К ВОПРОСУ О РАЗРАБОТКЕ ИС ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ НА ПРЕДПРИЯТИИ

Предприятие – основной элемент экономической системы общественного устройства. Для обеспечения эффективной деятельности в современных условиях руководству необходимо уметь реально оценивать финансово-экономическое состояние своего предприятия, а также состояние деловой активности партнеров и конкурентов. Для этого необходимо:

•  оценка финансово-экономического состояния предприятия;
•  формальные и неформальные методы сбора, обработки, интерпретации финансовой информации.

Финансово-экономическое состояние – важнейший критерий деловой активности и надежности предприятия, определяющий его конкурентоспособность и потенциал в эффективной реализации экономических интересов всех участников хозяйственной деятельности. Для обеспечения эффективной деятельности в современных условиях руководству необходимо уметь реально оценивать финансово-экономическое состояние своего предприятия, вывести оценку рисков на системный уровень, снизить вероятность и потери от реализации рисков, тем самым, повысить качество корпоративного управления, степень доверия инвесторов и общественности. Век компьютерных технологий диктует новые требования и возможности  для анализа данных предприятия. Автоматизированная информационная система, включающая возможность сбора, хранения и обработки информации давно перестала быть новшеством. На данном этапе развития актуально создание информационной системы, позволяющей помимо перечисленных выше качеств анализировать представленные данные, на основе которых руководитель предприятия может принимать то или иное решение.  

Поскольку риск является категорией вероятностной, для его оценки используется экспертный метод. Методы экспертных оценок рисков являются комплексами психологических и математических процедур получения от специалистов-экспертов информации о рисках, ее анализа и обобщения с целью выработки рациональных рисковых решений. При оценивании экспертами применяется числа, вероятность которых обозначена описательно, со значениями от "крайне маловероятно" до "почти наверное", что соответствует шкале: 1- 3 - 5 - 7- 9.

В случае участия в опросе нескольких экспертов расхождения в их оценках неизбежны, однако величина этого расхождения должна учитываться. Групповая оценка может считаться достаточно надежной только при условии хорошей согласованности предпочтений отдельных специалистов. Для анализа согласованности оценок применяется показатель, названный Томасом Саати индексом согласованности (ИС): 

          (1)

где   =        (2)

Здесь  – размерность матрицы

 – максимальное собственное число матрицы попарного сравнения

 – сумма приоритетов в столбце попарного сравнения параметров

 – вес каждого из приоритетов, записанный в строке.

Далее в статье представляется модели расчета экономических рисков проекта «Внедрение облачного хранения данных в вузе» методом анализа иерархий (МАИ), который был разработан американским математиком Т. Саати. «МАИ позволяет понятным и рациональным образом структурировать сложную проблему принятия решений в виде иерархии, сравнить и выполнить количественную оценку альтернативных вариантов решения» [2, c. 268].

В работе объектом исследования является предприятие – ВУЗ. Предметом исследования является финансово-экономическая деятельность вуза. 

На первом этапе были выбраны следующие проекты по внедрению облачного хранения в вузе:

1. размещение ресурсов преподавателей в облаке;
2. размещение ресурсов преподавателей и единое хранение в облаке;
3. размещение ресурсов преподавателей, единое хранение и оператор в облаке.

Рисунок 1. Иерархия для оценки альтернатив проекта

Следующим этапом является построение матрицы парных сравнений для оценок экспертов каждого показателя из этой матрицы. Экспертами были оценены риски проекта внедрения облачного хранения данных, которые могут впоследствии привести к финансовым затратам:

• риск конфиденциальности данных (), так как должно быть обеспечена безопасность обрабатываемых данных;
• риск превышения бюджета (), который может негативно отразится на финансовой устойчивости вуза при увеличение затрат на внедрение облачного хранения;
• «риск нормативно-правовые вопросы (), показатель риска возможных изменений в нормативно-правовых вопросах» [1, c. 95];
• административный риск () несет риск административного характера. Заинтересованность в проекте административной власти, его поддержка ею значительно снижает данный риск;
• риск неплатежеспособности () – основной показатель недостаточной ликвидности предприятия.

Таким образом, определив основные риски проекта, влияющие на финансово-экономическое состояние вуза, эксперты оценили риски по критерию значимости их учета. Также на этом шаге был вычислен вектор приоритетов (табл.1). Вектор приоритетов – это вес каждого из приоритетов, записанный в строке, который в сумме должен равняться единице.

Таблица 1.

Оценка рисков проекта экспертами

В следующей таблице (табл. 2) приведена матрица парных сравнений проектов экспертами по показателю риск конфиденциальности данных (). Таким образом, мы провели оценку для каждого отдельного показателя рисков проекта внедрения облачного хранения данных.

Таблица 2.

Оценка проектов по показателю риск конфиденциальности данных

Последним этапом модели расчетов выступает анализ альтернативных проектов, в котором мы слагаем вычисленные риски по всем показателям рисков для каждого проекта с учетом веса критериев (табл. 3) и вычисляем глобальный показатель, что и показывает нам, какой проект будет менее рискован с финансово-экономического точки зрения.

Таблица 3.

Анализ проектов для внедрения на предприятие – в вузе

Для точности расчетов рекомендуется определить отношение согласованности (ОС) мнений экспертов, что и в дальнейшем будет реализовано на практике.

Выводы:

В данной статье рассмотрен аналитический способ оценки рисков предприятия с применением метода анализа иерархий, предложенный Т.Саати. В качестве примера выбран проект облачного хранения данных для вуза. В результате вычислений было установлено, что наименее рискованным является проект «Размещение ресурсов преподавателей, единое хранение данных и оператор».

Список литературы:

1. Разумников С.В. Модели поддержки принятия решений при выборе облачных ИТ-сервисов для внедрения на предприятия: дис. … канд. техн. наук. — Томск, 2016. — С. 95.
2. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий; пер. с англ. М. : Радио и связь, 1993.