Побудова моделі групувань підприємств
ВСТУП
В теперішній час, з переходом
планової економіки до ринкових відносин, підвищується самостійність
підприємств, їх економічна і юридична відповідальність. Різко зростає значення
фінансової стабільності суб'єктів господарювання. Все це значно збільшує роль
аналізу їх фінансового стану: наявності, розміщення й використання коштів.
Аналіз фінансових показників є дуже
важливою та актуальною темою сучасної економіки тому, що він пов'язаний з
повсякденною фінансово-господарською діяльністю підприємств, їхніх колективів,
менеджерів, власників. Необхідно проводити аналіз обґрунтування й виконання
бізнес-планів, порівняльний аналіз маркетингових підприємств, аналіз
можливостей виробництва й збуту, з'ясування внутрішніх і зовнішньоекономічних
ситуацій, що впливають на виробництво й збут, аналіз співвідношення попиту та
пропозиції, аналіз конкретних споживачів й оцінки останніми якості виробів, що
випускаються, аналіз кінцевих фінансових результатів виробничої, збутової,
маркетингової діяльності, аналіз комерційного ризику. За допомогою
прогнозування можливо виявити вузькі місця діяльності підприємства та своєчасно
запобігти виникненню кризи.
Фінансовий аналіз ґрунтується на
даних фінансової звітності. Він являє собою систему узагальнених показників,
які характеризують підсумки фінансово-господарської діяльності підприємства.
Дані фінансової звітності є основними джерелами інформації для аналізу
фінансового стану підприємства. Адже для того, щоб прийняти рішення необхідно
проаналізувати забезпеченість фінансовими ресурсами, доцільність й ефективність
їхнього розміщення й використання, платоспроможність підприємства, його
фінансові взаємини з партнерами. Оцінка цих показників, потрібна для
ефективного управління підприємством. З їхньою допомогою керівники здійснюють планування,
контроль, поліпшують й удосконалюють напрямок своєї діяльності.
Основною метою й завданням даної
дипломної роботи є оцінка і аналіз, результатів діяльності підприємства з
відображенням механізму аналізу фінансової звітності, розрахунком фінансових
показників та побудова моделі прогнозування розвитку підприємства.
Об'єктом дослідження виступає
„Сніжнянский машинобудівний завод».
Предметом дослідження є фінансові
результати діяльності підприємства. Основними завданнями аналізу фінансового
стану є:
Загальна оцінка фінансового стану і
його зміни за звітний період.
Аналіз фінансових коефіцієнтів.
Аналіз та кластеризація підприємств.
Рішення цих задач можливе за
допомогою математичного інструментарію. Тому розробка моделей прогнозування
фінансово-економічних показників є досить актуальною проблемою ефективної
діяльності підприємства.
1. АНАЛІЗ І ОЦІНКА ФІНАНСОВОГО СТАНУ
ПІДПРИЄМСТВА
.1 Стратегічний розвиток
підприємства в умовах ринкової економіки
Перехід України до ринкової
економіки припускає необхідність визначення основних напрямків розвитку
виробничо-економічних систем (ВЕС), як по окремих видах діяльності, так й у
цілому. А це, у свою чергу, вимагає переорієнтації системи управління й
планування стратегічним розвитком підприємства й вибір пріоритетних варіантів
його розвитку.
Стратегічний розвиток ВЕС
визначається багатьма факторами: загальною економічною ситуацією в країні,
нормативно-правовою базою, що регламентує їхню діяльність, наявністю
висококваліфікованих менеджерів, станом технічної бази виробництва, фінансовими
ресурсами, освоєними ринками збуту, динамічністю організаційної структури
управління, що відповідає поставленим цілям розвитку та ін. [73].
Стратегічний розвиток підприємства
являє собою складний багатогранний процес, тому його аналіз варто здійснювати з
позицій системного аналізу. Модель системи стратегічного розвитку підприємства
наведена на рис.1.1.
Рисунок 1.1 - Модель стратегічного
розвитку підприємства
де Xn - входи в систему;- виходи
системи;- цільова функція;
УД - управлінські дії;
ЗЗ - зворотні зв'язки, які
сигналізують про ефективність функціонування системи;
ОФ - обмеження;
ЗФ - зовнішні фактори;
V - зовнішні збурювання й
протидії.
Одним зі способів стратегічного
розвитку підприємства є поліпшення показників фінансового розвитку
підприємства, таких як рентабельність, ліквідність, платоспроможність та ін.
Тому, розглянемо зміст компонентів
моделі аналізу стратегічного розвитку підприємства.
Мета (Zn) - досягнення високих
фінансово-економічних показників, вихід підприємства із кризового стану;
Входи (Xn) - ресурси системи
(сировинний, трудовий, інноваційний, інвестиційний капітал та ін.);
Виходи (Yn) - напрямки розвитку,
реалізація яких у перспективі дасть кращий результат для досягнення мети Zn.
Обмежуючі фактори (ОФ) - фактори, що
стримують розвиток, тобто рівень розвитку підприємства, продуктивних сил,
технологій, обмеженість ресурсів і т.д.;
Управлінські дії (УД) - дії
фахівців;
Зовнішні фактори (ЗФ) - політика
держави, дії конкурентів, позиція на внутрішньому й зовнішньому ринку;
Зворотний зв'язок (ЗЗ) - зв'язок, що
несе інформацію управлінському сектору про результати діяльності;
Зовнішні збурювання (V)
- неконтрольовані перешкоди зовнішнього середовища.
Для того щоб проаналізувати
фінансово-економічний стан підприємства, спрогнозувати його діяльність на
наступний період і вжити заходів по поліпшенню його діяльність, необхідно
широко використовувати методи економіко-математичного моделювання за допомогою
персональних комп'ютерів.
Моделі оцінки стану підприємства дозволяють
відображати реальну економічну і виробничу систему підприємства у вигляді
математичних залежностей між параметрами системи і їхніх характеристик. Вони
допомагають значно підвищити обґрунтованість планово-економічних й
управлінських рішень за рахунок збільшення кількості факторів, які впливають на
результативність діяльності підприємства.
Моделі оцінки стану підприємства
повинні враховувати і відображати всі сторони діяльності підприємства.
В умовах ринку й виходу підприємства
із кризового стану головний критерій ефективності - максимум прибутку. Тільки
прибуток найкраще відображає основні форми діяльності підприємства, рівень
технології й організації виробництва, раціональність організації праці й
керування, ступінь навантаження й використання встаткування.
1.2 Загальна фінансово-економічна
характеристика ДП «ХЕМЗ»
Основними видами діяльності заводу
є:
Випуск машинобудівної продукції;
запасних частин для тракторів і
іншої техніки;
литі сталеві і чавунні заготівлі,
гарячі штампування для інших підприємств, що поставляються по кооперації;
товари народного споживання, у тому
числі: мінітрактори, газові опалювальні апарати, замки дверні накладні врізні;
причіпні і зачіпні
сільськогосподарські знаряддя до тракторів маленької потужності і
мінітракторам;
паливні насоси високого тиску;
інша продукція.
Продукція призначена для задоволення
потреби сільського господарства при виконанні енергоємних робіт у рослинництві,
транспорті, вантажно-розвантажувальних роботах і інших областях.
Організаційна структура.
ВАТ “Сніжнянський машинобудівний
завод” створено згідно рішень Міністерства машинобудування від 22 грудня 1994
р. № 1656 Органи керування і контролю товариством:
Загальні збори Акціонерів;
Наглядацька рада;
Правління Товариства;
Ревізійна комісія;
Дирекція Товариства.
Вищим органом Товариства є Загальні
збори акціонерів, що збираються не рідше одного разу в рік. У компетенції
вищого органа Товариства належить:
визначати основні напрямки
діяльності Товариства;
затверджувати Статут і вносити зміни
і доповнення;
призначати і зміщати членів
Наглядацької ради;
призначати і зміщати Голову
Правління;
призначати і зміщати членів
Ревізійної комісії;
затверджувати річні результати
діяльності Товариства;
і інші питання діяльності
Товариства, що не суперечать законодавству України.
Наглядацька рада Товариства є
органом Товариства, що з метою захисту інтересів держави й акціонерів здійснює
контроль за діяльністю Правління ВАТ.
Правління є виконавчим органом
Товариства, що здійснює керівництво його діяльністю .
Ревізійна комісія здійснює контроль
і перевірку фінансово - господарської діяльності Товариства.
Дирекція Товариства здійснює повне
керівництво виробничим процесом випуску товарної продукції, взаємодії між
виробничими підрозділами, цехами, відділів, відповідно до прикладеної схеми.
Керівником заводу є генеральний
директор, під час відсутності генерального директора -
перший помічник і заступник. У підпорядкуванні головного інженера -
перший заступник головного інженера, два заступники головного інженера. У
прямому підпорядкуванні головного інженера: зовнішньоторговельна фірма, відділ
головного конструктора по тягачах, відділ головного конструктора, відділ
обчислювальної і прогресивної техніки, дослідно-експериментальний цех. У
веденні першого заступника головного інженера: науково-дослідний відділ, відділ
головного технолога, відділ головного металурга, також, модельний цех і
фасонолітейний цех №3. Заступник головного інженера -
начальник Інп, відповідальний за інструментальне виробництво. Заступник
головного інженера - начальник управління енергетики.
П'ять заступників генерального
директора, що відповідають за визначену ділянку роботи з визначених напрямків:
Замдиректора по маркетингу і збуту -
начальник Уреетп - управління реалізації й
експлуатації товарної продукції;
Замдиректора по виробництву -
начальник виробництва -виробничо-диспетчерський
відділ, виробництво паливної апаратури, ливарні цехи, ковальський цех,
термічний цех, складальні цехи, механообробляючі виробництва,
пресово-зварювальне виробництво;
Замдиректора з комерційних питань -
транспортне керування, відділ матеріально-технічного постачання, відділ
зовнішньої кооперації і комплектації, цех комплектації матеріалів, шихтовий
цех;
Замдиректора по кадрам і охороні -
відділ кадрів і технічного навчання;
Замдиректора -
начальник ВОП - відділ охорони праці;
Замдиректора з економічних питань -
планово-економічний відділ, відділ керування власністю, фінансовий відділ.
Помічник директора по праці і
зарплаті - відділ організації праці і
зарплати.
Головний бухгалтер -
головна бухгалтерія.
Основні відділи і їх функціональні
обов'язки
Керівництво реалізації й
експлуатації товарної продукції займається рекламною діяльністю, реалізацією
готовою продукцією, запчастин, гарантійним обслуговуванням і ремонтом.
Відділ матеріально - технічного
постачання - забезпеченням сировиною і
матеріалами для виробництва.
Відділ зовнішньої кооперації і
комплектації - забезпеченням комплектуючими
деталями і вузлами.
Відділ головного конструктора -
конструюванням нової перспективної техніки, модифікацій. Планово - економічний
відділ - плануванням виробництва,
ціноутвореньням. Відділ керування власністю - питаннями, що стосуються
акціонерного товариства. Фінансовий відділ -
здійснює забезпечення фінансово - господарської діяльності, фінансами і кредитними
ресурсами, виконання фінансових зобов'язань.
Відомості про цінні папери.
Уточнений план розміщення акцій має
наступний вигляд: (табл. 1.1-1.3):
Таблиця 1.1 - Розміщення акцій
|
% від статутного фонду
|
Терміни проведення
|
|
Пільговий продаж
|
15,36
|
24.08.95-25.12.95
|
|
Аукціон за приватизаційними майновими
сертифікатами
|
12,02
|
01.02.96-28.02.96
|
|
Продаж на українскій фондовій біржі
|
19,0
|
01.11.96-02.10.97
|
|
Державна власність
|
53,62
|
|
Таблиця 1.2 - Інформація про випуски
цінних паперів
|
Вид акцій
|
Номінальна вартість (грн.)
|
Кількість, (шт.)
|
Сумарна номінальна вартість (грн.)
|
У % до загального розміру статутного фонду
|
|
Прості
|
0,25
|
17400280
|
4350070
|
100,00
|
|
Привілейовані
|
-
|
-
|
-
|
-
|
Таблиця 1.3 - Інформація про
власників акцій
|
Власники акцій
|
Відсотки
|
|
Фізичні особи
|
27,96
|
|
Юридичні особи
|
18,42
|
|
Державні установи
|
53,62
|
1.3 Оцінка ефективності
функціонування підприємства на основі аналізу фінансових коефіцієнтів
Оцінка ефективності бізнесу включає
аналіз сукупного фінансового і економічного ефекту і його оцінку з використанням
порівняльних показників.
Для оцінки бізнесу існує безліч
методів аналізу, включаючи використання різноманітних фінансових коефіцієнтів.
Однак необхідно пам'ятати, що методи застосовні для досягнення різних цілей
різні.
Для адекватного аналізу, необхідно
визначити наступні моменти [22]:
Точка зору, з якою робиться аналіз
(власника бізнесу, працюючих, менеджерів);
Мета аналізу;
Потенційні стандарти, об'єкти
порівняння.
Фінансовий аналітик часто піддається
спокусі розрахувати усе, що тільки можна, від початку до кінця, однак звичайно
декілька правильно обраних коефіцієнтів містять у собі ту інформацію і той
зміст, що у дійсності йому потрібні.
По визначенню, коефіцієнт може бути
часткою від розподілу будь-якої величини на будь-яку іншу, наприклад, чистого
прибутку на вартість всіх активів або короткострокових зобов'язань на оборотний
капітал.
Однак дійсна корисність кожного
конкретного коефіцієнта строго визначена специфікою цілей аналізу. Більш того,
коефіцієнти не є абсолютним критерієм. Значимі коефіцієнти найкраще служать для
виявлення змін у фінансовому стані або результатах діяльності і допомагають
проілюструвати тренди і характер таких змін, що у свою чергу можуть показати
аналітикові, які ризики і можливості існують для досліджуваного підприємства
[34].
При аналізі фінансової звітності
застосовують такі загальноприйняті методи, як [34,39]:
аналіз за допомогою коефіцієнтів;
аналіз на підставі результатів
попередніх років;
аналіз на підставі даних галузевих
показників.
Аналіз фінансової звітності за
допомогою коефіцієнтів дозволяє вивчити такі важливі аспекти фінансового стану
і результатів діяльності підприємства, як [54]:
Рентабельність (прибутковість).
Ліквідність.
Ділова активність
Фінансова стабільність
Метод заснований на оцінці
перерахованих аспектів, які проводять за допомогою фінансових коефіцієнтів,
розрахованих на підставі даних, приведених у формах фінансової звітності.
На короткострокову і довгострокову
платоспроможність підприємства впливає його здатність отримувати прибуток. У
цьому зв'язку розглянемо ще один аспект діяльності підприємства -
рентабельність, що є якісним показником ефективності роботи підприємства.
Звичайно при оцінці рентабельності
визначають відношення прибутку до наступних показників: рівню продаж, активам,
власному капіталові.
Рентабельність продажу (коефіцієнт
«прибутку/продажу», норма чистого прибутку). Він показує, яку прибуток з однієї
гривні продажу одержало підприємство. Визначається як відношення чистого
прибутку до чистої реалізації:
(1.1)
Рентабельність активів
(коефіцієнт «прибуток/активи»). Він характеризує, наскільки ефективно
підприємство використовує свої активи для одержання прибутку, тобто який
прибуток приносить кожна гривня, вкладена в активи підприємства [34].
Визначається як відношення чистого прибутку до середньорічної вартості активів:
(1.2)
Рентабельність капіталу
(коефіцієнт «прибуток: капітал») характеризує, наскільки ефективно підприємство
використовує власний капітал. Показник визначається як відношення чистого
прибутку до середньорічної вартості власного капіталу:
(1.3)
Фондовіддача. Цей показник
характеризує, наскільки ефективно підприємство використовує основні фонди. Визначається
як відношення прибутку від реалізації до середньорічної вартості основних
фондів. Збільшення фондовіддачі свідчить про підвищення ефективності
використання основних фондів. Цей показник порівнюється зі середньогалузевими
показниками:
(1.4)
Аналіз ліквідності
підприємства.
Ліквідність означає здатність
перетворити актив у гроші швидко і без утрат його ринкової вартості.
Оцінюючи ліквідність
підприємства, аналізують його здатність вчасно й у повному обсязі погасити
поточні зобов'язання - короткострокову кредиторську заборгованість.
При оцінці ліквідності
розраховують [68,70]:
коефіцієнт поточної
ліквідності;
коефіцієнт швидкої
ліквідності;
коефіцієнт абсолютної
ліквідності;
Перші три коефіцієнти
ліквідності розраховуються на підставі дані форми № 1 «Баланс» шляхом
зіставлення поточних активів і поточних зобов'язань підприємства [53,74]. Вони
характеризують достатність поточних активів для погашення боргів протягом року.
Коефіцієнт поточної
ліквідності 
- інша
назва цього коефіцієнта - коефіцієнт загальної ліквідності, - коефіцієнт
покриття. Він дає загальну оцінку ліквідності активів, показуючи, скільки
гривень поточних активів підприємства приходиться на одну гривню поточних зобов'язань.
Якщо поточні активи перевищують поточні зобов'язання, підприємство може
розглядатися як успішно функціонуюче.
(1.5)
В Україні розроблені методики
аналізу фінансового стану підприємства: Методика №81, Методика №22, Положення
№323.
Згідно методики №81 і №22
[3,2,75]:
Значення коефіцієнта покриття
в межах 1-1,5 свідчить про те, що підприємство своєчасне погашає борги;
Критичне значення коефіцієнта
покриття прийнято рівним 1:
При значенні коефіцієнта
покриття менше 1 підприємство має неліквідний баланс.
У положенні №323 як
орієнтоване значення коефіцієнта покриття приведене його теоретичне значення,
що повинне бути не менше 2,0-2,5 [4].
Коефіцієнт швидкої
ліквідності
. На відміну
від попередніх він враховує якість оборотних активів і є більш строгим
показником ліквідності, тому що при його розрахунку враховуються найбільш
ліквідні поточні активи (запаси не враховуються):
(1.6)
Найчастіше всього приводиться
орієнтоване нижнє значення цього коефіцієнта, яке дорівнює 1 [62].
Коефіцієнт абсолютної
ліквідності 
показує,
яка частина поточних зобов'язань може бути погашена негайно. Коефіцієнт
розраховується по формулі:
(1.7)
Відповідно до Положення №323 як
орієнтоване значення коефіцієнта абсолютної ліквідності приведене його
теоретичне значення 0,2-0,25 [62].
Ефективність господарської
діяльності виміряється також показниками ділової активності. Ділова активність
визначається одним із двох способів:
величиною авансованих ресурсів;
величиною їхнього споживання
(витрат) у процесі виробництва.
Ділова активність проявляється у
швидкості обороті його коштів, отже аналіз укладається в дослідженні
коефіцієнтів оборотності й рентабельності.
Коефіцієнт оборотності активів
характеризує, наскільки ефективно використовуються активи з погляду обсягу
реалізації, тобто, скільки гривень реалізації приходиться на кожну гривню,
вкладену в активи підприємства [40]. Іншими словами, скільки разів за звітний
період активи обернулися в процесі реалізації продукції. Коефіцієнт
визначається як відношення чистої реалізації до середньорічної вартості
активів:
(1.8)
Коефіцієнт оборотності
запасів 
показує, як
часто обертаються запаси для забезпечення поточного обсягу продажів:
(1.9)
Чим вище значення
коефіцієнта, тим швидше обертаються запаси, тим більше ефективно вони
використовуються [59].
Коефіцієнт оборотності
дебіторської заборгованості 
. У процесі господарської діяльності
підприємство дає товарний кредит для споживачів своєї продукції. Тобто існує
розрив між продажем товару і надходженням оплати за нього, у результаті чого
виникає дебіторська заборгованість.
Коефіцієнт оборотності
дебіторської заборгованості показує, скільки разів за рік обернулися засоби,
вкладені в розрахунки. Він обчислюється як відношення загального обсягу
реалізації до середнього розміру дебіторської заборгованості [59]:
(1.10)
Чим більше кількість оборотів, тим
краще. У цьому випадку підприємство одержує оплату по рахунках.
Коефіцієнт оборотності
кредиторської заборгованості 
.
Кредиторська заборгованість,
на відміну від дебіторської, свідчить про наявність коштів, тимчасово залучених
підприємством і які треба повернути. Період погашення кредиторської
заборгованості розраховується за допомогою коефіцієнт оборотності кредиторської
заборгованості [39].
(1.11)
Зіставлення термінів
погашення дебіторської і кредиторської заборгованості можна зробити висновок
про платоспроможність підприємства. Перевищення терміну погашення кредиторської
заборгованості над дебіторською свідчить про погіршення платоспроможності
підприємства.
Але, як відомо, крім поточних
зобов'язань, у підприємства є також і довгострокові, термін погашення яких
перевищує 12 місяців з дати балансу.
Виходячи з цього, розглянемо
коефіцієнти, за допомогою яких аналізується можливість погашення довгострокових
зобов'язань і оцінюється здатність підприємства функціонувати тривалий період
часу.
Розглянемо коефіцієнти, які
можна використовувати при аналізі фінансової стабільності підприємства.
коефіцієнт оборотності
оборотного капіталу;
коефіцієнт забезпеченості по
кредитах;
коефіцієнт автономії
коефіцієнт концентрації
власного капіталу;
коефіцієнт концентрації
позикового капіталу;
показник фінансового
левериджа;
коефіцієнт забезпечення
запасів і витрат власними джерелами формування;
коефіцієнт фінансового
ризику.
Коефіцієнт оборотності
оборотного капіталу розраховується по формулі:
(1.12)
Цій коефіцієнт відображає
число оборотів запасу й витрат підприємства. Чим вище цей показник, тим менше
коштів зв'язано в цій найменш ліквідній статті обротних коштів, тим більше
ліквідну структуру мають оборотні кошти й тем стійкіше фінансове становище
підприємства.
Коефіцієнт забезпеченості по
кредитах (коефіцієнт покриття відсотка). З його допомогою оцінюється потенційна
можливість підприємства погасити позики. Коефіцієнт показує ступінь захищеності
кредитів від несплати процентних платежів. Розраховується розподілом суми
чистого прибутку до оподатковування і витрат на виплату відсотків на величину
витрат на виплату відсотків:
(1.13)
Зменшення значення
коефіцієнта в порівнянні з аналогічним коефіцієнтом попереднього періоду
свідчить про збільшення витрат підприємства на виплату відсотків за кредит
[39].
Коефіцієнт концентрації
власного капіталу (інша назва цього коефіцієнта - коефіцієнт автономії,
коефіцієнт незалежності). Він визначає частку засобів власників підприємства в
загальній сумі засобів, вкладених у майно підприємства. Характеризує можливість
підприємства виконати свої зовнішні зобов'язання за рахунок використання
власних засобів, незалежність його функціонування від позикових засобів.
Розраховується по формулі:
(1.14)
Чим вище значення цього
коефіцієнта, тим більша в підприємстві фінансова стійкість, стабільність і незалежність
від кредиторів. Якщо його значення дорівнює 1, це означає, власники цілком
фінансують своє підприємство [62].
Відповідно до Методик №81 і
№22 підприємство вважається фінансово стійким за умови, що частина власного
капіталу в загальній сумі його фінансових ресурсів складає не менш 50% [3,2].
Коефіцієнт концентрації
позикового капіталу є доповненням до попереднього коефіцієнта - їхня сума
дорівнює 1 [62]. Коефіцієнт характеризує частку позикових засобів у загальній
сумі засобів, вкладених у майно підприємства. Розраховується по формулі:
(1.15)
Чим нижче цей показник, тим менше
заборгованість підприємства, тим стійкіше його положення. Ріст цього показника
в динаміці означає збільшення частки позикових засобів у фінансуванні
підприємства.
Коефіцієнт співвідношення позикового
капіталу і власного (інша назва цього коефіцієнта - коефіцієнт важеля або
важеля фінансового ризику). Як і перераховані вище показники, цей коефіцієнт
дає найбільш загальну оцінку фінансової стійкості підприємства. Розраховується
по формулі:
(1.16)
Коефіцієнт має досить просту
інтерпретацію: його значення, рівне, наприклад, 0,3, означає, що на кожну 1
грн. власних засобів, вкладених в активи підприємства, приходиться 30 коп.
позикових [44]. Ріст показника в динаміку свідчить про посилення залежності
підприємства від інвесторів і кредитів, тобто про деяке зниження фінансової
стійкості, і навпаки.
Коефіцієнт маневреності
власного капіталу (Кман) показує, яка частина власного оборотного капіталу
знаходиться в обороті, тобто в тій формі, що дозволяє вільно маневрувати цими
засобами, а яка капіталізована. Коефіцієнт повинний бути досить високим, щоб
забезпечити гнучкість у використанні власних засобів підприємства.
Коефіцієнт маневреності
власного капіталу розраховується як відношення власного оборотного капіталу
підприємства до власних джерел фінансування:
(1.17)
Коефіцієнт фінансового левериджа
(фінансового важеля) обчислюється як співвідношення: Активи/Власний капітал.
Збільшення фінансового левериджа свідчить про збільшення частки позикового
капіталу. Тому існує певний ризик у залученні позикового капіталу, що
виправдується тільки в тому випадку, якщо прибуток, отриманий від ефективного
використання активів, перевищує процентні ставки по отриманим позиковим коштам.
Інакше дія левериджа (фінансового важеля) тільки підсилює ефект помилок
керівництва, пов'язаних зі співвідношенням власного й позикового капіталу [70].
Для більш детального аналізу фінансового стану підприємства розглянемо деякі
показники в динаміці. За міжнародними стандартами рівень коефіцієнта швидкої
ліквідності повинен бути вищим за 1. В Україні його оптимальне значення визначене
як 0,7 - 0,8 (табл. 1.4).
Таблиця 1.4 - Коефіцієнт
швидкої ліквідності
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
К б.л.
|
0,617
|
0,731
|
0,966
|
0,680
|
0,541
|
|
Норматив
|
0,7
|
0,7
|
0,7
|
0,7
|
0,7
|
|
Норматив
|
0,8
|
0,8
|
0,8
|
0,8
|
0,8
|
Динаміка коефіцієнту швидкої
ліквідності зображена на рис. 1.2.
Рисунок 1.2 - Динаміка
коефіцієнту швидкої ліквідності
В сучасних умовах у більшості
випадків найбільш надійною є оцінка ліквідності тільки за показником грошових
коштів. Цей показник називається коефіцієнтом абсолютної ліквідності. У
західній практиці коефіцієнт абсолютної ліквідності розраховується рідко. В
Україні його оптимальний рівень вважається рівним 0,2 - 0,25 (табл.1.5).
Таблиця 1.5 - Коефіцієнт абсолютної
ліквідності
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
К а.л.
|
0,006
|
0
|
0,001
|
0,002
|
0,002
|
|
Норматив
|
0,2
|
0,2
|
0,2
|
0,2
|
0,2
|
|
Норматив
|
0,35
|
0,35
|
0,35
|
0,35
|
0,35
|
Динаміка коефіцієнту абсолютної
ліквідності зображена на рис. 1.3.
Згідно із загальноприйнятими
міжнародними стандартами, вважається, що коефіцієнт поточної ліквідності
повинен знаходитися в межах від 1 до 2 (іноді 3). Нижня границя зумовлена тим,
що оборотних коштів повинно принаймні вистачати для погашення короткострокових
зобов'язань, інакше підприємство виявиться під загрозою банкрутства (табл.1.3
).
Рисунок 1.3 - Динаміка
коефіцієнту абсолютної ліквідності
При аналізі коефіцієнта
поточної ліквідності особлива увага звертається на його динаміку (рис.1.4).
Таблиця 1.6 - Коефіцієнт поточної
ліквідності
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
К т.л.
|
0,765
|
0,906
|
1,108
|
0,802
|
0,721
|
|
Норматив
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
|
Норматив
|
2
|
2
|
2
|
2
|
2
|
Рисунок 1.4 - Динаміка
коефіцієнту поточної ліквідності
На наведених рисунках ми
чітко спостерігаємо, що підприємство не виконує рекомендовані нормативи.
Коефіцієнт загальної ліквідності лише у 2010 році відповідав загально прийнятим
стандартам і після цього має від’ємну динаміку. Гірше за все виглядає динаміка
коефіцієнту абсолютної ліквідності, це свідчить, що у підприємства не має
вільних коштів - вони знаходяться в обороті, але будь-які форс-мажорні
обставини (зміна умов контрактів, митних правил, технологічна катастрофа) може
призвести до зупинення виробничого процесу. В цілому незадовільні показники
ліквідності підприємства - наслідок його нерентабельної діяльності на протязі
кількох років
Розрахунок коефіцієнта концентрації
власного капіталу та його нормативне значення наведені в табл. 1.7.
Таблиця 1.7 - Коефіцієнт
концентрації власного капіталу
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
К т.л.
|
0,765
|
0,906
|
1,108
|
0,802
|
0,721
|
|
Норматив
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
Коефіцієнт концентрації власного капіталу
характеризує можливість підприємства виконати свої зовнішні зобов'язання за
рахунок використання власних засобів, незалежність його функціонування від
позикових засобів. Чим вище значення цього коефіцієнта, тим більша в
підприємстві фінансова стійкість, стабільність і незалежність від кредиторів.
Якщо його значення дорівнює 1, це означає, власники цілком фінансують своє
підприємство.
Динаміка коефіцієнту концентрації
власного капіталу зображена на рис. 1.6.
Після 2010 р. з’явилася тенденція
зменшення коефіцієнту концентрації власного капіталу. Це свідчить про
збільшення долі позикового капіталу.
Коефіцієнт фондовіддачі
характеризує, наскільки ефективно підприємство використовує основні фонди. Його
динаміка розрахована в табл. 1.8.
Рисунок 1.5 - Динаміка
коефіцієнту концентрації власного капіталу
Таблиця 1.8 - Коефіцієнт
фондовіддачі
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
К ф.
|
0,067
|
0,052
|
0,031
|
0,100
|
0,190
|
Коефіцієнт фондовіддачі в динаміці
стрімко зростає. Це, безумовно, позитивна тенденція і свідчить про реалізацію
основних засобів. Продаж непотрібних основних засобів - один із шляхів виходу
із кризи ДП «ХЕМЗ».
Аналізуючи загальний
фінансово-економічний стан ДП «ХЕМЗ» можна зробити висновок, що підприємство
близьке до банкрутства. Господарська діяльність заводу є нерентабельною, знос
основних засобів досяг 70%, коефіцієнти ліквідності не відповідають нормативам.
Але водночас поступово почав зростати обсяг реалізації, зменшилися збитки.
Підприємству потрібно розробити план заходів до подолання кризового стану:
розглянути питання приватизації підприємства, пошук стратегічного інвестора,
оновлення обладнання і розробці інноваційних проектів.
2. МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОКАЗНИКІВ
ДІЯЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВА
.1 Моделі прогнозування фінансових і
виробничих процесів на підприємстві
Особливістю фінансових процесів є
їхня висока динамічність. Під динамічністю в цьому випадку розуміється досить
швидке реагування фінансових показників (прибуток, рентабельність, оборотність
оборотних коштів, ліквідність, фінансова стабільність, платоспроможність і
т.д.) до зміни стану підприємства, що особливо важливо для одержання прогнозів
в умовах нестабільного соціально-економічного середовища [60]. У зв'язку із цим
виділяється клас завдань, пов'язаних із прогнозуванням як окремих фінансових
показників, так і фінансового стану підприємства в цілому. Однак на практиці
рішення цих завдань пов'язане з наявністю ряду проблем. Так, при побудові
прогнозів однієї з розповсюджених проблем є наявність достатнього обсягу
інформації, на базі якого варто використати ті або інші методи прогнозування.
Системи оперативного збору й актуалізація інформації на багатьох підприємствах
не використовуються для аналізу й прогнозу. Подібна ситуація приводить до того,
що при складанні прогнозів найчастіше використовуються прості методи
прогнозування й так називані «наївні моделі». Для одержання оперативних або
короткострокових прогнозів цей варіант ще можна вважати відносно прийнятним,
тому що об'єктивність і точність подібних прогнозів невелика. Якщо ж мова йде
про формування стратегії підприємства, то подібні методи використати просто
некоректно. Необхідні більше складні методи, що враховують аналіз специфіки
динаміки тих або інших показників, наявність і чинність впливу на групи можливих
факторів. Застосування методів аналізу часових рядів (виділення тренда,
одержання моделей сковзких середніх, моделей авторегресії та ін.) і
кореляційно-регресійного аналізу вимагає достатнього обсягу інформації, у
зв'язку із чим можуть бути необхідними первинні, неагреговані дані у місячному
або квартальному розрізі за кілька років, облік допоміжної інформації, що може
бути корисна для аналізу впливу факторних ознак для складання прогнозних
моделей [58]. Крім того, при побудові й виборі фінансових стратегій
підприємства необхідне використання сценарного методу, тобто доцільно будувати
різні варіанти прогнозу з урахуванням можливих станів як зовнішнього, так і
внутрішнього середовища підприємства. Цей підхід пов'язаний з використанням при
побудові прогнозних моделей можливостей системного аналізу, що безсумнівно
поліпшить обґрунтованість прогнозів, дозволяє краще досліджувати
причинно-наслідкові зв'язки, структуру й стани об'єкта прогнозування, його
зовнішнє й внутрішнє середовище.
Немаловажним є й той факт, що
підприємства практично не використають можливостей експертних методів
прогнозування, не застосовують статистичний аналіз категоріальних даних, що
безпосередньо позначається на якості прийнятих рішень. Нестабільність
середовища, у якому функціонують підприємства, розповсюджені помилки в
менеджменті часто приводять підприємства до кризових станів, у зв'язку із чим
останнім часом сформувалося ряд завдань, пов'язаних із прогнозуванням стану
банкрутства на підприємствах й ефективністю антикризового управління. При
рішенні їх використовують як добре відомі модифікації моделей Альтмана,
засновані на використанні дискримінантного аналізу, так і відносно нові
підходи, пов'язані з використанням математичного апарата теорії катастроф [23].
Цей апарат дозволяє пояснити ефективність нелінійних різких стрибків
досліджуваних характеристик, більші зміни характеристик при малих управлінських
впливах, втрату стійкого розвитку або рівновагу системи. Однак із-за
складності, на практиці при аналізі діяльності підприємства ці підходи також
широко не використовуються, як й інші методи економіко-математичного
прогнозування.
Одним з перспективних напрямків
дослідження, що ще не одержало належного розвитку на практиці аналізу
діяльності сучасних вітчизняних підприємств, є прогнозування курсу акцій
підприємства, що містить у собі комплексне дослідження впливу різних факторів
(зовнішніх і внутрішніх) на формування ціни акцій. Цей напрямок включає також
аналіз і прогнозування кон'юнктури на фінансовому ринку, що пов'язане з його
високою чутливістю на зміну, що відбуваються у зовнішньому середовищі:
політичні, економічні, екологічні, військові й ін. Динамічність фінансового
ринку проявляється, крім того, у безперервній зміні числа й складу його
елементів, наприклад, у кількості й фінансовій стабільності окремих комерційних
банків, страхових й інших фінансових організацій, з якими безпосередньо
зв'язана діяльність підприємств.
Система підприємства є складна
система, їй властиві практично всі основні ознаки складних систем: цілісність і
складність, можливість поділу на складові частини, входження в економічну
систему більше високого порядку, комплексність зв'язків та інше [73].
Не менш цікаві задачі прогнозування
виникають і при аналізі економіко-виробничої діяльності підприємства. Однак, як
й у випадку аналізу фінансових процесів, багато завдань не вирішуються у
зв'язку з відсутністю належної інформації або через не використання сучасних
можливостей прогнозування. Як правило, для найпростіших розрахунків тих або
інших показників виробничої діяльності підприємства використаються типові,
стандартні формули економічного аналізу [57]. Ці моделі не враховують специфіку
кожного конкретного підприємства, не включають вплив факторних ознак на
результат діяльності підприємства, не припускають дослідження
економіко-виробничих процесів з урахуванням динаміки. У зв'язку із цим
необхідно підкреслити, що для кожного підприємства повинні бути створені
прогнозуючі системи, що дозволяють будувати комплексні прогнози,
відслідковувати закономірності й тенденції зміни показників, наявність і
чинність впливу різних зовнішніх і внутрішніх факторів на результати діяльності
підприємства.
При розробці моделей підприємств
повинні використатися можливості системного аналізу, факторний і регресійний
аналіз, методи імітаційного моделювання. Для аналізу маркетингової діяльності
підприємства, дослідження процесів збуту, аналізу переваг споживачів необхідне
використання методів непараметричної статистики й експертних методів, що
істотно підвищить об'єктивність якісних прогнозів. Таким чином, широкі
можливості використання різних класів економіко-математичних моделей і методів
при побудові систем, що прогнозують діяльність підприємства, забезпечать більше
якісний процес прийняття рішень й ефективне управління.
2.2 Методи прогнозування фінансового
стану підприємства
Більшість вітчизняних підприємств
внаслідок економічної, політичної, фінансової нестабільності, недосконалості
ринків товарів і послуг, систем інвестування й тощо, знаходяться в ситуації
критичного фінансово-господарського стану. Сьогодення вирішує цю проблему одним
з двох варіантів [64]:
Вихід підприємства з кризи та його
оздоровлення шляхом розробки й реалізації відповідних заходів, тобто санація підприємства.
Визнання підприємства
неплатоспроможним (або банкрутом) та ліквідація його.
Результати економічних реформ в
Україні підтвердили правильність ринкової економічної політики. Доволі успішно
проведена лібералізація економіки, здійснена приватизація об’єктів державної
власності, знижена інфляція, стабілізувався обмінний курс гривні, знижуються
ставки відсотків за користування залученими грошовими коштами. Однак створення
макроекономічних умов для економічного зростання не знешкодило негативні тенденції,
що склалися, та не сформувало реальні передумови для подолання перш за все
промислової кризи. В свою чергу, недостатній вплив органів державної влади на
проведення активної мікроекономічної політики не дозволив максимально
реалізувати потенціал економічної реформи й налагодити ефективне функціонування
ринкового механізму.
Існує ряд проблем в діяльності
підприємств, які є основним об’єктом мікроекономічної політики держави, що
впливають на глибину промислової кризи. Основні з них:
Неефективність системи управління
підприємствами.
Низький рівень відповідальності
керівників перед засновниками за наслідки рішень, що приймаються, збереження та
ефективне використання підприємств, а також фінансово-господарські результати
їх діяльності.
Низькі розміри статутного капіталу
акціонерних товариств.
Незабезпеченість єдності
підприємства як майнового комплексу, що знижує його інвестиційну привабливість.
Високі витрати на утримання об’єктів
соціально-культурного призначення і житлово-комунального господарства.
Наявність на підприємствах давно
застарілих технологічних лінії виробництва, що істотно впливає на
конкурентоспроможність продукції підприємств.
Відсутність достовірної інформації
про фінансово-економічний стан підприємств для акціонерів та керівників
підприємств, потенційних інвесторів і кредиторів, а також для органів
виконавчої влади.
Перелічені вище проблеми, які
приводять до економічної нестабільності, збільшують значення та роль
антикризового управління підприємством. Але для того щоб здійснити ефективне
антикризове управління необхідно перш за все оцінити фінансовий стан
підприємства та його схильність до банкрутства.
У світовій практиці найпоширенішими
моделями оцінки і прогнозування фінансового стану підприємства та схильності
його до банкрутства є наступні економетричні моделі, які будуються на основі
фінансових коефіцієнтів [23]:
Двохфакторна модель оцінки
імовірності банкрутства.
Оцінка імовірності банкрутства на
основі Z-рахунку Альтмана.
Модель Романа Ліса для оцінки
фінансового стану.
Оцінка фінансового стану по
показниках У. Бівера.
Метод рейтингової оцінки фінансового
стану (рейтингове число).модель прогнозу ризику банкрутства.
Прогнозна модель Таффлера.
Модель Фулмера.
Модель Спрингейта.
Узагальнена модель, розроблена на
основі дискримінантної функції.коефіцієнт.
Розглянемо основні переваги і
недоліки цих моделей.
Двохфакторна модель оцінки
імовірності банкрутства підприємства.
Однією з найпростіших моделей
прогнозування імовірності банкрутства вважається двохфакторна модель. Вона
базується на двох ключових показниках: показнику поточної ліквідності і
показнику частки позикових коштів, від яких залежить ймовірність банкрутства
підприємства. Ці показники помножують на вагові значення коефіцієнтів, знайдені
емпіричним шляхом, і результати потім складаються з деякою постійною величиною
(const), також отриманою тим же дослідно-статистичним способом. Якщо результат
Z виявляється від’ємним, ймовірність банкрутства невелика. Додатне значення Z
вказує на високу ймовірність банкрутства [17].
У американській практиці виявлені і
використовуються такі вагові значення коефіцієнтів [18,19]:
Для показника поточної
ліквідності (покриття) (
): - 1,0736;
Для показника питомої ваги
позикових коштів в пасивах підприємства (
): + 0,0579;
Постійна величина: - 0,3877.
Звідси формула розрахунку
приймає наступний вигляд:
(2.1)
Для отримання більш точного
прогнозу американська практика рекомендує брати до уваги рівень і тенденцію
зміни рентабельності реалізованої продукції, оскільки даний показник істотно
впливає на фінансову стійкість підприємства. Це дозволяє одночасно порівнювати
показник ризику до банкрутства Z і рівень рентабельності продажу продукції.
Якщо перший показник знаходиться в безпечних межах і рівень рентабельності
продукції досить високий, то ймовірність банкрутства дуже незначна.
Потрібно мати на увазі, що
дана модель розроблена для США, а в нашій країні інші темпи інфляції, інші
цикли макро- і мікроекономіки, а також інші рівні фондо-, енерго- і
трудомісткості виробництва, продуктивності праці, інший податковий тягар.
Внаслідок цього неможливо механічно використовувати приведені вище значення
коефіцієнтів в українських умовах. Однак саму модель з числовими значеннями,
відповідними реаліям українського ринку, можна було б застосувати, якби
вітчизняні облік і звітність забезпечували досить представницьку інформацію про
фінансовий стан підприємства.
Розглянута двохфакторна
модель не забезпечує всебічної оцінки фінансового стану підприємства, а тому
можливі дуже значні відхилення прогнозу від реальності.
Оцінка імовірності
банкрутства на основі Z-рахунку Альтмана.
Цей метод запропонований в
1968 р. Відомим західним економістом Альтманом [49,52]. Індекс кредитоспроможності,
побудований за допомогою апарату мультиплікативного дискримінантного аналізу,
дозволяє в першому наближенні розділити господарюючи суб’єкти на потенційних
банкрутів і не банкрутів.
Індекс Альтмана являє собою
функцію від деяких показників, які характеризують економічний потенціал
підприємства та результати його роботи за минулий період. У загальному вигляді
індекс кредитоспроможності (Z-рахунок) має вигляд [49]:
(2.2)
де К1 - оборотний
капітал/сума активів;
К2 - нерозподілений
прибуток/сума активів;
К3 - операційний
прибуток/сума активів;
К4 - ринкова вартість
акцій/сума заборгованості;
К5 - виручка/сума активів.
Результати чисельних
розрахунків по моделі Альтмона показали, що узагальнюючий показник Z може
приймати значення в межах [-14, +22]. При цьому підприємства, для яких
Z>2.99 потрапляють в число фінансової стійкості, підприємства, для яких
Z<1.81, є безумовно - неспроможними, а інтервал[1,81- 2,99] складає зону
невизначеності.- коефіцієнт має загальний серйозний недолік - по суті його
можна використати лише для відносно великих компаній, що котирують свої акції
на біржах. Саме для таких компаній можна дістати об’єктивну ринкову оцінку
власного капіталу.
У 1983р. Альтман отримав
модифікований варіант своєї формули для компаній, акції яких не котирувалися на
біржі:
(2.3)
(де К4 - це балансова, а не
ринкова вартість акцій). «Приграничне» значення для цієї формули - 1,23 [61].
В українській практиці
робилися численні спроби використання Z - рахунку Альтмана для оцінки
платоспроможності і діагностики банкрутства, використовувалась комп’ютерна
модель прогнозування діагностики банкрутства. Однак відмінності у зовнішніх
чинниках, що впливають на функціонування підприємства (міра розвитку фондового
ринку, головним чином, слабкий розвиток вторинного ринку цінних паперів,
податкове законодавство, нормативне забезпечення бухгалтерського обліку),а отже,
на економічні показники, що використовуються в моделі Альтмона, спотворюють
імовірнісні оцінки.
Досвід використання вказаних
моделей в ряді країн США, Канаді, Бразилії, Японії показав, що спрогнозувати
ймовірність банкрутства за допомогою п’ятифакторної моделі за 1 рік можна з
точністю до. 90%, за 2 - до 70%, за 3 - до 50%.
. Модель Романа Ліса для
оцінки фінансового стану.
У 1972р. Роман Ліс отримав
наступну формулу для Великобританії :
(2.4)
де Х1 - оборотний капітал /
сума активів; Х2 - операційний прибуток / сума активів; Х3 - нерозподілений
прибуток / сума активів; Х4 власний капітал / позиковий капітал.
Граничне значення для цієї
моделі дорівнює 0,037 [67].
Оцінка фінансового стану
підприємства за показниками У. Бівера.
Відомий фінансовий аналітик
Уїльям Бівер запропонував свою систему показників для оцінки фінансового стану
підприємства [23]. З метою діагностики банкрутства він рекомендував дослідити
тренди показників. Система показників Бівера і їх значення для діагностики
банкрутства представлені в табл. 2.1.
Таблиця 2.1 - Розрахунок
показників У. Бівера
|
Показники
|
Розрахунок
|
Значення показників
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|
Коефіцієнт Бівера
|
(Чистий прибуток -амортизація)/(довгостроко-ві
зобов’язання + короткострокові зобов’язання)
|
0,4-0,45
|
0,17
|
-0,15
|
|
Рентабельність активів
|
(Чистий прибуток / активи)· 100%
|
6-8
|
4
|
-22
|
|
Фінансовий леверидж
|
(Довгострокові зобов’язання + короткострокові
зобов’язання) / активи
|
≤37
|
≤50
|
≤80
|
|
Коефіцієнт покриття активів чистим оборотним
капіталом
|
Власний капітал - поза- оборотні активи) /
активи
|
0,4
|
≤0,3
|
≈0,06
|
|
Коефіцієнт покриття
|
Оборотні активи / короткострокові зобов’язання
|
≤3,2
|
≤2
|
≤1
|
колонка 3 - для сталих компаній;
колонка 4 - за 5 років до
банкрутства;
колонка 5 - за 1 рік до банкрутства.
Дана методика також не відображає
всі сторони діяльності компанії, і не є універсальною моделлю для прогнозу
імовірності банкрутства.
Метод рейтингової оцінки фінансового
стану підприємства (рейтингове число).
Р.С. Сайфулін і Г.Г. Кадиков
запропонували використати для експрес-оцінки фінансового стану підприємства
рейтингове число:
(2.5)
де Ко - коефіцієнт
забезпеченості власними коштами 
Кпл - коефіцієнт поточної
ліквідності 
Кі - інтенсивність обігу
капіталу, що авансується, яка характеризує обсяг реалізованої продукції, що
припадає на одну грошову одиницю коштів, вкладених в діяльність підприємства 
Км - коефіцієнт менеджменту,
характеризується відношенням прибутку від реалізації до величини виручки від
реалізації 
Кпр - рентабельність власного
капіталу - відношення балансового прибутку до власного капіталу (
).
Якщо рейтингове число R>1,
то підприємство знаходиться у задовільному стані. Якщо значення R<1, то це
характеризує незадовільний стан [23]. Рейтингова оцінка фінансового стану може
застосовуватися з метою класифікації підприємств за рівнем ризику,
взаємовідносин з ними банків, інвестиційних компаній, партнерів. Діагностика
неспроможності на базі рейтингового числа, однак, не дозволяє оцінити причини
попадання підприємства «в зону неплатоспроможності». Крім того, нормативний
зміст коефіцієнтів, які використовуються для рейтингової оцінки, не враховує
галузевих особливостей підприємств.
R-модель прогнозу ризику
банкрутства.
Вченими Іркутської державної
економічної академії запропонована чотирьохфакторна модель прогнозу ризику
банкрутства (модель R), яка має наступний вигляд [67]:
, (2.6)
де К1 - оборотний
капітал/актив;
К2 - чистий прибуток/власний
капітал;
К3 - виручка від
реалізації/активи;
К4 - чистий
прибуток/інтегральні витрати.
Ймовірність банкрутства
підприємства у відповідності зі значенням моделі R визначається таким чином (табл.
2.2):
Таблиця 2.2 - Загальна оцінка
ймовірності банкрутства підприємства
|
Значення R (коефіцієнту ймовірності
банкрутства )
|
Ймовірність банкрутства, %
|
|
Менше 0
|
Максимальна (90-100)
|
|
0-0,18
|
Висока (60-80)
|
|
0,18-0,32
|
Середня (35-50)
|
|
0,32-0,42
|
Низька (15-20)
|
|
Більше 0,42
|
Мінімальна (до 10)
|
Прогнозна модель Таффлера
Британський вчений Таффлер
запропонував в 1977 р. чотирьохфакторну прогнозну модель, при розробці якої
використовував наступний підхід [23].
При використанні комп’ютерної
техніки на першій стадії обчислюються 80 відносин за даними платоспроможних
компаній і компаній що збанкрутили. Потім, використовуючи статистичний метод,
відомий як багатомірний дискримінантний аналіз, можна побудувати модель
платоспроможності, визначаючи приватні співвідношення, які найкращім чином
виділяють дві групи компаній та їх коефіцієнти. Такий вибірковий підрахунок
співвідношень є типовим для визначення деяких ключових вимірювань діяльності
корпорації, таких як прибутковість, відповідність зворотного капіталу, фінансовий
ризик, ліквідність. Об’єднуючи ці показники і зводячи їх до одного, модель
платоспроможності надає точну картину фінансового стану корпорації. Типова
модель для аналізу компаній, акції якої котируються на біржах, приймає форму:
= 0,53 Х1+0,13 Х2+0,18 Х3+0,16 Х4,
(2.7)
де Х1- операційний
прибуток/короткострокові зобов’язання;
Х2 - оборотні активи/сума
зобов’язань;
Х3 - короткострокові
зобов’язання/сума активів;
Х4 - виручка/сума активів.
Якщо величина Z>0,3,це свідчить,
що у фірмі довгострокові перспективи, а якщо Z<0,2, то банкрутство більш ніж
ймовірно [61].
Модель Фулмера
Середній розмір сукупних активів
фірм у вибірці Фулмера - 455 тис. доларів. Початкова версія моделі включала 40
коефіцієнтів. Модель прогнозує точно у 98% випадків на рік уперед схильність до
банкрутства, у 81% випадків - на два роки наперед .
Загальний вигляд моделі [69]:
(2.8)
де 
За результатами моделі можна
отримати наступний прогноз:
втрата платоспроможності
неминуче при Н<0;
при Н>0 компанія
функціонує нормально, з подальшою градацією [65].
Модель Спрингейта.
Дана модель має наступний
вигляд [17]:
(2.9)
де А - робочий
капітал/загальна вартість активів;
В - оподаткований прибуток і
проценти/загальна вартість активів;
З- оподаткований прибуток/короткострокова
заборгованість- об’єм продажу/загальна вартість активів.
Вважається, що точність
прогнозування банкрутства за цією моделлю становить 92%, однак згодом цей
показник меншає. Якщо Z<0,862, то підприємство вважається потенційним
банкрутом [18].
. Узагальнена модель,
побудована на основі дискримінантної функції. Згідно з деякими методиками
прогнозування банкрутства побудована універсальна дискримінантна функція [19]:
(2.10)
де Х1 - cash-flow/зобов’язення;
Х2 - валюта балансу;
Х3 - прибуток/валюта балансу;
Х4 - прибуток/виручка от реалізації;
Х5 - виробничі запаси/виручка от
реалізації;
Х6 - оборотність основного капіталу
(виручка от реалізації/валюта балансу).
Отримані значення Z-показника можна
інтерпретувати так:>2 - підприємство вважається фінансово стійким, і йому не
загрожує банкрутство;
<Z<2 - фінансова рівновага
(фінансова стійкість) підприємства порушена, але при умові переходу до
антикризового управління банкрутство йому не загрожує;
<Z<1 - підприємству загрожує
банкрутство, якщо воно не здійснить санаційних дій;<0 - підприємство
напівбанкрут [23].
У вітчизняній практиці вказана
модель використовується мало, оскільки не враховує галузевих особливостей
розвитку підприємств і форм організацій, які належать їхньому бізнесу. Тому
дані такого прогнозування є суб’єктивними і не дають підстав для практичних
висновків.
. Модель PAS-коефіцієнта.
Для посилення прогнозуючої ролі
моделей можна трансформувати Z-коефіцієнт в PAS-коефіцієнт (Perfomans Analysys
Score), що дозволяє відстежувати діяльність компанії у часі. Вивчаючи
PAS-коефіцієнт як вище, так і нижче критичного рівня, легко визначити моменти
занепаду і відродження компанії.коефіцієнт - це відносний рівень діяльності
компанії, виведений на основі її Z-коефіцієнта за певний рік і виражений в
процентах від 1 до 100. Наприклад, PAS-коефіцієнт, рівний 50, вказує на те, що
діяльність компанії оцінюється задовільно, тоді як PAS-коефіцієнт, рівний 10,
свідчить про те, що 10% компаній знаходяться в гіршому положенні (незадовільна
ситуація) [19]. Отже, розрахувавши Z-коефіцієнт для компанії, можна потім
трансформувати абсолютну міру фінансового стану у відносну міру фінансової
діяльності. Іншими словами, якщо Z-коефіцієнт може свідчити про те, що компанія
знаходиться в ризикованому стані, то PAS-коефіцієнт відображає історичну
тенденцію та поточну діяльність на перспективу.
Сильною стороною цього підходу є
його здатність поєднувати ключові характеристики звіту про прибутки і збитки
балансу в єдине представницьке співвідношення. Так, компанія, що одержує великі
прибутки, але слабка з точки зору балансу, може бути зіставлена з менш
прибутковою, баланс якої урівноважений. Таким чином, розрахувавши PAS -
коефіцієнт, можна швидко оцінити фінансовий ризик, пов’язаний з даною
компанією. Тобто, підхід ґрунтується на принципі, що ціле більш цінне, ніж сума
його складових.
Додатковою особливістю цього підходу
є використання «рейтингу ризику» для подальшого виявлень прихованого ризику.
Цей рейтинг статистично визначається тільки, якщо компанія має від’ємний Z -
коефіцієнт, і обчислюється на основі тренда Z - коефіцієнта і числа років,
протягом яких компанія знаходилась в ризиковому фінансовому стані.
Використовуючи п’ятибальну шкалу, в якій 1 вказує на «ризик, але не значну
ймовірність негайної біди», а 5 означає «абсолютну неможливість збереження
колишнього стану», менеджер оперує готовими засобами для оцінки загального
балансу ризиків, пов’язаних з кредитами клієнта.
Безумовно, більшість приведених
моделей розроблена для відмінних від існуючих в Україні економічних умов.
Відмінності в темпах інфляції і фазах циклу, особливо в фондо-, енерго-,
трудомісткості виробництв, в інший податковий клімат вимагають відповідного
коректування моделей.
Разом з тим, саме використання інтегрального
підходу при оцінці і прогнозуванні фінансового стану підприємств значно
підвищить якість аналізу і об’єктивність його висновків, а вживання відповідних
моделей дозволить досить оперативно виявити потенційні погрози, завчасно
доводити інформацію про них до зацікавлених осіб. Це в значній мірі пом’якшить
наслідки неспроможності для господарських партнерів даних підприємств, їх
кредиторів, населення та інших осіб.
2.3 Комплексна оцінка фінансового
стану підприємства
Цільовою спрямованістю механізму
діагностики фінансового стану підприємства є одержання кількісної інтегральної
оцінки.
Оцінка фінансового стану
підприємства складається із трьох завдань:
) визначення системи показників, які
формують інформаційний простір дослідження;
) кількісна оцінка загального стану
підприємства;
кількісна оцінка локальних сфер
діяльності підприємства.
Завдання визначення системи
показників, які формують інформаційний простір дослідження є однієї з найбільш
важливих завдань. Від того, які показники будуть формувати інформаційний
простір дослідження, багато в чому залежить вірогідність й якість отриманих
результатів. Саме тому перелік показників, які формують фінансову ситуацію,
повинен відповідати наступним вимогам [33,36]:
показники повинні давати комплексну
характеристику фінансового стану підприємства;
обрані показники повинні відображати
найбільш важливі ознаки різних аспектів фінансового стану;
перелік показників повинен
відповідати діючій системі обліку й звітності;
витрати на збір й обробку інформації
повинні бути мінімальними.
Правильно підібрана система
показників, утворюючи єдність, діючи одночасно, гасить недоліки одного
показника перевагами іншого.
Крім того, обрані показники повинні
забезпечувати використання різних методів фінансового аналізу.
У даній роботі пропонується
класифікувати показники, які відображають фінансовий стан підприємства,
виходячи із цілей фінансової діагностики, а саме:
оцінки рентабельності;
оцінки ліквідності;
оцінки ділової активності;
оцінки фінансової стійкості.
Класифікація показників наведена в
табл. 2.3.
Таблиця 2.3 - Класифікація
показників
|
Група показників
|
Назва показника
|
|
1
|
2
|
|
Оцінка рентабельності
|
Рентабельність активів Рентабельність капіталу
Рентабельність продаж Фондовіддача
|
|
Оцінка ліквідності
|
Коефіцієнт абсолютної ліквідності Коефіцієнт
швидкої ліквідності Коефіцієнт поточної ліквідності
|
|
Оцінка ділової активності
|
Коефіцієнт оборотності активів Коефіцієнт
оборотності запасів Коефіцієнт оборотності дебіторської заборгованості
Коефіцієнт оборотності кредиторської заборгованості Коефіцієнт оборотності
оборотного капіталу
|
|
Оцінка фінансової стійкості
|
Коефіцієнт забезпеченості по кредитах
Коефіцієнт маневреності Коефіцієнт концентрації власного капіталу Коефіцієнт
концентрації позикового капіталу Показник фінансового левериджа Коефіцієнт
забезпечення запасів і витрат власними джерелами формування Коефіцієнт
фінансового ризику
|
Алгоритм побудови кількісної оцінки
фінансового стану підприємства включає ряд основних кроків [41]:
формування матриці вихідних даних;
виділення показників, які значно
впливають на фінансову ситуацію;
групування фінансових ситуацій;
знаходження еталонної фінансової
ситуації;
Розрахунок інтегрального показника
фінансової ситуації.
У загальному виді матриця вихідних
даних має такий вигляд:
Х= 
,’(2.11)
де n - число показників;-
число кварталів;
хij - значення j-го показника
який характеризує фінансовий стан в i-ий період часу.
У цьому випадку матрицю
вихідних даних будуть формувати 24 показника.
Далі зі списку показників
виключаються ті, які впливають на фінансовий стан підприємства. Для цього
розраховується коефіцієнт варіації по формулі:
, (2.12)
де 
; 
. (2.13)
Потім по кожному j-му
показнику перевіряється наступна нерівність:
, (2.14)
де е - гранична величина.
Якщо значення 
менше
величини е=0,1, то показники вважаються квазипостійними і виключаються з
подальшого дослідження.
Показники, відібрані в
список, мають різну розмірність, тому матрицю вихідних даних потрібно
нормувати, уводячи єдиний для всіх показників масштаб. Нормалізація ознак
здійснюється по формулі:
, (2.15)
де хij - значення j-го
показника для i-го періоду;
- середнє арифметичне значення j-го
показника;
σj - середнє
квадратичне відхилення j-го показника.
Далі здійснюється розбивка
сукупності фінансових ситуацій на однорідні групи. Як міра подоби ситуацій
розглядається евклідова відстань 
, що розраховується по формулі:
. (2.16)
Після визначення відстані між всіма
ситуаціями даної сукупності отримаємо матрицю відстаней:
. (2.17)
Порівнюємо отримані фактичні
ситуації із ситуацією прийнятої за еталон. Для цього всі показники діляться на
дві групи: стимулятори й дестимулятори. До стимуляторів ставляться показники,
які впливають на фінансовий стан підприємства. Показники із протилежними
властивостями називаються дестимуляторами. У табл. 2.4 наведені стимулятори й
дестимулятори.
При формуванні крапки-еталона
(Р0) серед показників-стимуляторів вибираються максимальні їхні значення, а
серед показателей-дестимуляторів - мінімальні значення, тобто:
, (2.18)
де: 
, якщо k
J,
, якщо k
J, (2.19)
- безліч
показників-стимуляторів.
Далі здійснюється розрахунок
комплексної кількісної оцінки фінансових ситуацій на підприємстві, що
виражається у вигляді інтегрального показника. Основні достоїнства
інтегрального показника наступні:
Він синтезує в собі весь
вплив включених фінансових показників і коефіцієнтів;
Зводить проблему оцінки
фінансової ситуації підприємства до одного кількісного значення, що полегшує
економічну інтерпретацію отриманих результатів.
Для розрахунку кількісної
оцінки інтегрального показника потрібно:
визначити відстань (Сi0) між
крапками, які характеризують досліджувані елементи й еталонна крапка Р0:
, (2.20)
визначити значення
модифікованої комплексної оцінки:
, (2.21)
де: 
,
Таблиця 2.4 - Показники стимуляторів
і дестимуляторів
|
Найменування показників
|
Стимулятори (+) і дестимулятори (-)
|
|
Рентабельність активів Рентабельність капіталу
Рентабельність продаж Фондовіддача Коефіцієнт абсолютної ліквідності
Коефіцієнт швидкої ліквідності Коефіцієнт поточної ліквідності Коефіцієнт
оборотності активів Коефіцієнт оборотності запасів Коефіцієнт оборотності
дебіторської заборгованості Коефіцієнт оборотності кредиторської
заборгованості Коефіцієнт оборотності оборотного капіталу Коефіцієнт
забезпеченості по кредитах Коефіцієнт маневреності Коефіцієнт концентрації
власного капіталу Коефіцієнт концентрації позикового капіталу Показник
фінансового левериджа Коефіцієнт забезпечення запасів і витрат власними
джерелами формування Коефіцієнт фінансового ризику
|
+ + + + + + + + + - + + + + + - - + -
|
, (2.22)
. (2.23)
Значення коефіцієнта рівня
розвитку змінюються від 0 до 1, чим ближче його значення до 1, тих ближче
об'єкт до еталона. І навпаки, якщо значення коефіцієнта рівня розвитку ближче
до 0, те тем далі елемент від еталона.
Таким чином, за допомогою
даного методу таксономії можна провести лінійне упорядкування багатомірних
об'єктів. При цьому отриманий інтегральний показник є нормованим і змінюється в
межах від 0 до 1, що дозволяє проранжирувати досліджувані. Даний показник легко
інтерпретується: його значення, близькі до 1, відповідають більшим значенням
показників, що роблять позитивний вплив на стан аналізованого об'єкта, і
навпаки: чим ближче значення комплексної оцінки до одиниці, тим стабільніший
його фінансовий стан.
У даній роботі буде вирішене
завдання з використанням методу інтегральних показників.
У нас є вибірка, що
складається з 30 підприємств по 19-и показниках за 2012 р. Серед цих
підприємств під номером 17 представлене ДП «ХЕМЗ». Ці коефіцієнти розбиті на
чотири групи:
Показники рентабельності.
Показники ліквідності.
Показники ділової активності.
Показники фінансової
стабільності підприємства.
Рішення завдання буде
проводитися по кожній групі окремо.
Результати ранжирування
підприємств по чотирьох показниках представлені в табл. 2.5.
Таблиця 2.5 - Ранжирування
підприємств по 4 групах показників.
|
Підприємства
|
Рентабельність
|
Ліквідність
|
Ділова активність
|
Фінансова стійкість
|
|
Ранг
|
Ранг
|
Ранг
|
Ранг
|
|
1
|
24
|
11
|
21
|
13
|
|
2
|
25
|
29
|
26
|
30
|
|
3
|
21
|
10
|
11
|
20
|
|
4
|
2
|
21
|
19
|
2
|
|
5
|
29
|
18
|
25
|
18
|
|
6
|
26
|
25
|
10
|
10
|
|
7
|
15
|
7
|
30
|
27
|
|
8
|
19
|
16
|
18
|
21
|
|
9
|
28
|
6
|
23
|
5
|
|
10
|
13
|
5
|
3
|
6
|
|
11
|
30
|
28
|
24
|
3
|
|
12
|
10
|
23
|
7
|
28
|
|
13
|
17
|
12
|
5
|
14
|
|
14
|
23
|
20
|
6
|
29
|
|
15
|
27
|
26
|
2
|
|
16
|
1
|
22
|
22
|
1
|
|
17
|
16
|
17
|
28
|
24
|
|
18
|
5
|
27
|
1
|
23
|
|
19
|
11
|
16
|
29
|
16
|
|
20
|
3
|
30
|
27
|
17
|
|
21
|
22
|
3
|
13
|
7
|
|
22
|
8
|
18
|
14
|
15
|
|
23
|
7
|
24
|
8
|
19
|
|
24
|
4
|
1
|
4
|
4
|
|
25
|
6
|
8
|
15
|
12
|
|
26
|
9
|
2
|
17
|
8
|
|
27
|
20
|
14
|
9
|
22
|
|
28
|
18
|
9
|
16
|
11
|
|
29
|
12
|
4
|
20
|
9
|
|
30
|
14
|
15
|
12
|
25
|
Ми бачимо , що підприємство (17 у
вибірці) у даній вибірці посідає середні місця по першим двох показниках
(16,17). По показнику фінансової активності воно займає 24-і місце. Самий
негативний показник - ділова активність 28-і місце з 30 підприємств.
3. МОДЕЛІ ГРУПУВАНЬ ПІДПРИЄМСТВ
МАШИНОБУДУВАННЯ
.1 Основні поняття кластерного
аналізу
При дослідженні реальних
соціально-економічних явищ і процесів широко використовуються
математико-статистичні методи виходячи з вітчизняної і закордонної методології.
Комплексність застосування
математико-статистичних методів припускає найбільш повне розкриття сутності,
закономірностей і тенденцій розвитку конкретних явищ і процесів з метою більш
адекватного відображення їхніх властивостей і особливостей, резервів і
перспектив розвитку і шляхів удосконалювання.
Ускладнення структури
соціально-економічних явищ припускає використання ряду методів класифікації і виявлення
однорідних груп, в основі побудови яких лежать міри близькості і міри метрики.
Сутність полягає в тім, що розподіл досліджуваних об'єктів чи явищ у сукупності
повинен підкорятися нормальному закону розподілу, для того, щоб одержати
моделі, що дійсно будуть відбивати якісно однорідні групи.
Найбільше поширення в практиці
аналізу економічних явищ і процесів одержали: кластерний аналіз, факторний
аналіз, метод головних компонентів.
Одним з напрямків статистичного
дослідження є кластерний аналіз. Особливо важливе місце він займає в тих
галузях науки, що зв'язані з вивченням масових явищ і процесів. Необхідність
розвитку методів кластерного аналізу і їхнього використання продиктована,
насамперед тим, що вони допомагають побудувати науково обґрунтовані класифікації,
виявити внутрішні зв'язки між одиницями сукупності, що спостерігається. Крім
того, методи кластерного аналізу можуть використовуватися з метою стиску
інформації, що є важливим чинником в умовах постійного збільшення й ускладнення
потоків статистичних даних.
Кластерний аналіз - це сукупність
методів, що дозволяють класифікувати багатомірні спостереження, кожне з який
описується набором вихідних перемінних Х1, Х2, ..., Хn. Метою кластерного
аналізу є утворення груп схожих між собою об'єктів, що прийнято називати
кластерами. Слово кластер англійського походження (cluster), переводиться як
згусток, пучок, група. Родинні поняття, використовувані в літературі, - клас,
таксон, згущення [72].
На відміну від комбінаційних
угруповань кластерний аналіз приводить до розбивки на групи з обліком усіх
групирувальних ознак одночасно. Наприклад, якщо кожен об'єкт, що
спостерігається, характеризується двома ознаками Х1 і Х2 то при виконанні
комбінаційного угруповання вся сукупність об'єктів буде розбита на групи по Х1
а потім усередині кожної виділеної групи будуть утворені полугрупи по Х2. Такий
підхід одержав назву монотетичного. Визначити приналежність кожного об'єкта до
тієї чи іншої групи можна, послідовно порівнюючи його значення Х1 і Х2 із
границями виділених груп. Утворення групи в цьому випадку завжди зв'язано з
указівкою її границь по кожній групіровочній ознаці окремо.
У кластерному аналізі
використовується інший принцип утворення груп, так називаний політетичний
підхід. Усі групіровочні ознаки одночасно беруть участь в угрупованні, тобто
вони враховуються усі відразу при віднесенні спостереження в ту чи іншу групу.
При цьому, як правило, не зазначені чіткі границі кожної групи, а також
невідомо заздалегідь, скільки ж груп доцільно виділити в досліджуваній
сукупності.
Можна виділити дві основні причини
для розвитку методів багатомірного аналізу [63]:
необхідність класифікації в різних
областях знань;
розвиток обчислювальної техніки.
Методи кластерного аналізу
дозволяють вирішувати наступні задачі:
проведення класифікації об'єктів з
урахуванням ознак, що відбивають сутність, природу об'єктів. Рішення такої
задачі, як правило, приводить до поглиблення знань про сукупність класифікуємих
об'єктів;
перевірка висунутих припущень про
наявність деякої структури в досліджуваній сукупності об'єктів, тобто пошук
існуючої структури;
побудова нових класифікацій для
маловідомих явищ, коли необхідно установити наявність зв'язків усередині
сукупності і спробувати привнести в неї структуру.
Існують наступні групи методів кластерного
аналізу:
ієрархічні методи;
ітеративні методи;
факторні методи
методи згущень
методи, що використовують теорію
граф.
До найбільш розповсюдженим в
економіці відносять ієрархічні й ітеративні.
Сутність ієрархічних агломеративних
методів полягає в тім, що на першому кроці кожен об'єкт вибірки розглядається
як окремий кластер. Процес об'єднання кластерів відбувається послідовно: на
підставі матриці чи відстаней матриці подібності поєднуються найбільш близькі
об'єкти. Якщо матриця подібності спочатку має розмірність n х n, то цілком
процес кластеризації завершується за n-1 кроків, у підсумку всі об'єкти будуть
об'єднані в один кластер. Послідовність об'єднання легко піддається
геометричної інтерпретації і може бути представлена у виді графи-дерева (дендрограми)
[72].
Безліч методів ієрархічного
кластерного аналізу розрізняється не тільки використовуваними мірами подібності
(розходження), але й алгоритмами класифікації. З них найбільш поширені метод
одиночного зв'язку, метод повних зв'язків, метод середнього зв'язку, метод
Уорда.
Метод одиночного зв'язку. Алгоритм
утворення кластерів наступний: на підставі матриці подібності (розходження)
визначаються два найбільш схожих чи близьких об'єкти, вони й утворять перший
кластер. На наступному кроці вибирається об'єкт, що буде включений у цей
кластер. Таким об'єктом буде той, котрий має найбільша подібність хоча б з
одним з об'єктів, уже включених у кластер.
При збігу даних на підставі
однакових мір подібності (розходження) буде йти утворення відразу декількох
кластерів.
До достоїнств цього методу варто
віднести нечутливість алгоритму до перетворень вихідних перемінних і його
простоту. Недоліками є необхідність постійного збереження матриці подібності і
неможливість визначення за результатами кластеризації, скільки ж кластерів
можна утворити в досліджуваній сукупності об'єктів.
Метод повних зв'язків. Включення
нового об'єкта в кластер відбувається тільки в тому випадку, якщо відстань між
об'єктами не менше деякого заданого рівня. На рис.3.1 зображені два випадки:
а) якщо задана гранична від- б) якщо
задана гранична від- стань 0,3, то третій об'єкт не стань 0,7, то третій об'єкт
бу- буде включений у кластер S, тому що де включений у кластер S1, тому що
d13> 0,3 і d23> 0,3 d13< 0,7 і d23< 0,7
Рисунок 3.1 - Визначення складу
кластера при різних рівнях подібності об'єктів
Метод середнього зв'язку. Для
рішення питання про включення нового об'єкта у вже існуючий кластер
обчислюється середнє значення міри подібності, що потім порівнюється з заданим
граничним рівнем.
Якщо мова йде про об'єднання двох
кластерів, то обчислюють відстань між їхніми центрами і порівнюють її з заданим
граничним значенням.
Метод Уорда. Даний метод припускає,
що на першому кроці кожен кластер складається з одного об'єкта. Спочатку
поєднуються два найближчих кластери. Для них визначаються середні значення
кожної ознаки і розраховується сума квадратів відхилень Vk
(3.1)
де k- номер кластера,
і - номер об'єкта,- номер
ознаки,
р - кількість ознак, що
характеризують кожен об'єкт,
пk - кількість об'єктів у k-м
кластері.
Надалі на кожнім кроці роботи
алгоритму поєднуються ті чи об'єкти кластери, що дають найменше збільшення
величини Vk. Метод Уорда приводить до утворення кластерів приблизно рівних
розмірів з мінімальної усередині кластерної варіацією. У підсумку всі об'єкти
виявляються об'єднаними в один кластер.
Міра подібності для
об'єднання двох кластерів визначається чотирма методами:
Метод «найближчого сусіда» -
ступінь подібності оцінюється по ступені подібності між найбільш схожими
(найближчими) об'єктами цих кластерів.
Нехай d1 і d2 - евклидові
відстані, тоді, якщо d1 >d2 , то S ввійде в кластер U по d2. (рис. 3.2)
Рисунок 3.2 - Визначення
відстані між кластерами методом «найближчого сусіда»
Метод «далекого сусіда» -
ступінь подібності оцінюється по ступені подібності між найбільш віддаленими
(несхожими) об'єктами кластерів, тоді S ввійде в кластер U по d1.
Метод середнього зв'язку -
ступінь подібності оцінюється як середня величина ступенів подібності між
об'єктами кластерів. У цьому випадку S ввійде в кластер U по d=0,5(d1+d2).
Метод медіанного зв'язку -
відстань між будь-яким кластером S і новим кластером, що вийшов у результаті
об'єднання кластерів р и q, визначається як відстань від центра кластера S до
середини відрізка, що з'єднує центри кластерів р и q (рис.3.3).
Рисунок 3.3 - Визначення
відстаней між кластерами методом медіаною зв'язку
Використання різних алгоритмів
об'єднання в ієрархічних агломеративних методах приводить до різних кластерних
структур і сильно впливає на якість проведення кластеризації. Тому алгоритм
повинний вибиратися з урахуванням наявних зведень про існуючу структурі
сукупності об'єктів, що спостерігаються, чи з урахуванням вимог оптимізації
математичних критеріїв.
Крім розглянутих агломеративних
методів ієрархічного кластерного аналізу існують методи, протилежні їм по
логічній побудові процедур класифікації. Вони називаються ієрархічні дивизимні
методи. Основною вихідною посилкою дивизимних методів є те, що спочатку всі
об'єкти належать одному кластеру (класу). У процесі класифікації за визначеними
правилами поступово від цього кластера відокремлюються групи схожих між собою
об'єктів [63].
Таким чином, на кожному кроці
кількість кластерів зростає, а міра відстані між кластерами зменшується.
Дендрограма для дивизимних ієрархічних методів зображена на рис. 3.4.
Рисунок 3.4 - Дендрограма
ієрархічного дивизимного алгоритму
Метод до-середніх. Поряд з
ієрархічними методами класифікації існує численна група так званих ітеративних
методів кластерного аналізу. Сутність їх полягає в тім, що процес класифікації
починається з завдання деяких початкових умов (кількість утворених кластерів,
поріг завершення процесу класифікації і т.д.). Ітеративні методи в більшому
ступені, чим ієрархічні, жадають від користувача інтуїції при виборі типу класифікаційних
процедур і завдання початкових умов розбивки, тому що більшість цих методів
дуже чуттєві до зміни параметрів, що задаються. Наприклад, обране випадковим
образом число кластерів може не тільки сильно збільшити трудомісткість процесу
класифікації, але і привести до утворення «розмитих» чи мало наповнюваних
кластерів. Тому доцільно спочатку провести класифікацію по одному з ієрархічних
чи методів на підставі експертних оцінок, а потім уже підбирати початкова
розбивка і статистичний критерій для роботи ітераційного алгоритму. Як і в
ієрархічному кластерному аналізі, в ітераційних методах існує проблема
визначення числа кластерів. У загальному випадку їхнє число може бути невідомо.
Не всі ітеративні методи вимагають первісного завдання числа кластерів. Але для
остаточного рішення питання про структуру досліджуваної сукупності можна
випробувати кілька алгоритмів, змінюючи або число утворених кластерів, або
встановлений поріг близькості для об'єднання об'єктів у кластери. Тоді
з'являється можливість вибрати найкращу розбивку за заданим критерієм якості.
На відміну від ієрархічних процедур
метод k-середніх не вимагає обчислення і збереження матриці чи відстаней
подібностей між об'єктами. Алгоритм цього методу припускає використання тільки
вихідних значень перемінних. Для початку процедури класифікації повинні бути
задані k випадково обраних об'єктів, що будуть служити еталонами, тобто
центрами кластерів. Вважається, що алгоритми еталонного типу зручні і
швидкодіючі. У цьому випадку важливу роль грає вибір початкових умов, що
впливають на тривалість процесу класифікації і на його результати.
Метод k-середніх зручний для обробки
великих статистичних сукупностей.
Обчислювальні процедури більшості
ітеративних методів класифікації зводяться до виконання наступних кроків:
Крок 1. Вибір числа кластерів, на
які повинна бути розбита сукупність, завдання первісної розбивки об'єктів і
визначення центрів ваги кластерів.
Крок 2. Відповідно до обраних мір
подібності визначення нового складу кожного кластера.
Крок 3. Після повного перегляду всіх
об'єктів і розподілу їх по кластерах здійснюється перерахування центрів ваги
кластерів.
Крок 4. Процедури 2 і 3 повторюються
доти, поки наступна ітерація не дасть такий же склад кластерів, що і попередня.
Метод пошуку згущень. Одним з
ітеративних методів класифікації, не потребуючі завдання числа кластерів, є
метод пошуку згущень.
У теорії і на практиці існує кілька
різних модифікацій цього методу. Кожна модифікація відрізняється початковим
станом, що задається, і критеріями завершення класифікації.
Метод пошуку згущень вимагає
обчислення матриці відстаней (чи матриці мір подібності) між об'єктами. Потім
вибирається об'єкт, що є первісним центром першого кластера. Вибір такого
об'єкта може бути довільним, а може ґрунтуватися на попередньому аналізі крапок
і їхніх околиць. При використанні другого підходу можна значно скоротити число
ітерацій, що приводять до розподілу всіх крапок по кластерах.
Обрана крапка приймається за центр
гіперсфери заданого радіуса R. Визначається сукупність крапок, що потрапили
усередину цієї сфери, і для них обчислюються координати центра (вектор середніх
значень ознак). Далі знову розглядаємо гіперсферу такого ж радіуса, але з новим
центром, і для сукупності крапок, що потрапили в неї, знову розраховуємо вектор
середніх значень, приймаємо його за новий центр сфери і т.д. Коли чергове
перерахування координат центра сфери приводить до такого ж результату, як і на
попередньому кроці, переміщення сфери припиняється, а крапки, що потрапили в
неї, утворять кластер і з подальшого процесу кластеризації виключаються. Для
всіх крапок процедури, що залишилися, повторюються, тобто знову вибирається
довільний об'єкт, що є первісним центром сфери радіуса R і т.д.
У роботі доведена збіжність цього
алгоритму для будь-яких початкових крапок і для сукупностей різного обсягу.
Таким чином, робота алгоритму
завершується за кінцеве число кроків, і всі крапки виявляються розподіленими по
кластерах. Число кластерів, що утворилися, заздалегідь невідомо і сильно
залежить від вибору радіуса сфери. Деякі модифікації алгоритму дозволяють
розділити сукупність на задане число кластерів шляхом послідовної зміни радіуса
сфери.
Для оцінки стійкості отриманої
розбивки доцільно повторити процес кластеризації кілька разів для різних
значень радіуса сфери, змінюючи щораз радіус на невелику величину.
3.2 Динамічна модель оцінки
підприємств методом кластерного аналізу
У даній дипломній роботі проводиться
аналіз 30 підприємств по 19-и фінансових показниках, серед яких є присутнім ДП
«ХЕМЗ» під номером 17, за допомогою методу кластерного аналізу, по наступним
коефіцієнтах:
Показники рентабельності:
Х1 - рентабельність активів;
Х2 - рентабельність капіталу
Х3 - рентабельність продаж;
Х4 - фондовіддача.
Показники ліквідності:
Х5 - коефіцієнт абсолютної ліквідності;
Х6 - коефіцієнт швидкої ліквідності;
Х7 - коефіцієнт поточної
ліквідності;
Показники ділової активності:
Х8 - коефіцієнт оборотності активів;
Х9 - коефіцієнт оборотності запасів;
Х10 - коефіцієнт оборотності
дебіторської заборгованості;
Х11 - коефіцієнт оборотності
кредиторської заборгованості;
Х12 - коефіцієнт оборотності
оборотного капіталу
Показники фінансової стійкості
підприємства:
Х13 - коефіцієнт забезпеченості по
кредитах;
Х14 - коефіцієнт маневреності
Х15 - коефіцієнт концентрації
власного капіталу;
Х16 - коефіцієнт концентрації
позикового капіталу;
Х17 - Показник фінансового левериджа
Х18 - Коефіцієнт забезпечення
запасів і витрат власними джерелами формування;
Х19 - Коефіцієнт фінансового ризику
Вибірка представлена в динаміці,
тому задача буде розв’язуватися в три етапи, тобто аналіз підприємств буде
вироблятися окремо за кожний рік.
На першому етапі проаналізуємо
показники підприємств за 2012 р.,
Для рішення даної задачі був
використаний пакет програм Statistica [25,26]. До початку задачі кластеризації,
ми стандартизуємо вхідні дані.
У крапці Х1 кластери рівновіддалені
друг від друга, у крапці Х2 вони більш зближені чим у першому випадку тоді як у
крапці Х4 кластери номер 1, 2, 3 практично збігаються, а кластер номер 4 дуже
вилучений від цієї групи. Опис даного графіка представлено на рис 3.5.
виробничий процес
прогнозування підприємство
Рисунок 3.5 - Описова
статистика кожного кластера
Далі проводимо кластеризацію
підприємств на чотири кластери. Результати кластеризації представлені на рис.
3.6-3.10.
Рисунок 3.6 - Члени першого
кластера і їхні відстані до центра кластера
У перший кластер потрапили 5
підприємств із номерами 12, 15, 16, 19, 27.
Рисунок 3.7 - Члени другого
кластера і їхні відстані до центра кластера
В другий кластер потрапили 15
підприємств із номерами 2, 3, 4, 5, 6, 9, 10, 11, 17, 21, 22, 23, 25, 28, 30.
Рисунок 3.8 - Члени третього
кластера і їхні відстані до центра кластера
У третій кластер потрапили 9
підприємств із номерами 1, 7, 8, 13, 14, 24, 26, 29.
Рисунок 3.9 - Член четвертого
кластера і відстань до центра кластера
У четвертий кластер потрапило
тільки 1 підприємство з номерами 20.
Далі переходимо до
кластеризації підприємств по показниках ліквідності.
У крапці Х5 практично
збіглися три кластери 2, 3 і 4, а кластер номер один у піднявся позитивну
область. У крапці Х6 значення кластерів сильно розкидані. Навколо Х7 зібралися
вже інші кластери: 1, 2, 4, третій кластер пішов у позитивну область. Опис
цього графіка представлено на рис 3.10.
Рисунок 3.10 - Описова
статистика кожного кластера
Кластеризуя наші підприємства
ми одержуємо наступні результати (рис. 3.11-3.14):
Рисунок 3.11 - Члени першого
кластера і їхні відстані до центра кластера
У перший кластер увійшли два
підприємства: 20, 24.
Рисунок 3.12 - Члени другого
кластера і їхні відстані до центра кластера
В другий кластер потрапили 15
підприємств із номерами 1, 3, 4, 5, 8, 9, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 21.
Рисунок 3.13 - Член третього
кластера і відстань до центра кластера
У третій кластер потрапило 1
підприємство з номером 29.
Рисунок 3.14 - Члени
четвертого кластера і їхні відстані до центра кластера
У четвертий кластер потрапили
12 підприємств із номерами 2, 6, 7, 10, 11, 22, 23, 25, 26, 27, 28, 30.
Наступним кроком є
кластеризація підприємств по показниках ділової активності.
На цьому графіку кластери під
номером 2 і 3 мають практично однакове значення по всій осі абсцис, тільки в
крапці Х11 кластер номер 3 іде в позитивну область, а кластера 1, 2 і 4 мають
однакові значення. У крапці Х12 усі чотири кластери розподілилися на незначній
відстані друг від друга.
Детальний опис цього графіка
на рис. 3.15.
Рисунок 3.15 - Описова
статистика кожного кластера
Вирішуючи задачу ми одержуємо
наступні дані (рис.3.16-3.19):
Рисунок 3.16 - Член першого
кластера і відстань до центра кластера
У перший кластер потрапило 1
підприємство з номерами 11.
Рисунок 3.17 - Члени другого
кластера і їхні відстані до центра кластера
В другий кластер потрапили 18
підприємств із номерами 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 16, 20, 21, 22, 23, 25, 26, 27,
28, 29, 30.
Рисунок 3.18 - Член третього
кластера і відстань до центра кластера
У третій кластер потрапило 1
підприємство з номерам 17.
Рисунок 3.19 - Члени
четвертого кластера і їхні відстані до центра кластера.
У четвертий кластер потрапили
10 підприємств із номерами 1, 4, 8, 12, 13, 14, 15, 18, 19, 24.
Остання група показників по
яких будемо робити кластеризацію це коефіцієнти фінансової стійкості
підприємств за 2012р.
На рис 3.20 представлений
детальний опис даного графіка.
Рисунок 3.20 - Описова
статистика кожного кластера
Після клатсерізації
підприємств по показниках фінансової стійкості одержуємо наступні чотири
кластери (рис.3.21-3.-24).
Рисунок 3.21 - Члени першого
кластера і їхні відстані до центра кластера
У перший кластер потрапили 11
підприємств із номерами 1, 7, 8,11, 12, 13, 15,16, 17, 18, 19.
Рисунок 3.22 - Члени другого
кластера і їхні відстані до центра кластера
В другий кластер потрапили 2
підприємства з номерами 4, 14.
Рисунок 3.23 - Члени третього
кластера і їхні відстані до центра кластера
У третій кластер потрапили 8 підприємств
із номерами 2, 10, 20, 22, 23, 25, 28, 30.
Рисунок 3.24 - Члени
четвертого кластера і їхні відстані до центра кластера
У четвертий кластер потрапили
9 підприємств із номерами 3, 5, 6, 9, 21, 24, 26, 27, 29. Проаналізувавши
результати кластеризації по чотирьох групах показників за 2012 р.
Таблиця 3.1 - Підсумкова
таблиця кластеризації підприємств за 2012 р.
|
Підприємства
|
Ознака класифікації
|
Кластер №1
|
Кластер №2
|
Кластер №3
|
Кластер №4
|
|
П1
|
П2
|
П3
|
П4
|
|
|
|
|
|
1
|
3
|
3
|
2
|
2
|
0
|
2
|
2
|
0
|
|
2
|
3
|
4
|
2
|
3
|
0
|
1
|
2
|
1
|
|
3
|
3
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
4
|
1
|
4
|
2
|
2
|
1
|
2
|
0
|
1
|
|
5
|
4
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
0
|
2
|
|
6
|
3
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
7
|
3
|
3
|
4
|
2
|
0
|
1
|
2
|
1
|
|
8
|
3
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
9
|
4
|
2
|
2
|
2
|
0
|
3
|
0
|
1
|
|
10
|
3
|
1
|
1
|
2
|
2
|
1
|
0
|
|
11
|
4
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
0
|
2
|
|
12
|
3
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
13
|
3
|
3
|
1
|
2
|
1
|
1
|
2
|
0
|
|
14
|
2
|
4
|
2
|
2
|
0
|
3
|
0
|
1
|
|
15
|
3
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
16
|
1
|
4
|
2
|
1
|
2
|
1
|
0
|
1
|
|
17
|
3
|
4
|
2
|
4
|
0
|
1
|
1
|
2
|
|
18
|
2
|
4
|
3
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
19
|
3
|
4
|
4
|
2
|
0
|
1
|
1
|
2
|
|
20
|
1
|
4
|
2
|
2
|
1
|
2
|
0
|
1
|
|
21
|
3
|
2
|
2
|
2
|
0
|
3
|
1
|
0
|
|
22
|
3
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
23
|
3
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
24
|
2
|
1
|
1
|
2
|
2
|
2
|
0
|
0
|
|
25
|
2
|
3
|
2
|
2
|
0
|
3
|
1
|
0
|
|
26
|
3
|
2
|
2
|
2
|
0
|
3
|
1
|
0
|
|
27
|
3
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
28
|
3
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
29
|
3
|
1
|
2
|
2
|
1
|
2
|
1
|
0
|
|
30
|
3
|
4
|
2
|
2
|
0
|
2
|
1
|
1
|
|
кластер №1
|
3
|
3
|
3
|
1
|
|
|
кластер №2
|
4
|
3
|
24
|
27
|
|
|
кластер №3
|
20
|
4
|
1
|
1
|
|
|
кластер №4
|
3
|
20
|
2
|
1
|
|
Виходячи з цієї таблиці ми бачимо
що, у перший кластер потрапили підприємства з абсолютною фінансовою стійкост'ю,
у дану групу більшість підприємств не потрапило, але є 5 підприємств які
ввійшли в перший кластер по двох ознаках класифікації. В другий - з нормальною
фінансовою стійкістю, у третій кластер потрапили підприємства з нестійким
фінансовим станом а в четвертий - із кризовим станом. У цю групу не ввійшли не
разу тільки два підприємства, інші входили в четвертий кластер хоч би один раз.
Задача кластеризації підприємств по показниках ефективності діяльності за
2011-2012 р. була вирішена.
Таблиця 3.2 - Класифікація
підприємств по показниках рентабельності за 2010-2012 р.
|
Підприємства
|
Роки
|
кластер №1
|
кластер №2
|
кластер №3
|
кластер №4
|
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
|
|
|
|
1
|
2
|
1
|
3
|
1
|
1
|
1
|
0
|
|
2
|
4
|
1
|
3
|
1
|
0
|
1
|
1
|
|
3
|
2
|
1
|
3
|
1
|
1
|
1
|
0
|
|
4
|
2
|
1
|
1
|
2
|
1
|
0
|
0
|
|
5
|
2
|
1
|
4
|
1
|
1
|
0
|
1
|
|
6
|
4
|
3
|
3
|
0
|
0
|
2
|
1
|
|
7
|
4
|
1
|
3
|
1
|
0
|
1
|
1
|
|
8
|
2
|
1
|
3
|
1
|
1
|
1
|
0
|
|
9
|
2
|
3
|
4
|
0
|
1
|
1
|
1
|
|
10
|
4
|
1
|
3
|
1
|
0
|
1
|
1
|
|
11
|
4
|
1
|
4
|
1
|
0
|
0
|
2
|
|
12
|
2
|
2
|
3
|
0
|
2
|
1
|
0
|
|
13
|
2
|
2
|
3
|
0
|
2
|
1
|
0
|
|
14
|
2
|
2
|
2
|
0
|
3
|
0
|
0
|
|
15
|
2
|
1
|
3
|
1
|
1
|
1
|
0
|
|
16
|
2
|
1
|
1
|
2
|
1
|
0
|
0
|
|
17
|
2
|
1
|
3
|
1
|
1
|
1
|
0
|
|
18
|
2
|
2
|
0
|
3
|
0
|
0
|
|
19
|
2
|
1
|
3
|
1
|
1
|
1
|
0
|
|
20
|
1
|
4
|
1
|
2
|
0
|
0
|
1
|
|
21
|
2
|
1
|
3
|
1
|
1
|
1
|
0
|
|
22
|
4
|
1
|
3
|
1
|
0
|
1
|
1
|
|
23
|
4
|
1
|
3
|
1
|
0
|
1
|
1
|
|
24
|
1
|
2
|
2
|
1
|
2
|
0
|
0
|
|
25
|
4
|
1
|
2
|
1
|
1
|
0
|
1
|
|
26
|
4
|
1
|
3
|
1
|
0
|
1
|
1
|
|
27
|
4
|
1
|
3
|
1
|
0
|
1
|
1
|
|
28
|
4
|
1
|
3
|
1
|
0
|
1
|
1
|
|
29
|
3
|
1
|
3
|
1
|
0
|
2
|
0
|
|
30
|
4
|
1
|
3
|
1
|
0
|
1
|
1
|
|
кластер №1
|
2
|
22
|
3
|
|
|
|
|
|
кластер №2
|
15
|
5
|
4
|
|
|
|
|
|
кластер №3
|
1
|
2
|
20
|
|
|
|
|
|
кластер №4
|
12
|
1
|
3
|
|
|
|
|
По цій таблиці можна простежити
діяльність підприємств у динаміці. Проаналізувавши дану таблицю, можна зробити
висновок що діяльність підприємств не стабільна.
Більшість підприємств переходять з
однієї групи в іншу, тільки два підприємства три роки знаходилися в групі
нормальної фінансової стійкості.
4. ОХОРОНА ПРАЦІ І НАВКОЛИШНЬОГО
СЕРЕДОВИЩА
.1 Загальні питання охорони праці
Підвищення технічної оснащеності
підприємств, застосування нових матеріалів, конструкцій і процесів, збільшення
швидкостей і потужностей машин робить вплив на характер і частоту нещасних
випадків і захворювань на виробництві. Праця людини в сучасному
автоматизованому і механізованому виробництві є процесом взаємодії людини і
машини, причому центральне місце належить людині - оператору. Поліпшення умов
праці, підвищення його безпеки впливають на результати виробничої діяльності:
продуктивність праці, якість і вартість продукції, що випускається, а також
приводить до зниження виробничого травматизму, професійних захворювань,
зберігає здоров'я працівників і одночасно приводить до зменшення витрат на
оплату пільг і компенсацій за роботу в несприятливих умовах праці.
В існуючому законодавстві [1 ]
велику увагу надається питанням захисту працюючих від дії небезпечних і шкідливих
чинників виробничого середовища. В законі України про охорону праці» (2002г.)
сказано, що державна політика базується на принципах пріоритету життя і
здоров'я працівників по відношенню до результатів виробничої діяльності
підприємства, повної відповідальності власника за створення безпечних і
нешкідливих умов праці.
Використовуються економічні методи
для управління охороною праці на підприємстві. Створюються національні,
галузеві, регіональні програми з питань охорони праці, враховуючі різні напрями
економічної і соціальної політики держави. Встановлюються єдині нормативи по
охороні праці для всіх підприємств, організацій незалежно від форм власності.
Створюються страхові фонди.
4.2 Управління охороною праці на
підприємстві
Працедавець зобов'язаний створити на
робочому місці, в кожному структурному підрозділі, умови праці, відповідні
нормативно-правовим актам.
З цією метою працедавець забезпечує
функціонування системи управління охороною праці, а саме:
створює відповідні служби і
призначає посадовців, які забезпечують рішення конкретних питань охорони праці,
затверджує інструкції про їх обов'язки, права і відповідальність за виконання
покладених на них функцій, а також контролює їх виконання;
розробляє за участю сторін
колективного договору і реалізує комплексні заходи для досягнення встановлених
нормативів і підвищення існуючого рівня охорони праці;
організовує атестацію робочих місць
на відповідність нормативним актам з охорони праці;
забезпечує виконання необхідних
профілактичних заходів у разі зміни умов праці;
упроваджує прогресивні технології,
досягнення науки і техніки, засоби механізації і автоматизації виробництва,
дотримує вимоги ергономіки, використовує позитивний досвід в області охорони
праці і тому подібне;
забезпечує належний зміст будівель і
споруд, виробничого устаткування і оснащення, моніторинг за їх технічним
станом;
забезпечує усунення причин, які
можуть привести до нещасних випадків, професійних захворювань, і забезпечує
здійснення профілактичних заходів, визначених комісіями за підсумками
розслідування цих причин;
організує проведення аудиту охорони
праці, лабораторних досліджень умов праці, дає оцінку технічного стану
виробничого устаткування і оснащення;
розробляє і затверджує положення,
інструкції, інші акти по охороні праці, які діють в межах підприємства (далі -
акти підприємства). Встановлює послідовність виконання робіт і поведінки
працівників на території підприємства, у виробничих приміщеннях, на будівельних
майданчиках, робочих місцях відповідно до державних міжгалузевих і галузевих
нормативних актів по охороні праці, забезпечує безкоштовно працівників
нормативно-правовими актами і актами підприємства по охороні праці;
здійснює контроль за дотриманням
працівником технологічних процесів, правил поводження з машинами, механізмами,
устаткуванням і іншими засобами виробництва, використовуванням засобів
колективного і індивідуального захисту, виконанням робіт щодо вимог по охороні
праці;
організовує пропаганду безпечних
прийомів праці і співпраці з працівниками в області охорони праці;
передбачає термінові заходи для
надання допомоги потерпілим, привертає при необхідності професійні
аварійно-рятівні формування у разі виникнення на підприємстві аварій і нещасних
випадків.
Працедавець несе безпосередню
відповідальність за порушення відзначених вимог[1 ].
4.3 Перелік небезпечних і шкідливих
виробничих факторів
В даному розділі розглядається
робоче місце з використанням персонального ЕОМ при виконанні дипломної роботи.
Характеристика приміщення, в якому
знаходиться комп'ютер: розміри приміщення: - площа: S = 6 ×
10 = 60 м2; - об'їм: V = 6 ×
10 × 3,5 = 210 м3.
Згідно [2 ], норма площі на одного
працюючого не повинна бути менше 6 м2. В приміщенні, що розглядається, вісім
робочих місць, таким чином необхідна площа: Sнеобх. = 6
× 8 = 48м2. Отже, приміщення відповідає
вимогам [2 ]. Приміщення розташовано на другому поверсі чотириповерхової
будівлі.
Приміщення пожежонебезпечне,
категорії В, оскільки в ньому знаходяться тверді матеріали, що згорають [3 ].
Відповідно до обліку категорії пожежонебезпечності і поверховості будівлі, в
якій розміщено дане приміщення, ступінь вогнестійкості будівлі - ІІ [4 ].
Перелік основних небезпечних і
шкідливих виробничих чинників, які зустрічаються на робочому місці, що
розглядається, надано в таблиці 4.1 [5 ]
Таблиця 4.1 - Небезпечні і шкідливі
виробничі чинники
|
Найменування чинників
|
Джерела виникнення
|
Характер дії на організм людини
|
Нормований параметр
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
|
Шум
|
Принтери, сканери, системні блоки
|
Розлади ЦНС, зниження слуху
|
Рівень звуку Lр, дБА
|
|
Вібрація
|
Системні блоки ЕОМ
|
Розлади серцево-судинної системи, ЦНС
|
Рівень виброшвидкості Lv, дБ
|
|
М'яке рентгенівське випромінювання
|
Монітори ЕОМ
|
Стомлення, захворювання органів зору,
|
Еквівалентна доза, Р, мкР/ч
|
|
Електромагнітне випромінювання
|
Монітори ЕОМ
|
Пониження кров'яного тиску
|
Напруженість, Е, В/м
|
|
Ультрафіолетове інфрачервоне випромінювання
|
Монітори ЕОМ
|
Головний біль, сонливість, запаморочення.
|
Інтенсивність теплових випромінювань Е, Вт/м2
|
|
Електростатичне поле
|
Комп'ютерна техніка
|
Головний біль, погіршення зору
|
Напруженість, Е, кВ/м
|
|
Яскравість екрану
|
Монітор
|
Стомлення очей
|
Не більше 40 кд/м2
|
|
Підвищена іонізація повітря
|
Комп'ютер
|
Опромінювання
|
Кількість іонів в 1см3 n+ =1500 - 3000 n- =
3000 - 5000
|
|
Напруга в електромережі
|
Штучне освітлення
|
Поразка електрик-ним струмом
|
Uпр ≤ 36
|
|
Монотонність праці
|
Безперервна робота на ЕОМ
|
Стомлення ЦНС
|
-
|
4.4 Промислова санітарія
Метеорологічні умови вибираються
відповідно до вимог [6 ]. При роботах операторського типу, пов'язаних з великою
нервово-емоційною напругою, передбачені оптимальні значення параметрів
мікроклімату в приміщенні. Енерговитрати складають 139 Вт, оскільки роботи
виконуються сидячи. Категорія виконуваних робіт - Iа. Оптимальні норми
температури, відносної вологості, швидкості руху повітря в приміщенні в холодний
і теплий період року для категорії робіт Iа надані в таблиці 4.2.
Таблиця 4.2 - Оптимальні параметри
мікроклімату
|
Период роки
|
Категорія виконуваних робіт по енерговитратах
|
Температура, 0С
|
Відносна вологість, %
|
Швидкість руху повітря, м/с
|
|
Теплий
|
I а
|
23 - 25
|
40 - 60
|
0,1
|
|
Холодний
|
I а
|
22 - 24
|
40 - 60
|
0,1
|
Для забезпечення параметрів
мікроклімату в межах норми, оптимального рівня іонізації [n+ = (1500 ÷
3000), n― = (3000 ÷ 5000)] в см3
повітря [2 ], концентрації пилу нижче встановленого значення ГДК = 4 мг/м3, в
даному приміщенні передбачені прилади зволоження і штучної іонізації повітря, а
також кондиціонування повітря [7 ]. Вид опалювання - центральний. Джерела
надходження води - міський водопровід, діюча каналізація -
господарсько-побутова [8 ] .
Передбачено природне і штучне
освітлення в приміщенні, в якому розташовано робоче місце. За найменшим
розміром об'єкту розрізнення, характеристики фону і контрасту об'єкту
розрізнення з фоном встановлюємо розряд зорових робіт - IIIв
Природне освітлення - односторонньо
бічне. Нормативне значення коефіцієнта природної освітленості визначаємо по
наступній формулі:
% ( 4.1 )
де еN - коефіцієнт природної
освітленості;н - коефіцієнт природної освітленості для III розряду зорових
робіт;- коефіцієнт світлового клімату (0,9);
номер групи
забезпеченості природним світлом
Необхідну сумарну площу світлових
отворів в приміщенні з одностороннім бічним освітленням, має розміри: L=10 м,
В= 6 м, H=3,5 м визначаємо по формулі:
м2; (4.2)
ок- світлова
характеристика вікна ок = 13,5;
кз - коефіцієнт запасу, враховуючий
зниження освітленості в процесі експлуатації скла, кз = 1,4;п - площа підлоги
приміщення; Sп = L·В= 10 · 6 = 60м2;
кзд - коефіцієнт, що враховує
затемнення вікон протилежними будівлями, кзд = 1;
- загальний
коефіцієнт світлопроникнення;
(4.3)
коефіцієнт, що
враховує вид матеріалу, що пропускає світло 
0,8;
коефіцієнт, що
враховує вид палітурки; 
0,8;
коефіцієнт, що
враховує вид несучих конструкційних матеріалів, при бічному освітленні; 
1;
коефіцієнт, що
ураховує втрати світла в сонцезахисних пристроях; 
0,65;
- коефіцієнт, що
враховує вплив відображеного світла при бічному освітленні, r1 =3,0;
0,8·0,8·1·0,65
=0,416
Сумарна площа світлових отворів S0 =
16,36 м2
Штучне освітлення - загальне
рівномірне. Як джерела світла використовуємо люмінесцентні лампи типу ЛТБ 80-2.
Нормативне значення освітленості для IIIв розряду зорових робіт Еmin складає
300 лк. Загальне освітлення виконано у вигляді переривчатих ліній світильників
ЛП033 виконання 001 прямого світла (П) з дзеркальними екранними сітками і відбивачами.
Основні характеристики освітлення, що передбачено в приміщенні надані в таблиці
4.3 [9 ].
Таблиця 4.3- Характеристика
освітлення
|
Площа підлоги, м2
|
Розряд зорових робіт
|
Освітлення
|
|
|
природне
|
штучне
|
|
|
Вид освітлення (верхнє, бічне)
|
КЕО еN %
|
Мінімальна освітленість, Еmin, лк
|
|
60
|
IIIв
|
бічне
|
1,8
|
300
|
Шум є одним з найпоширеніших на
виробництві шкідливих чинників. У відповідності з [10] на робочому місці при
рішенні завдань потребуючої концентрації уваги рівні звуку і еквівалентні рівні
звуку не повинні перевищувати 50 дБА. Відповідно з [11] рівень вібрації для
категорії 3, тип „в”, в умовах „комфорту” не повинна перевищувати 75 дБ. Для
зменшення рівня звуку і вібрації застосовуються демпфуючі матеріали (гумова
прокладка під принтер). Шумопоглинальні засоби застосовуються не спаленні або
тяжко спаленні спеціальні перфоровані плити, панелі, мінеральна вата та інші.
Комп'ютер і в першу чергу монітор є
джерелами:
електростатичного поля;
слабих електромагнітних
випромінювань в низькочастотному і високочастотному діапазонах (2 Гц …400 Гц);
рентгенівського випромінювання;
ультрафіолетового, інфрачервоного і
випромінювання видимого діапазону.
Згідно [12], встановлюються гранично
допустимі значення напруженості електричного і магнітного полів частотою 50 Гц
залежно від часу перебування персоналу в приміщенні. Напруженість електричного
поля не перевищує 5 кВ/м, напруженість магнітного поля на робочому місці не
перевищує 8 кА/м, а напруженість електростатичного поля не перевищує 20 кВ/м
[13], що дозволяє не регламентувати час перебування в приміщенні.
Потужність експозиційної дози
рентгенівського випромінювання на відстані 0,05 м від екрану не перевищує 0,1
мбер/час [14]. Рівні всіх можливих випромінювань достатньо низькі і не
перевищують діючі норми. На робочому місці, що вивчається, розміщений
найбезпечніший монітор, в якому створений додатковий металевий внутрішній
контур, замкнутий на вбудований захисний екран.
При організації робочого місця за
комп'ютером дотримувалися наступні розміри:
відстань від підлоги до сидіння
крісла дорівнює 440 мм;
відстань від сидіння крісла до
нижнього краю робочої поверхні 330 мм;
відстань від очей до дисплея 550 мм;
простір для ніг 770 мм;
відстань від ніжки столу до краю
робочої поверхні столу 640 мм;
М - відстань між передньою поверхнею
тіла і краєм робочої поверхні столу 80 мм;
відстань від очей до документації
500 мм;
оптимальна зона моторного поля 360
мм;
висота робочої поверхні 800 мм;
кут огляду документів 30!.
Екран дисплея по висоті розташований
на столі так, що кут між нормаллю до центру екрану і горизонтальною лінією
погляду складає 20!. Кут спостереження екрану в горизонтальній площині не
перевищує 60° [14,15]. Передбачені перерви, що регламентуються, для відпочинку
тривалістю 15 хвилин після кожних двох годин роботи.
4.5 Електробезпека
При проектуванні систем
електропостачання, при монтажі силової електроустаткуванні і електричного
освітлення в будівлях і приміщеннях для ЕОМ необхідно дотримуватися вимог
нормативно-технічної документації (ПУЕ, ПТЕ, ПТБ і ін.).
Рід струму - змінний, напруга в
мережі 220 / 380В. ЕОМ є однофазним споживачем електроенергії від трифазної
чотирьох провідної мережі з глухо заземленою нейтраллю змінного струму частотою
50 Гц. По ступені небезпеки поразки електричним струмом приміщення ставиться до
приміщень з підвищеної небезпеки [16].
Працівник, що поступає на роботу,
обов'язково проходить ввідний і первинний інструктаж по техніці безпеки в цілях
профілактики нещасних випадків, а також знайомиться з інструктажем по
дотриманню заходів техніки безпеки при роботі з ПЕВМ.
.6 Пожежна безпека
Категорія приміщення по
вибухо-пожежонебезпеки - В [3 ], вогнестійкість будівлі - II [4 ]. Зона класу
приміщення П-IIа. Ступінь захисту оболонки для вказаної пожежонебезпечної зони
- IР44[17].
Можливими причинами пожеж в
приміщенні може бути несправність електропроводки і електроустаткування,
коротке замикання в мережі, зберігання горючих матеріалів, блискавка і т.д.
Згідно [18] пожежна безпека
забезпечується системами запобігання пожежі, пожежного захисту і організаційно-технічними
заходами.
В системі запобігання пожежі
передбачені наступні заходи: контроль і профілактика ізоляції, наявність
плавких запобіжників в устаткуванні, блискавкозахист будівлі. Для даного класу
пожежонебезпечної зони приміщення П-IIа, з урахуванням кількості грозових годин
у рік (20 годин), встановлено ІІ категорію блискавкозахисту [19]. Система
пожежного захисту передбачає забезпечення вогнегасниками -ВВК-8.
Організаційними заходами пожежної профілактики є навчання виробничого персоналу
протипожежним правилам, видання необхідних інструкцій і плакатів, засобів
наочної агітації.
.7 Охорона навколишнього середовища
На робочому місці, що розглядається,
відсутні відходи, що забруднюють навколишнє середовище, оскільки устаткування
(ПЕВМ, принтер) не є джерелом забруднення навколишнього середовища. Проте при
виробленні ресурсу устаткування стає повторною сировиною і підлягає
утилізації[20].
ВИСНОВКИ
В ході написання дипломної роботи
був викладений матеріал, що описує сутність, структуру, інформаційну базу
фінансового аналізу, представлена методика розрахунку показників аналізу і
оцінки діяльності підприємства. На основі дослідження діяльності підприємства
за 3 роки представлений аналіз і оцінка стану підприємства і зроблений прогноз
розвитку при умові вложення інвестицій.
Слід зазначити, що проведення оцінки
і аналізу необхідно не тільки самому підприємству, але і зацікавленим
контрагентам - кредиторам, постачальникам, покупцям, інвесторам.
У першому розділі дипломної роботи
проведений аналіз загального фінансового стану підприємства, розраховані та
проаналізовані основні показники фінансової діяльності підприємства.
У другому розділі проведене
дослідження методів і моделей прогнозування стану підприємства, та зроблена
комплексна оцінка фінансового стану
У третьому розділі побудована
автоматична модель кластеризації підприємств по 19-и показниках за три роки, та
побудована модель розвитку підприємства за умови вкладання інвестицій.
У четвертому розділі проведений
аналіз санітарно-гігієнічних умов праці, технічної та пожежної безпеки на
підприємстві, заповнена карта паспортизації санітарно-гігієнічного стану
робочих місць.
За допомогою розглянутих у
дипломному проекті моделей та методів можна аналізувати та оцінювати стан
підприємства та на основі цього аналізу прогнозувати його розвиток. Отримані
результати мають значущість для підприємства і можуть бути використані в
поліпшені його фінансово-господарської діяльності.
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. Закон
України «Про підприємства в Україні» // Відомості Верховної Ради України. -
1991. - №24. - С. 611 - 629.
. Методика
№22 - Методика интегральной оценки инвестиционной привлекательности предприятий
и организаций, утвержденная приказом Агентства по вопросам предотвращения
банкротства предприятий и организаций от 23.02.98г., № 22.
. Методика
№81 - Методика проведения углубленного анализа финансово-хозяйственного
состояния, платежеспособности предприятия и организаций, утвержденная приказом
Агентства по вопросам предотвращения банкротства предприятий и организаций от
27.06.97г., № 81.
. Положение
№323 - Положение о порядке формирования и использования резерва для возмещения
возможных убытков по кредитным операциям коммерческих банков, утвержденное
Постановлением Правления Национального банка Украины от 29.09.97г. №323, в
редакции постановления Правления Национального банка Украины от 27.03.98г.
№122.
. ГОСТ
12.1.005-88* ССБТ. Общие санитарно-гигиенические требования к воздуху рабочей
зоны. - Введ. 01.01.89г.
. ГОСТ
12.1.003-83 ССБТ. Шум. Общие требования безопасности. - Введ. 01.07.84г.
. ГОСТ
12.1.030-81. Электробезопасность. Защитное заземление. Зануление.
. ГОСТ
12.1.004-91.ССБТ. Пожарная безопасность. Общие требования.
. СНиП
2.09.02-85. Строительные нормы и правила. Производственные здания промышленных
предприятий. Нормы проектир. - М. Стройиздат, 1986г.
. СНиП
2.04.05-92. нормы проектирования. Отопление, вентиляция, кондиционирование. -
М.: Стройиздат, 1992г. - 64 с.
. ДсаНПіН
3.3.2-007-98. Державні санітарні норми і правила роботи з візуальними дісплейними
терміналами електронно-обчислювальних машин. - Київ, 1998.
. СНиП
ІІ-4-79/95. Строительные нормы и правила. Естественное и искусственное
освещение. Нормы проектирования - М. Стройиздат, 1982г.
. СНиП
2.04.09.-84. Пожарная автоматика зданий и сооружений.
. Айвазян
С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С. и др. Прикладная статистика. Классификация и
снижение размерности. - М.: Финансы и статистика. - 1989. - 587с.
. Алдохин
Н.П., Кулиш С.А. Экономическая кибернетика. Харьков. Вища школа. 1983г. - 170
с.
. Андерсон
Т. Введение в многомерный статистический анализ / Пер. с англ. - М.: ГИФМЛ. -
1963. - 500с.
. Антикризисное
управление: от банкротства - к финансовому оздоровлению / Под ред. Г.П.
Иванова. - М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1995. - 254 с.
. Антикризисное
управление: Учеб. пособие для технических вузов / В.Г. Крыжановский, В.И.
Лапенков, В.И. Лютер и др.; под ред. Э.С. Минаева и В.П. Панагушкина. - М.:
«Издательство ПРИОР», 1998. - 432 с.
. Астахов
В.П. Анализ финансовой устойчивости фирмы и процедуры, связанные с
банкротством. - М.: Издательство «Ось-89», 1995. - 168 с.
. Афифи
А., Эйзен С. Статистический анализ / Пер. с англ. - М.: Мир. - 488 с.
. Баканов
М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. - М.: Финансы и статистика,
1998. - 421 с.
. Бандурка
А.М., Червяков И.М. Пасылкина О.В. Финансово-экономический анализ.-Х.: Изд-во
Харьковского университета внутренних дел, 1999.-394 с.
. Банкрутство
і санація підприємства: теорія і практика кризового управління / Т.С.
Клебанова, О.М. Бондар, О.В. Мозенков та ін.. / За ред. О.В. Мозенкова. - Х.:
ВД «ІНЖЕК», 2011. - 272 с.
. Боровиков
В. П., Ивченко Г. И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. -
М.: Финансы и статистика, 1999. - 280 с.
. Боровиков
В.П. Statistica: искусство анализа данных на компьютере. Для
профессионалов.-СПб.:Питер,2009.-656 с.
. Боровиков
В.П. Популярное введение в программу STATISTICA. - М.: Компьютер Пресс, 1998. -
282 с.
. Боровиков
В.П., Боровиков И.П. STATISTICA Статистический анализ и обработка данных в
среде WINDOWS. - М.: Информационно-издательский дом «Филинъ». - 1997. - 608 с.
. Герем
Томас М., Кльньскі Ричард Дж. Етика бізнесу. Пер. з англ. - К.: Основи, 1997. -
214 с.
. Горелов
С. Математические методы прогнозирования. - М.: Прогресс, 1993. - 323 с.
. Горчаков
А.А., Орлова Н.В. Компьютерные экономико-математические модели. - М.:
Компьютер, ЮНИТИ, 1995. - 136 с.
. Доугерти
К. Введение в эконометрику. - М.: ИНФРА, 1997. - 248 с.
. Дубров
А.М.,Лагоша Б.А.,Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и
бизнесе. М.Финансы и статистика, 1999г.-186 с.
. Дубров
А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. - М.:
Финансы и статистика. - 1998. - 350 с.
. Дьякова
В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учебник. - М.:
ЮНИТИ, 1999. - 417 с.
. Економіка
підприємства: Підручник / За заг. ред. С.Ф. Покропівного. - Вид. 2-е, перероб.
та доп. - К.: КНЕУ, 2009. - 528 с.
. Єгоршин
О.О., Зосімов А.М., Пономаренко В.С. Методи багатовимірного статистичного
аналізу: Навч. посібник.-К.:ІЗМН.-1998.-208 с.
. Жданов
С. Экономические модели и методы управления. М.Эльта 1998г. - 350 с.
. Иберла
К. Факторный анализ. - М.: Статистика. - 1980. - 394 с.
. Иваниенко
В.В. Финансовый анализ: Учебное пособие.-2-е изд.-Х.: «ИНЖЭК», 2011.-176с.
. Іващенко
В.І., Болюх М.А.Економічний аналіз господарської діяльності.-К.: ЗАТ «НІЧЛАВА»,
1999. - 204 с.
. Кендалл
М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука.
- 1976. - 312 с.
. Клебанова
Т.С., Дубровина Н.А., Милов А.В., Полякова О.Ю., Раевнева Е.В. Эконометрия на
персональном компьютере. Учебное пособие. Часть II. - Харьков, ХГЭУ,2008.-56с.
. Клебанова
Т.С., Иванов В.В., Дубровина Н.А. Методы прогнозирования. Учебное пособие. -
Харьков: Изд. ХГЭУ, 2012. - 372 с.
. Ковалев
А.И. и др. Анализ финансового состояния предприятия. - М.: Центр эк-ки и
маркетинга, 1997. - 260 с.
. Ковалев
А.И., Привалов В.П. Методика проведения работ по финансовому оздоровлению
предприятия // Управления изменением. - 2008. - №2. - С. 55-66.
. Ковалев
А.П. Как избежать банкротства. - М.: Финстат-информ, 1996. - 92 с.
. Лебедєв
В.В. Математичне моделювання соціально-економічних процесів, М.: Ізограф -
1997. - 180 с.
. Линник
Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической обработки
наблюдений. - М.: Физматгиз, 1962. - 408 с.
. Лігоненко
Л.О. Методологія діагностики банкрутства підприємства і напрямки її
вдосконалення // Фінанси України. - 1998. - №8. - С. 136-147.
. Лукашин
Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. - М.: Статистика, 1979.
- 420 с.
. Льюис
Д. Методы прогнозирования экономических показателей. - М.: Финансы и
статистика, 1986. - 364 с.
. Мних
Е.В., Буряк П.Ю. Економічний аналіз на промисловому підприємстві. - Львів:
Наука, 1998. - 220 с.
. Назарбаева
Р. Порядок заполнения отчета о финансово-имущественном состояния предприятия //
Баланс - 1996 - №3 - с.18-25.
. Негашев
Е.В. Анализ финансов предприятия в условиях рынка: Учеб. Пособие. - М.: Высш.
шк., 1997. - 192 с.
. Олейник
А.И. Бухгалтерский учет на предприятиях Украины. - Харьков: Прапор, 1995 - 215
с.
. Панасюк
Б., Сергиенко И. Прогнозирование развития экономики Украины // Экономика
Украины. - 1996. - №1.
. Пашута
М.Т. Прогнозування та макроекономічне планування: Навч. Посібник. - К.: МАУП,
1999. - 192 с.
. Плюта
В. Сравнительный многомерный анализ в эконометрическом моделировании. - 1989. -
173 с.
. Попович
П.Я. Економічний аналіз та аудіт на підприємстві. - Тернопіль: Економічна
думка, 1998. - 200 с.
. Прогнозирование
и планирование в условиях рынка: Учебн. Пособие для вузов / Под ред. Т.Г.
Морозовой, А.В. Пикулькина. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. - 318 с.
. Савицкая
Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Минск: «Экоперспектива»,
1998. - 650 с.
. Сошникова
Л.А., Многомерный статистический анализ в экономике./ Л.А. Сошникова, В.Н.
Тамашевич - М.: ЮНИТИ, 1999 - 596 с.
. Стратегия
и тактика антикризисного управления фирмы / Под общ. ред. А.П. Градова, Б.И.
Кузина. - СПб.: Специальная литература, 1996. - 398с.
. Теория
и практика антикризисного управления: Учебник для вузов/ Под ред. С.Г. Беляева,
В.Г. Кошкина-М.:Закон и право, ЮНИТИ, 1996.-468с.
. Терехов
Л.Л. Экономико-математические методы. -М.,1968.
. Терещенко
О.О. Фінансова санація та банкрутство підприємств: Навч. Посібник. - К.: КНЕУ,
2008. - 412 с.
. Турецкий
Д. М. Отчет о финансовых результатах и их использовании - Форма №2 // Свiт
бухгалтерського облiку - 1997 - №5 - с.60-66.
. Уткин
Э.А. Антикризисное управление. - М.: Ассоциация авторов и издателей «Тандем»,
Изд-во «ЭКМОС». - 1997. - 400 с.
. Финансовый
менеджмент / Под ред. Стояновой Е.С. - М.: Перспектива, 1993. - 268 с..
. Финансовый
менеджмент: теория и практика / под ред. Стояновой. Е.С. - М.: Перспектива,
1996 - 405с.
. Хартигэн
Дж. Распределения в кластерном анализе // Классификация и кластеризация. - М.:
Мир, 1982. - 400 с.
. Черняк
Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1975. - 248 с.
. Шафранова
А. Анализ финансовой отчетности // Баланс. - №30, 31, 36, 43. - 2008г.
. Шеремет
А.Д., Сайфулин Р.С. «Методика финансового анализа» - М.: ИНФРА- М, 1996г. - 176
с.