Научная статья на тему 'Оценка финансовой устойчивости коммерческого предприятия методами нечеткой логики'

Оценка финансовой устойчивости коммерческого предприятия методами нечеткой логики Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
682
97
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕСТВА / ФИНАНСОВАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ / ГОДОВАЯ ОТЧЕТНОСТЬ / ФИНАНСОВЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ / FUZZY SETS / FINANCIAL STABILITY / ANNUAL REPORT / FINANCIAL RATIOS

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Барыкина Я.О.

Задача определения степени финансовой устойчивости предприятия является актуальной как для собственников предприятия, так и для его кредиторов. В данной работе приведено научное обоснование оценки финансового состояния предприятия с использованием теории нечетких множеств. Данный метод оценки разработан и описан в [6]. В данной работе метод рассмотрен на примере годовой отчетности ОАО «Газпром» за 2014 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The definition of financial stability is important for the owners and creditors. We present a scientific justification for evaluating the company’s financial stability using the theory of fuzzy sets. This evaluation method is designed in [6]. In this article method is applied to the analysis of the annual report of JSC “Gazprom” for 2014.

Текст научной работы на тему «Оценка финансовой устойчивости коммерческого предприятия методами нечеткой логики»

УДК 338.001.36

Оценка финансовой устойчивости коммерческого предприятия методами нечеткой логики

Барыкина Я. О.,

магистр 2-го курса, Финансовый университет

www.yanabarykina@yandex.ru

Аннотация. Задача определения степени финансовой устойчивости предприятия является актуальной как для собственников предприятия, так и для его кредиторов. В данной работе приведено научное обоснование оценки финансового состояния предприятия с использованием теории нечетких множеств. Данный метод оценки разработан и описан в [6]. В данной работе метод рассмотрен на примере годовой отчетности ОАО «Газпром» за 2014 г.

Ключевые слова: нечеткие множества; финансовая устойчивость; годовая отчетность; финансовые коэффициенты.

Evaluation of Business Financial Stability by Methods of Fuzzy Logic

Barikina J.O.

Abstract. The definition of financial stability is important for the owners and creditors. We present a scientific justification for evaluating the company's financial stability using the theory of fuzzy sets. This evaluation method is designed in [6]. In this article method is applied to the analysis of the annual report of JSC "Gazprom" for 2014.

Keywords: fuzzy sets; financial stability; annual report; financial ratios.

Методы теории нечетких множеств применяются для решения самых разных задач экономики и финансов, например [1]. В настоящей статье мы, опираясь на методы, предложенные в [2] А.О. Недосекиным, оценим финансовую устойчивость группы компаний. Оценка финансовой устойчивости будет состоять из нескольких этапов. На первоначальном этапе выбираются финансовые показатели для оценки [2-3]. Например, для анализа используем шесть нижеприведенных финансовых показателей:

• коэффициент текущей ликвидности - Х1;

• коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами - Х2;

• коэффициент структуры капитала, платежеспособности - Х3;

• коэффициент финансового левериджа -

Х4;

• коэффициент автономии, финансовой независимости - Х5;

• коэффициент финансовой устойчивости, коэффициент долгосрочной финансовой независимости - Х6.

Все коэффициенты, приведенные ниже, рассчитаны на основе [8].

Научный руководитель: Денежкина И.Е., кандидат технических наук, зам. руководителя Департамента АД, ПРиФТ.

1. Рассчитаем коэффициент текущей ликвидности:

Ктл = Оборотных активы / Краткосрочные обязательства. (1)

2. Рассчитаем коэффициент обеспеченности собственными средствами, который найдем по формуле

Коэффициент обеспеченности СОС = = (Собственный капитал — — Внеоборотные активы) /

Оборотные активы. (2)

Форма 1 + Стр. 1510 Форма 1 + Стр. 1550 Форма 1 + Стр. 1400 Форма 1). (3)

4. Рассчитаем коэффициент финансового ле-вериджа, который найдем по формуле

Коэффициент финансового левериджа = = Краткосрочные и долгосрочные обязательства / Собственный капитал. (4)

5. Рассчитаем коэффициент автономии, финансовой независимости, который показывает, насколько организация независима от кредиторов.

3. Рассчитаем коэффициент платежеспособно- Коэффициент автономии =

сти, который найдем по формуле = Собственный капитал/Активы. (5)

Коэффициент платежеспособности = 6. Рассчитаем коэффициент финансовой устой-

= Стр. 1300 Форма 1 / (Стр. 1520 чивости:

Таблица 1

Расчет коэффициента текущей ликвидности

ОАО «Газпром», данные из Формы 1 за 2014 г., в тыс. руб.

Наименование статьи в Форме 1 Оборотные активы Итого краткосрочных обязательств Х1

Численное значение 3 318 658 564 1 455 390 187 2,28

Таблица 2

Расчет коэффициента обеспеченности СОС

ОАО «Газпром», данные из Формы 1 за 2014 г., в тыс. руб.

Наименование статьи в Форме 1 Собственный капитал Внеоборотные активы Оборотные активы Х2

Численное значение 9 089 213 120 8 931 076 560 3 318 658 564 0,05

Таблица 3

Расчет коэффициента платежеспособности

ОАО «Газпром», данные из Формы 1 за 2014 г., в тыс. руб.

Наименование статьи в Форме 1 Собственный капитал Краткосрочная кредиторская задолженность Краткосрочные заемные средства Прочие краткосрочные обязательства Долгосрочные обязательства Х3

Численное значение 9 089 213 120 639 986 936 756 735 637 0 1 705 131 817 2,93

Таблица 4

Расчет коэффициента финансового левериджа

ОАО «Газпром», данные из Формы 1 за 2014 г., в тыс. руб.

Наименование статьи в Форме 1 Итого долгосрочных обязательств Итого краткосрочных обязательств Собственный капитал Х4

Численное значение 1 705 131 817 1 455 390 187 9 089 213 120 0,35

Таблица 5

Коэффициент автономии

ОАО «Газпром», данные из Формы 1 за 2014 г., в тыс. руб.

Наименование статьи в Форме 1 Внеоборотные активы Оборотные активы Собственный капитал Х5

Численное значение 8 931 076 560 3 318 658 564 9 089 213 120 0,74

Таблица 6

Коэффициент финансовой устойчивости

ОАО «Газпром», данные из Формы 1 за 2014 г., в тыс. руб.

Наименование статьи в Форме 1 Итого долгосрочных обязательств Баланс Собственный капитал Х6

Численное значение 1 705 131 817 12 249 735 124 9 089 213 120 0,88

Кфу = Собственный капитал + + Итого долгосрочных обязательств/

Валюта баланса. (6)

Для выбранных показателей базовое терм-множество Т определим пятью нечеткими переменными: «очень низкий», «низкий», «средний», «высокий», «очень высокий».

Следующий (второй) этап [2] заключается в определении системы весов выбранных показателей, т.е. в сопоставлении каждому показателю Х. уровня его значимости для оценки г.

Если уровни значимости всех показателей принимаются как равнозначные, то коэффициент г при расчетах будет равен 1/Ы.

Третий этап — распознавание уровней принадлежности выбранных показателей [2], для чего строятся функции принадлежности цЛ (х) для каждого лингвистического терма из базового терм-множества Т.

Выберем трапецеидальную функцию принадлежности, так как она наиболее часто используется при оценке финансовых коэффициентов. Более подробно она описана в работе [6].

Ц а ^ ) =

1 Ь - x

1--^ < x < Ь

Ь - a

1, Ь < x < c

1 - X—C, c < x < d

(7)

d - о

0, в остальных случаях

Результаты экспертного опроса, проведенного в рамках исследования в Финансовом университете, и последующих вычислений представлены в табл. 7 и 8.

Вычислим уровни принадлежности X.. нечетким подмножествам из терм-множества значений переменной, т.е. значения соответ-

Таблица 7

Интервалы значений для анализируемых показателей (Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 и Х6)

№ Наименование показателя Очень низкий Низкий Средний Высокий Очень высокий

1 Коэффициент текущей ликвидности Х1 [0; 0,65] [0,5; 1,15] [1; 1,65] [1,5; 2,15] [2; 2,65]

2 Коэффициент обеспеченности собственными средствами Х2 [0,01; 0,08] [0,06; 0,13] [0,11; 0,18] [0,16; 0,23] [0,21; 0,28]

3 Коэффициент платежеспособности Х3 [0,1; 0,45] [0,3; 0,65] [0,5; 0,85] [0,7; 1,05] [0,9; 3,00]

4 Коэффициент финансового левериджа Х4 [0; 0,45] [0,35; 0,8] [0,7; 1,15] [1,05; 1,5] [1,4; 1,85]

5 Коэффициент автономии Х5 [0,2; 0,325] [0,3; 0,425] [0,4; 0,525] [0,5; 0,625] [0,6; 0,75]

6 Коэффициент финансовой устойчивости Х6 [0,4; 0,525] [0,5; 0,625] [0,6; 0,725] [0,7; 0,825] [0,8; 0,925]

Таблица 8

Параметры (вершины) трапециевидных функций принадлежности для анализируемых показателей (Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 и Х6)

Наименование показателя Очень низкий Низкий Средний Высокий Очень высокий

а 0 0,5 1 1,5 2

Х1 Коэффициент текущей Ь 0,25 0,75 1,25 1,75 2,25

ликвидности с 0,4 0,9 1,4 1,9 2,4

с1 0,65 1,15 1,65 2,15 2,65

Коэффициент обеспеченности а 0,01 0,06 0,11 0,16 0,21

Х2 Ь 0,03 0,08 0,13 0,18 0,23

собственными средствами с 0,06 0,11 0,16 0,21 0,26

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

с 0,08 0,13 0,18 0,23 0,28

а 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9

Х3 Коэффициент Ь 0,2 0,4 0,6 0,8 1

платежеспособности с 0,35 0,55 0,75 0,95 1,15

с 0,45 0,65 0,85 1,05 3,00

а 0 0,35 0,7 1,05 1,4

Х4 Коэффициент Ь 0,15 0,5 0,85 1,2 1,55

финансового левериджа с 0,3 0,65 1 1,35 1,7

с 0,45 0,8 1,15 1,5 1,85

Х5 Коэффициент автономии а 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6

Окончание табл. 8

Ь 0,25 0,35 0,45 0,55 0,65

с 0,275 0,375 0,475 0,575 0,675

с1 0,325 0,425 0,525 0,625 0,75

а 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8

Х6 Коэффициент финансовой устойчивости Ь 0,45 0,55 0,65 0,75 0,85

с 0,475 0,575 0,675 0,775 0,875

с 0,525 0,625 0,725 0,825 0,925

Таблица 9

Уровни принадлежности качественным классам

Показатель Значение в 2014 г.

\ х2 Хз Х4 х5

Х1 0 0 0 0 1

Х2 1 0 0 0 0

Х3 0 0 0 0 0,037

Х4 0,67 0 0 0 0

Х5 0 0 0 0 0,13

Х6 0 0 0 0 0,9

Таблица 10

Степени финансовой устойчивости

1 я' Сумма X я («) г. 1

1 0,9 1,67

2 0,7 0

3 0,5 0 0,28 0,17

4 0,3 0

5 0,1 2,067

ствующих функций принадлежности для заданных входных параметров, рассчитанных ранее.

В основе этих вычислений — матрица [2], в которой пять качественных уровней (очень низкое — низкое — среднее — высокое — очень высокое) — это столбцы матрицы, рассматриваемые показатели — ее строки, а их пересечение — уровни принадлежности X.. количественных уровней факторов тем или иным качественным

классам. Для выбранных показателей результаты вычисления построенной матрицы представлены в табл. 9.

Вычисление агрегированного показателя — четвертый этап предложенного метода оценки финансовой устойчивости консолидированной группы компаний [2-3].

Основываясь на работах [2-3], агрегированный показатель д(Г5) можно рассчитать по формуле

Таблица 11

Лингвистические значения переменной

Численное значение переменной Лингвистические значения переменной

[0; 0,2] Кризисное финансовое значение

[0,2; 0,4] Недопустимое неустойчивое финансовое состояние

[0,4; 0,6] Допустимое неустойчивое финансовое состояние

[0,6; 0,8] Нормальная финансовая устойчивость

[0,8; 0,1] Абсолютная финансовая устойчивость

g (FS ) =

N

г Л ,

(8)

j=i

где g. — узловые точки стандартного пятиуровневого классификатора на 01 носителе (подробнее в Приложении 1 п. 1.10 диссертации А.О. Недосекина); g. = 0,9 - 0,2 (j - 1);

r. — уровень значимости показателя; Х9 — значение уровня принадлежности j-го качественного уровня относительно текущего значения /-го показателя [5];

g(FS) — степень финансовой устойчивости консолидированной группы компаний Financial stability.

В табл. 10 приведен расчет степени финансовой устойчивости, вес для всех коэффициентов принят одинаковый.

Заключительный (пятый) этап — лингвистическое распознавание степени финансовой устойчивости группы компаний можно осуществить, воспользовавшись предложенной табл. 5 [2]. Рассчитанное по формуле 8 значение g(FS) = 0,46 показало допустимое неустойчивое финансовое состояние.

Выводы: метод оценки устойчивости ОАО «Газпром» показал допустимое неустойчивое финансовое состояние. На данный вывод повлияли низкие значения коэффициентов обеспеченности собственными оборотными средствами и финансового левериджа.

5

Литература

1. Волкова Е.С., Гисин В.Б. Меры возможности и внутренняя норма доходности инвестиционных проектов с нечетко определенными платежами // Вестник Финансового университета. 2014. № 3 (81). С. 93-104.

2. Недосекин А.О. Математические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний: дис. ... докт. экон. наук: 08.00.13 / А.О. Недосекин [Электронный ресурс]. СПб., 2003. 280 с. Режим доступа: http://www.mirkin.ru/_docs/doctor005.pdf. свободный. Загл. с экрана. Яз. рус.

3. Пахомова Е.А., Иванчина В.В. Анализ финансовой устойчивости вуза с использованием методов теории нечетких множеств (на примере университета «Дубна») // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 14 (143). С. 42-51. ISSN 2073-039X.

4. Карпова Н.А. Анализ как инструмент принятия управленческих решений в отношении консолидированных групп компаний // Экономика. Бизнес. Банки. 2013. № 2 (3). С. 118-125. ISSN 2304-9596.

5. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. 2000. № 2. Режим доступа: http://sedok.narod.ru/sc_group.htmL, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус.

6. Отчетность взята с официального сайта ОАО «Газпром» http://www.gazprom.ru.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.