Прогнозування змін фінансово-господарського стану підприємства

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Прикарпатський національний університет імені Василя Стефаника

Прогнозування змін фінансово-господарського стану підприємства

Пілько Андрій Дмитрович,

кандидат економічних наук, доцент

Вітовська Анастасія Олегівна, студентка



В публікації висвітлено результати проведеного дослідження, спрямованого на розробку підходу до прогнозування змін фінансово-господарського стану підприємства. Проведений аналіз показників фінансової звітності, а також використання методів логічного та економетричного аналізу дозволили запропонувати вирішення задачі оцінювання характеру взаємозв'язків в масиві показників, котрі характеризують різні аспекти діяльності підприємства. На основі сформованих масивів показників розраховано значення відповідних субіндексів, котрі характеризують відповідно потенціал інвестиційного забезпечення, ліквідність та ринкову стійкість, потенціал фінансової стійкості, ділову активність, рентабельність та ефективність використання основного капіталу. На основі інформації про розраховані значення інтегрального показника та субіндексів сформовано правило класифікації і побудовано дискримінантну модель. Подальший розвиток даного підходу дозволить з високою ймовірністю прогнозувати зміни фінансово-господарського стану підприємств.

Ключові слова: дискримінанта модель, економетричне моделювання, прогнозування, аналіз, індекс.



Forecasting changes in the financial and economic condition of the enterprise

Pilko Andriy, Vitovska Anastasiia Vasyl Stefanyk Precarpathian National University

The publication highlights the results of the conducted research aimed at developing a scientific and methodological approach to forecasting changes in the financial and economic state of the enterprise. The existing scientific and methodological approaches to solving problems of assessment, analysis and forecasting of changes in the financial and economic state of the enterprise and its bankruptcy are analyzed. The need for systematic monitoring of quantitative and qualitative indicators of the financial and economic activity of the enterprise in order to make effective management decisions aimed at solving current and prospective management problems is substantiated. The analysis of indicators of financial reporting of economically active enterprises, as well as the use of methods of logical and econometric analysis, made it possible to propose a possible approach to solving the problem of assessing the nature of relationships in an array of indicators that characterize various aspects of the financial and economic activity of an enterprise. On the basis of the formed arrays of indicators, the value of the relevant sub-indices was calculated, which characterize, respectively, the potential of investment provision, liquidity and market stability, the potential of financial stability, business activity, profitability and efficiency of the use of fixed capital. Based on the information of the annual financial statements of economically active enterprises, the value of the corresponding sub-indices and the integral indicator of the financial and economic condition were calculated. The proposed rule of classification with the use of specialized software made it possible to build a discriminant model of forecasting the financial and economic condition and determine the limit of discrimination. The proposed approach, based on the results of which a model and an interpretation scale were developed, made it possible to draw a conclusion about exactly what changes in the financial and economic condition of the studied enterprises will be expected in 2024, as well as the probability of such changes. Further development of this approach will make it possible to predict changes in the financial and economic status of enterprises with a high probability, the information of the financial statements of which became the basis for the development of the appropriate discriminant model.

Keywords: discriminant model, econometric modeling, forecasting, analysis, index.



Вступ

Постановка проблеми. Питанням оцінювання поточного рівня, аналізу та прогнозування змін фінансово-господарського стану підприємства присвячено численні дослідження вітчизняних та зарубіжних науковців. Як правило, такі дослідження стосуються розробки концептуальних та математичних моделей прогнозування ймовірності банкрутства. Беручи до уваги актуальність швидкого і в той же час науково обґрунтованого вирішення задачі прогнозування ймовірності банкрутства окремо взятого підприємства, зацікавлені інстанції (комерційні банки, консалтингові, страхові та інвестиційні компанії) сформували відповідні бази комплексних методик вирішення даної задачі, котрі ґрунтуються на використанні методів експрес-діагностики поточних кризових явищ в фінансово-господарській діяльності підприємства, методів поглибленого аналізу показників роботи підприємства та стану бізнес-середовища, в рамках якого здійснює свою статутну діяльність об'єкт аналізу, а також їхнього поєднання [1]. Разом з тим, як справедливо зазначається в [1], «практика прийняття рішень щодо можливостей, умов та обсягів інвестування в цінні папери підприємства, кредитування окремих напрямів його роботи засвідчує той факт, що інвестора чи кредитора будуть цікавити не стільки ймовірність чи часові рамки, в яких підприємство буде визнано банкрутом, а перспективи позитивних та негативних змін стану фінансово-господарської діяльності підприємства в коротко- і середньостроковій перспективі, тобто на час дії інвестиційного проекту чи договірних зобов'язань» [1, с. 87].

Поточна ситуація вимагає здійснення системного моніторингу за фінансово-господарським станом підприємства та його змінами, оскільки це виступає запорукою формування ефективних управлінських рішень та підвищення прибутковості підприємства. Управлінські рішення принесуть очікувані результати лише за умови якщо людина котра приймає рішення чи орган який уповноважений це робити в повній мірі володіє інформацією про кількісні й якісні параметри діяльності об'єкта, його можливості та ризики. Отримання необхідної інформації потребує проведення аналітичних досліджень діяльності підприємства загалом та за окремими напрямами [2].

Таким чином, актуалізується питання удосконалення методики оцінки фінансово-господарського стану підприємства з метою чіткого уявлення про фінансове положення підприємств та можливості визначення рекомендацій щодо покращення їх діяльності.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. В економічній літературі дослідженням питання використання інтегральної оцінки для обґрунтування ефективності функціонування підприємства займалися багато науковців. Кожен з яких обґрунтовує власне бачення методики проведення інтегральної оцінки ефективності функціонування підприємства. Широке коло питань, пов'язаних із дослідженням фінансового стану підприємства, знайшли відображення у роботах таких економістів-дослідників, як Бержанір І., Богма О., Брюшкова Н., Власюк Н., Татар М., Рузакова О., Горбачова О., Андренко О., Закаблук Г., Кремінь В., Лепетюха Н., Малій О., Мартинюк Л., Мирончук В., Мощенський С., Салтикова Г., Тютюник С. Однак, незважаючи на велику кількість публікацій з питань оцінки фінансового стану підприємств, не існує єдиного підходу щодо формування основних показників оцінки фінансового стану, методики їх обчислення та інтерпретація оцінюваних параметрів, які впливають на якість та достовірність розрахунку інтегральної оцінки фінансового стану суб'єктів господарювання. До того ж жодна з моделей не дає можливості спрогнозувати відповідні події з бажаною точністю для підприємств інформація про показники роботи яких не стала основою розробки відповідних моделей. Розробкою моделей прогнозування банкрутства займалися такі дослідники як: Альтман, Спрінгейт, Конан, Гольдер, Тофлер, Тисшоу, Ліс, Чессер, Терещенко, Матвійчук та ін. Результати таких досліджень спрямовані як правило, на формування або моделей оцінювання фінансово-господарського стану підприємства, або ж на прогнозування його банкрутства. В той же час, питання розробки моделей прогнозування змін фінансово-господарського стану підприємства, на нашу думку, в сучасній науковій літературі розкрите недостатньо.

Формулювання цілей статті (постановка завдання). Метою статті є розробка науково-методичного підходу для оцінювання та прогнозування змін фінансово-господарського стану підприємств, використання якого забезпечить можливість виявлення реальної поточної ситуації, а також оцінювати ймовірності напряму та характеру змін фінансово-господарського стану досліджуваних підприємств.

Для досягнення поставленої мети сформульовано і вирішено наступні завдання:

- провести аналіз існуючих науково-методичних підходів до вирішення задач оцінювання, аналізу та прогнозування змін фінансово-господарського стану підприємства та його банкрутства;

- провести оцінювання 52 показників фінансово-господарського стану підприємств, з яких відібрати ті, що корелюють найменше для проведення подальших модельних розрахунків за період 2014-2023 років на основі інформації фінансової звітності даних підприємств;

- запропонувати і реалізувати схеми розрахунку субіндексів фінансово-господарського стану підприємства, які характеризують наступне: потенціал інвестиційного забезпечення, показники ліквідності та ринкової стійкості, потенціал фінансової стійкості, показники ділової активності, показники рентабельності, ефективність використання основних засобів;

- розробити методику обчислення інтегрального показника фінансово-господарської діяльності підприємства на основі прикладного економетричного інструментарію;

- запропонувати і реалізувати підхід до формулювання правила класифікації, побудови дискримінантної моделі та їхньої практичної реалізації;

- на основі розробленої дискримінантної моделі спрогнозувати ймовірність напряму та характеру зміни фінансово-господарського стану досліджуваних підприємств.



Виклад основного матеріалу дослідження

На даний час серед науковців немає погодженої позиції щодо переліку та класифікації методів прогнозування фінансового стану підприємства. М. О. Юнацький розглядає наступні групи методів, які найчастіше використовуються в науковій літературі: економетричні методи і моделі, метод часових рядів, балансовий метод, методи експертних оцінок [3].

В праці [1] виокремлено наступні підходи до моделювання, котрі найчастіше використовуються в процесі аналізу та прогнозування можливого банкрутства підприємств:

- підхід на основі побудови балансових (агрегатних) моделей оцінки фінансового стану. При цьому під агрегатами розуміють абсолютні показники, значення яких можна розрахувати за спеціальними методиками на га основі інформації звітності та даних управлінського обліку підприємств;

- підхід на основі використання матричних моделей ідентифікації стану підприємства. Даний підхід до діагностики кризового стану та виявлення загрози банкрутства передбачають побудову діагностичної матриці, кожен квадрат якої характеризується певним співвідношенням показників господарсько-фінансової діяльності підприємства або розрахованих оціночних агрегатів ідентифікується як певний стан підприємства;

- підхід на основі рейтингових моделей діагностики фінансового стану і загрози банкрутства, суть якого полягає в створенні системи узагальнюючої оцінки різноманітних характеристик об'єкта оцінювання, що мають вагоме значення для визначення наявності та глибини кризи його розвитку;

- підхід на основі використання статистичних моделей, котрі являють собою спеціальним чином розраховану дискримінанту функцію, в якості аргументів якої використовуються фінансові коефіцієнти-індикаторами, які характеризують розвиток кризи, а значення (Z-рахунок) - дозволяє ідентифікувати ступінь (ймовірність) загрози банкрутства [1].

В своєму дослідженні пропонуємо діагностику фінансового стану проводити за кількома напрямами: потенціал інвестиційного забезпечення, показники ліквідності та ринкової стійкості, потенціал фінансової стійкості, показники ділової активності, показники рентабельності, ефективність використання основних засобів, які відображають різні сторони діяльності підприємства та впливають на ефективне прийняття управлінських рішень.

Групування зазначених показників дозволить отримати інтегральну оцінку ефективності функціонування підприємства у ринковому середовищі. Таким чином, актуалізується питання висвітлення методики інтегральної оцінки прогнозування фінансово-господарського стану підприємства [4]. Саме інтегральний показник фінансово-економічного стану є узагальнюючим показником, що характеризує діяльність підприємства і відображає результати його фінансово-господарської діяльності [5].

Зазвичай, методика оцінки фінансового стану підприємства та розрахунок інтегральної оцінки передбачає реалізацію декількох етапів, а саме [6]:

- визначення основних напрямів оцінки;

- вибір основних фінансових коефіцієнтів за кожним з аналітичних напрямів;

- розрахунок для кожного з коефіцієнтів нормативного значення;

- визначення вагомості окремих коефіцієнтів;

- формування узагальнюючих показників;

- розробку інтегральної оцінки фінансового стану підприємства.

За інших однакових умов, оцінювання стану справ на підприємстві за інтегральним показником фінансово-господарської діяльності дозволяє отримати досить вичерпну інформацію про фінансовий стан підприємства та спрогнозувати тенденції його зміни в майбутньому. Агрегування ознак в одну інтегральну оцінку ґрунтується на так званій «теорії адитивної цінності», згідно з якою цінність цілого дорівнює сумі цінностей його складових [6].

Вихідні дані для формування інтегрального показника повинні відповідати сукупності наступних вимог [2]:

- проведення комплексного аналізу здійснюється на основі системи цільових фінансових показників та коефіцієнтів відповідно до обраної методики оцінювання фінансового стану об'єкта дослідження;

- вхідна інформація, що надається для подальшої обробки, має бути повною та достовірною;

- цільові показники обраної методики, як і вхідна фінансова інформація, повинні бути приведені до зіставних одиниць виміру, що забезпечує можливість їх адекватної обробки;

- кожен із сукупності фінансових показників та коефіцієнтів має бути максимально інформативним;

- обґрунтування вибору методів статистичного, математичного та аналітичного видів моделювання;

- формування цілісної картини фінансового стану підприємства на основі визначення цільового фінансового показника;

- здійснення порівняльного аналізу системи інтегрованих показників, отриманих у результаті аналітичної обробки первинної вхідної інформації в динаміці, а також порівняння з іншими показниками, взятими за орієнтири.

Формулювання висновків щодо об'єктів дослідження на основі проведених розрахунків дає можливість для прогнозування змін фінансово-господарського стану підприємств та робити прогнози майбутнього тренду фінансово-господарської діяльності підприємств [2].

Методичною основою визначення інтегрального показника фінансового стану (Z) є багатофакторний дискримінантний аналіз. В загальному випадку дискримінантна функція прогнозування змін фінансово- господарського стану має такий вигляд:

фінансовий господарський звітність



де К1, К2, К3 К_п - фінансові коефіцієнти, що визначаються на підставі даних фінансової звітності;

а1,а₂, а₃ а_п - параметри дискримінантної моделі, що визначаються з урахуванням вагомості та розрядності фінансових коефіцієнтів.

В процесі виокремлення основних показників фінансово-господарського стану підприємства з усієї сукупності коефіцієнтів ми керувались принципом максимальної інформативності та допустимого рівня мультиколінеарності. Групування показників проводилось відповідно до певного аспекту діяльності підприємства який вони дозволяють описати.

В процесі проведеного аналізу на основі фінансової звітності 5 підприємств було сформовано вибірку з 52 показників за 2014-2023 роки, котрі об'єднано в 6 груп. Дослідження мультиколінеарності між показниками всередині кожної з груп за допомогою ознак мультиколінеарності та алгоритму Феррара-Глобера показало наявність даного явища в окремих масивах факторів. Для усунення ймовірних негативних наслідків даного явища було прийнято рішення усунути з подальшого аналізу показники, які корелюють найбільше з іншими. В табл. 1 наведено перелік 19 відібраних за результатами тестування мультико- лінеарності та її усунення показників, за допомогою значень яких проводилось оцінювання фінансово-господарського стану підприємств. Обрані показники висвітлюють кожну з груп оцінки фінансового стану підприємства та відповідають вимогам щодо їх об'єктивності.

На основі наявної інформації сформовано субіндекси за напрямами:

- потенціал інвестиційного забезпечення - InvPotProv;

- показники ліквідності та ринкової стійкості - Liquidity;

- потенціал фінансової стійкості - PotFinStab;

- показники ділової активності - BusAct;

- показники рентабельності - Profitability;

- ефективність використання основних засобів - EffUseFixAssets.

Наступним етапом дослідження є розрахунок питомої ваги кожного з показників фінансово-господарського стану підприємства у відповідному субіндексі. Для цього за допомогою програмного забезпечення MS Excel та надбудови Data Analysis, функції Regression було використано можливості економетричного моделювання для знаходження коефіцієнтів детермінації показників із кожної груп, де в ролі результуючого показника (Y) виступає показник, котрий має найтісніший зв'язок з іншими показниками в сформованих підгрупах. В якості факторів виступали по черзі виступали всі решта показників у сформованих групах.

Таблиця 1

Інформаційна база для побудови дискримінантної моделі прогнозування змін фінансово-господарського стану

Група	Показник	Формула розрахунку по балансу
Потенціал інвестиційного забезпечення	Кофеіцієнт інвестування	1420/1095
	Коефіцієнт кредитоспроможності	1495/1595+1695
Показники для оцінювання ліквідності та ринкової стійкості	Коефіцієнт реальної вартості майна	1010/1300
	Коефіцієнт співвідношення дебіторської та кредиторської заборгованості	(1125+1130+1135+1155)/1695
Потенціал фінансової стійкості	Коефіцієнт меневреності власних оборотних коштів	1165/(1495-1095)
	Коефіцієнт співвідношення оборотних і необоротних активів	1195/1095
	Коефіцієнт структури залученого капіталу	1595/1695
	Коефіцієнт фінансової незалежності	1495/(1495+1595
Показники ділової активності	Коефіцієнт довгострокових зобов'язань забезпечень	1695/1695+1595
	Коефіцієнт оборотності власного капіталу	2000/1495
	Коефіцієнт оборотності матеріальних активів	2050/(1100t+1100p):2
Показники рентабельності	Коефіцієнт покриття необоротних активів власним капіталом	1495/1095
	Коефіцієнт рентабельності продажу	(2190-2195)/2000
	Коефіцієнт рентабельності продукції	(2190/2195-2120+2180)/ (2050+2130+2150)
	Період окупності капіталу	1300/2350
Ефективність використання основних засобів	Коефіцієнт мобільності активів	1195+1200/1095
	Фондовіддача	2000/1010
	Фондомісткість	1010/2000

Питому вагу кожного із субіндексів шукаємо розв'язавши лінійне рівняння 0.233х+0.91х+0,111х=1. Формули для розрахунку субіндексів мають наступний вигляд:

InvPotProv = 0,675x₁+0,325x₂,

де x₁ - InvCoef (коефіцієнт інвестування);

x₂ - CredAb (коефіцієнт кредитоспроможності).

Liquidity = 0,186x₃+0,726x₄+0,088x₅,

де x₃ - AbsLiq (коефіцієнт абсолютної ліквідності);

x₄ - RValProp (коефіцієнт реальної вартості майна);

x₅ - Debt/CredAb (коефіцієнт співвідношення дебіторської та кредиторської заборгованості).

PotFinStab = 0,006х₆+0,024х₇+0,106х₈+0,864х₉,

де x₆ - ManOwnCap (коефіцієнт меневреності власних оборотних коштів);

x₇ - RatCurNcurAs (коефіцієнт співвідношення оборотних і необоротних активів);

x₈ - RaisCap (коефіцієнт структури залученого капіталу);

x₉ - FinInd (коефіцієнт фінансової незалежності).

BusAct = 0,323х₁₀+0,629х₁₁+0,048х₁₂,



де x₁₀ - LTLiab (коефіцієнт довгострокових зобов'язань забезпечень);

x₁₁ - OwnCapTurn (коефіцієнт оборотності власного капіталу);

x₁₂ - MatAsTurn (коефіцієнт оборотності матеріальних активів).

Profitability = 0,944х₁₃+0,034х₁₄+ + 0,005х₁₅+0,017х₁₆,

де x₁₃ - RCovNcas (коефіцієнт покриття необоротних активів власним капіталом);

x₁₄ - RetSale (коефіцієнт рентабельності продажу);

x₁₅ - ProdProf (коефіцієнт рентабельності продукції);

x₁₆ - CapFeedb (період окупності капіталу). EffUseFixAssets = 0,463х₁₇+0,357х₁₈+0,18х₁₉,

де x₁₇ - AsMob (коефіцієнт мобільності активів);

x₁₈ - FundReturn (фондовіддача);

x₁₉ - CapCapacity (фондомісткість).

Наступним етапом стало визначення значення субіндексів для кожного з досліджуваних підприємств та проводимо відповідного кореляційно-регресійного аналізу з метою визначення субіндексу, котрий корелює найбільше з іншими субіндексами. В даному випадку це субіндекс InvPotProv, котрий підлягає виключенню з моделі.

Запропоноване правило класифікації для побудови дискримінантної моделі має наступний вигляд: якщо за деякий звітний період будь які 4 із 5 субіндексів залишаються незмінними або зростають порівняно зі значеннями попереднього року, то відповідні спостереження даного звітного періоду включаємо в сукупність Х, якщо ж хоча б 2 субіндекси знизили своє значення за звітний період, то відповідні спостереження включаємо до сукупності У.

Застосування програмного забезпечення IBM SPSS дозволило сформувати дискримі- нантну модель на основі сукупностей Х (9 спостережень) та Y (36 спостережень). З урахуванням вкрай низьких значень частинних коефіцієнтів детермінації та F відношень для субідексів BusAct та Profitability виключаєм їх з подальшого аналізу. За результатами класифікації 76,7% вихідних згрупованих даних класифіковано правильно. Отримано наступні коефіцієнти дискримінантної функції:

- Liquidity (z) = 0,422;

- PotFinStab (z2) = 0,644;

- EffUseFixAssets (z₃) = 0,760;

- межа дискримінації = 0,3035.

Модель прогнозування змін фінансово-господарського стану підприємства має наступний вигляд:

Z=0,422Liquidity +0,644PotFinStab + +0,760EffUseFixAssets +0,3035,

де Liquidity - показники ліквідності та ринкової стійкості;

PotFinStab - потенціал фінансової стійкості;

EffUseFixAssets - ефективність використання основних засобів.

Для оцінки якості побудованої дискримінантної моделі було розраховано коефіцієнт помилкової класифікації, який визначається як частка помилкового віднесення фінансово стабільних підприємств та фінансово нестабільних підприємств до протилежної групи. Для вибірки, що досліджувалась, імовірність помилкової класифікації стабільних підприємств до нестабільних становила 20% становила; нестабільних до стабільних - 28,3%. Сумарна помилка класифікації становить 24,15%, що свідчить про прийнятний рівень якості побудованої моделі.

Шкала інтерпретації показників, яка базується на квадратах відстані Махаланобіса до центроїдів груп та інтегральним показником для кожного періоду, має наступний вигляд для показника Z:

- Z < 1,99 - значне погіршення фінансового стану;

- 2 < Z < 2,799 - стійкий фінансовий стан;

- Z > 2,8 - покращення фінансового стану. Прогнозні значення на 2024 рік інтегральних показників по підприємствах:

- ПРАТ «Промприлад» - 3,066

- Акціонерне товариство «Українські енергетичні машини» - 2,456

- ПРАТ «Оболонь» - 1,977

- Повне Товариство «Ломбард Донкре- дит товариство з обмеженою відповідальністю «Інтер-ріелті» і компанія» - 3,633

- Львівський локомотиворемонтний завод - 1,485

Запропонований підхід, за результатами якого розроблено модель і шкалу інтерпретації, дозволив зробити висновок про те що у 2024 році:

- ПРАТ «Промприлад» - покращить свій фінансовий стан з ймовірністю 0,96;

- Акціонерне товариство «Українські енергетичні машини» - матиме стійкий фінансовий стан з ймовірністю 0,92;

- ПРАТ «Оболонь» - зазнає значного погіршення фінансового стану з ймовірністю 0,88;

- Повне Товариство «Ломбард Донкредит товариство з обмеженою відповідальністю «Інтер-ріелті» і компанія» - покращить свій фінансовий стан з ймовірністю 0,97;

- Львівський локомотиворемонтний завод - зазнає значного погіршення фінансового стану з ймовірністю 0,82.



Висновки

З урахуванням виділених функціональних складових і пропонованих показників для їх аналізу розроблено підхід до оцінювання та прогнозування фінансово-господарського стану підприємства, в рамках якого передбачено проведення розрахунку субіндексів за кожною визначеною функціональною складовою й загального інтегрального показника, що дає змогу комплексно охопити основні складові потенціалу розвитку і використовувати ті дані, які містяться у відкритій фінансовій звітності досліджуваних підприємства. Запропоновані моделі аналізу апробовано на прикладі ПРАТ «Промприлад», Акціонерне товариство «Українські енергетичні машини», ПРАТ «Оболонь», Повне Товариство «Ломбард Донкредит товариство з обмеженою відповідальністю «Інтер-ріелті» і компанія», Львівський локомотиворемонтний завод.

Подальший розвиток запропонованого підходу дозволить з високою ймовірністю прогнозувати зміни фінансово-господарського стану підприємств на основі інформації яких було розроблено модель. Подальші дослідження мають бути спрямовані на вдосконалення методики оцінки прогнозування погіршення фінансово-господарського стану підприємства шляхом багаторазового тестування, що дозволить визначитися з остаточним набором індикаторів, які формують інтегральний показник.



Список використаних джерел

1. Пілько А. Д., Потятинник Б. Б. Прогнозування змін фінансового стану підприємства: досвід використання економетричних та дискримінантних моделей. Materials of the X International scientific and practical conference, «Scientific horizons». 2014. Vol. 1. Economic science. Sheffield. Science and education LTD, 96 р, рр. 86-90.

2. Власюк Н. Комплексне оцінювання фінансового стану підприємства на основі показників ліквідності. Економіка та суспільство. 2017. № 9. С. 351-356. URL: https://eprints.cdu.edu.ua/4705/2/shkolna.pdf#page=351

3. Юнацький М.О. Огляд сучасних методів прогнозування фінансового стану підприємства. Ефективна економіка. 2018. № 4. URL: http://www.economy.nayka.com.ua/pdf/4_2018/42.pdf

4. Лепетюха Н., Рудська І. Інтегральна оцінка ефективності функціонування підприємства. Глобальні та національні проблеми економіки. 2016. № 14. С. 424-429.

5. Закаблук Г Дослідження динаміки показників фінансово-економічного стану промислових підприємств на засадах інтегрального оцінювання. Економічна наука. 2018. № 12. С. 36-41. URL: http://www.investplan.com.ua/ pdf/12_2018/9.pdf

6. Бержанір І., Вінницька А., Гвоздей Н. Інтегральна оцінка фінансового стану підприємства. Молодий вчений. 2018. № 2. С. 682-686. URL: https://dspace.udpu.edu.ua/bitstream/6789/9043/1/Молодий%20вче- ний-254-258^



References

1. Pil'ko A. D., Potyatynnyk B. B. (2014) Prohnozuvannya zmin finansovoho stanu pidpryyemstva: dosvid vyko- rystannya ekonometrychnykh ta dyskryminantnykh modeley [Forecasting changes in the company's financial condition: experience using econometric and discriminant models]. Materials of the X International scientific and practical conference, «Scientific horizons», vol. 1. Economic science. Sheffield. Science and education LTD, 96 р, рр. 86-90. (in Ukrainian)

2. Vlasyuk N. (2017). Kompleksne otsinyuvannya finansovoho stanu pidpryyemstva na osnovi pokaznykiv likvid- nosti [Comprehensive assessment of the financial state of the enterprise based on liquidity indicators]. Ekonomika ta suspil'stvo, no. 9, рр. 351-356. Available at: https://eprints.cdu.edu.ua/4705/2/shkolna.pdf#page=351 (in Ukrainian)

3. Yunats'kyy M. O. (2018) Ohlyad suchasnykh metodiv prohnozuvannya finansovoho stanu pidpryyemstva [Overview of modern methods of forecasting the financial state of the enterprise]. Efektyvna ekonomika, no. 4. Available at: http://www.economy.nayka.com.ua/pdf/4_2018/42.pdf (in Ukrainian)

4. Lepetyukha N., Ruds'ka I. (2016) Intehral'na otsinka efektyvnosti funktsionuvannya pidpryyemstva [Integral assessment of the efficiency of enterprise functioning]. Hlobal'ni ta natsional'ni problemy ekonomiky, no. 14, pp. 424-429. (in Ukrainian)

5. Zakabluk H. (2018) Doslidzhennya dynamiky pokaznykiv finansovo-ekonomichnoho stanu promyslovykh pid- pryyemstv na zasadakh intehral'noho otsinyuvannya [Study of the dynamics of indicators of the financial and economic state of industrial enterprises on the basis of integral evaluation]. Ekonomichna nauka, no. 12, pp. 36-41. Available at: http://www.investplan.com.ua/pdf/12_2018/9.pdf (in Ukrainian).

6. Berzhanir I., Vinnyts'ka A., Hvozdey N. (2018) Intehral'na otsinka finansovoho stanu pidpryyemstva [Integrated assessment of the financial state of the enterprise]. Molodyy vchenyy, no. 2. pp. 682-686. Available at: http://surl.li/spdoa (in Ukrainian).

Размещено на Allbest.ru