Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение высшего профессионального образования
«Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"»
Санкт-Петербургский филиал федерального государственного
автономного образовательного учреждения высшего профессионального
образования
«Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"»
Факультет экономики
Кафедра экономической теории
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
На тему: «Анализ функционирования организации на основе жизненного
цикла»
Направление экономика
Программа математические методы анализа экономики
Студент группы №1121
Семакина Т.А.
Научный руководитель
доц., к.ф.-м.н. Рассказов С.В.
Санкт-Петербург
2014
2
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.......................................................................................................... 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
ИССЛЕДОВАНИЯ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ОРГАНИЗАЦИИ ................... 7
1.1. Понятие жизненного цикла организации ................................................. 7
1.2. Сравнительный обзор и анализ моделей жизненного цикла ............... 10
1.3. Эмпирические исследования жизненного цикла организаций ............ 16
Выводы по первой главе: .................................................................................. 21
ГЛАВА 2. СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА
ОРГАНИЗАЦИИ ............................................................................................... 23
2.1. Методология анализа ............................................................................... 23
2.2. Математическая модель ........................................................................... 27
2.3. Проектирование системы ........................................................................ 32
Выводы по второй главе:................................................................................... 37
ГЛАВА 3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ И АНАЛИЗ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
ОРАГНИЗАЦИИ С УЧЕТОМ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА (НА ПРИМЕРЕ
БАНКОВ). .......................................................................................................... 38
3.1
Сбор данных и формирование исследовательской базы. ..................... 38
3.2 Подготовка данных: обработка параметров и «отсечение» и анализ
отклонившихся организаций. ........................................................................... 47
3.3 Определение стадий жизненного цикла и анализ особенностей
функционирования организаций. ..................................................................... 51
Выводы по третьей главе: ................................................................................. 57
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ................................................................................................. 59
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ: ........................................ 60
ПРИЛОЖЕНИЯ ................................................................................................. 63
Приложение 1. Модели жизненного цикла организаций. ............................. 63
Приложение 2. Метаописание эмпирических данных. .................................. 70
Приложение 3.Коэффициенты корреляции Спирмена параметров банков. 73
3
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность
информационных
современных
повышение
темы
исследования.
технологий,
средств
распространенность
вычислительной
эффективности
Активное
принятия
техники
и
доступность
делают
управленческих
развитие
возможным
решений
для
организаций за счет использования специализированного программного
обеспечения. В связи с этим особую актуальность приобретает вопрос о
создании инструментов, методов и программных комплексов на их основе,
которые помогают принимать эффективные управленческие решения,
способные обеспечить выживание и развитие организации в условиях
высокой конкуренции и экономической нестабильности. Последнее в
совокупности с циклическим характером экономических процессов только
усложняет возникающую задачу.
Одним из инструментов анализа организаций является концепция
жизненного цикла. Жизненный цикл организации не обладает цикличностью
в
привычном
понимании,
а
отображает
процесс
последовательного
преобразования организации во время ее существования, указывая, что то же
самое происходит и с другими аналогичными системами.
В то время как различных математических моделей жизненного цикла
организации
было
предложено
достаточно
много,
интересной
и
малоисследованной областью остается создание методов и инструментов
диагностики состояния организации на их основе. Подобные разработки
могут позволить узнать, на каком "уровне развития" находится организация в
данный момент и даже дать рекомендации, что именно требуется изменить
для перехода на следующую стадию развития, удержания организации на
текущем уровне или для возвращения к нормальному функционированию,
если отклонение уже произошло. Следует учесть возможную неточность
использования существующих результатов, выполненных зарубежными
учеными, для большинства российских организаций в силу специфики
4
исторического развития и внутриэкономического климата страны. Можно
отметить, что для реализации подобного анализа необходимо наличие
достаточно большого объема доступных данных. Подобная информация
существует и находится в открытом доступе для банковского сектора.
Степень
разработанности
проблемы.
К
настоящему
времени
существует целый ряд моделей жизненного цикла. Условно их можно
разделить на два больших направления – теоретическое и эмпирическое.
Одной из первых работ жизненного цикла организации считается работа М.
Хайре 1959г., позднее она легла в основу многих теоретических моделей
ЖЦО. В 1970х годах это направление активно развивалось, и был предложен
целый ряд теоретических моделей (М.Скотт, Л.Е.Грейнер, У.Торберт, Д.Кац
и Р.Л.Канн, Д.Р.Кимберли, И.Адизес и др.). В 1980-90х годах появляются
эмпирические модели, к таким относят исследование Д. Миллера и П.
Фризена, которое было основано на лонгитюдном анализе. В статье
С.Хэнкса, К. Уотсона, И. Дженсена, Г. Чандлера 1993г. предложена
эмпирическая модель на основе кросс-секционного исследования, позднее в
2003г. появилась модель Д.Лестера. Среди российских эмпирических
исследований
можно отметить работу Г.В.Широковой, теоретических –
С.Ф.Филонович, др. Эмпирические модели в свою очередь можно разделить
на те, которые учитывают при своем анализе организационные и
структурные характеристики, к ним относятся модели, приведенные выше, и
финансовые, к которым можно отнести модель В.Дикинсон. Среди
российских ученых данным направлением занимались И.В.Ивашковская,
Ю.С.Ованесова и др. Работ посвященным выделению жизненного цикла у
банков относительно не много. В работах Н.В. Самоукиной и Э. П. Дувалова
не строится моделей ЖЦ, но есть теоретические рассуждения про жизненный
цикл российских банков, в работе А.С Глотовой рассматривается вопрос об
учете фаз жизненного цикла кредитной организации в процессе выбора
методов управления ликвидностью.
5
Объект исследования. Банки России, давшие согласие на раскрытие
информации в соответствии с Указанием Банка России от 27.03.1998 №192-У
(101 форма без оборотов), Письмом Банка России от 21.12.2006 №165-Т (101
форма с оборотами), либо с Письмом Банка России от 25.05.2010 № 72-Т
Предмет исследования. Жизненный цикл организации, его стадии и
параметры, характеризующие функционирование организации.
Цель и задачи исследования. Целью данного исследования является
разработка системы диагностики, позволяющей выявить стадию жизненного
цикла организации и на этой основе дать обобщенную характеристику их
функционирования.
В рамках данной магистерской диссертации рассмотрен следующий
ряд задач, потребовавшийся для реализации поставленной цели:
• Изучить предметную область,
• Рассмотреть и систематизировать различные модели жизненного
цикла, проанализировать методы эмпирических исследований
жизненного цикла,
• Разработать методологию анализа организации для выявления
текущей стадии жизненного цикла, основанную на построении
математической модели с использование базы данных,
• Построить методы для определения количества стадий в
жизненном цикле организации,
• Создать программу, обрабатывающую данные, реализовать в ней
разработанные методы анализа,
• Сформировать исследовательскую базу данных банков,
• Используя
систему
диагностики,
выполнить
анализ
функционирования организации на основе жизненного цикла на
примере банков.
6
Теоретическая и методологическая база. В работе используются
аналитические методы, сочетание индукции и дедукции, системного и
сравнительного анализа, количественные методы. Выделяется 3 сущности:
экономическая система, организация и жизненный цикл. На развитие
концепции жизненных циклов организации оказали воздействие теория
экономических циклов, теория организаций, институциональная теория,
теория
экономического
развития
и
роста,
эволюционная
теория
экономических изменений. Используются подходы прикладной статистики и
линейной алгебры, в том числе, методы многомерного шкалирования и
кластерного анализа.
Информационная база была собрана на основе данных www.kuap.ru.
Она включает в себя информацию по 1013 банкам в период с 01.02.2004 по
01.02.2014. Всего собрано 1 138 368 наблюдений по разным банкам на
различные даты. Анализ данных осуществлялся при помощи программы
математического
моделирования
Matlab
с
использованием
системы
управления реляционными базами данных Microsoft SQL Server.
Структура работы. Магистерская диссертация состоит из введения,
трех глав, заключения, списка литературы и 3 приложений. Общий объем
выпускной квалификационной работы 74 страницы, включая 22 рисунка и 16
таблиц, библиография включает 24 наименования на 3 страницах,
приложение на 12 страницах.
7
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
ИССЛЕДОВАНИЯ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ОРГАНИЗАЦИИ
1.1.
Для
Понятие жизненного цикла организации
проведения
магистерского
диссертационного
исследования
сначала подробнее рассмотрим понятие жизненного цикла организации.
Термин организация имеет множество определений. Для конкретизации в
рамках данной работы будем использовать следующее: организация - это
группа людей и оборудования (средств обслуживания) с заданной структурой
ролей, прав и обязанностей1[1]. В то время как предприятие - часть
организации с обязанностями получать и поставлять продукты и/или
обслуживать договоры по соглашениям2[1].
При всем многообразии того, что принято относить к понятию
"организация”, каждый раз допустимо говорить о времени её основания,
которое, безусловно, существует вне зависимости от того, является ли данная
дата известной. Активное заполнение рынка, увеличение числа сотрудников,
рост прибыли может говорить о "росте" или "развитии" организации.
Обратные явления вызывают ассоциации с ее «старением» или «увяданием».
"Банкротство"
и
"разорение"
вызовут
однозначные
ассоциации
с
прекращением существования организации. Подобными рассуждениями
проводится некоторая аналогия между существованием организации во
времени и жизнью. Тогда получаем, что дате основания сопоставлено
рождение, а банкротству – смерть. Увеличение таких показателей, как
прибыль, число клиентов, количество сотрудников, отражает рост, а их
уменьшение - старение, увядание[2].
Данная идея получила свое развитие в рамках теории жизненного
цикла организации (ЖЦО), которая активно развивается уже более 50 лет.
1
Organisation - a group of people and facilities with an arrangement of responsibilities, authorities
and relationships
2
Enterprise - that part of an organization with responsibility to acquire and to sloppy products
and/or services according to agreements
8
Тем не менее, в теории организации до сих пор не существует единого,
общепринятого определения жизненного цикла (ЖЦ). Интуитивно понятно,
что в него закладывается иной смысл, чем в привычное определение цикла3.
Можно встретить в качестве аргументации использования слова "цикл" то,
что организации являются частью экономической среды, а, следовательно,
также подвержены чередованию спадов и подъемов. В действительности, это
объясняет только возможность наличия цикличности у некоторых процессов
в течение жизни самой организации, а не отвечает на вопрос, почему
существование
организации
само
является
"жизненным
циклом".
Исторически более правильна версия, что в теории организации адаптируется
понятие жизненного цикла из биологии.
Подобная
Маршаллом[3],
аналогия
но
само
была
впервые
словосочетание
использована
"жизненный
Альфредом
цикл"
им
не
употребляется. Цикличность в биологии отражает продолжение жизни особи
(можно сказать, ее повторение) в потомках, что, безусловно, в большинстве
случаев не находит отображения в рамках существования организаций. Если
применительно к организациям и говорить о "потомстве”, то процесс будет
носить скорее итеративный, а не циклический характер. Одна организация
может "переродиться" в другую только в процессе слияния, поглощения или
распада, а в этих случаях жизнь новой организации может начаться с
кардинально
иными
значениями
количественных
и
качественных
характеристик, нежели имели ее "родители". Отчасти, если продолжать
аналогию с живым миром, то можно сопоставить описанному процессу
филогенез. В [1] введено понятие жизненного цикла, которое легко
переносится
на
теорию
организаций,
хорошо
проясняя
смысл,
закладываемый ей в данное определение. Итак, жизненный цикл - эволюция
системы, продукта, услуги, проекта или любой другой сущности созданной
Под циклом, как правило, понимается одно из двух:
а) множество объектов или действий имеющих определённый порядок, при этом последний объект цикла
является замыкающим и после него опять идёт первый объект из цикла.
б) повторяющийся процесс чередования подъемов и спадов в экономике страны.
3
9
человеком от замысла до исчезновения4[1]. В свою очередь, это определение
близко к понятию онтогенеза в биологии. Таким образом, понятие
жизненного цикла в действительности не обладает цикличностью, а просто
отражает процесс последовательного преобразования организации во время
ее существования, указывая, что то же самое происходит и с другими
аналогичными системами. При таком подходе сразу становится понятно, что
ни одна организация не заинтересована пройти свой жизненный цикл до
конца, и, в отличие от живых организмов, для организаций такой исход не
является неизбежным.
Базовым предположением концепции жизненного цикла организации
является гипотеза о том, что в течение своей жизни организации
развиваются,
проходя
через
некоторую
последовательность
стадий
жизненного цикла. Иным словами, жизненный цикл организации представим
в виде совокупности стадий развития, которые проходит организация за
период своего существования. Таким образом, стадия жизненного цикла
организации
-
одно
из
возможных
состояний
организации,
характеризующееся определенными значениями набора её характеристик.
Вопрос о количестве выделяемых в жизненном цикле стадий остается
открытым и подробнее рассмотрен далее в работе.
Подобный подход, путем построения модели этого жизненного цикла,
позволяет выделять общие тенденции присущие организациям, находящимся
на текущей стадии, а также говорить о наилучших в смысле развития
динамиках характеристик. Модель жизненного цикла - это связанный с
жизненным циклом, набор практик и мероприятий, который может быть
организован в стадии и также служить общим первоисточником для
коммуникации и понимания5[1].
Life cycle – evolution of a system, product, service, project or other human-made entity from conception through
retirement
5
Life cycle model - framework of processes and activities concerned with the life cycle that may be organized into
stages, which also acts as a common reference for communication and understanding.
4
10
Суммируя вышесказанное, получим следующую ER-модель (entityrelationship model) предметной области:
Рис.1. ER-модель предметной области
Согласно нотации Питера Чена, в прямоугольниках заключены
сущности, в ромбах - отношения, а атрибуты изображаются в виде овалов.
Связь 1-М означает "один-ко-многим", а 1-1 - "один-к-одному".
1.2.
Сравнительный обзор и анализ моделей жизненного цикла
Как говорилось выше, концепции жизненных циклов организации
более 50 лет. Безусловно, за это время достаточно большое количество
ученых занималось разработкой данной темы. Как итог появилось множество
11
различных моделей ЖЦО, возник плюрализм в терминологии и разногласия
по многим пунктам.
Сравнение
некоторых
наиболее
распространенных
моделей
жизненного цикла приведено в Приложении 1.
Опираясь на Приложение 1[4,5], можно отметить, что активное
развитие содержательных моделей ЖЦО можно отнести к 1970-1990гг, к
концу периода помимо развития теоретических моделей появляются
эмпирические модели. Также наглядно видно, что далеко не все модели
имеют стадии упадка. Одним из первых стадию угасания предложил И.
Адизис, после чего она уже включалась в большинство моделей. Модель
Адизеса и на сегодняшний день является одной из самых известных и
востребованных. Модель жизненного цикла Адизеса приведена на Рисунке
2[2].
Рис.2 Модель жизненного цикла Адизеса.
Несмотря на существенное количество моделей жизненного цикла,
среди них относительно немного эмпирических моделей. Это исследования
Хэнкса и др., 1993г., Широкова 2007г.,
рассмотрены ниже.
которые будут подробнее
12
В связи с большим количеством разработанных моделей, интерес
представляет анализ всех существующих моделей ЖЦО в совокупности.
Подобное
исследование
[6]
было
проведено
Джонатаном
Леви6
и
Беньямином Лихтенштейном7. Они, используя базу всех публикаций с 1962 г.
по 2006 г., получили в результате поискового запроса 104 различных
линейных модели ЖЦО. При этом в 50 работах ставилось целью
возможность анализа любого предприятия, а в оставшихся 54 исследованиях
- фирм конкретного типа.
В своей работе авторы приводят наиболее часто встречающиеся
параметры, на основании которых исследователи предлагают строить модель
и проводить анализ функционирования организации. Эти данные приведены
в Таблице №1. Кроме того, авторы разбили все параметры на категории и
подсчитали,
в
каком
количестве
работ
рассмотрение
предприятия
производится на основании каждой из них. Эти данные приведены в Таблице
№2.
Таб.1. Количество упоминаний параметров в моделях
Параметр
Категория
Кол-во
упоминаний
Степень формальной системы
Система
(extent of formal systems)
(Systems)
Темп роста (growth rate)
Исходная
Организационная
(Outcomes)
структура Структура
(organization structure)
(Org)
Параметр
Категория
52
50
49
Кол-во
упомин
аний
6
7
Jonathan Levie
Benyamin B. Lichtenstein
13
Характер топ-менеджмента
Управленческие
(nature of top-management)
характеристики
48
(Mgt characteristics)
Сложность (Complexity)
Структура
40
Возраст (age)
(Org sructure)
Исходная
38
(Outcomes)
Степень формализации (formality Структура
38
of communications system)
(Org structure)
Размер (size)
Исходная
36
(Outcomes)
Основное внимание организации Стратегия (Strategy) 36
(Primary focus of the organization)
Стиль управления
Управленческие
(Managerial style)
характеристики
Участие собственника
Управленческие
(Mgt characteristics) 23
(Owner involvement)
характеристики
Ограничения,
23
возникающие Проблема
(Problem) 22
(Mgt characteristics)
проблемы
(constraints, problems encountered)
Степень
централизации Управленческие
принятия
решений
(Degree
21
of характеристики
Количество
centralization of decision-making)топ- Управленческие
(Mgt characteristics) 20
менеджеров
Разработка
management)
продукта
первоначального
(Product
of top характеристики
(Number
development
и Характеристики
(Mgt characteristics) 20
маркетинга продукции (product
and initial characteristics)
marketing)
Отношения с окружающей средой Внешние
(Relationship with environment)
факторы
factor)
19
(External
14
Таб.2. Количество упоминаний категорий в модели
Категория
Кол-во моделей
Исходная (Outcomes)
74
Управленческие
характеристики
68
(Mgt characteristics)
Структура (Org structure)
60
Стратегия (Strategy)
58
Система (Systems)
54
Проблема (Problem)
49
Характеристики
процесса 44
(process characteristics)
Характеристики
продукции 42
(product characteristics)
Кадры (staff)
33
Факторы рынка
24
(market factors)
Инновации (innovation)
20
Внешние факторы
19
(External factor)
Экономическая
эффектив- 16
ность (profitability)
География (geography)
13
Культура (culture)
10
Категория
Кол-во моделей
Риски (risks)
9
Одним из наиболее спорных моментов является количество этапов,
которое может пройти организация в ходе своего жизненного цикла. В этом
15
вопросе наблюдается сильное расхождение мнений, разные авторы выделяют
от 3 до 11 этапов. При этом большинство работ носят теоретический
характер и не имеют строгого обоснования выбора того или иного
количества этапов, на которые разбивается жизнь организации. Кроме того,
сами авторы часто указывают на то, что иногда организацию нельзя отнести
ни к одному из этапов, например, вследствие того, что она находится в
переходном состоянии. То, как распределилось количество этапов, которое
предлагали
выделить
авторы
работ,
для
найденных
50
моделей,
составленных для анализа любой организации, представлено ниже:
Рис.3. Распределение моделей по количеству стадий в ЖЦ
В общем числе работ о жизненных циклах организаций мало
исследований посвященных жизненному циклу банка. Так в работах Н.В.
Самоукиной и Э. П. Дувалова не строится моделей ЖЦ, но есть
теоретические рассуждения про жизненный цикл российских банков, в
работе А.С Глотовой
рассматривается вопрос об учете фаз жизненного
цикла кредитной организации в процессе выбора методов управления
ликвидностью.
16
1.3.
Эмпирические исследования жизненного цикла организаций
В теории ЖЦО можно выделить два больших направления – создание
теоретических моделей и развитие эмпирических. Теоретический поход к
выделению этапов жизненного цикла является исторически первым, но его
продолжительное использование привело к возникновению теоретического
плюрализма, отсутствию единого подхода к методологии исследования,
разногласию не только по названию стадий, но даже их количеству.
Необходимость решения этих проблем стала причиной того, что с середины
80-х гг., после осознания важности выработки единого подхода к
методологии и обобщенной модели ЖЦО, в теории ЖЦО преобладает
эмпирический подход к созданию моделей.
В качестве наиболее заметной работы стоит привести "Уточнение
структуры жизненного цикла: таксономическое исследование конфигураций
стадий роста в высокотехнологичных организациях" С.Хэнкса, К. Уотсона,
И. Дженсена, Г. Чандлера. [7]
Рассматривая эту работу, стоит обратить внимание на то, что Хэнкс
фактически впервые определяет понятие жизненного цикла, как "уникальную
конфигурацию переменных, связанных с организационным контекстом и
структурой". По сути именно рассмотрение ЖЦ с данной точки зрения
позволяет начать использование математического аппарата в теории ЖЦО.
Хэнкс использует кластерный анализ для получения таксономии
конфигураций стадий ЖЦ. Так как таксономия – теория классификации и
систематизации
сложноорганизованных
областей
действительности,
имеющих обычно иерархическое строение8, то математически таксономией
является древообразная структура классификаций определенного набора
объектов. И в силу того, что исследование было направлено на уточнение
структуры жизненного цикла, Хэнкс и др. для реализации поставленной
8
Таксономия (теория классификации), БСЭ, М.: "Советская энциклопедия 1969-1978.
17
задачи естественным образом обратились к использованию иерархических
методов кластеризации. В результате чего, опираясь на исследование Glenn
W. Milligan 1980г., в их работе используется агломеративный иерархический
кластерный анализ Уорда.
В отечественной литературе работы, посвященные ЖЦО, в основном
носят или описательный характер, или анализируют уже существующую
модель. К моменту начала данного исследования публикации в России по
эмпирическим моделям фактически отсутствовали. На текущий момент
можно выделить лишь несколько российских эмпирических исследований.
Первое – докторская диссертация Г.В.Широковой "Жизненные циклы
российских предпринимательских фирм: методология исследования и
основные стадии"[4], второе – Национальный институт исследований
проблем предпринимательства "Жизненный цикл малого предприятия"[8].
Кроме этого, стоит отметить диссертацию на соискание ученой степени
кандидата
экономических
наук
Ю.С.Ованесовой
«Влияние
стадии
жизненного цикла организаций на эффективность IPO на развивающихся
рынках капитала» [5].
НИИ проблем предпринимательства не только проводит краткий обзор
существующих моделей ЖЦО, но и довольно подробно описывает, хотя и не
формализует, понятие "организация малого бизнеса". Они опираются
на
действующую российскую нормативно правовую базу, тем самым указывая
на область применения получаемых результатов.
Говоря о работе
"Жизненный цикл малого предприятия”, следует отметить, что авторы не
проводят исследований о количестве этапов жизненного цикла. Опираясь на
зарубежных исследователей, занимающихся тематикой жизненного цикла
предприятия с точки зрения эмпирического подхода, авторы выбирают
вариант разбиения жизненного цикла организации на пять этапов:
становление, рост, зрелость, возрождение, спад.
18
После
попытки
поиска
необходимых
данных,
НИИ
проблем
предпринимательства приходят к выводу, "что анализ предмета настоящего
исследования существенным образом затруднен отсутствием сбора и учета
государственными статистическими органами данных необходимого уровня
детализации. Это делает невозможным проведение комплексного анализа
жизненного цикла малых предприятий на основе данных официальной
статистики"[8].
Иной подход к созданию эмпирической модели предпринят в работах
Г.В. Широковой. В своей основе работа в большой степени созвучна с
работой Хэнкса с соавторами, несмотря на то, что автором ставятся
несколько иные цели. Г.В. Широкова не формализует и не конкретизирует
понятие "организация” и (в отличие от НИИ проблем предпринимательства)
не производит кажущееся естественным разделение организаций на малый,
средний и большой бизнес.
В своей работе Широкова Г.В. получает модель жизненного цикла
российских компаний, созданных "с нуля" основателями-предпринимателями
в период с 1992 по 2006 г. Эта модель состоит из 3 стадий ЖЦО. При этом
выделяются следующие стадии: становление, рост, формализация. Тем
самым возникает вопрос, связанный с полным отсутствием стадий, которые
характеризовали бы спад или застой организации. При этом если обратиться
к данным, относящимся к периоду исследования и опубликованным
Федеральной налоговой службой России, то можно видеть, что в 2006 году
банкротами стали около 97 тысяч компаний, в 2005 году - 110 тысяч, с
большой вероятностью можно утверждать, что среди них были организации
в стадии "спада".
Изначально
при
создании
этой
модели
был
использован
агломеративный иерархический кластерный анализ Уорда. Этот метод часто
применяется
при
обработке
данных
социологических
опросов.
Он
19
минимизирует
внутригрупповую
дисперсию
кластера и
приводит
к
образованию кластеров соизмеримых размеров. Затем с увеличением
анализируемой выборки агломеративный иерархический кластерный анализ
Уорда заменяют анализом k-means, при этом экстраполируя результаты
пилотного проекта о том, что вся выборка разделится по трем кластерам стадиям ЖЦО, что требует дополнительного рассмотрения. При этом не
приводится данных о таком принципиальном для k-means моменте, как
выбросы
и
приемлемым
начальная
был
бы
инициализация
способ
центров
инициализации
кластера.
центров
Наиболее
кластера
из
предварительно проведённого иерархического анализа. В случае же, если
были использованы настройки программы SPSS (с помощью которой
проводилась обработка данных) по умолчанию, то программа просто брала
первые k наблюдений, содержащихся в файле, и использовала как первые
кластеры. Другим не менее важным замечанием является то, что отклонение
и, как следствие, смерть организации может наступить на любом этапе
развития. Исходя из чего, неестественно ожидать того, что эти организации
объединятся в отдельный кластер; наоборот, возникнут "единичные"
отклонения-выбросы.
При
этом
немодифицированного
метода
широкоизвестным
k-means
как
раз
недостатком
является
большая
чувствительность к подобным выбросам, что происходит из-за стремления
метода увеличить равномерность распределения объектов по кластерам
"любой ценой”. Это также могло повлечь уменьшение адекватности модели.
Кроме того, сама необходимость получения "наиболее сопоставимых по
размеру кластеров "нуждается в дополнительной проверке, так как высокая
смертность в начале жизни организаций, не позволяет утверждать этого. В
качестве критерия "качества" кластеризации в работе Г.В. Широковой
предлагается использовать псевдо-F-критерий и псевдо-t-критерий, что
предполагает
многомерное
нормальное
распределение
анализируемых
данных, вряд ли возможно на реальных данных. Достаточно ярким
доказательством этого может служить распределение организаций по
20
параметру "возраст". Обратившись к отчетам о работе по государственной
регистрации юридических лиц [9], составляемых федеральной налоговой
службой, и проанализировав записи юридических лиц, запись о которых
внесена в Единый государственный реестр юридических лиц (кроме
юридических лиц, прекративших свою деятельность), получим следующую
таблицу по обществам с ограниченной и дополнительной ответственностью,
приведенную в Таблице 3:
Таб. 3. Число созданных организаций на 1 января года
Год
Созданные (путем создания и Из них в состоянии
реорганизации)
ликвидации
2003
290 227
13 581
2004
444 477
27 272
2005
547 229
29 315
2006
1 031 199
1 169
2007
1 450 517
55 864
2008
1 854 431
57 152
2009
2 270 124
67 754
2010
2 527 294
80 804
2011
2 785 621
81 940
2012
2 942 902
80 002
2013
3 045 631
74 866
В работе Ю.С. Ованесовой рассматривается определение жизненного
цикла с финансовой точки зрения, опираясь на работы В.Дикинсон и
И.Ивашковской[10], она выделяет следующую взаимосвязь между стадией
21
жизненного цикла и знакопостоянными денежных потоков от операционной,
финансовой и инвестиционной деятельности, приведенных в Таблице 4[5].
Таб. 4. Соответствие потоков денежных средств от разных видов
деятельности стадиям жизненного цикла
Не смотря на хорошие полученные результаты: «Качество модели при
определении вероятности перехода от стадии «зарождение» к стадии «рост»
составляет 99,5%, а при переходе от стадии «рост» к «зрелость» - 70,9%»,
данная работа не лишена недостатков – в ней не уделяется внимания
количеству стадий, выделяемых в жизненном цикле организации, автор
опираясь на теоретические работы выбирает 4 стадии: зарождение, рост,
зрелость, спад. Также, исходя из приложения 5, при анализе были оставлены
параметры, для которых отвергалась гипотеза о независимости параметров.
Выводы по первой главе:
В первой главе был проведен анализ
и обзор работ российских и
зарубежных авторов, посвященных жизненному циклу организации и
жизненному циклу банков в частности. Показано, что жизненный цикл не
является циклом в привычном понимании, а представляет собой процесс
последовательного преобразования организации во время ее существования,
указывая, что то же самое происходит и с другими аналогичными системами.
Приведены данные о том, что нет единого мнения о количестве стадий
22
жизненного цикла, и ученые выделяют от 3 до 11 стадий, также как и нет
единого подхода и мнения относительно типа и числа параметров, которые
следует использовать при анализе функционирования организации с учетом
жизненного цикла. Подробно рассмотрены работы отечественных авторов,
занимающихся эмпирическим подходом к теории жизненного цикла,
отметим, что среди найденных исследований нет эмпирической работы по
исследованию жизненного цикла банка.
23
ГЛАВА 2. СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА
ОРГАНИЗАЦИИ
Диагностика – установление и изучение признаков каких-либо
объектов
или
сложных
систем
для
характеристики
их
состояния,
предсказания возможных отклонений и предотвращения нарушений режима
их функционирования[11].
В данной работе рассматривается система диагностики жизненного
цикла организации, позволяющая определять стадию жизненного цикла или
отклонение от нее, а затем провести анализ на основе полученных
результатов.
В данной главе будет рассмотрен метод, позволяющий определить
стадию жизненного цикла организации.
2.1.
1.
Методология анализа
Классификация организации
Первым шагом требуется определить специализацию анализируемой
организации. Данная информация не оказывает влияния на структуру
алгоритма, но может внести существенные изменения в начальный набор
учитываемых параметров, что в свою очередь может привести к другим
результатам на некоторых этапах анализа. Одним из вариантов определения
«специализации» может служить код в общероссийском классификаторе
видов экономической деятельности (ОКВЭД).
2.
Параметры организации
В качестве задачи на данном этапе ставится нахождение такого набора
параметров (атрибутов), который позволит адекватно описать организацию и
ее текущее состояние.
Для того чтобы реализовать предлагаемую методологию анализа,
необходимо наложить несколько условий на рассматриваемую совокупность
параметров.
24
(a)
Доступность.
Наличие
объективной
возможности
получить
требуемые данные.
(b)
Полнота. Описание организации, учитывающее как можно большее
количество аспектов. Рассматриваемая совокупность параметров
адекватна характеру и сложности решаемых задач.
При этом вопрос о минимальности этого набора параметров и
допустимости замены одних параметров другими (проблема эластичности)
на данном этапе не ставится. Предполагается, что рассматриваемые
параметры могут быть сгруппированы по какому-либо признаку.
Стоит отметить, что накладываемые условия сразу сужают возможную
область исследования, так как получить требуемые данные не всегда
представляется возможным.
3.
Квантификация параметров
Не все параметры организации могут быть изначально выражены в
числовых величинах, соответственно, необходимо ввести такие шкалы,
которые каждому нечисловому значению будут ставить в соответствие
количественную характеристику.
Примером подобной шкалы может служить, например, шкала вида:
Отлично - 7; Хорошо - 5; Удовлетворительно - 3; Плохо - 1. В случае
возникновения сомнений между какими-либо двумя "соседними" градациями
выставлять 2, 4 или 6 соответственно.
4.
Исключение
зависимых
переменных
и
построение
сводных
показателей
Внутри каждой группы параметров производится проверка на наличие
связей между ними. Эта процедура позволяет сократить размерность
вводимого пространства параметров, что приводит к упрощению расчетов и
уменьшению временных затрат на диагностику организации. Например,
25
одним
из
вариантов
может
служить
использование
выборочного
корреляционного отношения.
5.
Введение метрического пространства
Определившись с используемой метрикой, получим метрическое
пространство параметров, в котором будут проводиться определение
количества и границ этапов, а также расчеты для выявления параметров,
нуждающихся в корректировке.
6.
Нормирование параметров
Порядки величин значений различных параметров могут существенно
отличаться, что в дальнейшем может привести к неадекватности результатов.
В связи с этим, проводится нормировка всех параметров, участвующих в
диагностике.
7.
Отсечение отклонившихся организаций
Часть организаций может находиться в переходном состоянии или
отклонившемся от нормального. Из-за этого они могут не попасть ни в один
из кластеров, либо объединиться в новый кластер, который при этом не будет
являться самостоятельным этапом. Для того чтобы такие организации не
ухудшали и не мешали адекватности разбиения на кластеры, их стоит
предварительно найти и убрать из рассмотрения.
8.
Определение количества стадий
Жизнь организации представляется в виде сменяющих друг друга
этапов. Отдельную задачу представляет собой нахождение того количества
этапов, которое позволит наиболее адекватно описать жизнь произвольной
организации конкретного типа. Предполагается на основе выборки провести
кластеризацию с целью определения количества этапов в жизненном цикле.
Требуется ввести некоторый критерий, на основании которого будет
определено число стадий в жизненном цикле.
9.
Разбиение пространства на кластеры
26
При выборе алгоритма кластеризации следует учитывать тот факт, что
естественно (в силу различной продолжительности протекания этапов)
ожидать существенное отличие кластеров по их размерам.
10. Идентификация стадий жизненного цикла
После
разбиения
пространства
параметров
на
стадии-кластеры
необходимо определить, какой кластер, какой стадии жизненного цикла
соответствует. Для этого можно проанализировать величины параметров,
вошедших в разные кластеры, посмотреть на их динамику, а также проверить
историю организации.
11. Выделение значимых параметров
Для
уменьшения
размерности
и
количества
анализируемых
характеристик организации можно провести проверку на значимость
учтенных параметров. Например, можно считать, что параметр является
значимым,
если
его
удаление
из
рассмотрения
приводит
к
перераспределению организаций по кластерам.
12. Построение линейной оболочки кластера
В случае векторного пространства, построение линейной оболочки
кластера позволит отчасти определить и ограничить область, занимаемую
стадией жизненного цикла в пространстве. Под линейной оболочкой
кластера понимается линейная оболочка множества точек (организаций),
попавших в этот кластер.
13. Определение текущей стадии развития организации
На данном шаге выполняется проверка на принадлежность или
близость организации одному из множеств, полученных в результате
построения линейных оболочек.
14. Анализ функционирования организации на основе его определенной
стадии жизненного цикла
27
2.2.
Математическая модель
Представим организацию, как совокупность некоторых параметров,
- количество параметров, описывающих
организацию.
Множество параметров представимо в виде:
, при этом
- множество параметров, значения которых
выражаются в числовых величинах, а
- множество качественных
параметров.
Рассмотрим некоторую квалиметрическую шкалу, S = (X;R), где X множество пунктов шкалы, а R - структура, описывающая взаимосвязь
градаций. Рассмотрим отношение порядка R≽, определенное на множестве X
= x как подмножество декартова произведения X2 = {(x, y): x, y ∈ X}
множества X на самого себя, удовлетворяющее условиям: 1)рефлективности;
2)антисимметричности; 3)транзитивности. Множество X, рассматриваемое
вместе с заданным на нем отношением порядка (R≽), называется
упорядоченным. Если все элементы упорядоченного множества сравнимы
друг с другом, то такое множество называется линейно упорядоченным(L≽)
[12].
Для составления рейтинговой оценки респондентам предлагается
использовать шкалу линейного порядка LS≽ = {X, R≽}, где значения
пунктов X в зависимости от смысловой нагрузки вопроса анкетирования
могут принимать следующие значения:
x1 - плохо/категорически не согласен = 1;
x2 - удовлетворительно/скорее не согласен = 3;
x3 - хорошо/скорее согласен = 5;
x4 - отлично/полностью согласен = 7.
В данном случае арифметизацией шкалы является: φ(si) = 2∗(i-1) + 1.
28
В случае затруднения в выборе между двумя "соседними" градациями,
респондент вправе поставить 2,4 или 6 соответственно. Если рассматривать
это расширение шкалы на 7 пунктов, то арифметизация имеет простейший
вид φ ( si) = i.
Таким образом, после воздействия шкалы LS≽ на множество
выходе получим некоторое множество
будет
иметь
числовые
,
величины.
представляющее
, на
, которое в качестве значений
В
итоге
собой
получим
множество
множество
параметров
организации, выраженных в числовых величинах.
Далее можно проверить параметры на оценку тесноту корреляционной
связи. Пусть для N∗ параметров не строятся сводные показатели. N∗ ≤ N.
Перенумеруем их, поставив перед полученными сводными.
Получим множество
итоговое количество параметров. Для простоты переобозначим параметры P
= {P1,P2,...,PN}.
регулируется руководством компании.
Как говорилось выше, одной из основных идей ЖЦО является то, что
его можно представить в виде последовательности стадий в развитии
(эволюции) организации, но среди специалистов в данной области нет
единого мнения о количестве этих стадий в течение жизненного цикла. Как
было указано в 1.2 данной работы диапазон количества этапов от 3 до 11, но
наиболее распространенным являются варианты от 3 до 6.
Опираясь
на работы
Хэнкса,
который
характеризовал
стадию
жизненного цикла, как уникальную конфигурацию переменных, обратимся к
кластерному анализу, который и является классификацией объектов по
характеризующим их признакам, разделением совокупности объектов на
однородные группы, близкие по определяющим критериям, выделение
29
объектов определенной группы9. Таким образом, с его помощью можно
разделить организации на группы-стадии.
Как уже отмечалось в 2.1 данной магистерской диссертации можно
выделить 3 основные проблемы, возникающие при попытках реализации
данной методологии:
1.
Выбросы, возникающие при отклонении организации
2.
Определение
центров
кластеров
при
использовании
неиерархического кластерного анализа
Выбор критерия качества разбиения на кластеры
3.
В выборке, на основе которой производится кластеризация, могут быть
отклонившиеся организации, которые не должны попасть ни в один из
кластеров-стадий. При этом в силу того, что количество кластеров считается
неизвестным, отсечь эти организации экспертно на этапе подготовки данных
крайне проблематично. Кроме того, стоит отметить, что подобный подход
существенно уменьшает гибкость системы диагностики. Таким образом,
возникает
необходимость
модификации
существующих
методов
кластеризации.
Как и для всех задач подобного типа, нельзя однозначно определить
какое решение будет наилучшим. В данной работе для решения проблемы
выбросов предлагается использовать метод двухэтапной кластеризации. На
первом этапе с помощью двухшагового метода отсечения провести
кластеризацию с целью исключения отклонившихся точек, на втором с
помощью критерия оценки качества выбрать количество этапов ЖЦО
наиболее адекватно отражающую структуру жизненного цикла, после чего
провести кластеризацию с известным числом кластеров.
Первый этап кластеризации
Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. -5-е изд.,
перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2006. — 495 с.
9
30
Первый этап кластеризации - отсечение отклонившихся организаций из
анализируемой
выборки.
Предлагается
использовать
иерархический
агломеративный кластерный анализ. В начале работы алгоритма каждый
объект является отдельным кластером. Orgi = Pi = {Pi1,Pi2,...,PiN}, Orgi ∈
Clusteri, где i = 1, K, K - количество организаций, ClusterNumber = K. На
первом шаге наиболее похожие объекты объединяются в кластер. Далее
объединение продолжается до тех пор, пока все объекты не будут составлять
один кластер. Используя метод ближнего соседа (метод одиночной связи) и
разбиение на 2 кластера, на каждом шаге будут объединяться два наиболее
близких кластера, таким образом, "подозрительный на отклонение" кластер
будет максимально удален от второго. Метод ближайшего соседа: Пусть n s количество элементов s-го кластера, nt - количество элементов t-го кластера,
xsi - i-ый элемент s-го кластера, xtj - j-ый элемент t-го кластера, тогда
расстояние между кластерами рассчитывается по формуле:
.
В качестве результата работы кластеризации получено 2 кластера.
Алгоритм двухшаговой проверки на отклонение.
1.
Выбирается кластер меньшего размера. Будем говорить, что
В случае ns = nt отсечение не происходит.
2.
Проверка 1. ns < α * K, где 0 < α < 0,1 - порог отсечения.
3.
Проверка 2. d(Clusters, Clustert) > β, где β > 0 - порог изоляции.
Порог отсечения - экспертная оценка максимально-возможной доли
отклонившихся организаций в общем объеме данных. Порог изоляции экспертная оценка минимального удаления кластеров друг от друга.
Второй этап кластеризации
31
Наиболее простым и быстрым алгоритмом кластеризации является K-means,
он относится к неиерархическим методам кластеризации с четким способом
анализа данных. Слабым местом данного алгоритма является сильная
чувствительность к выбросам данных. В силу того, что на предыдущем этапе
кластеризации эта проблема была решена, применение данного метода
становится вполне допустимым. Однако его использование приводит к
вышеуказанным вопросам о выборе центров кластеров и критерия качества
разбиения для оценки количества кластеров.
Можно рассмотреть несколько критериев качества. Например, в роли
первого из них может случить максимизация минимальных расстояния
между кластерами.
2
∗ ∑ 𝒎𝒊𝒏𝒅 (𝒄𝒆𝒏𝒕𝒆𝒓(𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒔 , 𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒕 )) → 𝒎𝒂𝒙𝑺 ,
𝑆 ∗ (𝑆 − 1)
𝑠,𝑡=1,𝑆;
𝑡>𝑠
где S – число кластеров, а 𝒄𝒆𝒏𝒕𝒆𝒓(𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒔 , 𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒕 ) – расстояние между
центрами кластеров,
2
𝑆∗(𝑆−1)
– корректирующий множитель, учитывающий
число межцентровых расстояний в зависимости от количества кластеров.
Возможность
данного
критерия
обусловлена
тем,
что
стадия
жизненного цикла организации – это уникальная конфигурация переменных,
характеризующих организацию, то есть для разных стадий организации
набор параметров должен существенно отличаться.
Другим аналогичным по смыслу критерием будет увеличение
минимальных расстояний между кластерами - 𝒅(𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒔 , 𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒕 ).
Другим вариантом критерия качества может служить:
𝟏
𝒏𝒔
∗∑
→ 𝒎𝒂𝒙𝑺 ,
𝑺
𝒎𝒂𝒙𝒅 (𝒅𝒋>𝒊 (𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒔 [𝒊], 𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒔 [𝒋]))
𝒔
32
где s=1,S; S – количество кластеров, 𝒏𝒔 – количество организаций в s
кластере, 𝒎𝒂𝒙𝒅 (𝒅𝒋>𝒊 (𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒔 [𝒊], 𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒔 [𝒋])) – «диаметр» кластера.
Этот критерий позволяет оценить «сгруппированность» кластера. Его
применение возможно, так как данные нормированы и произведено
отсечение выбросов.
Для учета обоих критериев, можно ввести третий, который будет
являться взвесью первых двух. Единственное, что стоит учесть при таком
подходе – разноразмерность критериев, и как следствие необходимость их
нормирования или масштабирования.
Самым простым из вариантов определения центров кластера является
выбор k центров кластеров случайным образом по равномерному закону
распределения. Для улучшения качества разбиения можно модифицировать
выбор центров следующим способом: производить выборку некоторого
объема, например 10%, на которой производится кластеризация.
Стоит отметить, что если значимыми параметрами считать те, удаление
которых
приводит
к
перераспределению
кластеров,
то
необходимо
запоминать расположение центров кластеров.
2.3.
Проектирование системы
Разработанную методологию можно положить в основу системы для
диагностики организации, позволяющую определить стадию жизненного
цикла.
Опираясь на разработанную методологию, спроектируем и построим
концептуальную модель настройки системы диагностики, представленную на
Рисунке 4. Эта схема позволяет систематизировать и проиллюстрировать
предложенную методологию.
33
Рис.4 Концептуальная модель настройки системы диагностики
Поскольку предлагаемые методы являются обощенными и не зависят
от отрасли рассматриваемых организаций, их практическая реализация
должна быть спроектирована соответствующим образом.
Представленная ниже на Рисунке 5 схема базы данных позволяет
абстрагироваться от отрасли организации, а также от числа и характера
параметров, такая архитектура позволяет с легкостью перенастраивать
полученные методы на новые отрасли путем замены исходной базы данных,
главным требованием к которой является соответствие указанному формату.
34
Рис.5 Схема данных
Таблица Organization - Таблица для хранения информации об
организациях в анализируемой выборке. Поля таблицы приведены в Таблице
5.
Таблица Category - Таблица, содержащая информацию о категориях, по
которым сгруппированы параметры организации. Поля таблицы приведены в
Таблице 6.
Таблица Parameter - Таблица для хранения информации о параметрах,
описывающих организации. Поля таблицы приведены в Таблице 7.
35
Таблица
ParameterValue
-
Таблица,
содержащая
принимаемые
организациями значения параметров с учетом даты. Поля таблицы
приведены в Таблице 8.
Таблица ConsolidatedIndex - Таблица для хранения информации о
получаемых сводных показателях. Поля таблицы приведены в Таблице 9.
Таблица ConsIDInfo – Таблица для хранения метаданных о параметрах.
Поля таблицы приведены в Таблице 10.
Таб.5. Organization
Атрибут
Тип
Описание
OrgID
integer
Идентификатор организации
OrgName
string
Название организации
Таб.6. Category
Атрибут
Тип
Описание
CategoryID
integer
Идентификатор категории
CategoryName
string
Название категории параметра
Таб.7. Parameter
Атрибут
Тип
Описание
ParameterID
integer
Идентификатор параметра
ParName
string
Название параметра
ParWeight
float
Значение веса параметра
Таб.8. ParameterValue
Атрибут
Тип
Описание
ParameterID
integer
Идентификатор параметра
36
OrgID
integer
Идентификатор организации
Date
date
Дата показаний параметра
ParValue
float
Значение параметра организации
Таб.9. ConsolidatedIndex
Атрибут
Тип
Описание
ConsID
integer
Идентификатор сводного показателя
ParameterID
integer
Идентификатор параметра
SortID
integer
Идентификатор
показателя
в
формуле
Таб.10. Таблица метаданных - ConsIDInfo
Атрибут
Тип
Описание
ConsID
integer
Идентификатор сводного показателя
FullName
string
Полное
название
параметра/показателя
ShortName
string
Краткое сокращенное название
Description
Memo
Описание параметра/показателя
Type
string
Тип: исходный, производный
Unit
Memo
Единицы измерения параметра
Formula
Memo
Содержит формулу расчета для
сводных
показателей
и
производных параметров
Все связи, установленные между таблицами, приведены на схеме
выше и имеют тип "один-ко-многим".
37
Таб.10
позволяет
хранить
метаописания
данных,
она
легко
расширяется, что дает возможность добавлять в нее при необходимости
новую информацию о данных.
Выводы по второй главе:
Во второй главе исследования описана предлагаемая методология для
анализа организации на основе жизненного цикла, построена математическая
модель предметной области, разработаны и описаны двухэтапный метод
кластеризации и двухшаговый метод отсечения, которые позволяют лучше
учесть специфику жизненного цикла при анализе организаций. Также
предложены критерии, позволяющие определить число стадий в жизненном
цикле организации. Предлагается реализовать предложенные методы в виде
системы диагностики организации. Разработана схема данных предметной
области,
которая
содержит
все
необходимые
данные
для
анализа
организации, и при этом описывает требования для исходных данных, что
позволяет использовать систему диагностики для анализа различных
организаций.
38
ГЛАВА 3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ И АНАЛИЗ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
ОРАГНИЗАЦИИ С УЧЕТОМ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА (НА ПРИМЕРЕ
БАНКОВ).
Для апробации предложенной методологии предлагается использовать
российские банки. Данный выбор обусловлен в первую очередь большим
объемом открытой по ним информации. Есть ряд работ, посвященных
жизненным циклам банкам. Это теоретические работы Н.В. Самоукиной[13]
и Э. П. Дувалова[14] и исследовательская работа А.С. Глотовой[15] об
управлении ликвидностью на различных этапах жизненного цикла.
3.1
Сбор данных и формирование исследовательской базы.
Достаточно большая часть информации по показателям банковского
сектора является открытой, в связи с чем, ее можно найти в сети Интернет.
Сначала был найден «Центр раскрытия корпоративной информации»[16], где
содержится большое количество информации о банках, но главным образом
представлены отчеты в различной форме. После некоторых поисков стало
понятно, что наиболее удобной и информативной формой должны являться
банковские рэнкинги. Рэнкинг (от англ. to rank — ранжировать) — это
список любых объектов (например, компаний, стран, людей и т. п.), который
можно упорядочить по любому из имеющихся ранжирующих показателей. В
отличие от рейтинга, это не зафиксированная форма или методика расчета, а
база данных для получения всех интересующих вариантов ранжирований
исходного списка[17].
Рассмотрим наиболее купные из найденных источников.
1) Информационное агентство "Финмаркет" [18].
Пример рэкингов с данного сайта приведен на Рисунке 6.
39
Рис.6. Рэкинги информационного агентства "Финмаркет".
Имеются данные всего по трем показателям. Из плюсов можно
отметить возможность выбора периода, наличие экспорта в excel.
2) «Информационное агентство «Банки.ру»[19]
Доступные параметры из данного источника приведены на
Рисунке 7, а рэкинги на Рисунке 8.
Данный ресурс содержит большое количество параметров,
позволяет выбрать даты с марта 2008, а также экспортировать
данные в Excel. Этот источник сразу был взят на заметку, как
возможный для получения данных.
40
Рис.7. Параметры доступные на сайте информационного агенства
«Банки.ру»
Рис.8. Рэкинги с сайта информационного агенства «Банки.ру»
3) КУАП. Финансовый анализ банков [20]
Как и на предыдущем ресурсе, в рэнкингах КУАП содержится
достаточно большое количество параметров, приведенных на Рисунке
9. При этом можно отметить, что показатели более разносторонние.
Также возможен выбор дат (для некоторых параметров с февраля 2004
года) и экспорт в Excel, пример рэкинга представлен на Рисунке 10.
41
Рис.9. Параметры доступные на сайте КУАП. Финансовый анализ
банков.
Рис.10. Рэкинги КУАП. Финансовый анализ банков.
4) Рейтинговое агентство «Эксперт РА» [21]
Данный источник оказался самым неудобным в работе, отсутствует
возможность выбора дат, надо искать по архивам ранние файлы, нет
экспорта в табличные форматы, рэнкинг представлен в формате ТОП100, что существенно меньше, чем для других источников, рэкинг
приведен на Рисунке 11.
42
Рис.11. Рэкинги рейтинговое агентство «Эксперт РА»
5) Проект PieRate[22]
Пример рэкинга, представленный на данном сайте приведен на
Рисунке 12.
Рис.12. Рэкинг проекта PieRate.
Как и в первом источнике,
на фоне других вариантов, здесь
очень мало параметров, кроме того данные доступны только с
января 2012 года и отсутствует экспорт в какой-либо табличный
формат.
43
Таким образом, выбор остановился между вторым и третьими
источником. Из этих источников было получено по тестовой выгрузке в
Excel. Сразу стало понятно, что получать данные с информационного
агентства «Банки.ру» значительно дольше, так как каждая выгрузка
требовала ввода captcha, Рисунок 13.
Рис.13. Captcha при загрузке с «Банки.ру»
Кроме неудобства получения данных, в данных с сайта КУАП был
обнаружен существенный плюс – это наличие колонки «Рег. №», наличие
которой позволило автоматизировать получение базы данных из множества
собранных данных, сравнение приведено на Рисунке 14.
Рис.14. Сравнение файлов выгрузки с сайтов ИА «Банки.ру» и КУАП.
Суммируя все вышесказанное, в качестве источника данных был
выбрана база с сайта КУАП.
Были собраны данные по следующим параметрам банков:
1. Чистая прибыль
2. Рентабельность активов
3. Рентабельность капитала
44
4. Чистая процентная маржа
5. Доходность работающих активов
6. Стоимость обязательств
7. Чистый процентный доход
8. Чистый комиссионный доход
9. Отношение чистого комиссионного дохода к чистому процентному
доходу
10.Операционная эффективность
11.Активы банка
12.Кредиты юридическим лицам
13.Кредиты физическим лицам
14.Депозиты физических лиц
15.Начисленные проценты/кредитный портфель
16.Вложения в акции/активы
17.Вложения в акции
18.Число точек продаж банка
19.Число банкоматов
20.Число пластиковых карт
21.Обороты по кассе/активы
22.Поступления на корреляционный счет в центральном банке
23.Поступления на корреляционный счет в центральном банке/активы
24.Поступления межбанковских кредитов на внутреннем рынке
25.Размещенные межбанковские кредиты на внутреннем рынке
26.Привлеченные/размещенные
внутреннем рынке
межбанковские
кредиты
на
45
27.Обороты по конверсии/ активы
28.Норматив достаточности капитала
Всего было получено 826 файлов, каждый из которых имеет структуру,
приведенную в Таблице 11:
Таб.11. Структура файлов данных с сайта КУАП.
Наименование
параметра
№ п/п
Рег.
Название Дата №1
(прошл.)
№
банка
Дата №2
Изменение,
%
В ходе проверки скаченных файлов для трех параметров («Обороты по
конверсии/активы», «Вложения в акции» и «Число пластиковых карт»)
были обнаружены ошибки в запросе к базе данных информационного
ресурса, вследствие чего по ним отсутствовали значения параметров. В связи
с этим,
пришлось вручную копировать имеющиеся данные для всех
вариантов дат по этим параметрам.
Так как данные были получены в неудобном для обработки формате:
826 отдельных файлов, а дальнейшее исследование предполагает наличие
единой базы данных, с помощью запросов к которой можно получить
различные
требуемые
срезы
данных,
то
потребовалось
создание
дополнительной программы.
Данная программа, используя колонку данных «Рег №», смогла
идентифицировать один и тот же банк в различных файлах, в результате чего
установились связи между конкретными банками и значениями их
параметров на конкретную дату.
От источника первоначально данные были получены в формате xls, в
котором хранит данные программа MS Excel. Для проведения первичной
обработки материала была сформирована база данных в формате accbd
46
программы MS Access, также входящей в пакет MS Office. После проверки
целостности данных исходная база была сконвертирована и загружена в SQL
Server, обеспечивающий большее быстродействие на больших объемах
данных. Эту базу для работы использовала программа, реализованная в среде
Matlab.
При автоматическом формировании базы в формате accbd был
обнаружен ряд ошибок в исходных данных, для исправления которых
пришлось корректировать работу механизма конвертации. Например, при
экспорте даты из источника данных, она отображалась с лишним символом
«'» ('01.04.2011).
Так же возникала проблема при идентификации банков в исходных
таблицах в виду различного написании наименований банка с одинаковыми
«Рег. №», например, это мог быть лишний пробел, или точка в сокращении,
что также привело к необходимости модификации программы формирования
базы данных.
База данных была реализована в соответствии со схемой данных
приведенной
на
Рисунке
5.
Основной
из
них
является
таблица
ParameterValue, в которой содержатся значения параметров, она приведена на
Рисунке 15:
Рисунок 15. Пример данных в таблице ParameterValue.
Как
видно
на
Рисунке
15,
в
этой
таблице
содержатся
не
непосредственно названия организаций и параметров, а их идентификаторы,
чего требуют правила формирования баз данных. Соответственно есть
другие таблицы, в которых указано, какой параметр или банковская
организация соответствует идентификатору с таким номером.
47
В основной таблице значений параметров было сформировано 1 138
368 записей. Это значения 28 полученных параметров на различные даты для
1013 банков, по которым имелась информация.
3.2 Подготовка данных: обработка параметров и «отсечение» и
анализ отклонившихся организаций.
Для
параметров
сокращения
можно
размерности
исключить
анализируемого
зависимые
переменные.
пространства
Для
выбора
корректного метода оценки степени зависимости переменных необходимо
определить характер распределения каждого параметра. Для проверки на
нормальность распределения параметров произведем тест Колмогорова –
Смирнова. На основе результатов теста можно сказать, что все имеющиеся
данные не соответствуют нормальному распределению. Таким образом, в
данном
случае
нельзя
использовать
наиболее
распространенный
коэффициент корреляции Пирсона, так как он оценивает тесноту связи
между нормально распределенными переменными. В случае если одна из
переменных не является нормально распределенной или измерена в
порядковой шкале, можно использовать коэффициенты ранговой корреляции
Спирмена или Кендала. Также как и коэффициент корреляции Пирсона,
коэффициент корреляции Спирмена принимает значения от -1 до 1, где -1
говорит о том, что последовательность рангов полностью противоположна, а
1 показывает, что они, наоборот, полностью совпадают. В качестве примера
будем рассматривать параметры банков на 01.10.2011. Это позволит
рассмотреть дальнейшую динамику банка, чтобы проверить результаты
исследования. Результаты теста приведены в Приложении 3. При нулевой
гипотезе: «Параметры a и b независимы», для многих параметров она будет
отвергнута. При объеме выборок порядка 300-500 при уровне значимости
0.01 гипотеза о независимости будет отвергаться уже при размере
коэффициента в 0.149 и 0.115 соответственно, и корреляция между a и b
будет
признаваться
статистически
значимой.
48
(http://statexpert.org/articles/таблицы_критических_значений_статистических_
критериев). Отметим, что отсутствие параметра с идентификатором 11
связано с технической стороной работы. При формировании базы данных изза наличия лишнего пробела в названии параметра в некоторых файлах один
и тот же параметр был записан под 2 разными идентификаторами. При
нахождении ошибки, параметры были объединены, а 11 идентификатор
остался пустым. Отсутствие 27, 28, 29 параметров связано с отсутствием
данных на анализируемую дату. Из результатов видно, что остаются
параметры с идентификаторами 1, 3, 14, 19, 25. Им соответствуют такие
параметры,
как
привлеченные
активы
банка,
межбанковские
вложение
в
акции/чистые
кредиты/размещенные
активы,
межбанковские
кредиты, рентабельность активов и ЧКД/ЧПД соответственно.
Важным условием эффективной работы алгоритмов кластеризации
является
наличие
значений
всех
указанных
параметров
для
всех
рассматриваемых наблюдений (банков). Для выполнения данного условия
был произведен дополнительный отбор банков, рассматриваемых при
проведении анализа.
Для дальнейшего анализа следует нормировать все параметры,
участвующие в диагностике, это позволит добиться их соразмерности.
Используя двухшаговый метод отсечения отклонившихся организаций,
предложенный во 2 параграфе 2 главы, получим, что из 293 отобранных
организаций, 14 отклонены алгоритмом. Трехмерные срезы представлены на
Рисунке 16 и Рисунке 17. Бордовым цветом изображены банки, отсеченные
алгоритмом, а синим – оставшиеся.
49
Рис. 16. Отсеченные банки: срез по параметрам 2,3,5 (01.10.2011)
Рис. 17. Отсеченные банки: срез по параметрам 1,4,5 (01.10.2011)
Логично было бы выдвинуть следующую гипотезу: на текущем этапе
должны быть исключены из дальнейшего анализа банки, находящиеся в
переходных между стадиями жизненного цикла состояниях, а также крупные
государственные банки.
Рассмотрим
подробнее
отклонившихся организаций:
результаты
работы
метода
отсечения
50
Крупные банки:
1) СБЕРБАНК РОССИИ
2) ВТБ
Отозваны лицензии на текущий момент:
3) УИК-БАНК - отзыв лицензии (Дата 01.11.2011)
4) ПВ-БАНК - отзыв лицензии (Дата 13.04.2012)
5) МОЙ БАНК - отзыв лицензии (Дата 31.01.2014)
6) ЗАПАДНЫЙ - отзыв лицензии (Дата 21.04.2014)
7) ПЕРВЫЙ РЕСПУБЛИКАНСКИЙ БАНК - отзыв лицензии
(Дата
05.05.2014)
Нестабильная ситуация:
8) МОСКОВСКИЙ ОБЛАСТНОЙ БАНК - В середине ноября 2011 года
стало известно, что Центральный банк России выдал Мособлбанку
предписание, ограничивающее на шесть месяцев приём вкладов от
граждан, кроме акционеров банка. Однако Мособлбанк обошёл это
решение и дарил собственные акции на символическую сумму
каждому
вкладчику.
(http://www.vedomosti.ru/finance/news/1492591/sledstvennye_dejstviya_
prohodyat_v_centralnom_ofise)
санация
банка
В
с
настоящее
помощью
время
проводится
СМП
Банка.
(http://www.banki.ru/news/lenta/?id=6616335)
9) НАЦИОНАЛЬНЫЙ РЕЗЕРВНЫЙ БАНК - В феврале 2011 г.
Активизировалось уголовного дела по нецелевому использованию
средств господдержки выделенных НРБ с целью санации АКБ
«Российский Капитал». В 2011—2013 г. банк прошел через серию
очень
жестких
и
глубоких
проверок
со
стороны
ЦБ.
(http://www.allbanks.ru/banks/russia/centre/moscow/4305/)
10)
ОФК БАНК – официальный сайт банка не работает, банк
привлекался
к
административной
ответственности
за
правонарушения, предусмотренные статьей 15.27 Кодекса России об
51
административных правонарушениях «Неисполнение требований
законодательства о противодействии легализации (отмыванию)
доходов, полученных преступным путем, и финансированию
терроризма». (http://www.banki.ru/news/lenta/?id=6557506)
11)
РОССИЙСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ КОММЕРЧЕСКИЙ БАНК –
в 2011 г. Были запущены проверки, которое проверяли участие РНКБ
в сомнительных сделках и выводе активов из материнского Банка
Москвы,
в
2014
г.акции
РНКБ
приобрели
два
юрлица,
принадлежащих правительству Крыма. РНКБ стал единственным
российским банком на территории Крыма и Севастополя.
Особенности банков:
12)
ИНВЕСТРАСТБАНК
–
Особенностью
банка
является
повышенная ликвидность. Примерно четверть активов постоянно
размещена в кассе (преобладает) и на корсчете в ЦБ, еще 4% активов
размещено в короткие межбанковские кредиты и ностро-остатки. На
рынке МБК внутри месяца банк также в основном размещает
средства
(в
умеренных
объемах).
(http://www.banki.ru/banks/bank/bank_itb/)
13)
РОСАВТОБАНК – кредитование юридических лиц
14)
ОБЪЕДИНЕННЫЙ БАНК ПРОМЫШЛЕННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ
– моноофисный банк, единственный собственный банкомат банка
находится
в
деятельности
его
головном
офисе.
Основные
направления
— вложения в ценные бумаги отечественных
эмитентов.
3.3 Определение стадий жизненного цикла и анализ особенностей
функционирования организаций.
На втором этапе анализа данных работа проводится без учета
«отклонившихся» банков. Подобный подход позволяет нивелировать один из
52
основных недостатков используемого на данном этапе метода кластеризации
– «плохой обработке выбросов». В основе метода определения оптимального
числа стадий лежит метод перебора по их количеству. Таким образом для
каждого числа стадий было произведено разбиение, которое оценивалось на
основе критериев, введенных во втором параграфе второй главы. Результаты
проведенной оценки приведены на Рисунке 18.
По горизонтальной оси
указано число стадий жизненного цикла, как можно видеть, оно изменяется
от 2 до 11, что соответствует возможным вариантам числа стадий,
рассматриваемых
в
теоретических
исследованиях
(Рисунок
3).
По
вертикальной оси – значение критерия. В соответствии с введенными во
втором
параграфе
максимизацию.
главы
Из
2
критериями
приведенного
графика
необходимо
видно,
что
провести
его
оптимальное
количество стадий равно 5. Данный результат созвучен со многими
теоретическими и эмпирическими исследованиями, такими как Миллер,
Лестер, Дикенсон и др.
Рис.18 Критерий определения количества стадий (01.10.2011)
Теперь рассмотрим полученные при оптимальном разбиении кластеры,
чтобы показать, что каждый из них можно соотнести какой-либо стадии
жизненного цикла.
53
В результате работы программы, после отсечения выбросов, осталось
279 банков. Для проведения испытания построенной системы диагностики
выделим из рассматриваемой (обучающей) выборки один произвольный
банк. Он не будет рассматриваться при проведении кластеризации. Для
большей иллюстративности пусть это будет достаточно крупный банк
«Дойче Банк», являющийся «дочкой» немецкого банка. Оставшиеся 278
банков были распределены по 5 кластерам следующим образом: 189, 44, 9,
28, 8. Срезы кластеров по параметрам приведены на Рисунке 19 и Рисунке 20.
Рис. 19. Полученные кластеры: срез по 2,4,5 параметрам (01.10.2011)
Рис. 20. Полученные кластеры: срез по 1,3,4 параметрам (01.10.2011)
54
Поскольку пространство параметров является непрерывным, а также в
виду специфики используемого алгоритма кластеризации, для интерпретации
полученных результатов и соотнесении отдельно взятого кластера с этапом
жизненного цикла достаточно рассмотреть центры полученных кластеров.
Координаты полученных центров приведены в Таблице 12. Под цифрами
закодированы следующие параметры: 1 - активы банка, 2 - вложение в
акции/чистые
активы,
3
привлеченные
-
межбанковские
кредиты
/размещенные межбанковские кредиты, 4 - рентабельность активов и 5 Чистый комиссионный доход/Чистый процентный доход.
Таб. 12. Центры полученных кластеров (01.10.2011).
Размер
1
2
3
4
5
28
20 071 993,5
3,135
301,495
0,886
39,334
8
17 485 003,1
2,103
0,872
1,394
49,864
189
129 701 600,4
2,745
1345,255
0,993
46,907
9
405 384 553,3
3,071
15,336
1,125
42,773
44
74 746 727,5
3,343
6,760
0,965
37,368
кластера
Проранжируем имеющиеся центры кластеров по каждому параметру,
результат приведен в Таблице 13.
Таб. 13. Ранговое распределение центров кластеров (01.10.2011).
№ параметра 1
2
3
4
5
Кластер
28
4
2
2
5
4
8
5
5
5
1
1
189
2
4
1
3
2
9
1
3
3
2
3
44
3
1
4
4
5
55
Рассмотрим каждый из параметров подробнее. Активы растут на
протяжении всего жизненного цикла вплоть до спада. Это может быть
подкреплено динамикой оборота организации, приведенной на Рисунке 21[8].
Рис.21. Динамика оборота в зависимости от стадии жизненного цикла.
Чем больше второй показатель, тем на большие риски идут банки.
Динамика отношений предприятий к риску приведена на Рисунке 22 [8].
Рис.22. Отношение предприятий к риску в зависимости от стадий
жизненного цикла
Большое значение 3 параметра говорит о том, что банк является неттокредитором, у него есть резервы для повышения доходности. Часто неттокредиторами в последнее время выступают достаточно мелкие банки[19]. 4
параметр можно трактовать, как «качество управления», как правило, оно
56
повышается с возрастом организации. Увеличение комиссионных доходов
происходит тогда, когда банк уже занимает уверенные позиции на рынке,
поэтому для становления и роста будет превалировать процентный доход, а,
следовательно, показатель будет ниже. При упадке люди будут опасаться
нести деньги в банк для долгосрочных процентных операций, в то время как
осуществлению комиссионных это мешать не будет. Также в определении
стадий может помочь Таблица 14[10].
Таб. 14. Значимые факторы роста в зависимости от стадии жизненного
цикла
Суммируя все вышесказанное, получим Таблицу 15.
Таб. 15. Определение стадий ЖЦ для кластеров (01.10.2011).
№ параметра 1
2
3
4
5
Кластер
28
С
Р
Р
С
Р
8
У
У
У
У
У
189
З
З
З
З
2
9
В
В
В
В
3
44
Р
С
С
Р
С
Таким образом, мы получаем, что кластеру размером 189 соответствует
стадия зрелости, 9 – возрождения, 8 – упадка, 44 – становления, а 28 – роста.
57
После того, как соответствие между кластерами и стадиями было
установлено, вернемся к банку «Дойче Банк», который был оставлен для
проверки на нем результатов. Для идентификации стадии жизненного цикла
банка рассмотрим его положение в пространстве параметров и определим, к
какому из центров кластеров данный банк ближе. Расстояния приведены в
Таблице 16. Получилось, что «Дойче Банк» на 01.10.2011 находился на
стадии «возрождение».
Таб. 16. Определение стадии ЖЦ банка
Кластер
Становление
Рост
Расстояние
0.1476
0.1803
Зрелость Возрождение Упадок
0.1362
0.0309
0.1657
Рассмотрим, что происходило с Дойче Банк в 2010, 2011, 2012 годах.
Согласно [19] чистая прибыль Дойче Банка в 2010 году снизилась на 53%, а в
сентябре 2011 за один месяц теряет 31 позицию согласно рейтингу ИИБ. Все
это провоцирует смену состава топ-менеджмента. Уже в октябре банк
возвращает 10 пунктов в медиарейтинге. По итогам 2012 года банк показал
рост активов в 1,6 раза, что говорит о том, что банк действительно
«возродился» после значительного спада и при анализе организации стадия
его жизненного цикла была идентифицирована корректно.
Выводы по третьей главе:
По результатам 3 главы можно сделать следующие выводы:
большинство данных не соответствуют нормальному распределению, а
использование рангового метода корреляций Спирмена приводит к тому, что
для анализа банков остается только 5 параметров. Двухшаговый метод
отсечения отбрасывает 14 из 292 организаций. Из них у 5 банков на
настоящий момент отозваны лицензии, 2 крупнейших банка Сбербанк и ВТБ,
а также банки, находящиеся в нестабильном состоянии. Критерий качества
показал, что в жизненном цикле банка выделяется 5 стадий. Анализ центров
58
кластеров показал различия по всем оставшимся параметрам, что показывает,
что кластеризация произведена не просто по размеру банков. Анализ
динамик
параметров
в
течение
жизненного
идентифицировать в кластерах стадии жизненного цикла.
цикла
позволил
59
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В рамках данной магистерской диссертации была решена проблема
нахождения стадии жизненного цикла организации для анализа ее
функционирования. В результате проведения данного исследования была
разработана,
спроектирована,
реализована
и
апробирована
система
диагностики организации, позволяющая определить стадию жизненного
цикла организации.
В ходе выполнения работы были получены следующие результаты:
1) Разработана
методология
анализа
организации
на
основе
жизненного цикла.
2) Создана математическая модель предметной области и разработан
двухэтапный
метод
кластеризации
с
двухшаговым
методом
отсечения.
3) Создана исследовательская база данных в Microsoft SQL Server,
содержащая 1 138 368 записей.
4) Предложенные алгоритмы реализованы в программном комплексе в
среде Matlab.
5) Проведен анализ функционирования банков на основе жизненного
цикла.
6) Разработана система классификации предприятий банковского
сектора на основе концепции жизненного цикла. Каждый класс
характеризуется
множеством
параметров,
позволяющих
идентифицировать стадию жизненного цикла, на которой находятся
его элементы.
Таким образом, поставленная в магистерской диссертационной работе
цель достигнута. Результаты исследования могут быть применены для
анализа
функционирования
организаций,
а
также
для
теоретических исследований жизненного цикла организации.
дальнейших
60
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:
1)
ISO/IEC 15288:2008, Systems and software engineering – System life
cycle processes
2)
Ichak Adizes «Managing Corporate Lifecycles», пер. с англ. под науч.
ред. А.Г. Сеферяна – СПб: Питер, 2007г. – 384 с.
3)
А.Маршалл
«Принципы политической экономии», пер. с англ.
Р.И.Стоплера - Москва: Прогресс, 1983г. - IV.XIII.§1: стр.401-402
– 416с.
4)
Широкова
Г.
В.
«Жизненные
циклы
российских
предпринимательских фирм: методология исследования и основные
стадии», автореферат на соискание уч. степени д.э.н., 2010г.
5)
Ованесова Ю.С. «Влияние стадии жизненного цикла организаций
на эффективность IPO на развивающихся рынках капитала»,
диссертация на соискание уч. степени к.э.н., 2013г.
6)
Jonathan Levie, Benyamin B. Lichtenstein «A Final Assessment of
Stages
Theory:
Introducing
a
Dynamic
States
Approach
to
Entrepreneurship», 2009г.
7)
Steven H. Hanks, Collin J. Watson, Erik Jansen, Gaylen N. Chandler
«Tightening the life-cycle construct: a taxonomic study of growth stage
configurations in high-technology organizations», 1993г.
8)
Национальный
институт
исследований
проблем
предпринимательства "Жизненный цикл малого предприятия»,
2010г
9)
Сведения о работе по государственной регистрации юридических
лиц по состоянию на 2003-2011гг. Форма № 1-ЮР
10) И.В. Ивашковская, Д.О.Янгель «Жизненный цикл организации и
агрегированный
показатель
роста»
–
Электронный
Корпоративные Финансы, N4, 2007г – 97-110 с.
11) Словарь терминов МЧС - EdwART. 2010
журнал
61
12) Хованов Н.В. "Анализ и синтез показателей при информационном
дефиците". –СПб.:Издательство С.-Петербургского университета, 1996г. - 196 стр
13) Н.В. Самоукина. «Искусство управления персоналом банка» –
Москва: Русская Деловая Литература , 1997г. – 209 с.
14) Э. П. Дувалова «Управление расходами коммерческого банка на
стадиях
его
жизненного
цикла»
-
Проблемы
современной
экономики, N 1 (41), 2012г.
15) А.С.
Глотова
жизненного
«Управление
цикла
ликвидностью
коммерческого
на
банка»,
всех
этапах
диссертация
на
соискание уч. степени к.э.н., 2011г
16) «Центр раскрытия корпоративной информации» [сайт] URL:
http://www.e-disclosure.ru (дата обращения: 27.04.13)
17) Википедия, свободная энциклопедия [сайт] URL:
http://ru.wikipedia.org/wiki/Рэнкинг (дата обращения: 14.01.14)
18) Информационное
агентство
"Финмаркет"
[сайт]
URL:
http://www.finmarket.ru/database/rankings/ (дата обращения: 27.04.13)
19) «Информационное агентство «Банки.ру» " [сайт] URL:
http://www.banki.ru/banks/ratings / (дата обращения: 27.04.13)
20) КУАП. Финансовый анализ банков [сайт] URL:
http://www.kuap.ru/banks/rankings/ (дата обращения: 27.04.13)
21) Рейтинговое агентство «Эксперт РА» [сайт] URL:
http://raexpert.ru/rankings/ (дата обращения: 27.04.13)
22) Проект PieRate [сайт] URL: http://www.pierate.ru/irank_akt.php
(дата обращения: 27.04.13)
23) Семакина
Т.А.
«Методология
анализа
функционирования
организации» - «Центр прикладных научных исследований», 2012г.
– 215-219 с.
62
24) Семакина Т.А. «Проектирование модуля настройки экспертной
системы для анализа организации» - «НВП «Интерсервис», 2012г. –
29-31с.
63
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1. Модели жизненного цикла организаций.
4
5
6
2
3
1
Стадии накопления
Стадии
упадка
Авторы
Стадия
диверсификации
Стадии
становления
Стадия 3 (Srage 3)
Поиск новых
продуктов и
возможностей для
роста;
Диверсифицирова
нные продуктовые
рынки;
Стадия
зрелости
Скотт (Scott
B. R., 1971)
Стадия 1 (Stage 1) Стадия 2 (Stage 2)
Cубъективные
Формализованная
критерии оценки;
структура;
управление в руках объективная оценка;
одного человека;
функциональная
неформальная
специализация;
структура;
появляются
процедуры и
правила
Липпитт,
Рождение (Birth)
Юность (Youth)
Зрелость
Все в руках одного Акцент - достижение (Maturity)
Шмидт
человека; личный стабильности; важно Дальнейший
(Lippitt G. L., контроль,
рост;
– эффективность и
акцент на
перспектива
планирование
Schmidt W.
адаптации;
краткосрочная;
действий;
A. 1967)
производитс
принятие
внимание
командное
я оценка
сосредоточено на
решений;
вклада в
выживании;
общество;
64
Продолжение Приложения 1.
Грей
1
Креативность
(Creativity stage)
2
3
4
5
нер(
Делегирование
(Delegation stage)
Делегирование
полномочий;
Децентрализованная
структура;
disciplines stage) Границы
между организацией и
окружающей средой
открыты; Люди и
организация пытаются
возрождение;
Стадия либеральных
порядков (Liberating
Организация становится
объединенной духовно
Стадия возникновения
общности (Foundational
comnunity stage)
Координация (Coordination
stage) Долгосрочное
планирование; формируются
продуктовые групп;
создаются новые системы
Сотрудничество
(Collaboration stage)
Командная работа;
самодисциплина;; проектное
управление
Стадия определений
(Determination stage)
Постановка
групповых целей и
создание структуры;
устанавливаются
психологические
контакты Стадия
экспериментов
(Experiments stage)
Рациональное
принятие решений;
создание планов,
графиков, ролей и
системы управления;
Стадия предопределения
производительности
(Predefined Productivity
stage) Акцент на выполнение
определенных задач
исполнителями;
правила, структуры, система
власти Стадия свободного
выбора структуры (Openly
chosen structure stage) Гибкие
процедуры; сотрудничество
между различными уровнями
иерархии; планы о глобальных
целях организации;
инновационные и творческие
методы;
Директивное
руководство
(Direction stage)
Формализованные
правила и политики;
функциональная
структура;
специализация задач;
вводится система
бухгалтерского учета;
Акцент на произGrein
водстве продукта;
er L.
долгий рабочий
день и маленькое
E.,
вознаграждение,
1972)
нет формальных
коммуникации и
структура;
Торб Стадия фантазий
(Fantasies stage)
ерт
Видением и
(Torb мечтами основатель
делится со всеми
ert
людьми со схожими
W. R,
интересами
1974) Стадия
инвестиций
(Investment stage)
Период инвестирования и
обязательств со
стороны учредителей организации;
нет четкого стиля
руководства
6
65
Продолжение Приложения 1.
1
2
Кац,
Стадия простой
Канн
системы
(Katz D., (Primitive
Kahn R. L system stage)
1978)
Попытки
кооперации,
обусловленные
общими нуждами
и ожиданиями
сотрудников
организации
Кимберл Первая стадия
и
(First
(Kimberly stage)
J. R.,
Формируется
1979)
идеологии;
структурируются
ресурсы;
Вторая стадия (Second stage)
Наем новых сотрудников;
выбирается "первоначальная
движущая сила"; поддержка от
стратегических клиентов;
Третья стадия (Third stage)
Формирование
чувства единства и
сопричастности; большая
личная вовлеченность и
обязательность; следование
организационной миссии
Стадия стабильной
организации (Stable
organisation stage) Возникает
структура; разрабатываются
правила координации и
формализации; создание
системы власти и системы
обслуживания;
3
Четвертая стадия
(Fourth stage)
Стабильные
отношения с внешней
средой;
формализованная
структура; действуют
правила и политики;
проявляется
внутрифирменная
конкуренция;
Стадия
Совершенствования
структуры(Elaborati
ve supportive
strucures stage)
Формируется
система адаптации и
институцианализации
взаимоотношений
4
5
6
66
Продолжение Приложения 1.
1
3
Расцвет (Prime)
Общий взгляд и
ценности;
рост прибыли и
продаж;
внутриорганизационн
ое взаимодействие;
Поздний расцвет
(Late
prime) Теряется дух
креативности,
инновационности и
энтузиазма для
изменений
4
2
Адизес Выхаживание
(Courtship stage)
(Adizes
Стадия до
I.,1979, создания организации;
организация
1989)
существует в виде
идеи.
Младенчество
(Infancy) Ориентация
на действия;
единоличное принятие
решений учредителем,
нет правил, систем и
процедур; высокая
смертность компаний;
Давай-давай (GoGo) Растут
продажи, фокус на
людей, а не на
рыночный успех;
нет регулярного
менеджмента,
несвязная
диверсификация;
Юность
(Adolescence)
изменение
в управлении:
делегирование
полномочий;
переориентация
целей; конфликты
между новыми и
«старыми»
сотрудниками и
5
6
Аристократизм
(Aristocracy)
Внимание на прошлые
достижения; снижен интерес
к завоеванию новых
рынков; формализация
Салем Сити (Salem City)
Проблемы
пероснифицируются,
начинается "охота на ведьм";
Внутренние конфликты
Бюрократизация
(Bureaucracy) Искусственно
поддерживаемая жизнь;
много процедур, правил и
инструкций; отсутствует
чувство контроля у
руководства;
Смерть (Death) Нехватка
ресурсов для вознаграждения
членов организации
67
Продолжение Приложения 1.
1
2
3
Милле Фаза
Фаза роста
р,
рождения
(Growth phase)
Фризе (Birth
Быстрый рост;
н
phase) простая Ранняя
(Miller структура,
диверсификация
D.,
выбор
,ФункциональFriesen продуктовоная структура,
P. H.
уменьшается
рыночной
1984)
централизация;
стратегии;
централизация; сегментация
рынка
частые
Новое
Экспансия
Флам- инновации
(Expansion)
хольц предприятие
(Flamh (New venture) Быстрый
oltz E. ВЫбор рынков увеличивается
и развитие
прибыль, число
G,
продуктов;
сотрудников
1986)
объем продаж и пр.; ищутся
до 1 млн. долл. ресурсы;
объем продаж от
1 до 10 млн.
долл
Профессионализация
(Professionalization)
Изменение
предпринимательства на
профессиональный
менеджмент;
развивается
система управления,
планирования; объем
продаж от 10 до 100
млн.
долл. Консолидация
(Consolidation) Развитие
корпоративной
культуры; формализация
ролевой структуры;
объем
продаж от 100 до 500
млн. долл.
Фаза зрелости
(Maturity
Phase)
Консерватизм в
принятии
решений,
Уменьшение
инновационности;
разделение
собственности;
4
Диверсификация
(Diversification)
Развитие новых продуктов
для существующих
рынков; новые рынки для
существующих продуктов;
диверсификация; объем
продаж от 500 млн. до 1
млрд. долл. Интеграция
(Inegration) Интеграция
различных бизнес-единиц
через развитие новой
инфраструктуры:
управление ресурсами,
развитие систем
управления и
оперирования; объем
продаж более 1 млрд.
долл.
Фаза возрождения
(Revival phase)
Увеличение уровня
инновационности;
диверсификация
продуктов и услуг;
дивизиональная
организационная
структура
5
Упадок и
обновление
(Decline and
revitalization)
Обновление
организации на
всех
иерархических
уровнях
организационного
развития; объем
продаж может
быть различным
Фаза упадка
(Decline phase)
Падает прибыль;
уменшается
инновационная
активность;
консерватизм в
стиле принятия
решений
6
68
Продолжение Приложения 1.
Широкова
Меркурьева,
Серова,
(2006)
Лестер,
Парнелл,
Каррагер
(Lester D.
L., Parnell J.
A., Carraher
A. 2003)
1
Существование
(Existence)
акцент на жизнеспособность
организации;
нахождение
клиентов;
централизовано
е принятие
решений;
возраст до 10
лет
2
Выживание
(Survival) Власть
распределена
между
несколькими
учредителями;
формализация
структуры;
более
конкурентная
окружающая среда
3
Стадия роста
Компании старше
(до 10 лет), первые
признаки
формализации,
увеличиваются
размер компании и
количество
иерархических
уровней.
Стадия
становления
небольшой
размер, высокий
уровень
централизации,
возраст
компаний — не
более 4 лет,
отсутствие
формализации,
Успех (Success)
Разнородная
окружающая среда;
формализованы
должностные
инструкции, политики
и процедуры;
усложнение
процесса обработки
информации
4
Возрождение
(Renewal)
Дивизиональная
или матричная
структура;
сложный
процесс
обработки
информации;
участие
сотрудников в
принятии
решений
5
Упадок
(Decline)
Централизова
нная
структура с
несколькими
системами
контроля;
нет
централизова
нного
принятия
решений;
роста
6
Стадия формализации компании с
возрастом от 10 до 15
лет, высокий уровень
формализации,
крупнее и ниже
централизация,
одновременно с
иерархических
звеньев больше.
69
Продолжение Приложения 1.
1
В.
Дикинсон
(V.
Dickinson,
2007)
Зарождение:
денежный поток от
операционной
деятельности
(ДПО)отрицательн
ый;
денежный поток от
финансовой
деятельности
(ДПФ)
положительный;
денежный поток от
инвестиционной
деятельности
(ДПИ)
отрицательный.
2
Рост:
ДПО
положительный
,
ДПФ
положительный
,
ДПИ
отрицательный.
3
Зрелость:
ДПО
положительны
й,
ДПФ
отрицательный
,
ДПИ
отрицательный
4
Фазы
неопределенности.
Турбулентность 1:
ДПО отрицательный,
ДПФ
отрицательный,
ДПИ отрицательный
Турбулентность 2:
ДПО
положительный,
ДПФ
положительный,
ДПИ положительный
Турбулентность 3:
ДПО
положительный,
ДПФ
отрицательный,
ДПИ положительный
5
Спад1:
ДПО
отрицательный,
ДПФ
оположительны
й,
ДПИ
положительный
Спад2:
ДПО
отрицательный,
ДПФ
отрицательный,
ДПИ
положительный
6
70
Приложение 2. Метаописание эмпирических данных.
ID FullName
1 Чистая прибыль
2 Рентабельность
активов
ShortName
ЧП
RoA
RoE
%
Description
процентных обязательств
работающих активов
Процентные расходы, отнесенные к средней за период величине
Процентные доходы, отнесенные к средней за период величине
величине работающих активов
среднему размеру собственных средств с начала года
Чистый процентный доход, отнесенный к средней за период
чистая прибыль или убыток до распределения, отнесенная к
среднему размеру работающих активов с начала года
Чистая прибыль или убыток до распределения, отнесенная к
Тыс.руб Активы минус резервы
Type Unit
И
И
И %
%
И %
И
ДРА
И %
б
%
И %
П
отнесенные
к
величине
расходов на создание резервов
«процентные
доходы
минус
Операционные расходы, отнесенные к операционным доходам без
процентные расходы» за аналогичный период
года,
Комиссионные доходы минус комиссионные расходы с начала
И Тыс.руб Процентные доходы минус процентные расходы с начала года.
б
И Тыс.руб Комиссионные доходы минус комиссионные расходы с начала года
СО
процентная ЧПМ
3 Рентабельность
капитала
4 Чистая
маржа
5 Доходность
работающих активов
6 Стоимость
обязательств
ЧКД
7 Чистый процентный ЧПД
доход
8 Чистый
комиссионный доход
чистому
С/I
ЧПД
9 Отношение чистого ЧКД/
к
комиссионного
дохода
процентному доходу
10 Операционная
эффективность
71
Продолжение приложения 2.
АБ
физическим КФЛ
юридическим КЮЛ
11 Активы банка
12 Кредиты
лицам
13 Кредиты
лица
И
Тыс. Активы минус резервы
Тыс. Кредиты корпоративным клиентам брутто (до вычета резервов)
руб
руб
И
%
Вложения в акции/активы
Отношение начисленных, непросроченных, но неуплаченных
процентов к кредитному портфелю (включая просроченные
кредиты) косвенно демонстрирует качество кредитного портфеля
банка
Депозиты физических лиц (без депозитов до востребования)
Тыс. Кредиты физическим лица
руб
И
И
Шт. Число пластиковых карт
Шт. Число банкоматов
Тыс. Вложения в акции
И руб
%
Тыс.
руб
И
И
физических ДФЛ
14 Депозиты
лиц
И
в ВАА
ВА
ЧБ
И
15 Начисленные проценты/ Н%/кр
кредитный портфель
.портф
ель
16 Вложения
акции/активы
17 Вложения в акции
18 Число банкоматов
19 Число пластиковых карт ЧПК
72
Продолжение приложения 2.
20 Обороты по кассе/активы Ока/А
И
-
Обороты по кассе/активы
на ПКСвЦБ
21 Поступления
Дебетовый оборот по балансовому счету 30102
Тыс.
корреляционный счет в
И
руб
центральном банке
на ПКСвЦБ
22 Поступления
дебетовый оборот по корр. Счет в Банке России, отнесенный к
размеру чистых активов
корреляционный счет в /А
П центральном
банке/активы
23 Поступления
ПМБКВ
Кредитовый оборот по балансовым счетам (привлеченные МБК
Тыс. от банков-резидентов)
межбанковских кредитов Р
И
руб
на внутреннем рынке
отношение собственных средств (капитала)
организации к ее активам с учетом риска
кредитной
Число точек продаж банка, за исключением головного офиса
24 Размещенные
РМБКВР
Дебетовый оборот по балансовым счетам
Тыс.
И
межбанковские кредиты
руб
на внутреннем рынке
25 Привлеченные/размещен П/РМБК
Отношение кредитового оборота по привлечению МБК от
П - резидентов к дебетовому обороту по предоставлению МБК
межбанковские ВР
ные
кредиты на внутреннем
резидентам
26 Обороты по конверсии/ Око/А
Дебетовый оборот по балансовому счету 47407, отнесенный к
И активы
размеру чистых активов
продаж ЧТПБ
И Шт.
точек
27 Число
банка
И
%
28 Норматив достаточности Н1ДК
капитала
73
Приложение 3.Коэффициенты корреляции Спирмена параметров банков.
01.10.2011
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
0.500523
0.12963
0.779094
0.689012
0.834575
0.333982
-0.42786
-0.19493
0.317695
-0.18261
0.731236
0.164548
0.526888
0.416441
-0.2335
-0.2549
0.047783
0.212911
0.185591
0.392157
0.696444
0.882898
-0.065
-0.39437
-
1
0.879331
0.491995
0.403277
0.494495
0.261738
-0.28064
-0.14369
0.228232
-0.20964
0.410129
0.152339
0.405924
0.335931
-0.01202
-0.26868
-0.08137
0.035561
0.228173
0.041958
0.363555
0.441989
-0.09823
-0.43291
-
2
0.149937
0.071621
0.127727
0.138971
-0.048
-0.07455
0.070158
-0.15387
0.065917
0.082184
0.159987
0.128071
0.108937
-0.14752
-0.06612
-0.06655
0.174762
-0.06294
0.034018
0.056486
-0.05872
-0.26437
-
3
0.794143
0.797642
0.351735
-0.7625
0.051085
0.234938
-0.28044
0.612161
0.162836
0.354928
0.338436
-0.12659
-0.16302
-0.12797
0.214171
0.577195
0.589267
0.729269
0.729902
0.060117
-0.53594
-
4
0.632261
0.372018
-0.67913
0.110145
0.118043
-0.27421
0.525994
0.089091
0.312178
0.27068
-0.14722
-0.02971
-0.11383
0.198605
0.495667
0.591228
0.676705
0.728762
0.047548
-0.33213
-
5
0.300927
-0.62573
-0.14653
0.354432
-0.13018
0.736494
0.191949
0.502656
0.432206
-0.23542
-0.29611
-0.12241
0.162494
0.361606
0.335088
0.678706
0.863786
-0.09637
-0.47427
-
6
-0.25862
-0.00428
-0.01889
-0.26489
0.196862
0.065862
0.146027
0.046941
-0.04809
-0.08672
-0.0603
0.045647
0.285218
0.340351
0.299045
0.320679
0.028915
-0.26862
-
7
-0.13151
-0.1409
0.147175
-0.50893
-0.18504
-0.28548
-0.20693
0.050743
0.019244
0.233114
-0.22577
-0.57216
-0.11128
-0.6175
-0.58766
-0.12939
0.41213
-
8
-0.19582
0.139496
-0.01632
-0.08585
-0.17207
-0.14494
0.160776
0.215568
-0.00046
0.064858
0.121685
-0.11404
0.228891
-0.16381
0.535485
0.074795
-
9
0.272976
0.497947
0.240987
0.378029
0.309527
-0.00335
-0.23056
-0.12767
-0.02766
-0.08744
0.164706
0.221926
0.309206
-0.08647
-0.18127
-
10
-
11
0.385772
-0.0529
0.043401
0.287199
0.103796
-0.16791
-0.02549
-0.02866
-0.42101
-0.50677
-0.03293
-0.13898
0.123875
0.103049
-
12
0.232509
0.563973
0.660543
-0.1352
-0.3992
-0.12531
0.170382
0.117177
0.150376
0.642488
0.739486
-0.00016
-0.43072
-
13
0.623321
-0.08522
0.118424
-0.14763
-0.07853
-0.02303
0.104583
0.416667
0.110335
0.181778
-0.10604
-0.19306
-
14
0.35555
-0.05301
-0.36192
-0.05794
0.04161
-0.00098
0.633333
0.378903
0.504164
-0.10052
-0.36519
-
15
74
Продолжение приложения 3.
-0.08198
-0.36478
-0.06681
0.059968
-0.01484
0.385294
0.322107
0.444658
-0.14064
-0.31975
-
16
-0.02238
-0.38728
-0.41224
-0.00513
-0.56241
-0.13025
-0.2865
0.140501
-0.07371
-
17
0.135924
0.072251
0.298017
0.145865
-0.22603
-0.23157
-0.00794
0.711769
-
18
0.837185
-0.0989
0.663158
-0.04332
-0.04637
0.004292
0.261862
-
19
0.11177
0.663158
0.274082
0.229521
0.103621
0.016063
-
20
21
22
23
24
25
0.269173
0.296022 0.32782
0.293266 0.509774 0.680075
0.065023 -0.35188 0.466105 -0.18438
-0.28049 0.186466 -0.43244 -0.31283 -0.17518
-
-
26
-
27