10 / 14
М.А. Кузнецов
10
Гуманитарный вестник
# 1·2018
уверенности эксперта в правильности своей классификации, а ее ребра
задают интервал неуверенности (табл. 4).
Таблица 4
Трапециевидные числа для значений лингвистической переменной
«Уровень показателя»
x
i
а
Уровень
очень низкий
низкий
средний
высокий
очень высокий
а
1
0
0,1
0,25
0,45
0,6
а
2
0
0,2
0,3
0,5
0,7
а
3
0,1
0,25
0,45
0,6
1
а
4
0,2
0,3
0,5
0,7
1
6. Расчет финансовых коэффициентов системы для анализируе-
мого предприятия.
7. Расчет показателя степени банкротства:
1
1
λ .
ij
M N
j
i
j
i
g g r
= =
=
∑ ∑
8. Распознавание результатов моделирования (идентификация те-
кущего и будущего состояния предприятия), на основании которых
банк принимает решение о целесообразности предоставления креди-
та данному предприятию.
Общие недостатки описанных моделей: сложность интерпрета-
ции итогового значения; отсутствие динамической интерпретации
изменения вероятности банкротства; зависимость точности расчетов
от исходной информации; не учитывается отраслевая специфика дея-
тельности предприятий [9].
В настоящее время полученные результаты дают возможность
перейти к новому этапу работ: созданию системы моделирования
банкротства. Под системой моделирования банкротства понимается
программно-информационный комплекс, который поможет руково-
дящим работникам принимать обоснованные стратегические и опе-
ративные управленческие решения [10].
Система моделирования банкротства коммерческой организации
включает управляющую программу, оказывающую воздействие по
двум направлениям: имитационная модель (подготовка сценариев
банкротства, моделирование неопределенностей, статистическая об-
работка, игровой диалог) и оптимизационная модель (обеспечение
грубой и точной оптимизации), а также сервисную программу, вклю-
чающую модели компонент финансов коммерческой организации и
информационную модель, охватывающую документальную, методи-
ческую, фактографическую информацию (см. рисунок).