- •1.Введение
- •2.Общие понятия нечетких множеств
- •2.1Нечеткие числа и операции над ними
- •2.1.1 Функция принадлежности
- •2.1.2Трапециевидное (нечеткое число
- •2.1.3Треугольные нечеткие числа
- •2.1.4Лингвистические переменные
- •2.2Определение интервалов функции принадлежности
- •2.3Примеры записи нечеткого множества
- •2.4Операции над Нечеткими множествами
- •2.4.1Пересечение множеств
- •2.4.2Объединение множеств
- •2.4.3Отрицание (инверсия) множеств
- •2.5Оценка значимостей показателей для комплексной оценки
- •2.5.1Построение показателя V
- •3.Применение метода принятия решения, основанного на теории нечетких множеств в финансовом и экономическом анализе деятельности предприятий.
- •3.1Задачи банковского кредитования.
- •3.1.1Пример решения задачи
- •3.1.2 Задача для самостоятельного решения
- •4.Метод V&m оценки финансового состояния предприятия на основе нечетко-множественного подхода
- •4.1Упрощенный метод решения задачи
- •4.1.1Этап 1 (Множества).
- •4.1.2Этап 2 (Показатели).
- •4.1.3Этап 3 (Значимость).
- •4.1.4Этап 4 (Классификация степени риска).
- •4.1.5Этап 5 (Классификация значений показателей).
- •4.1.6Этап 6 (Оценка уровня показателей).
- •4.1.7Этап 8 (Оценка степени риска).
- •4.2.3Задача для самостоятельного решения
- •4.3Полный метод решения задачи
- •4.3.1Задача для самостоятельного решения
- •5.Литература
4.1.7Этап 8 (Оценка степени риска).
Теперь выполним формальные арифметические действия по оценке степени риска банкротства V&M:
, ( 3‑0)
где gj – узловая точка9 интервала значения g, определённого экспертом.
( 3‑0)
lij определяется по таблице 1, а ri – по формуле 3-2) или (3-3).
Таким образом, в ходе свертки мы используем две системы весовых коэффициентов – значимости показателей и опорные веса (1-5) для сведения нескольких отдельных показателей в один единственный.
По построению, чем выше уровень показателя V&M, тем лучше обстоит дело с финансами предприятия
4.1.8Этап 9 (Лингвистическое распознавание).
Классифицируем полученное значение степени риска на базе данных таблицы 1-1. Тем самым наш вывод о степени риска предприятия приобретает лингвистическую форму.
4.2Пример анализа финансовой деятельности предприятия упрощенным методом
4.2.1Постановка задачи.
Требуется проанализировать степень риска банкротства предприятия «АВ» по завершении работы в III и IV. В качестве примера была выбрана реальная отчетность одного из предприятий
4.2.2Решение
(номера пунктов соответствуют номерам этапов метода).
1.Определяем множества E, G и B, как это сделано на этапе №1 рассмотренного выше метода.
2. Для анализа финансовой деятельности предприятия строим систему Х из 6 показателей:
Х1 - коэффициент автономии (отношение суммы собственных средств к валюте баланса) ,
Х2 - коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными средствами (отношение чистого оборотного капитала к оборотным активам),
Х3 - коэффициент промежуточной ликвидности (отношение суммы денежных средств и дебиторской задолженности к краткосрочным пассивам),
Х4 - коэффициент абсолютной ликвидности (отношение суммы денежных средств к краткосрочным пассивам),
Х5 - оборачиваемость всех активов в годовом исчислении (отношение выручки от реализации к средней за период стоимости активов),
Х6 - рентабельность всего капитала (отношение чистой прибыли к средней за период стоимости активов).
3, Принимаем, что все показатели являются равнозначными для анализа (ri= 1/6)10.
4, Степень риска классифицируем по правилу таблицы 1.1 этапа №4 метода.
5, Выбранные показатели на основании предварительного экспертного анализа получили следующую классификацию (таблица 3-5):
Таблица 3‑8
6, Финансовое состояние предприятия «АВ» характеризуется следующими финансовыми показателями (таблица 3-6):
Таблица 3‑9
7, Проведем классификацию текущих значений х по критерию таблицы 1-5 Результатом проведенной классификации является таблицы 3-7 и 3-8:
Таблица 3‑10
Т аблица 3‑11
Правильное заполнение таблиц 3-7 и 3-8 дает, что сумма всех столбцов и строк в каждой таблице равна N.
Простейший анализ полученных таким образом таблиц говорит о том, что во втором периоде произошло качественное падение обеспеченности оборотных активов (Х2) и роста оборачиваемости активов (Х5).
8, Оценка степени риска банкротства по формуле (3.4) дает gI = 0.700, gII = 0.667, т.е. риск банкротства незначительно снизился.
9, Лингвистическое распознавание значений g по данным таблицы 3-1 определяет степень риска банкротства предприятия «АВ» как высокую для обоих периодов анализа.
Таким образом, мы наблюдаем тот самый случай, когда высокая автономия предприятия – это по существу единственное, что у него есть хорошего. Помимо всего это означает, что у конкурсного управляющего предприятия в случае его банкротства появляются некоторые шансы на успешную санацию предприятия путем продажи части его активов.