Оценка перспектив банкротства отраслей промышленности Свердловской области

   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.

1. Федоров 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.

2. 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.x

3. Львова Н. А. Финансовая диагностика российских предприятий с применением модели Альтмана для развитых и формирующихся рынков. Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2015;(7):37–45.

4. 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.

5. Beaver W. H. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research. 1966;4:71–111. DOI: 10.2307/2490171

6. Taffler R. J., Tisshaw H. Going, going, gone — four factors which predict. Accountancy. 1977;88(3):50–54.

7. Федотова М. А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия. Финансы. 1995;(6):13–16.

8. Зайцева О. П. Антикризисный менеджмент в российской фирме. Сибирская финансовая школа. 1998;(11–12):66–73.

9. 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.

10. Kopczyński P. Bankruptcy risk assessment of Polish listed companies using Asian multiple discriminant analysis models. Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości. 2022;46(2):69–96. DOI: 10.5604/01.3001.0015.8810

11. Verma 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