Студентка 2 року ОКР «магістр» Гирька Л. М.

Харківський національний економічний університет ім. С. Кузнеця

Застосування методу нейронно-мережевого моделювання в системі управління фінансовою безпекою підприємства

На сучасному етапі розвитку ринкових відносин метою будь-якого підприємства є необхідність забезпечення економічного зростання, яке досягається за допомогою підвищення ефективності процесу управління фінансовою безпекою підприємства. Досягнення сталого розвитку суб’єктів підприємництва та забезпечення його прибутковості можливе за умови формування дієвої системи захисту від загроз та розробки заходів досягнення високого рівня фінансової безпеки.

Захищеність фінансової безпеки підприємства безпосередньо залежить від його фінансової стійкості. Визначальним показником ефективності фінансово-господарської діяльності підприємства є рентабельність власного капіталу, оскільки власники зацікавлені в досягненні високої ефективності використання вкладених коштів.

Як вже зазначалося раніше, рівень фінансової безпеки підприємства – це один з основних показників його ефективної та стабільної діяльності, який безпосередньо впливає на рівень фінансового стану підприємства. Саме тому особливої уваги потребує аналіз чинників, які впливають на рівень фінансової безпеки підприємства. Визначивши перелік цих чинників та виявивши ступінь впливу кожного з них на рівень фінансової безпеки, можна розробити заходи для забезпечення ефективного процесу управління фінансовою безпекою підприємства. [2, с. 98]

Аналіз стану фінансової безпеки підприємства доцільно розпочинати з аналізу факторів, які впливають на нього. Оскільки вплив цих факторів не можна описати лінійною функцією та є необхідність виявлення тісноти зв’язків між рівнем фінансової безпеки підприємства та обраного набору показників, доцільно використовувати метод нейронно-мережевого моделювання (побудова й аналіз нелінійних регресійних моделей) у модулі Nonlinear Estimation в пакеті аналізу даних STATISTICA 6.O.

Вихідні дані для визначення чинників впливу на фінансову безпеку ПАТ «Насінневе» за період з 2009-2012 рр. та для побудови нелінійної регресійної моделі за допомогою пакету STATISTICA представлені в табл.1.

Таблиця 1.

Вихідні дані для кореляційного аналізу фінансової безпеки ПАТ «Насінневе»

Період	Інтегральний показник ФБП	Дебіторська заборгованість, тис. грн.	Кредиторська заборгованість, тис. грн.	Собівартість, тис. грн.	Фінансовий результат, тис. грн.
1 кв 2010	60	11954	3154	8804	-381
2 кв 2010	53,33	11326	5689	16878	-3515
3 кв 2010	66,67	12381	3807	28515	-10927
4 кв 2010	60	7675	277	52107	-21868
1 кв 2011	60	6737	854	9035	-4219
2 кв 2011	53,33	2787	2228	17115	-7991
3 кв 2011	46,67	1316	11217	42050	-23759
4 кв 2011	53,33	1404	11703	40513	120
1 кв 2012	66,67	3803	13377	10617	79
2 кв 2012	73,33	6277	16008	21005	84
3 кв 2012	60	2818	15333	36027	-8815
4 кв 2012	53,33	7472	15539	49564	-31991

В табл. 1. представлено вихідні дані для побудови нейронної мережі визначення залежності рівня фінансової безпеки (залежна змінна) від собівартості, дебіторської та кредиторської заборгованості та від фінансового результату (незалежні змінні). Незалежні змінні та їх коливання можуть бути визначені як загрози фінансовій безпеці підприємства, оскільки існує висока ймовірність зміни захищеності підприємства від зовнішніх та внутрішніх загроз за умови коливання фінансових результатів та обсягів розрахунків із контрагентами.

Нейронна мережа дозволяє виявити залежність між тими змінними, які не описуються лінійними функціями, а мають більш складний алгоритм визначення залежностей. Побудова нейронної мережі дозволяє підтвердити гіпотезу про наявність зв’язків між аналізованими показниками на основі розбиття вибірки на три піднабори: тренувальний, перевірочний та тестовий. В процесі навчання нейронної мережі зв’язки виявляються окремо у кожному під наборі, що дозволяє достовірно підтвердити або заперечити гіпотезу про вплив незмінних показників на змінний (рис.1).

Рис. 1. Вихідні дані для побудови нейронної мережі з розбивкою на піднабори

Рис. 2. Результати кореляційного аналізу за допомогою нейронної мережі

Отримані результати кореляційного аналізу (рис.2) свідчать про справедливість висунутої гіпотези та підтверджують залежність рівня фінансової безпеки від фінансових результатів та обсягів заборгованостей. Це підтверджується значенням коефіцієнта кореляції у тренувальному під наборі, який дорівнює 0, 94. Показник S.D. Ratio суттєво знижується, що свідчить про скорочення обсягу неврахованих у моделі загроз та дозволяє стверджувати, що обраний набір незалежних змінних описує 56% чинників, що впливають на фінансову безпеку ПАТ «Насінневе».

Оскільки було доведено, що ПАТ «Насінневе» є типовим представником сільськогосподарської галузі (в результаті кластерного аналізу підприємство потрапило у найбільший кластер), то можна припустити, що обрані чинники також впливають на рівень фінансової безпеки інших підприємств галузі сільського господарства (рис.3).

Рис. 3. Ілюстрація нейронної мережі

На рис. 3. зображено ілюстрацію нейронної мережі, яка відображає 4 незалежних змінних , які через 5 елементів прихованого шару, впливають на вихід нейронної мережі, тобто на рівень фінансової безпеки.

Отже, побудована модель нейронної мережі є адекватною та підтверджує базову гіпотезу про наявність залежності між рівнем фінансової безпеки підприємства та його фінансовими результатами і обсягами заборгованостей. З огляду на це необхідно детально розглянути заходи, спрямовані на максимізацію прибутку підприємства, мінімізацію собівартості та оптимізацію співвідношення кредиторської та дебіторської заборгованостей. Система підходів, спрямованих на підвищення рівня фінансової безпеки підприємства являє собою сукупність взаємопов’язаних діагностичних, інструментальних та контрольних заходів фінансового характеру, що мають оптимізувати використання фінансових ресурсів, забезпечити належний їх рівень та нівелювати вплив ризиків внутрішнього і зовнішнього середовищ [3, с.147].

Література:

1. Козак Л. С. Теоретичне обґрунтування та оцінка рівня економічної безпеки підприємства в системі антикризового управління / Л. С. Козак, О. В. Федорук // Вісник Хмельницького національного університету. – 2010. – № 2. – С. 68–72.

2. Мартюшева Л. С. Фінансова безпека підприємств : конспект лекцій / Л.  С. Мартюшева, Т. Б. Кузенко, О. Ю. Литовченко. – Харків : Вид-во ХНЕУ, 2008. – 140 с.

3. Cудaкoвa O. I. Cтрaтeгiчнe упрaвлiння фiнaнcoвoю бeзпeкoю пiдприємcтвa / О. І. Cудaкoвa // Eкoнoмiчний прocтiр. – 2010. – № 9. – C. 140-148.