Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ состояния исследований по диагностике состоятельности предприятий 9
1.1 Понятие состояния предприятия. Основные направления исследований и проблемы анализа состояния предприятий. 9
1.2. Анализ существующих методов прогнозирования кризисного состояния предприятия . 24
1.3 Оценка применимости анализируемых методов в российских условиях. Выбор (обоснование) направления разработки метода диагностики с учетом требований реализуемости. 50
Глава 2. Постановка задачи распознавания кризисного состояния предприятия 63
2.1 Основной принцип разбиения на классы и метод принятия решения. 63
2.2 Регрессионный метод анализа кризисного состояния предприятия .
Глава 3. Разработка реализуемой модели экспресс-анализа финансового состояния предприятия и ее проверка 72
3.1 Формирования признакового пространства 72
3.2 Выбор наиболее информативных признаков . 78
3.3 Разработка модели экспресс-анализа финансового состояния предприятия. 85
3.4 Построение доверительных интервалов. Проверка полученной модели на практике. 91
Заключение 94
Список литературы 98
Приложение 1 104
Приложение 2 108
Приложение 3
- Анализ существующих методов прогнозирования кризисного состояния предприятия
- Оценка применимости анализируемых методов в российских условиях. Выбор (обоснование) направления разработки метода диагностики с учетом требований реализуемости.
- Регрессионный метод анализа кризисного состояния предприятия
- Выбор наиболее информативных признаков
Введение к работе
Управление социально-экономическими объектами предполагает использования целого комплекса различных мер. Теоретический, качественный анализ объекта управления, основанный на данных социально-экономических наук, является необходимым условием эффективной организации процесса управления и безошибочного толкования его финансовых и социально-экономических результатов.
Необходимым условием успешного управления социально-экономическими объектами является понимание сущности объекта управления или технологического процесса, знание причин развития и особенности конкретной обстановки. Поэтому представляется существенным проводить оперативную диагностику социально-экономических объектов с целью предотвращения появления кризисных ситуаций.
Предприятия, являясь социально-экономическими объектами, оказывают большое влияние на развитие своих регионов: это и налоговые поступления, и дополнительные рабочие места, и усиление конкуренции, и поддержка различных социальных программ и др. Поэтому от успешной работы предприятий будет непосредственно зависеть благосостояние региона.
Для лица принимающего решение (ЛПР) получение достоверной и оперативной информации, определяющей основные параметры функционирования социально-экономических объектов, является необходимым условием для эффективного управления. Наиболее важную и объективную оценку состояния того или иного предприятия дает его финансовый анализ.
Поэтому разработка системы информационного обеспечения ЛПР на основе финансового анализа имеет первостепенное значение.
В условиях рыночных отношений роль анализа финансового состояния предприятия, в интересах управления, трудно переоценить. Это связано с тем, что предприятия приобретают самостоятельность и несут полную ответственность за результаты своей производственно-хозяйственной деятельности перед совладельцами (акционерами), работниками, банками и кредиторами.
Финансовое состояние предприятия, отражает одну из сторон финансово-хозяйственной деятельности, показывает наличие и структуру финансовых ресурсов, которыми располагает предприятие, а также эффективность их размещения и использования. Причем предприятия могут находиться как в устойчивом (нормальном) финансовом состоянии, так и в неустойчивом (неудовлетворительном).
Финансовое состояние, являясь результатом взаимодействия всех элементов системы финансово-экономических отношений предприятия, определяется всей совокупностью производственно-хозяйственных факторов и зависит от их взаимодействия. На финансовое состояние предприятий оказывает влияние целая совокупность различных производственно-экономических факторов, которые можно разделить на внутренние и внешние.
Главная цель финансового анализа - своевременно выявить и принять решение на устранение недостатков в финансовой деятельности. Для того чтобы можно было более эффективно управлять предприятием в системе информационного обеспечения ЛПР, необходимо иметь ряд методов (методик) которые позволяли бы прогнозировать приближение кризисного состояния.
Диагностика кризисного состояния предприятия является одной из составляющих финансового анализа. В нормальной, некризисной ситуации она является инструментом контроля. В кризисной ситуации помимо контрольной функции диагностика состояния является своеобразной «системой сигнализации», предупреждающей руководство об опасностях для бизнеса на ранних стадиях их возникновения. Диагностика кризисного состояния предприятия — это принятие двухальтернативного решения о наличии либо отсутствии кризисной ситуации на предприятии, исходя из количественных характеристик его деятельности.
С точки зрения экономической теории, кризис — это закономерность для всех субъектов экономики, заключающаяся в периодических изменениях состояния предприятий в течение всего времени их существования. Особенно наглядно трактует понятие кризиса концепция экономического цикла.
Экономический цикл - это волнообразные колебания уровня экономической активности в течение нескольких лет.
Несмотря на то что, существует большое количество методик для диагностики финансового состояния и прогнозирования возможного банкротства предприятий, необходимо отметить, что процесс выработки методики, позволяющей производить комплексный анализ платежеспособности и финансовой устойчивости российских предприятий, и прогнозирования возможного банкротства еще не завершен.
В зарубежной и российской литературе предлагается несколько отличающихся методик на базе математических моделей оценки вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования оценки коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов. Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не привели к достаточно точным результатам в силу того, что эти оценки были получены на базе статистического обследования западных предприятий. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским условиям, в частности «Z-счёта» Э.Альтмана
К тому же модели, применяемые для финансового прогнозирования в экономически развитых странах, нельзя использовать без дополнительного исследования для управления финансовым состоянием российских предприятий. Это связано с тем, что не все параметры входящие в апробированные в странах с развитой рыночной экономикой модели, поддаются расчету для российских предприятий из-за отсутствия необходимых исходных данных.
Существуют также методики, разработанные российскими исследователями такие как - модель R, модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова, модель О.П.Зайцевой, модель Я.А.Фомина, модель Казанского государственного технологического университета и др., но они тоже обладают
рядом недостатков, в частности, ряд из них является довольно сложными и требуют больших вычислительных ресурсов, а другие имеют ограниченную область применения.
Однако простых и удобных для использования на практике методов и методик экспресс-анализа финансового состояния, как показывает анализ литературы, практически не существует.
Поэтому актуальность настоящей работы обусловлена как теоретической, так и практической необходимостью, в разработке действующей экспресс-методики для диагностики финансового состояния предприятия, в условиях постоянного возрастания объема информации и выработки оперативных рекомендаций для принятия решения ЛПР в условиях дефицита времени.
В диссертации рассматривается проблема диагностики финансового состояния предприятия. Предметом исследования стали экспресс-метод и методика его реализующая для анализа финансового состояния предприятия, применительно к региональным российским предприятиям (Ленинградской области).
Цель данного диссертационного исследования — разработать экспресс-метод и методику его реализующую для диагностики финансового состояния российских предприятий.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
обосновать выбор и характеризацию состояния предприятия, провести содержательный анализ понятий: состояние предприятия, банкротство, финансовый кризис;
выполнить классификацию существующих методов прогнозирования кризисного состояния предприятия и провести анализ применявшихся методов для российских условий;
разработать метод экспресс-анализа и методику его реализующую на основе моделей многомерного статистического анализа;
предложить методику, реализующую метод для принятия решение ЛПР при антикризисном управлении предприятиями региона и разработать
рекомендации по информационному обеспечению ЛПР при антикризисном управлении в части финансового состояния предприятия.
При решении указанных задач в диссертации используются соответствующие методы исследования. В частности разработка метода экспресс-анализа финансового состояния предприятия, осуществляется с помощью экономико-статистических методов анализа с использованием регрессионных моделей. Помимо этого, отдельные положения для оценки финансового состояния предприятий рассматриваются с помощью сравнительного анализа.
Положения, выносимые на защиту:
новый метод экспресс-анализа финансового состояния предприятий при антикризисном управлении и методика его реализующая;
классификация методов оценивающих состояние предприятий и их сравнительный анализ;
рекомендации для ЛПР по антикризисному управлению предприятиями Ленинградской области.
В работе предложена новая методика экспресс-анализа финансового состояния предприятия. Научная новизна заключается в том, что в диссертации:
проведен анализ методов применяемых для оценки финансового состояния предприятий, предложена их классификация;
разработан новый метод экспресс-анализа финансового состояния предприятия.
Представляется, что предлагаемый метод экспресс-анализа финансового состояния предприятия может оказаться полезным при первичной диагностики финансового состояния предприятий региона. Данные настоящего исследования могут быть использованы для дальнейшего усовершенствования методики прогнозирования.
Предлагаемая методика может представлять практический интерес инвесторам - при первичном отборе наиболее успешных предприятий, кредиторам - при финансовой оценке интересующих их предприятий,
исследователям - при составлении различных рейтингов. Она может быть использована как один из показателей для оценки экономико-социального положения региона.
Материалы, вошедшие в диссертацию, излагались на научно-* . практических конференциях РАГС-СЗАГС в 2002 и 2003 гг. Основные положения диссертации отражены в четырех научных публикациях.^??;82^9)96]
Анализ существующих методов прогнозирования кризисного состояния предприятия
Полученная в результате финансового анализа система показателей позволяет характеризовать состояния дел предприятия (прибыль, ликвидность, финансовую устойчивость и т.д.). Причем одни показатели могут свидетельствовать о финансовой устойчивости предприятия, а другие наоборот показывать предкризисное состояние. На основе такого анализа бывает достаточно сложно сделать вывод, о том будет ли данное предприятие и в дальнейшем конкурентоспособным или обанкротится. Поэтому исследователи и стремились свести это многообразие показателей к минимальному числу, однозначных в интерпретации. На сегодняшний день существует ряд методик, позволяющих предсказывать банкротство предприятий с определенной вероятностью.
В качестве признака классификации можно выбрать уровень описание и получение исходной информации. Для удобства анализа известных моделей их условно можно разделить на три группы: a. Количественные модели; b. Рейтинговые или бальные модели; c. Качественные модели.
Прежде чем переходить непосредственно к описанию моделей, необходимо уточнить некоторые понятия. Существует мнение, что банкротство и кризис на предприятие - понятия равнозначные; банкротство, собственно, и рассматривается как крайняя стадия проявления кризиса. В действительности же дело обстоит иначе — предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство — лишь один из них. Обычно под банкротством принято понимать финансовый кризис, то есть неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства.
Помимо этого, фирма может испытывать экономический кризис (ситуация, когда материальные ресурсы компании используются неэффективно) и кризис управления (неэффективное использование человеческих ресурсов, что часто означает также низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды).
Соответственно, различные методики предсказания банкротства, как принято называть их в отечественной практике, на самом деле, предсказывают различные виды кризисов. Именно поэтому результаты, получаемые при их использование, нередко сильно различаются. Видимо, все эти методики можно было бы назвать кризис - прогнозными (К - прогнозными). Другое дело, что любой из обозначенных видов кризисов может привести к ликвидации предприятия. В этой связи, понимая механизм банкротства как юридическое признание такой ликвидации, данные методики условно можно назвать методиками предсказания банкротства.
Представляется, однако, что ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине "специализации" на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому кажется целесообразным вести наблюдение за изменением результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями страны, в которой работает предприятие.[71] а) Количественные модели. 1. Двухфакторная математическая модель.[78] Наиболее простой из моделей диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах. На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой (США) были рассчитаны весовые коэффициенты для каждого из этих факторов: для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) - (-1,0736) для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) - (+0,0579) постоянная величина - (-0,3877) Отсюда формула расчета принимает следующий вид: Z=-0.3877+Kn (-1.0736)+K3 0.0579 если Z 0,3, то вероятность банкротства велика; если — 0,3 Z 0,3, то вероятность банкротства средняя; если Z — 0,3, то вероятность банкротства мала; если Z = 0, то вероятность банкротства равна 0,5. 2. Коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности). [85]
Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis - MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и не банкротов.
При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид: Z = 0,013 К1 + 0,014 К2 + 0,033 КЗ + 0,006 К4 +0,999 К5 (1) Где: К1 —доля чистого оборотного капитала в активах; К2 — отношение накопленной прибыли к активам; КЗ — рентабельность активов; К4 — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заёмным средствам; К5 — оборачиваемость активов. Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22], при этом предприятия, для которых Z 2,99 попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z 1,81 являются безусловно -несостоятельными, а интервал [1,81-2,99] составляет зону неопределенности.
Оценка применимости анализируемых методов в российских условиях. Выбор (обоснование) направления разработки метода диагностики с учетом требований реализуемости.
Анализируя применение методов финансового анализа российских компаний в различных видах можно выделить основные проблемы «российской специфики» в этой области исследований.
Во-первых, во многих случаях на практике финансовый анализ сводится к расчетам структурных соотношений, темпов изменения показателей, значений финансовых коэффициентов. Глубина исследования ограничивается, в лучшем случае, констатацией тенденции «улучшения» или «ухудшения».
Во-вторых, зачастую результаты финансового анализа основываются на недостоверной информации, при этом она может быть искажена как по субъективным, так и по объективным причинам. С одной стороны, правилом «умелого» российского менеджера считается занижение или сокрытие любыми ухищрениями полученных доходов (прибыли), поэтому для оценки достоверности исходной информации и, как следствие, получения реальных результатов финансового анализа требуется предварительное проведение независимого аудита для обнаружения преднамеренных и непреднамеренных ошибок.
В-третьих, стремление к детализации финансового анализа обусловило разработку, расчет и использование явно избыточного количества финансовых коэффициентов, тем более что большинство из них находится в функциональной зависимости между собой (например, коэффициент маневренности собственных средств и индекс постоянного актива, коэффициент автономии и коэффициент соотношения заемных и собственных средств).
Предметом особой гордости разработчиков новых программных средств по финансовому анализу является утверждение о том, что созданный инструмент дает возможность рассчитать 100 и более финансовых коэффициентов. Хотя, обычно бывает достаточно использовать не более 2-3 показателей по каждому аспекту финансовой деятельности. В-четвертых, сравнительный финансовый анализ российских компаний практически невозможен из-за отсутствия адекватной нормативной базы и доступных среднеотраслевых показателей (в зарубежных странах рейтинговые агентства производят и регулярно публикуют аналогичные нормативы). Но, как показали расчеты, российские компании, как правило, не отвечают многим из этих значений и могут быть отнесены в финансовом отношении к неблагополучным (на грани банкротства). В-пятых, многие западные интегральные показатели, которые используются многими отечественными аналитиками для оценки вероятности банкротства компаний, не адаптированы под российские условия. Анализу этих методик было уделено особое внимание. В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик на базе математических моделей вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов. Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счёта» Э.Альтмана. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили следующие модели:
Самой простой является двухфакторная модель(а-І). Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой[78], которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям, и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель — рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий в России не были определены.
Тем не менее, в любом случае следует иметь в виду, что в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно механически использовать предложенные значения коэффициентов в российских условиях. Однако саму модель, с числовыми значениями, соответствующими реалиям российского рынка, можно было бы применить.
Самыми распространенными и наиболее широко применяемыми на западе являются модели (а-2, а-6), также очень похожие на них модели (а-3, а-4, а-7, а-8) и другие. Так, Z-счет Альтмана представляет пятифакторную модель, рассчитанную по данным о банкротстве 33 американских компаний в 60-х годах. Возникает сомнение в правомерности прямого применения показателя, рассчитанного 30 лет назад на крайне ограниченной выборке,-в российских условиях «эмбрионального» развития рыночных отношений и фондового рынка. В частности, один из факторов модели - отношение рыночной стоимости обычных и привилегированных акций к пассивам - может быть определен только для ограниченного числа российских компаний, имеющих официальные-рыночные котировки. «Импортные» модели (а-2, а-6) содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных шестидесятых и семидесятых годов. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учёта и налогового законодательства и т.д.
Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток - по существу его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала. Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных. Однако, при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: член XI связан с кризисом управления, Х4 характеризует наступление финансового кризиса, в то время как остальные - экономического. С точки зрения системного подхода данный показатель представляется некорректным.
Вообще, согласно модели Альтмана, предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью "непотопляемыми". В российских условиях рентабельность отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний. По-видимому, эта формула в наших условиях должна иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности.
Регрессионный метод анализа кризисного состояния предприятия
При разработке модели для прогнозирования кризисного состояния предприятия в качестве одного из возможных предлагается подход, использующий геометрическое представление совокупности показателей в п -мерном пространстве. Его простейшая реализация имеет место при п=2, т.е. при двух выбранных показателях. В этом случае каждое состояние предприятия фиксируется в виде точки на плоскости с соответствующими координатами. Из статистики заранее известны предприятия - банкроты и небанкроты.
При анализе совокупности точек, характеризующих предприятия, нетрудно заметить, что предприятия банкроты и небанкроты можно разделить с помощью некой границы, которую можно рассматривать в качестве порога для принятия решения о принадлежности предприятия к соответствующему классу банкротов или небанкротов.
Надежность выводов о банкротстве может быть существенно повышена, если дополнить финансовый анализ прогнозированием вероятности банкротства предприятия с использованием методов многофакторного статистического анализа.
Одним из таких методов является метод дискриминантного анализа, с помощью которого решаются задачи классификации, то есть разбиение некоторой совокупности анализируемых объектов на классы путем построения так называемой классифицирующей функции в виде корреляционной модели.
Связь условной средней одной величины от соответствующих значений другой величины называется корреляционной связью, а уравнение связи Y = f(Xk)- уравнением регрессии на х.[51]
Первая задача решается на основе качественного анализа изучаемой связи с принятием вида уравнений (линейного, гиперболического, параболического, логического типа). Для наглядного представления можно использовать графики.
Вторая задача связана с последующей проверкой оценок коэффициентов. Так как за основу для разработки методики экспресс — анализа финансового состояния предприятий взята двухфакторная модель М.А.Федотовой, которая в наибольшей степени удовлетворяет требованиям, предъявляемым моделям в российских условиях.
Применение подхода для обработки данных с помощью методов математической статистики (с построением разделяющей границы) представляется достаточно удобным на практике при экспресс - анализе финансового состояния предприятия. В качестве простейшего метода построения границы можно использовать построение прямой по методу крайних точек или по методу взвешенных наименьших квадратов (по существу это будет регрессионная кривая). Поскольку она строиться на основании данных наблюдений, то для нее (регрессионной линии) необходимо построить доверительные интервалы при заданном уровне значимости.
Разделяющая линия не обязательно должна носить характер прямой. Это определяется соответствующей статистикой. В более строгой постановке задача сводиться к проверке статистических гипотез в многомерном варианте (задача классификации). Основной проблемой в этом случае является отсутствие информации об априорных плотностях для соответствующих показателей, классов. Правда, на первом этапе конечно можно исходить из гипотезы о нормальном распределение всех показателей.
В последнем случае при использовании двух показателей этот более строгий подход фактически будет эквивалентным предлагаемому геометрическому методу. За основу для разработки методики экспресс - анализа финансового состояния предприятий взята двухфакторная модель М.А.Федотовой, которая в наибольшей степени удовлетворяет требованиям, предъявляемым моделям в российских условиях. В связи с этим построение линейного уравнения множественной регрессии представляется наиболее подходящей методикой для разработки экспресс - модели.
Для построения модели прогнозирования вероятности банкротства предприятия с использованием метода дискриминантного анализа необходимо решить ряд задач: - сформировать выборку предприятий аналогичного типа, содержащую как обанкротившиеся предприятия, так и избежавшие банкротства; - определить состав показателей характеризующих финансовое состояние предприятия; - сформировать совокупность предприятий и разделить их на две группы: предприятия-банкроты и предприятия, избежавшие банкротства; построить регрессионную (разделяющую, классифицирующую) функцию и правило принятия решения; - определить точечные и интервальные оценки параметров регрессионной функции. Глава 3. Разработка реализуемой модели экспресс-анализа финансового состояния предприятия и ее проверка. 3.1 Формирования признакового пространства.
Анализируя финансовое состояние предприятия, мы не только исследуем процессы, происходящие в структуре самой фирмы, но также анализируем ту среду, в которой функционирует фирма. Выделяют внутреннюю среду фирмы, факторы которые определяются целиком управленческими решениями (цели фирмы, ее структура, люди, технологии), и маркетинговую (внешнюю). Маркетинговую среду представляют факторы микро- и макросреды. Факторы микросреды часто называют факторами прямого воздействия на фирму, а факторы макросреды косвенного воздействия. Таким образом, фирма определяет внутрифирменную среду, отрасль экономики определяет микросреду, рынок в широком смысле слова — макросреду.
При формировании признакового пространства корректно рассмотреть только однородные предприятия, то есть такие которые работают в одном регионе и которые по формальному признаку можно отнести к средним и крупным предприятиям. Это избавит от необходимости учитывать факторы макросреды, определяющие региональные различия. В пределах же одного региона влияние факторов макросреды одинаково для всех предприятий. Поэтому, взяв необходимую статистику рассматриваемых фирм в пределах одного региона, можно избавиться от сложной задачи анализа самого региона (возможностей и преимуществ данного региона, его недостатков и т. д.).
Выбор наиболее информативных признаков
Для разработки экспресс - метода диагностики финансового состояния предприятия необходимо уменьшить количество используемых показателей и увеличить достоверность оценки финансово - экономического состояния предприятия. Набор признаков Y = (Yx,Y2,....,Yq) формируется из числа доступных наблюдению показателей деятельности предприятия таким образом, чтобы наиболее полно и всесторонне отразить все существенные для диагностики его состояния свойства. Однако увеличение размерности признакового пространства повышает вычислительную сложность распознающей процедуры и общие затраты на измерение характеристик объектов, т.е. на получение необходимого числа наблюдений. Следовательно, требования к размерности признакового пространства с точки зрения повышения достоверности распознавания и минимизации затрат на получение наблюдений (измерений) являются, противоречивыми.
Группа методов экспертных оценок наиболее часто используется в практике оценивания сложных систем на качественном уровне. Термин «эксперт» происходит от латинского слова expert - «опытный». При использовании экспертных оценок обычно предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного эксперта. В некоторых теоретических исследованиях отмечается, что это предположение не является очевидным, но одновременно утверждается, что при соблюдении определенных требований в большинстве случаев групповые оценки надежнее индивидуальных. К числу таких требований относятся: распределение оценок, полученных от экспертов, должно быть «гладким»;- две групповые оценки, данные двумя одинаковыми подгруппами, выбранными случайным образом, должны быть близки.
Все множество проблем, решаемых методами экспертных оценок, делится на два класса. К первому классу относятся такие, в отношении которых имеется достаточное обеспечение информацией. При этом методы опроса и обработки основываются на использовании принципа «хорошего измерителя», т.е. эксперт источник достоверной информации; групповое мнение экспертов близко к истинному решению. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности и справедливости указанных гипотез недостаточно. В этом случае экспертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей» и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертизы.
Экспертные оценки несут в себе как узкосубъективные черты, присущие каждому эксперту, так и коллективно - субъективные, присущие коллегии экспертов. И если первые устраняются в процессе обработки индивидуальных экспертных оценок, то вторые не исчезают, какие бы способы обработки не применялись.
Этапы экспертизы формирование цели, разработка процедуры экспертизы, формирование группы экспертов, опрос, анализ и обработка информации.
При формулировке цели экспертизы разработчик должен выработать четкое представление о том, кем и для каких целей будут использованы результаты.
При обработке материалов коллективной экспертной оценки используются методы теории ранговой корреляции. Для количественной оценки степени согласованности мнений экспертов применяется коэффициент конкордации W, который позволяет оценить, насколько согласованы между собой ряды предпочтительности, построенные каждым экспертом. Его значение находится в пределах 0 W 1, где W = 0 означает полную противоположность, a W = 1 -полное совпадение ранжировок. Практически достоверность считается хорошей, если W=0,7-0,8.
Небольшое значение коэффициента конкордации, свидетельствующее о слабой согласованности мнений экспертов, является следствием того, что в рассматриваемой совокупности экспертов действительно отсутствует общность мнений или внутри рассматриваемой совокупности экспертов существуют группы с высокой согласованностью мнений, однако обобщенные мнения таких групп противоположны
Для наглядности представления о степени согласованности мнений двух любых экспертов А и В служит коэффициент парной ранговой корреляции р, он принимает. значения -1 р +1. Значение р = +1 соответствует полному совпадению оценок в рангах двух экспертов (полная согласованность мнений двух экспертов), а значение р = -1 - двум взаимно противоположным ранжировкам важности свойств (мнение одного эксперта противоположно мнению другого).
Целесообразность применения того или иного метода во многом определяется характером анализируемой информации. Если оправданы лишь качественные оценки объектов по некоторым качественным признакам, то используются методы ранжирования, парного и множественного сравнения.
Если характер анализируемой информации таков, что целесообразно получить численные оценки объектов, то можно использовать какой-либо метод численной оценки, начиная от непосредственных численных оценок и кончая более тонкими методами Терстоуна и фон Неймана-Моргенштерна.
При описании каждого из перечисленных методов будет предполагаться, что имеется конечное число измеряемых или оцениваемых альтернатив (объектов) А = {а1У...уаа} и сформулированы один или несколько признаков сравнения, по которым осуществляется сравнение свойств объектов. Следовательно, методы измерения будут различаться лишь процедурой сравнения объектов. Эта процедура включает построение отношений между объектами эмпирической системы, выбор преобразования ср и определение типа шкал измерений.
Ранжирование. Метод представляет собой процедуру упорядочения объектов, выполняемую экспертом. На основе знаний и опыта эксперт располагает объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или несколькими выбранными показателями сравнения. В зависимости от вида отношений между объектами возможны различные варианты упорядочения объектов.
Рассмотрим эти варианты. Пусть среди объектов нет одинаковых по сравниваемым показателям, т.е. нет эквивалентных объектов. В этом случае между объектами существует только отношение строгого порядка. В результате сравнения всех объектов по отношению строгого порядка составляется упорядоченная последовательность а, а2 ... aN, где объект с первым номером является наиболее предпочтительным из всех объектов, объект со вторым номером менее предпочтителен, чем первый объект, но предпочтительнее всех остальных объектов и т.д. Полученная система объектов с отношением строгого порядка при условии сравнимости всех объектов по этому отношению образует полный строгий порядок. Для этого отношения доказано существование числовой системы, элементами которой являются действительные числа, связанные между собой отношением неравенства . Это означает, что упорядочению объектов соответствует упорядочение чисел х1 х2 ... xN, где х, = р(а,). Возможна и обратная последовательность д:, дг2 ... дгЛ., в которой наиболее предпочтительному объекту приписывается наименьшее число и по мере убывания предпочтения объектам приписываются большие числа.
