Методы предотвращения банкротства организаций: актуальные тенденции, инновационные подходы и адаптация к условиям российской экономики (2025 год)

В условиях динамично меняющегося глобального и национального экономического ландшафта, проблема финансовой несостоятельности предприятий остается одним из наиболее острых вызовов для устойчивости бизнеса. Ежегодно тысячи компаний по всему миру сталкиваются с угрозой банкротства, что влечет за собой не только экономические потери для собственников и кредиторов, но и социальные последствия в виде сокращения рабочих мест и снижения налоговых поступлений. По данным Росстата, количество банкротств в России продолжает оставаться на высоком уровне, что подчеркивает критическую важность своевременной диагностики и эффективного предотвращения кризисных ситуаций.

Настоящее исследование ставит своей целью не просто обзор существующих методов предотвращения банкротства, но их глубокую деконструкцию и структурирование с учетом новейших законодательных изменений 2024–2025 годов, а также интеграцию инновационных подходов, таких как искусственный интеллект и Big Data. Актуальность работы определяется необходимостью адаптации традиционных инструментов антикризисного управления к реалиям современной российской экономики, выявления «слепых зон» в существующих моделях и методиках, а также разработкой практических рекомендаций для повышения эффективности превентивных мер. Структура работы последовательно раскрывает теоретические основы, нормативно-правовую базу, аналитические модели, диагностические инструменты, комплекс мероприятий по финансовому оздоровлению, инновационные технологии и международный опыт, внося вклад как в академическую теорию финансового менеджмента, так и в прикладные аспекты антикризисного управления.

Теоретические основы несостоятельности (банкротства) и антикризисного управления

Понимание феномена несостоятельности начинается с осмысления его природы, причин и последствий. Это не просто юридическая процедура, но кульминация длительного процесса накопления финансовых и операционных проблем, требующая системного подхода к управлению, ведь от своевременности такого осмысления зависит возможность успешного финансового оздоровления.

Понятие и сущность банкротства: актуальные трактовки

В современном экономическом дискурсе термины «несостоятельность» и «банкротство» часто используются как синонимы, однако имеют свои нюансы, особенно в правовом поле Российской Федерации.

Несостоятельность (или банкротство) в широком смысле – это неспособность компании или физического лица выполнять свои финансовые обязательства перед кредиторами (выплата кредитов, налогов, заработной платы, долгов поставщикам) из-за отсутствия достаточных денежных средств. В России этот процесс регулируется Федеральным законом от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». Согласно этому закону, для юридических лиц признаком банкротства является неисполнение денежных обязательств или обязанности по уплате обязательных платежей в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены. Для индивидуальных предпринимателей и физических лиц сумма долга для подачи заявления о банкротстве должна составлять не менее 500 тысяч рублей, а просрочка по платежам – не менее трех месяцев.

Финансовое оздоровление — это комплекс мер, направленных на восстановление платежеспособности и финансовой устойчивости должника, снижение его зависимости от кредиторов и повышение эффективности хозяйственной деятельности. Это процесс, который обычно предшествует или является альтернативой процедуре банкротства, если есть реальные шансы на восстановление.

Антикризисное управление представляет собой систему стратегических и тактических мер, направленных на предупреждение, преодоление и минимизацию последствий кризисных ситуаций в функционировании предприятия. Его ключевая цель — сохранение жизнеспособности организации, обеспечение ее финансовой стабильности и устойчивого развития даже в условиях внешней и внутренней нестабильности.

Кризисные ситуации предприятия — это состояния, характеризующиеся резким ухудшением финансово-экономических показателей, потерей конкурентных преимуществ, снижением рентабельности и угрозой несостоятельности. Эти ситуации могут быть вызваны как внешними (экономический спад, изменение законодательства, усиление конкуренции), так и внутренними (неэффективное управление, высокие издержки, устаревшие технологии) факторами.

Причины возникновения и стадии развития кризисных ситуаций на предприятии

Кризис — это не внезапное событие, а скорее закономерный результат накопления проблем. Понимание причин и стадий его развития критически важно для эффективного антикризисного управления, поскольку позволяет выбрать наиболее подходящие стратегии.

В основе любой кризисной ситуации лежит совокупность взаимосвязанных факторов, каждый из которых играет свою роль в ослаблении финансового здоровья предприятия. Игнорирование этих «тревожных звоночков» на ранних стадиях неизбежно приводит к усугублению проблем и сужению поля для маневра.

Причины возникновения кризисных ситуаций:

Категория причин	Внешние факторы (макроэкономические, неконтролируемые)	Внутренние факторы (микроэкономические, контролируемые)
Экономические	Общий экономический спад, рецессия, стагфляция	Неэффективная структура капитала (высокая доля заемных средств)
	Инфляция, девальвация национальной валюты	Недостаточная ликвидность активов
	Изменение процентных ставок, ужесточение кредитной политики	Снижение рентабельности продукции, высокие издержки
	Нестабильность мировых цен на сырье и продукцию	Неэффективное ценообразование, низкая оборачиваемость активов
Политические и правовые	Изменения в налоговом и таможенном законодательстве	Несовершенство системы внутреннего контроля, отсутствие четкой стратегии
	Ужесточение регулирования, санкции, торговые войны	Несоблюдение законодательства, налоговые нарушения
	Политическая нестабильность	Неадекватная система учета и отчетности
Рыночные и конкурентные	Усиление конкуренции, появление новых игроков, демпинг	Неэффективный маркетинг и сбыт, устаревший ассортимент
	Изменение потребительских предпочтений	Потеря доли рынка, снижение спроса на продукцию
	Технологические сдвиги, появление инновационных продуктов	Отсутствие инноваций, технологическое отставание
Управленческие	Некомпетентность руководства, ошибки в стратегическом планировании	Конфликты в управленческой команде, текучесть кадров
	Отсутствие гибкости в управлении	Неадекватная система мотивации, низкая производительность труда
		Отсутствие системы риск-менеджмента
Производственные	Сбой в цепочках поставок, проблемы с логистикой	Износ оборудования, низкое качество продукции
	Рост цен на энергоресурсы, сырье	Неэффективное использование производственных мощностей
Форс-мажорные	Стихийные бедствия, эпидемии, техногенные катастрофы

Стадии развития финансового кризиса:

1. Скрытая стадия (латентный кризис): На этой стадии предприятие еще не испытывает явных финансовых проблем, но уже наблюдаются негативные тенденции в его деятельности. Снижается темп роста прибыли, ухудшаются некоторые финансовые коэффициенты, увеличивается доля неликвидных активов, растет просроченная дебиторская задолженность. Руководство может не осознавать серьезность ситуации, списывая проблемы на временные трудности. Именно на этой стадии диагностика наиболее эффективна, предоставляя максимальное окно возможностей для коррекции.
2. Стадия ухудшения (финансовая нестабильность): Негативные тенденции усиливаются. Наблюдается снижение объемов продаж, ухудшение показателей рентабельности и ликвидности. Предприятие начинает испытывать трудности с выполнением текущих обязательств, возникают задержки по выплатам поставщикам и сотрудникам. Растет потребность в привлечении внешнего финансирования.
3. Стадия острого кризиса (неплатежеспособность): Компания теряет платежеспособность, неспособна выполнять свои обязательства в срок. Возникают значительные просроченные долги, растет кредиторская задолженность. Могут начаться судебные разбирательства с кредиторами. Репутация предприятия страдает, усложняется доступ к новым кредитам.
4. Стадия банкротства: Если меры по оздоровлению не были предприняты или оказались неэффективными, предприятие объявляется банкротом в соответствии с законодательством. Следуют процедуры конкурсного производства, направленные на удовлетворение требований кредиторов за счет продажи активов.

Очевидно, что чем раньше удается выявить признаки надвигающегося кризиса, тем больше шансов на успешное финансовое оздоровление и предотвращение банкротства. Отсюда вытекает критическая важность превентивного анализа.

Нормативно-правовое регулирование процедур несостоятельности (банкротства) в РФ в 2024-2025 годах

Эффективность предотвращения банкротства во многом определяется не только экономическими факторами, но и четкостью, адекватностью нормативно-правового поля. Российское законодательство в сфере несостоятельности постоянно развивается, адаптируясь к меняющимся экономическим реалиям и социальным потребностям.

Обзор Федерального закона № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» и его эволюция

Камень краеугольный в системе правового регулирования банкротства в России — это Федеральный закон от 26 октября 2002 года № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». Он стал преемником законов 1992 и 1998 годов, значительно усовершенствовав механизмы регулирования отношений между должниками и кредиторами. С момента своего принятия ФЗ-127 претерпел множество изменений, отражая стремление законодателя к балансу интересов всех сторон и повышению эффективности процедур.

Закон устанавливает:

• Признаки банкротства для юридических и физических лиц.
• Процедуры, применяемые в деле о банкротстве: наблюдение, финансовое оздоровление, внешнее управление, конкурсное производство (для юридических лиц); реструктуризация долгов гражданина, реализация имущества гражданина, мировое соглашение (для физических лиц).
• Порядок возбуждения дела о банкротстве и участия в нем.
• Правовой статус и функции арбитражных управляющих, собраний и комитетов кредиторов.
• Очередность удовлетворения требований кредиторов.
• Особенности банкротства отдельных категорий должников (кредитные организации, страховые организации, стратегические предприятия и т.д.).

Одной из наиболее значимых вех в эволюции закона стало введение в 2015 году возможности банкротства физических лиц. Это решение было вызвано необходимостью предоставить гражданам, оказавшимся в сложной финансовой ситуации, законный механизм освобождения от непосильных долговых обязательств, а также упорядочить процесс взыскания задолженности.

Ключевые изменения в законодательстве о банкротстве в 2024-2025 годах

Последние годы ознаменовались целым рядом существенных нововведений, которые кардинально меняют подходы к предотвращению и проведению процедур банкротства. Отслеживание этих изменений необходимо для эффективного антикризисного планирования.

• Изменения в банкротстве физических лиц:
  • Повышение минимального порога задолженности: С 2025 года для принудительного банкротства физических лиц по инициативе кредиторов минимальный порог задолженности был увеличен с 300 тысяч до 2 миллионов рублей. Это изменение призвано снизить нагрузку на судебную систему и дать гражданам больше времени на урегулирование долгов до обращения кредиторов в суд.
  • Увеличение срока реструктуризации долгов: Срок реструктуризации долгов для физических лиц увеличен с трех до пяти лет, что предоставляет должникам больше возможностей для восстановления финансового положения и исполнения обязательств.
  • Право супругов и бывших супругов: Законодательно закреплено право супругов и бывших супругов участвовать в деле о банкротстве, что обеспечивает учет их интересов при разделе совместно нажитого имущества и погашении общих долгов.
  • Электронная подача требований: Внедрены цифровые технологии, обязывающие подачу всех требований кредиторов в электронном виде, что упрощает и ускоряет процесс.
  • Обязанность должника подать заявление: Должник обязан подать заявление о банкротстве в суд в течение месяца, если сумма долга превышает 500 тысяч рублей, а просрочка платежей составляет более трех месяцев. За неисполнение этой обязанности предусмотрена административная ответственность.
  • Внесудебное банкротство через МФЦ: С 2020 года действует возможность упрощенного внесудебного банкротства через многофункциональные центры (МФЦ). С 1 сентября 2025 года Социальный фонд России (СФР) наделяется полномочиями по запросу у банков информации для процедуры внесудебного банкротства физических лиц, что упростит процесс сбора необходимых данных для граждан.
• Требования к арбитражным управляющим и публикации в ЕФРСБ:
  • С 1 сентября 2024 года, согласно Федеральному закону от 08.08.2024 № 227-ФЗ, арбитражные управляющие обязаны публиковать в Едином федеральном реестре сведений о банкротстве (ЕФРСБ) информацию о предъявлении требований кредиторов к должнику и их включении в реестр в течение пяти рабочих дней. Это усиливает прозрачность процедур и оперативность информирования.
  • С 11 августа 2025 года скорректированы нормы, касающиеся публикации сведений в Федресурсе: арбитражные управляющие обязаны публиковать информацию о предъявлении требований кредиторов к должнику и их включении в реестр требований кредиторов в течение пяти рабочих дней с момента получения таких требований.
• Отраслевые изменения и цифровые активы:
  • С 1 января 2025 года внесены корректировки в нормы о конкурсном производстве при банкротстве страховых организаций, усиливая нормотворческие и контрольные функции Банка России в этой сфере. Это направлено на повышение стабильности страхового рынка.
  • Также с 1 января 2025 года начали действовать изменения, касающиеся регулирования оборота цифровых рублей, в частности, установлены особенности применения Закона о банкротстве при банкротстве операторов платформы цифрового рубля. Это отражает адаптацию законодательства к развитию цифровых финансовых технологий.
• Инициативы по превентивным мерам:
  • 7 октября 2025 года депутат А. Вассерман внес законопроект в Государственную Думу, предлагающий механизм санации для предотвращения банкротства без возбуждения дела. Законопроект делает обязательным составление плана финансового оздоровления, что может стать важным шагом к усилению превентивной функции законодательства, смещая акцент с постфактумного реагирования на проактивное управление кризисами.

Правовые аспекты финансового оздоровления и превентивных мер

Законодательство о банкротстве не ограничивается лишь регламентацией процедур несостоятельности, но и содержит механизмы, призванные способствовать финансовому оздоровлению предприятий. Эти правовые инструменты закладывают основу для комплекса мероприятий по восстановлению платежеспособности.

Основные правовые инструменты превенции:

• Наблюдение: Первая процедура банкротства, цель которой — анализ финансового состояния должника, сохранение его имущества и составление реестра требований кредиторов. Она дает время для оценки перспектив финансового оздоровления.
• Финансовое оздоровление: Процедура, в ходе которой должник под контролем арбитражного управляющего и кредиторов разрабатывает и реализует план восстановления платежеспособности. Ключевое условие — предоставление обеспечения от третьих лиц или привлечение дополнительных финансовых средств.
• Внешнее управление: Вводится в случае, когда у предприятия есть реальная возможность восстановления платежеспособности. Управление передается внешнему управляющему, который разрабатывает и реализует план внешнего управления.
• Мировое соглашение: Возможность прекращения дела о банкротстве на любой стадии путем достижения соглашения между должником и кредиторами об условиях погашения задолженности.
• Законопроект А. Вассермана: Предлагаемый механизм санации, при котором план финансового оздоровления с��ановится обязательным без необходимости возбуждения дела о банкротстве, может значительно расширить арсенал правовых превентивных мер. Это позволит компаниям, оказавшимся в затруднительном положении, получить государственную или иную поддержку для восстановления, не доводя ситуацию до судебных процедур, которые часто стигматизируют бизнес и затрудняют его дальнейшее развитие.

Правовое поле постоянно совершенствуется, создавая новые возможности и вызовы для бизнеса в вопросах предотвращения банкротства. Отслеживание и адекватное реагирование на эти изменения является критически важным для любого предприятия.

Современные модели и методы прогнозирования банкротства организаций

Способность предвидеть будущее — ключевой элемент успешного управления. В контексте финансовой устойчивости предприятий это означает возможность заблаговременно оценить риск банкротства, чтобы принять своевременные меры. Модели прогнозирования банкротства служат компасом в этом сложном пути, помогая выявить потенциальные угрозы до того, как они станут необратимыми.

Зарубежные модели прогнозирования банкротства: Z-анализ Альтмана, модели Бивера, Таффлера и Тишоу и другие

Международный опыт в области прогнозирования банкротства богат и разнообразен. Многие из зарубежных моделей стали классикой финансового анализа, хотя их прямое применение в российских условиях требует критического осмысления.

1. Z-анализ Альтмана (Altman Z-score):
Разработан Эдвардом Альтманом в 1968 году, эта модель является одной из самых известных и широко используемых. Изначально была предназначена для публичных производственных компаний.

Формула: Z = 1,2 ⋅ X₁ + 1,4 ⋅ X₂ + 3,3 ⋅ X₃ + 0,6 ⋅ X₄ + 1,0 ⋅ X₅

Где:

• X₁ = (Оборотный капитал) / (Все активы) — характеризует ликвидность активов.
• X₂ = (Нераспределенная прибыль) / (Все активы) — отражает возраст компании и ее способность генерировать прибыль.
• X₃ = (Прибыль до налогов и процентов) / (Все активы) — показывает операционную эффективность.
• X₄ = (Рыночная стоимость акций) / (Балансовая стоимость обязательств) — отражает финансовый рычаг и рыночную оценку.
• X₅ = (Выручка) / (Все активы) — коэффициент оборачиваемости активов.

Интерпретация для публичных компаний:

• Z > 2,99: «Зеленая зона», низкая вероятность банкротства.
• 1,81 < Z ≤ 2,99: «Серая зона», неопределенная ситуация.
• Z ≤ 1,81: «Красная зона», высокая вероятность банкротства.

Для непубличных компаний и компаний развивающихся рынков Альтман предложил модификации (например, Z’-score и Z»-score), исключающие рыночную стоимость акций или адаптирующие весовые коэффициенты.

2. Модель Бивера (Beaver model):
Разработана Уильямом Бивером в 1966 году, основана на анализе дискриминационной способности отдельных финансовых коэффициентов. Бивер выделил пять наиболее эффективных показателей:

• (Прибыль до налогов и процентов) / (Все активы)
• (Денежный поток) / (Общая сумма обязательств)
• (Общая сумма обязательств) / (Все активы)
• (Оборотный капитал) / (Общая сумма активов)
• (Коэффициент текущей ликвидности)

Бивер предлагал сравнивать значения этих коэффициентов с их средними значениями для не обанкротившихся компаний.

3. Модель Таффлера и Тишоу (Taffler and Tishaw model):
Британская модель (1977 год), разработанная для британских компаний.

Формула: Z = 0,53 ⋅ X₁ + 0,13 ⋅ X₂ + 0,18 ⋅ X₃ + 0,16 ⋅ X₄

Где:

• X₁ = (Прибыль до налогов) / (Краткосрочные обязательства)
• X₂ = (Оборотные активы) / (Общая сумма обязательств)
• X₃ = (Краткосрочные обязательства) / (Все активы)
• X₄ = (Выручка) / (Все активы)

Интерпретация:

• Z > 0,3: Низкая вероятность банкротства.
• Z < 0,2: Высокая вероятность банкротства.

4. Модель Спрингейта (Springate model):
Разработана в 1978 году для канадских компаний.

Формула: Z = 1,03 ⋅ X₁ + 3,07 ⋅ X₂ + 0,66 ⋅ X₃ + 0,4 ⋅ X₄

Где:

• X₁ = (Оборотный капитал) / (Все активы)
• X₂ = (Прибыль до налогов и процентов) / (Все активы)
• X₃ = (Прибыль до налогов) / (Краткосрочные обязательства)
• X₄ = (Выручка) / (Все активы)

Интерпретация: Z < 0,862 указывает на высокую вероятность банкротства.

Отечественные модели прогнозирования: модель Сайфуллиной-Кадыкова, Зайцевой и другие

Признавая ограничения зарубежных моделей в российских условиях, отечественные ученые и практики разработали свои подходы, более адаптированные к специфике российской бухгалтерской отчетности и экономической среды.

1. Модель Р. Сайфуллиной и Г. Кадыкова:
Одна из первых и наиболее известных российских моделей (1996 год), основанная на пяти показателях.

Формула: R = 2 ⋅ К₁ + 0,1 ⋅ К₂ + 0,08 ⋅ К₃ + 0,45 ⋅ К₄ + 0,15 ⋅ К₅

Где:

• К₁ = (Чистая прибыль) / (Собственный капитал) — рентабельность собственного капитала.
• К₂ = (Доля заемного капитала) / (Собственный капитал) — финансовый леверидж.
• К₃ = (Оборотные активы) / (Все активы) — доля оборотных активов.
• К₄ = (Коэффициент текущей ликвидности) — (Оборотные активы) / (Краткосрочные обязательства).
• К₅ = (Оборачиваемость активов) — (Выручка) / (Средняя стоимость активов).

Интерпретация:

• R > 1: Высокая финансовая устойчивость.
• 0 < R ≤ 1: Средняя финансовая устойчивость, но есть риск.
• R ≤ 0: Высокая вероятность банкротства.

2. Модель О.П. Зайцевой:
Еще одна отечественная модель (1998 год), основанная на шести показателях.

Формула: Z = 0,25 ⋅ К₁ + 0,1 ⋅ К₂ + 0,2 ⋅ К₃ + 0,25 ⋅ К₄ + 0,1 ⋅ К₅ + 0,1 ⋅ К₆

Где:

• К₁ = (Прибыль) / (Выручка) — рентабельность продаж.
• К₂ = (Краткосрочные обязательства) / (Все активы) — доля краткосрочных обязательств.
• К₃ = (Долгосрочные обязательства) / (Все активы) — доля долгосрочных обязательств.
• К₄ = (Дебиторская задолженность) / (Выручка) — оборачиваемость дебиторской задолженности.
• К₅ = (Запасы) / (Выручка) — оборачиваемость запасов.
• К₆ = (Выручка) / (Все активы) — оборачиваемость активов.

Интерпретация:

• Z > 0,5: Низкая вероятность банкротства.
• 0,3 < Z ≤ 0,5: Средняя вероятность.
• Z ≤ 0,3: Высокая вероятность банкротства.

3. Модель Беликова-Давыдовой:
Эта модель учитывает отраслевую специфику и является модификацией более простых двухфакторных моделей. Она оперирует коэффициентами ликвидности и финансовой устойчивости, адаптируя пороговые значения к конкретным отраслям.

4. Модель PAS-коэффициента:
PAS-коэффициент (Profit, Assets, Sales) — более современный подход, стремящийся к универсальности. Он фокусируется на связи прибыли, активов и продаж, однако его конкретные формулы и параметры могут варьироваться в зависимости от разработчиков.

Сравнительный анализ и оценка применимости моделей в российской экономике: «слепые зоны» конкурентов

Применение моделей прогнозирования банкротства в российских условиях сопряжено с рядом сложностей. Зарубежные модели, несмотря на свою популярность, часто дают менее точные результаты в России. Это объясняется различиями в системах бухгалтерского учета (МСФО vs РСБУ), налоговом законодательстве, специфике ведения хозяйственной деятельности и структуре капитала. Например, модель Альтмана, разработанная для публичных американских компаний, может иметь погрешности при использовании для российских предприятий, особенно непубличных, где отсутствует рыночная оценка акций.

«Слепые зоны» конкурентов в анализе моделей для РФ:

1. Проблема стационарности данных: Большинство моделей построены на исторических данных, предполагая их стационарность, то есть стабильность экономических условий. Однако российская экономика отличается высокой волатильностью, частыми кризисами и структурными изменениями, что делает исторические паттерны менее надежными для прогнозирования.
2. Недостаточное качество бухгалтерской отчетности: В России, несмотря на постепенное приближение к международным стандартам, качество бухгалтерской отчетности может быть неоднородным. Возможны искажения, связанные с различными учетными политиками, особенностями налогового учета, а иногда и прямыми манипуляциями с отчетностью с целью улучшения показателей.
3. Ограниченный объем данных: Для построения и верификации сложных моделей машинного обучения или мультифакторного анализа требуется большой объем достоверных исторических данных о финансовом состоянии как обанкротившихся, так и успешных компаний. В России такие базы данных могут быть менее доступны или менее детализированы по сравнению с развитыми экономиками.
4. Влияние манипуляций с отчетностью: Целенаправленное «украшение» отчетности для привлечения инвестиций, получения кредитов или избежания негативных оценок существенно снижает прогностическую силу любых моделей, основанных на этих данных. Модели могут давать ложноположительные результаты, не выявляя реальных проблем.
5. Отраслевая специфика: Универсальные модели часто не учитывают особенности различных отраслей экономики (например, капиталоемкость, оборачиваемость, цикличность). Для российского рынка, где есть значительные различия между, скажем, нефтегазовым сектором, ритейлом и IT, это может приводить к ошибкам.

Рекомендации по комплексному использованию нескольких моделей:

Для получения наиболее точного результата рекомендуется применять комплексный анализ с использованием нескольких моделей:

• Использование как зарубежных, так и отечественных моделей: Зарубежные модели могут дать общий вектор, в то время как отечественные — более детальную картину с учетом местной специфики.
• Динамический анализ: Прогнозирование должно быть регулярным, а не разовым. Отслеживание динамики изменения Z-счета, R-показателя и других индексов позволяет выявить тенденции.
• Качественный анализ: Результаты моделей должны дополняться качественным анализом: стратегией компании, рыночной позицией, качеством менеджмента, репутацией, структурой активов и обязательств.
• Адаптация моделей: Возможность адаптации коэффициентов моделей к отраслевым особенностям или региональным условиям.
• Использование моделей машинного обучения: Новые технологии позволяют создавать более гибкие и точные модели, которые могут учитывать нелинейные зависимости и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Таким образом, современные модели прогнозирования банкротства — это мощные инструменты, но их эффективность в российской экономике требует вдумчивого, критического подхода и комплексного применения. Не стоит ли задаться вопросом, насколько мы готовы к этой комплексности?

Финансовая диагностика и раннее выявление кризисных ситуаций как ключ к предотвращению банкротства

Предотвращение банкротства подобно профилактической медицине: чем раньше выявлена проблема, тем проще и дешевле ее решить. Финансовая диагностика выступает в роли такого «медицинского осмотра», позволяющего увидеть скрытые симптомы болезни до того, как она перерастет в критическое состояние.

Принципы и этапы финансовой диагностики предприятия

Финансовая диагностика — это систематический процесс оценки финансового состояния предприятия с целью выявления его сильных и слабых сторон, определения перспектив развития и потенциальных угроз. Ее приоритетная задача — обнаружить риски несостоятельности на самых ранних стадиях, когда их еще можно эффективно ликвидировать.

Принципы финансовой диагностики:

1. Комплексность: Анализ всех аспектов финансово-хозяйственной деятельности предприятия, а не только отдельных показателей.
2. Системность: Регулярное проведение диагностики, а не эпизодически.
3. Объективность: Использование достоверной информации, независимость оценок.
4. Конкретность: Формулирование четких выводов и практических рекомендаций.
5. Динамичность: Оценка изменений финансовых показателей в динамике, а не только их статических значений.

Этапы процесса финансового анализа (диагностики):

1. Изучение формирования и размещения капитала: Анализ структуры источников финансирования (собственный и заемный капитал) и направлений их использования (оборотные и внеоборотные активы). Оценка достаточности собственного капитала.
2. Оценка качества управления активами и пассивами: Анализ оборачиваемости активов (дебиторской задолженности, запасов, основных средств) и эффективности использования пассивов (кредиторской задолженности, банковских кредитов).
3. Определение операционного и финансового рисков: Расчет точки безубыточности, операционного и финансового левериджа. Оценка чувствительности прибыли к изменению объемов продаж и процентных ставок.
4. Анализ эффективности использования капитала: Оценка рентабельности активов, собственного капитала, инвестированного капитала.
5. Оценка деловой активности: Анализ показателей оборачиваемости (активов, собственного капитала, дебиторской и кредиторской задолженности).
6. Изучение финансового равновесия: Анализ соотношения источников финансирования и их использования. Оценка сбалансированности финансовой структуры.
7. Оценка ликвидности баланса и платежеспособности: Расчет коэффициентов ликвидности (абсолютная, текущая, быстрая) и оценка способности предприятия выполнять свои краткосрочные обязательства.
8. Обобщающая оценка и прогноз: Формулирование общего заключения о финансовом состоянии, выявление ключевых проблемных областей и разработка прогнозов развития ситуации.

Инструментарий финансового анализа: коэффициенты и методики

Для проведения финансовой диагностики используется широкий спектр инструментов, от классических финансовых коэффициентов до сложных методов факторного анализа.

Система относительных финансовых коэффициентов:
Эта система является основой диагностики и включает группы показателей:

1. Коэффициенты рентабельности:
   • Рентабельность продаж (ROS): Чистая прибыль / Выручка
   • Рентабельность активов (ROA): Чистая прибыль / Средняя стоимость активов
   • Рентабельность собственного капитала (ROE): Чистая прибыль / Средняя стоимость собственного капитала
   • Назначение: Оценка эффективности использования ресурсов и формирования прибыли.
2. Коэффициенты ликвидности:
   • Коэффициент абсолютной ликвидности: (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства
   • Коэффициент быстрой ликвидности: (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения + Краткосрочная дебиторская задолженность) / Краткосрочные обязательства
   • Коэффициент текущей ликвидности: (Оборотные активы) / Краткосрочные обязательства
   • Назначение: Оценка способности предприятия своевременно погашать краткосрочные обязательства.
3. Коэффициенты платежеспособности (финансовой устойчивости):
   • Коэффициент автономии (финансовой независимости): Собственный капитал / Валюта баланса
   • Коэффициент финансового левериджа (зависимости): Заемный капитал / Собственный капитал
   • Коэффициент покрытия инвестиций: (Собственный капитал + Долгосрочные обязательства) / Валюта баланса
   • Назначение: Оценка структуры источников финансирования, независимости от внешних заимствований и долгосрочной устойчивости.
4. Коэффициенты деловой активности (оборачиваемости):
   • Оборачиваемость активов: Выручка / Средняя стоимость активов
   • Оборачиваемость дебиторской задолженности: Выручка / Средняя дебиторская задолженность (и период оборота дебиторской задолженности)
   • Оборачиваемость кредиторской задолженности: Выручка / Средняя кредиторская задолженность (и период оборота кредиторской задолженности)
   • Оборачиваемость запасов: Себестоимость продаж / Средняя стоимость запасов (и период оборота запасов)
   • Назначение: Оценка эффективности использования активов и управления оборотным капиталом.

Примеры практического применения методов финансового анализа:

• Горизонтальный анализ: Сравнение показателей текущего периода с предыдущими периодами (например, изменение выручки за 3 года).
• Вертикальный анализ: Определение структуры финансовых отчетов, выражая каждую статью в процентах от общей суммы (например, доля собственного капитала в общей структуре пассивов).
• Трендовый анализ: Изучение динамики показателей за несколько периодов для выявления устойчивых тенденций.
• Факторный анализ (метод цепных подстановок): Позволяет количественно оценить влияние отдельных факторов на изменение результативного показателя.

Пример факторного анализа рентабельности активов:
Допустим, необходимо проанализировать изменение рентабельности активов (ROA) под влиянием изменения рентабельности продаж (ROS) и оборачиваемости активов (KOA).

ROA = ROS ⋅ KOA
ROS = Прибыль / Выручка
KOA = Выручка / Активы

Исходные данные:

Показатель	Базовый период (0)	Отчетный период (1)
Прибыль	100	120
Выручка	1000	1100
Активы	500	550
ROS0	100/1000 = 0,1	ROS1 = 120/1100 ≈ 0,109
KOA0	1000/500 = 2	KOA1 = 1100/550 = 2
ROA0	0,1 * 2 = 0,2	ROA1 = 0,109 * 2 ≈ 0,218

Расчет:

1. Определяем изменение ROA за счет изменения ROS (KOA фиксируем на базовом уровне):
   ΔROAROS = (ROS1 - ROS0) ⋅ KOA0 = (0,109 - 0,1) ⋅ 2 = 0,009 ⋅ 2 = 0,018
2. Определяем изменение ROA за счет изменения KOA (ROS фиксируем на отчетном уровне):
   ΔROAKOA = ROS1 ⋅ (KOA1 - KOA0) = 0,109 ⋅ (2 - 2) = 0,109 ⋅ 0 = 0

Общее изменение ROA = ROA₁ — ROA₀ = 0,218 — 0,2 = 0,018.
Проверка: ΔROA_ROS + ΔROA_KOA = 0,018 + 0 = 0,018.
Таким образом, рост рентабельности активов на 0,018 процентных пункта полностью обусловлен ростом рентабельности продаж, в то время как оборачиваемость активов не изменилась.

Методика «сканирования» Г.М. Курошевой и раннее выявление скрытых признаков

Г.М. Курошева предложила методику «сканирования» — непрерывного и систематического анализа внешней и внутренней среды предприятия для обнаружения сигналов о надвигающемся кризисе. Эти сигналы могут быть начальными экономическими явлениями, свидетельствующими об изменении состояния организации. Идея заключается в том, чтобы не ждать явных финансовых проблем, а проактивно отслеживать сотни параметров, которые косвенно указывают на риск. Что это означает для компании, которая хочет избежать кризиса?

Ключевые аспекты методики:

• Широкий спектр параметров: Для диагностики кризиса рекомендуется организовать наблюдение не менее чем за 50 параметрами внешней и внутренней среды предприятия. При этом совокупность сигналов, которые могут быть индикаторами кризиса, может достигать более 2000 единиц.
• Примеры параметров:
  • Внешняя среда: Изменение ВВП, инфляции, ключевой ставки ЦБ, курса валют, цен на сырье, объемов рынка, активности конкурентов, законодательных инициатив, технологических трендов.
  • Внутренняя среда: Динамика выручки и прибыли, изменение структуры себестоимости, рост дебиторской и кредиторской задолженности, снижение качества продукции, текучесть кадров, производительность труда, эффективность использования мощностей, уровень брака, количество жалоб клиентов, моральный климат в коллективе.
• Регулярность и достоверность: Для достижения эффективного результата диагностики необходимо применять несколько методов одновременно и на постоянной основе, используя только правдивую и достоверную информацию. Сигналы должны быть не просто зафиксированы, но и интерпретированы в контексте общей ситуации компании и отрасли.

Эта методика подчеркивает, что первые признаки банкротства проявляются задолго до того, как предприятие начинает испытывать явные проблемы с ликвидностью или платежеспособностью. Именно регулярная и всесторонняя оценка финансового состояния, дополненная анализом нефинансовых индикаторов, позволяет своевременно выявлять и устранять негативные тенденции.

Выявление признаков фиктивного и преднамеренного банкротства

Финансовая диагностика важна не только для спасения компании, но и для выявления возможных злоупотреблений. Финансовый анализ также позволяет выявлять признаки фиктивного и преднамеренного банкротства, что имеет серьезные правовые последствия.

• Фиктивное банкротство: Это заведомо ложное объявление о своей несостоятельности с целью обмана кредиторов и получения отсрочки или уменьшения обязательств. Признаки: резкое и необоснованное ухудшение финансовых показателей, непропорциональное увеличение кредиторской задолженности при наличии достаточных активов, отсутствие реальных попыток восстановить платежеспособность.
• Преднамеренное банкротство: Это совершение действий (или бездействия) руководителем или собственником, которые привели к неспособности предприятия удовлетворить требования кредиторов. Признаки: заключение заведомо невыгодных сделок (продажа активов по заниженной цене, выдача невозвратных займов), вывод активов, умышленное неисполнение обязательств, неэффективное управление, приведшее к потере ликвидности.

Для выявления этих видов банкротства требуется глубокий анализ движения денежных средств, структуры сделок, управленческих решений, а также сопоставление финансовых показателей с отраслевыми бенчмарками и макроэкономическими условиями.

Таким образом, финансовая диагностика — это не просто сбор цифр, а комплексный, многоаспектный процесс, требующий глубоких знаний, аналитических навыков и постоянного мониторинга, который является фундаментом для эффективного предотвращения банкротства.

Комплекс мероприятий по финансовому оздоровлению и предотвращению банкротства

Когда диагностика выявила первые признаки кризиса или угрозу банкротства, наступает этап активных действий. Финансовое оздоровление предприятия — это стратегически важный процесс, требующий не просто реагирования на симптомы, но и глубокой трансформации деятельности компании. Он включает в себя целый арсенал мер, направленных на повышение платежеспособности, финансовой устойчивости и общей эффективности.

Классификация и основные формы финансового оздоровления

Мероприятия по финансовому оздоровлению можно классифицировать по различным признакам, что позволяет сформировать комплексный и гибкий план действий.

Классификация по временному горизонту и масштабу:

1. Общие (стратегические) методы: Направлены на фундаментальное изменение долгосрочной стратегии предприятия.
2. Оперативные (тактические) методы: Фокусируются на краткосрочных и среднесрочных мерах по стабилизации финансового положения.
3. Локальные методы: Решение конкретных, точечных проблем.
4. Долгосрочные методы: Включают активный маркетинг для поиска перспективных рыночных ниш, привлечение стратегических инвестиций, смену активов под новую продукцию или технологическую модернизацию.

Формы финансового оздоровления:

• Привлечение нового капитала:
  • Эмиссия акций (дополнительная эмиссия).
  • Привлечение долгосрочных кредитов и займов.
  • Государственная поддержка (субсидии, льготные кредиты, гарантии).
  • Венчурное финансирование или привлечение стратегического инвестора.
• Сокращение затрат:
  • Оптимизация производственных процессов, внедрение бережливого производства.
  • Снижение административных и коммерческих расходов.
  • Пересмотр закупочной политики, поиск более дешевых поставщиков.
  • Оптимизация численности персонала.
• Продажа активов:
  • Реализация непрофильных активов (оборудование, недвижимость, дочерние предприятия).
  • Продажа избыточных запасов, сокращение незавершенного производства.
  • Сдача активов в аренду.
• Реструктуризация долга:
  • Пересмотр условий кредитных договоров (пролонгация, снижение процентных ставок, изменение графика платежей).
  • Конвертация долгов в акции (debt-to-equity swap), что превращает кредиторов в акционеров.
  • Привлечение новых кредитов для погашения старых (рефинансирование).
  • Получение государственных гарантий по долгам.
  • Договоренности с поставщиками об отсрочке платежей или скидках.

Методы финансового оздоровления конкретизируют выбранные формы и определяют предпринимаемые меры для восстановления платежеспособности организации. При выборе методов необходимо учитывать стадию финансового кризиса и основные причины нестабильности. Например, при значительном росте просроченной дебиторской задолженности эффективными мерами для восстановления финансового равновесия являются цессия, факторинг и использование векселей, которые позволяют ускорить получение денежных средств.

Стратегические и тактические меры по предотвращению банкротства

Эффективное предотвращение банкротства требует как долгосрочного стратегического планирования, так и оперативного реагирования на текущие вызовы.

Стратегические меры:

1. Разработка антикризисной стратегии: Включает анализ сценариев развития, определение критических точек, разработку запасных планов, формирование антикризисной команды. Стратегия должна быть гибкой и адаптивной к меняющимся условиям.
2. Оптимизация структуры капитала: Поиск оптимального соотношения собственного и заемного капитала, снижение стоимости финансирования. Привлечение капитала должно быть обосновано и способствовать росту, а не просто покрытию текущих убытков.
3. Диверсификация бизнеса: Расширение продуктового портфеля, освоение новых рынков, снижение зависимости от одного поставщика или покупателя.
4. Внедрение инноваций: Технологическая модернизация, разработка новых продуктов и услуг, повышение конкурентоспособности.
5. Повышение качества управления: Улучшение корпоративного управления, развитие системы риск-менеджмента, повышение квалификации персонала.

Тактические меры:

1. Управление дебиторской задолженностью:
   • Цессия: Продажа прав требования третьему лицу (фактически, продажа долга).
   • Факторинг: Переуступка дебиторской задолженности банку или факторинговой компании за определенную комиссию, что позволяет немедленно получить средства.
   • Использование векселей: Привлечение векселей от покупателей для дальнейшего их дисконтирования или использования в расчетах с поставщиками.
   • Ужесточение условий предоставления отсрочек, скидки за досрочную оплату, эффективная работа с просроченной задолженностью.
2. Управление кредиторской задолженностью:
   • Переговоры с поставщиками об отсрочках, скидках.
   • Контроль за сроками оплаты, использование кассовых скидок.
3. Оптимизация запасов: Снижение уровня неликвидных и избыточных запасов, внедрение систем Just-in-Time (точно в срок).
4. Управление денежными потоками: Планирование и контроль денежных потоков, создание резервов, управление оборотным капиталом.
5. Оптимизация затрат: Регулярный пересмотр статей расходов, поиск возможностей их сокращения без ущерба для качества и объемов производства.

Важным условием успешного финансового оздоровления является предоставление обеспечения от третьих лиц и привлечение дополнительных финансовых средств, особенно на ранних стадиях кризиса.

Оценка экономической и социальной эффективности превентивных мероприятий: «слепая зона» конкурентов

Одним из ключевых упущений в существующих исследованиях и практиках является недостаточный акцент на систематической оценке эффективности превентивных мероприятий. Вложения в антикризисное управление должны быть экономически обоснованы, иначе рискуют стать лишь дополнительной статьей расходов без видимого результата.

Методики оценки экономической эффективности:

1. Чистая приведенная стоимость (Net Present Value, NPV):
   NPV = Σ (CFt / (1 + r)t) - IC
   Где:
   • CF_t — денежный поток в период t (экономия от предотвращения банкротства, доходы от реализации проекта оздоровления).
   • r — ставка дисконтирования.
   • t — период времени.
   • IC — первоначальные инвестиции (затраты на мероприятия по оздоровлению).

   Интерпретация: Если NPV > 0, проект эффективен; если NPV < 0, неэффективен.

2. Внутренняя норма доходности (Internal Rate of Return, IRR):
   Это ставка дисконтирования, при которой NPV проекта равен нулю.
   Интерпретация: Если IRR > Стоимость капитала, проект эффективен.
3. Срок окупаемости (Payback Period, PP):
   Время, необходимое для возмещения первоначальных инвестиций за счет денежных потоков.
   Интерпретация: Чем короче срок окупаемости, тем быстрее проект возвращает вложенные средства.
4. Изменение финансовых коэффициентов:
   Сравнение ключевых финансовых коэффициентов (ликвидности, рентабельности, финансовой устойчивости, оборачиваемости) до и после реализации мероприятий по оздоровлению. Положительная динамика указывает на эффективность.
   Например, рост коэффициента текущей ликвидности с 1,0 до 2,0 после реструктуризации долгов и продажи непрофильных активов.
5. Анализ долгосрочных перспектив и рисков:
   Эффективность превентивных мер оценивается не только по краткосрочному улучшению показателей, но и по созданию условий для устойчивого развития в долгосрочной перспективе. Это включает снижение операционных и финансовых рисков, улучшение репутации, повышение инвестиционной привлекательности.

Социальная эффективность:
Помимо экономической, важно оценивать и социальную эффективность, которая включает:

• Сохранение рабочих мест.
• Сохранение налоговых поступлений в бюджет.
• Стабильность региональной экономики.
• Поддержание социальной напряженности.
• Сохранение конкуренции на рынке.

Расчет этих показателей позволяет не только обосновать инвестиции в антикризисные программы, но и демонстрирует их ценность для всех заинтересованных сторон — собственников, кредиторов, сотрудников и государства.

Инновационные подходы и инструменты в системе антикризисного управления: роль ИИ и Big Data

В условиях цифровой трансформации экономики антикризисное управление не может оставаться в стороне от технологического прогресса. Искусственный интеллект (ИИ) и Big Data предоставляют беспрецедентные возможности для повышения точности прогнозирования банкротства, глубокого анализа рисков и оптимизации управленческих решений.

Искусственный интеллект и машинное обучение в прогнозировании банкротства

Традиционные статистические модели прогнозирования банкротства, такие как Z-анализ Альтмана, опираются на линейные зависимости и ограниченный набор финансовых показателей. В то время как ИИ и машинное обучение (МО) способны обрабатывать огромные объемы разнородных данных, выявлять сложные, нелинейные зависимости и скрытые закономерности, значительно повышая точность прогнозов.

Механизмы использования ИИ для высокоточного прогнозирования:

1. Анализ больших данных (Big Data): ИИ-системы могут интегрировать и анализировать не только финансовую отчетность, но и неструктурированные данные: новостные ленты, отчеты рейтинговых агентств, отраслевые обзоры, социальные сети, данные о транзакциях, информацию о поставщиках и клиентах. Это позволяет формировать более полную картину финансового здоровья компании.
2. Алгоритмы машинного обучения: Используются различные алгоритмы, такие как нейронные сети, деревья решений, метод опорных векторов (SVM), случайные леса (Random Forest) и градиентный бустинг (Gradient Boosting). Эти алгоритмы обучаются на исторических данных о банкротствах и успешных компаниях, выявляя паттерны, которые предшествуют несостоятельности.
3. Высокая точность прогнозирования: Исследования показали, что модели машинного обучения могут достигать точности прогнозирования банкротства до 90% и более, превосходя традиционные статистические модели, такие как дискриминантный анализ, на 10–20%. Это достигается за счет способности ИИ обрабатывать больший объем переменных, выявлять сложные взаимодействия между ними и адаптироваться к изменяющимся условиям.
4. Комплексный анализ рисков: Системы на основе ИИ способны проводить комплексный анализ финансовых показателей (финансовой устойчивости, оборачиваемости, ликвидности, платежеспособности), анализировать рыночные тенденции, спрос и предложение, конкурентную среду, а также оптимизировать инвестиции и эффективно управлять рисками. ИИ может выявлять слабые сигналы, которые человек или традиционные модели могут пропустить.

Примеры применения ИИ в финансовом секторе РФ:

• Скоринговые модели: Банки активно используют ИИ для оценки кредитоспособности заемщиков (как физических, так и юридических лиц), автоматизируя процесс принятия решений по выдаче кредитов и снижая риски дефолта.
• Модели оценки вероятности дефолта: Инвестиционные компании и рейтинговые агентства применяют ИИ для прогнозирования вероятности дефолта по корпоративным облигациям и другим ценным бумагам.
• Торговые роботы: Используются для автоматизации торговых операций на финансовых рынках, в том числе для управления рисками и формирования портфелей ценных бумаг с учетом вероятности банкротства эмитентов.
• Системы принятия кредитных решений: Позволяют автоматизировать процесс анализа заявок, сократить время на принятие решения и повысить его качество за счет использования продвинутой аналитики.

Big Data и блокчейн в антикризисном управлении и управлении рисками

Помимо ИИ, концепции Big Data и технологии блокчейн также привносят новые возможности в антикризисное управление.

1. Big Data для комплексного анализа:

• Расширенный набор данных: Big Data позволяет собирать и анализировать данные из множества источников: внутренние операционные данные компании (ERP-системы, CRM), внешние рыночные данные (цены, объемы, тренды), макроэкономические показатели, геополитические события, данные из социальных сетей и медиа.
• Раннее выявление аномалий: Анализ Big Data помогает выявлять аномалии в поведении клиентов, поставщиков или сотрудников, которые могут сигнализировать о назревающих проблемах (например, резкое изменение платежного поведения контрагентов).
• Оптимизация бизнес-процессов: На основе анализа Big Data можно оптимизировать логистику, управление запасами, производственные процессы, что напрямую влияет на снижение издержек и повышение устойчивости.

2. Блокчейн для повышения прозрачности и безопасности:

• Прозрачность и неизменяемость данных: Внедрение технологии блокчейн в финансовые и операционные процессы повышает прозрачность и безопасность данных. Записи в блокчейне децентрализованы и криптографически защищены, что делает их практически невозможными для подделки или изменения.
• Снижение операционных рисков: Это особенно актуально в цепочках поставок, где блокчейн может обеспечить отслеживаемость товаров и платежей, снижая риски мошенничества и сбоев.
• Умные контракты: Позволяют автоматизировать выполнение условий договоров, например, платежей или поставки товаров, что снижает риски неисполнения обязательств и судебных разбирательств.
• Применение в страховании: Внедрение блокчейна в страховые процессы способствует повышению прозрачности и безопасности данных, снижает операционные риски, связанные с мошенничеством и утечкой информации, что особенно важно при банкротстве страховых компаний.

Ограничения и перспективы внедрения инновационных инструментов

Несмотря на огромный потенциал, применение ИИ, Big Data и блокчейн в антикризисном управлении не лишено ограничений.

Ограничения:

• Высокие требования к качеству данных: Модели ИИ крайне чувствительны к качеству входных данных. «Мусор на входе — мусор на выходе». Неточные, неполные или искаженные данные могут привести к некорректным прогнозам и решениям.
• Сложность интерпретации результатов (проблема «черного ящика»): Некоторые сложные модели машинного обучения (например, глубокие нейронные сети) могут быть трудноинтерпретируемыми. Сложно понять, почему именно модель приняла то или иное решение, что затрудняет доверие и объяснение результатов регуляторам или заинтересованным сторонам.
• Риск получения некорректных выводов при наличии «шума» в данных: Если данные содержат много случайных флуктуаций или нерелевантной информации, модель может «переобучиться» на шуме, что приведет к плохой обобщающей способности и ошибочным прогнозам.
• Высокие затраты на внедрение и поддержку: Разработка, внедрение и поддержка ИИ-систем и инфраструктуры Big Data требуют значительных финансовых и кадровых ресурсов.
• Этические и правовые вопросы: Использование ИИ поднимает вопросы конфиденциальности данных, предвзятости алгоритмов и ответственности за принимаемые решения.

Перспективы:
Несмотря на ограничения, перспективы внедрения инновационных инструментов огромны. Дальнейшее развитие технологий, стандартизация данных, разработка более «объяснимых» ИИ-моделей (Explainable AI, XAI) и формирование квалифицированных специалистов будут способствовать более широкому и эффективному применению этих инструментов. Интеграция ИИ и Big Data в систему антикризисного управления позволит организациям не только предсказывать и предотвращать банкротство с невиданной ранее точностью, но и создавать более устойчивые, адаптивные и конкурентоспособные бизнес-модели.

Международные практики предотвращения банкротства и их адаптация к условиям российской экономики

Опыт развитых стран в области предотвращения банкротства является ценным источником идей и методологий для российской экономики. Глобализация финансовых рынков и взаимосвязанность экономик требуют изучения и адаптации лучших международных практик.

Обзор зарубежного опыта в сфере предупреждения банкротства

Международный опыт, особенно в отношении предупреждения банкротства банков и крупных корпораций, подчеркивает необходимость постоянной модернизации финансовой системы и механизмов предотвращения несостоятельности.

1. Банковские реформы в США и Евросоюзе:

• После финансового кризиса 2008 года многие страны провели масштабные реформы, направленные на повышение устойчивости банковских систем. В США был принят Закон Додда-Фрэнка (Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act), который ужесточил регулирование финансовых институтов, ввел стресс-тесты, увеличил требования к капиталу и ликвидности.
• В Евросоюзе были созданы механизмы единого банковского надзора (Single Supervisory Mechanism, SSM) и единого механизма санации (Single Resolution Mechanism, SRM), направленные на эффективное управление кризисами в банковском секторе и предотвращение «слишком больших, чтобы рухнуть» банков. Эти меры предусматривают раннее вмешательство регуляторов, разработку планов санации и механизмов безболезненного вывода проблемных банков с рынка.

2. Инициативы Совета по финансовой стабильности (FSB) и Базельского комитета:

• Совет по финансовой стабильности (FSB), созданный странами G20, координирует усилия по разработке и внедрению международных стандартов и рекомендаций для укрепления финансовой стабильности. FSB разрабатывает принципы для эффективных режимов санации финансовых институтов, которые включают раннее вмешательство, координацию между национальными регуляторами и создание трансграничных планов санации.
• Базельский комитет по банковскому надзору разрабатывает стандарты регулирования для банковского сектора, такие как Базель III, которые устанавливают более высокие требования к достаточности капитала, ликвидности и управлению рисками. Эти стандарты направлены на снижение вероятности банкротства банков и минимизацию системных рисков.

3. Превентивные меры и раннее вмешательство: Многие страны акцентируют внимание на превентивных мерах и раннем вмешательстве регуляторов. Это включает постоянный мониторинг финансового состояния компаний, проведение стресс-тестов, требование разработки планов финансового оздоровления (recovery plans) и планов санации (resolution plans) для крупных финансовых институтов.

Адаптация международных принципов к российской практике: трансграничные банкротства и «Chapter 11»

Россия, будучи частью мировой экономики, активно изучает и адаптирует международный опыт. Однако прямое копирование иностранных моделей невозможно без учета специфики национальной правовой системы, экономической структуры и политических реалий.

1. Трансграничные банкротства:
Россия активно работает над развитием международных принципов трансграничных банкротств. С учетом текущей геополитической обстановки, особое значение придается конвенционному регулированию с дружественными юрисдикциями. Предлагаются четыре основных принципа:

• Исключительная компетенция суда по месту регистрации должника: Основное дело о банкротстве должно рассматриваться в юрисдикции, где зарегистрирована компания-должник.
• Признание банкротного производства в других юрисдикциях ipso facto (в силу самого факта): Решение суда о банкротстве, принятое в основной юрисдикции, должно автоматически признаваться в других дружественных юрисдикциях без дополнительных длительных процедур.
• Приоритет банкротной процедуры: Национальные исполнительные действия и судебные процессы в отношении активов должника должны быть приостановлены или подчинены процедуре банкротства, ведущейся в основной юрисдикции.
• Принцип сотрудничества судов различных юрисдикций: Суды разных стран должны активно взаимодействовать и обмениваться информацией для обеспечения максимально эффективного и справедливого распределения активов должника.

Эти принципы направлены на упрощение и ускорение процедур банкротства компаний, имеющих активы и обязательства в нескольких странах, что особенно актуально для крупных российских холдингов.

2. Адаптация зарубежных инструментов реструктуризации («Chapter 11» Кодекса США о банкротстве):

• «Chapter 11» американского Кодекса о банкротстве позволяет компаниям-должникам, находящимся в состоянии финансового кризиса, реорганизовать свой бизнес под защитой суда от кредиторов. Цель — не ликвидация, а сохранение бизнеса как действующего предприятия. Должник продолжает управлять своими активами (статус «должник во владении»), разрабатывает план реорганизации и предлагает его кредиторам для утверждения.
• Элементы «Chapter 11» были адаптированы к российской банковской сфере для предотвращения кризисов, в частности, через механизмы санации банков под контролем Банка России. Однако полномасштабное внедрение такого механизма для всех видов предприятий в России затруднено из-за различий в правовой культуре, судебной системе и экономических условиях. Законопроект А. Вассермана о санации без возбуждения дела о банкротстве является шагом в этом направлении, предлагая досудебные механизмы реструктуризации, аналогичные духу «Chapter 11».

Опыт Англии, США, Франции, Германии в организации процедур банкротства и антикризисного управления

Изучение опыта ведущих экономик мира позволяет выявить лучшие практики и уроки для России:

• Великобритания: Известна своей гибкой системой банкротства, включающей такие процедуры, как administration (административное управление), направленное на спасение компании или достижение лучшего результата для кредиторов, чем при ликвидации. Акцент делается на реорганизации и предотвращении ликвидации.
• США: «Chapter 11» является ярким примером фокуса на реорганизации. Система также отличается развитым институтом арбитражных управляющих и активным участием кредиторов.
• Франция: Банкротное законодательство Франции исторически было ориентировано на защиту интересов должника и сохранение рабочих мест. Существует процедура redressement judiciaire (судебное восстановление), цель которой — разработка плана восстановления платежеспособности.
• Германия: Немецкое законодательство о несостоятельности (Insolvenzordnung) также имеет целью в первую очередь реорганизацию предприятия. Введены механизмы самоадминистрирования (Eigenverwaltung), когда должник продолжает управлять компанией под надзором управляющего.

Адаптация к российским условиям:
Россия может извлечь уроки из этих систем, развивая свои цифровые государственные и банковские платформы для:

• Ускорения процедур: Электронные реестры, подача требований в цифровом виде.
• Повышения прозрачности: Публикация всех существенных сведений о банкротстве.
• Развития досудебных механизмов: Поддержка законопроектов, подобных инициативе Вассермана, которые стимулируют разработку планов финансового оздоровления на ранних стадиях кризиса.
• Укрепления роли арбитражных управляющих: Повышение их квалификации, ответственности и независимости.
• Развития механизмов реорганизации: Создание более гибких и эффективных процедур реструктуризации, направленных на сохранение жизнеспособных предприятий.

Интеграция лучших мировых практик, адаптированных к российской правовой и экономической специфике, является ключевым направлением для повышения эффективности предотвращения банкротства в стране.

Выводы и рекомендации

Проблема предотвращения банкротства остается одним из центральных вызовов для устойчивости российского бизнеса. Проведенное исследование позволило не только деконструировать и структурировать теоретические и практические аспекты этой проблемы, но и выявить ключевые «слепые зоны» в существующих подходах, а также обозначить перспективные направления развития.

Основные выводы исследования:

1. Эволюция правового поля: Законодательство РФ о банкротстве находится в процессе постоянной адаптации. Значимые изменения 2024–2025 годов, такие как повышение порогов задолженности для физических лиц, усиление требований к арбитражным управляющим, регулирование цифровых рублей и законодательная инициатива о санации без возбуждения дела, отражают стремление к балансу интересов и смещению акцента на превентивные меры.
2. Ограниченность традиционных моделей: Зарубежные и отечественные модели прогнозирования банкротства, несмотря на свою ценность, имеют существенные ограничения в российских условиях. Проблемы стационарности данных, качества бухгалтерской отчетности, ограниченного объема информации и потенциальных манипуляций с отчетностью снижают их прогностическую точность. Комплексный подход с использованием нескольких моделей и качественного анализа является обязательным.
3. Ключевая роль ранней диагностики: Финансовая диагностика, особенно методика «сканирования» Г.М. Курошевой, подчеркивает критическую важность раннего выявления скрытых признаков кризиса. Систематический мониторинг широкого спектра финансовых и нефинансовых параметров позволяет заблаговременно реагировать на угрозы, когда еще есть возможность для эффективного оздоровления.
4. Комплексность превентивных мер: Эффективное предотвращение банкротства требует реализации комплексных мероприятий — от стратегической перестройки и оптимизации структуры капитала до тактических шагов по управлению дебиторской и кредиторской задолженностью. Важно, чтобы эти меры были экономически обоснованы.
5. Инновационный потенциал ИИ и Big Data: Искусственный интеллект и машинное обучение предоставляют уникальные возможности для повышения точности прогнозирования банкротства (до 90% и более), комплексного анализа рисков и принятия более обоснованных управленческих решений. Big Data и блокчейн способствуют прозрачности, безопасности данных и оптимизации бизнес-процессов. Однако их внедрение требует качественных данных и квалифицированных специалистов.
6. Адаптация международного опыта: Изучение международного опыта (США, ЕС, Германия, Англия) показывает важность гибких механизмов реорганизации, раннего вмешательства регуляторов и конвенционного регулирования трансграничных банкротств. Россия активно работает над адаптацией этих принципов к своим условиям.

Практические рекомендации для организаций и регуляторов:

Для организаций:

• Внедрение систем раннего предупреждения: Разработать и интегрировать на предприятии комплексную систему финансовой диагностики, включающую не только расчет стандартных коэффициентов, но и «сканирование» широкого круга внешних и внутренних параметров. Регулярность мониторинга (ежеквартально, ежемесячно) критически важна.
• Комплексное использование моделей прогнозирования: Не ограничиваться одной моделью. Применять несколько отечественных и зарубежных моделей одновременно, постоянно верифицируя их результаты с помощью качественного анализа и адаптируя весовые коэффициенты к отраслевой специфике.
• Инвестиции в цифровизацию и аналитику: Рассмотреть возможность внедрения решений на базе ИИ и машинного обучения для повышения точности прогнозирования банкротства и более эффективного управления рисками. Обеспечить высокое качество и объем данных для обучения таких систем.
• Проактивное антикризисное планирование: Разработать детализированную антикризисную стратегию, включающую сценарии развития событий, конкретные планы финансового оздоровления и ответственных лиц. Не ждать наступления кризиса для начала действий.
• Эффективное управление оборотным капиталом: Уделять приоритетное внимание управлению дебиторской и кредиторской задолженностью, запасами и денежными потоками. Активно использовать инструменты факторинга и цессии для ускорения оборачиваемости средств.
• Оценка эффективности превентивных мер: Систематически оценивать экономическую и социальную эффективность реализуемых антикризисных мероприятий, используя метрики NPV, IRR, срок окупаемости и динамику финансовых коэффициентов.

Для регуляторов и законодателей:

• Дальнейшее совершенствование законодательства: Поддерживать инициативы, направленные на развитие досудебных механизмов санации и финансового оздоровления (например, законопроект А. Вассермана), что позволит предотвращать банкротства без необходимости судебных процедур.
• Развитие цифровой инфраструктуры: Продолжать цифровизацию процедур банкротства (ЕФРСБ, электронная подача документов), повышая их прозрачность и оперативность.
• Стандартизация и доступность данных: Работать над улучшением качества и доступности бухгалтерской отчетности компаний, а также формированием репрезентативных баз данных для разработки и верификации моделей прогнозирования банкротства.
• Развитие конвенционного регулирования: Укреплять международное сотрудничество в сфере трансграничных банкротств, особенно с дружественными юрисдикциями, для упрощения и ускорения процессов взыскания и реорганизации.
• Обучение и сертификация: Поддерживать программы повышения квалификации арбитражных управляющих и финансовых специалистов в области антикризисного управления и использования инновационных аналитических инструментов.

Направления для дальнейших исследований:

• Разработка гибридных моделей прогнозирования: Создание моделей, интегрирующих классические финансовые коэффициенты с нефинансовыми данными и алгоритмами машинного обучения, адаптированных к специфике российского рынка.
• Эмпирическая верификация новых законодательных инициатив: Детальный анализ практических последствий и эффективности последних изменений в ФЗ-127 и законопроектов после их вступления в силу.
• Кейс-стади успешных и неуспешных превентивных мер: Глубокий анализ реальных российских кейсов по предотвращению банкротства, выявление ключевых факторов успеха и ошибок.
• Исследование этических аспектов ИИ в антикризисном управлении: Анализ вопросов конфиденциальности данных, предвзятости алгоритмов и ответственности при использовании ИИ для прогнозирования банкротства.
• Разработка отраслевых методик: Создание специализированных методик финансовой диагностики и антикризисного управления для предприятий различных отраслей российской экономики.

Таким образом, предотвращение банкротства — это динамичная и многогранная задача, требующая постоянной адаптации к меняющимся условиям, глубокого аналитического подхода и активного использования инновационных технологий. Только такой комплексный подход позволит обеспечить устойчивость предприятий и экономики в целом.

Список использованной литературы

1. «Уголовный кодекс Российской Федерации» от 13.06.1996 N 63-ФЗ (ред. от 05.04.2013).
2. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятий / Под ред. В. Позднякова. М.: Инфра-М, 2009. 624 с.
3. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности промышленного предприятия: учеб. пособие / В. М. Воронина [и др.]. Оренбург: Пресса, 2007. 86 с.
4. Анализ финансовой отчетности / Под ред. Н. С. Пласковой. М.: Эксмо, 2010. 384 с.
5. Антикризисное управление. Теория и практика: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по специальностям экономики и управления / под ред. В. Я. Захарова. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. 319 с.
6. Антикризисное управление: учебное пособие / А. Г. Ивасенко, Я. И. Никонова, М. В. Каркавин. М.: КНОРУС, 2010. 504 с.
7. Артюшин В. В. Финансовый анализ. Инструментарий практика. М.: Юнити-Дана, 2010. 120 с.
8. Барчуков А. В. Политика управления оборотным капиталом в холдинге. // Финансовый менеджмент. 2009. № 5. С. 23-24.
9. Бланк И. А. Концептуальные основы финансового менеджмента. М.: Омега-Л, 2008. 448 с.
10. Бланк И. А. Управление финансовыми ресурсами. М.: Омега-Л, 2011. 768 с.
11. Бланк И. Финансовый менеджмент. М.: Ника-Центр, 2007.
12. Ван Хорн Дж. К., Махович Дж. М. Основы финансового менеджмента / Пер. с англ. М.: Вильямс, 2010. 1232 с.
13. Васильева Л. С., Петровская М. В. Финансовый анализ. М.: КноРус, 2010. 880 с.
14. Вишневская О. В. Антикризисное управление предприятием. Ростов н/Д: Феникс, 2008. 313 с. (Высшее образование).
15. Воронина В. М. Экономический анализ и оценка чистых активов в антикризисном управлении: учеб. пособие. СПб.: Изд-во С.-Петерб. гос. ун-та экономики и финансов, 2006. 76 с.
16. Гуськова Н. Д., Никитина Н. В. Антикризисное финансовое управление – механизм адаптационного регулирования бизнес-процессов предприятий // Экономика и управление: новые вызовы и перспективы. 2012. № 3. С. 267-268.
17. Зайцева О. П., Клёнова Н. Н. Организационно-методическое обеспечение корпоративного антикризисного управления: финансовый аспект // Сибирская финансовая школа. 2012. № 3. С. 119-125.
18. Зарубежная практика антикризисного управления: Учебное пособие / Е. В. Арсенова, О. Г. Крюкова; Под ред. А. Н. Ряховской. М.: Магистр: ИНФРА-М, 2010. 271 с.
19. Иванов В. В. Антикризисный менеджмент в гостиничном бизнесе / В. В. Иванов, А. Б. Волов. М.: ИНФРА-М, 2010. С. 237.
20. Климова С. В. Разработка антикризисной модели экономической устойчивости предприятия // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2012. № 1. С. 32-38.
21. Ковалев В. В. Финансовый менеджмент: теория и практика. М.: ТК Велби, Издательство Проспект, 2008. 1024 с.
22. Ковалев В. В. Финансовый менеджмент. М.: Проспект, 2010. 480 с.
23. Коротков Э. М. Антикризисное управление: Учебник. 2-е изд. доп. и перераб. / Под ред. проф. Э. М. Короткова. М.: ИНФРА-М, 2009. 620 с. (Высшее образование).
24. Крушинский А. А. Принципы и инструменты антикризисного управления предприятием в условиях нестабильной экономики // Российский внешнеэкономический вестник. 2012. № 3. С. 104-108.
25. Крылов Э., Власова В. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности предприятия. М.: Финансы и статистика, 2007. 192 с.
26. Лупей Н. А. Финансы: Учебное пособие / Н. А. Лупей, В. И. Соболев; Российский государственный торгово-экономический университет. М.: Магистр: НИЦ Инфра-М, 2012. 400 с.
27. Любушин Н. П., Бабичева Н. Э. Финансовый анализ. М.: Эксмо, 2010. 336 с.
28. Нешитой А. С., Воскобойников Я. М. Финансы: Учебник. М.: Дашков и К, 2010. 528 с.
29. Пожидаева Т. А., Щербакова Н. Ф., Коробейникова Л. С. Практикум по анализу финансовой отчетности. М.: КноРус, 2010. 240 с.
30. Поляк Г. Б. Финансы: учебник для ВУЗов. М.: Юнити-Дана, 2008. 703 с.
31. Прикина Л. В. Экономический анализ предприятия. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. 408 с.
32. Просветов Г. И. Финансовый анализ. Задачи и решения. М.: Альфа-Пресс, 2009. 384 с.
33. Пястолов С. М. Анализ финансово-хозяйственной деятельности. М.: Академия, 2010. 336 с.
34. Ряховская А. Н., Файншмидт Е. А. Международная практика антикризисного управления: тексты лекций для студентов всех специальностей очной, очно-заочной и заочной форм обучения. М.: Финансовая академия, 2006. С. 12—13.
35. Савицкая Г. В. Анализ эффективности и рисков предпринимательской деятельности. Методологические аспекты. М.: Инфра-М, 2010. 272 с.
36. Смекалов П. В., Бадмаева Д. Г., Смолянинов С. В. Анализ финансовой отчетности предприятия. М.: Проспект науки, 2009. 472 с.
37. Смирнов А. С., Кукукина И. Г. К вопросу о совершенствовании механизма банкротства российских предприятий // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. 2013. № 1. С. 38-42.
38. Трененков Е. М., Дведенидова С. А. Диагностика в антикризисном управлении // Менеджмент в России и за рубежом. 2012. № 1. С. 3-25.
39. Ушаева С. Н. К вопросу об оптимизации структуры капитала фирмы // Вестник Челябинского государственного университета. 2012. № 10 (264).
40. Ушаева С. Н. Субмодели оптимизации структуры капитала фирмы // Вестник Челябинского государственного университета. 2011. № 32 (247).
41. Финансы / под ред. М. В. Романовского, Г. Н. Белоглазовой. М.: Юрайт-Издат, 2009. 464 с.
42. Хутыз З. М., Киселева А. А. Современные аспекты антикризисного управления в мировой экономике // Теория и практика общественного развития. 2012. № 4. С. 303-308.
43. Чуева Л. Н., Чуев И. Н. Анализ финансово-хозяйственной деятельности. М.: Дашков и К, 2010. 348 с.
44. Шеремет А. Д. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций. М.: ИНФРА-М, 2008. 237 с.
45. Шеремет А. Д. Финансы предприятий: менеджмент и анализ. М.: ИНФРА-М, 2008. 479 с.
46. Bolton P., Scharfstein D. Optimal Debt Structure and the Number of Creditors // Journal of Political Economy. 1996. № 104 (1). P. 1-25.
47. Bris А., Welch I. The Optimal Concentration of Creditors // Journal of Finance. 2005. № 60 (5). P. 2193-212.
48. Decker Jain. Thinking and Planning Critically and Creatively to Protect Your Company and Stay in Business. URL: http://www.briefings.com/Audio68.asp.
49. Disaster Recovery Journal. Business Continuity Glossary. URL: http://www.drj.com/ glossary/drjglossary.html.
50. European Union. Phare Programme. A guide to project identification and preparation. GLOSSARY. Crisis Management. URL: http://www.mos.gov.pl/mos/publikac/Raporty_ opracowama/manual/glosryLrrtrnl.
51. Merriam-Webster Online Dictionary. URL: http://www.m-w.com/cgi-bin/dictionary? book=Dictionary&va=crisis.
52. Picker C. R. Security Interests, Misbehavior, and Common Pools // University of Chicago Law Review. 1992. № 59 (2). P. 645-79.
53. Rasumssen R. Debtor’s Choice: A Menu Approach to Corporate Bankruptcy // Texas Law Review. 1992. № 71. P. 51.
54. The Business Continuity Institute. URL: http://www.thebci.org/Glossary.pdf.
55. Zuzak Roman. Corporate Culture as a Source of Crisis in Companies. Р. 1. URL: http://www.krisennavigator.de/crisisnavigator.org/atincme.html.
56. Закон о банкротстве физлиц: актуальная редакция ФЗ-127 и важные изменения 2025 года // Твой Бор. 2025.
57. Изменения в банкротстве физических лиц с 2025 года: что важно знать // Главбанкрот. 2025.
58. Модели оценки риска банкротства предприятия в 2025 // Amulex. 2025.
59. Новые правила: с чем вошла сфера банкротства в 2025 год // Торги России. 2025.
60. Обзор: «Основные изменения в законодательстве о банкротстве в 2025 году» // КонсультантПлюс. 2025.
61. Россия развивает международные принципы трансграничных банкротств в 2025 году. 2025.
62. Банкротство физических лиц в 2025 году // ДОЛГАМ.НЕТ. 2025.
63. Депутат А. Вассерман предложил урегулировать задолженность без банкротства: его законопроект 2025 // Клерк.Ру. 2025.
64. Нормативно-правовое регулирование банкротства и роль государства в процедуре. 2025.
65. Какие изменения в федеральный закон о банкротстве вступают в силу 1 сентября. 2025.
66. 6 основных изменений в законодательстве о банкротстве // Мнения: ГАРАНТ.РУ. 2025.
67. Оценка вероятности банкротства: модели, анализ, диагностика // Финтабло. 2025.
68. Международная практика предупреждения банкротства банков. Опыт для России // КиберЛенинка. 2025.
69. СОВРЕМЕННЫЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В АУДИТЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ // КиберЛенинка. 2025.
70. Ученые научили искусственный интеллект предсказывать банкротство компаний. 2025.
71. ПОНЯТИЕ БАНКРОТСТВА ОРГАНИЗАЦИИ И МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ЕГО ВЕРОЯТНОСТИ // ИЦ РИОР — Эдиторум — Editorum. 2025.
72. Методы диагностики кризиса на предприятии // КиберЛенинка. 2025.
73. Комплекс мероприятий финансового оздоровления предприятия. 2025.
74. Сравнительный анализ российских и зарубежных методик прогнозирования вероятности банкротства // КиберЛенинка. 2025.
75. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ИИ) ПРИ АНАЛИЗЕ БАНКРОТСТВА КОММЕРЧЕСКИХ ОРГАНИЗАЦИЙ // ООО «Перспектива» — Эдиторум. 2025.
76. Использование машинного обучения для прогнозирования банкротства предприятий. 2025.
77. Зарубежные и Российские методики прогнозирования банкротства // dis.ru. 2025.
78. Разработка моделей прогнозирования банкротства в современных российских условиях // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2025.
79. Финансовый анализ в процедурах несостоятельности (банкротства) // naukaru.ru. 2025.
80. Оценка вероятности банкротства предприятия, анализ, методы и диагностика вероятности // Юридическая компания «Старт. 2025.
81. Сравнительный анализ и применение методов прогнозирования банкротства // КиберЛенинка. 2025.
82. Инновационные стратегии выхода из банкротства // Новостной портал. 2025.
83. Методика экспресс-диагностики кризисных ситуаций на предприятии // КиберЛенинка. 2025.
84. Формы и методы финансового оздоровления компаний // Вестник Евразийской науки. 2025.
85. Сравнительный анализ зарубежных качественных моделей прогнозирования кризисных ситуаций и вероятности банкротства. Часть 2 // Институт экономических стратегий. 2025.
86. Практические методы диагностики предприятия: как распознать кризис вовремя // Мероприятия — Форум Федеральных реестров. 2025.
87. Методы обнаружения кризисных ситуаций в экономике на ранних стадиях // Иванюк | Стратегические решения и риск-менеджмент. 2025.
88. Технологии в страховании: роль инноваций в процессе банкротства // dnk-nasledie.ru. 2025.
89. Прогнозирование банкротства: эконометрическая модель для российски. 2025.
90. ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // КиберЛенинка. 2025.
91. Мероприятия по финансовому оздоровлению предприятия // КиберЛенинка. 2025.
92. методы финансового оздоровления предприятий (критериальные оценки) // Журнал Проблемы современной экономики. 2025.
93. Зарубежный опыт проведения процедур банкротства и совершения исполнительных действий // КиберЛенинка. 2025.
94. Искусственный интеллект вынуждает переосмыслить суть финансовых услуг. 2025.
95. МЕТОДЫ ФИНАНСОВОГО ОЗДОРОВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ // КиберЛенинка. 2025.
96. Развитие инновационных методов предотвращения банкротства кредитных организаций в России // Интернет-журнал «Науковедение». 2025.
97. ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ БАНКРОТСТВА КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ // Elibrary. 2025.
98. Анализ финансового состояния предприятия и диагностика риска банкротства // КиберЛенинка. 2025.
99. ДИАГНОСТИКА ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ (БАНКРОТСТВА) В СИСТЕМЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ // КиберЛенинка. 2025.
100. Диагностика финансового состояния как элемент обеспечения устойчивого развития предприятия. 2025.
101. Банкротство иностранных компаний в Российской Федерации: теоретические основы, развитие судебной практики, проблемы и перспективы (часть 2). 2025.