Разработка методики оценки инвестиционной привлекательности региональных хозяйствующих субъектов электротехнического кластера

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Функционирование отечественных предприятий в современных условиях усложняется по причине вводимых санкций в отношении России. Постоянный мониторинг уровня инвестиционной привлекательности предприятий способствует, во-первых, выявлению наиболее уязвимых сторон развития предприятия и принятию управленческих решений по их устранению; во-вторых, привлечению внешних инвестиций в дальнейшее развитие предприятия. Цель исследования заключается в разработке методики по оценке уровня инвестиционной привлекательности предприятий электротехнической промышленности региона и ее применению на хозяйствующих субъектах региона. Сравнительный анализ существующих методов оценки инвестиционной привлекательности предприятий использован для определения исходных показателей с учетом специфики деятельности исследуемых предприятий. С помощью компонентного анализа выделенных 14 исходных показателей, таких как коэффициент финансовой независимости, коэффициент финансовой устойчивости, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, платежеспособность предприятия, коэффициент текущей ликвидности, экономическая рентабельность, чистая рентабельность, рентабельность запасов, рентабельность внеоборотных активов, рентабельность оборотных активов, оборачиваемость собственного капитала, оборачиваемость запасов, оборачиваемость дебиторской задолженности и оборачиваемость кредиторской задолженности, определена группа из трех укрупненных и независимых факторов. С помощью метода потенциальных функций выявлены функциональные зависимости как внутри факторов, так и самих факторов, по которым оценивается уровень инвестиционной привлекательности ведущих предприятий электротехнической промышленности региона. С точки зрения авторов, весовые коэффициенты полученных потенциальных функций могут быть использованы руководством предприятий как рычаги влияния на уровень инвестиционной привлекательности хозяйствующего субъекта, особенно в условиях экономического кризиса в стране и изменения курса рубля по отношению к иностранным валютам.

Об авторах

Евгений Петрович Митрофанов

Московский государственный гуманитарно-экономический университет; Российский университет спорта «ГЦОЛИФК»

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

кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой цифровых технологий

Российская Федерация, 107150, Москва, ул. Лосиноостровская, д. 49; Российская Федерация, 105122, Москва, Сиреневый бульвар, д. 4

Алевтина Григорьевна Кулагина

Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова

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

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры актуарной и финансовой математики

Российская Федерация, 428015, Чувашская Республика, г. Чебоксары, Московский пр-т, д. 15

Татьяна Вячеславовна Антипова

Московский авиационный институт (Национальный исследовательский университет)

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

магистрант

Российская Федерация, 125993, Москва, Волоколамское шоссе, д. 4

Елена Александровна Солодова

Российский университет спорта «ГЦОЛИФК»

Автор, ответственный за переписку.
Email: helenasolodova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4490-1877

аспирант 1-го года обучения

Российская Федерация, 105122, Москва, Сиреневый бульвар, д. 4

Список литературы

  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.).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».