ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ РОССИЙСКИХ ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР
https://doi.org/10.38050/01300105202213
Аннотация
В данном исследовании разработан алгоритм, который позволяет оценить кредитоспособность заемщика-сельхозпредприятия. Он состоит из скоринговой модели и нормативных значений коэффициентов, включенных в модель. Отраслевая модель основана на панельных данных 99 компаний, 39 из которых обанкротились в период с 2011 по 2020 гг. Нормативная база составлена на основе анализа наиболее устойчивых предприятий в отрасли, а также банкротов. Для анализа кредитоспособности предприятий проанализированы 11 показателей, используемых АО «Россельхозбанк». С помощью корреляционного анализа и других эконометрических тестов из 11 были отобраны 5 оптимальных коэффициентов и построена скоринговая модель. Общая точность оценки кредитоспособности оказалась высокой и составила 86,1%. Скоринговая модель верно верифицировала 85% компаний-небанкротов и 87,2% банкротов.
Об авторах
Е. И. Марковская
НИУ Высшая школа экономики
Россия
Россия
Марковская Елизавета Игоревна — к.э.н., доцент департамента финансов
Санкт-Петербург
Р. В. Тлостанов
НИУ «Высшая школа экономики»; Weconn Ltd
Россия
Россия
Тлостанов Руслан Владимирович — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», менеджер ВЭД, Weconn Ltd
Санкт-Петербург
Список литературы
1. Архипова, А. В. (2015). Зарубежные методы анализа кредитоспособности: преимущества и недостатки. Экономика и социум, 1 (14).
2. Валеева, Д. И. (2018). Сущность и содержание управления финансовыми рисками как основа финансовой устойчивости фирмы. Вестник современных исследований, 12.7 (27), 62–64.
3. Дорожкина, Н. И., & Суворина, Ю. С. (2017). Особенности кредитования сельскохозяйственных производителей. Социально-экономические явления и процессы, 12, 5, 41–47.
4. Жеребцов, Г. И. (2013). Устойчивость показателя стоимости фьючерса на пшеницу относительно стоимости нефтяного фьючерса. Известия Иркутской государственной экономической академии, 5, 73–76.
5. Живора, А. А. (2016). Классификация рисков сельского хозяйства. Вестник Алтайского государственного аграрного университета, 1, 186–190.
6. Коляда, Н. И. (2015). Государственное финансирование сельского хозяйства как показатель социально ориентированной рыночной экономики. Вестник Алтайского государственного аграрного университета, 7(129), 186–190.
7. Королев, В. Ю. (2012). Совершенствование методики оценки кредитоспособности сельскохозяйственных организаций. Известия ПГПУ им. В. Г. Белинского, 28, 381–386.
8. Куликова, М. Г. (2012). Повышение финансовой устойчивости сельскохозяйственных предприятий. Финансовый журнал, 2, 119–132.
9. Логинова, О.А. (2012). Государственное кредитование сельского хозяйства: исторический аспект. ИнвестРегион, 1, 79–82.
10. Матушевская, Е. А., & Очередникова, О. С. (2019). Диагностика состояния и тенденции развития сельского хозяйства Российской Федерации: региональный аспект. Вестник Марийского государственного университета. Серия «Сельскохозяйственные науки. Экономические науки», Т. 5, 1, 89–98.
11. Махмадов, О. С., & Шарипов, Б. М. (2018). Методика оценки кредитоспособности заемщика в современных условиях. Вестник РЭУ им. Плеханова, 3(99), 72–82. DOI: http://dx.doi.org/10.21686/2413-2829-2018-3-72-82.
12. Федорова, Е. А., Довженко, С. Е., & Федоров, Ф. Ю. (2013). Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности. Научная электронная библиотека «КиберЛенинка». (Электронный ресурс). https://cyberleninka.ru/
13. Федорова, Е. А., Чухланцева, М. А., & Чекризов, Д. В. (2017). Оценка эффективности прогнозирования банкротства предприятий на основе российского законодательства. Финансы и кредит, 23 (13), 732–746.
14. Шевчук, В. (2012). Кредитование юридических лиц. Финансовый журнал, 17, 9–19.
15. Чистякова, Д. О. Оценка кредитоспособности заемщиков — юридических лиц в РФ и за рубежом: сравнительный аспекты. Тезисы. VIII Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Россия молодая». 19–22 апреля 2016. УДК 336.77.
16. Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, 23, 589–609.
17. Dower, P. C., & Potamites, E.(2014). Signalling Creditworthiness: Land Titles, Banking Practices, and Formal Credit In Indonesia. Bulletin of Indonesian Economic Studies, 50 (3), 435–459.
18. Springate, Gordon, L. V. Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm. Unpublished M. B. A. Research Project. Simon Fraser University. January 1978.
19. Taffler, R. J., & Tisshaw, H. J. (1977). Going, Going, Gone, Four Factors Which Predict. Accountancy, 88 (1003), 50–52, 54.
20. Zhilina, N. N., Magdeeva, M. R., Ignatev, V. G., Nurtdinov, I. I., & Gusarova, L. V. (2021). A comparative analysis of the methods used to assess borrower creditworthiness. Studies in Systems, Decision and Control, 316, 991–999.
21. Zmijewski, M. E. (1984). Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research (Suppl.), 22, 59–82.
Дополнительные файлы
Рецензия
Для цитирования:
Марковская Е.И., Тлостанов Р.В. ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ РОССИЙСКИХ ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР. Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2022;(1):52-78. https://doi.org/10.38050/01300105202213
For citation:
Markovskaya E.I., Tlostanov R.V. ASSESSING THE CREDITWORTHINESS OF RUSSIA’S GRAIN PRODUCERS. Moscow University Economics Bulletin. 2022;(1):52-78. (In Russ.) https://doi.org/10.38050/01300105202213
Просмотров:
420
Послать статью по эл. почте 