Использование внешней экономической и качественной информации для антикризисной диагностики предприятия
Баркар А.А.1
1 ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет»,
Скачать PDF | Загрузок: 35
Статья в журнале
Российское предпринимательство *
Том 18, Номер 8 (Апрель 2017)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Аннотация:
Несмотря на стабилизацию российской экономики, она по прежнему остаётся чувствительной к внешним и внутренним рискам, а реальные доходы населения продолжают снижаться. В связи с этим рынок аренды коммерческой недвижимости продолжает оставаться в фазе спада, что указывает на необходимость обратить внимание на проблемы совершенствования инструментов антикризисной диагностики. Целью данного исследования является построение моделей антикризисной диагностики для предприятий, сдающих коммерческую недвижимость в аренду, с применением внешней экономической и качественной информации. В статье раскрыта сущность антикризисной диагностики, осуществлен краткий обзор существующих инструментов, проблем их применения. В работе отражены этапы отбора переменных, построения моделей, проведено сравнение эффективности разработанных инструментов.
Ключевые слова: прогнозирование, финансовая несостоятельность, дискриминантный анализ, антикризисная диагностика, логистическая регрессия
Источники:
Баркар А.А. Основные показатели антикризисной диагностики предприятий, сдающих коммерческую недвижимость в аренду // Наука XXI века: открытия, инновации, технологии: Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 30 апреля 2016 г. Часть 3. Смоленск, 2016. – С. 103-108.
Бланк И.А. Финансовый менеджмент. / Учебный курс. – 2-е изд., перераб. и доп. - К.: , 2005. – 656 с.
4. Дягель О.Ю., Энгельгардт Е.О. Диагностика вероятности банкротства организаций: сущность, задачи и сравнительная характериситика методов // Экономический анализ: теория и практика. – 2008. – № 13(118). – С. 49-57.
5. Колышкин А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Е., Жилкин С.А., Чое С.Е. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета. Серия 5: Экономика. – 2014. – № 2. – С. 122-142.
Романовский М.В. Корпоративные финансы. / Учебник для вузов / Под ред. М.В. Романовского, А.И. Вотсрокнутовой. Стандарт третьего поколения. - СПб.: Питер, 2014. – 592 с.
Мазурова И.И., Белозерова Т.М., Леонова Т.М., Подшивалова М.М. Методы оценки вероятности банкротства предприятия. / учеб. пособие. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2012. – 53 с.
Наследов А. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализа данных. - СПб.: Питер, 2013. – 416 с.
Неупокоева Т.Э. Антикризисное управление организацией (предприятием). / Учебное пособие. 2-е изд., доп. и перераб. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2009. – 134 с.
Пейзер Р., Гамильтон Д. Профессиональный девелопмент недвижимости. Руководство ULI по ведению бизнеса. / Ричард Пейзер, Дэвид Гамильтон; пер. с англ. Виктории Степановой и Натальи Яцюк. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2015. – 592 с.
Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. / Стат. сб. / Росстат., 2016. – 671 с.
Регионы России. Социально-экономические показатели. / Стат. сб. / Росстат., 2016. – 1326 с.
13. Романовский М.В., Утевская М.В., Баркар А.А. Антикризисная диагностика: содержание и проблемы применения в Российской Федерации в современных условиях // Сибирская финансовая школа. – 2015. – № 6. – С. 3-7.
Сабельфельд Т.В. Совершенствование механизма диагностики финансовой несостоятельности предприятий. / Автореф. дис. … канд-та экон. наук: 08.00.10., 2011. – 22 с.
Altman Edward I. Financial distress and bankruptcy: predict and avoid bankruptcy, analyze and invest in distressed debt / Edward I. Altman, Edith Hotchkiss. 3rd ed. Hoboken, New Jersey.: John Wiley & Sons, Inc., 2006
16. Aziz M.A., Dar H.A. Predicting Coprporate Bankruptcy: Where We Stand // Corporate Governance. – 2006. – № 1. – С. 18-33.
17. Beaver W. Financial Ratios as Predictors of Failures // Journal of Accounting Research. – 1966. – № 55(3). – С. 272-283.
18. Bharath S., Shumway T. Forecasting Default with the Merton Distance to Default Model // Review of Financial Studies. – 2008. – № 21(3). – С. 1339-1369.
19. Charitou A., Neophytou E., Charalambous C. Predicting corporate failure: empirical evidence for the UK // European Accounting Review. – 2004. – № 13(3). – С. 465-497.
20. Du Jardin P. Bankruptcy prediction models: How to choose the most relevant variables? // Bankers, Markets & Investors. – 2009. – № 98. – С. 39-46.
21. Fitzpatrick P.J. Comparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Firms // The CPA Journal. – 1932. – № 12(3). – С. 598-605.
22. Ohlson J.A. Financial Ratios and the Probabilistic Prediciton of Bankrupcy // Journal of Accounting Research. – 1980. – № 1. – С. 109-131.
23. Wall A., Dunning R.W. Ratio Analysis of Financial Statements // Harper and Brothers. – 1928. – С. 152-179.
24. Zmijewski M.E. Methodological Issues Related To the Estimation of Financial Distress Prediction Models // Journal of Accounting Research. – 1984. – № 22. – С. 59-82.
Послание Президента Федеральному Собранию. Официальные сетевые ресурсы Президента России. [Электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/53379 ( дата обращения: 20.03.2017 ).
Страница обновлена: 05.09.2025 в 23:33:18
Download PDF | Downloads: 35
Use of external economic and qualitative data for crisis diagnostics of enterprise
Barkar A.A.Journal paper
Russian Journal of Entrepreneurship *
Volume 18, Number 8 (April 2017)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Abstract:
Despite the fact that Russian economy has stabilized, it is still sensitive to external and internal risks, and the real incomes of the population are declining. In this regard, the commercial market for rental real estate remains in the declining stage. That forces to pay attention to the problems of improving the tools for crisis diagnostics. This study is aimed at the design of crisis diagnostics models for companies renting out commercial property using external economic and qualitative data. The article reveals the essence of crisis diagnostics, gives a brief review of modern tools and application problems. The paper shows variable selection procedures, the design of models and compares the efficiency of the developed tools.
Keywords: forecasting, discriminant analysis, crisis diagnostics, financial inconsistency, logistic regression