CC BY
30УДК 631.15
С.А. Атасян, Н.А. Белова СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И МЕТОДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
В статье рассматриваются современные подходы и методы экономического анализа. Разъясняются какие подходы и методы используются для качественной оценки параметров между результативными признаками и факторами.
Ключевые слова: кластерный анализ, дискретивный метод, рейтинговый анализ, модель оценки структуры баланса, алгоритмы.
Исследование экономических процессов осуществляется с помощью различных методов и приемов анализа. Все они представляют собой способ системного комплексного изучения, измерения и обобщения влияния разнообразных факторов на результаты экономической деятельности. Остановимся подробнее на современных подходах и методах экономического анализа, в том числе:
1. КЛАСТЕРНЫЙ МЕТОД;
Кластер - это объединение нескольких однородных элементов, которое может рассматриваться как самостоятельная единица, обладающая определёнными свойствами.
Кластерный анализ - современный и высокоточный метод ценового прогнозирования, основанный на детализации входящих в актив объемов.
Целями проведения кластерного анализа могут быть следующие:
- определить структуру данных;
- разделить основные и второстепенные данные;
- выявить нестандартные характеристики данных.
В общем случае методику распределения данных при помощи кластерного анализа можно описать проведением следующих этапов:
1 этап: необходимо выделить наиболее явные общие характеристики;
2 этап: требуется определить методологию, в соответствии с которой будет проводиться отбор;
3 этап: необходимо провести распределение данных, соотнося их по выбранным вначале характеристикам;
4 этап: проводится сбор результатов, необходимо выделить по результатам исследования основные группы данных.
Сравнительный анализ различных методов кластерного анализа представлен в таблице 1 [2].
Таблица 1
Сравнительный анализ алгоритмов кластеризации_
Метод/описание метода Преимущества Недостатки
Метод одиночной связи результаты не зависят от данных, взятых вначале работы алгоритма неравномерное разделение данных (например, может быть из 90 объектов 89 в одном кластере и 1 в другом)
Метод полной связи небольшие кластеры связаны между собой более крупными, структура кластеров хорошо определима результаты зависят от данных, взятых вначале работы алгоритма
Метод средней связи снижено влияние качества начального разбиения на дальнейшее распределение данных результаты зависят от данных, взятых вначале работы алгоритма
Метод Уорда получение кластеров, приблизительно равных по размерам проводится объединение соседних небольших групп
© Атасян С.А., Белова Н.А., 2017.
Научный руководитель: Колодина Наталия Федоровна - кандидат экономических наук, доцент, Оренбургский государственный аграрный университет, Россия.
2. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ МЕТОД:
Дискриминантный анализ является разделом многомерного статистического анализа, который включает в себя методы классификации многомерных наблюдений по принципу максимального сходства анализируемых наблюдений с наблюдениями, отнесенными к определенным классам по результатам обучения.
Суть: совокупность методов, позволяющих решать задачи идентификации объектов по заданному набору характерных признаков.
Методика проведения:
- выявить и формально описать различия между существующими множествами (группами) наблюдаемых объектов.
- произвести непосредственную классификацию новых объектов, т.е. отнести каждый объект к одному из существующих множеств.
Для вычисления коэффициентов дискриминантных функций могут быть использованы три алгоритма, представленные на рисунке 1.
Рис. 1. Алгоритмы дискриминантного метода
1) РЯ - разложение представляет исходную матрицу А в виде A=Q• R, где Q — ортогональная матрица, т.е. состоящая из ортогональных друг другу векторов единичной длины, а R— верхняя треугольная матрица (нули под главной диагональю).
2) Для расчета коэффициентов дискриминантных функций нужен статистический критерий, оценивающий различия между группами. Один из методов поиска наилучшей дискриминации данных заключается в нахождении таких дискриминантных функций, которые были бы основаны на максимуме отношения межгрупповой вариации к внутригрупповой.
3) Для определения компонентов вектора х, которые являются коэффициентами дискриминантной функции, нужно решить переопределенную систему линейных алгебраических уравнений А *х= Ь*с прямоугольной матрицей п*т, то есть требуется произвести матричное умножение. Система из т линейных уравнений с элементами матрицы С и с т неизвестными решается методом Крамера.
Рассмотренные алгоритмы классификации на основе дискриминантного анализа дают возможность автоматического принятия решений о различии параметров без визуального анализа информации, представленной в графическом виде.
3. МЕТОД БАЛЬНО-РЕЙТИНГОВОЙ ОЦЕНКИ.
Рейтинговый анализ бывает двух видов [4]:
- экспертный;
- аналитический.
Основные этапы рейтингового анализа представлены на рисунке 2.
Рис. 2. Основные этапы рейтингового анализа
Модель оценки структуры баланса и платежеспособности предприятия Н.П. Кондакова проводится на основе стандартизированных значений двух показателей:
- коэффициента текущей ликвидности (Ктл);
- коэффициента обеспеченности оборотных активов собственными источниками (Ксос). Рейтинговая оценка финансовой устойчивости Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой Сущность
данной методики заключается в классификации организаций по степени риска исходя из фактического уровня значений коэффицентов финансовой устойчивости и рейтинга каждого индикатора, выраженного в баллах.
Широкую известность также имеет пятифакторная рейтинговая модель Р.С. Сайфулина и Г.Г. Ка-дыкова для оценки риска банкротства в среднесрочной перспективе.
Модель Альтмана— алгоритм интегральной оценки угрозы банкротства предприятия, основанный на комплексном учете важнейших показателей, диагностирующих кризисное финансовое его состояние. Z= -0.3877 — 1.073*X1 + 0.0579*X2 X1 - Коэффициент текущей ликвидности, Х2 - Коэффициент капитализации .
Модель Лиса - это модель оценки вероятности банкротства, в которой факторы-признаки учитывают такие результаты деятельности, как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость организации.
Z = 0,063 *Х1 + 0,092*Х2 + 0,057*Х3 + 0,001*Х4 Х1 — оборотный капитал / сумма активов; Х2 — прибыль от реализации / сумма активов; Х3 — нераспределенная прибыль / сумма активов; Х4 — собственный капитал / заемный капитал.
В 1977 г. британские ученые Р. Таффлер (R. Taffler) и Г. Тишоу (G. Tisshaw) апробировали подход Альтмана на основе данных 80 британских компаний и построили четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов. Данная модель рекомендуется для анализа как модель, учитывающая современные тенденции бизнеса и влияние перспективных технологий на структуру финансовых показателей, формула расчета имеет вид:
T (Z-score) = 0.53*X1 + 0.13*X2 + 0.18*X3 + 0.16*X4 X1 = Прибыль от продаж / Краткосрочные обязательства
X2 = Оборотные активы / (Краткосрочные обязательства + Долгосрочные обязательства) X3 = Долгосрочные обязательства / Общая сумма активов X4 = Общая сумма активов / Выручка от продаж
По проведенным тестам эта модель идентифицирует компанию банкрота с вероятностью 97% за год до банкротства, 70% за два года до банкротства, 61% за три года, 35% за четыре года.
Гордоном Л. В. Спрингейтом (Gordon L.V. Springate) в 1978 года, на основании модели Альтмана и пошагового дискриминантного анализа была разработана модель прогнозирования вероятности банкротства предприятия.
В процессе разработки модели из 19 финансовых коэффициентов, считавшимися лучшими, Спрингейтом было отобрано четыре коэффициента, на основании которых была построена модель Спрингейта. Оценка вероятности банкротства по модели Спрингейта производится по формуле:
Ъ = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66Хз + 0,4X4 (2.51)
где Х1 = Оборотный капитал / Баланс;
Х2 = (Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате) / Баланс;
Х3 = Прибыль до налогообложения / Краткосрочные обязательства;
Х4 = Выручка (нетто) от реализации / Баланс
Существует довольно большое разнообразие методик оценки. На их создание были затрачены определенные усилия, все они были опробованы на практике и, несмотря на имеющиеся недостатки, в той или иной мере применяются для оценки банковской деятельности. Большинство методик разрабатывается в интересах надзорных органов, которые и являются авторами и основными потребителями выходной информации.
Таким образом, методика рейтинговой базируется на комплексном, многомерном подходе, учитывает реальные достижения всех конкурентов и используется гибкий вычислительный алгоритм, реализующий возможности математической модели сравнительной комплексной оценки производственно-хозяйственной деятельности организации, прошедший широкую апробацию на практике.
Подводя итог, отметим, что подходы и методы экономического анализа используются для качественной оценки параметров между результативными признаками и факторами, на них влияющими. Выбор определенного метода обусловлен конкретными критериями и условиями.
Библиографический список
1.Барсуков Д. П., Екатерининская А. А. Экономический анализ как инструмент оценки экономической деятельности организаций культуры // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2016. - Т. 15. - С. 2636-2640
2.Бочкарёв П.В., Шестакова К.С. Алгоритмы кластеризации данных Электронный научно-практический журнал «Научный вестник».-2017.-№4.-С. 12-19.
3.Воробьев А. А. Кластерный анализ новизны проектного решения / А. А. Воробьев, И. Н. Спицын, Н. В. Кравченко // Экономические науки. — 2017. — № 05 (59) Часть 3. — С. 28—31
4.Габлдуллина Г.К., Хазиахметова Г.А. Метод экономического анализа как способ познания экономического субъекта / Г.К. Габлдуллина, Г.А.Хазиахметова // Экономика, управление и учет на предприятии.-2015.-№2.-С. 3439.
5.Тюрин, В.В., Щеглов, С.Н. Дискриминантный анализ: монография / В.В. Тюрин, С.Н. Щеглов.- Краснодар: Кубанский гос. ун-т, 2015. -126с.
АТАСЯН СВЕТЛАНА АРМЕНОВНА - студентка, Оренбургский государственный аграрный университет, Россия.
БЕЛОВА НАТАЛЬЯ АЛЕКСАНДРОВНА - студентка, Оренбургский государственный аграрный университет, Россия.
