Статья: Сопоставительный анализ оценок рейтинговых агентств социально-экономического развития Краснодарского края

Заметим, что в Российской федерации существует государственная структура, занимающаяся рейтингами, причем данная система имеет более полную и подробную информацию о возможных инвестиционных потенциалах регионов Российской Федерации и предприятий малого и среднего бизнеса.

Для региона Краснодарский край это Департамент Инвестиций И Развития Малого И Среднего Предпринимательства Краснодарского Края.

На ресурсе Департамента ИиРМиСПКК [3] указана такие оценки по Краснодарскому краю, как:

а) 13 место - национальный рейтинг состояния инвестиционного климата в субъектах РФ;

б) 1a - максимальный инвестиционный потенциал региона;

в) aru - рейтинг кредитоспособности региона;

г) 6 место среди регионов России по объему инвестиций;

д) 3 место по численности населения в стране.

Национальный рейтинг субъектов РФ предоставлен в таблице 3. [7]

Таблица 3 -- Рейтинг-лист субъектов РФ ДИКК

Информация по приоритетным отраслям инвестиций:

а) Агропромышленный комплекс:

Краснодарский край занимает первое место в России по объему валовой продукции сельского хозяйства. Вклад краснодарского края в общероссийское производство продуктов питания в целом в России составляет 7%.

б) Виноделие

Немалую роль в популяризации кубанского виноделия, а также повышении культуры потребления вина играет развитие винного туризма.

Ключевые предприятия отрасли:

1) ОАО Агропромышленная фирма "Фанагория";

2) ООО "Кубань-Вино";

3) ООО "Лефкадия";

4) ПАО "Абрау-Дюрсо".

в) Курорты и туризм

Шесть отелей, расположенных в Краснодарском крае, стали обладателями наград конкурса Travellers Choice 2018 - «25 лучших отелей - Россия»:

1) «Цитрус», Адлер (1-е место);

2) «Хилтон Гарден Отель и Спа» (12-е место);

3) «Родина Гранд Отель и Спа», Сочи (14-е место);

4) «Swissotel Resort Сочи Камелия», Сочи (17-е место);

5) «Pullman Сочи Центр», Сочи (22-е место);

6) «Рэдиссон Блю Курорт и Конгресс Центр», Адлер (24-е место)».

Так же по информации со статьи Forbes город Сочи, находящийся в Краснодарском крае, составляет конкуренцию не только дешевым курортам (Турция, Египет, др), так и крупным европейским курортам.

Общая по рынку загрузка качественных гостиниц Сочи составила 62%. Кроме того, с открытием Крымского моста, связь с Крымом укрепятся, особенно для гостей из ЮФО. Данная связь предоставляет возможность увеличить привлекательность Краснодарского края. [4]

г) Промышленность

Приоритетными направлениями развития промышленного комплекса Краснодарского края являются:

1) сельскохозяйственное и пищевое машиностроение;

2) производство строительных материалов;

3) химическая промышленность;

4) нефтехимическая промышленность;

5) легкая промышленность (производство волокон и тканей);

6) деревообрабатывающая промышленность.

Это является не полным перечнем золотых жил для инвесторов.

Целевая модель -- это комплекс факторов обеспечения благоприятного инвестиционного климата, для каждого из которых определено целевое значение и показатели оценки его достижения.

Текущий статус внедрения Целевых моделей в Краснодарском крае можно выразить через график на рисунке 1.

Рисунок 1 -- Динамика внедрения целевых моделей

Вывод

Были проанализированы данные с таких международных агентств, как Standard & Poors, Moody's, Fitch Ratings и национального рейтингового агентства «Эксперт РА». Как было указано в описании методик, все агентства используют программное обеспечение и экспертное мнение для составления рейтинга. Алгоритмы программного обеспечения не раскрываются, что хорошо с позиции сохранения интеллектуальной собственности, но создает неясность и недоверие. Также не известно, как долго не обновлялись методики проведения ранжирования, учитывая протяжённость лет, в течение которых данные агентства занимают лидирующие позиции на рынке. Экспертное мнение рассматривается как положительный аспект со стороны решения спорных моментов, а также для решения коммерческих запросов на рассмотрение какой-либо области тщательно, однако экспертное мнение нерегулируемо, может быть заинтересованно в какой-то из сторон, что приводит к неадекватной оценке.

Методология, основанная на неясных статистических методах и экспертном мнении, имеющем человеческий фактор, приводит к неадекватным оценкам. Это может не только повлиять на инвестиционную заинтересованность, но и привести к тяжелым экономическим ситуациям, как, например, кризис в 2008 году, когда инвестиционные рейтинги присваивались компаниям, испытывавшим серьезные финансовые трудности и даже ставшим причиной кризиса на рынке американской недвижимости.

Поэтому, на основе сопоставительного анализа, мы можем сделать вывод, что такие субъекты Российской Федерации, как регионы, муниципальные образования, а именно города, административные районы, сельские поселения, а также сельские города и сельские поселения нуждаются в адекватной и эффективной системе оценки социально-экономического развития, основанной на четком математическом подходе, обоснованных математических методах и моделях, например методах многомерного статистического анализа, нейронных сетях, нечетких продукционных системах, искусственного интеллекта и т. д. [13-31]

Литература

1. Рейтинговое агентство Reuters. Новости компании. [Электронный ресурс]: ТАБЛИЦА-Долгосрочные рейтинги регионов РФ. -- Режим доступа: https://ru.reuters.com/article/companyNews/idRUL8N1P74CM. -- 12.01.2018

2. Эксперт РА. Рейтинговые действия. [Электронный ресурс]: Статья: «Эксперт РА» подтвердил рейтинг Краснодарского края на уровне ruАА-. -- Режим доступа: https://www.raexpert.ru/releases/2019/may28b --28.05.2019

3. Департамента Инвестиций И Развития Малого И Среднего Предпринимательства Краснодарского Края. Инвестиционный портал Краснодарского Края. [Электронный ресурс]. -- Режим доступа: https://investkuban.ru/

4. Forbes. Туризм. [Электронный ресурс]: Марина Мережко. Статья: «Горы и море. Как гостиницы Сочи конкурируют за российских туристов с Турцией». -- Режим доступа: https://www.forbes.ru/biznes/357411-gory-i-more-kak-gostinicy-sochi-konkuriruyut-za-rossiyskih-turistov-s-turciey --20.02.2018

5. Агентство Стратегических Инициатив. Национальный рейтинг. [Электронный ресурс]: Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата в субъектах РФ. Режим доступа: https://asi.ru/investclimate/rating/

6. Эксперт «РА». Рейтинги кредитоспособности регионов (муниципалитета). [Электронный ресурс]. -- Режим доступа: https://www.raexpert.ru/ratings/regioncredit

7. Департамента Инвестиций И Развития Малого И Среднего Предпринимательства Краснодарского Края. Рейтинги. [Электронный ресурс]. -- Режим доступа: https://asi.ru/investclimate/rating/

8. Финансовый супермаркет banki.ru. Словарь банковских терминов. [Электронный ресурс]: «Рейтинговые агентства». Режим доступа: https://www.banki.ru/wikibank/reytingovyie_agentstva/

9. Коваленко А.В., Кармазин В.Н. Комплексная оценка кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса на основе нечетких моделей // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2007. Т. 14. № 4. С. 722-724.

10. Коваленко А.В., Уртенов М.Х., Узденов У.А. Математические основы финансово-экономического анализа. Часть 1 Многомерный статистический анализ / Москва, 2010. 304 c.

11. Коваленко А.В., Цэдэв А.О. Анализ кризисного состояния предприятия на основе систем нечеткого вывода // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2006. Т. 13. № 3. С. 498-499.

12. Коваленко А.В. Математические модели и инструментальные средства комплексной оценки финансово-экономического состояния предприятия// диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина. Краснодар, 2009, 210 c.

13. Коваленко А.В Оценка кредитоспособности заёмщика при помощи нейронных сетей и нечётких множеств // Современное состояние и приоритеты развития фундаментальных наук в регионах труды III Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов, 2-5 октября 2006 г.. Краснодар, 2006. С. 190-192.

14. Шевченко И.В., Кармазин В.Н., Коваленко А.В. Комплексная оценка кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса с помощью нечеткой продукционной системы // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2008. № 2 (2). С. 81-86.

15. Коваленко А.В., Кармазин В.Н. Диагностика состояния предприятия на основе нечётких продукционных систем // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2008. № 11. С. 20-27.

16. Коваленко А.В., Кармазин В.Н. Нечеткое моделирование в среде matlab кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса // Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB Труды Всероссийской научной конференции. 2007. С. 1509-1520.

17. Коваленко А.В. Нейронная сеть и нечёткие множества, как инструмент оценки кредитоспособности заёмщика // Прикладная математика XXI века Материалы VI объединённой научной конференции студентов и аспирантов факультета прикладной математики. 2006. С. 56-58. 8

18. Коваленко А.В., Уртенов М.А.Х. Анализ социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края // Экономическое прогнозирование: модели и методы Материалы XIV Международной научно-практической конференции. Под общей редакцией В.В. Давниса. 2018. С. 71-76.

19. Коваленко А.В., Уртенов М.Х., Заикина Л.Н. Кластерный анализ финансово-экономического состояния предприятий строительной отрасли // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2010. № 60. С. 189-200.

20. Любимцева А.А., Коваленко А.В. Использование коэффициентного анализа для оценки финансово-экономического состояния предприятий Краснодарского края // Прикладная математика XXI века: современные проблемы математики, информатики и моделирования Материалы всероссийской научно-практической конференции . 2019. С. 75-79.

21. Коваленко А.В. Математические модели и инструментальные средства комплексной оценки финансово-экономического состояния предприятия. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина. Краснодар, 2009

22. Коваленко А.В., Цэдэв А.О. Анализ кризисного состояния предприятия на основе систем нечеткого вывода. Обозрение прикладной и промышленной математики. 2006. Т. 13. № 3. С. 498-499.

23. Коваленко А.В., Кармазин В.Н. Комплексная оценка кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса на основе нечетких моделей. Обозрение прикладной и промышленной математики. 2007. Т. 14. № 4. С. 722-724.

24. Коваленко А.В. Оценка кредитоспособности заёмщика при помощи нейронных сетей и нечётких множеств. В сборнике: Современное состояние и приоритеты развития фундаментальных наук в регионах труды III Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов, 2-5 октября 2006 г.. Краснодар, 2006. С. 190-192.

25. Шевченко И.В., Кармазин В.Н., Коваленко А.В. Комплексная оценка кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса с помощью нечеткой продукционной системы. Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2008. № 2 (2). С. 81-86.

26. Коваленко А.В., Кармазин В.Н. Диагностика состояния предприятия на основе нечётких продукционных систем. Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2008. № 11. С. 20-27.

27. Коваленко А.В., Уртенов М.Х., Заикина Л.Н. Кластерный анализ финансово-экономического состояния предприятий строительной отрасли. Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2010. № 60. С. 189-200.

28. Коваленко А.В. Нейронная сеть и нечёткие множества, как инструмент оценки кредитоспособности заёмщика. в сборнике: Прикладная математика XXI века Материалы VI объединённой научной конференции студентов и аспирантов факультета прикладной математики. 2006. С. 56-58.

29. Коваленко А.В., Кармазин В.Н. Нечеткое моделирование в среде matlab кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса. В сборнике: Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB Труды Всероссийской научной конференции. 2007. С. 1509-1520.