CC BY
83
Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2014 года
1
УДК 519.23:330.322
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ АНАЛИЗА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ РЕГИОНОВ
Узденов Умар Ахматович к.э.н., доцент
Карачаево-Черкесский государственный университет, Карачаевск, Россия
Коваленко Анна Владимировна к.э.н., доцент
Уртенов Махамет Али Хусеевич д.ф.-м.н., профессор
Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия
Статья, являющаяся продолжением работ [1, 2], посвящена описанию созданного программного комплекса «Регион-Кредит» для оценки финансовой устойчивости, экономического развития, кредитоспособности, социальноэкономического состояния и инвестиционной привлекательности регионов РФ. В статье приведен пример комплексного анализа кредитоспособности, социально-экономического состояния и инвестиционной привлекательности Краснодарского края за период с 2008 по 2014 г с помощью созданного программного комплекса «Регион-Кредит», результаты которого сопоставлены с экспертными оценками рейтингового агентства AK&M
Ключевые слова: ОЦЕНКА, АНАЛИЗ, ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС, КРЕДИТОСПОСОБНОСТЬ, РЕГИОН, ФИНАНСОВАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ, ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ, СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ, ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ
UDC 519.23:330.322
SOFTWARE TOOLS TO ANALYZE THE REGION'S CREDITWORTHINESS
Uzdenov Umar Ahmatovich Cand.Econ.Sci., associate professor
Karachaevo-Circassian State University, Karachaevsk, Russia
Kovalenko Anna Vladimirovna Cand.Econ.Sci., associate professor
Urtenov Makhamet Ali Khuseevich Dr.Sci.Phys.-Math., professor
Kuban State University, Krasnodar, Russia
This article is a continuation of [1, 2] and is devoted to the description of a program complex "Region-Credit" for the assessment of financial stability, economic development, credit, socio-economic status and investment attractiveness of Russian regions. The article is an example of a comprehensive credit analysis, socio-economic status and investment attractiveness of Krasnodar Region for the period from 2008 to 2014 with the help of a program complex "Region-Credit", whose results are compared with peer review rating agency AK&M
Keywords: CREDIT RATING, REGION, EVALUATION, ANALYSIS, SOFTWARE SYSTEMS, CREDITWORTHINESS, FINANCIAL STABILITY, ECONOMIC DEVELOPMENT, SOCIAL AND ECONOMIC CONDITION, INVESTMENT ATTRACTIVENESS
ВВЕДЕНИЕ.
Данная статья является продолжением работ [1, 2], посвященных определению системы показателей для оценки кредитоспособности регионов РФ, получению минимального и оптимального числа кластеров кредитоспособности регионов для зависимого показателя, построению дискриминантных моделей для оценки кредитоспособности регионов,
http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/106.pdf
Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2014 года
2
разработке нечётких продукционных и гибридных (нейро-нечётких) систем оценки кредитоспособности регионов. Статья посвящена описанию созданного программного комплекса «Регион-Кредит» для оценки финансовой устойчивости, экономического развития, кредитоспособности, социально-экономического состояния и инвестиционной
привлекательности регионов РФ. В статье приведен пример комплексного анализа кредитоспособности, социально-экономического состояния и инвестиционной привлекательности Краснодарского края за период с 2008 по 2014 г с помощью созданного программного комплекса «РегионКредит», результаты которого сопоставлены с экспертными оценками рейтингового агентства AK&M.
1. Описание созданного программного комплекса «РегионКредит»
Рисунок 1 - Основные окна программы: а) главное окно, б) окно выбора
региона, в) окно вывода результата Интерфейс созданного программного комплекса «Регион-Кредит»
был разработан в среде Visual Studio 2008 на языке C++ (рис. 1). Как видно
на рисунке, пользователю предоставляется возможность выбрать регион
http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/106.pdf
Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2014 года
3
для анализа, а также вид анализа. База данных содержит 81 регион РФ. Список регионов подгружается в программу из файла Excel (рис. 2).
Г А в с с Е 1 F G 1 н і 1 j 1 К L м N | О Е
1 Region ХІ х2 хЗ х4 х5 хб х7 хЗ а2 а4 аб а7 аЗ
1 1 Алтайский край Зг85 43,53 2,14523 1,71 0,9401 13,43 72,7 9,7695 0,442 0,090 27,733 0,253 08,883
3 2 Амурская область 9Г99 49,93 1,490124 2,98 1,0709 7,29 64,2 11,8996 0,495 0,132 17,584 0,214 02,382
4 3 Архангельская область 22,39 62 2,492663 -12,53 2,0516 15,34 62,8 14,2706 0,487 0,227 6,332 0,275 79,336 =
5 4 Астраханская область 49г5 53,17 1,502969 -6,05 1,2362 5,13 67,1 10,995 0,481 0,105 15,150 0,380 77,263
& 5 Белгородская область 30г65 73,63 3,355316 -4,23 2,7219 ЗДЗ 77,5 12,5312 0,448 0,158 51,604 0,729 74,505
7 6 Брянская область &7Г48 45,43 0,965366 -6,72 0,9355 10,17 73 10,2434 0,488 0,082 16,372 0,248 64,932
& 7 Владимирская область 1г66 63,3 1,762663 0,31 1,5939 9,85 74,2 9,5132 0,490 8,103 13,013 0,291 57,834
9 3 Волгоградская область 11г57 73,3 3,773992 -0,09 2,0477 6,46 74,5 10,9715 0,484 0,128 27,208 0,316 71,605
10 9 Вологодская область 5Д1 37,54 3,459939 1,11 3,9101 3,9 73,3 11,9127 0,582 8,200 16,411 0,448 58,151
11 10 Воронежская область 9 61,3 2,601743 1,64 1,0163 13 Д 77,1 9,9933 0,469 0,101 30,406 0,494 66,260
12 11 Еврейская АО оде 40 Д 0,251549 -2,05 0,6973 10,66 55,6 10,9653 0,446 0,133 24,817 0,213 61,214
13 12 Забайкальский край 23,15 49,03 1,315197 -0,22 0,7235 90 62 11,1173 0,442 8,101 10,680 0,232 67,475
14 13 Ивановская область 13,7В 51,5 1,013535 -2,99 0,3967 20,21 62 3,354 0,463 0,071 8,266 0,153 53,914
15 14 Иркутская область 31г37 63,74 4,037643 -0,99 1,5523 13,22 70,7 13,0442 0,464 0,161 12,381 0,233 76,652
16 15 Кабардино-Балкарская Республика 26,12 37,03 0,622036 -2,93 0,393 34,74 67,1 8,7336 0,349 0,056 21,805 0,277 53,752
17 15 Калининградская область 49,9 59,34 1,559993 9,03 2,323 9,21 61,9 12,4993 0,598 0,156 16,147 0,854 81,403
1S 17 Калужская область 56г22 63,33 1,533555 0,22 2,0203 4,15 32,4 12,1633 0,480 0,114 18,380 0,630 80,498
19 13 Камчатский край 90,23 31,21 0,771599 -3,64 1,4475 31,63 61,9 18,9163 0,539 0,198 11.441 0,185 77,438
20 19 Карачаево-Черкесская Республика 46,31 20,33 0,19745 5,49 0,6533 17,76 63,7 8,9194 0,390 0,066 29,018 0,224 52,844
21 20 Кемеровская область 16,31 32,21 7,355669 3,65 2,3239 11,49 71,2 14,4247 0,469 0,157 11,750 0,377 97,042
22 21 Кировская область 23,56 53,92 1,647679 0,97 1,1146 13,61 74,9 10,0999 0,497 0,086 16,704 0,304 55,766
23 22 Костромская область 39,65 63,05 0,394377 6,33 1,4327 13,23 62,7 3,3377 0,468 0,098 17,601 0,215 55,095
24 23 Краснодарский край 3,75 73,11 7,540964 -3,52 1,3326 3,71 32,3 12,1272 0,443 0,127 36,045 0,706 87,375
25 24 Красноярский край 1,38 69,24 3,515447 4,6 2,3474 9,25 73,1 15,4147 0,497 0,254 19,887 0,381 95,512 1
н ► JL LL І
Рисунок 2 - Файл с данными для анализа
■ k_ajr
Главиая
* *
' —
Вставить .
- J
Буфер обм... ^
Вставка Разметка страницы
MS Sans Serif -llC -1[a‘ a'
Выходныеланные [Режим совместимости] - Microsoft Excel Формулы Данные Рецензирование Вид
|ж к ч
гагт а ■
- = = 5?"'
Выравнивание
Общий -
“Э- % 000
■*■,0 ,оа I
ГІ Числе ^
^Условное форматирование - j41 Вставить - X
^Форматировать как таблицу - ^ Удалить - Iа'
Стили ячеек - Формат - |<2-
Стили Ячейки
_ а х
Сортировка Найти и и фильтр- выделить -Редактирование
&Г
112 т (' *1 ї
А 1 в 1 C | D 1 E | F | G | H | 1 J К | L | M I N | 0 P =
1 Region TipRascheta х1 x2 хЗ xA x5 x6 x7 x8 a2 a A aB a7 a8 Result “
2 Краснодарский край FinUst 3.75 73.11 7,541 -3.52 0 0 0 0 0.7491 2 =
3 Краснодарский край EconRasv 1,333 8,71 82,8 1 2,127 0 0 0 0 0 0,48986
4 Краснодарский край SocEcon 0,4435 0,1274 36,0454 0,766 97,3751 0,5
5 Краснодарский край KredSpos 0,65351
6 7 Краснодарский край InvBstPrivI 0,65773 ■
И 4 ► и I Выходные данные /tJ / IHI INI .. [ Hi
Готово j ІІІВГЩЩ 100% Q —Ти
Рисунок 3- Файл отчета
При выборе региона (рис. 1б) его показатели [1] автоматически выбираются из Excel-файла (рис. 2) ив дальнейшем используются для анализа. Этот автоматизм достигается посредством SQL-запроса к таблице Excel. Далее пользователь выбирает вид анализа: анализ финансовой устойчивости, экономического развития, кредитоспособности, социально-
http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/106.pdf
Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2014 года
4
экономического состояния или инвестиционной привлекательности
региона.
Рисунок 4 - Окно редактора нечеткого вывода для гибридной сети ННС
«REGION-kredit»
а б
Рисунок 5 - Окно редактора гибридной сети ННС «REGION-kredit»: а) обучающая выборка, б) ошибка обучения
http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/106.pdf
Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2014 года
5
1 А № В Субъект РФ С № АК&М D АК&М Е Кач АК&М F № ссРЕПЮН-ФС-01» G НПС РЕП ЮН-ФС-01» Н Кач «РЕГИОН-ФС-01 э
2 1 Алтайский кр ай 36 52;7 С 31 0.54192 С
3 2 Амурская область 42 48;97 сн 44 0,42500 СН
4 3 Архангельская область 44 туз сн 45 0,42500 сн
ь 4 Астраханская область 72 ТГТ9 н 70 0,30013 н
6 5 Белгородская область 37 52.09 с 35 0,52595 с
7 6 Брянская область 75 20.5S он 75 0,20994 он
8 7 Владимирская область 26 61 66 СВ 27 0,54203 с
9 Я Волгоградская область 22 62.72 СВ 25 0,56091 с
10 9 Вологодская область 10 73,05 в 12 0,669S 1 СВ
11 10 Воронежская область 32 57J7 с 37 0,49954 сн
12 11 Еврейская АО 41 49,13 сн 2S 0,54203 с
13 12 Забайкальский край 59 41,23 сн 64 0,36563 н
14 13 Ивановская область 52 44,72 сн 46 0,42500 сн
15 14 Иркутская область 39 50.54 с 39 0,47266 сн
16 15 Кабардино-Балкарская Республика 70 32.71 н 67 0,32500 н
17 16 Калининградская область 66 36,35 н 6S 0,32500 н
1S 17 Калужская область 65 37,55 н 72 0,29042 он
19 IS Камчатский кр ай SO 10,56 ООН 77 0.14096 ООН
20 19 Карачаево-Черкесская Республика 74 21,15 он 73 0,21000 он
21 20 Кемеровская область 16 66.35 СВ 19 0,64411 СВ
22 21 Кировская область 47 4629 сн 47 0,42500 сн
23 22 Костромская область 63 37,99 н 62 OJ7557 н
24 23 Краснодарский край 14 69.4 СВ 10 0,74912 в
RV. Я ™п ТТГ| rwitx Vt-| яіт и 7213_ R 11 О 7ЛТОі ■R
ч
м і ► н Фин. vct. Экон. разв. Кредитоспособность
<т
► у
а
А В с D Е F G н
1 № Субъект РФ № АК&М АК&М Кач АК&М № «РЕГИОН- 01» НПС «РЕГИОН-01» Кач НПС «РЕГИОН-01»
2 1 Алтайский кр ай 47 42,99 СН 37 0Р42500 сн
3 2 Амурская область 43 42,63 СН 33 0,42500 сн
4 3 Архангельская область 51 41,94 СН 39 0Р42500 сн
5 4 Астраханская область 64 35,47 Н 63 0,33345 н
б 5 Белгородская область 25 56,34 С 24 0Р54203 с
7 & Брянская область 73 27,14 ОН 64 0,325 00 н
8 7 Владимирская область 31 52,3 С 33 0Р4В452 сн
9 3 Волгоградская область 24 57,24 С 16 0,53944 с
10 9 Вологодская область 9 67,06 СВ 12 0Р65 333 СВ
11 10 Воронежская область 35 48,49 СН 40 0,42500 сн
12 11 Еврейская АО 60 36,97 Н 41 0Р42500 сн
13 12 Забайкальский край 69 30,36 Н 77 0,23926 он
14 13 Ивановская область 66 33,16 Н 65 0Р32500 н
15 14 Иркутская область 36 47,28 СН 35 0,47529 сн
15 15 Кабардино-Балкарская Республика 75 25,99 ОН 75 0Р 24124 он
17 16 Калининградская область 57 38,64 н 53 0,33422 н
13 17 Калужская область 40 45,96 сн 32 0Р51752 с
19 13 Камчатский кр ай 73 19.73 ООН 75 0,24917 он
20 19 Кар ачаево-Черке с скал Ре спублика 77 22,11 он 73 0Р 21000 он
21 20 Кемеровская область 17 60,66 СВ 27 0,54193 с
22 21 Кировская область 50 42,2 сн 42 0Р42500 сн
23 22 Костромская область 63 32,47 н 66 0,325 00 н
24 23 Кр аснодарский кр ай 15 62,37 СВ 14 0Р65351 СВ
25 24 Кр а снояр ский кр ай її 64,97 СВ 13 0,53159 с
14 4 ► м Фин. уст. Эксн. разв. Кредитоспособность Е <1 J1L f
б
Рисунок 6 - Рейтинг регионов РФ за 2014 год по а) финансовая устойчивости и б) кредитоспособности
Также пользователь имеет возможность спрогнозировать кредитоспособность выбранного региона с помощью разработанной гибридной сети ННС «REGION-kredit» [2] (рис. 4). Следует отметить, что
http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/106.pdf
Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2014 года
6
все эти возможности были созданы в среде MATLAB посредством написания m-файлов и в дальнейшем из этих файлов были сделаны dll-библиотеки, которые затем были подключены к C++. Таким образом, C++ передает показатели выбранного региона в среду MATLAB, а уже там выполняются расчёты. Результаты отображаются в диалоговом окне программного комплекса (рис. 1в), также результаты записываются в Excel-файл (рис. 3), который автоматически создаётся средствами C++. Кроме того, пользователь может не только рассчитывать показатели, но и заходить в редактор среды MATLAB и работать непосредственно с ним (рис. 5).
Программный комплекс «Регион-кредит» имеет возможность накапливать информацию о проведенных ранее исследованиях и формировать рейтинги регионов по финансовой устойчивости, экономическому развитию, кредитоспособности, социально-
экономическому состоянию и инвестиционной привлекательности регионов РФ, пример рейтинга регионов РФ по финансовая устойчивости кредитоспособности представлен на рисунках 6а и 6б соответственно.
2. Комплексный анализ финансовой устойчивости, экономического развития, кредитоспособности, социально-
экономического состояния и инвестиционной привлекательности регионов РФ
Используя результаты работы программного комплекса «РегионКредит» и экспертные оценки рейтингового агентства AK&M, был проведен их комплексный анализ финансовой устойчивости, экономического развития, кредитоспособности, социально-
экономического состояния и инвестиционной привлекательности [3-5] таких регионов РФ как Краснодарский край, Ставропольский край, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Адыгея и Ростовская область. Пример комплексного анализа кредитоспособности, социально-
http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/106.pdf
Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2014 года
7
экономического состояния и инвестиционной привлекательности Краснодарского края представлен на рис. 7.
Jfe Субъект РФ К° АК&М АК&М Еач АК&М К «РЕГИОН- ФС-Оій НПС «РЕГИОН- ФС-0ІЙ Еач «РЕГИОН- ФС-01»
23 Ер аснодар ский кр ай 14 69,4 СВ m 74.91197 в
Субъект РФ N5 АК&М АК&М Кач АК&М № « РЕГИОН-ЭС-01» НПС а РЕГИОН -ЕЭС-01» Кач НПС аРЕГИОН-ЭС-01»
Краснодарский край 22 53,7S СВ 22 48,98586 С
№ Субъект РФ № АК&М АК&М Кач АК&М № «РЕГИОН- 01» НПС «РЕГИОН- 01» Кач НПС «РЕГИОН-01»
23 Краснодарский край 16 62,37 СВ 14 65,35091 СВ
Рисунок 7 - Результат комплексного анализа кредитоспособности, социально-экономического состояния и инвестиционной привлекательности Краснодарского края
Из рис.7 следует, что кредитоспособность Краснодарского края по результатам агентства «АК&М» определяется как «средневысокая» и 14 местом в рейтинге. Как показывает НПС «REGION-FS-01» кредитоспособность Краснодарского края недооценена и должна быть повышена до 10 места из 81 при качественной оценке «высокая», если проводить анализ по всем регионам РФ.
При сопоставлении результатов социально-экономического состояния, получаем полное совпадение мест: и программный комплекс «Регион-Кредит», и агентство AK&M дают 22 место, но отличаются качественные оценки.
По инвестиционной привлекательности, напротив, совпадает качественная оценка, однако, места не совпадают: программный комплекс «Регион-Кредит» - 14 место, а агентство только 16.
Таким образом, можно сделать вывод, что кредитоспособность и инвестиционная привлекательность Краснодарского края недооценены.
http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/106.pdf
Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2014 года
8
Следовательно, перспективы притока инвестиций в Краснодарский край значительны.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Разработанный программный комплекс «Регион-Кредит» позволяет выбирать регион для анализа при помощи выпадающего списка из базы данных, в которой на данный момент содержится информация по 81 регион за период с 2007 по 2014 год. Данные по регионам считываются из Excel-файлов с данными для анализа, поэтому при добавлении региона и его показателей он автоматически появляется в выпадающем списке. Далее пользователь выбирает вид анализа: финансовой устойчивости,
экономического развития, кредитоспособности, социальноэкономического состояния и инвестиционной привлекательности. В результате выбора пользователем региона и системы, данные по этому региону, посредством SQL-запроса к базе данных, выбираются из Excel-файла и поступают для расчёта в среду MATLAB. Потом рассчитанные данные записываются в другой Excel-файл, который автоматически создаётся средствами C++, далее результат работы нечёткой продукционной системы выводится на экран.
Также нами был проведен комплексный анализ финансовой устойчивости, экономического развития, кредитоспособности, социальноэкономического состояния и инвестиционной привлекательности регионов РФ с помощью созданной программы «Регион-Кредит». Проанализировано состояние таких регионов РФ как Краснодарский край, Ставропольский край, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Адыгея и Ростовская область. В статье приведен пример комплексного анализа кредитоспособности, социально-экономического состояния и инвестиционной привлекательности Краснодарского края за 2008-2014гг с помощью созданного программного комплекса «Регион-Кредит»,
http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/106.pdf
Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2014 года
9
результаты этого анализа сопоставлены с экспертными оценками рейтингового агентства AK&M.
В итоге можно сделать вывод о том, что созданный программный комплекс «Регион-Кредит» позволяет адекватно оценивать финансовую устойчивость, экономическое развитие, кредитоспособность, социальноэкономическое состояние и инвестиционную привлекательность регионов РФ, а также позволяет прогнозировать их кредитоспособность.
Литература
1. Узденов У.А. Интеллектуальная система оценки кредитоспособности
регионов. Часть 1. Многомерный статистический анализ //Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) / У.А. Узденов // URL: http://ei.kubagro.ru/2014/104/pdf/073.pdf
2. Узденов У.А. Интеллектуальная система оценки кредитоспособности
регионов. Часть 2. Нечеткие продукционные и гибридные системы //Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) / У.А. Узденов, А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов // URL: http://ej.kubagro.ru/2014/104/pdf/076.pdf
3. Узденов У.А. Современные финансово-экономическое состояние и пути повышения рейтинга КЧР: монография / У.А. Узденов, А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов // Карачаевск: КЧГУ, 2010. - 448 с.
4. Узденов У.А. Исследование кредитоспособности регионов методами многомерного статистического анализа // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) / А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов, У.А. Узденов // URL: http://ei.kubagro.ru/2010/04/pdf/09.pdf
5. Барановская Т.П., Коваленко А.В., Кармазин В.Н., Уртенов М.Х. Современные математические методы анализа финансово-экономического состояния предприятия: монография Краснодар: КубГАУ, 2009. - 250 с.
References
1. Uzdenov U.A. Intellektual'naja sistema ocenki kreditosposobnosti regionov. Chast'
1. Mnogomernyj statisticheskij analiz //Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU) /
U.A. Uzdenov // URL: http://ej.kubagro.ru/2014/104/pdf/073.pdf
2. Uzdenov U.A. Intellektual'naja sistema ocenki kreditosposobnosti regionov. Chast'
2. Nechetkie produkcionnye i gibridnye sistemy //Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU) / U.A. Uzdenov, A.V. Kovalenko, M.H. Urtenov // URL: http://ej.kubagro.ru/2014/104/pdf/076.pdf
3. Uzdenov U.A. Sovremennye finansovo-jekonomicheskoe sostojanie i puti povyshenija rejtinga KChR: monografija / U.A. Uzdenov, A.V. Kovalenko, M.H. Urtenov // Karachaevsk: KChGU, 2010. - 448 s.
http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/106.pdf
Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2014 года
10
4. Uzdenov U.A. Issledovanie kreditosposobnosti regionov metodami mnogomernogo statisticheskogo analiza // Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU) / A.V. Kovalenko, M.H. Urtenov, U.A. Uzdenov // URL: http://ej.kubagro.ru/2010/04/pdf/09.pdf
5. Baranovskaja T.P., Kovalenko A.V., Karmazin V.N., Urtenov M.H. Sovremennye matematicheskie metody analiza finansovo-jekonomicheskogo sostojanija predprijatija: monografija Krasnodar: KubGAU, 2009. - 250 s.
http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/106.pdf
