Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

Нечеткие модели в задачах антикризисного управления

Специальность 08.00.13

«Математические и инструментальные методы экономики»

кандидата экономических наук

Суворов Михаил Константинович

Иваново 2007

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет».

Научный руководитель кандидат технических наук, доцент

Чернов Владимир Георгиевич

Официальные оппоненты доктор экономических наук, профессор

Ильченко Ангелина Николаевна

кандидат экономических наук, доцент

Стоянова Татьяна Александровна

Ведущая организация Владимирский филиал

Российской академии государственной службы при Президенте Российской Федерации

Защита состоится 07 апреля 2007 г. в ____ часов на заседании диссертационного совета Д 212.063.04 в Ивановском государственном химико-технологическом университете (153460, г. Иваново, пр. Ф. Энгельса, 7, Г 101).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ивановского государственного химико-технологического университета.

Ученый секретарь

диссертационного советаС. Е. Дубова

антикризисный управление прогнозирование

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Современная экономическая действительность заставляет руководителей предприятий постоянно принимать решения в условиях неопределенности. Неопределенность становится серьезным барьером на пути к эффективному рынку, приводит к значительным расходам сил, средств, времени и энергии, неоптимальному распределению товаров и ресурсов. В условиях финансовой и политической нестабильности коммерческая деятельность чревата различными кризисными ситуациями, результатом которых может стать несостоятельность или банкротство.

Процедура банкротства, сам термин "несостоятельное предприятие" в восприятии большинства людей ассоциируются с разрушением. Объявление предприятия несостоятельным означает признание его банкротом как свершившийся факт и исключает какой-либо иной путь, кроме ликвидации.

Однако, эта картина - уже почти финал процесса несостоятельности, который к этому моменту времени нередко длится несколько месяцев. Но это не обязательный финал. На протяжении всего периода времени, когда в арбитражном суде слушается дело о банкротстве, законодательство дает предприятию возможность остановить этот процесс и выбрать другой путь, если появится надежда, что предприятие можно спасти. На практике для каждого шестого предприятия именно так и происходит, и для них запускается в действие свой план спасения. Этот план спасения основан на предусмотренной действующим законодательством возможности применения различных реорганизационных процедур.

Таким образом, очевидно, что существует некое множество реорганизационных процедур, применяемых при несостоятельности. Вместе с тем, существует также ряд смежных вопросов реструктуризации предприятия. Реорганизационные процедуры - это борьба за сохранение жизни предприятию, находящемуся на грани банкротства. К сожалению, необходимо признать, что огромный потенциал, заложенный в реорганизационных процедурах, до сих пор не используется практикой в полной мере.

Только применение комплекса методов из различных разделов экономики может дать сегодня тот необходимый экономический эффект и вывести кризисные предприятия из того состояния, в котором они находятся.

Общим проблемам управления посвящены работы таких российских и зарубежных ученых как Акоффа Р., Ансоффа И., Балабанова И., Друкера П., Ильенковой С., Уткина Э. и многих других.

Особое внимание следует уделить антикризисному управлению. Решению проблем, возникающих в его рамках, посвящены работы Александрова Г., Андреева C., Иванова Г., Панагушина В., Грязновой А., Короткова Э., Бляхмана Л. и многих других.

Но работ, посвященных использованию математических, инструментальных средств и информационных технологий в области антикризисного управления, в настоящее время очень мало. Отдельные публикации основное внимание уделяют кризису как таковому, другие публикации в основном касаются проблем описательно, без алгоритмов и расчетов.

Поэтому возникает необходимость уделить внимание разработке таких методов и моделей, которые могли бы обеспечить принятие более эффективных антикризисных решений.

Определение поведения во времени экономических систем становится все более востребованным. Для прогнозирования развития требуется способность предвосхищать последствия действия и создавать планы, которые по сути своей являются скорее “упреждающими” чем “исправляющими”. Кроме того, требуется уметь анализировать ситуации, которые невозможно в точности предвидеть.

Проблемы принятия решений в осложненных условиях занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях. Математические методы стали широко применяться для описания и анализа сложных экономических, социальных и других систем. Теория оптимизации создала совокупность методов, помогающих при использовании ЭВМ эффективно принимать решения при известных и фиксированных параметрах. Определенные успехи имеются и в том случае, когда параметры - случайные величины с известными законами распределения.

Однако основные трудности возникают тогда, когда параметры обстановки оказываются неопределенными и в то же время они сильно влияют на результаты решения.

В связи с тем, что при построении формальных моделей чаще всего пользуются детерминированными методами, то тем самым вносят определенность в те ситуации, где ее в действительности не существует. Неточность задания тех или иных параметров при расчетах практически не принимается во внимание или, с учетом определенных предположений и допущений, неизвестные значения параметров заменяются средними значениями.

Такого рода ситуации могут возникать как вследствие недостаточной изученности объектов, так и из-за участия в управлении человека или группы лиц. Особенность подобных систем состоит в том, что значительная часть информации, необходимой для их математического описания, существует в форме представлений или пожеланий экспертов. Но в языке традиционной математики нет объектов, с помощью которых можно было бы с приемлемым уровнем строгости оперировать нечеткими представлениями экспертов.

Обычные количественные методы анализа систем по своей сути мало пригодны и не эффективны для такого рода систем. Это определяется так называемым принципом несовместимости: чем сложнее система, тем менее мы способны дать точные и в то же время имеющие практическое значение суждения о ее поведении. Для систем, сложность которых превосходит некоторый пороговый уровень, точность и практический смысл становятся почти взаимоисключающими. Именно в этом смысле точный количественный анализ в реальных экономических, социальных и других систем, связанных с участием человека, не обеспечивает требуемого уровня обоснованности.

Иной подход опирается на предпосылку о том, что элементами мышления человека являются не числа, а элементы некоторых нечетких множеств или классов объектов, для которых переход от "принадлежности к классу" к "непринадлежности" не скачкообразен, а непрерывен. Традиционные методы недостаточно пригодны для анализа подобных систем именно потому, что они не в состоянии охватить нечеткость человеческого мышления и поведения. Это утверждение наводит на мысль о том, что для моделей процессов управления больше подошли бы нечеткие математические методы, нежели классические.

Теория нечетких (размытых) множеств была впервые предложена американским математиком Лотфи Заде в 1965 г. и предназначалась для преодоления трудностей представления неточных понятий, анализа и моделирования систем, в которых участвует человек.

Подход на основе теории нечетких множеств является, по сути дела, альтернативой общепринятым количественным методам анализа систем. Он имеет три основные отличительные черты:

1. Вместо или в дополнение к числовым переменным используются нечеткие величины и так называемые "лингвистические" переменные.

2. Простые отношения между переменными описываются с помощью нечетких высказываний.

3. Сложные отношения описываются нечеткими алгоритмами.

Такой подход дает приближенные, но в то же время эффективные способы описания поведения систем, настолько сложных и плохо определенных, что они не поддаются точному математическому анализу. До работ Л. Заде подобная качественная информация, по существу, просто терялась - было непонятно, как ее использовать в формальных схемах анализа альтернатив.

Теоретические же основания данного подхода вполне точны и строги в математическом смысле и не являются сами по себе источником неопределенности. В каждом конкретном случае степень точности решения может быть согласована с требованиями задачи и точностью имеющихся данных. Подобная гибкость составляет одну из важных черт рассматриваемого метода.

Особенностью антикризисного управления является то, что решения приходится принимать при недостаточной, неточной и, зачастую, искаженной информации. Это делает невозможным применение детерминированных моделей, а для корректного применения вероятностных моделей отсутствуют необходимые условия, ведь кризисные ситуации уникальны и аналоги найти достаточно трудно. В результате, будет верным следующее утверждение: в задачах антикризисного управления применение нечеткой логики дает более достоверные результаты, нежели результаты, которые получаются с помощью традиционных статистических (вероятностных) методов.

Цель и задачи исследования. Цель работы состоит в разработке и апробации математических моделей, способствующих принятию решений по антикризисному управлению.

Поставленная в работе цель обусловила необходимость решения следующих задач:

Обобщить отечественный и зарубежный опыт применения методов теории антикризисного управления по предотвращению и выходу предприятия из кризиса;

Провести сравнительный анализ существующих методов локализации кризисных явлений, выявить и оценить эффективность и ограничения классических и неклассических (современных) математических методов прогноза и преодоления кризисных ситуаций;

Проанализировать возможность применения систем поддержки принятия решений в области антикризисного управления;

Определить основные проблемы при реализации антикризисных программ управления предприятием;

Доказать необходимость использования СППР, основанных на нечетких высказываниях, в области антикризисного управления, как наиболее неопределенной области теории управления;

Разработать алгоритм прогнозирования появления кризисного состояния предприятия на основе мягких вычислений;

Разработать модели принятия решений для вывода предприятия из кризисного состояния в условиях неопределенности.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является предприятие, находящееся в кризисной ситуации.

Предмет исследования - процессы, протекающие в условиях развивающегося кризиса.

Выбор объекта и предмета исследования обусловлен тем, что в настоящее время в складывающихся условиях национальной экономики многие предприятия подвержены риску банкротства и попадания в кризисное состояние вне зависимости от отрасли промышленности и величины самого предприятия.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основой диссертационной работы послужили работы авторов в области экономических и математических наук, статистики, теории управления.

В диссертационной работе использованы материалы экономической, статистической и математической литературы, тематических материалов периодических изданий, а также материалы, полученные в процессе практической работы автора.

Научная новизна исследования. Применительно к анализу состояния предприятия на предмет возникновения кризисной ситуации выявлены и научно обоснованы преимущества применения аппарата нечеткой логики для анализа процессов и принятия решений в ходе антикризисного управления.

Предложена методика распознавания возможности возникновения кризисной ситуации на предприятии на основе условных нечетких правил в качестве инструмента для прогнозирования возникновения негативных явлений.

Разработан алгоритм оценки перспективности инновационного продукта, использующий условные нечеткие высказывания о прогнозных значениях факторов.

Предложена методика оценки кадрового потенциала предприятия в условиях кризиса с помощью методологии нечетких множеств.

Разработан комплексный подход для анализа и оценки финансовых рисков при реализации антикризисных мероприятий посредством использования метода оценки риска стадии проекта на основе свертки нечетких гипотез.

Практическая значимость исследования. Появление настоящей работы было обусловлено необходимостью разработки нечетких методов анализа состояния предприятия и моделей поддержки принятия решений при реализации антикризисных мероприятий.

С помощью методов, разработанных в данной работе, предприятия, находящиеся в кризисном или предкризисном состоянии, получают возможность систематического применения методики контроля и оценки своей деятельности, а также набора методов, применяемых в случае обнаружения признаков внутреннего кризиса.

Методы анализа и прогнозирования негативных явлений на предприятии, а также системы поддержки принятия решений в области антикризисного управления могут быть использованы в области антикризисного управления соответствующими специалистами для устранения возможных ошибок в условиях высокой неопределенности ситуации; методические разработки, полученные в данной работе, могут использоваться в учебном процессе, при преподавании дисциплин, связанных с антикризисным управлением, нечеткими множествами в задачах управления и принятия решений.

Апробация результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационного исследования нашли отражение в шести научных работах общим объемом 4,1 п.л., в том числе вклад соискателя 2,8 п.л.

Структура исследования. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы.

Основное содержание работы

Во введении обосновываются актуальность темы исследования, цели и задачи, объект и предмет исследования, научная новизна, практическое значение, дается методологическая и теоретическая база исследования.

В первой главе - «Современные проблемы управления несостоятельными предприятиями» - исследуются различные взгляды различных авторов на понятие «антикризисное управление предприятием»; основные причины возникновения кризисной ситуации на предприятии; стадии кризиса. Рассматривается методология управления несостоятельными предприятиями.

Проведенный анализ различных точек зрения отечественных авторов на понятие антикризисного управления предприятием позволяет говорить об общем в их подходах к понятию антикризисного управления, как комплекса взаимосвязанных мероприятий от ранней диагностики кризиса до мер по его преодолению. Рассмотрены основные принципы, на которых базируется система антикризисного управления, и которые отличают антикризисное управление от обычного: возможность возникновения кризиса должна диагностироваться на самых ранних стадиях с целью своевременного использования возможностей ее нейтрализации; в условиях развивающегося кризиса необходима срочность реагирования на кризисные явления; используемая система механизмов по нейтрализации угрозы банкротства связана с финансовыми затратами или потерями и при этом уровень этих затрат и потерь должен быть адекватен уровню угрозы банкротства предприятия - в противном случае или не будет достигнут ожидаемый эффект, или предприятие будет нести неоправданно высокие расходы; в борьбе с угрозой банкротства предприятие должно рассчитывать исключительно на внутренние финансовые возможности, то есть необходима полная реализация внутреннего потенциала для выхода предприятия из кризисного состояния.

Несмотря на многообразие внешних и внутренних причин возникновения кризисной ситуации на предприятии, выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние на состояние предприятия. Таковыми являются управленческие: отсутствие стратегии в деятельности предприятия и ориентация на краткосрочные результаты в ущерб среднесрочным и долгосрочным; низкая квалификация и неопытность менеджеров; низкий уровень ответственности руководителей предприятия перед собственниками за последствия принимаемых решений.

В результате исследования предметной области, обозначены квалифицирующие признаки основных стадий кризиса. Первая стадия кризисных явлений характеризуется снижением рентабельности и объемов получаемой прибыли при возникновении устойчивых (т.е. фиксируемых на протяжении достаточно длительного времени, например нескольких отчетных периодов) тенденций ухудшения финансового положения предприятия. Квалифицирующим признаком второй стадии кризиса является недостаточная результативность текущей производственной деятельности - рентабельность (доходность) капитала и рентабельность всех операций по прибыли после налогообложения имеет малую положительную или отрицательную величину, что приводит к недостаточному уровню средств самофинансирования предприятия и требует привлечения дополнительных заемных источников. В третьей стадии кризиса основным квалифицирующим признаком является неплатежеспособность.

Во второй главе - “Характеристика существующих методов антикризисного управления и переход к нечетко-множественным описаниям” - проведен сравнительный анализ наиболее часто применяемых методик диагностики, анализа и прогноза финансового состояния предприятия, а также проведено обоснование возможности использования мягких вычислений при моделировании антикризисного менеджмента.

В ходе исследования традиционных подходов к прогнозированию финансового состояния предприятий: методы экспертных оценок, методы обработки пространственно-временных совокупностей и ситуационные методы, выявлены недостатки каждого из них. Недостаток экспертных оценок в том, что в них присутствует субъективный элемент и возможность ошибочного суждения. Методы обработки пространственно-временных совокупностей подразумевают, что прогнозируемый случайный процесс является стационарным, т.е. в каждом временном сечении этого процесса лежит случайная величина, вероятностное распределение которой содержит постоянные, неизменные во времени параметры (на практике же, на деятельность предприятия постоянно оказывают сильное воздействие внешние и внутренние факторы, что не позволяет считать параметры среды постоянными и неизменными во времени). В связи с тем, что в теории антикризисного управления огромное влияние оказывает фактор неопределенности, то применение методов ситуационного анализа, где предполагается генерация вероятностных экономических сценариев зачастую с использованием дерева решений, может стать не рациональным.

Рассмотрена классификация экономических показателей, используемых для оценки имущественного и финансового состояния компаний (ликвидность, финансовая устойчивость, деловая активность, рентабельность, положение на рынке ценных бумаг), в том числе комплексных коэффициентов, характеризующих положение хозяйственного субъекта в целом - показатель Уолла, модель Альтмана, Лиса, Чессера, качественный подход Аргенти. Очевиден тот факт, что данные подходы не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных, которые наблюдаются у фирм с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д., что безусловно является главным недостатком подобных комплексных показателей.

В связи с тем, что в ходе анализа финансового состояния предприятия, а также в процессе принятия решений по его оздоровлению аналитики сталкиваются с неопределенностью реальной системы, которая не позволяет принять оптимальное решение, целесообразно использование мягких вычислений при моделировании антикризисного менеджмента.

Анализ задач по антикризисному управлению, выполненный в предыдущих главах позволил выделить ряд задач, в которых использование аппарата нечетких множеств наиболее целесообразно, так как в этом случае оказывается возможным получить новые результаты, обеспечивающие повышение эффективности и обоснованности антикризисных решений.

В третьей главе - “Нечетко-множественные модели для антикризисного управления предприятием” - предлагается решение следующих задач в области антикризисного управления:

1) распознавание возможности возникновения кризисной ситуации;

2) оценка перспективности инновационного продукта;

3) оценка кадрового потенциала;

4) оценка финансовых рисков при реализации антикризисных мероприятий.

Известна методика распознавания кризисной ситуации, разработанная экономистом Г.В. Савицкой. Она основана на построении классов предприятий с различными финансовыми показателями (табл. 1).

Таблица 1. Группировка показателей по критериям оценки финансового состояния

Показатель	Границы классов согласно критериям

Коэффициент абсолютной ликвидности Ка	0,25 и выше -				Менее 0,05 -
Коэффициент быстрой ликвидности Ккл	1,0 и выше -				Менее 0,5 -
Коэффициент мгновенной ликвидности Ктл	2,0 и выше -				Менее 1,0 -
Коэффициент финансовой независимости К1	0,6 и выше -	0,59-0,54 - 15-12	0,53-0,43 - 11,4-7,4	0,42-0,41 - 6,6-1,8	Менее 0,4 -
Коэффициент обеспеченности собств. обор. средствами Косс	0,5 и выше -				Менее 0,1 -
Коэффициент обеспеченности запасов собственным капиталом К4	1,0 и выше -				Менее 0,5 -
Минимальное значение границы

Отнесение кризисного предприятия к конкретному классу производится по сумме баллов, выставленных за предшествующий и текущий периоды. Для сложной системы, какой является современное предприятие, генетический перенос прошлого на будущее не может дать достоверные результаты. Представляет интерес возможность прогнозирования будущего состояния предприятия на основе экспертных оценок, не дожидаясь отчетной документации. Поскольку экспертным оценкам принципиально присуща неопределенность, не подчиняющаяся вероятностной аксиоматике, то для обработки экспертных заключений используются мягкие вычисления, а сами экспертные заключения представляются в виде нечетких чисел. Для того чтобы оценить возможную ситуацию на предприятии на конец отчетного периода, эксперту необходимо дать оценку - какими будут в абсолютном значении следующие показатели (соответственно, они являются составляющими показателей, приведенных в тал.1): А1 - наиболее ликвидные активы; А2 - быстро реализуемые активы; А3 - медленно реализуемые активы; П1 - наиболее срочные обязательств; П2 - краткосрочные пассивы; Сс - источники собственных средств; В - валюта баланса; Ес - собственные оборотные средства; Ем - стоимость производственных запасов; Ер - денежные средства, краткосрочные финансовые вложения, дебиторская задолженность и прочие оборотные активы.

Предположим, что эксперт указал возможный уровень показателя А1 равным приблизительно 13000 руб., ограничив допустимые пределы изменения [А1 - А1/5] и [А1 + А1/5]. Это дает возможность интерпретировать ответ эксперта не точечным числом, а нечетким числом, например так, как представлено на рис. 1. Возможны и другие варианты, которые предпочтет эксперт.

Рис. 1. Представление экспертной оценки А1 нечетким числом

Показатель А2, одной из составляющих содержит в себе краткосрочную дебиторскую задолженность, поэтому в работе ему уделено особое внимание, так как для предприятия может иметь немалое значение анализ платежеспособного состояния дебиторов, чтобы предсказать какие средства они могут вернуть в ближайшее время исследуемому предприятию, поскольку кризисное предприятие, как никто другой, нуждается в возврате средств. Формирование оставшихся показателей осуществляется также с помощью экспертных заключений. Соответствующие функции принадлежности определяются по аналогии с параметром А1. Имея прогнозные значения всех необходимых для расчета показателей, с учетом инфляции вычисляются нечеткие коэффициенты (табл.1) по известным формулам. Для адекватной оценки каждого коэффициента, составляются функции распределения коэффициентов относительно баллов согласно таблице 1, после чего значение конкретного коэффициента проецируется на соответствующую функцию распределения, в итоге получается количество баллов для каждого коэффициента. Интегральный показатель итоговой оценки финансового состояния предприятия рассчитывается путем суммирования полученных баллов.

Такой подход позволяет получить сценарную оценку, в которой представлены наихудший, наилучший, а также наиболее ожидаемый результат. На рис. 2 представлен конкретный пример реализации данного подхода.

Рис. 2. Функции принадлежности классов

Проецируя итоговую оценку на функции принадлежности классов, получаем следующий вывод. Предприятие относится к первому классу с истинностью 0,19; ко второму классу с истинностью 0,8. Такой результат позволяет решить задачу и в тех случаях, когда предприятие не может быть однозначно соотнесено ни с одним из классов.

Рис. 3 Ценовая величина, заданная нечетким числом

Рис. 4. Ценовая величина, заданная четким числом

Выбор инновационного продукта, как правило, осуществляется на основе сравнительной оценки с продуктом прототипом. В этом процессе всегда имеет место рыночная неопределенность, так как прототип был реализован на рынке в прошлом, а инновационный продукт только планируется реализовать на будущем рынке. В связи с этим, возможно что прошлые условия могут отличаться от будущих. Предлагается нечеткая модель оценки инновационного продукта.

Решение данной задачи осуществляется по векторному показателю "качество-цена". В качестве комплексного показателя предлагается мультипликативная свертка

где -- нормированная цена товара; -- нормированное значение количественной оценки качества товара.

Показатель (1) используется в рамках методики, алгоритм которой удобно проиллюстрировать на следующем примере.

Рассмотрим выбор товаров аналогов, цена которых приведена ниже:

(*) -- товар - инновация с прогнозной ценой в д. е.

В связи с тем, что продукты Т1, Т4 еще не вышли на рынок, то в данный момент времени можно говорить лишь об оценке цены, которая, очевидно, будет иметь приближенный характер. Одним из способов представления приближенных, неточных (расплывчатых, нечетких) оценок являются нечеткие числа.

Так, для Т1, нечеткое число графически может выглядеть как показано на рис.3, т.е. цена находится в интервале от 160 д.е. до 240 д.е., но наиболее ожидаемая величина (вершина функции) - 200 д.е. Аналогично задается цена продукта Т4 (при желании, интервал и форму функции, эксперт может задать исходя из своих соображений).

В отличии от продуктов Т1 и Т4, товары Т2, Т3 и Т5 на рынке находятся долгое время и величина цены задана четким числом: Т2 = 113 д.е. (рис. 4). Аналогично, как и для Т2, зададим цену товаров Т3 и Т5.

По результатам оценок экспертов, с точки зрения качества товары проранжированы следующим образом:

где R i - ранг товара с номером i (зададим нечетким числом).

В результате, ранги товаров представим как нечеткие числа, изображенные на рис.5. По результатам ранжирования рассчитаны нечеткие весовые коэффициенты качества (К) по формуле:

где N - число сравниваемых товаров.

Рис. 5. Ранги товаров

Рис. 6. Модифицированные ранги товаров

В результате, из первоначальных нечетких рангов товаров (рис.5), получим модифицированные значения рангов, которые будут находиться в интервале от 0 до 1, причем в обратном порядке (рис.6).

На следующем шаге нормируются значения K i , для чего каждое значение K i делится на сумму всех значений. В итоге имеем:

В завершение, рассчитываются комплексные показатели качества по выражению (1):

W 1 =0,05242; W 2 =0,03711; W 3 =0,03226; W 4 =0,04583; W 5 =0,01542.

Рис. 7. Комплексные показатели

Графически нечеткие комплексные показатели качества представлены на рис.7.

Процедура сравнения W, выполняется с помощью взвешенной мощности нечетких множеств.

Таким образом, расчеты дали следующие значения:

M W 1 = 0,0634605; M W 2 = 0,0438562; M W 3 = 0,0369195; M W 4 = 0,0562902; M W 5 = 0,0199427.

Как следует из расчетов, товары-инновации Т1 и Т4 по значению комплексного показателя «качество - цена» существенно превосходят товары-аналоги и могут быть рекомендованы к производству.

Преодоление кризисной ситуации невозможно без правильного подбора антикризисной команды. Одним из вариантов решения этой задачи является использование профиль-метода, суть которого в том, что каждого работника можно представить как заданный набор качеств в их определенном пространстве, где оценка по каждому критерию выставляется в виде баллов. В таблице 2 приведены критерии, по которым будет производиться оценка кандидатур, а также их веса, которые, при желании эксперта, могут задаваться нечеткими числами.

Таблица 2 Группы требований и их удельные веса gi

Предположим, что эксперт характеризует кандидата лингвистическими переменными следующего вида: 1) «не проявляются требования» - ne_pr; 2) «проявляются недостаточно» - pr_ned; 3) «проявляются достаточно четко» - pr_dost; 4) «проявляются со средней активностью» - pr_sr; 5) «проявляются хорошо» - pr_hor; 6) «проявляются очень хорошо» - pr_och_hor; 7) «проявляются отлично» - pr_otl. Графически их функции принадлежности представляются следующим образом (рис.8):

Рис. 8. Представление лингвистических переменных

Допустим, что эксперт задал следующие значения:

	Кандидат А
	Требования
	Спец. знания		Рис. 9. Экспертная оценка кандидата А
	Образование

	Характер
	Внешний облик
	Кандидат В
	Требования
	Спец. знания		Рис. 10. Экспертная оценка кандидата В
	Образование

	Характер
	Внешний облик

На рис. 9 а) и 10 а) представлены функции принадлежности лингвистических значений, на рис 9 б) и 10 б) эти же значения с учетом весов, заданных в табл.2. Для анализа альтернатив выполняется операция нахождения пересечений нечетких множеств, заданных для i-го кандидата. Затем производится сравнение полученных нечетких множеств (по каждому из кандидатов А, В), для определения наилучшего решения с помощью взвешенной мощности нечетких множеств.

Для кандидата А будем иметь следующие лингвистические оценки с соответствующими функциями принадлежности:

{ pr_dost (x), pr_sr (x), ne_pr (x), pr_och_hor (x)} - (рис. 9 б)

Для кандидата В имеем:

{ ne_pr (x), pr_hor (x), pr_dost (x), pr_ned (x)} - (рис. 10 б)

Если система оценок какого-либо из кандидатов содержит непересекающиеся множества, то определяются группы множеств с непустым пересечением и значение мощности рассчитывается для каждой группы отдельно, а затем эти мощности суммируются.

H A =min{ pr _ dost (x), pr _ sr (x), ne _ pr (x), pr _ och _ hor (x)} - (рис.11 а)

H B =min{ ne_pr (x), pr_hor (x), pr_dost (x), pr_ned (x)} - (рис.11 б)

Рис. 11. Представление итоговых функций принадлежности, отражающих оценку кандидатов

Можно ожидать, что кандидатура А предпочтительнее кандидатуры В.

Значения мощностей: для пересечения А1 - М A 1 =0.005326; для пересечения А2 - М A 2 =0.110967; для пересечения В1 - М В1 =0.014762; для пересечения В2 - М В2 =0.019108.

Общая оценка для кандидата А - М A = М A 1 + М A 2 = 0.1163;

Общая оценка для кандидата В - М В = М В1 + М В2 = 0.0339.

Таким образом, сравнивая значения М A и М В очевидно, что на вакантную должность лучше подходит кандидат А, что подтверждает предварительный вывод.

В рамках антикризисного управления большое значение имеет задача анализа и программирования рисков. В качестве объекта приложения рассматриваемого метода используется методика оценки риска стадии проекта, базирующаяся на работе с экспертными листами и лингвистической оценки риска.

В результате анализа представленных документов проекта, по каждому вопросу эксперт выставляет свои оценки, которые формулируются в лингвистической форме:

если <оценки>, то <вывод=?>(2)

и задача заключается в том, чтобы найти значение вывода наиболее соответствующее оценкам, содержащимся в левой части правила (2).

Предположим, что в качестве лингвистических значений оценок приняты следующие (рис. 12):

очень плохое- (VB);

среднее- (M);

очень хорошее- (VW). плохое- (B);

хорошее- (W);

Пусть первая часть правила (2) имеет вид:

если 1f =W> и 2f =W> и 3f =M> и 4f =W>

и 5f =M> и 6f =W> и 7f =VW> и 8f =W> и

9f =W> и 10f =W> и 11f =B> и 12f =W> и 13f =W>. (3)

Рис. 12 Пересечение функций принадлежности.

При известных функциях принадлежности для свертки оценок в соответствии с используемыми логическими связками и модификаторами вычисляется результирующая функция принадлежности. Для выражения (3) - это операция пересечения.

Ненулевые пересечения, например, могут быть образованы оценками

A 1f = (q 3f , q 11f ) ; A 2f = (q 5f , q 1f , q 2f , q 4f , q 6f , q 8f , q 9f , q 10f , q 12f ) ; A 3f = (q 7f , q 13f )

Эти пересечения на рис.12 представлены соответствующими заштрихованными областями. Предположим для простоты, что уровень риска оценивается тремя лингвистическими значениями:

Высокий уровень(HL);

Средний уровень(ML);

Низкий уровень(LL),

Графики соответствующих функций представлены на рис.13. На этих же рисунках нанесены и функции принадлежности, соответствующие пересечениям А1, А2, А3 (пунктирные линии):

A 1f = (q 3f q 11f ) ; A 2f = (q 5f q 1f q 2f q 4f q 6f q 8f q 9f q 10f q 12f ) ; A 3f = (q 7f q 13f ) .

Получение интересующего нас вывода требует вычисление импликации. Самым простым является вычисление по формуле

Рис. 13 (1) Пересечение с «высоким уровнем».

Рис. 13 (2) Пересечение со «средним уровнем».

Рис. 13 (3) Пересечение с «низким уровнем».

Выполнения преобразований по соотношению (4) для оценки "высокий уровень риска" представлено нечетким множеством H, для оценки "средний уровень риска" - нечетким множеством M, для оценки "низкий уровень риска" - L. Для выбора наиболее достоверной оценки уровня риска необходимо сравнить нечеткие множества H, M, L. Эта процедура выполняется с помощью взвешенной мощности нечетких множеств.

Для примера, представленного на рис. 12, 13 были получены следующие результаты:

M (выс. уровень) = 0.2; М (ср. уровень) = 0.4; М (низ. уровень) = 0.3.

Таким образом, уровень риска оценивается как средний, следовательно, данное предложение может быть принято для дальнейшей проработки.

Обработка лингвистических оценок позволяет получить более достоверные данные и новую информацию, не содержащуюся в явном виде в суждениях экспертов и позволяющую построить эффективные модели интуитивно-логического анализа в сочетании с количественными методами оценки и обработки.

Основные результаты диссе ртационной работы

1.Разработана модель распознавания возможности возникновения кризисной ситуации, которая дает возможность прогнозирования будущего состояния предприятия на основе экспертных оценок, не дожидаясь отчетной документации полном объеме. В настоящей работе для обработки экспертных заключений используются мягкие вычисления. Сами экспертные заключения представляются в виде нечетких чисел. В результате такого подхода получается сценарная оценка, в которой представлены наихудший, наилучший, а также наиболее ожидаемый результат, что обеспечивает выбор наиболее обоснованных решений.

2.Предложена нечеткая модель оценки инновационного продукта, которая позволяет учесть не только неполное соответствие инновационного продукта прототипу, но также и то, что инновационный продукт и прототип будут находиться в различных рыночных условиях.

3.Разработаны нечеткие модификации профиль-метода, используемого для подбора антикризисной команды - что является одним из главных способов преодоления кризисной ситуации. Профильные оценки представляются либо нечеткими числами, либо в виде лингвистических утверждений.

4.В связи с большим значением задачи анализа и управления риском для антикризисного управления, в диссертационной работе предлагаются модели оценки рисков не возврата дебиторской задолженности, а также риска инвестирования с целью преодоления кризисной ситуации на основе нечетко - множественного подхода.

5.Разработан программный модуль, реализующий задачу качественной оценки возможных рисков, связанных с инвестированием собственных средств предприятия, а также с возвратом дебиторской задолженности.

Публикации в журналах из перечня ВАК:

1.Чернов В.Г., Суворов М.К. Прогнозирование банкротства с использованием рейтинговой методики, основанной на нечетких моделях // Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. - 2006. - N4. - с. 57-63.

Прочие публикации:

1.Суворов М.К. Оценка качества подготовки инвестиционных документов на основе нечетких правил условного логического вывода // Наука молодая: материалы научной конференции молодых ученых и студентов (8-10 апреля 2003 г., Владимир). - Владимир: ВлГУ, 2003. - с. 131. - ISBN 5-89368-447-8.

2.Чернов В.Г., Суворов М.К. Нечеткие модели в антикризисном управлении // Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования: материалы международной научной конференции (12-17 декабря 2005 г., Воронеж). - Воронеж: Воронежская государственная технологическая академия, 2005. - с.237.

3.Чернов В.Г., Суворов М.К. Анализ профессиональных качеств претендентов на должность на основе лингвистических оценок // Социально-экономические системы и процессы: методы изучения и проблемы развития: материалы международ. науч.-практ. конф. (24 мая 2005 г., Владимир): Филиал ГОУ ВПО ВЗФЭИ в г. Владимире. - Владимир, 2005. - с. 415-418. - ISBN 5-93350-109-3.

4.Чернов В.Г., Суворов М.К. Оценка инновационной продукции по критерию "качество-цена" при нечетких оценках критериального соответствия // Динамика научных исследований 2005: материалы междунар. науч.-практ. конф. (20-30 июня 2005 г., Днепропетровск): Т. 15: Экономика. - Днепропетровск: Наука и освита, 2005. - с. 85-89. - ISBN 966-7191-99-0.

5.Чернов В.Г., Суворов М.К. Нечетко-множественные методы и модели в задачах антикризисного управления // Научные исследования: информация, анализ, прогноз: монография / под ред. О.И. Кирикова. - Воронеж: ВГПУ, 2006. - Книга 10. - с. 185-217. - ISBN 5-88519-304-5.

Размещено на Allbest.ru
...
Подобные документы

Понятие и структура интеллектуальной системы. Математическая теория нечетких множеств. Причины распространения системы Fuzzy-управления. Предпосылки для внедрения нечетких систем управления. Принципы построения системы управления на базе нечеткой логики.
реферат , добавлен 31.10.2015

Понятие системы управления, ее назначение и целевые функции. Суть параметрического метода исследования на основе научного аппарата системного анализа. Проведение исследования системы управления на предприятии "Атлант", выявление динамики объема продаж.
курсовая работа , добавлен 09.06.2010

Статистические модели принятия решений. Описание моделей с известным распределением вероятностей состояния среды. Рассмотрение простейшей схемы динамического процесса принятия решений. Проведение расчета вероятности произведенной модификации предприятия.
контрольная работа , добавлен 07.11.2011

Нечеткие множества. Основные понятия нечеткой логики, необходимые для моделирования процессов мыслительной деятельности человека. База правил. Формы многоугольных функций принадлежности. Гауссова функция. Системы нечеткого вывода в задачах управления.
реферат , добавлен 16.07.2016

Теория математического анализа моделей экономики. Сущность и необходимость моделей исследования систем управления в экономике и основные направления их применения. Выявление количественных взаимосвязей и закономерностей в социально-экономической системе.
курсовая работа , добавлен 27.09.2010

Методы оценки эффективности систем управления. Использование экспертных методов. Мнение экспертов и решение проблемы. Этапы подготовки к проведению экспертизы. Подходы к оценке компетентности экспертов. Зависимость достоверности от количества экспертов.
реферат , добавлен 30.11.2009

Линеаризация математической модели регулирования. Исследование динамических характеристик объекта управления по математической модели. Исследование устойчивости замкнутой системы управления линейной системы. Определение устойчивости системы управления.
курсовая работа , добавлен 07.08.2013

Понятия теории нечетких систем, фаззификация и дефаззификация. Представление работы нечетких моделей, задача идентификации математической модели нечеткого логического вывода. Построение универсального аппроксиматора на основе контроллера Мамдани-Сугено.
курсовая работа , добавлен 29.09.2010

Схема управления запасами для определения оптимального количества запасов. Потоки заказов, время отгрузки как случайные потоки с заданными интенсивностями. Определение качества предложенной системы управления. Построение модели потока управления запасами.
контрольная работа , добавлен 09.07.2014

Построение имитационной модели "AS-IS" подсистемы управления производственными запасами ООО "Фаворит", адаптация программного обеспечения. Функциональные возможности табличного процессора MS Excel, VBA for Excel. Математическое обеспечение модели.

Арбитражный управляющий - высокооплачиваемый и востребованный вид профессиональной деятельности
Вопрос о трудоустройстве, о выборе вида профессиональной деятельности возникает перед любым человеком, который подыскивает новую работу, или пытается трудоустроится, или готовится к увольнению, в том числе и из из силовых структур.
Как адаптироваться и трудоустроиться в условиях безработицы на новом месте? Как получить высокооплачиваемую, и что не мало важно, престижную и востребованную на рынке труда профессию?
В России эти вопросы постоянно задают себе практикующие специалисты, руководители и работники коммерческих организаций, банков, работники государственных учреждений, служащие правоохранительных органов и силовых структур, стремящиеся к повышению качества своей жизни, к карьерному росту, к повышению уровня своего благосостояния.
Пытаясь разобраться в этих непростых вопросах, мы решили рассказать своим читателям о такой высокооплачиваемой, востребованной, но малопонятной для многих россиян профессии как арбитражный управляющий.
И сегодня мы ведем свою беседу с заместителем директора частного образовательного учреждения дополнительного профессионального образования (ЧОУ ДПО) «Академия личной охраны» кандидатом экономических наук, доцентом, почетным работником высшего образования министерства образования РФ Перфильевым Александром Борисовичем , имеющим богатый опыт подготовки арбитражных управляющих .
Александр Борисович давайте в начале нашей беседы уточним суть самого понятия «арбитражный управляющий» и определимся с его возможным правовым статусом.
Арбитражный управляющий при осуществлении своих полномочий, прежде всего, опирается на нормы и положения Федерального закона «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 года № 127-ФЗ, в ст. 2 которого сказано, что «арбитражный управляющий - гражданин Российской Федерации, являющийся членом саморегулируемой организации арбитражных управляющих».При этом надо представлять, что в зависимости от разновидностей проводимых процедур банкротства статус арбитражного управляющего может быть различным.
При проведении такой процедуры банкротства как «наблюдение » арбитражный управляющий приобретает статус «временный управляющий», при проведении процедуры «финансовое оздоровление » он приобретает статус «административный управляющий», а если в отношении неплатежеспособного должника вводится процедура «внешнее управление », то в этом случае арбитражный управляющий приобретает статус «внешний управляющий».
Когда же дело в отношении неплатежеспособного должника доходит до банкротства, то есть вводится процедура "конкурсное производство" и запускается механизм распродажи его имущества, то арбитражный управляющий приобретает статус «конкурсный управляющий».
Ну, а если начата процедура банкротства в отношении неплатежеспособного гражданина, то арбитражный управляющий приобретает статус «финансовый управляющий ».
Здесь уместно отметить, что введение той или иной процедуры банкротства в отношении неплатежеспособного должника и назначение той или иной кандидатуры арбитражным управляющим производится Арбитражным судом РФ, а соответственно, можно сказать, что арбитражный управляющий это законный представитель Арбитражного суда , осуществляющий процедуры банкротства.
Скажите пожалуйста, Александр Борисович, а насколько востребованы арбитражные управляющие на рынке труда в современной России?
Судите сами. На протяжении двух последних десятилетий в нашей стране ежегодно Арбитражными судами РФ признаются финансово-несостоятельными (банкротами) от 30 тыс. до 80 тыс. организаций различных форм собственности, о чем свидетельствует статистические данные самого Арбитражного суда, публикуемые на его официальном сайте.
Кроме того, необходимо иметь ввиду и то обстоятельство, что начиная с 15 октября 2015 года вступили в действие изменения в законодательство о банкротстве, касающиеся банкротства граждан (физических лиц), и по предварительным оценкам специалистов в ближайшие годы будут признаны финансово несостоятельными, а то и банкротами от 800 тыс . до 1,2 млн. россиян, в отношении которых будут проводиться соответствующие процедуры банкротства - процедура «реструктуризация долгов» или процедура «реализация имущества».
При этом нельзя не отметить и тот аспект, что массовые процессы, связанные с банкротством физических лиц, уже начались, и то, что граждане и индивидуальные предприниматели, потерявшие возможность в полной мере рассчитываться по кредитам, утратившие способность своевременно погашать задолженность перед деловыми партнерами, долги по ипотеке и ЖКХ, сами стремятся инициировать в отношении себя соответствующую процедуру банкротства.
Это, странное на первый взгляд обстоятельство, обусловлено тем, что в случае, если арбитражный финансовый управляющий грамотно, соблюдая все требования законодательства, проведет в отношении гражданина такую процедуру банкротства как «реализация имущества», то все долги гражданина, если даже они достигают миллионных значений, будут с него «списаны» решением Арбитражного суда и он никому ничего не будет должен.
Конечно же, во всех этих случаях проводятся и будут проводиться процедуры банкротства юридических и физических лиц, которые длятся от полугода до 2-ух лет, только представителями Арбитражного суда РФ - арбитражными (временными, административными, внешними, конкурсными и финансовыми) управляющими.
В то же время надо иметь ввиду, что практикующих в настоящее время в России арбитражных управляющих насчитывается около 12 тыс. человек. Исходя из количества возбуждаемых дел о несостоятельности (банкротстве) и из количества действующих арбитражных управляющих не трудно прийти к выводу о том, что современный рынок труда испытывает потребность в десятках тысяч подготовленных арбитражных управляющих и эта потребность только нарастает.
Александр Борисович, тут напрашивается может быть самый главный для наших читателей вопрос: «Каков размер заработный платы у арбитражного управляющего»?
Прежде всего хочу уточнить, что арбитражный управляющий получает не заработную плату, а денежного вознаграждение, размер которого устанавливает не директор финансово несостоятельной организации, не кредиторы, не обанкротившийся гражданин, а непосредственно Арбитражный суд.
Причем, денежное вознаграждение арбитражного управляющего складывается из двух составляющих - из фиксированной суммы , которая выплачивается ежемесячно , на протяжении всего времени проведения процедуры банкротства, и из суммы, выплачиваемой антикризисному управляющему при завершении той или иной процедуры банкротства.
Устанавливая размер денежного вознаграждения Арбитражный суд РФ конечно же руководствуется нормами, изложенными в ст. 20.6 Федерального закона «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 года № 127-ФЗ, в которой отражены минимальные размеры фиксированной суммы вознаграждения арбитражного управляющего, устанавливаемые при проведении соответствующей процедуры банкротства.
В частности, минимальная фиксированная сумма вознаграждения составляет для:
временного управляющего - 30 тысяч рублей в месяц;
административного управляющего - 15 тысяч рублей в месяц;
внешнего управляющего - 45 тысяч рублей в месяц;
конкурсного управляющего - 30 тысяч рублей в месяц;
финансового управляющего - 25 тысяч рублей единовременно.
Вторая часть вознаграждения , выплачиваемая арбитражному управляющему при завершении той или иной процедуры банкротства, рассчитывается в процентах от стоимости имущества неплатежеспособной организации или от сумм погашенных долгов.
Обращаю Ваше внимание на то, что вторая часть вознаграждения, которую совершенно законно получает арбитражный управляющий, завершивший процедуру банкротства, очень значительна и может достигать десятков тысяч, а то и несколько сотен тысяч рублей. Любопытный и заинтересованный читатель сам может определиться с суммами второй части вознаграждения арбитражного управляющего, заглянув, используя Internet, в п.п. 9-13 ст. 20.6 Федерального закона «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 года № 127-ФЗ.
Определяясь с доходами, которые может иметь практикующий арбитражный управляющий, нельзя не сказать, что опытный антикризисный управляющий, может одновременно проводить несколько процедур банкротства различных юридических лиц и несколько процедур банкротства граждан.
Вполне понятно, что и суммарное денежное вознаграждение у такого опытного арбитражного управляющего может быть очень значительным, даже по столичным меркам.
Из логики нашей беседы вытекают и следующие вопросы: «Кто может получить статус арбитражного управляющего и какие профессиональные требования предъявляются к нему»?
Основные профессиональные требования, предъявляемые к арбитражными управляющим, определены в ст. 20 Федерального закона «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 года № 127-ФЗ, где сказано, что лицо, которое может стать арбитражным управляющим , должно:
Быть гражданином РФ.

Иметь высшее (не важно какое, но высшее) образование.

Сдать теоретический экзамен по «Единой программе подготовки арбитражных управляющих».

Являться членом одной из саморегулируемых организаций арбитражных управляющих.

Иметь стаж работы на руководящих должностях не менее чем год.

Пройти стажировку в качестве помощника арбитражного управляющего в деле о банкротстве не менее чем два года.

Не иметь наказания в виде дисквалификации за совершение административного правонарушения либо в виде лишения права занимать определенные должности или заниматься определенной деятельностью за совершение преступления.

Не иметь судимости за совершение умышленного преступления.

Александр Борисович, тут назрел и следующий вопрос: «Где можно пройти подготовку и сдать теоретический экзамен по программе подготовки арбитражных управляющих»?

Прежде всего акцентирую Ваше внимание на том, что в соответствии с требованиями Постановления Правительства РФ от 28 мая 2003 г. N 308 государственный теоретический экзамен по «Единой программе подготовки арбитражных управляющих» проводит Федеральная служба регистрации, кадастра и картографии РФ (Росреестр) совместно с преподавателями и на базе того учебного заведения, в котором обучался слушатель. Правда при представлении в Росреестр соответствующего заявления, государственный теоретический экзамен может быть назначен для претендентов на его сдачу экзамена непосредственно в том регионе, в котором они проживают.
Но, для того, чтобы кандидат был допущен к сдаче такого теоретического экзамена, он должен пройти сначала профессиональную переподготовку и успешно освоить «Единую программу подготовки арбитражных управляющих», утвержденную приказом Министерства экономического развития от 10.12.2009 года № 517.
Причем, нельзя не отметить, что Росреестр принимает государственный экзамен только у слушателей тех учебных заведений, которые имеют заключенные с ним «Соглашения о сотрудничестве в сфере подготовки (переподготовки) арбитражных управляющих».
Судя то информации, размещенной на сайте Федеральной службы регистрации, кадастра и картографии РФ, количество учебных заведений в России, заключивших «Соглашение о сотрудничестве…», составляет не более ста.
Такое «Соглашения о сотрудничестве в сфере подготовки и переподготовки арбитражных управляющих» имеет и ЧОУ ДПО «Академия личной охраны», в котором я и работаю.
Отличительной особенностью преподавания «Единой программы подготовки арбитражных управляющих» в ЧОУ ДПО «Академия личной охраны» является то, что весь образовательный процесс идет дистанционно, с использованием Internet, e-mail, вебинаров и записанных видео-лекций.
Как показывает моя практика, современный образованный человек в ХХ I веке , в веке информационных технологий, просто не желает, а то и не имеет возможности учиться, сидя за партой по 2-3 вечера в неделю на протяжении 3-х месяцев пока длятся курсы подготовки арбитражных управляющих.
Как правило слушатели курсов профессиональной переподготовки, в том числе и потенциальные арбитражные управляющие, находящиеся в любой точке мира, желают обучаться в режимах on - line или off - line , смотря в мониторы своих любимых компьютеров и просматривая учебный материал в удобное для них время столько раз, сколько сочтут нужным.
Принимая решение об обучении, Вашим читателям необходимо представлять, что обучение по «Единой программе подготовки арбитражных управляющих», утвержденной приказом Министерства экономического развития от 10.12.2009 года № 517, во всех учебных заведениях платное.
В ЧОУ ДПО «Академия личной охраны» плата за обучение в этом учебном году установлена в размере 28 тыс. руб. за одного слушателя. Правда стоимость обучения иногда меняется, о чем можно узнать, «зайдя» на наш сайт сайт
Особенно остро вопрос будущего трудоустройства встает перед офицерами, готовящихся к увольнению, и перед членами их семей. Офицеры, увольняемые в запас, как правило здоровы, имеют богатый практический опыт управленческой деятельности, имеют высшее образование, но им трудно адаптироваться и трудоустроиться на так называемой «гражданке». Об этом я могу судить исходя из собственного опыта - после 23 лет службы в Вооруженных силах России, уволившись в звании подполковника, мне пришлось «вкусить все прелести» поиска достойной работы. Вывод был один - только профессиональная переподготовка, только повышение уровня собственных компетенций, а не личные знакомства и так называемые «связи», позволят достойно трудоустроиться.
Учитывая то, что при освоении «Единой программы подготовки арбитражных управляющих» слушателями изучается широкий перечень вопросов и тем, касающихся: правового обеспечения предпринимательской деятельности; законодательства о банкротстве; налогообложения юридических и физических лиц; бухгалтерского учета и отчетности; анализа финансового состояния организаций; оценки эффективности инвестиционных проектов; оценочной деятельности т.д., я бы порекомендовал освоить эту программу и работникам финансово-экономических структур, и практикующим юристам, и руководителям организаций.
И особенно руководителям, так как именно они ответственны за результаты финансово-хозяйственной деятельности вверенных им организаций, и именно они могут нести, при потере платежеспособности своих фирм, как материальную и административную, так и уголовную ответственность за фиктивное, за преднамеренное банкротство, и за неправомерный действия при проведении процедур банкротства.
Конечно же я рекомендую пройти обучение по этой программе и служащим банков, и работникам страховых компаний, и представителям микрофинансовых организаций, где риск банкротства, а соответственно и риск увольнения очень велик.
На мой взгляд, освоив за 3 месяца «Единую программу подготовки арбитражных управляющих» и получив диплом о профессиональной переподготовке в сфере антикризисного управления, значительно повысят свои шансы при трудоустройстве и лица, пока не имеющие работы, и выпускники Вузов.
При принятии решения об обучении по этой программе слушатели, на мой взгляд, не должны обращать внимание на свое первоначальное базовое высшее образование - любой человек с высшим образованием может освоить эту программу.
Как показывает моя практика, очень успешно арбитражными управляющими работают не только лица, имеющее высшее юридическое или экономическое образование, но и инженеры, и бывшие военнослужащие, и военные летчики, и, к моему удивлению, лица, имеющие высшее медицинское образование.
Завершив профессиональную переподготовку лица получают Диплом о Профессиональной переподготовке (форму Диплома см. ).
Если у Ваших читателей возникнут какие-либо вопросы, то пусть без стеснения обращаются с ними ко мне, используя мою личную электронную почту: или телефон 8-915-969-60-12
Перфильев А.Б.
1
Статья посвящена гомеостатическому подходу к анализу и синтезу систем в аспекте выработки механизмов по выводу систем из кризисного состояния на примере экономических систем. Проведен концептуальный анализ понятия «антикризисное управление системой», построен его интенсионал и определены задачи создания системы антикризисного управления. Учитывались основные современные подходы к анализу кризисных ситуаций в экономике, их достоинства и недостатки. Были рассмотрены существующие методики анализа и моделирования финансово-экономического состояния предприятия, а именно методы факторного финансового анализа: модель Альтмана, модель Фулмера, модель Спрингейта, модель Ж. Лего. В статье описывается отличие предлагаемого метода от ныне существующих, заключающегося в том, что применяется понятие целостности системы, которое заключается в учете взаимодействия противопоставленных противодействующих движущих сил, факторов. А также понятие «кризис» понимается как выход системы из состояния гармоничного динамически равновесного действия этих противоположностей. В описываемом методе предлагается обобщенный механизм для поиска, анализа и уравновешивания таковых противопоставленных факторов. Приведен пример автоматизации поставленной задачи и приведены примеры когнитивных карт анализа фактического состояния идеальных состояний конкретного предприятия.

управление
антикризисное управление
когнитивное моделирование
гомеостатика
концептуальный анализ и проектирование

1. С.П. Никаноров. Концептуализация предметных областей. М.:Концепт,2009, -268 с.
2. А.Г. Теслинов. Концептуальное мышление в разрешении сложных и запутанных проблем.– СПб.: Питер,2009 – 288 с.
3. Новая философская энциклопедия. - 2-е изд., испр. и допол. - М.: Мысль, 2010. - Т. 1-4. - 2816 с.
4. Системы факторов влияния на процесс управления развитием предприятия / // Д.В. Бутенко, Л.Н. Бутенко, Е.Б. Журавлева Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2009. - № 4. - C. 115-116.
5. Д. В. Бутенко. Концептуальный анализ системы антикризисного управления / // Изв. ВолгГТУ. Серия "Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах". Вып. 9: межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. - Волгоград, 2010. - № 11. - C. 47-49.
6. Д.В. Бутенко, Вершков А.Б. Автоматизация процесса моделирования производства. Концептуальный менеджмент / Современные наукоемкие технологии. - 2009. - № 6. - C. 57-58.
7. Применение кризис-прогнозных моделей в диагностике финансовой состоятельности предприятий [Электронный ресурс]. – 2007. – Режим доступа: http://www.science-bsea.narod.ru/2007/ekonom_2007_2/kaziev_prim.htm

В период кризиса предприятие, организация подвергается увеличенному количеству рисков, руководитель должен уметь быстро переключиться на новый эффективный режим работы своего бизнеса. Актуальными задачами становятся предвидение кризисных проявлений, оперативное их преодоление и планирование развития предприятия в кризисный период. Возникает потребность моделирования устойчивости организации с учетом изменения значимых экономических параметров, характеризующих работу организации. Предполагается, что организация работает устойчиво, если она сохраняет свои параметры в пределах оптимальных значений при изменении внешних воздействий в течении времени.

Концептуальные методы, развиваемые в настоящее время школой С.П. Никанорова , предоставляют мощный аппарат для переноса знаний между различными, иногда далеко отстоящими друг от друга, предметными областями, что позволяет создать многоаспектное представление об изучаемой области и увидеть другие горизонты. Анализ по этим методам проводится посредством выделения наиболее общих понятий, относящихся к формулированию задачи. Предельно общие понятия называются категориями. Категории являются метаязыковыми когнитивными образованиями, к которым относятся дефиниции классов понятий, используются в задачах систематизации знаний и познавательного процесса. Категории фиксируют классы знания, этапы и факторы познавательных процессов, поэтому они входят в систему управления знаниями . Начнем с определения категорий по нашей тематике. Проведем концептуальный анализ понятия «антикризисное управление системой» с помощью рассмотрения его составляющих.

Само понятие «кризис» имеет много различных определений и используется в различных сферах, например, финансовой, политической, энергетической, психологической, экологической и т.д. Из всего множества определений кризиса можно выделить следующие компоненты: гомеостаз, исчезновение, баланс сил, конфликт, нарушение равновесия, рост, лавина. Таким образом, можно сформировать обобщающее определение. Кризис (греч. krisis — решение, поворотный пункт) — перелом, переворот или пора переходного состояния, когда система теряет свои гомеостатические свойства, теряется баланс сил или нарушается равновесие во взаимодействии между элементами системы, приводящие к изменению стратегии поведения системы и появлению новых видов взаимодействия и приобретению системой новых свойств. Процесс происходит лавинообразно и порождает постоянно пополняющееся открытое множество проблем, препятствующих управлению.

Анти (греческое anti - против, вместо), приставка, означающая: противоположность, враждебность чему-либо, направленность против чего-нибудь.

Понятие «управление» имеет также множество определений, которые включают следующие категории: планирование - определение желаемого состояния и пути его достижения; учет - фиксация отклонения от запланированных целей; контроль и анализ - определение проблемных ситуаций; регулирование или оперативное управление - принятие и осуществление решения по ликвидации отклонения, как разрешение проблемной ситуации. Соотношение между планированием и оперативным управлением может быть представлено на стягивающем графе.

Антикризисное управление также необходимо рассматривать в качестве некоторой особенной системы управления. Приведем определение системы. Систе́ма (от др.-греч. σύστημα — «сочетание») — множество взаимосвязанных объектов и ресурсов, организованных процессом системогенеза в единое целое и, возможно, противопоставляемое среде или суперсистеме. Целое существует в определенных границах в состоянии равновесия противодействующих сил . В системном анализе система определяется как совокупность сущностей (объектов) и связей между ними, выделенных из среды на определённое время и с определённой целью.

Для построения интенсионала понятия «антикризисное управление» необходимо построить интенсионал понятия «антикризис». Для этого необходимо инвертировать все понятия, сопряженные с понятием «кризиса». В этом случае, «антикризис» также представляет собой переходное состояние, целью которого является восстановление гомеостатических свойств, динамического баланса сил и равновесия во взаимодействии между элементами системы.

Для построения системы антикризисного управления необходимо определить параметры системы в состоянии «кризис». Для начала необходимо построить систему управления текущих процессов, где определены шкалы с некоторыми полюсами. Этими полюсами по каждой шкале параметров процессов будем считать такие, выходя за которые система входит в состояние неустойчивости. За пределами этих полюсов будут кризисные параметры системы.

Изучением такого рода динамики занимается гомеостатика, наука о динамически устойчивых системах, где в основе равновесия лежит «принцип гармонии». Благодаря этому началу, взаимодействие полюсов оказывается динамически постоянным. Исходя из посылок гомеостатики, крайние состояния некоторого управляемого процесса можно представить как полюса, между которыми поддерживается динамическое равновесие, то областью гармоничных состояний будет та, которая образуется границами "золотого сечения", отстоящими от обоих полюсов в соответствии с отношением 1/0,0618 .

Рисунок 1. Зоны гармоничного состояния и кризисных состояний системы.

В основе динамической устойчивости системы находится гомеостатический принцип равновесия . Сутью этого принципа являются следующие положения:

Система будет в состоянии динамической устойчивости, если находится в балансе двух противопоставленных факторов и имеется третий действующий фактор, который осуществляет динамическое регулирование этого противодействия;

Для устойчивого функционирования между входными и выходными параметрами системы должно наблюдаться взаимодействие, для которого выделяются оптимальные, опасные и критические зоны; оптимальная зона характеризуется двумя границами в соответствии так называемому «золотому сечению».

На основе вышеописанных принципов и концептуального анализа понятий антикризисного управления становится возможным начать проектирование такой системы. Тогда ее основными задачами будет являться:

Анализ текущих параметров процессов системы;

Удержание параметров системы в состоянии равновесия ;

Предупреждение кризисных состояний, т.е. отслеживание тенденций изменения параметров системы по их шкалам с целью определения условий и времени достижения ключевых состояний границ допустимых значений;

Восстановление параметров ранее достигнутых системой в состояние их взаимного устойчивого равновесия;

Переход системы в новое качественное состояние с другими параметрами, где их соотношения будут устойчивыми и динамически равновесными.

Исходя из перечня этих задач, можно заключить, что основное отличие системы антикризисного управления в том, что она имеет в своем составе следующие интеллектуальные компоненты. Подсистему прогнозирования, которая должна определять параметры состояний с новыми качественными свойствами и подсистему поддержки принятия решений по возможному переходу из текущего состояния в одно из возможных динамически устойчивых состояний.

Результаты анализа концептов, входящих в понятие «антикризисное управление системой» позволяет сформировать его интенсионал. Антикризисным управлением системы является система гомеостатического типа, обеспечивающая возврат исходной системы в состояние динамической устойчивости ее параметров при взаимодействии с внешней средой и удержание ее в состоянии ранее достигнутого равновесия (до кризиса), либо перевод системы в новое качественное состояние. Исходя из этого определения, можно выделить требование к системе антикризисного управления:

Мониторинг текущих значений параметров системы;

Построение субсистем управления гомеостатического типа по ключевым параметрам систем;

Прогнозирование поведения системы в результате агрессивного воздействия окружающей среды. Для этого необходимо прокреативное видение внешнего воздействия (предвидение возможных негативных влияний и создание резерва для непредвиденных ситуаций для поддержания главной целевой функции);

Подсистема определения проблемных ситуаций процесса системогенеза, построение их моделей;

Подсистема стратегического и тактического планирования для поведения системы в вышеопределенных состояниях;

Подсистема поддержки принятия решений по выходу из кризисных состояний.

Отметим, что решение совокупности этих задач позволит обеспечить создание системы управления стабильным развитием систем любого типа.

Для построения модели динамической устойчивости экономической системы во времени нами были рассмотрены существующие методики анализа и моделирования финансово-экономического состояния предприятия.

В процессе исследования были рассмотрены следующие методы факторного финансового анализа: модель Альтмана, модель Фулмера, модель Спрингейта, модель Ж. Лего .

Модель Альтмана учитывает следующие факторы: степень ликвидности активов, уровень рентабельности активов, уровень доходности активов, отношение собственного капитала к заемному, оборачиваемость активов.

Модель Фулмера включает факторы: отношение нераспределенной прибыли прошлых лет к совокупным активам, отношение объема реализации к совокупным активам, отношение прибыли до уплаты налогов к совокупным активам, отношение денежного потока к полной задолженности, отношение долга к совокупным активам, отношение текущего пассива к совокупным активам, логарифм материальных активов, отношение оборотного капитала к полной задолженности и логарифм отношения прибыли до уплаты процентов и налогов к выплаченным процентам.

Модель Спрингейта учитывает: отношение рабочего капитала к активам предприятия, отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к общей сумме активов, отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к общей сумме краткосрочных обязательств, отношение выручки от реализации к общей сумме.

Модель Ж. Лего включает: отношение акционерного капитала к общей сумме активов, отношение прибыли до налогообложения и издержек финансирования к общей сумме активов, отношение оборота за два предыдущих периода к общей сумме активов за эти же периоды.

Достоверность этих моделей колеблется от 60 до 90% . Модели Альтмана и Ж. Лего применимы только к акционерным обществам. Прогноз дается максимум на два года вперед, причем, чем больше горизонт прогноза, тем меньше достоверность результатов.

Все эти модели используются только для расчета вероятности банкротства в ближайшие 1-2 года. В условиях кризиса для руководителя намного важнее выявить и нейтрализовать причины ухудшения финансового состояния предприятия, чем знать какова вероятность банкротства его организации в ближайшее время.

Анализ вышеприведенных моделей показывает, что они не решают задачу определения динамической устойчивости предприятия. В ходе анализа было выделено две группы факторов, являющихся противоположными. Первая группа характеризует хозяйственную деятельность предприятия, т.е. она включает в себя все, что относится к показателям эффективности производства, вторая характеризует финансовое состояние предприятия, оно включает в себя эффективность использования финансовых средств организации.

Результаты анализа известных моделей необходимы для формулирования модели антикризисного управления.

Концепция такой динамической системы представлена на рисунке 2. Модель представляет шестиконечную звезду, состоящей из двух треугольников, наложенных друг на друга — первый направлен вверх, второй вниз.

Рисунок 2. Концептуальная модель оценки финансово-экономической устойчивости предприятия

Хозяйственная составляющая состоит из факторов «Средства производства и предметы труда» и «Трудовые ресурсы», «Деятельность предприятия» является их регулятором. Регулятор необходим для распределения ресурсов, исходя из различных параметров, таких как: степень механизации и автоматизации производства; наличие необходимых материальных и финансовых ресурсов; организационно-технический уровень предприятия; уровень концентрации и специализации производства; техническая и энергетическая вооруженность труда; прогрессивность технологических процессов; уровень маркетинговой деятельности по изучению спроса на продукцию; конкурентоспособность продукции; рынки сбыта; организация торговли и рекламы.

Исходя из полученных результатов, могут быть определены оптимальные значения факторов:

«Средства производства и предметы труда», который можно охарактеризовать с помощью следующих показателей: фондорентабельность, фондоотдача, фондоемкость, среднегодовая стоимость основных средств, амортизация, выработка продукции за один машино-час, коэффициент использования наличного оборудования, материалоемкость, материалоотдача, стоимость использованных предметов труда;

«Трудовые ресурсы», который включает в себя следующие коэффициенты: обеспеченность предприятия трудовыми ресурсами; полнота использования фонда рабочего времени; фонд заработной платы; показатели производительности труда, прибыли на одного работника и на рубль заработной платы и др.

Финансовая составляющая состоит из факторов «Прибыль» и «Затраты», «Финансовое состояние предприятия» является их регулятором. Регулятор необходим для получения максимальной прибыли с оптимальным количеством затрат. Это происходит с помощью регулирования значений различных параметров, таких как: наличие и структуру капитала предприятия по составу его источников и формам размещения; эффективность и интенсивность использования собственных и заемных средств; платежеспособность; финансовую устойчивость.

Определяются оптимальные значения факторов:

«Прибыль», который можно охарактеризовать с помощью всех показателей прибыли и рентабельности;

«Затраты», который включает в себя следующие коэффициенты: объем валовой, товарной и реализованной продукции в стоимостном, натуральном и условно-натуральном измерении; структура продукции, ее качество; ритмичность производства; объем отгрузки и реализации продукции; остатки готовой продукции на складе; общая сумма затрат на реализацию продукции, в том числе по элементам, статьям затрат, видам продукции; затраты на рубль товарной продукции; себестоимость отдельного изделия и т.д.

Отметим, что полярные группы параметров, которые характеризуют устойчивость системы, разделены таким образом, что внутри этих групп также наблюдается полярное взаимодействие. Это приводит к тому, что представленная модель не отрицает, а поглощает свои аналоги. Важно, что при этом сохранен системный подход, так как все эти параметры рассчитываются на основе известных иерархических экономических моделей. Такое представление положено в основу проекта автоматизированной системы, производящей полный анализ баланса параметров организации и выдающей рекомендации для достижения динамической устойчивости в любой момент времени.

По итогам расчета факторов построена модель, отображающая текущую финансовую устойчивость конкретного «предприятия Х». За неимением возможности полно изложить расчеты по разработанной нами модели, эту часть опускаем, а представляем лишь результаты.

Рисунок 3 - Когнитивные модели. Идеальная и реальная модель устойчивости предприятия Х.

По итогам такого моделирования на реальных примерах «предприятия Х» составляются когнитивные карты, пример которых показан на рисунке 3. Результаты говорят о том, что руководство предприятия вкладывает средства в новые материалы или новое оборудование. Это вынуждает его уменьшить количество или обучить работников, поэтому производительность труда падает. Данный процесс требует особого контроля, иначе он может привести к серьезным последствиям.

Концептуальный анализ понятия «антикризисное управление» позволяет выделить базисные понятия антикризисного управления и сформулировать требования к проекту такой системы;

Выделение из известных моделей факторного анализа полярных групп факторов, характеризующих работу экономической системы; построение их взаимодействий внутри этих групп; разработка модели динамической устойчивости экономической системы с использованием принципов гомеостатики.

Когнитивное моделирование системы антикризисного управления позволяет создавать когнитивные карты текущего состояния системы и проводить синтетическую работу по выработке рекомендаций для выхода организации в состояния устойчивости.

Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант 14-07-00196 Моделирование гармоничных целостных систем

Рецензенты:

Гончарова М.В., д.э.н., профессор кафедры «Экономика и финансы предприятий» Волгоградского технического университета, г.Волгоград.

Ульянова О.Ю., д.э.н., профессор кафедры «Экономической теории и экономической политики» Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета, г.Волгоград.

Библиографическая ссылка
Бутенко Д.В., Бутенко Л.Н., Бугрий Р.С., Кошечкин Я.С. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ГОМЕОСТАТИЧЕСКОГО ПОДХОДА // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=13768 (дата обращения: 05.01.2020). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
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
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

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.

	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

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

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

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

Фундаментальные исследования. Нечеткие модели в задачах антикризисного управления Экономико математическая модель антикризисного управления пример