ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ В РЕГИОНАХ УРАЛЬСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА

Авторы

  • Светлана Викторовна Бегичева ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет» Автор
  • Надежда Викторовна Дрягунова ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет Автор

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.10902146

Ключевые слова:

банкротство, предприятие, причины возникновения банкротства, пути преодоления банкротства, регрессионный анализ, модель логистической регрессии, прогнозирование вероятности банкротства.

Аннотация

Банкротство предприятий является одной из наиболее популярных тем научных исследований. В последние годы все больше внимания уделяется вопросам прогнозирования банкротства. В настоящем исследовании предложена модель логистической регрессии для прогнозирования вероятности банкротства предприятий различной отраслевой принадлежности в регионах Уральского федерального округа, которая может с 80% вероятностью верно спрогнозировать, существует ли риск у предприятия стать банкротом.

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Биография автора

  • Светлана Викторовна Бегичева, ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет»

    канд. экон. наук, доцент кафедры бизнес-информатики

Загрузки

Опубликован

2025-06-06

Выпуск

№ 1 (2024): Новое в экономической кибернетике

Раздел

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Лицензия

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Статьи журнала «Новое в экономической кибернетике» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.

Как цитировать

[1]
2025. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ В РЕГИОНАХ УРАЛЬСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА. Новое в экономической кибернетике. 1 (Jun. 2025), 11–25. DOI:https://doi.org/10.5281/zenodo.10902146.