Концептуальний підхід до оцінювання перспективної діагностики неплатоспроможності підприємств металургійної галузі
З урахуванням виявлених закономірностей розвитку металургійної галузі в Україні запропоновано методичний підхід до оцінювання перспективної діагностики неплатоспроможності підприємств галузі. Методичний підхід на відміну від існуючих ґрунтується на поточній діагностиці стану неплатоспроможності підприємства, передбачає врахування внутрішнього потенціалу відновлення платоспроможності та впливу факторів зовнішнього середовища. В практичній діяльності наукова розробка слугуватиме превентивним інструментом діагностики неплатоспроможності підприємства з урахуванням галузі функціонування, що в свою чергу сприятиме оптимізації їх поточної фінансової діяльності.
Металургія є базовою галуззю національної економіки України. Галузь здійснює значний внесок у виробництво валового національного продукту (ввп) країни, зовнішню торгівлю і приток валюти до бюджету країни. Так за офіційними даними у 2016 році частка металургії у ввп України становила 17,4% [1], а в експорті досягала до 24,6% [1]. Тобто, металургійна галузь є однією з найбільших галузей промисловості країни, яка забезпечує основу функціонування національної економіки та визначає перспективи її розвитку. проте, в умовах гострої фінансової кризи результати аналізу фінансового стану галузі свідчать про зростання збитковості підприємств, які станом на кінець 2016 року становили 33,8% функціонуючих підприємств супроводжуючись стійкою тенденцією скорочення їх чисельності [1]. У зв’язку із стратегічним значенням підприємств металургійної галузі в структурі національної економіки та з урахуванням несприятливих закономірностей її розвитку актуалізується питання щодо розробки методичних підходів до оцінювання неплатоспроможності підприємств металургійної галузі України в перспективному періоді як превентивного інструменту відновлення їх фінансової спроможності.
Вагомий внесок у розвиток теоретико- методичних положень щодо діагностики неплатоспроможності суб’єктів господарювання зробили такі дослідники: Е. альтман [2], І. Благун [3], м. кизим [3], Т. клебанова [4], Ю. копчак [4], О. панасенко [4], О. Терещенко [5], а. матвійчук [6] та ін. проте існуючі ґрунтовні доробки дослідників вимагають удосконалення з точки зору розробки методичного забезпечення діагностики неплатоспроможності господарюючих суб’єктів на основі визначення їх поточного фінансового стану та корегування з урахуванням впливу факторів зовнішнього середовища та потенціалу відновлення платоспроможності. необхідність розв’язання вказаної проблеми обумовила науковий пріоритет даного дослідження.
За умов нестабільного зовнішнього та внутрішнього середовища функціонування підприємств металургійної галузі в Україні важливе значення має перспективна діагностика їх фінансового стану. Такий підхід дозволить визначити загрозу неплатоспроможності підприємств в майбутньому під деструктивним впливом факторів зовнішнього та внутрішнього середовища, а також з урахуванням потенціалу відновлення платоспроможності підприємств. з огляду на зазначене, при розробці методичного підходу до перспективної діагностики неплатоспроможності підприємства (як було доведено автором в попередніх наукових дослідженнях) варто враховувати рівень внутрішнього фінансового потенціалу, рівень поточної неплатоспроможності підприємства та інтегральний показник стану зовнішнього середовища, які в сукупності характеризують рівень неплатоспроможності підприємства та можливість її подолання [7, 8, 9]. методичний підхід до перспективної діагностики неплатоспроможності підприємств металургійної галузі представлений на рис. 1. деталізована технологія перспективної діагностики неплатоспроможності підприємств представлена на рис. 2.
Відповідно до технології, представленої на рис. 2, перспективну діагностику неплатоспроможності підприємств металургійної галузі пропонується здійснювати на основі побудови дерева рішень – алгоритму класифікації, в основі якого лежить пошук правил класифікації виду «якщо – тоді», представлених в вигляді ієрархічної структури. в основі цього алгоритму лежить поняття інформаційної ентропії – міри невизначеності досліду, який може мати декілька результатів [10]. стосовно предметної області, це неоднозначна інтерпретація результатів класифікації підприємств за рівнем перспективної неплатоспроможності за критеріями: рівень фінансового потенціалу, поточна оцінка неплатоспроможності та інтегральна оцінка зовнішнього середовища. призначення дерева рішення полягає в мінімізації такої невизначеності та формулюванні однозначних висновків.
Вхідний масив даних для побудови дерева рішень був сформований за рахунок рівнів поточного стану неплатоспроможності, розрахунок якого представлений в попередніх дослідженнях автора [8], рівнів внутрішнього фінансового потенціалу підприємств металургійної галузі за 2001-2015 рр. [9] та інтегрального показника стану зовнішнього середовища за зазначений період [7]. Результуючим показником, який моделюється, є показник перспективної оцінки неплатоспроможності на (t+1) період – рівень неплатоспроможності підприємств галузі через рік.
Для перспективної діагностики неплатоспроможності підприємств на часовий горизонт більше року необхідно задати умову незмінності рівнів фінансового потенціалу, рівнів поточного стану неплатоспроможності підприємств та показника стану зовнішнього середовища на період, на який здійснюється оцінка. але, оскільки значення, необхідних для діагностики, показників мають значну степінь часової варіації, моделі перспективної оцінки більше, ніж на рік матимуть низьку точність та адекватність. Тому, в концептуальному підході до оцінювання перспективної діагностики неплатоспроможності підприємств металургійної галузі запропоновано здійснювати на період в один рік.
Як було визначено в результаті побудови дерева рішень в програмному продукті Deductor Academic, ключовим критерієм визначення рівня неплатоспроможності підприємства при перспективній діагностиці є внутрішній фінансовий потенціал підприємства, вклад якого в класифікацію підприємств за рівнем неплатоспроможності становить 68,03%. другим за значенням фактором класифікації є рівень поточного стану неплатоспроможності підприємства, вплив якого складає 26,98%. найменше значення для визначення рівня неплатоспроможності підприємств металургійної галузі при перспективній діагностиці має вплив зовнішнього середовища, виражений через інтегральний показник стану зовнішнього середовища, значимість якого становить 4,99%.
Дерево рішень для визначення рівня неплатоспроможності підприємств металургійної галузі в перспективі, побудоване в пп Deductor Academic, представлено на рис. 3.
Практичне значення побудованого дерева рішень для перспективної діагностики неплатоспроможності підприємств металургійної галузі полягає в формулюванні критеріїв визначення рівнів неплатоспроможності підприємств (рис. 4).
Отже, в результаті побудови дерева рішень перспективної діагностики неплатоспроможності підприємства визначено, що необхідною та достатньою умовою платоспроможності підприємств металургійної галузі є високий рівень внутрішнього фінансового потенціалу, який забезпечує платоспроможність підприємств в поточному періоді та дозволяє повністю нівелювати дестабілізуючий вплив зовнішнього середовища.
Погіршення поточного стану платоспроможності підприємств галузі та перехід з класу платоспроможних до підприємств з поточною неплатоспроможністю може бути спричинений зниженням внутрішнього фінансового потенціалу: з високого до середнього та низького рівня. Рівень критичної неплатоспроможності підприємств в перспективі виникає в результаті середнього чи низького фінансового потенціалу в поєднанні з поточною та критичною неплатоспроможністю в поточному періоді.
До надкритичної та ліквідаційної неплатоспроможності підприємств металургійної галузі призводить критичний рівень внутрішнього фінансового потенціалу підприємств, який в сукупності із ліквідаційною неплатоспроможністю в поточному періоді та значенням інтегрального показника зовнішнього середовища, нижчим -0,06, призводить до ліквідації підприємства. при значенні інтегрального показника зовнішнього середовища, не нижчого за -0,06, та поточному стані надкритичної неплатоспроможності існує можливість відновлення нормального функціонування підприємства та його платоспроможності шляхом реорганізації чи реалізації санаційних заходів.
Можливість практичного використання розроблених правил для перспективної діагностики неплатоспроможності підприємств металургійної галузі засвідчується адекватністю результатів моделювання, вираженою високим відсотком правильної класифікації навчальної й тестової вибірки (94,67% та 88,31% відповідно), рівнем підтримки та достовірності правил класифікації.
Таким чином в дослідженні представлено концептуальний підхід до діагностики неплатоспроможності підприємств металургійної галузі, розроблений на основі комплексного дослідження внутрішніх факторів фінансової діяльності підприємств та факторів зовнішнього середовища. Такий підхід на відміну від існуючих забезпечує перспективну оцінку неплатоспроможності підприємства галузі з урахуванням його поточного стану та резервів відновлення платоспроможності, якими виступає фінансовий потенціал. запропонований підхід дає змогу здійснення превентивної діагностики неплатоспроможності підприємства, що в свою чергу слугує інструментом попередження порушення їх платоспроможності та забезпечує своєчасну розробку заходів щодо поліпшення їх фінансового стану. запропонований методичний підхід до оцінювання перспективної діагностики неплатоспроможності підприємств металургійної галузі формує базу для удосконалення теоретичних основ діагности неплатоспроможності підприємства. практичне використання наукової розробки створить передумови для забезпечення стійкого розвитку металургійної галузі як потенціалу розвитку національної економіки.
СПиСОК ВиКОРиСТАНих ДЖеРеЛ:
1. Офіційний сайт державної служби статистики України [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.ukrstat.gov.ua.
2. Altman E. Corporate Financial Distress and Bankruptcy: Predict and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed Debt / E. Altman, E. Hotchkiss; [3rd Ed.]. – Hoboken: John Wiley and Sons, Ltd, 2006. – 368 p.
3. кизим н. Оценка и прогнозирование неплатежеспособности предприятий: [монография] / кизим н. а., Благун и. с., копчак Ю. с. – Х.: ид «инжЕк», 2004. – 144 с.
4. клебанова Т.с. моделі оцінки ефективності санації підприємств на основі нечітких множин / Т.с. клебанова, О.в. панасенко // актуальні проблеми економіки. – 2007. – №7. – с.158–165.
5. Терещенко О. дискримінантна модель інтегральної оцінки фінансового стану підприємства / О. Терещенко // Економіка України. – 2003.– № 8.– с. 38-44.
6. матвійчук а. моделювання фінансової стійкості підприємств із застосуванням теорії нечіткої логіки, нейронних мереж і дискримінантного аналізу / а. матвійчук // вісник нан України. – 2010. - №9. – с. 24-46.
7. пустовгар с. визначення компліментарних та деструктивних факторів зовнішнього середовища й оцінка їх впливу на ризик фінансової неплатоспроможності металургійних підприємств в Україні / с.а. пустовгар // Бізнес-інформ. – 2014. – №11. – C. 114–119.
8. пустовгар с. визначення рівнів неплатоспроможності підприємств металургійної галузі України / с.а. пустовгар // Економіка. фінанси. право. – 2015. - №6/1. – с. 15-21.
9. Neskorodeva I. І. An Approach to Predicting the Insolvency of Ukrainian Steel Enterprises Based on Financial Potential / I. І. Neskorodeva, S. а. Pustovgar // Journal of Eastern European and Central Asian Research (USA). – 2015. – Vol. 2, No. 2.
10. Deductor. Руководство аналитика. версия 5.2. – компания BaseGroup Labs, 2009. – 192 с.
REfEREncEs
1. State Statistics Service of Ukraine. http://www.ukrstat.gov.ua.
2. Altman E., Hotchkiss E. Corporate Financial Distress and Bankruptcy: Predict and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed Debt. Hoboken: John Wiley and Sons, Ltd, 2006. 368 p.
3. Kyzym N.A., Blahun Y.S., Kopchak Iu.S. Otsenka i prognozirovanie neplatezhesposobnosti predpriyatiy [Assessment and forecasting of corporate insolvency]. Harkov: ID «INZhEK», 2004. 144 р.
4. Klebanova T.S., Panasenko O.V. Models of evaluating the effectiveness of sanitation companies based on fuzzy sets. Aktualni problemy ekonomiky. 2007; 7: 158-165.
5. Tereshchenko O. Discriminant model of integrated assessment of the financial condition of the enterprise. Ekonomika Ukrainy. 2003; 8: 38-44.
6. Matviichuk A. Modeling of financial stability of enterprises using the theory of fuzzy logic, neural networks and discriminant analysis. Visnyk NAN Ukrainy. 2010; 9: 24-46.
7. Pustovgar S. Definition of complementary and destructive environmental factors and assessing their impact on the risk of financial insolvency of steel companies in Ukraine. Biznes-inform. 2014; 11: 114-119.
8. Pustovgar S. Determining of levels of insolvency metallurgy Ukraine. Ekonomika. Finansy. Pravo. 2015; 6/1: 15-21.
9. Neskorodeva I.І., Pustovgar S.а. An Approach to Predicting the Insolvency of Ukrainian Steel Enterprises Based on Financial Potential. Journal of Eastern European and Central Asian Research (USA). 2015; 2, 2.
10. Deductor. Rukovodstvo analitika. Versiya 5.2 [Deductor. Lead analyst. Version 5.2]. Kompaniya BaseGroup Labs, 2009. 192 р.
[Завантажити PDF версію]
Ключові слова: неплатоспроможність підприємств, превентивна діагностика неплатоспроможності підприємства, фінансовий потенціал підприємства, підприємства металургійної галузі, фінансова спроможність підприємства | 