Поможем в ✍️ написании учебной работы

Имя

Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Выберите тип работыЧасть дипломаДипломная работаКурсовая работаКонтрольная работаРешение задачРефератНаучно - исследовательская работаОтчет по практикеОтветы на билетыТест/экзамен onlineМонографияЭссеДокладКомпьютерный набор текстаКомпьютерный чертежРецензияПереводРепетиторБизнес-планКонспектыПроверка качестваЭкзамен на сайтеАспирантский рефератМагистерская работаНаучная статьяНаучный трудТехническая редакция текстаЧертеж от рукиДиаграммы, таблицыПрезентация к защитеТезисный планРечь к дипломуДоработка заказа клиентаОтзыв на дипломПубликация статьи в ВАКПубликация статьи в ScopusДипломная работа MBAПовышение оригинальностиКопирайтингДругое

Нажимая кнопку "Продолжить", я принимаю политику конфиденциальности

ЛЕКЦИЯ 8. АНАЛИЗ ИНВЕСТИЦИОННОЙ

ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ

Подходы к содержанию понятия «инвестиционная привлекательность организации»

Экономико-математические методы анализа

Методические основы анализа инвестиционной привлекательности организации

Подходы к содержанию понятия «инвестиционная

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА

1. Общая характеристика экономическо-математических методов анализа.

2. Экономико-математическое моделирование в экономическом анализе.

3. Многомерный математический факторный анализ

 

Пример 1

По данным, представленным в таблице 4.27., проведем классификацию n=5 цехов предприятий по двум показателям: расходы (млн.руб.) – x⁽¹⁾: и уровень прибыли x⁽²⁾

Таблица 4.27.

Показатели по цехам предприятия

№ цеха	1	2	3	4	5
Xi(1)	2	4	8	12	13
Xi(2)	10	7	6	11	9

 

Классификацию проведем по иерархическому агломеративному алгоритму с использованием обычного и взвешенного (w ₁ =0,05; w ₂ =0,95) евклидова расстояния, а также принципов: “ближайшего” и “дальнего” соседа, центра тяжести и средней связи.

1. Проведем классификацию, выбрав при обычном евклидовом расстоянии принцип “ближайшего соседа”.

Построим матрицу расстояний

Матрица расстояний рассчитана на основе обычного евклидова расстояния между наблюдениями.

Из матрицы расстояний следует, что объекты 4 и 5 наиболее близки r_4,5=2,24 и поэтому объединим их в один кластер. После объединения объектов имеем четыре кластера: S₁, S₂, S₃, S_(4,5).

очевидно, что r_1,1=0.

Примечание: На основании предварительного качественного анализа было выдвинуто предположение, что по поведению три первые цеха принадлежат одной типологической группе, а два последних (4 и 5) – другой, что согласуется с расположением пяти наблюдений на плоскости, представленных на рис. .

12

10

8

6

4

2

0

5

10

15

Рис. Исходные данные для классификации

Расстояние между кластерами будем находить по принципу “ближайшего соседа”, воспользовавшись формулой пересчета. Так расстояние между кластером S₁ и кластером S_(4,5) равно:

Мы видим, что расстояние r_1,(4,5) равно расстоянию от объекта 1 до ближайшего к нему объекта, входящего в кластер S_(4,5), т.е. r_1,(4,5)= r_1,4=10,05. Проводя анологичные расчеты, получим матрицу расстояний

Объединим наблюдения 1 и 2, имеющие наименьшее расстояние r_1,2=3,61. После объединения имеем три кластера S_(1,2), S₃, и S_(4,5)

Вновь строим матрицу расстояний. Для этого необходимо рассчитать расстояния до кластера S_(1,2).

Получим новую матрицу расстояний

Объединим кластеры S_(1,2) и S₃, расстояние между которыми, согласно матрице R₃, минимально 4,12. В результате этого получим два кластера: S_(1,2,3) и S_(4,5).

 

p                                                     

6                                                     5,83

5          4,12

4                     3,61

3                                          2,24

2

1

0

1

2

3

4

5

цеха

Рис. Дендрограмма (обычное евклидово расстояние, ближайший сосед)

 

Определим между ними расстояние:

На основании графического представления результатов и кластерного анализа можно сделать вывод, что наилучшим является разбиение пяти цехов на два кластера: S_(1,2,3) и S_(4,5) , когда пороговое расстояние находится в интервале 4,12 < p_пор < 5,83.

 

2. Проведем классификацию, выбрав при обычном евклидовом расстоянии принцип «дальнего соседа».

Как и в предыдущем расчете, мы используем обычное евклидово расстояние, поэтому матрица R ₁ останется без изменения. Согласно алгоритму объединим цеха 4 и 5 в один кластер, как наиболее близкие по расстоянию 2,24. После объединения имеем четыре кластера S₍₁₎, S₍₂₎, S₍₃₎ и S_(4,5).

В виду того, что расстояние между кластерами измеряем по принципу «дальнего соседа», то воспользуемся формулой пересчета:

Таким образом, расстояние между кластерами 1 и (4,5) максимально и составляет 11,05. Построим новую матрицу расстояний:

Объединим объекты 1 и 2 в один кластер, как наиболее близкие (расстояние между ними 3,61. После объединения имеем три кластера: S_(1,2), S₍₃₎ и S_(4,5). Определим новые расстояния между кластерами:

Строим матрицу расстояний R ₃, используя принцип «дальнего соседа».

Объединим кластеры S₍₃₎ и S_(4,5), так как расстояние между ними минимально 6,40. Определим расстояние между новыми кластерами S_(1,2) и S_(3,4,5):

Составим матрицу расстояний:

На основании графического представления результатов кластерного анализа по принципу «дальнего соседа» можно сделать вывод, что наилучшим является разбиение пяти цехов на два кластера: S_(1,2) и S_(3,4,5) , когда пороговое расстояние находится в интервале 6,40 < p_пор < 10,05.

Таким образом, используя принцип «дальнего соседа» мы получили разбиение цехов, которое отличается от разбиения по принципу «ближнего соседа».

 

p                                                     

12                                                        

10                                        10,05

8                         

6                                                    6,40

4                    3,61

2                                    2,24

0

1

2

3

4

5

цеха

Рис. Дендрограмма (обычное евклидово расстояние, «дальний сосед»)

 

3. Классификация на основе обычного евклидова расстояния

 и принципа «центра тяжести».

Так как мы используем обычное евклидово расстояние, то матрица R ₁ останется без изменения. Согласно алгоритма объединим в один кластер цеха 4 и 5, как наиболее близкие 2,24.

Кластер S_(4,5) охарактенизуем его центром тяжести, для этого используем вектор средних :

Расстояние от этого кластера до объектов равно:

Тогда матрица расстояний примет вид:

Объединим объекты 1 и 2, расстояние между которыми минимальное 3,61. Тогда кластер будет характеризоваться центром тяжести:

Определим новые расстояния:

Тогда матрица расстояний примет вид:

Объединим кластеры S_(1,2) и S₍₃₎, так как расстояние между ними минимально 5,59. Определим его вектор средних

Найдем расстояние между кластерами S_(1,2,3) и S_(4,5)

Составим матрицу расстояний:

На основании графического представления результатов кластерного анализа по принципу «центра тяжести» можно сделать вывод, что наилучшим является разбиение пяти цехов на два кластера: S_(1,2,3) и S_(,4,5) , когда пороговое расстояние находится в интервале 5,59 < p_пор < 8,17.

Таким образом, используя принцип «центр тяжести» мы получили разбиение цехов, которое отличается от разбиения по принципу «дальнего соседа», но совпадает с расчетами в первом варианте по принципу «ближнего соседа».

Графические результаты классификации представлены на рис.

p                                                    8,17

8

7

6                         5,59

5                                            

4                      3,61

3                           

2                                  2,24

1                                        

0

1

2

3

4

5

цеха

Рис. Дендрограмма (обычное евклидово расстояние, «центр тяжести»)

 

 

4. Классификация на основе обычного евклидова расстояния

 и принципа «средней связи».

Так как мы используем обычное евклидово расстояние, то матрица R ₁ останется без изменения. Согласно алгоритма объединим в один кластер цеха 4 и 5, как наиболее близкие 2,24. Расстояние от этого кластера до объектов по принципу «средней связи» равно:

Тогда матрица расстояний примет вид:

Объединим объекты 1 и 2, расстояние между которыми минимальное 3,61. Определим новые расстояния:

Тогда матрица расстояний примет вид:

Объединим кластеры S_(1,2) и S₍₃₎, так как расстояние между ними минимально 5,67. Найдем расстояние между кластерами S_(1,2,3) и S_(4,5)

Графические результаты классификации представлены на рис.

p                                                    8,58

8

7

6                         5,67

5                                            

4                      3,61

3                           

2                                  2,24

1                                        

0

1

2

3

4

5

цеха

Рис. Дендрограмма (обычное евклидово расстояние, «средняя связь»)

 

На основании графического представления результатов кластерного анализа по принципу «средней связи» можно сделать вывод, что наилучшим является разбиение пяти цехов на два кластера: S_(1,2,3) и S_(,4,5) , когда пороговое расстояние находится в интервале 5,67 < p_пор < 8,58.

Таким образом, используя принцип «средней связи» мы получили разбиение цехов, которое отличается от разбиения по принципу «дальнего соседа», но совпадает с расчетами в первом варианте по принципу «ближнего соседа» и «центра тяжести».

Следовательно при классификации 5 цехов предприятия предпочтительным является объединение в одну группу 4 и 5 цеха, а во вторую 1,2 и 3 цехов, что подтверждено тремя вариантами расчетов из четырех.

 

Пример

Имеются данные показателей финансовой устойчивости по 10 предприятиям города. С помощью различных методов комплексной рейтинговой оценки составим их рейтинг.

1. Определим рейтинг с помощью метода сумм

Таблица 4.28

Показатели финансовой устойчивости по промышленным предприятиям города

Предприятия

Коэффициенты

Сумма коэффициентов

(1+2+3+4)=5

Рейтинг

финансовой устойчивости финансирования инвестирования маневренности   1 2 3 4 5

6

1. 0,42 0,72 1,21 0,17 2,52

10

2. 0,6 1,53 1,23 0,19 3,55

8

3. 0,81 4,31 1,21 0,17 6,50

3

4. 0,44 0,8 1,32 0,24 2,80

9

5. 0,7 2,34 1,25 0,2 4,49

7

6. 0,93 14,27 1,32 0,24 16,76

1

7. 0,89 8,36 1,21 0,17 10,63

2

8. 0,78 3,61 1,29 0,22 5,90

4

9. 0,75 3,04 1,26 0,21 5,26

6

10. 0,78 3,56 1,29 0,23 5,86

5

               

 

Покажем расчет рейтинга на примере предприятия №1:

R₁=0,42+0,72+1,21+0,17=2,52

Среди выбранных предприятий сумма оказалась наименьшей, поэтому предприятию присваивается 10 место.

 

 

2. Определим рейтинг с помощью метода геометрической средней

Для этого определим стандартизированные показатели, присвоив наилучшему значению показателя единицу. Лучшее значение коэффициента:

финансовой устойчивости                  0,93

финансирования                                 14,27

инвестирования                                   1,32

маневренности                                  0,24

Таблица 4.29.

Расчет рейтинга по показателям финансовой устойчивости с помощью метода геометрической средней

Предприятия	Коэффициенты				Cтандартизированные показатели				Интегральный показатель	Рейтинг
	финансовой устойчивости	финансирования	инвестирования	маневренности	а	b	c	d
1.	0,42	0,72	1,21	0,17	0,451	0,050	0,916	0,708	0,350	10
2.	0,6	1,53	1,23	0,19	0,645	0,107	0,931	0,791	0,475	8
3.	0,81	4,31	1,21	0,17	0,871	0,302	0,916	0,708	0,643	5
4.	0,44	0,8	1,32	0,24	0,473	0,056	1,000	1,000	0,405	9
5.	0,7	2,34	1,25	0,2	0,752	0,164	0,946	0,833	0,560	7
6.	0,93	14,27	1,32	0,24	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1
7.	0,89	8,36	1,21	0,17	0,957	0,585	0,916	0,708	0,776	2
8.	0,78	3,61	1,29	0,22	0,838	0,253	0,977	0,916	0,660	4
9.	0,75	3,04	1,26	0,21	0,806	0,213	0,954	0,875	0,616	6
10.	0,78	3,56	1,29	0,23	0,838	0,249	0,977	0,958	0,665	3

 

Покажем расчет рейтинга на примере предприятия №1

а₁= 0,42/0,93=0,451                   b₁= 0,72/14,27=0,05

c₁= 1.21/1,32=0,916                   d₁= 0,17/0,24=0,708

Далее согласно формулы находим произведение в степени ¼ стандартизированных показателей. Таким образом, рейтинг предприятия №1 равен:

Среди исследуемых предприятий это наименьший результат, поэтому присваивается 10 место

 

3. Метод суммы мест предполагает предварительное ранжирование по выбранным показателям, затем суммирование и определение рейтинга.

Таблица 4.30.

Расчет рейтинга по показателям финансовой устойчивости с помощью метода суммы мест

Предприятия	Коэффициенты				Ранжирование показателей				Сумма мест	Рейтинг
	финансовой устойчивости	финансирования	инвестирования	маневренности	финансовой устойчивости	финансирования	инвестирования	маневренности
1.	0,42	0,72	1,21	0,17	10	10	8	8	36	10
2.	0,6	1,53	1,23	0,19	8	8	7	7	30	9
3.	0,81	4,31	1,21	0,17	3	3	1	8	15	2
4.	0,44	0,8	1,32	0,24	9	9	8	1	27	8
5.	0,7	2,34	1,25	0,2	7	7	6	6	26	7
6.	0,93	14,27	1,32	0,24	1	1	1	1	4	1
7.	0,89	8,36	1,21	0,17	2	2	8	8	20	2
8.	0,78	3,61	1,29	0,22	4	4	3	4	15	2
9.	0,75	3,04	1,26	0,21	6	6	5	5	22	6
10.	0,78	3,56	1,29	0,23	4	5	3	3	15	2

 

Покажем расчет рейтинга на примере предприятия №10

Сумма баллов по выбранным показателям составляет:

10+10+8+8=36

При использовании данного метода 1 место присваивается предприятию набравшему минимальную сумму мест. В нашем случае набранная сумма мест является максимальной, поэтому предприятие №1 в рейтинге занимает 10 место.

4. Определим рейтинг с помощью метода расстояний.  

Стандартизированные показали нами были рассчитаны при определении рейтинга по средней геометрической, поэтому далее рейтинг для каждого предприятия определим по формуле:

Таблица 4.31.

Расчет рейтинга с помощью метода расстояний

Предприятия	Коэффициенты				Cтандартизированные показатели				Интегральный показатель	Рейтинг
	финансовой устойчивости	финансирования	инвестирования	маневренности	а	b	c	d
1.	0,42	0,72	1,21	0,17	0,451	0,050	0,916	0,708	1,138	10
2.	0,6	1,53	1,23	0,19	0,645	0,107	0,931	0,791	0,985	8
3.	0,81	4,31	1,21	0,17	0,871	0,302	0,916	0,708	0,772	5
4.	0,44	0,8	1,32	0,24	0,473	0,056	1,000	1,000	1,081	9
5.	0,7	2,34	1,25	0,2	0,752	0,164	0,946	0,833	0,889	7
6.	0,93	14,27	1,32	0,24	1,000	1,000	1,000	1,000	0,000	1
7.	0,89	8,36	1,21	0,17	0,957	0,585	0,916	0,708	0,515	2
8.	0,78	3,61	1,29	0,22	0,838	0,253	0,977	0,916	0,770	4
9.	0,75	3,04	1,26	0,21	0,806	0,213	0,954	0,875	0,821	6
10.	0,78	3,56	1,29	0,23	0,838	0,249	0,977	0,958	0,769	3

 

Так для предприятия №1 рейтинг составит:

Максимальное значение интегрального показателя свидетельствует о последнем месте в рейтинге среди исследуемых предприятий по выбранным показателям.

Подведем итоги и составим таблицу расчета рейтинга предприятий по показателям финансовой устойчивости, с помощью различных методов комплексной оценки.

Данные таблицы 4.32. показывают, что за исключением метода суммы мест, все остальные способы дали один и тот же вариант распределения рейтинга среди 10 предприятий города.

Таблица 4.32.

Итоги расчета рейтинга по показателям финансовой устойчивости с помощью методов комплексной оценки

Предприятия	Коэффициенты				МЕСТО В РЕЙТИНГЕ
	финансовой устойчивости	финансирования	инвестирования	маневренности	Метод суммирования	Метод геометрической средней	Метод суммы мест	Метод расстояний
1.	0,42	0,72	1,21	0,17	10	10	10	10
2.	0,6	1,53	1,23	0,19	8	8	9	8
3.	0,81	4,31	1,21	0,17	5	5	2	5
4.	0,44	0,8	1,32	0,24	9	9	8	9
5.	0,7	2,34	1,25	0,2	7	7	7	7
6.	0,93	14,27	1,32	0,24	1	1	1	1
7.	0,89	8,36	1,21	0,17	2	2	2	2
8.	0,78	3,61	1,29	0,22	4	4	2	4
9.	0,75	3,04	1,26	0,21	6	6	6	6
10.	0,78	3,56	1,29	0,23	3	3	2	3

 

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1. Как вы понимаете содержание понятия «инвестиционная привлекательность» организации?

2. В чем разница целей оценки инвестиционной привлекательности с позиции банка-кредитора и институционального инвестора?

3. Существует ли единый критерий оценки инвестиционной привлекательности организации? Обоснуйте свою позицию.

4. Каковы инструменты анализа инвестиционной привлекательности организации?

5. Что может выступать в качестве базы сравнения в оценке инвестиционной привлекательности организации?

ЛЕКЦИЯ 8. АНАЛИЗ ИНВЕСТИЦИОННОЙ