Діагностика фінансового стану підприємства із застосуванням інструментарію нечіткої логіки

Размещено на http://www.allbest.ru/

ДІАГНОСТИКА ФІНАНСОВОГО СТАНУ ПІДПРИЄМСТВА

ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ІНСТРУМЕНТАРІЮ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ

А. В. Матвійчук, к. е. н., доц..; О. А. Сметанюк

Вступ

Для вищого керівництва і власників підприємства діагностика є засобом одержання достовірної якісної інформації про його реальні можливості на початковій стадії економічної кризи. Відповідно, діагностика є основою для введення в дію особливих методів і механізмів менеджменту. Спираючись на результати діагностичних і превентивних досліджень різних сторін діяльності підприємства, менеджери і власники мають можливість приступити до розробки рефлексивної моделі антикризового управління власним підприємством.

Дослідження методологічної бази діагностики свідчить про наявність значного різноманіття методичних підходів до діагностики фінансової кризи, що накопичені у світовій економіці. В якості методичних основ діагностики були використані існуючи методики прогнозування кризи та оцінки можливого банкрутства, що представлені у вітчизняних та зарубіжних дослідженнях таких авторів як Бєляєв І.П, Брюховецька Н.Є., Градов А.П., Кузін Б.І., Лігоненко Л.О., Ковальов Л.А., Шумейко О.Л., Соколова Л.В., Тюріна Н.М., Шафранова Г., Бланк І.О., Сінягін А.А., Давидова Г.В., Забродський В.А., Клебанов Т.С., Завгородна А.В. [1-11]. Фактично будь-яку методику прогнозування банкрутства, оцінки кредитоспроможності позичальника, аналізу інвестиційної привабливості підприємства можна вважати такою, що присвячена проблематиці діагностики фінансового стану. Однак не існує єдиного, загального для всіх підходу, щодо її проведення. Також не існує єдиного джерела, яке б описувало більшість відомих методик. А це ще раз вказує на те, що методологічні засади та практичний інструментарій діагностики в Україні знаходяться на стадії формування. Актуальність даної теми зумовлює необхідність визначення домінантних факторів моделі діагностики фінансового стану підприємства.

Розробка багатофакторної системи діагностики фінансового стану підприємства

Діагностика дозволяє оцінити достовірність поточного фінансового обліку та звітності, створює базу для висування гіпотез про закономірності і можливість нестійкого фінансового стану. Діагностика також дозволяє виявляти причинно-наслідкові зв'язки в дисфункціях менеджменту, а потім переходити до побудови пояснювальної і прогнозної моделей функціонування і розвитку підприємства, здійснюючи при цьому попередження його банкрутства.

Для проведення діагностики важливим є вибір інформативних ознак для опису аналізованих соціально-економічних систем. У багатьох випадках це пов'язано з труднощами одержання інформації або вартістю діагностичного дослідження, часом на її пошук, систематизацією, аналізом і її обробкою. При цьому параметри елементів системи, що діагностується, не рівноцінні за кількістю інформації про її стан.

На теперішній час сформувалась достатньо чітка система критеріїв та показників оцінки фінансового стану. Проте, не дивлячись на відмінності у методиках, практично весь спектр методичних підходів до проведення діагностики фінансового стану підприємства включає такі етапи: 1) розрахунок системи фінансових показників; 2) визначення середньої інтегральної (рейтингової) оцінки фінансового стану підприємства.

Питання відбору ряду показників, що найбільш об'єктивно відображають тенденції зміни фінансового стану, розв'язуються кожним підприємством самостійно. Однак будь-який набір, як правило, складається з чотирьох груп: показники ліквідності; показники фінансової стійкості; показники рентабельності (прибутковості); показники ділової активності (оборотності).

На нашу думку, оптимальна економіко-математична модель діагностики фінансового стану повинна враховувати усі складові ФСП, тому в якості вхідних параметрів потрібно включити показники, які представляють кожну з наведених груп фінансових показників.

Щоб виключити суб'єктивну оцінку ролі окремих факторів, нами буде використаний двостадійний відбір факторів. На першій стадії в модель включаються усі передбачені фактори, на другій - шляхом кількісного та якісного аналізу відсіюються незначні фактори.

У табл. 1 і 2 зведено типові методики ймовірності банкрутства і оцінки фінансового стану та основні показники фінансового стану підприємства, які найчастіше використовуються в Україні.

Таблиця 1.

Типові методики оцінки фінансового стану та ймовірності банкрутства, які використовуються в Україні.

Таблиця 2.

Показники фінансового стану підприємства, передбачені різними методиками діагностики ФСП

Продовження табл.2.

Продовження табл. 2.

Проведене опитування директорів 25 виробничих підприємств харчової сфери м. Вінниці відносно набору показників, за якими вони оцінюють стан власної фірми, нами виявлено варіації наступних показників:

- чистий прибуток;

- виручка від реалізації;

- витрати на виробництво та збут продукції;

- величина оборотного капіталу;

- сума власного капіталу;

- величина сукупного капіталу.

Наступним етапом нашого дослідження є відбір показників, що найбільш об'єктивно дають оцінку фінансового стану показників. Нами було відібрано з кожної групи показників ФСП, наведених у табл.2., по декілька найчастіше використовуваних показників, які задовольняють вимогам керівників до оцінки стану власних підприємств (за результатами їх опитування). Таким чином, нами відібрано 16 показників, які є складовими кількісної оцінки фінансового стану підприємства.

На погляд авторів, діагностика фінансового стану є неповною без врахування якісних параметрів, що характеризують рівень менеджменту на підприємстві. На рис. 1 наведено структурну модель діагностики фінансового стану, яка враховує як кількісні, так і якісні параметри.

Через Х позначені наступні абсолютні первинні показники діяльності підприємства, які отримуються за даними фінансової звітності (зокрема форми № 1 “Баланс”, форми № 2 “Звіт про фінансові результати” та форми №3 “Звіт про рух грошових коштів”) та експертних оцінок:

х1 - Сума активів (валюта балансу (рядок 280 форми № 1);

х2 - Оборотні активи (рядок 260 форми № 1);

х3 - Монетарні оборотні активи (рядки 160-250 форми № 1);

х4 - Грошові кошти та їх еквіваленти (рядки 230, 240 форми № 1);

х5 - Величина запасів (рядки 100-140 форми № 1);

х6 - Робочий капітал ( різниця рядків 380 та 080 форми № 1)

х7 - Поточні зобов'язання (рядок 620 форми № 1);

х8 - Величина власного капіталу (рядок 380 форми № 1);

х9 - Величина позикового капіталу (сума рядків 480 та 620 форми № 1);

х10 - Чистий дохід (виручка) від реалізації (рядок 035 форми № 2);

х11 - Чистий прибуток (рядок 220/225 форми № 2);

х12 - Величина валового прибутку (збитку) (рядок 050 (055) форми № 2)

х13 - Величина чистого грошового потоку (рядок 400 форми № 3);

х14 - Рівень спеціальних знань (експертна оцінка);

х15 - Оперативність (експертна оцінка);

х16 - Комунікативність (експертна оцінка);

х17 - Рівень середньої заробітної плати (експертна оцінка);

х18 - Рівень соціального захисту та пільг (експертна оцінка).

Рис. 1. Структурна модель діагностики фінансового стану

підприємство банкрутство україна

Для розрахунку Yі - i-тої групи () відносних показників фінансового стану підприємства, зображених на рис. 1, були використанні наступні показники:

Y1 - Показники ліквідності, які включають :

у1 - коефіцієнт поточної ліквідності (ліквідності третього ступеня);

у2 - коефіцієнт швидкої ліквідності .ліквідності другого ступеня);

у3 - коефіцієнт абсолютної ліквідності (ліквідності першого ступеня);

у4 - коефіцієнт забезпеченості власними оборотними активами;

Y2 - Показники фінансової стійкості та виробничо-фінансового лівериджу, які включають

у5 - коефіцієнт автономії (концентрації власного капіталу);

у6 - коефіцієнт маневреності власного капіталу;

у7 - показник виробничого лівериджу

у8 - коефіцієнт фінансового лівериджу

Y3 - Показники рентабельності, які включають

у9 - показник рентабельності продукції (продажу);

у10 - показник рентабельності активів;

у11 - показник рентабельність власного капіталу;

у12 - показник рентабельність позичкового капіталу по чистому грошовому потоку;

Y4 - Показники ділової активності, які включають:

у13 - коефіцієнт оборотності активів

у14 - коефіцієнт оборотності оборотного капіталу

у15 - коефіцієнт оборотності власного капіталу

у16 - коефіцієнт оборотності запасів

Y5 - Якісні параметри, визначені за допомогою експертних оцінок, які включають:

у17 - професійні здібності менеджерів, які представлені бальною оцінкою;

у18 - рівень мотивації, який представлений бальною оцінкою .

При діагностиці стану підприємства в залежності від специфіки підприємства встановлюються власні нормативні (порогові) значення для кожного показника, окрім тих, для яких існують загальноприйняті нормативи (коефіцієнт платоспроможності, ліквідності тощо).

Кожний узагальнюючий показник Yі, може бути розрахований на основі коефіцієнтів, що входять до його власної групи. В свою чергу, вихідний параметр C розраховується вже на основі значень узагальнюючих показників C = f(Z, Y5), де Z = f(Y1, …, Y4). Для отримання можливості опрацювання якісних показників та формування механізму настройки моделі на реальних даних побудуємо експертну систему діагностики фінансового стану підприємства із використанням апарату нечіткої логіки.

Побудова експертної системи діагностики ФСП із використанням апарату нечіткої логіки

На рис. 2. зображено дерево логічного висновку, де відмічені штриховою лінією вхідні, перехідні та вихідні параметри, які незалежно від своєї природи, розглядаються як лінгвістичні змінні, що задані на своїх універсальних множинах і оцінюються за допомогою нечітких термів [12,13].

З метою отримання можливості оцінки та обробки лінгвістичних показників yі, , які характеризують дане підприємство з погляду його фінансового стану, сформуємо єдину шкалу з п'яти якісних термів: ДН - дуже низький рівень показника yі, Н - низький рівень показника yі, С - середній рівень показника yі, В - високий рівень показника yі, ДВ - дуже високий рівень показника yі.

Отриманий вихідний параметр C дозволяє охарактеризувати фінансовий стан підприємства як: Н - нормальний, ПК - передкризовий, КЗ - кризовий або КР -критичний фінансовий стан.

Далі визначається можливий діапазон змінювання контрольованих параметрів yі, , та вихідної змінної С. Задається вигляд функцій належності нечітких термів для різних контрольованих параметрів. Функція належності відображає елементи з множини y на множину чисел в інтервалі [0, 1], які вказують ступінь належності кожного елемента до різних якісних термів.

Для побудови функцій належності п'яти нечітких термів вхідної змінної {ДН, Н, С, В, ДВ} відобразимо діапазони зміни параметрів yі, , на єдину універсальну множину y. Задаються п'ять нечітких підмножин, функції належності яких показані на рис. 3.

В якості прикладу приведемо аналітичну форму запису трапецієподібної функції належності нечіткого терму Н вхідної змінної y, що показана на рис. 3:

(1)

Аналогічним чином будуються функції належності інших нечітких термів вхідної змінної y та термів вихідної змінної C.

Експертна система на базі нечітких знань повинна містити механізм нечіткого логічного висновку, такий, щоб можна було робити висновок про фінансовий стан підприємства на основі всієї необхідної вихідної інформації, одержуваної від користувача. Тому необхідним етапом аналізу є формування системи нечітких знань. Оскільки повне викладення бази знань значно збільшить обсяг статті, приведемо по одному прикладу вирішального правила для кожного рівня системи.

Сформоване вирішальне правило прийме такий вираз: ЯКЩО кількісна оцінка фінансового стану підприємства (ФСП) дуже висока ТА якісні параметри ФСП середні АБО кількісна оцінка ФСП висока ТА якісні параметри ФСП дуже високі АБО кількісна оцінка ФСП висока ТА якісні параметри ФСП високі ТОДІ фінансовий стан підприємства нормальний. Представимо за допомогою функцій належності математичну форму запису наведеного вирішального правила:

, (2)

де - функція належності вектора вхідних змінних (Z, Y5) значенню вихідної змінної C;  - функція належності параметра Z до нечіткого терму ai.

В свою чергу обидва критерії Z та Y5, що являють собою комплексні значення зазначених груп показників, необхідно представити у вигляді математичних залежностей від вхідних змінних. Представимо в якості прикладу фрагмент бази знань для визначення кількісної оцінки фінансового стану Z на рівні ДВ у відповідності до функції (2) у вигляді таблиці 3.

Таблиця 3

Математична форма запису вирішального правила для визначення рівня ДВ кількісної оцінки ФСП Z прийме вигляд:

(3)

Далі необхідно представити співвідношення для розрахунку кожного із узагальнених показників груп факторів впливу Y1,…,Y4. На прикладі групи факторів, що впливають на ліквідність підприємства Y1, представимо правило визначення узагальненого показника ліквідності на рівні ДВ. Природною мовою дане правило буде звучати наступним чином: ЯКЩО коефіцієнт покриття дуже високий ТА коефіцієнт швидкої ліквідності дуже високий ТА коефіцієнт абсолютної ліквідності високий ТА коефіцієнт маневрування власним оборотним капіталом високий АБО коефіцієнт покриття дуже високий ТА коефіцієнт швидкої ліквідності високий ТА коефіцієнт абсолютної ліквідності високий ТА коефіцієнт маневрування власним оборотним капіталом дуже високий ТОДІ узагальнений показник ліквідності дуже високий.

Даному лінгвістичному висловлюванню буде відповідати наступне нечітке логічне рівняння:

(4)

Подібним чином формується вся база знань з використанням експертних даних та виводиться система нечітких логічних рівнянь. В загальному випадку, чим більше система містить відповідних знань і чим точніше описані в ній логічні правила визначення рівня фінансового стану підприємства, тим точніше буде проведений даний аналіз. Проте перебір всіх можливих правил лишає систему гнучкості, можливості адаптації до реальних даних.

Тому набір вирішальних правил не повинен містити в собі повну множину існуючих варіантів. Якщо в базі знань відсутнє правило, що відповідає поточному стану конкретного підприємства, система видасть рішення, що найбільше підходить даній ситуації. Тобто таке рішення, для якого функція належності вихідної змінної Y буде найбільшою серед інших для конкретних значень вхідних змінних yі, .

Експерту при побудові математичної моделі необхідно задати ключові правила. Всі інші правила прийняття рішень будуть генеруватись при навчанні моделі на реальних даних стосовно інших підприємств у минулому. В принципі, навчання моделі не є обов'язковим, оскільки за наявності базових правил вона вже може видавати рішення для будь-яких контрольованих параметрів та їхніх значень. Проте, якщо навчити модель на існуючому статистичному матеріалі, то якість логічного висновку можна суттєво підвищити. До речі, всі розроблені раніше методи діагностики фінансового стану підприємств такою властивістю не володіли, що вигідно виділяє наш підхід серед інших.

На етапі оцінки рівня показників проводиться оцінка поточного рівня показників C та yі, за фінансовою звітністю та експертними судженнями для різних часових періодів, щоби мати змогу прослідкувати динаміку зміни фінансового стану компанії.

Рівні всіх термів кожного з показників yі, певного підприємства встановлюються у відповідності до нормативних значень для класичних критеріїв. Якщо для певного показника нормативи не існують, то рівні термів розмежуються на основі експертних суджень або шляхом автоматичного порівняння значень даного показника для різних підприємств в різних часових періодах.

Значення показників yі, , що точно попадають у задані для них інтервали , будуть однозначно відповідати їхнім термам. Якщо ж значення критерію знаходиться в проміжку між двома термами, то воно буде відповідати тому терму, функція належності якого для даного рівня показника є більшою. Функції належності та міжнейронні зв'язки настроюються при навчанні моделі на реальних даних із використанням механізмів навчання нейронних мереж.

Висновки

В роботі розроблено модель діагностики фінансового стану підприємства на основі апарату нечіткої логіки із використанням встановлених домінантних факторів, які мають визначальне значення для розробки та впровадження управлінських дій щодо покращення фінансового стану підприємства. Представлена економіко-математична модель при прийнятті рішень дозволяє крім кількісних факторів враховувати й якісні та паралельно здійснювати ґрунтовний аналіз таких складових фінансової системи, як ліквідність, фінансову стійкість, рентабельність (прибутковість), ділову активність (оборотність) та рівень менеджменту на підприємстві. Крім того, розроблена модель характеризується можливістю навчання на існуючому статистичному матеріалі, що суттєво підвищує якість логічного висновку.

Література

1. Булеев И. П., Брюховецкая Н. Е. Антикризисное управление предприятием / НАН Украины; Институт экономики промышленности.-- Донецк, 1999.-- 178с.

2. Лігоненко Л.О. Антрикризове управління підприємством: теоретико-методологічні засади та практичний інструментарій. -- К. -- 2000. -- 390 с.

3. Ситник Л.С. Організаційно-економічний механізм антикризового управління підприємством / НАН України; Інститут економіки промисловості. -- Донецьк : ІЕП НАН України, 2000. -- 503с.

4. Стоянов Е.А., Стоянова Е.С. Экспертная диагностика и аудит финансово-хозяйственного положения предприятия. - М.: Перспектива, 1993. - 89 с.

5. Ковалев А.П. Диагностика банкротства. - М.: АО “Фин-статинформ”, 1995. - 96 с.

6. Бланк И.А. Основы финансового менеджмента: в 2 т. / Ника-Центр, Эльга, К., 1999. -- Т. 2. -- 512 с.

7. Градов А.П. Экономическая стратегия фирмы: Учеб. пособие / А.П. Градов (ред.). -- 2 изд., испр. и доп. -- СПб. : Специальная литература, 1999. -- 589 с.

8. Иванов Г. П., Беляев С. Г., Кошкин В. И., Семенихин А. И., Борисова Г.Г. Антикризисное управление: от банкротства - к финансовому оздоровлению / Г.П. Иванов (ред.). -- М. : Закон и право, 1995. -- 317с.

9. Методичні рекомендації щодо виявлення ознак неплатоспроможності підприємства та ознак дій з приховування банкрутства, фіктивного банкрутства чи доведення до банкрутства. - наказ Мінекономіки України, №10 від 10 січня 2001р.

10. Плышевский Б.П. Финансовое положение: новые тенденции // Финансы. - 2003. - № 2. - С. 18 - 20.

11. Сокиринська І.Г. Діагностика фінансового забезпечення діяльності підприємства // Фінанси України. - 2003. - № 1. - С.19 - 22.

12. Вороновский Г.К. и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. - Харьков: ОСНОВА, 1997. - 112с.

13. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. - Винница: Універсум-Вінниця, 1999. - 320с.

14. Матвійчук А. В. Аналіз та прогнозування розвитку фінансово-економічних систем із використанням теорії нечіткої логіки.- К.: Центр навчальної літератури, 2005.- 183 с.

Размещено на Allbest.ru