555_Innovatsii_inauchno-tekhnicheskoe_tvorchestvo_molodezhi2014_

различных направлений подготовки. В работе реализованы методики К. Замфира, А.А. Реана и В.А. Якунина.

Результаты проведенного исследования показали, что процесс становления профессиональной мотивации студентов зависит от внутренних, а также внешних факторов. Познавательные мотивы стоят на первом месте по значимости. Студенты стремятся к приобретению знаний, любознательны. На втором месте по значимости для студентов является мотив получение диплома.

По итогам опроса было выделено две группы студентов: с высоким и низким уровнем мотивации. Студенты, входящие в первую группу, направлены на учебно-профессиональную деятельность, на развитие самообразования и самопознание. Студенты второй группы относятся равнодушно к процессу обучения. В работе представлены рекомендации по повышению профессиональной мотивации студентов каждой группы.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА ОРГАНИЗАЦИИ

Кудачина А.П. СибГУТИ, Новосибирск

Научный руководитель – Касаткина Е.А., ст.преподаватель СибГУТИ

Прогнозирование возможного банкротства организации в современной экономике является одной из важнейших задач финансово анализа. При росте самостоятельности организаций и их ответственности перед кредиторами и акционерами, предсказание банкротства приобретает первостепенное значение. В настоящее время немногие организации проводят диагностику своего состояния. На это есть несколько причин, таких как отсутствие квалифицированных специалистов, информационной и технической базы. В России данная проблема прослеживается особенно четко, при всё большем увеличении обанкротившихся организаций.

Как показывает зарубежный опыт, банкротство можно спрогнозировать за 1,5-2 года до появления его очевидных признаков. Вполне возможным является определение начальных признаков банкротства через прогнозирование «цены предприятия» на ближайшую и долгосрочную перспективу. Но проблема состоит в том, что методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. В данной ситуации можно провести сравнительный анализ моделей прогнозирования банкротства и выбрать наиболее точные, полные и подходящие из существующих.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение «читать баланс». Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании (счет Аргенти, метод

161

Скоуна). Попытки применить данные модели в российской практике не принесли точных результатов, что привело к появлению методик для отечественных организаций, разработанные российскими и украинскими учеными. Среди них можно выделить методики О.П. Зайцевой, А.О. Недосекина.

Однако далеко не все существующие ныне методики прогнозирования возможного банкротства организации заслуживают доверия исследователя. Имеются недостатки в составлении, сложности применения в отечественных условиях, адекватности полученных результатов. Одна и та же организация одновременно может быть признана безнадежным банкротом, устойчиво развивающимся хозяйствующим субъектом и предприятием, находящимся в предкризисном состоянии, - все определяет выбранная методика прогнозирования возможного банкротства.

Интерес к данной проблеме оправдан, т.к. любая организация может столкнуться с проблемой неустойчивого финансового состояния. Поэтому своевременное обнаружение признаков возможных финансовых затруднений в будущем дает шанс принять правильные управленческие решения во избежание банкротства.

В докладе предоставлен обзор основных моделей прогнозирования банкротства, рассмотрены их преимущества и недостатки, т.к. выбор целесообразного состава методов для оценки риска банкротства и снижения финансовой устойчивости возможен только при четком представлении относительно их достоинств и недостатков.

РАЗВИТИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ПРИ ВУЗАХ СИБИРИ

Максимова Е.В. СибГУТИ, Новосибирск

e-mail: dmitriynsk@rambler.ru, тел. (383) 269-82-84

Научный руководитель – Казначеев Д.А., доцент СибГУТИ

По мнению Президента Российской Федерации В.В. Путина, восстановление инновационного характера российской экономики надо начинать с университетов - и как с центров фундаментальной науки, и как кадровой основы инновационного развития.

Как отмечает «Российская газета», именно для решения этой задачи еще в 2009 г. был принят федеральный закон N 217-ФЗ, положивший начало созданию малых инновационных предприятий (МИП). Закон, а точнее - механизм его реализации, нередко критиковали. Тем не менее, несмотря на все несовершенство первоначального варианта закона, в стране создано уже около полутора тысяч малых инновационных предприятий при вузах.

Разумеется, не каждое МИП успешно действует. Более того, наверняка не все они реально работают. Но это не вина закона, и причина вовсе не в отсутствии необходимой государственной поддержки. Просто далеко не все

162

вузы сегодня имеют необходимый научный потенциал и отнюдь не все идеи приживаются.

По данным комитета по науке и инновационной политике администрации Томской области, Сибирский федеральный округ сегодня занимает второе место в стране по количеству МИПов (на первом - Центральный). При сибирских университетах создано уже около 250 предприятий.

И речь идет не только о томском «поясе» (один Томский политехнический университет создал 25 МИПов) или новосибирском Академгородке, но и о городах с меньшей концентрацией вузов - Кемерове, Барнауле или Омске. Причем всего за несколько лет там созданы десятки реально работающих предприятий, которые успешно реализуют конкретную инновационную продукцию.

При Кемеровском госуниверситете создано семнадцать малых инновационных предприятий, которые производят наукоемкую продукцию либо с более низкой себестоимостью, чем у конкурентов, либо вовсе не имеющую аналогов.

Высокотехнологичная продукция востребована не только в России, но и за рубежом - в Казахстане, Германии. Ученые и студенты университета разрабатывают АСУ, мобильные испытательные стенды для определения параметров электрических машин, занимаются экспертизой промышленной безопасности, опытно-конструкторскими разработками в сфере машиностроения, инженерным консалтингом.

УПРАВЛЕНИЕ БАНКОВСКИМИ РИСКАМИ КРЕДИТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

Маликова Л.А. СибГУТИ, Новосибирск

Научный руководитель – Смирнов А.О., доцент СибГУТИ

Актуальность темы определяется тем, что банковская деятельность подвержена большому числу рисков. Так как банк, помимо функции бизнеса, несет в себе функцию общественной значимости и проводника денежнокредитной политики, то знание, определение и контроль банковских рисков представляет интерес для большого числа внешних заинтересованных сторон: Центральный Банк, акционеры, участники финансового рынка, клиенты.

Банки работают в области управляемого риска. Поэтому очень важно уметь прогнозировать и управлять банковскими рисками, вовремя оценивать риски на финансовом рынке. Необходима методика анализа и прогноза банковских рисков с тем, чтобы фактор неопределённости будущего, как источника повышенного риска на финансовом рынке, был источником получения высоких доходов.

На основании отчетности различной степени открытости пользователи могут определить, каким рискам подвержен банк, и сделать выводы о возможности заключения определенных сделок. Но в наибольшей степени это

163

необходимо самому банку для достижения своих целей. В исследовании риска целесообразно разграничить два ключевых направления — распознавание и оценка уровня риска и принятие решений в области риска.

Целью данной научной работы является изучение современных механизмов управления банковскими рисками и разработка направлений совершенствования защиты от рисков, сведения их к минимуму в ОАО «Сбербанк России».

Для достижения этой цели в работе были решены следующие задачи:

–исследованы теоретические основы управления банковскими рисками кредитной организации;

–проведена оценка финансового состояния банка и анализ банковских рисков ОАО «Сбербанк России»;

–предложены пути совершенствования управления банковскими рисками ОАО «Сбербанк России».

В качестве объекта исследования выступает ОАО «Сбербанк России». Предметом исследования является процесс управления банковскими

рисками и методов защиты от рисков.

В процессе исследования применялись:

–различные методологические способы и приемы в том числе: балансовый, монографический, сравнения и сопоставления, методы экономического анализа: вертикальный, горизонтальный, коэффициентный;

–ключевые положения трудов основателей теории банковского дела, отечественных ученых о роли управления финансами в условиях нестабильных рынков, посвященных теории и практике управления банковскими рисками.

ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ УРОВНЯ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ОРГАНИЗАЦИИ

Малышева П.В. СибГУТИ, Новосибирск

e-mail: polinka-malysheva@mail.ru, тел.: 8 913 207 86 18

Научный руководитель - Зуева Е.И., доцент СибГУТИ

Для управления эффективностью организации необходима разработка единых принципов и подходов к управлению, измерению и оценке развития и работы организации в условиях постоянных изменений с учетом современных складывающихся представлений об успешной организации.

В настоящее время остро стоит проблема оценки результатов инновационной деятельности организации. Существующие подходы не позволяют сделать комплексный анализ инновационного потенциала хозяйствующего субъекта.

На данный момент известно множество подходов к оценке результатов инновационного развития организации. Анализ различных публикаций позволил выделить 2 группы подходов к оценке уровня инновационного развития.

164

Методики первой группы подходов позволяют оценить уровень инновационного развития на микроуровне (на уровне отдельных организаций). Например, А.А.Чулок предлагает оценивать эффективность инновационного развития на основе обобщенного инновационного показателя, который определяется как сумма индикаторов, отражающих долю затрат на научно – исследовательские и опытно – конструкторские разработки в общей сумме затрат, долю продаж инновационных продуктов в общем объеме продаж[4]. Преимуществом метода является его применение для оценки возможностей хозяйствующего субъекта и выбора соответствующей инновационной стратегии, а также для сравнения уровня инновационного развития организации.

В.Н. Самочкин, О.А. Тимофеева, А.А. Калюкин предлагают для оценки уровня инновационного развития использовать коэффициент эффективности инновационной деятельности (Э), рассчитываемый по формуле [3]

,

где В - возможности организации, направленные на финансирование процесса обновления изделий; П - потребности в средствах на поддержание производимой продукции на

уровне, соответствующему спросу со стороны потенциальных покупателей. Преимуществом подхода является то, что он позволяет пронаблюдать

сбалансированность или несбалансированность потребностей и возможностей организации, а также помогает при выборе политики в области обновления продукции, услуг. К недостаткам данного метода можно отнести его одностороннюю направленность, поскольку метод охватывает только продуктовые и процессные инновации.

Интересна методика А.А. Трифиловой по определению типа инновационного потенциала в зависимости от обеспечения организации собственными оборотными средствами [2]. Преимущества методики - ее простота расчета и минимально необходимый набор факторов. Методика позволяет оценить возможности организации с точки зрения наличия собственных ресурсов, а также финансовую обеспеченность организации. Данный подход ограничен в применении, поскольку охватывает только одну составляющую инновационного развития – финансовое обеспечение инновационной деятельности.

Методики второй группы направлены на оценку уровня инновационного развития на мезо – уровне. В частности, Л.С. Валинурова и Н.А. Кузьминых [2] полагают возможным оценку инновационного развития отрасли на основе сводного показателя инновационного развития (СПИР = {ИПир, ИА}), включающего инновационный потенциал отрасли промышленности с учетом инновационного риска (ИПир) и инновационную активность отрасли промышленности (ИА). К преимуществам метода можно отнести определение закономерностей и возможностей управления организацией.

165

Говоря о различных подходах к оценке уровня инновационного развития, необходимо пронаблюдать, каким образом эта оценка осуществляется за границей. Различные международные организации разрабатывают собственные системы показателей, которые отражают уровень развития инновационной системы национальной экономики. В качестве наиболее часто применяемых в мировой практике, в том числе при сопоставлении показателей разных стран, известны следующие подходы к оценке эффективности инновационной деятельности [1]:

Индекс научно-технического потенциала, как составляющая интегрального показателя оценки уровня конкурентоспособности страны в глобальной экономике.

Система показателей оценки инновационной деятельности Комиссии Европейских сообществ (КЕС), используемая для сравнительного анализа оценки развития инновационной деятельности в странах ЕС.

Оценка технологической конкурентоспособности стран, разработанная американским Национальным научным фондом (NCF) (с 1991 г.).

Методика Всемирного банка в рамках программы «Знания для развития», оценивающая готовность и возможности той или иной страны к переходу на инновационную модель развития.

Формальные подходы к оценке эффективности национальной инновационной системы, разрабатываемые отдельными исследователями, исходя из авторского понимания сущности и результативности инновационной системы.

Рассмотрев существующие методы расчета показателей, характеризующих тем или иным способом, инновационное развитие организации, следует отметить особенности:

1)акцент делается либо на результатах инновационной деятельности, либо на оценке ресурсного потенциала экономической системы, что показывает отсутствие комплексного показателя инновационного развития;

2)как правило, в названных методах отражаются лишь отдельные стороны инновационного процесса.

Литература:

1.Александрова Е.Н., Салмина О.А. Методические подходы к оценке эффективности функционирования инновационной сферы на макроуровне // Фундаментальные исследования. – 2008. – № 6 – с. 120-123.

2.Ермакова Ж.А., Свечникова В.В. Методика оценки инновационного развития корпоративных структур // Креативная экономика. — 2009. — № 7 (31). — c. 88-99.

3.Самочкин В.Н. Оценка инновационных возможностей предприятия и их использование при формировании долгосрочных планов развития / В.Н. Самочкин, О.А. Тимофеева, А.А. Калюкин // Менеджмент в России и за рубежом - 2002. – № 6. – c. 12-21.

4.Чулок А.А. Анализ показателей эффективности инноваций на микро - и макроуровне // Инновации - 2004. – №5. – с. 9 – 10.

166

ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВОЗМОЖНОСТЕЙ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА И АППАРАТА ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Меликов Э.М. СибГУТИ, Новосибирск

e-mail: daylight115@rambler.ru, тел.: 8 952 909 1306

Научный руководитель – Сафонова Л.А., профессор СибГУТИ

Оценка наступления одного из возможных исходов в ситуации кредитноденежных отношений, такого как невозврат средств, более чем актуальна, так как кредитование – основной источник дохода банковских институтов, «жизнеспособность» которого напрямую зависит от результата выдачи ссуд. Предприятиям же различных отраслей для постоянного и всецелого развития необходимы значительные капитальные вложения. Помимо них, не стоит забывать и о статье эксплуатационных расходов, которая в ряде организаций может составлять значительную сумму. Чтобы «не прогореть» и удержать свою нишу, они вынуждены корректировать производственный процесс: дифференцировать услуги, развивать прочие их виды, не связанные с основной деятельностью. Помимо всего прочего наравне с вышесказанным они вынуждены вносить поправки и в ценовую политику, с целью как удержать свои позиции в конкурентной борьбе, так и выйти из нее победителями, отвоевав часть рынка у «соседа». Все это требует значительных вливаний финансовых средств. Однако если предприятие убыточно или по прогнозам специалистов банка станет таковым в будущем, возможность получения займа становиться призрачной. В этом случае реализуют методы оценки финансового состояния субъекта на перспективу.

Фундамент систем управления кредитным риском — скоринг. Кредитный скоринг – научно обоснованная процедура оценки кредитного риска. Скоринг всегда представляет собой ту или иную математическую модель, которая соотносит уровень кредитного риска (вероятность дефолта заемщика) с множеством различных параметров, характеризующих кредитуемое лицо. Скоринг по сути является процедурой, классифицирующей заемщиков на требуемое количество классов. В самом простом случае таких классов два — те, кому кредит выдать можно, и те, кому он строго «противопоказан».

Очередной инструмент, не по значимости, а по порядковому номеру – аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС). Он широко распространен и используется в различных направлениях, таких как распознавание образов и классификация, кластеризация, аппроксимация, сжатие данных и прогнозирование. Данный метод, при правильном подходе, способен выявить корреляцию у ряда линейно (нелинейно) зависимых переменных и предоставить результат этой зависимости - прогнозное значение. При комбинировании методов весомые недостатки каждого устраняются

167

достоинствами другого. Используя такой «тандем» можно добиться впечатляющих результатов, то есть осуществить прогноз с завидной точностью.

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОЛОГИИ NGOSS ДЛЯ РАЗРАБОТКИ АРХИТЕКТУРЫ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Мокринская Е.Г. СибГУТИ, Новосибирск

Научный руководитель - Мамонова Н.В., доцент СибГУТИ

В настоящее время для решения задач определения текущего положения, выработки стратегии дальнейшего развития предприятия все больше руководителей и аналитиков нуждаются в эффективном системном инструменте организации бизнеса.

Объектом исследования - является «Ханты-Мансийский районный узел связи» (РУСХМ) макрорегионального филиала ОАО «Ростелеком» - «Ростелеком-Урал». Сложность построения архитектуры телекоммуникационного предприятия заключается в выборе такой методологии, которая позволяет учесть сложную территориально распределенную организацию отдельных подразделений компании, большой спектр эксплуатируемых информационных решений, как для обеспечения внутренних процессов, так и внешних при взаимодействии с контрагентами. За последние 20 лет было разработано множество методологий построения архитектуры предприятия, как то: Модель Захмана, TOGAF, FEA, Методология Gartner, SOA. [1]В соответствии с телекоммуникационной спецификой работы предприятия для построения архитектуры предприятия была выбрана методология Frameworx (NGOSS).

Frameworx, ранее NGOSS (англ. New Generation Operations Systems and Software) – концепция телекоммуникационной отраслевой организации TM Forum, которая описывает подход к разработке, внедрению и эксплуатации прикладного программного обеспечения для предприятий электросвязи.

Основу концепции образуют:

расширенная карта бизнес-процессов еТОМ;

информационная модель SID;

карта приложений TAM;

технологически нейтральная архитектура интеграции и договорные

определения интерфейсов, определяющие принципы взаимодействия и

используемых в системах управления данных и интерфейсы взаимодействия со средой, в которую интегрируется решение.

В ходе исследования для построения эффективной архитектуры телекоммуникационного предприятия особое внимание было уделено

168

стратегическим хозяйственным единицам (СХЕ), которые были представлены в виде самостоятельных подразделений компании в структуре отдельных ассортиментных групп предоставляемых услуг, ориентированных на конкретный рынок, с управляющим, наделенным полной ответственностью за объединение всех функций в стратегию.

Для каждой СХЕ определены следующие характеристики:

-конкретный целевой рынок;

-определенная ассортиментная группа продукции;

-факторы контроля над потребляемыми ресурсами;

-стратегические цели;

-конкуренты на рынке;

-явное отличительное преимущество продукции относительно основных конкурентов.

Так же были построены: технологически нейтральная архитектура интеграции и договорные определения интерфейсов, определяющие принципы взаимодействия и интеграции приложений, данных и бизнес-процессов с информационной моделью SID(таблица);структура реализуемых бизнес – процессов предприятия РУСХМ «Ростелеком» (рисунок).

Таблица - Архитектура интеграции приложений и модель SID

169

Рисунок - Бизнес-процессы и направления сотрудничества РУСХМ ОАО «Ростелеком»

Выводы проведенного исследования:

1.Проведен анализ существующих методологий построения архитектуры предприятия;

170