Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
MODELING OF FORECASTING OF THE FIRM FINANCIAL INDICATORS PERFORMANCE
Форма представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2017
Языканглийский
  • Киршин Игорь Александрович, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Kirshin Igor Aleksandrovich, Tretyakova AnastasiyaAleksandrovna, MODELING OF FORECASTING OF THE FIRM FINANCIAL INDICATORS PERFORMANCE//QUID-INVESTIGACION CIENCIA Y TECNOLOGIA. - 2017. - Vol., Is.28. - P.1501-1507.
    Аннотация The modeling of forecasting of the firm financial indicators performance by means of extrapolation method on the basis of polynomial function is carried out in the article. The authors empirically prove that the polynomial trend accurately reflects the dynamics of the firm's revenue with the seasonal nature of sales. For forecasting revenue, characterized by seasonal dynamics, the article developed an algorithm for constructing a model. For the purpose of approbation of the author's forecasting algorithm, the revenue forecast was modeled according to quarterly reports of Plant of Electrical Installation Products (PEIP) TatelectromontazhJSC for the period 2014 – 2016. Based on the obtained modeling results, the authors proved that modeling with the use of a polynomial trend provides a high-quality forecast of the dynamics of the firm's revenue in the conditions of a dynamically changing external environment. The proposed method for forecasting the revenue of PEIP TatelectromontazhJS Cal
    Ключевые слова additive forecasting model, multiplicative prediction model, polynomial trend, seasonal and cyclical fluctuations
    Название журнала QUID-INVESTIGACION CIENCIA Y TECNOLOGIA
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=172545
    Файлы ресурса 
    Название файла Размер (Мб) Формат  
    Dialnet_ModelingOfForecastingOfTheFirmFinancialIndicatorsP_6158787.pdf 0,46 pdf посмотреть / скачать

    Полная запись метаданных