Економіка/Економіка підприємства

Дубєй Ю. В.

ДВНЗ «Національний гірничий університет», м. Дніпропетровськ

Дискримінантна модель оцінки ефективності управління оборотними активами вагонобудівних і вагоноремонтних підприємств

Для ефективного управління оборотним капіталом необхідно узгодити джерела відтворення оборотних активів з напрямами їх розміщення на основі оцінки їх економічного тяжіння, яке виявляється за результатами кореляційно-регресійного аналізу. Стохастичні моделі факторного аналізу є доповненням і поглибленням детермінованих факторних моделей і застосовуються у випадку коли: необхідно вивчити вплив факторів, за якими неможливо побудувати жорстко детерміновану факторну модель [1, c. 270].

Метод аналізу головних компонент і класифікація дозволяє вирішити це завдання і служить для досягнення цілей зменшення загального числа змінних (редукція даних) для того, щоб отримати «головні» і «некорелюючі» змінні. Рішення основної задачі методу аналіз головних компонент і класифікація досягається створенням векторного простору латентних (прихованих) змінних (чинників) з розмірністю менше за початкову (початкова розмірність визначається числом змінних для аналізу в початкових даних). Математично обчислення чинників в основному полягає в діагоналізації симетричної матриці кореляцій або коваріацій залежно від того, чи треба дані стандартизувати або центрувати відносно середніх значень. У обох випадках результатом буде новий набір некорельованих змінних (головних компонент), які є лінійними комбінаціями первинних змінних.

Показники 7 досліджуваних вагонобудівних і вагоноремонтних підприємств об’єднані у одну матрицю форматом (49*15). 49 рядків – це дані за сьома підприємствами за сім років по кожному. 15 стовпчиків – це 15 найбільш важливих показників, які характеризують економічне тяжіння по джерел відтворення оборотних активів і напрямів їх розміщення. У результаті аналізу за методом головних компонент виявлено, що найбільші факторні навантаження у першій групі факторів мають власний оборотний капітал, коефіцієнти ліквідності, виробничі запаси, оборотні активи, виручка від реалізації продукції, матеріальні витрати, фінансові результати операційної діяльності, чистий прибуток, активи. Найбільші факторні навантаження у другій групі факторів мають оборотність дебіторської і кредиторської заборгованості, операційний і фінансовий цикли. Для визначення комплексного показника ефективності управління оборотними активами у контексті забезпечення стійкості підприємства пропонується ввести логічні групуючі змінні: «0» - нестійкий фінансовий стан, «1» - стійкий фінансовий стан, з метою проведення дискрімінантного аналізу. Його мета полягає в тому, щоби на основі виміру різних характеристик підприємства класифікувати його, тобто віднести до однієї з груп деяким оптимальним способом. Під оптимальним способом розуміється або мінімум математичного очікування втрат, або мінімум вірогідності помилкової класифікації. Цей вид статистичного аналізу є багатовимірним, оскільки використовує декілька параметрів об'єкту.

У модулі Discriminant Analysis пакету STATISTICA є широкий набір засобів, що забезпечують проведення аналізу дискримінанта даних, візуалізації і інтерпретації результатів. Модуль дозволяє проводити класифікаційний аналіз з покроковим включенням або виключенням змінних або вводити в модель задані користувачем блоки змінних. На додаток до численних графіків і статистик, що описують дискримінантну функцію, програма містить також великий набір засобів і статистик для класифікації старих і нових спостережень (для оцінки якості моделі). Програма виконує повний канонічний аналіз і видає усі власні значення, їх рівні значущості, коефіцієнти дискримінантної функції, структурної матриці тощо. Вбудовані засоби графічної підтримки включають гістограми, діаграми розсіяння, великий набір категоризованих графіків, що дозволяє досліджувати розподіл і взаємозв'язки між залежними змінними для різних груп тощо.

Аналіз проведено у два етапи. На першому етапі після привласнення логічних змінних проведено дискрімінантний аналіз, статистики для кожного спостереження дозволили виявити невірні класифікаційні ознаки: 23, 26, 36, 37. Значення спостережень 23, 36, 37, які дорівнювали «0», були виправлені на 1, значення спостереження «26», яке дорівнювало 1, залишене без змін. Це показники діяльності ПАТ «Дніпровагонмаш» у 2010 р., які характеризуються додатною величиною власного оборотного капіталу, прибутковістю, значенням коефіцієнта забезпечення виробничих запасів власним оборотним капіталом більше 1, що переконливо свідчить про стійкість фінансового стану. На другому етапі статистики для кожного спостереження дозволили встановити, що всі класифікаційні ознаки є вірними.

Канонічний коефіцієнт кореляції становить 0,877. 27 спостережень (апріорна імовірність 0,551) віднесено до класу «0», 22 спостереження (апріорна імовірність 0,449) віднесено до класу «1». Розрахункові інтегральні оцінки і залишки мають нормальний розподіл і знаходяться в інтервалах (-0,4; 1,6), а залишки в інтервалах (-0,5; 0,5). По класу 0 розрахункові значення змінюються в інтервалах (-0,4; 0,45), по класу 1 – в інтервалах (0,55; 1,45), що відповідає правилам математичного округлення до цілого числа (рис. 3.12).

На рис. 1 наведено рейтинг підприємств за інтегральною оцінкою ефективності управління оборотними активами. Він взагалі відповідає рейтингу показників кредитоспроможності підприємств за діючою методикою. ПАТ «Крюківський вагонобудівний завод» має найвищу ефективність управління оборотними активами, ПАТ Дніпропетровський завод з ремонту та будівництва пасажирських вагонів» крайнє неефективну. Коефіцієнт кореляції інтегральної оцінки і Z – показника становить 0,866, Але масштаб показників різний, якщо в основу оцінки кредитоспроможності позичальника – підприємств, що займаються виробництвом і ремонтом залізничного рухомого складу, інтервали 0,075-0,95 із шагом 0,125, то їх розподіл за класами виявиться іншим.

Рис. 1 - Рейтинг підприємств за інтегральною оцінкою ефективності управління оборотними активами.

Пропонована методика погіршує клас кредитоспроможності ПАТ «Київський електровагоноремонтний завод ім. Січневого повстання 1918 р.» (з 2 на 3), ПАТ «Дніпровагонмаш» (з 3 на 4), ПАТ «Луганськтепловоз» (з 5 на 8), ПАТ «Маріупольський завод важкого машинобудування» (з 5 на 9), ПАТ «Дніпропетровський завод з ремонту та будівництва пасажирських вагонів» (з 8 на 9). Таким чином, доречним є використання дискримінантної моделі інтегральної оцінки ефективності управління оборотними активами для оцінки кредитоспроможності підприємств, що займаються виробництвом, ремонтом і технічним обслуговуванням залізничного рухомого стану. Побудована модель краще враховує їх специфіку, ніж Z – показник дискримінантної функції, рекомендованої методикою НБУ для переробної промисловості (секція С, розділи 30, 33). Це дозволяє більш об’єктивно оцінити кредитні ризики вказаної вище групи машинобудівних підприємств і прийняти рішення щодо формування резервів для відшкодування можливих втрат за кредитними банківськими операціями.

Література

1. Мірко Н.В. Методи дослідження фінансового аналізу (стану) суб’єктів господарювання / Н. В. Мірко // Вісник Хмельницького національного університету. - 2009. - № 6. - Т. 3. - С.268-272.