Методи та моделі оцінки і прогнозування фінансового стану підприємств

Размещено на http://www.allbest.ru/

Такою методикою можна користуватися для прогнозу рівня фінансового стану підприємства. В якості часового ряду можна брати значення фінансових коефіцієнтів за ряд років.

Цінність розробленої методики комплексного прогнозування полягає у можливості її використання не лише в економічній сфері, а убудь-якій сфері, де виконується аналіз та прогнозування даних, поданих у вигляді часових рядів.

6.3 Прогнозування собівартості продукції підприємства з використанням нейромережі

У праці [57] запропонована методика планування собівартості продукції на основі використання нейромережевих технологій.

Планування рівня собівартості є дуже важливим для оцінки майбутнього рівня фінансового стану кожного підприємства, оскільки від рівня собівартості продукції залежить розмір виручки від реалізації. А від останньої - розмір прибутку підприємства.

Збільшення темпів зросту прибутку позитивно впливає на рівень фінансового стану підприємства.

Витрати, що включаються до собівартості продукції, при аналізі, плануванні та калькуляції можуть бути згруповані таким чином (рис. 6.13).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Прямі витрати - це витрати, пов'язані з виробництвом окремих видів продукції, що відносяться безпосередньо на цю продукцію за прямою ознакою (сировина і основні матеріали, купувальні вироби і напівфабрикати, основна заробітна плата виробничих робочих).

Непрямі - це витрати, пов'язані з виробництвом декількох видів продукції, що розподіляються між ними пропорційно прийнятій базі (загальновиробничі витрати).

За характером зв'язку з об'ємом виробництва витрати поділяються на умовно-постійні та умовно-змінні. До умовно-постійних відносяться витрати, абсолютна величина яких при зміні об'єму виробництва майже не змінюється. До них відносяться загальновиробничі витрати (окрім витрат на утримання та експлуатацію машин і устаткування).

При збільшенні об'єму виробництва досягається економія умовно-постійних витрат на одиницю продукції, при зниженні такі витрати зростають. Зростання об'єму виробництва призводить до відносного зменшення умовно-постійних витрат на одну одиницю вироблюваної продукції. Даний чинник - це потужний важіль в управлінні собівартістю продукції, яким повинні вміло користуватися менеджери підприємства.

Проте прогнозування об'ємів виробництва є складним завданням, оскільки на об'єми замовлень впливає безліч чинників, що не піддаються обліку в аналітичних розрахунках. При цьому від точності прогнозування об'ємів виробництва залежить точність розрахунку собівартості продукції, від якої залежить її ціна і як наслідок конкурентоспроможність. Тому для підвищення точності розрахунку собівартості продукції слід побудувати модель, здатну також врахувати і чинники, що складно формалізуються.

Як об'єкт дослідження авторами роботи [57] було вибрано ВАТ «Дружківський метизний завод». Дане підприємство спеціалізується на випуску залізничного кріплення. Тому чинниками, що складно формалізуються та впливають на об'єм виробництва, можуть бути: матеріальні витрати, амортизація основних фондів, ціни у конкурентів на аналогічну продукцію, вантажообіг товарів по залізниці.

Перші три чинники характеризують погодні умови, що впливають на інтенсивність зносу і термін служби залізничного кріплення. Несприятливі погодні умови сприятимуть збільшенню об'ємів замовлень.

Також термін зносу залежить від навантажень, які впливають на кріплення, тобто, чим інтенсивніше вантажообіг, тим частіше верхня будова шляху ділянок залізниці вимагатиме ремонту, а значить, кріплення необхідно буде міняти частіше.

Зміна цін на аналогічну продукцію у конкурентів, також спричиняє за собою зміну об'ємів продажів (зниження цін викличе зменшення об'ємів замовлень і, навпаки).

Оскільки собівартість продукції знаходиться у зворотній залежності від об'ємів виробництва, на які впливають чинники, що складно формалізуються, то можна стверджувати, що вказані чинники впливають на значення собівартості.

Рішення задачі обліку чинників, що складно формалізуються, було виконане за допомогою нейронних мереж з новими нейронами.

Кількість входів нейронної мережі дорівнює кількості чинників, що впливають на собівартість, тобто 15. На виході мережі формуватиметься сигнал, що є значенням собівартості 1 т продукції. За допомогою конструктивного підходу визначено, що кількість нейронів прихованого шару дорівнює 3.

Тоді нейронна мережа матиме вигляд, поданий на рисунку 6.14.



Размещено на http://www.allbest.ru/

Умовні позначення вхідних і вихідних сигналів наведені у таблиці 6.14.

Таблиця 6.14 Умовні позначення сигналів

Чинник	Сигнал
Температура,	inl
Відносна вологість повітря %	in2
К-ть опадів, мм	in3
Ціна продукції у конкурента № 1, тис. грн	in4
Ціна продукції у конкурента № 2, тис. грн	in5
Ціна продукції у конкурента № 3, тис. грн	in6
Вантажообіг товарів по залізниці, млн. т	in7
Матеріальні витрати, тис. грн	in8
Витрати на зарплату і відрахування, тис. грн	in9
Витрати на енергоресурси, тис. грн	in10
Витрати на інструмент технологічний, тис. грн	in11
Амортизація основних фондів, тис. грн	in12
Поточні і капітальні ремонти, тис. грн	in13
Витрати на зміст і експлуатацію устаткування, тис. грн.	in14
Інші витрати, тис. грн.	in15
Разом собівартість 1 т продукції, тис. грн.	outl

У результаті моделювання собівартості за допомогою нейронної мережі з новими нейронами відносна помилка прогнозування собівартості залізничного кріплення не перевищила 6 %.

Запропонований підхід дозволяє вирішувати проблему обліку дій чинників, що мають різний характер і одиниці вимірювань, які непіддатливі формальному опису.

6.4 Використання нейромоделі для пошуку показників, які впливають на валовий прибуток підприємства

Прогнозування рівня прибутку є дуже важливим для оцінки майбутнього рівня фінансового стану підприємства. Щоб керувати рівнем прибутку, треба визначити, які фактори впливають на валовий прибуток.

Використовуючи показники роботи підприємства N за 2000 рік (табл. 6.15), треба виявити ті фактори, що мають найсильніший вплив на щомісячний прибуток підприємства.

Таблиця 6.15 Показники роботи підприємства N за 2000 рік

Найменування фактора	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
Обсяг продажу	354	310	277	302	327	211	263	198	278	292	305	326
Зокрема бюджет		20		37		27			30	18	10	19
Витрати, зокрема:	255	281	319	251	215	203	208	172	323	262	239	475
Матеріали	53	58	44	63	38	32	41	33	45	50	39	58
Зарплатня	122	126	126	104	112	74	102	76	123	117	107	218
Чисельність	59	62	62	63	62	62	62	63	63	62	62	62
Продуктивність	6003	5002	4474	4798	5273	3410	4237	2673	4406	4711	4833	5253
Ціна од. прод.	0,08	0,08	0,08	0,08	0,08	0,08	0,08	0,08	0,08	0,08	0,08	0,08
Рентабельність	38,9	10,4	10,4	20,4	52,0	4,1	26,3			11,5	27,4
Курс $	6,0	6,1	6,1	6,1	6,2	6,2	6,2	6,3	6,3	6,3	6.3	6.5
Прибуток валовій	9,9	29	-42	51	112	8	55	-4	-45	30	66	-149

Для пошуку показників, що впливають на валовий прибуток підприємства пропонується методика, що містить такі етапи:

1 Враховуючи малу кількість (12 - за 12 місяців 2000 р.) наборів експериментальних даних, на першому етапі дослідження було проведено вивчення поданих показників. У результаті ряд наступних показників були виключені з подальшого розгляду:

об'єм реалізації за лінією бюджету - оскільки дані є неповними, містять пропуски;

витрати - оскільки доцільніше розглядати основні складові витрат: витрати на матеріали і заробітну плату;

об'єм реалізованої продукції - оскільки він зв'язаний жорсткою аналітичною залежністю з іншими показниками (прибуток = об'єм реалізованої продукції - витрати);

чисельність - із-за постійності цього показника протягом року;

ціна одиниці продукції - чинник є малоінформативним;

рентабельність - цей показник виключений з тих же причин, що об'єм реалізованої продукції.

У результаті для подальшого аналізу залишені чинники:

витрати на матеріали;

об'єм заробітної плати;

продуктивність;

курс долара.

2 Вибір методу дослідження. Враховуючи, що в даній ситуації ні про які імовірнісні передумови говорити не доводиться (даних мало, швидше за все по роках об'єкт дослідження - нестаціонарний, незрозуміло, як визначити генеральну сукупність і відповідний закон розподілу), у даному випадку непридатні відомі статистичні методи дослідження. Відповідно до цього, як метод дослідження прийнятий нейромережевий підхід з використанням як інструментальний засіб пакету NeuroPro.

Відповідно до відібраних показників і вихідної величини (валового прибутку) за допомогою MS Excel, створюється таблиця виду таблиці 6.16. При її підготовці указується числовий формат осередків з двома знаками після коми, а сама таблиця зберігається у форматі Dbase.

Таблиця 6.16 Таблиця даних для аналізу

Матеріали	Зар. плата	Виробництво	Курс $	Прибуток
53,00	122,00	6003,00	6,00	99,20
58,00	126,00	5002,00	6,10	29,10
44,00	126,00	4474,00	6,10	-41,60
63,00	104,00	4798,00	6,10	51,30
38,00	112,00	5273,00	6,20	111,90
32,00	74,00	3410,00	6,20	8,40
41,00	102,00	4237,00	6,20	54,70
33,00	76,00	2673,00	7,90	-3,60
45,00	123,00	4406,00	16,10	-45,40
50,00	117,00	4711,00	16,00	30,10
39,00	107,00	4833,00	17,90 _	65,50
58,00	218,00	5253,00	20,10	-149,30

3 Визначення структури нейронної мережі.

Для оцінки кількості нейронів у прихованих шарах однорідних мереж можна використовувати формулу для оцінки необхідної кількості синаптичних вагів у багатошаровій мережі з сигмоїдальними передатними функціями:

де n - розмірність вхідного сигналу (n=4);

m - розмірність вихідного сигналу (m=1);

N - кількість елементів вибірки, за якою проводиться навчання (N=12).

Розрахувавши необхідну кількість вагів, можна розрахувати кількість нейронів у прихованому шарі:

Після розрахунків отримуємо L=0,52; округляючи, отримуємо L=1, тобто мережа містить один прихований шар.

Використовуючи пакет NeuroPro, робимо навчання та тестування мережі. На рисунку 6.15 зображені результати тестування нейронної мережі.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Щоб визначити, які фактори впливають на валовий прибуток, оцінюємо значущість входів за допомогою NeuroPro. Отримаємо вікно, що відображає результати аналізу (рис. 6.16).



Размещено на http://www.allbest.ru/

Використовуючи рисунок 6.20 можна зробити висновок, що найбільший вплив на валовий прибуток підприємства має загальний об'єм місячної заробітної плати співробітників, так як значущість сигналу N2 має максимальне значення. Удвічі менше впливає продуктивність. Витрати на матеріали та курс долара на прибуток практично не впливають. Даний висновок може бути використаний керівництвом підприємства для прийняття рішень під час оцінювання та прогнозування рівня фінансового стану підприємства.

Висновки

Проведений авторами монографії порівняльний аналіз існуючих методологічних підходів до оцінки фінансового стану і програмних засобів для їхньої реалізації дозволив виявити наступні проблеми сучасного фінансового аналізу.

Проблеми інтерпретації результатів розрахунків. У більшості методик є один істотний недолік - у них докладно не зазначено, як оцінювати результати розрахунків. Кількість коефіцієнтів, що прийнято розраховувати, досить велика. Ці коефіцієнти відбивають різні сторони діяльності підприємства, стану активів і пасивів.

У західній практиці десятки відомих аналітичних коефіцієнтів, що відбираються та специфікуються в розрахунку на конкретне коло користувачів, а вітчизняні аналітики нерідко пропонують розраховувати всі можливі коефіцієнти, що найчастіше приводить до дублювання інформації, тому що коефіцієнти між собою сильно корельовані.

Друга проблема пов'язана з тим, що в ряді випадків неможливо однозначно оцінити рівень фінансового стану підприємства. Не є складними в оцінці ті випадки, коли всі показники або задовольняють, або не задовольняють тим обмеження, що накладає на них методика, тобто підприємство можна без проблем віднести в групу стійких чи абсолютно нестійких у фінансовому плані. Зовсім інша ситуація, коли частина показників характеризує підприємство з позитивної сторони, у той час як інша частина свідчить про наявні проблеми у рівні фінансової стійкості. Аналітик у цьому випадку не може дати однозначної відповіді про ступінь стійкості оцінюваного об'єкта.

Більш того, треба взяти до уваги той факт, що в даний час в Україні ще остаточно не закріпилися нормативні значення фінансових коефіцієнтів. Як правило, ті нормативні значення показників, що існують і наводяться в літературі узяті з західної облікової практики разом з методиками аналізу, привнесені з планової економіки чи розраховані експертним шляхом. Нормативні значення, що наводять в західних методиках, попередньо пройшли багаторічну апробацію господарською практикою. Ступінь відмінності української економіки від ринкових економік західних країн загальновідома, тому можна припустити і відмінності в рівні нормативів для різних фінансових показників.

Як приклад можна навести розрахунок коефіцієнту абсолютної ліквідності. Американські і західноєвропейські аналітики у своїх методиках рекомендують розглядати як нормативні значення коефіцієнтів на рівні 0,2-0,35. В Україні в "Положенні про порядок формування і використання резерву для покриття можливих збитків" пропонуються нормативні значення коефіцієнтів на рівні 0,2-0,25. У той же час існує не багато українських підприємств, де значення цього коефіцієнта відповідає приведеним вимогам. Багато підприємств продовжують працювати зі значним дефіцитом власних коштів .

При цьому у багатьох торгових і транспортних компаній рівень абсолютної ліквідності близький до зазначеного. Крім того, ступінь ліквідності різних складових оборотних активів неоднакова для різних підприємств і галузей. Тому, при одному і тому ж значенні показника абсолютної ліквідності різних галузей фактична платоспроможність і, отже, стійкість, може розрізнятися. Усе вищесказане приводить до висновку, що методика розрахунку і нормативи фінансових коефіцієнтів повинні розроблятися з урахуванням галузевої специфіки.

Третя проблема зв'язана з труднощами проведення просторово-часового порівняння значень коефіцієнтів. Аналітичні показники, що отримані за звітностями комерційної організації, повинні порівнюватися з показниками цього ж підприємства за минулі роки. Це дозволяє простежити динаміку за ряд років. Але також є необхідним передбачати, який буде рівень фінансової стійкості підприємства в майбутньому для того, щоб уникнути кризового стану.

Враховуючи все вище згадане можна зробити висновок, що недостатньо тільки оцінити фінансовий стан підприємства на поточну дату. Представляється необхідним проведення постійного моніторингу рівня фінансового стану та його прогнозування на найближчий період.

В монографії пропонується застосування методів дискримінантного, кластерного, факторного аналізу та нейромережевих технологій. На відміну від традиційних методик наведені методи дають можливість не тільки зробити якісну та кількісну оцінку фінансового стану підприємства, а й достовірний прогноз його рівня на майбутнє. В монографії наводиться застосування методів багатомірного статистичного аналізу та нейромережевих технологій на прикладі даних фінансової звітності реальних підприємств.

Автори сподіваються, що проведений аналіз методів оцінки фінансового стану та запропоновані моделі дозволять економістам покращити якість фінансового аналізу, що проводиться на підприємствах.

Бібліографічні джерела

Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики/ С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян. М.: ДИС, 1997. 128 с

Анализ и разработка инвестиционных проектов/ В.П. Савчук, С.И. Прилипко, Е.Г. Величко - К.: Абсолют-В, Эльга, 1999. - 304 с.

Андрущак Є.М. Діагностика банкрутства українських підприємств // Фінанси України. - 2004. - №9. - С. 118-124

Артеменко В.Г. Финансовый анализ/ В.Г. Артеменко, М.В. Беллендир. - М.: ДИС, 1997. - 128 с

Баканов М.И. Теория экономического анализа/ М.И. Баканов, А.Д. Шеремет. - М.: Финансы и статистика, 1995. - 288 с.

Балабанов И.Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 394 с.

Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом. - М.: Финансы и статистика, 1995. - 258 с.

Банкрутство і санація підприємства: теорія і практика кризового управління / Т.С. Клебанова, О.М. Бондар, О.В. Мозенков та ін.; За ред. Мозенкова. - Х.: ВЛ “ІГЖЕК”, 2003. - 272с

Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. - М.: ИНФРА-М, 1999. - 194 с

Бень Т.Г., Довбня С.Б. Інтегральна оцінка фінансового стану підприємства // Фінанси України. - 2002. - №6. - С. 53-60

Благуш П. Факторный анализ с обобщениями. Пер. с чешск. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 248 с.

Бланк И.А. Основы финансового менеджмента: В 2 т. - К.: Ника-Центр; Эльга, 1999. - 559 с.

Бланк И.Д. Стратегия и тактика управления финансами. - К: Ника- центр, 1996. - 317 с.

Борисова В.А. Методичні основи аналізу фінансового стану підприємств агропромислового виробництва // Фінанси України. - 2000. - №10. - С. 63-68

Борисоглебская Л.Н. Модель финансовой устойчивости АПК // Аграрная наука. - 2003. - №4. - С. 25-27

Борисоглебская Л.Н., Кудина О.В. Экономико-математическая модель для анализа финансовой устойчивости предприятия // Материалы международной конференции и Российской научной школы. «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных, электронных и лазерных технологий». Ч. 3. - М., 2002., С. 43-46

Боровиков В. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. - СПб.: Питер, 2001. - 656 с.

Бригман Э. Основы финансового менеджмента. Пер с англ. - К.: Молодь, 1997. - 1000 с.

Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс. В 2-х т./Пер. с англ. -- СПб.: Экономическая школа, 1999. - 591с.

Быкова Е.В. Показатели денежного потока в оценке финансовой устойчивости предприятия // Финансы. - 2001. - №1. - С.56-59

Бэстенс Д.-Э.ван ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. -М.:ТВП, 1997. - 356 с.

Великий Ю.М ., Проскура О.Ю Особливості кризового стану вітчизняних підприємств і методів його оцінки // Фінанси України. - 2002. - №10. - С. 29-34

Вовк В.М., Левицька Г.І. Математичне моделювання в управлінні фінансовою діяльністю підприємства // Фінанси України. - 2000. - №1. - С. 88-92

Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем/ Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. - СПб.: Питер, 2001. - 384 с.

Герасименко С.С., Головач Н.А. Передбачення фінансового стану підприємства при оцінці його здатності до продовження діяльності // Актуальні проблеми економіки. - 2003. - №4(22). - С. 2-4

Глухов Г. Нейронные сети. Как решить задачу со всеми неизвестными // Украинская инвестиционная газета. - № 35 (256). - 2000. - С.14

Горелик А.Л. Методы распознавания/ А.Л. Горелик, В.А. Скрипник. - М.: Высшая школа, 1984. - 128с.

Гребельный В.И. Финансы предприятия. - Киев: Ника- центр, 2000. - 207с.

Гречков В. Практические вопросы рыночного сегментирования// Лаборатория рекламы, маркетинга и PR. - 2005. - №6(43). - С. 39-43

Диагностика производственных систем/ Под ред. Аунапу Ф.Ф. - Иркутск: Иркутский центр научно-технической информации, 1972. - 39 с.

Догалев И., Пареная В. Прогнозирование финансового состояния предприятия: статистико-экономический подход // Банковские технологии. - 2002. - №3. - С. 54-56

Дюран В., Оделл П. Кластерный анализ/ В. Дюран, П. Оделл. - М.: Статистика, 1977. - 127 с

Економічний аналіз і діагностика стану сучасного підприємства / Т.Д. Костенко, Є.О. Підгора, В.С. Рижиков, В.А. Панков, А.А. Герасимов, В.В. Ровенська: Навч. посіб. - Київ: Центр навчальної літератури, 2005. - 400с.

Ефимова О.В. Финансовый анализ. - М.: Бухгалтерский учет, 1996. - 276с.

Єлейко Я.І., Музинчук А.А. моделювання фінансових стратегій у випадковому середовищі // Фінанси України - 2002. - №2. - С. 49-60

Єлісєєва О.К., Решетняк Т.В Діагностика та прогнозування фінансового стану машинобудівного підприємства // Економічний вісник Національного гірничого університету. - 2004. - №4. - С. 46-51

Єлісєєва О.К., Решетняк Т.В. Економіка-математична модель діагностики фінансового стану машинобудівних підприємств Донецького регіону// Економічна кібернетика. - 2006. - №1-2. - С.68-73

Єлісєєва О.К., Решетняк Т.В. Класифікація фінансового стану на основі методів багатомірного статистичного аналізу // Економіка промисловості. - 2006. - № 4(35). - С. 89-94

Жамбю М. Иерархический кластерный анализ и соответствия. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 342 с.

Забродский В.А. Диагностика финансовой устойчивости функционирования производственно-экономических систем/ В.А. Забродский, Н.А. Кизим. - Харьков: Бизнес Информ, 2000. - 102 с.

Забродский В.А. Оценка финансовой устойчивсти производственно-экономических систем/ В.А. Забродский, Н.А. Кизим. - Харьков: Бизнес Информ, 2000. - 82 с.

Закон України «Про бухгалтерський облік та фінансову звітність в Україні» від 16.07.99 №996-XIV (з пізнішими змінами і доповненнями) //Спец. додат «нова бухгалтерія» до тижневика «Дебет-Кредит». - 2000. - №1. - С. 25-31

Зимин Н.Е. Анализ и диагностика финансового состояния предприятий: Учеб. пособ. - М.:ИКФ «ЭКМОС», 2002. - 240с.

Иберла К. Факторный анализ. Пер. с нем. - М.: Статистика, 1980. - 398 с.

Ізмайлова К.В. Фінансовий аналіз: навч. посіб. - К.: МАУП, 2001. - 157с.

Калан Р. Основные концепции нейронных сетей. - М.: Изд.дом «Вильямс», 2001. - 288 с

Каплун Т.В., Єлісєєва О.К. Моделювання фінансового стану підприємства// Економіка: проблеми теорії та практика. - 2004. - №190. - С.984-990

Карлин Т.Р., Макмиллан А.Р. Анализ финансовых отчетов (на основе GAAP): Учебник / Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 2000. - 448с.

Керанчук Т. Моделирование финансового равновесия предприятия // Бизнесинформ. - 1998. - №19. - С. 49-54

Классификация многомерных наблюдений/ С.А. Айвазян, З.И. Бежаева, О.В. Староверов. - М.: Статистика, 1974. - 240 с.

Клебанова Т.С., Лю Ли, Гурьянова Л.С. Механизмы системы финансового регулирования // Вісник ХНУ ім. В.Н. Каразіна. Економічна серія № 530. "Проблеми прискорення розвитку економіки". - 2001.- С. 275-279

Клебанова Т.С., Чернова Н.Л. Оценка угроз экономической безопасности регионов на основе методов факторного анализа// Экономическая кибернетика. - 2000. - №5-6. - С.48-56

Ковалев А.П. Диагностика банкротства. - М.: Финстатпром, 1995. - 96 с.

Ковалев В.В. Финансовый анализ. Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 519 с.

Ковалевський С.В. Новые нейроподобные элементы и сети/ С.В. Ковалевський, В.Б. Гитис. - Краматорськ: ДГМА, 2004. - 88 с.

Ковалевський С.В., Зіброва О.В., Яковенко М.М. Комплексна методика прогнозування на основі нейромережевих технологій// Сборник трудов международной научной конференции «Нейросетевые технологии и их применение 2000-2003». - Краматорск: ДГМА, 2003. - 318 с. (С.300-311)

Колесар К. Моделі діагностики банкрутства підприємств України // Економіст. - 2002. - № 10. - С. 60-63

Количественные методы финансового анализа. Пер. с англ. / Под ред. С.Дж. Брауна и М.П. Крицмена. - М.: ИНФРА-М, 1996. - 428 с

Кондраков Н.П. Основы финансового анализа. - М.:ИНФРА-М, 1998. - 235 с.

Конторщикова О. Аналіз фінансового стану як передумова ефективного управління підприємством // Економіка, фінанси, право. - 2002. - №6. - С. 3-5

Крейнина А.В. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности акционерных обществ в промышленности, строительстве и торговле. - М.: ЦИТП, 1994. - 255 с.

Крейнина М.Н. Управление движением дебиторской и кредиторской задолженности предприятия // Финансовый менеджмент. - 2001. - №3. - С.17-24

Крейнина М.Н. Финансовая устойчивость предприятия: оценка и принятие решений // Финансовый менеджмент. - 20001. - №2. - С.20-31

Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика/ В.В. Круглов, В.В. Борисов. - М.: Горячая линия. - Телеком, 2002. - 382 с.

Кручок С.І. Оцінка фінансового стану підприємств // Фінанси України. - 2002. - №8. - С.40-47

Лахтіонова Л.А. Фінансовий аналіз суб'єктів господарювання: Монографія. - К.: КНЕУ, 2001. - 387 с.

Лєснікова М.В. Застосування методів факторного аналізу для побудови рейтингу інвестиційної привабливості фінансового стану інноваційних підприємств// Статистика України. - 2004. - №3. - С. 78-84

Лєснікова М.В., Єгоров І.Ю. Використання комплексних показників для дослідження фінансового стану інноваційно-активних підприємств України // Наука та наукознавство. - 2003. - №4. - Додаток. - С. 208-215

Лю Ли. Финансовая стратегия промышленного предприятия // Вісник ХНУ ім. В.Н. Каразіна. Економічна серія № 482. - 2000. - С. 266-275

Любушин Н.П., Лещева В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учеб. пособ. для вузов/ Под ред. Проф. Н.П. Любушина. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 471с.

Мамрак О. Определение класса финансовой надежности предприятия на примере металлургической области // Економіка, фінанси, право. - 2002. - №5. - С.13-16

Маркарьян Э.А, Герасименко Г.П., Маркарьян С.Э. Финансовый аналіз: Учеб. пособ. - 3-е изд., перераб. и доп - М.: ИД ФБК-ПРЕСС, 2002. - 224 с.

Марущак П. Як оперативно оцінити фінансовий стан підприємства // Податкове планування. - 2003. - №5. - С.44-46

Методи фінансового аналізу

Методика поглибленого аналізу фінансового-господарського стану неплатоспроможних підприємств і організацій: Затверджена наказом Агентства з питань запобігання банкрутству підприємств та організацій від 27 червня 1997 р. // Держ. ін форм. бюл. про приватизацію. - 1997. - № 12.

Методичні рекомендації з аналізу фінансово-господарського стану підприємств та організацій: Лист Державної податкової адміністрації України від 27.01.98

Методы организации эффективного планирования и управления в экономико-производственных системах/ В.И. Скурихин, В.А.Забродский, П.А. Иващенко и др. - К.: Наукова думка, 1980. - 272 с.

Мец В.О. Економічний аналіз фінансових результатів та фінансового стану підприємства: Навч. посіб. К.: КНЕУ, 1999. - 135 с.

Миркин Б.Г. Группировки в социально-экономических исследованиях. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 319 с.

Михайлов В., Пилипко Ю., Бірюченко В. Фінансовий стан підприємств (Аналіз деяких методичних питань) // Ринок цінних паперів України. - 2004. - №5-6. - С.31-38

Михайлов В.С., Крехівський О.В. Статистичні оцінки фінансового стану та інвестиційної привабливості підприємств і організацій окремих регіонів, форм власності та галузей економіки України // Статистика України. - 2000. - №3. - С.18-26

Многомерные статистические методы/ А.М. Дубров, А.С. Мхитарян, Л.И. Трошин. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 352 с.

Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. Пер. с англ. - М.: Горячая линия. - Телеком, 2002. - 182 с

Нікбахт Е, Гропеллі А. Фінанси. Пер. с англ. - К.: Вік, Глобус. - 383с.

Окунь Я. Факторный анализ. Пер. с пол. - М.: Статистика, 1974. - 200 с.

Островська О. Модель ідентифікації стійкості фінансового стану підприємств будівельних матеріалів: суть та необхідність розробки // Ринок цінних паперів України. - 2003. - №9-10. - С. 37-42

Отнес Р., Эноксон И. Прикладной анализ временных рядов: основные методы. - М.: Мир, 1982. - 512 с.

Оценка и прогнозирование неплатежеспособности предприятий: Монография/ Н.А. Кизим, И.С. Благуш, Ю.С. Колчак. - М: ИНЖЕК, 2004. - 143 с.

Оцінка та діагностика фінансового стану підприємства/ В.Г. Федоренко, Е.Р. Якушев, Т.В. Гаврилова // Економіка та держава. - 2004. - № 1. - С. 26-29

Павловська О.В. Удосконалення методів аналізу фінансового стану підприємств // Фінанси України. - 2001. - №11. - С.54-61.

Плиса В.Й. Управління ризиком фінансової стійкості підприємства // Фінанси України. - 2001. - №1. - С. 67-72

Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в эконометрическом моделировании. - М.: Издательство "Финансы и статистика", 1989. - 173 с.

Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях. - М.: Издательство "Статистика, 1980. - 143 с.

Показники фінансової стабільності й інтенсивності використання капіталу підприємства / В.Г. Федоренко, С.В. Прохода, В.І. Чепінога // Фондовий ринок. - 2001. - №19. - С. 18-21

Положення (стандарт) бухгалтерського обліку 2 «Баланс» від 31.03.99 №87 (з пізнішими змінами і доповненнями) //Спец. додат. «нова бухгалтерія» до тижневика «Дебет-Кредит». - 2000. - №1.

Положення (стандарт) бухгалтерського обліку 3 «Звіт про фінансові результати» від 31.03.99 №87 (з пізнішими змінами і доповненнями) //Спец. додат. «нова бухгалтерія» до тижневика «Дебет-Кредит». - 2000. - №1.

Поляков Б.М. Процедура банкротства в Україні: теорія і практика. - Донецьк: Донбас, 2001. - 265с.

Прикладная статистика: классификация и снижение размерности/ С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с

Ришар Ж. Аудит и анализ хозяйственной деятельности предприятия / Пер. с франц. под ред. Л.П. Белых - М.: Аудит, 1997. - 227с.

Родионова В.М., Федотова М.А. Финансовая устойчивость предприятия в условиях инфляции. - М.: Перспектива, 1995. - 98 с.

Русак Н.А. Финансовый анализ субъекта хозяйствования: Справ. пособ./ Н.А. Русак, В.А. Русак. - Мн.: Выш. шк.,1997. - 309 с.

Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. пособ. - 6-е изд., перераб. и доп. - Минск: ООО «Новое знание», 2001. - 704 с.

Садеков А.А. Инвестиционная привлекательность предприятий/ А.А. Садеков, Н.А. Лисова. - Донецк, 2001. - 345 с.

Сопко В. Методика визначення фінансового становища підприємств за даними балансу // Бухгалтерський облік і аудит. - 1995. - №12. - С.2-8

Таганов Д. Факторный и кластерный анализ в маркетинговых исследованиях// Маркетинговые исследования в Украине. - 2005. - №1(8). - С. 39-45.

Терещенко С.І. Моделі оцінки платоспроможності підприємств // Фінанси України. - 2001. - №7. - С. 69-74

Трофимова Л. Финансово-экономическая диагностика эффективности деятельности предприятия/ Аудитор. 1996. №8. С.25 -27

Финансовый менеджмент/ Под ред. Г.Б. Поляка. - М.: Финансы; Юнити, 1997. - 259 с.

Фінанси підприємств: Підручник / За ред. О.М. Поддєрьогіна. - 4 вид., перероб. та доп. - К.: КНЕУ, 2002. - 571с.

Фінансовий аналіз: Навч.-метод. посібник/ О.В. Павловська, Н.М. Притумяк, Н.Ю. Невмержицька. - К.: КНЕУ, 2002. - 388 с.

Харман Т. Современный факторный анализ. - М.: Мир, 1998. - 380 с.

Хотомлянський О. Комплексна оцінка фінансового стану підприємства на основі використання матричних моделей // Економіка України. - 2003. - №3. - С.35-41

Цал-Цалко Ю.С. Фінансова звітність підприємства та її аналіз - Київ: ЦУЛ, 2002. - 360 с.

Швиданеко Г.О., Олексюк О.І. Сучасна технологія діагностики фінансово-економічної діяльності підприємства: Монографія - К.: КНЕУ, 2002. - 192с.

Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа - М.: ИНФРА-М, 1999. - 176с.

Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С Методика финансового анализа - М.: ИНФРА-М, 1996. - 176с.

Шеремет О.О. Фінансовий аналіз: навч. посіб. - К.:Ника- центр , 2005. - 196с.

Шиян Д.В. Комплексна оцінка фінансового стану галузей економіки // Фінанси України. - 2002. - №2. - С.54-62

Шкромида В.В. Рейтингова оцінка фінансового стану підприємства. //Фінанси України. - 2003. - №1. - С.46-54

Экономико-математические методы и прикладные модели/ Под ред. Федосеева В.В. М.: ЮНИТИ, 2001. 391 с

Янковой А.Г. Многомерный анализ в системе STATISTICA. - Одесса: Оптимум, 2001. - Вып. 2. - 325 с.

Размещено на Allbest.ru