Антикризисное управление рисками на промышленном предприятии
Г1 В1 Б1 А1 О А Б В Г
Облась недопус- тимого риска |
Область крити- ческого риска |
Область повы- шенного риска |
Область минималь- Безрисковая область ного риска |
Рисунок 2 – Основные области деятельности предприятий в рыночной экономике
Область критического риска. В границах этой области возможны потери, величина которых превышает размеры расчетной прибыли, но не превышает общей величины валовой прибыли. Коэффициент риска Н4 = НБ1-В1 в четвертой области находится в пределах 50-75%. Такой риск нежелателен, поскольку фирма подвергается опасности потерять всю свою выручку от данной операции.
Область недопустимого риска. В границах этой области возможны потери, близкие к размеру собственных средств, то есть наступление полного банкротства предприятия. Коэффициент риска Н5 = НВ1-Г1 в пятой области находится в пределах 75-100%.
Анализ целесообразности затрат предполагает построение кривой риска и финансового состояния, для чего определяют три показателя финансового состояния производственной системы. Такими показателями являются:
- излишек (+) или недостаток (-) собственных средств ±Ес;
- излишек (+) или недостаток (-) собственных, среднесрочных и долгосрочных заемных источников формирования запасов и затрат ± Ет;
- излишек (+) или недостаток (-) основных источников для формирования запасов и затрат ±Ен.
Тогда балансовая модель устойчивости финансового состояния предприятия имеет следующий вид:
F + Z + Ra = Ис + Кт + Кt + Rp, (7)
где F – основные средства и вложения;
Z – запасы и затраты;
Ra – денежные средства, дебиторская задолженность, краткосрочные финансовые вложения и прочие активы;
Ис – источник собственных средств;
Кт – среднесрочные, долгосрочные кредиты и заемные средства;
Кt – краткосрочные (до 1 года) кредиты, ссуды, не погашенные в срок;
Rp – кредиторская задолженность и заемные средства.
Наличие собственных оборотных средств равняется разнице источников собственных средств Ис и основных средств и вложений F:
Ес = Ис – F. (8)
Приведем формулы расчета трех вышеназванных показателей финансового состояния производственной системы.
±Ес = Ис – F, (9)
± Ет = (Ес + Кт) – Z, (10)
± Ен = (Ес + Кт + Кt) – Z. (11)
При идентификации области финансовой ситуации используется трехкомпонентный показатель
Ś = { S(±Ес), S(± Ет), S(± Ен)}. (12)
Зададим ряд ограничений. Неустойчивое финансовое состояние предприятия задается условиями:
± Ес < 0;
± Ет >= 0; Ś = (0, 1, 1). (13)
± Ен >= 0;
Критическое финансовое состояние задается условиями:
± Ес < 0;
± Ет < 0; Ś = (0, 0, 1). (14)
± Ен >= 0;
Кризисное финансовое состояние задается условиями:
± Ес < 0;
± Ет < 0; Ś = (0, 0, 0). (15)
± Ен < 0;
Для построения кривой риска и финансового состояния вычислим, используя формулы 9, 10 и 11, показатели финансового состояния предприятия ОАО “Тяжэкс” на конец 2000 года.
Балансовая модель имеет вид:
461 970 + 70 120 + 183 562 = 504 900 + 0 + 3 344 + 207 408
± Ес = 42 930 – 70 120 = - 27 190 тысяч рублей.
± Ет = (42 931 + 0) – 70 120 = - 27 190 тысяч рублей.
± Ен = ( 42 930 + 0 + 3 344) – 70 120 = - 23 846 тысяч рублей.
Таким образом, имеем:
- 27 190 < 0
- 27 190 < 0 Ś = (0, 0, 0).
- 23 846 < 0
Построим кривую риска и финансового состояния производственной системы, которая поясняет экономический смысл классификации финансовых ситуаций в зависимости от основных областей риска.
Рисунок 3 – Кривкая риска и финансового состояния производственной системы
Проведенный анализ целесообразности затрат показал крайний недостаток, на конец года, всех трех важнейших показателей финансового состояния производственной системы предприятия (Ес = минус 27 190 тысяч рублей, Ет = минус 27 190 тысяч рублей и Ен = минус 23 846 тысяч рублей). Эти же показатели определяют потенциальные области риска. Значения рассчитанных показателей, и принимая во внимание ограничение 15, говорят об абсолютном кризисе финансового состояния завода.
Такое положение дел является крайне непривлекательным для потенциального инвестора. Ни один инвестор, ознакомившись с результатами анализа целесообразности затрат, не будет вкладывать средства.
На рисунке 3 отображены кривые риска и финансового состояния производственной системы в зависимости от возможных потерь и степени устойчивости финансов. Из рисунка видно, что абсолютные показатели финансовой устойчивости, которые включают в себя состояние запасов и затрат, равны возможным потерям в области риска.
Чем больше кризисных областей финансового состояния, тем больше возможных потерь в области риска.
Оценка риска с помощью леммы Маркова и неравенства Чебышева
Для принятия правильных решений нужны реальные количественные характеристики надежности и риска, а не их имитация. Они обязательно должны иметь понятное содержание. Такими характеристиками могут быть только вероятности.
При принятии решений могут быть использованы как объективная, так и субъективная вероятности. Первую можно рассчитать на основе показателей бухгалтерской и статистической отчетности. Из множества различных показателей, для данной цели, лучше всего подходит коэффициент текущей ликвидности (КТЛ), который предназначен для характеристики платежеспособности предприятия. КТЛ представляет собою отношение ликвидных активов партнера к его долгам.
ОАО “Тяжэкс” имени Коминтерна на протяжении последних лет является должником перед банками, которые предоставляют заводу, в основном, краткосрочные кредиты. Среднее значение КТЛ равняется величине 0,569 (Таблица 5). Рассчитаем, с помощью леммы Маркова, вероятность погашения долга должником.
Лемма Маркова гласит: если случайная величина Х не принимает отрицательных значений, то для любого положительного числа α справедливо следующее неравенство:
Р (Х > α) ≤ М (х) / α, (16)
где М (х) – математическое ожидание, то есть среднее значение случайной величины;
Х – любая случайная величина.
Лемма Маркова показывает следующую вероятность погашения долга предприятием в 2000 году:
Р (Х > 2) < 0,569 / 2 = 0,284, то есть менее 28,4%.
Неравенство Чебышева имеет вид:
Р(|х - х| > ε) ≤ σ²/ε². (17)
Оно позволяет находить верхнюю границу вероятности того, что случайная величина Х отклонится в обе стороны от своего среднего значения на величину больше ε.