Моделирование и оптимизация рисков контрактной деятельности предприятия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Горлов, Александр Сергеевич

• Горлов, Александр Сергеевич
• кандидат экономических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Горлов, Александр Сергеевич

Введение.

Глава 1. Контрактная деятельность предприятия и анализ ее рисков.

1.1 Определение контрактной деятельности и её влияние на предприятие.

1.2 Построение классификации рисков контрактной деятельности.

1.3 Анализ современных методов управления рисками контрактной деятельности.

Выводы к главе 1.

Глава 2. Построение имитационной модели и оптимизация рисков контрактной деятельности.

2.1 Общие этапы построения имитационной модели.

2.2 Сбор информации о системе, формулирование проблемы.

2.3 Разработка концептуальной модели: логико-математическое описание моделируемой системы в соответствие с формулировкой проблемы.

2.4 Формализация модели.

2.5 Оптимизация рисков контрактной деятельности.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Расчёт по построенной модели и применение методов оптимизации к модели.

3.1 Расчет параметров модели.

3.2 Построение и оценка модели «as-is».

3.3 Оптимизация рисков контрактной деятельности, модель «to-be».

Выводы по главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование и оптимизация рисков контрактной деятельности предприятия»

В настоящее время многие российские организации вынуждены работать с большим количеством контрагентов, разных по степени надежности, финансовой устойчивости и добропорядочности. С учетом увеличения тренда просроченной кредиторской задолженности в целом по предприятиям Российской Федерации (прирост с 2006 г. по 2010 г. - 51,8% по данным Федеральной службы государственной статистики), растущих объемов суммарной дебиторской задолженности (прирост за период с 2008 г. по 2012 г. по организациям РФ без субъектов малого предпринимательства - 65,9%, в т. ч. по просроченной дебиторской задолженности покупателей и заказчиков - 18,7% - по данным Федеральной службы государственной статистики), а также нестабильную ситуацию на финансовом рынке, можно утверждать, что вопросы оценки источников и степени влияния рисков, связанных с ведением бизнеса с широким кругом контрагентов, являются одними из основных для плановых служб организаций.

Следует принять во внимание, что в секторе государственных контрактов на закупку и выполнение услуг, как правило, работы заказываются у одного предприятия, в то время как оно привлекает в качестве исполнителей другие организации. Поэтому своевременность и качественность исполнения государственных контрактов связаны с добросовестностью и финансовой стабильностью как самого предприятия, с которым подписан контракт на исполнение обязательств, так и его контрагентов. Одновременно, выполнение государственных контрактов значительно влияет на обеспечение безопасности граждан государства, его репутацию, и другие важные аспекты государственного строя.

В такой окружающей среде существенно возрастает вероятность наступления неблагоприятных ситуаций, влекущих за собой как репутационные, так и финансовые потери. Такими потерями может быть снижение доверия заказчиков к конкретной организации, как следствие снижение их спроса на товары, работы и услуги, предоставляемые и производимые организацией, все различные штрафы, пени и неустойки, затраты самой организации на «компенсацию» неблагоприятных исходов событий, такие как прямые денежные потери и затраты человеческих ресурсов. Эти потери, естественно, напрямую влияют на устойчивость компаний. Однако подобные ситуации обычно оцениваются исключительно качественно и, как следствие, они никак не включаются в такие плановые документы, как отчет о движении денежных средств, отчет о прибылях и убытках и др. Соответственно, в случае неблагоприятных исходов организации вынуждены осуществлять затраты, не включенные в план. Чаще всего при возникновении крупных незапланированных затрат они осуществляются за счет заемных средств. Привлечение такого рода денежных средств не является бесплатным. Эти расходы могут достигать существенных размеров и становиться ограничительным фактором для развития бизнеса, обновления его материальной и технической базы, развития инновационных проектов, повышения стимулирования сотрудников и др. Именно затраты такого рода оцениваются в работе.

Потребность в таком исследовании обусловлена низким уровнем проработанности проблемы. Несмотря на значительное внимание к риск-менеджменту в современных организациях, исследование рисков контрактной деятельности не получило до нашего времени подробного освещения ни в российских, ни и зарубежных научных работах. Причина недостаточного внимания исследователей к этой теме обусловлена тем, что вопрос количественной оценки рисков контрактной деятельности затруднен в силу их зависимости во многом от качества работы юридических служб организаций, а также в силу сложности определения их меры.

Как упоминалось, в настоящее время большинство исследований в этой области посвящены описанию происхождения подобных рисков, их качественной оценке. В качестве метода количественной оценки обычно предлагаются модели, построенные на экспертных оценках. Однако в значительной степени качество таких моделей зависит от профессиональности самих экспертов, их осведомленности, внимательности и других человеческих факторов. Более того, оплата услуг экспертов может быть слишком высокой для некоторых организаций.

Другим методом оценки рисков контрактной деятельности может являться сценарный анализ. Однако его существенным недостатком является зависимость от выбора конкретных параметров, а также необходимость множества предположений о поведении переменных, что значительно усложняет работы с методом и снижает его достоверность.

По этой причине разработка модели оценки рисков контрактной деятельности, основанной на общедоступной статистике и использующей классические методы работы со стохастическими величинами, является актуальной проблемой в настоящее время.

Предложенный в работе метод оценки рисков контрактной деятельности позволяет предприятиям на основе общедоступных статистических данных провести их количественную оценку, что в свое время создает математическую базу исследования данной проблемы. Наличие подобного метода позволяет лимитировать описанные потери при заданных условиях. Предложенная модель была применена для компании «А» (ее наименование не разглашается во избежание нарушения коммерческой и корпоративной тайн). На основе полученной модели можно разрабатывать и улучшать существующие политики в области управления долгом и контрактной деятельности, учитывая факторы неопределенности.

В Российской Федерации осуществляется смена бухгалтерских стандартов отчетности. «Переход на МСФО будет осуществляться постепенно: за 2012 год будет осуществлен переход на МСФО в 2013 году, по отчетности тех предприятий, которые выпускают долговые ценные бумаги, такой переход предусмотрен исходя из предоставления отчетности за 2015 год».1

Наличие регламентированного метода оценки рисков контрактной деятельности в случае, если компания ведет свою отчетность в стандартах МСФО, позволяет создавать резервы на затраты, связанные с такими рисками. Это позволяет сгладить влияние их эффекта на отчетность компании, и тем самым позволяет пользователям бухгалтерской информации лучше понимать результаты деятельности самого предприятия.

1 1ЖЬЬир /7уу\уц'.т1п1'т.ги/гц/рге55/5реес11;/111с1ех.р1-1рг>1с14= 14962. Высказывания Л Г.Силуанова информационным агентствам по итогам заседания Президиума Правительства РФ, 06.12.2011

Наличие количественной оценки рисков контрактной деятельности, как упоминалось выше, также позволяет включить их материальный эффект в плановые документы предприятий, такие как отчеты о прибылях и убытках, движение денежных средств, бухгалтерский баланс. Эта информация необходима для информирования акционеров предприятия и принятия ими верных и своевременных управленческих решений, которые одновременно могут быть оценены в рамках построенной в работе модели.

Интерес к изучению рисков контрактной деятельности и самой контрактной деятельности на предприятиях нашел свое отражение в исследованиях таких зарубежных и российских авторов, как: В. Рябцун, Пискунов А. А., Смотрикая И.И., Анчишкина О. В., П. Кескитало, Филипп О'Кифф, Ховард Дойч, П. Эдвард. В работах этих авторов рассматривается преимущественно один из аспектов проблемы, как-то: идентификация рисков контрактной деятельности, их оптимизация, качественная оценка и др. Однако исследования этих авторов не охватывают всецело вышеописанную информацию, тогда как в данной работе вопрос о рисках контрактной деятельности рассматривае тся комплексно.

Бюджетное планирование на предприятиях рассматривалось рядом зарубежных и отечественных авторов: Бланка И.А., Болотина В.В., Боровкова П.С., Хруцкого В.Е., Шеремета А.Д., Barrett II., Brookson S., Eichom Christopher J., Toby Prince, Williams S. и др. В этих работах предложены подходы и методы разработки бюджетов, оценки влияния их показателей на финансовую устойчивость предприятий. Вместе с тем в научных публикациях, посвященных этой проблематике, практически остались без внимания учет при бюджетировании возможных рисков потерь капитала, обусловленных возможными ошибками при определении будущих значений ценовых и объемных показателей бюджетов, и дополнительных финансовых затрат по снижению их последствий.

Таким образом, все вышесказанное и обуславливает актуальность выбранной темы.

Целью диссертационного исследования является решение научной задачи формирования инструментария количественной оценки рисков контрактной деятельности предприятия, основанной на применении методов экономико-математического моделирования.

Для достижения указанных целей работы были поставлены и решены следующие задачи:

• Проанализировать особенности осуществления контрактной деятельности предприятий различного профиля.

• Разработать классификацию рисков, возникающих при осуществлении контрактной деятельности, систематизировать последствия их реализации и провести анализ существующих методов управления такими рисками.

• Осуществить параметризацию денежных потоков предприятия, чувствительных к рискам контрактной деятельности.

• Разработать имитационную модель оценки рисков контрактной деятельности.

• Разработать программное обеспечение модели оценки рисков контрактной и провести ее апробацию на примере конкретного предприятия с целью формирования рекомендации по ее применению для решения задач управления рисками контрактной деятельности предприятия.

Объектом исследования является контрактная деятельность предприятия.

Предметом исследования являются инструменты количественной оценки рисков контрактной деятельности предприятий.

Субъектами диссертационного исследования являются менеджеры, отвечающие за кредитные и контрактные политики предприятий, активно привлекающие денежные средства в виде кредитов из-за невыполнения обязательств их контрагентами.

Исследование проводилось в 2010-2013 гг. Рассматривались предприятия, работающие на территории Российской Федерации. Статистической базой послужили такие источники, как: данные о структуре доходов и расходов консолидированного бюджета РФ, публикующиеся на сайте Министерства Финансов Российской Федерации; информация, публикуемая на сайте Федеральной службы государственной статистики, в том числе содержащая макроэкономические показатели деятельности организаций; информационная система «СПАРК», содержащая в себе данные по основным финансовым показателям компаний.

Данная работа основана на методах, теоретических исследованиях и разработках зарубежных и отечественных авторов, посвященных имитационному моделированию, оценке рисков, управлению предприятиями. Работа объединяет собой такие области, как имитационное моделирование, программирование, математическая статистика.

Теоретический и методологический аппарат работы представлен рядом исследований.

Подробное описание методов имитационного моделирования можно найти в работах И.Г. Абрамовой, Н.В. Борисовой, Р.Ф. Жукова, В.Ф. Комарова, В.Я. Платова, А.П. Панфиловой, Б.Н. Христенко, Г.П. Щедровицкого и других известных разработчиков. Также в основе работы лежат работы таких ученых-юристов, как: A.A. Алексеева, И.А. Исаева, М.И. Брагинского, Н.И. Клейн, М.П. Ринга. Для раскрытия отдельных аспектов выбранной темы были изучены работы экономистов Ю.В. Друговой, Г.А. Китовой, В.А. Федоровича, В.В. Черкасова и других.

Фундаментальные научные труды в области теории рисков принадлежат таким авторам, как: А. П. Альгин, Дж. М. Кейнс, А. Маршалл, О. Моргенштейн, Ф. Найт, Дж. Нейман, Б. А. Райзберг, В. В. Черкасов. В работах вышеназванных авторов раскрываются теоретические проблемы и даются характеристики и определения понятий «риск» и «неопределенность», но практические аспекты, методы и способы воздействия на риск ими не изучались, так как не входили в круг их исследований.

Практическому применению теории рисков уделили внимание Дж. Бароне-Адези, М. В. Грачева, Г. Гуптон, П. Зангари, И. Б. Котлобовский, В. А. Чернов, Р. Энгль и другие.

Научная новизна исследования определяется недостаточной изученностью вопроса рисков контрактной деятельности и их оптимизации на предприятиях.

Данная диссертация является фактически первым комплексным научным анализом. Поэтому многие результаты представленной работы содержат в себе научную новизну.

Работа содержит исследование понятия контрактной деятельности, ее рисков, и их классификации. До настоящего момента автору не встречались исследования, содержащие многостороннее описание данной проблематики, в то время как, анализ этих понятий и их взаимосвязи во многом предопределяет понимание и развитие проблематики.

В работе разработана также классификация источников и последствий рисков контрактной деятельности, которая охватывает все аспекты деятельности предприятий. Отдельные аспекты исследований, посвященные данной проблеме, встречаются преимущественно в материалах международных консалтинговых агентств, таких как ORACLE, Quantisoft. Однако они не являются публичными, видимо в целях сохранности коммерческой тайны. Данное исследование позволяет определить как методы управления рисками, так и возможности их количественной оценки.

В работе представлены методы оптимизации рисков контрактной деятельности. Разработкой этих вопросов занимаются многие авторы, однако эти исследования посвящены преимущественно путям эффективной работы с кредиторской и дебиторской задолженностью. В работе сделана попытка охватить все возможные методы как предотвращения реализации рисков контрактной деятельности, так и их снижения, а также лимитирования их влияния на предприятие при их реализации.

Новыми элементами в работе являются как сама построенная модель, так и ее гипотезы и предположения. В модели предложена новая мера рисков контрактной деятельности, представляющая собой величину процентных потерь предприятий. Модель базируется на предположении о соразмерности срока погашения кредиторской задолженности и срока задержки контрагентом выполнения своих обязательств, а также о взаимосвязи задержки финансирования от заказчика его дискретному дефициту бюджета. Данные предположения вместе с их реализацией в модели были подтверждены на базе практического исследования. В целом представленный подход впервые представлен в научном сообществе.

На базе разработанной модели исследовано влияние ряда методов оптимизации рисков, таких как: скользящее бюджетирование, оценка кредитоспособности своих контрагентов, применение системы скидок за ее досрочное погашение, использование более выгодных источников финансирования. Возможность оценки эффективности подобных методов на базе количественной оценки является с одной стороны очень важной для принятия управленческих решений, с другой стороны носит в себе элементы научной новизны.

В работе представлены следующие результаты:

• Проанализирована контрактная деятельность предприятия и построена классификация рисковых событий контрактной деятельности;

• Проанализированы основные современные методы оценки рисков контрактной деятельности.

• Построена классификация рисков контрактной деятельности на основе анализа деятельности предприятия в данной сфере;

• Разработана и построена имитационная модель с учетом выбранных рисковых факторов;

• Построена модель в программном продукте компании Microsoft Excel 2010;

• Проведен имитационной эксперимент и его результаты и подобран закон распределения и его характеристики для рисков контрактной деятельности предприятия;

• Построен прогноз оценки рисков контрактной деятельности.

• В модель внедрены оптимизационные меры и проведена ее повторная оценка. На базе данной оценки также повторно к величине рисков контрактной деятельности подобран закон распределения, определены его характеристики и сделан обновленный прогноз их величины.

• Проведен анализ эффективности примененных методов оптимизации на базе количественной оценки.

Достоверность исследования подтверждается совокупностью источников, на которых базируются выводы работы, а также следование в работе классическим методам эконометрики, статистики и экономики.

Материалы и обобщения, содержащиеся в диссертации, могут быть использованы компаниями, имеющими широкий круг контрагентов, в целях подготовки плановых финансовых документов, составления отчетности по международным стандартам отчетности, анализа эффективности своих кредитных и юридических политик. Также материалы работы могут быть использованы руководящими лицами, для оценки эффективности принимаемых решений, акционерами и другим пользователям бухгалтерской информации в целях понимания результативности деятельности предприятия.

Кроме того, результаты диссертации могут послужить базой для подготовки учебных пособий, специальных курсов и аналитических сообщений в ВУЗах. Дополнительно результаты исследования можно использовать при преподавании таких курсов, как «управление финансовыми рисками», «риск-менеджмент», «теория рисков» и др.

Результаты работы внедрены в деятельность предприятия ОАО «НПК «НИИДАР» и ФГУП КЦ «Атомбезопасность». Результаты работы опубликованы в следующих российских рецензируемых научных журналах, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук редакции:

• Горлов A.C., «Анализ современных методов управления рисками контрактной деятельности» (статья) - Инициативы XXI века №2/2012, гл. редактор - Т.Б. Соломатина. С. 92-96. М.: «Вива-Стар». Тираж 4000 экз.

• Горлов А. С., «Понятие рисков контрактной деятельности и их классификация» - Риск №3/2012, гл. редактор - В.И. Бариленко. С. 282287. М.: ОАО «ИТКОР». Тираж 1000 экз.

• Горлов A.C., Имитационная модель оценки рисков контрактной деятельности предприятия и ее оптимизация, Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2013. №4. URL: http ://ww w .uecs. ru.

Работа была представлена на научных конференциях и опубликована в сборниках тезисов и научных статей:

• Горлов A.C. «Моделирование и оптимизация рисков контрактной деятельности предприятия» (тезисы) - Молодежь. Образование. Экономика: Сборник научных статей 12-й Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых, студентов и аспирантов. 28 апреля 2011 г. Ярославль. / - Т.1. Ярославский филиал МЭСИ; Под ред. М.В. Макаровой. - Ярославль: издательство «Ещё не поздно», 2011.С. 45-47. Тираж 170 экз.

• Горлов A.C., «Моделирование рисков контрактной деятельности» (статья) - Актуальные проблемы математического моделирования в финансово-экономической области: сборник научных статей. Вып. 10/ Под ред. В.А. Бывшева. - М.: Финансовый университет 2011. С.30-39. Тираж 100 экз.

• Горлов A.C., «Моделирование рисков контрактной деятельности предприятия» (тезисы) - Материалы Восемнадцатой Международной конференции «Математика. Компьютер. Образование». Международная школа-конференция «Биофизика сложных систем. Анализ и моделирование» Пущино. 24-29 января 2011 года. Под редакцией Г.Ю. Резниченко и А.Б. Рубина. Выпуск 18. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2011. С. 258. Тираж 500 экз.

• Горлов A.C. Имитационное моделирование рисков контрактной деятельности предприятия, печатные Материалы VII Международной научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Молодежь и экономика» (г. Ярославль, 22 апреля 2010 г.) - Ярославль: Типография ВФЭИ ВУ. - 2010. - т.4 - с. 174-175. Тираж 250 экз.

Работа, включающая часть аспектов диссертации, была награждена дипломом за победу в номинации «Оригинальное решение проблемы» на секции «Актуальные вопросы теории и практики менеджмента» 12-й Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Молодежь. Образование. Экономика».

Структура диссертации: работа состоит из введения, основной части, заключения, списка литературы, включающего 79 пунктов. Кроме этого, работа содержит список сокращений и условных обозначений, список иллюстрированных материалов, состоящий из 8 таблиц и 19 рисунков. Общий объем работы составляет без учета приложений 144 страницы, всего - 187 страниц. В работе содержатся также 4 приложения: полученные выборки значений убытков по выбранным рисковым факторам для базовой и оптимизированной моделей, статистика основных финансово-экономических показателей предприятий и макрос сбора информации.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Горлов, Александр Сергеевич

Основные результаты первого пункта этой последовательности изложены в выводах выше. Как упоминалось, исследование преимущественно нацелено на анализ рисков контрактной деятельности, связанных с поставщиками. Поэтому внимание было заострено именно на проблеме их оценки и на методах управления ими.

При оценке вероятности дефолта контрагента обычно используют, анализ кредитной истории, который позволяет определить, насколько благонадежен был дебитор в прошлом, и экстраполировать полученный результат на настоящее. Также, часто кредитные департаменты организаций ориентируются на финансовое положение компании. Однако не стоит недооценивать такие факторы как репутация и «качество» должника.

Вышеперечисленные факторы связаны непосредственно со сделкой и ее участниками; однако, нельзя пренебрегать влиянием дальнего окружения внешней среды. Это и этические нормы, принятые в бизнес-среде страны, и экономическая и политическая стабильность, и уровень преступности.

Сравнительно простой и быстрый метод оценки платёжеспособности, финансовой стабильности и рисков контрактной деятельности предприятия (вернее сказать, группа методов) - экспертные оценки. С одной стороны, экспертные оценки — это инструмент почти универсальный и простой; с другой — субъективный. Также может быть затруднительно подобрать необходимых для проведения оценки экспертов, а их суммарная оплата труда для мелких предприятий может оказаться неприемлемой.

Также для оценки рисков контрактной деятельности можно использовать сценарный анализ, состоящий в целом из трех этапов: выбор изменяемых переменных; проектирование различных исходов сценариев; комбинирование ключевых переменных и написание сценариев. Его основным недостатком является зависимость от выбора конкретных параметров, а также необходимость множества предположений о поведении переменных. Это также вносит в метод субъективность, что может негативно отразиться на результатах оценки.

Классическими средствами разрешения рисков являются их избежание, удержание, передача, снижение степени их влияния. Избежание риска означает простое уклонение от мероприятия, связанного с риском. Удержание риска - это оставление риска за инвесторами или компаниями, т.е. их ответственности. Передача риска означает, что инвестор предает ответственность за него кому-то другому, например страховой компании. Основным постулатом при снижении степени влияния рисков является утверждение о том, что издержки на подобные меры должны быть ниже, чем полученный эффект от предпринятых действий.

Современная окружающая среда, в которой развивается отечественный бизнес, в том числе глобализация мировой экономики и усиление требований по раскрытию информации о рисках организаций, существенно повысили интерес нефинансовых компаний к разработкам методов и средств выявления и оценки рисков. Т.к. в исследованиях отечественных и зарубежных ученых отсутствуют модели оценки рисков контрактов деятельности предприятий, основанные исключительно на статистических методах, что предполагает их субъективность, а потому, вероятно, неточность, предложена модель оценки рисков контрактной деятельности предприятий, базирующаяся на имитационных методах моделирования.

Алгоритм, реализующий имитационную модель, представляет собой воспроизведение процесса функционирования системы в пространстве и времени; при этом элементарные явления, составляющие процесс, имитируются с сохранением временной и логической структуры. Это не накладывает каких-либо ограничений на класс решаемых задач, решаемых при помощи приведенного выше метода.

Ежегодно предприятия составляют бюджеты, основной частью денежных поступлений которых является выручка от заключенных контрактов. Но, несмотря на то, что в контрактах прописаны суммы поступлений денежных средств по завершению некоторого этапа, часто эти средства поступают предприятию зачастую не в срок, т.е. появляется кассовый разрыв. Поэтому предприятию приходится брать кредиты, что за счёт процентов уменьшает прибыль предприятия. Более того предприятия в силу недобросовестности некоторых контрагентов, вынуждены переносить некоторые этапы работ на будущие периоды. Это означает для них срыв сроков поставки своей конечной продукции, влекущий к ухудшению финансового состояния за счет недополучения средств в текущем периоде и наложения заказчиком штрафов.

Для анализа потерь, связанных с вышеописанными проблемами, изучен отчет о движении денежных средств предприятия, который является одной из форм отчетности, составляющейся на каждом предприятии. Выбор этого отчета связан с тем, что это единственная универсальная форма отчетности российских компаний, описывающая движение реальных денежных потоков и, как следствие, позволяющая оценить влияние финансово-временных факторов на деятельность компании. Также использование типовой отчетности позволяет использовать предложенную модель в рамках деятельности любой компании.

В рамках работы составлена модель, описывающая денежные потоки предприятий и учитывающая фактор вероятности в их образовании.

Поступления денежных средств в модели состоят из трех частей: поступления денежных средств за выполнение работ, штрафы от поставщиков и привлечение кредитов. При этом поступление денежных средств от заказчика является случайной величиной. Оно зависит от трех ключевых факторов: планируемого объема поступлений денежных средств в текущем периоде, просрочки платежа за выполненные работы заказчиком и срыва сроков выполнения работ контрагентом предприятия, который соответственно влечет за собой «несдачу» работ текущего периода заказчику и, как следствие, недополучение денежных средств.

Детерминированные расходами предприятия в модели являются: сырье, материалы и комплектующие изделия; оплата труда производственного персонала и страховые взносы; арендные платежи, услуги связи, топливо, электроэнергия и газ; ремонт зданий и сооружений, командировочные и прочие расходы, включаемые в себестоимость продукции; административно-управленческие расходы; налоги; вложения в основные средства; прочие финансовые оттоки. Их прогнозирование в зависимости от конкретной статьи осуществлялось двумя различными способами: исходя из средних размеров в соотношении к объемам производства и при помощи их «осмечивания».

Стохастическими затратами модели являются затраты на работы, услуги и товары, предоставляемые контрагентами, объемы переносов получения денежных средств на следующие периоды и уплаченные штрафы.

Основой модели является стандартное уравнение баланса денежных средств, т.е. связывающее их остаток на начало и конец периода. Соответственно, если остаток на конец месяца становится отрицательным, то на его сумму предприятием берется кредит. Услуги кредитования, естественно не являются «бесплатными». Соответственно, компания вынуждена уплатить некоторый процент привлеченного кредита займодателю в качестве вознаграждения. При помощи имитационной модели в работе была оценена величина таких процентных затрат в зависимости от упомянутых стохастических величин.

Для применения разработанной модели были оценены основные параметры модели, такие как вероятность и объемы недофинансирования со стороны заказчика и параметры срыва сроков работы со стороны контрагентов.

Основным заказчиком предприятия, выбранного для проведения эксперимента, является государство. Поэтому для анализа параметров недофинансирования со стороны заказчика было установлено наличие корреляции между государственными расходами на прикладные научные исследования в области национальной обороны (т.к. основным заказчиком предприятия является государство) и доходами предприятия.

Как описано в исследовании, простым решением для анализа недофинансирования предприятия со стороны заказчика является сравнение план-факт данных по расходам заказчика на работы, услуги и товары, предоставляемые предприятием, и составление на их основе статистических параметров. Однако бюджет РФ не составляется в ежемесячной детализации, а это не дает возможности проследить, насколько точно в течение года исполняется его расходная часть. Второй причиной, усложняющий анализ проблемы, является сложная структура и многогранность источников финансирования расходной части государственного бюджета. Поэтому было проанализировано само понятие бюджета и связаны его показатели с необходимыми параметрами.

При детальном рассмотрении фактического консолидированного дискретного дефицита бюджета РФ было отмечено, что ситуации, когда в рамках одного месяца бюджет является дефицитным, являются частыми.

Поэтому в качестве предположения модели было принято, что вероятность недофинансирования предприятий соизмерима с частотой возникновения дискретного дефицита консолидированного бюджета Российской Федерации и бюджетов государственных внебюджетных фондов, с той оговоркой, что возникновение дискретного дефицита в ноябре и декабре в годах связано с израсходованием накопленных профицитных средств и не является показательным. В других же месяцах возникновение дефицита рассматривалось как ситуация, при которой образуется недофинансирование со стороны государства.

Для оценки параметров срыва сроков работ контрагентами была проанализирована статистика по 380 компаниям, работающим на территории Российской федерации, за период 2002-2011 гг. Источником информации послужила информационная система «СПАРК». Учитывая условия окружающей среды бизнеса в Российской Федерации, а именно ее нестабильность, для анализа использовались средние за 9 лег показатели (2011 год исключен из рассмотрения в силу отсутствия многих параметров для большинства предприятий). Эта мера была необходима для того, чтобы данные о предприятиях были корректны и более точно описывали финансовое состояние компаний. Конечно, рассмотрение динамики финансовых показателей каждого предприятия дало бы более полную картину о его финансовом состоянии. Но применение такого анализа является очень трудоемкой и ресурсоемкой задачей, что потенциально значительно усложняет работу с моделью в условиях реальной практики.

Исходя из собранной статистики, компании были разделены на две группы при помощи методов кластеризации. В первую попали крупные компании, с одной стороны, являющиеся за счет размера и более высоких значений собственных оборотных средств гарантом исполнения своих обязательств, с другой стороны, обладающие «неидеальной» структурой капитала. Во второй же кластер попали более мелкие компании, имеющие большую вероятность неисполнения собственных обязательств с одной стороны, и более «качественно» распоряжающиеся своими средствами с другой.

Для каждого из кластеров были определены теоретические законы распределения периода погашения кредиторской задолженности. В результате наибольшее соответствие для эмпирических законов распределения в обоих кластерах наблюдается при формировании гипотезы об их распределении по логнормальному закону. Используя эти распределения, на базе данных о выручке предприятий-контрагентов в модели рассчитывались показатели сроков задержки исполнения своих обязательств контрагентами.

Модель была построена на базе отчетности компании «А», занимающей выпуском специализированной продукции в рамках ОПК. На выходе модели была получена статистика по величине дисконтированных процентных затрат предприятия «А». Далее на ее основе для процентных затрат предприятия был подобран закон распределения и определена величина 90% УаЯ. Для оценки эффекта рисков контрактной деятельности данное значение было очищено от процентных потерь компании, которые она бы понесла в случае, если бы риски не реализовались. Чистый эффект рисков контрактной деятельности для предприятия для 90% УАЛ составил 45,8% от процентных затрат в «идеальных» условиях. Данные затраты в сопоставимых величинах (т.е. с учетом поправочного коэффициента статистики, принятого во избежание разглашение коммерческой тайны) составляют 4,1% от прибыли компании. Поэтому влияние рисков контрактной деятельности существенно. Более того, результаты применения модели совпали с фактическими данными отчетности предприятия (отклонение 4,5%).

Далее на базе модели был оценен эффект применения таких методов оптимизации рисков контрактной деятельности, как: скользящее бюджетирование (в виде, позволяющем внести коррекцию в модель), оценка кредитоспособности контрагентов (предположение о том, что предприятию удалось заменить своих контрагентов на более надежных), использование более выгодных источников финансирования.

Применение этих оптимизационных методов позволяет, с одной стороны, снизить ожидаемую величину рисков контрактной деятельности (т.е. значение чистого эффекта 90%-го УАЯ процентных потерь) на 18,7%, а также снизить влияние контрактных рисков на прибыль предприятия на 0,8 п.п.

Также к результатам оценки предложенной модели можно отнести тот факт, что предприятие получает математически описанную процедуру оценки рисков контрактной деятельности и их количественную оценку. А это, в свою очередь, позволяет создавать в соответствии с правилами МСФО резервы на данный вид рисков. Подобные резервы дают возможность, во-первых, сгладить эффект от реализации рисков в отчетности, а, во-вторых, позволяют пользователям отчетности более точно оценить результаты деятельности самого предприятия.

Одним из преимуществ разработанной модели является ее легкая модификация под определенные предприятия и их конкретные цели. Так в модель легко внедряются другие методы оценки основных параметров, а именно величин сроков задержки финансирования от заказчика и сроков срыва работ контрагентами. Для более точного прогноза последней величины предприятия рекомендуется использовать данные только по организациям своей отрасли. Также модель может быть усовершенствована за счет детального прогноза детерминированных расходов предприятий на базе календарного план-графика исполнения работ. Вместе с тем, наличие календарного графика, может поспособствовать более точному прогнозу исполняемых работ, в случае, если произошли сбои в финансировании и поставке необходимых ресурсов.

Дальнейшее развитие предложенного исследования может заключаться во включении в модель других, описанных в работе рисковых событий, таких как таможенные и валютные риски. Такие улучшения также могут быть легко внедрены в модель.

Прогнозирование потерь компании из-за излишнего кредитования позволяет заранее корректировать конечные показатели деятельности предприятия и устанавливать штрафы в каком-либо виде за несвоевременное выполнение обязательств контрагентами.

Анализ изменений процентных потерь в зависимости от «качества» контрагентов, штрафных ставок, ставок кредитования позволяет аргументировано составить список рекомендаций предприятиям в области формирования списка поставщиков и штрафов, устанавливаемых для каждого из них и взимаемых в случае нарушения ими контрактных обязанностей.

Такими рекомендациями является применение таких методов, как:

• Штрафная оптимизация. Она проводится с тем, чтобы, увеличивая штрафы за собственные малореальные или невероятные нарушения, увеличить размеры штрафных санкций за вероятные нарушения контрагента.

• Нормативная оптимизация, то есть использование специфики законодательства, применимого к определенной сделке, на которую возможно контрагент не обратит внимания.

• Включение дополнительных условий об обеспечении в договор, как-то: неустойка, поручительство, банковская гарантия, страхование.

• Скользящее бюджетирование.

• Оценка кредитоспособности своих контрагентов.

• Применение системы скидок за досрочное погашение дебиторской задолженности.

• Продажа дебиторской задолженности или ее части факторинговым компаниям.

• Использование дешевых источников финансирования для «латания дыр», таких как кредитные линии.

• Использования для осуществления своих инвестиционных программ источники финансирования, характеризующиеся низкой стоимостью, например, лизинг и мезонинное финансирование.

Также важно постоянно проводить мониторинг исполнения сделок. Эта задача заключается в сборе заранее известных документов, фиксирующих исполнение сделки, а также в их систематизации. Также существует понятие контрактного учета, однако мониторинг отличается от него тем, что заключается не в проверке наличия происходящих событий в контрактном календаре, а в проверке параметров происходящих событий на соответствие параметрам событий, зафиксированных в договоре. Соответственно основной целью контрактного мониторинга является обнаружение несоответствий реальных фактов запланированным.

В целом мониторинг уровня рисков необходим в связи с тем, что он может измениться из-за перемены финансового положения контрагента, действия ценовых факторов, в связи колебаниями ситуации на рынке различных товаров, скачков курсов валют и т.п.

Использование предложенной меры контрактных рисков, позволяет оценить некоторые из вышеописанных «средств борьбы» с рисками контактной деятельности, что, конечно же, является крайне важным при управлении финансовыми потоками предприятий.

Таким образом, представленная работа решает все поставленные перед ней задачи. В ней проанализирована контрактная деятельность предприятия, выявлены события, порождающие ее риски. На их основе построена классификация рисков контрактной деятельности предприятия. На основе этой классификации была построена модель, позволяющая прогнозировать эти риски на будущий период. Данная модель была применена и оптимизирована для анализа рисков контрактной деятельности реального предприятия.

Полученная методика и модель предназначена для использования на предприятиях, ведущих большой объем договорных работ с разными по качеству контрагентами. Ее достоинствами является простота внедрения на предприятие. В силу построения модели в MS Excel, ее электронные вид легко внедряется в такие программные продукты, как 1С и прочие.

Данная модель позволит в будущем точнее составлять портфель заказов на предстоящий год с учетом выполнения критериальной базы, а также прогнозировать наиболее вероятную сумму убытков от контрактной деятельности, которая возникнет при невыполнении контрагентами своих договорных обязательств.

Список сокращений и условных обозначений

ВВП Валовый внутренний продукт

ВПК Военно-промышленный комплекс

ДДС Отчет о движении денежных средств

Минфин Министерство Финансов Российской Федерации

МСФО Международные стандарты финансовой отчетности

НИОКР Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы

ОКР Опытно-конструкторские работы

ОПК Оборонно-промышленный комплекс

РФ Российская Федерация

ТР Технические работы

Заключение

В основу деятельности любого предприятия положен принцип о приобретении и преобразовании начальных ресурсов, а в дальнейшем реализации полученного продукта или услуги. Соответственно его прибыль составляет разница между объемами затраченных изначально и полученных впоследствии средств.

Конечно, увеличение прибыли является одной из основных целей предприятия. Однако, как известно, любой рынок имеет предел объема поглощаемых товаров и услуг. Поэтому в ситуации, когда увеличение прибыли становится невозможно за счет укрупнения масштабов производства, единственным источником ее повышения может служить снижение расходов.

Одним из источников снижения затрат является рассмотрение и контроль рисков предприятия. Учитывая рост просроченной дебиторской и кредиторской задолженности в целом по предприятиям Российской Федерации, нестабильность экономических и политических условий, растущий интерес нефинансовых компаний к риск-менеджменту, исследование путей оценки и оптимизации рисков контрактной деятельности является актуальной проблемой.

Во многом риски контрактной деятельности предопределяются состоянием окружающей среды предприятия, т.е. совокупностью условий и факторов, оказывающих на деятельность предприятия определяющее или значительное влияние. Среда предприятия состоит из дальнего и ближнего окружения, составляющих его внешнюю среду, и внутренней среды.

Для понимания процессов, связанных с рисками контрактной деятельности, в работе изучены, проанализированы и разработаны такие ключевые понятия, как контракт, контрактная деятельность и ее риски.

Контрактом в данной работе называется документ, регламентирующий отношения между предприятием и его внешними контрагентами. Данное определение охватывает все области работы предприятия, такие как работа с государственными заказчиками, национальными и иностранными лицами и учреждениями на различных условиях. Контрагент - учреждение или лицо, принявшее на себя какие-либо обязательства по договору.

Для многих сделок часто используются «подконтракты», т.е. класс контрактов, которые формально являются носителями реальных обязательств по сделкам, однако не содержат системы обязательств по этим сделкам, другими словами они не включают в себя всех обязательств по сделке. Такие виды контрактов применяются для оформления определенных частей сделки в виде отдельных, самостоятельных контрактов. Такое разбиение необходимо для усиления контроля над исполнением сделки.

Внешнеторговый контракт — контракт, в котором контрагентом (одной из сторон) является иностранное юридическое лицо. Государственный контракт — это договор, заключенный головным исполнителем (исполнителем) с исполнителем (другим исполнителем) и предусматривающий обязательства сторон и их ответственность за выполнение оборонного заказа.

Контрактной деятельностью в работе называется совокупность действий предприятия, связанных с осуществлением своих обязанностей по контрактам, а также с контролем исполнения закрепленных в контрактах обязательств сторонними по отношению к предприятию организациями, направленных на улучшение окружающей среды и получение прибыли.

Риски контрактной деятельности предприятия - это вероятность (угроза) потери предприятием части своих ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов в результате осуществления контрактной деятельности.

На базе описанных понятий была построена классификация рисков контрактной деятельности предприятия. Их структура неоднородна. С точки зрения географической принадлежности их можно разделить на внутренние (т.е. в которых страна регистрации всех сторон контракта одинакова) и внешнеэкономические (страны регистрации участников контракта разные). По сфере возникновения событий, порождающих их, риски контрактной деятельности включают в себя: риски, связанные с партнерами; риски по валютным операциям; таможенные риски; налоговые риски. Также риски контрактной деятельности можно разделить на три группы: предрасчетный риск, расчетный риск, риск кредитования контрагента или риск невыплаты.

Так как в исследовании анализируется проблема прогнозирования и оптимизации процентных потерь по кредитам, связанным с кассовыми разрывами в отчете о движение денежных средств, вызванных такими факторами, как несвоевременное получение финансирования от заказчика и срыв сроков выполнения обязательств контрагентами, то более подробно было описано понятие коммерческого кредита, т.е. предоставления отсрочки или рассрочки «платежа» или поставки товаров или услуг контрагенту. Рассрочка платежа предусматривает погашение дебиторской задолженности контрагентом. возникшей в рамках единовременной поставки товаров, работ, услуг несколькими «платежами». Отсрочкой же называется единовременный «платеж» контрагента в некоторый момент в будущем.

Невыполнение своих обязательств контрагентом может быть связано с различными причинами и может приводить к различным последствиям. Существует ряд опасностей, которые сопряжены с данным риском, такие как: единовременная задержка активов или задержка одного платежа по траншу при сохранении будущих выплат; задержка активов на неопределенный срок; задержка транша с угрозой неполучения будущих платежей; отказ контрагента от своих обязательств или его банкротство.

Реализация этих опасностей может привести к неполучению на момент истечения договора активов (например, денежных средств) и, соответственно, потере возможности их использования для получения выгоды, а также к утрате предприятием способности погасить свои обязательства перед государством, персоналом, клиентами, кредиторами и др. лицами.

Также в работе проанализированы современные методы оптимизации и управления рисками контрактной деятельности.

Классическая последовательность управления рисками состоит из следующих шагов: идентификация риска; качественная и количественная оценка риска; управление риском; мониторинг текущей ситуации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Горлов, Александр Сергеевич, 2013 год

1. Бюджетный кодекс Российской Федерации от 31 июля 1998 г. N 145-ФЗ.

2. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть 1 от 30.11.1994 N 51-ФЗ.

3. Проект ФЗ «О деятельности по взысканию просроченной кредиторской задолженности» (опубликовано на сайте «Российской газеты» 05.07.2011)

4. ФЗ "О государственном оборонном заказе" от 24 ноября 1995 г.

5. Агеева Е., Дебиторская задолжность: правовые и налоговые аспекты, риски и рычаги влияния Менеджмент сегодня, 2005, №1. - с.37-41.

6. Агеева Е.И., Кредитная политика как инструмент управления дебиторской задолженностью, Финансовый менеджмент, 2004, № 6., с. 22-33.

7. Азрилиян А.Н., Большой бухгалтерский словарь. — М.: Институт новой экономики, 1999. 574 с.

8. Балащенко В.Ф., Бондарь Т.Е., Финансы предприятий: изд. 2-е испр., перераб. и доп. -Мн.: 2001 г. -254 с.

9. Бережная Е.В., Бережной В.И., Математические методы моделирования экономических систем: Учебное пособие. -М.: Финансы и статистика, 2005. -426 с.

10. Бондарев В. П., Концепции современного естествознания: Учебное пособие для студентов вузов. М.: Альфа-М, 2003. - 464 с.

11. Брычкин, А. В., Оценка кредитоспособности контрагентов и создание резервов под возможные потери по дебиторской задолженности на предприятии, Финансы и кредит, 2003, №1., с. 3-21.

12. Бахрушина Н., Определение размера скидок и оценка их эффективности, Финансовый директор, 2004, №11, с. 24-31.

13. М.Вишняков И.В., Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков: Учеб.пособие. СПб.: СПбГИЭА, 2006. -197 с.

14. Вишняков Л.Д., Анализ методических и практических подходов к управлению финансовыми рисками промышленного предприятия, Менеджмент в России и зарубежом, 2008, №3., с. 4-8.

15. Вишняков Я.Д., Колосов A.B., Шемякин В.Л., Оценка и анализ финансовых рисков предприятия в условиях враждебной окружающей среды бизнеса, журнал «Менеджмент в России и за рубежом», 2000, №3.

16. Власов С. А., Девятков В. В., Имитационное моделирование в России: прошлое, настоящее, будущее, Автоматизация в промышленности, 2005, № 5.

17. Вуколов Э.А., Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL, М. Изд-во Форум. 2-е изд., 2008 г. - 464 с.

18. Вяткин В.Н., Газма В.А., Екатеринославский Ю.Ю., Иванушко П.Н., Управление рисками фирмы: программы интерактивного риск-менеджмента. М.: Финансы и статистика, 2006. — 400 с.

19. Гавриков М.А., Особенности управления дебиторской задолженностью в российских компаниях Управление финансовыми рисками, 2005, №3(9). -с.21-28.

20. Гальмина П.В., Практикум по экономике организации (предприятия). М: -Финансы и статистика, 2006. 478 с.

21. Герасимова Е.Б. Комплексный анализ кредитоспособности заемщика, Экономический анализ: теория и практика, 2005, №9, с. 43 -51.

22. Гинзбург А.И., Экономический анализ: Предмет и методы. Моделирование ситуаций. Оценка управленческих решений: учебное пособие. -СПб.: Питер, 2003. 622 с.

23. Горлов А С., Понятие рисков контрактной деятельности и их классификация», Риск №3/2012, гл. редактор В.И. Бариленко. М.: ОАО «ИТКОР». с. 282-287.

24. Горлов A.C., Анализ современных методов управления рисками контрактной деятельности, Инициативы XXI века №2/2012, гл. редактор Т.Б. Соломатина. М.: «Вива-Стар», с. 92-96.

25. Горлов A.C., Имитационная модель оценки рисков контрактной деятельности предприятия и ее оптимизация, Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2013. №4. URL: http://www.uecs.ru.

26. Грабовой П. Г.,. Риски в современном бизнесе. М.: Алане, 1994. - 240 с.

27. Гуськова Н. Д. Управление хозяйственными рисками на промышленном предприятии Саранск: Изд-во Морд, ун-та, 2005: Тип. Изд-ва Мордовского унта- 108 с.

28. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю., Методика количественной оценки риска банкротства предприятий, Управление риском, 1999 г., № 3, с. 13-20.

29. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю., Моделирование рискованных ситуаций в экономике и бизнесе. -М.: Финансы и статистика, 2004. 224 с.

30. Едновицкий Д.А., Бочарова И.В., Комплексная оценка кредитоспособности хозяйствующего субъекта, Экономический анализ: теория и практика, 2006, № 15.-c.2- 11.

31. Живалов В., О комплексном регулировании финансовых потоков, Экономист, 2002. № 12.

32. Заяц Н. Е., Финансы предприятий: учебное пособие, под общ. ред. Н. Е. Заяц, Т. И. Василевской, 3-е изд., испр.,- Минск: Выш. школа, 2006. — 528 с.

33. Золотарев В.М., Имитационные модели риск-менеджмента в нефинансовых компаниях, опубликовано в журнале «Финансист», 2002, №4 с. 5.

34. Канделова Е.И., Финансовое положение предприятия и перспективы его развития, Вестник ТИСБИ., 2007, №3, с. 30-38.

35. Клейнер Г., Риски промышленных предприятий, Российский экономический журнал, 2005, № 5-6, с.85-92.

36. Клейнер Г.Б., Предприятие в нестабильной экономической среде, риски, стратегии, безопасность. — М.: Перспектива, 1997. 286 с.

37. Ковалев П.П., Концептуальные вопросы управления кредитными рисками, Управление финансовыми рисками, 2005, №4. с. 12-21.

38. Коломин Е.В., Страхование как экономическая категория, опубликовано в журнале «Финансовая газета», 1997, № 35 с. 12.

39. Колпакова Г.М., Финансы. Денежное обращение. Кредит: Учебное пособие. -М.: Финансы и статистика, 2005.-496 с.

40. Красс М.С., Цвирко С.Э., Юрга В.А. Динамика затратной экономики России, Финансы и бизнес, 2012, №3, с. 40-56.

41. Кремер Н.Ш., Исследование операций в экономике. -М.: Банки и биржи, 2003. -407 с.

42. Крылов А., Контрактные риски трудно оценить, Экономика и Время (Санкт-Петербург), 2006, №37 (623).

43. Ломакина О.Б., Риск-менеджмент при проведении государственных закупок. -Б.м.: ТАСИС Международный учебный центр МОТ, 2003. - 152 с.

44. Любушкин Н. П., Система показателей анализа финансового состояния организации и методы их определения, Экономический анализ: теория и практика, 2006, №2, с. 9.

45. Матяш И.В., Анализ факторов уровня затрат в оценке инвестиционной привлекательности проекта и кредитоспособности заемщика, Экономический анализ: теория и практика, 2007, № 18, с. 46 52.

46. Медынский В.Г. Инновационный менеджмент: Учебник. М.: Инфра-М, 2008. -295 с.

47. Орлов А.И., Экспертные оценки. Учебное пособие. М.: ИВСТЭ, 2002 .-31 с.

48. Пожидаева Т.А., Оценка кредитоспособности заемщика по данным бухгалтерской отчетности, Экономический анализ: теория и практика, 2006, №11, с. 2936.

49. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. 2-е изд., испр. - М.: ИНФРА-М., 1999. - 479 с.

50. Романов В. С., Риск-менеджмент как условие развития предприятия, Теория и практика реструктуризации предприятий: Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Пенза, 2005 г., с. 144-146.

51. Романовский М.В., Малькина И. Н., Особенности разработки финансовых стратегий предприятий в условиях нестабильного развития экономики, Финансовый Менеджмент, 2012, №3 с. 122-133.

52. Станкевич В., Как застраховать дебиторскую задолженность, Финансовый директор, 2005, № 9, с. 42-49.

53. Ступаков B.C., Токаренко Г.С., Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2006.-288 с.

54. Табурчак П.П., Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия,- Ростов н/Д: Феникс, 2002. — 352 с.

55. Трегуб И.В., Математические модели динамики экономических систем, — Москва, 2009.-31 с.

56. Уильямсон О.И., Экономические институты капитализма, науч. ред. и вступ. ст. B.C. Катькало. СПб.: Лениздат, 1996. - 702 стр.

57. Уткин. Э.А., Фролов Д.А., Управление рисками предприятия. М.: ТЕИС, 2003.- 247 с.

58. Фельдман А.Б., Примеры оценки дебиторской задолженности, Справочник экономиста, 2005, №9, с. 89-105.

59. Холод Н.И., Экономико-математические методы и модели. -Мн.: БГЭУ, 2000. -318 с.

60. Хохлов Н.В., Управление риском. М.: Юнити-дана, 2007,- 239 с.

61. Чернов В.А., Анализ коммерческого риска. -М.: Финансы и статистика, 1998. -291 с.

62. Чернова Г. В., Практика управления рисками на уровне предприятия. СПб: Питер, 2007.- 176 с.

63. Шапкин В.А., Шапкин A.C., Теория риска и моделирование рисковых ситуаций- М.: Дашков и К, 2007. 880 с.

64. Шикин Е. В., Математические методы и модели в управлении. -М.: Финансы и статистика, 2002. -430 с.

65. Bourgeois L. J. Strategic management from concept to implemention. University of Virginia, Darden Graduate School of business, 1998.

66. Gardner Group. Practical introduction to Treasury risk management, 1994 r.

67. Список иллюстрированного материала

68. Рисунок 1.1. Динамика коэффициента обеспеченности собственными средствами организаций РФ (без субъектов малого предпринимательства, абс. значение). Стр. 16.

69. Рисунок 1.2. Динамика просроченной кредиторской задолженности поставщикам и подрядчикам организаций РФ (за исключением субъектов малого предпринимательства). Стр. 17.

70. Рисунок 1.3 Среда предприятия. Стр. 18.

71. Рисунок 1.4. Последовательность управления риском. Стр. 35.

72. Рисунок 1.5. Классификация рисков контрактной деятельности. Стр. 47.

73. Рисунок 2.1 Схема отчета о движении денежных средств. Стр. 56.

74. Рисунок 2.2. Функциональная схема объекта моделирования. Стр. 59.

75. Рисунок 3.1. Сезонность расходов на прикладные научные исследования в области национальной обороны. Стр. 84.

76. Рисунок 3.2. Сезонность доходов компании «А». Стр. 85.

77. Рисунок 3.3. Подбор закона распределения для кластера 1. Стр. 99.

78. Рисунок 3.4. Подбор закона распределения для кластера 2. Стр. 99.

79. Рисунок 3.5. График периода погашения КЗ для кластера 1. Стр. 100.

80. Рисунок 3.6. График периода погашения КЗ для кластера 2. Стр. 100.

81. Рисунок 3.7. Оценка устойчивости модели «as-is». Стр. 109.

82. Рисунок 3.8. Соответствие теоретического и эмпирического распределений логарифма процентных потерь компании для модели «as-is». Стр. 111.

83. Рисунок 3.9. Интегральная кривая логарифмированных процентных потерь по кредитам для модели «as-is». Стр. 112.

84. Рисунок 3.10. Оценка устойчивости модели «to-be». Стр. 116.

85. Рисунок 3.11. Соответствие теоретического и эмпирического распределений логарифма процентных потерь компании для модели «to-be». Стр. 116.

86. Рисунок 3.12: Интегральная кривая логарифмированных процентных потерь по кредитам для модели «to-be». Стр 117.