DOI: 10.33917/mic-3.122.2025.35-51

В статье проводится сравнительный анализ зарубежных качественных моделей прогнозирования банкротства, в частности моделей У. Бивера и Д. Дюрана, с целью оценки их применимости к российским инновационным компаниям. Рассматриваются сильные и слабые стороны моделей, а также особенности их использования в условиях российской отчетности по стандартам РСБУ. В исследовании представлены результаты расчетов финансовых коэффициентов для 22 российских сотовых операторов мобильной связи и телекоммуникационных услуг (далее – российские инновационные компании) и их сопоставление с реальной финансовой ситуацией. Для оценки точности предсказаний применена F1-мера, результаты которой выявили значительное количество неточностей прогнозирования банкротства. На основе полученных данных рассматривается вопрос адаптации зарубежных качественных моделей прогнозирования банкротства к российским экономическим реалиям и учета отраслевой специфики российских инновационных компаний при их исследовании.

8. Altman E.I., Haldeman R.G., Narayanan P. Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations. Journal of Banking & Finance. 1977. Vol. 1. No. 1. pp. 29-54.

9. Смирнов В.П. Анализ вероятности банкротства: зарубежные модели и российская практика. Вестник СПбГУ. 2019. Т. 17. № 4. С. 85-92.

10. Кузнецов М.Е. Адаптация зарубежных моделей прогнозирования банкротства к российским условиям. Экономический анализ: теория и практика. 2020. Т. 19. № 6. С. 98-105.

11. Jones S., Hensher D.A. Predicting Firm Financial Distress: A Mixed Logit Model. The Accounting Review. 2004. Vol. 79. No. 4. pp. 1011-1038.

12. Иванова Л.М. Перспективы развития моделей прогнозирования банкротства в условиях цифровизации. Управление рисками. 2021. Т. 29. № 4. С. 140-150.

DOI: 10.33917/mic-2.121.2025.70-81

В статье проводится сравнительный анализ зарубежных качественных моделей прогнозирования банкротства, в частности моделей У. Бивера и Д. Дюрана, с целью оценки их применимости к российским инновационным компаниям. Рассматриваются сильные и слабые стороны моделей, а также особенности их использования в условиях российской отчетности по стандартам РСБУ. В исследовании представлены результаты расчетов финансовых коэффициентов для 22 российских сотовых операторов мобильной связи и телекоммуникационных услуг (далее – российские инновационные компании) и их сопоставление с реальной финансовой ситуацией. Для оценки точности предсказаний применена F1-мера, результаты которой выявили значительное количество неточностей прогнозирования банкротства. На основе полученных данных рассматривается вопрос адаптации зарубежных качественных моделей прогнозирования банкротства к российским экономическим реалиям и учета отраслевой специфики российских инновационных компаний при их исследовании.

Источники: 

1. Александрова М.Ю. Методы классификации текстовых данных: можно ли потенциал количественного анализа использовать в качественном исследовании? Интеракция. Интервью. Интерпретация. 2021. Т. 13. № 2. С. 81–96. DOI: https://doi.org/10.19181/inter.2021.13.2.5

2. Петров С.В. Модели прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий. Финансы и кредит. 2018. Т. 24. № 5. С. 60–67. DOI: 10.52928/2070-1632-2018-24-5-60-67

3. Ohlson J.A. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research. 1980. Vol. 18. No. 1. pp. 109–131. DOI: 10.2307/2490395

4. Сидоров И.Н. Зарубежные модели диагностики банкротства: возможности применения в России. Управленческий учет. 2017. Т. 15. № 2. С. 70–78. DOI: 10.52928/2070-1632-2017-15-2-70-78

DOI: https://doi.org/10.33917/es-3.177.2021.130-133

В статье раскрывается роль куратора вуза в профессиональном самоопределении студентов-первокурсников гуманитарных направлений подготовки. Уточняется понятие «профессиональное самоопределение». Указываются возможные направления профориентационной работы со студентами. Обосновывается актуальность получения гуманитарного образования, указываются причины появления в обществе потребности в профессиях социально-гуманитарной направленности. Проанализированы работы исследователей, изучающих направления профессионального самоопределения. Анализируется динамика личностных изменений, которые происходят у первокурсников в результате их профессиональной ориентации. Конкретизированы смысл и задачи кураторской работы, проблемы, с которыми сегодня могут столкнуться кураторы вузов: возможные ошибки куратора в работе с первокурсниками, а именно недостаток опыта, недостаточная добросовестность, некомпетентность. Определены основные направления работы куратора со студентами-первокурсниками. Предложены направления деятельности кураторов вуза совместно с психолого-педагогической службой. Выявлены условия успешной работы куратора со студентами в направлении профессионального самоопределения, такие как планирование, организация, контроль, мотивация.

Источники:

1. Профессиональное самоопределение [Электронный ресурс] // Национальная психологическая энциклопедия. URL: https://vocabulary.ru/termin/professionalnoe-samoopredelenie.html.

2. Цена студента [Электронный ресурс] // Российская газета. 2017. 20 февраля. URL: https://rg.ru/2017/02/20/po-akomuprincipu-

vuzy-poluchaiut-dengi-iz-biudzheta.html.

3. Выготский Л.С., Бурменская Г.В., Запорожец А.В. Хрестоматия по детской психологии: От младенца до подростка: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. М.: МПСИ, 2005. 656 с.