Математичний опис аддитивних моделей такий:
(2.6)
. (2.7)
Мультиплікативні моделі описуються такими рівняннями:
(2.8)
, (2.9)
де – тренд (Т);

– циклічна складова (С);

– сезонна складова (S);

– випадкова складова (R).

Ефективним інструментом досягнення високого рівня економічної безпеки є вчасне врахування загальних порівняльних тенденції розвитку результативного показника підприємства, виділення його циклічної, сезонної та випадкової складових.

Усі без виключення системи, в тому числі і підприємства, розвиваються циклічно. Урахування попередніх, поточних та прогнозних циклічних коливань результативного показника економічної безпеки підприємства дозволить своєчасно ввести технологічні та технічні інновації, підвищити кваліфікацію персоналу, підвищити якість продукції, яка випускається, розрахувати необхідну для ринку кількість продукції, що дозволить підприємству підготуватись до етапу спаду. Інформація про сезонні коливання результативного показника дозволить запровадити стратегію диверсифікації для підвищення рівня економічної безпеки підприємства саме протягом його непродуктивних сезоні.

У будь-якому процесі, або явищі є випадкова складова, врахування якої в загальній тенденції функціонування або розвитку підприємства дозволить йому динамічно та з високим ступенем гнучкості адаптуватись до змін зовнішнього середовища, що надзвичайно важливо при дослідженні процесів економічної безпеки підприємства. Усі наведені складові можливо виділити на основі побудови мультиплікативної моделі декомпозиції динамічного ряду результативного показника економічної безпеки підприємства.

Авторегресійна економіко-математична модель представляється таким чином:
(2.10)
Використання при дослідженні економічної безпеки підприємства цього інструменту дозволить визначити силу та напрям впливу інтегральних показників економічної безпеки підприємства за попередні періоди на її інтегральний показник у поточному році. Це дасть змогу менеджменту підприємства визначитися з основними помилками в управлінні його економічною безпекою, тобто ті заходи, що здійснювались в тих періодах, протягом яких визначено максимально негативну силу впливу факторів, не застосовувати в майбутній періодах як малоефективні, а розробляти нові комплекси заходів щодо управління економічною безпекою підприємства.

Багатофакторна економіко-математична модель з лаговими незалежними змінними:


. (2.11)
У якості факторів-аргументів моделі обираються ключові фактори економічної безпеки підприємства, система яких формується або аналітиком підприємства, або за допомогою використання стохастичного факторного аналізу. У якості результативного показника обирається або інтегральний показник економічної безпеки підприємства, або результативний показник діяльності підприємства. Основною відмінністю лагової економіко-математичної моделі від інших моделей регресійного типу є можливість дослідження сили на напряму впливу факторів на результативний показник з кроком «запізнення», тобто виявлення впливу факторів не тільки в поточному періоді, а й в попередніх періодах. Таку модель можна використовувати при дослідженні процесів зміни економічної безпеки підприємства. Ці процеси можна інтерпретувати як процеси нарощування або виснаження потенціалу підприємства щодо досягнення високого рівня економічної безпеки.

Прогнозування є найбільш складним видом діяльності в системі дослідження економічної безпеки підприємства. Під прогнозом розуміється науково-обґрунтоване судження про можливі стани об'єкта в майбутньому, про альтернативні шляхи й терміни здійснення. Головним призначенням прогнозів є виявлення процесів розвитку явищ і передбачення розвитку подій у майбутньому, а також побудова моделі ймовірного стану майбутнього середовища (як зовнішнього, так і внутрішнього) [68]. Особливістю прогнозів є те, що вони включають як бажані, так і можливі характеристики стану зовнішнього й внутрішнього середовища, а також позитивні й негативні тенденції у взаємодії внутрішніх і зовнішніх факторів.

Відмінності в горизонті прогностичної роботи відображаються в характері управління економічною безпекою підприємства: стратегічне управління повинне здійснюватись на базі довгострокового прогнозуван -

ня; тактичне – на базі середньострокового прогнозування; оперативне управління економічною безпекою підприємства повинне здійснюватись на базі короткострокового прогнозування.



Прогноз може бути експертним або розрахований математично за допомогою прогнозних моделей. Математичний прогноз є об'єктивним, відкритим і науково обґрунтованим. Тільки математичні прогнозні моделі дозволяють здійснювати моделювання ситуації. Розробка прогнозної моделі – це циклічний процес, що включає кілька етапів, на кожному з яких передбачається упровадження комплексу заходів щодо підвищення рівня економічної безпеки підприємства та на його основі актуалізація вихідних даних.

Залежно від методик, які використовуються, прогнозна модель оцінки економічної безпеки підприємства може бути аналітичною або алгоритмічною. Аналітична модель розраховує прогнозні значення на основі факторів. Алгоритмічна модель працює без факторів як таких. Факторами алгоритмічної моделі є час і минулі значення одного прогнозованого показника, частіше результативного.

Аналітичні моделі порівняно з алгоритмічними, як правило, дають більш точні прогнози. Однак вони можуть давати сильну погрішність, якщо немає достовірної інформації відносно всіх інших факторів. Горизонт прогнозування алгоритмічних моделей дуже залежить від типу моделі: він може не перевищувати одного періоду, а може бути теоретично необмеженим.

Розробка аналітичних моделей – це, як правило, більш довгий і складний процес порівняно з розробкою алгоритмічних моделей. Аналітичні моделі відображають саму суть функціонування досліджуваної системи та основні закономірності зміни прогнозованого показника. Це сезонність, циклічність, річні й щомісячні темпи зростання, залежність показника від його попередніх значень (авторегресія).

При створенні «наївних» моделей передбачається, що деякий останній період прогнозованого часового ряду найкраще описує майбутнє цього прогнозованого ряду, тому в цих моделях прогноз, як правило, є дуже простою функцією від значень прогнозованої змінної в недалекому минулому.

При проведенні прогнозування рівня економічної безпеки підприємства доцільно використовувати такий арсенал прогнозних методів, які можна класифікувати з урахуванням суб’єктивності та об’єктивності (рис. 2.8).


Аналітичні методи



Область кількісного прогнозування

Область якісного прогнозування

Пояснюючі методи

Експертиза

Суб’єктивність



Об’єктивність



Інтуїція

Евристичні та екстраполяційні методи

«Наївні» методи


Рис. 2.8. Типологія методів прогнозування [83]


При проведенні аналітичної роботи метод прогнозування необхідно обирати за двома вимірами: ступенем свободи процесу прогнозування від суб'єктивності й більшого або меншого ступеня аналітичності цього процесу. У крайніх точках цих вимірів – суб'єктивні й об'єктивні методи й методи наївні й причинно-наслідкові.

До складу кількісних методів прогнозування входять: екстраполяція тренда, прогнози на основі індикаторів, регресійний аналіз. Основними якісними методами прогнозування є методи Дельфі та сценаріїв. Суб'єктивні методи – процеси, які використовуються для формування прогнозів, але не викладені в явній формі й невіддільні від аналітика, який здійснює прогноз. Об'єктивні методи – чітко сформульовані процеси прогнозування, які можуть бути відтворені іншими особами. Перший вимір фактично протиставляє кількісні методи якісним, у яких переважають інтуїція, творчість, уява. При використаннях наївних методів прогноз формується на базі спостережень за минулими змінами досліджуваної змінної, без обліку в явній формі інших основних факторів, що впливають на досліджуваний процес. При використанні таких методів прогнозування необхідно враховувати, що прогноз підтверджується при незмінності інших факторів. При прогнозуванні досліджувати інші фактори можна у випадку прогнозування на основі побудови регресійної економіко-математичної моделі.

При використаннях причинно-наслідкових методів фактори ідентифіковані, а їх майбутні ймовірні значення прогнозуються, з них виводиться ймовірне значення досліджуваного показника за умови реалізації прийнятого сценарію. За допомогою таких методів можна аналізувати рівень ризику підприємства.

Другий вимір протиставляє методи екстраполяції пояснюючим методам незалежно від їхнього кількісного або якісного характеру. Експертні судження мають місце в тому випадку, коли прогноз заснований не на об'єктивних даних, а скоріше на думці менеджера, покупця, фахівця. «Експерт» засновує своє судження на групі причинних факторів, оцінюючи ймовірність їх прояву й впливу на результативний показник. Основною перевагою експертного методу порівняно з чисто інтуїтивним підходом – можливості обміну і зіставлення ідей внаслідок наявності явно вираженої казуальної структури. Евристичні й екстраполяціні методи застосовуються звичайно у випадках, коли аналітична структура прогнозного процесу слабка, але прогноз опирається на об'єктивну маркетингову інформацію. Це відносно прості методи, засновані на попередньому досвіді або на досить складній екстраполяції даних показників за минулі періоди. До їх складу включаються метод ланцюжка відносин, аналіз купівельної здатності, аналіз і декомпозиція трендів, метод експонентного згладжування.

Експлікативні («пояснюючі») моделі відрізняються від інших моделей математичного моделювання тим, що причинна структура в них установлюється й перевіряється експериментально, в умовах, що піддаються об'єктивному спостереженню й виміру.

Здійснювати процедуру прогнозування можна за допомогою побудови простої або множинної регресійної економіко-математичної моделі у випадку, якщо така модель є лінійною. Прогнозувати в цьому випадку можна значення залежної змінної при цьому, попередньо підставивши в рівняння прогнозні значення незалежних змінних. Складність виникає при визначенні прогнозних значень факторів-аргументів.

Включення підприємства до певного кластера, що характеризує рівень економічної безпеки, в майбутніх періодах можна прогнозувати за допомогою використання штучних нейронних мереж. Основна перешкода такого прогнозування виникає при необхідності апріорного визначення рівня економічної безпеки всіх досліджуваних підприємств.

Так як категорія економічна безпека підприємства є такою, яка включає множину факторів, тому, на думку авторів, доцільно використовувати методи багатовимірного статистичного аналізу. Також при проведенні оцінки необхідно синтезувати кількісні та якісні методи оцінки. При оцінюванні рівня ризику підприємства та ймовірності його банкрутства необхідно використовувати декілька альтернативних методичних підходів, у зв'язку з тим, що вони більш адаптовані до діяльності західних підприємств.

Для отримання об’єктивних результатів оцінки економічної безпеки підприємства аналітичний працівник служби економічної безпеки повинен дотримуватись вимог щодо зберігання конфіденційності інформації, правильно сформувати систему показників, адекватно підібрати нормативи та правильно обрати методи. Лише при виконанні всіх цих умов менеджмент підприємства зможе ефективно управляти його економічною безпекою.

1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   24


База даних захищена авторським правом ©shag.com.ua 2016
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка