CREATING ENTERPRISE FINANCIAL STABILITY CONTROL TOOL USING FUZZY LOGIC METHODS
Authors:
1.
Donetsk National Technical University
Type:
Article
Pages:
from 131
to 138
Status:
Published
Received:
05.12.2018
Accepted:
25.12.2018
Published:
25.12.2018
Subject area:
VAC 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством
VAC 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
UDK 330.46
GRNTI 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
GRNTI 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
GRNTI 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 83.01 Общие вопросы статистики
VAC 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
UDK 330.46
GRNTI 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
GRNTI 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
GRNTI 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 83.01 Общие вопросы статистики
Language:
Russian
Keywords:
information, management, fuzzy logic, consolidated group, data management, financial stability
Abstract (English):
In the current economic and political situation the existing methods and models of analyzing and consolidating financial statements in the information architecture of an enterprise do not meet modern business environment criteria. The article presents a model built by using the fuzzy logic apparatus, managing the financial stability of the enterprises of the consolidated group using MATLAB toolkit and FuzzyLogic software package. The model is based on an integral indicator of the financial performance of the enterprise. The key performance indicators have been formed allowing to comprehensively assess the financial condition of the enterprise and the level of its financial stability. The presented indicators go through the stage of fuzzification, where eache factor is given a membership function, a decision and defuzzification stage, i.e. reduction of the resulting a fuzzy value to clarity. Application of Mamdani fuzzy inference algorithm allows to obtain a clear value of the integral indicator of the financial state of the enterprise. The obtained value allows to take on-line operational management decisions. The developed model has been applied to assess the financial state of “Metinvest Holding” enterprise, to identify its weak and strong sides, as well as to propose ways to improve its activities and possible options for taking managerial decisions. It has been inferred that fuzzy logic methods make it possible to analyze the financial stability of consolidated groups of companies under conditions of uncertainty, for example, in those cases when there is not any full-fledged statistics, or that non-financial data should be included in the number of investigated indicators. There have been used general scientific methods: generalization, abstraction, analogy, induction and deduction, a systematic approach and toolkit of fuzzy modeling to assess financial state of the enterprise and to manage its stability, as well as methods of scientific cognition.
In the current economic and political situation the existing methods and models of analyzing and consolidating financial statements in the information architecture of an enterprise do not meet modern business environment criteria. The article presents a model built by using the fuzzy logic apparatus, managing the financial stability of the enterprises of the consolidated group using MATLAB toolkit and FuzzyLogic software package. The model is based on an integral indicator of the financial performance of the enterprise. The key performance indicators have been formed allowing to comprehensively assess the financial condition of the enterprise and the level of its financial stability. The presented indicators go through the stage of fuzzification, where eache factor is given a membership function, a decision and defuzzification stage, i.e. reduction of the resulting a fuzzy value to clarity. Application of Mamdani fuzzy inference algorithm allows to obtain a clear value of the integral indicator of the financial state of the enterprise. The obtained value allows to take on-line operational management decisions. The developed model has been applied to assess the financial state of “Metinvest Holding” enterprise, to identify its weak and strong sides, as well as to propose ways to improve its activities and possible options for taking managerial decisions. It has been inferred that fuzzy logic methods make it possible to analyze the financial stability of consolidated groups of companies under conditions of uncertainty, for example, in those cases when there is not any full-fledged statistics, or that non-financial data should be included in the number of investigated indicators. There have been used general scientific methods: generalization, abstraction, analogy, induction and deduction, a systematic approach and toolkit of fuzzy modeling to assess financial state of the enterprise and to manage its stability, as well as methods of scientific cognition.
Keywords:
information, management, fuzzy logic, consolidated group, data management, financial stability
information, management, fuzzy logic, consolidated group, data management, financial stability
Введение В условиях экономического и политического кризиса на территории с особым статусом становление и развитие экономических отношений обусловливает необходимость поиска новых путей укрепления позиций субъектов хозяйствования на внутреннем рынке и возможности выхода за его пределы. Одним из вариантов укрепления позиций является образование объединений предприятий, т. е. создание консолидированных групп. Рассматривая роль консолидированной финансовой отчётности при разработке управленческих решений, следует исходить из того, что она выполняет функции предоставления владельцам и кредиторам фирм информации о текущем финансовом состоянии предприятий и об эффективности их деятельности за период предоставления владельцам возможности планировать основные показатели деятельности предприятий. Роль консолидированной финансовой отчётности при реализации таких функций будет определяться потребностями конкретного пользователя, а также методом консолидации финансовой отчётности [1]. При этом различные группы пользователей заинтересованы в разной информации: владельцы - в финансовых результатах и финансовой устойчивости, инвесторы и кредиторы - в кредитоспособности, руководители - во всех сторонах деятельности предприятия. В условиях формирования принципиально новых требований к информатизации общества актуальными являются вопросы по разработке и внедрению эффективной методики анализа консолидированной финансовой отчётности с применением новых математических подходов [2]. Проблемы достижения и поддержания финансовой устойчивости компаний раскрываются во многих работах российских и зарубежных авторов [3-9]. При этом методический аппарат анализа финансовой устойчивости консолидированной группы компаний, который учитывал бы в полном объёме специфику консолидированных групп, остаётся недостаточно разработанным. После проведённого анализа существующих методов и моделей анализа консолидированной финансовой отчётности было акцентировано внимание на том, что одним из современных и перспективных направлений научных исследований в области анализа, прогнозирования и моделирования экономических явлений и процессов является нечёткая логика. Нечётко-множественные модели дают возможность менеджерам разного уровня и владельцам предприятий принимать экономически обоснованные решения [1]. Таким образом, целью исследования является детальное изучение и построение нечёткой продукционной модели оценки и управления финансовой устойчивостью предприятия. Достижение поставленной цели потребовало решения соответствующих задач: - выявление и анализ ключевых этапов формирования интегрального показателя на основе применения аппарата нечёткой логики; - предложение нечёткой продукционной модели оценки финансового состояния предприятий консолидированной группы. При проведении исследования были применены методы научного познания, общенаучные методы обобщения, абстракции и аналогии, индукции и дедукции, системный подход и инструментарий нечёткого моделирования для оценки финансового состояния предприятия и управления его устойчивостью. Методологические основы формирования консолидированной финансовой отчётности в информационной архитектуре предприятия Наиболее перспективным экономико-математическим методом научных исследований в области анализа является метод нечёткой логики. С его помощью можно получить решение по разным подходам, несмотря на случайные характеры выборки показателей финансовой деятельности [1]. Обоснование разрабатываемого инструментария основано на комплексной оценке финансовой устойчивости консолидированных групп компаний, учитывающей как финансовые, так и нефинансовые показатели. Анализ этих показателей консолидированных групп, представляющих собой сложно структурируемые системы, функционирующие в условиях существенной неопределённости, требует применения экономико-математических моделей, основанных на аппарате теории нечётких множеств [2]. Модели нечёткой логики предусматривают возможность моделирования параметров различных единиц измерения, их нормирование в однородном смысле, что будет приемлемым в модели. Количество заданных параметров может быть разным, а специфика модели позволяет учитывать субъективную оценку эксперта при определении значимости отдельных факторов по сравнению с другими [1, 2, 10]. Применим аппарат нечёткой логики для расчёта интегрального показателя результативности финансового состояния на примере конкретно выбранного предприятия, а именно «Метинвест Холдинг». В качестве итоговой переменной выступает уровень результативности финансового состояния предприятий, а входными переменными - выбранные коэффициенты [3]. Процесс экономико-математического моделирования интегрального показателя результативности финансового состояния предприятия на основе аппарата нечёткой логики состоит из нескольких этапов [4]. Этап первый. Определение факторов (показателей) воздействия на результативность финансового состояния. Строится набор отдельных показателей с общим количеством N, которые влияют на оценку финансового состояния и оценивают различные по природе сферы финансовой жизни предприятия (во избежание дублирования показателей с точки зрения их значимости для анализа). На втором этапе происходит определение лингвистических переменных. Для формирования базы знаний при моделировании анализа финансового состояния предприятия на основе методов нечёткой логики могут быть использованы два терма для каждой переменной. Для оценки всех показателей формируется единая шкала из двух качественных термов: Н - низкий уровень развития финансового состояния, В - высокий уровень развития финансового состояния [4]. Третий этап состоит в определении функций принадлежности. С целью снижения неопределённости при разграничении уровней параметра следует построить функции принадлежности всех нечётких термов, как входящих, так и выходящей переменных, чтобы получить возможность осуществлять адекватную классификацию уровней всех показателей. Для этого необходимо определить возможный диапазон входных факторов и результирующего показателя, после этого необходимо задать общий вид функций принадлежностей нечётких термов всех переменных. В исследовании была выбрана трапециевидная функция принадлежности [11]. Поскольку каждая выделенная лингвистическая переменная имеет два соответствующих терма, каждый из которых имеет свою функцию принадлежности, целесообразно сделать их детальную интерпретацию (табл.) [11]. Пример формирования лингвистических переменных для анализа результативности финансового состояния предприятия Название и обозначение Терм Функция принадлежности Коэффициент обеспеченности собственными средствами (OFR) Низкий уровень Высокий уровень Коэффициент автономии (EtTA) Низкий уровень Высокий уровень Коэффициент текущей ликвидности (CR) Низкий уровень Высокий уровень Четвёртый этап состоит в формировании набора правил. Экспертная система на базе нечётких знаний должна содержать такой механизм принятия решений, чтобы можно было делать вывод об уровне развития финансового состояния предприятия. В основу системы необходимо положить знания, которые относятся к определению уровня развития финансового состояния предприятия, и сформировать систему нечётких логических правил [4, 11]. Реализация вышеизложенных этапов выполнена в среде MATLAB с помощью программного пакета FuzzyLogic. Для всех лингвистических переменных на соответствующих универсальных множествах построены функции принадлежности, имеющие трапециевидные формы (рис. 1). Рис. 1. Формирование функций принадлежности для переменных Для построения функций принадлежности необходимо определить возможный диапазон входных факторов и результирующего показателя, после чего нужно задать общий вид функций принадлежности нечётких термов всех переменных [4, 11]. Семантические пространства для остальных входящих переменных (х2 - х6) формируются в той же форме. Следующим шагом функционального алгоритма является определение выходящей переменной (рис. 2), в представленной модели она одна: коэффициент финансового состояния предприятия (KFS). Рис. 2. Формирование функций принадлежности для термов итоговой переменной KFS Семантическое пространство выходной переменной состоит из двух термов трапецеидальной формы: «Необходимо совершенствование финансового состояния предприятия» (Low), «Финансовое состояние предприятия на достаточном уровне» (High) [4]. На рис. 3 представлен набор правил, отражающих уровень развития составляющих финансового состояния предприятия, реализованный в редакторе правил нечёткого вывода MATLAB [5, 11, 12]. Рис. 3. Редактор правил нечёткого вывода Реализованная нечёткая модель управления системой финансового состояния предприятия позволяет подставить конкретные значения для каждого из определённых параметров по исследуемому предприятию. На основании этих входных данных программа генерирует нечёткий результат обобщения и рассчитывает чёткое значение искомого показателя методом дефаззификации [1, 4, 13]. Для формирования нечёткого логического вывода был применён алгоритм Мамдани. Результаты эксперимента На рис. 4 изображён вывод нечёткого результата по каждой из выходных переменных при оценке входных параметров «Метинвест Холдинг». Рис. 4. Результат анализа уровня развития системы финансовых коэффициентов для оценки финансового состояния предприятий консолидированной группы С целью определения уровня финансового состояния предприятия автор [2] предложил использование таблицы соответствия численного значения и лингвистической переменной, которая была взята за основу при определении уровня интегрального показателя. Анализируя представленные результаты по «Метинвест Холдинг» необходимо отметить, что интегральный показатель равен 0,5, т. е. предприятие имеет допустимое неустойчивое финансовое состояние, что связано с низким уровнем коэффициента оборачиваемости активов. Коэффициент имеет оценку ниже среднего, что существенно повлияло на результирующий коэффициент. Снижение коэффициента может быть связано со следующими внутренними причинами [6, 14]: - неэффективное управление средствами; - ошибочные действия в логистике и маркетинге; - долги организации; - применение старых технологий в производстве. Ещё одной причиной снижения коэффициента может являться переход компании на новый, более модернизированный, уровень и новые методики. Поверхность нечёткого вывода, представленная на рис. 5, позволяет установить зависимость выходной переменной от значений определённых входных переменных нечёткой модели. Анализ представленных зависимостей может быть использован с целью принятия эффективных управленческих решений [7]. Рис. 5. Визуализация поверхности нечёткого вывода показателя результативности Представленная зависимость (рис. 5) отражает равное влияние выбранных составляющих, коэффициента обеспеченности собственными средствами (OFR) и коэффициента автономии (EtTA), на результирующий показатель уровня развития финансового состояния предприятия [8, 9]. В рамках реализованной нечёткой модели был сделан вывод о недостаточном уровне показателя оборачиваемости всех активов, исходя из чего можно предложить следующий перечень управленческих решений при разработке информационной системы: - предоставить возможность координации работы структурных подразделений и служб на достижение поставленной цели; - реализовать оптимальный порядок и условия финансирования проектов и новых направлений развития бизнеса; - предоставить возможность управления оборотным капиталом и прогнозирования денежных потоков с целью обеспечения финансовой устойчивости; - реализовать управление затратами с целью более рационального распределения ресурсов компании. Заключение Таким образом, результативность выходного параметра KFS предприятия «Метинвест Холдинг» находится на грани низкого уровня, что обусловило необходимость неоднократного расчёта и отслеживания динамики отдельных показателей в системе мониторинга финансовой деятельности. В работе использован аппарат нечёткой логики при расчёте интегрального показателя результативности путём определения выбранных интегральных показателей. Построены и обоснованы терм-множества и функции принадлежности для каждой переменной с целью получения нечётких значений, необходимых для дальнейшего анализа финансового состояния предприятия, определены множества правил анализа состояния предприятий. С помощью построенной нечёткой модели оценено текущее финансовое состояние предприятия с использованием метода формирования логического вывода Мамдани. С помощью избранных показателей и нечётких правил получен логический вывод, характеризующий текущее финансовое состояние предприятия.
1. Karpova N. A. Primenenie metodov nechetkoy logiki pri ocenke i prognozirovanii finansovoy ustoychivosti konsolidirovannyh grupp kompaniy // Naukovedenie. 2015. Tom 7. № 5. URL: http://naukovedenie.ru/PDF/199EVN515.pdf (data obrascheniya: 02.09.2018).
2. Karpova N. A. Vozmozhnosti avtomatizirovannyh sistem konsolidacii informacii dlya analiza finansovoy ustoychivosti gruppy kompaniy // Naukovedenie. 2015. Tom 7. № 3. S. 16-25.
3. Volkova E. Yu. Formirovanie i analiz konsolidirovannoy finansovoy otchetnosti gruppy kompaniy: avtoref. dis. … kand. ekon. nauk. Voronezh, 2010. 24 s.
4. Bizyanov E. E. Nechetkie modeli i neyronnye seti v analize i upravlenii ekonomicheskimi ob'ektami: monogr. / pod red. Yu. G. Lysenko. Doneck: Yugo-Vostok, 2012. 386 s.
5. Kuz'min V. A., Tokarev K. E. Realizaciya algoritma obespecheniya ekonomicheskoy bezopasnosti na osnove nechetko-mnozhestvennogo podhoda v srede MatLab // Sovremennye nauch. issled. i innovacii. 2012. № 7. S. 25-38.
6. Parasyuk I. N., Ershov S. V. Modele-orientirovannaya arhitektura nechetkih mul'tiagentnyh sistem // Komp'yuternaya matematika. 2010. № 2. C. 139-149.
7. Karpova N. A. Analiz kak instrument prinyatiya upravlencheskih resheniy v otnoshenii konsolidirovannyh grupp kompaniy // Ekonomika. Biznes. Banki. 2013. № 2 (3). S. 118-125.
8. Pahomova E. A., Ivanchina V. V. Analiz finansovoy ustoychivosti vuza s ispol'zovaniem metodov teorii nechetkih mnozhestv (na primere universiteta «Dubna») // Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika. 2009. № 14 (143). S. 42-51.
9. Nedosekin A. O. Metodologicheskie osnovy modelirovaniya finansovoy deyatel'nosti s ispol'zovaniem nechetko-mnozhestvennyh opisaniy: Dis.. d-ra ekon. nauk: 08.00.13. SPb.: FINEK, 2003. 280 s. URL: http://www.mirkin.ru/_docs/doctor005.pdf (data obrascheniya: 15.09.2018).
10. Belousova M. M. Primenenie nechetkoy logiki dlya ocenki investicionnoy privlekatel'nosti predpriyatiy // Vestn. Har'kov. nac. agrar. un-ta im. B. V. Dokuchaeva. Ser.: Ekonomicheskie nauki. 2014. № 5. S. 225-231.
11. Leonenkov A. V. Nechetkoe modelirovanie v srede MATLAB i fuzzyTECH. SPb.: BHV-Peterburg, 2005. 736 s.
12. Zade L. Prinyatie resheniy v rasplyvchatyh usloviyah // Voprosy analiza i procedury prinyatiya resheniy. M.: Mir, 1976. S. 172-215.
13. Kofman A. Vvedenie v teoriyu nechetkih mnozhestv / pod red. S. I. Travkina. M.: Radio i svyaz', 1982. 432 s.
14. Bodnar A. V. Mehanizm upravleniya kommunikaciyami kommercheskogo banka na osnove primeneniya nechetkoy modeli prinyatiya resheniy // Ekonomika i banki. Pinsk: PolesGU, 2015. № 1. S. 10-17.
