модели дискриминантного множественного анализа

Региональная и отраслевая экономика

Мощенко Оксана Викторовна

 

Доцент, к. э. н. Департамент аудита и корпоративных финансов Финансовый университет при Правительстве РФ Москва, РФ
Email: [email protected]

Плясова Светлана Владимировна

Доцент, к. э. н. Кафедра оценочной деятельности и корпоративных финансов Университет «Синергия» Москва, РФ
Email: [email protected]

Усанов Александр Юрьевич

Доцент, к. э. н. Департамент бизнес-аналитики Финансовый университет при Правительстве РФ Москва, РФ
Email: [email protected]





Проблемы оценки вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий и организаций

Актуальность данной статьи обусловлена тем, что в современных социально-политических условиях ни один хозяйствующий субъект не может быть до конца уверен в своем будущем, поэтому вопросы прогнозирования и оценки риска банкротства приобретают особую значимость в Российской Федерации.

Цель исследования состоит в том, чтобы выявить современные методики прогнозирования вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий и организаций.

Задачи исследования сводятся к проведению сравнительной характеристики МДА-моделей оценки банкротства предприятий, выявлению их достоинств и недостатков, а также возмож- ности применения каждой из них для прогнозирования вероятности банкротства аграрных товаропроизводителей. Прогнозирование вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий проводилось на базе пяти крупнейших в России экономически хозяйствующих субъектов, занимающихся разведением сельскохозяйственных животных с объемом выручки более 10 000 млн руб. Анализ проводился на основе пяти МДА-моделей оценки вероятности банкротства и одной логит-модели.

Результаты исследования устанавливают, что с методической точки зрения наиболее точные результаты прогнозирования вероятности банкротства имеют модели, в основе которых лежит применение логистического регрессионного уравнения. Однако с практической точки зрения применение данных моделей требует дополнительных технических средств, а также информации, содержащейся не только в публикуемый финансовой отчетности, но и информации непубличного характера.

Индикаторы рынка