Регрессионное моделирование управления рисками организаций автосервиса

Цель. Разработать методику регрессионного моделирования для управления рисками организаций автосервиса на основе выявления количественных взаимосвязей между финансовыми результатами и ключевыми операционными факторами деятельности.
Задачи. Определить структуру факторов, оказывающих значимое влияние на выручку организаций автосервиса; построить множественные регрессионные модели для прогнозирования финансовых результатов; разработать алгоритм принятия управленческих решений на основе сценарного анализа; апробировать методику на эмпирических данных действующих организаций автосервиса Санкт-Петербурга.
Методология. Автором применен метод множественной линейной регрессии для моделирования зависимости выручки от пяти факторных переменных: общего количества клиентов, доли постоянных клиентов, доли юридических лиц, соотношения стоимости работ к стоимости запчастей и средней торговой наценки на запасные части. Эмпирическую базу составили помесячные данные управленческого учета двух организаций за 2019–2024 гг. (72 наблюдения). Для оценки качества моделей использованы коэффициенты детерминации и корреляции, произведена диагностика мультиколлинеарности через показатель VIF.
Результаты. Построенные регрессионные модели продемонстрировали высокую объясняющую способность с коэффициентами детерминации 0,86 и 0,77 соответственно для двух исследуемых организаций. Установлено, что первичным драйвером финансовых результатов является общий клиентопоток (эластичность выручки 0,45–0,72), вторым по значимости фактором выступает доля постоянных клиентов. Оптимальное соотношение стоимости работ к запчастям находится в диапазоне 1,1–1,3, а эффективный уровень торговой наценки составляет 50–70 %. Разработан структурированный алгоритм принятия управленческих решений с дифференциацией режимов управления в зависимости от выявленного уровня риска.
Выводы. Интеграция регрессионного моделирования в систему управления рисками обеспечивает переход от реактивной к проактивной парадигме менеджмента, основанной на раннем выявлении предвестников негативных изменений. Методика наиболее применима для сетевых компаний и крупных независимых автосервисов, обладающих достаточными ресурсами для сбора статистических данных. Выявление приоритетности факторов клиентского потока и лояльности позволяет фокусировать ограниченные ресурсы на направлениях с максимальной отдачей и обеспечивает количественную основу для принятия превентивных решений в системе риск-менеджмента.

1. Тарутько О. А., Румянцева А. Ю., Полищук Е. И. Финансовые факторы, влияющие на конкурентоспособность предпринимательских структур // Проблемы современной экономики. 2017. № 4. С. 259–261.

2. Гудкова О. Е. Анализ тенденций и перспективных направлений деятельности предприятий по техобслуживанию и ремонту автотранспорта // Вестник Московского университета имени С. Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. 2025. № 1. С. 87–94. https://doi.org/10.21777/2587-554X-2025-1-87-94

3. Гучетль З. Ч., Темрюк М. Ш. Анализ сферы применения маркетинга на автосервисном предприятии // Наука XXI века: проблемы, перспективы и актуальные вопросы развития общества, образования и науки: матетиалы ХII Междунар. межвуз. науч.-практ. конф. (пгт Яблоновский, 28 апреля 2023 г.). / гл. ред. С. А. Куштанок. Краснодар: ФГБУ «Российское энергетическое агентство» Минэнерго России, 2023. С. 42–46.

4. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. 3-е изд. / пер. с англ., ред. М. Власенко и др. М.: Диалектика, 2017. 912 с.

5. Кунин В. А., Лугерт Н. Е. Инновационный подход к прогнозированию влияния факторов интернет-продвижения на ключевые показатели конкурентоспособности хозяйствующих субъектов // Экономика и управление. 2022. Т. 28. № 6. С. 595–605. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2022-6-595-605

6. Раджабов Р. К. Экономико-математическое моделирование размещения автосервисных предприятий в регионах // Вестник Таджикского национального университета. Серия социально-экономических и общественных наук. 2017. № 2/5–1. С. 86–89.

7. Кунин В. А., Пешко С. И. Прогнозирование финансовых рисков снижения показателей прибыли и рентабельности компаний индустрии ритейла на основе корреляционно-регрессионного анализа макроэкономических факторов // Экономика и управление. 2023. Т. 29. № 6. С. 690–708. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2023-6-690-708

8. Павлов Д. А., Малышева Н. П. Особенности управления рисками на предприятиях автосервиса // Региональная и отраслевая экономика: тренды, вызовы и перспективы: материалы I Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием (Брянск, 22 марта 2024 г.). Брянск: Брянский государственный инженерно-технологический университет, 2024. С. 150–155.

9. Аминев А. Р., Красносельская Д. Х. Анализ рисков и разработка стратегии управления рисками в автосервисной отрасли // Актуальные проблемы обеспечения экономической безопасности государства, регионов, предприятия: сб. ст. VII Междунар. науч.-практ. конф. (Уфа, 05 июня 2023 г.) / отв. ред. О. В. Мамателашвили. Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2023. С. 1–6.

10. Климов Ю. В. Анализ статистических данных по обслуживанию и ремонту автомобилей в организации автосервиса // Автотракторостроение и автомобильный транспорт: сб. науч. тр. Междунар. науч.-практ. конф. «Автомобиле- и тракторостроение»: в 2 т. Т. 1 (Минск, 06–08 июня 2023 г.). Мн.: Белорусский национальный технический университет, 2023. С. 306–309.

11. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. 2nd ed. New York, NY: Springer, 2009. 745 p.