РЕЙТИНГУВАННЯ ПОКАЗНИКІВ РЕНТАБЕЛЬНОСТІ ТА ВИТРАТ АГРОПІДПРИЄМСТВ
DOI:
https://doi.org/10.60022/sis.1.(01).7Ключові слова:
рентабельність, прямі матеріальні витрати, витрати на оплату праці, загальновиробничі витрати, прогнозування, рейтингування, агропідприємстваАнотація
Мікросередовище аграрних підприємств знаходиться під впливом зовнішнього середовища, яке по-різному відбивається на підприємницькій діяльності. При цьому будь-яка реакція менеджерів на зовнішні зміни повинна буди обґрунтованою, логічною та відповідати потребам сучасного ринку. Важливе значення набуває вчасна діагностика показників рентабельності та витрат агропідприємств, а також прогнозування їх значень. Такі дії нададуть управлінцям орієнтири для прийняття потрібних рішень та дозволять реагувати на будь-які імпульси, які впливають на розвиток підприємства. Для рейтингування показників рентабельності витрат суб’єктів підприємництва нами обрано діяльність агропідприємств. З використанням методів математичного моделювання, таксономічного аналізу, рейтингування нами проаналізовано динаміку показників діяльності сільськогосподарських підприємств. Апробація окремих статистичних функцій дозволила провести прогнозування рейтингового показника діяльності аграрних підприємств на 2023–2024 рр. Отриманий результат рейтингування рентабельності та витрат агропідприємств за звітній 2020 рік, засвідчив його зростання в порівнянні з попередніми роками. Одночасно можна спостерігати збільшення витрат підприємствами, що говорить про необхідність більш жорсткого та глибокого моніторингу діяльності агропідприємств менеджерами вищої ланки. Зазначений моніторинг надасть змогу запобігти банкрутства або неефективності розподілу фінансів підприємств. Описане у статті рейтингування рентабельності та витрат агропідприємств є універсальним методом, який можна застосувати для будь-якого об’єкту або галузі. Рейтингування може бути апробованим не тільки в дослідженнях статистичних одиниць або їх сукупності, але й для визначення динамічних змін за часовими ретроспективними рядами. Прогнозування досліджуваних показників може слугувати імпульсами для управлінців, щодо вдосконалення стратегічної орієнтації та ухвалення вірних рішень менеджерами сільськогосподарських підприємств з метою формування цілей подальшої діяльності.
Посилання
Ramnath, S., Rock, S., & Shane, P. (2008). The financial analyst forecasting literature: A taxonomy with suggestions for further research. International Journal of Forecasting, 24(1), 34–75. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2007.12.006
Wolf, C., Stephenson, M. W., Knoblauch, W. A., & Novakovic, A. M. (2016). Dairy farm financial performance: Firm, year, and size effects. Agricultural Finance Review, 76(4), 532–543. https://doi.org/10.1108/AFR-02-2016-0009
Zakirova, A., Klychova, G., Mukhamedzyanov, K., Zakirov, Z., Nigmetzyanov, A., & Yusupova, A. (2020, August). Information and analytical system of strategic management of activities of enterprises. In International Scientific Conference Energy Management of Municipal Facilities and Sustainable Energy Technologies EMMFT 2019: Volume 1 (pp. 687–707). Cham: Springer International Publishing.
Davydenko, N., & Skryphyk, H. (2017). Evaluation methods of investment attractiveness of Ukrainian agricultural enterprises. Baltic Journal of Economic Studies, 3(5), 103–107. https://doi.org/10.30525/2256-0742/2017-3-5-103-107
Crouhy, M., Galai, D., & Mark, R. (2001). Prototype risk rating system. Journal of banking & finance, 25(1), 47–95. http://dx.doi.org/10.1016/S0378–4266(00)00117–5
Kuncovб, M., Hedija, V., dan Fiala, R. (2016). Firm size as a determinant of firm performance: the case of swine raising. Agris On- Line Papers in Economics and Informatics, 8(3), 77–89. http://dx.doi.org/10.7160/aol.2016.080308
Kučera, J., Vochozka, M., & Rowland, Z. (2021). The ideal debt ratio of an agricultural enterprise. Sustainability, 13(9), 4613. https://doi.org/10.3390/su13094613
Crouhy, M., Galai, D., & Mark, R. (2019). Credit risk revisited. In World Scientific Reference on Contingent Claims Analysis in Corporate Finance: Volume 1: Foundations of CCA and Equity Valuation (pp. 169–182).
Wang, M., & Ku, H. (2021). Utilizing historical data for corporate credit rating assessment. Expert Systems with Applications, 165, 113925. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113925
Poon, W. P., Firth, M., & Fung, H. G. (1999). A multivariate analysis of the determinants of Moody’s bank financial strength ratings. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9(3), 267–283. https://doi.org/10.1016/S1042-4431(99)00011-6
Yu, B., Li, C., Mirza, N., & Umar, M. (2022). Forecasting credit ratings of decarbonized firms: Comparative assessment of machine learning models. Technological Forecasting and Social Change, 174, 121255. http://dx.doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121255
Moretto, A., Grassi, L., Caniato, F., Giorgino, M., & Ronchi, S. (2019). Supply chain finance: From traditional to supply chain credit rating. Journal of Purchasing and Supply Management, 25(2), 197–217. https://doi.org/10.1016/j.pursup.2018.06.004
Svanberg, J., Ardeshiri, T., Samsten, I., Цhman, P., Rana, T., & Danielson, M. (2022). Prediction of environmental controversies and development of a corporate environmental performance rating methodology. Journal of Cleaner Production, 344, 130979. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.130979
Sun, Y., Chai, N., Dong, Y., & Shi, B. (2022). Assessing and predicting small industrial enterprises’ credit ratings: A fuzzy decision- making approach. International Journal of Forecasting, 38(3), 1158–1172. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2022.01.006
Bhandari, A., & Golden, J. (2021). CEO political preference and credit ratings. Journal of Corporate Finance, 68, 101909. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2021.101909
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Iрина Гнатенко, Гжегож Конєчний
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Сторінка у Facebook
