Оценка кредитоспособности предприятия: теоретико-методические основы, анализ факторов и инновационные пути повышения (На примере современной российской практики)

Глава 1. Теоретико-методологические основы оценки кредитоспособности предприятия

1.1. Экономическая сущность и эволюция понятия кредитоспособности

В условиях современной рыночной экономики, где кредитно-финансовые отношения выступают ключевым элементом, привлечение заемных средств является неотъемлемой частью функционирования большинства корпораций. В связи с этим, оценка кредитоспособности предприятия-заемщика становится фундаментальной задачей как для финансовых институтов, так и для самого менеджмента компании. Именно от этой оценки зависит доступность и стоимость привлекаемого капитала.

Кредитоспособность — это комплексная учетно-аналитическая характеристика, отражающая имеющуюся у организации возможность погашать свои обязательства за счет своих активов, включая основной долг и проценты, в полном объеме и в установленные сроки.

Критически важно провести четкое разграничение между тремя тесно связанными, но различными финансовыми категориями: ликвидностью, платежеспособностью и кредитоспособностью.

1. Ликвидность — это способность активов быть быстро проданными по цене, близкой к рыночной, для погашения обязательств. Ликвидность отражает временной аспект превращения активов в денежные средства.
2. Платежеспособность — это фактическая способность организации погашать свои текущие обязательства по мере наступления срока их оплаты в прошедших или текущих периодах. Она основывается на фактах.

3. Кредитоспособность — это совокупный прогнозный показатель. В отличие от платежеспособности, которая оперирует фактами погашения или непогашения задолженности в прошлом, кредитоспособность оценивает способность клиента банка погасить долг в будущем.

   Она представляет собой систему условий, которые определяют способность предприятия привлекать заемный капитал и успешно его возвращать. Таким образом, оценка кредитоспособности всегда связана с прогнозированием и риск-менеджментом, что позволяет кредитору заранее оценить вероятность реализации неблагоприятного сценария.

Кредитоспособность, будучи прогностической характеристикой, неразрывно связана с концепциями непрерывности деятельности организации, риск-менеджмента и устойчивого развития.

1.1.1. Эволюция концепций финансового менеджмента как основа развития методов оценки

Развитие методов оценки кредитоспособности неразрывно связано с эволюцией финансового менеджмента, которая началась в середине XIX века. Понимание этой эволюции критично для академического исследования, поскольку оно показывает, как анализ сместился от юридических аспектов к прогнозному моделированию, что и стало основой для современных скоринговых систем.

Эволюция концепций финансового менеджмента подразделяется на несколько ключевых этапов:

Этап	Период	Основной фокус и парадигма	Влияние на оценку кредитоспособности
Ранний этап	1860–1900-е	Юридические аспекты формирования капитала, управление активами.	Оценка обеспечения и юридической правоспособности заемщика.
Этап ценных бумаг	1900–1940-е	Внешнее финансирование, слияния, акцент на рынок капитала.	Развитие первичных методов анализа отчетности для инвесторов.
Традиционный этап	1950–1970-е	Смещение фокуса на внутренний анализ, оценка инвестиционных проектов, дисконтирование денежных потоков.	Появление и стандартизация коэффициентного анализа как основы оценки финансового состояния и диагностики банкротства.
Этап институционального оформления	1980-е – 2010-е	Развитие управления рыночной стоимостью (Value-Based Management, VBM), риск-менеджмент, комплексные финансовые модели.	Разработка скоринговых и рейтинговых моделей (например, модели Альтмана, факторный анализ), учитывающих прогнозные риски.

Именно Традиционный этап заложил основу для современного коэффициентного анализа, а Этап институционального оформления привел к созданию сложных мультидискриминантных моделей, которые сегодня лежат в основе банковского риск-менеджмента.

1.2. Нормативно-правовое и информационное обеспечение оценки кредитоспособности в РФ

Успешное дипломное исследование требует опоры на актуальную нормативную базу и надежные источники информации. Отсутствие единой методологии оценки финансового состояния в РФ усиливает роль нормативных актов Центробанка.

Оценка кредитоспособности предприятия в Российской Федерации строго регулируется Центральным банком России (Банком России), который устанавливает требования к финансовым институтам. Ключевые нормативные акты включают:

• Федеральные законы, регулирующие банковскую деятельность и бухгалтерский учет.
• Постановления и Указания Банка России, определяющие порядок формирования резервов на возможные потери по ссудам и требования к оценке финансового положения заемщиков.
• Методические рекомендации по анализу финансового состояния, часто использующие стандартный набор финансовых коэффициентов.

Важным аспектом является требование к авторитетности источников. Для написания дипломной работы необходимо использовать:

• Научные статьи из рецензируемых российских и зарубежных журналов (ВАК), посвященные финансам, банковскому делу и экономическому анализу.
• Монографии и учебные пособия от признанных экспертов (например, по финансовому менеджменту, анализу хозяйственной деятельности).
• Отчеты ведущих рейтинговых агентств (российских — АКРА, Эксперт РА; международных — S&P, Moody’s, Fitch), поскольку они предоставляют независимый анализ кредитного риска нефинансовых компаний, базирующийся на комплексной методологии (например, кредитный скоринг ACRA-LENS).

Глава 2. Методы и комплексный анализ оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков

2.1. Сравнительный анализ основных методов оценки кредитоспособности в банковской практике

В мировой и российской банковской практике не существует единой стандартизованной системы оценки кредитоспособности, что вынуждает банки разрабатывать и применять различные методы, адаптированные под специфику клиента и отрасли. Основные группы методов включают:

Группа методов	Характеристика	Применение в РФ	Преимущества
Коэффициентный анализ	Оценка финансового состояния на основе бухгалтерской отчетности, расчет соотношений между статьями баланса и отчета о финансовых результатах.	Наиболее распространенный метод для оценки корпоративных клиентов, предоставляющих полную отчетность.	Глубина анализа, предметность, возможность сравнения с отраслевыми нормативами.
Балльные системы	Присвоение баллов различным количественным и качественным показателям с последующим расчетом интегрального показателя.	Используются для сегментации заемщиков (классы кредитоспособности).	Простота, скорость, возможность включения нефинансовых факторов.
Рейтинговые модели (Скоринг)	Статистические (мультидискриминантные) модели, прогнозирующие вероятность дефолта на основе исторических данных.	Активно внедряются для МСБ и в рамках внутренних рейтинговых систем (IRB).	Высокая прогностическая точность, объективность.

2.1.1. Коэффициентный анализ: расчет и интерпретация ключевых показателей

Коэффициентный анализ остается краеугольным камнем оценки финансового здоровья предприятия, поскольку он позволяет оценить четыре ключевых аспекта: ликвидность, финансовую независимость, оборачиваемость и рентабельность.

А. Коэффициенты ликвидности (платежеспособности)

Они показывают способность предприятия погашать краткосрочные обязательства за счет своих оборотных активов.

Показатель	Формула	Нормативное значение (РФ)	Интерпретация
Коэффициент текущей ликвидности ($K_{ТЛ}$)	K_ТЛ = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	2,0 и более (для большинства отраслей). Допустимо > 1,0.	Показывает, сколько рублей оборотных активов приходится на 1 рубль краткосрочных долгов. Значение < 1,0 означает, что компания не может покрыть текущие обязательства.
Коэффициент абсолютной ликвидности ($K_{АЛ}$)	K_АЛ = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства	0,2 – 0,5	Показывает способность немедленно погасить долю краткосрочных обязательств. Значение ниже 0,2 свидетельствует о неспособности к немедленной реакции на финансовые требования.

Б. Коэффициенты финансовой независимости (рыночной устойчивости)

Они характеризуют структуру капитала и степень зависимости от заемных средств.

Коэффициент автономии рассчитывается по формуле:

Коэффициент автономии = Собственный капитал / Валюта баланса

Рекомендуемое значение часто превышает 0,5, что означает, что более половины активов финансируется собственными средствами, обеспечивая финансовую устойчивость, что в свою очередь, увеличивает привлекательность заемщика для банка.

2.1.2. Моделирование вероятности банкротства (на примере модели Альтмана)

Для прогнозирования кредитных рисков и вероятности дефолта коммерческие банки активно используют статистические модели. Наиболее известной из них является Z-счет Альтмана, которая, несмотря на свой возраст, регулярно модифицируется и используется для оценки корпоративных клиентов.

Для непубличных компаний, акции которых не котируются на бирже (что характерно для большинства российских предприятий), применяется модифицированная пятифакторная модель:

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

Где:

• $X_1$: Отношение Оборотного капитала к Общей сумме активов.
• $X_2$: Отношение Нераспределенной прибыли к Общей сумме активов.
• $X_3$: Отношение Прибыли до налогообложения и процентов (EBIT) к Общей сумме активов.
• $X_4$: Отношение Балансовой стоимости собственного капитала к Заемным обязательствам.
• $X_5$: Отношение Выручки к Общей сумме активов.

Пороговые значения для интерпретации Z-счета:

• Z < 1,23: Высокая вероятность банкротства (кризисная зона).
• Z в диапазоне 1,23–2,89: Неопределенное состояние (серая зона, требует детального анализа).
• Z > 2,89: Финансово устойчивая компания (зеленая зона, низкий кредитный риск).

Применение данной модели позволяет получить интегральную оценку кредитоспособности, которая выходит за рамки простого сравнения коэффициентов с нормативами. Но можем ли мы полностью полагаться на финансовые коэффициенты, игнорируя отраслевую специфику?

2.2. Факторы внешней и внутренней среды, определяющие кредитоспособность

Комплексная оценка кредитоспособности не может ограничиваться только количественным финансовым анализом. На финансовое состояние и способность обслуживать долг влияют как факторы, подконтрольные менеджменту (внутренние), так и не подконтрольные (внешние).

2.2.1. Влияние отраслевой специфики и макроэкономических рисков

Внешние факторы — это условия, к которым предприятие вынуждено приспосабливаться: финансовые условия хозяйствования, экономическо-кредитная политика государства, платежеспособный спрос, социальная и экологическая ситуация.

Особое значение имеет отраслевая специфика. Нельзя применять одинаковые нормативы к агропромышленному комплексу (АПК) и к строительной отрасли.

1. Специфика АПК: Сложность количественной методики, например, в ПАО «Россельхозбанк», обусловлена необходимостью учета сезонности, урожайности и климатических рисков. Предприятия АПК могут иметь низкие показатели ликвидности в период между сбором урожая, что, при этом, является нормой для данной отрасли.
2. Специфика Строительства: Влияние государственной финансовой политики может создавать системные риски. Например, программы льготной ипотеки в 2023–2024 годах привели к 50–60% ценовому разрыву между первичным и вторичным рынком жилья. Этот разрыв искусственно стимулирует спрос на новостройки, однако формирует высокий системный риск для банков и застройщиков в случае сворачивания госпрограмм, что обязательно должно быть учтено при оценке кредитоспособности строительных компаний.

При оценке малых и средних предприятий (МСП) также необходимо учитывать подверженность отрасли цикличности спроса и систематическому риску.

2.2.2. Роль нефинансовых показателей: качество менеджмента и деловой престиж

Внутренние факторы — это те, на которые предприятие может воздействовать (производственные мощности, уровень техники и технологии, управление активами). Однако даже при идеальных финансовых показателях, банк всегда учитывает нефинансовые (качественные) показатели:

• Качество управления и менеджмента: Уровень квалификации руководства, стратегия развития, система внутреннего контроля.
• Деловой престиж и репутация: Кредитная история, отношения с банками и поставщиками, отсутствие судебных разбирательств.
• Диверсификация: Уровень диверсификации продукции или услуг, снижение зависимости от одного поставщика или покупателя.
• Перспективы развития клиента: Наличие устойчивого спроса на продукцию.

Анализ кредитоспособности, основанный исключительно на количественных показателях, будет неполным, поскольку он игнорирует человеческий и рыночный факторы, а именно они часто становятся причиной успеха или дефолта.

Глава 3. Проблемы, инновационные подходы и пути повышения кредитоспособности

3.1. Критические проблемы практической оценки кредитоспособности в РФ

Несмотря на наличие развитых методик, их практическое применение в российских условиях сталкивается с рядом системных проблем. Самой актуальной проблемой является непрозрачность и искажение результатов деятельности предприятия.

Отечественный учет традиционно носит обязательный налоговый характер, что часто мотивирует компании к сокрытию реальных финансовых данных.

Два противоположных вектора искажения отчетности:

1. Завышение результатов: Предприятия могут завышать прибыль, выручку и ликвидные активы с целью демонстрации высокой кредитоспособности и привлечения внешнего финансирования (кредитов или инвестиций).
2. Занижение результатов: Предприятия могут занижать прибыль и активы (особенно нематериальные) в целях налоговой оптимизации.

Это искажение приводит к тому, что пороговые значения финансовых показателей, даже при их обосновании, могут не отражать фактического состояния компании. Более того, низкий уровень кредитной культуры и закрытый характер деятельности российских компаний затрудняют адаптацию европейских и международных методик оценки, основанных на высокой степени раскрытия информации.

3.2. Цифровая трансформация: использование Big Data и ИИ в кредитном скоринге

В ответ на необходимость повышения точности оценки и преодоления информационных барьеров, российская банковская система активно внедряет цифровые технологии. Искусственный интеллект (ИИ) и Машинное обучение (МО) позволяют обрабатывать колоссальные объемы данных (Big Data), выявлять скрытые закономерности, которые недоступны традиционному коэффициентному анализу, и создавать более точные прогнозные модели.

Инновационная технология	Ключевое применение в оценке кредитоспособности	Количественный эффект (РФ)
ИИ и Нейросети	Разработка продвинутых скоринговых моделей, анализ поведенческих данных (например, НБКИ).	Повышение точности прогноза дефолта на 15–20%; Уменьшение доли просроченной задолженности в 1,6 раза (с 3,5% до 2,2%).
Машинное обучение (МО)	Автоматизация кредитного мониторинга, снижение операционных расходов.	Сокращение среднего количества контактов с клиентом в два раза до первого одобрения кредита.
Технологии распределенного реестра (Блокчейн)	Управление кредитным риском, повыше��ие доверия к данным, верификация транзакций и залогового обеспечения.	Перспективное направление; повышает прозрачность и неизменность кредитной истории.
Техника опорных векторов	Применение в мультидискриминантном анализе для более точного разделения классов заемщиков (платежеспособных и дефолтных).	Требует грамотного перепрограммирования ИИ под российскую специфику.

Таким образом, цифровые технологии позволяют не только автоматизировать процесс, но и перевести оценку кредитоспособности из области статического финансового анализа в сферу динамического, прогностического риск-менеджмента, что является ключевым трендом на 29.10.2025.

3.3. Разработка стратегических путей повышения кредитоспособности предприятия

Повышение кредитоспособности — это стратегическая задача предприятия, направленная на оптимизацию финансовой структуры и повышение операционной эффективности. Стратегии должны быть направлены на достижение целевых количественных показателей, которые признаются банками как показатели финансовой устойчивости.

1. Оптимизация структуры капитала и ликвидности

Цель: Достижение коэффициента текущей ликвидности ($K_{ТЛ}$) > 2,0 и модифицированного Z-счета > 2,89.

• Увеличение собственного капитала: Это фундаментальный путь повышения финансовой независимости. Может быть достигнуто за счет реинвестирования прибыли, дополнительной эмиссии акций или увеличения уставного капитала.
• Снижение краткосрочных обязательств: Рефинансирование краткосрочных долгов в долгосрочные кредиты. Это снижает мгновенную нагрузку на ликвидные активы и улучшает коэффициент текущей ликвидности.
• Управление ликвидностью: Поддержание коэффициента абсолютной ликвидности в оптимальном диапазоне 0,2–0,5.

2. Повышение операционной эффективности

• Снижение дебиторской задолженности: Внедрение более жесткой политики коммерческого кредитования и активное использование инструментов факторинга. Это ускоряет оборачиваемость активов и увеличивает денежные потоки, что напрямую влияет на $X_5$ (Выручка/Активы) в модели Альтмана.
• Увеличение прибыли: Продвижение собственной высокомаржинальной продукции, оптимизация затрат. Рост прибыли напрямую улучшает показатели рентабельности ($X_3$) и нераспределенной прибыли ($X_2$), критически влияя на Z-счет.

3. Улучшение качественных факторов и прозрачности

• Совершенствование системы внутреннего учета: Переход к международным стандартам финансовой отчетности (МСФО) для повышения прозрачности и доверия со стороны кредиторов.
• Постоянный мониторинг кредитоспособности: Кредитоспособность не является постоянной величиной. Внедрение модульного метода оценки и постоянный внутренний мониторинг позволяют менеджменту оперативно реагировать на изменения финансового состояния.
• Разработка качественных показателей: В дополнение к количественному анализу, предприятие должно систематически собирать и улучшать нефинансовые показатели, такие как деловая репутация и уровень корпоративного управления.

Совершенствование методов оценки кредитоспособности в банковской системе РФ (например, путем построения единой методики оценки корпоративного клиента, учитывающей отраслевую специфику) является залогом не только безопасности банков, но и инструментом развития промышленности и финансового рынка в целом.

Заключение

Проведенное исследование позволило систематизировать теоретические основы, методологические подходы и актуальные проблемы оценки кредитоспособности предприятия в условиях современной российской экономики.

Основные выводы:

1. Теоретический фундамент: Кредитоспособность является прогностическим показателем, который качественно отличается от ликвидности и платежеспособности. Современные методы оценки кредитоспособности — это результат длительной эволюции финансового менеджмента (от 1860-х годов до этапа институционального оформления), сместившей фокус с юридических аспектов на прогностическое моделирование рисков.
2. Методологическая основа: В банковской практике РФ преобладают коэффициентный анализ и скоринговые модели. Для получения исчерпывающей оценки необходимо использовать интегральные модели, такие как модифицированная модель Альтмана, с учетом критических пороговых значений (Z > 2,89).
3. Критический анализ факторов: Оценка становится неполной без учета отраслевой специфики (сезонность в АПК, системные риски в строительстве) и нефинансовых факторов (качество менеджмента, деловой престиж).
4. Проблемы и инновации: Ключевым препятствием в российской практике является непрозрачность и целенаправленное искажение финансовой отчетности. Преодоление этого барьера связано с цифровой трансформацией. Внедрение ИИ, Big Data и машинного обучения уже доказало свою эффективность, повышая точность прогноза дефолта на 15–20% и снижая просроченную задолженность.
5. Пути повышения: Стратегии повышения кредитоспособности должны быть направлены на достижение конкретных целевых показателей ($K_{ТЛ} > 2,0$) через оптимизацию структуры капитала и повышение операционной эффективности (снижение дебиторской задолженности, внедрение факторинга).

Практическая значимость работы заключается в разработке усовершенствованной методической основы, сочетающей классический академический анализ с учетом отраслевых рисков и потенциала цифровых технологий. Данный подход обеспечивает более объективную и прогностическую оценку кредитоспособности, что критически важно как для минимизации кредитных рисков коммерческих банков, так и для стратегического финансового менеджмента предприятий, стремящихся к устойчивому развитию и эффективному привлечению заемных средств.

Список использованной литературы

1. Ачкасов А.И. Активные операции коммерческих банков. М.: Консалт-Банкир, 2004. 289 с.
2. Баканов М.И. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 2002. 572 с.
3. Балабанов И.Т. Финансовый анализ и планирование хозяйствующего субъекта. М: Финансы и статистика, 2002. 423 с.
4. Белоглазова Г.Н., Кроливецкая Л.П. Банковское дело. 5-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2007. 592 с.
5. Банковская система России. Настольная книга банкира: В 3-х кн. М.: ДеКА, 1995. Кн. Ι.
6. Булатов А.С. Экономика. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Экономистъ, 2005. 831 с.
7. Вишняков И.В. Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков. 2008. 51 с.
8. Герасимов Б.И. Качество методов оценки кредитоспособности заемщика коммерческого банка. 2001. 126 с.
9. Гиляровская Л.Т. Экономический анализ. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.
10. Ендовицкий Д.А., Бочарова И.В. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика. 2-е изд., стер. М.: КНОРУС, 2008. 264 c.
11. Ефимова М.Р. Финансово-экономические расчеты. М.: ИНФРА-М, 2004.
12. Ефимова О.В. Финансовый анализ. М.: Бухгалтерский учет, 2002.
13. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент. М.: Дело и сервис, 2001. 412 c.
14. Лаврушин О.И. Банковское дело. 3-е изд., перераб. и доп. М.: КНОРУС, 2005. 625 c.
15. Пещанская И.В. Краткосрочный кредит. М.: Экзамен, 2003. 113 c.
16. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Минск: Новое знание, 2002. 319 c.
17. Хиггинс М., Платонов В.В. Банковское дело: Стратегическое руководство. 2-е изд. М.: Консалтбанкир, 2001. 424 c.
18. Шеремет А.Д. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М, 2001.
19. Просветов Г.И. Экономический анализ: учебно-практическое пособие. М.: Альфа-пресс, 2008. 640 c.
20. Кирисиюк Г.М. Оценка банком кредитоспособности заемщика // Деньги и кредит. 1993. № 4.
21. Москвин В.А. Кредитование инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 2001.
22. Сервук В.Т. Анализ кредитоспособности СП // Деньги и кредит. 2000. №3.
23. Серебряков С.В. Инвестиции в промышленное оборудование – основа возрождения конкурентоспособного производства в России // Банковское дело. 2001. № 9.
24. АКРА ПРИСВОИЛО ПАО ГРУППА АСТРА КРЕДИТНЫЙ РЕЙТИНГ AA(RU), ПРОГНОЗ «СТАБИЛЬНЫЙ» [Электронный ресурс]. URL: https://www.acra-ratings.ru/press-releases/3914 (дата обращения: 29.10.2025).
25. АКРА ПОДТВЕРДИЛО КРЕДИТНЫЙ РЕЙТИНГ МОСКВЫ НА УРОВНЕ AAА(RU), ПРОГНОЗ «СТАБИЛЬНЫЙ», И ЕЕ ОБЛИГАЦИЙ [Электронный ресурс]. URL: https://www.acra-ratings.ru/press-releases/3920 (дата обращения: 29.10.2025).
26. АКРА ПОДТВЕРДИЛО КРЕДИТНЫЙ РЕЙТИНГ ПАО «АК БАРС» БАНК НА УРОВНЕ A(RU), ПРОГНОЗ «СТАБИЛЬНЫЙ» [Электронный ресурс]. URL: https://www.acra-ratings.ru/press-releases/3919 (дата обращения: 29.10.2025).
27. Анализ методов оценки кредитоспособности юридических лиц, используемых российскими банками [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-metodov-otsenki-kreditosposobnosti-yuridicheskih-lits-ispolzuemyh-rossiyskimi-bankami (дата обращения: 29.10.2025).
28. Анализ российских рейтинговых моделей оценки кредитоспособности заёмщика [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-rossiyskih-reytingovyh-modeley-otsenki-kreditosposobnosti-zaemnika (дата обращения: 29.10.2025).
29. Критерии оценки кредитоспособности предприятия [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kriterii-otsenki-kreditosposobnosti-predpriyatiya (дата обращения: 29.10.2025).
30. Методика оценки кредитоспособности заемщика в современных условиях [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika-v-sovremennyh-usloviyah (дата обращения: 29.10.2025).
31. Методы оценки кредитоспособности корпоративных клиентов коммерческого банка: российский и зарубежный опыт [Электронный ресурс]. URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=9898 (дата обращения: 29.10.2025).
32. Направления повышения кредитоспособности промышленных предприятий. 2018 [Электронный ресурс]. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35891398 (дата обращения: 29.10.2025).
33. Направления развития методов анализа кредитоспособности заемщиков в коммерческих банках [Электронный ресурс]. URL: https://www.disser.net/wfile/000001007.php (дата обращения: 29.10.2025).
34. Основные понятия и содержание кредитоспособности [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-ponyatiya-i-soderzhanie-kreditosposobnosti (дата обращения: 29.10.2025).
35. Особенности и основные проблемы оценки кредитоспособности предприятий [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-i-osnovnye-problemy-otsenki-kreditosposobnosti-predpriyatiy (дата обращения: 29.10.2025).
36. Оценка кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса. 2018 [Электронный ресурс]. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/70908/1/urfu2186.pdf (дата обращения: 29.10.2025).
37. Перспективы использования новых цифровых технологий в сфере управления кредитным риском и оценки кредитоспособности. 2024 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-ispolzovaniya-novyh-tsifrovyh-tehnologiy-v-sfere-upravleniya-kreditnym-riskom-i-otsenki-kreditosposobnosti (дата обращения: 29.10.2025).
38. Проблема кредитоспособности предприятий как фактор их репутации и деловой активности [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problema-kreditosposobnosti-predpriyatiy-kak-faktor-ih-reputatsii-i-delovoy-aktivnosti (дата обращения: 29.10.2025).
39. Пути повышения кредитоспособности предприятия [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/puti-povysheniya-kreditosposobnosti-predpriyatiya (дата обращения: 29.10.2025).
40. Рейтинговые системы оценки кредитоспособности заемщиков банков: проблемы создания и перспективы развития [Электронный ресурс]. URL: https://moluch.ru/archive/11/1703/ (дата обращения: 29.10.2025).
41. Роль отраслевой специфики при оценке кредитоспособности предприятий коммерческими банками [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-otraslevoy-spetsifiki-pri-otsenke-kreditosposobnosti-predpriyatiy-kommercheskimi-bankami (дата обращения: 29.10.2025).
42. Современные способы оценки кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-sposoby-otsenki-kreditosposobnosti-predpriyatiy-malogo-i-srednego-biznesa (дата обращения: 29.10.2025).
43. Современные концепции и подходы в экономическом анализе кредитоспособности заемщиков [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-kontseptsii-i-podhody-v-ekonomicheskom-analize-kreditosposobnosti-zaemschikov (дата обращения: 29.10.2025).
44. Факторы, влияющие на платёжеспособность предприятия [Электронный ресурс]. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=54345207 (дата обращения: 29.10.2025).
45. Цифровые технологии в работе кредитного аналитика: преимущества и недостатки использования. 2023 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-tehnologii-v-rabote-kreditnogo-analitika-preimuschestva-i-nedostatki-ispolzovaniya (дата обращения: 29.10.2025).
46. Эволюция концепций финансового менеджмента. 2020 [Электронный ресурс]. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=42426615 (дата обращения: 29.10.2025).
47. Экономическое содержание кредитоспособности организации [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskoe-soderzhanie-kreditosposobnosti-organizatsii (дата обращения: 29.10.2025).
48. «Эксперт-РА»: Кредитный рейтинг Москвы подтвержден на высшем уровне [Электронный ресурс]. URL: https://budget.mos.ru/press_center/news/detail/1297587 (дата обращения: 29.10.2025).