Разработка методики преподавания финансового моделирования в экономических вузах

Обложка

Цитировать

Аннотация

рост проектных рисков, наблюдаемый в наше время, обуславливает повышенные требования к качеству инвестиционного анализа, персональная ответственность за который лежит на аналитиках. Одним из системных способов повышения качества инвестиционных решений является внедрение в образовательную практику экономических ВУЗов преподавания дисциплины "финансовое моделирование", являющейся комплексным инструментом оценки инвестиционных проектов и анализа проектных рисков. Финансовое моделирование является сложным предметом, требующим от обучающегося глубокого знания экономической теории, практики бухгалтерского и финансового учета и отчетности, а также навыков построения систем (проектов) со сложными внутренними взаимосвязями показателей. Для обеспечения полного усвоения материала всеми студентами, курс был структурирован на уровни сложности, отличающиеся детализацией расчетов и количеством рассчитываемых элементов. Определено, что владение студентами методологией финансового моделирования на базовом уровне обеспечивает приемлемую и достаточную подготовку специалистов для инвестиционного анализа в экономических подразделениях компаний. Результаты исследования, такие как предложенные методические подходы к организации обучения и учебные материалы, были апробированы в ходе образовательного процесса в Санкт-Петербургском политехническом университете по магистерским программам. Результатами внедрения стали повышение качества магистерских диссертаций, а также положительные отзывы выпускников и их работодателей.

Об авторах

Д. С Безручко

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

ORCID iD: 0000-0002-6891-5261

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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).