Коэффициент прогноза банкротства: Коэффициент прогноза банкротства. Формула по балансу. Нормативное значение

Содержание

формула по балансу – что показывает

Коэффициент прогноза банкротства организации – показатель, используемый для анализа платежеспособности должника. Чем раньше будут выявлены причины надвигающейся финансовой несостоятельности – тем больше вероятность того, что проблема будет вовремя устранена.

Проще предупредить о банкротстве должника на ранних стадиях, чем на поздних. Это даст возможность остановить разорение компании с более высокой вероятностью.

Прогнозирование банкротства: методы

Прогнозирование критических тенденций развития предприятия на сегодняшний день имеет первоочередное значение. Существует много методик для расчета коэффициента банкротства.

Универсального подхода, который бы позволял с наибольшей точностью установить неудовлетворительный исход деятельности компании, не существует. Однако достоверный прогноз ухудшения финансового состояния фирмы поможет определить совокупность нескольких эффективных методов прогнозирования банкротства.

Условно методы прогнозирования банкротства можно разделить на следующие группы:

  1. Количественные. Они берут основу на финансовых сведениях организации. Количественный метод также предполагает собой расчет коэффициентов.
  2. Качественные. Они базируются на изучении концепции финансовой несостоятельности у тех компаний, которые уже обанкротились.

Коэффициент прогноза появления банкротства показывает результат на основе количественного метода. Данный показатель отражает то, какие конкретно оборотные активы содержит в себе актив баланса. Скорректированный коэффициент для проведения прогноза банкротства отражает шанс соответствующей компании в ближайшее время выполнить свои кратковременные обязательства после того, как будет проведена процедура реализации запасов.

Как узнать коэффициент банкротства:

  • Мониторинг характерных способов восстановления платежеспособности компании.
  • Ведение постоянного наблюдения над экономическим положением соответствующей фирмы.
  • Определение причин, которые оказывают непосредственное негативное влияние на деятельность организации.
  • Проведение анализа отклонений от показателей стабильной работы компании.
  • Проведение оценки общего уровня ухудшения состояния предприятия.

Коэффициент прогноза возникновения банкротства по балансу

В том случае, если фирма имеет возможность рассчитаться по долговым обязательствам, она имеет и финансовую устойчивость. Отсюда следует, что банкротство предприятию не грозит в ближайшие шесть месяцев.

Коэффициент прогноза банкротства — формула по балансу без учета НДС:

Коэффициент = (оборотные активы – долги на кратковременной основе) / валюта.

Интерпретация полученных при расчете значений:

  • Показатель = оборотные средства + отложенные долги по налоговым сборам – задолженности на краткосрочной основе / валюта баланса.
  • Коэффициент прогноза появления банкротства – формула расчета показателя:  Коэффициент = (запасы с налога на добавленную стоимость + ликвидные активы компании — кратковременные обязательства) / актив соответствующего баланса рассматриваемого предприятия.

Если от предприятия требуется исполнить долговые обязательства ранее, чем через полгода, то задолженность перед кредиторами в отчетности учитываться не будет при условии, что соответствующий долг не превышает четыре календарных месяцев.

Значение коэффициента банкротства

Нормативное значение развития финансовой несостоятельности не поможет в анализе точечного коэффициента для отдельно взятого предприятия. Необходимо провести соотношение между выявленным значением с коэффициентом иного предприятия, сопоставить с фундаментальным показателем, провести оценку в динамике по определенным годам.

Можно выделить следующие критерии исследования коэффициентов:

  • Коэффициент банкротства, который получили в результате анализа, выше 100 %. В данном случае это означает, что предприятие с малой эффективностью использует вовлечение заемного капитала, что не позволяет развить собственную хозяйственную деятельность.
  • Коэффициент банкротства ниже/равен нулю. Данный результат показывает уровень нехватки запасов для исполнения краткосрочных обязанностей. Так, соответствующий показатель постоянно должен быть выше нуля.
  • Коэффициент увеличивается. Данное положение в динамике прогнозирует о том, что на основании текущего положения предприятию далеко от разорения.

Чем выше коэффициент банкротства, тем больше риск того, что в предстоящие шесть календарных месяцев предприятие не будет обанкрочено. Чем ниже соответствующий показатель, тем выше вероятность разорения.

Коэффициент банкротства — вероятность и анализ итогов

Чем раньше финансист сможет выявить ухудшение финансового состояния предприятия, тем с наибольшей вероятностью можно спасти данный бизнес от разорения. Судебный орган рассматривает соответствующее понимание как показатель характера финансового состояния, при котором заемщик не может в силу определенных обстоятельств удовлетворить требования кредиторов, либо не имеет возможности полностью исполнить свои обязательства по обязательным платежам.

Одними из основных задач процедуры финансовой несостоятельности являются следующие:

  • Восстановление деятельности должника.
  • Оплата образовавшихся долгов.

Для того, чтобы провести оценку реальной экономической ситуации того или иного предприятия, необходимо внимательно рассмотреть соответствующие показатели. С их помощью будет возможно составить наиболее детальный отчет.

Вначале будет проводиться оценка платежеспособности предприятия, в которую входит недостаток/избыток оборотного и собственного капитала. Также будут рассмотрены все истоки запасов компании.

После будет установлен вид экономической устойчивости. На основании полученных данных можно вычислить уровень платежеспособности должника.

Кредитоспособность предприятия является одним из основных факторов, на основании изучения которого можно определить финансовую устойчивость. Для соответствующего расчета будут определены нехватка или перевыполнение активов. Также для использования моделей определения вероятности банкротства будут учтены активы, направленные не только на покрытие долгов по срочным обязательствам, но также и на исполнение обязательств по долгосрочным и краткосрочным пассивам.

Коэффициент общей ликвидности того или иного предприятия рассчитывается на основе текущей и будущей ликвидности. По итогу финансист проведет оценку капитала, имущества, а также определение результатов проведенной финансовой работы.

Проведение анализа коэффициентов банкротства

Потребуется провести вычисление статуса ликвидности предприятия. Соответствующая проверка покажет, есть ли у данной фирмы возможность исполнить все текущие обязательства с помощью активов и отложенных средств или же нет.

Для проведения детального анализа потребуется учесть следующий ряд факторов:

Активы

Уровень снижения ликвидности

Пассивы

Уровень срочности исполнения обязательств

Каким образом составляются активы:

Трудные в реализации

Остаются после проведения корректировки.

Быстрые в реализации

Составляются на основе дебиторской задолженности.

Имеющие наибольшую ликвидность

Денежные средства организации, которые были предоставлены на определенное время.

Медленные в реализации

Долгосрочные вложения и финансовые запасы компании.

Как составляются пассивы:

На постоянной основе

Остаются после проведения процедуры сортировки.

На особо срочной основе

Задолженности по займам, кредитам и пр.

На долгосрочной основе

Речь идет о компаниях, имеющих долгосрочные кредитные обязательства.

На краткосрочной основе

Выданные на малый срок кредитные займы.

Для того чтобы определить ликвидность, потребуется поочередно сравнить между собой группы пассивов и активов. Как показала практика, менее ликвидные показатели того или иного предприятия не замещают собой более ликвидные финансы.

Заключение

В экономике, как зарубежной, так и отечественной, существует множество разнообразных моделей прогнозирования банкротства, которые учитывают разные ключевые показатели деятельности предприятия. Только на основе полученных коэффициентов можно определить, станет ли та или иная компания банкротом в ближайшее время и каковы ориентировочные шансы наступления такого события.

Расчет коэффициента поможет предприятию заранее определить вероятность ухудшения финансового состояния. С помощью применения подготовительных мероприятий, которые направлены на восстановление и улучшение платежеспособности, помогут вытащить фирму из сопутствующего кризиса.

порядок расчета, формулы, интерпретация результатов

Коэффициент прогнозирования банкротства представляет собой количественный способ оценки вероятности невозможности погашения компанией своих обязательств перед кредиторами. Данный показатель имеет важнейшее значение для собственников бизнеса, потенциальных инвесторов, кредиторов и работников компании.

СодержаниеПоказать

Для чего нужен

Собственникам бизнеса финансовый анализ позволяет своевременно принять меры по недопущению банкротства и разработать антикризисный план. Инвесторам расчеты помогают принять взвешенное решение относительно финансирования проекта. Такая оценка позволит также своевременно вывести свои активы из компании ее участникам (собственниками) и инвесторам. Для кредиторов рассчитанные финансовые показатели служат проявлением должной осмотрительности при выборе потенциального партнера или при принятии решения о предоставлении кредита.

Низкие показатели коэффициента указывают на возможность неплатежеспособности компании в среднесрочной перспективе. На основании коэффициента прогноза банкротства можно сделать выводы относительно того, хватит ли запасов предприятия для закрытия краткосрочных обязательств, может ли организация быстро реализовать или погасить свои долги.

При расчете коэффициента банкротства используются данные бухгалтерского баланса.

Формула расчета

Для расчета коэффициента банкротства нет единой утвержденной формулы. Прогнозирование банкротства может быть основано на российских и зарубежных моделях. Все разработанные модели условно подразделяются на три категории:

  1. Количественные – основанные на расчетах финансовых показателей, анализе их динамики и сравнении с нормативными значениями.
  2. Качественные – основанные на косвенных признаках, которые указывают на возможные изменения в платежном балансе.
  3. Смешанные – предполагают совмещение количественного и качественного подходов.

Также методы прогнозирования неплатежеспособности можно разделить на интегральные и простые. Наиболее популярными являются интегральные модели, когда множество показателей сводятся к одному коэффициенту, и в зависимости от его значения определяется вероятность банкротства. При простой методике анализируются отдельные финансовые показатели компании в их динамике. Например, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами.

Широкое распространение среди интегральных моделей приобрели MDA-модели, которые основаны на математическом моделировании процессов.

В числе наиболее популярных западных моделей – модель Альтмана. Многие из западных моделей являлись вариацией модели Альтмана. Она представляет собой интегральную модель вероятности банкротства, которая разрабатывалась в период с 1946 по 1965 г. Анализ платежеспособности происходит с учетом 22 коэффициентов.

Двухфакторная модель Альтмана

Первоначально Альтман разработал двухфакторную модель, которая имеет следующий вид:

  • коэффициент вероятности банкротства = 1,073 * текущая ликвидность баланса (первый фактор) + 0,0579 * коэффициент капитализации (второй фактор) - 0,3878.

Для расчета первого показателя нужно сумму оборотных средств разделить на объем краткосрочных обязательств.

Второй фактор получается делением суммы долгосрочных обязательств на размер собственного капитала.

Таким образом, в основе определения вероятности банкротства по Альтману лежит соотношение заемного и привлеченного капиталов в общей величине активов. Полученный в результате расчетов коэффициент интерпретируется следующим образом: при положительном значении коэффициента вероятность банкротства составляет менее 50%.

Пятифакторная модель Альтмана

В дальнейшем Альтманом была разработана пятифакторная модель банкротства, которая стала классической. По ней

коэффициент банкротства определяется по следующей формуле:

  • 1,2 * фактор 1 (оборотный капитал / активы) + 1,4 * фактор 2 (нераспределенная прибыль / активы) + 3,3 * фактор 3 (операционная прибыль / активы) + 0,6 * фактор 4 (рыночная стоимость акций / обязательства) + фактор 5 (выручка / активы).

Пятифакторная модель Альтмана интерпретируется следующим образом: если значение превышает 2,9, то это указывает на финансовую устойчивость компании. При значении от 2,9 до 1,8 – в отношении перспектив компании есть неопределенность, менее 1,8 – отмечается высокий риск банкротства.

Для развивающихся рынков Альтман установил константу в 3,25, которую следует прибавлять к полученному значению коэффициента.

Альтман также разрабатывал специфичные модели для непроизводственных компаний, частных фирм, компаний, не являющихся эмитентами акций и пр. Но они варьируются значениями коэффициентов и не обладают принципиальными отличиями.

Отечественные модели

Западные модели банкротства доказали на практике свою эффективность, но они не всегда могут быть применимы к российским реалиям. Поэтому в последние годы появилось несколько моделей отечественных специалистов.

Например, в разработке от Иркутской государственной экономической академии анализируется четыре фактора. Вероятность наступления банкротства оценивается так:

  • 8,38 * рентабельность собственных оборотных активов + рентабельность собственного капитала + 0,054 * оборачиваемость активов + 0,063 * внутренняя норма прибыли.

Если значение получилось отрицательным, то вероятность наступления банкротства оценивается, как максимальная; 0-0,18  - высокая; 0,19-0,32 – средняя, менее 0,42 – минимальная.

Коэффициенты прогнозирования вероятности банкротства достаточно разрозненные и зачастую требуют адаптации к конкретной отрасли экономики. Но российским компаниям, в особенности банкам при кредитовании, требуется применение определенной количественной формулы для единообразия подходов к оценке заемщика.

Такое значение коэффициента прогноза банкротства было разработано на показателях действующей в РФ системы бухгалтерской отчетности, а именно баланса. В основе формулы лежит способность компании своевременно погашать краткосрочные обязательства.

Коэффициент прогноза банкротства рассчитывается так:

  • сумма оборотных активов и отложенных обязательств по НДС - краткосрочные обязательства, разделенные на валюту баланса.

При использовании бухгалтерского баланса коэффициент рассчитывается по следующим строкам:

  • ст. 1200 + ст. 1180 – ст. 1500 / ст.1700.

При расчетах коэффициента нужно учитывать два допущения:

  1. Сроки обязательств должны сопоставляться со сроками активов и отложенных платежей: если задолженность нужно погасить в течение года, то дебиторская задолженность до 3 месяцев не принимается в расчет.
  2. Отложенные обязательства по российскому налоговому законодательству действуют только по отношению к НДС. Поэтому при нулевой налоговой ставке данная составляющая формулы обнуляется и не участвует в расчетах.

Интерпретация результатов

Универсальное нормативное значение коэффициента для всех компаний установить невозможно из-за специфики их работы. Обычно полученное значение сравнивают со среднеотраслевым и делают управленческие выводы.

Но существуют некоторые общие индикаторы. Так, если значение коэффициента получилось отрицательным, то это указывает на недостаточность внутренних резервов на предприятии для погашения краткосрочных обязательств. Но если коэффициент очень высокий по отношению к среднеотраслевому, то это также не может рассматриваться, как положительный знак: указанная ситуация указывает на неэффективное использование возможностей по привлечению заимствований.

Стоит отметить, что сам по себе коэффициент прогноза банкротства не является статичной величиной. Для оценки перспектив компании целесообразно анализировать его в динамике. В случае роста значения коэффициента можно говорить об улучшении текущего финансового положения в компании.

Таким образом, коэффициент прогноза банкротства применяется для предупреждения неплатежеспособности компании. Полученные результаты позволяют руководству предпринять комплекс мер по предупреждению неплатежеспособности. Коэффициент применяется банками для оценки платежеспособности компании, инвесторами – при принятии решения о выходе из компании или предоставлении финансирования, контрагентами – для снижения рисков при подписании соглашения.

Не нашли ответа на свой вопрос? Звоните на телефон горячей линии 8 (800) 350-34-85. Это бесплатно.

Эксперт в сфере права и финансов

Коэффициент вероятности банкротства – формула расчета риска

Риск разорения грозит всем организациям. Для того чтобы этого избежать, потребуется определить вероятностный коэффициент банкротства, который необходим для проведения оценки вероятности наступления для компании финансовой несостоятельности. О том, как провести анализ коэффициента банкротства, поговорим далее в статье.

Коэффициент вероятности банкротства

Коэффициент риска банкротства — это условный показатель финансовой устойчивости, который позволяет получить информацию о наличии у того или иного предприятия возможности удовлетворять кредиторские требования с привлечением тех денежных средств, которые были получены с продаж.

Коэффициент прогноза банкротства является численным методом проведения оценки риска наступления финансовой несостоятельности организации. Соответствующий расчет осуществляется по определенным формулам, которые были разработаны на основе анализа тех предприятий, которые стали банкротами, и тех, что остались финансово устойчивыми в конкретный период времени.

Финансовый эксперт может определить:

  • В состоянии ли фирма оплатить определенные краткосрочные задолженности за счет имеющихся запасов. Срок возврата должен составлять не более одного календарного года с отчетной даты.
  • Может ли компания быстро реализовать текущие запасы, чтобы вырученные денежные средства направить на исполнение кредитных обязательств перед соответствующими кредиторами.

Показатели внутреннего анализа того или иного предприятия необходимы для того, чтобы вовремя выявить экономическую проблему. Это позволяет своевременно изменить управление соответствующим субъектом, вывести активы и пересмотреть политику развития.

Причины изменения коэффициента прогноза банкротства:

Коэффициент становится выше

Коэффициент становится ниже

Оборачиваемость активов становится больше.

Сумма ликвидных активов стремительно снижается. Сюда можно отнести отложенный НДС, дебиторский долг и товарно-материальные запасы компании.

Увеличиваются отложенные платежи по налоговым выплатам и база запасов.

Возрастают краткосрочные обязательства. К ним относятся доходы будущих периодов, долги по кредитам и т.д.

Текущие краткосрочные обязательства исполняются, а новые долги открываются.

За счет новых займов погашаются старые кредитные обязательства.

На данный момент существуют такие критерии для исследования коэффициента банкротства:

  • Когда соответствующий показатель больше 100 %. В данном случае фирма использует возможность привлечения заемного капитала неэффективно.
  • Коэффициент увеличивается. Это говорит об улучшении финансовой состоятельности предприятия.
  • Коэффициент уменьшается. Это говорит об ухудшении платежеспособности в рассматриваемой компании.
  • Коэффициент финансовой несостоятельности фирмы меньше нуля. Это значит, что для исполнения краткосрочных обязательств компании не хватает средств.

Как рассчитать коэффициент вероятности финансовой несостоятельности

Коэффициент вероятности неплатежеспособности определяется по следующей формуле:

Значение коэффициента = отложенные обязательства по НДС + суммарная стоимость ликвидных активов — краткосрочные обязательства / валюта баланса.

Для компаний, которые освобождены от уплаты НДС, предусмотрена другая формула, так как у них показатель отложенных налоговых выплат отсутствует.

Коэффициент вероятности банкротства — расчет формулы без отложенных налоговых обязательств:

Значение коэффициента = (НДС и запасы + наиболее ликвидные активы — краткосрочные обязательства) / валюта баланса.

Расчет коэффициента банкротства по балансу осуществляется по определенной формуле с учетом показателей формы № 1. Она включает в себя бухгалтерский баланс компании:

  • Оборотные средства.
  • Валюта баланса.
  • Краткосрочные обязательства.
  • Отложенные налоговые обязательства.

Рассчитаем коэффициент по следующей формуле с учетом баланса:

  1. Для предприятий, которые имеют отложенные налоговые выплаты и уплачивают налог на добавленную стоимость: Коэффициент = оборотные активы + отложенные налоговые выплаты — краткосрочные обязательства / валюта баланса.
  2. Для определения банкротства предприятия, которое не уплачивает НДС, потребуется провести следующий расчет: Коэффициент = (оборотные активы — краткосрочные обязательства) / валюта баланса.

При осуществлении соответствующего анализа на вероятность финансовой несостоятельности потребуется сопоставить определенные сроки обязательств компании с теми сроками, которые связаны с оборотными активами и отложенными налоговыми платежами. В том случае, если та или иная фирма должна погасить задолженность не позднее 6 месяцев, то дебиторский долг со сроком не более 4 календарных месяцев учитываться не должен.

Чем выше будет значение коэффициента вероятности банкротства того или иного предприятия, тем дальше соответствующее предприятие от финансовой несостоятельности. Полученные данные будут говорит о том, что фирме не грозит банкротство в ближайшие 6 месяцев.

Постепенное или резкое уменьшение показателя в соответствующей динамике будет говорить о признаках ухудшения финансовой состоятельности в компании. Это значит, что данная фирма находится в положении повышенного риска банкротства.

Методики расчета вероятности банкротства

Методы прогнозирования условно можно разделить на такие категории:

  • Количественные. Они предполагают собой анализ изменений показателей, расчет соответствующих показателей и проведение сравнительного анализа полученных результатов с нормативными значениями.
  • Качественные. Они свидетельствуют о каких-либо косвенных признаках банкротства на основе коэффициентов, которые были получены в ходе соответствующего анализа.
  • Смешанные. Они представляют собой сочетание качественного и количественного методов.

Существуют следующие методики, которые применяются для определения оценки вероятности финансовой несостоятельности:

  1. Коэффициентные. В данной методике применяются дроби.
  2. Абсолютные. Данная методика основана на стоимости оборотных и основных фондов предприятия.

Так, модель Альтмана была разработана с учетом 22 коэффициентов. Главной заслугой этого американского экономиста является то, что он выбрал 5 наиболее подходящих значений, а затем на их основе посчитал уровень влияния каждого из них на получаемый результат.

Коэффициент риска банкротства: формула по двухфакторной модели:

1b09bc19be model 2

Коэффициент риска банкротства: формула по пятифакторной модели:

kak rasschitat koefficzient bankrotstva model5

При проведении оценки финансовой несостоятельности экономист обращает внимание на следующие факторы:

  • Управление прибылью.
  • Внутренние издержки.
  • Признаки финансовой несостоятельности.
  • Наличие денежной зависимости.
  • Отсутствие зависимости в деньгах.
  • Платежеспособность.
  • Рентабельности рассматриваемой компании.
  • Коэффициент оборачиваемости.

Модели оценки вероятного наступления банкротства — это определенные математические расчеты, которые помогают следить за финансовой кривой организации. Это необходимо для того чтобы грамотно выстроить парадигмы экономического развития компании.

Вероятностный коэффициент банкротства – пример вычисления

Чтобы получить более наглядную оценку вероятности банкротства, разберем пару соответствующих примеров. Для этого проведем анализ коэффициента вероятности банкротства для двух гипотетических компаний России.

Компания № 1:

Статья баланса компании

2014 год

2015 год

2016 год

Коэффициент

0,349809886 (35 %)

0,281632653 (28,1 %)

-0,070351759 (-7 %)

Валюта баланса

526

490

398

Отложенный НДС

11

35

12

Текущие обязательства

148

201

302

Оборотные активы

321

304

262

Из этих данных следует, что коэффициент неплатежеспособности уменьшился в 2016 году. Однако отрицательное значение является неблагоприятным признаком для предприятия.

Компания № 2:

Статья баланса компании

2014 год

2015 год

2016 год

Коэффициент

0,033872752 (3,4 %)

0,034650307 (3,5 %)

0,038792497 (3,9 %)

Валюта баланса

723

815

853

Отложенный НДС

0,26

1,07

1,13

Текущие обязательства

8,27

12,63

13,24

Оборотные активы

32,5

39,8

45,2

На основании полученных данных можно сделать вывод о том, что у предприятия наблюдается явный рост текущих обязательств. Анализ показал, что компания оформляет кредиты для привлечения заемного капитала. Так, несмотря на большие суммы задолженности, фирма грамотно выстраивает соотношение между собственным и заемным капиталом. Финансовый анализ показал рост платежеспособности.

Основной целью анализа является выявление реальных и потенциальных рисков наступления финансовой несостоятельности. Перед компанией стоит задача ликвидировать надвигающуюся угрозу еще на ранних этапах ее возникновения.

После осуществления соответствующей диагностики необходимо принять следующие меры для восстановления платежеспособности предприятия, среди которых наиболее эффективны:

  • Выплата по долговым обязательствам.
  • Модернизация технологий.
  • Поднятие экономического роста.
  • Проведение диагностики потребительского рынка.

Заключение

Для того чтобы наиболее точно определить вероятность наступления финансовой несостоятельности, необходимо адаптировать выбранную математическую модель к ситуации в конкретной отрасли и конкретном предприятии. При проведении оценки банкротства того или иного предприятия рекомендуется применять сразу несколько методик и ориентироваться на наиболее пессимистичный прогноз. Это позволит максимально снизить риск наступления платежеспособности и понять, из-за чего происходит расхождение финансового баланса.

Коэффициент банкротства

Понятие коэффициента

Данный индикатор используется для анализа удельного веса чистых оборотных средств в сумме актива всего баланса конкретного анализируемого предприятия.

Определение 1

Коэффициент банкротства – индикатор, отражающий способность предприятия оплачивать краткосрочные долги (обязательства) с таким условием, что все запасы будут благоприятно реализованы.

Стоит отметить, что в экономике предприятия существует значительное множество различных моделей прогнозирования банкротства, нет единого подхода, так как каждое предприятие ввиду своих индивидуальных особенностей в праве самостоятельно выбирать методику прогнозирования банкротства.

В целом выделяют количественные и качественные методы.

Количественные методы основаны на анализе цифр финансовой отчетности, других документов фирмы, а качественные основаны на изучение экономических предпосылок, сравнениях с предприятиями успешными и банкротами).

Так коэффициент банкротства относится к количественному методу оценки благосостояния фирмы.

Готовые работы на аналогичную тему

Роль коэффициента

Определение и расчет такого показателя поможет определить заранее возможность ухудшения финансового положения предприятия. С помощью таких предварительных мероприятий есть возможность спасти фирму от кризиса.

Так коэффициент банкротства является значимым методом, который используют финансовые аналитики, чтобы оценить финансовое состояние фирмы.

Если оценивать такой показатель регулярно и в динамике, то постепенное его снижение может говорить о надвигающемся кризисе и угрозе банкротства в перспективе.

Так как банкротство наступает в ситуации, когда предприятие неспособно оплачивать свои долги и по требованиям кредитора дело передается в суд, то очень важным становится наблюдение за краткосрочной задолженностью, изменениями в структуре активов и пассивов, коэффициента банкротства.

Формула расчета и значение

Общая формула для того, чтобы рассчитать данный показатель выглядит следующим образом:

К = ((Запасы плюс НДС) + самые ликвидные активы – краткосрочные обязательства)) / актив баланса

Так формула выглядит для расчета согласно новой форме бухгалтерского баланса:

((статья 1200 Формы 1 – статья 1500 Формы 1)) / 1700 Формы 1

Обратите внимание, что форма 1 – это бухгалтерский баланс предприятия.

Замечание 1

Обычно рекомендуют значение для данного показателя равное 0 или выше нуля. Чем больше получится значение данного показателя, тем более низкой будет вероятность банкротства предприятия.

Дополнительно к данному показателю целесообразно рассчитывать соотношение кредиторской и дебиторской задолженности (нормативное значение 1), коэффициент убытка предприятия, соотношение краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов предприятия (нормативное значение 7). Также дополнительно могут рассчитываться и прогнозные модели.

Пример расчета в программе Excel

Пример того, как можно посчитать показатель в программе Excel, представлено на рисунке 1, 2 ниже. Так, данные для расчета выглядят следующим образом:

Далее показаны ссылки на расчет показателя:

Раскроем значение показателя так: с 2012 года состояние предприятия стало стабилизироваться, так как нормативное значение равно 0 и выше. Так фирма в 2011 году была на грани банкротства, но менеджерам и работникам предприятия удалось стабилизировать ситуацию, что является положительным фактом для развития.

Для более наглядного отображения показателя можно составить динамический график, на котором можно увидеть значительные изменения при анализе показателя в динамике за очень длительный период.

Коэффициент прогноза банкротства: методы и модели

Автор Виктор Иванович На чтение 4 мин. Опубликовано

Коэффициент прогноза банкротстваПредупреждение неплатежеспособности предприятия и выявление причин ухудшения его финансового состояния на ранних стадиях, несомненно, способны сыграть решающую роль в вопросе, быть бизнесу или не быть. Коэффициент прогноза банкротства – один из методов, который финансовые аналитики используют в оценке благосостояния предприятия.

Основные понятия

Банкротство, простыми словами, – это невозможность предприятия исполнять взятые им обязательства перед кредиторами.

Арбитражным судом термин «банкротство» трактуется как юридическое определение финансового состояния должника, который неспособен в полном объеме погашать требования кредиторов по денежным обязательствам или обеспечивать уплату обязательных платежей.

Первым признаком вероятного банкротства должника является невыполнение по любым причинам требований кредиторов на протяжении не менее трех месяцев с даты, когда они (требования) должны были быть исполнены.

По истечении данного срока к должнику применяют процедуру несостоятельности, главные задачи которой:

  • погасить всю задолженность перед кредиторами;
  • восстановить деятельность предприятия.

Основные подходы

Как правило, экономисты при прогнозировании и планировании применяют три главных подхода, определяющих перспективы снижения в будущем реальной платежеспособности предприятия:

  • анализ коэффициентов кредитоспособности;
  • прогноз коэффициентов платежеспособности;
  • применение системы неформальных критериев.

Метод оценки кредитоспособности

Суть этого метода заключается в оценке деятельности предприятия в зависимости от направления его бизнеса, качества отчетных документов, влияния на его работу различных факторов.

В основе анализа лежит сравнение показателей деятельности за несколько периодов, а еще прогноз показателей в динамике на будущие периоды.

Если аналитические расчеты будут показывать отрицательные коэффициенты, это сигнализирует о возможности ухудшения деятельности предприятия.

Преимуществом применения этих показателей является вероятность определения негативных факторов на первичных стадиях их возникновения и своевременное применение мер по минимизации их влияния или же полной их нейтрализации. Этот метод имеет предупредительный характер.

Коэффициенты платежеспособности

Определены параметры баланса, которые характеризуют неплатежеспособное предприятие:

  • коэффициент текущей ликвидности на конец отчетного периода меньше 2, то есть стоимость активов предприятия в два раза ниже суммы его обязательств;
  • коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами меньше 0,1. Такое соотношение собственных оборотных средств к запасам значит, что предприятию нечего реализовать, чтобы продолжать осуществлять свою деятельность, нечем регенерировать оборотные средства.Банкротство

Система неформальных критериев

Прогнозирование банкротства предприятий этим способом исходит из анализа критериев, по которым можно определить реальное состояние юридического лица, и, в случае их ухудшения, применить соответствующие меры.

Основывается этот метод на модели прогнозирования банкротства, разработанной американским экономистом Альтманом в 1968 году

Существуют специально разработанные индикаторы, которые условно можно поделить на группы.

К первой группе относятся все показатели, которые указывают на возможное ухудшение реального состояния юридического лица в будущем, если не будут приняты соответствующие меры.

К этим признакам относят такие тенденции:

  • постоянно увеличиваются убытки, полученные в результате хозяйственной деятельности предприятия;
  • чрезмерный рост запасов и ненужных в деятельности фирмы товарно-материальных ценностей;
  • значительная часть в основных средствах морально устаревшего и изношенного оборудования;
  • несвоевременное погашение обязательств или вообще прекращение их выполнений;
  • рост просроченной дебиторской и кредиторской задолженности;
  • недостаточные объемы оборотных средств для осуществления деятельности, постоянная нехватка ресурсов для совершения хозяйственных операций;
  • невозможность кредитования в связи с ухудшением финансового состояния.

Во вторую группу попадают показатели, отрицательные значения, которых не всегда сразу приводят к банкротству предприятия или к скорому реальному ухудшению его платежеспособности, но игнорировать их нельзя, потому что в длительной перспективе это может закончиться плачевно:

  • неправильное и неэффективное инвестирование;
  • отсутствие эффективной политики диверсификации деятельности предприятия;
  • отсутствие инновационных технологий в производственном процессе или в других хозяйственных операциях юридического лица;
  • неправильная организация производственного процесса, сбои в нем;
  • отсутствие стабильных доходов.Методы прогнозирования банкротства

Преимуществом этого метода прогнозирования банкротства является простота, системность и доступность проведения анализа предприятия любой хозяйственной отрасли.

Существенный же недостаток – в возможной субъективности во время оценки платежеспособности, так как риск-менеджер должен принять правильное решение, во многом основываясь на собственной интуиции.

Антикризисные меры

Методы прогнозирования банкротства предприятия позволяют определить возможность возникновения проблемы еще на ранних стадиях и своевременно нейтрализовать отрицательные влияния.

 Такие методы образуют систему антикризисного финансового управления компании:

  1. Постоянный контроль финансового состояния.
  2. Определение реальных масштабов ухудшения путем анализа отклонений от нормального хода деятельности предприятия.
  3. Определение факторов – внешних и/или внутренних, ведущих предприятие к кризису, а также масштабов их отрицательного влияния.
  4. Разработка и конкретизация путей выхода из кризиса, оптимизации финансового состояния предприятия.

Оценка вероятности банкротства: Видео

Прогнозирование банкротства — Контур.Эксперт — СКБ Контур

Банкротство — широко распространенная проблема, с которой сталкиваются в процессе деятельности индивидуальные предприниматели и юридические лица. Множество организаций ежегодно подвергаются банкротству в нашей стране; поэтому своевременное выявление неблагоприятных тенденций имеет первостепенное значение.

Что такое банкротство?

Банкротство — это неспособность организации платить по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия денежных средств. Основным признаком банкротства является просрочка в уплате долга более чем на 3 месяца.

Вероятность банкротства — это одна из оценочных характеристик текущего финансового состояния в исследуемой организации. Руководство предприятия может постоянно поддерживать вероятность на низком уровне, если будет периодически проводить анализ вероятности банкротства, и вовремя принимать необходимые меры.

Z-счет Альтмана

В настоящее время существуют различные методики оценки вероятности банкротства предприятия. Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый «Z-счёт» Альтмана. Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z представляет собой функцию от пяти показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период: структуру активов и пассивов, рентабельность и оборачиваемость. Каждый из показателей был наделён определённым весом, установленным статистическими методами.

Z = 1,2 * K1 + 1,4 * K2 + 3,3 * K3 + 0,6 * K4 + K5, где

K1 — доля оборотных активов в суммарных активах организации. Показатель характеризует степень ликвидности организации.

K2 — рентабельность активов по нераспределенной прибыли. Показатель характеризует уровень финансового рычага организации.

K3 — рентабельность активов по прибыли до уплаты налогов. Показатель характеризует эффективность операционной деятельности организации.

K4 — соотношение собственного и заемного капиталов.

K5 — оборачиваемость активов. Показатель характеризует рентабельность активов предприятия.

В зависимости от значения «Z-счёта» по определённой шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет. При анализе организации следует обращать внимание не столько на шкалу вероятностей банкротства, сколько на динамику этого показателя.

Z-счет Альтмана позволяет определить не только риск банкротства, но и уровень кредитоспособности, поэтому применяется банками для оценки кредитоспособности заемщика, финансовой устойчивости и вероятности банкротства. 

Коэффициент прогноза банкротства (Кпб) - Энциклопедия по экономике

КОЭФФИЦИЕНТ ПРОГНОЗА БАНКРОТСТВА (Кп6)  [c.80]

Коэффициент прогноза банкротства (Кпб) характеризует удельный вес чистых оборотных средств в сумме актива баланса. Он исчисляется по формуле  [c.80]


Коэффициент прогноза банкротства (Кпб) характеризует удельный вес чистых оборотных средств к сумме активов баланса. Снижение данного коэффициента указывает на необходимость принятия мер по улучшению финансового состояния. Вместе с анализом финансовых коэффициентов это позволит своевременно предотвратить развитие кризисного состояния системы, стабилизировать ее производственно-хозяйственную деятельность и укрепить положение на рынке.  [c.203]

Несостоятельность (банкротство) — состояние, при котором оборотные активы предприятия значительно ниже его обязательств (текущих пассивов). Изучение платежеспособности с этих позиций позволило выявить коэффициенты для прогноза банкротства организации (счет Z Альтмана).  [c.97]

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (2) имеет вид  [c.385]

После введения в действие законодательства о банкротстве в России принято, что для финансово устойчивого предприятия значение указанного коэффициента должно составлять не менее двух. По мнению многих экономистов, предприятие можно признать ликвидным при выполнении следующих двух условий а) если значение коэффициента текущей ликвидности превышает 1 б) если наименее ликвидная часть текущих активов покрыта за счет собственных и приравненных к ним долгосрочных источников финансирования. Для повышения коэффициента необходимо пополнять реальный собственный капитал предприятия и обоснованно сдерживать рост внеоборотных активов и долгосрочной дебеторской задолженности. В отличие от коэффициентов абсолютной ликвидности и промежуточной ликвидности, показывающих мгновенную и текущую платежеспособность, коэффициент текущей ликвидности отражает прогноз платежеспособности на отдаленную перспективу.  [c.105]

В отличие от показателей Клт и К , имеющих понятную экономическую интерпретацию и алгоритмы расчета по балансу, коэффициент Ку,, представляет собой достаточно искусственную конструкцию, в числителе которой прогнозное значение коэффициента текущей ликвидности, рассчитанного на перспективу, а в знаменателе - его нормативное "нормальное" значение. Значение К может быть рассчитано различными способами. Наиболее простой, но вместе с тем весьма сомнительный по качеству прогноза алгоритм приведен в Методических положениях по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса, утвержденных распоряжением Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) 12.08.94 № 31-р (см. "Экономика и жизнь", 1994, №44). Со-  [c.295]

На основании аналитического баланса проводится расчет и оценка динамики ряда коэффициентов, характеризующих ликвидность, финансовую устойчивость, эффективность производства. По результатам анализа осуществляется прогноз вероятности банкротства предприятия и дается оценка его кредитоспособности. Заключительным этапом проведения работ по финансовому анализу является разработка программы финансового оздоровления .  [c.29]

Данное ограничение установлено Методическими положениями по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса , утвержденными распоряжением № 31-р от 12.08.94 г. Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве). В тексте указанного документа коэффициент покрытия назван коэффициентом текущей ликвидности. Официально рекомендованный норматив для показателя следует признать несколько завышенным. Несомненно, что коэффициент покрытия должен быть больше единицы, однако более точно для конкретной ситуации норматив может быть определен лишь на основе статистической обработки обширного ряда данных отечественных и зарубежных компаний, имеющих тот же профиль деятельности, что и обследуемое предприятие. Уровень коэффициента покрытия непосредственно определяется наличием долгосрочных источников формирования запасов (см, табл. 4.12, п. 5, см. стр. 158). Для повышения уровня коэффициента покрытия необходимо пополнять реальный собственный капитал предприятия иобос-нованно сдерживать рост внеоборотных активов и долгосрочной дебиторской задолженности. В отличие от коэффициентов абсолютной ликвидности и уточненной (текущей) ликвидности, показывающих мгновенную и текущую платежеспособность, коэффициент покрытия отражает прогноз платежеспособности на относительно отдаленную перспективу.  [c.164]

Нормативно-правовая база Российской Федерации — внутренн и внешние условия хозяйствования российских предприятий — позволяют использовать в полной мере различные зарубежные м дели оценки несостоятельности предприятия. Для прогноза возмо ного банкротства предприятия предусмотрена система критериев, которым относятся показатели коэффициент текущей ликвидно ти и доля собственного оборотного капитала в формировании об ротных активов.  [c.338]

Анализ финансового состояния банков и прогнозирование рисков банкротства с использованием нечетких нейронных сетей

2.1 Постановка задачи

Как известно, 2008 год стал переломным для банковской системы Украины. Если первые три квартала были периодами быстрого роста и расширения, то последний квартал стал периодом коллапса в финансовой сфере. Многие украинские банки столкнулись с угрозой дефолта.

Для данного исследования использовались квартальные отчеты бухгалтерского банка, взятые с сайта Национального банка Украины.Для анализа были взяты финансовые показатели 170 украинских банков по состоянию на 1 января 2008 г. и 1 июля 2009 г., то есть примерно за два года до кризиса и непосредственно перед его началом [2].

Важная проблема, которая возникла перед началом расследования, заключалась в том, какие финансовые показатели использовать для лучшего прогнозирования возможного банкротства. Таким образом, другой целью этого исследования было выявление наиболее важных финансовых показателей для получения максимальной точности прогнозов.

Для анализа были рассмотрены следующие показатели бухгалтерской отчетности банков:

  1. активы, капитал, финансовые средства и их эквиваленты; и

  2. физических лиц, юридических лиц, обязательства и чистые доходы (убытки).

Собранные показатели использовались для анализа нечеткими нейронными сетями, а также классическими статистическими методами. В качестве выходных данных моделей для украинских банков было два значения:

  1. 1, если в ближайшее время не ожидается значительного ухудшения финансового состояния банка

  2. −1, если банкротство банка ожидается в ближайшее время .

2.2 Модель FNN TSK и гибридный алгоритм обучения

Для прогнозирования риска банкротства банков было предложено применение нечетких нейронных сетей (FNN) ANFIS и TSK [3]. Применение FNN обусловлено следующими причинами:

  1. возможность работы с неполной и недостоверной информацией в условиях неопределенности; и

  2. возможность использовать экспертную информацию в форме правил нечеткого вывода.

Рассмотрим математическую модель и алгоритм обучения нечеткой нейронной сети TSK (Takagi, Sugeno, Kang’a), которая является обобщением нейронной сети ANFIS.База правил FNN TSK с M правилами и N переменными может быть записана следующим образом [3]:

R1: ifx1∈A11, x2∈A21,…, xn∈An1, то y1 = p10 + ∑j = 1Np1jxj;

RM: ifx1∈A1M, x2∈A2M,…, xn∈AnM, тогда yM = pM0 + ∑j = 1NpMjxj,

, где Aik - значение лингвистической переменной x для правила Rk с функцией принадлежности (MF) вида

μAk 11 + xi − cikσik2bikE1

i = 1, N¯; k = 1, M¯.

На пересечении условий сетевого правила TSK RkMF определяется как продукт

μAkx = ∏j = 1N11 + xj − cjkσjk2bjk.E2

При использовании правил вывода M общий выход FNN TSK определяется по следующей формуле:

yx = ∑k = 1Mwkykx∑k = 1Mwk, E3

, где ykx = pk0 + ∑j = 1Npkjxj. Веса в этом выражении интерпретируются как степени выполнения антецедентов (условий) правила: wk = μAkx, которые задаются формулой (2).

Нечеткая нейронная сеть TSK, реализующая вывод в соответствии с (3), представляет собой многослойную сеть, структура которой показана на рисунке 1.

Рисунок 1.

Структура нечеткой нейронной сети TSK.

Эта сеть имеет пять уровней со следующими функциями:

  1. Первый уровень выполняет фаззификацию отдельно для каждой переменной xi, i = 1,2,…, N, определяя для каждого правила значение k MF μAkxi в соответствии с фаззификацией. функция, которая описывается, например, гауссовой или колоколообразной функцией. Это параметрический слой с параметрами cjk, σjk, bjk , , которые подлежат корректировке в процессе обучения.

  2. Второй уровень выполняет агрегирование отдельных переменных xi, определяя результирующую степень принадлежности wk = μAkx для вектора x. Это не параметрический слой.

  3. Третий уровень - это генератор функций TSK, в котором вычисляются выходные значения ykx = pk0 + ∑j = 1Npkjxj. На этом уровне также умножаются функции, сформированные в предыдущем слое ykxon wk. Это параметрический слой, на котором выполняется адаптация линейных параметров (веса) pk0, pkj для j = 1, N¯, k = 1, M¯, определяя функции вывода правил.

  4. Четвертый слой состоит из двух суммирующих нейронов, один из которых вычисляет взвешенную сумму сигналов ykx, а второй вычисляет сумму весов ∑k = 1Mwk.

  5. Пятый слой состоит из одного выходного нейрона. В нем выполняется нормализация весов и выходной сигнал определяется в соответствии с выражением:

    yx = f1f2 = ∑k = 1Mwkykx∑k = 1MwkE4

Это тоже непараметрический слой.

Из этого описания следует, что нечеткая сеть TSK содержит всего два параметрических слоя: первый и третий, параметры которых определяются в процессе обучения.Параметры первого слоя cjkσjkbjk мы называем нелинейными, а параметры третьего слоя pkj - линейными весами. Общее выражение для функциональной зависимости (4) для сети TSK определяется следующим образом:

E5

Если предположить, что в любой данный момент времени нелинейные параметры фиксированы, то функция yx будет линейной относительно переменная xj.

При наличии N входных переменных каждое правило Rk формулирует N + 1 переменную pjk линейной зависимости ykx.Если присутствует M правил вывода, то получается MN + 1 параметров линейной сети. В свою очередь, каждый МП использует три параметра cσb, которые подлежат настройке. С помощью M правил вывода получают три нелинейных параметра MN. В сумме это дает M4N + 1 линейных и нелинейных параметров, которые необходимо определять в процессе обучения. Это очень большое значение. Чтобы уменьшить количество параметров для адаптации, мы работаем с меньшим количеством МП. В частности, можно предположить, что некоторые параметры одной функции MF μAkxj фиксированы, т.е.g., σjk и bjk.

2.2.1 Гибридный алгоритм обучения для нечетких нейронных сетей

Учитывая гибридный алгоритм обучения, который используется для FNN TSK, все параметры можно разделить на две группы. В первую группу входят линейные параметры pkj третьего слоя, а во вторую группу входят нелинейные параметры (МП) первого слоя. Адаптация происходит в два этапа.

На первом этапе после фиксации отдельных параметров функции принадлежности путем решения системы линейных уравнений вычисляются линейные параметры полинома pkj.При известных значениях зависимости MF ввод-вывод можно представить в линейной форме относительно параметров pkj:

ykx = ∑k = 1Mwk′pk0 + ∑j = 1Npkjxj.E6

где

wk ′ = ∏ j = 1NμAkxj∑r = 1M∏j = 1NμArxj, k = 1, M¯.E7

При размерности L обучающей выборки xldl, l = 12… При замене сетевого выхода на математическое ожидание dl , получаем система L линейных уравнений вида

w11′w11′x11… w11′xN1.… w1M ′ w1M′x11… w1M′xN1w21′w21′x12… w21′xN2… w2M ′ w2M′x12… w2M′xN2… ……… …… wL1′wL1′x1LwL′xNLwLM ′ wLM′x1LwLM′xNL × p10p11… p1N… pM0pM1… pMN = d1d2… dLE8

, где wℓi′ означает нормализованный вес i-го правила при предъявлении ℓ-го правила. входной вектор xℓ.Это выражение можно записать в матричной форме:

Ap = d.

Размер матрицы равен LN + 1M. Таким образом, количество строк L обычно намного больше, чем количество столбцов N + 1M. Решение этой системы уравнений может быть получено как обычными методами, так и с использованием псевдообратной матрицы A за один шаг:

p = A + d,

, где A + - это псевдообратная матрица для матрицы A .

На втором этапе, после фиксации значений линейных параметров pkj, фактические выходные сигналы yℓ, ℓ = 1,2,…, Lare определяются с помощью системы линейных уравнений:

yL = Ap.E9

Затем вычисляется вектор ошибки ε = y − d и критерий E :

E = 12∑ℓ = 1Lyxℓ − dℓ2.E10

Сигналы ошибки передаются по сети в обратном направлении в соответствии с методом обратное распространение до первого слоя, на котором вычисляются компоненты вектора градиента целевой функции по параметрам cjkσjkbjk.

После вычисления вектора градиента выполняется шаг метода градиентного спуска. Соответствующие формулы (для простейшего метода наискорейшего спуска) следующие:

cjkn + 1 = cjkn − ηc∂En∂cjkE11

σjkn + 1 = σjkn − ησ∂En∂σjkE12

bjkn + 1 = bj −ηb∂En∂bjkE13

где n - количество итераций.

После проверки нелинейных параметров процесс адаптации линейных параметров TSK (первая фаза) перезапускается, а нелинейные параметры дополнительно адаптируются (вторая стадия). Этот цикл продолжается до тех пор, пока все параметры не стабилизируются.

Формулы (11) - (13) требуют вычисления градиента целевой функции относительно параметров МП. Окончательный вид этих формул зависит от типа МП. Например, при использовании обобщенных колоколообразных функций:

μAx = 11 + x − cσ2b

соответствующие формулы для градиента целевой функции для одной пары данных xd принимают вид [3]:

∂E∂cjk = yx − d∑r = 1Mpr0 + ∑j = 1Nprjxj⋅∂wr′∂cjkE14

∂E∂σjk = yx − d∑r = 1Mpr0 + ∑j = 1Nprjxj⋅∂wr′∂σjkE15

∂E∂bjk = y −d∑r = 1Mpr0 + ∑j = 1Nprjxj⋅∂wr′∂bjkE16

В практике реализации гибридного метода обучения доминирующим фактором адаптации считается первый этап, на котором веса pkj определяются с использованием псевдообратного метода за один шаг. .Чтобы сбалансировать его воздействие, второй этап следует повторять много раз в каждом цикле.

Стоит отметить, что описанный гибридный алгоритм является одним из наиболее эффективных способов обучения нечетких нейронных сетей. Его главная особенность - разделение процесса на два этапа, разделенных во времени. Поскольку вычислительная сложность каждого алгоритма нелинейной оптимизации нелинейно зависит от количества параметров, подлежащих оптимизации, уменьшение размеров оптимизации значительно сокращает общий объем вычислений и увеличивает скорость сходимости алгоритма.Благодаря этому гибридный алгоритм является одним из наиболее эффективных по сравнению с традиционными методами на основе градиента.

.

% PDF-1.7 % 536 0 объект > endobj xref 536 121 0000000044 00000 н. 0000003431 00000 н. 0000003786 00000 н. 0000003815 00000 н. 0000003913 00000 н. 0000004316 00000 н. 0000007823 00000 н. 0000010423 00000 п. 0000012831 00000 п. 0000015196 00000 п. 0000017784 00000 п. 0000020529 00000 п. 0000022973 00000 п. 0000025574 00000 п. 0000025663 00000 п. 0000025752 00000 п. 0000025838 00000 п. 0000025925 00000 п. 0000026012 00000 п. 0000026100 00000 п. 0000026187 00000 п. 0000026275 00000 п. 0000026361 00000 п. 0000026449 00000 п. 0000026537 00000 п. 0000026625 00000 п. 0000026714 00000 п. 0000026802 00000 п. 0000026891 00000 п. 0000026980 00000 п. 0000027068 00000 п. 0000027158 00000 п. 0000027463 00000 п. 0000053526 00000 п. 0000068600 00000 п. 0000117742 00000 н. 0000133351 00000 н. 0000140353 00000 п. 0000140482 00000 н. 0000141019 00000 п. 0000141130 00000 н. 0000141640 00000 н. 0000141761 00000 н. 0000142280 00000 н. 0000142321 00000 н. 0000162766 00000 н. 0000163254 00000 н. 0000163506 00000 н. 0000163874 00000 н. 0000168184 00000 н. 0000168554 00000 н. 0000168818 00000 н. 0000168933 00000 н. 0000169200 00000 н. 0000170751 00000 н. 0000171089 00000 н. 0000171719 00000 н. 0000172100 00000 н. 0000172574 00000 н. 0000179332 00000 н. 0000179713 00000 н. 0000180435 00000 н. 0000180557 00000 н. 0000180818 00000 н. 0000181580 00000 н. 0000181903 00000 н. 0000182382 00000 н. 0000182557 00000 н. 0000182864 00000 н. 0000185313 00000 н. 0000185674 00000 н. 0000185849 00000 н. 0000186062 00000 н. 0000186262 00000 н. 0000187393 00000 н. 0000187888 00000 н. 0000188443 00000 н. 0000196059 00000 н. 0000196447 00000 н. 0000196563 00000 н. 0000196761 00000 н. 0000196944 00000 н. 0000197133 00000 н. 0000197367 00000 н. 0000197513 00000 н. 0000197658 00000 н. 0000197804 00000 н. 0000197950 00000 н. 0000198096 00000 н. 0000198239 00000 н. 0000198418 00000 н. 0000198769 00000 н. 0000199059 00000 н. 0000199345 00000 н. 0000199628 00000 н. 0000199823 00000 н. 0000199885 00000 н. 0000200092 00000 н. 0000200185 00000 н. 0000200290 00000 н. 0000200398 00000 н. 0000200546 00000 н. 0000200647 00000 н. 0000200770 00000 н. 0000200970 00000 н. 0000201135 00000 н. 0000201332 00000 н. 0000201484 00000 н. 0000201651 00000 н. 0000201813 00000 н. 0000201971 00000 н. 0000202134 00000 н. 0000202290 00000 н. 0000202399 00000 н. 0000202521 00000 н. 0000202643 00000 н. 0000202749 00000 н. 0000202902 00000 н. 0000203065 00000 н. 0000203187 00000 н. 0000002776 00000 н. трейлер ] / Назад 2312568 / Размер 657 / Корень 537 0 R >> startxref 0 %% EOF 656 0 объект > поток x} S] HQ =.θ; R 阒? e: QHQDQfZfCm-D`I / TыQ & b / un ޏ ssfOP

.Коэффициент наличных резервов

- Страны

a {text-decoration: none} .dropdown: hover {background-color: #fff} .dropdown: hover .dropdown-toggle {color: # 000}]]>
ТОРГОВЛЯ
ЭКОНОМИКА
  • Зарегистрироваться
  • Войти
  • Календарь
  • Новости
  • Индикаторы
    • Страны
    • Показатели
  • Рынки
    • Валюты
    • Акции
    • Товары
    • Облигации
    • Прибыль
  • Прогнозы
    • Страны
    • Показатели
    • Валюты
    • Акции
    • Товары
    • Облигации
  • Мир
  • Европа
  • Америка
  • Азия
  • Африка
  • Австралия
  • G20
Страна Последняя Предыдущий Номер ссылки Агрегат
Ангола 15 15 /20 мая %
Беларусь 4 4 Июл / 20 %
Бразилия 21 год 21 августа / 20 %
Китай 12.5 12,5 Сен / 20 %
Хорватия 9 9 /20 мая %
Республика Чехия 2 2 /20 мая %
Венгрия 1 1 /20 мая %
Индия 3 3 Сен / 20 %
Индонезия 3 3 20 июня %
Ирак 15 15 20 апреля %
Малайзия 2 2 20 июня %
Молдова 34 34 20 июня %
Нигерия 27.5 27,5 Сен / 20 %
Филиппины 12 12 20 июня %
Польша 0.5 0,5 20 июня %
Румыния 6 6 Июл / 20 %
Россия 8 8 20 июня %
Сейшельские острова 13 13 20 июня %
южный Судан 18 20 20 апреля %
Шри-Ланка 2 2 Сен / 20 %
Турция 15 12 Июл / 20 %

На этой странице отображается таблица с

.

Прогноз по запасам Bank of America: до 26,731 USD!

.830 9000,862 Открыто:
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2020 год Октябрь 2020 Открыто: Закрыто: Мин .: Макс .: Изменение: -1,03% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2020 г. Ноябрь 2020 г. Открыто: Закрыто: Мин .: Макс .: Изменение: -0,04% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2020 г. декабрь 2020 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 1,65% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 г. января 2021 г. Начало: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,94% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 г. Февраль 2021 г. Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 0,08% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 г. март 2021 г. Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -2,04% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 г. Апрель 2021 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 4,42% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 год Май 2021 Открыто: Открыто: Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -2,06% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 г. Июнь 2021 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -2,97% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 г. июль 2021 г. Открытие: 25.555 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 4,8% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 г. августа 2021 г. Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,12% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 г. Сентябрь 2021 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 2,13% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 г. Октябрь 2021 г. 27,129 Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,07% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 г. Ноябрь 2021 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 0,03% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2021 год Декабрь 2021 26008 Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 1,63% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2022 год Январь 2022 Открыто: Close: Min: Max: Изменение: -2,06% ▼
Bank of America Corp. Прогноз цены акций на 2022 год Февраль 2022 года Открыто: Close: Min: Max: Изменение: -0,37% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2022 год марта 2022 Открытие: 26.667 Close: Min: Max: Изменение: -2,08% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2022 год Апрель 2022 Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 4,17% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2022 год Май 2022 Открыто: Закрыть: Мин .: Макс: Изменение: -1,84% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2022 год Июнь 2022 Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -2,77% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2022 г. июль 2022 г. Открытие: 26.072 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 4,56% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2022 г. августа 2022 г. Close: Min: Max: Изменение: -1,13% ▼
Bank of America Corp. Прогноз цены акций на 2022 год сентября 2022 года Открыто: Close: Min: Max: Изменение: 2,11% ▲
Bank of America Corp. Прогноз цены акций на 2022 год Октябрь 2022 года Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -0,69% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2022 год Ноябрь 2022 года Открыто: Закрыть: Мин .: Макс .: Изменение: -0,12% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2022 год Декабрь 2022 Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 1,49% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. Январь 2023 г. Открытие: .800 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,85% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. Февраль 2023 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -0,2% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. март 2023 г. Открытие: 27.184 Закрыть: Мин .: Макс .: Изменение: -2,06% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. Апрель 2023 г. Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 4,02% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. Май 2023 г. Открытие: Открытие: .803 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,72% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. Июнь 2023 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -2,75% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. июля 2023 г. Открытие: 26.516 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 4,81% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. августа 2023 г.
Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,18% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. Сентябрь 2023 г. Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 2,35% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. Октябрь 2023 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -0,81% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. Ноябрь 2023 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -0,06% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2023 г. Декабрь 2023 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 1,42% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2024 г. Январь 2024 Открытие: .295 Close: Min: Max: Изменение: -1,77% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2024 Февраль 2024 Открытие: 27,812 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -0,32% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2024 г. март 2024 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,92% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2024 г. Апрель 2024 г. Открытие: Close: Min: Max: Изменение: 4,32% ▲
Bank of America Corp. Прогноз цены акций на 2024 Май 2024 Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,77% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2024 г. Июнь 2024 г. Открытие: 27,883 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -2,53% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2024 г. Июль 2024 г. Открытие: 27.058 Close: Min: Max: Изменение: 4,75% ▲
Bank of America Corp. Прогноз цены акций на 2024 августа 2024 Close: Min: Max: Изменение: -1,28% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2024 г. Сентябрь 2024 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 1,68% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2024 г. Октябрь 2024 г. Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -0,91% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2024 г. Ноябрь 2024 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -0,12% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2024 г. Декабрь 2024 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 1,53% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2025 г. Январь 2025 Открытие: .842 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,83% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2025 г. Февраль 2025 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -0,18% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2025 г. март 2025 г. Открытие: 28.103 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,7% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2025 г. Апрель 2025 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 4,09% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2025 г. Май 2025 г. Открытие: .882 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,82% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2025 г. Июнь 2025 г. Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -2,78% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2025 г. июль 2025 г. Открытие: 27.608 Close: Min: Max: Изменение: 4,58% ▲
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2025 год августа 2025 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1,41% ▼
Прогноз цены акций Bank of America Corp. на 2025 г. сентября 2025 г. Открыто: Закрыть: Мин .: Макс .: Изменение: 0,47% ▲