Усовершенствованная пятифакторная модель Альтмана для оценки кредитоспособности предприятия с нечеткими экономическими показателями
(Стр. 72-83)

Подробнее об авторах
Шаталова Алевтина Юрьевна аспирант кафедры прикладной математики
Кубанский государственный университет Шевченко Игорь Викторович профессор; декан экономического факультета
Кубанский государственный университет Бамадио Бурейма доктор физико-математических наук; доцент факультета экономики и менеджмента (FSEG)
Университет социальных наук и менеджмента Бамако (USSGB) Лебедев Константин Андреевич доктор физико-математических наук, профессор; факультет математики и компьютерных наук
Кубанский государственный университет
Чтобы читать текст статьи, пожалуйста, зарегистрируйтесь или войдите в систему
Аннотация:
В данной работе применена модель Альтмана, аппарат теории нечетких множеств и математическое имитационное моделирование в условиях высокой неопределенности, с целью дать больше информации лицу, принимающему решение о кредитоспособности предприятия, а также возможном влиянии ошибки на вывод о банкротстве предприятия при подсчете экономических показателей.Усовершенствованная модель Альтмана, развитая изначально в двух отношениях (применяется среднеквадратичное интегральное приближение для точного вычисления количественной оценки кредитоспособности и аппарат нечетких множеств с целью упорядочения множеств по степени доверия к полученной вероятности), расширена путем представления входных данных в качестве треугольных нечетких чисел.В результате проделанной работы удалось построить алгоритм оценки кредитоспособности конкретного предприятия, в основе которого лежит непрерывная зависимость вероятности банкротства от величины функции Альтмана. Коэффициенты модели могут быть треугольными числами с дополнительными критериями предпочтения в критических точках классической модели Альтмана. В работе проведено имитационное моделирование процедуры оценки кредитоспособности для входящих нечетких экономических показателей в виде α-сечений нечеткого множества для прогнозирования влияния погрешности в оценке экономических показателей на вывод о банкротстве предприятия. Описанная усовершенствованная математическая модель Альтмана с процедурой вычислительного эксперимента (где вероятность банкротства предприятия вычисляется 1000 раз), дополненная нечеткими показателями, позволяет находить левосторонние и правосторонние множества α-уровней нечеткого множества k i и рассчитывать влияние малых изменений коэффициентов Альтмана на оценку вероятности (ее устойчивость) банкротства предприятия.Данный подход помогает не только адекватно оценить кредитоспособность предприятия, но и дать возможность прогнозировать изменение результата работы модели за счет возможной погрешности во входных данных.
Образец цитирования:
Шаталова А.Ю., Шевченко И.В., Бамадио Б.., Лебедев К.А., (2020), УСОВЕРШЕНСТВОВАННАЯ ПЯТИФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ АЛЬТМАНА ДЛЯ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ С НЕЧЕТКИМИ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ ПОКАЗАТЕЛЯМИ. Computational nanotechnology, 1: 72-83. DOI: 10.33693/2313-223X-2020-7-1-72-83
Список литературы:
Бамадио Б., Лебедев К.А. Программа для принятия решений по оценке кредитоспособности предприятий (PDMSC). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014660623 от 20 октября 2014 г. в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.
Бамадио Б., Кузякина М.В., Лебедев К.А. Оценки кредитоспособности предприятия на основе пятифакторной модели Альтмана при использовании аппарата нечетких множеств и среднеквадратичного интегрального приближения // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского гос. аграрного ун-та (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. Краснодар: КубГАУ, 2014. URL: http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/39
Барановская Т.П., Коваленко А.В., Уртенов М.Х., Кармазин В.Н. Современные математические методы анализа финансово-экономического состояния предприятия: монография. Краснодар: КубГАУ, 2009.
Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. М.: Наука, 1999. 630 с.
Бухгалтерская отчетность предприятия ОАО «Теплосеть». 2014. [Электронный ресурс] URL: https://studopedia.ru/17_31841_ praktichni-zavdannya.html
Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1999. № 3.
Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология М.: Машиностроение-1, 2004.
Донцова Л.В. Анализ финансовой отчетности. Никифорова. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Дело и Сервис, 2006.
Жданов В.Ю. Диагностика риска банкротства промышленных предприятий: на примере предприятий авиационно-промышленного комплекса: Дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05. М., 2012.
Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.
Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибирская финансовая школа. 1998. № 11-12.
Ибрагимов В.А. Элементы нечеткой математики. Баку, АГНА, 2010.
Коваленко А.В. Математические модели и инструментальные средства комплексной оценки финансово-экономического состояния предприятия: Дис. ... канд. экон. наук: 06.03.2009. Краснодар: Кубанский гос. аграрный ун-т, 2009.
Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы тории функций и функционального анализа. М.: Наука, 1976.
Конышева Л.К., Назаров Д.М. Основы теории нечетких множеств. СПб.: Питер, 2011.
Кофман А., Алуха Х.Х. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятием. Минск: Высшая школа, 1992.
Кузнецов Л.А., Перевозчиков А.В. Оценка кредитной истории физических лиц на основе нечетких моделей // Управление большими системами. ИПУ РАН. 2008. Вып. 21.
Недосекин А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний: Дис. ... д-ра экон. наук. СПб.: СПбГУЭФ, 2004.
Патласов О.Ю. Применение моделей и критериев Альтмана в анализе финансового состояния сельхозпредприятий // Финансовый менеджмент. 2006. № 6. [Электронный ресурс] URL: http://dis.ru/library/699/26221/
Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / пер. с англ. 2-е изд. (эл.). М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с.
Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. 4-е изд., перераб. и доп. Минск: ООО «Новое знание», 2000.
Салькова М.В. Методика анализа и прогнозирования деятельности организации в целях выявления и предупреждения несостоятельности (банкротства) // Материалы VI Междунар. студ. электронной науч. конф. «Студенческий научный форум», 2014. URL: http://www.scienceforum.ru/2014/576/1184
Фомин П.А. Особенности учета финансовых рисков при прогнозе динамики развития хозяйствующего субъекта // Финансы и кредит. 2003. № 4.
Харин Ю.С., Малюгин В.И., Кирлица В.П. и др. Основы имитационного и статического моделирования. Минск: Дизайн ПРО, 1997.
Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М, 2000.
Шаталова А.Ю., Лебедев К.А. Параметрический α-уровневый метод λ-продолжения для задачи нечеткого линейного программирования // Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. 2018. № 1.
Шаталова А.Ю., Лебедев К.А. Усовершенствованный метод Альтмана для оценки кредитоспособности предприятия // Вестник научных конференции. 2018. № 4-2 (32). С. 119-122.
Шаталова А.Ю., Лебедев К.А. Прикладные результаты модели оценки кредитоспособности предприятия с применением теории нечетких множеств и теории Альтмана // Вестник научных конференций. 2017. № 8-2 (24). С. 120-121.
Шаталова А.Ю., Лебедев К.А. Нечеткое линейное программирование в задаче оптимального финансирования инвестиционных проектов, максимизирующей получаемый предприятием доход // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 9. Ч. 1.
Altman E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy // Journal of Finance. 1968. No. 23 (4).
Bamadio B., Lebedev K.A., Shevchenko I.V. Improvement of a five factor Altman model to assess the creditworthiness of an enterprise using the theory of fussy sets // Journal of Computations & Modelling. 2016. Vol. 6. No. 4.
Beaver W. Financial Ratio as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting // Journal of Accounting Research. 1967. No. 4.
Deluca A., Termini S. A definition of a non-probabilistic entropy the of fuzzy sets theory // Information and Control. 1972. No. 4.
Fulmer J. A bankruptcy classification model for small finns // Journal of Commercial Bank Lending. 1984. No. 6.
Hiyama T., Sameshima T. Fuzzy logic control scheme for an-line stabilization of multi-machine power system // Fuzzy Sets and Systems. 1991. Vol. 39.
Taffler R.J. Going, going, gone - four factors which predict // Accountancy. 1997. No. 3.
Математические методы в моделировании экономики [Электронный ресурс]. Национальный открытый университет «Интуит». М., 2003-2019. URL: https://www.intuit.ru/ (дата обращения: 24.06.2019).
Ключевые слова:
оценка кредитоспособности предприятия, модели Альтмана, нечеткие множества, функция принадлежности, мера нечеткости, имитационное моделирование, принятие решений в условиях неопределенности, погрешности в бухгалтерской отчетности.