Методические подходы к анализу и оценке рисков предприятий торговли

Актуальность темы

исследования. Одной из перспективных отраслей экономики является розничная торговля, но возрастающая сложность и вероятностная структура современной социально-экономической среды, в которой действуют торговые предприятия, порождают риск и повышенное внимание к его проблемам.

В условиях рынка задачи оценки и анализа риска становятся актуальными, т.к. конкуренция заставляет предпринимателей активнее изучать информацию, чтобы предотвратить возможные ошибки при совершении рискованных операций.

Оценка риска должна быть связана с пониманием того, что может случиться и что должно случиться. Анализ риска помогает выбирать оптимальный альтернативный вариант в сфере экономики.

Анализ риска необходим в условиях, когда неопределенность и недостаточность той или иной информации становится главным фактором. В этих условиях приходится решать, использовать ли выбранный вариант действий как единственно возможный или иметь дополнительные варианты действий.

Определяя вероятностные характеристики ожидаемых результатов и оценивая риск посредством математических методов, мы получаем возможность ослабить или избежать влияния случайных факторов на результаты' деятельности предприятий, просчитать заранее порядок действий на случаи неудачных исходов, выходящих за пределы расчетной вероятности событий.

При оптимальном выборе стратегии и тактики действий экономика приобретает возможность саморегулирования, достижения сбалансированности, лучшей стабильности функционирования и исключения кризисных ситуаций, приводящих к разорению предприятий.

В рыночной экономике предприниматели сами определяют номенклатуру продукции, сами устанавливают цены на нее с учетом конъюнктуры рынка и директив регулирующих органов.

С целью получить максимальную прибыль необходимо использовать ранжировку товаров по их прибыльности и по перспективам реализации их на рынке.

При выборе рациональной стратегии реализации товаров в торговых фирмах в условиях неопределенности используется имитационное моделирование.

Степень разработанности проблемы. Вопросам анализа и оценки рисков в деятельности предприятий посвящены труды отечественных и зарубежных ученых. Значительный вклад в развитие данных вопросов внесли ученые экономисты: В. А. Абчук, А. П. Альгин, К. М. Аргинбаев, М. И. Баканов, И. Т. Балабанов, И. А. Бланк, В. А. Боровкова, Е. С. Васильчук, В. В. Глущенко, В. М Гранатуров, Б. А. Лагоша, А. А Первозванский, Б. А. Райзберг, В. Т. Севрук, В. А. Чернов, A.C. Шапкин, А. Д. Шеремет и др. Среди зарубежных ученых можно отметить работы: Р. Баззела, Т. Бачкаи, Э. Вогхана, М. Грина, С. Уильямса, К. Редхеда и др. Исследованию риска в сфере торговли уделялось внимание в работах И. А. Бланка, В. А. Боровковой, А. М, Омарова, Е. В. Серегина, Г. А. Тактарова, Г. В. Черновой и др.

Однако, несмотря на значительное количество исследований в области анализа риска и активные поиски путей объективной оценки величины риска, многие методические и методологические вопросы этой важной проблемы еще не решены. Разнообразие точек зрения и теоретических посылок зарубежных и отечественных исследователей по проблеме исследования экономического риска, методическая преемственность указанных вопросов и послужили основанием для выбора темы настоящей работы, обусловили ее цели и задачи. Необходимость повышения оценки риска предприятия и, в частности, предприятия торговли в рыночных условиях предопределили актуальность темы исследования.

Область исследования соответствует требованиям п. 3.7 Паспорта специальностей ВАК (Экономические науки) — методы измерения финансовых и страховых рисков, оценки бизнес-рисков, принятия решений в условиях неопределенности и риска, методология финансово-экономических и актуарных расчетов.

Цель и задачи исследования

Цель диссертационной работы заключается в совершенствовании теоретических основ и разработке методических положений по анализу и оценке рисков предприятий торговли в рыночных условиях функционирования для повышения эффективности их развщЦяя достижения этой цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

— анализ источников риска предприятий торговли и их классификация- -выявление особенностей рисков на предприятиях торговли и их оценка в современных условиях;

— разработка методов оценки рисков для предприятий торговли в реальных условиях функционирования;

— формирование системы методов минимизации рисков, основанных на применении инструментария теории массового обслуживания;

— разработка методического подхода к оценке рисков на предприятиях торговли с использованием статистических методов;

— разработка комплексного алгоритма принятия управленческих решений по снижению риска торгового предприятия.

Предметом исследования являются методические подходы к анализу и оценке уровня рисков, как информационной базы при принятии управленческих решений на торговых предприятиях.

Объект исследования. Изучение конкретных вопросов выявления и минимизации рисков проводилось в крупных и средних предприятиях торговли Ставропольского края, КМВ и г. Ставрополя с учетом обобщения российского опыта.

Методологическая база исследования. Теоретической и методологической основой послужили положения экономической теории, произведения классиков экономической науки, труды отечественных и зарубежных ученых в сфере исследования предпринимательских рисков. Разработка вопросов диссертационной работы строилась на основе материалов органов статистики, а также личных наблюдений автора. В ходе выполнения исследования применялись общенаучные и специальные методы познания: наблюдение, экономико-математическое моделирование, системный и технико-экономический анализ, экспертные методы, методы исследования операций и принятия решений, программные средства общего и специального назначения.

Научная новизна исследования. Наиболее существенными научными результатами являются следующие положения:

1. Уточнено понятие риска предприятий торговли, учитывающее непредсказуемость спроса, дифференцированность потребности и индивидуализацию потребления, присущие торговой сфере в рыночных условиях.

2. Представлена классификация экономических рисков предприятий торговли, основанная на систематизации факторов как внутренней, так и внешней среды данных предприятий.

3. Разработана классификация источников риска предприятий торгов-, ли в рыночных условиях функционирования по двум категориям: внутренние и внешние.

4. Разработан методический подход к оценке риска предприятий торговли с использованием экспертных методов, позволяющий выделить группы простых рисков и определить их удельный вес в каждой группе.

5. Сформирована система методов минимизации рисков торгового процесса с использованием инструментария теории массового обслуживания," позволяющая учитывать вероятностный характер среды функционирования предприятия.

6. Предложен методический подход к анализу рисков предприятия торговли на базе дискретного имитационного моделирования, позволяющий определить параметры торгового процесса в режиме реального времени.

7. Разработан алгоритм процесса принятия управленческих решений в ситуации торгового риска, основанный на учете стохастического характера и многовариантности деятельности предприятия торговли.

Практическая значимость исследования заключается в том, что применение на практике предлагаемых в работе моделей и методик повысит эффективность анализа и оценки рисков торгового предприятия. Применение теории массового обслуживания и дискретного имитационного моделирования на практике будет способствовать повышению эффективности работы предприятий розничной торговли, учету вероятностных характеристик среды, их функционирования. Практическое применение полученных результатов предполагает возможность создания на торговых предприятиях рациональной системы оценки рисков для планирования, прогнозирования, анализа, контроля, выработки и принятия управленческих решений по повышению эффективности организации торгового процесса.

Апробация и реализация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы были доложены и одобрены на: 5-й Меж-' региональной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, студентов и практических работников потребительской кооперации, 5−6 мая, 2005; IX региональной научно-технической конференции «Вузовская наука — Северо-Кавказскому региону». Ставрополь: СевКав-ГТУ, 2005; IV межвузовской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодые ученые — Южному региону». -Ставрополь: СевКавГТИ, 2005; международном форуме по проблемам науки, техники и образования. 5−9 декабря 2005 г., Москва.

Достоверность полученных результатов подтверждается внедрением рекомендаций, полученных в процессе исследования, в практику работы магазинов самообслуживания «Магнит» ЗАО «Тандер» (акт внедрения от 03.04.2006 г.) и «Тройка» ООО «Дэла» (акт внедрения от 20.03.2006 г.), а также в учебный процесс НОУ ВПО «СевКавГТИ» (справка о внедрении № 198 от 26.05.06 г).

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 16 работах, общим объемом 4,52 п.л. (авторских 2,89 п.л.).

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы — 214 наименований, 3 приложений. Основное содержание работы изложено на 157.

Выход г я /оч. ?04. V /обс ц П.

Рисунок 11 — Структурная модель элементарной СМО.

В этой теории рассматриваются и наиболее распространенные в торговой практике простейшие потоки заявок, обладающие свойствами стационарности, ординарности и отсутствия последствий. Стационарность потока характеризуется тем, что вероятность поступления определенного количества требований в течение заданного промежутка времени зависит только от его продолжительности. Ординарность потока определяется невозможностью одновременного появления двух или более заявок. Отсутствие последствий заключается в том, что поступление в какой-либо момент заявки не зависит вероятность того, что число заявок, поступающих на обслуживание за промежуток времени продолжительностью I равно к, определяется по закону Пуассона:

31) где Я — интенсивность потока заявок, то есть число заявок, поступающих в СМО в единицу времени чел. руб. чеков Т мин.'час' час 'год л-Л х — среднее значение интервала времени между двумя соседними заявками.

Для такого потока заявок время между двумя соседними заявками распределено экспоненциально с плотностью вероятности т = Х-е~к (32).

Случайное время ожидания в очереди начала обслуживания тоже можно считать распределенным экспоненциально: = (33) где V — интенсивность движения очереди, то есть среднее число заявок, 1 приходящихся на единицу времени V = оч. — среднее значение времени ожидания в очереди. Выходящий поток заявок связан с потоком обслуживания в канале, где длительность обслуживания /обс. является случайной величиной и подчиняется во многих случаях показательному закону распределения с плотностью М-е-" *'*- (34) где /л — интенсивность потока обслуживания, то есть среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени 1 М чел. руб. кг чеков докум. мин.'день час' м ' день.

35).

Важной характеристикой СМО, объединяющей показатели X и ц являЯ ется интенсивность р = — нагрузки, которая показывает степень согласоваМ ния указанных потоков заявок. Перечисленные показатели к, т, А, /оч., V, /0бс., р, Рк являются наиболее общими для СМО.

В торговой практике такие простейшие СМО являются обычно лишь частью более сложных обслуживающих систем, отличающихся конструктивными особенностями и способами организации элементов системы в целом.

В универсаме процесс обслуживания покупателя состоит из нескольких разных по содержанию операций, каждая из которых может быть представлена в виде простейшей одноканальной или многоканальной СМО, называемой фазой обслуживания. В целом весь процесс обслуживания покупателей в универсаме представлен на рис. 12 и 13.

Рисунок 12 — Модель многофазной СМО.

Каждая простая или сложная СМО в торговле в зависимости от числа каналов обслуживания и их производительности, а также от характера потока заявок обладает определенной пропускной способностью. Поэтому предметом исследования является установление связей между характером потока заявок, числом заявок, числом каналов, их расположением, производительностью, правилами обслуживания и эффективностью обслуживания при малых затратах на создание и функционирование системы в целом.

Существующие в торговле варианты заявок, особенности их обслуживания и образования очередей, расположение, количество и организация каналов обслуживания, обусловили большое разнообразие типовых СМО.

По числу каналов обслуживания п СМО разделяются на одноканальные (п = 1) и многоканальные (п > 2). К одноканальным СМО в торговле можно отнести практически любой вариант локального обслуживания. В зависимости от взаимного расположения каналов системы подразделяются на СМО с параллельными и последовательными каналами. •.

Практически любые заявки в торговле — товары, покупатели, торговое оборудование, деньги и т. п. — проходят множество фаз обслуживания, а, следовательно, такие системы называются многофазными.

В зависимости от характера каналов обслуживания многоканальные СМО подразделяются на СМО с однородными и неоднородными каналами. Отличие состоит в том, что в СМО с однородными каналами заявка может обслуживаться любым свободным каналом, а в СМО с неоднородными каналами отдельные заявки обслуживаются только специально для этой цели предназначенными каналами, например, кассы для оплаты одного-двух предметов в универсаме.

В зависимости от возможности образования очереди СМО подразделяются на два основных типа: СМО с отказами обслуживания и СМО с ожиданием (очередью) обслуживания.

В СМО с отказами возможен отказ в обслуживании, если все каналы уже заняты обслуживанием, а образовывать очередь нельзя. Примером такой СМО является стол заказов в магазине, в котором прием заказов осуществляется по телефону.

В СМО с ожиданием, если заявка находит все каналы обслуживания занятыми, то она ожидает, пока не освободится хотя бы один из каналов. Практически в торговле распространены СМО такого типа.

СМО с ожиданием подразделяются на СМО с неограниченным ожиданием или с неограниченной очередью /оч. и временем ожидания /оч. и СМО с ограниченным ожиданием, в котором накладываются ограничения или на максимально возможную длину очереди (шах /0ч. = ¿-огр.)> или на время работы системы.

Примерами СМО с ограничениями на длину очереди являются СМОсвязанные с перемещением товаров, поступающих в подсобные помещения, склады, холодильники, вместимость которых ограничена. Отказы получаю те заявки, которые поступили, когда все каналы обслуживания уже заняты, т. е. для которых выполняется условие к>(п+т).

Примерами СМО с ограничениями времени ожидания является система обслуживания скоропортящихся товаров, время хранения которых ограниченно, ввиду быстрого снижения их свойств, качества и количества и, следовательно, стоимости. В подобных типах СМО отказ в обслуживании получают и не учитывают в дальнейшем процессе наиболее «старые» заявки, то есть испорченные товары, у которых /04>/хр. = шах /оч.

В зависимости от организации потока заявок СМО подразделяются на разомкнутые (рис. 11) и замкнутые (рис. 14).

Рисунок 14 — Модель замкнутой СМО.

В разомкнутых СМО выходной поток обслуженных заявок не связан с входным потоком заявок на обслуживание. В замкнутых СМО обслуженные заявки после некоторой временной задержки снова поступают на вход СМО и источник заявок входит в состав СМО. Примером такой системы в торговле является система обслуживания бригадой механиков торгового оборудования, которое через некоторое время после ремонта опять может прийти в неисправное состояние и поступает в виде заявки на обслуживание. В замкнутой СМО циркулирует одно и то же число потенциальных заявок, например, посуда в столовой. Пока потенциальная заявка циркулирует и не преобразовалась на входе СМО в заявку на обслуживание, считается, что она находится в линии задержки.

Типовые варианты СМО определяются также и установленной дисциплиной очереди, которая зависит от преимущества в обслуживании, то есть приоритета.

3.3. Применение модели многофакторной СМО с очередью для элиминирования риска организации торгового процесса.

В представленных во второй главе диссертации статистических данных о структуре формирования оборота розничной торговли в Ставропольском крае мы видим, что доля крупных и средних организаций розничной торговли занимает только третье место после малых предприятий розничной торговли и продажи товаров физическими лицами на рынке и неуклонно снижается 22,7% в 1997 году до 12,5% в 2004 году. Хотя, как показывает опыт, торговля продовольственными товарами и продуктами питания в крупных центрах самообслуживания является не только прогрессивной, но и удобной формой обслуживания покупателей. Кроме того, она позволяет легко организовывать автоматизированную систему сбора данных об интенсивностях потоков посетителей, доле тех из них, кто по разным причинам ушел без покупки и т. д. Этому способствует наличие у подобных торговых центров систем автоматизированного допуска посетителей к местам расположения товара и автоматизированного учета и списания купленного товара после его оплаты в кассе.

Проведя экспертный опрос, мы выяснили, что, как на торговых предприятиях Ставропольского края, так и на торговых предприятиях Кавказских^ Минеральных Вод наиболее существенными оказались риски связанные с уровнем организации торгового процесса. В качестве средства для снижения данного риска мы выбрали модель многофакторной СМО.

Большую часть товара в центрах торговли продовольственными товарами посетители отбирают сами, непосредственно подержав в руках размещенный на стеллажах и в холодильниках товар. Однако некоторые товары, расположены за закрытыми витринами и для их приобретения необходимапомощь продавца. Время обслуживания при этом оказывается случайным, но его распределение, как правило, показательное. Поток посетителей, обращающихся к продавцу за прилавком, также случаен. Поэтому продавец то стоит без дела, то к нему выстраивается очередь. Но ведь не каждый из потенциальных покупателей готов долго ожидать своей очереди для того, чтобы ему подали или взвесили необходимый товар.

Некоторые, особо нетерпеливые клиенты могут просто уйти без покупки. Поэтому для снижения риска ухода посетителя без покупки из-за того, что он не желает или не в состоянии ждать, пока продавец освободится, таких продавцов возле места расположения весовых товаров должно быть несколько. Но сколько? Разумеется, оптимальное число продавцов зависит и от интенсивности потока покупателей, и от доли тех, кто заинтересован в покупке именно таких товаров, и от величины среднего времени обслуживания, и от ряда других, менее значимых факторов.

Каждый потенциальный покупатель, как правило, проходит в процессе приобретения нужного ему товара две стадии: 1) выбор товара- 2) оплата покупки в кассе. Для оценки экономической выгоды процесса работы торгового центра его руководству крайне необходима информация об эффективности процессов на каждой из стадий. Каждая стадия может быть описана как многоканальная система массового обслуживания с ожиданием.

Граф состояний многоканальной системы массового обслуживания имеет вид, показанный на рис. 15.

Л, Л Л л, л л.

ТГ^-^тм³/7 кмк-ук +1)//.

Рисунок 15 — Граф состояний многоканальной СМО.

Состояния данной СМО имеют следующую интерпретацию: 50 — все каналы свободны- - занят один канал, остальные свободны;

— заняты ровно к каналов, остальные свободны;

— заняты все п каналов, поступающая заявка становится в очередь.'.

Рассмотрим многоканальную систему массового обслуживания с ожиданием [22]. Процесс массового обслуживания при этом характеризуется тем, что входной и выходной потоки являются пуассоновскими с интенсивностя-ми Л и // соответственно, и тем обстоятельством, что параллельно обслуживаться может не более С клиентов. Система имеет С каналов обслуживания. Средняя продолжительность обслуживания одного клиента равна —. М.

В установившемся режиме функционирование многоканальной СМО с ожиданием и неограниченной очередью может быть описано с помощью системы алгебраических уравнений: V.

115 при 1 < п < С при п> С.

Решение системы уравнений (36) имеет вид: п.

Рп=ЕТ'Р{п> при О < и < С, п и м рп = ас гдеР0, при п>С,.

37).

38).

С-1 &bdquo-П ъ.

Го п с1V чСу.

— 1.

39) м-с.

Решение будет действительным, если выполняется условие.

1.

Вероятностные характеристики функционирования в стационарном режиме многоканальной СМО с ожиданием и неограниченной очередью определяются по формулам:

— вероятность того, что в системе находится п клиентов на обслуживании, определяется по формулам (37) и (38);

— среднее число клиентов в очереди на обслуживание:

С-Р.

1(С-РУ.

— среднее число находящихся в системе клиентов (заявок на обслуживание и в очереди):

4 = (41).

Рс.

40).

— средняя продолжительность пребывания клиента (заявки на обслуживание) в очереди:

42).

— средняя продолжительность пребывания клиента в системе: = (43) '.

Адекватным модельным аналогом рассматриваемого нами процесса торговли может служить многофазная СМО с очередью. В подобной системе входящий поток каждой последующей фазы является выходным потоком предыдущей и в общем случае имеет последствие. Однако если на вход СМО с неограниченной очередью поступает простейший поток заявок, а время обслуживания показательное, то выходной поток этой СМО — простейший с той же интенсивностью, что и входящий. Поэтому многофазную СМО с неограниченной очередью перед каждой очередной фазой, простейшим входящим потоком заявок и показательным временем обслуживания на каждой фазе можно анализировать как простую последовательность простейших СМО. Если же очередь к какой-либо фазе ограничена, то выходной поток данной фазы перестает быть простейшим и указанный прием можно применять только в качестве приближенного.

Учитывая эти замечания, применим для анализа экономической эффективности работы одного из торговых центров «Магнит» (Ставропольского филиала ЗАО «Тандер»), математический аппарат, описывающий работу простейшей многофазной СМО с очередью. Будем рассматривать две последовательные стадии процесса работы с покупателями торгового центра как отдельные СМО со своими характеристиками. Статистическое обследование проводилось в течение недели и собранные данные для моделирования и оценки эффективности многостадийного процесса работы с покупателями в торговом центре представлены в приложении 3, а обобщенные результаты обследования в табл. 12.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

с.

В процессе исследования автором сформулированы следующие выводы:

1. Торговые предприятия представляют собой сложную, динамичную систему, функционирующую в быстроменяющейся социально-экономической среде. Вероятностная структура среды, в которой находится предприятие торговли, обуславливает необходимость анализа и оценки рисков.

2. Недостаточная разработанность теории принятия решений в условиях неопределенности и риска обусловливает объективную целесообразность развития теории риска, а также разработки практических рекомендаций в части методики его анализа и оценки. В диссертации уточнено определение риска, применительно к области торговли, выявлены его основные функции и осуществлена классификация с учетом факторов возникновения рисков. ?

3. Выявление источников и причин возникновения риска предопределило необходимость разработки классификации факторов, влияющих на уровень торгового риска. Целью такой классификации явилось определение возможных направлений возникновения рискаанализ причин отказа потребителя от предложенного товараанализ возможностей избежания рискапоиск путей преодоления рискасоздание информационной базы для принятия управленческих решений.

4. Научные положения и методики, посвященные анализу и оценке рисков, требуют уточнения и дальнейшего развития для применения их предприятиями торговли.

5. Исследование отраслевых особенностей позволило идентифицировать перечень рисков, возникающих у предприятий розничной торговли в процессе оказания ими услуг, зависящих от уровня организации торговой) процесса, качества товара, квалификации торгового персонала, маркетинговых исследований рынка и т. д. Все перечисленные виды рисков негативно влияют на процессы, происходящие в деятельности торговых предприятий, однако в наибольшей степени влияние оказывают риски связанные с уровнем организации торгового процесса.

6. Апробированный в работе выбор рациональной стратегии теории массового обслуживания предопределяет снижение риска, связанного с орга-* низацией торгового процесса, поскольку это позволяет снизить риски необоснованного простоя средств обслуживания. Изучение очередей в системах массового обслуживания позволило нам определить критерии функционирования обслуживающей системы, среди которых наиболее значимыми являются среднее время ожидания в очереди и средняя длина очереди. Эта информация должна являться основной при выборе надлежащего уровня об* служивания.

7. Для обеспечения эффективности функционирования предприятий торговли в быстроменяющейся, нестабильной среде требуется разработка новых методических подходов к анализу и оценке рисков предприятия, которые реализованы автором в виде системы методов минимизации рисков торгового процесса с использованием инструментария теории массового обслуживания и дискретного имитационного моделирования. г.