Разработка многофакторной модели как инструмента анализа и прогнозирования финансового состояния акционерного общества «Концерн «Калашников»

V P Grakhov; Yu G Kislyakova; U F Simakova; R A Mosunov

doi:10.22213/2413-1172-2018-2-101-109

Authors

V. P. Grakhov Kalashnikov ISTU
Y. G. Kislyakova Kalashnikov ISTU
U. F. Simakova Kalashnikov ISTU
R. A. Mosunov Kalashnikov ISTU

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2018-2-101-109

Keywords:

regression model, analysis, forecasting, financial condition, production assets, financial and economic activity, profitability

Abstract

This paper is devoted to the development of a multifactorial regression model as a tool for analyzing and forecasting the financial condition of an enterprise. The object of the research is the activity of the enterprise of the Concern Kalashnikov Joint Stock Company (JSC), aimed at the modernization and reconstruction of the main production assets. The relevance of the chosen topic is due to the unsatisfactory financial condition of the enterprise. The Kalashnikov concern is the system-forming structure of the rifle sector of the Russian defense industry, while the “Rostekh” state corporation, which includes the Concern, is included in the List of backbone organizations of the Russian Federation. Currently, the share of the enterprise in the Russian production of combat automatic small arms is more than 80 %, the share of the export of the firearms of the Concern is more than 80 % of the total export of Russian small arms. There are brief description of the enterprise and an analysis of financial and economic activities of JSC “Concern “Kalashnikov”. This paper presents the considered prerequisites for creating and developing a scientifically grounded multifactorial regression model. The methods and stages of development of the regression model are shown. The characteristics of the obtained regression model are given. The return on equity is projected. The use of this analytical model in the study of the financial condition of the company JSC “Concern “Kalashnikov” will improve the quality of management decisions, from the perspective of financial planning, as well as provide an adequate forecast of profitability, and therefore, the effectiveness of the company. The practical importance of this work is that the proposed model and recommendations for the modernization and reconstruction of the key production assets of the Kalashnikov Concern are being implemented at the enterprise. Applying the algorithm developed of a model for analyzing the financial state, it is possible to build models for both industrial enterprises and construction organizations.

Author Biographies

V. P. Grakhov, Kalashnikov ISTU

DSc in Economics, Professor

Y. G. Kislyakova, Kalashnikov ISTU

PhD in Education, Associate Professor

U. F. Simakova, Kalashnikov ISTU

R. A. Mosunov, Kalashnikov ISTU

Master’s Degree Student

References

Мосунов Р. А. Анализ финансовых результатов деятельности предприятий ОПК России с применением статистических методов (на примере АО «Концерн «Калашников») // Человек, общество и государство в современном мире : сборник научных трудов междунар. науч.-практ. конф. : в 2 т. М., 2016. С. 209-212.

Мосунов Р. А. Анализ и прогнозирование финансового состояния АО «Концерн «Калашников» // Статистические методы анализа экономики и общества : труды 7-й Междунар. науч.-практ. конф. студентов и аспирантов. М. : Национальный исследовательский ун-т «Высшая школа экономики», 2015. С. 205-206.

Сорока Я. А. Концепция разработки регрессионной модели анализа и прогнозирования финансового состояния предприятий промышленности // Управление экономическими системами. 2012. № 11(47) URL: http://uecs.ru/ojurnale.

Любушин Н. П., Лещева В. Б. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия : учеб. пособие для вузов. 3-е изд., пеpеpaб. и дoп. М. : Юнити-Дана, 2014. 470 с.

Сорока Я. А. Указ. соч.

Кобринский А. Е., Кузьмин В. И. Точность экономико-математических моделей : учеб. пособие для вузов. 3-е изд., испр. и дoп. М. : Финансы и статистика, 2013. 119 с.

Курс лекций по теории статистики / В. Г. Минашкин, А. Б. Гусынин, Н. А. Садовникова, Р. А. Шмойлова / Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. М., 2003. 189 с.

Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Кн. 2. М. : Финансы и статистика, 1986. 351 с.

Там же.

Сорока Я. А. Указ. соч.

Кобринский А. Е. Точность экономико-математических моделей : учебник. 5-е изд., перераб. и доп. М. : Финансы и статистика, 2015. 321 с.

Арчи Гудвин. Линейный тренд в Excel - простой прогноз для ряда динамики. URL: http://archie-goodwin.net/load/specializirovannye_blogi/ms_office/ linejnyj_trend_v_excel/28-1-0-429 (дата обращения: 10.09.2017).

Там же.

Тихонов Э. Е. Методы прогнозирования в условиях рынка : учеб. пособие. Невинномысск, 2006. 221 с.

Норт Д. Понимание процесса экономических изменений : учебник. 2-е изд., пеpеpaб. и дoп. М. : Пpoспект, 2013. 214 с.

Асаул А. Н., Локтеева Г. Е., Скуматов Е. Г. Методологические аспекты формирования и развития предпринимательских сетей : учебник для вузов. 2-е изд., пеpеpaб. и дoп. М. : Гуманистика, 2015. 256 с.

Гавель О. С. Методы продержки в условиях ускоренной модернизации основных фондов предприятия : учеб. пособие. Владимир, 2014. URL: http://www. ukros.ru/wp-content/uploads/2014/02/