+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Региональная экономика: теория и практика»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Методика оценки финансовой устойчивости управляющих субъектов в жилищно-коммунальном хозяйстве

т. 12, вып. 12, март 2014

Доступна онлайн: 16.03.2014

Рубрика: Реформа ЖКХ

Страницы: 49-58

Каменева Е.А. доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры корпоративных финансов, Финансовый университет при Правительстве РФ 
kameneva.e@rambler.ru

Фёдорова Е.А. доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры финансового менеджмента, Финансовый университет при Правительстве РФ 
ecolena@mail.ru

В статье представлены результаты научного исследования по разработке отраслевых стандартов финансовой устойчивости для совершенствования процессов управления финансами управляющих организаций в жилищно-коммунальном хозяйстве. Методология исследования предусматривает использование экономико-математического моделирования, а именно: дисперсионного анализа, логит- и пробит-анализа, построения бинарных деревьев классификации.

Ключевые слова: финансовая устойчивость, банкротство, жилищно-коммунальное хозяйство, управляющие организации

Список литературы:

  1. Каменева Е.А., Фёдорова Е.А., Хотинская Г.И., Шальнева М.С., Шохин Е.И. Финансовая устойчивость организаций: теория и подходы к оценке (на примере ЖКХ): монография. М.: Научные технологии. 2013. 165 с.
  2. Каменева Е.А., Шохин Е.И. Финансовый механизм повышения энергоэффективности и финансовая устойчивость управляющих организаций жилищно-коммунального хозяйства России // Финансы и кредит. 2013. № 26. С. 9–15.
  3. Фёдорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 85–92.
  4. Ahn B.A., Cho S.S., Kim C.Y. The integrated methodology of rough set theory and artificial neural network for business failure prediction // Expert Systems with Applications, 2000, no. 18 (2), pp. 65–74.
  5. Alam P., Booth D., Lee K., Thordarson T. The use of fuzzy clustering algorithm and self-organizing neural network for identifying potentially failing banks: An experiment study // Expert Systems with Applications, 2000, no. 18 (2000), pp. 185–199.
  6. Andres J.D., Landajo M., Lorca P. Forecasting business profitability by using classification techniques: A comparative analysis based on a Spanish case // European Journal of Operational Research, 2005, no. 167, pp. 518–542.
  7. Atiya A.F. Bankruptcy prediction for credit risk using neural networks: A survey and new results // IEEE Transactions on Neural Networks, no. 4, 2001, pp. 929–935.
  8. Back B., Laitinen T., Sere K., Back B., Laitinen T. Neural Networks and Bankruptcy Prediction: Funds Flows, Accrual Ratios and Accounting Data. Advances in Accounting, 1996, Vol. 14, pp. 23–37.
  9. Ohlson J. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy // Journal of Accounting Research, 1980.
  10. Zmijewski Mark E. Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models // Journal of Accounting Research, Vol. 22, Studies on Current Econometric Issues in Accounting Research, 1984, pp. 59–82.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8733 (Online)
ISSN 2073-1477 (Print)

Свежий номер журнала

т. 22, вып. 3, март 2024

Другие номера журнала