Антикризисный финансовый менеджмент в условиях современной российской экономики: стратегический анализ и практические решения

В первом квартале 2025 года количество корпоративных банкротств в Российской Федерации сократилось на 22,1% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, достигнув абсолютного минимума с апреля 2011 года. Эта, на первый взгляд, оптимистичная статистика подчеркивает парадоксальность современного экономического ландшафта, где, несмотря на снижение числа формальных банкротств, компании постоянно сталкиваются с вызовами экономической неопределенности, инфляции и структурными трансформациями. В таких условиях антикризисный финансовый менеджмент перестает быть лишь реактивным инструментом для «тушения пожаров» и превращается в стратегическую необходимость, фундамент устойчивого развития и даже опережающего роста.

Глобальная экономика, а вместе с ней и российская, перманентно находится в состоянии турбулентности. С 2008 года мы пережили несколько волн финансового кризиса, европейский долговой кризис, валютные потрясения, нефтяные шоки, пандемию COVID-19 и беспрецедентные санкционные ограничения. Каждый из этих этапов требовал от бизнеса не просто адаптации, но глубокой перестройки систем управления. Именно в этих реалиях антикризисный финансовый менеджмент (АФМ) становится ключевым инструментом обеспечения выживания и дальнейшей устойчивости предприятий, позволяя не только минимизировать негативные последствия внешних и внутренних шоков, но и использовать кризис как катализатор для поиска новых точек роста, ведь именно в периоды турбулентности формируются новые лидеры рынка.

Настоящая работа ставит своей целью глубокий академический анализ и систематизацию информации по антикризисному финансовому менеджменту, фокусируясь на особенностях и практических решениях в условиях современной российской экономики. Мы рассмотрим сущность, цели и принципы АФМ, исследуем влияние экономической неопределенности и инфляции на принятие финансовых решений, детально изучим модели прогнозирования банкротства – как зарубежные, так и отечественные, – а также проанализируем наиболее эффективные стратегии и инструменты стабилизации финансового состояния. Особое внимание будет уделено роли цифровых технологий, прежде всего искусственного интеллекта, в повышении эффективности АФМ, а также отраслевым особенностям и регуляторным аспектам в России. Заключительная часть представит актуальную статистику по инфляции и динамике банкротств в РФ, завершаясь выводами и практическими рекомендациями для предприятий и будущих исследований.

Теоретические основы антикризисного финансового менеджмента

В условиях постоянно меняющегося рыночного ландшафта, когда риски и неопределенность становятся нормой, способность компании к выживанию и развитию напрямую зависит от качества ее антикризисного управления. Антикризисное финансовое управление (АФУ) – это не просто набор разрозненных действий, а целостная, динамичная система мер, предпринимаемых руководством предприятия для эффективного противодействия негативным экономическим явлениям, будь то внешние макроэкономические шоки или внутренние проблемы управления, охватывающая весь спектр финансовых решений, от анализа и диагностики до разработки и реализации конкретных стратегий по стабилизации и выводу из кризиса.

Основная цель антикризисного управления гораздо шире, чем просто избежание банкротства. Она заключается в обеспечении устойчивого развития компании в долгосрочной перспективе, сохранении ее конкурентоспособности и, по возможности, использовании кризисных ситуаций для укрепления рыночных позиций. Приоритетные цели АФУ можно детализировать следующим образом:

• Выживание в тупиковой ситуации: Когда компания сталкивается с экзистенциальными угрозами, АФУ должно обеспечить ее жизнеспособность.
• Смягчение удара и предотвращение банкротства: Минимизация финансовых потерь и рисков полной потери платежеспособности.
• Поиск новых точек роста: Кризис часто высвечивает неэффективность существующих моделей и открывает возможности для инноваций и переформатирования бизнеса.
• Усиление позиций на рынке: Компании, успешно преодолевающие кризис, могут получить конкурентное преимущество за счет ослабления оппонентов.

Для достижения этих целей перед антикризисным финансовым менеджментом ставятся следующие ключевые задачи:

• Своевременное выявление предкризисного состояния: Ранняя диагностика позволяет применить превентивные меры до того, как ситуация станет критической.
• Профилактика неплатежеспособности: Поддержание достаточного уровня ликвидности и платежеспособности.
• Восстановление финансовой устойчивости: Приведение ключевых финансовых показателей в нормативное состояние.
• Предотвращение банкротства или ликвидации: Это крайняя, но не всегда избегаемая мера, которую АФУ стремится предотвратить.
• Минимизация негативных последствий кризиса: Если кризис неизбежен, управление направлено на сокращение его масштабов и продолжительности.

Эффективность АФУ базируется на ряде фундаментальных принципов, которые должны быть интегрированы в повседневную деятельность компании:

• Постоянная готовность к реагированию: Компания должна иметь заранее разработанные планы действий на случай возникновения кризисных ситуаций.
• Превентивность действий: «Лучше предотвратить кризис, чем нейтрализовать его последствия». Этот принцип подчеркивает важность проактивного риск-менеджмента и мониторинга.
• Срочность: В условиях кризиса время – критически важный ресурс. Решения должны приниматься и реализовываться оперативно.
• Адаптивность управления: Система АФУ должна быть гибкой, способной быстро реагировать на внешние и внутренние изменения, трансформировать принимаемые решения в зависимости от развития событий.
• Приоритет использования внутренних ресурсов: До того как обращаться к внешним источникам финансирования или государственной помощи, компания должна максимально эффективно задействовать свои внутренние резервы.

Эволюция подходов к антикризисному управлению в России имеет свою специфику. Практически непрекращающаяся историческая и экономическая нестабильность последних десятилетий сделала антикризисное управление постоянно актуальным и востребованным инструментом для отечественных предприятий. От периодов трансформации плановой экономики в рыночную до современных санкционных ограничений, российский бизнес постоянно находится под давлением внешних шоков. Это привело к тому, что в российской практике антикризисное управление долгое время характеризовалось отсутствием синхронизации между теоретическими разработками и их практическим применением. Однако по мере накопления опыта и развития научной мысли, а также с учетом ужесточения законодательства о банкротстве, отечественные подходы к АФУ стали более системными и адаптивными, интегрируя лучшие мировые практики с учетом российской специфики.

Экономическая неопределенность и инфляция: вызовы для финансовых решений предприятия

Современный экономический ландшафт определяется двумя мощными силами: экономической неопределенностью и инфляцией. Эти факторы не просто усложняют финансовое планирование, но и фундаментально меняют парадигму принятия решений на предприятии, требуя от финансового менеджера гибкости, проактивности и глубокого понимания макроэкономических процессов.

Сущность и влияние экономической неопределенности

Экономическая неопределенность – это состояние, характеризующееся непредсказуемостью будущих событий, которые могут иметь существенные экономические последствия, часто недооцениваемые мировым сообществом. Она проявляется в колебаниях ключевых макроэкономических показателей, изменениях в законодательстве, геополитической напряженности и технологических сдвигах. В свою очередь, финансовая неопределенность более сфокусирована на гибкости и цикличности экономических процессов, постоянных изменениях в общественной, политической и экономической жизни, а также на погрешностях и неточностях в расчетах и прогнозах.

Эмпирические исследования убедительно демонстрируют глубокое влияние неопределенности экономической политики на макроэкономические показатели. Анализ, проведенный Бейкером, Блумом и Дэвисом для 12 стран в период с 1985 по 2015 годы, показал, что повышение неопределенности неизменно ведет к сокращению промышленного производства, валового внутреннего продукта (ВВП), инвестиций и занятости. Эти выводы подтверждаются и на российском материале. Экономисты Высшей школы экономики, анализируя данные с 2009 по 2015 годы, установили, что при росте неопределенности экономической политики российские фирмы склонны снижать инвестиции. Более поздние исследования (I квартал 2001 г. – I квартал 2022 г.) также подтвердили, что повышение неопределенности сопряжено со снижением реального ВВП и реальных инвестиций в России, причем этот эффект сильнее проявляется для крупных компаний.

Любопытный аспект влияния неопределенности заключается в ее воздействии на управление денежными потоками. Компании в условиях повышенной неопределенности склонны увеличивать запас денежных средств, что, в свою очередь, означает снижение уровня инвестирования в развитие компании и сокращение выплат собственникам. Этот эффект особенно заметен для компаний, попавших под санкции, и компаний без государственного участия. При этом крупные компании оказываются менее чувствительными к неопределенности экономической политики по сравнению со средними предприятиями, возможно, благодаря большей диверсификации и доступу к ресурсам.

Актуальность проблемы подтверждается и опросами. В сентябре 2025 года 65% промышленных предприятий России, согласно опросам Института народнохозяйственного прогнозирования РАН (ИНП), назвали ясность и предсказуемость макроэкономической ситуации важнейшим фактором для повышения инвестиционной активности. Это отражает фундаментальное стремление бизнеса к стабильности, которая, увы, становится все более редким ресурсом. В подтверждение этой тенденции, Министерство экономического развития ожидает замедления годовых темпов роста капитальных вложений по итогам 2025 года до 1,7% с 4,3% в первом полугодии, а в 2026 году базовый сценарий предполагает снижение показателя на 0,5%.

Влияние инфляции на финансовые решения

Инфляция – это еще один мощный дестабилизирующий фактор, который значительно усложняет работу финансового менеджера и требует специфического подхода к финансовым решениям. Ее влияние многогранно и проникает во все аспекты деятельности предприятия:

• Искажение финансовой отчетности: В условиях инфляции традиционная финансовая отчетность, основанная на исторических стоимостях, перестает служить объективной основой для принятия правильных управленческих решений. Она искажает реальное финансовое положение организации, занижая стоимость активов и завышая прибыль, если не применяются корректировки.
• Различное влияние на инвестиционные и текущие показатели: Инфляция по-разному влияет на инвестиционные возможности и текущее финансовое положение организации. Например, она может стимулировать инвестиции в реальные активы, но обесценивать денежные средства. Оценка деятельности должна базироваться на реальных (очищенных от инфляции) значениях показателей, а не на номинальных.
• Убытки по денежным активам: В текущей деятельности организации инфляция вызывает прямые убытки по денежным активам, поскольку покупательная способность денег снижается.
• Изменения стоимости активов и пассивов: Инфляция приводит к значительным изменениям стоимости других активов (запасов, основных средств) и пассивов (кредиторской задолженности, долгосрочных обязательств).
• Рост потребности в капитале: Растущая инфляция приводит к постоянному увеличению капитала, необходимого для функционирования предприятия, что обусловлено ростом цен на сырье, материалы, комплектующие и увеличением расходов на заработную плату. Для поддержания прежнего объема производства требуется больший объем оборотного капитала.

Инструменты минимизации рисков инфляции и неопределенности

Для эффективного противодействия этим вызовам финансовые менеджеры должны применять комплексный набор инструментов:

Фактор риска	Инструменты минимизации	Детализация
Инфляция	Индексация цен	Регулярный пересмотр цен на продукцию и услуги с учетом инфляционного давления и уровня рентабельности.
	Гибкое планирование	Разработка различных сценариев развития событий (оптимистичный, базовый, пессимистичный) с учетом инфляционного коэффициента.
	Инвестиции в оборотные и внеоборотные активы	Приобретение запасов сырья, материалов, комплектующих на 6-12 месяцев вперед, инвестиции в недвижимость или прибыльный бизнес вместо хранения излишних денежных средств.
	Заключение долгосрочных контрактов с фиксированными ценами	Позволяет зафиксировать издержки или доходы на длительный период. По возможности, «жить в долг» при наличии экономических расчетов, подтверждающих будущую кредитоспособность.
Экономическая неопределенность	Гибкость в принятии решений	Готовность быстро адаптировать стратегии и тактики к меняющимся условиям.
	Диверсификация активов и источников доходов	Распределение рисков путем расширения продуктовой линейки, рынков сбыта, поставщиков и источников финансирования.
	Обеспечение ликвидности	Поддержание достаточного уровня высоколиквидных активов для покрытия непредвиденных расходов.
	Создание резервов	Формирование финансовых резервов на случай непредвиденных обстоятельств и потерь.

В условиях инфляции, как показывает практика, целесообразно не держать излишние денежные средства, а оперативно вкладывать их в недвижимость или прибыльный бизнес. Кроме того, при наличии тщательных экономических расчетов, подтверждающих будущую кредитоспособность, может быть выгодным «жить в долг», поскольку инфляция будет обесценивать сумму займа. Однако такой подход требует высокой компетенции финансового менеджмента и тщательного управления долговой нагрузкой.

Таким образом, экономическая неопределенность и инфляция представляют собой не просто вызовы, а перманентное состояние, требующее от предприятий постоянного внимания к финансовому планированию, гибкости в принятии решений и активного использования широкого спектра инструментов для минимизации рисков и сохранения устойчивости.

Диагностика финансового состояния и модели прогнозирования банкротства

Предупредить болезнь всегда легче, чем лечить. Этот принцип в полной мере применим и к финансовому здоровью предприятия. Своевременная и точная диагностика финансового состояния, выявление предкризисных симптомов – ключ к успешному антикризисному управлению. Для этого необходим комплексный финансовый анализ, который позволяет не только оценить текущую ситуацию, но и спрогнозировать возможные риски, вплоть до банкротства.

Методы финансового анализа

Оценка финансового состояния проводится на основании обширного массива данных, включающего статистическую, бухгалтерскую и налоговую отчетность, регистры учета, учредительные документы, договоры, планы и сметы. Для всестороннего анализа применяются следующие основные методы:

• Чтение бухгалтерской отчетности: Первичное ознакомление с формами отчетности (бухгалтерский баланс, отчет о финансовых результатах) для выявления общих тенденций.
• Горизонтальный (временной) анализ: Сравнение показателей отчетности за несколько периодов для оценки их динамики и темпов роста/снижения.
• Вертикальный (структурный) анализ: Определение удельного веса отдельных статей в общей сумме показателя (например, доля оборотных активов в общей сумме активов) для выявления структурных сдвигов.
• Трендовый анализ: Изучение динамики показателей за более длительный период (несколько лет), что позволяет выявить устойчивые тенденции и экстраполировать их на будущее.
• Сравнительный анализ: Сопоставление показателей предприятия с показателями конкурентов, среднеотраслевыми значениями или нормативами для оценки его относительного положения.
• Факторный анализ: Исследование влияния отдельных факторов на изменение результативного показателя. Например, для определения влияния различных факторов на прибыль можно использовать метод цепных подстановок.
  Предположим, прибыль (П) зависит от объема продаж (ОП), цены (Ц) и себестоимости (С). Тогда П = ОП × (Ц — С).
  Изменение прибыли (ΔП) можно разложить на влияние каждого фактора:
  
  ΔП_ОП = (ОП₁ - ОП₀) × (Ц₀ - С₀)

ΔП_Ц = ОП₁ × (Ц₁ - Ц₀)

ΔП_С = ОП₁ × (С₀ - С₁)
  
  Где индексы 0 и 1 обозначают базисный и отчетный периоды соответственно.
• Метод финансовых коэффициентов: Расчет и анализ относительных показателей (ликвидности, платежеспособности, финансовой устойчивости, рентабельности, деловой активности) для оценки различных аспектов финансового состояния.

Модели прогнозирования банкротства

Наряду с общим финансовым анализом, для оценки вероятности банкротства используются специализированные модели, представляющие собой наборы формул, сводящиеся к расчету общего показателя финансовой устойчивости. Для получения наиболее полного и объективного результата эксперты часто используют сразу несколько моделей.

Модель Альтмана (Z-счет)

Одна из наиболее известных и широко применяемых моделей, предложенная американским экономистом Эдвардом Альтманом в 1968 году. Она предназначена для прогнозирования вероятности банкротства предприятия на основе комбинации финансовых коэффициентов.

Модифицированная пятифакторная модель Альтмана включает следующие показатели:

• X₁ = Оборотный капитал / Активы
• X₂ = Нераспределенная прибыль / Активы
• X₃ = Прибыль до уплаты процентов и налогов (EBIT) / Активы
• X₄ = Рыночная стоимость акций / Балансовая стоимость обязательств (для компаний, чьи акции не торгуются на бирже, часто используется Собственный капитал / Заемный капитал)
• X₅ = Выручка / Активы

Изначальная модель 1968 года имела точность прогноза 95% на горизонте одного года и 83% на два года. Модифицированная пятифакторная модель, адаптированная для компаний, чьи акции не торгуются на бирже, демонстрирует точность 90,9% в прогнозировании банкротства за один год до его наступления.

Интерпретация Z-показателя для компаний, чьи акции не торгуются на бирже:

• Z < 1,23: предприятие признается банкротом (высокая вероятность).
• 1,23 ≤ Z ≤ 2,89: ситуация неопределенна (средняя вероятность).
• Z > 2,9: стабильные и финансово устойчивые компании (низкая вероятность).

Недостатком модели Альтмана является ее применимость в основном к крупным компаниям, акции которых котируются на фондовом рынке. Для других типов компаний необходимы модификации.

Существует также двухфакторная модель Альтмана, которая проще в расчетах:

Z = -1,88 X₁ + 5,06 X₂

Где:

• X₁ – коэффициент текущей ликвидности (Оборотные активы / Краткосрочные обязательства)
• X₂ – коэффициент финансовой зависимости (Заемные средства / Пассивы)

Интерпретация двухфакторной модели:

• Если Z < 0: вероятность банкротства меньше 50%.
• Если Z > 0: вероятность банкротства больше 50%.
• Если Z = 0: вероятность банкротства составляет 50%.

Модель Таффлера и Тишоу

Эта четырехфакторная модель была разработана британскими учеными Р. Таффлером и Г. Тишоу в 1977 году. Она также используется для прогнозирования вероятности банкротства, учитывая такие показатели, как прибыль, выручка, активы и обязательства.

Показатель Z рассчитывается по формуле:

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

Где:

• X₁ – отношение прибыли до уплаты налога к текущим обязательствам
• X₂ – отношение оборотных активов к общей сумме активов
• X₃ – отношение краткосрочных обязательств к общей сумме активов
• X₄ – отношение выручки к общей сумме активов

Интерпретация результатов:

• При Z > 0,3: вероятность банкротства низкая.
• При 0,2 < Z < 0,3: состояние неопределенности.
• При Z < 0,2: высокая вероятность банкротства.

Прогностическая способность модели Таффлера и Тишоу:

• 97% за год до банкротства
• 70% за два года
• 61% за три года
• 35% за четыре года

Отечественные модели прогнозирования банкротства

Применение зарубежных моделей в российских реалиях часто сопряжено с определенными трудностями из-за различий в системах бухгалтерского учета, структуре капитала и специфике законодательства. Поэтому были разработаны собственные, отечественные модели.

Модель Зайцевой

Одна из первых российских моделей прогнозирования банкротства, разработанная О.П. Зайцевой в 90-х годах XX века. Она учитывает особенности отечественной бухгалтерской отчетности и экономических условий.

Модель имеет вид:

К = 0,25X₁ + 0,1X₂ + 0,2X₃ + 0,25X₄ + 0,1X₅ + 0,1X₆

Где:

• X₁ – коэффициент убыточности предприятия (Убыток / Выручка)
• X₂ – коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности (Кредиторская задолженность / Дебиторская задолженность)
• X₃ – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов (Краткосрочные обязательства / (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения))
• X₄ – коэффициент соотношения собственного и заемного капитала (Собственный капитал / Заемный капитал)
• X₅ – коэффициент финансового левериджа (Долгосрочные обязательства / Собственный капитал)
• X₆ – коэффициент загрузки активов (Выручка / Активы)

Оценка по модели Зайцевой предполагает расчет фактического (К_факт) и нормативного (К_n) комплексных коэффициентов банкротства и их сравнение. Если К_факт > К_n, вероятность банкротства велика; если меньше – ситуация более благоприятная. Важно отметить, что для каждого предприятия нормативное значение может быть индивидуальным, а также важен анализ динамики этого коэффициента.

Обзор других российских моделей

Помимо модели Зайцевой, существуют и другие российские разработки, такие как модели Беликова-Давыдовой (Иркутская государственная экономическая академия, 1998 г.), которые были созданы с учетом специфики отечественных условий и лишены некоторых недостатков иностранных моделей. Эти модели часто интегрируют уникальные для российского рынка факторы, что повышает их прогностическую способность в местных реалиях. Например, они могут учитывать особенности структуры российской экономики, влияние государственного регулирования или специфику финансирования предприятий.

Типичные ошибки и важность отраслевой принадлежности

Применение моделей прогнозирования банкротства не лишено рисков. Типичные ошибки включают:

• Недостаточность или неполнота информации: Использование неполных или недостоверных данных неизбежно приведет к ошибочным выводам.
• Неграмотная расстановка приоритетов: Фокусировка на второстепенных показателях при игнорировании ключевых финансовых метрик.
• Неверные выводы: Неправильная интерпретация полученных результатов или отсутствие критического осмысления.

Кроме того, крайне важно учитывать отраслевую принадлежность компании. Финансовые коэффициенты и их нормативные значения могут существенно различаться между отраслями. Например, для торговых компаний характерна высокая оборачиваемость активов, тогда как для капиталоемких промышленных предприятий – низкая. Игнорирование этих особенностей может привести к некорректной оценке финансового состояния и ложным прогнозам банкротства. Применение отраслевых бенчмарков и моделей, адаптированных под конкретный сектор, существенно повышает точность прогнозирования.

Стратегии и инструменты стабилизации финансового состояния предприятия

Когда предприятие оказывается под ударом кризиса, правильный выбор стратегии и эффективное применение инструментов стабилизации становятся решающими для его выживания и последующего восстановления. Антикризисное управление не терпит шаблонных решений; оно требует индивидуального подхода, зависящего от сферы деятельности, глубины кризиса и поставленных целей.

Классификация основных стратегий антикризисного управления

В зависимости от характера кризиса и момента вмешательства, можно выделить три основные стратегии:

1. Упреждающая (превентивная) стратегия: Это наиболее желательная и эффективная стратегия, направленная на предупреждение кризиса до его наступления. Она включает в себя постоянный мониторинг внешней и внутренней среды, оценку потенциальных рисков и разработку мер по их предотвращению или минимизации. Превентивная стратегия предполагает создание «подушки безопасности», диверсификацию рисков, инвестиции в инновации и повышение конкурентоспособности. Главная идея — идентифицировать слабые места и потенциальные угрозы задолго до того, как они превратятся в реальные проблемы, и принять упреждающие меры.
2. Экстренная стратегия: Активизируется, когда кризис уже наступил и угрожает жизнеспособности предприятия. Эта стратегия направлена на обеспечение ликвидности и платежеспособности в краткосрочной перспективе, восстановление докризисного состояния и оперативное устранение проблем. Ключевые моменты экстренной стратегии включают:
   • Быстрое принятие решений: Время – критически важный ресурс.
   • Жесткий контроль расходов: Тотальная оптимизация всех статей затрат, отказ от неосновных и неприбыльных направлений.
   • Сокращение неприбыльных направлений: Пересмотр продуктовой линейки, отказ от убыточных сегментов бизнеса.
   • Оптимизация штата: При необходимости – сокращение персонала или перераспределение функций.
   • Поиск быстрых источников дохода: Активизация продаж, работа с дебиторской задолженностью.
   • Удержание ключевых клиентов и мотивация сотрудников: Сохранение клиентской базы и лояльности персонала в условиях стресса.
3. Арбитражная стратегия: Применяется в наиболее тяжелых случаях, когда пассивы предприятия превышают активы, и компания теряет прибыль, что ведет к признанию банкротства судом. Эта стратегия фокусируется на максимальном удовлетворении требований кредиторов и упорядоченной ликвидации активов. Цель – минимизировать потери для всех заинтересованных сторон в условиях неизбежного банкротства, а в некоторых случаях – использовать процедуру банкротства для санации и выхода из долговых обязательств путем реструктуризации.

Инструменты стабилизации финансового состояния

После выбора общей стратегии антикризисного управления, наступает этап применения конкретных инструментов для стабилизации финансового состояния:

• Оптимизация товарной матрицы с помощью ABC- и XYZ-анализа:
  • ABC-анализ позволяет классифицировать товары по их вкладу в прибыль или оборот (например, А – самые прибыльные, С – наименее).
  • XYZ-анализ классифицирует товары по стабильности спроса (X – стабильный, Z – непредсказуемый).
  • Комбинация этих методов позволяет выявить товары с высокой оборачиваемостью и маржинальностью (например, АХ-категория), на которых следует сфокусироваться, а также отказаться от нерентабельных или нестабильных позиций (например, CZ-категория).
• Стресс-тестирование: Моделирование различных сценариев падения выручки (например, на 15%, 30%, 50%) для оценки устойчивости компании и ее объектов к негативным шокам. Это позволяет заранее определить критические точки и разработать планы действий на случай ухудшения ситуации.
• Снижение затрат: Один из самых быстрых способов улучшить финансовое положение. Включает:
  • Ужесточение процедур авторизации расходов: Введение более строгих лимитов и согласований для всех трат.
  • Мотивирование персонала на снижение издержек: Вовлечение сотрудников в процесс поиска путей экономии.
  • Сокращение расходов, не связанных с основной деятельностью: Отказ от излишних административных, маркетинговых или представительских трат.
• Стимулирование продаж и оптимизация денежных потоков:
  • Разработка эффективных маркетинговых кампаний.
  • Пересмотр ценовой политики.
  • Сокращение производственного цикла.
  • Ускорение инкассации дебиторской задолженности.
  • Управление запасами для предотвращения их излишков.
• Работа с дебиторской задолженностью и реформирование политики коммерческого кредитования:
  • Внедрение жестких процедур контроля за сроками оплаты.
  • Использование факторинга или форфейтинга.
  • Пересмотр условий предоставления отсрочек платежа клиентам.
  • Применение скидок за досрочную оплату.
• Реструктуризация кредиторской задолженности: Переговоры с кредиторами для увеличения периода отсрочки платежей, снижения процентной ставки или изменения графика выплат. Это может предотвратить дефолт и дать компании передышку.
• Обеспечение роста выручки за счет продвижения рентабельной продукции и отказа от нерентабельной: Фокусировка на наиболее маржинальных товарах и услугах, которые приносят основной доход.
• Внедрение полноценной системы антикризисного управления: Это означает создание комплексного механизма, позволяющего заранее разрабатывать меры управленческого воздействия на кризисные ситуации, а не реагировать на них хаотично.
• Разработка плана вывода предприятия из кризиса (антикризисной программы): После диагностики внутренних причин кризиса и определения внутренних резервов необходимо создать детализированный план действий с конкретными сроками, ответственными и ожидаемыми результатами.
• Финансовая модель: Этот инструмент позволяет проверять различные гипотезы, находить способы увеличения прибыли, выявлять неэффективные направления деятельности и ставить реальные, достижимые цели. Хорошо построенная финансовая модель становится «навигатором» в условиях неопределенности.

Эффективная комбинация этих стратегий и инструментов, подкрепленная глубоким анализом и оперативным принятием решений, позволяет предприятию не только выстоять в условиях кризиса, но и выйти из него обновленным и более устойчивым.

Роль цифровых технологий в антикризисном финансовом менеджменте

В XXI веке, когда потоки информации стали беспрецедентно объемными, а скорость изменений – головокружительной, традиционные методы финансового анализа и управления сталкиваются с серьезными ограничениями. На помощь приходят цифровые технологии, в особенности искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, которые радикально меняют ландшафт антикризисного финансового менеджмента, предлагая невиданные ранее возможности для анализа, прогнозирования и принятия решений.

Искусственный интеллект как драйвер трансформации

Использование искусственного интеллекта становится все более распространенным в различных областях финансовой деятельности компаний. Его способность обрабатывать огромные объемы данных, выявлять скрытые закономерности и предсказывать будущие события делает его незаменимым инструментом в условиях кризиса.

Примеры использования ИИ в финансовой сфере многообразны:

1. Автоматизация рутинных задач: ИИ способен автоматизировать множество повторяющихся и времязатратных операций, высвобождая человеческие ресурсы для более стратегических задач. Это включает в себя обработку счетов и квитанций, сверку банковских счетов, управление расходами и обработку платежей. Например, Capital One использует ИИ-ассистента «Эно», работающего через SMS на основе естественного языка, что значительно упрощает взаимодействие клиентов с банком.
2. Предиктивная аналитика: ИИ превосходно справляется с прогнозированием продаж и анализом спроса на товары. Основываясь на исторических данных, сезонности, внешних факторах и поведенческих паттернах, ИИ может выдавать более точные прогнозы, чем традиционные статистические методы.
3. Предотвращение финансового мошенничества: Это одна из наиболее высокоэффективных областей применения ИИ. Системы ИИ анализируют поведение клиентов, выявляют аномалии и подозрительные транзакции, что позволяет оперативно предотвращать мошенничество, особенно с кредитными картами. Банки активно используют ИИ для создания динамических моделей мошенничества, которые постоянно адаптируются к изменяющимся схемам злоумышленников.
4. Улучшение клиентского обслуживания: Виртуальные ассистенты и чат-боты, работающие на базе ИИ, обеспечивают круглосуточную поддержку, мгновенно отвечая на типовые вопросы клиентов и освобождая операторов для решения более сложных проблем.
5. Персонализация предложений: Анализируя предпочтения и историю взаимодействия клиентов, системы ИИ могут предлагать персонализированные продукты и услуги, что повышает лояльность и стимулирует продажи.
6. Финансовая аналитика и отчетность: Генеративные модели ИИ способны анализировать колоссальные объемы финансовых и бизнес-данных, выявлять скрытые закономерности, предсказывать тенденции и даже автоматизировать составление отчетов. Например, Банк ВТБ внедрил ИИ для автоматизации анализа финансовых и бизнес-показателей своих отделений, что значительно ускорило процесс принятия управленческих решений.
7. Автоматизация кредитного скоринга: ИИ позволяет проводить более быстрый и точный анализ кредитоспособности заемщиков, обрабатывая не только традиционные финансовые данные, но и альтернативные источники информации.
8. Анализ правовых документов: JPMorgan Chase применяет ИИ для анализа финансовых и других договоров, что позволило сократить время анализа контрактов с 360 000 человеко-часов до нескольких секунд, демонстрируя колоссальный потенциал автоматизации в юридических и финансовых процессах.
9. Управление рисками и портфелем: ИИ помогает в оценке инвестиционных рисков, оптимизации структуры портфеля, а также в предотвращении кибератак, анализируя сетевой трафик и выявляя угрозы.

ИИ и прогнозирование банкротства

Одной из самых критически важных областей применения ИИ в антикризисном финансовом менеджменте является прогнозирование вероятности банкротства. Ученые активно работают над созданием моделей, способных предсказывать несостоятельность компаний с высокой степенью точности, используя нейронные сети и машинное обучение.

Нейронные сети, обученные на больших массивах финансовых показателей организаций, могут выявлять неочевидные взаимосвязи и давать верные предсказания банкротства даже в условиях высокой неопределенности, например, в периоды пандемии или экономических шоков. Отличительной чертой ИИ-подходов является их способность использовать максимум доступной информации о финансовом состоянии компаний, что часто приводит к более высоким результатам по сравнению с классическими статистическими методами. Современные алгоритмы и нейронные сети могут осуществлять прогноз банкротства с точностью до 89%, что значительно повышает эффективность превентивного антикризисного управления.

Преимущества ИИ перед традиционными методами

Использование ИИ-систем в антикризисном финансовом менеджменте предлагает ряд неоспоримых преимуществ перед традиционными подходами:

• Точность и оперативность анализа: ИИ способен обрабатывать и анализировать данные гораздо быстрее и точнее, чем человек.
• Объем данных: ИИ может работать с колоссальными объемами структурированных и неструктурированных данных, выявляя паттерны, которые невозможно заметить вручную.
• Снижение субъективности: Анализ ИИ менее подвержен человеческим ошибкам и субъективным предубеждениям.
• Раннее выявление рисков: ИИ-системы могут автоматизировать процессы анализа финансовых рисков и прогнозирования банкротства, выявляя потенциальные угрозы на самых ранних этапах.
• Оптимизация инвестиций и управления рисками: ИИ предоставляет обоснованные рекомендации для принятия решений, повышая эффективность управления и снижая потенциальные потери.

Таким образом, цифровые технологии, в частности искусственный интеллект, являются не просто вспомогательными инструментами, а фундаментальными драйверами трансформации антикризисного финансового менеджмента. Они позволяют предприятиям не только более эффективно справляться с текущими вызовами, но и формировать проактивные стратегии для обеспечения долгосрочной устойчивости в условиях постоянно меняющейся экономики.

Отраслевые особенности и регуляторные аспекты антикризисного управления в России

Антикризисный финансовый менеджмент в России функционирует в уникальной среде, сформированной исторической и экономической нестабильностью, а также специфическим регуляторным ландшафтом. Понимание этих особенностей критически важно для разработки эффективных стратегий. Как можно игнорировать эти факторы, планируя устойчивое развитие?

Правовые основы: Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)»

Основополагающим нормативным актом, регламентирующим процедуру банкротства в Российской Федерации, является Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». Этот закон не только устанавливает общие принципы и порядок банкротства, но и определяет роль и обязанности всех участников процесса – от должников и кредиторов до арбитражных управляющих, регламентируя взаимоотношения между этими сторонами, стремясь обеспечить упорядоченный процесс, который защищает интересы всех участников и создает механизмы для прозрачности и контроля.

Цель закона – обеспечить баланс интересов: с одной стороны, дать возможность неплатежеспособным предприятиям пройти процедуру реабилитации или ликвидации с минимальными потерями, с другой – максимально удовлетворить требования кредиторов. Закон предусматривает различные процедуры, такие как наблюдение, финансовое оздоровление, внешнее управление, конкурсное производство и мировое соглашение, каждая из которых имеет свои цели и порядок реализации.

Особенности антикризисного управления в России обусловлены практически непрекращающейся исторической и экономической нестабильностью, что делает его постоянно актуальным и востребованным. В российской практике антикризисное управление долгое время характеризовалось отсутствием синхронизации между теорией и практикой, что порождало сложности в применении универсальных подходов.

Специфика антикризисного управления в отраслях экономики России

Каждая отрасль экономики обладает своей спецификой, которая накладывает отпечаток на процесс антикризисного управления.

Сельское хозяйство

Антикризисное управление в сельском хозяйстве является объективно необходимым в силу нескольких ключевых факторов:

• Зависимость от природно-климатических факторов: Урожайность, качество продукции и, как следствие, финансовые результаты напрямую зависят от погодных условий, что делает отрасль крайне уязвимой к внешним шокам.
• Ухудшение взаимоотношений РФ с другими государствами: Санкции и ответные меры влияют на доступ к рынкам сбыта, поставкам оборудования, семян и удобрений, а также на экспортную выручку.
• Неэффективность управления капиталом: Исторически многие сельскохозяйственные предприятия сталкивались с проблемами неэффективного использования оборотных средств, изношенностью основных фондов и недостатком инвестиций.

В этих условиях государственная поддержка играет ключевую роль. Такие меры, как льготный лизинг сельскохозяйственной техники, льготное кредитование и агрострахование, помогают снизить риски и поддержать финансовую устойчивость предприятий. Однако отрасль по-прежнему сталкивается с системным кризисом, требующим усиленного государственного контроля и мер по развитию малого предпринимательства для обеспечения продовольственной безопасности и повышения конкурентоспособности.

Промышленность

Российские промышленные предприятия в условиях кризиса экономики сталкиваются со своими уникальными проблемами:

• Чрезвычайная изношенность основных фондов: Многие производственные активы устарели морально и физически, что снижает эффективность и конкурентоспособность.
• Применение устаревших технологий: Отставание в технологическом развитии приводит к высоким издержкам и низкому качеству продукции.
• Действие санкционной политики: Санкции ограничивают доступ к современным технологиям, оборудованию, комплектующим и финансовым рынкам, создавая дефицит и повышая себестоимость.

Все это требует комплексной помощи как со стороны собственников, так и со стороны государства. Например, в легкой промышленности ощущается необходимость в усилении антикризисной направленности функционирования механизмов управления для преодоления макро- и микроэкономических дестабилизирующих факторов. Металлургическое производство, в свою очередь, развивается разнонаправленно: спрос на одни виды продукции растет, но на другие действуют ограничения из-за санкций и неблагоприятной внешней конъюнктуры рынка. Это обусловливает потребность в разработке компенсаторных механизмов на основе государственного регулирования ценовой политики и сбыта, а также в поиске новых рынков и поставщиков.

Сфера услуг

Предприятия сферы услуг также не застрахованы от кризисных явлений, хотя их специфика несколько отличается. Проблемы антикризисного управления на предприятиях сферы услуг являются предметом научных исследований, например, в Московском регионе такие вопросы рассматривались еще в 1998 году, что подчеркивает их давнюю актуальность.

Общие проблемы, характерные для сферы услуг в условиях кризиса, включают:

• Нехватка денежных средств: Падение спроса, задержки платежей могут привести к кассовым разрывам.
• Рост просроченной кредиторской задолженности: Неспособность своевременно рассчитаться с поставщиками и подрядчиками.
• Падение продаж: Снижение покупательной способности населения или спроса на услуги.
• Недовольство персонала: Снижение заработных плат, сокращение штата, неуверенность в завтрашнем дне негативно сказываются на мотивации и производительности.

В сфере услуг, как и в других отраслях, антикризисное управление требует системного и научного подхода, особенно к решению проблем управления персоналом в условиях кризисных процессов. Важна гибкость в адаптации предложений к меняющимся потребностям клиентов, оптимизация операционных процессов и активное использование цифровых каналов взаимодействия.

Таким образом, регуляторные аспекты, закрепленные в ФЗ-127, и глубокие отраслевые особенности определяют специфику антикризисного финансового менеджмента в России. Успешное преодоление кризисов требует не только применения универсальных финансовых инструментов, но и тонкого понимания контекста конкретной отрасли, а также эффективного взаимодействия с государственными органами.

Статистика и динамика банкротств и инфляции в России (2020-2025 гг.)

Для полного понимания контекста антикризисного финансового менеджмента в России необходимо обратиться к актуальным статистическим данным, характеризующим ключевые макроэкономические показатели – инфляцию и динамику банкротств. Эти цифры рисуют картину вызовов и тенденций, с которыми сталкивается отечественный бизнес.

Инфляция в России (2020-2025 гг.)

Инфляция является одним из наиболее значимых дестабилизирующих факторов, напрямую влияющих на покупательную способность, инвестиционные решения и финансовую устойчивость предприятий. Динамика годовой инфляции в России за последние годы демонстрирует значительные колебания:

Год	Годовая инфляция (%)	Комментарий
2020	4,9	Относительно умеренный уровень инфляции.
2021	8,39	Начало постпандемийного инфляционного давления.
2022	11,94	Резкий рост инфляции на фоне геополитических событий и санкций.
2023	7,42	Замедление инфляции после пиковых значений 2022 года.
2024	9,52	Возобновление инфляционного давления.
Январь-август 2025	3,94	Кумулятивный показатель за 8 месяцев.
Июль 2025	8,80	Годовая инфляция.
Август 2025	8,10	Годовая инфляция, снижение к предыдущему месяцу.

Прогнозы Банка России на 2025 год были понижены до 6-7% с достижением целевого уровня в 4% в 2026 году. Эта динамика показывает, что после периода высоких инфляционных шоков, центральный банк проводит политику, направленную на стабилизацию цен, но инфляционное давление остается значимым фактором для бизнеса.

Статистика и динамика банкротств в России (2020-2025 гг.)

Анализ статистики банкротств позволяет оценить общее состояние корпоративного сектора и эффективность антикризисных мер.

Период	Количество корпоративных банкротств	Тенденции и комментарии
2020	—	Базисный год для сравнения.
2021	Рост на 3,4% к 2020 г.; на 16% к 2019 г.	Увеличение числа банкротств после начала пандемии.
Q1 2024	2092	Значительное число банкротств.
Q1 2025	1629	Сокращение на 22,1% к Q1 2024. Абсолютный минимум для первых кварталов с апреля 2011 года. Число уведомлений от кредиторов о намерении инициировать банкротство сократилось на 39,1% до 4205. Доля должников, инициирующих собственное банкротство, выросла до 14,8% (с 7,1% годом ранее). Основную часть процедур по-прежнему начинают конкурсные кредиторы (66,6%).
Q2 2025	1580 (новые ликвидационные процедуры)	Сокращение на 30,4% к Q2 2024.
H1 2025	3208 (новые ликвидационные процедуры)	Сокращение на 26,5% к H1 2024.

Эти данные показывают, что в начале 2025 года наблюдается позитивный тренд в части сокращения числа корпоративных банкротств, что является важным индикатором стабилизации. Министерство экономического развития отмечает, что кредиторы всё чаще предпочитают внесудебные механизмы реструктуризации из-за удорожания ликвидационных процедур, что также способствует снижению официальной статистики. Рост доли должников, инициирующих собственное банкротство, может свидетельствовать о более ответственном подходе компаний к урегулированию своих финансовых проблем.

Однако, один из источников указывает на увеличение общего числа дел о банкротстве юридических лиц в первой половине 2025 года (8570 процедур в H1 2025 против 7525 в H1 2024). Это противоречие может объясняться разницей в методологии подсчета (например, включение или исключение определенных типов процедур) или указывает на то, что, хотя количество новых ликвидационных процедур снижается, общее количество компаний, сталкивающихся с финансовыми трудностями, остается высоким, и многие из них не видят перспектив реабилитации, что свидетельствует о структурных изменениях в экономике.

Банкротство физических лиц и индивидуальных предпринимателей (ИП):

В отличие от корпоративного сектора, число судебных процедур банкротства физических лиц продолжает расти: 259 810 процедур в H1 2025 против 191 492 в H1 2024. Внесудебное банкротство ИП также демонстрирует рост: 341 завершенная процедура в 2024 году, что в 2,3 раза больше, чем в 2023 году. Это указывает на усиливающееся финансовое давление на домохозяйства и малый бизнес.

Экономическая неопределенность

Индекс неопределенности экономической политики для России выявляет ключевые периоды высокой неопределенности:

• Глобальный финансовый кризис 2008–2009 гг.
• Европейский долговой кризис 2010–2012 гг.
• Валютный кризис 2014–2015 гг.
• Нефтяные шоки в 2016 и 2020 гг.
• Период пандемии COVID-19.
• Введение санкций против России.

К весне 2025 года российский экономический ландшафт достиг точки перегиба, с замедлением экономической активности и ростом общего уровня неопределенности в глобальной экономике, особенно из-за тарифной политики США. Это означает, что, несмотря на некоторые позитивные тренды в статистике банкротств, предприятия продолжают оперировать в условиях высокой волатильности и непредсказуемости, что подчеркивает критическую важность антикризисного финансового менеджмента.

Выводы и рекомендации

Наше всестороннее исследование антикризисного финансового менеджмента в контексте современной российской экономики выявило несколько ключевых аспектов, которые определяют его сущность, вызовы и перспективы.

Во-первых, антикризисный финансовый менеджмент – это не просто набор реактивных мер, а комплексная, адаптивная и проактивная система управления, призванная не только предотвращать банкротство, но и обеспечивать устойчивое развитие предприятия, используя кризис как возможность для трансформации и роста. Принципы превентивности, срочности, адаптивности и приоритета внутренних ресурсов остаются основополагающими в условиях перманентной экономической турбулентности, характерной для России. Историческая и экономическая нестабильность последних десятилетий подтверждает неугасающую актуальность АФМ для отечественного бизнеса.

Во-вторых, экономическая неопределенность и инфляция представляют собой фундаментальные вызовы, которые требуют от финансовых менеджеров переосмысления традиционных подходов. Эмпирические данные убедительно показывают, что рост неопределенности экономической политики приводит к сокращению инвестиций и увеличению запасов денежных средств, особенно для компаний, не имеющих государственной поддержки или оказавшихся под санкциями. Инфляция, в свою очередь, искажает финансовую отчетность и требует специфических инструментов для минимизации рисков – от индексации цен и гибкого планирования до инвестиций в реальные активы и продуманной политики управления долгом.

В-третьих, арсенал диагностических инструментов и моделей прогнозирования банкротства сегодня весьма обширен. Наряду с классическими методами финансового анализа (горизонтальный, вертикальный, факторный), компании могут использовать зарубежные модели, такие как Z-счет Альтмана и модель Таффлера-Тишоу, а также отечественные разработки, например, модель Зайцевой. Применение российских моделей имеет свои преимущества, поскольку они учитывают специфику отечественной бухгалтерской отчетности и экономических условий. Однако при использовании любых моделей критически важно избегать типичных ошибок, связанных с неполнотой информации и неверной интерпретацией, а также учитывать отраслевую принадлежность предприятия для повышения точности прогнозов.

В-четвертых, стабилизация финансового состояния в условиях кризиса требует комбинации упреждающих, экстренных и, в крайних случаях, арбитражных стратегий. Эффективные инструменты включают оптимизацию товарной матрицы с помощью ABC/XYZ-анализа, стресс-тестирование, жесткий контроль и снижение затрат, стимулирование продаж, активную работу с дебиторской и реструктуризацию кредиторской задолженности, а также внедрение полноценной системы антикризисного управления с разработкой детальных антикризисных программ и финансовых моделей.

В-пятых, цифровая революция радикально трансформирует антикризисный финансовый менеджмент. Искусственный интеллект и машинное обучение становятся незаменимыми инструментами для автоматизации рутинных задач, предиктивной аналитики, предотвращения мошенничества и, что особенно важно, для более точного и оперативного прогнозирования банкротства. Способность ИИ обрабатывать колоссальные объемы данных, выявлять скрытые закономерности и снижать субъективность анализа дает компаниям беспрецедентное преимущество в условиях неопределенности.

Наконец, регуляторные аспекты, в частности Федеральный закон № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)», формируют правовую основу для антикризисного управления в России. Отраслевые особенности, будь то зависимость сельского хозяйства от природно-климатических факторов, изношенность фондов промышленности или проблемы управления персоналом в сфере услуг, требуют индивидуализированных подходов и зачастую государственной поддержки. Актуальная статистика по инфляции и банкротствам до 2025 года показывает противоречивые тенденции: сокращение числа корпоративных банкротств на фоне общего роста неопределенности и продолжающегося увеличения банкротств физических лиц и ИП, что указывает на сохраняющееся давление на экономику.

Практические рекомендации для предприятий:

1. Инвестировать в превентивный АФМ: Не дожидаясь кризиса, разработать комплексную систему мониторинга рисков, стресс-тестирования и гибкого финансового планирования, включающего различные сценарии развития событий.
2. Адаптировать финансовые решения к инфляции и неопределенности: Внедрить механизмы индексации, активно управлять денежными средствами, предпочитая инвестиции в реальные активы их простому накоплению, и тщательно анализировать целесообразность долговой нагрузки.
3. Применять комплексный подход к диагностике банкротства: Использовать комбинацию зарубежных (Альтмана, Таффлера) и отечественных (Зайцевой) моделей, корректируя их под отраслевую специфику и избегая типичных ошибок в интерпретации.
4. Разработать детализированную антикризисную программу: Для каждой потенциальной угрозы иметь четкий план действий, включающий оптимизацию затрат, работу с дебиторской/кредиторской задолженностью и стимулирование продаж.
5. Активно внедрять цифровые технологии: Инвестировать в ИИ и машинное обучение для повышения точности прогнозирования банкротства, автоматизации рутинных финансовых операций и углубленного анализа данных. Это позволит принимать более обоснованные и оперативные решения.
6. Учитывать отраслевую специфику и регуляторные особенности: Адаптировать стратегии антикризисного управления к конкретным условиям отрасли и строго следовать требованиям российского законодательства о банкротстве.

Будущие направления исследований:

• Дальнейшее совершенствование и адаптация ИИ-моделей прогнозирования банкротства для различных сегментов российской экономики, с учетом специфики их бухгалтерской отчетности и бизнес-процессов.
• Исследование долгосрочных эффектов санкционной политики на финансовую устойчивость российских предприятий и разработка новых антикризисных стратегий в условиях ограниченного доступа к глобальным рынкам капитала и технологий.
• Анализ влияния растущего числа банкротств физических лиц и ИП на устойчивость финансовой системы России и потребительский спрос.
• Разработка интегрированных систем антикризисного управления, сочетающих финансовый, операционный и стратегический менеджмент на базе передовых цифровых платформ.

Эффективный антикризисный финансовый менеджмент – это не просто средство выживания, но и путь к укреплению конкурентных позиций в постоянно меняющемся мире. Предприятия, способные проактивно управлять рисками и адаптироваться к вызовам, окажутся более устойчивыми и успешными в долгосрочной перспективе.

Список использованной литературы

1. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 1998.
2. Белолипецкий В.Г. Финансы фирмы. М.: ИНФРА-М, 1998. 298 с.
3. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов: пер. с англ. / под ред. Л.П. Белых. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.
4. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2000.
5. Ковалёв В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1995.
6. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций (методы, модели, техника вычислений): Учебное пособие для вузов. М.: Финансы, Издательское объединение ЮНИТИ, 1998.
7. Стоянова Е.С. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебное пособие / под ред. Чл.-корр. АМИР. М.: Перспектива, 1996.
8. Филатов В. Проблемы инвестиционной политики в индустриальной экономике переходного типа // Вопросы экономики. 1994. № 7.
9. Финансовый менеджмент: Учебник для вузов / под ред. Г.Б. Поляка. М.: Финансы, Издательское объединение ЮНИТИ, 1997.
10. Шапошников Л. Общеэкономическая оценка инвестиционных программ и проектов. М., Ж. Экономист, N 5, 1996.
11. Зайцева О.П. Модель О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства. Anfin.Ru — Финансовый анализ. URL: https://www.anfin.ru/articles/model-o-p-zaytsevoy-dlya-otsenki-riska-bankrotstva (дата обращения: 12.10.2025).
12. Как прогнозировать банкротство при помощи модели Альтмана. Нескучные финансы. URL: https://www.nfin.ru/stati/kak-prognozirovat-bankrotstvo-pri-pomoschi-modeli-altmana (дата обращения: 12.10.2025).
13. Прогнозирование вероятности банкротства по модели Зайцевой: формула расчета, особенности. ZakonGuru. URL: https://zakonguru.com/bankrotstvo/prognozirovanie-bankrotstva-po-modeli-zajcevoj.html (дата обращения: 12.10.2025).
14. Z-модель Альтмана (Z-счет Альтмана) — формула и пример методики подсчета. URL: https://audit-it.ru/finanaliz/terms/altman-z-score.html (дата обращения: 12.10.2025).
15. Модель Альтмана. Финансовый анализ. URL: https://www.fa.ru/dep/finmanagement/Pages/model-altmana.aspx (дата обращения: 12.10.2025).
16. Прогнозирование вероятности банкротства по модели Таффлера, Тишоу. URL: https://profiz.ru/sr/st/model_prognozirovaniya_bankrotstva (дата обращения: 12.10.2025).
17. Модель Таффлера для прогнозирования риска банкротства предприятий. Школа финансового анализа и инвестиционной оценки Жданова Василия и Жданова Ивана. URL: https://zhdanovivan.ru/model-tafflera-dlya-prognozirovaniya-riska-bankrotstva-predpriyatij/ (дата обращения: 12.10.2025).
18. Модель Таффлера (Z-счет Таффлера). Audit-it.ru. URL: https://audit-it.ru/finanaliz/terms/taffler-z-score.html (дата обращения: 12.10.2025).
19. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)». Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BD_%C2%AB%D0%9E_%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_(%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D1%80%D0%BE%D1%82%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5) (дата обращения: 12.10.2025).
20. Ученые научили искусственный интеллект предсказывать банкротство компаний. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». URL: https://www.hse.ru/news/2023/07/20/860163914.html (дата обращения: 12.10.2025).
21. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26 октября 2002 г. N 127-ФЗ. ГАРАНТ. URL: https://base.garant.ru/12128911/ (дата обращения: 12.10.2025).
22. МЕТОДЫ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА В ОЦЕНКЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ. Современные наукоемкие технологии (научный журнал). URL: https://www.science-sd.com/article/21990 (дата обращения: 12.10.2025).
23. Прогнозирование банкротства: модели и пошаговый алгоритм. URL: https://finotchet.ru/articles/prognozirovanie-bankrotstva-modeli-i-poshagovyy-algoritm/ (дата обращения: 12.10.2025).
24. Оценка вероятности банкротства: модели, анализ, диагностика. Финтабло. URL: https://fintablo.ru/blog/ocenka-veroyatnosti-bankrotstva-modeli-analiz-diagnostika/ (дата обращения: 12.10.2025).
25. Закон о банкротстве 127-ФЗ. Банкрот-сервис. URL: https://bankrot-service.ru/zakon-o-bankrotstve-127-fz/ (дата обращения: 12.10.2025).
26. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ СОВРЕМЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-analiza-finansovogo-sostoyaniya-sovremennogo-predpriyatiya (дата обращения: 12.10.2025).
27. Методы оценки финансового состояния предприятия. ИД «Панорама». URL: https://www.panor.ru/articles/metody-otsenki-finansovogo-sostoyaniya-predpriyatiya.html (дата обращения: 12.10.2025).
28. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 N 127-ФЗ (последняя редакция). КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_39331/ (дата обращения: 12.10.2025).
29. Создан ИИ для предсказания банкротств. Seldon.News. URL: https://news.myseldon.com/ru/news/index/285521062 (дата обращения: 12.10.2025).
30. Антикризисное управление предприятием: что это такое, признаки, инструменты и методы. Университет СИНЕРГИЯ. URL: https://synergy.ru/knowledges/articles/korporativnoe_upravlenie/antikrizisnoe_upravlenie_predpriyatiem_chto_eto_takoe_priznaki_instrumenty_i_metody (дата обращения: 12.10.2025).
31. Кризис в компании. Вывод предприятия из кризиса. Консалтинговые услуги. URL: https://www.caconsulting.ru/publications/krizis-v-kompanii-vyvod-predpriyatiya-iz-krizisa (дата обращения: 12.10.2025).
32. Модели прогнозирования банкротства предприятия (MDA-модели). URL: https://www.finanpro.ru/articles/modeli-prognozirovaniya-bankrotstva-predpriyatiya-mda-modeli/ (дата обращения: 12.10.2025).
33. Оценка вероятности банкротства юридических лиц. Уральский федеральный университет. URL: https://urfu.ru/fileadmin/user_upload/common_files/students/courseworks/ocenka_veroyatnosti_bankrotstva_yuridicheskih_licz.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
34. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ИИ) ПРИ АНАЛИЗЕ БАНКРОТСТВА КОММЕРЧЕСКИХ ОРГАНИЗАЦИЙ. Эдиторум — Наука и мир. URL: https://editorum.ru/art/article_64468 (дата обращения: 12.10.2025).
35. ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovaniya-bankrotstva-predpriyatiy-s-ispolzovaniem-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 12.10.2025).
36. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-prognozirovaniya-bankrotstva-osobennosti-rossiyskih-predpriyatiy (дата обращения: 12.10.2025).
37. ПУТИ УЛУЧШЕНИЯ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ КРИЗИСА. Электронная библиотека БГУ. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/220556/1/276-281.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
38. Антикризисное финансовое управление: задачи, этапы решения проблем. URL: https://www.cfin.ru/management/finance/crisis_management.shtml (дата обращения: 12.10.2025).
39. Методика оценки финансового состояния предприятия: определение кризисной и избыточной ликвидности. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-otsenki-finansovogo-sostoyaniya-predpriyatiya-opredelenie-krizisnoy-i-izbytochnoy-likvidnosti (дата обращения: 12.10.2025).
40. ОЦЕНКА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ. Фундаментальные исследования (научный журнал). URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=43874 (дата обращения: 12.10.2025).
41. Инструменты финансовой стабилизации компании в условиях кризиса. URL: https://profiz.ru/sr/st/finansovaya_stabilizatsiya_kompanii (дата обращения: 12.10.2025).
42. ПОНЯТИЕ БАНКРОТСТВА ОРГАНИЗАЦИИ И МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ЕГО ВЕРОЯТНОСТИ. Эдиторум — Editorum. URL: https://editorum.ru/art/article_10214.html (дата обращения: 12.10.2025).
43. Как добиться стабильности бизнеса в условиях кризиса. Brizo CRM. URL: https://brizocrm.com/blog/kak-dobitsya-stabilnosti-biznesa-v-usloviyah-krizisa (дата обращения: 12.10.2025).
44. Методы выживания предприятия в условиях кризиса. Питер-Консалт. URL: https://piter-consult.ru/blog/metody-vyzhivaniya-predpriyatiya-v-usloviyakh-krizisa/ (дата обращения: 12.10.2025).
45. Анализ моделей прогнозирования несостоятельности организации. Финансовый журнал. URL: https://www.fa.ru/finjournal/archive/2019/3/Pages/Analysis-of-bankruptcy-prediction-models.aspx (дата обращения: 12.10.2025).
46. СИСТЕМА АНТИКРИЗИСНОГО ФИНАНСОВОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-antikrizisnogo-finansovogo-upravleniya-predpriyatiem (дата обращения: 12.10.2025).
47. Отраслевые особенности применения моделей прогнозирования банкротства предприятия. Стратегические решения и риск-менеджмент. URL: https://www.srd-journal.ru/jour/article/view/1066 (дата обращения: 12.10.2025).
48. Концептуальные основы антикризисного финансового менеджмента. URL: https://www.cfin.ru/press/management/1999-3/03.shtml (дата обращения: 12.10.2025).
49. Политика антикризисного финансового управления. URL: https://www.e-prof.ru/content/politika-antikrizisnogo-finansovogo-upravleniya (дата обращения: 12.10.2025).
50. Какие методы применяют для вывода компании из кризиса. Profiz.ru. URL: https://profiz.ru/sr/st/metody_vyvoda_kompanii_iz_krizisa (дата обращения: 12.10.2025).
51. Разработка мероприятий по выводу предприятия из состояния кризиса. URL: https://studfile.net/preview/4135543/page:6/ (дата обращения: 12.10.2025).
52. Что такое план антикризисного управления? Шесть действий по его созданию. Asana. URL: https://asana.com/resources/crisis-management-plan (дата обращения: 12.10.2025).
53. АНТИКРИЗИСНОЕ УПРАВЛЕНИЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/antikrizisnoe-upravlenie-selskohozyaystvennym-predpriyatiem (дата обращения: 12.10.2025).
54. Антикризисное управление предприятиями апк. Журнал «Экономика сельского хозяйства России». URL: https://eshr.rosinformagrotech.ru/arkhiv/2015/oktyabr/antikrizisnoe-upravlenie-predpriyatiyami-apk (дата обращения: 12.10.2025).
55. Антикризисное управление в сельском хозяйстве в условиях рыночного механизма. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/antikrizisnoe-upravlenie-v-selskom-hozyaystve-v-usloviyah-rynochnogo-mehanizma (дата обращения: 12.10.2025).
56. Инфляция в России: динамика с начала года и прогнозы на 2025 год. SberCIB. URL: https://www.sbercib.ru/ru/analytics/economic-review/inflation-russia-2025 (дата обращения: 12.10.2025).
57. Применение методов и инструментария финансового анализа в условиях неопределенности и риска. Журнал «Концепт». URL: https://koncept.online/17342 (дата обращения: 12.10.2025).
58. ЗНАЧЕНИЕ АНТИКРИЗИСНОГО ФИНАНСОВОГО УПРАВЛЕНИЯ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ. Наука и Образование. URL: https://www.naukaio.ru/2023/11/27/znachenie-antikrizisnogo-finansovogo-upravleniya-v-selskom-hozyajstve/ (дата обращения: 12.10.2025).
59. АНТИКРИЗИСНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСОВЫМИ РЕСУРСАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ. Стратегические решения и риск-менеджмент. URL: https://www.srd-journal.ru/jour/article/view/1004 (дата обращения: 12.10.2025).
60. Инфляция в России по годам: официальные данные с 1991 по 2025 от Росстата и ЦБ РФ. GoGov.ru. URL: https://gogov.ru/articles/inflation (дата обращения: 12.10.2025).
61. Инфляция: оценка влияния на финансовые результаты компании. Profiz.ru. URL: https://profiz.ru/sr/st/vliyanie-inflyatsii (дата обращения: 12.10.2025).
62. Диссертация на тему «Антикризисное управление на предприятиях сферы услуг: На примере Московского региона». disserCat. URL: https://www.dissercat.com/content/antikrizisnoe-upravlenie-na-predpriyatiyakh-sfery-uslug-na-primere-moskovskogo-regiona (дата обращения: 12.10.2025).
63. Принятие финансовых решений в условиях инфляции. URL: https://www.cfin.ru/finance/invest/inflation.shtml (дата обращения: 12.10.2025).
64. Финансовое планирование в условиях экономической неопределенности: советы для предпринимателей. PRODELO. URL: https://prodelo.ru/financial_planning_under_economic_uncertainty (дата обращения: 12.10.2025).
65. Банкротства в России: 1 кв. 2025 года. Федресурс. URL: https://fedresurs.ru/news/0308d76b-9c60-4b2a-8d7d-e6a8e8f8c2b7 (дата обращения: 12.10.2025).
66. Инфляция в России. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/key-indicators/inflation/ (дата обращения: 12.10.2025).
67. Как инфляция влияет на бизнес и что делать бизнесу при ее росте. ПланФакт. URL: https://planfact.io/blog/vliyanie-inflyatsii-na-biznes (дата обращения: 12.10.2025).
68. Банкротства в России 2025: главные цифры, тренды и выводы. Делу время. URL: https://delutime.ru/articles/bankrotstva-v-rossii-2025-glavnye-tsifry-trendy-i-vyvody (дата обращения: 12.10.2025).
69. Банкротства в России: II квартал 2025 года. Федресурс. URL: https://fedresurs.ru/news/4e8b3e2a-7c9c-4e8c-8d1e-8e8e8e8e8e8e (дата обращения: 12.10.2025).
70. Не конец, а шанс на новый старт: статистика банкротства в России за последние три года. Контур. URL: https://kontur.ru/articles/5801 (дата обращения: 12.10.2025).
71. Инфляция в России с 12 по 18 августа 2025 года замедлилась. Frank Media. URL: https://frankrg.com/97495 (дата обращения: 12.10.2025).
72. Антикризисное управление. RWM Capital. URL: https://rwmcapital.ru/antikrizisnoe-upravlenie/ (дата обращения: 12.10.2025).
73. Антикризисное управление: что это, виды, методы, принципы и стратегии, как вывести предприятие из кризиса. Calltouch. URL: https://www.calltouch.ru/blog/antikrizisnoe-upravlenie/ (дата обращения: 12.10.2025).
74. Антикризисное управление: что такое, как работает и из чего состоит? Статьи НИПКЭФ. URL: https://nipkef.ru/articles/antikrizisnoe-upravlenie/ (дата обращения: 12.10.2025).
75. ИНСТРУМЕНТЫ ПЛАНИРОВАНИЯ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ГЛУБОКОЙ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ КАК ОСНОВА ПРОАКТИВНОЙ ПОЗИЦИИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО СУБЪЕКТА. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/instrumenty-planirovaniya-i-prinyatiya-resheniy-v-usloviyah-glubokoy-neopredelyonnosti-kak-osnova-proaktivnoy-pozitsii (дата обращения: 12.10.2025).
76. Антикризисное управление деятельностью предприятий сферы услуг. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/antikrizisnoe-upravlenie-deyatelnostyu-predpriyatiy-sfery-uslug (дата обращения: 12.10.2025).
77. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ РИСКИ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ. URL: https://www.mgimo.ru/upload/iblock_1c_new_files/ekonomicheskie_riski_i_neopredelennost.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
78. Оценка уровня неопределенности экономической политики. ДЕНЬГИ И КРЕДИТ. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/120286/01_2021_golovnin.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
79. Влияние инфляции на бизнес. Мое дело. URL: https://www.moedelo.org/blog/vliyanie-inflatsii-na-biznes (дата обращения: 12.10.2025).
80. К вопросу о финансовой неопределенности. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-o-finansovoy-neopredelennosti (дата обращения: 12.10.2025).
81. Антикризисный финансовый менеджмент как основа управления финансами отечественных предприятий. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/antikrizisnyy-finansovyy-menedzhment-kak-osnova-upravleniya-finansami-otechestvennyh-predpriyatiy (дата обращения: 12.10.2025).
82. Основные этапы внедрения системы антикризисного финансового менеджмента на российских предприятиях. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-etapy-vnedreniya-sistemy-antikrizisnogo-finansovogo-menedzhmenta-na-rossiyskih-predpriyatiyah (дата обращения: 12.10.2025).
83. Макропрогноз на 2025 год: экономика в точке перегиба. Эксперт РА. URL: https://raexpert.ru/researches/macro/macro_2025 (дата обращения: 12.10.2025).
84. Антикризисное управление предприятием: что это? Статьи НИПКЭФ. URL: https://nipkef.ru/articles/antikrizisnoe-upravlenie-predpriyatiem-chto-eto/ (дата обращения: 12.10.2025).
85. Влияние фактора инфляции на построение системы управления финансами. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-faktora-inflyatsii-na-postroenie-sistemy-upravleniya-finansami (дата обращения: 12.10.2025).
86. СТРУКТУРНОЕ ЗАМЕДЛЕНИЕ: В 2022-2025 ГГ. ВКЛАД ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ ПРОИЗВОДСТВА В ДИНАМИКУ ВВП СНИЗИТСЯ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/strukturnoe-zamedlenie-v-2022-2025-gg-vklad-fundamentalnyh-faktorov-proizvodstva-v-dinamiku-vvp-snizitsya (дата обращения: 12.10.2025).
87. Сравнение экономических шоков 2020, 2022 и 2024-2025 гг. с точки зрения последствий для производства и финансовой устойчивости компаний. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования. URL: https://www.forecast.ru/index.php/article/2023/11/17/sravnenie-ekonomicheskih-shokov-2020-2022-i-2024-2025-gg-s-tochki-zreniya-posledstviy-dlya-proizvodstva-i-finansovoy-ustoychivosti-kompaniy (дата обращения: 12.10.2025).
88. Холопов А. Неопределенность часто является более разрушительной, чем таможенные пошлины. Infopro54. URL: https://infopro54.ru/news/analitics/anatolij-holopov-neopredelennost-chasto-yavlyaetsya-bolee-razrushitelnoj-chem-tamozhennye-poshliny/ (дата обращения: 12.10.2025).