Formation a methodology of integral assessment for regional economic entities’ level of financial stability

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The article is devoted to the analysis of existing domestic and foreign methods for assessing the probability of bankruptcy of organizations in the region. When assessing the financial stability of the entity’s enterprises, various methods are used to assess the financial stability of an organization, the most common approach of which is the coefficient method. However, methods that use factor analysis, which builds a linear dependence of indicators of the financial and economic condition of a regional subject, are gaining popularity. These models are also called bankruptcy prediction models. One of the most popular models is Altman’s five-factor forecasting model and the four-factor model for non-manufacturing organizations. Altman’s approach is simple and versatile. However, this Altman model does not take into account the individuality of the company. British scientists G. Tishaw and R. Taffler modernized Altman’s model. One of the first Russian models for predicting the bankruptcy of economic entities was developed by A.Yu. Davydova and A.Yu. Belikov. This model took into account the relationship between such factors as working and equity capital, assets, net profit, cost and revenue. The following model, showing the financial stability of an enterprise, was formulated by Savitskaya. From the analysis of existing methods and models for assessing the financial and economic condition of regional economic entities, it follows that it is advisable to build a model taking into account: firstly, the individual characteristics of a particular organization; secondly, the choice of indicators and their weighting coefficients in the model must be scientifically justified. Therefore, the paper proposes to determine the financial stability of an organization in the region to form a model that includes the most commonly used in practice, namely the above five models for assessing the probability of bankruptcy of enterprises. At the same time, the industry specifics of organizations were taken into account. The purpose of the study is to form a methodology for assessing the integral level of financial stability of organizations in the region and determining the possible boundaries of its variation. In the course of the study, such methods as comparative, component and factor analysis, experiment were used. The paper presents a methodology for the formation of a generalized factor model for assessing the level of financial condition of regional organizations. The critical values of the integral indicator characterizing the level of financial condition of organizations are also determined.

Sobre autores

Evgenii Mitrofanov

Moscow State University of Humanities and Economics

Autor responsável pela correspondência
Email: mep79@list.ru
ORCID ID: 0000-0002-8722-2321

Candidate of Science (economics), Associate Professor Head of Department of Information Technology and Applied Mathematics

49 Losinoostrovskaya St, Moscow, 107150, Russian Federation

Alevtina Kulagina

Chuvash State University named after I.N. Ulyanov

Email: agkul68@bk.ru
ORCID ID: 0000-0001-5914-6029

Candidate of Science (economics), Associate Professor, Associate Professor of Department of Actuarial and Financial Mathematics

15 Moskovsky Prospekt, Cheboksary, 428015, Russian Federation

Tatyana Antipova

Moscow Aviation Institute (National Research University)

Email: antipova0062@mail.ru
ORCID ID: 0000-0003-1727-3841

Bachelor

4 Volokolamsk Highway, Moscow, 125993, Russian Federation

Elena Solodova

Moscow State University of Humanities and Economics

Email: helenasolodova@gmail.com
ORCID ID: 0000-0002-4490-1877

Lecture

49 Losinoostrovskaya St, Moscow, 107150, Russian Federation

Bibliografia

  1. Abryutina, M.S. (2017). Analysis of financial and economic activity of the enterprise. Moscow: Business and Service, 272 p.
  2. Altman, E.I., Caouette, J.B., Caouette, J.B. & Narayanan, P. (1998). Managing credit risk: the next great financial challenge.
  3. Arkhipova, V.A. (2019). Model analysis of enterprise competitiveness. Economics and entrepreneurship, 2(103), 1186–1189.
  4. Bank, V.V. (2009). Financial analysis. Textbook. Moscow : Prospect, 352 p.
  5. Bespalov, M.V. (2011). Complex analysis of the financial stability of the company: coefficient, expert, factor and indicative. Financial Bulletin, 5, 14.
  6. Davydova, G.V. (1999). Methodology for quantifying the risk of bankruptcy of enterprises. Risk management, 13–20.
  7. Danilova, N.L. (2014). The essence and problems of financial stability analysis commercial enterprise. Concept, 2(8).
  8. Kovalev, V.V. (2004). Financial statements. Analysis of financial statements (Fundamentals of Balance Sheet Science): studies. manual. Moscow, 432 p.
  9. Krylov, S.I. (2016). Financial analysis. Тextbook. Yekaterinburg: Ural university, 160 p.
  10. Kulagina, A.G. (2016). Evaluation and forecasting of the factor of the financial sustainability of the enterprise, 86–92.
  11. Savitskaya, G.V. (2014). Methodology of diagnostics of financial stability of economic entities: state and ways of improvement. Accounting and analysis, 7, 34–46.
  12. Savitskaya, G.V. (2017). Economic analysis: textbook. Moscow: INFRA-M, 649 p.
  13. Sayfullin, R.S. (1996). Rating express assessment of the financial condition of the enterprise. Financial and accounting consultations, 4, 24–29.
  14. Urodovskikh, V.N. (2010). On the adequacy of models for assessing the risk of bankruptcy of domestic enterprises, Socio-economic phenomena and processes, 6, 178–182.
  15. Sheremet, A.D. (2008). Methodology of financial analysis of the activities of commercial organizations. Moscow: INFRA-M, 208 p.
  16. Taffler, R.J., & Tisshaw, H.J. (1977). Care, Care, Care, Four factors that predict. Accounting, 88(1003), 50–54.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

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».