Формирование интегрального показателя нединамичности предприятия со слабой динамикой для эффективного управления им в кризисный период

Настоящее исследование направлено на создание инструмента для ранжирования предприятий по степени их уязвимости в кризисный период при принятии решения о первоочередной антикризисной поддержке. Цель. Оценка уязвимости предприятий в кризисный период путем формирования количественного показателя нединамичности предприятия. Задачи. Выявить основные особенности предприятий со слабой динамикой; сформировать количественные оценки основных факторов, отражающих выявленные особенности; определить значимые факторы, способные снизить нединамичность предприятия; на основе выделенных факторов сформировать интегральный показатель нединамичности предприятий со слабой динамикой. Методология. Для формирования интегрального показателя используется метод взвешенных оценок значимых факторов, влияющих на нединамичность предприятия. Результаты. Выявлены семь факторов, значимо влияющих на нединамичность предприятия. Сформирован интегральный показатель нединамичности. Полученный интегральный показатель может быть использован для построения эффективной системы управления предприятием со слабой динамикой в кризисный период с целью сохранения основной деятельности предприятия и минимизации влияния кризиса. При этом в качестве управляемого параметра предлагается, помимо показателя снижения спроса, использовать интегральный показатель нединамичности. Выводы. Для разработки мероприятий антикризисной поддержки требуется ранжирование предприятий по степени их уязвимости в кризисный период. Такое ранжирование позволит эффективно и своевременно оказывать помощь предприятиям с целью сохранения их основного производства. Разработанный интегральный показатель нединамичности может стать подходящим инструментом для решения задачи ранжирования предприятий.

предприятие со слабой динамикой, система управления, интегральный показатель нединамичности, enterprise with poor agility, management system, integrated non-agility index

1. Седельников А. В., Климачева И. А. Анализ динамики показателей подраздела DA «Производство пищевых продуктов» по Самарской области в кризисный период с целью построения математической модели // Гуманитарные и социальные науки. 2012. № 1. С. 37-45.

2. Седельников А. В., Хнырева Е. С. Моделирование объемов продаж маргарина случайным процессом // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2010. Т. 17, № 4. С. 591-592.

3. Мясников С. В., Седельников А. В., Хнырева Е. С. Анализ двух подходов к моделированию объемов продаж маргарина // Ученые записки: Электрон. науч. ж-л Курского гос. ун-та. 2011. № 1 (17). C. 111-116.

4. Myasnikov S. V., Sedelnikov A. V., Khnyryova E. S. Forecasting of sales volume of margarine // European journal of natural history. 2010. N 6. P. 67.

5. Седельников А. В., Хнырева Е. С. Основные признаки предприятий со слабой динамикой, нуждающихся в дополнительных дотациях в период кризиса // Materials of the Х International scientific and practical conference «Scientific Horizons-2014». Sheffield, England, 2014. Vol. 1. P. 84-86.

6. Sedelnikov A. V., Khnyryova E. S. Main criteria which help identify enterprises with weak dynamics // International Business Management. 2016. Vol. 10, N 18. Р. 4311-4312.

7. Фасхиев Х. А. Интеллектуальный капитал - основа инновационного развития предприятия // Вестник УГАТУ. 2012. Т. 16, № 1 (46). С. 207-219.

8. Аленина Е. Э., Кузнецов В. А., Пасхина А. В. Эффективность мер государственной поддержки автомобильной промышленности Российской Федерации // Известия МГТУ «МАМИ». 2012. Т. 3, № 2. С. 67-71.

9. Толмачев А. В., Папахчян И. А., Лисовская Р. Н. Импортозамещение как переход к экспортному ориентированию АПК // Политематический сетевой электронный научный журнал КубГАУ. 2015. № 111 (07). С. 615-633.

10. Демичева А. С. Анализ основных показателей ипотечного жилищного кредитования в России на конец 2016 года // Актуальные вопросы экономических наук. 2017. № 56. С. 176-179.

11. Седельников А. В., Хнырева Е. С. Исследование наличия стохастической зависимости между антикризисной монетарной поддержкой предприятий со слабой динамикой и его чистым операционным убытком // Экономические и гуманитарные науки. 2015. № 8 (283). С. 111-118.

12. Бармин М. А. Математическое моделирование и программные средства определения конкурентоспособности производственного предприятия: Автореф. дисс.. канд. техн. наук. Пенза, 2016. 19 с.