Дорошко С.Е., Самарина Г.П., Николаева А.Г.

Методика количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран. Серия: Ноосферная экономика

Рецензенты:
Краюхин Г.А., заслуженный деятель науки РФ, академик, д.э.н, проф.
Чекирда В.А., к.э.н. доцент.
Сухенко К.Э., председатель бюджетно-финансового комитета ЗС СПб. Фракция ЛДПР.
Чадаев О.Д.

Подписано в печать 12/02/2014 г.

УДК 366.42
ББК У9(2)09+У.В6
Д69
ISBN 978-5-7399-0202-9

АННОТАЦИЯ

В книге представлена пятиуровневая методика количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов и стран Дорошко-Самариной. Пятый уровень методики позволяет прогнозировать мировые финансовые и экономические кризисы. Методика разработана для организаций любых форм собственности, отраслей, регионов на основе концепции Дорошко-Самариной, нейронных моделей авторов, законов Дорошко-Самариной, Оукена-Чекирды, n-мерного мотивационного креста Самариной, кривой по образованию Самариной, финансово-банковского креста Чадаева, синергетического, бифуркационного эффекта рисков и моделей лесопромышленного комплекса Николаевой и других исследований авторов. Методика может быть использована государственными, коммерческими службами различных иерархических уровней управления. Методика полностью опровергает ошибочные подходы моделей банкротств Альтмана и др., а также стандарта ISO 31000 "Риск-менеджмент". Пятиуровневая методика Дорошко-Самариной является объективной альтернативой стандарта ISO 31000. В книге даны практические примеры исследований, сделанные на основе методики, а также выдержки научно-исследовательских работ авторов: А.В.Воробьёвой (2.4), М.М.Новик (2.5), О.Р.Айрапетова (2.6).

Книга предназначена для студентов, аспирантов экономических ВУЗов, преподавателей, аналитиков, экономистов, законодателей, министерств, ведомств, монетарных властей и общественности.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение 5
РАЗДЕЛ 1 ДИНАМИЧЕСКАЯ НООСФЕРНО-СИНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО-МОТИВАЦИОННАЯ КОНЦЕПЦИЯ САМАРИНОЙ-ДОРОШКО. КРИТИКА НЕОЛИБЕРАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ 12
1.1 В.Леонтьев о крахе либеральной, неолиберальной экономической науки Запада, "Science", 1969-1982 гг. 12
1.1.1 Академическая экономическая наука, Wassily Leontief, журнал "Science", 9 июля 1982 г. 13
1.1.2 Материал предисловия к книге В.Леонтьева 17
1.2 Критика международного стандарта ISO 31000 "Риск-менеджмент" 19
1.3 Динамическая ноосферно-синергетическая производственно-мотивационная концепция Самариной-Дорошко 25
1.3.1 Ноосферная теория В.И. Вернадского и современная концепция устойчивого развития 25
1.3.2 Теория рисков и катастроф. Синергетика 31
1.3.3 Динамическая ноосферно-синергетическая производственно-мотивационная концепция и нейронные модели 33
1.3.4 Выбор эконометрического инструментария и исходных статистических данных 40
1.3.5 Нейронное моделирование 42
1.3.6 Нейронная семиуровневая модель динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепция 45
1.3.7 Модели прямых и косвенно-латентных связей в экономической ноосферной системе 47
1.3.8 Производственно-мотивационная концепция и модель Самариной 49
1.3.9 Общее описание векторно-нейронной модели динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной (ДНСПМ) концепции 51
1.3.10 Векторно-нейронная ДНСПМ модель с многократно расширенным количеством факторов 55
1.3.11 Бифуркации прямых и косвенно-латентных затрат в рамках базовой концепции ДНСПМ 57
РАЗДЕЛ 2 МЕТОДИКА КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ, КОРИДОРОВ УПРАВЛЕНИЯ, ЭФФЕКТИВНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ, ОТРАСЛЕЙ, РЕГИОНОВ, СТРАН ДОРОШКО-САМАРИНОЙ 61
2.1 Общие положения методики 61
2.2 Методика (5 уровней) количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран Дорошко-Самариной 69
2.2.1 Описание пяти уровней методики Дорошко-Самариной 76
2.3 Методы оценки рисков, коридоров управления и эффективности организаций 88
2.3.1 Сбор статистических социально-экономических, технических данных исследуемых организаций и их конкурентов 88
2.3.2 Выбор эконометрического инструментария и обработка статистических данных 92
2.3.3 Построение системы тестовых эталонных эконометрических моделей факторов исследуемой организации и ее конкурентов 94
2.4 Прогнозное эконометрическое межотраслевое моделирование экономики в условиях кризиса 2013-2014 гг. на основе закона Дорошко-Самарина. Исследование выполнено А.В.Воробьёвой 106
2.4.1 Расчет среднего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. 106
2.4.2 Расчет лучшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. 111
2.4.3 Расчет худшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. 112
2.5 Деловая игра по методике Дорошко-Самариной. Исследование выполнено М.Новик 113
2.6 Прогнозное эконометрическое межотраслевое моделирование экономики в условиях кризиса 2013-2014 гг. на основе закона Дорошко-Самарина. Исследование выполнено О.Р.Айрапетовым 118
2.6.1 Расчет среднего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. 119
2.6.2 Расчет лучшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. 123
2.6.3 Расчет худшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. 124
РАЗДЕЛ 3 ИССЛЕДОВАНИЕ ЛЕСОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА 126
ГЛАВА 1 ОБЩИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 126
ГЛАВА 2 ИССЛЕДОВАНИЕ КОРИДОРОВ УПРАВЛЕНИЯ, РИСКОВ, ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛЕСОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА, МЕЖОТРАСЛЕВОЙ МЕЗОЛОГИСТИЧЕСКОЙ ПОДСИСТЕМЫ 127
2.1 Роль и место лесопромышленного комплекса, мезологистической подсистемы в экономике страны 127
2.2 Динамический бифуркационный анализ организаций отрасли ЛПК, межотраслевой мезологистической подсистемы 135
2.3 Разработка, эконометрическое моделирование производственной функции целевого вектора ЛПК системы, мезологистической подсистемы цепей поставок 144
2.4 Разработка и межотраслевое моделирование коридоров управления, рисков, эффективности целевого вектора отрасли целлюлозно-бумажной промышленности (ЦБП), мезологистической подсистемы 162
2.5 Прогнозное эконометрическое межотраслевое моделирование экономики, мезологистических подсистем цепей поставок в условиях кризиса 2013-2014 гг. на основе закона Дорошко-Самарина 186
2.5.1 Расчет среднего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. 187
2.5.2 Расчет лучшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. 197
2.5.3 Расчет худшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. 206
Выводы по главе 2 215
ГЛАВА 3. МЕТОДИКА КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ, КОРИДОРОВ УПРАВЛЕНИЯ, ЭФФЕКТИВНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ ЦЕЛЛЮЛОЗНО-БУМАЖНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ 217
3.1 Основные положения количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций ЦБП 217
3.2 Количественная оценка рисков, коридоров управления, эффективности организаций ЦБП на базе производственной функции в рамках МОБ 227
3.3 Количественная оценка рисков, коридоров управления, эффективности организаций ЦБП моделей персонала в рамках МОТ 252
3.4 Количественная оценка отраслевых, рыночных рисков, эффективности исследуемой группы организаций ЦБП 262
3.4.1 Анализ отраслевых, рыночных рисков, эффективности исследуемой группы организаций "ЦБК" по нормированным показателям производственной функции 263
3.4.2 Анализ экономической эффективности и рисков "ЦБК" по публичным данным форм активов баланса конкурентов 269
3.4.3 Анализ экономической эффективности и рисков "ЦБК" по публичным данным форм пассивов баланса конкурентов 279
3.4.4 Анализ финансовой эффективности, рисков "ЦБК" 286
3.4.5 Результаты количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности, конкурентной позиции "ЦБК" по отношению к рыночной среде 298
Литература 300

Введение

Книга посвящена:
70-летию снятия блокады Ленинграда.
70-летию освобождения Беларуси, Украины, России, СССР.
Нашему Многонациональному
Народу-Освободителю СЛАВА.

Предыдущая наша книга начиналась со слов: "Все то, о чем авторы писали и доказывали на основе расчетов в научных исследованиях, монографиях, учебных пособиях, книгах произошло. Либеральная экономика развитых стран рухнула. Величина совокупного долга всех развитых стран мира за 30-40 лет достигла в среднем 500% от ВВП этих стран".

Возникает естественный вопрос: как экономическая наука развитых стран допустила столь неэффективное управление и банкротство своих экономик?

Это видно из материалов, опубликованных в ведущих экономических, научных западных изданиях за период 1937-1982 гг.

В частности, о крахе либеральной экономической школы писал В.Леонтьев в открытых письмах к мировой экономической общественности (1969-1982гг.), подтверждалось публикациями Business Week, и исследованиями American Economic Review об имитационном характере экономических работ за период 1972-1982 гг.

Подробно с этими материалами можно ознакомиться в разделе книги "1.1 В.Леонтьев о крахе либеральной, неолиберальной экономической науки Запада, "Science", 1969-1982 гг.". Отметим наиболее интересные факты:

"Унылая картина... Экономистам стало особенно ясно, насколько интеллектуально отстала их профессия" [Business Week. 1982. 18 Jan. P. 124.]. В исследованиях American Economic Review (1972-1982 гг.) отмечается, что реальных экономических работ - всего 2-4%. По мнению В.Леонтьева (1969-1982гг.): - "Не будучи с самого начала подчинены строгой дисциплине систематического сбора данных… экономисты приобрели почти непреодолимую склонность к дедуктивному анализу или дедуктивной аргументацииабсолютно произвольных предположений к точно сформулированным, но не относящимся к делу теоретическим выводам…".

В перечисленных выше материалах признается, что западное либеральное экономическое образование напоминает конвейер по производству "дураков", а не экономистов (точнее конвейер по промывке "мозгов" — система управления массовым сознанием). Этот конвейер скоро отметит свой столетний юбилей.

В связи с этим становится понятно, почему в фундаментальных экономических разработках либералов наблюдается поверхностность экономических оценок, не связанных ни с экономической наукой, ни с реальной жизнью. Так, в частности, научные экономические комитеты ООН разрабатывают стандарты, которые далеки от экономической науки и практики управления экономикой на всех иерархических уровнях. В книге дана критика одного из экономических, управленческих стандартов ISO 31000 "Риск-менеджмент".

Внимательное прочтение стандарта ISO 31000 показывает, что он не соответствует требованиям межгосударственной программы межотраслевого баланса (МОБ), системы национальных счетов (СНС) Организаций Объединённых Наций (ООН) 70-х годов прошлого века, и тем более не отвечает требованиям и вызовам современной экономики. Авторы утверждают, что стандарт ISO 31000 в существующем виде должен быть пересмотрен, т.к. он отражает лишь общую весьма поверхностную постановку задачи без конкретных рекомендаций и требований, основанных на объективных расчетных методиках.

Авторами предлагается альтернативная методика по анализу и управлению рисками. В книге дана пятиуровневая методика Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран.

Пятый уровень методики позволяет прогнозировать мировые финансовые и экономические кризисы. Данная методика опирается на исследования авторов, проводимых с 1995г.

С конца XIX века сегодняшняя реальная экономика построена на русских, советских экономических теориях, моделях. За период 1900-2010гг. псевдонаучные школы либеральных экономистов умудрились запустить и пропустить все тридцать мировых финансово-экономических кризисов. Узкому кругу профессионалов известно, что экономические школы СССР с 1927 года успешно прогнозировали все мировые кризисы и использовали их в интересах многонационального народа СССР и его союзников.

Авторы в работах стоят на плечах своих учителей – основателей фундаментальных школ русского космизма, русского циклизма, русской трудовой экономической школы, а также Ленинградской школы деловых игр М.М.Бирштейн, Т.П.Тимофеевского (1932г.), Ленинградской школы академической, отраслевой науки. Эти две школы были созданы в Ленинградском инженерно-экономическом институте им. Молотова. Научная школа академической, отраслевой науки была образована в 1932 г., а с 1969 г. Научно-исследовательскую лабораторию промышленно-экономических исследований при Ленинградском инженерно-экономическом институте им. П.Тольятти возглавил д.э.н., проф. Г.А. Краюхин. Дальнейшее развитие научной школы "Управление инновационными и инвестиционными процессами формирования и развития промышленных предприятий" кафедры "Менеджемента и инноваций" СПбГЭУ осуществляется под руководством д.э.н., проф. Г.А.Краюхина. В настоящее время по оценке Минобрнауки РФ школа проф. Г.А.Краюхина является ведущей академической школой РФ.

Авторы, продолжая традиции русских, советских научных школ, в т.ч. экономических, в противовес либеральным виртуально-экономическим школам считают целесообразным активизировать работы по продвижению методик реальной экономики, в т.ч. прогнозов мировых кризисов. Авторы с 1995г. рассчитали основные мировые экономические и финансовые кризисы. Так, в разное время были опубликованы:

Пятиуровневая методика Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран опирается на динамическую ноосферно-синергетическую производственно-мотивационную концепцию авторов.

Авторы рассматривают экономику как целостную систему. Концепция исследует экономику как единую систему, состоящую из семи уровней от рабочего места до межгосударственного сопоставления. Данная семиуровневая модель опирается на сложившуюся систему сбора социально-экономической статистической информации. В то же время концепция отрицает сложившийся в прошлом веке принцип исследования только уровня микроэкономики, только уровня мезоэкономики, только уровня макроэкономики. Концепция требует все эти уровни исследовать как целостную систему с многообразными взаимовлияющими прямыми, косвенно-латентными, обратными связями.

В прошлом веке такое деление целостной системы на три подсистемы (микро, мезо, макро) было вызвано невозможностью одновременно их исследовать из-за отсутствия вычислительной техники. Т.е. обрабатывать десятки, сотни миллионов функционалов и проводить исследования одновременно на всех семи уровнях от рабочего места до межгосударственного сопоставления. Современный бюджетный компьютер по производительности, объему памяти превосходит в 50 тысяч раз любой мощный компьютер 80-х годов прошлого века и в 1 млн. раз любой мощный компьютер 70-х годов прошлого века. В тоже время экономисты, имея современные компьютеры, продолжают исследовать, мыслить категориями экономистов прошлого века, работавших на счетах.

В XXI веке необходимо проводить экономические исследования любой организации с учетом всех семи уровней. В настоящее время исчезла другая существенная трудность по сбору и обработке статистических данных с помощью всех известных 25-ти математических, статистических, эконометрических методов одновременно. Благодаря программам раскрытия информации, интернет базам данных любой экономист круглосуточно может собирать статистическую социально-экономическую информацию по всем семи уровням сразу по любым странам-членам ООН и любым бюджетным и коммерческим организациям. Далее эту информацию компьютер может обработать за несколько секунд, применяя при этом все математические, статистические, эконометрические методы. Компьютеру потребуется всего несколько секунд, чтобы выдать текстовый отчет на десятках тысяч электронных страниц.

Пятиуровневая методика Дорошко-Самариной, изложенная в книге, исследует шесть из семи уровней управления экономической системой. Все уровни являются открытыми для взаимодействия со всеми экзогенными уровнями. Для многих экономистов авторы рекомендуют начинать исследования с изучения методики количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организаций первого начального уровня. И только потом переходить к изучению следующих уровней пятиуровневой методики Дорошко-Самариной.

В этой книге собраны воедино основные части пятиуровневой методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности, разбросанные, как пазлы, в предыдущих книгах авторов.

При разработке и совершенствовании методики авторы использовали только дистанционные методы обучения, основанные на интернет технологиях. Это позволило привлечь к апробации методики пользователей, экономистов из разных стран с разным уровнем подготовки в областях: интернет технологий, программного обеспечения, компьютерной техники, но главное специалистов с разным уровнем экономических знаний. К работам по апробации методики привлекались:

В работе над многими материалами исследований авторов принимали участие: Л.Самарин, М.Самарина, А.Трифонов, А.Григорьев, В.Лепешкина, Я.Шпак, В.Фролова, Н.Малоземов, В.Жиров, П.Немцев, И.Фоминов, В.Арнаут, К.Кавалеров, Е.Егорова, Н.Котов, П.Титов, Е.Корчмар, А.Трегубова, Е.Овчаренко, Е.Капралова, Н.Чумакова, К.Борисова, И.Безвербная, И.Дмитренко, К.Платонова, И.Корнилов, Н.Калашникова, Н.Маркарьян, С.Кожевникова, Д.Беляев, П.Голубцов, К.Утин (чл.-кор. МАИ), А.Нургалиев, Р.Давлетбаев, М.Юмагулов, В.Жмак, С.Ковалев, С.Медведев, Г.Ворона, а также студенты, аспиранты, докторанты, специалисты отечественных и зарубежных ВУЗов, организаций. Методика представляет собой коллективный труд не только авторов, но и конструктивных замечаний, пожеланий практиков и специалистов в области экономического анализа, планирования и контроля.

Пятиуровневая методика Дорошко-Самариной рассматривает риск как аналог неэффективного управления. Методика исследует тысячи социально-экономических показателей. Именно название показателя/фактора выступает прилагательным к риску, например, финансовые риски, валютные риски, экономические риски, социальные риски, мотивационные риски, процентные риски, налоговые риски, риски персонала и др.

Методика учитывает разный уровень подготовки и компетенции современных экономистов. Методика не заставляет экономиста понять все 25 используемых математических, статистических и эконометрических методов, неизвестных для 95% современных экономистов. Поэтому методика для разного уровня подготовки выдает разный уровень детализации анализа, планирования и контроля.

Методика обеспечивает быстрое обучение неподготовленного экономиста. Методика нацелена не на процесс и демонстрацию мощности, многообразие, качество расчетов, моделей, а на мгновенный экономический результат, качественную, количественную оценку рисков, коридоров управления и эффективности.

Пятиуровневая методика Дорошко-Самариной опирается, использует разработанные авторами программы, интернет комплексы, позволяющие в масштабе реального времени организовывать доступ к интернет-базам данных программ раскрытия информации всех стран-членов ООН. Это позволяет "вживую" обучать пользователей, экономистов методике с помощью дистанционных методов интернет обучения с использованием аудио-видео конференций.

Методика предназначена не только для оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации, но и для анализа, планирования, контроля в организации. Авторы трактуют сущность управления, его главные направления как анализ, планирование и контроль с учетом всей возможной доступной статистической социально-экономической, технико-технологической информации, как по исследуемой организации, так и по всем ее конкурентам без ограничений. Методика самодостаточна и в экспертных, виртуальных мнениях не нуждается, т.к. опирается на расчеты.

Методика является неотъемлемой частью концепции, ее методик и моделей. В концепции методика рассматривается как подсистема других методик концепции (например, прогнозирование мировых кризисов, выработка антикризисных мероприятий по отраслям, регионам, организациям и др.).

Пятиуровневая методика Дорошко-Самариной применяется для любых организаций любых отраслей, любых форм собственности и любых регионов. Должна использоваться государственными, коммерческими службами различных иерархических уровней управления.

Методика разработана авторами и описана еще в конце прошлого века. В книгах, учебных пособиях, монографиях авторов рассматривались, описывались теоретические, практические наиболее интересные моменты, в т.ч. алгоритмы и программные модули. Если сложить все публикации авторов с элементами настоящей методики с конца прошлого века, то можно получить всю методику.

Построение моделей методики это не разовая акция, а ежегодный кропотливый труд экономистов, менеджеров высшего и среднего звена всех организаций различных отраслей.

Существует традиционный метод представления любых методик. Это последовательное монотонное изложение методики. В тоже время, по мнению авторов, методика Дорошко-Самариной в рамках концепции требует оперировать всеми семью уровнями концепции от рабочего места до межгосударственного сопоставления. Глубина исследований должна составлять от 30 и более лет. Количество исследуемых функционалов составляет от 10 млн. и более с учетом прямых и косвенно-латентных межотраслевых связей. Все это создает очевидные трудности при обучении методики. Стандартная методология обучения не работает. Перед авторами встала задача выбрать методику обучения, которая обработав материал авторов, может, сохраняя целостность, изложить методику быстро и доступно. Метод обучения должен быть устоявшимся.

Ознакомившись с методологией деловых игр, ее технологиями, представленных продолжателем и ученицей основателей русской, советской школы деловых игр (1932 г. Инженерно-экономический институт им. Молотова) М. Новик, авторы еще в конце прошлого века совместно с М. Новик разработали итоговую деловую игру "Инвест". Это отражено в статьях, учебных пособиях, монографиях авторов с 1995г. Ряд особенностей деловой игры "Инвест" был опубликован в совместных статьях с М. Новик. Поэтому выбор методики обучения на базе деловых игр для авторов был очевиден.

М. Новик как специалист по деловым играм предложила свое решение и научные разработки по переводу пятиуровневой методики Дорошко-Самариной в среду деловых игр.

Затраты на подготовку персонала организаций, отраслей экономики любой страны многократно превосходят интегральные инвестиции в оборотные и основные фонды. Поэтому роль человеческого капитала всегда доминировала, превосходит и будет преобладать над всеми суммарными видами капитала и банков, и бизнеса вместе взятых. Сегодняшний кадровый голод в РФ во всех ветвях власти, на всех иерархических уровнях управления экономики результат безграмотного управления персоналом и отсутствие внятной кадровой политики в годы реформ. Вот почему авторы считают, что применение деловых игр позволят снизить затраты и поднять эффективность управления в организациях.

В книге представлены выдержки научно-исследовательских работ следующих авторов: А.В.Воробьёвой (2.4), М.М.Новик (2.5), О.Р.Айрапетова (2.6). Отметим, что в предыдущую книгу "Мировой кризис 2013-2014 г. в цифрах" не были включены версии научных исследований перечисленных авторов по трем сценариям кризиса 2013-2014гг. ввиду ограниченного финансирования.

Исследования авторов были бы невозможны без статистических интернет баз данных программ межгосударственного сопоставления ООН, World Bank. Статистических программ раскрытия информации Минтруда, Минторговли, Минэнерго, Министерства сельского хозяйства, ФРС, SEC, библиотеки Конгресса США, а также любезной помощи других ведомств федеральных и региональных властей США. За это авторы им искренне признательны.

Авторы благодарны западным коллегам, ученикам русской зарубежной экономической школы (П.Сорокина, В.Леонтьева, американских ассоциаций социологов, экономистов) за материалы, отражающие удручающее состояние западной либерально-экономической школы с прошлого века по настоящее время. Авторы признательны им за принципиальность и научную объективность.

Благодарим коллектив издательства СпбГЭУ «ЛЭТИ» за поддержку и помощь, в том числе О.А.Филимонович.

Авторы верят в практическую значимость книги и надеются на конструктивную критику специалистов и практиков.

РАЗДЕЛ 1 ДИНАМИЧЕСКАЯ НООСФЕРНО-СИНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО-МОТИВАЦИОННАЯ КОНЦЕПЦИЯ САМАРИНОЙ-ДОРОШКО. КРИТИКА НЕОЛИБЕРАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

1.1 В.Леонтьев о крахе либеральной, неолиберальной экономической науки Запада, "Science", 1969-1982 гг.

"..Нашлепали экономистов и юристов, завтра нашлепаем ассенизаторов, а кто работать, страной управлять будет.."
В.Путин (Совет Федерации 2007 г.)
"..У России, как известно, есть две беды — дураки и дороги. В последнее время к ним прибавилась третья — ДУРАКИ, которые УКАЗЫВАЮТ дороги.."
Акад. Д.Львов (1995 г. РАН)
"..Вырисовывается очевидный парадокс: Экономическая ситуация в стране из года в год ухудшается, а экономическая наука при этом успешно развивается и почти процветает.."
Проф., д.э.н. И.Дрогобыцкий (1995 г. ВАК РФ)

Вспомним основоположника экономики 20-го и 21-го века, межотраслевого баланса и международной системы национальных счетов ООН Владимира Карповича Дмитриева.

Вот несколько цитат из его фундаментальной работы "Экономические очерки. Выпуск первый. Теория ценности Д. Рикардо (Опыт точного анализа)" (1895г.):

Владимир Карпович Дмитриев писал: "..Мы оставляем совершенно в стороне, как не имеющие ничего общего с наукой, все те голословные утверждения относительно законов ценности, которые вещались различными "мыслителями" и не имели за себя других доводов, кроме "авторитета" высказавших их лиц и их так называемых "теорий". Поэтому странно приписывать открытие этой истины тому или другому экономисту: Marx K., Bois-Guillebert.. ..Понятно, что на этой стадии развития теория издержек производства вполне заслуживает упрека, так часто делаемого теории издержек производства вообще, что их, так называемая "теория", цену определяет из цен, одно неизвестное из других неизвестных..".

Перечитывая работу В.К.Дмитриева, понимаешь, почему близнецы-братья: марксизм и либерализм так активно замалчивали работы В.К.Дмитриева.

Идут века, но современные отечественные, зарубежные "экономисты" либерального толка, их Нобелевские лауреаты от "экономики" до сих пор не поняли – что глупо в своих, так называемых, "теориях" объяснять одни неизвестные с помощью других неизвестных.

В.Леонтьев в 1937 году в «Ежеквартальнике по политической экономии» опубликовал статью «„Слепое“ теоретизирование. Методологическая критика нео-Кембриджской школы», получившую широкий резонанс.

Русский экономист-трудовик, основатель мировой социологии П.Сорокин (В книге "Fads and Foibles in Modern Sociology and Related Sciences" в главе "Амнезия, новые Колумбы и комплекс первооткрывателя", 1956г.) предупреждал об опасности индекса цитирования:

"..Многие современные социологи утверждают, что они сделали ряд научных открытий "впервые в истории" социологии или какой-либо иной отрасли знания. Краткости ради, эта слабость может быть названа "всепоглощающим комплексом первооткрывателя", или просто "комплексом первооткрывателя".. В указателях их книг дается длинный список "исследователей", принадлежащих к "Страховой компании взаимной поддержки" автора … Эта "амнезия", конечно, была замечена Дж. Л. Морено и другими исследователями (J.L. Moreno, Who Shall Survive?, new edition (New York: Beacon House, Inc., 1953). "Помимо полезных духов, которые окружают каждого пионера, имеется класс людей, желающих украсть и присвоить себе его идеи. Назвать их интеллектуальными ворами — было бы слишком резко. Обычно это искренне привязанные люди. Вначале они становятся друзьями и последователями, т.к. интеллектуальный товар не может быть украден; он должен быть впитан. Но как только они поверят, что владеют новым навыком, их начинает больше устраивать, чтобы создатель был мертв. Действительно, они частенько отрицают его существование..Это невероятно и печально, что люди укравшие твои идеи, становятся к тому же твоими личными врагами.."

Не только у нас в России наболело от либеральной глупости.

Запад, США с либеральными экономическими маразмами столкнулся более 100 лет назад.

Настало время ознакомиться с замечательным текстом открытых писем В.Леоньева к мировой экономической общественности 1972-1984гг., материалами Business Week, исследованиями имитационного характера работ, содержащихся в "Американском экономическом журнале" (American Economic Review) — флагман теоретических журналов по экономике за период 1972-1982 гг.

1.1.1 Академическая экономическая наука, Wassily Leontief, журнал "Science", 9 июля 1982 г.

Источник: Леонтьев В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика: Пер. с англ. — М.: Политиздат, 1990.— 415 с.

Выделения в тексте В.Леонтьева жирным шрифтом сделаны авторами книги.

"..Несмотря на значительные потери в годы второй мировой войны, Советский Союз превратился из преимущественно аграрной страны в крупную военную и промышленную державу мира, причем без всякой иностранной помощи.."

В.Леонтьев

"Унылая картина. Экономистам стало особенно ясно, насколько интеллектуально отстала их профессия. Король оказался голым"

Business Week, 1982.

Введение

"…Одна из тем, которая вновь и вновь встает перед нами и к которой еще и еще раз обращается автор представленных в этой книге эссе, — пренебрежение академической экономической наукой упорным, систематическим, эмпирическим анализом и увлечение изящными, но пустыми, формальными, главным образом математическими, теоретическими "упражнениями".

За пятнадцать лет, прошедших с тех пор, как я говорил об этом в своем выступлении на ежегодном собрании Американской экономической ассоциации в 1972 г. ("Теоретические допущения и ненаблюдаемые явления"), включенном в четвертую часть этой книги.

Этот перекос от эмпирического анализа в сторону абстрактных рассуждений стал еще более явным.

Поэтому, вместо того чтобы писать новое предисловие, я воспроизвожу письмо к редактору, опубликованное под заглавием "Академическая экономическая наука" в журнале "Science" от 9 июля 1982 г…"

Wassily Leontief, 1984 г.

Академическая экономическая наука

"Унылая картина.. Экономистам стало особенно ясно, насколько интеллектуально отстала их профессия" [Business Week. 1982. 18 Jan. P. 124.] В редакционной статье ведущего экономического еженедельника (по поводу выпущенных в 1981 г. ежегодных записок Американской экономической ассоциации), в сущности, говорится, что "король оказался голым".

Но никто из тех, кто участвует в тщательно разработанной и торжественной процессии современной американской академической экономической науки, видимо, не знает этого, а те, кто знает, не осмеливаются говорить.

Два столетия назад создатели современной экономической науки Адам Смит, Рикардо, Мальтус и Джон Стюарт Милль построили внушительное теоретическое здание, в основе которого лежало понятие национальной экономики как саморегулирующейся системы, состоящей из большого числа весьма различных, но взаимосвязанных видов деятельности (системы общественного разделения труда)..

Центральная идея системы взглядов, ныне называемой классической экономической наукой, привлекла внимание двух математиков-инженеров Леона Вальраса и Вильфреда Парето, которые после значительного "усовершенствования" и "уточнения" перевели ее на строгий математический язык и назвали "теория общего равновесия".

Входя в состав неоклассической теории, теория общего равновесия в настоящее время является стержнем экономического "образования" в США, как для студентов старших курсов, так и для аспирантов.

Напомню, что экономика, являясь наукой эмпирической, с самого начала имеет дело с явлениями повседневного опыта всех людей.

Производство и потребление товаров, покупки и продажи, получение дохода и трата его относятся к тем видам деятельности, которые ежедневно касаются каждого члена общества. Даже применение научного принципа количественной проверки не требовало со стороны ученого особых усилий — измерение и оценка (ценообразование) составляют неотъемлемую часть того явления, которое он должен был объяснить.

Вот здесь-то и находится главный источник тех бед, которые переживает современная экономическая наука.

После того как были использованы факты повседневной действительности, экономисты смогли перейти к некоторым отрывочным частям менее доступной и более специализированной информации для правительственной статистики. Однако эти данные, составленные для административных или хозяйственных, но никак не научных целей; страдали нехваткой того, что требуется для конкретного и более детального понимания структуры и принципов функционирования современной экономической системы.

Не будучи с самого начала подчинены строгой дисциплине систематического сбора данных, в отличие от своих коллег, работающих в естественных и исторических науках, экономисты приобрели почти непреодолимую склонность к дедуктивному анализу или дедуктивной аргументации.

Многие экономисты пришли из "чистой" или прикладной математики.

Каждая страница экономических журналов пестрит математическими формулами, которые ведут читателя от более или менее правдоподобных, но абсолютно произвольных предположений к точно сформулированным, но не относящимся к делу теоретическим выводам.

Ничто так красноречиво не говорит об антипатии большинства современных экономистов-теоретиков к систематическому изучению, как те методологические средства, которые они используют для того, чтобы избежать, или сократить до минимума применение фактической информации.

Вместо конструирования теоретических моделей, способных сохранить тождественность сотен и даже тысяч переменных, необходимых для конкретного описания и анализа современной экономики, они, прежде всего, прибегают к процедуре "агрегирования". Первичная, хотя и детализированная информация преобразуется в относительно небольшое число "пакетов данных", называемых "капитал", "труд", "сырье", "промежуточные товары", "общий уровень цен" и так далее….

В то время как качество и степень охвата официальной статистики ухудшились, не вызвав протеста со стороны ее потенциальных научных пользователей, масса конкретной, детализированной информации, содержащейся в технических журналах, отчетах инженерных организаций и частных организаций по маркетингу, не используется.

Тщательное исследование характера работ, содержащихся в "Американском экономическом журнале" (American Economic Review) — флагмана теоретических журналов по экономике за последние десять лет, дает нам забавную картину (таблица 1).

Таблица 1 Удельный вес имитационных экономических работ, опубликованных в American Economic Review 1972-1981 гг. (строки выделены серым цветом). Добавлено: Экспертная оценка диссертационных работ (ДР) по экономике в РФ за период 1992-2013 гг.,%

Тип статьи

С марта 1972 г. по декабрь 1976 г., %

С марта 1977 г. по декабрь 1981 г., %

Среднее значение 1972-1981 гг.,%

Экспертная оценка ДР в РФ 1992-2013 гг.,%

Математические модели, не содержащие статистических данных

50,1

54

52,05

6,2

Анализ без математических формул и данных

21,2

11,6

16,4

72,7

Методология статистики

0,6

0,5

0,55

0,1

Эмпирический анализ на основе данных, собранных по инициативе автора

0,8

1,4

1,1

0,4

Эмпирический анализ с использованием косвенных статистических оценок, сделанных на основе опубликованных или собранных кем-либо данных

21,4

22,7

22,05

12,5

Эмпирический анализ без использования косвенных статистических оценок, основанных на данных автора

0

0,5

0,25

0,3

Эмпирический анализ без использования косвенных статистических оценок, основанных на данных, опубликованных в различных изданиях

5,4

7,4

6,4

7,7

Эмпирический анализ с помощью имитационного моделировании

0,5

1,9

1,2

0,1

Итого имитационных экономических работ

98,1

95,7

96,9

99,1

Итого реальных экономических работ

1,9

4,3

3,1

0,9

Замечание авторов: Ознакомившись с этой таблицей, можно без всяких оговорок согласиться с В.Леонтьевым и научным редактором флагмана теоретических журналов по экономике "American Economic Review" - зрелище жутковатое. Абсолютно пустых имитационных экономических работ - 95,7-98,1% (выделены серым цветом). Единственно, чем можно "утешить" В.Леоньева, эта картина еще более ухудшилась не только на Западе, но и в современной либеральной России. Становится понятным, почему В.Леонтьев отказался сотрудничать с профессиональным имитатором (лицедеем), более известным, как президент США Рейган. Леонтьев Рейгану: "В моем возрасте неприлично участвовать в сомнительных экономических, либеральных экспериментах".


Эти цифры говорят сами за себя.

В пророческом заявлении, сделанном главным редактором этого журнала десять лет тому назад и касающемся издательской практики, утверждалось, что "статьи по математической экономике и по сложным проблемам экономической теории занимают по сравнению с прошлым более заметное место, в то время как статьи эмпирического характера или статьи, направленные на выработку определенной политики или на решение конкретной проблемы, появляются все реже" [1].

Год за годом экономисты-теоретики продолжают создавать десятки математических моделей и детально исследовать их формальные свойства, а эконометрики — приспосабливать алгебраические функции различных видов и форм к прежним наборам статистических данных, будучи не в состоянии заметно продвинуться в систематическом понимании структуры и принципов функционирования реальной экономической системы.

Возникает вопрос: как долго еще исследователи, работающие в таких смежных областях, как демография, социология и политология, с одной стороны, и экология, биология, науки о здоровье, инженерные и различные прикладные дисциплины, с другой стороны, будут воздерживаться от выражения озабоченности по поводу состояния устойчивого, стационарного равновесия и блестящей изоляции, в которой оказались экономисты-теоретики в настоящее время?

Это состояние, похоже, будет сохраняться до тех пор, пока влиятельные чины ведущих экономических учреждений будут сохранять жесткий контроль за обучением, продвижением по службе и исследованиями своих молодых, а также более квалифицированных коллег. Методы поддержания "интеллектуальной" дисциплины в наиболее влиятельных экономических учреждениях [2] временами напоминают методы, использовавшиеся морской пехотой времен второй мировой войны.

[1] G. И . Boris. American Economic Review 62. 1972. No. 764

[2] М . U. Reder. Journal of Economic Literature 20. 1982. No. 1.

1.1.2 Материал предисловия к книге В.Леонтьева

Академик С.С.Шаталин, д.э.н. Д.В.Валовой

"...В 30-х годах В. Леонтьев занимается изучением роли агрегированных экономических показателей объема выпуска продукции, общего уровня цен и публикует свою знаменитую работу "Слепое теоретизирование. Методологическая критика нео-кембриджской школы".

Хорошая математическая школа и убежденность в том, что теоретические понятия существуют только в реальности, соединились в его главном достижении — разработке метода "затраты — выпуск".

В. Леонтьев всегда был убежден, что, разработав и четко сформулировав теорию, исследователь только начинает работу. Основной его задачей является доказательство того, что эта теория может быть применена в реальной экономике, что с ее помощью можно прогнозировать экономическое развитие, а результаты этих работ могут быть проверены.

В. Леонтьев показал, что коэффициенты, выражающие отношение между секторами экономики (коэффициенты текущих материальных затрат) могут быть оценены статистически, они достаточно устойчивы, их можно прогнозировать. Более того, было показано существование наиболее важных коэффициентов, изменения которых необходимо отслеживать в первую очередь.

Одна из последних встреч состоялась в редакции газеты "Правда".

Василий Васильевич, расскажите, пожалуйста, как родился метод "затраты — выпуск", что он собой представляет?

— Чтобы прогнозировать развитие экономики, нужен системный подход. Экономика каждой страны — это большая система, в которой много разных отраслей, и каждая из них что-то производит — промышленную продукцию, услуги и так далее, которые передаются другим отраслям. Каждое звено, компонент системы может существовать только потому, что он получает что-то от других. Это как расписание поездов— откуда, куда, в какое время приезжают.

— И где встречаются?

— Вот именно. Сейчас эта методология хорошо развита в экономике ведущих капиталистических стран. Мы изучаем одну страну, беря в расчет до шестисот—семисот отдельных отраслей, японцы доходят до двух тысяч.

— В чем специфика вашего подхода к расчетам?

— Допустим, надо рассчитать эффективность производства хлеба. Мы делаем расчет: сколько на одну тонну расходовать муки, дрожжей, молока и так далее по всем компонентам согласно рецепту. Затем определяем трудовые затраты в нормо-часах. Все эти расчеты делаются в натуральных (физических) показателях. Очень важно не считать сразу в деньгах. На основе расчетов расхода материальных ресурсов и трудовых затрат на конкретное изделие или объект в натуре анализируются и сравниваются предполагаемые результаты в денежном выражении.

Аналогичный подход применяется и при расчете любых видов продукции — стали, автомобилей, обуви. Во всех подготовительных расчетах учитывается расход компонентов, необходимых для производства данного вида продукции. И лишь затем с учетом цен и уровня зарплаты выбирается наиболее эффективный вариант выпуска конечной продукции. С учетом такого анализа, например, текстильная промышленность в свое время перекочевала из развитых стран в развивающиеся, так как ей требовалось много рабочих рук. А сейчас благодаря новой технике она возвращается назад.

Недавно в западногерманском журнале "Дас бильд дер виссеншафт" опубликована статья В. Леонтьева, в которой он делает краткий аналитический обзор развития экономики царской России и коренных ее преобразований после Октябрьской революции 1917 года.

В.Леонтьев, в частности, отмечает, что, несмотря на значительные потери в годы второй мировой войны, Советский Союз превратился из преимущественно аграрной страны в крупную военную и промышленную державу мира, причем без всякой иностранной помощи.."

1.2 Критика международного стандарта ISO 31000 "Риск-менеджмент"

Для оценки корректности, эффективности стандарта ISO 31000 как одного из составных элементов управления рассмотрим мнение разработчиков стандарта.

Kevin W Knight [http://g31000.org/kevin-w-knight/], председатель рабочей группы ISO, которая разработала стандарт ISO 31000 "Общие руководящие указания по принципам и осуществлению риск-менеджмента", комментирует: "Все организации, независимо от того, насколько они большие или маленькие, сталкиваются с внутренними и внешними факторами, которые создают неопределенность. Эффектом от этой неопределенности является "риск", и он присущ всем видам деятельности". ISO 31000:2009 является практическим документом, направленным на оказание помощи организациям в разработке их собственных подходов к управлению рисками. Внедряя ISO 31000, организация может сравнить свою практику управления рисками с международным опытом и привнести свой собственный опыт в мировую практику управления рисками [http://www.uicc.ru/155]. Kevin W Knight в настоящее время возглавляет проектный Комитет ISO 262 - Управление Рисками [http://g31000.org/kevin-w-knight/].

Kevin W Knight отмечает, что риску в той или иной степени подвержены результаты всех видов деятельности любого организации. Поэтому правомочно говорить о многообразии рисков, возникающих в процессе работы по всем направлениям. Многогранность понятия "риск" обусловлена разнообразием факторов, характеризующих как особенности конкретного вида деятельности, так и специфические черты неопределенности, в условиях которой эта деятельность осуществляется. Выявить все факторы достаточно сложно.

Во-первых, большинство рисков имеет как общие факторы, так и специфические.

Во-вторых, конкретный риск может иметь различные причины его возникновения в зависимости от вида деятельности организации.

Перейдем к объективной критике международного стандарта ISO 31000 "Риск-менеджмент".

Определение рисков, данных в стандарте ISO 31000, хорошо известно с прошлого века и возражений не вызывает, т.к. соответствует классической теории рисков. Деление рисков на внешние и внутренние риски вытекает из классической теории систем, из модели черного ящика. Стандарт ISO 31000 утверждает, что его нужно использовать для оценки рисков социально-экономических систем, и в частности, для риск анализа организаций.

Хорошо известно, что вот уже более 50 лет каждое предприятие сдает конкретную статистическую информацию, для формирования, как публичной отчетности, так и отчетности, необходимой для межотраслевого баланса (МОБ) и системы национальных счетов (СНС). Эта отчетность используется для построения интегрированных показателей уровней: регионов, отраслей, рынков, стран и, наконец, для программы межгосударственного сопоставления ООН. Данная программа МОБ, СНС действует с 70-х годов прошлого века. Сам стандарт ISO 31000 по замыслу разработчиков межгосударственной программы МОБ, СНС ООН должен был стать составным элементом, пусть и незначительным, программы ООН. Достаточно поднять отчет ООН (Будущее мировой экономики: Доклад группы экспертов ООН во главе с В.Леонтьевым. – М.: Междунар. Отношения. 1979.).

Внимательное прочтение сегодняшнего стандарта ISO 31000 показывает, что он не соответствует требованиям межгосударственной программы МОБ, СНС ООН 70-х годов прошлого века, и тем более не отвечает требованиям и вызовам современной экономики.

Очевидно, что стандарт должен предлагать исполнителям конкретную расчетную методику по оценке неопределенности, рисков уже сформированных и определенных социально-экономических факторов, в том числе и экологических показателей, которые также были разработаны группой экспертов ООН во главе с В.Леонтьевым. В стандарте перечисляется лишь малая часть этих социально-экономических, экологических факторов, но не даются конкретные рекомендации по их практическому расчету, моделированию и далее управлению рисками.

Стандарт ISO 31000 это пожелания, мнения, но не методика по управлению социально-экономическими, экологическими факторами и их рисками. В результате организации не могут принять правильные решения по управлению не только рисками, но и по управлению в целом, вытекающему в т.ч. и из рисков. Непонятно, как использовать стандарт ISO 31000 для сравнения организаций одной отрасли, рынка между собой, и как использовать стандарт ISO 31000 для оценки прямых и косвенно-латентных связей, их рисков в рамках стандарта МОБ и СНС в условиях декларируемой глобальной экономики. На основе стандарта МОБ можно и нужно использовать громадное количество значимых не виртуальных, а реальных показателей (см. статьи, монографии, учебные пособия авторов). Именно из МОБ любой страны вытекает динамика изменения всех агрегатов денежной массы, курсы национальных валют и др. и соответствующие им риски.

Поэтому не удивительно, что международные аналитические агентства с мировым именем не в состоянии проводить объективный содержательный (расчетный, модельный, статистический) анализ. Они предпочитают опираться на мнение экспертов с сомнительной репутацией. С одной стороны, из-за отсутствия методического базиса в стандарте ISO 31000, с другой стороны, из-за трудностей использования отчетов организаций по риск менеджменту, которые имеют чисто описательный, лингвистический характер. Сложно формализовать лингвистическую модель, особенно, если она не является моделью изначально.

Таким образом, стандарт ISO 31000 не может решить проблемы не только международных агентств, но и проблемы эффективного управления рисками: персонала, руководителей организаций, акционеров, инвесторов, фондовых, страховых, инвестиционных, трастовых компаний, банков, государственных служб и фондов, в частности, государственных пенсионных фондов.

Чтобы не быть голословными, рассмотрим один из миллионов ежегодных классических отчетов организаций по стандарту ISO 31000.

Рис. 1 Процесс риск анализа в рамках стандарта ISO 31000 (http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=43170), а также методик COSO (http://www.coso.org/)

Например, как Stora Enso описывает процесс управления рисками в компании в своем ежегодном отчете в разделе "Risks and risk management", уточняя при этом, что процесс в основном исследует ISO 31000, но стандарт ISO 31000 используется в качестве входных данных [http://www.storaenso.com/media-centre/publications/annual-report/Documents/Stora_Enso_E_Financial_Report_2012.pdf стр. 28-32]

Компания Stora Enso дает схему (рис. 1) управления рисками в рамках стандарта ISO 31000, а также методик компании "The Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission" (COSO http://www.coso.org/).

И на стр. 28-32 публичного отчета Stora Enso приводится субъективный, лингвистический анализ рисков, напоминающий SWOT анализ середины прошлого века, когда экономические расчеты велись в основном на бухгалтерских счетах. Данные виды анализа, управление рисками, в т.ч. предлагаемые в методиках COSO, поверхностны и далеки от реальной экономики, и никак не связаны ни с теорией рисков, ни с системным анализом, которые в стандарте лишь декларируются.

Как видно из рис. 1, в стандарте ISO 31000 и в методиках COSO нет ничего нового. Известно из отечественных и зарубежных учебников прошлого века, что управление состоит из трех векторов: анализа, планирования, контроля. В стандарте ISO 31000 и в методиках COSO управление предлагается проводить в рамках методологических подходов 19-20-ого века.

В результате миллионы организаций во всем мире в т.ч. в России, СНГ затрачивают громадные ресурсы при проведении анализа рисков в рамках стандарта ISO 31000, а также методик COSO. В тоже время результат для принятия объективных, практических управленческих решений на всех иерархических уровнях управления отсутствует для всех заинтересованных сторон: для персонала, руководителей организаций, акционеров, инвесторов, фондовых, страховых, инвестиционных, трастовых компаний, банков, государственных служб и фондов, в частности, государственных, пенсионных фондов.

На основании выше изложенного авторы утверждают, что стандарт ISO 31000 в существующем виде должен быть пересмотрен, т.к. он отражает лишь общую весьма поверхностную постановку задачи без конкретных рекомендаций и требований, основанных на объективных расчетных методиках, опирающихся на объективную статистическую информацию.

По мнению авторов, необходимо разработать новый стандарт ISO 31000 в рамках динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции Самариной-Дорошко [1-10], ее нейронных моделей, пятиуровневой методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности для организаций различных отраслей, регионов, государств.

Рассмотрим основные моменты предлагаемой пятиуровневой методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности для организаций различных отраслей, регионов, государств.

Стандарт ISO 31000 должен быть расширен категориями рисков, коридоров управления, эффективности в понимании авторов.

Существует традиционная проблема эффективного управления любой организации по отношению к однородной конкурентной рыночной, отраслевой среде. Понятно, что эффективность можно рассматривать и через вероятностную категорию рисков, что вполне логично. Например, если наблюдается эффективное управление в той или иной организации по отношению к отрасли, рынку, то можно с высокой степенью вероятности утверждать, что риски в таких организациях минимальны. И наоборот, если наблюдается неэффективное управление в той или иной организации, то можно с высокой степенью вероятности утверждать, что риски в таких организациях максимальны.

Под коридорами управления рисками понимается неопределенность, вариабельность тех или иных социально-экономических, экологических факторов. Величина вариабельности, разброса каждого фактора по отношению к среднеотраслевому, среднерыночному фактору как к норме, эталону формирует его риски, неопределенность. А масштаб риска, эффективность управления данным фактором для каждой организации будет индивидуален и будет определяться в этом сложившемся коридоре по каждому фактору. Этих факторов множество и они определены, в т.ч. количественно в методике Дорошко-Самариной. В методике авторов четко оговорено, какие факторы и сколько факторов нужно использовать для каждого уровня методики, т.е. определено их необходимое и достаточное количество.

Авторы предлагают другие концепции, механизмы, подходы, модели и понимание оценки рисков и их управление в рамках динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции Самариной-Дорошко [1-10], ее нейронных моделей, а не в рамках подходов прошлого 20-го века, реализованных в стандарте ISO 31000. В концепции Самариной-Дорошко внешние и внутренние риски рассматриваются через призму 5 векторов исследования рисков (динамический, ноосферно-экологический, бифуркационный, синергетический, производственно-мотивационный анализ рисков) на всех 7-ми иерархических уровнях управления рисками от рабочего места до межгосударственного уровня без исключения. Т.е. управление рисками организаций должно рассматриваться на всех уровнях управления. Данный подход требует рассматривать экономику как целостную систему, а не со стороны анализа собственной организации и отдельных уровней микро, мезо, макроэкономики. Но и этот сравнительный анализ отдельных уровней микро, мезо, макроэкономики организации при анализе рисков не проводится, т.к. это внятно не определено в международном стандарте ISO 31000, а также в методиках COSO.

На основании разработанной методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций различных отраслей, регионов, государств в рамках динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции Самариной-Дорошко [1-10] для объективного риск анализа (управления рисками) необходимо:

  1. Провести анализ роли и места отрасли организации в экономике страны в рамках МОБ по мультипликативному показателю полных затрат с глубиной исследования не менее 30 лет, как требует методика Дорошко-Самариной. Анализ роли и места отрасли исследуемой организации в экономики страны в рамках МОБ позволит получить на количественном и ощутить на качественном уровне все многообразие прямых и косвенно-латентных связей (их рисков) отчитывающейся организации и ее отрасли со всеми отраслями экономики. Анализ роли и места отрасли исследуемой организации в экономике страны в рамках МОБ позволит более корректно провести дальнейшие этапы анализа, в том числе риска анализа, а также определить инвестиционную привлекательность, риски отрасли отчитывающейся организации в экономике страны.
  2. Осуществить динамический бифуркционный анализ рисков всех конкурентов отчитывающейся организации в рамках МОБ и программ межгосударственного сопоставления ООН по отношению к экономике в целом с глубиной исследования не менее 30 лет, как требует методика. Это необходимо для построения коридоров управления, рисков, эффективности, и определения коррупционной составляющей отчитывающейся организации и всех ее структурных подразделений на основе нейронных моделей динамического бифуркционного анализа рисков по всем показателям, оговоренным в методике Дорошко-Самариной, всех конкурентов отчитывающейся организации в рамках МОБ.
  3. Построить производственную функцию по всем показателям всех конкурентов отчитывающейся организации в рамках МОБ и программ межгосударственного сопоставления ООН с глубиной исследования не менее 30 лет, как требует методика Дорошко-Самариной. Это необходимо для расчета коридоров управления, рисков, эффективности, коррупционной составляющей отчитывающейся организации и всех ее структурных подразделений на основе нейронных моделей производственной функции по всем показателям всех конкурентов отчитывающейся организации в рамках МОБ.
  4. Рассчитать мотивационную подсистему производственной функции по всем трудовым показателям (численность, оплата труда и др.), анализ рисков по внешней и внутренней мотивации персонала всех конкурентов отчитывающейся организации в рамках МОБ и программ межгосударственного сопоставления ООН с глубиной исследования не менее 30 лет, как требует методика Дорошко-Самариной. Это необходимо для построения коридоров управления, рисков, эффективности, коррупционной составляющей отчитывающейся организации и всех ее структурных подразделений на основе нейронных моделей мотивационной производственной функции по всем трудовым показателям (численность, оплата труда и др.) всех конкурентов отчитывающейся организации в рамках МОБ.
  5. Осуществить моделирование в рамках динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции Самариной-Дорошко [1-10], ее нейронных моделей всех конкурентов исследуемой организации ее отрасли и взаимодействие со всеми отраслями в рамках МОБ и программ межгосударственного сопоставления ООН с глубиной исследования не менее 30 лет, как показано в работе на примере кризиса 2013-2014 гг. Это необходимо для уточнения коридоров управления, рисков, эффективности, коррупционной составляющей исследуемой организации и всех ее структурных подразделений на основе ранее описанных нейронных моделей всех конкурентов исследуемой организации в рамках МОБ.

Ввиду ограничения объема книги дальнейшее детальное описание, практическое применение методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций различных отраслей, регионов, государств в рамках динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции Самариной-Дорошко с учетом особенностей лесопромышленного комплекса дано в 3-м разделе настоящей книги, выполненном А. Николаевой.

Деловая игра по обучению руководителей всех иерархических уровней организации любых отраслей экономики методике Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций различных отраслей, регионов, государств в рамках динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции Самариной-Дорошко приведена в параграфе 2.5, написанным М. Новик.

1.3 Динамическая ноосферно-синергетическая производственно-мотивационная концепция Самариной-Дорошко

1.3.1 Ноосферная теория В.И. Вернадского и современная концепция устойчивого развития

Ноосфера (от греч. nóos — разум и сфера), сфера взаимодействия природы и общества, в пределах которой разумная человеческая деятельность становится главным, определяющим фактором развития (для обозначения этой сферы употребляют также сходные термины: техносфера, антропосфера, социосфера). Понятие ноосферы как облекающей земной шар идеальной, "мыслящей" оболочки, формирование которой связано с возникновением и развитием человеческого сознания, ввели в начале 20-го века П. Тейяр де Шарден и Э. Леруа.

В. И. Вернадский внёс в термин материалистическое содержание: Ноосфера — новая, высшая стадия биосферы, связанная с возникновением и развитием в ней человечества, которое, познавая законы природы и совершенствуя технику, становится крупнейшей силой, сопоставимой по масштабам с геологическими законами, и начинает оказывать определяющее влияние на ход процессов в охваченной его воздействием сфере Земли (впоследствии и в околоземном пространстве), глубоко изменяя её своим трудом. Становление и развитие человечества как новой преобразующей природу силы выразилось в возникновении новых форм обмена веществом и энергией между обществом и природой, во всё возрастающем биогеохимическом и ином воздействии человека на биосферу.

Зародившись на планете, ноосфера имеет тенденцию к постоянному расширению, превращаясь, т.о., в особый структурный элемент космоса, выделяемый по социальному охвату природы. В понятии ноосфера подчёркивается необходимость разумной (т. е. отвечающей потребностям развивающегося человечества) организации взаимодействия общества и природы в противоположность стихийному, хищническому отношению к ней, приводящему к ухудшению окружающей среды.

В понимании авторов ноосфера – это гармоничное развитие биосферы, социально-экономической сферы и техносферы. Под гармоничным развитием ноосферы авторы понимают устремление биосферы, социально-экономической сферы и техносферы в единую точку, в результате чего получается единая сфера – ноосфера. К сожалению, в настоящее время эти три сферы из-за центробежных рыночных сил формируют лишь малую область ноосферы, в которой пересекаются исходные три сферы. Поэтому авторы считают, что ноосферная экономика, как одна из сложных подсистем ноосферы должна выполнять координирующую роль по центростремительному объединению трех сфер, а не центробежному рыночному хищническому разъединению, а значит, уничтожению этих трех сфер и человечества в целом. Ноосферная экономика, солнечная экономика авторов описана также в статьях, монографиях, учебных пособиях авторов, начиная с 1995 г.

Авторы на основе расчетов доказывают, что экология, ноосфера способны приносить и генерировать не просто деньги, большие деньги, а очень большие деньги.

На Конференции в Рио-де-Жанейро (1992г.) была утверждена и в Йоханнесбурге (2002г.) получила дальнейшее развитие концепция ноосферного устойчивого развития цивилизации. Россия официально подтвердила приверженность новому курсу развития Указом Президента № 440 от 01.04.96г. "О концепции устойчивого развития России": политика в области экономики, финансов, энергетики, сельского хозяйства, строительства, транспорта, торговли и других областей должна формироваться с обязательным учетом ноосферного устойчивого развития.

В процессе работы над проблемами производственно-мотивационной концепции авторы пришли к пониманию и осознанию, что на современном этапе развития общества нельзя строить экономику без ноосферного подхода В.Вернадского. Это инициировало экономические исследования авторов в области производственно-мотивационной концепции, которая в результате была уточнена ноосферными трансформациями.

Понятие "устойчивое развитие" возникло тогда, когда человечество после длительного, в целом бесконфликтного с природой развития пришло в XX в. к столкновению с биосферой, что привело к быстрым глобальным изменениям во всех средах и практическому прекращению восстановления возобновимых ресурсов (воздуха, воды, почв, растительного и животного мира) в прежнем виде. Стал необходим пересмотр стратегии развития цивилизации.

Еще с середины 1970-х годов широко использовалось понятие "развитие без разрушения" (development without destruction); в дальнейшем понятие экоразвития (ecodevelopment) как экологически приемлемого развития, т.е. ориентированного на минимизацию негативного воздействия на окружающую среду (Будущее мировой экономики: Доклад группы экспертов ООН во главе с В.Леонтьевым. – М.: Междунар. Отношения. 1979.).

Для наименования новой стратегии развития цивилизации был использован английский термин "sustainable development", который кроме смысла "устойчивое развитие" имеет и иные значения: долгое, непрерывное, длительное, поддерживающее развитие. Чаще всего на английском языке этот термин толкуется как развитие, которое может поддерживаться неопределенно долго. Поэтому, возможно, перевод "постоянно поддерживаемое развитие" либо "сбалансированное развитие" более точен.

Само понятие "устойчивое развитие" является парадоксальным и многозначным.

Так H.Моисеев считает "…Не вдаваясь в детали, объясняющие, почему термин "устойчивое развитие" бессмыслен с научной точки зрения, скажу только, что понятие о развитии - антипод понятиям об устойчивости и стабильности. Устойчивого развития просто не может быть. Если есть развитие, то стабильности уже нет".

По мнению авторов, английский термин "sustainable development" более корректно перевести как "жизнеспособное развитие". Т.к. у человечества нет других альтернатив – или жить, или умереть как биологическому виду.

Сегодняшний системный кризис мировой экономики, ее рыночных форм породил проблему выживания для всего человечества, как подчеркивают материалы конференции Рио-92.

В материалах Рио-92 говорится не просто о системном кризисе рыночной экономики, ее тупиковом развитии, там говорится о катастрофе, полном уничтожении человека как биологического вида.

Как отметил вице-президент США Гор, эта катастрофа порождается рыночной экономикой и глобализацией.

В научной литературе предпринимаются попытки установления связи устойчивого развития и становления ноосферы, как первоосновы устойчивого развития. Ноосфера — это зрелый этап перехода к устойчивому развитию, желаемое будущее состояние общества, когда обеспечивается эколого-допустимое воздействие человека на природу.

Практически авторы большинства работ приближаются к необходимости рассмотрения развития, жизни человечества в рамках ноосферной концепции устойчивого развития.

Обычно в работах по экологии, глобальной динамике часто упоминают пророческие слова В.И. Вернадского о том, что человек стал силой геологического масштаба и с неизбежностью должен взять на себя ответственность за дальнейшее развитие биосферы. Однако количественная характеристика интенсивности воздействия человечества на биосферу и реакции биосферы, поиск адекватных индикаторов в большой степени является открытой задачей.

Вот почему ноосферная концепция устойчивого развития требует пересмотра существующих научных подходов. Далее авторами будут построены модели в разных интервалах времени. И будет доказано, что традиционный классический подход без учета динамики техносферы, биосферы и социальной сферы не обеспечивает построения устойчивых моделей любых видов, экономик любых стран.

Когда авторы говорили о моделировании нормального распределения (см. проблемы всеобщего среднего в экономике) и рассматривали его во времени, как это было описано в классических работах, то на самом деле разбирали величину функции распределения рисков не во времени, а в различных фазовых пространствах факторов, проявляющихся, работающих в тех или иных интервалах времени.

Таким образом, исследователи заведомо загоняют себя в тупик классических ограничений и подходов, когда вводят переменную времени, а не фазовое пространство факторов. Ноосферная концепция устойчивого развития требует изменения мировоззренческого подхода по отношению к объектам и их рискам, которые авторы обеспечивают необходимым объемом моделей динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции.

Выше описанные проблемы, высокая динамика социально-экономических процессов и послужили основой для формирования новых научных направлений в исследовании экономики всех уровней как целостной системы ноосферной, солнечной экономики.

В 70-х годах появились модели мировой динамики P. Медоуза (1972), Дж. Форрестера (1978), второй доклад римского клуба - работа M. Месаровича и E. Пестеля (Mesarovic, 1974), Н.Моисеева.

Модели сыграли важную роль в осознании того, что предшествующая траектория рыночного расширенного воспроизводства, "все более полного удовлетворения растущих потребностей" зашла в тупик.

Другой класс моделей связан с технологической политикой национального уровня, с изменением структурной политики. Решения в этой сфере основывается на моделях типа "управление ресурсами". При этом управлять приходится не только финансовыми потоками и материальными ресурсами, но и связанными с ними рисками.

Авторы требуют полного пересмотра стандарта ISO 31000 "Риск менеджмент", и предлагают конкретные методики для наполнения стандарта реальными, расчетными моделями рисков, в т.ч. динамическим бифуркационным анализом рисков, а не лингвистическими, описательными моделями середины прошлого века.

В Декларации первой конференции ООН об окружающей среде (Стокгольм, 1972) также была намечена связь экономического и социального развития с проблемами окружающей среды. В подобное понимание развития важный вклад внесли научные доклады Римского клуба, особенно доклад "Пределы роста" (1972), в которых формулировались идеи перехода цивилизации от экспоненциального экономического роста к состоянию "глобального динамического равновесия", от количественного к "органическому" (качественному) росту и "новому мировому экономическому порядку" [http://www.clubofrome.org/].

Эти классические декларации псевдонаучных кругов привели к полному банкротству не только экономики развитых стран, но и к краху либеральных и неолиберальных идей.

По существу, цивилизация должна иметь дело с новой идеологией, новой экономикой, новой наукой. Научной основой для такого взгляда являются результаты нелинейной динамики и синергетики в моделировании и прогнозе экономики. Кроме того, нелинейная динамика предлагает междисциплинарный набор понятий, концепций, образов.

Специалисты РАН считают, что есть общая проблема, с которой современная наука справляется неудовлетворительно. За небольшим исключением она анализирует, отслеживает, предсказывает уже известные угрозы. Однако свойства мира меняются, и человечество ждут новые риски. Иначе говоря, надо учиться не только методом проб и ошибок, но и совершенствовать свой "здравый смысл", свои системы прогноза и анализа. Именно это сейчас требуется от теорий риска, безопасности, от математического моделирования в данной области и, что особо важно, необходим пересмотр основ классической математики и экономики.

Авторы в своих работах доказывают, что правильное применение всех известных методов математики, объективных экономических законов, а также концепции, методик, моделей авторов позволяет устойчиво прогнозировать все мировые экономические и финансовые кризисы, а также давать устойчивые прогнозы по солнечной активности, а также прогнозировать конфликты, локальные войны и революции-перевороты. Ноосферная экономика, солнечная экономика авторов описана также в статьях, монографиях, учебных пособиях авторов, начиная с 1995 г.

Рыночная экономика всегда считалась панацеей выживания человечества. Многие страны мира стремятся к ее построению и достижению ее вершин. Но нельзя не согласиться, что рыночная экономика таит в себе больше вопросов, чем ответов [http://www.clubofrome.org/].

Рынок в современном виде не избавляет, а усугубляет тенденции неустойчивости развития человека и общества, которые опасно проявляются в наши дни.

Выживание человека и общества зависит вовсе не от неограниченного потребления природных ресурсов, а от способности человечества формировать принципы и оценки собственной деятельности и полностью отражать в них принципы деятельности объективного мира. Но теория экономики и политология, существование которых измеряется тысячелетиями, исторически исходят из того, что жизнедеятельность человека и общества протекает и подчиняется законам закрытой экономической модели, эффекты и эффективность которой формируются изолированно от окружающей открытой природной среды. Такие допущения вырастили и привнесли в жизнь человечества монстра — проблему неустойчивого развития, которую нельзя преодолеть либеральными, неолиберальными концепциями деятельности человека и общества.

Современная экономика, по Б.Прыкину, усиленно толкает человека на разрушение природных ресурсов, а экология лишена саморегулирующих рычагов и механизмов, которые позволяют возвращать хотя бы толику на восстановление деятельности природы.

В концепции РФ, утвержденной указом Президента № 440 от 01.04.96г., "О концепции устойчивого развития России" под устойчивым развитием подразумевается "стабильное социально-экономическое развитие, не разрушающее своей природной основы". Далее оно конкретизируется: "Улучшение качества жизни людей должно обеспечиваться в тех пределах хозяйственной емкости биосферы, превышение которых приводит к разрушению естественного биотического механизма регуляции окружающей среды и ее глобальным изменениям".

В концепции РФ речь идет о формировании в будущем социоприродной системы, способной разрешить совокупность противоречий, которые проявляются в наше время. Среди них противоречие между природой и обществом, экологией и экономикой, развитыми и развивающимися странами, глобальными требованиями перехода и национальными интересами, настоящим и будущими поколениями, богатыми и бедными, уже существующими потребностями людей и разумными потребностями и т.д.

В рамках концепции РФ, РАН биосферно-экологический подход к развитию должен заменить ныне практикуемый утилитарно-ресурсный управленческий подход, ведущий к разрушению планетарной экологической ниши человека. Вместо вытекающего из стратегии экономического роста разрушения окружающей среды и уничтожения других форм жизни должна быть принята стратегия совместного выживания и сохранения человечества и естественной биоты, цивилизации и биосферы. Это не просто социально-экономический управленческий подход, а подход более широкий и содержательный - социоприродный. При внесении же в него соответствующей прогностическо-целевой ориентации на созидание сферы разума он превращается в системный подход более высокого уровня — в ноосферно-футурологический подход. Устойчивое развитие требует кардинального изменения мировоззрения, приоритетов, ценностей, этических и других норм и форм рациональности. Именно на пути ноосферного способа разрешения этих противоречий и должна сформироваться новая форма развития, которую именуют устойчивым развитием.

По мнению специалистов РАН, необходима тотальная экологизация всех видов хозяйственной и иной деятельности.

Для перехода к устойчивому развитию необходимы управленческие решения и действия, которые должны опережающе приниматься в условиях риска и неопределенности. Управление должно исходить из декларируемого в Рио-де-Жанейро принципа упреждения (предосторожности).

Необходимо совершенствовать системы управления в экономике, так как она обладает инвестиционными ресурсами, которым необходимо придать экологический вектор развития. Как отмечают авторы, он полностью отсутствует во всех отраслях экономики. В этом случае исключается тупиковый путь развития, предполагающий сохранение традиционной экономики на существующем уровне и дальнейшее ноосферное развитие экономики. В этом случае не решаются проблемы устойчивого развития, а, наоборот, ухудшаются, так как продолжается практика традиционного интенсивного инвестирования экологически грязных производств.

По нашему мнению, изменение системы управления и введение принципа ноосферных оценок экономики, позволит не только не увеличивать общий объем капиталовложений, благодаря снижению рисков, а, наоборот, оставить и даже возможно сократить в размерах традиционное инвестирование. Это позволит дополнительные инвестиции направить в человеческий капитал, стимулируя его ноосферное образование. Таким образом, актуальностью является формирование и изменение вектора традиционного инвестирования в направлении ноосферного подхода.

Предлагаемый Рюминой и другими авторами подход по увеличению налогов на экологию только на первый взгляд кажется правильным, но очевидно, что он будет приводить к дальнейшему росту налогов, что неизбежно породит сворачивание промышленного производства и всех рынков. В этих условиях проблема не только не решается, а еще более обостряется, т.к. известно, что увеличение налоговых сборов на 1% приводит к сокращению ВВП в развитых странах в 1,5-2% (см. расчеты МОБ США авторов). Такой подход плох не только для развитых стран, но и для экономики РФ.

Авторы требуют пересмотра традиционного понимания экономической эффективности — ею нередко приходится жертвовать, особенно при решении проблем выживания и при анализе долгосрочных аспектов развития. По нашему мнению, это определение следует уточнить:

146-ми странами признано, что существующая рыночная экономика продемонстрировала полную свою неэффективность, как следствие о жертвах "… традиционного понимания экономической эффективности…" говорить не приходится.

Ноосферная концепция требует учитывать интегрированное, оптимальное, гармоничное развитие всех трех сфер: био, техно и соцсферы, но не наоборот. При этом с высокой долей вероятности можно утверждать, что форма проявления данных функциональных зависимостей "… экономической эффективности…" будет иметь ярко выраженную нелинейную динамическую вероятностную зависимость.

1.3.2 Теория рисков и катастроф. Синергетика

В середине 20-го века были сделаны значительные успехи в области математики, появилось новое направление в области нечетких (размытых) множеств и дальнейшее его развитие уточнения синергетических трансформаций. Это инициировало экономические исследования авторов в области динамической ноосферной производственно-мотивационной концепции, которая в результате была расширена синергетическими трансформациями.

1963 год ознаменовался событиями, которые явились знаковыми в становлении новой науки, названной впоследствии синергетикой. В этом году фантаст Р.Брэдбери опубликовал рассказ "И грянул гром", в котором сформулировал идею динамического хаоса:

Малые причины могут иметь большие следствия.

Герой рассказа отправился в прошлое на машине времени. Там в глубине веков он раздавил бабочку. Вернувшись назад, он попал совсем в другой мир. "Она упала на пол — изящное маленькое создание, способное нарушить равновесие, повалились маленькие костяшки домино.. большие костяшки.. огромные костяшки, соединенные цепью неисчислимых лет, составляющих Время.. Не может быть, чтобы она что-то изменила. Мертвая бабочка — и такие последствия? Невозможно!" Такое свойство назвали чувствительностью к начальным данным.

В том же году метеоролог Э. Лоренц предложил модель конвекции воздуха, описанную системой классических дифференциальных уравнений. Просчитав ее на компьютере, Лоренц столкнулся с неожиданным результатом. Лоренц захотел перепроверить результат, полученный на компьютере ранее.

Задав начальные данные с точностью до тысячных (до этого программе задавалась точность до шести значащих цифр), он получил результат, значительно отличающийся от предыдущего.

Как и в рассказе Брэдбери, трудно было предположить, что такая незначительная неточность могла привести к такому большому расхождению результатов. Заслуга Лоренца в том, что он увидел в данном расхождении не ошибку, а серьезный научный факт. Позже он был сформулирован как явление динамического хаоса. Важнейшим результатом исследования динамического хаоса явилось установление конечного горизонта прогноза.

Оказалось, что ученые не могут дать "долгосрочный прогноз" поведения огромного количества сравнительно простых систем. Формально они являются детерминированными, т.е. точно зная текущее состояние систем, можно установить, что произойдет с ними в далеком будущем. В то же время сколь угодно малая неточность в определении начального состояния системы нарастает со временем, и с некоторого времени теряется возможность что-либо предсказывать. Такое поведение характерно для многих объектов, которые изучает традиционная экономика.

С этого времени в основном в естественных науках стал накапливаться материал, подтверждающий справедливость приведенных утверждений. Динамический хаос (синергетика) был обнаружен в системах самой различной природы.

В конце 1980-х гг. ученые начинают обсуждать возможность применения теории хаоса в социальных науках.

В экономике методы синергетики оказались востребованными несколькими годами раньше, чем в других социальных науках.

Первые работы шли по пути перевода новых математических понятий и терминов на диалекты социальных наук. Во многом результаты этого направления опирались на знаменитые труды И.Пригожина и его школы.

Авторы со многими предыдущими утверждениями согласны лишь частично.

При построении экономических моделей чувствительность к начальным данным является важнейшим моментом. Поэтому в моделях, программном обеспечении авторов используется расширенное представление констант, переменных и всего многообразия экономических функционалов.

Авторы в своих работах доказывают, что правильное применение всех известных методов математики, объективных экономических законов, а также концепции, методик, моделей авторов позволяет устойчиво прогнозировать все мировые экономические и финансовые кризисы, а также давать устойчивые прогнозы по солнечной активности, а также прогнозировать конфликты, локальные войны и революции-перевороты. Ноосферная экономика, солнечная экономика авторов описана также в статьях, монографиях, учебных пособиях авторов, начиная с 1995 г.

1.3.3 Динамическая ноосферно-синергетическая производственно-мотивационная концепция и нейронные модели

Известно, что управление в иерархических моделях, даже расширенных классической системой обратных связей, не обеспечивает эффективность оценок. Т.к. по мере углубления или перехода на новый, другой уровень иерархии связи и полученные функциональные зависимости несут в себе все возрастающие смещения (ошибки).

Данная проблема еще более усложняется, если учесть, что формируемая система функционалов на каждом уровне иерархии значительно зависит от начальных и граничных условий, порождаемых каждым из уровней. Это вытекает из логики ноосферной экономики и концепции авторов, требующей рассматривать экономику как целостную систему, а не ее отдельные уровни макро, мезо, микро, как это было принято в прошлом 20-ом веке благодаря работам основателей классической и неоклассической экономики. Экономические результаты неоклассического подхода наглядно проявляются в сегодняшних системах управления государством, регионами, отраслями, организациями, подразделениями и собственно рабочими местами персонала.

Ошибки в принятии решения поражают своими величинами смещений в управленческих функционалах всех уровней.
«Если на вход совершенной системы подать мусор, то на выходе будет получен высоко оптимизированный мусор».

Рассмотрим это на примере классической задачи оптимизации каждого иерархического уровня. Понятно, что любое оптимальное решение может быть найдено, если корректно заданы начальные и граничные условия. Напомним, что в реальной экономике эти условия также являются функционалами, которые формируются как верхними, так и нижними иерархическими уровнями. В результате мы имеем каноническую проблему поиска глобального экстремума зачастую нелинейных функционалов в поле множества локальных экстремумов (см. рис. 2).

Рис. 2 Каноническая проблема поиска глобального экстремума. Упрощенное представление – реальные расчеты авторов показывают тысячекратные разрывы локальных и глобального экстремумов

Практически в этих обстоятельствах такая задача с трудом решаема даже в настоящее время, несмотря на высокий уровень компьютеризации современного общества. В результате на всех этапах управления, от анализа до планирования даже при условии, что экстремум найден (вопрос какой глобальный или локальный?!), высока вероятность того, что исследователь, управленец некорректно учел функционалы начальных и граничных условий. В итоге он сталкивается с классической поговоркой системных аналитиков:

«Если на вход совершенной системы подать мусор, то на выходе будет получен высоко оптимизированный мусор».

С данными проблемами общество столкнулось еще в середине 20-го века.

В предыдущих книгах, исследованиях при построении среднеотраслевых эталонных моделей различных отраслей авторы сознательно допускали ошибки. Строилась усредненная модель между средне плохими организациями, средне хорошими организациями в условиях депрессивной экономики. В результате, полученная средняя модель была далека от эффективной. Если сравнить российские показатели организаций с американскими организациями, эта ошибка многократно возрастет. Это понимание и расчеты позволили авторам доказать всю несостоятельность всеобщего усреднения, и необходимость введения в авторскую концепцию и модели синергетического подхода, и теории размытых множеств.

Чтобы осмыслить всю сложность описанных выше проблем, рассмотрим интерпретацию, представленную на рис. 3 в виде графического образа. Графический образ системы увязывает вертикальные и горизонтальные связи микро, мезо и макро среды организации (отрасли). По мнению ведущих специалистов в области экономики, необходимо разработать методологию, с одной стороны, передающую не только традиционные горизонтальные уровни, но и их вертикальные срезы, а с другой, отражающую целостно, системно их взаимодействие. В итоге можно получить единую динамическую эталонную систему нелинейного (зачастую существенного) взаимодействия этих двух системных срезов как единого целого.

Опыт практической работы авторов по эталонному тестированию отраслей РФ, США и организаций показал, что при планировании большинство организаций используют принцип "от достигнутого" уровня. Использовались Internet базы ФКЦБ РФ, SEC USA, BEA DOC USA. На этот недостаток неоднократно обращали внимание ведущие экономисты. Необходимость эталонного тестирования ими осознавалась, но методические подходы не были разработаны. В связи с этим ограничением из всего многообразия пространства решения, представленного на рисунке 3 мини поверхностями 1, 2, 3, организации формируют зону "оптимального решения", условно отраженную поверхностью "Область решений".

Исследования авторов различных отраслевых моделей из всего многообразия решений лежат в том же пространстве решений 1, 2, 3. В итоге формируется своя оптимальная зона – поверхность 3, которая также будет с высокой долей вероятности далекой от совершенства. Как правило, эти две поверхности оптимальных решений отражают видение эффективности управления со стороны макро, мезо и микро среды. В результате модели макро, мезо и микро среды имеют смещения по оценке оптимальных решений, что наглядно видно на рис. 3

Понятно, что сторонники микроэкономики искренне убеждены, что определенная ими поверхность 1, это не локальный, а глобальный экстремум. Как ни парадоксально, приверженцы макроэкономики уверены, что глобальный экстремум расположен на поверхности 2. При этом ни одна из сторон не собирается уступать, ведь тогда они вынуждены будут признать ошибочность своих "классических" подходов.

Последствия для современной экономики, науки, согласно мнению нобелевских лауреатов Edward C. Prescott и Finn Е. Kydland, будут тяжелыми: "…к сожалению, динамическая экономика трудна для новичков, чтобы учиться …"

Рис. 3 Зрительный образ n-мерного иерархического критерия Самариной

В результате пропасть "…между исследованиями и обучением экономистов…" будет все более внушительной. Академики РАН В.Маевский и В.Макаров правы: "…в условиях третьей промышленной революции неизбежно будет усиливаться разрыв объективной реальности и детерминированной традиционной экономики".

Авторы считают, что цель управления и моделирования заключается в том, чтобы с помощью обратных связей, показанных на рис. 3, осуществить стягивание, корректировку начальных, граничных условий, что, в свою очередь, вызывает эконометрическое изменение модели в целом. Зоны 1 и 2 будут стягиваться в зону 3, в которой учитываются требования микросреды организаций по оптимальному управлению персоналом и обеспечению его соответствующими технологиями и капиталом с учетом запросов макро, мезо среды организаций. В тоже время, учитывая, что модели макро, мезо среды отражают средние тенденции в отрасли, а организация может по своим показателям превосходить эти данные, то в этом случае модели макро, мезо среды корректируется в пользу моделей микросреды. Т.к. на самом деле оптимальная зона находится не в точке 3 или 2, а в точке 1, при условии, что организация по всем показателям превосходит среднеотраслевые данные. Если же организация явно отстает от средних показателей своих конкурентов, то можно с уверенностью сказать, что зона оптимума находится не в точке 1 и 3, а в точке 2, и всем подразделениям организации следует пересмотреть свои плановые показатели и оценку своей деятельности. Если же организация по ряду показателей лучше среднеотраслевых, а по ряду хуже, то в этом случае производится подгонка и макро, и микро моделей. Тогда зона 1 и зона 2 должны быть стянуты в зону 3. Данный процесс итерационен и каждое из изменений по любому количеству факторов (в исследованиях авторов около 30-50 млн. показателей по каждой отрасли) может осуществляться автоматически с помощью модифицированного авторами метода Монте-Карло.

Следует также обратить внимание еще на один, по нашему мнению, немаловажный момент. Любой итерационный процесс в условиях отсутствия максимальной независимости каждого из иерархических уровней модели может с высоким уровнем вероятности порождать "несходимость" решений вплоть до выхода из области решений. Поэтому на этапе постановки задачи для построения динамических ноосферно-синергетических производственно-мотивационных моделей управления необходимо в рамках принципа независимости сформировать устойчивые иерархические уровни, сохраняя гомоморфизм модели в целом. Данный подход построения устойчивых иерархических уровней не прихоть. Опыт авторов показывает, что зачастую исследователь сталкивается с неожиданностями вроде бы на "ровном" месте. Так, в частности, при анализе результатов научно-исследовательской работы специалистов бюро экономического анализа Минторговли США (ВЕА) по построению межотраслевых балансов и системы национальных счетов (СНС) были выявлены значительные смещения, которые порождают монополизацию рынков, что несовместимо с рыночными принципами. Эти латентные причины скрыты в методологии, в том числе в эконометрических расчетах. Как следствие зона оптимальных решений значительно смещена. И это только малая часть выявленных проблем.

Подобные казусы устойчиво приводят (настойчиво подталкивают) к глобальному пересмотру моделей в условиях невнятности, декларируемой обществом институциональной системы устойчивых иерархических уровней, которые авторы пытались прописать в производственно-мотивационных моделях. Постоянно выявляемые ошибки сталкивали формируемые эталонные модели управления в зону неустойчивых локальных экстремумов (не глобальных) и принятия решений. Только благодаря созданной системе устойчивых иерархических уровней, определенных в модели, авторы могли с минимальными потерями выходить из ситуаций, вызываемых латентными процессами современной экономики.

Тем не менее, авторы считают, что более корректным будет метод осознанных действий персонала организаций по поиску значимых дополнительных факторов, которые в моделях ранее не учитывались. Данный подход позволяет моделям эволюционировать и расширять пространство эконометрических критериев и, как следствие в дальнейшем более правильно осуществлять позиционирование организаций в своей конкурентной среде, что вытекает из самой сути гомоморфизма, целостности системы. Ни одна из моделей не может учитывать все факторы микро, мезо и макросреды и является упрощенным представлением, несмотря на многообразие используемых факторов. Бесспорно, что построение и/или использование в повседневной работе эталонных моделей подобного класса предусматривает наличие в организациях персонала, отвечающего требованиям современной экономики. При этом предполагается, что большинство рутинных традиционных операций в организациях автоматизировано. Например, автоматически осуществляется построение, анализ, контроль ежедневных бухгалтерских балансов, производственных издержек, управление запасами и т. д. и все эти рутинные операции занимают не более одного часа в день. В этом случае персонал в основном сосредоточен не на текущих оперативных работах, а на управлении стратегией организаций. Следует особо подчеркнуть, что процесс работы по данной схеме не разовая акция, а повседневная деятельность.

Последние кризисы 2008-2010, 2013-2014 г.г. это наглядно показали. Появилось множество экономистов, которые утверждают, что они предсказали эти кризисы. Так, ряд экономистов утверждают, что их прогнозы опираются на анализ межотраслевого баланса США одного года. Авторам не понятно, как можно по одному временному срезу получать такие точные прогнозы. Хотелось бы ознакомиться с этой методикой и расчетами.

Авторы при прогнозе последних кризисов с 1995 г. были вынуждены предметно, рутинно анализировать межотраслевые балансы (МОБ), систему национальных счетов (СНС) США, базу данных "Программы межгосударственного сопоставления ООН" на глубину минимум 50 лет, не говоря уже о множестве других параметров, индикаторов, рынков, отраслей различных стран. Это для авторов является очевидным условием, требованием общей теории систем. Главный принцип анализа это сформировать модель от рабочего места персонала до уровня межгосударственных сопоставлений. Именно на рабочем месте формируется оплата труда, внутренняя и внешняя мотивация персонала, что для авторов является очевидным.

Хорошо известно, что трудовая теория стоимости взаимоувязывает оплату труда и цены в любой экономике, любого государства с любым политическим строем. В рамках этой теории В.Дмитриев построил модель полных трудовых затрат. Эта модель является основой МОБ, СНС всех государств членов ООН.

По мнению авторов, без понимания этих базовых критериев что-либо прогнозировать не возможно. Потому что труд, а не финансы и бизнес формирует цены, спрос, предложение, денежную массу, процентные ставки, инвестиции, инновации и т.д. Но самое главное трудовая теория стоимости, производственно-мотивационные теории и модели авторов позволяют корректно выстроить всю целостную иерархическую модель. При этом, соблюдая принцип целостности, необходимо корректно выстроить каждый уровень иерархии и правильно прописать всю систему взаимосвязей как внутри уровня, так и между ними. Другого подхода авторы не нашли ни в одной из либеральных, неоклассических школ и их нобелевских лауреатов. Это нашло свое отражение в кратком алгоритме расчета кризисов, закона Дорошко-Самариной и др.

Процесс построения эталонных иерархических моделей авторов опирается на семь срезов с целью сохранения гомоморфизма моделей в целом и выявления тенденций, происходящих на каждом из уровней.

Первый уровень (макроуровень) включает межгосударственные сопоставления по укрупненным социально-экономическим показателям: ВВП, ВНД, производительность труда, доля компенсации в объеме продаж, реальная оплата труда и др.

На втором уровне (макроуровень) происходит выбор страны-эталона и его сравнение с другими странами исходя из принципа подобия территориального, национального, социально-экономического, институционального управления и др.

На третьем срезе проводится сравнение на региональном уровне (мезоуровень) с эталонными показателями с учетом особенностей в монетарно-фискальной политике, политике доходов, заработной платы, ценами и др.

На четвертом отраслевом уровне (мезоуровень) дополнительно вводятся укрупненные показатели затраты-выпуск. Этот уровень является базовым для принятия решения о целесообразности дальнейших параллельных исследований. Критерий прост, если показатели зеркально противоположны в моделях и отличия составляют более 50%, то параллельные исследования не проводятся и, наоборот. Эталонное сравнение предусматривает параллельные исследования эталона и объекта. Если расхождения между показателями объекта и его эталонами увеличиваются более, чем в 2 раза, то можно говорить о системных нарушениях, и дальнейшие параллельные вычисления становятся бессмысленными. Это свидетельствует о системном кризисе в экономике, а не в объекте исследования, например, организацию исследуемой отрасли как объект.

Построенные авторами модели организаций строительной отрасли РФ разваливались по сравнению с эталонными моделями строительной отрасли США даже в условиях запущенного финансовыми спекулянтами ипотечного пузыря на рынке недвижимости США. Поэтому все дальнейшие расчеты на следующих уровнях становятся бессмысленными. В предыдущих книгах, исследованиях авторы эконометрически доказали системный кризис экономики РФ, первопричина которого лежит в кризисе труда, которую авторы определили и эконометрически описали как "мотивационная яма". Неэффективность управления является следствием "мотивационной ямы", а не наоборот. Трудно говорить об эффективности экономики РФ, когда разрыв цен и оплаты труда по сравнению с развитыми странами составляют от 20 и более раз. Здесь неэффективность управления, ошибка, искажение моделей составляет более 2000%.

Пятый уровень (микроуровень) включает укрупненную детализацию отрасли по подотраслям, организациям с учетом функциональной направленности (целевых функций отрасли). Критерий выделения подотраслевой направленности и ее организаций также несложен. Если вариация по большинству показателей более 20-30%, целесообразно осуществить классификацию отрасли на подотрасли и далее до организации. Например, в стандартах МОБ для строительной отрасли выделяется 14-20 подотраслей.

На шестом уровне (микроуровень) проводится детализация по производственно-технологическим подразделениям, каждое из которых делится на управленческое и производственное, а также основное и вспомогательное. В стандартах МОТ определено 23-и профессиональные группы или структурные подразделения.

На седьмом уровне (микроуровень) происходит детализация по специальностям в укрупненной сквозной классификации специальностей по международной организации труда, а также североамериканской классификации специальностей (около 840 укрупненных специальностей).

Таким образом, авторы выделили семь уровней от рабочего места персонала до межгосударственных сопоставлений, на каждом уровне исследуются свои факторы, объединенные главным понятием в рамках кратко рассмотренной динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции. Любой уровень должен рассматриваться в векторном пространстве по 5 критериям: динамики, ноосферы, синергетики, мотивации и производственной функции. Учитывая, что данная модель (см. рис. 3) симметрична по четвертому уровню: три уровня сверху и три снизу, то на четвертом уровне принимается решение о прекращении дальнейших параллельных исследований в случае неоднородности эталонных моделей с изучаемыми объектами (например, организация исследуемой отрасли). Хотя вычислительные мощности позволяют продолжить работы по построению моделей, но большие исследовательские затраты, связанные с проблемами российской информационной непрозрачности на данном этапе, создают невозможность проведения параллельных углубленных исследований.

Несмотря на зеркальность параметров и явные указания о нецелесообразности проведения исследований, авторы склонны согласится с их необходимостью по следующей причине. Процесс выхода страны из "мотивационной ямы" (кризиса труда) может осуществляться на первых порах с помощью макрофакторов. Если признать подход В.И.Маевского, В.Л.Макарова по макрогенерациям правильным с уточнениями авторов, утверждающих, что, в конечном счете, микрогенерации определяют состояние макрогенерации, то необходимо знать состояние не только верхнего слоя, но и главное микрослои, которые и формирует макросреду. Выход государственной системы в зону оптимального развития на более, чем 80% детализации зависит от микросреды при условии предварительной нормализации макросреды. Рыба гниет с головы.

Отметим ряд моментов в пользу необходимости проведения регулярной работы по динамическому эталонному тестированию моделей управления организациями, например, строительной отрасли, которые были исследованы В.Чекирдой, Е.Егоровой; финансово-банковской системы – О.Чадаевым; лесной, деревоперерабатывающей и целлюлозо-бумажной отраслей - А.Николаевой и др.

Первый момент. В процессе эконометрических исследований на уровне межгосударственного сопоставления, в которых авторы опирались на данные статистических Internet баз World Bank и правительств развитых стран, были выявлены погрешности в данных в исторической ретроспективе на глубине от 3 до 8 лет. Ошибка по каждому исследованному показателю составляла в среднем около 3-5% по каждому году.

Второй момент. В процессе эталонного тестирования части базы данных ПО "Инвест" (программное обеспечение авторов), которая формируется на основе Internet баз бюро экономического анализа (ВЕА) министерства торговли США, авторами также были выявлены погрешности в данных в исторической ретроспективе на глубине от 1 до 25 лет. Ошибка составляла в среднем около 3-10% по каждому году. При этом в базовом индикаторе - ВВП в реальном выражении для страны, отраслей, регионов ошибка в среднем достигает более 336%.

Третий момент. Анализ характера функций ошибок показал, что в исторической ретроспективе они зачастую имеют нелинейный характер и, как следствие вводят существенные смещения в эталонные модели управления.

1.3.4 Выбор эконометрического инструментария и исходных статистических данных

Остановимся на ряде важных, по нашему мнению, моментах, таких как выбор эконометрического инструментария и исходных статистических данных. Анализ литературных источников по эконометрическим, синергетическим исследованиям показал, что к настоящему времени не существует универсальных, устойчивых математических методов.

Поэтому дальнейшие эконометрические исследования аналитик, управленец обязан проводить с одновременным использованием всего многообразия классического эконометрического инструментария без исключения на основе следующей классификации экономико-математических методов [ЦЭМИ АН СССР, 1974-1978гг.]:

1. Эконометрические методы:

1. Элементарные статистики, в том числе многомерные.
2. Дисперсионный анализ, в том числе многомерный.
3. Ковариационный анализ, в том числе многомерный.
4. Корреляционный анализ, в том числе многомерный.
5. Регрессионный (линейный, нелинейный) анализ, в том числе многомерный.
6. Дискриминантный анализ, в том числе многомерный.
7. Факторный анализ, в том числе многомерный.
8. Метод главных компонент, в том числе многомерный.
9. Метод многомерного шкалирования.
10. Канонический анализ. Каноническая корреляция, в том числе многомерная.
11. Кластерный анализ и распознавание образов.
12. Монте-Карло, Бутстреп и другие методы статистического моделирования.
13. Спектральный, Фурье анализ, быстрое преобразование Фурье.
14. Модели нечетких множеств.
15. Модели нейронных сетей.

2. Численный анализ:

1. Линейная, матричная, полиномов алгебра.
2. Специальные функции.
3. Численное интегрирование. Интегральные уравнения.
4. Обыкновенные дифференциальные уравнения.
5. Интерполяция, аппроксимация, сглаживание, численное дифференцирование.
6. Решение уравнений и систем общего вида.
7. Математическое программирование (линейное, нелинейное).
8. Оптимизационные методы.

Авторы считают, что при исследовании любых экономических объектов в т.ч. организаций любой отрасли необходимо использовать все перечисленные методы без исключения.

В настоящее время существует множество программ класса ПО "Инвест" (разработка авторов), реализующих все вышеперечисленные методы. Окончательные выводы качественного уровня должны делаться только при условии, если все или как минимум 60-70% всех методов, несмотря на их ограничения, дали количественные оценки, на основании которых можно корректно, на качественном уровне осуществить их экономическую интерпретацию. Если большинство количественных оценок подтверждают близкую по содержанию качественную экономическую трактовку, то в этом случае будет формироваться содержательный экономический вывод. Из всего многообразия количественных оценок разнообразных эконометрических методов должны быть отобраны только те, которые обеспечивают максимальную точность и минимальные смещения. Необходимость данного подхода вызвана неопределенностью эконометрических решений.

В экономике наблюдаемое явление может быть описано многими не противоречащими друг другу способами. Эта произвольность или неопределенность, долгое время бывшая предметом исследования ученых, кратко отмечена Мултоном, что любая группа явлений может быть непротиворечиво описана разными путями, вернее, с помощью бесконечно большого числа путей. Независимо от причин, по которым выбираем способ интерпретации, можно предпочесть любой способ, кажущийся аналитику наиболее целесообразным.

1.3.5 Нейронное моделирование

Дальнейшие эконометрические исследования показали, что предложенных подходов явно недостаточно. При переходе от динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции к реальному построению моделей у авторов продолжали наблюдаться латентные, бифуркационные процессы (см. одна из причин это проблемы всеобщего среднего в экономике). Это потребовало более внимательно рассмотреть все семь уровней модели Самариной через призму теории нечетких множеств, логики и нейронных сетей.

Теория нечетких множеств (fuzzy sets theory) ведет свое начало с 1965г., когда профессор Лотфи Заде (Professor Lotfi A. Zadeh) из университета Беркли опубликовал основополагающую работу "Fuzzy Sets" в журнале "Information and Control". Прилагательное "fuzzy", которое можно перевести на русский язык как нечеткий, размытый, ворсистый, пушистый.

Оно введено в название новой теории с целью дистанцирования от традиционной четкой математики, Аристотелевой логики, начальных и граничных условий акад. Колмогорова, оперирующих с четкими понятиями: "принадлежит - не принадлежит", "истина - ложь", "белое - черное", "рай-ад", "хорошо - плохо".

Концепция нечеткого множества зародилась у Заде "как неудовлетворенность математическими методами классической теории систем, которая вынуждала добиваться искусственной точности, неуместной во многих системах реального мира, особенно в так называемых гуманистических системах, включающих людей" [http://www.cs.berkeley.edu/~zadeh/].

Понятие нечеткого множества - эта попытка математической формализации нечеткой информации для построения моделей. В основе этого понятия лежит представление о том, что составляющие данное множество элементы, обладающие общим свойством, могут располагать этим свойством в различной степени и, стало быть, принадлежать к данному множеству с различными весовыми характеристиками. При таком подходе высказывания типа "такой-то элемент принадлежит данному множеству" теряют смысл, поскольку необходимо указать "насколько сильно" или с какой степенью конкретный элемент удовлетворяет свойствам данного множества.

Очевидно, что данная модель может существенно повысить эффективность работы в традиционных иерархических моделях с системой обратных связей. В предлагаемой семиуровневой модели авторов все уровни иерархии, без исключения, объединены в нейронную сеть (см. рис. 4, 5).

Рис. 4 Модель нейрона с тремя входами

Даже при самом упрощенном детерминированном подходе модель инициирует (228) вариантов функциональных связей. Ее разнообразность становится более полновесной, как только осознается реальная природа вероятностно-динамической ноосферной экономики.

Следует отметить, что в настоящее время все волонтеры фонда "Ноосфера" активно используют систему нейронных моделей. Мало того, даже самые простые тесты, разрабатываемые ими, реализуются с использованием философии размытых функциональных пространств, поступающих на входы нейрона и формируемый размытый функциональный результат на его выходе. Каждый фактор, каждый элемент системы ими рассматривается в размытой, нечеткой форме, развивающийся в пространственно-временном континууме. В результате даже упрощенные модели бизнес-планов представляются в виде нейронной сети со своими прямыми и обратными связями. Модели как бы пульсируют в каждом элементе нейрона (факторе, переменной) в своем коридоре управляемости и рисков. В результате формируется близкая к реальной экономике интегральная нейронная модель.

Наше предложение по развитию моделей требует естественного пояснения. Практически необходимо ответить на вопросы:

Почему совершенствование динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции, ее моделей можно обеспечить с помощью размытых множеств и нейронных сетей. Кроме этого, каким образом можно с помощью моделей поднять эффективность, доходность, снизить риски организаций и, тем самым, сформировать резервы для обеспечения их ноосферного устойчивого развития.

Понятно, что один из рычагов обеспечения эффективного функционирования организаций - это повышение эффективности их управления. Это можно обеспечить с помощью методов нормативного (индикативного, эталонного тестирования) анализа и планирования, которые основываются на эконометрическом среднеотраслевом нелинейном моделировании.

При этом следует понимать, что нормативная среднеотраслевая нелинейная модель отражает некий средне-оптимальный уровень управления, сложившийся в данной группе организаций в исследуемый период. Понятно, что этот средне-оптимальный уровень управления формируется всей совокупностью исследованных организаций, объединенных в отрасль. Из чего вытекает, что в исходной исследуемой группе организаций можно выделить три крупных группы: в среднем худших организаций, наименее эффективно работающих и, как следствие, имеющих самые высокие риски. Их прямую противоположность по всем показателям - в среднем лучших организаций отрасли. И собственно средне-оптимальная группа, которая обеспечивает среднюю эффективность и средние риски по отрасли. Именно они и формируют окончательную среднеотраслевую модель. Поэтому утверждать, что полученная нормативная, эталонная модель являет собой безупречный или глобальный оптимум не приходится, т.к. есть, бесспорно, более эффективно работающие организации. На первый взгляд именно лучшие организации должны стать путеводной звездой развития всего сообщества и основой нормативной семиуровневой модели. Данное противоречие требует пояснения.

В основу нормативных, эталонных моделей авторов положены позитивные принципы и подходы. Авторы предлагают анализировать и далее развивать экономику эволюционным путем, формируя на каждом этапе эволюции соответствующий ей институциональный базис. Тем самым, авторы предоставляют всем участникам рынка, независимо от их нынешнего уровня понимания, управления, равные права и возможности по трансформации их бизнеса в зону устойчивого развития в последующие интервалы времени. Ноосферная экономика твердо отвергает директивный, жесткий контроль, т.к. он неотвратимо приводит к принудительному переделу рынка и неизбежно, в конечном счете, формирует его монополизацию и последующую глобализацию, не имеющую ничего общего с рынком.

Ноосферная экономика и ее институциональное развитие как бы дает каждому участнику рынка право на ошибку в течение некоторого временного интервала. Это со всей очевидностью вытекает из того, что в условиях современной высоко динамичной экономики, которая развивается в условиях повышенной неопределенности и рисков, управленческие, экономические ошибки хозяйствующих субъектов неизбежны. В этих условиях только среднеотраслевая модель, а отнюдь не в среднем лучшая модель, может обеспечить максимальный эффект по реализации рыночных механизмов конкуренции и подавления тенденции глобализации, т.е. подавление механизмов конкуренции, уничтожению рынка, формированию тоталитарных систем управления и коррупции.

В результате при условии существования среднеотраслевой нормативной модели, исследуемое сообщество, государственная система и собственно общество получают мощный инструмент, который в совокупности с рыночным механизмом конкуренцией позволяет давать реальную оценку деятельности по эффективности, доходности, рискам и т.д. любой организации. Понятно, что этот же инструмент нормативных моделей на объективной основе позволяет собственникам, управленцам, персоналу организации осуществлять свое позиционирование на рынке.

Их дальнейшие действия легко прогнозируемы. Каждая организация будет стремиться улучшить свои показатели, чтобы обеспечить свое выживание на рынке. В результате среднеотраслевая нормативная модель начнет свое эволюционное движение в направление лучших организаций отрасли, как за счет повышения качества управленческих решений, так и за счет выбивания из исследуемого сообщества всех малоэффективных и высоко рискованных организаций, нежелающих и/или не умеющих, и/или не признающих объективные экономические законы.

Значит, динамическая ноосферная экономика достаточно лапидарна (предельно выразительна). Она не только опирается на здравый смысл, но также убедительно доказывает, что один из действенных способов эффективного развития рынка и формирования резервов - это построение эталонных, нормативных моделей. Т.к. они обеспечивают устойчивое снижение рисков, повышают доходности организаций, и как следствие позволяют образовывать резервы для развития исследуемого сообщества. Понятно, что данный предварительный эффект еще более усилится, т.к. на основе сформированных ресурсов организуются подразделения, которые будут обеспечивать повышение эффективности инвестиционных процессов. В результате за счет снижения ноосферных (социальных, технологических, экологических) рисков организации неизбежно будут обречены на дополнительный рост доходов. Стало быть, предлагаемая нормативная модель отрасли позволит совершенствовать отрасль в направления устойчивого развития, т.е. выявить резервы и/или формировать их в системе организаций РФ.

1.3.6 Нейронная семиуровневая модель динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепция

Для лучшего понимания новой качественной основы модели, опирающейся на динамическую ноосферно-синергетическую производственно-мотивационную концепцию ноосферной экономики, необходимо дать дополнительное пояснение, почему предлагается многоуровневая иерархическая эталонная модель, и что собой представляют ее уровни. Практически необходимо построить семиуровневую иерархическую эталонную модель, описывающую исследуемую отрасль от рабочего места персонала до межгосударственного уровня. Опишем кратко эти семь иерархических уровня, начиная с верхнего (см. рис. 5).

Перед тем, как приступить к описанию рис. 5, остановимся на одном моменте. На рис. 5 отображен только вертикальный срез семиуровневой иерархической эталонной модели. Целью такого представления модели было желание показать, что реальную экономику, например, любую отрасль, ее организации нельзя исследовать только на каком-то одном макро, мезо, микро уровне – горизонтальные срезы.

Рис. 5 Нейронная семиуровневая модель динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции

Такой классический подход условного деления экономики по горизонтали на макро, мезо, микро уровни, принятый в прошлом веке, был вынужденным, т.к. отсутствовали мощные компьютерные, Internet технологии и совершенное эконометрическое программное обеспечение, не говоря уже о необходимости ноосферного мышления. Следует признать, что такое архаичное экономическое мировоззрение, как это ни прискорбно для некоторых экономистов уходит в историю.

Реальная ноосферная экономика - это целостная система, поэтому ее нужно воспринимать, описывать и исследовать как сложную систему. Понятно, что если экономист будет выхватывать из экономической системы ее отдельный уровень, то все его исследования, анализ будут далеки от реальности. При этом сформированные выводы будут глубоко ошибочными, т.к. они не соответствуют объективным экономическим законам или далеки от них.

1.3.7 Модели прямых и косвенно-латентных связей в экономической ноосферной системе

Очевидно, что экономическую систему следует рассматривать не только с использованием вертикальных срезов, как это показано на рис. 5, но естественно и с использованием горизонтальных срезов по всем представленным на рис. 5 уровням и их комбинациям. Понятно, что в этом случае каждый горизонтальный уровень также необходимо представить в нейронном виде, который отображал бы все многообразие функциональных динамических вероятностных эконометрических систем, подсистем, объединенных между собой не менее сложными моделями связей.

Естественно было желание графически представить всю динамическую ноосферно-синергетическую производственно-мотивационную модель - ее вертикальные и горизонтальные модельные срезы, но все наши попытки построить графический образ, к сожалению, не увенчались успехом. Ее образ становился необозримо, возмутительно большим и трудным для восприятия. Поэтому было решено отобразить только вертикальный срез модели. При этом каждый из горизонтальных уровней представить упрощенно, сжато в виде прямоугольника - системного понятия "черного ящика". В тоже время, очевидно, что каждый из горизонтальных уровней, в свою очередь, можно представить себе в виде шахматной доски, т.е. в виде n-мерного пространства систем и их нейронных связей. Вся совокупность квадратов шахматной доски, с одной стороны, состоит, а, с другой стороны, образует (инициирует) многообразие функциональных динамических вероятностных эконометрических систем, подсистем, объединенных между собой не менее сложными моделями нейронных связей.

Подчеркнем модели связей это не только прямые видимые связи — эту категорию связей еще хоть как-то современные управленцы "рассматривают" и делают вид, что управляют, но косвенно-латентное невидимое многообразие связей — эту категорию связей современные управленцы даже не рассматривают — аргументируя это просто — ее же не видно, значит ее нет. Этим страдают все либеральные школы и их нобелевские лауреаты по экономике.

Рассмотрев особенности графического образа модели, можно перейти к общему ее описанию.

Макроуровень. На данном уровне иерархии необходимо дать эконометрическую оценку исследуемой отрасли в системе экономики страны см.рис. 5. Осуществить модельный анализ роли и места исследуемого объекта в системе государства. Этот уровень должен быть расширен знаковыми внешними макро факторами, существенно влияющими на доходность и риски организаций. Следует отметить, что к макро уровню относим анализ и эконометрическое моделирование на межгосударственном уровне. Так, в частности, на этапе сравнительного анализа строительной отрасли, финансовой системы, энергетического, минерального, нефтегазового комплексов и др. были выявлены латентные системные нарушения в экономике развитых стран. Они проявились только на этапе сравнительного анализа динамического развития и фазовых сдвигов отраслей. Данные системные нарушения нельзя выделить при укрупненном однофакторном анализе отдельной отрасли и всей экономики в целом. Только при проведении многофакторного динамического анализа на уровне экономики государств увеличивается вероятность выявления латентных системных нарушений в различных отраслях и их организаций. Таким образом, необходимость данного уровня была доказана в практических исследованиях.

Мезоуровень или собственно уровень исследуемой отрасли с учетом регионального уровня см. рис. 5. Понятно, что макроуровень не позволяет содержательно раскрыть внутреннюю структуру (среду) отрасли по ее основным показателям, исследовать их взаимосвязи на качественной и количественной основе в рамках региональных, межотраслевых особенностей. При этом очевидно, что каждый из показателей являет собой функционал, достойный содержательного количественного и качественного анализа в границах пространственно-временного континиума. Все это требует дальнейшего раскрытия эталонной динамической модели на микроуровне.

Микроуровень - уровень организаций и ее видов деятельности см.рис. 5. На данном уровне необходимо дать детальное раскрытие всех базовых функционалов мезоуровня, как в целом по всему исследуемому сообществу, так и по всем основным видам деятельности с необходимой детализацией всех функционалов, их структуры и временной динамики. Например, структура основных фондов, динамики потребления капитала, структуры и динамики численности профессий персонала и их заработной платы и т.д. Ясно, что и этот уровень не обеспечивает полноту описания эталонной динамической модели, т. к. не позволяет заинтересованным лицам рассматривать процессы управления на уровне структурных подразделений организаций. Это требует своего дальнейшего эконометрического анализа (исследования).

Уровень подразделения. Данный уровень раскрывает процессы взаимодействия базовых подразделений организаций см.рис. 1.17. В тоже время он не позволяет до конца раскрыть производственно-мотивационную основу нормативной модели, которая требует дальнейшей детализации до уровня рабочего места персонала.

Уровень рабочего места персонала. На данном уровне описываются рабочие места, и еще более детализируется структура всех функционалов, заложенных в основу эталонной динамической модели на мезо иерархическом уровне см.рис. 5. На данном уровне и на уровне подразделения можно осуществить модельный анализ в рамках теории мотивации, тем самым, приблизив семиуровневую иерархическую модель к пониманию концепции производственно-мотивационной системы современной экономики. В целом, данный уровень позволяет раскрыть рабочие места от рабочих до менеджеров, т.е. описать всю структуру персонала, капитала во всех подразделениях организаций как в целом по исследуемой отрасли, так и по всем ее видам, в частности.

Таким образом, динамическая ноосферно-синергетическая производственно-мотивационная концепция ноосферной экономики позволяет на качественно ином более совершенном уровне выстраивать эконометрическую модель отрасли, ее организаций. Данный подход требует новой интерпретации оценки эффективности и доходности организаций, формирует новую систему и классификацию рисков на всех семи иерархических уровнях динамической эталонной модели и обеспечивает высокую степень детализации всех управленческих процессов. Тем самым, экономист выходит на иной качественный и количественный уровень оценки организаций, исследуемого сообщества, отрасли и ее роли и места в экономике. Это достигается благодаря тому, что в эталонной модели исследуется тысячи показателей эффективности и такое же количество рисков, коридоров управления. Это позволяет, наконец, выйти из порочного круга общих грубых приближенных оценок, которыми грешат в настоящее время многие управленческие структуры.

1.3.8 Производственно-мотивационная концепция и модель Самариной

К основным недостаткам исследований мотивационных концепций различных экономических школ авторы относят то, что ни одна из школ не смогла перейти от интуитивного, дескриптивного (описательного, лингвистического, словесного) уровня к четкому эконометрическому построению производственно-мотивационных моделей, функций и затем к практике, которая могла бы или их опровергнуть, или доказать.

Рассмотрим теоретическое построение производственно-мотивационной модели, функции, а также эволюцию рассуждений авторов. Многие исследователи на современном этапе развития мировой экономики признают доминирующую роль внешней среды на деятельность организаций и классифицируют их по признаку зависимости от масштабности влияния. Они выделяют факторы государственного уровня, регионального, отраслевого уровня, уровня организации (организации), подразделений организации и собственно рабочих мест персонала. Расчеты показывают, что не менее важную роль играют технологические особенности отрасли и трудовая мотивация персонала организации, ее внутренние и внешние факторы, которые формируются и должны регулироваться федеральными, региональными властями и руководством организаций.

Это происходит через рычаги политики доходов и заработной платы, на базе которой должна формироваться монетарно-фискальная политика, но не наоборот. Авторы предлагают существенно расширить классическую производственную функцию и перенести акцент на факторы внешней среды и трудовой мотивации персонала и рассматривать ее в контексте производственно-мотивационной функции Самариной.

Более подробно о ее эволюции читатель может ознакомиться в предыдущих книгах авторов. Производственно-мотивационная функция в понимании авторов - это сложная, динамическая, вероятностная, существенно нелинейная многофакторная система, которая формирует начальные и граничные условия всей системы хозяйствующего субъекта. Построение таких моделей возможно только с помощью специального эконометрического программного обеспечения (ПО) класса "Инвест". Оно должно решать не только линейные, и квазилинейные, но главное нелинейные многофакторные уравнения. Каждый из факторов, включенных в модель, оценивается на первом этапе экономистом-экспертом, но окончательное решение по выбору значимых факторов принимается после эконометрического анализа с помощью ПО "Инвест". Если мнение эксперта и результаты расчетов совпадают, то исследуемые факторы включаются в модель, в противном случае они отбрасываются.

Таким образом, все факторы в модели подвергаются оценке на значимость, как экономическую, так и статистическую. В деловой игре (ДИ) "Инвест", разработанной авторами, при анализе деятельности организаций любой отрасли используется более 30-50 млн. факторов. В частности, более ста факторов отражают структуру и динамику обновления основных фондов. Численность персонала, его структура, динамика выплат, дифференциация в оплате труда изучается по отрасли в целом, по регионам, в том числе как внутри специальностей, так и между ними. В целом, авторы рассматривают данные по около 840 сквозным специальностям, по 1170 отраслям и подотраслям, по всем регионам, а также по всем городам с населением свыше 100 тысяч человек. На уровне организации ДИ "Инвест" использует данные стандартной публичной отчетности в рамках программ раскрытия информации. Выше перечисленные статистические данные являются исходными для построения динамических ноосферно-синергетических производственно-мотивационных нейронных моделей.

Сформируем основные положения, начальные и граничные условия, которые необходимы для дальнейших исследований. Вначале рассмотрим векторное пространство динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции и нейронной модели. Как отмечают авторы, для сохранения целостности экономических исследований и построения корректных моделей необходимо осуществить их погружение в данное векторное пространство любого экономического явления, и только после этого можно объективно его исследовать. Данные требования авторов концепции логичны, т.к. они вытекают из центральной процедуры системного анализа, основой которой является построение эконометрических моделей, отображающих многообразие факторов и взаимосвязи реальной ситуации (экономики), которые могут проявиться в процессе осуществления решения. В нашем случае это исследование внутренней и внешней среды организаций любой отрасли. В данном случае попытаемся оценить модель любого хозяйствующего объекта – организацию, отрасль как сложную систему в векторном пространстве концепции авторов. Учитывая, что выбранную концепцию нельзя представить в виде графического образа, впрочем, как и отобразить процесс погружения в виде графиков в данное векторное пространство модели организации, отрасли, поэтому представим данный процесс в виде аналитической зависимости. Обозначим вектор оценки эффективности модели организации той или иной отрасли (ПО) как YПО.

1.3.9 Общее описание векторно-нейронной модели динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной (ДНСПМ) концепции

Далее рассмотрим насколько идеально можно представить организацию, отрасль по отношению к вектору динамики – данное отображение обозначим как вектор Х1. Далее по тексту векторные функционалы будем воспроизводить выделенным текстом. Отображение модели хозяйствующего объекта на векторе ноосферы обозначим как Х2. Понятно, что ноосфера (Х2), в свою очередь, это интегральное описание взаимодействия технологической сферы (Z1), социальной сферы (Z2) и биосферы (Z3), поэтому функционал ноосферы можно представить как:

Х2(Z1, Z2, Z3).

Очевидный интерес представляет также вопрос возможно ли, предполагает ли рассмотрение международной отчетности, в том числе ее исходных данных, по отношению к синергетическому вектору (Х3), а также к производственному (Х4). И, наконец, позволяет ли международная отчетность раскрыть человеческий капитал в рамках мотивационного (трудового) вектора (Х5). Представим данное 5-ти мерное пространство отображения вектора оценки эффективности модели хозяйствующего объекта в виде аналитической зависимости:

YПО=F(X1, X2, X3, X4, X5) = F(X1, Ф(Z1, Z2, Z3), X3, X4, X5)

Приступим к упрощенному дескриптивному анализу. Рассмотрим, насколько совершенно систему хозяйствующего объекта можно представить по отношению в вектору динамики Х1. Для того, чтобы можно было наблюдать динамику развития (подчеркнем данный момент), стандарты международной отчетности рекомендуют сравнивать отчетный период и/или с предыдущим отчетным периодом и/или с базовым периодом. Очевидно, что данный подход как минимум не корректен не только со стороны динамической экономики, но даже со стороны здравого смысла. Представление данных в таком объеме не дает возможности проводить динамический анализ, как следствие невозможно определить сезонные, товарные, ценовые, кредитные, инвестиционные, денежные, дебиторские, кредиторские и прочие циклы. Нельзя говорить о столь существенных для экономического анализа фазовых сдвигах, которые могут возникать как между факторами внутренней среды исследуемого хозяйствующего субъекта, так и их амплитудно-временном взаимодействии с многообразием факторов внешней среды. Например, это может быть связано с технологическими особенностями различных производств (на этапах разработки, внедрения, выпуска, в том числе временные затраты на подготовку, адаптацию персонала) и др.

Авторы методики в процессе исследования и моделирования межотраслевых связей различных отраслей в рамках: стандарта МОБ, закона Дорошко-Самариной по прогнозу кризисов, концепции солнечной экономики, русского космизма выдвинули гипотезу о том, что бифуркационные фазовые, амплитудные, частотные состояния при проведении динамического бифуркационного анализа организаций различных отраслей могут проявляться или быть подавленными.

Рис. 6 Динамический бифуркационный анализ подотрасли "Lumber and wood products" ЛПК. По координате Х дана добавленная стоимость по всей экономике США (VA), а по координате Y дана собственно добавленная стоимость подотрасли "Lumber and wood products" ЛПК (LWP)

Рис. 7 Динамический бифуркационный анализ подотрасли "Paper and allied products" ЛПК. По координате Х дана добавленная стоимость по всей экономике США (VA), а по координате Y дана собственно добавленная стоимость подотрасли " Paper and allied products" ЛПК (PAP)

В т.ч. при проведении динамического бифуркационного анализа рисков организаций различных отраслей бифуркационные процессы, синергетические эффекты могут быть, как видимыми, так и латентными, как при анализе прямых, так и косвенно-латентных связей. Данная гипотеза авторов нашла полное подтверждение в научно-исследовательских работах учеников авторов по финансовой системе О.Чадаева и по лесопромышленному комплексу А.Николаевой.

Наиболее ярко бифуркационные видимые и латентные состояния были выявлены в подотраслях лесопромышленного комплекса, что подробно описано далее.

Конечно, что при таком ограниченном восприятии динамики вопрос можно ли, предполагает ли рассмотрение модели хозяйствующего объекта, в том числе ее исходных данных, по отношению к синергетическому вектору (Х3) как минимум лишен смысла.

Даже в рамках здравого смысла понятно, что в двух временных отсчетах трудно обнаружить какие-либо ветвления, не говоря о сдвигах, бифуркациях экономических фазовых пространств. Приходится полностью согласиться с основателем синергетики или теории хаоса нобелевским лауреатом И.Пригожиным, который писал, что любые экономические исследования, анализ синергетических мультипликативных бифуркаций (ветвлений) в ограниченном временном пространстве наивны, так как не возможны. Как следует из материалов конференций ООН, регулярно проходящих в рамках программы ноосферного устойчивого развития, утвержденной руководителями 146 стран мира в 1992 в Рио-де-Жанейро, указом Президента РФ № 440 от 1996 г., какие-либо попытки исследований отобразить интегрированный ноосферный фактор Х2=Ф(Z1,Z2,Z3) при оценке эффективности хозяйствующего объекта не предпринимались. Мало того, как отмечает Е.Рюмина, даже более простой экологический факторный балансовый анализ с трудом пробивает себе дорогу.

Рассмотрим для примера порочность принципа Киотского протокола, опирающегося на модель финансового "пузыря"

Некорректность данной модели, по мнению авторов, концепции заключается в следующем. Страны с высоким уровнем развития будут переносить (США, ипотечный кризис, вывод машиностроения в третьи страны, основной доход США в основном за счет финансовых спекуляций) и уже настойчиво переводят все свои грязные производства в страны с низким социально-экономическим уровнем развития, такие как Россия и др. страны третьего мира, превращая их в экологические свалки. Т.е. страны с высоким уровнем развития не решают проблемы по переходу на другой более высокий эколого-технологический чистый уровень развития, стремятся разместить эти "грязные" технологии на территорию слаборазвитой страны. В результате третьеразрядные страны с высоким уровнем социальной напряженности и катастрофически низким уровнем доходов 95% населения облагаются богатыми странами дополнительным экологическим налогом, еще более увеличивая социальную напряженность, обнищание, межгосударственную дифференциацию, увеличивая темпы глобального потепления, терроризм и прочее. По нашему мнению, необходимо брать налог не с того, кто работает на грязных технологиях, а с тех, кто потребляет продукцию, производимую с помощью грязных технологий. Т.е. не с работников этих организаций и не с народа стран экологических свалок, а с тех стран и тех собственников этих организаций, которые потребляют эту продукцию и получают сверхдоходы с экологических свалок.

Дескриптивно проанализируем следующую проблему - позволяет ли международная отчетность раскрыть человеческий капитал в рамках трудового мотивационного вектора (Х5) для оценки хозяйствующего объекта. Для этого необходимо обратиться к времени создания балансовой модели. К сожалению, несмотря на активные попытки средневекового философа схоласта Фомы Аквинского, он так и не смог доказать обществу опасность непонимания роли божественного создания – человека, а также чрезмерного возвеличивания роли процентов и финансовых спекуляций. Потребовались века, чтобы была осознана роль и место человеческого капитала в экономической системе.

Становится понятно, почему исторически современные мировоззренческие проблемы международной отчетности, ее рудименты были заложены Лукой Пачоли (Luka Pacholi) в балансовой модели. Эти мировоззренческие рудименты, присутствующие в международной отчетности, по отношению к мотивационному вектору (Х5) долгое время было трудно доказать.

Европейская культура, экономическая мысль требовала экономических расчетов, а не принятия на веру базовых аксиом Торы, Библии и Корана, не говоря уже о философских трактатах Фомы Аквинского. Эта возможность впервые была предоставлена (доказана) в работах экономистов В.Дмитриева, П.Сорокина, В.Леонтьева, С.Кузнеца.

Рассмотрим производственную функцию Кобба-Дугласа. Логика ее очевидна и ясна, для того, чтобы что-то произвести (обозначим как Q) необходим капитал (K) и труд (L). Долгое время было не понятно одно, кто же из исходных факторов весомей – труд или капитал. В результате проведенных исследований организаций обрабатывающих отраслей США в начале прошлого века была получена аналитическая зависимость вида:

Q=f(K, L)=1,01K0,25L0,75

Следует обратить внимание, что, как видно из модели, финансовая составляющая является вторичной (т.к. данные факторы оценивались для простоты не в натуральном, а в денежном выражении) по отношению к фактору технологий или капиталу и фактору человеческого капитала. Понятно, что, будучи вторичной, она не в состоянии содержательно отображать базовые категории, особенно если учесть, как будет показано далее, что финансовое интегральное представление пытается в сжатой, скудной форме описать многообразие факторов, процессов капитала и труда. Это вытекает даже из здравого смысла – современные модели с помощью 50…100 факторов в состоянии ограниченно описать только прямые, но не латентные модели труда и капитала, состоящие как минимум из 1000…5000 факторов. Как видно из полученной зависимости, роль человеческого капитала (0,75) в три раза более весома, чем капитал (0,25), но это лишь малая часть роли труда. Разумеется, что оплата труда напрямую определяет совокупный спрос. В результате труд, оплата труда, а не капитал и тем более не финансы, в конечном счете, формируют объемы продаж.

Для того чтобы понять реальную роль, вес труда, человеческого капитала, мотивации по отношению к капиталу обратимся к книге Г.Форда "Моя жизнь, мои достижения", который независимо от В.Дмитриева в 1921 г. задолго до работ П.Сорокина, В.Леонтьева, С.Кузнеца на практике пришел к удивительному выводу.

Своих успехов, по мнению Г.Форда, он достиг не из-за широкого внедрения конвейерной технологии, всеобщей механизации труда, при которой:

"…никто из наших людей не переутомляется на работе", а реализации его главной цели "…уделять максимум внимания заработной плате, иначе говоря, сообщать максимальную покупательную способность".

По мнению Г.Форда:

"…Решение вопроса о заработной плате устраняет девять десятых проблем, а техника разрешает остальные", но не наоборот: "…Организация, которая скверно платит, всегда неустойчива".

Отметим, что роль финансов ввиду их незначительности и вторичности для реальной, а не спекулятивно-виртуальной экономики он вообще не рассматривал.

Г.Фордом впервые были заложены практические основы теории трудовой мотивации, человеческого капитала, которые в дальнейшем развили Питирим Сорокин, А. Маслоу, нобелевские лауреаты В.Леонтьев, Т.Шульц и Г.Беккер.

Г.Форд пишет, что когда "…мы в состоянии давать высокую оплату" персоналу на своих организациях, то "…этим выбрасывается много денег, которые содействуют обогащению лавочников, торговых посредников, фабрикантов и рабочих других отраслей, а их благосостояние окажет влияние и на наш сбыт. Высокое повсеместное вознаграждение равносильно росту всеобщего благосостояния".

Уже тогда, не зная идеи межотраслевых балансов и существования не только прямых затрат, которые отражены в производственной функции, но и косвенно-латентных связей, затрат, которые реально существуют, но они не видимы, он определил на уровне экспертной оценки, что труд весит 90%, а капитал всего 10%.

1.3.10 Векторно-нейронная ДНСПМ модель с многократно расширенным количеством факторов

Анализ международной отчетности по отношению к мотивационному вектору (Х5) показал, что в ней не учитывается человеческий капитал. Он по весу в объеме продаж составляет 75-90% по отношению к основным фондам, процентным ставкам, амортизации, прибыли или по отношению к производственному вектору (Х4). В тоже время в международной отчетности данный интегрированный показатель представлен зеркально наоборот, т.е. количественно факторы финансовой отчетности как минимум в 100 раз превосходят количество факторов труда и капитала. Отметим, что, в свою очередь, показатели капитала также нарушают объективную экономику, т.к. они количественно также многократно превосходят показатели человеческого капитала. В результате невозможно объективно исследовать экономические процессы и хозяйствующие субъекты, т.к. для экономиста в процессе анализа более 99% факторов латентны (скрыты, невидимы). Последствия такого поверхностного, наивного анализа очевидны. Подведем итоги, и если потребуется, расширим и дополним дескриптивный анализ. Для начала рассмотрим существенные отличия классической модели международной отчетности IAS и/или GAAP от предлагаемой в работе модели, способной отвечать требованиям и вызовам ноосферной экономики. Для наглядности обе модели представлены на рис. 8, 9 на плоскости.

Рис. 8 Описание классической модели международной отчетности IAS и/или GAAP с ограниченным количеством факторов

Рис. 9 Описание предлагаемой в работе модели с многократно расширенным количеством факторов

Как видно из рис. 8, факторы Fi описывают классическую модель международной отчетности IAS и/или GAAP. Индекс i определяет конечное счетное множество факторов. В рамках стандарта их около 50-100, т.е. i=1…50…100. Как на интуитивном уровне, так и в рамках теории множеств понятно, что данное ограниченное множество факторов неизбежно формирует пересекающееся множество Fij большой площади.

Причина объективна - каждый из факторов имеет высокий уровень интеграции, как следствие при описании модели международной отчетности IAS и/или GAAP для оценки эффективности исследуемой организации формируется высокий уровень неопределенности, далекий от объективных оценок, позволяющий давать только поверхностные оценки в рамках динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции.

Практически можно утверждать, что экономические службы организаций не анализируют в полном объеме даже прямые связи и затраты, не говоря о косвенно-латентных связях. Как можно в этих условиях говорить об эффективном управлении.

В тоже время, как следует из рис. 9 факторы Zk, описывающие предлагаемую в работе модель, тщательно детализируют исходное множество Fi классической модели международной отчетности IAS и/или GAAP. Индекс k, также как индекс i определяет конечное счетное множество факторов. Только в отличие от классической модели, благодаря предлагаемой в работе детализации индекс k многократно больше индекса i, т.е. k>>i. В рамках предлагаемой модели количество факторов не менее 1000, т.е. k=1…1000. В результате область неопределенности предлагаемой в работе модели Zkl многократно сжимается по сравнению с пересекающимся множеством Fij. В результате при оценке эффективности исследуемой организации нивелируется высокий уровень неопределенности. Понятно, что в этих условиях в предлагаемой в работе модели формируется максимально объективная картина оценок эффективности, коридоров управляемости и рисков исследуемого объекта по сравнению с классической моделью международной отчетности IAS и/или GAAP.

1.3.11 Бифуркации прямых и косвенно-латентных затрат в рамках базовой концепции ДНСПМ

Рассмотрим более существенные моменты недостатков классической модели международной отчетности IAS и/или GAAP по сравнению с предлагаемой в работе моделью. Классические модели в результате высокого уровня интеграции исследуемых факторов опасны не столько высоким уровнем неопределенности, далеким от объективных оценок, сколько тем, что данная отчетность не в состоянии высветить динамические, мультипликативные, синергетические, нелинейные эффекты реальной экономики. Этот экономический эффект, феномен мультипликации и/или синергетической бифуркации, действующий в любой экономике, можно представить, объяснить на интуитивно понятном примере. Ясно, что если растет совокупный спрос на продукцию некой i-й отрасли, то организации этой отрасли для обеспечения данного роста увеличивают закупки (спрос) товаров и услуг у других j-х отраслей, в том числе у организаций своей i-й отрасли. В свою очередь, организации этих j-х отраслей увеличивают закупки (спрос) продукции в k-х отраслях. Далее этот процесс циклично продолжается в результате рост спроса на конечную продукцию (товар или услугу) в зависимости от уровня разделения труда, технологической сложности продукции мультипликативно запускает, размножает затраты. Эта потребность в промежуточных товарах и услугах практически всех организаций различных отраслей инициирует мультипликацию, размножение первичного спроса на конкретный товар i-й отрасли на рост экономики страны в целом. В тоже время существующая классическая модель международной отчетности IAS и/или GAAP предоставляет возможность исследовать только видимые, счетные прямые затраты. И в тоже время исключает какую-либо возможность исследовать всю цепь косвенно-латентных затрат во всех организациях j-х, k-х и т.д. отраслей, не говоря уже о том, что их можно каким-либо способом проследить. Очевидно, что данная проблема это лишь вершина айсберга. Можно утверждать, что динамический анализ структуры прямых затрат должен выявить высокий уровень временной нелинейности этого вида затрат. В довершение этой скрытой особенности видимых прямых затрат она еще более усугубляется значительной нелинейностью латентно-косвенных затрат, которая усложняется синергетической бифуркацией фазовых временных смещений.

Концепция авторов утверждает, что различный уровень технологий для каждого вида товара или услуги, производимых организациями соответствующей отрасли, порождает эффект мультипликации и, в конечном счете, вызывает индивидуальные фазовые сдвиги. Еще раз подчеркнем, что каждому товару, услуге соответствуют свои индивидуальные временные, фазовые, амплитудные смещения прямых затрат по отношению к латентно-косвенным затратам.

Все было бы просто для экономического анализа и управления в целом, если бы прямые затраты и соответствующие им латентно-косвенные затраты развивались синхронно (см. рис. 10).

Рис. 10 Стандартное представление структуры затрат в классической международной отчетности

В этом случае даже их временная нелинейность в каждой отрасли была бы терпима, т.к. не вызывала бы значительных смещений (ошибок в расчетах и оценках), конечно, в упрощенном представлении. В реальной же экономике данная зависимость может принимать более, чем неординарные состояния (см. рис. 11) по сравнению с синхронным вариантом (см. рис. 10), или отражать промежуточные состояния.

Авторы концепции утверждают, что для каждой отрасли должны наблюдаться свои выраженные индивидуальные фазовые синергетические смещения в прямых и косвенно-латентных связях.

Рис. 11 Альтернативный вариант представления структуры затрат в рамках базовой концепции

Косвенным подтверждением важности прямых и косвенно-латентных затрат является различная оценка труда и капитала со стороны Г.Форда (труд -90%, капитал – 10%) и модели Кобба-Дугласа (труд -75%, капитал – 25%). Очевидно, они имеют труднообъяснимый (на первый взгляд) значительный разброс. В тоже время, если обратиться к первоисточникам их дескриптивных оценок и эконометрических расчетов, то можно обнаружить, что авторы использовали не столько различный статистический материал, сколько с различной степенью глубины учитывали влияние прямых и косвенно-латентных затрат на исследуемые экономические объекты. Г.Форд в своих оценках более точен по сравнению с авторами модели Кобба-Дугласа. Данная гипотеза на дескриптивном уровне понятна. Г.Форд не просто создал автомобильную компанию, простых автомобильных организаций в США было немало. Он создал всю социально-экономическую, инженерно-информационную инфраструктуры от организаций, добывающих уголь, железную руду, металлургических заводов, железнодорожных организаций и так далее до собственно автомобильных конвейерных заводов. Для того чтобы обеспечить своих рабочих, служащих их семьи едой, были созданы высоко механизированные фермерские хозяйства. Для обеспечения всей промышленной инфраструктуры, в том числе жилья и ЖКХ были созданы строительно-монтажные управления. Г.Форд также содержал службы шерифов (полиция штатов), больницы, школы и другую социальную инфраструктуру. Для того чтобы избавиться от непрофессиональной опеки неэффективной финансовой системы США, им была создана своя банковская, фондовая, страховая системы, инвесторами которой был как он сам, так и персонал всех его организаций. Практически он построил государство в государстве и благодаря специально созданному статистическому бюро вел полный контроль, анализ и планирование не только прямых затрат, но и почти всех косвенно-латентных затрат.

Понятно, почему его модель более близка к реальной экономике, чем модель Кобба-Дугласа, которая учитывает в основном только прямые затраты. Как следствие роль труда по отношению к капиталу была занижена.

Практически можно утверждать, что сегодняшняя международная система финансовой отчетности 21-ого века находится на эмбриональном уровне даже по сравнению с системой статистического учета Г.Форда начала 20-ого века.

Еще раз вернемся к утверждению авторов, что в реальной же экономике зависимость прямых затраты и соответствующие им латентно-косвенные затраты могут принимать более, чем неординарные состояния (см. рис. 11) по сравнению с синхронным вариантом (см. рис. 10) или отражать промежуточные состояния. Для того чтобы исключить какие-либо сомнения, достаточно ознакомится с итоговой динамической бифуркационной моделью управленческо-финансового банковского креста Чадаева (смотри предыдущие книги авторов).

РАЗДЕЛ 2 МЕТОДИКА КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ, КОРИДОРОВ УПРАВЛЕНИЯ, ЭФФЕКТИВНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ, ОТРАСЛЕЙ, РЕГИОНОВ, СТРАН ДОРОШКО-САМАРИНОЙ

2.1 Общие положения методики

Методика включает следующие теоретические и практические положения:

  1. В основу методики положена динамическая ноосферно-синергетическая производственно-мотивационная концепция авторов и ее семь иерархических уровней от рабочего места до межгосударственного сопоставления. В концепции нет разграничений на макро, мезо и микро экономику. Вся экономика воспринимается авторами как целостная система с учетом всех системных принципов.
  2. Методика, как и концепция, основана на фундаментальных исследованиях, работах АН СССР, русских зарубежных школ, более известных как русский космизм, русский циклизм и русская трудовая экономическая школа.
  3. Методика опирается на громадный научно-исследовательский опыт отраслевых институтов по экономике СССР. Институты на основании социально-экономической отчетности организаций по тысячам показателей строили/разрабатывали нормативы для всех отраслей, подотраслей (министерств и ведомств).
  4. Методика количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организаций всех форм собственности и подчинения предназначена для правительства РФ, субъектов РФ, муниципальных образований РФ, всех министерств и ведомств без исключения, ЦБ РФ, РКЦ ЦБ РФ, ФСФР, налоговых служб, финансовых комитетов, Росстата РФ, страховых компаний, коммерческих банков, организаций, акционеров, инвесторов, разработчиков экономического программного обеспечения, рейтинговых, аналитических агентств и др.
  5. Цель методики - объективно оценивать, анализировать, планировать, контролировать эффективность деятельности, использования частных и государственных инвестиций исследуемой организации любой отрасли.
  6. Методика позволяет выявлять и подавлять коррупцию на уровне структурных подразделений и организации в целом, а значит, лишает все ветви и иерархические уровни власти возможности нецелевого использования бюджетных, инвестиционных, страховых, пенсионных, акционерных средств и фондов.
  7. Методика позволяет выявить и исключить неэффективные, рискованные организации до проведения конкурсов на выполнение работ и услуг для государственных, частных и акционерных организаций с разными формами участия.
  8. Методика нацелена на объективную динамическую количественную оценку рисков, коридоров управления и эффективности организаций. Методика полностью отвергает субъективные, эмоциональные, лингвистические, экспертные методики рисков.
  9. Из целевых функций методики вытекают следующие задачи с учетом отечественных и зарубежных рынков и конкурентов:

  1. Методика позволяет оценить результаты деятельности как организации в целом, так и ее структурных подразделений или центров ответственности. Методика позволяет оценивать и управлять мотивацией персонала структурных подразделений и организации в целом.
  2. Методика описывает следующие иерархические уровни концепции, управления: уровень рабочих мест персонала, уровень подразделений/центров ответственности организации, уровень организации и частично уровень отрасли, подотрасли, региональный уровень. Все уровни управления имеют прямые и обратные связи, описываемые с помощью нейронных сетей, моделей.
  3. Уровни/подсистемы методики описываются, рассчитываются, моделируются в двух вариантах: как замкнутая система – статистические данные внешних подсистем (отраслевой, региональной, государственной и межгосударственной) для исследователя недоступны. Как открытая система - статистические данные внешних подсистем доступны и их анализ заранее проведен. Как следствие все модели точек входа, начальные, граничные условия верхнего уровня определены и доступны для методики.
  4. Методика рекомендует применять открытые системы. Расчеты более длительны, но методика работает более точно и корректно. Замкнутая система позволяет строить анализ рисков, коридоры управления, эффективности совместно с методикой, подсистемой бизнес-планирования, подсистемой контроля, как единую систему, методику. В то же время открытая система и ее методики благодаря четырем верхним уровням внешних подсистем (отраслевой, региональной, государственной и межгосударственной) формируют прямые и обратные связи, модели, уточняющие, управляющие замкнутой системой трех нижних уровней. Это позволяет методике осуществлять анализ, планирование и контроль любой организации на любых рынках с любыми конкурентами своей отрасли не только на региональном, государственном уровне, но и на уровне мировых рынков.
  5. Методика открытых систем имеет еще одно неоспоримое преимущество, до сих пор не анализируемое, не используемое ни одной из методик как зарубежных, так и отечественных. Методика учитывает модели прямых и косвенно-латентных связей и затрат для моделирования оптимальных управленческих решений, выявленных в процессе построения межотраслевого баланса. Только с помощью МОБ можно рассчитать все косвенно-латентные связи и затраты. Именно эти латентные связи, затраты как, впрочем, и множество прямых связей, затрат ни одна из предлагаемых отечественных и зарубежных методик не учитывают при анализе рисков, коридоров управления, эффективности, бизнес-планировании и контроле. В результате эти методики не в состоянии выявить бифуркационные, синергетические процессы, сделать правильные выводы и принять корректные управленческие решения на нижнем уровне.
  6. Методика под риском, коридорами управления и эффективности понимает, что любые организации одной отрасли, конкурирующие на своих рынках, управляют своими социально-экономическими факторами/показателями с той или иной эффективностью, формируя по каждому показателю разброс или коридор управления от лучшего или мало рискованного управления до худшего или рискованного управления. Методика рассматривает риск как аналог неэффективного управления. Методика исследует тысячи социально-экономических показателей. Именно название показателя выступает прилагательным к риску. Например, финансовые риски, валютные риски, экономические риски, социальные риски, мотивационные риски, процентные риски, налоговые риски и др. Если исследуется тысяча показателей, то естественно исследуется и тысяча видов рисков. Существующие теории рисков несут в себе заведомые ограничения и субъективность в оценках. Методика лишена этих недостатков.
  7. Методика учитывает разный уровень подготовки и компетенции современных экономистов. Методика не заставляет экономиста понять все 25 используемых математических, статистических и эконометрических метода, известных для 5% современных экономистов. Поэтому методика для разного уровня подготовки выдает разный уровень детализации анализа, планирования и контроля.
  8. Методика обеспечивает быстрое обучение неподготовленного экономиста в течение нескольких часов (2-5 час.). Методика нацелена не на процесс и демонстрацию мощности, многообразие, качество расчетов, моделей, а на мгновенный экономический результат, качественную, количественную оценку рисков, коридоров управления и эффективности.
  9. Методика опирается, использует разработанные авторами программы, интернет комплексы, позволяющие в масштабе реального времени организовывать доступ к интернет базам данных программ по раскрытию информации всех стран-членов ООН. Это позволяет "вживую" обучать пользователей, экономистов методике с помощью дистанционных методов интернет обучения, в том числе с использованием аудио-видео конференций.
  10. Методика предназначена не только для оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации, но и для анализа и планирования в организации. Авторы трактуют сущность управления, его главные направления как анализ, планирование и контроль с учетом всей возможной доступной статистической социально-экономической, технологической информации, как по исследуемой организации, так и по всем ее конкурентам без каких-либо ограничений. Методика требует анализировать первичные статистические данные, и запрещает использовать мнение экспертов, рейтинговых агентств, экономистов исследуемой организации. Методика самодостаточна и в экспертных мнениях не нуждается, т.к. опирается на расчеты. На основе полученных моделей методика дает выводы и рекомендации по любой организации, включенной в выборку.
  11. Анализ подобных сложных иерархических систем опирается на статистические данные публичных отчетов организаций, их социально-экономические показатели, отраслевые и региональные особенности. Т.е. статистические данные должны рассматриваться не в объеме отчетности стандартов МСФО или РСБУ, а в объемах, необходимых для построения МОБ и СНС. Такой объем статистической информации обеспечивал в советское время техпромфинплан и в таком же объеме годовой отчет предприятий. Публичная отчетность организаций должна быть дополнена данными, собираемыми по организациям Росстатом, налоговой инспекцией, минтруда и другими государственными статистическими ведомствами. Методика не рекомендует/запрещает использовать любые статистические данные негосударственных источников.
  12. Методика требует при обработке исходных баз данных статистической информации независимо от уровня семиуровневой модели авторов использовать все без исключения 25 математических, статистических, эконометрических метода. Их применение должно осуществляться в рамках пяти статистических ограничений Колмогорова, теории размытых множеств Заде, нейронных сетей и моделей, бифуркационных процессов, синергетических эффектов, прямых и косвенно-латентных связей, как внутри организации, так и вне ее.
  13. Методика является неотъемлимой частью концепции, ее моделей и в концепции рассматривается как подсистема других методик концепции (например, прогнозирование мировых кризисов, выработка антикризисных мероприятий по отраслям, регионам, организациям и др.). По объему статистической информации, вычислений методика в общем объеме методик концепции составляет не более 0,001%.
  14. Методика применяется для любых организаций любых отраслей, любых форм собственности и любых регионов. Должна использоваться государственными службами различных иерархических уровней.
  15. Методика отвергает традиционный анализ рисков, управления и эффективности из-за их субъективности, т.к. в существующих методиках оценка деятельности организации проводится без учета среднеотраслевых, среднерыночных эконометрических моделей отечественных и зарубежных конкурентов.
  16. Методика требует жестко соблюдать принцип "производить подобное подобными технологиями" при производстве товаров и услуг. Нельзя сравнивать предприятия различных отраслей, например металлургического комплекса с хлебозаводами и институтами и т.д, как это реализуется в методиках рисков, оценки банкротств. Поэтому методика полностью опровергает ошибочную теорию рисков, модели банкротства (модель Альтмана, Р. Смитт и А. Винакор (R.Smith , A.Winakor ), П.Г.Фицпатрик (P.O. Fitzpatrick ), В. Хикман (W. Hickman ), С. Мервин ( C. Mervin ), Альтман и Лис, Гордон и Спрингейт, Таффлер и Тишоу (R.Taffler & G. Tishaw ), Ж. Конан и М. Голдер (J.Conan , M. Holder ), Ж. Депалян, Д. Дюран и др.).
  17. Методика отвергает SWOT анализ, т.к. он был разработан в середине прошлого века, когда не было современных вычислительных мощностей, поэтому был основан на лингвистических ощущениях того или иного экономиста-аналитика.
  18. Методика требует проводить анализ рисков, формировать коридоры управления и эффективности, как по первичным, так и по вторичным факторам.
  19. В методике под первичными факторами понимаются статистические факторы/показатели, в т.ч. интегральные, собранные из бухгалтерской отчетности форм 1-5, например, выручка, себестоимость и др. В т.ч. методика требует/рекомендует собирать и обрабатывать данные статистической отчетности по формам Росстата РФ и других государственных статистических ведомств. Например, по персоналу: данные по численности персонала с учетом подразделений по МОТ, профессий, текучести персонала, оплате труда по подразделениям и по профессиям и т.д. Т.е. собирать и обрабатывать данные в полном объеме требований по МОБ и СНС, а не только с учетом стандартов МСФО и/или РСБУ.
  20. Под вторичными факторами понимаются производные факторы/показатели, в т.ч. интегральные, получаемые из эконометрических моделей коридоров управления, рисков первичных факторов. Например, различных групп показателей, таких как ликвидность, рентабельность и др.
  21. Методика не имеет ограничений по количеству исследуемых факторов/показателей, как по первичным, так и по вторичным факторам. В полном объеме отчетности организаций по МСФО или РСБУ, требований МОТ, МОБ, СНС общий объем первичных показателей составляет минимум 1-5 тысяч. Это количество факторов дает возможность с высокой долей вероятности провести качественный и количественный анализ рисков, коридоров управления и эффективности любой организации любой отрасли по отношению к конкурентно-рыночной среде. Сегодняшнее законодательство РФ, стран членов ООН в рамках программы раскрытия информации требует от всех организаций, статистических государственных ведомств публиковать открыто и бесплатно данную первичную статистическую отчетность организаций по МСФО или РСБУ, требований МОТ, МОБ, СНС. В РФ данное законодательство по программе раскрытия информации ООН не выполняется, а если выполняется, то за плату. Поэтому в методике введено ограничение по минимальному количеству факторов, а именно, по 15 интегральным факторам по формам 1 и 2 РСБУ/ МСФО. Меньшее количество факторов не обеспечивает необходимый уровень оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации по отношению к ее конкурентно-рыночной среде.
  22. Методика требует проводить анализ рисков, формировать коридоры управления и эффективности исследуемой организации по отношению к конкурентам с объемом статистической выборки в размере от 30 организаций и более. Если количество организаций-конкурентов меньше, то методика предлагает на основании экспертных оценок по каждому фактору и имеющимся статистическим данным, используя метод Монте-Карло и сплайн функций, сформировать необходимый минимальный объем статистической выборки для вычисления эконометрических моделей коридоров управления по всем первичным факторам.
  23. После построения статистической выборки организаций-конкурентов на основе имеющихся статистических данных и экспертных оценок анализ рисков, коридоров управления и эффективности генератор Монте-Карло выдает статистическую выборку по каждому из первичных факторов условных конкурентов исследуемой организации. После чего в эту выборку/массив вставляются статистические данные первичных факторов в виде вектора каждой исследуемой организации. Только после этого начинается анализ.
  24. Методика требует проводить анализ рисков, формировать коридоры управления и эффективности поэтапно, как по первичным, так и по вторичным факторам.
  25. На первом этапе методика требует провести анализ рисков по всем отобранным первичным факторам, давая оценку наличия или отсутствия рисков по каждому фактору. Цель – дать качественную оценку рисков исследуемой организации по отношению к ее конкурентам и ее позиции в региональном, отраслевом/рыночном разрезе.
  26. На втором этапе методика требует проведения, построения и анализа коридоров управления по каждому из первичных факторов. Цель – рассчитать эконометрические модели, очерчивающие диапазон управления по каждому первичному фактору и сформировать группы лучших, худших и средних конкурентов организации. При построении эконометрических моделей коридоров управления должны быть использованы все известные эконометрические методы без исключения, в т.ч. нейронные модели для интегрального представления коридоров управления.
  27. На третьем этапе методика требует проведения построения и анализ эффективности по каждому из первичных факторов. Цель – на основании расчета эконометрических моделей коридора управления и качественной оценки рисков дать количественную оценку эффективности или ущербов по каждому фактору исследуемой организации по отношению к ее конкурентам и ее позиции в региональном, отраслевом/рыночном разрезе. Практически на этом этапе необходимо в денежном выражении определить насколько эффективно, рискованно по каждому фактору осуществляется управление в исследуемой организации по отношению к конкурентам и ее рыночной среде.
  28. На четвертом этапе методика требует проведения построения и анализа рисков, коридоров управления и эффективности по каждому из вторичных факторов. Цель – дать расчет рисков по всем вторичным факторам. Расчет рисков вести только по эконометрическим моделям коридоров управления первичных факторов с использованием всех известных эконометрических методов, в т.ч. нейронных сетей и моделей. Расчет вести по каждому вторичному фактору исследуемой организации по отношению к ее конкурентам и ее позиции в региональном, отраслевом/рыночном разрезе.
  29. На пятом этапе методика требует проведения свертки по построенным эконометрическим моделям анализа рисков, коридоров управления и эффективности по каждому из первичных и вторичных факторов. Цель – дать интегральную оценку анализа рисков, коридоров управления и эффективности организации по всем первичным и вторичным факторам исследуемой организации по отношению к ее конкурентам и ее позиции в региональном, отраслевом/рыночном разрезе.
  30. На шестом этапе методика рекомендует выполнить все вышеперечисленные пять этапов по всем конкурентам исследуемой организации, вошедших/включенных в статистическую выборку.
  31. Данная методика является базовой подсистемой для методики построения бизнес-планов организации для следующих вариантов: первый вариант - без изменения спектра выпускаемых товаров и услуг, второй вариант – при формировании нового бизнеса и/или создания новой организации с нуля, третий вариант – комбинация первых двух вариантов.
  32. Для первого варианта в зависимости от полученных оценок рисков, коридоров управления и эффективности по каждому из факторов и их уровнем управления, сложившимся в организации по отношению к рынку конкурентов, вырабатываются организационно-технические мероприятия по достижению среднерыночного управления каждым фактором для исключения потерь/ущербов, и как следствие повышению эффективности и снижению рисков. Цель планирования - в зависимости от результата анализа рисков необходимо достичь уровня управления каждым фактором не хуже, чем у лучших конкурентов. Благодаря проведенному анализу рисков можно планировать не только динамику планового улучшения по каждому фактору, но и привязать данные плановые изменения к стимулированию и мотивации персонала по конкретным центрам ответственности организации, которые отвечают за конкретные факторы. Методика анализа рисков при совместной работе с подсистемой бизнес-планирования для выработки организационно-технических мероприятий должна учитывать технологические особенности, т.е. соблюдать экономический принцип однородности производить "подобное подобным".
  33. Для второго варианта, когда формируется новый бизнес и/или создается новая организация с нуля, методика анализа рисков до начала построения бизнес-плана сразу формирует лучшие среднеотраслевые показатели управления по всем первичным факторам. Далее строится бизнес-план по трем сценариям по каждому из факторов бизнес-плана. После этого методика сравнивает полученные модели с моделями анализа рисков, и осуществляет моделирование/подгонку моделей бизнес-плана под модели факторов лучших конкурентов. Цель данного варианта – до реализации бизнес-проекта решить простую проблему: - если по всем факторам бизнес–план обеспечивает максимальную эффективность управления и показатели лучших конкурентов, то проект целесообразен. Если проект не удовлетворяет этим условиям, то он отвергается, и проект закрывается как невыполнимый.
  34. Для третьего варианта, который учитывает комбинацию первых двух вариантов, методика анализа рисков совместно с методикой бизнес-плана пытается моделировать лучший вариант конкурентов.
  35. Ввиду ряда ограничений методика имеет различный уровень детализации. Здесь дан начальный упрощенный уровень, который понятен для неподготовленных экономистов, знающих алгебру 7-ого класса школы и помнящих, что любую зависимость можно представить в виде таблицы, графика, функции.
  36. Построение моделей методики это не разовая акция, а ежегодный кропотливый труд экономистов всех организаций различных отраслей. Цель - построение среднегодовых, среднеотраслевых, средне рыночных показателей рисков, эффективности, коридоров управления/управляемости исследуемой организации, но главное выявить тенденции изменений/трансформаций/закономерностей, происходящих в организациях различных отраслей/рынков при принятии тех или иных управленческих решений.

2.2 Методика (5 уровней) количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран Дорошко-Самариной

Любая научно-исследовательская методика опирается на системные принципы: целостность, однородность, иерархичность, системность, устойчивость, динамичность, ноосферность, синергетичность, бифуркационность и т.д. Эти принципы являются основой экономических систем независимо от уровня иерархии.

Разработанная авторами методика количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли также соблюдает системные принципы. Благодаря системным принципам методика обеспечивает корректную качественную, количественную оценку рисков во всем их многообразии для такой сложной экономической системы как организация, независимо от форм собственности.

Методика анализирует, оценивает не только деятельность любых организаций, но и любых отраслей. Т.е. в количественную оценку рисков включено все многообразие межотраслевых связей, что встраивает сложную экономическую систему организации в новый иерархический отраслевой или межотраслевой уровень.

В методике кроме рисков организаций количественно оцениваются и риски структурных подразделений/центров ответственности. Т.е. методика требует исследовать социально-экономические подсистемы структурных подразделений, которые, в свою очередь, взаимодействует с подсистемой рабочих мест. Подсистема рабочих мест требует также раскрытия по видам профессий, по численности, оплате труда, мотивации персонала, условиям труда, основным фондам, амортизации и др.

Понятно, что все организации осуществляют свою деятельность в конкретных регионах, со своими многоликими особенностями: биосферными, климатическими, социально-экономическими, социо-культурными и др, в том числе и технологическими традициями. Поэтому методика требует учитывать, исследовать региональный социально-экономический системный уровень.

Очевидно, что как только авторы затронули системные социально-экономические региональные и отраслевые уровни, в среде которых естественно функционирует любая организация, как тут же возникает неизбежный вопрос, что для сохранения всех системных принципов любые организации, отрасли, регионы осуществляют свою социально-экономическую деятельность в конкретном государстве. Поэтому в методике кроме сложных систем: организаций, отраслей, регионов и их рисков должен учитываться и системный государственный уровень.

В современной мировой экономике любая организация прямо или косвенно сталкивается с международной конкуренцией, так что без учета системного межгосударственного уровня не обойтись. Поэтому в методике кроме сложных систем: рабочих мест, подразделений, организаций, отраслей, регионов, государства, их рисков должен учитываться и системный межгосударственный уровень.

Все семь вышеописанные уровни экономической системы необходимы для устойчивой, эффективной работы методики количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли, любого государства. Эти уровни можно представить графически (рис. 12).


Рис. 12 Графический образ динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции и ее нейронных моделей

При этом естественно понимая, что все уровни всех подсистем имеют многообразие прямых и обратных связей, наиболее полно описываемых с помощью нейронных моделей. Авторы сознают, что создание сложной методики количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли, любого государства невозможно, если:

Системные принципы, описанные дополнения необходимы для того, чтобы обеспечить устойчивую работу методики количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли. Кроме этого авторы предлагают сформировать необходимые и достаточные требования, предъявляемые к процессу исследования сложных экономических систем: от рабочих мест до межгосударственного уровня. Рассмотрим необходимые и достаточные требования, предъявляемые авторами к процессу исследования сложных экономических систем.

Рассмотрим динамический вектор исследования. Понятно, что любое исследование социально-экономической системы без динамического, временного анализа будет не полным и поверхностным. Поэтому в зависимости от целей, задач любое исследование необходимо проводить на глубину минимум 20-30-50 лет. Авторы данное требование определяют как динамический вектор, исполнение которого обязательно для любых научно-исследовательских работ. Авторы для своих исследований задали минимальную глубину динамического анализа статистических социально-экономических данных от 50 лет и более. Для молодых коллег авторы установили следующие временные рамки динамического вектора исследований: студентам (10-20 лет), аспирантам (30-40 лет) и докторантам (от 50 лет). Таким образом, авторами был сформирован первый динамический вектор концепции, который необходим для любой научно-исследовательской работы экономиста.

Ноосферный вектор исследования ввиду его сложности изложен отдельно.

Рассмотрим синергетический вектор исследования. Скрытые в синергетическом векторе эффекты, процессы бифуркации, а также динамический анализ бифуркаций на примере лесопромышленного комплекса США будет показан далее.

Авторы методики в процессе исследования и моделирования межотраслевых связей различных отраслей в рамках: стандарта МОБ, закона Дорошко-Самариной по прогнозу кризисов, концепции солнечной экономики, русского космизма выдвинули гипотезу о том, что бифуркационные фазовые, амплитудные, частотные состояния при проведении динамического бифуркационного анализа организаций различных отраслей могут проявляться или быть подавленными. В т.ч. при проведении динамического бифуркационного анализа рисков организаций различных отраслей бифуркационные процессы, синергетические эффекты могут быть, как видимыми, так и латентными, как при анализе прямых, так и косвенно-латентных связей. Данная гипотеза авторов нашла полное подтверждение в научно-исследовательских работах учеников авторов по финансовой системе О.Чадаева и по лесопромышленному комплексу А.Николаевой.

Наиболее ярко бифуркационные видимые и латентные состояния были выявлены в подотраслях лесопромышленного комплекса, что подробно описано далее.

Экономисту-профессионалу, знакомому, например, с межотраслевым балансом, известно, что в любой сложной экономической системе наблюдаются мультипликативные или синергетические эффекты. Поясним это на примере. Допустим, планируется в следующем году увеличить выпуск конечного продукта (ВВП) на 10% в той или иной отрасли. Для этого необходимо ответить на вопрос, насколько процентов увеличатся суммарные объемы продаж всех отраслей экономики. Расчеты с учетом кластерного анализа и МОБ для экономики США показывают, что

Как видно из представленных примеров, наблюдаются значительные синергетические, мультипликативные эффекты. Мало того, благодаря синергетическому вектору легко развенчивается либеральный миф о ведущей роли торговли и финансовой системы в экономике США. Как следует из синергетического, мультипликативного эффекта, торговля и банки занимают последнее место по реальному, а не виртуальному воздействию на экономику.

Из этого примера можно сделать еще более существенные и важные для экономики любой страны, а также для ее олигархов выводы:

Либеральные реформы в РФ, в развитых странах последних 30-40 лет убедительно демонстрируют разорение народного хозяйства, бизнеса и 99% граждан этих стран, и естественное уменьшение количества олигархов, как доказано расчетами. В примере, к сожалению, не видны все неожиданные динамические бифуркации, проявляемые на уровне прямых и косвенно-латентных связей всех отраслей в рамках МОБ. В предыдущих книгах авторов описана динамическая бифуркационная модель управленческого финансово-банковского креста Чадаева, выявляющая и показывающая эти латентные мощные динамические бифуркации.

Рассмотрим производственный вектор исследования. Любому начинающему экономисту хорошо известна производственная функция, но авторы эту производственную функцию требуют рассматривать в объемах статистических данных СНС и МОБ, т.е. минимум в тысячу раз расширить. Краткие примеры расчета подсистемы численности производственной функции и ее моделей по 15 секторам экономики по 23 профессиональным группам приводятся далее. Для полноты понимания производственного вектора исследования в объемах СНС и МОБ показаны на примере исследования по лесопромышленному комплексу США в научно-исследовательской работе А.Г.Николаевой.

Мотивационный вектор исследования был детально рассмотрен в предыдущих совместных книгах авторов и В.А.Чекирды. В частности, даны исследования В.А.Чекирды по мотивации персонала строительной отрасли, описаны: закон Оукена-Чекирды, мотивационный крест Самариной, в т.ч. n-мерный мотивационный крест Самариной, кривая Самариной по образованию и др. Поэтому мотивационный вектор исследования в данной книге подробно рассматриваться не будет.

В результате авторы предложили динамическую ноосферно-синергетическую производственно-мотивационную концепцию и обозначили пять исследовательских векторов, которые в процессе экономической научно-исследовательской и практической работы необходимо выполнять на всех семи иерархических системных уровнях при сборе социально-экономической статистической информации, ее эконометрической обработке при анализе, планировании, контроле. Понятно, что все остальные системные принципы при исследовании экономических объектов/явлений необходимо также соблюдать.

Первый начальный уровень методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли сосредотачивает свое внимание в основном на уровне/подсистеме организации и ее структурных подразделений, как показано на рис. 13.

Второй начальный и третий уровни методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли сосредотачивают внимание в основном на уровнях/подсистемах отрасли, организации, структурных подразделениях, и рабочих местах, как показано на рис. 14.


Рис. 13 Первый начальный уровень методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли


Рис. 14 Второй начальный и третий уровни методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли

Четвертый и пятый уровни методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли сосредотачивает внимание в основном на уровнях/подсистемах государств, отраслей, организации, структурных подразделений, рабочих местах, как показано на рис. 15.

Все остальные уровни динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции и ее нейронные модели (см. рис. 12) для каждого из описанных пяти уровней методики соответственно являются экзогенными по отношению к методике количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли.


Рис. 15 Четвертый и пятый уровни методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организации любой отрасли

2.2.1 Описание пяти уровней методики Дорошко-Самариной

В предыдущей книге раскрыты 2 уровня из семи иерархических уровней модели – уровень центров ответственности/подразделений и собственно уровень организаций авторской методики количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности различных организаций. При этом в методике отмечалась ее неполнота, связанная с тем, что на первом уровне необходимо приблизить методику к практическим задачам экономистов. Именно ради простоты методики первого уровня авторы пожертвовали некоторой точностью. При этом в книге подчеркивалось, что это начальный уровень подготовки профессиональных экономистов 21-ого века.

Основной целью данной монографии является дальнейшее раскрытие следующих уровней методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран.

Учитывая многогранность методики, она дифференцируется по уровням сложности и подготовленности экономистов-практиков, научных работников и управленцев разных иерархических уровней. Все уровни методики основаны на динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции авторов и ее моделях. Вся информация микро, мезо, макроэкономики формируется на основе статистических отчетов домашних хозяйств, общественных, государственных, хозяйствующих организаций. Без этой информации нельзя создать объективную систему национальных счетов (СНС), описать все многообразие межотраслевых прямых и косвенно-латентных связей и реализовать программу межгосударственного сопоставления ООН, действующую с середины 20-ого века. Авторы утверждают, что вся необходимая статистическая социально-экономическая информация собирается, но лишь 1% используется для публичного анализа, что недопустимо в условиях современной экономики 21-ого века.

Методика Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран основана на следующих моментах, вытекающих из динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции авторов:

  1. Методика Дорошко-Самариной требует максимально использовать необходимый и достаточный объем статистических отчетов домашних хозяйств, общественных, государственных, хозяйствующих организаций. Объем статистических отчетов для каждого уровня оговаривается методикой.
  2. Методика Дорошко-Самариной отрицает сложившееся в 20-ом веке деление экономики на микро, мезо, макро уровни. Введение такого деления было вызвано невозможностью обработки и сбора огромного количества социально-экономических данных с одновременным использованием всего многообразия математических методов для моделирования, прогнозирования социально-экономических процессов.
  3. Методика Дорошко-Самариной требует воспринимать экономику только как целостную систему. Любые отклонения от данного положения запрещены.
  4. Методика Дорошко-Самариной требует в объеме методики и на регулярной основе (ежегодно) исследовать, моделировать, оценивать деятельность всех организации всех отраслей экономики без исключения.
  5. Методика Дорошко-Самариной представляет собой открытую систему.
  6. Методика Дорошко-Самариной требует от исследователей при оценке рисков организаций всех отраслей экономики учитывать их безусловные особенности и системный принцип "производить подобное подобными технологиями". Методика требует детальные исследования по каждой отрасли.
  7. Методика Дорошко-Самариной требует, чтобы каждую отрасль исследовали различные научные школы, а не одна школа или один исследователь. Это позволит существенно улучшить оценку рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран.
  8. Методика Дорошко-Самариной применяет дистанционные методы обучения.
  9. Методика Дорошко-Самариной встроена в методологию деловых игр, в технологии интернет, облачных вычислений.

Методика Дорошко-Самариной многогранна. В монографии описаны только 5 уровней сложности.

1 уровень методики

Целями данного начального уровня количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран являются:

  1. Показать основные авторские системные принципы количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран.
  2. Раскрыть важность комплексного применения всех существующих, известных математических методов от элементарной статистики до теории размытых множеств и нейронных сетей.
  3. Показать, как практически применять все многообразие математических методов с учетом их достоинств и недостатков.

Начальный первый уровень методики Дорошко-Самариной опирается на стандартную финансовую отчетность различных организаций, отраслей, регионов, стран в рамках МСФО. В виду того, что стандарт МФСО введен в странах-членах ООН лишь частично, поэтому алгоритм перевода любых стандартов бухгалтерского учета дан на примере стандарта РСБУ. Подробный алгоритм перевода приводится в учебных пособиях авторов (Бизнес-планирование в условиях открытой экономики: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. 1-е, 2-е, 3-е изд. / Г.П. Самарина, С.Е. Дорошко. — M.: Издательский центр «Академия», 2005, 2006, 2008. — 288 с.). Методика первого уровня описана также в статьях, монографиях, учебных пособиях авторов, начиная с 1995 г.

2 уровень методики

Цели данного также начального или промежуточного уровня - показать, как формируется экономика, ее микро, мезо, макро уровни в целостную систему.

  1. Определить необходимое и достаточное количество интегральных функционалов, необходимых для методологии межотраслевого баланса (МОБ).
  2. Показать трансформацию необходимых и достаточных статистических данных организаций в стандарты межотраслевого баланса (МОБ).
  3. Пояснить основные авторские системные принципы количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран при использовании интегральных функционалов стандарта межотраслевого баланса (МОБ).
  4. Раскрыть важность комплексного применения всех существующих известных математических методов от элементарной статистики до теории размытых множеств и нейронных сетей при использовании интегральных функционалов стандарта межотраслевого баланса (МОБ).
  5. Показать, как практически применять все многообразие математических методов с учетом их достоинств и недостатков при использовании интегральных функционалов стандарта межотраслевого баланса (МОБ).

Начальный/промежуточный второй уровень методики опирается на стандартную отчетность в рамках межотраслевого баланса (МОБ) различных организаций, отраслей, регионов, стран. В виду того, что стандарт МОБ введен в странах- членах ООН лишь частично, поэтому алгоритм перевода любых стандартов МОБ дан на примере стандартов SIC (США, СССР) и NAICS США. Подробный алгоритм преобразований приводится в учебных пособиях авторов (Самарина Г.П., Дорошко С.Е., Чекирда В.А., Чадаев О.Д. Ноосферная экономика: Кризис. - СПб.:ПИФ.com, 2010. - 475 с.). Методика второго уровня описана также в статьях, монографиях, учебных пособиях авторов, начиная с 1995 г.

3 уровень методики

Цели данного уровня показать, как на следующем этапе трансформируется экономика, ее микро, мезо, макро уровни в целостную систему в рамках МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.

  1. Определить необходимое и достаточное количество интегральных функционалов, необходимых для МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  2. Осуществить трансформацию необходимых и достаточных статистических данных организаций в стандарты межотраслевого баланса (МОБ) в рамках теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  3. Показать основные авторские системные принципы количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций, отраслей, регионов, стран при использовании интегральных функционалов стандарта межотраслевого баланса (МОБ) в рамках теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  4. Раскрыть важность комплексного применения всех существующих известных математических методов от элементарной статистики до теории размытых множеств и нейронных сетей при использовании интегральных функционалов стандарта межотраслевого баланса (МОБ) в рамках теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  5. Показать, как практически применять все многообразие математических методов с учетом их достоинств и недостатков при использовании интегральных функционалов стандарта межотраслевого баланса (МОБ) в рамках теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  6. Представить, как проводить динамический бифуркационный анализ по полным затратам в рамках МОБ.
  7. Описать, как проводить динамический бифуркационный анализ по прямым и косвенно-латентным связям, затратам в рамках МОБ, СНС.

Третий уровень методики опирается на стандартную отчетность в рамках межотраслевого баланса (МОБ) различных организаций, отраслей, регионов, стран. В виду того, что стандарт МОБ введен в странах-членах ООН лишь частично, поэтому алгоритм перевода любых стандартов МОБ дан на примере стандартов SIC (США, СССР) и NAICS США. Подробный алгоритм преобразований приводится в учебных пособиях авторов (Самарина Г.П., Дорошко С.Е., Чекирда В.А., Чадаев О.Д. Ноосферная экономика: Кризис. - СПб.:ПИФ.com, 2010. - 475 с.). Методика третьего уровня описана также в статьях, монографиях, учебных пособиях авторов, начиная с 1995 г.

4 уровень методики

Цели данного уровня показать, как формируется множество целевых отраслевых векторов в рамках МОБ, как создается множество точек входа в систему прогноза кризисов в рамках закона Дорошко-Самариной. Экономика на данном уровне рассматривается только как целостная система, а не как микро, мезо, макро экономика.

  1. Определить необходимое и достаточное количество интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики и концепции авторов.
  2. Представить трансформацию необходимых и достаточных статистических данных интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики и концепции авторов.
  3. Показать основные авторские системные принципы количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности различных интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики и концепции авторов.
  4. Раскрыть важность комплексного применения всех существующих известных математических методов от элементарной статистики до теории размытых множеств и нейронных сетей при использовании интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики в рамках концепции авторов.
  5. Показать, как практически применять все многообразие математических методов с учетом их достоинств и недостатков при использовании интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики в рамках концепции авторов.
  6. Раскрыть, как проводить динамический бифуркационный анализ по полным затратам интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  7. Показать, как проводить динамический бифуркационный анализ по прямым и косвенно-латентным связям, затратам интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.

Четвертый уровень методики опирается на стандартную отчетность в рамках межотраслевого баланса (МОБ) различных организаций, отраслей, регионов, стран. Подробный алгоритм прогноза кризисов в рамках закона Дорошко-Самариной приводится в учебных пособиях авторов (Самарина Г.П., Дорошко С.Е., Чекирда В.А. Ноосферная экономика: назад к истокам. Базисное значение труда и мотивации. - СПб.:ПИФ.com, 2008. - 338 с.). Методика четвертого уровня описана также в статьях, монографиях, учебных пособиях авторов, начиная с 1995 г.

5 уровень методики

Цели данного уровня показать, как формируется система прогноза кризисов в рамках закона Дорошко-Самариной. Экономика на данном уровне рассматривается только как целостная система, а не как микро, мезо, макро экономика.

В рамках Закона Дорошко-Самариной необходимо на основании данных МОБ постоянно рассчитывать, где и в каких отраслях (рынках), каких государствах во времени образуется спекулятивный разрыв цен - Pi(t) и средней оплаты труда - WMW(t):

А также определять разрыв цен на мировых рынках - Pi(t) и ВВП - GDPIndex(t), в том числе и мирового ВВП - GDPIndex(t):

Аналогичный расчет проводится и для инвестиционных рынков - индекса S&P с учетом поправочных коэффициентов K1D&S и K2D&S (индексы Дорошко-Самарина). С помощью поправочных коэффициентов K1D&S и K2D&S можно легко прогнозировать величины падения индекса S&P.

Как только эти интегральные величины начинают устойчиво превышать величины в 1.3-1.5 раза, то можно с высокой вероятностью утверждать, что на этих рынках готовится, формируется спекулятивный пузырь.

При этом в рамках теории мотивации необходимо постоянно и, в первую очередь, отслеживать базовые внешние мотивационные ценности человека и общества:

• продовольственный рынок,
• лекарственный рынок
• рынок жилья,
• энергетический рынок,
• финансовые, фондовые рынки.

Признаком начала спекулятивных игр на этих рынках, а также на любых других рынках – будет повышенная информационная активность в СМИ.

В рамках важных индикаторов закона Дорошко-Самариной необходимо обращать внимание на следующее.

При величинах более 1.5-2.0 раза кризис и последующий обвал неизбежен. Кризис не будет закончен, пока не исчезнет спекулятивный разрыв. Как только спекулятивный разрыв будет устранен – это сигнал о том, что достигнуто всего лишь дно кризиса, но кризис не остановлен, т.к. возможна повторная игра на этих рынках, и как следствие дальнейшее углубление кризиса.

Далее нужно сформировать вектора прогнозируемого обвала объема продаж на тех или иных рынках с учетом рассчитанных ранее уровней спекулятивного разрыва. На следующем этапе расчетов необходимо вернуться опять к моделям МОБ и осуществить умножение полученных векторов на матрицы полных трудовых затрат и всех ее производных матриц полных затрат. Это позволит построить временные (фазовые – месяц, квартал,…год) итерационные матрицы развития кризиса с учетом прямых и косвенно-латентных связей во всех отраслях экономики любого государства. Подчеркнем, расчет необходимо вести итерационным методом от матрицы прямых (видимых) связей, затрат до матрицы полных трудовых затрат и всех ее производных матриц полных затрат. Только так можно выявить временные (месяц, квартал,…год), а также амплитудно-фазовые характеристики развития кризиса, т.е. всех характеристик от безработицы, объема продаж и т.д. до сжатия денежной массы и всех ее агрегатов.

Это принципиально важно, т.к. каждая отрасль реальной экономики в рамках мультипликаторов МОБ (прямых и косвенно-латентных связей) обладает своей индивидуальной мощностью одновременного веерного воздействия на все отрасли экономики. Мало того, основная мощность невидима для экономистов, это так называемые косвенно-латентные связи всех отраслей экономики, но умноженная на спекулятивный разрыв цен и оплаты труда, она формирует очень опасные синергетические нелинейные латентные бифуркации. Только в этом случае можно контролировать процесс на фазе надувания финансового пузыря, т.е. формирования спекулятивного роста цен и/или снижения оплаты труда. При этом необходимо понимать, что процесс сознательного или несознательного формирования кем-то кризиса - это не главная его игра, на этом этапе много не заработаешь. Главная цель игроков в обвале рынка – эта фаза для любого спекулянта самая важная. Доходности на обвале просто зашкаливают, мало того, всё это еще усиливается за счет сжатия времени. Т.е. то, что можно заработать на подъеме в течение нескольких лет, на целенаправленном управляемом или косвенно контролируемом обвале можно заработать за несколько часов, но в десятки раз больше.

И все же самое главное – необходимо постоянно рассчитывать, где и в каких отраслях, каких государств образуется спекулятивный разрыв цен и оплаты труда.

Следует помнить, что именно в этой зоне сознательно или несознательно начинается главная спекулятивная игра: чем разрыв больше, тем синергетически выше спекулятивные доходности (10-100 раз), т.к. такую экономическую систему легко вывести из равновесия - последствия игроков никогда не интересуют. Это - проблема налогоплательщиков этих стран и их правительства.

Цели данного уровня:

  1. Показать необходимое и достаточное количество интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  2. Показать трансформацию необходимых и достаточных статистических данных интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  3. Показать основные авторские системные принципы количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности различных интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  4. Раскрыть важность комплексного применения всех существующих известных математических методов от элементарной статистики до теории размытых множеств и нейронных сетей при использовании интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  5. Показать, как практически применять все многообразие математических методов с учетом их достоинств и недостатков при использовании интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  6. Показать, как проводить динамический бифуркационный анализ по полным затратам интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.
  7. Показать, как проводить динамический бифуркационный анализ интегральных отраслевых векторов для прогноза кризисов на основе МОБ, теории затрат и производственной функции любой организации, любых отраслей экономики.

Пятый уровень методики опирается на стандартную отчетность в рамках межотраслевого баланса (МОБ) различных организаций, отраслей, регионов, стран. Подробный алгоритм прогноза кризисов в рамках закона Дорошко-Самариной приводится в учебных пособиях авторов (Самарина Г.П., Дорошко С.Е., Чекирда В.А., Чадаев О.Д. Ноосферная экономика: Кризис. - СПб.:ПИФ.com, 2010. - 475 с.). Методика пятого уровня описана также в статьях, монографиях, учебных пособиях авторов, начиная с 1995 г.

В данной монографии авторы предлагают следующий этап обучения экономистов, изучивших предыдущие книги авторов. В методике количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций различных отраслей будут исследованы следующие уровни:

  1. Уровень рабочего места персонала в рамках стандартов международной организации труда (МОТ).
  2. Уровень подразделений/центров ответственности в рамках классификации МОТ по основным 22 профессиональным группам, которые максимально описывают все системы управления данного уровня для организаций всех отраслей. Т.е. в зависимости от отраслей, принятых технологий и управления, профессиональных групп персонала может быть или 22 группы подразделений организаций или меньше. На данном уровне описываются и моделируются коридоры управления, рисков, эффективности собственно исследуемой организации по отношению к ее отраслевым конкурентам. При этом конкурент рассматривается вне зависимости от региональной и государственной среды обитания. Далее на практических примерах будет показано, как обеспечить и снимать региональные ограничения.
  3. Уровень организаций. На данном уровне описываются и моделируются коридоры управления, рисков, эффективности собственно исследуемой организации по отношению к ее отраслевым конкурентам. При этом конкурент рассматривается вне зависимости от региональной и государственной среды обитания. Далее на практических примерах будет показано, как обеспечить и снимать региональные ограничения.
  4. Уровень отрасли. На данном уровне численность персонала организаций формируется и моделируется на основании трех нижних уровней и представляется интегральным показателем. Аналогичным образом формируется интегральный показатель фонда оплаты труда. Кроме этого формируются и другие показатели по персоналу. Цель данного уровня показать сложившиеся в отрасли коридоры управления, риски и эффективность по управлению интегральными показателями по персоналу. Также рассчитываются и моделируются коридоры управления, риски, эффективность по основным фондам, их амортизации, обновлению или инвестициям по всем группам основных фондов в рамках их классификации по международным стандартам на примере их классификации МОБ США, СССР, стандарта SIC и обновленного стандарта NAICS. На данном уровне осуществляется расчет и моделирование коридоров управления, риски и эффективность производственной функции с детальным описанием всей структуры межотраслевых связей (прямых и косвенно-латентных) любой организации исследуемой отрасли с организациями всех отраслей экономики. Цель – определить воздействие внешней среды организаций других отраслей на внутреннюю среду исследуемой организации. При этом данные внешние связи рассматриваются с учетом, как прямых, так и латентных, косвенных связей. Данные связи отражают всю глубину разделения труда, технологий, уровней переделов, сложившихся в процессе производства конечного продукта, выпускаемого исследуемой организацией по отношению к ее отраслевым конкурентам, т.е. соблюдается системный принцип однородности "производить подобную продукцию подобными технологиями".

Цель моделирования производственной функции следующая:

Во-первых, определить всю структуру прямых и косвенно-латентных межотраслевых связей, исследовать все веса и значимость каждого элемента этих связей, выявить коридоры управления, риски и эффективность этих связей, как в целом, так и по каждому элементу связи в отдельности. При этом по каждому элементу связей должны быть осуществлены следующие дополнительные расчеты и оценки по минимум 10-ти эконометрическим функционалам:

  1. Осуществить расчет зависимости исследуемой прямой и косвенно-латентной i-й связи (IIi) от валового выпуска продукции (GO) исследуемой отрасли для оценки эластичности (b1) вида: IIi=f(GO)=b0*GOb1. Цель – определить за исследуемый динамический/временной период скорость нарастания, изменения исследуемой прямой или косвенно-латентной i-й связи, складывающейся в данный временной период. Характер показателя эластичности (b1), его величина и знак будут отражать сложившуюся динамику рынка прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) – в нашем случае – это конкретные предприятия i-й отрасли поставщиков при оценке прямых связей и всей величины переделов i-й отрасли поставщиков для описания косвенно-латентных i-х связей.
  2. Осуществить расчет зависимости исследуемой прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) от валового выпуска продукции (GO) исследуемой отрасли для оценки значимости/веса (b1) вида: IIi=f(GO)=b1*GO. Цель – определить за исследуемый динамический/временной период весовые показатели в структуре затрат, изменения прямой и косвенно-латентной i-й связи, складывающейся в данный временной период. Характер показателя (b1), его величина и знак будут отражать складывающуюся динамику рынка прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) – в нашем случае – это конкретные предприятия i-й отрасли поставщиков при оценке прямых связей и всей величины переделов i-й отрасли поставщиков для описания косвенно-латентных i-х связей. Показатель веса (b1) будет отражать следующее состояние на рынке поставщиков. Положительная величина коэффициента характеризует рост затрат/цен на i-том рынке поставщиков, отрицательная величина коэффициента характеризует снижение затрат/цен на i-том рынке поставщиков. Абсолютное значение коэффициента эластичности (b1) больше 1 будет говорить о повышенной динамике изменения затрат/цен и наоборот.
  3. Осуществить расчет зависимости доли компенсации (Comp) в добавленной стоимости (VA) исследуемой прямой и косвенно-латентной i-й связи (IIi) от валового выпуска продукции (GO) исследуемой отрасли для оценки значимости/веса (b1) доли компенсации (Comp) в добавленной стоимости (VA). Т.е. необходимо сформировать модель вида: IIi=f(Comp/VA)=b1*Comp/VA. Цель – определить за исследуемый динамический/временной период весовые показатели в структуре затрат величину доли компенсации в добавленной стоимости (Comp/VA), изменения прямой или косвенно-латентной i-й связи, складывающейся в данный временной период. Характер показателя (b1), его величина и знак будут отражать динамику рынка прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) показателя доли компенсации в добавленной стоимости (Comp/VA) – в нашем случае – это конкретные предприятия i-й отрасли поставщиков при оценке прямых связей и всей величины переделов i-й отрасли поставщиков для описания косвенно-латентных i-х связей. Показатель веса (b1) будет определять следующее состояние на рынке поставщиков. Положительная величина коэффициента характеризует рост затрат/цен/оплаты труда на i-том рынке поставщиков, отрицательная величина коэффициента характеризует снижение затрат/цен/оплаты труда на i-том рынке поставщиков. Абсолютное значение коэффициента эластичности (b1) больше 1 будет говорить о повышенной динамике изменения затрат/цен и наоборот.
  4. Осуществить расчет зависимости доли компенсации (Comp) в добавленной стоимости (VA) исследуемой прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) от валового выпуска продукции (GO) исследуемой отрасли для оценки значимости/веса (b1) доли компенсации (Comp) в добавленной стоимости (VA) с учетом рассчитанного на предыдущем этапе веса прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi). Т.е. необходимо сформировать модель вида: IIi=f(Comp/VA)*IIi=b1*Comp/VA*IIi. Цель – определить за исследуемый динамический/временной период весовые показатели в структуре затрат величину доли компенсации в добавленной стоимости (Comp/VA) с учетом веса прямой или косвенно-латентной i-й связи, складывающейся в данный временной период. Характер показателя (b1*Comp/VA*IIi), его величина и знак будут отражать складывающуюся динамику рынка прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) показателя доли компенсации в добавленной стоимости и веса (b1*Comp/VA*IIi) – в нашем случае – это конкретные предприятия i-й отрасли поставщиков при оценке прямых связей и всей величины переделов i-й отрасли поставщиков для описания косвенно-латентных i-х связей. Показатель (b1*Comp/VA*IIi) будет отражать следующее состояние на рынке поставщиков. Положительная величина коэффициента характеризует рост затрат/цен/оплаты труда на i-том рынке поставщиков, отрицательная величина коэффициента характеризует снижение затрат/цен/оплаты труда на i-том рынке поставщиков. Абсолютное значение коэффициента эластичности (b1) больше 1 будет говорить о повышенной динамике изменения затрат/цен/оплаты труда и наоборот.
  5. Осуществить расчет среднемесячной/среднегодовой оплаты труда (Wage)/компенсации (Comp) исследуемой прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) на предприятиях исследуемой отрасли для оценки их величины. Цель – определить динамику среднемесячной/среднегодовой оплаты труда (Wage)/компенсации (Comp), складывающейся в исследуемый временной период.
  6. Осуществить расчет средневзвешенной величины средней оплаты труда(Wage)/компенсации (Comp) исследуемой прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) от валового выпуска продукции (GO) исследуемой отрасли с учетом оценки значимости/веса (b1) вида: IIi=f(GO,Wage)=b1*GO*Wage или IIi=f(GO,Comp)=b1*GO*Comp. Цель – определить за исследуемый динамический/временной период весовые показатели в структуре затрат, изменения прямой или косвенно-латентной i-й связи, складывающейся в данный временной период. Характер показателя (b1*GO*Wage или b1*GO*Comp), его величина и знак будут отражать складывающуюся динамику рынка прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) – в нашем случае – это конкретные предприятия i-й отрасли поставщиков при оценке прямых связей и всей величины переделов i-й отрасли поставщиков для описания косвенно-латентных i-х связей. Показатель веса (b1*GO*Wage или b1*GO*Comp) будет отражать следующее состояние на рынке поставщиков. Положительная величина коэффициента характеризует рост затрат/цен/оплаты труда на i-том рынке поставщиков, отрицательная величина коэффициента характеризует снижение затрат/цен/оплаты труда на i-том рынке поставщиков. Абсолютное значение коэффициента эластичности (b1) больше 1 будет говорить о повышенной динамике изменения затрат/цен/оплаты труда и наоборот.
  7. Осуществить расчет зависимости исследуемой прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) от валового выпуска продукции (GO) исследуемой отрасли для оценки средней значимости/веса (b1) вида: IIMXi =f(GO), как среднего показателя, а также коридоров управления, вариабельности или рисков зависимости исследуемой прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) от валового выпуска продукции (GO), т.е. максимальные величины IImaxi=f(GO), и минимальные величины IImini=f(GO). Цель – определить за исследуемый динамический/временной период весовые показатели в структуре затрат, коридоры управления, рисков (IIMXi, IImini, IImaxi), изменения прямой или косвенно-латентной i-й связи, складывающейся в данный временной период. Характер показателей (IIMXi, IImini, IImaxi), их величины и знаки будут отражать складывающуюся динамику рынка прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi). Весовые показатели в структуре затрат, коридоры управления, рисков (IIMXi, IImini, IImaxi) будут показывать следующее состояние на рынке поставщиков. Положительная величина коэффициента (IIMXi, IImini, IImaxi) характеризует рост затрат/цен на i-том рынке поставщиков, отрицательная величина коэффициента (IIMXi, IImini, IImaxi) характеризует снижение затрат/цен на i-том рынке поставщиков. Абсолютное значение затрат, коридоры управления, рисков (IIMXi, IImini, IImaxi) больше 1 будет говорить о повышенной динамике изменения затрат/цен и наоборот.
  8. Осуществить аналогичные расчеты по всем показателям основных фондов, амортизации, персоналу и др.
  9. Осуществить кластерный/дискриминантный анализ зависимости исследуемой прямой или косвенно-латентной i-й связи (IIi) от валового выпуска продукции (GO) исследуемой отрасли для оценки значимости/веса (b1) вида: IIi=f(GO)=b1*GO по степени значимости, рисков и коридоров управления по пяти кластерным весовым группам: от наиболее весомых до наименее значимых групп.

Во-вторых, определить масштабы всех логистических цепей по отношению к весам внешних прямых и косвенно-латентных связей. Т.е. необходимо определить масштабы логистических работ с учетом весовых показателей по всем прямым и латентным связям и затратам.

В-третьих, исследовать коридоры управления, риски и эффективность всех логистических служб/групп: торговля, транспорт, склады, как по прямым, так и по косвенно-латентным связям.

При построении производственной функции в части внешней среды необходимо дать оценку, расчет модели компенсации, оплаты труда персонала, амортизации всех поставщиков организации исследуемой отрасли для снятия ограничений регионального и государственного уровней. При условии оценки коридоров цен можно будет данную производственную функцию погружать в любую отраслевую среду.

Кроме этого необходимо провести отраслевой анализ структуры затрат по трем векторам: энергетические затраты, товарно-материальные затраты, затраты по услугам организаций исследуемой отрасли. Т.е. кроме построения производственной функции и выявления ее прямых, косвенных, косвенно-латентных связей и масштабов логистических цепей поставок осуществить кластеризацию данной производственной функции по энергетическим, товарно-материальным потокам и услугам.

2.3 Методы оценки рисков, коридоров управления и эффективности организаций

2.3.1 Сбор статистических социально-экономических, технических данных исследуемых организаций и их конкурентов

Все страны-члены ООН участвуют в программе по раскрытию информации СНС, МОБ своего государства для формирования сопоставимых статистических социально-экономических данных всех стран по системе национальных счетов. Известно, что СНС невозможно сформировать без МОБ. МОБ нельзя построить без статистических данных публичной отчетности социально-экономических субъектов, в нашем более узком случае - организаций. Поэтому в рамках программы раскрытия информации ООН все страны-члены ООН приняли закон, требующий полное раскрытие информации всеми организациями в рамках и объемах стандартов СНС, МОБ и МСФО.

В РФ ответственными исполнителями по сбору социально-экономических статистических данных являются Росстат РФ и по стандарту МСФО – Федеральная служба по финансовым рынкам (ФСФР), а также налоговые службы разных уровней, региональные финансовые комитеты и др. По требованиям и стандартам фондовых рынков и организаций, аналогичных ФСФР, все акционерные общества обязаны на своих сайтах выделить раздел, в котором публиковать каждый квартал свою отчетность. Эта публичная отчетность в объеме МСФО и/или РСБУ дублируется в интернет базах данных ФСФР со свободным, бесплатным и круглосуточным доступом. Последние 7 лет ФСФР РФ в отличие от аналогичных организаций развитых стран, в т.ч. Украины в нарушении федерального и международного законодательства прекратила бесплатно и доступно публиковать статистическую отчетность, поручив эту работу различным частным агентствам, которые ее продают за деньги, чем также нарушают федеральное законодательство, вступая в коррупционный сговор с ФСФР. Доступ к первичным социально-экономическим данным Росстата РФ закрыт, как и к базам данных публичной отчетности организаций налоговой службы. Доступ к аналогичным интернет базам данных ФСФР Украины, Европы и США открыт и бесплатен.

Методика рекомендует несколько способов получения информации организаций, конкурентам всех отраслей экономики страны.

Быстрый и недорогой метод – купить лазерный диск на электронном базаре с базами данных исследуемых организаций по первичным социально-экономическим показателям Росстата РФ, налоговой службы, ФСФР и др.

Быстрый, но дорогой метод – купить право доступа к электронным интернет базам данных исследуемых организаций Росстата РФ, налоговой службы, ФСФР и др.

Долгий путь – на основе федерального закона направить официальные запросы в Росстат РФ, налоговые службы, ФСФР с просьбой предоставить законный бесплатный круглосуточный доступ к интернет базам данных. Результат и сроки получения доступа к базам данных длителен и возможен только через суд вплоть до конституционного суда РФ.

Средний вариант - использовать поисковые системы интернет и найти сайты исследуемой организации и ее конкурентов, а также дополнить недостающую информацию с помощью публикаций экспертных сообществ. Среднее время сбора информации по организациям любой отрасли лежит в диапазоне от 8 до 20 человеко-часов, не более 3-х рабочих дней. Полученный объем данных будет находиться в пределах стандартов МСФО и/или РСБУ.

Рассмотрим наиболее характерные проблемы, с которыми сталкивается любой исследователь при сборе информации - их множество. В методике рассматриваются наиболее часто встречающиеся проблемы. Следует отметить, что все компании РФ, которые котируются на западных фондовых биржах, стараются не допускать безответственности в отчетности.

В методике будет рассмотрен средний вариант получения статистических данных в разделах раскрытия информации на сайтах исследуемой организации и ее конкурентов.

Первая проблема, с которой сталкивается исследователь, это различные форматы предоставления данных бухгалтерских форм от простых фотографий, а если повезет, то в текстовом формате и в лучшем случае в табличном процессоре. Данная проблема решается быстро и требует от исследователя только аккуратности вычитки и переноса данных в свой табличный процессор, где исследователь готовит исходную базу данных для анализа.

Вторая проблема заключается в разном уровне профессионализма бухгалтерских служб организаций и в отличиях ведения учета в различных организациях даже в рамках стандартов МСФО или РСБУ. Для решения этой проблемы предлагается интегрировать отбираемые показатели, а не детально представлять каждый из имеющихся показателей в стандартах МСФО или РСБУ.

Третья проблема – данные балансовых отчетов, публикуемых на сайтах, зачастую не сходятся как по активам, так и по пассивам, и по отдельным статьям. Мало того, очень часто отчетность представлена только двумя бухгалтерскими формами 1 и 2. Затраты, численность персонала, основные фонды просто отсутствуют, даже если форма есть, то в ней данных нет.

Для решения второй и третьей проблемы по исследуемой организации и ее конкурентам в методике рекомендуется группировать данные по формам 1 и 2, как показано в табл. 1.

Таблица 1 Группировка данных по формам 1 и 2 РСБУ для формирования отобранных факторов по исследуемой организации и ее конкурентам

Наименование факторов

Факторы

Группировка строк РСБУ

Выручка (нетто) от продажи товаров, продукции, работ, услуг

Х

Ф.2 стр. 010

Себестоимость

Y1

Ф.2 стр. 020

Коммерческо-управленческие расходы

Y2

Ф.2 стр. 030+040

Прибыль (убыток) до налогообложения Y3=X-Y1-Y2

Y3

Вычисление по формуле

Чистая прибыль Y4=Y3-Y3*Налог

Y4

Вычисление по формуле

Денежные средства

Y5

Ф.1 стр. 250+260+270

Дебиторская задолженность

Y6

Ф.1 стр. 220+230+240

Запасы

Y7

Ф.1 стр. 210

Оборотные активы Y8=Y5+Y6+Y7

Y8

Вычисление по формуле

Внеоборотные Активы

Y9

Ф.1 стр. 190

Активы Y10=Y8+Y9

Y10

Вычисление по формуле

Кредиторская задолженность

Y11

Ф.1 стр. 621

Зарплата и Налоги

Y12

Ф.1 стр. 622+623+624++625+630+640+650+660

Всего краткосрочные обязательства Y13=Y11+Y12

Y13

Вычисление по формуле

Долгосрочные и Краткосрочные обязательства

Y14

Ф.1 стр. 590+610

Капитал и резервы Y15=Y10-Y13-14

Y15

Вычисление по формуле

В методике, как показано в таблице 1, описаны только 15 интегральных факторов/показателей, которые формируются/определяются на основании форм 1 и 2. Если исследуемые организации и их конкуренты ответственно подходят к отчетности, то тогда минимальный объем показателей может вырасти до 30-100 первичных интегральных показателей только за счет публичных данных бухгалтерских отчетных форм 1,2,4,5.

Это утверждение демонстрируется на рис. 16, 17 расчета и анализа рисков, коридоров управления и эффективности 40 организаций металлургического комплекса РФ и Украины.


Рис. 16 Анализ рисков, коридоров управления и эффективности организаций металлургического комплекса РФ (22 организации)


Рис. 17 Анализ рисков, коридоров управления и эффективности организаций металлургического комплекса Украины (18 организаций)

Методика для проведения качественного, объемного, с высокой степенью вероятности достоверного анализа требует максимального количества социально-экономических данных. Очевидно, что качество анализа рисков будет экспоненциально расти в зависимости от количества исследуемых факторов. Для 15-30 факторов качество анализа будет хуже, чем для 1000 факторов.

Качественному и полному анализу мешает коррупционный закон о коммерческой тайне и элементарное невыполнение всеми ответственными государственными ведомствами федерального закона о раскрытии информации по социально-экономическим показателям.

Собрав статистические данные, и сгруппировав их по исследуемой организации и по ее конкурентам, необходимо выполнить процедуры по выверке данных на достоверность. Ошибки зачастую допускаются не специально. Для построения моделей анализа рисков эти ошибки или выбросы могут приводить к искажению построенных эконометрических зависимостей, а значит, к неверной интерпретации рисков, коридоров управления и эффективности.

Поэтому все эти ошибки и выбросы следует откорректировать по каждому показателю и по каждой организации, включенной в выборку. Существует множество методов по очистке данных. Методика дает право выбрать любой из них или их комбинацию. Опыт авторов показывает, что любой исследователь на 5-10 исследовании начинает интуитивно верно осуществлять коррекцию данных даже без использования сложных математических методов по фильтрации и очистке данных.

На следующем этапе методика определяет необходимый и достаточный объем эконометрических инструментов, с помощью которых осуществляется обработка данных и построение экономических моделей, отобранных и исследуемых показателей.

2.3.2 Выбор эконометрического инструментария и обработка статистических данных

Полученная база данных по исследуемой организации и ее конкурентам должна быть обработана с помощью всех существующих математических методов без исключения. В настоящее время не созданы универсальные, устойчивые, математические, статистические методы.

Методика требует проводить эконометрические исследования с использованием всего многообразия классического эконометрического инструментария без исключения на основе следующей классификации экономико-математических методов, предложенных ЦЭМИ АН СССР в 1974-1978гг.:

Эконометрические методы:
1. Элементарные статистики, в том числе многомерные.
2. Дисперсионный анализ, в том числе многомерный.
3. Ковариационный анализ, в том числе многомерный.
4. Корреляционный анализ, в том числе многомерный.
5. Регрессионный (линейный, нелинейный) анализ, в том числе многомерный.
6. Дискриминантный анализ, в том числе многомерный.
7. Факторный анализ, в том числе многомерный.
8. Метод главных компонент, в том числе многомерный.
9. Метод многомерного шкалирования.
10. Канонический анализ. Каноническая корреляция, в том числе многомерная.
11. Кластерный анализ и распознавание образов.
12. Монте-Карло, Бутстреп и другие методы статистического моделирования.
13. Спектральный, Фурье анализ, быстрое преобразование Фурье.
14. Модели нечетких множеств.
15. Модели нейронных сетей.
Численный анализ:
1. Линейная, матричная, полиномов алгебра.
2. Специальные функции.
3. Численное интегрирование. Интегральные уравнения.
4. Обыкновенные дифференциальные уравнения.
5. Интерполяция, аппроксимация, сглаживание, численное дифференцирование.
6. Решение уравнений и систем общего вида.
7. Математическое программирование (линейное, нелинейное).
8. Оптимизационные методы.

В методике предусмотрено несколько способов решения всех перечисленных статистических методов без исключения с помощью программного обеспечения, разработанного авторами, в вариантах для локальных сетей организации, так и в интернет версии, когда сервера находятся в любой точке мира и доступ к ним открыт любому пользователю. В общей методике динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции, описывающей все 7 иерархических уровней, реализована система облачных вычислений. Рассматриваемая методика является элементом или подсистемой интегрированной методики концепции. Здесь рассматриваются только два уровня из семи: уровень подразделений/центров ответственности организации и уровень организаций той или оной отрасли экономики.

В методике предусмотрено и простое решение для обработки статистических данных всеми перечисленными методами с помощью любых табличных процессоров (OpenOffice, LibreOffice, MSOffice и др.), используя их элементарные функции. Это несколько сложнее, зато наглядней, см. рис. 18.

На рис. 19. даны 14-ть классических математических, статистических, эконометрических метода. Остальные методы несложно описать с помощью исходных элементарных функций любого табличного процессора, как и нейронные сети и модели.

После получения расчетов по всем перечисленным методам методика требует реализовать следующий этап.

Окончательные выводы качественного уровня по каждому фактору/показателю, а также по их комбинации методика требует делать при условии, если все или как минимум 60-70% всех вышеуказанных методов дали количественные оценки, на основании которых можно корректно, на качественном уровне осуществить их экономическую интерпретацию.


Рис. 18 Пример обработки статистических данных


Рис. 19 Пример обработки статистических данных, продолжение

В методике работает алгоритм, который можно озвучить следующим образом.

Если большинство количественных оценок подтверждают близкую по содержанию качественную экономическую трактовку, то в этом случае формируется содержательный экономический вывод. Из всего многообразия количественных оценок разнообразных эконометрических методов должны быть отобраны только те, которые обеспечивают максимальную точность и минимальные смещения/ошибки. Необходимость данного подхода в методике вызвана неопределенностью эконометрических решений.

2.3.3 Построение системы тестовых эталонных эконометрических моделей факторов исследуемой организации и ее конкурентов

В методике используется база данных на примере 30 предприятий. Анализ проводится по каждому фактору в отдельности. В результате на графике, например, себестоимости, видны 30 точек этих организаций. При этом только одна точка на графике выделена жирно – это и есть исследуемое предприятие. После этого строится регрессионное уравнение. Данное уравнение представлено на графике (рис. 20) в виде линии.

Практически все облако 30 точек, лежащее на плоскости графика (рис. 20, 21), делится этой средней линией на две группы – условно средне хорошо работающие организации в исследуемый период, и средне плохо работающие организации.


Рис. 20 Модель коридоров управления зависимости показателя "себестоимость" от выручки. Средняя линия – регрессионное уравнение, показывающее средний уровень управления по данному показателю. Нижняя линия - регрессионное уравнение, показывающее лучший уровень управления по данному показателю. Верхняя линия - регрессионное уравнение, показывающее худший уровень управления по данному показателю.


Рис. 21 Модель коридоров управления зависимости показателя "кредиторская задолженность" от выручки. Средняя линия – регрессионное уравнение, показывающее средний уровень управления по данному показателю. Нижняя линия - регрессионное уравнение, показывающее лучший уровень управления по данному показателю. Верхняя линия - регрессионное уравнение, показывающее худший уровень управления по данному показателю.

Средняя линия, в нашем случае регрессионное уравнение является нормативом (среднеотраслевым, среднеподотраслевым, среднерыночным) исследуемого показателя для отобранных в выборку 30 организаций. Таким образом, осуществляется мгновенное зрительное разделение любой из 30-ти организаций на плохую или хорошую организацию. На этом этапе методика вводит категорию риска. Экономический смысл риска определяется просто. Хорошо работающие организации не будут рискованными по исследуемому фактору (например, по себестоимости) и наоборот плохо работающие организации будут нести в себе риски и в будущем потенциальные банкротства.

В методике оценка риска по одному исследуемому фактору проводится благодаря классификации (кластеризации, дискриминационному анализу и т.д.) по всем организациям, включенным в выборку. Подчеркнем, но только по данному фактору. Классификационный, кластерный, дискриминантный анализ провести не сложно благодаря рассчитанному регрессионному уравнению.

На следующем этапе определяется, где находится жирная точка – исследуемая организация, в зоне хороших или плохих организаций.

Понятно, что анализ можно проводить или в рамках производственной функции, когда, например, себестоимость является аргументом, или обратной ей теории затрат, когда себестоимость является функцией. В методике на данном этапе будет использоваться подход теории затрат.

Метод расчета риска прост – если исследуемый объект (его выделенная точка), например, показатель себестоимости, находится над уровнем функционального среднерыночного показателя, то затраты у исследуемой организации высоки по сравнению со средним показателем для организаций, включенных в выборку. Понятно, что высокие затраты по отношению к затратам конкурентов сигнализируют, что управление в исследуемой организации неэффективно, а раз неэффективно, то значит, рискованно. В этом случае организацию по исследуемому показателю можно отнести к организации, имеющей риски.

Методика определяет меру риска такой организации в виде простого числа - 1, что характеризует наличие риска. Если исследуемый объект (его выделенная точка) находится ниже уровня функционального среднерыночного показателя, то методика определяет меру риска такой организации в виде простого числа - 0, что характеризует отсутствие риска. Как видно из предыдущего рисунка, по показателю "себестоимость" исследуемая организация мало рискованная, т.к. выделенная точка находится ниже средней линии или регрессионного уравнения, т.е. себестоимость у нее ниже, чем в целом по рынку.

Данную организацию можно отнести к лучшим организациям, т.к. точка находится на пересечении с регрессионным уравнением по лучшим организациям. По каждому исследуемому фактору необходимо определить зону рисков или правило анализа рисков. Для приведенных 15 показателей правило оценки зоны риска следующее. Для прибыли, чистой прибыли, капиталу зона риска будет располагаться ниже средней линии, для себестоимости, и др. зона риска лежит выше средней линии. Модель коридоров управления зависимости показателя "кредиторская задолженность" от выручки дан на рис. 21.

Пояснение для графиков и таблиц.

По оси – показатель выручка; по оси 0Y – например, показатель себестоимость.

Y=f(X) – функциональная регрессионная зависимость, среднерыночное значение доли любого из отобранных первичных факторов в выручке для конкурентной рыночной среды, результат в ед. или в %.

MX – среднерыночные значения или функциональная регрессионная зависимость доли исследуемого фактора в выручке для конкурентной рыночной среды, результат в %.

Мax – максимальные значения или функциональная регрессионная зависимость доли исследуемого фактора в выручке любого из отобранных первичных факторов в выручке для конкурентной рыночной среды, результат в %.

Min - минимальные значения или функциональная регрессионная зависимость доли исследуемого фактора в выручке любого из отобранных первичных факторов в выручке для конкурентной рыночной среды, результат в %.

Эконометрическая модель исследуемого показателя – регрессионная, среднеотраслевая зависимость исследуемого фактора (Y) от выручки (X), результат в ед. или в %.

Уровень управления в исследуемой организации, результат в %.

Риск – риск исследуемого объекта, его центра или центров ответственности по отношению к функциональной зависимости среднерыночных значений доли исследуемого фактора в выручке для конкурентной рыночной среды, результат (0/1).

Эффективность (убыточность, неэффективность) – потери исследуемого объекта в денежном выражении исследуемого объекта, его центра или центров ответственности по отношению к функциональной зависимости среднерыночных/средне лучших значений доли себестоимости в выручке в конкурентной региональной рыночной среде, результат в денежном выражении. Данный показатель в таблице представляется в виде:

Общие положения методики для расчета интегральной эффективности/ущербов по активам и пассивам баланса организации.

1) Рост активов требует роста пассивов.

2) Рост пассивов требует увеличение займов у кредиторов (Поставщики, Персонал, Налоги, Кредиты).

3) Увеличение займов у кредиторов приводит к дополнительным процентным выплатам и снижению прибыли. За базу берем % банка.

Вывод для расчета ущерба/эффективности по активам по i-му фактору.

Ущерб = Σ((Аi - Aiср)*%Банка)

1) Аi - Исследуемое значение Активов i-го предприятия по i-му фактору, в денежном выражении.

2) Aiср - Среднерыночное/Отраслевое/Эталонное значение активов по i-му фактору, в денежном выражении.

3) %Банка - Процент за кредит/займ по банку, в %.

Методика требует рассматривать все процессы внутренней и внешней среды исследуемых организаций и их конкурентов по трем сценариям: лучший, средний, худший. В авторской методике по бизнес-планированию как подсистемы данной методики сценарные планы еще более ужесточаются. Так, в частности, три сценария учитывают определенную логику построения модели "Отчета о прибылях и убытках", как, впрочем, и по всем другим формам, сметам, моделям и т.д.:

1) При min реализации - max затрат = мin прибыли. Заведомо самый худший вариант сценария.
2) При max реализации - min затрат = мах прибыли. Заведомо самый лучший вариант сценария.
3) При mx реализации - mx затрат = средняя (мх) прибыль. Средний вариант сценария.

Следует обратить внимание, что MX - это среднее, но оно почти всегда будет иметь смещение или в сторону Мах, или в сторону Min. Это не среднеарифметическое и не средне взвешенное это классическое треугольное вероятностное распределение, которое было описано в методике.

Данный момент очевиден. В авторских методиках бизнес-плана, а также анализа рисков, коридоров управления и эффективности исследуется минимум 10-20 тыс. факторов, показателей, в т.ч. интегральных. При этом рекомендуемая глубина исследуемых факторов по времени должна лежать в трехкратном диапазоне. Т.е. если бизнес-план строится/рассчитывается/моделируется на 5 лет вперед, то временной статистический анализ должен проводиться на глубину 5лет*3=15 предыдущих лет.

Эти требования к временной глубине статистической выборке должны выполняться и к методике анализа рисков, коридоров управления и эффективности и ко всем разрабатываемым эконометрическим моделям по всем рекомендуемыми авторами, минимум 25 математическим, статистическим, эконометрическим методам.

После расчета всех выше перечисленных показателей по каждому исследованному фактору они вносятся в таблицу для каждого фактора. Пример таблицы Ni (см. табл. 2.), заполняемой по каждому из N исследуемых i-х факторов и его зависимость от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью однородных конкурирующих организаций.

Таблица 2 Анализ исследуемого фактора "Наименование фактора" исследуемой организации и его зависимость от объёма продаж в сравнении с эталонной моделью однородных конкурирующих организаций, например в млн.руб.

Наименование

Величина

Min – Среднеминимальное значение исследуемого показателя/фактора, %


Max - Среднемаксимальная величина исследуемого показателя/фактора, %


MX - Среднеотраслевая величина исследуемого показателя/фактора, %


Эконометрическая (регрессионная, среднеотраслевая) модель исследуемого показателя, ед. или в %


Уровень управления в исследуемой организации, %


Риск показателя исследуемой организации (0/1)


Убыточность (неэффективность) исследуемой организации к среднерыночному показателю, млн.руб.


Убыточность (неэффективность) исследуемой организации к средне лучшему показателю, млн.руб.


Предложенный алгоритм исследования каждого из факторов в методике демонстрирует простоту эконометрического анализа и позволяет сформировать коридоры управления, эффективности и рисков и выработать мероприятия по управлению всеми видами рисков.

Следует обратить внимание на то, что лучше использовать функциональную зависимость, а не средние оценки. Понятно, что функциональная зависимость точнее. Но для первого уровня анализа методика позволяет использовать средние оценки и признать линейность функциональных зависимостей. В методике такой уровень неточности для первого уровня анализа и оценки допустим.

В методике анализа рисков, эффективности, конкурентной позиции исследуемой организации по отношению к рыночной среде используются два подхода:

Традиционный подход это сбор первичной публичной статистической информации организаций и далее применяется многовариантный анализ, описанный ранее.

Экспертные оценки опираются, с одной стороны, на собранную первичную публичную статистическую информацию организаций, с другой стороны, на экспертные оценки, уточняющие, расширяющие первичные статистические данные. Экспертные оценки методика разрешает применять, если сбор статистических данных ограничен и традиционный подход невозможен. Необходимость экспертной оценки также возникает, когда количество исследуемых факторов/показателей в три раза больше, чем размер выборки исследуемых организаций. В этом случае экспертные оценки используются для статистического моделирования методом Монте-Карло, сплайн интерполяции, аппроксимации для формирования моделей нечетких множеств и нейронных сетей. В методике объем генерируемой выборки лежит в диапазонах 5-100 тыс. функционалов. После моделирования методом экспертных оценок применяется многовариантный анализ.

В методике предложена авторская простая идея, доступная для любого пользователя, статистического моделирования методом Монте-Карло, сплайн интерполяции, аппроксимации, моделей нечетких множеств, нейронных сетей.

На основании собранной первичной публичной статистической информации по отобранным организациям одной и той же отрасли (принцип однородности соблюден) эксперт, например, по каждому из 15-ти факторов должен/обязан решить - к какому из стандартных распределений каждый из 15-ти статистических факторов относится (Гаусса, Фишера, Стьюдента и т.д.). При этом эксперт должен учесть еще и все 5-ть глобальных ограничений акад. Колмогорова, которые невозможно обойти, не используя теорию размытых множеств.

В методике для решения данных ограничений Колмогорова предлагается следующий выход - расширить/объединить конструктивные подходы Колмогорова и теорию размытых множеств Заде.

Пример исходных экспертных оценок первичных факторов для статистического моделирования методом Монте-Карло, моделей нечетких множеств и нейронных сетей дан в табл. 3.

Таблица 3 Пример исходных экспертных оценок первичных факторов для статистического моделирования методом Монте-Карло, моделей нечетких множеств и нейронных сетей

Наименование

Факторы

Наклон

Min

Max

Себестоимость

Y1

67%

25%

25%

Коммерческо-управленческие расходы

Y2

14%

20%

20%

Прибыль (убыток) до налогообложения Y3=X-Y1-Y2

Y3




Чистая прибыль Y4=Y3-Y3*Налог

Y4

Налог,%



Денежные средства

Y5

5%

30%

30%

Дебиторская задолженность

Y6

17%

33%

33%

Запасы

Y7

10%

35%

35%

Оборотные активы Y8=Y5+Y6+Y7

Y8




Внеоборотные Активы

Y9

30%

30%

30%

Активы Y10=Y8+Y9

Y10




Кредиторская задолженность

Y11

21%

25%

25%

Зарплата и Налоги

Y12

12%

21%

21%

Всего краткосрочные обязательства Y13=Y11+Y12

Y13




Долгосрочные и Краткосрочные обязательства

Y14

10%

29%

29%

Капитал и резервы Y15=Y10-Y13-14

Y15




Как видно из таблицы, экспертных оценок, в рамках подходов Колмогорова, Заде формируется треугольное вероятностное распределение по каждому из 15-ти интегрированных факторов публичной отчетности по отобранным организациям одной и той же отрасли.

Эксперт в процессе обработки статистических данных сосредотачивает свое внимание на треугольное распределение каждого фактора, состоящее как бы из трех вершин/точек: Минимальная величина/вершина, условно Средняя величина/вершина и Максимальная величина/вершина. Понятно, что треугольник (треугольное распределение) в экономике будет чаще ассиметричен (неравнобедренный), чем симметричен (равнобедренный).

Разобравшись с каждым фактором, с его треугольным вероятностным распределением, эксперт по методике формирует управляющую последовательность для дальнейшего статистического моделирования методом Монте-Карло, сплайн аппроксимации, моделей нечетких множеств и нейронных сетей. Размер генерируемой выборки должен быть минимум в 3-7 раз больше количества исследуемых первичных факторов, что позволяет учесть пять ограничений Колмогорова и использовать теорию размытых множеств Заде. После моделирования методом экспертных оценок далее применяется многовариантный анализ отраслевых, рыночных рисков, эффективности исследуемой группы организаций.

На следующем этапе методика требует проведения анализа отраслевых, рыночных рисков, эффективности исследуемой группы организаций на основе финансовых коэффициентов. На предыдущем этапе по первичным факторам рассчитаны эталонные среднеотраслевые/рыночные экономико-регрессионные уравнения/модели. На данном этапе при расчете любого представленного ниже финансового коэффициента необходимо использовать эти функциональные экономико-регрессионные уравнения/модели, просто подставляя их в формулу расчета конкретного финансового коэффициента.

Пример модели расчета функциональных регрессионных зависимостей среднеотраслевых/среднерыночных финансовых коэффициентов (вторичных факторов) дан в табл. 4.

Таблица 4 Модели расчета функциональных регрессионных зависимостей среднеотраслевых/среднерыночных финансовых коэффициентов (вторичных факторов)

Наименование первичных факторов

Yi=KiX

Наименование финансовых коэффициентов

Регрессионная модель

Себестоимость

Y1

Текущая ликвидность

CR=Y8/Y13

Коммерческо-управленческие расходы

Y2

Быстрая ликвидность

QR=(Y5+Y7)/Y13

Прибыль (убыток) до налогообложения

Y3

Абсолютная ликвидность

AR=Y5/Y13

Чистая прибыль

Y4

Оборачиваемость запасов

ITR=X/Y7

Денежные средства

Y5

Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях

DSO=Y6/(X/360дн)

Дебиторская задолженность

Y6

Фондоотдача

FAUR=X/Y9

Запасы

Y7

Оборачиваемость активов

TATR=X/Y10

Оборотные активы

Y8

Доля заемных средств

ДЗС=Y14/Y10

Внеоборотные Активы

Y9

Рентабельность реализованной продукции

NPM=Y4/X

Активы

Y10

Рентабельность продаж

РП=Y3/X

Кредиторская задолженность

Y11

Рентабельность затрат

РЗ=Y3/(Y1+Y2)

Зарплата и Налоги

Y12

Генерирование доходов

BEP=Y3/Y10

Всего краткосрочные обязательства

Y13

Рентабельности активов

ROA=Y4/Y10

Долгосрочные и Краткосрочные обязательства

Y14

Рентабельность собственного капитала

ROE=Y4/Y15

Капитал и резервы

Y15

Рентабельность основных средств

РОС=Y4/Y9

Пример расчета коэффициента "Текущая ликвидность". Чтобы вычислить коэффициент "Текущая ликвидность", необходимо разделить показатель "Оборотные активы" на показатель "Всего краткосрочные обязательства":

CR= Оборотные активы/Всего краткосрочные обязательства

Ранее при анализе первичных показателей были рассчитаны, построены эконометрические регрессионные зависимости показателя "Оборотные активы" (Y8) от выручки (X):

Y8= K8*X

И показателя "Всего краткосрочные обязательства" (Y13) от выручки (X):

Y13= K13*X

Исходные функциональные регрессионные зависимости показателя "Оборотные активы" (Y8) от выручки (X): Y8= K8*X и показателя "Всего краткосрочные обязательства" (Y13) от выручки (X): Y13= K13*X подставим в коэффициент "Текущая ликвидность" и получим: CR=(K8*X)/(K13*X)

После сокращения в числителе и знаменателе выручки (X) получаем:

CR=(K8*X)/(K13*X)=K8/K13

Или как показано в таблице, можно данный коэффициент представить в другом виде: CR = (K8*X)/(K13*X) = K8/K13 = Y8/Y13

Графически регрессионные эконометрические функциональные уравнения лучших, худших и среднерыночных/среднеотраслевых показателей коэффициента "Текущая ликвидность" для наглядности представлены на рис. 22.


Рис. 22 Графические регрессионные эконометрические функциональные уравнения лучших, худших и среднерыночных/среднеотраслевых показателей коэффициента "Текущая ликвидность"


Рис. 23 Графические регрессионные эконометрические функциональные уравнения лучших, худших и среднерыночных/среднеотраслевых показателей коэффициента "Абсолютная ликвидность"

Графически регрессионные эконометрические функциональные уравнения лучших, худших и среднерыночных/среднеотраслевых показателей коэффициента "Абсолютная ликвидность" для наглядности представлены на рис. 23.

Графически регрессионные эконометрические функциональные уравнения лучших, худших и среднерыночных/среднеотраслевых показателей коэффициента "Фондоотдача" для наглядности представлены на рис. 24.

Остальные коэффициенты, представленные в таблице, рассчитываются аналогично. Понятно, что количество коэффициентов (вторичных факторов/показателей) ничем не ограничено, кроме целей и задач конкретного исследования, при этом принцип расчета все равно сохраняется. Для этого достаточно определить конкретную формулу вычисления коэффициента (вторичного фактора) с единственным ограничением – можно ли описать этот коэффициент с помощью имеющихся первичных факторов. Чем больше первичных факторов будет исследоваться, тем большее количество коэффициентов (вторичных факторов) можно построить и рассчитать.


Рис. 24 Графические регрессионные эконометрические функциональные уравнения лучших, худших и среднерыночных/среднеотраслевых показателей коэффициента "Фондоотдача"

Пример построения нейронных моделей. Любому экономисту известно, что величина оборотных активов состоит из суммы денежные средства плюс запасы плюс дебиторская задолженность. Логика построения нейронной модели оборотных средств и всех трех перечисленных факторов аналогична за исключением того, что каждый из факторов включает в себя выборку исследуемых предприятий, которую можно представить в виде размытого облака точек организаций по конкретному показателю, например, запасы от выручки. Данную зависимость можно представить в виде регрессионного уравнения. В результате эти три исходных фактора, представленные в своих размытых плоскостях, если их просуммировать или проинтегрировать по всем поверхностям факторов и по всем точкам, то будет получен итоговый фактор оборотных активов. Это лингвистическое описание можно представить в виде нейронной модели. Практическое моделирование будет показано далее.

Аналогичным образом можно построить нейронную модель активов, состоящую из оборотных средств и необоротных. При этом, если оборотные активы представить в виде ранее описанной нейронной модели, то будем наблюдать нейронную модель активов как одноуровневую или двухуровневую. Если, в свою очередь, каждый из перечисленных показателей раскрыть, то мы будем иметь многоуровневую нейронную модель активов в виде дерева. Аналогичным образом можно описать пассивы бухгалтерского баланса. Увязать выручку и все факторы, определяющие выручку, построить нейронные модели, увязывающие форму 1,2 с формами 3.4.5. Кроме этого форма 1 и 2 имеют прямые и обратные связи, которые можно также описать с помощью нейронной модели.

Методика разработана авторами и описана еще в конце прошлого века. В книгах, учебных пособиях, монографиях авторов рассматривались, описывались теоретические, практические наиболее интересные моменты, в т.ч. алгоритмы и программные модули. Если сложить все публикации авторов с элементами настоящей методики с конца прошлого века, то можно сложить картину методики как пазлы. Для наглядности объединить их с видиолекциями в ютубе, будет понятна вся простота, скорость вычислений, объективность, много вариантность, качество методики рисков коридоров управления и эффективность и ее совместная работа с методикой по разработке бизнес-плана организации.

Одна из знаковых целей методики Дорошко-Самариной на всех пяти уровнях сформировать целевой отраслевой вектор как целевую выделенную систему по отношению к другим целевым векторам других отраслей. Понятно, что данная отраслевая система как целевой отраслевой вектор в рамках стандарта МОБ по своим прямым и косвенно-латентным связям будет взаимодействовать со всеми отраслями (системами) всей экономики страны - системы верхнего уровня. Эти отрасли, системы, целевые отраслевые вектора можно сгруппировать с учётом их весов или по критерию количественной оценки. То есть перед нами стоит проблема, с одной стороны, описать целевой отраслевой вектор и его подотрасли как целевой системный вектор, а с другой стороны, показать характер взаимодействия данного целевого отраслевого вектора с другими подсистемами, целевыми векторами отраслей, которые отражают многообразие межотраслевых прямых и косвенно-латентных связей.

Опираясь на ранее сформированный тезис о целевом отраслевом векторе как системы и о множестве целевых векторов уровня подсистемы, в методике Дорошко-Самариной предлагается выделить не всё счётное множество подсистем, а лишь одну из подсистем, выделенную по критерию не веса, а количества межотраслевых связей. В результате можно было бы выделить для простоты изложения любую группу межотраслевых подсистем. Например, финансовой, страховой подсистеме исследуемого целевого отраслевого вектора, сырьевой подсистеме целевого отраслевого вектора, государственной подсистеме целевого отраслевого вектора и т.д.

В тоже время учитывая, что в рамках динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции Дорошко-Самариной это мезо уровни, то есть уровень межотраслевой взаимосвязи, то в методике предлагается определить эти подсистемы как мезо подсистемы.

Критерий количественного выбора конкретных мезоподсистем не оптимален. Методика позволяет исследователю самому определить, стоит ли выделять мезоподсистемы или нет в зависимости от целей и задач научной работы.

Ввиду ограничения объема книги дальнейшее детальное описание пятиуровневой методики Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций различных отраслей, регионов, государств не дается. Огромное количество факторов, моделей методики усложнит ее восприятие. Поэтому было принято решение показать, как проводятся научные исследования на уровне целевого отраслевого вектора с учетом многообразия отраслевых технологических особенностей. Для наглядности было выбрано научное исследование А.Николаевой по целевому вектору лесопромышленного комплекса и его подотраслей. Исследование А.Николаевой дано в 3-м разделе настоящей книги. Методика изначально требует детальной проработки и исследования целевых отраслевых векторов и всех его подсистем.

2.4 Прогнозное эконометрическое межотраслевое моделирование экономики в условиях кризиса 2013-2014 гг. на основе закона Дорошко-Самарина. Исследование выполнено А.В.Воробьёвой

Данное прогнозное эконометрическое моделирование кризиса было сделано в 2012 году, но не вошло в книгу авторов [1-10], так как при написании данной книги был ограничен объём финансирования. В книге авторов [1-10], было отмечено, что я как соавтор участвовала в работах по прогнозированию кризисов 2013-2014 годов, и предложила свою версию прогноза кризиса 2013-2014г.

На основании проведенного анализа/моделирования была сформирована вектор-матричная модель, описывающая три сценария развития кризиса 2013-2014 г. (минимальное, максимальное, среднее) по каждому из отраслей/рынков товаров и услуг. Все промежуточные расчеты, модели, а также векторно-матричные модели структуры ВВП, численности персонала по 23 профессиональным группам по всем исследуемым секторам экономики ввиду ограничения на объем книги не представлено.

Рассмотрим средний сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис. Базовый год прогноза - 2011 г.

2.4.1 Расчет среднего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г.

Уточненный Расчет 2012 г. по данным 2011 г. по кризису 2013-2014 г.

Перед тем, как дать описание расчета среднего сценария развития кризиса следует сделать существенные замечания. Во всех моделях вектор-матричных прогнозов по трем сценариям развития кризиса используется повышенная точность до 17-21 знака после запятой. В данном материале описания исследования все данные округлены, что может приводить к естественным ошибкам и неточностям.

Результаты расчетов по среднему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам финансового кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.долл.США представлены в табл. 5.

Таблица 5 Средний сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям, млрд.долл.США. Базовый год прогноза 2011 г.

Commodities/Industries

ΔY%

ΔX

ΔY

ΔL

ΔW

ΔComp

Agriculture, forestry, fishing, and hunting

84,6%

-28,1

-10,1

-129,6

-2,4

-2,9

Mining

79,7%

10,0

38,5

14,6

1,4

1,6

Utilities

97,2%

-14,9

-7,1

-16,8

-1,6

-2,2

Construction

87,1%

-112,2

-106,7

-769,7

-32,1

-39,4

Manufacturing

94,9%

-248,5

-94,4

-542,5

-32,7

-41,8

Wholesale trade

96,5%

-48,6

-26,9

-209,2

-14,2

-16,5

Retail trade

96,4%

-47,3

-42,2

-521,4

-16,0

-19,3

Transportation and warehousing

97,6%

-26,8

-8,8

-137,7

-6,5

-8,2

Information

97,6%

-28,0

-13,8

-70,3

-5,7

-6,9

Finance, insurance, real estate, rental, and leasing

97,6%

-132,7

-64,3

-215,1

-16,3

-19,4

Professional and business services

97,6%

-96,5

-13,4

-572,5

-34,4

-40,4

Educational services, health care, and social assistance

97,3%

-63,8

-61,9

-519,0

-23,9

-29,0

Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services

97,6%

-29,2

-20,6

-292,3

-7,7

-8,9

Other services, except government

97,6%

-19,4

-12,0

-180,4

-5,7

-6,7

Government

97,6%

-66,2

-63,7

-488,3

-28,9

-41,0

Scrap, used and secondhand goods

97,6%

-0,5

0,2




Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment

97,6%

-1,0

3,0




Итого, млрд.долл.США


-953,7

-504,2

-4650

-226,6

-281,0

Справка:
ΔY% - вектор планируемой динамики роста/падения конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, %
ΔX — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах объема продаж (Total Commodity Output) по отраслям, млрд.долл.США
ΔY - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, млрд.долл.США
ΔL — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах удельных прямых затрат труда по отраслям , тыс.чел.
ΔW - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах оплаты труда (Wage and Salary Accruals by Industry) по отраслям, млрд.долл.США
ΔComp - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах показателя компенсация (Compensation of Employees by Industry) по отраслям, млрд.долл.США

Осуществим расчет/анализ изменения интегральных показателей экономики США по среднему сценарию развития кризиса 2013-2014 гг. по всем отраслям экономики без исключения.

В исследуемом секторе экономики "Agriculture, forestry, fishing, and hunting" планируется/прогнозируется изменение в размере 84,6%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-10,122 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-28,089 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-129,577 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-129,577 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-129,577 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Mining" планируется/прогнозируется изменение в размере 79,7%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=38,511 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=9,978 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=14,556 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=14,556 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=14,556 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Utilities" планируется/прогнозируется изменение в размере 97,2%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-7,08 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-14,925 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-16,843 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-16,843 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-16,843 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Construction" планируется/прогнозируется изменение в размере 87,1%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-106,707 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-112,183 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-769,688 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-769,688 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-769,688 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Manufacturing" планируется/прогнозируется изменение в размере 94,9%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-94,421 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-248,462 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-542,485 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-542,485 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-542,485 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Wholesale trade" планируется/прогнозируется изменение в размере 96,5%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-26,943 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-48,553 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-209,15 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-209,15 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-209,15 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Retail trade" планируется/прогнозируется изменение в размере 96,4%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-42,225 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-47,263 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-521,417 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-521,417 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-521,417 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Transportation and warehousing" планируется/прогнозируется изменение в размере 97,6%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-8,762 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-26,837 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-137,745 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-137,745 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-137,745 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Information" планируется/прогнозируется изменение в размере 97,6%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-13,785 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-27,956 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-70,311 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-70,311 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-70,311 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Finance, insurance, real estate, rental, and leasing" планируется/прогнозируется изменение в размере 97,6%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-64,258 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-132,687 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-215,1 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-215,1 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-215,1 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Professional and business services" планируется/прогнозируется изменение в размере 97,6%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-13,394 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-96,453 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-572,547 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-572,547 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-572,547 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Educational services, health care, and social assistance" планируется/прогнозируется изменение в размере 97,3%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-61,933 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-63,846 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-518,999 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-518,999 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-518,999 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services" планируется/прогнозируется изменение в размере 97,6%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-20,602 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-29,215 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-292,323 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-292,323 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-292,323 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Other services, except government" планируется/прогнозируется изменение в размере 97,6%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-12,037 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-19,421 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-180,411 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-180,411 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-180,411 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Government" планируется/прогнозируется изменение в размере 97,6%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-63,659 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-66,226 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-488,282 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-488,282 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-488,282 млрд.долл.США.

Во всех исследованных секторах экономики в условиях кризиса 2013-2014гг. прогнозируются следующие изменения. Суммарное изменение ВВП составит GDP=-504,25 млрд.долл.США, суммарное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-953,688 млрд.долл.США. В результате мультипликатор составит 1,891. В свою очередь суммарный показатель "Численность персонала" составит PEP=-4650,322 тыс.чел., суммарный показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-226,57 млрд.долл.США, суммарный показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-280,987 млрд.долл.США. В результате изменение денежной массы составит по агрегату M1=-122,763 млрд.долл.США, по агрегату M2=-312,125 млрд.долл.США.

2.4.2 Расчет лучшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г.

Расчеты по лучшему сценарию аналогичны расчетам по среднему сценарию. Результаты расчетов по лучшему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям по первой и второй фазам финансового кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.долл.США представлены в табл. 6.

Таблица 6 Лучший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям, млрд.долл.США. Базовый год прогноза 2011 г.

Commodities/Industries

ΔY%

ΔX

ΔY

ΔL

ΔW

ΔComp

Agriculture, forestry, fishing, and hunting

87,2%

-23,0

-8,4

-106,2

-1,9

-2,4

Mining

88,2%

-1,4

22,4

-2,1

-0,2

-0,2

Utilities

98,0%

-11,5

-5,1

-13,0

-1,2

-1,7

Construction

89,2%

-93,8

-89,3

-643,6

-26,9

-32,9

Manufacturing

95,9%

-201,6

-76,3

-440,1

-26,5

-33,9

Wholesale trade

97,7%

-35,1

-17,7

-151,1

-10,2

-11,9

Retail trade

97,2%

-36,6

-32,4

-403,5

-12,4

-14,9

Transportation and warehousing

98,2%

-21,0

-6,6

-107,9

-5,1

-6,4

Information

98,2%

-21,3

-10,3

-53,6

-4,3

-5,3

Finance, insurance, real estate, rental, and leasing

98,2%

-101,7

-48,2

-164,9

-12,5

-14,8

Professional and business services

98,2%

-75,9

-10,0

-450,8

-27,1

-31,8

Educational services, health care, and social assistance

97,9%

-49,0

-47,6

-398,5

-18,3

-22,3

Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services

98,2%

-22,1

-15,5

-221,5

-5,8

-6,7

Other services, except government

98,2%

-14,8

-9,0

-137,8

-4,4

-5,1

Government

98,2%

-49,7

-47,7

-366,5

-21,7

-30,7

Scrap, used and secondhand goods

98,2%

-0,4

0,1




Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment

98,2%

-0,9

2,2




Итого, млрд.долл.США


-760,0

-399,4

-3661

-178,5

-221,3

Сжатие денежной массы М1 -102.7 млрд.долл.США М2 -250.7 млрд.долл.США.

Ввиду ограничения на объем книги анализ не проводится. Он аналогичен анализу по среднему сценарию прогноза кризиса 2013-2014 гг.

2.4.3 Расчет худшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г.

Расчеты по худшему сценарию аналогичные расчетам по среднему сценарию. Результаты расчетов по худшему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.долл.США представлены в табл. 7.

Таблица 7 Худший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям, млрд.долл.США Базовый год прогноза - 2011 г.

Commodities/Industries

ΔY%

ΔX

ΔY

ΔL

ΔW

ΔComp

Agriculture, forestry, fishing, and hunting

82,0%

-33,2

-11,8

-153,0

-2,8

-3,4

Mining

71,3%

21,4

54,6

31,2

2,9

3,4

Utilities

96,5%

-18,3

-9,0

-20,7

-1,9

-2,7

Construction

85,0%

-130,6

-124,1

-895,8

-37,4

-45,8

Manufacturing

93,9%

-295,4

-112,5

-644,9

-38,8

-49,7

Wholesale trade

95,3%

-62,0

-36,2

-267,2

-18,1

-21,1

Retail trade

95,5%

-58,0

-52,1

-639,4

-19,6

-23,7

Transportation and warehousing

97,0%

-32,7

-11,0

-167,6

-7,9

-10,0

Information

97,0%

-34,6

-17,2

-87,0

-7,0

-8,6

Finance, insurance, real estate, rental, and leasing

97,0%

-163,6

-80,3

-265,3

-20,1

-23,9

Professional and business services

97,0%

-117,0

-16,7

-694,3

-41,7

-49,0

Educational services, health care, and social assistance

96,7%

-78,7

-76,3

-639,5

-29,4

-35,8

Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services

97,0%

-36,3

-25,8

-363,1

-9,5

-11,0

Other services, except government

97,0%

-24,0

-15,0

-223,0

-7,1

-8,3

Government

97,0%

-82,7

-79,6

-610,1

-36,1

-51,2

Scrap, used and secondhand goods

97,0%

-0,6

0,2




Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment

97,0%

-1,2

3,7




Итого, млрд.долл.США


-1147,4

-609,1

-5640

-274,6

-340,7

Сжатие денежной массы М1 -141.8 млрд.долл.США М2 -372.8 млрд.долл.США.

Ввиду ограничения на объем книги анализ не проводится. Он аналогичен анализу по среднему сценарию прогноза кризиса 2013-2014 гг.

2.5 Деловая игра по методике Дорошко-Самариной. Исследование выполнено М.Новик

Традиционным методом изучения любых методик является последовательное монотонное изложение материала методики. В тоже время, по мнению авторов, методика Дорошко-Самариной в рамках концепции требует исследовать все семь уровней управления от рабочего места до межгосударственного сопоставления. Глубина исследований должна быть от 30 и более лет с количеством исследуемых функционалов от 10 млн. и более. Кроме этого в процессе работы должны быть изучены прямые и косвенно-латентные межотраслевые связи. Объем описания моделей целевого вектора только одной отрасли занимают в среднем около 1 тыс. страниц текста, без учета приложений: исходных статистических баз данных, промежуточных расчетов, моделей, в т.ч. межотраслевого, нейронного моделирования. Если учесть, что методика Дорошко-Самариной требует исследовать минимум 100 отраслевых целевых векторов, то минимальный объем методики составляет 100 томов.

Все это многообразие материала методики создает очевидные трудности по ее освоению специалистами. Стандартная методология обучения не работает. Перед авторами встала задача выбрать простую и эффективную методику обучения управленцев разных иерархических уровней. Ознакомившись с методологией деловых игр, ее технологиями, представленных продолжателем и ученицей основателей русской, советской школы деловых игр (1932 г. Ленинградский инженерно-экономический институт им. Молотова) М. Новик, авторы еще в конце прошлого века совместно с М. Новик разработали итоговую деловую игру "Инвест". Это отражено в статьях, учебных пособиях, монографиях авторов с 1995г. Ряд особенностей деловой игры "Инвест" был опубликован в совместных статьях с М. Новик. Поэтому выбор методики обучения на базе деловых игр для авторов был очевиден.

М. Новик как специалист по деловым играм предложила свое решение и научные разработки по переводу методик Дорошко-Самариной в среду деловых игр. Деловая игра по обучению руководителей всех иерархических уровней организации любых отраслей экономики методике Дорошко-Самариной количественной оценки рисков, коридоров управления, эффективности организаций различных отраслей, регионов, государств изложена в исследования М. Новик.

Выдержка из исследований М. Новик деловой игры приводится ниже.

Для оценки уровня подготовки управленцев организаций различных отраслей была предложена одна из моделей/подсистем деловой игры в рамках стандарта МОБ и СНС. Цель данной подсистемы показать, научить руководителей организаций многообразию прямых и косвенно-латентных связей, которые образуются в экономической межотраслевой системе. Показать масштабы межотраслевых взаимодействий, их мультипликативные синергетические и бифуркационные эффекты. Показать экзогенные экономические межотраслевые факторы, формирующие все денежные агрегаты (М1, М2). Определить межотраслевые приоритеты инвестиционной политики. Доказать, что спрос и предложение – это многомерные векторно-матричные пространства, а не упрощенное представление в виде двух кривых. Объяснить, что незначительные изменения, в конечном спросе, вызывают синергетические изменения в объеме выпуска всех отраслей экономики и исследовать, насколько они будут индивидуальны, мультипликативны для различных отраслей. Кроме этого эти незначительные изменения в спросе только одной отрасли вызывают существенные синергетические, бифуркационные эффекты не только в численности персонала, но и во всех его структурных подразделениях всех отраслей. Объяснить в процессе моделирования, обучения как незначительные изменения в спросе только одной отрасли влияют на потребление, инвестиции, запасы, экспорт, импорт, внешнеторговый баланс и далее на курсы национальной валюты всей экономики. В данном исследовании ввиду ограничения объема монографии множество других моделей, векторно-матричных пространств не рассматривается.

Рассмотрим пример межотраслевого моделирования по промышленному сектору "Manufacturing" США и его воздействие на все сектора экономики, в том числе на отраслевую численность персонала, в разрезе профессиональных групп (МОТ/SOC/OES) (см. табл. 8).

Таблица 8 Сценарий межотраслевого моделирования по промышленному сектору "Manufacturing", млрд.долл.США. Сектор выделен.

Commodities/Industries

ΔY%

ΔX

ΔY

ΔL

ΔW

ΔComp

Agriculture, forestry, fishing, and hunting

100%

12,4

0,0

80,6

1,5

1,8

Mining

100%

20,8

0,0

42,5

4,0

4,7

Utilities

100%

6,3

0,0

7,3

0,7

0,9

Construction

100%

1,8

0,0

9,8

0,4

0,5

Manufacturing

110%

255,9

155,3

652,6

39,3

50,3

Wholesale trade

100%

14,4

0,0

75,7

5,1

6,0

Retail trade

100%

0,9

0,0

11,6

0,4

0,4

Transportation and warehousing

100%

9,0

0,0

55,5

2,6

3,3

Information

100%

3,1

0,0

9,6

0,8

0,9

Finance, insurance, real estate, rental, and leasing

100%

17,2

0,0

31,6

2,4

2,8

Professional and business services

100%

28,5

0,0

210,3

12,6

14,8

Educational services, health care, and social assistance

100%

0,2

0,0

1,7

0,1

0,1

Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services

100%

2,2

0,0

27,4

0,7

0,8

Other services, except government

100%

1,9

0,0

19,8

0,6

0,7

Government

100%

0,6

0,0

5,8

0,3

0,5

Scrap, used and secondhand goods

100%

0,6

0,0




Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment

100%

1,6

0,0




Итого, млрд.долл.США


377

155

1242

71,5

88,7

Справка: ΔY% - вектор планируемой динамики роста/падения конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, %; ΔX — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах объема продаж (Total Commodity Output TCO) по отраслям, млрд.долл.США; ΔY - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах конечного спроса (Total Final Uses GDP) по отраслям, млрд.долл.США; ΔL — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах удельных прямых затрат труда (PEP) по отраслям, тыс.чел.; ΔW - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах оплаты труда (Wage and Salary Accruals by Industry, Wage) по отраслям, млрд.долл.США; ΔComp - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах показателя компенсация (Compensation of Employees by Industry, Comp) по отраслям, млрд.долл.США
В исследуемом секторе экономики "Manufacturing" планируется/прогнозируется изменение в размере 110%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=155,283 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=255,851 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=652,552 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=652,552 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=652,552 млрд.долл.США.
В исследуемом секторе экономики "Manufacturing" планируется/прогнозируется следующее изменение ВВП по основным векторам. По интегральному вектору "Personal consumption expenditure" величина изменений составит PCE=108,298 млрд.долл.США. По интегральному вектору "Gross private fixed investment" величина изменений составит GPFI=26,108 млрд.долл.США. По интегральному вектору "Change in business inventories" величина изменений составит CBI=0,615 млрд.долл.США. По вектору "Exports of goods and services" величина - Export=14,364 млрд.долл.США. По вектору "Imports of goods and services" величина - Import=-23,255 млрд.долл.США. По вектору "Government consumption expenditures and gross investment" величина - Government=29,153 млрд.долл.США.
Расчет национальной отраслевой профессиональной занятости по основным секторам экономики США в разрезе основных профессиональных групп - центров ответственности (МОТ/SOC/OES) в исследуемом секторе экономики "Manufacturing":

Manufacturing=k0*P11^0,05700*P13^0,03610*P15^0,02379*P17^0,06326*P19^0,00936*P21^0,00001*P23^0,00050*P25^0,00008*P27^0,00648*P29^0,00165*P31^0,00008*P33^0,00135*P35^0,00283*P37^0,00596*P39^0,00010*P41^0,03185*P43^0,09684*P45^0,00249*P47^0,01612*P49^0,04963*P51^0,50894*P53^0,08558

В исследуемом секторе экономики "Manufacturing" планируется/прогнозируется следующее изменение численности по основным профессиональным группам в общем объеме P00=652,552 тыс.чел. По профессиональной группе "Management Occupations" величина изменений составит P11=37,193 тыс.чел. По группе "Business and Financial Operations Occupations" изменения составят P13=23,555 тыс.чел. По группе "Computer and Mathematical Occupations" изменения составят P15=15,525 тыс.чел. По группе "Architecture and Engineering Occupations" изменения составят P17=41,278 тыс.чел. По группе "Life, Physical, and Social Science Occupations" изменения составят P19=6,11 тыс.чел. По группе "Community and Social Service Occupations" изменения составят P21=0,009 тыс.чел. По профессиональной группе "Legal Occupations" изменения составят P23=0,329 тыс.чел.

По профессиональной группе "Education, Training, and Library Occupations" величина изменений составит P25=0,051 тыс.чел. По группе "Arts, Design, Entertainment, Sports, and Media Occupations" изменения составят P27=4,226 тыс.чел. По группе "Healthcare Practitioners and Technical Occupations" изменения составят P29=1,075 тыс.чел. По группе "Healthcare Support Occupations" изменения составят P31=0,054 тыс.чел. По группе "Protective Service Occupations" изменения составят P33=0,881 тыс.чел. По группе "Food Preparation and Serving Related Occupations" изменения составят P35=1,844 тыс.чел. По группе "Building and Grounds Cleaning and Maintenance Occupations" изменения составят P37=3,89 тыс.чел. По группе "Personal Care and Service Occupations" изменения составят P39=0,067 тыс.чел.

По профессиональной группе "Sales and Related Occupations" величина изменений составит P41=20,787 тыс.чел. По группе "Office and Administrative Support Occupations" изменения составят P43=63,196 тыс.чел. По группе "Farming, Fishing, and Forestry Occupations" изменения составят P45=1,625 тыс.чел. По группе "Construction and Extraction Occupations" изменения составят P47=10,517 тыс.чел. По группе "Installation, Maintenance, and Repair Occupations" изменения составят P49=32,387 тыс.чел. По группе "Production Occupations" изменения составят P51=332,11 тыс.чел. По логистической профессиональной группе "Transportation and Material Moving Occupations" изменения составят P53=55,845 тыс.чел.

Во всех исследованных секторах экономики прогнозируются следующие изменения.

Суммарное изменение ВВП составит GDP=155,283 млрд.долл.США, суммарное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=377,346 млрд.долл.США. В результате мультипликатор составит 2,43. В свою очередь суммарный показатель "Численность персонала" составит PEP=1241,646 тыс.чел., суммарный показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=71,549 млрд.долл.США, суммарный показатель "Компенсация персонала" составит Comp=88,745 млрд.долл.США. В результате изменение денежной массы составит по агрегату M1=49,93 млрд.долл.США, по агрегату M2=103,006 млрд.долл.США. Во всех исследованных секторах экономики прогнозируются следующие суммарное изменение ВВП в размере GDP=155,283 млрд.долл.США. По показателю "Personal consumption expenditure" суммарное изменение составит PCE=108,298 млрд.долл.США, суммарное изменение показателя "Gross private fixed investment" на GPFI=26,108 млрд.долл.США. В свою очередь суммарный показатель "Change in business inventories" составит CBI=0,615 млрд.долл.США, суммарный показатель "Exports of goods and services" составит Export=14,364 млрд.долл.США, суммарный показатель "Imports of goods and services" составит Import=-23,255 млрд.долл.США, суммарный показатель "Government consumption expenditures and gross investment" составит Government=29,153 млрд.долл.США. Показатель "Профицит внешнеторгового баланса составит" составит (E-I)=37,62 млрд.долл.США.

Расчет национальной отраслевой профессиональной занятости по основным секторам экономики США в разрезе основных профессиональных групп - центров ответственности (МОТ/SOC/OES)во всех секторах экономики США.

В исследуемых секторах экономики планируется/прогнозируется следующее изменение численности по основным профессиональным группам в общем объеме P00=1241,646 тыс.чел. По профессиональной группе "Management Occupations" величина изменений составит P11=69,43 тыс.чел. По группе "Business and Financial Operations Occupations" изменения составят P13=59,213 тыс.чел. По группе "Computer and Mathematical Occupations" изменения составят P15=38,865 тыс.чел. По группе "Architecture and Engineering Occupations" изменения составят P17=56,461 тыс.чел. По группе "Life, Physical, and Social Science Occupations" изменения составят P19=12,14 тыс.чел. По группе "Community and Social Service Occupations" изменения составят P21=1,402 тыс.чел. По профессиональной группе "Legal Occupations" изменения составят P23=8,268 тыс.чел. По профессиональной группе "Education, Training, and Library Occupations" величина изменений составит P25=2,121 тыс.чел. По группе "Arts, Design, Entertainment, Sports, and Media Occupations" изменения составят P27=12,151 тыс.чел. По группе "Healthcare Practitioners and Technical Occupations" изменения составят P29=6,693 тыс.чел. По группе "Healthcare Support Occupations" изменения составят P31=2,639 тыс.чел. По группе "Protective Service Occupations" изменения составят P33=11,803 тыс.чел. По группе "Food Preparation and Serving Related Occupations" изменения составят P35=23,946 тыс.чел. По группе "Building and Grounds Cleaning and Maintenance Occupations" изменения составят P37=28,871 тыс.чел. По группе "Personal Care and Service Occupations" изменения составят P39=8,905 тыс.чел. По профессиональной группе "Sales and Related Occupations" величина изменений составит P41=73,318 тыс.чел. По группе "Office and Administrative Support Occupations" изменения составят P43=176,158 тыс.чел. По группе "Farming, Fishing, and Forestry Occupations" изменения составят P45=59,708 тыс.чел. По группе "Construction and Extraction Occupations" изменения составят P47=39,227 тыс.чел. По группе "Installation, Maintenance, and Repair Occupations" изменения составят P49=62,385 тыс.чел. По группе "Production Occupations" изменения составят P51=354,919 тыс.чел. По логистической профессиональной группе "Transportation and Material Moving Occupations" изменения составят P53=133,024 тыс.чел.


Рис. 25 Зрительный образ межотраслевого моделирования

Пример межотраслевого моделирования дан на рис. 25.

2.6 Прогнозное эконометрическое межотраслевое моделирование экономики в условиях кризиса 2013-2014 гг. на основе закона Дорошко-Самарина. Исследование выполнено О.Р.Айрапетовым

Данное прогнозное эконометрическое моделирование кризиса было сделано в 2012 году, но не вошло в книгу авторов [1-10], так как при написании данной книги был ограничен объём финансирования. В книге авторов [1-10], было отмечено, что я как соавтор участвовал в работах по прогнозированию кризисов 2013-2014 годов, и предложил свою версию прогноза кризиса 2013-2014г.

На основании проведенного анализа/моделирования была сформирована вектор-матричная модель, описывающая три сценария развития кризиса 2013-2014 г. (минимальное, максимальное, среднее) по каждому из отраслей/рынков товаров и услуг. Все промежуточные расчеты, векторно-матричные модели ввиду ограничения на объем книги не представлены.

Рассмотрим средний сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис. Базовый год прогноза - 2011 г.

2.6.1 Расчет среднего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г.

Перед тем, как дать описание расчета среднего сценария развития кризиса следует сделать существенные замечания. Во всех моделях вектор-матричных прогнозов по трем сценариям развития кризиса используется повышенная точность до 17-21 знака после запятой. В данном материале описания исследования все данные округлены, что может приводить к естественным ошибкам и неточностям.

Результаты расчетов по среднему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам финансового кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.долл.США представлены в табл. 9.

Таблица 9 Средний сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям, млрд.долл.США. Базовый год прогноза 2011 г.

Commodities/Industries

ΔY%

ΔX

ΔY

ΔL

ΔW

ΔComp

Agriculture, forestry, fishing, and hunting

81,3%

-29,4

-12,3

-135,7

-2,5

-3,0

Mining

79,8%

12,8

38,4

18,7

1,8

2,1

Utilities

97,8%

-12,2

-5,5

-13,7

-1,3

-1,8

Construction

89,0%

-94,9

-90,7

-650,8

-27,2

-33,3

Manufacturing

94,9%

-228,3

-93,7

-498,6

-30,0

-38,5

Wholesale trade

97,0%

-42,1

-23,2

-181,5

-12,3

-14,4

Retail trade

96,7%

-42,0

-37,8

-463,5

-14,2

-17,1

Transportation and warehousing

98,3%

-21,6

-6,3

-110,7

-5,2

-6,6

Information

98,3%

-20,9

-9,8

-52,5

-4,2

-5,2

Finance, insurance, real estate, rental, and leasing

98,3%

-99,8

-45,9

-161,8

-12,2

-14,6

Professional and business services

98,3%

-76,5

-9,6

-453,9

-27,3

-32,0

Educational services, health care, and social assistance

98,0%

-47,6

-46,1

-386,8

-17,8

-21,6

Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services

98,3%

-21,5

-14,7

-214,8

-5,6

-6,5

Other services, except government

98,3%

-14,5

-8,6

-134,9

-4,3

-5,0

Government

98,3%

-47,5

-45,4

-350,2

-20,7

-29,4

Scrap, used and secondhand goods

98,3%

-0,5

0,1




Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment

98,3%

-1,1

2,1




Итого, млрд.долл.США


-788

-409

-3791

-183

-227

Справка:
ΔY% - вектор планируемой динамики роста/падения конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, %.
ΔX — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах объема продаж (Total Commodity Output) по отраслям, млрд.долл.США.
ΔY - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, млрд.долл.США.
ΔL — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах удельных прямых затрат труда по отраслям , тыс.чел.
ΔW - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах оплаты труда (Wage and Salary Accruals by Industry) по отраслям, млрд.долл.США.
ΔComp - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах показателя компенсация (Compensation of Employees by Industry) по отраслям, млрд.долл.США.

Осуществим расчет/анализ изменения интегральных показателей экономики США по среднему сценарию развития кризиса 2013-2014 гг. по всем отраслям экономики без исключения.

В исследуемом секторе экономики "Agriculture, forestry, fishing, and hunting" планируется/прогнозируется изменение в размере 81,3%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-12,3 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-29,425 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-135,739 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-135,739 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-135,739 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Mining" планируется/прогнозируется изменение в размере 79,8%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=38,393 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=12,827 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=18,713 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=18,713 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=18,713 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Utilities" планируется/прогнозируется изменение в размере 97,8%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-5,532 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-12,155 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-13,716 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-13,716 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-13,716 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Construction" планируется/прогнозируется изменение в размере 89%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-90,687 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-94,862 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-650,847 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-650,847 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-650,847 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Manufacturing" планируется/прогнозируется изменение в размере 94,9%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-93,729 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-228,349 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-498,571 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-498,571 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-498,571 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Wholesale trade" планируется/прогнозируется изменение в размере 97%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-23,196 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-42,144 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-181,542 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-181,542 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-181,542 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Retail trade" планируется/прогнозируется изменение в размере 96,7%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-37,752 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-42,01 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-463,454 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-463,454 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-463,454 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Transportation and warehousing" планируется/прогнозируется изменение в размере 98,3%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-6,255 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-21,57 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-110,711 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-110,711 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-110,711 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Information" планируется/прогнозируется изменение в размере 98,3%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-9,841 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-20,873 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-52,497 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-52,497 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-52,497 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Finance, insurance, real estate, rental, and leasing" планируется/прогнозируется изменение в размере 98,3%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-45,873 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-99,83 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-161,834 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-161,834 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-161,834 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Professional and business services" планируется/прогнозируется изменение в размере 98,3%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-9,562 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-76,466 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-453,901 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-453,901 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-453,901 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Educational services, health care, and social assistance" планируется/прогнозируется изменение в размере 98%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-46,133 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-47,585 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-386,818 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-386,818 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-386,818 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services" планируется/прогнозируется изменение в размере 98,3%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-14,708 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-21,468 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-214,803 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-214,803 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-214,803 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Other services, except government" планируется/прогнозируется изменение в размере 98,3%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-8,593 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-14,521 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-134,897 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-134,897 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-134,897 млрд.долл.США.

В исследуемом секторе экономики "Government" планируется/прогнозируется изменение в размере 98,3%. Данный прогнозируемый темп вызовет изменение ВВП на GDP=-45,446 млрд.долл.США, мультипликативное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-47,493 млрд.долл.США. В свою очередь показатель "Численность персонала" составит PEP=-350,167 тыс.чел., показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-350,167 млрд.долл.США, показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-350,167 млрд.долл.США.

Во всех исследованных секторах экономики в условиях кризиса 2013-2014гг. прогнозируются следующие изменения. Суммарное изменение ВВП составит GDP=-408,953 млрд.долл.США, суммарное изменение показателя "Валовой выпуск" на TCO=-787,551 млрд.долл.США. В результате мультипликатор составит 1,926. В свою очередь суммарный показатель "Численность персонала" составит PEP=-3790,785 тыс.чел., суммарный показатель "Оплата труда персонала" составит Wage=-183,138 млрд.долл.США, суммарный показатель "Компенсация персонала" составит Comp=-226,911 млрд.долл.США. В результате изменение денежной массы составит по агрегату M1=-104,612 млрд.долл.США, по агрегату M2=-256,272 млрд.долл.США.

2.6.2 Расчет лучшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г.

Расчеты по лучшему сценарию аналогичны расчетам по среднему сценарию. Результаты расчетов по лучшему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям по первой и второй фазам финансового кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.долл.США представлены в табл. 10.

Таблица 10 Лучший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям, млрд.долл.США. Базовый год прогноза 2011 г.

Commodities/Industries

ΔY%

ΔX

ΔY

ΔL

ΔW

ΔComp

Agriculture, forestry, fishing, and hunting

91,9%

-16,9

-5,3

-78,0

-1,4

-1,7

Mining

84,9%

10,1

28,7

14,7

1,4

1,6

Utilities

98,6%

-8,2

-3,6

-9,2

-0,9

-1,2

Construction

91,4%

-73,7

-71,0

-506,0

-21,1

-25,9

Manufacturing

96,2%

-167,1

-70,6

-364,8

-22,0

-28,1

Wholesale trade

98,1%

-27,8

-14,5

-119,8

-8,1

-9,5

Retail trade

98,1%

-25,1

-21,8

-276,4

-8,5

-10,2

Transportation and warehousing

98,9%

-14,4

-4,0

-74,0

-3,5

-4,4

Information

98,9%

-13,6

-6,2

-34,2

-2,8

-3,4

Finance, insurance, real estate, rental, and leasing

98,9%

-64,6

-29,1

-104,7

-7,9

-9,4

Professional and business services

98,9%

-51,6

-6,1

-306,1

-18,4

-21,6

Educational services, health care, and social assistance

98,7%

-31,5

-30,6

-256,3

-11,8

-14,3

Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services

98,9%

-13,8

-9,3

-138,4

-3,6

-4,2

Other services, except government

98,9%

-9,5

-5,5

-88,4

-2,8

-3,3

Government

98,9%

-30,2

-28,8

-222,4

-13,2

-18,7

Scrap, used and secondhand goods

98,9%

-0,3

0,1




Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment

98,9%

-0,9

1,3




Итого, млрд.долл.США


-539

-276

-2564

-125

-154

Сжатие денежной массы М1 -77,6 млрд.долл.США М2 -177,3 млрд.долл.США.

В виду ограничения на объем книги анализ не проводится. Он аналогичен анализу по среднему сценарию прогноза кризиса 2013-2014 гг.

2.6.3 Расчет худшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г.

Расчеты по худшему сценарию аналогичные расчетам по среднему сценарию. Результаты расчетов по худшему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.долл.США представлены в табл. 11.

Таблица 11 Худший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям, млрд.долл.США Базовый год прогноза - 2011 г.

Commodities/Industries

ΔY%

ΔX

ΔY

ΔL

ΔW

ΔComp

Agriculture, forestry, fishing, and hunting

70,7%

-41,9

-19,3

-193,4

-3,5

-4,3

Mining

74,7%

15,5

48,1

22,7

2,1

2,5

Utilities

97,1%

-16,1

-7,4

-18,2

-1,7

-2,4

Construction

86,7%

-116,0

-110,3

-795,7

-33,2

-40,7

Manufacturing

93,7%

-289,6

-116,8

-632,4

-38,1

-48,8

Wholesale trade

95,9%

-56,5

-31,9

-243,3

-16,5

-19,2

Retail trade

95,4%

-59,0

-53,7

-650,6

-20,0

-24,1

Transportation and warehousing

97,7%

-28,7

-8,5

-147,4

-7,0

-8,8

Information

97,7%

-28,2

-13,4

-70,8

-5,7

-7,0

Finance, insurance, real estate, rental, and leasing

97,7%

-135,1

-62,7

-219,0

-16,6

-19,7

Professional and business services

97,7%

-101,4

-13,1

-601,7

-36,1

-42,4

Educational services, health care, and social assistance

97,3%

-63,6

-61,7

-517,4

-23,8

-28,9

Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services

97,7%

-29,1

-20,1

-291,2

-7,6

-8,8

Other services, except government

97,7%

-19,5

-11,7

-181,4

-5,8

-6,7

Government

97,7%

-64,8

-62,1

-478,0

-28,3

-40,1

Scrap, used and secondhand goods

97,7%

-0,6

0,2




Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment

97,7%

-1,4

2,9




Итого, млрд.долл.США


-1036

-541

-5018

-242

-300

Сжатие денежной массы М1 -129,6 млрд.долл.США М2 -333,8 млрд.долл.США.

Ввиду ограничения на объем книги анализ не проводится. Он аналогичен анализу по среднему сценарию прогноза кризиса 2013-2014 гг.