ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ПЛАНИРОВАНИЕ НА ПРЕДПРИЯТИИ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ПЛАНИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО состояния ПРЕДПРИЯТИЯ
Прогноз экономического состояния предприятия — это комплексная оценка будущего состояния производственно-технического потенциала, финансового положения и конкурентоспособности предприятия, отражающая его способность к устойчивому развитию. Прогнозная оценка экономического состояния предприятия необходима для планирования производства. Экономическое состояние предприятия прогнозируется не только путем оценки его отдельных компонент, но и путем его интегральной оценки.
Многофакторная модель комплексной оценки экономического состояния предприятия отражает реальные финансово-экономические и производственно-технологические факторы его деятельности и, таким образом, учитывает меру риска потери предприятием устойчивого положения на рынке. В рассматриваемой модели применяются методы балльной оценки, позволяющие учесть воздействие разнохарактерных факторов, для каждого из которых определена значимость его влияния на формирование устойчивого состояния предприятия. Модель построена на основании исследований деятельности ряда российских предприятий, анализа научных публикаций и представительного опроса экспертов. Модель базируется на принятии следующих шести условий.
Условие 1. Все возможные состояния предприятия, отражающие степень его устойчивости и (или) степень риска потери устойчивости, сгруппированы и характеризуются пятью качественными состояниями: 1) «весьма благоприятное (доминирующее)» — наименьшая степень риска; 2) «благоприятное (развивающееся)» — низкая степень риска; 3) «умеренное (стабильное)» — умеренная степень риска;
4) «неблагоприятное (слабое)» — высокая степень риска; 5) «весьма неблагоприятное (нежизнеспособное)» — наивысшая степень риска.
Условие 2. Совокупное влияние всех факторов, определяющих состояние предприятия с позиций устойчивости/риска, оценивается по балльной системе. Максимальная сумма, равная 100 баллам, характеризует предприятие, которое по всем параметрам, входящим в анализируемые группы факторов, имеет наивысшую степень риска потери устойчивости.
Условие 3. Все факторы, влияющие на жизнеспособность предприятия и его устойчивость, объединены в два укрупненных кластера. Первый кластер представляет собой группу финансово-экономических факторов предприятия. Второй кластер включает факторы, которые определяют внутреннюю организацию предприятия и связаны с производственно-технологической деятельностью, кадровой и экологической политикой, проводимой на предприятии. В финансово-экономическом кластере выделены две группы факторов — определяющие финансовый потенциал предприятия и определяющие его экономические показатели. Факторы производственного кластера также разбиты на две группы — определяющие производственный потенциал предприятия и определяющие экологические параметры, оказывающие влияние на степень его экономической устойчивости.
Условие 4. Максимальное количество баллов, которые можно получить при совокупном влиянии всех факторов, входящих в каждую из групп кластера, равно 50. Совокупное влияние факторов первой группы кластера оценивается в 32 балла, а факторов второй группы кластера — 18 баллов. Оценка в 50 баллов характеризует максимальное отрицательное воздействие всех факторов, входящих в кластер. Влияние каждого параметра, входящего в одну из обозначенных групп, оценивается по балльной шкале, разработанной на основе экспертной оценки.
Условие 5. Минимальное балльное значение, которое могут принять все факторы одного кластера, равно двум, что характеризует предприятие как безрисковое с наивысшей степенью экономической устойчивости. По одному баллу оценивается влияние всех факторов, входящих в каждую группу. Совокупное влияние факторов, входящих в оба кластера, оценивается в четыре балла (2 + 2 = 4).
Условие 6. Каждый параметр модели оценивается пятью дискретными состояниями. Общая схема оценки дискретных состояний основывается на классификации всевозможных значений, достигнутых тем или другим параметром, и определяется как «очень хорошее», «хорошее», «среднее», «плохое» и «очень плохое».
Среди показателей, описывающих финансовое положение предприятия, при построении модели были приняты: коэффициент финансовой устойчивости — Х'р коэффициент абсолютной ликвидное-ти — К2 коэффициент срочной ликвидности — Ку коэффициент покрытия — К4; коэффициент рентабельности — Ку коэффициент, характеризующий уровень собственного капитала — Кь. На основе проведенного экспертного опроса для перечисленных показателей было установлено их влияние на финансовое состояние предприятия. В таблице 13.1 представлены количественные характеристики (диапазон допустимых значений) каждого из показателей, определяющих их балльную оценку.
Таблица 13.1
Критерии балльной оценки показателей финансового состояния
предприятия
Балльная оценка |
*1 |
к2 |
*3 |
*4 |
*5 |
*6 |
1 |
> 0,5 |
> 0,3 |
0,7-0,8 |
> 2,5 |
Рост > 2% |
> 70% |
4 |
0,4-0,5 |
0,1-0,2 |
< 0,7 |
2-2,5 |
Рост 1-2% |
60-70% |
8 |
0,35 |
0,1 |
* 0.7 |
2,0 |
0 |
50% |
18 |
0,2-0,35 |
< 0,05 |
1-1,2 |
< 2,0 |
-1% |
30-50% |
32 |
< 0,2 |
< 0,01 |
> 1,2 |
< 1,8 |
< -1% |
< 30% |
Удельный вес, % |
25 |
15 |
5 |
20 |
25 |
10 |
Группа экономических факторов характеризуется следующими показателями: темпы роста экспортной продукции — Эг, доля экспортной продукции в общем объеме — Э2, производительность труда — Эу изношенность основных средств — Эу коэффициент реализации товарной продукции — Э5; коэффициент фондоотдачи — Э6. Влияние перечисленных показателей на экономическую устойчивость предприятия в балльном выражении отражено в табл. 13.2.
Таблица 13.2
Критерии балльной оценки показателей экономической устойчивости
предприятия (%)
Балльная оценка |
31 |
з2 |
з3 |
з4 |
з5 |
з6 |
1 |
Рост > 2 |
> 60 |
Рост > 4 |
Снижение > > 15 |
Рост > 2 |
Рост > 5 |
3 |
Рост 0,1-2 |
40-60 |
Рост 0,1-4 |
Снижение 0,1-15 |
Рост 0,1-2 |
Рост 0,1-5 |
6 |
Нет изменений |
10-40% |
Нет изменений |
Нет изменений |
Нет изменений |
Нет изменений |
9 |
Снижение 0,1-2 |
5-10 |
Снижение 0,1-4 |
Рост 0,1-10 |
Снижение 0,1-2 |
Снижение 0,1-5 |
18 |
Снижение > > 2 |
< 5 |
Снижение > > 4 |
Рост > 10 |
Снижение > > 2 |
Снижение > > 5 |
Удельный вес |
15 |
15 |
25 |
10 |
15 |
> 20 |
Производственно-технологический потенциал предприятия предлагается оценивать следующим набором показателей: показатель технологичности — Т{ коэффициент загрузки мощностей — Г2; коэффициент использования мощностей — Ту показатель уровня качества продукции — Ту показатель уровня НИОКР — Т5; показатель уровня соответствия квалификационного состава рабочих структуре выполняемых работ — Та показатель уровня мотивации персонала — Т7. С учетом удельного веса каждого параметра в составе производственно-технологического потенциала предприятия и предложенной балльной оценки производственных факторов была сформирована шкала балльной оценки, представленная в табл. 13.3. Показатель технологичности 7", определяет уровень соответствия используемых предприятием технологий действующим стандартам и характеризует конкурентоспособность предприятия в отрасли. Коэффициент загрузки мощностей Т2 характеризует уровень использования имеющихся мощностей на предприятии.
Таблица 13.3
Шкала оценок производственно-технологических показателей
Балль ная оценка |
т |
Г? |
Гз |
Г} |
Ть |
7? |
|
1 |
Лучшая из возможных технологий |
> 90% |
Рост > 5% |
> 90% |
> 20% |
0,9 |
1/4 |
4 |
Лучшая из доступных технологий |
> 80% |
Рост 0,1-5% |
70-90% |
10-20% |
0,7-0,8 |
1 |
8 |
Стандартная технология |
70-80% |
Нет изменений |
60-70% |
»10% |
85 0,7 |
2 |
18 |
Устаревшая технология |
< 60% |
Снижение 0,1-5% |
< 50% |
< 10% |
< 0,7 |
9/2 |
32 |
Весьма устаревшая технология |
< 40% |
Снижение > > 5% |
< 20% |
-0 |
< 0,5 |
8 |
Удельный вес, % |
15 |
10 |
10 |
20 |
15 |
15 |
15 |
Эффективность использования мощностей характеризуется коэффициентом использования оборудования Ту Показатель уровня качества продукции Т4 измеряется как отношение объема продукции, сертифицированной по международным стандартам качества ИСО 180 9000, к общему объему выпускаемой продукции. Показатель уровня НИОКР Т5 характеризуется отношением прибыли, направленной на НИОКР, к чистой прибыли предприятия. Показатель соответствия квалификационного состава рабочих структуре выполняемых работ Т6 отражает отношение нормативной квалификации кадрового персонала предприятия к фактической его квалификации. Показатель Т6 вычисляется по формуле
т6 =
(13.1)
mfR? ’
где т — количество работников, необходимых для выполнения работ; Я — разряд рабочих, уровень квалификации ИТР; н — нормальное значение; ф — фактическое значение; / — вид работ; п — количество видов работ. В таблице 13.4 приведены качественные характеристики каждого критерия, их весовые значения и балльная оценка в общей системе показателей, характеризующих производственно-технологический потенциал.
Таблица 13.4
Качественные характеристики и критерии балльной оценки показателя
уровня мотивации персонала
Критерии мотивации |
Состояние предприятия |
Удельный вес критерия, % |
||||
Весьма благоприят ное |
Благопри ятное |
Умеренное |
Неблаго приятное |
Весьма неблаго приятное |
||
Направленность на конечный результат |
Высокая мотивация с охватом всех структур |
Высокая мотивация с охватом части структур |
Мотивация только системы в целом |
Слабая мотивация |
Мотивация отсутствует |
50 |
Градация, отража ющая сложность и трудоемкость работ |
Мотивация всех видов работ и структур |
Мотивация всех видов работ и отдельных элементов структур |
Мотивация только основных видов работ |
Мотивация некоторых видов работ |
Мотивация отсутствует |
25 |
Наличие моральных стимулов |
Многооб разные моральные стимулы |
Некоторое разнообразие моральных стимулов для всех групп |
Моральные стимулы только для основных групп |
Слабые моральные стимулы |
Моральные стимулы отсутствуют |
25 |
Сумма баллов |
1/4 |
1 |
2 |
9/2 |
8 |
Природоохранный потенциал предприятия предлагается оценивать следующим набором показателей: показатель уровня загрязнения окружающей среды — С,; показатель уровня риска сверхнормативного (катастрофического) загрязнения окружающей среды — С2;
коэффициент ресурсосбережения (по видам ресурсов — энергетических, водных, воздушных) — Су коэффициент объема продукции, сертифицированной по экологическим параметрам — С4. С учетом удельного веса каждого параметра в составе природоохранного потенциала предприятия была сформирована шкала балльной оценки экологических факторов, представленная в табл. 13.5. Экономическое состояние предприятия оценивается по параметрам, входящим в оба обозначенных выше кластера. Сводная оценка экономического состояния предприятия производится путем суммирования оценок по каждому кластеру по областям, соответствующим пяти дискретным состояниям.
Таблица 13.5
Шкала балльной оценки экологических показателей
Состояние предприятия |
||||||
Показатель |
Весьма благоприят ное |
Благопри ятное |
Умеренное |
Неблаго приятное |
Весьма неблаго приятное |
Удельный вес,% |
0,3 |
0,9 |
1,8 |
2,7 |
5,4 |
30 |
|
СИ ГО |
0,6 |
1,2 |
1,8 |
СО СП |
20 |
|
0,2 |
0,6 |
1,2 |
1,8 |
3,6 |
20 |
|
0, |
0,3 |
0,9 |
1,8 |
2,7 |
5,4 |
30 |
Балльная оценка |
1 |
3 |
6 |
9 |
18 |
Шкала соответствия балльной оценки для различных состояний предприятия приведена в табл. 13.6.
Таблица 13.6
Шкала соответствия балльной оценки для разных состояний предприятия
Состояние предприятия |
Суммарная балльная оценка |
|
Минимальное значение |
Максимальное значение |
|
Наиболее благоприятное |
4-8 |
9-14 |
Благоприятное |
14 |
32 |
Умеренное |
26 |
58 |
Неблагоприятное |
52 |
72 |
Весьма неблагоприятное |
76-86 |
100 |
Методы прогнозных расчетов. Экономическое состояние является комплексной характеристикой, которая включает разнородные по своему составу и содержанию компоненты. Поэтому в процессе прогнозирования экономического состояния предприятия могут быть использованы: 1) экспертные методы (индивидуальные и групповые оценки); 2) формализованные методы (статистические методы, экстраполяционные, регрессионные, эконометрические); 3) методы логического моделирования (методы прогнозирования по аналогии, методы построения сценариев, дерева целей и дерева решений, матриц взаимодействия); 4) методы стохастического моделирования (имитационное моделирование и прогнозирование на основе марковских процессов); 5) методы информационного моделирования, используемые в научно-техническом прогнозировании; 6) методы структурного моделирования, которые включают балансовые и оптимизационные методы.