Основные показатели финансового состояния предприятия. Кризис на предприятии, его причины, виды и последствия. Современные методы и инструментальные средства кластерного анализа, особенности их использования для финансово-экономической оценки предприятия.
Аннотация к работе
В настоящее время, в условиях рыночных отношений, повышаются роль оценки и значение анализа финансового состояния предприятия, несущего полную экономическую ответственность за результаты производственно-хозяйственной деятельности перед акционерами, работниками, банками и кредиторами. В настоящее время такой подход невозможен, так как каждое предприятия в условиях рыночных отношений заинтересовано в стабильности, платежеспособности, возможностях экономического роста, в современных методах оценки и анализа. Применяемые в России методы анализа финансово-экономического состояния предприятия отстают от развития рыночной экономики. Таким образом, тема дипломной работы, посвященной созданию и разработке динамической модели кластеризации финансово-экономического состояния предприятия, является актуальной. Для решения выше поставленной цели поставлены следующие основные задачи анализа финансово-экономической оценки состояния предприятия: - провести многомерный статистический кластерный анализ исходных и нормированных данных по 15 основным показателям;Финансовое состояние характеризуется системой показателей, отражающих реальные и потенциальные финансовые возможности фирмы как объекта по бизнесу, объекта инвестирования капитала, налогоплательщика. Хорошее финансовое состояние - это эффективное использование ресурсов, способность полностью и в сроки ответить по своим обязательствам, достаточность собственных средств для исключения высокого риска, хорошие перспективы получения прибыли и др.Итог баланса дает ориентировочную оценку суммы средств, находящихся в распоряжении предприятия. Эта оценка является учетной и не отражает реальной суммы денежных средств, которую можно выручить за имущество, например, в случае ликвидации предприятия. Текущая "цена" активов определяется рыночной конъюнктурой и может отклоняться в любую сторону от учетной, особенно в сторону инфляции. В качестве инструментария для анализа финансово-экономического состояния предприятия широко используются финансовые коэффициенты - относительные показатели, представляющие собой отношение одних абсолютных финансовых показателей к другим. При стабильной финансовой устойчивости у организации должна увеличиваться в динамике доля собственного оборотного капитала, темп роста заемного капитала, а темпы роста дебиторской и кредиторской задолженности должны уравновешивать друг друга.В мире не было ни одной организации, которая в той или иной мере в своей производственно-хозяйственной деятельности не испытала на себе кризисные явления, экономические и финансовые проблемы, нередко приводящие к банкротству. В связи с этим перед руководством организаций, органами государственной и муниципальной власти встают задачи предотвратить кризисные явления и обеспечить устойчивое положение организаций, ибо банкротство одних организаций часто вызывает ухудшение финансового состояния (платежеспособности) многих других. Этапы возникновения кризиса можно представить следующей цепочкой: причины, симптомы, факторы. Внешние определяют воздействие среды, в которой существует организация, а возникновение внутренних причин зависит от ситуации в самой организации. Применительно к организации кризисы можно классифицировать: 1) Технологический (производственный), при возникновении которого устаревшее оборудование и технология не позволяют выпускать качественную, конкурентоспособную продукцию, что приводит организацию к финансовым потерям;Задача кластерного анализа заключается в том, чтобы на основании данных, содержащихся во множестве X, разбить множество объектов G на m (m - целое) кластеров Q1, Q2, …, Qm так, чтобы каждый объект Gj, принадлежал одному и только одному подмножеству разбиения. При этом объекты, принадлежащие одному и тому же кластеру, должны быть сходными, а объекты, принадлежащие разным кластерам, - разнородными [11]. Сходство между объектами Gi, Gj определим через понятие расстояния между векторами изменений Xi, Xj, так как интуитивно понятно, что чем меньше расстояние между объектами, тем они более схожи. Метод называют еще методом ближайшего соседа, так как расстояние между двумя кластерами определяется как расстояние между двумя наиболее близкими объектами в различных кластерах. Этот метод называют еще методом наиболее удаленных соседей, так как при достаточно большом пороговом значении d расстояние между кластерами определяется наибольшим расстоянием между любыми двумя объектами в различных кластерах.В последние несколько лет наблюдается взрыв интереса к нейронным сетям, которые успешно применяются в самых различных областях - бизнесе, медицине, технике, геологии, физике. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. Нейронные сети - исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. При этом от пользователя требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интер
План
Содержание
Введение
1. Теоретические основы финансово-экономического состояния предприятий
1.1 Основные показатели финансового состояния предприятия
1.2 Кризис на предприятии, причины, виды и последствия
2. Современные методы и инструментальные средства кластерного анализа
2.1 Многомерный статистический кластерный анализ
2.2 Нейросетевая кластеризация
2.2.1 Многослойный персептрон (MLP)
2.2.2 Сеть Кохонена
2.3 Нечеткие системы кластеризации
2.3.1 Общая формальная постановка задачи нечеткого кластерного анализа
2.3.2 Уточненная постановка задачи нечеткой кластеризации
3. Использование методов кластерного анализа для финансово-экономической оценки состояния предприятия
3.1 Многомерный статистический кластерный анализ финансово-экономического состояния предприятия
3.2 Нечеткая кластеризация финансового состояния предприятий
3.3 Классификация предприятий многослойным персептроном
3.4 Нейросетевая кластеризация сетями Кохонена состояния предприятий
3.5 Сопоставительный анализ разработанных моделей
3.6 Построение динамической модели
Заключение
Список использованных источников
Введение
Результатом финансового, инвестиционного и производственного развития предприятия является его финансово-экономическое состояние. В настоящее время, в условиях рыночных отношений, повышаются роль оценки и значение анализа финансового состояния предприятия, несущего полную экономическую ответственность за результаты производственно-хозяйственной деятельности перед акционерами, работниками, банками и кредиторами.
Финансовое состояние предприятия является гарантом эффективной реализации экономических интересов участников финансовых отношений и определяет его конкурентоспособность и потенциал в деловом сотрудничестве.
Анализ финансового состояния предприятия является важной и актуальной проблемой, как для каждого предприятия, так и для государства в целом. Раньше при анализе состояния предприятия вводили разного рода лимиты, фонды, и из главных показателей выделяли прибыль. По этому показателю и судили о финансовом состоянии предприятия.
В настоящее время такой подход невозможен, так как каждое предприятия в условиях рыночных отношений заинтересовано в стабильности, платежеспособности, возможностях экономического роста, в современных методах оценки и анализа. В связи с этим важно уже не столько учитывать размер прибыли, сколько определять уровень платежеспособности, финансовую устойчивость, деловую активность, рентабельность.
Применяемые в России методы анализа финансово-экономического состояния предприятия отстают от развития рыночной экономики. Многие вопросы и проблемы такие, как оценка состояния предприятия методами современного многомерного статистического анализа, нейронными сетями и нечеткими продукционными системами исследованы с недостаточной полнотой.
Таким образом, тема дипломной работы, посвященной созданию и разработке динамической модели кластеризации финансово-экономического состояния предприятия, является актуальной.
Целью дипломной работы является разработка динамической модели кластеризации финансово-экономического состояния предприятия, а именно проведение современных методов кластерного анализа, таких как многомерный статистический кластерный анализ, нечеткая кластеризация, нейросетевая кластеризация сетями Кохонена и классификация многослойным персептроном для анализа финансово-экономической оценки состояния предприятий, а также разработка динамической модели финансово-экономического состояние предприятия.
Для решения выше поставленной цели поставлены следующие основные задачи анализа финансово-экономической оценки состояния предприятия: - провести многомерный статистический кластерный анализ исходных и нормированных данных по 15 основным показателям;
- осуществить нечеткую кластеризацию с помощью нечеткой продукционной системы MATLAB;
- осуществить нейросетевую кластеризацию с помощью многослойного персептрона и сетями Кохонена;
- провести сопоставительный анализ и дать оценку построенных моделей;
- построить динамическую модель изменения финансово-экономического состояния предприятия.
Объектом исследования являются следующие предприятия: 1 Открытое акционерное общество "Агроинвестсоюз". Основные направления - производство зерна и частичная его переработка, хранение и продажа продукции растениеводства. Располагая природным, производственным и научным потенциалом, край способен обеспечивать не только внутренние потребности в зерне картофеле, овощебахчевой продукции, но и поставлять данную продукцию на рынки регионов России, а также стран ближнего и дальнего зарубежья.
2 Основной деятельностью открытого акционерного общества "Ахтырский хлебозавод" является производство хлеба и мучных кондитерских изделий недлительного хранения.
3 Открытое акционерное общество "Имени Карла Маркса" относится к отрасли рыболовства. Основные виды деятельности: Рыболовство, рыбоводство и предоставление услуг в этих областях, вылов рыбы и водных биоресурсов в открытых районах Мирового океана и внутренних морских водах сельскохозяйственными товаропроизводителями.
4 Открытое акционерное общество "Армавирское полиграфпредприятие". Основной деятельностью является издательская и полиграфическая деятельность, брошюровочно-переплетная и отделочная деятельность, изготовление печатей и штампов, розничная торговля.
5 Открытое акционерное общество "Проектный институт "Анапагражданпроект". Основным видом деятельности ОАО "ПИ "Анапагражданпроект" является разработка всех видов градостроительной документации, проектных работ и инжиниринговых услуг по жилищно-гражданскому, коммунальному и городскому строительству.
6 Открытое акционерное общество "Югмонтажстрой" является строительной фирмой. Основными видами деятельности являются строительство, строительство жилья, капитальный ремонт зданий.
7 Открытое акционерное общество "Керамик". Основной вид деятельности: производство кирпича керамического марки М - 100. В настоящее время финансовое положение ОАО "Керамик" стабильно. ОАО "Керамик" является промышленным предприятием строительной индустрии расположенным в Щербинском районе, выпускающий полнотелый одинарный кирпич М - 100, с максимально допустимой проектной мощностью 12 млн. штук кирпича в год.
8 Открытое акционерное общество НПО "Нефтегеофизприбор" было организовано в 1988 году, как приборостроительная организация по созданию средств вычислительной техники для обработки сейсмических данных. С 1991 года НПО изменило научно-исследовательское направление деятельности в связи с переводом из города Грозного основного кадрового состава специалистов в области разработки и конструирования аппаратуры для проведения промыслово-геофизических исследований скважин. Это направление стало основным в деятельности общества.
9 Открытое акционерное общество "Металлист". Основной вид деятельности: производство вентиляторов.
10 Открытое акционерное общество "Сафьян". Вид деятельности: производство обуви, ремонт обуви и прочих изделий из кожи, сдача внаем собственного нежилого недвижимого имущества.
Рассматриваемые 10 разнопрофильных предприятий являются открытыми акционерными обществами. Исследуемые предприятия взяты из разных отраслей. Данные по ОАО приведены за разные годы.
Предмет анализа - финансовая деятельность предприятий разных отраслей за 2009-20011 гг.
Практическая значимость дипломной работы заключается в том, что результаты исследовании и моделей, могут быть использованы в планировании финансовой политики предприятий. Для научных исследований.
Дипломная работа состоит из трех глав, введения, заключения и списка использованной литературы.
В первой главе изучаются теоретические основы анализа финансово-экономической оценки состояния предприятия и кризиса на предприятии.
Во второй главе подробно описаны современные методы кластерного анализа, такие как многомерный статистический кластерный анализ, нечеткая кластеризация, нейросетевая кластеризация сетями Кохонена и классификация многослойным персептроном для анализа финансово-экономической оценки состояния предприятий.
В третьей главе проводится многомерный статистический кластерный анализ в пакете STATISTICA, нечеткая кластеризация с помощью нечеткой продукционной системы MATLAB, нейросетевая кластеризация многослойным персептроном и сетями Кохонена с использованием пакета STATISTICA Neural Networks. Проводится сопоставительный анализ и дается оценка построенных моделей, а также разрабатывается динамическая модель кластеризации финансово-экономического состояния предприятия.
В заключении проводится итог результатов дипломной работы. динамическая кластеризация финансовый экономический