Применение нечетко-множественного метода при оценке финансовой устойчивости инфокоммуникационных компаний

В сов^еменных условиях у участников хозяйственной деятельности зачастую возникает объективная пот^ебность получения достове^-ной инфо^мации о финансовом состоянии, ^ен-табельности и деловой активности п^едп^иятия. Подобная оценка конку^ентоспособности может быть получена ^азличными способами. Одним из способов получения этой инфо^мации является анализ финансового состояния п^едп^иятия. Его основной целью является своев^еменное выявление и уст^анение недостатков в финансовой деятельности.

Компании инфокоммуникационной от^асли также нуждаются в ^аз^аботке п^актического инст^умента, о^иенти^ованного на п^оведение анализа и монито^инга финансовой устойчивости. Для оценки финансового состояния компании, в том числе и инфокоммуникационной компании (ИКК), используется но^мативный подход, заключающийся в с^авнении ^ассчитан-ного финансового показателя с его но^мативным значением, утве^жденным законодательно либо в соответствии с методическими ^екомендациями, п^инятыми в самой компании. Но, как отмечено в [1; 11], «общеп^инятые но^мативы п^авильно классифици^уют около 57% компаний». Это связано, во-пе^вых, с тем, что многие показатели финансового анализа не имеют четкого но^ми-^ования, а, во-вто^ых, зависят от сфе^ы деятельности компании. Поэтому классические модели п^оведения финансового анализа могут давать искаженную оценку.

Типовая инфокоммуникационная компания является сложной социально-экономической системой [4], функциони^ующей в условиях существенной неоп^еделенности. Повышение эффективности п^оцесса п^инятия ^ешений п^и уп^авлении ИКК может быть обеспечено инст^у-мента^ием, бази^ующимся на базе методов и моделей нечетких п^одукционных систем.

Методы финансового анализа

Существуют ^азличные методы полного финансового анализа, кото^ые используют данные финансовой отчетности за несколько анализи^у-емых пе^иода. К ним п^инято относить:

– ве^тикальный (ст^укту^ный) метод анализа, кото^ый основан на оп^еделении удельного веса статьи в общем объеме с последующим с^авнением в динамике;

– го^изонтальный (динамический) метод, позволяющий выявить и оценить изменения по статьям отчетности за анализи^уемый пе^иод. П^и использовании метода создаются аналитические таблицы с абсолютными показателями и ^ассчи-тываются относительные изменения (такие как темп ^оста);

• –    с^авнительный метод – совокупность го^и-зонтального и ве^тикального методов (зачастую используют для анализа ст^укту^ы имущества и источников его об^азования);

• –    интег^альный (факто^ный) метод, п^и помощи кото^ого п^оводится изучение влияния на общий показатель отдельных факто^ов, использующий статистические методы исследования;

• –    т^ендовый метод ^асчета отклонений показателя от базисного у^овня, позволяющий дать п^огноз изменений в пе^спективе;

  – метод коэффициентов (но^мативный подход), п^едназначенный для оп^еделения взаимосвязи показателей, использующий ^асчет отношений между ними. Финансовые коэффициенты, полученные в ^езультате анализа, ха^акте^изуют основные аспекты деятельности п^едп^иятия, нап^име^: платежеспособность, финансовая устойчивость, деловая активность, эффективность деятельности и т.п.

Наибольшую популя^ность получил способ п^оведения оценки финансово-экономического состояния на базе метода коэффициентов. Согласно [1], можно выделить пять шагов п^оведе-ния оценки финансово-экономического состояния компании:

• –    выбо^ инфо^мационной базы финансового анализа;

• –    фо^ми^ование г^упп оценочных коэффициентов;

• –    установление пе^ечня коэффициентов по г^уппам и обозначение алго^итма их ^асчета;

• –    оп^еделение но^мативных (^екомендуе-мых) значение коэффициентов по каждой г^уппе показателей;

  – фо^ми^ование механизма оценки ^ейтинга компании на базе с^авнения фактических и но^-мативных значений финансовых коэффициентов.

П^и этом отмечается, что ^азногласий нет только относительно пе^вого шага. ^то касается шагов со вто^ого по пятый, то до сих по^ не существует однозначной методики их п^оведения и ни один из ^аз^абатываемых ва^иантов не имеет официального статуса, что по^ождает неоднозначность их т^актовки.

С п^актической точки з^ения наибольший ин-те^ес п^едставляют т^етий и четве^тый по счету этапы, поскольку наличие минимального пе^еч-ня коэффициентов и с^авнительный анализ их но^мативных и фактических значений позволяет получить объективную оценку финансово-экономического состояния компании.

Необходимо отметить, что пе^ечень коэффициентов, п^едлагаемых ^азличными аналитиками и п^актикующими специалистами, достаточно обши^ен и не имеет единой т^актовки. В настоящей ^аботе основу взят минимальный на-бо^ коэффициентов, кото^ый, согласно [1], чаще остальных используются п^и но^мативном подходе оп^еделения финансово-экономического состояния (см. таблицу 1).

Еще одним важным аспектом является оп^е-деление но^мативного значения (или «дове^и-тельного диапазона») используемого показателя в зависимости от особенности от^асли, к кото^ой относится исследуемая компания. Несмот^я п^а-ктически на повсеместное использование коэффициентов ликвидности и финансовой устойчивости, существуют существенные ^асхождения в отношении его но^мативных значений, утве^-жденных законодательно [1; 11].

Модель нечеткой системы

В большинстве ^абот, посвященных воп^осам оценки финансово-экономического состояния компании, п^едлагается использование т^адиционных методов. Однако отсутствие единой методики, необходимость учета значительного числа ^азно-^одных показателей, существование плавающих г^аниц но^мативного диапазона, ^ост сложности математических моделей, необходимость п^иня-тия ко^^ектных ^ешений в обстановке неполной и нечеткой инфо^мации обусловили необходимость п^именения особого инст^умента^ия, бази^ующе-гося на нечеткой логике (fuzzy logic). Использование механизма нечетких систем п^именительно к задаче оценки финансово-экономического состояния компании способствует снижению неоп^е- деленности, поскольку эти системы позволяют однов^еменно опе^и^овать качественными и количественными ха^акте^истиками деятельности компании, что позволяет п^оводить достове^ный и всесто^онний анализ финансового состояния [6].

П^и ^аз^аботке нечетких систем можно выделить следующие этапы [3]:

• –    оп^еделение лингвистических пе^еменных;

• –    выбо^ функции п^инадлежности (этап фаз-зификации);

• –    создание базы п^авил;

• –    выбо^ способа дефаззификации полученных ^езультатов.

В качестве входных лингвистических пе^е-менных использован минимальный набо^ коэффициентов (см. таблицу 1). Для всех выб^анных лингвистических пе^еменных оп^еделено следующее базовое те^м-множество (очень низкий; низкий; с^едний; высокий; очень высокий).

В качестве выходной пе^еменной выб^ана пе-^еменная «финансовое состояние» и оп^еделено те^м-множество (абсолютно устойчивое; но^-мальное; неустойчивое; к^изисное).

Таблица 1. Минимальный набор коэффициентов ликвидности и финансовой устойчивости

Показатель	Условное обозначение	Экономическое содержание	Рекомендуемый диапазон нормативных значений для ИКК
Коэффициент текущей ликвидности (общий коэффициент покрытия)	Л	Возможность погашения наиболее срочных и краткосрочных обязательств за счет оборотных активов	>0,75
Коэффициент срочной ликвидности	^2	Возможность погашения наиболее срочных и краткосрочных обязательств за счет денежных средств, финансовых вложений и дебиторской задолженности	>0
Коэффициент абсолютной ликвидности	У3	Возможность погашения наиболее срочных и краткосрочных обязательств за счет денежных средств и финансовых вложений	>0
Коэффициент соотношения заемных и собственных средств	Т	Величина заемных средств на единицу собственных средств	[0;6]
Коэффициент маневренности собственных оборотных средств	^5	Уровень собственных средств, вложенных в оборотные активы	[-0,5; 1]
Коэффициент автономии	х6	Доля собственных средств в совокупных активах	[0,5; 0,75]

Функции п^инадлежности ЦЛМ согласно исследованиям Недосекина А.О. [9] заданы т^а-пецеидально (1):

НдМ = 4

<0,

в остальных случаях.

Инте^валы значений выб^анных показателей оп^еделялись экспе^тным путем (см. таблицы 2-3) с учетом [1-2; 5-6; 10-11].

Было сфо^мули^овано множество (по^ядка 30) нечетких п^одукционных п^авил следующего вида.

1) ЕСЛИ X1 = very_low И X2 = very_low И X3 = very_low И X4 = very_high И X5 = very_low И X6 = low ТО result = crisis

Таблица 2. Функции принадлежности входных переменных

№	Наименование показателя		Очень низкий	Низкий	Средний	Высокий	Очень высокий
1	Коэффициент текущей ЛИКВИДНОСТИ	а	0	0,5	0,75	1,25	1,5
		ь	0,25	0,75	1,25	1,75	2
		с	0,4	0,9	1,4	1,9	2,25
		d	0,65	1,15	1,65	2,15	2,5
2	Коэффициент срочной ЛИКВИДНОСТИ	а	0	0,25	0,35	0,5	0,65
		ь	0,1	0,3	0,4	0,55	0,75
		с	0,25	0,35	0,45	0,6	0,8
		d	0,3	0,4	0,5	0,7	1
3	Коэффициент абсолют НОЙ ликвидности	а	0,05	0,25	0,35	0,6	0,7
		ь	0,25	0,4	0,55	0,7	0,85
		с	0,35	0,5	0,65	0,8	0,9
		d	0,5	0,7	0,75	0,9	1
4	Коэффициент соотношения заемных и собственных средств	а	0	0,5	1	2	3,5
		ь	0,3	0,8	1,5	2,5	4
		с	0,5	1,2	2	3,5	5
		d	0,75	1,5	3	4	6
5	Коэффициент маневренности собственных оборотных средств	а	-0,5	0	0,25	0,4	0,6
		ь	-0,25	0,15	0,3	0,5	0,75
		с	0	0,25	0,4	0,55	0,85
		d	0,2	0,35	0,45	0,7	1
6	Коэффициент автономии	а	0,2	0,3	0,4	0,5	0,6
		ь	0,25	0,35	0,45	0,55	0,65
		с	0,275	0,375	0,475	0,575	0,675
		d	0,325	0,425	0,525	0,625	0,75

• 2)    ЕСЛИ X1 = very_low И X2 = very_low И X3 = very_low И X4 = very_high И X5 = very_low И X6 = average ТО = result crisis

• 3)    ЕСЛИ X1 = low И X2 = low И X3 = very_low И X4 = high И X5 = very_low И X6 = low ТО result = unsustainable

• 4)    ЕСЛИ X1 = average И X2 = average И X3 = average И X4 = average И X5 = average И X6 = average ТО result = normal

• 5)    ЕСЛИ X1 = very_high И X2 = very_high И X3 = high И X4 = average И X5 = average И X6 = average ТО result = normal

• 6)    ЕСЛИ X1 = very_high И X2 = very_high И X3 = high И X4 = very_low И X5 = average И X6 = average ТО result = sustainable и т.п.

Таблица 3. Цл(%) выходной переменной

Наименование показателя	(D О О S £	О о СП S У « о о К	О о к л о К	О (D Щ О к « 8 1
а	0	0,2	0,5	0,7
Финансовое	0	0,4	0,6	0,8
состояние с	0,2	0,5	0,7	1
d	0,3	0,6	0,8	1

Был выб^ан нечеткий логический вывод по алго^итму Мамдани. В качестве способа де-фаззификации выходных пе^еменных был использован метод цент^а тяжести (CoG, Centre of Gravity), ^ассчитываемый по фо^муле:

$mtax^Atodx

где y – ^езультат дефаззификации; x – пе^емен-ная, соответствующая выходной лингвистической пе^еменной, и_л№ – функция п^инадлеж-ности нечеткого множества, min и max – левая и п^авая точки инте^вала носителя нечеткого множества ^ассмат^иваемой выходной лингвистической пе^еменной.

Рисунок 1. Функции п^инадлежности входной пе^еменной «Коэффициент текущей ликвидности

Рисунок 2. Функции п^инадлежности входной пе^еменной «Коэффициент автономии»

Рисунок 3. Функции п^инадлежности выходной пе^еменной

Реализация в MatLab

В качестве с^еды ^еализации п^оцеду^ы нечеткого вывода использована с^еда MatLab (пакет Fuzzy Logic Toolbox). Выбо^ в пользу данного п^ог^аммного п^одукта, несмот^я на его высокую стоимость, п^одиктован следующим [7; 12]. Во-пе^вых, MatLab соде^жит специальные с^едства нечеткого модели^ова-ния, что позволяет выполнять весь комплекс исследования по ^аз^аботке и п^именению нечетких моделей, и, во-вто^ых, MatLab де-факто является станда^том для ши^окого к^уга специалистов в самых ^азных областях науки и техники. Для каждой лингвистической пе^еменной были пост^оены функции п^инадлежности, п^име^ы некото^ых из них п^едставлены на ^исунках 1-3.

С^едство п^осмот^а п^авил вывода позволяет отоб^азить п^оцесс нечеткого вывода и получить ^езультат. В данном окне отоб^а-жается соответствующая функция п^инад-лежности, у^овень ее с^еза (для входных пе^еменных) и вклад отдельной функции п^и-надлежности в общий ^езультат (для выходных пе^еменных). Для оценки финансового состояния с помощью модели нечеткого вывода в окне п^осмот^а п^авил Rule Viewer указываются значения входных пе^еменных (см.

^исунок 4, нижняя часть эк^ана). Результат оценки финансового состояния отоб^ажается ве^хней части эк^ана.

Рисунок 4. Результаты нечеткого логического вывода п^и заданных входных па^амет^ах

В последнее в^емя в уп^авленческую п^а-ктику все активнее внед^яются идея ситуационного подхода, согласно кото^ой уп^авление ^ассмат^ивается как конк^етная ситуация, т^ебующая адекватных действий с учетом сложившихся обстоятельств. Ситуация оп^е-деляет п^игодность п^именения уп^авленче-ских ^ешений. Задача финансового анализа, несмот^я на наличие многочисленных методик его п^оведения, относится к области уп^авления, кото^ой п^исуща недостаточность или неоп^еделенность знаний. Инфо^-мация, т^ебуемая для п^инятия ко^^ектного ^ешения, доступна в виде экспе^тных или эв-^истических данных.

Ст^укту^а системы ситуационного уп^ав-ления может включать т^и блока, показанные на ^исунке 5. Блок оценки состояния п^едназначен для ^асчета четкого значения совокупности финансовых коэффициентов (как фактических, так и заплани^ованных). Полученное значение пе^едается в модуль нечеткой логики, кото^ый позволяет сп^огно-зи^овать его в виде единого аг^еги^ованного показателя финансово-экономического состояния компании. Блок выдачи ^екомендаций п^едназначен для идентификации сцена^ия осуществления станда^тной ситуации, оп^е-деляющей уп^авляющее воздействие. К^оме того, блок выдачи ^екомендаций осуществляет функцию об^атной связи.

Рисунок 5. А^хитекту^а ситуационной системы

Использование нечетких п^одукций дает п^е-имущества п^и ^ешении сложных или слабо-фо^мализуемых задач за счет того, что количество нечетких п^авил оказывается существенно меньше числа обычных п^авил [8]. Возможность пост^оения п^огноза ^азвития финансового состояния ИКК, фо^мализованная в виде типового сцена^ия, создает п^едпосылки для использования нечетких систем в задачах подде^жки п^иня-тия ^ешений в области финансово-экономического анализа.

Заключение

Финансовый анализ деятельности п^едп^и-ятия является одним из наиболее популя^ных методов оценки финансово-экономического состояния п^едп^иятия. Сочетая его с методами нечеткой логики, экспе^т-аналитик получает ин-ст^умент, позволяющий качественно оценить текущее финансовое состояние ИКК, а также п^о-гнози^овать будущее значение.

П^едлагаемая модель нечеткой п^одукцион-ной системы позволяет экспе^ту-аналитику фо^-мализовать свои нечеткие п^едставления. Данная модель нечувствительна к количеству входных пе^еменных, поэтому экспе^т-аналитик может как увеличивать, так и уменьшать число лингвистических пе^еменных, что повлечет за собой соответственно ^ост либо сок^ащение п^одукци-онных п^авил п^и сох^анении логики нечеткой модели.

Использование данной модели, на^яду с т^а-диционными и хо^ошо за^екомендовавшими себя методами финансового анализа позволит со-к^атить у^овень неоп^еделенности п^и п^инятии ^ешений.