WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 ||

которые уже не спрячешь: выручка, прибыль, себестоимость, кредиторская задолженность, размер ликвидных активов, рыночная капитализация и т.д. И, таким образом, мы вышелушиваем достоверные сведения из отчетности, которая, конечно, содержит искажения. И с этой точки зрения наше исследование опирается отнюдь не на химеры, но на сводные распределения факторов (которые отображаются гистограммами распределения).

2. Гистограммы финансовых показателей и их лингвистический анализ В результате первичного отсева факторов мы оставили в модели из 27 факторов только 16 (при этом парочку факторов из этих 16 мы взяли, что называется, без особой радости, намереваясь создать такую двухуровневую иерархию, чтобы в каждом ее блоке содержалось от 3 до 5 факторов). И не последнюю роль в процессе отбора факторов сыграли полученные гистограммы.

Какими свойствами должна обладать пристойная гистограмма Прежде всего, она не должна быть похожа на «белый шум», потому что, как сказал король Лир в одноименной трагедии, «из ничего и выйдет ничего». Гистограмма должна обладать выраженностью, модальностью. Если мода одна (унимодальность), тогда ясно, что наблюдается группировка значений вокруг характерных уровней, и здесь следует усматривать уже некоторый закон распределения уровней факторов.

Исследователи «вероятностного» склада ума тут же готовы броситься строить плотности соответствующих вероятностных распределений. В классической постановке вопроса эта затея обречена на провал, потому что, как мы уже указывали, гистограмма дышит, и ее параметры претерпевают некоторое движение. То есть, в наличии не одно распределение, а, скорее, случайный процесс. Во-вторых, квазиоднородность – это совсем не то же самое, что классическая статистическая однородность, и с этой точки зрения мы не сможем математически корректно обосновать вводимые вероятностные гипотезы.

Зато существует другой взгляд на установления параметров закона распределения уровней факторов – концепция лингвистической классификации, которая состоит в следующем. Мы выделили 5 «мягких» (не очерчиваемых вполне точно) классов:

очень низкий уровень фактора (ОН) - низкий уровень фактора (Н) – средний уровень фактора (Ср) – высокий уровень фактора (В) – очень высокий уровень фактора (ОВ).

Многолетний опыт применения такой пенташкалы показывает, что такой порядок разбиения (на 5 классов, а не на 2 или 3) является наиболее оптимальным.

Чтобы провести заявленную нечеткую классификацию, необходимо ввести классификатор, основанный на нечетких числах вида трапеций (пример на рис. 1 – стандартная симметричная пенташкала, определенная на единичном интервале).

Верхние основания трапеций характеризуют абсолютную уверенность эксперта в классификации, а наклонные ребра этих трапеций выражают снижение степени ©Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 г.г.

уверенности эксперта в классификации вплоть до нуля. Научно обоснован ряд приемов перехода от гистограмм к классификатору такого вида. Мы не станем здесь раскрывать математическую подоплеку этого дела (она достаточно подробно раскрыта в работах А.Недосекина и его соавторов). Мы лишь ограничимся изложением полученных результатов.

Рис. 1. Нечеткий классификатор - стандартная пенташкала на 01-носителе Итак, на сводном рис. 2 приведено 16 гистограмм (по числу включенных в модель факторов). Везде по оси Y в гистограммах – число предприятий, значение параметра для которой попало в данную ячейку гистограммы.

L3 - Коэффициент покрытия запасов, % <0 0 0 0 0 0 0 0 ©Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 г.г.

F1 - Коэффициент финансовой P1 - Текущий коэффициент зависимости ликвидности 400 50 F3 - Обеспеченность запасов собственными F2 - Коэффициент автономии оборотными средствами собственных средств F4 - Индекс постоянного актива R3 - Рентабельность собственного R2 - Рентабельность активов (ROA), % кв.

капитала (ROE), % кв.

200 <-0.75 - 1.75 - 2.75 - -0.25 - -3.25 - --2.25 - --1.25 - -0.25 - 0.1.25 - 1.2.25 - 2.3.25 - 3.-3.75 - -3.-2.75 - -2.-1.75 - -1.-0.75 - -0.<0.1 - 1.2 - 2.3 - 3.0.2 - 0.0.4 - 0.0.6 - 0.0.8 - 0.1.2 - 1.1.4 - 1.1.6 - 1.1.8 - 1.2.2 - 2.2.4 - 2.2.6 - 2.2.8 - 2..

.

.

.

.

.

..

.

.

.

.

.

..

.

..

0.

1.

<- 0.

1.

2.

2.

- - - - -.

.

1 3 1 7 5 7 1.

2.

.

..

....

.0.

0.

1.

2.

1.

1.

1.

1.

2.

2.

2.

2.

3.

3.

3.

3.

.

.

....

.

0.

0.

0.

<- - - 1 9.

....

0.

0.

0.

0.

------ - <.......---.

.

.

.

.

1.

6.

- -< -- -----3 --©Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 г.г.

R4 - Рентабельность продаж, % кв. R5 - Рентабельность оборотных активов, % кв.

A2 - Оборачиваемость активов, раз в A4 - Оборачиваемость кредиторской кв. задолженности, раз в кв.

400 A5 - Оборачиваемость дебиторской A6 - Оборачиваемость запасов, раз в задолженности, раз в кв. кв.

350 200 Рис. 2. Гистограммы по 16 факторам модели Все представленное на рис. 2 очень сильно напоминает портретную галерею героев войны 1812 года в Эрмитаже. Сходство здесь в том, что в обоих случаях представлены портреты (людей или показателей), и каждый вправе делать свои выводы из увиденного. Мы сделали свои выводы, проведя лингвистическую классификацию гистограмм рис. 2. При этом важно отметить следующее:

• Факторы F1 и F4 инверсными по отношению ко всем остальным факторам модели. Это означает, что с ростом количественных уровней этих параметров ---- - <-9 --<-6 0 8.

.

.....

.

.

.

.

.

.

.

0.

0.

0.

0.

0.

0.

.

0.

- 0.

2.1.

2.

3.

< - - < 6 2..2 4.04 12 36 44 0.

2.......

.

..

..

.

..0.

0.

0.

0.

1.

3.

5.

..

.

.

.

.

1.

2.

3.

5.

6.

7.

8.

9.

.

...

.

...

.0.

.

2.

< 3.

8 <1 2 3 4 5 7 8 9..2 4 2 4.

.

....

..0.

3.

©Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 г.г.

финансовое положение предприятия ухудшается. В случае F1 усугубляется финансовая зависимость компании, а в случае F4 растет доля низкооборотных активов. И то и другое – плохо. Поэтому способ включения факторов F1 и F4 в модель отличается от способа включения в эту модель всех остальных факторов.

• На рис. 1 прямо над трапециями надписаны шифры значимых точек классификатора. Абсциссы этих точек (всего их 8) однозначно характеризуют пятипозиционный классификатор, наряду с так называемыми узловыми точками (абсциссы середин верхних оснований трапеций). В таблице приведены как раз эти абсциссы значимых точек.

Таблица 2. Классификаторы по 16 факторам модели 3. Построение дерева факторов Выделенные 16 факторов могут быть сгруппированы так, как это сделано в табл. 1.

Однако, в свете того, что часть факторов была забракована, целесообразно перейти от пяти групп факторов к следующим четырем:

©Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 г.г.

• L+P – ликвидность и платежеспособность.

• F – финансовая устойчивость.

• R – рентабельность.

• A – деловая активность.

Чтобы сформировать дерево факторов до конца, необходимо, по теории, установить системы предпочтений: одних групп факторов другим на первом уровне иерархии и одних факторов другим в пределах каждой группы. Второе дело представляется нам более легким. Поскольку все факторы характеризуют различные стороны жизни предприятия, то они являются равноценными для анализа, и тогда все они связаны в пределах своих групп отношениями безразличия. Что же до предпочтений на уровне групп, то здесь все иначе, и вот почему.

Всем известно, что финансовые факторы – это запаздывающая отчетность. Они просто документируют постфактум результаты всех процессов, которые уже состоялись на стратегическом уровне корпорации (выход на новые рынки, ухудшение качества бизнес-процессов, потеря ключевых клиентов, разработка и внедрение инноваций и т.д.). Поэтому финансовый анализ, вне связи с бизнес-аспектами предприятия (инновации, процессы и оргструктура, клиенты) неизбежно приобретает черты тактического финансового анализа. В этих сжатых информационных рамках в первую очередь следует брать в расчет финансы как таковые: ликвидность, платежеспособность, устойчивость. При этом значимость проведенного анализа будет краткосрочной. Те же аспекты, что, собственно, и обеспечивают финансовую состоятельность (рентабельность, деловая активность) запаздывают относительно текущей ситуации на предприятии (документируют следствия, а не причины). Если бы использовать в анализе не фактические, а прогнозные значения факторов рентабельности и деловой активности, ситуация была бы иной (равновесной). В нашей специфике мы вынуждены признать вторичность факторов рентабельности и активности по отношению к факторам ликвидности, платежеспособности и устойчивости. Формула для этого случая (первая и последняя в этой работе) выглядит так: (L+P) F R A, где - отношение предпочтения, - отношение безразличия.

В результате мы имеем иерархию, представленную на рис. 3. Системы предпочтений в ней нужны нам для того, чтобы определить весовые коэффициенты в соответствующих матрицах. Обычно мы применяем систему весов Фишберна (как более обоснованную научно). Примерно с тем же успехом мы можем использовать в оценке систему весов Саати.

©Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 г.г.

Финансовая состоятельность предприятия L + P F R A RL1 F1 A L3 F2 R2 A APF3 R F4 R4 A RРис. 3. Двухуровневая иерархия факторов для комплексной оценки финансового положения предприятия 4. Агрегирование данных и построение комплексного показателя финансовой состоятельности Все, что следует дальше, является чистой арифметикой. Попробуем пересказать эту арифметику на понятном широкому читателю языке.

Агрегирование данных с уровня на уровень производится по так называемому матричному принципу, где строки матрицы – это факторы или группы факторов, столбцы – пять качественных уровней (ОН – Н – Ср – В – ОВ), а на пересечении строк и столбцов находятся уровни принадлежности количественных уровней факторов тем или иным качественным классам. В этом случае агрегирование данных представляет собой ни что иное, как двумерную свертку матричных данных с двумя системами весов: по строкам – с весами Фишберна, по столбцам – с весами узловых точек стандартного симметричного 01-классификатора (рис. 1, узловые точки этого классификатора имеют абсциссы 0.075, 0.3, 0.5, 0.7, 0.925). Полученный результат свертки по построению находится в пределах от 0 до 1. Этот результат может быть распознан на основе того же самого симметричного 01-классификатора, и в результате мы имеем суждение о том, к какому мягкому классу относится этот результат, и с какой принадлежностью.

В принципе, если эта матричная работа выполнена над отдельными факторами, то повторять ее на уровне групп факторов не надо: достаточно свернуть полученные комплексные оценки групп с весами Фишберна для первого уровня иерархии, чтобы получить результирующую комплексную оценку по предприятию в целом.

©Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 г.г.

Целесообразно видимо, проиллюстрировать сказанное на простом примере. Возьмем ОАО «Норильский никель» (тикер GMKN) за 3 кв. 2003 года и посмотрим, как он себя чувствовал в этот период. Количественные данные по факторам сведены в таблицу 3.

Таблица 3. Данные по GMKN за 3 кв. 2003 г.

Фактор Значение L1 0.L3 153.P1 2.F1 1.F2 0.F3 0.F4 0.R1 37.R2 3.R3 5.R4 46.R5 9.A2 0.A4 1.A5 1.A6 0.Лингвистическая классификация по табл. 2 приводит нас к набору из четырех матриц (по матрице на каждую группу факторов, рис. 4а – 4г):

©Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 г.г.

Рис. 4 (а – г). Расчетные матрицы для каждой группы факторов В результате мы имеем следующие количественные и качественные уровни по группам факторов и по предприятию в целом (табл. 4).

Таблица 4. Результаты вычислений Группа факторов Значение Качественная интерпретация комплексного показателя показателя L+P 0.552 Чуть выше среднего F 0.52 Средний R 0.80 Высокий – Очень Высокий A 0.44 Чуть ниже среднего Предприятие в 0.562 Чуть выше среднего целом Видно, что предприятие, при великолепном уровне рентабельности, имеет некоторые проблемы с оборачиваемостью, которые впоследствии могут обострить финансовое состояние предприятия. Однако в целом компания чувствует себя неплохо, и матрицы рис. 4 наглядно это демонстрируют. Во всяком случае, оно самофинансируется и не испытывает проблем с текущей платежеспособностью, и до банкротства ему далеко.

Но кредитная составляющая баланса является пограничной, поэтому все дальнейшее развитие предприятия следует вести не на заемный, а на собственный капитал (выпуск акций).

Для справки: в этот же период отношение «цена-доход» по акциям GMKN составляло 9.9. Нам представляется, что это рациональный уровень для приобретения и удержания акций GMKN, т.к. он отвечает рациональному уровню отношения «цена©Недосекин А.О., Бессонов Д.Н., Лукашев А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 – 2003 г.г.

доход» для экономики РФ в целом. Поэтому, вкупе с неплохим финансовым состоянием предприятия, обоснованная торговая рекомендация по акциям GMKN колеблется от «Держать» до «Умеренно покупать» (по состоянию на 4 кв. 2003 г.).

5. Заключение Мы стартовали целую программу исследований в направлении сводного финансового анализа российских предприятий. Мы фактически готовы перейти на отраслевой уровень. Однако, в связи с коммерческой значимостью новых результатов, в открытой печати получаемые отраслевые результаты публиковаться пока не будут, а будут продаваться за соответствующую плату заинтересованным организациям.

Pages:     | 1 ||



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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.