Комплексный анализ и оценка эффективности прогнозирования несостоятельности российских предприятий (2020–2025): Интеграция моделей, права и макроэкономических факторов

метки: Модель, Капитал, Предприятие, Актив, Банкротство, Например, Собственный, Финансовый

Введение

В 2024 году совокупная доля реабилитационных процедур банкротства для юридических лиц — финансового оздоровления и внешнего управления — в России сократилась до 0,9% от общего числа введенных процедур (за исключением наблюдения).

Этот показатель, являющийся минимальным с 2011 года, красноречиво демонстрирует критическую неэффективность существующих реабилитационных механизмов и подчеркивает острую необходимость в разработке и применении методов ранней, высокоточной диагностики финансовой несостоятельности.

Современный российский бизнес функционирует в условиях беспрецедентной макроэкономической волатильности, обусловленной санкционными ограничениями, высокой ключевой ставкой и быстрыми изменениями в регуляторной среде. В этом контексте способность предприятия к самодиагностике и превентивному антикризисному управлению становится не просто конкурентным преимуществом, а условием выживания. Если компания не может самостоятельно определить свои финансовые риски заранее, она обречена на попадание в безрезультатную ликвидационную процедуру.

Цель настоящего исследования — провести комплексный финансовый анализ и оценить эффективность современных (2020-2025 гг.) методов прогнозирования несостоятельности (банкротства) российских предприятий. Для достижения этой цели мы должны не только проанализировать актуальные математические модели, но и интегрировать их с последними изменениями в конкурсном праве, а также учесть влияние нефинансовых, макроэкономических факторов.

Данная работа структурирована в соответствии с требованиями углубленного научного исследования и включает три ключевых блока: правовые основы и статистика; методологический инструментарий прогнозирования; практическая верификация и критическая оценка антикризисных механизмов.

Теоретико-правовые основы диагностики несостоятельности в современных реалиях

Диагностика несостоятельности — это процесс идентификации признаков ухудшения финансового состояния должника на максимально ранней стадии. В Российской Федерации этот процесс жестко регламентирован, и его критерии постоянно трансформируются под влиянием экономической конъюнктуры и государственной политики.

Эволюция законодательной базы РФ о несостоятельности (ФЗ-127) после 2022 года

Федеральный закон №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» является краеугольным камнем в системе конкурсного права. После 2022 года закон претерпел ряд изменений, направленных на повышение прозрачности процедур, усиление контроля и смещение акцентов в сторону реабилитации (хотя, как будет показано ниже, реабилитационный эффект пока минимален).

Развитие страхового рынка Российской Федерации (2015–2025 гг.): ...

... основы и регуляторный ландшафт рынка Академическое исследование современного состояния страхового рынка требует четкой фиксации ... страховщиками, перестраховщиками, страховыми посредниками и регулятором) в процессе заключения и исполнения договоров страхования. Функции страхового ... в период с 2015 по 2025 год. Объектом исследования выступает совокупность экономических отношений, связанных с ...

Одним из наиболее значимых и актуальных нововведений, закрепленных Постановлением Правительства РФ №257 (в редакции от 22.05.2024), стало введение **системы баллов для оценки эффективности работы арбитражных управляющих**. Цель этой системы — стимулировать управляющих к более эффективной и добросовестной работе, особенно в делах, инициированных ФНС России, которая является одним из крупнейших кредиторов, и что из этого следует? Это должно привести к тому, что управляющий, опасаясь потери рейтинга, станет более мотивированным на поиск путей реструктуризации, а не на немедленную ликвидацию активов.

Балльная система призвана оценить, насколько успешно управляющий восстанавливает платежеспособность предприятия или максимизирует удовлетворение требований кредиторов. Ключевые критерии начисления баллов:

• 30 баллов начисляется за утверждение судом плана финансового оздоровления или реструктуризации долгов.
• 70 баллов присуждается за успешное завершение соответствующей процедуры в связи с полным исполнением плана и восстановлением платежеспособности должника.

Это изменение формирует новый стимул для управляющих, вынуждая их не просто ликвидировать имущество, а искать возможности для реструктуризации и восстановления бизнеса.

Кроме того, изменения коснулись и института **внесудебного банкротства физических лиц через МФЦ**. В соответствии с изменениями в ФЗ-127, которые были фактически введены в действие **с 3 ноября 2023 года**, предельная сумма долга, подлежащего списанию, была повышена до **1 000 000 рублей** (при минимальной сумме в **25 000 рублей**).

Данное нововведение отражает высокую закредитованность населения и попытку государства упростить процесс освобождения граждан от непосильных долговых обязательств, снизив нагрузку на арбитражные суды.

Наконец, стоит упомянуть обсуждаемый законопроект, который предлагает переименовать закон в «О реструктуризации и банкротстве» и сократить число процедур для юридических лиц до двух: **реструктуризация** и **конкурсное производство**. Это законодательное намерение подтверждает общий вектор на приоритет сохранения бизнеса над его ликвидацией, но для его реализации необходимо кардинально пересмотреть подходы к реабилитационным процедурам на практике.

Динамика и отраслевая специфика корпоративных банкротств (2022–2024 гг.)

Анализ статистики банкротств позволяет понять, какие сектора экономики наиболее уязвимы и где риски несостоятельности концентрируются.

Корпоративный сектор (Юридические лица)

Число корпоративных банкротств в России в 2024 году составило **8,57 тысяч**. Это низкий показатель, что отчасти объясняется последствиями временного моратория, введенного в 2022 году, и активной работой ФНС по реструктуризации долгов (проект «Площадка реструктуризации долга»).

Количество процедур наблюдения в 2024 году также сократилось на 17,5% по сравнению с 2023 годом, составив 6212 процедур.

Однако, несмотря на общее снижение, структура банкротств по отраслям демонстрирует высокую концентрацию риска в следующих секторах:

Отрасль	Количество банкротств (2024 г.)	Динамика к 2023 г.	Аналитический комментарий
Строительство	2171 шт.	+19,1%	Высокая зависимость от проектного финансирования, ключевой ставки ЦБ и длительных циклов оборачиваемости капитала.
Торговля	2022 шт.	+11,5%	Уязвимость к снижению потребительского спроса, высокая конкуренция и риски устаревания запасов.
Операции с недвижимым имуществом	870 шт.	+18,7%	Чувствительность к изменениям рынка и кредитной политики.
Инициировано ФНС (Доля)	24,3%	Рост (с 14,3% в 2023 г.)	Возврат к активной работе налоговых органов после моратория.

Рост числа банкротств в строительстве и операциях с недвижимостью (почти на 20%) прямо коррелирует с ростом ключевой ставки, которая существенно увеличивает стоимость проектного финансирования и ипотеки. Именно в этих секторах, отличающихся капиталоемкостью, финансовый кризис ощущается наиболее остро.

Сектор физических лиц

В 2024 году количество граждан, признанных несостоятельными в судебном порядке, достигло **431,9 тыс. человек**, увеличившись на 23,6% к предыдущему году. Эта статистика подтверждает высокую закредитованность населения. Примечательно, что **96,7%** случаев инициировано самими должниками, что указывает на использование института банкротства как легального способа выхода из долговой ловушки.

Важным дополнением является рост **внесудебного банкротства** через МФЦ, число которых в 2024 году составило **55,7 тысяч**, что в 3,5 раза больше, чем годом ранее. Это свидетельствует о том, что упрощенная процедура (после повышения лимита до 1 млн рублей) стала рабочим инструментом для граждан с небольшими, но непосильными долгами.

Методологический инструментарий прогнозирования: от мультипликативных моделей к интегрированным системам

Для финансового аналитика недостаточно констатировать факт несостоятельности; критически важно уметь предсказать его наступление за 1-2 года до фактического кризиса. Классические зарубежные модели (например, Z-счет Альтмана) часто не демонстрируют необходимой точности в российских условиях из-за структурных особенностей экономики и искаженной отчетности. Поэтому в российской практике наибольшую ценность имеют адаптированные и отечественные многофакторные модели.

Сравнительный анализ российских многофакторных моделей (MDA и Logit)

В основе прогнозирования лежат многофакторные дискриминантные модели (MDA-модели) и логистические регрессионные модели (Logit-модели).

1. Модель Зайцевой (Шестифакторная)

Модель Зайцевой разработана специально для производственных предприятий и использует шесть ключевых финансовых коэффициентов, отражающих убыточность, ликвидность, оборачиваемость и структуру капитала.

Формула расчета комплексного коэффициента K (Модель Зайцевой):

K = 0,25X₁ + 0,1X₂ + 0,2X₃ + 0,25X₄ + 0,1X₅ + 0,1X₆

Коэффициент	Определение	Экономический смысл
X₁ (Убыточности)	Прибыль (убыток) до налогообложения / Собственный капитал	Оценка эффективности использования собственного капитала.
X₂ (Задолженности)	Кредиторская задолженность / Дебиторская задолженность	Показывает, насколько предприятие зависит от внешнего финансирования для покрытия своих долгов.
X₃ (Обратной ликвидности)	Краткосрочные обязательства / Наиболее ликвидные активы	Чем выше показатель, тем ниже способность предприятия быстро погасить долги.
X₄ (Убыточности от реализации)	Прибыль до налогообложения / Выручка	Рентабельность продаж.
X₅ (Финансового левериджа)	Заемный капитал / Собственный капитал	Оценка долговой нагрузки.
X₆ (Загрузки активов)	Общая величина активов / Выручка	Эффективность использования всех активов для генерации продаж.

Интерпретация: Предприятие имеет высокую вероятность банкротства, если фактический коэффициент K_факт превышает нормативное значение K_норм. Нормативное значение рассчитывается как K_норм = 1,57 + 0,1 · X_{6 прошлого года}, где базовое значение **1,57** служит отправной точкой для сравнения.

2. Модель Савицкой (Пятифакторная)

Модель, разработанная Л.Г. Савицкой, также фокусируется на производственных предприятиях, но использует иную комбинацию показателей, где наибольший статистический вес присвоен коэффициенту, отражающему структуру оборотного капитала. Необходимость оперативной оценки оборотного капитала для промышленных предприятий сложно переоценить.

Формула расчета интегрального показателя Z (Модель Савицкой):

Z = 0,111 · K₁ + 13,23 · K₂ + 1,67 · K₃ + 0,515 · K₄ + 3,8 · K₅

Наибольший вес (**13,23**) имеет коэффициент K₂, что подчеркивает критическую важность оборотного капитала для финансовой устойчивости.

Коэффициент	Определение	Весовой коэффициент
K₁	Собственный капитал / Оборотные активы	0,111
K₂	Оборотный капитал / Капитал	13,23
K₃	Выручка / Среднегодовая величина активов (Оборачиваемость)	1,67
K₄	Чистая прибыль / Активы (Рентабельность активов)	0,515
K₅	Собственный капитал / Активы (Автономия)	3,8

Интерпретация:

• Z > 8: Риск банкротства отсутствует.
• 5 < Z < 8: Небольшой риск.
• Z < 1: Максимальный риск банкротства.

3. Логистическая модель Евстропова (Logit-модель)

Logit-модели превосходят MDA-модели в том, что результат представляется не просто как принадлежность к классу «банкрот/не банкрот», а как **вероятность** наступления несостоятельности P (в диапазоне от 0 до 1).

Общий вид Logit-модели:

P = 1 / (1 + e⁻ʸ)

Где Y — интегральный показатель, рассчитанный на основе финансовых коэффициентов.

Формула расчета интегрального показателя Y (Вторая модель Евстропова):

Y = 0,25 − 14,64R₁ − 1,08R₂ − 130,08R₃

Эта модель отличается тем, что не использует труднодоступные для российских публичных компаний показатели, такие как балансовая стоимость акций.

Коэффициент	Определение	Экономический смысл
R₁	Прибыль до уплаты налогов и процентов / Совокупные активы	Эффективность использования активов до долговой нагрузки.
R₂	Коэффициент роста выручки от реализации в отчетном году	Динамика развития бизнеса.
R₃	Финансовые вложения / Собственный капитал	Структура инвестиций.

Интеграция нефинансовых и макроэкономических факторов для повышения точности диагностики

Традиционные финансовые модели имеют существенный недостаток: они запаздывают. Они отражают уже свершившиеся финансовые дисбалансы. Для достижения высокой точности прогнозирования (цель: более **85%**) необходимо включение факторов внешней среды. Исследования показывают, что интеграция внешних макроэкономических факторов и нефинансовых оценок может **улучшить точность предсказания на 20% и более**.

Макроэкономические и отраслевые факторы

Ключевые внешние факторы, критически важные для российских компаний, включают:

1. Ключевая ставка Центрального банка: Напрямую влияет на стоимость заемного капитала и, следовательно, на ликвидность и рентабельность долгосрочных проектов.
2. Прирост ВВП и Индекс потребительских цен: Определяют уровень спроса и инфляционное давление на себестоимость.
3. Курс валют: Критичен для экспортеров и импортеров, а также для компаний с валютными обязательствами.

Например, для предприятий **Агропромышленного комплекса (АПК)**, которые являются капиталоемкими и имеют длительный производственный цикл, **ключевая ставка ЦБ** является критическим фактором. Для активизации инвестиций и обеспечения рентабельности долгосрочных проектов, комфортный уровень ставки, по оценкам экспертов, составляет **8-10%**. При высокой ставке (например, 17% в 2024-2025 гг.) многие инвестиционные проекты становятся нерентабельными, что ведет к накоплению финансовых проблем. Но как аналитик может игнорировать этот внешний риск, полагаясь лишь на балансовые показатели?

Нефинансовые и качественные факторы

Для комплексной оценки необходимо использовать качественные факторы, которые не отражаются в балансе, но влияют на эффективность:

• Оценка эффективности деятельности (DEA): Методология **Data Envelopment Analysis** (Анализ среды функционирования данных) позволяет оценить эффективность использования ресурсов по сравнению с лучшими аналогами в отрасли, минуя стоимостные показатели. Включение DEA-оценок в прогностические модели доказанно повышает их объясняющую способность.
• Региональная специфика: Концентрация банкротств в регионах (например, в 2024 году лидируют Московская область, Краснодарский край и Москва) требует учета регионально-отраслевых рисков при анализе.

Практическая верификация и критическая оценка антикризисных механизмов

Расчет и сравнительная оценка точности прогнозирования на примере предприятия (Кейс)

Для иллюстрации эффективности моделей проведем условный расчет.

Кейс: Предприятие (промышленное производство) с данными за 2024 год.

Показатель	2024 год (Текущий)
Чистая прибыль (тыс. руб.)	150 000
Прибыль до налогов и процентов (EBIT, тыс. руб.)	210 000
Выручка (тыс. руб.)	1 500 000
Совокупные активы (тыс. руб.)	2 500 000
Собственный капитал (тыс. руб.)	1 000 000
Оборотные активы (тыс. руб.)	1 200 000
Оборотный капитал (тыс. руб.)	300 000
Заемный капитал (тыс. руб.)	1 500 000
Динамика выручки (R₂), %	-2% (т.е. -0,02)

Расчет по Модели Савицкой (Z)

Коэффициент	Формула	Расчет (2024 г.)
K₁	Собственный капитал / Оборотные активы	1 000 000 / 1 200 000 = 0,833
K₂	Оборотный капитал / Капитал (Активы)	300 000 / 2 500 000 = 0,12
K₃	Выручка / Активы	1 500 000 / 2 500 000 = 0,6
K₄	Чистая прибыль / Активы	150 000 / 2 500 000 = 0,06
K₅	Собственный капитал / Активы	1 000 000 / 2 500 000 = 0,4

Расчет интегрального показателя Z:

Z = 0,111 · 0,833 + 13,23 · 0,12 + 1,67 · 0,6 + 0,515 · 0,06 + 3,8 · 0,4
Z = 0,092 + 1,588 + 1,002 + 0,031 + 1,52
Z = 4,233

Вывод по Савицкой: Так как Z = 4,233 находится в зоне Z < 5, это означает, что предприятие находится в зоне **максимального риска банкротства**.

Расчет по Модели Евстропова (Y и P)

Для упрощения расчета примем R₃ (Финансовые вложения / Собственный капитал) равным 0,05.

Коэффициент	Формула	Расчет (2024 г.)
R₁	EBIT / Совокупные активы	210 000 / 2 500 000 = 0,084
R₂	Коэффициент роста выручки	-0,02
R₃	ФВ / СК	0,05

Расчет интегрального показателя Y:

Y = 0,25 − 14,64R₁ − 1,08R₂ − 130,08R₃
Y = 0,25 − 14,64 · 0,084 − 1,08 · (-0,02) − 130,08 · 0,05
Y = 0,25 − 1,230 + 0,0216 − 6,504
Y = -7,4624

Расчет вероятности банкротства P:

P = 1 / (1 + e⁻ʸ) ≈ 1 / (1 + e⁷,⁴⁶²⁴)
P ≈ 1 / (1 + 1742,04) ≈ 0,00057

Вывод по Евстропову: Вероятность банкротства P крайне низка (0,057\%), что резко противоречит выводу модели Савицкой. Такое расхождение (одна модель дает максимальный риск, другая — минимальный) подчеркивает необходимость **сравнительного анализа** и **интеграции факторов**. Модель Евстропова, построенная на других весовых коэффициентах, могла недооценить структурные проблемы в капитале (которые явно видны в K₂ Савицкой).

Вывод сравнительного анализа: Для получения точности выше **85%** аналитик должен использовать обе модели, а главное — интегрировать внешние факторы. Если, например, это предприятие АПК, работающее при ключевой ставке 17%, то вывод модели Савицкой о высоком риске из-за неэффективности оборотного капитала будет более правдоподобным, поскольку высокая стоимость кредитов не позволяет быстро пополнять оборотные средства. Вот почему механическое применение одной формулы без учета внешней макроэкономической среды является грубейшей ошибкой.

Критическая оценка эффективности реабилитационных процедур в российской арбитражной практике

Несмотря на законодательный вектор, направленный на реабилитацию, фактическая практика демонстрирует глубокий институциональный кризис в этой области.

Реабилитационные процедуры — **финансовое оздоровление** и **внешнее управление** — применяются крайне неактивно и показывают низкую результативность.

Статистика неактивности (2024 г.):

• Совокупная доля внешнего управления и финансового оздоровления в общем количестве введенных процедур (за исключением наблюдения) сократилась до **0,9%** в 2024 году.
• Суммарное количество реабилитационных процедур снизилось до **81** в 2024 году (в 2023 году — 97), тогда как количество конкурсных производств исчисляется тысячами.
• Доля реабилитационных процедур относительно конкурсных производств упала с 5% в 2015 году до **1%** в 2023 году.

Почему реабилитация не работает?

1. Несвоевременное обращение: Предприятия обращаются в суд на стадии, когда финансовое восстановление уже невозможно, а рентабельность отрицательна.
2. Низкий стимул кредиторов: Кредиторы, особенно крупнейшие (ФНС, банки), часто заинтересованы не в длительном оздоровлении, а в быстрой ликвидации и получении хотя бы части долга.
3. Сложность и дороговизна процедур: Реабилитационные процедуры длительны, требуют сложного плана и высокой квалификации арбитражного управляющего.
4. Исторически низкая успешность: Эмпирические данные подтверждают, что совокупная доля успешной реабилитации бизнеса за последние 30 лет в России **не превышала 8%**.

Таким образом, на практике, несмотря на законодательную риторику, банкротство в России остается преимущественно ликвидационной процедурой.

Современные инструменты антикризисного управления для промышленных предприятий

Поскольку судебные реабилитационные процедуры неэффективны, критическое значение приобретает **предбанкротное антикризисное управление**, направленное на оперативное восстановление ликвидности и финансовой устойчивости.

1. Реструктуризация долгов (Внесудебная)

Одним из наиболее эффективных государственных инструментов стала инициатива ФНС России — проект **«Площадка реструктуризации долга»**. В рамках этого проекта до начала 2025 года было поддержано 8,3 тыс. предприятий на общую сумму более 1 трлн рублей. Это позволяет предприятиям договориться о рассрочке или отсрочке налоговых платежей, минуя дорогостоящую и неэффективную судебную процедуру.

2. Инструменты поддержания ликвидности

В условиях высокой ключевой ставки и дефицита оборотного капитала, промышленные предприятия активно используют:

• Факторинг: Передача дебиторской задолженности финансовому агенту (фактору) для немедленного получения денежных средств. Это позволяет быстро разблокировать оборотный капитал, запертый в расчетах с покупателями.
• Лизинг: Использование лизинга вместо покупки оборудования в кредит. Это снижает капитальные затраты и позволяет оптимизировать налогообложение.

3. Структурные изменения и операционная эффективность

Самый радикальный и необходимый инструмент — это оперативные **структурные изменения** в составе активов, капитала и бизнес-процессах. Антикризисное управление должно включать:

• Оптимизацию ассортимента и отказ от нерентабельных направлений.
• Продажу непрофильных активов для погашения краткосрочных обязательств.
• Снижение удельных затрат и повышение производительности труда.

Пример: Успешная реструктуризация компании «Татнефть» в начале 2000-х годов стала классическим примером, когда компания, находясь в тяжелом финансовом положении, не пошла по пути формального банкротства, а провела внутреннюю реструктуризацию, направленную на снижение затрат и повышение операционной эффективности, что позволило восстановить конкурентоспособность.

Заключение и разработка рекомендаций

Проведенный комплексный анализ подтверждает, что в современных российских условиях (2020-2025 гг.) прогнозирование несостоятельности требует отказа от одномерных подходов и перехода к интегрированным системам, учитывающим динамику законодательства и макроэкономические риски.

Ключевые выводы исследования:

1. Правовая трансформация: Законодательство (ФЗ-127) активно меняется, вводя новые механизмы контроля (балльная система для АУ) и упрощая банкротство ФЛ (повышение лимита до 1 млн руб. с 03.11.2023), но это не решает проблем корпоративной несостоятельности.
2. Отраслевые риски: Наибольший риск банкротства сконцентрирован в секторах **Строительства** и **Торговли**, что коррелирует с чувствительностью этих отраслей к ключевой ставке ЦБ и потребительскому спросу.
3. Методологический синтез: Отечественные мультифакторные модели (Савицкая, Зайцева, Евстропов) демонстрируют переменчивую точность. Для достижения предсказательной силы выше 85% критически необходима **интеграция макроэкономических факторов** (например, учет влияния ключевой ставки ЦБ на АПК) и нефинансовых оценок (например, DEA).
4. Кризис реабилитации: Реабилитационные процедуры (ФО, ВУ) фактически не работают: их доля составляет всего **0,9%**, а совокупный успех за десятилетия не превышает 8%. Это делает раннюю диагностику и внесудебное антикризисное управление единственным рабочим механизмом спасения бизнеса.

Практические рекомендации по применению интегрированных моделей:

1. **Применение мультимодельного подхода:** Финансовым аналитикам рекомендуется использовать одновременно 3-4 актуальных отечественных модели (Зайцевой, Савицкой, Евстропова) для перекрестной верификации результатов. При расхождении выводов следует отдавать приоритет моделям с наибольшим весом структурных коэффициентов (например, K₂ в модели Савицкой), как индикатору фундаментальных проблем.
2. **Включение макроэкономических поправок:** При диагностике предприятий в капиталоемких отраслях (Строительство, АПК) необходимо вводить поправку на **ключевую ставку ЦБ**. Если ставка превышает комфортный для отрасли уровень (например, 10% для АПК), следует автоматически увеличивать прогнозный риск на 10-15%, даже если финансовые коэффициенты еще находятся в «зеленой зоне».
3. **Приоритет внесудебной реструктуризации:** Для предприятий в предбанкротном состоянии следует максимально использовать государственные программы, такие как проект ФНС «Площадка реструктуризации долга», для получения отсрочек и рассрочек, избегая входа в формальные судебные процедуры, которые, по сути, ведут к ликвидации.
4. **Фокус на операционных изменениях:** Антикризисное управление должно быть сосредоточено на оперативных структурных изменениях (уменьшение запасов, продажа непрофильных активов, оптимизация затрат), что является более надежным путем к восстановлению, чем надежда на успех судебной реабилитации.

Направления для дальнейших исследований:

Дальнейшие усилия должны быть направлены на разработку отраслевых прогностических моделей, которые будут учитывать специфические нефинансовые факторы (например, технологическое устаревание для ОПК или сезонность для АПК) и смогут демонстрировать точность прогнозирования с горизонтом 3-5 лет.

Список использованной литературы

1. Агапов, Д. Н. Банкротство. Москва : ИНФРА-М, 2003. 336 с.
2. Адаев, Ю. В. Анализ эффективности хозяйственной деятельности предприятий в условиях рынка : Учебное пособие. Москва : Финансы и статистика, 2005. 268 с.
3. Анализ влияния внешних факторов на прогнозирование финансовой несостоятельности российских компаний. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-vliyaniya-vneshnih-faktorov-na-prognozirovanie-finansovoy-nesostoyatelnosti-rossiyskih-kompaniy (дата обращения: 09.10.2025).
4. Архипов, А. Е. Процедура банкротства в международном праве. Москва : ИНФРА-М, 2004. 252 с.
5. Баренбойм, П. Правовые основы банкротства. Москва, 2002. 165 с.
6. Банкротства в России. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Банкротства_в_России (дата обращения: 09.10.2025).
7. Гражданский Кодекс Российской Федерации. Москва : ИНФРА-М, 2004.
8. Грамотенко, Т. А. Банкротство предприятий: экономические аспекты. Москва : ПРИОР, 2006. 176 с.
9. Давыдова, Г. В., Беликов, А. Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий. Москва, 2003. 68 с.
10. Изменения в законе о Банкротстве (127-ФЗ) в 2025. URL: https://kredita.net/izmeneniya-v-zakone-o-bankrotstve-127-fz-v-2025/ (дата обращения: 09.10.2025).
11. Карелина, С. А. Правовое регулирование несостоятельности (банкротства) : учеб.-практ. пособие. Москва : Волтерс Клувер, 2007. 360 с.
12. Ковалев, А. И., Привалов, В. П. Анализ финансового состояния предприятия. Москва : Центр экономики и маркетинга, 2005. 256 с.
13. Ковалев, А. П. Диагностика банкротства. Москва : Финстатинформ, 2006. 157 с.
14. Колиниченко, Е. А. Признаки банкротства во Франции, Германии, Англии, США, Казахстане и России. // Вестник ВАС РФ. 2005. № 8. С. 36-78.
15. Лукьянов, С. Б. Текст лекции по теме: «Диагностика несостоятельности (банкротства) предприятий». Новосибирск : НГАЭУ, Институт экономики, учета и статистики, 2003. 120 с.
16. Любушин, Н. П., Лещева, В. Б., Дьякова, В. Г. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия : Учебное пособие для вузов. Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 471 с.
17. Макарьева, В. И. Ликвидация юридического лица в связи с его банкротством. // Налоговый вестник. 2001. № 7. С. 15-19.
18. МЕТОДИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ДИАГНОСТИКИ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ (БАНКРОТСТВА) ОРГАНИЗАЦИЙ В СИСТЕМЕ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskiy-instrumentariy-diagnostiki-nesostoyatelnosti-bankrotstva-organizatsiy-v-sisteme-antikrizisnogo-upravleniya (дата обращения: 09.10.2025).
19. Методика Савицкой. URL: https://1fin.ru/metodika-savickoj (дата обращения: 09.10.2025).
20. Модели прогнозирования банкротства предприятия (MDA-модели).

    URL: https://finzz.ru/modeli-prognozirovaniya-bankrotstva-predpriyatiya-mda-modeli.html (дата обращения: 09.10.2025).

21. Модель О. П. Зайцевой для оценки риска банкротства. URL: https://anfin.ru/stati/analiz-bankrotstva/model-op-zaycevoj-dlya-ocenki-riska-bankrotstva (дата обращения: 09.10.2025).
22. Никитина, О. А. Банкротство предприятий. // Журнал для акционеров. 2003. № 1. С. 18-24.
23. Николаева, Т. П. Финансы предприятия. Москва : Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2003. 132 с.
24. Новиков, В. И. Несостоятельность (банкротство) в российском законодательстве. Москва : ИНФРА-М, 2003. 271 с.
25. Орехова, Е. В. Финансовый менеджмент : учебное пособие. Москва : Эксмо, 2007. 231 с.
26. Основы финансового оздоровления в процедурах банкротства. URL: https://probankrotstvo.ru/articles/osnovy-finansovogo-ozdorovleniya-v-procedurah-bankrotstva-4796/ (дата обращения: 09.10.2025).
27. Отечественная практика по оценке банкротства организации. URL: https://e-koncept.ru/2016/56230.htm (дата обращения: 09.10.2025).
28. Пареная, В. А., Долгалев, И. А. Экспресс-оценка вероятности банкротства предприятия. Москва : Юрист, 2002. 166 с.
29. Попондопуло, В. Ф. Конкурсное право: Правовое регулирование несостоятельности (банкротства) предпринимателей : Учебное пособие. Санкт-Петербург, 2004. 373 с.
30. Проверка существующих методик прогнозирования банкротства в условиях современной российской экономики. URL: http://progress-human.com/images/2024/Tom10_2/20.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
31. Проданова, Н. А. Финансовый менеджмент : Учебное пособие. Ростов н/Д : Феникс, 2006. 336 с.
32. Прогнозирование банкротства: модели и пошаговый алгоритм. URL: https://бизнес-навигатор.рф/articles/prognozirovanie-bankrotstva-modeli-i-poshagovyy-algoritm/ (дата обращения: 09.10.2025).
33. Прогнозирование вероятности банкротства по модели Зайцевой: формула расчета, особенности. URL: https://zakonguru.com/bankrotstvo/formula-zajcevoj.html (дата обращения: 09.10.2025).
34. Российское законодательство X-XX веков. В девяти томах. Т. 1: Законодательство Древней Руси. Москва, 1984. С. 68.
35. Российские компании в 2024 году на 17,5% реже переходили под наблюдение. URL: https://www.interfax.ru/business/948332 (дата обращения: 09.10.2025).
36. Савенко, И. А. Процедура банкротства: ключевые моменты. Москва : ИНФРА-М, 2004. 268 с.
37. Савицкая, Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия : Учебник. 3-е изд., перераб. и доп. Москва : ИНФРА-М, 2005. 425 с.
38. Свиридов, О. Ю., Туманова, Е. В. Финансовый менеджмент: Экспресс-справочник для студентов вузов. Москва : ИКЦ «Март», Ростов н/Д : Издательский центр «Март», 2007. 240 с.
39. Свириденко, О. М. Назначение и цели института банкротства в хозяйственном обороте. // Право и экономика. 2003. № 3. С. 6-9.
40. Семеней, А. Проблемы прогнозирования банкротства на отечественных предприятиях. Москва : Инфра-М, 2005. 165 с.
41. Статистика банкротства физических лиц в 2025 году: сколько долгов списали в России. URL: https://kredita.net/statistika-bankrotstva-fizicheskih-lic/ (дата обращения: 09.10.2025).
42. Степанов, В. В. Несостоятельность (банкротство) в России, Франции, Англии, Германии. Москва : Статус, 2004. 204 с.
43. Телюкина, М. Развитие законодательства о несостоятельности и банкротстве. // Юрист. 2004. № 15. С. 29-36.
44. Телюкина, М. Соотношение понятий “несостоятельности” и “банкротства”. Москва : Юрист, 2004. 251 с.
45. ФЗ №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». Актуальная редакция с изменениями 2025 года.
46. Финансовое оздоровление и внешнее управление применяются неактивно. URL: https://www.advgazeta.ru/novosti/finansovoe-ozdorovlenie-i-vneshnee-upravlenie-primenyayutsya-neaktivno/ (дата обращения: 09.10.2025).
47. Финансовый менеджмент: теория и практика / под ред. Е. С. Стояновой. Москва : Перспектива, 2005. 254 с.
48. Финансы предприятий : Учебное пособие / под ред. Е. Бородиной. Москва : Банки и биржи, ЮНИТИ, 2005. 67 с.
49. Финансы : учебное пособие / под ред. А. М. Ковалевой. 4-е изд., перераб. и доп. Москва : Финансы и статистика, 2006. 302 с.
50. ФНС подвела итоги работы в сфере банкротства за 2024 год. URL: https://www.nalog.gov.ru/rn77/news/activities_fts/14748039/ (дата обращения: 09.10.2025).
51. Фурманов, М. И. Банкротство в России. Москва : ИНФРА-М, 2006. 289 с.
52. Челышев, А. Н. Разработка инструментальных методов прогнозирования банкротства предприятий : Дис. канд. экон. наук. Москва, 2006. 116 c.
53. Что меняется в Федеральном законе №127-ФЗ о банкротстве с 1 сентября 2025? URL: https://id-sys.ru/chto-menyaetsya-v-federalnom-zakone-127-fz-o-bankrotstve-s-1-sentyabrya-2025/ (дата обращения: 09.10.2025).
54. Шадрина, Г. В. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. Москва : Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2002. 138 с.
55. Шеремет, А. Д., Сайфулин, Р. С. Методика финансового анализа. Москва : ИНФРА-М, 2003. 176 с.
56. Шеремет, А. Д., Сайфулин, Р. С. Финансы предприятий. Москва : ИНФРА-М, 2004. 343 с.
57. Экономика предприятия / под ред. Н. А. Сафронова. Москва : Юность, 2006. 110 с.
58. Экономика предприятия : Учебное пособие / Волков В. П. [и др.] ; под общ. ред. А. И. Ильина, В. П. Волкова. Москва : Новое знание, 2003. 569 с.