Комплексная методология анализа финансовой независимости организации: интеграция требований ФСБУ, внешних факторов и правового контекста РФ

Введение: Современная парадигма финансовой независимости в российской практике

В условиях перманентной экономической нестабильности и структурных преобразований в российской экономике вопрос обеспечения финансовой независимости (автономии) организации приобретает не только теоретическое, но и критически важное практическое значение. Финансовая независимость (ФН) — это ключевой показатель финансовой устойчивости, который характеризует долю активов организации, покрываемых за счет ее собственного капитала, и, соответственно, степень независимости от заемных источников финансирования. Понимание этого показателя жизненно необходимо для долгосрочной стабильности и развития любого предприятия.

Актуальность разработки структурированной и комплексной методологии анализа ФН обусловлена двумя главными факторами:

1. Регуляторные изменения: Необходимость адаптации классических методик к требованиям новых Федеральных стандартов бухгалтерского учета (ФСБУ), которые существенно влияют на структуру статей баланса. Это означает, что традиционные подходы без учета ФСБУ могут давать искаженную картину.
2. Усиление рисков: Переход от статической оценки к динамической, рискоориентированной модели, которая требует интеграции макроэкономических и отраслевых факторов. Бизнес-среда становится все более непредсказуемой, и способность организации оперативно реагировать на внешние вызовы напрямую зависит от ее финансовой автономии.

Данный аналитический обзор нацелен на разработку трехкомпонентной методологии, охватывающей регуляторный, аналитический и правовой уровни, что обеспечивает исчерпывающую теоретическую базу для современных академических исследований в области корпоративных финансов.

Теоретические основы и концепция финансовой независимости как меры риска

Традиционная концепция финансовой независимости, долгое время базировавшаяся на статическом расчете относительных коэффициентов, в современных условиях подвергается пересмотру. Актуальной тенденцией является интерпретация финансовой устойчивости и независимости как меры риска — «запаса прочности» бизнеса, его способности не только выполнять долгосрочные обязательства, но и адаптироваться к рыночным шокам и обеспечивать прибыльность в перспективе. Иными словами, высокая финансовая независимость не просто демонстрирует отсутствие долгов, но и выступает ключевым индикатором устойчивости к внешним потрясениям, позволяя компании сохранять стратегическую гибкость.

Разграничение понятий: финансовая независимость, устойчивость и платежеспособность

Для корректного анализа необходимо четко разграничить три ключевых, но не тождественных понятия финансового состояния: финансовая независимость, устойчивость и платежеспособность (ликвидность).

Критерий	Финансовая независимость (Автономия)	Финансовая устойчивость	Платежеспособность (Ликвидность)
Сущность оценки	Доля собственного капитала в общих активах.	Способность поддерживать структуру капитала и финансировать активы за счет устойчивых источников.	Способность своевременно и в полном объеме погашать краткосрочные обязательства.
Временной горизонт	Долгосрочный	Долгосрочный (запас прочности)	Краткосрочный (на определенную дату)
Ключевой показатель	Коэффициент автономии (КФН)	Коэффициент маневренности собственного капитала, Коэффициент обеспеченности запасов СК.	Коэффициенты ликвидности (текущей, быстрой, абсолютной).
Риск, который оценивает	Риск зависимости от внешних кредиторов.	Риск потери способности к самофинансированию и адаптации.	Риск неисполнения обязательств (дефолт).

Финансовая независимость является неотъемлемой частью финансовой устойчивости, но не исчерпывает ее. Организация может быть независимой (высокий К_ФН), но неплатежеспособной (если ее активы заморожены или неликвидны). Отсюда следует, что для полноценной оценки всегда требуется комплексный взгляд на все три аспекта.

Применение интегральной (балльной) оценки

Традиционные относительные коэффициенты, при всей своей простоте, обладают существенным недостатком: они не способны учесть отраслевую специфику и синергетический эффект от взаимодействия различных факторов. Для преодоления этого ограничения в российской методике все активнее применяется интегральная (балльная) оценка финансовой устойчивости. Почему это важно? Потому что интегральная оценка позволяет получить не только агрегированный показатель, но и учесть уникальные особенности каждой отрасли, делая анализ более релевантным и точным.

Интегральная оценка представляет собой многофакторную модель, которая объединяет несколько ключевых показателей (ликвидности, рентабельности, оборачиваемости, автономии) в единый агрегированный индекс. Путем присвоения весовых коэффициентов каждому показателю и расчета сводного балла предприятию присваивается класс финансового состояния (например, I — «абсолютно устойчивое», V — «кризисное»). Это позволяет не только получить общую оценку «запаса прочности», но и провести более точное сравнение организаций внутри одной отрасли, где нормативные значения коэффициентов могут существенно отличаться от общепринятых.

Информационное и нормативное обеспечение анализа в условиях ФСБУ

Основой для любого финансового анализа служат данные бухгалтерской (финансовой) отчетности. В Российской Федерации, в условиях продолжающегося перехода на новые Федеральные стандарты бухгалтерского учета (ФСБУ), информация, используемая для расчета коэффициентов, претерпевает существенные изменения. Критическое влияние ФСБУ требует от аналитика глубокого понимания этих изменений.

Базовые источники: Бухгалтерский баланс (Форма 1)

Ключевым внутренним источником информации для расчета коэффициента финансовой независимости (К_ФН) является Бухгалтерский баланс (Форма 1).

Для расчета К_ФН = Собственный капитал (СК) / Активы (А) используются следующие статьи:

• Собственный капитал (СК): Определяется как сумма по строке 1300 «Итого по разделу III. Капитал и резервы».
• Активы (А): Общая сумма активов, определяемая по строке 1600 или 1700 «Баланс».

Критическое влияние ФСБУ на расчетную базу

Внедрение новых ФСБУ существенно трансформирует структуру бухгалтерского баланса, что напрямую влияет на величину Собственного капитала и Активов, а следовательно, и на коэффициент автономии.

Наиболее критическое влияние оказывает ФСБУ 6/2020 «Основные средства»:

1. Изменение стоимости ОС: Стандарт позволяет проводить переоценку основных средств до справедливой стоимости. Признанная дооценка отражается в составе Добавочного капитала (строка 1340). Увеличение Добавочного капитала ведет к росту Собственного капитала (СК), тем самым формально повышая Коэффициент финансовой независимости.
2. Списание малоценных активов: ФСБУ 6/2020 требует списания малоценных основных средств сразу на расходы, что отражается на уменьшении Нераспределенной прибыли (строка 1370) и, следовательно, снижает СК.
3. Переход на новый учет запасов и аренды: ФСБУ 5/2019 «Запасы» и ФСБУ 25/2018 «Аренда» также оказывают влияние. Например, капитализация права пользования активом (ППА) по ФСБУ 25/2018 увеличивает итог Активов (строка 1600), что при неизменном СК может привести к снижению К_ФН.

Таким образом, аналитик обязан учитывать, что динамика К_ФН может быть вызвана не только реальными финансовыми операциями, но и чистым регуляторным эффектом от перехода на новые стандарты. И что из этого следует? Некорректный учет этих изменений может привести к ложным выводам о финансовом состоянии компании, что критически важно для принятия управленческих решений.

Значение управленческой отчетности для непубличных компаний

Для обеспечения полноты, достоверности и своевременности анализа, особенно в отношении непубличных компаний, аналитику необходимо использовать данные управленческой отчетности.

Официальная бухгалтерская отчетность:

• Публикуется с недостаточной частотой (как минимум, ежегодно).
• Содержит ряд упрощений, не позволяющих точно оценить экономическую сущность операций.

Управленческая отчетность, напротив, позволяет:

• Получать данные ежемесячно или по запросу.
• Оперировать экономически скорректированными показателями (например, скорректированной EBITDA или собственным капиталом, очищенным от регуляторных корректировок).

Использование управленческих данных критически важно для получения достоверной картины финансовой независимости в динамике, избегая искажений, вносимых стандартными бухгалтерскими правилами. Какой важный нюанс здесь упускается? Зачастую, публичная отчетность маскирует реальные операционные проблемы, которые становятся очевидны только при анализе внутренней управленческой информации.

Методический инструментарий: Статическая и динамическая оценка финансовой независимости

Расчет Коэффициента финансовой независимости и нормативное регулирование

Основным показателем, используемым для статической оценки финансовой независимости, является Коэффициент автономии (К_ФН):

КФН = Собственный капитал (СК) / Активы (А)

В российской финансовой практике общепринятое нормативное значение К_ФН составляет ≥ 0,5. Это означает, что не менее половины активов организации должно быть сформировано за счет собственных средств. Оптимальным же считается диапазон 0,6–0,7, демонстрирующий разумный баланс между риском и эффективностью использования заемного капитала.

Важно отметить, что К_ФН, близкий к 1, не всегда является идеальным. Такая ситуация свидетельствует о крайне консервативной финансовой политике, при которой компания не использует потенциал финансового рычага (заемного капитала) для увеличения рентабельности (эффект финансового рычага). Не упускается ли здесь важный нюанс, что излишняя консервативность может ограничивать рост и развитие компании?

Факторный анализ динамики К_ФН методом цепных подстановок

Статический расчет коэффициента на начало и конец периода не дает ответа на вопрос о причинах его изменения. Для этого применяется факторный анализ, позволяющий выделить влияние каждого фактора на итоговое изменение показателя.

Для анализа динамики коэффициента автономии используется мультипликативная модель:

КФН = СК / А

где факторы: СК — собственный капитал; А — активы (валюта баланса).

Наиболее распространенным и методологически корректным методом в российской аналитической практике является метод цепных подстановок.

Предположим, что:

• КФН0 — коэффициент в базисном периоде;
• КФН1 — коэффициент в отчетном периоде;
• СК0, А0 — значения факторов в базисном периоде;
• СК1, А1 — значения факторов в отчетном периоде.

Этап 1. Общее изменение коэффициента:

ΔКФН = КФН1 - КФН0

Этап 2. Расчет влияния изменения Собственного капитала (ΔК_ФН(СК)):
Для оценки влияния СК мы подставляем его отчетное значение (СК1) в модель, сохраняя при этом значение А на базисном уровне (А0):

ΔКФН(СК) = (СК1 / А0) - (СК0 / А0)

Этап 3. Расчет влияния изменения Активов (ΔК_ФН(А)):
Для оценки влияния А мы подставляем его отчетное значение (А1), используя при этом уже скорректированное значение СК (отчетное значение СК1):

ΔКФН(А) = (СК1 / А1) - (СК1 / А0)

Этап 4. Балансовая увязка (Проверка):
Сумма влияния всех факторов должна быть равна общему изменению коэффициента:

ΔКФН = ΔКФН(СК) + ΔКФН(А)

Этот метод позволяет точно установить, что стало доминирующей причиной изменения финансовой независимости: рост собственного капитала (например, за счет нераспределенной прибыли) или более быстрый рост общей суммы активов (например, за счет наращивания заемных средств).

Интеграция внешней среды и правовой контекст оценки

Современный анализ финансовой независимости не может ограничиваться только внутренней отчетностью. Он требует интеграции внешних факторов и строгого соблюдения требований российского законодательства, особенно в кризисных ситуациях. Отвечает ли текущая методология этим требованиям в полной мере?

Оценка финансовой независимости в рамках Закона о банкротстве

Анализ финансового состояния является обязательной и строго регламентированной процедурой в рамках Федерального закона от 26.10.2002 N 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)».

Для арбитражных управляющих ключевым документом, устанавливающим методику анализа, являются Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа, утвержденные Постановлением Правительства РФ от 25.06.2003 N 367.

Цель этого анализа — определить наличие или отсутствие признаков фиктивного или преднамеренного банкротства, а также обосновать возможность восстановления платежеспособности должника.

В соответствии с Правилами N 367, для оценки финансовой устойчивости и независимости арбитражный управляющий обязан рассчитать, в числе прочего, следующие показатели:

1. Коэффициент автономии (финансовой независимости): Показывает долгосрочную зависимость компании от внешних кредиторов.
2. Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (КОСОС): Определяется как отношение собственных оборотных средств (СОС) к оборотным активам. Этот показатель является критически важным, поскольку отражает, насколько собственный капитал покрывает наиболее мобильную часть активов (запасы, дебиторская задолженность), что является ключевым индикатором устойчивости.

Строгое следование Правилам N 367 обеспечивает юридическую значимость и методологическую корректность анализа в правовом поле РФ.

Инструменты интеграции внешних факторов: GAP-анализ

Эффективный анализ финансовой независимости требует учета влияния макроэкономических рисков (изменение ключевой ставки, инфляция, санкции) и отраслевой динамики.

Одним из инструментов, позволяющих интегрировать внешние факторы в оценку долгосрочной устойчивости, является GAP-анализ (анализ разрывов).

В контексте финансовой независимости GAP-анализ используется для оценки сбалансированности активов и пассивов по срокам погашения.

Категория	Активы	Пассивы
Краткосрочные (до 1 года)	Денежные средства, краткосрочная ДЗ	Краткосрочные кредиты, Кредиторская задолженность
Долгосрочные (свыше 1 года)	Основные средства, долгосрочная ДЗ	Долгосрочные кредиты, Собственный капитал

GAP-анализ выявляет потенциальные разрывы (gaps) между финансовыми потребностями (обязательствами) и источниками их покрытия (активами) по срокам. Например, если организация финансирует долгосрочные активы (ОС) за счет краткосрочных обязательств, возникает отрицательный структурный GAP, что резко увеличивает риск ликвидности и ставит под угрозу финансовую независимость при ужесточении кредитной политики или макроэкономическом шоке.

Применение модифицированных интегральных моделей прогнозирования банкротства

Для комплексной оценки долгосрочной финансовой независимости и прогнозирования вероятности кризиса в российской практике широко используются модификации зарубежных интегральных моделей.

• Модификации Z-модели Альтмана и модели Бивера: Классические модели адаптируются путем замены ряда коэффициентов, не соответствующих российской отчетности, и пересчета весовых коэффициентов на основе данных отечественных предприятий.
• Отраслевые модели: Ввиду критики универсальности Z-сверток, актуальной тенденцией является формирование отраслевых оценочных интервалов. Например, компания в сфере IT-услуг может иметь низкий коэффициент автономии, но высокую рентабельность, что должно быть отражено в интегральной модели как нормальное состояние, в то время как для производственного сектора такой показатель может свидетельствовать о кризисе.

Проблемы анализа и направления совершенствования в условиях цифровизации

Ключевые проблемы и ограничения традиционных методик

Несмотря на наличие разработанных методик, анализ финансовой независимости сталкивается с рядом существенных проблем:

1. Невозможность учета специфики: Универсальные нормативные значения (например, К_ФН ≥ 0,5) не учитывают отраслевую принадлежность, размер предприятия и стадию его жизненного цикла.
2. Проблема непубличных компаний: Для непубличных компаний информационная база часто является несовершенной или закрытой, что вынуждает аналитика использовать ограниченные, агрегированные данные, снижая точность оценки.
3. Критика Z-сверток: Универсальные интегральные модели (Альтмана, Бивера) часто дают неточные прогнозы на российском рынке, поскольку были разработаны для американской или европейской экономики с иными бухгалтерскими стандартами и рыночными условиями.

Внедрение Big Data и AI в финансовый анализ РФ

В условиях цифровизации и растущего объема данных одним из наиболее перспективных направлений совершенствования методики анализа финансовой независимости является использование технологий Big Data и Искусственного интеллекта (AI). Российский финансовый сектор является одним из лидеров по внедрению этих технологий: по актуальным данным, более 45% организаций отрасли активно используют Big Data и AI для решения конкретных задач.

Сферы применения Big Data и AI в анализе ФН:

Сфера применения	Цель и инструмент	Эффект для анализа ФН
Прогнозирование кредитоспособности	Машинное обучение, нейронные сети.	Повышение точности оценки долгосрочного риска дефолта и финансовой зависимости на основе нефинансовых (операционных, рыночных) данных.
Моделирование рыночных трендов	Анализ больших массивов данных о конкурентах и макроэкономических переменных.	Интеграция внешней информации для динамической корректировки нормативных значений КФН с учетом отраслевой конъюнктуры.
Выявление мошенничества (Fraud Detection)	Кластерный анализ, выявление аномалий.	Повышение достоверности анализа за счет очистки отчетности от потенциальных искажений.

Использование технологий машинного обучения позволяет создавать динамически ранжированные множества и более сложные, нелинейные модели оценки, которые превосходят традиционные статические коэффициенты, обеспечивая более глубокое понимание финансовой независимости как многомерного, рискового показателя.

Заключение

Современная концепция анализа финансовой независимости выходит далеко за рамки простого расчета Коэффициента автономии. Разработанная комплексная методология демонстрирует, что для получения исчерпывающего и актуального заключения требуется интеграция трех ключевых аналитических слоев:

1. Регуляторная корректность: Учет прямого влияния новых ФСБУ (особенно ФСБУ 6/2020) на структуру собственного капитала и активов, что требует корректировки исходной базы.
2. Динамическая глубина: Применение продвинутого инструментария, в частности, факторного анализа методом цепных подстановок, для выявления истинных причин изменения финансовой независимости.
3. Правовой и внешний контекст: Обязательный учет требований Закона о банкротстве (Правила № 367) и использование таких инструментов, как GAP-анализ, для оценки структурного риска, связанного с макроэкономической нестабильностью.

В перспективе, методика будет совершенствоваться за счет активного внедрения Big Data и AI, что позволит перейти от ретроспективного анализа к точному прогнозированию. Таким образом, современный анализ финансовой независимости требует не просто расчета коэффициентов, а их глубокой интерпретации с учетом ФСБУ, динамических факторов и правовых стандартов. Данная структурированная методология является полноценной и актуальной теоретической базой для выполнения квалификационной академической работы.

Список использованной литературы

1. Российская Федерация. Конституция (1993). Конституция Российской Федерации. Ростов-на-Дону: Феникс, 2011. 64 с.
2. Гражданский кодекс РФ. Части 1-4 по состоянию на 01.06.2011 г. М.: Омега-Л, 2011. 478 с.
3. Методические положения по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса №31-р от 12.08.1994 года. Доступ из справочно-правовой системы «Гарант».
4. Постановление «Об утверждении правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа» №367 от 25.06.2003 года. Доступ из справочно-правовой системы «Гарант».
5. Приказ Минфина Российской Федерации «О формах бухгалтерской отчетности организаций» от 02.07.2010 № 66н // Бюллетень нормативных актов федеральных органов исполнительной власти. 2010. № 35.
6. Бобылева А.З. Управление в условиях неустойчивости финансово-экономической системы. Стратегия и инструменты. М.: Издательство Московского Университета, 2012. 224 с.
7. Галицкая С.В. Финансовый менеджмент. Финансовый анализ. Финансы предприятий: учебное пособие. М.: Эксмо, 2009. 652 с.
8. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности. М.: ДиС, 2009. 144 с.
9. Жилкина А.Н. Управление финансами. Финансовый анализ предпри��тия: учебник. М.: Инфра-М, 2012. 332 с.
10. Жулина Е.Г., Иванова Н.А. Анализ финансовой отчетности. М.: Дашков и К, 2011. 511 с.
11. Лимитовский М.А., Лобанова Е.Н., Паламарчук В.П. Современный финансовый менеджмент. М.: ВШФМ РАНХиГС при Президенте РФ, 2011. 733 с.
12. Маховикова Г.А., Кантор В.Е. Финансовый менеджмент: курс лекций. М.: Юрайт, 2011. 260 с.
13. Пожидаева Т.А. Анализ финансовой отчетности. М.: КноРус, 2010. 320 с.
14. Румянцева Е.Е. Финансы организации: финансовые технологии управления предприятием: учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2012. 459 с.
15. Савчук В.П. Управление финансами предприятия. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2010. 480 с.
16. Шохин Е.И. Финансовый менеджмент: Учебник. 3-е изд. М.: КноРус, 2011. 480 с.
17. Коэффициент финансовой независимости — нормативное значение. URL: https://1fin.ru (дата обращения: 27.10.2025).
18. Коэффициент автономии — Audit-it.ru: Определение. URL: https://audit-it.ru (дата обращения: 27.10.2025).
19. Коэффициент финансовой независимости: формула для расчёта. Моё дело. URL: https://moedelo.org (дата обращения: 27.10.2025).
20. Коэффициент финансовой независимости, как влияет на бизнес. ЭКЦ Инвест-проект. URL: https://expertcc.ru (дата обращения: 27.10.2025).
21. Методика интегральной оценки влияния внешних факторов на финансовую устойчивость коммерческих организаций (на примере организаций нефтедобывающего сектора экономики России). URL: https://elpub.ru (дата обращения: 27.10.2025).
22. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ГЛХУ «ЛЕЛЬЧИЦКИЙ». Полесский государственный университет. URL: https://polessu.by (дата обращения: 27.10.2025).
23. Использование интегральных методов оценки финансовой устойчивости организации // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 27.10.2025).
24. Финансовая устойчивость и платежеспособность организации в современных условиях // Scribd. URL: https://scribd.com (дата обращения: 27.10.2025).
25. Анализ вероятности банкротства предприятия на основе модели Бивера, дополненной интегральной оценкой риска банкротства. URL: https://publishing-vak.ru (дата обращения: 27.10.2025).
26. Z-МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ КОРПОРАТИВНОГО СЕКТОРА ЭКОНОМИКИ: КРИТИКА, НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ. URL: https://fundamental-research.ru (дата обращения: 27.10.2025).
27. Якутия: Отчетность за 2025 г. Налоговая реформа 2026 г. Изменения в ФСБУ и налоговом контроле. Клерк.ру. URL: https://klerk.ru (дата обращения: 27.10.2025).
28. Как заполнить пояснения по запасам к бухгалтерской отчетности по ФСБУ 5/2019. Главбух. URL: https://glavbukh.ru (дата обращения: 27.10.2025).
29. Оценка финансовой состоятельности компаний в современных условиях // Вестник Евразийской науки. URL: https://esj.today (дата обращения: 27.10.2025).
30. Статья 70. Анализ финансового состояния должника. КонсультантПлюс. URL: https://consultant.ru (дата обращения: 27.10.2025).
31. Энциклопедия решений. Анализ финансового состояния должника (сентябрь 2025). Гарант. URL: https://garant.ru (дата обращения: 27.10.2025).
32. Финансовый анализ: почему не работает и как его использовать. PROбанкротство. URL: https://probankrotstvo.ru (дата обращения: 27.10.2025).
33. Как проводится финансовый анализ при банкротстве предприятия. ООО ПКО «ЭОС». URL: https://oooeos.ru (дата обращения: 27.10.2025).
34. Комментарий к Федеральному закону от 26.10.2002 N 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» (постатейный). URL: https://cntd.ru (дата обращения: 27.10.2025).
35. В чем разница между коэффициентами финансовой устойчивости и платежеспособности? Вопросы к Поиску с Алисой. URL: https://ya.ru (дата обращения: 27.10.2025).
36. Коэффициенты финансовой устойчивости предприятия в 2025 году // РНК. URL: https://rnk.ru (дата обращения: 27.10.2025).
37. Информационная база оценки финансовой устойчивости и платежеспособности корпорации // Инновации и инвестиции. 2023. ВАК. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 27.10.2025).
38. Проблемы анализа финансовой устойчивости сельскохозяйственных предприятий // Естественно-гуманитарные исследования. 2023. ВАК. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 27.10.2025).
39. Тюнина Е. А. Проблемы анализа финансового состояния предприятия // Cyberleninka. 2019. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 27.10.2025).
40. Оценка платежеспособности и финансовой устойчивости с учетом отраслевой специфики организации // Естественно-гуманитарные исследования. 2025. ВАК. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 27.10.2025).
41. Совершенствование подходов и методик анализа финансового состояния предприятия // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 27.10.2025).
42. Финансовый анализ в условиях цифровизации: новые подходы и инструменты // Cyberleninka. 2025. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 27.10.2025).
43. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческих организаций. Dissercat. URL: https://dissercat.com (дата обращения: 27.10.2025).