Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/68118
Title: Моделирование вероятности банкротства предприятий с помощью методов эконометрики и статистики
Other Titles: Building Bankrupcy Hazard Model with the Help of Econometrics and Statistics Methods
Authors: Чукаева, В. А.
Chukaeva, V.
Issue Date: 2018
Publisher: ООО «Издательство УМЦ УПИ»
Citation: Чукаева В. А. Моделирование вероятности банкротства предприятий с помощью методов эконометрики и статистики / В. А. Чукаева // Российские регионы в фокусе перемен: сборник докладов со специальных мероприятий XII Международной конференции. 16-18 ноября 2017 года. — Екатеринбург: Издательство УМЦ УПИ, 2018. — С. 612-614.
Abstract: В данной статье автор пытается объяснить необходимость использования нефинансовых факторов в моделях прогнозирования банкротства. В исследовании предполагается использование эконометрических и статистических методов. Результаты показывают, что использование нефинансовых показателей в модели прогнозирования может помочь увеличить точность предсказания вероятности банкротства.
In this article the author tries to explain the necessity of using nonfinancial variables in the bankruptcy predicting models. The research implies using econometrics and statistics methods. The results show that using nonfinancial factors can help to improve the accuracy of predicting the possibility of bankruptcy.
Keywords: БАНКРОТСТВО
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ФИНАНСОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ
НЕФИНАНСОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ
BANKRUPTCY
FORECASTING
FINANCIAL RATIOS
NONFINANCIAL VARIABLES
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/68118
Conference name: XII Международная конференция «Российские регионы в фокусе перемен»
Conference date: 16.11.2017–18.11.2017
RSCI ID: https://elibrary.ru/item.asp?id=37327804
ISBN: 978-5-8295-0582-0
Origin: Российские регионы в фокусе перемен: Сборник докладов со специальных мероприятий. — Екатеринбург, 2018
Appears in Collections:Междисциплинарные конференции, семинары, сборники

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
978-5-8295-0582-0_2018-126.pdf256,08 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.