Прогнозирование показателей финансовой деятельности предприятия жилищно-коммунального хозяйства с помощью адаптивных моделей Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 332.8:658.15

прогнозування показник1в ф1нансово1д1яльност1 п1дприемства житлово-

комунального господарства за допомогою адаптивних моделей

© 2015

КЛЕБАНОВА т. С., РУДАЧЕНКО 0. 0.

УДК 332.8:658.15

Клебанова Т. С., Рудаченко О. О. Прогнозування показнимв фшансовоТ дiяльностi тдприемства житлово-комунального

господарства за допомогою адаптивних моделей

Метою cmammi е попередження банкротства п/дприемств житлово-комунального господарства. Розглянуто роль, мще i значення житлово-комунального господарства на сучасному етап/ национально!економ/ки. Наведено перел'ш значних проблем п/дприемств ЖКГ. Сформовано мето-дичний п/дх/д до оц/нки, анал/зу та попередження банкрутства, який включае в себе три етапи: перший - виб/р д/агностичних показник/в ф/нан-сового стану тдприемств ЖКГ, другий - визначення клас/в кризи ф'шансового стану п/дприемства ЖКГ, трет/й - визначення прогнознихзначень д/агностичних показник/в ф'шансового стану тдприемств ЖКГ. Проведено прогнозування адаптивними моделями д/агностичних показник/в фь нансовоi д/яльност/ на приклад/ комунального тдприемства Харк/вськоi област/, що показало досить висок/ результати та як/сний прогноз. Ключов/ слова: п/дприемства житлово-комунального господарства, банкрутство, прогнозування, адаптивн/ модел/. Рис.: 6. Табл.: 3. Формул: 5. Б/'бл.: 8.

Клебанова Тамара Семен1вна - доктор економ/чних наук, професор, зав/дувачка кафедри економ/чноi к/бернетики, Харк/вський нац/ональний еко-ном/чний ун/верситет /м. С. Кузнеця (пр. Лен/на, 9а, Харк/в, 61166, Украша) E-mail: t_kleb@ukr.net

Рудаченко Ольга Олександр1вна - здобувач, кафедра економки п/дприемств, б/знес-адм/н/стрування та рег/онального розвитку, Харк/вський нац/ональний ун/верситет мського господарства /м. О. М. Бекетова (вул. Маршала Бажанова, 17, Харк/в, 61002, Украша) E-mail: polkin87@ukr.net

УДК 332.8:658.15 Клебанова Т. С., Рудаченко О. А. Прогнозирование показателей финансовой деятельности предприятия жилищно-коммунального хозяйства с помощью адаптивных моделей

Целью статьи является предупреждение банкротства предприятий жилищно-коммунального хозяйства. Рассмотрены роль, место и значение жилищно-коммунального хозяйства на современном этапе национальной экономики. Приведен перечень значительных проблем предприятий ЖКХ. Сформирован методический подход к оценке, анализу и предупреждению банкротства, который включает в себя три этапа: первый - выбор диагностических показателей финансового состояния предприятий ЖКХ, второй - определение классов кризиса финансового состояния предприятия ЖКХ, третий - определение прогнозных значений диагностических показателей финансового состояния предприятий ЖКХ. Проведено прогнозирование адаптивными моделями диагностических показателей финансовой деятельности на примере коммунального предприятия Харьковской области, которое показало достаточно высокие результаты и качественный прогноз. Ключевые слова: предприятия жилищно-коммунального хозяйства, банкротство, прогнозирование, адаптивные модели. Рис.: 6. Табл.: 3. Формул: 5. Библ.: 8.

Клебанова Тамара Семеновна - доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой экономической кибернетики, Харьковский национальный экономический университет им. С. Кузнеца (пр. Ленина, 9а, Харьков, 61166, Украина) E-mail: t_kleb@ukr.net

Рудаченко Ольга Александровна - соискатель, кафедра экономики предприятий, бизнес-администрирования и регионального развития, Харьковский национальный университет городского хозяйства им. А. Н. Бекетова (ул. Маршала Бажанова, 17, Харьков, 61002, Украина) E-mail: polkin87@ukr.net

UDC 332.8:658.15 Klebanova T. S., Rudachenko O. O. Forecasting the Indicators of Financial Activities of Housing and Communal Services Enterprise Using Adaptive Models

The article is aimed at preventing bankruptcy of housing and communal services enterprises. The role, place and significance of housing and communal services at the present stage of development of the national economy are considered. A list of significant problems of communal services enterprises is provided. A methodical approach to evaluation, analysis and prevention of bankruptcy has been formed, which includes the three stages: first - choosing the diagnostic indicators of financial state of housing and communal services enterprises, second - defining the crisis classes of financial state of housing and communal services enterprise, third - determining the forecasting values of diagnostic indicators of financial state of housing and communal services enterprises. Using adaptive models, a forecasting of diagnostic indicators of financial activity has been conducted on example of a communal services enterprise in the Kharkiv region, with relatively high results and a qualitative forecast. Key words: enterprises of housing and communal services, bankruptcy, forecasting, adaptive models. Pic.: 6. Tabl.: 3. Formulae: 5. Bibl.: 8.

Klebanova Tamara S. - Doctor of Science (Economics), Professor, Head of the Department of Economic Cybernetics, Kharkiv National Economic University named after S. Kuznets (pr. Lenina, 9a, Kharkiv, 61166, Ukraine) E-mail: t_kleb@ukr.net

Rudachenko Olga O. - Applicant, Department of Business Economy, Business Administration and Regional Development, Kharkiv National University of Urban Economy named after O. M. Beketov (vul. Marshala Bazhanova, 17, Kharkiv, 61002, Ukraine) E-mail: polkin87@ukr.net

На сьогодншнш день житлово-комунальне гос-подарство характеризуемся нестабкьними тен-денцшми. Це пов'язано з великою зношешстю мереж, основних засобiв, недостатшстю фшансування з боку держави, великою дебиорською та кредиторською заборгованостями, збитковкстю дшльносй, що в подаль-шому може призвести до банкрутства тдприемств ще! сфери. Таке явище, як банкрутство, мае негативш наслд-

ки як для власниюв, робгтникш тдприемства, так i для регюну, в якому працюе п^дприемство. Тому особливу увагу надаеться житлово-комунальному господарству саме на регюнальному рiвнi. Своечасне виявлення за-гроз банкрутства залежить, перш за все, вц прогнозування показникш финансово! дшльносп тдприемства.

Житлово-комунальне господарство е одшею з най-бкьш важливих галузей економши Украши, що впливае

на всЬ сфери життедЬяльностЬ суспьльства. СтабЬльне функцiонування житлово-комунального господарства -одне з найважливЬших завдань нацiонального масштабу. НадЬйна i стiйка робота житлово-комунального господарства - необхЬдна умова для задоволення першочер-гових потреб населення. Незважаючи на те, що тарифи на житлово-комунальнi послуги для населення та орга-нiзацiй, а також витрати бюджетЬв всьх рiвнiв житлово-комунального господарства постiйно зростають, пЬд-приемства цiei сфери вЬдчувають значнi фЬнансово-еко-номiчнi проблеми. 1снуюча система розрахункiв за на-данЬ житлово-комунальнi послуги в деяких випадках не покривае навiть !х собiвартостi. У таких умовах унемож-ливлюеться модернiзацiя технiчних та оргашзацшно-технологЬчних систем пiдприемств галузi, яка змогла б забезпечити зниження собiвартостi та шдвищення якостi житлово-комунальних послуг. 1нвестицшна при-вабливiсть комплексу ЖКГ залишаеться низькою i може бути шдвищена тьльки за рахунок створення i розвитку ринку житлово-комунальних послуг, який вiдповiдав би умовам ринково! економЬки [1, 3, 4, 6].

БЬльшЬсть житлово-комунальних пiдприемств е збитковими, тому останшм часом в УкраМ сформувалася тенденцiя до збьльшення кiлькостi шдприемств, що розо-ряються та стають банкрутами. Так, сума збиткiв укра!н-ських пьдприемств житлово-комунального господарства за останш сiм рокiв збьльшилася в п'ять разiв. Аналiз особливостей фЬнансово! дiяльностi пiдприемств ЖКГ показав, що необхьдно знаходити i здiйснювати методи, якЬ служили б для виявлення i визначення тих чинникiв, що впливають на загрозу банкрутства, а також для про-гнозування майбутнiх !х значень для оцшки финансового стану пiдприемства у наступних перiодах. Це служило б сигналом, який говорив би про термшову необхЬднЬсть здiйснювати антикризове управлiння на шдприемствЬ

Таким чином, пропонуеться методичний пЬдхЬд до оцiнки, аналiзу i попередження банкрутства пЬд-приемств житлово-комунального господарства, який можна подати у виглядi трьох основних етапiв (рис. 1)[1, 5].

Рис. 1. Методичний пiдхiд до оцiнки, аналiзу та попередження банкрутства шдприемств ЖКГ

Перший етап пропонованого методичного шдходу полягае у визначенш поточного фiнансового стану дЬ-яльностi пiдприемств житлово-комунального господарства, за результатами якого виявляють кризовЬ ситуацЬ! на пЬдприемствах ЖКГ.

ЗмЬст другого етапу полягае у визначенш класЬв кризи фЬнансового стану шдприемств житлово-кому-

нального господарства, який реальзуеться за домогою-дендрограми Уорда Ь А"-середшх. Для визначення класЬв кризи пропонуеться використовувати дЬагностичнЬ по-казники, якЬ найбьльш точно описують фшансовий стан з точок зору усьх напрямЬв дьяльностЬ пЬдприемства, а саме: частка виробничих фондЬв у обЬгових коштах; ко-ефЬцЬент швидко! лЬквЬдностЬ; коефЬцЬент фЬнансово! не-залежностЬ; коефЬцЬент трансформаци; рентабельнЬсть капЬталу [1, 5].

ЗмЬст останнього, третього, етапу включае в себе визначення прогнозних значень дЬагностичних показ-никЬв фшансового стану шдприемств ЖКГ, що дають змогу попередити загрозу банкрутства в короткостро-ковому перЬодЬ.

Сьогодш вченими-науковцями для прогнозування дЬагностичних показникЬв фЬнансово! дьяльностЬ шдприемств широко використовуються адап-тивш моделЬ прогнозування одновимЬрних часових ря-дЬв, якЬ е одними з найбьльш перспективних напрямкЬв.

Таким чином, прогнозувати дЬагностичнЬ показ-ники житлово-комунальних шдприемств пропонуеться за допомогою адаптивних моделей. 1х вЬдмшшсть вЬд шших моделей полягае в тому, що вони вЬдображають поточнЬ властивостЬ ряду Ь здатнЬ безперервно врахову-вати еволющю динамЬчних характеристик дослЬджува-них процесЬв [2].

Мета адаптивних методЬв полягае в побудовЬ са-моналагоджувальних економЬко-математичних моделей, якЬ здатш вЬдображати змЬну в часЬ, враховувати шформацшну цшшсть рЬзних членЬв тимчасово! послЬ-довностЬ та давати досить точш оцЬнки майбутньх членЬв даного ряду [2].

При обробщ часових рядЬв, як правило, найбьльш щнною е шформацш останнього перЬоду, тому що необ-хЬдно знати, як буде розвиватися тенденцья, Ьснуюча в даний момент, а не тенденцья, що склалася в середньому на всьому розглянутому перЬодЬ. АдаптивнЬ методи до-зволяють врахувати рЬзну шформацшну цшшсть рЬвнЬв часового ряду, ступшь «старЬння» даних.

ОцЬнювання коефщЬентЬв адаптивно! моделЬ за-звичай здЬйснюеться на основЬ рекурентного методу, який формально вЬдрЬзняеться вЬд методу найменших квадратЬв, методу максимально! правдоподЬбностЬ й ш-ших методЬв тим, що не вимагае повторення всього об-сягу обчислень при появЬ нових даних [2].

ШвидкЬсть реакцЬ! моделЬ на змши в динамЬцЬ про-цесу характеризуе так званий параметр адаптаци. Параметр адаптаци мае бути обраний таким чином, щоб забезпечувалося адекватне вЬдображення тенденцЬ! при одночаснш фЬльтраци випадкових вЬдхилень. Значен-ня параметра адаптаци може бути визначено на основЬ емшричних даних, виведено аналЬтичним способом або отримано на основЬ методу спроб [2].

КритерЬем оптимальность при виборЬ параметра адаптаци був обраний критерш мЬнЬмуму середньо! абсолютно! вЬдсотково! помилки прогнозування.

На основЬ розглянутих особливостей дамо визначення групи методЬв прогнозування, об'еднаних загаль-ною назвою «адаптивш» [2].

Адаптивними називаються методи прогнозуван-ня, що дозволяють будувати самоналагоджу-вальнЬ економЬко-математичш моделЬ, якЬ здатнЬ оперативно реагувати на змшу умов шляхом облЬку результату прогнозу, зробленого на попередньому кроцЬ, Ь облЬку рЬзно! шформацшно! цшностЬ рЬвнЬв ряду. Завдя-ки зазначеним властивостям адаптивш методи особливо вдало використовуються при короткостроковому прогнозуванш (на один або на кьлька крокЬв вперед) [2]. До адаптивних методЬв вЬдносять дуже багато рЬзних методик, однак для вирЬшення поставлено! задачЬ -отримання короткострокового прогнозу за наявними рядами доцьльшше використовувати методи експонен-щального згладжування [2].

БЬля витокЬв адаптивного напрямку лежить най-простЬша модель експоненщального згладжування. Роз-рахунок експоненщально згладжувальних значень проводиться за такою формулою [2]:

St = a-Xt + (1 — а) ■ St_i,

(1)

де 8( - згладженЬ значення рЬвнЬв; Х{ - вихЬднЬ значення рЬвнЬв; а - параметр згладжування.

МодифЬкацн та узагальнення цЬе! моделЬ привели до появи цьлого сЬмейства адаптивних моделей з рЬзни-ми властивостями [2].

В економщ багато явищ характеризуються перю-дично повторюваними сезонними ефектами. ВЬдповЬд-но часовЬ ряди, що !х вЬдображають, мЬстять перюдичш сезоннЬ коливання. ЦЬ ряди та !х коливання можна пред-ставити як генерування моделями двох основних типЬв: моделями з мультиплЬкативними Ь з адитивними коефЬ-цЬентами сезонность.

МоделЬ першого типу мають вигляд:

* = Ъ + ; (2)

^ = "х ' (3)

де и11 - динамка величини характеризуеться тенденщ-ею розвитку процесу; /{, /{-1, ..., /{_1+1 - коефЬцЬенти сезонность; I - кьльюсть фаз в повному сезонному циклЬ; е( - неавтокорелЬацЬйний шум з нульовим математич-ним очЬкуванням.

МоделЬ другого типу записуються так:

(4)

xt = £t + et; £t = t + gt

(5)

де alt - динам1ка величини характеризуеться тенденщ-ею розвитку процесу; gt, gt-1, ..., gt-l+1) - адитивн1 коефь ц1енти сезонност1; l - юльюсть фаз у повному сезонному цикл1; et - неавтокорел1ац1йний шум з нульовим матема-тичним оч1куванням.

Адаптивна модель з мультиплжативною сезон-шстю була запропонована П. Р. Уштерсом [8]. Адитивна модель розглянута Г. Тейлом i С. Вейджем [7].

Для побудови адаптивних моделей прогнозування використовувався ППП Statistica 8.0. Адаптивш моделi будуються в модулi Time series for ecasting (прогнозування часових рядiв).

ППП Statistica дае можлишсть побудувати адап-тивнi моделi за рiзними видами тренду (лшшний, екс-поненцiальний, затухаючий тренд, а також без тренду) та мультиплжативною чи адитивною сезоннiстю.

Вихiдними даними прогнозування дiагностичних показникiв фiнансового стану були показники Новово-долазького шдприемства теплових мереж. Для кожного окремого показника обиралася найбкьш адекватна модель з найменшою помилкою (m.a.p.e.). До експоненщ-ально згладжувальних адаптивних моделей, якими здш-снювалося прогнозування показниюв, належать такi: без тренду, лшшного тренду, експоненцiальний тренд, затухаючий тренд.

У табл. 1 зображено порiвняння моделей прогнозування для коефщента швидко! лiквiдностi комуналь-ного Нововодолазького шдприемства теплових мереж.

Отже, за допомогою адаптивних моделей прогнозування коефщента швидко! лжвцност використовувався затухаючий тренд, осккьки його помилка в порiвняннi з використанням iнших трендiв е найменшою - 4,233%.

Даль за аналогiчною схемою розрахунюв, обираеть-ся модель прогнозування для шших дiагностичних показ-никш фшансового стану Нововодолазького ПТМ. У результата аналiзу порiвняння моделей прогнозування було обрано найкращу модель, яка мае найменший высоток похибки для кожного дiагностичного показника финансово! дiяльностi комунального Нововодолазького п1дпри-емства теплових мереж, яю представленi в табл. 2.

Як було зазначено вище, для побудови адаптивних моделей використовувався ППП Statistica 8.0. Пронозова-ш значення Нововодолазького ПТМ наведеш в табл. 3.

Таким чином, за допомогою адаптивних моделей отримуемо прогнозоваш значення дiагностич-них показниюв фшансово! дiяльностi Нововодолазького ПТМ, яю представленi на рис. 2 - рис. 6.

З рис. 2 - 6 видно збкьшення коефщента швидко! лжвцност в червш 2015 р. Результати прогнозу змши частки виробничих фондiв в обиових коштах аналiзо-ваного пiдприемства показали на незначш змiни про-гнозованого показника. У першому пiврiччi 2015 р. плануеться збкьшення коефiцiента трансформацн, про-гнозованi значення рентабельностi кашталу показують на незначнi покращення результат в 2015 р., але все ж таки при цьому залишаються дуже низькими. Отже, у цкому можна зробити висновок, що комунальне Но-воводолазьке шдприемство теплових мереж в майбут-ньому буде нестшким та фiнансово залежним.

ВИСНОВКИ

За допомогою адаптивних моделей було проведено прогнозування дiагностичних показниюв фшансового стану комунального шдприемства с. м. т. Нова Водо-лага Харювсько! область З результат прогнозування видно, що ситуацш на аналiзованому пiдприемствi дещо полiпшилася, але все одно, в майбутньому, схильшсть шдприемства до банкрутства можна ощнити як високу.

Отже, адаптивш моделi прогнозування показали мшмальний вiдсоток помилки, що говорить про яюс-не прогнозування дiагностичних показникiв фшансо-вого стану Нововодолазького шдприемства теплових мереж. ■

EKOHOMIKA ек0н0м1к0-математичне моделювання

СП

S

w

о

■о

NJ О

Ln

ш о\ а

Таблиця 2

Вибiр моделей прогнозування для дiагностичних показникiв фiнансового стану Нововодолазького ПТМ

Показник Модель Помилка (т.а.р.е.)

Коефрент швидкоТ лiквiдностi Затухаючий тренд 4,233%

Частка виробничих фондiв в об^ових коштах Затухаючий тренд 6,998%

Коефiцieнт трансформацГТ Експонен^альный тренд 7,043%

Рентабельнкть капiталу Затухаючий тренд 6,201%

Коефiцieнт фшансовоТ незалежностi Затухаючий тренд 6,600%

Таблиця 3

Прогнозы значення показниюв фшансовоТ дiяльностi Нововодолазького ПТМ

^ перiод Коефщкнт швидкоТ лшвщносп Частка виробничих фондiв у обкових коштах Коефщкнт трансформацГТ Рентабельнкть кашталу Коефщкнт фшансовоТ незалежносл

Очень 2015 р. 0,830 0,037 4,535 -0,525 0,711

Лютий 2015 р. 0,833 0,038 4,636 -0,511 0,732

Березень 2015 р. 0,836 0,039 4,738 -0,498 0,745

Квггень 2015 р. 0,838 0,039 4,843 -0,486 0,753

Травень 2015 р. 0,840 0,039 4,950 -0,476 0,758

Червень 2015 р. 0,841 0,040 5,059 -0,466 0,761

0,86 0,84 0,82

0,830 0,833 0,836 0,838

ш

0,840 0,841

1-1-1-1-1-

А «Л ф Л Л Л # # # ^ ^

¿Р ^ Л« .*>

# ^ «г ^

5,0 4,8 -4,6 4,4 Н 4,2

4,636 4,738

4,535

<ье

СГ

-1-г

чЬ

у г^

Рис. 2. Прогнозованi значення коефщкнта швидкоТ лiквiдностi

Рис. 4. Прогнозован значення коефщкнта трансформацГТ

0,040

0,040

0,035

0,037

0,038

0,039 0,039 0,039

Л

Л А Л Л Л Л ^ ^ ^ ^ ^ ^

<?> <?> СГ-

о- ^ ^ ^ ^

Рис. 3. Прогнозованi значення частки виробничих фондiв в обкових коштах

Рис. 5. Прогнозованi значення рентабельной капiталу

Рис. 6. Прогнозован значення коефщкнта фiнансовоТ незалежностi

<

т 2

о

=т

о

о

<

о

ш

Л1ТЕРАТУРА

REFERENCES

1. Клебанова Т. С. Алгоритм попередження загрози бан-крутства на пщпривмствах житлово-комунального господарства УкраТни / Т. С. Клебанова, О. О. Рудаченко // Моделi управлшня в ринковм економiцi : зб. наук. праць / Заг. ред. Ю. Г. Лисенка ; Донецький нац. ун-т. - Донецьк : ТОВ «Цифрова типографiя», 2013. - Вип. 16. - С. 327 - 238.

2. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования времянных рядов / Ю. П. Лукашин. - М. : Финансы и статистика, 2003. - 414 с.

3. Прокопенко О. О. Аналiз органiзацiйно-економiчних проблем у житлово-комунальному господарствi / О. О. Прокопенко // Комунальне господарство мiст : наук.-техн. зб. - Х. : ХНАМГ, 2011. - Вип. 102. - С. 25 - 29. - (Серiя «Економiчнi науки»).

4. Прохорова Ю. В. Антикризове фшансове управлшня пщпривмством : дис. канд. екон. наук : 08.00.04 / Ю. В. Прохорова. - К., 2008. - 216 с.

5. Рудаченко О. О. Попередження загрози банкрутства на пщпривмствах житлово-комунального господарства / О. О. Рудаченко // Сучасн проблеми моделювання соцiально-економiчних систем : матерiали VI мiжнар. наук.-практ. штернет-конф., Хар-ш, 3 - 12 квтя 2014 р. - Х., 2014. - С. 31.

6. Стоянова Е. С. Финансовый менеджмент для практиков / Е. С. Стоянова, М. Г. Штерн. - М. : Переспектива, 1995. - 215 с.

7. Wordsand Phrases. St. Paul, Minn., West Publishing Company. - 1940. - Vol. 5.

8. Zadeh, Lotfi A. FuzzyLogic, NeuralNetworks, andSoft-Computing / Zadeh, Lotfi A. // Communications of the ACM. -March. - 1994. - Vol. 37. - No. 3, Р. 77 - 84.

Klebanova, T. S., and Rudachenko, O. O. "Alhorytm popered-zhennia zahrozy bankrutstva na pidpryiemstvakh zhytlovo-komu-nalnoho hospodarstva Ukrainy" [Algorithm prevent the threat of bankruptcy for housing and communal services of Ukraine]. Modeli upravlinnia vrynkoviiekonomitsi, no. 16 (2013): 327-238.

Lukashin, Yu. P. Adaptivnye metody kratkosrochnogo prog-nozirovaniia vremennykh riadov [Adaptive methods of short-term time series forecasting]. Moscow: Finansy i statistika, 2003.

Prokopenko, O. O. "Analiz orhanizatsiino-ekonomichnykh problem u zhytlovo-komunalnomu hospodarstvi" [Analysis of the organizational and economic problems in housing]. Komunalne hospodarstvo mist, no. 102 (2011): 25-29.

Prokhorova, Yu. V. "Antykryzove finansove upravlinnia pid-pryiemstvom" [Crisis financial management]. Dys.... kand. ekon. nauk: 08.00.04, 2008.

Rudachenko, O. O. "Poperedzhennia zahrozy bankrutstva na pidpryiemstvakh zhytlovo-komunalnoho hospodarstva" [Warning threat of bankruptcy for housing and communal services]. Suchasni problemy modeliuvannia sotsialno-ekonomichnykh system. Kharkiv:, 2014: 31.

Stoianova, E. S., and Shtern, M. G. Finansovyy menedzhment dlia praktikov [Financial management for practitioners]. Moscow: Perespektiva, 1995.

Wordsand Phrases. St. Paul, Minn.: West Publishing Company, 1940.

Zadeh, Lotfi A. "Fuzzy Logic, Neural Networks and Soft Computing". Communications of the ACM, vol. 37, no. 3 (1994): 77-84.