Использование внешней экономической и качественной информации для антикризисной диагностики предприятия

Баркар А.А.¹
¹ ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет»,

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
Том 18, Номер 8 (Апрель 2017)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать:
Баркар А.А. Использование внешней экономической и качественной информации для антикризисной диагностики предприятия // Российское предпринимательство. – 2017. – Том 18. – № 8. – С. 1327-1344. – doi: 10.18334/rp.18.8.37763.

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:

1. Баркар А.А. Балльная модель антикризисной диагностики предприятий, сдающих коммерческую недвижимость в аренду // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2016. – № 4(100). – С. 145-149.
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: 14.07.2024 в 20:48:48

Подробнее об авторе: