Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА ВУЗА В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОЙ ТУРБУЛЕНТНОСТИ

Акутина А.Ю. 1 Горемыкина Г.И. 1
1 Московский государственный университет экономики статистики и информатики
1. Третий ежегодный рейтинг вузов России, подготовленный агентством «Эксперт РА». – URL: http://raexpert.ru/rankings/vuz/vuz2014/vuz_rus_2014/ (дата обращения 08.09.2014).
2. Горемыкина Г.И. Экономико-математическое моделирование систем управления на основе нечёткой технологии: монография / Г.И. Горемыкина, Н.А. Дмитриевская, И.Н. Мастяева. – М.: МЭСИ, 2014.

Деятельности любого предприятия на рынке присущи различного рода риски. В современных условиях развития экономики ВУЗы являются полноправными участниками рынка, предоставляя свои образовательные услуги и научные разработки. Обеспечение достижения главной цели ВУЗА - оказание качественных образовательных услуг - возможно только при наличии достаточного объёма финансовых ресурсов, получение которых является основной задачей высшего учебного заведения с точки зрения экономического субъекта. Поэтому в совокупности своей все риски можно консолидировать в один интегральный риск – риск недополучения дохода.

Цель исследования – моделирование системы риск-менеджмента МЭСИ для построения оптимальной стратегии его поведения на рынке образовательных услуг. Высшие учебные заведения имеют два источника финансирования: бюджетные субсидии и внебюджетные поступления. Бюджетные субсидии могут иметь различное назначение, которое, однако, всегда является строго целевым. Второй источник дохода ВУЗа – внебюджетные средства – «доходы от оказания услуг населению на платной основе», то есть доходы от любой деятельности, не запрещенной уставом.

Для достижения поставленной цели была сформулирована и решена следующая задача: построить модель нечётко-логической системы оценки интегрального риска на основе ключевых показателей и провести моделирование её параметров. Оценка интегрального риска на основе нечёткой модели позволяет определить количественную оценку указанного риска как значение функции на конкретном наборе значений экзогенных переменных «Внутренний (управляемый) риск» и «Внешний (неуправляемый) риск».

Модель оценки неуправляемого риска представляет собою функцию следующего вида: Х1×Х2×Х3→[0;1] где Х1×Х2×Х3={(R11×R12×R13) | R11∈Х1, R12∈Х2, R13∈Х3,}; (R11×R12×R13) – вектор ключевых показателей неуправляемого риска. Каждый из показателей является лингвистической переменной, а функциональная зависимость задаётся правилами управления на основе экспертной информации.

Рассматривая управляемый риск недополучения дохода, авторы считают, что он напрямую связан с риском потери рейтинга. Ключевые показатели указанного риска, были определены на основе данных рейтингового агентства «Эксперт РА» [1]. Они представлены на рис. 1 в виде иерархической структуры.

Компьютерные реализация всех моделей были проведены в среде MatLab с использованием пакета Fuzzy Logic Toolbox и интерактивного модуля fuzzy. В качестве примера приведём иллюстрацию карты поверхности вывода системы оценки управляемого риска, ограничившись рассмотрением вариантов комбинаций входов, изображённых на рис. 2.

Проиллюстрируем работу модели. Для этого проведём моделирование параметров управляемого риска и оценим значения выходной переменной. В табл. 1 приведены результаты работы этой части программы.

missing image file

Рис. 1. Иерархическая структура управляемого риска

missing image file

missing image file

Рис.2 Отображение зависимости выхода системы от входов: R1– условия для получения качественного образования, ранг; R2– уровень востребованности выпускников работодателем, ранг ; R3– уровень научно-исследовательской активности, ранг.

Таблица 1

Варианты реализации системы оценки внутреннего риска

ВУЗ

R1, ранг

R2, ранг

R3, ранг

Управляемый риск, R

Чёткое числовое значение

Элемент терм-множества

МГУ

1

2

1

0,0968

Низкий

МФТИ

4

3

6

0,0985

Низкий

МГТУ

6

1

14

0,1060

Низкий

МЭСИ

50

60

76

0,5000

Средний

Проанализировав значение R (управляемый риск), можно сделать вывод, что оно увеличивается по мере убывания рейтинга ВУЗа. Действительно, согласно получившимся результатам (см. табл. 1), наименьший риск присущ МГУ, далее идет Московский физико-технический институт, затем Московский государственный технический университет. Таким образом, на первом месте в рейтинге ВУЗов должен находиться МГУ и далее ВУЗы в той же последовательности. Это адекватно рейтингу агентства «Эксперт РА». Внутренний риск нашего университета равен 0,5, что говорит о том, что МЭСИ должен находиться, где-то в середине рейтинговой таблицы. Это подтверждается указанным выше рейтингом: МЭСИ в 2014 году находится на 62-й позиции из 100 возможных.

Разработанный подход, основанный на применении нечёткой технологии, весьма актуален, так как в настоящее время экономическая ситуация нестабильна (появился даже термин «экономическая турбулентность»); данные для проведения анализа деятельности ВУЗа не всегда находятся в открытом доступе.


Библиографическая ссылка

Акутина А.Ю., Горемыкина Г.И. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА ВУЗА В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОЙ ТУРБУЛЕНТНОСТИ // Международный студенческий научный вестник. – 2015. – № 4-1. ;
URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=12601 (дата обращения: 10.12.2022).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.685