Студопедия — Задание 1. 1. Выбираем из приложения к заданию 1 (стр
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Задание 1. 1. Выбираем из приложения к заданию 1 (стр






1. Выбираем из приложения к заданию 1 (стр. 4) массив финансовых показателей по которым будем оценивать финансовую устойчивость предприятия (Обязательно по одному показателю из каждой группы). Устанавливаем эталонные значения данных показателей в каждой группе риска в соответствие с предложенными диапазонами значений финансовых показателей (см. стр.4):

  x1 x2 x3 x4
Показатели Эталоны
критическая зона зона опасности зона относительной стабильности зона благо-получия
Коэф. автономии 0.25 0.57 0.72 0.9
Коэф. абсолютной ликвидности 0.1 0.25 0.35 0.6
Общий коэф. оборачиваемости 0.2 0.5 0.7  
Коэф. отношения чистых активов и уставного капитала 0.5 1.25 1.75  
Рентабельность продаж 0.05 0.15 0.25 0.4

2. Задаем характеристики исследуемого предприятия. Веса показателям устанавливаются экспертами. Экспертом может выступать студент, выполняющий данную лабораторную работу:

  s n
Показатели Исследуемое предприятие Вектор весов показателей (выбирается экспертами)
Коэф. автономии 0.52  
Коэф. абсолютной ликвидности 0.4  
Общий коэф. оборачиваемости 0.49  
Коэф. отношения чистых активов и уставного капитала    
Рентабельность продаж 0.1  

 

3. Рассчитываем разницу между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:

 

(s-xi)
0.27 -0.05 -0.2 -0.38
0.3 0.15 0.05 -0.2
0.29 -0.01 -0.21 -0.51
1.5 0.75 0.25 -1
0.05 -0.05 -0.15 -0.3

 

4. Рассчитываем квадрат разницы между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:

(s-xi)^2
0.0729 0.0025 0.04 0.1444
0.09 0.0225 0.0025 0.04
0.0841 0.0001 0.0441 0.2601
2.25 0.5625 0.0625  
0.0025 0.0025 0.0225 0.09

 

5. Таким образом, расстояния по Эвклиду () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:

  x1 x2 x3 x4
Расстояние по Эвклиду 2.4995 0.5901 0.1716 1.5345

 

Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х3 (зона относительной стабильности).

6. Рассчитываем разницу между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа, возведенную в степень λ=4:

(s-xi)^λ, λ=4
0.00531441 6.25E-06 0.0016 0.02085136
0.0081 0.000506 6.25E-06 0.0016
0.00707281 1E-08 0.00194481 0.06765201
5.0625 0.316406 0.00390625  
0.00000625 6.25E-06 0.00050625 0.0081

 

7. Таким образом, расстояния по Минковскому () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:

 

  x1 x2 x3 x4
Расстояние по Минковскому 5.08299347 0.316925 0.00796356 1.09820337

 

Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х3 (зона относительной стабильности).

8. Рассчитываем модуль разницы между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:

|s-xi|
0.27 0.05 0.2 0.38
0.3 0.15 0.05 0.2
0.29 0.01 0.21 0.51
1.5 0.75 0.25  
0.05 0.05 0.15 0.3

 

9. Таким образом, расстояния по модулю разницы () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:

  x1 x2 x3 x4
Расстояние по модулю разности 2.41 1.01 0.86 2.39

 

Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х3 (зона относительной стабильности).

10. Рассчитываем произведение весов коэффициентов и квадрата разницы между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:

nj*(s-xi)^2
0.729 0.025 0.4 1.444
0.63 0.1575 0.0175 0.28
0.5046 0.0006 0.2646 1.5606
  2.25 0.25  
0.02 0.02 0.18 0.72

 

11. Таким образом, расстояния по Эвклиду с весами () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:

  x1 x2 x3 x4
Расстояние по Эвклиду (c весами) 10.8836 2.4531 1.1121 8.0046

 

Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х3 (зона относительной стабильности).

12. Рассчитываем произведение весов коэффициентов и разницы между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа, возведенной в степень λ=4:

nj*(s-xi)^λ, λ=4
0.0531441 6.25E-05 0.016 0.2085136
0.0567 0.003544 4.375E-05 0.0112
0.04243686 6E-08 0.01166886 0.40591206
20.25 1.265625 0.015625  
0.00005 5E-05 0.00405 0.0648

13. Таким образом, расстояния по Минковскому с весами () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:

 

  x1 x2 x3 x4
Расстояние по Минковскому (c весами) 20.402331 1.269281 0.04738761 4.69042566

 

Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х3 (зона относительной стабильности).

14. Рассчитываем произведение весов коэффициентов и модулей разницы между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:

nj*|s-xi|
2.7 0.5   3.8
2.1 1.05 0.35 1.4
1.74 0.06 1.26 3.06
       
0.4 0.4 1.2 2.4

15. Таким образом, расстояния по модулю разницы с весами () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:

  x1 x2 x3 x4
Расстояние по модулю разности (c весами) 12.94 5.01 5.81 14.66

 

Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х2 (зона опасности).

16. Рассчитываем сумму между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:

(s+xi)
0.77 1.09 1.24 1.42
0.5 0.65 0.75  
0.69 0.99 1.19 1.49
2.5 3.25 3.75  
0.15 0.25 0.35 0.5

 

17. Рассчитываем модуль отношения (s-xi)/(s+xi) для каждой составляющей векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:

|(s-xi)/(s+xi)|
0.35064935 0.045872 0.161290323 0.267605634
0.6 0.230769 0.066666667 0.2
0.42028986 0.010101 0.176470588 0.342281879
0.6 0.230769 0.066666667 0.2
0.33333333 0.2 0.428571429 0.6

 

18. Таким образом, расстояния по Камберру () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:

  x1 x2 x3 x4
Расстояние по Камберру 2.30427254 0.717511 0.899665673 1.609887513

 

Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х2 (зона опасности).

ВЫВОД: В результате проведенного анализа можно сделать вывод о том, что уровень финансовой устойчивости исследуемого предприятия характеризуется относительной стабильностью (согласно моделей 2-6 предприятие принадлежит к зоне х3 – относительная стабильность, модели 7-8 предприятие относят предприятия к зоне х2 – опасности).


  коэффициенты
                             
вариант 1 0,19 0,76 0,05 0,44 0,41 0,51 0,9 1,74 0,4 0,64 0,14 0,64 0,05 2,48 0,3
вариант 2 0,47 0,92 0,2 0,34 0,19 0,54 0,69 4,94 0,28 1,3 0,15 2,18 0,05 0,07 0,08
вариант 3 0,91 0,64 0,03 0,25 0,26 0,92 0,22 1,69 0,79 0,36 0,01 1,55 0,19 2,82 0,27
вариант 4 0,09 0,63 0,09 0,27 0,08 0,98 0,58 3,89 0,83 1,81 0,01 0,17 0,14 0,92 0,26
вариант 5 0,45 0,36 0,09 0,33 0,92 0,56 0,81   0,36 1,46 0,1 0,18 0,19 1,63 0,47
вариант 6 0,57 0,34 0,06 0,05 0,65 0,65 0,51 3,87 0,83 0,09 0,06 0,23 0,11 0,41 0,27
вариант 7 0,26 0,3 0,16 0,35 0,03 0,73 0,2 3,19 0,57 1,55 0,09 1,37 0,1 2,55 0,21
вариант 8 0,14 0,16 0,16 0,35 0,27 0,7 0,09 4,36 0,45 1,45 0,06 2,47 0,08 2,88 0,13
вариант 9 0,22 0,15 0,15 0,36 0,53 0,24 0,4 0,51 0,62 1,42 0,09 0,94 0,2 1,55  
вариант 10 0,03 0,34 0,17 0,18 0,04 0,45 0,2 3,91 0,6 1,93   0,53 0,01 0,21 0,11
вариант 11 0,37 0,02 0,19 0,46 0,13 0,21 0,03 3,31 0,21 1,44 0,09 0,54 0,13 2,77 0,21
вариант 12 0,03 0,49 0,19 0,2 0,55 0,78 0,03 1,22 0,64 0,64 0,17 1,21   1,82 0,12
вариант 13 0,12 0,69 0,04 0,47 0,7 0,58 0,45 1,32 0,81 1,71 0,19 2,96 0,14 0,31 0,27
вариант 14 0,11 0,26 0,14 0,46 0,73 0,66 0,67 2,92 0,25 0,95 0,11 1,09 0,01 1,75 0,26
вариант 15 0,97 0,07 0,11 0,42 0,58 0,86 0,83 0,7 0,5 1,45 0,1   0,07 1,28 0,15
вариант 16 0,63 0,78 0,05 0,04 0,15 0,14 0,98 0,35 0,67 0,85 0,15 0,95 0,18 2,01 0,34
вариант 17 0,36 0,31 0,14 0,47 0,92 0,59 0,5 1,18 0,82 0,16 0,16 1,92 0,06 0,39 0,49
вариант 18 0,6 0,94 0,18 0,01 0,58 0,31 0,34 1,64 0,37 0,6 0,14 1,81 0,17 2,68 0,23
вариант 19 0,9 0,09   0,43 0,9 0,06 0,85 4,6 0,53 1,78 0,06 1,8 0,06 1,94 0,01
вариант 20 0,06 0,47 0,08 0,47 0,31 0,36 0,63 2,39 0,84 1,7 0,16 1,47 0,12 0,42 0,16
вариант 21 0,27 0,78 0,09 0,16 0,96 0,65 0,89 2,33 0,28   0,02 0,73 0,05 2,05 0,28
вариант 22 0,21 0,58 0,02 0,23 0,51 0,69 0,78 3,25 0,93 1,3 0,12 2,24 0,19 1,11 0,25
вариант 23 0,15 0,97 0,06 0,16 0,58 0,67 0,62 1,17 0,21 1,12 0,12 0,33 0,12 1,77 0,23
вариант 24 0,03 0,47 0,08 0,28 0,33 0,39 0,02 2,58 0,46 1,46 0,2 2,37 0,08 2,36 0,16
вариант 25 0,73 0,48 0,19 0,31 0,4 0,42 0,56 0,25 0,94 1,22 0,03 1,85 0,08 0,02 0,18
вариант 26 0,47 0,63 0,09 0,24 0,54 0,51 0,4 2,15 0,33 1,61 0,17 0,03 0,1 2,01 0,15
вариант 27 0,69 0,76 0,13 0,2 0,92 0,92 0,91 1,87 0,85 1,68 0,18 1,56 0,18 0,18 0,32
вариант 28 0,47 0,73 0,11 0,13 0,21 0,5 0,24 1,91 0,22 0,86 0,07 0,41 0,1 0,59 0,21
вариант 29 0,13 0,8 0,13 0,39 0,74 0,27 0,53 1,83 0,06 1,21 0,13 2,01 0,15 2,55 0,07
вариант 30 0,77 0,18 0,09 0,2 0,42 0,58 0,67 3,99 0,71 0,09 0,02 1,36   1,43 0,17






Дата добавления: 2015-09-19; просмотров: 326. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

Устройство рабочих органов мясорубки Независимо от марки мясорубки и её технических характеристик, все они имеют принципиально одинаковые устройства...

Ведение учета результатов боевой подготовки в роте и во взводе Содержание журнала учета боевой подготовки во взводе. Учет результатов боевой подготовки - есть отражение количественных и качественных показателей выполнения планов подготовки соединений...

Сравнительно-исторический метод в языкознании сравнительно-исторический метод в языкознании является одним из основных и представляет собой совокупность приёмов...

ТЕХНИКА ПОСЕВА, МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ЧИСТЫХ КУЛЬТУР И КУЛЬТУРАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА МИКРООРГАНИЗМОВ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА БАКТЕРИЙ Цель занятия. Освоить технику посева микроорганизмов на плотные и жидкие питательные среды и методы выделения чис­тых бактериальных культур. Ознакомить студентов с основными культуральными характеристиками микроорганизмов и методами определения...

САНИТАРНО-МИКРОБИОЛОГИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВОДЫ, ВОЗДУХА И ПОЧВЫ Цель занятия.Ознакомить студентов с основными методами и показателями...

Меры безопасности при обращении с оружием и боеприпасами 64. Получение (сдача) оружия и боеприпасов для проведения стрельб осуществляется в установленном порядке[1]. 65. Безопасность при проведении стрельб обеспечивается...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.014 сек.) русская версия | украинская версия