В данной статье автор раскрывает эмпирический подход к формированию пороговых значений экономической безопасности. Данный подход позволил выявить определенные пороговые значения экономической безопасности организации.
Ключевые слова: показатели экономической безопасности организации, метод ограниченного перебора, пороговые значения показателей экономической безопасности организаций строительной отрасли, WizWhy.
Пороговые показатели являются необходимой частью анализа экономической безопасности любой организации, так как позволяют говорить об определенных финансовых коэффициентах не как об абстрактных величинах, но как о данных, которые содержат определенную информацию. Однако данные значения требуют точного измерения, которое невозможно реализовать без анализа всей совокупности организаций определённой отрасли. При этом от использования определенного метода полученные данные могут различаться. В данной работе предложен один из способов определения пороговых значений показателей экономической безопасности, который редко встречается в отечественных источниках.
В основном определение пороговых значений экономической безопасности упирается либо в экспертный анализ соответствующих коэффициентов (так, в работе Калины А. В. и Савельевой И. П. пороговые значения формируются исходя из представлений авторов об экономических реалиях России), либо используя некоторые эмпирические данные по действующей организации (например, в работе Коротенко Т. Ю., в котором пороговое значение оценено как крайний уровень допустимых угроз ± σ). Данные оценки пороговых значений экономической безопасности опираются лишь на понимание термина экономической безопасности отдельными экспертами, либо оценивают определенные угрозы в изоляции от возможных угроз в прошлом. Эти методы анализа не могут позволить судить о том, что одно пороговое значение будет подходить для многих организаций отрасли [1].
Для того, чтобы определить пороговое значение для определенного показателя необходимо, чтобы они были основаны на определенных количественных показателях, которые являются реальным отражением бизнес-процессов, которые присутствуют в организациях. При этом стоит отметить, что для разных отраслей данные показатели имеют совершенно разную оценку. Так, для организаций строительной отрасли некоторые коэффициенты оборачиваемости имеют большие пороговые значения, чем для организаций отрасли розничной торговли, так как для организаций строительной отрасли реализация продукции имеет больший срок (ввиду большого срока строительства).
Учитывая этот факт, первой важностью в определении пороговых значений экономической безопасности строительной отрасли являются именно показатели оборачиваемости. Учитывая специфику деятельности наиболее интересными выглядят коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (для получения необходимой прибыли соответствующих организаций), коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности (для анализа возможности вовремя обеспечивать долги перед кредиторами) и коэффициент оборачиваемости собственного капитала (для анализа необходимости привлечения дополнительных кредитных денежных средств) [2].
Особую актуальность данной проблеме придает тот факт, что пороговые значения коэффициентов оборачиваемости в настоящее время большинством специалистов не анализируются, так как точно определить их невозможно аналитическим способом. Однако метод ограниченного перебора позволит вывести определенные суждения по массивам данных о том, какие закономерности существуют у организаций данной отрасли по соответствующим показателем.
Задача данной работы формируется следующим образом. Пусть даны определенные показатели экономической безопасности организации (обозначим соответствующие показатели как
Суть модели ограниченного перебора состоит в подсчете частот логических операций в массивах данных. Примерами данных логических операций могут быть операции вида:
В качестве исходного показателя экономической безопасности организации будем использовать логический показатель стабильный рост выручки на протяжении 3 лет. Этот показатель был выбран исходя из его общности: так как задача коммерческой организации получение прибыли, то можно говорить о том, что долговременный рост выручки от реализации продукции говорит об удовлетворенности собственниками результатами деятельности организации и в следствие этого ощущением экономической безопасности данного предприятия. Также этот показатель также берется в динамике, что также отражает экономическую безопасность много лучше, чем статичные показатели.
Для анализа были отобраны 19 наиболее крупных организаций строительных организаций (по объему рынка), для анализа были рассчитаны следующие показатели:
˗ коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (X2);
˗ коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности (X3);
˗ коэффициент оборачиваемости собственного капитала (X4);
˗ наличие/отсутствие собственного оборотного капитала (X5);
˗ коэффициент финансовой независимости (X6);
Представим исходные данные в виде таблицы:
Таблица 1
Исходные показатели анализа показателей экономической безопасности организации
|
Name |
Revenue |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
|
ПИК |
1 |
0,6753 |
0,6753 |
0,5222 |
0 |
0,26 |
|
ПАО ЛСР |
0 |
1,1525 |
43,8503 |
0,4509 |
0 |
0,45 |
|
Etalon Group |
1 |
0,9151 |
0,7232 |
0,6946 |
0 |
0,32 |
|
Setl Group |
1 |
0,1967 |
0,7011 |
0,2047 |
0 |
0,47 |
|
«Брусника» |
0 |
0,3564 |
2,5200 |
3,7413 |
0 |
0,38 |
|
ГК «Самолет» |
0 |
0,0030 |
5,8000 |
5,9000 |
0 |
0,55 |
|
ГК ФСК |
1 |
0,1285 |
0,0571 |
1,2830 |
0 |
0,44 |
|
ГК «Гранель» |
0 |
0,0020 |
0,5000 |
0,5400 |
0 |
0,05 |
|
ГК «Пионер» |
0 |
0,3680 |
0,7232 |
0,6527 |
0 |
0,07 |
|
«Инград» |
1 |
0,8180 |
10,0224 |
0,1742 |
0 |
0,11 |
|
Инвест. группа «Абсолют» |
1 |
6,1712 |
2,6427 |
9,4628 |
0 |
0,18 |
|
концерн ЮИТ. |
1 |
6,2872 |
0,6499 |
0,7705 |
0 |
0,13 |
|
ГК МИЦ |
1 |
4,8880 |
4,1902 |
56,1040 |
0 |
0,02 |
|
«Галс-Девелопмент» |
0 |
0,3195 |
1,7284 |
0,0000 |
0 |
0 |
|
MR Group |
0 |
0,3707 |
0,3507 |
73,0587 |
1 |
0,08 |
|
«Донстрой» |
1 |
2,5973 |
5,2728 |
593,5908 |
0 |
0,0003 |
|
«Интеко» |
0 |
2,5287 |
0,6960 |
2,0498 |
1 |
0,11 |
|
«А101 Девелопмент» |
1 |
3,0445 |
0,5725 |
2,8392 |
0 |
0,19 |
|
Capital Group |
0 |
0,3740 |
0,0935 |
1,0876 |
1 |
0,07 |
Составлено автором на основе бухгалтерской отчетности организаций.
Необходимо сказать несколько слов о самих представленных в таблице данных. Показатель «Revenue» показывает соблюдение предположения о непосредственном росте выручки организации в течение 3 лет. Показатель принимает значение
Используя данные, представленные в таблице, оценим их с использованием метода ограниченного перебора. Представим итоги анализа данных с использованием программного обеспечения WizWhy. В совокупности программное обеспечение выявило 8 различных правил. Для дальнейшего анализа были отобраны 4 правила, которые являются наиболее важны для цели исследования:
2) If Revenue is 0,00
and X5 is 0,00
Then
X2 is 0,00... 1,15 (average = 0,37 )
Rule's probability: 1,000
The rule exists in 6 records.
Significance Level: Error probability < 0,1
6) If Revenue is 1,00
and X3 is 0,06... 0,72 (average = 0,56 )
Then
X4 is 0,20... 2,84 (average = 1,05 )
Rule's probability: 1,000
The rule exists in 6 records.
Significance Level: Error probability < 0,1
8) If Revenue is 1,00
and X2 is 0,13... 0,92 (average = 0,55 )
Then
X4 is 0,17... 1,28 (average = 0,58 )
Rule's probability: 1,000
The rule exists in 5 records.
Significance Level: Error probability < 0,4
Проанализируем представленные правила, которые были выявлены программой. Так, согласно правилу 2, если выручка организации снижалась в определенный период из общего периода в 3 года и собственный оборотный капитал организации равен нулю (отсутствует, либо отрицательный), то коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности находится в границах
Данные правила позволяют вынести некоторые предположения о том, каковы должны быть пороговые значения коэффициентов оборачиваемости для строительной отрасли. Представим данные в виде таблицы:
Таблица 2
Пороговые значения коэффициентов оборачиваемости строительной отрасли
|
Показатель |
Пороговое значение, рассчитанное по соответствующей методологии |
|
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности |
>1.15 (правило 2, 8) |
|
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности |
|
|
Коэффициент оборачиваемости собственного капитала |
|
Составлено автором на основе анализа.
Стоит отметить, что коэффициент оборачиваемости был вычислен согласно тому, что правило 8 имеет большую вероятность ошибки, а также потому что данный интервал имеет больший разброс, который позволяет делать большие выводы относительно выборки.
Следовательно, в ходе анализа данных методом ограниченного перебора были вычислены пороговые значения коэффициентов оборачиваемости основных показателей деятельности строительных фирм. Данный анализ может использоваться для организаций других отраслей хозяйственной деятельности с целью нахождение пороговых значений для соответствующиз отраслей хозяйствования.
Литература:
- Калина А.В., Савельева И.П. Формирование пороговых значений индикативных показателей экономической безопасности России и ее регионов // Вестник ЮУрГУ. Серия: Экономика и менеджмент. 2014. № 4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-porogovyh-znacheniy-indikativnyh-pokazateley-ekonomicheskoy-bezopasnosti-rossii-i-ee-regionov (дата обращения: 19.08.2020).
- Кротенко Т.Ю. Методические подходы к разработке индикаторов экономической безопасности организации // Вестник ГУУ. 2018. № 11. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskie-podhody-k-razrabotke-indikatorov-ekonomicheskoy-bezopasnosti-organizatsii (дата обращения: 19.08.2020).
- Стенюшкина В. А. Математическая логика и теория алгоритмов: Учебное пособие.- Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004, — 106 с. URL: http://window.edu.ru/resource/528/19528/files/metod436.pdf (дата обращения: 19.08.2020).
