Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Построение рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учетом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности

Диссертация: Построение рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учетом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Рассматриваемые подходы к построению рейтинга инвестиционной привлекательности промышленного предприятия строятся на основе методов технического анализа (Т. Демарк, Дж. Мэрфи), фундаментального анализа (В.М. Бухштабер, А. А. Горчаков, А. И. Карасев, Н.Б. Кобелев) и с использованием методов анализа, основанных на выявлении эмпирических закономерностей, методов математической статистики (С.А… Читать ещё >

Построение рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учетом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Классификация и критический анализ основных подходов к построению рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий
    • 1. 1. Финансовый анализ предприятия: понятие, цель и содержание, пользователи, информационная база, методы
    • 1. 2. Финансовое состояние и инвестиционная привлекательность промышленного предприятия
    • 1. 3. Критический анализ существующих методов построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий
  • 2. Методика построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности
    • 2. 1. Агрегированный нетто-баланс и расчёт финансовых показателей промышленных предприятий
    • 2. 2. Метод построения системы репрезентативных финансовых показателей промышленных предприятий, формируемый на базе показателей финансовой устойчивости с учётом отраслевой принадлежности
    • 2. 3. Агрегированная рейтинговая оценка инвестиционной привлекательности промышленных предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности

    3. Апробация и верификация методики построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности (на примере промышленности Свердловской области)

    3.1. Апробация методики построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности.

    3.2. Верификация методики построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности.

Актуальность темы

исследования. С начала 1999 года по настоящее время в российской экономике наметились позитивные тенденции, связанные с увеличением уровня монетизации, частичным восстановлением уровня ликвидности банковской системы, увеличением объёмов промышленного производства и улучшением финансового состояния предприятий реального сектора экономики [52]. Укрепление экономики способствует росту доходов населения, улучшению инвестиционного климата, снижает вероятность возможных кризисов для банков и предприятий и других негативных явлений [56]. Для сохранения указанных позитивных тенденций необходима их поддержка стратегическими решениями, принимаемыми законодательными и исполнительными органами государственной власти в социальной, бюджетной и экономической сферах, а также коммерческими и иными структурами. В качестве одного из основных показателей эффективности принятия решений в экономической сфере можно выделить обеспечение стабильного роста промышленного производства предприятий. Последнее особенно актуально для индустриальных регионов России.

Одной из важнейших характеристик стабильного роста промышленного производства является динамика инвестиционной привлекательности предприятий, от которой зависит уровень и качество принадлежащих предприятию активов, структура источников их финансирования, способность активов генерировать прибыльные продажи, обеспечивать качество и темпы роста прибыли, а также надлежащий уровень производственного и финансового риска [84].

На сегодняшний момент в ряде индустриальных регионов и в России в целом проблема создания адекватной системы рейтинговых оценок инвестиционной привлекательности предприятий в условиях продолжающегося переходного периода достаточно остро встаёт перед многими хозяйствующими субъектами (инвесторы, банки, органы власти и т. д.). Растущее разнообразие публикуемых рейтингов инвестиционной привлекательности предприятий в российской практике не облегчает выбор заинтересованного субъекта, так как официальные рейтинги инвестиционной привлекательности предприятий зачастую составляются без учёта прогноза финансового состояния, и фиксируют только текущее финансовое положение.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования обусловлена недостаточной распространённостью и невысокой практичностью методик построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий в условиях российской действительности.

Данная диссертационная работа посвящена разработке методов построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий индустриальных регионов с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности. Адекватная рейтинговая система позволяет решить целый ряд задач:

• повысить информационную открытость, инвестиционную привлекательность предприятий и отраслей промышленного сектора региона;

• повысить эффективность управления промышленностью со стороны руководителей коммерческих структур и государственных органов власти;

• своевременно выявить негативные тенденции в финансовом положении отдельных предприятий, отраслей и промышленности региона в целом.

Степень разработанности проблемы исследования. Один из современных подходов к построению рейтинга инвестиционной привлекательности промышленного предприятия относится к разработке инструментальных методов, ориентированных на портфельные инвестиции. Данный подход предполагает сбор и анализ фондовых показателей (цена акции, объём торгов) предприятия для оценки его истинной рыночной стоимости и недооценённости (О.И. Пеганова, А. А. Первозванский, Т.Н. Первозванская).

Иной подход к построению рейтинговых оценок инвестиционной привлекательности промышленного предприятия включает методы, ориентированные на прямые инвестиции и основанные на фундаментальном анализе, т. е. анализе финансово-хозяйственных показателей предприятия. Основные аспекты данного подхода изучались в работах Т. Адсхеда, Г. Бирмана, О. В. Ефимовой, Г. В. Савицкой, П. Фишера, Э. Хелферта, У. Ф. Шарпа.

Рассматриваемые подходы к построению рейтинга инвестиционной привлекательности промышленного предприятия строятся на основе методов технического анализа (Т. Демарк, Дж. Мэрфи), фундаментального анализа (В.М. Бухштабер, А. А. Горчаков, А. И. Карасев, Н.Б. Кобелев) и с использованием методов анализа, основанных на выявлении эмпирических закономерностей, методов математической статистики (С.А. Айвазян, А. Афифи, И. Б. Мучник, А. Максвелл, Г. Чернов), методов обработки больших массивов информации (А.А. Горчаков, В. И. Маслов, И.В. Орлова), нечеткой логики (Дж. Бендат, Н. Б. Кобелев, А. Пирсол), нейросетевого моделирования (Дж. Лауренс, Ф. Розенблатт, Дж. Хопфилд). Перечисленные методы направлены на повышение точности рейтинговой оценки инвестиционной привлекательности промышленного предприятия.

Несмотря на многообразие работ по совершенствованию методик построения рейтинговой оценки инвестиционной привлекательности промышленного предприятия, на настоящий момент не существует методики, которая, с одной стороны, была бы достаточно проста и легко реализуема широким кругом пользователей, а с другой, — учитывала бы важнейшие характеристики предприятия, прогноз его финансового состояния и отраслевую принадлежность.

Цель исследования. Разработка адекватной методики построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности (рис. 1).

Разработка адекватной методики построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности.

Задачи исследования.

Уточнение понятия «инвестиционная привлекательность промышленного предприятия», учитывающее отраслевую принадлежность и внешнюю среду предприятия.

Классификация и критический анализ существующих методов построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий.

Разработка методики построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности на основе выбранного результативного показателя I.

Апробация и верификация предложенного метода построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий на предприятиях Уральского региона.

Методы исследования.

Методы анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

Методы экономико-математического моделирования.

Методы теории вероятностей и математической статистики, корреляционно-регрессионного анализа.

Результаты исследования.

Уточнено понятие «инвестиционная привлекательность промышленного предприятия», сформулированное с учетом фондовых и фундаментальных показателей предприятия, его отраслевой принадлежности и внешней среды (экономики отрасли, региона и страны в целом).

Предложена классификация существующих методов построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий, основанная на использовании характеристик и способов обработки финансовой информации для построения рейтинга.

JL.

Предложен метод построения системы репрезентативных финансовых показателей промышленных предприятий, формируемый посредством статистической обработки фактических данных на базе показателей финансовой устойчивости с учётом отраслевой принадлежности.

Предложена методика построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий, основанная на использовании выбранного результативного показателя с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности.

Рисунок 1. Структурно-логическая схема диссертационного исследования.

Задачи исследования. В соответствии с поставленной целью решались следующие задачи:

— уточнение понятия «инвестиционная привлекательность промышленного предприятия», учитывающее отраслевую принадлежность и внешнюю среду предприятия;

— классификация и критический анализ существующих методов построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий;

— разработка методики построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности на основе выбранного результативного показателя;

— апробация и верификация предложенного метода построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий на предприятиях Уральского региона.

Объектом исследования является совокупность коммерческих и государственных промышленных предприятий индустриального региона (на примере промышленности Свердловской области).

Предметом исследования являются проблемы построения адекватной оценки инвестиционной привлекательности промышленных предприятий.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют фундаментальные положения микроэкономической теории, миниэкономики, разработки отечественных и зарубежных экономистов, специалистов в области математических методов. Базовые аспекты диссертационной работы сформулированы на основе использования взглядов и подходов С. А. Айвазяна, А. С. Бакаева, Е. В. Борисова, А. Д. Выварца, А. А. Горчаков, О. В. Ефимовой, А. П. Зудилина, J1.M. Камшия, В. В. Ковалёва, М. Н. Крейнина, А. А. Куклина, Л. И. Лопатникова, Ю. П. Лукашина, О. И. Никонова, В. Д. Новодворского, В. К. Першина, И. И. Пичурина, Е. В. Попова, Л. Л. Самойлова, Р. С. Сайфулина, А. И. Татаркина, А. Д. Шеремета.

Большое внимание было уделено исследованию работ зарубежных авторов, среди которых Дж. Бендат, Р. Брейли, Дж. Джонсон, Э. Долан, М. Кендалл, Дж. Ким, Дж. Лембден, Э. Ллойд, Д. Лоули, А. Максвелл, К. Маконнел, Д. Миддлтон, Дж. Мэрфи, Д. Синк, Дж. Фостер.

Основными методами исследования являлись общенаучные методы анализа и синтеза, методы анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия, методы экономико-математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики, корреляционно-регрессионного анализа.

Информационную базу исследования составили законодательные и нормативно-правовые акты Российской Федерации, материалы Банка России Российской Федерации, данные Госкомстата Российской Федерации, Свердловского областного комитета государственной статистики, Уральского таможенного управления, Федеральной комиссии по ценным бумагам.

Основные научные и практические результаты, полученные лично автором:

— уточнено понятие «инвестиционная привлекательность промышленного предприятия»;

— предложена классификация существующих методов построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий;

— предложена структура аналитического нетто-баланса на основе публичной финансовой отчётности;

— предложен метод построения системы репрезентативных финансовых показателей промышленных предприятий;

— предложена методика построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий;

— проведена апробация и верификация предложенного метода построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий на предприятиях Уральского региона.

В результате проведённого научного исследования получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны:

— уточнено понятие «инвестиционная привлекательность промышленного предприятия», сформулированное с учетом фондовых и фундаментальных показателей предприятия, его отраслевой принадлежности и внешней среды (экономики отрасли, региона и страны в целом) (п.п. 15.15);

— предложена классификация существующих методов построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий, основанная на использовании характеристик и способов обработки финансовой информации для построения рейтинга (п.п. 15.15);

— предложен метод построения системы репрезентативных финансовых показателей промышленных предприятий, формируемый посредством статистической обработки фактических данных на базе показателей финансовой устойчивости с учётом отраслевой принадлежности (п.п. 15.4);

— предложена методика построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий, основанная на использовании выбранного результативного показателя с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности (п.п. 15.13).

Научная и практическая значимость диссертационной работы. Предложенная в работе методика построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий индустриального региона с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности может рассматриваться как новый инструмент повышения эффективности управления и поддержания стабильности в промышленном секторе экономики как государственными, так коммерческими и иными структурами.

Результаты исследования могут быть использованы руководителями государственных органов власти или коммерческих структур при выборе предприятия или отрасли с наибольшей инвестиционной привлекательностью, при планировании статей бюджетов разных уровней, для регулирования деятельности банковских организаций, расположенных на территории индустриальных регионов. Отдельные положения диссертационной работы использовались в преподавании дисциплины «Математические методы финансового анализа» (Заключение кафедры «Анализ систем и принятия решений» ГОУ ВПО «УГТУ-УПИ» об использовании результатов диссертационной работы А. В. Коренкова «Построение рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности» в научной и педагогической деятельности от 9.09.2003).

Настоящая диссертационная работа выполнена в соответствии с госбюджетной темой № 2989 «Теоретические исследования систем управления экономико-организационными системами. Проблемы управления процессами реструктуризации экономики региона и предприятий».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены на шести научно-практических конференциях, в том числе «Повышение эффективности управления банками: региональный и технологический аспект» (1997), «Платежные системы» (1998), «Инвестиции — региональный аспект» (1999), «Концепция развития банковской системы Урала» (2000), «Проблемы экономики, финансов и управления производством» (2001), «Всероссийском симпозиуме по миниэкономике» (2002).

Представленная в работе методика построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности внедрена и используется в аналитической работе производственной компании ЗАО ПФ «КТП-УРАЛ» при выборе перечня наиболее инвестиционно привлекательных промышленных предприятий (Акт внедрения № 80 от 9.09.2003).

Публикации.

Основные положения диссертации отражены в шести публикациях общим объёмом 1,7 п.л. (лично автором — 1,1 п.л.).

Структура и объём диссертационной работы.

Логика и цель исследования определяют структуру диссертации. Работа состоит из введения, трёх глав, заключения и библиографического списка, включающего 132 наименований, и приложений. Работа содержит 113 страниц машинописного текста, 21 таблицу и 6 рисунков.

Результаты исследования могут быть использованы руководителями государственных органов власти или коммерческих структур при выборе предприятия или отрасли с наибольшей инвестиционной привлекательностью, при планировании статей бюджетов разных уровней, для регулирования деятельности банковских организаций, расположенных на территории индустриальных регионов. Отдельные положения диссертационной работы могут быть использованы в преподавании дисциплин в высших учебных заведениях.

На наш взгляд, дальнейшее исследование темы может осуществляться в направлении разработки методики построения единого рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий. Необходимость решения данной задачи обусловлена тем, что любой отечественный или зарубежный инвестор может поставить перед собой задачи, связанные с поиском наиболее инвестиционно привлекательного предприятия не в отдельной отрасли, а среди нескольких отраслей. Автоматизация методики позволит получить требуемые результаты и разместить их в печатных и электронных изданиях регионального и федерального масштабов.

Заключение

.

Методика построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности (на примере промышленности Свердловской области) потребовало решения поставленных задач, и в ходе диссертационного исследования были получены следующие научные и практические результаты.

В соответствии с поставленными задачами диссертационного исследования уточнено понятие «инвестиционная привлекательность промышленного предприятия». Предложена наиболее распространённая система показателей, характеризующая финансовое состояние. Проведены классификация и критический анализ существующих методов построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий.

В работе предложен метод построения системы репрезентативных финансовых показателей промышленных предприятий, формируемый посредством статистической обработки фактических данных на базе показателей финансовой устойчивости с учётом отраслевой принадлежности. Стоит отметить, что в качестве результативного показателя финансовой устойчивости предприятия рассматривается коэффициент финансовой независимости, отражающий величину покрытия обязательств предприятия его собственными средствами, поскольку субъектов экономических отношений интересует уровень инвестиционной привлекательности промышленных предприятий. Иными словами, инвесторы уделяют особое внимание степени финансовой устойчивости предприятий или способности предприятий противостоять негативным тенденциям, происходящих на макрои микроуровне.

В ходе диссертационного исследования диссертантом предложена методика построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий, основанная на использовании выбранного результативного показателя с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности. Кроме того, предложены построения структура агрегированного (аналитического) нетто-баланса предприятия, метод построения системы репрезентативных финансовых показателей промышленных предприятий, формируемый посредством статистической обработки фактических данных на базе показателей финансовой устойчивости.

В качестве преимуществ методики построения рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий можно выделить следующие: простота расчётовучёт прогноза, т. е. формируемый рейтинг инвестиционной привлекательности отражает не только текущие значения финансовых показателей, но и прогнозируемые на будущий периодвозможность автоматизации построения рейтинговой функции.

В заключительном этапе диссертационного исследования успешно проведена апробация и верификация методики построения рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий с учётом прогноза финансового состояния и отраслевой принадлежности с 1 квартала 2000 года до 3 квартала 2002 года (на примере промышленности Свердловской области).

Анализ сравнения мест предприятий в рейтинге инвестиционной привлекательности с учётом прогноза финансового состояния на следующий отчётный период (рейтинг 1) и текущем рейтинге инвестиционной привлекательности (рейтинг 2) с учётом отраслевой принадлежности машиностроения и пищевой промышленности показывает, что изменение мест в рейтинге 2 было предсказано в рейтинге 1.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Т., Эрбе А. Регионы России: прямые иностранные инвестиции -М.: Тройка-диалог, март 2002.
  2. С.А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. — 607 с.
  3. И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах. -М.: Высшая школа, 1986.
  4. В.Н., Юзбашев М. М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2001. — 227 с.
  5. А., Эйзен С. Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982. — 488 с.
  6. А.С. Годовая бухгалтерская отчётность организации. М.: Бухгалтерский учёт, 1997.
  7. М.И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 1997. — 416 с.
  8. И.Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта. М.: Финансы и статистика, 1998. — 112 с.
  9. С., Сухарев А. Оборотные средства промышленных предприятий. М.: Госполитиздат, 1957.
  10. В.Г. Финансы фирмы: Курс лекций / Под ред. И. П. Мерзлякова. М.: Инфра-М, 1999 — 298 с.
  11. Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989.-540 с.
  12. Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов. М.: Юнити, 1997.
  13. Е.В., Кириченко Е. Г. Анализ кредитоспособности предприятия: Деловая игра. Тверь: Учебно-методический центр Банка России, 1998. — 40 с.
  14. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: Прогноз и управление. М.: Мир, 1974.-408 с.
  15. Э.М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. — 464 с.
  16. Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М.: Олимп-Бизнес, 1997.
  17. Бро Г. Г., Шнайдман JI.M. Математические методы экономического анализа на предприятии. М.: Экономика, 1976. — 183 с.
  18. В.М., Маслов В. И., Зеленюк Е. А. Методы анализа и построения алгоритмов автоматической классификации на основе математических моделей // Прикладная статистика. М.: Наука, 1983. -С. 126 — 144.
  19. А.Д., Криворотое В. В. Конкурентоспособность предприятия: рыночный аспект / Труды всероссийского симпозиума по миниэкономике. Том 3. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. С. 3 — 7.
  20. А. Дж., Джонк М. Д. Основы инвестирования. М: Дело, 1997. -991 с.
  21. И. Методика определения рейтинга кредитной заявки// Бухгалтерия и банки. 1999. — № 5, — С. 43.
  22. А.А., Орлова И. В., Половников В. А. Методы экономико-математического моделирования и прогнозирования в новых условиях хозяйствования. М.: ВЗФЭИ, 1991.
  23. С. Рейтинг предприятий фармацевтической отрасли.// Фармацевтический вестник. 2001, -№ 6. — С. 14.
  24. Т.Р. Технический анализ новая наука / М.: «Диаграмма», 1997.
  25. Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981. — 302 с.
  26. Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. — 444 с.
  27. Э., Линдсей Д. Макроэкономика./Пер. с англ. СПб. 1994.
  28. Н.К. Логика оценки статистических гипотез. М.: Статистика, 1973. — 211 с.
  29. К. Введение в управленческий и производственный учёт. М.: Аудит, 1994.
  30. ., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977. — 128 с.
  31. И.И., Рукавишников В. О. Группировка, корреляция, распознавание образов. М.: Статистика, 1977. — 144 с.
  32. И.И., Семенова Е. В. Основные процедуры многомерного статистического анализа. Л.: УЭФ, 1993. — 78 с.
  33. И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. М: Финансы и статистика, 1996. — 366 с.
  34. О.В. Как анализировать финансовое положение предприятия (практическое пособие). М.: Бизнес — школа «Интел-синтез», 1994. — 114 с.
  35. О.В. Финансовый анализ. М.: Бухгалтерский учёт, 1999. — 352 с.
  36. Л. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. — 598 с.
  37. А.П. Учись читать бухгалтерскую отчётность партнёра и конкурента. М.: Российский университет дружбы народов, 1993.
  38. К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980. 398 с.
  39. Л.М., Политов А. А. Методические вопросы учёта, анализа и оценки финансового состояния предприятия/ Развитие экономики региона: инновации, инвестиции, менеджмент. Екатеринбург: УГТУ, 2001.-С. 35−37.
  40. А.И., Кремер Н. Ш., Савельева Т. И. Математические методы и модели в планировании. М.: Экономика, 1987.
  41. Т.Р. Анализ финансовых отчётов (на основе GAAP). М.: Инфра-М, 1998.
  42. М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. — 736 с.
  43. М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. — 900 с.
  44. Ким Дж., Мюллер Ч. У. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1989. — 215 с.
  45. Н.Б. Методы оптимального управления отраслью обслуживания населения. М.: Изд-во легкой пищевой промышленности, 1981.
  46. Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей. М.: Финстатинформ, 2000.
  47. Ковалёв А. И, Привалов В. П. Анализ хозяйственного состояния предприятия. М.: Центр экономики и маркетинга, 1999. — 216 с.
  48. В.В. Финансовый анализ: управление капиталом, выбор инвестиций, анализ отчётности. М: Финансы и статистика, 1996. — 432 с.
  49. В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М: Финансы и статистика, 1999. — 142 с.
  50. А.В. Методика построения рейтинга финансового состояния промышленных предприятий Свердловской области / Труды всероссийского симпозиума по миниэкономике. Екатеринбург, 2002. С. 36−39.
  51. А.В., Лёвушкин К. А. Проблемы развития инвестиционной деятельности в российской экономике. Региональный аспект // Инвестиционный эксперт. 1999, — № 49.
  52. А.В., Никонов О. И. Проблемы кредитования предприятий коммерческими банками Свердловской области / Концепция развития банковской системы Урала: Сборник докладов. Екатеринбург: ГУ Банка России по Свердловской области, 2000. С. 43 — 53.
  53. А.В., Никонов О. И. Рейтинг кредитной привлекательности отраслей промышленности Свердловской области / Проблемы экономики, финансов и управления производством: Межвузовский сборник научных трудов. Иваново: УГХТУ, 2001. С. 101 — 109.
  54. А.В., Никонов О. И. Экспресс-метод оценки экономического положения региона и инвестиционной привлекательности предприятия / Платежные системы: Сборник докладов. Екатеринбург: ГУ Банка России по Свердловской области, 1998. С. 288 — 295.
  55. Э. Комплексная оценка финансово-экономического состояния (данный материал доступен в сети Интернет по адресу http://www.cfin.ru/finanalvsis/index.shtmn.
  56. М.Н. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности акционерных обществ в промышленности, строительстве и торговле. М.: АО «Дис», «Мв-Центр», 1994. — 224 с.
  57. Н.Ш. Исследование операций в экономике: Учебное пособие. -М.: ЮНИТИ, 1997.
  58. Курс экономической теории./Под ред. А. В. Сидорович М.: ДИС, 1997.
  59. Дж., Таргет Д. Финансы в малом бизнесе. М.: Финансы и статистика, Аудит, 1992.
  60. С. Эконометрические методы и задачи. М.: Статистика, 1971. -141 с.
  61. И.В., Коссов В. В. Инвестиционный проект. М.: БЕК, 1996.
  62. Э., Ледерман У. Справочник по прикладной статистике, т. 1 и 2. -М.: Финансы и статистика, 1990. 1036 с.
  63. Л.И. Экономико-математический словарь. М.: Наука, 1987.
  64. Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. -М.: Мир, 1967.- 144 с.
  65. Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. -М.: Статистика, 1979. 254 с.
  66. Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1988. — 239 с.
  67. К., Брю С. Экономикс /Пер. с англ. М.: 1992.
  68. И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. -176 с.
  69. Э.А., Герасименко Г. П. Финансовый анализ. М.: Приор, 1997. — 160 с.
  70. С., Лапухова М. Рейтинг предприятий первое знакомство с инвестором // Экономика и жизнь — гостиный ряд. — 1999, -№ 12. — С. 29
  71. Д. Бухгалтерский учёт и принятие финансовых решений. М.: Аудит, Юнити, 1997.
  72. Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М.: Финансы и статистика, 1982. — 520 с.
  73. А.И. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 1988.
  74. Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика. -М: Сокол, 1996. 587 с.
  75. ., Андерсон А., Колдуэлл Д. Принципы бухгалтерского учёта. -М.: Финансы и статистика, 1993.
  76. О. И. Коренков А.В. Рейтинг инвестиционной привлекательности предприятий / Повышение эффективности управления банками: региональный и технический аспекты: Сборник докладов Екатеринбург: ГУ Банка России по Свердловской области, 1997. С. 140- 143.
  77. В.Д., Пономарёва Л. В., Ефимова О. В. Бухгалтерская отчётность: составление и анализ. М.: Бухгалтерский учёт, 1994.
  78. В.Д., Пономарёва Л. В. Составление бухгалтерской отчётности. М.: Бухгалтерский учёт, 1998.
  79. Я. Факторный анализ. М.: Статистика, 1974. — 200 с.
  80. А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях М.: Наука, 1979. — 296 с.
  81. И.В., Половников В. А., Федосеев В. В. Курс лекций по экономико-математическому моделированию. М.: Экономическое образование, 1993.
  82. О.И. Формирование портфеля ценных бумаг: статистические аспекты М.: Миф-диалог, 1998.
  83. А.А., Первозванская Т. Н. Финансовый рынок: расчет и риск М.: Инфра-М, 1994.
  84. И.И. Стимулирование роста производительности труда работников промышленных предприятий / Труды всероссийского симпозиума по миниэкономике: Пленарные доклады. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. С. 81 — 90.
  85. В.Е. Классификация миниэкономических теорий / Труды всероссийского симпозиума по миниэкономике: Пленарные доклады. -Екатеринбург: УрО РАН, 2002. С. 145 159.
  86. Е.В., Татаркин А. И. Теория анализа рынка. Екатеринбург: Институт экономики, УрО РАН, 2000.
  87. Д.А. Многомерный математический анализ. М.: Высшая школа, 1989.-271 с.
  88. Реформа предприятий (организаций). Методические рекомендации. М.: Ось-89, 1998.
  89. . Аудит и анализ хозяйственной деятельности предприятия. -М.: Аудит, Юнити, 1997.
  90. В.М., Федотова М. А. Финансовая устойчивость предприятия в условиях инфляции. М.: Перспектива, 1995.
  91. Ф. Принципы нейродинамики. Персептрон и теория механизмов мозга М.: Мир, 1965.
  92. Руководство при оценке эффективности инвестиций. М.: Интерэксперт, Инфра-М, 1995.
  93. H.H. Общая теория статистики. М.: Статистика, 1980.
  94. Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий. -Минск: ООО «Новое издание», 2000. 688 с.
  95. JI.JI. Система показателей ранжирования предприятий (данный материал доступен в сети Интернет по адресу http://www.cfin.ru/finanalysis/index.shtml).
  96. .А. Вероятностные модели. М.: Наука, 1992. — 176 с.
  97. Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1980. — 456 с.
  98. Д. Скотт. Управление производительностью: планирование, измерение и оценка, контроль, повышение. М.: Прогресс, 1989.
  99. А. Специфика финансового анализа в российских условиях (данный материал доступен в сети Интернет по адресу http://www.cfin.ru/finanalysis/index.shtml).
  100. С.А., Титаренко Б. П. Устойчивые методы оценивания. М.: Статистика, 1980. — 208 с.
  101. Справочник по математике для экономистов./Под ред. В. И. Ермакова -М.: Высшая школа, 1987.
  102. Статистический словарь./Под ред. Ю. А. Юркова. М.: Фин-статинформ, 1996.-479 с.
  103. Статистическое моделирование и прогнозирование./Под ред. А. Г. Гранберга М.: Финансы и статистика, 1990.
  104. Е. Финансовый менеджмент. Российская практика. М.: Перспектива, 1994.
  105. А.И. Развитие интеграционных процессов в регионе как условие эффективного функционирования предприятий / Труды всероссийского симпозиума по миниэкономике: Пленарные доклады. -Екатеринбург: УрО РАН, 2002. С. 16 30.
  106. Теоретические и методологические основы управления финансовыми рынками на предприятии / Куклин А. А., Яковлев В. И., Никифорова
  107. Ю.В., Рыбалко А. А., Тхай О. Е., Перунова А. С. Екатеринбург: УрО РАН, 2000. — 56 с.
  108. Ю.Н., Макаров А. А. Статистический анализ данных на компьютере. М.: Инфра-М, 1998.
  109. И.В. Сущность и факторы финансового состояния предприятия. Система показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия // Уральский консультант, 1999, № 6.
  110. Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1988. — 302 с.
  111. П. Прямые иностранные инвестиции. М: Финансы и статистика, 1999.- 132 с.
  112. С., Дорнбуш Р., Шмалензи Р. Экономика. М: Дело, 1993. — 829 с.
  113. А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели.- М.: Экономика, 1989.
  114. Ю.С., Степанова М. Д. Практикум на ЭВМ по математической статистике. М.: Университетское, 1987. — 304 с.
  115. Э. Техника финансового анализа. М.: Юнити, 1996.
  116. Р.В. Численные методы. Пер. с англ. М.: Наука, 1972. — 400 с.
  117. Э.С., Ван Бреда М.Ф. Теория бухгалтерского учёта. М.: Финансы и статистика, 1997.
  118. Р. Основы финансового менеджмента. М.: Дело, 1993.
  119. Р. Барнес С. Планирование инвестиций. М.: Дело, 1994.
  120. Р., Джонсон Ч. Матричный анализ. Пер. с англ. М.: Мир: 1989. -655 с.
  121. Ч.Т., Фостер Дж. Бухгалтерский учёт: управленческий аспект. М.: Финансы и статистика, 1995.
  122. В.Е. Финансовый анализ в коммерческом банке М.: Инфра-М, 1996. — 144 с.
  123. Г., Мозес JI. Элементарная теория статистических решений. М.: Сов. радио, 1962.
  124. У., Акоф Р., Арноф JI. Введение в исследование операций. М.: Наука, 1968.
  125. У.Ф., Александер Г. Дж., Бейли Дж. Инвестиции М: Инфра-М, 1998.
  126. А.Д., Негашев Е. В. Методика финансового анализа. М.: Инфра-М, 1999.
  127. А.Д., Сайфулин Р. С. Финансы предприятий. М.: Инфра-М, 1998. — 343 с.
  128. А.Д., Суйц В. П. Аудит. М.: Инфра-М, 1995.
  129. Hopfield J.J. Neural networks and phisical systems with emergent collective computational abilities Proc. Nat. Acad. Sci. USA, 1982.
  130. Lawrence J. Introduction to neural networks: design, theory and application -Nevada City: CSS, 1994, 348 c.
  131. Markowitz H. Portfolio selection // J. Finance, 1952.
  132. Merton R.C. Optimum consumption and portfolio rules in a continuous time model // J. Econ. Theory. 1971, № 3.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!