Д.т.н. Матвийчук В.А., аспирант Демчук В. Г.

Винницкий национальный аграрный университет

Диагностика кризисного состояния аграрных машиностроительных предприятий

Финансово-экономические кризисы оказывают негативное влияние на потенциал аграрных машиностроительных предприятий: сокращается объём инвестиций и инноваций, стареют и изнашиваются необоротные активы, морально стареют научно-технические наработки, снижается профессиональный уровень персонала. В результате снижается ликвидность и финансовая стойкость предприятий, а их деятельность становится убыточной. Перед предприятиями возникает актуальная задача самооценки и прогнозирования своего состояния с позиций обеспечения економической безопасности от влияния различных факторов на хозяйственный потенциал, разработки индикаторов безопасности и эффективных мероприятий протидействия угрозам.

Обеспечение экономической безопасности предприятия основывается на прогнозировании, своевременному устранению внешних, и эффективному управлению внутренними рисками. Анализ кризисного состояния аграрных машиностроительных предприятий показал, что к наиболее опасным рискам следует отнести: технические, обусловленные старением и отсутствием модернизации оборудования и технологий; кадровые, возникшие в результате низкой мотивации труда, отсутствия эффективной системы обучения и переподготовки кадров; финансовые, преимущественно риски ликвидности, финансовой стойкости и кредитоспособности. Неудовлетворительное управление перечисленными рисками приводит к снижению конкурентоспособности, а при реализации катастрофических рисков - к угрозе банкротства и прекращению деятельности предприятия.

В Украине пока что не существует комплексного подхода к исследованию проблемы антикризисного управления предприятием. Исследования отдельных направлений антикризисного управления приведены в работах таких авторов, как Амоша О.И., Василенко В.О., Кривовязнюк И. В., Лигоненко Л. О. и др. Широкое отображение вопросов диагностики банкротства и санации отечественных предприятий нашло в роботах Андрущак Е.М., Давидова Г.В., Клебановой Т.С., Матвийчука А.В., Терещенко О. О. и др.

Тем не менее, не достаточно изученными остаются такие вопросы, как диагностика кризисных явлений и оценка влияния на них обуславливающих факторов; особенности научно-технических инноваций и специфика их внедрения в отечественных условиях для устранения кризисных факторов; комплексная оценка финансового состояния и разработка антикризисных технологий управления предприятием.

Целью данной работы является совершенствование моделей диагностики кризисных явлений и обоснование приоритетных антикризисных мероприятий для оздоровления предприятий.

Как правило, диагностику кризисных явлений проводят на основе анализа текущего финансового состояния и финансовых результатов деятельности предприятия, к которым относятся показатели ликвидности, устойчивости, оборотности капитала, прибыльности. Для ряда показателей существуют нормативы, для остальных важна динамика – положительная или отрицательная. Сравнивая фактические показатели предприятия с нормативными и делают выводы о его финансовом состоянии и уровне кризисных явлений.

Следует отметить, что любой экономический показатель, который используется для оценки финансового состояния предприятия, имеет множество скрытых факторов влияния. Очевидно, что при проведении оценки финансового состояния установить все взаимосвязи практически невозможно. Поэтому на практике стремятся из множества существующих факторов отобрать наиболее значимые и информативные с позиций оценки кризисного состояния предприятия.

При проведении анализа было установлено, что в финансовой отчетности большинства предприятий, как финансово устойчивых, так и потенциальных банкротов, значения многих показателей равны или близки к нулю. К таким показателям относятся: нематериальные активы, долгосрочные финансовые инвестиции, денежные средства и их эквиваленты, неоплаченный и паевой капитал, долгосрочные кредиты банков, доходы будущих периодов и др. Этот факт, а также то, что отечественные предприятия имеют склонность к занижению уровня прибыли, не позволяет эффективно использовать зарубежные модели для диагностики их кризисного состояния.

Для осуществления оценки кризисного состояния аграрных машиностроительных предприятий было отобрано восемь классических финансовых показателей, сгруппированных в группы ликвидности, устойчивости, деловой активности, рентабельности. Кроме того, добавлена группа имущественного состояния, включающая коэффициент износа и уровень инновационного развития предприятия, определяемый через уровень совершенствования технологических процессов и технический уровень продукции [1]. При упрощенном варианте расчётов уровень инновационного развития предприятия может быть заменен коэффициентом обновления оборудования.

Учитывая отмеченную сложность диагностики кризисных состояний с использованием традиционных подходов, целесообразно проводить такую диагностику на основе теории нечеткой логики, получившей развитие в работах [2,3]. С использованием данного метода анализа разрабатывается модель диагностики кризисного состояния на базе независимых переменных, состоящая из следующих этапов.

Этап 1 (показатели). Предложено набор показателей Х_i, в модели формировать из следующих критериев (коэффициентов): Х₁ – рентабельности капитала; Х₂ – износа основных средств; Х₃ – уровня инновационного развития; Х₄ – общей ликвидности; Х₅ – быстрой ликвидности; Х₆ – покрытия активов; Х₇ – финансовой автономии; Х₈ – мобильности собственного капитала; Х₉ – фондоотдачи; Х₁₀ – финансового риска.

Этап 2 (лингвистические переменные). Предложено использовать три лингвистических терма для описания каждой переменной. Соответственно, для оценки всех Х_і, , которые характеризуют предприятие по уровню кризисных явлений, формируется единая шкала из трех термов: Н – низкий, С – средний и В – высокий уровни показателя Х_і.

Этап 3 (построение функций принадлежности). Нечеткие описания в структуре метода финансово-экономического анализа обусловлены неуверенностью эксперта, возникающей в процессе разного рода классификаций. В этом случае необходимо построить функции принадлежности всех нечетких термов входных и выходной переменных, чтобы получить возможность осуществлять адекватную классификацию уровней всех показателей. Для этого определяется возможный диапазон изменения контролированных параметров входных X_i, , и выходной переменных G. Задается вид функций принадлежности нечетких термов для всех показателей. Используем дифференцируемые квазиколоколообразные функции. Отобразим на рис. 1 функции принадлежности трёх нечетких термов {Н, С, В} входной переменной X_i, , на едином универсальном

множестве X.

Этап 4 (формирование набора правил). Экспертная система на базе нечетких знаний должна включать механизм нечетко-логического вывода, чтобы можно было делать вывод про уровень кризисного состояния предприятия на основании всей необходимой исходной информации, полученной от пользователя. Поэтому для комплексной диагностики кризисного состояния формируется система нечетких знаний.

Этап 5 (оценка уровня показателей). Перед проведением оценки кризисного состояния предприятия следует провести настройку модели на данных обанкротившихся и финансово устойчивых предприятий. С целью проведения оптимизации модели можно использовать алгоритм обратного распространения ошибки или генетические алгоритмы.

Этап 6 (принятие решения). Окончательное решение модели выбирается таким, для которого функция принадлежности выходной переменной G будет наибольшей для заданных значений контролируемых параметров , :

, (1)

где – функция принадлежности вектора входных переменных X₁, ..., X_N значению выходной переменной d_j с множества {Н, С, В}; N – количество входных переменных (в данной задаче N = 10); m – количество выходной переменной. В нашей задаче m=3 и соответствует низкому (Н), среднему (С) и высокому (В) уровню кризисного состояния.

После построения модели и осуществления ее настройки, модель можно использовать для оценки уровня кризисного состояния предприятия G на основании показателей X_i, , финансовой отчетности и экспертных суждений для разных временных периодов, в т.ч. чтобы иметь возможность проследить динамику изменения уровня кризисных явлений.

Выводы.

В результате исследований предложен набор показателей экономико-математической модели, используемой для осуществления оценки кризисного состояния аграрных машиностроительных предприятий. Предложено построение нечеткой модели оценки кризисного состояния предприятий на основе отобранных переменных. Данный подход позволяет строить модели на том наборе информативных показателей, который финансовый аналитик считает целесообразным для использования, без проведения предварительного исследования на наличие между ними функциональных зависимостей. Но в таком случае необходимо сначала задать экспертно-аналитические правила принятия решений. И при наличии статистики, построенные экономико-математические модели можно оптимизировать на реальных примерах финансово-стабильных предприятий и потенциальных банкротов.

Литература:

1. Михалюк А.Д. Оцінка ефективності інноваційної діяльності на підприємствах геологорозвідувальної галузі / А.Д.Михалюк // Фінанси, облік і аудит. 2010. №16. – С. 272-279.

2. Матвійчук А. В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка: монографія / А. В. Матвійчук. – К.: КНЕУ, 2011. – 439 с.

3. Матвійчук А.В. Аналіз та прогнозування розвитку фінансово-економічних систем із використанням теорії нечіткої логіки. Монографія. – К.: Центр навчальної літератури, 2005. – 206 с.