Моисеева Т.М.

Мониторинг состояния экономических объектов

В современных условиях хозяйствования актуальными являются вопросы, связанные с разработкой методов мониторинга финансово–хозяйственной деятельности субъектов хозяйствования, позволяющие выявить признаки кризисного состояния предприятия, развитие которых в дальнейшем может привести к его банкротству. Критерии мониторинга должны раскрывать экономический смысл и содержание происходящих изменений в хозяйственной деятельности субъектов и давать вероятностную оценку происходящих процессов. Анализ литературных источников показывает, что однозначных общепринятых критериев несостоятельности субъектов хозяйствования в настоящее время пока не существует. Наиболее часто встречающиеся критерии рассматриваются как симптотические признаки деловых и финансовых затруднений предприятий и не учитывают технологические, социальные, экологические и другие аспекты деятельности исследуемых объектов.

Исследование принципов и приемов получения оценок показал, что наиболее эффективные критерии несостоятельности субъектов хозяйствования были получены с помощью многомерного дискриминантного анализа. В частности, широко используются многофакторные прогнозные модели Альтмана, Лиса, Тафлера, Конана и других, позволяющие разделить субъекты хозяйствования на потенциальных банкротов и не банкротов. Однако существенным недостатком используемых методик является то, что классификационные границы являются “жесткими” по классифицирующим признакам. Это не учитывает специфики экономических систем, в которых переход из одного экономического состояния в другое осуществляется не скачками, а постепенно, т.е. граница должна быть “размытой” (вероятностной). Вероятностные границы позволяют выделить группы риска, в которых зарождаются и развиваются процессы, обуславливающие несостоятельность предприятия, и принять своевременные и правильные меры, направленные на снижение и преодоление негативных процессов. Поэтому в статье предлагается схема статистического анализа, позволяющая решить эти задачи. В ней используется структуралистический подход системологии и математические подходы теории распознавания образов.

Выбор математических методов для получения количественных критериев базируется на том, что субъект хозяйствования характеризуется набором показателей финансово-хозяйственной деятельности. Характерной особенностью этой информации является коррелированность показателей и наличие индивидуальных особенностей выраженности одних и тех же показателей у разных предприятий. Систему связей между показателями будем называть корреляционной структурой объекта. Принцип корреляции означает, что система связей между показателями составляет достаточно устойчивый "корреляционный портрет" экономического состояния динамического равновесия вызывает как изменение связей между различными показателями, так и возникновение новых дополнительных. Поэтому изменение корреляционных взаимоотношений в централизации управления различными функциями экономического объекта и является одним из ранних признаков нарушения устойчивости этого объекта. Однако корреляцию не следует путать с причинностью, хотя всякая корреляция имеет свою материальную причину. Иногда очевидную, но чаще всего скрытую от исследователя. Как указывал Кендалл "статистическая зависимость, как бы она не была сильна, никогда не может установить причинной связи: наши идеи о причине должны исходить извне статистики, в конечном случае из другой теории". Одним их путей решения этой проблемы – привлечение экспертов данной предметной области. Очевидно, что корреляционные структуры несостоятельных и состоятельных субъектов различаются между собой. Поэтому корреляционная структура может являться индикатором состоятельности. Таким образом, предлагаемая методика должна быть основана на математических методах выделения, оценки и интерпретации корреляционных связей финансово-хозяйственной деятельности предприятий в разнообразных условиях их профессиональной деятельности с целью выделения типологических состояний объектов нормирования с последующим построением эффективных правил их идентификации.

В обсуждаемой методике состоятельность хозяйствования предлагается характеризовать не только экономическими результатами хозяйственной деятельности (показателями ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности, оборачиваемости, рентабельности), но и показателями внешней рыночной среды, в частности система показателей характеризующих уровень инфляции, структуры потребительских расходов и платежеспособности населения, а также процентом банковских ставок.

На первом этапе статистического исследования формируется информация о структуре корреляционных взаимоотношений между первичными показателями. В частности, факторный анализ позволяет объединить в интегральные "блоки" (комплексы) наиболее коррелированные между собой показатели. Анализ каждого из "блоков" дает информацию для поиска первопричин объединения первичных показателей, за которыми стоят интегральные экономические реакции. Это приводит к "сжатию" первичной информации, причем интегральные комплексы  принимаются за показатели количественной оценки системного ответа экономического объекта.

Задача второго этапа заключается в построении классификационных моделей, предназначенных для выделения и последующего различия типологических состояний, формируемых в процессе составления обучающей выборки. Например, в задачах мониторинга финансовой безопасности предприятия по направлениям вложений можно выделить пять классов (суперустойчивость, достаточная финансовая устойчивость, состояние равновесия, финансовая напряженность и зона риска). В математической формулировке она может рассматриваться как задача выделения и экономической интерпретации классов, имеющих типичную корреляционную структуру.

Сравнительный анализ наиболее приемлемых для решения задачи второго этапа алгоритмов показал, что целесообразно использовать методы иерархической агломеративной классификации, позволяющей выделять "естественные кластеры", объединенные определенным соотношением интегральных показателей.

 На третьем этапе выделяются интегральные характеристики, позволяющие по целевым критериям разделять с наибольшей достоверностью состояния объекта мониторинга. Статистическим методом ее решения является канонический дискриминантный анализ, позволяющий на основе интегральных показателей построить линейные дискриминантные функции, наилучшим образом разделяющие выделенные на втором этапе "естественные кластеры". Дискриминантный анализ позволил построить классификационные функции – системы линейных комбинаций дискриминантных переменных, позволяющих формализовано отнести оцениваемый объект к одному из априорно заданных правил. Дискриминантные классифицирующие функции, представляющие собой линейную комбинацию интегральных показателей, предлагается использовать в качестве численной меры (критерия) состоятельности субъекта хозяйствования, так как они отражают специфические свойства хозяйственной деятельности и имеют количественную оценку.

Задача четвертого этапа – построение решающих правил для распознавания исследуемых состояний субъекта хозяйствования. С математической позиции решение данной задачи состоит в построении дискриминантных классифицирующих функций  и апостериорных вероятностей того, что при данной величине критерия экономическое состояние субъекта соответствует выделенному кластеру.

Следует особо подчеркнуть, что построенные рассматриваемым методом границы между соседними классами состояний являются “размытыми”. При этом переход из одного состояния в другое происходит не скачкообразно, а постепенно по мере снижения вероятности принадлежности к одному классу состояний и увеличения вероятности принадлежности к другому. Это позволяет решить задачу по выделению групп риска при контрольном мониторинге субъектов хозяйствования с целью преодоления риска несостоятельности.

Предлагаемая статистическая методика достаточно надежна для мониторинга состояния предприятий. Однако ее эффективное использование определяется комплексом условий, включающим в себя ряд условий:

1) выбором критерия эффективности экономической деятельности, применительно к поставленной задаче мониторинга;

2) полноту, адекватность и коррелированность данных, поставленной задаче;

3) соответствие данных основным предпосылкам и ограничениям, входящим в статистическую схему исследования.

Применение предлагаемой схемы является не данью моде, а необходимым условием повышения эффективности исследований, так как только это позволит :

– внести большую строгость, четкость и ясность в понимание характера исходных данных;

– расширить глубину анализа за счет привлечения неочевидных способов рассуждения;

– получить критерии, позволяющие с высокой степенью надежности распознавать экономические ситуации;

– выделить группы риска с целью устранения кризисных ситуаций.