CC BY
52
Фадеева Юлия Вячеславовна, канд. экон. наук, зав. кафедрой, [email protected], Россия, Тула, Институт законоведения и управления ВПА,
Киселевич Юлия Васильевна, канд. экон. наук, доц., проректор по научной работе, зав. кафедрой, yukisel@,mail. ru, Россия, Тула, Институт законоведения и управления ВПА
NEW MANAGEMENT CARABILITIESIN USING THE OPTIONAL APPROACH TO THE ANALYSIS OF INVESTMENT DECISIONS
Y.V. Fadeeva, Y.V. Kiselevich
The article discusses the advantages of using an optional approach to the analysis of investment projects. Using the optional approach makes it possible to make effective management decisions when considering any investment project.
Key words: management capabilities, the effectiveness of the investment project management solution, an optional approach.
Fadeeva Yuliya Vyacheslavovna, candidate of economic sciences, head of the department of economic disciplines, [email protected], Russia, Tula, Institute of jurisprudence and managementof all-Russian police Association,
Kiselevich Yulia Vasilevna, candidate of economic sciences, docent, head of the department of economic disciplines, yukisel@,mail.ru, Russia, Tula, Institute of jurisprudence and managementof all-Russian police Association
УДК 336.64
ОЦЕНКА ФИНАНСОВОЙ СИТУАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ НЕЧЁТКИХ МНОЖЕСТВ
С.А. Никитин, А.В. Семенихина, Л.И. Шинкарёва
Проведена оценка финансовой ситуации, выявлено соответствие лингвистических переменных «Состояние предприятия» и «Класс кризиса», разработан алгоритм диагностики финансового кризиса предприятия с применением аппарата теории нечётких множеств и раскрыто содержание каждого из его этапов.
Ключевые слова: финансовое состояние предприятия, теория нечётких множеств, диагностика финансового кризиса предприятия, функции принадлежности.
Функционирование предприятий в условиях нестабильной среды требует применения более совершенного методического инструментария диагностики, основанного на использовании современных методов экономико-математического моделирования, адаптивных методов прогнозирования, вероятностных моделей, методов разработки сценариев развития ситуаций и других [5].
На основе информационного пространства формируется пространство финансовых состояний предприятия, каждое из которых может быть
охарактеризовано перечнем финансовых показателей п, построенных на основе бухгалтерской отчётности за определённый период. Для /-периода -это показатели Х\,..., Хп с заданными значениями Хц,..., Хп , для _/-периода - те же показатели, имеющие исходные значения Х'1, . -, Хп соответственно. При классификации и сопоставлении состояний предприятия предположим, что система показателей {Х} является достаточной для проведения достоверного анализа.
Для решения задачи формирования классов финансового кризиса с использованием математического аппарата нечёткой логики разобьём множество финансовых состояний предприятия А на пять нечётких пересекающихся подмножеств:
А1 - недопустимое состояние;
А2 - критическое состояние;
А3 - неудовлетворительное состояние;
А4 - удовлетворительное состояние;
А5 - отличное состояние.
Следовательно, терм-множество лингвистической переменной «Состояние предприятия» включает пять подмножеств А1.А5, каждому из которых соответствуют конкретные функции принадлежности ц1 (V),..., ц5 (V), зависящие от комплексного показателя финансового состояния предприятия V. При этом текущая стабильность и устойчивость предприятия будет зависеть от данного показателя - чем значение его выше, тем финансовое состояние предприятия будет «благополучнее».
Комплексный показатель V, характеризующий финансовое состояние предприятия, функционально или алгоритмически взаимосвязан с перечнем исходных финансовых показателей следующим образом:
где тип ¥ - не определен и требует распознавания.
По каждому показателю Х1,..., Хп установлено, каким образом его изменение оказывает влияние на изменение V. Например, с ростом объема заёмных средств в пассиве баланса коэффициент автономии снижается, что отрицательно влияет на комплексный показатель в сторону ухудшения [2], т.е. iХi ^ IV и наоборот, /lХi Функционально данная зависи-
мость выглядит следующим образом:
VI = ¥ (Хп,..., Хп ); Vа = ¥ (Х-1,..., Хп ),
(1)
г(*) =
(2)
(3)
8Ь =
(4)
В качестве оценки риска банкротства введём лингвистическую переменную «класс кризиса» со значениями (катастрофический, глубокий, средний, лёгкий, отсутствие кризиса). Взаимно однозначное соответствие лингвистической переменной «Состояние предприятия» и переменной «Класс кризиса» задано в табл.1 [6].
Таблица 1
Соответствие лингвистических переменных «Состояние предприятия» и «Класс кризиса»
Значение переменной «финансовое состояние предприятия» Значение переменной «Класс кризиса» Характеристика класса
Недопустимое состояние Катастрофический Недопустимая степень опасности
Критическое состояние Глубокий Высокая степень опасности
Неудовлетворительное состояние Средний Средняя степень опасности
Удовлетворительное состояние Лёгкий Низкая степень опасности
Отличное состояние Отсутствие кризиса Отсутствие угроз
Задача диагностики финансового кризиса предприятия может быть сведена к решению таких подзадач:
1) Определение функции которая связывает перечень показателей {Х} с комплексным показателем V. Тогда, в соответствии с полученными количественными значениями данного показателя V и с учетом функции {ц} выстраивается позиция: «Текущее состояние предприятия» {отличное состояние с уровнем соответствия ц^^, удовлетворительное состояние с уровнем соответствия ц2( V), посредственное состояние с уровнем соответствия цз(^, неудовлетворительное состояние с уровнем соответствия ц4( V), критическое состояние с уровнем соответствия ц5( V)}.
2) На основе предыдущей подзадачи определяется ситуация, при которой позиция предприятия улучшилась или ухудшилась за /-период по отношению к (/ -Т^-периоду, т.е.:
при V) > V - текущее состояние улучшилось,
при V/ < У - текущее состояние ухудшилось.
При анализе изменений значений {ц} посредством определения направления перемещения максимума {ц} из подмножества в подмножество устанавливается качественно положительная или отрицательная динамика предприятия.
3) Оценка степени кризиса по значениям показателей V-, V на основе данных табл.1. С увеличением значений показателей V финансовое состояние предприятия улучшается, и наоборот.
Алгоритм решения задачи диагностики финансового кризиса предприятия с применением аппарата теории нечётких множеств представляет собой последовательность этапов, представленных на рис.1.
Нечёткая классификация значений показателя Л'- путём определения лингвистической переменной «Уровень показателя Х^ с введением пяти
Построение функций принадлежности {ц} нечётких подмножеств {А}
Оценивание значимости показателей для комплексной оценки
Построение комплексного показателя состояния предприятия (У)
Распознание текущего финансового состояния предприятия (определение принадлежности Т- числа V одному из нечётких
Рис.1 Алгоритмическая модель диагностики финансового кризиса предприятия на основе теории нечётких множеств
Рассмотрим содержание каждого из этапов модели. На первом этапе при классификации значений Х{ определяем лингвистическую переменную «Уровень показателя Х» с введением пяти нечётких подмножеств множества В(Х^:
В1 - нечёткое подмножество «очень низкий уровень показателя Х»; В2 - нечёткое подмножество «низкий уровень показателя Х»; В3 - нечёткое подмножество «средний уровень показателя Х» В4 - нечёткое подмножество «высокий уровень показателя Х» В5 - нечёткое подмножество «очень высокий уровень показателя
Х» [4].
Задача описания подмножества {В} состоит в формировании соответствующих функций принадлежности /¡.5 (Х).
На втором этапе при построении функций принадлежности {ц} нечётких подмножеств {А} проводится анализ различных типов состояний лингвистической переменной «Состояние предприятия» и задается набор {ц}, которому соответствует пятёрка нечётких Т - чисел {в} вида: Р1 = (0; 0; 0,15; 0,25); Р2 = (0,15; 0,25; 0,35; 0,45); Рз = (0,35; 0,45; 0,55; 0,65);
в4 = (0,55; 0,65; 0,75; 0,85);
Рз = (0,75; 0,85; 1; 1) [3.].
Таким образом, комплексному показателю состояния V должны принадлежать значения от 0 до 1.
На третьем этапе оценивается значимость показателей для комплексной оценки.
В целях определения состояния предприятия для каждого /-го показателя по отношению к некоторому к-му уровню состояния предприятия должна быть представлена оценка рк значимости данного показателя. Например, ряд банков при оценке кредитоспособности заемщика устанавливает большую значимость по показателям финансовой устойчивости и показателям ликвидности, но меньшую в отношении показателей прибыльности и оборачиваемости [2]. Однако данный критерий не может быть приемлем для предприятий, значительная часть основных средств в структуре активов которых имеет порой низкий уровень рентабельности или даже убыточна [1]. Поэтому построение системы весовых коэффициентов рк должно осуществляться индивидуально для каждого предприятия.
Целесообразно систему оценок значимости {р} пронормировать по формуле:
п
£ Рк
, (5)
где к = 1, ..., 5.
Тогда, при условии, что показатели проранжированы по убыванию значимости для анализа, т.е. Х1 > Х2 >......> Хп, для оценки значимости весовых коэффициентов рг можно применить шкалу Фишберна, соответствующую принципу максимума наличной информационной неопределенности о значениях рг:
2(п - г +1)
Р = -
' п(п +1) , (6)
где г = 1,. п.
При отсутствии системы предпочтений показатели являются равнозначными и рг = 1/ п.
На четвертом этапе формируется комплексный показатель состояния предприятия (V) - обобщающий показатель финансового состояния предприятия, определяемый по формуле [3]:
п 5
V = ^Р ; ^ ъЪ (Х<) , (7)
¿=1 ]=1
1
где Рь=~ - уровень значимости показателя Х для анализа; а/ = (0,1; 0,3;
0,5; 0,7; 0,9) - множество узловых точек, которые являются абсциссами соответствующих функций принадлежности; ^ - значение функции принадлежности для каждого показателя.
На пятом этапе диагностируется финансовое состояние предприятия на основе правила распознания состояния предприятия, построенного в соответствии со вторым этапом (табл.2) [4].
Таблица 2
Правило распознания финансового состояния предприятия
Интервал значений Классификация уровня параметра Функция принадлежности
0 < V < 0,15 Недопустимое состояние (^5) 1
0,15 < V < 0,25 Недопустимое состояние (Р5) д = 10 х (0,25 - V)
Критическое состояние V) 1 - Д1 = Д2
0,25 < V < 0,35 Критическое состояние V) 1
0,35 < V < 0,45 Критическое состояние ^4) Д2 = 10 х (0,45 - V)
Неудовлетворительное состояние V) 1 - Д2 = Дз
0,45 < V < 0,55 Неудовлетворительное состояние V) 1
0,55 < V < 0,65 Неудовлетворительное состояние (У3) дз = 10 х (0,65 - V)
Удовлетворительное состояние (У2) 1 - Дз = Д4
0,65 < V < 0,75 Удовлетворительное состояние (У2) 1
0,75 < V < 0,85 Удовлетворительное состояние (У2) Д4 = 10 х (0,85 - V)
Отличное состояние (V!) 1 - Д4 = Д5
0,85 < V < 1 Отличное состояние (V!) 1
Оценку финансового состояния следует производить на основе целого ряда показателей, которые характеризуют платёжеспособность, структуру капитала и др. Вероятность «ранней диагностики» факторов финансового неблагополучия тем выше, чем шире сканируемый спектр показателей, следовательно, больше возможностей по предотвращению кризисного финансового состояния.
Одним из инструментов построения нечётких множеств с использованием разных типов функций принадлежности является пакет прикладных программ ЫайаЪ, в состав которого входит инструментарий нечёткой логики (ИНА), содержащий 11 встроенных типов функций принадлежности (ФП), формируемых на основе распределения Гаусса, кусочно-линейных функций, сигмоидной кривой, квадратических и кубических полиномиальных кривых [6]. К наиболее распространённым функциям принадлежности можно отнести треугольную и трапециевидную.
Таким образом, используя правило распознавания финансового состояния предприятия, можно сделать заключение о текущем состоянии предприятия за ряд лет. Реализация предложенной алгоритмической модели позволяет провести всесторонний анализ внешней и внутренней среды предприятия, повысить надёжность и качество управленческих решений, связанных с предупреждением кризисных ситуаций в его деятельности.
Список литературы
1. Борисов, А.Н. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.Н. Борисов. Рига: Зинатне, 1982.
2. Морозова, О.И., Семенихина, А.В., Торгачёв, Д.Н. Управление инновационным процессом и финансовыми средствами предприятия на основе факторного воздействия // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. №11. Ч. 6. С. 1180-1184.
3. Недосекин, А.О. Применение теории нечётких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. 2001. №1.
4. Недосекин, А.О., Максимов, О.Б. Анализ риска банкротства предприятия с применением нечётких множеств // Вопросы анализа риска. 1999. №2.
5. 1 Шинкарёва, Л.И., Садочков, М.Е. Финансовое состояние предприятия и методы его оценки // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. 2015. №4 (Ч. I). С. 291 - 296.
6. Шинкарёва, Л.И., Садочков, М.Е. Модели финансового управления производственно-экономической системой // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. 2015. №1 (Ч. I). С.48 - 55.
Никитин Святослав Аркадьевич, д-р экон. наук, проф., [email protected], Россия, Орел, Орловский государственный университет имени И. С. Тургенева,
Семенихина Анна Викторовна, канд. экон. наук, доц., [email protected], Россия, Орел, Орловский государственный университет имени И. С. Тургенева,
Шинкарева Людмила Ивановна, канд. экон. наук, доц., [email protected], Россия, Орел, Орловский филиал РАНХиГС
ASSESSMENT OF THE FINANCIAL SITUATION OF THE ENTITY ON THE BASIS OF INDISTINCT SETS
S.A. Nikitin, A.V. Semenikhina, L.I. Shinkareva
The evaluation of the financial situation, identified according to linguistic variables "State enterprise" and "Class crisis", the developed algorithm of diagnostics of the financial crisis of the enterprise with the use of theory of fuzzy sets and the content of each of its stages.
Key words: financial condition of the enterprise, the theory of fuzzy sets, diagnostics of financial crisis, the company of the membership function.
Nikitin Svyatoslav Arkadievich, doctor of economic science, рrofessor, [email protected], Russia, Orel, Orel State University named after I. S. Turgenev,
Semenikhina Anna Viktorovna, candidate of economic science, docent, [email protected], Russia, Orel, Orel State University named after I. S. Turgenev,
Shinkareva Lyudmila Ivanovna, candidate of economy. science, docent, [email protected], Russia, Orel, OrlovskijfilialRANHiGS
