DOI: 10.32702/2306-6792.2019.6.33
УДК: 336.131.7
С. А. Пустовгар
ДОМІНАНТНІ ЧИННИКИ МІНІМІЗАЦІЇ ФІНАНСОВОГО РИЗИКУ КЛАСТЕРУ ПІДПРИЄМСТВ-ДИЛЕРІВ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКОЇ ТЕХНІКИ
Анотація
З огляду на те, що існуючі методики оцінки та нейтралізації фінансових ризиків не мають універсального характеру та є низькоефективними, у статті удосконалено систему ризик-менеджменту підприємств на основі встановлення пріоритетності напрямків мінімізації фінансового ризику з урахуванням їх поточного фінансового стану та ринкової кон'юнктури. Для цього визначено пріоритетність критеріїв та альтернативних напрямів мінімізації фінансового ризику за критеріями; розраховано глобальний пріоритет альтернатив.
У результаті експертного оцінювання визначено, що пріоритетними напрямами мінімізації фінансового ризику на підприємствах, зайнятих торгівлею сільськогосподарською продукцією, є управління дебіторською заборгованістю (44%), управління оборотністю продажів та запасів (30%), управління кредиторською заборгованістю (12%), управління структурою капіталу (9%). Реалізація зазначених альтернатив забезпечить збалансованість грошових потоків, фінансову стійкість, прибутковість діяльності та високу оборотність активів підприємств, що сприятиме мінімізації рівня фінансового ризику на підприємствах.
Ключові слова: фінансовий ризик; ризик-менеджмент; мінімізація фінансового ризику; збалансованість грошових потоків; прибутковість; фінансова стійкість; управління дебіторською заборгованістю.
Література
1. Malichova E. Evaluation of Financial Performance of Enterprises in IT Sector / E. Malichova, M. Durisova // Procedia Economics and Finance. — 2015. — Vol. 34. — P. 238—243.
2. Florio C. Enterprise risk management and firm performance: The Italian case / C. Florio, G. Leoni // The British Accounting Review. — 2017. — Vol. 49. — P. 56—74.
3. Fraser J. The challenges of and solutions for implementing enterprise risk management / J. Fraser, B. Simkins // Business Horizons. — 2016. — Vol. 59. — P. 689—698.
4. Зоріна О. Методи аналізу фінансових ризиків / О. Зоріна // Міжнародний збірник наукових праць. — 2011. — № 2 (20). — С. 221—229.
5. Hosaka T. Bankruptcy prediction using imaged financial ratios and convolutional neural networks / T. Hosaka // Expert Systems with Applications. — 2019. — Vol. 117. — P. 287—299.
6. Antunes F. Probabilistic modeling and visualization for bankruptcy prediction / F. Antunes, B. Ribeiro, F. Pereira // Applied Soft Computing. — 2017. — Vol. 60. — P. 831—843.
7. Терещенко О. Діагностика неплатоспроможності підприємств як технологія підтримки прийняття фінансових рішень [Електронний ресурс] / О. Терещенко, М. Стецько // Ефективна економіка. — 2017. — № 3. — Режим доступу: http://www.economy. nayka.com.ua/?op=1&z=5521
8. Державна служба статистики України [Електронний ресурс]. — Режим доступу: http://www.ukrstat.gov.ua/
9. Saaty T. The possibility of group choice: Pairwise comparisons and merging functions / T. Saaty, L. Vargas // Social Choice and Welfare. — 2012. — Vol. 38 (3). — P. 481—496.
S. Pustovha
THE DOMINANT FACTORS OF FINANCIAL RISK MINIMIZATION ARE CLUSTER OF ENTERPRISES — DEALERS OF AGRICULTURAL MACHINERY
Summary
Taking into account that the existing methods of assessing and neutralizing financial risks are not universal and are ineffective, the article has improved the system of risk management of enterprises based on the prioritization of the directions of financial risk minimization, taking into account their current financial state and market conditions. For this purpose, priority has been given to the criteria and alternative directions of financial risk minimization according to the criteria; the global priority of alternatives is calculated.
As a result of expert evaluation, it was determined that priority areas for minimizing financial risk in enterprises engaged in trade in agricultural products are the management of accounts receivable (44%), management of turnover of sales and inventories (30%), management of accounts payable (12%), management of capital structure (9%).
The priority of the alternative management of accounts receivable is due to the fact that the enterprises of the investigated industry are engaged in trade in low-liquid commodity with high value. At the enterprises, a significant proportion of receivables is formed, which is the largest in the structure of current assets of enterprises. A significant amount of receivables leads to a diversion of funds from the production process, and its untimely repayment — to the imbalance of cash flows. In addition, a significant amount of receivables creates a risk of its non-return, which negatively affects the profit of enterprises, increasing operational costs. The second most important alternative is the management of sales turnover and inventory. It is the most priority alternative in ensuring the turnover of assets. This is explained by the fact that the increase in sales volumes and the rationalization of assets are immediate factors in ensuring the turnover of assets of enterprises.
Realization of the priority areas of risk management defined in the article will ensure balance of cash flows, financial stability, profitability of activities and high turnover of enterprises assets, which will help to minimize the level of financial risk in enterprises.
Keywords: financial risk; risk management; financial risk minimization; balance of cash flows; profitability; financial stability; management of accounts receivable.
References
1. Malichova, E., and Durisova, M. (2015), "Evaluation of Financial Performance of Enterprises in IT Sector", Procedia Economics and Finance, vol. 34, рр. 238—243.
2. Florio, C. and Leoni, G. (2017), "Enterprise risk management and firm performance: The Italian case", The British Accounting Review, vol. 49, рр. 56—74.
3. Fraser, J., and Simkins, B. (2016), "The challenges of and solutions for implementing enterprise risk management", Business Horizons, vol. 59, рр. 689—698.
4. Zorina, О. (2011), "Methods of analysis of financial risks", Mizhnarodnyy zbirnyk naukovykh prats, vol. 2 (20), рр. 221—229.
5. Hosaka, T. (2019), "Bankruptcy prediction using imaged financial ratios and convolutional neural networks", Expert Systems with Applications, vol. 117, рр. 287—299.
6. Antunes, F. Ribeiro, B. and Pereira, F. (2017), "Probabilistic modeling and visualization for bankruptcy prediction", Applied Soft Computing, vol. 60, рр. 831—843.
7. Tereshchenko, О. and Stetsko, M. (2017), "Diagnosis of insolvency of enterprises as a technology to support financial decision-making", Efektyvna ekonomika, [Online], vol. 3, available at: http://www.economy. nayka.com.ua/?op=1&z=5521 (Accessed 25 Feb 2019).
8. State Statistics Service of Ukraine (2019), available at: http://www.ukrstat.gov.ua/ (Accessed 25 Feb 2019).
9. Saaty, T. and Vargas, L. (2012), "The possibility of group choice: Pairwise comparisons and merging functions", Social Choice and Welfare, vol. 38 (3), рр. 481—496.
№ 6 2019, стор. 33 - 39
Дата публікації: 2019-03-30
Кількість переглядів: 1377
