«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Методология применения современных информационных технологий в экономическом анализе рисков организации

Купить электронную версию статьи

т. 19, вып. 2, февраль 2020

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 11.12.2019

Получена в доработанном виде: 16.01.2020

Одобрена: 04.02.2020

Доступна онлайн: 28.02.2020

Рубрика: Теория экономического анализа

Коды JEL: C8, D81, L86, M21, M4

Страницы: 268–285

https://doi.org/10.24891/ea.19.2.268

Митрович С. доктор экономических наук, Университет в г. Нови-Сад, Республика Сербия; докторант экономического факультета, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Российская Федерация 
Mitrovic.Stanislav@hotmail.com

https://orcid.org/0000-0003-0664-7270
SPIN-код: 5383-7400

Суйц В.П. доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой учета, анализа и аудита, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Российская Федерация 
viktor.suyts@gmail.com

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 6729-0240

Предмет. Рассматриваются теоретико-методологические и практические аспекты применения современных методик и информационных технологий для совершенствования экономического анализа рисков организаций, а также для внутреннего аудита и контроля, в частности, процедуры самооценки как инновационного инструмента мониторинга и оценки рисков в целях их выявления и минимизации в рамках системы корпоративного управления.
Цели. Исследование возможностей совершенствования методологии экономического анализа рисков организаций за счет применения современных информационных технологий, инновационных инструментов и математических моделей.
Методология. В процессе исследования использовались методы количественного и качественного анализа, общенаучного и эмпирического исследования в области экономических наук, в том числе сравнительный, структурно-функциональный методы экономического анализа, «кабинетное» исследование, методы экспертных оценок, ситуационного анализа, статистической оценки, тестирования параметров и др.
Результаты. Предложенная методика нацелена на многогранную оценку и анализ рисков организаций. Результаты исследования способствуют внедрению новых инструментов внутреннего контроля, аудита и анализа, в частности, процедуры самооценки и коэффициента достоверности результатов, оказывающих положительное влияние на эффективность управления рисками и повышение инвестиционной привлекательности организаций.
Выводы. Автоматизация процесса анализов рисков и выбранных для этого процедур и методик должна создавать условия для логического перехода к более точным (по сравнению с преобладающими на данный момент в практике) количественным методам измерения, построению унифицированных экономико-математических моделей, дающих возможность прогнозирования и получения результатов, которые больше основаны на эмпирических данных, нежели на оценках экспертов. Данные аспекты определяют дальнейшие направления исследования проблемы и требуют междисциплинарной интеграции научного потенциала для их решения.

Ключевые слова: анализ рисков, самооценка, коэффициент достоверности, матрица рисков

Список литературы:

  1. Киселева И.А., Симонович Н.Е. Оценка рисков в бизнесе: предпринимательские риски // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2017. Т. 10. Вып. 3. С. 244–257. URL: Link
  2. Vovchenko N.G., Holina M.G., Orobinskiy A.S., Sichev R.A. Ensuring Financial Stability of Companies on the Basis of International Experience in Construction of Risks Maps, Internal Control and Audit. European Research Studies Journal, 2017, vol. 20, iss. 1, pp. 350–368. URL: Link
  3. Когденко В.Г. Исследование рисков компаний в рамках стейкхолдерского подхода к анализу // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. Вып. 6. С. 1051–1072. URL: Link
  4. Brazel J.F. The Outcome Effect and Professional Skepticism. Current Issues in Auditing, 2019, vol. 13, iss. 1, pp. 7–16. URL: Link
  5. Ertac S., Gümren M., Koçkesen L. Strategic Feedback in Teams: Theory and Experimental Evidence. Journal of Economic Behavior & Organization, 2019, vol. 162, pp. 1–23. URL: Link
  6. Graham L., Bedard J.C., Dutta S.K. Managing Group Audit Risk in a Multicomponent Audit Setting. Current Issues in Auditing, 2018, vol. 12, iss. 2, pp. 1–6. URL: Link
  7. Tereshchenko E.Y., Koryagina I., Rudenko M.N. et al. Methodological Basis of Business Value Estimation. International Journal of Applied Business and Economic Research, 2017, vol. 15, iss. 11, pp. 11–18. URL: Link
  8. Hubbard L. Control Self-Assessment: A Practical Guide. Inst. of Internal Auditors, 2000, 105 p.
  9. Li M., Yang J.B. A Decision Model for Self-Assessment of Business Process Based on the EFQM Excellence Model. International Journal of Quality & Reliability Management, 2003, vol. 20, iss. 2, pp. 164–188. URL: Link
  10. McKeever J. McKeever CCSA Study System. N.Y., Pleier Corporation, 2007.
  11. Хаханаев У.С.-Э. Исследование факторов снижения рисков финансирования инвестпроектов // Финансы и кредит. 2019. Т. 25. Вып. 9. С. 2167–2178. URL: Link
  12. Eroshkin S.U., Kameneva N.A., Kovkov D.V., Sukhorukov A.I. Conceptual System in the Modern Information Management. Procedia Computer Science, 2017, no. 103, pp. 609–612. URL: Link
  13. Maron M.A. Diagnostics of Projects. European Research Studies Journal, 2018, vol. 21, iss. 1, pp. 18–30. URL: Link
  14. Bruskin S.N., Brezhneva A.N., Dyakonova L.P. et al. Business Performance Management Models Based on the Digital Corporation's Paradigm. European Research Studies Journal, 2017, vol. 20, iss. 4A, pp. 264–274. URL: Link
  15. Синявский Н.Г. Снижение неопределенности путем анализа структуры системы // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2019. Т. 12. Вып. 2. С. 128–149. URL: Link
  16. Фролов Д.П., Лаврентьева А.В. Цифровая экономика как объект регулирования: взгляд институциональной теории // Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18. Вып. 11. С. 2044–2058. URL: Link
  17. Богатырев С.Ю. Аналитические возможности современных информационных систем при реализации методов доходного подхода к оценке стоимости бизнеса // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2018. Т. 11. Вып. 1. С. 43–61. URL: Link
  18. Kitova O.V., Savinova V.M. et al. Information-Analytical System for Forecasting Indicators of the Social and Economic Sphere of the Russian Federation. European Research Studies Journal, 2017, vol. 20, iss. 4A, pp. 275–283. URL: Link
  19. Troshani I., Locke J., Rowbottom N. Transformation of Accounting Through Digital Standardization: Tracing the Construction of the IFRS Taxonomy. Accounting, Auditing & Accountability Journal, 2019, vol. 32, iss. 1, pp. 133–162. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 19, вып. 3, март 2020

Другие номера журнала