Развитие методических основ прогнозирования финансовой устойчивости хозяйствующих субъектов

• Автор: Саакян, Татевик Гагиковна
• Шифр специальности: 08.00.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Ростов-на-Дону
• Количество страниц: 161 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ХОЗЯЙСТВУЮЩЕГО СУБЪЕКТА
1.1 Концептуальная сущность и ключевые характеристики дефиниции «финансовая устойчивость»
1.2 Роль и место прогнозирования в системе обеспечения финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта
1.3 Компаративистский анализ ключевых методических подходов к процессу прогнозирования финансовой устойчивости
2 ИНФОРМАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКАЯ БАЗА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ХОЗЯЙСТВУЮЩЕГО СУБЪЕКТА И ПУТИ ЕЕ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ
2.1 Ключевые элементы системы информационного обеспечения анализа и прогнозирования финансовой устойчивости
2.2 Рейтинговый подход как перспективное направление использования информационно-методической базы анализа и прогнозирования финансовой устойчивости
2.3 Анализ эндогенных факторов как важнейший элемент информационного обеспечения прогнозирования финансовой устойчивости организаций отрасли производства безалкогольных напитков
3 МЕХАНИЗМ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛИ ПЕРСПЕКТИВНОЙ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ХОЗЯЙСТВУЮЩЕГО СУБЪЕКТА НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ДИНАМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
3.1 Динамическая оценка финансового состояния организаций отрасли производства безалкогольных напитков как база для моделирования их финансовой устойчивости
3.2 Формирование динамической модели финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта на основе перспективной рейтинговой оценки
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. Способность хозяйствующего субъекта финансировать свою деятельность на расширенной основе, противостоять возмущениям нестабильной внешней среды и обеспечивать свою платежеспособность в неблагоприятных условиях позволяет сделать вывод о его финансовой устойчивости. В этой связи можно сказать, что диагностика устойчивости финансового состояния позволяет оценить степень эффективности управления финансовыми ресурсами предприятия в течение рассматриваемого периода, успешности использования принадлежащего ему имущества, рациональности сочетания собственных и заемных средств и использования имеющегося капитала, урегулированности отношений с дебиторами, кредиторами, бюджетом, кредитными учреждениями.
На финансовую устойчивость хозяйствующего субъекта влияет многообразие факторов, учет которых лежит в основе процесса прогнозирования финансовой устойчивости, являющегося важнейшим элементом процесса обеспечения его эффективного развития.
Финансовое прогнозирование, позволяя оценить перспективы финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта, в определенной степени позволяет дать ответ на вопрос о том, что его ожидает в будущем -благополучное финансовое положение либо несостоятельность. Роль финансового прогнозирования в системе факторов обеспечения финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта состоит в том, что оно во многом помогает принять адекватные управленческие решения, определяющие ключевые направления финансового развития данного субъекта.
В этой связи разработка форм и методов прогнозирования финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта, в полной мере учитывающих влияние факторов внутренней и внешней среды, является одной из важнейших проблем

Механизм прогнозирования с помощью нейронной сети совпадает с принципами использования теории хаоса и заключается в создании базы знаний и поиска аналогов в будущем.
Для увеличения точности прогнозов используют системы с нечёткой логикой, а также вейвлет-преобразование сигнала. В процессе принятия решений субъект оперирует нечёткими переменными, следовательно, применение нечёткой логики в нейронных сетях даёт возможность приблизить функционирование сети к её биологическому прототипу - человеческому мозгу.
В рамках нейронных сетей вейвлет-преобразование сигнала предлагается использовать в качестве фильтра входного сигнала от помех и шума и в качестве замены весовым коэффициентам. Вейвлетное преобразование сигналов является обобщением спектрального анализа и представляет собой способ преобразования функции (или сигнала) в форму, которая или делает некоторые величины исходного сигнала более поддающимися изучению, или позволяет сжать исходный набор данных.
База знаний нейронной сети содержит не весовые коэффициенты, а набор вейвлетов, с помощью которых описывается входной сигнал. Сначала происходит прямое вейвлет-преобразование входных данных, обращение к базе знаний системы, а затем обратное вейвлет-преобразование для получения прогнозируемой величины.
Исходными данными для финансового прогнозирования являются основные финансовые документы хозяйствующего субъекта (баланс, отчет о финансовых результатах), а также его статистическая отчетность.
В общем виде логика процесса прогнозирования финансовой устойчивости может быть представлена в виде нижеследующей блок-схемы (рисунок 1.2.2).
49Руткоская Д.Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы. М., 2006. С. 170.
50Бурковский В.Л., Гусев К.Ю. Анализ проблематики краткосрочного прогнозирования интегральных экономических показателей // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. № 2. С. 33.