Разработка системы диагностики жизненного цикла организации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ОГЛАВЛЕНИЕ

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ОРГАНИЗАЦИИ
• 1.1 Понятие жизненного цикла организации
• 1.2 Сравнительный обзор и анализ моделей жизненного цикла
• 1.3 Эмпирические исследования жизненного цикла организаций
• Выводы по первой главе:
• ГЛАВА 2. СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ОРГАНИЗАЦИИ
• 2.1 Методология анализа
• 2.2 Математическая модель
• 2.3 Проектирование системы
• Выводы по второй главе
• ГЛАВА 3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ И АНАЛИЗ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОРАГНИЗАЦИИ С УЧЕТОМ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА (НА ПРИМЕРЕ БАНКОВ)
• 3.1 Сбор данных и формирование исследовательской базы
• 3.2 Подготовка данных: обработка параметров и «отсечение» и анализ отклонившихся организаций
• 3.3 Определение стадий жизненного цикла и анализ особенностей функционирования организаций
• Выводы по третьей главе
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
• ПРИЛОЖЕНИЯ
• Приложение 1. Модели жизненного цикла организаций
• Приложение 2. Метаописание эмпирических данных
• Приложение 3.Коэффициенты корреляции Спирмена параметров банков
• ВВЕДЕНИЕ
• Актуальность темы исследования. Активное развитие информационных технологий, распространенность и доступность современных средств вычислительной техники делают возможным повышение эффективности принятия управленческих решений для организаций за счет использования специализированного программного обеспечения. В связи с этим особую актуальность приобретает вопрос о создании инструментов, методов и программных комплексов на их основе, которые помогают принимать эффективные управленческие решения, способные обеспечить выживание и развитие организации в условиях высокой конкуренции и экономической нестабильности. Последнее в совокупности с циклическим характером экономических процессов только усложняет возникающую задачу.
• Одним из инструментов анализа организаций является концепция жизненного цикла. Жизненный цикл организации не обладает цикличностью в привычном понимании, а отображает процесс последовательного преобразования организации во время ее существования, указывая, что то же самое происходит и с другими аналогичными системами.
• В то время как различных математических моделей жизненного цикла организации было предложено достаточно много, интересной и малоисследованной областью остается создание методов и инструментов диагностики состояния организации на их основе. Подобные разработки могут позволить узнать, на каком "уровне развития" находится организация в данный момент и даже дать рекомендации, что именно требуется изменить для перехода на следующую стадию развития, удержания организации на текущем уровне или для возвращения к нормальному функционированию, если отклонение уже произошло. Следует учесть возможную неточность использования существующих результатов, выполненных зарубежными учеными, для большинства российских организаций в силу специфики исторического развития и внутриэкономического климата страны. Можно отметить, что для реализации подобного анализа необходимо наличие достаточно большого объема доступных данных. Подобная информация существует и находится в открытом доступе для банковского сектора.
• Степень разработанности проблемы. К настоящему времени существует целый ряд моделей жизненного цикла. Условно их можно разделить на два больших направления - теоретическое и эмпирическое. Одной из первых работ жизненного цикла организации считается работа М. Хайре 1959г., позднее она легла в основу многих теоретических моделей ЖЦО. В 1970х годах это направление активно развивалось, и был предложен целый ряд теоретических моделей (М.Скотт, Л.Е.Грейнер, У.Торберт, Д.Кац и Р.Л.Канн, Д.Р.Кимберли, И.Адизес и др.). В 1980-90х годах появляются эмпирические модели, к таким относят исследование Д. Миллера и П. Фризена, которое было основано на лонгитюдном анализе. В статье С.Хэнкса, К. Уотсона, И. Дженсена, Г. Чандлера 1993г. предложена эмпирическая модель на основе кросс-секционного исследования, позднее в 2003г. появилась модель Д.Лестера. Среди российских эмпирических исследований можно отметить работу Г.В.Широковой, теоретических - С.Ф.Филонович, др. Эмпирические модели в свою очередь можно разделить на те, которые учитывают при своем анализе организационные и структурные характеристики, к ним относятся модели, приведенные выше, и финансовые, к которым можно отнести модель В.Дикинсон. Среди российских ученых данным направлением занимались И.В.Ивашковская, Ю.С.Ованесова и др. Работ посвященным выделению жизненного цикла у банков относительно не много. В работах Н.В. Самоукиной и Э. П. Дувалова не строится моделей ЖЦ, но есть теоретические рассуждения про жизненный цикл российских банков, в работе А.С Глотовой рассматривается вопрос об учете фаз жизненного цикла кредитной организации в процессе выбора методов управления ликвидностью.
• Объект исследования. Банки России, давшие согласие на раскрытие информации в соответствии с Указанием Банка России от 27.03.1998 №192-У (101 форма без оборотов), Письмом Банка России от 21.12.2006 №165-Т (101 форма с оборотами), либо с Письмом Банка России от 25.05.2010 № 72-Т
• Предмет исследования. Жизненный цикл организации, его стадии и параметры, характеризующие функционирование организации.
• Цель и задачи исследования. Целью данного исследования является разработка системы диагностики, позволяющей выявить стадию жизненного цикла организации и на этой основе дать обобщенную характеристику их функционирования.
• В рамках данной магистерской диссертации рассмотрен следующий ряд задач, потребовавшийся для реализации поставленной цели:
• • Изучить предметную область,
• • Рассмотреть и систематизировать различные модели жизненного цикла, проанализировать методы эмпирических исследований жизненного цикла,
• • Разработать методологию анализа организации для выявления текущей стадии жизненного цикла, основанную на построении математической модели с использование базы данных,
• • Построить методы для определения количества стадий в жизненном цикле организации,
• • Создать программу, обрабатывающую данные, реализовать в ней разработанные методы анализа,
• • Сформировать исследовательскую базу данных банков,
• • Используя систему диагностики, выполнить анализ функционирования организации на основе жизненного цикла на примере банков.
• Теоретическая и методологическая база. В работе используются аналитические методы, сочетание индукции и дедукции, системного и сравнительного анализа, количественные методы. Выделяется 3 сущности: экономическая система, организация и жизненный цикл. На развитие концепции жизненных циклов организации оказали воздействие теория экономических циклов, теория организаций, институциональная теория, теория экономического развития и роста, эволюционная теория экономических изменений. Используются подходы прикладной статистики и линейной алгебры, в том числе, методы многомерного шкалирования и кластерного анализа.
• Информационная база была собрана на основе данных www.kuap.ru. Она включает в себя информацию по 1013 банкам в период с 01.02.2004 по 01.02.2014. Всего собрано 1 138 368 наблюдений по разным банкам на различные даты. Анализ данных осуществлялся при помощи программы математического моделирования Matlab с использованием системы управления реляционными базами данных Microsoft SQL Server.
• Структура работы. Магистерская диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и 3 приложений. Общий объем выпускной квалификационной работы 74 страницы, включая 22 рисунка и 16 таблиц, библиография включает 24 наименования на 3 страницах, приложение на 12 страницах.

• ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ОРГАНИЗАЦИИ

1.1 Понятие жизненного цикла организации

Для проведения магистерского диссертационного исследования сначала подробнее рассмотрим понятие жизненного цикла организации. Термин организация имеет множество определений. Для конкретизации в рамках данной работы будем использовать следующее: организация - это группа людей и оборудования (средств обслуживания) с заданной структурой ролей, прав и обязанностей [1]. В то время как предприятие - часть организации с обязанностями получать и поставлять продукты и/или обслуживать договоры по соглашениям [1].

При всем многообразии того, что принято относить к понятию "организация”, каждый раз допустимо говорить о времени её основания, которое, безусловно, существует вне зависимости от того, является ли данная дата известной. Активное заполнение рынка, увеличение числа сотрудников, рост прибыли может говорить о "росте" или "развитии" организации. Обратные явления вызывают ассоциации с ее «старением» или «увяданием». "Банкротство" и "разорение" вызовут однозначные ассоциации с прекращением существования организации. Подобными рассуждениями проводится некоторая аналогия между существованием организации во времени и жизнью. Тогда получаем, что дате основания сопоставлено рождение, а банкротству - смерть. Увеличение таких показателей, как прибыль, число клиентов, количество сотрудников, отражает рост, а их уменьшение - старение, увядание[2].

Данная идея получила свое развитие в рамках теории жизненного цикла организации (ЖЦО), которая активно развивается уже более 50 лет. Тем не менее, в теории организации до сих пор не существует единого, общепринятого определения жизненного цикла (ЖЦ). Интуитивно понятно, что в него закладывается иной смысл, чем в привычное определение цикла. Можно встретить в качестве аргументации использования слова "цикл" то, что организации являются частью экономической среды, а, следовательно, также подвержены чередованию спадов и подъемов. В действительности, это объясняет только возможность наличия цикличности у некоторых процессов в течение жизни самой организации, а не отвечает на вопрос, почему существование организации само является "жизненным циклом". Исторически более правильна версия, что в теории организации адаптируется понятие жизненного цикла из биологии.

Подобная аналогия была впервые использована Альфредом Маршаллом[3], но само словосочетание "жизненный цикл" им не употребляется. Цикличность в биологии отражает продолжение жизни особи (можно сказать, ее повторение) в потомках, что, безусловно, в большинстве случаев не находит отображения в рамках существования организаций. Если применительно к организациям и говорить о "потомстве”, то процесс будет носить скорее итеративный, а не циклический характер. Одна организация может "переродиться" в другую только в процессе слияния, поглощения или распада, а в этих случаях жизнь новой организации может начаться с кардинально иными значениями количественных и качественных характеристик, нежели имели ее "родители". Отчасти, если продолжать аналогию с живым миром, то можно сопоставить описанному процессу филогенез. В [1] введено понятие жизненного цикла, которое легко переносится на теорию организаций, хорошо проясняя смысл, закладываемый ей в данное определение. Итак, жизненный цикл - эволюция системы, продукта, услуги, проекта или любой другой сущности созданной человеком от замысла до исчезновения [1]. В свою очередь, это определение близко к понятию онтогенеза в биологии. Таким образом, понятие жизненного цикла в действительности не обладает цикличностью, а просто отражает процесс последовательного преобразования организации во время ее существования, указывая, что то же самое происходит и с другими аналогичными системами. При таком подходе сразу становится понятно, что ни одна организация не заинтересована пройти свой жизненный цикл до конца, и, в отличие от живых организмов, для организаций такой исход не является неизбежным.

Базовым предположением концепции жизненного цикла организации является гипотеза о том, что в течение своей жизни организации развиваются, проходя через некоторую последовательность стадий жизненного цикла. Иным словами, жизненный цикл организации представим в виде совокупности стадий развития, которые проходит организация за период своего существования. Таким образом, стадия жизненного цикла организации - одно из возможных состояний организации, характеризующееся определенными значениями набора её характеристик. Вопрос о количестве выделяемых в жизненном цикле стадий остается открытым и подробнее рассмотрен далее в работе.

Подобный подход, путем построения модели этого жизненного цикла, позволяет выделять общие тенденции присущие организациям, находящимся на текущей стадии, а также говорить о наилучших в смысле развития динамиках характеристик. Модель жизненного цикла - это связанный с жизненным циклом, набор практик и мероприятий, который может быть организован в стадии и также служить общим первоисточником для коммуникации и понимания [1].

Суммируя вышесказанное, получим следующую ER-модель (entity-relationship model) предметной области:



Рис.1. ER-модель предметной области

Согласно нотации Питера Чена, в прямоугольниках заключены сущности, в ромбах - отношения, а атрибуты изображаются в виде овалов. Связь 1-М означает "один-ко-многим", а 1-1 - "один-к-одному".

1.2 Сравнительный обзор и анализ моделей жизненного цикла

Как говорилось выше, концепции жизненных циклов организации более 50 лет. Безусловно, за это время достаточно большое количество ученых занималось разработкой данной темы. Как итог появилось множество различных моделей ЖЦО, возник плюрализм в терминологии и разногласия по многим пунктам.

Сравнение некоторых наиболее распространенных моделей жизненного цикла приведено в Приложении 1.

Опираясь на Приложение 1[4,5], можно отметить, что активное развитие содержательных моделей ЖЦО можно отнести к 1970-1990гг, к концу периода помимо развития теоретических моделей появляются эмпирические модели. Также наглядно видно, что далеко не все модели имеют стадии упадка. Одним из первых стадию угасания предложил И. Адизис, после чего она уже включалась в большинство моделей. Модель Адизеса и на сегодняшний день является одной из самых известных и востребованных. Модель жизненного цикла Адизеса приведена на Рисунке 2[2].

Рис.2 Модель жизненного цикла Адизеса.

Несмотря на существенное количество моделей жизненного цикла, среди них относительно немного эмпирических моделей. Это исследования Хэнкса и др., 1993г., Широкова 2007г., которые будут подробнее рассмотрены ниже.

В связи с большим количеством разработанных моделей, интерес представляет анализ всех существующих моделей ЖЦО в совокупности. Подобное исследование [6] было проведено Джонатаном Леви и Беньямином Лихтенштейном. Они, используя базу всех публикаций с 1962 г. по 2006 г., получили в результате поискового запроса 104 различных линейных модели ЖЦО. При этом в 50 работах ставилось целью возможность анализа любого предприятия, а в оставшихся 54 исследованиях - фирм конкретного типа.

В своей работе авторы приводят наиболее часто встречающиеся параметры, на основании которых исследователи предлагают строить модель и проводить анализ функционирования организации. Эти данные приведены в Таблице №1. Кроме того, авторы разбили все параметры на категории и подсчитали, в каком количестве работ рассмотрение предприятия производится на основании каждой из них. Эти данные приведены в Таблице №2.

Таб.1. Количество упоминаний параметров в моделях

Параметр	Категория	Кол-во упоминаний
Степень формальной системы (extent of formal systems)	Система (Systems)	52
Темп роста (growth rate)	Исходная (Outcomes)	50
Организационная структура (organization structure)	Структура (Org)	49
Параметр	Категория	Кол-во упоминаний
Характер топ-менеджмента (nature of top-management)	Управленческие характеристики (Mgt characteristics)	48
Сложность (Complexity)	Структура (Org sructure)	40
Возраст (age)	Исходная (Outcomes)	38
Степень формализации (formality of communications system)	Структура (Org structure)	38
Размер (size)	Исходная (Outcomes)	36
Основное внимание организации (Primary focus of the organization)	Стратегия (Strategy)	36
Стиль управления (Managerial style)	Управленческие ха-рактеристики (Mgt characteristics)	23
Участие собственника (Owner involvement)	Управленческие ха-рактеристики (Mgt characteristics)	23
Ограничения, возникающие проблемы (constraints, problems encountered)	Проблема (Problem)	22
Степень централизации принятия решений (Degree of centralization of decision-making)	Управленческие характеристики (Mgt characteristics)	21
Количество топ-менеджеров (Number of top management)	Управленческие характеристики (Mgt characteristics)	20
Разработка продукта и первоначального маркетинга (Product development and initial marketing)	Характеристики продукции (product characteristics)	20
Отношения с окружающей средой (Relationship with environment)	Внешние факторы (External factor)	19

Таб.2. Количество упоминаний категорий в модели

Категория	Кол-во моделей
Исходная (Outcomes)	74
Управленческие характеристики (Mgt characteristics)	68
Структура (Org structure)	60
Стратегия (Strategy)	58
Система (Systems)	54
Проблема (Problem)	49
Характеристики процесса (process characteristics)	44
Характеристики продукции (product characteristics)	42
Кадры (staff)	33
Факторы рынка (market factors)	24
Инновации (innovation)	20
Внешние факторы (External factor)	19
Экономическая эффектив-ность (profitability)	16
География (geography)	13
Культура (culture)	10
Категория	Кол-во моделей
Риски (risks)	9

Одним из наиболее спорных моментов является количество этапов, которое может пройти организация в ходе своего жизненного цикла. В этом вопросе наблюдается сильное расхождение мнений, разные авторы выделяют от 3 до 11 этапов. При этом большинство работ носят теоретический характер и не имеют строгого обоснования выбора того или иного количества этапов, на которые разбивается жизнь организации. Кроме того, сами авторы часто указывают на то, что иногда организацию нельзя отнести ни к одному из этапов, например, вследствие того, что она находится в переходном состоянии. То, как распределилось количество этапов, которое предлагали выделить авторы работ, для найденных 50 моделей, составленных для анализа любой организации, представлено ниже:

Рис.3. Распределение моделей по количеству стадий в ЖЦ

В общем числе работ о жизненных циклах организаций мало исследований посвященных жизненному циклу банка. Так в работах Н.В. Самоукиной и Э. П. Дувалова не строится моделей ЖЦ, но есть теоретические рассуждения про жизненный цикл российских банков, в работе А.С Глотовой рассматривается вопрос об учете фаз жизненного цикла кредитной организации в процессе выбора методов управления ликвидностью.

1.3 Эмпирические исследования жизненного цикла организаций

В теории ЖЦО можно выделить два больших направления - создание теоретических моделей и развитие эмпирических. Теоретический поход к выделению этапов жизненного цикла является исторически первым, но его продолжительное использование привело к возникновению теоретического плюрализма, отсутствию единого подхода к методологии исследования, разногласию не только по названию стадий, но даже их количеству. Необходимость решения этих проблем стала причиной того, что с середины 80-х гг., после осознания важности выработки единого подхода к методологии и обобщенной модели ЖЦО, в теории ЖЦО преобладает эмпирический подход к созданию моделей.

В качестве наиболее заметной работы стоит привести "Уточнение структуры жизненного цикла: таксономическое исследование конфигураций стадий роста в высокотехнологичных организациях" С.Хэнкса, К. Уотсона, И. Дженсена, Г. Чандлера. [7]

Рассматривая эту работу, стоит обратить внимание на то, что Хэнкс фактически впервые определяет понятие жизненного цикла, как "уникальную конфигурацию переменных, связанных с организационным контекстом и структурой". По сути именно рассмотрение ЖЦ с данной точки зрения позволяет начать использование математического аппарата в теории ЖЦО.

Хэнкс использует кластерный анализ для получения таксономии конфигураций стадий ЖЦ. Так как таксономия - теория классификации и систематизации сложноорганизованных областей действительности, имеющих обычно иерархическое строение, то математически таксономией является древообразная структура классификаций определенного набора объектов. И в силу того, что исследование было направлено на уточнение структуры жизненного цикла, Хэнкс и др. для реализации поставленной задачи естественным образом обратились к использованию иерархических методов кластеризации. В результате чего, опираясь на исследование Glenn W. Milligan 1980г., в их работе используется агломеративный иерархический кластерный анализ Уорда.

В отечественной литературе работы, посвященные ЖЦО, в основном носят или описательный характер, или анализируют уже существующую модель. К моменту начала данного исследования публикации в России по эмпирическим моделям фактически отсутствовали. На текущий момент можно выделить лишь несколько российских эмпирических исследований. Первое - докторская диссертация Г.В.Широковой "Жизненные циклы российских предпринимательских фирм: методология исследования и основные стадии"[4], второе - Национальный институт исследований проблем предпринимательства "Жизненный цикл малого предприятия"[8]. Кроме этого, стоит отметить диссертацию на соискание ученой степени кандидата экономических наук Ю.С.Ованесовой «Влияние стадии жизненного цикла организаций на эффективность IPO на развивающихся рынках капитала» [5].

НИИ проблем предпринимательства не только проводит краткий обзор существующих моделей ЖЦО, но и довольно подробно описывает, хотя и не формализует, понятие "организация малого бизнеса". Они опираются на действующую российскую нормативно правовую базу, тем самым указывая на область применения получаемых результатов. Говоря о работе "Жизненный цикл малого предприятия”, следует отметить, что авторы не проводят исследований о количестве этапов жизненного цикла. Опираясь на зарубежных исследователей, занимающихся тематикой жизненного цикла предприятия с точки зрения эмпирического подхода, авторы выбирают вариант разбиения жизненного цикла организации на пять этапов: становление, рост, зрелость, возрождение, спад.

После попытки поиска необходимых данных, НИИ проблем предпринимательства приходят к выводу, "что анализ предмета настоящего исследования существенным образом затруднен отсутствием сбора и учета государственными статистическими органами данных необходимого уровня детализации. Это делает невозможным проведение комплексного анализа жизненного цикла малых предприятий на основе данных официальной статистики"[8].

Иной подход к созданию эмпирической модели предпринят в работах Г.В. Широковой. В своей основе работа в большой степени созвучна с работой Хэнкса с соавторами, несмотря на то, что автором ставятся несколько иные цели. Г.В. Широкова не формализует и не конкретизирует понятие "организация” и (в отличие от НИИ проблем предпринимательства) не производит кажущееся естественным разделение организаций на малый, средний и большой бизнес.

В своей работе Широкова Г.В. получает модель жизненного цикла российских компаний, созданных "с нуля" основателями-предпринимателями в период с 1992 по 2006 г. Эта модель состоит из 3 стадий ЖЦО. При этом выделяются следующие стадии: становление, рост, формализация. Тем самым возникает вопрос, связанный с полным отсутствием стадий, которые характеризовали бы спад или застой организации. При этом если обратиться к данным, относящимся к периоду исследования и опубликованным Федеральной налоговой службой России, то можно видеть, что в 2006 году банкротами стали около 97 тысяч компаний, в 2005 году - 110 тысяч, с большой вероятностью можно утверждать, что среди них были организации в стадии "спада".

Изначально при создании этой модели был использован агломеративный иерархический кластерный анализ Уорда. Этот метод часто применяется при обработке данных социологических опросов. Он минимизирует внутригрупповую дисперсию кластера и приводит к образованию кластеров соизмеримых размеров. Затем с увеличением анализируемой выборки агломеративный иерархический кластерный анализ Уорда заменяют анализом k-means, при этом экстраполируя результаты пилотного проекта о том, что вся выборка разделится по трем кластерам - стадиям ЖЦО, что требует дополнительного рассмотрения. При этом не приводится данных о таком принципиальном для k-means моменте, как выбросы и начальная инициализация центров кластера. Наиболее приемлемым был бы способ инициализации центров кластера из предварительно проведённого иерархического анализа. В случае же, если были использованы настройки программы SPSS (с помощью которой проводилась обработка данных) по умолчанию, то программа просто брала первые k наблюдений, содержащихся в файле, и использовала как первые кластеры. Другим не менее важным замечанием является то, что отклонение и, как следствие, смерть организации может наступить на любом этапе развития. Исходя из чего, неестественно ожидать того, что эти организации объединятся в отдельный кластер; наоборот, возникнут "единичные" отклонения-выбросы. При этом широкоизвестным недостатком немодифицированного метода k-means как раз является большая чувствительность к подобным выбросам, что происходит из-за стремления метода увеличить равномерность распределения объектов по кластерам "любой ценой”. Это также могло повлечь уменьшение адекватности модели. Кроме того, сама необходимость получения "наиболее сопоставимых по размеру кластеров "нуждается в дополнительной проверке, так как высокая смертность в начале жизни организаций, не позволяет утверждать этого. В качестве критерия "качества" кластеризации в работе Г.В. Широковой предлагается использовать псевдо-F-критерий и псевдо-t-критерий, что предполагает многомерное нормальное распределение анализируемых данных, вряд ли возможно на реальных данных. Достаточно ярким доказательством этого может служить распределение организаций по параметру "возраст". Обратившись к отчетам о работе по государственной регистрации юридических лиц [9], составляемых федеральной налоговой службой, и проанализировав записи юридических лиц, запись о которых внесена в Единый государственный реестр юридических лиц (кроме юридических лиц, прекративших свою деятельность), получим следующую таблицу по обществам с ограниченной и дополнительной ответственностью, приведенную в Таблице 3:

Таб. 3. Число созданных организаций на 1 января года

Год	Созданные (путем создания и реорганизации)	Из них в состоя-нии ликвидации
2003	290 227	13 581
2004	444 477	27 272
2005	547 229	29 315
2006	1 031 199	1 169
2007	1 450 517	55 864
2008	1 854 431	57 152
2009	2 270 124	67 754
2010	2 527 294	80 804
2011	2 785 621	81 940
2012	2 942 902	80 002
2013	3 045 631	74 866

В работе Ю.С. Ованесовой рассматривается определение жизненного цикла с финансовой точки зрения, опираясь на работы В.Дикинсон и И.Ивашковской[10], она выделяет следующую взаимосвязь между стадией жизненного цикла и знакопостоянными денежных потоков от операционной, финансовой и инвестиционной деятельности, приведенных в Таблице 4[5].



Таб. 4. Соответствие потоков денежных средств от разных видов деятельности стадиям жизненного цикла

Не смотря на хорошие полученные результаты: «Качество модели при определении вероятности перехода от стадии «зарождение» к стадии «рост» составляет 99,5%, а при переходе от стадии «рост» к «зрелость» - 70,9%», данная работа не лишена недостатков - в ней не уделяется внимания количеству стадий, выделяемых в жизненном цикле организации, автор опираясь на теоретические работы выбирает 4 стадии: зарождение, рост, зрелость, спад. Также, исходя из приложения 5, при анализе были оставлены параметры, для которых отвергалась гипотеза о независимости параметров.

Выводы по первой главе

В первой главе был проведен анализ и обзор работ российских и зарубежных авторов, посвященных жизненному циклу организации и жизненному циклу банков в частности. Показано, что жизненный цикл не является циклом в привычном понимании, а представляет собой процесс последовательного преобразования организации во время ее существования, указывая, что то же самое происходит и с другими аналогичными системами. Приведены данные о том, что нет единого мнения о количестве стадий жизненного цикла, и ученые выделяют от 3 до 11 стадий, также как и нет единого подхода и мнения относительно типа и числа параметров, которые следует использовать при анализе функционирования организации с учетом жизненного цикла. Подробно рассмотрены работы отечественных авторов, занимающихся эмпирическим подходом к теории жизненного цикла, отметим, что среди найденных исследований нет эмпирической работы по исследованию жизненного цикла банка.



ГЛАВА 2. СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ОРГАНИЗАЦИИ

Диагностика - установление и изучение признаков каких-либо объектов или сложных систем для характеристики их состояния, предсказания возможных отклонений и предотвращения нарушений режима их функционирования[11].

В данной работе рассматривается система диагностики жизненного цикла организации, позволяющая определять стадию жизненного цикла или отклонение от нее, а затем провести анализ на основе полученных результатов.

В данной главе будет рассмотрен метод, позволяющий определить стадию жизненного цикла организации.

2.1 Методология анализа

1. Классификация организации

Первым шагом требуется определить специализацию анализируемой организации. Данная информация не оказывает влияния на структуру алгоритма, но может внести существенные изменения в начальный набор учитываемых параметров, что в свою очередь может привести к другим результатам на некоторых этапах анализа. Одним из вариантов определения «специализации» может служить код в общероссийском классификаторе видов экономической деятельности (ОКВЭД).

2. Параметры организации

В качестве задачи на данном этапе ставится нахождение такого набора параметров (атрибутов), который позволит адекватно описать организацию и ее текущее состояние.

Для того чтобы реализовать предлагаемую методологию анализа, необходимо наложить несколько условий на рассматриваемую совокупность параметров.

(a) Доступность. Наличие объективной возможности получить требуемые данные.

(b) Полнота. Описание организации, учитывающее как можно большее количество аспектов. Рассматриваемая совокупность параметров адекватна характеру и сложности решаемых задач.

При этом вопрос о минимальности этого набора параметров и допустимости замены одних параметров другими (проблема эластичности) на данном этапе не ставится. Предполагается, что рассматриваемые параметры могут быть сгруппированы по какому-либо признаку.

Стоит отметить, что накладываемые условия сразу сужают возможную область исследования, так как получить требуемые данные не всегда представляется возможным.

3. Квантификация параметров

Не все параметры организации могут быть изначально выражены в числовых величинах, соответственно, необходимо ввести такие шкалы, которые каждому нечисловому значению будут ставить в соответствие количественную характеристику.

Примером подобной шкалы может служить, например, шкала вида: Отлично - 7; Хорошо - 5; Удовлетворительно - 3; Плохо - 1. В случае возникновения сомнений между какими-либо двумя "соседними" градациями выставлять 2, 4 или 6 соответственно.

4. Исключение зависимых переменных и построение сводных показателей

Внутри каждой группы параметров производится проверка на наличие связей между ними. Эта процедура позволяет сократить размерность вводимого пространства параметров, что приводит к упрощению расчетов и уменьшению временных затрат на диагностику организации. Например, одним из вариантов может служить использование выборочного корреляционного отношения.

5. Введение метрического пространства

Определившись с используемой метрикой, получим метрическое пространство параметров, в котором будут проводиться определение количества и границ этапов, а также расчеты для выявления параметров, нуждающихся в корректировке.

6. Нормирование параметров

Порядки величин значений различных параметров могут существенно отличаться, что в дальнейшем может привести к неадекватности результатов. В связи с этим, проводится нормировка всех параметров, участвующих в диагностике.

7. Отсечение отклонившихся организаций

Часть организаций может находиться в переходном состоянии или отклонившемся от нормального. Из-за этого они могут не попасть ни в один из кластеров, либо объединиться в новый кластер, который при этом не будет являться самостоятельным этапом. Для того чтобы такие организации не ухудшали и не мешали адекватности разбиения на кластеры, их стоит предварительно найти и убрать из рассмотрения.

8. Определение количества стадий

Жизнь организации представляется в виде сменяющих друг друга этапов. Отдельную задачу представляет собой нахождение того количества этапов, которое позволит наиболее адекватно описать жизнь произвольной организации конкретного типа. Предполагается на основе выборки провести кластеризацию с целью определения количества этапов в жизненном цикле. Требуется ввести некоторый критерий, на основании которого будет определено число стадий в жизненном цикле.

9. Разбиение пространства на кластеры

При выборе алгоритма кластеризации следует учитывать тот факт, что естественно (в силу различной продолжительности протекания этапов) ожидать существенное отличие кластеров по их размерам.

10. Идентификация стадий жизненного цикла

После разбиения пространства параметров на стадии-кластеры необходимо определить, какой кластер, какой стадии жизненного цикла соответствует. Для этого можно проанализировать величины параметров, вошедших в разные кластеры, посмотреть на их динамику, а также проверить историю организации.

11. Выделение значимых параметров

Для уменьшения размерности и количества анализируемых характеристик организации можно провести проверку на значимость учтенных параметров. Например, можно считать, что параметр является значимым, если его удаление из рассмотрения приводит к перераспределению организаций по кластерам.

12. Построение линейной оболочки кластера

В случае векторного пространства, построение линейной оболочки кластера позволит отчасти определить и ограничить область, занимаемую стадией жизненного цикла в пространстве. Под линейной оболочкой кластера понимается линейная оболочка множества точек (организаций), попавших в этот кластер.

13. Определение текущей стадии развития организации

На данном шаге выполняется проверка на принадлежность или близость организации одному из множеств, полученных в результате построения линейных оболочек.

14. Анализ функционирования организации на основе его определенной стадии жизненного цикла



2.2 Математическая модель

Представим организацию, как совокупность некоторых параметров, - количество параметров, описывающих организацию.

Множество параметров представимо в виде: , при этом - множество параметров, значения которых выражаются в числовых величинах, а - множество качественных параметров.

Рассмотрим некоторую квалиметрическую шкалу, S = (X;R), где X - множество пунктов шкалы, а R - структура, описывающая взаимосвязь градаций. Рассмотрим отношение порядка R?, определенное на множестве X = x как подмножество декартова произведения X² = {(x, y): x, y ? X} множества X на самого себя, удовлетворяющее условиям: 1)рефлективности; 2)антисимметричности; 3)транзитивности. Множество X, рассматриваемое вместе с заданным на нем отношением порядка (R?), называется упорядоченным. Если все элементы упорядоченного множества сравнимы друг с другом, то такое множество называется линейно упорядоченным(L?) [12].

Для составления рейтинговой оценки респондентам предлагается использовать шкалу линейного порядка LS? = {X, R?}, где значения пунктов X в зависимости от смысловой нагрузки вопроса анкетирования могут принимать следующие значения:

x₁ - плохо/категорически не согласен = 1;

x₂ - удовлетворительно/скорее не согласен = 3;

x₃ - хорошо/скорее согласен = 5;

x₄ - отлично/полностью согласен = 7.

В данном случае арифметизацией шкалы является: ц(s_i) = 2?(i-1) + 1.

В случае затруднения в выборе между двумя "соседними" градациями, респондент вправе поставить 2,4 или 6 соответственно. Если рассматривать это расширение шкалы на 7 пунктов, то арифметизация имеет простейший вид ц ( s_i) = i.

Таким образом, после воздействия шкалы LS? на множество , на выходе получим некоторое множество , которое в качестве значений будет иметь числовые величины. В итоге получим множество , представляющее собой множество параметров организации, выраженных в числовых величинах.

Далее можно проверить параметры на оценку тесноту корреляционной связи. Пусть для N? параметров не строятся сводные показатели. N? ? N. Перенумеруем их, поставив перед полученными сводными.

Получим множество итоговое количество параметров. Для простоты переобозначим параметры P = {P₁,P₂,...,P_N}.

регулируется руководством компании.

Как говорилось выше, одной из основных идей ЖЦО является то, что его можно представить в виде последовательности стадий в развитии (эволюции) организации, но среди специалистов в данной области нет единого мнения о количестве этих стадий в течение жизненного цикла. Как было указано в 1.2 данной работы диапазон количества этапов от 3 до 11, но наиболее распространенным являются варианты от 3 до 6.

Опираясь на работы Хэнкса, который характеризовал стадию жизненного цикла, как уникальную конфигурацию переменных, обратимся к кластерному анализу, который и является классификацией объектов по характеризующим их признакам, разделением совокупности объектов на однородные группы, близкие по определяющим критериям, выделение объектов определенной группы. Таким образом, с его помощью можно разделить организации на группы-стадии.

Как уже отмечалось в 2.1 данной магистерской диссертации можно выделить 3 основные проблемы, возникающие при попытках реализации данной методологии:

1. Выбросы, возникающие при отклонении организации

2. Определение центров кластеров при использовании неиерархического кластерного анализа

3. Выбор критерия качества разбиения на кластеры

В выборке, на основе которой производится кластеризация, могут быть отклонившиеся организации, которые не должны попасть ни в один из кластеров-стадий. При этом в силу того, что количество кластеров считается неизвестным, отсечь эти организации экспертно на этапе подготовки данных крайне проблематично. Кроме того, стоит отметить, что подобный подход существенно уменьшает гибкость системы диагностики. Таким образом, возникает необходимость модификации существующих методов кластеризации.

Как и для всех задач подобного типа, нельзя однозначно определить какое решение будет наилучшим. В данной работе для решения проблемы выбросов предлагается использовать метод двухэтапной кластеризации. На первом этапе с помощью двухшагового метода отсечения провести кластеризацию с целью исключения отклонившихся точек, на втором с помощью критерия оценки качества выбрать количество этапов ЖЦО наиболее адекватно отражающую структуру жизненного цикла, после чего провести кластеризацию с известным числом кластеров.

Первый этап кластеризации

Первый этап кластеризации - отсечение отклонившихся организаций из анализируемой выборки. Предлагается использовать иерархический агломеративный кластерный анализ. В начале работы алгоритма каждый объект является отдельным кластером. Org_i = Pⁱ = {Pⁱ₁,Pⁱ₂,...,Pⁱ_N}, Org_i ? Cluster_i, где i = 1, K, K - количество организаций, ClusterNumber = K. На первом шаге наиболее похожие объекты объединяются в кластер. Далее объединение продолжается до тех пор, пока все объекты не будут составлять один кластер. Используя метод ближнего соседа (метод одиночной связи) и разбиение на 2 кластера, на каждом шаге будут объединяться два наиболее близких кластера, таким образом, "подозрительный на отклонение" кластер будет максимально удален от второго. Метод ближайшего соседа: Пусть n_s - количество элементов s-го кластера, n_t - количество элементов t-го кластера, x^s_i - i-ый элемент s-го кластера, x^t_j - j-ый элемент t-го кластера, тогда расстояние между кластерами рассчитывается по формуле:

.

В качестве результата работы кластеризации получено 2 кластера.

Алгоритм двухшаговой проверки на отклонение.

1. Выбирается кластер меньшего размера. Будем говорить, что

В случае n_s = n_t отсечение не происходит.

2. Проверка 1. n_s < б * K, где 0 < б < 0,1 - порог отсечения.

3. Проверка 2. d(Cluster_s, Cluster_t) > в, где в > 0 - порог изоляции.

Порог отсечения - экспертная оценка максимально-возможной доли отклонившихся организаций в общем объеме данных. Порог изоляции - экспертная оценка минимального удаления кластеров друг от друга.

Второй этап кластеризации

Наиболее простым и быстрым алгоритмом кластеризации является K-means, он относится к неиерархическим методам кластеризации с четким способом анализа данных. Слабым местом данного алгоритма является сильная чувствительность к выбросам данных. В силу того, что на предыдущем этапе кластеризации эта проблема была решена, применение данного метода становится вполне допустимым. Однако его использование приводит к вышеуказанным вопросам о выборе центров кластеров и критерия качества разбиения для оценки количества кластеров.

Можно рассмотреть несколько критериев качества. Например, в роли первого из них может случить максимизация минимальных расстояния между кластерами.

где S - число кластеров, а - расстояние между центрами кластеров, - корректирующий множитель, учитывающий число межцентровых расстояний в зависимости от количества кластеров.

Возможность данного критерия обусловлена тем, что стадия жизненного цикла организации - это уникальная конфигурация переменных, характеризующих организацию, то есть для разных стадий организации набор параметров должен существенно отличаться.

Другим аналогичным по смыслу критерием будет увеличение минимальных расстояний между кластерами - .

Другим вариантом критерия качества может служить:

где s=1,S; S - количество кластеров, - количество организаций в s кластере, - «диаметр» кластера.

Этот критерий позволяет оценить «сгруппированность» кластера. Его применение возможно, так как данные нормированы и произведено отсечение выбросов.

Для учета обоих критериев, можно ввести третий, который будет являться взвесью первых двух. Единственное, что стоит учесть при таком подходе - разноразмерность критериев, и как следствие необходимость их нормирования или масштабирования.

Самым простым из вариантов определения центров кластера является выбор k центров кластеров случайным образом по равномерному закону распределения. Для улучшения качества разбиения можно модифицировать выбор центров следующим способом: производить выборку некоторого объема, например 10%, на которой производится кластеризация.

Стоит отметить, что если значимыми параметрами считать те, удаление которых приводит к перераспределению кластеров, то необходимо запоминать расположение центров кластеров.

2.3 Проектирование системы

Разработанную методологию можно положить в основу системы для диагностики организации, позволяющую определить стадию жизненного цикла.

Опираясь на разработанную методологию, спроектируем и построим концептуальную модель настройки системы диагностики, представленную на Рисунке 4. Эта схема позволяет систематизировать и проиллюстрировать предложенную методологию.



Рис.4 Концептуальная модель настройки системы диагностики

Поскольку предлагаемые методы являются обощенными и не зависят от отрасли рассматриваемых организаций, их практическая реализация должна быть спроектирована соответствующим образом.

Представленная ниже на Рисунке 5 схема базы данных позволяет абстрагироваться от отрасли организации, а также от числа и характера параметров, такая архитектура позволяет с легкостью перенастраивать полученные методы на новые отрасли путем замены исходной базы данных, главным требованием к которой является соответствие указанному формату.



Рис.5 Схема данных

Таблица Organization - Таблица для хранения информации об организациях в анализируемой выборке. Поля таблицы приведены в Таблице 5.

Таблица Category - Таблица, содержащая информацию о категориях, по которым сгруппированы параметры организации. Поля таблицы приведены в Таблице 6.

Таблица Parameter - Таблица для хранения информации о параметрах, описывающих организации. Поля таблицы приведены в Таблице 7.

Таблица ParameterValue - Таблица, содержащая принимаемые организациями значения параметров с учетом даты. Поля таблицы приведены в Таблице 8.

Таблица ConsolidatedIndex - Таблица для хранения информации о получаемых сводных показателях. Поля таблицы приведены в Таблице 9.

Таблица ConsIDInfo - Таблица для хранения метаданных о параметрах. Поля таблицы приведены в Таблице 10.

Таб.5. Organization

Атрибут	Тип	Описание
OrgID	integer	Идентификатор организации
OrgName	string	Название организации

Таб.6. Category

Атрибут	Тип	Описание
CategoryID	integer	Идентификатор категории
CategoryName	string	Название категории параметра

Таб.7. Parameter

Атрибут	Тип	Описание
ParameterID	integer	Идентификатор параметра
ParName	string	Название параметра
ParWeight	float	Значение веса параметра

Таб.8. ParameterValue

Атрибут	Тип	Описание
ParameterID	integer	Идентификатор параметра
OrgID	integer	Идентификатор организации
Date	date	Дата показаний параметра
ParValue	float	Значение параметра организации

Таб.9. ConsolidatedIndex

Атрибут	Тип	Описание
ConsID	integer	Идентификатор сводного пока-зателя
ParameterID	integer	Идентификатор параметра
SortID	integer	Идентификатор показателя в формуле



Таб.10. Таблица метаданных - ConsIDInfo

Атрибут	Тип	Описание
ConsID	integer	Идентификатор сводного пока-зателя
FullName	string	Полное название параметра/показателя
ShortName	string	Краткое сокращенное название
Description	Memo	Описание параметра/показателя
Type	string	Тип: исходный, производный
Unit	Memo	Единицы измерения параметра
Formula	Memo	Содержит формулу расчета для сводных показателей и производных параметров

Все связи, установленные между таблицами, приведены на схеме выше и имеют тип "один-ко-многим".

Таб.10 позволяет хранить метаописания данных, она легко расширяется, что дает возможность добавлять в нее при необходимости новую информацию о данных.

Выводы по второй главе

Во второй главе исследования описана предлагаемая методология для анализа организации на основе жизненного цикла, построена математическая модель предметной области, разработаны и описаны двухэтапный метод кластеризации и двухшаговый метод отсечения, которые позволяют лучше учесть специфику жизненного цикла при анализе организаций. Также предложены критерии, позволяющие определить число стадий в жизненном цикле организации. Предлагается реализовать предложенные методы в виде системы диагностики организации. Разработана схема данных предметной области, которая содержит все необходимые данные для анализа организации, и при этом описывает требования для исходных данных, что позволяет использовать систему диагностики для анализа различных организаций.



ГЛАВА 3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ И АНАЛИЗ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОРАГНИЗАЦИИ С УЧЕТОМ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА (НА ПРИМЕРЕ БАНКОВ).

Для апробации предложенной методологии предлагается использовать российские банки. Данный выбор обусловлен в первую очередь большим объемом открытой по ним информации. Есть ряд работ, посвященных жизненным циклам банкам. Это теоретические работы Н.В. Самоукиной[13] и Э. П. Дувалова[14] и исследовательская работа А.С. Глотовой[15] об управлении ликвидностью на различных этапах жизненного цикла.

3.1 Сбор данных и формирование исследовательской базы

Достаточно большая часть информации по показателям банковского сектора является открытой, в связи с чем, ее можно найти в сети Интернет. Сначала был найден «Центр раскрытия корпоративной информации»[16], где содержится большое количество информации о банках, но главным образом представлены отчеты в различной форме. После некоторых поисков стало понятно, что наиболее удобной и информативной формой должны являться банковские рэнкинги. Рэнкинг (от англ. to rank -- ранжировать) -- это список любых объектов (например, компаний, стран, людей и т. п.), который можно упорядочить по любому из имеющихся ранжирующих показателей. В отличие от рейтинга, это не зафиксированная форма или методика расчета, а база данных для получения всех интересующих вариантов ранжирований исходного списка[17].

Рассмотрим наиболее купные из найденных источников.

1) Информационное агентство "Финмаркет" [18].

Пример рэкингов с данного сайта приведен на Рисунке 6.



Рис.6. Рэкинги информационного агентства "Финмаркет".

Имеются данные всего по трем показателям. Из плюсов можно отметить возможность выбора периода, наличие экспорта в excel.

2) «Информационное агентство «Банки.ру»[19]

Доступные параметры из данного источника приведены на Рисунке 7, а рэкинги на Рисунке 8.

Данный ресурс содержит большое количество параметров, позволяет выбрать даты с марта 2008, а также экспортировать данные в Excel. Этот источник сразу был взят на заметку, как возможный для получения данных.



Рис.7. Параметры доступные на сайте информационного агенства «Банки.ру»

Рис.8. Рэкинги с сайта информационного агенства «Банки.ру»

3) КУАП. Финансовый анализ банков [20]

Как и на предыдущем ресурсе, в рэнкингах КУАП содержится достаточно большое количество параметров, приведенных на Рисунке 9. При этом можно отметить, что показатели более разносторонние. Также возможен выбор дат (для некоторых параметров с февраля 2004 года) и экспорт в Excel, пример рэкинга представлен на Рисунке 10.



Рис.9. Параметры доступные на сайте КУАП. Финансовый анализ банков.

Рис.10. Рэкинги КУАП. Финансовый анализ банков.

4) Рейтинговое агентство «Эксперт РА» [21]

Данный источник оказался самым неудобным в работе, отсутствует возможность выбора дат, надо искать по архивам ранние файлы, нет экспорта в табличные форматы, рэнкинг представлен в формате ТОП-100, что существенно меньше, чем для других источников, рэкинг приведен на Рисунке 11.

...