В нашей библиотеке: 321 книг 226 авторов 0 статей За всё время нас посетило 1002791 человек которые просмотрели 19283028 страниц.
Читатели оставили 10 отзывов о писателях, 70 отзывов о книгах и 6 о сайте


Название: Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях

Автор: Недосекин А.О.

Жанр: Разная литература

Рейтинг:

Просмотров: 1200

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 |




1.1.   управление финансами на основе анализа, планирования и прогнозирования

 

С точки зрения системы финансов хозяйствующего субъекта, вся финансовая деятельность – это генерация финансовых результатов как откликов на суперпозицию управленческих решений лиц, эти решения принимающих (ЛПР), и внешних рыночных сигналов, обладающих индетерминированной (стохастической природой), см. рис. 1.1 (на рис. 1.1 толстыми стрелками с тенями отмечены процессы управления финансами со стороны ЛПР и внешней рыночной среды, а тонкими стрелками отмечены информационные потоки, концентрирующиеся на ЛПР и служащие основой для принятия финансовых решений.). Так, например, неоптимальное  решение  финансового  менеджера  о  сокращении  инвестиций  в запасы готовой продукции на складе, в суперпозиции с резко возросшим спросом на  товары  данного  вида,  вызывает  дефицит  и  соответствующую  упущенную выгоду, что может обернуться убытками отчетного периода.

 

 

Рис. 1.1. Финансы как кибернетическая система

 

Поэтому грамотный финансовый менеджмент – это управление финансами в целях достижения планируемых финансовых результатов с учетом существенной неопределенности относительно будущих параметров рыночного окружения хозяйствующего субъекта. Здесь в качестве цели финансовой системы выступают планируемые финансовые результаты хозяйствующего субъекта, и предполагается, что существуют: а) прогнозы динамики внешних по отношению к системе рыночных факторов; б) прогнозы финансовых результатов хозяйствующего субъекта на основе комплексной прогнозной модели и сформированные на основе этих прогнозов финансовые планы; б) процедуры оценки (распознавания) уровня достигнутых финансовых результатов (процедуры финансового анализа). Рассмотрим все вышеперечисленные аспекты по порядку.

 

1.1.1. Прогнозирование финансового состояния хозяйствующих субъектов и организованных рынков

 

Традиционные подходы к прогнозированию, нашедшие применение в экономической практике, можно подразделить на три основные группы [38]. Это методы экспертных оценок, методы обработки пространственно-временных совокупностей и ситуационные методы. Рассмотрим по порядку.

 

Методы экспертных оценок являются,пожалуй, самыми популярными, и имеют древнюю историю. В частности, так называемый дельфийский метод [143] (названный так в часть древнегреческого города Дельфы, известного своими оракулами),      базируется   на   многоступенчатом   экспертном   опросе   (методом

«мозгового  штурма»)  с  проследующей  обработкой  данных  методами экономической  статистики.  Хорошо  также  известна  практика  обработки экспертных оценок на базе теории нечетких множеств [48].

 

Ограниченность методов экспертных оценок в том, что в них присутствует субъективный элемент и возможность ошибочного суждения. Часто бывает, что эксперт формирует свое мнение на основе неосознанных субъективных предпочтений, внутренней картины мира, сложившейся в течение всей жизни эксперта. Эксперт, бывает, склонен даже игнорировать новые факты и гипотезы, которые  противоречат  сложившемуся  у  эксперта  взгляду  на  вещи  и  не вписываются в его научное мировоззрение. Чем консервативнее эксперт (это часто корреспондируется с его возрастом), тем менее он склонен непрерывно учиться. Также случается, что эксперт излишне подвержен коллективному мнению, расхожим,   популярным   теориям   (например,   если   концепции,   исповедуемые научной школой, к которой принадлежит эксперт, подвергаются обоснованной критике, то смене взглядов эксперта может помешать не только его косность, но и

«корпоративная солидарность»).

 

В финансовом менеджменте нет и не может быть ничего застывшего, окончательного. Даже результаты, получившие в свое время нобелевскую премию в области экономики, попадают под удар сокрушительной критики. Так было, например, с портфельной теорией Марковица [134 - 135], с теорией линии рынка капитала Шарпа-Литнера [131, 144], с теорией справедливой оценки стоимости европейского опциона Блэка-Шоулза-Мертона [111]. Оказывалось, что предпосылки, положенные в основу этих теорий (нормальность законов распределения доходности активов, монотонность инвестиционных предпочтений, винеровский случайный процесс ценовых колебаний) существенно расходятся с реальностью   фондового   рынка   [117,   118,   156].   Инвесторы,   следовавшие

«классическим» теориям фондового менеджмента, потерпели колоссальные убытки в 2001 – 2002 годах (только в США за эти годы инвесторы потеряли 7-10 трлн. долларов), когда изменившаяся картина рынка вступила в противоречие с научной его картиной, бытующей по сию пору.     Основополагающее значение перечисленных «нобелевских» теорий для финансового менеджмента никем не оспаривается. Однако из этого не следует, что невозможно развитие и появление новых теорий финансового менеджемента, оппонирующих уже существующим теориям. Такая ломка научных стереотипов, кризис экономической парадигмы, о которой писал Т.Кун в [45], воспринимается сложившимися экспертами весьма болезненно, потому что вынуждает их обновлять свое научное мировоззрение, доучиваться. Новые теории обесценивают роль предшествующих теорий в научном процессе, равно как и вклад в науку целых поколений ученых, работавших в русле, очерченном их предшественниками. Все это рождает латентный протест, который может в конечном счете выразиться в ошибочном экспертном заключении.

 

Методы обработки пространственно-временных совокупностей существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов. Простейший вариант прогноза – это предположение регрессии прогнозируемого параметра по фактору времени:

 

Y(t) = a + b      t +  (t), (1.1)

 

где a,b –параметры регрессии (определяемые обычно по методу наименьших квадратов),    (t) – случайная величина с нулевым математическим ожиланием и фиксированными прочими параметрами вероятностного распределения.

 

Предположение о линейности регрессии прямо вытекает из допущения, что прогнозируемый случайный процесс является стационарным, т.е. в каждом временном сечении этого процесса лежит случайная величина, вероятностное распределение которой содержит постоянные, неизменные во времени параметры.

 

Из этого же допущения о стационарности случайного процесса исходят все методы авторегрессии, когда   прогнозируемое значение параметра линейным образом зависит от некоторой совокупности предыдущих значений параметров:

 

 

Y(t) = A0 + A1Y(t-1) + A2Y(t-2) + … +        (t).        (1.2)

 

Авторегрессия свидетельствует об инерционности и стационарности прогнозируемого процесса, о сохранении на всем интервале прогнозирования исторически сложившейся экономической парадигмы. Однако это допущение является слишком сильным и малореалистичным. Чтобы смягчить эту предпосылку о стационарности, зарубежные исследователи Энгл и Боллерслев разработали семейство методов ARCH и GARCH соответственно ([112, 116, 119]), допуская, что прогнозируемый процесс перестает быть стационарным, но будущее значение волатильности этого процесса может быть предсказано по ряду предыдущих значений волатильности процесса (условно-непостоянная волатильность). Т.е. в алгоритме прогнозируется не только искомый параметр, но и параметры распределения ошибки прогноза.

 

Развитием методов ARCH и GARCH является технология так называемых нейронных сетей [22], когда система прогнозирования в автоматическом режиме осуществляет оценивание параметров регрессии, минимизируя функцию ошибки. Любопытно, что иногда для обучения финансовых нейронных сетей используются даже астрологические прогнозы [93] (в мире существует ряд финансовых программ на астрологическом базисе, и мы здесь обходим стороной вопрос о том, является ли астрология наукой или нет).

 

Методы ARCH и GARCH (равно как и построенные на их основе нейронные сети) перестают работать, когда исследуемая экономическая система терпит так называемый эпистемологический, парадигмальный разрыв [45], т.е., с резким изменением экономических тенденций вся накопленная история оказывается неподходящей для прогноза. Характерный пример – перелом тенденции фондового рынка США в 2001 году. И в этом случае для прогнозирования тенденций подсистемы необходимо пользоваться данными надсистемы, не претерпевшей парадигмального разрыва. Так, для прогнозирования американских фондовых индексов сегодня можно воспользоваться данными макроэкономических индексов и обновленными предположениями о рациональных инвестиционных тенденциях, используя идеологию треугольных нечетких функций  [75].

 

Методы ситуационного анализа предполагают генерацию экономических сценариев и детерминированное факторное моделирование реакции системы на сгенерированный  сценарий,  измеряемое  по  финансовым  результатам  системы. Всем  сценариям  в  генеральной  их  совокупности  присваиваются  вероятностные веса.  Таким  образом,  итоговый  ожидаемый  финансовый  результат интерпретируется  как  матожидане  случайной  величины  показателя, распределенной в соответствии с исходным весовым распределением входных сценариев.

 

Если сценарии воздействия на финансовую систему являются многоступенчатыми, процессными, то в ходе исследования финансвых результатов строится    дерево   решений    [15,    85].   Построение    дерева   решений    влечет

«ращепление» исходных  вероятностей возникновения сценариев на вероятности

подсценариев, вложенных в базовый. Тогда результирующее вероятностное распределение  финансовых  результатов  восстанавливается  по  известным формулам Байеса для полной вероятности.

 

В  финансовом  менеджменте  особенно  широко  деревья  решений используются при макроэкономическом моделировании [129] и для оценки стоимости опционов [124].

 

1.1.2. Планирование и финансовые решения в рамках плана

 

В  экономической  литературе,  особенно  англоязычной,  проводится достаточно четкое различие между понятиями «план» и «бюджет». Так, Коласс [39] выделяет три вида планирования: а) стратегическое; б) среднесрочное, или оперативное; в) краткосрочное, или бюджетное. В.В.Ковалев [38], разграничивая понятие плана и бюджета, приводит следующую таблицу ключевых различий этих понятий:

 

Таблица 1.1. Ключевые различия понятий «план» и «бюджет»

Признак

План

Бюджет

Показатели и ориентиры

Любые, в том числе и

неколичественные

В основном

стоимостные

Горизонт планирования

В зависимости от

предназначения плана

В основном до года

Предназначение

Формулирование целей,

которые нужно достигнуть, и способов достижения

а) детализация способов

ресурного обеспечения выбранного варианта достижения целей;

б) средство текущего

контроля исполнения плана

 

С позиции количественных оценок планирование текущей деятельности заключается в построении генерального бюджета, представляющего собой систему систему взаимосвязанных операционных и финансовых бюджетов (рис 1.2,  [38]).

 

рыночные (какой сегмент рынка товаров и услуг планируется охватить, каковы приоритеты в основной производственно-коммерческой деятельности компании);

©He]loceKHH A.O. .PoH1lOBbiH MeHe]:DKMeHT B pacrrJibm'laThiX ycnoBWIX

 

• IIpOH3BO}l;CTBeJIHhle (KaKHe  C'fP)'Krypa IIpOH3BO}l;CTBa H TeXHOJIOIIDI  o6ecrrelffiT BLIIIYCK IIpOH He06XO}l;HMOfO 061.eMa H Kal!eCTBa);

•           <i>HHaHCOB0-3KOHOMHl!eCKHe  (KaKOBhl  OCHOBHhle HCTOlffiHKH  <i>HHaHCHpOBaHIDI H IIpOrH03HpyeMLie <i>HHaHCOBhle pe3yJILTaThl Bhl6HpaeMOH crpaTemH);

•           co:u:uarrLHLie (B KaKoil: Mepe }l;enerrLuocn KOMIIaHHH o6ecrrel!HT YAOBJieTBopeHHe orrpe}l;eJieiiHhlx COIJ:HaJILHhlX rrorpe6uocTeil: o6m:ecTBa  B :u:erroM HJIH OT}l;eJILHLIX ero crroes).

 

nporH03Hble Ol.leHKit

no OCHOBHbiM napaMeTpaM

 

 

 

S10 er npo,qaJK

 

 

S10 er ynpasnett'leCKitX

11KOMMep'lecKIIX paCXOAOB

 

 

 

 

SIOAJKer aanacos Cblpb11, roTOBOH npOAYKLII'IIt

 

 

 

SIO  eT npOit3BOACTBa

 

 

 

SIOAJKeT np11Mb1X aarpar             SIO er np11MbiX        SIOAJI(ef nepeMettHbiX

Cblpb111t MaTepltanOB         aarpar TPVAa  HaiO"IaAHbiX paCXOAOB

 

 

p

SIOAJKeT ce6ecTOitMOCTit pean taosaHHOInI pOAVKL11tl1

 

nporH03HbiH OT'IeT 0 nplt6bi/111X It y6blfKaX

 

nporH03HbiH 6anaHC

 

 

 

 

SIOAJI(er Aette>KHbiX

cp CTB

 

 

 

Puc.1.2.  reuepa.JibHbiH 6IO}l;JKeT XOJHHCTBYIOID:ero cy6'beKTa

 

CrpaTemtiecKH:H IIJiaH MO:>KeT HMencrre)Jyro:w:yro CTPYKTYPY [7, 8]:

 

Содержание и целевые установки деятельности фирмы (предназначение и стратегическая цель деятельности фирмы, масштабы и сфера деятельности, тактические цели и задачи).

Прогнозы и ориентиры (прогноз экономической ситуации на рынках капиталов, продукции и труда, намеченные преспективные ориентиры по основным показателям).

Специализированные планы и прогнозы (производство, маркетинг, финансы, кадры, инновационная политика, новая продукция и рынки сбыта). Интегральная         оценка            эффективности          и            рисков            стратегического         плана (соотношение инвестиций, ожидаемых прибылей и рисков).

 

Интересен опыт стратегического планирования компании Siemens Business Services [148], в которой я сейчас работаю. Компания, имея представительства в 45 странах мира, планирует свою деятельность матричным способом, выделяя направления оказываемых работ и услуг и на пересечении страны и бизнеса формируя соответствующие бизнес-подразделения, которые имеют двойное подчинение: менеджменту страны и менеджменту бизнес-направления. Соответственно,  исходный  стратегический  план  компании  разверстывается  по двум направлениям: на региональные стратегические планы и на стратегические бизнес-планы по направлениям бизнеса. Таким образом, каждое бизнес- подразделение планирует свою деятельность на пересечении регионального старатегического плана и плана по направлению бизнеса. Такой подход дает руководству Siemens Business Services возможность тотального контроля за деятельностью  региональных  подразделений,  с  одной  стороны,  и  за развертыванием отдельных бизнес-активностей – с другой стороны.

 

Уровень неопределенности исходных данных, сопровождающий стратегический  план,  очень  высок.  Он  имеет  макроэкономическую  природу  и связан с неточностью определения рыночных сегментов и параметров динамики развития этих сегментов. Неопределенность в части рыночных сегментов преобразуется в неопределенность проектной выручки, а та, в свою очередь – в неопределенность интегральных показателей эффективности проекта, что сопряжено с риском неэффективности планируемого бизнеса.

 

Говоря уже о бизнес-планировании, многие в России в первую очередь вспоминают о методике бизнес-планирования, разработанной под эгидой Комитета ООН по промышленному развитию (United Nations Industrial Development Organization, UNIDO [152]), а также о программе «Альт-Инвест», явившейся исторически первым российским инструментом для бюджетирования инвестиционных проектов [84] (разработчик программы К.И.Воронов).

 

Стандартный отчет о результатах бизнес-планирования должен содержать следующие основные разделы:

 

Вводная часть отчета

Особенности и состояние выбранной сферы бизнеса Сущность предполагаемого бизнеса (проекта) Ожидаемая квота рынка и обоснование ее величины План основной (производственной) деятельности План маркетинга

Администрирование

Оценка предпринимательских рисков и их страхование

Финансовый раздел бизнес-плана

Стратегия финансирования проекта.

 

Разумется, бизнес-план конкретного проекта обладает меньшим количеством плохо обусловленных данных, нежели стратегический план, но тем не менее неустранимая неопределенность в части исходных данных и прогнозных оценок бизнес-плана сохраняется. При этом затратная часть бизнес-плана обладает на порядок меньшей неопределеннностью, нежели та часть бизнес-плана, которая касается выручки. Потому что именно за рамками хозяйствующего субъекта, как указывал Друкер [24], находится ряд источников формирования неопределенности, что делает невозможным точное предсказание уровня продаж в принципе.

 

Отсюда  следует,  что  для  учета  неопределенности  в  части  ожидаемой выручки бизнес-проекта должны применяться специальные модели и методы. Один из таких методов изложен нами в [58], где моделирование выручки от продаж осуществляется с применением аппарата треугольных нечетких функций.

 

Исполнение планов и бюджетов влечет необходимость принятия ряда финансовых решений, связанных с управлением капиталом. Так, выполнение инвестиционного проекта требует мобилизации инвестиционного капитала путем эмиссии  ценных  бумаг  или  привлечения  кредитных  ресурсов  банков; осуществление годового производственного плана предполагает резервирование денежных средств на обеспечение потребности в чистом оборотном капитале (запасы, расчеты с дебиторами и прочее). Примеры можно продолжать.

 

Успешность финансовых решений напрямую зависит от степени качества осуществляемого планфактного контроля. Например, собственник проекта, убеждаясь в его неэффективности в ходе планфактного контроля проекта, может прервать финансирование инвестиционной программы и выйти из проекта, тем самым отсекая потенциальные убытки. Менеджер производственного предприятия, предвидя увеличение спроса на определенный товар, может пойти на увеличение размера складских запасов. Управляющий негосударственного пенсионного фонда, опасаясь падения цены некоторого фондового актива, может приобрести пут- опцион на фьючерс по данному базовому активу. Все эти решения влекут дополнительные затраты, эффект от которых должен быть детально обоснован.

 

Поэтому, чтобы принимать уверенные финансовые решения в рамках плана или бюджета, обеспечивая их исполнение, а при необходимости – корректируя планы и бюджеты, - финансовый менеджер должен непрерывно контролировать риски, связанные с исполнением плана. Это возможно лишь в ходе оперативного моделирования финансовых решений и финансового анализа их последствий, в том числе оценки ожидаемости того, что принимаемые решения могут вызвать немедленные или отложенные убытки.

 

1.1.3. Финансовый анализ и его роль в принятии решений

 

Финансовый анализ в системе управления финансами хозяйствующего субъекта в наиболее общем виде представляет собой способ накопления, трансформации и использования информации финансового характера, имеющий целью:

оценить текущее и перспективное имущественное и финансовое состояние хозяйствующего субъекта, в том числе риск его неплатежеспособности или банкротства;

оценить возможные и целесообразные темпы развития хозяйствующего субъекта с позиции финансового их обеспечения;

выявить          доступные    источники    средств    и    оценить    возможность    и целесообразность их мобилизации;

спрогнозировать положение хозяйствующего субъекта на рынке капитала.

 

В общем виде укрупненная программа анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия (корпорации, хозяйствующего субъекта) может выглядеть следующим образом [38]:

 

Предварительный обзор экономического и финансового положения субъекта хозяйствования            (характеристика         общей направленности        финансово- хозяйственной деятельности, выявление «больных» статей отчетности). Оценка и анализ экономического потенциала субъекта хозяйствования, в том числе:

-           оценка            имущественного        положения     (построение   аналитического

баланса-нетто, вертикальный анализ баланса, горизонтальный анализ баланса, анализ качественных сдвигов в имущественном положении);

-           оценка            финансового  положения     (оценка           ликвидности  и платежеспособности, оценка финансовой устойчивости).

Оценка и анализ результативности финансово-хозяйственной деятельности субъекта хозяйствования   (оценка производственной деятельности, анализ рентабельности, оценка положения на рынке ценных бумаг).

 

В настоящее время в мировой учетно-аналитической практике известны десятки показателей, используемых для оценки  имущественного и финансового

 

состояния компаний. Классифицируя эти показатели, выделяют обычно шесть групп, описывающих: имущественное положение компании, ее ликвидность, финансовую устойчивость, деловую активность, рентабельность, положение на рынке ценных бумаг.

 

Наиболее        распространенные    показатели     имущественного        положения

компании следующие:

сумма хозяйственных средств, находящихся в собственности и распоряжении компании;

доля активной части основных средств;

коэффициент износа; коэффициент обновления; коэффициент выбытия.

 

Наиболее        распространенные    показатели     ликвидности  и платежеспособности компании следующие:

величина собственных оборотных средств; коэффициент текущей ликвидности; коэффициент быстрой ликвидности; коэффициент абсолютной ликвидности;

коэффициент  обеспеченности         текущей          деятельности собственными оборотными средствами;

коэффициент покрытия запасов.

 

Наиболее        распространенные    показатели     финансовой   устойчивости

компании следующие:

коэффициент финансовой автономии;

коэффициент маневренности собственного капитала;

коэффициент структуры долгосрочных источников финансирования;

коэффициент структуры привлеченных средств коэффициент структуры заемных средств; коэффициент обеспеченности процентов к уплате;

коэффициент покрытия постоянных финансовых расходов.

 

Наиболее  распространенные          показатели     деловой  активности компании следующие:

коэффициент устойчивости экономического роста;

коэффициент фондоотдачи;

коэффициент оборачиваемости средств в активах.

 

Наиболее        распространенные    показатели     рентабельности         компании следующие:

рентабельность совокупного капитала;

 

рентабельность собственного капитала;

рентабельность инвестиций;

валовая рентабельность реализованной продукции (валовая маржа).

 

Наиболее распространенные показатели положения компании на рынке ценных бумаг следующие:

доход на акцию;

ценность акции (price-to-earnings ratio);

дивидендная доходность акции;

коэффициент котировки акции (price-to-book ratio).

 

От частных показателей, характеризующих отдельную сторону хозяйствования компании, переходят к комплексным коэффициентам, характеризующим положение хозяйствущего субъекта в целом. Первой попыткой в истории финансового менеджмента построить такой показатель была попытка Уолла [155], который нашел комплексный показатель как свертку исходных отдельных показателей, причем эксперт сам должен был назначать веса в формуле свертки.

 

Следующий шаг был предпринят Эдвардом Альтманом [104 - 106]  в 1968 году, который в многомерном пространстве ряда частных коэффициентов сориентировал гиперплоскость таким образом, что фазовые точки в гиперпространстве,  отвечающие  эффективно  работающим  предприятиям, оказались по одну сторону гиперплоскости, а фазовые точки предприятий, движущихся к банкротству – по другую. Соответствующая Z-оценка, полученная как свертка отдельных показателей с весами, вычисленными с помощью метода дискриминантного анализа, является комплексной оценкой финансового состояния предприятия.  Альтман  пронормировал  свою  Z-оценку,  введя  состояния нормального финансового положения с минимальным риском банкротства, промежуточное состояние с растущим риском банкротства и состояние, когда риск банкротства угрожающе высок.

 

В дальнейшем Альтман непрерывно повторял свои исследования для ряда стран мира и для США в различные годы. Стало понятно, что веса в свертке и нормировочные условия для Z-оценки сильно разнятся от года к году и от страны к стране. Центральным недостатком метода Альтмана было и остается то, что он рассматривает объект своего исследования – совокупность отчетов предприятий – как черный ящик, не анализируя и не интерпретируя статистику по каждому отдельному фактору. Поэтому Альтман, образно говоря, не является хозяином своему методу, - его методом управляет прихотливая статистика банкротств.

 

Я здесь не привожу ссылки на еще ряд исследований, повторяющих идею

Альтмана (это будет сделано в главе 2 диссертационной работы), потому что эти

 

исследования проводились в русле идеи Альтмана и не вызвали качественного скачка в теории комплексной оценки финансового состояния хозяйствующего субъекта.

 

Следующим  шагом  в  плане  построения  комплексного  показателя финансового состояния хозяйствующего субъекта я считаю нашу совместную работу с О.Б.Максимовым [55, 59]. Мы ушли от попытки интерпретировать статистику по предприятиям на основе дискриминантного анализа, взамен этого мы выдвинули нормы по каждому частному параметру в нашей интегральной оценке финансового состояния предприятия. Мы заранее условились, что не можем провести классификацию уровней параметров вполне точно, потому что на вход метода поступает не статистика, а квазистатистика, поэтому аналитик затрудняется в оценке класификационных уровней. Мы выстроили нечетко-множественную класификацию параметров, ввели веса показателей в интегральной оценке и получили саму оценку финансового положения предприятия не как свертку самих факторов (как все делали до нас), а как свертку текущих уровней этих факторов. Это позволило нам получить интегральный показатель финансового состояния на интервале от 0 до 1 и пронормировать его, выделяя 5 состояний: очень высокий, высокий, средний, низкий и очень низкий уровень комплексного показателя. В обратном  порядке  изменяется  риск  банкротства  предприятия  (очень  низкий, низкий, средний, высокий и очень высокий соответственнно).

 

Предлагаемая  нами  методика,  подробно  рассматриваемая  в  главе  2 настоящей диссертационной работы, позволяет уйти от схемы «черного ящика» и контролировать процесс комплексной оценки изнутри, на основе самостоятельного выбора   оцениваемых   параметров   и   их   классификации.   Предложенная   нами методика представляет собой разновидность конструктора, который может быть настроен на специфику оцениваемого предприятия, ссоответствующим выбором перечня оцениваемых показателей и их весов в интегральной оценке финансового состояния предприятия и риска банкротства.

 

Метод, разработанный нами, носит матричный характер, где по столбцам матрицы откладываются частные финансовые показатели, а по столбцам – всевозможные уровни этих показателей с точки зрения комплексной оценки финансового состояния предприятия. На пересечении столбцов и строк находятся уровни принадлежности значений факторов тем или иным состояниям (интерпретируемым как нечеткие подмножества). Интегральный показатель строится  по  принципу  двойной  свертки  параметров  двумерной  матрицы.  Все методы комплексной оценки, построенные по этому принципу, мы назвали матричными. Такие матричные методы оказались перспективными в финансовом анализе на рынке ценных бумаг, при рейтинговании облигаций и в ходе оценки инвестиционной привлекательности (скоринга) акций. Подробно это рассматривается в главе 4 настоящей диссертационной работы.

 




Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 |

Оцените книгу: 1 2 3 4 5

Добавление комментария:






Информацию в электронную библиотеку yourforexschool.com добавляют исключительно для ознакомления. Если вы являетесь автором книги или компанией которая имеет права распространения и вы хотите чтоб на сайте не было вашей книги, то напишите в обратную связь и мы незамедлительно удалим её.

Копирование материалов сайта разрешено только с использованием активной ссылки на yourforexschool.com Copyright © 2010