+7 (499) 653-60-72 Доб. 448Москва и область +7 (812) 426-14-07 Доб. 773Санкт-Петербург и область

Применение скоринговой модели для оценки финансовой устойчивости предприятия

Применение скоринговой модели для оценки финансовой устойчивости предприятия

Коэффициенты финансовой устойчивости, Общая итоговая оценка, Стоит отметить, что только у Россельхозбанка в оценке присутствует коэффициент оборачиваемости, которого нет в методике у Сбербанка и Владпромбанка. В методике используется коэффициент оборачиваемости активов, по нашему мнению, данный коэффициент обязательно нужно включать в оценку кредитоспособности, ведь он характеризует эффективность использования всех имеющихся ресурсов, независимо от источников их привлечения, показывает, сколько раз за отчетный период совершается полный цикл производства, какой размер прибыли получается в итоге, сколько выручки от продажи продукции принесла каждая денежная единица активов. Кроме того, нельзя не сказать о том, что во Владпромбанке не используется комплексная оценка состояния заемщика, качественные характеристики в методике совершенно отсутствуют. А ведь прежде чем выдавать займ, представляется, что должна быть проведена полная оценка заемщика, финансовых показателей не достаточно, необходимы не только те сведения, которые предоставило предприятие- заемщик, но и данные службы безопасности, информация банковской базы данных. В целом, необходимо оценить все риски: производственные, отраслевые, управленческие, акционерные и прочие. Казалось бы, в Сбербанке и Россельхозбанке проводится именно комплексная оценка кредитоспособности, однако присвоение рейтинговых баллов происходит только за количественные показатели, баллы за качественную оценку не предусмотрены.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: 9 4 Методы анализа и оценки кредитоспособности

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему - обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

Содержание:

Финансовый менеджмент: управление финансовыми ресурсами и денежными потоками

Коэффициенты финансовой устойчивости, Общая итоговая оценка, Стоит отметить, что только у Россельхозбанка в оценке присутствует коэффициент оборачиваемости, которого нет в методике у Сбербанка и Владпромбанка. В методике используется коэффициент оборачиваемости активов, по нашему мнению, данный коэффициент обязательно нужно включать в оценку кредитоспособности, ведь он характеризует эффективность использования всех имеющихся ресурсов, независимо от источников их привлечения, показывает, сколько раз за отчетный период совершается полный цикл производства, какой размер прибыли получается в итоге, сколько выручки от продажи продукции принесла каждая денежная единица активов.

Кроме того, нельзя не сказать о том, что во Владпромбанке не используется комплексная оценка состояния заемщика, качественные характеристики в методике совершенно отсутствуют. А ведь прежде чем выдавать займ, представляется, что должна быть проведена полная оценка заемщика, финансовых показателей не достаточно, необходимы не только те сведения, которые предоставило предприятие- заемщик, но и данные службы безопасности, информация банковской базы данных.

В целом, необходимо оценить все риски: производственные, отраслевые, управленческие, акционерные и прочие. Казалось бы, в Сбербанке и Россельхозбанке проводится именно комплексная оценка кредитоспособности, однако присвоение рейтинговых баллов происходит только за количественные показатели, баллы за качественную оценку не предусмотрены.

Другими словами, оценка данных показателей происходит на усмотрение кредитного аналитика, нет четкой градации, что произойдет, если, например, у заемщика будет плохая кредитная история.

В методике сбербанка есть упоминание о том, что если качественная характеристика будет негативной, то кредитный эксперт имеет право снизить итоговый показатель кредитоспособности на один балл, но нет разграничений этого плохого состояния.

Поэтому и получается, что рейтинг заемщика становится напрямую зависим от мнения работника банка, большое дело играет его опыт и уровень профессионализма.

Ефимовой О. Ендовицкий Д. Ендовицкий, К. Бахтин, Д. Ковтун; под ред. Насонова подпись, дата Зав. Сухорукова подпись, дата Балашов 2 Введение Актуальность. В последние годы российский рынок розничного кредитования развивается впечатляющими темпами.

Объем выданных кредитов ежегодно продолжает расти, растет также количество работающих на этом рынке банков и предлагаемых ими кредитных продуктов. В условиях острой конкуренции важнейшим фактором успешной работы банка является возможность максимально точно оценить кредитоспособность заемщиков.

В таком случае на помощь приходит узкоспециализированная эффективная система принятия решений кредитный скоринг. Под оценкой кредитоспособности заемщика или кредитным скорингом понимается индивидуальный комплекс технических и программных средств, предназначенных для получения балльной оценки заемщиков.

Заемщик может быть оценен как заемщик, который вернет кредит, или как заемщик, который кредит не вернет. Повышение доходности кредитных операций непосредственно связано с качеством оценки кредитного риска.

В зависимости от классификации клиента по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать. Помимо оценки клиента к какой-либо группе риска, кредитный скоринг применяется для прогнозирования поведения клиента и оценки вероятности мошенничества.

Анализируя поведение клиента за последние полгода, можно спрогнозировать его поведение и в следующие пару месяцев.

Своевременное обнаружение отрицательной динамики платежеспособности может позволить сэкономить средства банка. Используя кредитный скоринг, можно классифицировать клиента как мошенника, что позволит уберечь средства банка.

До появления автоматизированных информационных систем, оценка заемщиков производилась вручную, с помощью различных статистических и математических методов, а решение о выдаче определялось кредитным комитетом. Использование автоматизированных информационных систем позволяет обрабатывать намного больше информации с более высокой точностью.

Также использование АИС позволяет избежать личных предубеждений в отношении оценки заемщиков. Целью работы является разработка системы оценки платежеспособности заемщиков. Объектом исследования в данной работе является отдел выдачи кредитов. Предмет исследования кредитоспособность заемщиков, оцениваемая экспертным методом с применением нейронных сетей.

Систему можно модернизировать для применения в схожих областях, таких как прогнозирование динамики платежеспособности клиента или оценка вероятности того, что клиент будет мошенником. Работа состоит из 3 глав: Глава I. Понятие и функции кредитного скоринга, Глава II.

Проектирование информационной системы, Глава III. Описание системы. Доходность кредитных операций напрямую зависит от качества оценки кредитного риска. От того к какой группе риска относится заемщик банк решает не только вопрос о возможности выдачи кредита, а также определяет размер выдаваемого кредита и проценты, которые следует установить.

Чтобы оценить кредитные риски анализируется кредитоспособность заемщика. Под кредитоспособностью понимается способность заемщика рассчитаться по кредиту полностью и в срок. Поэтому задачей скоринга, наряду с возможностью или невозможностью возвращения кредита, является определение надежности и ответственности заемщика.

Иначе говоря, скоринг оценивает, какой вид кредита и на какой срок можно выдать заемщику. Кредитный скоринг набирает популярность и в других областях, например, при работе с клиентами, которые задерживают платеж или при выявлении мошенничества с кредитными карточками.

Для кредитного скоринга наиболее распространены следующие 4 5 методы: статистики, исследования операций и искусственного интеллекта.

К методам статистики относят дискриминантный анализ, множественную регрессию, логическую регрессию и деревья классификаций. К методам исследования операций относятся линейное программирование и нелинейная оптимизация.

К методам искусственного интеллекта нейронные сети, экспертные системы, генетические алгоритмы, методы ближайших соседей, байесовские сети и логико-вероятностные методы. Эти методы могут применяться как по отдельности, так и в различных комбинациях. Для данной дипломной работы был выбран метод искусственных нейронных сетей.

Рассмотрим его подробнее. Нейронные сети можно рассматривать как метод нелинейной регрессии. Их суть заключается в имитации работы естественного нейрона. Искусственный нейрон является взвешенным сумматором, выход которого вычисляется с помощью входов, весов и функции активации, где k является сдвигом, w весом связи, а x входным сигналом.

Нейроны объединены в сеть. Процесс обучения состоит в передаче нейронной сети двух векторов: входного и выходного.

Для задачи кредитного скоринга необходимо, чтобы во входном векторе хранились анкетные данные, а в выходном результат принадлежности к классу. При несоответствии выхода сети и результата обучающего вектора происходит перерасчет весов. Наиболее распространенный способ обучения методом обратного распространения ошибки.

Основная идея этого метода состоит в распространении сигналов ошибки от выходов сети к её входам, в 5 6 направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы. Для того чтобы метод работал необходимо чтобы передаточная функция была дифференцируема.

Обучение ведется по уменьшению среднеквадратичной ошибки до какого-либо минимума. После обучения сеть может классифицировать заемщиков. Для этого ей необходимо передать на вход анкетные данные.

В данной работе можно выделить следующие 8 параметров: среднемесячный доход, среднемесячные обязательные расходы, возраст, семейное положение, образование, наличие личного подсобного хозяйства, информация о невозвращенных кредитах и информация о просрочках по кредиту.

Недостатком такого метода является невозможность интерпретировать веса сети. Также невозможно выявить, какие параметры наиболее значимы. Скоринговые системы, на данный момент, достаточно широко распространены.

Почти все отечественные банки проводят проверку заемщиков на кредитоспособность с помощью скоринговых систем.

На основании этого можно предположить, что существует необходимость в прикладной скоринговой системе, которая может быстро и точно спрогнозировать, к какой группе риска относится заемщик.

Такой системой, которой можно передать данные и через секунды получить приблизительный результат. Система должна обеспечить выполнение следующих функций: оценка платежеспособности заемщика с помощью нейронной сети; возможность переобучения системы; различные уровни доступа.

Функционнальная модель системы спроектирована как бизнес-модель делового процесса. В процессе проектирования объектно-ориентированной модели были построены следующие диаграммы: диаграмма прецедентов, диаграмма деятельности и диаграмма классов.

Описана реализация библиотеки для нейронной сети, реализация приложения для обучения сети и клиентское приложение для классификации заемщика. Для классификации заемщика используется нейронная сеть.

В ходе выполнения данной работы была построена нейронная сеть со следующими характеристиками. Входной вектор содержит 8 параметров: среднемесячный доход, среднемесячные обязательные расходы, возраст, семейное положение, образование, наличие личного подсобного хозяйства, информация о невозвращенных кредитах и информация о просрочках по кредиту.

Выход у нейронной сети один, с результатом классификации. Число скрытых слоев в нейронной сети равно 4. На первых трех по 20 нейронов, на 4 слое 10 нейронов. Для соединения сети использовалась полносвязная топология.

Нейронная сеть использует сигмоидальную функцию в качестве 7 8 активационной. Обучение проводится методом обратного распространения ошибки. На первом этапе разработки была реализована библиотека, хранящая описание нейронной сети и методы взаимодействия с ней.

Эта библиотека в точности копирует содержимое диаграммы классов. Библиотека имеет название ANN. В дальнейшем эта библиотека может использоваться во всех приложения использующих языки. На втором этапе было реализовано консольное приложение для работы с нейронной сетью с целью обучения. Эту работу выполняет оператор.

В его задачу входит составление входных и выходных векторов для нейронной сети и указания пути к ним. Так как входной вектор в реальной системе берется из анкеты, то для сохранения принципа работы все входные данные, а заодно выходные векторы, хранятся в файлах n.

Оператор так же применяет выбранную конфигурацию для нейронной сети. На последнем этапе работы было написано приложение с использованием технологии ASP. NET Web Forms 4. Эта технология позволяет разрабатывать веб-сервисы и веб-приложения с использованием языков. Данное приложение непосредственно взаимодействует с пользователем.

Платежеспособность (Методика Д.Дюрана)

Нормативы финансовой устойчивости российских предприятий: отраслевые особенности Нормативный подход в прогнозировании банкротства предприятия заключается в сравнении рассчитанного финансового показателя с нормативным значением или по вхождению рассчитанного показателя в некоторый доверительный диапазон либо утвержденным законодательно либо содержащимся в рейтинговых методиках анализа принимаемых к исполнению на самом предприятии например определение платежеспособности организаций-заемщиков скоринговыми системами или службами банка Если значение отдельного показателя находится вне такого доверительного диапазона то Таким образом нормативы различных финансовых коэффициентов представляют собой классификационные модели применимость и точность которых можно оценить В нашей работе мы будем рассматривать именно нормативный Экспресс-метод оценки финансового состояния сельскохозяйственных организаций Согласно научной гипотезе предлагаемый сбалансированный дискриминантно-рейтинговый подход обеспечит высокую аналитическую результативность модели в части дифференциации сельскохозяйственных товаропроизводителей на группы в зависимости от уровня финансового состояния определения Васин Н В Скоринговое моделирование и финансовая диагностика организаций на основе методики Сбербанка России Н В Васин Ю Исследование влияния внутренних факторов на структуру капитала на разных стадиях жизненного цикла российских компаний Для России можно предположить что ликвидность и деловой риск оказывают значительное влияние на решение о привлечении финансирования как со стороны заемщиков так и со стороны банков которые в последние годы используют различные скоринговые техники для оценки деловых рисков и принятия решения о выдаче кредита При отборе наблюдений

Суд по собственной инициативе снизил неоправданно высокую неустойку Методы оценки и прогнозирования вероятности банкротства предприятия Задача прогнозирования банкротства как самостоятельная проблема возникла в развитых странах в первую очередь в США после окончания Второй мировой войны. Этому способствовал рост числа обанкротившихся предприятий в связи с сокращением военных заказов. В тот период стала актуальной задача определения условий, ведущих предприятие к несостоятельности, а также распознание ее ранних симптомов.

Ведущий: Панкратьев Вячеслав Вячеславович, специалист в области корпоративной безопасности и управлению рисками, преподаватель - консультант, автор и ведущий обучающих программ MBA, Executive MBA, открытые семинары, корпоративные мероприятия, индивидуальные консультации по проблемам защиты бизнеса. Автор книг и методических пособий по безопасности предпринимательской деятельности. Независимый эксперт в области корпоративной безопасности. Разработчик методик аудита безопасности предприятия и создания КСБ — корпоративных стандартов безопасности Программа: Основные задачи конкурентной разведки. Законодательство РФ об информации, информационных технологиях и защите информации.

Диагностика кредитоспособности предприятия

Осуществлено применение алгоритмов нечеткой логики для эволюционного моделирования финансового состояния банка. Для этого произведена модификация стандартного генетического алгоритма, позволяющая функционировать на множестве экспертных оценок. Результаты проведенного исследования могут быть использованы как руководителями организаций, так и частными клиентами банков, заинтересованными в сохранности депонированных в банках средств. Важное практическое значение имеет разработанная программа, позволяющая производить сбор всей необходимой информации в сети Интернет и проводить анализ финансового состояния банка, анализируя полученную информацию, применяя разработанные методы. Демонстрация результатов исследования производится в Главе 3, в этой же главе демонстрируется значительное улучшение результатов анализа финансового состояния банков по сравнению с анализом, проводимым с применением методов, известных ранее. По проблеме исследования автором написано и опубликовано 10 работ общим объемом 3. Сравнение методов формального и неформального анализа деятельности КБ Финансовое состояние банка отражает вероятность исполнения банков собственных обязательств в полном объеме в сроки, определенные договорными отношениями. В предлагаемой терминологии надежный банк -это банк, финансовое состояние которого имеет уровень, не ниже заданного критического уровня.

Применение скоринговой модели для оценки финансовой устойчивости предприятия

Аналитики НРА проведут оценку способности модели Банка ранжировать компании на стабильные и подверженные риску дефолта при принятии решения о возможности предоставления банковских гарантий и кредитов на исполнение госконтрактов. Продукт рассчитан на банки и компании, у которых нет собственного аналитического подразделения, ответственного за мониторинг и оценку результатов работы скоринговой модели, — отмечает генеральный директор НРА Алексей Богомолов. Валидация скоринговой модели проходит в четыре этапа. Первый этап — подготовка выборки, включающей в себя данные о недефолтных и дефолтных клиентах для дефолтных — выгрузка по состоянию на дату за полгода до последнего требования.

Применение моделей и критериев Альтмана в анализе финансового состояния сельхозпредприятий ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Объективизация результатов при работе с Книгой Знания по системе доктора Ольги Кузьменко Суд по собственной инициативе снизил неоправданно высокую неустойку Методы оценки и прогнозирования вероятности банкротства предприятия Задача прогнозирования банкротства как самостоятельная проблема возникла в развитых странах в первую очередь в США после окончания Второй мировой войны.

Скоринговые технологии оценки рисков мошенничества в банковской деятельности Развитие информационно-телекоммуникационных технологий за последние несколько лет охватил почти все уголки нашей планеты; представить мир без современных устройств связи - мобильных телефонов, планшетов, ноутбуков, которые за счет доступа к интернету предоставляют возможность оставаться на связи и получать очень быстро и вовремя актуальную информацию, просто невозможно. Понятно, что не вся информация о работе предприятия должна быть распространенной и доступной для пользователей; часть ее является тайной или конфиденциальной, и попадание такой информации в открытых ресурсов сразу делает ее легкодоступной для злоумышленников, которые могут использовать ее в дальнейшем в преступных целях. В частности, сейчас в Украине все растет процент мошеннических действий злоумышленников в банковской сфере. Это и махинации с пластиковыми карточками, и попытки получения кредита по ложным документам.

НРА займется валидацией моделей кредитного скоринга

Большинство зарубежных банков в своей практике используют два метода оценки кредитоспособности заемщиков. Экспертные системы оценки. Данный системы позволяют банкам осуществлять взвешенную оценку, как личных качеств потенциального заемщика, так и его финансового состояния. В международной практике такому методу уделяется значительное внимание, активно развивается сеть мониторинга для анализа кредитной истории потенциальных заемщиков.

Анализ показателей финансовой устойчивости предприятия [c. Это и обусловливает необходимость тщательного анализа эффективности использования производственных фондов и прежде всего основного капитала средств труда. На основании данных табл. П15 можно сделать вывод, что финансовая независимость предприятия высока. Данная интегральная оценка включает в себя пять основных коэффициентов, на основе которых производится анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Каждому из показателей присваивается определенное количество баллов, сумма которых определяет степень риска.

Страницы с меткой: оценка

Методы диагностики вероятности банкротства Основной признак банкротства- неспособность предприятия обеспечить выполнение требований кредиторов в течение трех месяцев со дня наступления сроков платежей. По истечении этого срока кредиторы получают право на обращение в арбитражный суд о признании предприятия-должника банкротом. Наиболее распространенными для диагностики вероятности банкротства являются методы, требующие: проведения анализа по большому кругу показателей, связанных с разработкой системы критериев; проведения анализа по ограниченному кругу заранее отобранных показателей; использование при проведении анализа интегральных показателей, рассчитанных с помощью: скоринговых моделей; многомерного рейтингового анализа; мультипликативного дискриминантного анализа. Рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования Великобритания Примером проведения диагностического анализа с использованием широкого круга показателей являются рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования Великобритания. В соответствии с ними показатели банкротства делятся на две группы: первая группа - показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем; вторая группа - показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер. Достоинством применения указанной системы является рассмотрение ситуации в комплексе, недостатком - сложность проведения анализа и, соответственно, трудности при принятии управленческого решения в условиях наличия множества разнородных и часто несопоставимых показателей.

банкротства используется несколько подходов, основанных на применении: скоринговых моделей;; • матричных моделей;; • мультипликативного Показатели для оценки и прогнозирования финансового состояния предприятия. Таблица Показатели платежеспособности и финансовой устойчивости.

Скоринговая модель оценки предприятия Платежеспособность Методика Д При анализе анализе финансовой отчетности, для определения уровня финансовой устойчивости в долгосрочной перспективе и риска банкротства, проводят анализ платежеспособности предприятия по методике Д. Методика Д. Дюрана представляет собой интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа.

Финансовый анализ предприятия с помощью коэффициентов и моделей. Учебное пособие

Сведения о системе поддержки принятия кредитных решений "ScoringPilot" 31 Буздалин А. Рассматривается принцип действия экспертных интеллектуальных систем, которые могут применяться в самых разнообразных областях, в том числе и при анализе деятельности банков. Предлагается методика анализа работы кредитных организаций на основе систем искусственного интеллекта. Обосновываются преимущества использования автоматизированных скоринг-систем в банковских системах.

Модель кредитного скоринга Дюрана

Petersburg, Nauka Publ. Lopatnikov L. Moscow, Delo Publ.

Двухфакторная модель Э. Не рассматривается влияние показателей, характеризующих эффективность использования ресурсов, деловую и рыночную активность и пр.

Текст произведения PDF : Читать Скачать Целью деятельности каждого предприятия является обеспечение такого состояния финансовых ресурсов, при котором оно сохраняло бы способность выполнять финансовые обязательства перед партнерами, государством, собственниками, работниками. В условиях нестабильности экономики каждый субъект хозяйствования ищет пути повышения эффективности своей деятельности. В рыночных условиях основой выживания и стабильного положения предприятия является его финансовая стабильность, поэтому детальная оценка финансовой стабильности является одной из важнейших основ деятельности предприятий, которая предоставляет информацию о финансовых возможностях предприятия на перспективу и его конкурентоспособности. Исходя из этого, актуальным является поиск новых способов и методик оценки финансовой стабильности предприятия.

Для бесплатного чтения доступна только часть главы! Для чтения полной версии необходимо приобрести книгу Глава 3. Модели финансового анализа Переходим к заключительному этапу финансового анализа с помощью моделей оценки финансового состояния предприятия. Наиболее распространены подходы, связанные с построением моделей множественного дискриминантного анализа MDA-модели и моделей, построенных на основе логистической регрессии logit-модели. Менее популярны подходы, связанные с использованием рейтинговых и скоринговых балльных моделей оценки предприятия. Основная цель моделей заключается в том, чтобы на основе измерения различных коэффициентов предприятия рассчитать интегральный показатель, на основе которого уже сделать вывод о финансовом состоянии. Рассмотрим различные модели, используемые для финансового анализа предприятия Зарубежные MDA-модели финансового анализа предприятия Начнем с моделей, которые были построены с помощью множественного дискриминантного анализа MDA.

Анализ финансовой отчетности Анализ финансовой отчетности заключается в применении аналитических инструментов и методов к показателям финансовых документов с целью выявления существенных связей и характеристик, необходимых для принятия какого-либо решения. Главное, анализ финансовой отчетности позволяет в меньшей степени полагаться на догадки, предчувствия и интуицию, уменьшить неизбежную неопределенность, которая присутствует в любом процессе принятия решения. Анализ финансовой отчетности не устраняет потребности в деловом чутье, но создает прочную и систематическую основу для его рационального применения. Предисловие Понимание экономического смысла вводимых данных и рассчитываемых коэффициентов.

Комментарии 10
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. Альбина

    Что такое алименты?

  2. lidode

    Тарас,всегда вас смотрю ,но в данном случае вы сеите панику,имея мало информации.

  3. Пимен

    Учитесь делать дела студент))))

  4. Станислава

    Сергей Жутенко, если вы читаете комментарии под этим видео, я прошу у вас прощение!я не хотела вас оскорбить. Коментарии который я оставила, последний, он был не для вас.для Александра. Только сейчас заметила какую ошибку допустила. Я еще раз приношу свои извинения. Пишу сюда. Ваши контакты сохранить не успела

  5. Тимур

    Не самый я сведущий в этом вопросе, но накопления в нашем государстве невозможны. слишком малый доход в среднем, и слишком быстро обесцениваются деньги, чтобы длительный период накапливать на короткую жизнь на пенсии . наши граждане не могут жить в натуральном хозяйстве. это явно невозможно как в Петорвскую эпоху. устроиться на работу, когда здоровье начнет подводить будет невозможно, а так или иначе нужны хотя бы минимальные деньги на оплату жилья, питания, обслуживания комунального (дровами в черте города не протопишься, а большинство людей именно там и живут), лекарства. и т.д. мне лично не особо понятно как именно государство тратит материальные средства, собранные с налогов, напечатанные госбанком и, возможно, даже заработанные гос корпорациями. чем больше я вникаю в эту тему тем больше мне кажется что у власти вообще нет заботы как сделать все хорошо для своих граждан. после развала союза не образовалось куча необходимых прозводств, исследовательских и образовательных центров. некуда идти технарям вроде меня. везде нужны лишь торгаши-спекулянты, или вовсе аферисты, чтобы честный народ дурить. почти вся работа в нашей стране бесполезна и ничего не производит. продавцы, работники ЧОПов, бумажные работники, работники милиции, банковские работники, военные и т.д. все товары на полках магазинов произведены не в нашей стране, а закуплены за рубежом, за сырьевой доход (так или иначе это подавляющий доход страны), а население как могут насыщают бесполезной(но оплачиваемой государством работой чтобы оно тоже имело кусок хлеба и не бунтовало почем зря. лично у меня такое виденье ситуации. Действия, что надо делать гос аппарату и высшей власти для улучшения ситуации я могу примерно понять, а вот, что делать мне как самому рядовому человеку я вообще ХЗ. по сути дела забастовки и прочее видятся мне бесполезными, так как большая часть трудового населения занята работой далеко не первой необходимости. а забастовка продавцов и маркетологов не слишком опасна для доходов людей у власти. те же люди, которые выполняют решающую роль в доходе государства довольно немногочисленны и вполне достойно живут копая нефть и газ (хлорный калий, соли, руды, и т.д. их в крайнем случае пряником удержат или заменят трудовыми мигрантами. большинство же людей обречено на постепенное поражение в правах, так как по сути они не нужны. думаю в скором будущем возможны 2 варианта: либо население (многих стран сократиться избавившись от непонятных пенсионеров, многочисленных работников медицины, учителей в средних школах, большинства вузовских работников, административно-бумажных работников, продавцов и т.д. а остануться в основном потомки тех людей что сидят на теплых местах сейчас. а второй вариант это крах капитализма, и образование на его месте социального государства. интересы нынешнего правящего класса и народа противорячат, и я сейчас виже как интересы правящего класса душат народные интересы. но в конце концов, и правящий класс загнется, спилив ветку на которой он сидит и паразитирует.

  6. Тамара

    Хахах, я здесь живу

  7. Мина

    Вчера в ватсапе получила смску.Дословно не помню, но смысл в том, чтобы мы лишнего в соцсетях не болтали, начиная со вчерашнего дня мы все под жестким контролем.написала и думаю отправлять это или не позориться? Отправляю.Ваше мнение по этому поводу,Тарас?

  8. Порфирий

    Звук гавно. Купите микрофон петельку. Какая-то у вас позиция всегда прогибаться. Что значит охранник не пустит вас в магазин? Магазин это публичное место. С чего это он имеет право не пускать в публичные места? И идти куда-то с охранником вообще не стоит. Про других людей тоже странно. Если они сами лезут в камеру, то вы снимаете не их, а свою ситуацию.

  9. Таисия

    Насчет штрафа 250 грн просто смешно еще и на 2 можно поделить а эвакуатор с штрафплощадкой будет стоить около 2 тыс грн если забрать в течение пары дней). ГЛАВНОЕ, ЧТОБ НЕ БЫЛО ПЕРЕГИБОВ И ЗЛОУПОТРЕБЛЕНИЙ СО СТОРОНЫ ИНСПЕКТОРОВ , иначе с нашими водителями не получится

  10. Людмила

    Туристов начнут жохать!

© 2018 messenger-indir.com