The management of the proceeds of the enterprise, taking into account the effectiveness of its activities based on the SFA model

Abstract


Actual, which requires an effective solution, is considered the task of managing the revenue of the enterprise. In the domestic literature, this topic is not given enough attention. In practice, most enterprises introduce the revenue management methodology based on foreign experience.Revenue is the main source of cash receipts specifically from the main activity of the enterprise, as well as one of the main factors affecting the functioning of the enterprise. As a result, the amount of revenue is extremely important for the company - it should be sufficient in order to ensure the repayment of all expenses of the company and the formation of the necessary volume of profit. However, the value is not the only important characteristic of revenue, the stability of revenue in time and the regularity of its receipt are no less important.The aim of this work is to develop a dynamic model of the management of the enterprise, which differs from the model known in the literature, taking into account the parameter of the efficiency of the enterprise.As a method to assess the effectiveness of the enterprise, the parametric method of Stochastic Frontier Analysis is used. As input and output, financial indicators are used.The model was checked for 9 russian enterprises (6 operating enterprises and3 bankrupt enterprises) for the period from 2013 to 2020, related to one all - Russian classifier of types of economic activity. Data collection is made using the SPARK system, which allows you to select enterprises for research on the status of an enterprise (bankrupt / current), by the size of the enterprise (large / medium / small / micro), etc.As an example, two enterprises were considered, of which one current, another bankrupt. The calculations on the built modified model showed the possibility of using the management of the proceedings of the enterprise with the desired pace of changes and with the parameter of the effectiveness of the activity.

Full Text

Финансовую устойчивость организации с позиций долгосрочной перспективы принято оценивать системой показателей, которая включает несколько основных разделов: оценка имущественного положения; оценка ликвидности; оценка финансовой устойчивости; оценка деловой активности; оценка рентабельности. В каждой группе от 6 до 12 различных коэффициентов (в общей сложности 41) [1; 2].Кроме коэффициентного анализа используется ряд классификационных моделей, отделяющих фирмы-банкроты от устойчивых заемщиков и прогнозирующих возможное банкротство фирмы-заемщика. Существуют многочисленные авторские методики оценки вероятности банкротства, которые оперируют широким спектром показателей. Такие факторные модели разработаны с помощью многомерного (мультипликативного) дискриминантного анализа.Наиболее известными моделями оценки вероятности банкротства являются:• модели Альтмана [3–5];• четырехфакторная модель Лиса [6; 7];• модель Фулмера – девятифакторная модель оценки риска банкротства [8];• модель прогнозирования банкротства предприятия Спрингейта [9; 10];• четырехфакторная модель банкротства Таффлера [11];• модель банкротства предприятий Сайфуллина – Кадыкова – среднесрочная рейтинговая модель прогнозирования риска банкротства, разработанная российскими учеными, которая может применяться для любой отрасли и предприятий различного масштаба [12; 13];• кроме этих моделей, следует также указать модели Г.В. Давыдовой и А.Ю. Беликова [14], О.П. Зайцевой [15], А.H. Макарьевой и Л.В. Андреевой [16] и др.Анализ моделей показал, что не существует универсальной модели оценки риска банкротства предприятия. Границы применимости моделей связаны с экономическими условиями, при которых были получены модели. В работе [17] показано, что зарубежные модели мало пригодны для российских условий. Кроме того, модели финансовой устойчивости для предприятий различных отраслей также могут существенно отличаться друг от друга. В связи с этим для предприятий различных отраслей в работах [7; 18] построены авторские модели оценки выручки предприятия – наиболее значимого показателя, связанного с финансовой устойчивостью. Построение модели оценки финансовой устойчивости предприятий можно рассматривать как прямую задачу. Для управления риском банкротства следует обратиться к обратной задаче: как надо изменить финансовые показатели, чтобы ключевой показатель принимал заданные значения [19]. В данной работе построена динамическая модель управления ключевым показателем – выручкой предприятия с учетом эффективности деятельности предприятия на основе модели SFA [20–23], так как выручка для предприятия является неотъемлемым финансовым показателем, характеризующим сумму денежных средств, полученных от реализации товаров, услуг или выполненных работ.

About the authors

A. N. Alimkhanova

Tomsk State University of Control System and Radioelectronics

A. A. Mitsel

Tomsk State University of Control System and Radioelectronics

References

  1. Telipenko E.V., Zakharova A.A. Bankruptcy risk management of a machine builder // Applied Mechanics and Materials. – 2014. – Vol. 682. – P. 17–622. DOI: 10.4028/ www.scientific.net/AMM.682.617
  2. Модели банкротства (диагностика и оценка вероятности банкротства) [Электронный ресурс]. – URL: http://finance-m.info/bankruptcy_models.html (дата обращения: 20.09.2022).
  3. Altman E.I. Corporate Financial Distress. – New York: Wiley, 1983. – 368 p.
  4. Altman E.I., Haldeman R.G., Narayanan P. ZETA Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations // Journal of Banking and Finance. – 1977. – Vol. 1. – P. 29–54. doi: 10.1016/0378-4266(77)90017-6
  5. Altman E.I. Financial Rations. Discriminent analysis, and the prediction of corporate bankruptcy // Joumal of Finance. – 1968. – Vol. 23, no. 4. – P. 589–609. doi: 10.2307/2978933
  6. Четырехфакторная модель Р. Лиса оценки риска банкротства [Электронный ресурс]. – URL: http://www.beintrend.ru/2011-12-05-17-20-28 (дата обращения: 20.09.2022).
  7. Мицель А.А., Соболева М.А. Анализ финансовой устойчивости предприятий сотовой связи России // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2015. – Т. 8, № 6 (240). – С. 24–31.
  8. A bankruptcy classification model for small firms / J.G. Fulmer, J. Moon, T.A. Gavin, M.J. Erwin // Journal of Commercial Bank Lending. – 1984. – P. 25–37.
  9. Прогнозная модель платежеспособности Спрингейта) [Электронный ресурс]. – URL: http://afdanalyse.ru/publ/finansovyj_analiz/1/prognoznaja_model_platezhesposobnosti_ springejta/13-1-0-39 (дата обращения: 21.09.2022).
  10. Модель прогнозирования банкротства предприятия Спрингейта [Электронный ресурс]. – URL: http://beintrend.ru/springate (дата обращения: 21.09.2022).
  11. Тaffler R.J., Tisshaw H. Going, going, gone – four factors which predict // Accountancy. – 1977. – Vol. 88. – P. 50–54.
  12. Модель банкротства предприятий Сайфуллина – Кадыкова [Электронный ресурс]. – URL: http://www.beintrend.ru/2011-06-20-17-05-06 (дата обращения: 21.09.2022).
  13. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа предприятия. – М.: Дело, 1998. – 320 с.
  14. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. – 1999. – № 3. – С. 13–20.
  15. Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибирская финансовая школа. – 1998. – № 11–12. – С. 66–73.
  16. Макарьева В.И., Андреева Л.В. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 264 с.
  17. Телипенко Е.В., Захарова А.А. Проблемы прогнозирования риска банкротства предприятий машиностроительного комплекса // Инновационные технологии и экономика в машиностроении: сборник трудов VI Международной научно-практической конференции / Юргинский технологический институт. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2015. – С. 262–266.
  18. Мицель А.А. Кабалин А.А. Модели риска и прогнозирования банкротства предприятия // Управление риском. – 2013. – № 1. – С. 44–52.
  19. Важдаев А.Н., Мицель А.А. Однофакторная динамическая модель управления деятельностью малого бизнеса моногорода // Экономический анализ: теория и практика. –2018. – Т. 17, № 5. – С. 950–966.
  20. Coelli T. D.S. Prasada Rao, Battese G.E. An introduction to efficiency and productivity analysis. – Springer New York: NY, 1998. – 276 p.
  21. Battese G.E., Coelli T.J. Prediction of firm-level technical efficiencies with a generalized frontier production function and panel data // Journal of Econometrics. – 1988. – Vol. 38, iss. 3. – P. 387–399.
  22. On the Estimation of Technical Inefficiency in Stochastic Frontier Production Function Model / J. Jondrow, C.A.K. Lovell, I.S. Materov, P. Schmidt // Journal of Econometrics. – 1982. – Vol. 19. – P. 233–239.
  23. Малахов Д.И., Пильник Н.П. Методы оценки показателя эффективности в моделях стохастической производственной границы // Экономический журнал ВШЭ. – 2013. – № 4. – С. 660–686.
  24. Vasanthi R., Sivasankari B., Gitanjali J. A stochastic frontier and corrected ordinary least square models of determining technical efficiency of canal irrigated paddy farms in Tamil Nadu // Journal of Applied and Natural Science. – 2017. – Vol. 2. – P. 658–662.
  25. Рябченко А.В. Оценка эффективности страховых компаний. SFA-подход // Вестник Хабаровской государственной академии экономики и права. – 2012. – № 1. – С. 97–106.
  26. Могилат А.Н., Ипатова И.Б. Техническая эффективность как фактор финансовой устойчивости промышленных компаний // Прикладная эконометрика. – 2016. – № 2 (42). – С. 5–29.
  27. Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю. Руденко В.А. Оценка эффективности регионов РФ на основе модели производственного потенциала с характеристиками готовности к инновациям // Экономика и математические методы. – 2014. – № 50 (4). – С. 34–70.

Statistics

Views

Abstract - 82

PDF (Russian) - 56

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies