Моделирование финансового состояния предприятия методами теории случайных процессов

• Автор: Груднин, Георгий Анатольевич
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Кисловодск
• Количество страниц: 130 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АНАЛИЗА
ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ 1 о
1.1. Направления и формы обеспечения финансовой
устойчивости фирмы
1.2. Методы обоснования финансовых решений
в условиях риска и неопределенности
1.3. Методы оценки финансовых проектов
при разных уровнях неопределенности
ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ КРЕДИТНО-ДЕНЕЖНОЙ И ДИВИДЕНДНОЙ КОРПОРАТИВНОЙ ПОЛИТИКИ
2.1. Экономико-математическая модель
корпоративных финансовых потоков
2.2. Моделирование дефолта платежеспособности фирмы
2.3. Моделирование кредитно-денежной
и дивидендной стратегии финансово зависимой фирмы
2.3.1. Оптимальная стратегия выплат
по корпоративным обязательствам
2.3.2. Взаимодействие корпоративной ликвидности и
платежеспособности
ГЛАВА 3. СТРУКТУРА КОРПОРАТИВНОГО КАПИТАЛА,
УСЛОВИЯ НАСТУПЛЕНИЯ ДЕФОЛТА И КРЕДИТНЫЕ СПРЕДЫ
3.1. Оценка стоимости корпоративных активов
3.2. Дефолт и оптимальная структура капитала фирмы
3.3. Волатильность доходов, неопределенность
рентабельности и кредитные спреды
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. Важнейшим условием повышения эффективности деятельности, обеспечения финансового равновесия в долгосрочной перспективе и принятия эффективных управленческих решений является анализ финансового состояния предприятия. Он представляет собой исследование финансовой ситуации, складывающейся на предприятии, и результатов его экономической деятельности с целью выявления резервов улучшения этой ситуации. Отметим, что для принятия эффективного управленческого решения необходимо не только вычисление множества показателей финансовой деятельности предприятия, но и их оценка. Применение математических методов при анализе финансового состояния предприятия позволяет дать объективную качественную оценку количественным показателям, избегая при этом грубых оценок показателей и приближенных вычислений.
Ввиду того, что предприятие само по себе является сложной социально-экономической системой, функционирующей в условиях неопределенности, получение комплексных оценок деятельности предприятия является сложной задачей не только с экономической, но и с математической точки зрения. Как следствие, возрастает актуальность разработки экономико-математических моделей, которые могут позволить осуществлять анализ финансового состояния предприятия с достаточной точностью и надежностью. Особое значение при принятии финансовых решений имеет оценка менеджментом предприятия риска потери ликвидности и платежеспособности предприятия, а также прогнозирование условий наступления дефолта.
Достоверные количественные результаты, касающиеся принятия оптимальных финансовых решений при наличии упомянутых выше факторов, могут быть получены в рамках строгих экономико-математических моделей финансового состояния предприятия в условиях неопределенности с учетом

того, что процессы, описывающие потоки добавленной стоимости, описываются стохастическими процессами. Этим и определяется актуальность диссертационного исследования.
Степень разработанности проблемы. Проблемы управления финансами предприятий, методика оценки финансового состояния, методы разработки финансовой стратегии предприятия широко освещены в отечественной и зарубежной литературе, в частности, такими учеными, как: И.А. Баев, И.Т. Балабанов, Л.А. Бернстайн, И.А. Бланк, В.В. Бочаров, С.В. Большаков, JI.H. Булгакова, Л.А. Дробозина, В.П. Иваницкий, В. В. Ковалев,
Н.В. Колчина, М.Н. Крейнина, Е.Н. Лобанов, Н.П. Любушин, В.Д. Маркова, Д.С. Молякова, Л.Н. Павлова, Г.Б. Поляк, В. М. Родионова, М.В. Романовский, P.C. Сайфулин, Н.Ф. Самсонова, Е.С. Стояновой, М.И. Ткачук, Е.И. Шохин, И.П. Хоминич, Г.И. Хотинская, А.Д. Шеремет и др.
Экономическая сущность и проблемы управления финансовыми рисками, особенности интегральной оценки риска в финансовой деятельности предприятия, методы моделирования и обоснования управленческих решений в условиях риска и неопределенности, механизмы нейтрализации финансовых рисков рассматриваются с различных позиций в работах В.И. Аркина, И.Т. Балабанова, В.И. Видяпина, П.Г. Грабового, Т.Г. Долгопятова. Б.И. Искакова, А.Д. Коробкина, В.М. Гранатурова, A.B. Грачева, А.М. Дуброва, В.А. Кардаша, P.M. Качалова, Г.Б. Клейнера, В.Н. Кочеткова, Б.А. Лагоши, М.Г. Лапусты, И.А. Наталухи, В.В. Панкова, В.А. Перепелицы, JI.M. Полковского, В.И. Подольского, Е.В. Поповой, А.Ф. Рогачева, А.Д. Сластникова, В.Л. Тамбовцева, В.П. Суйца, А.Н. Хорина, Г.Н. Хубаева, А.Д. Шеремета, Л. Тригеоргиса, Н.В. Хохлова, Е.Ю. Хрусталева, А. Абеля, Л. Альвареса, А.К. Диксита, Д. Зигеля, Р. Макдональда, P.C. Пиндайка, К. Рэдхэда, С. Хьюса и др.
Проблемы управления предприятием в условиях финансового кризиса, сущность и задачи антикризисного финансового управления, использования внутренних механизмов финансовой стабилизации предприятия получили

стохастической (случайной) переменной является важным в прогнозировании будущих значений этой переменной. Такие стохастические процессы известны как марковские процессы. Однако важным свойством всех интересующих нас процессов является то, что стохастическое изменение или инновация переменной независима и тождественно распределена [77,88,100].
Согласно разделу финансовой теории, известной как гипотеза эффективных рынков, цены активов отображают всю историческую информацию, касающуюся этого актива, и немедленную реакцию на поступающую новую информацию по этому активу. Эта ответная реакция проявляется в виде изменения цены. Если действительно рынки немедленно реагируют на новую информацию и каждая часть новой информации независима от предыдущей, изменения в ценах активов будут следовать марковскому процессу.
Хотя история движения случайной переменной на протяжении некоторого времени не требуется для прогнозирования будущих движений, статистические характеристики прошлых движений могут быть полезны в прогнозировании распределения вероятностей будущих движений. Например, средняя и вола-тильность прошлых движений могут быть полезны в прогнозировании будущих движений в вероятностном смысле.
Существует целое семейство марковских процессов; некоторые, такие, как биномиальные и триномиальные модели, мы уже встречали. В этой главе мы рассмотрим три процесса непрерывного времени/непрерывной переменной: основной процесс Винера, обобщенный процесс Винера и процесс Ито [77,114,119].
Разновидность марковского процесса, которая используется как отправная точка для определения стохастических процессов цен активов, это основной процесс Винера, или броуновское движение. Стохастический процесс переменной описывается как подверженный многочисленным небольшим импульсам. На данном этапе представляется подходящим начать