financeФинансы: теория и практика/Finance: Theory and PracticeFinance: Theory and Practice2587-56712587-7089Financial University under The Government of Russian Federation10.26794/2587-5671-2024-28-4-181-192finance-3074Research ArticleКОРПОРАТИВНЫЕ ФИНАНСЫCORPORATE FINANCEОценка перспектив банкротства отраслей промышленности Свердловской областиAssessment of the Prospects for Bankruptcy of Industrial Sectors of the Sverdlovsk Regionhttps://orcid.org/0000-0002-2464-6266НаумовИ. В.NaumovI. V.

Илья Викторович Наумов, кандидат экономических наук, доцент, заведующий Лабораторией

Лаборатория моделирования пространственного развития территорий

Екатеринбург

Ilya V. Naumov, Cand. Sci. (Econ.), Assoc. Prof., Head of the Laboratory

Laboratory for Modelling of Spatial Development of Territories

Yekaterinburg

naumov.iv@uiec.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8676-5298БычковаА. А.BychkovaA. A.

Анна Андреевна Бычкова, младший научный сотрудник

Лаборатория моделирования пространственного развития территорий

Екатеринбург

Anna A. Bychkova, Junior Researcher

Laboratory for Modelling of Spatial Development of Territories

Yekaterinburg

bychkova.aa@uiec.ruhttps://orcid.org/0000-0002-6882-3172НикулинаН. Л.NikulinaN. L.

Наталья Леонидовна Никулина, кандидат экономических наук, старший научный сотрудник

Лаборатория моделирования пространственного развития территорий

Екатеринбург

Natalia L. Nikulina, Cand. Sci. (Econ.), Senior Researcher

Laboratory for Modelling of Spatial Development of Territories

Yekaterinburg

nikulina.nl@uiec.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0494-2647СедельниковВ. М.SedelnikovV. M.

Владислав Михайлович Седельников, младший научный сотрудник

Лаборатория моделирования пространственного развития территорий

Екатеринбург

Vladislav M. Sedelnikov, Junior Researcher

Laboratory for Modelling of Spatial Development of Territories

Yekaterinburg

sedelnikov.vm@uiec.ruИнститут экономики Уральского отделения Российской академии наукРоссияInstitute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of SciencesRussian Federation202429082024284181192Copyright © Наумов И.В., Бычкова А.А., Никулина Н.Л., Седельников В.М., 20242024Наумов И.В., Бычкова А.А., Никулина Н.Л., Седельников В.М.Naumov I.V., Bychkova A.A., Nikulina N.L., Sedelnikov V.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://financetp.fa.ru/jour/article/view/3074

   Предметом исследования являются вопросы оценки финансовой состоятельности предприятий отраслей промышленности.

   Цель работы — разработка методологического подхода к оценке перспектив банкротства предприятий различных отраслей промышленности в территориальных системах и его апробация на примере индустриально развитого региона.

   Актуальность исследования обусловлена тем, что в условиях значительного санкционного давления на российскую экономику, сужения рынков сбыта производимой продукции и нарушения логистических цепочек, ограничения импорта высокотехнологичного оборудования российские предприятия сталкиваются с проблемами нехватки оборотных средств, неликвидности активов, высоким уровнем закредитованности.

   Значительное ухудшение финансового положения предприятий, которое наблюдается в настоящее время, формирует перспективы банкротства целых отраслей промышленности, что создает угрозы социально-экономического развития территориальных систем.

   Новизной исследования является авторский методологический подход к оценке перспектив банкротства отраслей промышленности, основанный на применении многомерного дискриминантного анализа финансовой состоятельности не отдельно взятых предприятиях, а отраслей промышленности в целом для определения отраслевых приоритетов государственной поддержки их развития.

   Использованы общенаучные и эмпирические методы, многомерный дискриминантный анализ. В ходе апробации разработанного методологического подхода на примере Свердловской области получены следующие результаты: в настоящее время риски банкротства предприятий в целом всего промышленного комплекса Свердловской области значительно возрастают; кривая Альтмана приблизилась к критическому пороговому значению, свидетельствующему о высоком уровне вероятности банкротства предприятий. Сделан вывод, что в Свердловской области в наиболее критическом состоянии находятся предприятия отраслей производства пищевых продуктов, электрического оборудования, химического производства и добычи полезных ископаемых. Повышенные риски потери финансовой состоятельности наблюдаются в отраслях металлургического производства, выпуска готовых металлических изделий, а также прочих неметаллических минеральных продуктов, производства и распределения электроэнергии, газа и воды, которые преобладают в отраслевой структуре региона. Данным отраслям требуется государственная поддержка при реализации промышленной политики на федеральном и региональном уровнях.

   The subject of the study is the assessment of the financial viability of industrial enterprises.

   The purpose of the paper is to develop a methodological approach to assessing the prospects for bankruptcy of enterprises in various industries interritorial systems and testing it on the example of an industrially developed region.

   The relevance of the study is due to the fact that in the conditions of significant sanctions pressure on the Russian economy, narrowing of the markets of sale of produced products and disturbance of logistics chains, restrictions on the import of high-tech equipment, Russian enterprises face problems of shortage of operating funds, non-liquidity of assets, high levels of debt.

   The significant deterioration in the financial situation of enterprises, that is currently observed, creates the prospects for bankruptcy of entire industries, which creates threats to the socio-economic development of territorial systems.

   The novelty of the study is the author’s methodological approach to assessing the prospects for bankruptcy of industrial sectors, based on the use of multidimensional discriminant analysis of the financial viability of not individual enterprises, but of industrial sectors as a whole to determine sectoral priorities for state support for their development.

  General scientific and empirical methods, multivariate discriminant analysis were used. During testing of the developed methodological approach using the example of the Sverdlovsk region, the following results were obtained: currently, the risks of bankruptcy of enterprises in the entire industrial complex of the Sverdlovsk region are significantly increasing; The Altman curve has approached a critical threshold value, indicating a high level of probability of enterprise bankruptcy. It was concluded that in the Sverdlovsk region, enterprises in the food production, electrical equipment, chemical production and mineral mining industries are in the most critical condition. Increased risks of loss of financial viability are observed in the industries of metallurgical production, production of finished metal products, as well as other non-metallic mineral products, production and distribution of electricity, gas and water, which dominate the industry structure of the region. These industries require government support in the implementation of industrial policy at the federal and regional levels.

многомерный дискриминантный анализоценка перспектив банкротстваотрасли промышленностирегиональная экономикапороговые уровни вероятности банкротстваprobability of bankruptcyindustriesregionmultivariate discriminant analysisfinancial solvencythreshold levelsИсследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24–28–00704 «Сценарное моделирование и прогнозирование рисков банкротства отраслей промышленности Свердловской области» (https://rscf.ru/project/24–28–00704/). Институт экономики Уральского отделения РАН, Екатеринбург, РоссияThe research was supported by the grant of the Russian Science Foundation No. 24–28–00704 “Scenario modeling and forecasting of bankruptcy risks of industries in the Sverdlovsk region” (https://rscf.ru/ project/24–28–00704/). Institute of Economics of the Ural Branch of RAS, Yekaterinburg, RussiaReferencesФедоров В. М., Грисько А. С. Предикативная модель упреждения кризисных ситуаций на промышленных предприятиях машиностроительного комплекса Омской области на основе множественного дискриминантного анализа. Российское предпринимательство. 2010;(1–1):66–70.Fyodorov V. M., Grisko A. S. Predicative model of pre-empting crises at industrial enterprises of machine-building complex in the Omsk region on the basis of multiple discriminant analysis. Rossiiskoe predprinimatel’stvo = Russian Journal of Entrepreneurship. 2010;(1–1):66–70. (In Russ.)Altman E. I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance. 1968;23(4):589–609. DOI: 10.1111/j.1540–6261.1968.tb00843.xAltman E. I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance. 1968;23(4):589–609. DOI: 10.1111/j.1540–6261.1968.tb00843.xЛьвова Н. А. Финансовая диагностика российских предприятий с применением модели Альтмана для развитых и формирующихся рынков. Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2015;(7):37–45.L’vova N. A. Financial diagnostics of Russian enterprises with the Altman’s model application for developed and emerging markets. Finansovaya analitika: problemy i resheniya = Financial Analytics: Science and Experience. 2015;(7):37–45. (In Russ.).Попов В. Б., Кадыров Э. Ш. Анализ моделей прогнозирования вероятности банкротства предприятий. Ученые записки Таврического национального университета имени В. И. Вернадского. Серия: Экономика и управление. 2014;27(1):118–128.Popov V. B., Kadyrov E. Sh. Analysis of models for predicting the probability of bankruptcy of enterprises. Uchenye zapiski Tavricheskogo natsional’nogo universiteta im. V. I. Vernadskogo. Seriya: Ekonomika i upravlenie = Scientific Notes of the Tauride National University named after V. I. Vernadsky. Series: Economics and Management. 2014;27(1):118–128. (In Russ.).Beaver W. H. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research. 1966;4:71–111. DOI: 10.2307/2490171Beaver W. H. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research. 1966;4:71–111. DOI: 10.2307/2490171Taffler R. J., Tisshaw H. Going, going, gone — four factors which predict. Accountancy. 1977;88(3):50–54.Taffler R. J., Tisshaw H. Going, going, gone — four factors which predict. Accountancy. 1977;88(3):50–54.Федотова М. А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия. Финансы. 1995;(6):13–16.Fedotova M. A. How to assess the financial stability of an enterprise. Finansy = Finance. 1995;(6):13–16. (In Russ.).Зайцева О. П. Антикризисный менеджмент в российской фирме. Сибирская финансовая школа. 1998;(11–12):66–73.Zaitseva O. P. Anti-crisis management in a Russian company. Sibirskaya finansovaya shkola = Siberian Financial School. 1998;(11–12):66–73. (In Russ.).Sharma R. K., Bhalla N. Insolvency prediction model of the Indian information technology companies using multiple discriminant analysis: The case of the Republic of India. In: India Finance Conference (Kolkata, December 19–21, 2019). Kolkata: Indian Finance Association; 2019.Sharma R. K., Bhalla N. Insolvency prediction model of the Indian information technology companies using multiple discriminant analysis: The case of the Republic of India. In: India Finance Conference (Kolkata, December 19–21, 2019). Kolkata: Indian Finance Association; 2019.Kopczyński P. Bankruptcy risk assessment of Polish listed companies using Asian multiple discriminant analysis models. Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości. 2022;46(2):69–96. DOI: 10.5604/01.3001.0015.8810Kopczyński P. Bankruptcy risk assessment of Polish listed companies using Asian multiple discriminant analysis models. Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości. 2022;46(2):69–96. DOI: 10.5604/01.3001.0015.8810Verma D., Raju S. Predicting corporate defaults using multiple discriminant analysis. CASS Studies. 2019;3(2):1–19. URL: https://onlinejournals-heb.pen-nic.in/cass/admin/freePDF/qwe23cmok7mgp2zf68tn.pdfVerma D., Raju S. Predicting corporate defaults using multiple discriminant analysis. CASS Studies. 2019;3(2):1–19. URL: https://onlinejournals-heb.pen-nic.in/cass/admin/freePDF/qwe23cmok7mgp2zf68tn.pdf

The authors declare that there are no conflicts of interest present.