Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия: Экономика. Управление. Право

ISSN 1994-2540 (Print)
ISSN 2542-1956 (Online)


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 // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2019. Т. 19, вып. 2. С. 172-180. DOI: 10.18500/1994-2540-2019-19-2-172-180

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 0)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
330.4:004

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

Авторы: 
Алексеев Александр Олегович, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Алексеева Ирина Евгеньевна, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Носкова Александра Романовна, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Кылосова Виктория Викторовна, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Князева Алена Игоревна, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Аннотация: 

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 источников: 
  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.
Поступила в редакцию: 
11.04.2019
Принята к публикации: 
15.05.2019