Методика построения матриц попарного влияния финансово-экономических коэффициентов отрасли региона на основе принципов финансового анализа, отраслевых особенностей и экспертных оценок
Аннотация
Целью настоящей статьи является формирование методики построения матриц попарного влияния финансово-экономических коэффициентов, отвечающих за финансовую устойчивость предприятий группы заданной отрасли, их ликвидность и эффективность деятельности, а также суммарной прибыли и суммы уплаченных налогов, а также ее апробация на IT-отрасли Ростовской области. На основе финансового анализа, экономической теории, логических рассуждений, учета отраслевых особенностей и размера предприятий, экспертами были построены вектора коэффициентов влияния показатели трех групп (финансовой устойчивости, ликвидности и эффективности деятельности предприятий), а также суммарной прибыли суммы уплаченных налогов друг на друга в заданной отрасли. На основе полученных векторов были построены матрицы попарного влияния показателей, и осуществлено динамическое моделирование развития ситуации на основе нечеткой когнитивной модели, с использованием СППР "ИГЛА". Выделены альтернативы, приводящие к наиболее быстрому и эффективному увеличению целевых показателей. Динамическое моделирование показало, что для оптимизации общей ситуации в группе предприятий отрасли достаточно повысить один, два или три финансовых коэффициента. В силу сложных связей, отражаемых матрицами попарного влияния, это приведет к улучшению ситуации в целом. Поэтому сделан вывод, что для каждого из исследуемых финансово-экономических коэффициентов необходимо разработать комплексы альтернатив, с указанием вероятностей действенности проводимых мероприятий господдержки. Таковой анализ был проведен экспертами для коэффициента автономии. Результатом является разработка рекомендательного приложения, которое будет внедрено в уже существующий программный комплекс по оценке состояния отрасли на основе открытых источников данных.
Литература
2. Kolomyts O.N., Chernikova V.E., Gudkova A.G. Entrepreneurial ecosystem: essential characteristics and laws of development. Modern Scientific Thought. 2017;(5):146-151. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: ZRCAPZ
3. Kalenov O.E. The Development of Ecosystem Concept in Economy. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2021;18(1):37-46. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.21686/2413-2829-2021-1-37-46
4. Kumar R.K., Pasumarti S.S., Figueiredo R.J., et al. Innovation dynamics within the entrepreneurial ecosystem: a content analysis-based literature review. Humanities and Social Sciences Communications. 2024;11:366. https://doi.org/10.1057/s41599-024-02817-9
5. Kramarov S.O., Ovsyannikov V.A., Sakharova L.V., Usatyi R.S., Lukyanova G.V. Automated Data Collection of Key Financial Indicators of IT Enterprises in the Region. Proceedings in Cybernetics. 2022;(3):39-45. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-3-39-45
6. 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):23-34. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.34822/2312-3419-2022-3-23-34
7. Arapova E.A., Kramarov S.O., Usatii R.S., Rutta N.A., Sakharova L.V. Software implementation of fuzzy-multiple models for a comprehensive assessment of the dynamics of the financial and economic state of the industry. Vestnik of Russian New University. Series "Complex systems: models, analysis, management". 2022;(3):101-117. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.18137/RNU.V9187.22.03.P.101
8. Kramarov S.O., Rutta N.A., Sakharova L.V., Usatii R.S. Mathematical model of regional industry management based on the analysis of its financial and economic indicators. International Journal of Open Information Technologies. 2023;11(6):190-199. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: QAYHJH
9. Rutta N.A., Sakharova L.V. Management of complex economic systems based on IAD methods and AI software using the example of the financial and economic state of the IT industry in the region. In: Scientific research of the SCO countries: synergy and integration: Proceedings of the International Conference. Beijing, PRC; 2023. p. 171-183. https://doi.org/10.34660/INF.2023.94.31.216
10. Arapova E.A., Rutta N.A., Sakharova L.V., Usatii R.S. Research of financial and economic status of Rostov regional IT-industry for 2021 on basis of integrated software package. Vestnik of Rostov state University (RINH). 2022;(4):162-178. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.54220/v.rsue.1991-0533.2023.80.4.024
11. Rutta N.A., Sakharova L.V. Mathematical model of state regulation of IT-industries of Rostov region based on IAD method. Vestnik of Rostov state University (RINH). 2023;28(2):40-63. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.54220/V.RSUE.1991-0533.2023.2.28.006
12. Kolesnikova T.V., Stepnov I.M., Kovalchuk J.A. Models of government regulation of the digital industry in various conditions of technological development. Market economy problems. 2023;(3):37-52. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.33051/2500-2325-2023-3-37-52
13. Gabova E.I., Kazakova N.A. Methods of rating IT-sector companies by level of risks of creditworthiness. Finance: Theory and Practice. 2022;26(4):124-138. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.26794/2587-5671-2022-26-4-124-138
14. Ivanov D.A. Financial activity of an organization: approaches to assessment of methods. Vestnik Samarskogo Universiteta. Ekonomika i Upravlenie = Vestnik of Samara University. Economics and Management. 2024;15(3):113-125. (In Russ., abstract in Eng.) http://doi.org/10.18287/2542-0461-2024-15-3-113-125
15. Sapogov A.A. Existing methods for financial data aggregation. Innovation & Investment. 2023;(8):247-250. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: CRHNND
16. Stryukov M.B., Chuvenkov A.F., Domakur O.V. Fuzzy-multiple modification of the spectrum-point methodology for assessing the financial condition of an enterprise (based on Audit-IT). Informatization in the Digital Economy. 2021;2(1):17-30. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.18334/ide.2.1.113379
17. Horokhova O., Chmeruk H., Storozhenko O., Romanchukevych V., Gromozdova L. Modeling Structural Changes In The Industry And Their Impact On Financial Policy. International Journal of Scientific & Technology Research. 2020;9(3):3449-3456. Available at: https://www.ijstr.org/final-print/mar2020/Modeling-Structural-Changes-In-The-Industry-And-Their-Impact-On-Financial-Policy.pdf (accessed 17.05.2024).
18. Gogtay N.J., Thatte U.M. Principles of correlation analysis. Journal of Association of Physicians of India. 2017;65:78-81. Available at: https://www.kem.edu/wp-content/uploads/2012/06/9-Principles_of_correlation-1.pdf (accessed 17.05.2024).
19. Spodareva E.G., Kyzmina T.S. Application of correlation and regression analysis to assess the financial stability of an enterprise. Bulletin of the Ural Institute of Economics, Management and Law. 2020;(4):27-34. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: IQYBSS
20. Valiullin R.Z., Aletkin P.A., Leksina A.A. Managing the financial position of the company based on economic and mathematical models. Management Accounting. 2023;(11-1):284-291. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.25806/uu112023284-291
21. Pursky O.I., et al. Web-Based System for Regional Development Level Evaluation. CEUR Workshop Proceedings. 2021;2866:22-30. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-2866/ceur_22_30_pursky.pdf (accessed 17.05.2024).
22. Lovinska L., Kucheriava M. Assessment of Financial Reporting Quality: Theoretical Background. In: Grima S., Özen E., Boz H. (Eds.) The New Digital Era: Other Emerging Risks and Opportunities (Contemporary Studies in Economic and Financial Analysis. Vol. 109B. Bingley: Emerald Publishing Limited; 2022. p. 141-150. https://doi.org/10.1108/S1569-37592022000109B009
23. Podgorskaya S.V., Podvesovskii A.G., Isaev R.A., Antonova N.I. Fuzzy cognitive models for socio-economic systems as applied to a management model for integrated development of rural areas. Business Informatics. 2019;13(3):7-19. https://doi.org/10.17323/1998-0663.2019.3.7.19
24. Gusmanov R., et al. Rural area sustainable development strategies on the basis of a cluster approach. Regional Science Policy & Practice. 2022;14(4):778-796. https://doi.org/10.1111/rsp3.12475
25. Wang T., Xu J., Jin Y., Wang S. Assessing the Belt and Road Initiative’s Impact: A Multi-Regression Model Based on Economic Interaction. Sustainability. 2024;16(11):4694. https://doi.org/10.3390/su16114694

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
