Особенности прогнозирования динамической устойчивости холдингов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Особенности прогнозирования динамической устойчивости холдингов

Вступление

Для будущего развития Украины важно поддержание динамической устойчивости крупных интегрированных компаний, так как они составляют авангард экономики страны. Международные корпорации занимают доминирующее положение в мировом экономическом сообществе, они играют более значимую роль даже, чем правительства отдельных стран. Это власть, полученная ими вследствие мировых глобализационных процессов. По словам Клея Таймона, председателя правления London Associates «корпорации, как и бренды имеют «души» ... и именно это позволяет им создавать «интеллектуальную и эмоциональную связь» с группами, от которых они зависят, такими как потребители, работники, акционеры и контролирующие органы» [1,с.40]. В условиях главенства международных корпораций укрепление позиций отечественных групп компаний представляется на сегодняшний день одной из самых актуальных проблем для экономики развивающейся страны. Устойчивость таких объединений позволит конкурировать с давно функционирующими компаниями.

Для управления динамической устойчивостью компаний создаются всевозможные модели для упрощения прогнозирования будущих событий.

Построение прогнозов деятельности связано с определенной степенью неопределенности. Приходится делать ряд допущений, как составных элементов моделей. Отчасти это связано с недостаточной информированностью разработчиков прогнозов, но основная причина лежит в неопределенностии будущего как такового. Создать точный прогноз при имеющемся инструментарии и понимании формирования будущего, не представляется возможным на сегодняшний день. Поэтому вопрос корректной постановки задачи при прогнозировании динамической устойчивости уже заслуживает особого внимания со стороны как ученых- теоретиков, так и практиков.

Анализ последних исследований и публикаций. Основное внимание современных исследовантелей, которые занимаются прогнозированием, направлено на построение прогнозных моделей отдельных аспектов экономической деятельности, тем или иным образом связанных с процессом управления устойчивостью предприятий. При этом используется широкий спектр математических моделей, которые дают для тех или иных условий различную степень точности при построении прогнозов.

Так, Д.С. Корнеев в [2] использует нейронные сети для прогнозирования рисков для условий рыночной экономики и, сравнивая этот метод с существующими статистическими методами, выделяет преимущества и недостатки метода нейронных сетей и выделяет области применения при оценке рисков.

Л.А. Базарова, Л.С. Заянчиковская и И.В. Рачителева исследуют пути прогнозирования устойчивости на основе междисциплинаного подхода [3].

Специалисты, занимающиеся математическимит методами в экономике посвящают множество работ для расширения возможностей прогнозирования состояний экономических систем. Так, В.П. Первадчук и Ю.Б. Тренин рассматривают примененеи теории детерминированного хаоса при прогнозировании финнасовых рынков [4]. С.Г. Светуньков , И.С. Светуньков, Н.А. Кмзим и Т.С. Клебанова предлагают использование комплексного показателя, включающего вещественную и мнимую части при оценке уровня развития региона [5]. Ш.А.О. Омаров использует сценарный подход при построении стартегии развития предприятия [6]. И.В. Ялдин также использует методы математического моделирования (когниьтивные модели) при построении сценариев устойчивого равзвития компаний [7].

Множество работ посвящено прогнозированию финансовой устойчивости предприятия.

У каждого исследователя свой подход к прогнозированию устойчивости. Поскольку подход автора статьи к понятию динамической устойчивости является оригинальным (базируется на конкретных факторах, определяющих динамическую устойчивость холдингов), то для определения особенностей прогнозирования представляется целесообразным учитывать всевозможные имеющиеся подходы, предлагаемые различными авторами с учетом особенностей подхода, предложенного автором.

Целью статьи является определение особенностей прогнозирования будущих событий в холдинговых компаниях при подходе автора к управлению динамической устойчивостью, на основе факторов, ее определяющих: сбалансированного портфеля бизнесов, отрегулированных отношений собственности, работающих правил и процедур внутри группы компаний, системы принятия решений, включающей в себя сочетание индивидуальных и коллективных решений и встроенной системы реагирования при возмущениях со стороны внешней среды.

Изложение основного материала

Если опираться на цикличность экономических процессов во времени, которая доказана многочисленными исследованиями (Н.Д. Кондратьев [8, 9], Р.Н. Эллиотт [10] и др.), то можно воспользоваться имеющимся математическим аппаратом для составления прогнозов. Это заслуживающая доверие модель авторегрессии, например. При авторегрессии можно получить периодические колебания состояний системы в будущем. Дело в том, что все системы условно можно разделить на две группы: одна из которых состоит из систем, колебания которых происходят периодически и вполне предсказуемы с небольшой ошибкой прогноза. Во всяком случае, для длительного интервала времени с точки зрения наблюдателя- исследователя, изучающего поведение систем на промежутках 5-10 лет и более. Например, это Солнце, движение планет по орбитам, движение Земли и т.п. Существует и вторая группа систем, колебания которых на этих же промежутках времени имеют непериодическую природу и трудно предсказуемы. Речь идет об экономических системах. Хотя цикличность присутствует в деятельности систем, связанная, например, с жизненными циклами товаров (работ, услуг) или с сезонными колебаниями трендов, все же при построении прогнозов достаточно проблематично добиваться точности, поскольку пока не существуют методы, которые бы позволяли определять с высокой точностью будущие траектории движения, т.к. режим является непериодическим по сути.

Традиционно используют для прогнозирования будущего хорошо зарекомендовавшие себя в практической деятельности статистические модели. Кроме названо авторегрессии, практики используют чаще всего модель экстраполяции (трендовый метод) - экспоненциальное сглаживание, модель ARIMAХ, модели множественной регрессии, скользящего среднего, модели одновременных уравнений и др. (см., например, [11]).

В последнее время получили распространение методы прогнозирования на основании нейронных сетей (см., например [12]) и динамического хаоса (см. например [4]). Эти методы дают достаточно часто хорошие результаты для краткосрочного прогнозирования. Но обладают рядом сложностей для применения в практической экономике.

Модель управления системы приобретает реальную значимость если благодаря ей существует возможность построения прогноза развития событий при заданных на данный момент величинах основных параметров системы. При наличии значительного количества упрощающих допущений для аналитического описания конкретных экономических ситуаций данный прогноз страдает неопределенностью, т.е. малой достоверностью долговременного прогнозирования, но при использовании определенных поправок и рекомендаций хаоса и фракталов, изложенных Э. Петерсом [13], дает достаточно точный прогноз на краткосрочный период.

Управление динамической устойчивостью предполагает постоянное отслеживание происходящих событий, их анализ и прогноз на определенное количество шагов для быстрого и качественного реагирования на возмущения.

Первой особенностью прогнозирования динамической устойчивости холдинга по факторам является сочетание для разных факторов и для разных временных промежутков моделей разного вида. Для краткосрочного прогнозирования используются модели, которые дают более точные результаты на таких промежутках и затем корректируются тренды на ранее построенные паттерны событий, происходящих в тех областях, для которых строится прогноз. Для холдинговых компаний наиболее существенное влияние оказывают действия валютных и денежных рынков, т.к. они определяют в целом финансовую политику групп компаний. Для прогнозирования краткосрочных трендов состояний денежных и валютных рынков целесообразно использовать для холдингов простые методы статистического анализа (см. выше). Для долгосрочных прогнозов можно использовать, например, методы волновой теории Р.Н. Эллиотта и более сложные модели, основанных на теории хаоса или нечетких множествах.

Система динамической устойчивостью является частью общей системы управления холдинговой компании. Другими словами, это комплекс мероприятий, которые необходимо планировать как на стратегическом так и на тактическом уровне. Четыре из пяти факторов динамической устойчивости учитываются при стратегическом планировании холдинга: сбалансированный портфель бизнесов, сбалансированная структура, бизнес-процедуры и отношения собственности. Механизм реагирования является инструментом краткосрочного управления динамической устойчивостью холдинга.

При проведении традиционных процедур стратегического анализа: прогноза отраслевого развития, макроэкономических прогнозов, прогнозов развития бизнес-окружения целесообразно воспользоваться инструментами управления динамической устойчивостью: применять паттерны состояний при моделировании возможных сценариев развития внешней среды, а также методы коллективных решений (внутренний рынок решений) для оценки полученных моделей состояний внешней среды.

Модель управления тогда принимает истинные формы, когда можно построить достоверный прогноз. Построение прогнозов деятельности связано с определенной степенью неопределенности. Приходится делать ряд допущений. Отчасти это связано с недостаточной информированностью разработчиков прогнозов, но основная причина лежит в неопределенностью будущего как такового. Создать точный прогноз практически при имеющимся инструментарии и понимании формирования будущего, не представляется возможным на сегодняшний день. Если опираться на принципы теории хаоса при построении прогнозов, то прогноз может быть достаточно точным только в краткосрочном периоде. Но при управлении холдингом нельзя обойтись только краткосрочными прогнозами. Очевидно, что составленный прогноз будут носить вероятностный характер. Краткосрочный прогноз целесообразен для управления адаптационными механизмами холдинга, долгосрочный - для управления процессом развития, который является неотъемлемой частью динамической устойчивости как процесса во времени. Для адекватного и своевременного реагирования на возмущения со стороны внешней и внутренней среды необходимо, чтобы модель управления динамической устойчивостью была подвижной. Под подвижностью модели мы будем понимать корректировку трендов состояний внутренней и внешней среды на постоянной основе в заданном временном режиме (с определенной периодичностью) в соответствии с возникающими в краткосрочном обозримом будущем паттернами состояний, которые требуют корректировки движения. При этом изменяются как краткосрочный прогноз, так и долгосрочный. Заданный режим предполагает определенную частоту пересмотра таких состояний. Для достижения эффекта целесообразно проводить такие корректировки на ежедневной основе. Если определенный паттерн состояний не прослеживается, тогда нет необходимости корректировать тренды.

На стадии стратегического планирования при построенной системе динамической устойчивости необходимо начинать процесс с создания сценариев развития бизнес-портфеля для выбора базового или рабочего варианта. Сценарии развития портфеля целесообразно иметь следующие:

1) базовый, который предусматривает прогноз деятельности при сохранении такого же состава портфеля без проведения каких либо инвестиционных программ;

2) вариант с максимальным использованием резервов и ресурсов холдинговой компании с расширением (или изменением) состава портфеля и обширных инвестиционных программ;

3) вариант с минимально возможными путями развития бизнес-портфеля с инвестиционными программами, ориентируясь на самые минимальные инвестиционные возможности финансирования (это как правило, более реалистический сценарий).

Варианты необходимы для того, чтобы подобрать такой сценарий, который обеспечит динамическую устойчивость в долгосрочной перспективе, т.е. с учетом развития портфеля без разрушения стоимости (как минимум).

При прогнозировании делается прогноз не только трендов, описывающих состояние внешней среды, но и факторов динамической устойчивости: сбалансированного портфеля бизнесов, отношений собственности, бизнес-процедуры, сбалансированной структуры и механизмов быстрого реагирования. Тренд состояния внутренней среды (стоимость бизнеса), как агрегированная, представленная в математической форме, информация включает в себя влияние всех этих факторов в прошлом при прогнозировании требует понимание влияния перечисленных факторов на состояние тренда в будущем.

Прогнозирование состояния сбалансированного портфеля практически представляет собой сбалансированную стратегию развития бизнес-портфеля, сочетающую в себе (только в части управления динамической устойчивостью холдинга) оптимальное соотношение риска и доходности. Синергетический эффект при этом оценивается и моделируется отдельно. Такой подход характерен для портфельно - инвестиционного подхода (см., например, [14]), когда управляющая компания фактически выступает менеджером инвестиционного фонда. «Согласно этому подходу, перед генеральным директором холдинга (как и перед менеджером инвестиционного фонда) стоит задача формирования такого «портфеля активов» (случае, бизнес-единиц, продуктов, брендов, проектов, региональных филиалов и т.д.), которые обеспечили бы оптимальное сочетание доходности и риска, максимизируя тем самым стоимость холдинга - богатство его владельцев» [14]. Характерная черта такого подхода - формирование инвестиционного портфеля проектов из разных функциональных областей. Кроме того, этот подход является частью стоимостного управления.Подход в начальной стадии применения, но имеет большие перспективы. Этот подход целесообразно применить для прогнозирования состояния сбалансированного бизнес-портфеля. При этом мы будем прогнозировать не только состав портфеля и его стоимость, но и пул инвестиционных проектов.

Решение об инвестировании принимаются на основе анализа соответствия объектов инвестирования предъявляемым к ним требованиям, основными из которых являются:

- наличие работоспособной бизнес-модели и стратегии, обеспечивающей высокий потенциал роста;

- наличие высокопрофессионального менеджмента, способного успешно реализовать потенциал предполагаемого бизнеса;

- возможность активного мониторинга, влияния и контроля над использованием инвестиций;

- наличие надежной стратегии выхода из рынка.

Создание оптимального состава бизнесов в портфеле, при котором максимизируется доходность и минимизируется риск, зависит от множества факторов. Это и исторические условия формирования первоначального состава портфеля, и личные предпочтения собственника, и практическая возможность переструктурировать этот портфель, но главным образом, влияют факторы психологического свойства: склонность к риску собственника, его степень самоуверенности. Поэтому необходимо сделать поправку на риск, связанный с этой особенностью собственника. Это означает, что при определении соотношения между риском и доходностью в начале процесса моделирования устанавливается индикативная величина риска, которая служит отправной точкой при моделировании. Если собственник имеет большую склонность к риску, тогда соотношение в портфеле рисковых и стабилизирующих активов будет 32% к 68% соответственно (пример). Если собственник придерживается противоположных взглядов, тогда пропорция может быть обратной: 68% консервативных активов (приравниваем к безрисковым активам). Однако при высокой склонности собственника к риску, необходимо отдавать отчет в том, что динамическая устойчивостью будет априори ниже, чем при консервативной политике управления портфелем, зато возможность получить больший доход, повышается.

Риск в общем случае отражает вероятность неполучения ожидаемого результата. На динамическую устойчивость оказывают влияние: сбалансированный портфель бизнесов, отношения собственности, бизнес-процедуры, сбалансированная структура и механизм быстрого реагирования. Каждый из этих факторов формирует риск потери динамической устойчивости холдинга в целом. Риск, который возникает в результате влияния фактора - сбалансированный портфель бизнесов, можно определить как вероятность неполучения ожидаемого дохода от портфеля в результате его несбалансированности.

При прогнозировании трендов состояний (внешней среды - валютного и денежного рынков; внутренней среды - трендов стоимости холдинга) мы строим интервалы стабильности для каждого из этих трендов системы-холдинга.

Ключевые факторы устойчивости, которые формируют интервал стабильности те, которые соответствуют нормальному распределению. Изучение и управление остаточным трендом, т.е. тех значений, которые выпали из выборки при регрессионном анализе, можно выполнять, например, на основании работы [15]. Два вектора управления динамической устойчивостью холдинга - основного тренда (нормальное распределение) с интервалом, в котором он колеблется без всплесков плюс изучение остаточного тренда (после построения уравнения регрессии), т.к. эти две составные части могут оказаться теми, что могут изменить основной тренд.

Выводы

Основными особенностями прогнозирования динамической устойчивости холдинга по факторам, которые ее определяют, можно выделить следующие:

1. Четыре из пяти факторов динамической устойчивости прогнозируются в рамках стратегического планирования холдинга: сбалансированный портфель бизнесов, сбалансированная структура, бизнес-процедуры и отношения собственности. Для механизма реагирования строятся исключительно краткосрочные прогнозы.

2. Для холдингов определяющими являются влияние денежного и валютного рынков, поэтому целесообразно строить прогнозы состояний этих рынков как для стратегического (при прогнозировании бизнес-портфеля), так и для тактического уровней управления динамической устойчивостью холдингов (для построения паттернов состояний внешней среды, которые затем используются в краткосрочных прогнозах).

3. При прогнозировании бизнес-портфеля холдинга целесообразно придерживаться пропорции «золотого сечения» в процессе выбора структуры портфеля в зависимости от склонности к риску собственников бизнеса. Если собственник имеет большую склонность к риску, тогда соотношение в портфеле рисковых и стабилизирующих активов будет 32% к 68% соответственно. Если собственник придерживается противоположных взглядов, тогда пропорция может быть обратной: 68% консервативных активов. Однако при высокой склонности собственника к риску, необходимо отдавать отчет в том, что динамическая устойчивость будет априори ниже, чем при консервативной политике управления портфелем, зато возможность получить больший доход, повышается.

Перечисленные особенности прогнозирования динамической устойчивости холдингов по факторам, ее определяющим, позволяют в определенной степени повысить качество прогнозов и, соответственно, качество принимаемых решений. Это может быть использовано в дальнейшем при построении системы прогнозирования динамической устойчивостью интегрированных объединений.

Литература

управление холдинг планирование

1. Бакан Дж. Корпорация: патологическая погоня за прибылью: Пер. с англ. - М. : ООО «И.Д.Вильямс», 2007. - 288с.: ил. - Парал.ти. англ.

2. Корнеев Д.С. Использование аппарата нейронных сетей для создания модели оценки и управления рисками предприятия / Управление большими системами. - 2007. - № 17. - С. 81- 103.

3. Базарова Л., Заянчковская Л, Рачителева И. Пути прогнозирования устойчивости предприятия на основе междисциплинарного подхода // Управление персоалом. - 2009. - № 1. Режим доступа: http://www.top-personal.ru/issue.html?1871

4. Первадчук В.П., Тренин Ю.Б. Методы детерминированного хаоса в исследовании нерегулярной динамики финансовых рынков // Современные наукоемкие технологии. - 2004. - № 6. - С.31-32.

5. Светуньков С.Г., Светуньков И.С., Кизим Н.А., Клебанова Т.С. Прогнозирование социально-экономического развития регионов с помощь. Моделей комплекснозначной экономики // Проблемы экономики. - 2011. - № 2. - С. 83-90.

6. Омаров Ш.А.О. Особенности использования сценарного подхода при формировании стратегии развития компании // Проблемы экономики. - 2011. - № 4. - С. 139-142.

7. Ялдин И.В. Когнитивное моделирование в прогнозировании сценариев стратегии устойчивого развития интегрированной структуры бизнеса // // Проблемы экономики. - 2011. - № 4. - С. 142-150.

8. Кондратьев Н.Д. Проблема предвидения // Вопросы конъюнктуры. - Т.2, вып.1. - М., 1926. - С.1-42.

9. Kondratjev N.D. The long wave cycle / Transl. by Daniels G.; Introd. by Snyder J.M. - N.Y.: Richardson and Snyder, 1984. - [6] + 138 p.: diagr. - Пер. с рус.

10. Пректер Р. Волновой принцип Эллиотта: Ключ к пониманию рынка / Р. Пректер, А. Фрост ; Предислов. Ч. Дж.Коллинза ; Пер. с англ. - 2-е/3-е изд. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 268с.

11. Лугачев М.И., Ляпунцов Ю.П. Методы социально-экономического прогнозирования. - М.: Экономический факультет МГУ, ТЕИС, 1999. - 159с.

12. Еремин Д.М., Гарцеев И.Б.. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления [Текст] -- М.: МИРЭА, 2004.-- 75 с.

13. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка: Пер. с англ. - М.: Мир, 2000. - 333с.

14. Черемных О. Постановка стратегического управления холдингом. - Режим доступа: http://assobiz.ru/articles/?id=26

15. Чапала М.Г. Анализ «остаточного» тренда для выработки стратегии инвестора на рынке ОВГЗ // Менеджер. Вестник Донецкой государственной академии управления. - Донецк: ДонГАУ.- 1998. - №1. - С. 50-55.

Размещено на Allbest.ru