Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование риска банкротства инфокоммуникационной компании тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Ольховая, Ольга Николаевна
Место защиты Оренбург
Год 2010
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование риска банкротства инфокоммуникационной компании"

004617025

На правах рукопис

Ольховая Ольга Николаевна

МОДЕЛИРОВАНИЕ РИСКА БАНКРОТСТВА ИНФОКОММУНИКАЦИОННОЙ КОМПАНИИ

.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

- 9 ЛЕН 2010

Оренбург - 2010

004617025

Работа выпонена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Повожский государственный университет телекоммуникаций и информатики (г. Самара)

Научный руководитель Официальные оппоненты:

Ведущая организация

доктор экономических наук, профессор Горелик Ольга Михайловна

доктор экономических наук, профессор Афоничкин Александр Иванович

кандидат экономических наук, доцент Крипак Елена Михайловна

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Защита состоится л22 декабря 2010 года в 13-00 на заседании диссертационного совета Д 212.181.08 при Государственном образовательном учреящении высшего профессионального образования Оренбургский государственный университет по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, 13, зал заседаний диссертационного совета, ауд. 170215.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Оренбургский государственный университет, с авторефератом диссертации на официальном сайте www.osu.ru.

Автореферат разослан М^Я^/сА^ Юг.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Мировой финансовый кризис негативно повлиял на многие компании, что вызвало увеличение числа банкротств. В сложившейся ситуации каждой компании необходимо постоянно проводить мониторинг своей деятельности для своевременного выявления риска банкротства, под которым понимается неблагоприятное по значениям совокупности финансово-экономических показателей состояние предприятия. Особенно это важно для инфокоммуникационных компаний, поскольку сегодня они работают в условиях растущего спроса на свои услуги и одновременно в условиях достаточно жесткой конкурентной борьбы. Развертывая новые проекты и предлагая клиентам новые услуги, компаниям инфокоммуникадионного сектора жизненно необходимо постоянно отслеживать степень экономической эффективности своей деятельности, контролируя риск банкротства. При этом функционирование инфокоммуникационных компаний имеет свои специфические особенности, которые нужно учитывать при осуществлении мониторинга.

Степень разработанности проблемы. Разработкой математико-статистического подхода к оценке риска банкротства впервые начал заниматься Э. Альтман, его идеи нашли продожение в работах Р. Таффлера и Г.Тишоу, Р.Лиса, Ж. Конана и М. Годдера, Г. Давыдовой и А. Беликова Моделировать риск банкротства в динамике позволяет модель Блека-Шоуза. Предложенные этими учеными модели, откалиброванные на данных западных компаний, не приспособлены к российской экономике. С учетом того, что оптимальные значения ключевых показателей финансового состояния предприятия значительно варьируют для компаний различных отраслей, не всегда подходящими, в частности, для компаний инфокоммуникационного сектора, оказались и модели оценки риска банкротства, разработанные отечественными учеными на основе информации о деятельности российских компаний. Кроме того, непонота информации, нечеткая природа экономических данных, необходимость использования экспертной информации о деятельности компании, привели к необходимости использования альтернативных подходов, в частности, разработанной Л.Заде теории нечетких множеств. Оценкой риска банкротства на основе теории нечетких множеств занимались такие ученые, как Д. Бакли, Г. Бояджиев, А. Кофман, X. Циммерман, А.Недосекин. Вместе с тем в работах, активно

использующих аппарат теории нечетких множеств, всегда стоит вопрос о построении функции принадлежности, в наибольшей степени соответствующей имеющейся информационной базе; остались не до конца проработанными вопросы получения и обработки экспертной информации, необходимой для принятия решений в условиях неопределенности.

Цель и задачи исследования. Целью работы является совершенствование методики оценки риска банкротства для инфокоммуникационной компании. В соответствии с поставленной целью определены следующие задачи:

- изучить теоретические аспекты оценки риска банкротства;

- сформировать набор показателей для характеристики риска банкротства инфокоммуникационной компании;

- оценить границы интервалов значений показателей, характеризующих риск банкротства компании;

- разработать процедуру построения функции принадлежности для оценки риска банкротства инфокоммуникационной компании;

- осуществить моделирование риска банкротства инфокоммуникационной компании.

Объектом исследования являются инфокоммуникационные компании.

Предметом исследования являются модели оценки риска банкротства.

Область исследования. Исследование проведено в рамках п.п. 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики Паспортов специальностей ВАК (экономические науки).

Теоретической и методологической базой исследования явились работы ведущих российских и зарубежных ученых по проблемам оценки риска банкротства. В качестве инструментария использовалась теория нечетких множеств, эконометрика. Обработка данных проводилась с использованием Microsoft Excel, пакета прикладных программ Statistica.

Информационное обеспечение работы составили данные бухгатерской отчетности Федерального государственного унитарного

предприятия Самарский областной радиотелевизионный передающий центр, данные экспертных опросов.

Научная новизна диссертационной работы заключается в совершенствовании методики оценки риска банкротства инфокоммуникационной компании. Наиболее существенные научные результаты:

- сформирована система показателей, для оценки риска банкротства, включающая в себя традиционные и специфические финансово-экономические коэффициенты;

- предложена и реализована процедура оценки границ интервалов значений показателей, характеризующих риск банкротства компании;

- разработана процедура построения функции принадлежности с нелинейными ребрами, позволяющая понее отразить мнения экспертов при моделировании риска банкротства инфокоммуникационной компании;

- реализована модель оценки риска банкротства, учитывающая особенности инфокоммуникационной компании.

Практическая значимость выпоненного исследования определяется возможностью применения его результатов в организации процесса мониторинга финансово-хозяйственной деятельности Самарского областного радиотелевизионного передающего центра и Радиочастотного центра Привожского федерального округа, с целью обеспечения ее конкурентоспособности, за счет своевременной диагностики финансового состояния и определения риска банкротства. Совершенствованная в диссертационном исследовании методика оценки обладает высокой адаптивностью и может быть использована в других компаниях данной отрасли, после небольшой доработки с учетом специфики конкретной компании.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования докладывались на международных и всероссийских конференциях: Управление экономикой: концепции, технологии, инструментальное обеспечение (Киров, 2005г.); Информационные ресурсы и бизнес (Киров, 2006г.); Экономическое развитие отраслей и комплексов в рыночных условиях (Киров, 2006г.); Совершенствование системы управления организацией в современных условиях (Пенза, 2006г.); Факторы устойчивого развития экономики России на современном этапе (Пенза, 2006г.).

Основные положения диссертации внедрены в филиал ФГУП РТРС Самарский областной радиотелевизионный передающий центр и Самарский филиал ФГУП Радиочастотный центр Привожского федерального округа, что подтверждено соответствующими справками.

Материалы диссертационной работы используются в учебном процессе на факультете информационных систем и технологий ГОУ ВПО Повожский государственный университет телекоммуникаций и информатики и на факультете экономики и менеджмента НОУ Институт ТЕЛЕИНФО при преподавании курсов Интелектуальные технологии в бизнесе и Информационный менеджмент.

Публикации. По результатам выпоненных исследований опубликовано 17 работ (в том числе 3 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения, списка использованных источников (120 наименований). Работа изложена на 160 страницах текста, содержит 4 приложения.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ:

1. Формирование набора показателей для характеристики риска банкротства иифокоммуникационной компании

Риск банкротства является важной комплексной характеристикой состояния компании и непосредственно связан с ее финансово-экономическим состоянием, для оценки которого традиционно используется 6 групп показателей (рис. 1)._

Показатели финансово-экономического состояния компании

1 Коэффициенты деловой активности

2 Коэффициенты ликвидности

3 Коэффициенты платежеспособности

4 Коэффициенты финансовой устойчивости

5 Коэффициенты рентабельности

6 Коэффициенты оценки эффективности

Рисунок 1 - Группы показателей, характеризующих финансово-экономическое состояние компании

Нами предлагается ввести ряд специфичных показателей, отражающих особенности деятельности компании

инфокоммуникационного сектора находят отражение и в особых показателях. В качестве таких показателей естественно рассмотреть (1) зону покрытия (км2 / %); (2) охват населения (чел. / %); (3) общую мощность передатчиков (Вт, кВт); (4) скорость передачи (мощность) РРЛ (Мбит/с); (5) количество ретранслируемых каналов; (6) время вещания каналов (час); (7) количество и высоту мачт и башен, предназначенных для размещения передатчиков (шт., метров); (8) количество передатчиков, спутниковых приемников; (9) протяженность радио-релейных линий (РРЛ); (10) количество часов простоя передатчиков (час). Положительную тенденцию развития компании будет характеризовать увеличение значений показателей (1) - (7) и уменьшение показателей (8) - (10). Существенное отличие данных показателей от традиционно используемых выражается в том, что они измеряются в абсолютных единицах.

Отметим, что использование показателей зоны покрытия и охвата населения по отдельности не всегда позволяет корректно оценить положение компании. Поэтому нами предлагается использовать также показатель (11) лэффективность зоны покрытия (рис. 2), определяемый как отношение реального охвата к теоретически возможному:

rj _ ^реал _ ^реал ^

~ О Р Zona '

meopem нас

где О - реальный охват

населения; Рнас - плотность населения

(чел/км); Zona - зона покрытия (км2).

Значение данного показателя, близкое к 1, следует считать нормой; существенно меньше 1 свидетельствующим о неэффективном использовании ресурсов предприятия; существенно превышающее 1 - о благоприятных тенденциях в Рисунок 2 - Эффективность динамике клиентской базы. зоны покрытия

Таким образом, сформирована система показателей, характеризующих риск банкротства

Люди, проживающие на территории S (Nmci)

инфокоммуникационной компании, включающая как традиционно используемые коэффициенты, так и ряд специфичных показателей.

2. Оценка границ интервалов значений показателей, характеризующих риск банкротства компании

Поскольку на практике часто трудно однозначно интерпретировать значение каждого из описанных выше показателей, естественно рассматривать его состояние как лингвистическую переменную, имеющую несколько уровней - лочень низкий, низкий, средний, высокий, лочень высокий. При этом вопрос о граничных значениях и внутренних границах перехода от уровня к уровню остается открытым. Предлагается следующая процедура оценки границ интервалов значений показателей, необходимая для построения функции принадлежности.

Для получения информации о границах перехода формируется экспертная группа численностью п. Перед экспертами ставится задача дать количественную оценку границам интервалов, попадание значения у-ого показателя в который соответствуют 5-ому уровню лингвистической переменной состояние у-ого показателя. Предполагается согласованность экспертной группы. При этом в зависимости от группы показателей (традиционные имеют двустороннее ограничение по своим значениям, специфичные - имеют только нижнее ограничение), возможны два подходы к сбору информации.

Первый подход: экспертам в качестве исходной информации предлагаются интервал по каждому показателю. Необходимо в рамках этого интервала выпонить внутреннее разбиение на 5 уровней.

Второй подход представляет собой элемент метода Феликса-Риггса и заключается в следующем:

1. Однажды достигнутый по каждому показателю результат принимается за исходный уровень.

2. Определяется предельный результат, который может быть достигнут по данному показателю, который в зависимости от мнений экспертов возможно определить как лочень высокий.

3. Так как допускается возможность ухудшения ситуации по каждому показателю, то добавляются и их значения, оценивающиеся как лочень низкие.

относительно нижней (=1) или верхней (д=2) границы значений у-ого

мнения п экспертов

показателя, характеризующего риск банкротства, ] =\,2,...,И. Здесь 5 = 1,2,3,4,5, где 5 = 1 соответствует очень низкому уровню, а 5 = 5-очень высокому.

На основе этих данных оценим характеристики для каждого из показателей. Рассмотрим пример определения граничных значений для традиционного коэффициента Хп - коэффициента рентабельности основной деятельности, значение которого изменяется на интервале [-1;1], используя первый подход. Информационной базой для оценки характеристик рассматриваемого показателя являются данные, полученные в результате опроса сформированной группы экспертов числом п Ч 30, фрагмент которых представлен в таблице 1.

Таблица 1 - Фрагмент информационной базы для оценки границ уровней показателя Х42

№ Уровень4^^ показателя \ 1 2 3 4 30

лочень низкий -I; 0,03 -1; 0,02 -I; 0,05 -1; 0,05 -1; 0,07

низкий 0,03; 0,15 0,02; 0,14 0,05; 0,19 0,05; 0,15 0,07; 0,2

средний 0,15; 0,23 0,14; 0,22 0,19; 0,25 0,15; 0,24 0,2; 0,25

высокий 0,23; 0,6 0,22; 0,62 0,25; 0,65 0,24; 0,7 0,25; 0,8

лочень высокий 0,6; 1 0,62; 1 0,65; 1 0,7; 1 0,8; 1

После формирования информационной базы были рассмотрены значения в разрезе каждой границы перехода от уровня к уровню, определены параметры, используемые при построении функции принадлежности. В результате расчетов были получены следующие значения границ интервалов уровней (таблица 2).

Таблица 2 - Оценка граничных значений показателя Хп

Уровень состояния лочень низкий низкий средний высокий лочень высокий

Значения интервалов И;0] [0;0,1] [0Д;0,2] [0,2;0,5] [0,5;1]

Этап формирования информационной базы для оценки границ значений показателей специфичной группы представлен в таблице 3 (на примере коэффициента (11) Эффективность зоны покрытия), используя второй подход.

Таблица 3 - Фрагмент информационной базы для оценки границ уровней показателя Эффективность зоны покрытия

эксперта Зяаченш4^. показателя 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 и 12

0 он он он он он он он он он он он он

0.50 н

0,54 н

0,55 н н н н я н н

0,56 н н н

0,57 ср

0,58 ср ср

0,6 ср ср ср ср ср ср ср ср

0,7 ср

0,8 в

0,9 в

1 в в в в в в

1,2 в в в

1,4

1,6

1,8 ов

2 ов ов ов ов ов ов ов ов ов

2,2 ов

2,5 ов

В результате обработки полученных данных были приняты следующие значения границ интервалов (таблица 4).

Таблица 4 - Оценка граничных значений коэффициента Эффективность зоны покрытия

Уровень состояния лочень низкий низкий средний высокий лочень высокий

Значения интервалов [0;0,55] [0,55 ;0,6] [0,6; 1] [1;2] [2;2,5]

Осуществив интервальное разбиение предложенных экспертами значений , определим относительные частоты и плотности

относительных частот у1 попадания этих значений в построенные

интервалы и строим гистограмму. Дня сглаживания плотности относительных частот подбираем функцию из класса, симметричных относительно прямой х-Ъ и имеющих горизонтальные асимптоты:

<р{х) = Аеа^х . Параметры этой функции оцениваем, например, методом

наименьших квадратов, решая оптимизационную задачу:

Тогда, задавшись достаточно высоким уровнем надежности /, границы искомого интервала Д/+!], найдем как границы интервала

\Ь - т;Ь + г] из уравнения:

На рисунке 3 схематично представлена функция <р и границы интервалов (а); блоке (б) показана трапециевидная функция принадлежности с линейными наклонными ребрами, где за узловые точки взяты границы построенных интервалов.

Ь-т Ь Ь+х

Значения показателя

Рисунок 3 - Графическое представление способа оценки границ интервалов значений показателей

Таким образом, были получены оценки эталонных значений сформированного набора показателей.

3. Процедура построения функции принадлежности

Во многих практических работах при построении функции принадлежности используется трапециевидная функция принадлежности с линейными наклонными ребрами, что можно, по-видимому объяснить равномерньм расположением значений показателей, предложенных экспертами. Такая ситуация не всегда адекватна реальности, поэтому в работе предлагается использовать функцию принадлежности с нелинейными наклонными ребрами.

Левое ребро функции принадлежности будем строить в виде (4), правое - в виде (4а):

ЛеЛ*)= } РЛОЛ > хе[км,к,]

где (р.Ц) - оценка функции, аппроксимирующей плотность относительных частот мнений экспертов относительно границы перехода от уровня /-1 до уровня /;

<рм{1) - оценка функции, аппроксимирующей плотность относительных частот мнений экспертов относительно границы перехода от уровня /' до уровня /+1;

На основе полученной функции принадлежности можно получить правила распознавания уровня показателя, фрагмент которых представлен в таблице 5, где [кД.2; кДл] - интервал для состояния лочень низкий, [кпЛ; кД] - интервал для состояния низкий, [кД; кп+1\ - интервал для состояния средний, [&п+ь- &Д+2] - интервал для состояния высокий, [К+ъ &Д+з] - интервал для состояния лочень высокий.

На рисунке 4 представлено графическое отображение функции принадлежности с нелинейными ребрами.

(4) (4а)

Таблица 5 - Правила распознавания уровня показателя

Состояние уровня ЕСЛИ (попадание в заданный интервал) ТО (степень оценочной уверенности)

лочень низкий кп_2<х<кп^~3у/ У = 1

лочень низкий 2-е'г-е 2"! У = 9 2(1 -е*)

низкий 2-е~*-е г У'1 9 2(1-е

лочень низкий низкий х = кп 1 У = 0,5

лочень низкий кп-\ <х<кп_,+ъу/ (*-*м)г Ч е ^ -е~* У = 9 20-е*)

низкий (х-К-1)1 ч . е г У=1 9 2(1-е

1 1:/ 1 / м V м ! < 1 А / 1 / 1

Ч..........

! I

значение показателя

Рисунок 4 - Графическое отображение функции принадлежности с нелинейными ребрами

Сопоставим между собой степень оценочной уверенности, полученную на основе линейной и нелинейной функции принадлежности. Для этого в качестве критерия для сравнения выберем величину суммарного абсолютного расхождения между реальными мнениями экспертов и значениями, полученные при использовании перечисленных выше функций принадлежности: Этап 1. Рассчитать фактическое значение показателя: х. Этап 2: а) установить уровень показателя по мнению каждого из экспертов;

б) определить общий уровень состояния показателя и степень оценочной уверенности.

в) определить уровень состояния и степень оценочной уверенности на основе линейной функции принадлежности: SOUшн (рис. 5а).

г) распознать уровень состояния и степень оценочной уверенности с использованием нелинейной функции принадлежности: SOU^i рис.56).

Этап 3. Расчет критерия сравнения: если

|SOU1 - SOt/'.J < [sot/' - SOU'ДJ (5)

/=i /-1 ' то функция принадлежности с линейными ребрами лучше согласована с мнениями экспертов;

иначе, функция принадлежности с нелинейными ребрами лучше согласована с мнениями экспертов.

Продемонстрируем данную процедуру на примере значения показателяхп (рентабельность основной деятельности) - за ноябрь 2008 г. (23 период).

__1 X...... > F f/

W ; \ .... б)

<1 / \ - Л..................... \ \ Хч

ль-л/ о.м1 о.дчо.* значение показателя х

Рисунок 5 - Степень оценочной уверенности в зависимости от значения показателя *

Таблица б - Отклонения от мнений экспертов

Вид степени оценочной уверенности Значения среднего уровня Значения высокого уровня Значения по мнению экспертов, эои Отклонение по абс. значению Сумма отклонений

(среднего) уровня (ВЫСОКОГО) уровня по среднему уровню по высокому уровню

0,54 0,46 0,8 0,2 0,26 0,26 0,52

яои^ 0,647146 0,352854 0,152854 0,152854 0,305708

Таким образом, в данном случае показано, что функция принадлежности с нелинейными ребрами более согласована с мнениями экспертов, чем функция принадлежности с линейными ребрами.

4. Моделирование риска банкротства лифошммупикащюшюн компании

В предлагаемой модели оценки риска банкротства компания описывается совокупностью традиционных и специфичных показателей. Для каждого показателя установлены граничные значения. При этом нечеткий переход от одного уровня к другому, описанный с помощью предложенной процедуры построения функции принадлежности, от одного уровня к другому, появляется в связи с неуверенностью эксперта, возникающей в ходе классификации уровня показателя.

Модель оценки риска банкротства представлена в виде агоритма, основные этапы которого отображены на рисунке 6. В данном агоритме используются следующие обозначения: БР - лингвистическая переменная состояние предприятия (5!Р[1] - нечеткое подмножество состояний предельного неблагополучия; 5Р[2] - нечеткое подмножество состояний неблагополучия; &Р[3] - нечеткое подмножество состояний среднего качества; ХР{4] - нечеткое подмножество состояний лотносительного благополучия; &Р[5] -нечеткое подмножество состояний предельного благополучия); ЯВ -лингвистическая переменная риск банкротства (В[1] - нечеткое подмножество предельный риск банкротства; ЯВ[2] - нечеткое подмножество степень риска банкротства высокая; ЙЛ[3] - нечеткое подмножество степень риска банкротства средняя; Л5[4] - нечеткое подмножество низкая степень риска банкротства; ЯВ[5] - нечеткое подмножество риск банкротства незначителен), - функция

12а. Васщ КНОК

Ч12Ь. Опрдююме весомости

12с. Оцсмд аначиноскА КУ

1М.Ротжир(шяниезначимогий

-Огосделенне значимости по Фищбсрнт

Рисунок 6-Укрупненная блок-схема агоритма оценки риска банкротства

принадлежности лингвистической переменной Р, ЦР - функция принадлежности луровень показателя (№[1] - подмножество лочень низкий уровень показателя X; 11Р[2] - подмножество низкий уровень показателя Х\ 1}Р[3] - подмножество средний уровень показателя Х\ иР[4] - подмножество высокий уровень показателя X; /Р[5] -подмножество лочень высокий уровень показателя X), РРцр - функция

принадлежности лингвистической переменной иР, 2гхр - значения экспертных оценок, XV - коэффициент важности, хД - значения показателя (где п - номер показателя), 2КРЧзначение комплексного показателя.

Оценка риска банкротства инфокоммуникациоиной компании с использованием совершенствованной методики представлена в таблице 7, на рисунке 7 отображена графическая интерпретация полученных значений.

Таблица 7 - Оценка риска банкротства инфокоммуникационной компании (за 2008-2009 гг.)

Период Значение комплексного показателя Предельное неблагополучие (предельный риск банкротства) Среднее благополучие (средний риск банкротства) Предельное благополучие (риск банкротства незначителен)

Неблагополучие (высокий риск банкротства) Относительное благополучие (низкий риск банкротства)

степе и ь 0 ценочной у в е р е н н о с т и

01.2007 0,332 - I -

02.2007 0,337 - 1 -/- -/- - -/-

03.2007 0,334 - -/- 1 1- -1- - -/-

04.2007 0,350 - -/- 0,990/0,010 -/- - -/- -/-

05.2007 0,378 - -/- -/- 0,722/0,278 - -/-

06.2007 0,403 - -/- 0,465/0,535 -/- -

07.2007 0,399 - -/- -/- 0,511/0,489 -/- - -/- -/-

08.2007 0,349 - 1 -/- - -/- -/-

09.2007 0,404 - -/- -/- 0,463/0,537 -/- - -/- -/-

10.2007 0,392 - -/- -/- 0^81/0,419 -/- -/- -/-

11.2007 0,405 - 0,447/0,553 -/- -/-

12.2007 0,470 1 -/- -/-

01.2008 0,490 -/- -1- -/- 1 -/-

02.2008 0,512 - 1 -/-

03.2008 0,449 - -/- 0,013/0,987 . -/-

04.2008 0,424 -1- 0,264/0,736 -/- - -/-

05.2008 0,433 - -/- 0,168/0,832 - -/- - -/- -/-

06.2008 0,500 -/- -/- 1 1- -

07.2008 0,526 - -/- -/- I - -/-

08.2008 0,513 - -1- -/- 1 - -/-

09.2008 0,541 - -/- -/- 1 -/- - -/- -/-

10.2008 0,519 - -/- 1 -/- - -/- -/-

11.2008 0,566 - - 0,939/0,162 - -/- -/-

12.2008 0,608 - 0,422/0,578 - -/- -/-

01.2009 0,584 - -/- -1- -/- 0,658/0,342 -/- -/-

02.2009 0,612 - - 0,380/0,620 -/-

03.2009 0,574 - -/- -/- -/- 0,761/0,239 -/- -/-

04.2009 0,593 -/- -/- 0,574/0,426 -/-

05.2009 0,587 - -/- 0,628/6,372 - -/-

06.2009 0,591 - -/- - 0,587/0,413 -/- -/-

07.2009 0,635 - -/- 0,149/0,851 - -/-

08.2009 0,650 - -/- 1

09.2009 0,655 -/- -/- -/- - -/- 1 -/- -/-

10.2009 0,665 - - -/- 1 -/- -/-

11.2009 0,674 - -/- -/- - -/- 1 -/-

12.2009 0,673 - -/- -/- - -/- 1 -/-

Например, состояние компании в периоды: с января по март, а также август 2007г. - распознаются с поной степенью уверенности как состояния неблагополучия с высоким риском банкротства. А в периоды с августа по декабрь 2009г. распознаются с поной степенью уверенности как состояния относительного благополучия с низкой степенью риска банкротства, а в периоды декабрь 2008г. и февраль, июль 2009г. как состояния относительного благополучия с низким риском банкротства.

Таким образом, наблюдается снижение риска банкротства компании. На основе полученных данных можно построить краткосрочный прогноз риска банкротства на один период вперед с использованием метода экспоненциального сглаживания (рис. 7).

I I I I I

ыгом """" ю.ята" ПЕРИОДЫ

Рисунок 7 - Динамика комплексного значения показателя благосостояния (а), динамика комплексного значения показателя риска банкротства (б)

Построение данной модели обеспечивается информационной поддержкой, основанной на совершенствованной методике, включающей в себя сбор и обработку экспертной информации, блок-схема которой представлена на рисунке 8.

Занзляснние анкеты Ояснштрофессиомальнш

Рисунок 8 - Методика Оценка риска банкротства

Таким образом, совершенствованная в работе методика оценки риска банкротства, включает в себя: способ формализации экспертных оценок, оценку границ интервалов значений показателей, процедуру построения функции принадлежности, позволяет учесть специфику инфокоммуникационной компании.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ:

- в результате теоретических исследований выявлены недостатки моделей оценки риска банкротства, определены основные направления совершенствования;

- расширен набор показателей, используемых для характеристики риска банкротства инфокоммуникационной компании, позволяющий учесть специфику её деятельности;

- дана оценка границ интервалов значений показателей, характеризующих риск банкротства компании, позволяющая перейти к построению ребер функции принадлежности;

- реализована процедура построения функции для определения степени оценочной уверенности принадлежности показателя к уровню, необходимой для получения комплексного значения, характеризующего риск банкротства инфокоммуникационной компании;

- показано преимущество функции принадлежности с нелинейными наклонными ребрами перед функцией принадлежности с линейными наклонными ребрами с точки зрения большего соответствия мнениям экспертов;

- проведено моделирование риска банкротства инфокоммуникационной компании на примере Федерального государственного унитарного предприятия Самарский областной радиотелевизионный передающий центр, которое позволило выделить в деятельности компании периоды, характеризующиеся высоким, средним и низким риском банкротства, а также показало снижение риска банкротства компании к концу исследуемого периода.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ: L В рекомендованных ВАК РФ изданиях:

1. Ольховая, О.Н. Состояние современного рынка информационных технологий финансового анализа / Е.А.Матвесва, О.Н.Ольховая, М.М.Абраппшна // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2008, - № 5. - С. 58-62. (0,3 п.л.).

2. Ольховая, О.Н. Системная формула построения функции принадлежности в рамках модели определения риска банкротства на основе способа получения машинно-экспертных оценок / О.М.Горелик, О.Н.Ольховая // Вестник Повожского государственного университета сервиса. - 2010. -№ 2. - С. 163-168. (0,4 пл.).

3. Ольховая, О.Н. Правила построения функции принадлежности в рамках модели определения риска банкротства на основе способа формализации машинно-экспертных оценок / О.Н.Ольховая // Вестник Повожского государственного университета сервиса. - 2010. -№3,-С. 31-35. (0,25 п.л.).

П. Общие публикации:

4. Ольховая, О.Н. Автоматизированные системы управления предприятием : материалы XII Российской научной конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов / О.Н.Ольховая. - Самара: ПГАТИ, 2005. - С. 351. (0,06 п.л.).

5. Ольховая, О.Н. Объектно-ориентированная технология как инструментальное обеспечение в управлении телекоммуникационной компании : материалы Международной научно-практической конференции Управление экономикой: концепции, технологии, инструментальное обеспечение / Э.М.Димов, О.Н.Ольховая. - Киров: ЦОП Градиент, 2005. - С. 76. (0,06 п.л.).

6. Ольховая, О.Н. Оптимизация бизнес-процесса бюджетного управления в телекоммуникационной компании : материалы ХШ Юбилейной Российской научной конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов / О.Н.Ольховая. - Самара: ПГАТИ, 2006. - С. 227. (0,06 п.л.).

7. Ольховая, О.Н. Исследование влияния инфляции при имитационном моделировании показателей финансовой отчетности : материалы VII Международной научно-технической конференции Проблемы техники и технологии телекоммуникаций / О.Н.Ольховая. Ч Самара: ПГАТИ, 2006. - С. 217. (0,06 п.л.).

8. Ольховая, О.Н. Механизм процесса бюджетного управления в телекоммуникационной компании : материалы IV Всероссийской научно-практической конференции Факторы устойчивого развития экономики России на современном этапе / О.Н.Ольховая. Ч Пенза: НОУ ПДЗ, 2006. - С. 51. (0,06 пл.).

9. Ольховая, О.Н. Модель финансового планирования деятельности в телекоммуникационной области : материалы Ш Всероссийской научно-практической конференции Совершенствование системы управления организацией в современных условиях / О.Н.Ольховая. Ч Пенза: НОУ ПДЗ, 2006. - С. 75. (0,06 п.л.).

10. Ольховая, О.Н. Методы корректировки показателей финансовой отчетности : материалы Международной научно-практической конференции Информационные ресурсы и бизнес / Е.А.Матвеева,

АР.Диязигдинова, О.Н.Ольховая. Ч Киров: ЦОП Градиент, 2006. -С. 26. (0,06 п.л.).

11. Ольховая, О.Н. Прогнозирование показателей бухгатерской отчетности помощью методов экстраполяции материалы Международной практической конференции Экономическое развитие отраслей и комплексов в рыночных условиях / Е.А.Матвеева, А.Р.Диязитдинова, О.Н.Ольховая. Ч Киров: ЦОП Градиент, 2006. -С. 55-58. (0,25 п.л.).

12. Ольховая, O.H. Анализ информационной среды управления экономикой и современных информационных технологий, применяемых на предприятии : материалы XIV Российской научной профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов / Е.А.Матвеева, Н.В.Коныжева, ОЛ.Ольховая, М.А.Богомолова. - Самара: ПГАТИ, 2007. - С. 208-211. (0,25 п.л.).

13. Ольховая, О.Н. Обзор программных продуктов для проведения финансового анализа / Е.А.Матвеева, О.Н.Ольховая, М.М.Абрашкина // Телекоммуникационное поле регионов. - 2007. - №2. - С. 12-15. (0,25 п.л.).

14. Ольховая, О.Н. Цели бюджетирования по трем основным компонентам финансово-экономического состояния компании : XVI Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов / О.Н.Ольховая. - Самара: ПГАТИ, 2007. - С. 213. (0,06 п.л.).

15. Ольховая, О.Н. Постановка задачи комплексного анализа риска банкротства предприятия с использованием теории нечетких множеств : материалы XVI Российской научной профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов / О.Н.Ольховая. - Самара: ПГУТИ, 2009. - С. 254. (0,06 п.л.).

16. Ольховая, О.Н. Расчет риска в экономике на основе анализа метода Феликса-Рштса : материалы Всероссийской научно-практической конференции / О.Н.Ольховая, Н.А.Ран. - Пенза: НОУ ПДЗ, 2009. - С. 215.(0,06 п.л.).

17. Ольховая, О.Н. Имитационная модель функционирования процесса получения экспертных оценок : материалы XVII Российской научной профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов / О.Н.Ольховая. - Самара: ПГУТИ, 2010. - С. 77. (0,06 п.л.).

Лицензия № Р020716 от 02.11.98.

Подписано в печать 19.11.2010.

Формат 60x84 Бумага писчая. Усл. печ. листов 1,0. Тираж 100. Заказ 465.

ИПКГОУОГУ 460018, г. Оренбург, ГСП, пр-т Победы, 13. Государственное образовательное учреждение Оренбургский государственный университет

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Ольховая, Ольга Николаевна

Введение.

Глава 1. Анализ методов и моделей оценки риска банкротства.

1.1. Модели и методы оценки риска банкротства.

1.2. Методы построения функции принадлежности в рамках теории нечетких множеств.:.

1.3. Особенности функционирования и оценки риска банкротства инфокоммуникационной компании.

Выводы по первой главе.

Глава 2. Совершенствование методики оценки риска банкротства.

2.1. Построение обобщенного агоритма на основе модели оценки риска банкротства.

2.2. Описание моделирующего агоритма оценки риска банкротства (детальный агоритм).

2.3. Процедура оценки границ интервалов значений показателей.

2.4. Процедура построения функции принадлежности.

Выводы по второй главе.

Глава 3. Моделирование риска банкротства инфокоммуникационной компании.

3.1. Формирование набора показателей для оценки риска банкротства.

3.2. Формирование экспертной группы. Оценка согласованности экспертов.

3.3. Оценка значимости показателей.

3.4. Оценка границ интервалов значений показателей. Построение функции принадлежности.

3.5. Оценка риска банкротства инфокоммуникационной компании.

Выводы по третьей главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование риска банкротства инфокоммуникационной компании"

Актуальность темы исследования. Мировой финансовый кризис негативно повлиял на многие компании, что вызвало увеличение числа банкротств. В сложившейся ситуации каждой компании необходимо постоянно проводить мониторинг своей деятельности для своевременного выявления риска банкротства, под которым понимается неблагоприятное по значениям совокупности финансово-экономических показателей состояние предприятия. Особенно это важно для инфокоммуникационных компаний, поскольку сегодня они работают й условиях растущего спроса на свои услуги и одновременно в условиях достаточно жесткой конкурентной борьбы. Развертывая новые проекты и предлагая клиентам новые услуги, компаниям инфокоммуникационного сектора жизненно необходимо постоянно отслеживать степень экономической эффективности своей деятельности, контролируя риск банкротства. При этом функционирование инфокоммуникационных компаний имеет свои специфические особенности, которые нужно учитывать при осуществлении мониторинга.

Степень разработанности проблемы. Разработкой математико-статистического подхода к оценке риска банкротства впервые начал заниматься Э. Альтман, его идеи нашли продожение в работах Р. Таффлера и Г.Тишоу [31], Р.Лиса [32], Ж. Конана и М. Годера [60], Г. Давыдовой и А. Беликова [62]. Моделировать риск банкротства в динамике позволяет модель Блека-Шоуза [24]. Предложенные этими учеными модели, откалиброванные на данных западных компаний, не приспособлены к российской экономике. С учетом того, что оптимальные значения ключевых показателей финансового состояния N предприятия значительно варьируются для компаний различных отраслей, не всегда подходящими, в частности, для компаний инфокоммуникационного сектора, оказались и модели оценки риска банкротства, разработанные отечественными учеными на основе информации о деятельности российских компаний. Кроме того, непонота информации, нечеткая природа экономических данных, необходимость использования экспертной информации о деятельности компании, привели к необходимости использования альтернативных подходов, в частности, разработанной Л.Заде теории нечетких множеств. Оценкой риска банкротства на основе теории нечетких множеств занимались такие ученые, как I

Д. Бакли [88], Г. Бояджиев [86], А. Кофман [26], X. Циммерман [75], А.Недосекин [79]. Вместе с тем в работах, активно использующих аппарат теории нечетких множеств, всегда стоит вопрос о построении функции принадлежности, в наибольшей степени соответствующей имеющейся информационной базе; остались не до конца проработанными вопросы получения и обработки экспертной информации, необходимой для принятия решений в условиях неопределенности.

Цель и задачи исследования. Целью работы является усовершенствование методики оценки риска банкротства для инфокоммуникационной компаI нии. В соответствии с поставленной целью определены следующие задачи:

- изучить теоретические аспекты оценки риска банкротства;

- сформировать набор показателей для характеристики риска банкротства инфокоммуникационной компании;

- оценить границы интервалов значений показателей, характеризующих риск банкротства компании;

- разработать процедуру построения функции принадлежности для оценки риска банкротства инфокоммуникационной компании; - осуществить моделирование риска банкротства инфокоммуникационной компании.

Объектом исследования являются инфокоммуникационные компании. Предметом исследования являются модели оценки риска банкротства. Область исследования. Исследование проведено в рамках п.п. 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микI

Неэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и рбоснования инвестиционных решений специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики Паспортов специальностей ВАК (экономические науки).

Теоретическую и методологическую базу исследования составляют научные труды отечественных и зарубежных ученых в области теории нечетких множеств, методы сравнительного анализа, статистические и экономико-математические методы. Обработка данных проводилась с использованием Microsoft Excel, пакета прикладных программ Statistica, интегрированного пакета MathCAD.

Информационное обеспечение работы составили данные бухгатерской отчетности Федерального государственного унитарного предприятия Самарский областной радиотелевизионный передающий центр, данные экспертных опросов.

Научная новизна диссертационной работы заключается в усовершенствовании методики оценки риска банкротбтва инфокоммуникационной компании. Наиболее существенные научные результаты:

- сформирована система показателей, для оценки риска банкротства, включающая в себя традиционные и специфические финансово-экономические коэффициенты;

- предложена и реализована процедура оценки границ интервалов значений показателей, характеризующих риск банкротства компании;

- разработана процедура построения функции принадлежности с нелинейными ребрами, позволяющая понее отразить мнения экспертов при моделировании риска банкротства инфокоммуникационной компании; - реализована модель оценки риска банкротства, учитывающая особенности инфокоммуникационной компании.

Практическая значимость выпоненного исследования определяется возможностью применения его результатов в организации процесса мониторинга финансово-хозяйственной деятельности Самарского областного радиотелевизионного передающего центра и Радиочастотного центра Привожского федерального округа, с целью обеспечения ее конкурентоспособности, за счет своевременной диагностики финансового состояния и определения риска банкротства. Усовершенствованная в диссертационном исследовании методика оценки обладает высокой адаптивностью и может быть использована в других компаниях данной отрасли, после небольшой доработки с учетом специфики конкретной компании.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования докладывались на международных и всероссийских конференциях: Управление экономикой: концепции, технолоI гии, инструментальное обеспечение (Киров, 2005г.); Информационные ресурсы и бизнес (Киров, 2006г.); Экономическое развитие отраслей и комплексов в рыночных условиях (Киров, 2006г.); Совершенствование системы управления организацией в современных условиях (Пенза, 2006г.); Факторы устойчивого развития экономики России на современном этапе (Пенза, 2006г.).

Основные положения диссертации внедрены в филиал ФГУП РТРС Самарский областной радиотелевизионный передающий центр и Самарский филиал ФГУП Радиочастотный центр Привожского федерального округа,

I , что подтверждено соответствующими справками.

Материалы диссертационной работы используются в учебном процессе на факультете информационных систем и технологий ГОУ ВПО Повожский государственный университет телекоммуникаций и информатики и на факультете экономики и менеджмента НОУ Институт ТЕЛЕИНФО при преподавании курсов Интелектуальные технологии в бизнесе и Информационный менеджмент.

Публикации. По результатам выпоненных исследований опубликовано 17 работ (в том числе 3 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ). г

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения, списка использованных источников (120 наименований). Работа изложена на 160 страницах текста, содержит 4 приложения.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Ольховая, Ольга Николаевна

Выводы по третьей главе

1 Применена совершенствованная методика оценки риска банкротства на примере инфокоммуникационной компании Ч Самарский областной радиотелевизионный передающий центр.

Учтены все недостатки моделей риска банкротства, выявленные в результате теоретических исследований, в том числе моделей функционирующих в компании, следующим образом:

- расширен набор показателей, используемых для характеристики риска банкротства инфокоммуникационной компании, позволяющий учесть специфику её деятельности, а именно: сформирован новый для компании набор покаг зателей, в состав которого вошли ранее 14 используемых показателей, 41 традиционных показателей и 11 специфических;

- сформирована экспертная группа, отвечающая своей компетентностью поставленным задачам, состоящая из 30 экспертов (специалисты в области ин-фокоммуникаций); составлен комплекс тестовых заданий (анкеты), представN ляющие собой источник входной информации (информационная база): всё это представляет собой подготовительный этап всего процесса сбора и обработки экспертной информации. На основном этапе проведен опрос экспертной группы, в результате чего была получена необходимая информация для заключительного этапа. На последнем этапе информация обработана, проанализирована, то есть подготовлена для дальнейшего использования в процессе построения функции принадлежности.

- реализована процедура оценки границ интервалов значений показателей, построена функция принадлежности, определяющая степень оценочной уверенности отношения значений показателей к одному из пяти уровней показателей (лочень низкий, низкий, средний, высокий, лочень высокий); г

- на основе проделанных выше работ реализовано моделирование риска банкротства инфокоммуникационной компании, которое позволило выделить в деятельности компании периоды, характеризующиеся высоким, средним и низким риском банкротства, а также показало снижение риска банкротства компаг нии к концу исследуемого периода. I I

Заключение

В заключении диссертации представим основные выводы и предложения:

1. Исследование теоретических аспектов таких понятий как риск, банкротство позволило уточнить содержание понятия риск банкротства, под которым понимается риск невыпонения компанией своих договых обязательств. Объектом риска банкротства является сама компания, представляющая совокупность взаимоотношений между рядом лиц. Следовательно, цель деятельности по минимизации риска банкротства заключается в сохранении данных взаимоотношений в относительной стабильности. При этом риск банкротства является таким предельным уровнем накопления негативных исходов, превышение которого ведет к поной неплатежеспособности и, как следствие, к ее банкротству. Предпосыками банкротства является взаимодействие внешних и внутренних причин. К внешним причинам относится современное состояние российской экономики. Обнаружение внутренних причин банкротства возможно при анализе финансового состояния компании.

2. Анализ методов и моделей оценки риска банкротства показал, что модели, разработанные неотечественными учеными, откалиброванные на данных западных компаний, не приспособлены к российской экономике. И если учесть, что оптимальные значения ключевых показателей финансового состояния предприятия значительно варьируют для компаний различных отраслей, не всегда подходящими оказались и модели оценки риска банкротства, разработанные отечественными учеными. Кроме того, непонота информации и необI ходимость использования экспертной информации, как одного из наиболее простых, но в тоже время удобных способов получения информации о специфики изучаемых компаний, привели к необходимости использования альтернативных подходов, в частности, теории нечетких множеств, в которой остались не до конца проработанными вопросы получения и обработки экспертной информации.

3. Формирование набора показателей, состоящего из специфичных и традиционных коэффициентов, позволило создать необходимые условия при организации процесса сбора экспертной информации. Для получения необходимой информации была сформирована и проверена на согласованность экспертная группа. По специально-разработанным анкетам была собрана информация о границах перехода, так как о граничных значениях и внутренних границах перехода от уровня к уровню остася является до конца нерешенным.

4. Разработанные процедура оценки границ интервалов значений показателей, характеризующих риск банкротства компании и- процедура построения функции принадлежности с нелинейными ребрами, позволяющая понее отразить мнения экспертов при моделировании риска банкротства инфокоммуника-ционной компании совершенствуют процесс обработки экспертной информации, представляющий собой один из основных этапов всей методики оценки риска банкротства.

5. В целом усовершенствованная методика оценки риска банкротства инфокоммуникационной компании позволяет осуществить мониторинг финансово-хозяйственной деятельности компании и подготовку управленческих решений с учетом оценки последствий.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Ольховая, Ольга Николаевна, Оренбург

1. Аттетков, А. В. Методы оптимизации Текст. / А. В. Аттетков, С. В. Гакин, В. С. Зарубин. М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. - 440 с.

2. Барнгольц, С. Б. Методология экономического анализа хозяйствующего субъекта Текст. / С. Б. Барнгольц, М. В. Мельник. М. : Финансы и статистика, 2003.-240 с.

3. Бердникова, Т. Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия Текст. : учеб. пособие / Т. Б. Бердникова. М. : Инфра-М, 2001.-215 с.

4. Бернстайн, Л. А. Анализ финансовой отчетности Текст. / Л. А. Бернстайн.- М. : Финансы и статистика, 1996. Ч 437 с.

5. Бланк, И. А. Основы финансового менеджмента Текст. Т. 1 / И. А. Бланк.- Киев : Ника-Центр, 1999. 592 с.

6. Бляхман, Л. С. Основы функционального и антикризисного менеджмента Текст. : учеб. пособие / Л. С. Бляхман. СПб. : Изд-во Михайлова, 2000. -380 с.

7. Борисов, А. Н. Принятие решения на основе нечетких моделей Текст. : примеры использования / А. Н. Борисов, О. А. Крумберг, И. П. Федоров. -Рига : Знание, 1990. 184 с.

8. Брахман, Т. Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике Текст. / Т. Р. Брахман. М. : Радио и связь, 1984. - 287 с.

9. Ван Хорн, Дж. Основы управления финансами Текст. / Дж. Ван Хорн. Ч М. : Финансы и статистика, 1996. 800 с.

10. Галушкин, А. И. О методике решения задач в нейросетевом логическом базисе Текст. / А. И. Галушкин. М. : Новые технологии, 2006. - 24 с. -(Прил. к журн. "Информационные технологии". -2006. - № 9).

11. Гермеер, Ю. Б. Введение в теорию исследования операций Текст. / Ю. Б. Гермеер. М. : Наука, 1971. - 324 с.12,1314,I

Похожие диссертации