Юридическая
консультация:
+7 499 9384202 - МСК
+7 812 4674402 - СПб
+8 800 3508413 - доб.560
 <<
>>

3.4. Методические подходы к анализу взаимосвязей показателей устойчивости и скрытых воздействий с применением экономико-математических методов

В процессе диагностики предкризисных и кризисных состояний предприятия
менеджеры должны производить оценку соотношений статей баланса, отчета о финансовых результатах и других составляющих общей финансовой отчетности.
Как отмечалось, анализ показателей рентабельности, ликвидности, финансовой независимости, деловой активности (оборачиваемости) является основой для определения степени финансовой устойчивости. Такие показатели позволяют проводить сравнения с аналогичными условно-оптимальными и плановыми показателями определенных периодов других предприятий.
Взаимодействие предприятия с внешней средой отражается прежде всего в показателях, дающих оценку будущим ситуациям (уровни платежеспособности, прибыльности). Однако в экономических взаимосвязях и переплетениях, отличающихся значительной неопределенностью, в большинстве случаев трудно бывает установить точные или даже вероятностные показатели будущего как просто проекцию показателей прошлого. Кроме того, принимаемые в финансовом управлении решения основываются не на одних лишь численных строгих данных, а учитывают подчас оценки, содержащие большую долю субъективности104.
104 Любушин Н.П. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. Учеб. пособие. - М.: ЮНИТИ, 2000; Уиковская Т.Е. Финансовое равновесие предприятия. - К.: Генеза, 1997.
С некоторой долей уверенности можно обрабатывать данные финансовой
отчетности и значения факторов внешней среды, используя статистические
105
методы, в частности, парной регрессии .
Линейная корреляция, как парная, так и множественная, нашла широкое
применение ввиду ее простоты; она входит в известные семь японских
106
статистических методов повышения качества .
Нелинейная корреляция позволяет более полно учесть многообразие исследуемых явлений по сравнению с линейной, но в целом применение корреляционных методов часто сопровождается явлениями формальной корреляционной зависимости между факторами, не взаимосвязанными в действительности. То есть методы корреляции и регрессии можно применять только для тех факторов, наличие взаимозависимости между которыми уже
107
установлено .
В то же время задача прямого детерминированного факторного анализа, наиболее часто используемого в экономическом анализе, позволяет для показателя, представленного в виде функции от многих факторов Y -f(Xl,X2,...Xn), определить, какой частью численное приращение функции Y обязано приращению отдельного фактора. Для определения влияния изменений отдельных факторов на изменение результирующего показателя используются интегральный метод и метод цепных подстановок, заключающийся в получении ряда корректированных значений показателя путем последовательной замены базисных значений факторов фактическими. Недостаток метода цепных подстановок заключается в том, что полученный результат существенно зависит от порядка замены базисных переменных фактическими108.
Среди других статистических методов, использование которых возможно при управлении финансовой устойчивостью, стоит выделить методы сравнительного
Хелферт Э. Техника финансового анализа: Пер. с англ. / Под ред. Л.П. Белых. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 1996.
Забродский В.А., Кизим Н.А.
Диагностика финансовой устойчивости функционирования производственно-экономических систем. - X: Бизнес-Информ, 2000.
Там оюе.
Хелферт Э. Техника финансового анализа: Пер. с англ. / Под ред. Л.П. Белых. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 1996.
многомерного анализа. Первым этапом их применения является создание матрицы наблюдений. Однако предварительно необходимо произвести стандартизацию признаков в соответствии с:
Zik = (Xik -Х'к)/ ok, (3.1)
где:
Xik - значение /-го признака;
Х'к-сто среднее арифметическое значение;
ак - стандартное отклонение признака;
7 V7 7 Ю9
к, Zik - стандартизованное значение /-го признака к.
Для расчета элементов матриц расстояний используются средняя абсолютная разность значений признаков, корень квадратный из среднего квадрата разности значений и сумма абсолютных разностей значений110. Но особенно интересно здесь дальнейшее преобразование с присвоением каждому выделенному классу условного графического знака. Таким образом получается неупорядоченная, а затем и упорядоченная диаграмма Чекановского.
Упорядочение признаков играет особую роль в создании экономических показателей уровня развития, предложенных 3. Хельвигом, который делит все переменные в матрице наблюдений на стимуляторы и дестимуляторы. Основным критерием разделения при этом служит характер влияния каждого из них на уровень развития исследуемого объекта. Такое разделение служит основой для так называемого эталона развития. Основным недостатком при его построении является использование четкой принадлежности переменной к множеству стимуляторов, что для реального финансового управления довольно условно111.
Исследование признаков влияния и связи при помощи не полученных статистическим путем критериев, но аналогий отличает развиваемую в рамках искусственного интеллекта теорию нейронных сетей. Основные положения этой
Холт Р.Н. Основы финансового менеджмента: Пер. с англ. - М.: Дело, 1993.
Забродский В.А., Кизим Н.А. Диагностика финансовой устойчивости функционирования производственно-экономических систем. - X: Бизнес-Информ, 2000.
Финансовое управление компанией / Общ. ред. Е.В.Кузнецовой. - М.: Фонд «Правовая культура», 1995.
теории восходят к принципам распознавания образов и обучающих матриц . В
таких матрицах сумма наборов свойств усекается максимальным детектором,
который выделяет существенные признаки и исключает случайные шумы в течение
всех шагов обучения. В частности, в финансовом управлении обучающаяся
матрица поможет определить значения условно-достаточных показателей, которые
необходимо тщательно исследовать.
Применение нейронных сетей (neural network) основано на самонастройке
весов - значений функции из интервала [0, 1], превышение которых означает
включение признака в обучающий вектор сети. Целесообразность использования
нейронных сетей при многошаговом прогнозировании показал В. Картавцев, в
из
частности при определении динамики влияния валютных курсов . Применение в качестве весов значений функций соответствия с зависимостью параметров функций от набора исследуемых влияющих факторов позволит, по нашему мнению, повысить эффективность таких сетей.
Повышение качества выводов при исследовании факторов влияния с использованием нечетких оценок обеспечивает обзор патентов в области создания систем рассуждений с нечеткими данными114. Особенно выделяются «Система рассуждений в условиях неопределенности» и «Система вывода», в которой используются матрица нечетких значений признаков и различные степени нечеткости вывода.
В целом, для получения оценок связей и взаимодействий между элементами какой-либо системы можно воспользоваться структурным анализом. Обычно рассматриваются три уровня описания связей: наличие, направление и вид
-115
определяющих взаимодеиствие элементов связей .
Выявление экспертных знаний / О.И. Ларичев, А.И. Мечетов, Е.М. Мошкович, Е.М. Фуренс. - М.: Наука, 1989.
Костюк В.И. Изменяющиеся системы. - М.: Наука, 1993.
Энциклопедия кибернетики / Под ред. Глушкова В.А. - Т.1 - К: Главная редакция украинской советской энциклопедии, 1974; Эртли-Каякоб П. Экономическая кибернетика на практике: Сокр. пер. с нем. / Под ред. К.А. Багриновского. - М.: Экономика, 1983.
Крыжановский В. и др. Антикризисное управление: Учеб. пособие для техн. вузов. - М., 1998.
Взаимодействия могут представляться в виде графа, причем элементам ставятся в соответствие вершины, а связям - ребра. Существуют три способа формализованного задания графа: графическое, матричное и множественное (с заданием множеств инциденций Г (Xi)). Такое представление связей (воздействий) дает возможность сравнивать совокупность воздействий в различных системах, в том числе с системой условно-достаточных параметров, оценивать связи как существующих, так и проектируемых систем, состояние которых описывается финансовыми показателями. В случае невозможности четко представить взаимодействие объектов либо при получении качественных оценок этих взаимодействий вводится понятие нечеткого графа.
Наличие взаимосвязи в таком случае обозначается не единицей, но значениями функции соответствия М(х) из интервала [0, 1]. Частным случаем нечетких графов являются графы Бержа, в которых описывается влияние совокупности элементов на самих себя. Пример нечеткого графа Бержа для различных статей отчетности (был рассмотрен в отношении статей прибыли и убытки, капитальные вложения, распределение прибыли).
Понятие нечетких графов вплотную подводит к концепции инциденции, которая ассоциируется с идеей действия совокупности объектов на другую совокупность или на саму себя. Можно считать, что если инциденция xi на xj существует, то ее значение для пары (xi, xj) равно 1, и, если не существует, - то равно 0. Совокупность оцениваемых таким образом значений определяет матрицу инциденций (граф инциденций) и записывается в виде f(xi)=(xj,...xn). Если xi имеет инциденцию на xj, то можно говорить, что в свою очередь xj находится под влиянием xi, и при этом, заменив в матрице инциденций строки на столбцы, можно
~И6
получить матрицу влиянии .
По аналогии с нечетким графом возможно использование и нечетких матриц инциденций, где для любых пар (xi, xj) значений инциденций v(xi, xj) принимает любые значения [0, 1]. Введение оттеночной оценки между 0 и 1 позволяет установить определенные уровни в понятии инциденции. Например, можно установить семантическое соответствие для одиннадцатиуровневой инциденции:
116 Малкип И.Г. Теория устойчивости движения. - М.: Наука, 1966.
0.0 - без инциденции, 0.1 - практически без инциденции, 0.2 - почти без инциденции, 0.3 - очень слабая инциденция, 0.4 - слабая инциденция, 0.5 - средняя инциденция, 0.6 - ощутимая инциденция, 0.7 - значительная инциденция, 0.8 - сильная инциденция, 0.9 - очень сильная инциденция, 1.0 - наибольшая инциденция.
Для оценки инциденций между статьями отчетности в работе предлагается определять инциденции на основе общей совокупности корреспонденции бухгалтерских счетов, а при более точном определении - на основе оборотов (сальдо) этих счетов. В наиболее простом случае можно оценить инциденцию vij как vij = lg(Cij + 1) /К, где логарифмирование необходимо для сглаживания разбросов по всей совокупности корреспонденции (поскольку величины корреспонденции в денежном выражении отличаются) и приведения их к логарифмической шкале, а К - поправочный коэффициент. Определяется К исходя из равенства выражению lg (Cijmax + J), где Cijmax - максимальное количество корреспонденции между /-ми и у-ми статьями отчетности.
Укрупненные статьи финансовой отчетности
Таблица 3.3 Индекс Название статей А Актив: al Основные средства и нематериальные активы а2 Капитальные и долгосрочные вложения аЗ Производственные запасы и затраты а4 Товары и готовая продукция а5 Расчеты и краткосрочные вложения аб Денежные средства П Пассив: п 1 Уставный фонд п2 Специальные фонды пЗ Нераспределенная прибыль Исходя из этого, в работе построены матрицы инциденций для статей актива и пассива баланса, счета финансовых результатов и распределения прибыли. При этом интересно сравнение полученных инциденций с употребительностью априори используемых финансовых показателей, основные значения которых представлены в табл. 3.4 с расшифровкой их составляющих в табл. 3.3. Некоторые матрицы инциденций для ОАО «Серп и Молот» и ОАО «Уралэлектромаш» представлены на рис. 3.1. п4 Долгосрочные обязательства п5 Краткосрочные кредиты пб Расчеты и прочие пассивы Ф Финансовые результаты: Ф1 Брутто-маржа ф2 Результат от реализации ФЗ Результат от прочей реализации ф4 Результат от внереализационных операций Р Распределение прибыли, затраты и платежи: Pi Налог на добавленную стоимость р2 Затраты на производство рЗ Убытки и прочие затраты р4 Платежи в бюджет р5 Отчисления на развитие производства Рб Прочие отчисления Таблица 3.4
Соотношение элементов матриц финансовых показателей с наиболее
распространенными коэффициентами финансового анализа
Соотношение Соответствующий финансовый показатель или признак элементов вхождения в другой показатель матриц А/А alal Доля основных средств в имуществе а3а3..а5 Удельный вес производственных запасов в оборотных активах а3..6а3..6 Уточняет промежуточный коэффициент ликвидности а5а3..6 Уточняет коэффициент абсолютной ликвидности П/П п5п5 Коэффициент автономии п6п4..6 Отношение расчетов к другим видам задолженности Ф/Ф ф1ф2 ф2ф1 Входит в показатели прибыльности ф1..4ф1..4 Входит в рентабельность продаж Р/Р pl..5pl..5 Доли расходов, платежей, отчислений А/П, П/А а3..6п5..б Общий коэффициент ликвидности а5..6п5..6 Промежуточный коэффициент ликвидности а6п5..6 Коэффициент абсолютной ликвидности nl..4al..2 al..2nl..2 Соотношения для определения собственных оборотных средств и коэффициента маневренности п4..6а3..6 Соотношения для собственных чистых оборотных средств Ф/А ф1..4а1..2 Входит в расчет фондоотдачи ф1..4а1..6 Входит в расчет общей оборачиваемости капитала, рентабельности производственных фондов ф1..4аЗ Входит в расчет оборачиваемости запасов, рентабельности производственных фондов ф1..4а4 Входит в расчет оборачиваемости готовой продукции
Соотношение элементов матриц Соответствующий финансовый показатель или признак вхождения в другой показатель ф1..4а5 Входит в расчет оборачиваемости дебиторской задолженности Ф/П ф1..4п1..3 Входит в расчет оборачиваемости собственного капитала ф1..4п1..4 Входит в расчет рентабельности вложений ф1..4п5..6 Входит в расчет оборачиваемости краткосрочной задолженности Ф/Р ф1..4р1..4 Уточняет показатели рентабельности ф1..2р!..3 Входит в расчет добавленной стоимости Р/А р2аЗ Уточняет показатели себестоимости Р/Ф р5..6ф1..4 Отношение потока наличности к результатам Следует отметить, что в определенных случаях не наблюдаются инциденции для некоторых часто используемых показателей, что можно объяснить тем, что числители (знаменатели) показателей представляют собой составную часть (разность) балансовой суммы. В других случаях наличие сильной инциденции говорит о том, что соответствующий данному элементу матрицы финансовый показатель следует включать в исследование и подвергать более полному рассмотрению117. П/А al а2 аЗ а4 а5 аб П/А al а2 аЗ а4 а5 аб п1 0.1 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 п1 0.2 0.1 0.1 0.0 0.2 0.0 п2 0.3 0.3 0.1 0.5 0.5 0.3 п2 0.3 0.2 0.2 0.5 0.6 0.4 пЗ 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.1 пЗ 0.0 0.2 0.0 0.0 0.0 0.1 п4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 п4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 п5 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 п5 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 пб 0.2 0.3 0.1 1.0 0.5 0.4 пб 0.2 0.4 0.2 1.0 0.6 0.3 Ф/А al а2 аЗ а4 а5 аб Ф/А al а2 аЗ а4 а5 аб ф1 0.2 0.4 0.4 0.6 0.4 0.4 ф1 0.2 0.3 0.3 0.8 0.4 0.3 ф2 0.3 0.4 0.9 1.0 0.7 0.2 ф2 0.3 0.4 0.8 1.0 0.8 0.2 фЗ 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 фЗ 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.1 ф4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ф4 0.0 0.0 0.1 0.0 0.1 0.1 ОАО «Серп и Молот» ОАО «Уралэлектромаш»
Рис. 3.1. Матрицы инциденций для укрупненных статей отчетности ОАО «Серп и
Молот» и ОАО «Уралэлектромаш»
117 Обэр-Крие До/с. Управление предприятием: Пер. с франц. - М.: Бизнес-Информ, 1997.
В производственно-экономических системах, к которым относится предприятие, часто присутствуют скрытые воздействия. Методы, используемые для их выявления, также применяют графы со взвешенными дугами. Учет скрытых воздействий второго порядка необходимо производить в процессе финансового управления регулярно, поскольку, по мере развития системы управления, появляются новые следствия и цепочки выводов, которые могут оказаться неучтенными.
Для этого А. Кофман и Х.Хил Алуха"8 предлагают использовать операцию maxmin, позволяющую распознать инциденцию элемента А на С, зная инциденции А на В и В на С. В этом случае инциденция ai на ск определяется из:
M(ai,ck)=maxj (min (Moscow (ai,bj), Moscow (bj,ck))) (3.2)
При этом степень субъективности оценок инциденций можно проверить, если известно, что они формируются через промежуточные воздействия. Данную схему можно обобщить и ввести инциденции третьего, четвертого и последующих порядков, обозначив кратко инциденции как Мас=МаЬ maxmin Mbc и т.д. В случае инциденций совокупности объектов на саму себя как М2=М1 maxmin Ml выражение М2 '=М2-М1 позволяет выявить скрытые воздействия второго порядка.
Расширить поле субъективности для экспертов при учете открытых воздействий в финансовом анализе позволяют ф-нечеткие матрицы119, в которых инциденции оцениваются нечеткими интервалами [ml,m2], [nl,n2]. При их сравнении минимум и максимум определяются соответственно как:
min ([ml, т2], [nl, п2]) = [min (ml, т2), min (т2, п2)], (3.3)
max ([ml, т2], [nl, п2]) = [max (ml, nl), max (m2, n2)]. (3.4)
В случае, когда два доверительных интервала не сравнимы по правилу [ml, т2]=< [nl, п2], вводится определенный критерий сравнения, например, среднее концов интервалов. Кроме того, в ^-матрицах возможно также использование и
118 Малкип И.Г Теория устойчивости движения. - М.: Наука, 1966. 1,9 Там эюе.
доверительных троек, то есть нечетких треугольных чисел вида (ml, т2, тЗ), при несравнимости которых возможно использование различных критериев, например, наибольшего значения соответствия т2.
Пример инциденции второго порядка, представлял скрытые воздействия в трех элементах отчетности: прибыли и убытках, капитальных вложениях, распределении прибыли, то есть воздействие одного элемента отчетности на другой через третий.
На наш взгляд, определение скрытых воздействий при анализе финансовой устойчивости является необходимым, поскольку позволяет обнаружить и оценить причинно-следственные связи в самых неожиданных местах и подчас приводит к изменению выводов при принятии решений в финансовом менеджменте.
Итак, устойчивость предприятия является многогранной и сложной проблемой. Она решается в процессе управления предприятием одновременно с его развитием, на базе ускорения оборачиваемости средств, повышения рентабельности производства и совершенствования всей структуры предприятия, использования современных методов управления, обеспечения высокого качества кадрового потенциала.
<< | >>
Источник: САЛТЫКОВ Владимир Владимирович. УПРАВЛЕНИЕ УСТОЙЧИВОСТЬЮ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ. 2006

Еще по теме 3.4. Методические подходы к анализу взаимосвязей показателей устойчивости и скрытых воздействий с применением экономико-математических методов:

  1. 4.3 Анализ динамики показателей разработки XIII горизонта и работы скважин
  2. 1. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ ПОЛИТИЧЕСКОЙ ЖИЗНИ
  3. Раздел 4. Методические подходы к проблеме оценки функциональных состояний личности
  4. 1.2. Методические подходы к определению факторов устойчивости промышленного предприятия
  5. 2.2. Оценка экономического состояния предприятия с использованием взаимосвязей показателей финансово-экономической устойчивости,платежеспособности и риска
  6. 3.4. Методические подходы к анализу взаимосвязей показателей устойчивости и скрытых воздействий с применением экономико-математических методов
  7. 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ РОЛИ ГОСУДАРСТВА В ФОРМИРОВАНИИ «НОВОЙ ЭКОНОМИКИ»
  8. 1.3. Методический инструмент анализа логистического обеспечения развития сбытовых процессов на предприятии
  9. 7.9. Экономико-математический анализ полученных оптимальных решений
  10. 7.2.1. Методические подходы к определению показателей эффективности инвестиций