WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

Нейронные сети широко используют для прогноза финансового кризиса такие известные фирмы, как General Electric, American Airlines, Coca Cola, Philip Morris, Procter&Gamble, Merril Lynch и многие другие В то же время логика принятия решений нейросетью совершенно скрыта от эксперта. Поэтому для повышения надежности результатов диагностики неплатежеспособности нейронные сети и полученные модели применялись совместно.

Надежность прогноза при совместном применении моделей приведена в табл. 7. Нейросети для принятия решения в процессе управления платежеспособностью были построены с использованием пакета MatLab. Для нашей модели выбрали тип сети персептрон с одним нейроном, функцией активации Hardlim и правилом настройки Learnp. В качестве обучающей и контрольной выборки были выбраны те же предприятия, что и для построения линейных моделей. В качестве тестирующей выборки использованы данные для тех же предприятий, что и для тестирования полученных линейных моделей, на год вперед.

Таблица 7-Надежность прогноза линейной и гибридной модели Отрасль Надежность Надежность прогноза прогноза линейной гибридной модели, модели, % % Сельское хозяйство 72 Торговля 67 Пищевая промышленность 62 Строительство 67 ТЭК 65 Сфера услуг 70 5. Разработан подход к принятию решений при антикризисном управлении предприятием, основанный на ранжировании факторов, используемых в разработанных моделях диагностики неплатежеспособности предприятия, по эластичности результирующего показателя моделей.

Для предприятия, которое идентифицируется хотя бы одной из моделей как банкрот, ранжируются факторы, изменение которых может оказать влияние на его финансовое состояние (в порядке уменьшения влияния). Для этого вычисляются коэффициенты эластичности Z p i Ei =.

p Z i показателя Z по всем факторам pi, затем эти коэффициенты упорядочиваются по убыванию их модулей.

Тем самым, определяется приоритет мер, которые следует предпринять для оздоровления предприятия.

Предложенный подход к принятию управленческих решений основанный на ранжировании факторов, используемых в моделях, по эластичности результирующего показателя полученной модели, дает возможность руководству предприятия принимать соответствующие управленческие решения для своевременной корректировки стратегии предприятия, нацеленной на устойчивое положение предприятия на рынке.

Аналитик Действия База данных (выборка платежеспособных и неплатежеспособных предприятий отрасли) Подход к принятию управленческих решений, направленный на выведение предприятия из кризиса Подсистема обработки данных (Формирование системы показателей) Идентификация неплатежеспособности Подсистема аналитических расчетов (Выделение наименьшего семейства показателей отрасли) Предприятие платежеспособно Архив данных Построение модели Подсистема отображения Тестируемая выборка диагностики информации (построенная неплатежеспособности модель) Рисунок 4 -Схема аналитической поддержки процесса принятия решения при антикризисном управлении Пример.

Для примера рассматривается предприятие пищевой промышленности, которое по полученной модели выявлено как потенциально неплатежеспособное.

Модель диагностики неплатежеспособности предприятия имеет вид Z=0,003x1+0,02x2+0,45x3+x4-0,12x6+0,01x7+0,005x9+0,35x12+x13+0,015x16+0,21xp6 p13 p3 p8 + p9 p11 p1 p1 - px1 = ; x2 = ; x3 = ; x4= ; x6 = ; x7 = ; x9= ; (3) p9 p1 p1 p1 p1 p2 pp10+ pp10 p5 px12= ; x13= ; x16 = ; x18 = p9 p9 p7 pЗначения факторов для рассматриваемого предприятия приведены в табл. 8.

Таблица 8-Значения факторов (3) i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 p 34577 56766 25616 11215 26411 5214 7653 61980 88322 Значения эластичностей в порядке убывания абсолютных величин:

E7=-0,07, E5 =-0,01, E4=0,001, E8 = 0,001, E11 =0,001,E1 =0,0005, E4 = 0,0001, E= 0,00006, E2=0,00005, E6=0,00002, E3=-0,000005.

Тем самым, рекомендуемые меры по оздоровления предприятия в порядке убывания значимости таковы:

1. Уменьшение запасов 2. Уменьшение краткосрочные обязательств 3. Увеличение денежных средств 4. Увеличение объема реализации 5. Увеличение основных средств 6. Увеличение собственного капитала 7. Увеличение валюты баланса 8. Увеличение прибыли 9. Увеличение оборотных активов 10. Уменьшение краткосрочных вложений При уменьшении запасов увеличивается объем реализации. Это ведет к увеличению объема реализации, прибыли, увеличению денежных средств.

Увеличение денежных средств приводит к увеличению оборотных активов, валюты баланса. Денежные средства идут на погашение задолженности перед поставщиками и подрядчиками, перед персоналом организации. Таким образом уменьшаются краткосрочные обязательства.

В работе получены следующие основные выводы и результаты:

1. Установлено, что применение существующих методов диагностики к предприятиям РБ не дает удовлетворительного прогноза неплатежеспособности. Обоснована необходимость учета отраслевой специфики при диагностике неплатежеспособности предприятий. Построенные в работе линейные модели диагностики неплатежеспособности предприятия по отраслям показали надежность 60- 70%, по существующим моделям - 35-40%.

2. На основе факторов, содержащихся в публичной отчетности предприятия (бухгалтерский баланс и отчет о прибылях и убытках) сформированы показатели неплатежеспособности для создания модели диагностики финансового состоянии предприятия. Разработана методика выделения наименьшего числа существенных относительных показателей неплатежеспособности, отличающаяся тем, что при ее построении используются основы корреляционного анализа и алгоритм построения минимального покрытия графа выделенных показателей. Число показателей, характеризующих неплатежеспособность, уменьшается для исключения дублирования информации, и тем самым, снижения трудоемкости принятия решений при антикризисном управлении предприятием. Относительные показатели позволяют обеспечить корректность принимаемых решений при антикризисном управлении разных по масштабу предприятий.

3. Разработана методика построения линейных моделей диагностики потенциальной неплатежеспособности предприятия, основанная на теории распознавания образов и линейной оптимизации. Построены модели диагностики потенциальной неплатежеспособности предприятий ряда отраслей РБ (сельское хозяйство, торговля, пищевая промышленность, строительство, топливно-энергетический комплекс, сфера услуг), проведена оценка эффективности полученных моделей. Точность прогноза некредитоспособности по построенным моделям составила для различных отраслей от 62 до 72%.

4. Установлена целесообразность совместного применения нейрокомпьютерных сетей и разработанных моделей диагностики неплатежеспособности предприятия при принятии решения при антикризисном управлении. (платежеспособность подтверждается для 92-95% предприятий).

5. Разработан подход, основанный на ранжировании факторов, используемых в моделях, по эластичности результирующего показателя полученной модели, к принятию управленческих решений, направленный на выведение предприятия из кризиса.

Публикации по теме диссертации Публикации в изданиях, рекомендуемых ВАК 1. Линейные модели оценки платежеспособности предприятия / Г. З.

Рахимкулова // Обозрение прикладной и промышленной математики.2004 г.

Том 11, № 4. с.908-909.

2. Аналитическая модель оценки платежеспособности предприятия / Г. З.

Рахимкулова // Обозрение прикладной и промышленной математики.2004 г.

Том 10, № 2. с.510-511.

3. Аналитические модели оценки неплатежеспособности предприятия / Г. З.

Рахимкулова, Е. М. Бронштейн//Аудит и финансовый анализ. Вып. 2.Москва,2004г.-с.237-239(рус.яз),204-205(англ.яз).

4. Аналитические модели оценки неплатежеспособности предприятия / Г. З.

Рахимкулова, Е. М. Бронштейн //Аудит и финансовый анализ. Вып. 3.Москва, 2007г.-с.196-198(рус.яз),111-112(англ.яз).

Прочие публикации 5.Линейные модели оценки неплатежеспособности предприятия./Рахимкулова Г.З.//1-ый Международный форум «Актуальные проблемы современной науки».Ч.-31.Экономика.-Самара, 2005г.–с.87-89.

6. Аналитические модели оценки неплатежеспособности предприятия/ Г.З.

Рахимкулова// Интеллектуальные системы обработки информации и управления. – Уфа-Ассы. 2005.-с.12-16.

7.Линейные модели оценки неплатежеспособности предприятия/Г.З.

Рахимкулова// Башкирско-Саксонский форум «Информационные технологии и математические методы исследований в экономике».-Уфа. 2006.-с.99-105.

8.Линейные модели оценки платежеспособности предприятия./Рахимкулова Г.

З.//Интеллектуальные системы обработки информации и управления. Том 1. – Уфа.2006.- с. 140-145.

9.Линейная модель оценки неплатежеспособности предприятия./ Рахимкулова Г. З.//Пятая всероссийская конференция ФАМ, – Красноярск. 2006г.-c.14-19.

10.Линейные модели оценки платежеспособности / Е. М. Бронштейн, Г.З.

Рахимкулова//18-ая международная конференции по системным исследованиям, информатике и кибернетике: материалы конференции Загреб, 2006.- c. 22-26.

11.Линейные модели оценки платежеспособности / Г.З. Рахимкулова// Интеллектуальные системы обработки информации и управления: Сборник статей Региональной зимней школы-семинара аспирантов и молодых ученых.

т.2. -Уфа, 2006.-с.35-РАХИМКУЛОВА Гульназ Зарифовна ПРИНЯТИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ АНТИКРИЗИСНОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ (НА ОСНОВЕ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛИ ДИАГНОСТИКИ ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ НЕПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ) Специальность 05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук Подписано в печать Формат 60х84 1/16.

Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman.

Усл. печ. л. 1,25. Усл.кр.-отт. 1,25. Уч.-изд. л. 1,Тираж 100 экз. Заказ № ГО ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии УГАТУ 45000, Уфа – центр, ул. К. Маркса,

Pages:     | 1 | 2 ||






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»