Research of Default Risk Level of Russian Energy

Авторы

  • V. G. Mokhov Южно-уральский государственный университет
  • G. S. Chebotareva Уральский федеральный университет

DOI:

https://doi.org/10.14529/mmp190215

Ключевые слова:

энергетика, энергетический бизнес, дефолт, вероятность дефолта, инвестиции, риск, logit-модель, моделирование.

Аннотация

Либерализация рынка электрической энергии активизирует борьбу за инвесторов на отечественном энергорынке, для которых важным критерием является финансовая устойчивость энергокомпаний. Статья содержит математическое моделирование комплексной оценки уровня дефолтности российских энергетических компаний с учетом их специфических характеристик: сферы энергобизнеса, формы собственности и региональной принадлежности. В основу исследования положен отраслевой подход к диагностике дефолтности энергокомпаний, основанный на logit-модели и оценке значимости включенных коэффициентов. Комплексность данной модели обусловлена изучением внешних и внутренних финансово-экономических показателей, а также качественных критериев на основе введения tdummy-переменных. Предложены четыре группы дефолтности отечественных энергокомпаний. Использование инструментария математического моделирования повышает точность оценки финансовой несостоятельности субъектов хозяйствования в сравнении с традиционными методами, что отражает новизну, актуальность и практическую значимость предложенного подхода. Достоверность результатов исследования подтверждена практической реализацией. Разработанную методику рекомендуется использовать при оценке текущего состояния и разработке стратегии развития отечественных энергокомпаний, а также инвесторам и аналитикам в процессе принятия финансовых решений.

Биографии авторов

V. G. Mokhov, Южно-уральский государственный университет

Доктор экономических наук, профессор

G. S. Chebotareva, Уральский федеральный университет

Кандидат экономических наук, доцент

Библиографические ссылки

Mokhov V.G., Chebotareva G.S., Khomenko P.M. Modelling of “Green” Investments Risks.

Bulletin of the South Ural State University. Series: Mathematical Modelling, Programming

and Computer Software, 2018, vol. 11, no. 2, pp. 154–159. DOI: 10.14529/mmp180213

Sorland B.F., Rudel M.G.N. What Drives Financial Distress Risk and Default Rates of

Leveraged Buyout Targets? Empirical Evidence from European Transactions, Norwegian

School of Economics, 2015.

Varotto S.E., Silvia E., Farah H., Toledo T. Modelling Decisions of Control TransiTions and Target Speed Regulations in Full-Range Adaptive Cruise Control Based on

Risk Allostasis. Theory Transportation Research Part B-Methodological, 2018, vol. 117,

pp. 318–341. DOI: 10.1016/j.trb.2018.09.007

Minal S., Sekhar C.R., Madhu E. Development of Neuro-Fuzzy-Based Multimodal Mode

Choice Model for Commuter in Delhi. Intelligent Transport Systems, 2019, vol. 13, no. 2,

pp. 293–251. DOI: 10.1049/iet-its.2018.5112

Khaidarshina G.A. Integrated Model to Assess the Risk of Bankruptcy. Finance, 2009, no. 2,

pp. 67–69.

Загрузки

Опубликован

2019-10-22

Выпуск

Раздел

Краткие сообщения