Инструменты анализа в антикризисном мероприятии
С точки зрения целевого назначения методов антикризисного управления, различают модели диагностики кризиса и модели принятия решений. Первые предназначены только для выявления угрозы банкротства предприятия. Основными их пользователями, как правило, являются заинтересованные внешние инстанции - кредиторы, потенциальные инвесторы, органы государственного контроля. Вторая группа моделей предназначена для решения всего спектра задач антикризисного управления: диагностики кризиса, выявления его причин и принятия решений.
Модели антикризисного управления предприятием различаются по количеству используемых факторов. С этой точки зрения различают однофакторные и многофакторные модели. Первые позволяют проводить диагностику кризиса только на основе одного количественного параметра. Их преимущество состоит в возможности идентифицировать факторы, повлиявшие на финансовое состояние предприятия, однако эти модели не позволяют с достаточной точностью оценить риск возможного кризиса. Многофакторные модели имеют вид функции нескольких аргументов и наиболее широко используются для диагностики банкротства. Наиболее известная модель этой группы - Z-счет Альтмана.
Для разработки моделей антикризисного управления используют следующие методы: метод «дерева решений», метод дискриминант-ного анализа и эволюционное моделирование.
Метод «дерева решений» предполагает выбор ключевых индикаторов кризиса посредством логического анализа и их последующую декомпозицию на факторы низших уровней. Полученная модель позволяет диагностировать кризис и определить его причины посредством факторного анализа.
Дискриминантный анализ - это метод обработки статистической информации, позволяющий выделить наиболее важные показатели для предсказания банкротства и построить уравнение регрессии, которое связывает эти показатели в единую функциональную зависимость. Особенностью дискриминантного анализа является построение так называемой классифицирующей функции, определяющей степень вероятности банкротства предприятия в зависимости от значения интегрального показателя. Для успешного проведения дискриминантного анализа необходимо иметь статистические данные о показателях деятельности предприятий, работающих успешно, а также предприятий-банкротов.
Эволюционное моделирование является перспективным направлением моделирования социально-экономических систем. Оно предполатает создание систем экономического мониторинга предприятия и диагностики банкротства с использованием нейросетей. Искусственная нейросеть - это компьютерная программа, которая позволяет на основе анализа большого объема информации выявить общие закономерности, которые будут использованы для распознавания частных случаев в будущем. Например, при наличии статистической информации о банкротстве множества предприятий можно предсказать вероятность банкротства конкретного предприятия. Нейросеть действует как «черный ящик» и не способна объяснить результаты прогнозирования, но точность прогнозирования нейросети очень высока, что достигается за счет ее способности к обучению, т. е. постоянной адаптации к изменившимся обстоятельствам.[10, c. 115]
Наряду с методами диагностики кризиса на предприятии существуют так называемые системы раннего предупреждения, основанные для контроля за «слабыми сигналами» кризиса. Такие системы включают как формализованные модели, так и высококвалифицированный персонал, обрабатывающий текущую информацию о состоянии предприятия и, главным образом, внешнего окружения. Цель работы системы раннего предупреждения сводится к предсказанию кризисной ситуации заблаговременно, пока кризис еще не нанес ущерб предприятию. Приведем примеры возможных параметров контроля системы раннего предупреждения:
- Падение величины спроса на товары фирмы, рост величины спроса на аналогичные товары конкурентов.
- Усиление колебаний в спросе и прибылях от продажи товаров фирмы.
- Нарастание спроса на товары, превышающие стандарты качества.