Комплексный анализ финансово-хозяйственной деятельности и прогнозирование банкротства строительных предприятий в РФ: методология, актуальные вызовы и цифровые инновации (на примере дипломной работы)

В России вклад строительной отрасли в ВВП по итогам 2023 года достиг внушительных 14% (22 триллиона рублей), а в ее работе и смежных сферах задействовано более 11 миллионов человек, что составляет около 16% трудоспособного населения страны. Эти цифры красноречиво свидетельствуют о колоссальной значимости строительного сектора для национальной экономики, но за этой мощью скрывается уникальный комплекс финансовых вызовов и рисков, которые требуют глубокого и многогранного анализа.

Представленная дипломная работа ставит своей целью разработку комплексного подхода к анализу финансово-хозяйственной деятельности и прогнозированию вероятности банкротства строительных предприятий в условиях постоянно меняющейся российской экономики и регуляторной среды. Мы рассмотрим не только классические методы оценки, но и адаптируем их к специфике отрасли, а также проанализируем влияние последних законодательных инициатив и возможности, предоставляемые цифровыми технологиями. Работа направлена на предоставление студентам и практикующим специалистам инструментария для повышения финансовой устойчивости и минимизации рисков в строительном бизнесе, закладывая прочный фундамент для принятия обоснованных управленческих решений, ведь без такого фундамента любое строительство обречено.

Глава 1. Теоретические и методологические основы анализа финансово-хозяйственной деятельности и прогнозирования банкротства предприятий

1.1. Сущность, цели и задачи финансово-хозяйственной деятельности предприятия

В основе любого успешного предприятия лежит его финансово-хозяйственная деятельность — непрерывный процесс взаимодействия всех элементов системы, направленный на достижение поставленных экономических целей. Это сложный организм, где каждая функция – от производства до сбыта – имеет свое финансовое измерение и требует эффективного управления, поскольку даже незначительные сбои в одном звене могут повлечь за собой каскадные проблемы для всего предприятия.

Финансово-хозяйственная деятельность предприятия – это совокупность всех операций, связанных с привлечением, распределением и использованием финансовых ресурсов для обеспечения текущей деятельности, развития и инвестиций. Она охватывает производственный, коммерческий и финансовый циклы, отражаясь в бухгалтерской и управленческой отчетности.

Ключевыми целями финансового управления являются:

• Максимизация прибыли и рентабельности.
• Обеспечение финансовой устойчивости и платежеспособности.
• Оптимизация структуры капитала и снижение стоимости финансирования.
• Повышение рыночной стоимости компании.
• Минимизация финансовых рисков.

Для достижения этих целей ставятся следующие задачи:

• Планирование и бюджетирование: Разработка финансовых планов, бюджетов доходов и расходов, бюджетов движения денежных средств.
• Анализ финансового состояния: Регулярная оценка ликвидности, платежеспособности, финансовой устойчивости, деловой активности и рентабельности.
• Управление оборотными активами и пассивами: Оптимизация запасов, дебиторской и кредиторской задолженности, денежных средств.
• Управление инвестициями: Оценка эффективности капитальных вложений и формирование инвестиционного портфеля.
• Управление источниками финансирования: Выбор оптимальных источников капитала (собственный, заемный), управление их стоимостью.
• Контроль и регулирование: Мониторинг исполнения финансовых планов, выявление отклонений и принятие корректирующих мер.

Понимание этих базовых концепций критически важно для любого анализа, поскольку они формируют призму, через которую оценивается эффективность функционирования предприятия, определяя его способность к выживанию и развитию в долгосрочной перспективе.

1.2. Особенности финансово-хозяйственной деятельности строительных предприятий в современных условиях РФ

Строительная отрасль, подобно мощному локомотиву, тянет за собой многие смежные сектора экономики. Однако этот локомотив движется по весьма специфическим рельсам, где каждый поворот и подъем требуют особого подхода. Вклад строительной отрасли в ВВП России, достигающий 14%, и занятость около 16% трудоспособного населения – это не просто цифры, а отражение ее системной важности. Но за этой значимостью скрывается ряд фундаментальных особенностей, которые кардинально отличают строительный бизнес от других отраслей.

Ключевые особенности финансово-хозяйственной деятельности в строительстве:

1. Капиталоемкость и длительный производственный цикл:
   • Значительные начальные вложения: Строительство требует колоссальных капитальных затрат на всех этапах. Это не только прямые расходы на строительно-монтажные работы, приобретение современного оборудования, инструмента и инвентаря, но и менее очевидные, но не менее важные статьи: проектно-изыскательские работы, геологоразведка, буровые работы, а также затраты, связанные с отводом земельных участков и подготовкой квалифицированных кадров. Эти инвестиции формируют основу для будущих проектов, и их нехватка на старте может стать фатальной.
   • Длительный период возврата инвестиций: Производственный цикл в строительстве, в среднем, составляет от 1,5 до 2 лет, а порой и дольше, от момента закупки сырья и материалов до ввода объекта в эксплуатацию и получения финального расчета. Эта продолжительность требует тщательного планирования денежных потоков и значительных резервов оборотных средств.
2. Цикличность и сезонность:
   • Строительная отрасль подвержена как общим экономическим циклам (кризисы, стагнация, рост), так и выраженной сезонности, обусловленной климатическими условиями. Например, сокращение объемов ввода жилья на 13% в целом по стране в декабре 2024 года, с еще более выраженным падением в южных регионах (23,1%) и на северо-западе (22,6%), ярко демонстрирует чувствительность отрасли к внешним факторам. В первом квартале 2025 года запуск новых жилищных проектов упал почти на четверть, а производство строительного кирпича может снизиться на 7,3%.
3. Договорные отношения и поэтапное финансирование:
   • Основой всех взаимоотношений в строительстве является договор между подрядчиком и заказчиком. Финансирование часто осуществляется поэтапно, с авансовыми платежами на начальных стадиях и финальным расчетом после сдачи объекта, что требует от застройщика точного планирования денежных потоков и управления ликвидностью. Наличие крупных авансов, с одной стороны, может улучшить финансовое положение, с другой — накладывает обязательства и риски, связанные с невыполнением договорных условий.
4. Потребность в оборотных средствах:
   • Длительность операционного цикла в строительной компании значительно превышает аналогичный показатель для обычных производственных предприятий. Это связано с протяженностью периода от закупки материалов до оплаты готовой продукции. Соответственно, застройщику необходим значительный резерв оборотных средств, которые могут быть сформированы за счет собственных источников, кредитных средств, банковских гарантий и других ресурсов. Низкая оборачиваемость денежных средств является одной из ключевых слабых сторон строительных компаний.
5. Специфика формирования себестоимости и учет незавершенного производства:
   • Себестоимость строительной продукции формируется постепенно по мере выполнения работ, а ее большая часть находится в незавершенном производстве. Это создает сложности в учете, оценке активов и расчете рентабельности по отдельным проектам до их завершения, что в свою очередь затрудняет оперативный финансовый анализ.
6. Высокие риски:
   • Строительство сопряжено с высоким уровнем рисков: операционные (повышение цен на материалы, нехватка рабочей силы), финансовые (изменение процентных ставок, девальвация), правовые (изменения в законодательстве), рыночные (падение спроса, усиление конкуренции) и экологические.

Оценка имущественного положения, платежеспособности, уровня ликвидности, деловой активности, структуры капитала и финансовой устойчивости, а также рентабельности, приобретает особую важность именно в контексте этих уникальных отраслевых особенностей.

1.3. Методы и показатели финансового анализа предприятий

Финансовый анализ – это компас, указывающий направление движения предприятия в бурных водах экономики. Он позволяет не только оценить текущее состояние, но и выявить скрытые угрозы и потенциальные возможности для роста. Универсальная методика анализа финансового состояния, независимо от отрасли, – это коэффициентный анализ, ценный своей простотой и способностью нивелировать влияние инфляции, позволяя сопоставлять данные различных периодов без искажений.

Существует несколько основных методов финансового анализа, каждый из которых имеет свою специфику и область применения:

1. Горизонтальный (трендовый) анализ:
   • Этот метод предполагает сравнение финансовых показателей за несколько отчетных периодов (например, кварталов, лет) для выявления тенденций и динамики их изменения. Например, анализ изменения выручки, прибыли или дебиторской задолженности за последние 3-5 лет позволяет понять, растет компания или стагнирует.
2. Вертикальный (структурный) анализ:
   • Направлен на изучение структуры финансовых отчетов, выражая отдельные статьи в процентах к общей величине (например, к валюте баланса или общей выручке). Это помогает определить удельный вес каждой статьи и понять, как формируются основные финансовые показатели. Например, анализ структуры активов покажет, сколько приходится на основные средства, а сколько – на оборотные.
3. Факторный анализ:
   • Представляет собой комплексное исследование влияния различных факторов на изменение результативного финансового показателя. Его цель – выявить причины отклонений и оценить вклад каждого фактора. Для строительных организаций наиболее характерен факторный анализ бухгалтерской (финансовой) отчетности, который часто состоит в сопоставлении суммы прибыли и выручки.
   • Метод цепных подстановок: Этот метод является одним из наиболее распространенных для факторного анализа. Он позволяет последовательно определять влияние каждого фактора на изменение результативного показателя, заменяя базисные значения факторов на отчетные.
   • Пример использования метода цепных подстановок:
     Пусть нам необходимо проанализировать изменение прибыли (Π) предприятия. Формула, связывающая прибыль с выручкой (В), рентабельностью выручки (Р_В), рентабельностью активов (Р_А) и ставкой налогообложения (S_З), может выглядеть так:
     Π = В ⋅ РВ ⋅ РА ⋅ (1 - SЗ)
     Предположим, у нас есть следующие данные (в млн руб., если не указано иное):

     Показатель	Базисный период (0)	Отчетный период (1)
     Выручка (В)	100	120
     Рентабельность выручки (РВ)	0.15	0.16
     Рентабельность активов (РА)	0.10	0.11
     Ставка налогообложения (SЗ)	0.20	0.20

     1. Базисная прибыль (Π₀):
        Π0 = 100 ⋅ 0.15 ⋅ 0.10 ⋅ (1 - 0.20) = 100 ⋅ 0.15 ⋅ 0.10 ⋅ 0.80 = 1.2 млн руб.
     2. Отчетная прибыль (Π₁):
        Π1 = 120 ⋅ 0.16 ⋅ 0.11 ⋅ (1 - 0.20) = 120 ⋅ 0.16 ⋅ 0.11 ⋅ 0.80 = 1.6896 млн руб.
     3. Общее изменение прибыли (ΔΠ):
        ΔΠ = Π1 - Π0 = 1.6896 - 1.2 = 0.4896 млн руб.

     Теперь определим влияние каждого фактора:

     • Влияние изменения выручки (ΔΠ_В):
       Π(В1) = В1 ⋅ РВ0 ⋅ РА0 ⋅ (1 - SЗ0) = 120 ⋅ 0.15 ⋅ 0.10 ⋅ 0.80 = 1.44 млн руб.
ΔΠВ = Π(В1) - Π0 = 1.44 - 1.2 = 0.24 млн руб.
     • Влияние изменения рентабельности выручки (ΔΠ_РВ):
       Π(РВ1) = В1 ⋅ РВ1 ⋅ РА0 ⋅ (1 - SЗ0) = 120 ⋅ 0.16 ⋅ 0.10 ⋅ 0.80 = 1.536 млн руб.
ΔΠРВ = Π(РВ1) - Π(В1) = 1.536 - 1.44 = 0.096 млн руб.
     • Влияние изменения рентабельности активов (ΔΠ_РА):
       Π(РА1) = В1 ⋅ РВ1 ⋅ РА1 ⋅ (1 - SЗ0) = 120 ⋅ 0.16 ⋅ 0.11 ⋅ 0.80 = 1.6896 млн руб.
ΔΠРА = Π(РА1) - Π(РВ1) = 1.6896 - 1.536 = 0.1536 млн руб.
     • Влияние изменения ставки налогообложения (ΔΠ_SЗ):
       В данном примере ставка налога не изменилась, поэтому ее влияние равно 0. Если бы ставка изменилась, расчет производился бы аналогично:
       Π(SЗ1) = В1 ⋅ РВ1 ⋅ РА1 ⋅ (1 - SЗ1)
ΔΠSЗ = Π(SЗ1) - Π(РА1)

     Суммарное влияние факторов:
     ΔΠВ + ΔΠРВ + ΔΠРА + ΔΠSЗ = 0.24 + 0.096 + 0.1536 + 0 = 0.4896 млн руб.
     Это подтверждает, что сумма влияний отдельных факторов равна общему изменению результативного показателя.

4. Коэффициентный анализ:
   • Наиболее распространенный и универсальный метод. Он основывается на расчете относительных показателей (коэффициентов), отражающих различные аспекты финансового состояния предприятия: ликвидность, платежеспособность, финансовую устойчивость, деловую активность и рентабельность. Простота расчета и возможность сравнения с нормативами или показателями конкурентов делают его незаменимым инструментом.
5. Маржинальный подход:
   • Этот подход к управлению расходами позволяет анализировать взаимосвязь между объемом продаж, затратами (постоянными и переменными) и прибылью. Он помогает определить точку безубыточности, оптимальный объем производства и ценовую политику, что критически важно для строительных проектов с их длительными циклами и значительными переменными затратами.

Выбор конкретных методов и показателей зависит от целей анализа, доступности информации и специфики отрасли. Для строительных компаний особенно важен комплексный подход, позволяющий учитывать все отраслевые нюансы.

1.4. Концептуальные подходы к диагностике и прогнозированию банкротства

Банкротство – это не мгновенное событие, а скорее длительный процесс, подобный медленно развивающейся болезни, которая поражает финансовый организм предприятия. Диагностика и прогнозирование банкротства – это попытка предсказать эту болезнь на ранних стадиях, чтобы своевременно принять меры для ее предотвращения или лечения, ведь промедление в этом вопросе часто означает необратимые последствия.

Несостоятельность (банкротство), согласно Федеральному закону РФ № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» от 26 октября 2002 года, – это признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.

Признаки несостоятельности (банкротства):

• Невозможность удовлетворить требования кредиторов: если денежные обязательства и (или) обязательные платежи не исполнены должником в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены.
• Сумма задолженности: для юридических лиц сумма требований к должнику должна составлять не менее трехсот тысяч рублей.

Предпосылки возникновения банкротства:
Финансовые трудности, предшествующие банкротству, как правило, накапливаются со временем и вызваны комплексом внутренних и внешних факторов:

1. Внутренние факторы:
   • Неэффективное управление: Некомпетентные управленческие решения, отсутствие стратегического планирования, ошибки в ценовой политике.
   • Низкая рентабельность: Недостаточная доходность активов и продаж, что ведет к дефициту средств для развития и погашения обязательств.
   • Неоптимальная структура капитала: Высокая доля заемных средств, увеличивающая финансовый рычаг и риски неплатежеспособности.
   • Недостаточная ликвидность: Неспособность быстро конвертировать активы в денежные средства д��я покрытия краткосрочных обязательств.
   • Чрезмерная дебиторская задолженность: Неэффективное управление долгами клиентов, что приводит к «замораживанию» оборотных средств.
   • Высокие операционные издержки: Неконтролируемый рост расходов, снижающий прибыльность.
   • Отсутствие инноваций и адаптации: Неспособность предприятия приспосабливаться к изменениям рынка и внедрять новые технологии.
2. Внешние факторы:
   • Общие экономические кризисы: Рецессия, инфляция, падение потребительского спроса, как, например, сокращение объемов ввода жилья в 2024-2025 годах.
   • Отраслевые особенности и конкуренция: Жесткая конкуренция, изменения в регулировании отрасли (например, переход на эскроу-счета), новые технологии, появление более сильных игроков.
   • Изменения в законодательстве: Ужесточение налогового или банковского регулирования, изменения в строительных нормах.
   • Политическая нестабильность: Непредсказуемость государственной политики, санкции, изменение геополитической ситуации.
   • Природные катаклизмы: Непредвиденные события, способные нанести серьезный ущерб бизнесу.

Концептуальные подходы к диагностике и прогнозированию:

• Раннее выявление: Главная идея заключается в том, чтобы обнаружить признаки надвигающихся проблем как можно раньше, используя финансовые показатели и модели.
• Комплексность: Диагностика не может быть односторонней. Она должна охватывать все аспекты финансовой деятельности и учитывать как количественные, так и качественные факторы.
• Динамичность: Финансовое состояние не является статичным. Анализ должен проводиться в динамике, отслеживая тенденции и отклонения.
• Прогностическая ценность: Использование математических моделей и статистических методов для оценки вероятности банкротства в будущем.

Таким образом, диагностика и прогнозирование банкротства – это не просто констатация фактов, а активный инструмент управления, позволяющий предотвратить кризисные явления и обеспечить долгосрочную устойчивость предприятия.

Глава 2. Методика проведения анализа финансово-хозяйственной деятельности и прогнозирования банкротства строительных предприятий с учетом отраслевой специфики и актуальных экономических реалий

2.1. Ключевые показатели и методы финансового анализа, релевантные для строительных организаций

Финансовый анализ в строительстве — это не просто набор цифр, а важнейший инструмент, позволяющий заглянуть под капот сложного механизма строительной компании. Он дает возможность понять, насколько эффективно управляются ресурсы, какие риски преобладают и где скрываются возможности для роста. Основными задачами такого анализа являются: определение текущего финансово-экономического состояния, выявление его изменений в динамике, идентификация факторов, влияющих на эти изменения, и, наконец, укрепление финансовой стабильности за счет обнаружения и активации внутренних резервов, что критически важно в условиях высокой капиталоёмкости и длительных циклов.

Для строительных организаций особое значение имеют следующие группы показателей:

1. Коэффициенты ликвидности и платежеспособности:
Эти показатели оценивают способность компании своевременно и в полном объеме погашать свои обязательства.

• Коэффициент текущей ликвидности (Current Ratio): Отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам. Показывает, сколько рублей оборотных активов приходится на каждый рубль краткосрочных обязательств.
  Коэффициент текущей ликвидности = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства
  Для строительных компаний оптимальным считается диапазон от 1.2 до 2.0. Превышение 2.0 может указывать на неэффективное использование активов (например, излишние запасы), тогда как значение ниже 1.2 – на высокий риск неплатежеспособности.
• Коэффициент быстрой ликвидности (Quick Ratio/Acid-Test Ratio): Отношение наиболее ликвидных активов (денежные средства, краткосрочные финансовые вложения, дебиторская задолженность) к краткосрочным обязательствам. Исключает наименее ликвидную часть оборотных активов – запасы.
  Коэффициент быстрой ликвидности = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения + Дебиторская задолженность) / Краткосрочные обязательства
  Нормальным считается значение от 0.7 до 1.0.
• Коэффициент абсолютной ликвидности (Cash Ratio): Отношение денежных средств и их эквивалентов к краткосрочным обязательствам. Показывает способность немедленно погасить часть краткосрочных долгов.
  Коэффициент абсолютной ликвидности = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства
  Рекомендуемое значение: 0.2-0.25.

2. Коэффициенты финансовой устойчивости:
Характеризуют структуру капитала компании и степень ее зависимости от заемных средств.

• Коэффициент финансовой независимости (Equity Ratio/Debt-to-Equity Ratio): Отношение собственного капитала к общей величине активов. Показывает долю активов, финансируемых за счет собственных средств.
  Коэффициент финансовой независимости = Собственный капитал / Итог баланса
  Рекомендуется поддерживать уровень выше 0.5. Рост этого показателя свидетельствует об увеличении финансовой независимости и снижении риска банкротства.
• Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (Working Capital Ratio): Отношение собственных оборотных средств к оборотным активам. Показывает, какая часть оборотных активов финансируется за счет собственного капитала.
  Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами = (Собственный капитал - Внеоборотные активы) / Оборотные активы
  Нормальное значение – не менее 0.1 (или 10%).

3. Коэффициенты деловой активности (оборачиваемости):
Отражают эффективность использования активов и управления операционными процессами.

• Коэффициент оборачиваемости активов (Asset Turnover Ratio): Отношение выручки от продаж к средней величине активов. Показывает, сколько рублей выручки генерирует каждый рубль активов.
  Коэффициент оборачиваемости активов = Выручка / Среднегодовая стоимость активов
  Для строительных организаций оптимальным считается показатель, превышающий 1. Высокие значения свидетельствуют об эффективном управлении ресурсами.
• Средний срок оборачиваемости дебиторской задолженности (Days Sales Outstanding):
  Средний срок оборачиваемости дебиторской задолженности = (Дебиторская задолженность ⋅ 365) / Выручка
• Средний срок оборачиваемости запасов (Days Inventory Outstanding):
  Средний срок оборачиваемости запасов = (Запасы ⋅ 365) / Себестоимость продаж
• Средний срок оборачиваемости кредиторской задолженности (Days Payable Outstanding):
  Средний срок оборачиваемости кредиторской задолженности = (Кредиторская задолженность ⋅ 365) / Себестоимость продаж
  Длительный операционный цикл в строительстве делает эти показатели особенно значимыми.

4. Коэффициенты рентабельности:
Оценивают прибыльность деятельности компании.

• Рентабельность активов (ROA): Отношение чистой прибыли к средней величине активов.
  Рентабельность активов = Чистая прибыль / Среднегодовая стоимость активов
• Рентабельность затрат: Отношение прибыли к сумме затрат.
  Рентабельность затрат = Прибыль / Себестоимость продаж
• Валовая, операционная, чистая рентабельность продаж: Показывают долю соответствующего вида прибыли в выручке.

Методы анализа, особо значимые для строительства:

• Факторный анализ бухгалтерской отчетности: Как уже упоминалось, метод цепных подстановок позволяет глубоко исследовать влияние различных факторов на финансовые результаты, такие как прибыль или выручка. Для строительной компании это может быть анализ влияния объемов выполненных работ, изменения себестоимости материалов, эффективности использования рабочей силы на конечную прибыль.
• Маржинальный подход: Управление релевантными издержками и анализ точки безубыточности имеют ключевое значение. Поскольку в строительстве высока доля переменных затрат (материалы, зарплата рабочих), маржинальный анализ позволяет определить оптимальную структуру затрат, планировать объемы строительства и ценовую политику, чтобы обеспечить максимальную маржинальную прибыль, которая затем покроет постоянные издержки. Это, в свою очередь, позволяет компании держать на расчетных счетах большую сумму денег, улучшая показатели ликвидности.

Таким образом, для комплексного и эффективного финансового анализа в строительной отрасли необходим синтез классических методов с учетом специфических нормативов и особенностей производственного цикла.

2.2. Анализ регуляторных изменений в строительной отрасли РФ и их влияние на финансовое состояние предприятий (2019-2025 гг.)

Строительная отрасль в России – это не только кирпич и бетон, но и сложная паутина регуляторных актов, которая постоянно меняется, как ландшафт после смены сезонов. Последние годы, особенно период с 2019 по 2025 год, были отмечены кардинальными изменениями, которые существенно повлияли на финансово-хозяйственную деятельность застройщиков, создав как новые вызовы, так и возможности.

1. Переход на эскроу-счета (с 1 июля 2019 года): Конец эпохи долевого строительства в прежнем виде

До 2019 года финансирование жилищного строительства во многом опиралось на прямые платежи дольщиков. Эта система, с одной стороны, обеспечивала застройщиков относительно дешевыми средствами, но с другой – несла огромные риски для покупателей, сталкивавшихся с долгостроями и обманутыми дольщиками.

• Суть изменения: С 1 июля 2019 года денежные средства дольщиков стали размещаться на специальных эскроу-счетах в уполномоченных банках и перечисляются застройщику только после ввода объекта в эксплуатацию.
• Влияние на финансовое состояние:
  • Замена денежных средств дольщиков на банковское финансирование: Застройщики утратили доступ к «бесплатным» деньгам дольщиков на период строительства. Теперь им приходится привлекать проектное финансирование в банках, что означает увеличение процентных расходов и снижение рентабельности проектов.
  • Удлинение финансового цикла: Если раньше средства поступали по мере заключения договоров долевого участия, то теперь фактический финансовый цикл (от начала строительства до получения выручки) удлинился и стал более непредсказуемым из-за зависимости от темпов продаж и банковского контроля.
  • Ужесточение банковского контроля: Банки, выступая в роли основных кредиторов, усилили надзор за графиками освоения средств и темпами продаж. Это проявляется в регионах с замедлением темпов ввода жилья: за 7 месяцев 2025 года в 55 субъектах РФ (64,7% от общего числа) объемы ввода жилья не достигли уровня прошлого года, что автоматически ужесточает требования к застройщикам.
  • Повышенные требования к резервированию: Действующие требования банков к резервированию по проектному финансированию, регулируемые Положением Банка России № 590-П от 28 июня 2017 года, признаются завышенными. Это увеличивает стоимость кредитов для застройщиков и создает дополнительную финансовую нагрузку.

2. Экономические вызовы 2024-2025 годов и меры государственной поддержки

Период 2024-2025 годов ознаменовался новыми вызовами для строительной отрасли. Снижение объемов ввода жилья на 13-23% в 2024 году, падение запуска новых проектов почти на четверть в первом квартале 2025 года, а также сокращение производства стройматериалов (например, кирпича на 7,3%) указывают на общую стагнацию спроса, во многом обусловленную высокими ключевыми и ипотечными ставками.

• Правительственные меры (май 2025 года): В ответ на эти вызовы, Правительству и Банку России были даны поручения, направленные на снижение рисков банкротства застройщиков:
  • Субсидирование ставок по проектному финансированию: Разработка временной программы для малых городов и населенных пунктов. Это должно оживить рынок, стимулировать вывод новых объектов и снизить финансовую нагрузку на застройщиков.
  • Исключение дополнительных комиссий банками при выдаче льготной ипотеки: Эта мера направлена на снижение конечной стоимости жилья для потребителей и, как следствие, на стимулирование спроса.
  • Освобождение от ограничений, не установленных на федеральном уровне: Снятие избыточных административных барьеров.
  • Освобождение от НДС на услуги по общедомовому ремонту в МКД: Снижение налоговой нагрузки на управляющие компании и, опосредованно, на собственников жилья.

3. Роль мониторинга и диалога:

• Регулярный мониторинг: Минстрой РФ ежеквартально контролирует сроки сдачи жилья и восемь параметров инвестиционно-строительных циклов. Это позволяет оперативно выявлять проблемные объекты и принимать точечные меры поддержки.
• Открытый диалог: Постоянное взаимодействие между застройщиками и региональной исполнительной властью способствует своевременной оценке финансового состояния проектов и корректировке стратегий.

Эти регуляторные изменения и экономические вызовы требуют от строительных предприятий повышенного внимания к финансовому планированию, управлению ликвидностью и работе с банками. Способность адаптироваться к новым условиям и эффективно использовать предоставляемые государством меры поддержки становится ключевым фактором финансовой устойчивости и выживаемости на рынке.

2.3. Современные модели прогнозирования вероятности банкротства: сравнительный анализ и применимость для строительных предприятий РФ

Прогнозирование банкротства – это не гадание на кофейной гуще, а сложный аналитический процесс, направленный на раннее выявление признаков финансового неблагополучия. Особенно это актуально для строительной отрасли, где риски высоки, а финансовые циклы длинны. Однако, как показывает практика, методики, разработанные в прошлом, не всегда способны адекватно оценить специфику современных строительных организаций.

1. Классические зарубежные модели и их ограничения для РФ:

• Модель Альтмана (Z-счет Альтмана): Одна из первых и наиболее известных многофакторных моделей, использующая мультивариативный дискриминантный анализ. Включает показатели, такие как:
  • X₁ = (Оборотный капитал / Общие активы)
  • X₂ = (Нераспределенная прибыль / Общие активы)
  • X₃ = (Прибыль до уплаты налогов и процентов / Общие активы)
  • X₄ = (Рыночная стоимость собственного капитала / Общая сумма обязательств)
  • X₅ = (Выручка / Общие активы)
  • Z = 1.2X₁ + 1.4X₂ + 3.3X₃ + 0.6X₄ + 1.0X₅ (для публичных компаний)

  Ограничения: Модель Альтмана, как и другие аналогичные ей (Бивера, Спрингейта, Таффлера), изначально была разработана для промышленных предприятий США. Она не учитывает российскую специфику бухгалтерского учета (различия в стандартах, агрегации статей), особенности формирования оборотных средств в строительстве, длительность производственного цикла, неравномерность поступления выручки и высокую долю незавершенного производства. Это приводит к низкой прогностической способности для российских строительных компаний.

• Универсальность показателей: Несмотря на ограничения моделей, некоторые показатели остаются универсальными для прогнозирования банкротства в строительстве и сельском хозяйстве: рентабельность активов, отношение дебиторской задолженности к совокупным активам, обеспеченность собственными оборотными средствами, рентабельность затрат, ликвидность при мобилизации средств.

2. Отечественные модели и адаптации:

Осознавая низкую эффективность зарубежных моделей в российских реалиях, отечественные исследователи активно разрабатывают собственные подходы:

• Модели Зайцевой, Савицкой, Ковалева и др.: Эти модели адаптируют подходы к российским стандартам отчетности, но часто страдают от недостатка статистической выборки или упрощений.
• Модели на основе логит-регрессии: Для российских строительных предприятий разработаны модели, прогнозирующие банкротство более чем на 80%. Они используют показатели, учитываемые российским законодательством, и способны более точно отражать реальное финансовое состояние.
• Отраслевая модель прогнозирования банкротства (MDA): Разработана отраслевая модель с использованием линейного многомерного дискриминантного анализа (MDA), обладающая прогнозной точностью 81,7%. Эта модель учитывает такие ключевые для строительной отрасли показатели, как:
  • Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами.
  • Коэффициент текущей ликвидности.
  • Рентабельность активов.

  Примерная структура такой модели может быть представлена как:
  Z = a1 ⋅ X1 + a2 ⋅ X2 + a3 ⋅ X3 + C
  Где X₁ – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, X₂ – коэффициент текущей ликвидности, X₃ – рентабельность активов, а_i – весовые коэффициенты, C – константа.

3. Инновационные подходы: Машинное обучение и нейронные сети:

• Искусственные нейронные сети (ИНС): Сравнительный анализ различных методов (логит- и пробит-модели, деревья классификации, случайные леса) показал, что искусственные нейронные сети демонстрируют наивысшую точность в прогнозировании банкротств российских строительных компаний. Они способны выявлять нелинейные зависимости между финансовыми показателями и вероятностью банкротства, которые трудно уловить традиционными статистическими методами. Модели логистической регрессии с дискретизацией (разбиением непрерывных данных на интервалы) также показывают высокую эффективность, приближаясь к ИНС.
• Нефинансовые показатели: Интересно отметить, что исследования показывают, что нефинансовые показатели (например, репутация компании, качество менеджмента, доля рынка) не оказали существенного влияния на предиктивную способность моделей банкротства. Это говорит о том, что финансовые данные остаются ключевыми для прогнозирования.

4. Рекомендации по применению:

• Индивидуальный подход: Универсального метода оценки несостоятельности, пригодного для всех строительных организаций, не существует. Необходим индивидуальный подход, учитывающий специфику конкретного предприятия, его размер, тип проектов и региональные особенности.
• Комплексное использование: Рекомендуется использовать несколько моделей в комплексе, сравнивая их результаты и выявляя общие тенденции.
• Новая методика оценки: В условиях проектного финансирования и эскроу-счетов, перспективной может быть методика, основанная на оценке критического уровня снижения доходности проекта за счет банковских процентов, зависящего от темпов и объемов строительства и поступления денежных средств от продаж. Это позволит учесть новые риски, возникшие после реформы долевого строительства.
• Сравнение с рыночными данными: Результаты прогнозирования финансовой несостоятельности следует всегда сравнивать с данными финансовых рынков и общеэкономической ситуации, чтобы получить полную картину.

Таким образом, для эффективного прогнозирования банкротства строительных предприятий в РФ требуется не просто применять классические модели, а адаптировать их к отраслевой специфике, использовать проверенные отечественные разработки и активно внедрять инновационные методы машинного обучения, которые демонстрируют более высокую точность в современных условиях.

Глава 3. Практические рекомендации по повышению финансовой устойчивости и минимизации рисков банкротства строительных предприятий в условиях цифровой трансформации

3.1. Стратегии повышения финансовой устойчивости и оптимизации финансовых ресурсов строительных компаний

Финансовое планирование в строительной отрасли – это не просто бюрократическая процедура, а жизненно важный процесс, который определяет способность компании не только выживать в условиях жесткой конкуренции и экономических штормов, но и обеспечивать устойчивое развитие. Это стержень, вокруг которого формируется экономическая стабильность, и отсутствие такого стержня неизбежно приводит к хаосу и потере контроля.

Ключевые аспекты и стратегии:

1. Строгое бюджетирование и глубокий анализ:
   • Принцип: Основа эффективного управления финансами – это детальное планирование и контроль. Строгое бюджетирование всех проектов и операционной деятельности, а также аккуратный учет каждой финансовой операции, позволяет создать прозрачную картину денежных потоков.
   • Результат: Глубокий анализ всех финансовых операций помогает своевременно выявлять текущие и потенциальные неэффективные затраты. Это позволяет их оптимизировать, минимизировать издержки (например, через скидки с поставщиками за объем, выбор более экономичных материалов, но без потери качества) и повышать общую рентабельность проектов. Например, использование маржинального подхода позволяет выделить постоянные и переменные издержки, определить точку безубыточности для каждого проекта и управлять релевантными затратами, что в конечном итоге увеличивает сумму денег на расчетных счетах и улучшает показатели ликвидности.
2. Оптимизация финансовых ресурсов:
   • Идентификация потребностей: Эффективное управление финансами начинается с точной идентификации всех финансовых потребностей строительного проекта. Это включает капиталовложения (закупка земли, оборудования), операционные расходы (зарплата, аренда, коммунальные платежи), затраты на материалы (цемент, арматура), оплату труда рабочих и субподрядчиков, аренду строительной техники и прочие накладные расходы.
   • Создание резервных фондов: В условиях длительных циклов и высоких рисков, создание финансовых резервов (например, на случай задержек в продажах, роста цен на материалы или непредвиденных обстоятельств) является критически важным. Эти фонды действуют как финансовая подушка безопасности.
   • Поддержание достаточного уровня ликвидности: Для строительной компании достаточный уровень ликвидности предполагает поддержание коэффициента текущей ликвидности в диапазоне от 1.5 до 2.5. Это обеспечивает способность покрывать краткосрочные обязательства за счет оборотных активов. Слишком низкий показатель грозит неплатежеспособностью, слишком высокий – неэффективным использованием капитала.
3. Управление выручкой и затратами:
   • Увеличение выручки: Это может достигаться путем увеличения количества строительных объектов (при условии наличия достаточных мощностей и спроса), выхода на новые сегменты рынка, повышения качества и уникальности предлагаемых проектов, а также через эффективный маркетинг и продажи.
   • Сокращение затрат: Помимо общего бюджетирования, это может включать:
     • Оптимизация закупок: Поиск более выгодных поставщиков, оптовые закупки, долгосрочные контракты с фиксированными ценами.
     • Энергоэффективность: Внедрение технологий, снижающих потребление энергии на стройплощадке и в готовых объектах.
     • Контроль труда: Оптимизация численности персонала, повышение производительности труда, использование технологий, сокращающих ручной труд.
     • Избавление от лишних активов и неликвидных запасов: Продажа неиспользуемого оборудования или материалов, что высвобождает капитал.
4. Управление дебиторской и кредиторской задолженностью:
   • Дебиторская задолженность: Эффективный сбор платежей от заказчиков и дольщиков. Строгий контроль сроков оплаты, использование обеспечительных мер (банковские гарантии), работа с просроченной задолженностью.
   • Кредиторская задолженность: Оптимизация сроков платежей поставщикам и субподрядчикам для максимально выгодного использования их коммерческого кредита, но без нарушения партнерских отношений.
5. Мониторинг банковской задолженности и реструктуризация:
   • Для крупных застройщиков, активно использующих проектное финансирование, критически важен постоянный мониторинг задолженности перед банками, анализ условий кредитования и поиск возможностей реструктуризации нагрузки, особенно в условиях повышения ключевых ставок и ужесточения требований к резервированию.

Разработка и внедрение этих стратегий, начиная с глубокого финансового анализа текущего состояния компании, изучения баланса, его структуры, состава и динамики, позволяет строительной компании не просто держаться на плаву, но и активно развиваться, минимизируя риски банкротства и укрепляя свои позиции на рынке.

3.2. Роль цифровых технологий, автоматизации и больших данных в оптимизации финансового анализа и прогнозирования банкротства строительных предприятий

В эпоху стремительной цифровой трансформации строительная отрасль России стоит на пороге революционных изменений. Цифровые технологии, Big Data и аналитика — это не просто модные термины, а мощные инструменты, способные кардинально переосмыслить управление проектами, оптимизировать ресурсы и значительно повысить качество строительства. Применение этих инноваций становится критически важным фактором для оптимизации финансового анализа и точного прогнозирования рисков банкротства, поскольку позволяет действовать проактивно, а не реактивно.

1. Big Data как фундамент для принятия решений:

• Экономия времени и ресурсов: Использование больших данных в строительстве позволяет принимать более обоснованные решения, что в конечном итоге приводит к значительной экономии. Согласно исследованиям, применение Big Data позволяет снизить затраты на 10-15%, сократить сроки реализации проектов на 5-10% и уменьшить количество ошибок и переработок на 20-30%. Это напрямую влияет на финансовые показатели и рентабельность.
• Комплексное управление проектом: Строительный бизнес генерирует огромные объемы данных на всех этапах жизненного цикла проекта: от первоначального проектирования зданий и планирования расходов до контроля качества на стройплощадке и финальной сдачи/продажи готовых объектов. Big Data позволяет эффективно управлять этими массивами информации (как финансовой, так и проектной), достигая нового уровня контроля и эффективности.
• Источники Big Data: Данные поступают из множества источников:
  • Проектная документация (чертежи, сметы).
  • Датчики IoT (Internet of Things) на оборудовании и стройплощадке (контроль расхода топлива, температуры, влажности).
  • Дроны (мониторинг хода работ, объемов, безопасности).
  • Системы мониторинга рабочей силы и техники.
  • Финансовые отчеты, данные о закупках, продажах.
  • Макроэкономические данные, рыночные тренды, данные о конкурентах.

2. Применение Big Data в оптимизации финансового анализа и прогнозирования:

• Точное планирование бюджета и прогнозирование рисков: Анализ исторических данных о стоимости материалов, рабочей силы, сроках выполнения аналогичных проектов позволяет создавать более точные сметы и бюджеты. Предиктивная аналитика с использованием больших данных может прогнозировать потенциальные финансовые риски, такие как перерасход средств, задержки поставок или падение спроса на новостройки, задолго до их возникновения.
• Оптимизация ресурсов и повышение производительности: С помощью Big Data достигается значительная оптимизация использования рабочей силы, материалов и оборудования. Точное прогнозирование спроса на материалы, планирование логистики и распределение задач позволяют снизить затраты, повысить производительность труда и минимизировать отходы на 15-20%. Это особенно актуально для крупных и дорогостоящих проектов.
• Анализ конкурентов и рыночного спроса: Большие данные позволяют проводить глубокий анализ рынка недвижимости, выявлять тренды спроса, оценивать эффективность маркетинговых кампаний конкурентов и оптимизировать собственные стратегии продаж. Это помогает лучше позиционировать проекты и сокращать риски непроданных площадей.
• Комбинирование с BIM-технологиями и цифровыми двойниками:
  • BIM (Building Information Modeling): Технологии информационного моделирования зданий, интегрированные с большими данными, позволяют управлять всем жизненным циклом объекта в едином цифровом пространстве. Это обеспечивает лучшую координацию между всеми участниками проекта, снижает количество ошибок и переработок, а также дает возможность оперативно отслеживать финансовые показатели в режиме реального времени.
  • Цифровые двойники: Создание виртуальных моделей будущих объектов на основе больших данных позволяет симулировать различные сценарии (например, изменение цен на ресурсы, задержки в поставках, колебания спроса). Это помогает выявлять слабые места проекта и финансовые риски до начала физического строительства, оптимизировать проектные решения и повышать инвестиционную привлекательность.

Таким образом, внедрение цифровых технологий, автоматизации и анализа больших данных в строительной отрасли не просто улучшает отдельные аспекты деятельности, а трансформирует всю систему управления. Это позволяет застройщикам не только более эффективно проводить финансовый анализ и прогнозировать риски банкротства с высокой точностью, но и принимать проактивные меры для обеспечения своей долгосрочной финансовой устойчивости, что является ключевым для выживания в современном, быстро меняющемся мире.

3.3. Практические мероприятия по управлению финансовыми рисками и предотвращению банкротства (на примере ООО «СтройГрад»)

Чтобы превратить теорию в практику, рассмотрим гипотетическое строительное предприятие — ООО «СтройГрад», которое сталкивается с типичными для отрасли вызовами, такими как длительные циклы проекта, зависимость от банковского финансирования и колебания спроса. На основе ранее рассмотренных стратегий и цифровых инструментов предложим конкретные мероприятия по улучшению его финансового состояния и минимизации рисков банкротства, ведь без реальных действий даже самые лучшие планы останутся лишь на бумаге.

Исходная ситуация ООО «СтройГрад» на 12.10.2025:

• Несколько крупных жилых комплексов в стадии строительства.
• Основное финансирование – проектное от банков с использованием эскроу-счетов.
• Высокая доля дебиторской задолженности по уже сданным, но не полностью оплаченным объектам.
• Затраты на материалы постоянно растут, ощущается нехватка квалифицированной рабочей силы.
• Отмечается снижение темпов продаж новых квартир из-за высоких ипотечных ставок.
• Финансовый анализ проводится вручную, с задержкой и не всегда позволяет оперативно реагировать.

Практические мероприятия и стратегии:

1. Усиление финансового планирования и бюджетирования:
   • Внедрение детализированного бюджетирования по каждому проекту: Создание подробных бюджетов доходов и расходов, бюджетов движения денежных средств (БДДС) для каждого строящегося объекта. Это позволит точно отслеживать отклонения от плана.
   • Применение маржинального подхода: Для каждого проекта рассчитать точку безубыточности, определить маржинальный доход. Это поможет «СтройГраду» принимать обоснованные решения о ценообразовании, объеме продаж и структуре затрат.
     • Пример: Анализ показал, что 20% квартир продаются ниже планируемой маржи. Принято решение пересмотреть ценовую политику для этих типов квартир или сфокусироваться на более маржинальных продуктах.
   • Создание резервного фонда: Ежемесячно отчислять 2-3% от выручки в резервный фонд для покрытия непредвиденных расходов или компенсации временного падения спроса.
2. Оптимизация ликвидности и финансовой устойчивости:
   • Мониторинг коэффициента текущей ликвидности: Установить целевой диапазон 1.5-2.5. Если показатель падает ниже, инициировать меры по ускорению сбора дебиторской задолженности или сокращению краткосрочных обязательств.
   • Управление дебиторской задолженностью:
     • Разработать четкую политику управления дебиторской задолженностью: определить сроки оплаты, систему штрафов за просрочку.
     • Автоматизировать учет дебиторской задолженности с напоминаниями и отчетами.
     • Рассмотреть возможность использования факторинга для ускоренного получения средств по уже сданным объектам.
   • Работа с кредиторской задолженностью: Оптимизировать сроки платежей поставщикам, добиваясь максимально выгодных условий отсрочки, но избегая ухудшения отношений.
   • Пересмотр требований к резервированию: Активно взаимодействовать с банками-партнерами для обсуждения возможности снижения требований по резервированию в рамках проектного финансирования, особенно если компания демонстрирует хорошие финансовые показатели и низкие риски.
3. Адаптация к регуляторным изменениям и использование господдержки:
   • Взаимодействие с банками по проектному финансированию: Регулярно пересматривать условия кредитования, искать возможности для субсидирования ставок (особенно для проектов в малых городах, если «СтройГрад» работает в таких регионах).
   • Мониторинг законодательства: Отслеживать все изменения в нормативно-правовой базе (ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)», положения Банка России), чтобы своевременно адаптировать стратегии.
4. Внедрение цифровых технологий для финансового анализа и прогнозирования:
   • Интеграция ERP-системы с модулем финансового анализа: Внедрить систему, которая объединяет данные из бухгалтерии, отдела продаж, снабжения и управления проектами. Это позволит получать финансовую отчетность и ключевые показатели (ликвидность, рентабельность, оборачиваемость) в режиме реального времени.
   • Использование предиктивной аналитики на основе Big Data:
     • Прогнозирование спроса: Анализировать данные о продажах, ипотечных ставках, макроэкономических показателях для более точного прогнозирования спроса на ��илье.
     • Оптимизация закупок: Использовать данные о ценах поставщиков, сроках поставок и объемах потребления для формирования оптимальных заказов и минимизации складских запасов (сокращение отходов на 15-20%).
     • Раннее выявление рисков проекта: Анализ данных с IoT-датчиков на стройплощадке (ход выполнения работ, расход материалов, состояние оборудования) позволит предсказывать возможные задержки или перерасходы и принимать корректирующие меры.
   • Применение отраслевой модели прогнозирования банкротства: Внедрить разработанную для строительной отрасли модель MDA (прогнозная точность 81,7%), которая будет использовать текущие финансовые данные «СтройГрада» для регулярной оценки вероятности банкротства. Это даст возможность заранее увидеть «красные флажки».
   • Цифровые двойники и BIM-моделирование: Для новых проектов создавать цифровые двойники, интегрированные с BIM-моделями. Это позволит симулировать различные финансовые сценарии (например, изменение стоимости материалов на 10%, падение продаж на 5%) и оценить их влияние на рентабельность и ликвидность проекта до начала строительства.
5. Повышение рентабельности и деловой активности:
   • Анализ эффективности проектов: Регулярно оценивать рентабельность каждого проекта. Отказываться от низкорентабельных или убыточных проектов.
   • Увеличение мощности производства: Инвестиции в современные технологии и оборудование, которые позволяют сократить сроки строительства и увеличить объемы при сохранении качества.

Комплексное применение этих мероприятий позволит ООО «СтройГрад» значительно укрепить свою финансовую устойчивость, оперативно реагировать на изменения рынка и регуляторной среды, а также минимизировать риски банкротства за счет глубокого анализа и использования потенциала цифровых технологий.

Заключение

Анализ финансово-хозяйственной деятельности и прогнозирование вероятности банкротства строительных предприятий в условиях современной российской экономики — это задача, требующая не только глубоких теоретических знаний, но и умения адаптироваться к стремительно меняющимся реалиям. Проведенное исследование позволило подтвердить, что строительная отрасль, будучи одним из ключевых драйверов роста ВВП и занятости, обладает уникальными особенностями, которые делают ее финансовый ландшафт особенно сложным и рискованным.

В ходе работы были обозначены актуальные концептуальные и методические подходы к анализу, подчеркнута критическая роль специфических показателей ликвидности, платежеспособности, финансовой устойчивости, деловой активности и рентабельности. Особое внимание было уделено влиянию регуляторных изменений, таких как переход на эскроу-счета и меры государственной поддержки 2025 года, которые кардинально изменили ландшафт проектного финансирования и финансовые циклы застройщиков.

Мы пришли к выводу, что классические модели прогнозирования банкротства, разработанные десятилетия назад, демонстрируют низкую прогностическую способность для российских строительных компаний из-за неполного учета отраслевой специфики и особенностей бухгалтерского учета. В этой связи были выделены более эффективные методы, адаптированные для РФ: логит-регрессия и искусственные нейронные сети, а также отраслевые модели на основе многомерного дискриминантного анализа, способные прогнозировать риски с высокой точностью.

Ключевым аспектом, отличающим современный подход, стала интеграция цифровых технологий. Было показано, что Big Data, автоматизация, BIM-технологии и концепция цифровых двойников не просто оптимизируют отдельные процессы, а предоставляют мощные инструменты для глубокого финансового анализа, точного прогнозирования рисков, эффективного управления ресурсами и снижения затрат на всех этапах жизненного цикла строительного проекта. Практические рекомендации, разработанные на примере гипотетического ООО «СтройГрад», продемонстрировали, как комплексное применение этих стратегий – от строгого бюджетирования до предиктивной аналитики – может существенно повысить финансовую устойчивость и минимизировать угрозы банкротства.

Таким образом, для обеспечения долгосрочной финансовой стабильности и конкурентоспособности строительных предприятий в современных условиях необходим комплексный подход, сочетающий традиционный финансовый анализ с учетом отраслевой специфики, оперативное реагирование на актуальные регуляторные изменения и активное внедрение передовых цифровых технологий. Это позволит не только выживать в условиях экономической турбулентности, но и заложить фундамент для устойчивого развития и инновационного роста.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации. Ч. I и II. Москва: Норма, 2013.
2. О бухгалтерском учете: Федер. Закон Росс. Федерации № 402-ФЗ от 06.12.2011 г. // Справочно-правовая система КонсультантПлюс, 2013. URL: http://www.consultant.ru
3. Приказ Минфина РФ от 02.07.2010 N 66н (ред. от 05.10.2011) «О формах бухгалтерской отчетности организаций» (Зарегистрировано в Минюсте РФ 02.08.2010 N 18023) (с изм. и доп.) // Справочно-правовая система КонсультантПлюс, 2013. URL: http://www.consultant.ru
4. Приказ Минфина РФ от 13 января 2000 г. N 4н «О формах бухгалтерской отчетности организаций» (с изменениями и дополнениями вступающими в силу с 01.01.2012г.) // Справочно-правовая система КонсультантПлюс, 2013. URL: http://www.consultant.ru
5. Приказ Минфина РФ от 29 июля 1998 г. N 34н «Об утверждении Положения по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности в Российской Федерации» (в ред.) // Справочно-правовая система КонсультантПлюс, 2013. URL: http://www.consultant.ru
6. Абрютина М.С., Грачев А.В. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. Москва: Дело и сервис, 2012. 632 с.
7. Балабанов И.Т. Финансовый менеджмент. Москва: Финансы и статистика, 2012. 437 с.
8. Войко А.В. Модели прогнозирования вероятности банкротства и возможности их применения для строительных компаний // Учет. Анализ. Аудит. URL: https://audit.fa.ru/jour/article/view/100
9. Войко А.В. Моделирование вероятности банкротства строительных организаций в Российской Федерации // Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-veroyatnosti-bankrotstva-stroitelnyh-organizatsiy-v-rossiyskoy-federatsii
10. Горфинкель В.Я. Экономика предприятия: Учебник для вузов. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2011. 562 с.
11. Дронов Р.И., Резник А.И, Бунина Е.М. Оценка финансового состояния предприятия // Финансы. 2013. №4. С. 24-25.
12. Зайцева О.П., Жукова Р.В. Основные средства: обновление методики комплексного анализа // Экономический анализ: теория и практика. 2011. №2. С. 22.
13. Колесников Д.А. Анализ применения существующих методик прогнозирования несостоятельности (банкротства) предприятий к строительной отрасли // Жилищные стратегии. 2020. № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-primeneniya-suschestvuyuschih-metodik-prognozirovaniya-nesostoyatelnosti-bankrotstva-predpriyatiy-k-stroitelnoy-otrasli
14. Миша А.А. Особенности оценки финансовой устойчивости в строительстве. URL: https://elib.psuti.ru/download/12470
15. Пласкова Н., Тойкер Д. Бухгалтерская отчетность как информационная база финансового анализа // Финансовая газета. Региональный выпуск. 2013. № 35. С. 12.
16. Раицкий К.А. Экономика организации (предприятия): Учебник. Москва: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2009. 428 с.
17. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Минск: ИСЗ, 2013. 322 с.
18. Станиславчик Е. Анализ оборотных активов // Финансовая газета. 2012. № 34. С. 5-6.
19. Стоянова Е.С. Финансовый менеджмент. Российская практика. Москва: Перспектива, 2011. 534 с.
20. Федорова Е. Модели прогнозирования банкротства предприятий строительной отрасли и отрасли сельского хозяйства // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2014. № 6. С. 94-99. DOI: https://doi.org/10.17747/2078-8886-2014-6-94-99
21. Шаркова А.В. Анализ деятельности строительных организаций на основе изучения показателей прибыли // Статистика и Экономика. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-deyatelnosti-stroitelnyh-organizatsiy-na-osnove-izucheniya-pokazateley-pribyli
22. Шеремет А.Д., Сайфуллин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. Москва: ИНФРА–М, 2010. 652 с.
23. 21YARD. Финансовые показатели строительной компании. URL: https://21yard.ru/blog/finansovye-pokazateli-stroitelnoy-kompanii/
24. 1С-БИТ. Финансовый анализ строительной организации. URL: https://www.1cbit.ru/blog/finansovyy-analiz-stroitelnoy-organizatsii/
25. Big Data в строительстве // Platforma — Платформа больших данных. URL: https://platforma-bd.ru/knowledge/big-data-v-stroitelstve/
26. Big Data и аналитика в строительстве — повышение эффективности и качества // ICT.Moscow. URL: https://ict.moscow/news/big-data-and-analytics-in-construction-increasing-efficiency-and-quality/
27. Forbes.ru. Путин поручил «принять меры» для снижения риска банкротства застройщиков. URL: https://www.forbes.ru/biznes/531275-putin-porucil-prinyat-mery-dla-snizenia-riska-bankrotstva-zastrojsikov
28. Fintablo. Прогнозирование банкротства: модели и пошаговый алгоритм. URL: https://fintablo.ru/blog/prognozirovanie-bankrotstva-modeli-i-poshagovyy-algoritm/
29. Fintablo. Оценка вероятности банкротства: модели, анализ, диагностика. URL: https://fintablo.ru/blog/otsenka-veroyatnosti-bankrotstva-modeli-analiz-diagnostika/
30. FINOKO. Нормативы финансовой устойчивости в строительстве. URL: https://finoko.ru/articles/normativy-finansovoj-ustojchivosti-v-stroitelstve/
31. IDEAS/RePEc. Моделирование вероятности банкротства строительных организаций в Российской Федерации // Bankruptcy Prediction Models for Construction Companies in the Russian Federation. 2019. URL: https://ideas.repec.org/a/fnc/journl/v23y2019i1p170-184.html
32. Investicon.ru. Финансовое планирование в строительном бизнесе: Ключевые аспекты и стратегии. URL: https://investicon.ru/finansovoe-planirovanie-v-stroitelnom-biznese-klyuchevye-aspekty-i-strategii/
33. Moluch.ru. Особенности финансового анализа в строительной организации на примере ООО «Стройэкспорт». URL: https://moluch.ru/archive/93/20563/
34. Science-education.ru. Особенности финансового анализа строительной организации. URL: https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=12557
35. Stroygaz.ru. Антон Глушков назвал необходимые меры для снижения рисков банкротства застройщиков. URL: https://stroygaz.ru/news/anton-glushkov-nazval-neobkhodimye-mery-dlya-snizheniya-riskov-bankrotstva-zastroyshchikov/
36. Ura.news. В регионах готовятся спасать крупных застройщиков от банкротств. URL: https://ura.news/news/1052824317
37. Анализ вероятности банкротства строительных компаний в России // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-veroyatnosti-bankrotstva-stroitelnyh-kompaniy-v-rossii
38. Анализ финансово-хозяйственной деятельности строительных организаций в современных условиях // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-finansovo-hozyaystvennoy-deyatelnosti-stroitelnyh-organizatsiy-v-sovremennyh-usloviyah
39. Анализ финансово-хозяйственной деятельности строительных организаций в современных условиях // Журнал «Концепт». URL: https://e-koncept.ru/2018/184017.htm
40. АНАЛИЗ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований (научный журнал). URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=10103
41. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-tehnologii-obrabotki-bolshih-dannyh-v-stroitelstve
42. Модернизация методов анализа финансового состояния строительных фирм: специфика направления // ИД «Панорама». URL: https://panor.ru/articles/modernizatsiya-metodov-analiza-finansovogo-sostoyaniya-stroitelnykh-firm-spetsifika-napravleniya-111162.html
43. ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-otsenki-finansovoy-ustoychivosti-v-stroitelstve
44. ОСОБЕННОСТИ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА В СТРОИТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-finansovogo-analiza-v-stroitelnoy-organizatsii
45. ОСОБЕННОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СТРОИТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-ekonomicheskogo-analiza-stroitelnyh-organizatsiy
46. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-bankrotstva-metodami-mashinnogo-obucheniya
47. ПРОВЕРКА СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДИК ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА В УСЛОВИЯХ СОВРЕМЕННОЙ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/proverka-suschestvuyuschih-metodik-prognozirovaniya-bankrotstva-v-usloviyah-sovremennoy-rossiyskoy-ekonomiki
48. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ КОМПАНИЙ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/puti-povysheniya-finansovoy-ustoychivosti-stroitelnyh-kompaniy-v-sovremennyh-usloviyah
49. Разработка модели прогнозирования банкротства предприятий строительной отрасли // Ecfin.ru. URL: https://ecfin.ru/articles/razrabotka-modeli-prognozirovaniya-bankrotstva-predpriyatiy-stroitelnoy-otrasli/
50. Сравнительный анализ методов прогнозирования банкротств российских строительных компаний // БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА. 2019. № 3. С. 52-66. DOI: https://doi.org/10.17323/1998-0663.2019.3.52.66
51. Финансовая стратегия устойчивого развития строительной организации // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/finansovaya-strategiya-ustoychivogo-razvitiya-stroitelnoy-organizatsii
52. Циан. Правительству поручено снизить риски банкротства застройщиков. URL: https://journal.cian.ru/posts/pravitelstvu-porucheno-snizit-riski-bankrotstva-zastroyschikov/
53. DECO systems. Применение больших данных (Big data) в строительстве. URL: https://decosystems.ru/blog/primenenie-bolshih-dannyh-big-data-v-stroitelstve/
54. БНТУ. Особенности экономического анализа финансового состояния строительных организаций. URL: https://rep.bntu.by/bitstream/handle/data/62744/Osobennosti_ekonomicheskogo_analiza_finansovogo_sostoyaniya_stroitel_nykh_organizatsiy.pdf?sequence=1&isAllowed=y
55. БНТУ. Использование технологий Big Data в процессе реализации инвестиционно-строительного проекта. URL: https://elib.bntu.by/bitstream/handle/data/23122/BIG_DATA_v_stroitelstve.pdf?sequence=1&isAllowed=y