Используя данный подход, можно проанализировать еще две компании выборки и сопоставить результаты методической оценки с их фактической прибылью. Расчет коэффициентов для компании «ЮгСтройИмпериал» представлен в табл. 7.
В 2017 г. компания имела 4 риска (K2, K4, K5, K6) и 2 уязвимости (K1, K2) системы планирования и соответствовала 2-му типу (Z = 2,50), что говорило о ее относительной экономической неустойчивости. Чистая прибыль (убыток) компании в 2017 г. составила -13,94 млн руб, это подтверждает верность методической характеристики.
Рис. 1 - Направления сценарного плана ООО «Девелопмент-Юг» (составлен авторами)
Таблица 7 - Оценка типа эффективности системы планирования «ЮгСтройИмпериал»
|
Показатель |
K1 |
K2 |
K3 |
K4 |
K5 |
K6 |
K7 |
Z |
|
|
Балл за 2017 г. |
0,25 |
0 |
0,25 |
0 |
0 |
0 |
1 |
2,50 |
|
|
Балл за 2018 г. |
0,25 |
0 |
0,25 |
1 |
0,50 |
0,25 |
1 |
3,75 |
Источник: составлена авторами.
Но уже в 2018 г. компания «ЮгСтройИмпериал» стала соответствовать 3 типу (Z = 3,75) эффективности системы планирования, повысив свою оценку на 1,25 балла по сравнению с прошлым годом. Чистая прибыль при этом составила 26,964 млн р. Был полностью ликвидирован риск низкой нормы чистой прибыли (K4 = 1), риски низкой рентабельности активов (K5 = 0,50) и низкой рентабельности собственного капитала (K6 = 0,25) перешли в разряд уязвимостей. Таким образом, на начало 2019 г. компания имела 1 риск и 4 уязвимости системы планирования.
Таким образом, используя табл. 3, установим приоритет их устранения при формировании сценарных планов. Наиболее высокий приоритет получит риск необеспеченности собственным оборотным капиталом, затем последует уязвимость, вызванная низкой рентабельностью активов, средние приоритеты будут присвоены уязвимостям смежных коэффициентов автономии и покрытия инвестиций, низкий приоритет получит уязвимость, вызванная низкой рентабельностью собственного капитала.
Перейдем к рассмотрению итогов оценки компании «ССК» приведенных в табл. 8.
В 2017 г. застройщик не имел рисков системы планирования имея только 5 уязвимостей (K1, K3, K4, K5, K6), и относился к третьему относительно устойчивому типу (Z = 3,75) при полученной чистой прибыли в 17,428 млн р.
В 2018 г. тип компании остался прежним, однако, сумма баллов выросла на 0,75 (Z = 4,5), что говорит о тенденции расширенного воспроизводства бизнеса и плавном следование курсу повышения уровня экономической устойчивости. Чистая прибыль составила 46,025 млн р.
За диагностируемый период было уменьшено влияние уязвимости низкого коэффициента покрытия инвестиций (K3 = 0,25 в 2017 г., при K3 = 0,50 в 2018 г.) и нормы чистой прибыли (K. = 0,25 в 2017 г., при K. = 0,75 в 2018 г.), при сохранении остальных уязвимостей системы планирования на тех же значениях.
В рамках использования сценаротехники планы компании должны учитывать следующий порядок исправления уязвимостей:
меры по повышению нормы чистой прибыли и рентабельности активов будут иметь высокий приоритет;
меры по повышению уровня собственной автономии и возможности покрытия инвестиций средний приоритет;
Таблица 8 - Оценка типа эффективности системы планирования «ССК»
|
Показатель |
K1 |
K2 |
K3 |
K4 |
K5 |
K6 |
K7 |
Z |
|
|
Балл за 2017 г. |
0,25 |
1 |
0,25 |
0,25 |
0,75 |
0,25 |
1 |
3,75 |
|
|
Балл за 2018 г. |
0,25 |
1 |
0,50 |
0,75 |
0,75 |
0,25 |
1 |
4,5 |
Источник: составлена авторами.
Рис. 3 - Типы эффективности систем планирования краснодарских застройщиков 2017-2018 гг. (составлен авторами)
низкий приоритет должен быть присвоен мерам повышения рентабельности собственного капитала.
Итоги присвоения типов эффективности системы планирования за 2017 и 2018 г. сформированы в статистику и графически отображены на рис. 3.
Таким образом, исходя из проведенной оценки, можно сделать вывод, что за период 2018 и начала 2019 г. три анализируемых компании-застройщика принадлежали к третьему типу и являлись относительно экономически устойчивыми в соответствии с предлагаемой методикой.
Обобщая сказанное, можно сделать вывод, что практическое использование методики интеграции метода сценарного планирования на основе квазиклассического приближения позволило выявить основные направления разработки сценарных планов для краснодарских строительных компаний в концепции повышения их уровня экономической устойчивости. Предложенный методический подход, опираясь на финансовые показатели предприятий, позволяет создавать направления для формулирования сценариев и построения сценарных планов, интерпретируя их в количественном выражении. Этот аспект может оказать влияние на понимание возможности эффективного комбинирования качественных и количественных данных при осуществлении сценарирования и послужить материалом для дальнейших исследований в области управления неопределенностью будущего.
Библиографический список
1. Абдукаримов И.Т., Абдукаримова Л.Г. Мониторинг и анализ оборотных средств на основе бухгалтерской (финансовой) отчетности коммерческих предприятий // Социальноэкономические явления и процессы. 2013. №5 (051). С. 9-22.
2. Емельянова Е.Ю., Сидорова А.В. Расчет и оценка показателей финансовой устойчивости // Вестник науки и образования. 2018. №5 (41). С. 50-52.
3. Когденко В.Г Методика комплексного анализа показателей рентабельности по данным консолидированной отчетности // Экономический анализ: теория и практика. 2013. №24 (327). C. 10-17.
4. Минстрой России. Мониторинг объемов жилищного строительства. URL: https://www. minstroyrf.ru/trades/zhilishnaya-politika/8/
5. ПлешаковаМ.В., Лунев В.Д.Возможности использования сценарного планирования при распределении ресурсов на производственном предприятии (зарубежный опыт) // Экономика: теория и практика. 2020. № 1 (57). С. 64-70.
6. Прошунина Э. С. Финансовая устойчивость предприятия // Вестник Академии знаний. 2014. №1 (8). С. 42-46.
7. Чистякова К.Ю. Основные участники строительного производства // Символ науки. 2018. №4. С. 31-34
8. Ютанов Н.Ю., Переслегин С.Б. Неизбежное будущее в сценарном планировании // Инновации. 2008. № 2. С. 43-47.
9. Grace Quicenoa, Claudia Alvarezb. Scenario analysis for strategy design: A case study of the Colombian electricity industry // Energy Strategy Reviews. 2019.№ 23. P 57-68.
10. Giampiero Favato, RiccardoVecchiato. Embedding real options in scenario planning: A new methodological approach // Technological Forecasting and Social Change. 2017. № 124. P. 135-149.
11. Herman Kahn. On Thermonuclear War. Princeton University Press, 1960.
12. Shell scenarios. URL: https://www.sheH. com/energy-and-innovation/the-energy-future/ scenarios.html