Выбор математической модели для количественной оценки риска

Оценка риска является важнейшей составляющей общей системы управления риском, которая представляет собой процесс определения количественным или качественным способом величины (степени) риска. Как говорилось выше, далее в данной работе будем рассматривать количественную оценку риска позволяющую получить наиболее точные решения. Однако осуществление количественной оценки встречает и наибольшие трудности, связанные с тем, что для количественной оценки рисков нужна соответствующая исходная информация. Из-за таких трудностей наиболее доступным методом является оценка риска на основе анализа финансового состояния предприятия. На основе проведенного анализа подходов по количественной оценке риска было принято решения организовать на данном предприятии количественную оценку риска в два этапа:

• · На основе подхода Альтмана;
• · Метод оценки риска банкротства разработанный Недосекиным А. О. и Максимовым О.Б.

Рассмотрим математический фундамент указанных подходов более подробно:

Подход Альтмана является наиболее широко распространенным подходом к анализу риска банкротства предприятия и состоит в следующем:

• 1. Применительно к данной стране и к интервалу времени формируется набор отдельных финансовых показателей предприятия, которые на основании предварительного анализа имеют наибольшую относимость к свойству банкротства. Пусть таких показателей N.
• 2. В N-мерном пространстве, образованном выделенными показателями, проводится гиперплоскость, которая наилучшим образом отделяет успешные предприятия от предприятий-банкротов, на основании данных исследованной статистики. Уравнение этой гиперплоскости имеет вид

(2.1).

где K_i — функции показателей бухгалтерской отчетности, _i — полученные в результате анализа веса.

3. Осуществляя параллельный перенос плоскости (17), можно наблюдать, как перераспределяется число успешных и неуспешных предприятий, попадающих в ту или иную подобласть, отсеченную данной плоскостью. Соответственно, можно установить пороговые нормативы Z1 и Z2: когда Z Z2 — риск банкротства низок, Z1 < Z < Z2 — состояние предприятия не определимо.

Отмеченный подход, разработанный в 1968 г. Эдвардом Альтманом, был применен им самим в том же году применительно к экономике США. В результате появилось широко известная формула:

(2.2).

где:

К₁ = собственный оборотный капитал/сумма активов;

К₂ = нераспределенная прибыль/сумма активов;

К₃ = прибыль до уплаты процентов/сумма активов;

К₄ = рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал;

К₅ = объем продаж/сумма активов.

Интервальная оценка Альтмана: при Z2.67 — низкая вероятность банкротства.

Позже (1983) Альтман распространил свой подход на компании, чьи акции не котируются на рынке. Соотношение (18) в этом случае приобрело вид.

. (2.3).

Здесь К₄ — уже балансовая стоимость собственного капитала в отношении к заемному капиталу. При Z<1.23 Альтман диагностирует высокую вероятность банкротства.

Метод оценки риска банкротства, по Недосекину А. О. и Максимову О.Б.

Эксперту необходимо выбрать ряд отдельных финансовых показателей, о которых можно сказать, что они наилучшим образом характеризуют отдельные стороны деятельности предприятия и при этом образуют некую законченную совокупность, дающую исчерпывающее представление о предприятии как о целом. Выбор системы показателей для анализа — искусство, вырабатываемое долгим опытом анализа. Исследование самого процесса выбора системы показателей для оценки риска банкротства осуществляется в [10] (там же, кстати, доходчиво объясняется, почему классическая формула Альтмана неприменима в российских условиях). Не существует двух предприятий, для которых одинаково хорошо подходили бы одни и те же показатели. Или точнее: значимость тех или иных показателей для оценки тех или иных предприятий различна, и поэтому перед экспертом встает трудная задача отбора и ранжирования факторов анализа. Показатели, классифицированные по группам (финансовая устойчивость, ликвидность, рентабельность и т. д.), могут образовывать иерархию, но в простейшем случае они просто составляют неупорядоченный набор.

Причем здесь и далее по умолчанию предполагаем, что рост отдельного показателя Х_i сопряжен со снижением степени риска банкротства и с улучшением самочувствия рассматриваемого предприятия. Если для данного показателя наблюдается противоположная тенденция, то в анализе его следует заменить сопряженным. Например, показатель доли заемных средств в активах предприятия разумно заменить показателем доли собственных средств в активах.

Пример системы показателей:

Х₁ — коэффициент автономии (отношение собственного капитала к валюте баланса),.

Х₂ — коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными средствами (отношение чистого оборотного капитала к оборотным активам),.

Х₃ — коэффициент промежуточной ликвидности (отношение суммы денежных средств и дебиторской задолженности к краткосрочным пассивам),.

Х₄ — коэффициент абсолютной ликвидности (отношение суммы денежных средств к краткосрочным пассивам),.

Х₅ — оборачиваемость всех активов в годовом исчислении (отношение выручки от реализации к средней за период стоимости активов),.

Х₆ — рентабельность всего капитала (отношение чистой прибыли к средней за период стоимости активов).

Сопоставим каждому показателю Х_i уровень его значимости для анализа r_i. Чтобы оценить этот уровень, нужно расположить все показатели по порядку убывания значимости так, чтобы выполнялось правило.

(2.4).

Возьмем пример. Промышленное предприятие, прошедшее приватизацию и не приспособившееся к новым условиям хозяйствования, убыточно и нерентабельно. Однако оно располагает изрядным количеством неликвидного, морально устаревшего оборудования, а также производственными помещениями. Доля этого имущества в активах компании высока, что свидетельствует о высоком уровне ее финансовой автономии. Но эта пресловутая автономия, измеренная по балансу, мало дает с точки зрения оценки риска банкротства, так как собственное имущество предприятия, в силу его не ликвидности, не может выступить средством погашения текущей задолженности, а также выступать средством залога при кредитовании. Следовательно, финансовый показатель автономии должен занимать в выбранной системе показателей, применительно к указанному предприятию, одно из последних мест.

Если система показателей проранжирована в порядке убывания их значимости, то значимость i-го показателя r_i следует определять по правилу Фишберна [35]:

(2.5).

Например, для системы с N=3 показателями r₁ = 3/6, r₂ = 2/6, r₃ = 1/6, и сумма уровней значимости равна единице.

Правило Фишберна отражает тот факт, что об уровне значимости показателей неизвестно ничего кроме (20). Тогда оценка (21) отвечает максимуму энтропии наличной информационной неопределенности об объекте исследования.

Если же все показатели обладают равной значимостью, тогда.

r_i = 1/N (2.6).

Будем распознавать уровень показателя на качественном уровне, словесно. Для этого составим таблицу следующего вида:

Таблица 2.4.

Распознавание уровня показателей.

В таблице 2.4_ij равно 1, если эксперт именно таким образом распознал текущий уровень показателя, и 0 во всех остальных случаях.

Эксперт может разработать самостоятельную классификацию уровней показателей.

Таблица 2.5.

Классификатор уровней финансовых показателей.

Здесь Х₁ — Х₆ — показатели, предложенные выше.

Правильное заполнение таблицы 2.4 дает, что сумма всех столбцов и строк таблицы равна N. Таблица 2.4 представляет собой нечто вроде финансовой карты предприятия, на которой отмечены как успехи финансовой политики предприятия, так и его слабые звенья.

Теперь выполним формальные арифметические действия по построению комплексного финансового показателя, выполнив двойную свертку данных таблицы 2.4:

(23).

где.

(24).

_ij определяется по таблице 2.4, а r_i — по формуле (21) или (22). В ходе свертки используются две системы весовых коэффициентов — значимости показателей и опорные веса (24) для сведения нескольких отдельных показателей в один.

В таблице 2. приведен классификатор уровня комплексного показателя V&M, настроенный на систему весов (24):

Таблица 2.6.

Заключение

о финансовом состоянии предприятия.

Вывод: В данном разделе было проведено исследование бизнес процессов предприятия ООО «Шармклеокосметик» и построены схемы информационных потоков в области финансового планирования. Затем был проведен реинжиниринг бизнес процессов с учетом современной теории финансового планирования. Было указанно, что для успешного проведения финансового планирования наиболее важным является количественная оценка риска. Поэтому был проведен анализ соответствующей литературы, вследствие которого были выбраны два метода количественной оценки риска и изучены их математические основы. Далее можно переходить к этапу проектирования учитывая, что в данной работе далее будет рассматривать только аспекты количественной оценки риска. Используя полученные в данном разделе данные можно переходить к этапу проектирования информационной системы.

информационный финансовый реинжиниринг бизнес.