Применение теории нечетких множеств к финансовому анализу предприятий (стр. 2 из 2)
В1 - нечеткое подмножество "очень низкий уровень показателя Хi",
В2 - нечеткое подмножество "низкий уровень показателя Хi",
В3 - нечеткое подмножество "средний уровень показателя Хi",
В4 - нечеткое подмножество "высокий уровень показателя Хi",
В5 - нечеткое подмножество "очень высокий уровень показателя Хi".
Задача описания подмножеств {В} - это задача формирования соответствующих функций принадлежности l 1-5(хi).
3. Построение функций принадлежности {m } нечетких подмножеств {А}. Анализируя опыт различных квалификаций лингвистической переменной "Состояние", мы задаемся набором функций принадлежности {m }. Эти функции мы сформировали таким образом, что искомый комплексный показатель финансового состояния предприятия V&M по построению принимает значения от нуля до единицы.
4.Оценка значимостей показателей для комплексной оценки. Каждому i-му показателю в отношении каждого к-го уровня состояния предприятия можно сопоставить оценку pik значимости данного показателя для распознавания данного уровня состояния предприятия. Например, ряд банков, анализируя кредитоспособность заемщика, присваивает большую значимость показателям финансовой устойчивости и ликвидности, и меньшую - показателям прибыльности и оборачиваемости. В то же время, этот критерий не может считаться приемлемым в отношении приватизированных предприятий, ранее находящихся в госсобственности. Обыкновением для таких предприятий является то, что значительный вес основных средств в структуре активов (здания, сооружения и т.д.) соседствует с низкой рентабельностью или даже убыточностью. То есть построение системы весов pik должно проводиться по каждому предприятию строго индивидуально.
Систему оценок значимостей {p} целесообразно пронормировать следующим образом:
k = 1,…,5. (3)Если система предпочтений одних показателей другим отсутствует, то показатели являются равнозначными, и pik = 1/N.
5. Построение показателя V&M. Комплексный показатель V&M строится как двумерная свертка по совокупности показателей Хi с весами рi и по совокупности их качественных состояний с весами {l }.
6. Распознавание текущего состояния предприятия. Правило для распознавания состояния предприятия имеет вид таблицы 1. Одновременно, в соответствии с результатом распознавания по таблице 1, оценивается степень риска банкротства предприятия.
Таблица 1. Правило распознавания финансового состояния предприятия
| Наимено-вание показателя | Интервал значений | Классификация уровня параметра | Степень оценочной уверенности (функция принадлежности) |
| V&M | 0 < V&M < 0.15 | "предельное неблагополучие" | 1 |
| 0 .15 < V&M < 0.25 | "предельное неблагополучие" | m 1 = 10 (0.25 - V&M) | |
| "неблагополучие" | 1- m 1 = m 2 | ||
| 0.25 < V&M< 0.35 | "неблагополучие" | 1 | |
| 0.35 < V&M < 0.45 | "неблагополучие" | m 2 = 10 (0.45 - V&M) | |
| "среднего качества" | 1- m 2 = m 3 | ||
| 0.45 < V&M < 0.55 | "среднего качества" | 1 | |
| 0.55< V&M < 0.65 | "среднего качества" | m 3 = 10 (0.65 - V&M) | |
| "относительное благополучие" | 1- m 3 = m 4 | ||
| 0.65 < V&M < 0.75 | "относительное благополучие" | 1 | |
| 0.75 < V&M < 0.85 | "относительное благополучие" | m 4 = 10 (0.85 - V&M) | |
| "предельное благополучие" | 1- m 4 = m 5 | ||
| 0.85 < V&M < 1.0 | "предельное благополучие" | 1 |
Заключение
Предложенная методика комплексной оценки финансового состояния предеприятия, в действительности, воспроизводит мыслительные человеческие процессы, основанные на субъективных суждениях. Мы добиваемся, чтобы предложенная модель была адекватна не только реалиям объекта исследования, но и специфическим особенностям познающего субъекта, а также формально очерченным границам наличной информационной неопределенности. То, что мы знаем об объекте исследования, и то, как мы это знаем, - все это находит отражение в логико-математических формализмах, на которых основан метод. Мы не пытаемся строить сомнительные свертки на финансовых показателях, тем самым как бы складывая килограммы с километрами, а осуществляем свертку сопоставимых компонент принадлежности показателей к тем или иным нечетким классам и этим обеспечиваем корректность модели.
Распознавание и классификация состояний предприятий - задача, которая вне идеологии нечетких множеств вообще не может быть решена удовлетворительно, потому что прежде чем говорить "плохое" или "хорошее", необходимо принять соглашение, как различать эти субъективные высказывания.
Заявленный здесь подход - не окончательный, и он может быть улучшен для задач, где финансовые показатели образуют иерархию, где усложняются условия классификации состояний предприятия, там, где появляется динамика критериев распознавания и т.д. Метод, названный нами V&M-метод© комплексного финансового анализа , и предложенный здесь комплексный показатель финансового состояния предприятия, названный нами V&M-показатель©, являются интеллектуальной собственностью консультационной группы "Воронов и Максимов" (г. Санкт - Петербург). Упомянутый показатель встроен в разработанную фирмой программную модель "МАСТЕР ФИНАНСОВ. Анализ и планирование" и сейчас проходит аппробацию по широкому перечню обследуемых предприятий.