Библиографическое описание:АДАПТАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ДИАГНОСТИКИ БАНКРОТСТВА ДЛЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ: УЧЕТ ОТРАСЛЕВЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ И СПЕЦИФИКИ : научное издание / Е. А. Аникина, Д. А. Погосян, С. И. Поляхов. - Текст : непосредственный // Финансовая экономика. - 2025. - № 9. - С. 189-194. - ISSN 2075-7786.
Аннотация:В статье рассматривается проблема адаптации классических моделей диагностики банкротства применительно к предприятиям электроэнергетического комплекса. Акцентируется внимание на отраслевой специфике, включая жесткое тарифное регулирование, высокую капиталоемкость, значительный уровень дебиторской задолженности и износ основных фондов. Проводится критический анализ широко применяемых моделей Р.С. Сайфулина - Г.Г. Кадыкова и Р. Таффлера - Г. Тишоу, выявляющий их ограниченную чувствительность к ключевым отраслевым рискам. Обосновывается необходимость модификации существующих методик за счет интеграции специализированных коэффициентов, отражающих особенности расчетов с контрагентами и параметры государственного регулирования. Предлагаемый подход направлен на повышение точности прогнозирования финансовой несостоятельности и может быть использован для разработки отраслевых систем раннего предупреждения кризисных явлений.
The article discusses the problem of adapting classical models of bankruptcy diagnosis in relation to enterprises of the electric power industry. Attention is focused on industry specifics, including strict tariff regulation, high capital intensity, significant accounts receivable and depreciation of fixed assets. A critical analysis of the widely used models of R. Sayfulin - G. Kadykov and R. Taffler - G. Tishou is carried out, revealing their limited sensitivity to key industry risks. The article substantiates the need to modify existing methods by integrating specialized coefficients that reflect the specifics of settlements with counterparties and the parameters of government regulation. The proposed approach is aimed at improving the accuracy of forecasting financial insolvency and can be used to develop industry-specific crisis early warning systems.
