ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

ROR

ЕДРПОУ 05481984

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

КАТАЛОГ

Оригінальна галузева дискримінантна модель оцінювання фінансово-економічного стану вітчизняних компаній з розподілу електроенергії
Куценко В. О., Ігнашкіна Т. Б.

Куценко В. О., Ігнашкіна Т. Б. Оригінальна галузева дискримінантна модель оцінювання фінансово-економічного стану вітчизняних компаній з розподілу електроенергії. Бізнес Інформ. 2026. №8. C. 107–119.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-8-107-119

Розділ: Економіко-математичне моделювання

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 0

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 336.64:[658.15:303.725.3]:621.311.1

Анотація:
Українська наука та практика потребують поповнення арсеналу вітчизняних дискримінантних моделей новими розробками. Метою дослідження авторів є побудова власної галузевої моделі оцінювання фінансово-економічного стану компаній системи розподілу електроенергії, в основу якої покладено теорію дискримінантного аналізу. Метою цієї статті є оприлюднення у систематизованому вигляді результатів виконаного моделювання. У роботі використано методи: абстрактно-логічний – з метою вибору залежної неметричної змінної для поділу об’єктів на взаємовиключні групи; порівняльний – для порівняння й аналізу великої кількості фінансових індикаторів задля формування початкової бази, що буде задіяна у процесі багатовимірного моделювання; ROC-аналіз – як альтернативний спосіб для визначення незалежних змінних, які найкращим чином дискримінують групи; дискримінантного аналізу – для побудови власної дискримінантної моделі, оцінки її статистичної значущості та валідності. Як інформаційну базу для проведення дослідження використано навчально-наукові публікації з питань багатовимірного аналізу, а також офіційну фінансову звітність операторів з розподілу електроенергії (обленерго); як програмне забезпечення – пакет IBM SPSS Statistics. При розробці моделі, враховуючи неможливість виокремлення двох взаємовиключних груп за принципом «банкрут / не банкрут» (як це зроблено у відомих Z-моделях прогнозування ймовірності банкрутства), прийнято такі основні концептуальні рішення: а) моделі надано назву «D-модель оцінювання фінансово-економічного стану»; б) виокремлено дві взаємовиключні групи за критерієм «стійкий / нестійкий» фінансово-економічного стану; в) розподіл обленерго за цим критерієм здійснено з урахуванням сучасних воєнно-політичних реалій у країні за регіональним принципом, а саме: до групи 1 віднесено обленерго (10 юридичних осіб), що територіально розташовані в зоні бойових дій або наближені до неї; до групи 2 – ті, що розташовані на відстані від таких зон (13 юридичних осіб); г) через малий обсяг досліджуваної сукупності (23 обленерго) прийнято обмежену кількість незалежних змінних – 9 показників (на одиницю менше, ніж обсяг менш чисельної групи 1). Побудована дискримінантна модель у кінцевому стані містить 5 незалежних змінних: коефіцієнт покриття (Х1); коефіцієнт заборгованості (Х4); коефіцієнт оборотності дебіторської заборгованості (Х5); коефіцієнт оборотності кредиторської заборгованості (Х6); рентабельність продажу за чистого прибутку (Х8). Визначені статистичні характеристики результатів моделювання та проведені перевірочні процедури свідчать про високу якість, достовірність, надійність і точність побудованої моделі, зокрема, ? Уілкса дорівнює 0,090; коефіцієнт канонічної кореляції – 0,954, коефіцієнт детермінації – 0,910; критерій Пірсона – 44,457; рівень значущості <0,001; точність класифікації підприємств – 100 %. На наступному етапі дослідження передбачається практична апробація побудованої моделі.

Ключові слова: дискримінантний аналіз; концептуальні положення; удосконалення; нова дискримінантна D-модель; фінансово-економічний стан; обленерго; описова статистика; перевірочні процедури.

Рис.: 2. Табл.: 7. Формул: 4. Бібл.: 19.

Куценко Владислав Олександрович – аспірант, кафедра економіки та підприємництва імені Т. Г. Беня, Український державний університет науки і технологій (вул. Академіка Лазаряна, 2, Дніпро, 49010, Україна)
Email: [email protected]
Ігнашкіна Тетяна Борисівна – кандидат економічних наук, доцент, професор, кафедра економіки та підприємництва імені Т. Г. Беня, Український державний університет науки і технологій (вул. Академіка Лазаряна, 2, Дніпро, 49010, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Ігнашкіна Т. Б., Куценко В. О. Аналіз сучасного стану вітчизняної науки з питань визначення ймовірності банкрутства підприємств. Бізнес Інформ. 2025. № 11. С. 289–298. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-11-289-298
Ігнашкіна Т. Б., Куценко В. О. Зарубіжні та вітчизняні Z-моделі ймовірності банкрутства: поглиблений аналіз витоків їх розробки. Економічний простір. 2026. № 210. С. 238–246. DOI: https://doi.org/10.30838/EP.210.238-246
Бізнес-аналітика багатовимірних процесів : мультимед. навч. посіб. / Клебанова Т. С., Гур’янова Л. С., Чаговець Л. О., Панасенко О. В., Сергієнко О. А., Яценко Р. М. Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2024. URL: http://ebooks.git-elt.hneu.edu.ua/babap/
Пономаренко В. С., Малярець Л. М. Багатовимірний аналіз соціально-економічних систем : навч. посіб. Харків : Вид. ХНЕУ, 2009. 384 с. URL: https://repository.hneu.edu.ua/jspui/handle/123456789/3113
Яровий А. Т., Страхов Є. М. Багатовимірний статистичний аналіз : навч.-метод. посіб. Одеса : Астропринт, 2015. 132 с.
Field A. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. 4th ed. London : Sage Publications, 2013. 915 p. URL: https://ru.scribd.com/document/1047536901/Discovering-Statistics-using-IBM-SPSS-Statistics-4th-Edition-Field-Andy-Ebook
Hair J. F. Jr., Black W. C., Babin B. J., Anderson R. E. Multivariate Data Analysis. 8th ed. Andover : Cengage Learning, 2019. 813 p. URL: https://www.cengage.uk/c/multivariate-data-analysis-8e-hair-babin-anderson-black/9781473756540/
Huberty C. J., Olejnik S. Applied MANOVA and Discriminant Analysis. Hoboken, NJ : John Wiley & Sons, 2006. 488 p. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/9780471789475.fmatter
Johnson R. A., Wichern D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th ed. Upper Saddle River, NJ : Pearson Prentice Hall, 2007. 773 p. URL: https://pdfcoffee.com/applied-multivariate-statistical-analysis-6th-edition-pdf-free.html
McLachlan G. J. Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. New York : John Wiley & Sons, 2004. 526 p. URL: https://www.wiley.com/en-us/shop/general-introductory-statistics/discriminant-analysis-and-statistical-pattern-recognition-p-9780471691150
Morrison D. F. Multivariate Statistical Methods. 4th ed. Belmont, CA : Thomson Brooks/Cole, 2005. 520 p. URL: https://dokumen.pub/multivariate-statistical-methods-4nbsped-0534387780.html
Rencher A. C. Methods of Multivariate Analysis. 2nd ed. New York : John Wiley & Sons, 2002. 738 p. URL: https://www.wiley.com/en-us/shop/general-introductory-statistics/methods-of-multivariate-analysis-2nd-edition-p-9780471461722
Stevens J. P. Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences. 5th ed. New York : Routledge, 2009. 651 p. URL: https://www.amazon.com/Applied-Multivariate-Statistics-Social-Sciences/dp/0805859039
Timm N. H. Applied Multivariate Analysis. New York : Springer, 2002. 693 p. URL: https://www.amazon.com/Applied-Multivariate-Statistics-Social-Sciences/dp/0805859039
ПрАТ «Підприємство з експлуатації електричних мереж “Центральна Енергетична Компанія”». URL: https://cek.dp.ua/index.php/tovarystvo/pro-tovarystvo.html
Акціонерне товариство «ДТЕК Дніпровські електромережі». URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/ДТЕКДніпровськіелектромережі
Fawcett T. An Introduction to ROC Analysis. Pattern Recognition Letters. 2006. Vol. 27. No. 8. P. 861–874. DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.10.010
Hanley J. A., McNeil B. J. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology. 1982. Vol. 143. No. 1. P. 29–36. DOI: https://doi.org/10.1148/radiology.143.1.7063747
Metz C. E. Basic Principles of ROC Analysis. Seminars in Nuclear Medicine. 1978. Vol. 8. No. 4. P. 283–298. DOI: https://doi.org/10.1016/s0001-2998(78)80014-2