|
где Х \ чистая прибыль, млн. руб., Хз —рентабельность основной деятельности, %, Хв коэффициент текущей ликвидности. Таблица 3.6 Результаты классификации машиностроительных предприятий 124 С татистика Группа предприятий по ин вестиц ионн ой привлекательности П редсказанная при надлеж ность к группе И того 2 Ч астота Группа 1 более привлекательны е 19 0 19 Группа 2 м енее привлекательны е 0 20 20 Н еегруппированньте наблю дения 6 7 13 % Группа 1 более привлекательны е 100,0 0,0 100,0 Группа 2 м енее привлекательны е 0,0 100,0 100,0 Н есгруппированны е наблю дения 46,2 53,8 100,0 Значения линейной дискриминантной функции Фишера вычисляются процедурой дискриминантного анализа пакета SPSS Base в автоматическом режиме и сохраняются в редакторе данных, что позволяет выполнить любые графические построения и аналитические расчеты. Отметим следующие основные преимущества дискриминантной функции перед итоговым рейтингом. 1. Значения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий в методике Рейтингового агентства АК&М определяются одновременно по всему массиву данных, что исключает (или существенно затрудняет) возможность оценки инвестиционной привлекательности предприятия, не включенного ранее в перечень. Этот недостаток преодолен при расчетах дискриминантной функции. 2. Согласно методике Рейтингового агентства АК&М, алгоритм расчета значений итогового рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий предполагает введение в расчетные формулы значений весовых коэффициентов, назначаемых в большей или меньшей степени субъективно. Коэффициенты линейной дискриминантной функции Фишера (3.4) определены без априорных предположений, кроме их отнесения к двум группам. Такая классификация носит значительно меньший субъективный характер, чем |
3.2 Методика оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленного предприятия на основе многофакторных эконометрических моделей Заключительный раздел главы содержит результаты разработки методики оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности промыш ленных предприятий, на примере интенсивно развивающихся предприятий машиностроения рейтинга-2001. Необходимость разработки такой методики обусловлена тем, что значения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий в методике Рейтингового агентства А К & М определяются одновременно по всему массиву данных, что исключает, или, во всяком случае, сущ ественно затрудняет возможность оценки инвестиционной привлекательности предприятия, не вклю ченного ранее в перечень. В математическом плане методика основана на построении дискриминантной ф ункции показателей инвестиционной привлекательности интенсивно развивающихся предприятий маш иностроения, позволяющей разделить более благополучные предприятия (группа 1 ) от менее благополучных (группа 2). П ри этом, если расчет значений итогового рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий по методике Рейтингового агентства А К & М предполагает введение в расчетные формулы значений весовых ко эффициентов, назначаемых в большей или меньшей степени субъективно, то в случае дискриминантного анализа коэффициенты линейной дискриминантной ф ункции, как и лю бой регрессионной модели, определяются методом наименьших квадратов по выборке предприятий, характеризующ ейся определенным набором показателей инвестиционной привлекательности, без каких-либо априорных предположений, кроме предварительного их отнесения к двум группам более и менее благополучных предприятий. Очевидно, что такая классификация носит значительно меньш ий субъективный характер, чем субъективные предположения о форме свертки частны х показателей инвестиционной привлекательности в итоговы й рейтинг. 125 четного периода» отражает этот факт. Тем не менее, можно проводить расчеты по этой формуле, подставляя соответствующие значения вош едш их в нее показателей инвестиционной привлекательности. Значения линейной дискриминантной ф ункции Ф иш ера вычисляются процедурой дискриминантного анализа пакета SPSS Base в автоматическом режиме и сохраняются в редакторе данных, что позволяет выполнить любые графические построения и аналитические расчеты. В частности, представляет аналитический интерес корреляция значений дискриминантной ф ункции с итоговым рейтингом, рассчитанным по методике Рейтингового агентства А К & М рисунок 3.8. К а к видно из граф иков рисунка 3.8, между этими двумя результирующ ими показателями инвестиционной привлекательности предприятий машиностроения имеется тесная корреляционная связь, которая ближе к нелинейной: коэффициент детерминации для квадратичной регрессии R =0,8763 заметно больше соответствующей статистической характериА стики для линейной регрессии R =0,8701. 135 X I 8И т о г о в ы й р е й т и н г И т о г о в ы й р е й т и н г Рисунок 3.8 Корреляционная связь значений дискриминантной функции с итоговым рейтингом: а —линейная; б нелинейная (квадратичная регрессия) f Отметим следующие основные преимущества дискриминантной ф ункции перед итоговым рейтингом. 1. Значения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий в методике Рейтингового агентства А К & М определяются одновременно по всему массиву данных, что исключает (или сущ ественно затрудняет) возможность оценки инвестиционной привлекательности предприятия, не вклю ченного ранее в перечень. Э тот недостаток полностью преодолен при расчетах дискриминантной ф ункции. 2. Согласно методике Рейтингового агентства А К & М , алгоритм расчета значений итогового рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий предполагает введение в расчетные формулы значений весовых коэффициентов, назначаемых в большей или меньшей степени субъективно. К о эффициенты линейной дискриминантной ф ункции Фиш ера (3.2), как и любой регрессионной модели, определены методом наименьш их квадратов по имеющейся выборке предприятий, характеризующ ейся определенным набором показателей инвестиционной привлекательности, без каких-либо априорных предположений, кроме предварительного и х отнесения к двум, точнее, к трем группам. Очевидно, что такая классификация носит значительно меньший субъективный характер, чем субъективные предположения о форме свертки частных показателей инвестиционной привлекательности в итоговы й рейтинг. 3. Предлагаемый подход к оценке инвестиционной привлекательности предприятия имеет общеметодологическое значение, поскольку он основан на статистических свойствах реально сущ ествую щ их выборок. Применение же технологии «ш агового отбора» переменных дискриминантной ф ункции позволяет не ограничивать кр уг исходны х показателей, ка к это проявляет себя в эволюции методик Рейтингового агентства А К & М . Использование метода «ш агового отбора» позволяет отобрать наиболее информативные показатели инвестиционной привлекательности, причем адекватность получаемой 136 |