Моделирование деятельности ОАО "Новосибстальконструкция"

6. Определение функциональной надёжности модели - установление области её адекватности исследуемому объекту.

Следует особо отметить отличие математической модели от математической задачи. Поясним это на примере. Пусть Х - область исходной информации модели, Y - область прогнозной информации модели, а F - оператор пересчёта множества Х в множество Y. Тогда формула 2.1 определяет модель переработки (отражения) множества Х в множество Y:

Y = F (X) (2.1)

Если говорить о математической задаче, то допустимая область Х определяется только законностью выполнения математических операций, входящих в оператор F. Для математической модели ещё требуются и ограничения естественного характера как на множество Х, так и на множество Y; последнее ограничение обозначает установление области адекватности.

Поскольку модель создаётся для получения определённой прогнозной информации, то в указанную выше логическую цепочку 1-6 следует добавить ещё несколько этапов, имеющих отношение к процессу моделирования.

7. Подбор оптимального метода решения математической задачи, составляющей основу модели (в том числе и выбор вычислительной схемы решения задачи).

8. Выполнение прогнозного этапа моделирования - «проигрывание» на модели различных сценариев (сочетаний исходных параметров модели) как проведение многовариантных расчётов с целью создания базы расчётной информации как количественного образа исследуемого объекта.

Зачастую в силу объективных причин определение входных параметров модели имеет погрешность в десятки процентов и более, а иногда часть параметров неизвестна вообще. В таком случае модель является некорректно сформулированной, с информационными «дырами». Как правило, при удачно подобранной математической модели и хорошей схеме её численной реализации основной вклад в погрешность моделирования вносит неточность входной информации. Это объективная реальность, и игнорирование этого факта невозможно.

Для устранения информационных «дыр» в моделях часто возникает необходимость подбора недостающей исходной информации. В целом эта задача является некорректной с точки зрения математической классификации и требует применения сложного аппарата решения обратных задач. В практике моделирования обычно применяется более простая схема, когда путём многовариантных расчётов подбирается недостающая входная информация так, чтобы она наилучшим образом соответствовала некоторому известному объёму выходной информации, а также некоторым экспертным оценкам. Процесс заполнения информационных «дыр» является частью общего процесса моделирования (этап 8). В свете этого представления становится нецелесообразным выбор чрезмерно усложнённой математической модели и численной схемы её реализации повышенной точности: всё равно ошибка моделирования будет определяться погрешностью исходной информации. Более того, требование оперативности моделирования при многовариантности расчётов делает предпочтительным выбор более простых модельных и вычислительных схем, тем более, что даже незначительное повышение точности расчётов приводит к значительному увеличению сложности и громоздкости модели.

В свете сказанного можно сформулировать основные требования, которым должны удовлетворять математические модели:

1) модель не должна быть чрезмерно сложной, так как это приводит к неоправданно большим затратам ресурсов при её реализации. Следует соотносить сложность и детальность модели с уровнем достоверности исходной информации;

2) не следует строить модель всеобъемлющего прогноза реального объекта. Это приводит к чрезвычайно громоздким, необозримым и плохо анализируемым математическим моделям, которые к тому же могут оказаться ещё и плохо обусловленными (неустойчивыми). Если возникает необходимость в прогнозе ряда разнородных качеств реального процесса, то целесообразно построить совокупность или иерархию соподчинённых относительно простых математических моделей;

3) сложность модели должна соответствовать степени разработанности математического аппарата, а не превосходить её; в противном случае математическая модель будет неразрешимой.

В целом нельзя сформулировать единые жёсткие правила создания математических моделей, и в этом плане можно согласиться с Е.С. Вентцель, что разработка моделей - это искусство. Более того, у разных исследователей модели одного и того же процесса могут существенно отличаться, и потому целесообразна конкуренция или «спор» моделей как способ их селекции.

Современное предназначение модели Красс М.С. Указ. соч. С. 239 - 240. состоит в том, что она является инструментом обработки информации. Соответственно, комплекс математических моделей сегодня представляет собой инструмент обработки баз данных или переработки первичной информации в базу данных вторичной информации (её можно назвать прогнозной информацией).

Естественно, что база данных прогнозной информации обладает гораздо большей ценностью и стоимостью, нежели база исходной информации - зачастую это соотношение измеряется порядками. Это обстоятельство представляется вполне реальным, особенно в свете становления общества нового типа - информационного общества, в котором главным мерилом являются новые и ещё не реализованные знания. Уже сегодня информационный бизнес представляет собой наиболее динамично развивающийся сегмент мирового рынка услуг. При этом специализированная информация (база данных вторичной информации) пользуется особенно повышенным спросом в различных сферах экономической деятельности и политики: экономические прогнозы, консультации по стратегии поведения фирм на рынке и т.д.

Практическими задачами экономико-математического моделирования являются Федосеев В.В. Указ. соч. С. 9.:

– анализ экономических объектов и процессов;

– экономическое прогнозирование, предвидение развития экономических процессов;

– выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии.

Следует, иметь в виду, что далеко не во всех случаях данные, полученные в результате экономико-математического моделирования, могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Они скорее могут быть рассмотрены как «консультирующие» средства. Принятие управленческих решений остаётся за человеком. Таким образом, экономико-математическое моделирование является лишь одним из компонентов в человеко-машинных системах планирования и управления экономическими системами.

Важнейшим понятием при экономико-математическом моделировании, как и при всяком моделировании, является понятие адекватности модели, т.е. соответствия модели моделируемому объекту или процессу. Адекватность модели - в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия модели реальному объекту быть не может, что характерно и для экономико-математического моделирования. При моделировании имеется в виду не просто адекватность, но соответствие по тем свойствам, которые считаются существенными для исследования. Проверка адекватности экономико-математических моделей является весьма серьёзной проблемой, тем более, что её осложняет трудность измерения экономических величин. Однако без такой проверки применение результатов моделирования в управленческих решениях может не только оказаться малополезным, но и принести существенный вред.

Рассмотрим вопросы классификации экономико-математических методов Федосеев В.В. Указ. соч. С. 15 - 16.. Эти методы, как отмечено выше, представляют собой комплекс экономико-математических дисциплин, являющихся сплавом экономики, математики и кибернетики. Поэтому классификация экономико-математических методов сводится к классификации научных дисциплин, входящих в их состав. Хотя общепринятая классификация этих дисциплин пока не выработана, с известной степенью приближения в составе экономико-математических методов можно выделить следующие научные дисциплины и их разделы Шелобаев С.И. Указ. соч. С. 6.:

– экономическую кибернетику (системный анализ экономики, теорию экономической информации и теорию управляющих систем);

– математическую статистику (дисперсионный анализ, корреляционный анализ, регрессионный анализ, многомерный статистический анализ, факторный анализ, кластерный анализ, частотный анализ, теорию индексов и др.);

– математическую экономику и эконометрику (теорию экономического роста, теорию производственных функций, межотраслевые балансы, национальные счета, анализ спроса и потребления, региональный и пространственный анализ, глобальное моделирование и т. п.);

– методы принятия оптимальных решений (математическое программирование, сетевые и программно-целевые методы планировании и управления, теорию массового обслуживания, теорию и методы управления запасами, теорию игр, теорию и методы принятия решений, теорию расписаний и др.; причем только в математическое программирование входит ряд разделов программирования - линейное, нелинейное, динамическое, целочисленное, параметрическое, сепарабельное, стохастическое, дробно-линейное, геометрическое программирование);

– специфические методы и дисциплины экономики (для централизованно планируемой экономики -- теорию оптимального функционирования экономики, оптимальное планирование, теорию оптимального ценообразования, модели материально-технического снабжения; для рыночной, или конкурентной, экономики - модели свободной конкуренции, модели монополии, индикативного планирования, модели теории фирмы и др.);

– экспериментальные методы изучения экономики (математические методы анализа и планирования экономических экспериментов, имитационное моделирование, деловые игры, методы экспертных оценок и т.п.).

Перейдём теперь к вопросам классификации экономико-математических моделей. Единой системы классификации таких моделей в настоящее время также не существует, однако обычно выделяют более десяти признаков их классификации, относящихся к особенностям моделируемых объектов, целям моделирования и используемого инструментария, основными из которых являются Шелобаев С.И. Указ. соч. С. 7, Федосеев В.В. Указ. соч. С. 17 - 19, Красс М.С. Указ. соч. С. 238 - 239.:

1) по общему целевому назначению -- теоретико-аналитические (используемые при изучении общих свойств и закономерностей экономических процессов на основе дедукции выводов из формальных предпосылок) и прикладные модели (применяемые в решении конкретных экономических задач анализа, прогнозирования и управления);

2) по степени агрегирования объектов -- макроэкономические (описывают экономику страны как единое целое, связывая между собой укрупненные материальные и финансовые показатели: ВВП, потребление, инвестиции, занятость, бюджет, инфляцию, ценообразование и др.) и микроэкономические (предприятия и фирмы) модели;

3) по конкретному предназначению -- балансовые (требование соответствия наличия ресурсов и их использования), трендовые (развитие моделируемой системы через длительную тенденцию ее основных показателей), оптимизационные (выбор наилучшего варианта из множества вариантов производства, распределения или потребления), имитационные (в процессе машинной имитации изучаемых систем или процессов) модели;

4) по типу информации, используемой в модели, -- аналитические (на базе априорной информации) и идентифицируемые (на базе апостериорной, экспериментальной информации) модели;

5) по учёту фактора времени - статические (в которых все зависимости отнесены к одному моменту времени) и динамические (описывающие экономические системы в развитии);

6) по учету фактора неопределенности -- детерминированные (если в них результаты на выходе однозначно определяются управляющими воздействиями) и стохастические (вероятностные) модели (допускают наличие случайных воздействий на исследуемые показатели, используя в качестве инструментария методы теории вероятностей и математической статистики);

7) по характеристике математических объектов или аппарата -- матричные модели, модели линейного и нелинейного программирования, корреляционно-регрессионные модели, модели теории массового обслуживания, модели сетевого планирования и управления, модели теории игр и т.п.;

8) по типу подхода к изучаемым системам -- дескриптивные (описательные) модели (например, балансовые и трендовые модели, предназначенные для описания и объяснения фактически наблюдаемых явлений или для прогноза этих явлений) и нормативные модели (интересуются не тем, каким образом устроена и развивается экономическая система, а как она должна быть устроена и как должна действовать в смысле определённых критериев. Оптимизационные и модели уровня жизни служат примером);

9) равновесные модели описывают такие состояния экономики, когда результирующая всех воздействий на неё равна нулю, т.е. описывающие поведение субъектов хозяйствования как в стабильных устойчивых состояниях, так и в условиях нерыночной экономики, где неравновесие по одним параметрам компенсируется другими факторами;

10) экспертные модели - разрабатываются и имеют применение в последние годы в исследованиях ряда экономических процессов, когда в условиях отсутствия количественных характеристик за основу принимаются мнения экспертов с оценками разных аспектов по определённой шкале.

К числу сложной комбинированной экономико-математической модели, например, можно отнести экономико-математическую модель межотраслевого баланса, являющуюся по вышеприведенной классификации прикладной, макроэкономической, аналитической, дескриптивной, детерминированной, балансовой, матричной моделью, причем выделяют как статические, так и динамические модели межотраслевого баланса.

Различают следующие виды математических моделей Бочаров В. В. Финансовое моделирование. Краткий курс. М.: Питер, 2001. С. 50.:

– с количественными характеристиками, записанными в виде формул;

– с конкретными числовыми параметрами;

– логические, записанные с помощью логических выражений;

– графические, выраженные в конкретных графиках;

– реализуемые с помощью электронно-вычислительных машин (машинные или электронные).

В свете сказанного можно сформулировать основные требования, которым должны удовлетворять математические модели.

1. Модель не должна быть чрезмерно сложной, так как это приводит к неоправданно большим затратам ресурсов при её реализации. Следует соотносить сложность и детальность модели с уровнем достоверности исходной информации.

2. Не следует строить модель всеобъемлющего прогноза реального объекта. Это приводит к чрезвычайно громоздким, необозримым и плохо анализируемым математическим моделям, которые к тому же могут оказаться ещё и плохо обусловленными (неустойчивыми). Если возникает необходимость в прогнозе ряда разнородных качеств реального процесса, то целесообразно построить совокупность или иерархию соподчинённых относительно простых математических моделей.

3. Сложность модели должна соответствовать степени разработанности математического аппарата. А не превосходить её; в противном случае математическая модель будет неразрешимой.

Вообще говоря, нельзя сформулировать единые жёсткие правила создания математических моделей. И в этом можно согласиться с Е.С. Вентцель, что разработка моделей - это искусство. Более того, у разных исследователей модели одного и того же процесса могут существенно отличаться, и потому целесообразна конкуренция или «спор» моделей как способ их селекции.

Перечислим некоторые экономико-математические методы, традиционно применяющиеся в анализе хозяйственной деятельности Незамайкин В.Н., Юрзинова И.Л. Финансы организаций: менеджмент и анализ.: учебное пособие. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Эксмо, 2007. С. 70 - 71.:

Таблица 2.1 - Основные экономико-математические методы, применяемые при анализе хозяйственной деятельности предприятия

Группа экономико-математических методов	Примеры методов данной группы	Краткая характеристика
Методы элементарной математики	Сложение, умножение, возведение в степень, обратные действия.	Наиболее распространённые и широко применяемые методы. В настоящее время уже не могут удовлетворить все потребности современного анализа.
Классические методы математического анализа	Дифференциальное исчисление. Интегральное исчисление. Вариационное исчисление.	Применяются в факторном анализе и некоторых других приёмах анализа.
Методы математической статистики	Методы изучения одномерных статистических совокупностей. Методы изучения многомерных статистических совокупностей	Широко используются при решении задач по выявлению динамики, в трендовом анализе и т.п.
Эконометрические методы	Производственные функции. Метод «затраты - выпуск» (межотраслевой баланс). Национальное счетоводство.	Группа макроэкономических методов. В силу своей сложности практически неприменимы к анализу деятельности организации.
Методы математического программирования	Линейное программирование. Блочное программирование. Нелинейное программирование (целочисленное, квадратическое, параметрическое и т.д.). Динамическое программирование.	Применяются при решении задач, связанных с поиском оптимальных решений (например, выбор оптимального объёма производства).

С помощью экономико-математических методов можно:

– выявлять формы связей между факторами и результирующими показателями;

– изучать интенсивность связей между показателями;

– определять силу влияния факторов на результат;

– находить оптимальные решения;

– выявлять тенденции развития и т.д.

Процесс моделирования, в том числе и экономико-математического, включает в себя 3 структурных элемента: объект исследования; субъект (исследователь); модель, опосредующую отношения между познающим субъектом и познаваемым объектом. Рассмотрим общую схему процесса моделирования, состоящую из 4 этапов Федосеев В.В. Указ. соч. С. 11 - 12.

На первом этапе мы конструируем (или находим в реальном мире) другой объект - модель исходного объекта-оригинала. Этап построения модели предполагает наличие определённых сведений об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели определяются тем, что модель отображает лишь некоторые существенные черты исходного объекта, поэтому любая модель замещает оригинал в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько моделей, отражающих определённые стороны исследуемого объекта или характеризующих его с разной степенью детализации.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Например, одну из форм такого исследования составляет проведение модельных экспериментов, при которых целенаправленно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о её «поведении». Конечным результатом этого этапа является совокупность знаний о модели в отношении существенных сторон объекта-оригинала, которые отражены в данной модели.

Третий этап заключается в переносе знаний с модели на оригинал, в результате чего мы формируем множество знаний об исходном объекте и при этом переходим с языка модели на язык оригинала. С достаточным основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал можно лишь в том случае, если этот результат соответствует признакам сходства оригинала и модели (другими словами, признакам адекватности).

На четвёртом этапе осуществляются практическая проверка полученных с помощью модели знаний и их использование как для построения обобщающей теории реального объекта, так и для его целенаправленного преобразования или управления им.

Моделирование представляет собой циклический процесс, т.е. за первым четырёхэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а первоначально построенная модель постепенно совершенствуется. Таким образом, в методологии моделирования заложены большие возможности самосовершенствования.

Перейдём непосредственно к процессу экономико-математического моделирования. Эта разновидность моделирования обладает рядом существенных особенностей, связанных как с объектом моделирования, так и с применяемым аппаратом и средствами моделирования. Поэтому целесообразно более детально проанализировать последовательность и содержание этапов экономико-математического моделирования, выделив следующие 6 этапов: постановка экономической проблемы, её качественный анализ; построение математической модели; математический анализ модели; подготовка исходной информации; численное решение; анализ численных результатов и их применение. Рассмотрим каждый из этапов более подробно Федосеев В.В. Указ. соч. С. 12 - 15..

1. Постановка экономической проблемы и её качественный анализ. На этом этапе требуется сформулировать сущность проблемы, принимаемые предпосылки и допущения. Необходимо выделить важнейшие черты и свойства моделируемого объекта, изучить его структуру и взаимосвязь его элементов, хотя бы предварительно сформулировать гипотезы, объясняющие поведение и развитие объекта.

2. Построение математической модели. Это этап формализации экономической проблемы, т.е. выражения её в виде конкретных математических зависимостей (функций, уравнений, неравенств и др.). Построение модели подразделяется в свою очередь на несколько стадий. Сначала определяется тип экономико-математической модели, изучаются возможности её применения в данной задаче, уточняются конкретный перечень переменных и параметров и форма связей. Для некоторых сложных объектов целесообразно строить несколько разноаспектных моделей; при этом каждая модель выделяет лишь некоторые стороны объекта, а другие стороны учитываются приближённо. Оправдано стремление построить модель, относящуюся к хорошо изученному классу математических задач, что может потребовать некоторого упрощения исходных предпосылок модели, не искажающего основных черт моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситуация, когда формализация проблемы приводит к неизвестной ранее математической структуре.

3. Математический анализ модели. На этом этапе чисто математическими приёмами исследования выявляются общие свойства модели и её решений. В частности, важным моментом является доказательство существования решения сформулированной задачи. При аналитическом исследовании выясняется, единственно ли решение, какие переменные могут входить в решение, в каких пределах они изменяются, каковы тенденции их изменения и т.д. Однако модели сложных экономических объектов с большим трудом поддаются аналитическому исследованию; в таких случаях переходят к численным методам исследования.

4. Подготовка исходной информации. В экономических задачах это, как правило, наиболее трудоёмкий этап моделирования, так как дело не сводится к пассивному сбору данных. Математическое моделирование предъявляет жёсткие требования к системе информации; при этом надо принимать во внимание не только принципиальную возможность подготовки информации требуемого качества, но и затраты на подготовку информационных массивов. В процессе подготовки информации используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики для организации выборочных обследований, оценки достоверности данных и т.д. При системном экономико-математическом моделировании результаты функционирования одних моделей служат исходной информацией для других.

5. Численное решение. Этот этап включает разработку алгоритмов численного решения задачи, подготовку программ на ЭВМ и непосредственное проведение расчётов; при этом значительные трудности вызываются большой размерностью экономических задач. Обычно расчёты на основе экономико-математической модели носят многовариантный характер. Многочисленные модельные эксперименты, изучение поведения модели при различных условиях возможно проводить благодаря высокому быстродействию современных ЭВМ. Численное решение существенно дополняет результаты аналитического исследования, а для многих моделей является единственно возможным.

6. Анализ численных результатов и их применение. На этом этапе прежде всего решается важнейший вопрос о правильности и полноте результатов моделирования и применимости их как в практической деятельности, так и в целях усовершенствования модели. Поэтому в первую очередь должна быть проведена проверка адекватности модели по тем свойствам, которые выбраны в качестве существенных. Применение численных результатов моделирования в экономике направлено на решение практических задач (анализ экономических объектов, экономическое прогнозирование развития хозяйственных и социальных процессов, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии).

Перечисленные этапы экономико-математического моделирования находятся в тесной взаимосвязи, в частности, могут иметь место возвратные связи этапов. Так, на этапе построения модели может выясниться, что постановка задачи или противоречива, или приводит к слишком сложной математической модели; в этом случае исходная постановка задачи должна быть скорректирована. Наиболее часто необходимость возврата к предшествующим этапам моделирования возникает на этапе подготовки исходной информации. Если необходимая информация отсутствует или затраты на её подготовку слишком велики, приходится возвращаться к этапам постановки задачи и её формализации, чтобы приспособиться к доступной исследователю информации.

Выше уже сказано о циклическом характере процесса моделирования. Недостатки, которые не удаётся исправить на тех или иных этапах моделирования, устраняются в последующих циклах. Однако результаты каждого цикла имеют и вполне самостоятельное значение. Начав исследование с построения простой модели, можно получить полезные результаты, а затем перейти к созданию более сложной и более совершенной модели, включающей в себя новые условия и более точные математические зависимости.

2.2 Динамические имитационные модели в финансовом планировании

С развитием вычислительной техники в прикладных исследованиях всё большее распространение стали получать методы анализа развития ситуаций, основанные на варьировании сочетанием и значениями различных факторов, эти ситуации определяющих. Логика данных методов основывается на следующих очевидных посылах: во - первых, деятельность любого субъекта хозяйствования зависит от многих факторов; во - вторых, подавляющее большинство таких факторов взаимосвязаны; в - третьих, некоторые факторы поддаются определённому регулированию; в - четвёртых, варьируя набором ключевых параметров и (или) их значениями, можно смоделировать ситуацию и благодаря этому представить тенденции основных результативных показателей, исчислить ориентиры их возможных значений; в - пятых, выбрав наиболее приемлемый вариант развития событий и задавая соответствующие значения выделенных факторов. Можно в определённом смысле регулировать систему, т.е. влиять на значения её основных показателей.

Одна из трудностей при реализации данного подхода - рутинность действий и множественность счётных операций. Эта трудность устраняется при использовании имитационного моделирования, суть которого заключается в следующем. В компьютерной среде имитируется конкретная хозяйственная ситуация путём задания Ковалев В.В. Курс финансового менеджмента: учебник. М.: Проспект, 2011. С. 188.:

а) модели и (или) набора моделей, описывающих ситуацию;

б) массива параметров в рамках выделенных моделей;

в) совокупности результативных показателей, зависящих от выделенных параметров;

г) набора значений параметров.

Целевая функция финансовой деятельности компании будет введена в имитационную модель, что преобразует ее в модель принятия решений, при помощи которой возможно находить оптимальные условия финансирования и использования капитала для максимизации целевых параметров и минимизации риска Воробьев С.Ю. Финансовое моделирование деятельности предприятия с учетом долгосрочных целей и факторов риска. URL: http://www.ieay.ru/nauch/sc_article/2006/03_05.doc..

Сделав несколько расчётов, можно выбрать набор параметров и их значений, которыми в дальнейшем стараются управлять, т.е. держать их в определённых пределах (например, дебиторская задолженность не должна выходить за рамки заданных значений).

Имитационные модели характеризуют эффект от проведения альтернативных управленческих решений. Их используют менеджеры всех уровней, если они владеют технологией построения подобных моделей. Моделирую различные ситуации, финансовый директор выбирает наилучший способ действий. Если его не устраивают результативные показатели, вычисленные в процессе бюджетирования (объём продаж, расходы, прибыль, рентабельность и т.д.), то он может изменить свои решения Бочаров В.В. Финансовое моделирование. Краткий курс. М.: Питер, 2001. С. 52..

Основу имитационного моделирования составляет сценарный подход Пустовит Н. Финансовое моделирование - свежий взгляд на знакомый инструмент // Консультант, 2009. № 15 (август). С. 27.. Анализ с использованием сценариев позволяет представить детализированное видение будущего развития, приближенное к реальности, рассмотреть различные варианты и учесть факторы, оказывающие сильное влияние на рост.

Деятельность предприятия в такой модели воспроизводится посредством описания движения денежных потоков (поступлений и выплат, Cash Flow) как событий, происходящих в различные периоды времени. Все операции на каждом шаге проекта описываются денежными потоками от инвестиционной, операционной и финансовой деятельности, которые в свою очередь характеризуются притоками, оттоками и чистым притоком (сальдо).

Безусловно, имитационное моделирование - субъективный вариант обоснования действий по управлению развитием событий. В немалой степени результат определяется проработанностью системы моделей, поскольку набор параметров и их значения исключительно вариабельны. В частности, затраты можно характеризовать одним показателем (параметром). Однако при желании не исключено их дробление по видам и отдельным статьям. Более того, возможно выделение системы субмоделей, поскольку те же затраты в целом исключительно разнородны. Поэтому отдельные элементы общих затрат в свою очередь зависят от определённых факторов и меняются сообразно собственным закономерностям. Аналогичные рассуждения формулируются и в отношении доходов и целесообразности обособления их в виде субмоделей.

Несмотря на отмеченную субъективность, имитационное моделирование как один из методов ситуационного анализа, реализуемых в компьютерной среде, по определению должен быть алгоритмизирован, иначе компьютер не сможет его реализовать.

В основе методов имитационного моделирования и прогнозирования лежат модели различного типа, однако наибольшую распространённость на практике получил анализ с помощью моделей, описывающих функциональные (или жёстко детерменированные) связи, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определённое, неслучайное значение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости, реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы «Дюпон» Ковалев В.В. Указ. соч. С. 189.. Используя эту модель и подставляя в неё прогнозные значения различных факторов (например, выручки от реализации, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и др.), можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности - коэффициента рентабельности собственного капитала.

Другим весьма наглядным примером служит форма бухгалтерской отчётности «Отчёт о прибылях и убытках» (форма № 2), представляющая собой табличную реализацию жёстко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доходом от реализации, уровнем затрат, уровнем налоговых ставок и др.). Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом.

Ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результатные показатели (например, прибыль). Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов предприятия. В укрупнённом виде модель представляет многомерную таблицу важнейших показателей деятельности объекта в динамике. В подлежащем таблицы находятся взаимоувязанные показатели, либо в номенклатуре статей формы № 2, либо в более детализированном виде. В сказуемом таблицы находятся результаты прогнозных расчётов по схеме « что будет, если …». Иными словами, в режиме имитации в модель вводятся прогнозные значения факторов в различных комбинациях, в результате чего рассчитывается ожидаемое значение прибыли. По результатам имитации может выбираться один или несколько вариантов действий: при этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях. Модель реализуется на персональном компьютере в среде табличного процессора в соответствии с намеченным сценарием.

Для иллюстративных целей укрупнённый состав показателей имитационной модели прибыли может быть представлен в виде таблицы. Некоторые из показателей являются комплексными, поэтому данная модель может быть дополнена субмоделями, предназначенными для моделирования динамики валовой прибыли, издержек производства и обращения, внереализационных доходов и расходов, отчислений от прибыли и др.

Примечание - алгоритмы формирования отдельных показателей в модели заполняются по данным бухгалтерской отчётности.

Имитационные модели, являясь по существу описанием цепочки промежуточных и итоговых финансовых результатов деятельности компании и основанные на точных алгоритмах вычисления этих результатов, позволяют рассчитать важнейшие позиции балансов доходов и расходов, активов и пассивов, поступлений и платежей. а также осуществлять динамические инвестиционные расчеты в условиях действующего предприятия, рассчитывать ценность бизнеса на любую дату. Эти возможности имитационных моделей делают их незаменимым инструментом поддержки управленческих решений.

Описанная модель может быть реализована в два этапа:

1-й этап. Специалист (финансовый менеджер, экономист, бухгалтер) в рамках выбранной версии и сценариев по годам готовит количественные данные для заполнения исходной таблицы и проводит расчёты путём изменения параметров и переменных (скидки, ставки налога, проценты за кредит и др.). При этом в имитационной модели предусмотрены не только расчёты показателей прибыли, но возможно решение обратной задачи - по заданному значению прибыли определяются значения основных параметров и переменных (темпа роста товарооборота, уровня торговой наценки, уровня издержек обращения и др.).

2-й этап. Предложенный специалистом вариант (или варианты) финансовой политики обсуждается с участием администрации и руководства объекта путём проведения многократных расчётов с помощью имитационной модели на компьютере.

Полученные в ходе моделирования результаты используются для составления среднесрочного прогноза (допустим, на первые 2 - 3 года), а более длительный прогноз служит непосредственно для целей стратегического управления и постоянной корректировки данных по годам.

Одним из ключевых моментов для разработки прогнозных оценок является учёт уровня и динамики инфляции, состава и структуры выручки от продаж, поскольку деятельность крупных компаний всегда существенно диверсифицирована. Для этого в модели целесообразно предусмотреть использование относительных величин.

Имитационное моделирование финансово - хозяйственной деятельности фирмы основано на сочетании формализованных (математических) методов и экспертных оценок специалистов и руководства хозяйствующего субъекта, но с превалированием последних. Поэтому для разработки долгосрочного прогноза со стороны администрации необходимо включить двух - трёх специалистов от различных служб и подразделений предприятия (коммерческой службы, планового отдела, финансового отдела и бухгалтерии).

2.3 Бюджетирование как технология финансового моделирования

В настоящее время спрос на услуги разработки и внедрения систем бюджетного управления неуклонно растёт. Вместе с тем многие топ- менеджеры, в общих чертах представляющие «внешние» компоненты подобных систем - наличие нескольких взаимосвязанных бюджетов, интеграция с системами бухгалтерского и оперативного учёта, использование средств автоматизации и т.п., не всегда могут объективно оценить соотношение между затратами времени и средств на внедрение и эксплуатацию системы и отдачу отдачу от получаемой информационной поддержки принятия решений.

Зачастую необходимо производить разработку и запуск системы бюджетного управления в сжатые сроки, с тем, чтобы максимально быстро получить первые результаты, выражающиеся в повышении прозрачности формирования финансовых результатов и в повышении управляемости фирмой. Залогом оптимального соотношения затрат на постановку бюджетирования и получаемых экономических и организационных эффектов является выбор оптимальной модели бюджетного управления именно на этапе постановки задачи Владынцев Н.В., Черная А.И. Использование современных управленческих моделей в технологии бюджетирования // Экономический анализ: теория и практика. 2008. № 15. С. 25..

В основе построения финансовой модели бюджетирования лежит формирование общей схемы взаимосвязи показателей и процессов их планирования (рис. 2.1) Аньшин В.М. Бюджетирование в компании: современные технологии постановки и развития: учебное пособие для подготовки управленческого персонала по программам МВА М.: Дело Акад. нар. хоз-ва при Правительстве Рос. Федерации, 2005. С. 57 - 58.. Выявление таких взаимосвязей позволяет далее формализовать их.

Наиболее часто приводится комплексная модель бюджетирования, описывающая ряд функциональных бюджетов, которые оценивают выходы основных процессов предприятия: закупки, производства, продаж, расчётов и т.п., также присутствуют бюджеты операционные, измеряющие вклад каждого центра финансовой ответственности (ЦФО) в конечный финансовый результат. Данные этих двух групп бюджетов консолидируются в три сводных бюджета предприятия - бюджет доходов и расходов (БДР), бюджет движения денежных средств (БДДС) и бюджет по балансовому листу (ББЛ). Таким образом, необходимым условием для корректного формирования сводных бюджетов является охват функциональными и операционными бюджетами всех областей деятельности и подразделений, т.е. учёт всех операций, оказывающих влияние на начисление доходов и расходов, а также на движение денежных средств и прочих активов и соответствующих им обязательств.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 2.1 - Общая схема взаимосвязи показателей и процессов их планирования

Вместе с тем практика показывает, что подавляющее большинство предприятий не готово сразу переходить на комплексную модель бюджетирования по ряду причин, поэтому необходимо выбирать другие модели, которые позволят сфокусироваться на тех областях деятельности, которые требуют особо пристального внимания со стороны управленцев.

Бюджетная структура предприятия определяется тремя основными факторами:

– требованиями, предъявляемыми со стороны руководства предприятия;

– спецификой хозяйственной деятельности предприятия;

– структурой управления предприятия (будущей финансовой структурой).

Под требованиями со стороны руководства понимаются требования по составу, детализации и периодичности процедуры бюджетирования. Бюджетная структура должна отражать те области хозяйственной деятельности, контроль за которыми является обязательными для регулярного менеджмента, т.е. быть минимально достаточной для успешного управления предприятием.

При этом к бюджетной структуре предъявляются также требования детализации и достоверности содержащейся в ней информации. Чем выше эти требования, тем более полной должна быть бюджетная структура, т.е. охватывать все направления хозяйственной деятельности. Полностью достоверной информацией обладает только комплексная модель бюджетной структуры, а наиболее детальной и достоверной - индивидуальная комплексная модель бюджетной структуры.

Специфика хозяйственной деятельности предприятия предполагает индивидуальный подход к разработке функциональных бюджетов. Не существует единой (базовой) для всех типов предприятий и направлений хозяйственной деятельности бюджетной структуры. Традиционные бюджетные структуры, как правило, составлены на базе типовых промышленных или коммерческих предприятий и, к примеру, для финансово- кредитных организаций, строительных или жилищно- коммунальных предприятий они не подходят.

Исходя из практики разработки и внедрения систем бюджетного управления, можно выделить следующие бюджетные модели Владынцев Н.В., Черная А.И. Указ. соч. С. 25 - 28.:

– индивидуальная модель комплексного бюджетирования;

– универсальная бюджетная модель;

– бюджетирование отдельных областей деятельности;

– бюджетирование финансовых потоков;

– бюджетирование товарно - материальных потоков.

Индивидуальная модель комплексного бюджетирования.

Главная особенность комплексного бюджетирования - предварительное построение процессной модели деятельности предприятия, с последующей привязкой формируемых функциональных бюджетов к результатам. Данная модель будет являться сугубо индивидуальной, учитывающей особенности производственно - финансовой деятельности каждого предприятия. Можно с уверенностью сказать, что подобный подход применим для компаний любого профиля деятельности, даже для некоммерческих организаций.

Преимущества комплексного бюджетирования:

– фокусировка на особенностях предприятия;

– получение необходимой детализации плановых и фактических показателей;

– охват всех областей деятельности.

Главный недостаток данной модели - длительный срок разработки и, как следствие, высокая стоимость и риски в достижении результата.

Универсальная бюджетная модель.

Данная модель, так же, как и комплексная, охватывает всё предприятие, однако является более простой с точки зрения разработки и функционирования. Первым шагом в разработке бюджетной структуры является определение перечня статей БДР и БДДС, а также формирование финансовой структуры, исходя из объёма финансовых полномочий подразделений предприятия (управление доходами, расходами, прибылью и т.п.). Затем происходит сопоставление статей сводных бюджетов и ЦФО, т.е. создаются операционные БДР по каждому центру ответственности. Сумма финансовых результатов и чистых денежных потоков по элементам финансовой структуры даёт соответственно финансовый результат и чистый денежный поток соответственно в целом по организации.

Преимущества универсальной модели:

– высокая скорость разработки и внедрения, особенно для многопрофильных предприятий или для групп компаний с большой диверсификацией по выпускаемой продукции;

– возможность относительного простого учёта внутреннего оборота;

– быстрота планирования и консолидации фактических данных.

Недостатком является отсутствие функциональных планов (или их ведение в других документах), что иногда мешает взвешенной оценке планов предприятия по основным функциональным областям.

Бюджетирование отдельных областей хозяйственной деятельности.

Модели бюджетирования отдельных областей хозяйственной деятельности являются наиболее простыми, их цель - предоставить руководству предприятия информацию об актуальных для контроля областях деятельности предприятия. Такие модели могут содержать от одного до нескольких натуральных или натурально - стоимостных бюджетов. Для коммерческих и производственных предприятий такими бюджетами традиционно являются бюджеты продаж (рис. 2.2) и производства (рис. 2.3).

Преимуществами таких бюджетных моделей являются:

– быстрое и недорогое внедрение, позволяющее в короткие сроки получить контроль за наиболее актуальными областями деятельности;

– эффективное функционирование модели за счёт небольшого числа бюджетов и простоты связей между ними.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 2.2 - Бюджетирование коммерческой деятельности

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 2.3 - Бюджетирование производственной деятельности

Недостатки:

1) из-за ограниченности моделей нет возможности учесть все влияющие на неё факторы;

2) как следствие - низкая достоверность и результативность бюджетов.

Бюджетирование финансовых потоков Владынцев Н.В., Черная А.И. Указ. соч. С. 27..

Данная модель бюджетирования является самой распространённой в России. Её преимущества: высокая скорость внедрения за счёт небольшого числа бюджетов и связей между ними; как следствие - относительно низкая стоимость внедрения; данная модель особенно подходит для растущей российской экономики, когда управление ликвидностью более актуально, чем управление рентабельностью или стоимостью.

Таким образом, по соотношению цена/результат данную модель можно рекомендовать к применению в условиях развивающегося рынка, когда на первое место выходит ликвидность, а доходность не требует оперативного контроля.

Результирующим бюджетом данной модели является бюджет движения денежных средств (БДДС). Цель его составления - управление платёжеспособностью (ликвидностью) предприятия.

БДДС отражает движение денежных средств (денежного потока) по видам денежных средств и направлениям их движения.

Структура БДДС позволяет планировать, учитывать и анализировать денежные потоки в разрезах: направленности денежных потоков; структуры выплат и поступлений по направлениям их движения; объёмов выплат и поступлений; промежуточных и итоговых результатов (разницы между поступлениями и выплатами); остатков денежных средств.

Схематично формирование денежного потока проиллюстрировано на рис. 2.4.

Бюджетирование товарно-материальных потоков (управление рентабельностью).

Модель бюджетирования товарно-материальных потоков является более сложной, чем предыдущие бюджетные модели. Однако именно эта модель позволяет управлять наиболее важным для предприятия показателем - прибыльностью / рентабельностью основной деятельности.

Преимуществами данной модели являются:

– относительно невысокая стоимость и сроки внедрения (по сравнению с комплексной моделью);

? возможность управления наиболее важным показателем деятельности предприятия - прибылью от основной деятельности, что особенно актуально в средне- и долгосрочной перспективе;

– возможность эффективного управления основными областями хозяйственной деятельности - продажами, производством и закупками; возможность контроля и управления прямыми и косвенными расходами.

К недостаткам такой бюджетной модели можно отнести следующее:

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 2.4 - Формирование денежного потока

– недостаточная комплексность и как следствие, зависимость результатов от неучтённых факторов (финансовых потоков, инвестиционных и прочих расходов);

– финансовые результаты не являются полными и достоверными - не подтверждаются изменением активов и пассивов предприятия (балансом).

Результирующим бюджетом данной модели является бюджет основной деятельности (БОД). Структура БОД раскрывает:

– структуру (источники формирования) доходов предприятия по основной деятельности;

– структуру (направления расходования) расходов предприятия по основной деятельности;

– объёмы доходов и расходов (совокупные, по группам статей и по отдельным статьям);

– разницу (т.е. валовую прибыль или убытки) между доходами и расходами от основной деятельности за период. Схема формирования валовой прибыли от основной деятельности представлена на рис. 2.5.

Финансовая модель бюджетирования включает в себя методику планирования, учёта, контроля и анализа исполнения бюджетов. Соответственно, финансовая модель бюджетирования содержит модели планирования, модели учёта и модели анализа и контроля бюджетов. Важной составляющей финансовой модели бюджетирования является управленческая учётная политика, т.к. она определяет правила признания и оценки хозяйственных операций, которые находят отражение в системе бюджетов компании. Очень часто бывает так, что на практике отсутствие интегрированной финансовой модели порождает большое количество проблем. Для того, чтобы было легче отследить взаимосвязь проблем финансового моделирования системы бюджетирования с другими проблемами бюджетирования, нужно условно вырезать эту часть проблем из общей карты проблем бюджетирования (рис. 2.6)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 2.5 - Схема формирования валовой прибыли

Рассмотрим отдельно общие проблемы финансового моделирования системы бюджетирования, одной из которых является отсутствие интегрированной финансовой модели бюджетирования.

В компании должны быть все типы бюджетов, в соответствии с выделенными объектами бюджетирования.

Если, помимо компании в целом, выделяются такие объекты бюджетирования, как бизнес-процессы, проекты развития, центры финансовой ответственности, то кроме финансовых бюджетов (БДР, БДДС, ББЛ), должны быть, соответственно, функциональные бюджеты, инвестиционные бюджеты и бюджеты ЦФО. Если в компании не будут выделены такие типы бюджетов, то невозможно будет достигнуть и всех целей системы бюджетирования.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 2.6 - Связь проблемы финансового моделирования системы бюджетирования с другими проблемами бюджетирования

Интегрированность финансовой модели должна проявляться и в том, что при внесении любых изменений в проекты бюджетов, эти изменения обязательно должны коснуться всех показателей в тех бюджетах, с которыми они должны быть связаны. Таким образом, в финансовой модели должны быть все три параметра, по которым она должна быть интегрирована (рис. 2.7) Карпов А. Указ. соч. С. 129..

Если хотя бы один аспект интегрированности не будет реализован, то и в целом финансовая модель бюджетирования не будет интегрирована, а значит, с помощью неё невозможно будет в полной мере реализовать технологию бюджетного управления компанией. Есть три основные проблемы, которые затрудняют создание интегрированной финансовой модели (рис. 2.6).

Одна из них - это небольшой период бюджетирования, который очень часто составляет 1 месяц.

Второй проблемой можно назвать отсутствие методик (или их описания) планирования и учёта бюджетов. Методика должна содержать описание алгоритма формирования всех статей бюджетов, а финансовая модель должна строиться на основе методики.

Третья проблема - это отсутствие чётких классификаций затрат компании.

Если в компании, например, нет чёткой классификации статей затрат на переменные и постоянные, то финансовая модель не будет позволять оценивать решения при изменяющихся объёмах продаж.

Если в компании нет классификации статей затрат на текущие и инвестиционные, то сложно будет оценивать как изменится прибыль и активы компании при принятии решений, которые требуют существенных вложений финансовых средств.

Таким образом, можно сделать однозначный вывод о том, что добиться интегрированности финансовой модели очень сложно, но без этого бюджетирование работать не будет.

Следующей общей проблемой финансового моделирования системы бюджетирования можно назвать отсутствие (отсутствие описания).

Размещено на http://www.allbest.ru/