Разработка экспертной системы количественной оценки риска банкротства крестьянско-фермерских хозяйств на основе нечетко-множественного подхода

Особенности алгоритма построения экспертной системы количественной оценки риска банкротства крестьянско-фермерских хозяйств. Методология нечетко-множественного анализа в виде системы нечеткого вывода в основе разработки, характеристика ее основных этапов.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 22.05.2017
Размер файла 562,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Кубанский государственный университет

08.00.00 Экономические науки

Разработка экспертной системы количественной оценки риска банкротства крестьянско-фермерских хозяйств на основе нечетко-множественного подхода

Ариничев Игорь Владимирович

к. э. н.

Кривко Михаил Сергеевич

Студент 1го курса магистратуры

Краснодар, Россия

В статье предложен алгоритм построения экспертной системы количественной оценки риска крестьянско-фермерских хозяйств. В основу разработки положена методология нечетко-множественного анализа в виде системы нечеткого вывода, классически включающего в себя пять этапов: формирование базы нечетких правил, фаззификация, агрегирование, активизация, дефаззификация. Все расчеты выполнялись с помощью пакета прикладных программ MATLAB 2012 включающий в себя модуль нечеткого моделирования Fuzzy. В качестве основных факторов влияющий на риск банкротства были предложены "спрос" и "издержки" предприятия. На основе экспертных оценок определялись количественные оценки входных параметров по 100-бальной системе, после чего производилась фаззификация переменных в виде трапециевидных чисел как наиболее часто встречающихся (после треугольных) в нечетко-множественном анализе.

Кроме количественной оценки риска была построена поверхность нечеткого вывода, позволяющая установить зависимость значений выходной переменной от значений входных переменных исходной модели определения риска банкротства КФХ, а также необходимые значения входных переменных для достижения допустимого уровня риска экспертами малых сельскохозяйственных предприятий

Ключевые слова: КФХ, СИСТЕМА НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА, ФУНКЦИЯ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ, НЕЧЕТКОЕ МНОЖЕСТВО

Краснодарский край традиционно входит в число наиболее благоприятных для сельскохозяйственного производства регионов Российской Федерации.

В 2015 году Российская Федерация вошла в число безусловных мировых лидеров по экспорту продовольствия. С определенными ограничениями, но наша страна трансформирует собственный сырьевой экспорт с нефтегазовой направленности на экспорт сельскохозяйственных товаров, в частности зерна. Безусловно, в долгосрочном плане этот процесс снизит зависимость страны от мирового технологического уклада, основанного на использовании углеводородного сырья для получения энергии, однако улучшение внешней конъюнктуры на рынках продовольствия может в дальнейшем заменить "нефтяную иглу" на "зерновую".

Ориентир на диверсификацию отечественной экономики, в том числе за счет увеличения производства и экспорта продукции сельского хозяйства, неоднократно ставился Правительством Российской Федерации и профильными министерствами в качестве основного. При этом необходимо отметить, что современное российское сельское хозяйство имеет структуру, отличную от советского образца. Среди рыночных игроков немалую долю занимают малые сельскохозяйственные предприятия, зачастую существующие в организационно-правовой форме крестьянско-фермерских хозяйств (КФХ). Так, по информации отраслевой Ассоциации крестьянских (фермерских) хозяйств и сельскохозяйственных кооперативов РФ, доля КФХ в общем валовом сборе зерна в 2015 г. возросла до 26,4% [1]. Всего в 2015 году фермерские хозяйства собрали 27,5 млн тонн зерна.

Сегодня малые сельскохозяйственные предприятия работают в условиях конкурентного рынка, и такая рыночная структура предполагает тот факт, что некоторые предприятия будут уходить с рынка через процедуру банкротства вследствие неспособности предоставлять востребованный продукт по конкурентным ценам. В таких условиях количественная оценка риска банкротства КФХ становится актуальной задачей экономической политики.

В качестве факторов, оказывающих влияние на риск банкротства КФХ, необходимо взять показатели, характеризующие как внешние (рыночные) условия существования КФХ, так и внутренние показатели, указывающие на качество управления и ведения бизнеса КФХ. В качестве показателя внешних условий целесообразно взять спрос на сельскохозяйственную продукцию, оцененный по территориальному признаку. Большинство КФХ не работают на экспорт напрямую, поэтому ключевым фактором выживания для них является спрос на местном рынке. Продукция, произведенная КФХ, поступает на экспорт через логистические цепочки, участники которых проводят закупку сельскохозяйственной продукции у небольших производителей. При этом выручка КФХ в значительно большей степени зависит от цен, сложившихся на местном рынке, чем от цен на аналогичные товары на мировых площадках.

В качестве внутреннего фактора необходимо взять показатель, оценивающий качество производимой продукции, качество управления предприятием и его эффективность. Таким показателем может быть величина общих издержек на единицу продукции, характеризующая в том числе уровень маржинальности продукции КФХ. Вводя такой показатель, мы получаем возможность одновременно оценивать эффективность предприятия в сравнении с отраслевыми конкурентами, качество производимой продукции и величину добавленной стоимости.

Для количественной оценки риска банкротства указанных предприятий использовалась методология нечеткого моделирования (система нечеткого вывода Мамдани) [3].

В отличие от традиционной математики, требующей на каждом шаге моделирования точных и однозначных формулировок закономерностей, нечеткая логика предлагает совершенно иной уровень мышления, благодаря которому творческий процесс моделирования происходит на более высоком уровне абстракции, при котором постулируется лишь минимальный набор закономерностей.

Для достижения указанной цели были рассмотрены три лингвистические переменные <вi, Ti, X, Gi, Mi>, i=1,2,3 описывающие спрос, издержки и риск банкротства КФХ соответственно. Здесь вi - наименование лингвистической переменной, Ti - множество значений переменной (базовое терм-множество), каждое из которых представляет наименование отдельной нечеткой переменной (табл.1), X - область определения нечетких переменных, Gi - синтаксическая процедура, описывающая процесс образования новых переменных, Mi - семантическая процедура, сопоставляющая каждому значению переменной - нечеткое множество [3,5].

Таблица 1 - Сокращения для значений основных термов лингвистических переменных

Символическое обозначение

Англоязычная нотация

Русскоязычная нотация

DH

Demand high

Высокий спрос

DM

Demand middle

Средний спрос

DL

Demand low

Низкий спрос

EH

Expenses high

Высокие издержки

EM

Expenses middle

Средние издержки

EL

Expenses low

Низкие издержки

RVH

Risk very high

Очень высокий риск

RH

Risk high

Высокий риск

RM

Risk middle

Умеренный риск

RL

Risk low

Низкий риск

RVL

Risk very low

Очень низкий риск

Таким образом терм-множества для каждой переменной имеют вид T1={DH, DM, DL}, T2={EH, EM, EL}, T3={RVH, RH, RM, RL, RVL}.

Будем оценивать рассмотренные параметры по 100 - бальной шкале. Для оценки первой входной переменной "спрос" была составлена таблица критериев, в соответствии с которой эксперты оценивают его на конкретном КФХ (см. таблица 2)

Таблица 2 - Категории критериев оценки спроса

Значение

Критерий

Шкала (0-100)

DL

Спрос на продукцию КФХ ниже среднерыночного уровня

0-30

DM

Спрос на продукцию КФХ на среднерыночном уровне

31-60

DH

Спрос на продукцию КФХ выше среднерыночного уровня

61-100

Оценка второй входной переменной основана на анализе издержек предприятия.

Для этого составляется таблица категорий величины издержек (см. таблица 3)

Таблица 3 - Категории критериев оценки издержек

Значение

Критерий

Шкала (0-100)

EL

Издержки КФХ ниже среднерыночного уровня

0-35

EM

Издержки КФХ на среднерыночном уровне

36-65

EH

Издержки КФХ выше среднерыночного уровня

66-100

Выходная переменная "риск" оценивается по следующим параметрам

Таблица 4 - Категории критериев оценки риска

Категория риска банкротства

Критерий

RVH

Очень высокая вероятность банкротства

RH

Высокая вероятность банкротства

RM

Средняя вероятность банкротства

RL

Низкая вероятность банкротства

RVL

Очень низкая вероятность банкротства

На основе полученной информации формируются функции принадлежности для каждого значения входящих и исходящей переменных (фаззификация). В данной работе каждому терму ставилось в соответствие трапециевидное число, т.е. функция принадлежности, определяемая по правилу:

крестьянский фермерский риск банкротство

С целью формирования указанных функций, а также реализации алгоритма нечеткого вывода, был использован пакет прикладных программ Matlab 2012, содержащий редактор функций принадлежности, входящий в модуль "Fuzzy" (рис.1)

Рисунок 1 - Задание функций принадлежности для переменной "спрос" в пакете Matlab 2012

Эмпирические знания о рассматриваемой проблемной области (количественная оценка риска) могут быть представлены в виде следующих семи правил (см. рисунок 2):

1. Если спрос "высокий" (DH) и издержки "низкие" (EL), то риск "очень низкий" (RVL);

2. Если спрос "высокий" (DH) и издержки "средние" (EM), то риск "низкий" (RL);

3. Если спрос "высокий" (DH) и издержки "высокие" (EH), то риск "средний" (RM);

4. Если спрос "средний" (DM) или издержки "средние" (EM), то риск "средний" (RM);

5. Если спрос "средний" (DM) и издержки "высокие" (EH), то риск "высокий" (RH);

6. Если спрос "низкий" (DL) и издержки "средние" (EM), то риск "высокий" (RH);

7. Если спрос "низкий" (DH) и издержки "высокие" (EH), то риск "очень высокий" (RVH);

Приведенные выше правила действительно субъективны и не свободны от критики. В частности, для некоторых предприятий система правил может быть расширена, а некоторые ее части заменены. Возможно некоторые эксперты сочтут возможным отказаться от каких-либо пунктов в приведенной классификации.

Заметим, что пакет Matlab позволяет задать вес каждого правила, который может изменяться в пределах [0; 1].

После задания правил нечеткого вывода оказывается возможным получить значение выходной переменной для конкретных числовых значений входящих переменных. С этой целью определяется степень истинности каждого из подзаключений по каждому из правил системы нечеткого вывода, что приводит к одному нечеткому множеству, которое будет назначено каждой выходной переменной для каждого правила.

Нечеткие подмножества, назначенные для каждой выходной переменной, объединяются вместе, чтобы сформировать одно нечеткое подмножество для каждой переменной.

На основе правила нахождения центра тяжести фигуры, при помощи программы Matlab, определялось выходное значение искомой переменной "риск" (см. рисунок 2.)

Рисунок 2 - Определение выходной переменной "риск" на основе системы нечеткого вывода

Например, если среднее значение переменной "спрос", полученное на основе экспертных оценок, составило 26,9, а значение переменой "затраты" 62,5, то соответствующее значение риска равно 58,1. При тестировании экспертной системы были получены следующие значений риска банкротства, при различных вариантах спроса и издержек (табл.5).

Таблица 5 - Комбинации числовых значений переменных "спрос"-"затраты"-"риск" (по 100-бальной шкале)

Спрос

Затраты

Риск

50

50

48

10

80

75

80

15

19

70

30

42

Для общего анализа разработанной нечеткой модели может оказаться полезной визуализация соответствующей поверхности нечеткого вывода (рис.3).

Рисунок 3 - Визуализация поверхности нечеткого вывода для системы нечеткого вывода

Данная поверхность позволяет установить зависимость значений выходной переменной от значений входных переменных исходной модели определения риска банкротства КФХ, а также позволяет определить необходимые значения входных переменных для достижения допустимого уровня риска экспертами малых сельскохозяйственных предприятий. Достаточно рассмотреть сечение искомой поверхности плоскостью перпендикулярной оси "риск" и рассмотреть соответствующую линию уровня в плоскости "спрос"-"затраты".

Список литературы

1. АПК-Информ Онлайн - отраслевой сельскохозяйственный портал http://www.apk-inform.com/ru/news/1063580#. Vs4C19KLTGg - 4.02.2016

2. Ариничев И.В. Математическое и имитационное моделирование производственной деятельности консалтинговых предприятий: Дис. … канд. экон. наук. Ставропольский государственный университет, Ставрополь, 2010.

3. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736с.

4. Луценко Е.В. , Лойко В.И. , Семантические информационные модели управления агропромышленным комплексом: Монография (научное издание). - Краснодар: КубГАУ. 2005. - 480с.

5. Луценко Е.В., Коржаков В.Е., Ермоленко В.В. Интеллектуальные системы в контроллинге и менеджменте средних и малых фирм: Под науч. ред. д. э. н., проф. Е.В. Луценко. Монография (научное издание). - Майкоп: АГУ. 2011. - 392 с.

6. Матвеева Л.Г. Оценка потенциала интегрированных форм предпринимательства: региональный аспект. Ростов-на-Дону. Изд-во СКНЦВШ 2000.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Эффективность работы предприятия в современных условиях. Критерии экономической несостоятельности (банкротства) фермерского хозяйства. Анализ эффективности функционирования фермерских хозяйств в Республике Беларусь, пути улучшения их показателей.

    дипломная работа [357,5 K], добавлен 14.09.2009

  • Хозяйственный риск как экономическая категория: понятие риска, основные его элементы и черты. Порядок формирования экспертной группы, обеспечивающей качество классификации видов риска конкретного предприятии. Требования к специалистам экспертной группы.

    контрольная работа [261,5 K], добавлен 24.11.2010

  • Современный кризис как угроза банкротства банков. Методическое обеспечение системы банкротства предприятия. Характеристика ООО "Антураж", диагностика банкротства компании. Характеристика основных этапов банкротства предприятия, меры противостояния.

    курсовая работа [4,6 M], добавлен 12.11.2014

  • Сущность банкротства и становление института банкротства в пост-советский период истории России. Оценка риска банкротства на примере ООО "Мостоотряд". Расчет показателей платежеспособности организации. Определение рейтингового числа Сайфуллина-Кадыкова.

    курсовая работа [207,9 K], добавлен 25.03.2015

  • Исследование основных этапов создания системы массовой оценки. Сбор и первичный анализ исходной информации. Принцип построения корпоративной системы массовой оценки объектов недвижимости. Разработка математической модели оценки стоимостных показателей.

    презентация [13,0 M], добавлен 26.01.2015

  • Определение понятия "банкротство". Рассмотрение роли бухгалтерской финансовой отчетности в оценке вероятности банкротства; изучение методик оценки. Исследование риска наступления банкротства. Описание мероприятий по укреплению финансовой устойчивости.

    курсовая работа [366,6 K], добавлен 08.12.2014

  • Характеристика качественной, количественной, альтернативной моделей прогнозирования банкротства. Анализ преимуществ и недостатков зарубежных методик оценки финансового состояния, их адаптации к российским условиям и разработка отечественных методов.

    курсовая работа [171,1 K], добавлен 04.03.2010

  • Сущность и понятие банкротства предприятия. Общая характеристика хозяйственной деятельности ООО "Море вкуса", анализ финансового положения: расчет показателей ликвидности, устойчивости, платежеспособности, деловой активности; оценка риска банкротства.

    курсовая работа [331,1 K], добавлен 29.03.2012

  • Понятие и признаки банкротства. Причины и виды банкротства. Процедуры банкротства. Методы диагностики вероятности банкротства. Многокритериальный подход. Дискриминантные факторные модели. Оценка вероятности банкротства предприятия по модели Альтмана.

    курсовая работа [59,3 K], добавлен 16.12.2007

  • Сущность, виды, процедуры и причины банкротства. Методы диагностики риска экономической несостоятельности. Политика антикризисного управления предприятием при угрозе банкротства. Внутренние механизмы его финансовой стабилизации. Формы санаций филиала.

    курсовая работа [263,1 K], добавлен 21.12.2017

  • Сущность понятия "хозяйственный риск". Основные виды потерь. Факторы риска: объективная закономерность; зоны риска. Методы оценки риска. Системы управления экономическим риском. Подходы по снижению степени риска. Методика практического анализа рисков.

    курсовая работа [31,9 K], добавлен 29.04.2010

  • Анализ эффективности деятельности организационной системы предприятия ОАО "ЗиЛ". Формализация экспертной информации и ее статистический анализ. Построение экспертной модели методом ранговой корреляции. Разработка сценария развития организационной системы.

    курсовая работа [161,2 K], добавлен 07.08.2013

  • Основные этапы анализа риска предпринимательской деятельности. Методы оценки неопределенности риска при выработки стратегии и тактики антикризисного управления. Принципы снижения риска в антикризисном управлении. Теория, методология изучения рисков.

    лекция [26,9 K], добавлен 12.05.2009

  • Роль комплексного анализа вероятных потерь ресурсов для оценки риска. Общая характеристика различных методик оценки потерь в процессе принятия решений допустимости и целесообразности риска. Особенности построения кривой вероятностей возможных потерь.

    реферат [194,8 K], добавлен 10.05.2010

  • Понятие банкротства и несостоятельности. Причины экономической несостоятельности и банкротства. Внутренние факторы риска наступления банкротства. Неэффективная производственно-коммерческая и инвестиционная деятельность.

    реферат [13,0 K], добавлен 09.11.2006

  • Оценка платежеспособности на основе показателей ликвидности предприятия и потоков денежных средств. Методы диагностики вероятности банкротства. Пути финансового оздоровления субъектов хозяйствования: реорганизация, ликвидация или мировое соглашение.

    курсовая работа [78,3 K], добавлен 27.09.2014

  • Общая характеристика статистического метода оценки риска. Описание основных инструментов его экономического анализа. Алгоритм определения среднего ожидаемого значения прибыли. Обзор актуальных экономико-статистических методов расчета вероятности риска.

    реферат [51,8 K], добавлен 12.05.2014

  • Исследование факторов, влияющих на финансовую состоятельность предприятий. Банкротство как радикальная мера оздоровления экономики. Отсутствие инвестиционных вливаний и кредиторские задолженности как основные факторы, препятствующие развитию организаций.

    курсовая работа [50,8 K], добавлен 19.05.2009

  • Основные понятия финансовой несостоятельности предприятий. Создание математической модели прогнозирования банкротства компании. Выявление факторов финансового состояния ЗАО "Управление механизации №276", информационная база анализа угрозы банкротства.

    курсовая работа [388,7 K], добавлен 18.05.2014

  • Характеристика основных видов деятельности ЗАО "Строй-Сити", анализ организационной структуры и финансового состояния. Рассмотрение методов прогнозирования банкротства, особенности разработки и этапов формирования антикризисной программы предприятия.

    дипломная работа [3,4 M], добавлен 02.12.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.