Повышение эффективности российских компаний на основе интеграции перспективных управленческих концепций бизнес-процессов и бизнес-систем, управления стоимостью и знаниями

Реферат. В мировой экономике (в том числе и в России) в конце XX в. произошли и продолжают происходить существенные изменения, которые за-ставляют по-новому подходить к проблемам управления субъектами хозяйст-вования (в том числе компаниями), и, в частности, решать вопросы повыше-ния их деятельности для выживания и создания базы для развития. Ответом на эти требования стало создание и рекламирование различных концепций (под-ходов, методов к управлению): реинжиниринг бизнес-процессов, всеобщее управление качеством, управление стоимостью компании, обучающаяся орга-низация, компания-создатель знания и проч. Мы убеждены, что при всей при-влекательности ни одна концепция (метод и т.п.) не может служить панацеей для управленцев. Только интеграция перспективных концепций и их разумное применение (для этого предлагаются некоторые новые методы и модели) мо-гут привести к успеху.

Текст выступления на 10 мин. со слайдами и со ссылками на более детальное обоснование выдвигаемых положений в параграфах разверну-того текста, который следует за тестом выступления.

Положение 1 (слайд О, параграф 1).

В мировой экономике (в том числе и в России) в конце XX в. произошли и продолжают происходить существенные изменения: рост масштабов, глубо-кие структурные изменения в экономике, «революция услуг», демографиче-ские изменения, глобализация, появление новых связей, возможностей, кон-куренции и проблем, информационная революция и рост значимости знаний и обучения, рост сложности, динамизма, масштабов, бум инноваций, усиление неустойчивости развития и рисков (старых и новых), и т.д. и т.п.
Все это стимулирует поиск новых концепций, подходов и методов управления субъектами хозяйствования (в том числе компаниями), и, в част-ности, решать вопросы повышения их деятельности для выживания и созда-ния базы для развития.

Положение 2 (слайды типа А, параграф 2).

Закономерным ответом на указанные факторы и тенденции развития стало создание, применение и рекламирование (порою даже агрессивное) ряда управленческих концепций, подходов, методов, моделей, технологий и проче-го.

На слайде А показано в сжатом виде показан ряд таких подходов в целом. Далее дана детализация. На слайде А11 показаны особенности 4 школ управ-ления (научного управления, классическая, человеческих отношений и науч-ного управления) и трех крупных подходов у управлению: процессный, сис-темный, ситуационный. На слайде А12 проиллюстрированы особенности 6 теорий фирм. Системный подход, который был представлен на слайде А11, различным образом отражается не только в указанных теориях фирмы, но и других «модных» подходах: обучающейся организации П. Сенге (слайд А13), интеллектуальной организации (слайд А14). С процессным подходом, на наш взгляд, тесно связано и такое активно обсуждаемое направление, как реинже-ниринг компаний (слайд А15, [источники 34—37]). Следует подчеркнуть, что если взять отдельный аспект управления, то и в этом случае мы сталкиваемся с разнообразием концепций, подходов, методов. Например, Минцберг с соав-торами выделяет 10 школ стратегий, есть не менее 50 определений того, что такое финансы предприятий, и 6 основных подходов к их изучению и т.д.

Критический анализ публикаций показывает, что в области управления предприятием, несмотря на разнообразие концепций, школ, подходов, мето-дов, технологий и проч., существуют нерешенные вопросы, касающиеся сис-темности, согласованности, инновационности, адекватности, адаптивности, реализуемости и эффективности применения этих методов, в частности, эко-номико-математического инструментария и информационных средств. По-этому мы выдвигаем

Положение 3 (слайды B, C, K, S, R):

Необходимо перенести акцент со споров о том, какая концепция или ме-тод лучше, на интеграцию, выявление и объединение всего ценного и пер-спективного, и творческое использование этого в практике управления (в том числе антикризисного, управления затратами и т.д.). Например так, как это показано на слайдах B, C, K, S, R.

А11. Школы управления

Подходы к управлению

А12. Основные теории фирмы (по Г. Б. Клейнеру)

А13. Взаимосвязь обучающих дисциплин П. Сенге

А14. 13 предписаний интеллектуальной организации (М. Ф. Рубинштейн и А. Р. Фирстенберг)

А15. Реинжениринг компании (см. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжениринг корпорации: Манифест революции в бизнесе).

Рис. В. Общая схема авторской концепции

Рис. С. Схема управления знаниями в организации

Охарактеризуем подробнее предлагаемую концепцию. На слайде B она представлена как результат творческой интеграции трех взаимосвязанных на-правлений: B1 — зарубежных и отечественных теорий, методов и опыта управления предприятием; B2 — совокупности методов экономико-математического моделирования; B3 — подходов и методов, которые в по-следние годы в литературе обозначаются как «управление знаниями». При этом постоянно учитываются изменения на микро-, мезо – и макроуровнях, влияние институтов и мотиваций, рисков и конкуренции (блок B4), и разные источники и схемы работы со знаниями (блок B5 и слайд С).
По-видимому, при работе со знаниями удобна следующая иерархия поня-тий: «данные» — «информация» — «знания» — «мудрость». Хотя единства в их трактовке нет, однако представляются достаточно удачной следующая трактовка, принадлежащая Литаеру: «Данные — это необработанные наблю-дения без содержания (пример: просто перечень номеров телефонов). Инфор-мация — данные, организованные согласно некоторой системе для того, что-бы их можно было извлекать и использовать (телефонный справочник). Зна-ния — информация, которая интегрирована во все, что индивид знает из опы-та и благодаря обучению, и которая может служить основой для действий (телефонный номер друга и все, что с этим связано). Мудрость — добавляет знаниям глубину, перспективу, значимость, кроме логики и анализа интуицию и страсть. Это многомерное понятие, и именно благодаря мудрости мы в со-стоянии выйти за привычные рамки и соединить различные области знания новыми способами».
В последние годы в работах по управлению все чаще встречаются приме-ры «картографирования» предметной области. Широко используются такие понятия как «интеллект-карта», «когнитивная карта», «карта знаний». Хотя некоторые авторы претендуют на «открытие» новых способов сжатого пред-ставления информации и даже зарегистрировали некоторые названия в каче-стве торговых марок, различные формы графического и скульптурного ото-бражения взаимосвязи явлений внешнего мира и мысленной деятельности че-ловека известны еще в глубокой древности. Отражением данного процесса является схема на слайде K. Ее можно рассматривать как обобщение процесса создания и применения знаний, представленного на рис. C, с подчеркиванием роли многообразия форм знаний и коммуникаций. В частном случае, сово-купность многоугольников слева можно трактовать как процесс последова-тельного конструирования, усложнения и согласования проблем управления предприятием, а «развертывающиеся» правильные многоугольники справа — как модели, используемые для анализа этих проблем.
Схема на рис. S отображает в сжатом виде важнейшие работы, которые необходимо выполнить в процессе постановки и решения проблемы по С. Оптнеру (текст в прямоугольниках). Треугольник в центре схемы отражает прямые и обратные связи между тремя основными этапами системного анали-за проблем: «формулирование проблемы.

Рис. К. Обобщенная схема коммуникации, накопления и передачи знаний

Рис. S. Схема системного анализа проблемы

Рис. R. Взаимосвязь и детализация структурных элементов

Слайд R показывает возможность дальнейшей детализации и согласова-ния информации (знаний) согласно различным формам представления, клас-сификациям, источникам исходной информации.
В перспективе следует говорить о некоторой автоматизированной базе знаний, которая может состоять из двух взаимосвязанных частей.
Собирающая часть обрабатывает входные документы, подготавливает для публикации в WEB, записи на CD, преображает данные для последующей работы с ними, например, выделяет из текста таблицы, формулы, рисунки и другие элементы, которые могут быть использованы для последующего ана-лиза или содержат дополнительную информацию о предмете. Важным для ис-следователей являются сведения, касающиеся источника информации. Систе-ма автоматически создает связи с авторами, терминами, формулами, схемами, другими статьями, необходимыми для исследования. Например, в нее можно включить множество определений бизнес-процессов из разных источников и схемы работы с ними.
Отображающая часть объединяет все документы в единую базу зна-ний, и предоставляет возможность исследовать содержащиеся в документах данные. Данные в системе представляют собой совокупность пяти частей: лингвистического анализа, структурного анализа, формульного блока, число-вого блока, источника информации. Каждый из них содержит свои собствен-ные инструменты применимые к тексту документа. Особое внимание мы уде-ляем анализу экономических публикаций с позиций объема, структуры (исхо-дя из некоторой системы классификации) и динамики будет являться важным средством уточнения проблем и методов их решения.
По нашему мнению, удобными отправными пунктами такого анализа будут служить всемирно известный реферативный экономический журнал «The Journal of Economic Literature» (JEL), библиографическая база EconLit-AEA и электронная база данных Social Science Research Network (www.ssrn.com), созданная ведущими экономистами мира.
Нам видятся следующие направления использования созданной «карты экономических знаний».

1. Выявление быстро растущих разделов знаний и формирование отно-шения к ним (либо это просто очередная «мода», либо действительно пер-спективное направление). Особое значение имеет анализ набора предметных ссылок публикаций, поскольку наличие в одной статье ссылок на разные раз-делы может свидетельствовать о возникновении нового подхода на «стыке» разных направлений (в том числе и при изучении кризисов).
2. Оценка актуальности проблематики на основе доли, которая прихо-дится на данный раздел знаний в общем массиве. Например, абсолютный чем-пион по обеим базам данных — раздел G1 «Общие финансовые рынки», а сре-ди разделов второго уровня — G12 «Оценка активов».
3. Дальнейшее развитие классификации экономических знаний. Напри-мер, можно разделить переполненные разделы G, объединить исторические разделы и другие подразделы, которые мало используются. Как показывает опыт, построение собственной классификации на основе рассмотренных карт является прекрасным средством активизации изучения экономических вопро-сов, формирует системное видение экономики и дает большой простор для творчества.

Положение 4 (детализация слайда R, параграф 3)

Сложность производственно-финансовой деятельности предприятия и возникающих кризисных ситуаций могут быть правильно отображены лишь комплексом экономико-математических моделей производственно-финансовой деятельности предприятия и соответствующих информационных средств. Эти модели, в свою очередь, должны составлять органическое един-ство с системой моделей предприятия в целом. В КМПФДП включены сле-дующие модели: а) учета и анализа, использующие информацию как самого предприятия, так и котировки фондовых бирж; б) агрегированного планиро-вания и имитации развития, технико-экономического (или бизнес) планирова-ния (ТЭП), в том числе и варианты, описывающие развитие предприятия (со-единение имитации и оптимизации); в) модели движения оборотных средств, учитывающие разные формы безналичных расчетов и краткосрочного креди-тования; г) модификации перечисленных моделей с целью более полного уче-та особенностей отдельных отраслей; д) совокупность методов и приемов, по-могающих формировать информационную базу моделей, получать решения в условиях неполной информации, углублять анализ и т.п. (типа экспертных систем, искусственных нейросетей, методов активизации изучения проблем и самих моделей и др.).
Указанные модели должны учитывать взаимосвязь натурально-вещественных, денежных и информационных потоков, которые соответствуют раз-ным циклам и уровням управления предприятием. Существенным моментом при построении и согласовании моделей является создание «настроечного» ядра, в качестве которого могут выступать установленные формы бухгалтер-ской отчетности.
Все модели ориентируются на конечного пользователя. Следствием это-го являются требования: доступности источников информации; возможности получения числового решения; адаптивности, открытости и развиваемости моделей и их программного обеспечения.
При создании комплекса активно используется принципа «от простого — к сложному»: сначала исходя из теоретических представлений разрабаты-валась модель процесса, наиболее простая с позиций натурально-вещественных взаимосвязей (предприятие выпускает один вид продукции при помощи одного вида трудовых ресурсов и основных фондов), но с учетом ко-нечных результатов деятельности, которая потом постепенно усложнялась с целью более полного отображения реальных условий функционирования предприятия. И с этих позиций оптимизация является логическим развитием алгоритмов прямых плановых расчетов, а детерминированные модели пред-варяют стохастические. Вместе с тем в условиях кризиса возможности прове-дения оптимизационных расчетов в силу ряда причин (нет денег и т.п.) огра-ничены.

Для каждого участка производственно-финансовой деятельности в ком-плекс включена не одна, а несколько моделей различной сложности. Пред-ставляется, что именно их совокупность даст лучшее отображение действи-тельности. Здесь можно выделить следующие «срезы»:

а. В зависимости от источника: модели, построенные в соответствии с нормативными актами, методическими рекомендациями, инструкциями; мо-дели, предложенные в литературе; варианты моделей и алгоритмов, создан-ных автором диссертации. Часто при моделировании различных методик вы-являлись неопределенные входные параметры, не всегда была надлежащая «стыковка» плана и отчетной информации. Поэтому, по возможности, автор пытался все модели переводить на единый язык с помощью специальной сис-темы мнемонических обозначений и формул. Использовались известные или создавались специальные алгоритмы реализации на ЭВМ.

b. В зависимости от информации: использование специальных тесто-вых данных, удобных для восприятия — использование условно-реальных данных — использование данных реальных объектов. Недостаток в исходной информации уменьшался за счет варьирования формул, входных параметров, подстановки типичных значений и т.п. Расчеты в «идеальных» условиях и при помощи простейших вычислительных средств сочетались с расчетами на ос-нове массивов реальной информации (подробнее в приложении 4).

Вышеуказанные модели, по возможности, создаются как модели много-целевого назначения: для выработки управленческих решений на предприяти-ях, для анализа и синтеза систем хозяйствования, для использования в процессе подготовки и переподготовки кадров.
Большое число литературных источников, баз данных, словарей терми-нов, моделей, алгоритмов, технологий их использования и т.д. создает реаль-ные предпосылки для включения механизма самоорганизации, что дает синер-гетический эффект.

1. Важнейшие тенденции мирового и отечественного экономического развития

1.1. Рост масштабов производства и глубокие структурные измене-ния в экономике. Как отмечается в докладе института Worldwatch «Состоя-ние мира 1999» «Вызов, перед которым мы оказались в канун нового века, на-чинается с масштабов. По сравнению с началом столетия численность населе-ния мира увеличилась в четыре раза, а мировая экономика выросла в 17 раз. … В обслуживающей человеческое общество экономике сейчас используются все 92 встречающихся в природе элемента периодической таблицы, по срав-нению со всего лишь 20 в 1900 г.» [1, с. 2—5].
Анализ данных Системы Национальных Счетов по 11 развитым странам мира (Австрия, Бельгия, Дания, Италия, Канада, Норвегия, Финляндия, Фран-ция, Германия, Швеция, Япония) показывает, произошло изменение доли различных секторов народного хозяйства в созданной добавленной стоимости в 70—90-е годы XX в. Четко прослеживается уменьшение доли добывающего сектора и происходит рост значимости сферы услуг. Это же можно сказать и исходя из данных о распределении занятых в экономике Канады, Германии, Франции, Италии, Японии и США за более длительный период времени. Если изменение вклада строительства, оптовой и розничной торговли, транспорта, складского хозяйства и связи в создание добавленной стоимости в разных странах происходило по-разному, то рост значимости финансовой сферы за-метен как по создаваемой добавленной стоимости, так и по численности заня-тых. Тенденция уменьшения доли промышленности и увеличении доли сферы услуг в созданной добавленной стоимости при росте ВВП прослеживается и при использовании базы данных Всемирного банка [2] по 100 странам за пе-риод 1960—2001 гг.

1.2. Существенные демографические изменения. Статистика свиде-тельствует о том, что на рубеже XIX и XX вв. в мире произошел «демографи-ческий взрыв». Как отмечается в Годовом докладе ВОЗ за 1999 г. «В течение двух веков до 1870 г. ожидаемая продолжительность жизни в Англии и Уэль-се колебалась около среднего значения в 40 лет. В последующие 125 лет она практически удвоилась» [3, с. 18]. По прогнозам к 2025 г. на Земле будет про-живать приблизительно 8 млрд чел. В 1955 г. 68% населения проживало в сельских районах и 32% в городах. К 2025 г. 41% составят сельские жители, а 59% — городские. Таким образом, за 70 лет доля городского населения уве-личится почти в два раза. Средняя ожидаемая продолжительность жизни при рождении составила: в 1955 г. — 48 лет; в 1995 г. — 65 лет; прогноз на 2025 г. — 73 года. К 2025 г. не должно остаться ни одной страны с уровнем этого по-казателя 50 лет. Число детей, приходящихся на одну женщину в детородном возрасте в 1955 г. составило 5. В 2025 г. ожидается 2,3 на одну женщину. Ес-ли в 1955 г. только в 3 странах число детей, приходящихся на одну женщину, было ниже нормы простого воспроизводства (2,1 ребенка), то к 2025 г. таких стран будет уже 102 [4]. Это существенно изменило роль полов и континген-тов разных возрастов в экономике и общественной жизни.

1.3. Преобразования в энергетике. В большинстве стран мира проис-ходит постоянное увеличение потребления электроэнергии, приходящейся на душу населения. Но этот процесс подвержен значительным колебаниям, как за счет природных, так и экономико-политических факторов. Например, в Нор-вегии в 1997 г. на душу населения в 1997 г. приходилось 23499 кВт-ч (макси-мум по всем странам мира), годовые темпы прироста этого показателя коле-бались от –2,7% до 11,8% (а по темпам прироста объемов производства — от – 14,4 до 14,3%). В США соответствующие показатели варьировались от – 4 до 8,4% и от –2,5 до 9,5%. Только в Австралии и Турции для электроэнергии не наблюдались отрицательные годовые темпы прироста объема производства и потребления на душу населения. По группе развитых стран мира наиболь-шие размахи колебаний годовых темпов прироста за рассматриваемый период наблюдались в Исландии (74,8%), Дании (71,8%), Германии и Греции. Оче-видно, что такая неустойчивость показателей вносит существенный элемент неопределенности, как в деятельность энергетических компаний, так и их клиентов и поставщиков. Развитие мировой энергетики обусловлено с рядом факторов (табл. 1).

Таблица 1. Тенденции развития мировой энергетики

В частности, пересматривается роль различных энергетических ресур-сов. Более чем в 60 странах мира (в том числе и в России) проводятся меро-приятия по либерализации электроэнергетики и газовой промышленности.
Формируются конкурентные рынки электроэнергии, среди которых образцом является скандинавская биржа NordPool.
На рынках электроэнергии начинают использоваться инструменты и технологии (среди них — компьютерные), которые ранее были опробованы на финансовых рынках: форвардные, фьючерсные и опционные контракты (в том числе и так называемые «экзотические»). Внимание всего мира привлек крах крупнейшего перепродавца энергии — фирмы Энрон (Техас, США).

1.4. Глобализация как важный фактор современного развития. Важной характеристикой глобализации служит рост экспортно-импортных операций. Так, за период 1950—1997 гг. произошло 15-кратное увеличение объема международной торговли — с 380 млрд до 5,86 трлн долл. [1, с. 7]. Наблюдается и рост отношения объема экспортно-импортных операций к сумме ВВП по мировой экономике в целом [2]. За период с 1960 по 1998_гг. для большинства стран произошел рост этого отношения. В США это отно-шение в 1960 г. было равно 10%, в 1997 — 26%. Особенно заметный рост на-блюдался в странах СНГ и бывшего социалистического содружества. В Рос-сии в 1992_г. объем экспортно-импортных операций превысил сумму ВВП, но затем снизился и в период 1994—1998 гг. находился в пределах 44—58%. Это в 1,5—2 раза превышало значения показателя 1990—1991 гг. Из 158 стран ми-ра у 48 стран этот показатель превышает 100%. У семи стран он более 200%.
Ориентация на внешний рынок ярко проявляется и в деятельности ве-дущих компаний мира.

1.5. Информационная революция и возрастание роли знаний. Появ-ление и развитие Интернета явилось важным фактором получения новых зна-ний, становления электронной торговли, подготовки кадров, усиления глоба-лизации и т. д. Инвестиции в знания растут быстрее, чем инвестиции в основ-ные фонды (3,4% в год против 2,2% в среднем в 90-е годы для ОЭСР). 90% ученых и инженеров живут в настоящее время. 90% знаний (по количеству) создано за последние 30 лет [5].

1.6. Рост рисков. Информатизация явилась мощным средством для борьбы со сложностью, динамизмом и риском в управлении: ускорение обме-на информацией (в частности, электронная коммерция с переходом к элек-тронному бизнесу и сетевым предприятиям), реализация качественно новых управленческих решений на основе обработки больших массивов данных и оптимизации. Но вместе с тем она породила и продолжает порождать новые проблемы и риски: вирусные атаки; виртуальность многих процессов может порождать их неправильную оценку; необходимость быстрого освоения но-вых потоков информации вступает в противоречие с традиционным подходом к обучению, и др. В последние годы все чаще работа технических систем про-исходит в экстремальных условиях, в условиях отклонения от проектных со-стояний. Также растет число рисков и в хозяйственной деятельности.
Происходит «миграция» значимости отдельных рисков и скорости роста их значимости. В последние годы явно проявилась неустойчивость как миро-вого экономического развития, так и всех финансовых рынков (в том числе акций и производных инструментов). Это вызывало и продолжает вызывать закономерные опасения специалистов, среди которых основное внимание уделяется процессам, происходящим в экономиках США и Японии. На общем негативном фоне дополнительную неуверенность вносят скандалы, связанные с банкротствами таких крупных компаний, как Enron, Worldcom и др. Следу-ет подчеркнуть, что в мировой экономике наблюдается взаимное переплете-ние различных рисков.
Уже приведенных цифр достаточно, чтобы сделать вывод о кардиналь-ности перемен, которые произошли в мировой экономике и промышленности в XX в., и особенно — в его конце. Инновации, сложность, динамизм, риски, рост масштабов, разнообразия, неустойчивости, а также кризисы — вот лишь некоторые характерные черты новой экономики. Исследователи пытаются найти определения для экономики XXI в.: цифровая, сетевая, информацион-ная, постэкономическая, инновационная, экономика знаний и др.

1.7. Проблемы российского экономического развития. Как показывает анализ данных, приведенных в последних выпусках «Российского статистического ежегодника» [6], в России в 90-е годы XX в. произошло увеличение доли торговли, сферы услуг и фи-нансового сектора и уменьшение доли добывающей промышленности и сельского хозяйст-ва. Это, с одной стороны, соответствует тому, что произошло в развитых странах мира. Но если за рубежом структурные изменения позволили повысить производительность труда, обеспечить внутренние потребности, найти свое место в мировом разделении труда, а по-том сократить долю промышленности и сельского хозяйства, то в России, наоборот, проис-ходит увеличение доли добывающих отраслей, сокращение обрабатывающей промышлен-ности и искажение результатов экспортно-импортных операций в ущерб национальным интересам.
Возможности выпуска продукции неразрывно связаны с состоянием материально-технической базы промышленности и ее обновлением. В 90-е годы наблюдалось сокраще-ние использования производственных мощностей по выпуску важнейших видов продук-ции. Растет возраст оборудования. На рубеже нового тысячелетия установлен своеобразный «рекорд» износ основных производственных фондов превысил 50%. Такая же картина на-блюдается и по отдельным отраслям. Причем в такой техногенно опасной отрасли, как химия и нефтехимия, износ составил 60%. Цветная металлургия превысила 50% рубеж в 1997 г., однако в 2000 г. цифра стала немного меньше — 44,5%. О неблагополучии в этой сфере го-ворит и то, что во второй половине 90-х годов коэффициенты выбытия основных фондов существенно сблизились с коэффициентами обновления, или даже стали постоянно превос-ходить их (например, в угольной промышленности).
Преобладающей тенденцией является резкое сокращение производства продукции, особенно в натуральном выражении, вплоть до полного прекращения выпуска отдельных наименований.
90-е годы XX в. примечательны многократным ростом цен как в основных секторах экономики, так и по отдельным отраслям промышленности. Неблагоприятное соотношение между стоимостными оценками затрат и результатов для многих промышленных предпри-ятий наблюдалось и в первые годы XXI в. Так, по данным Госкомстата общий объем про-мышленного производства в 2002 г. вырос на 103,7%. А индексы цен за тот же период со-ставили, в процентах: общий — 117,1; в электроэнергетике — 127,3; в нефтедобывающей промышленности — 125,6; в газовой промышленности — 130,2%. Особенно страдает от такой динамики машиностроение: рост цен на получаемые этой отраслью ресурсы был выше, чем рост цен на машиностроительную продукцию.
Начиная с 1992 г. наблюдается заметный рост числа действующих промышленных предприятий (ЧДП). В 2000 г. было 161 тыс. предприятий, что на 134,1 тыс. больше, чем в 1990 г. (рост в 6 раз). По отраслям промышленности прирост ЧДП за период 1990—2000 гг. составил: электроэнергетика — 582; топливная — 1185 (в том числе нефтедобывающая — 370, нефтеперерабатывающая — 452, газовая — 67, угольная — 127); черная металлургия — 1205; цветная металлургия — 1980; химия и нефтехимия — 7590; машиностроение и ме-таллообработка — 49400; лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная про-мышленность — 18349; промышленность строительных материалов — 7356; легкая про-мышленность — 13522; пищевая промышленность — 19738; медицинская промышлен-ность — 2989. При этом за тот же период времени общая численность работающих сокра-тилась на 37%. В результате в среднем в 10 раз уменьшилось число работающих на одном промышленном предприятии. Если значение последнего показателя в электроэнергетике практически не изменилось, то в машиностроении и медицинской промышленности про-изошло 20-ти кратное уменьшение.
Сокращение численности работающих на предприятии ведет, с одной стороны, к упрощению решения вопросов организации управления внутри предприятия, облегчает коммуникации, расширяет возможности быстрого реагирования на изменения внешней среды. С другой стороны происходит уменьшение ресурсной базы предприятия и ему сложнее в одиночку реализовывать крупные проекты, которые в перспективе могут при-нести большую выгоду. А поэтому растет риск финансовой несостоятельности (банкротст-ва).

Но раз самих предприятий стало больше, то резко увеличилось число возможных взаимодействий между предприятиями, выросла конкуренция, что потребовало развития областей управления, ориентированных «вовне». Среди последних: маркетинг, финансовая деятельность, юридическая работа, сохранение коммерческой тайны и др. Для каждого но-вого промышленного предприятия формально требуется, как минимум, один директор и один главный бухгалтер. Плюс еще могут быть руководители следующих служб: финансо-вой, маркетинга, юридической, снабжения (логистики), безопасности. Таким образом, для создания 134 тысяч новых промышленных предприятий всего за 11 лет пополнило армию российских директоров, их заместителей и ведущих специалистов примерно на один—два миллиона человек. Конечно, цифры эти весьма приблизительны, поскольку часть предпри-ятий создавалась только на бумаге (например, для ухода от налогов), широко практикуется работа по совместительству (один бухгалтер может вести несколько предприятий) и т.д.
Таким образом, за короткий период времени в промышленности России произошла настоящая институциональная революция, которая не могла не заострить все управленче-скую проблематику, в том числе и антикризисную.
Падение производства, задержка платежей за поставленную продукцию в совокуп-ности с ростом затрат на материальные ресурсы за счет большого увеличения цен законо-мерно привели к увеличению числа убыточных предприятий как в экономике, так и в про-мышленности. Росла задолженность как поставщикам, так и со стороны покупателей, и, как следствие, направлением поступающих финансовых ресурсов не на инвестиции, а на про-стое поддержание производства. В результате более половины российских предприятий оказались в кризисной ситуации.

1.8. Проблемы антикризисного управления на микроуровне. Системное пред-ставление об экономических кризисах предполагает анализ существующих подходов к их развитию на микроэкономическом уровне. Й. Шумпетер понимал предпринимательство как непрерывный процесс возрождения и обновления. Бизнес как процесс — сложная це-почка действий, начиная с поиска (зарождения) предпринимательской идеи.
Р. М. Фалмер под кризисными ситуациями понимает наиболее значимые для фирмы проблемы. Причем «любая проблема может вырасти до размеров кризиса» [8, с. 90]. В его понимании банкротство – это, прежде всего, наиболее острая кризисная ситуация, «страте-гическая неудача» [8, с. 163]. Р.М. Фалмер на «жизненной карте» фирмы отмечает четыре последовательные стадии (инкубацию, введение, рост, зрелость); причем последняя пред-полагает различные варианты завершения жизненного цикла: медленный спад, банкротст-во, выравнивание, возрождение [8, с. 148—150]. Характерно, что банкротство здесь не рас-сматривается безусловно предопределенным для всех «стареющих» компаний.
И. Ансофф в издании «Новая корпоративная стратегия» подчеркивает возросшую вероятность кризисных ситуаций, т.е. таких периодов в развитии, «когда возникает угроза выживанию фирмы и она вынуждена действовать в жестких временных рамках» [9, с. 379—380].
А. Голдстайн считает, что «…фирма может быть несостоятельной с точки зрения менеджмента, финансов или закона… Несостоятельность управления превращается в фи-нансовую несостоятельность, когда бизнес хронически несет убытки и становится непла-тежеспособным по большей части обязательств и вкладов. Затем она признается законом» [10, с. 49—51]. Здесь важен вывод о последовательности самого кризиса. Последователь-ным, а точнее сказать, непрерывным должно быть и антикризисное управление.
А.Г. Грязнова рассматривает кризисную ситуацию как естественное явление, как возникновение проблемы огромной важности или наличие опасности для сохранения биз-неса как такового [3, с. 311, 313].
Э. М. Коротков считает, что «любое управление в определенной мере должно быть антикризисным и тем более становиться антикризисным по мере вступления в полосу кри-зисного развития организации» [12, с. 131]. Авторы другого пособия указывают, что «анти-кризисное управление можно определить как систему, имеющую четыре ярко выраженных элемента: прогнозирование кризиса (банкротства); профилактика кризиса (банкротства); непосредственно кризис; вывод предприятия из кризиса [13, с. 15].
Одним из направлений разрешения проблемы финансового оздоровления предпри-ятий России стало формирование и быстрое развитие института (системы) антикризисного управления. Согласно Федеральному закону от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ «О несостоя-тельности (банкротстве)» (далее ФЗ-НБ) согласно ст. 27 при рассмотрении дела о банкрот-стве должника – юридического лица применяются следующие процедуры банкротства: на-блюдение; финансовое оздоровление; внешнее управление; конкурсное производство; ми-ровое соглашение.
В 90-е годы в России появилась и новая профессия — арбитражный управляющий. Арбитражный управляющий (временный управляющий, административный управляющий, внешний управляющий или конкурсный управляющий) — гражданин Российской Федера-ции, утверждаемый арбитражным судом для проведения процедур банкротства и осущест-вления иных установленных ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» (ФЗ-НБ) полномо-чий и являющийся членом одной из саморегулируемых организаций. Для надлежащего вы-полнения своих обязанностей арбитражному управляющему необходимы знания о всех сторонах деятельности предприятия. Это наглядно видно, в частности, из требований ст. 99 ФЗ-НБ.

В этой статье записано, что внешний управляющий обязан: принять в управление имущество должника и провести его инвентаризацию; разработать план внешнего управле-ния и представить его для утверждения собранию кредиторов; вести бухгалтерский, фи-нансовый, статистический учет и отчетность; заявлять в установленном порядке возраже-ния относительно предъявленных к должнику требований кредиторов; принимать меры по взысканию задолженности перед должником; вести реестр требований кредиторов; реали-зовывать мероприятия, предусмотренные планом внешнего управления, в порядке и на ус-ловиях, которые установлены настоящим федеральным законом; информировать комитет кредиторов о реализации мероприятий, предусмотренных планом внешнего управления; представить собранию кредиторов отчет об итогах реализации плана внешнего управления; осуществлять иные предусмотренные ФЗ-НБ полномочия.
Необходимость комплексности следует и из возможных мер плана внешнего управ-ления по восстановлению платежеспособности должника (ст. 109): перепрофилирование производства; закрытие нерентабельных производств; взыскание дебиторской задолженно-сти; продажа части имущества должника; уступка прав требования должника; исполнение обязательств должника собственником имущества должника — унитарного предприятия, учредителями (участниками) должника либо третьим лицом или третьими лицами; увели-чение уставного капитала должника за счет взносов участников и третьих лиц; размещение дополнительных обыкновенных акций должника; продажа предприятия должника; заме-щение активов должника; иные меры по восстановлению платежеспособности должника.
Согласно ст. 93 «внешнее управление вводится на срок не более чем восемнадцать месяцев, который может быть продлен в порядке, предусмотренном настоящим Федераль-ным законом, не более чем на шесть месяцев». Отсюда следует, что надлежащая разработка и реализация всего комплекса мероприятий по внешнему управлению возможна только при активном использовании информационных технологий и экономико-математических мето-дов обоснования решений. Это относится и к другим вариантам деятельности арбитражных управляющих.
Растут требования к уровню образования тех людей, кому может быть доверено ру-ководить предприятием в кризисных условиях .
Из всего сказанного ясно, что современное управление компаниями за рубежом и в нашей стране должно быть гибким, опираться на самые современные концепции и методы (в частности, экономико-математические и информационные).

2.2. Модели раньше были в моде… Термин «модель» широко используется в раз-личных сферах человеческой деятельности, то в научной и учебной литературе можно встретить немало определений: «такой материальный или мысленно представляемый объ-ект, который в процессе исследования замещает объект оригинал так, что его непосредст-венное изучение дает новые знания об объекте оригинале» (А. Г. Гранберг [18, с. 16]).
Что касается «моделирования», то А. Г. Гранберг определяет его как «процесс по-строения, изучения и применения моделей» [18, с. 16]. Этот процесс иллюстрируется сле-дующей схемой (рис. 1).
В ряде работ отмечается, что применение простейших средств математики в хозяй-ственной деятельности — прежде всего в учете, по-видимому, относится к достаточно дав-нему времени — например, учет урожая зерна писцами в Древнем Египте.

Рис. 1. Схема цикла моделирования по А. Г. Гранбергу

Появившиеся в XIX в. модели так называемой классической теории фирмы уже ори-ентированы на анализ, т.е. используются для поиска ответа на вопрос: «Что будет, если …?» Однако как первые построения гипотетической фирмы Курно и Джевонса, так и модели фирмы в условиях монополии Э. Чемберлина и Дж. Робинсон — вплоть до управленческих моделей фирмы 60-х годов, предложенных У. Баумолем, О. Вильямсоном и Р. Маррисом, — не дали результатов, приемлемых для менеджеров.
Усложнение и ускорение хозяйственной жизни под влиянием научно-технического прогресса в XX в. стали предъявлять все большие требования к качеству планирования деятельности предприятий различных отраслей. Ощутимых результатов как в этой, так и в других областях управленческой деятельности удалось добиться благодаря использованию достижений кибернетики и электронно-вычислительной техники.
В 40-х годах XX в. за рубежом возникла «новая школа науки управления», предста-вители которой считают своей важнейшей целью исследование процессов принятия реше-ний с применением новейших математических методов и средств, включая электронно-вычислительную технику [14, с. 36]. Все более четко стала проявляться тенденция к моде-лированию деятельности капиталистического предприятия с позиций системного подхода: интеграция финансов, сбыта и производства в единой модели корпорации; проведение экс-периментов не только с моделями планирования деятельности внутри корпораций, но и с моделями внешней среды; включение моделей планирования производства в общую ими-тационную модель корпорации.
Изменение условий хозяйствования вело к появлению новых типов моделей. Инте-ресна модель индустриальной динамики Дж. Форрестера [19], в которой управление пред-приятием имитируется таким образом, чтобы минимизировать негативное влияние внеш-них воздействий, т.е. не допустить кризиса. Как писал Дж. Форрестер: «точная модель окажется малополезной, если она направлена на решение вопросов, которые не являются наиболее существенными с точки зрения повышения эффективности работы предприятия. С другой стороны, простая и даже не очень точная модель может быть чрезвычайно полез-ной, если она открывает хотя бы незначительные возможности лучше понять главные при-чины успехов и неудач в организационной деятельности. Примером тому служат наши умозрительные, воображаемые модели. Простые и относительно не очень точные модели, формирующиеся в сознании опытных руководителей, оказались более эффективными в достижении современного уровня индустриализации, чем математические модели, которые используются сейчас в экономике и, в частности, в сфере управления. Рабочую модель ру-ководителя, существующую в форме словесного описания и в его воображении, легче пе-рестроить на решение наиболее важных задач будущего; она в большей степени восприим-чива к изменениям реальной организации, чем абстрактная математическая модель, соз-данная для объяснения явлений, имевших место в прошлом» .
Ст. Бир проводил аналогии между предприятием и живым организмом [20]. Он крайне критично высказывался о возможностях применения детализированных моделей, указывая на их бесполезность за счет быстрого устаревания информации. Эти подходы важны и сегодня в плане методологии.
Особо следует выделить применение метода имитации в практике управления капи-талистических корпораций (см. книгу Т. Нейлора с соавторами [21]). На первых порах был создан ряд частных моделей, среди которых довольно много финансовых. Но в конце 60-х годов XX в. многие крупные компании в США приступили к созданию численных моделей корпораций, в которых производство, торговля, учет и финансы уже не рассматриваются как отдельные, не связанные между собой функции, а описываются одновременно все виды деятельности компании.
Вторая тенденция в моделировании деятельности капиталистического промышлен-ного предприятия — это большая ориентация всех создаваемых моделей на конечного пользователя. По мнению зарубежных исследователей, разработка математических моде-лей и программного обеспечения для них не принесла ожидаемого эффекта в случаях, ко-гда высшее руководство компании не оказывало должной поддержки.
Развитие моделирования во второй половине XX в. целесообразно рассматривать совместно с основными достижениями управленческой мысли (см. Р. Грант [22, с. 452]):

• 50-е годы — развитие систем корпоративного планирования, финансового анализа, конгломератов и относительной диверсификации;
• 60-е годы — внимание на экономию от масштаба, синергию, «концентрическую» диверсификацию и финансовые проблемы конгломератов;
• 70-е годы — рост финансовых и валютных рисков и расширение применения новых продуктов и технологий хеджирования и управления этими рисками, перенесения внима-ния с критерия максимизация прибыли на критерий «максимизация стоимости акционерно-го капитала фирмы»;
• 80-е годы — деинвестирование бизнеса и управление по «цепочке добавленной стоимости», новые методы управления рисками;
• 90-е годы — концентрация внимания на конкурентных преимуществах посредством гибкости, скорости и потенциала, венчурное финансирование, анализ транзакционных из-держек.

Если рассматривать моделирование деятельности социалистического промышленного предприятия, то простые числовые модели, предназначенные для целей учета, планирования и анализа, широко применялись уже в первые годы Советской власти. Отме-на коммерческой тайны, обеспечение достоверности и гласности учета, контроль произ-водства и распределения со стороны социалистического государства являлись факторами, которые способствовали распространению передовых методов и техники управления. Уже в 20-е годы сформировалась система экономического анализа всех сторон производствен-но-хозяйственной деятельности предприятий. Важнейшее значение имела разработка Л. В. Канторовичем в 1939 г. метода линейного программирования, значение которого в методо-логии экономико-математического моделирования трудно переоценить [23]. Именно бла-годаря этому в научный оборот вошел и стал распространяться термин «оптимизация».
Вместе с тем нельзя признать обоснованным отрицательное отношение к киберне-тике и математическим методам в 50— начале 60-х годов. Это серьезно затормозило разви-тие отечественных исследований. «Лед тронулся» в середине 60-х гг. И в этом велика роль создания ЦЭМИ АН СССР — флагмана нового направления. Но нельзя не отметить и зна-чение организаций Новосибирского Академгородка и некоторых других научных органи-заций.
М. В. Лычагин и Н. Б. Мироносецкий отмечали, что «тенденция системности четко прослеживается при становлении и развитии моделирования деятельности социалистиче-ского предприятия в трех взаимосвязанных аспектах — в научных исследованиях; автома-тизации управления на базе ЭВМ и обучении» [24, с. 16]. С определенной долей условно-сти они выдели четыре периода развития моделирования.
Период «становления» — до начала 70-х годов, когда преобладали локальные моде-ли, описывающие отдельные стороны деятельности предприятия. Но уже М. Г. Завельский, [25, с. 385] пишет о перспективности объединения множества локальных моделей в неко-торую «супермодель оптимального планирования деятельности промышленного предпри-ятия».
«Переходный» период — 1971—1975 гг. В этот период существенно расширился фронт работ по созданию АСУП на ЭВМ второго и третьего поколений. Больше внимания стало уделяться решению реальных задач оптимизации планов производства.
Примечательным явлением этого периода стало создание имитационных моделей, описывающих развитие предприятия с учетом прямых и обратных связей, которые впо-следствии неоднократно модифицировались (К. А. Багриновский и Н. Е. Егорова [26]; Г. Л. Бромберг, Н. И. Бузова, Г. Б. Клейнер [27]). Отличались оригинальностью экономико-математические методы управления оборотными средствами, предложенные П. Г. Буни-чем, В. Л. Перламутровым и Л. Х. Соколовским [28].
Период «интенсивного развития» — 1976—1990 гг. В это время наблюдалось по-вышение интереса к проблемам моделирования деятельности предприятия, которое обу-словлено, с одной стороны, потребностями управления с помощью АСУ, а с другой — рос-том возможностей вычислительной техники, позволяющей ставить более сложные модель-ные эксперименты. Получает признание метод машинной имитации, появляются новые ва-рианты оптимизационных моделей. Более четко выражено стремление разработчиков мо-делей отражать функционирование предприятия с позиций системного подхода. Все шире стали применяться решения, базирующиеся на «искусственном интеллекте».
В связи с активной работой по совершенствованию хозяйственного механизма мо-дели предприятия стали все чаще использоваться в качестве «лаборатории» для исследова-ния этого механизма с целью нахождения таких плановых показателей, экономических нормативов и стимулов, организационных структур управления, которые способствовали бы скорейшему переводу народного хозяйства на интенсивный путь развития.

2.3. Анализ подходов к моделированию деятельности предприятий на рубеже тысячелетий. В 90-е годы XX в. во все больших масштабах и с все большим ускорением происходили изменения, росли проблемы, но, одновременно, и возможности их решения на разных уровнях иерархии.
Теория и практика управления в конце XX в. выделили следующие перспективные направления развития организаций:

1. oриентация на предвидение;
2. интеграция и перекрещивание функций;
3. глобализация;
4. распространение информационных технологий;
5. ориентация на акционера;
6. гибкость и адаптивность;
7. ведущая роль клиента;
8. ориентация на создание добавленной стоимости и качество работы;
9. ускорение выпуска продукции;
10. возрастание роли инноваций и предпринимательства.

На первый план в будущем выйдут такие черты организаций, как большая гибкость, приверженность индивидуумам, преимущественное использование команд, высокая внут-ренняя конкурентоспособность, стремление к диверсификации. Основой развития органи-заций станет «управление знаниями» (см. [29]). Подтверждением этому является и то, что в рейтинге «компаний будущего» присутствуют такие критерии, как «инновации», «гиб-кость», «работа на растущих рынках», «качество трудовых ресурсов», «качество менедж-мента», «ориентация на внешние рынки» [30].
Изменения оказались насколько масштабными и стремительными, что все чаще стало наблюдаться запоздалое или неправильное реагирование организаций и специали-стов на эти изменения. Пожалуй, наибольшее число примеров можно найти в финансовой области (крахи банков и предприятий вследствие неправильного использования производ-ных инструментов). К. Келли пишет о том, что новая сетевая экономика «функционирует на грани хаоса» [31].
Все шире в современных зарубежных работах при решении проблем управления предприятиями и организациями встречаются такие определения, как «обучающаяся», «ин-теллектуальная», «основанный на знаниях».
Обучающаяся организация. Как пишет П. Сенге в предисловии к своей книге «Пятая дисциплина», «… однажды рано утром в конце 1987 г. … я медитировал и неожиданно по-нял, что «обучающаяся организация» вполне может стать очередной модой управленцев. Помня о том, как похожие веяния моды (вроде «создания общего видения») развивались в прошлом, я понимал, что работа, выполняемая мной и моими коллегами в Массачусетском Технологическом институте (МТИ), в Innovations Associates и в других организациях, от-крывает уникальные перспективы и доступ к знаниям, которые могут пригодиться для ор-ганизационного обучения» [32, с. 11].
В результате вскоре появилась книга The Fifth Discipline: The Art & Practice of the Learning Organization («Пятая дисциплина: искусство и практика обучающейся организации») (Doubleday/Currency, 1990). Книга впитала в себя ряд более ранних подходов: системную динамику, личное совершенствование, стереотипы сознания и др.
Сущность подхода П. Сенге можно проиллюстрировать слайд А13. В каждой из пяти «обучающих дисциплин» (заглавия столбцов в верхней части таблицы) П. Сенге выделяет три уровня: практика: что мы делаем; принципы: набор основных идей; сущность: жиз-ненный опыт тех, кто достиг наибольшего в каждой из дисциплин [32, с. 363]. По мнению П. Сенге, «обучающиеся организации сами могут оказаться своего рода рычагом для реше-ния сложных проблем, стоящих перед человечеством» [32, с. 364].
Большое внимание П. Сенге и его соратники уделяют тому, чтобы помочь менедже-рам соединить умения работать с интеллектуальными моделями и навыки системного под-хода. П. Сенге пишет: «Две эти дисциплины естественным образом дополняют друг друга, потому что одна нацелена на выявление потаенных гипотез, а другая — на изменение ги-потез с целью выявления причин серьезных проблем. … Закостеневшие интеллектуальные модели способны свести на нет все усилия к системному изменению. … Для эффективной работы с интеллектуальными моделями очень велика роль системного мышления…. Со-временные исследования показывают, что большая часть наших интеллектуальных моде-лей содержит системные пороки. Они не учитывают важнейших механизмов обратной свя-зи, неверно оценивают длительность задержек в появлении результатов и нередко фокуси-руются на переменных — заметных и явных, но не обязательно критически важных, даю-щих рычаг для изменений» [32, с. 204—205].
Интеллектуальная организация. Именно так называется книга М. Ф. Рубинштейна и А. Р. Фирстенберг [33]. По их мнению, «организация может стать процветающим, гармо-нично развивающимся (coevolving), адаптирующимся организмом. Такие организации со-блюдают следующие 13 предписаний (см. слайд А14). Эти предписания воплощают мозг, сердце и душу интеллектуальной организации» [33, с. 169].

3. Адаптивный информационно-модельный комплекс для управления предприятиями

3.1. Предпосылки моделей. В литературе, как было показано выше, уже предложе-но немало моделей, которые можно отнести к виду агрегированных. Например, для плани-рования это может быть некоторая производственная функция, в учете — это бухгалтер-ский баланс и другие формы отчетности, в анализе — любое так называемое финансовое отношение. Основная проблема, на наш взгляд, заключается, во-первых, в согласовании указанных моделей между собой, во-вторых, в согласовании всех этих моделей с другими, более детальными моделями, и, в-третьих, в отработке методик использования перечислен-ных моделей для получения содержательных теоретических и практических результатов.
Одним из возможных путей согласования и развития указанных моделей может быть следующая методика, базирующаяся на последовательном и согласованном «развер-тывании» данных бухгалтерской отчетности предприятия в направлениях сначала анализа и учетных операций, а затем прогнозирования и планирования. Указанная исходная ин-формация может подвергаться либо дальнейшему агрегированию (например, путем расчета тех или иных финансовых коэффициентов), либо дезагрегированию — переходу ко все бо-лее детальным показателям в стоимостном выражении согласно используемым субсчетам, и, в конечном счете, к натурально-вещественным показателям. Последние также могут браться либо агрегировано, типа общей численности работающих на предприятии, либо с детализацией по отельным группам, видам и т.п. согласно типовой схеме анализа, приве-денной на рис. 3.1.

Рис. 3.1. Схема анализа хозяйственной деятельности

При этом — и это принципиально важно и именно в этом автор видит новизну сво-его подхода, — используемые модели имеют многоцелевой характер, то есть модель про-гнозирования может использоваться для анализа, а аналитические формулы служат инст-рументом в прогнозной работе. По существу именно в этом направлении и идет процесс применения экономико-математических методов в управлении предприятием, однако он тормозится институциональными перегородками между различными научными и учебны-ми дисциплинами.
Важным моментом, на наш взгляд, является не замыкание в рамках какого-то от-дельного метода или подхода к моделированию, а согласованное применение (точнее, включение в банк возможных альтернативных вариантов) всех возможных методов исходя из разумных ограничений на ресурсы, доступные для обработки информации, и состава решаемых задач. При необходимости все это может быть пересмотрено согласно общему алгоритму системного анализа проблем управления. Также вряд ли целесообразно ограни-чиваться одной формой записи соотношений модели или видом программного обеспече-ния. Представляется возможным использовать несколько согласованных систем обозначе-ний и формул с указанием правил перехода от одной системы к другой.
В качестве отправного пункта разумно взять совокупность шести форм отчетности промышленного предприятия за некоторую совокупность отчетных периодов согласно приложению к приказу Минфина РФ от 13 января 2000 г. (в последующих редакциях). Введем следующие обозначения:
f — индекс формы бухгалтерской отчетности предприятия (f = 1 — «Бухгалтерский баланс»; f = 2 — «Отчет о прибылях и убытках»; f = 3 — «Отчет об изменениях капитала»;
f = 4 — «Отчет о движении денежных средств»; f = 5 — «Приложение к бухгалтерского балансу»; f = 6 — «Отчет о целевом использовании полученных средств»);
NL(f) — множество кодов строк формы f (например, для бухгалтерского баланса это 53 строки с кодами 110, 111, 112, 113, 120 и т.д. до строки с кодом 300);
NС(f) — множество номеров столбцов (граф) формы f (NС(1)= 4; NС(2)= 4; NС(3)= 6; NС(4)= 6; NС(5)= 6; NС(6)= 4);
nl и nc — индексы строк и столбцов некоторой формы f, соответсвенно;
yy — абсолютный индекс года, для которого берется (либо составляется при прогно-зировании) комплект форм отчетности. Предполагается, что всегда можно реализовать процедуру перехода от абсолютных индексов к расчетным относительным. Например, если yy ? 2000, то его можно принять за некоторый базисный год с относительным индексом ty = 0. Тогда у 2001 года будет относительный индекс ty = 1, у года 2002 — ty = 2 и т.д. до неко-торого последнего прогнозного года TY;
— индекс квартала ( ). В общем случае можно либо рассматривать q в качестве индекса более дробного периода (месяца, декады, недели, дня с соответ-ствующим изменением их общего числа в течение рассматриваемого периода);
Например, для «Баланса», где четыре столбца, 1-й – это название показателя, 2-й – код строки, 3-й – данные на начало периода, 4-й – данные на конец периода.
A(f, nl, nc, yy, q) ? A(f, nl, nc, ty, q) — алфавитно-цифровая информация, которая со-держится в форме f в строке с кодом nl в столбце nc для года yy (ty) и квартала q. В частно-сти, A (1, 120, 1, yy, q) ? «Основные средства» для всех yy и q; A (1, 120, 2, yy, q) ? «120» — это сам код строки 120; A(1, 120, 3, 2002, 2) — сумма основных средств на начало второго квартала 2002 г. (в тыс. или млн руб. согласно выбранной единицы измерения); A(1, 120, 4, 2002, 2) — сумма основных средств на конец второго квартала 2002 г.
Для любого временного периода согласно действующему положению для всего по-тенциально возможного множества значений алфавитно-цифровой информации всех шести форм отчетности определены клетки форм, которые не подлежат заполнению (например, в форме № 4 в строке с кодом 140 («Направлено денежных средств на оплату труда») не за-полняются графы 4, 5, 6). Также в отдельных формах есть строки с пустым названием (на-пример, строки 051—055 в форме № 3). В последнем случае, у отдельных предприятий мо-гут появиться показатели, соответствующие заполненным пустым строкам.
С учетом сложившейся традиции и для удобства восприятия моделей можно пере-ходить к более краткой записи с использованием тех или иных мнемонических обозначе-ний. Например, A(1, 120, 3, ty, q) = F0(T), A(1, 120, 4, ty, 4) = F1(T), где F0(T) и F1(T), T = ty — сумма основных средств предприятия на начало и конец года T, соответственно. При дальнейшем изложении предполагается, что читатель имеет в своем распоряжении все По-ложения по бухгалтерскому учету, План счетов бухгалтерского учета и Инструкцию по его применению, а также полный комплект форм бухгалтерской отчетности.

3.2. Базовые аналитические соотношения. Их общая схема представлена на рис. 2.2 и отражает группировку, принятую в работах (например, см. Г.В. Савицкая «Анализ хо-зяйственной деятельности предприятия» – Минск: Высшая школа, 2000) по анализу хозяй-ственной деятельности предприятия.

Рис. 3.2. Классификация приемов и способов анализа хозяйственной деятельности предприятия

Для комплекта форм отчетности некоторого предприятия существуют соотношения (формулы) как минимум следующих типов.
1. Балансовые и тождественные соотношения, обусловленные самой методологией составления (заполнения) форм отчетности. Например,
A(1, 300, nc, yy, q) = A(1, 190, nc, yy, q) + A(1, 200, nc, yy, q), A(1, 700, nc, yy, q) = A(1, 490, nc, yy, q) + A(1, 590, nc, yy, q) + + A(1, 690, nc, yy, q); nc = 3, 4; для всех yy и q.

2. Абсолютное изменение значения показателя с кодом строки nl формы f за некото-рый период, который определяется индексами начала периода (nc1, yy1, q1) и конца перио-да (nc1, yy2, q2), причем хотя бы одна пара соответствующих индексов должна различаться и либо yy1 D(f, nl, nc1, yy1, q1, nc2, yy2, q2) = A(f, nl, nc2, yy2, q2) – A(f, nl, nc1, yy1, q1).

3. Аналогично предыдущему можно определить темп роста и темп прироста соот-ветствующих показателей:
T(f, nl, nc1, yy1, q1, nc2, yy2, q2) = A(f, nl, nc2, yy2, q2)/ A(f, nl, nc1, yy1, q1); TD(f, nl, nc1, yy1, q1, nc2, yy2, q2) = D(f, nl, nc1, yy1, q1, nc2, yy2, q2) / A(f, nl, nc1, yy1, q1).

3.3. Агрегированные модели развития предприятия. В табл. 3.2 приведено два варианта расчетов по агрегированной имитационной модели развития промышленного предприятия при предположении, что в базовом году предприятие не развивалось, то есть прирост основных производственных фондов был равен нулю. Затем каждый год темп рос-та товарной продукции равен 1,6. Для обеспечения такого роста осуществляется ввод ос-новных фондов, причем таким образом, что фондоотдача, исчисленная по среднегодовой стоимости фондов, остается на уровне базового года и равна 1 по каждому варианту. Это может свидетельствовать об определенной эффективности производства. Исходя из суммы товарной продукции для каждого года и известной фондоотдачи находится среднегодовая стоимость основных производственных фондов, а затем, при предположении о равномер-ном вводе фондов в течение года, находятся требуемые суммы фондов на конец каждого планового года — F1(t) — и требуемый прирост DF(t).
Как видим, потребность в инвестициях в нечетном году планового периода (году 1) будет больше, чем в четном (году 2). Но этот эффект исчезает в варианте 3, когда темп рос-та становится равен двум и нивелирует «двойку», которая стоит в знаменателе формулы расчета среднегодовой стоимости фондов. При помощи программы на EXCEL по данной модели мы провели многократные имитации развития предприятий разных типов за период от 1 до 100 лет с целью выявить зависимость между ежегодным темпом роста товарной продукции и годом (обозначим его через T крит) после которого разницы в инвестициях ме-жду нечетным и четным годом не будет. Результаты расчетов даны в табл. 3.3.
Рассматривая различные темпы прироста товарной продукции, мы обнаружили, что значение T крит, будет тем больше, чем меньше прирост этой продукции. При TTOV = 1,06 — T крит = 60; при TTOV = 1,05 — T крит = 76; при TTOV = 1,04 для года 100 прирост стои-мости фондов был меньше, чем в 99 году. Важно заметить, что значения T крит не зави-сят от величины фондоотдачи: при ежегодном приросте товарной продукции в 5% коле-бания прироста фондов прекращаются в 76 году при уровнях фондоотдачи 0,9; 1,0; 1,1.

Таблица 3.2. Учет динамики основных производственных фондов и потребности в инвестициях

Если, как в варианте 4, задать постоянный прирост стоимости основных фондов, то такой показатель эффективности, как фондоотдача, при темпе роста товарной продукции меньше 2 будет меняться по нечетным и четным годам (вариант 4 в табл. 3.2).

Таблица 3.3. Взаимосвязь темпов роста товарной продукции (TTOV) в условиях интенсивного развития при неизменной фондоотдаче и года T крит, после которого не наблюдается абсолютного уменьшения прироста стоимости основных фондов по сравнению с предыдущим годом

Проведенный анализ дает возможность по-новому взглянуть на проблему инвестиций в развитие промышленности.

Поскольку предприятия стали самостоятельными и большинство из них находились в кризисных условиях, то все они могут в один и тот же период времени (например, в год 1), запланировать развитие для выхода из кризиса. И для этого все они предъявят спрос на инвестиционные ресурсы в натурально-вещественном и денежном выражении. Это приве-дет к росту цен и ставок процента. Последнее уменьшит возможности приобретения фон-дов и строительства в пересчете на реальные производственные мощности. Что затормозит развитие, или может привести к спаду.

3.4. Дальнейшее развитие агрегированных моделей. В табл. 3.4 показаны различ-ные возможности модельного разложения себестоимости по элементам затрат согласно разделу 6 формы № 5 приложения к бухгалтерскому балансу. Следующий шаг — объеди-нение блоков финансовых результатов и потребности в инвестициях.
В табл. 3.5. представлено дальнейшее усложнение агрегированных моделей для оп-ределения: 1) потребности в оборотных средствах аналитически исходя из базового уровня и планируемого темпа роста TQ (t) (кроме учета ускорения оборачиваемости за счет раз-личных мероприятий учитываются темпы роста материальных затрат для производствен-ных запасов и себестоимости для других элементов оборотных средств), 2) финансового результата с учетом планируемого поступления денежных средств; 3) потребности в креди-те на развитие; 4) разных вариантов распределения прибыли и накопленных фондов. При возникновении потребности в кредите на финансирование прироста основных производст-венных фондов и оборотных средств можно по известным формулам вычислить соотноше-ние собственных и заемных средств. Последнее можно использовать для оценки кредито-способности предприятия по плану и фактически либо как отдельное финансовое отноше-ние в сопоставлении с некоторым нормативом, либо в составе формул Альтмана, Чессера и других.

Таблица 3.4. Разложение (сложение) себестоимости по элементам затрат

Приведенные показатели можно включить в тот или иной вариант модели дискон-тированного денежного потока, которая достаточно детально освещена в экономической литературе:

где Ct — денежный поток в году t;
E — годовая норма дисконта;
T — длительность расчетного периода.

Если Ct = Div(t) — то есть будут рассматриваться денежные потоки, направляемые акционерам на выплату дивидендов, и E будет определена исходя из доходности собствен-ного капитала, то полученное по модели значение DCF будет представлять собой оценку собственного капитала компании.
В более общем случае в числителе необходимо учесть выплаты владельцам приви-легированных акций и проценты за пользование заемным капиталом, а в знаменателе WACC – средневзвешенные затраты на капитал:

где: kb — стоимость долга до вычета налогов; Tnal – ставка налога; kp – стоимость привилегированных акций; ke — стоимость обыкновенных акций; wd — удельный вес долга; wp — удельный вес привилегированных акций; we— удельный вес обыкновенных акций.

Таблица 3.5. Расчет потребности в оборотных средствах аналитическим методом и распределение прибыли

В последние годы в управлении финансовыми и реальными активами все шире применяется модель Блэка-Шоулза для оценки премии опциона — права купить (продать) некоторый актив, с волайтильностью (колеблемостью) цены ?, ценой исполнения X, сроком исполнения T и безрисковой ставки процента r. Для опциона колл (купить):

Для реальных опционов пока не существует общепризнанной классификации. Приве-дем один из возможных вариантов:

1. Опцион на задержку (option to defer). Менеджмент может ожидать опреде-ленное количество лет до момента, когда станет выгодной реализация проекта. Можно оценить как опцион колл.
2. Этапный опцион (time-to-build, staged option). Опцион на прекращение проекта на определенном этапе в случае неблагоприятной информации. Каждый этап мож-но рассматривать как опцион на ценность последующих этапов и оценивать как составной опцион.
3. Опцион на изменение масштабов производства (option to alter operating scale). Если рыночные условия благоприятны, фирма может увеличить объем производства или использования ресурсов. Обратное также верно, вплоть до временной остановки про-изводства. Оценивается как колл или пут соответственно.
4. Опцион на отказ (option to abandon). При радикальном изменении рыночных условий, менеджмент может прекратить реализацию проекта и выручить часть средств за счет продажи активов (опцион пут).
5. Oпцион переключения (option to switch). В случае изменения цен либо спроса менеджмент может принять решение об изменении структуры выпуска (продукто-вая гибкость). Аналогично, тот же выпуск может быть получен при использовании другой комбинации ресурсов (процессная гибкость). Оцениваем как опцион пут.
6. Опционы роста (growth options). Инвестиции могут открыть доступ к цепи взаимосвязанных проектов, давая возможности к будущему росту (составной колл).
7. Множественные взаимодействующие опционы (multiple interacting options). Реальные проекты часто представляют собой набор различных опционов. Их сум-марная ценность может отличаться от суммы отдельных ценностей, таким образом, налицо эффект взаимодействия [Dimpfel, Algesheimer, 2002; Wong, 2002].

Метод NPV — основной «конкурент» реальных опционов в области оценки инвести-ций. Его главный недостаток — статичность. Предполагается, что менеджеры до конца бу-дут следовать предложенной инвестиционной стратегии и будут пассивно наблюдать за проектом. Это ведет к нарушению принципа управленческой гибкости и, как следствие, к недооценке стоимости проекта. К примеру, менеджерам в нефтяной индустрии из опыта давно известно, что рыночная стоимость месторождений обычно выше, чем величина дис-контированных денежных потоков.
Таким образом, NPV может привести к очень большим ошибкам: инвестированию в проекты, где лучший вариант — ожидание, отказу от инвестиций при отрицательном те-кущем NPV, или выбору больших проектов в ущерб малым (поскольку NPV у них выше по абсолютной величине).

3.5. Модели бизнес–планирования. В этот блок комплекса мы предлагаем вклю-чать экономико-математические модели, в которых осуществляется взаимоувязка нату-рально-вещественных (выпуск конкретных наименований изделий, потребление отдельных видов материальных ресурсов и т.п.) и денежных показателей деятельности предприятия. Как уже отмечалось в § 2, за несколько десятилетий интенсивных исследований накоплен большой арсенал различных постановок задач технико-экономического (позднее — биз-нес–планирования) соединяющих оптимизацию и прямые плановые расчеты. Поэтому, на наш взгляд, надо не столько создавать новые модели, как делают некоторые авторы, забыв о прошлом опыте, сколько грамотно использовать уже накопленное с учетом новых реалий и возможностей вычислительной техники.

Рис. 3.3. Структура моделей бизнес-планирования и их взаимосвязь с другими частями комплекса моделей

Основной вектор переменных — R_jt — число единиц готовой продукции вида j, выпущенных за период времени t (в имитационной модели задаются ЛПР, в оптимизационной являются результатом решения).

Ограничения на выпуск по видам готовой продукции для каждого рас-сматриваемого периода времени:

где Rd_jt ,Ru_jt — нижняя и верхняя границы выпуска по продукции вида j для периода времени t , соответственно.
Объем продаж продукции за T периодов:

Потребность в рабочих профессиональной группы k производственного подразделения q в период времени t:

где aR_kqjt — трудоемкость изготовления единицы продукции j рабочими профессиональной группы k производственного подразделения q в период времени t (при наличии незавершенного производства, как, например, в ма-шиностроении, в этом показателе учитываются затраты времени рабочих на прирост заделов незавершенного производства); fRkqt — эффективный фонд рабочего времени рабочими профессиональной группы k производственного подразделения q в период времени t; kNk — коэффициент перевыполнения норм выработки рабочими профессиональной группы k.

Потребность в материальном ресурсе вида i в период времени t:

где aM_ijt — потребность в материальном ресурсе вида i на производство единицы продукции j в период времени t.

Потребность в денежных средствах в период времени t для приобрете-ния материальных ресурсов:

где CEM_it — цена материального ресурса вида i в период времени t. По аналогии можно построить соотношения для любого вида прямых материаль-ных затрат. И тогда можно рассчитать их общую сумму для каждого периода времени и в целом за период T: PZT. Отсюда одни из возможных критериев опримальности будет:

Поскольку на многих российских предприятиях, находящихся в кризисных услови-ях, имеются незагруженные мощности и незадействованные площади, то во многих случа-ях в задаче оптимизации производственной программы (особенно для предприятий маши-ностроения) ограничения на ресурсы рабочего времени основного технологического обо-рудования и производственные площади могут не потребоваться.
Также при решении задачи необходимо будет учесть далеко не все квалификацион-ные группы рабочих и ресурсы, поскольку часть из них легко можно привлечь за счет воз-можностей рынка труда и материальных ресурсов.
В общем виде, конечно, надо учитывать (особенно в машиностроении) промежуток времени на прохождение изделия с момента его проектирования и до снятия с эксплуата-ции. В цикле жизни изделия можно выделить следующие укрупненные этапы: научно-исследовательские работы, опытно-конструкторская подготовка, технологическая подго-товка производства, запуск опытной партии, наращивание выпуска, стабилизация объемов выпуска, спад производства данного изделия и снятие его с производства. Для массового и крупносерийного производства имеют определенные количественные соотношения, связы-вающие объемы выпуска продукции в натуральных единицах измерения с товарной про-дукцией, себестоимостью, трудоемкостью и рядом других показателей. Для изучения этих соотношений разработаны методы оценки производственного цикла изделия, которые при-ведены в отраслевой литературе. В частности, могут использоваться регрессионные урав-нения.
Если предприятие находится в сложных финансовых условиях, то большое значение имеет «проигрывание» вариантов для определения разумных сроков снятия старых и за-пуска новых изделий в производство. Здесь большое значение имеет тесное взаимодейст-вие всех подразделений предприятия, поскольку кажущиеся на первый взгляд перспектив-ные варианты с позиций маркетинга могут повлечь за собой нереальные преобразования с позиций технического перевооружения, реконструкции или нового строительства.
При расчете накладных расходов следует учесть, что они связаны не только с вы-пуском товарной продукции, но и с увеличением незавершенного производства. Такие рас-ходы необходимо исключить из затрат на товарную продукцию. Это можно сделать либо при помощи коэффициентов, либо непосредственно учитывая число изделий, находящихся в незавершенном производстве.
При решении задач финансового оздоровления предприятия и внешнего управления, как правило, требуется серьезная перестройка производственной и организационной струк-тур. Здесь, при наличии качественной исходной информации и квалифицированного пер-сонала, можно ставить и решать задачи экономико-математического анализа проектов ре-структуризации предприятия, используя для этого модели, представленные в литературе: моделирование с учетом взаимозаменяемых проектов относительно всего объединения; от-носительно отдельного производства; с точки зрения сроков начала и сроков окончания реализации проектов.
Представляется, что модели бизнес–планирования в современных условиях следует рассматривать как некоторое подвижное множество, которое то может «сжимать» показа-тели до агрегированных моделей, то, многократно развертываться с учетом реальных дета-лизаций.

3.6. Варианты модели движения оборотных средств. Сначала вводится учет кален-дарного времени и вместо одного вида материала потребляется m наименований невзаимо-заменяемых материалов. Однако, как и ранее, выпускается только один вид продукции, ко-торый отгружается одному потребителю. Этот вариант условно назван «основным» (для данного параграфа). Для него показаны возможные алгоритмы расчетов. Особое внимание уделено определению минимально необходимых запасов каждого вида материала в нату-рально-вещественном выражении.
Затем рассматриваются ситуации, когда увеличивается число потребителей продук-ции и происходит усложнение производственных взаимосвязей. Предпринята попытка, по возможности, использовать согласованную систему обозначений.
Общие обозначения модели: T — число календарных дней в году; t — индекс кален-дарного дня в году (t=1,T ); q — индекс квартала (q=1,2,3,4 ); l— индекс месяца внутри квартала (l= 1, 2, 3); D_ql — число календарных дней в месяце квартала ; DR_ql— число рабочих дней в месяце квартала ; — индекс календарного дня в меся-це l квартала q.

Модель движения оборотных средств по своей сути относится к моделям, имитирую-щим процесс реализации годового плана предприятия. Поэтому плановые показатели бу-дем отмечать чертой сверху, например, . Все они могут быть определены на основе показателей моделей бизнес-планирования. Прочие переменные будут соответствовать фактическим значениям. Переменные могут записываться и в виде .

Соотношения модели:

3.7. Построение модификаций моделей. Представляется возможным использовать следующую схему модификации моделей с учетом возникающих управленческих проблем.
1. Осуществляется постоянный мониторинг законодательных актов и других норма-тивных документов при помощи систем Гарант или Консультант-Плюс. В случае возник-новения конкретной проблемы — например, работы в качестве внешнего управляющего некоторого нового предприятия, ищется необходимая нормативная информация относи-тельно данной отрасли, например, по ключевому слову «машиностроение». Параллельно производится поиск в Интернете при помощи поисковых серверов типа www.yandex.ru.
2. Необходимо иметь общую схему существующих общероссийских классификато-ров и сами их тексты в электронном виде: стандартов (ОКС); услуг населению; (ОКУН); информации по социальной защите населения (ОКИСЗН); продукции (ОКП); управленче-ской документации (ОКУД); изделий и конструкторских документов (ЕСКД); основных фондов (ОКОФ); валют (ОКВ); единиц измерения (ОКЕИ); информации о населении (ОКИН); деталей, изготавливаемых сваркой, пайкой, склеиванием и термической резкой (ОКД); деталей машиностроения и приборостроения (ОТКД); сборочных единиц машино-строения и приборостроения (ОТКСЕ); стран мира (ОКСМ); информации об общероссий-ских классификаторах (ОКОК); органов государственной власти и управления (ОКОГУ); объектов административно-территориального деления (ОКАТО); предприятий и организа-ций (ОКПО); форм собственности (ОКФС); организационно-правовых форм (ОКОПФ); видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКДП); экономических регионов (ОКЭР); специальностей по образованию (ОКСО); специальностей высшей научной квали-фикации (ОКСВНК); начального профессионального образования (ОКНПО); занятий (ОКЗ); профессий рабочих, должностей служащих и тарифных разрядов (ОКПДТР). Также и тех общесоюзных классификаторов, которые продолжают действовать.
3. На основе электронных версий Российских статистических ежегодников состав-ляются таблицы, характеризующие среднестатистические предприятия по каждой отрасли. Это позволяет быстро оценить, чем показатели намечаемого объекта отличаются от сред-них по отрасли. Также целесообразно провести сопоставление с зарубежными аналогами. При необходимости производится (на основе учебников, специальной литературы, элек-тронных публикаций) обновление знаний, касающихся техники, технологии и других важ-ных характеристиках исследуемой отрасли. Например, о том, что в электроэнергетике не будет элемента «незавершенное производство» на ГЭС и ТЭЦ.
4. Согласно методологии системного анализа проводится классификация возникаю-щих управленческих проблем и возможных методов их решения, в том числе при помощи экономико-математических методов. Если последние целесообразно использовать, то осу-ществляется просмотр имеющегося банка моделей и оценивается возможность их приме-нения без модификации.
5. Проводится модификация имеющегося инструментария с привлечением аналогов из литературы (как отечественной, так и зарубежной), и на основе творческого конструиро-вания. Новые варианты (с учетом ограничений на стоимость и время) используются для решения проблемы. Если надо, проводится уточнение модификации.
6. Накопленный опыт критически анализируется и аккумулируется в базе знаний, прежде всего в электронном виде. Часть опыта делается достоянием других специалистов (например, через организацию арбитражных управляющих) и общественности. В послед-нем случае используются соответствующие сайты в Интернете, через средства массовой информации, устные сообщения и т.п.

Таблица 3.7. Возможные варианты применения комплекса для анализа направлений реструктуризации предприятия (использованы материалы В.Ф. Комарова)

Таблица 3.8. Роль аутсорсинга в повышении эффективности работы предприятия(методика В.Ф. Комарова, дополненная расчетами при помощи адаптивного информационно-модельного комплекса)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Рост сложности, разнообразия, масштабов, динамизма, конкуренции, рискованности деятельности и другие факторы предъявляли и продолжают предъявлять новые, более высокие требования к качеству антикризисного управления промышленными предприятиями. Одним из важных направлений обеспечения этих требований явились применение экономико-математических методов и новых информационных технологий. Однако критический анализ публикаций показывает, что существуют нерешенные вопросы, касающиеся системности, согласованности, адекватности, адаптивности, реализуемости и эффективности экономико-математического инструментария и информацион-ных средств.
2. Докладчик считает, что последние вопросы могут быть решены на ос-нове творческой интеграции трех взаимосвязанных направлений: зарубежных и отечественных теорий, методов и опыта управления предприятием; сово-купности методов экономико-математического моделирования; подходов и методов, которые в последние годы в литературе обозначаются как «управле-ние знаниями». Причем «управление знаниями» прелагается трактовать не уз-ко, как некоторый набор программных средств, а более широко, в контексте объединения подходов интеллектуальной и обучающейся организации, ком-пании — создающей знания, и в еще более широком контексте «экономики знаний».
3. Часть задач возможно решить с помощью совокупности структурных схем, которая позволяет согласованно детализировать указанные выше три основные стороны, обеспечивает создание комплекса адаптивных и легко мо-дифицируемых моделей антикризисного управления предприятиями и их эф-фективное применение в практике управления. К их числу относятся: 1) схема взаимосвязи факторов, тенденций и особенностей управления и моделирова-ния; 2) схема управления знаниями в организации; 3) обобщенная схема ком-муникации, накопления и передачи знаний; 4) схема системного анализа про-блемы; 5) схема взаимосвязи и детализации структурных элементов; 6) «кар-ты знаний», построенные на основе анализа количества и структуры публика-ций в научных журналах согласно классификации «Журнала экономической литературы»; 7) набор схем взаимосвязей блоков отдельных моделей антикри-зисного управления.
Большое число литературных источников, баз данных, словарей терми-нов, моделей, алгоритмов, технологий их использования и т.д. создает реаль-ные предпосылки для включения механизма самоорганизации, что дает синер-гетический эффект.
4. Сложность производственно-финансовой деятельности предприятия и характер проблем управления могут быть правильно отображены лишь ком-плексом экономико-математических моделей производственно-финансовой деятельности предприятия. Эти модели, в свою очередь, должны составлять органическое единство с системой моделей предприятия в целом. В комплекс включены следующие модели:

• учета и анализа, использующие информацию как самого предприятия, так и внешней среды;
• агрегированного прогнозирования и планирования, технико-экономического (или бизнес) планирования (ТЭП);
• модели движения оборотных средств, учитывающие разные формы взаимосвязи натурально-вещественных и стоимостных показателей;
• модификации перечисленных моделей с целью более полного учета особенностей отдельных отраслей (предприятия нефтедобычи, электроэнерге-тики и др.);
• совокупность методов и приемов, помогающих формировать инфор-мационную базу моделей, получать решения в условиях неполной информа-ции, углублять анализ и т.п. (типа экспертных систем, искусственных нейро-сетей, методов активизации изучения проблем и самих моделей и др.).

5. Указанные модели учитывают взаимосвязь натурально-вещественных, денежных и информационных потоков, которые соответствуют раз-ным циклам и уровням управления предприятием. Новым моментом при по-строении и согласовании моделей является создание «настроечного» ядра, в качестве которого могут выступать установленные формы бухгалтерской от-четности.
6. Модели комплекса, возможности, создавались как модели многоцеле-вого назначения: для выработки управленческих решений на предприятиях, для анализа и синтеза систем хозяйствования, для принятия «предваритель-ных» решений.
8. Предложенный инструментарий прошел успешную апробацию на ря-де промышленных предприятий для анализа кризисных ситуаций, реинжени-ринга компании, оценки перспектив аутсорсинга и других направлений со-кращения затрат и повышения эффективности деятельности.