Инструментарий анализа финансовой устойчивости консолидированной группы компаний (1142375), страница 24
Текст из файла (страница 24)
Поэтому необходимо исследоватьуправляющие факторы на согласованность с целями и на эффективность ихвоздействия на целевые факторы.Эффективность управляющего фактора определяется силой и характеромвлияния данного фактора на целевые факторы [164]. Формально показательэффективностиE(ui) управляющего фактора ui(т.е., максимальныйположительный эффект от изменения фактора ui) представляет собой абсолютноезначение суммы коэффициентов интегрального влияния данного управляющегофактора на целевые факторы, умноженную на оценку динамики целевыхфакторов.Данноевысказываниеимеетследующеематематическоевыражение (53):E (ui ) = ∑ qi j ry j , i – 1,…,pm(53)j −1За основу построения когнитивной модели взята балансовая модель оценкифинансовой устойчивости [192], то есть использовались балансовые построения,характеризующие связи между показателями отчетности консолидированнойгруппыкомпаний,следовательно,основныеуравнения,описывающие152функциональныезависимостикогнитивноймодели,можновыразитьформулами (54-64):Y25 = y9 + y10 + y11 + y1,(54)y22 = y15 – y16;(55)y1 = y3 – (y13 + y14);(56)y27 = y26 + y12;(57)y26 = y25 – y24;(58)y24 = y2 + y6 + y5 + y4 + y11 + y8;(59)y28 = y22 + y17 – y18;(60)y3 = y23 + y19 – y20 – y21;(61)y32 = y26 – y31;(62)y29 = y27 – y31 = (y25 + y12) – y31;(63)y30 =y28 – y31(64)Дляформированиякачественныхзависимостеймеждуфакторами-причинами и факторами следствиями когнитивной модели оценки финансовойустойчивости консолидированной группы компаний использовался алгоритмформирования правил нечеткого логического вывода соответствия междуфакторами-причинами и факторами-следствиями.Когнитивная карта имеет k вершин, которые соответствуют управляющимфакторам, что можно записать формулой (65):U = {uS1, uS2, uSt1, uSt2, um1, um2}(65)Обобщающие оценки факторов обозначим через η(Ui), = 1..k,Каждый фактор соответствует вершине когнитивной карты.
Совокупностьоценок значений факторов η(Ui) в момент времени t обозначили как состояниекогнитивной карты управления финансовой устойчивостью консолидированнойгруппы компаний (состояние ситуации).Выразим каждый фактор Ui ∈ U как лингвистическую переменную:Ui = {ui, D(ui)},где ui – название фактора;153D(ui) – терм-множество лингвистической переменной Ui, α ∈ D(ui) –вербальное значение лингвистической переменной, каждое из которых естьнечеткое множество с областью определения T(Ui) и функцией принадлежностиµα, : T(Ui) →[0,1].Например, фактор «ослабление влияния изменения структуры группы» (uSt1)описываетсялингвистическойпеременной«уровеньослабления»слингвистическими значениями α = низкое; α2 = среднее; α3 = высокое, каждое изкоторых является нечетким множеством с областью определения Т(uSt1) = [-1; 1] ифункцией принадлежности µα, : Т(uSt1) →[0,1]ПустькаждыйфакторописываетсямножествомпоказателейZ (Ui) = {Z1, Z2, ..., Zп}, каждый из которых имеет значение α ∈ {-1, 0, 1}, где минусединица соответствует лингвистическому значению «низкий» («малый»); ноль –значению «средний»; единица – «высокий» («большой», «значительный»).Множество D = {-1, 0, 1} есть множество качественных значений фактороввлияния.Под качественным состоянием вершины Ui будем понимать векторзначений |Z(Ui)| = (α1, α2….αn), α ∈ D(Ui), которые описывают значения фактораUi в фиксированный момент времени.
В зависимости от состояния вершиныфактора присваивается одно из качественных (лингвистических) значений αi сприсвоением ему значения функции принадлежности µα, то есть нечеткоезначение η(Ui) = αi / µα,.Пространствокачественныхсостоянийдляфактора,которыйхарактеризуется n показателями, определяется как декартово произведение Dn,которыое образует дистрибутивную векторную решетку с универсальной нижнейгранью Smin = {-1,-1,….-1} и универсальной верхней гранью Smax = {1, 1, 1}.Для вычисления расстояний между вершинами графа воспользуемсяметрикой Хэмминга [93].
Под метрикой Хэмминга между качественнымисостояниями S и R понимается математическое выражение, представленноеформулой (66):154d (S , R ) = ∑ α iS − α iR ,n(66)i =1где αi,S и αiR – качественные значения показателей ZiS и ZiR состояний S и Rсоответственно.ДлярасстоянияХемминганамножествекачественныхсостоянийвыполняются все свойства расстояния, а также свойство 0 ≤ d (S, R) ≤ 2n, где n –количество показателей, которыми определяется фактор. Если каждое звено цепиоргграфа имеет длину l в пространстве состояний, то d(S,R) = l. Высотой h(S) вупорядоченном множестве Dn будет расстояние d(Smin,Si) между наименьшимэлементом множества Dn – состояние Smin, и состоянием Si.Опираясь на построенные функции принадлежности, формируются правиласоответствиямеждуфакторами-причинамиифакторами-последствиямикачественных зависимостей когнитивной модели. На основе правил нечеткогологического вывода моделируется влияние между факторами.Общий логический вывод осуществляется в следующие четыре этапа поалгоритму (алгоритм Мамдани):1) Нечеткость (фазификация).
Функции принадлежности, определенные навходных переменных, применяются к их фактическим значениям для определениястепени истинности каждого предположения каждого правила.2)Логическийвывод.Вычисленноезначениеистинностидляпредположений каждого правила применяется к каждому правилу. Это приводитк одному нечеткому подмножеству, которое назначается каждой переменнойвывода для каждого правила.3) Композиция.
Нечеткие подмножества, предназначенные для каждойпеременной вывода (для всех правил), объединяются вместе, чтобы сформироватьодно нечеткое подмножество для каждой переменной вывода.4) Приведение к четкости (дефаззификация) – перевод нечеткого наборавыводов в четкое число.Построенныефакторамикачественныефинансовойиколичественныеустойчивостистализависимостиосновойдлямеждупостроения155динамической модели влияния факторов внешней и внутренней среды нафинансовуюустойчивостьконсолидированнойгруппыкомпаний[192],представленной на рисунке 17.Основываясьопределениенаразработаннойвариантовразвитиямоделирования,чтопозволяетуправленческиевоздействияподинамическойситуацииразрабатыватьулучшениюсмодели,помощьювозможносценарногонаиболееэффективныефинансовойустойчивостиконсолидированной группы, основанные на упорядоченных и верифицированныхзнаниях о ситуации.Моделирование сценариев может осуществляться по трем направлениям:1) Прогноз развития ситуации при отсутствии воздействия на нее(саморазвитие ситуации).2) Прогноз развития ситуации с выбранным вектором управленческихвоздействий (прямая задача).3) Определение комплекса мер для достижения желаемых измененийсостояния ситуации (обратная задача).Прогноз развития ситуации при отсутствии влияния на нее осуществляетсяследующим образом: на основе установленных функциональных зависимостей ипостроенных правил нечеткого логического вывода прогнозируется влияниеуправляющих факторов на финансовую устойчивость консолидированной группыкомпаний.При этом следует рассматривать меры производственного, финансового иинвестиционного направления, и их комбинации, а также моделировать сценариитрех типов: оптимистичные, реалистичные и пессимистичны.В результате моделирования сценариев избираются наиболее эффективные,которые обеспечивают наилучшие значения трехкомпонентного показателяфинансовой устойчивости консолидированной группы компаний.156um1y32y12y33y31y27y30y28y29y26y2uSt1y25y24y5y7y4y6y8y9y11y10uS1y1y20uSt2y13y19y14y3y22uS2y23y15y21um2y16y18y17Источник: разработано автором.Рисунок 17 – Динамическая модель влиянияэкономических и неэкономических факторовна финансовую устойчивость консолидированной группы компаний157Необходимо добавить, что за последнее десятилетие в отечественнойнаучной литературе был описан ряд компьютерных систем поддержки принятиярешений в динамических ситуациях, основанных на моделировании когнитивныхкарт.Этосистемы,разработанныевИнститутепроблемуправленияим.
В.А. Трапезникова РАН: система моделирования знаковых и взвешенныхорграфов [101], созданная коллективом под руководством Кульбы В.В.; система«Ситуация» [169], интегрированная система «КУРС» [140], включающая в себясистемы «Ситуация», «Компас-2» и «КИТ», созданные коллективом подруководством Максимова В.И. и Абрамовой Н.А.; системы «Компас» [165] и«Канва» [166], созданные коллективом под руководством Кузнецова О.П.При этом системы моделирования когнитивных карт в основномориентированы на анализ динамики развития ситуаций. В этом – их основноеотличие от зарубежных систем моделирования когнитивных карт, которые вбольшей степени ориентированы на анализ структуры когнитивных карт, а не наанализ динамики развития ситуаций, моделируемых когнитивными картами.На основании вышесказанного можно сделать следующие выводы:1) Использование нечетких когнитивных карт в качестве средстваэкономико-математическогомоделированияфинансовойустойчивостиконсолидированной группы компаний обусловлено возможностью наглядногопредставления анализируемой системы и легкостью интерпретации причинноследственных связей между факторами.2) Когнитивное моделирование управления финансовой устойчивостьюконсолидированной группы компаний предусматривает исследование взаимноговлияния основных факторов исследуемой ситуации, выступает основой дляпостроения сценариев развития ситуации, обеспечивающей вариантность дляпринятия управленческих решений и альтернативность дальнейшего развитияисследуемых процессов.3) Сложноустранимая информационная неопределенность влечет рискневернойоценкифинансовойустойчивостиконсолидированнойгруппыкомпаний, так как остается возможность того, что отдельные факторы вообще не158были учтены.
Поэтому применение нечеткой логики оправдано для данного видаанализа, так как,устанавливая набор показателей, появляется возможностьоценить их неточные, «размытые», то есть неопределенные значения.159ЗАКЛЮЧЕНИЕВ результате проведенных исследований реализована поставленная цельдиссертационного исследования – разработка системы показателей и методикианализа финансовой устойчивости консолидированной группы компаний, котораяучитывалабыихорганизационныехарактеристикииособенностифункционирования, что необходимо для решения задач в рамках эффективногоуправления консолидированными группами.Результаты проведенного исследования позволили сделать ряд выводов ипредложить конкретные рекомендации по проведению анализа финансовойустойчивости консолидированной группы.Таккакосновнаяособенностьанализафинансовойустойчивостиконсолидированной группы компаний связана с тем, что информационной базойанализа является отчетность не отдельных компаний, а консолидированнаяотчетность, показывающая результаты финансово-экономической деятельностигруппы в целом, в работе раскрыта сущность консолидации, проведено сравнениеразличных точек зрения на консолидированную отчетность, установлены цели еесоставления.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
