ОЦЕНКА ПОСТОЯННЫХ РИСКОВ ПРИ УПРАВЛЕНИИ УЧЕБНОЙ КАФЕДРОЙ

Аннотация: В статье приводится подробное описание основного модуля разрабатываемой ситуационной вероятностной модели для стохастической оценки необходимых кафедре ресурсов для ее успешного функционирования и развития. Приводится и краткое описание всей модели. Обосновывается ее актуальность и востребованность.

Ключевые слова: деятельность учебной кафедры технического университета, автоматизация управления, риски, программируемая динамическая модель.

Введение. Одним из основных показателей качества работы ВУЗа является профессиональная и социальная востребованность его выпускников. Эта востребованность во многом определяет конкурентоспособность ВУЗа на рынке образовательных услуг . Для подготовки квалифицированных специалистов ВУЗ ежегодно решает множество разноплановых задач: от планирования расписания учебного процесса до заключения договоров о проведении учебно-производственной практики с будущим работодателем.

Для анализа поставленных и решаемых разноплановых задач организации полноценного учебного процесса ВУЗ целиком представляется слишком сложной системой, которую легче анализировать по отдельным составляющим. Структурной единицей ВУЗа, активно организующей и обеспечивающей функционирование единого образовательного пространства, является кафедра, отвечающая за организацию, поддержку и проведение учебного процесса, за формирование информационно-методического контента курсов, и в итоге, за компетентность выпускаемого специалиста.

Динамика развития кафедры как образовательной структуры, показывает, что кафедра нуждается в современной и достаточно сложной системе управления, программная реализация которой в работе [2, с. 71] была условно названа «Рабочим порталом кафедры». Одной из составляющих «Рабочего портала кафедры» является Ситуационный Центр (СУ), который отвечает за планирование и анализ научной и учебной работы кафедры в условиях динамично изменяемой обстановки. Такая динамичность обуславливается, прежде всего, требованиями соответствия компетенций выпускников требованиям потенциальных работодателей в условиях интенсивного развития науки и техники. Безусловно, актуальность работы такого СЦ для разных кафедр различна. Наиболее востребована она, например, для кафедр, готовящих кадры в области ИТ-индустрии, т.к. именно в этом направлении быстро меняются критерии востребованности специалистов на рынке труда, и возникает необходимость в быстрой подготовке новых актуальных учебных курсов. По этой причине в данной работе будет анализироваться именно кафедра, готовящая специалистов в области ИТ-технологий.

Будет рассматриваться в работе подготовка специалистов определенного уровня компетентности как некоторый производственный процесс, который имеет определенные задачи, ресурсы для их решения и соответствующие регламенты управления. Таким образом, считаем, что у кафедры есть некие начальные ресурсы, перед ней ставятся конкретные задачи, которые выполняются при помощи различного вида управления и при использовании изначально имевшихся объемов ресурсов. Однако при постановке конкретных задач редко оцениваются необходимые ресурсы конкретно для этой задачи. Обычно считается, что ресурсов хватить должно. Но возникают ситуации, когда уже на момент выполнения задачи выясняется, что ресурсов не достаточно; тогда формулировка задачи начинает меняться.

Для надлежащей работы кафедры необходимо четкое представление выделяемых ресурсов по каждой ожидаемой задаче. Причем многие задачи будут взаимосвязанными, а потому будет присутствовать корреляция между затраченными на них ресурсами. Стоит учесть, что в начале года нет, и не может быть четкого, полного списка задач для кафедры – существует высокая вероятность, что произойдут некие изменения (например, коллектив кафедры выиграет грант, появится новый высококвалифицированный сотрудник, возникнет настоятельная необходимость обновить оборудование и т.п.). Поэтому задача прогнозирования распределения ресурсов отнюдь не является простой, она должна учитывать дополнительные вероятные факторы нагрузки и будет являться сложно-ситуационной задачей.

Для прогнозирования необходимых кафедре ресурсов необходимо точно представить всю систему работы кафедры, ее взаимодействия с другими кафедрами, ее примерные задачи на ближайший год. При помощи математических и логических связей все входные параметры могут быть учтены в одной управляющей функции [8, с.149]. Для упрощения составления этой функции все входные параметры стоит разбить на несколько блоков. Внутри каждого из блоков произвести более мелкое разбиение - на кластеры. Сначала произвести кластерный анализ, а потом связать между собой разбитые блоки в единое целое при помощи корреляционной матрицы, посчитанной на основании статистических данных.

По сути, описываемая в работе модель является абстрактным представлением кафедры в виде набора блоков, связанных между собой математическими и логическими закономерностями. Модель воспроизводит денежные потоки кафедры, воздействие различных факторов на результаты функционирования кафедры и позволяет количественно оценить будущие финансовые показатели.

Модель является динамической, то есть она делает прогнозы о будущем состоянии кафедры не на основании статического среза финансовых и прочих показателей кафедры (финансовая отчетность), а на основании стохастического моделирования развития ситуации в будущем.

Для реализации стохастического моделирование использовался метод Монте-Карло. При таком подходе порождается большое количество индивидуальных «сценариев», причем «сценарий» - это воспроизведение показателей кафедры в будущем (до горизонта моделирования) с учетом заложенной в модель «логики» и зависимостей. А затем на основании набора сценариев исследуются вероятностные характеристики результатов кафедры и, соответственно, вычисляется необходимый рисковый капитал.

Для технической реализации модели использовалась среда VBA и Excel, а также для упрощения стохастического моделирования EMB Igloo Extreme.

Основные задачи кафедры. Задачи кафедры могут быть условно разделены на три блока:  постоянные (обучение студентов);  периодичные (проведение олимпиад, помощь другим кафедрам);  разовые (обновление оборудования).

Причем возможны переходы задач из одной категории в другую при изменении соответствующих итоговых целей. Проще всего оценить ожидаемые затраты по постоянным задачам, т.к. в этом виде деятельности уже накоплена некая статистика деятельности как по самой кафедре, так и по другим кафедрам, с которыми она взаимодействует. Но затраты на периодичные задачи, а тем более на разовые задачи, оценить значительно труднее, т.к. по ним статистика может оказаться достаточно скудной или вообще отсутствовать. По отдельным разовым задачам ресурсная нагрузка может оказаться значительно выше, чем по постоянным задачам. Так, например, для получения студентами современной профессиональной подготовки по компьютерному моделированию потребовалась установка в лаборатории кафедры современного программного обеспечения, которое эффективно функционировало только на компьютерах с большим размером оперативной памяти, что потребовало соответствующих затрат и на аппаратную часть. В итоге решение задачи оказалось очень затратным.

По этой причине для прогнозирования ресурсной базы принято решение моделировать затраты на постоянные задачи в совокупности (на основании имеющейся статистики за годы наблюдения функционирования кафедры); затраты на периодические задачи разбить на два составляющих, одно из которых отнести к разряду ежегодно выполняемых и моделировать затраты на них в совокупности, а другие предполагать считать менее вероятными и моделировать их индивидуально; все разовые задачи моделировать исключительно индивидуально.

Основные задачи модели. Модель проектировалась и реализовывалась для решения следующих задач: 1) Оценка достаточности капитала кафедры для достижения вероятности неразорения заданного уровня. 2) Анализ профиля риска кафедры и выявление подверженности функционирования кафедры различным рискам (как по типам риска, так и по направлениям предполагаемых задач кафедры). 3) Моделирование различных средств управления и смягчения риска, таких как выделение грантов, реклама. 4) Анализ рисковых показателей по направлениям задач кафедры.

Типы риска. При моделировании была предпринята попытка учесть все возможные риски, возникающие при функционировании учебного заведения. Так как далеко не все риски взаимосвязаны между собой, и наступление одних рисков значительно более вероятно, чем наступление других, поэтому были выделены основные типы риска, по которым дальше проводился анализ. Выделим следующие типы актуальных для учебной структуры рисков: 1) Постоянный риск. Этот риск включает в себя будущие затраты и доходы по действующим постоянным и периодичным задачам и появившимся в течении рассматриваемого учебного года. 2) Чрезвычайный риск. В этом риске заключены затраты на выполнение вероятных разовых задач. 3) Риск недооцененного резерва. Этот риск отражает уже произошедшие на отчетную дату затраты и учитывает неопределенность в будущих затратах по уже реализованным. 4) Риск банкротства спонсоров. Этот риск учитывает возможный дефолт спонсора, что может повлечь за собой увеличение затрат самой кафедры на реализацию уже намеченных задач. 5) Операционный риск. В этом риске учитываются возможные убытки, связанные с операционной деятельностью кафедры. Сюда включаются «человеческий фактор», неполадки с IT-процессами, ошибочные управленческие решения, мошенничество, убытки от штрафов и исков и другие.

6) Риск активов. Этот риск включает в себя переоценку активов, изменение стоимости имущества, дефолты заемщиков и другие. Блочная схема общей построенной модели представлена на рис. 1.

Постоянные риски и постоянная спонсорская поддержка. В работах автора  описывается общий алгоритм расчетов в создаваемой модели. Описан обобщающий все блоки функционал. В данной работе акцент сделан на рассмотрении самого весомого блока – на постоянных рисках кафедры.

Постоянный риск включает в себя будущие затраты и доходы по действующим постоянным и периодичным задачам, а также задачам, появившимся в течение рассматриваемого учебного года. Также необходимо учитывать влияние спонсорской поддержки на затраты и другие характеристики. Отметим, что в этот модуль не входят затраты на разовые задачи, поскольку они  рассматриваются в модуле Чрезвычайного риска. Построение модели Постоянного риска было разделено на несколько этапов: 1) Анализ рисков каждой выделенной ветви задач по отдельности; 2) Моделирование текущей спонсорской поддержки (постоянные и временные договоры); 3) Агрегирование результатов различных линий задач в общий результат кафедры с учетом зависимостей выделенных линий.

Для расчета использовался подход, когда по каждой линии ожидаемых затрат отдельно моделировались индивидуальные крупные расходы и сумма мелких расходов. Данный подход использовался для всех блоков за исключением блока по содержанию штата сотрудников.

Для блока по содержанию штата это связано с тем, что в этом разделе индивидуальные крупные расходы крайне маловероятны, т.к. по статистике затраты близки к средней зарплате сотрудника и зависят в большей степени от численности сотрудников кафедры, а не от их квалификации. Абсолютное большинство индивидуальных затрат по этому блоку не превышает 360 тыс. руб. в год. Поэтому индивидуальные крупные расходы не моделировались.

Содержание штата сотрудников кафедры. Содержание штата сотрудников кафедры является наиболее важной составляющей модели, хотя может и не являться наиболее затратным элементом.

Расходы кафедры в этом блоке были мало подвержены изменениям по годам из-за стабильно невысоких средних затрат. Несмотря на то, что с 2012 года постоянно слышны высказывания о значительном увеличении финансирования образования и повышения заработных плат профессорско-преподавательскому составу, на практике этих значительных повышений не наблюдалось . Зарплаты росли лишь для компенсации уровня инфляции.

По закону  зарплата преподавателя вуза складывается из трех частей - это бюджетная ставка, стимулирующие выплаты и внебюджетные выплаты. Согласно анонсированной президентом в 2012 году задаче, размер бюджетной ставки преподавателей должен вырасти к 2018 году в два раза . В 2013 году появились статьи, говорящие об увеличении непосредственно самой зарплаты преподавателей ВУЗов до двукратного значения среднего ежемесячного дохода работников в регионе .

Сначала рассмотрим вариант с повышением бюджетной ставки в два раза. Если предположить, что ежегодный уровень инфляции с 2012 по 2018 год составит в среднем 10% годовых, тогда итоговая инфляция за эти 6 лет составит 77%. Если зарплата преподавателя в 2012 году состояла на 60% из бюджетной ставки, то при росте этой бюджетной ставки в два раза к 2018 году, и росте остальной составляющей на 44%, то общая зарплата вырастет как раз на 77%.

Если рассматривать увеличение всей зарплаты к 2018 году до двукратного значения среднего ежемесячного дохода работников в регионе, то это уже видится маловероятным. Так, по приведенному в статье  плану, к началу 2014-2015 года средняя зарплата преподавателей ВУЗов должна была составить 100% от средней зарплаты по региону. По факту этого не произошло. Но достижение этого показателя все-таки прогнозируется в течении года. Оно будет достигаться в субсидированных ВУЗах. Минобразования и науки на увеличение заработной платы субсидируются подведомственные ВУЗы, остальные решают проблему самостоятельно. В первую очередь субсидии направляются туда, где аналитически выявлено высокое качество уровня образования, показана эффективность расходования бюджетных средств, выявлена положительная динамика роста зарплат педагогического состава.

Но тут есть и обратная сторона медали. В высшей школе, как и везде, не обойдётся без мер оптимизации – ожидается и кадровое сокращение. Ожидается, что зарплата будет повышаться во многом за счет сокращения численности совместителей. А это означает, что численность сотрудников кафедры может уменьшиться в 2014 году, ведь на данный момент при нынешнем уровне зарплат некоторые преподаватели вынуждены совмещать преподавательскую деятельность сразу в нескольких ВУЗах.  В высшей школе есть такое понятие, как «нормативная численность». В целом по России нормой считается 1 педагог на 12 студентов. В некоторых ВУЗах этот показатель меньше. Например, в МГУ этот норматив 1 к 8.75, а РГГУ исторический минимум 1:5. Для сравнения с европейскими ВУЗами – в Гарварде это соотношение составляет 1 к 3. Следовательно, говорить об излишке преподавательского состава в Российских ВУЗах не приходится.

Повышение зарплаты преподавателей вузов в 2014-2015гг. в России зависит, конечно, и от количества обучаемых студентов. Из-за демографической ситуации по-прежнему наблюдается тенденция снижения числа выпускников школ, от чего напрямую зависит и снижение поступающих в ВУЗы. Хотя ситуация не критична, и на сегодня конкурс на бюджетные места составляет в среднем по России 1,3 человека на место.

По таблице 1 наблюдается достаточно стабильное повышение окладов примерно на 10% в год. При этом заметен и стабильный рост числа сотрудников кафедры. В 2013 году рост окладов превысил 10%.

Рисковые затраты по содержанию штата сотрудников в 2014 году оценивался на основании следующих предположений: - Влияние начинающегося кризиса в 2014 году и нестабильность курса валюты не повлияют на уровень зарплаты сотрудникам. - Зарплата на 80% будет состоять из государственных поступлений. - Средняя зарплата вырастет на 20% относительно показателя 2010 года. - Численность сотрудников снизится до уровня 2012 года.

Моделирование проводилось в среде EMB Igloo. Были созданы два отдельных модуля:  Моделирование среднего оклада сотрудника  Моделирование численности сотрудников кафедры

Стоит отметить, что по указанной причине вероятного сокращения числа сотрудников-совместителей ожидаемое число сотрудников кафедры в 2014 году было понижено. При учете, что уровень заработной платы будет зависеть от сокращения штата сотрудников, было принято решение ввести отрицательную корреляцию между численностью сотрудников и их среднего оклада. Поэтому при моделировании по этим двум модулям с помощью Rank Correlation Normal был введен коэффициент корреляции -0,3.

При анализе модель показала достаточно низкую чувствительность к изменению коэффициента корреляции: итоговый результат не претерпевает значительных изменений.

Для консервативности оценка разброса значений средних затрат была рассчитана на основании данных лишь последних 5 лет. Численность штата сотрудников оценивалась с 2007 года, когда произошло значительное увеличение числа сотрудников кафедры.

При моделировании ожидаемого числа сотрудников кафедры в 2014 году использовалось пуассоновское распределение, с функцией вероятности , поскольку у этого распределения значительно меньше разброс, чем у биномиального, а при ожидающемся сокращении числа сотрудников вряд ли стоит ожидать большой приток новых сотрудников. Параметр  был рассчитан на основании имеющийся статистики за 5 лет по численности сотрудников рассматриваемой кафедры. При моделировании среднего оклада сотрудника было выбрано к использованию экспоненциальное распределение, с функцией распределения , т.к. у этого распределения достаточно легкий хвост (увеличения окладов в 2014 году более чем на 50% ожидать едва ли стоит). В качестве параметра для этого распределения была взята средняя величина оклада преподавателя кафедры в 2013 году и дополнительно наложено увеличение в 20%. Результаты на 2014 год по этому блоку представлены в таблице 2.

Сотрудничество с другими образовательными центрами. Для МГТУ МИРЭА, как современного технического университета, международное сотрудничество является важнейшей частью общей деятельности по интеграции в международное научно-образовательное пространство. Эта работа осуществляется в рамках программ сотрудничества с ведущими зарубежными университетами и включает в себя реализацию совместных научных проектов, обмен обучающимися и научно-педагогическими работниками, организацию и проведение конференций, семинаров, мастер-классов, совместное научное руководство, разработку образовательных программ и многое другое.

В настоящее время Университет имеет тесные контакты с университетами и институтами таких стран как Франция, Германия, Швеция, Ирландия, Австрия, Швейцария, Италия, Швеция, Великобритания, Испания, Чехия, Тайвань, Италия, Япония, США, КНР, Вьетнам, Киргизия, Республика Корея и других. В Университете созданы и работают совместные учебно-научные подразделения, например, в 2005 году совместным решением Минобрнауки России и Российской Академии Наук с одной стороны и Министерством образования и МИД Франции с другой создана Европейская лаборатория магнитоакустики, подразделения которой располагаются в г. Лилль (Институт электроники и микроэлектроники, Франция) и в г. Москве (МГТУ МИРЭА, ИОФ РАН).

Безусловно, МГТУ МИРЭА поддерживает тесные связи и со множеством российских ВУЗов.

Очевидно, что непосредственно рассматриваемая кафедра взаимодействует далеко не со всеми учебными заведениями, с которыми сотрудничает МИРЭА в целом. Но некоторые расходы по взаимодействию порой ложатся целиком на саму кафедру.

Выделяя основные аспекты сотрудничества с другими учебными заведениями, стоит отметить следующие составляющие, которые встречаются наиболее часто: 1) Проведение и посещение конференций; 2) Ведение совместных проектов; 3) Повышение квалификации сотрудников; 4) Обмен студентами; 5) Проведение студенческих олимпиад; 6) Формирование новых курсов в связи с новыми потребностями рынка; 7) Выделение повышенных стипендий и грантов для поддержки и мотивации студентов.

Каждое из выделенных составляющих было решено рассматривать отдельно, как вполне индивидуальную статью ожидаемых расходов. Но при этом некоторые пункты в значительной степени взаимосвязаны между собой, а потому после индивидуального моделирования накладывалась межвидовая корреляция на полученные результаты.

Дополнительно стоит отметить, что во многих видах в значительной степени может присутствовать спонсорская поддержка (например, гранты от РФФИ и от потенциальных работодателей, субсидии от ВУЗа). Поэтому в каждом модуле дополнительно было реализовано моделирование спонсорской поддержки).