Управление предприятием

банкротства. С таким же успехом в формуле Альтмана могли бы стоять любые
другие веса, и это было бы столь же справедливо в отношении российской
специфики, как и исходные веса. Такой подход иначе как неквалифицированным
и не назовешь.
Словом, подход Альтмана имеет право на существование, когда в наличии
(или обосновываются модельно) однородность и репрезентативность событий
выживания/банкротства. Но ключевым ограничением этого метода является
даже не проблема качественной статистики. Дело в том, что классическая
вероятность - это характеристика не отдельного объекта или события, а
характеристика генеральной совокупности событий. Рассматривая отдельное
предприятие, мы вероятностно описываем его отношение к полной группе.
Но уникальность всякого предприятия в том, что оно может выжить и при
очень слабых шансах, и, разумеется, наоборот. Единичность судьбы предприятия
подталкивает исследователя присмотреться к предприятию пристальнее, расшифровать
его уникальность, его специфику, а не "стричь под одну гребенку"; не искать
похожести, а, напротив, диагностировать и описывать отличия. При таком
подходе статистической вероятности места нет. Исследователь интуитивно
это чувствует и переносит акцент с прогнозирования банкротства (которое
при отсутствии полноценной статистики оборачивается гаданием на кофейной
гуще) на распознавание сложившейся ситуации с определением дистанции,
которая отделяет предприятие от состояния банкротства.
В работах, относящихся к выявлению природы вероятности, появляются неклассические
вероятности различных типов. Отметим лишь два типа: валентные и аксиологические
вероятности. Валентная вероятность выражает ожидаемость реализации гипотезы
Н с учетом наличного контекста фактических свидетельств об объекте исследования
Е (в частном случае, когда Е - это репрезентативная выборка однородных
событий, тогда вероятность является статистической). Аксиологическая вероятность
выражает ожидаемость реализации гипотезы Н с учетом контекста субъективных
оценок S об объекте исследования, выдвинутых одним из экспертов - квалифицированных
наблюдателей объекта исследования, или совокупностью экспертов. Такого
рода вероятности уже можно применять в финансовом анализе, как это уже
широко делается в экспертных системах и при принятии решений в условиях
неопределенности (в частности, при оценке риска инвестиций). Здесь понятие
случайности замещается понятием ожидаемости. Однако обозначим еще один
аспект, который делает применение неклассичиских вероятностей неудобным
в принципе, когда есть гораздо более пригодный математический аппарат
для исследований.
Речь идет о нечетких множествах и нечеткой логике. Чем глубже исследуется
предприятие, тем больше обнаруживается новых источников неопределенности.
Декомпозиция исходной, обычно грубой и приблизительной, модели анализа
сопряжена с растущим дефицитом количественных и качественных исходных
данных. Сплошь и рядом мы сталкиваемся с неопределенностью, которая в
принципе не может быть раскрыта однозначно и четко. Ряд параметров оказывается
недоступным для точного измерения, и тогда в его оценке неизбежно появляется
субъективный компонент, выражаемый нечеткими оценками типа "высокий",
"низкий", "наиболее предпочтительный", "весьма ожидаемый", "скорее всего",
"маловероятно", "не слишком" и т.д. Появляется то, что в науке описывается
как лингвистическая переменная со своим терм-множеством значений, а связь
количественного значения некоторого фактора с его качественным лингвистическим
описанием задается так называемыми функциями m-принадлежности фактора