*99407*

Т.И. Гусева, Г.В. Сорокин

ФГБОУ ВПО Южно-Уральский Государственный Университет, г. Златоуст

Автоматизация анализа эффективности процессов          реструктуризации предприятий

 

Учитывая сложный характер процессов реструктуризации предприятий, уникальность каждого из них, определяемую целью, задачами, выбранным направлением реструктуризации, уровнем доступности, полноты, достоверности информационной базы, а также, учитывая высокие риски реструктуризации, обусловленные неопределенностью, сопровождающей принятие стратегических решений, невозможно разработать единую унифицированную систему показателей для анализа реструктуризационных процессов. В то же время, можно выделить группы показателей обязательные для обоснования эффективности процессов реструктуризации. Поэтому принятие решения о развитии предприятия в виде реструктуризации должно приниматься на основе оценки интегрального показателя эффективности реструктуризации предприятия. Для каждого вида реструктуризации характерны специфические цели, задачи и этапы анализа, а, следовательно, и показатели эффективности процесса. В долгосрочной перспективе в качестве показателей успешного проведения реструктуризации предлагается использовать повышение конкурентоспособности, инвестиционной привлекательности и рыночной стоимости предприятия с учетом рисков. Однако в условиях динамичности и неопределеннос­ти внешней среды значимый вклад в эффективность реструктуризации вносят такие показатели как уровень сервиса, географическая и временная доступность продукции, имидж предприятия, репутация, персонал, именно от них во многом зависит успех компании на рынке. Для оценки таких показателей зачастую применяют экспертные оценки, содержащие значительную долю неопределенности.

Одним из инструментов позволяющим учитывать количественные и качественные показатели можно считать метод нечетких множеств и нечеткой логики. Методы, базирующиеся на теории нечетких множеств, относятся к методам оценки и принятия решений в условиях неопределенности. Их использование предполагает формализацию исходных параметров и целевых показателей в виде вектора интервальных значений (нечеткого интервала), попадание в каждый интервал которого, характеризуется некоторой степенью неопределенности. Осуществляя арифметические и другие операции с такими нечеткими интервалами по правилам нечеткой математики, эксперты получают результирующий нечеткий интервал для целевого показателя [1].

Метод решения задачи комплексной оценки финансового состояния предприятия и сопряженной задачи-оценки риска банкротства  на основе нечетко-множественного подхода был описан А.О. Недосекиным [2] и используется в разработанной консультационной группой “Воронов и Максимов” программной модели “Мастер финансов: Анализ и планирование”. Программа реализована в форме шаблона для Microsoft Excel, в состав которого входит лист с таблицами исходных данных и результатов и около десятка листов с графиками. Являясь одной из ветвей развития программы Альт-Финансы, она имеет с ней много общего. Основные отличия – более аккуратный дизайн, намного больше опций, однако, последнее оборачивается еще и недостатками – в программе легко заблудиться. Среди недостатков данного программного обеспечения также можно отметить, что электронная таблица – не самая удачная среда для разработки крупных приложений, работать в таком формате с результатами анализа не слишком удобно. Но авторам Мастера финансов удалось избавиться от многих потенциальных проблем и сделать свой шаблон похожим на настоящую программу [3].

Нами была предпринята попытка разработки программного обеспечения для комплексного анализа эффективности реструктуризации предприятия с использованием аппарата теории нечетких множеств на основе рассчитанных ранее показателей роста стоимости и конкурентоспособности, а также качественных показателей, влияющих на эффективность процесса. Эти показатели выбираются группой экспертов так, чтобы они наилучшим образом характеризовали предприятие, в то же время образовывали законченную совокупность. Полное множество значений каждого показателя представляет собой пересечения пяти нечетких подмножеств: “очень низкий уровень показателя Хi”, “низкий уровень показателя Хi”, “средний уровень показателя Хi”, “высокий уровень показателя Хi”, “очень высокий уровень показателя Хi”. В главном окне программы располагаются поля ввода показателей. Количество и названия показателей зависят от целей, задач и этапа анализа. Вместе с тем можно указать значимость каждого показателя по шкале от 0 до 10. Так, например, коэффициент со значимостью  равной 3 будет в три раза более значимым, чем со значимостью 1. Коэффициент со значимостью 0 вообще не будет учитываться в дальнейших расчетах. Для создания расчета необходимо, чтобы все поля для показателей были заполнены и, хотя бы у одного показателя значимость не равнялась 0. Информация о выбранном показателе отображается в графическом или цифровом виде. В цифровом виде будет представлена таблица границ функций принадлежности для выбранного коэффициента. В графическом виде отображается график функции принадлежности. Если введенные параметры не будут удовлетворять каким-либо условиям, программа сообщит об этом. Отчет, выводимый на основе введенных показателей, содержит расчетную таблицу, текстовое и графическое представление об эффективности реструктуризации. Для каждого процесса реструктуризации можно использовать  коэффициенты, количество и функции принадлежности которых можно изменять. В расчетах можно использовать не более 10 показателей. При создании новой области откроется окно, в котором необходимо ввести название области и количество коэффициентов. В полях с правой стороны должны быть вписаны названия коэффициентов. Далее следует указать границы подмножеств состояний для каждого коэффициента или так называемые Т-числа для значений лингвистической переменной, при задании которых эксперты могут учесть отраслевую принадлежность и другие качественные параметры предприятия (например, скрытые или явные опционы, имидж, репутацию, персонал предприятия и т.д.).

С использованием разработанного программного продукта была проведена оценка эффективности процессов реструктуризации промышленных предприятий г. Златоуста. Сравнение значений комплексных показателей, полученных с помощью бальной оценки, с результатами расчетов программы, полученных с использованием инструментария нечетких множеств, позволило сделать вывод о том, что второй метод дает более точную оценку, т.к. учитывает специфику предприятия, а также позволяет оценить степень.

Таким образом, достоинствами предлагаемого программного продукта являются простота и легкость в работе, наглядность результатов расчетов, возможность изменять количество и значимость показателей, участвующих в оценке, возможность учесть период анализа и отраслевую специализацию предприятий. Так же хочется отметить, что данная программа предлагает решение достаточно обобщенной задачи. И, несмотря на возможность практически полностью подстраиваться под нужды пользователя, в дальнейшем можно будет добавить возможности для новых целей и задач анализа, или же наоборот подстроить программу под конкретное предприятие. На данном этапе есть к чему стремиться. Так, например, в будущем планируется установить взаимодействие данной программы с другими распространенными программными продуктами, такими как Microsoft Excel или 1С Предприятие, 1С Бухгалтерия, а так же создать возможность интеграции отчета в Microsoft Word. Безусловно, это повысит практическую значимость программы.

Литература

1.      Деревянко, П.М. Применение теории нечетких множеств в финансовом и инвестиционном анализе деятельности предприятия в условиях неопределенности // Тезисы докладов VIII науч.-практ. конф. студентов и аспирантов СПбГИЭУ «Менеджмент и экономика в творчестве молодых исследователей ИНЖЭКОН – 2005»  СПб.: СПбГИЭУ, 2005. – С. 98–99.

2.      Недосекин, А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. – 2000. – № 2. – С. 25–29.

3.      Форум: обсуждение программы Мастер финансов http://www.cfin.ru/software/afs/masterfin.shtml.