|
субъективные предположения о форме свертки частных показателей инвестиционной привлекательности в итоговый рейтинг. 3. Предлагаемый подход к оценке инвестиционной привлекательности предприятия имеет общеметодологическое значение, поскольку основан на статистических свойствах реально существующих выборок. Применение же технологии «шагового отбора» переменных дискриминантной функции позволяет отобрать наиболее информативные показатели инвестиционной привлекательности, причем адекватность получаемой при этом дискриминантной функции устанавливается строгими статистическими методами. 4. Дискриминантный анализ позволяет выполнить также оценки вероятностей отнесения предприятий в ту или иную группу, что важно для определения устойчивости и перспектив развития предприятия. 5. Использование дискриминантной функции в качестве результирующего показателя позволяет осуществлять управление инвестиционной привлекательностью предприятий, поскольку появляется возможность просчета различных вариантов развития предприятия. Итоги дискриминантного анализа для некоторых неклассифицированных ранее предприятий (значения дискриминантной функции, наивероятнейшая предсказанная группа, вероятность отнесения предприятия к предсказанной группе, квадрат расстояния Махалонобиса до центра предсказанной и альтернативной групп) приведены в таблице 3.7. Статистические характеристики, приведенные в графах 5-7, используются для оценки надежности отнесения предприятия к той или иной группе. Поясним на нескольких примерах данные, приведенные в таблице 3.7. Рассмотрим машиностроительный завод «ЗИО-Подольск» (Московская область) со значением дискриминантной функции ДФ=0,598. Для этого предприятия предсказана группа 1 инвестиционно более привлекательных предприятий. На это указывает и апостериорная вероятность принадлежности этого завода к группе 1 Р(1), которая больше апостериорной вероятности его 125 |
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 136 137 при этом дискриминантнои ф ункции устанавливается строгим и статистическим и методами. 4. Дискриминантны й анализ позволяет выполнить также оценки вероятностей отнесения предприятий в ту или иную группу, что имеет важное значение для определения устойчивости и перспектив развития предприятия. 5. Использование дискриминантной ф ункции в качестве результирующего показателя позволяет осуществлять управление инвестиционной привлекательностью предприятий, поскольку появляется возможность просчета различных вариантов развития предприятия, оценки опасности неплатежеспособности и банкротства и т.п. После этих необходимых замечаний перейдем к оценке инвестиционной привлекательности предприятий маш иностроения по предлагаемой методике. Вначале выполним ранжирование маш иностроительных предприятий по величине дискримииантаой ф ункции по группам 1 и 2 (рисунок 3.9). §.Xи 3 , 0 2 , 0 1.0 а 0 , 0 0 , 0 о: -1 ,0 XX>>•@4 2 , 0 3 , О Й -4,0 аX(J а 5 , 0 и л •, л у . л П р е д п р и я т и е П р е д п р и я т и е Рисунок 3.9 Ранжирование машиностроительных предприятий по величине дис1фиминантной функции для обучающей подвыборки: а —более успешные; 6 менее успешные предприятия. Пунктирными линиями отмечены значения ненормированной канонической дискриминантной функции в центроидах групп (1,921 и -2,022 для групп 1 и 2 , соответственно) Поясним на примерах данные, приведенные в таблице 3.15. Рассмотрим наблюдение, соответствующее предприятию «Электроагрегат» (Курская область) со значением дискриминантной ф ункции ДФ =0,721. Х отя это значение находится достаточно далеко от центроида для группы 1 : ДФср1=1,921 (см. таблицу 3.13). Для этого наблюдения предсказана группа 1 «более успеш ных» предприятий. На это указывает и апостериорная вероятность принадлежности данного предприятия к ф уппе 1 , которая больше апостериорной вероятности его принадлежности к группе 2: 0,954 против 0,046 (и х сумма равна единице). Вероятность 0,954, указанная в таблице 3.15, является условной вероятностью получить наблюденное значение при условии принадлежности к наиболее похожей группе, в данном случае первой). Д ругой статистикой, отражающей эту же принадлежность, является квадрат расстояния М ахалонобиса D^' до соответствующ его центроида; данное наблюдение характеризуется значением Z )\l)= l,4 4 2 до центроида группы 1, в то время как квадрат расстояния М ахалонобиса до центроида группы 2 составляет 0 \2 )= 7 ,5 2 4 . Д ругой пример. Владимирский электромоторный завод апостериорно отнесен к группе 1 «более успеш ных» предприятий. Согласно таблице 9 , этому предприятию отвечает значение дискриминантной ф ункции 0 , 0 6 1 , что ближе к центроиду группы 1 ( Д Ф с р 2 = 1 , 9 2 1 ) , чем к центроиду группы 2 . Соотвегственно, апостериорная вероятность принадлелпюсти данного предприятия к группе 1 больше апостериорной вероятности его принадлежности к группе 1 ; 0 , 6 0 9 против 0 , 3 9 1 (их сумма также равна единице). Н о надежность этого отнесения не высока: квадрат расстояния М ахалонобиса до центроида группы 1 £ ) ^ ( 1 ) = 3 , 4 5 9 сравним с квадратом расстояния М ахалонобиса до центроида группы 2 составляет i ^ ( 2 ) = 4 , 2 5 8 . Поэтому руководству Владимирский электромоторный завод следует выполнить анализ ситуации с целью корректировки политики развития предприятия. 140 |