Оценка и управление рисками на производственных предприятиях: На примере предприятия пищевой промышленности

Актуальность работы. Затянувшийся кризис в России в значительной мере связан с недостатком рентабельных производств. Хотя рентабельность зависит от многих причин и факторов, стоит остановиться на главном: Россия унаследовала производственный аппарат, предназначенный для работы в условиях командной экономики и централизованного планирования. Между тем рыночные условия характеризуются меняющейся конъюнктурой, политическими факторами (в особенности для России переходного периода), необходимостью научно-технических нововведений, а также той или иной формой конкуренции.

К сожалению, многие производства, в особенности крупные, оказались негибкими, сказалось отсутствие опыта оценки рыночной ситуации, отмечена консервативность финансовой политики и неумение принимать обоснованные решения в условиях неопределенности и разумного риска. Поэтому следует признать актуальность исследований, направленных на управление промышленным производством в условиях рисков, порождаемых как в сфере технологии, так и в области ресурсного обеспечения и сбыта.

Вопросам оценки риска посвящено достаточно много работ как за пределами нашей страны, в то время как в отечественной литературе до недавнего времени эта тема интересовала лишь немногих специалистов. В то же время, не существует теории, полностью * адекватно описывающую любую рисковую ситуацию. Существует целый ряд теорий, помогающих принять решение в условиях риска. Это и теория игр (раздел математики для изучения конфликтных ситуаций), и теория полезности НейманаМоргенштерна (рассматривает задачу принятия решения в условиях риска с точки зрения лица, принимающего решение), и линейное программирование (решение формальной задачи нахождения экстремума функции при некоторых ограничениях). Проблема заключается в том, что каждая из них описывает свой спектр «чистых» ситуаций, и встретить эти ситуации в жизни маловероятно. Кроме того, характерной особенностью всех указанных теорий состоит в том, что риски там представляются как заданные характеристики неопределенности среды, в которой приходится принимать решения. Это означает, что основные группы моделей, поддерживающих такие решения, не связаны с воздейстзием на риски, то есть не предусматривают управление ими. Соответственно, имеет место дефицит экономико-математического аппарата, связанного с управлением рисками в условиях промышленного производства. Данная работа призвана внести вкл?.л в это новое направление, что также делает ее актуальной.

Степень разработанности проблемы. Вопросам исследования г-:ска посвящено достаточно исследований, в основном, зарубежных ученых. Это связано с тем, что в плановой экономике риск как экономическая категория практически полностью отсутствовал. В то же время, наша страна имеет богатейший опыт планирования, что означает плыт оценки хозяйственного риска (брак, нарушение поставок и пр.). Поэтому и зарубежный опыт, и опыт нашей страны является вп-кным методическим и практическим материалом для современного исследования в этой области.

Исследованием общих положений теории риска занимались: нкие всемирно известные ученые, как Дж. М. Кейнс (кстати, он один.:.: из первых предположил наличие связи риска с личноеиными характеристиками предпринимателя), Дж.В. Смит, Р. Хизрич, А. Хоскин и др. В отечественной науке проблемам оценки риска уделили большое внимание такие экономисты, как Грабовый П. Г., Хрусгалев Б. Б., Чернов В. А., Лапуста М. Г., Клейнер Г. Б., Уткин Э. А., Дубров A.M., Лагоша Б. А., Балабанов И. Т. и другие.

В последнее время все большее значение принимает вопрос использования экономико-математических методов как связующее звено между экономической теорией и реальной экономикой. В связи с этим нельзя не упомянуть все большее использование экономической наукой такого гибкого инструмента, как вычислительная техника и программные реализации экономико-математических моделей. Этой проблематикой занимались такие зарубежные ученые, как О. Ланге, В. Леонтьев, Р. Стоун и др. Большой вклад в развитие и использование экономико-математических методов внесли ученые кафедры экономической кибернетики ГУУ В. И. Дудорин, B.C. Румянцев, Ю. Н. Алексеев, В. И. Годин.

Цель и задачи исследования

Основной целью работы является разработка научно-методического подхода к оценке и управлению рисками на промышленных предприятиях. Для реализации этой цели были поставлены и решены следующие задачи: разработать критерии оценки риска на предприятиях пищевой промышленностиразработать классификацию рисков, характерную для указанного типа предприятийразработать классификацию основных направлений снижения рискаразработать и обосновать комплекс экономико-математических моделей и программных средств, отражающих зависимости различных видов риска от объективных показателей предприятий пищевой промышленностиразработать и обосновать план и программу контрольного эксперимента по снижению риска на предприятииосуществить моделирование процесса оценки и снижения риска с помощью разработанного механизмана основе полученных результатов обосновать эффективность использования механизма управления рисками.

Предметом исследования является комплекс проблем, связанных со сложностью выбора оптимального решения по управлению риском в условиях неполноты информации, оценки источников возникновения неопределенности и методов снижения риска.

Объектом исследования является класс производственных предприятий пищевой промышленности, включающих в себя отделы закупок, производства и реализации продукции, то есть осуществляющих весь спектр деятельности, связанный с движением товаров от производителя к потребителю.

Методологическойосновой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых различных школ и направлений, фундаментальные положения современной экономической науки, накопленный опыт управления рисками на предприятиях с учетом российской специфики.

Теоретической основной диссертации являются: обобщение мирового опыта в части исследования, классификации и управления рискамитеория и механизм проведения экспертного оценивания для получения оценок показателей моделитеория вероятностей и математическая статистикаконцепция построения экономико-математических моделейматематические методы поиска экстремума сложных функций.

Научнаяновизна рассматриваемых в диссертационном исследовании проблем состоит в достижении следующих результатов: разработана методика управления риском, основанная на теоретических положениях о сущности и источниках риска с учетом реальной специфики экономических субъектовразработаны основные принципы управления риском на производственных предприятиях, основанные на выделении денежных ресурсов, направляемых на снижение вероятности наступления рисковых событий, а также величины потерьопределено понятие направлений использования денежных средств на избежание риска, его снижение и ликвидацию последствий наступивших рисковых событийразработана концепция зависимости эффективности управления риском от внутренних и внешних факторов предприятия, объема используемых на управление риском средствразработан методический подход к оценке эффективности управления риском в зависимости от состояния предприятия и окружающей средыразработаны экономико-математические модели, позволяющие произвести сравнительный анализ эффективности различных вариантов использования денежных средств на управление рискомразработана экономико-математическая модель, позволяющая получить оптимальный вариант распределения денежных средств, выделенных на управление риском, по возможным направлениям использования денежных средств. Модель основана на теоретических положениях об оценке риска, генетических алгоритмах поиска экстремума сложной функции. Основные практические результаты заключаются в следующем: произведена классификация рисков по видам, выделены наиболее существенные, значимые риски для производственных предприятий, в частности, для предприятий пищевой промышленностиразработана классификация направлений использования средствоценены взаимосвязи между направлениями использования средств и видами рискапроизведен анализ зависимости риска от объективных факторов предприятия, выделены наиболее существенные факторыразработана экономико-математическая модель оценки эффективности инвестиций в оборудование с точки зрения снижения рискаразработан механизм получения групповых оценок экспертов с I.

I * учетом возможных ошибок оценивания на основании коэффициентов компетентности экспертовпостроена экономико-математическая модель, позволяющая производить оценку эффективности управления риском и помогающая выбрать наилучший вариант управления рискомпроизведено экспериментальное моделирование с использованием данных конкретного предприятия, благодаря чему получены выводы о приоритетности использования средств по различным направлениям для этого предприятияна основе экспериментального моделирования показана эффективность управления рисками для предприятий пищевой промышленности, необходимость использования экономико-математического аппарата при принятии решения.

Практическая значимость исследования состоит в том, что основные методические положения проверены на основе экспериментального, которое показало возможность реальной оценки эффективности мероприятий по управлению рисками на предприятиях пищевой промышленности, а также показало актуальность и возможность применения экономико-математических методов при управлении риском.

Реализациярезультатов работы. На основании экспериментального моделирования показана возможность практической реализации модели, а сама она принята к апробации в ЗАО «Агрофярма «Назарьевская», расположенной на территории АПК «Назарьево» УД Президента РФ и поставляющей свою продукцию (мясные деликатесы, колбасную продукцию и полуфабрикаты) в указанную организацию.

Все это и предопределило суть дальнейшего изложения материала, его концентрацию на основах методики оценки риска, главным образом в производственной деятельности, отдельные положения которой относятся к любой хозяйственной деятельности вне зависимости от конкретной области применения.

2.4. Выводы к главе 2.

В этой главе проанализирована характеристика риска для предприятий пищевой промышленности, рассмотрены особенности этих предприятий. Кроме того, дан ответ на вопрос, как именно эти особенности влияют на структуру риска. Также проведен анализ возможных путей снижения риска, проанализированы возможные методы его снижения с учетом специфики отрасли. Сформирована таблица взаимосвязей между видами риска и направлениями использования денежных средств на снижение риска.

Решена задача определения эффективности инвестиций в дополнительное оборудование с точки зрения снижения риска остановки производствапредставлен алгоритм согласования групповой оценки мнений экспертов с учетом возможных ошибок экспертов.

После построения целевой функции оказалось, что она представляет собой нелинейную функцию от многих переменных. Это повлекло за собой необходимость поиска метода, который позволил бы найти экстремум этой функции. После анализа существующих методов поиска экстремальных значений было принято решение остановиться на генетических алгоритмах — универсальных методах поиска. После доработки одного из генетических алгоритмов для решения поставленной задачи, мы получили искомый результат.

Итак, экономико-математическая модель построена и реализована на языке программирования С++. Теперь необходимо проверить ее возможности на конкретных данных. т.

Глава 3. Экспериментальное моделирование и оценка экономической эффективности методики управления рисками.

3.1. Постановка задачи и сбор эмпирических данных.

В предыдущей главе принципиально была рассмотрена экономикоматематическая модель, позволяющая оптимизировать управление рисками для производственного предприятия пищевой промышленности, а также максимизирующая эффект от денежных средств, использованных на снижение риска. Важно понимать, что данная модель разработана с учетом специфики отрасли, так как, в случае другой предметной области, иные виды рисков могут оказаться более важными, даже решающими, в то время как в данной модели они совсем не нашли отражения. Теперь необходимо оценить возможность ее практического использования.

Для дальнейшего определения модели нам теперь необходима дополнительная информация, которая позволила бы конкретизировать общие положения, приведенные ранее. Данная модель опробована на примере мясоперерабатывающего предприятия, специализирующегося на выработке мясных деликатесов, колбас, а также замороженных полуфабрикатов. В качестве сырья для производства здесь выступает мясо (свинина и говядина), а также специи, весь список которых приводить нецелесообразно, и которые организация закупает один раз в месяц. При закупке сырья основной риск ложится на процесс приобретения мяса. Это связано с особенностями российского рынка сырья: если при закупке специй организация работает с множеством компаний, которые давно известны, имеют устоявшиеся цены и ассортимент, то для рынка мяса это не так. Компании, занимающиеся продажей мяса, рассчитывают цены уже после того, как товар получен, и часто не могут заранее сказать, по какой цене у них будет сырье при следующей поставке. Кроме того, объемы закупки мяса и специй просто несравнимы: на один килограмм мяса в сырье используется несколько грамм специй.

Производственную цепочку можно представить в виде нескольких этапов, на которых используется различное производственное оборудование, причем эти этапы различаются для разных видов продукции. Для нас сейчас это было бы не важно, если бы не один момент: от особенностей этой производственной цепочки зависит величина потерь при поломках и сбоях оборудования. Например, в случае выхода из строя вакуумного шприца для набивки колбас остановится производственный процесс в части колбасных изделий, в то время как на производство полуфабрикатов и деликатесов это никак не повлияет.

Для следующего этапа построения модели нам необходимо задать функции, характеризующие эффективность использования денежных средств на минимизацию каждого вида риска (функции F) в явном виде.

Страхование. Одна из простейших функций. Нам известно, что стоимость договора страхования от пожара на год составляет $ 1500. Значит, функция принимает вид:

Естественно, что для других видов страхования данная функция примет вид, зависящий от суммы конкретного договора.

Охрана. При исследовании данного предприятия был получен ответ, что для полной и качественной охраны необходимо заключить договор с охранным агентством, а также приобрести и установить дополнительное оборудование (камеры наблюдения, сигнализацию в помещениях и пр.). Стоимость договора с агентством составляет $ 1350 ежемесячно, следовательно, $ 16 200 ежегодно. Стоимость закупки и установки оборудования $ 5000. Обслуживание оборудования обойдется организации $ 250 в месяц или $ 3000 в год. Кроме того, существует альтернативный вариант охраны стоимостью $ 2400 в год, но с очень малой эффективностью. Рассматривается он потому, что оставить предприятие совсем без охраны нельзя. По опыту известно, что альтернативный вариант охраны снижает кражи до 80% от первоначального уровня. В то же время, при работе агентства (но без камер наблюдения) все равно есть хищения, оцениваемые в 20% от максимального уровня Функция принимает ступенчатый вид:

22).

10,8.

0,2.

О 2400.

24 200 yij.

Рисунок 6. Эффективность охраны в зависимости от объема использованных ресурсов.

На этом графике показано, как будет выглядеть функция F для охраны при вышеуказанных ограничениях.

Иначе говоря, функция принимает вид.

Fохрана =.

1. yij < 2400 0.8. 2400 < yij < 16 200 0.2. 16 200 < viy <24 200 0, yij > 24 200.

23).

Управление персоналом оказывает на уровень производства очень большое влияние и представляет собой совокупность различных мер и методов, поэтому оценить его влияние довольно трудно. Имеющийся опыт подсказывает, что для моделирования здесь наиболее подходит функция, имеющая гиперболический вид. Специалистам на производстве был задан вопрос: сколько средств необходимо направлять в эту область, чтобы получать максимальную отдачу с этого направления. Оценено, что для данного производства максимум вложений составляет $ 30 000 ежегодно, и дальнейшее увеличение количества использованных средств не принесет сколько-нибудь значительной отдачи. Отсюда, имеем: Вид функции.

F = 1 a * у + Ъ.

24).

Система уравнений, которую необходимо решить при поиске конкретных значений коэффициентов строится исходя из следующих условий: 1) значение функции при нулевом вложении средств равно 1, то есть риск остается неизменным- 2) при вложении $ 30 000 ежегодно дальнейшее вложение малоэффективно (уменьшение риска менее чем на 1 процент). Получаем систему:

—-= 1: а + Ь (25) 0.01 а* 30 000 + ь.

Итак, после ее решения функция эффекта для управления персоналом окончательно принимает вид:

1 (24').

FnepcoHtvi.

0.0033* vy +1.

Закупка дополнительного оборудования. Данное направление было подробно рассмотрено во второй главе (см. 2.3.3).

Резервный фонд. При использовании резервных фондов перед нами встает задача оценки эффективности влияния этих фондов на снижение риска. Естественно, что создание подобных фондов не исключает потерь, а лишь сглаживает их последствия. К примеру, если поставщик не выполнил своих обязательств, и ранее оплаченное сырье не пришло в срок, то резервный фонд может помочь избежать остановки производства, позволяя выделить средства для закупки сырья на стороне. Эффективность использования резервного фонда для покрытия потерь, сравнимых с катастрофическими, крайне сомнительна: ни один предприниматель не станет изымать из работы сумму средств, сравнимую со стоимостью предприятия или какой-либо значительной его части.

От экспертов получен ответ, что увеличение резервного фонда свыше величины оборотного капитала предприятия не приносит значимой отдачи. Отсюда, для определения коэффициентов функции получаем систему уравнений: 1 1- (26) a*0 + b 1 =0.01 a * оборотный капитал + Ъ.

С учетом того, что оборотный капитал данного предприятия составляет $ 50 000, получаем.

1 (26'}.

Fpesepe.

0,198* v" +1 у.

Маркетинг. Прежде всего маркетинг связан с рыночным риском, с риском конъюнктуры. Маркетинг и исследования рынка позволяют получить более точные сведения о возможных колебаниях цен как на продукцию, так и на ресурсы. С точки зрения снижения рисков маркетинг влияет на риск снижения цен продажи, риск снижения объемов реализации, а также на риск повышения закупочных цен на сырье. С учетом специфики данного предприятия, рекламная компания, позволяющая сохранить прежний объем реализации в течение одного года, стоит $ 25 000. Исследования рынка, позволяющие предвидеть и избежать потерь, связанных с повышением закупочных цен, обойдутся в $ 6000. Рекламная компания, позволяющая не снижать цены, оценивается в $ 40 000. Естественно, что последняя компания также позволит не сокращать объем реализации продукции.

Следует учесть тот факт, что при вложении денежных средств объемом менее $ 10 000 в год, эффективность рекламной компании практически равна нулю. Исходя из вышесказанного, мы имеем два различных типа функций, показывающих влияние маркетинга на снижение риска. Первая из них представляет собой ступенчатую функцию и описывает влияние исследований рынка на риск повышения закупочных ценвторая же представляет собой гиперболу, характеризующую эффект от рекламной деятельности. Следует отметить, что хотя вид у этой функции идентичен для риска снижения продажных цен и снижения объема реализации, коэффициенты в формулах будут разными, что связано с различными начальными условиями.

Исходя из вышесказанного, функции F будут иметь следующий вид:

А Рзакупочиых цен r рекламы.

6000 yij 10 000.

Рисунок 7. Виды функций зависимости эффективности вложений в маркетинг.

Или в виде функциональной зависимости: fl. v <10 000- (27).

Рзампочных цен =.

— f [0.vy >10 000;

Fueu продажи.

0,0033* v- 32' (27') ч.

Fобъема продаж=—-: ioi ' '.

0.0066*уч -65 {ZI >

Юридические услуги. Сразу необходимо отметить, что в том случае, если в структуре организации уже существует юридический отдел, занимающийся оформлением всех сделок (или контролирующий этот процесс), то рассматривать данное направление нет необходимости, так как очевиден тот факт, что все показатели, характеризующие риски для данной организации, уже рассчитаны с учетом этой специфики предприятия. Значит, рассматривается только случай отсутствия юридической поддержки. Необходимо принять решение для организации: использовать ли внешнее юридическое сопровождение или создавать собственный юридический отдел на предприятии. Что будет эффективнее? Для ответа на данный вопрос нам необходимо рассчитать затраты во всех случаях. Эта задача решается вне модели до ее построения. Известно, что создание собственного юридического отдела обойдется разово в $ 7000 на оборудование, и затем $ 1500 ежемесячно. Обслуживание у специализированной фирмы будет стоить $ 2000 в месяц. Необходимо принять решение: создавать ли отдел в организации или заключать договор на обслуживание. Для сравнения эффективности вложений рассмотрим срок в 3 года, так как более длительное планирование нецелесообразно в силу малой предсказуемости результата. Нам известно, что есть возможность разместить средства под 15% годовых. Рассчитаем ежемесячный процент исходя из формулы.

S = J?*(1+/)" (28>

В данном случае п=12. Находим, что i = 0.11 715.

Итак, с одной стороны, при создании отдела мы должны использовать $ 7ООО. С другой стороны, ежемесячный выигрыш от создания собственного юридического отдела составит $ 500. Выигрыш от создания отдела, приведенный на конец периода, рассчитывается по формуле = 2>*0 + 0у (29) у = 1.

Где § - выигрыш от создания отдела.

Для данного предприятия выгода от создания юридического отдела будет равна $ 21 731,3 за 3 года. На другой чаше весов затратная часть, также отнесенная на конец периода, равная $ 10 646,1. Отсюда следует, что нам выгоднее создавать юридический отдел, и функция F принимает вид у&bdquo- <25 000;

F/op услуги = (3 0).

1 ' |0,v (- >25 000.

Здесь требуются некоторые пояснения. Сумма $ 25 000 представляет собой затраты на создание и обслуживание юридического отдела в течение года ($ 7000 + $ 1500*12) .

Оценка весовых коэффициентов функций F.

На основании мнений экспертов и с использованием алгоритма учета групповых оценок экспертов (см. 2 главу) получены следующие данные:

Направления Использования Средств Виды риска Страхование Охрана Управление персоналом Оборудование Резерв Маркетинг 1 юридические услуги риск пожара 1 0 0 0 0 0 0 риск поломки/сбоя 0 0,15 876 0,49 845 0,34 279 0 0 0 риск снижения объемов производства 0 0 0,66 798 0 0 0 0,33 202 риск снижения цен 0 0 0,41 286 0 0 0,58 714 0 риск увеличения затрат 0 0,36 363 0, 63 637 0 0 0 0 риск роста ФОТ 0 0 1 0 0 0 0 риск увеличения налоговых платежей 0 0 0 0 0,41 666 0 0,58 334 риск перебоев с поставками 0 0 0 0 0, 4982 0 0,5018 риск снижения объемов реализации 0 0 0,45 402 0 0 0, S4598 0 рис повышения закупочных цен 0 0 0 0 0 0,37 037 0,62 963 риск потери товара 0,44 433 0,45 193 0 0 0 0 0,10 374 риск потери качества товара при реализации 0 0 0, 8 0 0,2 0 0 риск повышения издержек обращения 0 0 0 0 0,33 326 0 0,66 674.