Комплексная оценка вероятности банкротства коммерческой организации: Критерии, модели и адаптация к российской практике финансового анализа

Введение

Начало 2024 года ознаменовалось важным сигналом в российской экономике: в I квартале было зафиксировано 2094 корпоративных банкротства, что стало самым низким показателем для этого периода за последнее десятилетие (исключая годы действия мораториев). Этот факт, однако, не снижает, а, напротив, подчеркивает критическую важность ранней финансовой диагностики. Снижение общего числа случаев несостоятельности не означает исчезновения рисков, а скорее свидетельствует о трансформации правоприменительной практики и усилении роли уполномоченных органов в контроле за финансовым состоянием хозяйствующих субъектов.

Проблема финансового кризиса и потенциальной несостоятельности является краеугольным камнем современного финансового менеджмента и антикризисного управления. В условиях высокой волатильности рынка и ужесточения требований кредиторов и регуляторов, способность организации своевременно распознать симптомы надвигающейся неплатежеспособности становится ключевым фактором выживания. Оценка потенциального банкротства — это не просто констатация фактов, а проактивный инструмент, позволяющий руководству принять оперативные меры по финансовому оздоровлению.

Цель работы состоит в систематизации и критическом анализе теоретических и практических критериев, моделей и методик для комплексной оценки потенциального банкротства, с особым акцентом на их адаптацию и применимость в российской практике финансового анализа и антикризисного управления.

Структура данной курсовой работы логически выстроена от общетеоретических и нормативно-правовых основ к конкретным расчетным моделям и их интеграции в управленческий процесс. В последующих разделах будут последовательно рассмотрены юридическая сущность банкротства в РФ, ключевые зарубежные и отечественные многофакторные модели, методологические особенности применения финансовых предикторов и роль диагностики в системе антикризисного управления.

Теоретико-правовые основы и критерии признания несостоятельности (банкротства)

Экономическое содержание финансового кризиса и юридическая трактовка несостоятельности

Для начала анализа необходимо четко разграничить понятия, лежащие в основе проблемы.

Финансовый кризис в экономическом смысле — это глубокое, системное расстройство финансово-хозяйственной деятельности организации, характеризующееся неспособностью генерировать достаточный денежный поток для покрытия текущих обязательств, что приводит к значительному падению ликвидности, платежеспособности и рентабельности. Финансовый кризис является стадией, которая предшествует несостоятельности.

Если компания не способна своевременно погашать долги, она теряет доверие инвесторов и поставщиков, что критически замедляет ее операционную деятельность.

Несостоятельность (банкротство), напротив, является категорией строго юридической. Согласно Федеральному закону от 26.10.2002 N 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» (далее — ФЗ-127), это признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и/или об оплате труда, а также исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.

Таким образом, если финансовый кризис — это медицинский диагноз (тяжелое состояние организма), то банкротство — это юридический приговор (официальное признание смерти или необходимости реанимации).

Нормативно-правовые критерии в Российской Федерации

Российское законодательство устанавливает четкие количественные и временные критерии, при соблюдении которых возникает право или обязанность подать заявление о банкротстве.

Ключевые критерии для юридических лиц (согласно ФЗ-127):

1. Сумма требований: Наличие требований к должнику в совокупном размере не менее 300 тысяч рублей.
2. Срок неисполнения: Указанные требования не исполнены в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены.

Наличие этих признаков является основанием для обращения в арбитражный суд. При этом, правом на обращение обладают:

• Сам должник.
• Конкурсные кредиторы (по денежным обязательствам).
• Уполномоченные органы.

Роль ФНС России:

Уполномоченным органом, представляющим требования Российской Федерации по денежным обязательствам и обязательным платежам (налоги, сборы), является Федеральная налоговая служба (ФНС России). Как будет показано далее, роль ФНС как инициатора банкротства в последнее время существенно возросла.

Обязанность руководителя по подаче заявления:

Одним из наиболее важных и строго контролируемых положений ФЗ-127 является обязанность руководителя должника подать заявление о банкротстве. Согласно статье 9 ФЗ-127, руководитель обязан обратиться в арбитражный суд с заявлением о признании себя банкротом в срок не позднее одного месяца с момента обнаружения признаков неплатежеспособности или недостаточности имущества.

Эта обязанность возникает при наличии следующих обстоятельств (детализация ст. 9 ФЗ-127):

• Удовлетворение требований одного или нескольких кредиторов делает невозможным исполнение денежных обязательств перед другими кредиторами.
• Обращение взыскания на имущество должника существенно осложнит или сделает невозможной его хозяйственную деятельность.
• Должник отвечает признакам неплатежеспособности или недостаточности имущества.
• Имеется непогашенная более трех месяцев задолженность по выплате выходных пособий или оплате труда работников.

Нарушение руководителем данной обязанности влечет за собой риски привлечения к субсидиарной ответственности по обязательствам должника, что является мощным сдерживающим фактором и стимулирует раннюю финансовую диагностику. Именно поэтому игнорирование признаков финансового неблагополучия становится прямым нарушением закона.

Зарубежные и отечественные модели многофакторного прогнозирования

Прогнозирование банкротства основывается на использовании многофакторных дискриминантных моделей, которые позволяют агрегировать влияние различных финансовых коэффициентов в единый интегральный показатель, характеризующий вероятность кризиса.

Классические зарубежные модели (Э. Альтман и У. Бивер)

Наибольшее распространение в мировой практике получили модели, разработанные американскими учеными в 60–70-х годах XX века.

Модель Z-счета Альтмана (Altman Z-Score)

Изначально разработанная для публичных производственных компаний, модель Альтмана позже была адаптирована для непубличных и непроизводственных организаций. В российской практике чаще всего используется пятифакторная модификация для непубличных производственных компаний, основанная исключительно на балансовых показателях.

Формула Z-счета (Пятифакторная модификация):


Z = 0,717 ⋅ X₁ + 0,847 ⋅ X₂ + 3,107 ⋅ X₃ + 0,420 ⋅ X₄ + 0,998 ⋅ X₅


Где коэффициенты $Xᵢ$ рассчитываются следующим образом:

Коэффициент	Формула расчета	Экономический смысл
X₁	Рабочий капитал / Активы (Оборотные активы – Краткосрочные обязательства) / Активы	Ликвидность и способность покрывать краткосрочные долги
X₂	Нераспределенная прибыль / Активы	Накопленная рентабельность и возраст компании
X₃	Прибыль до налогообложения (EBIT) / Активы	Операционная эффективность и прибыльность активов
X₄	Балансовая стоимость собственного капитала / Общая сумма обязательств	Финансовая структура, доля собственного финансирования
X₅	Выручка / Активы	Оборачиваемость активов

Пороговые значения Z-счета:

Интервал Z	Интерпретация
Z < 1,23	Высокая угроза банкротства (зона финансового риска)
1,23 ≤ Z ≤ 2,9	Зона неопределенности (требуется углубленный анализ)
Z > 2,9	Низкая угроза банкротства (устойчивое состояние)

Система показателей Бивера (Beaver)

Модель Бивера, в отличие от Альтмана, является не унифицированной формулой, а системой индикаторов, фокусирующихся на анализе денежных потоков, что позволяет более точно оценить реальную платежеспособность, а не только балансовую ликвидность.

Ключевой показатель — Коэффициент Бивера:


К_Бивера = (Чистая прибыль + Амортизация) / Заемные средства


Этот коэффициент отражает способность компании генерировать денежные средства, достаточные для покрытия заемного капитала. Критическим считается значение $К_{\text{Бивера}} < 0,2$, указывающее на высокий риск неплатежеспособности.

Критический анализ и ограничения применения зарубежных моделей в РФ

Прямое применение классических зарубежных моделей в российской практике наталкивается на серьезные методологические и экономические ограничения.

Во-первых, наиболее мощный предиктор в оригинальной модели Альтмана — рыночная стоимость собственного капитала — неприменим для подавляющего большинства российских компаний, которые являются непубличными и не торгуются на бирже. Использование балансовой стоимости вместо рыночной (как в 5-факторной модели) снижает прогностическую силу модели.

Во-вторых, коэффициенты моделей были получены путем статистической обработки данных американских компаний 60-х годов. Из-за существенных различий в структуре капитала, уровне инфляции, бухгалтерских стандартах (МСФО vs. РСБУ) и правовой среде, точность этих моделей при прямой калибровке на российские предприятия оказывается недостаточной. Например, в ряде исследований было показано, что точность Z-счета Альтмана при прямом использовании для российских предприятий без адаптации может составлять менее 80%, а в некоторых случаях достигает лишь 69,76%. Разве можно доверять такой точности при принятии критически важных управленческих решений?

Такая точность недостаточна для принятия критически важных управленческих решений. Это обусловило необходимость разработки и адаптации многофакторных моделей под реалии российской отчетности и экономики. Таким образом, отечественные специалисты были вынуждены создать собственные инструменты прогнозирования.

Адаптированные отечественные модели (О.П. Зайцева и ИГЭА)

Для преодоления ограничений зарубежных методик в России были разработаны собственные дискриминантные модели, использующие коэффициенты, более точно отражающие российскую специфику.

Модель О.П. Зайцевой

Модель Зайцевой является шестифакторной и одной из наиболее часто используемых в отечественной практике. Она основана на коэффициентах, которые легко рассчитываются по форме №1 «Бухгалтерский баланс» и форме №2 «Отчет о финансовых результатах» РСБУ.

Формула комплексного показателя К:


К = 0,25 ⋅ Х₁ + 0,1 ⋅ Х₂ + 0,2 ⋅ Х₃ + 0,25 ⋅ Х₄ + 0,1 ⋅ Х₅ + 0,1 ⋅ Х₆


Коэффициенты (Хᵢ) модели Зайцевой:

Коэффициент	Формула расчета	Направленность
Х₁	Коэффициент убыточности предприятия (Чистый убыток / Собственный капитал)	Рентабельность и устойчивость
Х₂	Коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности	Платежная дисциплина
Х₃	Показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов	Текущая ликвидность
Х₄	Убыточность реализации продукции (Чистый убыток / Объём реализации)	Убыточность основной деятельности
Х₅	Коэффициент финансового левериджа (Заемный капитал / Собственный капитал)	Финансовая зависимость
Х₆	Коэффициент загрузки активов (Активы / Выручка)	Интенсивность использования активов

Критерий оценки: Если фактический комплексный коэффициент $К_{\text{факт}}$ превышает нормативное значение $К_{n}$, то вероятность банкротства является крайне высокой.

Нормативное значение $К_{n}$ рассчитывается по следующей упрощенной формуле (с учетом минимально допустимых значений частных коэффициентов):


К_n = 1,57 + 0,1 ⋅ К_{6 прошлого года}


Модель ИГЭА (Иркутской государственной экономической академии)

R-модель ИГЭА является четырехфакторной и также адаптирована под российскую финансовую отчетность. Она фокусируется на оценке структуры капитала, прибыльности и оборачиваемости.

Формула R-модели:


R = 8,38 ⋅ X₁ + X₂ + 0,054 ⋅ X₃ + 0,63 ⋅ X₄


Коэффициенты (Хᵢ) R-модели:

Коэффициент	Формула расчета	Экономический смысл
X₁	Чистый оборотный капитал / Активы	Обеспеченность собственными оборотными средствами
X₂	Чистая прибыль / Собственный капитал	Рентабельность собственного капитала (ROE)
X₃	Чистый доход / Валюта баланса (Активы)	Оборачиваемость активов
X₄	Чистая прибыль / Суммарные затраты	Рентабельность затрат

Шкала интерпретации R-модели (Вероятность банкротства):

Интервал R	Вероятность банкротства
R < 0	Максимальная вероятность (90-100%)
0 ≤ R ≤ 0,18	Высокая вероятность (60-80%)
0,18 < R ≤ 0,32	Средняя вероятность (35-50%)
0,32 < R ≤ 0,42	Низкая вероятность (15-20%)
R > 0,42	Минимальная вероятность (до 10%)

Ключевые финансовые предикторы и учет отраслевой специфики

Помимо интегральных моделей, критически важной остается оценка отдельных финансовых коэффициентов, которые выступают основными предикторами кризисного состояния. Российская практика финансовой диагностики уделяет особое внимание показателям ликвидности и финансовой независимости.

Анализ ликвидности, платежеспособности и рентабельности

Наиболее информативными предикторами кризисного состояния являются три группы показателей: ликвидность, платежеспособность (финансовая устойчивость) и рентабельность.

Показатель	Формула	Нормативное значение в РФ	Роль в диагностике
Коэффициент текущей ликвидности ($К_{\text{тл}}$)	Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	≥ 2,0	Способность покрыть краткосрочные долги
Коэффициент финансовой независимости ($К_{\text{фн}}$)	Собственный капитал / Активы	≥ 0,5	Доля собственного капитала в активах
Рентабельность активов (ROA)	Чистая прибыль / Среднегодовая стоимость активов	Положительное (сравнение с отраслевым)	Эффективность использования имущества

Особое место в российской практике занимает Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами ($К_{\text{сос}}$). Его значение является обязательным критерием при анализе структуры баланса организации. Если этот показатель имеет отрицательное значение, компания полностью теряет свою финансовую независимость и входит в зону критического риска.


К_сос = (Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные активы


Нормативное значение $К_{\text{сос}}$, согласно российской практике финансового анализа, устанавливается на уровне не менее 0,1 (10%). Падение этого показателя ниже критического уровня свидетельствует о том, что предприятие финансирует часть своих оборотных активов за счет заемных (краткосрочных) источников, что резко повышает финансовый риск и угрозу потери платежеспособности.

Методологические особенности учета отраслевой специфики

Абсолютное применение универсальных нормативов и моделей является методологической ошибкой. Отраслевая специфика существенно влияет на выбор и интерпретацию критериев. Эффективный финансовый аналитик всегда учитывает контекст, в котором работает компания.

1. Влияние капиталоемкости

Для высококапиталоемких отраслей (например, тяжелое машиностроение, строительство, ресурсодобыча), где доля внеоборотных активов в структуре баланса высока, нормативные значения ликвидности могут быть ниже общепринятых. Это объясняется тем, что значительные инвестиции в основные средства не могут быть быстро конвертированы в денежные средства. В таких отраслях более критичными становятся показатели рентабельности активов (ROA) и финансовой устойчивости, которые показывают эффективность использования дорогостоящего капитала.

2. Влияние сезонности (АПК и торговля)

Для предприятий агропромышленного комплекса (АПК) или сезонной торговли необходимо учитывать фактор неравномерности денежных потоков и длительного производственного цикла.

• В АПК выручка поступает неравномерно, чаще всего после сбора урожая, тогда как затраты (посев, удобрения, ГСМ) осуществляются в течение всего года.
• Если анализировать ликвидность такого предприятия в период максимальных затрат (весна), но до получен��я основного дохода (осень), $К_{\text{тл}}$ может быть временно низким.
• Для корректной оценки необходимо либо использовать усредненные годовые показатели, либо проводить анализ на одну и ту же дату в разные годы, либо вводить скорректированные пороговые значения, учитывающие специфику отрасли (например, для АПК норматив $К_{\text{тл}}$ может быть снижен до 1,5, если остальные показатели устойчивы).

Таким образом, комплексная оценка должна включать не только расчет интегральных показателей, но и экспертную корректировку нормативных критериев с учетом отраслевого контекста.

Роль оценки банкротства в системе антикризисного управления

Ранняя диагностика потенциального банкротства является не самоцелью, а первым и ключевым этапом в рамках общей системы антикризисного управления (АУ) организацией.

Динамика корпоративных банкротств в РФ (Q1 2024)

Анализ актуальной статистики банкротств позволяет понять текущие тенденции в российской правоприменительной практике.

Согласно данным Федресурса, в первом квартале 2024 года количество корпоративных банкротств составило 2094, что указывает на стабилизацию ситуации после турбулентных лет, связанных с пандемией и мораториями. Однако, более важным является изменение структуры заявителей по делам о несостоятельности.

Изменение структуры заявителей (Сравнение I кварталов):

Заявитель	Доля в Q1 2023	Доля в Q1 2024	Изменение
Конкурсные кредиторы	81%	67%	Резкое снижение
ФНС России (Уполномоченный орган)	9%	26%	Значительный рост
Должник (Самозаявление)	10%	7%	Незначительное снижение

Резкий рост доли заявлений, инициированных ФНС России (до 26%), при одновременном снижении доли конкурсных кредиторов до 67% — это значимый тренд. Он свидетельствует о следующем:

1. Усиление государственного контроля: Уполномоченные органы активно используют инструменты банкротства для взыскания налоговых задолженностей.
2. Сдвиг правоприменительной практики: Оценка потенциального банкротства должна все больше ориентироваться на показатели налоговой задолженности и платежеспособности перед бюджетом, так как ФНС стала более активным и агрессивным заявителем.

Этот фактор подчеркивает необходимость использования не только классических моделей (Альтмана, ИГЭА), но и постоянного мониторинга нормативно-правовых критериев (требования ФЗ-127).

Интеграция результатов оценки в финансовую диагностику и механизмы АУ

Оценка вероятности банкротства — это, по сути, финансовая диагностика. В системе антикризисного управления она выполняет функцию раннего предупреждения.

Диагностика как первый этап АУ:

1. Раннее обнаружение: Применение многофакторных моделей (Альтмана, Зайцевой, ИГЭА) позволяет обнаружить признаки кризиса за 1-2 года до момента юридического банкротства.
2. Степень риска: Результаты (Z-счет, R-показатель) определяют степень финансового риска (высокий, средний, низкий) и служат основой для принятия решения о необходимости срочного вмешательства.

Интеграция в механизмы АУ:

На основе результатов финансовой диагностики разрабатываются конкретные антикризисные механизмы:

• При высоком риске ($R < 0$): Необходимы радикальные меры, такие как реструктуризация задолженности, продажа непрофильных активов, сокращение затрат, привлечение стратегического инвестора.
• При среднем риске ($0 \leq R \leq 0,32$): Применяются меры финансового оздоровления: оптимизация оборотного капитала (снижение дебиторской задолженности, управление запасами), повышение эффективности операционной деятельности (увеличение рентабельности продаж).

Таким образом, цель антикризисного управления — снижение вероятности возникновения кризиса и минимизация негативных финансовых последствий — достигается исключительно за счет раннего и точного обнаружения признаков кризиса, основанного на комплексной системе критериев и моделей.

Заключение

Проведенный анализ подтверждает, что комплексная оценка потенциального банкротства является неотъемлемой частью финансового менеджмента и основой для эффективного антикризисного управления коммерческой организацией.

Основные выводы:

1. Юридическая и экономическая трактовка: Несостоятельность (банкротство) — это юридический факт, признанный судом, тогда как финансовый кризис — это экономическая стадия, которую можно и нужно диагностировать заранее, опираясь на критерии ФЗ-127 (300 тыс. руб., 3 месяца) и, в особенности, на обязанность руководителя по ст. 9 ФЗ-127.
2. Ограничения зарубежных моделей: Классические модели (Z-счет Альтмана, Бивер) обладают ограниченной точностью при прямом применении в РФ из-за различий в учете и неприменимости рыночных показателей. Это обуславливает необходимость использования адаптированных отечественных моделей.
3. Преимущества отечественных методик: Модели Зайцевой и ИГЭА, разработанные на основе РСБУ, обладают более высокой прогностической силой в российских условиях. Они позволяют получить интегральный показатель вероятности банкротства и четко сегментировать компании по зонам риска.
4. Ключевые предикторы: Помимо многофакторных моделей, критически важными предикторами являются Коэффициент текущей ликвидности ($К_{\text{тл}} \geq 2,0$) и, в первую очередь, Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами ($К_{\text{сос}} \geq 0,1$), который является обязательным критерием финансовой устойчивости в российской практике.
5. Роль отраслевой специфики: Универсальные нормативы не могут быть применены без корректировки. Влияние высокой капиталоемкости или сезонности требует экспертной оценки и адаптации пороговых значений.
6. Интеграция в АУ: Оценка вероятности банкротства выступает в роли ключевого диагностического этапа, результаты которого служат основой для выработки стратегии финансового оздоровления и реструктуризации. Актуальная статистика Q1 2024, показывающая рост активности ФНС, подчеркивает смещение фокуса диагностики на платежеспособность перед уполномоченными органами.

Практическая значимость разработанной системы критериев и моделей для финансового менеджмента заключается в предоставлении руководству коммерческой организации инструментария для проактивного, а не реактивного управления. Ранняя диагностика позволяет не только избежать юридических последствий банкротства, но и сохранить финансовую устойчивость, обеспечив непрерывность хозяйственной деятельности. Руководство, вооруженное точными данными, может своевременно принимать решения о реструктуризации активов или привлечении финансирования.

Список использованной литературы

1. Бланк И. А. Финансовый менеджмент: учебный курс. Киев: Ника-Центр, 1999.
2. Вельможин А. В., Гудков В. А., Миротин Л. Б. Теория организации и управления автомобильными перевозками: логистический аспект формирования перевозочных процессов: Монография. Волгоград: Волгоград. гос. тех. ун-т., 2001. С. 137–148.
3. Егорычев И. Г., Крюков А. Ф. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом. 2001. №2.
4. Зайцева О. П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Аваль. (Сибирская финансовая школа). 1998. № 11-12.
5. Ковалев В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. Москва: Финансы и статистика, 2001.
6. Ковалёв В. В. Введение в финансовый менеджмент. Москва: Финансы и статистика, 2000.
7. Русак Н. А., Стражев В. И., Мигун О. Ф. Анализ Хозяйственной деятельности / Под ред. Стражева В. И. Минск: Вышэйшая школа, 2001.
8. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Минск: ИП «Экоперспектива», 1998.
9. Теория экономического анализа / Под ред. Шеремета А. Д. Москва: Прогресс, 2003.
10. Федотова М. А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия // Финансы. 1995. № 6.
11. Финансовый менеджмент / Под ред. Стояновой Е. С. Москва: Перспектива, 2002.
12. Финансы / Под ред. Дробозиной Л. А. Москва: Финансы, ЮНИТИ, 2001.
13. Фомин П. А. Проблемы структуризации финансовых потоков в реальной экономике России. Монография. Москва: Высшая школа, 2000.
14. Шеремет А. Д., Сайфулин Р. С. Методика финансового анализа предприятия. Москва: ИНФРА-М, 2001.
15. АНАЛИЗ КЛЮЧЕВЫХ ФИНАНСОВЫХ ИНДИКАТОРОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ В КОНТЕКСТЕ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ СИМПТОМОВ КРИЗИСНОГО СОСТОЯНИЯ ФИНАНСОВО-ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru
16. АНТИКРИЗИСНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА «ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРО // Сибирский федеральный университет. URL: https://sfu-kras.ru
17. Антикризисное управление: как спасти бизнес от банкротства? // Группа Финансы. URL: https://sapelkin.ru
18. Банкротства в России: I квартал 2024 года. Статистический релиз Федресурса // Федресурс. URL: https://fedresurs.ru
19. Исследование взаимосвязей между финансовыми коэффициентами в моделях прогнозирования банкротства Э. Альтмана и ИГЭА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru
20. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ ПОТЕНЦИАЛЬНОГО БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru
21. Модель Альтмана // Финансовый анализ. URL: https://1fin.ru
22. Модель Бивера // Финансовый анализ. URL: https://1-fin.ru
23. Модель О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства // Anfin.Ru — Финансовый анализ. URL: https://anfin.ru
24. Особенности оценки вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru
25. ОЦЕНКА КЛЮЧЕВЫХ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ ПРИ ВЫЯВЛЕНИИ ПРИЗНАКОВ ФИНАНСОВОГО КРИЗИСА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru
26. Оценка вероятности банкротства: модели, анализ, диагностика // Финтабло. URL: https://fintablo.ru
27. Оценка вероятности банкротства юридических лиц // Уральский федеральный университет. URL: https://urfu.ru
28. ОЦЕНКА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ И ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ В СИСТЕМЕ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru
29. Порядок подачи заявления о банкротстве организации. URL: https://xn—-7sbcf5ajujbreifhbg4r.xn--p1ai
30. Применение модели Альтмана в России для прогнозирования банкротства // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru
31. Прогноз ИГЭА риска банкротства (иркутская модель) // Anfin.Ru — Финансовый анализ. URL: https://anfin.ru
32. РАЗВИТИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА В КОНТЕКСТЕ ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ БИЗНЕСА // Эдиторум. URL: https://riorpub.com
33. Статья 9. Обязанность должника по подаче заявления должника в арбитражный суд. URL: https://consultant.ru
34. ТРАНСФОРМАЦИЯ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ В СОВРЕМЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ // Стратегические решения и риск-менеджмент. URL: https://jsdrm.ru
35. Федресурс рассказал о статистике банкротств за 2024 год // Право.ру. URL: https://pravo.ru
36. Z-МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ КОРПОРАТИВНОГО СЕКТОРА ЭКОНОМИКИ: КРИТИКА, НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ // Фундаментальные исследования (научный журнал). URL: https://fundamental-research.ru