Костюхин Юрий Юрьевич – д-р экон. наук, профессор, заведующий кафедрой промышленного менеджмента.
119049, Москва, Ленинский просп., д. 4, стр. 1
Yuri Yu. Kostyukhin – Dr.Sci. (Econ.), Professor, Head of the Department of Industrial Management, National University of Science and Technology “MISIS”.
4-1 Leninskiy Ave., Moscow 119049
Богачев Андрей Сергеевич – ассистент кафедры промышленного менеджмента.
119049, Москва, Ленинский просп., д. 4, стр. 1
Andrey S. Bogachev – Assistant of the Department of Industrial Management, National University of Science and Technology “MISIS”.
4-1 Leninskiy Ave., Moscow 119049
Определение эффективности хозяйственной и финансовой деятельности основывается прежде всего на финансовых результатах компании. В условиях деятельности акционерных обществ особое значение имеет своевременная или преждевременная оценка финансовых перспектив деятельности для увеличения прибыли и потенциала компании. Для достижения целей крайне важно объективно оценить элементы, составляющие инновационную стратегию компании, учитывая как внутренние, так и внешние влияния, а также уникальные обстоятельства компании. При оценке конкретной ситуации важно учитывать не только инновационную среду и положение, но и ее инновационный потенциал. Критериями оценки для финансового состояния служат финансовые коэффициенты, позволяющие осуществить анализ деятельности. В данном исследовании предлагается создание высокоточной модели на основе вариативности статистических методик прогнозирования с последующей тщательной оценкой для выявления факторов, объективно влияющих на инвестиционную привлекательность компании. На первоначальном этапе были рассчитаны 40 финансовых показателей предприятия поквартально за семилетний период 10 факторов внешней среды, из которых впоследствии на основании мультикорреляционного анализа были отобраны наиболее коррелирующие с главенствующим, в качестве которого была выбрана стоимость акций, представленная двоичном кодом, где 0 указывает на уменьшение, а 1 – увеличение. Сочетание подходов, таких как регрессионный анализ, гауссовские процессы, кумулятивная теория перспектив и метод построения векторных мер, позволило повысить точность модели с 89 до 96,7 %, а также выявить основные показатели, которые могут быть полезны в прогнозировании инвестиционной привлекательности компании, а именно: доля чистого оборотного капитала в активах, уровень реальных доходов населения и рентабельность задействованного капитала.
Evaluation of efficiency of economic and financial activities is primarily based on the financial performance of a company. In the context of the joint-stock companies’ activities, special importance belongs to timely or premature assessment of financial prospects of the activities for increasing the profit and potential of the company. To achieve the goals, it is extremely important to objectively evaluate the elements of innovative strategy of the company considering both internal and external influence as well as the company’s unique circumstances. While assessing a specific situation it is essential to take into account both innovative environment and position and its innovative potential. Financial coefficients which allow analysis of performance are used as the assessment criteria for financial condition. The study in hand suggests creation of a high-precision model based on the variability of statistical forecasting techniques followed by a thorough assessment to identify factors that objectively influence the company’s investment attractiveness. At the initial stage the authors calculated 40 financial indicators of the company quarterly over a seven-year period, and 10 factors of the external environment which were used later for conducting the multicorrelation analysis to select the most correlating with the leading one. This was the share price represented by binary code, where 0 indicates a decrease and 1 indicates an increase. A combination of approaches such as regression analysis, Gaussian processes, cumulative perspective theory and the method of constructing vector measures allowed increasing the accuracy of the model from 89 to 96.7% and identify the basic indicators which could be useful in forecasting the investment attractiveness of the company such as the share of net working capital in assets, the level of real income of the population and return on capital employed.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.