Development of a methodology for teaching financial modeling in economic universities

Cover Page

Cite item

Abstract

the growth of project risks observed in our time causes increased demands on the quality of investment analysis, for which analysts are personally responsible. One of the systematic ways to improve the quality of investment decisions is to introduce the discipline "financial modeling" into the educational practice of economic universities, which is a comprehensive tool for assessing investment projects and analyzing project risks. Financial modeling is a complex subject that requires students to have a deep knowledge of economic theory, accounting and financial accounting and reporting practices, as well as skills in building systems (projects) with complex internal relationships of indicators. To ensure that all students fully understand the material, the course was structured into difficulty levels that differ in the detail of calculations and the number of calculated elements. It was determined that students' basic knowledge of the methodology of financial modeling ensures acceptable and sufficient training of specialists for investment analysis in the economic divisions of companies. The results of the study, such as the proposed methodological approaches to organizing training and educational materials, were tested during the educational process at the St. Petersburg Polytechnic University in master's programs. The results of the implementation were an improvement in the quality of master's theses, as well as positive feedback from graduates and their employers.

About the authors

D. S Bezruchko

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

ORCID iD: 0000-0002-6891-5261

References

  1. Безручко Д.С. ИНФП-лайт // Cвидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023614981. 2023.
  2. Безручко Д.С. Построение вероятностной экономико-математической модели инвестиционного проекта с помощью метода Монте-Карло // Финансы и кредит. 2024. Т. 30. № 7. С. 1623 – 1640.
  3. Гужев Д.А. Методика расчета чистого дисконтированного дохода инвестиционного проекта с учетом вариативности определения денежного потока капитальных вложений // Финансы и кредит т. 28, вып. 9, сентябрь 2022 С. 2016 – 2031. DOI: https://doi.org/10.24891/fc.28.9.2016
  4. Зайцев А.А., Дмитриев Н.Д. Активизация инновационных процессов на промышленном предприятии с целью повышения его капитализации // В книге: Цифровизация экономических систем: теория и практика. 2020. С. 573 – 591.
  5. Ильин И.В. Модели и методы анализа динамических процессов в нелинейных экономических системах: дис. … докт. экон. наук. 2004. 299 с.
  6. Клейнер Г.Б. Экономико-математическое моделирование и экономическая теория // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37. № 3. С. 111 – 127. URL: https://kleiner.ru/pubs/ekonomiko-matematicheskoe-modelirovanie-i-ekonomicheskaya-teo/?ysclid=mafeavcgsw682221576 (дата обращения: 31.12.2024)
  7. Полянин А.В., Головина Т.А. Концепция управления инновационной деятельностью промышленных систем на основе технологии цифрового двойника // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2021. Т. 14. № 5 С. 7 – 23.
  8. Родионов Д.Г., Дмитриев Н.Д., Дубаневич Л.Э. Построение эконометрической модели устойчивого развития промышленного предприятия // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. С. 61 – 71.
  9. Рудская И.А., Родионов Д.Г. Методические принципы и этапы формирования финансовой стратегии предприятия // KANT. 2018. С. 350 – 355.
  10. Шапкин А.С., Шапкин В.А. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций. М.: Дашков и Ко, 2009. 880 с.
  11. The FAST Standard Practical, structured design rules for financial modelling. Version 02 July 2019. URL: http://www.fast-standard.org (дата обращения: 31.12.2024)
  12. Sokolitsyna N., Sokolitsyn A. Modeling of production processes parameters of industrial enterprises // Sustainable development and engineering economics. 2022. № 2. P. 23 – 35 https://doi.org/10.48554/SDEE.2022.2.2
  13. Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo Method // Journal of the American Statistical Association. 1949. 44. № 247. P. 335 – 341.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).