В статье исследуются возможности применения методов линейной и нелинейной экстраполяции в прогнозном анализе финансовой устойчивости на основе исследования тенденций ее изменения. Аналитические балансовые модели могут использоваться для выявления и измерения тенденций изменения устойчивости финансового состояния коммерческой организации. Показатели интенсивности тенденции и прогнозируемого времени приближения к границе кризисного финансового состояния, построенные с помощью аналитической балансовой модели и вычисляемые на основе данных бухгалтерского учета и отчетности, позволяют коммерческой организации обнаруживать и количественно оценивать негативные тенденции в процессе проведения анализа финансового состояния. В статье построены алгоритмы оценки тенденций снижения финансовой устойчивости коммерческой организации. Предлагаются различные алгоритмы, основанные на применении линейной и нелинейной экстраполяции финансовых показателей в зависимости от объема информации, используемой для анализа информации. Практическая значимость излагаемых алгоритмов связана с возможностью их применения для оценки времени, в течение которого действие негативных тенденций может привести к кризисному финансовому состоянию и которое служит существенным параметром для разработки плана финансового оздоровления.
The article researches the possibilities of applying the methods of linear and nonlinear extrapolation in the predictive analysis of a company’s financial stability based on the study of its trends. Analytical balance modelscan be used to detect and measure the trends of the changes in the financial state of a company. The indicators of trends intensity and the projected time to approach the border of the crisis financial condition built using the analytical balance model which are calculated on the basis of accounting and reporting data, allow commercial organizations to detect and quantify the negative trends when conducting the financial analysis. The author develops several algorithms to evaluating the trends of decrease of commercial organization’s financial stability. The article offers several algorithms based on application of linear and non-linear extrapolation of financial indicators depending on the amount of the information used for analysis.The practical significance of the proposed algorithms is related to their applicability to estimate the period of time during which the action of negative trends may lead to the crisis in the financial position of a company. This time period is an essential parameter for developing a financial recovery plan.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.