Файл: Антикризсное управление.doc

А.М. Семиглазов, В.А. Семиглазов. Сборник задач по дисциплине «Антикризисное управление предприятием». Учебное пособие – Томск: кафедра ТУ, ТУСУР, 2012. – 87 с.

Целью настоящего Сборника задач является научить студентов, слушателей принимать обоснованные управленческие решения в области инновационного менеджмента на базе теорий вероятности, статистики, линейного, динамического программирования, компьютерного моделирования в среде MS Excel, теории игр.

Содержание

Введение 4

1. Оценка эффективности реструктуризации фирмы 5

2. Оценка риска и эффективности реализации проекта в условиях финансового оздоровления фирмы 5

3. Прогнозирование дебиторской кризисустойчивости при коммерциализации разработок 8

4. Оценка кризисустойчивости фирмы на основе SWOT-анализа 12

5. Расчет вероятности банкротства банков и фирм 19

6. Многокритериальный метод прогнозирования кризисустойчивости предприятия 21

7. Инвестирование в условиях кризиса 30

8. Принятие управленческих решений в антикризисном менеджменте на основе статистических гипотез 40

9. Финансовый анализ и прогнозирование продаж в антикризисном управлении 50

10. Задачи анализа безубыточности и финансовой устойчивости предприятий 66

Введение

В условиях глобального финансово-экономического кризиса мирового масштаба освоение практических приемов в принятии антикризисных управленческих решений является чрезвычайно актуальной задачей.

В настоящем Сборнике основной акцент сделан на разработку и использование математических критериев диагностики, прогнозирования и финансового оздоровления предприятий.

Успешное освоение практических примеров предполагает, что студенты и слушатели свободно ориентируются в вопросах теории вероятности, статистики (в частности регрессионный анализ, оценка статистических гипотез, прогнозирование), финансовом анализе, инвестировании, в компьютерном моделировании в среде EXCEL.

Авторы считают, что в ряде случаев в процессе принятия управленческих решений, гораздо труднее сформулировать задачу, чем решить ее известными методами.

В Сборнике сформулированы задачи и даны методы их решения, а студентам и слушателям предлагается самостоятельно сформулировать подобные задачи и решить их из общего лекционного курса дисциплины «Антикризисное управление предприятием».

Авторы надеются, что настоящий Сборник поможет привить студентам вкус к математическим методам исследования управленческих решений и тем самым повысить их объективность, достоверность и обоснованность.

С уважением, авторы.

1. Оценка эффективности реструктуризации фирмы Задача 1

При слиянии акционерного капитала двух фирм аналитики фирмы, получающей контрольный пакет акций, полагают, что сделка принесет успех с вероятностью, равной 0,65, если председатель совета директоров поглощаемой фирмы выйдет в отставку; если он откажется, то вероятность успеха равно 0,3. Предполагается, что вероятность ухода в отставку председателя составляет 0,7. Чему равна вероятность успеха сделки?

Формула полной вероятности:

P (A)=P (A/H₁)P(H₁)+P(A/H₂)P(H₂).

P(A) – вероятность события А (успех сделки)

P(H₁) - вероятность ухода = 0,7

P (A/H₁) – вероятность успеха сделки при уходе = 0,65

P (A/H₂) – вероятность успеха сделки, если остается = 0,3

P(H₁) - вероятность того, что председатель останется 1-0,7 =0,3.

P(A)=0,65  0,7+0,30,3=0,545

Как оценивать вероятности?

№

Словесная оценка событий

P количественный аналог

Практически невозможное

Очень маловероятное

Скорее не произойдет

Одинаково возможное

Скорее произойдет, чем не произойдет

Очень вероятное

Практически достоверное

 0,001

 0,05

0,3

 0,5

≥ 0,7

≥ 0,95

P >0,99

2. Оценка риска и эффективности реализации проекта в условиях финансового оздоровления фирмы Задача 2

Мерой риска коммерческого (финансового) решения следует считать среднеквадратичное отклонение значения показателя эффективности этого решения.

Пример.

Акционерному обществу предлагаются два рискованных проекта.

Вероятность события.

	Проект 1	Проект 2
Вероятность события	0,2 0,6 0, 2 P_i¹	0, 4 0,2 0,4 P_i²
Наличие поступления, млн. руб.	40 50 60 X_i¹	0 50 100 X_i¹

Определяем математическое ожидание M₁ и M₂.

Проект 1. M₁=40 0,2+50  0,6+ 60  0,2=50 млн. руб.

Проект 1. M₂=0  0,4+ 50  0,2 + 100  0,4 = 50 млн. руб.

Вроде бы проекты одинаковы по эффективности.

Посмотрим далее среднеквадратичное отклонение – как меру риска:

Коэффициенты вариабельности

Вроде бы надо выбрать проект № 1, т.к. он менее рискованный

Однако, если считать, что доходность проектов подчинена нормальному закону, то предельная доходность по проектам будет определяться таким образом:

Проект 1.

Проект 2.

Если у акционерного общества есть долг 80 млн. и ему неоткуда ждать помощи, то ему лучше выбрать проект 2, т.к. он если повезет, может не только рассчитаться с долгом, но и получить прибыль. Ну а если не повезет, то уже хуже не будет – все равно банкрот.

3. Прогнозирование дебиторской кризисустойчивости при коммерциализации разработок

В инновационном менеджменте финансовая кризисустойчивость может рассматриваться в двух аспектах. Во-первых, инвестора интересует кризисустойчивость инновационной фирмы, чтобы обезопасить свои инвестиции и получить на них доход; поставщиков интересует, сумеет ли инновационная фирма рассчитаться за поставки материалов, сырья, комплектующих без предоплаты (кредиторская задолженность). Во-вторых, инновационную фирму интересует, сумеют ли клиенты, покупатели рассчитаться за поставленную им продукцию без предоплаты (дебиторская задолженность), – в целях расширения круга потребителей нового изделия.

Из всех возможных финансовых показателей для данной цели, пожалуй, лучше всего подходит коэффициент текущей ликвидности (КТЛ), который предназначен для характеристики платежеспособности предприятий:

где – ликвидные активы: денежные средства и ценные бумаги; дебиторская задолженность; запасы сырья и незавершенная продукция соответственно;

–пассивы: кредиторская задолженность и краткосрочные кредиты банка соответственно.

В Постановлении правительства РФ от 20 мая 1994 г. № 498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности предприятий» указывается, что гарантией полной платежеспособности является двукратное превышение ликвидных активов над краткосрочными обязательствами ().

Понятно, что фирмы с КТЛ<1 можно столь же четко отнести к явным банкротам, ибо у них ликвидных активов меньше, чем долгов. Остается еще одна группа предприятий, у которых 1<КТЛ<2. О них нельзя сказать с полной определенностью, вернут или не вернут они долги своим партнерам. Ответ на этот вопрос (прогноз) можно дать лишь с той или иной степенью вероятности. Оценить ее можно несколькими приемами. Ниже мы рассмотрим те из них, которые наиболее легки для практического использования.

Прогнозирование с помощью неравенства Чебышева. Неравенство Чебышева имеет следующий вид:

Оно позволяет находить верхнюю границу того, что случайная величина х отклонится в обе стороны от своего среднего значения М(х) на величину больше ξ. Эта величина равна или меньше, чем , где² – дисперсия случайной величины х, определяемая по формуле

Нас интересует вероятность отклонения только в одну сторону (в большую), поэтому вышеприведенное неравенство Чебышева надо переписать следующим образом:

(4.7)