Разработка системы поддержки принятия решений для оценки устойчивости предприятия

Размещено на http://www.allbest.ru/

Понятие «устойчивость» организации в экономической литературе трактуется по-разному. Большинство экономистов (например, Быков Д.Ю., Коршунова Э.Т.) представляют его в узком смысле слова, смешивая с понятием финансовой устойчивости или даже со значением платежеспособности [1, 3, 4].

Некоторые авторы, такие, как Макова М.М., Набиев А.М., Наламова О.В., Хомяченкова Н.А., наоборот, рассматривают устойчивость в более широком смысле, принимая ее не только как критерий платежной устойчивости, но и ликвидности, устойчивости имущественного положения, инвестиционной привлекательности, инновационных и рисковых характеристик [6, 7].

Однако во всех методиках оценка и измерение устойчивости развития проводится с использованием показателей, которые характеризуют динамику развития основных подсистем. Также широко используются так называемые агрегированные показатели - индексы.

Общую последовательность этапов оценки устойчивости по классическим методикам можно представить следующим образом (рисунок 1).

Современный российский рынок программного обеспечения на данный момент предлагает достаточно большое разнообразие продуктов, автоматизирующих анализ деятельности предприятий, но данные разработки касаются прежде всего финансового анализа организаций. При этом модули по оценке устойчивости (опять-таки, только финансовой) являются составными элементами таких приложений. Наиболее популярными на данный момент разработками являются [12]:

- программный продукт "Альт-Финансы", разработанный исследовательско-консультационной фирмой "АЛЬТ";

- программный продукт "Audit Expert", разработанный фирмой "Про-Инвест Консалтинг";

- программный комплекс "Финансовый аналитик", разработанный фирмой "ИНЭК".

Рисунок 1- Этапы классических методик оценки уровня устойчивости развития предприятия

устойчивость экономический социальный промышленный

Все рассмотренные разработки имеют некоторые схожие черты. Они предназначены для проведения анализа финансового состояния предприятий (организаций). В качестве исходной информации для анализа используются данные стандартных форм бухгалтерской отчетности - Баланса, Отчета о финансовых результатах.

Анализ состояния предприятия (организации) проводится по следующим направлениям [3]:

- структура баланса;

- ликвидность;

- финансовая устойчивость;

- прибыльность;

- оборачиваемость;

- рентабельность;

- анализ эффективности труда.

Исходя из проведенного анализа предметной области и аналогов программного обеспечения разрабатываемой СППР, можно сделать следующие выводы:

- предлагаемые различными учеными методики оценки устойчивости предприятий достаточно сильно разнятся, что приводит к сложностям и проблемам, особенно в случаях необходимости проведения сравнительной оценки устойчивости различных предприятий (тем более, если эти предприятия принадлежат к разным отраслям, организационно-правовым формам и/или территориально находятся в разных регионах);

- практически все методики оценки устойчивости предприятия основываются на вычислении и последующей оценке различных показателей, которые затем группируются (агрегируются) тем или иным способом, и полученный в результате данного процесса интегральный показатель как раз и представляет собой меру устойчивости предприятия. Набор показателей и их групп, а также способ их агрегации (свертки) в различных методиках разный;

- в нынешних условиях нестабильности и непредсказуемости экономической ситуации в стране и мире сложно задать фиксированные пороговые значения показателей предприятий различных типов, отраслей и регионов, так как эти значения зачастую являются размытыми (нечеткими). Однако ни один из рассмотренных программных комплексов и практически ни одна из существующих методик оценки устойчивости не предполагает использования методов нечеткой математики и элементов теории нечетких множеств (за исключением попыток задать исходные показатели для оценки в виде нечетких чисел), что являлось бы в данном случае актуальным;

- практически все рассмотренные программные комплексы, позволяющие проводить оценку устойчивости предприятий, являются по своему назначению более масштабными и, соответственно, дорогими. А анализ устойчивости включен в них как отдельный модуль. При этом приложения, как правило, ограничиваются лишь оценкой финансовой устойчивости организаций;

- мало какие программные комплексы позволяют задать пользователю свои алгоритмы и формулы для расчета исходных показателей оценки устойчивости, и практически никакие не позволяют пользователю самостоятельно задать группы показателей и указать способ их дальнейшей агрегации для получения интегрального показателя оценки устойчивости;

- ни один из рассмотренных программных комплексов не предусматривает возможности работы и хранения данных в облаке. Максимум из предоставляемого функционала - это сетевые версии систем, в большинстве случаев приобретаемые за отдельную (и очень недешевую) плату.

Таким образом, можно сделать вывод о несомненной актуальности разработки системы поддержки принятия решений для оценки устойчивости предприятий.

Определим основные функциональные требования к разрабатываемой СППР:

- в базе данных должен храниться набор показателей и их групп, из которых пользователь может выбрать необходимые ему в данном конкретном случае группы, а затем добавить в каждую группу нужные ему показатели. Таким образом, пользователь сам проектирует иерархическую структуру показателей, фактически представляющую собой алгоритм оценки устойчивости предприятия. Способ агрегации показателей группы, а также всех групп между собой для получения и оценки итогового показателя также должен задаваться пользователем. Список показателей и групп в базе данных будет пополняться и редактироваться;

- исходными данными для оценки устойчивости может выступать практически любая информация из различных видов отчетности. Эту информацию необходимо загружать из базы данных, из Excel-файла баланса утвержденного образца либо, в случае какой-либо нестандартной информации, вводить в приложение вручную. При этом (для обеспечения необходимости отслеживания динамики показателей) следует обеспечить отдельное хранение данных за текущий и прошлый периоды;

- в связи с тем, что для организаций разной направленности, отраслей и т.п. одни и те же показатели могут рассчитываться по-разному, формулы для расчета значений показателей групп должны задаваться пользователем и также храниться в базе данных, где они могут в случае необходимости быть изменены. При запуске алгоритма оценки устойчивости будет происходить автоматическое вычисление показателей по заданным для них формулам (с использованием обратной польской записи);

- рекомендуемые для каждого конкретного случая значения каждого показателей необходимо задавать пользователем в виде функции принадлежности нечеткого множества. Предусмотреть несколько стандартных видов функций принадлежности, параметры функций вводит пользователь. В любой момент пользователь должен иметь возможность увидеть график функции принадлежности выбранного им показателя, задав интервал аргумента для ее построения;

- с целью проведения повторных расчетов все сделанные пользователем настройки для расчета (дерево показателей, информация о статьях исходных данных, нечеткие оценки рекомендуемых значений показателей) следует сохранять в базе данных;

- после проведения расчета устойчивости пользователю должны отображаться вычисленные значения каждого из выбранного им показателей, а также их нечеткие оценки. Нечеткие оценки необходимо выводить также для групп показателей и для интегрального показателя устойчивости с учетом заданных пользователем методов их агрегации. Кроме этого, результаты расчетов должны отображаться графически, в виде иерархической структуры показателей и их групп;

- необходимо предусмотреть возможность оценки устойчивости как для предприятия целиком, так и для его отдельных подразделений, возможно, филиалов.

На основе требований к функциональным характеристикам был разработан обобщенный алгоритм работы системы поддержки принятия решений (рисунок 2). Алгоритм условно разделен на несколько этапов, каждый из которых соответствует определенной модели. Для каждого этапа были определены наименования входных и выходных данных.

В состав СППР оценки устойчивости будут входить три главных компонента: данные, база моделей и программная подсистема. Структура системы показана на рисунке 3.

Рисунок 2 - Обобщенная блок-схема алгоритма работы СППР оценки устойчивости предприятия

Рисунок 3 - Архитектура программного обеспечения СППР оценки устойчивости предприятия

Данные, поступающие в систему, структурируются определенным образом и обрабатываются по заданным алгоритмам программной подсистемой управления. В зависимости от своего назначения, данные могут поступать из различных источников. Большинство источников данных - внутренние, т.е. они поступают из информационных систем предприятия, из документов или прочих внешних источников. Это различные сведения об организации и ее подразделениях, прежде всего информация о результатах деятельности предприятия, которая поступает из баланса, отчета о прибылях и убытках и прочей документации, касающейся финансовой отчетности организации. Однако некоторые виды исходных данных должны браться из внешних источников. Прежде всего, это касается информации о пороговых значениях показателей для организаций различных отраслей и регионов.

Некоторые исходные данные для СППР поступают от экспертов, например, информация о видах и коэффициентах функций принадлежности нечетких множеств, задающих рекомендуемые значения показателей, необходимых для комплексной оценки устойчивости организации, а также сведения о типах агрегации показателей каждой группы и всех групп в целом.

Программная подсистема управления состоит из трех блоков: система управления данными, отвечающая за ввод/вывод и преобразование форматов данных, система управления моделями и система управления интерфейсом, основное назначение которой - обеспечение взаимодействия с пользователем (лицом, принимающим решение).

База моделей содержит в себе набор моделей, необходимых для оценки устойчивости предприятия

База данных приложения состоит из 13 связанных между собой таблиц. Создавалась она с помощью СУБД SQLite. Для создания программного обеспечения было решено использовать среду разработки Microsoft Visual Studio 2013 и язык программирования C#, предназначенные для выполнения в среде.NET Framework. В связи с тем, что СППР развертывается в облаке, было принято решение реализовывать систему на базе веб-приложения с использованием ASP.NET, а в качестве облачной платформы - Microsoft Azure.

Разработанная система была апробирована на предприятии ООО «Антей», при этом была проведена оценка устойчивости данной организации.

Для решения данной задачи был применен алгоритм оценки финансовой устойчивости предприятий малого бизнеса, который позволяет скоординировать результаты финансового анализа, прогнозирования банкротства и выводов о целесообразности возможного финансового оздоровления.

Диагностика финансовой устойчивости требует комплексного подхода к отбору и формированию системы ее показателей. Эта проблема решена посредством специально разработанной блоковой структуры идентификации, отражающей стратегические, краткосрочные и операционные аспекты финансовой устойчивости, создающие угрозы для общей финансовой устойчивости малого предприятия. Она включает показатели эффективности деятельности, платежеспособности, состояния погашения обязательств, уровня обеспеченности запасов и затрат экономически обоснованными источниками их покрытия с учетом влияния факторов внешней и внутренней среды.

Исходные данные для оценки устойчивости заданы в виде Excel-файлов бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах. Они приведены на рисунках 4-6.

Рисунок 4 - Данные бухгалтерского баланса предприятия (актив)

Рисунок 5 - Данные бухгалтерского баланса предприятия (пассив)

Рисунок 6 - Данные отчета о финансовых результатах

Из всех имеющихся в базе данных групп показателей для проведения компьютерного эксперимента были выбраны следующие: стратегическая устойчивость, устойчивость в краткосрочной перспективе, моментная устойчивость и показатели финансовой безопасности (рисунок 7). Все группы предполагаются равнозначными, т.е. удельный вес каждой равен 0, 25. Метод агрегации показателей в каждой из групп был выбран «по среднему» (avg).

Метод агрегации всех групп при формировании интегрального показателя оценки устойчивости был задан «по минимуму» (min).

После задания набора показателей для каждой группы была получена иерархическая структура для оценки устойчивости предприятия. Она показана на рисунке 8.

Рисунок 7 - Выбранные группы показатели и их характеристики

Рисунок 8 - Иерархическая структура для оценки устойчивости

В соответствии с рекомендуемыми в общероссийской практике нормативными значениями коэффициентов, при проведении компьютерного эксперимента были заданы следующие значения функций принадлежности нечетких множеств, задающих рекомендуемые значения коэффициентов (таблица 1).

Таблица 1 - Нечеткая оценка рекомендуемых значений показателей

После формирования всех исходных данных для СППР по заданным формулам рассчитываются значения каждого из выбранных коэффициентов, вычисляется соответствующее ему значение функции принадлежности, после чего выполняется агрегация коэффициентов в группы с учетом выбранных способов агрегации. А затем, после агрегации групп, определяется значение итогового показателя устойчивости. Его результирующее значение можно интерпретировать следующим образом (таблица 2).

Таблица 2 - Значения итогового показателя устойчивости

Вычисленные для нашего эксперимента результаты приведены в таблице 3. Для наглядности отображения полученных результатов они представляются не только в табличном, но и в графическом виде (рисунок 9). Степень насыщенности зеленого цвета для каждого узла дерева отражает оценку его устойчивости.

Из полученных данных видно, что полученное значение 0, 633 для рассматриваемого предприятия оценивается как «устойчивое состояние».

Таблица 3 - Результаты компьютерного эксперимента

Рисунок 9 - Графическая интерпретация оценки устойчивости

Таким образом, описанные выше особенности архитектуры и реализации СППР, такие, как: возможность пользователю самому задавать набор показателей и их групп для оценки устойчивости (т.е. фактически генерировать алгоритм данного процесса), возможность применять нечеткие оценки пороговых значений показателей, - позволяют использовать разработанную систему для оценки устойчивости организаций различных форм собственности, отраслей и расположенных в разных регионах.

Литература

1. Коршунова Э.Т. Порядок оценки устойчивости экономического развития промышленного предприятия // Экономические науки. 2013. № 1. - С. 81.

2. Сидоренко Л.Ж. Методы оценки финансовой устойчивости предприятий малого бизнеса и факторов, влияющих на нее, в условиях современной России: Автореф. дис. канд. экон. наук. -- Майкоп: НОУ ВПО «Институт управления, бизнеса и права», 2011. -- 27 с.

3. Козлова, Е.М. Устойчивость промышленного предприятия: виды, структурные компоненты и инструментарий оценки [Электронный ресурс] / Е.М. Козлова // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2014. - № 1. - Режим доступа: http://cyberleninka.ru/article/n/ ustoychivost-promyshlennogo-predpriyatiya-vidy-strukturnye-komponenty-i-instrumentariy-otsenki

4. Кулакова, Н.Н. Анализ финансовой устойчивости предприятия [Электронный ресурс] / Н.Н. Кулакова // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. - 2014. - № 1 (27). - Режим доступа: http://journal.tltsu.ru/rus/index.php/Vectorscience/article/view/1331

5. Магомедова, М. Оценка устойчивого развития предприятий моделями дескриптивного и предикативного типа [Электронный ресурс] / М. Магомедова // Московский экономический журнал. - 2016. - № 2. - Режим доступа: http://qje.su/upravlenie-predpriyatiem/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-1-2016-12/

6. Набиев, А.М. Комплексная оценка устойчивости предприятий [Электронный ресурс] / А.М. Набиев // Вестник Челябинского государственного университета. - 2002. - выпуск 2, том 8. - Режим доступа: http://cyberleninka.ru/article/n/kompleksnaya-otsenka-ustoychivosti-predpriyatiy

7. Хомяченкова Н.А. Методика многокритериальной классификации промышленных предприятий по группам устойчивого развития // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Прикладная математика. 2010. № 37. - С. 81.

8. Барановская Т.П. Архитектура системы поддержки принятия решений обоснования объемов кредитования малых сельскохозяйственных предприятий / Т.П. Барановская, Е.А. Иванова, В.Е. Сайкинов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2015. - №08(112). С. 2035 - 2047. - IDA [article ID]: 1121508146. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2015/08/pdf/146.pdf, 0, 812 у.п.л.

9. Разработка бизнес-приложений. Методические указания к выполнению лабораторных работ для студентов четвертого курса специальности «Информационные системы и технологии» / Сост. Е.А. Иванова, Н.В. Ефанова, 2012. - 85 с.

10. Теория систем и системный анализ: разработка и оценка организационных структур: метод. пособие / Барановская Т. П., Вострокнутов А. Е. - Краснодар: КубГАУ, 2011.

11. Барановская Т.П. Разработка и исследование моделей бизнес-архитектуры подсистемы продаж корпоративной интегрированной структуры / Т.П. Барановская, А.Е. Вострокнутов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2015. - №08(112). С. 1934 - 1960. - IDA [article ID]: 1121508140. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2015/08/pdf/140.pdf, 1, 688 у.п.л.

12. Моделирование бизнес-процессов: учеб. пособие / Т.П. Барановская, И.М. Яхонтова, А.Е. Вострокнутов, Е.А. Иванова. - Краснодар, 2016. - 154 с.

13. Мурлин А.Г. Программирование на языке Си++: учеб. пособие / А.Г. Мурлин, В.А. Мурлина, Н.В. Ефанова, Е.А. Иванова. - Краснодар, КубГАУ, 2016. - 186 с.

14. Ефанова Н.В. Элементы теории нечетких множеств: учеб. пособие / Н.В. Ефанова, Е.А. Иванова. - Краснодар: КубГАУ, 2017. - 202 с.

15. Маяков В.А., Иванова Е.А. Сравнительная характеристика основных платформ облачных вычислений. // «Информационное общество: современное состояние и перспективы развития». Сборник материалов VIII международного форума. - Краснодар, 2017. - с. 358-360.

16. Барановская Т.П. Перспективы развертывания системы поддержки принятия решений обоснования объемов кредитования малых сельскохозяйственных предприятий в облачной среде / Т.П. Барановская, Е.А. Иванова, В.Е. Сайкинов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2015. - №08(112). С. 2048 - 2060. - IDA [article ID]: 1121508147. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2015/08/pdf/147.pdf, 0, 812 у.п.л.

17. Барановская Т.П. Разработка автоматизированной системы работы с клиентами для ООО «Кайрос» / Т.П. Барановская, Е.А. Иванова, К.А. Головко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2016. - №05(119). С. 1453 - 1466. - IDA [article ID]: 1191605097. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2016/05/pdf/97.pdf, 0, 875 у.п.л.

18. Разработка приложений на языках высокого уровня. Методические указания к лабораторным работам для студентов первого курса специальности 351400 «Прикладная информатика (по областям)» всех форм обучения. - Краснодар, КубГАУ, 2004.

19. Основы объектно-ориентированного программирования. Методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Объектно-ориентированный анализ и программирование». - Краснодар, КубГАУ, 2012. - 89 с.

20. Рыбалко М.А., Иванова Е.А. Тестирование программного обеспечения, методы тестирования. // «Информационное общество: современное состояние и перспективы развития». Сборник материалов VIII международного форума. - Краснодар, 2017. - с. 320-322.

21. Барановская Т.П. Автоматизированная подсистема планирования бюджета рекламной кампании / Т.П. Барановская, Е.А. Иванова, Ф.Р. Хачак // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2016. - №06(120). С. 223 - 238. - IDA [article ID]: 1201606013. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2016/06/pdf/13.pdf, 1 у.п.л.

Размещено на Allbest.ru