Коломиец И. Н. , Терелянский П.В.

Многомерный сравнительный анализ основных финансовых показателей деятельности фирмы

Многомерный сравнительный анализ необходим для комплексной оценки результатов деятельности производственных предприятий, а также прочих фирм занимающихся, например, оказанием различного рода услуг. Такая задача встает всегда, когда надо дать обобщающую рейтинговую оценку результатам деятельности нескольких организаций. Это делают вышестоящие органы управления, а также инвесторы для оценки степени финансового риска.

Задача рейтинговой оценки в территориальном плане сейчас решается в двух направлениях. Первое – это разработка обобщающего или интегрального показателя, который бы воплотил наиболее весомые стороны хозяйственной деятельности. Достижение этой цели привлекает тем, что в итоге ожидается получение единого показателя. А это автоматически решает задачу оценки рейтинга субъекта хозяйствования: первое место занимает предприятие с наибольшей или наименьшей величиной показателя, второе – предприятие, которое имеет второй результат, и т.д. Такой интегральный показатель пока не найден, а многочисленные исследования показывают трудность его разработки.[3]

Сложность хозяйственной деятельности не позволяет решить проблему и другим способом – выбрать из числа обобщающих результативных показателей какой-либо один в качестве интегрального. Например, предприятие может иметь лучший результат по сумме полученной прибыли за счет конъюнктурных факторов при уменьшении объема производства продукции. Возьмем другой случай: предприятие перевыполнило план по производству продукции, но при этом увеличилась себестоимость продукции, уменьшилась сумма прибыли.

Поэтому обобщающая оценка результатов деятельности предприятий обычно проводится по целому комплексу показателей. В связи с этим задача обычно усложняется, поскольку субординация предприятий по разным показателям будет неодинаковой. Например, по объему производительности предприятие будет занимать первое место, по себестоимости – третье, а по уровню рентабельности – пятое.

Другое направление комплексной оценки – разработка алгоритмов вычислительных процедур, которые бы на основе комплекса показателей обеспечили однозначную оценку результатов хозяйственной деятельности.

Для решения этой задачи довольно широко используются алгоритмы, основанные на методах "суммы мест", геометрической средней и т.д. Но эти методики имеют существенный недостаток, потому что в них не учитываются весомость определенных показателей и степень различий в их уровне. Наиболее перспективным подходом является использование многомерного сравнительного анализа, основанного на методе эвклидовых расстояний, который позволяет учитывать не только абсолютные величины показателей каждого предприятия, но и степень их близости (дальности) до показателей предприятия-эталона. В связи с этим необходимо координаты сравниваемых предприятий выражать в долях соответствующих координат предприятия-эталона, взятого за единицу. При этом автоматизация данного метода с помощью информационных систем значительно упрощает процедуру анализа и получения необходимых результатов. [1]

Рассмотрим практическую сторону решения задачи многомерого сравнительного анализа.

Этап 1. Обосновывается система показателей, по которым будут оцениваться результаты хозяйственной деятельности предприятий, собираются данные по этим показателям и формируется матрица исходных данных. Исходные данные могут быть представлены как в виде моментных показателей, отражающих состояие предприятия на определенную дату, так и темповых показателей, характеризующих динамику деятельности предприятия и представленных в виде коэффициентов роста. Возможно изучение одновременно и моментных, и темповых показателей.

Эталонное предприятие формируется обычно из совокупности однородных объектов, принадлежащих к одной отрасли. Однако это не исключает возможности выбора предприятия-эталона из совокупности предприятий, принадлежащих к различным отраслям деятельности, так как многие финансовые показатели сопоставимы и для разнородных объектов хозяйствования.[4]

Если с экономической стороны лучшим является минимальное значение показателя, то надо изменить шкалу расчета так, чтобы наименьшему результату соответствовала наибольшая сумма показателя.

Этап 3. Все элементы матрицы координат возводятся в квадрат. Если задача решается с учетом разного веса показателей, тогда полученные квадраты умножаются на величину соответствующих весовых коэффициентов, установленных экспертным путем, после чего результаты складываются по строкам и из полученной суммы извлекается квадратный корень:

Этап 4. Полученные рейтинговые оценки размещаются по ранжиру, и определяется место каждого предприятия по результатам хозяйствования. Первое место занимает предприятие, которому соответствует наибольшая сумма, второе место – предприятие, имеющее следующий результат, и т.д. [2]

Выделим некоторые преимущества предлагаемой методики многомерного сравнительного анализа.

Во-первых, рассмотренная методика базируется на комплексном многомерном подходе к оценке такого сложного явления, как производственно-финансовая деятельность предприятия.

Во-вторых, она учитывает реальные достижения всех предприятий-конкурентов и степень их близости к показателям предприятия-эталона.

В-третьих, предлагаемая методика делает количественно измеримой оценку надежности делового партнера, основанную на результатах его прошлой и текущей деятельности, что позволяет избежать субъективизма и более реально оценивать рейтинг предприятий.

Литература:

1. Симчера В. М. Методы многомерного анализа статистических данных / Симчера В. М. // учеб. пособие – М. : Финансы и статистика, 2008. – 400 с.

2. Калинина В. Н. Введение в многомерный статистический анализ / Калинина В. Н. , Соловьев В. И. // учеб. пособие – М. : ГУУ, 2003. – 266 с.

3. Терелянский, П. В. Непараметрическая экспертиза объектов сложной структуры : монография / П. В. Терелянский. – М. : Изд.-торг. корп. «Дашков и Ко», 2009. – 221 с

4. Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования : монография / П. В. Терелянский ; ВолгГТУ. – Волгоград, 2009. – 127 с.