Статистический анализ факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий: На примере Республики Мордовия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.12, кандидат экономических наук Петрова, Елена Сергеевна

• Петрова, Елена Сергеевна
• кандидат экономических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Петрова, Елена Сергеевна

Введение

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

1.1. Понятие несостоятельности (банкротства) предприятия и развитие института банкротства в рыночной экономике

1.2. Методология анализа и прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий

1.3. Система показателей несостоятельности предприятий

ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ

Ф ПРЕДПРИЯТИЙ РЕСПУБЛИКИ МОРДОВИЯ

2.1. Анализ закономерностей распределения показателей, характеризующих финансовую несостоятельность сельскохозяйственных предприятий

2.2. Анализ факторов несостоятельности сельскохозяйственных пред- 76 приятий

2.3. Многомерная классификация сельскохозяйственных предприятий по показателям финансово-хозяйственной деятельности

ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ РЕСПУБЛИКИ 102 МОРДОВИЯ

3.1. Факторный анализ финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий

3.2. Методика анализа и оценки факторов несостоятельности сельскохозяйственных предприятии

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Статистический анализ факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий: На примере Республики Мордовия»

Актуальность темы исследования. Реформирование экономики России началось и продолжается на фоне глубокого кризиса всех ее сфер и отраслей. Низкая эффективность, отсутствие действенных стимулов предпринимательской активности, крупные структурные диспропорции, исчерпанные ресурсы распределительной системы - далеко не полный перечень наследия, оставленного нам административно-командной системой. Негативные последствия либерализации цен, кризис сбыта и потеря управляемости экономики, возникшие на первом этапе российских рыночных реформ, и, как следствие, несовершенная сбытовая и ценовая политика в современном сельском хозяйстве, кризис неплатежей, обострили до крайности вопрос платежеспособности и поставили на повестку дня вопрос о предпосылках массового банкротства сельскохозяйственных предприятий.

Финансово-экономический анализ выступает одной из важнейших функций антикризисного управления, необходимого для успешного предотвращения кризисных ситуаций на предприятии или для успешного выхода предприятия из кризиса. В связи с реализацией указанной функции менеджмента на всех уровнях управления (предприятие, регион, страна) особую актуальность приобретают анализ и прогнозирование факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий.

Проблема анализа и прогнозирования несостоятельности предприятий стала предметом исследования в научных работах многих отечественных и зарубежных ученых: Зайцева О.П., Савицкая Г.В., Семенихин А.И., Узун В.Я., Федотова М.А., Эпштейн Д.Б., Сиротина М.А., Боруцкий А.П., Фомин Я.А., У.Бивер, Э.Альтман, Таффлер, Фулмер, Лис и других. Главное внимание авторов сосредотачивается на проблемах группировки предприятий по уровню финансового состояния, разработки адекватных моделей анализа и прогнозирования факторов финансовой несостоятельности, которые невозможно разработать на основе показателей одного предприятия. Эти проблемы традиционно решаются методами многомерного статистического анализа, которые нашли широкое применение в экономике, социологии, психологии и т.д. Ими занимаются С.А. Айвазян, Афанасьев В.Н., Зарова Е.В., Елисеева И.И., B.C. Мхита-рян, A.M. Дубров, A.A. Френкель, В.А. Прокофьев, Кендалл М., Стюарт А., Лоули Д. и многие другие ученые.

Проблемы исследования количественных закономерностей финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий как однородной по виду экономической деятельности совокупности хозяйствующих субъектов, проблемы формирования системы показателей, всесторонне оценивающей финансовую несостоятельность предприятия, экономического и статистического анализа факторов, логичной экономической интерпретации полученных результатов и условий изменения состояния банкротства полностью не решены, что и определило актуальность настоящей диссертационной работы.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является совершенствование методики анализа и прогнозирования факторов несостоятельности сельскохозяйственных предприятий региона.

Достижение указанной цели осуществляется путем решения комплекса задач:

- уточнение понятия «несостоятельность», анализ современного состояния несостоятельности (банкротства) сельскохозяйственного предприятия;

- формирование системы показателей оценки финансового состояния сельскохозяйственных предприятий на основе факторов, рекомендованных Постановлением Правительства РФ для анализа финансового состояния «предприятия-должника» ;

- изучение закономерностей распределения показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий как научно-обоснованной предпосылки использования методов многомерного статистического анализа;

- разработка методики многомерного анализа и прогнозирования факторов несостоятельности (банкротства) сельскохозяйственных предприятий;

- выделение групп хозяйств, однородных по уровню их финансового состояния;

- статистическое обоснование включения показателей в модель, анализ взаимосвязи и взаимозависимости исследуемых признаков;

- оценка дифференциации факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий Республики Мордовия;

- выявление индивидуальных и обобщенных факторов финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий на основе регрессионного и компонентного анализа;

- получение модели оценки несостоятельности сельскохозяйственного предприятия на основе системы регрессионных уравнений.

Предметом исследования диссертационной работы являются количественные характеристики финансового состояния сельскохозяйственных предприятий региона и факторы, обуславливающие его изменение.

Объектом исследования в диссертационной работе выступают сельскохозяйственные предприятия Республики Мордовия.

Методологической и теоретической основой исследования послужили нормативные акты Российской Федерации, научные труды отечественных и зарубежных специалистов по изучению проблем финансовой несостоятельности предприятий, его статистических аспектов. В работе использованы данные годовой бухгалтерской отчетности по 296 действующим сельскохозяйственным предприятиям, расположенным на территории Республики Мордовия за 2003 год.

В составе статистических методов нашли применение методы сводки и группировки, кластерного анализа, метод главных компонент, методы корреляционно-регрессионного анализа, системы одновременных уравнений и другие.

Обработка исходной информации проводилась с использованием пакета прикладных программ «STATISTICA 5.5», "MS Excel", "MS Word".

Научная новизна исследования заключается в совершенствовании теоретического и методического аспекта экономико-статистического анализа и ^ оценки финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий региона. В диссертации сформулированы и обоснованны следующие положения, содержащие элементы научной новизны:

- сформирована система показателей статистической оценки и анализа факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий;

- установлены основные типы сложившегося финансового состояния сельскохозяйственных предприятий региона на основе применения метода кластерного анализа;

- исследована специфика производственной деятельности сельскохозяйственных предприятий, образующих однородные по финансовому состоянию кластеры;

- предложены интегральные статистические оценки факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий на основе формирования главных компонент;

- получены интегральные статистические оценки финансового состояния сельскохозяйственных предприятий, образующих однородные по финансовому состоянию кластеры; определено количественное влияние показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия на изменение интегральных оценок 'Л- факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственного предприятия;

- получены статистические оценки влияния главных компонент факторов финансовой несостоятельности в типологизированных группах сельскохозяйственных предприятий;

- разработаны регрессионные модели зависимости показателей финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий от главных компонент их финансового состояния;

- на основе результатов регрессионного анализа построена система регрессионных уравнений, позволяющих оценить финансовую несостоятельность сельскохозяйственных предприятий, с использованием главных компонент показателей их финансово-хозяйственной деятельности.

Практическая значимость исследования. Разработанные основные положения диссертации можно использовать в качестве информационного и методологического обеспечения для принятия управленческих решений в сфере финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий, а также прогнозирования банкротства по данным конкретного предприятия.

Апробация работы. Результаты исследования нашли широкое применение в работе функциональных отделов Министерства сельского хозяйства Республики Мордовия и в учебном процессе при подготовке экономистов по специальности «Статистика» в рамках преподавания учебных курсов: эконометрика, методы выборочного обследования, многомерные статистические методы и др.

Структура диссертационной работы. Диссертация включает введение, три главы, заключение, библиографический список использованной литературы и приложения.

Заключение диссертации по теме «Бухгалтерский учет, статистика», Петрова, Елена Сергеевна

Выводы по главе 3

1. С помощью метода главных компонент предложено решение задачи нахождения обобщающих факторов, обусловивших сложившийся уровень финансового положения сельскохозяйственных предприятий Республики Мордовия. Главные компоненты были сформированы по результативным и по факторным признакам.

2. При анализе матрицы факторных нагрузок не было выявлено тесной взаимосвязи между главными компонентами и просроченной дебиторской задолженностью (Х5), долей собственных оборотных средств (Х10), запасами товарно-материальных ценностей (XI8), поголовьем свиней (Х28), коэффициентом окупаемости затрат (Х42).' При анализе матрицы парных корреляций на первом этапе исследования таких показателей было десять, то есть объединением влияющих факторов в главные компоненты мы достигли максимального участия факторов в анализе финансово-хозяйственной деятельности предприятия, что, соответственно, более полно отражает реальное состояние исследуемых предприятий.

3. Построены уравнения регрессии для каждого результативного показателя У, входящего в главную компоненту Р1\ГУ от влияющих на него интегральных факторов Р1ЧХ. Анализ параметров уравнений регрессий позволяет сделать следующие выводы о том, что наиболее тесная взаимосвязь наблюдается между степенью платежеспособности по текущим обязательствам (У9), нормой чистой прибыли (У 15), прибылью по всей деятельности (У1) и влияющими на них аргументами. Значения коэффициентов детерминации объясняют вариацию результативного признака на 57% в уравнении регрессии для У9, на 50% - в У1 и на 50 и 51% - в У15 и У11. Отрицательное влияние прибыль по всей деятельности оказывают интегральные показатели состояния краткосрочной кредиторской задолженности (РЗХ) и размера посевных площадей (Р7Х).

4. Анализ Р-коэффициентов показывает, что наибольшее влияние оказывают интегральные показатели ликвидности сельскохозяйственного предприятия. Разложение коэффициента детерминации на доли влияния факторов говорит о том, что максимально высокое влияние системного эффекта на результативные показатели наблюдается в уравнении зависимости для фактора У12 -доля просроченной кредиторской задолженности в пассивах, а также для нормального коэффициента текущей ликвидности (УЗ) и показателя обеспеченности обязательств должника его пассивами.

4. В результате применения метода множественной регрессии нами были получены уравнения зависимости главных результативных компонент РЫУ от входящих в них результативных показателей У. На этом этапе из дальнейшего анализа был исключен коэффициент абсолютной ликвидности (У2), ввиду незначимости полученного уравнения регрессии.

5. Внутри каждой компоненты по факторным признакам РЫХ был проведен анализ множественной регрессии и получено двенадцать уравнений, описывающих зависимость главной компоненты от входящих в нее факторов X. Из анализа полученных долей влияния факторов и системного эффекта на результативные главные компоненты, мы можем сделать вывод о том, что совокупное влияние факторов только усиливается, что связано с включением в модель большого количества показателей.

6. После арифметических преобразований получена система уравнений, адекватно и всесторонне оценивающая финансовое положение сельскохозяйственных предприятий. Использование системы для оценки и прогнозирования финансовой несостоятельности предприятия состоит в подстановке в уравнение регрессии ожидаемых значений факторных признаков для расчета точечного прогноза результативного признака или (и) его доверительного интервала с заданной вероятностью. Затем методом экспертных оценок дается заключение о финансовом положении сельскохозяйственного предприятия.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного статистического анализа факторов финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий Республики Мордовия получены следующие выводы.

1. Для адекватной статистической оценки финансовой несостоятельности сельскохозяйственных-предприятий предложена система показателей, позволяющая учесть все характерные особенности анализа финансовой несостоятельности сельскохозяйственного предприятия, факторные связи показателей. В частности, в нее включены группы финансовых коэффициентов и показателей финансово-хозяйственной деятельности, отражающие имущественное положение предприятия, его финансовую устойчивость, платежеспособность, ликвидность, рентабельность, ресурсоемкость и ресурсоотдачу. Полученная совокупность наиболее полно и адекватно отражает реальное положение сельскохозяйственного предприятия, позволяя выявить его финансовые проблемы и оценить возможности для выхода из кризисного положения.

2. Построение и анализ статистических вариационных рядов результативных показателей финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий, осуществленные с целью выявления внутренних закономерностей, позволили сделать вывод, что распределение результативных факторов финансовой несостоятельности подчинено либо нормальному, либо логарифмически нормальному законам распределения. Следовательно, можно утверждать, что на факторы финансовой несостоятельности оказывают большое число независимых равнозначных величин действующих аддитивно (нормальный закон распределения), либо мультипликативно (логарифмичеI ски нормальный закон распределения). Результаты анализа закономерностей распределения показателей, характеризующих финансовую несостоятельность сельскохозяйственных предприятий, позволил сделать вывод применимости методов корреляционно-регрессионного анализа в исследовании результативных факторов финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий.

3. При помощи метода корреляционного анализа было проведено статистическое обоснование включения факторов в модель исследования, а также на первоначальном этапе оценено направление влияния факторов друг на друга и степень взаимного влияния факторов, с целью выявления малозначимых переменных.

4. Кластерный анализ, проведенный по показателям финансово-хозяйственной деятельности.сельскохозяйственных предприятий, позволил установить, что большая часть изучаемой статистической совокупности (274 предприятия) является однородной, так как в ней объединились практически все предприятия Мордовии, имеющие неустойчивое финансовое состояние, судя по результативным показателям их деятельности. Вторая группа предприятий, включающая 22 единицы наблюдения, характеризуется устойчивым финансовым положением и хорошими показателями финансово-хозяйственной деятельности. Это, в основном, крупные предприятия, имеющие возможность самостоятельно перерабатывать и реализовывать свою продукцию. Таким образом, для исследования финансовой несостоятельности была получена достаточно однородная совокупность единиц наблюдения из 274 сельскохозяйственных предприятий Республики Мордовия, обладающих искомыми признаками: низкой финансовой устойчивостью, ликвидность, рентабельностью, высокими затратными показателями, которые в целом приводят хозяйство в кризисное состояние.

5. Проведение компонентного анализа позволило решить следующие задачу сжатия информации, т.е. извлечения из исходной информации наиболее существенной части за счет перехода от системы исходных переменных к системе обобщенных факторов. В частности, из пятнадцати результативных показателей получено пять интегральных факторов, вносящих наибольший вклад в дисперсию: показатель финансовой устойчивости (Fly), показатель платежеспособности и ресурсоемкости (F2Y), оценка влияния дебиторской и кредиторской задолженности на рентабельность предприятия (F3y), характеристика способности предприятия к срочному погашению текущей задолженности или ликвидности (F4y), показатель независимости предприятия от внешних источников кредитования (F5y).

Сжатие» совокупности из 42 факторных признаков позволило получить двенадцать интегральных показателей: характеристика размера предприятия и показатель затрат на производство, объединились в Flx, показатель имущественного положения предприятия (F2X), характеристика состояния кредиторской задолженности (F3X), показатель ресурсоотдачи сельскохозяйственных предприятий (F4X), показатель рентабельности сельскохозяйственного предприятия (F5X), показатель ликвидности предприятия (F5X), характеристика размера посевных площадей (F7X), показатель размера собственного капитала предприятия (F8X), характеристика долгосрочной кредиторской задолженности предприятия (F1 Ох), показатель соотношения краткосрочной кредиторской и дебиторской задолженностей (F12x). Главные компоненты F9x и Fllx включают в себя по одному показателю: коэффициент кормоемкости и коэффициент обеспеченности запасов собственными оборотными средствами.

Из дальнейшего анализа были исключены переменные, не оказывающие существенного влияния на главные компоненты: просроченная дебиторская задолженность (Х5), доля собственных оборотных средств (XI0), запасы товарно-материальных ценностей (XI8), поголовье свиней (Х28), коэффициент окупаемости затрат (Х42), таким образом, в исследовании осталось 37 факторных признаков из 42 первоначальных.

6. Построены уравнения регрессии для каждого результативного показателя У, входящего в главную компоненту FNy от влияющих на него интегральных факторов FNX. Анализ параметров уравнений регрессий позволяет сделать следующие выводы о том, что наиболее тесная взаимосвязь наблюдается между степенью платежеспособности по текущим обязательствам (У9), нормой чистой прибыли (У 15), прибылью по всей деятельности (У1) и влияющими на них аргументами. Значения коэффициентов детерминации объясняют вариацию результативного признака на 57% в уравнении регрессии для У 9, на 50% - в У1 и на 50 и 51% - в У15 и У11.

7. Анализ (3-коэффициентов показывает, что наибольшее влияние на результативный признак оказывают интегральные показатели ликвидности сельскохозяйственного предприятия. Разложение коэффициента детерминации на доли влияния факторов говорит о том, что максимально высокое влияние системного эффекта на результативные показатели наблюдается в уравнении зависимости для фактора У12 - доля просроченной кредиторской задолженности в пассивах, а также для нормального коэффициента текущей ликвидности (УЗ) и показателя обеспеченности обязательств должника его пассивами (У8).

8. В результате применения метода множественной регрессии получены уравнения зависимости главных результативных компонент от входящих в них результативных показателей У. На этом этапе из дальнейшего анализа был исключен коэффициент абсолютной ликвидности (У2), ввиду не значимости полученного уравнения регрессии.

9. Внутри каждой компоненты по факторным признакам был проведен анализ множественной регрессии и получено двенадцать уравнений, описывающих зависимость главной компоненты от входящих в нее факторов X. Из анализа системного эффекта можно сделать вывод о том, что совокупное влияние факторов только усиливается, что связано с включением в модель большого количества показателей.

10. После арифметических преобразований получена модель оценки финансовой несостоятельности, адекватно и всесторонне оценивающая финансовое положение сельскохозяйственных предприятий. Использование модели для оценки финансовой несостоятельности предприятия состоит в подстановке в уравнения регрессии значений факторных признаков, затем методом экспертных оценок дается заключение о финансовом положении сельскохозяйственного предприятия.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Петрова, Елена Сергеевна, 2004 год

1. Авилов В. А. Математико-статистические методы технико-экономического анализа. -М.: Экономика, 1967.-264с.

2. Агирбов Ю. Важнейший инструмент государственной поддержки аграрной сферы // Экономика сельского хозяйства России. 2003. - N5.-С.15

3. Аграрная политика ЕС на переломе // Экономика сельского хозяйства России.-2003.-N5.-C.38

4. Адамов В.Е. Факторный индексный анализ. М.: Статистика, 1997. -200с.

5. Адамчук А.,Щербаков С. Оценка кредитоспособности предприятия// Фин. Бизнес.-1999.-№6.-С. 15-20

6. Айвазян 3., Кириченко В. Антикризисное управление: принятие решений на краю пропасти.//Проблемы теории и практики управления. 1999.-№4.-С.94;

7. Айвазян С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики.- М.: ЮНИТИ, 1998.-1011с.

8. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: исследования зависимостей.- М.: Финансы и статистика, 1985.-471с.

9. Айвазян С.А, Бухштабер В.М., Енюков И.С. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. -342с.

10. Ю.Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998

11. П.Акодис И. А. Финансовый аспект управления рентабельностью и ассортиментом.- М.: Финансы и статистика, 1985.-135с.

12. Анализ и применение математических моделей экономической динамики / Под ред. А. Г. Кобзаря.-М.: 1982.

13. З.Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ.- М.: Физматиздат, 1963 .-500с.

14. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов/ Пер. с англ. Журбенко И. Г.- М.: Мир, 1976.-152с.

15. Андрукович П.Ф. Применение метода главных компонент в практических исследованиях. М.: Статистика, 1973. -234с.

16. Андрющенко С. А. Прогноз сбалансированного развития регионального АПК/ Отв. ред. В. Н. Крючков.- М.: Наука, 1990.- 152с.

17. Антикризисное управление. Учебное пособие для технических вузов/под ред. Минаева Е.С. и Панагушина В.П. — М.: Приор, 1998.

18. Антикризисное управление: от банкротства к финансовому оздоровлению/Под ред. Г.П. Иванова.-М.: «ЮНИТИ».-1995

19. Антикризисное управление: учебник./Под редакцией Э.М.Короткова. -М.: ИНФРА-М, 2000, с.112

20. Архипов В., Ветошнова Ю. Стратегия выживания промышленных предприятий// Вопросы экономики.-1998.-№12.-С.139-142

21. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Пер. с англ. М.: Мир, 1985.-488с.

22. Банкротство: проблемы, нормативные акты, методические материалы и комментарии, разбор практики, ответы на вопросы/(Сборник).-М.: «Начала-пресс».-1995.-192с.

23. Банкротство предприятий и профсоюзы.- М.: Профиздат, 1997.-110с.

24. Барабаш Ю.Л. и др. Вопросы статистической теории распознавания. -М.: Сов. Радио, 1967.

25. Баренбойм П. Правовые основы банкротства.-М.: «Белые альвы»; ТЕИС, 1995.- 200с.

26. Баринов А. Анализ финансового положения предприятий//Фин. бизнес.-1998.-№1.-С.55-56

27. Бахарев В. И золотой источник может иссякнуть: (Предприятия)//Экономика и жизнь.-1998.-май(№20).-С.8

28. Бобрышев А. Выздоравливаем от несостоятельности (Банкротство)//Ваше право.-1999.-апрель №13.-С. 15

29. Бойко Т. Банкротство: кто-то теряет, кто-то находит и почему?//Юридический вестник.-январь №1.-С.4-5

30. Болыпаков С. В. Проблемы укрепления финансов предприятий//Финансы.-1999.-№2.-С .18-21

31. Болыпев JI.H., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1965.-464с.

32. Болч Б., Хуань К. Многомерные статистические методы экономики: Пер. с англ. М.: Статистика, 1979. 317с.

33. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде WINDOWS. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: -М.: Финансы и статистика, 2000.- 384с.

34. Бородкин Ф. М. Прогнозирование экономического и социального развития аграрного сектора и АПК.- М.: Наука, 1981.- 196с.

35. Боровков A.A. Теория вероятностей. М.: Наука, 1976. 278с.

36. Борхунов Н., Назаренко А. Январь, февраль., а что дальше? // Экономика сельского хозяйства России. 2003. - N5.-C.20

37. Боярский А. Я. Общая теория статистики.- М.: Изд-во МГУ, 1985.-375с.

38. Браверман А Богатое предприятие богатое государство//Экономика и жизнь.-1998,-февраль №9.-С.26

39. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов/ Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 1997

40. Бригхен Ю., Гапенски JI. Финансовый менеджмент: Полный курс. В 2-х т./Пер. с англ. — СПб.: Экономическая школа, 1999.

41. Бродская Т. Г. Сбалансированность регионального воспроизводства.-М.: Изд-во Ленингр. экон. Ин-та, 1991.-148с.

42. Буртаев Ю. Ф., Острейковский В. А. Статистический анализ надежности объектов по ограниченной информации.-М.: Энергоатомиздат, 1995.-240с.

43. В. Самородский, С. Самородский Государственное регулирование развития АПК//Экономика сельского хозяйства России.- 2003. №2.-С.14

44. Ван-дер-Варден Б.Л. Математическая статистика: Пер. с нем. М.: Изд-во иностр. лит., 1960. -434с.

45. Важков А., Власов Л. Пути стабилизации доходности предприятий//Экономика и жизнь.-1998.-январь №3.-С.24

46. Весенева Н. Руководство для несостоятельных должников, или как грамотно стать банкротом//Экономика и жизнь.-1999,-декабрь №1.-С.26

47. Ветров A.A., Ломоватский Д.И. Дисперсионный анализ. М.: Статистика, 1975. 214с.

48. Вигдорчик Е. А. Российские предприятия: трудный поиск конкретных стратегий//ЭКО.-1998.-№11.-С.24-46

49. Витрянский В. Банкротство . в отставку?//Экономика и жизнь.-1999.-апрель №17.-С.1

50. Витрянский В. Новый взгляд на банкротство//Экономика и жизнь.-1997.-март №11.-С.27

51. Воробчук П. Опасная технология банкротства//Рос. газета.-1999.-22 января-С.10

52. Вулфел Ч. Дж. Энциклопедия банковского дела и финансов/ Пер. с англ. М.: Корпорация Федоров, 2000

53. Геец В. М. Отраслевое прогнозирование: методический и организационный аспекты.- Киев: Наук, думка, 1990.-118с.

54. Герберих К., Кастнер А. Анлиз финансового положения и интегрированный контролинг основных показателей предприятия//Бизнес и банки.-1998.-октябрь №40.-С.7; октябрь №41.-С.7

55. Гирко В. Л. Многомерный статистический анализ.-Киев: Выща шк.,1998.-318с.

56. Гительман Л.Д. Преобразующий менеджмент: Лидерам реорганизации и консультантам по управлению. Учебное пособие. М.: Дело, 1999, С. 16

57. Гладышевский А. И. Формирование производственного потенциала: анализ и прогнозирование.- М.: Наука, 1992.- 150с.5 8.Глазунов В. Н. Анализ финансового состояния предприятия// Финансы.-1999.-№2.-С .15-17

58. Глинский В. В., Ионин В. Т. Статистический анализ.- М.: «Финист»Д 998.-264с.

59. Голанский М. М. Экономическое развитие в перспективе.- М,: Наука, 1989.- 142с.

60. Гордеев A.B. Весенне-полевым работам государственную поддержку // Экономика сельского хозяйства России. - 2003. - N5.-С.3-4

61. Горелова В. Л., Мельникова Е. Н. Основы прогнозирования систем.-М.: Высш. Шк., 1996

62. Гришаев С. П., Аленичева А. А. Банкротство. Законодательство и практика применения в .России и за рубежом.- М.: «ЮКИС», 1993.-116с.

63. Дадашев А. 3., Черник Д. Г. Финансовая система России.- М.: ИНФРА-М,1997.-248с.

64. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском, 1999 г., № 3, с. 13-20

65. Дейвисон Марк Л. Многомерное моделирование/ Пер. с англ. В. С. Каменского.-М.: Финансы и статистика, 1988.-25Зс.

66. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. — 302с.

67. Джессен Р. Д. Методы статистических обследований/ Пер. с англ. Ю. П. Лукашина, Я. Ш. Паппз; под ред. Е. М. Четыркина.- М.: Финансы и статистика, 1985.-478с.

68. Динамические модели и оптимальные алгоритмы / Под ред. А. Г, Сухарева.-М.: 1993

69. Динамические модели и оптимальные алгоритмы / Под ред. А. Г. Сухарева.-М.: 1993

70. Дозорова Т. Оценка эффективности использования ресурсного потенциала// Экономика сельского хозяйства.-2003.-№5.-С.28

71. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2004.- 432с.

72. Дубров A.M., B.C. Мхитарян. Л.И. Трошин Многомерные статистические методы.- М.: Финансы и статистика, 2000. 352с.

73. Дубров A.M. Последовательный анализ в статистической обработке информации. М.: Статистика, 1976. 160с.

74. Дубров A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978. 136с.

75. Дубров A.M. Факторный и компонентный анализ. М.: Изд-во МЭСИ, 1989.-246с.

76. Езекиэл М., Фокс К. Методы анализа корреляций и регрессий.-М.: Статистика, 1966.-55 8с.

77. Елисеева И.И., Семенова Е.В. Основные процедуры многомерного статистического анализа: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во Санкт-Петербург. УЭФ, 1993. 78с.

78. Елисеева И.И, Юзбашев М.М Общая теория статистики.- М.: Финансы и статистика, 2003.- 480с.

79. Емельянов А. С. Эконометрия и прогнозирование.-М.: Экономика, 1985.-207с.

80. Енюков И. С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа ,-М.: Финансы и статистика, 1986.-231с.

81. Ермилов А. П. Макроэкономическое прогнозирование в США/ Отв. ред. Ю. А. Чижов.- Новосибирск: Наука, 1987.-267с.

82. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия/Пер. с фр. Б. Г. Миркина.- М.: Финансы и статистика, 1988.-342с.

83. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1976. 152с.

84. Журавлёв В. Формула выживания.//Деловой мир. — 1995. — март. — № 11.86.3айцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме.//Аваль. (Сибирская финансовая школа). — 1998. —№ 11-12.

85. Закон о несостоятельности (банкротстве) предприятий: комментарий/ В. В. Витрянский и др. .- М: Юрид. лит., 1994.- 127с.

86. Закономерности формирования экономических пропорций развития региона: Межвуз. Сб.- П.: ПФЭИ, 1989.-164с.89.3убченко JI. Скоринг предприятий как способ оценки риска банкротства// Бизнес и банки.-1997.-июль №23.-С 10

87. ИберлаК. Факторный анализ: Пер. с нем. М.: Статистика, 1980. -400с.

88. Ивантер В. Экономическое прогнозирование, в России: реальность и перспективы/Юбщество и экономика.-1999.-№5.-С.66-74

89. Карпов П. Как восстановить платежеспособность российских предприятий?//РЭЖ.-1998.-№4.-С.52-65

90. Касаткин Г. Рынок акций нефтегазовых компаний.//Экономика и жизнь. — 1995. — №2.

91. Кац И. Система внутрифирменного планирования//Проблемы теории и практики управления.-1999.-№4.-С.84-89

92. Кендалл М., Стюарт А. Статистические выводы и связи.- М.: Наука, 1979.-99с

93. Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. 302с.

94. Ковалёв В.В. Введение в финансовый менеджмент. — М.: Финансы и статистика, 2000.

95. Ковалев А. П. Как избежать банкротства?.- Финстатинформ, 1996.- 96с.

96. Комаров Е., Комаров А. Кризисные и антикризисные менеджеры,//Управление персоналом. 1999. - №2. - С.7-10

97. Комаров C.B., Кордон С.И. Организационная патология с точки зрения социолога, ■ менеджера и консультанта по управлению.//Социологические исследования. 2000. - №1. - С.48.

98. Коноков Д., Рожков К. Как выйти из кризиса крупным предприятиям//Проблемы теории и практики управления.-1998.-№4.-С.88-93

99. Крастинь О.П. Разработка и интерпретация моделей корреляционных связей в экономике. Рига: Зинатие, 1983. 258с.

100. Крейнина М. Н. Финансовое состояние предприятия. Методы оценки.- М.: ИКЦ «ДИС», 1997.- 192 с.

101. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент. Учебное пособие. — М.: Дело и Сервис, 1998.

102. Кузенков A. J1. Развитие института банкротства в России// Проблемы прогнозирования.-1998.-№ 1 .-С. 110-118

103. Литтл Р. Дж., Рубин Л. Статистический анализ данных с пропусками/Пер. с англ.-М.: Финансы и статистика, 1991.-333 с.

104. Лоули Д.Н., Максвелл А. 3. Факторный анализ как статистический метод: Пер. с англ. М.: Мир, 1967. 144с.

105. Лукашин Ю. П. Временные ряды.- М.: Наука, 1985.- 200с.

106. Любушин Н.П., Лещева В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-471с.

107. Макаревич Л. 1998 год: банкротство российской финансово-экономической системы/Юбщество и экономика.-1998.-№10-11.-С.З-75

108. Малов А., Майн Е. Экономическое положение предприятия//Экономист'.-1997.-№8.-СЗ 0-41

109. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.- 176с.

110. Методические рекомендации по разработке финансовой политики предприятия / Мин-во экономики РФ // Экономика и жизнь.-1998,-январь №2.-С.12-16

111. Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов: Сб. Статей/Отв. Ред. С. А. Айвазян, С. Е. Кузнецов.-М.: Наука, 1990.-295с.

112. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Дисперсионный анализ. М.: Статистика, 1974.-200с.

113. Новости деловой жизни // Экономика сельского хозяйства России.-2003. N5.-С.2

114. Носов В. Как реанимировать производство //Проблемы теории и практики управления.-1999.-№2.-С. 101 -102

115. Окунь Я. Факторный анализ: Пер. с польск. М.: Статистика, 1974. -200с.

116. О мерах по обеспечению проведения в 2003 году весенне-полевых сельскохозяйственных работ: Постановление Правительства Российской Федерации от 12 марта 2003 г. N 150 // Экономика сельского хозяйства России. 2003. - N5.-C.32-33

117. Павлов В. С. Финансы наша главная забота.-М.: Финансы и статистика, 1990.-302с.

118. Панагушин В., Лапенков В., Лютер Е. Диагностика банкротства: возможна ли оценка неплатежеспособности по двум показателям.//Экономика и жизнь. — 1995. — №8

119. Первоочередные задачи стабилизации промышленного производства//Экономист.-1999.-№ 1 .-С.З-11