М.В. Лычагин, С.В. Бекарева

 

ОЦЕНКА СТРАТЕГИЙ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ ПРИ ПОМОЩИ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ КАРТ

 

            Электроэнергетика является одной из базовых инфраструктурных отраслей экономики и играет важную роль в развитии современного общества.

            Процесс реформирования электроэнергетики в мире перешел в свою активную фазу в середине 90-х гг. прошлого столетия. На основе обобщения имеющейся информации можно сделать вывод о том, что в начале XXI века реформирование отрасли осуществлялось более чем в 80 странах мира (как в развитых, так и в развивающихся). Вместе с тем, конкретные цели и механизмы реформ различны и зависят от особенностей отдельных стран. Основным направлением является реструктуризация электроэнергетики, то есть отделение потенциально конкурентных сфер деятельности от сфер оперативно-диспетчерского управления и передачи электроэнергии, где введение конкурентных отношений не считается целесообразным.

            В 1992 г. в рамках реформирования электроэнергетики России было проведено акционирование и частичная приватизация предприятий отрасли. В 2003 г. – предприняты активные действия в области расширения сферы действия рыночных отношений в отрасли на основе пакета законов и нормативных актов. В ноябре 2003 г. в европейской части России и на Урале, в мае 2005 г. в Сибири – начал  функционировать сектор свободной торговли электроэнергией. Согласно требований российского законодательства в области электроэнергетики, до 1 апреля 2006 г. все хозяйствующие субъекты обязаны разделить энергопредприятия по сферам деятельности. Все перечисленные мероприятия в рамках реформирования российской электроэнергетики преследуют цели повышения эффективности работы предприятий и их инвестиционной привлекательности.

Для оценки стратегии развития предприятий электроэнергетики в условиях реформирования отрасли, направленной на рост инвестиционной привлекательности, мы предлагаем использовать один из методов нейронных сетей – метод самоорганизующихся карт Кохонена (СОК) [1]. Данный метод позволяет решать задачи классификации, организации и визуального представления больших объемов данных путем выделения кластеров, содержащих исследуемые объекты.

Метод СОК позволяет оценивать влияние совокупности показателей либо комбинации ряда показателей для различного количества рассматриваемых субъектов. Интерес представляют национальные и региональные рынки электроэнергии как совокупность энергопредприятий [2].

Для всесторонней оценки развития предприятия и достижения поставленных целей, необходимо рассматривать группы показателей, характеризующие следующие параметры: структуру акционерного капитала, производственную деятельность предприятия, его общее состояние, структуру потребителей электроэнергии, размер тарифов для различных групп потребителей и себестоимость электроэнергии, структуру затрат энергопредприятия, показатели хозяйственной деятельности, данные курса акций предприятия.

Для оценки стратегии развития предприятий мы рассматриваем указанные показатели  в динамике, выводы о достижении поставленных целей заключаются на основе изменения рейтинга энергопредприятий в их совокупности.

Данный метод оценки рынков электроэнергии в целом и отдельных энергопредприятий применяется нами не только для практических целей, он также используется в учебно-методических целях для подготовки специалистов в области экономики электроэнергетики.

В таблице приведен пример сравнительного анализа распределения энергокомпаний Сибири по кластерам при помощи СОК и пакета SPSS. Первоначально исходные данные обрабатывались всеми предлагаемыми пакетом методами факторного анализа, начиная с метода главных компонент. Было определено, что достаточно две компоненты – линейная  комбинация рассматриваемых показателей Ч, ОС, ПЭ, ТАР и ЧП. Затем, исходя из найденных двух компонент, все объекты распределялись по 5 кластерам.

Обозначения таблицы: Ч — численность (всего), чел; ОС — основные ср-ва, млн. руб.; ПЭ — объем производства эл/эн, млн. кВтч; ТАР — среднегодовой тариф, АО, коп./кВтч; ЧП — чистая прибыль отчетного периода, тыс. руб.;

С — номера кластеров по СОК;

Г, М, А, И — номера кластеров, определенные при помощи пакета SPSS, используя сначала процедуры факторного анализа, а затем кластеризацию (функция K-Means Cluster).

Г — метод главных компонент; М — методы максимального правдоподобия и обобщенный метод наименьших квадратов; А — методы альфа факторинга, выявления факторов по основным осям и наименьших квадратов без взвешивания; И — метод image factoring.

 

Таблица. Распределение энергокомпаний ОЭС Сибири в  2004 г. по кластерам

разными методами

 

2004

Ч

ОС

ПЭ

ТАР

ЧП

С

Г

М

А

И

Алтайэнерго

7940

15950228

6975,00

92,05

35682

1

1

5

5

2

Бурятэнерго

4362

4757534

412,19

95,92

64243

5

1

2

2

2

Иркутскэнерго

12980

41588844

45253,30

28,11

926328

3

3

3

3

3

Красноярскэнерго

13149

16532606

9478,00

41,34

329129

3

5

4

4

4

Кузбассэнерго

10818

24174166

22554,27

56,27

390580

5

5

5

5

4

Новосибирскэнерго

4906

4970970

10236,00

83,27

243180

4

1

2

2

2

Омскэнерго

7141

9107298

6636,00

82,00

102940

5

1

5

5

2

Таймырэнерго

1286

7203113

4553,10

23,89

86119

5

2

2

2

1

Томскэнерго

4510

9499627

5072,50

79,86

96957

2

1

2

2

2

Хакасэнерго

2050

2344800

856,57

22,70

14123

2

2

2

2

1

Читаэнерго

6545

4034992

2558,40

94,00

255680

4

1

5

4

2

Березовская ГРЭС-1

1821

4986243

6197,19

19,25

59075

5

2

2

2

1

Красноярская ГРЭС-2

1097

3051187

2702,82

56,50

153

1

2

2

2

1

Саяно-Шушенская ГЭС

427

7754463

25379,00

6,73

98809

5

4

1

1

5

 

Литература

 

1.      Дебок Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт. – М.: Издательский Дом «Альпина», 2001.

2.      Бекарева С. В., Лычагин М. В. Анализ мирового опыта либерализации электроэнергетики с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. – Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, НГУ, 2004.