Development of a methodology for assessing the investment attractiveness of regional economic entities of the electrotechnical cluster

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The functioning of domestic enterprises in modern conditions is becoming more complicated due to the sanctions imposed on Russia. Constant monitoring of the level of investment attractiveness of enterprises contributes, firstly, to identifying the most vulnerable aspects of the development of the enterprise and making management decisions to eliminate them; secondly, to attracting external investment for the further development of the enterprise. The purpose of this study is to develop a methodology for assessing the level of investment attractiveness of the electrical industry enterprises in the region and its application to the economic entities of the region. A comparative analysis of existing methods for assessing the investment attractiveness of enterprises is used to determine the initial indicators, considering the specifics of the activities of the enterprises under study. With the help of a component analysis of the selected 14 initial indicators, such as the coefficient of financial independence, the coefficient of financial stability, the coefficient of provision with own working capital, the solvency of the enterprise, the coefficient of current liquidity, economic profitability, net profitability, profitability of inventories, profitability of non-current assets, profitability of current assets, turnover of equity, turnover of inventories, turnover of accounts receivable, etc. turnover of accounts payable, a group of three enlarged and independent factors is identified. According to the method of potential functions, functional dependencies are determined both within the factors and the factors themselves, according to which the level of investment attractiveness of the leading enterprises of the electrical industry in the region is estimated. From the authors’ point of view, the weighting coefficients of the obtained potential functions can be used by the management of enterprises as levers of influence on the level of investment attractiveness of an economic entity, especially in the conditions of the economic crisis in the country and changes in the ruble exchange rate against foreign currencies.

Авторлар туралы

Evgenii Mitrofanov

Moscow State University for the Humanities and Economics; Russian University of Sport (SCOLIPE)

Email: mep79@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-8722-2321

Candidate of Science (economics), Associate Professor, Head of Department of Digital Technology

49 Losinoostrovskaya St, Moscow, 107150, Russian Federation; 4 Sireneviy Blvd, Moscow, 105122, 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

Master's student

4 Volokolamsk Highway, Moscow, 125993, Russian Federation

Elena Solodova

Russian University of Sport (SCOLIPE)

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: helenasolodova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4490-1877

Postgraduate student of the 1st year

4 Sireneviy Blvd, Moscow, 105122, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Altman, E.I., Caouette, J.B., Caouette, J.B., & Narayanan, P. (1998). Managing credit risk: the next great financial challenge. New York, Wiley.
  2. Arkhipova, V.A. (2019). Model analysis of enterprise competitiveness. Economics and entrepreneurship, 2, 1186–1189. (In Russ.).
  3. Bespalov, M.V. (2011). Complex analysis of the financial stability of the company: coefficient, expert, factor and indicative. Financial Bulletin, 5, 14. (In Russ.).
  4. Burtsev, A.L. (2010). Analysis of financial stability of an organization: theory and scope of application, (1), 4. (In Russ.).
  5. Danilova, N.L. (2014). The essence and problems of financial stability analysis commercial enterprise. Concept, 2, 8. (In Russ.).
  6. Davydova, G.V. (1999). Methodology for quantifying the risk of bankruptcy of enterprises. Risk management, 13–20. (In Russ.).
  7. Gogoleva, V.S., & Melay E.A. (2020). Characteristics of the combined methodology for assessing the investment attractiveness of the enterprise. Bulletin of the Tula branch of the Financial University, 1, 23–25. (In Russ.).
  8. Grebennikova, V.A., & Varennikova, V.A. (2021). Features of assessing the investment attractiveness of development enterprises. International Journal of Humanities and Natural Sciences, (5-2), 126–132. https://doi.org/10.24412/2500-1000-2021-5-2-126-132 (In Russ.).
  9. Grigoryan, A.A. (2017). Theoretical aspects of investment attractiveness of Primorsky Krai enterprises. Strategy of sustainable development of Russian regions. Collection of materials of the XL All-Russian Scientific and Practical Conference. Under the general editorship of S.S. Chernov, 13–18. (In Russ.).
  10. Kostylev, A.S. (2018). Increasing the investment attractiveness of the enterprises of the Arkhangelsk region LPC due to the preservation and development of their human resources. Corporate Governance and Innovative Development of the Economy of the North. Bulletin of the Research Center of Corporate Law, Management and Venture Investment of Syktyvkar State University, 1, 28–34. (In Russ.).
  11. Kulagina, A.G., & Nazarov, A.A. (2016). Model assessment of financial stability of the enterprise. Problems and prospects of development of socio-economic potential of Russian regions: materials of the V All-Russian Electronic Scientific and Practical Conference, 334–339. (In Russ.).
  12. Kulagina, A.G., Mitrofanov E.P., & Fedyaeva D.S (2014). Assessment of investment attractiveness of an industrial enterprise by factor analysis methods. Bulletin of Economics, Law and Sociology, 1, 26–30 (In Russ.).
  13. Mitrofanov E.P., & Kulagina, A.G., (2021). Investment attractiveness of regions: classification analysis for the Volga Federal District. Regionalistica [Regionalistics], 8(4), 57–64. (In Russ.) https://doi.org/10.14530/reg.2021.4.57
  14. Savitskaya, G.V. (2014). Methodology of diagnostics of financial stability of economic entities: state and ways of improvement. Accounting and analysis, 7, 34–46. (In Russ.).
  15. Sayfullin, R.S., & Kadykov, G.G. (1996). Rating express assessment of the financial condition of the enterprise. Financial and accounting consultations, (4), 24–29. (In Russ.).
  16. Taffler, R.J., & Tisshaw, H.J. (1977). Care, Care, Care, Four factors that predict. Accounting, (88), 50–54.
  17. 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. (In Russ.).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

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».