Математические модели оценки антикризисного управления. Методы и модели нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий домбровский алексей владиславович

Оценка возможности банкротства субъектов предпринимательской деятельности предполагает использование различных форм и методов учета показателей, характеризующих изменения между общими целевыми ориентирами предприятий и частными задачами с целью принятия решений по их устранению.

Среди существующих методик анализа и диагностики финансового состояния организации чаще всего используется двухфакторная модель Э.И. Альтмана; пятифакторная модель Э.И. Альтмана на основе Z-счета; модель Таффлера, модель В.Х. Бивера, рейтинговое число Сайфуллина Р.С. и Кадыкова Г.Г., шестифакторная модель О.П. Зайцевой.

Наиболее фундаментальным является исследование Э.И. Альтмана, которое явилось основой многочисленных последующих исследований, проводимых в области диагностики банкротства.

Максимально доступной, в части простоты использования, является методика по типу двухфакторной математической модели Э.И. Альтмана при построении которой учитывается два показателя: и удельный вес заемных средств в пассивах.

Весовые значения этих коэффициентов определены эмпирически и составляют для показателя текущей ликвидности (покрытия) К п = - 1,0736 и для показателя удельного веса заемных средств в пассивах организации К з = +0,0579.

Тогда оценку вероятности банкротства организации в соответствии с двухфакторной моделью Э.И. Альтмана можно определить по формуле (1):

Z = - 0,3877 - 1,0736К п + 0,0579К з, (1)

где: - 03877 - постоянный коэффициент;

К п - показатель текущей ликвидности (покрытия);

К з - показатель удельного веса заемных средств в пассивах организации.

При этом, если Z принимает величину равную нулю, то вероятность банкротства организации составляет 50%, если Z < 0, то вероятность банкротства менее 50 % и если Z >0, то вероятность банкротства более 50 %, которая возрастает с увеличением Z.

Однако при расчете возможного банкротства организации по методу двухфакторной модели не находят отражения отдельные стороны финансовой деятельности организаций, выражаемые оборачиваемостью активов, рентабельностью, темпами изменения выручки от реализации и др.

Пятифакторная модель Э.И. Альтмана по системе Z-счета учитывает пять показателей, которые рассчитываются в процессе проведения мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis - MDA) финансового состояния организации.

Модель дискриминантного анализа (discriminant analysis model) представлена в виде формулы (2):

D = b 0 + b l К l + b 2 К 2 +b 3 Кi+. +b k К k , (2)

где D - дискриминантный показатель (дискриминант);

b - дискриминантный коэффициент, или вес;

К - предиктор, или независимая переменная.

Коэффициенты b 0 , b 1 , b 2 , b 3 …. b k определяются как отношение межгрупповой суммы квадратов к внутригрупповой сумме квадратов для дискриминантных показателей максимально.

Показатель Z-счета, характеризующий кредитоспособность организации можно рассчитать по формуле (3):

Z-счет = 1,2 х К 1 + 1,4 х К 2 + 3,3 х К 3 + 0,6 х К 4 + К 5 , (3)

К 3 - рентабельность активов;

К 4 -отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций организации к заемным средствам;

К 5 - оборачиваемость активов.

Достоинство данной модели состоит в том, что предоставляется определение банкротства организаций с высокой степенью ее вероятности.

В условиях характерных для экономики Республики Беларусь, когда рентабельность отдельных организаций в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний, представленная выше модель, позволяет оценить финансовую ситуацию предприятий не только с позиции их жизнеспособности, но и устойчивости финансово-хозяйственной деятельности на перспективу. В тоже время, основой формирования этих моделей являются эмпирические факторы, представляющие собой набор коэффициентов, которые определяются конкретно для каждой отрасли промышленности, но могут существенно различаться по величине показателей. Поэтому модифицированный вариант модели Э.И. Альтмана учитывающий обстоятельства связанные с оценкой акций, которые еще не котировались на бирже может быть выражен формулой (4):

R = 8,38 х К 1 + К 2 + 0,054 х К 3 + 0,63 х К 4 , (4)

где R - итоговый коэффициент вероятности банкротства;

К 1 - доля чистого оборотного капитала в активах;

К 2 - отношение накопленной прибыли к активам;

К 3 - рентабельность активов;

К 4 - балансовая стоимость акций.

При этом данная модель предполагает наличие активно действующего, вторичного рынка ценных бумаг, на котором может определяться их цена и в условиях его неразвитости использование показателя Z-счёта нецелесообразно.

Исследовав модели Э.И. Альтмана с позиции ее состоятельности для разных условий хозяйствования Р. Таффлер и Г. Тишоу сформировали четырехфакторную модель финансовой несостоятельности предприятий, содержание которой аргументировали необходимостью введения переменных показателей (формула 5):

где Z - итоговый коэффициент вероятности банкротства;

К 1 - отношение прибыли от реализации к краткосрочным обязательствам;

К 2 - отношение оборотных активов к сумме обязательств;

К 3 - отношение краткосрочных обязательств к сумме активов;

К 4 - соотношение выручки от реализации и общей суммы активов.

При этом переменный показатель К 1 играет доминирующую роль по сравнению с другими, и в условиях когда различительная прогностическая способность модели оказывается ниже по сравнению с Z-счетом Альтмана, даже незначительные колебания экономической ситуации в стране и наличие возможных ошибок в исходных данных при вычислении финансовых коэффициентов могут привести к ошибочным выводам.Р. Таффлер и Г. Тишоу установили, что при Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая.

Вместе с тем, прогнозная модель Р. Таффлера и Г. Тишоу не включает в себя рыночную оценку бизнеса в виде котировки акций и ее использование в практике хозяйствования не получило распространения.

Проанализировав множество коэффициентов, характеризующих деятельность обанкротившихся компаний, У. Бивер сгруппировал их в шесть групп, это позволило ему установить, что наибольшую значимость в каждой из групп имеет показатель, отражающий соотношение притока денежных средств и заемного капитала, и предложил пятифакторную систему оценки финансового состояния организации для диагностики банкротства, включающую следующие индикаторы:

рентабельность активов;

удельный вес заёмных средств в пассивах;

коэффициент текущей ликвидности;

доля чистого оборотного капитала в активах;

коэффициент Бивера, представляющий собой отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заёмным средствам.

Исходя из этих положений для определения вероятности наступления банкротства по модели У. Бивера можно полученные значения показателей сравнить с нормативными показателями для благополучных фирм, обанкротившихся в течение года и ставших банкротами в течение 5 лет (таблица 1).

Таблица 1 ? Определение вероятности наступления банкротства по модели У. Бивера

Показатели	Расчет показателей	Нормативные значения показателей для разных групп
Благополучные компании За 5 лет до банкротства За 1 год до банкротства
Экономическая рентабельность	Чистая прибыль Валюта баланса
Финансовый левередж
Коэффициент текущей ликвидности	Оборотные активы Текущие обязательства
Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом	Собственный - Внеоборотный капитал
Коэффициент Бивера	Чистая прибыль + Амортизация Долгосрочные + Краткосрочные обязательства

Методика оценки вероятности банкротства организаций с использованием пошагового дискриминантного метода предложенная Г. Спрингейтом, позволяет определить риск неплатежеспособности с точностью более чем 90% от исследуемых предприятий. Ее особенность состоит в том, что в такой модели используется только 4 финансовых коэффициента (формула 6):

Z = 1,03К 1 +3,07К 2 +0,66К 3 +0,4К 4, (6)

где К 1 - оборотный капитал;

К 2 - прибыль до налогообложения + проценты к уплате;

К 3 - прибыль до налогообложения ч краткосрочные обязательства;

К 4 - выручка (нетто) от реализации.

Вероятность банкротства организации определяется по рассчитанным параметрам Z, исходя из положения, что если Z менее 0,862, то вероятность банкротства большая, если Z больше 0,862, то банкротство мало вероятно.

Французские ученые Ж. Конан и М. Голдер на базе метода множественного дискриминантного анализа разработали методику оценки платежеспособности организаций, которая позволила оценивать вероятность задержки платежей организацией. Модель описывает вероятность наступления кризисной ситуации (банкротства) для различных значений индекса KG:

KG = - 0,16К 1 - 0,22К 2 + 0,87К 3 - 0,10К 4 - 0,24К 5 , (7)

где К 1 - доля быстрореализуемых ликвидных средств (денежные средства + краткосрочные финансовые вложения + краткосрочная дебиторская задолженность) в активах;

К 2 - доля долгосрочных источников финансирования в пассивах;

К 3 - отношение финансовых расходов (уплаченные проценты по заемным средствам + налог на прибыль) к нетто-выручке от продажи;

К 4 - доля расходов на персонал в валовой прибыли;

К 5 - соотношение накопленной прибыли и заемного капитала.

В зависимости от значения KG дается оценка вероятности банкротства организации по определенной шкале, представленной в таблице 3.

Таблица 3 - Определение вероятности наступления банкротства по методике Коннана-Гольдера

Точность применения данной методики составляет 90%.

В реальных условиях применение перечисленных моделей прогнозирования банкротства в практике хозяйствования не принесли достаточно точных результатов. Это связано прежде всего с тем, что двух - трёхфакторные модели не являются достаточно точными. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принять большее количество факторов.

Эти модели следует использовать лишь как вспомогательные средства анализа организаций. Полностью полагаться на их результаты неразумно и опасно. Применять их следует только после проверки и коррекции в среде будущего применения.

Представленные выше модели содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, которые рассчитаны на основе страновых аналитических данных шестидесятых и семидесятых годов прошлого столетия. Они не соответствуют современной экономической ситуации в Республике Беларусь.

Также к минусам рассмотренных методик можно отнести:

период прогнозирования в рассмотренных моделях колеблется от трёх до пяти лет, а в некоторых моделях срок прогнозирования вообще не указывается. В условиях динамично развивающейся экономики Республики Беларусь использование периода прогнозирования, равного пяти годам, как это имеет место в моделях зарубежных авторов преждевременно, и необходимо использовать более короткие промежутки времени (до одного - трех лет) указанные методики дают возможность определить вероятность приближения банкротства организации, однако они не позволяют прогнозировать наступление фазы роста и других фаз жизненного цикла организации.

Особый интерес представляют отдельные модели, предложенные российскими учеными:

пятифакторная модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова.

шестифакторная модель О.П. Зайцевой;

К сожалению, их применение далеко не всегда гарантирует точность оценки финансового положения организации в условиях Республики Беларусь.

Российские ученые Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предприняли попытку адаптировать модель "Z-счет" Э.И. Альтмана. Они предложили использовать для оценки финансового состояния организаций рейтинговое число:

R = 2К о + 0,1К тл + 0,08К и + 0,45К м + К пр, (8)

где К о - коэффициент обеспеченности собственными средствами; К тл - коэффициент текущей ликвидности; К и - коэффициент оборачиваемости активов; К м - коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции); К пр - рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице и организация будет имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние организаций с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

Модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова является наиболее точной из всех представленных моделей, однако небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя ("рейтингового числа") на:

R1 = (0,2 - 0,1) х 2 = 0,2 пункта.

К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные организации:

R2 = (2 - 0) х 0,1 = 0,2 пункта

Оценивая существующие методики оценки экономического состояния организации и прогнозирования вероятности банкротства можно сделать вывод, что модели, отвечающей экономическим условиям Республики Беларусь, учитывающей специфику экономики страны или отрасли в целом, пока не существует.

Высокая чувствительность модели Р.С. Сайфулина к изменению доли краткосрочных обязательств объясняется использованием в модели несколько завышенного весового коэффициента для показателя отношения чистого оборотного капитала к активу. В результате никакие реально достижимые показатели текущей ликвидности, деловой активности и прибыльности не могут обеспечить достижения приемлемой величины интегрального показателя.

Комплексный коэффициент банкротства в шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой рассчитывается по формуле:

К компл = 0,25К уп + 0,1К з + 0,2К с + 0,25К ур + 0,1К фр + 0,1К заг, (9)

где К уп - коэффициент убыточности организации, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;

К з - соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;

К с - показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;

К ур - убыточность реализации продукции, характеризующаяся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;

К фр - соотношение заёмного и собственного капитала;

К заг - коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.

Весовые значения частных показателей для условий функционирования отечественных организаций были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей:

К уп = 0; К з = 1; К с = 7; К ур = 0; К фр = 0,7;

К заг = значение К заг в предыдущем периоде.

Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше - то вероятность банкротства мала. Отсутствие в Республике Беларусь статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учётом экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путём не обеспечивает их достаточной точности. Весовые значения частных показателей, для условий функционирования российских организаций, были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей, приведенных в таблице 4.

Таблица 4 - Минимальные значения частных показателей

Определение весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учёта поправки на относительную величину значений частных коэффициентов. Запример, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности организации и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения одного из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя, по замыслу автора этой модели, они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов.

Все перечисленные методики учитывают состояние показателей лишь на момент анализа, а изменения динамики во времени не рассматриваются. Исключением являются: динамика прибыли во второй версии "Z-счета" Альтмана и динамика коэффициента загрузки активов О.П. Зайцевой.

Зе смотря на относительное внешнее сходство отечественной и российской систем рыночного экономического развития, существуют достаточно весомые внутренние отличия экономической политики соседних государств, что в свою очередь позволяет усомниться в достоверности прогноза рассмотренных выше моделей применительно к организациям Республики Беларусь.

К моделям прогнозирования банкротства, разработанным белорусскими учеными можно отнести методику Г.В. Савицкой.

Данная методика заключается в классификации организаций по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах. Методика имеет вид, представленный в таблице 5.

Таблица 5 - Группировка показателей по критериям оценки финансового состояния

Показатель	Границы классов согласно критериям

Коэффициент абсолютной ликвидности	0,25 и более

Коэффициент быстрой ликвидности

Коэффициент текущей ликвидности

Коэффициент автономии	0,6 и более

Коэффициент обеспеченности СОС	0,5 и более

Коэффициент обеспеченности запасов СОК

Минимальное значение границы

Исходя из методики Г.В. Савицкой организацию можно отнести к одному из следующих классов:

Организация с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

Организации демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваемые как неблагополучные;

Проблемные организации - здесь вряд ли существует риск потери средств, но полное получение процентов представляется сомнительно;

Организация с высоким риском банкротства. Даже после принятия мер по финансовому оздоровлению, кредиторы рискуют потерять все средства и проценты;

Организации высочайшего риска, практически несостоятельны;

Организации банкроты.

К достоинствам данной модели можно отнести ее отечественное происхождение и позитивные отзывы при тестировании модели на выборках отечественных организаций.

В результате рассмотренного в данном разделе материала можно сделать следующие выводы .

1. Экономический потенциал - способность предприятия достигать поставленные перед ним цели, используя имеющиеся у него материальные, трудовые и финансовые ресурсы. Выделяют две стороны экономического потенциала: имущественное положение коммерческой организации и ее финансовое положение.

2. Финансовое положение определяется достигнутыми за отчетный период финансовыми результатами и, кроме того, описывается некоторыми статьями баланса, а также соотношениями между ними. При этом с позиции краткосрочной перспективы говорят о ликвидности и платежеспособности организации, а в долгосрочном плане - о финансовой устойчивости.

3. Финансовое состояние хозяйствующего субъекта - это характеристика его финансовой конкурентоспособности (т.е. платежеспособности, кредитоспособности), использования финансовых ресурсов и капитала, выполнения обязательств перед государством и другими хозяйствующими субъектами.

4. Финансово-экономический анализ представляет собой комплексное, научно обоснованное экономическое исследование финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Теоретическими основами финансово-экономического анализа является совокупность научных принципов, используемых при изучении экономических явлений.

5. Основным источником информации для анализа финансового положения организации является бухгалтерский баланс. Используются также и формы бухгалтерской отчетности: форма №2 "Отчет о прибылях и убытках", форма №3 "Отчет о движении фондов и других средств", форма №4 "Отчет о движении денежных средств", форма №5 "Приложение к бухгалтерскому балансу", данные текущего бухгалтерского учета.

Специальность ВАК РФ08.00.13
Количество страниц 138

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ ПРОИЗВОДСТВЕННО - ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ РОССИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ.

1.1 Оценка состояния промышленного комплекса России (по материалам предприятий города Москвы).

1.1.1 Тенденции изменения объемов производства промышленных предприятий.

1.1.2 Анализ экономического состояния промышленных предприятий.

1.1.3 Общая оценка состояния промышленного комплекса г. Москвы.

1.2. Организационные и методические вопросы задач реструктуризации промышленных предприятий.

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ И НАДЁЖНОСТИ МЕРОПРИЯТИЙ ПО ВЫВОДУ ПРЕДПРИЯТИЙ ИЗ КРИЗИСНОГО СОСТОЯНИЯ.

2.1. Модели и алгоритмы оценки эффективности антикризисных программ развития п редп рияти й.

2.2. Разработка моделей оценки надёжности антикризисных программ развития предприятия в условиях неопределённости.

3. ВНЕДРЕНИЕ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ И НАДЁЖНОСТИ АНТИКРИЗИСНЫХ ПРОГРАММ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ.

3.1. Анализ финансово-экономического состояния ОАО Московский металлургический завод "Серп и Молот".

3.1.1. Выручка и себестоимость.

3.1.2. Анализ структуры производства основных видов продукции.

3.1.3 Анализ структуры затрат на производство продукции.

3.1.4. Показатели финансовой устойчивости, ликвидности и платёжеспособности.

3.1.5. Итоговое заключение по анализу финансово экономического состояния.

3.2. Описание мероприятий программы выхода завода «Серп и Молот» из кризиса.

3.3. Экспериментальная проверка моделей и алгоритмов оценки эффективности и надёжности мероприятий антикризисных программ (по материалам ОАО «Серп и Молот»).

3.3.1 Анализ эффективности мероприятий антикризисной программы.

3.3.2 Оценка надёжности мероприятий антикризисной программы.

4. ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка экономико-математических моделей оценки эффективности и надежности антикризисных мероприятий на промышленных предприятиях»

Переходный период российской экономики на рыночные методы хозяйствования вызвал колоссальные потрясения, коснувшиеся всех сторон нашей жизни. В наибольшей степени эти потрясения коснулись крупных промышленных предприятий. Несмотря на все недостатки прежней, централизованно-плановой системы хозяйствования наличие министерств, гарантированных поставок сырья и сбыта продукции, создавали условия для неэффективного, но устойчивого функционирования всей системы в целом. С переходом на рыночные методы хозяйствования достаточно хорошо налаженные вертикальные и горизонтальные связи были разрушены. Важной причиной кризиса машиностроительных заводов и предприятий крупной индустрии явилась потеря основных заказчиков. Разорвалась цепочка "поставщик - производитель - потребитель". Исчезли надежды на конверсионные программы предприятий ВПК и, как следствие, исчезли заказы на продукцию машиностроения и металлургии. Несовершенство тарифно-валютного регулирования внешнеэкономической деятельности стимулировало экспорт сырья, а не готовых изделий. Высокие процентные ставки капитала требовали всё большего отвлечения финансовых (оборотных) средств из сферы производства в сферу финансовую, в частности на обслуживание долгов по кредитам. "Вымывание" денег из оборота привело к засилию бартера и взаимозачётов, что сделало невозможным закупку в необходимых количествах сырья и комплектующих, а также своевременную выплату заработной платы. Вот неполный перечень всех последствий экономических реформ и проблем, с которыми пришлось столкнуться руководству крупных промышленных предприятий и их коллективам.

С целью выхода из кризиса в настоящее время делаются попытки разработки различных антикризисных программ, мероприятий, направленных на оздоровление финансово-экономического состояния. В научной и научно-технической литературе появился термин реструктуризация. При этом, как показывает обзор опубликованных работ, содержательный смысл понятия реструктуризация, состав задач, входящих в мероприятия по реструктуризации производства промышленных предприятий, методы и модели оценки эффективности мероприятий по реструктуризации понимаются различными авторами и разработчиками по разному. В то же время накопленный теоретический и практический опыт позволяет сделать ряд обобщений методологического характера на основе экономико-математических методов, позволяющих системно подходить к решению задач реструктуризации.

С учётом сказанного актуальным является разработка экономико-математических моделей, методов и средств для решения широкой гаммы управленческих задач, связанных с проблемой вывода промышленных предприятий из кризисного состояния и реструктуризацией их деятельности.

Цель работы заключается в разработке моделей оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ развития промышленных предприятий.

Основные задачи работы, определяемые сформулированной целью, состоят в следующем:

Разработка методических подходов декомпозиции проблемы реструктуризации промышленных предприятий;

Разработка методического подхода и моделей для оценки эффективности мероприятий антикризисных программ;

Разработка экономико-математических моделей оценки надёжности реализации мероприятий антикризисных программ развития предприятий в условиях внешних и внутренних возмущений;

Апробация разработанных методических подходов и моделей при решении реальных задач оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ на конкретном промышленном предприятии.

Объектом исследования являются антикризисные программы развития промышленных предприятий.

Предмет исследования - методы и модели количественной оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ в условиях неопределённости.

Методы исследования. Теоретической и методической основой исследования явились работы отечественных и зарубежных учёных, посвяицённых проблемам оценок эффективности функционирования сложных организационно-экономических систем. Научные положения, результаты и выводы обоснованы применением разнообразных приёмов и методов системного анализа. В исследовании использованы методы теории вероятности, математической статистики, теории принятия решений.

Научная новизна. Диссертация является итогом исследования, в котором на базе обработки большого объёма экспериментального материала и его анализа получены теоретические результаты, ориентированные на решение важных практических задач развития российской экономики. Новизну её научного содержания составляют следующие результаты:

1. Разработаны методические подходы к декомпозиции проблемы реструктуризации промышленных предприятий, находящихся в кризисном состоянии с конкретизацией направлений, средств достижения целей и задач.

2. Исследован и предложен подход и математический аппарат анализа для оценки эффективности мероприятий антикризисных программ развития предприятий.

3. Разработаны экономико-математические модели оценки надёжности реализации антикризисных программ развития предприятий в условиях неопределённости, обусловленной влиянием внешних и внутренних возмущений.

4. Осуществлена апробация результатов исследований на ряде промышленных предприятий.

Теоретическая и практическая значимость. В теоретическом плане значимость диссертации заключается в разработке методического подхода к анализу проблемы реструктуризации, построении экономико-математических моделей и алгоритмов для оценки эффективности и надёжности реализации антикризисных программ развития промышленных предприятий. Практическая значимость работы состоит в доведении результатов теоретических разработок до конкретных рекомендаций использования моделей и алгоритмов с учётом неопределённости внешней и внутренней среды. Применение результатов диссертации в решении реальных задач выбора наиболее рациональных стратегий развития и распределения ресурсов будет способствовать процессам оздоровления и подъёма российской экономики. Практическая значимость работы заключается также в том, что полученные научные результаты могут являться элементами системы принятия решений при разработке сложных комплексных программ развития промышленных предприятий и отраслей народного хозяйства.

Внедрение. Предложенные в работе методические подходы формирования экономико-математических моделей и полученные на их основе рекомендации нашли применение при решении важных практических задач. Конструктивность разработанного в диссертации аппарата анализа эффективности и надёжности антикризисных программ развития промышленных предприятий подтверждена экспертизой принятого к реализации комплекса мероприятий по выходу из кризиса открытого акционерного общества "Московский металлургический завод Серп и Молот", реализуемых в рамках комплексной программы деятельности, осуществляемой Правительством города

Апробация работы. Результаты исследований и основные научные положения работы были доложены на различных конференциях, в частности: на Всероссийской научно-практической конференции «Самарская область на пороге XXI века: стратегия социально-экономического развития», Самара 1998; на Всероссийской научно-практической конференции «Стратегическое планирование: опыт, современные технологии регионального и муниципального управления, региональное взаимодействие», Самара, Тольятти, 1999; на юбилейной международной научно-практической конференции «Теории активных систем - 30 лет», Москва, ИПУ РАН, 1999.

Объём и структура работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и одного приложения. Работа изложена на 130 листах машинописного текста.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Богочаров, Владимир Иванович

4. ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

В результате проведённых теоретических и экспериментально-расчётных исследований были получены следующие результаты и выводы.

1. Проведён анализ состояния российских промышленных предприятий (по материалам г. Москвы), позволивший в количественной мере отразить степень глубины экономического кризиса, а также оценить актуальность и необходимость системы мероприятий по реструктуризации деятельности предприятий.

2. Осуществлена декомпозиция проблемы реструктуризации промышленных предприятий, находящихся в кризисном состоянии с конкретизацией направлений, средств достижения целей и задач.

3. Исследован и предложен методический подход и аппарат методического анализа для оценки эффективности мероприятий антикризисных программ развития предприятий, основанного на использовании подхода (эффективность -затраты).

4. Разработаны экономико-математические модели оценки надёжности реализации антикризисных программ развития предприятий в условиях неопределённостей, обусловленных влиянием внешних и внутренних возмущений.

5. Исследования, проведённые на реальном экспериментальном материале, позволили сделать вывод о работоспособности разработанных в диссертации моделей и алгоритмов.

Апробация результатов исследований на реальном объекте позволила сформулировать практические рекомендации для их исследования при решении рассмотренного в диссертации класса задач.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Богочаров, Владимир Иванович, 1999 год

1. Промышленная политика Правительства Москвы на 1998-2000 годы. "Наука и промышленность" г. Москва, 1998 г., 196 с.

2. Постановление Правительства Москвы от 13.02.96 г. №143 "О предложениях по структурным преобразованиям промышленности города в целях стабилизации товарного производства".

3. Постановление Правительства Москвы от 03.06.97 г. №418 "О неотложных мерах по поддержке предприятий промышленности г. Москвы".

4. Постановление Правительства Москвы от 17.03.98 г. №208 "О мерах по увеличению объемов реализации продукции предприятий промышленности г. Москвы".

5. Постановление Правительства Москвы от 05.05.98 г. №354 "О мерах по финансовому оздоровлению и реструктуризации неплатежеспособных предприятий г. Москвы".

6. Тима Санталайнен и др. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1993 г.

7. П. Драккер. Управление, нацеленные на результаты. 1994 г.

8. Ансофф И. Стратегическое управление. М., 1989 г.

9. G. Joubuson, К. Scholes. Explozing corporate strategy. Prentice Hall, 1993.

10. Экономическая стратегия фирмы. Под реализацией Градова А.П. С-Петербург, 1995 г.

11. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994 г.

12. Антикризисное управление: от банкротства к финансовому оздоровлению. Под редакцией Т.П. Иванова М.: ЮНИТИ, 1995 г.

13. Р.К. Юкевяров, М.Я. Хабаксук, Я.А. Лейман. Управленческое консультирование: Теория и практика. М.: Экономика, 1998 г.

14. С. Хайниш, Ю. Гитик, А. Заяшников. Активное развитие предприятия. МНИИПУ, 1991 г.

15. Ладошкин А.И. Инвестиционная политика фирмы в переходной экономике. Самара, 1997 г., с 22-32.

16. Шапиро В.Д. и др. Управление проектами. СПБ: "Два Три", 1993, с 307-31318.3убанов Н.В., Пестриков С.В. Анализ устойчивости функционирования экономических систем относительно постановленных целей. Самара, 1999 г., изд. СГАУ, 106 с.

17. Бурков Н.В., Ириков В.И. Модели и методы управления в организационных системах. М.: Наука, 1994 г.

18. Бурков Н.В., Кондратьев В.В. Описание механизмов функционирования организационных систем. М.: Наука, 1983 г.

19. Нейлор Т. Машинные эксперименты с моделями экономических систем. М.: "МИР", 1995 г.

20. Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике. М.: Наука, 1969 г.

21. Опыт вывода Чайковского текстильного комбината из кризисного состояния. Методические материалы. Под редакцией Ирикова В.А., М.: ИПУ РАН, 1997 г.

22. Бельчиков Я.М., Бирштейн М.М. Деловые игры. Рига: Авотс, 1989. - 304 с.

23. Бурков В.Н., Данев Е., Еналиев А.К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. Наука, 1989. - 245 с.

24. Герасимов Б.Н., Морозов В.В. Критерии оценки предпринимательской деятельности II Проблемы повышения эффективности предпринимательской деятельности: Сб. мат. межрегион науч. пр. конф. - Пенза: 1998. - с. 27-31.

25. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замечания. М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.

26. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984. -390 с.

27. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. - 487 с.

28. Наумов А.И. Метод конкретной ситуации в обучении управлению. Менеджмент. -1996. - №2.-С. 13-27.

29. Нейман Дж., Моргенштейн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Мир, 1970. -190 с.

30. Солодовников В.В., Бирюков В.Ф., Тумаркин В.Н. Принципы сложности в теории управления. М.: Наука, 1997. 278 с.

31. Щедровицкий Г.П. и др. Педагогика и логика. М.: Касталь, 1995. -415 с.

32. Klir J. An Approah to General Systems Theory. General Systems 1968, Y. XIII. - P 10-17.

33. Rapoport A. The promist and pittfalls of information therjy // In: Introduction science Cleveland (oh), 1970. -15 c.

34. Адамов E.O., Дукарский C.M. Концепция гибкой автоматизации экспериментального машиностроения. М.: Ядерное общество СССР, 1990. -230 с.

35. Андрианов В.Д. Конкурентность России в мировой экономике // ЭКО. 1996. - №10. - с. 57.

36. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.: Синтеггео, 1997. С. 44-81.

37. Воропаев В.И. Управление проектами в России. М.: Апанс, 1995 -225 с.

38. Давыдов В.Г. Исследование операций. М.: Высшая школа, 1990. 383 с.

39. Долженкова В.Г. Затраты производства: Формирование и анализ. Новосибирск: НГАЭиУ, 1998.-60 с.

40. Коломина М.Е. Сущность и измерение инвестиционных рисков // Финансы. -1994. №4 -С. 15-18.

41. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984. -390 с.

42. Огурцов А.П. Машиностроение России: проблемы стабилизации и развития в условиях рыночной экономики // Вестник машиностроения. -1994. -№9. С. 3-8

43. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487.

44. Сибирцев В.А. Основы теории изменения экономических процессов. Новосибирск: НГАЭиУ, 1997.-312 с.

45. Чупров С.В. Мониторинг производственно-хозяйственной устойчивости промышленных предприятий // ЭКО, 1998. №3 - С. 75-82.

46. Алиев Р.А., Либерзон М.И., Методы и алгоритмы координации в промышленных системах. М.: Радио и связь, 1987. - 209 с.

47. Бэрн Э. Игры, в которые играют люди. Люди, которые играют в игры. Л.: Лениздат 1992.-400 с.

48. Гейн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. М: Эйтэкс, 1993., ч.1 - 186 е., ч.2 - 214 с.

49. Горгидзе И.А. Совершенствование планирования в активных системах. Тбилиси: Мецниереба, 1985 278 с.

50. Клевлин А.И., Райфа X. Принятие решения при многих критериях: предпочтения и замечания М.: Радио и связь. 1981 - 560 с.

51. Кулик B.T. Алгоритмизация объектов управления Киев: Наукова думка, 1968 - 363 с.

52. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем -М.: Мир, 1977-344 с.

53. Мясникова Л.П., Математические методы в анализе организационной структуры трудового коллектива // Человек и общество, вып.2. Л.: 1967 - с. 44-53

54. Поспелов Г.С., Ириков В.А., Курилов А.Е. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ. М.: Наука, 1985.

55. Немцов Н.Н. Статистические решающие правила и оптимальные выводы М: 1972. -520 с.

56. Marimont R.B. A new method of checking the consistente of precedente matrices, J. Of ASM, 6.-164 p.

57. Harari F., Norman R.Z., Gartwright D., Structural models: An 42.

58. Абалкин А.И. и др. Стратегия и неотложные задачи преобразования машиностроения Российской Федерации // Вопросы экономики. 1996. -№11.

59. Алексейчук Г.П., Управление инновациями // Вестник машиностроения. 1996. №6 - с. 40-45.

60. Бурков В.Н. Экономические механизмы управления производством М.: Крымский вал, 1996-32 с.

61. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука. 1978 - 268 с.

62. Гусев Ю.В. Стратегическое управление. Новосибирск. НГАЭ и У, 1997 118 с.бб.Елтаренко Е.А. Оценка и выбор решений по многим критериям. М.: МИФИ, 1995. -С.183.

63. Кпейнер Г.Б. Риски промышленных предприятий (как их уменьшить и компенсировать) // Российский экономический журнал. 1994 №5-6 - с.78-81.

64. Ларычев О.И. Принятие решений как научное направление. Методологические проблемы // Системные исследования: Методологические проблемы. Ежегодник М.: Наука. 1982 - с. 227 - 243.

65. Райншке К., Ушуков И.А. Оценка надёжности систем с использованием графов (под ред. Ушакова И.А.) М.: Радио и связь. 1992. - 348 с.

66. Хайман Д.Н. Современная микроэкономика: анализ и применение. Т.1. М.: Финансы и статистика. 1992 - 348 с.

67. Ефанов П. Конверсия и вхождение ВПК в рынок. Вопросы экономики. № 9.1983.

68. Карлов Б. Деловая стратегия.: М., 1991

69. Чистик О.Ф. Эволюция форм собственности в экономике региона: теория и опыт.1. Самара: СГЭА., 1995.

70. Козлова Е.И., Кутафин О.Е. Конституционное право России. М.: Юрист, 1995.

71. Указ президента РФ «О гарантиях местного самоуправления в Российской Федерации».- Собрание актов Президента и Правительства РФ.-1993.-Ж52.- с. 5071.

72. Положение о местном самоуправлении в Московской области в период поэтапной конституционной реформы.- 3 февраля 1994 г. Пункт 3.7.

73. Phillips A.W. Stabilization Policy in Closed Economy. Economic Journal, 1954, 1 № 64, p 290-323.

74. Аллен P. Математическая экономия M.: НПО «РИМ», 1992. Вып. 5.6.

75. Предприятие и рынок: Динамика управления и трудовых отношений. -М.: РОССПЭН, 1997.

76. Субетто А.И. Эволюция и некоторые принципы перестройки систем управления качеством на современном этапе// Стандарты и качество. 1987, №8. С. 26-33

77. Дихтел Е., Хёрштейн X. Практический маркетинг. М.: Инфра Высшая школа, 1996. -255 с.

78. Бутенина В.В., Газман В.Д. Экономическая ответственность в системе управления машиностроительным предприятием. Мин. станкопром. СССР, ВНИИТЭМР, Выпуск №5. М. 1990.

79. Воробьёв Н.Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков. -М.: Наука. 1985.

80. Мир управления проектами./ Перевод с англ. Под ред. X Рашке, X. Шеме. -М.: Алане, 1993.

81. Morris P.G. Managing Project Interfaces Key Points for Project Success // Project

82. Management Hand Book / Ecfs/ Cleveland D. King W. New York: Van Nostrand Reihold, 1983.

83. Управление проектами / Под ред. В.Д. Шапиро Спб.: Два ТрИ, 1996.

84. Управление проектами (зарубежный опыт) / Под ред. В.Д. Шапиро. Спб. Два ТрИ, 1993.

85. Гвишиани Д.М. Теоретико-методологические основания системных исследований.: Методологические проблемы (Ежегодник). М.: Наука, 1982.

86. ЭО.Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. -М.: Наука, 1971.-283 с.

87. Хеннекен П.Л., Тартра А. Теория вероятностей и некоторые её приложения. М.: Наука, 1974, - 472 с.

88. Климов Г.П. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: 1983. 328 с.

89. ЭЗ.Негашев Е.В. Анализ финансов предприятия в условиях рынка. -М.: Высшая школа, 1997, 192 с.

90. Положение по бухгалтерскому учёту «Учёт основных средств» ПБУ 6/97, утверждённое приказом Министерства финансов РФ от 03.09.97 г.№65н.

91. Положение «О составе затрат по производству реализации продукции, включаемых в себестоимость продукции (работ, услуг)» (постановление Правительства Р.Ф. от 05.08.92 г. №552).

92. Интриллигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория:/ Пер. с англ. М. Прогресс, 1975. - 606 с.

93. Руа Б. Проблемы и методы решений в задачах с многими целевыми функциями. Кн. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Сб. переводов. «Мир», 1976, с.21.58.

94. Бурков В.Н., Гришанов Г.М., Засканов В.Г., Кондратьев В.В. Методические основы, рекомендации по обследованию, анализу и моделированию внутрихозяйственных механизмов управления предприятием// АН ГССР, Тбилиси, 1985, 340 с.

95. Экономическая статистика. Учебник под ред. Проскурякова В.М., Фреймундт Е.Н., Эйдельман М.Р. М.: Финансы и статистика, 1983.

96. Глазунов В.Н. Финансовый анализ и оценка риска реальных ивестиций. -М.: Финстатинформ, 1997.

97. Мелкумов Я.С. Экономическая оценка эффективности инвестиций и финансирование инвестиционных проектов. -М.: ПКЦ «ДИС», 1997.

98. Мехонцева Д.М. Самоуправление и управление: Вопросы общей теории систем. -Красноярск: КГУ, 1991.

99. Ланкастер К. Математическая экономика. М.: Советское радио, 1972.127

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.

Музлова Виктория Андреевна, Бутрина Юлия Владимировна
1.Высшая Магистрант факультета «Высшая школа экономики и управления»
2. к.э.н, доцент кафедры «Финансы, денежное обращение и кредит»
Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск

Muzlova Victoria Andreevna, Butrina Julia Vladimirovna
1. Master student of the faculty «Higher school of Economics and management"»
South Ural state University, Chelyabinsk
2. c.e.s., assistant professor of the pulpit "Finance, monetary circulation and credit"
SouthUralstateUniversity, Chelyabinsk

Аннотация: В современных условиях экономической нестабильности банковского сектора вопрос оценкифинансовой устойчивости банка приобретает особое значение. Рост банковских рисков ухудшает проблему сохранения финансовой устойчивости банка, превращая данную проблему в один из наиболее актуальных теоретических и практических аспектов современной экономики. Поэтому возникает необходимость в создании такой модели с помощью, которой банк сможет проводить точную оценку своей финансовой устойчивости.
В статье описываются основные этапы создания авторской модели для оценки финансовой устойчивости банка на основе экономико-математического моделирования.

Abstract: In modern conditions of economic instability of the banking sector, the issue of assessing the bank"s financial stability becomes particularly important. The growth of banking risks worsens the problem of maintaining the financial stability of the bank, turning this problem into one of the most relevant theoretical and practical aspects of the modern economy. Therefore, there is a need to create such a model with the help of which the bank will be able to accurately assess its financial stability.
The article describes the main stages of creating an author"s model for assessing the bank"s financial stability on the basis of economic and mathematical modeling.

Ключевые слова: финансовая устойчивость банка, факторы финансовой устойчивости, корреляция, многофакторная регрессионная модель, уравнение регрессии, t-критерий Стьюдента, критерий Фишера, мультиколлинеарность.

Keywords: financial stability of the bank, financial stability factors, correlation, multifactorial regression model, regression equation, Student"s t-test, Fisher criterion, multicollinearity.

Объективная и точная оценка финансовой устойчивости банка это неотъемлемая часть, позволяющая обеспечить его конкурентоспособность, повысить потенциал в деловом сотрудничестве, оценить, в какой степени гарантированы его экономические интересы. Именно поэтому банкам необходима модель, которая позволит своевременно произвести точную оценку финансовой устойчивости.

В настоящее время моделирование есть эффективный прием познания сущности изучаемых явлений. Поскольку оно дает возможность получить четкое представление об исследуемом объекте, позволяя количественно описать его внутреннюю структуру и внешние связи, выступая в качестве основного инструмента финансового анализа, а так же оно активно используется на практике для прогнозирования банкротства. Основная задача моделирования состоит в том, чтобы сконструировать модель на основе предварительного ее изучения и выделения существенных характеристик, на основе которых и будет производиться моделирование.

Разработка многофакторной регрессионной модели оценки финансовой устойчивости будет проводиться в пять этапов, краткое описание которых представлены в таблице 1 ниже.

Таблица 1

Этапы разработки многофакторной регрессионной модели

Этап	Краткое описание этапа
Первый этап – Отбор факторов.	Первым этапом является отбор факторов, которые легли в основу финансового анализа. При отборе факторов основной акцент ставиться на определении универсального интегрального критерия или результирующего показателя Y .
Второй этап – Приведение данных к достоверному виду.	Все отобранные факторы с помощью математических преобразований выразили в процентном соотношении. Данный этап исследования позволил определить состав выборки, удовлетворяющий требованию репрезентативности, однородности и целостности.
Третий этап – Разработка многофакторной регрессионной модели.	Основной задачей является определение ряда наиболее приоритетных финансовых показателей необходимых для дальнейшего использования в процессе разработки модели. Одним из обязательных требований, предъявляемых к факторам, является отсутствие интеркоррелированности (т.е. корреляции между объясняющими переменными) и точной функциональной связи между ними. Включение в модель факторов с высокой интеркорреляцией, может привести к нежелательным последствиям – система нормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов регрессии. Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми. После чего все факторы должны быть проверены на наличие мультиколлинеарности, когда более чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью, следовательно, имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга. В результате вариация в исходных данных перестает быть полностью независимой, и нельзя оценить воздействие каждого фактора в отдельности . В результате преобразований мы доводим модель до необходимого нам вида, после чего производим регрессионный анализ.

Так как традиционно оценка финансовой устойчивости банка предполагает использование определенного набора показателей, которые мы сгруппировали следующим образом:

– показатели достаточности капитала (Х1 );

– показатели ликвидности (Х2 );

– показатели, характеризующие качество активов (Х3 );

– показатели прибыльности (Х4 );

– показатели рентабельности (Х5 );

Расчет результирующего показателя (Y ) произвели с помощью формулы:

Однако поскольку оценка некоторых показателей включает в себя ряд определенных коэффициентов, поэтому существует необходимость преобразования их к одному показателю.

Например, оценка ликвидности происходит путем выполнения нормативов ликвидности через определение коэффициентов, таких как коэффициент мгновенной ликвидности, текущей ликвидности и долгосрочной ликвидности.

С помощью математических преобразований мы доводим модель до необходимого нам вида. Таким образом, мы получаем следующие данные, представленные в таблице 2.

Таблица 2

Основные показатели финансовой устойчивости банка.

	Показатели	2015		2016 2016
	Показатели	1 полугодие	2 полугодие	1 полугодие	2 полугодие
Х1	Достаточность капитала, %	12,67	11,87	11,81	11,80
Х2	Ликвидность, %	128,23	123,90	117,32	133,31
Х3	Темпы роста актива, %	93,34	113,13	97,07	99,16
Х4	Темпы роста прибыли, %	56,48	163,57	97,10	164,18
Х5	Рентабельность, %	7,67	10,30	19,83	21,27
Х6	Народный рейтинг	28,0	27,3	26,7	25,9

Банки.ру Информационный портал аналитикаhttp://www.banki.ru/ .

В результате мы получили данные, которые удовлетворяют требованию репрезентативности, однородности и целостности, следовательно, можно приступить к процессу разработки многофакторной регрессионной модели.

Однако прежде чем приступить к регрессионному анализу, необходимо проверить данные на мультиколлинеарность.

Требование отсутствия мультиколлинеарности вызвано тем, что если между двумя факторами, отвечающими трем первым требованиям, имеется тесная связь, то нет нужды оба фактора включать в модель, так как один можно выразить через другой. Кроме того, при неосмотрительном включении взаимосвязанных факторов в одну многофакторную модель возникают вычислительные трудности, связанные с тем, что система нормальных уравнений становится неразрешимой.

Проверка отсутствия мультиколлинеарностипроизводилась с помощью формулMSExcel и не выявила мультиколлинеарности факторов.

Таким образом, убедившись, что выявленные нами данные верны, можно приступить к процессу разработки самой модели оценки финансовой устойчивости.

Построение модели множественной регрессии будем производить с помощью корреляционно-регресионного анализа.

Для выявления зависимости показателей воспользуемся возможностямиMSExcel. Наиболее простой формой зависимости является линейная, то есть зависимость вида:

Следует определить, все ли переменные нужно включать в уравнение, или есть переменные, которые существенно не влияют на величину Y и их нецелесообразно включать в уравнение (1).

Для расчета совокупного коэффициента корреляции необходимо определить парные коэффициенты корреляции r 0 i между всеми факторами x i , входящими в модель, и результирующим показателем у и все парные коэффициенты корреляции между факторами. Все коэффициенты корреляции записываются в квадратную симметричную матрицу .

В результате проведенной множественной корреляции выявлены следующие коэффициенты корреляции:

Таблица 3

Коэффициенты корреляции

На основании данных, полученных в таблице, можно сделать вывод, что связь факторов Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6 с фактором Y существенная, следовательно, все факторы значимые.

Таким образом, уравнение регрессии приобрело вид:

В результате обработки данного уравнения необходимо исключить незначимые факторы, с помощью функции Пакет Анализ в MSExcel.Проводить регрессию необходимо до тех пор, пока все факторы не будут значимыми.

Результат анализа множественной регрессии показал высокую значимость уравнения регрессии, на основе показателя R-квадрат = 0,986601403

Рисунок 1. Регрессионная статистика основных показателей финансовой устойчивости банка

В конечном итоге мы получили следующие данные, представленные в таблице 2:

Таблица 2

Оценка адекватности основных показателей финансовой устойчивости банка путем их последовательного исключения

Регрессия 1
t теор	3,182446305
t расчY	2,409094938	неадекватен
t расчX1	-1,449843444	неадекватен
t расчX2	2,488840673	неадекватен
t расчX3	0,022463051	неадекватен
t расчX4	9,24292477	адекватная
t расчX5	11,58373036	адекватная
t расчX6	1,93536583	неадекватен
Регрессия 2
t теор	2,776445105
t расчY	1,740909057	неадекватен
t расчX2	1,885216947	неадекватен
t расчX3	0,69870852	неадекватен
t расчX4	9,664627508	адекватная
t расчX5	10,20949772	адекватная
t расчX6	1,164203243	неадекватен
Регрессия 3
t теор	2,570581836
t расчY	3,668614396	адекватная
t расчX2	1,87762487	неадекватен
t расчX4	11,51882755	адекватная
t расчX5	10,76263218	адекватная
t расчX6	1,055131849	неадекватен
Регрессия 4
t теор	2,446911851
t расчY	8,486455956	адекватная
t расчX2	1,556634214	неадекватен
t расчX4	11,75762476	адекватная
t расчX5	11,81927966	адекватная
Регрессия 5
t теор	2,364624252
t расчY	28,43433612	адекватная
t расчX4	11,27183451	адекватная
t расчX5	12,69145947	адекватная

В ходе корреляционно-регрессионного анализа выяснили, что существенно значимыми показателями являются показатели Х4 и Х5 это показатели прибыли и рентабельности. Таким образом, можно сделать следующие выводы о том, что концепция разработки регрессионной модели для оценки финансовой устойчивости банка была раскрыта, что позволило получить многофакторную регрессионную модель, отвечающую основным признакам, характеризующим финансовую стабильность банков и позволяющим адекватно оценить финансовую устойчивость любого банка.

В результате, полученная модель регрессии характеризуется:

– во-первых, высоким качеством оценивания с позиции стандартной ошибки оценки свободного члена, которая равна 0,82%.

– во-вторых, значимостью и надежностью факторов с позиции включения их в регрессионную модель, которые характеризуются коэффициентом детерминацииR 2 =98.6% и F-критерий Фишера,при анализе которого F расч. >F теор, следовательно уравнение адекватное .

Таким образом, оценку финнасовой устойчивости банка будем производить в той последовательности значивмсти факторов, то есть той последовательности, в которой производилось исключения фактора. Методика оценки финансовой устойчтвости представлена в таблице 3.

Таблица 3

Разработанная методика оценки финансовой устойчивости

Показатели финансовой устойчивости банка			Краткая характеристика показателей финансовой устойчивости банка
	Х5	Рентабельность	Показатель эффективности использования денежных средств или иных ресурсов
	Х4	Прибыль	Это положительный финансовый результат деятельности кредитной организации за определенный период времени. Основной показатель эффективности работы банка
	Х2	Ликвидность	Способность актива быть проданным быстро с минимальными денежными потерями, связанными со скоростью реализации
	Х6	Народный рейтинг	Это независимая оценка работы банков, уровня их сервиса и качества предоставляемых услуг. Он формируется исключительно на основе голосов и отзывов пользователей
	Х3	Активы	Различные объекты, в которые тот размещает собственные и заемные ресурсы
	Х1	Достаточность капитала	Основной норматив, который обязаны соблюдать все кредитные организации. Это один из наиболее важных показателей надежности банка. Характеризует способность банка нивелировать возможные финансовые потери за свой счет, не в ущерб своим клиентам

Разработанная методика оценки финансовой устойчивости даст возможность определить насколько устойчив банк, так как на основании данных показателей рассчитывается интегральный коэффициент финансового состояния банка, по данным которого и будет производиться оценка.

Расчет интегрального коэффициента производится по формуле:

Таблица 4

Характеристика финансового состояния банка в зависимости от величины интегрального показателя

Значение интегрального показателя(У)	Характеристика финансового состояния банка
0-15	Неустойчивое: Неликвидный баланс, т.е не удовлетворительная структура активов и пассивов; отрицательный финансовый результат; не соблюдение нормативов; отрицательная динамика показателей финансовой отчетности и другие
15-30	С признаками проблемности: Кратковременные отклонение от нормативов, невысокие показатели прибыли; временная положительная динамика финансовых показателей
30-60	Относительно стабильное: Ликвидный баланс; положительный финансовый результат; соблюдение нормативов; относительно стабильная ресурсная база; наблюдается положительная динамика финансовых показателей
60-100	Устойчивое: Оптимальная структура активов и пассивов; высокие размеры прибыли; соблюдение нормативов; положительный финансовый результат; стабильная ресурсная база

Как видно из таблицы 4 интегральный коэффициент имеет область значений от 0-100, чем больше его величина, тем лучше финансовое состояние банка.

0-15 , следовательно, финансовое состояние банка неустойчивое.

Если величина интегрального показателя находится в интервале от 15-30 , следовательно, в финансовом положении банка наблюдаются признаки проблемности.

Если величина интегрального показателя находится в интервале от 30-60 относительно стабильным.

Если величина интегрального показателя больше 60 , следовательно, финансовое положение банка является устойчивым.

Таким образом, уменьшение величины интегрального показателя будет означать ухудшение финансового положения банка и наоборот. В результате полученных данных можно будет с легкостью определить свое финансовое положение и в случае, если оно окажется нестабильным вовремя осуществить более детальный анализ для выявления причин финансовой нестабильности.

Библиографический список

1. Анализ банков/ Портал банковского аналитика [Электронный ресурс]. –Режим доступа:http://analizbankov.ru/index.php
2. Банки.ру Информационный портал аналитика [Электронный ресурс]. –Режим доступа:http://www.banki.ru/
3. Бобыль В. Методика применения показателей системы риск-менеджмента / ВБобыль // Банковский вестник 2014 [Электронный ресурс]. –Режим доступа:https://www.nbrb.by/bv/articles/9999.pdf
4. Волощук Л.А, Ткачев С.И, Монина О.Ю. Учебно-практическое пособие / Статистика // Саратов 2016 – С. 140 – 153.
5. Евсеева, А.В. Финансовая устойчивость банка, методы её оценки и способы повышения [Текст] / А.В. Евсеева, Н.А. Пономарева // Наука, образование, общество: тенденции и перспективы развития: материалы III Междунар. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 11 дек. 2016 г.) / редкол.: О. Н. Широков [и др.]. – Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2016. – С. 166–169.
6. Сорока Я.А Концепция разработки регрессионной модели анализа и прогнозирования финансового состояния предприятий промышленности/Я.А Сорока // Математические и инструментальные методы экономики (47) УЭкС, 11/2012[Электронный ресурс]. –Режим доступа:http://uecs.ru/uecs47-472012/item/1663-2012-11

Автореферат диссертации по теме "Методы и модели нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий"

На правах рукописи

ДОМБРОВСКИЙ Алексей Владиславович

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА В АНТИКРИЗИСНОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург- 2006

Диссертация выполнена на кафедре «Национальная экономика» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет».

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ -

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:

доктор экономических наук, профессор Медников Михаил Дмитриевич

доктор экономических наук, профессор Юрьев Владимир Николаевич

кандидат экономических наук, доцент Поснов Владимир Григорьевич

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ - Нижегородский государственный

университет им. Н.И. Лобачевского

Защита состоится «/ ^» 2006 года в ^ ^ часов на заседании дис-

сертационного совета Д 212.229.23 ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет» по адресу: 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29, III учебный корпус, ауд,

С диссертацией можно ознакомится в фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет».

Ученый секретарь Диссертационного совета,

доктор экономических наук, профессор CX/^^ä-a--Сулоева С.Б.

I. ОБ [ДЛЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. Современные условия функционирования российских предприятий определяют необходимость проведения всестороннего и объективного экономического анализа производственно-хозяйственной деятельности. Такой анализ позволяет выявить неэффективность и причины ее возникновения, а также на основе полученных результатов выработать конкретные рекомендации по оптимизации деятельности. В связи с этим на данном этапе становления рыночных отношений в российской экономике все больший интерес приобретают исследования в области антикризисного менеджмента, в частности, в области выявления неблагоприятных тенденций в развитии предприятий-

В то же время, неопределенность внешней и внутренней среды предприятий, неоднородность и нерепрезентативность выборок, наличие статистических ошибок снижают достоверность известных «точных» математических моделей оценки вероятности банкротства и обусловливают необходимость дальнейшего развития математического аппарата анализа процессов антикризисного менеджмента в современных экономических условиях.

Нечетко-множественный анализ стал применяться в экономических исследованиях сравнительно недавно и был направлен, главным образом, на решение задач сокращения потери экспертной информации при ее обработке, определения границ неопределенности. Однако некоторые аспекты его использования в антикризисном менеджменте промышленных предприятий еще недостаточно разработаны, а именно: методы и модели оценки вероятности банкротства; методы и модели формирования антикризисных стратегий; методы оценки качественных факторов производственно-хозяйственной деятельности.

Таким образом, актуальность избранной темы диссертации, сложность, много-аспектность и нерешенность методологических проблем нечетко-множественного

анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий определили цель и задачи диссертационного исследования.

Целью исследования является разработка методов и моделей нечетко-множественного анализа процессов антикризисного менеджмента, направленных ка повышение эффективности производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.

В соответствии с поставленной целью в диссертации были решены следующие задачи:

проведен анализ причин несостоятельности промышленных предприятий, произведена их классификация;

проведен анализ математических моделей оценки вероятности банкротства промышленных предприятий;

разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий;

разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий;

разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий;

разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий;

предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий. Объектом исследования выбраны промышленные предприятия. Примет исследования - процессы антикризисного менеджмента промышленных предприятий.

Информационной основой исследования послужили материалы Федеральной службы государственной статистики РФ, публикации и отчеты Вестника Высшего

Арбитражного Суда РФ, аналитические и отчетные материалы органов исполнительной власти РФ.

Научная новизна исследования:

уточнены понятия неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства, отличающиеся учетом глубины кризисного состояния и процессов;

разработана классификация причин несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся от известных классификаций учетом агрегированных факторов снижения чистого дисконтированного потока;

разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости стадий их функционирования;

разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий, отличающиеся учетом эффектов взаимодействия факторов производственно-хозяйственной деятельности в уравнении регрессии, разработанном как по отдельным предприятиям, так и по их совокупности, лингвистическим распознаванием оценок;

разработана математическая модель процесса анти кризисного менеджмента промышленных предприятий, отличающаяся учетом ключевых факторов производственно-хозяйственной деятельности н направлений их оптимизации;

разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий, отличающийся применением метода «крутого восхождения по поверхности отклика» и лингвистическим распознаванием оценок;

предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости экспертной информации на всех стадиях ее обработки.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в возможности применения разработанных экономико-математических методов и моделей в анализе и мониторинге деятельности, антикризисном менеджменте промышленных предприятий, финансово-промышленных групп и холдингов, предприятий других, отраслей.

Результаты диссертационного исследования, научные выводы и методологические разработки докладывались на научных семинарах СПбГПУ, используются в учебном процессе СПбГПУ. Основные положения и результаты диссертационного исследования вошли в состав комплексного антикризисного плана ООО «Генеральная производственная компания» на 2004-2005 годы. Ряд положений диссертации использован в решении задач антикризисного менеджмента ООО «ВИПуф», о чем свидетельствуют прилагаемые «Акт о внедрении» и «Справка об использовании результатов диссертационного исследования».

Структура н объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка литературы из 138 наименований. Содержит 148 страниц основного текста, 20 рисунков, 42 таблицы.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий. Производственная система (ПС) ~ это прежде всего система организации промышленного производства. Эффективность ПС ощущается на верхних эшелонах управления промышленным предприятием, когда по показателям производственно-хозяйственной деятельности видна вся взаимосвязанная картина работы ПС, включающая планирование, закупки, производство, запасы, продажи, финансовые потоки и многие другие аспекты. Поэтому, процесс антикризисного менеджмента - это процесс оптимизации ключевых показателей производственно-хозяйственной деятельности. Основными задачами антикризисного менеджмента как процесса являются: анализ причин кризисных процессов, мониторинг среды, риск-контроллинг, оценка экономического положения и оценка вероятности банкротства; разработка антикризисной стратегии.

Основными концептуальными понятиями в диссертации являются понятия неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства. В рамках настоящего исследования неплатежеспособность определяется как временная, острая или хроническая неспособность предприятия расплачиваться по своим текущим обязательствам в срок; несостоятельность как экономический процесс, проявляющийся в явлениях острой

или хронической неплатежеспособности и обусловленный убыточностью предпринимательской деятельности, вызванной ростом незастрахованных рисков, снижением количества инновационных проектов, усилением конкуренции, неблагоприятной конъюнктурой на рынках, форс мажором, а также системным воздействием кризисных процессов; банкротство как экономическое явление, проявляющееся в признании предприятием-должником (в т. ч. н по суду) своей несостоятельности,

| СИ(П*Ц МГЦ ст- иннймши-ЫЕ ^МИЯ

V ФМНШМП* АйСГЩЮТН НОПН КГОИИПЦ РКЩНЦ*

* ц I чм даауп* ■ нам

Рисунок 1. Блок-схема концептуальной модели экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий.

Базой для уточнения этих понятий послужили теоретические концепции категории прибыли, обобщение которых проведено в диссертации, а также существование стадий функционирования промышленных предприятий, различающихся величиной чистого дисконтированного потока (ЧДП), степенью глубины кризисного состояния и процессов. В диссертации делается вывод о нечеткости стадий функционирования промышленных предприятий, предлагается определять их нечеткими множествами.

Выделено семь таких стадий: прибыльная деятельность (получение экономической прибыли), прибыльная деятельность (получение нормальной прибыли), безубыточная деятельность, убыточная деятельность, временная неплатежеспособность, острая неплатежеспособность, хроническая неплатежеспособность.

На самом деле, нечеткость стадий функционирования позволяет выявить экономический механизм возникновения несостоятельности промышленных предприятий, а также классифицировать агрегированные факторы, влияющие на снижение ЧДП (рисунок 1).

Метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий. Разработка методов и моделей нечетко-множественного анализа неразрывно связана с выявлением системы критериев. Так как целью антикризисного менеджмента промышленных предприятий является экономическая стабильность, то критерием такой стабильности является эффективность процесса антикризисного менеджмента. Таким образом, определить такую эффективность можно с помощью оценки вероятности банкротства. В диссертации делается вывод, что математическая модель оценки вероятности банкротства представляет собой аналитическую модель нечетких опытных знаний экспертов.

Пусть пространство возможных стадий функционирования промышленных предприятий содержит состояния 1,2,..., В. Пусть также «состояние 1» - состояние, когда угроза банкротства в течение заданного периода стремится к нулю (получение экономической прибыли), а «состояние В» - хроническая неплатежеспособность. Такое пространство соответствует принятой концептуальной модели экономического механизма возникновения несостоятельности.

Тогда, на основании разработанной концепции стадий функционирования деятельности промышленного предприятия, а также на основании теории лингвистических переменных, оценка вероятности банкротства ¥ может быть представлена:

Г = {<ЛуТ,7\£>),

где - наименование переменной: «оценка вероятности банкротства»; Т- терм-

множество или множество значений: ««очень низкая», «низкая», «ниже средней», «средняя», «выше средней», «высокая», «оченьвысокая»; £> -область определения: универсум .

выбор «нсперто* Определен* гмнгеистмчасяой перемалюй «оценка вероятности _санкротетае»_

Шаг 1 Определение факторного пространств, в

производственной

Шаг Опредепв*** факторов *

Шаг & Ксдироеаине феюорое на ннтврвапаН?»!]

Шаг 4. Форм ирова иив матрицы

опрос« по к ЖДО* у депорту в

мем атодо« ПФЭ

Повтор сомнительных Экспериментов Ш1Г 5 оодоапа доультет» ПФЭ

Лубтюда нечело« средних в экспортной фулпе по сомнительным эдпериментам «--<Ь1Ш

ИСЯПМЧЧ гаэффнкдонтоа чшт-

Небо? аиачммых

«оэффициангоа

Рисунок 2. Алгоритм метода оценки вероятности банкротства.

Обозначения: га - количество факторов; к - количество экспертов; N - количество вопросов экспертной группе; - наименование факторов; 7) -терн-множества; -универсумы; /? - критерий адекватно-

сти; С/„,|„ - оценки отклонений сомнительных ответов экспертов; С - критерий Колреиа.

Следовательно, определив У как функцию оценки вероятности банкротства, основываясь на теории нечетких множеств, можно представить ее в следующем виде (рисунок 3).

Рисунок 3. Представление лингвистической переменной «оценка вероятности банкротства» в нечетком виде.

По оси абсцисс расположены интервалы области определения функции ¥, сформированные на основании правила Стэрджеса, с учетом нечеткости границ, допущении о нормальности распределения промышленных предприятий по выделенным стадиям функционирования. По оси ординат /лт{У)~ степень принадлежности Г к соответствующим нечетким терм-множествам.

Дальнейшие рассуждения (рисунок 2) предполагают использование структуры полного факторного эксперимента (ПФЭ) 2°, где п - число факторов, а 2 - количество интервальных точек у каждого фактора. Таким образом, каждый фактор или каждая используемая лингвистическая или количественная переменная кодируется крайними значениями. Для этого факторы нормируются по среднему, например, относительно отраслевой или региональной специфики деятельности, а качественные факторы приобретают граничные значения [«высокий», «низкий»]. В соответствии с этой моделью количество необходимых вопросов экспертной группе составляет 2", что необходимо и достаточно для построения линейного уравнения первой степени с линейными эффектами взаимодействия как качественных так и количественных факторов:

где ] Ф и; К - оценка вероятности банкротства; X - факторы, учитываемые при анализе; Ь - получаемые коэффициенты.

Математическая модель процесса антикризисного менеджмента. Метод формирования антикризисных стратегий. Модель У позволяет провести оптимизацию оценки вероятности банкротства по методу «крутого восхождения к оптимуму», с использованием этапа лингвистического распознавания.

*нт*»ф«энсэ*см) СТ| етотн*

Радоботк* иод ели У

Иоопвдомнм фа см эа А «иод« игорных пи У

Выделение наиболее зивчлых Фаподо, рммои*« *а щидоьй результат иодвлн V

ВгайУ = + + *

ас, ЙГ1 дх, « Ъ] + Ь,] +... +

Офед|прмм| унймжгм ктиири»ю*ыя ТЙНТИК

?; = {<„,...,(.ДстеД

V/" « Р,Э/;: Г <о> е р-,^ = 1.*,- """ЖЕГ™*

Сущнпмнныв

Отллонвини отсутствуют Виход И) кризиса

Рисунок 4, Алгоритм метола формирования антикризисной стратегии*

Обозначения: У - модель оценки вероятности банкротства; - коэффициенты в модели У;

Факторы; - направление осей факторов; Еп€1 - средние значения факторов; ¿^ -

бранный шаг / -го фактора; - расчетный шаг t -го фактора,

Следует отметить, что такая оптимизация представляется процессом антикризисного менеджмента, направление которого определяется градиентом:

I + - 3 +... + ,

Са^ ОХ 2 ОХ к

ЪУ1 + у +... + Ькк,

где 1, ],...,к - единичные векторы и направления осей факторов; Ьк - полученные коэффициенты.

Движение по градиенту обеспечивает наиболее короткий путь к оптимуму - цели антикризисной стратегии. Экономический смысл модели ¡¡га<1¥ состоит в том, что %гас1¥ представляет собой реализацию комплекса управленческих решений по выходу предприятия из кризиса.

Такой комплекс управленческих мероприятий создается по алгоритму, разработанному в диссертации (рисунок 4).

Методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производстве нно-хозяйствен нон деятельности промышленных предприятий. Отличительной особенностью разработанных в диссертации методов и математических моделей, является возможность анализа качественных факторов наравне с количественными. При этом возникает необходимость оценивать такие качественные факторы. В диссертации предложена методика нечетко-множественной оценки качественных факторов производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий. Основными этапами методики являются:

1) определение лингвистических переменных оцениваемого фактора и системообразующих данный фактор показателей; определение терм-множеств фактора и показателей:

где ¡¿е/и- наименование переменной «Уровень фактора»; й-терм-множество или множество значений: С = {(7,.....С?3{, а именно «очень низкий», «низкий», «средний», «высокий»,

«очень высокий»; g - универсум:

где Ле/Х,- наименование переменкой «Уровень показателя В7- терм-множество или множество значений: Вц = {В,],...,а именно «очень низкий», «низкий», «средний», «высокий», «очень высокий»; у, - универсум X,; I = 1..Лг;у = 1..5- количество терм-ыножеств; N - количество показателей.

2) определение значимости показателей:

где г,- значимость показателей X, ранжированных в порядке убывания (правило Фишбер-на) или обладающих равной значимостью;! = - количество показателей.

3) определение треугольных функций принадлежности соответствующих определенным терм-множествам фактора и показателей:

4) экспертная оценка показателей; определение степени принадлежности оценок терм-множествам показателей:

5) матричная свертка:

где ^-среднее из соответствующего терм-множества в (gf = 16,7 _/).

6) лингвистическое распознавание полученного результата.

III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Разработанные в диссертации методы и модели нечетко-множсственного анализа апробировались на промышленном предприятии ООО «Генеральная производственная компания». Процесс антшфизисного менеджмента, основанный на экономическом анализе деятельности предприятия и проведенный в диссертации, включал:

оценку экономического положения предприятия, прежде всего, по показателям ликвидности, рентабельности, оборачиваемости;

оценку вероятности банкротства как критерия стабильного экономического положения предприятия (модель У, модель %гас1У);

формирование и реализацию антикризисной стратегии, в соответствии с разработанными моделями У и %га<ГУ.

Для определения оценки вероятности банкротства (модель У) предприятия-объекта исследования с учетом специфики производственной деятельности были выбраны следующие факторы (факторное пространство): Кы - коэффициент текущей ликвидности; К^ - коэффициент маневренности собственного

К£Ш11ТШШ) К^ - КО"

эффициент рентабельности продаж; К^ - уровень инновационного потенциала; Кум - уровень менеджмента,

В результате обработки матрицы экспертного опроса по алгоритму, разработанному в диссертации, были получены коэффициенты полинома. В дальнейшем коэффициенты были подвергнуты испытанию на значимость по I -критерию Стьюдента (доверительный интервал ЛЬ, - ±1,70). В итоге осталось всего 11 практически значимых коэффициентов:

Г = 51,0-4,5Й-„ -12,-17,5/^ - 6,9А"„ - 7,4Я,Ж -2,588АГтА"_ + 2,725К„КЩ - +

1,975КжКтКуя итК ^К^ + 3,525КмскК ^К

Оценка адекватности модели проводилась по / "-критерию Фишера. Расчетное значение критерия Фншера ^"1,56, При том же количестве степеней свободы табличное значение критерия РТ = 1,6. Поскольку Е^ < , то можно считать полученное уравнение адекватной математической моделью оценки вероятности банкротства исследуемого предприятия.

Расчет оценки вероятности банкротства по модели У на начало 2003 года составил 67,56471 (0,59/«выше средней»+0,41/«высокая»), на конец 2003 года - 71,39845 (0,29/«выше средней»+0,71/«высокая»). Полученный результат более наглядно может быть интерпретирован графически (рисунок 5):

Рисунок 5. Представление V в нечетком виде. В диссертации был также проведен анализ эффектов взаимодействия факторов в модели Г, определено основное направление стратегии антикризисного менеджмента предприятия-объекта исследования - управление продажами (таблица 1).

Таблица 1. Основные этапы антикризисной стратегам (5) исследуемого предприятия.

Этапы формирования стратегии У МП К?»

Цель: выход в зону безубыточности, стабилизация деятельности

Исходные данные 71,39845 0,29/ «выше средней »+0,71/ «высокая» 1,17 0,06 0,06 53,6 65

Этап 1 +0,14 +0,05 +0,06 +<,55 +7,03

Антикризисные тактики, Согласование принципов системы управления продажами. Сокращение части ВА, для увеличения обеспеченности СК СОС. Увеличение ликвидности, за счет реализации ВА. Создание условий для повышения уровня бэнчмаркнига. Создание условий для активизации инновационных процессов.

Результат 1 59,40256 0,25/ «средняя» +0,75/ «выше средней» 1,31 0,11 0,12 60,15 72,03

Этап 2 +0,14 +0,05 +0,06 +6,55 +7,03

Антикризисные тактики, Г, Сокращение части нерентабельного ассортимента. Высвобождение ресурсов для увеличения уровня менеджмента к инновационного потенциала. Определение наиболее приоритетных товарных позиций. Планирование системы управления продажами, маркетингом. Планирование системы обмена знаниями и опытом. Подготовка к размещению акций на фондовом рынке

Результат 2 47,71439 0,18/ «ниже средней»+0,82/ «средняя» 1,44 0,16 0,18 66,69 79,07

Этап 3 +0,14 +0,05 +0,06 +6,55 +7,03

Антикризисные тактики, 7*з Внедрение системы управления продажами. Внедрение системы обмена знаниями и опытом. Рост СОС, рост рентабельности продаж, ликвидности, за счет размещения акций на фондовом рынке,. Подготовка обоснования получения среднесрочного кредита. Реализация активной рыночной стратегии

Результат 3 36,74136 0,06/ «низкая» +0,94/ «ниже средней» 1,58 0,21 0,24 73,24 86,10

Результатом проведенных антикризисных мероприятий стал выход данного промышленного предприятия из кризисного состояния, снижение оценки вероятности его банкротства, а также значительное повышение эффективности его работы, что подтверждается динамикой параметров деятельности (например, ростом текущей ликвидности, начиная с 2004 года - года начала экспериментального внедрения разработанных в диссертации методов и моделей, рисунок 6).

Рисунок 6. Динамика теку щей ликвидности.

1. Домбровский A.B. Как спрогнозировать банкротство: методы, модели, критика И Экономические реформы в России: Сборник научных трудов. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. - С. 125-133. - 0,5 пл.

2. Домбровский A.B. Методы оценки неплатежеспособности предприятия в системе антикризисного управления // Экономические реформы в России: Сборник научных трудов. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2005. - С. 61-66. - 0,38 п.л.

3. Домбровский A.B., Медников М.Д. Элементы нечетко-множественного анализа в прогнозировании банкротства предприятий // XXXIV Неделя науки СПбГПУ: Материалы Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов.-СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2006.-Ч. 7.-С. 6-7.-0,1 плУ0,03 пл.

4. Домбровский A.B. Нечеткий полином как основа математической модели процесса антикризисного менеджмента предприятий // Научно-технические ведомости СПбГТУ. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2006. - № 4(26). - С. 296-298. - 0,3 пл.

5. Медников МД„ Домбровский, A.B. Экспертные системы как обобщенное представление знаний по экономическим процессам и явлениям в нечетких условиях // Региональные аспекты управления, экономики и права Северо-западного федерального округа России. Выпуск 2. Межвузовский сборник научных трудов / Под ред. д-ра экон. наук, академика МАНЭБ А.Д. Макарова, д-ра экон. наук, проф. М.Д. Медни-кова, д-ра воен. наук, проф. A.A. Целыковских. - СПб.: Изд-во ВАТТ, 2006. - С. 127-130.-0,03 плУ0,37 пл.

Лицензия ЛР №020593 от 07.08.97

Подписано в печать 09.11.2006, Формат 60x84/16, Печать цифровая. Усл. печ.л, 1,0. Тираж 100, Заказ 969Ь.

Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в Цифровом типографском центре Издательства Политехнического университета. 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29. Тел.: 550-40-14 Тел./факс: 297-57-76

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Домбровский, Алексей Владиславович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА АНТИКРИЗИСНОГО

МЕНЕДЖМЕНТА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.И

§1.1. Сущность и концептуальные основы моделирования процесса антикризисного менеджмента.

§1.2. Сущность, виды и причины возникновения кризисов на промышленных предприятиях.

§1.2.1. Анализ понятия кризиса, классификация видов кризисов.

§1.2.2. Стадии кризисного процесса.

§1.2.3. Классификация причин возникновения кризисов.

§1.3. Теоретические аспекты несостоятельности и банкротства.

§1.3.1. Анализ понятий неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства.

§1.3.2. Анализ математических моделей оценки вероятности банкротства: направления совершенствования.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА В АНТИКРИЗИСНОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

§2.1. Экспертные системы как обобщенное представление знаний об объекте исследования.

§2.2. Основные положения теории нечетких множеств: нечеткие множества, нечеткие числа и операции над ними.

§2.3. Понятие лингвистической переменной.

§2.4. Разработка метода оценки вероятности банкротства предприятия.

§2.4.1. Общие положения.

§2.4.2. Система критериев адекватности модели.

§2.4.3. Представление оценки вероятности банкротства в виде лингвистической переменной.

§2.4.4. Применение теории планирования эксперимента.

§2.4.5. Алгоритм метода оценки вероятности банкротства предприятия.

§2.5. Разработка математической модели процесса антикризисного менеджмента: крутое восхождение по поверхности отклика.

§2.6. Методика матричной оценки качественных и качественно-количественных факторов.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ АНТИКРИЗИСНОГО МЕНЕДЖМЕНТА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ.

§3.1. Экономический анализ объекта исследования: параметры, тенденции.

§3.2. Разработка модели оценки вероятности банкротства для объекта исследования.

§3.2.1. Разработка модели оценки вероятности банкротства.

§3.2.2. Расчет оценки вероятности банкротства по разработанной модели.

§3.2.3. Формирование антикризисной стратегии.

§3.3. Оценка эффективности проведенных антикризисных мероприятий.

Выводы по третьей главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы и модели нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий"

Актуальность темы исследования. Современные условия функционирования российских предприятий обусловливают необходимость проведения всестороннего и объективного экономического анализа производственно-хозяйственной деятельности. Такой анализ позволяет выявить неэффективность и причины ее возникновения, а также на основе полученных результатов выработать конкретные рекомендации по оптимизации деятельности. В связи с этим на данном этапе становления рыночных отношений в российской экономике все большее значение приобретают исследования в области антикризисного менеджмента, в частности, в области выявления неблагоприятных тенденций в развитии предприятий.

Особая значимость таких исследований подтверждается устойчивым ростом числа предприятий, переведенных в стадию конкурсного производства, ростом просроченной кредиторской задолженности, снижением рентабельности предприятий промышленного сектора. Так, по данным Высшего Арбитражного Суда РФ, количество дел на этой стадии, рассмотренных Судом в 2005 г. составляло 13963, а в 2004 г. - 9390. В то же время, наблюдается снижение количества заключения мировых соглашений (как на стадии наблюдения, так и на стадиях внешнего управления и конкурсного производства): в 2005 г. - 84; в 2004 г. - 150. При этом количество предприятий, сумевших реально восстановить свою платежеспособность в 2005 г. составило 21 из 1013, по сравнению с 2004 г. - 14 из 1369 (на стадии внешнего управления).

Более того, весьма существенны объемы и темпы роста кредиторской задолженности. Так, на конец 2000 года, по данным Госкомстата России, просроченная кредиторская задолженность составляла 1571 млрд. руб. (или 116% к 1999 году), на начало 2002 года 1638 млрд. руб.(или 104,3% к 2000 году). Следует отметить также и снижение нормы прибыли предприятий промышленного сектора в течение 2001 года с 14% до 9% (по материалам Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП).

Изучением проблем экономико-математического анализа процессов антикризисного менеджмента промышленных предприятий занимаются многие отечественные и зарубежные авторы. Среди них Альтман Э., Анохин С.А., Багиев ГЛ., Балабанов A.B., Баканов М.И., Глухов В.В., Градов А.П., Кобзев В.В., Козловский В.А., Козловская Э.А., Кузин Б.И., Лис Дж., Медников М.Д., Недосекин А.О., Окороков В.Р., Робинсон Дж., Соколова Р.В., Стоянова Е.С., Тисшоу Дж., Тоффлер Э., Уткин Э.А., Царев В.В., Чессер А., Эйтингтон В.Н., Юрьев В.Н. и др. Считается, что критерием эффективности антикризисного менеджмента является оценка вероятности банкротства. Поэтому развитие теории, методологии и инструментария этого направления антикризисного менеджмента в современных экономических условиях позволит обеспечить и эффективное функционирование предприятия в целом.

Однако, неопределенность внешней и внутренней среды промышленных предприятий, снижающая достоверность известных «точных» математических моделей оценки вероятности банкротства, неоднородность и нерепрезентативность выборок в этих моделях, наличие статистических ошибок обусловливают необходимость применения в качестве инструментальных средств методы и модели нечетко-множественного анализа, позволяющих сократить потерю экспертной информации при ее интерпретации и обработке, а также определить границы неопределенности.

Более того, в настоящее время фактически не существует целостной системы управления кризисными предприятиями, базирующейся на использовании современного математического аппарата, позволяющей оперативно анализировать экономическую информацию в целях принятия обоснованных управленческих решений.

Необходимо отметить, что методы и модели нечетко-множественного анализа, судя по имеющимся научным публикациям, стали применяться в экономических исследованиях сравнительно недавно. Они касались преимущественно аспектов фондового рынка. Однако, представляется, что возможности нечетко-множественного анализа могут быть распространены и на решение задач антикризисного менеджмента промышленных предприятий.

Актуальная потребность в развитии методов и моделей нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий возникла также и в связи с тем, что попытки принятия и реализации управленческих решений на основе классических математических методов оказались неудачными. Объяснить это можно, опираясь на достаточно известный принцип несовместимости, согласно которому с увеличением размерности и сложности производственных систем усложняется их моделирование по известным математическим соотношениям.

Таким образом, актуальность избранной темы диссертации, сложность, многоаспектность и нерешенность целого ряда методологических вопросов практического применения нечетко-множественного анализа в антикризисном менеджменте промышленных предприятий определили цель и задачи диссертационного исследования.

Целью исследования является разработка методов и моделей нечетко-множественного анализа процессов антикризисного менеджмента, направленных на повышение эффективности производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.

В соответствии с поставленной целью были решены следующие задачи: проведен анализ причин несостоятельности промышленных предприятий, произведена их классификация; проведен анализ математических моделей оценки вероятности банкротства промышленных предприятий; разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий; разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий; разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий; разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий; предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий.

Объектом исследования выбраны промышленные предприятия. Предмет исследования - процессы антикризисного менеджмента промышленных предприятий.

Теоретическую и методологическую базу исследования составляют научные труды отечественных и зарубежных авторов в области экономического анализа, антикризисного управления предприятием, экономико-математического моделирования, теории нечетких множеств, теории планирования эксперимента, теории формализации экспертной информации, системного анализа.

Информационной основой исследования послужили материалы Госкомстата России, публикации и отчеты Вестника Высшего Арбитражного Суда, аналитические и отчетные материалы органов исполнительной власти Российской Федерации.

Научная новизна исследования заключается в следующем: уточнены понятия неплатежеспособности, несостоятельности, банкротства, отличающиеся учетом глубины кризисного состояния и процессов; разработана классификация причин несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся от известных классификаций учетом агрегированных факторов снижения чистого дисконтированного потока; разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости стадий функционирования предприятий; разработаны метод и математическая модель нечетко-множественной оценки вероятности банкротства промышленных предприятий, отличающиеся учетом эффектов взаимодействия факторов производственно-хозяйственной деятельности в уравнении регрессии, разработанном как по отдельным предприятиям, так и по их совокупности; разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента промышленных предприятий, отличающаяся учетом ключевых факторов производственно-хозяйственной деятельности и направления их оптимизации; разработан метод формирования антикризисных стратегий в антикризисном менеджменте промышленных предприятий, отличающийся применением метода «крутого восхождения по поверхности отклика» и лингвистическим распознаванием результатов; предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости экспертной информации на всех стадиях ее обработки.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в возможности применения разработанных экономико-математических методов и моделей в анализе и мониторинге деятельности промышленных предприятий, антикризисном менеджменте промышленных предприятий, финансово-промышленных групп и холдингов, предприятий других отраслей.

Апробация и достоверность результатов исследования.

Результаты диссертационного исследования, научные выводы и методологические разработки докладывались на научных семинарах СПбГПУ, используются в учебном процессе СПбГПУ. Основные положения и результаты диссертационного исследования вошли в состав комплексного антикризисного плана ООО «Генеральная производственная компания» на 2004-2005 годы; ряд положений диссертации использованы в решении задач антикризисного менеджмента ООО «ВИПуф», о чем свидетельствуют прилагаемые «Акт о внедрении» и «Справка об использовании результатов диссертационного исследования».

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка литературы из 138 наименований. Содержит 148 страниц основного текста, 20 рисунков, 42 таблицы.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Домбровский, Алексей Владиславович

Выводы по третьей главе

1. Выполнен экономический анализ объекта-исследования по показателям ликвидности, рентабельности, оборачиваемости. Сформированы основные тренды и тенденции. Отмечено, что при прочих равных условиях и сохранении текущей ситуации может быть ухудшение основных показателей деятельности. Показано, что предприятие не в полном объеме использовало возможности антикризисного менеджмента; антикризисные управленческие решения были неэффективны.

2. В результате содержательного диалога с экспертами были выделены показатели финансово-экономической деятельности, имеющие прямое или косвенное воздействие на вероятность банкротства ООО «Генеральная производственная компания», с учетом специфики производственной деятельности, а также ряд дополнительных факторов, учитываемых экспертами в модели.

3. Разработано факторное пространство. Проведено кодирование факторов на интервале [-1;1].

4. Нечеткая модель оценки строится, в соответствии с основными положениями метода, предложенного в Главе II диссертации, по результатам обработки матрицы экспертного опроса; при этом используется структура полного факторного эксперимента типа 2" с параллельным & дублированием, где п - число факторов, к- число экспертов. В нашем случае п = 5, к = 5.

5. В результате обработки матрицы экспертного опроса по алгоритму, предложенному в Главе II, были получены коэффициенты полинома. Далее, согласно предложенному методу, коэффициенты были подвергнуты испытанию на значимость по ¿-критерию Стьюдента (доверительный интервал АЬ; = ±1,70). В итоге осталось всего 11 существенно отличающихся от нуля коэффициентов.

Результирующее полиномиальное уравнение имеет вид: Г = 51,0 - 4,5^, -\2АКмск -17,5^„ - 6,9Км - 1,АКум - (3.9) 2,588КппКжк + 2,125КжкК рп -1,925КП11КрпКт + 1,975^^^ + 2,13 8КжкКрпКм + 4,525КжкКрпКум

Оценка адекватности уравнения проводилась по /^-критерию Фишера в виде: я2 (3.10)

Расчетное значение критерия Фишера =1,56. При том же количестве степеней свободы (количестве информации) табличное значение критерия по = 1,6. Поскольку Рр< то можно считать полученное уравнение адекватной математической моделью оценки вероятности банкротства предприятия ООО «Генеральная производственная компания».

6. Проведен расчет факторов и расчет оценки вероятности банкротства объекта исследования по разработанной модели:

У 67,56471 0,59/ «выше сред-негс^+0,41/ «высокий» 71,39845 0,29/ «выше сред-него»+0,71/«высокий»

7. В соответствии с методом формирования антикризисных стратегий и моделью %гас№ разработана антикризисная стратегия объекта-исследования.

Показано, что основным направлением стратегии является управление продажами и рентабельностью.

8. Показано, что об эффективности внедренных мероприятий можно судить по двум основным критериям:

9. Проведена оценка эффективности реализованных антикризисных мероприятий. Показано, антикризисная стратегию в ООО «Генеральная производственная компания» обеспечила росте основных коэффициентов и о выход из кризиса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Исследованы концептуальные подходы к антикризисному управлению предприятием. Отмечено, что антикризисное управление может быть как превентивным (предупреждающим) так и антиципативным (опережающим).

2. Рассмотрены различные подходы к определению понятия антикризисного менеджмента. Показано, что антикризисный менеджмент промышленного предприятия (как в широком, так и в узком смысле) представляется процессом оптимизации ключевых показателей производственно-хозяйственной деятельности.

3. Определены основные цели и задачи антикризисного менеджмента: анализ причин кризисных процессов, мониторинг среды, риск-контроллинг, оценка экономического положения и оценка вероятности банкротства; разработка антикризисной стратегии.

4. Показано, что предприятие переживает в своем развитии несколько этапов. На основе критерия ЧДП, и на основе допущения, что вся выручка от реализации генерирует ДДП (факт осуществления бартерных операций, как аномальных явлений в развитой рыночной экономике игнорируется), выделено семь таких этапов (стадий): прибыльная деятельность (получение экономической прибыли), прибыльная деятельность (получение нормальной прибыли), безубыточная деятельность, убыточная деятельность, временная неплатежеспособность, острая неплатежеспособность, хроническая неплатежеспособность. Сделан вывод о нечеткости стадий функционирования промышленного предприятия.

5. Показано, что снижение прибыльности ниже критического уровня, например, ниже стоимости капитала, может привести предприятие к хронической неплатежеспособности. То есть, снижение прибыльности, в целом, -результат отрицательного воздействия факторов, влияющих на возникновение прибыли. Проведено обобщение теоретических концепций понятия прибыли. Отмечено, что снижение количества нововведений, увеличение незастрахованных рисков предпринимательской деятельности, усиление конкуренции, неблагоприятная конъюнктура на рынках может привести предприятие к убыткам и к убыточности в целом.

6. Разработана концептуальная модель экономического механизма возникновения несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости стадий функционирования предприятий.

7. Исследованы предпосылки возникновения кризисной ситуации на предприятии. Проанализированы и систематизированы концепции и подходы к определению экономической категории кризиса, как с точки зрения явления, так и с точки зрения процесса. Рассмотрены и обобщены концепции классификации кризисов. Выделены стадии кризисного процесса и показано их воздействие на экономический механизм восстановления платежеспособности. разработана классификация причин несостоятельности промышленных предприятий, отличающаяся от известных классификаций учетом агрегированных факторов снижения чистого дисконтированного потока;

8. Уточнены определения: неплатежеспособность понимается как неспособность предприятия расплатиться по своим обязательствам в срок; несостоятельность понимается как экономический процесс, проявляющийся в явлениях острой или хронической неплатежеспособности и обусловленный убыточностью предпринимательской деятельности, вызванной ростом незастрахованных рисков, снижением инновационных решений, усилением конкуренции, неблагоприятной конъюнктурой на рынках, а также системным, продолжительным, отрицательным воздействием кризисных процессов; банкротство понимается как экономическое явление, проявляющееся в признании должником (в т. ч. и по Суду) своей несостоятельности.

9. Обобщены основные методы и модели оценки вероятности банкротства, являющейся критерием эффективности антикризисного менеджмента. Показано, во-первых, что двух- и трехфакторные модели не являются достаточно точными. Во-вторых, четвертый фактор в основном показателе 1

Альтмана - отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций акционерного общества к заемным средствам - должен характеризовать уровень покрытия обязательств компании рыночной стоимостью ее собственного капитала. Однако, в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл. В-третьих, различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние на набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Так, основная формула Альтмана предполагает наличие биржевого, активно действующего, вторичного рынка акций, на котором определяется их цена. В-четвертых, модели Альтмана и Бивера (и аналогичные им) не соответствуют современной специфике и организации бизнеса в России, особенностям бухгалтерского и налогового учета. В-пятых, отсутствие достоверных статистических материалов хозяйственной деятельности промышленных предприятий в России ведет к использованию коэффициентов в статистических моделях, определенных экспертным путем, что не обеспечивает их достаточной точности. В-шестых, сделан вывод, что неопределенность внешней и внутренней среды промышленных предприятий, снижающая достоверность известных «точных» математических моделей оценки вероятности банкротства, неоднородность и нерепрезентативность выборок в этих моделях, наличие статистических ошибок обусловливают необходимость применения в качестве инструментальных средств методы и модели нечетко-множественного анализа, позволяющих сократить потерю экспертной информации при ее интерпретации и обработке, а также определить границы неопределенности.

10. Показано, что специфика функционирования производственной системы говорит о том, что существуют факторы, которые делают процесс сбора и анализа информации затруднительным, вследствие наличия различного рода неопределенностей. Выражения и коэффициенты в моделях, представленных в 1-ой главе могут быть известны в текущий момент времени, но имеют неопределенный характер изменений. Предложена классификация неопределенностей по типу и месту возникновения.

11. Показано, что в мозге человека «заложена» способность создавать «экспертные системы» по любому интересующему его направлению. Сделан вывод, что экспертные системы в большинстве случаев являются нечеткими, и работают в нечеткой среде. Сделан вывод, что проблема, поставленная в диссертации должна быть решена в условиях частичной неопределенности и в рамках нечетко-множественного анализа.

12. Рассмотрены общие вопросы теории нечетких множеств и теории лингвистических переменных. Сделано допущение, что в рамках настоящего диссертационного исследования будут применяться унимодальные нечеткие числа Ы1 -типа.

13. Определена лингвистическая переменная «оценка вероятности банкротства», в соответствии с концептуальной моделью экономического механизма возникновения несостоятельности.

14. Показано, что исходную нечеткую информацию можно обрабатывать при помощи класса общенаучных экспертных методов. Анализируя свойства и области применимости указанных методов, следует принять за основу метод Дельфи как вносящий наименьшие искажения в обрабатываемую информацию и обладающий максимальной инвариантностью к мнению экспертов. Метод допускает снижение общей погрешности путем снижения погрешности каждого эксперта. Для этого на выходе метода информация представляется в нечетко-численном виде.

15. Показано, что поскольку нечеткость исходной информации обусловливает нечеткость предполагаемых выводов, то терм-множества возможных значений выходной переменной пересекаются по всей области определения.

16. Показано, что использование одновременно количественных и качественных факторов для определения вероятности банкротства с указанными функциями принадлежности приводит к тому, что границы состояний пересекаются. Это означает, что заключение о номере состояния будет также неоднозначным. Вместе с тем, подобный подход соответствует экономике рассматриваемого явления (например, изменении вероятности банкротства предприятия), так как сам процесс перехода из одного состояния в другое является непрерывным, что не позволяет установить четкую границу между его состояниями. Кроме того, использование функции принадлежности из интервала для описания качественных факторов позволяет определенным образом формализовать такую информацию.

17. Сделан вывод, что к опросу эксперта можно подходить с точки зрения теории планирования эксперимента, аппроксимируя результаты аналитической функцией вида:

1=1 «,/=1 где - результат эксперимента в нечетком виде; X - факторы, учитываемые при анализе; Ъ - получаемые коэффициенты.

Т.е., совместное использование теории нечетких множеств и теории планирования экспериментов делает возможным формализовать модель знаний эксперта (экспертной группы) аналитической функцией в виде полинома.

18. Разработан алгоритм метода оценки вероятности банкротства. Показано, что для проверки сомнительных, т. е. резко выделяющихся результатов, используется критерий р (ГОСТ 11.002-73); в случае наличия сомнительных результатов, нечеткие средние по этим экспериментам публикуются в группе экспертов и эксперимент проводится повторно. Коэффициенты проверяются на статистическую значимость по критерию Стьюдента. Адекватность модели проверяется с помощью Т7 -критерия Фишера

19. Сделан вывод, что разработанный метод обеспечивает построение обобщенного параметра оценки вероятности банкротства, зависящего как от количественных, так и от качественных признаков. Показано, что полученная модель позволяет проводить анализ влияния соответствующих факторов как

раздельно, так и в различных сочетаниях, что дает возможность более детально анализировать структуру изменений вероятности банкротства и вырабатывать соответствующие мероприятия по ее снижению - управленческие решения.

20. Разработана математическая модель процесса антикризисного менеджмента. Показано, что движение по градиенту обеспечивает наиболее короткий путь к оптимуму модели, так как направление градиента - это направление самого крутого склона, ведущего от данной точки к вершине. Экономический смысл gradY состоит в том, что gradY показывает направление стратегии антикризисного менеджмента предприятия.

21. Предложена методика нечетко-множественной оценки качественных показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, отличающаяся учетом нечеткости экспертной информации на всех стадиях ее обработки.

Оценка уровня фактора осуществляется следующим образом:

5 N у=1 1=1 где gj- среднее из соответствующего терм-множества О (gj = 16,7у).

22. Выполнен экономический анализ объекта-исследования по показателям ликвидности, рентабельности, оборачиваемости. Сформированы основные тренды и тенденции. Отмечено, что при прочих равных условиях и сохранении текущей ситуации может быть ухудшение основных показателей деятельности. Показано, что предприятие не в полном объеме использовало возможности антикризисного менеджмента; антикризисные управленческие решения были неэффективны.

23. В результате содержательного диалога с экспертами были выделены показатели финансово-экономической деятельности, имеющие прямое или косвенное воздействие на вероятность банкротства ООО «Генеральная производственная компания», с учетом специфики производственной деятельноста, а также ряд дополнительных факторов, учитываемых экспертами в модели.

24. Разработано факторное пространство. Проведено кодирование факторов на интервале [-1;1].

25. Нечеткая модель оценки строится, в соответствии с основными положениями метода, предложенного в Главе II диссертации, по результатам обработки матрицы экспертного опроса; при этом используется структура полного факторного эксперимента типа 2" с параллельным к дублированием, где п - число факторов, к - число экспертов. В нашем случае п = 5, к = 5.

26. В результате обработки матрицы экспертного опроса по алгоритму, предложенному в Главе II, были получены коэффициенты полинома. Далее, согласно предложенному методу, коэффициенты были подвергнуты испытанию на значимость по /-критерию Стьюдента (доверительный интервал АЬ; = ±1,70). В итоге осталось всего 11 существенно отличающихся от нуля коэффициентов.

Результирующее полиномиальное уравнение имеет вид: У = 51,0 - 4,5Кпп -12,4Кмск -\1,5Крп ~ 6,9Кт - 1М<ум - (3.9)

2,588Кт1Кмск + 2,125КмскКрп -1,925Кп11КрпКт +

1975КпаКшКум + 2,ШКмскКрпКип + 4,525КмскКрпКум

Оценка адекватности уравнения проводилась по ^-критерию Фишера в виде:

Расчетное значение критерия Фишера Т7 =1,56. При том же количестве степеней свободы (количестве информации) табличное значение критерия по РТ = 1,6. Поскольку Рр< РТ, то можно считать полученное уравнение адекватной математической моделью оценки вероятности банкротства предприятия ООО «Генеральная производственная компания».

27. Проведен расчет факторов и расчет оценки вероятности банкротства объекта исследования по разработанной модели:

Оценка вероятности банкротства На начало 2003 г. На конец 2003 г.

Значение Лингвистическое распознавание Значение Лингвистическое распознавание

У 67,56471 0,59/ «выше сред-негс^+0,41/«высокий» 71,39845 0,29/ «выше сред-него»+0,71/ «высокий»

Проведен сравнительный анализ моделей оценки вероятности банкротства. Показано, что модель У наиболее адекватно отражает оценку вероятности банкротства.

28. В соответствии с методом формирования антикризисных стратегий и моделью gradY разработана антикризисная стратегия объекта-исследования. Показано, что основным направлением стратегии является управление продажами и рентабельностью.

29. Показано, что об эффективности внедренных мероприятий можно судить по двум основным критериям:

Насколько достигнута цель антикризисной программы; был ли преодолен кризис и стабилизировалась ли деятельность организации;

Насколько полученный результат соответствует затраченным на внедрение антикризисных мероприятии ресурсам (соблюдение принципа рациональности антикризисного управления).

30. Проведена оценка эффективности реализованных антикризисных мероприятий. Показано, антикризисная стратегию в ООО «Генеральная производственная компания» обеспечила росте основных коэффициентов и о выход из кризиса.

Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Домбровский, Алексей Владиславович, Санкт-Петербург

1. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». Принят ГД ФС РФ 27.09.2002.

2. Методические положения по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса. Утверждены распоряжением Федерального управления по делам несостоятельности (банкротству) от 12 августа 1994г., № 31-р.

3. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука. 1971. - 279 с.

4. Айвазян 3., Кириченко В. Антикризисное управление: принятие решений на краю пропасти // Менеджмент и маркетинг. 1999. - № 4. - С. 94 -103.

5. Айказян А., Нисевич Е. В поисках совершенства управления // Вопросы экономики. 1997. -№ 2. - С. 150-156.

6. Алексеев Н. Управление предприятием в кризисной ситуации (опыт работы) // Проблемы теории и практики управления. 1997. - № 6. - С. 72-77.

7. Алиев P.A., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М: Радио и связь. 1990. - 264 с.

8. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.

9. Альбеков А.У., Мингалов Е.В., Пузырный H.A. Антикризисное управление: финансово-кредитный механизм // Вестн. Акад. / Рост. гос. экон. акад.-1998.-№ 1.

10. Антикризисное управление в России в современных условиях: Тез. докл. Молодежная науч.-практ. конф. М.: МГТУ, 2000. - 52 с.

11. Антикризисное управление корпорацией: проблемы и решения: Сб. науч. тр. / Под ред. В.В. Титова, В.Д. Марковой. Новосибирск: ИЭУОПП СО РАН, 2001.

12. Антикризисное управление: от банкротства к финансовому оздоровлению/ Под ред. Г.П. Иванова. - М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1995.

13. Антикризисный менеджмент / Под ред. Грязновой А.Г. М.: ЭКМОС, 1999.

14. Архангельский В.И., Богаенко И.Н., Грабовский Г.Г., Рюмин H.A. Системы функций управления. К.: Техника, 1997. - 208 с.

15. Ахрамейко A.A., Железко Б.А., Морозевич А.Н. Методика многоуровневой агрегированной оценки и прогнозирования финансового состояния предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2003. - №1. - С. 138142.

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

17. Беллман Р., Заде J1. Принятие решений в расплывчатых условиях,-В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. -С.172-215.

18. Берштейн JI.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 110 с.

19. Богомолец С. Оценка бизнеса во имя оздоровления // Журнал для акционеров. 1998. -№ 12.

20. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Знание, 1982. -256 с.

21. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь. 1989.-304 с.

22. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования,- Рига: Знание, 1990. -184 с.

23. Бороздин СВ., Максимов А.Ф. Экономическое управление в условиях системного кризиса. М.: ГУЗ, 2000. - 350 с.

24. Бочарников В.П. Fuzzy-Технология: математические основы, практика моделирования в экономике. Санкт-Петербург, 2001. 328 с.

25. Боумен К. Основы стратегического менеджмента. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 174 с.

26. Браверман А., Саулин А. Интегральная оценка результатов работы предприятий // Вопросы экономики. 1998. -№ 6. - С. 108-121.

27. Букреев A.M., Мицгерива Ю.В. Принципы и задачи системного анализа в организации антикризисного управления // Вестник Воронежского ТУ Сер: Экономика и управление. 2002. - Вып. 5.1. - С. 18-22.

28. Булычева Г., Гусев В., Федоров А. Роль стратегического управления в предотвращении развития кризиса на предприятии / Методический раздел // Вестник ФСФО России. -2000. № 10. - С. 29-33.

29. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. - 269 с.

30. Введение в теорию контроллинга. / В.Р. Окороков, A.A. Ветров,

31. A.Ал. Ветров, Ю.А. Соколов. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. - 248 с.

32. Волков A.B. Методы и механизмы антикризисного менеджмента на предприятии: Автореф. дис. канд. экон. наук. СПб: СПбГИЭА, 1999.

33. Волков J1.B. Особенности банкротства российских предприятий: Дис. канд. экон. наук: 08.00.05 Москва, 2001. 202 с.

34. Глухов В.В. Математические методы и модели для менеджмента /

35. B.В. Глухов, М.Д. Медников, С.Б. Коробко. СПб.: Лань, 2005. - 523 с.

36. Горелов А. О российской специфике института банкротства // Рынок ценных бумаг. -1998. № 19-20. - С.21-43.

37. Грабовый П.Г. и др. Риски в современном менеджменте. М.: Алане, 1994.-237 с.

38. Градов А.П., Кузин Б.И. Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой. СПб.: Специальная литература. - 1996. - 510 с.

39. Гришаев СП., Аленичева Т.Д. Банкротство: законодательство и практика применения в России и за рубежом. М.: ЮКИС, 1993. - 116 с.

40. Грищенко В.Н., Демидова Л.Г., Петров А.Н. Теоретические основы прогнозирования и планирования. СПб: СПбУЭИФ, 1995. - ч. 1. - 112 с.

41. Грушенко В.И., Фомченкова Л.В. Кризисное состояние предприятия: поиск причин и способов его преодоления // Менеджмент в России и за рубежом. -1998. №1.

42. Гурков И., Авраамова Е. Стратегии выживания промышленных предприятий в новых условиях // Вопросы экономики. 1995. - № 6.

43. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1998. - №3. - С. 1320.

44. Данилов Ю. Вопросы антикризисного управления в брокерско-дилерских компаниях// Деловой экспресс. Межрегион, вып. 1998. -№ 44.

45. Дюбуа Д., Праде А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь. 1990. - 288 с.

46. Ермаков Д.В. Разработка метода решения задач выбора оптимальных условий лизингового контракта: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.13 Москва, 2001.- 134 с.

47. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. В кн.: Математика сегодня. - М.: Знание, 1974, с. 5-49.

48. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.

49. Зайченко Ю.П. Исследование операций: нечеткая оптимизация: Учеб. пособие. Киев: Высшая школа, 1991. - 191 с.

50. Иванищев М.В. Разработка нечеткочисленного метода прогнозирования и обеспечения устойчивости предприятия в условиях неопределенности: Дис. канд. экон. наук: 08.00.13 Москва, 2002. 138 с.

51. Кини P.JI., Райфа X. Принятие решений при многочисленных критериях: Предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

52. Клейнер Г.Б., Качалов Р.М., Тамбовцев B.JI. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. М.: Экономика, 1997. - 286 с.

53. Ковалев А.П. Диагностика банкротства. М.: Финстатинформ, 1995.-67 с.

54. Козловский В.А. Логистический менеджмент: Учеб. пособие /

55. B.А. Козловский, Э.А. Козловская, Н.Т. Савруков. СПб.: Лань, 2002. - 267 с.

56. Козловский В.А. Организация производства на предприятиях машиностроения: стратегия процесса: Учеб. пособие / В.А. Козловский, В.В. Кобзев, В.М. Макаров. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2002. - 75 с.

57. Коротаева Ю.В. Разработка механизма выхода строительных организаций из скрытого кризиса: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.05 Санкт-Петербург, 2004. 187 с.

58. Круглов В.В., Дли М.И., Годунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. Физматлит, 2001. 224 с.

59. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432 с.

60. Крюков А.Ф. О циклах производственно-экономического развития // Менеджмент в России и за рубежом. 2000. - № 6. - С. 57-71.

61. Крюков А.Ф., Егорычев И.Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом. 2001. - № 2.

62. Кузнецова М. Дезорганизация и организация как свойства социальных систем // Проблемы теории и практики управления. 1994. - № 6.1. C. 93-98.

63. Курошева Г. М. Теория антикризисного управления предприятием. СПб.: Речь, 2002. - 372 с.

64. Лутченко В., Соколов В. Кризисное состояние предприятия. Как преодолеть и не допустить его // Содействие. 2000. - № 3-4.

65. Малышев Н.Г., Бернштейн JT.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоиздат, 1991. - 136 с.

66. Медников М.Д. Методология и модели параметрического анализа в антикризисном управлении предприятиями: Дис. . д-ра экон. наук: 08.00.05 СПб., 1997-330 с.

67. Мелихов А.Н., Берштейн J1.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272 с.

68. Меженцев М.А. Формирование системы предупреждения банкротства предприятия в условиях рыночной неопределенности: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.05 Белгород, 2005. 223 с.

69. Методы и модели управления фирмой: Учеб. пособие. / Б. Кузин, В. Юрьев, Г. Шахдинаров. СПб: Питер. - 2001. - 432 с.

70. Мокрышев В. От финансового оздоровления к программам повышения конкурентоспособности российских предприятий / Методический раздел // Вестник ФСФО России. 2000. - № 8. - С. 19-23.

71. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб: Изд-во Сезам, 2002. 181 с.

72. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. -312 с.

73. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

74. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. М.: Знание, 1980.-64 с.

75. Орлов А.И. Связь между средними величинами и допустимыми преобразованиями шкалы. Математические заметки, т. 30, вып. 4, 1981, с. 561-568.

76. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации. М.: Наука, 1981. - 206 с.

77. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. - 293 с.

78. Ошкордина М.В. Реструктурирование как антикризисная форма предпринимательского поведения // Современные аспекты экономики. 2002. -№9.-С. 158-160.

79. Пашкус H.A. Методы принятия решений в условиях неопределенности при исследовании задач управления // Вестн. СпбГУ. Сер. 5. Экономика. 1998. - вып. 1 (№5). - С. 108-113.

80. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика: Пер. с англ. Малышева А.Н., Трофимова ПО. М.: Экономика, 1992. - 509 с.

81. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. - 232 с.

82. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: Наука, 1986.-288 с.

83. Пратт Ш.П. Оценка бизнеса. Анализ и оценка закрытых компаний. Пер. с англ. 2-е изд./Под ред. В.Н. Лаврентьева. М.: Институт экономического развития Всемирного банка, 1994.

84. Представление и использование знаний. Пер. с япон. / Под. ред. X. Уэно, М. Исудзука. М.: Мир, 1989. - 220 с.

85. Прикладные нечеткие системы / Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993. - 368 с.

86. Принципы хозяйственной самоорганизации / Под ред. Ю.М. Осипова. -М.: Изд-во МГУ, 1993. 141 с.

87. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990.-304 с.

88. Промышленность России: Антикризисные стратегии предприятий / Под. ред. Сергеева Д.Н. СПб.: Корвус, 1996.

89. Протасова Н.П. Организация антикризисного управления в экономике / Антикризисное управление // Промышленная политика в РФ. -2000.-№ 8-С. 61-72.

90. Рекитар Я.А. Инвестиционный кризис и отраслевая экономическая наука / Проблемы привлечения инвестиций в экономику России и более эффективного их использования/ Материалы междунар. научно-практ. конф. МАИЭС. М.: МАИЭС, 1999.

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

92. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2004. - 642 с.

93. Россия в цифрах: Крат. стат. сб./ Госкомстат России. М., 2003.397с.

94. РотштейнА.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ - Винница, 1999. - 320 с.

95. РотштейнА.П. Медицинская диагностика на нечеткой логике.-Винница: Континент-ПРИМ, 1996. 132 с.

96. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Нечеткая надежность алгоритмических процессов. Винница: Континент-ПРИМ, 1997. - 142 с.

97. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Проектирование нечетких баз знаний: лабораторный практикум и курсовое проектирование. Учебное пособие. Винница: Винницкий государственный технический университет, 1999. - 65 с.

98. Румянцева Э.П. и др. Менеджмент организации. -М: Инфра-М,1997.

99. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 4-е изд., переработанное и дополненное. Минск: Новое знание, 1999. - 686 с.

100. Сидоренко Ю.А. Методологические основы производственного менеджмента. Н. Новгород.: Изд-во Нижегор. гос. универ. - 2004. - 239 с.

101. Статистическое моделирование и прогнозирование/Под ред. акад. Гранберга А.Г. М.: Финансы и статистика, 1990. - 382 с.

102. Стоянова Е.С., Штерн М.Г. Финансовый менеджмент для практиков: Краткий профессиональный курс. М.: Издательство «Перспектива», 1998.-239 с.

103. Стрекалов О.Б., Зарипов Э.Р. Кризисы в организации и управление проектами. Казань: Казан, гос. технол. ун-т, 1997. - 160 с.

104. Сулоева С.Б. Контроллинг: Учеб. пособие. СПб: Изд-во СПбГПУ, 2002. - 96 с.

105. Тимофеев Ю.Ф., Баранчеев В.П. Стратегический анализ как инструмент антикризисного управления // Вестник машиностроения. 1999. -№1.-С. 38-42.

106. Трененков Е.М., Дведенидова С.А. Диагностика в антикризисном управлении // Менеджмент в России и за рубежом. 2002. - № 1.

107. Усков A.A., Круглов В.В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. Смоленск: Смоленская городская типография, 2003.- 177 с.

108. Уткин Л.В., Шубинский И.Б. Нетрадиционные методы оценки надежности информационных систем. СПб.: Любавич, 2000. - 173 с.

110. Федотова M., Белых Л., Беличев А. Модель статики и динамики антикризисного управления / Методический раздел // Вестник ФСФО России. -2000.-№9.-С. 26-30.

111. Федотова М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия // Финансы. 1995. - № 6. - С. 13-16.

112. Финни Д.Д. Введение в теорию планирования экспериментов, пер. с англ., М. 1970.

113. Фишер Р. А., Статистические методы для исследователей, пер. с англ., М.- 1958.

114. Царев В.В. Оценка экономической эффективности инвестиций. -СПб.: Питер, 2004.-460 с.

115. Чупров C.B. Прогнозирование кризисного развития предпри-ятия//Проблемы прогнозирования. 2002. - №6. - С. 150-155.

116. Шаккум M.JI. Экономика России: от кризиса к стабильности и устойчивому росту. М.: Глобус, 1999.

117. Шеин В. Стратегия поведения в кризисной ситуации // Журнал для акционеров. 1998. -№ 11. - С. 23-27.

118. Эйтингон В.Н., Анохин С.А. Прогнозирование банкротства: Основные методики и проблемы Электронный ресурс. // ITeam технологии корпоративного управления; адрес URL: littp://vvvvvv.itearn.ru/publications/strateRV.

119. Экономико-математические методы в анализе хозяйственной деятельности предприятий и объединений / Л.Б. Бутник-Сиверский, Р. С. Сайфуллин, Я.Р. Рейльян и др. М.: Финансы и статистика, 1982. - 197 с.

120. Экономическая стратегия фирмы: Учеб. пособие / Градов А.П., Глухов В.В., Григорьев Ю.П., доктора экон. наук, профессора и др.; Под ред. засл. деят. науки Рос. Федерации, д.э.н., проф. А.П. Градова. 4-е изд., пере-раб. - СПб. - Спец. лит, 2003. - 957.

121. Элементы превентивного управления рисками при эксплуатации системных объектов / Под общей редакции А.В. Спесивцева. СПб: Изд-во СПбГПУ, 2003. -295 с.

122. Яковенко С.В. Логический аппарат описания кризисных состояний фирмы // Сб. Математические и статистические методы в экономике и естествознании: Материалы межвуз. науч. чтений. / Рост. гос. эк. акад. Ростов Н/Д., 1999.

123. Яковенко С.В. Формирование системы каузальных и функциональных знаний в антикризисном управлении // Сб. Математические и статистические методы в экономике и естествознании: Материалы межвуз. науч. чтений / Рост. гос. эк. акад. Ростов Н/Д., 1999.

124. Яковенко С.В., Долятовский В.А. Модели и механизмы возникновения кризисов // Сб. Информационные системы, экономика, управление трудом и производством. Ученые записки. Выпуск 5 / Рост. гос. экон. ун-т «РИНХ» Ростов Н/Д, 2000.

125. Яковец Ю.В. Циклы, кризисы, прогнозы. М.: Наука, 1999. - 448с.

126. Яременко Ю.В. Причины и последствия экономического кризиса // Проблемы прогнозирования. 1997. - № 4. - С. 3-13.

127. Яценко Ю. Антикризисное управление и пути восстановления платежеспособности предприятий / Методический раздел//Вестник ФСФО России. 2001. - № 12. - С. 26-27.

128. Яцук Н.А., Халевинская Е.Д. Оценка финансовых результатов деятельности предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2002. - № 1. -С. 80-112.

129. Grenz Т. Deminsionen und Typen der Unternehmenskrise: Analysemóglichkeiten auf der Grundlage von Jahresabschlussinformationen, Verlag Lang, Frankfurt am Main, Bern, New York, Paris, 1987.

130. Fink S. Crisis Management: Planning for the Inevitable. Amacom, American Management Association, 1986.

131. Haberland G. Checklist für das Krisen-Management. Verlag Moderne Industrie, München, 1978.

132. Höhn R. Das Unternehmen in der Krise: Krisenmanagement und Krisenstab. Verlag für Wissenschaft, Wirtschaft und Technik, Bad Harzburg, 1974.

133. Kahn H., Wiener A. J. The Year 2000; A Framework For Speculation On The Next Thirty-Three Years. New York: Macmillan, 1967.

134. Koselleck, R. Critique and crisis: enlightenment and the pathogenesis of modern society. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1988.

135. Krummenacher A. Krisenmanagement: Leitfaden zum Verhindern und Bewältigen von Unternehmungskrisen, Verlag Industrielle Organisation, Zürich, 1981.

136. Krystek U. Unternehmungskrisen: Beschreibung, Vermeidung und Bewältigung überlebenskritischer Prozesse in Unternehmungen. Wiesbaden: Gabler, 1987.

137. Machlup, F. Essays in Economic Semantics. New York: New York University Press, 1975.

138. Müller R. Krisenmanagement in der Unternehmung: Vorgehen, Massnahmen und Organisation. Frankfurt (Main), 1986.

139. Muller-Stewens, G. Strategisches Management: wie strategische Initiativen zum Wandel führen, Stuttgart, 2001.

140. Schulten M. F. Krisenmanagement, Verlag fur Wissenschaft und Forschung, Berlin, 1995.

141. Staehle W. H. Krisenmanagement, in: Waldemar Wittmann (Hrsg.), Handwörterbuch der Betriebswirtschaft, Verlag Poeschel, 5. Auflage, Stuttgart, 1993.

Рекомендованный список диссертаций

Антикризисное управление предприятиями: Финансовый аспект 2000 год, кандидат экономических наук Хараев, Мурат Ленович

Организационно-экономические проблемы деятельности предприятий АПК в кризисных условиях 2003 год, доктор экономических наук Козенко, Юрий Алексеевич

Формирование и функционирование эффективной системы антикризисного управления в промышленности 2002 год, кандидат экономических наук Маслов, Игорь Николаевич

Похожие диссертационные работы по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Совершенствование механизма антикризисного управления предприятия 2001 год, кандидат экономических наук Хобта, Владислав Владимирович