СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Authors: Камакина О.В. , Немтырев О.В. , Мудревский А.Ю. 
Published: December 2024

Показана актуальность оценки финансового состояния предприятий машиностроения. Обоснован выбор объектов исследования ключевых предприятий отечественного машиностроения, производящих газотурбинные двигатели различного применения. Рассмотрены основные показатели, характеризующие финансовые результаты их деятельности за 20172019 гг. На основе подходов, изложенных авторами 1, выполнен сравнительный ретроспективный анализ финансового состояния этих предприятий на основе данных публичной бухгалтерской отчетности за 2017 2019 гг. с использованием современных методик и экономико-математических моделей: В. Ф. Палия, А. Д. Шеремета и Е. В. Негашева, Э. Альтмана, Р. Р. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова, Г. В. Савицкой, И. В. Мартыновой, А. Б. Перфильева, Г. В. Давыдовой и А. Ю. Беликова, А. Ю. Тарасовой, разработанных и/или изложенных авторами 25. Указаны достоинства и недостатки рассмотренных методик и моделей. Определены значения коэффициентов ликвидности и финансовой устойчивости, а также показателей балансовой модели . Представлены необходимые расчеты каждого из частных коэффициентов используемых моделей и обобщающих показателей каждой из экономико-математических моделей. Дана необходимая интерпретация полученных результатов. Установлено, что наиболее целесообразно для оценки финансового состояния машиностроительных предприятий применять экономико-математические модели, учитывающие отраслевую специфику. На основе полученных результатов подтверждена целесообразность совместного использования для целей анализа финансового состояния российских промышленных машиностроительных предприятий методики анализа абсолютных показателей бухгалтерского баланса А. Д. Шеремета и Е. В. Негашева и восьмифакторной экономико-математической модели А. Б. Перфильева. Результаты расчетов показателей всех трех исследуемых предприятий по модели А. Б. Перфильева выявили ее наибольшую чувствительность к изменению показателей, характеризующих финансовое состояние промышленного предприятия
The relevance of assessing the financial condition of engineering enterprises is shown. The choice of research objects is substantiated - key domestic engineering enterprises producing gas turbine engines of various applications. The main indicators characterizing the financial results of their activities for 20172019 are considered. Based on the approaches set forth by the authors 1, a comparative retrospective analysis of the financial condition of these enterprises was carried out on the basis of public accounting data for 2017 181 using modern techniques and economic-mathematical models: V. F. Palia, A. D. Sheremet and E. V. Negashev, E. Altman, R. R. Sayfullin and G. G. Kadykov, G. V. Savitskaya, I. V. Martynova, A. B. Perfiliev, G. V. Davydova and A. Yu. Belikov, A. Yu. Tarasova, developed and / or presented by the authors 25. Advantages and disadvantages of the considered methods and models are indicated. The values of liquidity ratios and financial stability, as well as indicators of the balance model are determined. The necessary calculations of each of the particular coefficients of the models used and generalizing indicators of each of the economic and mathematical models are presented. The necessary interpretation of the results is given. It has been established that it is most expedient to use economic and mathematical models taking into account the relevant industry specifics to assess the financial condition of engineering enterprises. Based on the results obtained, the feasibility of sharing for the analysis of the financial condition of Russian industrial machine-building enterprises the methods of analysis of absolute indicators of the balance sheet of A. D. Sheremet and E. V. Negashev and the eight-factor economic and mathematical model of A. B. Perfiliev. The results of calculating the indicators of all three studied enterprises according to the model of A. B. Perfiliev revealed its greatest sensitivity to changes in indicators characterizing the financial condition of an industrial enterprise