Впервые всесторонне и полно рассмотрена одна из самых актуальных проблем современного менеджмента — диагностика кризисного состояния предприятия. Изложены постановка и формализация задачи, методы распознавания, параметрическое и непараметрическое обучение, оптимальные алгоритмы принятия решения, одномерное и многомерное распознавание состояний, анализ динамики состояния предприятия. Рассмотрены 30 практических примеров диагностики кризисного состояния конкретных российских предприятий, проведена оценка гарантированной достоверности диагностики. Для расчета вероятности ошибки впервые разработан алгоритм ее вычисления через собственные параметры диагностики.
Для студентов экономических специальностей, аспирантов, преподавателей, специалистов в области антикризисного управления, а также руководителей предприятий.
Предисловие 3
Введение. Цели предприятия и необходимость диагностики его кризисного состояния 4
Глава 1. Стратегический анализ деятельности предприятия 9
Понятие и характеристики кризисного состояния предприятия 9
Практическая роль системы диагностики кризисного состояния в планировании и управленческом контроле 15
Диагностика состояния предприятия в различных системах стратегического управления 22
Глава 2. Анализ состояния предприятия 29
Инструмент SWOT-анализа 29
Экспресс-диагностика финансового состояния предприятия 33
Факторные модели опенки финансового состояния - предприятия 41
Глава 3. Общая постановка задачи распознавания кризисного состояния предприятия 52
Общая схема распознавания состояния предприятия 52
Основные этапы и параметры распознавания 54
Глава 4.. Анализ различных методов с точки зрения обеспечения гарантированной достоверности распознавания 54
Детерминистские (перцептронные) методы распознавания 57
Лингвистические (синтаксические) методы распознавания 59
Логические и алгебраические методы распознавания 62
Статистический метод распознавания 65
Глава 5. Формирование признакового пространства 70
Выбор показателей деятельности предприятия 70
Снижение размерности признакового пространства 78
Глава 6. Обучение с целью составления эталонных описаний состояний предприятия 82
Непараметрическое обучение (оценивание неизвестных плотностей вероятностей наблюдений) 82
Приближенный метод сведения непараметрической априорной неопределенности к параметрической 89
Глава 7. Оптимальные алгоритмы принятия решения о состоянии предприятия 95
Байесовский алгоритм 97
Алгоритм максимальной апостериорной вероятности 100
Минимаксный алгоритм 101
Алгоритм Неймана — Пирсона 103
Последовательный алгоритм Вальда 104
Алгоритм максимального правдоподобия 105
Глава 8. Одномерное (однопризнаковое) распознавание состоянии предприятия 107
Одномерное распознавание состояний, различающихся средними 107
Вероятность ошибок одномерного распознавания состояний предприятия 108
Одномерное распознавание состояний, различающихся средними и дисперсиями 111
Глава 9. Многомерное (многопризнаковое) распознавание состояний предприятия 114
Многомерное распознавание состояний, различающихся векторами средних 114
Вероятность ошибок многомерного распознавания состояний предприятия 115
Многомерное распознавание состояний, различающихся векторами средних и ковариационными матрицами 120
Глава 10. Практическая диагностика кризисного состояния предприятий с оценкой ее гарантированной достоверности 122
Диагностика кризисного состояния банков 122
Диагностика кризисного состояния разнопрофильных предприятий 144
Оценка достоверности диагностики кризисного состояния предприятия при произвольных размерности признакового пространства р и объеме контрольных наблюдений п над исследуемым предприятием 176
Глава 11. Анализ динамики состояния предприятия 180
Практическая диагностика состояния предприятия в динамике 180
Среднее время достижения предприятием кризисного состояния 241
Приложение 1. Несмещенность и состоятельность оценок одномерных и многомерных функций распределения 245
Приложение 2. Определение количества q суммируемых наблюдений, обеспечивающего приближенную нормализацию признакового пространства 251
Приложение 3. Вероятность ошибок одномерного распознавания состояний, различающихся средними 280
Приложение 4. Вероятность ошибок одномерного распознавания состояний, различающихся средними и дисперсиями 290
Приложение 5. Вероятность ошибок многомерного распознавания состояний, различающихся векторами средних 301
Приложение б. Вероятность ошибок многомерного распознавания состояний, различающихся векторами средних и ковариационными матрицами 330
Библиографический список 345
