CC BY
49
О.К. Слкеева, Т.В. Решетняк
КЛАСИФ1КАЦ1Я Ф1НАНСОВОГО СТАНУ НА ОСНОВ1 МЕТОД1В БАГАТОМ1РНОГО СТАТИСТИЧНОГО АНАЛ1ЗУ
Фiнансовий стан тдприемства - це дуже складна система рiзноманiтних взаeмодiючих фiнансових вiдносин. Основною метою фшансового аналiзу е одержання невелико! кшькосп ключових i найбшьш iнформативних параметрiв, що дають об'ективну i точну картину фiнансового стану тдприемства, його прибутюв i збитюв, змiн у структурi активiв i пасивiв.
Здiйснити це в межах традицiйного аналiзу не завжди можливо. Проводячи такий аналiз економiст отримуе велику кшькють аналiтичних показникiв, яю часто дають суперечливе уявлення про об'ект, i потрiбнi певнi зусилля, знання та шту'1щя, щоб точно визначити ситуащю.
Деякi автори [1, 2] пщкреслюють необхiднiсть використання моделей на основi розрахунку iнтегрального показника для ощнки фiнансового стану тдприемства та прогнозу банкрутства. Це пояснюеться тим, що на практищ дуже часто виникае така ситуацш, при якш керiвництву пiдприемства потрiбний певний критерш оцiнки, аналiз якого дозволяе швидко прийняти рiшення стосовно управлшня пiдприемством. 1нтегральна оцiнка дозволить поеднати в одному показнику багато рiзних за назвою, одиницями вимiру, вагомютю та iншими характеристиками чинниюв.
Запропонований пщхщ значно скорочуе час ощночних процедур, але визначення вагомостi груп показниюв е досить складною i конче вiдповiдальною процедурою у системi оцiнки, тому для 11 виконання слiд залучати спецiально пiдготовлених експертсв.
На сьогоднi не iснуе методу або модели якi б давали достовiрнi результати оцiнки фiнансового стану тдприемства. Бшьше того, вiдомо, що використовуючи тi чи iншi методики ощнки, можна одержати протилежш судження про рiвень кризового стану тдприемства та можливосп його банкрутства [3] (див. рисунок).
Подолати обмеженють
традицшного фiнансового аналiзу i моделювання допомагають методи багатомiрного порiвняльного аналiзу, iнструментарiй та методологiя якого дозволяе розтзнавати стан об'екта або ситуацп навiть за непрямими ознаками i робить процес прийняття управлшських рiшень бiльш ефективним.
Пропонований алгоритм
дiагностики фшансового стану на основi кластерного аналiзу включае такi модулi: формування системи дiагностичних показникiв фшансово! стiйкостi;
класифшащя фiнансових ситуацiй. Серед наведених вище модулiв основне значення мае перший. Вщ нього залежить робота вах наступних модулiв i якiсть прийнятих управлшських ршень щодо стабшзацп фшансового стану тдприемства. Кшькють показниюв, що визначають фшансовий стан
пiдприемства, велика. Це створюе деяю складностi при практичному
використанш моделей дiагностики. У зв'язку з цим виникае необхщнють аналiзу i перетворення вихiдного простору ознак, що описують фшансовий стан тдприемства. Ршення ще'1 задачi здшснюеться в трьох напрямах [4, 5]:
© £л1сеева Оксана Костянтишвна - кандидат техшчних наук, доцент; Решетняк Тетяна В1ктор1вна - астрантка. Нацюнальний ушверситет, Дшпропетровськ.
ISSN 1562-109X
и н о
ш
Л
С
«
Л
н о
"¡3
л «
100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00
7 Методи
Загроза банкрутства:
□ мала ■ можлива □ велика ПО тдприемство-банкрут
1 - двофакторний критерш Альтмана
2 - п'ятифакторний критерш Альтмана
3 - критерш Люа
4 - критерш Таффлера
5 - критерш Спрингейта
6 - критерш О.О. Терещенка
7 - методичш рекомендаци з виявлення ознак неплатоспроможносп.
Рисунок. Ощнка загрози банкрутства втчизняних тдприемств.
упорядкування ознак; групування ознак;
зниження розмiрностi простору ознак. У рамках першого напряму кожнш ознащ привласнюеться "вага" вщповщно до 11 вщносно'1 важливосп. Ознаки, що мають малу шформативнють,
виключаються з подальшого аналiзу.
У рамках другого напряму видшяються групи тiсно пов'язаних мiж собою ознак з наступним вибором представниюв групи.
Третш напрям заснований на переходi до нових координат, замЫ вихiдних ознак 1хшми лiнiйними комбшащями.
Нижче наведений список показникiв фшансового стану пiдприемства, сформований за лггературними джерелами i виконаними експертними процедурами, що пiддавався аналiзу i перетворенню за допомогою моделей кожного напрямку (табл. 1).
Змютом другого етапу модуля алгоритму е формування клаав фiнансових ситуацш на основi багатомiрних методiв [5, 6, 7]. У цьому випадку класифшащя вщбуваеться не послiдовно за окремими дiагностичними ознаками, а одночасно за великою кiлькiстю ознак. Кожнш ознащ надаеться змют координати. Так, якщо е п ознак, то
1
2
3
4
5
6
будь-яка фшансова ситуащя зводиться до видшення безлiчi точок
розглядаеться як точка в парному (фiнансових просторi ознак i задача класифшаци
Таблиця 1. Перелш показник1в фшансовог ст1йкост1
№ Найменування показника Найменування групи
1. Коефщент автономй Ощнка структури катталу
2. Коефщент фшансування
3. Коефщент довгостроково'1' фшансово'1' незалежностi
4. Коефiцiент довгострокового залучення позикових засобiв
5. Коефiцiент короткострокового залучення позикових засобiв
6. Коефiцiент поточно'1' заборгованостi
7. Коефщент структури позикового капiталу
8. Коефiцiент реально'1' вартостi майна
9. Коефiцiент структури довгострокових вкладень Ощнка платоспромож носп
10. Коефщент маневреностi власного катталу
11. Коефiцiент маневреностi власного i довгострокового позикового катталу
12. Коефщент забезпеченостi оборотних активiв власними оборотними активами
13. Коефщент забезпеченостi оборотних активiв довгостроковими джерелами формування
14. Коефщент забезпеченостi запасiв i витрат власним оборотним капiталом
15. Коефщент забезпеченостi «нормальними» джерелами формування запаав i витрат
16. Коефiцiент маневреностi власного оборотного катталу
ситуацш) у цьому просторь У рiзних алгоритмах багатомiрноi класифшаци видiлення цих точок здшснюеться по-рiзному, але загальним для вах е те, що класи формуються на основi мблизькостiм ситуацiй за комплексом ознак.
Одним з методiв багатомiрного аналiзу е метод «куль» [5, 6]. Алгоритм методу «куль» включае два етапи: попереднш та основний.
На попередньому етат вiдбуваеться формування матриц вхiдних даних Y:
' У11 У12 . . У1у . .. У1п ^
У 21 У 22 . . У 2 У . .. У 2 п
У«1 Уи 2 . . У и . .. Уип
ч У,1 У,2 . . Уу . .. У sn у
де п - кiлькiсть ознак, що тдлягають дi-агностуванню,
^ - кiлькiсть фшансових перiодiв, що аналiзуються,
Ущ - значення у-о'1' дiагностичноi
ознаки для и-го перiоду.
Далi вiдбуваеться стандартизащя матрицi вхiдних даних. Необхiднiсть й можна пояснити так. Реалiзацiя
багатoмiрних випадшвих вeличин e oб'eктoм такcoнoмiчних дocлiджeнь, тoмy ïx рoзглядають як вeктoри абo тoчки, якi рoзташoванi y багатoмiрнoмy прocтoрi, щo задаeтьcя cyкyпнicтю oзнак• Цi oб'eкти e рiзними як за рiвнeм значeнь oзнак, щй ïx oпиcyють, так i за cтрyктyрoю значeнь цих oзнак, тoбтo за прoпoрцiями ïx значeнь. Найчаcтiшe викoриcтoвyють такi такcoнoмiчнi мeтoди [5, 6], за дoпoмoгoю яких видiляють пiдмнoжини, щo e iзoтoпнo oднoрiдними (oб'eкти, щo налeжать oднiй i тiй жe пiдмнoжинi, малo вiдрiзняютьcя oднe вiд oднoгo за рiвнeм та cтрyктyрoю значeнь oзнак)• Пoзбyтиcя oдиниць вимiрy мoжна шляxoм стандартизации
x
У,
sn
x„
sn
d
(2)
дe xsn - s-я рeалiзацiя n-oï oзнаки;
xn - ceрeдня арифмeтична n-oï oзнаки;
dn - cтандартнe вiдxилeння n-oï oзнаки.
У рeзyльтатi oбидвi кoмпoнeнти рeалiзацiï oзнак (рiвня та структури) вирiвнянi•
Оcтання з пoпeрeднix oпeрацiй пoлягаe y визначeннi матрицi вiдcтанeй:
^c11 c12 ••• c1s ••• c1SA
C =
дe
c21 c22
c
2s
2S
VcS1 cS 2 ••• ^ ••• c
Ss
SS у
css = 0;
c = c '
su us
c < c + c '
su — sw wu '
(3)
(4)
(5)
(6)
csu - вщстань вiд oб'eкта s дo oб'eкта u.
Елeмeнти матрицi C
рoзраxoвyютьcя за фoрмyлoю:
csu
' 1 N 2
— Z (ysn - yun )2
N n=1
1/2
(7)
дe ysn - cтандартизoванe значeння
влаcтивocтi n y oб'eкта s.
На ocнoвнoмy eтапi мeтoдy «куль» вiдбyваeтьcя рoздiл cyкyпнocтi oб'eктiв на oднoрiднi пiдмнoжини• Алгоритм данoгo мeтoдy маe такий вигляд: для ^ждах' тoчки-oб'eкта
Ps =[xs1,Xs2, •••,xsn ,•••,xsNJ, (8)
яка являe coбoю eлeмeнт cyкyпнocтi
(9)
Q = (,
,...,(s j,
2, s
дe N - кшькють влаcтивocтeй;
S - кшькють тoчoк-oб'eктiв, бyдyeтьcя куля радiycа p :
K ( Ps, p).
(10)
^"пм визначають кiлькicть тoчoк Pr, щй знаxoдитьcя y кoжнiй кyлi:
Qs = {Pr csr < p}, (11)
дe Qs - пiдмнoжина s cyкyпнocтi Q.
Пiдмнoжина yтвoрюeтьcя тoчками Pr,
щй задoвoльняють yмoвi
csr < p, (12)
дe csr - вiдcтань oб'eкта s вщ oб'eкта r.
Якщo
чeрeз
ls пoзначити
пoтyжнicть пiдмнoжини Q s , тo /^ = max /s,
(13)
являe coбoю вeличинy, щo визначаe пeршy вiдoкрeмлeнy mдмнoжинy. Якщo e дeкiлька пiдмнoжин з макcимальнoю пoтyжнicтю, тo трeба визначити вiдcтань вiд цeнтрy кyлi дo пoчаткy кooрдинат• Пeршoю cлiд вибрати ту, яка найближчe знаxoдитьcя дo пoчаткy cиcтeми кooрдинат•
Вiдoкрeмлeння наступних
пiдмнoжин прoвoдитьcя аналoгiчнo• Рiзниця лишe в тoмy, щo рoзглядаютьcя да вci oдиницi cyкyпнocтi Q, а тшьки тi,
що залишилися тсля виключення першо! тдмножини, тобто розглядаеться пiдмножина:
Q/ Q S1. (14)
Подiбна операщя проводиться до повного вичерпування сукупносп Q.
Розмiр радiусу кулi (р) може встановлюватися двома способами. Перший споаб:
р = max min csr. s r Другий спосiб:
р = c + mdc, (16)
де
- 1 s
с = -! Cr , (17)
S r =1
(15)
dc =
1 S _ 2
S Z (Cr - C)2
S r = 1
1/2
(18)
c
1, 2,
min c
rs ■
S
(19)
S; m - невщ'емне
s, r = дшсне число.
Розглянутий вище алгоритм використовувався для класифшаци фiнансових ситуацш, що вщображують фiнансову стiйкiсть тдприемства ЗАТ «Новокраматорський машинобудiвний завод» (ЗАТ НКМЗ). Використовуючи формули (1)-(19) та даш фшансовоi звiтностi ЗАТ НКМЗ за 1999-2005 рр. були отримаш класи фшансових ситуацш, наведен в табл. 2.
Таблиця 2. Класифшансових ситуацш по ЗАТ НКМЗ з використанням методу «куль»
Назва класу Номер об'екпв, що увшшли у клас
Абсолютна фшансова стшкють 3,4,5,6,7
Нормальна фшансова стшкють 2
Нестшкий фшансовий стан 1
Використання методiв
порiвняльного багатомiрного аналiзу дозволило зробити таю висновки: фшансовий стан ЗАТ НКМЗ у 1999 р. можна характеризувати як нестшкий, у 2000 р. - нормальна фшансова стшкють, з 2001 по 2005 рр. фшансовий стан можна охарактеризувати як абсолютно стшкий.
Аналiз значень дiагностичних показниюв в отриманих класах фшансових ситуацш дозволяе дати характеристику кожного з них (табл.3). Слщ вщзначити, що апрiорi передбачуванi назви ствпали з цими характеристиками.
Таблиця 3. Опис класгв ситуацш
Номер об'екпв, що увшшли у клас Назва класу Основш характеристики класу
1 2 3
3,4,5,6,7 Абсолютна фшансова стшкють Пщприемство характеризуеться високим рiвнем фiнансовоi незалежносп. Приблизно 80% майна формуеться за рахунок власних засобiв. Пщприемством не використовуються довгостроковi позиковi засоби, розширення виробництва
здшснюеться за рахунок власних ресурав. У структурi пасивiв значну частку займають банкiвськi кредити, що дозволяе пщтримувати потребу в оборотному фондi на певному рiвнi. Високими е i значення коефiцiентiв забезпеченостi оборотних кош^в, запасiв i витрат власними оборотними коштами.
У цшому фiнансову ситуацiю можна охарактеризувати як абсолютно фшансово стiйку, оскшьки пiдприемство володiе високим рiвнем автономносп, застосовуе консервативну полiтику фiнансування оборотних активiв._
Окончание табл. 3.
1 2 3
2 Нормальна фшансова стшкють Фiнансовий стан тдприемства характеризуеться порушеннями в пропорщях фiнансування оборотних активiв. Рiвень стшкосп знаходиться в допустимих межах, проте в структурi заборгованостi переважае кредиторська. Незважаючи на те, що пщприемство використовуе пролонгованi кредити, 1х об'ем е недостатшм для того, щоб у разi непередбачених фiнансових утруднень, здшснити фiнансування виробничого процесу. У цшому фшансову ситуащю можна охарактеризувати як фшансово стшку. Незважаючи на те, що пщприемство випробовуе дефщит довгострокових джерел формування оборотних кош^в, автономнють пiдприемства знаходиться на рiвнi, що дозволяе використовувати кредитнi ресурси при виникненш нерiвноважного фiнансового потоку.
1 Нестiйкий фiнансови й стан Пщприемство випробовуе дефщит основних джерел формування оборотних активiв. Товарно-матерiальнi запаси, в основному, формуються за рахунок кредиторсько'1 заборгованосп, що приводить при невчасному погашены дебiторськоi заборгованостi до значного зростання короткострокових пасивiв, пщвищення рiвня зовнiшньоi залежностi. У цшому фшансову ситуащю можна охарактеризувати як фшансово нестшку, оскшьки пщприемство застосовуе агресивну полгтику формування оборотних активiв, йде на максимально допустимий для збереження платоспроможносп рiвень фiнансового ризику.
Таким чином, розглянут алгоритми i моделi дiагностики дозволяють перетворити початковий простiр ознак, що характеризують фшансовий стан пщ-приемства i сформувати систему дiагностичних ознак; провести класифшащю фiнансових ситуацiй, що вiдображають фшансову стiйкiсть
пiдприемства, визначити на пiдставi аналiзу значень дiагностичних ознак напряму полшшення фiнансового стану пiдприемства.
Лггература
1. Бень Т.Г., Довбня С.Б. 1нтегральна оцiнка фiнансового стану
тдприемства // Фшанси Украши. - 2002. - №6. - С. 53-60.
2. Кручок С.1. Ощнка фшансового стану тдприемств // Фiнанси Украши. -2002. - №8. - С.40-47.
3. Великий Ю.М., Проскура О.Ю Особливостi кризового стану вггчизняних пiдприемств i методiв його ощнки // Фiнанси Украши. - 2002. - №10. - С. 2934.
4. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и
снижение размерности. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.
5. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в эконометрическом моделировании. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 173 с.
6. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях. - М.: Статистика, 1980. -143 с.
7. Айвазян С.А., Бежаева З.И, Староверов О.В.. Классификация многомерных наблюдений. - М.: Статистика, 1974. - 240 с.
