CC BY
54
УДК 338
АНАЛИЗ ЗАРУБЕЖНЫХ МОДЕЛЕЙ ПРОВЕДЕНИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУР АУДИТА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ
Балахнев Ю.Н., аспирант кафедры «Аудит и контроль», ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве РФ», e-mail:
Yrabalakhnev@mail.ru
В связи с кризисными явлениями в мировой экономике проблема аудита кредитоспособности организации в последнее время приобрела еще большую актуальность, так как банки все чаще сталкиваются с трудностями принятия решений о выдачи кредита юридическому лицу. В работе проведен аудит кредитоспособности организации ОАО «Нижегородский масложировой комбинат» моделями зарубежных авторов. Основная их цель - доведение показателей, учитываемых банком при анализе кредитоспособности потенциального заемщика, до приемлемых, нормативных значений, за счет реального улучшения экономического состояния потенциального заемщика.
Ключевые слова: модель, кредитоспособность, прогнозирование, организация, банк, заемщик, кредит, аудит, анализ.
ANALYSIS OF FOREIGN MODELS FOR ANALYTICAL PROCEDURES AUDIT OF CREDITWORTHINESS ORGANIZATIONS
Balakhnev J., the post-graduate student, Audit and Control chair, FSBEI HE «Financial university under the government of the Russian
Federation», e-mail: Yrabalakhnev@mail.ru
In connection with the crisis phenomena in world economy the problem of assessing the creditworthiness of the organization in recent years has become even more important as banks are increasingly faced with the difficulties of making decisions about the issuance of a loan to a legal entity. In this paper we evaluated the creditworthiness of the organization JSC «Nizhny Novgorod oil and fat factory» models of foreign authors. Their main goal is to bring the parameters taken into account by the Bank in the analysis of creditworthiness of the potential borrower, to acceptable, normative values, at the expense of real improvement in the economic condition of the potential borrower.
Keywords: model, creditworthiness, forecasting, organization, Bank, borrower, credit, analysis.
В настоящее время организации определяют степень кредитоспособности на основе совокупной, бальной системы оценки финансово-экономических показателей хозяйствующего субъекта. Сущность методик заключается в классификации заемщика по степени кредитного риска, где любая исследуемая организация будет отнесена к установленному кредитному классу в зависимости от «полученного» в совокупности количества баллов, исходя из оценки фактических значений экономических показателей организации. Но из-за отсутствия в зарубежных моделях критериальных математических значений, не всегда получается, более точно определить уровень кредитного статуса предприятия, что неблагоприятно сказывается на прибыли компаний.
Для более подробного исследования специфики проведения аналитических процедур аудита кредитоспособности хозяйствующего субъекта зарубежными моделями, используем финансовые показатели организации ОАО «Нижегородский масложировой комбинат». Для анализа, используем следующие зарубежные модели:
1. модель аудита кредитоспособности Чессера;
2. модель аудита кредитоспособности Альтмана;
3. модель аудита кредитоспособности Таффлера;
4. модель аудита кредитоспособности Бивера;
5. модель проведения аудита кредитоспособности организации предложенная Д.А. Бодерасом;
6. модель аудита кредитоспособности организации предложенная Лисом.
1. На первом этапе используем модель проведения аудита кредитоспособности Чессера. [4] Кроме финансово-экономического анализа, в процессе принятия оперативного решения о выдаче кредита применяется ряд специальных функциональных моделей, отделяющих организаций - банкротов от надежных фирм-заемщиков и других юридических лиц. Наиболее эффективным методом в данном случае выступает модель кредитоспособности Чессера.
Модель Чессера [4] прогнозирует кредитоспособность организации для определения его кредитного статуса, а также невыполнения заемщиком условий договора о кредитовании. В договоре под «невыполнением условий» понимается, не только, не возврат денежной ссуды, но и любые другие несоблюдения и отклонения от правил, делающие ссуду не выгодной для банка. Расчет прогнозирования кредитоспособности ОАО «Нижегородский масложировой комбинат» по методу Чессера приведен в таблице 1.
Таблица 1. Прогнозирование кредитоспособности ОАО «Нижегородский масложировой комбинат» по методу Чессера
Показатель Расчет Значение за 2014 г. Множитель Произведение (гр. 3 х гр. 4)
XI х1=Дг+Дг /31+PI 0,1 -5,24 -0,524
X2 /36 X2~ Pi+Pl 7,5 0,0053 0,04
X3 /39 X3~ PI+PI 0,04 6,6507 0,27
X4 XA=p\+p[ PI+PI 0,44 4,4009 1,94
X5 Y5- Pl+Pl ~ P4 +P5 0,34 0,0791 0,03
X6 if 0,54 0,1020 0,06
Zx-счет Чессера: Zx = -2,0434+(-0,524)+ 0,04 - 0,27+1,94 - 0,03 - 0,06 = - 0,95
В модели Чессера значение Zx, является линейной комбинацией независимых переменных, для прогнозирования кредитоспособности и невыполнения условий договора Р, записывается следующей формулой: 1
Р =
1 +
е (1)
где е - 2,71828 (число Эйлера - значение натуральных логарифмов).
Подставляя данные в формулу (1), получим значение 0,21.
В модели Чессера для прогнозирования кредитоспособности организации установлены следующие критерии:
1. Правило 1: Zx < 0,50 - организация не кредитоспособна;
2. Правило 2: Zx > 0,50 - организация кредитоспособна.
В данном случае значение ^х) оказалось меньше 0,50, то ОАО «Нижегородский масложировой комбинат» следует отнести к группе некредитоспособных заемщиков.
2. На втором этапе, для проведения аналитических процедур аудита кредитоспособности используем модель Альтмана. Для проведения аудита кредитоспособности организации ОАО «Нижегородский масложировой комбинат» применен (^$ )-счет Альтмана [1], включающий при этом 5-факторную модель производственных предприятий. ^б)- счет Альтмана определяется согласно расчетам коэффициентов кредитоспособности организации, и имеет вид:
Zs = 0,717(Т1) + 0,847(Т2) + 3,107(Тз) + 0,42(Т4) + 0,998(Т5)
Сущность данной модели заключается в классификации заемщика по степени кредитного риска, где любая исследуемая организация, будет отнесена к установленному кредитному классу, в соответствии со значением Zs - счета Альтмана. Совокупный рейтинг кредитоспособности организации по пятифакторной модели Альтамана [1], зависит от итогового значения ^ $ - счета:
1.23 и менее - низкая кредитоспособность, высокий риск;
2. от 1.23 до 2.9 - средняя кредитоспособность, средний риск;
3. от 2.9 и выше - высокая кредитоспособность, низкий риск.
На основе финансовых (количественных) показателей предприятия ОАО «Нижегородский масложировой комбинат» по модели Альтмана, в (таблице 2) проведен прогноз кредитоспособности заемщика.
Таблица 2. Прогнозирование кредитоспособности организации ОАО «НМЖК» по модели Альтмана
По результатам расчетов значение (Zs )-счета для организации ОАО «Нижегородский масложировой комбинат» за 2014 г. составило 1,2. Итоговое значение показателя (Zs ), говорит о низкой кредитоспособности и вероятности банкротства организации (данный показатель находится в низкой зоне). Необходимо отметить, что (Zs )-счет Альтмана позволяет условно спрогнозировать кредитоспособность предприятия, применяя лишь, только ограниченный набор финансово-экономических показателей заемщика. Для более точного прогнозирования кредитоспособности, необходимо учитывать широкий спектр набора количественных финансовых (финансовых) и качественных (не финансовых) показателей заемщика.
3. На третьем этапе, для проведения аналитических процедур аудита кредитоспособности организации ОАО «Нижегородский масло-жировой комбинат» приведем модель прогноза Таффлера [5]. Метод Таффлера (ТаШег) [5] основывается на четырехфакторной прогнозной модели кредитного риска хозяйствующего субъекта.
Четырехфакторная прогнозная модель Таффлера для оценки и прогноза риска кредитоспособности организации рассчитывается по следующей формуле:
Т$ =0,53( Р1 + 0,13( Р2) + 0,18( Р3) + 0,16( Р4) =0,4594 Т
Если показатель значения А $ > 0,3, то хорошая кредитоспособность организации.
Если показатель значения Т < 0,2, то это свидетельствует о плохой кредитоспособности организации
В (таблице 3) приведены некоторые данные бухгалтерского баланса для прогноза кредитоспособности предприятия ОАО «Нижегородский масложировой комбинат» методом Таффлера [5].
Рассчитаем прогноз кредитоспособности организации ОАО «НМЖК» за 2013 и 2014 г.г., подставляя значения (табл.3) в модель Таффлера.
Т
Расчет прогнозного значения кредитоспособности $ за 2013 год:
Т$ = 0,53(0,22) + 0,13(1,03) + 0,18(0,27) + 0,16(0,97) = 0,4594
Т
Расчет прогнозного значения кредитоспособности $ за 2014 год:
Т$ = 0,53(0,17) + 0,13(0,93) + 0,18(0,31) + 0,16(0,75) = 0,3868
Т
В данном случае показатель значения $ за 2013 и 2014 г.г. превышает нормативное значение 0,3, что свидетельствует о хорошей кредитоспособности организации ОАО «Нижегородский масложировой комбинат».
Таблица 3. Прогнозирование кредитоспособности организации ОАО «НМЖК» методом Таффлера
№ Показатели 2013 г. 2014 г.
1 Оборотные активы 2 623 912 1 941 495
2 Сумма активов 3928066 4807318
3 Краткосрочные обязательства 1056840 1471724
4 Сумма обязательств 2550985 2097980
5 Прибыль от продаж 237725 250702
6 Чистые активы 1 381 155 2 713 194
7 Выручка 3804567 3604564
8 ^ (п.5/п.З) 0,22 0,17
9 Р2 (П.1/П.4) 1,03 0,93
10 Р3 (п.З/п.2) 0,27 0,31
11 Р4 (П.7/П.2) 0,97 0,75
12 Значение Т * 0,46 0,39
4. На четвертом этапе, для аудита кредитоспособности и финансового состояния организации ОАО «Нижегородский масложировой комбинат», используем модель Уильяма Бивера [3]. Сущность модели Бивера [3] заключается в классификации заемщика по уровню риска, где анализируемая организация относиться к установленному кредитному классу в зависимости от «полученного» в совокупности количества баллов.
Определение класса кредитоспособности организации в зависимости от «набранного» в совокупности количества баллов по модели Бивера [3]:
1.) 50 и более (баллов) - отличная кредитоспособность;
2.) 40-50 (баллов) - хорошая кредитоспособность;
3.) 30-40(баллов) - средняя кредитоспособность;
4.) 20-30(баллов) - ниже среднего кредитоспособность;
5.) 10-20 (баллов) - низкая кредитоспособность;
6.) 5-10 (баллов) - отсутствие кредитоспособности.
Балльное значение каждого отдельного показателя кредитоспособности организации в зависимости от «полученного» балла по модели Бивера [3]:
1. значение показателя кредитоспособности сектор I -10 (баллов);
2. значение показателя кредитоспособности сектор II-5 (баллов);
3. значение показателя кредитоспособности сектор III -3 (балла).
3. значение показателя кредитоспособности сектор III -2 (баллов).
3. значение показателя кредитоспособности сектор III -1 (балл).
Как видно из данных, приведенных в таблице 4, совокупное количество баллов составляет 32, что свидетельствует о средней кредитоспособности организации ОАО «Нижегородский масложировой комбинат».
В (таблице 4) приведена система показателей Бивера для оценки кредитоспособности организации ОАО «Нижегородский масложи-ровой комбинат»
Таблица 4. Расчет системы показателей Бивера для оценки кредитоспособности организации ОАО «Нижегородский масложировой комбинат»
Показатель Система расчета Значение показателя Характеристика показателя
Сектор I Хорошее финансовое состояние Сектор II Среднее финансовое состояние Сектор III Плохое финансовое состояние
Коэффициент Бивера к Rv _ß"+ßi " ß"+ß4 0,53 Более 0,35 + От 0,17 до 0,3 От 0,16 до-0,15
Текущая ликвидность х П к ü = PL ß5 1,35 2 < к И <3,2 1.2 <ка <2 + к п <
Рентабельность Я р R p=ßL ßb 7 10-13 и Более 8-10 От 2 до 8 +
Финансовый леверидж *» 77 Менее 35 40-80 + 80 и более
Оборачиваемость оборотных активов ^ ГР b. 31 II 0,54 0,4 и более + 0,1-0,3 Менее 0,1
5. На пятом этапе, используем одну из зарубежных моделей оценки и аудита кредитоспособности организации разработанной Д.А. Бодерасом [2].
В методических разработках по анализу финансовой деятельности и порядку определения класса кредитоспособности юридического лица методом Бодераса [2], выработаны собственные подходы и правила оценки кредитного риска хозяйствующего субъекта.
Для оценки вероятности кредитного риска, анализируется степень важности каждого показателя кредитоспособности заемщика. Согласно модели Бодераса [2], кредитный риск хозяйствующего субъекта определяется следующей системой показателей оценок:
1). 0 (баллов) - отсутствие кредитного риска;
2). 25 (баллов) - низкая вероятность кредитного риска; 2). 50 (баллов) - средняя вероятность кредитного риска;
3). 75 (баллов) - степень риска выше среднего;
4). 100 (баллов) - высокая вероятность кредитного риска.
Требуется оценить уровень кредитного риска организации в целом. Для того что бы определить кредитный риск, необходимо сгруппировать показатели кредитоспособности ОАО «Нижегородский масложировой комбинат» по трем основным группам эффективности
(Dl, D2, Dз)
проекта
, где отражается важность каждого показателя заемщика (табл.5).
Таблица 5. Группировка показателей кредитоспособности ОАО «НМЖК» по трем группам
фф (А, D2, D3)
эффективности проекта 1 2 3
Условное обозначение Gj Показатели кредитоспособности Значение показателей Группы Di
Текущая ликвидность % ,/ 1,35 D\
g2 Полной ликвидности % а/ 0,33
g3 Промежуточного покрытия К рс 1,8
G4 Рентабельности продукции R р 0,07
Оборачиваемости дебиторской задолженности AAR (accounts receivables) 0,2 d2
Оборачиваемость оборотных активов AFP 0,54
g7 Оборачиваемости кредиторской задолженности AAR (accounts payable) 0,23
Обеспеченности запасов собственными оборотными средствами к сар 0,08
G9 Автономии (финансовой независимости) тр 0,6 D3
g10 Соотношения собственных и заемных средств Аср 1,3
Финансовый леверидж 0,77
g12 Менеджмент 0,07
Из (табл. 5) видно, что в каждую группу эффективности проекта, входят по четыре показателя кредитоспособности заемщика, наиболее важные для оценки находятся в первой группе.
Степень важности показателей кредитоспособности по модели Д.А. Бодераса [2] определяется следующей системой оценок:
1. высокая степень важности показателей кредитоспособности - 90-70 баллов;
2. средняя степень важности показателей кредитоспособности - 75-40 баллов;
3. низкая степень важности показателей кредитоспособности - 40-5 баллов.
Удельный вес каждой группы показателей кредитоспособности организации согласно модели Д.А. Бодераса определяется по формуле:
Ю
_ 7
Ш
di
G
di
(1)
Ш
J
где, - производная удельного веса.
Производная удельного веса каждой группы показателей кредитоспособности заемщика определяется по формуле:
ю ( р - г)Ь + г -1)
ю -
7 (Р -1)
(2)
Ш
где
- показатель эффективности.
Ш
Показатель эффективности ( р) определяется по формуле:
Ш =-
р (p ■ (h+1)
где, р- количество групп показателей кредитоспособности заемщика; h
(3)
(h = 3);
первая группа эффективности показателей кредитоспособности, в три раза весомее третьей, т.е. В (табл. 6) представлен расчет степени средней важности каждого показателя кредитоспособности ОАО «НМЖК» согласно модели Д.А. Бодераса [2].
2
Таблица 6. Расчет степени средней важности каждого показателя кредитоспособности ОАО «НМЖК» по модели Д.А. Бодераса [2]
Условное обозначение g, Степень важности показателей кредитоспособности Степень средней важности каждого показателя кредитоспособности Mi
r2 r3
90 85 85 87
g2 80 85 75 80
g3 75 85 90 83
g4 80 70 85 78
85 75 75 78
70 65 70 68
g7 60 45 55 53
35 40 50 42
c?9 30 40 35 35
g10 25 30 15 23
20 15 25 20
g12 5 5 0 3
Ю
Найдем показатель эффективности ( р) используя формулу (3): 2
ю =-2-= 0,166
р (3 • (3 +1)
Рассчитаем производную удельного веса каждой группы показателей кредитоспособности по формуле (2):
Ю= °,166(3 -1)3 +1 -') = 0,498
1
(3 -1)
ш = °,166( 3 - 2)3 + 2 -1) = 0,332
2 (3 -1) , ;
0,166( 3 - 3)3 + 3 -1) Л1 „ ;
ш = ——----- = 0,166
3 (3 -1) .
Рассчитаем удельный вес каждой группы показателей кредитоспособности организации ОАО «НМЖК» согласно формуле (1):
Ш 0,498 Л1__ W, =—L = ^-= 0,125
d1 GJ 4
d 1 ;
= = 0,322 = 0,081
d 2 п 4
d 2 ;
ffld = = 0,166 = 0,042;
d 3 п 4
d 3 .
Результаты расчетов удельного веса каждой группы показателей кредитоспособности ОАО «НМЖК», сведены в таблице 7. Из (табл.7) видно, что наибольший удельный вес имеют показатели кредитоспособности организации, находящиеся в первой группе приоритета эффективности.
В (табл.8) приведен расчет максимального значения степени важности показателей кредитоспособности организации ОАО «НМЖК» по модели Д.А. Бодераса [2].
Согласно модели Д.А. Бодераса [2] применяется правило максимального значения важности для показателей кредитоспособности заемщика, где совокупное число степени важности показателей кредитоспособности не должно превышать минимальное значение равное 25. Если это правило не выполняется, то данные не берутся для оценки кредитного риска заемщика. Правило максимального значения важности показателей кредитоспособности заемщика определяется по следующему принципу:
max(I A -Bt)/N < 25
A, B.
где 1 - оценки каждой г-ой степени важности показателей кредитоспособности.
Проверим эту вероятность, подставляя свои значения:
max(Z A.. - B .) _ 280 _ 3 N 12 23,3
В нашем случае эта величина равна 23,3. Это свидетельствует о соответствии правилу максимального значения важности показателей кредитоспособности заемщика.
На заключительном этапе, определим степень кредитного риска предприятия «Нижегородский масложировой комбинат» используя удельные веса показателей кредитоспособности (табл.9).
Таблица 7. Удельные веса каждой группы показателей кредитоспособности ОАО «НМЖК
Условное обозначение Группы А Удельные веса показателей кредитоспособности %
0,125
0,125
0,125
с?4 0,125
0,081
0,081
С, 0,081
0,081
п3 0,042
0,042
0,042
°\2 0,042
Таблица 8. Расчет максимального значения степени важности показателей кредитоспособности организации ОАО «НМЖК»
Условное обозначение Степень важности показателей кредитоспособности (4 -*.) Мах1тит (4 -в.)
Л1 *2 я3
90 85 85 (90-85)=5 (85-85)=0 (85-85)=0 5
80 85 75 (80-75)=5 (85-75)=10 (80-75)=10 10
75 85 90 (75-85)=10 (85-90)=5 (75-90)=15 15
С?4 80 70 85 (80-70)=10 (70-85)=5 (80-85)=5 10
85 75 75 (85-75)=10 (75-75)=0 (85-75)=10 10
70 65 50 (70-65)=5 (65-50)=15 (70-50)=20 20
60 45 55 (60-45)=15 (45-55)=10 (60-55)=5 15
35 40 50 (35-40)=5 (40-50)=10 (35-50)=15 15
30 40 35 (30-40)=10 (40-35)=5 (30-35)=5 10
25 30 15 (25-30)=5 (30-15 )=15 (25-15)=10 15
20 15 25 (20-15 )=5 (15-25)=10 (30-3 5 )=5 10
°\2 5 5 0 (5-5)=0 (5-0)=5 5
Из (табл.9) видно, что кредитный риск предприятия «Нижегородский масложировой комбинат» составляет 63,923 балла, что свидетельствует о средней рискованности невозврата кредита.
6. На шестом этапе, проведем аудит кредитоспособности организации ОАО «Нижегородский масложировой комбинат», с использованием четырехфакторной () - модели Лиса [7], которая имеет вид:
Таблица 9. Общая оценка уровня кредитоспособности организации ОАО «НМЖК»
Условное обозначение Удельные веса рисков Степень средней важности каждого показателя кредитоспособности M • Баллы
GX 0,125 87 10,875
g2 0,125 80 10
G3 0,125 83 10,375
g4 0,125 78 9,75
G5 0,081 78 6,318
G6 0,081 68 5,508
g7 0,081 53 4,293
G8 0,081 42 3,402
g9 0,042 35 1,47
g10 0,042 23 0,966
g11 0,042 20 0,84
g12 0,042 3 0,126
Итого 1,0 X 63,923
Ls = 0,063(Gi ) + 0,692(G2 ) + 0,05T(G3) + 0,б01^4)
L
Правило первое: если показатель значения Ls < 0,8 - низкая кредитоспособность организации.
Ls
Правило второе: если показатель значения 0,8 < < 1,5 - средняя кредитоспособность организации. Правило третье: если показатель значения 1,5 <Ls < 2,5 - средняя кредитоспособность организации.
В (табл. 10), приведены данные для расчета кредитного риска предприятия «Нижегородский масложировой комбинат» с помощью ( s ) - модели Лисса [7].
Таблица 10. Оценка кредитоспособности организации ОАО «НМЖК» методом Лисса [7]
№ Показатели 2013 г. 2014 г.
1 Оборотные активы 2 623 912 1 941 495
2 Сумма активов 3928066 4807318
3 Сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств 2550985 2097980
4 Нераспределенная прибыль 599 158 185 865
5 Чистые активы 1381155 2713194
6 Прибыль до налогообложения 746 530 279 840
7 Прибыль от продаж 237 725 250 702
8 ^ (п.1/п.2) 0,67 0,40
9 С2 (п.7/п.2) 0,06 0,05
10 Оъ (П.4/П.2) 0,15 0,04
11 С4 (п.5/п.З) 0,54 1,3
12 Значение Ь. 0,77 0,74
Подставим данные (табл. 10) в модель Лисса [7] и получим кредитный статус заемщика за 2014 год:
Ls = 0,063(0,40) + 0,692(0,05) + 0,057(0,04) + 0,601(1,3) = 0,74
Полученное значение по результату расчета попадает под первое правило модели Лисса [7], в данном случае организация «Нижегородский масложировой комбинат» является некредитоспособным.
Трудность в расчете с использованием данных моделей заключается в неиспользовании информационной базы по качественным характеристикам заемщика, в неопределенности состояния банкротства организации как с нормативно правовой точки зрения, отсутствием соответствующих критерий оценки кредитоспособности предприятия.
Литература:
1. Altman E.I., Haldeman R.G. and Narayanan P. «Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations», Journal of Banking and Finance, June 2014.
2. Botheras, D. A. Use of a Business Failure Prediction Model for Evaluating Potential and Existing Credit Risk. Unpublished M.B.A. Research Project, Simon Fraser University. In: Insolvency prediction. E. Sands & Associates Inc. Marc 2014.
3. Beaver W. Financial ratios as predictors of failure / W. Beaver // Journal of Accounting Research. - 2014. - № 9. - P. 71-102.
4. Chesser D. Predicting loan noncompliance / D. Chesser // Journal of Commercial Bank Lending. 2014. № 62 (11).
5. Taffler R.J.»The Assessment of Company Solvency and Performance using a Statistical Model: A Comparative UK Based Study», Accounting and Business Research, 19 (61), Autumn 2014.
6. Вишняков И.В. Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков / И.В. Вишняков. - СПб. : СПбГИЭА, 2012. - 51 с.
УДК 004
СПОСОБ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОПЕРАТИВНОГО КОНТРОЛЯ ГОРИЗОНТИРОВАНИЯ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ТРАЕКТОРНЫХ
ИЗМЕРЕНИЙ
Лысенко И.В., старший научный сотрудник, д.т.н., Федеральное государственное унитарное предприятие «Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия» (ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ»)
В статье предложен способ автоматизированного оперативного контроля горизонтирования радиотехнических средств траекторных измерений в ходе повседневной эксплуатации для определения ошибок юстировки и их возможного динамического изменения в процессе эксплуатации под воздействием случайных геофизических факторов, а также их учёта в последующей математической обработке. Способ также пригоден для организации эксплуатации средств оптических траекторных измерений.
Ключевые слова: среднеквадратическое отклонение, модель, контроль, измерение, траектория, радиотехническое средство, гори-зонтирование.
WAY TO AUTOMATE OPERATIONAL CONTROL LEVELING RADIO EQUIPMENT
TRAJECTORY MEASUREMENT
Lisenko I., Senior Researcher, Doctor of Technical Sciences, Federal State Unitary Enterprise «Russian Scientific-Technical Center for Information on Standardization, Metrology and Conformity Assessment» (FSUE «STANDARTINFORM»)
This article provides a method for automated operational control radio equipment leveling trajectory measurements during everyday use to determine alignment errors and the ability to dynamically change during operation under the influence of random geophysical factors, as well as taking them into account in the subsequent mathematical processing. The method is also suitable for organizations operating funds optical trajectory measurements.
Keywords: standard deviation, model, control, measurement, path, radio aids, leveling.
Для анализа лётно-технических характеристик (JITX) и характерных событий на траектории полёта испытываемых образцов использу-
а(&=\ЯъЧг> - -
ются оценки кинематических параметров траектории ■> ) в системе координат
потребителя1, получаемые по результатам математической обработки косвенных радиотехнических или оптических траекторных измерений. В качестве очевидного и общепринятого критерия качества оценок указанных параметров в каждый момент времени используется оцен-
£r,(tt)
ка среднеквадратического отклонения (СКО) параметра ( J ) относительно полученной оценки ( J ). Или, иными словами,
оценка среднеквадратической погрешности определения параметра.
Величина СКО зависит от многих факторов, наиболее значимые из которых должны учитываться в виде модели. В целях априорного оценивания СКО J оценок параметров J обычно используют модель вида:
а . „ г
у = [}'i> Уг - ук - У*]
(1)
- вектор наиболее значимых факторов, оказывающих существенное влияние
на СКО оценивания параметра
■ - дисперсия к-того фактора.
Перечень наиболее значимых факторов, как правило, составляют: инструментальные погрешности измерительных средств (по каждому непосредственно измеряемому параметру), погрешности геодезической привязки и юстировки измерительных средств, погрешности
временной привязки непосредственных измерений, методические и вычислительные погрешности алгоритмов математической обработки ° 2
и др. В качестве СКО к на этапе априорного оценивания используются их паспортные значения.
В настоящей статье рассматривается влияние погрешностей юстировки РЛС на точность оценивания координат объекта испытаний в декартовой системе координат потребителя, способ определения данных погрешностей и возможность их учёта в математической обработке.
1 Наибольшее распространение получила стартовая системы координат. Переход к стартовой системе коор-динат от пунктовой, в которой проводятся измерения, осуществляется при помощи ортогональных преобра-зований и переноса начала координат. При этом в качестве промежуточной используется геоцентрическая система координат.
