METHODOLOGY FOR ASSESSMENT OF FINANCIAL AND ECONOMIC STATE OF THE REGION FIELD BASED ON THE ALGORITHM OF FUZZY-MULTIPLE AGGREGATION OF FINANCIAL AND ECONOMIC INDICATORS
https://doi.org/10.34822/2312-3419-2022-3-23-34
Abstract
The comprehensive analysis of financial and economic state of the field is necessary for state management of the field via optimization of credit and investment system. However today there is unlikely any universal methodologies and software based on these methodologies for analysis of the whole region field despite the abundance of software for financial analysis of a particular enterpirse. The article considers new methods for analysis of the state of a certain economic sphere for a particular region. The data of financial and aconomic state of the field was received on the example of various IT enterprises (large, medium, small, mini- and micro-enetrprises) of the Rostov Oblast using fuzzy-multiple analysis.
About the Authors
S. O. Kramarov
Surgut State University, Surgut
Russian Federation
Russian Federation
Doctor of Sciences (Physics and Mathematics), Professor
E-mail: maoovo@yandex.ru
E. A. Arapova
Rostov State University of Economics, Rostov-on-Don
Russian Federation
Russian Federation
Senior Lecturer
E-mail: dist_edu@ntti.ru
L. V. Sakharova
Rostov State University of Economics, Rostov-on-Don
Russian Federation
Russian Federation
Doctor of Sciences (Physics and Mathematics), Associate Professor
E-mail: L_Sakharova@mail.ru
R. S. Usatyi
Rostov State University of Economics, Rostov-on-Don
Russian Federation
Russian Federation
Postgraduate
E-mail: rs.usaty@gmail.com
G. V. Lukyanova
Rostov State University of Economics, Rostov-on-Don
Russian Federation
Russian Federation
Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor
E-mail: lukyanova.g@yandex.ru
References
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).
Review
For citations:
Kramarov S.O., Arapova E.A., Sakharova L.V., Usatyi R.S., Lukyanova G.V. METHODOLOGY FOR ASSESSMENT OF FINANCIAL AND ECONOMIC STATE OF THE REGION FIELD BASED ON THE ALGORITHM OF FUZZY-MULTIPLE AGGREGATION OF FINANCIAL AND ECONOMIC INDICATORS. Surgut State University Journal. 2022;(3 (37)):23-34. (In Russ.) https://doi.org/10.34822/2312-3419-2022-3-23-34
Views:
143
Email this article 