Информационная система управления риском банкротства предприятия: состав и структура

© Е.В. Телипенко, А.А. Захарова, 2012

Е.В. Телипенко, А.А. Захарова

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ РИСКОМ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ: СОСТАВ И СТРУКТУРА

Рассмотрены вопросы разработки математического и программного обеспечения информационной системы управления риском банкротства предприятия (ИСУРБ). Информационная система реализует многоуровневый подход управления риском банкротства предприятия, основывающийся на трех основных этапах: выявление факторов риска, оценка факторов и уровня риска банкротства, выбор методов минимизации риска.

Ключевые слова: риск банкротства, управление, информационная система, структура.

Зкономически здоровое, стабильное предприятие — это залог занятости населения, полной и своевременной выплаты заработной платы, привлечения инвестиций, стабильных налоговых отчислений в бюджет, взносов в социальные фонды, выплаты дивидендов акционерам, гарантированного возврата кредитов и уплаты процентов по ним банкам. Чем более наукоемко и высокотехнологично предприятие, чем больше масштабы его производства, тем более актуальны для него вопросы прогнозирования рисков, в т.ч. в финансовой сфере. Одним из самых критичных рисков является риск банкротства, так как оно влечет за собой тяжелые, зачастую непоправимые последствия, надолго дестабилизируя нормальную деятельность предприятия.

Разработка и внедрение информационной системы управления риском банкротства позволит не только избежать печального итога — банкротства предприятия, но и отследить незначительные отрицательные колебания, а также оказать своевременное воздействие и нормализовать ситуацию

1. Постановка задачи

В [1] был проведен анализ работ российских и зарубежных авторов в области управления риском банкротства (Э.Альтман, У.Бивер, Р.Лис, А.Недосекин, Г.Давыдова и другие). Были выделены основные недостатки рассмотренных подходов и моделей, а именно:

• использование исключительно внутренней и преимущественно финансовой информации;

• отсутствие конкретных методик для отбора воздействующих факторов;

• отсутствие конечной обобщенной оценки риска банкротства;

• отсутствие рекомендаций по минимизации риска.

Проблема исследования было сформулирована следующим

образом: отсутствие комплексной методологической базы и инструментальной среды поддержки принятия решений, обеспечивающих процессы управления риском банкротства инновационной организацией в условиях неопределенности среды принятия решений.

Для решения этой проблемы была поставлена задача разработки комплекса взаимосвязанных моделей принятия решений и компьютерных программ информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия.

Информационная система должна реализовывать многоуровневый подход управления риском банкротства предприятия, предлагаемый авторами. Суть подхода заключается в следующем. Выделяются три основных этапа управления риском банкротства предприятия:

1) выявление факторов, негативное влияние которых может привести к банкротству;

2) оценка факторов и определение уровня риска банкротства предприятия;

3) выбор методов минимизации риска.

Каждый уровень управления риском базируется на одном из этапов управления риском (приведены выше). При этом лицо, принимающее решение, может остановиться на любом из уровней управления риском, или применять предлагаемую систему управления риском в целом, в зависимости от цели управления риском.

2. Математическое обеспечение предлагаемых уровней управления риском банкротства предприятия

Уровень 1. Выявление факторов, негативное влияние которых может привести к банкротству.

Применяется синтез двух основных методов:

1.1. Анализ Fuzzy-SWOT. Оценка факторов внешней и внутренней среды производится с помощью авторских нечетких алгоритмов.

В основе анализа Fuzzy-SWOT лежат три основные идеи:

1) отдельные факторы внешней и внутренней среды предприятия представляются в виде лингвистических переменных, тем самым обеспечивается сопоставление «качественных» и «количественных» оценок;

2) информация, получаемая в ходе проведения SWOT-анализа представлена системами эталонных нечетких высказываний, устанавливающих связь между входными и выходной лингвистическими переменными в виде качественных описаний (системы продукционных правил вида «ЕСЛИ .. .ТО»;

3) для определения значения выходной переменной на основании четких значений входных переменных используется дедуктивная схема вывода, основанная на нечетком правиле modus ponens.

Более подробно модели Fuzzy-SWOT представлены в [2].

Решение применить нечеткую логику в SWOT-анализе возникло по ряду причин. При выборе факторов внешней и внутренней среды для их последующего углубленного анализа руководитель ориентируется, прежде всего, на свою логику и интуицию. При этом он использует такие оценки как «лучше», «слабее» и т.п. Помимо этого остается необходимость в получении более конкретной количественной оценки. Для решения вышеперечисленных проблем наилучшим образом подходят методы теории нечетких множеств, которые позволяют моделировать плавное изменение свойств объекта, а также неизвестные функциональные зависимости, выраженные в виде качественных связей. В результате применения нечетких алгоритмов получаем оценки важности факторов внешней и внутренней среды и их комбинаций для учета в стратегии управления риском банкротства предприятия.

1.2. Отбор факторов на основе метода главных компонент

Для оценки финансово-хозяйственной деятельности предприятия используют систему показателей, которая включает несколько основных разделов: оценка имущественного положения; оценка ликвидности; оценка финансовой устойчиво-

сти; оценка деловой активности; оценка рентабельности. В каждой группе от 6 до 12 различных коэффициентов (в обшей сложности 41). Использование всех этих показателей в системе управления риском банкротства затрудняет процессы моделирования и прогнозирования. Поэтому необходимо снижение числа переменных для анализа, используя метод главных компонент.

Метод главных компонент предназначен для структуризации данных посредством сведения множества тестовых переменных к меньшему числу переменных (компонент или факторов), которые объясняли бы большую часть вариации в значениях исследуемых данных. Была проведена апробация метода для получения зависимости выручки предприятия от основных факторов финансово-хозяйственной деятельности предприятия (использовались данные бухгалтерской отчетности по 33-м машиностроительным заводам). Применение метода главных компонент позволяет:

1) выявлять наиболее значимые показатели деятельности предприятия;

2) прогнозировать выручку предприятия;

3) при необходимости корректировать показатели с целью обеспечения заданной выручки [3].

Применение анализа Ршгу-БШОТ и метода главных компонент позволяет выявить наиболее значимые факторы внешней и внутренней среды предприятия, негативное влияние которых может привести к банкротству, или, наоборот, позитивное влияние которых может снизить уровень риска. Преиму-шеством применения этой «связки» методов состоит в том, что с одной стороны, проводится формализованное математическое обоснование важности факторов на основании статистических данных, а, с другой стороны, используются качественные экспертные оценки на основе опыта и интуиции лиц, принимаю-ших решение.

Уровень 2. Оценка факторов и определение уровня риска банкротства предприятия.

Включает в себя следуюшие основные этапы:

1) Построение функций принадлежности факторов, отобранных на этапе 1 (с помошью анализа Ршгу-БШОТ и/или метода главных компонент).

2) Определение весов факторов (веса могут быть равными; веса могут задаваться по правилу Фишберна; веса могут зада-

ваться экспертами; веса могут определяться на основе оценок факторов, полученных на этапе 1).

3) Классификация текущих значений факторов по функциям принадлежности (далее возможен переход к последнему этапу — оценке уровня риска на текущий момент в статике, а возможно осуществление прогнозирования временных рядов факторов для последующей оценки уровня риска в динамике).

4) Прогнозирование временных рядов (формирование выборки за несколько периодов, построение прогнозных моделей для факторов, прогнозирование значений факторов) [4].

5) Оценка уровня риска (свертка на основе нечетких моделей). Подробно методика свертки описана в [4].

Уровень 3. Выбор методов минимизации риска.

Для факторов, имеющих неудовлетворительное текущее значение, либо имеющих неблагоприятную динамику предложено осуществлять выбор метода воздействия на основе иерархической модели (метода анализа иерархий).

При этом используются следующие уровни иерархии:

1) фокус иерархии — снижение риска банкротства предприятия;

2) акторы — факторы, показавшие неблагоприятную динамику или неудовлетворительное текущее значение;

3) цели акторов — способы, которыми можно изменить неблагоприятную динамику или неудовлетворительное текущее значение конкретного фактора;

4) сценарии — возможные варианты изменения значений факторов;

5) обобщенный исход — оптимальное решение по выбору метода минимизации риска.

Следует отметить, что выбор метода минимизации риска банкротства относится к классу неструктурированных задач, большое значение для решения которых имеет опыт, знания, интуиция экспертов. В этих условиях применение метода анализа иерархий дает возможность оценить альтернативы возможных действий предприятия для снижения риска банкротства.

3. Состав и структура информационной системы управления риском банкротства предприятия

При проектировании ИСУРБ за основу был взят подход к разработке системы поддержки принятия стратегических решений об инновационном развитии региона, предложенный в [2]. Создается набор взаимосвязанных модулей, каждый из которых осушествляет поддержку решений на основных этапах стратегического управления: анализ, выбор, контроль. При этом сушествуют модули организации работы экспертов и мониторинга текушей ситуации во внешней и внутренней среде предприятия. Каждый из модулей может использоваться автономно для решения одного из видов задач, но все модули используют взаимосвязанный набор данных, а результаты расчетов одних модулей используются в качестве входных данных для других.

Функционально, ИСУРБ состоит из восьми модулей: модуль отбора экспертов, модуль входных данных, модуль работы с лингвистическими переменными, модуль Риггу-БШОТ, модуль отбора факторов с помошью метода главных компонент, модуль прогнозирования временных рядов, модуль оценки риска банкротства предприятия, модуль выбора метода минимизации риска банкротства. Все модули взаимосвязаны между собой и используют взаимосвязанные данные и переменные. Подробную структуру и взаимосвязи ИСУРБ можно найти в научном отчете проекта, представленном на сайте проекта [5]. Далее приведем краткую характеристику модулей.

1. Модуль входных данных (статистика) — служит для ввода и хранения информации о показателях финансово-хозяйственной деятельности предприятия, факторах внешней и внутренней среды, необходимых для анализа при управлении риском банкротства предприятия. Модуль предоставляет возможность агрегирования данных по периодам, по типам факторов и др. Выходные данные модуля служат источником информации для работы всех остальных модулей.

2. Модуль отбора экспертов — служит для формирования группы экспертов, оценки их компетентности, организации работы экспертных комиссий, оценки согласованности их мнений в экспертных опросах, определения весов значимости

экспертов. В разработанном модуле реализованы следующие функции [6]:

• учет сведений об экспертах;

• формирование перечня критериев оценок, их весов и шкал измерений;

• формирование перечня функциональных блоков деятельности организации (финансы, производство, технология, персонал и т.п.);

• расчет индивидуальных и комплексных оценок уровня компетентности экспертов по критериям и функциональным блокам;

• агрегирование групповых оценок нескольких экспертов;

• расчет показателей согласованности мнений экспертов.

3. Модуль работы с лингвистическими переменными — служит для создания базы нечетких переменных, описывающих отдельные факторы (используются на первом и втором уровнях управления риском банкротства). Позволяет описывать лингвистические переменные, строить функции принадлежности термов лингвистических переменных, используя экспертные и статистические данные из модулей 1 и 2. Лингвистические переменные, созданные в этом модуле служат входными данными для работы модуля Ршгу-БШОТ и модуля оценки риска банкротства предприятия.

4. Модуль Риггу-БШОТ — реализует авторскую схему проведения БШОТ-анализа на основе нечетких моделей [7]. Использует лингвистические переменные модуля 3 для описания сильных и слабых сторон, возможностей и угроз. Позволяет осуществлять выбор нужных комбинаций факторов внешней и внутренней среды («сила-возможность», «сила-угроза», «слабость-возможность», «слабость-угроза». На основе четких значений входных переменных, осуществляет расчет по алгоритму нечеткого логического дедуктивного вывода значений выходных переменных. Выходными переменными являются оценки значимости факторов внешней и внутренней среды организации и их комбинаций. Отобранные наиболее значимые для управления риском банкротства предприятия факторы используются на втором уровне управления риском банкротства предприятия.

5. Модуль отбора факторов с помощью метода главных компонент. Реализует основные этапы метода главных компонент: стандартизация значений факторов внешней и внутренней среды, построение корреляционной матрицы, вычисление собственных значений матрицы корреляции, нахождение числа главных компонент, объясняющих больший процент дисперсии, вычисление главных компонент, отбор значимых переменных. Отобранные наиболее значимые для управления риском банкротства предприятия факторы используются на втором уровне управления риском банкротства предприятия.

6. Модуль прогнозирования временных рядов — реализует один из этапов второго уровня управления риском банкротства предприятия. Может применяться в случае, если требуется прогнозирование значений отдельных факторов для последующей оценки уровня риска в динамике. Если требуется точечная оценка риска на текущий момент прогнозирование не осуществляется.

7. Модуль оценки риска банкротства предприятия — реализует этапы 1-3 и 5 второго уровня управления риском банкротства (смотри раздел 2 настоящей статьи). Выходной информацией модуля являются: степень риска банкротства предприятия, а также перечень факторов с высокой степенью риска или имеющих отрицательную динамику.

8. Модуль выбора метода минимизации риска банкротства. Реализует все этапы метода анализа иерархий: построение иерархии, построение матриц попарных сравнений, расчет векторов приоритетов, расчет меры согласованности векторов приоритетов, иерархический синтез. Выходная информация модуля расчетные оценки важности альтернатив минимизации риска банкротства предприятия.

В качестве среды реализации выбрана среда Delphi.

Заключение

Предлагаемый оригинальный комплекс математических моделей и алгоритмов информационной системы управления риском банкротства, в отличие от существующих аналогов, позволяет обеспечить взаимосвязь решений по всем основным этапам управления риском банкротства предприятия.

Основные преимущества многоуровневой системы управления риском банкротства предприятия:

1. Многоуровневая система охватывает все этапы управления риском банкротства.

2. При отборе и оценке учитываются как внутренние, так и внешние факторы деятельности предприятия.

3. Выходная информация предыдущего уровня управления становится входной информацией для последующего, таким образом, обеспечивается взаимосвязь уровней управления риском.

4. Существует возможность обработки качественной информации и преобразования ее в количественные оценки, что особенно важно на первом уровне управления риском, когда перед лицом, принимающем решение, стоит сложная неструктурированная задача выявления факторов среды, оказывающих негативное воздействие на повышение риска банкротства предприятия.

5. В зависимости от цели управления риском процесс оценки может останавливаться на любом из уровней системы, при этом даже первый (традиционно-качественный) уровень позволяет проранжировать факторы внешней и внутренней среды по степени их влияния на риск банкротства предприятия.

6. Динамичность системы. ЛПР самостоятельно решает, в зависимости от текущей ситуации, на какие факторы стоит обратить внимание и включить в анализ. Этот факт является существенным, т.к. каждое предприятие имеет свою специфику, свои слабые и сильные места, поэтому индивидуальный подход лучше универсальной статичной модели.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта РГНФ «Разработка автоматизированной информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия», проект № 11-02-12017в.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Кочеткова Е.В., Захарова A.A. Многоуровневая система управления риском банкротства предприятия // Экономический анализ: теория и практика. № 3(168) — 2010. - С. 46-49.

2. Захарова A.A. Система поддержки принятия решений о стратегии инновационного развития региона / А.А.Захарова; Юргинский технологический институт — Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2010. — 144 с..

3. Мицель A.A., Телипенко Е.В. Оценка влияния показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия на выручку от реализации продукции. — Экономический анализ: теория и практика. № 27 (234) — 2011 июль, с.57-64.

4. Телипенко Е.В., Захарова A.A. Моделирование риска банкротства производственного предприятия // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. — №6. — 2011, с. 174-184.

5. Информационная система управления риском банкротства инновационного предприятия [Электронный ресурс] / ЮТИ ТПУ. — 2011. Режим доступа: http://uti.tpu.ru/edu/chairs/is/citeproect

6. Захарова A. A. Программное обеспечение организации работы экспертов при принятии решений о стратегии развития региона // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2011 — №. ОВ2 — C. 292-299.

7. Захарова A.A. Автоматизация SWOT-анализа организации с применением нечётких моделей //Автоматизация и современные технологии, 2008. — № 3 — С.29-34. ЕЕШ

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -

Телипенко Елена Викторовна — ассистент кафедры информационных систем, KochetkovaEV@mail.ru,

Захарова Александра Александровна — кандидат технических наук, заведующий кафедрой информационных систем, zacharovaa@mail.ru, Юргинский технологический институт (филиал) Национального исследовательского Томского политехнического университета.