Вопрос: Может ли значение коэффициента усиления информации быть отрицательным? Может ли коэффициент быть отрицательным


Может ли коэффициент покрытия долга быть отрицательным

Большинство финансовых коэффициентов рассчитывается по данным двух основных форм отчетности – бухгалтерского баланса и отчета о прибыли Баланс компании Наименование статьи 01… 15. О нормативных значениях коэффициентов при формировании рейтинговой оценки финансово-экономического состояния предприятиясравнения фактических и нормативных значений финансовых коэффициентов. Наиболее консервативной, но вместе с тем наиболее надежной представляется первая позиция: главными составляющими информационной базы приняты формы финансовой (бухгалтерской) отчетности — «Бухгалтерский баланс» (форма № 1) и «Отчет о финансовых результатах» (форма №2)… 16. Векторный метод прогнозирования вероятности банкротства предприятияявляется выбор оптимального числа значимых финансовых коэффициентов, обеспечивающих требуемую надежность и достоверность оценки вероятности прогноза… 17.

Для чего используется расчет коэффициента покрытия долгов

Внимание

Оценка показателя Если коэффициент будет меньше или равный единице, с высокой долей вероятности кредитор откажет заемщику в предоставлении ссуды. Данная политика основана на том, что потенциал заявителя низкий, стратегия деятельности имеет много уязвимых сторон, а получаемой прибыли не достаточно для обеспечения текущих расходов и обязательств.

В связи с этим риск неплатежеспособности особенно велик. Компания в такой ситуации изначально должна пересмотреть существующие затраты, попытаться понизить себестоимость готовой продукции, оказываемых услуг. Возможно, закупаются очень дорогие ресурсы, применяются устаревшие технологии, завышен уровень выплаты вознаграждений персоналу. Дополнительными вариантами оптимизации получения прибыли могут стать пересмотр текущих соглашений с внесением корректировок оплаты операций по реализации, размеру предоплаты за ресурсы и т. п.

Значение показателя коэффициента покрытия долга (dscr)

Важно

Все мероприятия, дающие возможность увеличить операционную прибыль, дорогостоящие. Их реализация и дальнейшее покрытие долга собственными финансовыми ресурсами трудновыполнима, в случае молодых организации – зачастую невозможна.

Денежное вливание путем выдачи займа кредитной организацией/привлечения инвесторов выгодно всем участникам процесса:
  • инвестор ожидает выплат дивидендов;
  • кредитная организация получает процентные выплаты;
  • прибыль фирмы, даже учитывая возникшие долговые обязательства, увеличивается больше, чем при использовании лишь собственных средств.

Однако привлечение заемных средств требует от предприятия определенной финансовой устойчивости, служащей кредитору гарантом сохранности предоставленных финансовых ресурсов. Коэффициент покрытия долга – один из таких гарантов.

Финансовые коэффициенты 

Инфо

Оценка коэффициента дает представление о состоянии дел на предприятии Когда показатель приближается к отметке в полторы-две единицы, повышается уровень капитализации организации, а пропорционально ему возрастает потенциал одобрения займов, кредитов. Такая динамика свидетельствует об ускоренном высвобождении финансовых потоков, наличии свободных ресурсов для покрытия обязательств.

С такими показателями проявить заинтересованность кредиторов, инвесторов для фирмы не составит особого труда, так как сформирована значительная залоговая база, гарантирующая исполнительность клиента. Расчет коэффициента обеспеченности долгов необходим не только для сторонних пользователей, но и для руководства предприятия, поскольку он отображает состояние деятельности в упрощенном виде.

Коэффициент обслуживания долга

Коэффициент обслуживания долга (debt service ratio) – это статистический показатель, характеризующий способность бизнеса погашать свою задолженность. Расчет показателя DSCR – один из способов доказать инвесторам, что предприятие сможет расплатиться с кредиторами, если все они единовременно изъявят желание получить компенсацию. Также DSCR способен показать, какие финансовые проблемы есть у бизнеса. Для расчета DSCR может быть применена одна из нескольких формул. Основной является следующая: DSCR = Чистый операционный доход / Суммарные выплаты по ссудам за период С помощью формулы можно сделать вывод о достаточности свободного денежного потока организации для удовлетворения требований займодавцев.

Коэффициент покрытия процентов (interest coverage ratio)

  • Коэффициент финансового рискаКоэффициент финансового риска — показывает соотношение заемных средств и суммарной капитализации и характеризует степень эффективности использования компанией собственного капитала Он определяет насколько велика зависимость деятельности компании от заемных средств
  • Финансовые коэффициенты при финансовом оздоровлении и банкротствефинансовых коэффициентов в системе анализа возрастает в 1999 г появились Методические указания по заполнению форм отчетности руководителей федеральных государственных унитарных предприятий и представителей РФ в органах управления открытых акционерных
  • Разработка методики оценки финансовой устойчивости организаций отрасли обрабатывающей промышленностифинансовые коэффициенты могут быть использованы банками и кредитными организациями при проведении анализа кредитоспособности заемщика Литература 1.

Post navigation

Только проводя предварительную оценку и анализ привлечения займов, можно определить актуальность мероприятия и рассчитать планируемую выручку. Важно понимать, что за пользование финансовыми ресурсами предприятию придется уплатить вознаграждение кредитору, поэтому в расчете показателей экономической эффективности вливания средств нужно учесть дополнительные затраты. Увеличение операционных резервов за счет кредитов позволяют учредителям, инвесторам получить дивиденды в короткие сроки, при этом производственная деятельность отличается стабильностью, окупаемостью. Показатель покрытия долгов используется повсеместно как внутренними, так и внешними пользователями для оценки исполнительности компании, результативности применения регламента платежно-расчетной, маркетинговой политики, рисков невозврата долгов.

Информационный портал об инвестициях и инвестиционных инструментах

Фирма имеет достаточно собственных активов, но не умеет их использовать с целью повышения эффективности деятельности. При этом оборачиваемость капитала минимальная.Показатель коэффициента говорит о разном положении дел в организации Главные цели прогноза:

  • Предупреждение разорения, банкротства сторон взаимоотношения.
  • Формирование объективной картины дел заемщика.
  • Снижение существующих, потенциальных затрат, рисков.
  • Стабилизация производства, обеспечение устойчивости.

Аналитики рекомендуют производить ежемесячный или ежеквартальный расчет индекса для наиболее точной оценки финансово-имущественного состояния фирмы, составления дальновидного планирования, бизнес-проекта, прогнозирования рисков и принятия своевременных действий, решений.

Важно понимать, что резкие скачки будут свидетельствовать об отрицательной картине расчетов.

Что такое коэффициент покрытия долга и как его рассчитать

Нормативный размер индекса варьируется в зависимости от сезонности, политической обстановки в стране, объема импорта на рынке.

  • Когда показатель становится равным или меньшим единицы, ситуация на предприятии свидетельствует о существенном снижении платежеспособности, отсутствии или падении прибыльности. Должник с малой долей вероятности по результатам отчетного периода сможет единовременно погасить всю задолженность и сохранить рейтинг.
  • Если норматив превысил единицу на сотые доли, это говорит о том, что ситуация по платежам несущественно улучшилась, теоретически появляется шанс стабилизации финансового положения и сохранения производственных мощностей.

Исключением является случай, когда падение коэффициента, вызванное получением новых займов, носит плановый, а не вынужденный характер. Продолжительное увеличение коэффициента покрытия долга также является нежелательным. Данная тенденция обусловлена недостаточным количеством привлеченных средств в финансовой структуре организации, что подразумевает упущенную прибыль, вызванную неиспользованием эффекта финансового рычага. Обычные экономические условия предполагают, что покрытие привлеченных заемных средств меньше прибыли, полученной благодаря их использованию. Игнорирование данного механизма руководством фирмы потенциальный инвестор может счесть за проявление непрофессионализма. Высокий коэффициент долга может быть оправдан наличием обстоятельств, не позволяющих получить путем займа дополнительную выгоду (например, высокой кредитной ставкой).

Может ли коэффициент покрытия долга быть отрицательным

Одним из способов оценить соотношение между доходами и долговыми обязательствами является коэффициент покрытия долга. Предположим компанию, которая получила чистый доход за отчетный квартал в размере 725000 у.е. Допустим, что за тот же самый период задолженность долговые обязательства компании (как основная сумма долга, так и проценты), составила 583000 у.е. Чтобы вычислить коэффициент покрытия долга необходимо чистый доход в размере 725000 у.е. разделить на долговые обязательства в размере 583000 у.е., что составит 1,24. В большинстве случаев значение коэффициента покрытия долга меньше 1 свидетельствует о финансовых проблемах компании, поскольку это означает, что она не имеет достаточного количества денег, чтобы выплатить свои текущие долговые обязательства.

Юридическая помощь!

г. Москва и обл.

г. Санкт-Петербург и обл.

Федеральный номер

vrkadoverie.ru

Может ли коэффициент покрытия долга быть отрицательным

Анализ бухгалтерского баланса коммерческой организации с помощью финансовых коэффициентованализа финансового состояния являются финансовые коэффициенты — относительные показатели, рассчитываемые на основе данных бухгалтерской (финансовой) отчетности и дающие возможность получить представление об отдельных его характеристиках… 3. Оценка экономического риска на основе финансовых коэффициентовОценка экономического риска на основе финансовых коэффициентов ОАО «Арсенал» (ПРИМЕР) на 01.01.2015 г. Экономический риск – вероятность получения хозяйствующим субъектом экономических потерь сверх предусмотренных предпринимательскими расчетами… 4. Финансовый словарь — Коэффициент абсолютной ликвидностиКоэффициент абсолютной ликвидности * а) финансовый коэффициент, характеризующий способность компании, фирмы досрочно погасить кредиторскую задолженность… 5.

Для чего используется расчет коэффициента покрытия долгов

Важно

Все мероприятия, дающие возможность увеличить операционную прибыль, дорогостоящие. Их реализация и дальнейшее покрытие долга собственными финансовыми ресурсами трудновыполнима, в случае молодых организации – зачастую невозможна.

Денежное вливание путем выдачи займа кредитной организацией/привлечения инвесторов выгодно всем участникам процесса:
  • инвестор ожидает выплат дивидендов;
  • кредитная организация получает процентные выплаты;
  • прибыль фирмы, даже учитывая возникшие долговые обязательства, увеличивается больше, чем при использовании лишь собственных средств.

Однако привлечение заемных средств требует от предприятия определенной финансовой устойчивости, служащей кредитору гарантом сохранности предоставленных финансовых ресурсов. Коэффициент покрытия долга – один из таких гарантов.

Значение показателя коэффициента покрытия долга (dscr)

  • Коэффициент финансового рискаКоэффициент финансового риска — показывает соотношение заемных средств и суммарной капитализации и характеризует степень эффективности использования компанией собственного капитала Он определяет насколько велика зависимость деятельности компании от заемных средств
  • Финансовые коэффициенты при финансовом оздоровлении и банкротствефинансовых коэффициентов в системе анализа возрастает в 1999 г появились Методические указания по заполнению форм отчетности руководителей федеральных государственных унитарных предприятий и представителей РФ в органах управления открытых акционерных
  • Разработка методики оценки финансовой устойчивости организаций отрасли обрабатывающей промышленностифинансовые коэффициенты могут быть использованы банками и кредитными организациями при проведении анализа кредитоспособности заемщика Литература 1.

Финансовые коэффициенты 

Инфо

Исключением является случай, когда падение коэффициента, вызванное получением новых займов, носит плановый, а не вынужденный характер. Продолжительное увеличение коэффициента покрытия долга также является нежелательным.

Данная тенденция обусловлена недостаточным количеством привлеченных средств в финансовой структуре организации, что подразумевает упущенную прибыль, вызванную неиспользованием эффекта финансового рычага. Обычные экономические условия предполагают, что покрытие привлеченных заемных средств меньше прибыли, полученной благодаря их использованию. Игнорирование данного механизма руководством фирмы потенциальный инвестор может счесть за проявление непрофессионализма. Высокий коэффициент долга может быть оправдан наличием обстоятельств, не позволяющих получить путем займа дополнительную выгоду (например, высокой кредитной ставкой).

Коэффициент обслуживания долга

Внимание

Коэффициент обслуживания долга (debt service ratio) – это статистический показатель, характеризующий способность бизнеса погашать свою задолженность. Расчет показателя DSCR – один из способов доказать инвесторам, что предприятие сможет расплатиться с кредиторами, если все они единовременно изъявят желание получить компенсацию.

Также DSCR способен показать, какие финансовые проблемы есть у бизнеса. Для расчета DSCR может быть применена одна из нескольких формул. Основной является следующая: DSCR = Чистый операционный доход / Суммарные выплаты по ссудам за период С помощью формулы можно сделать вывод о достаточности свободного денежного потока организации для удовлетворения требований займодавцев.

Коэффициент покрытия процентов (interest coverage ratio)

Расчет коэффициента покрытия долга Расчет показателя DSCR происходит по следующей формуле: DSCR = Net Operating Income / Total debt service, где DSCR – коэффициент покрытия долга; Net Operating Income (NOI) – чистый операционный доход организации за рассматриваемый период; Total debt service – ее суммарные долговые обязательства за рассматриваемый период. Показатель NOI, в свою очередь, находится путем вычета из валовой прибыли всех затрат, необходимых для нормального функционирования предприятия. Эта статья расходов включает:

  • аренду помещений;
  • плату за электроэнергию;
  • зарплаты персонала;
  • расходы на НИОКР
  • прочие повседневные расходы компании, исключая прямые затраты.

Если основная деятельность – единственный источник доходов, NOI становится синонимом EBIT (англ.

Post navigation

  • Investor Glossary
  • #
  • A
  • B
  • C
  • D
  • E
  • F
  • G
  • H
  • I
  • J
  • K
  • L
  • M
  • N
  • O
  • P
  • Q
  • R
  • S
  • T
  • U
  • V
  • W
  • X
  • Y
  • Z
  • Словарь инвестора
  • #
  • А
  • Б
  • В
  • Г
  • Д
  • Е
  • Ж
  • З
  • И
  • К
  • Л
  • М
  • Н
  • О
  • П
  • Р
  • С
  • Т
  • У
  • Ф
  • Х
  • Ц
  • Ч
  • Ш
  • Щ
  • Э
  • Ю
  • Я

Коэффициент покрытия долга — англ. Debt Service Coverage Ratio (DSCR), является финансовым показателем, который используется для оценки способности бизнеса выполнять свои долговые обязательства.

Информационный портал об инвестициях и инвестиционных инструментах

Финансовый словарь — Коэффициент финансовой независимостиКоэффициент финансовой независимости * Это финансовый коэффициент, равный отношению собственного капитала и резервов к сумме активов предприятия… 6. Финансовый словарь — Анализ финансовых коэффициентовАнализ финансовых коэффициентов это одна из наиболее распространенных систем финансового анализа, методами которого являются расчеты соотношения отдельных финансовых показателей, характеризующих различные аспекты финансовой деятельности предприятия…

7. Финансовый словарь — Коэффициент текущей ликвидностиопределения платежеспособности предприятия. б) финансовый коэффициент, равный отношению текущих активов и текущих обязательств компании… 8.

Что такое коэффициент покрытия долга и как его рассчитать

Оценка коэффициента дает представление о состоянии дел на предприятии Когда показатель приближается к отметке в полторы-две единицы, повышается уровень капитализации организации, а пропорционально ему возрастает потенциал одобрения займов, кредитов. Такая динамика свидетельствует об ускоренном высвобождении финансовых потоков, наличии свободных ресурсов для покрытия обязательств. С такими показателями проявить заинтересованность кредиторов, инвесторов для фирмы не составит особого труда, так как сформирована значительная залоговая база, гарантирующая исполнительность клиента. Расчет коэффициента обеспеченности долгов необходим не только для сторонних пользователей, но и для руководства предприятия, поскольку он отображает состояние деятельности в упрощенном виде.

finans-konsalt.ru

machine-learning - Может ли значение коэффициента усиления информации быть отрицательным?

IG(Y|X) = H(Y) - H(Y|X) >= 0, так как H(Y) >= H(Y|X) наихудший случай состоит в том, что X и Y независимы, поэтому H(Y|X)=H(Y)

Другим способом думать об этом является то, что, наблюдая, что случайная величина X принимает какое-то значение, мы либо не получаем никакой информации о Y (вы не теряете ее).

ИЗМЕНИТЬ

Позвольте мне уточнить прирост информации в контексте деревьев решений (что на самом деле я имел в виду, в первую очередь, когда я пришел на фоне машинного обучения).

Предположим, что проблема классификации, где мы даем заданный набор экземпляров и меток (дискретных классов).

Идея выбора атрибута для разбиения на каждый node дерева - это выбор функции, которая разбивает атрибут класса на две наиболее возможные группы экземпляров (т.е. самую низкую энтропию).

Это, в свою очередь, эквивалентно выбору функции с наибольшим усилением информации, поскольку

InfoGain = entropyBeforeSplit - entropyAfterSplit

где энтропия после расщепления представляет собой сумму энтропий каждой ветки, взвешенной по количеству экземпляров вниз по этой ветки.

Теперь не существует возможного разделения значений класса, которое будет генерировать случай с еще большей чистотой (более высокая энтропия), чем до расщепления.

Возьмем этот простой пример проблемы двоичной классификации. На некотором node мы имеем 5 положительных экземпляров и 4 отрицательных (всего 9). Поэтому энтропия (до расщепления):

H([4,5]) = -4/9*lg(4/9) -5/9*lg(5/9) = 0.99107606

Теперь рассмотрим некоторые случаи расщепления. Наилучший вариант сценария заключается в том, что текущий атрибут отлично разбивает экземпляры (т.е. Одна ветвь положительна, другая - отрицательная):

[4+,5-] / \ H([4,0],[0,5]) = 4/9*( -4/4*lg(4/4) ) + 5/9*( -5/5*lg(5/5) ) / \ = 0 // zero entropy, perfect split [4+,0-] [0+,5-]

затем

IG = H([4,5]) - H([4,0],[0,5]) = H([4,5]) // highest possible in this case

Представьте себе, что второй атрибут является наихудшим вариантом, когда одна из созданных ветвей не получает экземпляров, а все экземпляры переходят к другому (может произойти, если, например, атрибут является постоянным в разных экземплярах, что бесполезно)

[4+,5-] / \ H([4,5],[0,0]) = 9/9 * H([4,5]) + 0 / \ = H([4,5]) // the entropy as before split [4+,5-] [0+,0-]

и

IG = H([4,5]) - H([4,5],[0,0]) = 0 // lowest possible in this case

Теперь, где-то между этими двумя случаями, вы увидите любое количество таких случаев, как:

[4+,5-] / \ H([3,2],[1,3]) = 5/9 * ( -3/5*lg(3/5) -2/5*lg(2/5) ) / \ + 4/9 * ( -1/4*lg(1/1) -3/4*lg(3/4) ) [3+,2-] [1+,3-]

и

IG = H([4,5]) - H([3,2],[1,3]) = [...] = 0.31331323

поэтому независимо от того, как вы разделили эти 9 экземпляров, вы всегда получаете положительный выигрыш в информации. Я понимаю, что это не математическое доказательство (перейдите к MathOverflow для этого!), Я просто подумал, что реальный пример может помочь.

(Примечание: все вычисления в соответствии с Google)

qaru.site

Число - отрицательный коэффициент - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2

Число - отрицательный коэффициент

Cтраница 2

Равновесие, неустойчивое при одних консервативных силах, может быть стабилизировано путем добавления гироскопических сил только в том случае, если степень неустойчивости ( число отрицательных коэффициентов у квадратичной формы потенциальной энергии) четная.  [16]

Сравнивая диагональные формы ( 1) и ( 17) из § 18, легко подмечаем, что, хотя коэффициенты при квадратах переменных у них и не совпадают, в обоих случаях число положительных и число отрицательных коэффициентов одно и то же.  [17]

Число отрицательных коэффициентов устойчивости называется степенью неустойчивости. В дальнейшем важна будет не сама степень неустойчивости, а ее четность или нечетность. Отсюда следует, что если det С 0, то степень неустойчивости четная ( или равняется нулю), а если det С 0, то степень неустойчивости нечетная.  [18]

Обращение в нуль одного из коэффициентов а -, ( за исключением коэффициента старшего члена) свидетельствует о неустойчивости системы или о том, что она находится на границе устойчивости. Число отрицательных коэффициентов Сц равно числу правых полюсов.  [19]

Например, часто вместо ранга задают число положительных коэффициентов в каноническом виде. Оно вместе с индексом - числом отрицательных коэффициентов - характеризует квадратичную форму. IX нам будет удобно характеризовать квадратичную форму рангом и разностью числа положительных и числа отрицательных коэффициентов в каноническом виде. Эта разность называется сигнатурой квадратичной формы.  [20]

Иначе говоря, при любом приведении квадратичной формы к сумме квадратов линейных линейно-независимых форм число квадратов равно рангу упомянутой таблицы. Кроме того, имеет место и еще одно свойство, которое обычно называется законом инерции квадратичных форм, а именно: при любом преобразовании вещественной квадратичной формы к виду ( 156), где линейные формы Xk также вещественны, число положительных коэффициентов ( xft ( и число отрицательных коэффициентов J. Высказанные соображения будут нами доказаны в конце настоящего номера.  [21]

Kt положительны и положение равновесия устойчиво. Число отрицательных коэффициентов устойчивости называется степенью неустойчивости. В дальнейшем важна будет ие сама степень неустойчивости, а ее четность или нечетность.  [22]

Например, часто вместо ранга задают число положительных коэффициентов в каноническом виде. Оно вместе с индексом - числом отрицательных коэффициентов - характеризует квадратичную форму. IX нам будет удобно характеризовать квадратичную форму рангом и разностью числа положительных и числа отрицательных коэффициентов в каноническом виде. Эта разность называется сигнатурой квадратичной формы.  [23]

Мы видели, что в вещественном пространстве квадратичной форме сопоставляются два числа - ее ранг и индекс. Она характеризуется этими числами в том смысле, что все квадратичные формы, имеющие одинаковые ранги и индексы, приводятся ( каждая в своем базисе) к одному и тому же каноническому виду. Например, часто вместо ранга задают число положительных коэффициентов в каноническом виде. Оно вместе с индексом - числом отрицательных коэффициентов - характеризует квадратичную форму. IX нам будет удобно характеризовать квадратичную форму рангом и разчостью числа положительных и числа отрицательных коэффициентов в каноническом виде. Эта разность называется сигнатурой квадратичной формы.  [24]

Мы видели, что в вещественном пространстве квадратичной форме сопоставляются два числа - ее ранг и индекс. Она характеризуется этими числами в том смысле, что все квадратичные формы, имеющие одинаковые ранги и индексы, приводятся ( каждая в своем базисе) к одному и тому же каноническому виду. Например, часто вместо ранга задают число положительных коэффициентов в каноническом виде. Оно вместе с индексом - числом отрицательных коэффициентов - характеризует квадратичную форму. IX нам будет удобно характеризовать квадратичную форму рангом и разчостью числа положительных и числа отрицательных коэффициентов в каноническом виде. Эта разность называется сигнатурой квадратичной формы.  [25]

Страницы:      1    2

www.ngpedia.ru

Может ли коэффициент покрытия долга быть отрицательным

Предпринимательская деятельность строится на балансе кредиторских и дебиторских обязательств. Покрытие долга, говоря простым языком – это долевое соотношение суммы собственных ресурсов к заемным. Коэффициент покрытия долгов относится к категории финансовых показателей, характеризует возможность исполнения принятых организацией обязательств в установленные сроки за счет прибыли, активов. Используя кредитные потоки, компания должна оценивать способность погасить все долги единовременно при предъявлении требований взыскателей. Важно исполнить в срок долговые обязательства и сохранить производственные мощности, не оказаться на грани кризиса, банкротства. Назначение, применение Ссудные финансы необходимы фирмам, независимо от размера и сферы работы.

Для чего используется расчет коэффициента покрытия долгов

Статистический анализ взаимосвязей показателей управления капиталом и рыночной стоимости публичных компаний Россиикапитала организации характеризуется рядом финансовых коэффициентов. В исследовании были выбраны и рассчитаны для компаний, включенных в группу, наиболее часто используемые показатели, в том числе — коэффициент общей платежеспособности или автономии (Equity-to-assets ratio) — Е/А; коэффициент плеча финансового рычага (Debt-to-equity ratio) — D/E; коэффициент финансовой устойчивости — (E+D)/А и др… 13. Определяем ликвидность балансаобязательств с наименьшим сроком оплаты. Данные финансовые коэффициенты рассчитываются на основе соответствующих статей бухгалтерского баланса (форма № 1)… 14. Анализ финансовой отчетности, сформированный в соответствии с МСФОсистемы специальных коэффициентов.

Значение показателя коэффициента покрытия долга (dscr)

Инфо

Если коэффициент обслуживания долга превышает единицу, значит у компании после оплаты задолженности остаются свободные средства, которые она может направить на расширение бизнеса, модернизацию оборудования, выплату дивидендов акционерам или просто сохранить для чрезвычайных ситуаций. Нужно сказать, что и слишком высокий DSCR не является положительным знаком для инвесторов, так как сигнализирует: компания не использует избыточную прибыль в полном объеме, что может отрицательно сказаться на темпах ее роста. Встречаются и такие показатели обслуживания долга, как: Покрытие процентов (Interest Coverage).

Считается как отношение прибыли до выплаты процентов к величине процентов. Покрытие долгосрочных задолженностей. Показывает, способна ли фирма покрывать долг за счет средств, полученных от хозяйственной деятельности.

Финансовые коэффициенты 

  • Погашение, залог текущих обязательств перед покупателями, заказчиками, персоналом.
  • Формирование новых направлений работы, выпуска.
  • Обновление средств, предметов труда, оборудования, технологических ресурсов.
  • Капитальный ремонт зданий, сооружений.
  • Участие в государственных тендерах, аукционах.
  • Увеличение ассортимента, повышение качества, снижение себестоимости выпускаемой продукции.
  • Внедрение маркетинговых схем.
  • Повышение рентабельности, конкурентоспособности и др.

На основе коэффициента покрытия долга можно понять, насколько организация исполняет свои обязательства Индекс покрытия долгов позволяет спрогнозировать способность предприятия рационально применить сторонние активы, сохранить деловую репутацию, добиться стабилизации деятельности и выхода на новый, более перспективный уровень.

Коэффициент обслуживания долга

Он определяет насколько

  • Коэффициент финансового левериджаКоэффициент финансового левериджа Коэффициент финансового левериджа — определение Коэффициент финансового левериджа показывает соотношение заемных средств и суммарной капитализации и характеризует степень эффективности использования компанией собственного капитала Он определяет насколько
  • Актуальные вопросы и современный опыт анализа финансового состояния организаций — часть 5финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице а организация соответственно обладает удовлетворительным финансовым состоянием и наоборот значение менее единицы свидетельствует о неудовлетворительном результате Экономист О
  • Оценка экономического риска на основе финансовых коэффициентовфинансовых коэффициентов оценке их значений и состоит из 12 этапов 1.

Коэффициент покрытия процентов (interest coverage ratio)

Анализ финансовой устойчивостиEmail Определение Коэффициент покрытия процентов (interest coverage ratio, ICR) характеризует способность организации обслуживать свои долговые обязательства. Показатель сравнивает прибыль до уплаты процентов и налогов (EBIT) за определенный период времени (обычно одни год) и проценты по долговым обязательствам за тот же период. Также данный показатель известен как коэффициент обслуживания долга. Расчет (формула) Коэффициент покрытия процентов = EBIT / Проценты к уплате Фактически коэффициент показывает, во сколько раз прибыль до уплаты процентов и налогов превышает расходы на уплату процентов. Нормальное значение Чем меньше коэффициент покрытия процентов, тем выше кредитное бремя организации и тем выше вероятность наступления банкротства. Коэффициент ниже 1,5 ставит под вопрос возможность организации обслуживать свой долг.

Post navigation

Анализ бухгалтерского баланса коммерческой организации с помощью финансовых коэффициентованализа финансового состояния являются финансовые коэффициенты — относительные показатели, рассчитываемые на основе данных бухгалтерской (финансовой) отчетности и дающие возможность получить представление об отдельных его характеристиках… 3. Оценка экономического риска на основе финансовых коэффициентовОценка экономического риска на основе финансовых коэффициентов ОАО «Арсенал» (ПРИМЕР) на 01.01.2015 г. Экономический риск – вероятность получения хозяйствующим субъектом экономических потерь сверх предусмотренных предпринимательскими расчетами… 4. Финансовый словарь — Коэффициент абсолютной ликвидностиКоэффициент абсолютной ликвидности * а) финансовый коэффициент, характеризующий способность компании, фирмы досрочно погасить кредиторскую задолженность… 5.

Информационный портал об инвестициях и инвестиционных инструментах

Важно

Значение коэффициента покрытия займа, уступающее 1 (единице), демонстрирует неспособность заемщика погасить свои обязательства путем использования полученной прибыли. Подобная финансовая проблема служит кредитору весомым аргументом в пользу отказа от сотрудничества с данным юридическим лицом. Шансы заключения сделки прямо пропорциональны коэффициенту покрытия долга.

Внимание

Значение, превышающее 1, означает наличие свободных денежных средств, которые могут пойти на реализацию мероприятий, сулящих дальнейшее увеличение капитализации фирмы. Другое их применение – формирование «подушки безопасности» на случай возникновения форс-мажорных обстоятельств. Такая организация сможет получить банковский заем и покрыть его.

Заинтересовать инвесторов финансово устойчивой фирме также намного легче. Показатель интересен не только инвесторам/банкам.

Что такое коэффициент покрытия долга и как его рассчитать

Коэффициент покрытия долга рассчитывается как отношение суммы чистого дохода за определенный период к сумме долговых обязательств за этот же самый период. Вычисление этого коэффициента является одним из способов определить, может ли компания покрыть свои долговые обязательства, если все ее кредиторы немедленно потребуют свои средства. Если значение коэффициента покрытия долга меньше единицы, это может указывать на финансовые проблемы. В современной экономики практически невозможно вести бизнес, не принимая на себя некоторые долговые обязательства. Компании занимают деньги, чтобы финансировать новые проекты, маркетинговые кампании, ежедневные операции и т.п. Финансово здоровые компании обычно обеспечивают достаточный поток доходов, который позволяет не только погасить долговые обязательства, но и получить некоторую прибыль.

Содержание

  • 1 Общие параметры
  • 2 Назначение, применение
  • 3 Порядок расчета
  • 4 Роль показателя
  • 5 Оценка показателя

Некоторым организациям не хватает собственных фондов для оптимизации деятельности, модернизации, расширения выпуска изделий, поэтому возникает необходимость привлечения заемных средств. Перед тем, как получать во временное распоряжение чужие активы, следует детально оценить потенциальные риски, просчитать обеспеченность займа оборотными средствами. Для этого нужно знать, как определяется коэффициент покрытия общего долга, и какую роль показатель играет в экономическом анализе.

Общие параметры На практике аналитики, предприниматели, кредиторы используют около десяти экономических индексных показателей, позволяющих получить конкретные сведения о платежеспособности, ликвидности, рентабельности предприятия.

Может ли коэффициент покрытия долга быть отрицательным

Использование методов экономического анализа в диагностике финансовой несостоятельностиГиляровской [1-5]. В последние годы роль финансовых коэффициентов при анализе и диагностике возможного банкротства возрастает… 18. Актуальные вопросы и современный опыт анализа финансового состояния организаций — часть 4активов. На следующем этапе рассчитаем финансовые коэффициенты платежеспособности, представленные коэффициентами текущей, быстрой и абсолютной ликвидности: Коэффициент покрытия (текущей ликвидности) (Ктл) – показывает, какую часть текущих обязательств по кредитам и расчетам можно погасить, мобилизовав все оборотные средства: Ктл = Текущие фктивы / Текущие обязательства (4) Коэффициент покрытия дает общую оценку платежеспособности… 19.

finans-konsalt.ru

Может ли значение коэффициента усиления информации быть отрицательным?

IG(Y|X) = H(Y) - H(Y|X) >= 0 , поскольку H(Y) >= H(Y|X) худшим случаем является то, что X и Y независимы, H(Y|X)=H(Y)

Другой способ подумать об этом заключается в том, что, наблюдая, что случайная величина X принимает какое-то значение, мы либо не получаем никакой информации о Y (вы не теряете ее).

РЕДАКТИРОВАТЬ

Позвольте мне уточнить получение информации в контексте деревья решений  (что на самом деле я имел в виду, в первую очередь, когда я пришел на фоне машинного обучения).

Предположим, что проблема классификации, где мы даем заданный набор экземпляров и меток (дискретных классов).

Идея выбора атрибута для разделения на каждом узле дерева состоит в том, чтобы выбрать функцию, которая разбивает атрибут класса на две наиболее возможные группы экземпляров (т.е. самую низкую энтропию).

Это, в свою очередь, эквивалентно выбору функции с наибольшим усилением информации, поскольку

InfoGain = entropyBeforeSplit - entropyAfterSplit

где энтропия после раскола представляет собой сумму энтропий каждой ветви, взвешенной по количеству экземпляров вниз по этой ветви.

Теперь не существует возможного разделения значений класса, которое будет генерировать случай с еще большей чистотой (более высокая энтропия), чем до расщепления.

Возьмем этот простой пример проблемы двоичной классификации. На определенном узле мы имеем 5 положительных экземпляров и 4 отрицательных (всего 9). Поэтому энтропия (до расщепления):

H([4,5]) = -4/9*lg(4/9) -5/9*lg(5/9) = 0.99107606

Теперь рассмотрим некоторые случаи расщепления. Наилучшим сценарием является то, что текущий атрибут отлично разбивает экземпляры (т. Е. Одна ветвь положительна, другая - отрицательная):

[4+,5-] / \ H([4,0],[0,5]) = 4/9*( -4/4*lg(4/4) ) + 5/9*( -5/5*lg(5/5) ) / \ = 0 // zero entropy, perfect split [4+,0-] [0+,5-]

тогда

IG = H([4,5]) - H([4,0],[0,5]) = H([4,5]) // highest possible in this case

Представьте, что второй атрибут является наихудшим случаем, когда один из созданных ветвей не получает экземпляров, а все экземпляры переходят к другому (может произойти, если, например, атрибут является постоянным в разных экземплярах, что бесполезно):

[4+,5-] / \ H([4,5],[0,0]) = 9/9 * H([4,5]) + 0 / \ = H([4,5]) // the entropy as before split [4+,5-] [0+,0-]

а также

IG = H([4,5]) - H([4,5],[0,0]) = 0 // lowest possible in this case

Теперь, где-то между этими двумя случаями, вы увидите любое количество случаев, таких как:

[4+,5-] / \ H([3,2],[1,3]) = 5/9 * ( -3/5*lg(3/5) -2/5*lg(2/5) ) / \ + 4/9 * ( -1/4*lg(1/1) -3/4*lg(3/4) ) [3+,2-] [1+,3-]

а также

IG = H([4,5]) - H([3,2],[1,3]) = [...] = 0.31331323

поэтому независимо от того, как вы разделили эти 9 экземпляров, вы всегда получаете положительный выигрыш в информации. Я понимаю, что это не математическое доказательство (перейдите в MathOverflow для этого!), Я просто подумал, что реальный пример может помочь.

(Примечание: все расчеты в соответствии с Google)

Для тех, кто сталкивается с этим вопросом, несмотря на его возраст, я предлагаю этот ответ и совет.

Во-первых, ответ отрицательный, он не может быть отрицательным. Абсолютная наихудшая возможность - это не изменение, а IG - ноль. Если вы хотите получить доказательство, посмотрите полное доказательство на MathOverFlow, как заметил Амро.

Теперь за советом. Если вы делаете только первый уровень дерева решений, кажется очевидным, что он никогда не станет отрицательным. Однако, когда я строил свое первое дерево с помощью Information Gain, я оказался с отрицательным выигрышем от моего третьего разветвления. Это не показалось мне полезным или возможным, поэтому я попытался проверить свою математику. Математика была прекрасна. Часть, которую я имел неправильно  была первой частью базовой формулы. Я использовал ответ с уровня выше в качестве начальной энтропии, но это неправильно, потому что оно включает в себя информацию из других наборов данных. Вы должны убедиться, что для вашей начальной энтропии вы определяете энтропию только для этой ветви!   Это означает, что ваша «начальная энтропия» может быть выше, чем на уровне до этого.

Другими словами, при вычислении IG убедитесь, что вы используете только текущий набор данных.

Конечно, это возможно.

Информационная прибыль - это просто изменение информационной энтропии из одного состояния в другое:

IG (Ex, a) = H (Ex) - H (Ex | a)

Это изменение состояния может идти в любом направлении - оно может быть положительным или отрицательным.

Это легко увидеть на примере:

Алгоритмы дерева решений работают следующим образом: на данном узле вы вычисляете свою энтропию информации (для независимой переменной).

Вы можете думать об этом так: информационная энтропия относится к категориальным / дискретным переменным, поскольку дисперсия относится к непрерывным переменным). Разница, конечно, является лишь квадратом стандартного отклонения. Например, если мы прогнозируем цену, основанную на различных критериях, и мы произвольно группируем наш набор данных в две группы, в которых цены для группы A (50, 60 и 70) и цены для группы B (50, 55, 60), группа B имеет самую низкую дисперсию, то есть они близки друг к другу. Конечно, дисперсия не может быть отрицательной  (потому что после того, как вы суммируете расстояния каждой точки от среднего, вы ее квадратизируете) но разница в дисперсии, безусловно, может ,

Чтобы понять, как это связано с информационной энтропией / получением информации, предположим, что мы не прогнозируем цену, а что-то еще, например, будет ли посетитель нашего сайта становиться зарегистрированным пользователем или подписчиком премиум-класса, или нет. Необязательная переменная здесь является дискретной, а не непрерывной, как цена, поэтому вы не можете рассчитать дисперсию значимым образом. Вместо этого используется информационная энтропия. (Если вы сомневаетесь в близкой аналогии между дисперсией и IE, вы должны знать, что большинство алгоритмов дерева решений, способных обрабатывать как дискретные, так и непрерывные переменные, в последнем случае алгоритм будет использовать дисперсию как критерий расщепления, а не использовать IG. )

В любом случае, после вычисления энтропии информации для данного узла, вы затем разбиваете данные на этом узле (который является полным набором данных, если вы находитесь в корневом узле) для каждого значения для каждой переменной, а затем для каждого разделения, вычислить IE для обеих групп и взять средневзвешенный IE. Затем выполните разделение, которое приведет к наименьшему средневзвешенному IE и сравните его с IE узла (который, очевидно, представляет собой только одну группу). Если этот средневзвешенный IE для разделения ниже чем  IE узла, тогда вы разбиваете данные на этом узле (формируете ветку), а если нет, то вы останавливаете, т. е. этот узел нельзя разделить - вы находитесь внизу.

В целом, в основе алгоритма дерева решений лежит критерий определения того, следует ли разделить узел - вот как они построены. Этот критерий заключается в том, является ли IG положительным или отрицательным.

programmerz.ru

Может ли значение коэффициента усиления информации быть отрицательным?

IG(Y|X) = H(Y) - H(Y|X) >= 0 , поскольку H(Y) >= H(Y|X) худшим случаем является то, что X и Y независимы, H(Y|X)=H(Y)

Другой способ подумать об этом заключается в том, что, наблюдая, что случайная величина X принимает какое-то значение, мы либо не получаем никакой информации о Y (вы не теряете ее).

РЕДАКТИРОВАТЬ

Позвольте мне уточнить получение информации в контексте деревья решений  (что на самом деле я имел в виду, в первую очередь, когда я пришел на фоне машинного обучения).

Предположим, что проблема классификации, где мы даем заданный набор экземпляров и меток (дискретных классов).

Идея выбора атрибута для разделения на каждом узле дерева состоит в том, чтобы выбрать функцию, которая разбивает атрибут класса на две наиболее возможные группы экземпляров (т.е. самую низкую энтропию).

Это, в свою очередь, эквивалентно выбору функции с наибольшим усилением информации, поскольку

InfoGain = entropyBeforeSplit - entropyAfterSplit

где энтропия после раскола представляет собой сумму энтропий каждой ветви, взвешенной по количеству экземпляров вниз по этой ветви.

Теперь не существует возможного разделения значений класса, которое будет генерировать случай с еще большей чистотой (более высокая энтропия), чем до расщепления.

Возьмем этот простой пример проблемы двоичной классификации. На определенном узле мы имеем 5 положительных экземпляров и 4 отрицательных (всего 9). Поэтому энтропия (до расщепления):

H([4,5]) = -4/9*lg(4/9) -5/9*lg(5/9) = 0.99107606

Теперь рассмотрим некоторые случаи расщепления. Наилучшим сценарием является то, что текущий атрибут отлично разбивает экземпляры (т. Е. Одна ветвь положительна, другая - отрицательная):

[4+,5-] / \ H([4,0],[0,5]) = 4/9*( -4/4*lg(4/4) ) + 5/9*( -5/5*lg(5/5) ) / \ = 0 // zero entropy, perfect split [4+,0-] [0+,5-]

тогда

IG = H([4,5]) - H([4,0],[0,5]) = H([4,5]) // highest possible in this case

Представьте, что второй атрибут является наихудшим случаем, когда один из созданных ветвей не получает экземпляров, а все экземпляры переходят к другому (может произойти, если, например, атрибут является постоянным в разных экземплярах, что бесполезно):

[4+,5-] / \ H([4,5],[0,0]) = 9/9 * H([4,5]) + 0 / \ = H([4,5]) // the entropy as before split [4+,5-] [0+,0-]

а также

IG = H([4,5]) - H([4,5],[0,0]) = 0 // lowest possible in this case

Теперь, где-то между этими двумя случаями, вы увидите любое количество случаев, таких как:

[4+,5-] / \ H([3,2],[1,3]) = 5/9 * ( -3/5*lg(3/5) -2/5*lg(2/5) ) / \ + 4/9 * ( -1/4*lg(1/1) -3/4*lg(3/4) ) [3+,2-] [1+,3-]

а также

IG = H([4,5]) - H([3,2],[1,3]) = [...] = 0.31331323

поэтому независимо от того, как вы разделили эти 9 экземпляров, вы всегда получаете положительный выигрыш в информации. Я понимаю, что это не математическое доказательство (перейдите в MathOverflow для этого!), Я просто подумал, что реальный пример может помочь.

(Примечание: все расчеты в соответствии с Google)

Для тех, кто сталкивается с этим вопросом, несмотря на его возраст, я предлагаю этот ответ и совет.

Во-первых, ответ отрицательный, он не может быть отрицательным. Абсолютная наихудшая возможность - это не изменение, а IG - ноль. Если вы хотите получить доказательство, посмотрите полное доказательство на MathOverFlow, как заметил Амро.

Теперь за советом. Если вы делаете только первый уровень дерева решений, кажется очевидным, что он никогда не станет отрицательным. Однако, когда я строил свое первое дерево с помощью Information Gain, я оказался с отрицательным выигрышем от моего третьего разветвления. Это не показалось мне полезным или возможным, поэтому я попытался проверить свою математику. Математика была прекрасна. Часть, которую я имел неправильно  была первой частью базовой формулы. Я использовал ответ с уровня выше в качестве начальной энтропии, но это неправильно, потому что оно включает в себя информацию из других наборов данных. Вы должны убедиться, что для вашей начальной энтропии вы определяете энтропию только для этой ветви!   Это означает, что ваша «начальная энтропия» может быть выше, чем на уровне до этого.

Другими словами, при вычислении IG убедитесь, что вы используете только текущий набор данных.

Конечно, это возможно.

Информационная прибыль - это просто изменение информационной энтропии из одного состояния в другое:

IG (Ex, a) = H (Ex) - H (Ex | a)

Это изменение состояния может идти в любом направлении - оно может быть положительным или отрицательным.

Это легко увидеть на примере:

Алгоритмы дерева решений работают следующим образом: на данном узле вы вычисляете свою энтропию информации (для независимой переменной).

Вы можете думать об этом так: информационная энтропия относится к категориальным / дискретным переменным, поскольку дисперсия относится к непрерывным переменным). Разница, конечно, является лишь квадратом стандартного отклонения. Например, если мы прогнозируем цену, основанную на различных критериях, и мы произвольно группируем наш набор данных в две группы, в которых цены для группы A (50, 60 и 70) и цены для группы B (50, 55, 60), группа B имеет самую низкую дисперсию, то есть они близки друг к другу. Конечно, дисперсия не может быть отрицательной  (потому что после того, как вы суммируете расстояния каждой точки от среднего, вы ее квадратизируете) но разница в дисперсии, безусловно, может ,

Чтобы понять, как это связано с информационной энтропией / получением информации, предположим, что мы не прогнозируем цену, а что-то еще, например, будет ли посетитель нашего сайта становиться зарегистрированным пользователем или подписчиком премиум-класса, или нет. Необязательная переменная здесь является дискретной, а не непрерывной, как цена, поэтому вы не можете рассчитать дисперсию значимым образом. Вместо этого используется информационная энтропия. (Если вы сомневаетесь в близкой аналогии между дисперсией и IE, вы должны знать, что большинство алгоритмов дерева решений, способных обрабатывать как дискретные, так и непрерывные переменные, в последнем случае алгоритм будет использовать дисперсию как критерий расщепления, а не использовать IG. )

В любом случае, после вычисления энтропии информации для данного узла, вы затем разбиваете данные на этом узле (который является полным набором данных, если вы находитесь в корневом узле) для каждого значения для каждой переменной, а затем для каждого разделения, вычислить IE для обеих групп и взять средневзвешенный IE. Затем выполните разделение, которое приведет к наименьшему средневзвешенному IE и сравните его с IE узла (который, очевидно, представляет собой только одну группу). Если этот средневзвешенный IE для разделения ниже чем  IE узла, тогда вы разбиваете данные на этом узле (формируете ветку), а если нет, то вы останавливаете, т. е. этот узел нельзя разделить - вы находитесь внизу.

В целом, в основе алгоритма дерева решений лежит критерий определения того, следует ли разделить узел - вот как они построены. Этот критерий заключается в том, является ли IG положительным или отрицательным.

programmerz.ru



О сайте

Онлайн-журнал "Автобайки" - первое на постсоветском пространстве издание, призванное осветить проблемы радовых автолюбителей с привлечение экспертов в области автомобилестроения, автоюристов, автомехаников. Вопросы и пожелания о работе сайта принимаются по адресу: Онлайн-журнал "Автобайки"