Светлана Владимировна КУЛАЙкандидат экономических наук, заведующая кафедрой экономических и естественно-научных дисциплин, Филиал Кузбасского государственного технического университета им. Т.Ф. Горбачева в г. Прокопьевске, Прокопьевск, Российская Федерация osv-07@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-4369-962X SPIN-код: 3422-5497
Предмет. Прогнозирование вероятности банкротства для угольных предприятий, представленное двумя вариантами математических моделей: MDA-модель и logit-модель. Цели. Разработка методики прогнозирования вероятности банкротства на основе данных российских предприятий угольной промышленности за 2014–2022 гг. Методология. Использованы коэффициентный метод, корреляционный анализ, метод k-средних, кластерный и факторный анализ, MDA- и logit- модели. Результаты. Разработка моделей включала следующие этапы: формирование базовой системы финансовых коэффициентов; создание выборки, включающей два класса угольных предприятий РФ (банкрот/стадия ликвидации и действующие), сбор финансовой отчетности выбранных организаций; расчет финансовых коэффициентов по данным финансовой отчетности организаций; проведение разведочного кластерного анализа для проверки адекватности подбора показателей; проведение корреляционного анализа для исключения мультиколлинеарных показателей; проведение факторного анализа для сокращения числа переменных; разработка модели и ее интерпретация. В результате разработаны две модели оценки банкротства – MDA-модель и logit-модель, с высокими показателями качества, построенные на современной исходной базе финансовых коэффициентов предприятий угольной промышленности России. Выводы. Различные техники моделирования привели к выбору одинаковых финансовых коэффициентов в качестве значимых переменных при построении моделей: самым значимым при прогнозировании банкротства угольных предприятий оказался коэффициент оборачиваемости оборотных активов, а коэффициент автономии послужил дополнением, благодаря чему удалось достичь высоких показателей качества всех разработанных моделей. Предложенные модели способны прогнозировать банкротство угольных предприятий в краткосрочной перспективе (два года) с точностью прогноза до 90% и более.
Матерова Е.С., Аксенова Ж.А., Шарафуллина Р.Р. и др. К вопросу развития угольного сектора России в условиях внешних вызовов // Уголь. 2024. № 10. С. 56–61. URL: Link
Кулай С.В. Зарубежный опыт модернизации и реструктуризации экономики моногородов // Государственное управление. Электронный вестник. 2019. № 73. URL: Link
Якушина Т.А., Шваков Е.Е. Диверсификация деятельности градообразующего предприятия как фактор развития экономики моногорода // Экономика устойчивого развития. 2020. № 4. С. 162–166. URL: Link
Кулай С.В., Шваков Е.Е. Разработка методики прогнозирования вероятности банкротства для предприятий угледобывающей промышленности // Modern Economy Success. 2022. № 1. С. 91–99. URL: Link
Земсков В.В., Соловьев А.И., Соловьев С.А. Модели оценки риска несостоятельности (банкротства): история и современность // Экономика. Налоги. Право. 2017. № 6. С. 91–100. URL: Link
Адылбекова А.Н. Экономико-математическая модель управления финансовой устойчивостью угольных компаний на основе снижения вероятности банкротства // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2012. № 1-1. С. 18–29. URL: Link
Никандрова Р.С., Леванова Е.Ю. Анализ банкротства (несостоятельности) организации // Вестник Российского университета кооперации. 2017. № 3. С. 66–70. URL: Link
Захарян А.В., Бойко А.А., Сафарова С.Н. Практика использования различных зарубежных методик прогнозирования банкротства организаций // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2020. № 4-1. С. 150–154. URL: Link
Ковалев В.В., Молдобаев Т.Ш. Тестирование зарубежных и отечественных моделей прогнозирования банкротств на российских предприятиях // Развитие территорий. 2021. № 3. С. 10–19. URL: Link
Казаков А.В., Колышкин А.В. Разработка моделей прогнозирования банкротства в современных российских условиях // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2018. Т. 34. Вып. 2. С. 241–266. URL: Link
Бочарова О.Ф., Шатохина И.Г., Левченко М.А. Сравнительный анализ российских методов оценки вероятности банкротства на примере организаций АПК // Естественно-гуманитарные исследования. 2019. № 26(4). С. 33–41. URL: Link
Терентьева Л.И., Мегрикян И.Г. Актуальность вероятностных оценок в антикризисном управлении // E-SCIO. 2019. № 12. URL: Link
Апатова Н.В., Попов В.Б. Прогнозирования банкротства предприятий с использованием искусственного интеллекта // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. 2020. № 2. С. 113–120. URL: Link
Новосадов С.А. Применение логит-моделей для определения вероятности банкротства предприятий строительной отрасли // The Scientific Heritage. 2022. № 82-4. URL: Link
Лаптева С.В. MDA-модели в комплексной оценке риска банкротства российских предприятий // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2018. № 3. С. 54–62. URL: Link
Lin Lin, Piesse J. Identification of corporate distress in UK industrials – a conditional probability analysis approach. Applied Financial Economics, 2004, vol. 14, iss. 3, pp. 73–82. URL: Link
Taffler R.J. Forecasting Company Failure in the UK Using Discriminant Analysis and Financial Ratio Data. Journal of the Royal Statistical Society, 1982, vol. 145, iss. 3, pp. 342–358. URL: Link
Львова М.И., Исакова Н.Ю., Исаков Е.Ю. Методология оценки причин банкротства предприятий в Российской Федерации: монография. Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2022. 154 с.
Артамонов В.Н. Факторный анализ эффективности организации производства металлургического предприятия // Вестник Челябинского государственного университета. 2014. № 15. С. 135–141. URL: Link
