Прогнозирование и рейтинговый финансовый контроль в автомобильном секторе: модель оценки на основе данных
https://doi.org/10.26794/2587-5671-2026-30-5-203-214
Аннотация
Цифровизация экономики и результаты, достигнутые благодаря искусственному интеллекту, требуют от руководителей коммерческих организаций применения новых подходов и инструментов в рамках общей системы финансового управления. Это отражается на расходах на исследования. Организации, занимающиеся производством автомобилей, также не застрахованы от подобных проблем. Цель статьи — предложить комплексный подход к контролю над текущими финансовыми потребностями автомобильных компаний, акции которых котируются на международных фондовых биржах, с использованием решений на основе искусственного интеллекта, который может стать новым способом повышения эффективности финансового управления за счет оптимизации структуры капитала. Представлена взаимосвязанная оценка запасов, дебиторской и кредиторской задолженности ведущих автомобильных компаний, акции которых котируются на мировых фондовых биржах и изучаются по капитализации. На основе полученных данных предложены практические решения по улучшению контроля над текущими финансовыми потребностями за счет структурных изменений в капитале. Научная новизна исследования заключается в разработке контрольных граничных интервалов с использованием прогнозной модели оборачиваемости (в днях) текущих финансовых потребностей.
Ключевые слова
JEL: G32, G38, C53
Об авторах
С. Е. БарыкинРоссия
Сергей Евгеньевич Барыкин — доктор экономических наук, профессор кафедры бухгалтерского учета
Санкт-Петербург
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Х. Л. Бабоян
Армения
Хачатур Левонович Бабоян — доктор экономических наук, финансовый директор
Ереван
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
А. В. Матевосян
Армения
Ашот Вараздатович Матевосян — доктор экономических наук, профессор кафедры финансов
Ереван
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
М. Г. Матевосян
Армения
Мане Генриховна Матевосян — кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов
Ереван
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
А. З. Григорян
Армения
Ани Зограбовна Григорян — кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, заведующая кафедрой финансов
Ереван
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Список литературы
1. Kamble S., Gunasekaran A., Sharma R. Analysis of the driving and dependence power of barriers to adopt Industry 4.0 in Indian manufacturing industry. Computers in Industry. 2018;101:107-119. DOI: 10.1016/j.compind.2018.06.004
2. Buer S. V., Strandhagen J. O., Chan F. T. The link between Industry 4.0 and lean manufacturing: Mapping current research and establishing a research agenda. International Journal of Production Research. 2018;56(8):2924-2940. DO I: 10.1080/00207543.2018.1442945
3. Frank A. G., Dalenogare L. S., Ayala N. F. Industry 4.0 technologies: Implementation patterns in manufacturing companies. International Journal of Production Economics. 2019;210:15-26. DOI: 10.1016/j.ijpe.2019.01.004
4. Sony M., Naik S. Industry 4.0 integration with socio-technical systems theory: A systematic review and proposed theoretical model. Technology in Society. 2020;61:101248. DOI: 10.1016/j.techsoc.2020.101248
5. Lorenz D., Morrison S. Current concepts in periodization of strength and conditioning for the sports physical therapist. International Journal of Sports Physical Therapy. 2015;10(6):734-747. URL: https://ijspt.org/wp-content/uploads/2021/01/2015_V10N6_Complete.pdf
6. Sengupta A., Gupta S., Sharda A., Hemant S., Ingle A. Effect of low frequency electrical current on the biophysical and molecular properties of cancer cells. International Journal of Cancer and Clinical Research. 2021;8(1):145. DOI: 10.23937/2378-3419/1410145
7. Gyulasaryan M. R., Matevosyan A. V., Grigoryan A. Z., Matevosyan M. H. Financial risk rating in the automotive industry: A quantitative interval-based approach. Asian Economic and Financial Review. 2025;15(10):1632-1645. DOI: 10.55493/5002.v15i10.5655
8. Gyulasaryan M. R., Matevosyan A. V., Grigoryan A. Z., Matevosyan M. H. Cash flow based solvency assessment in technology service companies with SaaS revenue models: A case study of ServiceNow. Proceedings on Engineering Sciences. 2025;7(3):1713-1720. DOI: 10.24874/PES07.03.029
9. Yilmaz I., Acar G. Working capital management and profitability relationship: The role of macroeconomic indicators. Finance: Theory and Practice. 2022;26(3):50-63. DOI: 10.26794/2587-5671-2022-26-3-50-63
10. Kumar A., Kumar A., Kumari S., et al. Artificial intelligence: The strategy of financial risk management. Finance: Theory and Practice. 2024;28(3):174-182. DOI: 10.26794/2587-5671-2024-28-3-174-182
11. Guler N., Kirshner S. N., Vidgen R. A literature review of artificial intelligence research in business and management using machine learning and ChatGP T. Data and Information Management. 2024;8(3):100076. DOI: 10.1016/j.dim.2024.100076
12. Deshmukh P., Nikam P., Moholkar N. Role of artificial intelligence in financial management. ShodhKosh: Journal of Visual and Performing Arts. 2024;5(6):541-557. DOI: 10.29121/shodhkosh.v5.i6.2024.1765
13. Guo H., Polak P. Finance centralization research on enterprise intelligence. Humanities and Social Sciences Communications. 2024;11(1):1536. DOI: 10.1057/s41599-024-04098-8
14. Chakradhar G., Apku M., Anusha G., Madhavedi S. A comprehensive study of assets management company, focusing on investment strategies, performance, and regulatory. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education. 2020;11(3):2656-2671. DOI: 10.61841/turcomat.v11i3.14489
15. Thompson A. A., Jr., Strickland A. J. III. Crafting and implementing strategy: Text and reading. Chicago, IL: Richard D. Irwin; 1995. 672 p. (Russ. ed.: Thompson A. A., Strickland A. J. Strategicheskii menedzhment. Iskusstvo razrabotki i realizatsii strategii. Moscow: UNITI; 2006. 576 p.).
16. Shi W. Analyzing enterprise asset structure and profitability using cloud computing and strategic management accounting. PLoS ONE. 2021;16(9): e0257826. DOI: 10.1371/journal.pone.0257826
17. Umeora S. C., Adelaja A. O., Ayodele O. F., Abikoye B. E. Artificial Intelligence (AI) in working capital management: Practices and future potential. World Journal of Advanced Research and Reviews. 2024;23(1):1436-1451. DOI: 10.30574/wjarr.2024.23.1.2141
18. Rahman A. Role of artificial intelligence (AI) in working capital management in the automobile industry. Asia-P acific Journal of Financial Studies. 2024;53(4):23-32. URL: https://www.researchgate.net/publication/384661170_Role_of_Artificial_Intelligence_AI_in_Working_Capital_Management_in_the_Automobile_Industry
19. Baboyan Kh. New solutions for assessing insolvency risk in commercial organizations. Amazonia Investiga. 2022;11(57):189-197. DOI: 10.34069/AI/2022.57.09.20
20. Bondarenko V. A., Przedetskaya N. M., Razinkova T. I., Baboyan Kh. Issues of involving the potential of environmental marketing in regional development. In: Popkova E. G., Vovchenko N. G., Andreeva O. V., eds. Climate-smart innovation: Social entrepreneurship and sustainable development in the environmental economy. Singapore: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.; 2023:349-356. (Advances in entrepreneurial economics and sustainable development. Vol. 1). DOI: 10.1142/9789811264252_0023
21. Matevosyan A., Matevosyan M., Hovakanyan L. Approach to the assessment of the correlation between own current assets and current financial demand in a beverage company. Finance and Accounting Scientific Journal. 2022;2(10):100-115. URL: https://iatc.am/pub/Journal_2%2810%29_2022.pdf
22. Matevosyan A. V., Mikayelyan V. K., Grigoryan H. H., Matevosyan M. H., Grigoryan A. Z. The impact of the corporate financing ratio on the weighted average cost of capital: Evidence from automobile manufacturing companies. In: Shaumarov S. S., ed. Smart transport systems and the digital economy infrastructure. Cham: Springer; 2026:29-37. (Lecture notes in intelligent transportation and infrastructure). DOI: 10.1007/978-3-032-12181-3_4
23. Gyulasaryan M. R., Grigoryan A. Z., Egamberdiyeva H. O., Fomenko N. M., Popkova E. G. Food security in the system of quality management in the digital agro-industrial complex. International Journal for Quality Research. 2025;19(4):1085-1096. DOI: 10.24874/IJQR19.04-02
24. Matevosyan A., Mnatsakanyan H., Grigoryan L., et al. Economics institutional framework and proposed solutions regarding debt policy: Evidence from Armenia and Georgia. Bulletin of the Georgian National Academy of Sciences. 2025;19(1):176-183. URL: http://science.org.ge/bnas/t19-n1/27_Matevosyan_Economics.pdf
25. Grigoryan L., Mikayelyan V., Grigoryan A., Manukyan T. Interdisciplinary approaches to financial risk rating: Application of quantitative interval methods in the beverage production sector. In: Proc. Int. conf. Yerevan: National Academy of Sciences of the Republic of Armenia; 2026:408-417. (In Arm.). DOI: 10.54503/978-9939-481-23-4-408
26. Ramdhani M. P., Jhoansyah D., Komariah K. Analysis of cost of sales and sales on net income. Inovbiz: Jurnal Inovasi Bisnis. 2021;9(1):133-140. DOI: 10.35314/inovbiz.v9i1.1900
27. Bates T. W. Asset sales, investment opportunities, and the use of proceeds. The Journal of Finance. 2005;60(1):105135. DOI: 10.1111/j.1540-6261.2005.00726.x
28. Grigoryan A. Strategic debt burden assessment and financial sustainability analysis of Diageo. Bulletin of Yerevan University G: Economics. 2026;17(1):55-68. DOI: 10.46991/BYSU.G.2026.17.1.055
29. Grigoryan A. Application of artificial intelligence models in assessing and rating the financial stability of mining companies in the Republic of Armenia. In: Proc. Int. conf. 2026:418-427. (In Arm.). DOI: 10.54503/978-9939-48123-4-418
30. Li S., Richie N. Income smoothing and the cost of debt. China Journal of Accounting Research. 2016;9(3):175-190. DOI: 10.1016/j.cjar.2016.03.001
31. Yazdanfar D., Öhman P. The impact of credit supply on sales growth: Swedish evidence. International Journal of Managerial Finance. 2015;11(3):329-340. DOI: 10.1108/IJMF-07-2014-0110
32. Baboyan Kh. New approach to the prediction of the structure of liabilities in commercial organizations. Pacific Business Review (International). 2023;15(8):54-64. URL: http://www.pbr.co.in/2023/February7.aspx
33. Baboyan Kh. Approach for predicting index of security with the own current assets according to the capital structure of commercial organizations of the Republic of Armenia. Bulletin of the Georgian National Academy of Sciences. 2021;15(2):185-190. URL: http://science.org.ge/bnas/t15-n2/26_Baboyan_Economics.pdf
34. Tamulevičienė D., Tvaronavičienė M., Mackevičius J. Methodology of complex analysis for production costs at manufacturing enterprises. Journal of International Studies. 2020;13(4):128-142. DOI: 10.14254/2071-8330.2020/13-4/9
Рецензия
Для цитирования:
Барыкин С.Е., Бабоян Х.Л., Матевосян А.В., Матевосян М.Г., Григорян А.З. Прогнозирование и рейтинговый финансовый контроль в автомобильном секторе: модель оценки на основе данных. Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. 2026;30(5):203-214. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2026-30-5-203-214
For citation:
Barykin S.E., Baboyan Kh.L., Matevosyan A.V., Matevosyan M.H., Grigoryan A.Z. Forecasting and Rating Financial Control in the Automotive Sector: A Data-Driven Evaluation Model. Finance: Theory and Practice. 2026;30(5):203-214. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2026-30-5-203-214
JATS XML


































