ჟურნალი ნომერი 1 ∘ თეა მუნჯიშვილი ∘
ბიზნესის ფინანსური შედეგების პროგნოზირების მანქანური სწავლების პროგრამული სისტემის შემუშავება[1]

10.36172/EKONOMISTI.2024.XX.01.Tea.Munjishvili

ანოტაცია. სი­მუ­ლა­ცი­ის მე­თო­დით სა­წარ­მოს ფი­ნან­სუ­რი მდგრა­დო­ბის შე­ფა­სე­ბის ეკო­ნო­მი­კურ­-მა­თე­მა­ტი­კუ­რი მო­დე­ლის შე­მუ­შა­ვე­ბა (არ­სე­ბუ­ლი მო­დე­ლე­ბი­დან კონ­კრე­ტუ­ლი სა­წარ­მოს ადეკ­ვა­ტური მო­დე­ლი­სა და ამ მო­დელ­ში შე­მა­ვა­ლი კო­ე­ფი­ცი­ენ­ტე­ბის შერჩე­ვა) განხილულია ნაშრომში. მისი რეალიზაცია ხორ­ცი­ელ­დე­ბა ჩვენ მი­ერ შე­მუ­შა­ვე­ბუ­ლი პროგ­რა­მუ­ლი პა­კე­ტით FinSim. პროგ­რა­მა მრა­ვა­ლე­ნო­ვა­ნი­ა. მას­თან მუ­შა­ო­ბა შეიძ­ლე­ბა ქარ­თულ, ინ­გლი­სურ და სხვა ენებ­ზე. იგი შექმნილ იქნა ჩვენს მიერ შემუშავებული და სწავლების პროცესში დანერგილი სისტემების: Cyber1, Cyber2 გამოცდილების საფუძველზე.  FinSim განთავსებულია მისამართზე FinSim.tsu.ge. მისი დანიშნულებაა ზო­გა­დი მო­დე­ლის სა­ფუძ­ველ­ზე, რო­მე­ლიც შეიძ­ლე­ბა ეტა­ლო­ნურ მოდე­ლად ჩავ­თვა­ლოთ, პირველი - შემუშავდეს მო­ცე­მუ­ლი საწარმოს რეალურ საქ­მი­ა­ნო­ბა­ში გა­მო­ყე­ნე­ბა­დი, სა­წარ­მოს ფი­ნან­სუ­რი მდგრა­დო­ბის შეფა­სე­ბი­სა და გა­კოტ­რე­ბის პროგ­ნო­ზი­რე­ბის კონკრე­ტუ­ლი ეკო­ნო­მი­კურ­-მა­თე­მა­ტი­კუ­რი მო­დე­ლი, მეორე - სწავლებისას ათვისებულ იქნეს -ური სა­წარ­მოს­თვის, ფი­ნან­სუ­რი მდგრა­დო­ბის შე­ფა­სე­ბი­სა და გა­კოტ­რე­ბის პროგ­ნო­ზის ეკო­ნო­მი­კურ­-მათე­მა­ტი­კუ­რი მო­დე­ლის შემუშავების ტექნოლოგია და მის საფუძველზე კონკრეტული საწარმოს მაგალითზე მოდელში შემავალი არგუმენტების მოდელირების შედეგად შემუშავებულ იქნას  საწარმოს ფინანსურად მდგრადად ფუნქციონირებას უზრუნველყოფის ორგანიზაციულ-ტექნიკური ღონისძიებები.  ჩვენ მიერ იქნა აღებული 13 საწარმოს ფინანსური ანგარიშგების მონაცემთა დამუშავება.  შეფასდა ფინანსური მდგრადობა და გაკოტრების პროგნოზირება სიმულაციური მეთოდით. შედეგები წარმოდგენილია  სტატიაში.

საკვანძო სიტყვები:  ფი­ნან­სუ­რი მდგრა­დო­ბა, გაკოტრება, სიმულაციური მეთოდი, მანქანური სწავლება. 

შესავალი

პრობლემის ანალიზი. გავიგოთ, რა თავისებურებებით ხასიათდება საქართველოში  ბუღალტრული აღრიცხვა და ანგარიშგება საწარმოთა ზომითი კატეგორიების მიხედვით და რა  ფინანსური პროგნოზების გაკეთება შეიძლება საწარმოთა ფინანსური მდგომარეობის ამსახველი მაჩვენებლების მიხედვით.

კანონმა განსაზღვრა საწარმოების ოთხი ზომითი კატეგორია: პირველი, მეორე, მესამე და მეოთხე, რომელზე მიკუთვნებისთვისაც განისაზღვრა შესაბამისად სამი კრიტერიუმი

1. აქტივების ჯამური ღირებულება,
2. შემოსავალი,
3. საანგარიშგებო პერიოდში დასაქმებულთა საშუალო რაოდენობა,

საიდანაც კონკრეტულ ზომით კატეგორიაზე მიკუთვნებისათვის საწარმო საანგარიშგებო პერიოდის ბოლოს სულ მცირე ორ კრიტერიუმს უნდა აკმაყოფილებდეს.  ამასთანავე, კანონმა განსაზღვრა იმ საწარმოთა რიცხვი, რომლებსაც ეკუთვნითაუდიტირებული ფინანსური ანგარიშგების წარდგენა (სდპ, პირველი და მეორე კატეგორიების საწარმოები).

კანონი შემუშავდა ევროპარლამენტისა და საბჭოს დირექტივა 2013/34/EU – „ზოგიერთი კატეგორიის საწარმოს წლიური ფინანსური ანგარიშგებების, კონსოლიდირებული ფინანსური ანგარიშგებების და დაკავშირებული ანგარიშების შესახებ“ (26 ივნისი, 2013.),(saras.gov.ge) მოთხოვნების  შესაბამისად, რის შესახებაც კანონის 1-ლი მუხლის მე-2 პუნქტში პირდაპირ არის მითითებული:

„ამ კანონის მიზანია ფინანსური გამჭვირვალობისა და ეკონომიკური ზრდის ხელშეწყობა სუბიექტთა ანგარიშგებისა და აუდიტის მარეგულირებელი შესაბამისი ევროკავშირის დირექტივების მოთხოვნებთან მიახლოებით“.

 კანონის მიზანი ევროკავშირის დირექტივების მოთხოვნებთან მიახლოების ნაწილში ნამდვილად მიღწეული და შესრულებულია, თუმცა, ეკონომიკური ზრდის ხელშეწყობის ნაწილზე იგივეს ვერ ვიტყვით.

2021 წლიდან ყველა კატეგორიის საწარმო ვალდებულია საანგარიშგებო პერიოდის დამთავრებიდან მომდევნო წლის 1 ოქტომბრამდე პერიოდში წარადგინოს ფინანსური ანგარიშგება.

კვლევის მიზანი. გავიგოთ, რა თავისებურებებით ხასიათდება საქართველოში  ბუღალტრული აღრიცხვა და ანგარიშგება საწარმოთა ზომითი კატეგორიების მიხედვით და რა  ფინანსური პროგნოზების გაკეთება შეიძლება საწარმოთა ფინანსური მდგომარეობის ამსახველი მაჩვენებლების მიხედვით. (Munjishvili T. , PREDICTING BANKRUPTCY OF THE ENTERPRISE AND FINSIM_PRO2018 SIMULATION MODEL IN THE STUDY PROCESS, 2018)

კვლევის ობიექტად შერჩეულ იქნა მცირე ზომის  - მეოთხე კატეგორიის საწარმოები, რადგან საქართველოში მოქმედ საწარმოთა დიდი ნაწილი თავისი მაჩვენებლებით ზუსტად მეოთხე კატეგორიას მიეკუთვნება. ცნობისათვის, 13.12.23წ. მონაცემებით შემოსავლების სამსახურის მონაცემთა ბაზაში ფიქსირდება 1,675,893  ფიზიკური და 347,544 იურიდიული პირი. (პირველი კატეგორიის საწარმო 2021 წ. მონაცემების მიხედვით არის სულ 123, ხოლო  მეორე კატეგორიის - 606). კვლევისთვის სულ შერჩეული იქნა 13 საწარმო: აქედან  მე-4 კატეგორიის 6,    მეორე  და მესამე კატეგორიის 7 საწარმო.

FinSim-ით -ური სა­წარ­მოს­თვის, ფი­ნან­სუ­რი მდგრა­დო­ბის შე­ფა­სე­ბი­სა და გა­კოტ­რე­ბის პროგ­ნო­ზის ეკო­ნო­მი­კურ­-მა­თე­მა­ტი­კუ­რი მო­დე­ლს ადგენს სპე­ცი­ა­ლუ­რი უფ­ლე­ბე­ბით აღჭურ­ვი­ლი პი­რი ე.წ. ანალიტიკოსი. მას უფ­ლე­ბა აქვს შე­ი­ტა­ნოს ცვლი­ლე­ბე­ბი მო­ნა­ცე­მებ­ში,  კონ­კრე­ტუ­ლი სა­წარ­მო­სათ­ვის შე­ი­მუ­შა­ოს კონკრე­ტუ­ლი მო­დე­ლი და მოდელში შემავალი მოძებნილი კოეფიციენტების მნიშვნელობები და­ა­ფიქ­სი­როს მო­ნა­ცე­მე­ბის ბაზა­ში.-ური სა­წარ­მოს­თვის ფი­ნან­სუ­რი მდგრა­დო­ბის შეფასე­ბი­სა და გა­კოტ­რე­ბის პროგ­ნო­ზის ეკო­ნო­მი­კურ­-მათემატი­კუ­რი მო­დე­ლის შედგენა სწავლების რეჟიმშიც ხორციელდება სტუდენტის მიერ. განსხვავება შემდეგია-სწავლების რეჟიმში შეუძლებელია ცვლილებების შეტანა მონაცემებში და კოეფიციენტების გამოთვლილი მნიშვნელობების ფიქსირება მონაცემების ბაზაში. (Munjishvili T. , 2015-)

FinSim-ით მოდელის შემუშავების დაწყებამდე აუცილებელია განხორციელდეს საწარმოების მიერ წარმოდგენილი პირველადი მონაცემების ანალიზი. საწარმოს ფინანსური საქმიანობის მონაცემები მოთავსებულია ვებგვერდზე kiber3.tsu.ge. i-ური საწარმოს მონაცემები ანალიტიკოსის მიერ გადმოიწერება Excel-ში. მონაცემები სამ ცხრილშია განთავსებული:

ფინანსური ანგარიშგების  საფუძველზე ანალიტიკოსი ქმნის ცხრილს: 

ცხრილი 1.

ალთმანისმოდელიარასაწარმოოკომპანიებისათვის	არგუ-მენტი	წლები
		2019	2020	2021
სულაქტივები	Arg1	215796	216622	220313
სამუშაო(საბრუნავი) კაპიტალი	Arg2	1756	4510	16136
გაუნაწილებელი მოგება / (დაგროვილი ზარალი)	Arg3	0	2199	682
მოგება პროცენტებისა და გადასახადების გადახდამდე(EBIT)	Arg4	0	67683	12799
საკუთარი კაპიტალი (სს-ისთვის სააქციო კაპიტალი)	Arg5	212402	212402	212402
მოკლევადიანი ვალდებულებები	Arg6	1928	0	7229
გრძელვადიანი ვალდებულებები	Arg7	262	2021	0
სპრინგეიტისმოდელი
ამონაგები (შემოსავალი) რეალიზაციიდან	Arg4		70375	22813
მოგება გადასახადებით დაბეგვრამდე(EBT)	Arg5		67683	12799
ტაფლერისმოდელი
ამონაგები (შემოსავალი) რეალიზაციიდან	Arg3		70375	22813
მოგება რეალიზაციიდან	Arg4		67683	12799

აქ განსაკუთრებული ყურადღება უნდა მიექცეს მონაცემებს: სულ აქტივები,მოკლევადიანი ვალდებულებები, გრძელვადიანი ვალდებულებები ანუ Arg1, Arg6, Arg7. კერძოდ Arg1 <>0 და ერთდროულად  Arg6<>0, Arg7<>0. შეიძლება Arg6=0, Arg7<>0 ან Arg6<>0, Arg7=0, იმიტომ რომ Z-ის გაანგარიშების ფორმულაში მათზე ხორციელდება გაყოფა. აქ ნაჩვენებ ცხრილებში კონკრეტული საწარმოს „შპს სეფოს“ ფაქტობრივი მონაცემებია.

ახალი საწარმოსათვის  FinSim-ით კონ­კრე­ტუ­ლი მო­დე­ლის შე­მუ­შა­ვე­ბა შემ­დე­გი თანმიმ­დევ­რო­ბით ხორ­ცი­ელ­დე­ბა:

• პროგრამის გაშვების და  სისტემასთან სამუშაო ენის  შერჩევის შემდეგ ამავე გვერდზე გამოვა საწარმოების სია. დაუშვათ ავირჩიეთ ახალი საწარმო „შპს სეფო“. ამ საწარმოსთვის გვსურს შევიმუშაოთ ფინანსური მდგრადობისა და პროგნოზირების ეკონომიკურ-მათემატიკური მოდელი ან ახალი ან პროგნოზირებული მონაცემების დამატების შემდეგ შევაფასოთ საწარმოს ფინანსური მდგრადობა. მუშაობის დაწყებამდე შეიძლება გვერდზე გამოსული pdf დოკუმენტი წავიკითხოთ ან გადმოვწეროთ ჩვენს-კლიენტის კომპიუტერში ან ვუყუროთ ვიდეოს FinSim-თან მუშაობის შესახებ. ამავე გვერდზე გამოჩენილ ღილაკზე „სწავლა“ დაკაპუნებით შეგვიძლია გადავიდეთ საითზე Kiber3S.tsu.ge და ვისწავლოთ საწარმოს ფინანსურ მდგრადობისა და გაკოტრების პროგნოზირების თეორიული და პრაქტიკული საკითხები/სურ. 1/; 

სურ. 1. სამუშაო ენის შერჩევა

 

• საწარმოს ამორჩევის შემდეგ ამავე გვერდზე გამოჩნდება სა­წარ­მოს ფი­ნან­სუ­რი მდგრა­დო­ბის შე­ფა­სე­ბი­სა და პროგ­ნო­ზი­რე­ბის ეტა­ლო­ნუ­რი მო­დე­ლე­ბის სი­ა, კერძოდ მოდელები: Altman3, Sprigeit, Tafler და ღილაკი „ანალიტიკოსი“. ამორჩეულია „შპს სეფო“ ამ საწარმოსთვის გვსურს შევიმუშაოთ საწარმოს ფინანსური მდგრადობისა და გაკოტრების პროგნოზირების კონკრეტული ეკონომიკურ-მათემატიკური მოდელი /სურ. 2/. 

სურ. 2. საწარმოს შერჩევის შემდეგ გამოსული გვერდი. ამორჩეულია საწარმო „შპსსეფო“

 

• ღილაკზე „ანალიტიკოსი“ დაკაპუნების შემდეგ გადავდივართ ვებგვერდზე სადაც ჩამოწერილია სისტემაში არსებული მოდელების სია.  ნებისმიერი მოდელისთვის მოცემულია მოდელისა და მოდელირებით მიღებული შედეგების შეფასების აღწერა /სურ.3/. 

სურ.3. ღილაკზე „ანალიტიკოსი“ დაწკაპუნების შემდეგ გამოსული გვერდი

 

FinSim-ში რეალიზებულია სამი მოდელით საწარმოს ფინანსური მდგრადობისა და გაკოტრების პროგნოზის შეფასება: ალტმანის მოდელით არა სამრეწველო საწარმოებისათვის, პირობითი სახელით Altman3, სპრინგეიტისა და ტაფლერის მოდელებით. ცხრილიდან ჩანს, რომ Altman3-ში გამოიყენება 7 მაჩვენებელი, ხოლო სპრინგეიტისა და ტაფლერის მოდელებში 6 მაჩვენებელი. ამ მოდელებში 6 მაჩვენებლიდან Altman3-დან გამოიყენება 4 მაჩვენებელი.

საწარმოთა სიაში საწარმოს დამატებას და ანალიტიკოსისთვის ამ საწარმოსთან მუშაობის უფლების მიცემას  ადმინისტრატორი განსაზღვრავს. 

ცხრილი 2.

№	მაჩვენებლების სია	FinSim-ში გამოყენებული მოდელები
		Altman	Springeit	Tafler
1	აქტივები სულ(ბალანსის ვალუტა)	Ö	Ö	Ö
2	სამუშაო(საბრუნავი) კაპიტალი	Ö	Ö
3	გაუნაწილებელი მოგება	Ö
4	მოგება გადასახდებისა და %-ის გადახდამდე (EBIT)	Ö	Ö
5	სააქციო (საკუთარი) კაპიტალი	Ö
6	მოკლევადიანი ვალდებულებები	Ö	Ö	Ö
7	გრძელევადიანი ვალდებულებები	Ö		Ö
8	ამონაგები(შემოსავალი) რეალიზაციიდან		Ö	Ö
9	მოგება გადასახადებით დაბეგვრამდე (EBT)		Ö
10	მოგება   რეალიზაციიდან			Ö
11	საბრუნავი (მიმდინარე) აქტივები			Ö

ახალი საწარმოსთვის მოდელში შემავალი მაჩვენებლების მნიშვნელობების ბაზაში ჩაწერა აუცილებლად დაწყებული უნდა იქნეს Altman3 მოდელით. მონაცემების ჩაწერისას  დანარჩენი ორი მოდელის  Altman3-ის გამოყენებული იდენტური მაჩვენებლების მნიშვნელობების ჩაწერა პროგრამულად ხორციელდება. დანარჩენი ორი მოდელისთვის მხოლოდ განსხვავებული მაჩვენებლების მნიშვნელობების ჩაწერა ხორციელდება რედაქტირების რეჟიმში. მოდელებისთვის ბაზაში ჩაწერილი უნდა იქნას უკანასკნელი მინიმუმ 3 წლის მონაცემები.

კონკრეტული მოდელის შემუშავების პირველი ეტაპი:

სურ. 4-ზე ცხრილში Altman3-ის დასახელების  სტრიქონზე Select ღილაკზე დაწკაპუნების შემდეგ ამავე გვერდზე გამოისახება  ცხრილი. ცხრილის სვეტში „მნიშვნელობა2” ჩაწე­რილია ჩვენ მიერ შერჩეულ ეტალონურ მოდელში – ალტმანის მოდელ­ში –  გამოყენებული კოეფიციენტების მნიშვნელობები, კერ­ძოდ: b1=6,56; b2=3,26; b3=6,72; b4=1,05. იგივე მნიშვნელობები გამეორებულია სვეტში „მნიშვნელობა1“. გამოსულია ველები მოდელირების შედეგად განსაზღვრული მონაცემების ჩასაწერად/4/.

სურ. 4.ანალიტიკოსის იდენტიფიკაციისა  და  Altman3-ის დასახელების სტრიქონზე Select ღილაკზე დაწკაპუნების შემდეგ ამავე გვერდზე გამოსული ცხრილი

 

მონაცემების დამატების ან რედაქტირებისას შესაბამის ველებში არგუმენტების მნიშვნელობების ჩაწერისა და ღილაკზე „ოპერაციები მონაცემებზე“ დაწკაპუნების შემდეგ Altman3, Sprigeit, Tafler ეტალონური მოდელებისთვის ამოიხსნება წრფივი ოპტიმიზაციის ამოცანა, რომლის დროსაც ხორციელდება (Munjishvili T., 2021):

1. Z-ის მინიმალური და მაქსიმალური მნიშვნელობების გამოთვლა;
2. Z-ის მნიშვნელობის 0,1 ბიჯით ცვლილებისას გამოითვლება  Z-ის მნიშვნელობები;
3. Z-ის მნიშვნელობათა სიმრავლიდან აირჩევა ის ვარიანტი, რომელიც გვიჩვენებს საწარმოს ფინანსურად მდგრადობას;
4. კოეფიციენტების მოძებნილი მნიშვნელობები ჩაიწერება ცხრილის სვეტში „მნიშვნელობა1“ და დაფიქსირდება ბაზაში. კოეფიციენტების  მოძებნა ხორციელდება არგუმენტების საშუალო მნიშვნელობებით;
5. დამატებული ან ამოშლილი მონაცემების გათვალისწინებით არგუმენტების საშუალო მნიშვნელობებით გადაითვლება წლების  მიხედვით Z-ის მნიშვნელობები. შედეგები გამოიტანება ამავე გვერდზე /5/.  

  

სურ. 5. მოდელირების შედეგი

სურ. 5-ზე ასახულია სიტუაცია: მონიშნულია სტრიქონი “Altman3”.  ველებში მონაცემების ჩაწერისა და ღილაკზე „ოპერციები მონაცემებზე“ დაწკაპუნების შემდეგ:

• დამატებულია 2020 წლის მონაცემები;
• გამოთვლილია არგუმენტების 2020 წლის მნიშვნელობათა საშუალო(ცხადია ამ შემთხვევაში საშუალო მნიშვნელობა ერთი წლის მონაცემის ტოლია) და მის მიხედვით Z-ის მნიშვნელობები და მნიშვნელობათა სიმრავლიდან ამორჩეულია  საწარმოს ფინანსური მდგრადობის ამსახველი Z-ის შესაბამისი კოეფიციენტების მნიშვნელობა. სისტემის მიერ ავტომატურად ამორჩეული Z-ისა და მისი შესაბამისი კოეფიციენტების მნიშვნელობების ამსახველი სტრიქონი თვალსაჩინოებისთვის ჩვენს მიერ მონიშნულია.
• შედეგი ასახულია ცხრილის სვეტში „მნიშვნელობა1“ და ჩაწერილია ბაზაში.
• ამავე დროს ხორციელდება ახლად მიღებული მოდელის შემოწმება და ჩვენს მიერ ჩაწერილი მომავალი წლის მონაცემებით Z-ის გამოთვლა/სურ.5/. როგორც სურ.6-დან ჩანს შემდეგ წელს საწარმოს ფინანსური მდგომარეობა კარგია - „საწარმო ფინანსურად მდგრადია. გაკოტრების ალბათობა მცირეა“ . სურ. 6 და 7. ნაჩვენებია სამი წლის მონაცემების გათვალისწინებით საწარმოს ფინანსური მდგომარების შეფასება.

 

სურ. 6. სამი წლის მონაცემების დამატების შემდეგ მოდელირების შედეგი 

ანალოგიური სამუშაოები ჩატარებულია კვლევის ობიექტებად შერჩეული საწარმოებისათვის, კერძოდ: ნიკა 95, შპს სეფო, შპს ოფისები, შპს კომერცია, შპს მეგობრობა, შპს ფარმაკონი.

 

სურ. 7. სამი წლის მონაცემების დამატების შემდეგ მოდელირების შედეგი

მოდელირების შედეგები გამოიტანება კლიენტის კომპიუტერში Excel-ის გარემოში. მიიღება ოთხი სახის უწყისი:

• ყველა საწარმოსა და მოდელის უწყისი წლებით;
• შერჩეული საწარმოს და მოდელის უწყისი წლებით;
• შერჩეული საწარმოს ყველა მოდელის უწყისი წლებით;
• ანალიტიკოსის მიერ შემუშავებული მოდელების უწყისი;
• ერთი ცვლადით მოდელირების უწყისი.

 

სურ. 8. ყველა საწარმოს ადამოდელი სუწყისი წლებით (ფრაგმენტი) 

 

სურ. 9. საწარმოთა გაკოტრების მაჩვენებლის ანალიზი 

შემუშავებული  მოდელის ანალიზი

გავაანალიზოთ კონკრეტული i-ური საწარმოსთვის შემუშავებული მოდელი. ამ მიზნით    გამოვიკვლიოთ მო­დელ­ში შე­მა­ვა­ლი ნე­ბის­მი­ე­რი კო­ე­ფი­ცი­ენ­ტის  ადგილი არ­გუ­მენ­ტის  მნიშ­ვნე­ლო­ბის ∆ ბი­ჯით ცვლი­ლე­ბი­სას. (munjishvili, http://kiber3s.tsu.ge/, 2016) 

∆ ბიჯით ცვლილების ცხრილი

        ცხრილი 3.

 

 კვლევის შედეგები

 

დიაგრამა 2. 

 

კვლევის შედეგად  გამოიკვეთა კონკრეტული პრობლემები  „კანონის ხარვეზი“  ფინანსური ანგარიშგების წარდგენისა და საწარმოთა ფინანსური მდგრადობის შეფასების შედეგად  კერძოდ მცირე, მე-4 კატეგორიის საწარმოების ფინანსური ანგარიშგების წარდგენის აუცილებლობის შესახებ;

   მცირე ზომის საწარმოებთან დაკავშირებით გამოვლინდა კანონთან არსებულები ხარვეზი:

•   - დაწესდეს მინიმალური ზღვარი ე.წ. მიკრო საწარმოებისთვის, რომლებსაც გაუუქმდებათ ფინანსური ანგარიშგების წარდგენის ვალდებულება, მით უმეტეს, რომ მიკრო მეწარმე ფიზიკური პირებისთვის საქართველოს საგადასახადო კოდექსით არის გათვალისწინებული შეღავათები - ისინი გათავისუფლებულნი არიან გადასახადებისგან (ზღვარი 30000 ლარი);

•  -კანონის მიღება/ამოქმედებამდე გაჩერებული/უმოქმედო ფირმები გათავისუფლებდნენ ფინანსური ანგარიშგების წარდგენის ვალდებულებისგან, რადგან კანონის ეს ნორმა არც სახელმწიფოსთვის და არც საზოგადოებისთვის არავითარი სარგებლობის მომტანი არ არის, პირიქით საზოგადოების გარკვეული ფენისთვის ერთგვარ ფსიქოლოგიური ზემოქმედების საშუალებს წარმოადგენს. 

დასკვნა

ჩვენს მიერ შემუშავებული კომპიუტერული სისტემა „კიბერ3”  10 ვებსაიტის ერთობლიობაა, რომლებითაც  ხორციელდება დისტანციურად უმრავლესი საგნების  ელექტრონული სახელმძღვანელოს შექმნა, თვითსწავლება, თვითკონტროლი, ცოდნის გამოვლენა და შეფასება; (სისტემაზე მუშაობა რამდენიმე  წელი  გრძელდება ) www. kiber3.tsu.ge

  ჩვენს მი­ერ შემუშავებული სი­მუ­ლა­ტო­რით FinSim-ით(მისამართი: FinSim.tsu.ge) შე­საძ­ლე­ბე­ლი­ა: - ალ­ტმა­ნის, სპრინ­გე­ი­ტის, ტაფლერის მო­დე­ლე­ბით სა­წარ­მოს ფი­ნან­სუ­რი მდგრა­დო­ბის შე­ფა­სე­ბის მოდე­ლი­რე­ბა. ამ მო­დე­ლე­ბით სა­წარ­მოს ფი­ნან­სუ­რი მდგრა­დო­ბის შე­ფა­სე­ბა ხორ­ცი­ელ­დე­ბა ერ­თი და მრა­ვა­ლი (მო­დელ­ში შე­მა­ვა­ლი ყვე­ლა) ცვლა­დით;

1. FinSim-ით ­­მოწმდება ჰი­პო­თე­ზე­ბი სა­წარ­მოს ფი­ნან­სუ­რი მდგო­მა­რე­ო­ბის შე­ფა­სე­ბის ინტეგ­რი­რე­ბუ­ლი მაჩ­ვე­ნებ­ლის სტრუქ­ტუ­რისა და ში­ნა­არ­სის შე­სა­ხებ ანუ დასა­ბუთ­ებულია შერ­ჩე­ული ეკო­ნო­მი­კუ­რი მაჩ­ვე­ნებ­ლე­ბით საწარ­მოს ფინან­სუ­რი მდგო­მა­რე­ო­ბის შე­ფა­სე­ბის შესაძ­ლებ­ლო­ბა;
2. შერ­ჩე­ულ ეკო­ნო­მი­კურ მაჩ­ვე­ნებ­ლებს შო­რის არ­სე­ბუ­ლი მხო­ლოდ ლო­გი­კუ­რი კავ­ში­რე­ბის საფუძ­ველ­ზე და სა­წარ­მოს შე­საძ­ლო ფინან­სუ­რი მდგო­მა­რე­ო­ბე­ბის გათ­ვა­ლის­წი­ნე­ბით გაიანგარიშება თი­თო­ე­უ­ლი მაჩ­ვე­ნებ­ლის და მაჩ­ვე­ნებ­ლთა ერ­თობ­ლი­ო­ბის სა­ი­მე­დო­ობა/არა­სა­ი­მე­დო­ო­ბის ალბა­თო­ბა;
3. გაანგარიშებული იქ­ნეს თი­თო­ე­უ­ლი მაჩ­ვე­ნებ­ლის და მაჩვე­ნებ­ლთა ერ­თობ­ლი­ო­ბის ხვედ­რი­თი წი­ლი სა­წარ­მოს ფინან­სურ მდგო­მა­რე­ო­ბა­ში;
4. ­ხორ­ცი­ელ­დება თი­თო­ე­უ­ლი მაჩ­ვე­ნებ­ლის და მაჩ­ვე­ნებ­ლთა ერთობ­ლი­ო­ბის ხვედრი­თი წი­ლის ზე­მოქ­მე­დე­ბის მო­დე­ლი­რე­ბა სა­წარ­მოს მო­სა­ლოდ­ნელ ფი­ნან­სურ მდგო­მა­რე­ო­ბა­ზე;
5. მო­დე­ლი­რე­ბის სა­ფუძ­ველ­ზე ნაჩ­ვე­ნე­ბია სა­წარ­მოს ფინან­სუ­რი გან­ვი­თა­რე­ბის სტრა­ტე­გი­ე­ბი;
6. იანგარიშება სა­წარ­მოს ფი­ნან­სუ­რი არამდგა­რო­ბის რის­კი;
7. მო­დე­ლი­რე­ბის სა­ფუძ­ველ­ზე შე­ირ­ჩევა სა­წარ­მოს გან­ვი­თა­რე­ბის ოპტი­მა­ლუ­რი ვა­რი­ან­ტი და ეს ვა­რი­ან­ტი შეიძლება გა­მო­ყე­ნე­ბუ­ლ იქ­ნეს საწარ­მოს ფი­ნან­სუ­რი მდგრა­დო­ბის მო­ნი­ტო­რინ­გის ჩა­სა­ტა­რებ­ლად;
8. ფაქ­ტობ­რი­ვი მო­ნა­ცე­მე­ბის სა­ფუძ­ველ­ზე ­ფას­დება სა­წარ­მოს ფინან­სუ­რი მდგრა­დო­ბა და ­ხორ­ცი­ელ­დება სა­წარ­მოს გა­კოტ­რე­ბის შე­ფა­სე­ბის პროგ­ნო­ზი.
9. სა­წარ­მოს გან­ვი­თა­რე­ბის არ­სე­ბუ­ლი ტენ­დენ­ცი­ე­ბის შე­ნარ­ჩუ­ნე­ბის შემ­თხვე­ვა­ში ­ხორ­ცი­ელ­დება პროგ­ნო­ზი მო­სა­ლოდ­ნე­ლი შე­დე­გე­ბის შე­სა­ხებ;
10. მოდელირება და შესაბამისად მოდელირების შედეგად გაკეთებული დასკვნებო გაკეთებულია  13 საწარმოს ფინანსური ანგარიშგების  მონაცემების საფუძველზე.
11. საწარმოს ფინანსური მდგრადობისა და გაკოტრების პროგნოზის  თეორიული საკითხების სწავლა და სწავლების შედეგად მიღებული ცოდნის გამოყენებით გადაწყვეტილების მიღების უნარ-ჩვევების გამომუშავება ხორციელდება მანქანური სწავლების მეთოდით შექმნილი ელექტრონული სახელმძღვანელოს საშუალებით. სახელმძღვანელო რეალიზებულია ვებსაიტში  Kiber3S-ში.  Kiber3S-ით ნასწავლი საკითხების სიღრმისეული ათვისება  - თვითშემოწმება  სწავლების პროცესში ათვისებული ან მათი ანალოგიური ამოცანების ამოხსნით ხორციელდება. აქ დახმარებით და რჩევით სარგებლობა შეუძლებელია.  თვითშემოწმება Kiber3SE-თი ხორციელდება;
12.  კვლე­ვის, რე­ა­ლურ საქ­მი­ა­ნო­ბა­შიFinSim  გა­მო­ყე­ნე­ბის აუ­ცი­ლე­ბე­ლი პი­რო­ბაა  მარ­თვის სფე­რო­ში და­საქ­მე­ბუ­ლი სპეციალისტის მი­ერ:

• FinSim -ის მუ­შა­ო­ბის პრინ­ცი­პე­ბის გა­აზ­რე­ბა;
• FinSim -ით მიღებული შე­დე­გე­ბის ინ­ტერ­პრე­ტა­ცი­ა;
• FinSim -ით მიღებული შე­დე­გე­ბის და­სა­ბუ­თე­ბა­/უ­არ­ყო­ფა. 

გამოყენებული ლიტერატურა

1. Barak M., Bedianashvili G., (2021). Systematic iInventive Thinking (SIT): A method for innovative problem solving and new product development. Proceedings on Engineering Sciences, 111-122.
2. Gaganidze G Munjishvili T, (2019). Development of the specific gravitational model describing foreign tradebetween two countries with simulation method. . Atlantic press.
3. Gaganidze, G., Arefeev, I., & Munjishvili, T. (2021). The development of a systematic and analytical. Tsu.
4. Kozmanashvili Lia (2023).  “Development of digital economy and tax system of Georgia”. 3rd “International Scientific-Practical Conference (ISPC 2023)”. tbilisi.
5. Munjishvili T. (2015). The semantic analysis method and algorithms of open tests answers on “cyber-2” pattern in the knowledge revival and evaluation systems. Intelligent Computing and Information Systems (ICICIS), 2015 IEEE Seventh International Conference on, ieeexplore.ieee.org.
6. Munjishvili T. (2016, 07 15). http://kiber3s.tsu.ge/. Retrieved 05 26, 2023, from http://kiber3s.tsu.ge/
7. Munjishvili T. (2021). Application of fuzzy time series forecasting approach for predicting an enterprise net income level. E3S Web of Conferences 280, 02007, 1-7.
8. Munjishvili, T. (2015-). "The system of Discovery and Estimation of Knowledge “Cyber2”" . Saarbrucken: Scholars' Press, Saarbrucken HRB 18918.Published on:: 108. .
9. Munjishvili, T. (2015). The semantic analysis method and algorithms of open tests answers on “Cyber-2” pat- terning the Knowledge revival and evaluation systems. IEEE Seventh International Conference on Intelligent Comput- ing and Information Systems(ICICIS 2015),, 50-55.
10. Munjishvili, T. (2018). PREDICTING BANKRUPTCY OF THE ENTERPRISE AND FINSIM_PRO2018 SIMULATION MODEL IN THE STUDY PROCESS. GLOBALIZATION & BUSINESS, ISSN: 2449 - 2396 / eISSN: 2449 - 2612 / DOI: 10.35945/gb, 199-209.
11. Munjishvili, T. (2019). About the Teaching Accounting and the Audit by Using the Information Technologiesi,  (p. 4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON APPLI¬CATION OF INFORMATION AND COMMUNICATION. ).
12. Munjishvili, T. (2019). Development of the specific gravitational model describing foreign trade between two countries with simulation method. Proceedings of the 6th International Conference on Strategies, Models and Technologies of Economic Systems Management (SMTESM 2019), 44-47.
13. Munjishvili, T. (2019). The computer simulator-a modern training method of objects of an economic profile. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 50-55.
14. Munjishvili, T. (2022). ESTIMATION AND PREDICTING OF ENTERPRISE'S FINANCIAL STABILITY BY SIMULATION MODEL, ,  Системныйанализвпроек¬тированиииуправлении, 85-92.
15. Munjishvili T., Bedianishvili G. (2018). KNOWLEDGE ECONOMY AND INNOVATIVE LEARNING TECHNOLOGIES: SIMULATOR METHODS IN DISTANCE TEACHING,. https://conf.seeu.edu.mk/.
16. Shaburishvili S., Kadagishvili L. (2018). Challenges to the development of small and medium business in Georgia. Bulletin of Khmelnytsky National University, Economic sciences N5(1), 14-18.
17. Shaburishvili S.kadagishvili L. (2018). Challenges to the development of small and medium business in Georgia. Bulletin of Khmelnytsky National University, Economic sciences N5(1),, 14-18.
18. Sikharulidze David, Munjishvili T, ( 2022). “DETERMINANTS OF THE STRUCTURE OF THE BOARD OF DIRECTORS AND THEIR IMPACT ON THE PERFORMANCE OF THE GEORGIAN BANKING SECTOR”. Globalization and Business, , 83-91pp.
19. ფინანსური ანალიზის სიმულატორი-FINSIM1. (n.d.).საქართველო/ თბილისი Patent No. საქპატენტი 2017.
20. www.saras.gov.ge
21. www.reportal.ge
22. www.rs.ge
23. http://kiber3.tsu.ge/

 

---