CC BY
15
не промахнись,, не отступи...
оценка инвестиционной привлекательности
сельскохозяйственных предприятий
Евдошенко В.В.
аспирант
Ставропольского
государственного
аграрного
университета,
г. Пятигорск
Поток вложений зависит от степени рациональности принимаемых решений инвестиционного характера. Так, сокращение инвестиций в сельское хозяйство России и Ставропольского края, в частности, привело не только к стабильному снижению фондо- и ресурсоотдачи, но и других экономически важных показателей. Главным образом это произошло потому, что на внутренние факторы товаропроизводитель способен воздействовать самостоятельно, тогда как на внешние (федерального, регионального и местного уровня) он повлиять не может.
Известно, что финансовое состояние предприятия оценивается правильностью размещения и использования средств (активов) и источниками их финансирования (собственным капиталом и обязательствами, т.е. пассивами). Сигнальным показателем, в котором проявляется финансовое состояние предприятия, выступает его платежеспособность (т.е. способность вовремя удовлетворять платежные требования поставщиков, кредиторов, персонала, бюджета и т.д.). Финансовое положение определяется совокупностью хозяйственных факторов, характеризующих деятельность организации. Для прогнозирования несостоятельности предприятий в настоящее время используются различные методы оценки. Рассмотрим их с точки зрения применимости в аграрном секторе отечественной экономики, т.к. опыт рыночного функционирования предприятий в России пока недостаточно велик.
Чем глубже исследуется предприятие, тем больше обнаруживается новых источников неопре-
деленности. Декомпозиция исходной (обычно грубой и приблизительной) модели анализа сопряжена с растущим дефицитом количественных и качественных исходных данных. Ряд параметров оказывается недоступным для точного измерения, и тогда в его оценке неизбежно появляется субъективный компонент. Возникает то, что в науке описывается, как лингвистическая переменная, а связь количественного значения некоторого фактора с его качественным лингвистическим описанием задается функциями принадлежности фактора нечеткому множеству. В данном случае для оценки состояния предприятия используется метод нечетких множеств.
Использование метода нейронных сетей во всех областях человеческой деятельности, в том числе в области финансовых приложений, получает все большее развитие. Одной из основных задач в финансовой области, решаемой с помощью нейрокомпьютеров, является прогнозирование инвестиционной привлекательности (финансовой состоятельности) предприятий. Значительно повышается вероятность достоверности прогнозирования финансово-экономического состояния предприятия с применением методов многофакторного статистического анализа. С помощью метода дискриминантного анализа решаются задачи классификации, т.е. разбиения совокупности анализируемых объектов на классы путем построения классифицирующей функции в виде корреляционной модели. Факт финансовой состоятельности предприятий с позиций перспективности инвестиционных вложений определялся двумя показателями:
- коэффициентом покрытия (Кп), равным отношению текущих активов к краткосрочным обязательствам, т.е. это коэффициент текущей ликвидности;
- коэффициентом финансовой зависимости (Кфз), равным отношению заемных средств к общей стоимости активов.
Первый показатель характеризует ликвидность, второй - финансовую устойчивость. Очевидно, что при прочих равных условиях вероятность банкротства тем меньше, чем мень-
сам факт расчета
всей совокупности
коэффициентов
не может дать
исчерпывающую
оценку
финансового
состояния
предприятия
эол
ше коэффициент финансовой зависимости. И наоборот, предприятие с большей вероятностью станет банкротом (риск невозврата инвестиций очень большой) при низком коэффициенте покрытия и высоком коэффициенте финансовой зависимости.
Задача исследования состояла в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминант-ной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса:
- сочетание показателей, при которых вложение инвестиций в предприятие нежелательно (противопоказано для инвестора);
- сочетание показателей, при которых предприятию не грозит банкротство, следовательно, оно представляет интерес для инвесторов. Исходную выборку для построения модел прогнозирования финансового состояния составили данные бухгалтерской отчетности 1 предприятий Шпаковского района Ставропольского края. Приемами дискриминантного анализа нами определены параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами сельхоз предприятий и пространстве коэффициентов покрытия и финансовой зависимости:
и и
чем глубже исследуется едприятие, тем
_больше
обнаруживается новых источников
г = ао + агкп + а2кфз (1)
где г - показатель классифицирующей функции; ад - постоянный фактор;
кп - коэффициент покрытия (текущей ликвидности);
Кфз - коэффициент финансовой зависимости, %; а1, а2 - параметры, показывающую степень и направленность влияния коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости на вероятность банкротства соответственно. В результате обработки статистических данных была получена следующая корреляционная зависимость:
г - 0,3877 - 1,073бКп 0,0579Кфз, (2)
неопределенности При г = 0 имеем уравнение дискриминантной
границы. Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность обанкротиться равна 50%, т.е. от решения инвесторов зависит, будут ли они заниматься реанимацией данного сельскохозяйственного предприятия. Если Z < 0, то вероятность финансовой жизнедеятельности предприятия возрастает (по мере уменьшения 2). В то же время параметр а.2 имеет знак «плюс», поэтому, чем выше коэффициент финансовой зависимости, тем больше 2 и, следовательно, выше вероятность банкротства предприятия. Таким образом, при увеличении 2 возрастает риск инвесторов. Прогнозирование инвестиционной привлекательности сельскохозяйственных предприятий Шпаковского района мы осуществляли следующим образом. Значения дискриминантной функции представляют собой реализацию случайной величины 2. Распределение вероятностей данной величины аппроксимируется нормальным распределением; далее с помощью таблиц нормального распределения мы определяли вероятности инвестиционной привлекательности для фиксированного значения 2. При применении модели дискриминантного анализа возможны ошибки прогнозов двух видов прогнозируется:
- сохранение платежеспособности, а в действительности наступает банкротство предприятия;
- недееспособность предприятия, а оно сохраняет платежеспособность.
Прогнозирование инвестиционной привлекательности сельхоз предприятий с помощью дискриминантного анализа на горизонте в один год производится с точностью 95%. При этом ошибка первого типа возможна в 6-ти % случаев, а второго - в 3%.
При расширении горизонта прогнозирования до двух лет его точность снижается до 83%, при этом ошибки первого типа появляются - в 28% случаев, а второго - в 6%.
использование метода нейронных сетей во всех областях человеческой деятельности, в том числе в области финансовых приложений, получает все большее развитие
