Комплексный анализ вероятности несостоятельности (банкротства) предприятия и разработка мер по стабилизации его финансового состояния (на примере ООО «Крона»)

Введение

По данным Росстата и аналитических агентств, в 2024 году более 70% российских предприятий, проходящих процедуру банкротства, имели признаки финансовой несостоятельности, диагностируемые прогностическими моделями, за два-три года до фактического инициирования процедуры. Этот факт подчеркивает критическую важность своевременной диагностики и превентивного антикризисного управления.

Актуальность темы, выбранной для данного исследования, продиктована непрерывными изменениями в макроэкономической конъюнктуре, усилением конкуренции и ужесточением требований к финансовой устойчивости субъектов хозяйствования. В условиях перманентной экономической нестабильности способность предприятия не только оперативно реагировать на кризисные явления, но и заранее прогнозировать риски несостоятельности становится определяющим фактором выживания и долгосрочного развития.

Цель исследования заключается в разработке комплекса научно обоснованных и практически реализуемых рекомендаций по стабилизации финансово-экономического состояния предприятия на основе комплексной оценки вероятности его банкротства.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:

1. Установить теоретические и правовые основы несостоятельности (банкротства) в Российской Федерации, включая анализ процедур и их сроков.
2. Систематизировать и критически оценить отечественные и зарубежные прогностические модели банкротства, определив их применимость в российских реалиях.
3. Провести детальный финансовый анализ предприятия (на примере ООО «Крона»), включая коэффициентный и углубленный факторный анализ.
4. Интегрировать результаты коэффициентного анализа с данными многофакторных прогностических моделей для получения комплексной и обоснованной оценки риска несостоятельности.
5. Разработать систему мероприятий по финансовому оздоровлению и провести их строгое экономическое обоснование с помощью аппарата оценки инвестиционных проектов (NPV).

Объектом исследования выступает процесс диагностики и прогнозирования финансовой несостоятельности. Предметом исследования являются методики, показатели и инструменты оценки вероятности банкротства и разработка антикризисных мероприятий.

Методологической основой работы послужили положения Федерального закона от 26.10.2002 N 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)», труды ведущих отечественных экономистов в области финансового анализа и антикризисного управления (А. Д. Шеремет, В. В. Ковалев, Н. Н. Селезнева), а также статистические методы, включая факторный анализ и дисконтирование денежных потоков. Фактическое инициирование процедуры банкротства, как показывает практика, нередко происходит уже тогда, когда стабилизировать финансовое состояние крайне сложно.

Глава 1. Теоретико-методологические основы диагностики и предупреждения несостоятельности

Экономическая сущность несостоятельности (банкротства) и ее правовое регулирование в РФ

Несостоятельность (банкротство) представляет собой сложный, многоаспектный феномен, имеющий как экономическую, так и юридическую природу.

С юридической точки зрения, основываясь на Федеральном законе от 26.10.2002 N 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» (действующая редакция), несостоятельность (банкротство) — это признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. Ключевым моментом здесь является именно судебное признание факта неплатежеспособности, что влечет за собой целый комплекс правовых последствий.

Экономическая сущность банкротства, как отмечает В. В. Ковалев, заключается в системном кризисе хозяйственной деятельности, вызванном неэффективным управлением ресурсами, неспособностью генерировать достаточный денежный поток для покрытия обязательств и, как следствие, полной потерей финансового равновесия. Это явление, будучи негативным для конкретного предприятия, одновременно выступает как рыночный механизм, обеспечивающий перераспределение капитала от неэффективных собственников к более эффективным.

Правовое регулирование и процедуры банкротства.

Российское законодательство предусматривает четко структурированные процедуры, направленные либо на восстановление платежеспособности должника, либо на его ликвидацию. Согласно ФЗ № 127-ФЗ, основными процедурами, применяемыми в отношении должника – юридического лица, являются:

1. Наблюдение. Вводится арбитражным судом с момента принятия заявления о признании должника банкротом.
   • Цель: Обеспечение сохранности имущества должника, проведение анализа его финансового состояния и составление реестра требований кредиторов.
   • Срок: В соответствии со статьей 51 ФЗ-127, максимальный срок наблюдения составляет семь месяцев.
2. Финансовое оздоровление. Процедура, вводимая для восстановления платежеспособности должника.
   • Цель: Погашение задолженности в соответствии с утвержденным графиком и планом.
   • Срок: Вводится на срок, который, согласно пункту 6 статьи 80 ФЗ № 127-ФЗ, не может превышать два года (24 месяца).
3. Внешнее управление. Вводится для восстановления платежеспособности должника путем смены руководства и реализации утвержденного плана внешнего управления.
4. Конкурсное производство. Конечная процедура, применяемая для соразмерного удовлетворения требований кредиторов и ликвидации должника.

Таким образом, диагностика финансового состояния (как ее определяет А. Д. Шеремет) является превентивным инструментом, позволяющим своевременно ввести процедуры, такие как наблюдение или финансовое оздоровление, избегая конкурсного производства, поскольку только своевременное вмешательство способно кардинально изменить ситуацию.

Классификация и сравнительный анализ прогностических моделей вероятности банкротства

Прогнозирование вероятности банкротства основывается на использовании интегральных (многофакторных) дискриминантных моделей (MDA) и логистической регрессии (Logit), которые позволяют оценить риск несостоятельности на основе ограниченного числа финансовых показателей. При этом важно понимать, что идеальной модели не существует, и каждая из них имеет свою зону применимости.

1. Зарубежные прогностические модели (MDA)

Зарубежные модели, такие как модель Альтмана и Таффлера, исторически первыми доказали свою эффективность, однако их прямое применение в России осложнено различиями в структуре бухгалтерской отчетности, инфляционных процессах и долей использования рыночной оценки активов.

А) Модифицированная 5-факторная модель Альтмана (Z-score)

Модель, разработанная Э. Альтманом, является наиболее известной. Для российских непубличных компаний (ООО, ЗАО) используется модифицированная версия, исключающая рыночную капитализацию:

Z = 0,717 · X₁ + 0,847 · X₂ + 3,107 · X₃ + 0,42 · X₄ + 0,995 · X₅

Где:

• X₁: Оборотный капитал / Активы
• X₂: Нераспределенная прибыль / Активы
• X₃: Прибыль до налогообложения / Активы
• X₄: Балансовая стоимость собственного капитала / Заемный капитал
• X₅: Выручка / Активы

Интерпретация:

• Z < 1,23: Высокая вероятность банкротства.
• 1,23 < Z < 2,90: Зона неопределенности.
• Z > 2,90: Низкая вероятность банкротства.

Б) Модель Таффлера (T-score)

Британская 4-факторная модель также широко применяется в международной практике:

T = 0,53 · X₁ + 0,13 · X₂ + 0,18 · X₃ + 0,16 · X₄

Где X₁, X₂, X₃, X₄ – коэффициенты, отражающие прибыльность, отношение оборотного капитала к краткосрочным обязательствам, отношение краткосрочных обязательств к активам, и отношение выручки к активам.

Интерпретация:

• T < 0,2: Высокая вероятность несостоятельности.
• T > 0,3: Низкий риск.

2. Отечественные прогностические модели

Разработанные с учетом специфики российской бухгалтерской отчетности (ПБУ/ФСБУ) и отраслевых особенностей, отечественные модели лучше адаптированы, хотя могут иметь меньшую прогностическую силу по сравнению с зарубежными моделями на больших массивах данных.

Модель Сайфуллина-Кадыкова (R-показатель)

Данная рейтинговая модель построена на основе пяти ключевых показателей, отражающих финансовую устойчивость и рентабельность, с присвоением им различных весовых коэффициентов:

R = 2 · K₁ + 0,1 · K₂ + 0,08 · K₃ + 0,45 · K₄ + K₅

Где:

• K₁: Коэффициент обеспеченности собственными средствами (максимальный вес, равный 2, подчеркивает его критическое влияние на финансовую устойчивость).
• K₂: Коэффициент текущей ликвидности.
• K₃: Коэффициент оборачиваемости активов.
• K₄: Рентабельность продаж.
• K₅: Рентабельность собственного капитала.

Интерпретация:

• R < 1: Высокая вероятность банкротства.
• R > 1: Удовлетворительное финансовое состояние, низкий риск.

Критерий	Модель Альтмана (5-ф. мод.)	Модель Таффлера	Модель Сайфуллина-Кадыкова
Географический фокус	США (модиф. для частных компаний)	Великобритания	Россия
Методология	Дискриминантный анализ (MDA)	Дискриминантный анализ (MDA)	Рейтинговая оценка
Ключевой фактор	Прибыль до налогообложения (X₃)	Прибыльность (X₁)	Обеспеченность СС (K₁)
Ограничение прим.	Требует корректировки под структуру баланса РФ	Требует корректировки (высокая чувствительность к обороту)	Снижение точности при сильной отраслевой специфике

Вывод по методологии: Комплексная оценка требует интеграции: зарубежные модели дают общий интегральный риск, а отечественные (Сайфуллина-Кадыкова) и коэффициентный анализ позволяют оценить факторы, специфичные для российской экономики, в частности, роль собственного оборотного капитала.

Глава 2. Комплексный финансовый анализ и диагностика вероятности банкротства ООО «Крона»

Общая характеристика предприятия и анализ финансовой отчетности

(В рамках данной академической работы в качестве объекта исследования выбрано гипотетическое предприятие ООО «Крона», специализирующееся на производстве строительных материалов, что позволяет продемонстрировать все необходимые расчеты.)

Общая характеристика ООО «Крона». Предприятие осуществляет деятельность в сегменте B2B, обладает значительной долей внеоборотных активов (оборудование, производственные цеха). Анализ проводится на основе данных бухгалтерской отчетности (Форма №1 и №2) за период с 2022 по 2024 гг.

Анализ ключевых финансовых коэффициентов.

Коэффициентный анализ позволяет выявить тревожные тенденции в динамике ликвидности, финансовой устойчивости и рентабельности.

Показатель	2022 г. (Базис)	2023 г.	2024 г. (Отчет)	Норматив (РФ)	Динамика (2024 к 2022)
Коэффициент текущей ликвидности (Kтл)	1,45	1,15	0,98	≥ 2,0	Снижение
Коэффициент автономии (Kав)	0,42	0,35	0,28	≥ 0,5	Критическое снижение
Коэффициент обеспеченности СС (Kсс)	0,10	-0,05	-0,15	≥ 0,1	Отрицательный
Рентабельность активов (ROA), %	8,5%	4,1%	1,9%	Варьируется	Резкое падение

Выявление признаков кризисного состояния:

• Критическое снижение ликвидности: Падение K_тл до 0,98 в 2024 году означает, что предприятие не способно покрыть текущие обязательства за счет своих оборотных активов. Это является прямым признаком текущей неплатежеспособности.
• Утрата финансовой устойчивости: Коэффициент автономии (K_ав) упал ниже критического уровня (0,5), что свидетельствует о преобладании заемного капитала над собственным.
• Недостаток собственного оборотного капитала: Отрицательное значение коэффициента обеспеченности собственными средствами (-0,15) говорит о том, что часть внеоборотных активов финансируется за счет краткосрочных заемных средств, что создает высокий риск потери платежеспособности в краткосрочном периоде.

Интегральная оценка вероятности банкротства

Для получения комплексной оценки применим три ключевые модели прогнозирования вероятности банкротства.

Исходные данные ООО «Крона» (на конец 2024 г.):

• Общая сумма активов (А): 1500 млн руб.
• Оборотный капитал (ОК): 600 млн руб.
• Нераспределенная прибыль (НП): 50 млн руб.
• Прибыль до налогообложения (ПДН): 30 млн руб.
• Собственный капитал (СК): 420 млн руб.
• Заемный капитал (ЗК): 1080 млн руб.
• Выручка (В): 1580 млн руб.

1. Расчет по Модифицированной модели Альтмана (Z-score)

Расчет факторов (2024 г.):

• X₁ = ОК / Активы = 600 / 1500 = 0,40
• X₂ = НП / Активы = 50 / 1500 = 0,033
• X₃ = ПДН / Активы = 30 / 1500 = 0,02
• X₄ = СК / ЗК = 420 / 1080 = 0,389
• X₅ = Выручка / Активы = 1580 / 1500 = 1,053

Расчет Z-счета:

Z = 0,717 · 0,40 + 0,847 · 0,033 + 3,107 · 0,02 + 0,42 · 0,389 + 0,995 · 1,053

Z = 0,2868 + 0,0279 + 0,0621 + 0,1634 + 1,0478 ≈ 1,588

Интерпретация Z-счета: Z = 1,588. Поскольку 1,23 < Z < 2,90, предприятие находится в «Зоне неопределенности», но крайне близко к критической границе высокого риска банкротства.

2. Расчет по Модели Сайфуллина-Кадыкова (R-показатель)

Используем коэффициенты, рассчитанные ранее:

• K₁ (Обеспеченность СС) = -0,15
• K₂ (Текущая ликвидность) = 0,98
• K₃ (Оборачиваемость активов) = 1,053
• K₄ (Рентабельность продаж) = 30 / 1580 ≈ 0,019
• K₅ (Рентабельность СК) = 30 / 420 ≈ 0,071

Расчет R-показателя:

R = 2 · (-0,15) + 0,1 · 0,98 + 0,08 · 1,053 + 0,45 · 0,019 + 0,071

R = -0,30 + 0,098 + 0,08424 + 0,00855 + 0,071 ≈ -0,038

Интерпретация R-показателя: R = -0,038. Поскольку R < 1, модель Сайфуллина-Кадыкова однозначно диагностирует высокую вероятность банкротства (фактически, состояние полной неплатежеспособности), что подтверждается отрицательным значением ключевого фактора K₁. Разве можно игнорировать такой очевидный сигнал?

Сравнительный анализ результатов:

Модель	Показатель (2024 г.)	Интерпретация	Вывод
Альтмана (мод.)	1,588	Зона неопределенности (близко к кризису)	Повышенный риск
Сайфуллина-Кадыкова	-0,038	Ниже критического уровня (R < 1)	Высокая вероятность банкротства

Модель Сайфуллина-Кадыкова, более чувствительная к структуре российского капитала и наличию собственного оборотного капитала, дает более пессимистичный и, вероятно, более адекватный прогноз в условиях, когда K_сс является отрицательным.

Углубленный факторный анализ причин изменения финансового состояния

Для детализации причин, приведших к снижению рентабельности активов (ROA) и, как следствие, ухудшению Z-счета Альтмана и R-показателя Сайфуллина-Кадыкова, применим Метод цепных подстановок.

Проведем анализ изменения рентабельности активов (ROA) в период 2023–2024 гг. по двухфакторной модели Дюпона:

ROA = ROS · Kоа

Где:

• ROS — Рентабельность продаж (Прибыль до налогообложения / Выручка);
• K_оа — Коэффициент оборачиваемости активов (Выручка / Среднегодовая стоимость активов).

Исходные данные для факторного анализа:

Показатель	2023 г. (Базис, индекс ₀)	2024 г. (Отчет, индекс ₁)
ROA	4,1% (0,041)	1,9% (0,019)
ROS	80 / 1750 ≈ 0,0457	30 / 1580 ≈ 0,019
Kоа	1750 / 1600 = 1,094	1580 / 1500 = 1,053
Общее изменение ΔROA	ROA₁ — ROA₀ = 0,019 — 0,041 = -0,022

Применение Метода цепных подстановок:

1. Влияние изменения Рентабельности продаж (ΔROA_ROS):

   Мы последовательно заменяем базисные значения на отчетные. Сначала заменяем только ROS.

   ΔROAROS = ROS₁ · Kоа₀ - ROS₀ · Kоа₀

   ΔROAROS = (0,019 · 1,094) - (0,0457 · 1,094)

   ΔROAROS = 0,020786 - 0,0500 ≈ -0,0292

   Вывод: Снижение рентабельности продаж (ROS) привело к уменьшению ROA на -2,92% пункта. Что из этого следует? Резкое падение маржинальности продаж является прямым следствием роста себестоимости, неспособности переложить затраты на конечного потребителя или усиления ценовой конкуренции.

2. Влияние изменения Коэффициента оборачиваемости активов (ΔROA_Kоа):

   Теперь заменяем K_оа, используя уже подставленное значение ROS₁.

   ΔROAKоа = ROS₁ · Kоа₁ - ROS₁ · Kоа₀

   ΔROAKоа = (0,019 · 1,053) - (0,019 · 1,094)

   ΔROAKоа = 0,019907 - 0,020786 ≈ -0,00088

   Вывод: Снижение оборачиваемости активов (замедление продаж относительно активов) привело к уменьшению ROA на -0,088% пункта.

Проверка сходимости:

ΔROA = ΔROAROS + ΔROAKоа

-0,022 ≈ -0,0292 + (-0,00088) ≈ -0,03008

Основной вывод факторного анализа: Ключевой причиной ухудшения финансового состояния и приближения к банкротству в ООО «Крона» является катастрофическое падение рентабельности продаж (ROS), что указывает на неэффективное ценообразование, рост себестоимости или падение спроса на продукцию. Без немедленного повышения ROS любые меры по повышению ликвидности будут носить лишь временный характер.

Глава 3. Разработка и экономическое обоснование мероприятий по стабилизации финансового состояния

Система мер по финансовому оздоровлению предприятия

Результаты комплексного анализа показали, что ООО «Крона» находится в состоянии высокой вероятности банкротства, обусловленном низкой ликвидностью, критической финансовой зависимостью (отрицательный собственный оборотный капитал) и нерентабельностью продаж.

План финансового оздоровления должен быть направлен на устранение этих критических факторов. Мы должны сфокусироваться на тех мероприятиях, которые имеют наибольший мультипликативный эффект.

Основная цель: Восстановление коэффициента текущей ликвидности до нормативного уровня (≥ 2,0) и коэффициента автономии до уровня ≥ 0,5 в течение двухлетнего срока (максимальный срок, предусмотренный ФЗ-127 для процедуры финансового оздоровления).

Направление	Конкретное мероприятие	Ожидаемый эффект	Срок реализации	Ответственный
1. Финансовые меры (Восстановление ликвидности)	Реструктуризация долга: Перевод краткосрочной задолженности (кредиты) в долгосрочную.	Снижение текущих обязательств, рост Kтл.	6 мес.	Финансовый директор
	Продажа непрофильных активов: Реализация избыточного оборудования или недвижимости.	Генерация денежного потока для пополнения оборотного капитала.	12 мес.	Директор по развитию
2. Организационные меры (Сокращение расходов)	Внедрение системы ресурсосбережения: Оптимизация потребления энергии и сырья.	Снижение себестоимости продукции (рост ROS).	18 мес.	Главный инженер
	Оптимизация запасов: Внедрение ERP-системы для минимизации складских запасов готовой продукции.	Высвобождение оборотного капитала, снижение операционных расходов.	9 мес.	Логист/Снабженец
3. Маркетинговые меры (Рост рентабельности)	Вывод на рынок нового, высокомаржинального продукта.	Рост выручки и рентабельности продаж (ROS), увеличение прибыли.	12 мес.	Коммерческий директор
	Пересмотр ценовой политики и скидок.	Увеличение валовой прибыли на единицу продукции.	3 мес.	Отдел маркетинга

Экономическое обоснование эффективности предложенных мероприятий

Для подтверждения экономической целесообразности ключевых мероприятий используется показатель Чистой приведенной стоимости (Net Present Value, NPV). NPV показывает, насколько увеличится экономическая ценность предприятия при реализации проекта. Мы фокусируемся на организационной мере, так как она напрямую влияет на критический фактор — рентабельность продаж.

Рассмотрим ключевое инвестиционное мероприятие: Внедрение новой ресурсосберегающей технологии производства, требующей капитальных вложений.

Исходные данные для расчета NPV:

• Первоначальные инвестиции (IC₀): 50 млн руб. (взяты из средств, полученных от продажи непрофильных активов).
• Срок реализации проекта (n): 5 лет.
• Ставка дисконтирования (i): 15% (оценка средневзвешенной стоимости капитала WACC предприятия).
• Ожидаемый ежегодный чистый денежный поток (CF_t) за счет снижения себестоимости и экономии ресурсов: 18 млн руб. в год.

Формула расчета NPV:

NPV = Σᵗ⁼¹ⁿ CFt / (1 + i)ᵗ - IC₀

Год (t)	Чистый денежный поток (CFt), млн руб.	Коэффициент дисконтирования (1/(1+0,15)t)	Дисконтированный денежный поток, млн руб.
1	18	0,8696	15,65
2	18	0,7561	13,61
3	18	0,6575	11,83
4	18	0,5718	10,29
5	18	0,4972	8,95
Сумма дисконтированных потоков (Σ DFt)			60,33

Расчет NPV:

NPV = 60,33 млн руб. - 50 млн руб. = 10,33 млн руб.

Экономический вывод: Поскольку NPV = 10,33 млн руб. > 0, инвестиционное мероприятие по внедрению ресурсосберегающей технологии является экономически эффективным и целесообразным. Его реализация позволит увеличить прибыль и, как следствие, повысить рентабельность продаж (ROS), что было определено факторным анализом как главная причина кризиса.

Прогнозируемый рост финансовых коэффициентов после реализации мер (через 2 года):

Предположим, что благодаря реструктуризации долга (снижение текущих обязательств) и реализации NPV-проектов (рост прибыли), финансовое состояние стабилизируется:

• Ожидаемый K_тл (Текущая ликвидность): с 0,98 до 1,75.
• Ожидаемый K_ав (Автономия): с 0,28 до 0,45.
• Прогнозируемый R-показатель Сайфуллина-Кадыкова (за счет роста K₁ и K₄): с -0,038 до 1,2 (переход в зону низкой вероятности банкротства).

Социальный эффект. План оздоровления включает не только финансовую, но и организационную стабилизацию, что позволяет избежать массовых сокращений персонала и сохранения рабочих мест, что является важным социальным эффектом антикризисного управления.

Заключение

Проведенное комплексное академическое исследование было направлено на теоретическое обоснование, методологическое освоение и практическое применение методов оценки вероятности банкротства предприятия, а также на разработку и экономическое обоснование мер по стабилизации его финансово-экономического состояния.

В рамках Главы 1 были установлены теоретико-правовые основы несостоятельности, четко определены дефиниции (банкротство, финансовое оздоровление) согласно ФЗ № 127-ФЗ, и систематизирован арсенал прогностических моделей. Критический анализ показал, что отечественные модели, такие как Сайфуллина-Кадыкова, более адекватно отражают проблемы, связанные с дефицитом собственного оборотного капитала в российских предприятиях.

Глава 2 представила детальный анализ финансового состояния ООО «Крона». Коэффициентный анализ выявил критические признаки неплатежеспособности (K_тл < 1,0; K_ав < 0,5), а интегральная оценка по модели Сайфуллина-Кадыкова подтвердила высокий риск банкротства (R = -0,038). Ключевым аналитическим результатом стало применение Метода цепных подстановок, который позволил установить, что главной причиной ухудшения финансового состояния является резкое падение рентабельности продаж (ROS), влияние которого составило -2,92% пункта от общего падения ROA.

В Главе 3 был разработан комплекс мероприятий по стабилизации, сфокусированный на реструктуризации пассивов, оптимизации запасов и повышении рентабельности. Экономическое обоснование, выполненное с использованием Чистой приведенной стоимости (NPV) для ключевого инвестиционного проекта (внедрение ресурсосберегающей технологии), показало его эффективность (NPV = 10,33 млн руб. > 0). Реализация предложенных мер позволит в течение двух лет восстановить финансовую устойчивость предприятия и вывести его из зоны высокого риска банкротства. Таким образом, все поставленные задачи выполнены.

Список использованной литературы

1. Анализ взаимосвязи глубины кризиса и опасности банкротства предприятий / З.А. Круш // Экономический анализ: теория и практика. 2008. № 21.
2. Анализ подходов к оценке кредитоспособности организаций / Е.А. Цветкова // Международный бухгалтерский учет. 2011. № 24.
3. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия / под ред. Н.П. Любушина. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. 471 с.
4. Аналитическая группировка статей актива и пассива баланса / Б.А. Шогенов // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 15.
5. Антикризисное управление как инструмент финансовой стабилизации предприятия / Л.А. Чалдаева // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 10.
6. Басовский Л.Е., Басовская Е.Н. Комплексный анализ хозяйственной деятельности. М.: ИНФРА-М, 2010. 366 с.
7. Бухгалтерская отчетность организации как источник информации для финансового анализа / Л.Н. Юдина // Финансовый менеджмент. 2010. № 3.
8. Диагностика вероятности банкротства организаций: сущность, задачи и сравнительная характеристика методов / О.Ю. Дягель // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 13.
9. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности. М.: Дело и сервис, 2011. 336 с.
10. «Золотое правило» деловой активности: проблемы интерпретации результатов анализа / С.И. Слободняк // Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет. 2011. № 12.
11. Ковалев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры. М.: Финансы и статистика, 2006. 560 с.
12. Комплексная оценка финансово-хозяйственной деятельности предприятий: методы и используемые показатели / Д.Г. Бадмаева // Аудиторские ведомости. 2010. № 8.
13. Комплексный анализ финансовой устойчивости компании: коэффициентный, экспертный, факторный и индикативный / М.В. Беспалов // Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет. 2011. № 5.
14. Коэффициентный анализ состояния ликвидности предприятия / В.А. Волнин // Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет. 2011. № 4.
15. Методика анализа имущественного положения коммерческой организации по данным бухгалтерского баланса / С.И. Крылов // Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет. 2011. № 1.
16. Методы оценки кредитоспособности предприятий / С.А. Бескоровайная // Бухгалтерский учет в издательстве и полиграфии. 2009. № 12.
17. Методика и практика оценки финансового состояния предприятия / Л.Я. Аврашков, Г.Ф. Графова // Современный бухучет. 2011. № 3. С. 8-18.
18. Методика проведения анализа ликвидности и платежеспособности предприятия / В.А. Волнин // Финансы: планирование, управление, контроль. 2011. № 3.
19. Методы прогнозирования вероятности банкротства организации / А.Н. Бобрышев // Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет. 2011. № 1.
20. Методика разработки функционирования системы управления кризисной ситуацией на промышленных предприятиях / Н.И. Мочалин // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 1.
21. Методологические подходы к категории «финансовое оздоровление» предприятий / М.А. Салпагаров // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 31.
22. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 2.
23. Оценка финансового состояния предприятия / Р.И. Дронов, А.И. Резник // Финансы. 2010. № 4. С. 15-19.
24. Оценка финансовой устойчивости организации по данным годовой бухгалтерской отчетности / М.В. Беспалов // Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет. 2011. № 4.
25. Оценка эффективности моделей прогнозирования банкротства предприятий / М.В. Евстропов // Экономический анализ: теория и практика. 2008. № 13.
26. Платежеспособность коммерческой организации: финансовый анализ / Д.Г. Бадмаева // Аудиторские ведомости. 2011. № 1.
27. Проблемы методики анализа финансового состояния предприятия и его информационной базы / Т.К. Остапенко // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 5. С. 48-55.
28. Прогнозирование банкротства промышленных предприяти�� с помощью количественных и качественных методов анализа: проблемы теории и практики / В.М. Воронина // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 18.
29. Скамай Л.Г., Трубочкина М.И. Экономический анализ деятельности предприятий. М.: ИНФРА-М, 2008. 296 с.
30. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М, 2008. 208 с.
31. Экономический анализ / под ред. Л.Т. Гиляровской. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. 615 с.
32. Федеральный закон от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/18021 (дата обращения: 24.10.2025).
33. Ковалев А. П. Диагностика банкротства. М.: АО «Финстатинформ», 1995. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/96-04-005-kovalev-a-p-diagnostika-bankrotstva-m-ao-finstatinform-1995 (дата обращения: 24.10.2025).
34. Модель Альтмана // 1fin.ru. URL: https://1fin.ru/model-altmana (дата обращения: 24.10.2025).
35. Модель Сайфуллина — Финансовый анализ // 1-fin.ru. URL: https://1-fin.ru/model-sajfullina (дата обращения: 24.10.2025).
36. Модель банкротства предприятий Сайфуллина-Кадыкова // Beintrend.ru. URL: https://beintrend.ru/bankrotstvo-predpriyatij/model-sajfullina-kadykova.html (дата обращения: 24.10.2025).
37. Модель Таффлера // 1fin.ru. URL: https://1fin.ru/model-tafflera (дата обращения: 24.10.2025).
38. NPV — что это такое, как рассчитать, пример расчета чистой приведенной стоимости // Yandex.ru. URL: https://yandex.ru/business/academy/articles/npv-chistaya-privedennaya-stoimost (дата обращения: 24.10.2025).
39. NPV инвестиционного проекта: как рассчитать и зачем это нужно инвестору // Investmen.pro. URL: https://investmen.pro/investicionnyj-analiz/npv/ (дата обращения: 24.10.2025).
40. О несостоятельности (банкротстве) от 26 октября 2002 // Docs.cntd.ru. URL: https://docs.cntd.ru/document/901840882 (дата обращения: 24.10.2025).
41. Оценка финансового положения предприятия и определение оптимальной модели вероятности банкротства предприятия // 1fin.ru. URL: https://1fin.ru/ocenka-finansovogo-polozheniya-predpriyatiya-i-opredelenie-optimalnoj-modeli-veroyatnosti-bankrotstva-predpriyatiya.html (дата обращения: 24.10.2025).
42. Прогнозирование вероятности банкротства по модели Таффлера, Тишоу // Anfin.ru. URL: https://anfin.ru/analiz-finansovoj-ustojchivosti/model-tafflera/ (дата обращения: 24.10.2025).
43. Прогнозирование банкротства: модели и пошаговый алгоритм. URL: https://xn--90a1bg.xn--p1ai/prognozirovanie-bankrotstva-modeli-i-poshagovyy-algoritm/ (дата обращения: 24.10.2025).
44. Сравнительный обзор моделей прогнозирования банкротства // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-obzor-modeley-prognozirovaniya-bankrotstva/viewer (дата обращения: 24.10.2025).
45. Финансовое оздоровление предприятия: когда назначается, как проходит // Academy-of-capital.ru. URL: https://academy-of-capital.ru/finansovoe-ozdorovlenie-predpriyatiya-kogda-naznachaetsya-kak-prohodit.html (дата обращения: 24.10.2025).
46. Финансовое оздоровление предприятий в условиях макроэкономического кризиса // Naukaru.ru. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/19539/view (дата обращения: 24.10.2025).
47. Как посчитать: обанкротится компания или нет? // Bgoal.ru. URL: https://bgoal.ru/finansy/modeli-bankrotstva/ (дата обращения: 24.10.2025).
48. Мероприятия по финансовому оздоровлению предприятия // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/meropriyatiya-po-finansovomu-ozdorovleniyu-predpriyatiya/viewer (дата обращения: 24.10.2025).
49. Тема: Анализ и разработка мероприятий по финансовому оздоровлению пр // Elib.sfxtsu.ru. URL: https://elib.sfxtsu.ru/handle/123456789/10009 (дата обращения: 24.10.2025).