Многообразие методов моделирования в анализе финансовой отчетности заемщика

В настоящее время развитие эффективности банковского кредитования напрямую связано с обеспечением устойчивого экономического роста. Существенное повышение эффективности кредитного процесса достигается за счет механизма предварительного кредитного анализа – комплекса контрольно-расчетных мероприятий, направленных на выявление и оценку рисков наращения объема ссуд, предоставляемых кредитной организацией заемщикам. Ключевым недостатком классических методик оценки финансового состояния предприятия является статичность моделей, что приводит к снижению их предсказательной силы ввиду действия региональной, отраслевой, конъюнктурной специфики. В статье представлены результаты исследования наиболее распространенных методов моделирования в анализе финансовой отчетности заемщика на предмет алгоритма их составления и точности по отношению к предприятиям малого и среднего бизнеса в Новосибирской области. Методология исследования включает в себя формально-логические методы – анализ, синтез, индукция, а также методы математической статистики – корреляционный анализ, атрибутивное распределение, классификация. Объектом исследования являются модели оценки финансового состояния заемщика. Предмет исследования – инструменты и методы оценки для определения финансового состояния предприятия. Цель исследования – разработка универсальной системы показателей, включаемых в модель предварительной оценки заемщика.

1. Баликоев В.З., Протас Н.Г. История и методология науки о деньгах, кредите и банках. Учебное пособие. Новосибирск: НГУЭУ, 2020.

2. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности: Учебное пособие / 2-е изд. М.: Изд-во «Дело и Сервис», 2004. 336 с.

3. Сотников А.А., Ершова И.Г. Коэффициентный анализ финансового управления предприятием // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. 2022. № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/koeffitsientnyy-analiz-finansovogoupravleniya-predpriyatiem (дата обращения: 27.12.2022).

4. СПАРК, Сервис проверки контрагентов. [Электронный ресурс]. URL: https://spark-interfax.ru (дата обращения: 25.12.2022).

5. Султанов Г.С., Кугушев Т.Р., Умаилов У.М., Исагаджиев М.А. Модели и методы оценки и анализа финансового состояния // Журнал прикладных исследований. 2022. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-i-metody-otsenki-i-analizafinansovogo-sostoyaniya (дата обращения: 27.12.2022).

6. Test Firm, Справочник финансовых показателей отраслей Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: https://www.testfirm.ru/finfactor/ (дата обращения: 25.12.2022).

7. Чиж И.Ю., Рыбянцева М.С. Сравнительная характеристика методов прогнозирования банкротства предприятий // Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. № 10-2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnaya-harakteristika-metodovprognozirovaniya-bankrotstva-predpriyatiy (дата обращения: 11.03.2023).

8. Чуриков А.Б., Елисеева Д.А. Модели прогнозирования банкротства в организациях: анализ и критика // Скиф. 2022. № 5 (69). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-prognozirovaniya-bankrotstva-v-organizatsiyah-analiz-i-kritika (дата обращения: 11.03.2023).