Образец для цитирования:

Алексеев А. О., Алексеева И. Е., Носкова А. Р., Кылосова В. В., Князева А. И. Математические методы и инструментальные средства отраслевой идентификации предприятий и организаций по видам экономической деятельности // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Экономика. Управление. Право. 2019. Т. 19, вып. 2. С. 172-180. DOI: https://doi.org/10.18500/1994-2540-2019-19-2-172-180


Рубрика: 
УДК: 
330.4:004
Язык публикации: 
русский

Математические методы и инструментальные средства отраслевой идентификации предприятий и организаций по видам экономической деятельности

Введение. Рассматривается задача отраслевой идентификации предприятий и организаций по видам экономической деятельности, под которой понимается следующее – по бухгалтерскому балансу или иной финансовой отчетности предприятия определить его основной вид деятельности и отраслевую принадлежность. Теоретический анализ. Отраслевая идентификация востребована в шести выделенных авторами направлениях: проверка контрагентов (поставщиков и подрядчиков), проверка противоречивых статистических данных, финансовый анализ, прогнозирование банкротства, оценка стоимости бизнеса и определение стадии жизненного цикла. Эмпирический анализ. Все необходимые вычисления и математическое моделирование выполнены в универсальной когнитивной аналитической системе «Эйдос». Выявлено, что по структуре баланса, приведенной к удельному виду, удается идентифицировать отраслевую принадлежность предприятий и организаций с достоверностью 83%, а также определить вероятность банкротства с достоверностью 90%. Зная наиболее характерные статьи баланса, удается идентифицировать отраслевые коэффициенты для оценки бизнеса. Результаты. Показаны диапазоны статей бухгалтерского баланса, характерные для строительных компаний, а также характерные диапазоны статей бухгалтерского баланса как для несостоятельных, так и финансово устойчивых предприятий строительной отрасли. Приведено уравнение регрессии для оценки стоимости бизнеса строительных предприятий, которое может использоваться как метод отраслевых коэффициентов для экспресс-оценки.

Список литературы: 

1. Луценко Е. В. Теоретические основы, технология и инструментарий автоматизированного системно-когнитивного анализа. URL: http://lc.kubagro.ru/aidos/index.htm (дата обращения: 01.06.2018).
2. Алексеева И. Е., Носкова А. Р., Кылосова В. В., Князева А. И. Новые приложения задачи оценки рисков на основе анализа бухгалтерской отчетности // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками : материалы VII Междунар. молод. науч.-практ. конф. (Саратов, 14–17 ноября 2018 г.). Саратов : Научная книга, 2018. С. 8–13.
3. Носкова А. Р., Алексеев А. О. Исследование прогностических свойств моделей оценки вероятности банкротства применительно к строительной отрасли // Корпоративная экономика. 2018. № 2 (14). С. 10–17.
4. Носкова А. Р., Алексеев А. О. Достоверное прогнозированиe вероятности банкротства предприятий строительной отрасли с помощью метода системно-когнитивного анализа // Управление финансовыми рисками. 2018. Т. 55, № 3. С. 218–224.
5. Адизес И. Управление жизненным циклом корпорации / пер. с англ. В. Кузина. М. : Манн, Иванов и Фарбер, 2014. 512 с.
6. Henderson B. The Product Portfolio : Growth Share Matrix of the Boston Consulting Group // Mintzberg, H., Quinn J. B. (eds.). The Strategy Process : Concepts, Contexts, Cases. 2nd ed. New Jersey : Prentice hall, 1979. С. 678–680.
7. Гриднев Е. С. Применение матрицы БКГ при разработке стратегии предприятия // Вестн. КамчатГТУ. 2009. № 10. С. 61–64.
8. Бадулин Н. А. Экономическая теория относительности или «Улитка инноваций» // Анализ и моделирование экономических и социальных процессов : Математика. Компьютер. Образование. 2015. Т. 22, № 3. С. 122–137.
9. Федорова Е. А., Тимофеев Я. В. Разработка моделей прогнозирования банкротства российских предприятий для отраслей строительства и сельского хозяйства // Финансы и кредит. 2015. № 32. С. 2–10.
10. Karas M., Reznakova M. Predicting the Bankruptcy of Construction Companies : A CART-Based Model // Engineering Economics. 2017. № 28 (2). P. 145–154. DOI: https://doi.org/10.5755/j01.ee.28.2.16353.
11. Прозорова А. С., Мартынова Т. А. Различие в понимании характеристик информации между МСФО и РСБУ как проблема информационного обеспечения стратегического анализа // Экономика : вчера, сегодня, завтра. 2013. № 3–4. С. 23–32.

Текст в формате PDF: 
Статус: 
опубликована
Краткое содержание (PDF):