Аналитика инсайт

Предмет. Законы рыночной экономики требуют от предприятия постоянного мониторинга и анализа состояния финансово-хозяйственной деятельности. Одной из важных характеристик деятельности предприятия является его финансовая устойчивость. На финансовую устойчивость оказывает влияние множество факторов, что обусловливает необходимость в разработке модели финансовой устойчивости предприятия. Цели. Целью исследования является разработка методологии анализа и построение модели финансовой устойчивости предприятия. Исследование путей решения задачи управления финансовой устойчивостью предприятия требует создания таких моделей, которые позволяли бы не только анализировать состояние предприятия, но и прогнозировать его развитие. Методология. Методологической основой исследования послужили результаты фундаментальных работ ученых в области моделирования социально-экономических систем методом собственных состояний. Результаты. Разработанная модель финансовой устойчивости используется для определения значений показателей финансово-устойчивой (эталонной) деятельности предприятия. Комплексный индикатор финансовой устойчивости определяется путем сопоставления фактической и эталонной деятельности предприятия с использованием метода штрафных функций. Приводятся формулы для вычисления коэффициента финансовой устойчивости предприятия. Эффективность методологии демонстрируется на примере анализа финансовой устойчивости металлургического предприятия. Выводы. В рыночных условиях построить эффективную систему управления предприятием, основанную только на интуиции, невозможно. Предложенная методология анализа финансовой устойчивости позволяет разработать модель финансовой устойчивости предприятия вне зависимости от его размера и специфики деятельности. Использование модели позволяет осуществлять как анализ финансовой устойчивости предприятия, так и прогнозировать его устойчивое развитие.

Рассматривается решение задачи распознавания лиц с помощью метода главных компонент (МГК) и линейного дискриминантного анализа (ЛДА). Главная идея подхода МГК+ЛДА состоит в том, что, во-первых, изображение лица проецируется из исходного векторного пространства в подпространства лица главных компонент, во-вторых, для получения линейного классификатора используется линейный дискриминантный анализ. В работе исследуется эффективность подхода МГК+ЛДА для случая, когда изображения лиц не проходят предварительную обработку (масштабирование, поворот, центрирование, выравнивание яркости). Эффективность подхода МГК и ЛДА исследуется на изображениях лиц базы ORL. Показывается, что при увеличении числа изображений в классе учебной выборки, повышается точность распознавания лиц. При небольшом числе изображений для повышения качества распознавания лиц предлагается расширять учебную выборку изображениями, полученными путем масштабирования и поворота исходных изображений. При обработке больших наборов изображений для вычисления главных компонент предлагается использовать методы линейной конденсации и синтеза главных компонент. Метод синтеза главных компонент базируется на разбиении исходного множества изображений на небольшие наборы изображений, получении собственных векторов этих наборов (частных решений) и вычислении собственных векторов исходного набора на основе частных решений. Метод линейной конденсации использует понижение порядка матриц, позволяющее достаточно точно вычислять собственные векторы, собственные значения которых находятся в заданном интервале. Показано, что методы линейной конденсации и синтеза главных компонент позволяют существенно снизить трудоемкость построения классификатора при использовании подхода на МГК+ЛДА, не снижая точности распознавания лиц.