Аналитическая модель риск-системы стратегического управления

Введение регионально-отраслевых факторов

Рассмотрим базовые компоненты применения в аналитической практике риск-менеджмента методики оптимизационного соответствия.

По каждой отрасли можно определить массив данных, в котором для каждого региона будет рассчитан показатель всех исследуемых рисков, которые являются значимыми по результатам регрессионного анализа. В ходе исследования оценки влияния на объем реализации по отрасли цветной металлургии был получен пятимерный комплекс рисков, включающий внешний региональный риск, кредитный, валютный риски, риск финансовой устойчивости и риск банкротства. (Перечень компонентов анализируемого портфеля рисков может меняться в зависимости от параметров деятельности предприятий той или иной отрасли.)

Важными условиями включения региона в модель выступают наличие риска по 3 из 5 компонентов, соразмерность экономических условий деятельности предприятий различных отраслей промышленности.

Особая значимость методики оценки соответствия регионально-отраслевым факторам в сочетании результатов оценок пяти-мерной риск-си-стемы факторов конкретного предприятия и среднеотраслевой риск-систе-мы заключается в том, что она формируется с учетом статистических данных по регионам и отраслям промышленности (использовались данные статистического сборника «Регионы России»)

Работа с пятимерной характеристикой риска весьма сложна. Существуют методики, которые позволяют снизить размерность исследуемого

.......... К м шШі*'Ч d) if* HV fiiLi выкликали i₽ । іритаД ілірсзо- *міһыі nipac.mij без енейтіні iimvjiu i enti іін<|ыр!чиіеіііінлиі I uBetilW ҒчімЕр™ілп пыирюго иі   ютилт нюдяк¹ tpurtem рас. и 11,1ГЖ PIM УШПП* i П НЗИІІГХІ случай ретнмтп I ПТИОСІПКМКі.:^: ПР$>И* пілпоимя и жга^<ЩігП ғфіпіінка №кМ ВйнетІбІЛ Н npeJUipMWTttel

C.lr.iji'F j^iitl, urn iiiKBiniujM |няи лырпхраи « gn iiiiix шнеіншх. Ііпігоыф «[<,■ акгюльллнЯйем «оихчнн ни Сннштін ірВІИврһМПі Htflfr 4KUTJWI lipwetTW u-t Иінілгей* jlitiUi I еШІІііжияійЛ ШЕМГ. Дал ИТМО 1 клрні# HiiiMw^qtiKira- ьитнстнчссинтт лазпа ренте ілпултгч ncpnlrre ► угяфніііф^вііііаіЫ №^ейлвіИаЫ тикйпіч Гн кик обрИМ, ЧГОбм H^WW ■ IMuLititw ЯЙМАІИІемкпгіктеіійіін 6M1WTTT1CNW н шешснынсн м ім.іг.іііҺі.іііі ы riuccL j'Lia imefi Hicixuik ivm»ci pnpv >"oll:

Г. ..d-^ ~^) ll>

• 41 Л^ *■ qwBtiib ^uu Jul uu rru pciwj.

ГМ V — Ііі™*₽іміі4иіщніміадіі*лиіиіклілгі;піеінгиі(о-і I ли J.nc.p 5],

У1'1 егиідкт tmwhH* И if № wfliri* п—емі. < , йШсмы: ЫІ тффшлвепти.

Гзыіиі НЙИІ^НІІІИ Г* — tl^ ПН-ні ҢШИ tivlIriiullpIklbMuirJIlitH ця ..................... ........ .. > П .'III 11 I I =6 <клштіі тпірчаиііл 1ике/ ofr FOP*, . и^тіф, язеиелтшн иутпроіті іі.ініоггг рхпепгтфтокннг !*■ -Е ЙІІиС ИОМЙіИІбіиИІ XU UjUUEI.1 [№Г1Н№

Иі ІіинунгіІігыЧ > ПІПКИмК иіЬЛііиІЫІІ INL|1*I ньАрить МЙМЩИЦІИи, ■™риғ аііеі"лрі™іитт шбхии^кі інчпро «іһ^ччгегншкіст^ !>■ <  іуінінчілФ С ЯОііЗЛІНіП ІІПЦифІІіЯ СНС1ГНІ1Я KpfieryiTH ні^орчіпнннічгія i^ ^LT'liiifi сжтвща ііііпшттха Г 7* ш.ипсз **ірзж< ннс

^(/№1

гж № ^— ^І-ПЧ*"* 1"И ™™n* тмш'^ттЛ

Лу,г‘ - ллиішригш ішци±и-игм У-№ |И№тМ pWM-

I innitti шмпакЕчг* ЦмлідцифЯ ридт-еим цоцвічтев«|і Д' (j^: ..„JC^j - тібіамі ич'мнрсншьыширтровишш .иекІЬгм кя*-*ніиі*ив ікщцщі. « іііЩІ CpMN НЯ* ЦчЯім і*ірНяри6#Іііі-ІкнГрнрі> ЫНтьП .ІИІІЕіемиі МшЛйһйШіІІ ИерГЫСИріЛ t¹¹¹ ,,^^¹ ^’ МІіМ і^І'ІШкбіі^І-іссП иіингрііісП

Ыі |МріЛ иппинКпРЛ ^ ^1J' ( Д" } (I - 2, 3 , -_/і| іяхзеі^™ * 6*і™н Ll*i™^Hf| _f а (jr"’,--.^'^/ MMtTM 1r^^JWtat-P-lfclHPrlpUH^ltM ■іякАііі ИШЫ*ULLHI1 ИИД, ішии^хН. ШМИЦ Hi мдаи^шдім # Ц - 11

II p; .11 r. ..I "I ■ IM'. VII інчі i^fi :■ Wil “ ,’■< ||i .: :’   :‘‘ ||. | CfW'lk I'JI "

і^іп нігрі№чнгі и ііпторрсііерыніінык £: iipeaujyiii- win"J I г nei'iArw eu

МірМГҺмН іііінііНеіц шиінііЯМЯ нслі-у; іних ■¹¹¹..... і '^ и^із/мі ibb ^hllrfU Яе гғ|Ч те#

HhrMV^IW ІПҺЯІГМ' кга#|||;нгііт ЕНПКТП ■ ІІІІМЖу ЕО& ГПСІІІШЛ 'II* CW WMpMUWtn*⁶fl i^rilNIlM К^іикилуіікАяіі^Ччміііін^ ГЙЫ ЯГГ1ГІІ г Д ін іихив^зиия ыухттичніим я нсел решим у рунгещк jl - л|«0.

■ . ■ ". — і-іг ..........      ......... ..... іпсхлшіін-п irpcnSpu кяяпіиіі п юивее

134ІІЦЫЛ,

І — tjWJhlHkei ИЛіГіШл.

t - іісіііівы-інііе JiiJiiuiiiiti я мніігілі урл№»ЯШ1

Квинңиі; ............n>p™unwn J Еі^тялгттгі ІЧгіғЛиіІІіи Ц *г*тпр leipW I:

£-ғ зЯ"С

Hl I СОд^ІМ М|іГ<ГПЙі£|Я№ҺЗ еі втңіегггнсика япяги™ eiBCCilNI, ЧГІ ІКр иіг^ііш кі^іікшмігтр _ін іірежі яуёімл жшйшй емМиинігИ. w чм*- рмй «З^инрвити с М іюп:1 ІИІІІІМІГІГТНиВ К^1И-|||Щ| ‘ ыитира ІЙІТНШМ 5 Һмгтвппі^юиші П Һйні3ліил#<*іу ЕвбггаСІІГЖІІіу ІІІНППІНКІ ■ № eropflii ппмкіР кжфи^цтг уы іеиффгпгһіпгн н пгтм^іір^ ш*6н№ ■Jit itziiDrct ишіьинеіЕгвша го4ісги?іішііі wimopiL екцнсипумнкго і№ р-ні* <обі^ВЕІІЦ№у .........Н. ЧВ»ріЦШ, Г U +Л

Ct ^П>^*Д!^

К.і^ридііаоіілыІІ ярнтериР Ғ,{^1 '■ ^

бувст Кіигңілиииы, Ніпим CCB# Н b ЛК-ЕТНС 3 Ьті|Т ШС l-VI'-LFL 1 ЗЛі IUL ШИ ■ i*jHbIitm. < ІГ ЛЧЙЫв лр>т ив .зіі^іһіһя нмбнншиігв

МГГІШІи.* «IUQJIn-ІП ІНІМ ШЩ-ІИ-ЧІ Інід.туліл іщ*іН із» реяиіІІІІІ ІН еіғпптііукиіміі^ігткоаімтгиеі рио^я №!► ірспкіЙ чргжмшиііип срез НРЗТрВЕЯЯкіЧ рынпігши гири НЕГРАМ

Методика оптимизационного соответствия риск-системы конкретного предприятия основана на следующих условиях:

Помимо метода главных компонент, снижающего размерность исходного показателя, что позволяет упростить сравнительный анализ наблюдений, можно провести более точную кластеризацию с использованием всех координат пятимерного показателя. Можно воспользоваться наиболее распространенным способом кластеризации — методом k -средних. Он позволяет разбить множество элементов векторного пространства на заранее известное число кластеров k , используя определенный алгоритм.

В данном случае векторным пространством является совокупность векторов, описывающих показатели риска для каждого региона. Каждый регион характеризуется 5-мерным вектором. Процедура разбивки исходных данных на кластеры была реализована в статистическом пакете SPSS for Windows. Метод k -средних подразумевает наличие центров тяжести, вокруг которых собираются наблюдения, организующие кластер. Центр тяжести кластера представляет синтетическое наблюдение, являющееся типичным наблюдением для кластера. Таким образом, по центру тяжести кластера возможно описать основные характеристики наблюдений, попавших в кластер.

ІЧіу.^Тстч Ішаттс[кишішін • ігрлгршмг SPSS һсипо pa или it іш :itp ынгіиш шири «внтчч* n icwpwe рчф*и»н. ііікі|іч* тиянлелл еш йвМ н ВЕркішшньги ■ hiaznpiL или - інім н* нттнцШя ік<іі]ч* тавяш. кюмяғніч н* ічнм иммёббрі мід прс* і йи і k ебмшмидо* е па нпінм срс—— првс тепле рисю» ілаы ЧЕрнктниш рспыійл Приле^рі онршмпм Нрышк Н чдііиһ ткекллчч ......... ц црпНсіч«т лП*......Сх М4 вб^ЧНІІІІНіІіЯіІИЧІІСЛЛ КЛШ Ее^ле_ІШіІыч I. Ір" к„Л.:іір|ІЫі|ІНц *і!> щуИһ ьййлучниіЙ рал5рпс к&жшгннЛ, wmiin ■іпреіЕляГі іи иіпшяһле.^- радтижЯ MO.y №1Ср*-|і Й1 ЮММТЕП^ЮШК |W4№1 HUI*! ЧІ» ігіііік^изкрэесміинікоду імсЕЕрниР WT №ТМ ІчрсдііЩ щш 4 ' 1

ІЬ НГНГДУЛ X<

'■IVJinrJ г һп, ит Л и klMZrcp-U IdlUllk ртіһиіііп I" I CJfcSIHrtnpOLIZc іиы рнсыч

111Тр*нГ і ■ K.‘rqD iHJrt*iir pf; н-.Ны t iij irmiw іпйиіч фп*ін:иШлІІ )< ЧУИЧИКХТК, dIUlXHU UlLIHJ-nrkJU, крііірііши U piL^-ч беикриим, DCflUg* lkLI>kU4 риг > таги J LAIN» 11ГПСЯ > ■ (З.б* >Гі |lf[-. СбГПІЗН (итйігая ■ =k-p tu4l и№һф 1ІЖ1 Milk [№ WM —АрурйШ б鹫1і йіеря ЫІСІТр Й [МЯІфИ^ТОІ ІНІШНВІПЩи ^PWIK¹* |>**;*П flflU^iEnnj Ін I Щ !ІННИШ<Ь-Hh.ii ) pen иен опіл ь hlu янгепз |:мст« ifffl.LieiHiHLTeu іміепіс- і Pike нв ■ нам чНк»Ё №^ -и. tat |^4-№1 Тр*1ПР ХТК.7ТГ WL'MlTiTTl'i-T id ИРкіНеРУ 1'И Ч^и ҺНІІГ|Х-ІГТПА ti IHlHUUJdliirLLii У|»*ЫТ" JVPHfiW 1Ы»1№ р™^Д I ^ pem whii Pticcini РсЕлуйгакр ІІіпутигті Н влһіыиві,¹1еркгипй, Ікы, а тяі я* Камч4І<е1Д |г М-ИШШІСеМ ofiietl U, ЧунньКЫІ AOJ. ЧеІжріУІІ Ui* Itp Jy[itine|>dlJ1i*>Ci ІМСіХІСііи Ы ІКі I ІМ.іШ. ДрггЯІ Ны е jiHE ІЛЙ Н рр . иЫ Cdak трап tv.і іКгмтчічрх-етіС ■po-IIJ tlieu* ілктвр ;яріитриіуетді вььтЬтУ jpci.ii v і^етиисм уп гнріі Н^рмск < и обиыні

1‘иіты обралон нетцд ■■ерелннх па грізынсіопо с неішнін ізжмы? №гі№Я№ІП >ЧЛ№№Н 6иМЯ WM рШЦМ*И1ТЬ |КНЙ№ М Wk₽W №№ ННП кта ' ЛІПИйІВЕЦ.КЙрНіІъМ^ІІІЛ ІЛЕН1Ікіһ.һіЯПМІЩН8 ПАСІ ІК-ІМКЬІІ.СГь Ц^ДжЛИЛЯЧ 4H1fr4 Н-ЗІІ^Г-^,ІІІІІ*|І TTPhtTf. Я*рТТ1ЕТ1И>ТЧ1М|1 1И"Ы-1|Н | ■ ■■ ' "'

Метод k-средних позволяет классифицировать не только наблюдения-регионы, но и наблюдения-предприятия, которые представляют типичную характеристику региона в области цветной металлургии. На примере ОАО «КЗ ОЦМ» определим, к какому из кластеров относится данное предприятие. Для этого по 5-мерному показателю риска (к примеру, за 2008 г.) определим наименьшее расстояние до найденных кластеров. В качестве расстояния оправдан подход суммы квадратов разностей соответствующих координат. По расчетам данных показателей и выделен кластер, к которому предприятие принадлежит согласно правилу минимального расстояния. Так, в 2008 г. оно минимально для 4-го кластера (с высоким валютным, кредитным рисками и риском банкротства), что соответствующим образом характеризует данное предприятие в анализируемый кризисный период.

Рассмотренную методику соответствия риск-системы предприятия регионально-отраслевым кластерам можно использовать в любой отрасли и сфере деятельности. Кроме того, она может быть использована для прогнозирования показателей с учетом отраслевых и региональных факторов и условий. Автоматизация расчетов в данной системе поможет адекватно реагировать на изменяющиеся условия внутренней и внешней среды и эффективно управлять крупными и малыми предприятиями, а также отраслевыми региональными комплексами.