Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/2741
Title: Проблема неплатежеспособности сельскохозяйственных предприятий и прогнозирование их банкротства
Other Titles: Insolvency Problem of Agricultural Enterprises and Forecasting of Their Bankruptcy
Authors: Ильина, А. Д.
Спицина, Д. В.
Орусова, О. В.
Ilina, A. D.
Spitsina, D. V.
Orusova, O. V.
Keywords: экономика; бухгалтерский учет; агропромышленный комплекс; неплатежеспособность; кризис; финансовое состояние; коэффициентный анализ; прогнозирование банкротства; economics; accounting; agro-industrial complex; insolvency; crisis; financial condition; coefficient analysis; forecasting of bankruptcy
Issue Date: 2018
Publisher: Издательство Тюменского государственного университета
Citation: Ильина, А. Д. Проблема неплатежеспособности сельскохозяйственных предприятий и прогнозирование их банкротства / А. Д. Ильина, Д. В. Спицина, О. В. Орусова // Вестник Тюменского государственного университета: Социально-экономические и правовые исследования / главный редактор Г. Ф. Шафранов-Куцев. – Тюмень: Изд-во Тюм. гос. ун-та, 2018. – Т. 4. – № 3. – С. 201-212.
Series/Report no.: Социально-экономические и правовые исследования
Abstract: Статья посвящена проблеме диагностики неплатежеспособности предприятия агропромышленного комплекса. Проведена оценка вероятности банкротства компании на основе коэффициентного анализа и нелинейной прогнозной модели. Проведен анализ взаимосвязей между кризисными явлениями в экономике и их влиянием на отдельную компанию, а также определяется круг внутренних факторов неэффективности деятельности предприятия. Рассматривается специфика российского нормативноправового регулирования, на практическом примере обосновывается необходимость проведения анализа с использованием нелинейных моделей на примере алгоритма машинного обучения «случайный лес» с учетом специфики отечественных предприятий смешенного сельского хозяйства. После проведения исследования получены следующие результаты: идентифицированы общие черты между кризисным состоянием экономики и компании как отдельного экономического агента; выявлены возможные препятствия на пути к эффективному функционированию предприятия; проведено прогнозирование несостоятельности на примере мелких и средних предприятий российского агропромышленного комплекса.
This article studies the problem of diagnosing an enterprise’s insolvency in the agroindustrial complex. The authors estimate the probability of a company’s bankruptcy relying on the coefficient analysis and the nonlinear forecast model. The study’s importance lies in the following factors: lack of significant studies in this field, interdisciplinarity, and conformity with the world agenda of economic research. The objectives of scientific research include a) substantiating the insolvency factors of agricultural enterprises and b) considering the possibility of forecasting the bankruptcy of an enterprise. For these purposes, the authors have studied the trends and financial condition of the agro-industrial complex. The study allowed: identifying common features between the crisis state of the economy and the company as a separate economic agent; determining possible obstacles to the effective operation of the enterprise; forecasting insolvency on the example of small and medium-sized enterprises of the Russian agro-industrial complex. To achieve these goals, the authors have used the toolkit of financial, statistical and comparative retrospective analysis, programming methods, and data visualization in the language Python 3.0 (Python 3.0) in the service «Jupiter». This study relies on the data on the financial reporting of 119 Russian small mixed agricultural enterprises, which were selected in 2012-2016 with the help of the counterparty verification system «SPARK». The authors analyze the interrelationships between crisis phenomena in the economy and their impact on a particular company, and determine the range of internal factors of an enterprise’s inefficiency. They also consider the specifics of the Russian legal and regulatory framework, as well as the necessity of an analysis using nonlinear models on the example of the machine learning algorithm «random forest’, accounting for the specifics of Russian mixed agricultural enterprises.
URI: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/2741
ISSN: 2411-7897
2500-3534
Appears in Collections:Вестник ТюмГУ: Социально-экономические и правовые исследования

Files in This Item:
File SizeFormat 
201_212.pdf1.23 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.