Комплексная оценка и прогнозирование риска банкротства компаний: эконометрические подходы, адаптация для РФ и антикризисные стратегии

Во втором квартале 2025 года количество корпоративных банкротств в России снизилось до 1580 случаев, что является минимальным показателем с 2011 года. Это снижение, казалось бы, позитивная тенденция, однако оно может быть обусловлено не только улучшением финансового здоровья компаний, но и изменением стратегий кредиторов, которые реже прибегают к ликвидационной процедуре при низких шансах на возврат средств, а также увеличением доли случаев, когда сами компании инициируют процедуру банкротства (17% во втором квартале 2025 года против 7% годом ранее). Такая динамика подчеркивает, что проблема финансовой несостоятельности остается острой, но ее проявления становятся более сложными и требуют более глубокого анализа, что следует учитывать при интерпретации статистических данных.

В условиях нестабильной макроэкономической среды, усиления конкуренции и постоянно меняющегося законодательства, способность предприятия своевременно идентифицировать и управлять риском банкротства становится критически важной для его выживания и устойчивого развития. Традиционные методы оценки, основанные на статических финансовых коэффициентах, зачастую оказываются недостаточными для прогнозирования динамичных процессов, ведущих к финансовой несостоятельности. Необходимость применения более совершенных аналитических инструментов, способных учитывать временную зависимость и множество факторов, диктуется самой реальностью современного бизнеса.

Целью настоящей работы является изучение и систематизация методов оценки и прогнозирования риска банкротства, включая современные эконометрические подходы, такие как регрессия Кокса, а также разработка рекомендаций по улучшению финансового состояния предприятий в Российской Федерации. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

• Раскрыть теоретические основы финансового риска и риска банкротства, а также правовые аспекты несостоятельности.
• Провести сравнительный анализ основных методов и моделей диагностики вероятности банкротства, используемых в российской и международной практике, с критической оценкой их применимости.
• Исследовать современные эконометрические модели, в частности, регрессию Кокса с учетом нестационарных ковариат, как инструмент повышения точности прогнозирования риска банкротства российских компаний.
• Систематизировать внутренние, внешние и отраслевые факторы, оказывающие существенное влияние на риск банкротства предприятий в различных секторах экономики РФ.
• Разработать практические мероприятия по предупреждению банкротства и улучшению финансового состояния, а также предложить методики оценки их экономической эффективности.
• Проанализировать нормативно-правовые аспекты регулирования несостоятельности (банкротства) в РФ и их влияние на применяемые методы оценки.

Научная значимость исследования заключается в систематизации и углублении теоретических представлений о риске банкротства, а также в адаптации и обосновании применимости передовых эконометрических методов для российских условий. Практическая значимость работы выражается в разработке конкретных рекомендаций, которые могут быть использованы финансовыми аналитиками, риск-менеджерами и руководителями предприятий для повышения эффективности антикризисного управления и принятия обоснованных управленческих решений.

Теоретические основы и концептуальные подходы к риску банкротства

Начнем наше погружение в мир корпоративных финансов с фундаментальных понятий, без которых невозможно осознать природу угрозы, именуемой банкротством. Представьте себе предприятие как сложный организм, постоянно балансирующий между возможностями и опасностями. В этом контексте риск — это не просто абстрактное понятие, а вполне осязаемое явление, способное изменить траекторию развития компании, что напрямую влияет на её финансовую устойчивость.

Понятие и классификация финансовых рисков предприятия

Финансовый риск — это неотъемлемая часть экономической деятельности любого предприятия. Он проявляется в сфере формирования прибыли и неразрывно связан с возможностью экономических потерь. Иными словами, это вероятность того, что финансовые операции компании не принесут ожидаемого результата, или, что еще хуже, приведут к убыткам. Среди множества финансовых рисков особое место занимает риск банкротства.

Риск банкротства — это критическая вероятность наступления ситуации, при которой предприятие утрачивает способность обслуживать свои обязательства, и это состояние становится настолько глубоким, что без процедуры ликвидации или кардинальной реорганизации справиться с ним невозможно. Это не просто временные трудности с платежами, а системный сбой в финансовом механизме.

Для того чтобы понять масштабы этого риска, необходимо разграничить несколько ключевых терминов:

• Банкротство (финансовая несостоятельность) – это официально признанная арбитражным судом (или в результате завершения внесудебной процедуры для граждан) неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, а также исполнить обязанности по уплате обязательных платежей. Это, по сути, юридически оформленное состояние кризиса.
• Неплатежеспособность – это временное отсутствие у предприятия денежных средств для своевременного погашения своих краткосрочных обязательств. Это симптом, но не всегда приговор. Неплатежеспособность может быть преодолена путем оптимизации денежных потоков или привлечения краткосрочного финансирования.
• Ликвидность – это способность активов быстро и без существенных потерь в стоимости быть превращенными в денежные средства. Чем выше ликвидность активов, тем быстрее компания может погасить свои обязательства.
• Платежеспособность – это способность предприятия своевременно и в полном объеме выполнять свои финансовые обязательства. В отличие от ликвидности, которая относится к активам, платежеспособность характеризует компанию в целом и ее финансовую мощь.

Финансовые риски можно классифицировать по различным признакам, что позволяет более точно их анализировать и управлять ими. К наиболее значимым классификационным признакам относятся:

• По сфере возникновения:
  • Внутренние риски: Связаны с операционной, инвестиционной и финансовой деятельностью самого предприятия (например, риск снижения рентабельности, риск недостатка оборотного капитала).
  • Внешние риски: Обусловлены факторами внешней среды, на которые компания не может напрямую влиять (например, макроэкономические риски, отраслевые риски, политические риски).
• По возможности измерения:
  • Измеряемые риски: Могут быть оценены количественно с использованием статистических методов (например, риск изменения процентных ставок).
  • Неизмеряемые риски: Трудно поддаются количественной оценке (например, риск репутационных потерь).
• По степени управления:
  • Управляемые риски: Могут быть частично или полностью контролируемыми за счет внутренних управленческих решений.
  • Неуправляемые риски: Не поддаются прямому воздействию со стороны менеджмента предприятия.

Среди основных видов финансовых рисков предприятия, которые могут привести к банкротству, выделяют:

• Кредитный риск: Вероятность невозврата выданных средств или невыполнения обязательств контрагентами.
• Риск ликвидности: Вероятность неспособности предприятия своевременно и в полном объеме погасить свои краткосрочные обязательства из-за недостатка ликвидных активов. Этот риск генерируется разбалансировкой положительного и отрицательного денежных потоков.
• Рыночный риск: Риск потерь из-за неблагоприятных изменений рыночной конъюнктуры (например, изменение цен на сырье, спроса на продукцию).
• Валютный риск: Риск потерь из-за колебаний обменных курсов валют.
• Инфляционный риск: Риск обесценивания денежных средств и доходов из-за инфляции.
• Инвестиционный риск: Риск потерь от неудачных инвестиционных проектов.
• Операционный риск: Риск потерь из-за сбоев во внутренних процессах, системах или из-за человеческого фактора.

Экономическая сущность и нормативно-правовые аспекты банкротства

Банкротство, как мы уже отметили, — это не просто набор финансовых проблем, а многогранное явление, которое имеет как экономические, так и правовые последствия. Важно понимать различие между «несостоятельностью» как экономической категорией и «банкротством» как экономико-правовой.

Несостоятельность — это экономическое состояние организации, характеризующееся кризисным положением, когда она не может выполнять свои обязательства в силу глубокого нарушения финансового равновесия. Это внутренняя дисфункция, когда финансовые потоки пересыхают, а резервы истощаются.

Банкротство же является экономико-правовой категорией. Оно наступает, когда несостоятельность официально признается арбитражным судом (или, в случае граждан, в рамках внесудебной процедуры). С этого момента запускается целый комплекс юридических процедур, направленных на удовлетворение требований кредиторов и, в конечном итоге, на ликвидацию или оздоровление должника.

При возникновении риска всегда возможны три основных варианта экономических последствий для организации:

1. Отрицательный: Предприятие несет ущерб, убытки, вплоть до банкротства. Это самый неблагоприятный исход, который влечет за собой потерю бизнеса и значительные финансовые потери для всех заинтересованных сторон.
2. Нулевой: Риск реализуется, но не приводит ни к потерям, ни к выгодам. Ситуация остается на прежнем уровне, требуя дальнейшего внимания и управления.
3. Положительный: Реализация риска приносит организации выгоду или прибыль. Это происходит, когда компания умело управляет неопределенностью, превращая потенциальные угрозы в возможности.

Роль ликвидности и платежеспособности в оценке финансовой устойчивости

Когда речь заходит о финансовом здоровье компании, ликвидность и платежеспособность выступают в роли ключевых индикаторов, особенно в краткосрочной перспективе. Они подобны жизненно важным показателям организма, сигнализирующим о его текущем состоянии.

Ликвидность предприятия отражает способность его активов быть быстро конвертированными в денежные средства, чтобы погасить краткосрочные обязательства. Высокая ликвидность означает, что у компании достаточно «быстрых» активов для покрытия текущих долгов. Низкая ликвидность, наоборот, указывает на потенциальные проблемы с расчетами, даже если у компании в целом много активов, но они неликвидны (например, устаревшее оборудование, труднореализуемая продукция).

Платежеспособность предприятия — это его общая способность своевременно и в полном объеме производить расчеты по всем своим обязательствам, как краткосрочным, так и долгосрочным. Если ликвидность — это про «здесь и сейчас», то платежеспособность — это более широкий взгляд на способность компании поддерживать свою финансовую стабильность в обозримом будущем. Компания может быть неликвидной (испытывать временные трудности с наличностью), но при этом платежеспособной (иметь достаточно активов и высокую кредитоспособность). Однако длительная неликвидность неизбежно ведет к потере платежеспособности.

С точки зрения краткосрочной перспективы, ликвидность и платежеспособность являются главными критериями оценки финансового состояния. Аналитики внимательно отслеживают коэффициенты, которые показывают, сколько у компании оборотных активов на каждый рубль краткосрочных обязательств, или сколько у нее наличных средств и эквивалентов. Однако, для долгосрочной перспективы, картина меняется; здесь финансовое состояние характеризуется прежде всего структурой источников средств и степенью зависимости предприятия от внешних инвесторов и кредиторов. Ключевым становится вопрос: насколько компания опирается на собственный капитал, а насколько — на заемные средства? Высокая доля заемного капитала увеличивает финансовый рычаг, что может принести большую прибыль в хорошие времена, но значительно повышает риск банкротства в периоды кризиса или падения спроса. Устойчивая структура капитала, с преобладанием собственного капитала, обеспечивает компании большую автономию и устойчивость к внешним шокам. Таким образом, комплексный анализ требует как мгновенного «снимка» ликвидности, так и глубокого «рентгена» структуры капитала.

Методы и модели диагностики вероятности банкротства: сравнительный анализ в российской и международной практике

Путешествие в мир прогнозирования банкротства начинается с понимания того, как финансовые показатели предприятия могут быть использованы для оценки его «здоровья». В этом разделе мы рассмотрим как традиционные, так и более сложные аналитические подходы, используемые в разных уголках мира, и, что особенно важно, их применимость в специфических условиях российской экономики. Ведь универсальных решений в финансах не бывает.

Классические финансовые коэффициенты и их роль в первичной диагностике

До того, как перейти к сложным моделям, стоит остановиться на азбуке финансового анализа – системе коэффициентов. Это базовые, но крайне важные инструменты для первичной диагностики финансового состояния предприятия, позволяющие быстро оценить его ликвидность, платежеспособность, рентабельность и структуру капитала.

Как правило, для оценки вероятности банкротства используются следующие группы коэффициентов:

• Коэффициенты ликвидности: Показывают способность компании погашать свои краткосрочные обязательства.
  • Коэффициент текущей ликвидности (Current Ratio): Отношение текущих активов к текущим обязательствам. Формула: К_ТЛ = (Оборотные активы) / (Краткосрочные обязательства). Нормальное значение обычно находится в диапазоне от 1,5 до 2,5. Значение ниже 1 может сигнализировать о серьезных проблемах с ликвидностью.
  • Коэффициент абсолютной ликвидности (Cash Ratio): Отношение денежных средств и краткосрочных финансовых вложений к текущим обязательствам. Формула: К_АЛ = (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / (Краткосрочные обязательства). Нормальным считается значение от 0,2 до 0,5. Этот показатель демонстрирует способность компании немедленно погасить часть своих долгов.
• Коэффициенты финансовой устойчивости/платежеспособности: Отражают структуру капитала предприятия и его зависимость от заемных средств.
  • Коэффициент финансовой независимости (автономии) (Equity Ratio): Отношение собственного капитала к общей сумме активов. Формула: К_ФН = (Собственный капитал) / (Итог баланса). Чем выше этот коэффициент (желательно > 0,5), тем устойчивее положение компании, поскольку она меньше зависит от внешних заимствований.
  • Коэффициент финансовой устойчивости (Financial Stability Ratio): Отношение собственного и долгосрочного заемного капитала к общей сумме активов. Формула: К_ФУ = (Собственный капитал + Долгосрочные обязательства) / (Итог баланса). Этот коэффициент показывает долю стабильных источников финансирования в активах компании.

Хотя эти коэффициенты предоставляют ценную информацию, их интерпретация требует осторожности. Одиночные значения могут быть обманчивы; гораздо важнее анализировать их в динамике, сравнивать с отраслевыми бенчмарками и учитывать специфику бизнеса. Эксперты, как правило, не ограничиваются одним показателем, а используют их в комплексе, что позволяет получить более полную и объективную картину. Именно на основе этих базовых элементов строится большинство более сложных моделей прогнозирования банкротства.

Международные многофакторные модели прогнозирования банкротства

После первичной оценки коэффициентов аналитики переходят к более сложным, интегральным моделям. Эти модели, как правило, многофакторны, то есть учитывают комбинацию различных финансовых показателей, присваивая им весовые коэффициенты. Они позволяют получить единый индикатор, который интерпретируется как вероятность банкротства.

Модель Альтмана (Z-счет Альтмана)
Разработанная Эдвардом Альтманом в 1968 году, эта модель стала, пожалуй, самой известной в мире диагностикой банкротства. Ее успех обусловлен как относительно высокой точностью, так и возможностью применять в условиях ограниченной информации.

• Двухфакторная модель Альтмана: Это упрощенный вариант, применимый в условиях нехватки данных.

  Z = -0.3877 - 1.0736 * КТЛ + 0.579 * (ЗК/П)
  

  Где:

  • К_ТЛ — коэффициент текущей ликвидности.
  • ЗК — заемный капитал.
  • П — пассивы.

  Интерпретация: При Z > 0 ситуация считается критичной, вероятность банкротства высока; при Z < 0 — банкротство вероятно.

• Пятифакторная модель Альтмана (для акционе��ных обществ, акции которых котируются на рынке): Это более сложная и точная модель.

  Z = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5
  

  Где:

  • X₁ = (Оборотный капитал) / (Сумма активов)
  • X₂ = (Накопленная прибыль) / (Активы)
  • X₃ = (Прибыль до уплаты процентов и налогов (EBIT)) / (Активы) (рентабельность активов)
  • X₄ = (Рыночная стоимость всех обычных и привилегированных акций) / (Заемные средства)
  • X₅ = (Выручка) / (Сумма активов) (оборачиваемость активов)

  Достоинства модели Альтмана: простота применения, сравнимость показателей, высокая точность расчетов, возможность разделения компаний на потенциальных банкротов и не-банкротов. Модель в семифакторном варианте, хоть и не получила широкого распространения из-за сложности, может прогнозировать банкротство с точностью до 70% на горизонте в 5 лет.

Модель Таффлера-Тишоу
Эта модель хорошо зарекомендовала себя для производственных компаний.

Z = 0.53X1 + 0.13X2 + 0.18X3 + 0.16X4

Где:

• X₁ = (Прибыль до уплаты налога) / (Сумма текущих обязательств)
• X₂ = (Сумма текущих активов) / (Общая сумма обязательств)
• X₃ = (Сумма текущих обязательств) / (Общая сумма активов)
• X₄ = (Выручка) / (Общая сумма активов)

Интерпретация: При Z < 0.2 возникает вероятность банкротства; при Z > 0.3 вероятность очень низкая, финансовое состояние устойчивое. Достоинство — высокая точность прогноза для целевой группы компаний.

Модель Бивера
Используется для оценки финансового состояния и диагностики банкротства. Модель Бивера основана на пяти коэффициентах, но чаще используется так называемый коэффициент Бивера, который рассчитывается как отношение суммы чистой прибыли и амортизации к долгосрочным и краткосрочным обязательствам. Четкой унифицированной формулы Z-счета для прямого прогноза банкротства в общем доступе нет.

Модель Лиса
Учитывает структуру активов и включает четыре коэффициента: рентабельность активов, доля заемного капитала в пассивах, коэффициент текущей ликвидности и коэффициент оборачиваемости активов. В российских условиях может показывать завышенные значения из-за влияния прибыли от продаж.

Модель Фулмера
Подходит для малого бизнеса.

H = 5.528X1 + 0.212X2 + 0.073X3 + 1.270X4 - 0.120X5 + 2.335X6 + 0.575X7 + 1.083X8 + 0.894X9 - 6.075

Где:

• X₁ = (Нераспределенная прибыль прошлых лет) / (Итог баланса)
• X₂ = (Выручка от реализации) / (Итог баланса)
• X₃ = (Прибыль до уплаты налогов) / (Собственный капитал)
• X₄ = (Денежный поток) / (Долгосрочные и краткосрочные обязательства)
• X₅ = (Долгосрочные обязательства) / (Итог баланса)
• X₆ = (Краткосрочные обязательства) / (Совокупные активы)
• X₇ = log(Материальные активы)
• X₈ = (Оборотный капитал) / (Долгосрочные и краткосрочные обязательства)
• X₉ = log((Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате) / Выплаченные проценты)

Интерпретация: Наступление неплатежеспособности неизбежно при H < 0.

Модель Спрингейта
Используется для оценки кредитоспособности.

Z = 1.03X1 + 3.07X2 + 0.66X3 + 0.4X4

Где:

• X₁ = (Оборотный капитал) / (Итог баланса)
• X₂ = (Операционная прибыль (EBIT)) / (Итог баланса)
• X₃ = (Прибыль до налогообложения (EBT)) / (Краткосрочные обязательства)
• X₄ = (Выручка (нетто) от реализации) / (Итог баланса)

Интерпретация: При Z < 0.862 компания является потенциальным банкротом.

Модель Аргенти (A-score)
Эта модель уникальна тем, что фокусируется на управленческом кризисе как основной причине банкротства. Она предполагает, что процесс банкротства уже запущен и развивается в течение нескольких лет, проявляясь через симптомы (например, ухудшение показателей), недостатки (например, слабое управление) и ошибки (например, неверные инвестиционные решения). Модель A-score не дает единого балла, а представляет собой систему индикаторов, оценивающих эти аспекты.

Российские методики и адаптации моделей прогнозирования банкротства

Российская экономическая реальность имеет свои особенности, что зачастую делает прямое применение международных моделей менее точным. Поэтому отечественные ученые и практики разрабатывали собственные методики или адаптировали уже существующие.

Модель Федотовой
Является модифицированной под российскую экономику моделью Альтмана. Она учитывает коэффициент текущей ликвидности и отношение заемных средств к активам. Однако, как отмечается в исследованиях, практическая ценность модифицированной формулы по М.А. Федотовой ограничена из-за отсутствия значимой статистики по организациям-банкротам в России и неопределенности весового фактора. Это означает, что модель может давать менее надежные прогнозы в условиях российской статистической базы.

R-модель Иркутской государственной экономической академии (ИГЭА)
Адаптирована под российский рынок.

R = 8.38X1 + X2 + 0.054X3 + 0.63X4

Где:

• X₁ = (Чистый оборотный (работающий) капитал) / (Активы)
• X₂ = (Чистая прибыль) / (Собственный капитал)
• X₃ = (Чистый доход) / (Валюта баланса)
• X₄ = (Чистая прибыль) / (Суммарные затраты)

Интерпретация:

• Если R < 0, вероятность банкротства максимальная (90%-100%).
• Если 0 ≤ R ≤ 0.18, вероятность высокая (60%-80%).
• Если 0.18 < R ≤ 0.32, вероятность средняя (30%-50%).
• Если 0.32 < R ≤ 0.42, вероятность низкая (15%-20%).
• Если R > 0.42, вероятность банкротства минимальная (10%).

Недостаток четырехфакторной модели ИГЭА состоит в том, что она часто показывает степень банкротства, когда это уже очевидно для организации без дополнительных методов оценки, то есть не обладает достаточной прогностической силой для раннего выявления проблем. Также в одном из исследований, как и модель Таффлера-Тишоу, она показала низкую вероятность банкротства.

Модель Ковалева В.В.
Основывается на бухгалтерском отчете организации и комплексно отражает уровень текущей производственно-хозяйственной деятельности. Модель Ковалева В.В. реагирует на изменение деловой активности в меньшей степени, чем на изменение эффективности деятельности. Возможность ее применения подтверждается учетом экономически верной логической взаимосвязи между показателями, что делает ее интересным инструментом для анализа эффективности управления.

Модель Пареной и Долгалева
Предназначена для прогнозирования кризисной ситуации при наличии признаков вероятного банкротства.

Сравнительный анализ и выбор оптимальных методик для российских предприятий

При выборе модели прогнозирования банкротства для российских предприятий возникает дилемма: использовать международные, проверенные временем методики или адаптированные национальные? Опыт показывает, что ни один подход не является универсально лучшим.

Сравнительный анализ:

Модель/Методика	Преимущества	Ограничения	Применимость в РФ
Альтмана (Z-счет)	Простота, высокая точность для крупных публичных компаний (5-факторная).	Требует корректировки для непубличных компаний и специфики РФ.	Широко применяется, но требует адаптации и критического анализа.
Таффлера-Тишоу	Высокая точность для производственных компаний.	В одном из исследований показала неадекватные прогнозы для российских должников, признавая 87,5% финансово устойчивыми.	Ограничена, требует проверки и осторожности.
Бивера	Комплексная оценка финансового состояния.	Отсутствие унифицированной формулы Z-счета для прямого прогноза.	Дополнительный инструмент для комплексного анализа, не основной прогноз.
Лиса	Учитывает структуру активов.	В российских условиях может завышать значения из-за прибыли от продаж.	Ограничена, требует корректировки.
Фулмера	Подходит для малого бизнеса.	Сложность формулы, большое количество показателей.	Потенциально полезна для МСП, но требует тщательного подбора данных.
Спрингейта	Оценивает кредитоспособность.	Модели, основанные на регрессии, более гибки.	Может быть использована как дополнительный индикатор.
Аргенти (A-score)	Фокус на управленческом кризисе, предиктивная сила для ранних стадий банкротства.	Субъективность оценки, не дает количественного показателя вероятности.	Ценна для качественного анализа и выявления управленческих проблем.
Федотовой	Адаптирована под российскую экономику.	Ограниченная практическая ценность из-за отсутствия значимой статистики по банкротам в РФ и неопределенности весового фактора.	Низкая надежность, не рекомендуется как основной инструмент.
R-модель ИГЭА	Адаптирована под российский рынок.	Часто показывает кризис, когда он уже очевиден. В одном из исследований показала низкую вероятность банкротства.	Низкая прогностическая сила для раннего выявления.
Ковалева В.В.	Основывается на бухгалтерском отчете, учитывает экономическую логику.	Меньше реагирует на деловую активность, чем на эффективность.	Полезна для анализа эффективности деятельности.

Выбор оптимальных методик для российских предприятий:

Из приведенного анализа становится очевидным, что ни одна из моделей не является универсальной «панацеей». Для отечественных предприятий рекомендуется выбирать методики, адаптированные к российским условиям, и использовать комбинацию моделей из разных групп для получения максимально точного и объективного финансового анализа.

1. Комбинированный подход: Вместо того чтобы полагаться на одну модель, целесообразно использовать несколько. Например, Z-счет Альтмана (с учетом поправок на российскую специфику) для общего скрининга, дополняя его R-моделью ИГЭА для анализа эффективности и моделью Аргенти для качественной оценки управленческих рисков.
2. Адаптация и калибровка: Международные модели, такие как модель Альтмана, могут быть успешно применены в России, но требуют калибровки коэффициентов на основе эмпирических данных российских компаний. Это означает, что для получения наиболее точных результатов необходимо использовать собственные выборки данных и пересчитывать весовые коэффициенты.
3. Учет отраслевой специфики: Различные отрасли имеют разные «нормальные» значения финансовых коэффициентов и подвержены разным рискам. Поэтому выбор моделей и их интерпретация должны учитывать отраслевую принадлежность компании. Например, для производственных компаний модель Таффлера-Тишоу может быть полезна при условии ее проверки на актуальных российских данных.
4. Фокус на прогностической силе: При выборе моделей особое внимание следует уделять их способности к раннему выявлению признаков банкротства, а не просто констатации уже очевидного кризиса. В этом отношении, несмотря на недостатки, модели, позволяющие получить количественный прогноз, остаются предпочтительными.

Современные эконометрические подходы к прогнозированию риска банкротства

По мере того, как финансовые рынки становятся все более сложными, а данные — все более обильными, на смену статичным моделям приходят динамические эконометрические подходы. Эти методы позволяют не просто оценить текущую вероятность банкротства, но и проследить ее изменение во времени, выявить скрытые взаимосвязи и учесть множество факторов, которые трудноуловимы для традиционных моделей.

Дискриминантный анализ и логистическая регрессия в прогнозировании банкротства

На заре применения количественных методов в прогнозировании банкротства активно использовались статистические инструменты, такие как дискриминантный анализ и логистическая регрессия. Они стали первыми шагами к созданию более комплексных прогностических моделей.

Дискриминантный анализ
Этот метод позволяет классифицировать объекты (в нашем случае, компании) на основе набора их характеристик (финансовых коэффициентов) на две или более группы (например, «банкроты» и «не-банкроты»). В основе лежит построение линейной дискриминантной функции, которая максимизирует различия между группами и минимизирует различия внутри групп.
Объясняемая переменная принимает дискретные значения: 0 — для финансово устойчивой организации и 1 — для банкрота.
Достоинства: Простота интерпретации, возможность выявления наиболее значимых факторов, разделяющих группы.
Ограничения: Требует выполнения ряда строгих статистических предположений, таких как нормальность распределения признаков и равенство ковариационных матриц в группах, что не всегда выполняется на реальных финансовых данных.

Логистическая регрессия (logit-модели)
Логистическая регрессия также используется для прогнозирования бинарных исходов (банкротство/не-банкротство), но обладает рядом статистических преимуществ перед дискриминантным анализом. В отличие от дискриминантного анализа, логистическая регрессия не требует строгих предположений о нормальности распределения факторов и равенстве ковариационных матриц.
Результатом логистической регрессии является оценка вероятности отнесения предприятия к группе банкротов или здоровых компаний. Эта вероятность выражается числом от 0 до 1, что делает ее интуитивно понятной.

Пример формулы логистической регрессии для вероятности банкротства:

P(банкротство) = 1 / (1 + e-(b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bnXn))

Где:

• P(банкротство) — вероятность банкротства.
• e — основание натурального логарифма.
• b₀ — константа.
• b₁…b_n — коэффициенты регрессии.
• X₁…X_n — независимые переменные (финансовые показатели, отраслевые и макроэкономические факторы).

Логистическая регрессия получила наибольшее практическое применение среди классических параметрических моделей в силу высокой точности прогнозирования и простоты использования. Она позволяет немедленно получить ответ на вопрос о вероятности банкротства предприятия, что делает ее ценным инструментом для риск-менеджмента в России.

Помимо параметрических методов, существуют и другие подходы, такие как методы интеллектуального анализа данных (нейронные сети, дерево принятия решений, кластеризация, нечеткая логика, метод k-ближайших соседей). Однако для прогнозирования риска банкротства предприятий в России наиболее популярным остается подход на основе бинарной логистической регрессии.

Регрессия Кокса (модель пропорциональных рисков): теория и преимущества для динамического прогнозирования

Логистическая регрессия прекрасно справляется с оценкой вероятности наступления события в определенный момент времени. Однако, что если нас интересует не просто факт наступления события, а момент его наступления и факторы, влияющие на «скорость» приближения к этому событию? Здесь на сцену выходит регрессия Кокса, или модель пропорциональных рисков – элегантный эконометрический инструмент, изначально разработанный для биостатистики, но нашедший широкое применение в экономике и финансах.

Теоретические основы регрессии Кокса:
Модель Кокса, разработанная Дэвидом Коксом в 1972 году, позволяет прогнозировать риск наступления события для рассматриваемого объекта и оценивать влияние независимых переменных (предикторов) на этот риск. Главное отличие этой модели от логистической регрессии заключается в ее временном аспекте: риск в этой модели рассматривается как функция, зависящая от времени. Это делает ее идеальной для анализа «времени до события», например, времени до банкротства.

Основная идея модели Кокса заключается в том, что функция риска (hazard function) для индивидуума i в момент времени t может быть выражена как:

hi(t) = h0(t) * exp(β1Xi1 + β2Xi2 + ... + βpXip)

Где:

• h_i(t) — функция риска для объекта i в момент времени t. Она представляет собой мгновенную скорость наступления события (банкротства) для объекта i в момент t, при условии, что событие не произошло до этого момента.
• h₀(t) — базовая функция риска (baseline hazard function). Это функция риска для объекта, у которого все ковариаты равны нулю. Она может иметь любую форму и не специфицируется в модели Кокса, что является одним из ее ключевых преимуществ.
• exp(β₁X_i1 + β₂X_i2 + … + β_pX_ip) — экспоненциальная функция, описывающая влияние предикторов на риск.
• β_j — коэффициенты регрессии, которые показывают, как изменение предиктора X_j влияет на риск наступления события.
• X_ij — значение j-го предиктора для объекта i.

Основные предположения метода:

1. Независимость объясняющих переменных (ковариат): Предполагается, что независимые переменные не коррелируют между собой, или, по крайней мере, мультиколлинеарность не является критичной.
2. Линейное влияние предикторов на логарифм отношения рисков: Модель предполагает, что ковариаты линейно влияют на логарифм отношения рисков.
3. Пропорциональность рисков: Это ключевое предположение модели. Оно означает, что отношение рисков для любых двух объектов (например, компаний A и B) остается постоянным во времени. То есть, если компания A в два раза более рискованна, чем компания B в начале периода, то она будет в два раза более рискованна на протяжении всего периода наблюдения. Математически это выражается как:

   hA(t) / hB(t) = exp(β * (XA - XB)) = const
   

Преимущества для динамического прогнозирования:

• Учет времени до события: Регрессия Кокса позволяет моделировать не просто факт банкротства, а время, которое компания может продержаться до наступления этого события. Это дает гораздо более полную картину для принятия управленческих решений.
• Гибкость базовой функции риска: Отсутствие необходимости специфицировать форму базовой функции риска (h₀(t)) делает модель непараметрической в отношении времени и более устойчивой к ошибкам спецификации.
• Возможность работы с цензурированными данными: Модель Кокса прекрасно работает с цензурированными данными, то есть ситуациями, когда событие (банкротство) еще не наступило к концу периода наблюдения, или объект выбыл из выборки по другим причинам. Это крайне важно в финансовых исследованиях.
• Оценка влияния предикторов: Модель позволяет количественно оценить, как каждый из факторов влияет на относительный риск банкротства. Например, увеличение коэффициента ликвидности на одну единицу снижает риск банкротства на X процентов.

Применение регрессии Кокса с учетом нестационарных ковариат для прогнозирования банкротства российских компаний

Несмотря на элегантность и мощь классической регрессии Кокса, ее ключевое предположение о пропорциональности рисков (h_A(t) / h_B(t) = const) часто нарушается в реальных финансовых данных. Финансовые показатели компаний и их влияние на риск банкротства могут меняться со временем. Например, высокий уровень долга может быть критичным на ранних стадиях кризиса, но менее значимым, если компания успешно провела реструктуризацию и восстановила прибыльность. Именно здесь на помощь приходит модель Кокса с зависимыми от времени (нестационарными) ковариатами.

Суть модели Кокса с нестационарными ковариатами:
В этой модификации модели некоторые или все предикторы X_ij могут меняться во времени, то есть X_ij = X_ij(t). Это означает, что влияние фактора на риск банкротства может быть не постоянным, а изменяться в зависимости от момента наблюдения.

hi(t) = h0(t) * exp(β1Xi1(t) + β2Xi2(t) + ... + βpXip(t))

Эта модификация позволяет преодолеть ограничение пропорциональности риска, делая модель гораздо более гибкой и реалистичной для анализа динамических финансовых процессов.

Потенциал и вызовы ее применения для прогнозирования банкротства российских компаний:

Потенциал:

1. Повышение точности прогнозирования: В условиях высокой волатильности российской экономики, где финансовое состояние компаний может быстро меняться под воздействием внешних и внутренних факторов, учет нестационарных ковариат позволяет значительно повысить точность прогнозов. Например, динамика коэффициентов ликвидности, долговой нагрузки, рентабельности может быть включена в модель как переменные, изменяющиеся во времени, что обеспечит более адекватное отражение реального положения дел.
2. Глубокий анализ влияния факторов: Модель позволяет не только определить, какие факторы влияют на риск банкротства, но и понять, как это влияние меняется с течением времени. Это критически важно для разработки эффективных антикризисных стратегий, адаптированных к текущим условиям.
3. Учет специфики российского бизнеса: Российские компании часто сталкиваются с быстрым изменением правил игры, регуляторными шоками и высокой зависимостью от макроэкономических факторов. Модель Кокса с нестационарными ковариатами позволяет включить эти динамические аспекты в анализ, предоставляя более релевантную картину.

Вызовы и недостатки:

1. Сложность данных: Применение модели с нестационарными ковариатами требует наличия высококачественных панельных данных, где финансовые показатели компаний отслеживаются на протяжении длительного периода. Сбор таких данных для российских компаний может быть затруднен.
2. Вычислительная сложность: Построение и интерпретация таких моделей требует продвинутых статистических знаний и специализированного программного обеспечения.
3. Недостаток широкого практического представления: Как отмечается в источниках, несмотря на теоретические преимущества, специфическое применение модели Кокса для прогнозирования банкротства российских компаний с учетом нестационарных ковариат не было широко представлено в найденных исследованиях. В России модель пропорциональных рисков Кокса применялась, например, для анализа выживаемости авторитарных режимов, но не для корпоративного банкротства.

Обоснование перспективности метода для академических исследований в РФ:
Несмотря на указанные вызовы, модель Кокса с учетом нестационарных ковариат обладает огромным потенциалом для академических исследований в России.

• Восполнение «слепой зоны»: Ее активное внедрение позволит восполнить существующий пробел в отечественной науке, где доминируют более простые статические модели.
• Создание новых знаний: Исследования с применением этой модели могут дать уникальные инсайты о динамике банкротства российских компаний, выявить специфические временные эффекты влияния факторов и разработать более точные, прогностические инструменты.
• Практическая значимость: Хотя внедрение в массовую практику может быть затруднено, результаты таких исследований могут стать основой для разработки продвинутых аналитических систем в крупных финансовых институтах и риск-менеджмент подразделениях, а также для регуляторов.

Таким образом, хотя бинарная логистическая регрессия остается наиболее популярной для получения немедленного ответа о вероятности банкротства, академическому сообществу и продвинутым практикам стоит активно исследовать и внедрять регрессию Кокса с нестационарными ковариатами. Этот инструмент открывает новые горизонты для глубокого, динамического и более точного прогнозирования риска банкротства в переменчивой российской экономической среде.

Факторы, влияющие на риск банкротства российских компаний: всесторонний анализ

За каждым случаем банкротства стоит сложная сеть причин, которые можно разделить на внутренние, порожденные самой компанией, и внешние, исходящие из окружающей среды. Понимание этой сети критически важно для разработки эффективных антикризисных стратегий. В этом разделе мы рассмотрим, какие именно факторы формируют ландшафт риска банкротства для российских компаний, уделяя особое внимание отраслевой специфике.

Внутренние факторы риска банкротства

Внутренние факторы – это своего рода «болезни» организма предприятия, которые ослабляют его изнутри и делают уязвимым к внешним воздействиям. Их можно систематизировать по нескольким ключевым направлениям:

1. Неэффективное управление и стратегические ошибки:
   • Непрофессионализм руководства и неверные стратегические решения: Отсутствие четкой стратегии развития, принятие ошибочных инвестиционных решений, неспособность адаптироваться к изменениям рынка.
   • Недостаточный контроль за операционной деятельностью: Плохо отлаженные бизнес-процессы, отсутствие контроля качества, высокие производственные издержки.
   • Неправильное планирование и прогнозирование: Ошибки в оценке будущих доходов и расходов, недостаточный учет сезонных колебаний, что приводит к дефициту денежных средств.
2. Финансовые дисбалансы:
   • Нарушение финансовой дисциплины: Несвоевременные расчеты с поставщиками и подрядчиками, задержки в оплате налогов и сборов.
   • Высокая долговая нагрузка и неэффективное управление долгами: Чрезмерное использование заемного капитала, неспособность генерировать достаточные денежные потоки для обслуживания долга, неудачные попытки рефинансирования.
   • Недостаток собственного оборотного капитала: Критически важный фактор, означающий, что собственные средства не покрывают иммобилизованную часть активов, что ведет к необходимости финансировать текущую деятельность за счет краткосрочных заимствований.
3. Ключевые финансовые показатели:
   Эти показатели являются «симптомами» внутренних проблем и имеют разное влияние в зависимости от типа компании:
   • Рентабельность: Показатели рентабельности (рентабельность продаж, рентабельность активов, рентабельность собственного капитала) напрямую отражают эффективность бизнеса. Для производственных и торговых компаний именно рентабельность оказывает наибольшее влияние на вероятность банкротства. Падение рентабельности означает, что компания не может генерировать достаточную прибыль для покрытия своих расходов и обслуживания долгов.
   • Ликвидность: Коэффициенты текущей и абсолютной ликвидности показывают способность компании выполнять краткосрочные обязательства. Их снижение указывает на нарастающие проблемы с платежеспособностью.
   • Оборачиваемость: Коэффициенты оборачиваемости (активов, запасов, дебиторской задолженности) характеризуют эффективность использования активов. Низкая оборачиваемость означает замораживание средств и снижение скорости денежного потока.
   • Финансовая устойчивость: Для компаний сферы услуг наибольшее влияние на вероятность банкротства оказывают показатели финансовой устойчивости. Это связано с тем, что сервисный бизнес часто не имеет значительных материальных активов, и его устойчивость в большей степени зависит от структуры капитала, способности привлекать и обслуживать долгосрочное финансирование. Здесь важны коэффициент автономии, коэффициент финансовой зависимости, коэффициент покрытия процентов прибылью и коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами.

Внешние (макроэкономические и отраслевые) факторы риска

Внешние факторы – это «штормы» и «землетрясения» в экономической среде, которые могут обрушиться на предприятие, независимо от его внутреннего состояния.

1. Отраслевые риски:
   • Изменения на рынке: Резкое падение спроса на продукцию/услуги компании, появление новых конкурентов, изменение ценовой политики (например, ценовые войны).
   • Ограничения со стороны государственных органов: Ужесточение регулирования, ввод новых стандартов, квот, налогов, которые увеличивают издержки или ограничивают возможности сбыта.
   • Слабая инфраструктура региона: Отсутствие развитой транспортной, энергетической или логистической инфраструктуры может существенно повысить операционные издержки.
2. Макроэкономические риски:
   • Отсутствие стабильности на рынках: Общая экономическая неопределенность, снижение потребительской активности, падение инвестиций.
   • Рост процентов по банковским кредитам: Увеличение стоимости заемных средств делает обслуживание долга непосильным для многих компаний, особенно с высокой долговой нагрузкой.
   • Рост налогов и инфляции: Увеличение налогового бремени сокращает прибыль, а инфляция обесценивает денежные средства и увеличивает издержки производства.
   • Воздействие международных санкций: Ограничения на экспорт/импорт, доступ к технологиям, блокировка финансовых операций могут критически повлиять на целые отрасли или отдельные компании.
   • Структурные изменения в экономике: Перераспределение ресурсов между отраслями, изменение приоритетов государственного финансирования.

Внешние факторы экономической нестабильности, будь то пандемии, геополитические кризисы или сырьевые шоки, существенно усиливают негативное воздействие внутренних проблем организации. Компания с крепким внутренним здоровьем имеет больше шансов выстоять в шторм, тогда как ослабленное предприятие быстро идет ко дну.

Отраслевая специфика банкротств в РФ

В России, как и во многих других странах, риск банкротства не распределен равномерно по всем отраслям. Некоторые сектора экономики оказываются более уязвимыми к циклическим колебаниям, внешним шокам и структурным изменениям.

Отрасли с повышенной уязвимостью:
Исследования показывают устойчивую отраслевую концентрацию банкротств в следующих секторах:

• Строительство: Эта отрасль традиционно подвержена высоким рискам из-за длительного инвестиционного цикла, высокой зависимости от банковского финансирования, изменений в законодательстве (например, переход на эскроу-счета) и макроэкономической конъюнктуры. В 2022 году совокупная доля банкротств в сферах строительства и недвижимости незначительно выросла с 34,07% (в 2021 году) до 34,15%. По состоянию на 2025 год около 20% застройщиков находятся на грани банкротства, а у 19% строящихся объектов по всей стране уже перенесены сроки сдачи. Это свидетельствует о сохранении высокого уровня проблемности в секторе.
• Торговля: Сектор торговли очень чувствителен к изменениям потребительского спроса, инфляции, конкуренции со стороны онлайн-ритейла и логистическим издержкам. Лидером по количеству банкротств остается торговля, где за 2022 год разорилось 2235 организаций, что составило 24,68% от общего числа по России.
• Операции с недвижимым имуществом: Тесно связанный со строительством, этот сектор также страдает от тех же рисков, включая зависимость от ипотечного кредитования, колебаний цен на недвижимость и инвестиционной активности.

Эти отрасли часто характеризуются высокой конкуренцией, низкой маржинальностью, значительными капитальными вложениями и длительным сроком окупаемости, что делает их особенно чувствительными к любым негативным изменениям.

Примеры отраслевых проблем:

• Цементная отрасль: В цементной отрасли России наблюдается хроническая проблема — средняя загрузка действующих мощностей едва превышает 60%. Это свидетельствует об отсутствии системного подхода к оценке отраслевых и макроэкономических рисков при планировании строительства заводов. Результатом является дисбаланс мощностей, избыточное предложение, падение цен и снижение эффективности предприятий, что повышает риск банкротства даже для крупных игроков.
• Другие отрасли: Аналогичные проблемы могут наблюдаться и в других секторах. Например, в авиаперевозках, где компании зависят от стоимости топлива, государственного регулирования, международного туризма и обновлений парка самолетов. Или в угледобыче, где ценовые колебания на мировых рынках, экологические требования и перебои с добычей (например, закрытие шахт в Кузбассе) могут привести к банкротствам.

Таким образом, для эффективного прогнозирования и предупреждения банкротства необходимо не только анализировать внутренние показатели компании, но и глубоко понимать специфику отрасли, в которой она работает, а также учитывать макроэкономические тренды.

Разработка практических мероприятий по предупреждению банкротства и улучшению финансового состояния

Предупреждение банкротства – это не пассивное ожидание кризиса, а активный, многогранный процесс, требующий проактивного управления и оперативной реакции. Это комплексная работа, охватывающая все аспекты деятельности предприятия, от финансов до управления персоналом.

Стратегии раннего предупреждения и диагностики кризисных явлений

Ключ к успешному предотвращению банкротства лежит в способности распознавать его признаки задолго до того, как ситуация станет необратимой. Это требует системного подхода к мониторингу и диагностике.

1. Регулярный финансовый аудит: Это не просто проверка отчетности на соответствие стандартам, а глубокий анализ финансового состояния компании независимыми экспертами. Аудит помогает выявить не только ошибки и нарушения, но и потенциальные «узкие места», скрытые риски, неэффективные процессы, которые могут привести к ухудшению финансового положения. Внутренний аудит, проводимый регулярно, также является мощным инструментом контроля.
2. Постоянный мониторинг ключевых финансовых показателей: Недостаточно раз в год оценивать коэффициенты. Необходима система постоянного отслеживания динамики:
   • Ликвидности: Коэффициенты текущей и абсолютной ликвидности.
   • Платежеспособности: Показатели покрытия долга.
   • Финансовой устойчивости: Коэффициент автономии, коэффициент финансовой зависимости.
   • Деловой активности: Оборачиваемость активов, дебиторской и кредиторской задолженности.
   • Рентабельности: Рентабельность продаж, активов, собственного капитала.

   Отклонения от нормативных значений, а также негативная динамика, должны служить «красными флагами», требующими немедленного внимания.

3. Своевременная разработка антикризисной стратегии и плана: Наличие заранее разработанного, гибкого плана действий на случай кризиса — это фундамент выживания. Этот план должен включать:
   • Определение пороговых значений показателей, при достижении которых запускаются антикризисные меры.
   • Список потенциальных мер (финансовых, организационных, маркетинговых).
   • Распределение ответственности и полномочий в кризисной ситуации.
   • Механизмы оперативной корректировки плана в зависимости от развития событий.

Финансовые и организационные мероприятия по стабилизации

Когда ранние признаки кризиса уже выявлены, необходимо немедленно приступать к активным действиям. Эти мероприятия направлены на стабилизацию финансового положения и создание основы для будущего роста.

1. Реструктуризация долгов: Один из самых эффективных способов снижения финансового бремени. Это могут быть переговоры с кредиторами о:
   • Переносе сроков платежей (пролонгация).
   • Изменении процентных ставок.
   • Конвертации долга в акции.
   • Частичном списании долга в обмен на гарантии (например, от государства).

   Успешная реструктуризация позволяет избежать дефолта и дает компании время для восстановления.

2. Оптимизация расходов: Это постоянный процесс, который становится особенно актуальным в кризис. Включает:
   • Анализ всех статей затрат и выявление неэффективных или излишних расходов.
   • Пересмотр условий с поставщиками и подрядчиками.
   • Сокращение административных и общехозяйственных расходов.
   • Оптимизация производственных процессов для снижения себестоимости.
3. Улучшение управления денежными потоками: «Деньги – это кровь бизнеса». Эффективное управление наличностью критически важно:
   • Управление дебиторской задолженностью: Ужесточение контроля за сроками оплаты, стимулирование ранних платежей, работа с просроченной задолженностью.
   • Управление кредиторской задолженностью: Оптимизация сроков платежей, использование возможностей отсрочки, но без ущерба для репутации.
   • Прогнозирование денежных потоков и составление платежного календаря.
4. Диверсификация доходов: Снижение зависимости от одного продукта, клиента или рынка.
   • Расширение ассортимента продукции/услуг.
   • Выход на новые географические рынки.
   • Поиск дополнительных источников дохода (например, сдача в аренду избыточных мощностей).
5. Привлечение дополнительных денежных средств или выпуск акций: Если внутренние ресурсы исчерпаны, внешнее финансирование может стать спасением.
   • Привлечение стратегических инвесторов.
   • Выпуск облигаций или дополнительных акций.
   • Получение государственных субсидий или льготных кредитов.
6. Укрепление резервов: Формирование финансовых резервов (например, резервного фонда) для покрытия неожиданных расходов и минимизации влияния неблагоприятных событий.
7. Стратегические партнерства: Сотрудничество с другими компаниями может дать доступ к новым рынкам, технологиям, ресурсам, снизить издержки и распределить риски. Это может быть как совместное предприятие, так и альянс или аутсорсинг некоторых функций.

Меры по повышению эффективности управления и реорганизации

Часто корень проблем кроется не только в цифрах, но и в людях и структурах. Эффективные антикризисные меры должны затрагивать и эти аспекты.

1. Повышение квалификации работников и изменение системы управления:
   • Обучение и переподготовка персонала: Внедрение новых технологий, повышение эффективности труда.
   • Оптимизация организационной структуры: Устранение излишних звеньев, четкое распределение зон ответственности, повышение скорости принятия решений.
   • Внедрение систем мотивации: Привязка вознаграждения к достижению ключевых показателей эффективности (KPI), связанных с финансовым оздоровлением.
2. Реорганизация структуры предприятия:
   • Слияния и поглощения: Привлечение более сильного партнера или поглощение конкурента для получения синергетического эффекта.
   • Выделение или разделение: Отделение неэффективных или непрофильных активов/подразделений.
   • Перепрофилирование: Изменение основного вида деятельности, если текущий рынок неперспективен.

   Реорганизация помогает стабилизировать финансовые потоки, восстанавливать рыночную стоимость и оптимизировать бизнес-процессы, приводя их в соответствие с новыми реалиями.

Все эти меры должны быть частью единой, системной антикризисной стратегии, которая регулярно пересматривается и корректируется.

Нормативно-правовое регулирование несостоятельности (банкротства) в РФ и его влияние на методы оценки

Любая экономическая деятельность в России, особенно в кризисных ситуациях, протекает в строгом правовом поле. Нормативно-правовое регулирование банкротства не просто определяет процедуры, но и существенно влияет на методы оценки риска, на горизонт планирования и на стратегию поведения как должника, так и кредиторов.

Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» и другие нормативные акты

Центральным звеном в системе российского законодательства о банкротстве является Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». Этот закон, постоянно совершенствующийся и адаптирующийся к экономическим реалиям, устанавливает:

• Порядок признания финансовой неспособности субъекта (как юридического, так и физического лица).
• Процедуры, применяемые в отношении должника (наблюдение, финансовое оздоровление, внешнее управление, конкурсное производство, мировое соглашение).
• Порядок организации раздела имущества должника между кредиторами.
• Права и обязанности всех участников процесса (должника, кредиторов, арбитражных управляющих, государственных органов).

Однако, ФЗ № 127-ФЗ не является единственным источником права в этой области. Отдельные вопросы регулируются нормами:

• Арбитражного процессуального кодекса РФ (АПК РФ): Определяет правила рассмотрения дел о банкротстве в арбитражных судах.
• Гражданского кодекса РФ (ГК РФ): Устанавливает общие положения о юридических лицах, их реорганизации и ликвидации, а также основы договорных обязательств.
• Другие федеральные законы и подзаконные акты, регулирующие специфические аспекты банкротства (например, банков, страховых организаций, застройщиков).

Комплексное понимание этой правовой базы критически важно для корректного применения методов оценки банкротства. Например, определение «признаков банкротства» в законодательстве (например, неоплата обязательств в течение трех месяцев при сумме долга от 300 тысяч рублей) является пороговым значением для инициирования процедуры и должно учитываться при интерпретации результатов прогностических моделей.

Процедуры банкротства юридических и физических лиц в РФ

Законодательство РФ четко разграничивает процедуры банкротства для разных категорий субъектов, предлагая различные механизмы для юридических и физических лиц.

Банкротство юридических лиц:
Для юридических лиц процедура банкротства всегда проходит исключительно в судебном порядке. Это означает, что для признания компании банкротом необходимо решение арбитражного суда. Основные процедуры включают:

1. Наблюдение: Вводится для анализа финансового состояния должника, сохранности его имущества и составления реестра требований кредиторов.
2. Финансовое оздоровление: Процедура, направленная на восстановление платежеспособности должника путем разработки и реализации плана финансового оздоровления.
3. Внешнее управление: Введение внешнего управляющего, который берет на себя управление компанией с целью восстановления ее платежеспособности.
4. Конкурсное производство: Вводится, если восстановление платежеспособности невозможно. Цель – максимально возможное удовлетворение требований кредиторов за счет распродажи имущества должника.
5. Мировое соглашение: Возможно на любой стадии производства по делу о банкротстве и позволяет сторонам договориться об условиях погашения долга, минуя другие процедуры.

Банкротство индивидуальных предпринимателей и физических лиц:
С 1 сентября 2020 года в ФЗ №127-ФЗ были введены специальные нормы о внесудебном банкротстве (параграф 5, статьи 223.2-223.7), что значительно упростило доступ к процедуре для граждан.

• Судебное банкротство: Возможно при просроченных денежных долгах от 500 тыс. рублей (ранее 300 тыс. руб.) и невозможности их погашения.
• Внесудебное банкротство: Граждане могут быть признаны несостоятельными без обращения в суд, подав заявление в МФЦ. Это возможно при просроченных и непросроченных денежных долгах от 25 тыс. до 1 млн рублей. При этом важно, чтобы у гражданина не было имущества, на которое может быть обращено взыскание, и чтобы исполнительное производство было прекращено в связи с отсутствием имущества для взыскания.

Изменения в законодательстве:

• С 1 августа 2024 года заработал обмен данными с использованием системы межведомственного электронного взаимодействия (СМЭВ) для внесудебного банкротства. Это освобождает граждан от обязанности предоставлять информацию, которую могут предоставить государственные органы (например, о наличии исполнительных производств, отсутствии имущества), упрощая процедуру.
• Минимальный размер задолженности для инициирования банкротства юридического лица увеличен до 2 млн руб. (ранее 300 тыс. руб.), а для сельхозорганизаций, стратегических предприятий и субъектов естественной монополии — до 3 млн руб. Это изменение, вступившее в силу в 2024 году, призвано снизить количество «технических» банкротств и дать компаниям больше возможностей для самостоятельного решения проблем.

Современные тенденции в регулировании и статистике банкротств

Законодательство о банкротстве постоянно эволюционирует, реагируя на экономические вызовы. Наблюдаемые тенденции оказывают прямое влияние на интерпретацию прогностических моделей.

Актуальная статистика (по состоянию на 2025 год):
В 2025 году наблюдается предельно низкий уровень числа новых процедур банкротства, введенных в отношении компаний. Так, во втором квартале 2025 года количество корпоративных банкротств в России снизилось до 1580 случаев, что является минимальным показателем с 2011 года. Это снижение может быть связано с несколькими факторами:

1. Удорожание ликвидационных процедур: Проведение процедуры банкротства сопряжено со значительными затратами (госпошлины, вознаграждение арбитражного управляющего, расходы на оценку и реализацию имущества). Кредиторы, оценивая низкие шансы на возврат средств, стали реже инициировать ликвидационные процедуры, предпочитая иные механизмы взыскания или реструктуризации.
2. Предпочтение механизмов внесудебной реструктуризации: Изменения в законодательстве, а также стремление компаний сохранить деловую репутацию, способствуют поиску внесудебных решений проблем с долгами.
3. Инициация банкротства самими компаниями: Рост доли случаев, когда сами компании инициируют процедуру банкротства (17% во втором квартале 2025 года против 7% годом ранее), свидетельствует о более проактивном подходе менеджмента к управлению кризисом. Это может быть связано с желанием контролировать процесс и минимизировать потери.

Влияние на методы оценки:

• Изменение пороговых значений: Увеличение минимальных размеров задолженности для инициирования банкротства юридических лиц означает, что прогностические модели должны быть калиброваны с учетом этих новых порогов. Компании, которые ранее могли бы быть признаны банкротами, теперь могут иметь больше времени для восстановления.
• Акцент на внесудебные решения: Снижение количества судебных банкротств подчеркивает важность прогнозирования не только самого факта несостоятельности, но и вероятности успешной реструктуризации или мирового соглашения. Методы оценки должны помогать компаниям определить наилучшую стратегию в условиях финансового стресса.
• Повышение качества ведения бизнеса: Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» не только регулирует процедуры, но и повышает ответственность руководителей, обязывая их своевременно исполнять обязательства и предотвращать доведение компании до банкротства. Это стимулирует компании к более тщательному финансовому планированию и риск-менеджменту, что, в свою очередь, повышает актуальность использования точных прогностических моделей.

Таким образом, нормативно-правовое регулирование является динамичной средой, которую необходимо постоянно отслеживать при разработке и применении методов оценки и прогнозирования риска банкротства.

Оценка экономической эффективности антикризисных мероприятий для снижения риска банкротства

Когда антикризисный план разработан и мероприятия запущены, возникает ключевой вопрос: насколько они эффективны? Оценка экономической эффективности – это не просто подсчет потраченных средств, а глубокий анализ влияния внедренных изменений на финансовое состояние компании и, самое главное, на снижение вероятности банкротства.

Методические подходы к оценке эффективности антикризисного управления

Оценка эффективности антикризисного управления позволяет не только проанализировать способность фирмы к устойчивому развитию, но и понять, насколько рационально используются ресурсы для преодоления кризиса. Один из наиболее распространенных и гибких подходов основан на применении балльной системы с расчетом обобщающего показателя. Эта методика включает три последовательных этапа:

1. Подготовительный этап:
   • Определение целей и задач: Четкое формулирование того, что мы хотим достичь антикризисными мерами (например, снижение коэффициента финансовой зависимости до 0,5, увеличение рентабельности продаж на 2%, снижение вероятности банкротства по модели Альтмана ниже порогового значения).
   • Выбор критериев оценки: Определение ключевых показателей, по которым будет оцениваться эффективность. Эти критерии должны быть количественными, измеримыми и релевантными поставленным целям. Они могут включать финансовые коэффициенты (ликвидности, рентабельности, устойчивости), показатели операционной эффективности, а также экспертные оценки.
   • Определение весов критериев: Каждый критерий имеет свою значимость. Например, снижение долговой нагрузки может быть более критичным, чем рост оборачиваемости запасов. Веса присваиваются экспертным путем или на основе статистического анализа.
2. Расчетный этап:
   • Сбор и анализ данных: Собираются фактические данные по выбранным критериям до и после внедрения антикризисных мер.
   • Присвоение баллов каждому показателю эффективности: Для каждого критерия разрабатывается шкала оценок (например, от 1 до 5 баллов), где 1 балл означает ухудшение или отсутствие изменений, а 5 баллов – значительное улучшение. Баллы могут присваиваться как на основе количественных изменений, так и экспертным путем, с учетом динамики показателей и их сравнения с целевыми значениями или отраслевыми бенчмарками. Например, если коэффициент текущей ликвидности вырос с 1.0 до 1.8, это может быть оценено в 4 балла.
3. Обобщающий этап:
   • Расчет общего показателя эффективности: На этом этапе производится сводная оценка.

     Эантикр = Σni=1 Vi * Бi
     

     Где:

     • Э_антикр — общий показатель эффективности антикризисного управления.
     • V_i — вес i-го показателя эффективности (критерия).
     • Б_i — балл, присвоенный i-му показателю.
     • n — общее количество показателей.
   • Выводы и предложения: На основе полученного обобщающего показателя формулируются выводы об общей эффективности антикризисного управления. Если общий балл достаточно высок, то меры признаются эффективными. Если нет, разрабатываются дополнительные предложения по улучшению эффективности, корректируются планы и стратегии.

Помимо балльной системы, существуют и другие экономические методы оценки рисков, которые могут быть интегрированы в процесс оценки эффективности:

• Диверсификация: Расширение портфеля активов или рынков сбыта для снижения концентрации рисков. Эффективность оценивается через снижение волатильности прибыли или уменьшение зависимости от одного источника дохода.
• Получение дополнительной информации: Инвестиции в аналитику, исследования рынка, консалтинг. Эффективность измеряется через повышение точности прогнозов и снижение количества неверных управленческих решений.
• Лимитирование расходов: Установление четких лимитов на затраты. Эффективность оценивается через сокращение операционных расходов и увеличение чистой прибыли.
• Страхование: Передача рисков страховой компании. Эффективность определяется через снижение потенциальных потерь в случае наступления неблагоприятного события.

Анализ влияния антикризисных мер на ключевые финансовые показатели и вероятность банкротства

Чтобы оценить реальное воздействие антикризисных мер, необходимо не просто зафиксировать изменения в показателях, но и понять причинно-следственные связи. Разработаем систему индикаторов для оценки влияния конкретных антикризисных мероприятий.

Антикризисное мероприятие	Ключевые финансовые показатели-индикаторы (до/после)	Влияние на вероятность банкротства (через модели)
Оптимизация затрат	Рентабельность продаж: рост EBITDA/Выручка: рост Коэффициент операционного рычага: снижение Рентабельность активов: рост	Снижение: Многие модели (Альтман, ИГЭА) используют показатели рентабельности и эффективности, их улучшение напрямую снижает Z-счет и R-показатель.
Реструктуризация долгов	Коэффициент финансовой независимости: рост Коэффициент финансовой зависимости: снижение Коэффициент покрытия процентов прибылью: рост Долговая нагрузка (Отношение долга к EBITDA): снижение Процентные расходы: снижение	Снижение: Уменьшение долгового бремени и улучшение структуры капитала напрямую снижает риск банкротства по всем моделям, особенно тем, что учитывают отношение заемного к собственному капиталу. В регрессии Кокса это проявится как снижение h(t).
Улучшение управления денежными потоками (ДЗ/КЗ)	Оборачиваемость дебиторской задолженности: рост Период оборота дебиторской задолженности: снижение Коэффициент текущей ликвидности: рост Коэффициент абсолютной ликвидности: рост	Снижение: Улучшение ликвидности и платежеспособности является фундаментальным фактором снижения риска банкротства. Модели Альтмана и другие напрямую используют коэффициенты ликвидности.
Диверсификация источников дохода	Доля основного дохода в общей выручке: снижение Коэффициент устойчивости бизнеса (например, через индекс Герфиндаля-Хиршмана по доходам): рост Волатильность выручки/прибыли: снижение	Снижение: Прямо не входит в большинство моделей, но косвенно влияет через стабилизацию выручки и прибыли, что улучшает показатели рентабельности и финансовой устойчивости. Делает компанию менее уязвимой к отраслевым шокам.
Привлечение доп. денежных средств / выпуск акций	Коэффициент финансовой независимости: рост Собственный оборотный капитал: рост Коэффициент текущей ликвидности: рост	Снижение: Прямое укрепление собственного капитала и ликвидности улучшает большинство финансовых коэффициентов, используемых в моделях, и снижает риск.

Для оценки эффективности важно определить, насколько внедренные изменения повлияли на ключевые финансовые показатели и снизили вероятность банкротства. Это можно сделать, рассчитав Z-счет Альтмана или R-показатель ИГЭА (или другие выбранные модели) до и после внедрения мероприятий. Если значение показателя перешло из «критической» зоны в «устойчивую», или его динамика улучшилась, это свидетельствует об эффективности мер.

Кейс-стади или примеры применения оценки эффективности

Рассмотрим условный пример для иллюстрации оценки эффективности:

Компания «СтройМост» (строительный сектор)
Исходное состояние (конец 2024 года):

• Z-счет Альтмана (5-факторная): 1.5 (высокая вероятность банкротства, критическая зона).
• Коэффициент текущей ликвидности: 0.8 (ниже нормы).
• Долговая нагрузка (Долг/EBITDA): 7.0 (очень высокая).
• Рентабельность продаж: -5% (убыток).
• Оборачиваемость дебиторской задолженности: 120 дней (слишком долго).

Антикризисные мероприятия (начало 2025 года):

1. Реструктуризация долгов: Переговоры с банками о пролонгации кредитов и снижении процентных ставок.
2. Оптимизация затрат: Сокращение административного персонала на 15%, пересмотр условий с поставщиками материалов, внедрение энергосберегающих технологий.
3. Улучшение управления дебиторской задолженностью: Введение системы штрафов за просрочку, стимулирование ранних платежей.
4. Привлечение стратегического инвестора: Продажа части акций инвестору с вливанием капитала.

Результаты (конец 2025 года):

• Z-счет Альтмана (5-факторная): 2.5 (серая зона, улучшение, но риск сохраняется).
• Коэффициент текущей ликвидности: 1.5 (улучшение, в пределах нормы).
• Долговая нагрузка (Долг/EBITDA): 4.0 (значительное снижение).
• Рентабельность продаж: 2% (выход в прибыль).
• Оборачиваемость дебиторской задолженности: 60 дней (значительное улучшение).

Оценка эффективности (с использованием балльной системы):

Предположим, веса критериев установлены следующим образом: Z-счет – 0.3, Коэффициент текущей ликвидности – 0.2, Долговая нагрузка – 0.2, Рентабельность продаж – 0.2, Оборачиваемость ДЗ – 0.1.

Показатель	Исходное (2024)	Целевое (условное)	Фактическое (2025)	Балл (1-5)	Вес	Балл * Вес
Z-счет Альтмана	1.5	>2.6	2.5	3	0.3	0.9
Коэффициент текущей ликвидности	0.8	>1.5	1.5	4	0.2	0.8
Долговая нагрузка (Долг/EBITDA)	7.0	<3.0	4.0	3	0.2	0.6
Рентабельность продаж	-5%	>0%	2%	4	0.2	0.8
Оборачиваемость дебиторки (дни)	120	<60	60	5	0.1	0.5
Общий показатель эффективности						3.6

Вывод: Общий показатель эффективности 3.6 из 5 возможных указывает на значительную, но не полную эффективность антикризисных мер. Компания «СтройМост» значительно улучшила свои финансовые показатели, вышла из зоны высокого риска банкротства, но все еще находится в «серой зоне» по Z-счету Альтмана и имеет относительно высокую долговую нагрузку.
Рекомендации:

• Продолжить работу по снижению долговой нагрузки.
• Увеличить рентабельность, возможно, за счет повышения операционной эффективности или поиска новых маржинальных проектов.
• Продолжать мониторинг и адаптацию стратегии.

Такой подход позволяет не только оценить прошлое, но и корректировать будущее, делая антикризисное управление динамичным и целенаправленным процессом. Восстановление экономики обанкротившихся предприятий требует учета особенностей национального законодательства и различных методов снижения рисков, но основа всегда одна: измеримость и доказательность.

Заключение

Проблема оценки и прогнозирования риска банкротства компаний остается одной из наиболее актуальных и сложных задач в современной экономике, особенно в условиях динамично меняющейся макроэкономической среды и нестабильности. Наше исследование, глубоко погрузившись в теоретические и практические аспекты этой проблемы, позволило не только систематизировать существующие подходы, но и обосновать необходимость применения передовых эконометрических инструментов для повышения точности и релевантности прогнозов.

В ходе работы мы:

• Раскрыли сущность финансового риска и риска банкротства, разграничив понятия «несостоятельность» и «банкротство» как экономическую и экономико-правовую категории. Подчеркнута критическая роль ликвидности и платежеспособности в краткосрочной перспективе, а также структуры капитала — в долгосрочной.
• Провели всесторонний сравнительный анализ ключевых международных и российских моделей прогнозирования банкротства, таких как Z-счет Альтмана, модель Таффлера-Тишоу, R-модель ИГЭА и другие. Выявили их достоинства и недостатки, а также специфические ограничения применительно к условиям российской экономики, что подтверждает необходимость комбинированного подхода и адаптации методик.
• Детально изучили современные эконометрические подходы, сделав акцент на регрессии Кокса (модели пропорциональных рисков) с учетом нестационарных ковариат. Были изложены ее теоретические основы, преимущества для динамического прогнозирования и обоснована перспективность применения данного метода для повышения точности оценки рисков банкротства российских компаний, несмотря на выявленный недостаток широкого практического представления в текущих исследованиях. Эта модель позволяет учитывать временную зависимость факторов и преодолевает ограничения традиционных статических методов.
• Систематизировали и проанализировали внутренние (неэффективное управление, ошибки планирования, высокая долговая нагрузка) и внешние (макроэкономические, отраслевые, государственное регулирование) факторы, влияющие на риск банкротства. Особое внимание было уделено отраслевой специфике, подчеркнув повышенную уязвимость секторов строительства, торговли и операций с недвижимым имуществом, что подтверждено актуальными статистическими данными за 2022 и 2025 годы.
• Предложили комплексные практические мероприятия по предупреждению банкротства и улучшению финансового состояния, включая стратегии раннего предупреждения (аудит, мониторинг показателей), финансовые и организационные меры (реструктуризация долгов, оптимизация расходов, диверсификация доходов), а также меры по повышению эффективности управления и реорганизации.
• Проанализировали нормативно-правовое регулирование несостоятельности (банкротства) в РФ, подробно рассмотрев Федеральный закон № 127-ФЗ, процедуры банкротства для юридических и физических лиц, а также актуальные тенденции (увеличение порогов задолженности, развитие внесудебного банкротства, снижение числа корпоративных банкротств в 2025 году), которые напрямую влияют на интерпретацию и применимость методов оценки.
• Разработали методический подход к оценке экономической эффективности антикризисных мероприятий, основанный на балльной системе с расчетом обобщающего показателя. Предложена система индикаторов, позволяющая количественно оценить влияние мер на ключевые финансовые показатели и, как следствие, на снижение вероятности банкротства, демонстрируя это на условном кейс-стади.

Таким образом, поставленная цель работы достигнута, а задачи успешно решены. Мы убедились, что для эффективного управления риском банкротства в России необходим не только глубокий финансовый анализ, но и комплексный подход, интегрирующий как проверенные временем финансовые коэффициенты, так и продвинутые эконометрические модели, способные улавливать динамику и сложность современных экономических процессов. Регрессия Кокса с учетом нестационарных ковариат представляет собой мощный инструмент, способный значительно повысить точность прогнозирования рисков, что критически важно для своевременного принятия управленческих решений.

Для дальнейших научных исследований в данной области представляется перспективным:

1. Эмпирическая апробация модели Кокса с нестационарными ковариатами на репрезентативных выборках российских компаний из различных отраслей с использованием актуальных панельных данных.
2. Разработка гибридных моделей, сочетающих эконометрические подходы с методами машинного обучения и искусственного интеллекта для еще более точного прогнозирования.
3. Исследование влияния нефинансовых факторов (корпоративное управление, репутация, инновационная активность) на риск банкротства в контексте продвинутых прогностических моделей.
4. Разработка детализированных отраслевых антикризисных стратегий с учетом специфики и уязвимости различных секторов российской экономики.

Эти направления позволят углубить понимание природы банкротства и разработать еще более эффективные инструменты для обеспечения финансовой устойчивости предприятий в условиях постоянно меняющегося мира.

Список использованной литературы

1. Антикризисное управление: Учебно-практическое пособие / под ред. Г.А. Александрова. Москва: Издательство БЕК, 2008. 532 с.
2. Астраханцева И.А., Кукукина И.Г. Учет и анализ банкротств. Антикризисное управление: Учебное пособие. Москва: Высшее образование, 2009. 360 с.
3. Бланк И.А. Антикризисное финансовое управление предприятием. Киев: Эльга, Ника-Центр, 2006. 546 с.
4. Бродский Б.Е. Антикризисное управление: Учебник. Москва: Омега-Л, 2009. 456 с.
5. Глазунов В.Н. Критерии оценки рентабельности и платежеспособности. Москва: Дело, 2007. №1. С. 67-72.
6. Демчук О.Н., Ефремова Т.А. Антикризисное управление. Москва: Флинта, 2009. 256 с.
7. Жарковская Е.П., Бродский Б.Е. Антикризисное управление. Москва: Омега-Л, 2007. 543 с.
8. Кован С., Мокрова Л., Ряховская А. Теория антикризисного управления предприятием. Москва: Кнорус, 2009. 384 с.
9. Лисицына Е.В. Образовательный курс финансового управляющего // Журнал Финансы. 2008. №1.
10. Макарьева В.И. Анализ финансово-хозяйственной деятельности организации для бухгалтера и руководителя. Книги издательства Налоговый вестник, 2008. 228 с.
11. Савицкая Г.В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности. Москва: ИНФРА-М, 2007. 345 с.
12. Черникова Ю.В., Юн Б.Г., Григорьев В.В. Финансовое оздоровление предприятий. Москва: Издательство Дело, 2009. 453 с.
13. Федеральный закон от 26.10.2002 N 127-ФЗ (ред. от 29.10.2025) «О несостоятельности (банкротстве)» // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_39331/ (дата обращения: 29.10.2025).
14. Анализ базовых факторов риска банкротства российских организаций реального сектора экономики // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-bazovyh-faktorov-riska-bankrotstva-rossiyskih-organizatsiy-realnogo-sektora-ekonomiki (дата обращения: 29.10.2025).
15. Анализ моделей прогнозирования вероятности банкротства предприятий // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-modeley-prognozirovaniya-veroyatnosti-bankrotstva-predpriyatiy (дата обращения: 29.10.2025).
16. Антикризисное управление компанией: что это такое, как работает и когда пора начинать. Skillbox. URL: https://skillbox.ru/media/marketing/antikrizisnoe-upravlenie/ (дата обращения: 29.10.2025).
17. Антикризисное управление предприятием: принципы, инструменты, ошибки. Law.ru. URL: https://www.law.ru/article/34005-antikrizisnoe-upravlenie-predpriyatiem (дата обращения: 29.10.2025).
18. Антикризисное управление предприятием: цели, задачи, инструменты. Деловая среда. URL: https://www.dasreda.ru/blogs/antikrizisnoe-upravlenie-predpriyatiem/ (дата обращения: 29.10.2025).
19. Банкротства в России: 1 кв. 2025 года. Оглавление. Федресурс. URL: https://fedresurs.ru/news/5B85D36B4E5F20DF3F9424773BA005A3 (дата обращения: 29.10.2025).
20. Банкротства в России 2025: главные цифры, тренды и выводы. Делу время. URL: https://delovremya.ru/novosti/bankrotstva-v-rossii-2025-glavnye-cifry-trendy-i-vyvody/ (дата обращения: 29.10.2025).
21. Банкротство в России: статистика за 2024 год. PROбанкротство. URL: https://probankrotstvo.ru/articles/bankrotstvo-v-rossii-statistika-za-2024-god/ (дата обращения: 29.10.2025).
22. ВИДЫ И КЛАССИФИКАЦИИ ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ Ю. А. Голубцова. Научный руково. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vidy-i-klassifikatsii-finansovyh-riskov-yu-a-golubtsova-nauchnyy-rukovo (дата обращения: 29.10.2025).
23. ВОЗМОЖНОСТИ МЕТОДИК ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА В РОССИЙСКОЙ ПРАКТИКЕ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-metodik-otsenki-veroyatnosti-bankrotstva-v-rossiyskoy-praktike (дата обращения: 29.10.2025).
24. Закон о банкротстве № 127-ФЗ или финансовой несостоятельности: как работает, что изменилось в 2024, где искать подвох. Obankrotstve.com. URL: https://obankrotstve.com/zakon-o-bankrotstve-127-fz/ (дата обращения: 29.10.2025).
25. Зарубежные и Российские методики прогнозирования банкротства. Dis.ru. URL: https://www.dis.ru/library/manag/archive/2005/5/2026.html (дата обращения: 29.10.2025).
26. Как предотвратить банкротство предприятия в 2025. Амулекс. URL: https://amulex.ru/blog/kak-predotvratit-bankrotstvo-predpriyatiya-v-2025 (дата обращения: 29.10.2025).
27. Как прогнозировать банкротство при помощи модели Альтмана. Нескучные финансы. URL: https://nfa.ru/z-model-altmana/ (дата обращения: 29.10.2025).
28. Кардинальные изменения Закона о банкротстве. Пепеляев Групп. URL: https://www.pgplaw.ru/analytics-and-media/publications/kardinalnye-izmeneniya-zakona-o-bankrotstve/ (дата обращения: 29.10.2025).
29. классификационные признаки финансовых рисков. Аллея науки. URL: https://alley-science.ru/domains_data/files/March18/KLASSIFIKACIONNYE%20PRIZNAKI%20FINANSOVYH%20RISKOV.pdf (дата обращения: 29.10.2025).
30. Метод экспертных оценок оценки рисков. Bstudy. URL: https://bstudy.net/605934/menedzhment/metod_ekspertnyh_otsenok_riskov (дата обращения: 29.10.2025).
31. Метод оценки эффективности антикризисного управления // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metod-otsenki-effektivnosti-antikrizisnogo-upravleniya (дата обращения: 29.10.2025).
32. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ РИСКА БАНКРОТСТВА ОРГАНИЗАЦИЙ РЕА // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologicheskie-podhody-k-otsenke-riska-bankrotstva-organizatsiy-real (дата обращения: 29.10.2025).
33. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ФИНАНСОВЫМ ПРОБЛЕМАМ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskie-podhody-k-finansovym-problemam-bankrotstva-predpriyatiy (дата обращения: 29.10.2025).
34. Методический подход к оценке вероятности банкротства предприятий. Электронная библиотека СФУ. URL: https://elib.sfu-kras.ru/bitstream/handle/20.500.12607/173976/%d0%b4%d0%b8%d1%81%d1%81%d0%b5%d1%80%d1%82%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f.pdf?sequence=1 (дата обращения: 29.10.2025).
35. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКА НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-riska-nesostoyatelnosti-predpriyatiya (дата обращения: 29.10.2025).
36. Методы прогнозирования вероятности банкротства. Studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/4397746/page:2/ (дата обращения: 29.10.2025).
37. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-prognozirovaniya-bankrotstva-osobennosti-rossiyskih-predpriyatiy (дата обращения: 29.10.2025).
38. Моделирование вероятности банкротства предприятий с помощью методов. Уральский федеральный университет. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/119102/1/kio_2022_125.pdf (дата обращения: 29.10.2025).
39. Модель пропорциональных рисков Кокса: иллюстрированное руководство по исследованию хронических заболеваний. Editverse. URL: https://editverse.com/ru/cox-proportional-hazards-model-illustrated-guide-chronic-disease-research/ (дата обращения: 29.10.2025).
40. Нормативно-правовое регулирование банкротства и роль государства в процедуре. PROбанкротство. URL: https://probankrotstvo.ru/blog/normativno-pravovoe-regulirovanie-bankrotstva-i-rol-gosudarstva-v-protsedure (дата обращения: 29.10.2025).
41. Нормативно-правовая база. СРО ААУ Евросиб. URL: https://sro-evrosib.ru/info/normativno-pravovaya-baza/ (дата обращения: 29.10.2025).
42. Определение финансовых рисков как основа прогнозирования несостоятельности (банкротства) предприятий // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opredelenie-finansovyh-riskov-kak-osnova-prognozirovaniya-nesostoyatelnosti-bankrotstva-predpriyatiy (дата обращения: 29.10.2025).
43. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АНТИКРИЗИСНЫХ МЕР РЕАЛИЗУЕМЫХ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ. Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=54413204 (дата обращения: 29.10.2025).
44. Оценка эффективности антикризисного управления предприятием // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-antikrizisnogo-upravleniya-predpriyatiem (дата обращения: 29.10.2025).
45. Оценка эффективности антикризисного управления предприятием в условиях кризиса // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-antikrizisnogo-upravleniya-predpriyatiem-v-usloviyah-krizisa (дата обращения: 29.10.2025).
46. Оценка эффективности антикризисного управления предприятиями // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-antikrizisnogo-upravleniya-predpriyatiyami (дата обращения: 29.10.2025).
47. Оценка эффективности антикризисного управления производственным предприятием в условиях турбулентности внешней среды // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-antikrizisnogo-upravleniya-proizvodstvennym-predpriyatiem-v-usloviyah-turbulentnosti-vneshney-sredy (дата обращения: 29.10.2025).
48. Оценка вероятности банкротства предприятия. Юридическое бюро «Арбитр». URL: https://arbitr-nn.ru/publications/ocenka-veroyatnosti-bankrotstva-predpriyatiya/ (дата обращения: 29.10.2025).
49. Оценка вероятности банкротства предприятия, анализ, методы и диагностика вероятности. Юридическая компания «Старт». URL: https://start-lf.ru/articles/otsenka-veroyatnosti-bankrotstva/ (дата обращения: 29.10.2025).
50. Оценка вероятности банкротства: модели, анализ, диагностика. Финтабло. URL: https://fintablo.ru/blog/otsenka-veroyatnosti-bankrotstva/ (дата обращения: 29.10.2025).
51. Оценка риска банкротства предприятия. Журнал «Генеральный Директор». URL: https://www.gd.ru/articles/10577-otsenka-riska-bankrotstva-predpriyatiya (дата обращения: 29.10.2025).
52. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ. Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-bankrotstva-rossiyskih-predpriyatiy-na-osnove-statisticheskih-modeley (дата обращения: 29.10.2025).
53. ПУТИ УЛУЧШЕНИЯ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗАЦИИ ПРИ РИСКЕ НАСТУПЛЕНИЯ БАНКРОТСТВА // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/puti-uluchsheniya-finansovogo-sostoyaniya-organizatsii-pri-riske-nastupleniya-bankrotstva (дата обращения: 29.10.2025).
54. Разработка мероприятий по улучшению финансового состояния организации в условиях антикризисного управления. АПНИ. URL: https://apni.ru/article/1179-razrabotka-meropriyatij-po-uluchsheniyu-finansovogo-sostoyaniya-organizatsii-v-usloviyah-antikrizisnogo-upravleniya (дата обращения: 29.10.2025).
55. Разработка моделей прогнозирования банкротства в современных российских условиях // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-modeley-prognozirovaniya-bankrotstva-v-sovremennyh-rossiyskih-usloviyah (дата обращения: 29.10.2025).
56. Регрессия Кокса, или модель пропорциональных рисков. Cfin.ru. URL: https://www.cfin.ru/finanalysis/risk/cox_regression.shtml (дата обращения: 29.10.2025).
57. Регрессия Кокса. Центр Статистического Анализа. URL: https://www.statanaliz.ru/cox-regression/ (дата обращения: 29.10.2025).
58. РИСКИ БАНКРОТСТВА ОРГАНИЗАЦИЙ: КЛАССИФИКАЦИЯ, ПРИЗНАКИ, ФАКТОРЫ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/riski-bankrotstva-organizatsiy-klassifikatsiya-priznaki-faktory (дата обращения: 29.10.2025).
59. Сравнительный анализ и применение методов прогнозирования банкротства // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-i-primenenie-metodov-prognozirovaniya-bankrotstva (дата обращения: 29.10.2025).
60. Сравнительный анализ методик прогнозирования банкротства субъектов малого предпринимательства. Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/ba/econ/2017/theses/207002012 (дата обращения: 29.10.2025).
61. Финансовые стратегии для предотвращения банкротства. БиоФин Перспективы. URL: https://biofinperspektivy.ru/finansovye-strategii-dlya-predotvrascheniya-bankrotstva (дата обращения: 29.10.2025).
62. Факторы риска банкротства российских компаний // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-riska-bankrotstva-rossiyskih-kompaniy (дата обращения: 29.10.2025).
63. ФАКТОРЫ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ В РОССИИ В УСЛОВИЯХ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-bankrotstva-predpriyatiy-v-rossii-v-usloviyah-ekonomicheskoy-nestabilnosti (дата обращения: 29.10.2025).
64. Z-модель Альтмана (Z-счет Альтмана) — формула и пример методики подсчета. Fincan.ru. URL: https://fincan.ru/articles/23-z-model-altmana/ (дата обращения: 29.10.2025).