Прогнозування банкрутства підприємства "Мерчанська меблева фабрика"

- відношення Cash Flow до поточних (короткострокових) зобов'язань;

- відношення різниці між очікуваними грошовими надходженнями та поточними зобов'язаннями до витрат підприємства (без амортизації);

- відношення середнього залишку кредиторської заборгованості до вартості закупок помножене на 365;

- відношення середніх залишків виробничих запасів до величини затрат на сировину (матеріали) помножене на 365.

Для кожного із приведених показників Вайбель побудував відповідні шкали у вигляді діаграм, в яких показана динаміка значень показників протягом п`яти років перед настанням у однієї з груп досліджуваних підприємств фінансової неспроможності. У разі, якщо значення усіх шести показників аналізованого підприємства знаходяться в безпечній зоні відповідної шкали, то цьому суб'єкту господарювання не загрожує банкрутство. Якщо ж значення більше трьох показників наближається до зони «хворих» підприємств, то аналізоване підприємство вважається таким, якому загрожує банкрутство. Щодо підприємств, у яких менше трьох показників знаходяться у критичній зоні Вайбель рекомендує проводити додатковий аналіз.

Головним суперечливим моментом однофакторного дискримінантного аналізу є те, що значення окремих показників може свідчити про позитивний розвиток підприємства, а інших - про незадовільний. Така ситуація унеможливлює об'єктивне прогнозування банкрутства. Одним із шляхів вирішення цієї проблеми є застосування багатофакторного дискримінантного аналізу. В процесі аналізу підбирається ряд показників, для кожного з яких визначається вага в так званій «дискримінантній функції». В загальному вигляді, алгоритм лінійної багатофакторної дикримінантної функції можна представити в такій формі (2.19):

Z = a₀ + a₁x₁ + a₂x₂ + a₃x₃ + .......+ a_nx_n, (2.19)

де а₁, а_2, а₃ ......, а_n - коефіцієнти (ваги) дискримінантної функції;

х₁, х₂, х₃......., х_n - показники (змінні) дискримінантної функції.

Величина окремих ваг, характеризує різний вплив окремих показників, на загальний фінансовий стан підприємства.

Віднесення аналізованого підприємства до групи “хворих” чи “здорових” залежить від значення інтегрального показника, який є результатом розв'язку дискримінантної функції, а також від будованої на основі емпіричних даних прямої поділу.

Однією з найпростіших моделей багатофакторного прогнозування ймовірності банкрутства вважається двофакторна модель. Вона ґрунтується на двох ключових показниках (наприклад , показник поточної ліквідності і показник частки позикових коштів), від яких залежить імовірність банкрутства підприємства.

Ці показники множаться на вагові значення коефіцієнтів , знайдені емпіричним шляхом, і результати потім складаються з якоюсь постійною величиною (const), також отриманої тим же (дослідно -статистичним) способом. Якщо результат (С₁) виявляється негативним, імовірність банкрутства невелика. Позитивне значення С₁ вказує на високу ймовірність банкрутства .

В американській практиці виявлені і використовуються такі вагові значення коефіцієнтів:

- для показника поточної ліквідності ( покриття) (К_п) - (-1,0736)

- для показника питомої ваги позикових коштів у пасивах підприємства (К_з) - (+0,0579)

- постійна величина - ( -0,3877)

Звідси формула розрахунку С₁ приймає наступний вигляд (2.20):

C₁ = -0,3877 + K_п ( -1,0736 ) + К_з 0,0579 (2.20)

Треба зауважити, що джерело, що приводить дану методику, не дає інформації про базу розрахунку вагових значень коефіцієнтів. Проте, в будь-якому випадку слід мати на увазі, що в нашій країні інші темпи інфляції, інші цикли макро- і мікроекономіки, а також інші рівні фондо-, енерго- і трудомісткості виробництва, продуктивності праці, інше податковий тягар. У силу цього неможливо механічно використовувати наведені вище значення коефіцієнтів у наших умовах. Проте саму модель, з числовими значеннями, відповідними реаліям нашого ринку, можна було б застосувати, якби вітчизняні облік і звітність забезпечували досить представницьку інформацію про фінансовий стан підприємства.

Розглянута двофакторна модель не забезпечує всебічну оцінку фінансового стану підприємства, а тому можливі занадто значні відхилення прогнозу від реальності. Для отримання більш точного прогнозу американська практика рекомендує брати до уваги рівень і тенденцію зміни рентабельності проданої продукції , так як даний показник істотно впливає на фінансову стійкість підприємства. Це дозволяє одночасно порівнювати показник ризику банкрутства (С1) і рівень рентабельності продажів продукції. Якщо перший показник перебуває в безпечних межах, і рівень рентабельності продукції досить високий, то ймовірність банкрутства вкрай незначна .

Відомі інші подібні критерії. Так британський учений Таффлер запропонував у 1977 р. чотирефакторну прогнозну модель , при розробці якої використовував наступний підхід: при використанні комп'ютерної техніки на першій стадії обчислюються 80 відносин за даними збанкрутілих та платоспроможних компаній. Потім, використовуючи статистичний метод, відомий як аналіз багатовимірного дискримінанта, можна побудувати модель платоспроможності, визначаючи приватні співвідношення, які найкращим чином виділяють дві групи компаній та їх коефіцієнти. Такий вибірковий підрахунок співвідношень є типовим для визначення деяких ключових вимірів діяльності корпорації, таких, як прибутковість, відповідність оборотного капіталу, фінансовий ризик і ліквідність. Об'єднуючи ці показники і зводячи їх відповідним чином воєдино, модель платоспроможності виробляє точну картину фінансового стану корпорації. Типова модель для аналізу компаній, акції яких котируються на біржах, приймає форму (2.21):

Z = C₀ + C₁X₁ + C₂X₂ + C₃X₃ + C₄X₄ + ....., (2.21)

де Х₁ = прибуток до сплати податку / поточні зобов'язання (53 %)

Х₂= поточні активи / загальна сума зобов'язань (13 %)

Х₃ = поточні зобов'язання / загальна сума активів (18 %)

Х₄ = відсутність інтервалу кредитування (16 %)

С₀,...С₄ - коефіцієнти, відсотки в дужках вказують на пропорції моделі; Х₁ вимірює прибутковість, Х₂ - стан оборотного капіталу, Х₃ - фінансовий ризик і Х₄ - ліквідність.

Для посилення прогнозуючої ролі моделей можна трансформувати Z-коефіцієнт у PAS - коефіцієнт ( Perfomans Analysys Score ) - коефіцієнт, що дозволяє відстежувати діяльність компанії в часі. Вивчаючи PAS - коефіцієнт як вище , так і нижче критичного рівня , легко визначити моменти занепаду й відродження компанії.

PAS - коефіцієнт - це просто відносний рівень діяльності компанії, виведений на основі її Z- коефіцієнта за певний рік і виражений у відсотках від 1 до 100. Наприклад, PAS - коефіцієнт, що дорівнює 50, вказує на те, що діяльність компанії оцінюється задовільно , тоді як PAS - коефіцієнт, що дорівнює 10, свідчить про те, що лише 10 % компаній перебувають у гіршому становищі. Отже, підрахувавши Z-коефіцієнт для компанії, можна потім трансформувати абсолютну міру фінансового становища в відносну міру фінансової діяльності. Іншими словами, якщо Z коефіцієнт може свідчити про те , що компанія перебуває в ризикованому положенні, то PAS - коефіцієнт відображає історичну тенденцію і поточну діяльність на перспективу.

Сильною стороною такого підходу є його здатність поєднувати ключові характеристики звіту про прибутки і збитки та балансу в єдине представницьке співвідношення. Так, компанія, яка отримує великі прибутки, але слабка з точки зору балансу, може бути порівняна з менш прибутковою, баланс якої урівноважений. Таким чином, розрахувавши PAS - коефіцієнт, можна швидко оцінити фінансовий ризик, пов'язаний з даною компанією, і відповідно варіювати умови угоди. По суті, підхід заснований на принципі, що ціле більш цінне, ніж сума його складових.

Додатковою особливістю цього підходу є використання "рейтингу ризику" для подальшого виявлення прихованого ризику. Цей рейтинг статистично визначається тільки, якщо компанія має негативний Z- коефіцієнт, і обчислюється на основі тренда Z-коефіцієнта, величини негативного Z-коефіцієнта і числа років, продовження яких компанія знаходилася в ризикованому фінансовому становищі. Використовуючи п'ятибальну шкалу, в якій 1 вказує на " ризик, але незначну ймовірність негайного лиха", а 5 означає "абсолютну неможливість збереження колишнього стану", менеджер оперує готовими засобами для оцінки загального балансу ризиків, пов'язаних з кредитами клієнта.

Вченими Іркутської державної економічної академії запропонована своя чотирефакторна модель прогнозу ризику банкрутства (модель R), яка має наступний вигляд (2.22):

K = 8,38 К₁ + К₂ +0,054 К₃ +0,063 К₄, (2.22)

де К₁ - оборотний капітал / актив ;

К₂ - чистий прибуток / власний капітал ;

К₃ - виручка від реалізації / актив ;

К₄ - чистий прибуток / інтегральні витрати.

Вірогідність банкрутства підприємства у відповідності зі значенням моделі R представлена в таблиці 2.7:

Таблиця 2.7 - відповідність вірогідності банкрутства зі значенням моделі R:

Значение R	Вірогідність банкрутства
Меньше 0	Максимальна (90-100)
0-0,18	Висока (60-80)
0,18-0,32	Середня (35-50)
0,32-0,42	Низькая (15-20)
Більше 0,42	Мінімальна (до 10)

В Німеччині вперше застосував методологію багатофакторного дискримінантного аналізу при дослідженні фінансового стану підприємств у 1976 році К. Беерман.

Свої висновки він базував на емпіричному дослідженні 21 пари підприємств, половина з яких були збиткові та знаходилися у фінансовій кризі. Основні характеристики дискримінантної функції Беермана наведено в таблиці 2.8:

Таблиця 2.8 - Параметри дискримінантної функції Беермана

Показник	Вага
Х1 = Позичковий капітал / валюта балансу	+0, 077
Х2 = Чистий прибуток / валюта балансу	+0,813
Х3 = Чистий прибуток/ позичковий капітал	+0,124
Х4 = Чистий прибуток/ чиста виручка від реалізації	-0,105
Х5 = Cash-flow / позичковий капітал	-0,063
Х6 = Чиста виручка від реалізації / валюта балансу	+0,061
Х7 = Запаси / Чиста виручка від реалізації	+0,268
Х8 = Сума амортизації/ Вартість основних засобів на кінець періоду	+0,217
Х9 = Введені основні засоби/ сума амортизації	+0,012
Х10 = Заборгованість за банківськими позиками/ позичковий капітал	+0,165

Одержані значення інтегрального показника Беерман рекомендує інтерпретувати наступним чином (горизонт прогнозування 1 рік):

Z > 0,32 - підприємство знаходиться під загрозою банкрутства;

0,32> Z > 0,236 - неможливо чітко ідентифікувати, потребує додаткового якісного аналізу

Z < 0,236 - підприємству не загрожує банкрутство.

Методологія багатофакторного дискримінантного аналізу може використовуватися як службами контролінгу підприємства для своєчасного виявлення симптомів фінансової кризи, так і банками при оцінці кредитоспроможності позичальника. Використання методології багатофакторного дискримінантного аналізу у вітчизняній практиці є досить обмеженим, що зумовлено такими основними чинниками:

- по-перше, неможливістю розробки власних, галузевих дискримінантних функцій через відсутність фахівців достатньої кваліфікації;

- по-друге, відсутністю достатніх коштів для закупки та адаптації західних методик до вітчизняних умов господарювання;

- по-третє, недостатнім рівнем об'єктивності показників, які відображаються підприємствами у фінансовій звітності (проблематика подвійної бухгалтерії).

Коефіцієнт Альтмана як метод прогнозування банкрутства запропонований в 1968 р. відомим західним економістом Альтманом [12]. Індекс кредитоспроможності побудований за допомогою апарату мультиплікативного дискримінантного аналізу і дозволяє в першому наближенні розділити господарюючі суб'єкти на потенційних банкрутів і небанкротів.

При побудові індексу Альтман обстежив 66 підприємств , половина яких збанкрутіла в період між 1946 і 1965 рр., а половина працювала успішно, і досліджував 22 аналітичних коефіцієнта, які могли бути корисні для прогнозування можливого банкрутства. З цих показників він відібрав п'ять найбільш значущих і побудував багатофакторне регресійне рівняння . Таким чином, індекс Альтмана являє собою функцію від деяких показників, що характеризують економічний потенціал підприємства і результати його роботи за минулий період. У загальному вигляді індекс кредитоспроможності ( Z-рахунок ) має вигляд (2.23):

Z = 1,2 Х₁ +1,4 Х₂ +3,3 Х₃ +0,6 Х₄ + Х₅, (2.23)

де Х₁ - оборотний капітал / сума активів;

Х₂ - нерозподілений прибуток / сума активів;

Х₃ - операційний прибуток / сума активів;

Х₄ - ринкова вартість акцій / заборгованість ;

Х₅ - виручка / сума активів .

Результати численних розрахунків за моделлю Альтмана показали , що узагальнюючий показник Z може приймати значення в межах [-14, +22], при цьому підприємства , для яких Z >2,99 потрапляють в число фінансово стійких , підприємства , для яких Z < 1 , 81 є безумовно - неспроможними , а інтервал [ 1,81-2,99 ] становить зону невизначеності.

Z- коефіцієнт має загальний серйозний недолік - по суті його можна використовувати лише стосовно великих кампаній , котирують свої акції на біржах. Саме для таких компаній можна отримати об'єктивну ринкову оцінку власного капіталу .

У 1983 р. Альтман отримав модифікований варіант своєї формули для компаній, акції яких не котирувалися на біржі (2.24):

K = 8.38 К₁ + К₂ +0.054 К₃ +0.63 К₄ (2.24)

В економіці України модель Альтмана поки не отримала широкого застосування за наступними причин:

- потрібна обчислення відповідних коефіцієнтів при показниках К_і, i = 1,5 , які, природно, відрізняються від їх значень для зарубіжних країн;

- інформація про фінансовий стан аналізованих підприємств, як правило, недостовірна , керівництво ряду підприємств « свідомо » підправляє свої показники в фінансових звітах, що робить неможливим знайти достовірні оцінки коефіцієнтів у Z-моделі .

Оскільки завдання оцінки ймовірності ризику банкрутства вирішується в умовах невизначеності, неповноти вихідної інформації, тому для його розв'язання пропонується використовувати апарат прийняття рішень - нечіткі множини [13].

3. ПРОГНОЗУВАННЯ БАНКРУТСТВА НА ОСНОВІ ЕКОНОМІКО МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ

3.1 Опис процедури реалізації методу нечітких множин

Необхідно розробити підхід до аналізу фінансової безпеки підприємства з використанням апарату нечіткої логіки, який складається з наступних етапів: Етап 1 (відбір показників). Формування набору окремих показників, які є найважливішими для оцінювання фінансової безпеки підприємства. Щоб уникнути дублювання показників з погляду їх значущості для аналізу, відібрані показники повинні оцінювати різні сторони фінансової діяльності підприємства [14]. Фінансова безпека підприємства (Y) може бути оцінена на основі значень узагальнених груп показників (3.1):

, (3.1)

де Х_і -- відповідна і-та група показників.

У свою чергу, комплексне значення кожної з вказаних груп показників може бути розраховане за наступними коефіцієнтами представленими в таблиці 3.1:

Таблиця 3.1 - Групи показників фінансової безпеки підприємства

Групи факторів	Показники	Позначення
Фінансова стійкість	коефіцієнт автономії	Х11
	коефіцієнт відношення позикових та власних коштів	Х12
	коефіцієнт ефективності використання власних коштів	Х13
Ліквідність	коефіцієнт абсолютної ліквідністі	Х21
Групи факторів	Показники	Позначення
Ліквідність	чистий оборотній капітал	Х22
Рентабельність	коефіцієнт рентабельності активів	Х31

 Х_і = f₁ ( X_i1,…,X_ij), i = (3.2)

де N -- кількість узагальнених груп (N = 3);

M -- кількість показників у групі.

Так, фінансова стійкість може бути оцінена за наступними показниками: коефіцієнт автономії X₁₁, коефіцієнт ефективності використання власних коштів X₁₂, коефіцієнт відношення власних та позикових коштів X₁₃ (3.3) :

X₁= f₁(X₁₁, X₁₂, X₁₃), (3.3)

Ліквідність Х₂ може бути оцінена за наступними показниками: коефіцієнт абсолютної ліквідності X₂₁, чистий оборотній капітал Х₂₂ (3.4):

X₂= f₂(X₂₁, X₂₂), (3.4)

Рентабельність може бути оцінена за коефіцієнтом рентабельності активів (3.5):

X₃=f₃(X₃₁), (3.5)

Представлений набір показників з є одним з можливих варіантів і може формуватися експертом індивідуально для кожного окремого підприємства з урахуванням його специфіки. Ієрархічність при формуванні бази знань і побудові математичної моделі можна забезпечити, якщо при побудові нечіткої моделі скористатися методом нейронних мереж. Структура математичної моделі (рис. 3.1) представлена у вигляді дерева логічного висновку[15].



Рисунок 3.1 - Структурна схема математичної моделі аналізу ефективності роботи підприємства

Етап 2 (значимість). На цьому етапі необхідно визначити значимість показників, для цього треба поставити у відповідність кожному показнику рівень його значущості . Для того, щоб оцінити цей рівень, необхідно поставити всі показники по порядку зменшення їх значимості так, щоб виконувалася співвідношення (3.6):

r₁?r₂? r₃, (3.6)

Якщо система показників проранжована у порядку зменшення їх важливості, то вагу i -го показника r_і необхідно визначати за правилом Фішберна [16] за формулою (3.7) :

r_i=, (3.7)

де r_i -- значення розрахованого рангу і-того показника;

N -- загальна кількість груп показників, для яких розраховуються ранги;

i -- порядковий номер показника (в порядку їх значимості).

Правило Фішберна відображає той факт, що про рівень значимості показників не відомо нічого, крім їх значимості відносно один одного. Тоді оцінка відповідає максимуму ентропії наявної інформаційної невизначеності про об'єкт дослідження, тобто, дозволяє прийняти найкращі оціночні рішення в найгіршій інформаційній ситуації (3.8).

(3.8)

де -- ваги факторів ефективності роботи підприємства, i=.

Для розрахунку ваги показника X_ij, необхідно обумовити, що всі показники у групі рівноважні. Тобто вага показника у групі розраховується за формулою (3.9):

k_i=, (3.9)

де К - кількість показників у групі.

Розрахунки вагових коефіцієнтів груп та показників приведені в табл. 3.2

Таблиця 3.2 - Вагові коефіцієнти груп факторів та показників в групах

Групи факторів	Вага групи	Показники	Вага показника
Фінансова стійкість	0,5	коефіцієнт автономії	0,33
		коефіцієнт відношення позикових та власних коштів	0,33
		коефіцієнт ефективності використання власних коштів	0,33
Ліквідність	0,33	коефіцієнт абсолютної ліквідністі	0,5
		чистий оборотній капітал	0,5
Рентабельність	0,17	коефіцієнт рентабельності активів	1

Етап 3 (лінгвістичні змінні). На цьому етапі для якісного оцінювання усіх рівнів економічних параметрів визначається лінгвістична змінна «Рівень показника», множина значень якої буде представлена наступними підмножинами (термами): Н -- «низький» рівень; С --«середній» рівень; В -- «високий» рівень. Таким чином отримаємо нечіткі числа виду трапецій. При цьому чіткий рівень показника є верхньою основою трапеції, перехідний (з одного рівня на інший) -- нижньою.

Етап 4 (побудова функцій належності). Необхідно побудувати функції належності для кожного значення лінгвістичної змінної.

Для терм-множини С - «середній» треба скористатися трапецевідною функцією приналежності, яка має вид (3.10):

µ(x)=, (3.10)

де (a, d) - носій нечіткої множини - песимістична оцінка нечіткого числа;

[b, c] - ядро нечіткої множини - оптимістична оцінка нечіткого числа.

Для терм-множини «низький» використовується Z-подібна функція, так як найбільшою приналежністю володіють «крайні» ліві елементи універсальної множини U_ij.

Z-подібна функція має вид (3.11):

 µ(x)=, (3.12)

де b - координата максимуму;

a - координата мінімуму.

Для терм-множини «високий» використовується S-подібна функція приналежності, тому що найбільшу приналежність даній нечіткій множині мають «крайні» праві елементи універсальної множини U_ij.

S-подібна функція має вид (3.12):

µ(x)=, (3.12)

де d - координата максимуму;

c - координата мінімуму.

Розглянемо лінгвістичну змінну Х₁₁ , <коефіцієнт автономії >. Терм-множина лінгвістичної змінної Х₁₁ виглядає наступним чином : Н -- «низький» рівень; С --«середній» рівень; В -- «високий» рівень.

В якості універсальної множини U₁₁ обирається діапазон розумно можливих значень змінної Х_11: U₁₁ = (0;1). Для забезпечення компактного зберігання нечітких множин та зручності обчислення результатів арифметичних операцій над ними використовується кусочно-лінійні функції приналежності.

Визначається функція приналежності значень змінної Х₁₁ нечіткій множині «середній». Використовується трапецієподібна форма функції належності. Значення параметрів a, b, c, d визначається експертом. У даному випадку: a = 0,2, b = 0,5, c = 0,7, d = 0,9. Отриманні значення функції належності терм множини «середній» для коефіцієнта автономії представлені в таблиці 3.3:

Таблиця 3.3 - Значення трапецевідної функції належності для коефіцієнту автономії за заданими параметрами

Х	У
0	0,00
0,05	0,00
0,1	0,00
0,15	0,00
0,2	0,00
0,25	0,17
0,3	0,33
0,35	0,50
0,4	0,67
0,45	0,83
0,5	1,00
0,55	1,00
0,6	1,00
0,65	1,00
0,7	1,00
0,75	0,75
0,8	0,50
0,85	0,25
0,9	0,00
0,95	0,00
1,00	0,00

За допомогою отриманих значень будується графік трапецевідної функції коефіцієнту автономії (рис. 3.2), для заданих параметрів a, b, c та d.



Рисунок 3.2 - Трапецевідна функція коефіцієнту автономії

Визначається функція належності значень змінної Х₁₁ нечіткій множині «низький». Використовується Z-подібна функція належності, з параметрами a=0,2; b=0,5. Отриманні значення функції пналежності терм множини «низький» для коефіцієнта автономії представлені в таблиці 3.4:

Таблиця 3.4 - розраховані значення Z-подібної функції належності для коефіцієнту автономії за заданими параметрам

Х	У
0,10	1,00
0,15	1,00
0,20	1,00
0,25	1,00
0,30	1,00
0,35	0,50
0,40	0,33
0,45	0,17
0,50	0,00
0,55	0,00
0,60	0,00
0,65	0,00
0,70	0,00

За допомогою отриманих даних будується графік Z-подібної функції (рис.3.3):

Рисунок 3.3 - Z-подібна функція коефіцієнту автономії

Визначається функція належності значень змінної Х₁₁ нечіткій множині «високий». Використовується S-подібна функція з обраними експертом значеннями параметрів: с=0,7; d=0,9. Отриманні значення функції належності терм множини «високий» для коефіцієнта автономії представлені в таблиці 3.5:

Таблиця 3.5 - Значення Z-подібної функції приналежності для коефіцієнту автономії

X	Y
0,60	0,00
0,65	0,00
0,70	0,00
0,75	0,25
0,80	0,50
0,85	0,75
0,90	1,00
0,95	1,00
0,99	1,00

За допомогою отриманих даних будується графік S-подібної функції (рис.3.4):

Рисунок 3.4 - S-подібна функція коефіцієнту автономії

Наступним кроком, необхідно розрахувати значення функції надлежності коефіцієнта автономії для конкретного значення Х₁₁ (2.12).

Х₁₁=0,872

Скориставшись функціями належності (3.10 - 3.12), отримали значення для кожної терм-множини.

Для «середнього» рівня: c< Х₁₁<d

µ_{11 «середній»} =

Для «низького» рівня: Х₁₁ > b

µ_{11 «низький»}= 0

Для «високого» рівня:

µ_{11 «високий»} =

Для того щоб розрахувати значення функцій належності для інших лінгвістичних змінних, необхідно визначити параметри цих функцій, та які наведені в таблиці 3.6. Для коефіцієнтів чистого оборотного капіталу та рентабельності активів, були знайдені значення за останні десять років. Параметри a, b, c та d були встановлені на основі отриманих значень, так як для цих показників немає рекомендованих меж, та їх величина індивідуальна для кожного підприємства.

Таблиця 3.6 - Параметри функцій належності лінгвістичних змінних

Лінгвістична змінна	Параметри функцій належності
	a	b	c	d
Х11 <Коефіцієнт автономії>	0,2	0,5	0,7	0,9
Х12 < Відношення власних та позикових коштів>	0,85	0,65	0,35	0,1
Х13 <Коефіцієнт ефективності використання власних коштів>	0,15	0,35	0,5	0,7
Х21 <Абсолютна ліквідність>	0,2	0,35	0,55	0,7
Х22 <Чистий оборотній капітал>	-10	25	55	85
Х31<Коефіцієнт рентабельності активів>	-0,1	-0,05	-0,01	0,03

Після визначення параметрів функцій, необхідно визначити їх приналежність до певних терм-множин. Отримані результати представлені в таблиці 3.7:

Таблиця 3.7 - Приналежності лінгвістичних змінних до певних терм-множин

Лінгвістичні змінні	Z-подібна <низький>	трапецевідна <середній>	S-подібна <високий>
µ11	0	0,14	0,86
µ12	0	0,188	0,812
µ13	1	0	0
µ21	1	0	0
µ22	0,28	0,72	0
µ31	0	0,15	0,85

Отже, можна казати про те, що при даних параметрах функцій, які були знайдені експертним методом, коефіцієнт автономії «середній» на 14%, та високий на 86 %; коефіцієнт ефективності використання власних коштів «низький» на 100%; коефіцієнт відношення власних та позикових коштів «середній» на 18,8% та «високий» на 81,2%. Коефіцієнт абсолютної ліквідності «низький» на 100%; чистий оборотній капітал «низький» на 28% та середній на 72%. Коефіцієнт рентабельності активів «середній» на 15% та «високий» на 85%.

Етап 5 (оцінювання значень кінцевої лінгвістичної змінної). На цьому етапі, необхідно провести згортання цих показників у межах відповідних груп за підрівнями відповідно за формулою (3.13):

, (3.13)

де {«Фінансова стійкість», «Ліквідність», «Рентабельність»};

l - нечіткий рівень відповідності групи показників

n -- кількість показників відповідної групи;

-- відповідні показники даної групи;

-- ваги показників відповідної групи.

Отримані результати згортання представлені в таблиці 3.8:

Таблиця 3.8 - Результати згортання належностей лінгвістичних змінних

Група показників	Терм-множини для лінгвістичних змінних
	"Н"	"С"	"В"
Фінансова стійкість	0,33	0,11	0,55
Ліквідність	0,64	0,36	0
Рентабельність	0	0,15	0,85

Для розрахунку комплексного показника фінансової безпеки підприємства необхідно виконати розрахунок ваг для кожного з нечітких підрівнів інтегральної оцінки. За вагу приймемо середини інтервалів кожної з підмножин. Для визначення середин інтервалів необхідно скористатися класифікацією рівня інтегрального показника ризику на основі стандартного трирівневого нечіткого 01-класифікатора [17], який представлений в таблиці 3.9:

Таблиця 3.9 - Стандартний трирівневий нечіткий 01- класифікатор

Інтервал значень	Класифікація рівня параметру
0Rout1 0,2	Rout_1
0Rout1 0,4	Rout_1
	Rout_2
0,4Rout1 0,6	Rout_2
0,6Rout1 0,8	Rout_2
	Rout_3
0,8Rout1 1	Rout_3

де R_{out_1} - низький рівень стандартного трирівневого класифікатора;

R_{out_2} - середній рівень стандартного трирівневого класифікатора;

R_{out_3} - високий рівень стандартного трирівневого класифікатора.

R_{out_1} - фінансова небезпека -- підприємство характеризується як таке, що має дуже низьку фінансову стійкість, воно знаходиться на межі банкрутства.

Недопустимо низька ліквідність, та від'ємна рентабельність.

R_{out_2} - середня фінансова стабільність - спостерігається ситуація, за якої підприємство має високі показники фінансової стійкості, але спостерігається низька спроможність коштів перетворюватися на засіб платежу. Підприємство не приносить значного прибутку.

R_{out_3} - висока фінансова безпека - підприємство характеризується високою фінансовою стабільністю, має високий запас конкурентоспроможності.

Підприємство що швидко розвивається, характеризується досить високим рівнем ліквідності та рентабельності.

На основі таблиці 3.7, необхідно знайти ваги вузлових точок, які дорівнюють серединам відповідних інтервалів: Для «Н»=0,2; для «С» = 0,5; для «В»=0,8. Інтегральну оцінку для i-ї групи показників фінансової безпеки підприємства можемо розраховуємо наступним чином за формулою (3.14):

, (3.14)

де - ваги вузлових точок класифікатора.

Результати розрахунків представлені в таблиці 3.10:

Таблиця 3.10 - Інтегральна оцінка для i-ї групи показників фінансової безпеки

Група показників	Інтегральна оцінка для групи
Фінансова стійкість	0,561
ліквідність	0,31
Рентабельність	0,755

Інтегральна оцінка фінансової безпеки підприємства розраховується за наступною формулою (3.15):

Y= (3.15)

Y= 0,561Ч0,5 + 0,31 Ч0,33 + 0,755Ч0,17 = 0,281 + 0,102 + 0,128 = 0,511

За допомогою трьорівневого класифікатора (табл. 3.7) необхідно визначити, до якого рівня фінансової безпеки відноситься підприємство. Отримане значення входить до інтервалу R_{out_2} , отже на підприємстві спостерігається середній рівень фінансової безпеки.

3.2 Побудова прогнозу фінансових показників

Для того, щоб провести аналіз вірогідності банкрутства на 2014 рік, необхідно знайти значення коефіцієнтів, які були обрані у якості лінгвістичних змінних. Для цього необхідно спрогнозувати значення завдяки лінійній регресії [18].

Прогноз - це розрахунок невідомого економічного показника по заданих факторам на підставі моделі. Прогноз у дипломній роботі буде реалізовуватися за допомогою пакету Exel, на основі балансу підприємства за останні 10 років.

Для прогнозу коефіцієнта автономії необхідно розрахувати його значення для десяти попередніх років з 2004 по 2013, для знаходження значень коефіцієнтів необхідно скористатися формулою 2.11, результати розрахунків представлені в таблиці 3.11:

Таблиця 3.11 - Значення коефіцієнту автономії з 2004 по 2013 роки

Рік	Значення
2004	0,968
2005	0,968
2006	0,980
2007	0,981
2008	0,980
2009	0,926
2010	0,924
2011	0,859
2012	0,851
2013	0,872

Для знаходження значення прогнозу, необхідно скористатися лінійним трендом (рис.3.5), для знаходження рівняння регресії.



Рисунок 3.5 - Трендовий аналіз коефіцієнта автономії

Побудова рівняння регресії зводиться до оцінки її параметрів [19]. Для оцінки параметрів регресій, лінійних за параметрами, використовують метод найменших квадратів .

Параметри рівняння регресії коефіцієнту автономії наведені в таблиці 3.12:

Таблиця 3.12 - Значення параметрів регресії для прогнозного значення коефіцієнта автономії

Параметр	Значення
Рівняння регресії	-0,0152x + 1,0147
	0,759
Fфакт	25,231
Fтабл	3,18
tфакт	-5,023
tтабл	2,262
Довірчий інтервал	-0,008<a<-0,022; 0,971<b<1,058
залишкова дисперсія	0,0008
Похибка прогнозу	0,040
Гранична похибка прогнозу	0,090
Довірчий інтервал прогнозу	0,758<y<0,939

Похибка прогнозу розраховується за формулою (3.16):

m_y=, (3.16)

де - залишкова дисперсія;

n - кількість спостережень;

- прогнозний період;

- середнє значення;

- стандартне відхилення.

Гранична похибка прогнозу, яка в 95% не буде перевищена, знаходиться по формулі (3.17):

, (3.17)

Коефіцієнт детермінації дорівнює 0,759, це означає, що рівнянням регресії пояснюється 75,9% дисперсії результативної ознаки, а на долю інших факторів приходиться 24,1% дисперсії. Фактичне значення F-критерію більше табличного, визнається статистична значимість рівняння в цілому. Для оцінки статистичної значущості параметрів регресії і кореляції розраховуються t-критерій Стьюдента і довірчі інтервали кожного з показників. Порівнюючи фактичне і критичне (табличне) значення робимо висновок про значущість параметрів регресії і кореляції. Якщо |t_факт.| > t_табл. то параметри a, b не випадково відрізняються від нуля і сформувалися під впливом систематично діючого фактора x. Були знайдені інтервали параметрів a та b. Інтервал, в який з вірогідністю 95% потрапить прогнозне значення 0,758<y<0,939. Прогнозне значення коефіцієнту автономії розраховане на основі попередніх років за допомогою рівняння регресії дорівнює 0,848.

Для визначення прогнозу коефіцієнту співвідношення позикових і власних коштів на 2014 рік, необхідно знайти значення коефіцієнтів за попередні роки за формулою 2.10. Результати розрахунків представлені в таблиці 3.13:

Таблиця 3.13 - Значення коефіцієнта співвідношення позикових та власних коштів за 2004-2013 роки

Рік	значення
2004	0,018
2005	0,033
2006	0,020
2007	0,019
2008	0,021
2009	0,080
2010	0,082
2011	0,165
2012	0,175
2013	0,147

Для знаходження прогнозного значення коефіціэнту співвідношення позикових та власних коштів, необхідно скористатися лінійним трендом (рис.3.6), для побудови рівняння регресії.



Рисунок 3.6 - Трендовий аналіз коефіцієнта співвідношення позикових та власних коштів

Оцінки параметрів регресії представлені в таблиці 3.14.

Таблиця 3.14 - Значення параметрів регресії для коефіцієнту співвідношення позикових та власних коштів

Параметр	Значення
Рівняння регресії	0,0189x - 0,0279
	0,790
Fфакт	30,1589
Fтабл	3,18
tфакт	-5,49
tтабл	2,262
Довірчий інтервал	0,011< a < 0,0268; -0,0772 < b < 0,0213
залишкова дисперсія	0,0010
Похибка прогнозу	0,045
Гранична похибка прогнозу	0,103
Довірчий інтервал прогнозу	0,077<y<0,283

Рівнянням регресії пояснюється 79% дисперсії результативної ознаки, а на долю інших факторів приходиться 21% дисперсії. Фактичне значення F-критерію більше табличного, визнається статистична значимість рівняння в цілому. Для оцінки статистичної значущості параметрів регресії і кореляції розраховуються t-критерій Стьюдента і довірчі інтервали кожного з показників. Порівнюючи фактичне і критичне значення робимо висновок про значущість параметрів регресії і кореляції тому що |t_факт.| > t_табл. Знайдені інтервали параметрів a та b. Стандартне відхилення прогнозу дорівнює 0,031, інтервал, в який з вірогідністю 95% потрапить прогнозне значення 0,077<y<0,283.

За допомогою підстановки параметрів a та b в рівняння регресії, знайдено прогнозне значення коефіцієнту співвідношення позикових та власних коштів 2014 року, який дорівнює 0,180.

Аналогічним способом знаходиться прогноз для коефіцієнту ефективності використання власних коштів. В таблиці 3.10 представлені значення коефіцієнту за 2004-2013 роки:

Таблиця 3.15 - Значення коефіцієнту ефективності використання власних коштів за 2004-2013 роки.

Рік	Значення
2004	-0,343
2005	-0,314
2006	-0,033
2007	-0,024
2008	-0,109
2009	-0,036
2010	-0,023
2011	-0,012
2012	-0,050
2013	0,027

Для знаходження прогнозного значення коефіцієнту ефективності використання власних коштів, необхідно скористатися лінійним трендом (рис.3.7), для побудови рівняння регресії.



Рисунок 3.7 - Трендовий аналіз коефіцієнта ефективності використання власних коштів.

Оцінки параметрів регресії представлені в таблиці 3.16:

Таблиця 3.16 - Значення параметрів регресії для коефіцієнту ефективності використання власних коштів:

Параметр	Значення
Рівняння регресії	0,035x - 0,295
	0,712
Fфакт	19,758
Fтабл	3,18
tфакт	4,445
tтабл	2,262
Довірчий інтервал	0,011< a < 0,0268; 0,017 < b < 0,053
залишкова дисперсія	0,0051
Похибка прогнозу	0,103
Гранична похибка прогнозу	0,233
Довірчий інтервал прогнозу	-0,142 <y<0,324

Рівнянням регресії пояснюється 71% дисперсії результативної ознаки, а на долю інших факторів приходиться 29% дисперсії. Фактичне значення Fкритерію більше табличного, визнається статистична значимість рівняння в цілому. Для оцінки статистичної значущості параметрів регресії і кореляції розраховуються t-критерій Стьюдента і довірчі інтервали кожного з показників. Порівнюючи фактичне і критичне значення робимо висновок про значущість параметрів регресії і кореляції, тому що |t_факт.| > t_табл. Знайдені інтервали параметрів a та b. Стандартне відхилення дорівнює 0,075, інтервал, в який з вірогідністю 95% потрапить прогнозне значення -0,142<y<0,324. Знайдено прогнозне значення коефіцієнту ефективності використання власних коштів 2014 року, яке дорівнює 0,091.

Для знаходження прогнозу коефіцієнту абсолютної ліквідності, знайдені значення коефіцієнту для попередніх років, за формулою 2.2. Отримані значення представлені в таблиці 3.17:

Таблиця 3.17 - Значення коефіцієнту абсолютної ліквідності за 2004-2013 роки.

Рік	Значення
2004	0,197
2005	0,226
2006	0,200
2007	0,226
2008	0,187
2009	0,119
2010	0,101
2011	0,045
2012	0,043
2013	0,052

Для знаходження прогнозного значення коефіціэнту абсолютної ліквідності, необхідно скористатися лінійною лінією тренду (рис. 3.6), для побудови ріняння регресії.

Графік зміни коефіцієнту та линія тренду представлені на рис. 3.8:



Рисунок 3.8 - Трендовий аналіз коефіцієнта абсолютної ліквідності.

Знайдені параметри рівняння регресії для коефіцієнту абсолютної ліквідності, які представлені в таблиці 3.18:

Таблиця 3.18 - Значення параметрів регресії для коефіцієнту абсолютної ліквідності.

Параметр	Значення
Рівняння регресії	-0,0231x + 0,2666
	0,8435
Fфакт	41,11
Fтабл	3,18
tфакт	-6,566
tтабл	2,262
Довірчий інтервал	-0,0312<a<-0,0149; 0,2163<b<0,3168
залишкова дисперсія	0,001
Похибка прогнозу	0,046
Гранична похибка прогнозу	0,104
Довірчий інтервал прогнозу	-0,091 <y<0,117

Рівнянням регресії пояснюється 84% дисперсії результативної ознаки, а на долю інших факторів приходиться 16% дисперсії. Фактичне значення F-критерію більше табличного, визнається статистична значимість рівняння в цілому. Для оцінки статистичної значущості параметрів регресії і кореляції розраховуються t-критерій Стьюдента і довірчі інтервали кожного з показників. Порівнюючи фактичне і критичне (табличне) значення робимо висновок про значущість параметрів регресії і кореляції. Знайдені інтервали параметрів a та b. Стандартна похибка дорівнює 0,031, звідси інтервал, в який з вірогідністю 95% потрапить прогнозне значення 0,0107 <y<0,0153. За допомогою підстановки параметрів a та b в рівняння регресії, знайдено прогнозне значення коефіцієнту абсолютної ліквідності 2014 року, яке дорівнює 0,013.

Для знаходження прогнозу коефіцієнту чистого оборотного капіталу, знайдені значення коефіцієнту для попередніх років, за формулою 2.3. Отримані значення представлені в таблиці 3.15:

Таблиця 3.19 - Значення коефіцієнту чистого оборотного капіталу за 2004-2013 роки.

Рік	Значення
2004	72
2005	82,3
2006	72,8
2007	61,2
2008	62,1
2009	39,2
2010	24,8
2011	17,7
2012	-9,2
2013	15,2

Для знаходження прогнозного значення необхідно скористатися лінійним трендом (рис.3.9).



Рисунок 3.9 - Трендовий аналіз коефіцієнта чистого оборотного капіталу

Наступний крок - знаходження параметрів регресії. Отриманні значення представлені в таблиці 3.20:

Таблиця 3.20 - Значення параметрів регресії для коефіцієнту чистого оборотного капіталу.

Параметр	Значення
Рівняння регресії	-9,4503x + 95,787
	0,8723
Fфакт	54,65
Fтабл	3,18
tфакт	-7,394
tтабл	2,262
Довірчий інтервал	-12,3982<a<-6,5024; 77,4957<b<114,0776
залишкова дисперсія	134,8175
Похибка прогнозу	16,819
Гранична похибка прогнозу	38,045
Довірчий інтервал прогнозу	-46,211 <y< 29,879

87% дисперсії результативної ознаки пояснюється рівняння регресії, а на долю інших факторів приходиться 13% дисперсії. Фактичне значення F-критерію більше табличного, визнається статистична значимість рівняння в цілому. Для оцінки статистичної значущості параметрів регресії і кореляції розраховуються t-критерій Стьюдента і довірчі інтервали кожного з показників. Порівнюючи фактичне і критичне значення робимо висновок про значущість параметрів регресії і кореляції. Знайдені інтервали параметрів a та b. Стандартна похибка дорівнює 11,61, звідси інтервал, в який з вірогідністю 95% потрапить прогнозне значення -46,211 <y< 29,879. За допомогою підстановки параметрів a та b в рівняння регресії, знайдено прогнозне значення коефіцієнту чистого оборотного капіталу за 2014 рік, яке дорівнює -8,166.

Для того, щоб знайти значення коефіцієнту рентабельності активів, необхідно знайти значення коефіцієнта за попередні 10 років, які представлені в таблиці 3.21:

Таблиця 3.21 - Значення коефіцієнту рентабельності активів за 2004-2013 роки.

рік	значення
2004	-0,247
2005	-0,284
2006	-0,032
2007	-0,024
2008	-0,102
2009	-0,033
2010	0,021
2011	0,010
2012	-0,042
2013	0,024

Для знаходження прогнозного значення необхідно скористатися лінійним трендом (рис.3.10).



Рисунок 3.10 - Трендовий аналіз коефіцієнта рентабельності активів

Оцінки параметрів регресії представлені в таблиці 3.22:

Таблиця 3.22 - Значення параметрів регресії для коефіцієнту рентабельності активів

Параметр	Значення
Рівняння регресії	-0,03x - 0,246
	0,724
Fфакт	20,93
Fтабл	3,18
tфакт	-4,575
tтабл	2,306
Довірчий інтервал	0,015<a<0,045-0,340<b<-0,152
залишкова дисперсія	0,0035
Похибка прогнозу	0,086
Гранична похибка прогнозу	0,195
Довірчий інтервал прогнозу	-0,112 <y< 0,278

Коефіцієнт детермінації дорівнює 0,724. Отже 72% дисперсії пояснюється рівнянням регресії. Фактичне значення F-критерію більше табличного, визнається статистична значимість рівняння в цілому. Для оцінки статистичної значущості параметрів регресії і кореляції розраховуються t-критерій Стьюдента і довірчі інтервали кожного з показників. Порівнюючи фактичне і критичне значення робимо висновок про значущість параметрів регресії і кореляції. Знайдені інтервали параметрів a та b. Стандартна похибка дорівнює 0,06, звідси інтервал, в який з вірогідністю 95% потрапить прогнозне значення -0,112<y<0,278. За допомогою підстановки параметрів a та b в рівняння регресії, знайдено прогнозне значення коефіцієнту рентабельності активів 2014 року, яке дорівнює 0,083.

Для того щоб візуально порівняти значення коефіцієнтів за 2013 рік та спрогнозовані значення на 2014, необхідно скласти таблицю 3.23:

Таблиця 3.23 - Значення спрогнозованих коефіцієнтів та за 2013 рік:

Назва коефіцієнту	2013 рік	2014 рік
коефіцієнт автономії	0,872	0,848
коефіцієнт співвідношення позикових і власних коштів	0,147	0,180
коефіцієнт ефективності використання власних коштів	0,027	0,091
коефіцієнт абсолютної ліквідності	0,052	0,013
чистий оборотній капітал	15,2	-8,166
коефіцієнт рентабельності активів	0,024	0,083

Отже, у 2014 спостерігається незначне погіршення майже усіх коефіцієнтів, виключенням є коефіцієнт ефективності використання власних коштів та коефіцієнт рентабельності активів, який має тенденцію зростання на протязі десяти останніх років.

3.3 Прогнозування банкрутства для отриманого прогнозу

Для прогнозу банкрутства на 2014 рік за методом нечітких множин, для показників, які були обрані в якості лінгвістичних змінних, необхідно визначити, як кожне з спрогнозованих значень належить до певної терм-множини, завдяки функціям належності, за формулами 3.10-3.12. Інтервали терм-множин будуть використовуватися ті, що і для визначення прогнозу банкрутства на 2013 рік. Ці інтервали були представлені в таблиці 3.6.

Отримані значення належності коефіцієнтів за 2014 рік, до певних терм-множин, представлені в таблиці 3.24:

Таблиця 3.24 - Належності лінгвістичних змінних до певних терм-множин для 2014 року

	Z-подібна <низький>	трапецевідна <середній>	S-подібна <високий>
µ11	0	0,29	0,71
µ12	0	0,32	0,68
µ13	1	0	0
µ21	1	0	0
µ22	0,88	0,12	0
µ31	0	0	1

Далі необхідно провести згортання показників у межах відповідних груп за підрівнями відповідно, за формулою 3.11, ваги груп та показників ті самі, що і для 2013 року (таблиця 3.2). Отримані результати згортання представлені в таблиці 3.25:

Таблиця 3.25 - Результати згортання належностей лінгвістичних змінних до терм-множин

Група показників	Терм-множини для лінгвістичних змінних
	"Н"	"С"	"В"
Фінансова стійкість	0,33	0,21	0,46
Ліквідність	0,94	0,06	0
Рентабельність	0	0	1

Для розрахунку комплексного показника фінансової безпеки підприємства необхідно виконати розрахунок ваг для кожного знечітких підрівнів інтегральної оцінки. За вагу приймемо середини інтервалів кожної з підмножин. Для визначення середин інтервалів необхідно скористатися класифікацією рівня інтегрального показника ризику на основі стандартного трирівневого нечіткого 01- класифікатора, який представлений в таблиці 3.7.

Ваги вузлових точок класифікатора для «Н»=0,2; для «С» = 0,5; для «В»=0,8.

Інтегральну оцінку для i-ї групи показників фінансової безпеки підприємства можемо розраховуємо наступним чином за формулою 3.14. Результати розрахунків представлені в таблиці 3.26:

Таблиця 3.26 - Інтегральна оцінку для i-ї групи показників фінансової безпеки

Група показників	Інтегральна оцінка для групи
Фінансова стійкість	0,539
ліквідність	0,218
Рентабельність	0,800

Інтегральна оцінка фінансової безпеки підприємства розраховується за наступною формулою 3.15:

Y=0,539*0,5+0,218*0,33+0,80*0,17=0,270+0,072+0,136=0,478

За допомогою трирівневого класифікатора (табл. 3.9) необхідно визначити, до якого рівня фінансової безпеки відноситься підприємство. Отримане значення входить до інтервалу R_{out_2}, отже на підприємстві спостерігається середній рівень фінансової безпеки.

Проведнний прогноз за методом нечітких множин, виявив, що для обох років, для 2013 та 2014, рівень фінансової безпеки підприємства середній. Спостерігається незначне погіршення інтегрального показника для спрогнозованого року, однією з причин цього, може бути невелике збільшення частки позикових коштів.

Також спостерігається незначне погіршення і інших коефіцієнтів, окрім коефіцієнту рентабельності активів, який збільшується з кожним роком та коефіцієнту ефективності використання власних коштів. Проаналізувавши отримані результати, необхідно скласти рекомендації, щодо поліпшення показника фінансової безпеки:

- по-перше, на підприємстві низький рівень ефективності використання власних коштів. Значення коефіцієнту нижче, ніж інтервал, наведений експертом для рівня «низький». Але якщо порівнювати цей показник, зі значеннями попередніх років, можна казати про позитивну тенденцію. Отже, підприємству необхідно підвищувати рівень ефективності використання власних коштів, шляхом зниження собівартості продукції, це стане можливим, якщо фабрика замінить більш дорогу сировину на більш дешевшу. Замість дубових меблів почне виготовляти меблі з буку, що одночасно допоможе підприємству збільшити показник рентабельності.

- по-друге, на підприємстві низька абсолютна ліквідність. Для того, щоб нормалізувати цей показник, необхідно зменшити поточну кредиторську заборгованість підприємства за товари, роботу та послуги, в тому числі за рахунок зміни джерел фінансування на користь довгострокових запозичень;

- по третє, значення чистого оборотного капіталу на прогнозий рік від'ємне, спостерігається ситуація, при якій поточні зобов'язання компанії перевищують її поточні активи. Якщо ситуація не буде виправлена, то компанія не зможе оплатити заборгованості своєчасно, що ставить під загрозу її здатність продовжувати свою діяльність і може навіть призвести до банкрутства. Виправити ситуацію, при якій оборотний капітал компанії є від'ємним, можна наступними способами:

1) знизити дебіторську заборгованість, як показав показник дебіторської заборгованості, підприємству за рік повернули тільки десяту частину заборгованості, підвищити цей показник можливо через подачею підприємством до суду або вдадися до процедури факторингу;

2) залучити довгостроковий кредит.

4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА

4.1 Загальні положення

Охорона праці - це система правових, соціально-економічних, організаційно-технічних, санітарно-гігієнічних і лікувально-профілактичних заходів та засобів, спрямованих на збереження життя, здоров'я і працездатності людини у процесі трудової діяльності. Загальними законами України, що визначають основні положення з охорони праці, є Конституція України, Кодекс законів про працю України та Закон України “Про охорону праці”, прийнятий Верховною радою України від 21.11.2002 [20].

При виконанні дипломної роботи, що присвячена аналізу схильності підприємства-суб'єкта «Мерчанська меблева фабрика» до банкрутства, використовувався комп'ютер. При виконанні робіт на персональних комп'ютерах необхідно дотримуватись вимог загальної інструкцій з охорони праці, що пов'язано з можливістю отримання травм та професійних захворювань. Розглянемо питання з охорони праці, які стосуються забезпечення правильних умов роботи користувачів комп'ютера.

4.2 Управління охороною праці на підприємстві

До основних функцій управління охороною праці належать:

- прогнозування і планування робіт, їх фінансування;

- організація та координація робіт;

- облік показників стану умов і безпеки праці;

- контроль за функціонуванням СУОП.

Основні завдання управління охороною праці:

- навчання працівників з питань охорони праці та пропаганда безпечних методів праці; - забезпечення безпеки технологічних процесів, виробничого устаткування, будівель і споруд, виробничих приміщень;

- нормалізація санітарно-гігієнічних умов праці;

- забезпечення працівників засобами колективного та індивідуального захисту;

- забезпечення оптимальних режимів праці та відпочинку;

- організація лікувально-профілактичного та санітарно-побутового обслуговування працівників;

- професійний відбір працівників певних професій;

- планування роботи з охорони праці.

Функція планування, в основі якої лежить прогностичний аналіз, має вирішальне значення в системі управління охороною праці. Планування роботи з охорони праці поділяється на перспективне, поточне та оперативне.

Схема управління охороною праці на підприємстві "Мерчанська меблева фабрика" показана на рис. 4.1

Рисунок 4.1 - Схема управління охороною праці на підприємстві «Мерчанська меблева фабрика»

4.3 Промислова санітарія

Питання охорони праці розглядається на прикладі приміщення бухгалтерії фабрики. Розглянемо роботу з документами та комп'ютерними програмами, що використовуються при обліку коштів підприємства. Загальна площа відділу складає 14м², при висоті стелі 3 м (А=4м; В=3,5м; Н=3м). Загальний об'єм становить 42 м³ . В відділі працює 2 людини. Встановлено одне вікно. Отже на кожного робочого припадає 7м² площі, та 21м³ об'єму. На робочих місцях встановлені персональний комп'ютери, на кожне робоче місце 1 ПК. Також є один принтер та один телефон. Згідно НПАОП 0.00-1.28-10 [21] на одне робоче місце повинне припадати не менше 6 м² площі та 20 м³ об'єму. Таким чином, приміщення відповідає необхідним нормам.