Проверяемый текст
Антонова, Ольга Витальевна; Управление кризисным состоянием предприятия на базе экономических оценок (Диссертация 2003)
[стр. 94]

94 печивает высокой точности.
Это объясняется тем, что
вышеописанная модель не учитывает влияния на финансовое положение предприятия других важных показателей, характеризующих, например, эффективность использования ресурсов, отдачу активов, деловую и рыночную активность предприятия.
Дискриминантная граница между банкротами и небанкротами в общем случае имеет более сложный вид, представляет собой размытую область, а не прямую.
Ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалами D Z=+(-)0,65.
Чем больше факторов будет учтено в модели, тем,
точнее рассчитанный с ее помощью прогноз.
[41] В западной практике для предсказания банкротства широко используются многофакторные модели Э.
Альтмана.

Метод нечетких множеств Й Специалистам консультационной группы «Воронов и Максимов», разработан комплексный показатель финансового анализа на основании результатов теории нечетких множеств.
Схема построения показателя следующая: 1.
Полное множество состояний А предприятия разбивается на пять (в общем случае пересекающихся) нечетких подмножеств вида:
Aj нечеткое подмножество состояния «предельного неблагополучия (фактического банкротства)»; Л2 нечеткое подмножество состояния «неблагополучия»; * дАз нечеткое подмножество состояния «среднего качества»; Ад нечеткое подмножество состояния «относительного благополучия»; А5 нечеткое подмножество состояния «предельного благополучия».
То есть терм-множество лингвистической переменной «Состояние предприятия» состоит из пяти компонентов.
Каждому из подмножеств
ArA5 соответствуют свои функции принадлежности m Kj: m 5 Kj, где Kj комплексный показатель финансового состояния предприятия, причем, чем выше Kj, тем «благополучнее» состояние предприятия.
2.
Осуществляется выбор базовой системы показателей
X; и произво
[стр. 100]

101 Рис 3.1 Дискриминантная линия на корреляционном поле показателей kn и кф3 Прогнозирование банкротства с помощью двухфакторной модели, включающей коэффициенты покрытия и финансовой зависимости, не обеспечивает высокой точности.
Это объясняется тем, что
данная модель не учитывает влияния на финансовое положение предприятия других важных показателей, характеризующих, например, эффективность использования ресурсов, отдачу активов, деловую и рыночную активность предприятия.


[стр.,101]

102 Дискриминантная граница между банкротами и небанкротами в общем случае имеет более сложный вид, представляет собой размытую область, а не прямую.
Ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалами D Z=+(-)0,65.
Чем больше факторов будет учтено в модели, тем,
естественно, точнее рассчитанный с ее помощью прогноз.[41] В западной практике для предсказания банкротства широко используются многофакторные модели Э.
Альтмана.

Была предложена пятифакторная модель прогнозирования банкротства.
Э.
Альтман исследовал финансовое состояние 33 обанкротившихся предприятий, показатели которых сравнивались с аналогичными по размеру предприятиями в данной отрасли, которым удалось сохранить платежеспособность.
Сопоставлялись пять показателей, которые характеризовали разные стороны финансового положения предприятия.
В результате была получена следующая модель: Z = 1 , 5 ^ + 1,4кнп + 3,3кр + 0,6кп + 1,0кот, (3.3) где к<,б доля чистого оборотного капитала в активах, то есть отношение собственного оборотного капитала (разница между текущими активами и текущими пассивами) к общей сумме активов, кнп рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли, то есть отношение нераспределенной прибыли (чистая прибыль за вычетом дивидендов) прошлых лет (строка 470 баланса формы №1) и отчетного периода (строка 170 формы № 2) к общей сумме активов, кр рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли, то есть отношение балансовой прибыли (до вычета налогов) к среднегодовой стоимости активов, кп коэффициент покрытия рыночной стоимости собственного капитала, то есть отношение рыночной стоимости акционерного капитала (суммарная

[стр.,106]

а) данных объективных тестов для работников различных возрастных групп, с выявлением психофизиологических особенностей этих групп (контекст наблюдений такого рода есть контекст свидегельств Е); б) интуитивных представлений экспертов (контекст S).
Таким образом, функции принадлежности параметров нечетким множествам обладают теми же достоинствами в анализе, что и неклассические типы вероятностей, и вдобавок к этому они являются количественной мерой наличной информационной неопределенности в отношении анализируемых параметров, значение которых описывается в лингвистически-нечеткой форме.
Специалистам консультационной группы «Воронов и Максимов», разработан комплексный показатель финансового анализа на основании результатов теории нечетких множеств.
Схема построения показателя следующая: 1.
Полное множество состояний А предприятия разбивается на пять (в общем случае пересекающихся) нечетких подмножеств вида:
А] нечеткое подмножество состояния «предельного неблагополучия (фактического банкротства»; А2нечеткое подмножество состояния «неблагополучия»; Аз нечеткое подмножество состояния «среднего качества»; А4 нечеткое подмножество состояния «относительного благополучия»; А5нечеткое подмножество состояния «предельного благополучия».
То есть терм-множество лингвистической переменной «Состояние предприятия» состоит из пяти компонентов.
Каждому из подмножеств
А\: А5 соответствуют свои функции принадлежности m К,: m 5 KJ? где Kj комплексный показатель финансового состояния предприятия, причем, чем выше Kj, тем «благополучнее» состояние предприятия.
2.
Осуществляется выбор базовой системы показателей
Xj и производится нечеткая классификация их значений.
Пусть D (X j) -область определения параметра Х ь несчетное множество точек оси действительных чисел.

[Back]