Авиакомпании подвержены множеству внутренних и внешних рисков, а также оказывают значительное влияние на мировую экономику, отвечая за мобильность населения и движение грузов. Несмотря на значимую роль, отрасль гражданских авиаперевозок является низкомаржинальной, а финансовая устойчивость авиакомпаний часто находится под угрозой. C начала осени 2019 г. в Европе растет число авиакомпаний-банкротов. Так, количество перевозчиков, заявивших о неспособности исполнять обязанности перед клиентами из-за финансовых проблем, в первом месяце осени достигло пяти авиакомпаний: «Thomas Cook Airlines» и «Thomas Cook Airlines Scandinavia», «Aigle Azur», «XL Airways», «Adria Airways». Ввиду значительного числа банкротств авиакомпаний и негативных последствий, связанных с их дефолтами, стоит вопрос определения эффективных методов по прогнозированию вероятности банкротства для применения превентивных мер контролирующими органами и заинтересованными лицами. Авторами работы были исследованы методики предсказания банкротств предприятий, с акцентом на авиакомпании, и произведено сравнение классической логит-модели и байесовской квантильной регрессии на данных из отчетности авиакомпаний за 2009-2018 гг. В исследовании впервые рассматривается возможность применения математических моделей для прогнозирования на глобальном рынке авиаперевозок, агрегируя компании по трем укрупненным географическим регионам. Итогом работы является модель, учитывающая в себе показатели Net Income, Quick ratio, коэффициент загрузки, оборачиваемость активов и географическую принадлежность компании, дающая точность предсказания до 90%. Данная модель, учитывающая ограниченный набор финансовых и операционных метрик, легко может быть _____________________________ Бородин Александр Иванович-д.э.н, профессор кафедры финансового менеджмента Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова.
The relevance The need for electricity among the population is constantly growing, especially among people living far from centralized energy supply centers. In addition, technological processes in the oil and gas industry are very energy intensive. Oil and gas industry enterprises located incl. in remote areas (Far North, etc.) it is easier to provide energy resources, in particular, using renewable energy sources. An important issue is the organization of reliable power supply in offline mode. Also, existing energy supply technologies are not always easily adapted for use in small and medium-sized enterprises. Renewable energy sources can play an important role in this matter. Therefore, research into technologies for autonomous generation of electrical and thermal energy, its rational consumption through the use of energy-saving technologies are very relevant at the present time. Aim of research It is necessary to investigate modern renewable energy sources. It is necessary to review modern power plants using renewable energy sources, to explore the wind and solar energy potential of the Republic of Bashkortostan. It is important to conduct experiments on a laboratory setup. Determine the operating parameters, take the current-voltage characteristics and select the optimal operating modes. Research objects Renewable energy sources, laboratory installation, solar power plant, wind farm. Research methods Computer modeling, mathematical methods of calculation and analysis. Results A laboratory complex for the study of wind-solar power plants was installed. Computer models of all the main elements of the laboratory complex have been developed: wind generator, photoelectric converter, storage batteries. Conducted scientific experiments.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.