+7(495) 989 9610
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Международный бухгалтерский учёт»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Перспективный анализ платежеспособности дебиторов в информационной среде

Купить электронную версию статьи

т. 24, вып. 1, январь 2021

Получена: 03.12.2020

Получена в доработанном виде: 15.12.2020

Одобрена: 21.12.2020

Доступна онлайн: 14.01.2021

Рубрика: Управленческий учет

Коды JEL: М40, М41

Страницы: 72–93

https://doi.org/10.24891/ia.24.1.72

Сунгатуллина Л.Б. доктор экономических наук, доцент кафедры учета, анализа и аудита, Казанский (Приволжский) федеральный университет (КФУ), Казань, Российская Федерация 
Lilia_sungat@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-4262-9259
SPIN-код: 3283-5594

Бадгутдинова И.Р. студентка магистратуры Института управления, экономики и финансов, Казанский (Приволжский) федеральный университет (КФУ), Казань, Российская Федерация 
badgutdinova.i@mail.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: отсутствует

Предмет. Развитие цифровой среды в новом информационном обществе требует разработки и реализации современных методов регулирования расчетов с дебиторами, поскольку дебиторская задолженность является стратегическим инструментом управления финансовым состоянием организации. Управление дебиторской задолженностью представляет собой предварительный этап, в основе которого лежит перспективная оценка платежеспособности потенциальных контрагентов.
Цели. Развитие методических подходов к управлению дебиторской задолженностью при проверке контрагента на благонадежность путем выявления наличия статистически значимой взаимосвязи между коэффициентом быстрой ликвидности и факторами влияния.
Методология. В исследовании применены общенаучные методы познания: анализ и синтез, обобщение и сравнение, логическое и системное рассуждения. Использованы способы стохастического анализа: задание ключевых параметров, целевой подбор совокупности, целенаправленный отбор показателей.
Результаты. На основе проведенного исследования разработана методика перспективной оценки платежеспособности контрагентов на основе специальных инструментов программы Gretl. Методика является одним из способов управления дебиторской задолженностью организации посредством предоставления перспективных и оценочных сведений на стадии заключения договора для минимизации потенциальных рисков при исполнении соглашений.
Область применения. Полученные результаты исследования могут быть применены в практической деятельности организации в рамках разработки мероприятий по управлению дебиторской задолженностью.
Выводы. Предложенный алгоритм перспективной оценки платежеспособности контрагентов поможет снизить риск невозврата дебиторской задолженности и разработать минимальные требования, которым должен соответствовать контрагент для получения кредита.

Ключевые слова: управленческий анализ, дебиторская задолженность, платежеспособность, коэффициент быстрой ликвидности, контрагенты, Gretl

Список литературы:

  1. Фатхиева Д.В., Нестеров В.Н. Совершенствование системы и методов контроля движения дебиторской задолженности, направленное на повышение финансовой стабильности организации // Вести научных достижений. Бухгалтерский учет, анализ и аудит. 2020. № 2. С. 56–61. URL: Link
  2. Гусева А.В., Гусев Г.С., Алеткин П.А. Анализ дебиторской задолженности в системе финансового управления строительной организации // Вести научных достижений. Бухгалтерский учет, анализ и аудит. 2020. № 3. С. 117–122.
  3. Сунгатуллина Л.Б., Бадгутдинова И.Р. Динамическая оценка дебиторской и кредиторской задолженности в системе управления финансовым состоянием экономического субъекта // Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях. 2019. № 24. С. 2–8.
  4. Сунгатуллина Л.Б., Ханова Л.И. Совершенствование организации внутреннего контроля за дебиторской и кредиторской задолженностями // Международный бухгалтерский учет. 2019. Т. 22. Вып. 12. С. 1378–1391. URL: Link
  5. Козменкова С.В., Радбиль Т.Б., Юматов В.А. Особенности использования работы эксперта в процессе аудита бухгалтерской отчетности // Международный бухгалтерский учет. 2019. Т. 22. Вып. 11. С. 1285–1299. URL: Link
  6. Ветошкина Е.Ю., Каримова А.Ф. Методология формирования учетно-аналитического обеспечения в системе управления дебиторской задолженностью // Вестник современных исследований. 2018. № 10.4. С. 56–58.
  7. Куликова Л.И., Семенихина Н.Б. Формирование актуарного балансового отчета, основанного на дисконтированной стоимости активов и обязательств предприятия // Казанский экономический вестник. 2015. № 1. С. 12–20.
  8. Харисова Ф.И., Валиуллин И.И. Некоторые вопросы внутреннего контроля дебиторской задолженности // Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях. 2018. № 22. С. 11–16. URL: Link
  9. Калюжный К.А. Информационная среда и информационная среда науки: сущность и назначение // Наука. Инновации. Образование. 2015. Т. 10. № 2. С. 7–23. URL: Link
  10. Ивашкевич В.Б. Цифровая экономика и учет // Вестник ИПБ (Вестник профессиональных бухгалтеров). 2019. № 2. С. 9–12.
  11. Ефремова Л.И. Формирование информационной среды организации // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2018. Т. 2. № 1. С. 142–148.
  12. Курлов А.Б., Каюмов А.Т. Информационная среда как субстрат современного общества // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Гуманитарные науки. 2018. № 4. С. 276–288. URL: Link
  13. Ермакова Е.В. Управление дебиторской задолженностью в оптовой торговой компании с использованием методов статистического анализа // Статистика и экономика. 2018. Т. 15. № 5. С. 27–39. URL: Link
  14. Кулешова А.И., Вельм М.В. Методы управления дебиторской задолженностью // Экономика и бизнес: теория и практика. 2020. № 1-2. С. 18–21. URL: Link
  15. Абдуханова Н.Г., Сайфуллина Ф.М., Клещева О.А., Зейнетдинова Г.Р., Шарафиева А.Э. Совершенствование методики рейтинговой оценки контрагентов // Финансы и кредит. 2019. Т. 25. Вып. 10. С. 2385–2401. URL: Link
  16. Надеждина С.Д., Сандаков А.А. Методический подход к формированию кредитной политики как инструмента управления и контроля дебиторской задолженности организаций // Вестник НГУЭУ. 2016. № 3. С. 120–136. URL: Link
  17. Коваленко О.Г., Курилова А.А. Методика оценки платежеспособности предприятия // Карельский научный журнал. 2016. Т. 5. № 4. С. 135–138. URL: Link
  18. Ахмедов Р.Д., Минина Ю.И. Анализ кредитоспособности заемщика – юридического лица // Вести научных достижений. Экономика и право. 2020. № 3. С. 131–134. URL: Link
  19. Джангаров А.И., Ахметова Х.А. Программное обеспечение многофакторного регрессионного анализа при нарушении предположения о нормальном законе распределения наблюдений // Инженерный вестник Дона. 2019. № 2. С. 31–38. URL: Link
  20. Носков С.И., Баенхаева А.В. Множественное оценивание параметров линейного регрессионного уравнения // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2016. № 3. С. 133–138. URL: Link
  21. Воробьева Е.И., Блажевич О.Г., Кирильчук Н.А., Сафонова Н.С. Методы финансового анализа для оценки состояния предприятий // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. 2016. № 2. С. 5–13. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-9381 (Online)
ISSN 2073-5081 (Print)

Свежий номер журнала

т. 24, вып. 11, ноябрь 2021

Другие номера журнала