Детальная информация

Целью работы является разработка методики формирования дифференцированных нормативов финансовой устойчивости предприятий. Были решены следующие задачи: – систематизировать теоретико-методологические основы и уточнить сущность финансовой устойчивости коммерческих организаций; – провести критический анализ традиционных нормативных подходов к оценке устойчивости и выявить их ограничения; – обосновать применение алгоритмов машинного обучения для формирования дифференцированных критериев; – разработать алгоритм сбора и предварительной обработки данных финансовой отчётности; – выполнить многомерный статистический анализ и кластеризацию предприятий аграрного сектора для выделения однородных экономических групп; – сформировать матрицу дифференцированных нормативов финансовой устойчивости на основе выявленных профилей; – разработать методические рекомендации по применению полученных нормативов в рамках управления развитием отрасли. Актуальность темы обусловлена тем, что действующие в Российской Федерации единые нормативы финансовой устойчивости не учитывают отраслевую специфику, что приводит к систематическим ошибкам диагностики финансового состояния предприятий. Предложена методика формирования дифференцированных нормативов, включающая преобразование Йео–Джонсона, метод главных компонент, KMeans-кластеризацию и построение квантильных коридоров с бутстреп-оценками доверительных интервалов. Выделены четыре профиля финансовой устойчивости. Анализ и обработка данных осуществлялись на языке программирования Python с использованием библиотек NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib и Seaborn.

The purpose of the work is to develop a methodology for forming differentiated financial stability. The following tasks were solved: – systematize the theoretical and methodological foundations and clarify the essence of financial stability of commercial organizations; – conduct a critical analysis of traditional normative approaches to stability assessment and identify their limitations; – justify the application of machine learning algorithms for the formation of differentiated criteria; – develop an algorithm for collecting and preprocessing financial reporting data; – perform multivariate statistical analysis and clustering of agricultural enterprises to identify homogeneous economic groups; – form a matrix of differentiated financial stability norms based on the identified profiles; – develop methodological recommendations for applying the obtained norms in industry development management. The relevance of the topic is determined by the fact that the unified financial stability norms currently in effect in the Russian Federation do not account for the industry-specific characteristics of the agribusiness sector, leading to systematic errors in the diagnosis of enterprise financial condition. A methodology for forming differentiated norms is proposed, including Yeo–Johnson transformation, principal component analysis, KMeans clustering, and the construction of quantile corridors with bootstrap confidence interval estimates. Four financial stability profiles were identified. Data analysis and processing were performed using the Python programming language with NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, and Seaborn libraries.