| Аннотация | Ухудшение финансового положения предприятий в различных отраслях промышленности, которое наблюдается в настоящее время во многих регионах, формирует перспективы снижения их финансовой устойчивости, возникновения рисков банкротства. Для оценки и прогнозирования рисков банкротства не отдельных предприятий, а отраслей промышленности в целом, а также для формирования эффективных механизмов их государственной поддержки необходимо развитие существующих методических подходов. Их разработка и стала основной целью исследования. Новизной представленного подхода является разработка алгоритма сценарного моделирования и прогнозирования рисков банкротства отраслей промышленности, включающего оценку финансовой устойчивости исследуемых отраслей промышленности, вероятности банкротства, построение регрессионных моделей зависимости изменения вероятности банкротства от целой системы внутренних и внешних факторов, проведение авторегрессионного моделирования динамики факторов внутренней и внешней среды с использованием скользящего среднего (ARMA). Авторегрессионное моделирование позволило сформировать наиболее вероятный, инерционный прогнозный сценарий на ближайшие пять лет с учетом сохранения отмеченных тенденций и коридор предельно возможных значений. Спрогнозированные значения динамики данных факторов, построенные регрессионные модели явились основой проектирования прогнозных сценариев изменения вероятности банкротства крупных, средних и малых предприятий машиностроения в Свердловской области. В результате исследования было выявлено, что наиболее подвержены рискам банкротства крупные машиностроительные холдинги Свердловской области, которые недостаточно обеспечены оборотными средствами, отличаются низким уровнем платежеспособности и испытывают значительную долговую нагрузку. Для повышения финансовой устойчивости и эффективного развития крупным машиностроительным предприятиям требуется государственная поддержка |
|---|
