WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 29 |

Это позволило нам получить интегральный показатель финансового состояния на интервале от 0 до 1 и пронормировать его, выделяя 5 состояний: очень высокий, высокий, средний, низкий и очень низкий уровень комплексного показателя. В обратном порядке изменяется риск банкротства предприятия (очень низкий, низкий, средний, высокий и очень высокий соответственнно).

Предлагаемая нами методика, подробно рассматриваемая в главе 2 настоящей диссертационной работы, позволяет уйти от схемы «черного ящика» и контролировать процесс комплексной оценки изнутри, на основе самостоятельного выбора оцениваемых параметров и их классификации. Предложенная нами методика представляет собой разновидность конструктора, который может быть настроен на специфику оцениваемого предприятия, ссоответствующим выбором перечня оцениваемых показателей и их весов в интегральной оценке финансового состояния предприятия и риска банкротства.

Метод, разработанный нами, носит матричный характер, где по столбцам матрицы откладываются частные финансовые показатели, а по столбцам – всевозможные уровни этих показателей с точки зрения комплексной оценки финансового состояния предприятия. На пересечении столбцов и строк находятся уровни принадлежности значений факторов тем или иным состояниям (интерпретируемым как нечеткие подмножества). Интегральный показатель строится по принципу двойной свертки параметров двумерной матрицы. Все методы комплексной оценки, построенные по этому принципу, мы назвали матричными. Такие матричные методы оказались перспективными в финансовом анализе на рынке ценных бумаг, при рейтинговании облигаций и в ходе оценки инвестиционной привлекательности (скоринга) акций.

Подробно это рассматривается в главе 4 настоящей диссертационной работы.

Информационная неопределенность как фактор риска при принятии финансовых решений. Квазистатистика Как уже отмечалось, причины, определяющие уровень эффективности функционирования корпорации, частично находятся за пределами корпорации и не подлежат тотальному контролю со стороны этой корпорации. Такое положение дел вызывает феномен неопределенности. В монографии [48], посвященной нечетким множествам и их использованию в моделях принятия решений, приведена классификация видов неопределенности. Если спроектировать эту классификацию на специфику финансовых решений, то мы можем обозначить два укрупненных вида неопределенности:

неясность (отсутствие точного знания) относительно будущего состояния всех прогнозируемых параметров финансовой модели хозяйствующего субъекта;

нечеткость классификации отдельных сторон текущего финансового положения корпорации или состояния рынка ценных бумаг.

Неопределенность – это неустранимое качество рыночной среды, связанное с тем, что на рыночные условия оказывает свое одновременное воздействие неизмеримое число факторов различной природы и направленности, не подлежащих совокупной оценке. Но и даже если бы все превходящие рыночные факторы были в модели учтены (что невероятно), сохранилась бы неустранимая неопределенность относительно характера реакций рынка на те или иные воздействия.

Рыночная неопределенность законно считается «дурной», т.е. не обладающей статистической природой. Экономика непрерывно порождает изменяющиеся условия хозяйствования, она подчинена закономерностям циклического развития, при этом хозяйственные циклы не являются стопроцентно воспроизводимыми, т.к. циклическая динамика макроэкономических факторов находится в суперпозиции с динамикой научнотехнического прогресса. Возникающая в результате этой суперпозиции рыночная парадигма является уникальной. Из всего сказанного следует, что не удается получить выборки статистически однородных событий из их генеральной совокупности, наблюдаемых в неизменных внешних условиях наблюдения. То есть классически понимаемой статистики нет.

Во всех определениях термина «статистика» (обширный перечень таких определений приведен в [51]) есть общее зерно, которое собственно, и относится к статистике в самом общем смысле слова, и это зерно в следующем. Мы имеем некий набор наблюдений по одному объекту или по совокупности объектов. Причем мы предполагаем, что за случайной выборкой наблюдений из гипотетической их генеральной совокупности  кроется некий фундаментальный закон распределения, который сохранит свою силу еще на определенный период времени в будущем, что позволит нам прогнозировать тренд будуших наблюдений и расчетный диапазон отклонений этих наблюдений от расчетных ожидаемых трендовых значений.



Если мы договорились, что все наблюдения совершались в неизменных однотипных внешних условиях и/или наблюдались объекты с одинаковыми свойствами по факту, например, их появления по одной и той же причине, то мы оцениваем и подтверждаем искомый закон распределения частотным методом. Разбивая весь допустимый диапазон наблюдаемого параметра на ряд равных интервалов, мы можем подсчитать, сколько наблюдений попало в каждый выбранный интервал, то есть построить гистограмму. Известными методами мы можем перейти от гистограммы к плотности вероятностного распределения, параметры которого можно оптимальным образом подобрать. Таким образом, идентификация статистического закона завершена.

Если же мы имеем дело с «дурной» неопределенностью, когда у нас нет достаточного количества наблюдений, чтобы вполне корректно подтвердить тот или иной закон распределения, или мы наблюдаем объекты, которые, строго говоря, нельзя назвать однородными, тогда классической статистической выборки нет.

В то же время, мы, даже не имея достаточного числа наблюдений, склонны подразумевать, что за ними стоит проявление некоторого закона. Мы не можем оценить параметры этого закона вполне точно, но мы можем прийти к определенному соглашению о виде этого закона и о диапазоне разброса ключевых параметров, входящих в его математическое описание. И вот здесь уместно ввести понятие квазистатистики [53].

Квазистатистика – эта выборка наблюдений из их генеральной совокупности, которая считается недостаточной для идентификации вероятностного закона распределения с точно определенными параметрами, но признается достаточной для того, чтобы с той или иной субъективной степенью достоверности обосновать закон наблюдений в вероятностной или любой иной форме, причем параметры этого закона будут заданы по специальным правилам, чтобы удовлетворить требуемой достоверности идентификации закона наблюдений. Такое определение квазистатистики дает расширительное понимание вероятностного закона, когда он имеет не только частотный, но и субъективноаксиологический смысл. Здесь намечены контуры синтеза вероятности в классическом смысле и вероятности, понимаемой как структурная характеристика познавательной активности экспертаисследователя.

Также это определение намечает широкое поле для компромисса в том, что считать достаточным объемом выборки, а что – нет. Например, эксперт, оценивая финансовое положение предприятий машиностроительной отрасли, понимает, что каждое предприятие отрасли уникально, занимает свою рыночную нишу и т.д., и поэтому классической статистики нет, даже если выборка захватывает сотни предприятий. Тем не менее, эксперт, исследуя выборку какогото определенного параметра, подмечает, что для большинства работающих предприятий значения данного параметра группируются внутри некоторого расчетного диапазона, ближе к некоторым наиболее ожидаемым, типовым значениям факторов. И эта закономерность дает эксперту основания утверждать, что имеет место закон распределения, и далее эксперт может подыскивать этому закону вероятностную или, к примеру, нечеткомножественную форму.

Аналогичные рассуждения можно провести, если эксперт наблюдает один параметр единичного предприятия, но во времени. Ясно, что в этом случае статистическая однородность наблюдений отсутствует, поскольку со временем непрерывно меняется рыночное окружение фирмы, условия ее хозяйствования, производственные факторы и т.д. Тем не менее, эксперт, оценивая некоторое достаточно приличное количество наблюдений, может сказать, что «вот это состояние параметра типично для фирмы, это – из ряда вон, а вот тут я сомневаюсь в классификации». Таким образом, эксперт высказывается о законе распределения параметра таким образом, что классифицирует все наблюдения нечетким, лингвистическим способом, и это уже само по себе есть факт генерации немаловажной для принятия решений информации.

И, раз закон распределения сформулирован, то эксперт имел дело с квазистатистикой.

Понятие квазистатистики дает широкий простор для применения нечетких описаний для моделирования законов, по которым проявляется та или иная совокупность наблюдений. Строго говоря, не постулируя квазистатистики, нельзя вполне обоснованно с научной точки зрения моделировать неоднородные и ограниченные по объему наблюдения процессы, протекающие на фондовом рынке и в целом в экономике, невозможно учитывать неопределенность, сопровождающую процесс прринятия финансовых решений.





Модели и методы управления финансами. Адекватность методов управления финансами качеству исходной информации При переходе от плановой к рыночной экономике в России появился ряд видов деятельности, имеющих для финансового менеджера принципиально новый характер. К их числу относятся задачи эффективного вложения денежных средств в ходе ивестиционного процесса, формирования портфеля ценных бумаг, управления активами хозяйствующего субъекта в условиях отсутствия нормативов отдельных видов активов (что имели место в советский период). В.В.Ковалев [38] отмечает ряд существенных моментов, сопровождающих изменение существа методов управления финансами при переходе к рыночной экономике:

были упразднены многие ограничения, в частности, нормирование оборотных средств, что автоматически исключило один из основных регуляторов величины финансовых ресурсов на предприятии;

кардинальным образом изменился порядок исчисления финансовых результатов и распределения прибыли. С введением новых форм собственности стало невозможным изъятие прибыли в бюджет волевым методом, благодаря чему у предприятий появились свободные денежные средства;

произошла существенная переоценка роли финансовых ресурсов, т.е. появилась необходимость грамотного управления ими, причем в различных аспектах – по видам, по назначению, во времени и т.д.;

появились принципиально новые виды финансовых ресурсов, в частности возросла роль денежных эквивалентов, в управлении которыми временной аспект имеет решающее значение;

произошли принципиальные изменения в вариантах инвестиционной политики (открылись новые возможности приложения капитала);

в условиях финансовой нестабильности переходного периода (весь конец ХХго века в России) и гиперинфляции появилась потребность в эффективном управлении денежными активами в целях их ускоренной оборачиваемости.

К этому перечню следует добавить еще одно важное обстоятельство: возникшая рыночная неопределенность, связанная с нестабильностью, потребовала от финансового менеджера навыков управления активами и пассивами компании в условиях неполной, расплывчатой информации, не обладающей статистической природой. Зародилось отдельное направление российского финансового менеджмента, именуемое за рубежом и в России рискменеджментом.

Все научно обоснованные финансовые решения применяются на основе модели финансовой системы, которую здесь и далее для краткости мы будем называть финансовой моделью хозяйствующего субъекта. Наряду с традиционной количественной информацией о финансовом состоянии хозяйствующего субъекта, эта модель содержит прогнозные оценки о внешних по отношению к субъекту рыночных условиях, а также данные об условиях принятия решения, в том числе об уровнях неопределенности тех или иных параметров модели (варианты: точное значение фактора, статистическое распределение, квазистатистическое распределение, качественная оценка на естественном языке и т.д.).

В зависимости от сроков осуществления и последействия финансовых решений, все эти решения можно условно подразделить на стратегические и тактические.

Рассмотрим подробнее.

К стратегическому финансовому менеджменту относятся решения в рамках инвестиционной стратегии хозяйствующего субъекта. Именно в рамках инвестиционной стратегии компания реализует свои возможности к предвосхищению долгосрочных тенденций экономического развития и адаптации к ним.

Инвестиционные решения целесообразны, если [96]:

чистая прибыль от вложений превышает чистую прибыль от помещения средств на банковский депозит в надежном банке;

рентабельность инвестиций выше уровня инфляции;

рентабельность выбранного инвестиционного проекта с учетом временной стоимости денег выше рентабельности альтернативных проектов;

рентабельность активов компании после осуществления проекта по крайней мере не уменьшится и в любом случае превысит среднюю расчетную ставку по заемным средствам;

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 29 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.