В условиях современного информационного общества и широкой доступности статистической и аналитической информации о характеристиках бизнеса в различных направлениях социально-экономической деятельности, актуальной остается разработка систем поддержки принятия решений (СППР) в сфере бизнес-планирования, ориентированных на конечного пользователя – экономиста-аналитика, предпринимателя, бизнесмена – функционера открытой, мобильной, информационно насыщенной бизнес-среды.
Большинство современных программных продуктов в сфере бизнес-планирования (Project Expert, Альт-инвест, ИНЭК-Аналитик и др.) базируются на имитационных моделях деятельности предприятий, характеризующихся значительным уровнем детализации материальных и финансовых потоков предприятия. Однако имитационные модели обладают следующими, существенными для экспресс-бизнес-планирования, недостатками: 1) не предназначены для получения оптимальных значений показателей эффективности и оценки потенциала деятельности предприятий; 2) как правило, требуют большого количества численных реализаций параметров модели только для того, чтобы «нащупать» квазиоптимальные значения переменных и критериев.
Использование оптимизационных моделей деятельности предприятий требует, наряду с уравнениями движения и ограничениями этой деятельности, обязательного учета критериев ее эффективности. При этом оптимизационный подход несколько ограничивает возможности учета информации микроэкономического уровня по соотношению спроса-предложения, отраслевым особенностям деятельности предприятий, временной неравномерности инвестиционных, операционных и финансовых потоков. Вместе с тем, применение оптимизационных моделей позволяет решать многочисленные задачи в сфере планирования и прогнозирования, не доступные при использования имитационных моделей, такие как определение оптимальных объемов инвестиций и производства, стоимости бизнеса, потенциалов доходных потоков и пр. Из вышесказанного следует не только целесообразность, но и необходимость совмещения преимуществ имитационных и оптимизационных методов [2, 12] в бизнес-планировании, а также разработка полноценных СППР, базирующихся на оптимизационных математических моделях. Такие СППР должны допускать применение эффективных методов их теоретического и численного анализа и разработку пакетов программ для автоматизированного ввода и вывода информации в формате, устраивающем конечного пользователя, и ориентированных на их использование в современных высокотехнологичных информационных устройствах. Рассмотрим некоторые элементы концепции информационно-аналитического обеспечения оптимизационно-имитационного бизнес-планирования.
Информационно-аналитическое обеспечение
Очевидно, что информационное обеспечение бизнес-планирования целесообразно осуществлять из доступной в сети Интернет экономико-статистической информации следующего содержания.
Характеристики основных производственных активов (количество, стоимость, производительность и срок службы производственного оборудования, объектов недвижимости и т.п.), в том числе нематериальных (объекты интеллектуальной собственности и пр.).
Сведения об объемах производства и реализации продукции или услуг, их себестоимости и стоимости, а также спросе на них.
Характеристики внешней экономической среды: уровень инфляции, ставки налогов, кредитов, характерные горизонты планирования и пр.
Важными свойствами информационно-аналитической базы бизнес-планирования, должны являться, с одной стороны, минимальность набора перечисленных характеристик, а с другой, – ее достаточность для получения доходных и расходных потоков финансово-хозяйственной деятельности в соответствии с заданными алгоритмами, концептуально соответствующими бухгалтерским правилам расчета указанных потоков, принятым в Российской Федерации.
Зададим следующие характеристики основных производственных фондов, продукции и рыночного окружения инвестиционного проекта:
n – количество видов продукции (услуг) и основных производственных фондов (ОПФ) (они совпадают в соответствии с принципом чистых отраслей) , шт.;
k=1,…, n – порядковый номер ОПФ (производственного предприятия, отрасли, направления экономической деятельности и т.п.);
Pk – cтоимость продукции, денежных единиц (д.е.);
yk – объем продукции (натуральных единиц, шт.);
qk – спрос на продукцию, д.е.;
сk – cтоимость ОПФ, д.е.;
Тk – срок службы (время полезного использования) ОПФ, лет;
Vk – производительность ОПФ, ед.прод. / (ед. ОПФ˟горизонт планирования);
mk – количество единиц ОПФ, шт.;
δk= PkVk/ сk – фондоотдача k-го ОПФ (д.е.˟ед.прод. / ед. ОПФ/д.е.=ед.прод. / ед. ОПФ);
T – горизонт планирования инвестиционного проекта, лет.
Обозначим далее: хk=сkmk – искомый объем инвестиций в k-й ОПФ; хn+k= PkVkyk – выручка от продажи k-й продукции по цене Pk, произведенной и реализованной в искомом объеме yk;
– суммарные инвестиции;
– суммарная выручка от продажи всей продукции;
– суммарная амортизация;
– суммарная остаточная стоимость;
Z=Am+F+N+z – общие производственные затраты;
W=R–Z – балансовая прибыль,
где F – суммарный фонд оплаты труда (ФОТ), N – суммарные налоговые потоки (кроме налога на прибыль), z – суммарные оборотные затраты. Следует отметить, что, для простоты, F и z можно оценивать экспертно, например, как заданные доли R и Z соответственно. Кроме того, введенных параметров достаточно для определения через переменные xk (k=1,…,2n) основных видов налогов – на добавленную стоимость, на имущество, на прибыль, страховых взносов, составляющих большую часть налоговых затрат производственных предприятий.
Перечисленные показатели финансово-хозяйственной деятельности представляют собой аналитическую базу для расчета характерных для любого вида (товары, услуги) и направления (по МСФО) производственной деятельности расходных (амортизация, ФОТ, налоги, обороты, инвестиции и пр.) и доходных (выручка от продажи, прибыль, чистая приведенная стоимость и пр.) характеристик, позволяющую решать задачи оптимизационного бизнес-планирования. При этом возможны и многокритериальные постановки задач, так как, например, некоторые расходные составляющие производителя (ФОТ, налоги) могут являться подлежащими максимизации доходами потребителя или управляющих органов региона или страны.
Модельное обеспечение
Учитывая наличие линейного (по переменным xk, k=1,…,2n) алгоритма расчета [4] указанных характеристик, задача экспресс-бизнес-планирования может быть решена на основе анализа многокритериальной, многошаговой задачи линейного программирования (ММЗЛП) вида:
(1)
(2)
(3)
где K – количество критериев; x(t) – вектор неуправляемых параметров; u(t) – вектор управляемых параметров; А(t), B(t), C(t), D(t) – матрицы коэффициентов уравнений движения и ограничений; ak(t), bk(t) – векторы коэффициентов целевой функции; s(t), h(t) – векторы уравнений движения и ограничений.
Отметим, что в моделях экономической динамики необходимо учитывать закон временной стоимости денег, что можно сделать, например, путем применения операции дисконтирования в коэффициентах ak(t), bk(t). Указанная структура коэффициентов целевой функции позволяет применить [27] к переменным модели x(t), u(t) оператор z-преобразования на бесконечном
или конечном
горизонтах планирования Т.
Применение z-преобразования позволяет свести задачу (1)-(3) к многокритериальной, z-параметрической задаче линейного программирования вида:
(k)c1×2n·X2n×1(z)→max, AL×2n·X2n×1(z)≤bL×1, (k=1,…,K), (4)
где L – количество ограничений (требования платежеспособности, ограниченность выручки спросом или фондоотдачей ОПФ, ресурсные ограничения и пр.), описывающих конкретный вид производственной деятельности, bL×1 – вектор-столбец правых частей ограничений, c1×2n – вектор-строка коэффициентов целевой функции, AL×2n – матрица коэффициентов ограничений. Следует отметить, что (4) сохраняет основные качественные свойства исходной задачи, что позволяет получать оптимальные значения бизнес-процессов путем решения задачи, допускающей эффективный теоретический и численный анализ при практически значимых размерностях, которые определяются количеством видов продукции, ОПФ, направлений экономической деятельности [27].
Реализация концепции оптимизационно-имитационного бизнес-планирования
На основе модели (1)-(3) и применения z-преобразования разработано множество математических моделей социально-экономических систем (СЭС) различного экономического уровня, включая модели деятельности производственных предприятий [5, 9, 19-20], регионального экономического развития [8, 11, 15-18, 21-23, 28-29], глобальных СЭС [3, 13], другие модели управленческих структур [7, 14]. Для перечисленных моделей, на основе пакета [6] разработаны СППР [1, 10, 24-26], позволяющие конечному пользователю определять оптимальные параметры бизнес-планов, доходных и расходных потоков, потенциал бизнеса и др.