Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях
Целью данной работы является определение методических подходов к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в Крыму
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Культура народов Причерноморья |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Кримський науковий центр НАН України і МОН України
2011
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/64921 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях / Р.В. Друзин // Культура народов Причерноморья. — 2011. — № 216. — С. 49-53. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859854775643799552 |
|---|---|
| author | Друзин, Р.В. |
| author_facet | Друзин, Р.В. |
| citation_txt | Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях / Р.В. Друзин // Культура народов Причерноморья. — 2011. — № 216. — С. 49-53. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Культура народов Причерноморья |
| description | Целью данной работы является определение методических подходов к прогнозированию банкротства
сельскохозяйственных предприятий в Крыму
|
| first_indexed | 2025-12-07T15:42:54Z |
| format | Article |
| fulltext |
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
49
Одним з дієвих методів є також організація зворотного зв’язку. Таким чином кожен зможе взяти участь
в управлінні та організації праці підприємства. Створення персонального сайту зі спеціальною рубрикою,
або внутрішньої почти допоможе співробітникам вносити свої пропозиції, методи та шляхи вирішення
важливих для розвитку компанії проблем та виносити на розглядання питання стосовно робочих моментів
діяльності фірми. Ще однією формою нефінансових винагород може стати системи "пакета послуг". Багато
в чому (особливо у великих компаніях) це відбувається під тиском профспілок, багато в чому - через
об'єктивної необхідності утримувати кваліфікованих співробітників та залучати нових виконавців. При
використанні такої системи співробітник отримує можливість вибору з деякої кількості різних винагород
те, в чому він максимально зацікавлений у даний момент. Такий підхід дозволить, з одного боку, підвищити
ефективність діяльності та розробити нові напрямки розвитку організації, а з іншого, виявити нові таланти
підлеглих та забезпечити їм заслужене просування по кар’єрним сходам.
Висновки. 1. Мотивація персоналу – це процес спонукання робітника до трудової діяльності за
допомогою зовнішніх та внутрішніх факторів. В залежності від способів задоволення потреб розрізняють
матеріальну та нематеріальну (трудову та статусну) мотивацію. За джерелами виникнення мотивів
розрізняють зовнішню та внутрішню, а за спрямованістю на досягнення цілей фірми відповідно позитивну
мотивацію та негативну (де мотивацію).
2. Неможливо виділити найбільш ефективний метод стимулювання персоналу на підприємстві, адже
кожен з них має свої переваги та недоліки. Саме тому, матеріальні та нематеріальні стимули повинні
взаємно доповнювати та збагачувати один одного. Складаючи програму мотивації співробітників,
необхідно приймати до уваги усі особливості колективу та підприємства в цілому, час від часу переглядати
внутрішню політику компанії, прислухаючись до думки підлеглих. Система мотивації персоналу повинна
розвиватись на тільки на рівні підприємства, але й з боку держави та на регіональному рівні.
Джерела та література:
1. Васина Д. В. Мотивация трудовой деятельности : учеб. пособие / Д. В. Васина. – М. : МАРТИТ, 2010. –
65 с.
2. Зиновьев И. Ф. Формирование и реализация кадрового єкономического потенциала в аграрной сфере :
монография / И. Ф. Зиновьев. – Симферополь : Феникс, 2008. – 407 с.
3. Колот А. М. Мотивація персоналу : підруч. / А. М. Колот. – К. : КНЕУ, 2002. – 337 с.
4. Механізм мотивації управлінського персоналу : наук. вид. / М. С. Дороніна, Л. О. Сасіна, В. М. Лугова,
Г. М. Надьон. – Харків : АдвА , 2010. – 240 с.
5. Наиболее эффективные методы мотивации персонала : [Электронный ресурс]. – Режим доступа :
www.elitarium.ru/2010/08/09/metody_motivacii_-personala.html.
6. Энциклопедия систем мотивации и оплаты труда / под ред.: Д. Бергер, Л. Бергер; [пер. с англ.]. – М. :
Альпина Бизнес Букс, 2008. – 761 с.
7. Global wage report. Заработная плата в мире в 2010-2011 гг. : [Электронный ресурс]. – Режим доступа :
www.ilo.org/public/russian/region/eurpro/-moscow/news/2010/global_wage_report_ru.pdf.
Друзин Р.В. УДК 336.279 (477.75)
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ БАНКРОТСТВА
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
Актуальность. Одной из основных задач финансовых исследований процедуры банкротства является
прогнозирование неплатежеспособности на ранних этапах. Данной проблеме отводится основное место в
экономических исследованиях банкротства.
Данной проблемой занимались следующие зарубежные и отечественные ученые: Альтман [1], Таффлер
[2], Бивер [3], Андрущак [4], Терещенко [5], Чепурко [6] и другие.
Целью данной работы является определение методических подходов к прогнозированию банкротства
сельскохозяйственных предприятий в Крыму.
Объектом исследований является прогнозирование банкротства сельскохозяйственных предприятий в
Крыму.
Предметом исследования являются методические подходы к прогнозированию банкротства
сельскохозяйственных предприятий в Крыму.
Базой исследования являются сельскохозяйственные предприятия-банкроты в Крыму.
В работе использованы следующие методы исследования: анализ и синтез, системный анализ,
графический метод, метод моделирования причинно-следственных связей, метод линейной аппроксимации.
Результаты исследования. Основным признаком банкротства является неспособность предприятия
обеспечить выполнение требований кредиторов на протяжении 3-х месяцев со дня наступления срока
выплаты. После окончания этого срока кредиторы имеют право обратиться в арбитражный суд, по поводу
признания предприятия-должника банкротом.
В мировой и отечественной практике наиболее распространенными моделями оценки финансового
состояния предприятия и склонности его к банкротству являются следующие экономические модели,
которые строятся на основе финансовых коэффициентов [1-9]:
определение вероятности банкротства на основе пятифакторной модели Альтмана;
Друзин Р.В.
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ БАНКРОТСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
50
показателя диагностики платежеспособности Конана и Гольдера;
коэффициента Лиса;
коэффициента Таффлера;
дискриминантной пятифакторной модели Сайфулина Р.С. и Кадыкова Г.Г.;
универсальной модели на основе дискриминантной функции;
критерии степени финансовой устойчивости предприятий Чепурко В.В.;
коэффициента Бивера;
определения вероятности банкротства на основе модели Спрингейта;
модели диагностики банкротства сельскохозяйственных предприятий
Проведем расчет указанных моделей для сельскохозяйственных предприятий АРК. Для этого построим
вспомогательную таблицу 1, в которых дадим общую характеристику рассчитываемых моделей, укажем на
их достоинства и недостатки.
В таблице 1 представим выбранные в качестве базы исследования сельскохозяйственные предприятия
АРК.
Таблица 1. Перечень исследованных сельскохозяйственных предприятий АРК.
№ п/п Название предприятия ОПФ Предприятие-донор Административный район Современное состояние
1 «Агротехсинтез» ПКП - Ленинский Ликвидировано
2 «Агрофирма им. Ильича» ООО Колхоз им. Ильича Бахчисарайский Ликвидировано
3 «Астарта» ФХ - Симферопольский Восстановлена
платежеспособность
4 «Атлант» СПК Колхоз «Алексеевский» Первомайский Ликвидировано
5 «Борьба за мир» КСП Колхоз «Борьба за мир» Кировский Ликвидация
6 «Им. Горького» СПК Колхоз им. Горького Сакский Ликвидировано
7 «Им. Чкалова» ОАО Совхоз-завод им. Чкалова Бахчисарайский Ликвидировано
8 «Красная поляна» СПК Колхоз «Красная поляна» Черноморский Ликвидировано
9 «Н-Победа» ЗАО Совхоз «Победа» Советский Санация
10 «Партизан» ОАО Совхоз «Партизан» Симферопольский Санация
11 «Предгорье» ГП Совхоз-завод «Предгорье» Белогорский Санация
12 «Приморье» ОАО Совхоз «Приморье» Нижнегорский Санация
13 «Россия» СООО Ордена Ленина колхоз «Россия» Красногвардейский Ликвидировано
14 «Светлый путь» ФХ - Кировский Распоряжение
имуществом
15 «Славное» ОАО Совхоз-племзавод «Славное» Раздольненский Санация
Источник: составлено автором по данным предприятий.
Для расчетов вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий АРК, выбранных в качестве
базы исследования, были выбраны десять моделей. Это сделано для нивелирования фактора
субъективности, поскольку различные модели адаптированы к определенным условиям, отраслям периода
и т.д. и дать объективную оценку вероятности банкротства предприятия можно только на основании
многих моделей, синтезирую их результаты и представив общую оценку такой вероятности.
Непосредственное определение вероятности банкротства анализируемого предприятия по указанным
моделям осуществляется с помощью пороговых значений совокупных коэффициентов.
Каждая модель имеет свои достоинства и недостатки. Проведем их анализ с помощью сводной таблицы
2., в которой синтезированы основные параметры различных моделей определения вероятности
банкротства.
Для определения степени применимости (достоверности) выбранных для анализа методик банкротства
произведем расчет основных показателей для трех предкризисных лет для предприятий базы исследования.
Полученные результаты интерпретируем с точки зрения вероятности банкротства – в случае если
методика прогнозирует банкротство, то присвоим соответствующему показателю значение 1, если не
предсказывает – значение 0. для ряда методик возможны промежуточные значения (0,25; 0,5)
На основе таблицы можно сделать следующие выводы.
Предприятия, показавшие экстремальные значения по совокупности показателей (максимальная
достоверность прогноза банкротства – ОАО «Предгорье», минимальная достоверность – ОАО «Приморье»,
ОАО «Им. Чкалова»), прогнозирующих банкротство, не отображают реальность прогноза, а иллюстрируют
для максимального значения – подтверждение затяжного кризисного состояния предприятия, которое
началось более, чем за три года, предшествующих возбуждению дела о банкротстве; для минимального
значения – подтверждение доведения до банкротства (по ОАО «Приморье» это позволило обосновать
доведение до банкротства и направить материалы в налоговую милицию для расследования обстоятельств.
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
51
Таблица 2. Характеристика моделей, которая влияет на определение вероятности банкротства
предприятия.
Коэффициент Достоинства Недостатки Вывод
Коэффициент Альтмана
Точность прогноза в этой модели
на горизонте одного года
составляет 95%, на два- до 80%.
Используется только для
больших корпораций, акции
которых свободно котируются
на фондовых биржах.
Поскольку украинские
предприятия функционируют в
других условиях, нельзя
механически использовать
данные модели.
Показатель диагностики
платежеспособности
Конана и Гольдера
Коэффициент Лиса
Коэффициент Таффлера
Модель Спрингейта
Высокая точность прогноза в
определении вероятности
банкротства. Простота
применения.
Все рассмотренные зарубежные модели имеют ряд недостатков
при использовании в Украине: на показатели деятельности
украинских предприятий большое влияние оказывают факторы
неэкономического характера; многие показатели не имеют такого
влияния на финансовую устойчивость предприятий в Украине,
какими они обладают в развитых странах, и наоборот;
предлагаемые границы устойчивости часто недостижимы для
отечественных предприятий.
Коэффициент прогноза
вероятности банкротства
(США)
Простота, возможность
применения в условиях
ограниченного объема информации
о предприятии.
Нет высокой точности
прогнозирования банкротства,
так как не учитывается влияние
на финансовое состояние
предприятий других важных
показателей.
Экспертная оценка показывает,
что этот коэффициент не
отражает фактического
состояния украинского
предприятия и его нельзя
рекомендовать для
практического применения.
Дискриминантная 5-
факторная модель
(Сайфулина Р.С. и
Кадыкова Г.Г.)
Высокая точность
прогнозирования вероятности
банкротства.
При разработке своей модели
российские ученые
использовали метод,
предложенный Э.Альтманом.
Универсальная
дискриминантная функция
Высокая точность прогноза за счет
использования показателя Cash –
flow
Сложность расчетов
Модель вполне применима для
отечественных предприятий.
Критерий степени
финансовой устойчивости
предприятия (Чепурко В.В.)
Все параметры модели
статистически надежны, значит,
погрешность прогнозирования
банкротства не велика.
Модель строится на аксиоме:
высокое значение абсолютной
ликвидности - предприятие
финансово устойчиво.
Модель разработана украинским
экономистом. Следовательно,
она полностью адаптирована для
украинских предприятий.
Коэффициент Бивера Простота в применении модели.
Показатель модели может
принимать неуказанное
значение, и предприятие может
попадать в разные классы.
Анализ украинских предприятий
показал, что оценка риска
банкротства может не совпадать
с реальным финансовым
состоянием предприятия.
Модель диагностики
банкротства с.-х.
предприятий
Разработана для с.-х. предприятий
и апробирована на с.-х.
предприятиях Сумской области.
Применяется только для с.-х.
предприятий.
Отражает действительную
вероятность банкротства с.-х.
предприятий.
Источник: составлено автором по [1-9].
Для выбора методик прогнозирования не обходимо исключить предприятия с экстремальными
значениями по совокупности показателей (ОАО «Предгорье», ОАО «Приморье», ОАО «Им. Чкалова»),
просуммируем степень верификации прогноза с учетом весовых коэффициентов для первого исследуемого
года – 0,25, для второго исследуемого года – 0,5, для третьего исследуемого года – 1,00.
Для анализа степени достоверности показателей прогнозирования банкротства не обходимо привести
рассчитанные показатели к общему знаменателю – максимальному значению показателя – 21, результат
представим на рис.1.
Для анализируемых методик минимальное значение (Модель диагностики банкротства
сельскохозяйственных предприятий – совокупное значение - 0) говорит о неприменимости данной
методики для сельскохозяйственных предприятий АРК.
Максимальное значение показателя верификации методик банкротства (Модель Спрингейта, на втором
месте по рангу – коэффициент Бивера, на 3 – коэффициент Лиса) позволяют выбрать методики для
прогнозирования банкротства сельскохозяйственных предприятий в АРК.
На основе анализа выбранных методик (Коэффициент Лиса, коэффициент Бивера, Модель Спрингейта)
автором была составлена квазимодель для прогнозирования банкротства сельскохозяйственных
предприятий АРК.
Согласно этой модели основной показатель (Zark) определяется как совокупность четырех отношений,
определяющих структурные зависимости в балансе и финансовых результатах предприятия:
Друзин Р.В.
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ БАНКРОТСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
52
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
Коэффициент Альтмана
Показатель диагностики
платежеспособности Конана и
Гольдера
Коэффициент Лиса
Коэффициент Таффлера
Дискриминантная 5-факторная
модель (Сайфулина Р.С. и
Кадыкова Г.Г.)
Универсальная дискриминантная
функция
Критерий степени финансовой
устойчивости предприятия
(Чепурко В. В.)
Коэффициент Бивера
Модель Спрингейта
Рис. 1. Степень верификации методических подходов прогнозирования банкротства для
сельскохозяйственных предприятий АРК
Источник: составлено автором
4321 4,01,05,3 xxxxZ ark (1.);
где:
Zark – результирующий показатель вероятности банкротства сельскохозяйственного предприятия;
Х1 – отношение накопленных финансовых результатов к балансу предприятия
((ст.350ф№1+Ст.170(175)ф№2+Ст. 260ф№2)/Ст.280ф№1);
Х2 – доля оборотных средств в активах (Ст.260ф№1/Ст.280ф№1);
Х3 – отношение объема продаж к общей стоимости активов (Ст.035ф№2/Ст.280ф№1);
Х4 – отношение рабочего капитала к общей стоимости активов ((Ст. 380ф№1-Ст.080ф№1)/Ст.280ф№1).
При Zark >1 предприятие считается финансово устойчивым, при 0<Zark >1 предприятие не является
финансово устойчивым, необходимо осуществлять мероприятия, направленные на улучшение финансового
состояния, при Zark <0 на предприятии необходимо осуществлять меры досудебной санации, санации, в
случае невозможности или неэффективности мер санации вводить процедуру ликвидации.
Расчет показателя верификации по исследуемым предприятиям на основе коэффициента Zark и степени
верификации прогнозирования банкротства предприятий представил следующие значения – 20 и 95/%.
Для ОАО «Плодовод» на основе рассчитанного показателя Zark (отрицательные значения на
протяжении трех лет – 2008-2010 гг.) была обоснована необходимость перехода данного предприятия в
санацию .
Выводы. Анализ отечественных методик позволяет сделать вывод, что они, используя большое
количество коэффициентов, затрудняют расчет критерия неплатежеспособности. Украинские
исследователи, как и зарубежные, используют для прогнозирования показатели, образованные на основе
свертки значений различных признаков неплатежеспособности. Вместе с тем, мы полагаем, что
использование одного показателя в качестве результирующего не позволяет провести диагностику
неплатежеспособности, так как велика вероятность ошибочного расчета из-за недостоверности
используемых данных. Для сельскохозяйственных предприятий АРК предлагается использование
коэффициента Zark.В перспективе, по нашему мнению имеет смысл использовать вектор значений или
матрицу значений, что позволит улучшить прогностические качества используемых моделей. Также одной
из проблем отечественных методик является их ориентация на официальную статистику, что увеличивает
погрешность из-за значительной тенизации экономики.
Источники и литература:
1. Altman E. I. Financial Ratios, Discriminate Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy / E. I. Altman
// Journal of Finance. – 1968. – № 4. – P. 589-609.
2. Бернстайн Л. А. Анализ финансовой отчетности: теория, практика и интерпретация / Л. А. Бернстайн;
[пер. с англ.]. – М. : Финансы и статистика, 1996. – 625 с.
3. Beaver W. Financial Ratios as Predictors of Failure / W. Beaver // Empirical Research in Accounting, Selected
Studies 1966, Supplement to: Journal of Accounting Research. – 1966/ – Vol. 4. – P. 71-111.
4. Андрущак Є. М. Діагностика банкрутства українських підприємств / Є. М. Андрущак // Фінанси
України. – 2004. – № 9. – С. 118-124.
5. Терещенко О. О. Антикризове фінансове управління на підприємстві : монографія / О. О. Терещенко. –
2-ге вид., без змін. – К. : КНЕУ, 2006. – 268 с.
6. Чепурко В. В. Экономический риск аграрного производства: теория, методы оценки, управление :
монография / В. В. Чепурко. – Симферополь : Таврия, 2000. – 308 с.
7. Арутюнян А. Б. Опыт применения моделей Фулмера и Спрингейта в оценке венгерских предприятий
сельского хозяйства / А. Б. Арутюнян // Аудит и финансовый анализ. – 2002. – № 2. – С. 200-204.
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
53
8. Друзин Р. В. Методические подходы к прогнозированию непалтежеспособности в развитых странах /
Р. В. Друзин // Проблемы экономики и управления : Междунар. науч.-произв. журнал. – Белгород :
БелГУ, 2009. – № 2. – С. 49-55.
9. Кизим Н. А. Оценка и прогнозирование неплатежеспособности предприятий : монография /
Н. А. Кизим, И. С. Благун, Ю. С. Копчак. – Х. : Изд-кий Дом «ИНЖЭК», 2004. – 144 с.
Дорошенко Г.О.
РОЛЬ ЕКОНОМІЧНИХ ІНСТРУМЕНТІВ У РЕГУЛЮВАННІ КОНКУРЕНТНИХ
ВІДНОСИН У РЕГІОНАЛЬНІЙ ЕКОНОМІЧНІЙ СИСТЕМІ
Вступ. Інструменти регулювання конкуренції між регіонами спрямовані на створення сприятливих
умов для розвитку кожного регіону країни, зменшення диференціації у рівнях конкурентоспроможності
регіональних економічних систем держави, на запобігання монополії з боку окремих регіональних
соціально-економічних систем, що дозволить забезпечити безпечний розвиток кожного регіону країни.
Інструменти на рівні регіону – спрямовані на його саморозвиток через виявлення точок росту.
Аналіз останніх досліджень і публікацій. Розвиток регіональних економічних систем в ринкових
умовах потребує постійної переоцінки стану і функцій кожної регіональної соціально-економічної системи
в системі функціонування економічного простору, у якому мають бути прийняті рішення, які забезпечують
умови їх стійкого розвитку. При цьому варто враховувати певні процеси і явища, що зумовлюють зміни
характеру поведінки регіональних управлінських структур. Замість галузевої спеціалізації, жорстко
регламентованих інвестиційних процесів і бюджетно-фінансових процесів ринок зумовлює прагнення
кожного суб'єкта держави до самоствердження, до вибору економічної структурної побудови, спроможної
забезпечити його надійне становище в умовах ринку. Будь-яке рішення, пов'язане із взаємодією між
регіонами, оцінюється рівнем економічної вигоди та можливості досягнення фінансово-бюджетної
стабільності, а також реалізації стратегічних задач регіонального соціально-економічного та екологічного
розвитку. Важливу роль у формуванні теоретичних концепцій багато уваги приділяється питанню
конкурентоспроможності. У своїх працях це питання вивчали класики економічної думки - А.Сміт,
Д.Рікардо, Дж.Міль та ін. Проблеми підвищення конкурентоспроможності детально проаналізовано в
наукових публікаціях І.Ю.Юзвишин, В.А.Горбатов, А.А.Тихомиров, Б.П.Івченко та ін.
Формулювання цілей. Основною метою статті дослідження ролі економічних інструментів у
регулюванні конкурентних відносин у регіональній економічній системі.
Виклад основного матеріалу. Існуюча система оподаткування негативно чинить вплив на рівень
конкурентоспроможності регіональних економічних систем держави. Зокрема, через недосконалий
механізм податкового адміністрування стримується підвищення інвестиційного, інноваційного та
експортного потенціалу економіки регіональної господарської системи; низька результативність державних
капіталовкладень призводить до консервації технологічної відсталості, насамперед, галузей
інфраструктурного забезпечення та не сприяє припливу приватних інвестицій у депресивні території;
неоптимальна структура видатків на освіту, що не відповідає потребам ринку, зумовлює низьку
конкурентоспроможність трудових ресурсів тощо [1].
Полегшення податкового тиску слід здійснювати із врахуванням світового досвіду організації
податкової системи, в першу чергу, що стосується вибору ставок оподаткування.
Так, успішні реформи наприкінці 70-х років у США здійснювались на основі концепції Лаффера [2].
Згідно його концепції до певного рівня податки сприяють відрахуванням до бюджету, але при збільшенні їх
настає так звана “небезпечна зона”. Податки даної зони призводять до падіння бюджетних доходів.
Існуюча податкова система України спрямована на максимальне вилучення доходів підприємств, що
позбавляє їх можливості нарощувати виробничі потужності регіону. Варто зауважити, що в результаті
використання дієвих методів оподаткування, у розвинутих країнах податкова система зазнала значних змін
щодо зниження його ставок. Так, у США податкову реформу було здійснено у 1987 році. У результаті
максимальна ставка податку на прибуток була зменшена з 46% до 34%. Зниження ставок на прибуток
зроблено також у Франції з 50 до 45%, Великобританії з 52 до 35%, Канаді з 46 до 28%, Японії з 43,3 до
37,5% [2].
Отже, в загальному можна відмітити, що сучасна система оподаткування спричиняє поглиблення
економічної кризи та зниження рівня конкурентоспроможності регіональної соціально-економічної
системи (регіону) зокрема:
- по-перше, не виконується головне завдання податків – забезпечення надходження відповідного обсягу
грошових коштів для фінансування державних витрат. Це відбувається, передусім у результаті
скорочення виробництва;
- по-друге, податкова система діє як конфіскаційний механізм, призводячи до викривлення соціально-
економічних параметрів, що дуже відчутно в складних економічних умовах;
- по-третє, податкову політику уряд сприймає як головний інструмент вирішення складних економічних
проблем. За допомогою податків пропонують забезпечити фінансову стабілізацію, стимулювати
розвиток виробництва і забезпечити зростання інвестицій. Крім того, за рахунок збільшення податків
передбачають дотувати окремі регіони, надавати допомогу малозабезпеченим верствам населення;
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-64921 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1562-0808 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T15:42:54Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Кримський науковий центр НАН України і МОН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Друзин, Р.В. 2014-06-21T10:52:58Z 2014-06-21T10:52:58Z 2011 Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях / Р.В. Друзин // Культура народов Причерноморья. — 2011. — № 216. — С. 49-53. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 1562-0808 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/64921 36.279 (477.75) Целью данной работы является определение методических подходов к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в Крыму ru Кримський науковий центр НАН України і МОН України Культура народов Причерноморья Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях Article published earlier |
| spellingShingle | Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях Друзин, Р.В. Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ |
| title | Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях |
| title_full | Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях |
| title_fullStr | Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях |
| title_full_unstemmed | Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях |
| title_short | Методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях |
| title_sort | методические подходы к прогнозированию банкротства сельскохозяйственных предприятий в современных условиях |
| topic | Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ |
| topic_facet | Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/64921 |
| work_keys_str_mv | AT druzinrv metodičeskiepodhodykprognozirovaniûbankrotstvaselʹskohozâistvennyhpredpriâtiivsovremennyhusloviâh |