Подходы к прогнозированию изменений показателей экономической безопасности предприятия

Безопасность является неотъемлемой характеристикой функционирования экономической системы, которая обеспечивает ее жизнеспособность, стабильное развитие и противостояние внешним возмущениям. Хозяйственная деятельность на макро-, мезо- и микроуровнях всегда подвержена воздействию различных рисков и угроз, которые определенным образом сказываются на финансово-экономических результатах [1]. Развитие и функционирование национальных экономических систем в современных условиях хозяйствования, адаптация опыта антикризисного управления предприятий на отраслевом, межот- раслевом и региональном уровнях в условиях текущих экономических реалий, обусловливают множество актуальных проблемных задач государства по созданию эффективной системы экономической безопасности в соответствии с потребностями и интересами стабильного развития национальной хозяйственной системы. При этом в центр внимания ставится вопрос проблематичности надлежащего обеспечения экономической безопасности субъектов хозяйствования, как ключевых элементов устойчивого экономического развития страны в целом.

В условиях развитых рыночных отношений предприятие, как открытая система, функционирует в динамично изменяющейся внешней среде [2]. Такая среда предполагает наличие навыков быстрой адаптации к новым обстоятельствам, требует знания законов развития и поиска путей выживания в условиях жесткой конкуренции, вынуждает учитывать факторы неопределенности и неустойчивости внешнего окружения.

В данном контексте очевидно, что система экономической безопасности играет одну из ведущих ролей в контуре стратегического управления предприятием. Бесспорно также, что руководству предприятий следует приложить максимальные усилия для стратегического и информационно-аналитического обеспечения надлежащего уровня экономической безопасности не только в текущем периоде, но и в будущих.

Указанные обстоятельства в свою очередь актуализируют потребность в повышении эффективности прогнозирования показателей экономической безопасности.

Корректно описать сложные системы, к которым относится и экономическая безопасность предприятия, возможно только с помощью прогрессивных познавательных инструментов, включающих в себя моделирование. Моделирование решает вопросы выявления законов и закономерностей функционирования исследуемой системы, позволяет описывать свойства и связи между ее составляющими [3]. Методы экономико-математического моделирования дают возможность имитировать те качества системы, причинно-следственную обусловленность которых достаточно сложно определить в явной форме, вследствие большого количества взаимодействующих факторов, связи между которыми не очевидны.

Вместе с тем, следует отметить, что обзор современных методов и моделей прогнозирования экономической безопасности предприятия показал, что на сегодняшний день отсутствует комплексное методическое обеспечение данного процесса, которое было бы адаптировано к современным реалиям хозяйствования и охватывало бы широкий спектр показателей, адекватно отражающих функциональные составляющие экономической безопасности субъектов предпринимательской деятельности.

Итак, актуальность обозначенной проблематики, ее теоретическое и практическое значение обусловили выбор темы исследования, а также определили его концептуальную основу и научный инструментарий познания.

Различные аспекты обеспечения эконо- мической безопасности предприятия исследованы в трудах многих отечественных и зарубежных ученых, в частности вопросы содержания экономической безопасности предприятия, анализ угроз и индикаторов ее состояния освещены в работах А.И. Барановского, И.А. Бланка, З.С. Варналия, Т. Васильцева, М.М. Ермо-шенко, Я.А. Жалило, Т.Т. Ковальчука, И.Р. Михасюка и др.

Проблемы экономико-математического моделирования процесса управления экономической безопасностью предприятия исследуют такие ученые, как В.М. Волк, В.М. Геец, В.В. Зарок, Т.С. Клебанова, Ю.Г. Лысенко, В.С. Пономаренко, А. И. Татаркин, А.И. Черняк, В.Е. Юринец и др.

Отдельные аспекты прогнозирования экономической безопасности предприятия, в частности, связанные с диагностикой уровня и идентификацией класса безопасности, определением влияния отдельных составляющих на общую систему финансово-экономической безопасности предприятия отражены в работах В.Г. Поддубного, В.В. Кравчука, И. П. Моисеенко, авторского коллектива под руководством С. М. Ильяшенко.

Вместе с тем, отдавая должное научному наследию указанных авторов, следует отметить, что вопросы теоретикометодологического обоснования экономикоматематического моделирования системы прогнозирования экономической безопасности предприятия освещены все еще недостаточно.

Таким образом, с учетом вышеизложенного, цель статьи заключается в исследовании современных подходов к прогнозированию изменений показателей экономической безопасности предприятия и разработке рекомендаций по их усовершенствованию.

Система экономической безопасности предприятия — это совокупность элементов, составляющих единство их связей и взаимодействия между собой и с внешней средой, которая создает присущую данной системе целостность, качественную определенность и целенаправленность [4].

Используя категорийный аппарат теории систем, предлагаем понимать под элементом системы экономической безопасности предприятия неделимую часть общего целого, которая характеризуется конкретными качествами, определяющими ее место в данной системе. Связь - это совокупность зависимостей свойств определенного элемента от качеств другого элемента системы (односторонние и двусторонние взаимосвязи). Взаимодействие — это процесс взаимного влияния элементов, си- стемы, внешней среды, при котором они приобретают качества, позволяющим им содействовать друг другу.

Другими словами, состояние экономической безопасности предприятия зависит от качественных и количественных параметров связей и взаимодействий ее элементов с элементами внешней среды, а также от сложившихся взаимосвязей и взаимодействий между элементами системы во внутренней среде.

На сегодняшний день в экономической литературе представлен ряд методик прогнозирования уровня экономической безопасности предприятия, которые условно разделяют на две большие группы [5].

К первой группе относятся методики, согласно которым прогнозирование уровня экономической безопасности осуществляется в целом для предприятия (преимущественно с использованием экспертных оценок).

Во вторую группу входят методики, предполагающие использование одной и той же совокупности показателей для каждой составляющей экономической безопасности предпри- ятия, что является необходимым для их достоверной интерпретации и определения на этой основе окончательного интегрированного прогнозного значения уровня экономической безопасности.

Вместе с тем в пределах указанных методик ученые предлагают использовать следующие основные инструменты прогнозирования:

• 1)    многофакторные регрессионные модели;

• 2)    симультативные системы регрессионных уравнений;

• 3)    ARMA-модели (модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего);

• 4)    искусственные нейронные сети и модели, а также их программное или аппаратное воплощение;

• 5)    модели лонгитюдных, т.е. панельных, данных (panel data models) [6].

По мнению автора, выбор инструментов прогнозирования индикаторов экономической безопасности предприятия должен осуществляться в соответствии с поставленными задачами (табл. 1).

Таблица 1 – Выбор инструментов прогнозирования экономической безопасности предприятия

Инструменты прогнозирования Задачи прогнозирования	g § i Io p V § ° ^	s >S Щ о 8 Й о Й 1§ SB® о § §	о	6 S (D	4 Ct
Прогнозирование одновременно двух или более временных рядов, причем один временной ряд моделируется только с использованием его прошлых значений (лагов) и экзогенных случайных величин	-	-	+/-	+	-
Выявить динамическую связь между текущими и прогнозными значениями исследуемых индикаторов экономической безопасности	-	-	+	+	-
Выявить причинно-следственные связи между переменными и выбрать наиболее значимые индикаторы экономической безопасности	-	-	+	+	-
Проверить стационарность/нестационарность временных рядов модели. Стационарность ряда нужна для того, чтобы выводы по выборке можно было распространять на генеральную совокупность. В случае нестационарного ряда – свести к стационарному с помощью операторов разниц (порядок интеграции)	-	-	-	-	-
Проверить концепцию коинтеграции переменных модели экономической безопасности, что предполагает наличие долгосрочной связи между уровнями исследуемых временных рядов, тогда как на краткосрочную динамику влияют значительные случайные возмущения	-	-	+	+	-
Для лучшего понимания динамических качеств модели, осуществить анализ функций импульсных отзывов и декомпозиций дисперсий. Импульсная функция отзывов продемонстрирует явную динамику изменения всех переменных внутри системы в ответ на изменение одного стандартного отклонения одной из них. Декомпозиция дисперсий покажет относительную важность факторов в воздействии на динамику изменения конкретной переменной системы экономической безопасности	-	-	+	+	-
На основе модели осуществить прогнозирование индикаторов экономической безопасности	-	-	+	+	-

Как видно из табл. 1, для прогнозирова- ния индикаторов экономической безопасности

предприятия целесообразно применять новые информационные технологии в виде интеллектуальных методов обработки экономической информации, в частности, искусственные нейронные сети. Нейросетевое моделирование позволяет одновременно моделировать несколько временных рядов благодаря использованию динамических уравнений, а также дает возможность изучить взаимообратные связи между показателями и их лаговыми значениями.

Вместе с тем следует отметить, что построение и корректное применение нейросетевой модели требует предварительного проведения определенных логически связанных между собой этапов.

Схему прогнозирования экономической безопасности предприятия с использованием инструментария нейронных сетей можно представить в виде последовательности таких этапов (см. рис. 1).

Рисунок 1 – Алгоритм получения прогнозных значений экономической безопасности предприятия с использованием нейронных сетей

Предложенный алгоритм позволяет специфицировать инструмент прогнозирования показателей экономической безопасности предприятия. Рассмотрим его более подробно.

На первом этапе проводится предварительное преобразование исходных данных, это позволяет уменьшить ошибки прогнозирования. Предварительное преобразование заключается в получении для момента времени ti, набора из объясняющих факторов и соответствующего им значения прогнозной величины [6].

На этапе структурного синтеза нейронной сети производится выбор архитектуры нейрона и структуры связей между нейронами. На следующем шаге осуществляется обучение нейронных сетей. Использование только одной нейронной сети не позволяет точно определить закономерности между входящими и исходящими параметрами. Решить эту проблему можно, если обучение будут проходить несколько нейронных сетей одновременно. Чтобы получить более точные значения показателей экономической безопасности в прогнозный период целесообразно применять результаты трех независимых друг от друга нейронных сетей. Помимо прогнозных значений каждая нейронная сеть аккумулирует информацию о точности прогнозирования экономической безопасности за предыдущие периоды времени.

Результаты, сгенерированные тремя нейронными сетями, подлежат обработке в специальном блоке. Цель этого блока - установить точность прогноза нейронной сети в предыдущие моменты времени и скорректировать ответы одной нейронной сети, используя результаты другой. Наибольшим доверием будет пользоваться та нейронная сеть, ответы которой будут наиболее близки с реальными данными, т.е. ошибка прогнозирования в предыдущий период времени будет минимальна [7]. Если величина ошибки находится в допустимых пределах, тогда задача считается решенной, и обученные нейронные сети используются для получения прогноза. Иначе, принимая во внимание причину ошибки осуществляется возврат к первому или второму этапу.

Итак, на примере конкретного предприятия «Фотон», выпускающего молочную продукцию, проанализируем особенности применения предложенной методики. С этой целью разработаем многофакторную нечеткомножественную модель прогнозирования уровня экономической безопасности предприятия, которая позволит рассчитать интегральный показатель экономической безопасности на основе соответствующей системы групп факторов, распределенных по нечетким уровням.

Экономическая безопасность предприятия ( І ) будет оцениваться и прогнозироваться на основе значений обобщенных групп показателей:

I = /7(У₁,У₂,У з ,У 4 )

где Y i – соответствующая і- я группа показателей.

В свою очередь, комплексное значение каждой из указанных групп показателей будет рассчитываться по следующим коэффициентам (табл. 2).

Таблица 2 – Группы показателей экономической безопасности предприятия

Название группы	Название показателя	Обозначение
Оценка ликвидности активов ( У1 )	Коэффициент покрытия	Х 1
	Коэффициент быстрой ликвидности	^2
	Коэффициент абсолютной ликвидности	Хз
Оценка финансовой устойчивости №)	Коэффициент финансовой стабильности	Х4
	Коэффициент независимости (автономии)	Х5
	Коэффициент маневренности рабочего капитала	Х6
Оценка рентабельности ( У3 )	Коэффициент рентабельности активов	Х7
	Коэффициент рентабельности собственного капитала	Х8
	Коэффициент рентабельности деятельности	Х9
	Коэффициент рентабельности продукции	Х10
Оценка деловой активности ( У4 )	Коэффициент оборачиваемости основных средств	Х11
	Коэффициент оборачиваемости активов	Х12
	Коэффициент оборачиваемости собственного капитала	Х13

Следующим шагом является осуществление расчета значимости факторов по правилу Фишберна. Результаты расчетов продемонстрированы в таблице 3.

После получения весовых коэффициентов необходимо осуществить расчет интегральных показателей по группам коэффициентов Y 1 -Y 4 и интегрального показателя оценки экономической безопасности предприятия І .

Для каждого момента времени по всем группам показателей получим свертывание этих показателей в пределах своих групп по уровням соответственно:

n

A i = E X,r , j = 1

где l – нечеткий уровень соответствующей группы показателей {«ОН»; «Н», «СР»; «В», «ОВ»}⁶ ; n – количество показателей соответствующей группы; X^l j – показатели соответствующей группы; r ij – веса показателей соответствующей группы

Таблица 3 – Расчет весовых коэффициентов для групп показателей

Название группы	Вес группы	Коэффициент	Вес показателя
Оценка ликвидности активов	0,32	Коэффициент покрытия	0,107
		Коэффициент быстрой ликвидности	0,107
		Коэффициент абсолютной ликвидности	0,107
Оценка финансовой устойчивости	0,24	Коэффициент финансовой стабильности	0,080
		Коэффициент независимости (автономии)	0,080
		Коэффициент маневренности рабочего капитала	0,080
Оценка рентабельности	0,16	Коэффициент рентабельности активов	0,040
		Коэффициент рентабельности собственного капитала	0,040
		Коэффициент рентабельности деятельности	0,040
		Коэффициент рентабельности продукции	0,040
Оценка деловой активности	0,08	Коэффициент оборачиваемости основных средств	0,027
		Коэффициент оборачиваемости активов	0,027
		Коэффициент оборачиваемости собственного капитала	0,027

Интегральную прогнозную оценку экономической безопасности предприятия можно рассчитать по формуле:

I =£a> ri l =1

Наглядно динамика показателей экономической безопасности предприятия «Фотон» и ее интегральный уровень в базовые периоды приведены на рис. 2.

Анализ ключевых групп финансовых показателей продемонстрировал общее повышение уровня ликвидности, а также определен- ный дефицит собственных средств и невысокий уровень финансовой устойчивости. Эффективность использования основных фондов и собственного капитала находилась на достаточном, но невысоком уровне. Хотя динамика изменения показателей экономической безопасности предприятия «Фотон» за исследуемый период имеет положительный характер, ее уровень не является достаточно высоким для предприятий сельскохозяйственной отрасли.

Рисунок 2 – Динамика изменения основных групп финансовых показателей экономической безопасности и ее интегрального уровня предприятия «Фотон» в течение 2014-2018 гг .

Используя графические средства системы MATLAB можно осуществить контроль и настройку параметров функций принадлежности входных переменных и нечетких правил-продукций для составления прогноза экономической безопасности предприятия «Фотон» на будущее. Для выполнения необходимых операций целесообразно использовать редактор функций принадлежности.

Для оценки интегрального показателя уровня экономической безопасности предприятия необходимо формализовать вид показателя, т.е. описать те уровни, по которым будет проводиться комплексная оценка рейтинга предприятия.

Основываясь на типах финансовой устойчивости, сквозь призму которых ученые рассматривают вопросы экономической безопасности предприятия для интегральной оценки ее уровня формализируем нечеткие подмножества, которые уже были указаны выше:

• 1.    Экономическая опасность («ОН») – предприятие характеризуется как имеющее очень низкую финансовую устойчивость, оно практически на грани банкротства, при этом размер запасов и затрат больше величины собственных оборотных средств и кредитов под ТМЦ.

• 2.    Неустойчивая экономическая безопасность («Н») – в данном случае происходит нарушение платежеспособности, однако сохраняется возможность восстановить равновесие платежных средств и платежных обязательств путем привлечения временно свободных ресурсов в оборот предприятия.

• 3.    Нормальная экономическая безопасность («СР») - гарантируется платежеспособность предприятия и средняя финансовая стабильность.

• 4.    Высокая экономическая безопасность («В») - предприятие характеризуется высокой финансовой стабильностью, имеет высокий запас конкурентоспособности.

• 5.    Абсолютная экономическая безопасность («ОВ») - финансовое состояние предприятия стабильно, оно быстро развивается и характеризуется достаточно высоким уровнем платежеспособности по сравнению с другими предприятиями.

Классификатор интегрального показателя оценки уровня экономической безопасности по выделенным нечеткими уровнями приведен в рисунке 3.

Согласно классификатору, приведенному на рисунке 3, можем определить уровень экономической безопасности предприятия «Фотон» в динамике и составить прогнозные пока- затели (табл. 3).

Следует отметить, что прогнозирование будем осуществлять не только на основе анализа предыдущих лет, но и с учетом результатов реализации стратегии финансовой безопасности предприятия, разработанной на период до 2020 года.

Для качественного прогнозирования показателей используем метод экстраполяции трендов. Уравнение тренда может быть описано определенным спектром зависимостей, в частности: линейной, квадратичной, степенной, показательной, экспоненциальной, экспоненциально-степенной, логистической, Гомперца, гиперболической и т.д. [8]. Прогнозирование будем проводить с использованием нелинейного или квадратичного уравнения тренда.

Таблица 3 – Фактические и прогнозные уровни экономической безопасности предприятия «Фотон»

Год	Квартал	Интегральный показатель			Лингвистическая переменная
2016	I	0,053			СР
	II	0,031			СР
	III	0,116			В
	IV	0,087			В
2017	I	0,128			В
	II	0,023			СР
	III	-0,132			ОН
	IV	0,132			В
2018	I	0,176			ОВ
	II	0,023			СР
	III	0,053			СР
	IV	0,038			СР
Интегральный показатель			Отклонение	Квадрат отклонения
2019	I	0,055	0,33	0,11		СР
	II	0,061	1,96	3,83		СР
	III	0,711	2,11	4,46		В
	IV	0,734	2,32	5,40		В
2020	I	0,145	1,52	2,30		В
	II	0,141	0,64	0,40		В
	III	0,183	0,76	1,25		ОВ
	IV	0,201	1,13	2,67		ОВ

Очень низкий -0 17 -0 15 -0 123 -0 096				Средний 0 012 0 039 0 066
		- 0,069 -0,042 -0,	015
		Низкий

Очень высокий

0,174 0,201 0,228

0,093 0,12 0,147

Высокий

Рисунок 3 – Классификация интегрального показателя оценки уровня экономической безопасности предприятия «Фотон»

Таким образом, подводя итоги, можно сделать следующие выводы. Экономическая безопасность предприятия является динамич- ным признаком, который изменяется под влиянием факторов внутренней и внешней среды. Формирование надежной системы экономиче- ской безопасности предприятия обеспечивает его стабильное функционирование и создает условия для роста экономического потенциала. Анализ современной теории и инструментария оценки и прогнозирования экономической безопасности, как экономической категории, свидетельствует о широком разнообразии методик, которые имеют свои преимущества и недостатки, а также определенные ограничения использования. Поэтому, в условиях современных экономических реалий, совершенствование методов оценки и прогнозирования экономической безопасности имеет важное значение как для предприятий, так и для национальной экономики страны в целом.

В процессе исследования предложена методика прогнозирования экономической безопасности предприятия на основе гибридных нечетких нейронных сетей. Она позволяет получать более адекватные оценки уровня экономической безопасности в текущем и перспективном периодах, по сравнению с другими методами прогнозирования, и благодаря свойству обобщения дает возможность гибко реагировать на особенности новых данных, осмысленно и целенаправленно организовывать и проводить необходимый мониторинг, системно анализировать динамично изменяющуюся социально-экономическую ситуацию, создавать эффективный комплекс управленческих решений по внедрению мероприятий, позволяющий поддерживать и повышать уровень экономической безопасности предприятия.