Формирование методологии интегральной оценки уровня финансовой устойчивости региональных субъектов экономики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проанализированы существующие отечественные и зарубежные методы оценки вероятности наступления банкротства организаций региона. При оценке финансовой устойчивости предприятий субъекта применяются различные методы оценки финансовой устойчивости организации, наиболее распространенным подходом из которых является коэффициентный метод. Однако большую популярность получают методы, применяющие факторный анализ, который строит линейную зависимость показателей финансово-экономического состояния регионального субъекта. Данные модели также называются моделями прогнозирования банкротства. Одной из самых популярных моделей является пятифакторная модель прогнозирования Альтмана и четырехфакторная модель для непроизводственных организаций. Подход Альтмана простой и универсальный. Однако указанная модель Альтмана не учитывает индивидуальность компании. Британские ученые Г. Тишоу и Р. Таффлер модернизировали модель Альтмана. Одна из первых российских моделей прогнозирования банкротства субъектов экономики была сформирована Г.В. Давыдовой и А.Ю. Беликовым. Данная модель учитывала соотношения между такими факторами, как оборотный и собственный капитал, активы, чистая прибыль, себестоимость и выручка. Следующая модель, показывающая финансовую устойчивость предприятия, сформулирована Савицкой. Из анализа существующих методов и моделей оценки финансово-экономического состояния региональных субъектов экономики следует, что целесообразно строить модель с учетом, во-первых, индивидуальных особенностей отдельной организации; во-вторых, выбор показателей и их весовых коэффициентов в модели должен быть научно обоснованным. Поэтому в работе предлагается для определения финансовой устойчивости организации региона сформировать модель, включающую наиболее часто используемые на практике, а именно указанные выше пять моделей оценки вероятности банкротства предприятий. При этом учитывалась отраслевая специфика организаций. Цель исследования заключается в формировании методики оценки интегрального уровня финансовой устойчивости организаций региона и определения возможных границ ее варьирования. В ходе исследования использовались такие методы, как сравнительный, компонентный и факторный анализ, эксперимент. В работе представлена методика формирования обобщенной факторной модели для оценки уровня финансового состояния региональных организаций. Также определены критические значения интегрального показателя, характеризующего уровень финансового состояния организаций.

Об авторах

Евгений Петрович Митрофанов

Московский государственный гуманитарно-экономический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: mep79@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-8722-2321

кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой информационных технологий и прикладной математики

Российская Федерация, 107150, Москва, ул. Лосиноостровская, д. 49

Алевтина Григорьевна Кулагина

Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова

Email: agkul68@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-5914-6029

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры актуарной и финансовой математики

Российская Федерация, 428015, Чувашская Республика, г. Чебоксары, Московский пр-т, д. 15

Татьяна Вячеславовна Антипова

Московский авиационный институт (Национальный исследовательский университет)

Email: antipova0062@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1727-3841

бакалавр

Российская Федерация, 125993, Москва, Волоколамское шоссе, д. 4

Елена Александровна Солодова

Московский государственный гуманитарно-экономический университет

Email: helenasolodova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4490-1877

преподаватель

Российская Федерация, 107150, Москва, ул. Лосиноостровская, д. 49

Список литературы

  1. Abryutina, M.S. (2017). Analysis of financial and economic activity of the enterprise. Moscow: Business and Service, 272 p.
  2. Altman, E.I., Caouette, J.B., Caouette, J.B. & Narayanan, P. (1998). Managing credit risk: the next great financial challenge.
  3. Arkhipova, V.A. (2019). Model analysis of enterprise competitiveness. Economics and entrepreneurship, 2(103), 1186–1189.
  4. Bank, V.V. (2009). Financial analysis. Textbook. Moscow : Prospect, 352 p.
  5. Bespalov, M.V. (2011). Complex analysis of the financial stability of the company: coefficient, expert, factor and indicative. Financial Bulletin, 5, 14.
  6. Davydova, G.V. (1999). Methodology for quantifying the risk of bankruptcy of enterprises. Risk management, 13–20.
  7. Danilova, N.L. (2014). The essence and problems of financial stability analysis commercial enterprise. Concept, 2(8).
  8. Kovalev, V.V. (2004). Financial statements. Analysis of financial statements (Fundamentals of Balance Sheet Science): studies. manual. Moscow, 432 p.
  9. Krylov, S.I. (2016). Financial analysis. Тextbook. Yekaterinburg: Ural university, 160 p.
  10. Kulagina, A.G. (2016). Evaluation and forecasting of the factor of the financial sustainability of the enterprise, 86–92.
  11. Savitskaya, G.V. (2014). Methodology of diagnostics of financial stability of economic entities: state and ways of improvement. Accounting and analysis, 7, 34–46.
  12. Savitskaya, G.V. (2017). Economic analysis: textbook. Moscow: INFRA-M, 649 p.
  13. Sayfullin, R.S. (1996). Rating express assessment of the financial condition of the enterprise. Financial and accounting consultations, 4, 24–29.
  14. Urodovskikh, V.N. (2010). On the adequacy of models for assessing the risk of bankruptcy of domestic enterprises, Socio-economic phenomena and processes, 6, 178–182.
  15. Sheremet, A.D. (2008). Methodology of financial analysis of the activities of commercial organizations. Moscow: INFRA-M, 208 p.
  16. Taffler, R.J., & Tisshaw, H.J. (1977). Care, Care, Care, Four factors that predict. Accounting, 88(1003), 50–54.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».