Моделирование альтернативных плановых решений коммерческой деятельности предприятий в рамках концепции "риск-ресурс" тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Моделирование альтернативных плановых решений коммерческой деятельности предприятий в рамках концепции "риск-ресурс""

На правах рукописи

Сивцова Надежда Федоровна

МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛЬТЕРНАТИВНЫХ ПЛАНОВЫХ РЕШЕНИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ В РАМКАХ КОНЦЕПЦИИ «РИСК-РЕСУРС»

Специальность: 08.00.13 — Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

2 6 ПАР 2015

005561225

Белгород-2015

005561225

Работа выполнена на кафедре экономики Института Экономики ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет»

Научный руководитель доктор экономических наук, профессор

Давние Валерий Владимирович

Официальные оппоненты: Попова Елена Витальевна, доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Кубанский государственный аграрный университет», заведующая кафедрой информационных систем

Околелова Элла Юрьевна, доктор экономических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный архитектурно-строительный университет», профессор кафедры экономики и основ предпринимательства

Ведущая организация Федеральное государственное автономное об-

разовательное учреждение высшего профессионального образования «Волгоградский государственный университет»

Защита состоится 24 апреля 2015 года в 14-00 на заседании диссертационного совета Д 212.015.09 при ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» по адресу: 308015, г. Белгород, ул. Победы, 85, НИУ «БелГУ», корп. 17, ауд. 3-33.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» и на сайте www.bsu.edu.ru.

Автореферат разослан 12 марта 2015 г.

Ученый секретарь У /

диссертационного совета Никулина Евгения Викторовна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования определяется необходимостью развития инструментального обеспечения исследования рисков коммерческой деятельности промышленных предприятий, возникновение которых в условиях конъюнктурных рыночных колебаний обусловлено падением спроса на товар, повышением закупочных цен, несвоевременностью поступления информации о конкурентах и многими другими факторами, порождаемыми неопределенностью внешней среды на мезо- и макроуровнях.

Коммерческие риски, проявляющиеся в процессах производства и реализации продукции, оказывают отрицательное влияние на основные финансово-экономические показатели и значительно снижают конечный финансовый результат - прибыль предприятия. Однако ассоциация понятия «риск» лишь с неблагоприятными последствиями является односторонним подходом к его оценке. Кроме того, наличие корреляционных связей между степенью риска и величиной ожидаемой прибыли свидетельствуют о том, что принятые решения в условиях повышенного риска в среднем гарантируют более высокий результат, а наличие в них риск-составляющей обеспечивает больший эффект, чем безрисковая альтернатива. Данные обстоятельства сформировали точку зрения, в соответствии с которой не стоит полностью нейтрали-зовывать риски или избегать их. Оценка рисков как с положительной, так и с отрицательной стороны не только позволит использовать их как своеобразный ресурс, но и даст возможность заранее предвидеть ожидаемые эффекты.

В риск-менеджменте данная задача решается в рамках основных идей концепции «риск-ресурс» и комплексного подхода к анализу рисков, что требует развития новой области знаний, доказывающей неизбежность замены долгосрочных оптимальных планов альтернативными плановыми решениями, которые позволят обоснованно извлекать пользу из риск-ситуаций. Применение таких планов связано с решением задачи трансформации «неопределенности» в состояние «ожидаемой определенности» посредством проведения многовариантных прогнозных расчетов с вероятностными оценками возникновения риск-состояний. Для эффективного использования альтернативных плановых решений необходима разработка методики упреждающего мониторинга, предусматривающего применение процедуры следящего анализа за риск-состоянием.

В связи с этим обоснование и разработка математического аппарата

применения концепции «риск-ресурс» к оценке коммерческих рисков на основе формирования альтернативных плановых решений является актуальной проблемой, решению которой посвящается диссертационная работа, и представляет не только теоретический, но и практический интерес.

Степень разработанности темы исследования. В основу формирования категориального аппарата и методологии данного исследования легли труды таких зарубежных ученых, как Дж. М. Кейнс, А. Маршалл, Ф. Найт, Дж. Нейман, Дж. Пикфорд, JI. Сэвидж, М. Фридмен, К. Эрроу и др.

Расширение основных положений теории экономических рисков различной природы основывалось на изучении работ отечественных авторов, в числе которых, выделяют А.П. Альгина, Т. Бачкаи, В.П. Буянова, Я.Д. Вишнякова, В.М. Гранатурова, Н.Д. Ильенкову, М.Г. Лапуста, A.A. Милосердова, Л.Н. Тэпман, P.M. Царёва и др. В частности, вопросам исследования рисков в коммерческой деятельности посвящены труды М.И. Баканова, О.Н. Беловой, О.Н. Бойко, В.Л. Боровковой, Ю.С. Валеевой, В.А. Гамза, Т.Т. Цениной, В.А. Чернова.

Определение направления развития инструментария исследования риск-ситуаций потребовало изучения трудов как зарубежных, так и отечественных авторов, в числе которых А.Г. Бадалов, К.В. Балдин, И.Т. Балабанов, Т. Бар-тон, И.А. Бланк, С.Н. Воробьев, A.B. Воронцовский, П.Г. Грабовой, P.M. Качалов, Г.Б. Клейнер, О.А Лузгина, Е.В. Попова, H.A. Рыхтикова, М.М. Соловьева, П. Уокер, Н.В. Хохлов, Г.В. Чернов, В.В. Черкасов, У. Шенкир и др.

При решении задач исследования использовались научные труды по проблемам оценки рисков таких авторов, как В.М. Гранатуров, Л.А. Зимако-ва, В.Б. Ивашкевич, М.В. Ковалева, Л.Н. Коршунова, Б.А. Лагоши, Э.Ю. Околелова, H.A. Проданова, А. М. Кумратова, И.В. Трегуб и др.

Применяемые теоретические подходы к моделированию экономических процессов в условиях неопределенности и риск-ситуациях базируются на разработках С. Бегутовой, Ю.С. Валеевой, В.В. Давниса, A.M. Дуброва, Е.Г. Жилякова, В.А. Калугина, В.И. Максимова, О.И. Никонова, В.И. Тиня-ковой, Е.Ю. Хрусталева, А.Г. Шоломицкого и др.

Особую значимость для достижения цели работы имеет концепция «риск-ресурс», основные идеи которой описаны в трудах М. Гринфилда, а отдельные аспекты ее обоснования представлены в исследованиях отечественных авторов Н.Д. Бублика, Е.В. Грачевой, В.Д. Иода, Н.С. Пронской, Б.Н. Порфирьева, А.Б. Секерина, М.В. Селютина.

Одним из недостатков значительного количества работ, посвященных теории риск-менеджмента, является неоднозначность общепризнанных теоретических положений о коммерческом риске, поверхностность методов его оценки. Отсутствие практических рекомендаций о путях и способах его минимизации, предотвращения и прогноза требуют введения новых понятий, разработки новых алгоритмов и методов анализа.

В рамках данной работы предполагается расширить возможности и границы математического аппарата обоснования управленческих решений в результате применения концепции «риск-ресурс», положенной в основу построения альтернативных плановых решений и грамотного их использования в режиме упреждающего мониторинга.

Целью исследования является развитие математического аппарата моделирования альтернативных плановых решений коммерческой деятельности промышленных предприятий в контексте применения концепции «риск-ресурс».

В соответствии с поставленной целью возникла необходимость в решении следующего комплекса задач:

- определить возможности использования современных методов оценки рисков промышленных предприятий при реализации концепции «риск-ресурс»;

- раскрыть понятие, двойственную природу и этапы интегральной оценки коммерческого риска как экономического ресурса;

- разработать авторскую модель оценки коммерческого риска как ресурса на основе применения гипотезы альтернативных ожиданий в исследовании состояния рыночного равновесия;

- предложить подход к формированию альтернативных плановых решений как результата построения прогнозного образа величины спроса в рамках реализации идей концепции «риск-ресурс»;

- создать инструмент практического использования альтернативных плановых решений в виде специальной процедуры трекинг-анализа и разработки ее методического обеспечения;

- апробировать математический аппарат трекинг-анализа в применении альтернативных плановых решений и построении карт коммерческих рисков на примере предприятий металлургического производства.

Объект исследования - риски коммерческой деятельности промышленных предприятий, возникающие в условиях рыночной неопределенности уровня предложения в зависимости от величины спроса на продукцию.

Предмет исследования - моделирование альтернатив развития экономических процессов, обеспечивающее практическую реализацию концепции «риск-ресурс».

Соответствие диссертации паспорту научных специальностей

ВАК. Тема, содержание, научные положения, выводы и результаты диссертации соответствуют области исследования специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики: 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений».

Теоретико-методологической основой исследования стали достижения, представленные в фундаментальных работах экономической и математической науки, а также содержащиеся в публикациях отечественных и зарубежных ученых в области эконометрического моделирования, вероятностного прогнозирования и экспертного оценивания. Основу работы определяют современные исследования по теории экономического риска, методологии рнск-менеджмента и принятая управленческих решений в условиях неопределенности.

Информационно-эмпирическую базу исследования составили ресурсы Центральной базы статистических данных (ЦБСД) Федеральной службы государственной статистики (http://wvvw.gks.ru). Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС) (http://www.fedstat.ru1. а также материалы, представленные в периодических изданиях Росстата. Экспериментальные расчеты с использованием этих данных проводились в среде М5Ехсе1 и 81аН51юа.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Автором теоретически установлена двойственная природа и уточнено понятие коммерческого риска, под которым следует понимать неопределенность результатов коммерческой деятельности, приводящую не только к возникновению финансово-хозяйственных потерь, но и к возможностям по-

лучения выгоды в результате превентивных мер. Определены этапы интегральной оценки коммерческого риска как экономического ресурса: предварительный анализ риск-ситуации, качественный анализ и идентификация рисков, количественная оценка ожидаемой величины риска, синтез полученных результатов и их применение в обосновании управленческих решений.

2. В рамках реализации концепции «риск-ресурс» разработан новый подход к оценке коммерческих рисков, отличающийся использованием модели, построение которой есть результат объединения простого регрессионного уравнения, характеризующего состояние рыночного равновесия, с ло-гит-моделью бинарного выбора, что позволило при формировании планов коммерческой деятельности вместо одновариантных точечных оценок прямой экстраполяции определить спектр допустимых альтернатив из наиболее вероятных трендов.

3. Обосновано направление совершенствования управления коммерческой деятельностью промышленных предприятий в условиях возникновения риск-ситуаций, основная идея которого состоит в интеграции процессов прогнозирования и планирования на основе мультитрендовых оценок величины спроса, используемых для формирования альтернативных плановых решений, обеспечивающих максимально возможное соответствие объемов производства величине рыночного спроса.

4. Введено для использования в методологии риск-менеджмента понятие трекинг-анализа, в ходе которого помимо прогнозных оценок коммерческого риска предусматривается определение обстоятельств скачкообразных переходов с одной траектории прогнозного образа на другую и вероятности их наступления, что позволяет выделять наиболее актуальную альтернативу из множества плановых решений. Трекинг-анализ является не только инструментом реализации альтернативных плановых решений, но и основой построения специальных карт коммерческих рисков, позволяющих определять их приоритетность в соответствии с основными положениями концепции «риск-ресурс» путем применения вербальных оценок риск-ситуаций.

Научная новизна исследования реализована в следующих результатах, полученных автором:

- уточнено понятие коммерческого риска с учетом двойственной природы воздействия риск-ситуаций на коммерческую деятельность и определе-

ны этапы его интегральной оценки, реализующие ключевые идеи концепции «риск-ресурс»;

- разработана эконометрическая модель оценки коммерческого риска в результате объединения простой регрессионной модели анализа состояния рыночного равновесия и логит-модели бинарного выбора, расширяющая возможности прогнозных оценок риск-ситуаций за счет получения для них как положительных, так и отрицательных значений;

- предложена мультитрендовая модель оценки величины спроса для формирования альтернативных плановых решений, отличающаяся интеграцией процессов прогнозирования и планирования в коммерческой деятельности;

- введено понятие трекинг-анализа как способа непрерывного упреждающего мониторинга рыночного спроса и разработан методический инструментарий его использования в практическом применении альтернативных плановых решений и выборе наиболее эффективного варианта;

- определен и обоснован новый способ перевода ранжированных количественных оценок рисков в вербальные значения, основанный на результатах трекинг-анализа и применяемый при построении карт коммерческих рисков.

Теоретическая значимость исследования состоит в научном обосновании направлений реализации ключевых идей концепции «риск-ресурс» в методическом инструментарии прогнозной оценки коммерческого риска, формирования альтернативных плановых решений, применения трекинг-анализа, построения карт рисков. Материалы, представленные в диссертационной работе, обеспечат расширение теоретической базы л приращение методических знаний в области риск-менеджмента.

Практическая значимость исследования заключается в возможности введения в практику риск-менеджмента представленных теоретических разработок и подходов к формированию альтернативных плановых решений на основе результатов трекинг-анализа и построения карт рисков как металлургическими предприятиями, так и другими хозяйствующими субъектами в целях совершенствования процесса управления коммерческой деятельностью.

Основные положения и выводы диссертационного исследования могут использоваться в учебном процессе при подготовке учебных пособий, анали-

тических кейсов, а также в ходе изучения студентами таких дисциплин, как «Бизнес-планирование», «Математические основы макро- и микроэкономики» и «Моделирование и прогнозирование социально-экономических процессов».

Достоверность результатов исследования обеспечена использованием официальных данных ЦБСД Федеральной службы государственной статистики и ЕМИСС. Рекомендации по разработке инструментария формирования альтернативных плановых решений, проведения трекинг-анализа, построения карт коммерческих рисков были практически подтверждены многовариантными прогнозными расчетами и нашли отражение в реализации прикладных аспектов концепции «риск-ресурс» на основе анализа обширного эмпирического материала по предприятиям металлургического производства.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты работы прошли апробацию и получили положительную оценку на международных и всероссийских научно-практических конференциях в городах Белгород, Москва, Санкт-Петербург, Воронеж, Орел, Пенза, Харьков в период 2006-2014 годов.

Работа выполнялась в соответствии с комплексной программой научных исследований кафедры «Экономика» Института Экономики НИУ «БелГУ». Результаты исследования применялись в научно-исследовательской работе «Разработка прогнозных оценок коммерческих рисков предприятий металлургического производства», выполненной в рамках внутривузовского конкурса грантов для реализации проектов по направлениям развития науки, технологий и техники «Инициатива» в НИУ «БелГУ» (проект № ВКГИ 0142013), а также приняты к использованию Комитетом экономического развития администрации Белгородского района Белгородской области, Управлением экономического развития и инвестиций департамента экономического развития администрации города Белгорода. Отделом кредитов и расчетов с бюджетом Финансового управления ОАО «Лебединский ГОК», ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» (подтверждено актами о внедрении).

Публикации. По результатам исследования опубликовано 15 научных работ общим объемом 6 а.л. (в т.ч. авт. - 5 а.л.), из них 5 статен (2.3 а.л. / 1.9 авт.) - в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ, и 10 статей (3,7 а.л. / 3,1 авт.), опубликованных в иных изданиях.

Объем, структура и содержание диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 229 источников.

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, установлены предмет и объект исследования, сформулирована цель и поставлены задачи, решение которых необходимо для ее достижения, определены положения, выносимые на защиту, раскрыта научная новизна, теоретическая и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе «Теоретико-методические основы концепции «риск-ресурс» рассматриваются эволюция взглядов и современная интерпретация риска как экономического ресурса. Проведен обзор основных подходов к экономической оценке рисков и выявлены проблемы их актуализации. Также теоретически обоснованы ключевые идеи концепции «риск-ресурс» в оценке рисков коммерческой деятельности.

Во второй главе «Разработка инструментария моделирования альтернативных плановых решений коммерческой деятельности в контексте концепции «риск-ресурс» приводится описание построения прогнозной модели оценки коммерческого риска как ресурса. Разработан подход к формированию альтернативных плановых решений коммерческой деятельности на основе использования мультитрендовой модели оценки величины спроса. Определен инструментарий практического использования альтернативных плановых решений путем введения в научный оборот понятия «трекннг-анализ» и оценки возможностей его использования в исследованиях коммерческих рисков в рамках концепции «риск-ресурс».

В третьей главе «Прикладные аспекты реализации концепции «риск-ресурс» на предприятиях металлургического производства» выявлены отраслевые особенности функционирования предприятий металлургического производства и обосновано их соответствие условиям концепции «риск-ресурс». Проведен вычислительный эксперимент трекинг-анализа и построения карт коммерческих рисков для металлургических предприятий.

В заключении сформулированы основные выводы диссертационного исследования.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Автором теоретически установлена двойственная природа, уточнено понятие и определены этапы интегральной оценки коммерческого риска как экономического ресурса.

В среде цивилизованных рыночных отношений большую часть рисков, присущих экономическим субъектам, составляют риски коммерческой деятельности, потребность в анализе которых возрастает с развитием практики аудита. Изучение коммерческих рисков промышленных предприятий обусловлено не только спецификой их деятельности, но и наличием в ней рыночных отношений с неопределенными колебаниями структуры и объема спроса.

Представленные в экономической литературе определения данного понятия характеризуются неоднозначностью трактовки и сущности экономического содержания. Кроме того, проведенный этимологический анализ понятия «коммерческий риск» позволяет сделать вывод о том, что нет четкости ни в определении вида и сферы деятельности, которым он принадлежит, ни в его экономическом содержании.

Отметим, что, несмотря на проработанность основных вопросов теории экономических рисков, общепризнанно, что к настоящему времени еще не сформированы единые методы идентификации факторов и определения интегральней го уровня коммерческого риска, одинаково пригодных для предприятий различных сфер деятельности. Наряду с этим, правомерным считается утверждение, что в российской экономической науке отсутствуют практические методики, позволяющие оценить коммерческие риски предприятий, которые бы сочетали методы качественного и количественного анализов.

На сегодняшний день оценка коммерческого риска по конечным результатам деятельности предприятий в статике является главным предметом исследований. Однако анализ динамики внутренних процессов и механизмов, определяющих закономерности изменения конечных результатов коммерческой деятельности и показателей оценки рисков, имеют несравненно большую практическую значимость. Отсутствие же эффективного аппарата упреждающего анализа

коммерческих рисков не только затрудняет процесс управления ими, но и препятствует целенаправленному использованию полученных оценок и выводов в коммерческой деятельности предприятия.

Одной из возможностей дальнейшего развития методологии количественного анализа и оценки коммерческого риска является применение концепции «риск-ресурс», которая позволит изучить двойственную природу проявления коммерческих рисков, характеризующуюся не только негативными (с потерями), но и позитивными (с дополнительным приращением результатов - полезности, прибыли, конкурентоспособности и т.п.) возможностями их реализации.

Возникает необходимость в уточнении понятия «риск». Под коммерческим риском следует понимать неопределенность результатов коммерческой деятельности, приводящую не только к возникновению финансово-хозяйственных потерь, но и к возможностям получения выгоды в результате превентивных мер.

Данным образом уточненное определение коммерческого риска позволяет установить основные признаки риск-ситуации, которые присущи экономическим ресурсам: наличие собственника; реальная стоимость (рыночная цена); количественное ограничение; возможность быть использованным в хозяйственной деятельности при достижении конечного результата.

Отношение собственности в условиях риск-ситуации определяется лицом, принимающим управленческие решения. Цена риска связана с вероятностью получения дохода в ходе принятия данного решения. Лицо, принимающее управленческие решения, как правило, исходит из временных, информационных материальных ограничений, которые, в конечном итоге, выступают количественными ограничениями риска. И наконец, принимаемое решение в условиях риска гарантирует более высокий конечный результат, чем безрисковая альтернатива.

Исходя из ключевых идей концепции «риск-ресурс», явно возникает необходимость в разработке нового инструментария оценки коммерческих рисков как экономических ресурсов, в котором была бы отражена двойственная природа проявления риск-ситуации.

Наглядное представление об оценке, отражающей двойственную природу риска, дает схема, представленная на рис 1. В этой схеме предусмотрено формирование интегральной оценки риска из двух составляющих: количе-

ственной и качественной. Следовательно, исследование риска как ресурса должно начинаться с разложения явления на составляющие элементы в виде взаимосвязи целого ряда условий и выделения основных причин и факторов, обуславливающих успехи и неудачи деятельности предприятий.

Этап - Содержание Результат

Ь Предварительный анализ рмск-снтуаини Выявление сфер проявления риска Рапоженис явления на составляющие Основные причины и факторы, порождающие риск-ситуацию

1 1

П. Качественный анализ н идентификация риска Структуризация факторов рисков и выявление ключевых индикаторов На основе анализа проводится классификация и ранжирование факторов риска Карта рисков

о

- Идентификация рисков и составление профиля риск-ситуации По каждой выделенной группе факторов риска уточняется конкретный вид риска

V

Определение нормативов приемлемых и граничных значении риска Лналнз »сходных (Эоиуи^е-ний и диапазона возмоЖ' ных значений

и J>

Ш. Количественная оценка ожидаемой величины риска Определение модели измерителя риска и диапазона изменений его значений Выбор ог^еночного показателя и с мелью формализации и постановки задачи опенки риска Прогнозная оценка риск-ситуации

и

Оценка текущего уровня риска Исчисление величины риска и сравнение полученных значений с установленными допущениями на основе применения базовых методов, моделей и концепций теории риска -

Планирование и прогнозирование ожидаемой риск-апл'ацни Оценка будущего уровня риска при планировании деятельности предприятия

II 1

IV. Синтез результа- Разработка методи- Организация управления Корректирующие

тов н их прнмененне в ческих принципов риск-сшт анисй на основе

обосновании управ* управления и регу- мониторинга внешней и

ленческпх решении лирования риском внутренней среды

Рис. 1. Этапы интегральной оценки коммерческого риска как экономического ресурса

Источник: составлено автором

В представленной схеме реализуется идея интеграции плана и прогноза, конкретная реализация которой приводится в следующем положении.

2. В рамках реализации концепции «риск-ресурс» разработан новый подход к оценке коммерческих рисков, позволяющий вместо одновари-антных точечных оценок прямой экстраполяции применять спектр допустимых альтернатив из наиболее вероятных трендов.

Качественно новый уровень оценки ожидаемых рисков предполагает отказ от традиционного представления о прогнозе как результате прямой экстраполяции и получении одновариантной точечной оценки и предусматривает определение сразу нескольких вариантов развития будущей ситуации. При этом прогнозирование «неединственного» будущего (возможно наиболее вероятного) предлагает формирование спектра альтернатив на основе так или иначе проявивших себя в прошлом трендов, который, по своей сути, является прогнозным образом будущего. Наличие альтернатив в прогнозной оценке коммерческого риска позволит воспринимать его, исходя из базовых идей концепции «риск-ресурс».

Основная идея моделирования будущего в виде прогнозного образа заключается в том. что будущее в отличие от прошлого многовариантно, но большая часть возможных вариантов будущего содержится в прошлом, в котором они распределены по всему горизонту исторического периода. В будущем эти варианты по упреждающему отрезку времени не распределены, а концентрируются в определенных моментах времени (рис. 2).

прогнозный о&раз

->6 ■■ »4

исторический периоо перим упреждения

Рис. 2. Графическое представление прогнозного образа Источник', составлено автором

Естественно, прогнозный образ считается более правдоподобным, если его вероятностное распределение устроено так, что более высокую вероятность имеют те варианты, которые ближе других к ожидаемой реальности.

Формирование прогнозного образа начинается с экстраполяционной состав-

ляющей, «расщепление» которой порождает многовариантный образ будущего. В качестве экстраполяционной составляющей показателя оценки коммерческого риска будем использовать величину расхождения между рыночным предложением и спросом, которую можно определить по формуле:

(1)

где объем производства (предложение) в момент времени Л 0,°- объем спроса (величина потребления) в момент времени I.

Предлагаемый показатель оценки коммерческого риска может быть однозначно оценен в долгосрочном периоде времени, поскольку в реальности не происходит одномоментной корректировки объема предложения (()?) или спроса (О)?). Постепенная их корректировка при достижении нового состояния рыночного равновесия позволяет не только выявлять ситуацию коммерческого риска, но и исследовать вопрос о существовании соотношения между величиной риска и показателем, характеризующим диспропорцию рыночного предложения и спроса (г^. Практическое применение данного показателя позволяет расширить возможности моделирования коммерческих рисков и оценить их величину показателем, представляющим собой .математическое ожидание случайной величины, рассчитанной на основе усредненных оценок возможных отклонений от тренда разности между объемами предложения и спроса.

Реализация предлагаемого подхода альтернативной оценки коммерческого риска связана с построением трех моделей: авторегрессионной модели экстраполяционной составляющей; дискретно-непрерывной модели прогнозного образа; полпноминальной логпт-модели оценки вероятностей реальности ожидаемых вариантов прогнозного образа.

Модель интегральной оценки коммерческого риска как ресурса представлена на рис 3. В ее описании на языке математики используются следующие обозначения: г, - величина расхождения между предложением и спросом на рынке в момент времени I; Ьо, Ь, - оцениваемые параметры той части модели, которая отвечает за тренд уровня рассматриваемой величины; й- оцениваемый параметр стохастической составляющей модели, характеризующий средний уровень возможного отклонения фактически наблюдаемого расхождения от тренда и интерпретируемый как средняя величина риска; .г, - дискретная независимая переменная, принимающая случайным образом два значения: 1 или -1; е, - ненаблюдаемая случайная величина, характеризующая ту часть вариации моделируемой переменной, которая не объясняется включенными в модель регрессорами;

а0, а, - параметры модели бинарного выбора, оцениваемые с помощью метода

максимального правдоподобия; г, - независимая переменная, по значениям которой определяется вероятность реальности вариантов формируемого прогнозного образа.

I. Формирование исходных данных 1.1 Определение функции спроса

1.2 Определение функции предложения 6* = Ьа+Ь1е_1Р_1+У„

1.3 Определение аналитической составляющей модели

^

II. Построение экономет-рической модели оценки коммерческого риска как ресурса 2.1 Построение авторегрессионно/! модели аналитической составляющей = 4+4';-,

2.2 Идентификация и формирование дискретной ненаблюдаемой переменной 1+1, /",-;;> 0, /; - г, < 0.

2.3 Построение дискретно-непрерывной модели с ненаблюдаемой переменной Г,

2.4 Формирование зависимой и независимой переменной логит-модели |1, №0, [0, /;-;; <0. г, =->). 1г г, =(г, + =,)-100

2.5 Оценка параметров логит-модели множественного выбора

III. Построение прогнозного профиля коммерческого риска 3.1 Подготовка данных упреждающего периода „«о +«■--,

3.2 Формирование прогнозной модели профиля коммерческого риска

3.3 Прогнозная оценка коммерческого риска как ресурса

Рис. 3. Авторская модель оценки коммерческого риска как ресурса Источник: составлено автором

Представленная модель (рис. 3) оценки коммерческого риска как экономического ресурса предназначена для проведения прогнозных расчетов и поэтому наделена специфическими свойствами, которые необходимы для того, чтобы обеспечить соблюдение корректности при получении прогнозных оценок коммерческих рисков.

1. Если 1^+1 < 0, то диспропорция между объемом спроса и предложения ха-

растеризуется избытком производства, а величина показывает возможный размер убытков, которые будет нести производитель за счет сокращения цены и сворачивания производственных мощностей.

2. Если 11,+1 > 0, то диспропорция между объемом спроса и предложения характеризуется дефицитом товаров, возникает риск недополучения прибыли. Положительное значение оценки риска свидетельствует о возможности наращивания объемов производства, производственного потенциала или более полного использованга производственных мощностей.

3. Если 1*,+] = 0, то диспропорция между объемом спроса и предложения отсутствует, что характерно для рыночного равновесия.

Подводя итог, отметим, что оценку коммерческого риска в рамках концепции «риск-ресурс» необходимо проводить на основе построения предиктора (прогностического параметра). Целесообразность практического применения предикторных оценок, во-первых, связана с отсутствием в анализе коммерческих рисков классических подходов, основанных на прогнозных расчетах, а во-вторых, предполагает наличие модели со свойствами, предусмотренными в концепции «риск-ресурс».

3. Обосновано направление совершенствования управления коммерческой деятельностью в условиях возникновения риск-ситуаций на основе формирования альтернативных плановых решений, обеспечивающих промышленным предприятиям возможность работы при максимально возможном соответствии объемов производств величине рыночного спроса.

В предлагаемой модели прогнозной оценки коммерческого риска реализованы не все основные идеи концепции «риск-ресурс». Необходимо не только уметь получать положительные или отрицательные значения оценки коммерческих рисков, но н в дальнейшем применять их на практике. Поэтому завершающим этапом практической реализации таких идей в построении прогнозной оценки коммерческих рисков является взаимодействие процессов планирования и прогнозирования коммерческой деятельности.

Прогнозирование по сущности своей реализации является непрерывным процессом, который предшествует разработке плана, следует за ним, проводится в процессе разработки плана или самостоятельно играет роль плановых ориентиров. Несмотря на то, что планирование утратило свою доминирующую позицию в коммерческой деятельности, в последнее время стали появляться идеи

применения комбинированных подходов, приводящих к интеграции процессов планирования и прогнозирования. При этом уточнение прогнозов с учетом вновь поступающей информации об исследуемых явлениях, как правило, отражается в корректировках плана.

Прогнозные оценки ожидаемых риск-ситуаций в коммерческой деятельности целесообразно использовать в качестве плановых ориентиров. На их основе долгосрочные планы заменяются альтернативными плановыми решениями, что позволяет решить задачу трансформации неопределенности в состояние ожидаемой определенности. Это способствует повышению эффективности производства, экономии затрат и, в конечном счете, снижению величины коммерческого риска.

Отметим, что основой планирования коммерческой деятельности любого предприятия является формирование плана объемов продаж на основе прогнозных оценок величины спроса, который, как правило, используется в качестве плана производства. Следовательно, применение прогнозных значений величины спроса является предпосылкой не только для построен™ альтернативных планов коммерческой деятельности, но и их использования в ходе планирования объемов производств.

Эконометрическая модель величины спроса, на основе которой реализуются эти предложения, записывается в виде:

= «о + + </,*„ + ¿2*2, + с, (2)

Коэффициенты модели оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов, а значимость коэффициентов при фиктивных переменных <1, проверяется на основе /-критерия Стьюдента.

Число вариантов, которое рассчитывается с помощью этой модели, определяется числом комбинаций коэффициентов модели и их значений, стоящих перед дискретными переменными ЛГ|, и ху. Эти комбинации коэффициентов ставятся в соответствие вербальным оценкам, что упрощает процедуру принятия управленческого решения.

Непрерывная составляющая модели (2) представляет собой авторегрессионную модель, использование которой предполагает стационарность временного ряда. Порядок же модели определяется на основе вычисления значений частных коэффициентов автокорреляции или же на основе последнего

коэффициента авторегрессионного уравнения к-го порядка, статистическая значимость которого свидетельствует об отличии от нуля частного коэффициента автокорреляции.

В отличие от традиционных способов построения сценариев, требующих своей идентификации, план альтернативных решений способен повысить эффективность коммерческой деятельности и обеспечить своевременный маневр ресурсами непосредственно в ходе принятия управленческих решений.

Последовательность этапов формирования альтернативных плановых решений представлена на рис. 4:

1. Формирование базы для построения альтернативных плановых решений

1.1 Подготовка данных упреждающего периода

1.2 Формирование модели прогнозного образа величины спроса

1.3 Прогнозная оценка величины спроса

_1.4 Оценка устойчивости трендовой составляющей прогнозного образа

" и

2. Формирование рейтинговых классов в альтернативных плановых решениях

2.1 Построение модели множественного выбора с упорядоченными альтернативами

2.3 Уточнение рейтинговых классов в соответствии с условным вероятностным

распределением

2.3 Разработка практических рекомендаций использования прогнозных оценок в _рейтинговых классах

3. Расчет прогнозной оценки коммерческого риска как ресурса

3.1 Подготовка данных для формирования прогнозного профиля

3.2 Экспертное оценивание реальности вариант прогнозного образа _3.3 Выбор плановых ориентиров для объемов производств

Рпс.4. Этапы формирования альтернативных плановых решении Источник', составлено автором

Проводя описание формирования альтернативных плановых решений, необходимо рассмотреть вопрос об оценке устойчивости модели альтернативной динамики, в которой верификация альтернатив осуществляется не по окончанию упреждающего периода, а при составлении самого прогноза. Поскольку устойчивость эконометрической модели напрямую связана с разбросом исходных данных и с объемом выборки, то качество и объем информации исторического периода в основном и определяют ее адекватность. Важным аспектом оценки устойчивости является выявление бифуркационных точек. Этот вопрос в диссертационном исследовании решается с помощью конечно-разностных неоднородных уравнений, описывающих динамику изменения величины спроса.

4. Введено понятие трекинг-анализа, являющегося инструментом практической реализации альтернативных плановых решений и построения специальных карт рисков, на основе которых определяется актуальный план из множества альтернативных плановых решений.

Предлагаемый подход предикторной оценки коммерческих рисков на основе построения прогнозного образа величины спроса и формирования планов альтернативных решений, в конечном итоге, сводится к исследованию альтернативной динамики состояния рыночного равновесия.

Данная задача, как правило, связана с постоянным обновлением сведений об основных процессах, происходящих на рынке. Для практической ее реализации мы предлагаем использовать трекинг-аналнз, под которым следует понимать регулярный упреждающий мониторинг, обеспечивающий обновление сведений о ситуации на рынке и динамике основных процессов. В научной экономической литературе и практике управления аналогичное понятие отсутствует.

Использование трекинг-анализа в качестве основного инструмента исследования коммерческих рисков в рамках концепции «риск-ресурс» позволит не только оценить реальное состояние происходящих процессов, но и определить направления, перспективы и сценарии развития, разработать комплекс воздействий, выявить возможные резервы проводимой политики.

Логика проведения трекинг-анализа предусматривает построение текущего прогнозного образа величины спроса с оценкой вероятностного распределения выделенных альтернатив и определением их формальной принадлежности к конкретному классу рейтинга, вероятность обладания которым у них является наибольшей. Далее для объема производства устанавливается плановый ориентир на основе именно той альтернативы прогнозного образа величины спроса, у которой вероятность проявления на данный момент считается наибольшей. Использование данного ориентира в качестве плановых показателей объема производства позволит оценить величину коммерческого риска. Однако плановое значение объема производства, установленное указанным способом, отражает кратковременные эффекты рынка и со временем подвержено изменениям. Поэтому помимо прогнозных оценок коммерческого риска, в трекинг-аналнзе предусматривается определение моментов скачкообразных переходов с одной траектории прогнозного образа на другую и вероятность их наступления. Идентификация «критических точек», в которых теряется устойчивость прогноза в результате смещения текущего вероятностного распределения и наступает момент смены

ориентира, раскрывает основную суть трекинг-анализа.

Процедура трекинг-анализа прогнозной оценки коммерческого риска как ресурса имеет следующее описание (рис. 5):

I. Построение модели прогнозного образа изучаемой величины

□

II. Формирование альтернативных плановых решений

III. Выбор оптимальной плановой альтернативы

IV. Процедура трекинг-анализа

1. Расчет прогнозных оценок и определение плановых показате-

лей

1.1 Подготовка данных для прогнозных расчетов и планирования

1.2 Построение прогнозного образа и формирование плана альтернативных решении

1.3 Выбор варианта альтернативы плана в качестве ориентира_

2. Анализ стабильности и устойчивости альтернатив прогноза

2.1 Подготовка данных для оценки стабильности и устойчивости

2.2 Оценка стабильности н устойчивости прогноза -альтернатив плана решении

2.3 Идентификация появления «критических точек»

3. Корректировка плана альтернатив и переход на новый ориентир

3.1 Обновление и корректировка данных

3.2 Оценка объема вовлеченных ресурсов

3.3 Расчет величины коммерческого риска

Рис. 5. Основные этапы трекинг-анализа прогнозной оценки коммерческого риска как ресурса Источник: составлено автором

Отметим, что механизм реализующих его процедур требует:

- во-первых, использовать лаговое отставание динамики спроса от предложения. Это дает возможность управлять процессом производства путем сравнения прогнозных и плановых оценок в ходе достижения состояния рыночного равновесия;

- во-вторых, предполагается проводить непрерывное наблюдение за величиной спроса, моделировать его динамику, определять траектории прогнозного образа, которые в дальнейшем будут сопоставляться с плановыми показателями объемов производств и наиболее вероятными оценками спроса. В результате такого непрерывного сравнения данных прогнозная оценка коммерческого риска может трактоваться в соответствии с концепцией «риск-ресурс».

В заключение описания процедуры трекинг-анализа, следует отметить, что в ходе построения плана альтернативных решений формально каждой альтернативе присваивается один рейтинг, вероятность обладания которым у нее наибольшая. В то же время по результатам трекинг-анализа может произойти

корректировка реальности рейтинговых оценок и соответствующая смена производственного плана.

Для повышения надежности принимаемых решений по смене производственного плана удобно пользоваться картой рисков, построенной на основе вербальных оценок из специальным образом разработанной шкалы, один из возможных вариантов которой приводится в табл. 1.

Таблица 1

Шкала вербальных оценок_

.N'2 п/п Вербальная мера проявления величины (вероятности) риска Обозначение меры проявления величины (вероятности)риска

1 Низкая Н

2 Приемлемая П

3 Высокая В

4 Очень высокая ОВ

Процедура перевода количественных оценок в вербальные требует более детального описания, поскольку для каждой выделенной группы необходимо определить не только механизм перевода, но и граничные значения. Удобным инструментом для этого является модель (2), позволяющая реализовать концепцию риск-ресурс, в соответствии с которой коммерческий риск может принимать как положительные, так и отрицательные значения.

Поскольку в прогнозной модели оценки коммерческого риска выделяют количественную и вероятностную составляющую, то на основании взаимосвязи коммерческого риска с вариантами прогнозного образа можно перейти к вербальным оценкам для количественной компоненты, а путем исследования значений логит-модели бинарного выбора от экспертной оценки перейдем к вербальным оценкам для вероятностной компоненты (табл. 2).

Таблица 2

Соответствие вербальных оценок и величин коммерческих рисков

Классификационная группа прогнозного образа Характерпст 11кагрупп ы Вербальная мера оценки

-+(¡¡+1/: достаточно благоприяшая cm vanna lia рынке H

+с1,-с1: олагоприятиая сипаипя па рынке П

неолагопрпятная сит\а1шя на рынке В

-с!,-с!; весьма неблагоприятная ситуация на рынке ОВ

При установлении этого соответствия важно иметь представление о чувствительности модели к экспертным оценкам по поводу ожидаемой ситуации. Чувствительность модели хорошо иллюстрирует график, представленный на рис. 6. Поскольку все графики, выражаюшие эту зависимость, имеют одну и ту же конфигурацию, то на их основе без труда выделяются зоны чувствительно-

сти и определяют пороговые значения, характеризующие изменяющуюся восприимчивость коммерческого риска от величины экспертных оценок.

г> $ -г> ^ #

+ ^ V -I

Рис. 6. Взаимосвязь коммерческого риска со значениями экспертных оценок

Источник: составлено автором

Из графика (рис. 6) видно, что зависимость наступления риск-ситуации от величины экспертных оценок симметрична относительно точки пересечения с осью абсцисс (¡и3), в которой коммерческий риск равен нулю. Экспертные оценки в области, превышающей значение ц3, изначально определяют состояние риск-ситуации превышения предложения над спросом или спроса над предложением, а значения диапазона от 0 до /о воспроизводят противоположную ситуацию.

С экономической точки зрения знак оценки характеризует превышения либо величины предложения над спросом, либо спроса над предложением. Поскольку каждое предприятие само определяет, в какой зоне проявления коммерческого риска ему будет выгоднее функционировать, исходя из имеющихся ресурсов, то в процессе построения карт рисков знак оценки можно не учитывать. Абсолютное же значение коммерческого риска напрямую зависит от варианта прогнозного образа и экспертной оценки.

В представленном распределении зависимости величины коммерческого риска от значений экспертных оценок можно выделить четыре зоны, позволяющие ввести вербальные оценки для вероятности возникновения риск-ситуации (табл. 3).

Таблица 3

Зоны экспертных шкал Пороговые значения зон шкалы экспертов Вербатьная мера оценки

первая - зона уверенных ответов, свидетельствующая об отсутствии риск-ситуации У — № Н

вторая - зона повышенной чувствительности, отражающая возникновения приемлемого уровня проявления риск-ситуации №< V < № или № < у*< ц4 П

третья - зона повышенной чувствительности, характеризующая значительный уровень проявления риск-ситуашш м, < у < Р: или щ <у'< № В

четвертая - зона уверенных ответов, подтверждающая высокий уровень проявления риск-ситуации .V < ИЛИ V* > //5 ОВ

Таким образом, алгоритм формирования альтернативных плановых решений с идентификацией четырех возможных траекторий прогнозного образа величины спроса позволяет определить не только прогнозную оценку, но и перейти к вербальным оценкам как для количественной величины коммерческого риска, так и для вероятности выделенных вариант.

Финальным результатом всех расчетов является карта рисков, изображенная на рис. 7.

& §

I

-с 2

I §

Р. 2

—-—. н п в ОВ

ОВ II п ш ш

в I п п III :

п I I п п

н I I I п

вероалышя оценка величины проявления риска

Рис. 7. Графическое представление карты рисков Источник: составлено автором

В соответствии с позицией выделенных областей графическое представление карты рисков позволяет определить их приоритетность:

- I группа - низкие риски (белая область карты), которые находятся в пределах нормы и позволяют удерживать показатели коммерческой деятельности на допустимом уровне;

- II группа - средние риски (светло-серая область карты) - вторые по приоритетности, нуждаются в постоянном мониторинге и контроле;

- III группа - катастрофические риски (темно-серая область карты) имеют наиболее высокий приоритет и требуют повышенного внимания.

Таким образом, трекинг-анализ обеспечивает формирование и реализацию плана альтернативных решений, предусматривая проведение взаимосвязанных расчетов и своевременную корректировку по мере поступления новых данных о ситуации на рынке. Это позволяет эффективно использовать ресурсную составляющую риска, существование которой поддерживается концепцией «риск-ресурс».

В заключение диссертационного исследования, на основе реализации поставленных задач можно сформулировать следующие выводы:

- проведенный анализ основных методов и подходов к оценке экономических рисков позволил выявить направление дальнейшего развития методологии риск-менеджмента на основе применения концепции «риск-ресурс»;

- раскрыта двойственная природа проявления риск-ситуации в коммерческой деятельности и показана возможность получения для нее как положительных, так и отрицательных оценок. В результате уточнено понятие коммерческого риска и определены этапы его интегральной оценки, исходя из ключевых идей концепции «риск-ресурс»;

- разработана авторская модель оценки коммерческого риска как экономического ресурса на основе применения гипотезы альтернативных ожиданий и построения прогнозного образа состояния рыночного равновесия, позволяющая учитывать не только негативные (потери), но и позитивные (дополнительное приращение результатов - полезности, прибыли, конкурентоспособности и т.п.) возможности реализации риск-ситуации;

- предложен подход к формированию альтернативных плановых решений, методическая реализация которого предполагает построение прогнозного образа величины спроса, использование экспертных оценок, выделение рейтинговых классов и оценку устойчивости траекторий прогноза;

- введено понятие трекинг-анализа как основного инструмента практического использования альтернативных плановых решений. При разработке математического аппарата реализации трекинг-анализа установлена необхо-

димость применения групповых экспертных оценок для проведения своевременной корректировки плана альтернатив и перехода на новый ориентир;

- проведен вычислительный эксперимент трекинг-анализа для предприятий металлургического производства, в ходе которого результаты расчетов по предложенному математическому аппарату его реализации легли в основу построения карт коммерческих рисков и разработки правил перевода количественных оценок риск-ситуации в вербальные, позволяющие принимать решения в соответствии с основными положениями концепции «риск-ресурс».

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в журналах и изданиях, рекомендованных ВАК

1. Сивцова, Н.Ф. Прогнозные оценки коммерческих рисков промышленных предприятий / Н.Ф. Сивцова // Известия высших учебных заведений Северо- Кавказский регион: Серия: Общественные науки. - 2006. - № Б24. -С. 79-81 (0,2 а.л. авт.).

2. Сивцова, Н.Ф. Методические аспекты трекинг-анализа предикторной оценки коммерческого риска / В.В. Давние, Н.Ф. Сивцова // Современная экономика: проблемы и решения. -2012. -№ 9(33). -С. 104-110 (0,4/0.3 а.л. авт.).

3. Сивцова, Н.Ф. Трекинг-аналнз и план альтернативных решений /

B.В. Давние, Н.Ф. Сивцова // Современная экономика: проблемы и решения. -2013. - № 7 (43). - С. 108-115 (0,4/0,3 а.л. авт.).

4. Сивцова, Н.Ф. Экспертная оценка и трекинг-анализ предикторной составляющей коммерческих рисков / Н.Ф. Сивцова // Современная экономика: проблемы и решения. - 2013. - № 11 (47). - С. 221-227 (0,5 а.л. авт.).

5. Сивцова, Н.Ф. Реализация альтернативных плановых решений на основе трекинг-анализа и экспертных оценок / В.В. Давние, Н.Ф. Сивцова // Современная экономика: проблемы и решения. - 2014. - № 12 (60). - С. 8-21 (0,8/0,6 а.л. авт.).

Статьи в научных журналах и сборниках

6. Сивцова, Н.Ф. Формализация задачи анализа и оценки коммерческого риска / Н.Ф. Сивцова // Проблемы экономики и управления. - 2005. - № 4. -

C. 76-78 (0,3 а.л. авт.).

7. Сивцова, Н.Ф. Моделирование ситуации коммерческого риска промышленных предприятий / Н.Ф. Сивцова // Финансы, кредит и международные экономические отношения в XXI веке: материалы 1-й международной научной конференции 6-7 апреля 2006 года: сборник докладов. - СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов, 2006. -С. 367-369 (0,4 а.л. авт.).

8. Сивцова, Н.Ф. Моделирование и прогнозирование рыночного равновесия в оценке коммерческих рисков / Н.Ф. Сивцова // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы IV международной научно-практической конференции 10-11 апреля 2008 г. - Воронеж: Воронежский государственный университет, 2008. - С. 289-294 (0,4 а.л. авт.).

9. Сивцова, Н.Ф. Ресурсный подход в анализе и оценке коммерческих рисков промышленных предприятий / Н.Ф. Сивцова // Современная экономика: проблемы и решения. - 2011. - № 2 (18). - С. 95-101 (0,5 ал. авт.).

10.Сивцова, Н.Ф. Механизм формирования плана альтернативных решений прогнозной оценки коммерческих рисков / Н.Ф. Сивцова // Современные проблемы социально-экономического развития России: материалы IV Международной научно-практической конференции, г. Белгород, 1 марта 2013 г. -Белгород: НИУ « БелГУ», 2013. - С. 44-48 (0,4 ал. авт.).

11.Сивцова, Н.Ф. План альтернативных решений и ресурсный подход к оценке коммерческих рисков / В.В. Давние, Н.Ф. Сивцова // Стратегическое планирование и развитие предприятий. Секция 5: материалы Четырнадцатого всероссийского симпозиума. Москва, 9-10 апреля 2013 г. - М.: ЦЭМИ РАН, 2013. - С. 41-44 (0,6/0,3 а.л. авт.).

12.Сивцова, Н.Ф. Планы альтернативных решений в повышении уровня конкурентоспособности продукции / Н.Ф.Сивцова // Конкурентоспособность экономики в эпоху глобализации: российский и международный опыт: материалы II заочной международной научно-практической конференции, г. Белгород, 26 сентября 2013 г.- Белгород: НИУ « БелГУ», 2013. - С. 75-78 (0,3 ал. авт.).

13.Сивцова Н.Ф. Выбор планового ориентира и его обоснование в тре-кинг-анализе коммерческих рисков / Н.Ф. Сивцова // Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов: материалы V Международной научно-практической Интернет-конференции, 15 декабря 2013 г. - 15 февраля 2014 г. / под ред. Л.Ю. Богачковой, В.В. Давниса. - Волгоград, гос. ун-т, Воронеж, гос. ун-т. - Волгоград: Консалт, 2013. - С. 257-261 (0,5 ал. авт.).

14. Сивцова, Н.Ф. Эконометрическая модель оценки коммерческого риска как ресурса / Н.Ф. Сивцова // Молодой ученый. - 2014. - № 1 (60). - С. 419-423 (0,6 ал. авт.).

15.Сивцова, Н.Ф. Трекинг-анализ и планы альтернативных решений в построении карты коммерческих рисков / В.В. Давние, Н.Ф. Сивцова // Научный результат: Экономические исследования. - 2014. - № 1. - С. 70-80 (0,7/0,35 ал. авт.).

Подписано в печать 24.02.2015. Формат 60*84/16 Гарнитура Times New Roman. Усл. п. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 49. Оригинал-макет подготовлен и тиражирован в ИД «Белгород» НИУ «БелГУ» 308015, г. Белгород, ул. Победы, д. 85.