УДК332.33

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10259

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
И ОХРАНА ЗЕМЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ПРИ РАЦИОНАЛЬНОМ ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИИ

USE AND PROTECTION
OF LAND RESOURCES IN RATIONAL LAND USE

Кузнецова Светлана Георгиевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры землепользования и кадастров ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству» (105064, Москва, ул. Казакова, д.15 kuznecova.08@mail.ru

Kuznetsova Svetlana Georgievna, candidate of economic sciences, Senior Lecturer of the department of land use and cadastres, Federal State Budgetary Education Institution of Higher Education «State University of Land Use Planning» (105064, Moscow, st. Kazakowa, 15) kuznecova.08@mail.ru

Аннотация.
Процесс
перераспределения земель содержит проблемы в сфере эффективного и рационального
использования земельных ресурсов. Эффективность использование земель состоит из
определенных условий современного развития землепользования. Понятие
рационального использования и охрана земельных ресурсов в системе
землепользований, это одна из составляющей стороны народного хозяйства. В
статье рассматривается широкий круг вопросов, связанных с использованием,
перераспределением и охраной земельных ресурсов, а также их взаимосвязь в
различных сферах хозяйствования.

Summary. The process of
land redistribution contains problems in the field of efficient and rational
use of land resources. Efficiency of land use consists of certain conditions
for the modern development of land use. The concept of rational use and
protection of land resources in the land use system is one of the components of
the national economy. The article considers a wide range of issues related to
the use, redistribution and protection of land resources, as well as their
relationship in various areas of management.

Ключевые слова: земельные
ресурсы, рациональное землепользование, проблемы землепользования, эффективное
использование земель.

Keywords:
land resources, rational land use, problems of land use, effective use of land.

По предварительным итогам
проводимой экономической, аграрной и земельной реформы в Российской Федерации
произошли значительные организационно-хозяйственные и земельные изменения.

Появились изменения в
организационно-правовых формах хозяйствования: совхозы, колхозы, т.е. те
которые практически прекратили свое существование, а земли их были переданы в
собственность граждан на условиях долевой собственности.

На данной основе в
соответствии с действующим законодательством: гражданским, земельным,
административным и иными  видами, была
выполнена работа по созданию новых хозяйственных субъектов:
сельскохозяйственные кооперативы, акционерные общества и общества с
ограниченной ответственностью.

Согласно Земельному
кодексу Российской Федерации, федеральным законам: от 24.07.2002 №101-ФЗ «Об
обороте земель сельскохозяйственного назначения», от 18.06.2001 № 78-ФЗ «О
землеустройстве», от 21.12.2004 №172-ФЗ «О переводе земель из одной категории в
другую», выполнен перевод земельных долей (паев) в земельные участки с
проведением работ по упорядочением границ и подготовкой необходимых документов
по таким участкам для проведения Государственного кадастрового учета и
Государственной кадастровой оценки объектов недвижимости, по результатам
которой создается налогооблагаемая база.

Сегодня, в процессе
перераспределения земель, остается большая проблема  в эффективном и рациональном использовании
земельных ресурсов. Эффективность использования земель, формируется  из социальных и экономических условий
современного развития земельно-имущественных отношений.

Приморский край, имея
высокие производственные возможности на протяжении десятилетий, постоянно
трансформируется под давлением экономических, социальных и естественных
условий.

Следовательно, необходимо
провести полный анализ земельного фонда Приморского края. Подобный анализ
земельного фонда края, его производственные возможности земли, отражает
количественное и качественное состояние земель, что дает возможность установить
степень рационального использования земель.

Эффективность решения
проблемных вопросов, касающихся рационального использования земель, зависит от
рационально сформированного землепользования с достоверным учетом
экономических, социальных и природных потенциалов.

Существующая ситуация в
экономике страны, подтолкнула к необходимому процессу в организации улучшения
использования всех земель, проведения кадастровой оценки на всех территориях,
для  получения точной, достоверной и
современной информации, для будущего планирования рациональных землепользований
и создания или улучшения существующих механизмов в управлении земельными
ресурсами.

За последние годы активизировались
работы по межеванию земель, государственной кадастровой оценке объектов
недвижимости, направленные на формирование рынка земли и иных объектов
недвижимости и современной экономики страны.

Понимание рационального
использования земли и ее охрана является важной как с народнохозяйственной
стороны, так и с научной тоски зрения. Поэтому земельные ресурсы обязаны быть
использованы с учетом всех своих природных ресурсов и создаваемого человеком
качественного состояния.

Часто под использованием земель, подразумевается функционирование, в качестве только общественного производства. Это подтверждается приведенным распределением земель Приморского края по категориям земель (таблица 1).

Рациональное
землепользование состоит из воспроизводства, охраны и использования земель и их
экономической эффективности.

Вопросы рационального
землепользования являются в первую очередь региональными моментами

Взаимная работа
собственников земель и субъектов землепользования важна в таких сферах, как
нормативно-правовой, организационной, бюджетной и налоговой, экономической и
т.д. связанных с гарантированием экономических условий воспроизводства в
регионе в целом, так и в отдельном субъекте.

Следовательно,
объединения сельскохозяйственного производства и субъекта землепользования
образует некую систему, которая позволяет реализовать общие, групповые и
частные интересы друг друга, несмотря на то, что они иногда бывают
взаимоисключающими.

Из всего выше сказанного,
можно сделать вывод, что постоянное развитие и работа экономической и
экологической систем в регионе связано с их совместным и одинаковым отношением
в определенных вопросах, которые направлены на реализацию предметных
направлений в развитие региона в сельскохозяйственном производстве.

В Приморском крае около 35 % земель сельскохозяйственного назначения находятся в частной собственности (таблица 2).

С одной стороны, частная
собственность с точки зрения экономики, является эффективной, следовательно она
особенно требует экологической защиты данных интересов. Подобная защита  может осуществляться через, ограничения в
использовании земельных участков, т.е. сервитуты, изъятия земель, налоги, а
также штрафные санкции за нарушения земельного и экологического
законодательства.

С другой стороны, земли,
находящиеся в муниципальной или государственной собственности, составляющие
фонд перераспределения земель, регулируются в основном, при помощи арендной
платы с обязательным соблюдением земельно-административного законодательства,
направленное на использование их в целях сельскохозяйственного производства.

Из всего выше сказанного,
можно сделать вывод, что в границах получаемого механизма рационального
землепользования в сельском хозяйстве выделяют главные вопросы взаимодействий:

1 нормативная  и правовая область, т.е. нормативно-правовые
акты, принимающиеся на всех уровнях власти;

2 бюджетная и налоговая
область влияния, осуществляющаяся через взымание земельного налога, арендной
платы, а также штрафные санкции за несоблюдение земельного и экологического
законодательства, таких как нецелевого использования земель или причинения
вреда земельным ресурсам, их загрязнение 
и т.д.

3 предоставление кредитов
сельскохозяйственным производителям в рамках финансово-кредитной области.

Рассматривая
экономический механизм рационального землепользования в сельском хозяйстве,
следует отметить, что он на настоящий момент еще недоработан, а в некоторых
моментах полностью отсутствует или противоречит существующим интересам. Примером
служит раздел 7 Закона РСФСР от 11.10.1991г. «О плате за землю», где говорится,
что «земельный налог и арендная плата учитываются в доходах и расходах бюджетов
отдельной строкой и используются исключительно для финансирования мероприятий
по землеустройству, ведению кадастра, мониторингу, повышению плодородия, охране
земель, обустройство территорий и т.д.». В 2004 году данный раздел утратил свою
силу. Сегодня налоговые поступления распределяются на усмотрение федеральных,
региональных или муниципальных образований, т.к. в зависимости от того какой
вид налога. Согласно статье 15 Налогового кодекса земельный налог является
местным налогом, следовательно, он поступает в бюджет муниципалитета.

Одним из основных условием эффективного использования земель, это анализ состояния по видам угодий и использования. В таблице 3 представлена динамика изменения сельскохозяйственных угодий в Приморском крае с 2010 по 2018гг.

Из таблицы видно, что
увеличение рациональности землепользования и его экономической полезности
возможно, за счет привлечения в оборот больше продуктивных земель.

Проанализировав работы
многих ученых в области управления земельными ресурсами и землепользованиями,
можно сказать, что для решения вопросов связанных с организацией
землепользований необходимо решить следующие задачи:

• обеспечить имеющимися площадями сельскохозяйственных предприятий на основе их обеспеченности различными видами ресурсов;
• использование высокопроизводительных технологий, направленных на повышение плодородие почв;
• правильный учет и оценка экономических, социальных и экологических условий использования сельскохозяйственных земель;
• эффективное привлечение сельскохозяйственной техники;
• использование сельскохозяйственных земель, строго по их целевому назначению
• проведение мероприятий по культурно-техническому повышению плодородия и недопущению появления негативных процессов в виде засолений, всех видов эрозии, или переувлажнении;
• привлечение в сельскохозяйственный оборот земель, не используемых или заброшенных ранее.

Организация рационального
и эффективного использования земли, — это процедура формирования
территориальных, правовых, социальных, экономических и экологических условий
для вовлечения в процесс всех земельных угодий, при сохранности или улучшения
плодородия.

В современных условиях,
для увеличения эффективности землепользований в составе агропромышленного
комплекса, руководство страны пытается создать крепкую экономическую и
социальную платформу для кардинального переустройства села. На это, направлены
принимаемые правительством Российской Федерации, а также иными
заинтересованными ведомствами и организациями целевые программы для всех
отраслей сельскохозяйственного производства.

Литература

1 Земельный кодекс
Российской Федерации: [федер. закон: принят Гос. Думой 28 сент.2001 г.: в ред.
От 18.03.2020г.] [Электронный ресурс] / Доступ из справ. – правовой системы
«Консультант Плюс»

2 Федеральный закон «О государственной
регистрации недвижимости» [федер. закон № 218-ФЗ : принят Гос. Думой 03 июля
2015 г. : в ред. от 02.08.2019] [Электронный ресурс] :. – СПС КонсультантПлюс;

3 Федеральный закон «О
землеустройстве». [федер.
закон № 78-ФЗ : принят Гос. Думой 18 июня 2001 г. : в ред. от 03.08.2018]
[Электронный ресурс] :. – СПС КонсультантПлюс;

4 Федеральный закон «Об
обороте земель сельскохозяйственного назначения» [федер. закон № 101-ФЗ : принят Гос. Думой 24 июля 2002 г. : в ред.
от 06.06.2019] [Электронный ресурс] :. – СПС КонсультантПлюс;

5 Федеральный закон «О
переводе земель или земельных участков из одной категории в другую» [федер.
закон: принят Гос. Думой 3 декабря 2004 г.: по состоянию на 29.07.2017 г.]
[Электронный ресурс] / Доступ из справ. –правовой системы «Консультант Плюс»

6 Государственный
(региональный) доклад о состоянии и использовании земель в Приморском крае в 2018
году. — Владивосток, 2019. — 170 с.

7 Варламов А.А.,
Гальченко С.А. Реформирование землепользования в России на современном
этапе//Московский экономический журнал. № 12. с.3

УДК 338.001.36

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10258

ECONOMIC INEQUALITY IN SINGAPORE AND MALAYSIA

ЭКОНОМИЧЕСКОЕ НЕРАВЕНСТВО В СИНГАПУРЕ И МАЛАЙЗИИ

Абреков
Магомед Мекерович, Финансовый Университет при Правительстве
РФ

Abrekov Magomed, Financial University under the Government of the Russian Federation,  09maga09@bk.ru

Аннотация. В
данной работе рассматривается неравенство доходов в двух странах: Сингапуре и
Малайзии. Сегодня экономическое развитие этих стран сильно отличается, и неравенство
является одним из ключевых факторов, которые могут быть использованы в качестве
инструмента измерения текущей экономической ситуации в каждой стране. Хотя
экономика Сингапура за последние 50 лет значительно улучшилась, Малайзия
остается в статусе развивающейся страны. Это исследование показывает, что
неравенство в целом и неравенство доходов в частности являются наиболее важными
факторами с точки зрения оценки результатов экономической политики этих стран,
которая привела к их сегодняшним позициям в мировой экономике. Кроме того, в
статье анализируется влияние неравенства на будущее развитие Сингапура и
Малайзии.

Summary. This
paper takes a look on income inequality in two countries: Singapore and
Malaysia. Today the economic development of these countries differs a lot and
the inequality is the one of the key factors that can be used as a measurement
tool of the current economic situation in each country. While Singapore’s
economy tremendously improved in the past 50 years, Malaysia remained in the
status of developing country. This research suggests that inequality in general
and income inequality in particular are the most important factors in terms of
evaluating the results of economic policies of these countries, which led to
their today’s positions in the world economy. Moreover, the paper analysis the
impact of inequality on future development of Singapore and Malaysia.

Ключевые слова: Сингапур,
Малайзия, коэффициент Джини, кривая Лоренца, бедность, распределение дохода.

Keywords: Singapore, Malaysia, Gini coefficient, Lorenz curve,
poverty, income distribution.

Introduction

Inequality is one of the major problems nowadays.
Poverty, crime, social unrest and even suicide rates are significant factors
behind the inequality. In addition, there are widely accepted ethical bases for
being concerned that there are a high degree of inequality between individuals,
which also damages the social life of any country. Besides the obvious
consequences for society, inequality also has a great impact on economic growth (McKay, 2002). There is increased
evidence that countries with high levels of inequality achieve lower economic
growth rates on average. Same time, many governments still do not approach this
issue efficiently. There are many policies on the reduction of poverty,
however, inequality requires more attention in professional discussions. This
paper compares approaches of Singapore and Malaysia to the problem of
inequality.

Singapore and Malaysia were chosen for the research
due to their comparability. First of all, both of these countries previously
were British colonies. In the year 1963 Malaysia got the independence from
British Empire and at that date Singapore was a part of Malaysia, however, in
1965 Singapore separated into a different country. Secondly, as long as these
countries are neighbours, they share similar traditions and mentality.
Moreover, they belong to one climate zone, which makes the comparison even more
accurate. The only two differences arise from territory and population, because
Singapore is a city state, while Malaysia is one of the largest countries in
the region. Same time, the latter in theory should benefit to Malaysia due to
more opportunities for infrastructure and hence more opportunities for economic
development. However, in reality Singapore distributed the limited resources
better. Thus, this research considers that the comparison between Singapore and
Malaysia is accurate enough to have a scientific significance.

Data collection

The main base of comparison between Singapore and
Malaysia is the income distribution. First of all, it is a quantitative term
that can be easily measured via statistical and mathematics tools. Secondly, it
gives general understanding income distribution problems in the particular
society (Charles-Coll, 2011).

The study divides population of each country into 5
groups according to their social class. The income groups for both Singapore
and Malaysia are as follows:

1. Workers
   on jobs that do not require high qualification. This may include students who
   have only part-time jobs and workers on low-skilled jobs in service industry.
   Average income in this group: around $1,000 per month.
2. Beginning
   positions in sectors that require high qualifications. This group consists
   mostly of graduates that do not have much experience and only started their
   career. Average income is about $3,500 per month.
3. Middle
   class workers. This includes professionals with working experience and stable
   positions on their jobs, for example, doctors, accountants, police officers
   etc., with average income of $7,000 per month.
4. Managers.
   This group includes high level professionals and managers that are in charge of
   business and decision making. Average income: $15,000.
5. Top
   managers. The last group consists of CEOs, directors, large investors etc.,
   with average income of more than $30,000 per month.              

After the analysis of composition of countries’ societies and division them into the 5 groups mentioned above the following data was obtained.                    

All data for Singapore income distributions was taken
from paper by Singapore Department of Statistics (Singapore Department
of Statistics, 2018).
The data is updated as of 2018. Data for Malaysian income groups was collected
from website of Department of Statistics Malaysia (Department of
Statistics Malaysia , 2017). The updated information for 2018 was
not presented by Department of Statistics, the last available data is for 2016.

Methodology

After the data collection the main study may be
conducted. First of all, the Lorenz curve is derived from the above data sets. Lorenz
proposed Lorenz curve in 1905 and nowadays it is one of the main tools that
represents income distributions. Lorenz curve demonstrates which proportion of
total income is in the hands of a given percentage of population (Bellu &
Liberati, 2005).
We demonstrated the income inequality in the current research with the help of
mentioned earlier tool.

The next step after analysis of income inequality is
calculation of Gini Index.  In inequality
measurement Gini index is another one and more descriptive tool than Lorenz
Curve. Just like the latter one, Gini Coefficient is mostly used for measuring
the inequality among values of a frequency distribution (Bellu & Liberati, 2006). This tool provides
more detailed point of view on income inequality problems in the chosen
countries. With Gini Index the research also takes a look at Atkinson Index,
which is a welfare-based measure of inequality.

After analysis of income inequality the research is
able to focus on poverty rates in Singapore and Malaysia. Undoubtedly, this is
one of the most important issues that arise from inequality. According to Bellu
and Liberati, poverty can be defined as the lack of, or the inability to
achieve, a socially acceptable standard of living (Bellu & Liberati,
2005).
In this research both relative and absolute concepts of poverty are taken into
account. On the one hand, there is a need in determination of poverty line (in
this case all people with income below that poverty line are considered to be
poor), which is provided by relative concept. On the other hand, the research
analyses qualitative and descriptive data such as minimum income required for
living or food security and in that case absolute concept of poverty suits for
the study better.

As it was mentioned above, food security is another
factor of inequality that is analysed by this research. By food security a
measure of the availability of food and individuals’ ability to access it is
meant. The main tool for estimating this parameter is calorie intake per person
per day, available on a household budget (Webb, et al., 2006). However, the food
security is rather descriptive measure, which sometimes is calculated on the
basis of surveys. In this research the food security in Singapore and Malaysia
is compared through different indicators besides the availability of food.
First of all, the own production of food is considered as a part of this
problem. Secondly, the quality of food suppliers is also important regarding
the issue.

The last but the least is social welfare. This term
relates to the types of government support for the citizens of its society (Choon,
2010).
In other words, this part compares social services provided by states of the
countries. This includes medical care, unemployment insurance for workers, free
education programs, subsidized public housing and pensions.

After such complex analysis the research is able to
draw a conclusion on the inequality situation in Singapore and Malaysia and
evaluate future prospects of these countries.

Research

First of all, the research takes a look at the Lorenz
Curve for Singapore and Malaysia. Figure 1 below represents the graph for
Lorenz Curve based on the information about income groups in the countries. As
it can be seen from the table, the shape of Lorenz Curve for Malaysia has
greater bend, which means that incomes are more dispersed in Malaysia than in
Singapore. On the contrary, Lorenz Curve for Singapore tends to
equidistribution line meaning that there is a little variability among incomes
in Singapore. In other words, the results of Lorenz Curve observation suggest
that the degree of inequality is lower in Singapore compared to Malaysia.

Gini Index was calculated with the following formula:

where Cov is the covariance between income levels y and the cumulative distribution of  the same income F(y) and ȳ is average income.

With that formula given, Gini Index for Singapore was
calculated at the level of 0.129, whereas Gini Index for Malaysia amounted to
0.509. Gini coefficient values range from 0 to 1, where 0 is an expression of
perfect equality, while 1 shows the maximum inequality degree. Thus, the
results of this research are in line with the results of Lorenz Curve for the
countries. The average Gini Index in the world amounted to 0.61 as of 2015 (Hellebrandt,
et al., 2015).
Gini Index for USA accounted to 0.41, in Russia it was 0.38, in Germany – 0.33.
Gini Index for countries of the same region were as follows: Indonesia scored
0.38, Thailand – 0.37, Philippines – 0.40 (The World Bank Group,
2019).
As it can be seen from this data, Gini Index for Malaysia is a bit higher than
the average results of countries in ASEAN region, however, it is still in line
with overall trends. Same time, Gini Index for Singapore is significantly lower
than other results, which indicates, that there is almost no inequalty degree
in the country. Atkinson Index is calculated at 0.89 for Singapore and at 0.84
for Malaysia that are rather high values of this parameter.  

The poverty rates of two countries are somewhat
incomparable due to absence of such statistics for Singapore. Thus, Malaysian absolute
poverty rate is at 0.4% as of 2019 (Lim, 2019). In Singapore there
is no minimal wage and poverty line. Thanks to large programs of social welfare
Singapore relative poverty rate is believed to be near 0.00%. Same time, some
studies estimate absolute poverty rate in Singapore around 12%, however, this
is unofficial data (Zhen, 2018).      

In terms of food security Singapore has vulnerable
positions as long as it imports 90% of total consumption, while its own
production requires heavy technology involvement (Lee, 2019). Both of these
factors lead to increase in prices for basic products in the consumer basket,
however, it is somewhat compensated by high salaries. In addition, the quality
of imported goods is rather high as long as it needs to meet all the
requirements of Singapore. Malaysia has similar problems: its own production
does not meet the accelerated growth of demand for food. Hence, the country
also heavily relies on import which accounts to more than 50% of total
consumption (Noordin, 2018).

Social welfare in Singapore is called as an invisible
welfare: state subsidises housing, education, healthcare, however, citizens may
be not aware of that due to such government policy (Chan, 2018). Such structure benefits
more to middle class, while poor people may be left without any help. Malaysian
policy, on the contrary, is focused on the people in need (Chu, 2018).  

Discussion

The research shows the difference in inequality degree
in Singapore and Malaysia. The first one predictably has much lower degree of
inequality being one of the most wealthy and safe countries all over the world.
Malaysia’s results are worse, however, they are still better than average. These
differences are explained by strategies of policymakers that were implemented
in past few decades. In Singapore they resulted in top positions in the world,
while Malaysia remained in status of developing country. Nowadays the high
degree of inequality may limit the economic growth of Malaysia. On the positive
side, the latest statistics indicate the decrease of the Gini Index and
dynamics of other parameters for Malaysia also appear to have upward trend.
Singapore have more stable and favourable situation compared to Malaysia,
however, it does not mean that there is nothing to improve. First of all, food
security is major reason for concern in Singapore, social welfare policies may
work better as well.    

Conclusion In conclusion, despite the proximity of Singapore and Malaysia, today’s positions of the countries in terms of inequality differ a lot: Singapore has one of the lowest inequality degrees in the world, while Malaysia is near average countries. Despite that, both Singapore and Malaysia have a room for improvement regarding their current policies aimed on decrease of inequality in order to achieve higher economic development.

Bibliography

1. Bellu, L. G. & Liberati, P., 2005. Charting Income Inequality: The Lorenz Curve. [Online]  Available at: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/30063/
   [Accessed 2 March 2020].
2. Bellu, L. G. & Liberati, P., 2005. Impacts of Policies on Poverty: The Definition of Poverty. [Online]  Available at: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/44644/ [Accessed 2 March 2020].
3. Bellu, L. G. & Liberati, P., 2006. Inequality Analysis: The Gini Index. [Online]  Available at: www.fao.org/tc/easypol [Accessed 2 March 2020].
4. Chan, V., 2018. Is Singapore’s welfare system failing its poor?. [Online]  Available at: https://www.theonlinecitizen.com/2018/07/18/is-singapores-welfare-system-failing-its-poor/ [Accessed 3 March 2020].
5. Charles-Coll, J. A., 2011. Understanding income inequality: concept, causes and measurment. International Journal of Economics and Management Sciences , 1(3), pp. 17-28.
6. Choon, C. N., 2010. Social Protection in Singapore: Targeted Welfare and Asset-based Social Security. In: M. G. Asher, S. Oum & F. Parulian, eds. Social Protection in East Asia — Current State and Challenges. Jakarta: ERIA, pp. 99-123.
7. Chu, M. M., 2018. Wan Azizah: Malaysia’s welfare policy to move away from mere handouts. [Online]  Available at: https://www.thestar.com.my/news/nation/2018/07/19/wan-azizah-malaysia-welfare-policy-to-move-away-from-mere-handouts/ [Accessed 5 March 2020].
8. Department of Statistics Malaysia , 2017. Report of Household Income And Basic Amenities Survey 2016. [Online]
   Available at: https://www.dosm.gov.my/v1/index.php?r=column/cthemeByCat&cat=120&bul_id=RUZ5REwveU1ra1hGL21JWVlPRmU2Zz09&menu_id=amVoWU54UTl0a21NWmdhMjFMMWcyZz09 [Accessed 12 March 2020].
9. Hellebrandt, T. & Mauro, P., 2015. The Future of Worldwide Income Distribution. Peterson Institute for International Economics Working Paper, Volume 7, p. 15.
10. Lee, J., 2019. Singapore focuses on food security to counter external threats. [Online]  Available at: https://asia.nikkei.com/Economy/Singapore-focuses-on-food-security-to-counter-external-threats [Accessed 2 April 2020].
11. Lim, I., 2019. How Malaysia is measuring poverty levels and how it can do better. [Online]  Available at: https://malaymail.com/news/malaysia/2019/09/06/how-malaysia-is-measuring-poverty-levels-and-how-it-can-do-better/1787753
    [Accessed 1 March 2020].
12. McKay, A., 2002. Inequlity Briefing. UK Deparment of International Development, 1(1), pp. 1-6.
13. Noordin, K. A., 2018. Agriculture: Addressing food security in Malaysia. [Online]  Available at: https://agri.upm.edu.my/artikel/agriculture_addressing_food_security_in_malaysia-46781 [Accessed 5 March 2020].
14. Singapore
    Department of Statistics, 2018. Key Household Income Trends, Singapore:
    Singapore Department of Statistics.
15. The
    World Bank Group, 2019. GINI index (World Bank estimate). [Online]  Available at: https://data.worldbank.org/indicator/si.pov.gini
    [Accessed 7 March 2020].
16. Webb,
    P. et al., 2006. Measuring household food insecurity: why it’s so important
    and yet so difficult to do. The Journal of Nutrition, 5(136), pp.
    1404-1408.
17. Zhen,
    G. G., 2018. Definitions and Measurements of Poverty, Singapore: Social
    Service Research Centre.

УДК 519.86

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10257

К ПРОБЛЕМЕ ОПТИМИЗАЦИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

ENTERPRISE ACTIVITY OPTIMIZATION CHALLENGE

Севодин Михаил Алексеевич, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры
прикладной математики Пермского национального исследовательского
политехнического университета, г. Пермь

Sevodin M.A.,
m.sevodin@mail.ru

Аннотация.
В работе изучаются возможности применения
оптимизационных схем теории портфеля ценных бумаг. Последствия финансовых
решений часто характеризуются неопределенностями. Они могут повлечь финансовые
потери (или принести недостаточно высокие доходы) по сравнению с прогнозируемым
вариантом. Это обстоятельство делает необходимым строгое обоснование таких
решений с помощью, испытанных в условиях развитых финансовых рынков, технологий.
 В работе рассматриваются принципы
построения оптимального портфеля. Эти принципы адаптируются к управлению
деятельностью «многопродуктового» предприятия. В качестве базовой модели
финансовых рынков берется известная модель EGP. Модель модифицируется введением
в рассмотрение функции издержек производства. Она берется достаточно общего
вида. В заключении работы дана практическая иллюстрация иллюстрация модели.

Summary. This paper studies the possibilities of using
optimization schemes in portfolio theory. The uncertainty of the future
consequences of financial decisions that may result in a financial loss (or
bring enough high incomes) compared with the projected goal, requires a serious
study of such solutions using technologies proven in developed financial
markets. The article contains principles of the optimal portfolio description,
the compilation is based on EGP-model adapted to the management of the
activities of the “multiproduct” enterprise. 

The model is optimized by tacking into
consideration quite general cost production function.

The practical illustration of the model usage is
given in the article’s conclusion.

Ключевые слова: доходность, издержки, деятельность предприятия,
оптимизация.

Keywords: profitability, costs, enterprise operation,
optimization.

1. Введение. Одной из ключевых проблем деятельности многопродуктового
предприятия является увеличение продаж за счет выбора ассортимента выпуска
продукции.   Здесь ключевым моментом для современных
предприятий, выпускающих многопрофильную продукцию, следует считать оптимизацию
деятельности предприятия за счет выбора пропорций выпускаемой продукции. Ввиду
того, что на таких  предприятиях очень
широкий спектр профильной продукции, причем каждая позиция имеет свои
индивидуальные характеристики, довольно сложно систематизировать и
оптимизировать состав продукции. Так же существует множество различных
ограничений, описанных условиями хранения, способами доставки сырья для
изготовления товаров и т.д. Несмотря на это каждому виду товаров можно
присвоить свои определенные уровни доходности и издержек. Этот момент является
принципиальным при изучении названной проблемы.

Основная цель  работы – найти метод для оптимизации деятельности предприятия, используя разумную комбинацию долей представляемого ассортимента. В первой части работы моделируется деятельность «многопродуктового» предприятия. В основу выбора структуры производимой продукции предлагается взять EGP-модель из теории оптимального портфеля ценных бумаг [1-3], смысл которой заключается в нахождении максимального значения соотношения доходности к риску при выборе состава выпускаемых товаров. Заметим, что без проведения операции оптимизации, нельзя найти такие выгодные ассортиментные единицы, которые отвечают на вопрос о наиболее эффективной работе предприятия [4].  В работе продолжаются исследования, начатые [5]. По сравнению с [5] берется более общая функция издержек. Предлагаемая модель привлекательна еще и тем, что позволяет использовать гибкую систему ограничений, которые можно дополнять в процессе её решения, сюда можно включить всевозможные условия, принципы, по которым работает предприятие. В заключении статьи рассматривается конкретный пример применения предложенной методики. Заметим, что без проведения операции оптимизации, нельзя найти такие выгодные ассортиментные единицы, которые отвечают на вопрос о наиболее эффективной работе предприятия.

2. Модель оптимизации деятельности предприятия. Рассмотрим экономическую деятельность предприятия, связанную с производством товаров. Количество товара каждого вида измеряется неотрицательным действительным числом, так что каждый вектор x=(x₁x₂,…,xⁿ) соответствует набору товаров i в количестве x_i. Будем считать, что само предприятие не оказывает влияния на цены, уверено в возможности реализации всей продукции и стремится оптимизировать свою деятельность за счет выбора структуры выпускаемой продукции. Под структурой выпускаемой продукции понимается соотношение долей k₁,k₂,…,k_n товаров x₁,x₂,…,xⁿ  в общем объеме выпуска. Далее выпускаемые товары будут рассматриваться как ценные бумаги.

Используя теорию
эффективных портфелей ценных бумаг, решим  задачу о рассредоточении капитала по различным
видам товаров (ценных бумаг).

Определим доходность Z_it товара x_i, i=1,…,n в момент времени t, t=1,…,T, Т – объем
выборки (число наблюдений), по формуле

Здесь

S_it  — цена единицы i-го товара в момент времени t, C_it — издержки производства типа l в момент
времени t (цена
затратной части l), f_il(k) — коэффициент, характеризующий долю
издержек производства типа l, затраченных на единицу i-го товара. Будем считать, что f_il(k) зависит от вектора k=(k₁,k₂,…,k_n), а R_it  и Q_it  — независимые случайные величины.

Заметим, что

Тогда доходность
производства в момент времени t

Математическое ожидание
доходности производства также является взвешенной средней ожидаемых доходностей
отдельных товаров [6]:

где

Рискованность данного производства оценим стандартным отклонением

вычисляемым на основе дисперсии его доходности

— дисперсия изменения цены товара i

— ковариация между изменением цены товара i и  j

— дисперсия изменения цены затрат l

— ковариация между изменением цены затрат l и p

Приведенные здесь формулы
говорят о возможности использования для оптимизации деятельности предприятия
теории портфеля ценных бумаг [1].

Пусть норма доходов ЦБ с фиксированным процентом составляет R₀. Для этих бумаг риск равен нулю, т.е.

Инвестируя капитал в ЦБ,
подверженные рыночным колебаниям, инвестор желает получить наилучшее
соотношение между дополнительной прибылью и возрастанием риска.

Отложим на графике в пространстве

точку, характеризующую ЦБ с фиксированным доходом. Это будет R₀ на оси ординат (см. рис. 1).

Ясно, что наилучшее
соотношение между приростом доходности и возрастанием риска обеспечивает ПЦБ,
представленный на графике точкой А, через которую проходит касательная к линии
эффективных портфелей, начинающаяся в R₀. Следовательно, оптимальной структурой ПЦБ будет та,
которая соответствует точке А. Ее можно найти с помощью максимизации функции

при условии, что

Запишем R₀ как

получим, что требуется найти коэффициенты k_i, максимизирующие функцию

Будем считать функции f_il(k), i=1,…,n, l=1,…,m дифференцируемыми. Приравняем первые
производные функции F по искомым параметрам нулю. Получим
систему из n уравнений

где

Умножив левую и правую
части последнего равенства на A^1/2, получим

В (4) записана система n одновременных неоднородных уравнений для s=1,…,n. Далее, накладывая дополнительные требования на функцию f_il(k), исследуем полученную систему (4) и найдем оптимальное решение k=(k₁,k₂,…,k_n). В частности, если положить

l=1,…,m, то k=(k₁,k₂,…,k_n) находится с помощью линейной
системы

где z_s и k_s связаны соотношением

откуда

Таким образом, выражение
(5) определяет оптимальную структуру выпускаемой продукции предприятия,
учитывая издержки.

3.      Пример: деятельность
хлебозавода с учетом затрат производства. В данной части работы рассмотрим деятельность
производственного предприятия, на примере выпуска хлебобулочных изделий,
учитывая при этом затраты на производство продукции.

Объектом исследования
работы является предприятие Пермского края, выпускающее несколько видов хлебобулочных
изделий: хлеб белый (ХБ), батон нарезной (БН), хлеб дарницкий (ХД), хлеб
сельский (ХС), муку пшеничную (МП), муку ржаную (МР). Данные о потребительских
ценах на хлебобулочные изделия рассмотрим в период с января 2016 года по март
2018 года.

Воспользуемся схемой
Марковица [1].

Используя данные, рассчитаем
средние доходности отдельных товаров, дисперсии доходности и стандартные
отклонения иковариации по рассмотренным ранее формулам (табл. 1-5).

Доходность производства

определим по формуле (1), рискованность данного производства оценим стандартным отклонением

вычисляемым на основе
дисперсии его доходности по формуле (2).

Наилучшее соотношение
между приростом доходности и возрастанием риска можно найти с помощью максимизации
функции

где R₀ соответствует тем

для которых

Будем считать функции

дифференцируемыми. Приравняем первые производные функции F по искомым параметрам нулю. Получим систему из четырех уравнений вида (4).

Накладываем дополнительные требования на функцию f_il(k):

и оптимальное решение k=(k₁,k₂,k₃,k₄) находится с помощью линейной системы и соотношений вида (5).

Меняя фиксированный процент R₀, решим полученные системы уравнений, получим набор оптимальных планов k=( k₁,k₂,k₃,k₄), учитывая соотношение

вычислим доходность

и риск

для каждого полученного
портфеля продуктов.

Строим эффективный фронт для рассматриваемого предприятия на плоскости

эффективный фронт является кривой, выпуклой вверх.

С помощью эффективного фронта (рис.2), легко определить уровень доходности производства при заданном риске либо уровень риска при заданной доходности. В нашем случае, при доходности производства

оптимальный план производства равен k=(0.09, 0.83, 0.08, 0.00), а риск при этом равен

Литература

1. Шведов А.С. Теория
   эффективного портфеля ценных бумаг//М.: ГУ ВШЭ,1999.
2. Касимов Ю.Ф. Основы
   теории оптимального портфеля ценных бумаг// М.:Филинъ, 1998.
3. Меньшиков И.С.  Финансовый анализ ценных бумаг// М.: Финансы и
   статистика, 1998.
4. EltonE.J.,
   GruberM.J. Modern Portfolio Theory and Investment Analysis. N.Y.: John Wiley
   and Sons, 1987.
5. Севодин М.А., Петров А.Д. Оптимизация
   деятельности 
   предприятия.//Фундаментальные исследования. 2016. №1.С.67-71.
6. Лукашин Ю.П. Оптимизация структуры
   портфеля ценных бумаг. // Экономика и математические методы.1995. Том 31.  Вып. 1. С.138-150.

References

1.      Shvedov A.S.(1999). Teoriya effektivnyih portfeley tsennyih bumag. [Theory of Effective Portfolios] -M.: GU VShE.

2.      Kasimov Yu.F. (1998). Osnovyi teorii optimalnogo portfelya tsennyih bumag [Fundamentals of the optimal portfolio theory ] M.:Filin’.

3.Menshikov I.S. (1998) Finansovyiy analiz tsennyih bumag[ Financial analysis of securities] M.: Finansyi i statistika.

4. EltonE.J., GruberM.J.(1987) Modern Portfolio Theory and Investment Analysis. N.Y.: John Wiley and Sons.

5.       Sevodin M.A., Petrov A.D.(2016). Optimizatsiya  dejatelnosti  pedpriyatiya [Optimization of the activities of pedagogy] Vundametalnie issle dovaniya. 2016. №1.S.67-71.

6.      Lukashin Yu.P. (1995). Optimizatsiya strukturyi portfelya tsennyih bumag [Securities portfolio structure optimization]   Ekonomika i matematicheskie metodyi.  Tom 31.  Vyip. 1. S.138-150.

УДК 519.86

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10256

ОБ ОПТИМИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ ПОРТФЕЛЯ ЦЕННЫХ БУМАГ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

OPTIMIZATION OF THE INVESTMENT
PORTFOLIO STRUCTURE USING FUZZY SETS THEORY

Севодин
Михаил Алексеевич, кандидат физико-математических наук,
доцент кафедры прикладной математики Пермского национального исследовательского
политехнического университета, г. Пермь

Sevodin M.A., m.sevodin@mail.ru

Аннотация.  В известных моделях оптимизации структуры портфеля ценных бумаг
используется, как правило, единственное суточное измерение их стоимости. Колебания
стоимости ценной бумаги в течение торгового дня при этом не учитываются. В
работе предлагается модель составления оптимальной структуры фондового портфеля
ценных бумаг и их опционов с учетом суточных колебаний стоимостей акций. Для описания
доходностей этих инструментов используются треугольные нечеткие числа,
построенные с учетом изменения цены за некоторый промежуток времени. В
результате таких исследований построена модель фондового портфеля, содержащего как
ценные бумаги, так и подлежащие опционы. Представлено определение доходности
сборки «актив + put-опцион + call-опцион» и произведен переход к модели
оптимизации. В работе
также приводится пример использования модели и проведено сравнение с обычными
методами, которое показало целесообразность использования построенной модели
оптимизации структуры портфеля ценных бумаг.

Summary. Known models of
investment portfolios use single security value in a trading day to calculate
security yield. These models ignore the fact that security value varies from
minimum to maximum during the trading day. This article proposes a model
describing the optimal structure of the stock portfolio of securities and their
options based on daily fluctuations in stock prices. The return of these tools
is modeling based on triangular fuzzy numbers built considering price changes
over a certain period of time. The resulting model of securities portfolio
containing both securities and subject options. Determination of the
«asset + put option + call option» build was given and the transition
to the optimization model was created. The work also provides an example of
using the model and comparison with conventional methods, which showed the
feasibility of created model usage in the optimization of the securities
portfolio structure.

Ключевые слова: портфель ценных бумаг, опционы, нечеткие числа, доходность,
риск.

Keywords: investment portfolio, option, fuzzy numbers, yield,
risk.

1. Введение. Задача оптимизации портфеля ценных бумаг (ЦБ) состоит в том, чтобы выбрать из множества возможных по структуре портфелей такой, который принесет инвестору наилучший результат за определенный период времени. Двумя основными параметрами, по которым инвестор принимает окончательное решение об инвестировании капитала, являются риск и доходность. Сравнивая и оценивая эти показатели, потенциальный инвестор приходит к выводу, что объект является привлекательным [1]. Инвесторы для определения доходности и риска портфеля ЦБ бумаг используют классические подходы, основанные на теории вероятности [2].  В то же время применяемая в них реальная статистика бумаг по существу является квазистатистикой [3], поскольку процессы, протекающие на фондовом рынке, являются неустойчивыми и неоднородными. В связи с этим вполне закономерен вывод, что характер связи между ЦБ различных типов не описывается статистически, а только с определенной долей приближения. Таким образом имеется необходимость в исследованиях, базирующихся на отличных методах от теории вероятности.

Заметим,
что классические модели оптимизации портфеля ЦБ базируются на
одномоментном  снятии значениий
стоимостей ЦБ (как правило один раз в течение торгового дня). Проблема здесь
заключается в том, что стоимости ЦБ меняются в течении всего рассматриваемого
периода времени. Эти колебания происходят в определенном интервале с концами в
минимальном и максимальном значениях стоимостей. Одним из способов решения
названной проблемы является использование треугольных нечетких чисел [3]. Исследования
подобного типа были начаты в работе [3]. Нечеткое описание стоимостей
проводилось там с помощью экспертов. Неопределенность эксперта в оценке
моделировалась функцией членства, носителем которой является допустимый набор. Предполагалось,
что лицо, принимающее решение, может количественно интерпретировать
характеристики, первоначально сформулированные качественно, в терминах
естественного языка; нечеткие числа (разновидность нечетких множеств) идеально подошли
для планирования факторов во времени, когда их будущая оценка трудна (размыта,
не имеет достаточной вероятностной основы). Таким образом, сценарии для тех или
иных отдельных факторов удалось свести в один сводный сценарий в форме
треугольного числа. Из работ, продолжающих исследования в указанном
направлении, выделим статью [4]. В ней из стоимостей ЦБ было предложено
различать три точки: минимально возможное, наиболее ожидаемое и максимально
возможное значения фактора. Это позволило описывать стоимости с помощью
треугольных нечетких чисел, что сделало реальным использование классических
методов оптимизации структуры портфеля ЦБ. В частности, в [4] использовался
известный метод EGP [5].

В данной статье эти исследования продолжены. В условия задачи добавлены опционы ЦБ. Представлено определение доходности сборки «актив + put-опцион + call-опцион» и произведен переход к модели оптимизации. В работе также приводится пример использования модели и проведено сравнение с обычными методами, которое показало целесообразность использования построенной модели оптимизации структуры портфеля ценных бумаг.

2. Нечеткая модель построения оптимального портфеля, содержащего только активы. В этом разделе кратко приведем некоторые обозначения из работы [4], а затем опишем и саму модель.  Пусть для отрезка времени

определены три параметра i-й бумаги: стоимость в момент открытия торгов

а также максимальная

и минимальная

стоимость, i=1,…,N, t=1,…,T,
здесь N  – число
рассматриваемых видов ценных бумаг, T – число наблюдений.  Тогда максимальную и минимальную доходности ЦБ
i за выбранный период можно определить
следующим образом:

Максимальная доходность – отношение максимально возможной прибыли за выбранный период, полученной инвестором за время владения ценной бумагой, к затратам на её приобретение:

Минимальная доходность – отношение минимально
возможной прибыли за выбранный период, полученной инвестором за время владения
ценной бумагой, к затратам на её приобретение:

Исходя из этого, можно представить доходность ценной бумаги в момент времени t в виде треугольного нечеткого числа:

Функция принадлежности
такого числа имеет треугольный вид (рис.1).

В нечеткой арифметике операции над нечеткими числами вводятся через операции над функциями принадлежности. При этом используется понятие уровня принадлежности

как ординаты функции принадлежности нечеткого числа. Тогда пересечение графика функции принадлежности с

дает пару значений,
которые принято называть границами
интервала достоверности. Основные операции с нечеткими числами сводятся к
операциям с действительными числами – четкими значениями (степень
принадлежности которых равна единице) и границами интервалов. Подробно с
операциями над нечеткими числами можно ознакомиться в [6].

Если мы имеем дело с
историей котировок ЦБ за некоторый временной промежуток, то, представляя ее
доходность в виде (1) в каждый момент времени, получим нечетко-случайную
величину доходности ЦБ.  Для
нечетко-случайных величин, как и для обычных случайных величин, определены
понятия математического ожидания и дисперсии [7]. Так, ожидаемая доходность
акции i, учитывая
правило сложения треугольных нечетких чисел, 
рассчитывается следующим образом:

Введем обозначения:

Тогда элемент матрицы ковариации

доходностей
акций также является нечетким числом и имеет вид:

Будущая доходность портфеля

представляется нечеткой функцией, поскольку нечеткими являются значения доходностей ЦБ, входящих в него:

Риск портфеля

также является нечеткой функцией вида

Для нахождения
оптимальной структуры портфеля будем максимизировать функцию

при условии

где k_i — доля портфеля,
инвестированная в ЦБ типа i.

Функция

является нечеткой функцией четкого аргумента, поскольку инвестор желает совершенно точно знать, в каком количестве ему следует приобретать ЦБ каждого вида, чтобы составить свой фондовый портфель. Заметим, что дифференцирование треугольной нечеткой функции проводится по правилам вещественного дифференцирования [6].

Нечеткая функция задана в виде

В таком
случае дифференцирование по аргументам k_S будем производить следующим образом:

С помощью дифференцирования и преобразований, аналогичных проведенным в [5], получим системы n линейных неоднородных уравнений с нечеткими коэффициентами для среднего, левого граничного и правого значения функции

Также воспользуемся понятием

нечеткого числа, т.е. представим

С учетом такого
представления системы принимают вид:

Каждая
система позволяет найти доли активов в итоговом портфеле. Причем система (2)
использует для расчета среднеожидаемые значения доходностей и ковариаций,
поэтому в результате будут получены доли активов именно для этого случая.
Соответственно, решая системы (3) и (4), можно получить доли для «крайних»
случаев, при которых доходности и ковариации принимают минимальные либо
максимальные значения.

Для каждого конкретного

эти три системы
содержат только четкие числа и могут быть решены относительно Z_S, Z_S^min и Z_s^max. Затем для каждой системы могут быть найдены
доли k_S, k_S^min, k_S^max ценных бумаг, из которых составляется
портфель:

Нижняя граница

то есть его минимальное рассматриваемое значение, задается экспертом самостоятельно. Чем более агрессивно настроен инвестор, тем более низкий 

он будет склонен выбрать.  

3. Применение теории нечетких
множеств к оптимизации фондового портфеля с опционами. В предыдущем разделе
была представлена модель фондового портфеля, состоящего только из одного вида
активов – ценных бумаг. Однако, кроме ценных бумаг фондовый рынок может
предложить инвестору большое количество разнообразных инструментов торговли.
Одним из таких инструментов являются опционы. Опционы могут использоваться как
для снижения риска, так и для увеличения доходности портфеля. Далее будет дано
определение опционов, а также описана модель фондового портфеля, содержащего как
ценные бумаги, так и подлежащие опционы.

Опцион является одним
из производных финансовых инструментов [2]. Существуют опционы на продажу (put)
и на покупку (call). Инвесторы, занимающиеся торговлей на высокорискованных
фондовых рынках, часто прибегают к использованию put-опционов для
хеджирования активов, из которых составляется фондовый портфель. Введение таких
опционов в портфель одновременно снижает доходности и риски компонент портфеля
и портфеля в целом, делая его более консервативным.

С внедрением call-опциона
на этот актив инвестор форсирует актив и портфель в целом, так как такой опцион
позволяет получить прибыль на росте стоимости соответствующего актива дважды: и
от владения активом и опционом на этот актив. При этом стандартный риск сборки
«актив + call-опцион» возрастает. Однако если целью
инвестора является возможный дополнительный доход (даже ценой роста риска), то
форсирование предоставляет инвестору такую возможность.

Важным критерием для
инвестора является величина страйка опциона. Для put-опционов эта величина
обязательно должна быть ниже курсовой стоимости актива, иначе приобретение
такого опциона не имеет смысла. Это связано с тем, что исполнить актив (то есть
продать его, в случае put-опциона) с выгодой
для себя инвестор может только в том случае, если рыночная цена актива упадет
ниже цены исполнения опциона. В обратном случае, если цена актива поднимется
выше страйк-цены, то инвестор-владелец опциона не станет продавать актив по
праву, предоставленному опционом, так как ему не выгодно продавать актив по
цене ниже той, что представлена на рынке.

Наоборот ситуация
складывается для call-опционов. На момент покупки такого опциона
инвестор рассчитывает на то, что рыночная цена соответствующего актива будет
расти. Затем, в некоторый момент, когда цена актива превысит цену исполнения
опциона на величину, которая устроит инвестора (а прибыль инвестора напрямую
зависит от этой величины), он воспользуется своим правом на покупку актива. При
этом доход инвестора-владельца опциона может быть значительно большим и
ограничен только тем, насколько цена актива вырастет по отношению к страйк-цене
call-опциона.

Чем сильнее цена
исполнения отличается от стоимости базисного актива в момент заключения
контракта, тем дешевле обычно стоит этот контракт для покупателя. Этот эффект
объясняется тем, что чем больше разница между текущей рыночной ценой актива и
страйком опциона, тем выше риск того, что цена актива не достигнет цены
исполнения в оговоренный контрактом промежуток времени (или к определенному
моменту времени).

Продолжим описание
структуры портфеля ценных бумаг из пункта 2, добавив для каждой ценной бумаги
соответствующие put- и call-опционы.
Проанализируем, как изменится цена и доходность каждого актива, и,
соответственно, портфеля в целом.

Ранее в пункте 1 цена актива i в момент времени t была определена следующим образом:

Также было определено
число S_i^откр, соответствующее цене
актива в момент открытия торгов. На графике (рис. 2) изображена цена актива,
которая имеет вид треугольного нечеткого числа.

Соответственно,
доходность актива i в момент времени t была определена как:

Затем предполагается,
что инвестор намерен приобрести вместе с активом еще два типа опционов на этот
актив – put- и call-опционы. Другими словами, если рассматривается лот из 100
долей, составляющих рассматриваемый актив, то инвестор покупает в дополнение к
этому еще лоты call-опционов и лоты put-опционов, каждый объемом в 100 штук.

Введем обозначение:
цена купленных опционных лотов равна z_ic и z_ip, а страйки (цены
исполнения опционов на соответствующий актив, оговоренный в опционе),
составляют y_ic и y_ip соответственно для
call- и put-опционов. Как было сказано выше, обязательно требуется следующее
условие: y_ic <S_i^max и y_ic >S_i^min – иначе инвестору будет невыгодна покупка
данных опционов. Еще одним закономерным требованием является следующее: y_ic >S_i^av>y_ip (это требование так же предполагает, что участник рынка не намерен
действовать себе в убыток). Здесь и далее будет использоваться определение
получившегося объекта покупки как сборки «актив + call-опцион + put-опцион» или
«актив + 2 опциона».

Тогда цена сборки
«актив + 2 опциона» будет представляться выражением вида:

Это так называемое
нечеткое число обобщенного кусочно-линейного вида [3]. Его график представлен
ниже (рис. 3).

Иначе выражение (6) можно записать следующим образом с использованием понятия

нечеткого числа:

Другими словами, при введении опционов, цена актива перестала быть треугольным нечетким числом, теперь она является числом кусочно-линейного вида. Put-опцион позволяет увеличить минимум ожидаемой цены, и этот минимум становится ограничен величиной страйка put-опциона. То есть, левая граница нечеткого числа при

принимает вид S_i = y_ip. При неблагоприятном исходе, если цена актива
в будущем окажется ниже той, что ожидал инвестор, он понесет значительно
меньшие потери, поскольку риск был захеджирован. Если же рассматривать
количественную рискованность актива с точки зрения отклонения от
среднеожидаемого значения, put-опцион позволяет значительно снизить этот риск.

Использование одних
лишь put-опционов делает портфель консервативным, так как, хоть и позволяет
снизить риск, но также снижает доходность портфеля, так как к затратам на
приобретение активов прибавляются затраты на покупку соответствующих опционов.

С другой стороны, за
счет call-опциона форсируется максимальная цена и в точке y_ic происходит излом. Использование этого опциона позволяет увеличить
максимум цены актива. Однако, увеличение разброса цены, пусть даже и в сторону
увеличения максимума, влечет за собой увеличение стандартного риска актива.
Однако, если инвестор ведет агрессивную политику, он будет готов принять такой
риск. К тому же, в данном случае мы не ограничиваемся введением только
call-опционов. Сгладить эффект увеличившегося риска нам позволяет хеджирование
за счет put-опциона.

Таким образом,
использование двух видов опционов положительно сказывается на характеристиках
актива: опционы предоставляют преимущества, одновременно уменьшая недостатки
друг друга.

Заметим, что, несмотря
на смещение границ цены актива, среднее значение S_i^av остается неизменным.
То есть, по сути, изменяются в сторону увеличения крайняя левая и крайняя
правая граница нечеткого числа, что является неоспоримым преимуществом по
сравнению с покупкой обычного актива без соответствующих опционов.

Очевидно, что доходность актива также изменится. Во-первых, из-за изменения вида цены актива, которая теперь представлена кусочно-линейным нечетким числом. Во-вторых, из-за того, что изначально при покупке актива необходимо дополнительно потратить сумму в размере z_ic+z_ip для приобретения подлежащих опционов. В общем виде доходность ЦБ также будет являться нечетким числом кусочно-линейного вида, что доказывается в [3]. Однако наряду с этим для оптимизации портфеля в целом удобно представлять цену и доходность сборки «актив + 2 опциона» в виде нечетких чисел интервального вида. Так, если цена сборки является интервалом

то ее доходность,
учитывая (7), можно представить в виде:

Такое представление
удобнее для понимания и для решения задач оптимизации. При этом, выше
отмечалось, что основным фактом, который заслуживает внимания инвестора при
рассмотрении сборки из активов и опционов, является как раз величины левой и
правой границы нечеткого представления цены сборки. Это объясняется тем, что
именно они меняются по сравнению с обычным активом, а среднее значение остается
неизменным. В связи с этим переход к интервальному представлению является
естественным.

К тому же, такой
переход позволяет свести задачу оптимизации портфеля с опционами к задаче,
которая была рассмотрена в пункте 2. Формула доходности сборки (8)
соответствует виду доходности актива (1). Следовательно, решение задачи
оптимизации следует искать аналогичным пункту 2 образом.

4. Пример. Для демонстрации того, что введение в фондовый портфель опционов,
соответствующих активам, действительно позволяет улучшить характеристики
портфеля, рассмотрим расчетный пример. В качестве входных данных используем
данные из работы [8].

Будем решать задачу
оптимизации ПЦБ, содержащего 7 видов ценных бумаг (см. таблицу 1), а также
опционы для каждого вида ЦБ. Для расчета доходностей соответствующих сборок
«актив + 2 опциона» были использованы числовые параметры (стоимость покупки и
страйк) для put- и call-опционов каждого актива. 3.

Алгоритм расчета
доходностей следующий: для каждого периода времени рассчитывается доходность
сборки по формуле (8). Затем на основе получившихся значений применяется
формула (1) для нахождения доходности каждой сборки за весь рассматриваемый
период.

Результирующие доходности сборок за весь период приведены ниже (табл.1).

Затем, следуя ранее
описанному в пункте 2 алгоритму, следует найти матрицу ковариации между
элементами портфеля, подставляя в формулы значения доходностей из таблицы1.
Матрица ковариации будет являться нечеткой, т.к. каждый ее элемент является
нечетким числом. Теперь, зная доходности каждой сборки и ковариации между ними,
следует перейти к решению систем (2)-(4). Эти системы позволят определить доли
каждой сборки в структуре итогового портфеля. Для каждой системы были получены
доли k_S, k_S^min, k_S^max, S=1,…,7 (табл. 2).

Так как при
составлении модели не накладывалось условие положительности долей элементов
портфеля, для некоторых сборок были получены отрицательные значения. Это
значит, что для получения желаемого результата доходности портфеля,
соответствующий актив необходимо не покупать, а продавать.

Затем, зная долю
сборки в портфеле, можно получить итоговую доходность портфеля и его риск, а
также восстановить значение критерия эффективности. Результаты этих расчетов
представлены в таблице 3 (обозн. ПЦБО). Также для сравнения полученных
результатов с результатами оптимизации фондового портфеля, состоящего только из
ценных бумаг, в таблице приводятся и его характеристики (обозн. ПЦБ).

5. Выводы. Анализ полученных результатов показывает, что среднеожидаемая доходность портфеля, составленного из сборок ценных бумаг и соответствующих put- и call-опционов, снизилась по сравнению с портфелем из одних только ЦБ. Этот результат был предсказан и связан с тем, что, несмотря на то, что среднеожидаемая цена сборки «актив + 2 опицона» осталась неизменной, в формуле доходности появились значения стоимостей покупки опционов, что и привело к ее снижению (то есть, инвестор должен при покупке актива потратить средства не только на покупку самого актива, но и на соответствующие опционы, что снижает доходность сборки в целом).

Однако, видно, что
снизился и среднеожидаемый риск, что спровоцировано введением put-опционов. При этом, хотя и произошло снижение риска, среднее значение
критерия эффективности все же остается ниже, чем для портфеля без опционов.

Второй вывод, который
можно сделать из таблицы 3, касается минимальных ожидаемых значений доходности
и риска портфелей. Видно, что ожидаемая доходность портфеля с опционами
возросла, снова благодаря put-опционам. При этом
снизился и риск. Это объясняется тем, что put-опционы уменьшают
«разброс» относительно среднеожидаемого значения. Таким образом, наглядно
продемонстрировано, что за счет введения опционов удается значительно увеличить
минимальную ожидаемую доходность портфеля в целом, а не только каждого отдельно
взятого актива. Наряду с этим уменьшается риск портфеля, что приводит к
увеличению значения критерия эффективности.

И, наконец, в
отношении максимальной ожидаемой доходности портфеля можно заметить, что, как и
было предсказано моделью, она увеличивается с введением в портфель опционов, в
частности, call-опционов. Выше было показано, как
максимальная цена актива возрастает за счет call-опционов, что
приводит к росту максимальной итоговой доходности портфеля. При этом
увеличивается риск портфеля, что очевидно следует из увеличения величины
отклонения максимального значения доходности от среднего. Несмотря на
увеличение риска, критерий эффективности остается больше, чем у портфеля без
опционов.

Подводя окончательный
итог анализа полученных результатов таблицы 3, можно выделить следующее:
числовые показатели фондового портфеля, составленного с использованием опционов
на соответствующие активы, являются лучшими по сравнению с портфелем,
составленным без введения опционов. Несмотря на видимое снижение критерия
эффективности для портфеля со среднеожидаемыми характеристиками, этот же
критерий значительно вырос относительно минимального и максимального уровней
доходности и риска. Это делает модель портфеля с опционами более
привлекательной для инвестора, так как гарантированно увеличивает минимальный и
максимальный уровень дохода, который может рассчитывать получить инвестор.

Таким образом, путем
введения в модель портфеля опционов для каждого актива была получена более
привлекательная для инвестиций структура с точки зрения выбранного критерия
эффективности – отношения доходности к риску. Несмотря на усложнение формул для
вычисления доходностей сборок «актив + put-опцион + call-опцион», модель доходности сборки была сведена к виду, рассмотренному
в пункте 2, что позволило использовать аналогичный алгоритм оптимизации портфеля.
На конкретном примере был проведен расчет оптимальной структуры портфеля с
опционами. Это позволило также провести сравнение полученных результатов.
Сравнение показало, что характеристики (доходность и риск) портфеля с опционами
улучшились по сравнению с фондовым портфелем, составленным только из ценных
бумаг. Таким образом на конкретном примере была доказана большая эффективность
портфеля, составленного из активов и соответствующих опционов.

Литература

1. Альсевич, В.В. Введение в математическую экономику: конструктивная теория: учебное пособие // М.. Изд-во «КД Либроком». 2009.
2.  Малюгин В.И. Рынок ценных бумаг: Количественные методы анализа.Учебное пособие//М.. Дело. 2003.
3. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций// Санкт-Петербург. 2002.
4. Севодин М.А., Козловская Я.И. Об использовании теории нечетких множеств при построении оптимальной структуры портфеля ценных бумаг// Современные проблемы науки и образования.2014.№6(56).8с. Режим доступа : http://www.science-education.ru/120-r16913
5. EltonE.J., GruberM.J. Modern Portfolio Theory and Investment Analysis. N.Y.: John Wiley and Sons, 1987.
6. Ибрагимов В.А. Элементы нечеткой математики//Баку.Изд-во министерства образования Азербайджанской республики. 2010.
7. Шведов А.С. О нечетко-случайных величинах// М.. Издательский дом Высшей школы экономики. 2013.
8. Investing.com – [Электронный ресурс] – URL: http://ru.investing.com/indices/rtsi-components (дата обращения 01.06.2019).

References

1. Alsevich V.V. (2009). Vvedenie v matematicheskuju jekonomiku: Konstruktivnaya teoriya. Uchebnoe posoibie [Introduction to mathematical economics: A constructive theory: text book]. M. Izd. BD LIBROKOM .
2. Malugin V.I. (2003). Rynok tsennykh bumag. Kolichestvennye metody analiza. Uchebnoe posoibie [Securities market. Quantitative methods of analysis text book]. M. DELO. 320 p.
3. Nedosekin A.O. (2002) Nechetko-mnozhestvennyi analiz riskov fondovykh investitsiy. [Fuzzy–multiple risks analysis of fund investment]. Saint-Petersburg.
4. Sevodin M.A., Kozlovskaya Ya.I. (2014). Ob ispol’zovanii teorii nechetkikh mnozhestv pri postroenii optimal’noy struktury portfelya tsennykh bumag [Use of the fuzzy sets theory for constructing the optimal structure of investment portfolio]. Modern problems of science and education (electronic journal), No. 6(56). 8 p. Available at: http://www.science-education.ru/120-r16913
5. EltonE.J., GruberM.J. (1987). Modern Portfolio Theory and Investment Analysis. N.Y.: John Wiley and Sons.
6. Shvedov A.S. (2013). O nechetko-sluchainykh velichinakh [On fuzzy random variables].  M. Publishing house of the Higher School of Economics
7. Investing.com –URL: http://ru.investing.com/indices/rtsi-components (assessed 01.06.2019).

УДК 005.2

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10255

ФОРМИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМА
ПОВЫШЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ

FORMATION OF A MECHANISM FOR INCREASING THE
ORGANIZATION’S INNOVATION ACTIVITY

Воронцова Юлия Владимировна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Управление организацией в машиностроении», Институт отраслевого менеджмента, ФГБОУ ВО «Государственный университет управления», г. Москва, e-mail: jvms2008@yandex.ru

Акопян Анна Рубеновна, кандидат экономических наук, старший преподаватель, заместитель заведующего кафедрой «Управление в сфере культуры, кино, ТВ и индустрии развлечений», Институт управления персоналом, социальных и бизнес-коммуникаций, ФГБОУ ВО «Государственный университет управления», г. Москва, e-mail: akopyan-ar@mail.ru

Тихонов Алексей Иванович, Заведующий кафедрой «Управление персоналом»,  к.т.н., доцент, Московский авиационный
институт (национальный исследовательский университет),  e-mail: mai512hr@mail.ru

Vorontsova
Yulia V., PhD in Economics, Associate Professor,
Associate Professor of Department «Organization
management in engineering» The State University of Management, Moscow

Akopyan Anna R., PhD in Economics, Senior Lecturer, Deputy Head
of  Department « Management
in the sphere of culture, cinema, TV and the entertainment industry» The State
University of  Management, Moscow

Tikhonov
Aleksey I.

Head of the
Department «Human Resource Management», Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Moscow Aviation Institute (National
Research University), Moscow

Аннотация.  В статье рассматривается возможность
формирования механизма повышения инновационной активности организации на базе
интеграции стратегий. При разработке методического обеспечения данного процесса
следует учитывать жизненный цикл стратегий. Кроме того, рекомендуется
установить взаимосвязи и взаимозависимости основных элементов различных
стратегий. Данный процесс реализуется на основе качественного диагностирования
деятельности организации с целью установления тенденций развития анализируемых
объектов.

Summary. The article considers the
possibility of forming a mechanism for increasing the innovative activity of an
organization based on the integration of strategies. When developing
methodological support for this process, the lifecycle of strategies should be
taken into account. In addition, it is recommended to establish the
relationships and interdependencies of the main elements of the various
strategies. This process is implemented on the basis of qualitative diagnostics
of the organization’s activities in order to establish trends in the
development of the analyzed objects.

Ключевые слова: диагностирование, жизненный цикл, инновационная активность, интеграция,
цикличность функционирования.

Keywords:
diagnostics,
life cycle, innovation activity, integration, cyclical functioning.

На сегодняшний день большинство инновационно-активных организаций осуществляет свою деятельность с учетом выбранной ею стратегией развития. Однако сам процесс выбора каждой организацией осуществляется по-разному: с учетом масштаба производства, условиями функционирования, наличием ресурсов и др. В процессе исследования было выявлено, что необходимо создать универсальный механизм повышения инновационной активности организации на базе универсальной методики выбора ее стратегии [4] или сочетания нескольких из них, формируя, таким образом, интегрированный подход (рисунок 1). Для этого необходимо сформировать поле традиционных стратегий с полным описанием их характеристик и рекомендациями по их эффективному использованию. При этом нужно оценить возможности построения цепочек взаимосвязей и взаимозависимостей характеристик и на этой основе реализовать поэтапную интеграцию стратегий для повышения инновационной активности организации.

Для
качественного выбора и/или актуализации стратегии развития необходимо также
провести исследование жизненного цикла стратегии с целью обоснования
необходимости его учета в механизме повышения
инновационной активности организации. Наряду с этим исследуются взаимосвязи
между стратегиями продукта, организации, отрасли, что позволяет говорить о
цикличности их функционирования. На этой основе можно сформулировать концепцию
повышения инновационной активности организации, базирующуюся на основе
интеграции стратегий, обеспечивая их актуализацию в процессе ее
функционирования [2].

Сформулировав
концепцию можно говорить о разработке положений и самого механизма повышения
инновационной активности организации на базе интеграции стратегий [6].

В
современных нестабильных динамично развивающихся условиях, а также при
усиливающейся конкуренции вопрос выбора стратегии развития стоит крайне остро,
особенно для инновационно-активных организаций [5].

При изменении условий их
функционирования в сторону небольшого ухудшения конечных показателей и/или
переходе на иной этап жизненного цикла следует не принципиально изменять свою
стратегию развития, а лишь ее скорректировать, дополнив новыми элементами,
которые будут выполнять новые функции, свойственные другому этапу жизненного
цикла [8]. Данные элементы можно выбрать из известных (традиционных) стратегий
и интегрировать с имеющимися согласно наличию у них дополнительного потенциала
развития для инновационно-активной организации. Такой потенциал выбранных
стимулирующих элементов можно рассматривать как результат синергетического
эффекта их сочетания с основными элементами, входящими в состав стратегии
развития. Это должно способствовать повышению конечных результатов деятельности
организации с учетом складывающейся ситуации. Синергетические эффекты способны
также обеспечивать нелинейный ход процесса реализации выбора стратегии.

В последнее время сложилось такое понятие как синергетическая эффективность, отражающая количественно измеренный результат взаимодействий внутри системы, а также уровень согласованности, нелинейности, амбивалентности. Данный показатель призван также отражать результативность обратных связей, ответственных за развитие инновационных направлений организации [1]. Сам процесс формирования механизма повышения инновационной активности организации, основанного на грамотном, обоснованном выборе стратегии можно представить следующей схемой (рисунок 2).

Вначале необходимо осуществить
сбор полной и достоверной информации для того, чтобы охарактеризовать жизненный
цикл объекта анализа (стратегии, организации, отрасли и др.). Далее на основе
использования справочно-нормативной базы и оценки стадии жизненного цикла
необходимо провести диагностирование ситуации с целью выявления проблем,
стоящих перед организацией [3], формирования ее глобальной и локальных целей и
задач (пул проблем, целей, задач). Для удобства восприятия, а также для
понимания их иерархии и взаимосвязей требуется построить «деревья» проблем,
целей и задач. Данное построение позволит упорядочить последовательность
выполняемых действий по степени нарастания «дерева», что в сочетании с
действиями по диагностированию ситуации позволит определить круг необходимой
дополнительной информации для более детального анализа ситуации.

Каждая из решаемых задач будет
отличаться по своему классу и назначению, поэтому следует иметь ввиду, что
каждая из них может потребовать оригинального решения, что приведет к
необходимости выбора для них наиболее предпочтительного инструментария.

Последовательное выполнение
блоков схемы, представленной на рисунке 2, позволит, в конечном счете, провести
объективный анализ внешней и внутренней сред организации, а установленные в
результате такого анализа тенденции развития анализируемых объектов дадут
возможность выбрать наиболее соответствующие ситуации стратегии с учетом этапов
их жизненного цикла.

При проведении процедур по
выбору стратегии необходимо внимательно относиться к нормативной базе,
сравнение с которой будет проводиться в результате диагностирования ситуации.
Она включает в себя такие элементы, как:

1. Группировки стратегий,
близких по целевому назначению с акцентированием внимания на стимулирующих
элементах, которые ориентированы на этапы жизненного цикла объекта управления [7];

2. Стратегии в срезе
определяющих их признаков;

3. Альтернативные цепочки
преемственных элементов стратегий [9];

4. Инструментальные средства
анализа внешней и внутренней сред.

Что касается процедуры
диагностирования ситуации, то она существенно отличается от классического
анализа из-за статичности его результатов и невозможности принятия упреждающих
воздействий на уровень показателей деятельности организации. Диагностирование
позволяет отслеживать данные показатели в режиме реального времени с целью
своевременных превентивных воздействий на текущие и результирующие показатели ее
деятельности.

В исследовании в качестве
инструментария использовалась система контуров предельно допустимых значений
показателей текущей деятельности организации. Данный универсальный механизм
предполагается применять в качестве основы для диагностирования количественных
показателей, включенных в соответствующий контур. Следует обратить внимание,
что наряду с текущими показателями в контуры следует включать и конечные
показатели деятельности организации. При этом формируемый «пучок» векторов
разнонаправленных/однонаправленных показателей не должен быть чрезмерным.
Поэтому при проведении процедуры диагностирования ситуации следует определиться
с набором показателей, включаемых в контуры, ориентируясь на их группы:
затраты, количественные результаты работы сотрудников и др.

Такой эффективный механизм
управления должен включать в себя органичное соединение всех составных
индикаторов для того, чтобы можно было управлять ими, а также контролировать
последовательность этого процесса. В свою очередь, взаимодействие элементов механизма
позволяет найти оптимальное сочетание составляющих основных элементов
(например, затрат) и результата. Сущность самого процесса будет сводиться к
тому, чтобы найти оптимум между всеми видами составляющих его элементов и
каждым из индикаторов, и получаемым результатом в виде объема выпуска, прибыли
или рентабельности.

Построение предельных границ
таких контуров следует начинать с минимального положительного значения
показателя рентабельности, фиксируя при этом период, в котором данное значение
было получено. Далее необходимо соединить все минимальные значения входящих в
контур показателей, не забывая, что минимальным значением будет значение в
периоде, где конечные финансовые показатели будут удовлетворительными (или хотя
бы неотрицательными) для дальнейшего функционирования инновационно-активной
организации. Такой же процедуры следует придерживаться и при построении
максимально допустимых границ значений показателей. Таким образом построенные
границы контуров сформируют единое пространство для качественного
диагностирования ситуации.

Упреждающие мероприятия по
результатам первичного диагностирования будут носить более жесткий характер,
чем при более тщательном детальном диагностировании, так как включенные в
контур конечные показатели будут показывать резкое изменение своего результата
в негативную сторону.

При детальном диагностировании
качественных показателей деятельности организации следует воспользоваться
другим инструментарием, наиболее приспособленным для отслеживания такого рода
показателей. В качестве одного из эффективных инструментов диагностирования
может быть выбран бенчмаркинг, позволяющий работать с качественными
индикаторами инновационно-активной организации.

При выборе стратегии развития
для инновационно-активной организации не стоит забывать, что наряду с
традиционными стратегиями следует рассматривать также стратегию управления
синергетическими инновациями, представляющую собой взаимоувязанный комплекс
действий для укрепления жизнеспособности и экономической устойчивости
организации.

При этом возможно опираться
как на внутреннюю стратегию, основанную на рациональном распределении и
эффективном использовании ресурсов, так и путем адаптации к внешним условиям
для обеспечения эффективной приспособленности к изменению таких факторов, как
демография, политика, внешние экономические изменения.

В сложных сложившихся
экономических условиях большое значение 
будет приобретать  использование в
деятельности инновационно-активных организаций идей и технологий синергизма как
одного из элементов стратегического управления ее развитием при формировании
целей, оценке ее потенциала и стратегической позиции, что позволит выбрать и
принять предпочтительную стратегию, обеспечивающую устойчивое функционирование
организации.

Список литературы

1. Баймуратов, У. Инвестиции с инновациями: синергия в
конкурентоспособности экономики. Монография / У.Б. Баймуратов, Ю.Н. Макаров,
А.А. Чурсин / Под ред. А.А. Чурсина. – М.: Издательство «МАКД»: Машиностроение,
2011. – 496 с.

2. Воронцова, Ю. Теория
и практика разработки интегрированных стратегий повышения инновационной
активности организации. Монография / Ю.В. Воронцова, А.В. Новицкая – М.:
Издательский дом ФГБОУ ВО «Государственный университет управления», 2019. — 204
с.

3. Воронцова, Ю. Теория и практика управления затратами в промышленной организации. Монография / Ю.В. Воронцова. — М.: Издательский дом ФГБОУ ВО «Государственный университет управления», 2018. – 253 с.

4. Демкина, О. Формирование инновационной
политики наукоемких организаций на основе интеграции методов стратегического
анализа и прогнозирования. Монография / О. В. Демкина, Н.Г. Шаламова. — М.: КноРус, 2019. – 194 с.

5. Кабачевская, Е. Рейтингование уровня инновационной активности / Е.А. Кабачевская // Инновации
в науке. 2016. № 53-2. С. 83-86.

6. Межевов, А. Концептуальные основы формирования инновационной
стратегии функционирования и развития организации в условиях цифровых
трансформаций / А.Д. Межевов, Ю.В. Воронцова // Вестник МГОУ. 2020. № 2.

7. Новицкая, А. Стратегические альтернативы развития организации с
учетом стадии жизненного цикла рынка и отрасли / А.В.
Новицкая // Вестник
университета. 2012. № 11-1. С. 126-131.

8. Юрченко,
Т. Инструментарий обеспечения устойчивого
функционирования организации / Т.И. Юрченко, О.Н. Галяткина // Вестник университета, 2012. — № 11. — С. 215-221.

9. Тихонов А.И. Организационно-экономические механизмы выбора стратегии
развития предприятия авиационной промышленности // Вестник академии
знаний. 2020. № 2 (37).

10. Loginovskiy, O. Information system for forming strategic alternatives for the development of an industrial enterprise / O.V. Loginovskiy //
Вестник
Южно-уральского государственного университета. серия: компьютерные технологии,
управление, радиоэлектроника. 2018.
т. 18. № 3. с. 81-87.

УДК 338.432

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10254

Методические подходы  к оценке  финансовой устойчивости организаций в отраслях сферы услуг региона

Methodological approaches to assessing the financial stability of organizations in the service industries of the region

Таранова
И.В.,
доктор экономических наук, профессор, Ставропольский государственный аграрный
университет

Шаврина
Ю.О.,
кандидат экономических наук, доцент, Оренбургский государственный университет

Сыроватская
В.И.,
кандидат
педагогических наук, доцент, Невинномысский технологический институт (филиал)
Северо-Кавказского федерального университета

Taranova I.V., Doctor of Economics, Professor of Stavropol state agrarian University

Shavrina Yu.O., Candidate of economic Sciences, associate Professor, Orenburg state
University

SyrovatskayaV.I., Candidate
of pedagogics Sciences, associate Professor, Nevinnomyssk technological Institute (branch) North Caucasus Federal
University

Аннотация.
В
статье представлена методика оценки финансовой устойчивости организаций в  отраслях сферы услуг
региона,
с раскрытием содержания ее элементов и этапов формирования информативности
аналитических процедур. Авторами рассмотрены методики оценки и финансового
состояния организаций в отечественной и международной практике, обосновано, что
критерием оценки финансово-хозяйственной деятельности организации в условиях
кризиса является финансовая устойчивость. Обоснованы индикаторы оценки
финансовой устойчивости, определены субъекты ее оценки и определена
информационная база для выполнения аналитических процедур по группам субъектов.

Summary. The article presents a methodology for
assessing the financial stability of organizations in the context of an
economic crisis, with the disclosure of the content of its elements and the
stages of forming the information content of analytical procedures. The authors
consider the methods of assessing the financial condition of organizations in
domestic and international practice. it is proved that the criterion for
evaluating the financial and economic activity of an organization in a crisis
is financial stability. The indicators of financial stability assessment are
substantiated, the subjects of its assessment are defined, and the information
base for performing analytical procedures for groups of subjects is determined.

Ключевые
слова: финансовая устойчивость, экономический кризис, методы
анализа, субъекты анализа.

Keywords: financial stability, economic crisis, methods
of analysis, subjects of analysis.

В условиях экономического
кризиса усиливаются риски как при взаимодействии организации с контрагентами,
так и риски  собственников и инвесторов.
Оценить риски возможно на основе интерпретации выполненного анализа финансового
состояния. При этом контрагенты, собственники, инвесторы и государство
заинтересованы в оценке разных показателей, определяющих ключевые показатели
деятельность коммерческой организации. Таким образом, актуальность темы данного
исследования связана с необходимостью формирования информационного обеспечения,
аналитических процедур  и методов
диагностики финансовой устойчивости организации. Целью исследования,
представленного в данной статье, является разработка методики оценки финансовой
устойчивости организаций в условиях экономического кризиса. В соответствии с
обозначенной целью были поставлены следующие задачи:

1. Обосновать экономическое содержание
   понятия финансовой устойчивости в условиях кризиса;
2. Сформулировать элементы методики оценки
   финансовой устойчивости организаций аграрного сектора;
3. Раскрыть особенности информационного
   обеспечения  оценки финансовой
   устойчивости в кризисных условиях.

Научная новизна
исследования представляет собой систематизацию элементов методики оценки
финансовой устойчивости за счет обобщения субъектов, методов и информационного
обеспечения оценки финансовой устойчивости организаций.

Современными
отечественными учеными экономистами: М.И. Бакановым,
А.Д. Шереметом, Л.В. Донцовой, Н.А. Никифоровой, В.В. Ковалевым, О.Н. Волковой
и Г.В. Савицкой накоплен большой опыт в оценке финансового состояния
коммерческих организаций.

Обобщив методики оценки
финансового состояния можно выделить следующие 
группы показателей: платежеспособность, деловая активность, финансовая
устойчивость и рентабельность [1,3,5,8].

Вместе с тем, интеграция
отечественной экономической системы в Евразийский союз и возможность применения
Международных стандартов бухгалтерского учета и отчетности в отечественной
системе учета оказало большое влияние на развитие содержания категории
финансовая устойчивость и аналитической методологии ее оценки.

В условиях экономического
кризиса целью деятельности любого хозяйствующего субъекта является наличие
финансовой устойчивости для обеспечения дальнейшего функционирования и
развития.

В трудах О.Г. Леоновой,
Н.О. Овчинник и Е.В. Храповой 
обозначено, что внешним проявлением финансовой устойчивости является
рентабельность и деловая активность организации, а внутренним проявлением –
ликвидность активов и платежеспособность [6,7,9].

Таким образом, следует
отметить смещение акцентов с классического понимания финансовой устойчивости,
как совокупности абсолютных показателей, определяющих достаточность источников
формирования оборотных активов и относительных показателей, отражающих
соотношения собственного, заемного капитала и его общей величины на
интерпретацию проявления финансовой устойчивости.

В системе нормативного
регулирования оценки финансового состояния 
выделяют следующие документы:

1. Методические рекомендации по проведению
   анализа финансово-хозяйственной деятельности организаций (утв. Госкомстатом
   России 28.11.02г.);
2. Правила предоставления государственных
   гарантий РФ по кредитам либо облигационным займам, предоставленным юридическим
   лицам (утв.  Постановлением Правительства
   РФ от 14.12.10г. №1017);
3. Порядок определения финансовой
   устойчивости юридического лица, претендующего на включение в реестр
   уполномоченных экономических операторов (утв. Решением Совета Евразийской
   экономической комиссии от 15.09.17 № 65).

В каждом из этих документов  представлена система показателей, определяющая финансовое состояние коммерческих организаций (Таблица 1). 

Системы индикаторов
оценки финансового состояния коммерческих организаций,определенная в каждом из
заявленных нормативных актов имеет свои особенности, определенные
целеполаганием документа. В международной практике понятие финансовой
устойчивости шире, чем в отечественной аналитической практике.  Финансовая устойчивость определяется набором
индикаторов, диагностирующих, на сколько организация независима от заемных
источников, располагает собственными оборотными средствами,  имеет возможность рассчитаться по своим
наиболее срочным обязательствам, мобилизовав все оборотные активы и  рассчитывает, на сколько эффективны
собственные ресурсы, вложенные в организацию. Нормативные акты РФ в части
диагностики финансового состояния имеют разночтения в трактовках понятий
анализ  финансово-хозяйственной
деятельности и анализ финансовой устойчивости. 
Так в Методических указаниях по проведению
анализа финансово-хозяйственной 
деятельности заявлены индикаторы финансовой устойчивости коммерческой
организации, обозначены их нормативные значения. В Правилах предоставления
государственных гарантий РФ по кредитам либо облигационным займам,
предоставленным юридическим лицам предпринята попытка ориентироваться на
международные нормы диагностики финансового состояния, закреплена методика
расчета чистых активов, платежеспособности и рентабельности коммерческой
деятельности.

Таким образом, нормативно
не определена методика оценки финансовой устойчивости коммерческих организаций.

На наш взгляд методика оценки
финансовой устойчивости – это инструментарий, обеспечивающий совокупность  взаимодействия объекта, субъекта, методов и
источников информации, необходимых для достижения  поставленной цели.

Инструментарий методики оценки финансовой устойчивости коммерческих организаций раскрыт в таблице 2.

Субъекты оценки финансовой устойчивости, их цели, информационная база и принципы формирования данных бухгалтерской отчетности систематизированы в таблице 3.

В оценке финансовой устойчивости
коммерческих организаций  заинтересован
ряд лиц: контрагенты (поставщики и покупатели), инвесторы, собственники и
государство, каждый из которых при взаимодействии с организацией ставит свои
цели, что влияет на информативность данных, необходимых для определения
индикаторов оценки ее финансовой устойчивости.

Представление данных на
основе реализации принципов формирования данных бухгалтерской отчетности
оказывает влияние на информативность аналитического материала. При этом
реализация принципа непрерывности деятельности может быть нарушена следующими
моментами: уменьшение сегмента основного вида деятельности организации,
сокращение каналов реализации и наличие неплатежеспособных дебиторов. Принцип
соотношения доходов и расходов в отчетности коммерческих организаций не всегда
реализуем в полной мере, так как не совпадает цикл производства и реализации
продукции и имеется остаток незавершенного производства в растениеводстве.
Принцип преобладания экономического содержания над юридической формой может
быть нарушен условиями договорных обязательств, возникновением штрафных
санкций.

Для оценки реализации принципов формирования бухгалтерской отчетности в целях выполнения аналитических процедур следует рассмотреть управленческую документацию, формируемую в центрах ответственности. Управленческая отчетность  дополнить информативность данных бухгалтерской отчетности и позволит полно оценить финансовую устойчивость организации группами конкретных субъектов (рисунок 1).

К элементам методики оценки финансовой устойчивости относят: сравнение, детализацию, группировку и обобщения (таблица 4).

Для оценки финансовой устойчивости организаций
сравнение  абсолютных и относительных
отклонений статей баланса является информативно значимым. Так увеличение
стоимости основных средств свидетельствует о расширении производства, а
уменьшение, наоборот – о сокращении. Увеличение удельного веса и стоимости
нематериальных активов, говорит о вложениях организации в объекты
интеллектуальной собственности, что является положительной тенденцией развития
производственно-хозяйственной деятельности. Увеличение дебиторской задолженности
является отрицательной тенденцией, свидетельствующей о недостаточно
проработанной расчетной дисциплины организации. 
Темпы роста дебиторской и кредиторской задолженности рассматривают во взаимосвязи.  Рост величины непокрытого убытка – это
индикатор проблем коммерческой деятельности организации.

Детализация представляет собой расчет относительных
показателей финансовой устойчивости и платежеспособности коммерческой
организации.

Детализация предполагает выявление соотношения
собственного, заемного и всего имеющегося в организации капитала, а также  достаточности мобильных  активов для выполнения обязательств
организации.

Группировка
представляет собой систематизацию групп однородных показателей.

Обобщение – это заключительный этап оценки финансовой устойчивости.
В ходе обобщения дается:  развернутая
характеристика финансовой устойчивости коммерческой организации, определяются
положительные и отрицательные тенденции, выявляются и обосновываются резервы
стабилизации финансовой устойчивости.

В условиях экономического кризиса необходим поиск внутриорганизационных резервов повышения финансовой устойчивости.Мероприятия, направленные на стабилизацию  финансовой устойчивости представлены в таблице 5.

Методика
оценки финансовой устойчивости организации в условиях экономического кризиса
предполагает определение объекта, субъекта, методов и источников информации.
Определено, что источниками информации в оценке финансовой устойчивости
являются данные бухгалтерской и управленческой отчетности.  Информативность данных для выполнения
аналитических процедур ограничивается реализацией принципов бухгалтерской
отчетности. В этой связи данные внутренней отчетности должны обеспечить
получение оперативной информации по движению денежных средств, доходов и
расходов. Использование методов сравнения, детализации и обобщения раскрывают
содержание аналитических приемов в оценке финансовой устойчивости. В условиях
экономического кризиса субъектам оценки финансовой отчетности необходимо
получение достоверной и оперативной информации, этому будет способствовать
разработанная методика.

Литература

1. Баканов М.И. Теория экономического анализа: Учебник. 4-е изд.,
   доп. и перераб. ] /М.И.
   Баканов, А.Д. Шеремет. М.: Финансы и статистика,
   2012. – 324с.
2. Власенко М.А.   К вопросу о взаимосвязифинансовой,
   финансово-экономической и экономическойустойчивости / М. А.
   Власенко, И. В. Баранова // Аудиторские ведомости.  2017.  № 12.С.69-75.
3. Гришина Т.В. Особенности проведения финансового анализа в
   сельскохозяйственных организациях  /Т.В. Гришина, О.А
   Фролова. //Вестник НГИЭИ.2014. № 7 (38). С. 43-52.
4. Донцова Л.В. Анализ финансовой
   отчетности: Учебник. — 6-е изд., перераб. и доп.  /Л.В. Донцова, Н.А. Никифорова.  — М.: Издательство «Дело и
   Сервис», 2014. – 352с.
5. Ковалев В.В. Анализ
   хозяйственной деятельности предприятия.  /В.В.
   Ковалев, О.Н. Волкова. — М.: Гриженко, 2012.- 412с.
6. Леонова О.Г. Методические аспекты
   финансового анализа в антикризисном управлении  /О.Г. Леонова // Финансовый
   менеджмент. 2018. №4.  С.25-33.
7. Овчинник Н. О.  Влияние внешней среды на финансовую
   устойчивость организации  / Н. О. Овчинник, В. К. Проскурин //
   Аудит и финансовый анализ.   2015.  
   №1. С. 241-245.
8. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности. 
   /Г.В. Савицкая  — Минск-Москва, ИП Экоперспектива, 2012. –
   460с.
9. Храпова Е.В. Практические аспекты оценки финансовой
   устойчивости предприятий/ Храпова Е. В., Кычанов Б. И. // Финансовый
   менеджмент.  2016.  № 2.  С.41-46.

УДК
332.122

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10253

ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЙ ПОДХОД КАК МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ ОСНОВА ИССЛЕДОВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИИ ЗАКУПОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

INSTITUTIONAL
APPROACH AS A METHODOLOGICAL BASIS FOR RESEARCH OF ORGANIZATION OF PROCUREMENT
ACTIVITIES

Винокурцева Елена Александровна, аспирант, ФГБОУ ВО «Забайкальский государственный университет»

Vinokurtseva Elena
Aleksandrovna, post-graduate student, FGBOU VO «Transbaikal State University», vinokurceva.elena@mail.ru

Аннотация. Исследование методологической
основы в организации закупочной деятельности подразумевает рассмотрение научных
подходов, применяемых в данной области научной проблемы. Институциональная
среда в функциональной структуре является важнейшим элементом организации
процедур закупочной деятельности, как на региональном, так и на федеральном
уровне власти.

Следует отметить, что в настоящее
время не существует единых методологических подходов, применяемых в
исследовании процессов организации закупочной деятельности заказчиков различных
уровней.

В материалах данной статьи рассмотрены
механизмы взаимодействия социальных, политических   и экономических институтов с позиции
институционального подхода в организации закупочной деятельности.

Проведенное исследование позволяет
сделать выводы о том, что централизация государственных и муниципальных закупок
на региональном уровне повысит 
эффективность проводимых закупок и минимизирует затраты на осуществление
закупочной деятельности хозяйствующими субъектами.

По мнению автора исследования,
рассмотрение организации закупочной деятельности заказчиков целесообразно также
проводить с позиции системного подхода, что позволит оценить и разработать
методологию исследования заявленной научной проблемы.

Summary.
The study of the methodological basis in the organization of procurement
involves the consideration of scientific approaches used in this area of
​​scientific problems. The institutional environment in the functional
structure is an essential element in organizing procurement procedures, both at
the regional and federal levels of government.

Consideration of the structure and powers of subjects
in the field of procurement determines the order of interaction, methodological
and information support of state and municipal customers.

The materials of this article examined the mechanisms
of interaction of social, political and economic institutions from the
perspective of an institutional approach to the study of the organization of
procurement activities.

The study allows us to conclude that the
centralization of state and municipal procurement at the regional level will
increase the efficiency of procurement and minimize the cost of procurement by
business entities.

According to the author of the study, it is advisable
to also consider the organization of procurement activities of customers from
the perspective of a systematic approach, which will allow us to evaluate and
develop a methodology for studying the stated scientific problem.

Ключевые
слова: методология
исследования методологические подходы, закупочная деятельность, государственные
и муниципальные заказчики, поставщики, эффективность закупочной деятельности.

Keywords:
research methodology, methodological approaches, procurement activities, state
and municipal customers, suppliers, procurement performance.

Введение.
Важным
компонентом научного подхода является соблюдение
принципов и правил, которые формулируются и обосновываются в современной логике
и методологии науки.

Изучение механизмов
проведения закупок для государственных и муниципальных нужд предполагает рассмотрение
институциональных процессов в организации закупочной деятельности заказчиков.

Институциональный подход
в закупочной деятельности – подход к изучению
функционирования процессов закупочной деятельности, при котором основное
внимание уделяется роли социальных, политических и экономических институтов.

Объект
исследования — контрактная система в сфере закупок
товаров, работ, услуг.                 

Предмет исследования
– исследование институционального подхода, как методологической основы в
организации закупочной деятельности.

Задачами данного
исследования являются:

• изучение функционирования экономической системы с позиции исследования методологических подходов в организации закупочной деятельности;
• определение роли социальных, политических и экономических институтов в организации закупочной деятельности.

Методы исследования.
В данном исследовании автор использует методы дедукции, индукции, анализа и
синтеза.

Результаты исследования

Рассмотрение методологии в организации
закупочной деятельности региональных и федеральных заказчиков подразумевает
оценку роли различных институтов (социальных, политических, экономических).

Организация закупочной деятельности
включает в себя взаимодействие вышеуказанных институтов.

Наиболее логичным является использование
компонента институционального
подхода в методологии исследования по причине наличия в структуре организации
закупочной деятельности федеральной контрактной системы с распространением функций
на региональных и муниципальных заказчиков.

Закупочная деятельность подразумевает взаимодействие с социальными,
политическими и экономическими институтами.

Взаимодействие организации закупочной деятельности  позиции социальных институтов предполагает
удовлетворение общественных потребностей граждан посредством реализации
основных принципов, таких как открытость и надёжность закупок.

Взаимодействие организации закупочной деятельности  позиции политических институтов исполнение
основных направлений и реализация полномочий региональных и федеральных
заказчиков посредством применения основных норм федеральной контрактной системы
в Российской Федерации.

Взаимодействие организации закупочной деятельности  позиции экономических институтов предполагает
экономию бюджетных средств при осуществлении закупок посредством снижения
начальной максимальной цены контрактов, обеспечение финансовой обеспеченности
закупок, сохранение конкурентной среды между поставщиками (подрядчиками,
исполнителями).

Рассмотрим формальные и неформальные элементы закупочной
деятельности.

К формальным элементам закупочной деятельности относятся нормативно-правовые
акты организации закупочной деятельности (федеральные законы, кодексы,
постановления и распоряжения федерального, регионального и муниципального
уровня власти) и официальные контрактные соглашения, заключенные на уровне хозяйствующих
субъектов.

Основными нормативно-правовыми актами в организации закупочной
деятельности являются федеральные законы о федеральной контрактной системе в
Российской Федерации, бюджетный кодекс Российской Федерации, налоговый кодекс
Российской Федерации.

К контрактным соглашениям относятся муниципальные и
государственные контракты, заключенные на уровне хозяйствующих субъектов по
результатам рассмотрения аукционной документации или осуществления работ с
единственным поставщиком неконкурентным способом.

К неформальным элементам закупочной деятельности относятся нормы и
правила незафиксированные в официальных документах, к таким можно отнести устные
договоренности между поставщиками товаров (работ, услуг) между заказчиками по
вопросам поставок товаров, выполнением работ, оказанием услуг, телефонные
переговоры и совещания по проведению закупочной деятельности без оформления документации.

Следует отметить, что в настоящее время практика неформальных
элементов закупочной деятельности постепенно устаривает и переходит к
формальным элементам.

Роль неформальных элементов в организации закупочной деятельности
является не значимой, так как не позволяет оценить планирование, организацию и
результаты проведенных закупок.

Отдельным институтом в закупочной деятельности рассматривается институт
координации и контроля закупочной деятельности, который определяет основные
задачи и обеспечивает функции контроля и координирования организации закупок.
На уровне субъектов Российской Федерации к институтам контроля и координации
закупочной деятельности относятся  контрольные
органы в сфере закупок (контрольные инспекции, отделы при органах
исполнительной власти, контрольно-счетные палаты, прокуратура), координация
закупочной деятельности осуществляется уполномоченными органами, такими как
департаменты по закупкам, центры закупок, отделы закупочной деятельности,
контрактными управляющими и специалистами в сфере закупок.

Безусловно,  определяющим
фактором  является реформирование на
региональном и местном уровнях власти 
уполномоченных органов, осуществляющих закупки.

Реформирование уполномоченных органов, осуществляющих закупки
позволяет более детально проводить исследование применение методологических
принципов в организации закупочной деятельности, позволяет рассмотреть эффект
от данного вида преобразований.

Одним из примеров реформирования указанных органов является
реорганизация с целью экономии бюджетных средств департаментов по закупкам и
создание центров государственных закупок. С позиции институционального подхода
внесены изменения в  организационную и
функциональную структуру, сокращены должности государственных гражданских
служащих  с введением должностей
служащих, изменение в функциональной структуре заключается в проведении
процедур закупок по заключенным соглашениям с муниципальными районами
(городскими округами и прочими заказчиками).

Кроме того, институциональные преобразования направлены на
упорядочивание процессов управления  и
иерархии подчиненности специалистов в сфере закупок региональным и федеральным
органам власти.

В части организации хозяйствующих субъектов следует отметить, что
рассмотрение институциональных процессов в организации закупочной деятельности
подразумевает усилие значимости конкуренции между поставщиками (исполнителями,
подрядчиками) услуг основываясь на исполнении формальных и неформальных
элементов в сфере закупок. Конкуренция со стороны поставщиков будет являться
результатом эффективности. Эффективность закупочной деятельности определяется
финансовой обеспеченностью закупок и уровнем удовлетворенности человеческих
потребностей.

Таким образом, рассматривая процессы организации закупочной
деятельности можно определить следующие структурные элементы:

• заказчики товаров, работ, услуг;
• поставщики товаров, работ, услуг;
• неформальные элементы закупочной деятельности;
• формальные элементы закупочной деятельности;
• уполномоченные учреждения по проведению и выбору поставщиков товаров, работ, услуг;
• контролирующие и координирующие органы в сфере закупок.

Отдельным вопросом при рассмотрении институциональных
элементов следует рассмотреть риски, возникающие в процессе организации
закупочной деятельности.

Риски, возникающие в процессе организации
закупочной деятельности можно структурировать на экономические, социальные
(общественные) и документационные.

Экономические риски связаны, прежде всего,
с заключением государственных (муниципальных) контрактов или договоров с
хозяйствующими субъектами без снижения начальной (максимальной) цены
контрактов, наличием штрафов (пеней, неустоек) за невыполнение договорных
обязательств, принятие финансовых обязательств без обеспечения
платежеспособности учреждения вследствие возникновение просроченной
кредиторской задолженности.

Социальные (общественные) риски связаны с
не удовлетворением общественных потребностей вследствие проведения закупочной
деятельности, например, не обеспечение различных социальных групп медицинскими
препаратами, продуктами питания и др. Не удовлетворение общественных
потребностей  также связано с нарушением
сроков поставок товаров (работ, услуг).

Документационные риски связаны с
правильностью оформления аукционной, финансовой и бухгалтерской отчетности по
результатам проведенных закупок.

Все перечисленные риски могут быть
образованы одновременно.

Минимизация финансовых потерь по результатам
закупочной деятельности является одним из факторов повышения рентабельности
процедур  в сфере закупок.

Заключение

Рассмотрение применения институционального
подхода в организации закупочной деятельности  определило взаимодействие социальных, экономических
и политических институтов.

Теоретическая значимость исследования
заключается в определении позиций институционального взаимодействия институтов
закупок с другими институтами экономической системы.

Программой исследований в перспективе считается
рассмотрение системного подхода в организации процессов закупки для
государственных и муниципальных нужд.

Библиографический список

1. Акимов Н. А., Сергеев В.Е. Организационное
   прогнозирование как одно из условий развития контрактной системы в сфере
   закупок // Фундаментальные исследования. 2014. № 9–6. С. 1274–1277.
2. Гоц Е.В. Revisiting the question of the mechanism of civil
   legal protection of the rights of participants of the contract system in the
   sphere of procurement of goods, works, services for provisioning governmental
   and municipal needs // Современный юрист. 2018. № 3 (24). С. 93–101.
3. Криуле Е.Г., Терещенко В.В. Необходимость
   развития методологии управления результатами интеллектуальной деятельности,
   обусловленная вводом в действие Федерального закона от 05.04.2013 г. № 44–ФЗ «О
   контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для государственных и
   муниципальных нужд» // Межотраслевая муниципальная служба. 2014. № 4. С. 31–37.
4. Тараскина А.В., Дубская Е.С. Аудит в сфере
   закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных
   нужд как метод оценки их эффективности // Финансы и кредит. 2015. № 16 (640).
   С. 50–59.
5. Шмелева М.В. Теоретико-методологические
   основы государственных (муниципальных) закупок: монография. – Москва:
   Издательство «Юрлитинформ». 2018. 224 с.
6. Cassady
   R.J. Auctions and Auctioneering. – Berkeley and Los Angeles: University of
   California Press, 1967.

References

1. Akimov N. A., Sergeev V.E. Organizational
forecasting as one of the conditions for the development of a contract system
in the field of procurement // Fundamental Research. 2014. No. 9–6. p.
1274-1277.

2. Gots E.V. Revisiting the question of the mechanism
of civil legal protection of the rights of participants of the contract system
in the sphere of procurement of goods, works, services for provisioning
government and municipal needs // Modern Lawyer. 2018. No. 3 (24). p. 93-101.

3. Criule EG, Tereshchenko VV The need to develop a
methodology for managing the results of intellectual activity, due to the
enactment of Federal Law dated 05.04.2013 No. 44 – ФЗ “On the contract system
in the field of procurement of goods, works, services for state and municipal
needs” // Interbranch municipal service. 2014. No. 4. p. 31–37.

4. Taraskina A.V., Dubskaya E.S. Audit in the field of
procurement of goods, works, services to ensure state and municipal needs as a
method of evaluating their effectiveness // Finance and Credit. 2015. No. 16
(640). p. 50–59.

5. Shmeleva M.V. Theoretical and methodological
foundations of state (municipal) procurement: a monograph. — Moscow: Publishing
House «Yurlitinform». 2018. 222 p.

6. Cassady R.J.
Auctions and Auctioneering. – Berkeley and Los Angeles: University of
California Press, 1967.

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10252

ДИВЕРСИФИКАЦИЯ
КАК ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ

DIVERSIFICATION AS AN INVESTMENT PORTFOLIO RISK MANAGEMENT TOOL

Беширов Мурад Джамалович, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Россия, г. Москва, e-mail: beshirovmurad1@gmail.com

Beshirov Murad
Djamalovich, Financial university
under the Government of the Russian Federation, Russia, Moscow

Аннотация. В рамках статьи рассмотрен эффект диверсификации
как инструмент управления рисками инвестиционного портфеля. Будучи одной из
основных характеристик деятельности любой компании, инвестиционной портфель
оказывает значительное влияние на перспективы предприятия в будущем, его
конкурентоспособность и финансовую стабильность. В статье автором в качестве
прокси показателя инвестиционной привлекательности предложено использовать
коэффициент соотношения рыночной и балансовой стоимости компании, так как более
высокое его значение говорит инвестору о ценности предприятия. В исследовании
приведен эффект диверсификации, а также доходности, размера, финансового
рычага, ликвидности, стадии жизненного цикла и индустрии на инвестиционную
привлекательность. Автором были решены задачи, связанные с изучением практики
использования современных инвестиционных финансовых инструментов на примере
ETF. Установлено, что на сегодняшний день насчитывается около 6548 биржевых
фондов с общей суммой активов свыше 5 трлн долл. При этом наибольший удельный
вес фондов ETF приходится на США и Европу, количество фондов в данных странах
наибольшее, в совокупности на эти территории приходится 55% всех фондов ETF. В
статье проведено сравнение теоретических аспектов корпоративной диверсификации
на развитых и развивающихся финансовых рынках. Работа
основана на структурном подходе и позволяет сделать выводы о значимости этой
стратегии.

Ключевые
слова: диверсификация; инвестиционная
привлекательность; инвестиционный портфель; рыночная стоимость; жизненный цикл;
финансовые инструменты; риски инвестиционного портфеля.

Summary. The article considers the
effect of diversification as an instrument for managing the risk of an
investment portfolio. Being one of the main characteristics of the activities
of any company, the company’s investment portfolio has a significant impact on the
future prospects of the company, its competitiveness and financial stability.
In the article, the author proposes to use the coefficient of the ratio of the
market and book value of the company as a proxy indicator of investment
attractiveness, since its higher value tells the investor about the value of
the company. The study presents the effect of diversification, as well as
profitability, size, financial leverage, liquidity, stage of the life cycle and
industry on investment attractiveness. The author solved the problems
associated with the study of the practice of using modern investment financial
instruments using the example of ETF. It has been established that today there
are about 6548 exchange-traded funds with a total assets of more than $ 5 trillion.
At the same time, the largest share of ETFs is in the USA and Europe, the
number of funds in these countries is the largest, together these territories
account for 55% of all funds ETF. The article is based on a structural
approach, a comparison of the theoretical aspects of corporate diversification
in developed and developing markets is carried out and allows us to draw
conclusions about the significance of this strategy in financial markets.

Keywords: diversification, investment
attractiveness, investment portfolio, market value, life cycle, financial
instruments, investment portfolio risks.

Цель (Object):
Целью статьи является оценка относительной важности диверсификации финансовых
инструментов на рынке ценных бумаг и других факторов, определяющих управление
рисками инвестиционного портфеля.

Методы (Methods):
Методологический инструментарий исследования представлен методами научного
познания, использованными при написании статьи: контент-анализ (изучение
научной литературы и статистической отчетности), экономический анализ, методы
математической статистики

Результаты (Findings): Ключевым этапом аналитической части исследования
стал анализ эффективности использования ETF как финансового инвестиционного
инструмента диверсификации в управлении рисками инвестиционного портфеля.
Анализ проводился в сравнительной форме и был направлен на оценку
результативности использования ETF в России и за рубежом. Предварительно
отметим, что для анализа эффективности использования ETF требовались
информационно-аналитические данные, содержательно описывающие различные аспекты
практики инвестирования в ETF. При проведении анализа было обнаружено, что для
мирового рынка ETF присутствует множество статистической отчетности, тогда как
для российского рынка она практически отсутствует. Причина этого видится в
большей распространенности самой практики использования ETF за рубежом и закономерно
большим объемом информационных данных, выпускаемых для инвесторов различными
информационно-аналитическими агентствами и обозревателями. В России
информационно-аналитическое обеспечение рынка ETF остается низким, что
затрудняет проведение анализа.

Выводы (Conclusions): Сделан вывод о высокой результативности развитых
зарубежных рынков ETF и низкой эффективности российского рынка в
результате анализа сопоставимых параметров.

Также установлено, что
между стратегией диверсификации продукции и эффективностью фирмы на российском
рынке существует нелинейная квадратичная связь и что российские компании,
выходящие на внешний рынок и имеющие стабильные политические связи, могут успешно
конкурировать за распределение ресурсов внутри страны и расчитывать на премию
за диверсификацию.

Введение

Диверсификация
компаний, наличие различных финансовых и нефинансовых компонентов требуют
надежного и комплексного подхода к принятию инвестиционных решений. В этой
ситуации инвестиционная привлекательность ставится на первый план. С быстрым
развитием финансового сектора привлекательность предприятий стала определяться
различными компонентами. Однако их влияние не одинаково на разных рынках или в
разных странах.

Влияние
корпоративной диверсификации на эффективность фирмы остается спорным вопросом.
Стратегию диверсификации можно рассматривать как процедуру снижения рисков в
период финансовых спадов в экономике, потому что применяется минимизация одного
отдельного бизнеса или влияние географического сегмента на работу всей
компании. В этом смысле фирма может потенциально извлечь выгоду из этой
стратегии и увеличить или, по крайней мере, не потерять свою ценность на рынке.

Многие
исследователи стремились установить связь между эффективностью фирмы и его
бизнес-стратегия. Наиболее важные результаты были получены как отечественными
исследователями ( Авакян А.Р., Алексеев С.С., Анесянц С.А., Бердникова Т.Б.,
Бровкова В.А., Газалиев М.М., Зверев В.А., Килячков А.А., Поляк Г.Б., Лялин
В.А., Маренков Н.Л., Николаева И.П., Гайсина Д.Ф., Олейник А.Н.),так и
зарубежных (Кейнс Дж.М., Фридман М., Коуз Р., Беренс В., Бригхэм Ю., Кендалл
М., Мински Х., Найман Э., Шарп У.).

 В данных работах исследована сущность рынка
ценных бумаг, его участники и проблемы, обоснованы ключевые направления
развития отдельных финансовых инструментов. 
В зарубежных исследованиях рассматриваются в основном финансовые
коэффициенты фирм, тогда как в России значительный интерес представляет
привлекательность регионов. Кроме того, эффект диверсификации был мало изучен
для российских предприятий, а исследования зарубежных рынков проводились много
лет назад.

Более
того, теория утверждает, что диверсификация подразумевает увеличение стоимости,
а также эффект снижения стоимости. Но, несмотря на широкое освещение в научной
литературе, эффект диверсификации как инструмент управления рисками
инвестиционного портфеля, раскрыт поверхностно и по-прежнему нуждается в более
детальной проработке.

Основная
часть

В
условиях текущей развивающейся российской рыночной экономики компании стремятся
к устойчивому потоку инвестиций, которые направлены на развитие фирм,
расширение и модернизацию производства, а также на технологические и товарные
инновации. Привлечение инвестиций в надлежащем измерении является следствием
слаженной работы фирмы по повышению инвестиционной привлекательности.

Существует
целый ряд работ, в которых рассматриваются стимулы для диверсификации на разных
рынках и приведенная оценка корпоративной эффективности. Прежде всего, нам
необходимо определить, каковы потенциальные различия между развивающимися и
развитыми рынками и почему они возникают. Мы начнем со стимула для
диверсификации в различных экономических условиях (то есть уровня развития
страны)

Исследователи
выделяют следующие группы стимулов для диверсификации на разных рынках [2,
с. 187]:

1.
Внешние (институциональные) причины диверсификации. На развитых рынках капитала
институциональная среда очень развита и сложна, есть много правовых ограничений
для развития компаний и сильной конкуренции. Это представляет собой барьер для
межотраслевой (несвязанной) диверсификации и значительно увеличивает затраты
компаний, которые решили расширяться. По этой причине связанная с этим
диверсификация чаще наблюдается на развитых рынках капитала. В теоретической
литературе показано, что связанная с этим диверсификация превосходит
несвязанную диверсификацию, поскольку в первом случае затраты на диверсификацию
ниже, а преимущества двух стратегий диверсификации схожи [5,
с. 91].

2.
Внутренние или ресурсные причины. Компании, работающие на развитых рынках,
имеют неограниченный доступ к общим ресурсам. Следовательно, наличие только
общих ресурсов не позволяет компании успешно конкурировать на рынке, поскольку
любая фирма имеет равный доступ к ресурсам. Единственный способ, позволяющий
компании занять лидирующие позиции, — это разработка собственной специфической
фирмы.

Компании
развитых рынков имеют тенденцию к диверсификации, в то время как фирмы из стран
с развивающейся экономикой применяют несвязанную стратегию диверсификации из-за
институциональных ограничений и конфликтов между агентствами. Далее представим
эмпирическое доказательство упомянутой разницы и сделаем вывод, существует ли
реальная разница или нет.

Развитые
рынки характеризуются более дорогими ресурсами и более высокими издержками
производства по сравнению с развивающимися странами. Компании, работающие на
развитых рынках, как правило, имеют уникальное ценностное предложение для своих
клиентов (как мы уже говорили ранее, компания может быть конкурентоспособной на
развитом рынке только в этом случае, поскольку наличие стандартного набора
товаров и услуг не является гарантией успеха из-за общей доступности всех общих
ресурсов). Компании должны постоянно поддерживать высокий уровень обслуживания
и защищать свой уникальный статус [1, с. 129]. Это
создает сильное напряжение и провоцирует конкурентную борьбу на рынке. В этом
случае международная диверсификация на развивающиеся рынки позволяет компании
получить новый рынок, который еще не был перегружен сильной конкуренцией со
стороны местных компаний. Кроме того, перевод части продукции на новый рынок
позволяет компании сократить расходы и получить выгоду от эффекта масштаба. Эта
гипотеза подтверждается результатами Gomes, L. и Ramaswamy, K. (1999), которые
обнаружили на выборке в США, что растущий уровень многонациональности приносит
более высокие результаты деятельности фирмы, однако ограничивается определенным
моментом, после которого расходы, связанные с дальнейшая диверсификация
перевесит свои преимущества. То есть существует нелинейная зависимость между
международной диверсификацией и производительностью [1,
с. 128].

Выход
компаний из развитых стран на развивающиеся рынки является стратегией
внутрирегиональной диверсификации. Мы предполагаем, что эта стратегия более
выгодна для этих компаний, поскольку она помогает минимизировать конкуренцию и
экономить ресурсы. Чтобы поддержать этот факт, Qian et al. (2019) в своей
статье проанализировали деятельность американских компаний с 2010 по 2019 гг.
На основании перекрестного анализа они обнаружили, что рентабельность
внутрирегиональной диверсификации выше, чем межрегиональной, но потенциал роста
отдачи от обеих диверсификаций  ограничен.
Это означает, что существует нелинейная (или, точнее, квадратичная) связь между
географической диверсификацией и эффективностью фирмы.

Конкурентная
борьба заставляет компании с развитых рынков создавать отличительные черты,
чтобы создать положительный образ своего товара в глазах потребителей на любых
рынках. Самый эффективный способ выделиться на фоне конкурентов в отрасли —
создать собственный бренд и укрепить ассоциативную модель поведения в сознании
потребителей. Активный маркетинг и расширение ассоциативных действий, связанных
с брендом компании (диверсификация бренда), позволяют сформировать долгосрочное
восприятие компании потребителями и укрепить позиции на всех рынках присутствия
фирмы. Поэтому мы ожидаем, что диверсификация бренда окажет позитивное
сдерживающее влияние на отношения многонациональности и эффективности на
развитых рынках. Чтобы поддержать эту идею, Kyung Ho Kang и Seoki Lee (2014)
установили связь между географической диверсификацией, диверсификацией бренда и
эффективностью фирмы на основе индустрии жилья в США. Они обнаружили, что
существует положительное влияние географической диверсификации на результаты
деятельности фирмы.

Исследователи
сходятся во мнении, что поведение фирм в разных отраслях значительно
различается, и в результате фирмы используют разные стратегии развития (некоторые
из них остаются сосредоточенными на текущем рынке, некоторые осуществляют
диверсификацию продукции, а некоторые выходят на новые рынки). Это связано с
тремя наиболее важными характеристиками отраслей, а именно: частотой,
интенсивностью и неопределенностью (М. Кнехт, 2013). Частота показывает
изменчивость условий окружающей среды. В отрасли с высокой частотой компаниям
необходимо непрерывно приспосабливаться к изменяющимся внешним условиям, а
именно к тому, чтобы адаптировать свой продукт и рыночное предложение к новым
потребностям своих текущих клиентов и к изменяющимся технологиям производства
конкурентов. Другими словами, быстрорастущие отрасли создают препятствия для
постепенного развития компаний и требуют постоянного мониторинга рынка.

В
инвестиционном процессе ценные бумаги играют огромную роль. Денежные накопления
юридических и физических лиц с помощью ценных бумаг преобразуются в
материальные предметы, оборудование или технологию. Каждый отдельный вид ценных
бумаг занимает конкретное место, выполняя при этом свою особую специфическую
функцию. В теориях экономического роста главным фактором, определяющим
интенсивность экономического процесса, были и остаются инвестиции. Модернизация
и перестройка экономики невозможны без развитого механизма привлечения
инвестиционных ресурсов. Существующий уровень инвестиций в России является
недостаточным для удовлетворения текущих потребностей отечественной экономики в
свободных денежных средствах, а тем более устойчивого, инновационного развития
производства. Во многом это объясняется недостаточной эффективностью
использования современных финансовых инструментов, в числе которых – ETF,
зарекомендовавшие себя в практике зарубежного инвестирования как эффективный и
сравнительно безопасный инструмент диверсификации, но до сих пор получивший
малое распространение в России.

Результаты
исследования

Для структуризации анализа и получения наиболее объективных выводов была сформирована система критериев, дифференцирующая направления анализа по конкретным направлениям (таблица 1). Выделение критериев проводилось на основе систематизации тех характеристик ETF, которые в научных исследованиях подчеркиваются как важнейшие экономические и инвестиционные свойства ETF.

Согласно данным, представленным в таблице, всего выделено пять
критериев, в совокупности характеризующих эффективность использования ETF как финансового инструмента
фондового рынка: уровень капитализации национального рынка ETF, особенности ETF с точки зрения комиссий и
доходности, доверие целевой аудитории к ETF как финансовому инструменту, результативность
продвижения ETF.

Каждый критерий анализа оценивается по трехбалльной шкале, где оценка 1
означает низкую результативность той или иной характеристики ETF, заложенной в основу
критерия, а оценка 3 – высокую результативность. Минимально возможное
количество баллов по итогам оценивания – 5 баллов, максимально возможное – 15
баллов. При получении итоговой оценки в 5-8 баллов констатируется низкая
результативность ETF, от
9 до 12 баллов – средняя результативность, от 13 до 15 баллов – высокая результативность.

Рассмотрим результаты проведенного анализа по каждому критерию.

Критерий №1: уровень капитализации рынка ETF.

Первый критерий анализа обращен к оценке уровня капитализации рынка ETF. Общая капитализация
мирового рынка ETF по
состоянию на 2019 год оценивается свыше 5,6 трлн. долл. Уровень капитализации
развитых рынков ETF,
например, американского рынка, достигает 4 трлн. долл.

Россия традиционно отстает от мировых трендов, однако
ETF фонды представлены и российскими компаниями. В сравнении с мировой
индустрией капитализация небольшая – 267,9 млн долл., т.е. 0,00746% от общего
объема биржевых фондов.

Критерий №2: ETF для инвесторов с точки зрения
комиссий.

При использовании ETF как финансового инструмента инвесторы сталкиваются с комиссиями двух типов. Во-первых, это комиссии за управление. Комиссия указывается в процентах от СЧА (Сумма чистых активов) за годовой интервал, но взимается ежедневно, пропорционально периоду владения акциями фонда. Во-вторых, это комиссия, которую инвестор уплачивает брокеру при совершении сделок купли/продажи с ETF. Комиссии за управление фондами на Московской бирже выше, чем у фондов, торгующихся на биржах Европы или США. С другой стороны, комиссии отечественных ETF заметно ниже, чем у ПИФов. Для брокерских комиссий имеет место более индивидуальный характер, зависящий от политики самого брокера. Более того, у одних и тех же брокеров существуют разные тарифы обслуживания. В среднем, комиссия в «Финэкс» составляет 0,45-0,95%, а у компании ITI Group — 0,65 % [7]. На зарубежном рынке уже практикуют нулевую комиссию, но в среднем комиссия составляет 0,03-0,15% (рисунок 1).

Комиссии в российских фондах составляют в среднем около 1% в год.
Информация представлена в таблице 2.

Таким образом, сравнительный анализ комиссий при совершении операций купли / продажи с ETF в России и за рубежом свидетельствуют о большей экономичности зарубежных предложений.

В России уровень комиссий выше, но не оказывает существенного
препятствия для инвесторов, поскольку комиссии ПИФов значительно выше.

Критерий №3: ETF для инвестора с точки зрения доходности и рисков.

Доходность зарубежных ETF достаточно вариативна, однако сравнительный анализ обращен к оценке российского рынка ETF по сравнению с аналогичными рынками развитых стран, поэтому целесообразно отметить доходность американских ETF (таблица 3).

Данные, представленные в таблице, показывают, что доходность наиболее
капитализированных ETF за
рубежом достигает более 9%, большинство на уровне 5-6%.

Но важно понимать, что ETF отражают доходность совершенно разных
инвестиционных инструментов, со своими целями, сроком инвестирования, рисками и
пр. Соответственно, доходность разных ETF разная. При этом повышенная
доходность требует, как времени, так и умения спокойно переносить неизбежные
просадки. Средняя доходность американских ETF в режиме «risk-off» составляет около 8%, в режиме «risk on» — около 12%.

Рассмотрим ниже фонды ETF
Московской биржи. FXIT – акции компаний IT-сектора США, являются самым
ликвидным ETF на
сегодняшний день.

Вложение в отдельный сектор США – информационные технологии, т.е. 100% вложение в IT компании США. Портфель включает такие компании, как: Apple, Google, Microsoft, Intel, Visa, IBM, Cisco, Oracle (всего 91 компания). Характеристика ETF представлена в таблице 4.

FXIT ETF биржевой фонд на основе индекса MSCI USA IT, состоящий из акций компаний хайтек-сектора США. В портфель входит более 90 бумаг крупных IT компании США. Доходность FXIT представлена на рисунке 2.

Второй ETF по объему торгов на ПАО «Московская Биржа» — это ETF на золото (FXGD). Этот инструмент ликвидный, потому что он позволяет вложится в золото с минимальными издержками, без НДС. Инвестор получает цену золота, что и инвесторы в Лондоне или Цюрихе. Фонд строго следует за ценой золота. Характеристика ETF представлена в таблице 5.

Данный фонд, который ориентируется на индекс, основанный на цене золота LBMA Gold Price AM (USD). FXGD ETF торгуется на Московской бирже с сентября 2013 года. Доходность FXGD представлена на рисунке 3.

Далее рассмотрим ETF на облигации, а в частности фонд денежного рынка (FXMM) ETF на американские казначейские облигации с рублёвым хеджированием. Вложения в краткосрочные гособлигации США со сроком до погашения 1–3 месяца, самые надежные ценные бумаги в мире (рейтинг ААА). Более подробная характеристика представлена в таблице 6. Благодаря встроенному хеджированию, ETF не допускает просадок и у инвесторов есть возможность выйти в любой момент.

Стоимость акции фонда
денежного рынка FXMM выросла на 6,82% в рублях за 2019 год. Этот максимально
надежный фонд инвестирует в портфель краткосрочных облигаций/векселей
Казначейства США и получает дополнительную доходность за счет рублевого
хеджирования. Умеренное падение доходности по сравнение с прошлым годом связано
с плановым снижением ключевой ставки ЦБ России. FXMM – инструмент краткосрочного
размещения денежных средств, который может являться альтернативой размещению
средств на счетах до востребования.

Выводы

Проведенная оценка относительной важности диверсификации финансовых
инструментов на рынке ценных бумаг и других факторов, определяющих управления
рисками инвестиционного портфеля, показала, что перспективен инструмент ETF

Резюмируем полученные по критериям оценки в таблице 7. Результат развитых зарубежных рынков находится на высоком уровне и составляет практически абсолютный результат – 93,3% (высокая результативность). Российский рынок ETF демонстрирует гораздо более низкую эффективность в результате анализа сопоставимых параметров – 40%. Таким образом, проблемы развития российского рынка ETF установлены на операционном и средовом уровнях его функционирования. Операционные проблемы можно считать наиболее управляемыми, ввиду чего меры по их разрешению должны носить оперативный характер. Средовые проблемы следует разрешать в тесном взаимодействии всех субъектов рынка ETF, учитывая превалирующую роль проблем инфраструктурной сферы.

Таким
образом, по мере увеличения уровня диверсификации продукта рыночная оценка
компании будет расти, но эффект масштаба не будет достигаться сразу, а при
низком уровне диверсификации продукта будет наблюдаться дисконтирование диверсификации,
которое уменьшается и становится премией диверсификации с ростом инвестиций
компании. Это связано с тем, что при низком уровне диверсификации
трансакционные издержки и затраты на координацию бизнес-процессов высоки и не
позволяют компании реализовать эффект масштаба. Таким образом, существует
нелинейная квадратичная связь между стратегией диверсификации продукции и
эффективностью фирмы на российском рынке.

Говоря
о международной диверсификации, важно отметить, что большинство публичных
компаний США имеют доступ к международным рынкам, а именно реализуют стратегию
международной диверсификации, но большая часть их деятельности по-прежнему
ориентирована на местный рынок.

Выход российских компаний
на внешний рынок тесно связан с политической ситуацией в стране и внешней
политикой правительства. Это связано с тем, что в развивающихся странах
механизмы управления бизнесом связаны с личными сетями менеджеров и владельцев
фирм, однако эти характеристики стран не включены в модель и их довольно сложно
оценить. Поэтому предполагаю, что российская компания, которая выходит на
внешний рынок и имеет стабильные политические связи может успешно конкурировать
за распределение ресурсов внутри страны. Это дает рынку возможность оценить эту
компанию как более финансово устойчивую и создает премию за диверсификацию.

Список литературы

1. Балакин, И.А. Особенности инвестиционного пая биржевых паевых инвестиционных фондов [Текст] / И.А, Балакин, Н.В. Огорелкова // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики: российский и зарубежный опыт. – 2019. – N 21. – С. 128-132.
2. Балакин, И.А, Развитие биржевых паевых инвестиционных фондов в России [Текст] / И.А. Балакин // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики : российский и зарубежный опыт. – 2019. – N 3 (22). – С. 187-191.
3. Берзон, Н.И. Рынок ценных бумаг [Текст] : учебник для академического бакалавриата / под общей редакцией Н.И. Берзона. – Москва : Издательство Юрайт, 2019. – 514 с.
4. Дусь, Н.С. Перспективы развития ETF в России [Текст] / Н.С. Дусь // WORLD SCIENCE: PROBLEMS AND INNOVATIONS. – 2018. – С. 56-59.
5. Никитина, О.Ю. Роль инвестиций в экономике [Текст] / О.Ю. Никитина, Н.А. Журина // Современные проблемы науки, технологий, инновационной деятельности. – 2017. – N 6. – С. 91-93.
6. Сайбель, К.Ю. Влияние финансовой грамотности населения на развитие российского рынка ценных бумаг [Текст] / Н.Ю. Сайбель, А.В. Ковальчук // Вестник Российского университета дружбы народов. — 2018. — N 2. — С.306-308.
7. Самуэльсон, П. Экономика [Текст] : пер. с англ. / П. Самуэльсон, В. Нордхаус. – Москва : «Бином», «Лаборатория Базовых Знаний», 1997. – 800 с.
8. Скибенко, С.А. ETF и взаимные инвестиционные фонды: сравнительный анализ инвестиционных перспектив [Текст] / С.А. Скибенко // Образование и наука в России и за рубежом. — 2019. — N 11 (59). — С. 37-41.
9. Сопоева, И.А. Инвестиции и инновации в перспективные биржевые фонды [Текст] / И.А. Сопоева // Современные научные исследования и разработки. – 2018. – N 10 (27). – С. 1122-1124.
10. Теплова, Т.В. Риски и вызовы индустрии ETF [Текст] / И.А. Теплова / Управленческий учет и финансы. — 2019. — N 1. — С. 10-24.
11. Биржевые инвестиционные фонды ETF (Сбербанк). [Электронный ресурс] URL:https://www.sberbank.ru/ru/person/investments/broker_service/selfinvest/etfdot.ru (дата обращения: 01.04.2019).
12. Обзор российских биржевых фондов – ETF 2019. [Электронный ресурс] URL: https://rostsber.ru/publish/stocks/bpif.ru (дата обращения: 03.10.2020).
13. Сайт Международной инвестиционной группы компаний Aliance-IT. [Электронный ресурс] URL: http://aliance-it.ru (дата обращения: 02.04.2020).
14. Становление первых индексных фондов и ETF. [Электронный ресурс] URL: https://legalforex.ru/pervye-indeksnye-fondy-i-etf-istoriya-stanovleniya-i-razvta.ru (дата обращения: 04.04.2020).

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10251

ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ РЫНКА ПРОДАЖ
ТЕХНОЛОГИИ «УМНЫЙ ДОМ»

FEATURES OF FORMATION OF THE
MARKET OF TECHNOLOGIES «SMART HOME»

Егоров Дмитрий
Михайлович, Дальневосточный федеральный университет, кафедра инноватики, качества,
стандартизации и сертификации

Шкарина Татьяна
Юрьевна, к.э.н.
доцент, зав. кафедрой, Дальневосточный федеральный университет, кафедра инноватики,
качества, стандартизации и сертификации

Yegorov Dmitry Mikhailovich, Far Eastern Federal University, Department of
innovation, quality, standardization and certification

Shkarina Tatyana Yuryevna, PH D. Associate Professor, Head of Department Far Eastern Federal University, Department of innovation, quality, standardization and certification

Аннотация. Объектом
исследования работы является проект технологии «Умный дом». Цель работы – выявить
особенности формирования рынка продаж технологии «Умный дом» в России. В статье
дано краткое понятие технологии «Умный дом». Структурированы особенности формирования
рынка продаж технологии «Умный дом» в России. Сформулированы отличительные
особенности продаж технологии «Умный дом» в России по сравнению с другими
странами. На основе исследования потребительских предпочтений, сформулированы
запросы рынка, характерные для России при продаже подобных технологий. Далее
провелось анкетирование в Приморском крае на предмет заинтересованности людей
технологией «Умный дом». Проанализировав результаты анкетирования, составлены и
предложены основные способы продаж с учетом предпочтений потребителей.
Систематизированы данные по присутствующим компаниям на рынке России.
Систематизированы данные по присутствующим технологиям на рынке России. Проанализированы
существующие предложения на рынке и сделаны выводы. В заключении составлены
общие выводы по исследованию.

Summary. The object of research is the project of «Smart
home» technology. The purpose of the work is to identify the features of
the formation of the sales market for Smart home technology in Russia. The
article gives a brief concept of «Smart home» technology. Features of
the formation of the Smart home technology sales market in Russia are
structured. Distinctive features of sales of Smart home technology in Russia in
comparison with other countries are formulated. Based on the research of
consumer preferences, the market requests typical for Russia when selling such
technologies are formulated. Then a survey was conducted in the Primorsky territory
on the subject of people’s interest in the «Smart home» technology.
After analyzing the results of the survey, the main methods of sales are
compiled and proposed, taking into account the preferences of consumers.
Systematized data on companies present in the Russian market. Systematized data
on the present technologies in the Russian market. The existing offers on the
market are analyzed and

Ключевые слова: умный дом, технологии, рынок, компания, statista.

Keywords: smart home, technology, market, company, statista.

В настоящее время, в
условиях бурно развивающихся информационно-коммуникационных технологий, техники и науки, а также
повсеместного внедрения инновационных технологий, технология «Умный дом»
является объектом потребления и продаж и становится неотъемлемой частью рынка. Так
стоит ли утверждать, что «Умный дом» является инновационной технологией? Безусловно
да, т.к. одно из максимально развивающихся направлений технологий – это
«Интернет вещей», а «Умный дом» – его особенно приоритетная сфера. Возможность
совокупно решить вопрос автоматизации интеллектуальной системы, освобождение
большого количества времени – это ведет к улучшению качества жизни и делает ее
еще боле благоустроенной. Технология «Умный дом» не исследована полностью и
решение новых проблем в данной области дает возможность к улучшению.

Умный
дом – это жилое помещение, оснащенное комплексом взаимодействующих систем,
которые предугадывают и реагируют на потребности жителей. Тем самым, этот
комплекс работает над повышением комфорта, удобства, безопасности (системы
видеонаблюдения, сигнализации, оповещение частных охранных предприятий или
правоохранительных органов с помощью различного специализированного
оборудования и т.д.), а также обеспечивает эко использование ресурсов [1].

Целью
исследования является выявление особенностей формирования рынка продаж технологии
«Умный дом» в России.

Специфика
российской рыночной экономики способствует тому, что продвижение технологии
«Умного дома» в нашей стране существенно отличается от продвижения подобных
услуг на европейских рынках по ряду причин:

1. В России набирают популярность технологии
   «Умный дом», которые образовывают комплексную систему. Эта система реагирует на
   движение, звуки, распознавание людей, предметов и животных, на изменение параметров
   микроклимата. В Европе широко применяются автоматизированные домашние системы –
   технологии, направленные на энергосберегательный образ жизни;
2. В России на первый план выходит комфорт
   (мультирум, раздельный климат-контроль во всем доме, качественная аудиосистема
   и т.д.). Европа ценит различные приборы, которые направлены на экономию (контролируются
   всевозможные потребляемые ресурсы);
3. В российских реалиях установка технологий
   «Умный дом» индивидуальна. Европа в свою очередь использует готовый
   проект. 

Общими
тенденциями формирования рынка «Умныйдом» является продажа сетевых устройств и сопутствующих
услуг, которые обеспечивают домашнюю автоматизацию для частных конечных
пользователей (B2C). Рассматриваются устройства, которые подключены прямо
или косвенно через так называемый шлюз к Интернету. Их основными целями
являются контроль, мониторинг и регулирование функций в частном домашнем хозяйстве. 

Дистанционное
управление и мониторинг отдельных устройств и, если применимо, их прямая связь
друг с другом (Интернет вещей), является важным компонентом интеллектуальной
домашней автоматизации. Поэтому, также учитываются услуги, которые
необходимы для обслуживания или контроля домашней сети, например, плата за
подписку на управляющие приложения или услуги внешнего мониторинга.

Устройства,
основной функцией которых не является автоматизация или дистанционное
управление бытовой техникой, например, смартфоны и планшеты, сюда не
входят. Точно так же устройства, которые относятся к домашнему соединению
и дистанционному управлению только в ограниченной степени, такие как умные
телевизоры, также не включены. 

В процессе
исследования был проведен анализ тенденций развития рынков технологии «Умный
дом». Основные данные взяты из следующих групп источников:

1. Статистические
   агентства: Росстат, Eurostat и пр.;
2. Аналитические агрегаторы: Statista, Reportlinker, Direcinfo и пр;
3. Данные интернет
   ресурсов.

Анализ
показал, что рынок отрасли «Умный дом» является лишь небольшой частью рынка М2M. США занимает лидирующие позиции в области внедрения
и продажи продуктов категории «Умный дом» и составляет 33,2 % домохозяйств в
2019 году, а к 2023 году ожидается 53,9 %.

Российский рынок по сравнению с рынком США находится на этапе зарождения. Проникновение домохозяйств в 2019 году составило 2,8 %, а к 2023 году ожидается их увеличение до 10,7 %. Количество умных домов составляет 1,5 млн устройств на 2019 год, а доход равен 609 млн. долларов. Ожидается, что годовой темп роста выручки составит 40,4 %, это приведет к увеличению объема рынка на 2367 млн. долларов к 2023 году. Общая выручка на рынке «Умный дом» в 2019 году составила 71629 млн. долларов. Ожидается, что годовой рост выручки составит 20,7 %, что приведет к увеличению объема рынка на 151 955 млн. долларов к 2023 году. Проникновение домохозяйств составляет 7,7 % в 2019 году и, как ожидается, достигнет 18,1 % к 2023 году. Таким образом наблюдается общая тенденция роста. Результаты анализа представлены на рисунках (1 – 4).

Для
вывода на рынок сложных комплексных систем управления жилищем, необходимо определится
с целевой аудиторией потенциальных потребителей и выделить те потребительские
сегменты, предложение услуг для которых будет приносить большую долю прибыли, а
затраты на продвижение проекта будут оптимальными.

В ходе исследования были структурированы требования потребителей к системам «Умный дом» на примере Приморского края. Для проведения анкетирования, методом мозгового штурма при участии пяти экспертов были сформулированы три группы критериев, представленные в таблице 1.

Численность населения Приморского края на начало 2019 года составляет 1902718 человек, а Владивостокского городского округа 633144 человека. Чтобы позволить установить систему «Умный дом» доход должен составлять более 100 тыс/руб в месяц. По данным PrimaMedia, город Владивосток остается в пятерке областей с самой высокой платой за труд. 30 % населения получают свыше 100 тыс/руб в месяц – это 189943 человек. В анкетировании, путем интернета голосования, приняло участие 75977 человек из них 30390 заинтересовались интеллектуальным зданием. Оценка результатов проводилась методом статистической обработки по 5 бальной шкале, результаты которой представлены на рисунках 5 и 6 в виде радарных диаграмм.

Проанализировав
результаты анкетирования, составлены и предложены основные способы продаж с
учетом предпочтений потребителей:

1. Предложение
   комплексной услуги. Предполагает наличие подрядчика с учетом формирования
   индивидуального заказа. Предложение предлагает технические решения и
   дополнительные возможности. Данное решение предпочтительно в случаях, когда
   функционально система настраивается полностью под потребителя и является крайне
   надежной. Но по стоимости такое решение достаточно дорогое;
2. Предложение
   продукта или его отдельной составляющей. Данное предложение нацелено на
   потребителей, которым интересно самим экспериментировать с разными поставщиками
   и платформами. Достоинством данного решения является то, что любое техническое
   решение или сценарий можно придумать, установить, настроить, обслужить и
   поменять самостоятельно. Затраты осуществляются постепенно и не требуется
   привлечение внешних специалистов. Отрицательный момент – чаще всего это
   занимает долгое время и почти никогда не имеет завершенного решения для
   потребителя. Кроме того, не всегда созданная система будет обладать высокой
   безопасностью. При наличии необходимых навыков, зачастую просто не хватает
   времени самостоятельно настраивать систему «Умный дом»
3. Покупка готового
   решения. Самый удобный и понятный для большинства пользователей вариант. Данное
   решение привлекательно своей ценой и достаточно качественно, но в
   функциональном плане оставляет желать лучшего.

Для сопоставления требований и предложений на рынке был проведен анализ существующих предложений (Таблица 2 и 3).

Анализ показал, что основная часть компаний, занимающаяся продажей систем «Умный дом» расположена в Европейской части России. Из этого следует сделать вывод, что на Востоке страны технология «Умный дом» распространена слабо. Следует обратить на это внимание, так как спрос на технологию интеллектуального здания имеется.

Проанализировав
существующие предложения на рынке, можно сделать следующие выводы:

1. Все
   специализированные фирмы работают в основном в Московской области;
2. Основная часть
   рынка занята готовыми инженерными комплектами, которые помогают сделать дом
   «умнее»;
3. Готовые
   инженерные решения не дают полного функционала, но являются более дешевыми;
4. Установка
   полноценной системы «Умный дом», как услуги, в отдаленных регионах России будет
   проблематична, так как попросту отсутствуют фирмы, занимающиеся такими
   услугами;
5. Готовый продукт
   «Умный дом» можно приобрести в любом регионе России.

Нужно отметить, что отрасль развития цифровой экономики является достаточно перспективной и с каждым днем развивается. Особенно важным достоинством сегмента рынка, формируемого с технологиями Умный дом, выделяются высокая надежность внедряемого оборудования, его экологичность и возможность персонализации инженерных решений для каждого проекта системы. Слабая сторона – высокий уровень однообразия услуг, присутствующий в данном сегменте рынка. В заключении необходимо отметить тот факт, что каждая система «Умный дом» индивидуальна и настраивается полностью под желания и возможности потребителя.

Список литературы

1. Д.М. Егоров, Д.В. Закальский, Угрозы для
   информационной безопасности в системах умный дом, Электронный
   научный журнал «Вестник молодёжной науки России», выпуск №1 2019
2. https://visasam.ru/russia/goroda/zarplaty-vo-vladivostoke.html
3. https://www.gks.ru/
4. https://www.statista.com/
5. Обзор и прогноз рынка систем «Умный дом», 2015
6. О.Н. Лоднева, Е.П. Ромасевич, Анализ трафика
   устройств интернета вещей
7. Морозов Е.
   Интернет вещей и умный дом – что это такое. 6 марта, 2017.
8. Шкарина Т.Ю.,
   Набокова А.А., Чуднова О.А., Щеголва С.А., Сологуб Е.Ю. Управление качеством.
   Учебное электронное издание. Владивосток, ДВФУ, 2015
9. Крюкова А.А., Шматок К.О. ОСОБЕННОСТИ РАЗВИТИЯ
   КОНЦЕПЦИИ «УМНЫЙ ДОМ»: РОССИЙСКИЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ, Азимут научных
   исследований: экономика и управление, выпуск №3, 2019
10. Информационный портал: За рубежом – Интеллектуальный
    источник новостей [Электронный ресурс]. Режим доступа:
    http://zarubezhom.info/stati/umnyj-dom.html
11. Бонникова А.С., Красноухов И.В. «Умный дом» в
    России: перспективы развития технологической системы. Молодой ученый, выпуск
    №9, 2016
12. Информационный портал: Направление «УМНЫЙ ГОРОД»
    [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://gorodsreda.ru/upload/iblock/a16/1.-b.m.-g_i_g.pdf

УДК
338.012

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10250

СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ МОЛОЧНОГО СКОТОВОДСТВА СВЕРДЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ В КОНТЕКСТЕ ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

CURRENT STATE OF DAIRY CATTLE FARM OF SVERDLOVSK REGION IN THE CONTEXT OF FOOD SECURITY

Шарапова
Н.В., к.э.н., доцент, доцент кафедры менеджмента и
предпринимательства ФГБОУ ВО УрГЭУ

Шарапова
В.М., д.э.н., профессор, профессор кафедры бухгалтерского
учета и аудита ФГБОУ ВО УрГАУ

Пильникова
И.Ф., старший преподаватель кафедры бухгалтерского учета и
аудита ФГБОУ ВО УрГАУ

Sharapova N.V., Candidate of Economic Sciences, Associate
Professor, Associate Professor, Department of Management and Entrepreneurship,
Ural State University of Economics

Sharapova V.M., Doctor of Economics, Professor, Professor, Chair of
Accounting and Auditing, Ural State Agricultural University

Pilnikova I.F., Senior Lecturer, Department of Accounting and Audit,
Ural State Agricultural University

Аннотация.
Государственная аграрная политика в сфере развития молочного скотоводства
способствует обеспечению гарантированного уровня производства молока в объемах,
обеспечивающих достижения порогового уровня по удельному весу отечественного
молока, занимаемого в общем объеме товарных ресурсов внутреннего рынка (установлен
Доктриной продовольственной безопасности Российской Федерации), повышению
конкурентоспособности молока и молокопродуктов, повышению эффективности
производства молока. Государственная поддержка молочной отрасли включает как
федеральный, так и региональный уровни. Молочное скотоводство является ведущей
отраслью сельского хозяйства Свердловской области. Значительный вклад в
развитие молочного скотоводства Свердловской области внесла реализуемая с 2014
года программа «Развитие агропромышленного комплекса и потребительского рынка
Свердловской области до 2024 года». В программе установлены целевые показатели,
например, производство молока в сельскохозяйственных организациях, крестьянских
(фермерских) хозяйствах, включая индивидуальных предпринимателей, 2017 г. – 234,8
тыс. тонн, 2018 г. – 558,5 тыс. тонн. Фактически молока произведено в 2017 году
– 566 тыс. тонн, а в 2018году произошло увеличение и произведено молока 584 тыс.
тонн. Для обеспечения населения молоком и молокопродуктами в соответствии с
установленными рациональными нормами объем производства молока в Свердловской
области должен составлять 1402,6 тыс. тонн.

Summary. The state agrarian policy in the field of development
of dairy cattle breeding contributes to ensuring a guaranteed level of milk
production in volumes that ensure the achievement of the threshold level for
the share of domestic milk occupied in the total volume of commodity resources
of the domestic market (established by the Food Security Doctrine of the
Russian Federation), increasing the competitiveness of milk and dairy products,
increase milk production efficiency. State support for the dairy industry
includes both the federal and regional levels. Dairy cattle breeding is a
leading agricultural sector in the Sverdlovsk region. A significant
contribution to the development of dairy cattle breeding in the Sverdlovsk region
was made by the program «Development of the Agro-Industrial Complex and
Consumer Market of the Sverdlovsk Region until 2024», which has been
implemented since 2014. The program sets targets, for example, milk production
in agricultural organizations, peasant (farmer) enterprises, including
individual entrepreneurs, 2017 — 234.8 thousand tons, 2018 — 558.5 thousand
tons. In fact, milk was produced in 2017 — 566 thousand tons, and in 2018 there
was an increase and milk produced 584 thousand tons. To provide the population
with milk and milk products in accordance with established rational norms, the
volume of milk production in the Sverdlovsk region should be 1402.6 thousand
tons.

Ключевые
слова: молочное скотоводство, рациональные нормы потребления
молока, продовольственная безопасность, производство молока.

Key words: dairy cattle breeding, rational norms of milk
consumption, food security, milk production.

Агропромышленный
комплекс, в том числе молочнопродуктовый подкомплекс обеспечивает
продовольственную безопасность страны [3]. Не смотря на стратегическую важность
отрасли, сохраняются проблемы диспаритета цен в межотраслевом обмене,
недостаточен и уровень самообеспечения молоком и молочной продукцией граждан
страны. В последние годы наблюдается снижение показателей среднедушевого
потребления молочных продуктов, не соответствуют они и рациональным нормам
потребления молока [1,4].

В 2018 году по сравнению с 2014 годом производство товарного молока хозяйствами всех категорий увеличилось на 14,9% (рисунок 1).

В сельскохозяйственных
организациях в 2018 году по сравнению с 2014 годом производство товарного
молока возросло на 14,07%, произошло увеличение и в крестьянских (фермерских)
хозяйствах на 138,46%, но в то же время, в хозяйствах населения производство молока
сократилось на 8,51%.

В 2019 году по сравнению с 2014 годом потребление молока и молочных продуктов снизилось на 2 килограмма в год на душу населения (0,84%). Потребление продуктов ниже установленных рациональных норм на 27%.

Так, средний уровень
потребления молока и молочной продукции в России за последние пять лет снизился
на 4,18%. При этом, при этом следует отметить, что уровень потребления
молокопродуктов различен на территории страны. Например, уровень потребления
молочных продуктов и молока в Северо-Западном, Северо-Кавказском, Приволжском и
Сибирском федеральных округах выше среднероссийского уровня. В среднем
потребление молока по всем федеральным округам ниже, чем утвержденные
рациональные нормы потребления его на  30,
54%.

Анализируя уровень
потребления молока и молочных продуктов в Уральском федеральном округе,
отметим, что на душу населения произошло снижение на 2,87% за пять лет, и его
уровень составил в 2018 году – 88,65%. В Курганской и Свердловской областях
уровень потребления молочных продуктов выше среднероссийского уровня (102,62 %
и 104,37% соответственно).

В Свердловской области на долю животноводства в 2018 приходилось 79,8% произведенной продукции. В области насчитывается  более 81 тысячи голов коров. На долю молочного животноводства приходится 32 % от общей выручки от реализованной продукции. Производство молока увеличилось на 24811 тонн и составило более 584 тысяч тонн (рост на 4%). Производственная себестоимость молока при этом увеличилась на 2,3% и составила 20,01 рублей за килограмм. Рентабельность производства и реализации молока в регионе держится на уровне 12% с учетом субсидий (5,5% без учета субсидий). Структура себестоимости производства одного килограмма молока представлена на рисунке 2.

Наибольший удельный вес в
себестоимости производства молока занимают корма, что связано с высокой
закупочной стоимостью.

Цена реализации молока
снизилась с 26,80  до 23,80 рублей за
килограмм, что снижает экономическую эффективность производства и реализации
молока. Одновременно ужесточается конкуренция между
сельхозтоваропроизводителями и производителями продукции из сухого молока.

Вопросы обеспечения
продовольственной безопасности, доведения уровня потребления молока и молочных
продуктов до рационально обоснованных норм могут быть частично решены [5,6].
Основные барьеры, развития отрасли молочного скотоводства связаны с
недостаточным объемом государственной поддержки бюджетов всех уровней;
бюрократизация процесса получения субсидий; доступность субсидий не для всех
производителей молока.

Литература

1. Винничек Л.Б., Столярова Ю.В., Столярова О.А. Особенности организационно-экономических отношений в молочнопродуктовом подкомплексе Пензенской области // Региональная экономика: теория и практика. 2018. Т. 16. № 2 (449). С. 348-363.
2. Министерство агропромышленного комплекса и потребительского рынка Свердловской области [Электронный ресурс] – Режим доступа – URL: https://mcxso.midural.ru/
3. Сёмин А.Н., Шарапова В.М., Шарапова Н.В. Агропромышленный комплекс среднего Урала: проблемы функционирования и вектор развития / в сборнике: European Applied Sciences: challenges and solutions 1st International Scientific Conference. 2015. С. 170-173.
4. Силаева Л.П. Размещение производства и потребление молока в Российской Федерации/Л.П. Силаева, А.П. Захарова, С.А. Алексеев//Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. -2017. -№ 2. -С. 44-50.
5. Шарапова В.М., Шарапова Н.В. Государственная поддержка молочного животноводства в АПК Свердловской области как фактор повышения продовольственной безопасности // Агропродовольственная политика России. — 2017. — № 6 (66). — С. 91-95.
6. Шелковников С.А., Холодов П.П., Овсянко Л.А., Габдрахманов М.М. Молочное скотоводство нуждается в государственной поддержке // АПК: экономика, управление. — 2012. — № 9. — С. 52-54.