1.4. Комплексний інструментарій для проведення фінансового аналізу

При проведенні фінансового аналізу застосовується сукупність прийомів, які можна умовно підрозділити на традиційні та економіко-математичні.

Основними традиційними методичними прийомами є:

1) прийом порівнянь, за допомогою якого аналізоване явище рівняється з іншими одноякісними явищами з метою виявлення загальних рис або розходжень між ними при дослідженні фінансово-економічних процесів, які протікають на підпприємстві;

2) використання абсолютних, відносних та середніх величин;

3) метод групування інформації, тобто поділ сукупності досліджуваних фінансових явищ на однорідні групи за єдиною ознакою для вивчення структури й структурних зрушень, установлення взаємозв'язку досліджуваних явищ;

4) метод елімінування (абстрагування), який використовується для визначення впливу окремих фінансових факторів на зміну результативного показника, який надає загальну характеристику фінансовій сфері діяльності підприємства;

5) балансовий спосіб, який використовується для визначення співвідношень, пропорцій двох груп взаємопов'язаних урівноважених фінансових показників, при цьому підсумки зіставлень повинні бути тотожними;

6) графічний прийом, що має значне ілюстративне значення, що допомагає дослідити фінансові закономірності, що виражають числову інформацію;

7) табличний метод відображення фінансових аналітичних даних.

1. Прийом порівнянь застосовується в наступних ситуаціях:

- порівняння фактичних і планово-розрахункових фінансових показників для оцінки ступеня виконання плану;

- зіставлення фактичних фінансових показників з нормативними з метою контролю за витратою фінансових ресурсів і впровадження ресурсозберігаючих технологій;

- порівняння фактичних показників з показниками минулих років для визначення тенденцій (динаміки) розвитку економічних процесів;

- зіставлення показників аналізованого підприємства з досягненнями передового досвіду праці інших підприємств для пошуку резервів підвищення власного виробництва;

- порівняння показників аналізованого підприємства зі середньогалухевими показниками з метою визначення положення підприємства на ринку серед інших підприємств тої ж галузі;

- зіставлення паралельних ідентичних рядів для вивчення взаємозв'язку аналізованих фінансових показників;

- порівняння різних варіантів управлінських рішень в фінансовій сфері із метою вибору найбільш оптимального;

- зіставлення результатів фінасової діяльності до й після зміни будь-якого фактора, застосовується для розрахунку впливу факторів і визначення резервів.

Альтернативною назвою прийому порівняння є дефініція «порівняльний аналіз», що підрозділяється на горизонтальний, вертикальний і трендовий.

При горизонтальному аналізі визначаються абсолютні й відносні відхилення фактичного рівня показників від базового.

При вертикальному аналізі вивчається структура фінансово-економічних явищ і процесів шляхом визначення питомої ваги окремих частин у загальному цілому.

При трендовому аналізі вивчаються відносні темпи росту й приросту показників за кілька періодів до базисного року.

2. Фінансово-економічні явища, які вивчаються в фінансовому аналізі, мають, як правило, кількісну оцінку, що виражається в абсолютних, відносних і середніх величинах.

Відносні показники характеризують:

відношення планово-розрахункового фінансового показника планового року до планово-розрахункового фінансового показника минулого року;

відношення фактичного фінансового показника до планового показника;

відношення фактичного фінансового показника поточного періоду до фактичного показника минулого періоду.

В фінансово-аналітичній роботі часто застосовуються також середні величини (середньоарифметичні, середньозважені, середньохронологічні).

3. В фінансовому аналізі широко використовується групування. Сутність цього методу – поділ загальної кількості досліджуваної сукупності на якісно-однорідні групи за відповідними ознаками. Такий поділ дозволяє зрозуміти зміст середніх, виявити взаємозв'язок і взаємозалежність між досліджуваними показниками, вплив найбільш істотних факторів, певні закономірності, властиві показникам.

Аналітичні групування підрозділяються на: типологічні; структурні; факторні.

Типологічні групування необхідні для поділу всієї сукупності первинних даних цільного або вибіркового спостереження на одноякісні групи або класи. Для досягнення бажаного результату при складанні типологічних групувань необхідно забезпечити економічно обґрунтоване виділення груп, за якими класифікують досліджувані фінансово-економічні явища.

Структурні групування використовуються для подальшого вивчення внутрішньої структури досліджуваної сукупності.

За допомогою факторних групувань можна встановити причинно-наслідкові зв'язки між досліджуваними ознаками явищ і фактори, що впливають на їхню зміну.

4. Для визначення впливу факторів в фінансовому аналізі широко використовується елімінування. Елімінувати – це означає усунути, відхилити, виключити дію всіх факторів на відхилення щодо результативного показника, крім одного [33]. Це логічний прийом, за допомогою якого вивчається дія зміни даних одного факторного показника на зміну даних головного показника.

Метод елімінування складається із чотирьох способів:

1) спосіб ланцюгових підстановок;

2) спосіб абсолютних різниць;

3) спосіб відносних різниць;

4) індексний спосіб.

Найбільш універсальним є спосіб ланцюгових підстановок. Сутність способу ланцюгових підстановок складається в послідовній заміні базисної величини часток (факторних) показників, що входять у розрахункову формулу, фактичною величиною цих показників і у вимірі впливу зробленої заміни на зміну величини аналізованого узагальнюючого (результативного) показника. При кожній заміні виконуються всі математичні дії, передбачені розрахунковою формулою, і з отриманого результату обчислень розраховується попередній результат, отриманий до заміни даного приватного показника. Різниця результатів представляє шукану величину впливу зміни даного приватного показника на узагальнюючий показник.

Якщо, наприклад, представити залежність узагальнюючі (результативного) показника (Y) від часток (факторних) показників (a, b, c, d) у вигляді розрахункової формули , то застосування способу ланцюгових підстановок можна представити в наступному виді:

значення результативного показника у звітному й базисному періодах:

(2.1)

(2.2)

вплив зміни частинних показників на зміну результативного показника:

(2.3)

(2.4)

(2.5)

(2.6)

Перевірка правильності розрахунків:

(2.7)

Спосіб абсолютних різниць використовується для розрахунку впливу факторів на аналізований показник.

Якщо відомо розрахункову формулу впливу двох факторів на досліджуваний показник у вигляді рівності , де – кількісний фактор; – якісний фактор; – досліджуваний показник, і відомі звітні й базисні їхні величини, то вплив першого фактора ( ) на зміну показника ( ) визначається за формулою:

(2.8)

вплив другого фактора ( ) на зміну досліджуваного показника ( ) виражається формулою:

(2.9)

Сумарний вплив двох факторів завжди тотожний загальній зміні показника, тобто:

(2.10)

Таким способом можна, наприклад, визначити ізольований вплив на зміну фонду оплати праці зміни чисельності працівників і їхньої середньої зарплати.

Спосіб відносних різниць застосовується, як правило, у тому випадку, коли дані мають розраховані раніше відносні прирости факторних показників у процентному вимірі.

Послідовність реалізації цього способу можна представити в такий спосіб:

1) подається інформація у відсотках щодо кожного фактора, що впливає на результативний показник;

2) розраховується різниця у відсотках виконання плану по кожному факторі;

3) визначається вплив даної різниці на результативний показник, тобто плановий результативний показник множиться на цю різницю;

4) виміряється вплив факторів на результативний показник і визначається сума резервів поліпшення аналізованого результативного показника.

Методику розрахунку впливу часткових показників на зміну результативного у відносному вимірі для мультиплікативних моделей типу за допомогою способу відносних різниць можна подати в такий спосіб. На першому етапі необхідно розрахувати відносні відхилення факторних показників:

; (2.11)

; (2.12)

. (2.13)

На другому етапі дослідження необхідно визначити відхилення результативного показника за рахунок кожного фактора:

; (2.14)

; (2.15)

. (2.16)

Індексний метод полягає в застосуванні відносин фактичного рівня аналізованого показника до його рівня в базовому періоду.

При аналізі аддитивної моделі використовується спосіб пропорційного поділу:

; (2.17)

; (2.18)

. (2.19)

5. Балансовий спосіб використовується при аналізі забезпечення підприємства фінансовими ресурсами. Наприклад, для розрахунку платоспроможності підприємства складається платіжний баланс, у якому співвідносяться платіжні засоби й платіжні зобов'язання. Найчастіше цей спосіб застосовується для визначення величини впливу окремих факторів на зміну результативного показника. Результати впливу факторів, від яких залежить досліджуваний показник завжди повинні збігатися з величиною відхилення самого результативного показника від базового рівня.

6. Графічний прийом використовується в фінансовому аналізі для більш наочного подання аналізованої інформації.

Графіки Варзара (взаємозалежних показників) будують у вигляді прямокутника, основа якого пропорційна одному показнику-співмножнику, а висота – другому. Площа прямокутника відображає результат впливу двох факторних фінансових показників.

Графіки динаміки – як правило, лінійні діаграми, що зображують зміни в часі одного або декількох показників в абсолютному або в процентному вираженні.

7. Табличний метод відображення аналітичних даних використовує два види таблиць:

1) прості, у яких представляється перелік інформації про аналізоване фінансово-економічне явище;

2) групові, у яких фінансові дані розбивається на групи й підгрупи за декількома ознаками.

Комплекс економіко-математичних моделей, які використовуються при проведенні фінансового аналізу, забезпечують отримання кількісних та якісних результатів на базі статистичної, прогнозної й планової інформації.

Можливості економіко-математичного моделювання залежать від того, у якому ступені побудована модель відображає об'єктивні концептуальні закономірності фінансової діяльності підприємства, а також від наявності, повноти та якості фінансових даних при формуванні системи показників, методів їхньої оцінки й обробки та якості проведеного аналізу при інтерпретації результатів моделювання.

Економіко-математична модель повинна формалізовано описувати фінансово-економічні явища й процеси підприємства [13]. В основі пізнання багатьох фінансово-економічних процесів і явищ лежить принцип системного підходу, ключовим поняттям якого, є фінансово-економічна система і її властивості.

Основною характеристикою будь-якої системи є її цілісність. У системі окрема частина (елемент) функціонує разом з іншими, становлячи в сукупності зовнішнє середовище, або більше широку систему, частиною якої є й сама розглянута система. Система реагує на вплив зовнішнього середовища, еволюціонує під цим впливом, але при цьому зберігає якісну визначеність і властивості, що відрізняють її від інших систем.

Найважливішою характеристикою цілісної системи є її структура, під якою розуміється сукупність елементів і зв'язків, що визначають внутрішню будову й організацію об'єкта як цілісної системи. Структура динамічна по своїй природі, її еволюція в часі й просторі відбиває процес розвитку системи за допомогою її якісних і кількісних характеристик, іменованих параметрами, які становлять основу мов опису систем, а при формалізації ототожнюються з незалежними змінними математичного опису процесу функціонування систем. Заключним етапом у процедурі послідовної формалізації опису процесів функціонування фінансово-економічних систем є розробка економіко-математичних моделей.

Під моделлю взагалі розуміється реальна або уявна конструкція досліджуваного процесу або явища, що відображає його найбільш істотні або характерні риси [13]. Саме слово «модель» походить від французького «modele», що означає міру, мірило, зразок, норму. Математична модель – це вираження формальної залежності у вигляді деяких математичних співвідношень, що відображають зв'язок між певними явищами. За способами вираження такі моделі можуть бути графічними, числовими (у формі таблиць), аналітичними (у вигляді формули) або аналоговими (тобто відтвореними на ПК).

Економіко-математичні моделі фінансового стану підприємства призначені:

по-перше, для аналізу тих або інших передумов і положень фінансового стану підприємства;

по-друге, для логічного обґрунтування економічних закономірностей, які виявлено при аналізі фінансового стану підприємства і його фінансових результатів;

по-третє, отримання якісних висновків відносно підвищення рівня фінансового стану підприємства серед конкурентів.

У практичному плані економіко-математичні моделі фінансового стану підприємства застосовуються як інструмент прогнозування, планування, керування в фінансово-економічній підсистемі підприємства, що суттєво впливає на діяльність всіх його підсистем.

Врахування значного масиву інформації при побудові економіко-математичних моделей приводить до збільшення їхньої складності, ускладнюючи їхній наступні аналіз та інтерпретацію і якоюсь мірою – використання. З іншого боку, скорочення масиву інформації призводить до зниження якості побудованих модлей.

Економіко-математична модель фінансового стану підприємства – це особливий клас моделей, у яких дослідник вирішує наступні основні задачі:

1. обґрунтування оптимальної кількості та якості даних в системі показників;

2. вибір адекватного економіко-математичного методу;

3. побудова точної економіко-математичної моделі фінансового стану підприємства;

4. представлення керівництву підприємства обґрунтованих висновків щодо вирішення поставлено фінансово-економічного завдання.

У найбільш загальному виді економіко-математична модель представляється як система лінійних рівнянь:

,

де В – матриця коефіцієнтів при залежних змінних;

Y – вектор залежних змінних;

А – матриця коефіцієнтів при незалежних змінних;

Х – вектор незалежних змінних;

– вектор випадкових збурювань (помилок, відхилень).

Економіко-математичне моделювання фінансового стану підприємства не завжди описується лінійними рівняннями, але будь-яке нелінійне рівняння можливо привести до форми лінійного за допомогою логарифмування

За способом математичного представлення економіко-математичні моделі умовно поділяються на прості й складні. Прості моделі представлені одним рівнянням, однією залежністю, складні – декількома рівняннями, декількома залежностями.

Прості економіко-математичні моделі можна розділити на однофакторні й багатофакторні. У свою чергу однофакторні і багатофакторні можуть бути представлені лінійними й нелінійними функціями.

Складні економіко-математичні моделі представляються декількома видами систем рівнянь залежно від мети дослідження.

Математичні функції, що описують прості економіко-математичні моделі, можна представити у такий спосіб:

1. Однофакторні (з однією незалежною ознакою Х)

а) лінійні:

б) нелінійні:

де – вектор випадкових збурювань (помилок, відхилень)

2. Багатофакторні (з багатьма незалежними ознаками):

а) лінійні:

б) нелінійні: .

Математичні вираження, що описують складні економіко-математичні моделі, можна представити методами багатомірного статистичного аналізу. До них відносяться методи кластерного та факторного аналізу, які дозволяють виконанати редукцію ознакового простору. За допомогою кластерного аналізу виконується класифікація економічних об’єктів за певними ознаками. На основі проведення факторного аналізу виявляються приховані фактори на основі групування вихідних показників.

До складу складних економіко-математичних моделей традиційно включають системи одночасних (структурних) рівнянь:

1) Система вирішена відносно залежних змінних:

,

,

.

2) Рекурсивна система (від лат. слова “recursio” - повернення):

,

,

.

3) Система невирішена відносно залежних змінних:

,

,

.

Залежно від врахування впливу фактору часу при побудові економіко-математичних моделей можна розділити на статичні й динамічні.

У динамічних моделях, на відміну від статичних, фактор часу (t) ураховується як додаткова змінна.

Динамічні моделі можуть бути представлені трендовими моделями, моделями згладжування, мультиплікативними та адитивними моделями декомпозиції динамічного ряду, авторегрессійними моделями, динамічними регресійними моделями, лаговими моделями.

Моделі у вигляді тренда описуються наступними рівняннями:

а) лінійні: ;

б) нелінійні: ;

;

.

До моделей згладжування відносяться:

а)моделі простого ковзного середнього;

б)моделі зваженого ковзного середнього;

Моделі декомпозиції динамічного ряду бувають аддитивні й мультиплікативні. Математичний опис аддитивних моделей наступний:

.

Мультиплікативні моделі описуються наступними рівняннями:

,

де - тренд (Т);

- циклічна складова (С);

- сезонна складова (S);

- випадкова складова (R).

Авторегресійні моделі в загальному вигляді описуються наступним рівнянням:

.

Динамічні регресійні моделі описуються наступними формулами:

;

.

Лагові моделі виглядають у такий спосіб:

а) однофакторна:

;

б) багатофакторна (для m - факторів):

Відмінною рисою цих моделей є так званий крок запізнювання, або лаг , що вказує на те, що вплив якого-небудь фактору на досліджуваний показник запізнюється на періодів часу, стосовно прийнятого періоду часу [13].

Побудова економіко-математичної моделі фінансового стану підприємства проводиться в кілька етапів, найважливішими з яких є наступні:

1. Якісний аналіз (постановка мети аналізу, визначення сукупності, визначення результативних і факторних ознак, вибір періоду, за який проводиться аналіз, вибір методу аналізу);

2. Попередній аналіз сукупності (перевірка однорідності сукупності, виключення аномальних спостережень, уточнення необхідного об'єму ознак);

3. Побудова економіко-математичної моделі фінансового стану підприємства з урахуванням вимог до її адекватності та значущості;

4. Економічна інтерпретація й практичне використання побудованої моделі.

Методи багатовимірного статистичного аналізу (кореляційний, регресійний, коінтеграційний, компонентний, факторний, кластерний, аналіз часових рядів та ін.) дозволяють обчислювати характеристики динаміки розвитку фінансових показників, які грунтуються на закономірностях зміни статистичних даних в минулому та екстраполяції тенденцій їх змін на майбутнє.

При проведенні фінансового аналізу методи багатовимірного статистичного аналізу використовуються досить активно та ефективно. Методи багатовимірного аналізу – найбільш діючий кількісний інструмент дослідження соціально-економічних процесів, описуваних більшим числом характеристик. До них відносяться кластерний аналіз, таксономія, розпізнавання образів, факторний аналіз, методи побудови штучних нейронних мереж [29].

За допомогою методів стохастичного факторного аналізу виявляються латентні фактори, які впливають на економічну безпеку підприємства. Такі фактори апріорно визначити неможливо, лише апостеріорно, на основі методу факторного аналізу. Основну ідею факторного аналізу можна сформулювати в заміні значного масиву взаємнокорельованих показників на меншу кількість некорельованих між собою агрегованих факторів. Така процедура виявлення головних компонент називається редукцією ознакового простору.

Основною метою кластерного аналізу є виділення у вихідних багатомірних даних такі однорідні підмножини, щоб об'єкти усередині груп були схожі відповідно до мети дослідження один на одного, а об'єкти з різних груп – не схожі. Під «подібністю» розуміється близькість об'єктів у багатомірному просторі ознак, і тоді задача зводиться до виділення в цьому просторі природних скупчень («грон») об'єктів, які вважаються однорідними групами, тобто кластерами. Основним суб’єктивним моментом при проведенні кластерного аналізу є визначення кількості кластерів дослідником, а не системою.

При проведенні кластерного аналізу основне завдання полягає у визначенні відстані між об’єктами в кластері та між кластерами. При проведенні аналізу цих методів автором зроблено висновок про доцільність використання євклідової відстані між підприємствами в кластері та методу Варда як відстані між кластерами, тому що саме такий набір методів дозволяє провести найрівномірніше клатеризацію підприємств за рівнем їх економічної безпеки.

Методи кластерного аналізу дозволять провести градацію рівнів фінансової стійкості підприємства. Також за допомогою кластерного аналізу можна виконати кластеризацію підприємств за критерієм ефективності їх фінансової діяльності. Якщо виконати кластеризацію підприємств за декілька періодів, то можна визначити стійкість градації рівнів фінансової стійкості досліджуваних підприємств.

При проведенні фінансового аналізу доцільно використовувати штучні нейронні мережі. Головна функція штучного нейрона – формувати вихідний сигнал залежно від сигналів, що надходять на його входи. У найпоширенішій конфігурації вхідні сигнали обробляються адаптивним суматором, потім вихідний сигнали суматора надходить у нелінійний перетворювач, де перетвориться функцією активації, і результат подається на вихід (у точку розгалуження).

Найпростіша модель нейронної мережі – одношаровий персептрон. Одношаровий персептрон (персептрон Розенблатта) – одношарова нейронна мережа, усі нейрони якої мають тверду граничну функцію активації [35]. Серед областей застосування нейронних мереж – автоматизація процесів розпізнавання образів, прогнозування, адаптивне керування, створення експертних систем, організація асоціативної пам'яті, обробка аналогових і цифрових сигналів, синтез і ідентифікація електронних ланцюгів і систем. Одношаровий трьохнейроний персептрон представлено на рис. 2.6.

Рис. 2.6. Одношаровий трьохнейроний персептрон

Мережа, зображена на рис. , має n входів, на які надходять сигнали, що йдуть по синапсам на 3 нейрона. Ці три нейрони утворюють єдиний шар даної мережі й видають три вихідні сигнали.

Багатошаровий персептрон (MLP) – нейронна мережа прямого поширення сигналу (без зворотних зв'язків), у якій вхідний сигнал перетвориться у вихідний, проходячи послідовно через кілька шарів. Перший з таких шарів називають вхідним, останній – вихідним. Ці шари містять так звані вирождені нейрони й іноді в кількості шарів не враховуються. Крім вхідного й вихідного шарів, у багатошаровому персептроні є один або кілька проміжних шарів, які називають прихованими [29]. У цій моделі персептрона повинен бути хоча б один прихований шар. Присутність декількох таких шарів виправдане лише у випадку використання нелінійних функцій активації.

Приклад двошарового персептрона представлено на рис. . Мережа, зображена на рис. 2.7, має n входів. На них надходять сигнали, що йдуть далі по синапсам на 3 нейрона, які утворюють перший шар. Вихідні сигнали першого шару передаються двом нейронам другого шару. Останні, в свою чергу, видають два вихідні сигнали.

Рис. 2.7. Двошаровий штучний нейронний персептрон

Однією з переваг використання методів штучних нейронних мереж є синтез лінійних та нелінійних моделей. Побудова багатошарового нейронного персептрона допоможе досліднику перевірити вірність проведеної кластеризації підприємств. При проведенні кластеризаціїї за допомогою цього способу в систему включаються як кількісні, так і якісні дані, тобто формується матриця вихідних даних таким чином: матриця вихідних показників досліджуваних підприємств формується у відповідності до визначених апріорно рівнів їх економічної безпеки. Методи теорії штучних нейронних мереж доцільно використовувати при прогнозуванні потрапляння підприємства до кластеру за рівнем економічної безпеки в майбутньому

Враховуючи значні можливості щодо моделювання складних нелінійних залежностей фінансових показників під час проведення фінансового аналізу на підприємстві, доцільно використовувати методи теорії штучних нейронних мереж.

Методи екпертних оцінок використовується для встановлення коефіцієнтів значущості при досліджуваних фінансових показниках.

Метод оптимізації використовується для вибору оптимальної комбінації власних та залучених фінансових ресурсів для вирішення завдання підвищення ефективності фінансової діяльності підприємства.

При використаннях причинно-наслідкових методів фактори ідентифіковані, а їх майбутні ймовірні значення прогнозуються, з них виводиться ймовірне значення досліджуваного показника за умови реалізації прийнятого сценарію. За допомогою таких методів можна аналізувати рівень ризику підприємства.

Другий вимір протиставляє методи екстраполяції пояснюючим методам незалежно від їхнього кількісного або якісного характеру. Експертні судження мають місце в тому випадку, коли прогноз заснований не на об'єктивних даних, а скоріше на думці менеджера, покупця, фахівця. «Експерт» засновує своє судження на групі причинних факторів, оцінюючи ймовірність їх прояву й впливу на результативний показник. Основною перевагою експертного методу в порівнянні з чисто інтуїтивним підходом — можливості обміну і зіставлення ідей внаслідок наявності явно вираженої казуальної структури. Евристичні й екстраполяціні методи застосовуються звичайно у випадках, коли аналітична структура прогнозного процесу слабка, але прогноз опирається на об'єктивну маркетингову інформацію. Це відносно прості методи, засновані на попередньому досвіді або на досить складній екстраполяції даних показників за минулі періоди. До їх складу включаються метод ланцюжка відносин, аналіз купівельної здатності, аналіз і декомпозиція трендів, метод експонентного згладжування.

Експлікативні («пояснюючі») моделі відрізняються від інших моделей математичного моделювання тим, що причинна структура в них установлюється й перевіряється експериментально, в умовах, що піддаються об'єктивному спостереженню й виміру.

Здійснювати процедуру прогнозування можна за допомогою побудови простої, або множинної регресійної економіко-математичної моделі у випадку якщо така модель є лінійною. Прогнозувати в цьому випадку можна значення залежної змінної при цьому, попередньо підставивши в рівняння прогнозні значення незалежних змінних. Складність виникає при визначенні прогнозних значень факторів-аргументів.

Включення підприємства до певного кластера, що характеризує рівень фінансової стійкості підприємства, в майбутніх періодах можна прогнозувати за допомогою використання штучних нейронних мереж.

Так як фінансова сфера діяльності підприємства є такою, яка включає множину факторів, то доцільно використовувати методи багатовимірного статистичного аналізу. Також при проведенні оцінки необхідно синтезувати кількісні та якісні методи оцінки. При оцінюванні рівня ризику підприємства та ймовірності його банкрутства необхідно використовувати декілька альтернативних методичних підходів, в зв'язку з тим, що вони більш адаптовані до діяльності західних підприємств.

Для отримання об’єктивних результатів при проведенні фінансового аналізу фінансовий аналітик повинен дотримуватись вимог щодо зберігання конфіденційності інформації, правильно сформувати систему фінансових показників, адекватно підібрати нормативи та вірно обрати методи. Лише при виконанні всіх цих умов менеджмент підприємства зможе ефективно управляти його фінансовою підсистемою.

ПІДХОДИ ДО ПРОВЕДЕННЯ ФІНАНСОВОГО АНАЛІЗУ

Індикаторний (пороговий)

Ресурсно-функціональний

Комплексний

Підхід на основі теорії економічних ризиків

Факторний аналіз

Регресійні економіко-математичні моделі

Метод розрахунку інтегрального показника

Методи експертних оцінок

Кластерний аналіз

Методи штучних нейронних мереж

Статистичний метод

Метод оцінки фінансової стійкості (аналізу доцільності витрат)

Аналітичний метод

Метод аналізу чуттєвості показників

Метод побудови “дерева” рішень

Графічний спосіб за індикаторами

Рис. 2.5. Інтеграція підходів та методів до проведення фінансового аналізу

Ризики підприємства оцінюються на основі статистичного методу, який передбачає співставлення збитків підприємства з рівнями його ризику. Максимальний рівень ризику недопустимий з’являється тоді, коли підприємство ризикує власними засобами, тобто всім своїм майном.

Якщо такі рівні ризику виявлені на протязі декількох періодів, то можна спрогнозувати рівень ризику на майбутні періоди за допомогою методів екстраполяції, вибравши при цьому адекватний тип апроксимації.

Метод оцінки фінансової стійкості (метод аналізу доцільності витрат) дозволяє співставляти рівень економічного ризику та тип фінансової стійкості підприємства. Сутність методу полягає в тому, що проводиться оцінка типу фінансової стійкості до впровадження інноваційного проекту та після його впровадження, за допомогою чого можна визначитися з доцільністю витрат підприємства на цей проект.

Аналітичний метод аналізу ризику підприємства використовується при реалізації інвестиційних та інноваційних проектів. Розраховується період за який проект принесе прибуток; чистий дисконтний дохід; внутрішня норма дохідності та індекс дохідності проекту.

При використанні методу аналізу чуттєвості розраховуються критичні значення об’єму виробництва, ціни на продукцію, об’єму виробництва при зміні ціни з метою визначення точки беззбитковості проекту.

Аналіз ризиків підприємства виконується за допомогою побудови «дерева» рішень, ймовірність ризиків при цьому визначається на основі теореми Байеса.

За допомогою методів регресійного аналізу можна визначити силу та напрямок впливу основних факторів на зміну результативного показника. Багатофакторна регресійна економіко-математична модель представляється такою формулою:

(2.1)

В даній моделі - параметри, які визначаються за допомогою методу найменших квадратів. В якості факторів-аргументів при проведенні оцінки фінансово-економічних процесів підприємства доцільно обирати показники, що їх найбільш повно характеризують. Це можуть бути найбільш вагомі представники всіх складових фінансової діяльності підприємства, або можна обрати ключові фактори фінансової стійкості підприємства за допомогою стохастичного факторного аналізу. При дослідженні процесів забезпечення фінансової діяльності підприємства в якості результативного показника може виступати інтегральний показник ефективності фінансової діяльності підприємства. При побудові багатофакторної регресійної економіко-математичної моделі дослідження проводиться на протязі декількох десятків спостережень, отже можна стверджувати про стійкість напряму та сили впливу факторів на інтегральний показник фінансової діяльності підприємства підприємства.

Методи дослідження динамічних рядів дозволяють визначити прогнозні значення фінансового стану підприємства, або провести згладжування його динамічного ряду на основі екстраполяції тенденцій.

Динамічні моделі для дослідження фінансової діяльності підприємства можуть бути представлені трендовими моделями, моделями згладжування, мультиплікативними та адитивними моделями декомпозиції динамічного ряду, авторегресійними моделями, динамічними регресійними моделями, лаговими моделями.

Моделі у вигляді тренда описуються наступними рівняннями:

а) лінійні: ; (2.2)

б) нелінійні: ; (2.3)

; (2.4)

. (2.5)

До моделей згладжування відносяться: моделі простого та зваженого ковзного середнього.

Моделі у вигляді тренду дозволяти проаналізувати загальні динамічні та прогнозні тенденції розвитку результативних показників фінансової діяльності підприємства.

Моделі декомпозиції динамічного ряду бувають аддитивні й мультиплікативні. Математичний опис аддитивних моделей наступний:

(2.6)

. (2.7)

Мультиплікативні моделі описуються наступними рівняннями:

(2.8)

, (2.9)

де - тренд (Т);

- циклічна складова (С);

- сезонна складова (S);

- випадкова складова (R).

Ефективним інструментом досягнення високого рівня ефективності фінансової діяльності є вчасне врахування загальних порівняльних тенденції розвитку результативного показника фінансової діяльності підприємства, виділення його циклічної, сезонної та випадкової складових.

Всі без виключення системи, в тому числі і підприємства, розвиваються циклічно. Врахування попередніх, поточних та прогнозних циклічних коливань результативного показника фінансової діяльності підприємства дозволить своєчасно ввести технологічні та технічні інновації, підвищити кваліфікацію персоналу, підвищити якість продукції, яка випускається, розрахувати необхідну для ринку кількість продукції, що дозволить підприємству підготуватись до етапу спаду. Інформація про сезонні коливання результативного показника дозволить запровадити стратегію диверсифікації для підвищення рівня фінансового стану підприємства саме на протязі його непродуктивних сезоні.

В будь-якому процесі, або явищі є випадкова складова, врахування якої в загальній тенденції функціонування або розвитку підприємства дозволить йому динамічно та з високим ступенем гнучкості адаптуватись до змін зовнішнього середовища, що надзвичайно важливо при дослідженні фінансово-економічних процесів підприємства. Всі наведені складові можливо виділити на основі побудови мультиплікативної моделі декомпозиції динамічного ряду результативного показника фінансової діяльності підприємства.

Авторегресійна економіко-математична модель представляється наступним чином:

(2.10)

Використання при дослідженні фінансових процесів підприємства цього інструменту дозволить визначити силу та напрямок впливу інтегральних показників фінансової діяльності підприємства за попередні періоди на її інтегральний показник в поточному році. Це дасть змогу менеджменту підприємства визначитися з основними помилками в управлінні фінансовими процесами, тобто ті заходи, що здійснювались в тих періодах, на протязі яких визначено максимально негативну силу впливу факторів, не застосовувати в майбутній періодах як малоефективні, а розробляти нові комплекси заходів щодо управління фінансовою діяльністю підприємства.

Багатофакторна економіко-математична модель з лаговими незалежними змінними:

(2.11)

В якості факторів-аргументів моделі обираються ключові фінансові фактори підприємства, система яких формується або фінансовим аналітиком підприємства, або за допомогою використання стохастичного факторного аналізу. В якості результативного показника обирається або інтегральний показник фінансової діяльності підприємства, або результативний показник діяльності підприємства. Основною відмінністю лагової економіко-математичної моделі від інших моделей регресійного типу є можливість дослідження сили на напрямку впливу фінансових факторів на результативний показник з кроком «запізнення», тобто виявлення впливу факторів не тільки в поточному періоді, а й в попередніх періодах. Таку модель можна використовувати при дослідженні процесів зміни фінансової стійкості підприємства. Ці процеси можна інтерпретувати як процеси нарощування або виснаження фінансового потенціалу підприємства щодо досягнення високого рівня фінансової стійкості.