Адаптивно-имитационное моделирование прогнозных оценок предкризисных ситуаций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Булгакова, Ирина Николаевна

• Булгакова, Ирина Николаевна
• кандидат экономических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Булгакова, Ирина Николаевна

Введение

Содержание

Глава 1. Концептуальные основы диагностики банкротства. Обзор существующих подходов к ее проведению

1.1. Платежеспособность и финансовая устойчивость предпри- 9 ятия

1.2. Математические методы и модели диагностики банкротства 19 Основные выводы первой главы

Глава 2. Адаптивно-имитационные модели диагностики банкротства

2.1. Принципы адаптивного моделирования и регулирования 46 предкризисных ситуаций

2.2. Имитационное моделирование предкризисных ситуаций

2.3. Риск банкротства и его адаптивно-имитационное моделиро- 90 вание

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Адаптивно-имитационное моделирование прогнозных оценок предкризисных ситуаций»

Актуальность темы. Рыночная экономика на протяжении многих десятилетий и столетий являющаяся основой развития западных стран, выработала определенную систему контроля, диагностики и, по возможности защиты предприятия от полного краха, или систему банкротства. Достаточная универсальность этой системы делает ее приемлемой для разработки с учетом особенностей национальной экономической политики, механизма защиты предприятий и предотвращения их от банкротства в Российской Федерации (РФ).

Формирование таких механизмов в РФ было начато с принятия Указа Президента Российской Федерации «О мерах по поддержке и оздоровлению несостоятельных государственных предприятий (банкротства) и применению к ним специальных процедур» (июль 1992 г.), Закона Российской Федерации «О несостоятельности (банкротстве) предприятий» (январь 1998 г.), постановления Правительства РФ «О мерах по повышению эффективности применения процедур банкротства» (май 1998 г.), введения ряда нормативных документов, регулирующих финансовые взаимоотношения предприятий, а также организации государственных органов, осуществляющих контроль за управлением государственным имуществом и юридическим исполнением закона о банкротстве.

Исследования показывают, что определение реального финансового положения предприятия, функционирующего в условиях рыночной экономики, — сложный и трудоемкий процесс, требующий рассмотрения множества возможных интерпретаций, сравнений и сопоставлений, конечные результаты которого могут иметь достаточно приблизительный характер.

Разнообразие факторов, влияющих на финансовое положение предприятия, очень велико. Поскольку глобальный анализ и учет всех факторов подчас невозможен, на практике ограничиваются детальным изучением данных отчетности исследуемого предприятия (баланса, отчета о прибылях и убытках, отчета об источниках и использовании средств и др.), позволяющим определить ряд важнейших характеристик его финансового положения, таких как ликвидность, платежеспособность, прибыльность, эффективность использования активов и собственных средств. Каждая из них служит критерием оценки для конкретной категории пользователей, имеющих различные цели и интересы.

Следует отметить, что, будучи по своей природе качественными, перечисленные характеристики не могут быть выражены в конкретных единицах измерения. Каждая из них определяется некоторым множеством показателей — финансовых коэффициентов, расчет которых основан на существовании определенных отношений между отдельными статьями отчетности (Абрюти-на М.С., Грачев А.В.[1], Алексеев М.Ю., Миркин Я.М. [2], Донцова Л.В., Никифорова Н.А. [33, 34], Лукасевич И.Я. [49, 58], Стоянова Е.С. [68, 69], а так же [6, 7, 48, 52, 62, 67, 92]). При этом общая характеристика финансового положения предприятия, как оценки его качественной характеристики, основанные на расчете и анализе соответствующих количественных показателей (коэффициентов), представляет собой субъективное мнение специалиста-эксперта часто выражаемое такими расплывчатыми понятиями, как «хорошее», «отличное», «высокая», «низкая» и т.д. (Шеремет А.Д. [78, 79, 80], Altman E.I. [85], Beaver W. [88], Fulmer J.G. [91]), на результат экспертного анализа влияет так же и цель провидимого исследования, зависящая от точки зрения эксперта и потребителя аналитической информации. Однако все предлагаемые модели и методы дают статичное представление о ситуации на предприятии и абсолютно непригодны для оценки перспективной платежеспособности. Главное их достоинство — простота и наглядность - оборачиваются таким недостатком, как поверхность выводов, если анализ платежеспособности будет сведен к определению из значений.

На практике чаще всего возникает необходимость определения общей тенденции в изменении финансового положения предприятия на протяжении нескольких периодов, а так же перспективный анализ его развития, Очевидно, что решение данной задачи предполагает выполнение по крайней мере следующих этапов: расчет необходимых коэффициентов за каждый период; определение тенденций изменения каждого коэффициента в отдельности; выявление тенденций изменения качественных характеристик; принятие решения об общей тенденции развития финансового положения исследуемого предприятия.

Основным инструментом, используемым для проведения исследований по намеченным этапам является экономико-математическое моделирование, и прежде всего, те его разделы, которые ориентированны на решение задач прогнозного характера.

Общие принципы и логика подготовки решения в прогнозировании кризисных ситуаций обязательно предусматривает детальный анализ прогнозных вариантов развития. Сложность данной задачи определяется не столько теоретическими проблемами, сколько отсутствием априорной информации о характере качественных изменений, происходящих в закономерностях развития предкризисных ситуаций. Поэтому в подобной ситуации фактически создаются условия, при которых уровень точности прогнозных оценок наступления банкротства можно получить только с помощью моделей, обладающих адаптивными свойствами. Данные модели при оценке текущего финансового состояния предприятия способны учитывать эволюцию его динамических характеристик. Кроме того, получение прогнозных оценок предкризисных ситуаций можно считать одним из важных направлений имитационного моделирования, т.к. проведение экспериментов для получения информации для получения информации в упреждающие моменты времени невозможно осуществить в принципе.

В связи с этим возникает актуальная задача разработки имеющих практическую ценность и обеспечивающих объективный подход математических моделей и методов анализа финансового состояния предприятия и оценки риска наступления предкризисной ситуации в перспективном периоде с учетом их адаптации и возможностью имитации траектории развития, а так же доведения полученных вычислительных схем до программной реализации.

Работа выполнялась в соответствии с комплексной программой научных исследований кафедры Информационных технологий и математических методов в экономике Воронежского государственного университета «Математическое моделирование информационных технологий в управлении экономическими процессами»

Цель и задачи исследования. Целью исследования диссертационной работы является построение прогнозной модели и адаптивных процедур оценки риска наступления банкротства. Достижение указанной цели предполагает решение следующих задач:

• исследование задач перспективного анализа финансового состояния предприятия и аппаратных средств его математической формализации;

• разработка интегральной оценки платежеспособности предприятия, обоснование методики отбора финансовых показателей для их последующего включения в оценку;

• исследование возможности использования принципов адаптивного и имитационного моделирования для перспективной оценки финансово-экономической устойчивости предприятий;

• получение и обоснование прогнозных оценок риска банкротства с помощью аппарата адаптивно-имитационного моделирования, построение и теоретическое обоснование базовой адаптивно-имитационной модели;

• реализация разработанных подходов в виде комплекса программных средств и его практическое внедрение в состав систем по оценке финансового состояния предприятия.

Методы исследования. В качестве теоретической и методологической основы диссертационного исследования использованы методы построения итеративных алгоритмов решения задач математического программирования, аппарат теории вероятностей и математической статистики, аппарата математического анализа, теории принятия решений, исследования операций, теории систем, а также теории антикризисного управления и финансового менеджмента. дования получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной.

• теоретическое обоснование и построение нового класса моделей для оценки предкризисных ситуаций на основе адаптивного подхода в сочетании с имитационным моделированием;

• применение имитационного подхода к расчету прогнозной оценки риска возникновения банкротства;

• разработка методики отбора финансовых показателей для построения интегральных оценок финансово-экономического состояния предприятия;

• обоснование и построение рейтинговой оценки платежеспособности предприятия;

• создание многоуровневого программного комплекса мониторинга финансового состояния предприятия, не имеющего аналогов в существующих пакетах и прикладных программах.

Практическая значимость. В результате исследования разработан программный комплекс, использование которого целесообразно для решения задач мониторинга финансового состояния предприятия, а также проблем перспективного анализа, возникающих при управление предприятием. Предло

В результате проведенного диссертационного исслеженный программный комплекс может быть легко интегрирован с состав любых разрабатываемых Windows-приложений, что обеспечивает возможность его внедрения в состав различных управленческих систем.

Результаты внедрения. Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе кафедр Математических методов исследования операций Воронежского государственного университета и Информационных технологий и математических методов в экономике Воронежского государственного университета для студентов специальности «Прикладная математика» и специализаций «Информационный менеджмент», «Математические методы в экономике».

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались: на семинарах в Воронежском государственном университете, на IV Международной конференции женщин-математиков «Математика. Моделирование. Экология» (Волгоград, 1996 г.), VII Международной конференции «Математика. Экономика. Экология. Образование» (Ростов-на-Дону, 1999 г.), Первом Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Москва-Сочи, 2000 г.), VIII Международной конференции «Математика. Экономика. Экология. Образование» (Пущино, 2001 г.), Втором Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Москва-Самара, 2001 г.). ных работ общим объемом 3,75 печатных листа. В совместных публикациях автору диссертации принадлежат результаты разработки и анализа прогнозных моделей.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, приложений и списка литературы и содержит без введения и списка литературы 140 страниц печатного текста. Список цитируемой литературы включает 101 наименование. Диссертация включает в себя 17 рисунков и 13 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Булгакова, Ирина Николаевна

Основные выводы 3 главы

1. Серьезной проблемой являет отбор финансовых показателей для включения в модель. В настоящее время в литературе разными авторами используется до 70 показателей. При желании число их может быть неограниченно увеличено. Однако, исследования показывают, что многие показатель либо в разной форме отражают одно и тоже (высокая степень корреляции), либо функционально зависят друг от друга. Разработанная методика позволяет выделить действительно независимые показатели, влияющих на финансовое состояние предприятия, так как только такие показатели должны включаться в модель (интегральную оценку).

2. В условиях, когда фактически временная статистика отсутствует, формальное применение моделей (интегральных оценок) не приводит к хорошим результатам. Важно, чтобы выводы о разбиении предприятий на группы относительно стабильности их финансового положения делались не на основе одномоментного состояния, а анализировались в течении времени. Так как в настоящее время для оценки предприятия применяется в основном методика ФУДН, то на основе показателей, входящих в данную методику, разработана рекурсивная адаптивно-имитационная модель уровня риска возникновения банкротства, позволяющая следить за тенденциями изменения финансового состояния в упреждающий момент времени.

3. На основе разработанных методик создан программный продукт, обеспечивающий реализацию экспресс-анализа и мониторинга для произвольно большого количества предприятий на 20 временных периодов (кварталов) с выдачей пользователю всей необходимой информации о состоянии и тенденциях изменения состояния предприятия, как в табличной, так и в графической форме. Основой информации для расчетов являются квартальные балансы и форма № 2.

140

Заключение

Используемые в современном анализе модели и методы, определяющие реальное финансовое состояние предприятия, абсолютно непригодны для оценки перспективной платежеспособности. Простота и наглядность их применения оборачивается трудоемким процессом анализа множества интерпретаций, сравнений, сопоставлений и, как следствие, поверхностными выводами, дающими статичное представление о ситуации на предприятии. Чаше всего на практике возникает необходимость определения общей тенденции в изменении финансового состояния предприятия на протяжении нескольких периодов, а так же перспективный анализ его развития.

Основным результатом работы является всестороннее исследование проблемы диагностики финансового состояния предприятия, контроль и своевременное упреждение и предотвращение кризисных ситуаций. В совокупности разработанные теоретические положения и практические методы позволили решить актуальную проблему — оценку риска наступления предкризисной ситуации в перспективном периоде. Для этого решены следующие задачи:

1. Предложена новая математическая формализация задачи перспективного анализа финансового состояния предприятия на основе комбинирования адаптивного и имитационного подходов к моделированию.

2. Предложен новый подход к количественной оценке риска. Разработана адаптивно-имитационная модель прогнозной оценки риска банкротства.

3. Осуществлено развитие методики отбора финансовых показателей для построения интегральной оценки предприятия. Разработана и обоснована рейтинговая оценка предприятия.

4. Разработана вычислительная схема рекурсивной адаптивно-имитационной модели. Проведены модельные исследования и вычислительный эксперимент по прогнозной оценке риска банкротства на основании финансовых показателей, введенных в практику ФУДН.

5. Выполнена разработка программного комплекса, предназначенного для мониторинга финансового состояния предприятий различных форм собственности.

В качестве наиболее перспективных направлений дальнейшего развития адаптивно-имитационных прогнозных моделей можно выделить следующие:

1. Разработанная базовая адаптивно-имитационная модель прогнозная модель может стать основой метода «управления по отклонениям» (management by exception), представляющего собой периодическую процедуру принятия решений на основании анализа причин отклонения фактических показателей от планируемых и лежит в основе практически любых систем и методик управления, относящихся к бизнесу, логистике, производству.

2. Совершенствование самой структуры модели с учетом влияния сценарных условий, т.е. совокупности макроэкономических показателей (курс национальной валюты, темпы инфляции, цены на сырье и электроэнергию и т.д.), непосредственно оказывающих влияние на финансово-хозяйственную деятельность рассматриваемого экономического субъекта.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Булгакова, Ирина Николаевна, 2002 год

1. Абрютина М.С., Грачев А.В. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия, М.: Из-во «Дело и Сервис», 2000.

2. Алексеев М. Ю., Миркин Я. М. Технология операций с ценными бумагами. — М., Перспектива, 1992, 203 с.

3. Антикризисное управление. Под ред. Э.М. Короткова. М.: ИНФРА-М, 2000 г.

4. Багриновский К.А. О методах имитационного моделирования экономических процессов // Имитационное моделирование экономических систем. М.: Наука, 1978.

5. Бакаев А. А., Костин Н. И., Яровицкий Н. В. Имитационные модели в экономике. Киев: Наукова думка, 1978.

6. Банкротство. Стратегия и тактика выживания. Часть 1. Как избежать банкротства. — М.: СП МЛИ, 1993, 239 с.

7. Барнгольц С.Б. Экономический анализ финансовой деятельности на современном этапе развития. М.: Финансы и статистика, 1994.

8. Беляев С.Г., Кошкин В.И. Отношения банкротства и их государственное регулирование. // Российский экономический журнал, № 8, 1996 г. С. 2127.

9. Беляев С.Г., Кошкин В.И. Теория и практика антикризисного управления. М.; 1996 г.

10. Ю.Беляева Е. Мотивация и поведение российских предприятий // Вопросы экономики. 1995, № 6. С.20-23.

11. И.Бермант М.А., Руссман И.Б. О проблеме оценки качества, «Экономика и математические методы», т. 14 № 4, 1978 г., С. 691-699.

12. Бернстайн Л.А. Анализ финансовой отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996.

13. Бородюк В.П., Лецкий Э.К. Статистическое описание промышленных объектов. М.: Энергия, 1971.

14. Булгакова И.Н., Давние В.В. Прогнозный анализ оценки стабильности предприятия // Обозрение прикладной и промышленной математики, Научное издательство «ТВП», Т.7, вып. 2, Москва, 2000 г. С. 323-324

15. Булгакова И.Н. Об одной модификации рейтинговой оценки финансового состояния предприятия // Вестник факультета прикладной математики и механики ВГУ, №1, 1997. С.23-26.

16. Булгакова И.Н. Основные модели прогнозирования банкротства и особенности их применения в условиях переходной экономики // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз. Сб. научных трудов. Воронеж, из-во ВГТУ, 1997. С. 56-60.

17. П.Булгакова И.Н. Построение и применение интегральных оценок функционирования объекта II Тезисы докладов IV международной конференции женщин-математиков «Математика. Моделирование. Экология», Волгоград, 1996. С. 36-37.

18. Булгакова И.Н. Структурные и функциональные зависимости финансовых показателей // Тезисы докладов VII Международной конференции «Математика. Экономика. Экология. Образование», Ростов-на-Дону, 1999 г. С. 135.

19. Булгакова И.Н., Давние В.В. Использование адаптивно-имитационных моделей в качестве индикатора финансово-экономической устойчивости предприятия // Известия РАЕН. МММИУ, Т. 4, 2000 г., № 4, С. 112-118.

20. Булгакова И.Н., Давние В.В. Рекурсивная адаптивно-имитационная модель уровня риска при оценке банкротства // Математика. Компьютер. Образование. Вып. 8. Часть I. Сборник научных трудов. — М.: «Прогресс-Традиция», 2001 г., С. 199-203.

21. Булгакова И.Н., Давние В.В. Прогнозные оценки риска с помощью адаптивно-имитационной модели // Обозрение прикладной и промышленнойматематики, Научное издательство «ТВП», Т. 8, вып. 1, Москва, 2001 г. С. 116.

22. Булгакова И.Н., Давние В.В. Адаптивно-имитационное моделирование прогнозных оценок предкризисных ситуаций. // Энергия, № 4(46), Воронеж, 2001 г. С.100-105.

23. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977.

24. Бусленко Н.П. Метод статистического моделирования. М.:, Статистика, 1970.

25. Вагнер Г. Основы исследование операций. М.: Мир, 1973. Т. 3.

26. Глаголев А. Проблемы банкротства предприятий в России. // Проблемы теории и практики управления, № 1 1995 г. С.28-31.

27. Горн Д. Методы идентификации систем. — М.: Мир, 1979. — 302 с.

28. Горстко А.В. К вопросу о содержании понятия «имитационное моделирование» // Имитационное моделирование экономических систем. М.: Наука, 1978.

29. Давние В.В. Адаптивное прогнозирование: модели и методы. Воронеж, из-во ВГУ, 1997 г.

30. Дарахвелидзе П.Г., Марков Е.П. Delphi — среда визуального проектирования. — СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 1996. — 352 с.

31. Джонсон Н., Лисн Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке (методы обработки данных). М.: Мир, 1980.

32. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ бухгалтерской отчетсности. М.: ДИС, 1998.

33. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Бухгалтерская (финансовая) отчетность. -М.: Из-во «Дело и Сервис», 1998.

34. Едронова В.Н., Мизикова Е.А. Учет и анализ финансовых активов, «Финансы и статистика», Москва, 1995.

35. Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. М.: Наука, 1971.

36. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. — М.: Радио м связь, 1986. — 118 с.

37. Игнатова Е.А., Прокофьева Л.Я. Рейтинговая оценка надежности партнера, «Деньги и кредит», № 2, 1992 г., С. 8-12.

38. Карпов П.А. Банкротство: зло или благо? П Человек и труд. 1995. № 5. С. 88-91.

39. Киселева В.К., Севастьянов A.M. Анализ финансового состояния предприятия. // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 1994. № 3. С. 31-34.

40. Ковалев А.П. Диагностика банкротства. М.: АО «Финстатинформ», 1995.

41. Количественные методы финансового анализа: Пер. с англ./ Под ред. С.Дж. Брауна и М.П.Крицмера. М.: ИНФРА-М, 1996.

42. Краснер Н.Я., Руссман И.Б., Модели и программное обеспечение прогноза финансовой состоятельности предприятий. Сб. Системное моделирование, Воронеж, 1994 г. С. 34-38.

43. Купчина Л.А. Анализ финансовой деятельности с помощью коэффициентов. // Бухгалтерский учет, № 9, 1997. С.51-55.

44. Левицкий Е.М. Адаптация и моделирование экономических систем. Новосибирск, Наука, 1978.

45. Левицкий Е.М. Адаптивные эконометрические модели. Новосибирск, Наука, 1981.

46. Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление. М.: Наука, 1966.

47. Лисина К.Е., Патяев Ю.И., Ягфаров О.М. Методика анализа баланса и финансовой устойчивости предприятия. // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 1996. № 11. С. 15-17.

48. Лукасевич И.Я. Моделирование процессов анализа финансового положения предприятия в условиях рынка. // Финансы. 1993. № 3. С. 49-52.

49. Панагушин В.П., Лапенков В.И., Лютер Е.В. Диагностика банкротства: возможна ли оценка платежеспособности по двум показателям? // Финансы. 1995. №6. С. 23-26.

50. Панков Д.А. Современные методы анализа финансового положения. — Минск: ООО «Профит», 1995.

51. Перельман И.И. Текущий регрессионный анализ и его применение в некоторых задачах автоматического управления // Изв. АН СССР: Энергетика и автоматика. 1960. № 2.

52. Розанова Н.М. Банкротство как атрибут рыночной экономики. // Вестн. МГУ. Сер. 6. «Экономика». 1998. № 3. С. 3-16.

53. Романов А.Н., Лукасевич И.А. Оценка коммерческой деятельности предпринимательства: опыт зарубежных корпораций. — М.: Финансы и статистика, 1993. — 96 с.

54. Руденко Т., Дегтярева О. Банкротство: смерть или возрождение? // Содействие. № 7, 1999 г. С. 7.

55. Рэдхед К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками / Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1996.

56. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. — Минск, ООО «Новое знание», 2000. — 686 с.

57. Самойлов JI.JL Система показателей ранжирования предприятий, «Корпоративные финансы», № 40, 1999г.

58. Система оценки и прогнозирования финансового состояния предприятий и отраслей в процессе структурной перестройки экономики: методический отчет. Госкомимущество РФ, КУГИ Воронежской обл., АОЗТ «МИК» -1995 г.

59. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики. М.: Наука, 1965.

60. Соболь И.М., Статников Р.Б., Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями, "Наука", Москва, 1981.

61. Современные методы идентификации систем. — М.: Мир, 1983. — 400 с.

62. Степанов Ю.В., Гришин A.M., Моргачева И.А., Залунина Л.В., Данилова И.Л. Об организации мониторинга предприятий в системе центрального банка // Банковское дело, № 2, 1999 г., с.28-39.

63. Стоянов Е. А., Стоянова Е. С. Экспертная диагностика и аудит финансово-хозяйственного положения предприятия.—М.: Перспектива, 1993, 89 с.

64. Стоянова Е. С. Финансовый менеджмент. — М.: Перспектива, 1994, 195 с.

65. Фаронов В.В. Delphi 3. Учебный курс. — М.: "Нолидж", 1998. — 400 с.

66. Федотова М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия? // Финансы. 1995. № 6. С. 13-16.

67. Финансовый менеджмент. — М.: Перспектива, 1993, 268 с.

68. Часов Е.М., Черников В.Ф. Наука в помощь приватизации. Сб. Системное моделирование, Воронеж, 1994 г. С.61.

69. Чечета А.П. Оценка кредитоспособности предприятия. // Банковское дело, № 7, 1994 г. С. 2-6.

70. Шабалин Е.М., Кричевский Н.А., Карп М.В. Как избежать банкротства. М.: ИНФРА-М, 1996.

71. Шеломенцев А.Г. Второй передел собственности. Применение законодательств о несостоятельности (банкротстве). // ЭКО, 1999 г. № 12. С.3-14.

72. Шенон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. М.: Мир, 1978.

73. Шеремет А.Д., Баканов М.И. Теория экономического анализа, "Финансы и статистика", Москва, 1999, 288 с.

74. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа, "ИНФРА-М", Москва, 1999, с.

75. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа, "ИНФРА-М", Москва, 1996.

76. Шеффе Г. Дисперсионный анализ. М.: Физматгиз, 1963.

77. Шумская Т.Б. Некоторые вопросы оценки финансового состояния российских коммерческих банков. // Бухгалтерия и банки. 1996 г. № З.С 3-10.

78. Яковлев В. Влияние арбитражной практики на совершенствование законодательства // Российская юстиция. 1999 г. № 6. С 10.

79. ЯковлевЕ. И. Машинная имитация. М.: Наука, 1975.

80. Altman Е. I., Financial ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance (September 1968): pp. 5 89-609.

81. Bankruptcy Law Manual. N.Y. 1990.

82. Bankruptcy Practice Handbook. N.Y. 1991.

83. Beaver W. Financial ratios as predictors of failure. Empirical Research in Accounting: Selected Studies. Journal of Accounting Research, suplement to vol. 5, pp 71-111, 1966.

84. Brown R. G. Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time series // Englewood Cliffs, New Jersy: Prentice-Hall, 1963.

85. Brown R.G., Meyer R. F. The Fundamental Theorem of Exponential Smoothing // Operation Research, 1961. Vol. 5, № 5.

86. Fulmer, John G. Jr., Moon, James E., Gavin, Thomas A., Erwin, Michael J., A Bankruptcy Classification Model For Small Firms, Journal of Commercial Bank Lending (July 1984): pp. 25-37.

87. Helfert E.A. Techniques of financial analysis. — Homewood, R. D. Irwin, 1982. —373 p.

88. Holt С. C. Forecasting trends and seasonal by exponentially weighted moving averages // O. N. R. Memorandum, Carnegie of Technology, 1957. № 52.

89. Jackson T. The Logic and Limits of Bankruptcy Law. Cambridge (Mass.), 1996.

90. Montgomery D. C., Contreras L. E. A note an forecasting with adaptive filtering // Oper. Res. Quart. 1977. Vol. 28, № 1.

91. Peel M. The Liquidation/Merger Alternative. N.Y. 1990.

92. Principles of Corporate Insolvency Law. L. 1990.

93. Wheelwright S. C., Makridacis S. Adaptive Filtering: an integrated autoregres-sive. Moving average filter for series forecasting // Oper. Res. Quart. 1977. Vol. 28, №2.

94. Wheelwright S. C., Makridacis S. An examination of the use of the adaptive Filtering in Forecasting // Oper. Res. Quart. 1974. Vol. 24, № 1.

95. Whiting Ed. A guide to business performance measurements. — The Mac-millan Press Ltd., 1986. — 315 p.

96. Winters P. R. Forecasting Sales by Exponentially Weighted Moving Averages // Management Sciences, 1960,Vol.6, № 3.