Финансы » Управление банковскими ресурсами на основе теории нечетких множеств » Метод комплексного финансового анализа на основе нечетких представлений

Метод комплексного финансового анализа на основе нечетких представлений

Страница 1

Полагается, что можно существенно усилить подход к анализу риска банкротства, объединяя учет количественных (финансовых) и качественных (индикаторных) показателей в анализе, причем рассматривая их не только в статике, но и в динамике. Однако имеющиеся методы не предоставляют аналитикам подобной возможности. Излагаемый далее подход к анализу риска банкротства позволяет, учитывая недостатки существующих подходов, анализировать риск банкротства, настраиваясь не только на страну, период времени, отрасль, но и на само предприятие, на его экономическую и управленческую специфику. Предлагается своего рода конструктор, который может быть использован (собран) любым экспертом по своему усмотрению.

Нечеткие описания в структуре метода анализа риска появляются в связи с неуверенностью эксперта, что возникает в ходе различного рода классификаций. Например, эксперт не может четко разграничить понятия "высокой" и "максимальной" вероятности. Или когда надо провести границу между средним и низким уровнем значения параметра. Тогда применения нечетких описаний означает следующее. [9]

Эксперт строит лингвистическую переменную со своим терм-множеством значений. Например: переменная "Уровень менеджмента" может обладать терм–множеством значений "Очень низкий, Низкий, Средний, Высокий, Очень высокий".

Чтобы конструктивно описать лингвистическую переменную, эксперт выбирает соответствующий ей количественный признак – например, сконструированный специальным образом показатель уровня менеджмента, который принимает значения от нуля до единицы. [10]

Далее эксперт каждому значению лингвистической переменной (которое, по своему построению, является нечетким подмножеством значений интервала (0,1) – области значений показателя уровня менеджмента) сопоставляет функцию принадлежности уровня менеджмента тому или иному нечеткому подмножеству. Общеупотребительными функциями в этом случае являются трапециевидные функции принадлежности (см. рис. 5.1.). Верхнее основание трапеции соответствует полной уверенности эксперта в правильности своей классификации, а нижнее – уверенности в том, что никакие другие значения интервала (0,1) не попадают в выбранное нечеткое подмножество. [10]

Рис. 5.1. Трапециевидные функции принадлежности

Для целей компактного описания трапециевидные функции принадлежности m(х) удобно описывать трапециевидными числами вида b(а1, а2, а3, а4), где а1 и а4 - абсциссы нижнего основания, а2 и а3 - абсциссы верхнего основания трапеции, задающей m(х) в области с ненулевой принадлежностью носителя х соответствующему нечеткому подмножеству.

Теперь описание лингвистической переменной завершено, и аналитик может употреблять его как математический объект в соответствующих операциях и методах. [10]

Продемонстрируем это на примере следующего метода комплексного финансового анализа на основе нечетких представлений.

Алгоритм метода.

Этап 1 (Лингвистические переменные и нечеткие подмножества).

Введем следующие базовые множества и подмножества состояний, описанные на естественном языке:

а.

Лингвистическая переменная Е

"Состояния предприятия"

имеет 5 значений:

E1

– нечеткое подмножество состояний "предельного неблагополучия";

E2

- нечеткое подмножество состояний "неблагополучия";

E3

- нечеткое подмножество состояний "среднего качества";

E4

- нечеткое подмножество состояний "относительного благополучия";

E5

- нечеткое подмножество состояний "предельного благополучия".

б.

Соответствующая переменной E

лингвистическая переменная G

"Риск банкротства"

имеет 5 значений:

G1

- нечеткое подмножество "предельный риск банкротства",

G2

- нечеткое подмножество "степень риска банкротства высокая",

G3

- нечеткое подмножество " степень риска банкротства средняя",

G4

- нечеткое подмножество " низкая степень риска банкротства ",

G5

- нечеткое подмножество "риск банкротства незначителен".

Популярные материалы:

V&M-метод финансового анализа деятельности банка
Рассмотрим комплексный показатель финансового анализа на основании результатов теории нечетких множеств. [6] Алгоритм построения так называемого V&M-показателя следующая: 1. Полное множество состояний А банка разбивается на пять (в общем случае пересекающихся) нечетких подмножеств вида: А1 - не ...

Лидеры и аутсайдеры рейтинга надежности банковских вкладов
В рейтинг вошли банки из первых двух групп по ранкингу НБУ, активно работающие с депозитами населения. В формировании прогноза принимали участие аналитики инвестиционной компании Astrum Investment Management и Dragon Capital. Из рейтинга этот раз были исключены банки из третьей группы по ранкинг НБ ...

Термины, характеризующие основных участников страховых отношений
Основными участниками страховых отношений являются: страхователи, застрахованные лица, выгодоприобретатели, страховые организации, общества взаимного страхования, страховые агенты, страховые брокеры, страховые актуарии, федеральный орган исполнительной власти, к компетенции которого относится осуще ...