Уровень
экономической безопасности оценивается
путем сопоставления параметров
фактического или прогнозного
социально-экономического развития
страны с пороговыми значениями
индикаторов.
При этом каждый параметр
социально-экономического развития
характеризует ситуацию в какой-либо
определенной сфере экономики. Поэтому
уровень экономической безопасности
оценивается как по каждой сфере
хозяйственной деятельности, так и по
экономике в целом.
Достоверность
оценки уровня экономической безопасности
зависит от правильности определения
количественных параметров пороговых
значений. При этом множественность
пороговых значений, различных по своему
содержанию и характеру, требует
практически такой же множественности
методов их расчета, которые не могут
быть раз и навсегда данными.
В
зависимости от конкретной экономической
ситуации они должны изменяться под
влиянием обстоятельств так же, как и
сам перечень пороговых значений и методы
их расчета.
Конечно, общие методологические подходы
к определению пороговых значений могут
и должны быть достаточно устойчивыми,
конкретизируясь применительно к группам
пороговых значений, выражающих
существенные стороны состояние и
развития отдельных сфер экономики.
1.Экспертные методы.
Экспертные
методы применяют в тех случаях, когда
затруднительно использовать более
объективные методы, например, при
разработке принципиально новых
показателей, методов оценки, состояний
и т.д., когда отсутствуют статистические
данные, нет апробированных методик
расчета показателей безопасности, а
также отсутствует исходные данные и
средства для определения показателей
безопасности экспериментальным методом.
1.1.Методы
экспертной оценки,
служат для описания количественных и
качественных характеристик исследуемых
процессов. Они используют логические
правила выбора решений, которые формируют
эксперты на основе собственных
представлений и знаний о какой-либо
области проблем. К ним, в частности,
относится балльная
оценка уровня кризиса и ранжирования
территорий по степени угроз экономической
безопасности на основе анализа результатов
распознания фактических индикаторов
экономической безопасности
с помощью последовательных решающих
правил, полученных после обучения на
предложенных обучающих наборах
индикаторов экономической безопасности;
Если
фактические или прогнозные параметры
социально-экономического развития
страны не выходят за рамки пороговых
значений, значит, данная сфера экономики
находится в зоне экономической
безопасности.
Если же фактические или прогнозные
параметры вышли за пределы пороговых
значений, то это означает, что данная
сфера экономики находится в опасной
зоне. Такая ситуация во многом достаточно
типична не только для стран с кризисной
и неустойчивой экономикой, но и для
самых благополучных в экономическом
отношении стран. В этом случае и необходима
разработка мер по выведению экономики
из этой зоны и компенсации негативных
последствий выхода за пороговые значения.
Если
установлено, что все фактические и
прогнозные параметры социально-экономического
развития выходят за рамки пороговых
значений, можно утверждать, что экономика
в целом находится в опасной зоне. Однако
наиболее типична ситуация, когда часть
параметров фактического и прогнозного
социально-экономического развития
выходит за пределы пороговых значений,
а часть – нет. В этом случае уровень
безопасности экономики в целом нельзя
оценивать простым количественным
соотношением параметров, вышедших и не
вышедших за пределы пороговых значений.
Необходимо учитывать весомость для
экономики каждого порогового значения
и масштабы негативных последствий по
несоблюдению пороговых значений.
1.2.
При такого рода ситуации может быть
использован метод
экспертных балльных оценок.
Суть
его состоит в том, что каждый параметр
оценивается по пятибалльной системе и
в зависимости от его значимости, которая
определяется экспертным путем, параметру
присваивается балл. Балльные оценки
суммируются раздельно – по группе
параметров, выходящих за пределы
пороговых значений, и по группе параметров,
не выходящих за эти пределы. Общее
представление об уровне безопасности
экономики в целом формируется на основе
сопоставления суммарной балльной оценки
по этим группам.
Особо
следует подчеркнуть, что даже в тех
случаях, когда сумма баллов по группе
параметров, не вышедших за пределы
пороговых значений, явно выше, чем по
группе параметров, вышедших за пределы
пороговых значений, это означает, что
экономическая безопасность страны
обеспечена.
-
Экспертный
метод. -
Пороговые
значения определяются на основании
мнений групп экспертов.
Достоинство
метода –
простота и гибкость, так как процедура
оценки позволяет анализировать
разнородные показатели и в любом
количестве.
Однако
результаты оценки во многом зависят от
квалификации и опыта оценщика. Поэтому
определяющим моментом и главной проблемой
данного метода является отбор компетентных
сотрудников и/или поиск экспертов,
которым будет поручена оценка потенциала.
Экспертный
метод —
это комплекс логических и
математико-статистических методов и
процедур, связанных с деятельностью
экспертов по переработке необходимой
для анализа и принятия решений информации.
В
практической деятельности по изучению
и прогнозированию спроса метод
экспертных оценок может
быть использован
для
решения следующих задач:
1) Разработка средне- и долгосрочных
прогнозов групповой структуры спроса
на товары народного потребления. 2)
Прогнозирование внутригрупповой (в
развернутом ассортименте) структуры
спроса на предстоящий хозяйственный
год. 3) Определение групп потенциальных
потребителей. 4) Оценка величины
неудовлетворенного спроса по группам,
видам и разновидностям товаров.
Эксперт
– это компетентное лицо, имеющее глубокое
знания о предмете или объекте исследования.
Как
сформировать группу экспертов? На самом
первом этапе отбора в качестве критериев
целесообразно использовать два признака:
род занятий и стаж работы по интересующему
нас профилю. При необходимости учитываются
также уровень, характер образования,
возраст. Центральный среди критериев
отбора экспертов – их компетентность.
Для определения применимы, с той или
иной степенью точности, два метода:
самооценка экспертов и коллективная
оценка авторитетности экспертов.
Наиболее
простая и удобная форма самооценки
экспертов – совокупный индекс,
рассчитанный на основании оценки
экспертами своих знаний, опыта и
способностей по ранговой шкале с
позициями “высокий”, “средний” и
“низкий”. При этом первой позиции
присваивается числовое значение “1”,
второй – “0,5”, третий – “0”. В таком
случае совокупный индекс – коэффициент
уровня компетентности эксперта
вычисляется по формуле.
Коэффицент
уровня компетентности колеблется в
интервале от 0 до 1. Обычно в группу
экспертов принято включать тех, у кого
индекс компетентности не менее среднего
0,5 и выше –1.
Метод
коллективной оценки применяется для
формирования группы экспертов в том
случае, когда они иеют представление
друг о друге как специалисты. Такая
ситуация характерна для учёных, творческих
деятелей, политииков, эономистов.
Прогноз.
В нём наиболее наглядно проявляется
отличие экспертной оценки от информации,
получаемой в результате массового
опроса. Оно заключается в стремлении к
согласованности, единообразию суждений
и оценок, высказываемых эспертами.
Действительно, взможно ли использовать
дя пракических целей, скажем, мнение
тидцати экспертов, если они включают
5-7 взаимоисключающих прогностических
оценок? Далее достоверность данных в
массовом опросе как и некоторых
среднестатистических показателей тем
выше, чем больше совокупность опрошенных.
В принципе прогностическая экспертная
оценка осуществима для любых социальных
процессов и явлений.
В
прикладной социологии разработан ряд
приёма опросов экспертов, используемых
для получения прогностической оценки.
При этом уместно заметить, что некоторые
технические и методические приёмы,
широко используемые в массовых опросах,
теряют свою значимость при опросе такой
спецефической аудитории, как эксперты.
Как правило, массовые опросы носят
анонимный характер. В экспертных опросах
это теряет смысл, ибо эксперты должны
быть полностью осведомлены о задачах,
которые решаются в ходе исследования
с их помощью. Поэтому нет никакой нужды
применять в экспертной анкете косвенные
или контрольные вопросы, тесты или
какие-либо другие приёмы, имеющие своей
целью выявить “скрытые” позиции
респондента. Более того, использование
таких приёмов может нанести заметный
ущерб качеству экспертной оценки.
Эксперт в полном смысле этого слова –
активный участник научного исследования.
И попытка скрыть от него цель исследования,
превратив, таким образом, в пассивный
источник информации, чревата потерей
его доверия к организаторам исследования.
Основной
инструментарий экспертного опроса –
анкета или бланк-интервью, разработанные
по специальной программе.
В
отличие от массового опроса, программа
прогнозированного опроса экспертов не
столь детализирована и носит преимущественно
концептуальный характер. В ней прежде
всего однозначно формулируется подлежащее
прогнозу явление, предусматривается в
виде гипотиз возможные варианты его
исхода.
Весьма
часто применяется в прикладной социологии
и такой метод экспертного прогноза, как
“дельфинийская техника”. Он заключается
в выработке согласованных мнений путём
многократного повторения опроса одних
и тех же экспертов. После первого опроса
и обобщения результатов его итоги
сообщаются участникам экспертной
группы. Затем проводится повторный
опрос, в ходе которого эксперты либо
подтверждают свою точку зрения, либо
изменяют оценку в соответствии с мнением
большинства. Такой цикл содержит в себе
3-4 прохода. В ходе подобной процедуры
вырабатывается оценка, но при этом
исследователь, конечно, не должен
игнорировать мнение тех, кто после
неоднократных опросов остался на своей
точке зрения.
Оценка
степени достоверности результатов
массовых опросов. В процессе выработки
управленческих решений при помощи
социологических исследований зачастую
возникает вопрос о достоверности
массового исследования и соответственно
о правомерности сформулированных на
их основе выводов. Словом, речь идёт об
оценки компетентности мнений, высказанными
респондентами.
Для
этого составляется анкета эксперта,
включающая в основном закрытые вопросы,
по структуре идентичные вопросам,
сформулированным в анкете репондента.
Задача эксперта – с учётом объективной
ситуации и интересующих исследователя
факторов всказать по поставленным
вопросам непредвзятую, весторонне
взвешенную оценку.
Аттестация
членов коллектива. В последние годы в
практике исследования состояния
идейно-воспитательной работы широко
применяется такая разновидность метода
экспертной оценки, как аттестация. При
этом в роли экспертов вступают руководители
коллектива, общественных организаций
или специальная аттестационная комиссия.
ЭТАПЫ:
1.
Постановка задачи
2.
Технология организации экспертного
анализа
3.
Формирование экспертной комиссии
4.
Организация экспертного опроса
5.
Формальные методы описания предпочтений
объектов
6.
Формальные методы определения предпочтений
7.
Математические методы обработки
результатов экспертизы
8.
Оценка согласованности экспертов
В
процессе управления производственной
системой непрерывно возникают ситуации,
когда руководители различных уровней
(от мастера до министра) сталкиваются
с необходимостью выбора какого-либо
одного из нескольких возможных вариантов
действий. Выработка и принятие решения
– узловая процедура в деятельности
руководителя, которая определяет весь
дальнейший ход процесса управления, в
особенности конечный результат
управленческой деятельности.
Многие
факторы, определяющие или влияющие на
выбор решения, по своей природе не
поддаются количественной характеристике,
другие — практически не могут быть
измерены. Все это сделало необходимой
разработку специальных методов,
облегчающих выбор управленческих
решений в сложных технических,
организационных, экономических задачах
(методы исследования операций, экспертные
оценки и др.).
1.4.
Ранжирование
как
метод
коллективных экспертных оценок.
Суть процедуры заключается в следующем:
экспертам (специалистам в исследуемой
области) предлагается провести
ранжирование (расположение явлений в
порядке возрастания (убывания) значимости)
некоторых явлений (ценообразующих
факторов). При этом каждому явлению
(фактору) присваивается свой ранг
(порядковое место явления (фактора) в
общей последовательности факторов).
Ранги принято обозначать порядковыми
числами натурального ряда (1, 2, 3, 4 ……).
При этом ранг 1 присваивается наиболее
значимому фактору.
Сумма
рангов, проставленных экспертом по всем
факторам может быть вычислена по
следующей формуле:
где
ri
– ранг, поставленный i-ому фактору;
m
– число исследуемых явления (факторов).
Суммы
рангов проставленных каждым экспертом
должны быть равны. Если же эксперт
присваивает двум (трем и так далее)
различным явлениям одинаковые ранги,
т.е. считает два явления (фактора)
равнозначными (связанные ранги), то
суммы рангов проставленные каждым
экспертом не будут совпадать
что
в свою очередь не позволить произвести
дальнейшие расчеты.
Для
избежания нарушения выше представленного
равенства, оценщику, проводящему
экспертизу, необходимо произвести
пересчет таких рангов, в так называемые
стандартизированные ранги. Расчет
осуществляется путем деления суммы
мест, занимаемых связанными рангами,
на их число. Пример расчета представлен
в таблице 1.
|
№ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
сумма |
|
Ранг, |
2 |
3 |
3 |
1 |
4 |
6 |
5 |
24 |
|
Ранг |
2 |
3,5 |
3,5 |
1 |
5 |
7 |
6 |
28 |
В
итоге мы получаем нормальную ранжировку,
для которой выполнено основное условия
ранжирования (1).
Далее
по каждому явлению подсчитывается сумма
рангов, проставленных каждым экспертам.
Явлению (фактору), который получил
наименьшую сумму рангов, присваивается
соответственного ранг 1 и т.д. Если на
данном этапе для некоторых явления
суммы рангов совпадут, то необходимо
снова произвести процедуру стандартизации
рангов, но уже по рангам, полученным
путем суммирования оценок экспертов.
Пример ранжирования представлен в
таблице 2. Необходимо отметить, что число
экспертов (d) должно быть как минимум на
1 больше, чем число исследуемых факторов
(m).
|
Факторы |
||||||||
|
Эксперт |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
сумма |
|
1 |
2 |
3 |
3 |
1 |
4 |
6 |
5 |
24 |
|
|
1 |
3 |
4 |
2 |
4 |
5 |
6 |
25 |
|
|
1 |
2 |
4 |
3 |
5 |
6 |
7 |
28 |
|
|
2 |
4 |
3 |
1 |
5 |
7 |
6 |
28 |
|
5 |
1 |
3 |
4 |
2 |
4 |
6 |
5 |
25 |
|
|
2 |
3 |
4 |
1 |
5 |
6 |
7 |
28 |
|
|
1 |
3 |
4 |
2 |
5 |
6 |
7 |
28 |
|
|
3 |
2 |
4 |
1 |
5 |
7 |
6 |
28 |
|
Стандартизированные |
||||||||
|
1 |
2 |
3,5 |
3,5 |
1 |
5 |
7 |
6 |
28 |
|
|
1 |
3 |
4,5 |
2 |
4,5 |
6 |
7 |
28 |
|
|
1 |
2 |
4 |
3 |
5 |
6 |
7 |
28 |
|
|
2 |
4 |
3 |
1 |
5 |
7 |
6 |
28 |
|
|
1 |
3 |
4,5 |
2 |
4,5 |
7 |
6 |
28 |
|
|
2 |
3 |
4 |
1 |
5 |
6 |
7 |
28 |
|
|
1 |
3 |
4 |
2 |
5 |
6 |
7 |
28 |
|
8 |
3 |
2 |
4 |
1 |
5 |
7 |
6 |
28 |
|
Сумма |
13 |
23,5 |
31,5 |
13 |
39 |
52 |
52 |
|
|
Ранги |
1 |
2 |
3 |
1 |
4 |
5 |
5 |
21 |
|
Стандартизированные |
1,5 |
3 |
4 |
1,5 |
5 |
6,5 |
6,5 |
28 |
Получение
рангов позволяет произвести дальнейшие
расчеты весовых коэффициентов для
каждого ценообразующего фактора при
проведении корректировок в квалиметрических
моделях и других методах сравнительного
подхода. Однако окончательный вывод о
возможности использования коллективного
мнения экспертов возможно после
определения согласованности мнений
экспертов. Проверку согласованности
мнений осуществляют с помощью коэффициента
конкордации (согласия). Расчет коэффициента
осуществляет по следующей формуле:
где,
m – количество оцениваемых
факторов;
d – число
экспертов;
Ri – сумма
рангов по i-ому фактору
(явлению);
Чем
ближе значение коэффициента к 1, тем
выше согласованность. Приемлемость
полученных экспертных оценок определяется
путем сравнения критерия значимости
x2факт=d*(m-1)*W с табличным значением x2табл.
при степенях свободы (m-1) и заданной
вероятностью (например: Pо = 0,05, P=1-Po). Если
полученное расчетным путем значение
равно или выше табличного, то коэффициент
конкордации существенен и с надежностью
0,95, мнения экспертов согласованны.
Табличные значения критерия значимости
представлены в таблице 3.
|
m-1 |
P0 |
m-2 |
P0 |
||||
|
0,05 |
0,01 |
0,001 |
0,05 |
1 |
0,001 |
||
|
1 |
3,84 |
6,63 |
10,83 |
16 |
26,3 |
32 |
39,25 |
|
2 |
5,99 |
9,21 |
13,81 |
17 |
27,59 |
33,41 |
40,79 |
|
3 |
7,81 |
1134 |
16,27 |
18 |
28,87 |
34,8 |
42,31 |
|
4 |
9,49 |
13,28 |
18,46 |
19 |
30,14 |
36,19 |
43,82 |
|
5 |
11,07 |
15,09 |
20,52 |
20 |
31,41 |
37,57 |
45,31 |
|
6 |
12,59 |
16,81 |
22,46 |
21 |
32,67 |
38,93 |
46,8 |
|
7 |
14,07 |
18,47 |
24,32 |
22 |
33,92 |
40,29 |
48,27 |
|
8 |
15,51 |
20,09 |
26,12 |
23 |
35,17 |
41,63 |
49,73 |
|
9 |
16,92 |
21,67 |
27,88 |
24 |
36,41 |
42,98 |
51,18 |
|
10 |
18,31 |
23,21 |
29,59 |
25 |
37,65 |
44,31 |
52,62 |
|
11 |
19,67 |
24,72 |
31,26 |
26 |
38,88 |
45,64 |
54,05 |
|
12 |
21,03 |
26,22 |
32,91 |
27 |
40,11 |
46,96 |
55,48 |
|
13 |
22,37 |
27,69 |
34,53 |
28 |
41,34 |
48,28 |
56,89 |
|
14 |
23,68 |
29,14 |
36,12 |
29 |
42,56 |
49,59 |
58,3 |
|
15 |
25 |
30,58 |
37,7 |
30 |
43,77 |
50,89 |
59,7 |
x2факт= 44,016
> x2табл.= 12,59
Таким
образом, мнения экспертов, приведенные
в нашем примере, достаточно согласованны
и могут быть использованы в дальнейших
расчетах.
Весовой
коэффициент каждому фактору может быть
присвоен с помощью следующей
формулы:
ri
– итоговый ранг фактора.
В
нашем примере веса распределились бы
следующим образом (таблица 4).
|
Факторы |
||||||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
сумма |
|
|
Ранг |
1,5 |
3 |
4 |
1,5 |
5 |
6,5 |
6,5 |
24 |
|
Вес |
0,232 |
0,179 |
0,143 |
0,232 |
0,107 |
0,054 |
0,054 |
1 |
Представленный
способ распределения весов не претендует
на объективность, и обладает рядом
недостатков, в частности: распределение
весов основано на ранжирование факторов,
что в свою очередь позволяет распределить
факторы только с заданным интервалом,
т.е. метод дает ответ, что фактор «А»
важнее чем «Б», а «Б» важнее чем «С».
Однако, согласно этому фактор «А» в два
раза важнее чем фактор «С», что может
не соответствовать действительности.
Создание
экспертной системы для анализа опасностей
В
мире нет, и никогда наверное не будет
придумана такая система безопасности,
которая могла бы гарантировать полную
безопасность деятельности “Всякое
действие опасно” , каким бы оно не было.
Произойдет или не произойдет несчастный
случай — это зависит от многих причин,
которые можно подразделить на две
категории:
—
заранее известные (то есть те, на которые
ориентированы системы защиты);
—
неизвестные (тех, которые не были учтены
при построении системы безопасности).
Именно,
вторая категория причин является
наиболее опасной. Система контроля за
безопасностью работы, наблюдая, поставляет
сведения для специалистов, отвечающих
за безопасность работы на данном рабочем
месте.
Эти
сведения подвергаются анализу, который
в свою очередь подразделяется на общий
и детальный. Суть общего анализа состоит
в фиксировании ситуаций, в которых
замечена тенденция опасности, а также
несчастных случаев и критических
ситуаций, могущих привести, но так и не
приведших к несчастному случаю. Детальный
анализ осуществляется на основе данных
общего анализа. Суть его в детальном
рассмотрении каждой критической
ситуации. Он дает разбиение действий
работающего на элементы , и выявляет,
на сколько может быть опасен каждый
элемент действия. Детальный анализ
позволяет ранжировать опасности по их
серьезности, предоставляя информацию
о том, на какую из опасностей следует
прежде всего обратить внимание.
Полный
анализ опасностей состоит из трех
этапов:
—
общий анализ;
—
детальный анализ;
—
определение экономической эффективности
устранения опасностей.
Однако
надо заметить, что не существует алгоритма
или критерия оценки, которые позволили
бы лицу, принимающему решение по введению
в действие тех или иных мер, четко
ответить на вопрос, какая из контрмер
должна быть использована.
В
каждом конкретном случае приходится
учитывать ряд факторов; таких как:
бюджет; состояние производства; что
важнее — экономия средств или наиболее
эффективная их реализация. И наконец,
в каждом принимаемом решении важную
роль играет опыт ответственного за
принятие данного решения.
Для
облегчения анализа используют метод
матричного представления информации.
Его назначение состоит в том, чтобы дать
лицу, принимающему решение, информацию
о затратах.
-
Расчетные
методы.
В основу расчета закладываются
натуральные нормативы (например,
физиологические нормы питания, социальные
нормы потребления), которые оцениваются
в денежном выражении, результаты оценок
суммируются и таким образом определяются
пороговые значения экономической
безопасности.
-
Метод
аналогий.
Величина пороговых значений определяется
теми же способами, что в зарубежной или
отечественной практике. Но для иных
целей.
Метод
заключающийся в применении организационных
форм, которые оправдали себя в
функционирующих системах
управления э.б. со сходными
экономико-организационными характеристиками,
по отношению к рассматриваемой системе.
Сущность
метода аналогийсостоит в разработке типовыхрешений(например, типовой системе управления
э.б.) и определении границ и условий ее
применения. Эффективным методом
использования типовых решений при
совершенствованииуправления
э.б. являетсяблочный
метод типизации подсистем
линейно-функциональных и программно-целевых
структур.
Типовые
блочные решения увязываются вместе с
оригинальными организационными
решениями
в единой организационной системе
управления э.б. Блочный метод ускоряет
формирование новой системы управления
персоналом и повышает эффективность
функционирования системы с наименьшими
затратами.
В
управлении
риском
метод аналогий представляет собой
разработку стратегии управления риском
конкретного инновационного
проекта
на основе анализа базы
данных
о реализации аналогичных проектов и
аналогичных условий их реализации
(состояния внешней среды). Позволяет
учесть возможные ошибки, последствия
воздействия неблагоприятных факторов
и экстремальные ситуации как источники
потенциального риска.
Метод
аналогий применяется как на отдельных
стадиях жизненного
цикла проекта,
так и по всему жизненному циклу проекта
в целом. Часто метод аналогий используется
для разработки сценариев реализации
инновационного проекта.
-
Задающий
метод.
Величина пороговых значений определяется
на основе экономической политики,
проводимой для достижения поставленных
целей.
Уровень
экономической безопасности
оценивается в процессе анализа и
подведения итогов, а также прогнозирования
социально-экономического развития
страны. При анализе и подведении итогов
социально-экономического развития
страны целесообразно определить
фактически достигнутый уровень
экономической безопасности. При
прогнозировании социально-экономического
развития рассчитывают вероятный уровень
экономической безопасности в предстоящий
период.
1.
Наблюдение основных макроэкономических
показателей
и сравнение их с пороговыми значениями,
в качестве которых принимаются значения
не ниже среднемировых;
Применение
этого метода обусловлено тем, что понятие
безопасности имеет предельный характер,
за границами которой экономика подвержена
тем или иным опасностям, ей угрожающим,
она описывается социальными параметрами,
пороговые значения которых служат как
бы аварийными красными сигналами для
общества.
2.
Оценка темпов экономического роста
страны по основным макроэкономическим
показателям и динамики их изменения;
3.
Метод анализа и обработки сценариев.
Сценарием называется документ
аналитико-описательного характера, в
котором отражается логическая
последовательность развития объекта
в будущем на основе научно обоснованных
гипотез и положений, отражающих главные
направления его развития.
Суть
метода
заключается в организации взаимодействия
высококвалифицированных специалистов
– экспертов различных направлений при
постановке и решении сложных трудно
формализуемых социально-политических
и общественно-экономических проблем с
использованием современных средств
математического моделирования.
Понятие
сценария здесь является центральным.
По результатам моделирования исходные
прогнозы уточняются, конкретизируются;
рождаются также новые варианты сценариев
и новые серии исследований в рамках
предполагаемой технологии. Роль
математического моделирования при
реализации разных сценариев может быть
весьма различной и определяться самим
сценарием, его характером.
4.
Методы оптимизации.
Оптимизация
— процесс или последовательность
операций, позволяющих получить уточненное
решение. Хотя конечной целью оптимизации
является отыскание наилучшего или
«оптимального» решения, обычно
приходится довольствоваться улучшением
известных решений, а не доведением их
до совершенства. Поэтому
под оптимизацией
понимается скорее стремление к
совершенству, которое, возможно, и не
будет достигнуто.
Методы
оптимизации используются,
как правило, при аналитическом описании
исследуемых процессов для синтеза
какого-либо одного выбранного критерия
безопасности. Этот вариант значительно
ограничивает область применения
критериев, поскольку реальные процессы
развития государств характеризуются
многими показателями, часть которых к
тому же не поддается количественному
описанию в простой аналитической форме.
Практика
порождает все новые и новые задачи
оптимизации причем их сложность растет.
Требуются новые математические модели
и методы, которые учитывают наличие
многих критериев, проводят глобальный
поиск оптимума.
-
Методы
распознавания образов.
Используются
в системах комплексного обеспечения
безопасности при
решении задач:
—
противодействия угрозам терроризма;
—
обеспечение безопасности объектов;
—
защита информации;
—
криминалистические исследования.
Распознавание
образов связанно
с разработкой методов и построением
систем (в т. ч. на базе ЭВМ) для установления
принадлежности некоторого объекта
(предмета, процесса, явления, ситуации,
сигнала) к одному из заранее выделенных
классов объектов (образу). Процесс
распознавания основан на сопоставлении
признаков, характеристик исследуемого
объекта с признаками, характеристиками
других известных объектов, в результате
чего делается вывод о наиболее
правдоподобном их соответствии.
Под
образом понимается наименование области,
в которой отображается множество
объектов или явлений материального
мира, выделенное в соответствии с
определенной целью. В самых общих чертах
распознавание можно определить как
соотнесение объектов или явлений на
основе анализа их характеристик с одним
из нескольких, заранее определенных
классов.
Иначе
можно определить, что распознавание
(классификация) образов (объектов,
сигналов, ситуаций, явлений или процессов)
представляет собой задачу преобразования
входной информации, в качестве которой
уместно рассматривать некоторые
параметры, признаки распознаваемых
образов, в выходную, представляющую
собой заключение о том, к какому классу
относится распознаваемый образ.
Математической
основой теории
распознавание образов является
совокупность методов математической
статистики, теории вероятностей, теории
игр, теории информации, статистической
теории связи.
В данной статье автор раскрывает эмпирический подход к формированию пороговых значений экономической безопасности. Данный подход позволил выявить определенные пороговые значения экономической безопасности организации.
Ключевые слова:
показатели экономической безопасности организации, метод ограниченного перебора, пороговые значения показателей экономической безопасности организаций строительной отрасли, WizWhy.
Пороговые показатели являются необходимой частью анализа экономической безопасности любой организации, так как позволяют говорить об определенных финансовых коэффициентах не как об абстрактных величинах, но как о данных, которые содержат определенную информацию. Однако данные значения требуют точного измерения, которое невозможно реализовать без анализа всей совокупности организаций определённой отрасли. При этом от использования определенного метода полученные данные могут различаться. В данной работе предложен один из способов определения пороговых значений показателей экономической безопасности, который редко встречается в отечественных источниках.
В основном определение пороговых значений экономической безопасности упирается либо в экспертный анализ соответствующих коэффициентов (так, в работе Калины А. В. и Савельевой И. П. пороговые значения формируются исходя из представлений авторов об экономических реалиях России), либо используя некоторые эмпирические данные по действующей организации (например, в работе Коротенко Т. Ю., в котором пороговое значение оценено как крайний уровень допустимых угроз ± σ). Данные оценки пороговых значений экономической безопасности опираются лишь на понимание термина экономической безопасности отдельными экспертами, либо оценивают определенные угрозы в изоляции от возможных угроз в прошлом. Эти методы анализа не могут позволить судить о том, что одно пороговое значение будет подходить для многих организаций отрасли [1].
Для того, чтобы определить пороговое значение для определенного показателя необходимо, чтобы они были основаны на определенных количественных показателях, которые являются реальным отражением бизнес-процессов, которые присутствуют в организациях. При этом стоит отметить, что для разных отраслей данные показатели имеют совершенно разную оценку. Так, для организаций строительной отрасли некоторые коэффициенты оборачиваемости имеют большие пороговые значения, чем для организаций отрасли розничной торговли, так как для организаций строительной отрасли реализация продукции имеет больший срок (ввиду большого срока строительства).
Учитывая этот факт, первой важностью в определении пороговых значений экономической безопасности строительной отрасли являются именно показатели оборачиваемости. Учитывая специфику деятельности наиболее интересными выглядят коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (для получения необходимой прибыли соответствующих организаций), коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности (для анализа возможности вовремя обеспечивать долги перед кредиторами) и коэффициент оборачиваемости собственного капитала (для анализа необходимости привлечения дополнительных кредитных денежных средств) [2].
Особую актуальность данной проблеме придает тот факт, что пороговые значения коэффициентов оборачиваемости в настоящее время большинством специалистов не анализируются, так как точно определить их невозможно аналитическим способом. Однако метод ограниченного перебора позволит вывести определенные суждения по массивам данных о том, какие закономерности существуют у организаций данной отрасли по соответствующим показателем.
Задача данной работы формируется следующим образом. Пусть даны определенные показатели экономической безопасности организации (обозначим соответствующие показатели как
, где
— это показатель экономической безопасности с индексом n), которые непосредственно отражают экономическую безопасность. Совокупность всех организаций определенной отрасли обозначим
, где
— это организация с индексом n. В данном массиве имеется взаимно-однозначное соотношение
. Необходимо определить такие значения
, при которых можно говорить о том, что организация
находится в безопасности. Данная задача может решаться многими методами математического моделирования, однако в данных условиях воспользуемся методом ограниченного перебора, как одного из самых простых и эффективных методов анализа. В ходе работы будем использовать программное обеспечение WizWhy от разработчика WizSoft.
Суть модели ограниченного перебора состоит в подсчете частот логических операций в массивах данных. Примерами данных логических операций могут быть операции вида:
,
,
, где
— это определенный параметр в представленной модели, а
— некоторые заданные константы. После выполнения ряда данных логических операций делается заключение о наличии в определенном массиве данных каких-либо закономерностей, которые позволяют составлять различные заключение о природе данной системы. Впервые тезис об алгоритмах ограниченного перебора был выдвинут М. М. Бонгардом в середине 1960-х годов и с того времени доказал свою эффективность в анализе «больших данных» [3]. Несмотря на простоту данного анализа он позволяет выявлять закономерности, которые нельзя выявить теоретическим путем или же подтвердить теории о составе определенного массива данных.
В качестве исходного показателя экономической безопасности организации будем использовать логический показатель стабильный рост выручки на протяжении 3 лет. Этот показатель был выбран исходя из его общности: так как задача коммерческой организации получение прибыли, то можно говорить о том, что долговременный рост выручки от реализации продукции говорит об удовлетворенности собственниками результатами деятельности организации и в следствие этого ощущением экономической безопасности данного предприятия. Также этот показатель также берется в динамике, что также отражает экономическую безопасность много лучше, чем статичные показатели.
Для анализа были отобраны 19 наиболее крупных организаций строительных организаций (по объему рынка), для анализа были рассчитаны следующие показатели:
˗ коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (X2);
˗ коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности (X3);
˗ коэффициент оборачиваемости собственного капитала (X4);
˗ наличие/отсутствие собственного оборотного капитала (X5);
˗ коэффициент финансовой независимости (X6);
Представим исходные данные в виде таблицы:
Таблица 1
Исходные показатели анализа показателей экономической безопасности организации
|
Name |
Revenue |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
|
ПИК |
1 |
0,6753 |
0,6753 |
0,5222 |
0 |
0,26 |
|
ПАО ЛСР |
0 |
1,1525 |
43,8503 |
0,4509 |
0 |
0,45 |
|
Etalon Group |
1 |
0,9151 |
0,7232 |
0,6946 |
0 |
0,32 |
|
Setl Group |
1 |
0,1967 |
0,7011 |
0,2047 |
0 |
0,47 |
|
«Брусника» |
0 |
0,3564 |
2,5200 |
3,7413 |
0 |
0,38 |
|
ГК «Самолет» |
0 |
0,0030 |
5,8000 |
5,9000 |
0 |
0,55 |
|
ГК ФСК |
1 |
0,1285 |
0,0571 |
1,2830 |
0 |
0,44 |
|
ГК «Гранель» |
0 |
0,0020 |
0,5000 |
0,5400 |
0 |
0,05 |
|
ГК «Пионер» |
0 |
0,3680 |
0,7232 |
0,6527 |
0 |
0,07 |
|
«Инград» |
1 |
0,8180 |
10,0224 |
0,1742 |
0 |
0,11 |
|
Инвест. группа «Абсолют» |
1 |
6,1712 |
2,6427 |
9,4628 |
0 |
0,18 |
|
концерн ЮИТ. |
1 |
6,2872 |
0,6499 |
0,7705 |
0 |
0,13 |
|
ГК МИЦ |
1 |
4,8880 |
4,1902 |
56,1040 |
0 |
0,02 |
|
«Галс-Девелопмент» |
0 |
0,3195 |
1,7284 |
0,0000 |
0 |
0 |
|
MR Group |
0 |
0,3707 |
0,3507 |
73,0587 |
1 |
0,08 |
|
«Донстрой» |
1 |
2,5973 |
5,2728 |
593,5908 |
0 |
0,0003 |
|
«Интеко» |
0 |
2,5287 |
0,6960 |
2,0498 |
1 |
0,11 |
|
«А101 Девелопмент» |
1 |
3,0445 |
0,5725 |
2,8392 |
0 |
0,19 |
|
Capital Group |
0 |
0,3740 |
0,0935 |
1,0876 |
1 |
0,07 |
Составлено автором на основе бухгалтерской отчетности организаций.
Необходимо сказать несколько слов о самих представленных в таблице данных. Показатель «Revenue» показывает соблюдение предположения о непосредственном росте выручки организации в течение 3 лет. Показатель принимает значение
, где 1 — выручка росла на протяжении данного периода; 0 — предположение не выполняется. Показатель «X5» показывает наличие либо отсутствие собственного оборотного капитала. Показатель принимает значение
, где 1 — организация имеет собственный оборотный капитал; 0 — организация имеет отрицательное значение данного показателя.
Используя данные, представленные в таблице, оценим их с использованием метода ограниченного перебора. Представим итоги анализа данных с использованием программного обеспечения WizWhy. В совокупности программное обеспечение выявило 8 различных правил. Для дальнейшего анализа были отобраны 4 правила, которые являются наиболее важны для цели исследования:
2)
If
Revenue
is
0,00
and
X5
is
0,00
Then
X2
is
0,00… 1,15
(average =
0,37
)
Rule’s probability:
1,000
The rule exists in
6
records.
Significance Level: Error probability <
0,1
6)
If
Revenue
is
1,00
and
X3
is
0,06… 0,72
(average =
0,56
)
Then
X4
is
0,20… 2,84
(average =
1,05
)
Rule’s probability:
1,000
The rule exists in
6
records.
Significance Level: Error probability <
0,1
If
Revenue
is
1,00
and
X2
is
0,13… 0,92
(average =
0,55
)
Then
X4
is
0,17… 1,28
(average =
0,58
)
Rule’s probability:
1,000
The rule exists in
5
records.
Significance Level: Error probability <
0,4
Проанализируем представленные правила, которые были выявлены программой. Так, согласно правилу 2, если выручка организации снижалась в определенный период из общего периода в 3 года и собственный оборотный капитал организации равен нулю (отсутствует, либо отрицательный), то коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности находится в границах
с вероятностью 90 %. Согласно правилу 6, если выручка росла на протяжении 3 лет и коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности находится в интервале
, то коэффициент оборачиваемости основных средств находится в интервале
. Согласно правилу 8, если выручка росла на протяжении 3 лет и коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности находится в интервале
, то коэффициент оборачиваемости основных средств находится в интервале
. Однако, ошибка правила 8 достаточно велика (40 %).
Данные правила позволяют вынести некоторые предположения о том, каковы должны быть пороговые значения коэффициентов оборачиваемости для строительной отрасли. Представим данные в виде таблицы:
Таблица 2
Пороговые значения коэффициентов оборачиваемости строительной отрасли
|
Показатель |
Пороговое значение, рассчитанное по соответствующей методологии |
|
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности |
>1.15 (правило 2, |
|
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности |
при коэффициенте оборачиваемости собственного капитала |
|
Коэффициент оборачиваемости собственного капитала |
(согласно правилу 6, |
Составлено автором на основе анализа.
Стоит отметить, что коэффициент оборачиваемости был вычислен согласно тому, что правило 8 имеет большую вероятность ошибки, а также потому что данный интервал имеет больший разброс, который позволяет делать большие выводы относительно выборки.
Следовательно, в ходе анализа данных методом ограниченного перебора были вычислены пороговые значения коэффициентов оборачиваемости основных показателей деятельности строительных фирм. Данный анализ может использоваться для организаций других отраслей хозяйственной деятельности с целью нахождение пороговых значений для соответствующиз отраслей хозяйствования.
Литература:
- Калина А.В., Савельева И.П. Формирование пороговых значений индикативных показателей экономической безопасности России и ее регионов // Вестник ЮУрГУ. Серия: Экономика и менеджмент. 2014. № 4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-porogovyh-znacheniy-indikativnyh-pokazateley-ekonomicheskoy-bezopasnosti-rossii-i-ee-regionov (дата обращения: 19.08.2020).
- Кротенко Т.Ю. Методические подходы к разработке индикаторов экономической безопасности организации // Вестник ГУУ. 2018. № 11. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskie-podhody-k-razrabotke-indikatorov-ekonomicheskoy-bezopasnosti-organizatsii (дата обращения: 19.08.2020).
- Стенюшкина В. А. Математическая логика и теория алгоритмов: Учебное пособие.- Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004, — 106 с. URL: http://window.edu.ru/resource/528/19528/files/metod436.pdf (дата обращения: 19.08.2020).
Основные термины (генерируются автоматически): коэффициент оборачиваемости, экономическая безопасность, ограниченный перебор, показатель, строительная отрасль, дебиторская задолженность, экономическая безопасность организации, кредиторская задолженность, пороговое значение, собственный капитал.
Функция ПОРОГ в Excel предназначена для выполнения операции сравнения числа, переданного в качестве первого аргумента, с пороговым значением, указанным в качестве второго аргумента, и возвращает одно из двух возможных вариантов числовых значений:
- 0 – если сравниваемое число оказалось строго меньше порогового значения;
- 1 – если сравниваемое число равно или больше порогового.
Если требуется определить точное совпадение двух чисел или опровергнуть суждение о том, что два числа равны по значению, можно использовать другую функцию Excel – ДЕЛЬТА.
Формула расчета пороговых значений показателей в Excel
Функция ПОРОГ находится в разделе формул Excel^: «Другие функции»-«Инженерные». Она позволяет заменять логические функции =И(), =ИЛИ() в Excel. Например, если нужно выполнить проверку, является ли a>=b и c>=d, используют запись =ПОРОГ(a;b)*ПОРОГ(c;d). Это выражение вернет 1, если оба условия выполнились и 0, если хотя бы одно из условий не было выполнено. Для получения аналога логического ИЛИ используют запись =ПОРОГ(a;b)+ПОРОГ(c;d), при этом число 0 будет возвращено только в случае, если a<b и c<d. В любом другом случае полученное значение (1 – если одно из чисел больше порогового значения, 2 – если оба больше пороговых значений) будет интерпретировано как логическое ИСТИНА (например, ЕСЛИ(x;ИСТИНА;ЛОЖЬ) возвращает ИСТИНА при любом x<> 0).
Пример 1. В таблице Excel содержатся данные о продажах за месяц для каждого менеджера компании, включая число отработанных часов, число единиц товаров и общую сумму средств. Определить число менеджеров, выполнивших план на месяц по следующим критериям:
- Проработали 180 ч и более.
- Проработали не менее 200 ч и продали не менее 200 единиц продукции.
- Продали не менее 300 единиц продукции или на сумму не менее 8000 у. е.
Вид таблицы данных:
Поскольку функция не работает как формула массива, создадим три столбца для вывода результатов проверки условий.
Определим число менеджеров, проработавших не менее 180 ч. Запишем функцию в ячейке E3 и «растянем» ее вниз по столбцу:
Полученные значения:
Для проверки второго условия используем формулу:
Результат проверки для всех менеджеров:
Для проверки 3-го условия используем формулу:
Результат сложения двух пороговых значений, определенных соответственными функциями, делим на количество условий в логическом ИЛИ, которое заменяют две эти функции, то есть на число 2. Полученное значение округляем к ближайшему целому, чтобы выводить только числа 1 или 0 для простоты подсчета полученных результатов.
Полученные значения:
Для расчета искомых значений просуммируем полученные значения с помощью функции СУММ, в качестве аргументов которой укажем диапазоны ячеек из соответствующих столбцов.
В результате расчетов пороговых значений по трем показателям были определены фавориты среди менеджеров.
Пример как рассчитать пороговые значения показателей в Excel
Пример 2. В таблице Excel указаны значения некоторых величин и их пороговые значения. Определить, превышает ли каждое из чисел свое пороговое значение. Если нет, вывести разницу между текущим и пороговым значением.
Вид таблицы данных:
Запишем в ячейку C2 следующую формулу:
Результат, возвращаемый функцией (число) будет автоматически преобразован к данным логического типа (ЛОЖЬ, если возвращенное значение – 0, ИСТИНА – если 1).
Растянем формулу вниз по столбцу и получим следующие результаты:
Правила определения пороговых значений по функции ПОРОГ в Excel
Функция имеет следующую синтаксическую запись:
=ПОРОГ(число;[порог])
Описание аргументов:
- число – обязательный, принимает ссылку на ячейку с числовыми или числовое значение, которое будет сравниваться с пороговым значением;
- [порог] – необязательный, принимает ссылку на ячейку с числом или числовое значение, которое является пороговым для некоторой величины. Если аргумент явно не указан, принимается значение по умолчанию – 0.
Примечания:
- Любой из аргументов функции должен быть указан числом, ссылкой на ячейку с числовым значением или текстовой строкой, которая может быть преобразована к числу. Иначе функция будет возвращать код ошибки #ЗНАЧ!
- Промежуточное преобразование логических данных к числовым значениям не выполняется. Например, =ПОРОГ(2;ИСТИНА) вернет код ошибки #ЗНАЧ!, но =ПОРОГ(2;—ИСТИНА) вернет число 0.
- Функцию ПОРОГ нельзя использовать как формулу массива. Например, {=ПОРОГ(A1:A20;20)} вернет массив ошибок #ЗНАЧ!