МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ОТРАСЛИ РЕГИОНА НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АГРЕГИРОВАНИЯ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Комплексный анализ финансово-экономического состояния отрасли необходим для государственного управления посредством оптимизации кредитования и инвестирования. Однако в настоящее время, несмотря на большое количество программных средств для финансового анализа отдельных предприятий, практически отсутствуют универсальные методики и основанные на них соответствующие программные средства для анализа целых отраслей региона. В работе рассмотрены новые методы анализа состояния отдельной экономической области для конкретного региона. На примере IT-предприятий Ростовской области, относящихся к разным категориям (большие, средние, малые, мини- и микропредприятия), с использованием нечетко-множественного анализа были получены данные о финансово-экономическом состоянии IT-отрасли.

1. Стрюков М. Б., Чувенков А. Ф., Домакур О. В. Нечетко-множественная модификация спектр-балльной методики оценки финансового состояния предприятия (на основе AUDIT-IT) // Информатизация в цифровой экономике. 2021. Т. 2, № 1. С. 17–30.

2. Артамонова А. Г., Рахметова Л. В., Сахарова Л. В. Анализ финансово-экономического состояния сельскохозяйственных предприятий Ростовской области на основе теории нечетких множеств и программного обеспечения AUDIT-IT // Продовольств. политика и безопасность. 2019. Т. 6, № 1. С. 9–28.

3. Хрипливый Ф. П., Хрипливый А. Ф. Сравнительный анализ методов оценки финансового состояния организации // Политематич. сетевой электрон. науч. журнал Кубанск. Гос. аграр. ун-та. 2012. № 81. С. 901–922.

4. Кувшинов М. С. Инновационные инструменты прогнозирования оценки финансового состояния предприятия // Вестн. Южно-Уральского гос. ун-та. Сер. Экономика и менеджмент. 2012. № 30 (289). С. 56–66.

5. Сахарова Л. В., Батищева Г. А., Журавлёва М. И. Методика оценки риска банкротства предприятия на основе комплекса MDA-моделей и теории нечётких множеств // Информатизация в цифровой экономике. 2020. Т. 1, № 3. С. 89–100.

6. Altman E. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. 1968. Vol. 23, No. 4. P. 589‒609.

7. Altman E. I. Further Empirical Investigation of the Bankruptcy Cost Question // Journal of Finance. 1984. Vol. 39, Is. 4. P. 1067‒1089.

8. Модель Лиса. URL: http://1-fin.ru/?id=281&t=967 (дата обращения: 28.08.2022).

9. Deakin E. B. Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure // Journal of Accounting Research. 1972. Vol. 10, No. 1. P. 167‒179.

10. Taffler R. J. The Assessment of Company Solvency and Performance Using a Statistical Modeling // Accounting and Business Research. 1983. Vol. 13, Is. 52. P. 295‒308.

11. Модель Спрингейта. URL: http://1-fin.ru/?id= 281&t=1572 (дата обращения: 28.08.2022).

12. Модель Фулмера. URL: http://1-fin.ru/?id= 281&t=1176 (дата обращения: 28.08.2022).

13. Модель Сайфуллина. URL: http://1-fin.ru/?id= 281&t=1164 (дата обращения: 28.08.2022).

14. Зайцева О. П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибир. Финанс. шк. 1998. № 11‒12. С. 66‒73.

15. Давыдова Г. В., Беликов А. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1999. № 3. С. 13‒20.

16. Fedorova E., Gilenko E., Dovzhenko S. Bankruptcy Prediction for Russian Companies: Application of Combined Classifiers // Expert Systems with Applica-tions. 2013. Vol. 40, No. 18. P. 7285‒7293.

17. Кочинев Ю. Ю., Лукашевич Н. С. Оценка аудиторского риска на основе нечеткой логики // Науч.-технич. вед. Санкт-Петербург. гос. поли-тех. ун-та. Экономич. науки. 2011. № 6 (137). С. 248‒253.

18. Смелова Т. А., Мерзликина Г. С. Оценка экономической состоятельности в антикризисном управлении предприятием : моногр. Волгоград : ВолгГТУ, 2003. 179 с.

19. Недосекин А. О. Финансовый менеджмент в нечетких условиях. М. : AFA Library, 2003. 184 c.

20. Недосекин А. О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. 2000. № 2. URL: https://www.cfin.ru/press/afa/2000-2/08.shtml (дата обращения: 28.08.2022).

21. Недосекин А. О., Козловский А. Н., Абдулаева З. И. Анализ отраслевой экономической устойчивости нечетко-логическими методами // Экономика и упр.: проблемы, решения. 2018. Т. 7, № 5. С. 10‒16.

22. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М. : Мир, 1976. 165 с.

23. Иманов К. Д. Проблемы экономической неопределенности и Fuzzy модели. Баку : ЭЛМ, 2011. 324 с.

24. Недосекин А. О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных : моногр. СПб., 2005. 100 с.

25. Крамаров С. О., Сахарова Л. В. Управление сложными экономическими системами методом нечетких классификаторов // Научн. вестн. Южного ин-та менеджмента. 2017. № 2. С. 42–50.

26. Крамаров С. О., Сахарова Л. В., Храмов В. В. Мягкие вычисления в менеджменте: управление сложными многофакторными системами на основе нечетких аналог-контроллеров // Науч. вестник Южного ин-та менеджмента. 2017. № 3. С. 42–51.

27. Аудиторская фирма «Авдеев и К». URL: https://www.audit-it.ru/inform/avdeev/ (дата обращения: 28.08.2022).