Автореферат (786174), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Статистические данные о показателяхразвитияроссийскихпромышленныхпредприятийполученыизмеждународной статистической базы UNCTAD и отечественной - Росстата.Информационная база включает в себя данные ежегодных балансов по 180отечественным предприятиям за период с 2001 по 2011 года с международнымрейтингом, 127 предприятий с рейтингом НРА (Национальное РейтинговоеАгентство), 131 предприятие, разместившее облигационные займы наотечественном фондовом рынке, 27 успешных и 15 предприятий банкротовавиационно-космического комплекса.Основные методы исследования.В работе принят комплексный подход с использованием методовсистемного,корреляционного,кластерногоанализа,математикостатистических методов обработки данных и современных методовнейросетевого моделирования.

Статистические расчеты по построениюдискриминантных моделей выполнены с помощью программы STATISTICA 6.Разработка и тестирование модуля нейронных сетей проводилась с помощьюпрограмм: STATISTICA 6 Neural Network, NeuroShell 2 и PolyAnalyst. Расчетыфинансово-экономических коэффициентов проводились в разработаннойавтором программе QFinAnalysis 2, реализованной в среде MS Excel.Область диссертационного исследования соответствует требованиямпаспорта специальностей ВАК 08.00.05 «Экономика и управление народнымхозяйством (экономика, организация и управление предприятием, отраслями,комплексами – промышленность)» пунктам: п.1.1.1, п.1.1.4, п.1.1.13, п.1.1.21.В рамках диссертационного исследования получены и выносятся назащиту следующие научные результаты: Дано авторское определение экономических понятий «инвестиционнаяпривлекательность» (ИП), «рейтинговая идентификация» (РИ), показанаих взаимосвязь; Раскрыта значимость рейтинговой оценки для предприятий какэффективного информационного инструмента взаимодействия синвесторами и кредиторами; Предложен новый подход и разработана методика использованияпубличных международных кредитных рейтингов в созданииинструментов и методов повышения уровня инвестиционнойпривлекательности предприятия; Определены значимые финансово-экономические показатели дляпостроения моделей виртуальных кредитных рейтингов (ВКР); Разработаны две дискриминантные и две нейросетевые моделивиртуальных кредитных рейтингов; Показана возможность эффективного использования нейронных сетей всоздании рейтинговых моделей; Дана оценка экономического эффекта использования рейтинга;6 Проведено рейтингование 27 отечественных предприятий авиационнокосмического комплекса и 15 предприятий банкротов.Научная новизна диссертационного исследования заключается вразработке и адаптации рейтинговых методик для отечественных предприятий,а также определении практических рекомендаций для предприятийавиационно-космического комплекса и подтверждается следующимиполученными выводами:1.

Проведен анализ и предложены авторские определенияэкономических понятий: «инвестиционная привлекательность», «рейтинг» и«рейтинговая идентификация».2. Показано, что рейтинг международных рейтинговых агентств Fitch,Moody’s, Standard&Poor’s (S&P) является общепризнанной интегральнойоценкой для инвесторов, которая отражает определенные уровни рискабанкротства и инвестиционной привлекательности предприятия. Раскрытазначимость рейтинговой оценки международных и отечественных рейтинговыхагентств для различных типов инвесторов в принятии инвестиционныхрешений.3.

Определены основные подходы и методы составления кредитныхрейтингов отечественными и зарубежными учеными. Исследованыособенности методики составления рейтингов зарубежными и отечественнымирейтинговыми агентствами, их назначение и типология, описаны недостаткисуществующих рейтинговых методик, проведен сопоставительный анализ ихрейтинговых шкал.4. Предложена новая методика использования международныхкредитных рейтингов в создании инструмента повышения уровняинвестиционной привлекательности предприятия для инвесторов.

Выделенызначимые финансово-экономические показатели предприятия. Построенымодели виртуальных кредитных рейтингов, соответствующие с высокойточностью существующим международным и отечественным кредитнымрейтингам.5. Построены дискриминантные модели виртуального кредитногорейтинга по рейтинговым оценкам НРА и международных агентств Fitch,Moody’s, S&P. Создан модуль в авторской программе QFinAnalysis 2 по расчетурейтингов на основе дискриминантных моделей.6. Показаны преимущества использования нейронных сетей передклассическими статистическими методами в создании виртуального кредитногорейтинга.

Разработаны нейросетевые модели на базе рейтинговых оценок НРАи международных агентств Fitch, Moody’s и S&P.7. Выявлена зависимость между значением виртуального кредитногорейтинга и стоимостью заемного капитала.8. Показаны возможности использования методики и моделейвиртуального кредитного рейтинга для диагностики риска банкротства иуровня инвестиционной привлекательности предприятий. Проведен анализрейтинговых коэффициентных профилей предприятий (РКП), определяющий7плановые уровни ИП и задачи для менеджмента.

Построен индекс уровняинвестиционной привлекательности предприятий по отечественным имеждународным рейтинговым шкалам для группы из 27 предприятийавиационно-космического комплекса.Теоретическая значимость исследования состоит в развитии теории,подходов и методов рейтинговой идентификации предприятий, в обоснованиинеобходимости построения комплексной методики и моделей рейтингования,обеспечивающихактивноеуправлениеменеджментомуровнеминвестиционной привлекательности. Полученные результаты могут служитьтеоретической и методической базой для дальнейших исследований в областиуправления уровнем инвестиционной привлекательности предприятия наоснове рейтинговых оценок международных и отечественных агентств и ихимитационных моделей.Практическая значимость исследования.Разработана методика РИ, модели ВКР и РКП, которая дает комплексноепредставление об инвестиционном потенциале предприятия.Методика РИ изложена в виде формул, которые могут быть практическииспользованы менеджментом и собственниками предприятий для управленияуровнем инвестиционной привлекательности, а также различными типамиинвесторов - для оценки привлекательности предприятий, государственнымиорганами - для мониторинга промышленных предприятий и отраслей.Результаты и выводы могут быть использованы высшими научнымизаведениями в курсах лекций, семинаров и практических занятий подисциплинам «Анализ и диагностика финансово-промышленной деятельностипредприятий», «Автоматизация финансово-бухгалтерской деятельности»кафедры «экономическая информатика» Московского авиационного институтаи другие.Апробация и реализация результатов исследования.Основные результаты диссертационного исследования обсуждались ибыли одобрены на конференциях различного уровня.

Среди них:2010 г. – Научно практическая конференция молодых ученых и студентов(диплом 2 степени); 2010г. – «9-я Международная конференция авиация икосмонавтика – 2010»; 2011 г. – Конференция Саркисяна. «Экономика именеджмент инноваций в создании АПК»; 2011 г. – «10-я Международнаяконференция авиация и космонавтика – 2011»; 2011 г. – «Научноэкономическая конференция академика П.П. Маслова»; 2012 г. Международная заочная научно-практическая конференция «Теоретическиепрактические аспекты развития современной науки»; 2012 г. – Всероссийскаянаучно-практическая заочная конференция «Задачи современной экономикидля отечественных предприятий различных отраслей»; 2012 г.

– «Инновация вавиации и космонавтике».Ряд материалов статей по теме диссертации размещен на авторском сайте«Финансовый и инвестиционный анализ предприятия» www.beintrend.ru вИнтернете.8Объем и структура диссертационной работы.Диссертация содержит 172 страниц основного текста, в том числе 13рисунков, 43 таблицы, 22 приложения, список использованной литературы,включающий 190 наименование.II.ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫВо введении обоснована актуальность темы диссертационногоисследования, сформулированы его цели и задачи, объект и предметисследования, определена теоретическая, методическая и информационнаябаза, дана характеристика научной новизны и практическое значениеполученных результатов исследования.В первой главе «Теоретические и методические подходы к определениюи оценке инвестиционной привлекательности промышленного предприятия»проведен анализ и даны определения экономических понятий «инвестиции»,«инвестиционная привлекательность» «кредитный рейтинг», «рейтинговаяидентификация».Установленаихтеоретическаяифактическаявзаимообусловленность.В научном сообществе не сложилось единого подхода к оценкеинвестиционной привлекательности промышленных предприятий.

Широкораспространёнподход,которыйрассматриваетинвестиционнуюпривлекательность как инвестиционное свойство существующего предприятияс позиции внутреннего потенциала и перспектив развития.Часто исследователи делают акцент на рассмотрении отдельных аспектовпроцесса инвестирования: на его результативности, эффективности,направленности,которыеопределяютсяимикакинвестиционнаяпривлекательность.Многиеавторыопределяютинвестиционнуюпривлекательность предприятия, как процесс удовлетворения различныхинвестиционных целей для различных типов инвесторов. Так, дляфинансовых инвесторов (кредиторов) важна, кредитоспособность, возможностьпредприятия погашать во время и в полном объеме свои обязательства.Стратегические инвесторы делают акцент на управление предприятием исвязывают инвестиционную привлекательность с ростом капитализациипредприятия.Институциональныеинвесторы при выбореобъектаинвестирования используют критерии доходности при приемлемом уровнериска.Методы оценки инвестиционной привлекательности условно можноразделить на рыночные, факторные, рейтинговые, стоимостные, бухгалтерские.Анализ показал, что точность понимания такого сложногоэкономического понятия как «инвестиционная привлекательность» возможнатолько при комплексном рассмотрении с точки зрения типа инвестора, егоожиданий, целей вложения по отношению к объекту инвестирования.

Характеристики

Список файлов диссертации