Мицель А.А.доктор технических наук, профессор кафедры высшей математики и математической физики Национального исследовательского Томского политехнического университета, профессор кафедры автоматизированных систем управления Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники maa@asu.tusur.ru
Для оценки финансовой устойчивости предприятий применяют различные подходы: коэффициентный анализ, использующий систему показателей; дискриминантные модели, отделяющие фирмы-банкроты от устойчивых заемщиков и прогнозирующие возможное банкротство фирмы-заемщика; многочисленные авторские методики оценки вероятности банкротства, которые оперируют широким спектром показателей. В исследовании для прогноза финансового состояния компаний предлагается использовать векторную авторегрессионную модель Z-счета Лиса, позволяющую учитывать взаимное влияние на финансовую деятельность друг друга. Задачи исследования - определить входные данные математической модели и построить авторегрессионные модели для финансовых показателей, на основании которых вычисляется Z-счет модели Лиса финансовой устойчивости для трех компаний сотовой связи - ОАО "Мобильные Телесистемы" (МТС), ОАО "МегаФон" (Мегафон) и ОАО "ВымпелКом" (Билайн); построить авторегрессионную модель Z-счета модели Лиса и выполнить прогноз финансовой устойчивости компаний сотовой связи на IV квартал 2014 г. На основе данных бухгалтерских балансов рассчитываются финансовые показатели, которые входят в модель Лиса. Для всех показателей строятся регрессионные модели AR(1). На основе этих моделей строится авторегрессионная модель VAR(1) Z-счета Лиса для оценки финансовой устойчивости предприятий. В рамках исследования решены следующие задачи: на основе представленных в Интернете данных бухгалтерских балансов с 2003 по 2013 г. операторов сотовой связи построена авторегрессионная модель VAR(1) первого порядка Z-счета Лиса для оценки финансовой устойчивости. Выполнен анализ модели и показано, что модель устойчива. С помощью этой модели построен прогноз результирующего показателя модели Лиса для всех компаний для оценки их финансового состояния на конец 2014 г. Согласно прогнозу на IV квартал 2014 г., построенному по полученной VAR(1) модели, все компании обладают благоприятными перспективами финансовой устойчивости, не подвергаются риску банкротства.
Анализ финансовой отчетности: учебник / под общ. ред. М.А. Вахрушиной. М.: Инфра, 2011. 431 с.
Балдин К.В., Башлыков В.Н., Рукосуев А.В. Математические методы и модели в экономике: учебник / под общ. ред. К.В. Балдина. М.: ФЛИНТА, 2012. 328 с.
Бабаев Ю.А., Комиссарова И.П., Бородин В.А. Бухгалтерский учет: учеб. для вузов / под ред. проф. Ю.А. Бабаева, проф. И.П. Комиссаровой. М.: Юнити-Дана, 2006. 527 с.
Выбор наилучшей линейной модели: критерий Акаике и Шварца. URL: Link.
Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском: учеб. пособие. М.: Новое знание, 2004. 235 с.
Мицель А.А., Телипенко Е.В. Оценка влияния показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия на выручку от реализации продукции // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 27. С. 57–64.
Мицель А.А., Телипенко Е.В. Минимизация риска банкротства предприятия на основе метода анализа иерархий // Экономика и предпринимательство. 2013. Т. 7. №. 1. C. 163–170.
Мицель А.А., Кабалин А.А. Модели риска и прогнозирования банкротства предприятия // Управление риском. 2013. № 1. С. 44–52.
Мицель А.А., Шемякина А.Н. Анализ затрат предприятия с помощью вейвлет-преобразований // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 46. С. 52–60.
Модели банкротства (диагностика и оценка вероятности банкротства). URL: Link.
Модель банкротства предприятий Сайфуллина – Кадыкова. URL: Link.
Модель прогнозирования банкротства предприятия Спрингейта (1978). URL: Link.
Модель Таффлера (четырехфакторная модель банкротства). URL: Link.