Государственное финансирование как фактор конкурентоспособности российских предприятий

Непараметрический мэтчинг: методика и модели. Результаты моделей, изменение оценок после процедуры мэтчинга. Эффект от государственной поддержки на показатели фирм. Поддержка политически близких предприятий. Оценка факторов конкурентоспособности.

Рубрика Финансы, деньги и налоги
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 30.07.2016
Размер файла 865,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Чтобы проверить результаты (Johnson & Mitton, 2003) на российских данных, а именно: ослабевают ли связи во время кризиса между государством и политически близкими предприятиями, вводится dummy для политически близких фирм, а также dummy на совместные эффекты быть политически близкой фирмой в определенный год. Если связи меняются в кризис, то коэффициенты для совместного эффекта с 2008 и 2009 годом будут иметь значимый эффект.

Эти переменные были введены во все модели из Главы 2. Первое, что стоит отметить, что при вводе этих переменных выводы ни одной из моделей не поменялись, все значимые коэффициенты имели тот же знак. Второе - совместные эффекты для 2008 и 2009 были значимы только в одной модели (для нормы прибыли).

Таблица 14. Значимые переменные, обозначающие политическую близость в модели для нормы прибыли.

bliz_y08

.2132071*

bliz_y09

.2360067**

Из-за того, что наблюдений политически близких фирм сравнительно мало, всего 28, вероятность что эта близость будет значима в модели очень низка. Тем не менее, все же, одна из 4 моделей привела к выводу, что политически близкие фирмы становятся более эффективными в кризис. Однако, другие модели этого не подтвердили, так что в этом случае у нас недостаточно оснований для выводов о влиянии политической близости на конкурентоспособность компаний.

3.3 Политическая близость, размер долгов и государственное финансирование в кризис

Другим наблюдением вышеупомянутой статьи было то, что политически близкие фирмы в кризис получают сравнимо меньше, чем получали до кризиса. Посмотри график динамики изменения темпов роста государственной поддержки по обычным видам деятельности.

Рисунок 7. Динамика изменений роста относительной государственной поддержки по обычным видам деятельности

Видно, что финансирование всех предприятий в среднем заметно замедлилось в 2009 году, а для политически близких осталось примерно на том же уровне. Из этого следует вывод, что в России политические связи остаются такими же крепкими в кризис.

Еще одним выводом этой статьи было наблюдение, что у политически близких фирм значительно выше относительный долг. Посмотрим так ли это для нашего случая:

Таблица 15. Величина относительного долга для политически близких фирм и всех фирм, получающих ГПтек

Среднее значение долга, нормированного на величину активов

Стандартное отклонение

Политически близкие

16.40022

13.90754

Все, получающие ГПтек.

3.708338

10.27868

Эта закономерность выполняется на уровне средних значений, но так же стоит отметить, что у этих значений большая дисперсия и делать однозначные выводы некорректно.

В конце концов, все выводы относительно политически близких предприятий могли бы объясняться и тем фактом, что это были бы убыточные предприятия с большой социальной значимостью, так что, для однозначной трактовки результатов, стоит воспроизвести расчеты в соответствии с другими методиками определения политически близких фирм, если таковые возможны.

Заключение

В настоящей работе было изучено влияние государственной помощи в виде финансирования на конкурентоспособность российских предприятий. Били установлены факторы, влияющие на вероятность получения государственной поддержки. Так же было установлено, что в России, по крайней мере, для фирм пищевой промышленности работает демотивационная схема по поддержке: государство финансирует тех, кто слабее, а не тех, кто более эффективен на рынке. После процедуры непараметрического мэтчинга было выявлено, что эффект от государственной поддержки неоднородный (неоднозначный) и варьируется в зависимости от характеристик фирм, были определены черты предприятий, которым стоит давать поддержку и которым не стоит. Также была предложена методика определения политически близких к государству предприятий, на основе нее были выделены политически близкие предприятия и проверены основные выводы (Johnson & Mitton, 2003). Было определено, что стоит различать 2 вида государственной поддержки: 1) государственную помощь по обычным видам деятельности (ГПтек); 2) государственную помощь по капитальным вложениям во внеоборотные активы (ГПкап).

Государство с большей вероятность предоставит ГПтек экспортирующим предприятиям, более взрослым, а также предприятиям с высокой долей краткосрочной кредиторской задолженностью (правда здесь неочевидно направление причинно-следственной связи). С меньшей вероятностью, государство предоставит ГПтек производителям социально-значимой продукции, но также и производителям алкогольной продукции. Также менее склонно предоставлять ГПтек фирмам с более высокой интеллектуальной собственностью, тут могут быть 2 причины:1) таким фирмам не нужна помощь; 2) наличие этих активов может говорить о купленных франшизах зарубежных компаний, которым государство менее настроено давать поддержку.

Государство также не склонно предоставлять ГПкап производителям социально-значимой продукции и фирмам с высокой интеллектуальной собственностью. Но государство склонно предоставлять финансирование на капитальные вложения производителям алкогольной продукции и фирмам с большей долей долгосрочных обязательств (здесь тоже неочевидно направление причинно-следственной связи).

Негативный эффект ГПтек чаще несет для больших фирм, фирм с высокой долей оборотных активов или основных средств. Также негативный эффект на рост и конкурентоспособность несет ГПтек для фирм с высокой долей долгосрочной кредиторской задолженностью. Но для некоторых предприятий этот тип поддержки несет строго положительный эффект: для взрослых (стоит отметить, что государство как раз склонно предоставлять ГПтек более взрослым фирмам), для предприятий с высокой долей затрат на НИОКР, а также для фирм с высокой деловой репутацией.

Негативный эффект ГПкап оказывает на молодые фирмы (возраст до 3 лет), фирмы с более высокой краткосрочной кредиторской задолженностью, и фирмам с большой долей основных средств. В тоже время ГПкап позитивно сказывается на взрослых фирмах, фирмах с наличием высокой долгосрочной кредиторской задолженности (стоит отметить, что как раз таким предприятиям государство склонно предоставлять ГПкап), а также на фирмах с высокой долей оборотных активов.

Определение политически близких фирм по предложенной методике привело к выводу о неизменности связей с государством в кризис в отличие от Малазии (Johnson & Mitton, 2003). Но эти результаты стоит воспроизвести, применяя и другие методики определения политически близких фирм для проверки их устойчивости.

Возможные направления для развития исследования: 1) расширить выборку по времени и установить причинно-следственную связь краткосрочная кредиторская задолженность - ГПтек и долгосрочная кредиторская задолженность - Гпкап с помощью теста причинности Грейнджера; 2) Оценить влияние государственной поддержки, используя другие методики борьбы с самоотбором, например метода difference-in-difference; 3) оценить влияние ГП для более наукоемких отраслей и проверить выполняются ли те же закономерности как и для пищевой промышленности; 4) воспользоваться другими методиками определения политически близких фирм и оценить пересечение этих методик и предложенной.

Используемая Литература

1. Arellano M., Bond S.R. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations // Review of Economic Studies. 1991. Vol. 58.

2. Asli DemirguK, Vojislav Maksimovic “Institutions, "financial markets, and firm debt maturity” Journal of Financial Economics 54 (1999) 295-336

3. Beason & Weinstein “Growth, economies of scale, and targeting in Japan (1955-1990)” REVIEW OF ECONOMICS AND STATISTICS vol. 78, 286-295

4. Boyd, Roy “Government Support of Nonindustrial Production: The Case of Private Forests” Southern Economic Journal (pre-1986); Jul 1984; 51, 1; ABI/INFORM Global pg. 89

5. Brad R. Humphreys “Dealing With Zeros in Economic Data”, 2013.

6. Clemens Fuest, Bernd Huber “Why do governments subsidise investment and not employment?” Journal of Public Economics 78 (2000) 171-192

7. DIRK CZARNITZKI, BERND EBERSBERGER, ANDREAS FIER - “THE RELATIONSHIP BETWEEN R&D COLLABORATION, SUBSIDIES AND R&D PERFORMANCE: EMPIRICAL EVIDENCE FROM FINLAND AND GERMANY” JOURNAL OF APPLIED ECONOMETRICS J. Appl. Econ. 22: 1347-1366 (2007)

8. Fang-Ming Hsu & Chao-Chih Hsueh - “Measuring relative efficiency of government-sponsored R&D projects: A three-stage approach” Evaluation and Program Planning 32 (2009) 178-186

9. Fredrik Bergstrцm “Capital Subsidies and the Performance of Firms” Small Business Economics,Vol. 14, No. 3 (May, 2000), pp. 183-193Published

10. Gomez, E.T., Jomo K.S., 1998. Malaysia's Political Economy: Politics, Patronage and Profits, Second Edition. Cambridge University Press, Cambridge

11. Heckman J.J. Micro Data, Heterogeneity and Evaluation of Public Policy. Nobel Lecture // Journal of Political Economy. 2001. Vol. 109. 4.

12. Heckman, James; Ichimura, Hidehiko; Smith, Jeffrey; Todd, Petra “Characterizing selection bias using experimental data” Econometrica; Sep 1998; 66, 5; ProQuest pg. 1017

13. Howard N. Ross & Stavros Thomadakis “Rate of return, firm size and development subsidies (the case of Greece)” Journal of Development Economics 12 (1983) 5-18.

14. http://en.wikipedia.org/wiki/Competitiveness

15. http://pro.fira.ru/

16. Inyong Shin, Hyunho Kim “The effect of subsidy policies on the product quality improvement” Economic Modelling 27 (2010) 687-696

17. James Heckman and Salvador Navarro-Lozano “USING MATCHING, INSTRUMENTAL VARIABLES, AND CONTROL FUNCTIONS TO ESTIMATE ECONOMIC CHOICE MODELS” The Review of Economics and Statistics, February 2004, 86(1): 30-57

18. Joanna Sikora “PUBLIC ATTITUDES TO ECONOMIC POLICY IN EAST AND WEST: EFFICIENCY, SUBSIDIES AND PUBLIC OWNERSHIP” Research in Social Stratification and Mobility, Volume 23, 229-274

19. Jong-Wha Lee “Government Interventions and Productivity Growth” Journal of Economic Growth, 1:391--414 (September 1996)

20. Josh Lerner “The Government as Venture Capitalist: The Long?Run Impact of the SBIR Program” The Journal of Business, Vol. 72, No. 3 (July 1999), pp. 285-318

21. Lay G. - “Government support of computer integrated manufacturing in Germany: first results of impact analysis.” Technovation. 13(5) ( 1993) 283-297

22. Luca Grilli & Samuele Murtinu - “Do public subsidies affect the performance of new technology-based firms? The importance of evaluation schemes and agency goals” Prometheus Vol. 30, No. 1, March 2012, 97-111

23. Richard Harris & Catherine Robinson “INDUSTRIAL POLICY IN GREAT BRITA IN AND I T S EFFECT ON TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY IN MANUFACTURING PLANTS, 1990-1998” Scottish Journal of Political Economy, Vol. 51, No. 4, September 2004

24. Richard Harris & Mary Trainor “CAPITAL SUBSIDIES AND THEIR IMPACT ON TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY: FIRM-LEVEL EVIDENCE FROM NORTHERN IRELAND” JOURNAL OF REGIONAL SCIENCE, VOL. 45, NO. 1, 2005, pp. 49-74

25. Ryioichi Sakano, Kofi Obeng & G. Azam “Subsidies and inefficiency: stochastic frontier approach.” Contemporary Economic Policy Vol. 15. 113-127

26. Simon Johnson & Todd Mitton “Cronyism and capital controls:evidence from Malaysia” Journal of Financial Economics 67 (2003) 351-382

27. Supriya Mitra, Scott Webster “Competition in remanufacturing and the effects of government subsidies” Int. J. Production Economics 111 (2008) 287-298

28. В.В. Голикова, К.Р. Гончар, Б.В. Кузнецов “Эмпирические доказательства обучающих эффектов экспорта” Препринт WP1/2011/02. 2011.

29. Ратникова Т.А. “Введение в эконометрический анализ панельных данных” Экономический Журнал ВШЭ №2, №3 и № 4. 2006;

30. Травкин П.В. “ОЦЕНКА ОТДАЧИ ОТ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ РОССИЙСКИХ РАБОТНИКОВ ПОДХОД С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ СПОСОБНОСТЕЙ НА ЗАРАБОТНУЮ ПЛАТУ. Препринт WP15/2013/02

Приложения

Приложение 1

Доля фирм обрабатывающей промышленности, получающих государственную поддержку по отраслям.

Обработка пластмассовых изделий

7%

Обработка неметаллических минералов

7%

Обработка кожи

11%

Химическая промышленность

11%

Металлургия

11%

Машинная промышленность

11,5%

Обработка древесины

12%

Автомобили и Транспорт

16%

Текстильная промышленность

18 %

Электроника и оптика

20%

Пищевая промышленность

24%

Бумажные изделия и целлюлоза

36%

Приложение 2

Результаты оценки моделей бинарного выбора для получения ГПтек.

Показатель

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2004-2010

Экспортирует

+**

+**

+*

+*

+***

Социально значимые товары

-***

-***

-**

-**

-**

-*

-***

Алкогольная Продукция

-*

-**

-*

Молодое предприятие

Доля расходов на НИОКР в активах

-*

Округ (Дальневосточный - базовая категория для сравнения)

**

*

**

***

**

***

**

***

Сибирский

Уральский

+**

+**

+**

+***

+**

+***

+***

+***

Приволжский

+*

+*

+*

+*

+***

Центральный

Северо-западный

+*

Южный

+**

+**

+***

Северо-Кавказский

+*

Наличие деловой репутации

Наличие интеллектуальной собственности

- **

-**

-***

-***

Логарифм возраста

+**

Доля краткосрочных обязательств в активах

+**

+**

+**

+***

Доля долгосрочных обязательств в активах

Логарифм Стоимости активов

+*

Год (2004-Базовая категория для сравнения)

2005

2006

2007

2008

+**

2009

+**

2010

+**

Приложение 3

Treatment effect для ГПтек.

Рост Выручки

Год

Treated

Control Unmatched

Control Matched

Difference Unmatched

Difference Matched

T-stat Unmatched

T-stat Matched

2004

-

-

-

-

-

-

-

2005

1.0223649

1.08093163

.991696462

-.058566734

.030668434

-1.20

0.54

2006

1.15615724

1.27843855

1.40941908

-.122281312

-.25326184

-1.83

-2.67

2007

1.25923008

1.23349855

1.2778321

.025731531

-.018602017

0.66

-0.35

2008

1.06910826

1.08019685

1.07664197

-.011088595

-.007533711

-0.45

-0.26

2009

.937412365

.931649398

.899906368

.005762967

.037505997

0.17

1.41

2010

1.03684051

1.0137368

1.01515796

.023103718

.021682554

0.58

0.26

Рост Доли Рынка

Год

Treated

Control Unmatched

Control Matched

Difference Unmatched

Difference Matched

T-stat Unmatched

T-stat Matched

2004

-

-

-

-

-

-

-

2005

1.02860173

1.08752575

.997746209

-.05892402

.03085552

-1.20

0.54

2006

1.02785027

1.13656116

1.25300586

-.108710886

-.225155584

-1.83

-2.67

2007

.99684328

.976473449

1.01156918

.020369831

-.014725902

0.66

-0.35

2008

1.02136189

1.03195526

1.02855914

-.010593375

-.007197251

-0.45

-0.45

2009

1.0544824

1.04799971

1.01229241

.006482684

.042189988

0.17

1.41

2010

1.02705839

1.00417264

1.0055804

.022885744

.021477989

0.58

0.26

Норма Прибыли

Год

Treated

Control Unmatched

Control Matched

Difference Unmatched

Difference Matched

T-stat Unmatched

T-stat Matched

2004

0.076835626

0.105515403

.122248414

-.028679776

-.045412788

-3.08

-3.96

2005

.088805805

.121059545

.126286905

-.032253739

-.0374811

-3.63

-3.59

2006

.0897514

.126405741

.125756523

-.03665434

-.036005123

-3.61

-2.84

2007

.092999869

.131635268

.113265893

-.038635398

-.020266024

-3.88

-1.49

2008

.10237942

.137090628

.129382603

-.034711208

-.027003183

-3.28

-1.81

2009

.117026526

.146075566

.109633393

-.029049039

.007393134

-2.19

0.35

2010

.108559709

.138808643

.145759935

-.030248934

-.037200226

-2.51

-2.12

Rate of return

Год

Treated

Control Unmatched

Control Matched

Difference Unmatched

Difference Matched

T-stat Unmatched

T-stat Matched

2004

.584014807

1.26392598

1.14190436

-.679911173

-.557889557

-3.08

-2.52

2005

.819052015

1.28863325

1.26962688

-.469581232

-.450574868

-2.05

-1.75

2006

.910750851

1.32230198

1.47142484

-.411551129

-.560673994

-1.84

-1.82

2007

.791747478

1.51623597

1.25167783

-.724488488

-.459930347

-2.94

-1.72

2008

1.03464166

1.48116175

1.45316742

-.446520081

-.41852576

-1.97

-1.74

2009

1.30938898

1.66752488

3.06460995

-.358135899

-1.75522097

-1.26

-3.35

2010

1.43314964

1.30026979

1.87215729

.132879846

-.439007657

0.60

-1.15

Приложение 4

Тесты классификации и LROC для ГПтек.

Приложение 5

Результаты оценки моделей бинарного выбора для получения ГПкап.

Показатель

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2004-2010

Экспортирует

Социально значимые товары

-*

-**

Алкогольная Продукция

+***

+***

+**

+**

+***

+***

Молодое предприятие

Доля расходов на НИОКР в активах

Округ (Дальневосточный - базовая категория для сравнения)

Сибирский

-**

-**

-**

Уральский

+*

+*

Приволжский

-*

Центральный

-***

-*

-***

Северо-западный

-**

Южный

-*

Северо-Кавказский

Наличие деловой репутации

-**

Наличие интеллектуальной собственности

-**

-**

-***

Логарифм возраста

-*

Доля краткосрочных обязательств в активах

+*

Доля долгосрочных обязательств в активах

+**

+*

+**

+***

Логарифм Стоимости активов

Год (2004-Базовая категория для сравнения)

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Приложение 6

Treatment effect для ГПкап.

Рост Выручки

Год

Treated

Control Unmatched

Control Matched

Difference Unmatched

Difference Matched

T-stat Unmatched

T-stat Matched

2004

-

-

-

-

-

-

-

2005

1.20089453

1.05684708

.996097861

.144047449

.20479667

1.16

1.39

2006

1.19656672

1.25277047

1.18776097

-.056203746

.008805753

-0.28

0.05

2007

1.20419505

1.23922536

1.24636522

-.035030302

-.042170169

-0.29

-0.34

2008

1.1653472

1.07590153

1.09323499

.089445669

.072112207

1.18

0.59

2009

1.06122022

.928260613

.891156655

.132959606

.170063564

1.37

2.31

2010

1.07136758

1.01778509

1.11723251

.05358249

-.045864923

0.44

-0.35

Норма Прибыли

Год

Treated

Control Unmatched

Control Matched

Difference Unmatched

Difference Matched

T-stat Unmatched

T-stat Matched

2004

.068716766

.099203175

.126707304

-.030486409

-.057990538

-1.12

-1.42

2005

.082615849

.112856149

.10536673

-.0302403

-.022750882

-1.25

-0.75

2006

.090172134

.117277798

.137877977

-.027105664

-.047705843

-0.89

-1.32

2007

.086206619

.121906346

.094910054

-.035699727

-.008703435

-1.20

-0.22

2008

.087225849

.127610512

.14240959

-.040384663

-.05518374

-1.24

-1.49

2009

.07802184

.140472821

.178354124

-.06245098

-.100332284

-1.64

-1.64

2010

.088229037

.132069081

.1431888

-.043840044

-.054959763

-1.17

-1.28

Rate of return

Год

Treated

Control Unmatched

Control Matched

Difference Unmatched

Difference Matched

T-stat Unmatched

T-stat Matched

2004

.831284177

1.07039215

2.90271471

-.239107971

-2.07143053

-0.39

-1.87

2005

.944832102

1.17297093

1.68991657

-.228138827

-.745084465

-0.36

-0.92

2006

.908322933

1.19681082

.815027022

-.288487889

.093295911

-0.45

0.15

2007

.613383329

1.35941943

.457248138

-.746036098

.15613519

-1.01

0.47

2008

.746440032

1.35969857

.848461122

-.613258537

-.10202109

-0.89

-0.21

2009

1.56995838

1.60372363

1.59368151

-.033765251

-.023723132

-0.04

-0.02

2010

1.92076266

1.3192483

.975632745

.601514358

.945129911

0.90

1.39

Приложение 7

Тесты классификации и LROC для ГПкап.

Приложение 8

Полная таблица оценок факторов конкурентоспособности.

Зависимая переменная

Рост выручки

Доля Рынка

Норма прибыли

Rate of return

Метод Оценки

МНК

Метод Хаусмана-Тэйлора

Метод Хаусмана-Тэйлора

Метод Хаусмана-Тэйлора

Регрессор

Возраст

-.0229569***

.0000751**

.0045922***

Возраст в квадрате

.0004122***

-.000101***

Dummy для предприятий не старше 3 лет

.0260172***

Dummy для Экспортеров

-.0582064*

Dummy для производителей социально-значимых продуктов

-.0001377*

-.2947164**

Dummy для производителей алкогольной продукции

.0988274*

Dummy для получивших гос. помощь по текущей деятельности в течение 2004-2010 хоть раз

-.3372272***

.0004234***

-.0664002**

Dummy для получивших гос. помощь на капитальные вложения во внеоборотные активы деятельности в течение 2004-2010 хоть раз

-3.716287***

Доля расходов на НИОКР а активах

1.73522*

Доля деловой репутации в активах

321.3905***

Доля интеллектуальной собственности в активах

-.005575***

-.0314496***

Доля краткосрочной кредиторской задолженности в активах

.0028284***

-.0968127***

Доля долгосрочной кредиторской задолженности в активах

6.13e-06***

-.0436957***

Логарифм стоимости активов

.000098***

-.2292349***

Доля оборотных активов в активах

-

.0000115***

.0035862***

.3452456***

Доля основных средств в активах

-

.0000191***

.0021851**

.36128***

Рост оборотных активов

.2949234***

-

-

-

Рост основных средств

.0894777***

-

-

-

Dummy Годов (2004 - базовая категория для сопоставления)

2005

.0135306 ***

2006

.1031709***

-.0000385***

.0150026***

.1195953**

2007

.0947913***

-.000078***

.0179966***

.2227178***

2008

.0456119**

-.0000776***

.0218937***

.3238865***

2009

-.0551114**

-.0000732***

.0316734***

.3896335***

2010

Базовая (для роста, т.к. нет наблюдений для 2004 г.)

-.0000862***

.0193505***

.3896335***

Округ (Дальневосточный - базовая категория)

Сибирский

Уральский

Приволжский

Центральный

.0003862**

Северо-западный

.0003709**

Южный

Северо-Кавказский

Совместные Эффекты гос. помощи и других переменных.

.121035***

.3448354***

.0001273**

-.0344531*

-.6724546**

.0000111 ***

-.0425896***

-.2263239 ***

-8.60e-06***

-.0719399***

.1463798***

-.000039***

-.1859332**

.2790691*

-1.458589***

-.0009947*

4.188509*

19.43025***

-.0009421**

22.81866***

-.0000187***

-.0892446***

.406878***

-.0000322*

-.0009313***

-.3227065***

-3.862027*

-4.087174**

-4.142431*

.981377***

-6.757582**

-.8134276**

-.6337641*

.1535805*

Приложение 9

Модель роста выручки. Гистограмма остатков (после удаления выбросов).

Приложение 10

Модель доли рынка. Гистограмма остатков (после удаления выбросов).

Приложение 11

Модель нормы прибыли. Гистограмма остатков (после удаления выбросов).

Приложение 12

Модель rate of return. Гистограмма остатков (после удаления выбросов).

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Особенности, роль и отраслевая структура агропромышленного комплекса (АПК). Анализ расходов бюджета разных уровней на финансирование АПК. Бюджетное финансирование и кредитование предприятий. Основные виды государственной поддержки сельского хозяйства.

    курсовая работа [82,2 K], добавлен 22.03.2014

  • Финансовые результаты предприятия и способы их улучшения. Общая сумма балансовой прибыли, отражаемая в бухгалтерском балансе. Основные факторы, влияющие на прибыль от реализации. Формы государственной финансовой поддержки предприятий Республики Беларусь.

    контрольная работа [17,5 K], добавлен 21.03.2009

  • Методы оценки конкурентоспособности розничных торговых предприятий. Анализ финансово-хозяйственной деятельности ООО "Компании Холидей". Мероприятия, предлагаемые для повышения конкурентоспособности предприятия, расчёт их экономической эффективности.

    дипломная работа [942,0 K], добавлен 14.03.2013

  • Подходы к оценке предприятий-стартапов. Оценка как ключевое звено в финансировании предприятия-стартапа. Метод оценки потенциальной аудитории, нормы прибыли, расчета по модели Ave Maria. Оценка предприятия-стартапа с точки зрения венчурного инвестора.

    курсовая работа [45,5 K], добавлен 20.04.2015

  • Основные задачи промышленной политики. Причины неэффективности государственной поддержки, предоставляющейся промышленным предприятиям в кризисные периоды. Разработка путей совершенствования механизма финансирования приоритетных инвестиционных проектов.

    контрольная работа [33,3 K], добавлен 23.01.2012

  • Понятие кредитоспособности, цели и задачи кредитования, методики анализа кредитоспособности заемщика. Финансовый анализ, рейтинговая оценка предприятий ОАО "Эффект" и ОАО "Акси". Комплексная оптимальная методика оценки кредитоспособности заемщика.

    дипломная работа [140,8 K], добавлен 18.04.2012

  • Сущность понятия финансы предприятий и их структура. Функции и принципы финансов предприятий. Финансовые ресурсы государственных предприятий и порядок их формирования. Анализ деятельности предприятий за 2003-2005 гг. по сравнению с результатами 2007г.

    курсовая работа [71,5 K], добавлен 02.04.2008

  • Сущность и методы оценки конкурентоспособности предприятия. Понятие и основные показатели финансовой устойчивости, платежеспособности и кредитоспособности организации. Анализ состояния и мероприятия по повышению конкурентоспособности туристических услуг.

    дипломная работа [1,3 M], добавлен 05.06.2014

  • Финансирование предпринимательских фирм. Основные принципы организации финансов предприятий. Признаки полного хозрасчета в современных условиях. Сравнение различных методов финансирования. Формирование и использование основных фондов предприятия.

    курсовая работа [39,5 K], добавлен 02.12.2011

  • Оценка кредитоспособности малых и средних предприятий. Совершенствование системы кредитования бизнеса в России. Объемы предоставленных кредитов субъектам малого и среднего предпринимательства. Изменение приоритетов по мерам государственной поддержки.

    курсовая работа [925,8 K], добавлен 19.01.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.