2

Министерство науки и образования

Российский государственный социальный университет

Красноярский филиал

Л.А.Левин

Комплексная оценка финансового состояния предприятия на основе нечетко-множественного подхода

Красноярск. 2009

Составитель проф. Левин Л.А.

Рецензенты:

Проф. Вейсов Е.А., декан ФИФТ СФУ;

Ст. научн. сотр. Барцев С.А., зав. теор. отделом ИБФ СО РАН

Учебно-методическое пособие «Комплексная оценка финансового состояния предприятий на основе теории нечетко – множественного подхода» предназначено для студентов всех форм обучения специальностей «Финансы и кредит» и Менеджмент организаций» при изучении ими дисциплин « Информационные системы в экономике», «Исследование систем управления» и «Информационные технологии управления»

Пособие основано на работе «Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ, №2, 2000» иматериалах. Опубликованных на сайтах .http://www.mgfs.com/; http://www.quicken.com/; http://www.vmgroup.ru/; http://www.numa.com/derivs/

Рассмотрено на заседании кафедры

«Социальная информатика» КФ РГСУ

протокол № __

«____» сентября______2009г.

Оглавление

1. Введение 5

2. Общие понятия нечетких множеств 6

2.1 Нечеткие числа и операции над ними 7

2.1.1 Функция принадлежности 7

2.1.2 Трапециевидное (нечеткое число 8

2.1.3 Треугольные нечеткие числа 9

2.1.4 Лингвистические переменные 10

2.2 Определение интервалов функции принадлежности 10

2.3 Примеры записи нечеткого множества 12

2.4 Операции над Нечеткими множествами 14

2.4.1 Пересечение множеств 14

2.4.2 Объединение множеств 14

2.4.3 Отрицание (инверсия) множеств 15

2.5 Оценка значимостей показателей для комплексной оценки 15

2.5.1 Построение показателя V 16

3. Применение метода принятия решения, основанного на теории нечетких множеств в финансовом и экономическом анализе деятельности предприятий. 18

3.1 Задачи банковского кредитования. 18

3.1.1 Пример решения задачи 18

3.1.2 Задача для самостоятельного решения 22

4. Метод V&M оценки финансового состояния предприятия на основе нечетко-множественного подхода 23

4.1 Упрощенный метод решения задачи 23

4.1.1 Этап 1 (Множества). 23

4.1.2 Этап 2 (Показатели). 24

4.1.3 Этап 3 (Значимость). 24

4.1.4 Этап 4 (Классификация степени риска). 25

4.1.5 Этап 5 (Классификация значений показателей). 25

4.1.6 Этап 6 (Оценка уровня показателей). 25

4.1.7 Этап 8 (Оценка степени риска). 26

4.1.8 Этап 9 (Лингвистическое распознавание). 27

4.2 Пример анализа финансовой деятельности предприятия упрощенным методом 27

4.2.1 Постановка задачи. 27

4.2.2 Решение 27

4.2.3 Задача для самостоятельного решения 29

4.3 Полный метод решения задачи 30

4.3.1 Задача для самостоятельного решения 35

5. Литература 35

1.Введение

При решении различного рода задач, связанных оценкой экономической стабильности работы предприятий; выбора кредитной или инвестиционной политики и др. достаточно часто приходится сталкиваться с сталкиваться с ситуацией неопределенности.

Неопределенность – это неустранимое качество рыночной среды, связанное с тем, что на рыночные условия оказывает свое одновременное воздействие неизмеримое число факторов различной природы и направленности, не подлежащих совокупной оценке. Но и даже если бы все привходящие рыночные факторы были в модели принятия решения были учтены (что невероятно), то и в этом случае сохранилась бы неустранимая неопределенность относительно характера реакций рынка на те или иные воздействия.

Неопределенность порождает риск неэффективного управления - такого, что намеченные цели управления не достигаются. Например, решение об инвестициях, первоначально признанное экономически обоснованным, может перестать быть таковым вследствие ухудшения рыночной конъюнктуры (снижение фактической выручки по сравнению с плановой, или рост затрат по сравнению с планом, или то и другое).

Главная проблема оценивания риска принятия решения состоит в том, что события, происходящие на рынке, часто не обладают свойством устойчивой повторяемости и однородности. Поэтому применение в анализе такого распространенного инструмента, как вероятности, наталкивается на серьезные препятствия..

Однако, когда неопределенность относительно будущего состояния объекта исследования теряет черты статистической неопределенности, классическая вероятность, как измеримая в ходе испытаний характеристика массовых процессов, уходит в небытие.

Ухудшение информационной обстановки вызывает к жизни субъективные вероятности, однако тут же возникает проблема достоверности вероятностных оценок. ЛПР, присваивая вероятностям точечные значения в ходе некоего виртуального пари, исходит из соображений собственных экономических или иных предпочтений, которые могут быть деформированы искаженными ожиданиями и пристрастиями. Это же замечание справедливо и в том случае, когда оценкой вероятностей занимается не ЛПР, а сторонний эксперт.

Очень часто традиционно употребляемые вероятностные методы, обнаруживают свою полную беспомощность перед лицом неопределенности.

Классическая вероятность аксиоматически определяется как характеристика генеральной совокупности статистически однородных случайных событий. В том случае, если статистической однородности нет, то применение классических вероятностей в анализе оказывается незаконным.

Минимаксные подходы ставящие своей целью отказ от учета неопределенности "весовым методом". А конечном счете рассчитываются на самые плачевные сценарии развития событий, делают задачу бессмысленной, так как закладываться на самое плохое означает перестать инвестировать вообще, так как всегда остаются шансы просто потерять все деньги.

В этом случае наиболее эффективными могут оказаться методы, почерпнутые из теории нечетких (размытых) множеств¹

Теория нечетких (размытых) множеств более четверти века назад была предложена Лотфи А. Заде (Lotfi A.Zadeh) и позволяет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечеткие выводы.