Модель сайфуллина: Оценка финансового состояния предприятия: формула расчета

Содержание

Оценка финансового состояния предприятия: формула расчета

Главная » Платежеспособность » Оценка банкротства » Оценка финансового состояния предприятия (7 моделей, таблица с выводами)

Рассмотрим оценку финансового состояния предприятия с помощью различных моделей, как отечественных, так и западных. В большей степени приведем модели для российской экономики. Будем рассматривать рейтинговые модели оценки финансового состояния предприятия. Представим все это в виде таблицы с выводами

Что такое рейтинговая модель оценки?

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс
Бесплатный Экспресс-курс «Оценка инвестиционных проектов с нуля в Excel» от Ждановых. Получить доступ

Ключевое отличие рейтинговой модели оценки финансового состояния предприятия от других интегральных моделей заключается в том, что весовые коэффициенты в модели получаются экспертным путем либо с помощью нормирования значения коэффициента. К примеру, для сравнения в интегральных моделях оценки весовые коэффициенты получаются с помощью математического инструментария (множественного дискриминантного анализа, логистической регрессии).

Содержание

Оценка финансового состояния предприятия по модели Селезневой – Ионовой
Формула расчета модели
Оценка финансового состояния предприятия по модели
Оценка финансового состояния предприятия по модели Сайфуллина-Кадыкова
Формула расчета модели
Оценка финансового состояния предприятия по модели
Оценка финансового состояния предприятия по модели Постюшкова
Формула расчета четырехфакторной модели
Формула расчета пятифакторной модели
Оценка финансового состояния предприятия по модели
Оценка финансового состояния предприятия по модели Зайцевой
Формула расчета модели
Оценка финансового состояния предприятия по модели
Оценка финансового состояния предприятия по модели Кондракова
Шестифакторная рейтинговая модель оценки финансового состояния предприятия
Оценка финансового состояния предприятияпо модели Дронова-Резника-Буниной
Формула расчета модели
Оценка финансового состояния предприятия по модели Де Паляна
Формула расчета модели
Оценка финансового состояния предприятия по модели

Оценка финансового состояния предприятия по модели Селезневой – Ионовой

Начнем с первой рейтинговой модели оценки финансового состояния предприятия Н. Н. Селезневой и А.Ф. Ионовой.

Формула расчета модели

R = 25*N₁+ 25*N₂+ 20*N₃+ 20*N₄+ 10*N₅

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ
К₁	К₁ = Выручка / Средняя величина запасов	стр.2110 / [(стр.1210нп.+стр.1210кп.)0,5]*
К₂	К₂= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)
К₃	К₃= Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства)	стр.1300 / (стр.1400+стр.1500)
К₄	К₄= Чистая прибыль / Активы	стр. 2400 / стр.1600
К₅	К₅=Чистая прибыль / Выручка	стр.2400 / стр.2110

Примечание:

К₁ – коэффициент оборачиваемости запасов (н.п. – данные на начало периода, к.п. – данные на конец периода),

K₂ – коэффициент текущей ликвидности,

К₃ – коэффициент структуры капитала,

К₄ – коэффициент рентабельности активов (ROA),

К₅ – коэффициент эффективности или рентабельность продаж (ROS).

Модель походит на другую рейтинговую модель оценки финансового состояния предприятия: модель Сайфуллина и Кадыкова. Ее мы рассмотрим следующей. Для того, чтобы рассчитать значения N₁-N₅ для вычисления рейтингового числа R — необходимо значение коэффициента разделить на его норматив. Нормативные значения для каждого коэффициента приведены в таблице ниже.

Коэффициент	Название	Норматив
К₁	Коэффициент оборачиваемости запасов	3
К₂	Коэффициент текущей ликвидности	2
К₃	Коэффициент отношения собственных и заемных средств	1
К₄	Рентабельность активов по прибыли	0. 3
К₅	Коэффициент рентабельности выручки по прибыли от продаж (эффективность управления предприятием)	0.2

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Если R>100, то можно сделать вывод, что предприятие финансово устойчиво. При обратной ситуации необходимо произвести более детальное исследование финансов предприятия для определения узких мест.

Оценка стоимости бизнеса	Финансовый анализ по МСФО	Финансовый анализ по РСБУ
Расчет NPV, IRR в Excel	Оценка акций и облигаций

Оценка финансового состояния предприятия по модели Сайфуллина-Кадыкова

Следующая рейтинговая модель оценки финансового состояния предприятия – модель Р.С. Сайфуллина, и Г.Г. Кадыкова.

Формула расчета модели

R = 2*K₁ + 0.1*K₂ + 0.08*K₃ + 0.45*K₄ + K₅

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ
К₁	К₁ = (Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Оборотные активы	(стр.1300-стр.1100) / стр.1200
К₂	К₂= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)
К₃	К₃= Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активовобязательства)	стр. 2110 / [(стр.1600н.п.+стр.1600кп.)0.5]*
К₄	К₄= Чистая прибыль / Выручка	стр.2400 / стр.2110
К₅	К₅= Чистая прибыль / Собственный капитал	стр.2400 / стр.1300

Примечание:

К₁ – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами,

К₂ – коэффициент текущей ликвидности,

К₃ – коэффициент оборачиваемости активов запасов (н.п. – данные на начало периода, к.п. – данные на конец периода),

К₄ – рентабельность продаж (ROS)

К₅ – рентабельность собственного капитала (ROE).

Модель оценки, по словам разработчиков, может применяться для экспресс-оценки предприятий различных сфер деятельности и отраслей, а также различного масштаба.

По используемым финансовым коэффициентам модель близка к рейтинговой модели Постюшкова А.В. Отличается только коэффициент К₃. А также большинство коэффициентов используются в модели Селезневой-Ионовой. Модель Постюшкова мы рассмотрим следующей по списку.

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Если значение рейтингового показателя R<1, то финансовое состояние предприятия низкое, если R>1, то финансовое состояние предприятия можно оценить как высокое.

Оценка финансового состояния предприятия по модели Постюшкова

Оценка финансового состояния предприятия по модели А.В. Постюшкова производится по двум моделям: четырех- и пятифакторной.

Формула расчета четырехфакторной модели

R = 0. 125*K₁ + 2.5*K₂ + 0.4*K₃ + 1.25*K₄

Формула расчета пятифакторной модели

R = 0.1*K₁ + 2*K₂ + 0.08*K₃ + 1*K₄+ 0.45*К₅

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ
К₁	К₁= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)
К₂	К₂ = (Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Оборотные активы	(стр. 1300-стр.1100) / стр.1200
К₃	К₃= Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активовобязательства)	стр.2110 / [(стр.1600н.п.+стр.1600кп.)0.5]*
К₄	К₄= Чистая прибыль / Собственный капитал	стр.2400 / стр.1300
К₅	К₅ = Чистая прибыль / Выручка	стр.2400 / стр.2110

Примечание:

Оценка финансового состояния по модели Постюшкова имеет горизонт прогнозирования наступления банкротства 6 месяцев. Ее можно использовать для предприятий любой отрасли, а также масштаба деятельности. Модель по финансовым коэффициентам близка к модели Сайфуллина-Кадыкова.

К₁ – коэффициент текущей ликвидности,

К₂ – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами,

К₃– коэффициент оборачиваемости собственного капитала (н. п. – данные на начало периода, к.п. – данные на конец периода),

К₄ – коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE),

К₅ – рентабельность продаж (ROS).

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Если R<1, то финансовое состояние предприятия низкое и есть высокий риск банкротства через 6 месяцев. Если R>1 то финансовое состояние устойчивое. Для пятифакторной модели точно такие же интервалы оценки по рейтинговому числу.

Оценка финансового состояния предприятия по модели Зайцевой

Еще одна рейтинговая модель для экспресс-диагностики предприятия была предложена профессором О. П. Зайцевой (г. Новосибирск, Сибирский университет потребительской коммерции, кафедра аудита).

Формула расчета модели

К_факт = 0,25*К₁ + 0,1*К₂ + 0,2*К₃ + 0,25*К₄ + 0,1*К₅ + 0,1*К₆

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ	Норматив
К₁	К₁ = Прибыль (убыток) до налогообложения / Собственный капитал	стр. 2300 / стр. 1300	К₁ = 0
К₂	К₂= Кредиторская задолженность / Дебиторская задолженность	стр. 1520 / стр. 1230	К₂ = 1
К₃	К₃= Краткосрочные обязательства / Наиболее ликвидные активы	(стр. 1520+стр1510)/ стр. 1250	К₃ = 7
К₄	К₄= Прибыль до налогообложения / Выручка	стр. 2300 / стр. 2110	К₄ = 0
К₅	К₅=Заемный капитал / Собственный капитал	(стр.1400+стр.1500)/стр.1300	К₅ = 0,7
К₆	К₆= Активы / Выручка	стр. 1600 / стр. 2110	К₆=К_{6 прошлого года}

Примечание:

Коэффициент К₁ иногда называют коэффициентом убыточности предприятия. А коэффициент К₃ является обратно противоположным коэффициенту абсолютной ликвидности. Финансовый коэффициент К₄ в литературе называется коэффициентом финансового рычага или ливериджа, а также коэффициентом капитализации.

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Для определения вероятности банкротства предприятия необходимо произвести сравнение фактическое значение интегрального показателя с нормативным. К_факт сравнивается с К_{норматив}. Нормативное значение К_{норматив} рассчитывается по следующей формуле:

К_{норматив} = 0.25 * 0 + 0.1 * 1 + 0.2 * 7 + 0.25 * 0 + 0.1 * 0.7 + 0.1 * К_{6прошлого года}

Если все сократить, то получается:

Кнорматив =1.57 + 0,1 * К_{6прошлого года}

Если К_факт> К_{норматив}, то высока вероятность банкротства предприятия. Если наоборот, то риск банкротства незначительный.

Оценка финансового состояния предприятия по модели Кондракова

Продолжим рассматривать рейтинговые модели оценки финансового состояния предприятия. Русский экономист Н. В. Кодраков в своих работах предлагает рассчитывать рейтинговую оценку по следующее формуле:

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ
X_тл	К₂= Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550)
X_сос	К₂ = (Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные активы	(стр.1300-стр.1100) / стр.1200

Примечание:

Х_с/тл – стандартизированный коэффициент текущей ликвидности;

Х_с/сос – стандартизированный коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными источниками.

Формула для определения стандартизированного коэффициента текущей ликвидности и стандартизированного коэффициента обеспеченности оборотных активов собственными источниками следующая:

Х_с/тл = Х_тл_{по балансу} /2

Х_с/сос = Х_{сос по балансу}/ 0. 1

Шестифакторная рейтинговая модель оценки финансового состояния предприятия

Помимо описанной выше формулы в своих научных трудах Кондаков предлагает другую формулу для рейтинговой оценки, с помощью 6 финансовых коэффициентов.

Коэффициент автономии.
Коэффициент маневренности собственного капитала.
Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными источниками.
Коэффициент устойчивости экономического роста (чистая прибыль / собственный капитал).
Коэффициент чистой выручки
Коэффициент соотношения производственных активов

Формула расчета модели

Оценка финансового состояния предприятия по модели Дронова-Резника-Буниной

Еще одна интересная рейтинговая модель была разработана Дроновым-Резником-Буниной. Рейтинговая оценка строится на финансовых коэффициентах из трех групп: финансовая устойчивость, ликвидность, финансовая деятельность.

Группа показателей финансовой устойчивости

Коэффициент автономии – К₁,
Коэффициент соотношения заемных и собственных средств – К₂,
Коэффициент обеспеченности запасами и затратами из собственных источников – К₃,
Коэффициент реальной стоимости имущества производственного назначения – К₄,
Коэффициент структуры капитала – К₅,
Коэффициент финансовой зависимости – К₆,

Группа показателей ликвидности

Коэффициент текущей ликвидности – К₇,
Коэффициент фактической платежеспособности предприятия – К₈,
Коэффициент абсолютной ликвидности – К₉,

Группа показателей финансовой деятельности

Коэффициент рентабельности продаж – К₁₀,
Коэффициент рентабельности основных средств и прочих внеоборотных активов – К₁₁,
Коэффициент оборачиваемости материальных оборотных средств – К₁₂,
Коэффициент фондоотдачи основных средств и прочих внеоборотых активов – К₁₃.

Формула расчета модели

R = 0.45*(0.25*K₁+0.15*K₂+0.1*K₃+0.2*K₄+0.15*_K5+0.15*K₆) + 0.35*(0.1*K₇+0.3*K₈+0.6*K₉) + 0.2*(0.4*K₁₀+0.2*K₁₁+0.2*K₁₂+0.2*K₁₃)

Из интересных особенностей модели можно выделить весовые значения у групп финансовых коэффициентов. Так наибольший вес имеют показатели из группы финансовой устойчивости (0.45).

Оценка финансового состояния предприятия по модели Де Паляна

Рассмотрим зарубежную модель, в которой весовые значения подбирались экспертно. Будем говорить о модели французского ученого Ж. Де Паляна (Depalyan J.). Иногда в литературе эта модель имеет название метод credit-men.

Формула расчета модели

R = 25*K₁ + 25*K₂ + 10*K₃ + 20*K₄ + 20*K₅

Коэффициент	Формула расчета	Расчет по РСБУ
К₁	К₁= (Денежные средства + Краткосрочные обязательства + Краткосрочная дебиторская задолженность) / Краткосрочные обязательства	(стр. 1240+стр.1250) / (стр.1510+ стр.1520стр.1540+стр.1550)
К₂	К₂ = Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства)	стр.1300 / (стр.1400+стр.1500)
К₃	К₃= Собственный капитал / Внеоборотные активы	стр.1300 / стр.1100
К₄	К₄ = Выручка / Средняя величина запасов	стр.2110 / [(стр.1210нп.+стр.1210кп.)0,5]*
К₅	К₅= Выручка от продаж / Средняя сумма дебиторской задолженности	стр.2110 / [(стр.1230нп.+стр.1230кп.)0,5]*

Примечание:

Расшифровка названий коэффициентов, используемых в модели, представлена ниже.

К₁ – коэффициент быстрой ликвидности (Quick Ratio),

К₂ – коэффициент кредитоспособности (Debt Ratio),

К₃ – коэффициент иммобилизации собственного капитала,

К₄ – коэффициент оборачиваемости запасов,

К₅ – коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности.

Наибольшие веса имеют первые два коэффициента К₁ и К2. Именно они определяют в большей степени рейтинговый показатель.

Оценка финансового состояния предприятия по модели

Если R>100 – финансовая ситуация предприятия не вызывает опасений.
Если R<100 – финансовая ситуация является критической и предприятие в будущем возможно станет банкротом.

Резюме

Давайте подведем итоги разбора рейтинговых моделей оценки финансового состояния предприятия. В статье делался упор на отечественные модели. Связано это с тем, что веса при финансовых коэффициентов получаются экспертным путем (это является одной из отличительных особенностей рейтинговых моделей.) либо с помощью нормирования, и они будут отличаться для стран с различной экономикой. Также для улучшения диагностики финансов предприятия можно помимо точечной прогнозной оценки исследовать динамику изменения данной оценки в времени. Это позволит определить тренд изменения финансового состояния предприятия.

Спасибо за внимание! Удачи!
Автор: Жданов Василий Юрьевич, к.э.н.

Оценка стоимости бизнеса	Финансовый анализ по МСФО	Финансовый анализ по РСБУ
Расчет NPV, IRR в Excel	Оценка акций и облигаций

Сайфуллин Рауль Исламович

Образование и ученая степень:

2002 год – Институт права при БашГУ (г. Уфа)

2018 год – аспирантура Института законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве РФ (г. Москва)

2019 год – кандидат юридических наук, диссертация по теме «Поручительство и банкротство: взаимная связь правовых институтов»

Сфера научных интересов:

банкротное право

корпоративное право

договорное право (прежде всего, обеспечительные сделки, а также иные сделки с участием банков)

исполнительное производство

Сфера профессиональных интересов: правовое сопровождение сложных экономических споров (в частности, комплексное сопровождение процедур банкротства, корпоративных конфликтов, земельных и строительных споров и т. д.), структурирование сложных сделок.
Общий стаж работы: более 20 лет

Научные публикации:

1. Сайфуллин Р.И. Привлечение к субсидиарной ответственности за предоставление поручительства (комментарий к определению Верховного Суда по делу СПАР Липецк). Цивилистика. 2021. №2 (март-апрель).

2. Сайфуллин Р.И. Внедоговорный залог: оптимальная модель регулирования. Вестник экономического правосудия РФ. 2020. № 10.

3. Сайфуллин Р.И. Банкротство арендодателя: судьба обременения в виде права аренды. Вестник экономического правосудия РФ. 2019. № 10.

4. Сайфуллин Р.И. Восстановление обязательства из поручительства в результате оспаривания сделок в банкротстве: осмысление актуальной судебной практики. Об обеспечении обязательств: Сборник статей к юбилею С.В. Сарбаша/Сост. и отв. ред. А.В. Егоров. – М.: ИЦЧП им С.С. Алексеева при Президенте РФ, 2017.

5. Сайфуллин Р.И. Оспаривание поручительства в деле о банкротстве. Как меняется подход судов к этому виду обеспечения. Арбитражная практика. 2016. №10.

6. Сайфуллин Р.И. Ослабление акцессорности поручительства и залога. Вестник экономического правосудия Российской Федерации. 2016. №8.

7. Сайфуллин Р.И. Влияние мирового соглашения, заключенного в деле о банкротстве основного должника, на обязательство из поручительства. Вестник экономического правосудия Российской Федерации. 2016. №2.

8. Сайфуллин Р.И. Кредитор конкурирует с поручителем в деле о банкротстве. Кто получит удовлетворение раньше. Арбитражная практика. 2015. №7.

9. Сайфуллин Р.И. Субсидиарное поручительство: проблемы осуществления кредитором прав после завершения конкурсного производства в отношении основного должника. Вестник экономического правосудия Российской Федерации. 2014. №9.

10. Сайфуллин Р.И. Должник исполнил обязательство, обеспеченное поручительством. Как кредитору исключить свои требования. Арбитражная практика. 2014. №4.

11. Сайфуллин Р.И. Осуществление права залога в ходе добровольной ликвидации юридического лица. Вестник ВАС РФ. 2014. №1.

12. Сайфуллин Р.И. Восстановление обязательства из поручительства как последствие оспаривания сделки в деле о банкротстве. Вестник ВАС РФ. 2012. №11.

13. Сайфуллин Р.И. Оспаривание поручительства в деле о банкротстве. Вестник ВАС РФ. 2012. №9.

14. Сайфуллин Р.И. Конкуренция прав требования кредитора и обратного требования поручителя. Вестник ВАС РФ. 2011. №12.

15. Сайфуллин Р.И. Правовая природа обязательства из поручительства. Вестник ВАС РФ. №2011. №8.

16. Сайфуллин Р.И. Ответственность кредитора перед поручителем. Практика применения общих положений об обязательствах: сборник статей/Рук. авт. кол. и отв. ред. М.А. Рожкова. – М.: Статут, 2011.

17. Сайфуллин Р.И. Установление требования из поручительства в деле о банкротстве при исправном исполнении обеспечиваемого обязательства. Закон. 2010. №6

18. Сайфуллин Р.И. Судьба акцессорных обязательств после расторжения обеспечиваемого договора. Вестник ВАС РФ. 2010. №3.

19. Сайфуллин Р.И. О судьбе требования из поручительства в деле о банкротстве. Хозяйство и право. 2010. №3.

20. Сайфуллин Р.И. Ответственность банков за исполнение распоряжения неуполномоченного лица. Юридическая работа в кредитной организации. 2009. №№ 1, 2.

Участие в конкурсе научных работ Condicio juris:

2020 год – II место за работу «Внедоговорный залог: оптимальная модель регулирования» 2019 год – шорт-лист конкурса с работой «Банкротство арендодателя: судьба обременения в виде права аренды»

Трудовая деятельность:

с 2012 года – управляющий партнер ООО «БЭЙСИК КОНСАЛТИНГ» (г. Уфа).

2006 – 2012 годы – начальник Административно-правового управления ОАО АКБ «Башкомснаббанк»

2002 – 2004 годы – начальник юридического отдела Центра торговли и развлечений «Мир» (ОАО «БПТШФ «МИР»).

Опыт представительства:

постановление Президиума ВАС РФ от 09. 06.2009 №985/09;

постановления АС Московского округа от 17.03.2021 по делу № А40-29553/2017, от 27.07.2015 по делу № А40-47581/14;

постановления АС Уральского округа от 14.07.2020 по делу № А07-25558/2018, от 19.11.2019 по делу № А07-34985/2017, от 15.11.2019 по делу № А07-537/2016, от 29.08.2019 по делу № А07-9755/2016, от 21.01.2019 по делу № А07-9239/2013, от 17.01.2018 по делу № А07-22730/2015, от 18.12.2017 по делу № А07-29984/2016, от 13.04.2015 по делу № А07-3042/2014 и т.д.

Трехэтапная модель реакции для численного моделирования горения на месте | Российская нефтегазовая техническая конференция SPE

Skip Nav Destination

Citation

Рохас, Аллан А., Юань, Ченгдун, Емельянов, Дмитрий А., Сайфуллин, Эмиль Р., Мехраби-Каладжахи, Сейедсаид, Варфоломеев, Михаил А., Судаков , Владислав А., Лотфуллин, Булат Р., Шевченко, Денис В., Ганиев, Булат Г., Лутфуллин, Азат А. , Зарипов Аза Т. «Трехэтапная модель реакции для численного моделирования горения на месте». Доклад представлен на Российской нефтегазовой технологической конференции SPE, виртуальная, октябрь 2021 г. doi: https://doi.org/10.2118/206430-MS

Скачать файл цитаты:

Рис (Зотеро)
Менеджер ссылок
EasyBib
Подставки для книг
Менделей
Бумаги
КонецПримечание
РефВоркс
Бибтекс

Расширенный поиск

Сжигание на месте залегания (ISC) является эффективным методом термической добыче нефти. Однако на нефтяных месторождениях он еще не получил широкого распространения. Одним из факторов, ограничивающих широкое применение ISC, является сложность его моделирования и прогнозирования. В этой работе эксперименты по окислению мальтенов и асфальтенов в породе-коллекторе проводились в ячейке термоэффекта пористых сред (PMTEC) для создания упрощенной модели реакции, основанной на неизотермических измерениях, и ее использования в численном моделировании процесса ISC. Было обнаружено, что процесс реакции окисления масляных фракций можно разделить на различные области в зависимости от скорости генерируемой собственной энергии и скорости потребления кислорода до температуры. Для распространения реакций из одного режима в другой требуется удельный расход кислорода на единицу массы нефтяных фракций. Средняя потребность в кислороде для перехода границы LTOad (низкотемпературное окисление, реакции присоединения кислорода) в режим LTC (низкотемпературное горение) составила 64 мгO2/г (мальтенов) и 10,4 мгO9.0033 2 /г (асфальтены). Для распространения реакций в режиме HTO из режима LTC требуется около 646 мгO2/г (асфальтены) на фракцию асфальтенов. Более того, эта характеристика, по-видимому, является ключевым инструментом при проектировании впрыска воздуха для полевых пилотов. Кроме того, было обнаружено, что асфальтены более экзотермичны и требуют меньшего поглощения кислорода на единицу прироста температуры по сравнению с мальтенами. Кроме того, данные по конверсии массы, полученные из неизотермических измерений фракций масла, позволяют оценить стехиометрические коэффициенты двух низкотемпературных реакций окисления, то есть процессов окисления и коксообразования, которые могут быть включены в численную имитационную модель для воспроизведения трубы сгорания ( КТ) результаты. Численная имитационная модель показывает, что упрощенная модель реакции из 6-ступенчатой в 3-ступенчатую схему реакции может воспроизводить процесс воспламенения, температурные профили, скорость сгорания и выделение жидкости, что делает ее пригодной для масштабного моделирования ISC.

Ключевые слова:

термический метод,
моделирование и симуляция,
моделирование резервуара,
усиленное восстановление,
сложный резервуар,
окисление,
битум,
паровой гравитационный дренаж,
масляная фракция,
процесс сжигания

Предметы:

Улучшенное и усиленное извлечение,
Моделирование резервуара,
Нетрадиционные и сложные резервуары,
термические методы,
Нефтяной песок, горючий сланец, битум

Вы можете получить доступ к этой статье, если купите или потратите загрузку.

У вас еще нет аккаунта? регистр

Просмотр ваших загрузок

Индекс

| Изумрудное понимание

Цитата

(2022), «Индекс», Лоуренс, К.Д. и Пай, Д.Р. (Ред.) Applications of Management Science ( Applications of Management Science, Vol. 21 ), Emerald Publishing Limited, Bingley, стр. 165-170. https://doi.org/10.1108/S0276-897620220000021012

Издатель

Изумруд Паблишинг Лимитед

ИНДЕКС

Абстракция

, 152–153

Присадка модель DEA

, 51

Административное мошенничество

основная блок-схема

, 133

анализ дела

, 145–148

пример

, 142–145

моделирование клиентов

, 136–137

план эксперимента

, 140–142

модель эксперимента

40 39004 , 3 1330 моделирование и сопутствующие расходы

, 143–145

процесс расследования

, 138–139

ограничения и расширения

, 148–149

обзор литературы

, 131–133

методология 9004 2

модель и настройки

, 136–140

другие допущения модели

, 140

предлагаемые модели

, 133–135

восстановленный продукт и гарантийное обслуживание
1 31424 0004 результаты

, 145–149

допущения о поведении датчика

, 139–140

моделирование сервисного агента

, 137–138

Альфа-меры

, 16

Альтернативная стратегия

, 102–103

Пятифакторная модель Altman

, 91, 93

Амазонка

, 102

American Funds American Mutual A

, 17–18

American Funds New World A

, 17–18

AmericanHealth

, 47

Аналитический решатель ^®

, 8

Аналитика

, 151

умение решать проблемы

, 152–153

Антикризисное управление

, 92

Швейные компании

, 30

Диагностика развития искусственного интеллекта

, 92

Оценка информационного потенциала компании

, 92

Сопутствующие расходы, моделирование мошенничества и

, 143–145

Ассоциация бизнес-моделирования и экспериментального обучения (ABSEL)

, 153

Допущения процесса аудита

, 138–139

Модель Бобра

, 91

Эталонная установка

, 109–111

BlackRock LifePath® Index Retire K

, 17–18

BlackRock Technology Opportunities Instl.

, 17–18

Регрессия Тобит с начальной загрузкой

, 30

Комплектация

, 104, 112, 115

Бизнес-анализ косметической промышленности

, 29

Бизнес-аналитика (БА)

, 151, 159

Бизнес-диагностика

, 88

оригинальная методика

, 89

инструменты

, 89

Коммерческое мошенничество

, 131

Подразделения

, 73

Коэффициент эффективности капитала

, 31–32

Коэффициент капиталоемкости/капиталоемкости (CIR)

, 30–31

Фондоотдача

, 31–32

Модель Charnes, Cooper and Rhodes DEA (модель CCR DEA)

, 40–42, 50–51

Циклический рекурсивный процесс

, 102

Климатические модели

, 67–68

CO ₂ выбросы, сокращение

, 82

Декоративная косметика

, 27–28

Комплексная диагностика бизнеса

, 95–96

влияние факторов на рентабельность

, 96

влияние факторов на доходность у, ОАО

, 94

результаты

, 92–95

двухфакторная модель

, 96

Шлейф комплексной диагностики (шлейф CD)

, 91–92

Постоянная отдача от масштаба (CRS)

, 31

Товары народного потребления (CPG)

, 156

Стратегия корректирующего обслуживания

, 136

Косметическая промышленность

, 27–28

Влияние COVID-19 на

, 28

данные и методология

, 31–33

эмпирические результаты

–7 , модель

, 30–31

предыдущие исследования

, 29–30

Экономия средств за счет вторичной переработки

, 81

Влияние COVID-19 на косметическую промышленность

, 28

Лига крафтового пива (CBL)

, 152, 154–155

перенос игры в класс

, 156–159

Кредитная Карма

, 102

Клиент

, 130–131

претензии

, 136

мошенничество

, 137

моделирование

сеть 3

, 73

сбоку

, 106–107

Анализ оболочки данных (DEA)

, 3–4, 15–16, 29–30, 40, 42, 50–51

анализ

, 7–9

изменение чистой страховой премии

, 6

изменение излишка страхователя , 7

описание данных

, 4–7

Процесс ДЭА и фармацевтическая промышленность США

, 51

сравнение эффективности и финансового положения

, 9

описание модели

4 03

подробное описание модели

, 8

условное обозначение модели

, 8–9

Отношение NWP/PHS

, 6

общая отрасль

, 4–5

относительная эффективность

запусков для PPO медицинское страхование

, 42–44

Коэффициенты выбранной компании

, 5–7

Коэффициент запасов в днях (DIO)

, 31–32

Управление долгом

, 29

Блок принятия решений (БПР)

, 30, 40, 50

Затраты на снятие с производства

, 81

Конструкция для сборки (DfA)

, 74–76

Конструкция для разборки (DfD)

, 74–76

Дизайн для окружающей среды (DfE)

, 74, 76–77

План эксперимента

, 140–142

Сторона проявителя . См. Сторона продавца

Развитие

, 73, 152–153

Моделирование дискретных событий

, 132–133, 144–145

Интернет-магазин

, 29–30

Прибыль до вычета процентов, налогов, износа и амортизации (EBITDA)

, 30–32

Выбор экоматериала

, 80

Экология

, 67–68

Экономический кризис

, 3–4

Экономическая нестабильность

, 88

Экономическое моделирование

, 93

Служба тестирования образования (ETS)

, 152

КПД агрегата

, 8

Конец срока службы (EOL)

, 129–130

пример для пружины

, 81

Энергосбережение за счет вторичного использования

, 81–82

Развитие предприятия

, 89

Агентство по охране окружающей среды (EPA)

, 76–77

Законодательство об охране окружающей среды

, 74–76

Экологически ответственное производство и рекуперация продукции (ECMPRO)

, 131

Экологически безопасное производство и методы восстановления продукции (ECMPRO)

, 130

Excel ^®

, 8

Исполнение

, 152–153

Эксергия

, 74

Экспериментальное обучение (EL)

, 152–153

результаты применения

, 159–161

фон

, 152–154

CBL

, 155

геймификация

, 154–003 9039

Петля экспресс-диагностики (петля ЭД)

, 90–92

ОАО «Павлово-Посадская платочная фабрика»

, 93

Facebook

, 102

Фантазийные игры

, 154–155

Fidelity® Select Health Care

, 17–18 лет

Финансовые махинации

, 131

Финансовая нестабильность

, 88

Сравнение финансового положения и эффективности

, 9

5-звездочный рейтинг взаимных фондов Morningstar

, 14–15

Пять сил

, 29

Пятизвездочные взаимные фонды

, 14

Блок-схема

, 133

Методы прогнозирования

, 154

Четырехфакторная модель

, 95

Сценарий предотвращения мошенничества

, 135

Моделирование мошенничества и сопутствующие расходы

, 143–145

Функциональные проблемы

, 136

Геймификация

, 154–159

Шлейф общей диагностики (Шлейф GD)

, 91–93

Обобщенная игра по Нэшу (GNB)

, 108

Обобщенная методология оптимизации

, 30

Геотермальная энергия

, 57

анализ возможных сценариев

, 64–65

исходные данные, использованные при анализе

, 59–60

данные, использованные в модели

, 9004 04 геотермальная энергия в регионе Подхале и фактический план применения

, 58–59

геотермальные системы отопления

, 59

теплоприемники

, 59

математическая модель

, 63–64

Подгальский район

, 57–58

постановка задачи

, 61–62

Геотермальные системы отопления

, 59

Глобальное потепление

, 74

Паевые инвестиционные фонды «Золотая медаль»

, 14

данные

, 16–17

эмпирический анализ

, 17–25

обзор литературы

9004 модель

, 5

, 15–16

аналога для неэффективных взаимных фондов

, 20–21

резервные переменные

, 22, 24

Гугл

, 102

Выбросы парниковых газов (выбросы ПГ)

, 69, 72–74, 76

Валовой внутренний продукт (ВВП)

, 28

Диагностика растущей цифровизации

, 92

Типы потребителей тепла

, 59

Теплоприемники

, 59

HEDIS (система измерения)

, 39

Винтовая пружина, разработка уравнения устойчивого проектирования для

, 77–82

минимизация общей потребляемой энергии

, 78–80

Членство в Голливуде

, 102

Благополучие человека

, 67–68

Системы человека и окружающей среды

, 68

Индивидуальные предприятия

, 88

Индивидуальные потребители

, 59

Информация

, 88

Модель DEA, ориентированная на ввод

, 30

Страховое мошенничество

, 131

Информационная система регулирования страхования (IRIS)

, 4–5

Интернет вещей

, 132–133

Процесс расследования

, 138–139

Инвестиции

, 29

Инвесторы

, 14

икии

, 102

Индекс iShares S&P 500 K

, 17–18

Совместное членство

, 102–103

Доход от акций JPMorgan I

, 17–18

Крупные потребители

, 59

Модель Lees

, 91, 93–94

Анализ жизненного цикла (LCA)

, 76–77

Расчет стоимости жизненного цикла (LCC) винтовой пружины

, 80–81

Линейное программирование (LP)

, 3–4, 7–8, 41, 50–51

Модель Лисса

, 91

Высшая лига бейсбола

, 154–155

Индекс производительности Малмквиста (MPI)

, 30

Менеджмент

Антикризисное управление

, 92

решения

, 88

МСП

, 97

Модель выбора материала (MSE)

, 78

Математическое моделирование

, 93

Методы математического программирования

, 68

Средние потребители

, 59

Программа Microsoft Excel

, 90

Минимально-максимальная оптимизационная модель

, 80

Современное общество

, 88

Современные технологии

, 57

Рейтинговая система Morningstar

, 14

Мотивация

, 137

Сценарий множественного мошенничества

, 135

Многоконтурная бизнес-диагностика модели

, 96

Многоконтурная модель

комплексная диагностика бизнеса

, 89–90, 95–96

основные методы и результаты

, 91

Рейтинги взаимных фондов

, 13–15

Торговая игра Нэша

, 109

Равновесие Нэша

, 132–133

Natura & Co Holding S. A.

, 35

Отрицательные данные при анализе охвата данных

Анализ охвата данных

, 50–51

Процесс DEA и фармацевтическая промышленность США

, 51

Фармацевтическая промышленность США

0 0 4 анализ

, 52

Net Written Premium (NWP)

, 5

изменение в

, 6

Отношение чистой письменной премии к излишку страхователя (отношение NWP к PHS)

, 6

Нью-Джерси Индустрия медицинского страхования PPO

анализ охвата данных

, 40–42

Управление по борьбе с наркотиками (DEA) занимается медицинским страхованием PPO

, 42–44

результаты

, 47

Методология «один размер подходит всем»

, 132–133

Возможность

, 137

Оптимальная стратегия комплектации

, 104–105

Оптимальное ценообразование

, 103

Оптимальное решение

, 65

Оптимизация

проблема

, 68

техника

, 77

Оптимизация геотермальной энергии

анализ потенциальных сценариев

, 64–65

основные данные, используемые в анализе

, 59–60

данные, используемые в модели план приложения

, 58–59

геотермальные системы отопления

, 59

теплоприемники

, 59

математическая модель

, 63–64 90

3 3 Подхальский регион 0004 , 57–58

постановка задачи

, 61–62

Павлово-Посадская платочная фабрика

, 92

Люди, планета и прибыль (3 PS)

, 69–70

прибыль vs . устойчивость

, 70

Индекс производительности

, 79

Индекс воздействия на окружающую среду

, 82

PEST-анализ

, 91–92

Фармацевтическая промышленность США

, 49

Платформенные предприятия

, 102

Развитие платформенной экономики

, 102

Членство в платформе в рамках горизонтального сотрудничества

Установка эталона

, 109–111

комплектация

, 112–115

сторона клиента

, 106–107

обзор литературы

4 0 39004 , 5 1040 анализ

, 109–115

обозначение

, 106

численное исследование

, 115–119

ценообразование платформы

, 116–118

анализ стратегии платформы

, 118–119

3

4 платформы 108–109

описание проблемы и модель

, 105–109

сторона продавца

, 107

Анализ цен на платформу

, 116–118

Анализ стратегии платформы

, 118–119

Подгалье, геотермальная энергия

, 58–59

Излишек страхователя (PHS)

, 5

изменение в

, 7

Цепочка добавленной стоимости Портера

, 29

PPO индустрия медицинского страхования

, 39–40

DEA работает для

, 42–44

Анализ цен, платформа

, 116–118

Ценовые стратегии

, 105

Вероятность выборочной проверки

, 143–144

Навыки решения проблем

, 152–153

Производительность в штате Нью-Джерси по медицинскому страхованию PPO

анализ охвата данных

, 40–42

Управление по борьбе с наркотиками (DEA) занимается медицинским страхованием PPO

, 42–44

результаты

, 47

Потеря производительности

, 133

Уравнение прибыли

, 71

Рентабельность

, 74–76

Программа международной оценки компетенций взрослых (опрос PIAAC)

, 152

Качественные показатели

, 92

Реализация

, 152–153

Переработка

экономия средств из

, 81

экономия энергии из

, 81–82

Обычные системы (RS)

, 140

Результаты относительной эффективности

, 9

Восстановленный продукт и гарантийное обслуживание

, 142–143

Разрешение на возврат товара (RMA)

, 130–131

Рентабельность активов (ROA)

, 30–32

Ревлон, Инк.

, 34

Модель Сайфуллина и Кадыкова

, 91, 93–94

SchwabÒ Индекс S&P 500

, 17–18

«Наука устойчивого развития»

, 67–68

Допущения вторичной проверки

, 139

Выбор

, 152–153

Сторона продавца

, 107

Предположения о поведении датчика

, 139–140

Продукт со встроенным датчиком (SEP)

, 141

Сервисный агент (SA)

, 130–131

предпосылки претензий

, 137–138

моделирование мошенничества

, 138

техническое обслуживание

04 моделирование

, 137–138

Сервисный канал

, 130–131

Коэффициент Шарпа

, 16, 19

Уравнение напряжения сдвига

, 77

Подход Скрынковского

, 97

Малые и средние предприятия (МСП)

, 89

управление

, 97

Социальные сети

, 102

Общество

, 67–68

Модель Springate

, 91

Рейтинговая система фонда Stiftung Warentest

, 14–15

Стохастическая оптимизация

, 72–73

Стратегия

, 102–103

платформа Анализ стратегии

, 118–119

Навыки решения проблем учащихся

, 152

Поверхностные проблемы

, 136

Сеть поставщиков

, 73

Обзор навыков взрослых . См. Программа международной оценки компетенций взрослых (опрос PIAAC)

Устойчивое развитие

, 74, 76, 130

уравнение

, 72

индекс

, 67–68

модели

, 67–68

прибыль против .

, 70

социальные, экономические, экологические и устойчивые

, 71

Разработка формулы устойчивого расчета для винтовой пружины

, 77–82

Устойчивое развитие

, 68, 72

основные показатели измерения для

, 74

SWOT-анализ

, 29, 91–92

Модель Taffler-Tishaw

, 91, 93

Университетская сеть Терадата (TUN)

, 154

Группа высшего руководства

, 73

Общая стоимость (ТС)

, 69–70

Общая потребляемая энергия (TE)

, 78

экономия средств за счет вторичной переработки

, 81

выбор экологически чистых материалов

, 80

пример окончания срока службы пружины 3 0 100049,

0004 экономия энергии за счет вторичного использования

, 81–82

LCC расчет винтовой пружины

, 80–81

минимизировать

, 78–80

снижение выбросов CO 4 9000 3 _{2 2 , 82}

водосбережение

, 82

Общий доход (TR)

, 69–71

Традиционная двусторонняя платформа

, 102

Твиттер

, 102

Двусторонний рынок

, 102–104

Убер

, 102

Соединенные Штаты (США)

, 152

Процесс DEA и фармацевтическая промышленность США

, 51

Фармацевтическая промышленность в

, 49

Vanguard Institutional Index I

, 17–18

Vanguard International Growth Inv.