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:
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.
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.
Фёдорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 85–92.
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.
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.
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.
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.
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.
Ohlson J. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy // Journal of Accounting Research, 1980.
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.
