Достоверное прогнозированиe вероятности банкротства предприятий строительной отрасли c помощью метода системно-когнитивного анализа

Носкова Александра Романовна; Алексеев Александр Олегович


	1		Риск-менеджмент на предприятии Введение
	2		Исследование прогностических свойств моделей оценки вероятности банкротства
	3		Таблица 1. Прогностическая способность моделей применительно к строительным предприятиям
	4		Определение характерных признаков, отражающих финансовое положение предприятий отрасли Таблица 2. Основные признаки предприятий-банкротов строительной отрасли
	5		Таблица 3. Основные признаки «здоровых» предприятий строительной отрасли Построение модели прогнозирования вероятности банкротства
	6		Рисунок. Карты прогностической способности модели Заключение
	7		Литература

Реальные инвестиции Оценка проектов

Банковские риски Риск дефолта

Управленческий учет Финансовая устойчивость

Портфельные инвестиции Фундаментальный анализ

Строительство

Ключевые слова: прогнозирование вероятности банкротства, прогностическая способность, признаки банкротства, системно-когнитивный анализ, строительная отрасль

Аннотация

Статья посвящена разработке модели прогнозирования финансового положения строительных предприятий. Предполагается, что существующие подходы к оценке вероятности банкротства недостаточно достоверны, поскольку не учитывают специфику деятельности предприятий отрасли. С помощью метода системно-когнитивного анализа авторы определяют основные признаки строительных предприятий — банкротов и «здоровых» предприятий, а также предлагают модель, обладающую высокой прогностической способностью.

Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №3, 2018 (© Издательский дом Гребенников)

Объем в страницах: 7

Кол-во знаков: около 13,784

Библиографическая ссылка: печать / интернет

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Банкротства юридических лиц в России: основные тенденции. — Подробнее .

2. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. — 1999. — №3. — С. 13–20.

3. Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибирская финансовая школа. — 1998. — №11–12. — С. 66–73.

4. Луценко Е.В. СК-анализ и система «Эйдос» в свете философии Платона. — Подробнее .

5. Луценко Е.В. Теоретические основы, технология и инструментарий автоматизированного системно-когнитивного анализа. — Подробнее .

6. Николаева И.П., Палювина А.С. Банкротство: причины, особенности и последствия в России // Известия ВолгГТУ. — 2014. — №17(144). — С. 31–39.

7. Носкова А.Р., Алексеев А.О. Исследование прогностических свойств моделей оценки вероятности банкротства применительно строи-тельной отрасли // Корпоративная экономика. — 2018. — №2(14). — С. 10–17.

8. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2014. — 519 с.

9. Федеральный закон от 26 декабря 2015 г. №208-ФЗ «Об акционерных обществах». — Подробнее .

10. Федорова Е.А., Тимофеев Я.В. Разработка моделей прогнозирования банкротства российских предприятий для отраслей строительства и сельского хозяйства // Финансы и кредит. — 2015. — №32. — С. 2–10.

11. Эйтингон В.Н. Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы. — Подробнее .

12. Altman E.I. (1968). «Financial ratios, discriminant analysis, and the prediction of corporate bankruptcy». The Journal of Finance, No. 4, pp. 589–609.

13. Fulmer J.G. Jr., Moon J.E., Gavin T.A., Erwin M.J. (1984). «A bankruptcy classification model for small firms». Journal of Commercial Bank Lending, No. 7, pp. 25–37.

14. Springate G.L.V. (1978). Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm: Theses. British Columbia: Simon Fraser University.

15. Taffler R.J., Tisshaw H. (1977). «Going, going, gone — four factors which predict». Accountancy, No. 3, pp. 50–54.

Носкова Александра Романовна

Специалист отдела управления рисками АКБ «Проинвестбанк».

г. Пермь

Алексеев Александр Олегович
к. э. н.
доцент

Доцент кафедры строительного инжиниринга и материаловедения Пермского национального исследовательского политехнического университета.

г. Пермь

Электронная библиотека