Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета, 2011, №70

Научный журнал КубГАУ, №70(06), 2011 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf

1

УДК 519.237:69.(470.620) 
UDC 519.237:69.(470.620) 
 
 
АНАЛИЗ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО 
СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ 
СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ МЕТОДАМИ 
МНОГОМЕРНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО 
АНАЛИЗА 

ANALYSIS OF FINANCIAL AND ECONOMIC 
STATE OF CONSTRUCTION ENTERPRISES 
WITH THE METHODS OF MULTIVARIATE 
STATISTICAL ANALYSIS 

 
 
Хананаев Антон Геннадьевич 
аспирант 
Hananaev Anton Gennadyevich 
graduate 
 
 
Коваленко Анна Владимировна  
к. э. н., доцент 
Kovalenko Anna Vladimirovna 
Cand.Econ.Sci, assistant professor 
 
 
Заикина Лидия Николаевна 
аспирант 
Zaikina Lidia Nikolaevna 
graduate 
Кубанский государственный университет, 
Краснодар, Россия 
Kuban State University, Krasnodar, Russia 

 
 
В статье представлена эффективная система оценки 
финансово-экономического  состояния предприятий 
строительной отрасли Краснодарского края 
Армавирского района, основанная на 
использовании методов многомерного 
статистического анализа. Разработан программный 
комплекс «ФАП-строй»,  включающий надстройку 
MS Excel, макросы «Statistica 6» и внешние 
обработки «1С: Предприятие 8» 

In the article an effective system of an estimation of a 
financial and economic status of the factories of a 
building sector of Krasnodar region (Armavir district), 
based on use of methods of the multidimensional 
statistical analysis is introduced. The programmatic 
complex "FAP-stroi", including MS Excel plug-in, 
macros of «Statistica 6» and exterior processing of «1С: 
Enterprise 8» is built 

 
 
Ключевые слова: ФИНАНСОВОЭКОНОМИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ, 
СТРОИТЕЛЬНАЯ ОТРАСЛЬ, МНОГОМЕРНЫЙ 
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ, ФИНАНСОВЫЕ 
ПОКАЗАТЕЛИ, ВНЕШНЯЯ ОБРАБОТКА, 
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС, 
КЛАССИФИКАЦИОННЫЕ УРАВНЕНИЯ, 
ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА 

Keywords: FINANCIAL AND ECONOMIC 
CONDITION,  CONSTRUCTION INDUSTRY, 
STATISTICAL ANALYSIS, FINANCIAL 
PERFORMANCE, EXTERNAL PROCESSING, 
SOFTWARE SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF 
THE EQUATION, LEARNING SAMPLE 
 

 

На сегодняшний день значение анализа и оценки финансово
экономического 
состояния 
предприятия 
значительно 
повышаются, 

поскольку предприятие несет полную ответственность за результаты 

производственно-хозяйственной 
деятельности 
перед 
акционерами, 

работниками, банками и кредиторами. Особенно это актуально для 

предприятий строительной отрасли Краснодарского края, ведущих 

строительные работы на олимпийских объектах. 

Научный журнал КубГАУ, №70(06), 2011 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf

2

Целью данной работы является создание эффективной и адекватной 

комплексной системы оценки финансово-экономического  состояния 

предприятий 
строительной 
отрасли 
Краснодарского 
края 
и 

соответствующего программного инструментария с использованием 

статистических систем.  

Разработка модели оценки финансово-экономического состояния 

предприятия на основе  многомерного статистического анализа  состоит из 

4 этапов. 

Этап 1. Объект анализа. В качестве объекта исследования выступают 

4 предприятия строительной отрасли Краснодарского края: Закрытое 

акционерное общество «ДСУ-4», Открытое акционерное общество 

«Дорожное эксплуатационное предприятие 114», Открытое акционерное 

общество «Домостроитель», Открытое акционерное общество «ППСО 

"Исток». Все исследуемые предприятия относятся к предприятиям 

среднего и малого бизнеса. 

В качестве анализируемых данных используется ежеквартальная 

неконсолидированная бухгалтерская отчетность за 2005-2007 года: 

-форма 1 (бухгалтерский баланс); 

-форма 2 (отчет о прибылях и убытках).  

Этап 2. Финансовые коэффициенты. Для анализа финансово
экономического состояния предприятия использовались 15 показателей: 

L1 - быстрый коэффициент ликвидности, L3 - коэффициент покрытия 

запасов, P1 - текущий коэффициент ликвидности, F1 - коэффициент 

финансовой зависимости, F2 - коэффициент автономии собственных 

средств, F3 - обеспеченность запасов собственными оборотными 

средствами, F4 - индекс постоянного актива, A2 - оборачиваемость 

активов, A4 - оборачиваемость кредиторской задолженности, A5 - 

Научный журнал КубГАУ, №70(06), 2011 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf

3

оборачиваемость дебиторской задолженности, A6 - оборачиваемость 

запасов, R1 - общая рентабельность, R2 - рентабельность активов, R3 - 

рентабельность собственного капитала, R4 - рентабельность продукции. 

Коэффициенты разбиты на 4 группы: ликвидность-платежеспособность, 

финансовая устойчивость, деловая активность, рентабельность. Выбор 

указанных показателей основан на исследованиях Недосекина А.О. [2] и 

Коваленко А.В. [1].  

Этап 3. Построение гистограмм и лингвистический анализ. Для 

каждого предприятия были рассчитаны 15 финансовых коэффициентов. 

Далее 
были 
построены 
гистограммы 
кластеризации 
для 
каждого 

финансового коэффициента. Гистограммы коэффициентов L1, L3, P1, F1, 

F2, F3, F4, A2, A4, A5, A6, R1, R2, R3, R4  приведены на рисунке 1. 

 
Рисунок 1 – Гистограммы коэффициентов (L1, L3, P1, F1, F2, F3, F4, A2, 

A4, A5, A6, R1, R2, R3, R4). 

Для отнесения предприятий к тому или иному классу выделим 

границы распознавания. Вычислим среднее значение по каждому 

Научный журнал КубГАУ, №70(06), 2011 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf

4

показателю из таблицы и  произведем разбиение на два основных класса: 

кризисных и нормальных.  

Таблица 1.  Среднее по каждому кластеру и показателю 

Коэффициенты 
L1 
L3 
P1 
F1 
F2 
F3 
F4 
A2 
A4 
A5 
A6 
R1 
R2 
R3 
R4 

Высокое 
2,26 
378 
2,17 
0,48 
0,93 
2,66 
0,34 
0,59 
5,91 
5,94 
7,07 
43,7 
4,63 
9,88 
31,9 

Низкое 
0,28 
60,9 
0,29 
3,22 
0,23 
-2,2 
2,23 
0,07 
0,47 
0,63 
1,22 
-3,4 
-2,8 
-5,4 
-3,8 

Среднее значение
1,3 
219 
1,2 
1,8 
0,6 
0,2 
1,3 
0,3 
3,2 
3,3 
4,1 
20 
0,9 
2,2 
14 

 

Условное предприятие с усреднёнными показателями для каждого 

кластера будем рассматривать как типовое (эталонное, типичное) 

предприятие данного кластера, т.е. эталонное кризисное или некризисное 

предприятие. Чем ближе предприятие из данного кластера к эталонному 

предприятию кластера, тем с большим основанием оно может быть 

отнесено к данному кластеру. В тоже время предприятия, достаточно 

удалённые от эталонного предприятия данного кластера, могут находиться 

в пограничном, например, в предкризисном состоянии [1]. 

Отнесение объекта к тому или иному классу (кризисных или 

некризисных предприятий) включает три этапа: 

1. Формирование признакового пространства; 

2. 
Создание 
 
обобщенных 
портретов 
классов 
для 
снятия 

неопределенности с помощью выборки обучающих предприятий; 

3. Отнесение предприятия к одному из исследуемых классов  [1]. 

  

Таблица 2 – Обучающая выборка 

 
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
10 
11 
12 
13 
14 
15 
16 

  
group 
L1 
L3 
P1 
F1 
F2 
F3 
F4 
A2 
A4 
A5 
A6 
R1 
R2 
R3 
R4 

1 
kriz 
0,00 
0,00 
0,00 
2,00 
0,00 
-4,00 
1,27 
0,00 
0,00 
0,00 
0,00 
-5,00 
-5,00 
-10,00 
-10,00 

2 
kriz 
0,50 
127,00 
0,70 
4,00 
0,48 
-0,67 
3,00 
0,13 
0,80 
1,00 
2,00 
4,00 
-1,00 
-1,33 
4,00 

3 
kriz 
0,38 
44,00 
0,23 
2,80 
0,06 
-0,98 
2,19 
0,11 
0,24 
0,80 
1,80 
-3,50 
-3,05 
-5,64 
-6,70 

4 
kriz 
0,09 
107,00 
0,27 
2,50 
0,22 
-0,94 
2,96 
0,11 
0,58 
0,71 
0,92 
-0,70 
-4,61 
-1,93 
-9,85 

5 
kriz 
0,49 
8,62 
0,47 
3,05 
0,22 
-1,96 
1,85 
0,06 
0,37 
0,09 
0,05 
-7,62 
-2,72 
-4,08 
2,88 

6 
kriz 
0,36 
16,60 
0,40 
3,49 
0,25 
-2,42 
2,47 
0,10 
0,29 
0,45 
1,46 
-7,40 
-1,14 
-1,57 
-5,15 

7 
kriz 
0,27 
101,00 
0,40 
3,37 
0,36 
-3,65 
1,97 
0,06 
0,49 
0,54 
1,25 
-4,04 
-1,11 
-9,28 
-4,74 

Научный журнал КубГАУ, №70(06), 2011 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf

5

8 
kriz 
0,06 
32,50 
0,37 
3,70 
0,27 
-0,83 
1,94 
0,00 
0,38 
0,86 
1,90 
-2,06 
-1,10 
-9,74 
-7,38 

9 
kriz 
0,27 
54,40 
0,11 
3,47 
0,16 
-2,37 
1,56 
0,10 
0,28 
0,89 
1,53 
1,84 
-3,32 
-8,55 
0,27 

10 
kriz 
0,48 
31,30 
0,60 
3,49 
0,19 
-2,39 
1,66 
0,00 
0,62 
0,76 
1,36 
-5,37 
-4,70 
-9,64 
0,00 

11 
kriz 
0,38 
51,00 
0,07 
3,73 
0,08 
-1,50 
2,72 
0,05 
0,68 
0,38 
1,61 
-4,99 
-1,96 
-9,97 
-5,09 

12 
kriz 
0,10 
99,40 
0,04 
3,93 
0,19 
-2,32 
2,21 
0,09 
0,41 
0,74 
1,41 
1,72 
-4,42 
-1,95 
-9,97 

13 
kriz 
0,50 
67,70 
0,14 
2,81 
0,29 
-2,25 
2,40 
0,05 
0,59 
0,93 
1,53 
-6,57 
-1,59 
-6,48 
1,62 

14 
kriz 
0,10 
78,80 
0,62 
3,70 
0,46 
-3,65 
1,76 
0,07 
0,58 
0,77 
1,98 
-4,38 
-4,69 
-1,46 
-6,45 

15 
kriz 
0,31 
25,70 
0,03 
3,34 
0,30 
-2,52 
1,68 
0,02 
0,72 
0,94 
1,50 
-1,80 
-2,62 
-4,68 
-7,25 

16 
kriz 
0,23 
46,00 
0,07 
2,26 
0,23 
-2,26 
2,92 
0,04 
0,06 
0,47 
0,90 
-3,56 
-1,75 
-3,25 
-7,04 

17 
kriz 
0,28 
75,40 
0,05 
2,67 
0,31 
-1,65 
2,73 
0,04 
0,75 
0,68 
0,09 
-7,39 
-2,26 
-1,69 
1,23 

18 
kriz 
0,15 
112,00 
0,51 
3,45 
0,16 
-2,55 
2,44 
0,13 
0,63 
0,36 
0,09 
-6,72 
-4,20 
-2,72 
2,52 

19 
kriz 
0,36 
79,40 
0,48 
3,37 
0,07 
-2,34 
2,67 
0,08 
0,46 
0,53 
1,79 
-0,13 
-1,87 
-9,56 
-4,67 

20 
norm 
1,40 
313,00 
1,00 
0,00 
0,85 
1,13 
0,00 
0,25 
1,67 
1,87 
4,00 
18,00 
2,33 
4,33 
18,00 

21 
norm 
3,00 
500,00 
3,00 
1,03 
1,00 
4,00 
0,77 
1,00 
10,00 
10,0

0

10,00 
70,00 
6,00 
20,00 
50,00 

22 
norm 
2,56 
240,00 
2,32 
0,02 
0,99 
2,46 
0,08 
0,48 
2,43 
4,18 
7,14 
58,50 
5,49 
11,12 
44,16 

23 
norm 
1,91 
420,00 
2,83 
0,02 
0,96 
3,55 
0,38 
0,78 
2,12 
9,58 
8,38 
27,73 
6,00 
9,99 
31,89 

24 
norm 
2,94 
450,00 
2,64 
0,35 
0,99 
3,49 
0,06 
0,31 
9,95 
7,86 
7,36 
25,59 
3,73 
14,18 
24,72 

25 
norm 
1,96 
405,00 
1,90 
0,44 
0,92 
2,44 
0,68 
0,40 
6,50 
9,14 
7,83 
26,29 
5,14 
4,98 
25,89 

26 
norm 
1,47 
334,00 
2,91 
0,68 
0,92 
2,85 
0,21 
0,49 
7,48 
7,92 
7,79 
61,58 
2,58 
6,90 
46,78 

27 
norm 
2,66 
434,00 
1,41 
0,73 
0,93 
2,73 
0,55 
0,44 
5,38 
3,59 
6,90 
20,00 
5,05 
5,84 
20,02 

28 
norm 
2,96 
325,00 
2,20 
0,31 
0,89 
3,76 
0,11 
0,49 
5,08 
3,69 
9,04 
32,53 
3,20 
12,74 
27,77 

29 
norm 
1,72 
390,00 
1,61 
0,88 
0,96 
2,13 
0,35 
0,42 
3,28 
3,05 
4,71 
35,39 
3,98 
11,76 
29,07 

30 
norm 
2,25 
336,00 
1,24 
0,04 
1,00 
1,69 
0,01 
0,75 
5,19 
7,47 
6,53 
48,40 
5,71 
11,23 
36,60 

31 
norm 
2,46 
401,00 
2,55 
0,31 
0,96 
2,36 
0,55 
0,58 
8,38 
5,16 
6,11 
35,79 
3,37 
10,78 
21,46 

32 
norm 
1,81 
401,00 
2,62 
0,88 
0,90 
1,62 
0,53 
0,45 
7,20 
5,20 
4,62 
69,50 
4,93 
12,23 
21,16 

33 
norm 
2,65 
418,00 
2,94 
0,58 
0,87 
1,83 
0,23 
0,59 
8,46 
9,38 
9,68 
53,54 
3,42 
6,74 
42,65 

34 
norm 
2,26 
340,00 
1,82 
0,27 
0,89 
2,48 
0,70 
0,45 
8,05 
6,82 
8,54 
66,30 
4,88 
18,49 
30,37 

35 
norm 
2,69 
400,00 
1,65 
0,22 
0,87 
2,84 
0,33 
0,95 
3,12 
7,09 
8,94 
22,50 
4,97 
7,15 
47,99 

36 
norm 
2,81 
362,00 
1,65 
0,72 
0,88 
1,82 
0,46 
0,65 
7,40 
2,19 
4,96 
25,41 
5,45 
9,81 
23,14 

37 
norm 
1,72 
390,00 
2,27 
0,79 
0,94 
3,57 
0,60 
0,89 
3,53 
4,54 
9,70 
52,45 
5,76 
5,66 
43,41 

38 
norm 
2,15 
360,00 
2,50 
0,74 
0,93 
3,62 
0,07 
0,45 
9,53 
5,97 
4,89 
54,94 
5,47 
6,40 
23,49 

39 
norm 
1,76 
336,00 
2,32 
0,51 
0,91 
2,83 
0,10 
0,95 
3,50 
4,17 
4,25 
68,65 
5,19 
7,23 
30,09 

Этап 4. Построение математических моделей диагностики состояния 

предприятия на основе методов многомерного статистического анализа: 

дискриминантные, регрессионные модели, а также модели, основанные на 

использовании кластерного анализа и факторный анализ главных 

компонент и анализ главных факторов влияющих на состояние 

предприятия. Для оценка адекватности и эффективности каждого метода 

диагностики состояния предприятия проведён их сопоставительный 

анализ.  

Научный журнал КубГАУ, №70(06), 2011 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf

6

Для 
снятия 
неопределенности 
распознования 
финансово
экономического состояния предприятия разработана обучающая выборка 

(таб.4). В ходе обучения формируются эталонные оценки показателей 

исследуемых предприятий 
p
n
x
,...,
p
1
x
,...,
1
n
x
,...,
1
1
x
 и самих предприятий 
p
,...x
1
x
.  

Нами были разработаны дискриминантные и регрессионные модели 

для 
оценки 
финансово-экономического 
состояния 
предприятий 

строительной отрасли, представленные в таб.3. 

Таблица 3. Классификационные уравнения 

№
Коэффициент 
 
Дискриминантные уравнения 
Регрессионные уравнения 

norm 

Norm= 

-5,24F1+109,61*F2+3,29*F3
3,92*F4-54 
1 
Финансовая 

устойчивость 

kriz 
Kriz=16,29*F1-1,09*F2
7,96*F3+18,99*F4-56,64 

Y=124,5-4,85*L1+0,046*L3-0,41P1 

norm 
Norm=10,59*L1+0,12*L3+4,78*P

1-41,47 

2 

Ликвидность и 

платежеспособ

ность 
kriz 
Kriz =1,13*L1+0,022*L3+0,5*P1
1,624 

Y=182,88-7,54*F1
82,85*F2+0,22*F3+7,8*F4 

norm 
Norm=18,71*A2+1,74*A4
0,82*A5+2,7*A6-18,44 

3 
Деловая 

активность 
kriz 
Kriz =1,36*A2+0,15*A4
0,24*A5+0,638*A6-1,115 

Y=121,33+8,07*A2-0,38*A4
0,58*A5+0,32*A6 

norm 
Kriz =0,037*R1-1,67*R2
0,0027*R3-0,00270*R4-3,99328 

4 
Рентабельность 

kriz 
Norm=0,1*R1+2,14*R2+0,41*R3+

0,32*R4-15,09 

Y=126,28-0,12*R1
5,91*R2+3,78*R3+0,06*R4 

norm 

Norm=24,7*L1+0,3*L3
4,1*P1-22,9*F1+132*F2+2,65 

*F3-14,4*F4-26,3*A2-2,4*A4
4*A6+1,9*A5+1,1*R1-0,5*R2
2,4*R3+0,01*R4-143,1 

5 

Общее 

состояние 

предприятия 

kriz 

Kriz=43,3*L1-0,38*L3
3,1*P1+34,7*F1+103,8*F2
8,7*F3+60,4*F4+50*A2
5*A4+10,7*A5-4,9*A6+0,26*R1
14,9*R2-3,2*R3-1,3*R4-172 

Y=182,1933
2,0471*L1+0,0257*L3+1,5408*P1
9,2423*F1
96,7321*F2+0,1131*F3+7,6649*F4+0,2

505*A2+0,4404*A4-

0,1143*A5+0,6367*A6-0,0121*R1
1,6972*R2+0,9406*R3+-0,0844*R4 

Научный журнал КубГАУ, №70(06), 2011 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf

7

Нами 
был 
создан 
программный 
комплекс 
«ФАП-строй», 

включающий в себя: 

 1. Надстройку под MS Excel, позволяющую быстро и оперативно 

производить 
расчет 
финансово-экономических 
коэффициентов 
и 

интегрировать их в «Statistica 6» 

2. Модуль в среде «Statistica 6» позволяет получить экспресс-оценку 

финансово-экономического состояния предприятий строительной отрасли, 

выводить итоговый отчет о состоянии исследуемых предприятий. 

3. Внешние обработки программы «1С: Предприятие 8» - «Баланс», 

«Отчет о прибылях и убытках», позволяющие проводить первичную 

обработку данных, использовать готовые модули для оценки состояния 

предприятий. 

Целью 
создания 
программного 
комплекса 
является 
оценка 

финансово-экономического состояния предприятий. Схематично структура 

программного комплекса изображена на рис. 2. 

Программный комплекс
оценки финансово-экономического»
состояния предприятий «ФАП-Строй»

Внешние обработки
программы
«1С: Предприятие 8»

Модели оценки в
«Statistica 6»

Надстройка MS Excel
«Экспресс»

Программный комплекс
оценки финансово-экономического»
состояния предприятий «ФАП-Строй»

Внешние обработки
программы
«1С: Предприятие 8»

Модели оценки в
«Statistica 6»

Надстройка MS Excel
«Экспресс»

Внешние обработки
программы
«1С: Предприятие 8»

Модели оценки в
«Statistica 6»

Надстройка MS Excel
«Экспресс»

 
Рисунок 2. Программный комплекс «ФАП-строй». 

Описание программы «ФАП-строй» в Statistica 

Разработанная 
нами 
программа 
«ФАП-строй» 
позволяет 

существенно 
сократить 
время 
анализа 
финансово-экономического 

состояния 
предприятий 
с 
использованием 
основных 
методов 

многомерного статистического анализа. 

Программный модуль «ФАП-строй» используется для проведения 

анализа и диагностики финансово-экономического состояния предприятий 

с помощью трех основных видов статистического анализа: кластерного, 

Научный журнал КубГАУ, №70(06), 2011 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf

8

для 
разбиения 
всей 
совокупности 
предприятий 
на 
классы; 

дискриминантного, для определения финансово-экономического состояния 

каждого 
отдельно 
взятого 
предприятия; 
регрессионного, 
для 

прогнозирования финансово-экономического состояния исследуемого 

предприятия. 

 

Рисунок 3 Главное окно программы 

 

На рис 3. представлен основной интерфейс программы «ФАП
строй». 

Программный 
модуль 
«ФАП_Строй» 
имеет 
следующие 

функциональные возможности: 

1. 
Выбор анализа (дискримнантный, кластерный, регрессионный 

анализ) 

2. 
Импорт 
данных 
бухгалтерского 
баланса(автоматически, 

вручную) 

Научный журнал КубГАУ, №70(06), 2011 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf

9

3. 
Формирование отчета о финанасово-экономическом состояние 

предприятия  (в окне программного модуля, документ Micrasoft Word) 

Рассмотри работу программы на примере анализа предприятия ЗАО 

"ДСУ-4" за 1 квартал 2005 года.  

Для 
полученя 
результатов 
оценки 
предприятия 
необходимо 

проделать действия по загрузки бухгалтерского баланса, выбора анализа и 

группы коэффициентов, формирование отчета о финансово-кономическом 

состояние предприятия.   

 

Рисунок 5 Отчет о финансово-экономическом состояние 

предприятия  

В данном отчете сформированна информация о оценки финансово
экономического состояния предприятия дискриминантным анализом. 

Научный журнал КубГАУ, №70(06), 2011 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/16.pdf

10

Также можно получить анализ всеми выше перечисленными методами 

многомерного статистического анализа.  

Весь процесс финансово-экономического анализа предприятий был 

сокращен  до минимума количетсва децствий путем создания модуля в 

среде Statistica Visual Basic. Данная програма позволяет оперативно 

произвести финансовый анализ предприятия и  имеет простой, не 

требующий глубоких знаний интерфейс, который позволяет работать 

пользователю без особых проблем. 

С помощью разработанного комплекса «ФАП-строй» был проведен 

сопоставительный 
анализ 
финансово-экономического 
состояния 

предприятий по всем группам коэффициентов, результаты которого 

приведены в табл. 4.   

Таблица 4 - Сопоставительный анализ предприятий. 

№ 
Название предприятия 
Дискриминантный 

анализ 

Кластерный 

анализ 

Регрессион
ный 

анализ 

1 
ЗАО "ДСУ-4" 1кв 2005 
NORM 
NORM 
NORM 

2 
ЗАО "ДСУ-4" 2кв 2005 
NORM 
NORM 
NORM 

3 
ЗАО "ДСУ-4" 3кв 2005 
NORM 
NORM 
NORM 

4 
ЗАО "ДСУ-4" 4кв 2005 
KRIZ 
KRIZ 
KRIZ 

5 
ЗАО "ДСУ-4" 1кв 2006 
NORM 
NORM 
KRIZ 

6 
ЗАО "ДСУ-4" 2кв 2006 
NORM 
NORM 
KRIZ 

7 
ЗАО "ДСУ-4" 2кв 2006 
NORM 
NORM 
NORM 

8 
ЗАО "ДСУ-4" 4кв 2006 
KRIZ 
NORM 
KRIZ 

9 
ЗАО "ДСУ-4" 1кв 2007 
NORM 
NORM 
NORM 

10 
ЗАО "ДСУ-4" 2кв 2007 
NORM 
NORM 
NORM 

11 
ЗАО "ДСУ-4" 3кв 2007 
NORM 
KRIZ 
NORM 

12 
ЗАО "ДСУ-4" 4кв 2007 
NORM 
NORM 
KRIZ 

13 
ЗАО "ДСУ-4" 1кв 2008 
NORM 
NORM 
NORM 

14 
ЗАО "ДСУ-4" 2кв 2008 
NORM 
NORM 
NORM 

15 
ЗАО "ДСУ-4" 3кв 2008 
NORM 
KRIZ 
NORM 

16 
ЗАО "ДСУ-4" 4кв 2008 
NORM 
KRIZ 
NORM 

17 
ОАО "ДЭП-114"  1кв 2005 
NORM 
NORM 
KRIZ 

18 
ОАО "ДЭП-114"  2кв 2005 
NORM 
NORM 
NORM 

19 
ОАО "ДЭП-114"  3кв 2005 
NORM 
KRIZ 
KRIZ 

20 
ОАО "ДЭП-114"  4кв 2005 
KRIZ 
NORM 
KRIZ 

21 
ОАО "ДЭП-114"  1кв 2006 
NORM 
NORM 
NORM 

22 
ОАО "ДЭП-114"  2кв 2006 
NORM 
NORM 
NORM 

23 
ОАО "ДЭП-114"  3кв 2006 
NORM 
KRIZ 
KRIZ 

24 
ОАО "ДЭП-114"  4кв 2006 
KRIZ 
KRIZ 
KRIZ 

25 
ОАО "ДЭП-114"  1кв 2007 
NORM 
KRIZ 
NORM 

26 
ОАО "ДЭП-114"   2кв 2007 
NORM 
KRIZ 
NORM