Прогнозирование банкротства: Методы, законы РФ и ИИ (2025)

В первом полугодии 2024 года в России банкротами были признаны 4363 юридических лица, что на 40% больше, чем за аналогичный период годом ранее. Эта неутешительная статистика ярко демонстрирует острую актуальность проблемы прогнозирования несостоятельности предприятий в современной экономике. Банкротство – это не просто юридическая процедура, это многогранный экономический феномен, затрагивающий интересы акционеров, кредиторов, сотрудников и государства. Неспособность предприятий своевременно распознавать признаки финансового неблагополучия и принимать адекватные меры антикризисного управления приводит к потерям рабочих мест, снижению инвестиционной привлекательности и общей дестабилизации рыночных отношений. Что же следует из этого для бизнеса и экономики в целом? Очевидно, что без своевременной диагностики и превентивных мер, волна банкротств может серьезно подорвать национальную экономику, создавая цепную реакцию неплатежей и снижая доверие к рыночным механизмам.

Настоящая курсовая работа ставит своей целью комплексное изучение, анализ и систематизацию методик прогнозирования банкротства предприятий. Мы стремимся не только раскрыть теоретические основы этих методик, но и детально рассмотреть нормативно-правовое регулирование процедур несостоятельности в Российской Федерации, а также изучить практическое применение существующих моделей для оценки финансовой устойчивости. Особое внимание будет уделено разработке предложений по совершенствованию системы прогнозирования и повышению финансовой устойчивости в динамичных условиях современной российской экономики. Для студентов экономических и финансовых специальностей, а также аспирантов, данная работа призвана стать ценным источником информации, объединяющим глубокий теоретический анализ с практико-ориентированным изложением, что позволит им уверенно ориентироваться в сложном мире корпоративных финансов и антикризисного управления. Структура работы последовательно раскрывает понятийный аппарат, законодательные основы, зарубежные и отечественные модели, факторы влияния, статистику, а также инновационные цифровые подходы, завершаясь практическими рекомендациями и выводами для дальнейших исследований.

Теоретические основы и сущность банкротства предприятия

Погружение в мир финансовой нестабильности начинается с понимания самой сути банкротства — явления, которое, несмотря на свою разрушительную природу, является неотъемлемой частью рыночной экономики. Это не просто единичный сбой, а сложный процесс, отражающий глубокие дисбалансы в управлении и функционировании компании, и его своевременное выявление позволяет не только минимизировать потери, но и использовать кризис как возможность для реструктуризации и оздоровления.

Понятие и признаки несостоятельности (банкротства)

Банкротство, или несостоятельность, по своей сути является состоянием, когда компания оказывается неспособной погашать свои долговые обязательства и финансировать основную деятельность из-за хронической нехватки финансовых ресурсов. Это не просто временные трудности с наличностью, а системная проблема, которая проявляется в невозможности выполнения финансовых обязательств в течение длительного периода. Основным признаком наступления банкротства, согласно российскому законодательству, является неоплата обязательств в течение трех месяцев и дольше.

Однако банкротство — это не только констатация факта неплатежеспособности, но и комплекс процедур, проводимых в отношении должника, его доходов, имущества и обязательств. Эти процедуры направлены на справедливое удовлетворение требований кредиторов и, по возможности, на восстановление платежеспособности компании или упорядоченную ликвидацию ее активов. Сам процесс банкротства может включать наблюдение, финансовое оздоровление, внешнее управление, конкурсное производство и мировое соглашение, каждое из которых имеет свои цели и регламент. Какой важный нюанс здесь упускается? То, что успешное проведение этих процедур требует не только юридических знаний, но и глубокого понимания финансового состояния компании, её операционной деятельности и стратегического потенциала, чтобы выбрать наиболее эффективный путь из кризиса.

Цели и задачи законодательства о банкротстве

Законодательство, регулирующее сферу несостоятельности, является одним из важнейших механизмов обеспечения стабильности и предсказуемости в экономических отношениях. Целью Федерального закона «О несостоятельности (банкротстве)» является обеспечение упорядоченного процесса банкротства, который защищает интересы как должников, так и кредиторов. С одной стороны, закон призван предоставить кредиторам возможность взыскать свои долги или хотя бы часть их из имущества должника, минимизируя финансовые потери. С другой стороны, он защищает должника от хаотичного и несправедливого распределения его активов, предоставляя механизмы для реструктуризации задолженностей или даже полного освобождения от них в определенных случаях.

В этом контексте, освобождение от задолженности является лишь одним из возможных вариантов завершения банкротного дела. Наряду с ним, законодательство предусматривает такие исходы, как отказ в освобождении от обязательств (например, при доказанных недобросовестных действиях должника), привлечение должника к ответственности, реструктуризация задолженностей через мировое соглашение или внешнее управление, а также утверждение мирового соглашения, позволяющего сторонам найти компромиссное решение. Таким образом, закон стремится к балансу интересов, способствуя оздоровлению экономики и предотвращая цепную реакцию неплатежей.

Финансовая устойчивость как основа для прогнозирования

В основе способности предприятия избежать банкротства лежит его финансовая устойчивость. Это понятие характеризует способность компании бесперебойно осуществлять свою деятельность, эффективно управлять финансовыми ресурсами и своевременно выполнять свои обязательства. Финансово устойчивое предприятие обладает достаточным запасом прочности, чтобы справляться с непредвиденными трудностями, внешними шоками и внутренними проблемами без угрозы для своей платежеспособности.

Ключевыми аспектами финансовой устойчивости являются ликвидность (способность быстро превращать активы в денежные средства для покрытия текущих обязательств), рентабельность (эффективность использования ресурсов для получения прибыли) и деловая активность (эффективность использования активов и ресурсов для генерации выручки). Именно эти показатели, в различных комбинациях и с использованием различных весовых коэффициентов, ложатся в основу большинства моделей прогнозирования банкротства. Анализируя динамику и взаимосвязи этих финансовых индикаторов, специалисты могут выявить ранние признаки ухудшения финансового состояния и предсказать вероятность наступления кризиса, что является критически важным аспектом в предотвращении банкротства.

Нормативно-правовое регулирование несостоятельности (банкротства) в Российской Федерации: Глубокий анализ

Система правового регулирования несостоятельности (банкротства) в России представляет собой сложный и динамично развивающийся механизм, призванный обеспечивать баланс интересов всех участников экономических отношений. Понимание этой системы критически важно для эффективного прогнозирования и управления рисками банкротства, поскольку именно она определяет рамки, в которых действуют как должники, так и кредиторы, а также арбитражные управляющие.

Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)»

Центральным звеном в нормативно-правовой базе банкротства в Российской Федерации является Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». Этот закон, принятый более двух десятилетий назад, претерпел множество изменений и дополнений, что отражает постоянную адаптацию законодательства к меняющимся экономическим реалиям. Он устанавливает общие принципы, порядок и условия признания должника несостоятельным (банкротом), а также регулирует все этапы процедуры — от подачи заявления до завершения конкурсного производства или утверждения мирового соглашения. Закон определяет права и обязанности сторон, вводит институт арбитражных управляющих, устанавливает очередность удовлетворения требований кредиторов и механизмы оспаривания сделок должника. Его положения являются основополагающими для любого финансового аналитика, занимающегося прогнозированием банкротства, поскольку именно они определяют правовые последствия выявленных рисков.

Гражданский и Арбитражный процессуальный кодексы РФ

Помимо специализированного закона о банкротстве, важную роль играют общие нормы гражданского и процессуального права. Гражданский кодекс Российской Федерации (ГК РФ) содержит базовые положения о несостоятельности (банкротстве) как юридического лица (Статья 65), так и гражданина (Статья 25). Статья 65 ГК РФ определяет, что юридическое лицо, являющееся коммерческой организацией, а также некоммерческая организация, действующая в форме потребительского кооператива, фонда или учреждения, может быть признано несостоятельным (банкротом) по решению арбитражного суда. Статья 25 ГК РФ, в свою очередь, регулирует банкротство гражданина, устанавливая, что основания и порядок объявления гражданина несостоятельным (банкротом) определяются законом. Эти статьи закладывают общие рамки, в которых функционирует весь институт несостоятельности.

Практическое применение норм о банкротстве осуществляется в рамках судебных процедур, которые регулируются Арбитражным процессуальным кодексом РФ (АПК РФ). АПК РФ устанавливает правила подачи документации в арбитражный суд, порядок рассмотрения дел о банкротстве, права и обязанности участников процесса (должника, кредиторов, арбитражного управляющего), а также порядок обжалования судебных актов. Без глубокого понимания процессуальных норм невозможно корректно оценивать риски и перспективы банкротства, а также формулировать рекомендации по антикризисному управлению.

Роль постановлений Правительства РФ и их актуальные изменения

Законодательная база постоянно дополняется и уточняется подзаконными актами, в частности, постановлениями Правительства Российской Федерации, которые детализируют отдельные аспекты процедур банкротства. Например, Постановление Правительства РФ от 25.06.2003 № 367 «Об утверждении Правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа» является ключевым документом для специалистов, поскольку оно устанавливает методику проведения финансового анализа должника арбитражным управляющим, включая перечень анализируемых показателей и порядок их расчета. Этот документ служит ориентиром для оценки финансовой устойчивости и прогнозирования банкротства.

Особое внимание заслуживают постановления, вводящие моратории на возбуждение дел о банкротстве. Так, Постановление Правительства РФ от 28 марта 2022 года № 497 «О введении моратория на возбуждение дел о банкротстве по заявлениям, подаваемым кредиторами» было призвано стабилизировать экономическую ситуацию в период внешнего давления, временно защитив предприятия от инициирования процедур банкротства со стороны кредиторов. Такие меры существенно влияют на динамику банкротств и должны учитываться при анализе и прогнозировании.

Важным этапом в развитии законодательства стало распространение процедур банкротства на физических лиц с 2015 года. Это изменение, внесенное в Федеральный закон № 127-ФЗ, расширило сферу применения института несостоятельности, затронув не только корпоративный, но и индивидуальный сектор экономики, что также накладывает отпечаток на общую статистику и методологию прогнозирования. Таким образом, нормативно-правовая база банкротства в РФ представляет собой живой организм, который необходимо постоянно отслеживать и учитывать в аналитической работе.

Зарубежные модели прогнозирования банкротства: Детализация и сравнительная характеристика

Мировая практика накопила значительный опыт в разработке моделей прогнозирования банкротства. Эти модели представляют собой наборы формул, которые сводятся к расчету общего показателя финансовой устойчивости, позволяющего оценить вероятность наступления несостоятельности. Давайте рассмотрим наиболее известные из них.

Модель Альтмана (Z-счет)

Одним из пионеров в области прогнозирования банкротства является американский экономист Эдвард Альтман, представивший свою знаменитую Z-счет модель в 1968 году. Эта модель произвела революцию в финансовом анализе, предложив мультифакторный подход к оценке кредитоспособности компаний.

С течением времени модель Альтмана получила различные модификации, адаптированные под разные типы компаний и рыночные условия:

Двухфакторная модель – упрощенный вариант, основанный на коэффициенте текущей ликвидности (КТЛ) и удельном весе кредиторской задолженности в пассиве баланса.
Формула: Z = -0.3877 - 1.0736 ⋅ X₁ + 0.0579 ⋅ X₂, где X₁ — коэффициент текущей ликвидности (Оборотные активы / Краткосрочные обязательства), X₂ — коэффициент финансовой зависимости (Заемные средства / Пассивы).
Пятифакторная модель – наиболее известная модификация, разработанная для акционерных обществ, чьи акции котируются на рынке, и имеет следующие показатели:
- X₁: оборотный капитал / сумма активов;
- X₂: нераспределённая прибыль / сумма активов;
- X₃: прибыль до налогообложения и процентов / общая стоимость активов;
- X₄: рыночная стоимость собственного капитала / бухгалтерская стоимость всех обязательств;
- X₅: объём продаж / общая величина активов.
Интерпретация результатов для пятифакторной модели:
- Z < 1.23 означает высокую вероятность банкротства.
- Z в диапазоне от 1.23 до 2.89 указывает на неопределённое состояние.
- Z > 2.9 свидетельствует о финансовой стабильности.
Точность этой модифицированной модели достигает 90.9% в прогнозировании банкротства за один год до его наступления, а вероятность прогноза для пятифакторной модели на горизонте одного года — 95%, двух лет — 83%.
Существуют также семифакторная, четырёхфакторная (для непроизводственных предприятий) и модели Альтмана для развивающихся рынков, учитывающие специфику национальных экономик.

Несмотря на высокую прогностическую способность, модель Альтмана имеет свои ограничения, главное из которых — её применимость в основном к крупным компаниям, акции которых котируются на фондовом рынке, что затрудняет её использование для непубличных или малых предприятий.

Модель Таффлера и Тишоу

Вслед за Альтманом, британский учёный Ричард Таффлер в 1977 году разработал четырёхфакторную модель в соавторстве с Тишоу, также предназначенную преимущественно для акционерных обществ. Эта модель стала важным дополнением к инструментарию финансового аналитика.

Формула Таффлера:
T = 0.53 ⋅ X₁ + 0.13 ⋅ X₂ + 0.18 ⋅ X₃ + 0.16 ⋅ X₄, где:

X₁: отношение прибыли до уплаты налога к сумме текущих обязательств;
X₂: оборотные активы / общая сумма обязательств;
X₃: краткосрочные обязательства / общая сумма активов;
X₄: выручка / общая сумма активов.

Интерпретация результатов модели Таффлера:

При T > 0.3 — вероятность банкротства низкая.
При 0.2 < T < 0.3 — состояние неопределённости, требуется дополнительный анализ.
При T < 0.2 — высокая вероятность банкротства.

Модель Таффлера демонстрирует достаточно высокую точность прогнозирования: 97% за год до банкротства, 70% за два года, 61% за три года и 35% за четыре года. Это показывает, что, как и многие другие модели, она наиболее эффективна на краткосрочном горизонте.

Модель Гордона-Спрингейта

Канадский учёный Гордон Спрингейт в 1978 году представил свою модель, которая стала второй по значимости после Альтмана в прогнозировании банкротства. Модель Спрингейта была разработана на основе предшественника Альтмана и с использованием пошагового дискриминантного анализа, что позволило выделить 4 наиболее точно определяющих платежеспособность коэффициента из 19 первоначальных.

Формула Спрингейта:
Z = 1.03 ⋅ X₁ + 3.07 ⋅ X₂ + 0.66 ⋅ X₃ + 0.4 ⋅ X₄, где:

X₁: оборотный капитал / баланс (итог баланса);
X₂: прибыль до вычета налогов и процентов по кредитам (EBIT) / баланс;
X₃: прибыль до вычета налогов и процентов по кредитам (EBIT) / краткосрочные обязательства;
X₄: чистая прибыль от продаж / баланс (или выручка нетто от реализации / баланс).

Интерпретация результатов:

Если значение Z < 0.862, это указывает на высокую вероятность наступления банкротства предприятия.

Модель Спрингейта была протестирована на данных 40 компаний и показала точность предсказания неплатежеспособности на год вперёд в 92.5%. Эта модель, как и Альтмана, подчёркивает важность различных аспектов финансового состояния — от ликвидности до рентабельности и эффективности использования активов.

Модель Бивера

В 1966 году американский экономист Уильям Бивер предложил свой подход к прогнозированию банкротства, который отличается от предыдущих отсутствием единого интегрального показателя. Модель Бивера — это пятифакторная система показателей, где каждый из коэффициентов анализируется отдельно и сравнивается с нормативными значениями или профилями благополучных и обанкротившихся компаний.

Основные показатели модели Бивера включают:

Коэффициент Бивера (Cash flow to total debt): (Чистая прибыль + Амортизация) / Заёмные средства. Этот коэффициент показывает способность компании генерировать денежный поток для покрытия своих обязательств. Нормативные значения находятся в диапазоне от 0.17 до 0.4. Значение меньше 0 указывает на отрицательный приток наличных, и компании с таким значением (например, минус 0.15) в течение одного года становились банкротами.
Коэффициент текущей ликвидности: Оборотные активы / Текущие обязательства.
Экономическая рентабельность: Чистая прибыль / Сумма активов.
Финансовый леверидж: Заёмный капитал / Баланс.
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами: ((Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Активы).

Преимущества модели Бивера заключаются в её простоте расчётов, использовании показателя рентабельности активов, возможности прогнозирования на длительный период и отсутствии субъективных весовых коэффициентов. Однако, главный недостаток — это отсутствие результирующего интегрального показателя, что затрудняет комплексную интерпретацию итогового значения и требует более глубокого экспертного анализа каждого коэффициента в отдельности.

Сводная таблица зарубежных моделей прогнозирования банкротства

Модель	Год разработки	Количество факторов	Основные коэффициенты	Интерпретация	Точность (1 год)	Ограничения
Альтмана (Z-счёт)	1968	2, 5, 7, 4	X₁: оборотный капитал / активы; X₂: нераспределённая прибыль / активы; X₃: EBIT / активы; X₄: рыночная стоимость собств. капитала / обязательства; X₅: объём продаж / активы.	5-факторная: Z < 1.23 (банкротство), 1.23 < Z < 2.89 (неопределённость), Z > 2.9 (стабильность). 2-факторная: Z = -0.3877 — 1.0736 ⋅ X₁ + 0.0579 ⋅ X₂ (пороговые значения зависят от отрасли).	90.9% — 95%	Применимость к крупным публичным компаниям.
Таффлера и Тишоу	1977	4	X₁: прибыль до налога / текущие обязательства; X₂: оборотные активы / общая сумма обязательств; X₃: краткосрочные обязательства / общая сумма активов; X₄: выручка / общая сумма активов.	T > 0.3 (низкий риск), 0.2 < T < 0.3 (неопределённость), T < 0.2 (высокий риск).	97%	Применимость к акционерным обществам.
Гордона-Спрингейта	1978	4	X₁: оборотный капитал / баланс; X₂: EBIT / баланс; X₃: EBIT / краткосрочные обязательства; X₄: чистая прибыль от продаж / баланс.	Z < 0.862 (высокая вероятность банкротства).	92.5%	Нет специфических ограничений, но разрабатывалась на основе Альтмана.
Бивера	1966	5 (анализ по отдельности)	Коэффициент Бивера (денежный поток / заёмные средства), текущая ликвидность, экономическая рентабельность, финансовый леверидж, покрытие активов собственными оборотными средствами.	Индивидуальное сравнение каждого коэффициента с нормативными значениями или профилями благополучных/обездоленных компаний.	Не указана	Отсутствие интегрального показателя, сложность интерпретации.

Отечественные модели прогнозирования банкротства: Адаптация и специфика российского рынка

Прямое применение зарубежных моделей прогнозирования банкротства в «чистом» виде в Российской Федерации не всегда приводит к достоверным результатам. Это объясняется существенными различиями в структурах экономики, особенностях бухгалтерского учёта, правового регулирования и специфике рыночных отношений. Именно поэтому в 90-х годах XX века, в период становления рыночной экономики в России, возникла острая необходимость в разработке собственных подходов к оценке финансовой устойчивости и прогнозированию несостоятельности, адаптированных к отечественным реалиям.

Модель Зайцевой

Одной из первых и наиболее известных отечественных моделей прогнозирования банкротства является модель Зайцевой, появившаяся в конце XX века. Эта модель представляет собой шестифакторную систему, разработанную на основе корреляционного и многомерного (факторного) анализа, что позволило учесть комплексное влияние различных финансовых показателей на вероятность несостоятельности.

Формула модели Зайцевой:
K_факт = 0.25 ⋅ K₁ + 0.1 ⋅ K₂ + 0.2 ⋅ K₃ + 0.25 ⋅ K₄ + 0.1 ⋅ K₅ + 0.1 ⋅ K₆

Где коэффициенты (K) обозначают:

K₁ — отношение прибыли (убытка) к активам (или убыточность предприятия: чистый убыток / собственный капитал). Этот показатель отражает общую эффективность использования активов.
K₂ — отношение задолженностей (кредиторской к дебиторской). Показывает соотношение обязательств компании перед контрагентами и их обязательств перед компанией.
K₃ — краткосрочные обязательства / максимально ликвидные активы. Характеризует способность компании покрывать свои наиболее срочные обязательства.
K₄ — отношение прибыли (убытка) к выручке (или убыточность реализации продукции: чистый убыток / объём реализации). Отражает рентабельность продаж.
K₅ — отношение заёмного и собственного капиталов (или коэффициент финансового левериджа). Показывает степень зависимости компании от заёмных средств.
K₆ — совокупных активов / выручке (или коэффициент загрузки активов). Оценивает эффективность использования активов для генерации выручки.

Для оценки риска необходимо сравнить фактический комплексный коэффициент (K_факт) с нормативным значением (K_{норматив}), которое рассчитывается по формуле: K_{норматив} = 1.57 + 0.1 ⋅ K_{6 прошлого года}.

Если K_факт > K_{норматив}, вероятность банкротства предприятия считается высокой.

Модель Зайцевой, благодаря своей адаптации к российским условиям, стала важным инструментом для ранней диагностики финансового неблагополучия, хотя её прогностическая точность может варьироваться в зависимости от отрасли и специфики предприятия.

Четырёхфакторная модель Беликова-Давыдовой (ИГЭА)

В 1998 году была разработана ещё одна значимая отечественная модель – четырёхфакторная модель Беликова-Давыдовой, также известная как модель Иркутской государственной экономической академии (ИГЭА). Эта модель была создана на основании выборки торговых организаций, что определяет её специфическую применимость.

Формула модели ИГЭА:
K = 8.38 ⋅ X₁ + 1 ⋅ X₂ + 0.054 ⋅ X₃ + 0.63 ⋅ X₄

Где:

X₁ — оборотный капитал / активы. Отражает долю оборотного капитала в общей структуре активов.
X₂ — чистая прибыль / собственный капитал. Показатель рентабельности собственного капитала.
X₃ — выручка / активы. Коэффициент оборачиваемости активов.
X₄ — чистая прибыль / себестоимость. Показатель рентабельности производства.

Особенностью данной модели является то, что максимальное влияние на результат оценки (коэффициент K) имеет коэффициент X₁ (оборотный капитал / активы), что подчёркивает важность ликвидности и структуры активов для торговых предприятий.

Интерпретация результатов модели ИГЭА:

При значении K < 0 — максимальный риск банкротства (90-100%).
При 0 < K < 0.18 — высокий риск банкротства (60-80%).
При 0.18 < K < 0.32 — средний риск банкротства (35-50%).
При K ≥ 0.32 — низкий риск банкротства.

Модель ИГЭА, несмотря на свою отраслевую специфику, предоставляет ценный инструмент для оценки риска банкротства в сегменте торговых предприятий.

Модель Савицкой

Модель Савицкой является ещё одним примером отечественного подхода к прогнозированию банкротства, применимым, в том числе, для предприятий агропромышленного комплекса (АПК), что особенно важно, учитывая уникальные особенности этой отрасли.

Формула для расчёта интегрального показателя Z:
Z = 0.111 ⋅ K₁ + 13.23 ⋅ K₂ + 1.67 ⋅ K₃ + 0.515 ⋅ K₄ + 3.8 ⋅ K₅

Где:

K₁ — Собственный капитал / Оборотные активы.
K₂ — Оборотный капитал / Капитал (общая сумма источников средств).
K₃ — Выручка / Среднегодовая величина активов.
K₄ — Чистая прибыль / Активы.
K₅ — Собственный капитал / Активы.

Интерпретация полученного значения Z-показателя:

Z > 8 — риск банкротства отсутствует.
5 < Z < 8 — риск небольшой.
3 < Z < 5 — риск средний.
1 < Z < 3 — риск большой.
Z < 1 — риск максимальный.

Модель Савицкой, за счёт включения специфических коэффициентов и пороговых значений, адаптирована для оценки финансовой устойчивости в условиях, характерных для российских предприятий, включая аграрный сектор, что делает её ценным инструментом для профильных специалистов.

Сводная таблица отечественных моделей прогнозирования банкротства

Модель	Год разработки	Количество факторов	Основные коэффициенты	Интерпретация	Область применения
Зайцевой	1990-е	6	K₁: Прибыль/Активы; K₂: Кредиторская/Дебиторская задолженность; K₃: Краткосрочные обязательства/Максимально ликвидные активы; K₄: Прибыль/Выручка; K₅: Заёмный/Собственный капитал; K₆: Активы/Выручка.	Сравнение K_факт с K_{норматив} = 1.57 + 0.1 ⋅ K_{6 прошлого года}. Если K_факт > K_{норматив}, вероятность банкротства велика.	Общая
Беликова-Давыдовой (ИГЭА)	1998	4	X₁: Оборотный капитал/Активы; X₂: Чистая прибыль/Собственный капитал; X₃: Выручка/Активы; X₄: Чистая прибыль/Себестоимость.	K < 0 (максимальный риск, 90-100%); 0 < K < 0.18 (высокий риск, 60-80%); 0.18 < K < 0.32 (средний риск, 35-50%); K ≥ 0.32 (низкий риск).	Торговые организации
Савицкой	—	5	K₁: Собственный капитал/Оборотные активы; K₂: Оборотный капитал/Капитал; K₃: Выручка/Среднегодовая величина активов; K₄: Чистая прибыль/Активы; K₅: Собственный капитал/Активы.	Z > 8 (риск отсутствует); 5 < Z < 8 (риск небольшой); 3 < Z < 5 (риск средний); 1 < Z < 3 (риск большой); Z < 1 (риск максимальный).	Общая, в т.ч. АПК

Сравнительный анализ методик прогнозирования и факторы, влияющие на их эффективность

В мире финансового анализа не существует «серебряной пули» – универсальной методики прогнозирования банкротства, способной со стопроцентной точностью предсказать судьбу любого предприятия. Реальность такова, что для получения объективного и полного финансового анализа эксперты используют сразу несколько моделей оценки, комбинируя их результаты и учитывая специфику конкретной ситуации.

Критический анализ применимости моделей: Универсальность и ограничения

История разработки моделей прогнозирования банкротства наглядно демонстрирует, что каждая из них создавалась в определённых экономических условиях и для специфических объектов. Например, модель Альтмана, хоть и высокоточная, изначально ориентирована на крупные публичные компании развитых рынков, что ограничивает её применимость к малым предприятиям или компаниям в развивающихся экономиках, включая Россию. Модель Таффлера также разрабатывалась для акционерных обществ, что сужает круг её потенциальных пользователей.

Отечественные модели, такие как ИГЭА и Сайфуллина-Кадыкова (которая, по данным источников, уступает по прогностической способности), были попыткой адаптировать зарубежный опыт к российским реалиям. Однако, как показывает практика, их прогностическая способность зачастую уступает западным аналогам, особенно в некоторых отраслях, где общая прогнозная сила может находиться в пределах 50-60%. Это свидетельствует о том, что даже адаптированные модели не всегда могут полностью учесть все нюансы национальной экономики и требуют постоянной доработки и верификации.

Типичные ошибки в прогнозировании вероятности банкротства

Даже при наличии совершенных моделей, человеческий фактор и качество входных данных играют ключевую роль. К типичным ошибкам в прогнозировании вероятности банкротства относятся:

Недостаточность или неполнота собранной информации: Неточные или устаревшие финансовые данные могут привести к искажённым результатам.
Неграмотная расстановка приоритетов в материалах: Уделение излишнего внимания второстепенным показателям в ущерб критически важным.
Неправильно сделанные выводы из полученных данных: Даже верные расчёты могут быть неверно интерпретированы из-за недостаточного понимания контекста или отсутствия экспертного опыта.
Ограниченность критериев диагностики: Прогнозирование риска банкротства, основанное на ограниченном круге показателей (например, только на ликвидности), не всегда объективно, так как не описывает тенденцию развития с максимальной точностью. Комплексный подход требует анализа динамики и взаимосвязей множества факторов.

Макро- и микроэкономические факторы, влияющие на эффективность прогнозирования

Эффективность любой модели прогнозирования банкротства неразрывно связана с влиянием как внешних, так и внутренних факторов.

Макроэкономические факторы создают общий фон, на котором функционирует предприятие:

ВВП (Валовой внутренний продукт): Динамика роста или падения ВВП напрямую влияет на покупательную способность населения и спрос на продукцию компаний.
Уровень безработицы: Высокая безработица снижает потребительскую активность и может указывать на общее ухудшение экономической ситуации.
Инфляция: Рост цен на сырьё, материалы, энергию повышает себестоимость продукции, снижая рентабельность и финансовую устойчивость компаний.
Индекс неопределённости экономической политики: Непредсказуемость государственной политики, изменения в регулировании, налогообложении создают дополнительные риски для бизнеса и затрудняют долгосрочное планирование. Исследования показывают, что учёт этих макроэкономических факторов повышает качество прогнозирования банкротств.
Незавершённость институциональных преобразований и неадекватная государственная экономическая политика: Эти структурные проблемы могут создавать системные риски для целых отраслей или экономики в целом.

Микроэкономические факторы отражают внутреннее состояние предприятия и эффективность его управления:

Нехватка оборотного капитала: Недостаток ликвидных средств для финансирования текущей деятельности является одним из наиболее частых предвестников финансового кризиса.
Низкий уровень квалификации персонала: Неэффективное управление, ошибки в принятии решений, отсутствие стратегического планирования могут быстро привести компанию к краю пропасти.
Неэффективное управление запасами, дебиторской и кредиторской задолженностью: Создаёт дополнительные финансовые обременения и снижает ликвидность.
Неконкурентоспособность продукции, устаревшие технологии: Снижают рыночную долю и прибыльность.

Банкротство фирм, таким образом, возникает в результате нарушения процесса воспроизводства и развития кризисных процессов, обусловленных действием как макроэкономических, так и микроэкономических факторов.

Особенности прогнозирования в условиях российской экономики

Экономические отношения в Российской Федерации отличаются высокой степенью волатильности, что значительно увеличивает риск неплатежеспособности предприятий из-за влияния внешних и внутренних экономических факторов. Это требует особого подхода к прогнозированию банкротства.

В последние годы российская экономика столкнулась с рядом беспрецедентных вызовов:

Введение санкций: Ограничения на доступ к технологиям, рынкам капитала, а также разрыв логистических цепочек существенно усложнили работу многих компаний.
Рост себестоимости и операционных затрат: Девальвация рубля, удорожание импортных компонентов, рост цен на энергоносители и логистику оказывают давление на прибыль.
Высокий уровень процентных ставок: Удорожание кредитов затрудняет привлечение заёмного капитала для развития и пополнения оборотных средств.

Центральный банк РФ отмечает ухудшение финансового состояния крупнейших компаний по указанным причинам. В таких условиях, традиционные модели могут давать менее точные прогнозы, если не учитывать эти специфические особенности. Это требует от аналитиков не только умения применять математические модели, но и глубокого понимания макроэкономической конъюнктуры и отраслевой специфики.

Статистика банкротств в Российской Федерации: Современные тенденции

Для понимания масш��аба и динамики проблемы банкротства в России необходимо обратиться к актуальным статистическим данным. Они позволяют выявить не только общие тенденции, но и особенности, характерные для различных секторов экономики и регионов.

Динамика корпоративных банкротств (2024-2025 годы)

Анализ последних статистических данных Федерального ресурса показывает интересные и порой противоречивые тенденции в динамике корпоративных банкротств. В первом квартале 2024 года количество корпоративных банкротств составило 2094, что значительно меньше, чем в аналогичные кварталы десятилетия наблюдений с 2012 по 2022 годы. Это снижение может быть связано с рядом факторов, включая меры государственной поддержки и, возможно, эффект отложенного банкротства.

Однако, если рассматривать более широкий временной горизонт, наблюдается рост числа несостоятельных предприятий. За первое полугодие 2024 года банкротами были признаны 4363 юридических лица, что на 40% больше, чем за аналогичный период годом ранее (3115). При этом темп прироста общего числа корпоративных банкротств замедляется: по итогам I квартала 2024 года он составлял 53%, а по итогам II — немногим менее 30%. Это может свидетельствовать о некоторой стабилизации ситуации после пиковых значений.

Интересным фактом является также сокращение количества намерений кредиторов обратиться в суд с заявлениями о банкротстве компаний. В январе-марте 2024 года оно снизилось на 8.2% по сравнению с аналогичным периодом 2023 года, составив 6968 штук. Это может быть результатом либо более активной работы с должниками на досудебной стадии, либо влияния мораториев на банкротство, либо снижения агрессивности кредиторов.

Взглянув на ближайшую перспективу, в первом квартале 2025 года число новых процедур банкротства, введённых в отношении компаний, достигло предельно низких значений: число наблюдений составило 1184, что является абсолютным минимумом с апреля 2011 года. Это может указывать на эффект отложенного спроса на банкротства, который был сдержан мораториями и антикризисными мерами, или на то, что наиболее слабые игроки уже покинули рынок, оставив более устойчивые компании. Как мы можем быть уверены, что это не временное затишье перед новым витком роста? Для этого необходим постоянный мониторинг и анализ как макроэкономических показателей, так и специфических отраслевых трендов.

Отраслевая и региональная структура корпоративных банкротств

Отраслевая структура банкротств компаний в России демонстрирует стабильность из года в год. Более половины всех банкротств в 2024 году зафиксированы в трёх ключевых отраслях:

Строительство: 2171 шт. (+19.1% к 2023 году). Эта отрасль традиционно является одной из наиболее рискованных из-за высокой капиталоёмкости, длительности циклов и зависимости от конъюнктуры рынка.
Торговля: Высокая конкуренция, зависимость от потребительского спроса и логистических цепочек делают этот сектор уязвимым.
Обрабатывающие производства: Чувствительность к ценам на сырьё, технологические изменения и внешние ограничения оказывают значительное влияние.

Что касается региональной структуры, то лидерами по числу корпоративных банкротств в первом квартале 2024 года были крупные экономические центры:

Москва (478)
Московская область (212)
Санкт-Петербург (143)

Это объясняется высокой концентрацией бизнеса и, соответственно, большим количеством компаний в этих регионах.

Статистика банкротств граждан и внесудебные процедуры

С 2015 года, когда процедуры банкротства стали доступны для физических лиц, их число неуклонно растёт. За период с октября 2015 года по март 2024 года несостоятельными стали более 1.19 миллиона граждан. Это свидетельствует о значительном уровне долговой нагрузки населения и необходимости эффективных механизмов урегулирования.

Особое внимание привлекает рост популярности внесудебных процедур банкротства граждан. В первом квартале 2024 года было опубликовано 12654 сообщения о возбуждении таких процедур, что в 5 раз больше, чем в январе-марте 2023 года. Внесудебное банкротство предлагает более простой и менее затратный способ освобождения от долгов для граждан с небольшим объёмом задолженности.

Среди регионов в первом квартале 2024 года лидировали по числу судебных банкротств граждан:

Краснодарский край (4702)
Московская область (4662)
Москва (4022)

Такая статистика отражает как общую экономическую активность, так и региональные особенности в части потребительского кредитования и долговой нагрузки.

Инициаторы процедур банкротства

Традиционно, в большинстве случаев процедуры банкротства инициируют кредиторы, стремящиеся вернуть свои средства. В 2024 году более половины процедур в отношении компаний инициируют именно кредиторы, хотя их доля в качестве заявителей снизилась до 66.1%. Это может быть связано с тем, что сами должники стали чаще обращаться за признанием себя несостоятельными (что может быть следствием мораториев или стремления к контролируемому процессу), либо с тем, что налоговые органы или другие государственные структуры также активно используют этот механизм.

Общая картина статистики банкротств в РФ демонстрирует сложность и многофакторность этого процесса, подчёркивая необходимость постоянного мониторинга и адаптации методик прогнозирования к текущим реалиям.

Современные цифровые инструменты и технологии в прогнозировании банкротства

Эпоха цифровизации проникает во все сферы экономики, и прогнозирование банкротства не является исключением. Современные методы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) открывают новые горизонты для более точного и эффективного предсказания несостоятельности предприятий, предлагая инструменты, способные анализировать огромные объёмы данных и выявлять неочевидные закономерности.

Применение машинного обучения и нейронных сетей

Традиционные статистические модели прогнозирования банкротства, хоть и являются основой, зачастую имеют ограничения в адаптации к нелинейным зависимостям и динамичным изменениям рыночной среды. Здесь на помощь приходят технологии машинного обучения. Исследование, проведённое учёными Высшей школы бизнеса ВШЭ (Юрий Зеленков и Никита Володарский), показало, что методы машинного обучения демонстрируют значительно более высокую точность предсказаний по сравнению с традиционными статистическими подходами.

Различные подходы к прогнозированию банкротства компаний на основе МО включают:

Регрессионный анализ: Несмотря на то, что это скорее статистический метод, его вариации активно используются в МО для предсказания непрерывных значений.
Деревья решений (Decision Trees): Алгоритмы, которые строят модель в форме дерева, где каждый узел представляет собой проверку атрибута, а каждое ответвление — результат проверки, ведущий к классу или значению.
Случайные леса (Random Forests): Ансамблевый метод, использующий множество деревьев решений для повышения точности и устойчивости прогнозов.
Градиентный бустинг (Extreme Gradient Boosting — XGBoost): Мощный и популярный ансамблевый метод, который последовательно строит слабые модели и комбинирует их для получения сильного предсказания.
Нейронные сети (Neural Networks): Модели, вдохновлённые структурой человеческого мозга, способные обучаться на данных и выявлять сложные нелинейные зависимости. Эффективные алгоритмы на основе нейронных сетей способны верно классифицировать в среднем свыше 94% наблюдений в выборке российских компаний различных размеров. Другие исследования с использованием нейронных сетей также показали точность прогноза банкротства до 89%.
Метод опорных векторов (Support Vector Machines — SVM): Алгоритмы, которые строят гиперплоскость или набор гиперплоскостей в многомерном пространстве для классификации данных.

Эти алгоритмы позволяют анализировать не только финансовые показатели, но и множество других факторов, включая отраслевую принадлежность, макроэкономические индикаторы, управленческие решения и даже текстовые данные из отчётности или новостей.

Глубокое обучение (Deep Learning) и специализированные библиотеки

Вершиной эволюции нейронных сетей является глубокое обучение (Deep Learning), использующее многослойные нейронные сети (глубокие нейронные сети) для извлечения всё более абстрактных признаков из данных. В прогнозировании банкротства применяются новейшие нейросетевые технологии глубокого обучения с использованием таких библиотек, как Keras и TensorFlow. Эти инструменты позволяют создавать и обучать сложные модели, способные обрабатывать неструктурированные данные, такие как тексты из финансовых отчётов или даже голосовые записи переговоров, для высокоточного прогнозирования банкротства. Глубокое обучение может выявлять тонкие паттерны и скрытые взаимосвязи, которые остаются незамеченными для традиционных методов, что приводит к значительному повышению точности прогнозов.

Искусственный интеллект в работе арбитражных управляющих

Помимо чисто прогностических функций, искусственный интеллект способен трансформировать и операционную деятельность в сфере банкротства. Он может взять на себя часть функций арбитражного управляющего, значительно снижая рутинную нагрузку и повышая эффективность процесса. Это включает:

Подготовка типовых заявлений и документов: Автоматизация заполнения стандартных форм и юридических документов.
Автоматическое формирование отчётности: Сбор и систематизация данных для обязательных отчётов.
Интеграция с государственными системами: Автоматический обмен информацией с Федеральной налоговой службой, Росреестром, Единым федеральным реестром сведений о банкротстве (Федресурс) и другими ведомствами.
Поиск ошибок и рекомендации порядка действий: ИИ может анализировать данные и выявлять несоответствия или потенциальные юридические риски, предлагая оптимальные шаги.
Системы рекомендаций для назначения управляющих: Формируется цифровой профиль каждого арбитражного управляющего, включающий опыт, репутацию, количество процедур и результаты, на основе которых система уже рекомендует, кому доверить то или иное дело. Это повышает прозрачность и эффективность процесса назначения.

Вызовы внедрения цифровых технологий

Несмотря на очевидные преимущества и потенциал цифровизации, её внедрение в такую консервативную и регламентированную сферу, как банкротство, сталкивается с рядом вызовов. Законодательство и культура управления пока не поспевают за темпами внедрения технологий. Нормативная база часто не предусматривает использования ИИ в качестве полноценного субъекта принятия решений, а существующие судебные процессы требуют человеческого контроля и ответственности. В конечном итоге, ответственность за ключевые решения остаётся за человеком – арбитражным управляющим, судом или кредиторами.

Таким образом, современные цифровые инструменты и технологии представляют собой мощный потенциал для повышения точности прогнозирования банкротства и оптимизации процессов антикризисного управления. Однако их полное раскрытие требует не только технологического развития, но и соответствующей адаптации правовой базы и изменения подходов к управлению.

Практические рекомендации по совершенствованию системы прогнозирования и повышению финансовой устойчивости

Эффективное прогнозирование банкротства – это не самоцель, а инструмент для принятия своевременных и обоснованных управленческих решений. Для того чтобы не просто констатировать факт финансового неблагополучия, но и предотвратить его, необходим комплексный подход, включающий как совершенствование методик оценки, так и развитие превентивного антикризисного управления.

Комплексный подход к оценке риска банкротства

Как показал наш анализ, ни одну из методик прогнозирования банкротства нельзя признать универсальной. Каждая модель имеет свои преимущества, недостатки и ограничения, обусловленные как спецификой её разработки, так и условиями применения. Поэтому для получения наиболее объективного и полного финансового анализа эксперты используют сразу несколько моделей оценки вероятности банкротства.

Например, для крупной публичной компании целесообразно использовать модифицированные модели Альтмана и Таффлера, дополняя их анализом по модели Спрингейта. Для предприятий АПК или малого бизнеса могут быть более релевантны отечественные модели, такие как Зайцевой или Савицкой, но их результаты также следует верифицировать с помощью других подходов. Важно не просто механически применить несколько формул, но и критически осмыслить полученные результаты, учитывая отраслевую специфику, макроэкономический контекст и уникальные особенности конкретного предприятия. Синергия различных моделей позволяет с разных сторон оценить риски и получить более полную картину финансового здоровья компании.

Развитие превентивного антикризисного управления

Наиболее эффективной стратегией борьбы с банкротством является его предотвращение. Превентивное антикризисное управление, основанное на раннем обнаружении признаков ухудшения положения предприятия, является важной мерой по повышению финансовой устойчивости. Это означает не только регулярный финансовый мониторинг, но и построение системы внутренних контролей, способных выявить негативные тенденции до того, как они перерастут в критический кризис.

Ключевые элементы превентивного управления включают:

Постоянный мониторинг ключевых финансовых показателей: Ликвидности, платёжеспособности, рентабельности, оборачиваемости активов.
Разработка системы раннего предупреждения: Создание «светофоров» или пороговых значений для индикаторов, при достижении которых автоматически активируются антикризисные планы.
Сценарное планирование и стресс-тестирование: Оценка устойчивости предприятия к различным неблагоприятным сценариям (например, падение спроса, рост цен на сырьё, ужесточение кредитной политики).
Формирование резервов: Создание финансовых подушек безопасности для нивелирования непредвиденных потерь.

Понимание природы, знание экономических предпосылок, анализ факторов и причин возникновения процессов банкротства необходимы для управления кризисом социально-экономических систем и позволяют прогнозировать наступление кризиса в компаниях, а значит, и своевременно реагировать на него.

Совершенствование существующих моделей

Несмотря на активное развитие цифровых технологий, классические модели прогнозирования банкротства остаются актуальными. Однако их можно и нужно совершенствовать. Например, для улучшения точности прогноза в модели Бивера предлагается модифицировать систему показателей путём формулирования интегральных показателей для оценки риска банкротства. Это позволило бы преодолеть её главный недостаток – отсутствие единого результирующего коэффициента – и облегчило бы интерпретацию результатов.

Другие направления совершенствования включают:

Адаптацию весовых коэффициентов: Пересмотр значимости различных факторов в моделях с учётом текущей макроэкономической ситуации и отраслевых особенностей.
Интеграцию нефинансовых показателей: Добавление в модели качественных индикаторов, таких как качество менеджмента, репутация компании, инновационная активность, уровень корпоративного управления.
Разработка отраслевых моделей: Создание специализированных моделей для конкретных отраслей экономики (например, для IT-сектора, сельского хозяйства, сферы услуг), которые будут учитывать уникальные риски и факторы успеха.

Стратегическое значение постоянной диагностики

В условиях высокой волатильности экономических отношений в РФ, для эффективного управления предприятием необходим не только финансовый анализ его текущего состояния, но и проведение диагностики на предмет возможного банкротства в будущем. Это должна быть непрерывная, системная работа, а не разовое мероприятие.

Постоянная диагностика позволяет:

Оперативно реагировать на изменения: Быстро выявлять ухудшение финансового состояния и корректировать стратегию.
Повышать гибкость управления: Предприятие, регулярно оценивающее свои риски, может быстрее адаптироваться к внешним шокам.
Укреплять доверие стейкхолдеров: Инвесторы, кредиторы и партнёры ценят прозрачность и проактивный подход к управлению рисками.

Таким образом, комплексные практические рекомендации по совершенствованию системы прогнозирования и повышению финансовой устойчивости должны охватывать все аспекты – от методического инструментария до стратегического управления, обеспечивая предприятиям необходимый запас прочности в условиях постоянно меняющегося рынка.

Заключение

Исследование методик прогнозирования банкротства предприятий выявило, что в условиях современной российской экономики эта задача становится не просто актуальной, но и критически важной для выживания и развития бизнеса. Мы проследили эволюцию теоретических подходов, детально проанализировали нормативно-правовую базу Российской Федерации, включая ключевые законы и постановл��ния Правительства, которые формируют правовое поле для процедур несостоятельности.

Основной вывод заключается в том, что для эффективного прогнозирования банкротства не существует универсального решения. Комплексный подход, интегрирующий различные зарубежные и отечественные модели (такие как Альтмана, Таффлера, Спрингейта, Бивера, Зайцевой, ИГЭА, Савицкой), является наилучшей стратегией. При этом крайне важно учитывать специфику российской экономики, её высокую волатильность, а также влияние макро- и микроэкономических факторов, таких как санкции, рост себестоимости и высокие процентные ставки, которые Центральный банк РФ отмечает как причины ухудшения финансового состояния компаний.

Особое внимание уделено роли современных цифровых инструментов. Применение машинного обучения и нейронных сетей, включая технологии глубокого обучения, продемонстрировало значительное повышение точности прогнозов (до 94%) по сравнению с традиционными методами. Эти технологии не только улучшают прогностические способности, но и способны автоматизировать рутинные функции арбитражных управляющих, интегрироваться с государственными системами и предоставлять ценные рекомендации. Однако их полное внедрение требует адаптации законодательства и культуры управления, поскольку окончательная ответственность за ключевые решения по-прежнему лежит на человеке.

Статистика банкротств в РФ за 2024-2025 годы показывает разнонаправленные тенденции: замедление темпов прироста корпоративных банкротств на фоне увеличения общего числа несостоятельных юридических лиц и стремительного роста банкротств физических лиц, особенно внесудебных процедур. Это подчёркивает необходимость постоянного мониторинга и адаптации методик к текущим реалиям.

Практические рекомендации, разработанные в ходе работы, включают не только необходимость комплексного применения моделей, но и акцент на превентивном антикризисном управлении, постоянной диагностике финансового состояния и совершенствовании существующих методик с учётом новых данных и технологий. Понимание природы банкротства и знание его экономических предпосылок являются фундаментом для разработки действенных мер по повышению финансовой устойчивости.

Для дальнейших исследований перспективными направлениями являются:

Разработка гибридных моделей прогнозирования банкротства, объединяющих классические финансовые коэффициенты с нефинансовыми и качественными показателями, обрабатываемыми с помощью методов машинного обучения.
Создание специализированных отраслевых моделей, учитывающих уникальные риски и особенности функционирования предприятий в различных секторах российской экономики.
Исследование влияния регуляторных инноваций и государственной политики на эффективность методик прогнозирования и динамику банкротств.
Развитие этических и правовых аспектов применения искусственного интеллекта в процедурах банкротства и антикризисном управлении.

Комплексное применение теоретических знаний, глубокое понимание нормативно-правовой базы, использование современных методик и цифровых инструментов – вот ключ к эффективному прогнозированию банкротства и обеспечению долгосрочной финансовой устойчивости предприятий в условиях постоянно меняющейся российской экономики.

Список использованной литературы

Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть первая : Федер. закон Рос. Федерации от 30.11.1994 № 1-ФЗ (ред. от 24.07.2023) // Собрание законодательства РФ. 1994. № 32. Ст. 3301.
О несостоятельности (банкротстве) : Федер. закон Рос. Федерации от 26.10.2002 № 127-ФЗ (ред. от 04.08.2023) // Собрание законодательства РФ. 2002. № 43. Ст. 4190.
Постановление Правительства РФ от 28.03.2022 N 497 (ред. от 13.07.2022) «О введении моратория на возбуждение дел о банкротстве по заявлениям, подаваемым кредиторами» // Собрание законодательства РФ. 2022. № 14. Ст. 2269.
Антикризисное управление: от банкротства — к финансовому оздоровлению / под ред. Г.П. Иванова. — М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1995. — С. 130.
Смольский, А.П. Антикризисное управление : учеб. пособие. — Минск: Соврем. шк., 2008. — 224 с.
Основы учета и анализа в системе финансового менеджмента : учеб. пособие для слушателей программы Master of Business Administration / Д.А. Панков [и др.] ; под ред. Д.А. Панкова. — Минск: Соврем. шк., 2006. — 304 с.
Павлова, Л.Н. Финансы предприятий : учебник для вузов. — М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998. — 639 с.
Теория и практика антикризисного управления : учебник для вузов / Г.З. Базаров [и др.] ; под ред. С.Г. Беляева и В.И. Кошкина. — М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1996. — 469 с.
Попов, Е.М. Финансы предприятий : учебник. — Минск: Высш. шк., 2005. — 573 с.
Шеремет, А.Д. Методика финансового анализа / А.Д. Шеремет, Е.В. Негашев. — М.: Инфра — М, 1999.
Экономика предприятия : учеб. пособие / В.П. Волков [и др.] ; под общ. ред. А.И. Ильина. — 2-е изд., испр. — М.: Новое издание, 2004. — 672 с. — (Экономическое образование).
Банкротства в России: 1 кв. 2025 года. Статистический релиз Федресурса. — URL: https://fedresurs.ru/news/ (дата обращения: 30.10.2025).
Банкротства в России: итоги 2022 года. Статистический релиз Федресурса. — URL: https://fedresurs.ru/news/ (дата обращения: 30.10.2025).
Банкротство в России: статистика за 2024 год. — URL: https://probankrotstvo.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности / КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
Модели прогнозирования банкротства: обзор и современное состояние / Электронная библиотека БГУ. — URL: https://elib.bsu.by/ (дата обращения: 30.10.2025).
Не конец, а шанс на новый старт: статистика банкротства в России за последние три года / Контур. — URL: https://kontur.ru/articles/ (дата обращения: 30.10.2025).
Оценка вероятности банкротства: модели, анализ, диагностика. — URL: https://fintablo.ru/blog/ (дата обращения: 30.10.2025).
Прогнозирование банкротства: модели и пошаговый алгоритм. — URL: https://fintablo.ru/blog/ (дата обращения: 30.10.2025).
Прогнозирование вероятности банкротства по модели Бивера. — URL: https://www.audit-it.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
Прогнозирование вероятности банкротства по модели Зайцевой: формула расчета, особенности. — URL: https://zakonguru.com/ (дата обращения: 30.10.2025).
Прогнозирование вероятности банкротства по модели Таффлера, Тишоу. — URL: https://www.audit-it.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
Прогнозная модель платежеспособности Спрингейта. — URL: https://anfin.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
Сравнительная характеристика моделей оценки вероятности банкротства предприятия / КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
Ученые научили искусственный интеллект предсказывать банкротство компаний. — URL: https://argumenti.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).