Enterprise Debts Analysis Using a Mathematical Model of Production, Considering the Deficit of Current Assets


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In this paper, we present the results of investigation of the production model that extends Houthakker—Johansen approach of distribution of capacities over technologies and takes into account financial characteristics of manufacturer that works in conditions of current assets deficit and Poisson process of demand arrivals. The model is formalized in form of Bellman equation. The solution of Bellman equation defines the value of a company in dependence on parameters of manufacturing process and economic environment (interest rates, price, cost, etc.). The closed form expression for the solution of Bellman equation and calculation of average characteristics of production activity in model terms allow developing the methodology of calculation and analysis of company’s value that bases on official company reporting data and economic environment parameters. The developed method we apply to compute and analyze the economic conditions of functioning of FCA Company (Fiat Chrysler Automobiles, Italy). We calculate average debt in terms of the model and analyze the dynamic of average debt of FCA. We present the results of modified model investigation that reflects the crisis management strategy of business owner and takes into account the debt load and how it affects the company’s value. The condition of uniqueness for the solution of Bellman equation in modified model is identification of coefficient of debt accounting due to the bankruptcy procedure. In terms of the model, we calculate a closed form of critical debt value that corresponds to the bankruptcy bound.

Об авторах

D. Alimov

Moscow State University; Moscow Institute of Physics and Technology (State University)

Автор, ответственный за переписку.
Email: alimov2007d@gmail.com
Россия, Moscow, 119991; Dolgoprudnyi, Moscow oblast, 141701

N. Obrosova

Moscow Institute of Physics and Technology (State University); Dorodnicyn Computing Centre, Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: nobrosova@yandex.ru
Россия, Dolgoprudnyi, Moscow oblast, 141701; Moscow, 119333

A. Shananin

Moscow State University; Moscow Institute of Physics and Technology (State University); Dorodnicyn Computing Centre, Russian Academy of Sciences; RUDN University

Автор, ответственный за переписку.
Email: alexshan@yandex.ru
Россия, Moscow, 119991; Dolgoprudnyi, Moscow oblast, 141701; Moscow, 119333; Moscow, 117198

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

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».