Методологические вопросы финансового менеджмента, страница 4

2.4. Не меньшей химерой является и понятие стохастической связи. Разговор в этом случае достаточно серьезен и не может уложиться в рамках настоящей работы. Однако приведем некоторые достаточно убедительные рассуждения. 

В.В. Швырков, главный эксперт Госплана СССР, а ныне руководитель Международного общества статистической науки, профессор ряда Западных университетов в работе [9], написанной в 1997 году и получившей высокую оценку ведущих мировых специалистов в области статистики, ставит и решает проблему однородности статистической совокупности. В.В. Швырков формулирует основную проблему традиционной статистики (а другой статистики мы пока не знаем) как количественный анализ закономерностей действительности. Эта действительность представлена в статистике в виде параметров генеральной совокупности. Для оценки генеральной совокупности традиционная статистика пользуется выборочной совокупностью. Однако репрезентативность выборочной совокупности в отношении генеральной совокупности неизвестна, более того традиционная статистика не располагает определением однородности статистической совокупности. Другими словами, статистика не располагает методом, удостоверяющим, что изучаемая система не изменилась настолько, что мы фактически имеем уже другую систему. В этом и состоит проблема однородности, которую решает В.В. Швырков. Не оценивая успешность его исследований связанную с построением новой системы аксиом теории вероятностей, позволяющую определить однородность статистических данных, отметим, что до настоящего времени по словам В.В. Швыркова  “...традиционная статистика пребывает в глубоком кризисе, ее статистические заключения характеризуются неопределенностью, а их научная ценность чрезвычайно мала и условна... “  и далее  “...тайна традиционной статистики сопровождается злоупотреблением и обманом, а всякий обман знаменует собой начало деградации.”  Хорошенький вывод о пригодности статистических методов делает великий статистик в 1997 году !!!

Формулируя задачи новой статистической науки, В.В. Швырков пишет: “Статистика как наука борющаяся за истину, должна быть основана на истинах, т.е. на аксиомах. Формулировка статистических аксиом и разработка критерия репрезентативности однородности (КРО) для проверки необоснованных предпосылок традиционной статистики - главная цель новой статистики. Статистика универсальная методологическая наука, которая в состоянии количественно измерить причинно-следственные зависимости. Всякое статистическое исследование должно состоять из двух этапов: на первом этапе проверяется репрезентативная однородность выборки, на втором этапе анализируется статистическая модель и рассчитываются ее характеристики.”

Комментарии,  как говорится, излишни. А может быть попросту перестать искать причинно-следственные связи и признать, что все зависимости, изучаемые экономикой носят системный и уникальный характер и статистический метод для этих целей не лучший  инструмент исследования ?! Таким образом, статистические методы, на которых базируется ФМ подлежат основательной проверке, например анализ финансового состояния предприятий с помощью коэффициентов ликвидности, устойчивости, деловой активности,  рентабельности и т.д.[2,3].

2.5. Критерии, основанные на коэффициентном анализе не операциональны и бессмысленны.  Великие методологи прошлого Бертран Рассел, Людвиг Витгенштейн, Рудольф Карнап, Карл Поппер  оставили традиции в определении конструктивности и осмысленности научных высказываний. Перефразируя для наших целей этот опыт, можно сказать , что смысл научного высказывания состоит в действиях, которые необходимо совершить, чтобы убедиться в истинности данного высказывания. Если же таких действий  совершить невозможно, то высказывание бессмысленно. Особенно это качество высказываний желательно иметь в управленческих науках , таких как ФМ. Рассмотрим с этой целью, например, коэффициент срочной ликвидности, определяющийся как отношение ликвидной части оборотных средств к краткосрочным обязательствам. По международным  стандартам  уровень коэффициента должен быть выше 1, в России его оптимальное значение 0,7-0,8 [3]. В чем смысл этого утверждения ? Какие действия мы должны совершить, чтобы проверить истинность этого утверждения ? Таких действий просто не существует, а следовательно такие утверждения бессмысленны. К рассмотренным вопросам репрезентативной однородности выборки статистических наблюдений, на основе которой вычисляется коэффициент, добавилась неоперациональность и бессмысленность самого критерия, определяемого коэффициентом. Приведем для примера осмысленное утверждение: вес предмета А пять килограмм. В этом случае смысл высказывания состоит в том, чтобы найти пять килограммовых гирь и уравновесить их с предметом на весах.