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.

Лицензия

Метаданные этой статьи распространяются под лицензией CC BY 4.0

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.