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

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Региональная экономика: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Комплексная модельная оценка финансового состояния предприятия

т. 16, вып. 3, март 2018

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 05.09.2017

Получена в доработанном виде: 27.12.2017

Одобрена: 18.01.2018

Доступна онлайн: 15.03.2018

Рубрика: Экономико-математическое моделирование

Коды JEL: C15, С38, С53, D61, D81

Страницы: 551–566

https://doi.org/10.24891/re.16.3.551

Никитин В.В. кандидат физико-математических наук, профессор кафедры актуарной и финансовой математики, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
vvn22@yandex.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 7897-7335

Данилов И.П. доктор экономических наук, профессор кафедры финансов, кредита и экономической безопасности, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
dip41@yandex.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 8803-9713

Назаров А.А. старший преподаватель кафедры бухгалтерского учета и электронного бизнеса, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
xukvagpam@yandex.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 7088-8240

Бобин Д.В. старший преподаватель кафедры актуарной и финансовой математики, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
dimbobin@mail.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 3778-6253

Предмет. Статья посвящена построению интегрального показателя оценки финансового состояния предприятия как в текущем, так и в краткосрочном периоде.
Цели. Существуют многочисленные зарубежные и отечественные математические модели прогнозирования банкротства. Они дают различные (вплоть до противоположных) результаты оценки. Поэтому целью предлагаемого исследования является адекватное объединение модельных оценок в обобщенную оценку финансового состояния предприятия.
Методы. Формула для оценки значений интегрального показателя похожа на уравнение множественной регрессии. Тогда по имеющимся данным можно было бы оценить параметры этого уравнения. Однако непосредственно это сделать невозможно: неясно, что такое интегральный показатель, и, следовательно, по нему нет статистических данных; различные модели, входящие в формулу, характеризуют один и тот же объект, в результате чего наблюдающийся эффект мультиколлинеарности делает оценку параметров обобщенного критерия неадекватной. Обозначенные проблемы удалось разрешить за счет применения метода главных компонент, являющегося одной из разновидностей факторного анализа.
Результаты. Построение обобщенного критерия проводилась на основе данных ОАО «Промтрактор». Обобщенные выводы, полученные по данному предприятию, не расходятся с предварительным анализом его финансового состояния. Результаты анализа могут представлять интерес не только для менеджеров и собственников предприятия, но и для его партнеров по экономической деятельности.
Выводы. Предлагаемая методика построения обобщенного критерия оценки финансового состояния коммерческого предприятия позволяет провести многоаспектный анализ объекта исследования и избежать излишней чувствительности оценок к добавлению новых данных.

Ключевые слова: модели оценки банкротства предприятия, многомерный статистический анализ, прогноз финансового состояния предприятия

Список литературы:

  1. Altman E.I., Sabato G. Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence from the U.S. Market. ABACUS, 2007, vol. 43, iss. 3, pp. 332–357. URL: Link
  2. Agarwal V., Taffler R.J. Comparing the Performance of Market-based and Accounting-based Bankruptcy Prediction Models. Journal of Banking and Finance, 2008, vol. 32, iss. 8, pp. 1541–1551. URL: Link
  3. Chava S., Jarrow R. Bankruptcy Prediction with Industry Effects. Review of Finance, 2004 vol. 8, iss. 4, pp. 537–569. URL: Link
  4. Lennox C. Identifying Failing Companies: A Re-evaluation of the Logit, Probit and DA Approaches. Journal of Economics and Business, 1999, vol. 51, iss. 4, pp. 347–364. URL: Link00009-0
  5. Tinoco M.H., Wilson N. Financial Distress and Bankruptcy Prediction among Listed Companies Using Accounting, Market and Macroeconomic Variables. International Review of Financial Analysis, 2013, vol. 30, pp. 394–419. URL: Link
  6. Kutum I. Predicting the Financial Distress of Non-Banking Companies Listed on the Palestine Exchange (PEX). Research Journal of Finance and Accounting, 2015, vol. 6, no. 10, pp. 79–83. URL: Link
  7. Бекренева В.А. Анализ моделей прогнозирования несостоятельности организации // Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2010. № 4. С. 75–86.
  8. Большакова О.Е., Максимов А.Г., Максимова Н.В. О моделях диагностики состоятельности предприятий малого и среднего бизнеса // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. Экономика и управление. 2014. № 3. С. 131–142. URL: Link
  9. Зевайкина С.Н. Диагностика вероятности банкротства // Аудитор. 2005. № 9. С. 31–38.
  10. Ким Н.В., Шляпникова Д.А. Математическая модель определения значений показателей финансовой устойчивости коммерческих предприятий // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер. Экономика и менеджмент. 2011. № 41. С. 30–37.
  11. Колышкин А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. и др. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 5: Экономика. 2014. № 2. С. 122–142. URL: Link
  12. Кочетков С.А., Тихомиров С.В. Определение степени экономической устойчивости предприятия на основе нечетких описаний // Известия высших учебных заведений. Сер. Экономика, финансы и управление производством. 2015. № 1. С. 103–107.
  13. Трифонов Ю.А. Количественные и качественные методы диагностики несостоятельности (банкротства) предприятий // Микроэкономика. 2008. № 3. С. 26–30. URL: Link
  14. Фёдорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 85–92. URL: Link
  15. Фёдорова Е.А., Довженко С.Е., Фёдоров Ф.Ю. Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы прогнозирования. 2016. № 3. С. 32–40. URL: Link
  16. Чикишева Н.М., Меллер Н.В., Талалаева О.С. Подходы к оценке надежности организаций // Актуальные проблемы экономики и менеджмента. 2015. № 2. С. 92–96. URL: Link
  17. Никитин В.В., Бобин Д.В., Назаров А.А. Моделирование интегрального показателя комплексной оценки объектов исследования // Вестник Чувашского университета. Сер. Информатика, вычислительная техника и управление. 2015. № 3. С. 172–177.
  18. Жданов В.Ю., Афанасьева О.А. Модель диагностики риска банкротства для авиапредприятий с учетом экономических факторов внешней среды // Вестник УрФУ. Сер. Экономика и управление. 2011. № 6. С. 126–138. URL:Link
  19. Толпегина О.А., Мохунь Н.А. Эволюция комплексного формирования финансовой диагностики в прогнозировании банкротства: синергетический подход // Вестник Московского университета им. С.Ю. Витте. Сер. 1: Экономика и управление. 2014. № 2. С. 19–25. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8733 (Online)
ISSN 2073-1477 (Print)

Свежий номер журнала

т. 20, вып. 5, май 2022

Другие номера журнала