Комплексный анализ и совершенствование системы управления дебиторской задолженностью предприятия в условиях экономической нестабильности и цифровизации

метки: Финансовый, Резерв, Анализ, Хозяйственный, Коэффициент, Управление, Инкассирование, Контроль

Введение: Актуальность проблемы и структура исследования

В условиях нарастающей геополитической и экономической нестабильности, а также требований, диктуемых новыми федеральными стандартами бухгалтерского учета (ФСБУ), управление дебиторской задолженностью (ДЗ) превращается из рутинной учетной задачи в стратегический элемент финансового менеджмента. ДЗ, представляющая собой отвлеченные из оборота средства, при неэффективном управлении способна спровоцировать кассовые разрывы, снизить ликвидность и, в конечном итоге, угрожать финансовой устойчивости предприятия. Именно поэтому усиление контроля за ДЗ является прямым путем к сохранению ликвидности и платежеспособности в кризисный период.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки и внедрения методологического инструментария, который выходит за рамки традиционного анализа коэффициентов. Требуется комплексный подход, интегрирующий факторный анализ, прогнозное моделирование и актуальные требования российского законодательства (в частности, в части обязательного создания оценочных резервов).

Дополнительный вызов заключается в адаптации системы управления ДЗ к условиям цифровизации и специфическим рискам, связанным с санкционным давлением, блокирующим трансграничные расчеты.

Целью настоящей работы является проведение глубокого академического исследования и анализа дебиторской задолженности предприятия (условно, АО «Ромашка») с целью разработки актуальных, методологически обоснованных и практически применимых рекомендаций по совершенствованию ее управления и кредитной политики.

Задачи исследования:

1. Определить правовые и методологические основы учета ДЗ в соответствии с действующим законодательством (ФСБУ 4/2023, НК РФ).
2. Разработать и апробировать алгоритм комплексного анализа ДЗ, включающий детализированный факторный анализ методом цепных подстановок.
3. Оценить влияние современных экономических и геополитических рисков на инкассацию ДЗ.
4. Сформировать рекомендации по структуре дифференцированной кредитной политики и внедрению современных инструментов рефинансирования (факторинг, форфейтинг).
5. Оценить роль цифровизации и ERP-систем в повышении эффективности контроля за ДЗ.

Методологическая база исследования включает системный подход, сравнительный и факторный анализ, методы цепных подстановок и прогнозирования (в том числе на основе коэффициента инкассации), а также анализ нормативно-правовых актов РФ, что обеспечивает высокую научную обоснованность представленных выводов.

Страхование предпринимательских и финансовых рисков в Российской ...

... лиц). Спрос на страхование финансовых рисков в РФ Анализ современного российского рынка показывает специфическую структуру спроса, где наибольший ... очередь тем внешним рискам, которые могут быть объективно оценены и зафиксированы, например, риск отмены крупного мероприятия или ... Актуальность исследования обусловлена необходимостью всестороннего анализа правовых, экономических и методологических ...

Теоретико-правовые основы и современная трактовка дебиторской задолженности

Понятие и классификация дебиторской задолженности согласно ФСБУ и НК РФ

Дебиторская задолженность (ДЗ) представляет собой сумму средств, причитающихся организации от других юридических или физических лиц (дебиторов) в результате ранее совершенных хозяйственных операций. Этот актив возникает, когда момент признания выручки (отгрузка, выполнение работ) не совпадает с моментом поступления денежных средств.

В контексте современного российского бухгалтерского учета (БУ) и финансового менеджмента, ДЗ классифицируется по следующим ключевым признакам:

Признак классификации	Бухгалтерский учет (ФСБУ)	Налоговый учет (НК РФ)
По сроку погашения	Долгосрочная (свыше 12 мес.), Краткосрочная (до 12 мес.)	Аналогично. Влияет на структуру активов баланса.
По обеспечению	Обеспеченная (залог, поручительство) и Необеспеченная	Важно для признания сомнительного долга в НУ (ст. 266 НК РФ).
По вероятности взыскания	Сомнительная (не погашена в срок и/или не обеспечена), Безнадежная (истечение срока исковой давности, ликвидация дебитора).	Аналогично, но с четким перечнем оснований для безнадежности (ст. 266 НК РФ).

Сомнительный долг — это ключевое понятие, трактовка которого имеет существенные различия между БУ и НУ.

В бухгалтерском учете, сомнительным признается любой долг, который не погашен в срок и не имеет твердого обеспечения. Критически важный аспект: В силу требований ПБУ 21/2008 "Изменения оценочных значений" и принципа осмотрительности, бухгалтерский учет требует формирования оценочного резерва под такие долги, чтобы отразить реальную ожидаемую сумму поступлений (чистая реализуемая стоимость).

Обязательность и порядок формирования резервов по сомнительным долгам

Процесс создания резервов по сомнительным долгам (РСД) — это фундаментальный механизм соблюдения принципа достоверности и осмотрительности в финансовой отчетности. Игнорирование этого требования может привести к искажению финансовой отчетности.

Бухгалтерский учет (БУ)

В БУ создание резервов является обязательным требованием.

1. Нормативное обоснование: Обязательность установлена пунктом 70 Положения по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности в РФ. Кроме того, требование следует из ПБУ 21/2008 (резерв является оценочным значением) и ФСБУ 4/2023 "Бухгалтерская (финансовая) отчетность", который обязывает отражать активы по наиболее вероятной оценке.
2. Цель: Резерв создается на всю сумму сомнительной задолженности, чтобы снизить балансовую стоимость ДЗ до уровня, ожидаемого к погашению. Это обеспечивает соблюдение принципа осмотрительности: активы не должны быть переоценены.

Налоговый учет (НУ)

В налоговом учете (налог на прибыль) создание РСД является правом, а не обязанностью организации (ст. 266 НК РФ).

Если предприятие принимает решение о формировании резерва, оно должно строго придерживаться алгоритма расчета:

1. Признание сомнительного долга: Долг признается сомнительным, если он не погашен в установленный договором срок, не обеспечен поручительством, залогом или банковской гарантией.
2. Расчет максимальной суммы резерва: Сумма отчислений в резерв, признаваемая в налоговом учете, строго ограничена. Она не может превышать наибольшую из двух величин:
   • 10% от выручки от реализации за предыдущий налоговый период.
   • 10% от выручки от реализации за текущий отчетный (налоговый) период.

Правила расчета по срокам просрочки (НК РФ):

• Просрочка свыше 90 дней: включается в резерв в полном объеме (100%).
• Просрочка от 45 до 90 дней (включительно): включается в резерв на 50% от суммы долга.
• Просрочка до 45 дней: не включается в резерв.

Таким образом, если в БУ резерв формируется на основании профессионального суждения и ожиданий (часто 100% от просрочки свыше 30–60 дней), то в НУ применяется жестко регламентированный лимит, не позволяющий чрезмерно занижать налогооблагаемую базу. И что из этого следует? Финансовая служба обязана разработать четкий внутренний регламент, исключающий расхождения между балансовой стоимостью ДЗ и налогооблагаемой базой, используя для этого отдельный аналитический учет резервов.

Методологический аппарат комплексного анализа качества и рисков дебиторской задолженности

Традиционные методы оценки (коэффициенты и группировка по срокам)

Традиционный анализ ДЗ начинается с применения вертикального (структурного), горизонтального (трендового) анализа и расчета финансовых коэффициентов.

Ключевой показатель — Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (К_об.ДЗ):

Коб.ДЗ = Выручка от продаж / Средний остаток ДЗ

Этот коэффициент показывает скорость превращения ДЗ в денежные средства. Логическим продолжением является Период инкассирования ДЗ (П_ДЗ):

ПДЗ = 360 / Коб.ДЗ = Средний остаток ДЗ / Однодневная выручка

П_ДЗ измеряется в днях и показывает среднее время, требующееся для получения оплаты после отгрузки. Нормой считается, когда П_ДЗ не превышает срока коммерческого кредита, установленного в договорах.

Однако традиционный подход недостаточен для оценки качества задолженности. Для оперативного контроля и управления рисками необходимо использовать дифференцированную группировку просроченной задолженности (старение ДЗ). Менеджменту реагировать на проблемы до того, как они превратятся в критические, позволяет использование таких коротких интервалов (например, 14–30 дней), что значительно повышает оперативность контроля.

Группа просрочки	Влияние на риск и ликвидность	Необходимые действия
1–14 дней	Минимальный риск. Случайные технические задержки.	Автоматическое напоминание (ERP-система).
14–30 дней	Умеренный риск. Требуется внимание.	Звонок менеджера, официальное письмо-претензия.
30–60 дней	Средний риск. Долг считается сомнительным.	Ручной контроль финансового директора, подготовка документов для резерва.
Свыше 60 дней	Высокий риск. Возможность безнадежности.	Передача в юридический отдел или коллекторскому агентству.

Детализированный факторный анализ оборачиваемости

Коэффициент оборачиваемости и период инкассирования являются интегральными показателями. Для выявления истинных причин изменения П_ДЗ (увеличение или уменьшение срока получения денег) необходимо провести факторный анализ. Наиболее распространенным и методологически корректным является метод цепных подстановок.

Цель анализа: Оценить, насколько изменение периода инкассирования ДЗ ($\Delta П_{\text{ДЗ}}$) обусловлено:

1. Изменением среднего остатка дебиторской задолженности ($\Delta \text{ДЗ}$).
2. Изменением однодневной выручки ($\Delta В_{\text{одн}}$), то есть изменением объема продаж.

Базовая факторная модель:

ПДЗ = ДЗ / Водн

Алгоритм факторного анализа методом цепных подстановок

Для простоты обозначим:

• Индексом "0" — базовый период (отчетный).
• Индексом "1" — фактический период.

1. Расчет базового и фактического периодов инкассирования:

ПДЗ, 0 = ДЗ0 / Водн, 0

ПДЗ, 1 = ДЗ1 / Водн, 1

Общее изменение: ΔПДЗ = ПДЗ, 1 - ПДЗ, 0

2. Расчет условного периода инкассирования (У):

В условном показателе мы заменяем первый фактор (ДЗ) на фактическое значение, оставляя второй фактор ($В_{\text{одн}}$) на базовом уровне.

ПДЗ, У = ДЗ1 / Водн, 0

3. Определение влияния изменения среднего остатка ДЗ ($\Delta П_{\text{ДЗ(ДЗ)}}$):

Влияние изменения ДЗ определяется как разница между условным и базовым показателями.

ΔПДЗ(ДЗ) = ПДЗ, У - ПДЗ, 0

4. Определение влияния изменения однодневной выручки ($\Delta П_{\text{ДЗ(В}_{\text{одн)}}})$:

Влияние изменения $В_{\text{одн}}$ определяется как разница между фактическим и условным показателями.

ΔПДЗ(Водн) = ПДЗ, 1 - ПДЗ, У

5. Проверка корректности расчетов:

Сумма влияний факторов должна быть равна общему изменению периода инкассирования:

ΔПДЗ = ΔПДЗ(ДЗ) + ΔПДЗ(Водн)

Если, например, $\Delta П_{\text{ДЗ(ДЗ)}}$ положительно, это означает, что увеличение среднего остатка ДЗ (при прочих равных) привело к замедлению оборачиваемости и увеличению срока получения денег. Разве не очевидно, что такой детальный анализ позволяет финансовому директору принимать не интуитивные, а точно обоснованные управленческие решения?

Применение прогнозных моделей и оценка специфических рисков

Современные методологии не ограничиваются ретроспективным анализом. Критически важным является прогнозирование будущих денежных потоков и оценка рисков.

Прогнозные модели

Для точного прогнозирования поступления денежных средств (инкассации) применяются такие модели, как:

1. Расчет на основе коэффициента инкассации: Этот подход предполагает анализ исторической структуры погашения задолженности. Определяется, какая доля продаж каждого месяца погашается в следующем месяце, через два месяца и т.д.
2. Параметрическая трендовая модель: Используется для раздельного прогнозирования регулярной ДЗ (постоянные клиенты) и иррегулярной ДЗ (случайные или крупные разовые сделки).

   Это позволяет точнее учесть сезонность и крупные проектные платежи, которые искажают усредненные коэффициенты.

Оценка геополитических и цифровых рисков

Традиционные методики не учитывают внешних шоков, связанных с санкционным воздействием и цифровыми угрозами, которые стали реальностью в 2023–2025 годах.

Геополитические риски:

• Блокировка трансграничных расчетов: Ограничения на использование системы SWIFT и отключение российских банков от международных платежных систем напрямую влияют на погашение валютной дебиторской задолженности. Компаниям приходится переходить на альтернативные платежные механизмы (через банки дружественных стран, использование национальных валют), что увеличивает операционные задержки и риск неплатежа.
• Технологическая зависимость: Уход западных IT-компаний и ограничения на обновление ERP-систем создают риски для автоматизированного контроля ДЗ.

Цифровые угрозы:

Снижение киберустойчивости (вследствие импортозамещения ПО) увеличивает риск нарушения работы систем учета и контроля ДЗ, что может привести к потере данных о сроках платежей и невозможности оперативного выставления претензий. Поэтому современный анализ рисков ДЗ должен включать стресс-тестирование, основанное на сценариях блокировки расчетов с 20% крупнейших зарубежных контрагентов.

Разработка эффективной кредитной политики и применение инструментов рефинансирования

Структура и принципы дифференцированной кредитной политики

Кредитная политика предприятия — это формализованный набор правил и процедур, регулирующих предоставление коммерческого кредита покупателям. Ее цель — максимизировать прибыль за счет увеличения объемов продаж, одновременно минимизируя риск неплатежа.

Эффективная кредитная политика должна быть дифференцированной, то есть устанавливать разные условия для разных групп контрагентов, основываясь на их платежеспособности.

Ключевые этапы разработки кредитной политики:

1. Оценка потенциальной платежеспособности (Кредитный скоринг): Применяется система оценки, основанная на открытых данных (финансовая отчетность, кредитная история, участие в судебных разбирательствах).
2. Сегментация контрагентов: Применение принципа Парето (правило 80/20).

   20% крупнейших покупателей требуют индивидуального мониторинга и жесткого контроля, поскольку их задолженность составляет основную долю ДЗ.

3. Установление индивидуальных условий коммерческого кредита:
   • Группа A (Надежные): Максимальный лимит кредита, длительный срок отсрочки (например, 45–60 дней), минимальный залог.
   • Группа B (Средний риск): Средний лимит, стандартный срок (30 дней), возможно требование частичной предоплаты.
   • Группа C (Высокий риск): Только предоплата или минимальная отсрочка (до 7 дней) и обязательное обеспечение (банковская гарантия).

Система должна предусматривать автоматическое понижение категории клиента при первой же просрочке свыше установленного лимита (например, 14 дней).

Сравнительный анализ факторинга, форфейтинга и кредитного страхования

Для ускорения оборачиваемости и снижения рисков неплатежа предприятия активно используют инструменты рефинансирования дебиторской задолженности. Переход к инструментам, описанным ниже, позволяет высвободить капитал из "замороженных" долгов, что является критически важной задачей в условиях дефицита ликвидности.

Инструмент	Сущность	Применение	Ключевое преимущество
Факторинг	Продажа краткосрочной ДЗ (обычно до 180 дней) финансовому агенту (фактору).	Финансирование регулярных поставок на внутреннем рынке. Может быть с регрессом (риск остается у поставщика) или без регресса (риск переходит к фактору).	Ускорение оборачиваемости, снижение кредитного риска (при безрегрессном факторинге), улучшение структуры баланса.
Форфейтинг	Выкуп долгосрочной ДЗ (обычно свыше 180 дней), возникшей по внешнеторговым операциям, как правило, без права регресса.	Международные сделки, экспорт/импорт оборудования, крупные контракты.	Устранение валютных и кредитных рисков по крупным международным сделкам.
Кредитное страхование	Страхование риска непла��ежа со стороны покупателя.	Применяется, когда финансирование не требуется, но необходимо защититься от риска дефолта.	Сохранение ДЗ на балансе, но минимизация потенциальных потерь.

Актуальные тенденции (2024 г.): Факторинг как драйвер роста

Российский рынок факторинга демонстрирует впечатляющую устойчивость и рост, выступая ключевым инструментом управления ликвидностью. По итогам 2024 года, оборот рынка факторинга достиг 10,5 трлн рублей, что свидетельствует о его высокой востребованности.

Особый вклад в рост портфеля (который на 01.01.2025 составил 2,96 трлн рублей) внесло развитие программ финансирования цепочек поставок (Supply Chain Finance, SCF). Доля SCF в общем портфеле факторинговых компаний достигла 37%. Эти программы позволяют крупным компаниям оптимизировать свои оборотные средства, предоставляя поставщикам возможность получить оплату раньше, что снижает риски для всей производственной цепочки. Какой важный нюанс здесь упускается? В условиях санкций, когда западные рынки факторинга для российских компаний стали недоступны, внутренние SCF-программы становятся не просто инструментом, а стратегической опорой для поддержания бесперебойности поставок.

Эффективные правовые и внесудебные методы взыскания

Просроченная ДЗ требует немедленного и системного подхода к взысканию, поскольку задержка ведет к росту стоимости капитала (необходимость привлечения кредитов) и снижению вероятности возврата.

1. Активные Внесудебные Меры (Приоритет 2023–2025 гг.):

Основной акцент делается на досудебное урегулирование, так как судебные процессы долгие и затратные.

• Pre-Collection (Мягкое взыскание): Автоматизированные SMS/E-mail напоминания, мягкие звонки.
• Hard-Collection (Жесткое взыскание): Официальные письменные претензии с указанием последствий (начисление пени, передача в суд), переговоры с руководством должника, предложение реструктуризации долга.

2. Юридические Меры:

При отсутствии реакции на претензии, инициируется судебный процесс. Предприятие должно обеспечить:

• Соблюдение досудебного порядка урегулирования споров.
• Применение мер обеспечения иска (арест счетов, имущества).
• Контроль за исполнительным производством.

Списание безнадежных долгов: Долги списываются только при наличии юридически подтвержденных оснований (истечение срока исковой давности, ликвидация должника, акт судебного пристава о невозможности взыскания).

Списание в БУ производится за счет РСД, а в НУ — за счет РСД или, при его отсутствии/недостаточности, включается во внереализационные расходы.

Отраслевой контекст и влияние цифровизации на управление дебиторской задолженностью

Отраслевые бенчмарки финансовых коэффициентов (на примере металлургии)

Универсальные "нормативные" значения финансовых коэффициентов не применимы в условиях высокой специфики отраслей, таких как металлургия и машиностроение. Эти отрасли характеризуются высокой капиталоемкостью, длительным производственным циклом и большой долей запасов.

Для оценки финансовой устойчивости и ликвидности металлургических предприятий критически важно использовать отраслевые бенчмарки, отражающие специфику их оборотных активов.

Коэффициент срочной ликвидности (К_сл):

Ксл = (Краткосрочная ДЗ + Краткосрочные финансовые вложения + Денежные средства) / Краткосрочные обязательства

В отличие от общепринятой западной нормы ($К_{\text{сл}} > 0,8$), для российского промышленного и, в частности, металлургического сектора, значение К_сл, превышающее 1,0, часто рассматривается как индикатор устойчивой платежеспособности. Это означает, что предприятие способно покрыть все свои краткосрочные обязательства за счет наиболее ликвидных активов (денег, финансовых вложений и дебиторской задолженности) без необходимости быстрой продажи запасов, которые могут быть низколиквидными (незавершенное производство, специфическое сырье).

Коэффициент	Отраслевой бенчмарк (Металлургия/Машиностроение)	Экономический смысл
Коэффициент текущей ликвидности	1,5 – 2,5	Обеспечение запаса прочности.
Коэффициент срочной ликвидности (Ксл)	> 1,0	Способность к своевременным расчетам без реализации запасов.
Период инкассирования ДЗ (ПДЗ)	Должен быть равен или меньше среднего срока коммерческого кредита.	Скорость возврата отвлеченных средств.

Влияние ERP-систем и автоматизации на оборачиваемость ДЗ

Цифровизация является ключевым фактором повышения эффективности управления ДЗ. Внедрение специализированных цифровых сервисов и ERP-систем (например, SAP, 1С:ERP) переводит рутинные учетно-контрольные процессы в автоматический режим, позволяя финансовым аналитикам сосредоточиться на стратегическом анализе. В результате, автоматизация позволяет значительно сократить Период инкассирования ДЗ за счет ускорения реакции на просрочку и повышения точности прогнозирования кассовых потоков.

Как автоматизация влияет на оборачиваемость ДЗ:

1. Оперативный мониторинг и контроль сроков: ERP-системы автоматически отслеживают все сроки оплаты и формируют Ageing Report (отчет о старении ДЗ) в режиме реального времени. Это устраняет человеческий фактор и позволяет мгновенно реагировать на просрочку (отправка автоматических напоминаний).
2. Автоматическое формирование резервов: На основе данных о просрочке ERP-системы способны автоматически рассчитывать необходимые суммы резервов по сомнительным долгам как в БУ, так и в НУ, в строгом соответствии с установленными учетной политикой алгоритмами и требованиями ФСБУ 4/2023 и ст. 266 НК РФ.
3. Кредитный скоринг: Автоматизированные модули кредитного контроля позволяют проводить предварительную оценку новых контрагентов на основе интегрированных баз данных (СПАРК, ЕГРЮЛ), оперативно устанавливая лимиты и условия кредитования.
4. Снижение цифровых рисков: В условиях санкционного давления внедрение альтернативных, внутренних платежных механизмов и защищенных ERP-платформ, устойчивых к отключению от SWIFT и внешним угрозам, становится критически важным для обеспечения своевременности инкассации по внешнеторговым контрактам.

Заключение и рекомендации

Проведенное исследование подтвердило, что эффективное управление дебиторской задолженностью в современных условиях требует интеграции строгой методологической базы с учетом актуальных правовых требований и адаптации к геополитическим и цифровым вызовам. Традиционный коэффициентный анализ недостаточен; необходим переход к факторному, прогнозному и риск-ориентированному подходу.

Основные выводы исследования:

• Правовое регулирование: В 2025 году ключевым требованием является обязательность формирования резервов по сомнительным долгам в бухгалтерском учете (согласно ФСБУ и принципу осмотрительности), что часто контрастирует с налоговым учетом, где действуют строгие ограничения (правило 10% от выручки).
• Методология: Наибольшую аналитическую ценность представляет факторный анализ периода инкассирования методом цепных подстановок, который позволяет точно определить, вызвана ли задержка оплаты ростом объемов продаж или ухудшением платежной дисциплины покупателей.
• Рыночные инструменты: Факторинг, особенно с использованием программ SCF (37% портфеля в 2024 году), является ключевым инструментом для снижения кредитного риска и ускорения оборачиваемости на внутреннем рынке.
• Отраслевой контекст и риски: Для металлургического сектора нормой устойчивости является коэффициент срочной ликвидности > 1,0, а специфические геополитические риски требуют внедрения альтернативных платежных систем для валютной ДЗ.

Практически применимые рекомендации

Для предприятия (например, АО "Ромашка") предлагаются следующие конкретные рекомендации, направленные на совершенствование системы управления ДЗ:

1. Внедрение методологии комплексного анализа:

• Обязать финансовую службу ежеквартально проводить факторный анализ П_ДЗ методом цепных подстановок для выявления истинных причин изменения оборачиваемости.
• Установить дифференцированную систему старения ДЗ (14–30, 30–60, >60 дней) с жесткой привязкой к плану действий (от напоминания до передачи в юридический отдел).
• Использовать прогнозные модели (коэффициент инкассации) для точного управления кассовыми разрывами.

2. Совершенствование кредитной политики:

• Разработать и утвердить формализованную, дифференцированную кредитную политику, основанную на скоринге контрагентов (А, В, С группы).
• Для 20% крупнейших контрагентов регулярно проводить стресс-тестирование рисков, связанных с санкциями и трансграничными платежами.
• Установить четкий лимит коммерческого кредита для каждого контрагента, контролируемый ERP-системой.

3. Использование инструментов рефинансирования:

• Пересмотреть использование факторинга без регресса для наиболее рисковых сегментов ДЗ (например, для контрагентов группы С).
• Рассмотреть внедрение программ SCF для оптимизации расчетов с поставщиками и косвенного снижения собственной кредиторской задолженности.

4. Автоматизация и цифровизация:

• Обеспечить интеграцию системы контроля ДЗ в ERP-систему с функцией автоматического формирования отчетности о старении, расчета РСД (БУ и НУ) и отправки напоминаний.
• Инвестировать в системы кибербезопасности, чтобы минимизировать риски, связанные с цифровыми угрозами, которые могут нарушить процесс инкассации.

Ожидаемый экономический эффект: Внедрение данных рекомендаций позволит сократить период инкассирования ДЗ на 5–10 дней, что высвободит значительный объем оборотных средств. Снижение объема просроченной задолженности (за счет оперативного контроля) уменьшит отчисления в резервы и снизит объем потерь от безнадежных долгов, тем самым повышая общую ликвидность и финансовую устойчивость предприятия.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть I и II. М.: Проспект, 2005.
2. Постановление Правительства РФ № 498 от 20 мая 1994 г. «О некоторых мерах по реализации законодательных актов о несостоятельности (банкротстве) предприятий», принятое в связи с Указом Президента РФ №2264 от 22.12.1993 г.
3. Абрютина М.С., Грачев А.В. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятий: Учеб. пособие для вузов. 3-е изд., доп. и перераб. М.: Дело и Сервис, 2005. 265 с.
4. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. Пособие для экон. спец. вузов / Л.Л. Ермолович, Л.Г. Сивчик, Г.В. Толчак, И.В. Щитникова. Минск: Интерпрессервис: Экоперспектива, 2006. 507 с.
5. Артеменко В.Г., Беллендир М.В. Финансовый анализ: Учебное пособие. М.: Издательство «ДИС», НГАЭиУ, 2005. 128 с.
6. Астринский Д., Наонян В. Экономический анализ финансового положения предприятия // Экономист. 2002. № 12.
7. Афанасьева О.Д. Факторы экономического роста: оценки и прогноз // Экономист. 2003. №1.
8. Балабанов И.Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта. М.: Финансы и статистика, 2007. 241 с.
9. Балабанов И.Т. Финансовый анализ и планирование хозяйствующего субъекта. М.: Финансы и статистика, 2005. 208 с.
10. Бердникова Т.Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учбное пособие. М.: ИНФРА-М, 2008. 215 с.
11. Бланк И.А. Основы финансового менеджмента. Т.1, 2. Киев: Ника-Центр, 1999. 512 с.
12. Бляхман Л.Г. Экономика Фирмы. Учебное пособие для вузов. СПб.: Издательство Михайлова В.А., 2007. 278 с.
13. Вахрин П.И. Финансовый анализ в коммерческих и некоммерческих организациях: Учебное пособие. М.: Издательско-книготорговый центр маркетинг, 2005. 429 с.
14. Гиляровская Л.Т., Корнякова Г.В., Пласкова Н.С. и др. Экономический анализ: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-Дана, 2005. 527 с.
15. Григорьев А.В. Оценка финансово-экономического состояния предприятия // Финансы. 2003. № 4.
16. Грузинов В.П. Экономика предприятия. Учебное пособие для вузов. М.: Финансы и статистика, 2002. 207 с.
17. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Комплексный анализ бухгалтерской отчетности. 4-е изд., перераб. и доп. М.: ДИС, 2005. 301 с.
18. Дуброва Т.А. Многомерный статистический анализ финансовой устойчивости предприятия // Вопросы статистики. 2003. № 8.
19. Ермолович Л.Л., Сивчик Л.Г. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учебное пособие для вузов. Минск: Интерпрессервис: экоперспектива, 2005. 571 с.
20. Ефимова О.В. Финансовый анализ. 3-е изд., доп. и перераб. М.: Бухгалтерский учет, 2005. 352 с.
21. Жилкина А.Н. Финансовый анализ. М.: ГУУ, 2005. 197 с.
22. Журавлев В.В., Савруков Н.Т. Анализ хозяйственно-финансовой деятельности предприятий. Конспект лекций для вузов. СПб.: Политехника, 2005. 124 с.
23. Зимин Н.Е. Анализ и диагностика хозяйственно-финансовой деятельности предприятия: Учебное пособие. М.: ЭКМОС, 2002. 239 с.
24. Иванов К. Диагностика платежеспособности // Экономика и жизнь. 2003. № 3.
25. Кантора Е.Л. Экономика предприятия. Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2003. 352 с.
26. Ковалев А.И., Привалов В.П. Анализ хозяйственно-финансовой деятельности предприятия. М.: Финансы и статистика, 2007. 317 с.
27. Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Учебник. М.: ООО «ТК Велби», 2007. 424 с.
28. Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. для вузов. М.: Проспект, 2007. 421 с.
29. Колчина Н.В., Поляк Г.В. Финансы предприятий: Учебник для вузов. М.: Юнити-Дана, 2005. 447 с.
30. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент: Учебное пособие. М.: Издательство «Дело и Сервис», 2007. 304 с.
31. Кубаков Е.В. Оценка финансово-экономического состояния предприятия // Финансы. 2003. № 7.
32. Лапуста М.Г. Финансы фирмы: Учебное пособие. М.: Инфра-М, 2002. 264 с.
33. Макарьева В.И., Андреева Л.В. Анализ финансово-хозяйственной деятельности организации. М.: Финансы и статистика, 2008. 264 с.
34. Маркарьян Э.А. Финансовый анализ. Учебное пособие. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ФБК-пресс, 2002. 217 с.
35. Медведев М. Финансовый результат как прирост или убыль имущества // Финансовые и бухгалтерские консультации. 2003. № 5.
36. Муравьева А. Переход на международные стандарты финансовой отчетности и проблемы кредитования // Финансовая газета. 2003. № 2.
37. Нитецкий В.В. Финансовый анализ в аудите: теория и практика. Учебное пособие для вузов. М.: Дело, 2005. 254 с.
38. Пивоваров К.В. Финансово-экономический анализ хозяйственной деятельности коммерческих организаций. М.: Издательско-полиграфическая корпорация «Дашков и К», 2003. 120 с.
39. Пястолов С.М. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учебник для вузов. М.: Мастерство, 2003. 331 с.
40. Романенко И.В. Экономика предприятия. Финансы и статистика, 2002. 208 с.
41. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. 4-е изд., перераб. и доп. Минск: ООО «Новое знание», 2007. 688 с.
42. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. пособие для экон. спец. вузов. 6-е изд., доп. и перераб. Минск: Новое знание, 2006. 703 с.
43. Самсонов Н.Ф. Финансовый менеджмент: Учебник для вузов. М.: Финансы: ЮНИТИ, 2005. 495 с.
44. Селезнева Н.Н. «Финансовый анализ»: Учебное пособие. М.: ЮНИТИ-Дана, 2002. 479 с.
45. Скляренко В.К. Экономика предприятия: Конспект лекций. М.: Инфра-М, 2005. 207 с.
46. Френкель А.А. Прогноз развития российской экономики на 2003-2008 годы // Вопросы статистики. 2003. № 9.
47. Шеремет А.Д., Сайфуллин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа: Учеб. и практ. пособие для экон. вузов. 3-е изд., доп. и перераб. М.: Издательский дом «ИНФРА-М», 2007. 207 с.
48. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2005. 208 с.
49. Шуляк П.Н. Финансы предприятия: Учебник. М.: Издательский Дом «Дашков и К», 2007. 752 с.
50. Шуремов В. Финансовый анализ // Экономика и жизнь. 2003. № 3.
51. Экономический анализ: ситуации, тесты, примеры, задачи, выбор оптимальных решений, финансовое прогнозирование: Учеб. пособие / Под ред. М.И. Баканова, А.Д. Шеремета. М.: Финансы и статистика, 2006. 656 с.
52. НК РФ Статья 266. Расходы на формирование резервов по сомнительным долгам // КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru
53. Резерв по сомнительным долгам в 2024 году // Клерк. URL: https://www.klerk.ru/
54. Резерв по сомнительным долгам в 2024 году // v2b.ru. URL: https://v2b.ru/
55. Нужно ли создавать резерв по сомнительным долгам в 2024 году // ucmsgroup.ru. URL: https://ucmsgroup.ru/
56. Резервы по сомнительным долгам в бухгалтерском и налоговом учете в 2025 году // 26-2.ru. URL: https://26-2.ru/
57. ГОДОВОЙ ОТЧЕТ IFC 2024: СТИМУЛИРОВАНИЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ // ifc.org. URL: https://www.ifc.org/
58. Анализ актуальных методов управления дебиторской задолженностью // esj.today. URL: https://esj.today/
59. Эффективное управление дебиторской задолженностью на основе финансовой отчетности компании // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
60. Основные этапы комплексного анализа дебиторской задолженности // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
61. МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЕБИТОРСКОЙ И КРЕДИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
62. Анализ финансового состояния металлургического бизнеса России // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/
63. современные подходы урегулирования дебиторской задолженности // vectoreconomy.ru. URL: https://vectoreconomy.ru/
64. ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ: способы расчета и нормативные значения // finbiz.spb.ru. URL: https://finbiz.spb.ru/
65. Учет. Анализ. Аудит: Методологической основой явился системный подход // fa.ru. URL: https://fa.ru/
66. Метод цепных подстановок // 1fin.ru. URL: https://1fin.ru/
67. Факторинг и форфейтинг: сравнение и отличия // xn--14-9kcqjffxnf3b.xn--p1ai. URL: https://xn--14-9kcqjffxnf3b.xn--p1ai/
68. Факторинг и форфейтинг — сравнение и отличия // tenderhelp.ru. URL: https://tenderhelp.ru/
69. Факторинг и форфейтинг: основные отличия этих операций в коммерческих банках // factoring.ru. URL: https://factoring.ru/
70. Сходства и различия факторинга и форфейтинга // sberfactoring.ru. URL: https://sberfactoring.ru/
71. Факторинг и страхование: что это такое и как работает в России // sa-progress.ru. URL: https://sa-progress.ru/