Теория экономического анализа

P(t)=-

параметров модели, направленных на приведение		системы
к равновесию, т.е. обеспечению сбалансированности спроса
и предложения.	спроса:	D(t)	=
Если предположить, что функция
= а + А • P(t), a функция предложения: S(t)	= /J + /? • P(t—		1),

то при равновесии спроса и предложения должно выполняться условие D(t) = S(t).

Отсюда можно получить значение равновесной цены то­ вара:

-Р

рав •

исоответствующего ему объема товара:

„а-В—А-р

атакже условие стабильности процесса:

•P(t—\) + lz

При этом встречаются случаи, когда наблюдаются:

1) схождение процесса к точке равновесной цены — в этом случае траектория изменения цен и количества сделок напоми­ нает вид закручивающейся спирали (рис. 11.5);

2) расхождение процесса — когда цены и объем сделок будут «разбегаться», изменяясь с увеличивающейся ампли­ тудой.

Цена 1

PN		t = 2
	" s :
ррав.
PN'	t = 3
РО
	=
.	, 1	D 4 D 2
	D , D 3
	S,S3	S 4 S 2

s		Рравpa . ~равновесная цена
		p	- цена периода t = О
		PO
		PN	- ценапериода t =1
		PN'	- цена периода t = 2
		от	• спрос периодаt
^ ^ ^	p	S(t)	• предложение периода t
0,S	Количество
	сделок

Рис. 11.5

330

Проигрывание различных ситуаций установления началь­ ной цены при различных объемах торговых сделок позволяет определить возможные границы, в пределах которых может быть установлена рыночная цена. Наибольшая эффективность использования этой модели может быть достигнута на круп­ ных торговых фирмах, товарных биржах.

Следует добавить, что реализация поставленных задач в анализе спроса, а также расширение состава экономикоматематических методов его анализа возможны лишь путем создания АРМ специалистов по изучению спроса на каждом торговом предприятии.

11.4. АНАЛИЗ КОММЕРЧЕСКОГО РИСКА1

Экономическая категория коммерческого риска, присущая свободным рыночным отношениям, приобрела черты объек­ тивности и в наших условиях. Ойа проявляется на всех стадиях воспроизводственного процесса (в промышленной, оптовой и розничной торговле, как и во всех других областях хозяй­ ственно-финансовой деятельности, связанной с получением прибыли). Отсюда и необходимость, и актуальность проблемы анализа данной категории.

В условиях рынка задачи анализа значительно расширя­ ются и углубляются, так как конкуренция заставляет пред­ принимателей активнее изучать информацию, чтобы пред­ отвратить возможные ошибки при совершении рискованных производственных, финансовых, коммерческих и других опе­ раций.

Чтобы разумно использовать законы рынка, а не быть его жертвой, необходимо применять наиболее передовые формы анализа функционирования составляющих процесс воспроиз­ водства. Одной из таких форм является анализ коммерчес­ кого риска, в определении которого лежит его «подвержен­ ность возможности экономических, финансовых потерь или успехов, физического ущерба, повреждений, промедлений как следствия неопределенности, связанной с выбранной линией поведения».

Анализ риска может включать множество подходов, свя­ занных с проблемами, вызванными неуверенностью, включая определение, оценку, контроль и управление риском [88, с. 2].

1 В соавторстве с канд. экон. наук В. А. Черновым.

331

Иными словами, анализ риска должен быть связан с понима­ нием того, что может случиться и что должно случиться.

С этой	целью	английские	экономисты	Д. Ф. Купер и
К. Б. Чепмэн	предлагают использовать программирование
риска, предполагающее комплексный подход ко всем аспек­
там анализа риска. Его цель выявить и измерить неопреде­
ленность, а	также	развивать	способность	проникновения

в суть неизбежных изменений, связанных с риском через эффективные и действенные решения. Программирование риска основывается на наиболее широком и гибком примене­ нии анализа риска в стремлении к наилучшему управлению риском.

В своей основе теория анализа риска позволяет создать гибкую общую сеть вербальных, графических и математичес­ ких моделей, формируемых на базе взаимодействия с ком­ пьютерной документацией; применять совокупность взаимо­ связанных методов, предназначенных для соответствующих моделей, объединяющих модели и обстоятельства, в которых они использованы, обширный ряд относящихся к делу экспер­ тиз и экспериментов.

Таким образом, анализ риска помогает своевременно вы­ бирать оптимальный альтернативный вариант во всех сферах экономики. Именно эта теория может стать наиболее эффек­ тивным средством прогнозирования развития микроэкономи^ ческих объектов, являющихся основой рыночной экономики.

Разделив систему на отдельные элементы подсистемы, мо­ жно анализировать неопределенность, связанную с каждым из них, а также рассматривать степень зависимости между рис­ ком и элементами данного объекта, оценивать совокупное влияние рисков на объект.

Эта форма анализа может потребоваться, например, в условиях, когда неопределенность становится главным фак­ тором и необходимо решать, использовать ли выбранный порядок действия условно или обязательно или привлечь до­ полнительный вариант в том случае, когда норма прибыли, рассчитанная на основе наилучших требований оценки капита­ ла, и денежный поток могут оказаться недостаточными для покрытия затрат или в чистом стоимостном выражении ее абсолютная величина приближается к нулю.

Если программа или инвестиция связаны с неопределен­ ностью, которая может приводить к широкому разнооб­ разию вероятных норм прибыли, анализ риска также может оказаться уместным. Причем его методика может быть по­ лезна как для стратегических, так и для тактических ре­ шений.

332

Используя экономический анализ, определяя вероятность ожидаемого результата и оценивая риск посредством экономи­ ко-математических методов, мы получаем возможность осла­ бить или избежать влияние риска на финансовые результаты и принять решение о выборе данной программы коммерческой деятельности или о замене ее другой программой, содержащей предварительно подготовленный порядок действий на случай неудачного исхода, выходящего за пределы расчетной степени вероятности.

Таким образом, с возможностью оптимального выбора определенной позиции, производственных, финансовых, ком­ мерческих операций и составляющих их элементов экономика получает возможность саморегулирования, достижения сбала­ нсированности, стабильности функционирования и затем ис­ ключения кризисов.

В рыночной экономике, предполагающей наличие у пред­ принимателей права самостоятельно выбирать, какую произ­ водить продукцию, устанавливать цены на нее, а в торговле наценки на основе себестоимости процесса производства (ре­ ализации) и сложившейся рыночной конъюнктуры, возникает потребность в оптимальном формировании структуры това­ ров с целью получить максимальную прибыль. Для этого можно использовать систему увязки перспектив сбыта продук­ ции с возможностями ресурсообеспечения и прибыльностью по товарным группам, основанную на построении «баланса выживания». Его наиболее целесообразно применять в ком­ мерческой деятельности, если при оценке (ранжировке) това­ ров по их прибыльности для его составления использовать анализ рентабельности по товарным группам. А при оценке (ранжировке) продукции по перспективам реализации обра­ титься к методу экстраполяции по среднему темпу роста, которым можно также дополнить расчет прибыльности, если требуется более точный результат при оценке (ранжировке) товаров по их прибыльности на будущий период.

При выборе рациональной стратегии производства (опто­ вых закупок в торговле) в условиях неопределенности можно использовать игровые модели.

Вариант применения игровых моделей покажем на примере фирмы, имеющей несколько каналов сбыта продукции опреде­ ленного ассортимента. Этот же пример можно использовать и в оптовой торговле при подобных описанных далее соот­ ношениях спроса и предложения.

Неопределенность в вероятных колебаниях спроса на про­ дукцию данной фирмы вызвана тем, что: объем продукции в стоимостном выражении с устойчивым сбытом на ряд лет

333

составляет 300 (низкая зависимость от резких изменений ры­ ночной конъюнктуры); объем продукции с устойчивым сбы­ том, но не на длительный срок (средняя зависимость от изме­ нений конъюнктуры рынка) составляет 3000; продукция обес­ печена только разовыми поставками — 3000 (высокая зависи­ мость от изменений конъюнктуры); объем продукции, покупа­ тель на которую не определен, — 3000 (абсолютная зависимость от изменений конъюнктуры). Итого — 12000 денежных единиц.

Врозничной торговле с помощью этого примера можно определять объем оптовых закупок у поставщиков в зависимо­ сти от вероятных колебаний платежеспособного спроса населе­ ния в районах реализации товара.

Взадаче имеются три стратегии производства продукции (оптовых закупок товаров в торговле):

S, =		6000 денежных единиц;
S2	=	9000	„	„	;
S}	=12000

Взависимости от изменения конъюнктуры рынка в связи

симеющимися возможностями сбыта рассчитаны варианты среднегодовой прибыли, которые представлены в виде матри­ цы платежеспособности с учетом ожидаемого значения потерь, связанных с хранением нереализованной продукции, как след­ ствия неиспользованных возможностей, нерационального рас­ пределения инвестиций и снижения оборачиваемости оборот­ ных средств (табл. 11.7).

Таблица 11.7 Анализ коммерческой стратегии при неопределенной

рыночной конъюнктуре

	Размер прибыли
Объем	в зависимости от
	вероятных колебаний				а; = гшп^	W
производства							Pi = maxgjj
		спроса, д.е.
	3000	6000	9000	12000
5, = 6000	1020	4200	4200	4200	1020	1020	4200
S2 = 9000	- 60	3120	6300	6360	- 60		6300
S3 = 12000	-1140	2040	5220	8400	-1140		8400
Pi = maxj,7	1020 4200		6300	8400

Примечание: i—№ строки; j—№ графы.

334

Требуется выбрать оптимальную стратегию производства и сбыта. Для этого используем игровые модели на основе минимаксных стратегий.

Анализ этой игры начнем с позиций максимина, который заключается в том, что субъект, принимающий решение, изби­ рает чистую стратегию, гарантирующую ему наибольший (ма­ ксимальный) из всех наихудших (минимальных) возможных исходов действия по каждой стратегии.

Если выбрать стратегию 5,, то наихудший из всех возмож­ ных исходов состоит в том, что чистый доход составит:

а, = mingij = min(1020, 4200, 4200, 4200) = 1020 д.е.

j

Аналогично находим для остальных стратегий наихудшие исходы и записываем их в табл. 11.7. Они покажут уровень безопасности каждой стратегии, поскольку получение более худшего варианта исключено. На этой основе наилучшим ре­ шением Som будет такое, которое гарантирует лучший из мно­ жества наихудших исходов. Оно определяется с помощью выражения:

W = max otj = max min gy =

> i J

= max(1020, —60, —1140) = 1020 д.е.-S,.

Стратегия 5, называется максиминной, т.е. при любом из условий конъюнктуры рынка результат будет не хуже, чем W = 1020 д.е. Поэтому такую величину называют нижней ценой игры, или максимином, а также принципом наиболь­ шего гарантированного результата на основе критерия Вальда, в соответствии с которым оптимальной стратегией при любом состоянии среды, позволяющем получить максималь­ ный выигрыш в наихудших условиях, является максиминная стратегия.

Максиминная оценка по критерию Вальда является единст­ венной абсолютно надежной при принятии решения в условиях неопределенности.

Теперь проведем аналогичные рассуждения для второй сто­ роны состояния среды, в данном случае соотношений спроса и стратегии производства для выявления гарантированного наихудшего (минимального) исхода (размера прибыли) из всех наилучших (максимальных) исходов действия по каждой стра­ тегии.

335

Для этого по каждому варианту вероятного объема сбыта по каждой стратегии выберем решение, максимизирующее выигрыш с помощью выражения

p,= maxg„.

j

Для первой строки табл. 11.7 это решение составит: р, = max (1020, 4200, 4200, 4200) = 4200.

Для последующих строк выбираем значения аналогично. С учетом всего возможного худший вариант будет определять­ ся выражением:

р = min p,= minmaxgi, = min(4200, 6300, 8400) = 4200 д.е.

j

Эта величина называется верхней ценой игры, или минимаксом, а соответствующие условия состояния среды или страте­ гия противника-игрока (возможного конкурента) — минимакс­ ной. При наихудшем исходе из всех наилучших исходов дейст­ вия по каждой стратегии противник = игрок гарантирует, что проиграет, или «природа» (состояние спроса и предложения) даст возможность выиграть не больше, чем /? = 4200.

Минимаксную и максиминную стратегии часто называют одним термином — минимаксные стратегии.

Чтобы оценить, насколько то или иное состояние «приро­ ды» влияет на исход, используем показатель риска rtj при вводе стратегии 5, и при состоянии природы П, определяемый как разность между максимально возможным выигрышем при данном состоянии П и выигрышем при выбранной стратегии:

ry = Pj~gip при гу >,о.

(1)

На этой основе строим матрицу рисков (табл. 11.8), подсчи­ тав для нее значения подстановкой данных табл. 11.7 в фор­ мулу риска (1).

Таблица 11.8 Анализ риска при различных соотношениях вероятного спроса и стратегий производства

(Д-е.)

	3000	6000	9000	12000	max r,	с
						'-'опт
5,	0	0	2100	4200	4200	2100
52	1080	1080	0	2100	2100
5,	2160	2160	1080	0	2160

336

Этот показатель является основой минимаксного критерия Сэвиджа, согласно которому выбирается такая стратегия S,, при которой величина риска принимает минимальное значение в самой неблагоприятной ситуации:

S— minmaxr,y = 2100 -> S2.

'J

Сущность этого критерия в стремлении избежать большего риска при выборе решения. В соответствии с этим критерием (см. табл. 11.8) следует производить продукцию в объеме S2 = 9000 д.е.

При выборе решения из двух крайностей, связанных с пес­ симистической оценкой по критерию Вальда и чрезмерным оптимизмом максимаксного критерия, разумнее придержи­ ваться некоторой промежуточной позиции, граница которой регулируется некоторой промежуточной позиции, граница ко­ торой регулируется показателем пессимизма-оптимизма х, на­ зываемым степенью оптимизма в критерии Гурвица. Его зна­ чение находится в пределах 0 <х< 1. Причем при х = 1 полу­ чается максиминный критерий Вальда, а при х = 0 совпадает с максимаксным критерием.

В соответствии с этим компромиссным критерием для
каждого решения определяется линейная комбинация мини­
мального и максимального выигрышей:
G, = х mingy + (1 —x)maxgr
j	J

Допустим, что в табл. 11.7 мы придерживаемся пессими­ стической оценки и полагаем, что х = 0,8, тогда для каждой стратегии соответственно:

G, = 0,8 х 1020 + (1—0,8)4200 = 1656 д.е.

G2 = 0,8 х (—60) + (1 —0,8)6300 =1212 д.е.

G3 = 0,8 х (—1140) + (1—0,8)8400 = 768 д.е.

Затем выбирается та стратегия, для которой эта величина
окажется наибольшей с помощью выражения:
G = max G = max [xming^ + (1 —x)maxg,y].
'	'	j	j

337

В соответствии с критерием Гурвица наиболее рациональ­ ный вариант объема производства будет равен:

G = maxG = max (1656, 1212, 768) = 1656 д.е. -> 5,'

Анализ критических соотношений общей выручки от ре­ ализации и объема производства используется для определе­ ния объема продаж, при котором фирма будет способна по­ крыть все свои расходы, не получив прибыли. Анализ безубы­ точности помогает держать в поле зрения границы устой­ чивого положения компании. Для этого следует определить точку критического объема производства, в которой чистая прибыль равна нулю, а объем продаж только покрывает пере­ менные и фиксированные издержки.

Валовая прибыль (разность между выручкой и перемен­ ными издержками) в точке критического объема производства равна фиксированным издержкам.

Анализ безубыточности начинается с определения крити­ ческого объема продаж в точке критического объема произ­ водства. Предположим, что имеются следующие данные о ра­ боте предприятия (д.е.):

Объем продаж			S=	9000.
Переменные издержки			VC =	1 800.
Объем валовой прибыли			СМ = 72000.
Фиксированные издержки			FC =	900.
Объем прибыли			G = 6 300.
Объем продаж в точке критического объема производства
устанавливается по формуле
«	FC	FC' S		/0ч
s'-~r~		s—vc		(2)
где а — постоянный коэффициент отношения валовой прибыли
к объему продаж.
Подставляем эти данные в формулу (2):
с	9009000		, , о с „ в
SB —		=	1125 д.е.
	9000—1800

Результат проиллюстрируем с помощью графика (рис. 11.6).

338

М: 1 см = 400 д.е.

1125

Объем продаж

Объем продаж Сумма издержек

Фиксированные издержки

Рис. 11.6. Критический объем производства

Размер издержек в точке критического объема производст­ ва равен сумме фиксированных и переменных издержек, при­ ходящихся на критический объем. Переменные издержки рас­ считываются как произведение критического объема продаж на отношение (уровень) данных в условиях задачи размера переменных издержек к объему продаж. В итоге получим:

ССВ = FC + Sb-Z±- = 900 + И25-^555"- = П25 Д.е.

Из расчета видно, что величина издержек в точке кри­ тического объема производства составит 1125 д.е., что вполне удовлетворяет условию безубыточности и отсутствию прибыли, так как их размер тождествен критическому объему продаж.

Отношение критического объема производства, выражен­ ного в денежной форме, к цене за единицу продукции даст натуральное выражение этого объема, который показывает, что снижение количества выпускаемой продукции или объема продаж ниже критической величины при сохранении неизмен-

339