Современное состояние и направления развития экономических систем происходит в соответствии с моделями поведения , которые возможно описать с помощью математического аппарата. Возникает проблема подбора необходимых инструментов и областей их эффективного применения для множества экономических систем. Каждое предприятие выделяется собственными особенностями ведения хозяйства, однако существую типовые проблемы, а, значит , могут быть предложены типовые решения, применимые для ограниченного множества хозяйствующих субъектов. [1,3]

Одной из весомых проблем, найденных в ходе исследования это противоречие оптимальности состояния и развития. Модель динамического норматива (ДН) оптимизирует развитие (рост) предприятия, что может привести к неоптимальному состоянию. Например, на основе показателей кредиторской (КЗ) и дебиторской задолженности (ДЗ), можно сформулировать цель развития:

Темп роста КЗ > Темпа роста ДЗ,

что приводит к росту показателя оборачиваемости, а следовательно финансового рычага, а следовательно рентабельности собственного капитала.

Но длительное выполнение этой цели может привести к нарушению цели состояния:

ДЗ >= КЗ,

Одного из показателей достаточной ликвидности. Эта ситуация проиллюстрирована в табл.1.

Табл.1. Пример порождения нормативным ростом ненормативного соотношения (диспропорции) показателей.

Из таблицы 1 видно, что на дату 3 необходимо принять решение, какая оценка (состояния или развития) приоритетнее. Если принять, что важнее оценка развития, то это приводит к парадоксальному заключению, что оптимальное развитие состоит в последовательности ухудшающихся состояний. Если же принять обратное, то это требует динамической корректировки ДН, как только состояние становится неудовлетворительным: в рассмотренном примере, начиная с прогнозной даты 4, нормативный рост должен поменять знак на обратный: Темп КЗ<ТемпДЗ.

Аналогично рассмотренной проблеме несовпадения нормативов развития и состояния, как соотношения частей, ситуация с оценкой состояния, как достигнутого уровня. Например, для малого предприятия установлены лимиты по количеству сотрудников и выручке – см. табл.2.

Табл.2. Пример порождения нормативным ростом ненормативного уровня показателей.

Как и в предыдущем примере, начиная с даты 4 (даты 3) требуется скорректировать ДН.

В качестве заключения надо заметить, что кроме рассчётных сложностей оценки по динамически меняющемуся ДН, возникают содержательные проблемы:

1. Насколько единообразным будет сравнение,
2. Корректно ли рассматривать меняющуюся цель, как собственно цель.

Современные исследователи выделяют и другую проблему – слабая устойчивость (к возможному изменению исходных данных).[2,4] При построении модели динамического норматива (ДН) возникает проблема точности исходных данных. Если задаться точностью рассчёта темпов роста в 1%, то для полного выполнения ДН растущей экономики из 10 показателей требуется, чтобы первый рос на 10% за период:

Это достаточно проблематично даже для годового исчисления, не говоря уже о более коротких периодах. Другими словами, погрешность экономических измерений существенно больше 1% (например, за счёт разной продолжительности отчётных периодов). Это приводит к тому, что диагностика на основе ДН за один период не даёт устойчивого результата. Частично эта проблема снимается рассмотрением ряда периодов, но здесь возникает проблема неоднозначности (противоречивости) анализов (за весь срок и по периодам). Проиллюстрируем на примере.

В табл.1. представлены исходные данные за 5 моментов с 0 по 4 (4 периода) и прогноз по экспоненциальному тренду на период 5. Показатели упорядочены сверху вниз по ДН.

Табл.1.

В табл.2. рассчитаны цепные темпы роста и вызванные этим инверсии в перестановках порядков рангов. Видно, что инверсий много (в среднем по 2 за период) и в-основном они связаны с Себестоимостью. Однако, средние темпы роста (арифметическая и геометрическая) за 4 периода не выявляют проблем, т.к. полностью соответствуют ДН.

Для решения этой проблемы можно предложить использовать в качестве инструмента оценки темпа роста не индексы, а модель экспоненциального тренда. Это позволяет:

1. Сгладить случайные колебания

2. Получить обоснованный прогноз устойчивых проблем.

В табл.2. видно, что темпы роста, полученные из уравнений экспоненциальных трендов показателей, более информативны, т.к. выявляют проблемный показатель (Себестоимость).

Табл.2.

Проблемой этого предложения является неопределённость величины базы построения тренда, или, другими словами, предположение о наличии в динамике всех показателей за все периоды одного тренда одинакового вида не сильно правдоподобно.

Другой проблемой является несовпадение прогнозирования проблем на основе темпов роста экспоненциальных трендов (последний столбец табл.2) и на основе темпов роста прогнозных значений по отношению к последним известным (там же, столбец 6)

В качестве решения этой проблемы можно предложить предварительную замену исходных данных трендовыми значениями (тренды разных видов). После чего трендовые значения оцениваются по ДН на основе расчётов темпов роста индексным методом.

В Мой Мир

0

Tweet

1. Большаков А. С., Шлафман А. И., Михайлов В. И. Современный менеджмент организаций: теория и практикка/А. С. Большаков, А. И. Шлафман, В. И. Михайлов. Санкт-Петербург, Изд-во Политехнического ун-та 2011 -370 с.
2. Зеленина Н.Л. Теоретические подходы к трансформации государственной собственности//Современные научные исследования и инновации. -Февраль 2014. -№ 2 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/02/31138 (дата обращения: 10.06.2014).
3. Хольнова Е.Г. Российская практика государственного регулирования устойчивости банка//Мир экономики и права. -2013. -№ 10. -С. 47-61
4. Шлафман А.И. Методические основы оценки эффективности государственного регулирования интеграционной деятельности предприятий//Мир экономики и права. 2011. № 4. С. 4-13.

Все статьи автора «Шлафман Александр Изевич»