Модель изменений хозяйственного портфеля предприятий услуг розничной торговли

В настоящее время для реструктуризации хозяйственного портфеля в рамках совершенствования риск-менеджмента предприятия необходимо задать общую модель для расчета производственно-хозяйственной структуры; зафиксировать ограничения модели на основании выявленных закономерностей базового портфеля предприятия, а также с учетом экспертно определенных направлений для расширения портфеля. Для построенной модели с учетом исторических структурных ограничений необходимо проводить расчет эффективной границы базового портфеля предприятия.

Традиционно, предприятия розничной торговли выбирают в качестве базовых такие виды продукции, которые позволяют успешно управлять рисками в неблагоприятные периоды и являются своеобразной «формулой» стабильности. В качестве основной цели такие предприятия не ставят максимизацию прибыли, предпочитая умеренные стратегии, чтобы оставаться в бизнесе. Отчасти выбор такой позиции обусловлен низким уровнем отраслевой (в особенности – ценовой) конкуренции: руководство предприятия оценивает вероятность угроз со стороны конкурентов как близкую к нулю [1].

Тем не менее, умеренная стратегия все-таки ограничивает возможности предприятий в стратегическом плане, поскольку не формирует потенциала для интенсивного роста и расширения бизнеса. Ввиду усиления глобализационных и интеграционных

процессов,

преобразующих, предприятия розничной торговли, нацеленные только на устойчивость и сохранение жизнеспособности, могут, например, стать объектами агрессивных поглощений, ресурсов для защиты от которых (в том числе методами встречной агрессии) будет недостаточно.

Умеренная стратегия устойчивости антипод стратегии роста. Если в стратегии финансовой устойчивости, которая характеризует предприятие в настоящее время, основной угрозой является стагнация как риск морального устаревания подходов к ведению бизнеса, то в стратегии роста возникают угрозы, связанные с большей неопределенностью [3].

Как показали проведенные расчеты эффективных границ портфелей в сфере розничной торговлн на уровне областей, районов, предприятия, в долгосрочной перспективе оптимальный выбор портфеля всегда предполагает многократное увеличение уровня риска. Доходность видов продукции, которым по результатам расчетов критерия Винса следует отдавать предпочтение, всегда непостоянна и колеблется от выраженной убыточности до сверхрентабельности. Такая изменчивость, или волатильность, доходностей является одновременно мерой неопределенности и ресурсом роста (ср. «концепция риска как ресурса»).

Большая часть предприятий розничной торговли представляет собой типичный пример осторожного менеджмента, неохотно адаптирующегося к новым условиям ведения дел [2]. Вступление государства в ВТО, усиление конкурентного пресса потребуют от предприятий развития неопределенностной составляющей, пересмотра традиций и поиска перспективных направлений производственной деятельности. точки зрения производственной структуры, повышение адаптивности предприятия – это способ защиты от новых рисков конкурентного рынка. Конкретной реализацией обоснованных методик адаптивного риск-менеджмента в экономических системах является, в частности, адаптивное расширение базового хозяйственного портфеля за счет включения других конкурентных направлений деятельности.

Предложенная в работе схема диагностики базового портфеля предприятия в совокупности с иерархическим анализом дополнительных видов продукции по критерию риска дают возможность моделировать различные варианты решений о реструктуризации. При этом следует отметить, что сама методология портфельного анализа и построения эффективной границы портфельных множеств реализует идеи сценарного анализа и стресс-тестирования: на основании ковариационных матриц доходностей в расчет принимаются все возможные варианты рентабельностей видов продукции для выбора эффективных сочетаний долей. Для разработки сценариев необходим только выбор одного или нескольких видов деятельности в портфель предприятия. Основание выбора, как было сказано выше, может быть экспертная оценка рисков. Тогда предпочтения для выбора будут представлять величину обратно пропорциональную полученному значению в рейтинге ( 1/S i ). Универсальной рекомендации относительно числа выбираемых дополнительных активов существовать не может. Однако если, как в случае если доля базового портфеля составляет 80-90%, включение более трех дополнительных видов продукции нецелесообразно: объемы по каждому виду будут слишком малы, чтобы компенсировать все затраты на организацию производства [4].

Предположим, руководством оценивается целесообразность расширения базового портфеля тремя наименее рисковыми, по оценке экспертов, видами продукции (таблица). В данном случае возникает проблема исходных данных: у предприятий имеется свой собственный опыт и статистика рентабельностей, необходимая для построения ковариационной матрицы в портфельном анализе. Результаты исследований подтверждают предположение об эффективности введения дополнительных видов продукции в структуру хозяйственного портфеля предприятий розничной торговли с целью снижения уровня риска и одновременно – повышения экономической эффективности деятельности предприятий.

Доходность расширенного портфеля варьируется в пределах от 9% до 51%. Сравнение с минимальными и максимальными показателями доходности для базового (исходного, нерасширенного) портфеля. Увеличение минимума матожидания доходности портфеля после включения дополнительных видов продукции означает, что при любых негативных изменениях в рентабельностях видов продукции существует такое эффективное их сочетание, которое даст дополнительные 3% доходности относительного базового портфеля.

Таблица 1 – Сравнение минимальных и максимальных показателей доходности базового и расширенного хозяйственного портфеля организаций

	Базовый портфель	Расширенный портфель
	R	R
min	0,060	0,09
max	0,410	0,51

При выборе на эффективной границе портфельного множества краткосрочного и долгосрочного оптимумов могут быть рассчитаны критерии Шарпа и Винса. Эффективная граница расширенного портфельного множества построена по данным большего числа расчетных портфелей, что в свою очередь, говорит о возросших возможностях такого варьирования сочетаний видов продукции в портфеле, которая позволит оставаться на границе эффективности (по соотношению доходность/риск).

Рисунок 1 – Сравнение эффективной границы базового и расширенного портфельного множества

Метод Монте-Карло позволяет смоделировать стационарный стохастический процесс. Включение фактора времени в явном виде не присутствует в модели. Каждый исход розыгрыша дает отдельную реализацию процесса, вероятностные характеристики которого считаются постоянными. В такой модели динамика моделируется в серии имитационных исходов.

Расчет прогнозного экономического результата деятельности предприятия может производиться с помощью мультипликатора по формуле:

M T 1 r T , (1)

где  rT-  рентабельность хозяйственного портфеля за период.

Мультипликатор отражает отношение благосостояния в конце периода к благосостоянию в начале. Это «коэффициент полезного действия» экономической системы. Если даны n последовательных периодов и для каждого из них мультипликаторы известны (M1, M2,...Mn). Эффективность деятельности экономической системы за период может быть также оценена средним геометрическим мультипликатором.

Результаты полученных расчетов динамики мультипликаторов представляются графически в логарифмической шкале (для удобства интерпретации) – см. рисунок 2.

Рисунок 2 – Результаты имитационного моделирования динамики экономического мультипликатора

На рисунке сине-зеленым цветом выделена зона реализаций мультипликаторов базового портфеля. Красно-оранжевым цветом выделена зона реализации мультипликатора расширенного портфеля. Жирными линиями в соответствующих зонах обозначены наиболее вероятные динамические траектории базового и расширенного портфеля, которые будут рассчитаны по формулам Келли. Расширение хозяйственного портфеля, предложенное в качестве мероприятия по управлению риском, позволяет в среднем по результатам имитационного моделирования уменьшить разброс и поднять уровень ожидаемой доходности.

Таким образом, прогноз предлагаемых мер как в терминах увеличения ожидаемой доходности, так и в терминах уменьшения риска. Вероятностная оценка получения результатов характеризует результаты прогнозирования методом Монте-Карло как достаточно устойчивые. Определенным достижением разработанной стратегии модификации хозяйственного портфеля предприятия является увеличение прогнозируемой доходности при сокращении уровня риска, что превосходит получаемые в рамках традиционного портфелирования по Марковицу прямые зависимости между ростом доходности и риска. Эффект достигается за счет применения методики предварительной оценки рисков включаемых в портфель экономических результатов предприятия в активов, равно как и за счет случае принятия стратегии расширения хозяйственного портфеля позволяет утверждать целесообразность

дополнительного активов.

расширения состава

ЛИТЕРАТУРА:  1. Валеева Ю.С.Экономическая природа

конкурентоспособности

торговой отрасли в рыночной структуре региона //Актуальные проблемы экономики и права. 2011. № 2. С. 56-60. 2. Насретдинов И.Т., Мокичев С.В. Методология экономической теории инновационной экономики кооперативного сектора // Фундаментальные и прикладные исследования кооперативного сектора экономики. 2013. № 3. С. 46-50. 3. Чкалова О.В. Анализ развития лидеров российского продовольственного ритейла // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 28. С. 21-24. 4. Шарафутдинова Н.С., Валеева Ю.С . Оценка рисков в коммерческой деятельности предприятия // Экономический вестник Республики Татарстан. 2009. № 1. С. 80-82.

МОДЕЛЬ ИЗМЕНЕНИЙ ХОЗЯЙСТВЕННОГО ПОРТФЕЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ УСЛУГ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ

Ковалев Р.Н. Резюме

В современных условиях высокой конкуренции среди торговых организаций важную роль отводят рассмотрению прогноза хозяйственного портфеля. В статье рассмотрены основные аспекты моделирования хозяйственного портфеля, предложена прогнозная модель развития предприятий услуг розничной торговли.

MODEL CHANGES THE ECONOMIC PORTFOLIO OF ENTERPRISE SERVICES RETAIL TRADE

Kovalev R.N.