Актуальные методики прогнозирования банкротства предприятий: российский контекст, международный опыт и инновационные подходы

метки: Банкротство, Модель, Компания, Финансовый, Предприятие, Bankrotstva, Собственный, Вероятность

В условиях стремительно меняющейся экономической среды, где глобальные кризисы сменяются геополитическими вызовами, а технологические прорывы переформатируют целые отрасли, проблема банкротства предприятий приобретает особую остроту. По данным на первый квартал 2025 года, число новых процедур банкротства, введенных в отношении компаний в России, достигло предельно низких значений – 1184 наблюдений, что на 31,6% меньше, чем в январе-марте 2024 года. Однако это кажущееся снижение не уменьшает значимости глубокого понимания механизмов финансовой несостоятельности. Для миллионов предприятий по всему миру и для национальной экономики в целом банкротство остается одной из самых разрушительных угроз, способных привести к потере рабочих мест, снижению инвестиционной привлекательности и дестабилизации рынков.

Своевременное прогнозирование банкротства давно перестало быть прерогативой лишь крупных финансовых институтов и аудиторских компаний. Сегодня это ключевой элемент антикризисного управления, стратегического планирования и обеспечения финансовой безопасности для любого предприятия, независимо от его размера и отрасли. Способность заблаговременно идентифицировать признаки грядущих финансовых проблем позволяет менеджменту разработать и применить корректирующие меры, избежать необратимых последствий и сохранить жизнеспособность бизнеса. Для инвесторов, кредиторов и государственных регуляторов точное прогнозирование также является критически важным инструментом для принятия обоснованных решений, минимизации рисков и поддержания стабильности финансовой системы. Настоящая работа призвана дать исчерпывающий анализ современных теоретических и практических аспектов прогнозирования банкротства предприятий в российских условиях, учитывая международный опыт и последние инновационные подходы, такие как машинное обучение и ESG-факторы, а также пролить свет на актуальные изменения в нормативно-правовой базе и статистике банкротств.

Теоретические основы и нормативно-правовое регулирование банкротства в РФ

Понятие и признаки финансовой несостоятельности (банкротства)

В динамичном мире финансов термины «банкротство», «финансовая устойчивость», «платежеспособность» и «ликвидность» являются краеугольными камнями для оценки здоровья любого предприятия. Банкротство, или финансовая несостоятельность, согласно российскому законодательству, представляет собой признанную уполномоченным государственным органом (арбитражным судом) неспособность должника – будь то гражданин, организация или даже государство – удовлетворить в полном объеме требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных государственных платежей. Это состояние, при котором компания не может погашать свои долги, что ведет к принудительной ликвидации или реорганизации.

Собрание кредиторов в процедурах банкротства предприятий: актуальное ...

... что из этого следует? Это означает, что без своевременного и легитимного волеизъявления кредиторов, процесс банкротства рискует застопориться или пойти по наименее выгодному для большинства сценарию, что ... вопросов, среди которых: Принятие решений о введении (или продлении срока) внешнего управления, финансового оздоровления, а также об обращении в арбитражный суд с ходатайством о признании ...

Финансовая устойчивость – это гораздо более широкое понятие, характеризующее такое состояние финансовых ресурсов предприятия, при котором оно способно свободно маневрировать денежными средствами, эффективно их использовать, обеспечивая бесперебойный процесс производства и реализации продукции, а также оперативно реагировать на изменение рыночной конъюнктуры. Устойчивость означает независимость от внешних займов и способность генерировать достаточный объем прибыли для самофинансирования, что критически важно для долгосрочного роста.

Платежеспособность – это непосредственная способность предприятия своевременно и в полном объеме рассчитываться по своим обязательствам. Она является одним из ключевых признаков финансовой устойчивости и отражает наличие у компании достаточных денежных средств и их эквивалентов для покрытия текущих долгов.

Ликвидность – это характеристика активов, которая определяет, насколько быстро они могут быть превращены в денежные средства без существенной потери стоимости. Чем выше ликвидность активов, тем быстрее предприятие может рассчитаться по своим обязательствам. Так, денежные средства обладают абсолютной ликвидностью, а недвижимость – низкой.

Финансовая несостоятельность предприятия никогда не возникает внезапно; она является кульминацией действия комплекса разнофакторных параметров, определяющих нестабильность компании с разных сторон. Эти факторы делятся на внутренние и внешние.

Внутренние факторы проистекают из операционной и управленческой деятельности самого предприятия. К ним относятся:

• Оборачиваемость капитала: замедление оборачиваемости активов и обязательств означает, что средства «застревают» в производственном цикле, снижая ликвидность.
• Уровень доходности и рентабельности активов и собственного капитала: стабильное снижение этих показателей указывает на неэффективность использования ресурсов и снижение прибыльности.
• Отношение рабочего капитала к сумме всех активов: уменьшение доли рабочего капитала может свидетельствовать о недостатке средств для покрытия краткосрочных обязательств.
• Коэффициент отношения собственного капитала к заемному: чрезмерная зависимость от заемных средств увеличивает финансовый риск и угрожает устойчивости.

На скрытой стадии финансовой несостоятельности, когда внешне компания может выглядеть стабильной, уже могут наблюдаться тревожные сигналы: устойчивое снижение рентабельности, уменьшение рыночной стоимости предприятия (если оно публично торгуется) и тревожный рост доли заемных средств, которые используются не для развития, а для погашения другой, уже существующей кредиторской задолженности. Это создает порочный круг долговой зависимости, что делает своевременную диагностику критически важной.

Взаимодействие предприятий с финансово-кредитной системой РФ: ...

... (РКО) – это фундамент, на котором строится ежедневная финансовая деятельность любого предприятия. Оно обеспечивает бесперебойное движение денежных средств, что критически важно для поддержания ликвидности и выполнения обязательств. ... по типу лицензии: Банки с универсальной лицензией: Это крупные игроки рынка, чей капитал превышает 1 млрд рублей, предлагающие полный спектр банковских услуг для всех ...

Внешние факторы, не подконтрольные непосредственно менеджменту предприятия, могут также оказать разрушительное воздействие:

• Макроэкономические колебания: Инфляция, общий спад производства, кризисное состояние экономики (как национальное, так и глобальное) могут резко ухудшить условия ведения бизнеса.
• Конкуренция и рынок: Усиление международной конкуренции, повышение цен на материалы и ресурсы, а также неплатежеспособность ключевых партнеров и клиентов могут подорвать доходы и прибыльность.
• Нестабильность финансовой системы: Резкие изменения ключевой ставки, волатильность валютных курсов (например, доллара США/евро) или общая неустойчивость банковского сектора могут затруднить доступ к финансированию и увеличить стоимость обслуживания долга.
• Форс-мажорные обстоятельства: Военные действия, стихийные бедствия или эпидемии могут парализовать деятельность предприятия, разрушить инфраструктуру и нарушить логистические цепочки.

Ключевым же признаком, который в российском законодательстве служит формальным основанием для инициирования процедуры банкротства, является отсутствие платежеспособности – неспособности удовлетворять требования кредиторов – в течение трех месяцев с момента наступления срока их исполнения. Этот временной порог является тем спусковым крючком, который переводит скрытые проблемы в плоскость официального правового процесса.

Нормативно-правовая база РФ в области банкротства: последние изменения и их влияние

Правовое поле, регулирующее банкротство в Российской Федерации, постоянно эволюционирует, стремясь адаптироваться к изменяющимся экономическим реалиям и вызовам. Центральное место в этой системе занимает Федеральный закон № 127-ФЗ от 26 октября 2002 года «О несостоятельности (банкротстве)». Его основная цель – обеспечение упорядоченного и прозрачного процесса банкротства, который защищает интересы как должников, так и кредиторов, балансируя между восстановлением платежеспособности предприятия и максимальным удовлетворением требований кредиторов. Задачи закона включают создание эффективного механизма для распределения имущества должника, обеспечение прозрачности и контроля в процессе, а также защиту прав всех участников.

Важным этапом в эволюции законодательства стало расширение действия закона на физических лиц. С 1 октября 2015 года право заявить о банкротстве получили не только юридические, но и физические лица, включая индивидуальных предпринимателей. Это нововведение кардинально изменило ландшафт сферы банкротства, предоставив гражданам механизм для цивилизованного выхода из долговой ямы.

Регулирующую роль в системе банкротства играют несколько ключевых государственных органов:

• Федеральная налоговая служба (ФНС) является уполномоченным федеральным органом исполнительной власти, обеспечивающим представление в делах о банкротстве требований об уплате обязательных платежей и требований Российской Федерации по денежным обязательствам. ФНС выступает одним из наиболее активных инициаторов процедур банкротства, особенно в отношении тех должников, которые имеют задолженность перед бюджетом.
• Центральный банк Российской Федерации (ЦБ РФ) играет особую роль в сфере предупреждения банкротства кредитных организаций. Он разрабатывает нормативные акты, регулирующие связанные с этим отношения, и устанавливает требования к финансовой устойчивости банков, проводя превентивные меры по их оздоровлению.
• Минэкономразвития России также издает приказы, регламентирующие процедуры банкротства, в частности, устанавливая формы и порядок подачи заявлений о внесудебном банкротстве граждан. Например, Приказ Минэкономразвития России от 04.08.2020 № 497 (в редакции от 02.06.2025) утверждает форму и порядок подачи заявления о признании гражданина банкротом во внесудебном порядке.

Процедуры банкротства юридических лиц представляют собой многостадийный процесс, включающий:

Финансовый анализ ООО «АгроМельСервис» в процедуре банкротства: ...

... рисков критичен для обоснования процедуры банкротства. Расчет и динамика ключевых коэффициентов платежеспособности Для строгого выполнения требований ПП ... должника удовлетворить требования кредиторов, является Федеральный закон от 26.10.2002 N 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» (ФЗ № ... период не менее чем 2 года, предшествующих возбуждению дела о банкротстве. Этот нормативный акт определяет ...

1. Наблюдение: Первая стадия, цель которой – анализ финансового состояния должника, сохранение его имущества и определение возможности восстановления платежеспособности.
2. Финансовое оздоровление: Процедура, направленная на восстановление платежеспособности должника путем разработки и реализации плана финансового оздоровления.
3. Внешнее управление: Процедура, при которой управление должником передается внешнему управляющему для восстановления платежеспособности.
4. Конкурсное производство: Применяется, если восстановление платежеспособности невозможно. Цель – максимальное удовлетворение требований кредиторов за счет продажи имущества должника.
5. Мировое соглашение: Возможно на любой стадии, если должник и кредиторы придут к соглашению об урегулировании задолженности.

2024-2025 годы ознаменовались рядом существенных нововведений, которые оказывают прямое влияние на методики прогнозирования и практику банкротства:

• С 8 августа 2024 года изменен порядок рассмотрения споров по вопросу исключения имущества банкрота-физлица из конкурсной массы. Это направлено на повышение защиты прав добросовестных должников, но может усложнить процесс для кредиторов.
• С 19 августа 2024 года усовершенствована процедура конкурсного производства в отношении финансовых организаций. Это повышает эффективность санации и ликвидации проблемных банков и других финансовых институтов.
• С сентября 2024 года значительно вырос размер госпошлин за инициирование дела о несостоятельности для организаций. Параллельно, минимальная сумма требований к юридическим лицам для начала процедуры банкротства была повышена с 300 тыс. до 2 млн рублей. Эти изменения направлены на сокращение количества «технических» банкротств, отсечение мелких споров и стимулирование внесудебных механизмов урегулирования задолженности. Однако они могут затруднить доступ к процедуре банкротства для малых и средних кредиторов.
• Правительством РФ также вводились моратории на возбуждение дел о банкротстве по заявлениям, подаваемым кредиторами (например, Постановление Правительства РФ от 28.03.2022 N 497).

  Эти меры, как правило, носили временный характер и были направлены на поддержку бизнеса в кризисные периоды, снижая нагрузку на арбитражные суды и давая предприятиям время для восстановления.

Все эти изменения требуют от финансовых аналитиков и исследователей постоянной актуализации знаний и адаптации методик прогнозирования. Недостаточно просто рассчитать финансовые коэффициенты; необходимо понимать, как меняющаяся правовая среда влияет на вероятность, сроки и исход процедур банкротства, а также на поведение всех участников рынка.

Российские методики оценки вероятности банкротства: специфика и практическое применение

Обзор и сравнительный анализ ведущих российских моделей

В отличие от зарубежных аналогов, отечественные модели прогнозирования банкротства создавались с учетом специфики российского бизнеса, особенностей национальной бухгалтерской отчетности и экономических условий. Это придает им большую точность и релевантность для российского контекста. Они сформированы на основании статистических данных о банкротстве и финансовой выживаемости отечественных предприятий, что позволяет более адекватно отражать реальное положение дел. Кроме того, российские методики часто интегрируют ключевые макроэкономические факторы, влияющие на банкротство российских компаний, такие как прирост ВВП, ключевая ставка ЦБ, курс доллара США/евро, индекс потребительских цен, прирост индекса Московской биржи (ММВБ) и уровень безработицы. Такая интеграция внешних факторов существенно повышает объясняющую способность моделей по сравнению с подходами, основанными только на внутренних факторах. Большинство российских моделей, как и их зарубежные предшественники, используют принципы линейной регрессии или элементы дискриминантного анализа.

Рассмотрим наиболее известные и применяемые российские модели:

Модель О.П. Зайцевой

Эта шестифакторная модель была адаптирована О.П. Зайцевой специально под российские реалии, особенно для производственных предприятий. Она позволяет оценить вероятность банкротства, опираясь на показатели, доступные из публичной финансовой отчетности.

Формула модели Зайцевой:

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

Где:

• X₁ — коэффициент убыточности предприятия = Чистый убыток / Собственный капитал.
• X₂ — коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности = Кредиторская задолженность / Дебиторская задолженность.
• X₃ — показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов = Краткосрочные обязательства / (Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения).

  Этот показатель является обратной величиной коэффициента абсолютной ликвидности.

• X₄ — убыточность реализации продукции = Чистый убыток / Объем реализации.
• X₅ — коэффициент финансового левериджа = Заемный капитал / Собственный капитал.
• X₆ — коэффициент загрузки активов = Общая величина активов / Выручка.

Интерпретация результатов:

• Если фактический коэффициент K_факт > K_{норматив} (где K_{норматив} – пороговое значение, определенное на основе статистических данных), то крайне высока вероятность наступления банкротства.
• Если K_факт < K_{норматив}, вероятность банкротства незначительна.
• Более детализированная интерпретация по диапазонам:
  • K < 0.3 – низкая вероятность банкротства.
  • 0.3 < K < 0.5 – средняя вероятность, требующая внимания к рискам.
  • K > 0.5 – высокая вероятность банкротства.

Пример применения (гипотетический):
Предположим, у компании «Альфа» получены следующие значения коэффициентов: X₁ = 0.1 (убыток 10% от собственного капитала), X₂ = 1.2 (кредиторская задолженность превышает дебиторскую), X₃ = 0.8 (краткосрочные обязательства почти равны ликвидным активам), X₄ = 0.05 (убыток 5% от реализации), X₅ = 1.5 (заемный капитал в 1.5 раза превышает собственный), X₆ = 0.7 (активы генерируют выручку, составляющую 70% их стоимости).
K = 0,25 ⋅ 0.1 + 0,1 ⋅ 1.2 + 0,2 ⋅ 0.8 + 0,25 ⋅ 0.05 + 0,1 ⋅ 1.5 + 0,1 ⋅ 0.7
K = 0.025 + 0.12 + 0.16 + 0.0125 + 0.15 + 0.07 = 0.5375
Поскольку K = 0.5375 > 0.5, для компании «Альфа» существует высокая вероятность банкротства.

Модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова

Эта среднесрочная рейтинговая модель прогнозирования риска банкротства отличается универсальностью, так как применима для предприятий любой отрасли и масштаба. Она также базируется на финансовой отчетности.

Формула модели Сайфуллина-Кадыкова:

R = 2К1 + 0,1К2 + 0,08К3 + 0,45К4 + К5

Где:

• К₁ – коэффициент обеспеченности собственными средствами = Собственный капитал / Оборотные активы.
• К₂ – коэффициент текущей ликвидности = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства.
• К₃ – коэффициент оборачиваемости активов = Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активов.
• К₄ – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции) = Прибыль от продаж / Выручка от продаж.
• К₅ – рентабельность собственного капитала = Чистая прибыль / Собственный капитал.

Интерпретация результатов:

• Если R < 1, вероятность банкротства высокая.
• Если R > 1, вероятность низкая.

Пример применения (гипотетический):
Компания «Бета» имеет К₁ = 0.4 (собственные средства составляют 40% оборотных), К₂ = 1.8 (оборотных активов почти вдвое больше, чем краткосрочных долгов), К₃ = 1.2 (активы оборачиваются 1.2 раза в год), К₄ = 0.15 (15% прибыли от продаж), К₅ = 0.2 (20% рентабельности собственного капитала).
R = 2 ⋅ 0.4 + 0,1 ⋅ 1.8 + 0,08 ⋅ 1.2 + 0,45 ⋅ 0.15 + 0.2
R = 0.8 + 0.18 + 0.096 + 0.0675 + 0.2 = 1.3435
Поскольку R = 1.3435 > 1, вероятность банкротства для компании «Бета» низкая.

Модель Савицкой

Модель Савицкой основана на анализе работы 200 производственных предприятий за трехлетний период, что придает ей статистическую обоснованность для определенного сегмента экономики.

Формула для расчета интегрального показателя:

Z = 0,111 ⋅ К1 + 13,23 ⋅ К2 + 1,67 ⋅ К3 + 0,515 ⋅ К4 + 3,8 ⋅ К5

Где:

• К₁: Собственный капитал / Оборотные активы.
• К₂: Оборотный капитал / Общий капитал (собственный + заемный).
• К₃: Выручка / Среднегодовая величина активов.
• К₄: Чистая прибыль / Активы.
• К₅: Собственный капитал / Активы.

Интерпретация результатов:

• Z > 8 – риск отсутствует.
• 5 < Z < 8 – риск небольшой.
• 3 < Z < 5 – риск средний.
• 1 < Z < 3 – риск большой.
• Z < 1 – риск максимальный.

Важно отметить, что большой вес коэффициента К₂ (оборотный капитал / общий капитал) в этой модели может сильно искажать интегральное значение, особенно для капиталоемких предприятий или компаний с необычной структурой баланса, что требует внимательной интерпретации.

Четырехфакторная модель Иркутской государственной экономической академии (ИГЭА) (Модель Беликовой-Давыдовой)

Разработанная в 1998 году, эта модель также учитывает специфику бизнеса в РФ и нацелена на раннее выявление признаков несостоятельности.

Формула:

R = 8,38 ⋅ Т1 + 1 ⋅ Т2 + 0,054 ⋅ Т3 + 0,63 ⋅ Т4

Где:

• Т₁ = Оборотный капитал / Активы.
• Т₂ = Чистая прибыль / Собственный капитал.
• Т₃ = Выручка / Активы.
• Т₄ = Чистая прибыль / Себестоимость.

Интерпретация результатов:

• R < 0 – вероятность максимальная (90-100%).
• 0 < R < 0,18 – высокая (60-80%).
• 0,18 < R < 0,32 – средняя (35-50%).
• 0,32 < R < 0,42 – низкая (15-20%).
• R > 0,42 – минимальная (до 10%).

Критики модели ИГЭА отмечают, что она часто показывает степень банкротства, когда это уже становится очевидным и без дополнительных методов оценки, что ограничивает ее прогностическую ценность на самых ранних стадиях кризиса. Разве не важнее получить сигнал о риске, когда ещё есть время для маневров?

Сравнительный анализ российских моделей:

Модель	Количество факторов	Отраслевая применимость	Ключевые преимущества	Потенциальные недостатки
О.П. Зайцевой	6	Производственные предприятия	Адаптирована под российские реалии, учитывает убыточность и структуру обязательств.	Может быть менее точной для непроизводственных секторов, зависимость от интерпретации «нормативного» K.
Сайфуллина-Кадыкова	5	Любая отрасль и масштаб	Универсальность, использование рентабельности и ликвидности, хорошо сбалансированные веса.	Ограниченная глубина анализа, упрощенная интерпретация (R < 1 vs R > 1).
Савицкой	5	Производственные предприятия	Основана на статистике большого числа российских предприятий, охватывает важные финансовые аспекты.	Высокий вес К2 может искажать результаты, особенно для капиталоемких компаний, применимость ограничена производством.
ИГЭА (Беликова-Давыдова)	4	Специфика российского бизнеса	Учитывает специфику РФ, простая в расчете.	Часто показывает риски уже на очевидных стадиях, прогностическая способность на ранних этапах может быть низкой.

Все эти модели, несмотря на их различия, подчеркивают важность комплексного анализа финансового состояния предприятия. Они являются ценными инструментами для первичной диагностики, но их результаты всегда должны интерпретироваться с учетом отраслевой специфики, текущих макроэкономических условий и стратегических планов компании.

Зарубежные модели прогнозирования банкротства: применимость и адаптация в российских условиях

Классические зарубежные модели: Z-счет Альтмана, модели Бивера, Таффлера и Тишоу

Международный опыт в области прогнозирования банкротства представлен рядом классических моделей, которые за десятилетия доказали свою эффективность в условиях развитых экономик. Однако их прямое применение в других странах, особенно с развивающимися рынками и специфической законодательной базой, всегда сопряжено с определенными вызовами.

Z-модель Альтмана

Одна из самых известных и широко используемых моделей, Z-счет Альтмана, была разработана Эдвардом Альтманом в 1968 году. Это пятифакторная модель, которая комплексно характеризует экономические возможности компании и результаты ее деятельности, используя метод множественного дискриминантного анализа. Изначально модель была построена на данных американских производственных компаний, а затем модифицирована для других типов предприятий.

Формула Z-счета Альтмана для публичных производственных компаний:

Z = 1,2 ⋅ K1 + 1,4 ⋅ K2 + 3,3 ⋅ K3 + 0,6 ⋅ K4 + K5

Где:

• К₁ — доля оборотных средств в совокупных активах предприятия = (Оборотные активы — Краткосрочные обязательства) / Совокупные активы. Этот показатель отражает ликвидность и способность компании финансировать свои краткосрочные операции.
• К₂ — рентабельность активов по нераспределенной прибыли = Нераспределенная прибыль / Совокупные активы. Показывает, насколько эффективно компания реинвестирует прибыль для своего роста.
• К₃ — рентабельность активов по прибыли до налогов и процентов (EBIT) = Прибыль до уплаты налогов и процентов / Совокупные активы. Отражает операционную эффективность компании независимо от ее структуры капитала и налоговой политики.
• К₄ — соотношение собственных средств и заемного капитала = Рыночная стоимость собственного капитала / Заемный капитал. Характеризует финансовый леверидж и степень зависимости от внешнего финансирования.
• К₅ — оборачиваемость активов = Выручка / Совокупные активы. Показывает эффективность использования активов для генерации выручки.

Интерпретация Z-счета:

• Z > 2.99 – низкая вероятность банкротства (зона финансовой стабильности).
• 1.81 < Z < 2.99 – пограничная зона (неопределенность, требующая внимания).
• Z < 1.81 – высокая вероятность банкротства.

Для компаний, акции которых не котируются на бирже (непубличных), Альтман предложил модифицированную четырехфакторную модель, где K₄ заменяется отношением балансовой стоимости собственного капитала к заемному.

Модель Бивера

Уильям Бивер в 1966 году предложил свою модель, которая использует набор финансовых коэффициентов для комплексного анализа состояния предприятия. Модель Бивера была одной из первых, которая помогла определить ранние признаки финансовых проблем, за несколько лет до фактического банкротства. Она не сводится к единому интегральному показателю, а оценивает несколько ключевых коэффициентов:

• Коэффициент отношения чистой прибыли к общим активам.
• Коэффициент отношения собственного капитала к заемному капиталу.
• Коэффициент отношения суммы денежных средств и краткосрочных инвестиций к текущим обязательствам.
• Коэффициент отношения оборотного капитала к общим активам.
• Коэффициент текущей ликвидности.

Бивер установил пороговые значения для каждого из этих коэффициентов, позволяющие отнести компанию к группе потенциальных банкротов. Например, если отношение чистой прибыли к активам падает ниже определенного уровня, это сигнализирует о проблемах.

Модель Таффлера и Тишоу

Эта четырехфакторная модель, разработанная Р. Таффлером и Г. Тишоу в Великобритании, также широко применяется, в первую очередь для акционерных обществ. Она основана на анализе дискриминантных функций для выявления компаний, находящихся под угрозой несостоятельности.

Формула модели Таффлера и Тишоу:

Z = 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16X4

Где:

• Х₁ – отношение прибыли до уплаты налога к сумме текущих обязательств. Отражает способность компании погашать краткосрочные долги за счет операционной прибыли.
• Х₂ – отношение суммы текущих активов к общей сумме обязательств. Показатель ликвидности и финансового рычага.
• Х₃ – отношение суммы текущих обязательств к общей сумме активов. Характеризует долю краткосрочных обязательств в общей структуре финансирования.
• Х₄ – отношение выручки к общей сумме активов. Показатель оборачиваемости активов.

Интерпретация результатов:

• Z < 0,2 – высокая вероятность банкротства.
• Z > 0,3 – очень низкая вероятность банкротства.
• Значения между 0.2 и 0.3 представляют собой неопределенную зону.

Модель Таффлера дополняет прогнозы риска с учетом более широкого спектра финансовых показателей, а ее точность заключается в способности учитывать специфические особенности финансовой деятельности компаний, таких как операционная эффективность и структура баланса.

Ограничения и модификации зарубежных моделей для российского контекста

Несмотря на их академическую значимость и доказанную эффективность в условиях развитых экономик, прямое, «слепое» применение зарубежных моделей, таких как Z-модель Альтмана, модели Бивера или Таффлера, в российских условиях часто приводит к менее точным и даже ошибочным результатам. Это объясняется целым рядом фундаментальных различий:

1. Различия в бухгалтерской отчетности: Зарубежные модели часто используют данные, характерные для международных стандартов финансовой отчетности (МСФО) или американских GAAP. Российская система бухгалтерского учета, несмотря на частичную конвергенцию, имеет свои особенности, что требует тщательной адаптации исходных данных или самих формул. Например, понятие «нераспределенная прибыль» в российской отчетности может отличаться от зарубежного аналога.
2. Отсутствие рыночной стоимости акций: Для большинства российских компаний, особенно непубличных, отсутствует ликвидный фондовый рынок, который бы позволял определить рыночную стоимость собственного капитала. Это делает коэффициент К₄ в Z-модели Альтмана (отношение рыночной стоимости собственного капитала к заемному капиталу) неприменимым без существенных модификаций или замен. В таких случаях часто используют балансовую стоимость собственного капитала, что снижает прогностическую силу модели.
3. Устаревшие весовые коэффициенты и пороговые значения: Зарубежные модели, особенно Z-модель Альтмана, были разработаны на основе аналитических данных американских компаний 1960-1970-х годов. За прошедшие десятилетия экономическая структура, темпы роста, инфляция и финансовые рынки претерпели кардинальные изменения. Весовые коэффициенты и пороговые значения, рассчитанные в тот период, могут быть неадекватны для современной российской экономики.
4. Различия в структуре капитала и фондового рынка: Российский фондовый рынок и банковская система имеют свои уникальные особенности, отличающиеся от западных. Источники финансирования, структура заемного и собственного капитала, а также доступность кредитных ресурсов могут существенно влиять на финансовое здоровье компаний.
5. Макроэкономические факторы: Российская экономика подвержена влиянию специфических макроэкономических факторов (например, волатильность цен на сырье, геополитические риски, особенности денежно-кредитной политики ЦБ РФ), которые не были учтены при создании зарубежных моделей.
6. Законодательные и регуляторные особенности: Законодательство о банкротстве, налоговая система и общая бизнес-среда в России имеют свои уникальные черты, которые могут влиять на финансовые показатели и вероятность несостоятельности. Например, введение мораториев на банкротство или изменение порогов для его инициирования.

Возможные модификации и примеры адаптации:

• Замена рыночной стоимости балансовой: В моделях, требующих рыночной стоимости собственного капитала, при отсутствии таковой можно использовать балансовую стоимость, но с пониманием, что это снизит точность.
• Пересчет весовых коэффициентов: Для повышения релевантности модели для российского рынка, необходимо провести собственные эмпирические исследования, используя выборку российских обанкротившихся и финансово устойчивых компаний. На основе этих данных можно пересчитать весовые коэффициенты и определить новые пороговые значения для каждого показателя.
• Добавление специфических российских показателей: В зарубежные модели могут быть интегрированы факторы, специфичные для российской экономики, например, показатели, отражающие зависимость от государственных заказов, валютные риски или уровень инфляции.
• Отраслевая адаптация: Даже после общей адаптации, модели могут требовать дальнейшей настройки для конкретных отраслей, поскольку финансовые показатели и их критические значения могут сильно варьироваться (например, для производственных, торговых или ИТ-компаний).

Пример адаптации Z-модели Альтмана в России часто сводится к использованию ее четырехфакторной версии для непубличных компаний и пересчету весовых коэффициентов на основе данных отечественных предприятий. Однако, как показывают исследования, даже такие модификации не всегда обеспечивают точность, сравнимую с моделями, изначально разработанными для российского контекста, что подтверждает тезис о необходимости разработки собственных, глубоко адаптированных методик.

Инновационные подходы к прогнозированию банкротства: Big Data, машинное обучение и ESG-факторы

Машинное обучение и Big Data в прогнозировании банкротства

В XXI веке, когда объемы генерируемых данных растут экспоненциально, а вычислительные мощности достигли беспрецедентного уровня, традиционные статистические методы прогнозирования банкротства сталкиваются с серьезной конкуренцией со стороны инновационных подходов. Машинное обучение (МО) и анализ больших данных (Big Data) открывают новые горизонты для повышения точности и оперативности прогнозов.

Суть этих подходов заключается в использовании сложных алгоритмов для выявления скрытых закономерностей и взаимосвязей в огромных массивах данных, которые остаются невидимыми для традиционного человеческого или статистического анализа. Методы машинного обучения, такие как:

• Нейронные сети (НС): Имитируют структуру человеческого мозга, способны обучаться на исторических данных и выявлять нелинейные зависимости, что особенно ценно в условиях сложной и динамичной финансовой среды.
• Случайные леса (Random Forests): Ансамблевый метод, который строит множество деревьев решений и усредняет их прогнозы, снижая риск переобучения и повышая стабильность результатов.
• Метод опорных векторов (Support Vector Machine, SVM): Алгоритм, который находит оптимальную гиперплоскость для разделения классов (например, банкротов и небанкротов) в многомерном пространстве признаков.
• Логистическая регрессия: Хотя является традиционным статистическим методом, она также широко используется в МО для бинарной классификации.

Превосходство над традиционными моделями:
Исследования убедительно демонстрируют, что методы машинного обучения превосходят традиционные статистические модели (такие как дискриминантный анализ и логистическая регрессия) в точности прогнозирования банкротства. В среднем, точность прогнозов, полученных с помощью МО, на 10-20% выше.

Особенно впечатляющие результаты показывают искусственные нейронные сети (ИНС). Для российских компаний они демонстрируют лучшую точность и наименьший процент ошибок II рода (ложноотрицательные прогнозы, когда финансово неустойчивую компанию ошибочно классифицируют как стабильную).

Например, одна из нейронных сетей показала точность прогноза банкротства в 89%. В банковских системах, где риски банкротства имеют критическое значение, погрешность тестирования нейронной сети составила всего 6,3%, что соответствует точности около 93,7%. Это значительно превосходит эффективность логит-моделей и моделей на основе множественного дискриминантного анализа.

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и Big Data позволяет не только строить более точные прогнозные модели, но и эффективно адаптировать их к быстро меняющимся условиям рыночной среды. Эти технологии дают возможность автоматизировать анализ огромного количества бизнес-процессов, выявлять скрытые закономерности не только в структурированных финансовых данных, но и в неструктурированных источниках (например, новостных лентах, социальных медиа, отчетах аудиторов).

Это предоставляет аналитикам и руководителям беспрецедентные возможности для принятия проактивных решений, значительно снижая риски и повышая устойчивость бизнеса. Какова цена бездействия в условиях, когда конкуренты уже используют эти инструменты?

Влияние ESG-факторов на финансовую устойчивость и прогнозирование банкротства

Помимо традиционных финансовых показателей, в последние годы все большую значимость приобретают ESG-факторы (Environmental, Social, Governance – экологические, социальные и управленческие).

Эти факторы активно развиваются в сферах управления коммерческими организациями и принятия инвестиционных решений, поскольку они отражают нефинансовые аспекты деятельности компании, которые могут существенно влиять на ее долгосрочную устойчивость и риски, включая риск банкротства.

• Environmental (экологические) факторы: Относятся к воздействию компании на окружающую среду. Это включает управление отходами, выбросы парниковых газов, потребление энергии и воды, меры по борьбе с изменением климата.
• Social (социальные) факторы: Касаются отношений компании с сотрудниками, поставщиками, клиентами и сообществами. Это вопросы условий труда, гендерного равенства, безопасности продукции, соблюдения прав человека, социальной ответственности и благотворительности.
• Governance (управленческие) факторы: Охватывают внутренние системы управления, контроля и корпоративную культуру. Включают структуру совета директоров, прозрачность отчетности, борьбу с коррупцией, этические нормы, права акционеров.

Позитивное влияние на финансовые показатели:
Исследования подтверждают позитивное влияние ESG-факторов на финансовые показатели компаний. Компании с высоким уровнем ESG-практик часто демонстрируют лучшую операционную эффективность, снижают репутационные риски, привлекают больше «зеленых» инвестиций и имеют более стабильный денежный поток. В свою очередь, это укрепляет их финансовую устойчивость и снижает вероятность банкротства. Однако на практике устойчивые схемы ведения бизнеса добровольно внедряют немногие российские компании, хотя ситуация постепенно меняется.

Статистика внедрения ESG-практик в России (по состоянию на 2024 год):

• Согласно опросам, 25% российских компаний увеличили объем работы в области ESG.
• 60% компаний уже участвуют в ESG-рейтингах, что свидетельствует о растущем внимании к нефинансовой отчетности.
• 50% компаний публикуют нефинансовую отчетность по ESG, однако 10% готовят, но не публикуют, а 30% вообще не занимаются такой отчетностью. Это указывает на неравномерность внедрения практик.
• Более половины опрошенных компаний (51%) все еще не готовы участвовать в зеленых реестрах или рейтингах.
• Наиболее активно внедрение ESG-практик наблюдается среди компаний электроэнергетического, нефтегазового, металлургического, добывающего и транспортного секторов. Например, 5 из 15 компаний металлургического сектора имеют продвинутый уровень интеграции ESG-практик.
• Основными стимулами для российских компаний к внедрению ESG являются: улучшение репутации, возможность привлечения внешнего капитала, повышение операционной эффективности и выполнение требований закупщиков.
• Общий уровень ESG-трансформации российских компаний оценивается на 5 из 10 баллов, что говорит о значительном потенциале для роста.

Рекомендации Банка России:
Центральный банк Российской Федерации активно поддерживает интеграцию ESG-факторов в деятельность финансовых организаций. Банк России рекомендует финансовым организациям оценивать воздействие ESG-факторов и учитывать их в стратегическом планировании и системе управления рисками. Это необходимо для успешной деятельности, создания долгосрочной стоимости и повышения общей устойчивости финансовой системы. Игнорирование ESG-рисков может привести к финансовым потерям, штрафам, потере репутации и, в конечном итоге, к снижению финансовой устойчивости, что повышает риск банкротства.

Влияние ESG-показателей на финансовую стабильность варьируется в зависимости от сектора. Например, в финансово-технологическом секторе может наблюдаться негативный эффект социального показателя (например, из-за высоких затрат на социальные программы или регуляторное давление), тогда как в энергетическом и сырьевом секторах управленческие инициативы (хорошее корпоративное управление) могут оказывать сильное положительное влияние. Это подчеркивает необходимость учитывать отраслевую специфику при анализе ESG-факторов и их интеграции в модели прогнозирования банкротства.

Вызовы, проблемы и практические рекомендации по предотвращению банкротства

Проблемы и ограничения современных методик в российской практике

Несмотря на активное развитие методик прогнозирования банкротства как в России, так и за рубежом, их практическое применение в отечественных условиях сталкивается с рядом серьезных вызовов и проблем.

Одной из главных проблем является отсутствие достоверных методик прогнозирования вероятности наступления кризисов, разработанных специально для российских реалий. Это особенно остро ощущается на фоне того, что большинство зарубежных методик слабо адаптируются к российским условиям, а отечественные модели не всегда соответствуют заявленной точности и адекватности. Например, модели, основанные на данных 60-70-х годов прошлого века, не могут полноценно учитывать реалии XXI века.

Среди других ключевых проблем выделяются:

• Низкая точность прогнозов: Часто модели дают высокую точность на коротком горизонте (до 1 года), но их предсказательная сила значительно снижается при попытке прогнозирования за 2-3 года до банкротства. Это ограничивает возможности раннего антикризисного управления.
• Несогласованность результатов разных методов: При использовании нескольких моделей для одного и того же предприятия часто возникают противоречивые результаты. Например, одна модель может указывать на высокий риск банкротства, а другая – на его отсутствие. Это создает неопределенность для управленческих решений. Так, модель Таффлера и Тишоу для российских предприятий может давать погрешность более 50%, а модель Конана и Голдера – 44%.
• Недостаток учета отраслевых особенностей: Упрощенные модели финансового анализа зачастую опираются на усредненные нормативные финансовые показатели, не принимая во внимание специфику различных отраслей. То, что является нормой для высокорентабельного IT-сектора, может быть критическим показателем для капиталоемкого производства или сельского хозяйства.
• Проблема «пустых» банкротств: Это явление, когда у должника фактически отсутствуют активы, достаточные для удовлетворения требований кредиторов. Такие процедуры обременяют судебную систему и не приносят реальной выгоды кредиторам.
• Вывод имущества до начала процедуры банкротства: Эта проблема остается нерешенной и является одним из наиболее значимых вызовов для кредиторов. Недобросовестные должники нередко выводят активы, делая процесс банкротства бессмысленным с точки зрения возврата средств. Высокий уровень дел с нулевым возвратом подтверждает остроту этой проблемы.
• Удорожание ликвидационных процедур: После повышения судебных пошлин за инициирование дела о банкротстве для юридических лиц, а также увеличения минимальной суммы требований до 2 млн рублей (с сентября 2024 года), кредиторы все менее активно банкротят должников. Вместо этого они предпочитают механизмы внесудебной реструктуризации или мировые соглашения, что, с одной стороны, может способствовать сохранению бизнеса, с другой – усложняет принудительное взыскание для небольших кредиторов.
• Качество данных: Для современных методов, таких как машинное обучение, качество и полнота исходных данных являются ключевым фактором точности прогнозов. Недостоверная, неполная или устаревшая финансовая отчетность может привести к ошибочным выводам, даже при использовании самых продвинутых алгоритмов.

Мероприятия по повышению финансовой устойчивости и предотвращению банкротства

Предотвращение банкротства – это не реактивная, а проактивная стратегия, требующая системного подхода и постоянного мониторинга. Комплекс мероприятий по повышению финансовой устойчивости предприятия должен охватывать все аспекты его деятельности:

1. Наращивание собственного капитала:
   • Увеличение выручки и рентабельности продукции: Это фундамент для формирования прибыли, которая является основным источником пополнения собственного капитала. Необходимо искать новые рынки сбыта, расширять ассортимент, повышать качество продукции и эффективность маркетинга.
   • Реинвестирование прибыли: Часть полученной чистой прибыли должна направляться не на выплату дивидендов, а на развитие и укрепление собственного капитала.
2. Оптимизация дебиторской и кредиторской задолженностей:
   • Управление дебиторской задолженностью: Сокращение сроков отсрочки платежей, ужесточение контроля за своевременностью поступления средств, использование факторинга или страхования рисков неплатежей.
   • Управление кредиторской задолженностью: Оптимизация условий с поставщиками, поиск более выгодных условий оплаты, но без чрезмерного увеличения просроченной задолженности, которая может привести к проблемам с поставками и искам.
3. Пересмотр управления денежными потоками:
   • Разработка и строгое соблюдение платежного календаря: Это инструмент для детального планирования и контроля входящих и исходящих денежных потоков, позволяющий избежать кассовых разрывов.
   • Формирование бюджета движения денежных средств (БДДС): Помогает прогнозировать и управлять денежными потоками в среднесрочной перспективе, обеспечивая достаточную ликвидность.
4. Улучшение структуры активов компании:
   • Оптимизация оборотного капитала: Избавление от неликвидных запасов, сокращение незавершенного производства, эффективное управление товарными запасами.
   • Эффективное использование внеоборотных активов: Модернизация оборудования, продажа излишних или неэффективно используемых основных средств, лизинг вместо покупки.
5. Повышение эффективности производства и сокращение издержек:
   • Внедрение ресурсосберегающих технологий, оптимизация производственных процессов, снижение брака, поиск более дешевых, но качественных поставщиков, контроль административных расходов.
6. Освоение новых рынков сбыта и диверсификация источников прибыли:
   • Снижает зависимость от одного сегмента рынка или одного типа продукции, делая бизнес более устойчивым к колебаниям спроса.
   • Поиск дополнительных источников дохода, не связанных с основной деятельностью.
7. Разработка и внедрение антикризисной стратегии:
   • Сценарное планирование: Разработка планов действий на случай различных кризисных ситуаций.
   • Контроль заемных средств: Ограничение роста задолженности, диверсификация источников кредитования, контроль за соотношением собственного и заемного капитала.
   • Оптимизация компании: Проведение внутренней реструктуризации, сокращение избыточного персонала, пересмотр бизнес-процессов.
   • Поиск кредитных займов или инвесторов: В случае возникновения финансовых трудностей, своевременный поиск внешнего финансирования может предотвратить банкротство.

В совокупности эти меры позволяют не только диагностировать, но и активно противодействовать угрозе банкротства, обеспечивая долгосрочную финансовую устойчивость и конкурентоспособность предприятия.

Актуальная статистика банкротств в России и глобальные тенденции

Динамика корпоративных банкротств (2024-2025 гг.)

Современная статистика банкротств в России демонстрирует удивительную, на первый взгляд, динамику, особенно в корпоративном секторе. В первом квартале 2025 года число новых процедур банкротства, введенных в отношении компаний (так называемых наблюдений), достигло предельно низких значений – 1184. Это на 31,6% меньше, чем в январе-марте 2024 года. Параллельно, количество новых ликвидационных процедур, то есть открытых конкурсных производств, также снизилось на 22,1%, составив 1629 за тот же период.

Итоги 2024 года также подтверждают эту тенденцию: число корпоративных банкротств в России снизилось до минимального уровня за последние 10 лет, составив всего 8,57 тыс. компаний.

Причины такого снижения многофакторны и отражают сложный баланс между экономическими стимулами и регуляторными изменениями:

• Стимулирование экономики за счет роста государственных расходов на оборону и безопасность: Это создает дополнительный спрос и поддерживает многие сектора экономики, особенно связанные с государственным заказом, что помогает компаниям оставаться на плаву.
• Увеличение минимальной суммы требований для кредиторов: С сентября 2024 года минимальная сумма требований к юридическим лицам для начала процедуры банкротства была повышена с 300 тыс. до 2 млн рублей. Это существенно сокращает возможность инициирования банкротства по мелким долгам, отсеивая значительную часть потенциальных дел.
• Рост госпошлин: Удорожание процедуры инициирования банкротства также снижает активность кредиторов в этом направлении, стимулируя их к поиску внесудебных решений.
• Снижение активности ФНС: Вклад Федеральной налоговой службы как заявителя в делах о банкротстве снизился с 26,0% в первом квартале 2024 года до 18,1% в первом квартале 2025 года. Это может быть связано с изменением политики ФНС, направленной на более тщательный отбор должников и стимулирование досудебного урегулирования.

Примечательно, что доля должников, инициирующих собственное банкротство, выросла вдвое: с 7,1% в первом квартале 2024 года до 14,8% в первом квартале 2025 года. Это может свидетельствовать о более ответственном подходе к признанию своей несостоятельности или о попытке контролировать процедуру в своих интересах. Основную часть процедур по-прежнему инициируют конкурсные кредиторы — 66,6% в первом квартале 2025 года, что говорит о продолжающемся давлении со стороны бизнес-партнеров.

Судебные реабилитационные процедуры, такие как внешнее управление и финансовое оздоровление, остаются крайне непопулярными: в январе-марте 2025 года суды ввели всего 12 таких процедур. Это подчеркивает, что в России банкротство чаще воспринимается как ликвидационная, а не как оздоровительная процедура.

Динамика банкротств физических лиц и внесудебных процедур

В отличие от корпоративного сектора, количество судебных банкротств физических лиц продолжает уверенно расти. В первом полугодии 2025 года зарегистрировано 259 810 процедур против 191 492 в аналогичном периоде 2024 года. Это демонстрирует значительный прирост на 35,7%.

По итогам 2024 года статус банкрота через суд получили 431 940 человек, что на 23,6% больше, чем в 2023 году. С момента появления возможности потребительского банкротства в октябре 2015 года, несостоятельными признаны уже 1,53 млн граждан России.

Этот устойчивый рост числа банкротств граждан объясняется несколькими факторами:

• Накопление долговой нагрузки: Доходы населения не всегда успевают за ростом потребительских кредитов и ипотеки.
• Повышение осведомленности: Люди стали лучше информированы о своих правах и возможностях пройти процедуру банкротства.
• Упрощение процедуры: Хотя судебное банкротство остается достаточно сложным, его доступность для граждан увеличивается.

Одновременно с судебными процедурами, число внесудебных банкротств граждан также значительно выросло. В 2024 году их стало в 8,5 раз больше по сравнению с 2022 годом. Механизм внесудебного банкротства, введенный для граждан с небольшой долговой нагрузкой через МФЦ, оказался востребованным и продолжает набирать обороты, предоставляя более простой и менее затратный путь к освобождению от долгов.

Анализ удовлетворения требований кредиторов

Анализ удовлетворения требований кредиторов является критически важным показателем эффективности системы банкротства. Он демонстрирует, насколько реа��ьно долги возвращаются кредиторам.

• В делах о банкротстве компаний, по данным на первое полугодие 2025 года, процент удовлетворения требований кредиторов достиг 12,24%. Это выше исторических показателей, которые долгое время колебались в пределах 5-7%. Хотя 12% все еще является невысоким показателем, он демонстрирует некоторую позитивную динамику, возможно, связанную с более тщательным отбором дел и повышением эффективности работы арбитражных управляющих. Тем не менее, в 2023 году доля кредиторов, ничего не получивших от корпоративных банкротов, снизилась до 54,7% (с 62% в 2019 году), что является позитивным сдвигом.
• Однако ситуация с банкротствами физических лиц гораздо менее оптимистична. Около 68% процедур заканчиваются тем, что кредиторы не получают вообще ничего. Это обусловлено тем, что многие граждане инициируют банкротство, уже не имея сколько-нибудь значимого имущества, которое могло бы быть реализовано для погашения долгов. Проблема «нулевого возврата» для физических лиц остается одной из наиболее острых в системе потребительского банкротства, несмотря на постоянный рост числа таких процедур.

Эта статистика подчеркивает двойственную природу текущих тенденций: с одной стороны, наблюдается снижение корпоративных банкротств, что может быть признаком улучшения экономической конъюнктуры или следствием регуляторных барьеров. С другой стороны, рост банкротств физических лиц сигнализирует о сохраняющихся проблемах с долговой нагрузкой населения. Низкий процент удовлетворения требований кредиторов, особенно в отношении граждан, остается серьезным вызовом, требующим дальнейшего совершенствования законодательства и практических подходов.

Заключение и перспективы развития прогнозирования банкротства

Современная экономика, характеризующаяся высокой турбулентностью и быстрыми изменениями, требует от предприятий и финансовых аналитиков постоянной готовности к адаптации. Проведенное исследование подтверждает, что прогнозирование банкротства является не просто академическим упражнением, а жизненно важным инструментом антикризисного управления и обеспечения финансовой безопасности. Мы детально рассмотрели теоретические основы финансовой несостоятельности, подчеркнув комплексный характер внутренних и внешних факторов, влияющих на устойчивость компаний.

Анализ нормативно-правовой базы РФ показал, что законодательство о банкротстве находится в постоянном развитии, о чем свидетельствуют недавние изменения 2024-2025 годов, касающиеся как корпоративных, так и индивидуальных банкротств. Увеличение пороговых значений для инициирования процедур и рост госпошлин формируют новую реальность, в которой кредиторы вынуждены искать альтернативные пути урегулирования задолженности, а предприятия получают больше времени для восстановления.

Отечественные модели прогнозирования банкротства, такие как модели Зайцевой, Сайфуллина-Кадыкова, Савицкой и ИГЭА, демонстрируют свою релевантность благодаря учету российской специфики бухгалтерской отчетности и макроэкономических факторов. Однако, как и зарубежные аналоги (Z-модель Альтмана, модели Бивера, Таффлера и Тишоу), они имеют свои ограничения, особенно при попытке их прямого применения в условиях, для которых они не были изначально разработаны. Это подчеркивает необходимость постоянной верификации и, при необходимости, модификации этих моделей.

Инновационные подходы, такие как машинное обучение и анализ больших данных, уже сегодня показывают значительное превосходство над традиционными статистическими методами в точности прогнозирования банкротства. Способность нейронных сетей и случайных лесов выявлять сложные нелинейные зависимости в огромных массивах данных открывает новые перспективы для более ранней и точной диагностики финансовых проблем. Одновременно, растущее внимание к ESG-факторам трансформирует понимание финансовой устойчивости, интегрируя нефинансовые риски и возможности в общую оценку здоровья компании.

Однако, несмотря на прогресс, российская практика сталкивается с такими вызовами, как низкая точность долгосрочных прогнозов, несогласованность результатов разных методик, проблема «пустых» банкротств и нерешенность вопроса вывода активов. Актуальная статистика банкротств 2024-2025 годов свидетельствует о снижении корпоративных банкротств, что может быть связано с государственной поддержкой экономики и регуляторными барьерами, но при этом продолжается устойчивый рост банкротств физических лиц. Низкий процент удовлетворения требований кредиторов, особенно в отношении граждан, остается серьезной проблемой.

Перспективы развития прогнозирования банкротства неразрывно связаны с дальнейшей интеграцией технологий и углублением междисциплинарного анализа:

1. Развитие гибридных моделей: Создание моделей, комбинирующих традиционные финансовые показатели с нефинансовыми данными (ESG, новости, социальные сети) и методами машинного обучения, способных адаптироваться к изменяющимся экономическим условиям.
2. Углубление отраслевой специализации: Разработка более точных моделей, учитывающих специфику различных секторов экономики и региональные особенности.
3. Использование альтернативных источников данных: Внедрение анализа больших неструктурированных данных для выявления скрытых индикаторов финансовой несостоятельности.
4. Повышение прозрачности и качества финансовой отчетности: Улучшение качества исходных данных, без которого даже самые совершенные алгоритмы не смогут дать точных результатов.
5. Развитие нормативно-правовой базы: Дальнейшее совершенствование законодательства, направленное на повышение эффективности процедур банкротства, защиту интересов добросовестных участников и борьбу с недобросовестными практиками.

В конечном итоге, успех в прогнозировании банкротства будет зависеть от способности финансовых аналитиков, экономистов и управленцев интегрировать эти разнообразные подходы, постоянно адаптируясь к динамично меняющимся условиям и используя весь арсенал доступных инструментов для обеспечения устойчивого развития предприятий и национальной экономики.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ (ред. от 25.12.2023) «О несостоятельности (банкротстве)».
2. Постановление Правительства РФ от 20.05.1994 № 498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий» (утратило силу).
3. Постановление Правительства РФ от 03.04.2020 № 428 «О введении моратория на возбуждение дел о банкротстве по заявлению кредиторов в отношении отдельных должников» (с изменениями и дополнениями) (документ не действует).
4. Постановление Правительства РФ от 28.03.2022 № 497 (ред. от 13.07.2022) «О введении моратория на возбуждение дел о банкротстве по заявлениям, подаваемым кредиторами».
5. Приказ Минэкономразвития России от 05.08.2015 № 530 «Об утверждении форм документов, представляемых гражданином при обращении в суд с заявлением о признании его банкротом» (Зарегистрировано в Минюсте России 26.08.2015 № 38699).
6. Приказ Минэкономразвития России от 04.08.2020 № 497 (ред. от 02.06.2025) «Об утверждении формы, порядка заполнения и подачи заявления о признании гражданина банкротом во внесудебном порядке» (Зарегистрировано в Минюсте России 10.08.2020 № 59221).
7. Письмо ЦБ РФ от 14.06.2022 № 010-31-4/5290.
8. Закон о банкротстве физических лиц в 2025 году (ФЗ-127 о несостоятельности) // ФЦБГ. URL: https://fcbg.ru/zakon-o-bankrotstve-fizicheskih-lits-2025/ (дата обращения: 09.10.2025).
9. Банкротство: изучаем новшества 2024–2025 годов // ЭЛКОД. URL: https://elcode.ru/bankrotstvo-izuchaem-novshestva-2024-2025-godov (дата обращения: 09.10.2025).
10. Кардинальные изменения Закона о банкротстве // Пепеляев Групп. URL: https://pepel.ru/news/2024/05/06/kardinalnye-izmeneniya-zakona-o-bankrotstve/ (дата обращения: 09.10.2025).
11. Какие изменения в федеральный закон о банкротстве вступают в силу 1 сентября // НСПАУ. URL: https://nspau.ru/press-center/news/kakie-izmeneniya-v-federalnyy-zakon-o-bankrotstve-vstupayut-v-silu-1-sentyabrya/ (дата обращения: 09.10.2025).
12. Процедура банкротства юридических лиц // ФНС России, г. Москва. URL: https://www.nalog.gov.ru/rn77/activity/bankruptcy/fl/ (дата обращения: 09.10.2025).
13. Федеральный закон № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве физических лиц)» с Комментариями. Действующая редакция со всеми изменениями на 2025 год // ФЦБГ. URL: https://fcbg.ru/fz-127-o-bankrotstve/ (дата обращения: 09.10.2025).
14. Подходы к понятию финансовой несостоятельности (банкротства) предприятия // Молодой ученый. URL: https://moluch.ru/archive/541/140221/ (дата обращения: 09.10.2025).
15. СОВРЕМЕННЫЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В АУДИТЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-modeli-otsenki-veroyatnosti-bankrotstva-i-ih-ispolzovanie-v-audite-deyatelnosti-predpriyatiy (дата обращения: 09.10.2025).
16. ФНС меняет подход к банкротству юридических лиц // Клерк.Ру. URL: https://www.klerk.ru/buh/articles/480436/ (дата обращения: 09.10.2025).
17. Участие ФНС в процессах банкротства юрлиц // Ассоциация юристов России. URL: https://alrf.ru/news/uchastie-fns-v-protsessakh-bankrotstva-yurlits/ (дата обращения: 09.10.2025).
18. Банкротство юридических лиц // ФНС России, г. Москва. URL: https://www.nalog.gov.ru/rn77/activity/bankruptcy/juridical/ (дата обращения: 09.10.2025).
19. Оценка вероятности банкротства предприятия // Юридическое бюро «Арбитр». URL: https://arbitr.center/articles/otsenka-veroyatnosti-bankrotstva-predpriyatiya/ (дата обращения: 09.10.2025).
20. Оценка вероятности банкротства: модели, анализ, диагностика // Финтабло. URL: https://fintablo.ru/blog/otsenka-veroyatnosti-bankrotstva/ (дата обращения: 09.10.2025).
21. Прогнозирование банкротства: модели и пошаговый алгоритм // Долг-нет.ру. URL: https://www.dolg-net.ru/prognozirovanie-bankrotstva/ (дата обращения: 09.10.2025).
22. Оценка вероятности банкротства предприятия, анализ, методы и диагностика вероятности // Юридическая компания «Старт». URL: https://start-lf.ru/articles/ocenka-veroyatnosti-bankrotstva-predpriyatiya/ (дата обращения: 09.10.2025).
23. Финансовая несостоятельность и банкротство вертикально-интегрированных компаний строительной отрасли: сущность и причины возникновения // Совман. URL: https://sovman.ru/article/90103/ (дата обращения: 09.10.2025).
24. Модели оценки риска банкротства предприятия в 2025 // Amulex. URL: https://amulex.ru/blog/modeli-ocenki-riska-bankrotstva-predpriyatiya (дата обращения: 09.10.2025).
25. Несостоятельность // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%B5%D1%81%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C (дата обращения: 09.10.2025).
26. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Информационное общество. URL: https://infosoc.iis.ru/article/view/509 (дата обращения: 09.10.2025).
27. НАУЧНО-ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ КОНЦЕПЦИИ БАНКРОТСТВА КАК СОСТОЯНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nauchno-teoreticheskie-kontseptsii-bankrotstva-kak-sostoyaniya-ekonomicheskih-sistem (дата обращения: 09.10.2025).
28. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА / Зайцева А. А., Жилич И. В. // Научный ру. URL: https://nauchfond.ru/wp-content/uploads/2016/10/%D0%9C%D0%95%D0%A2%D0%9E%D0%94%D0%AB-%D0%9F%D0%A0%D0%9E%D0%93%D0%9D%D0%9E%D0%97%D0%98%D0%A0%D0%9E%D0%92%D0%90%D0%9D%D0%98%D0%AF-%D0%91%D0%90%D0%9D%D0%9A%D0%A0%D0%9E%D0%A2%D0%A1%D0%A2%D0%92%D0%90.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
29. Прогнозирование вероятности банкротства предприятий малого и среднего бизнеса // Science-education.ru. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=25573 (дата обращения: 09.10.2025).
30. Нормативно-правовое регулирование банкротства и роль государства в процедуре // ФЦБГ. URL: https://fcbg.ru/normativno-pravovoe-regulirovanie-bankrotstva-i-rol-gosudarstva-v-protsedure/ (дата обращения: 09.10.2025).
31. Финансовая несостоятельность (банкротство): понятие, признаки, виды, процедуры // StudFile. URL: https://studfile.net/preview/9726261/page:14/ (дата обращения: 09.10.2025).
32. Влияние ESG-факторов на финансовое состояние и инвестиционную привлекательность российских публичных компаний // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-esg-faktorov-na-finansovoe-sostoyanie-i-investitsionnuyu-privlekatelnost-rossiyskih-publichnyh-kompaniy (дата обращения: 09.10.2025).
33. ВЛИЯНИЕ ESG-РЕЙТИНГОВ НА ФИНАНСОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ КОМПАНИЙ В РАЗЛИЧНЫХ СЕКТОРАХ РФ // Эдиторум. URL: https://editorum.ru/art/item/527818 (дата обращения: 09.10.2025).
34. Влияние ESG-факторов на рыночную капитализацию российских компаний // Journal.nsuem.ru. URL: https://journal.nsuem.ru/jour/article/view/1781 (дата обращения: 09.10.2025).
35. АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ФИРМ // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_26742518_38383827.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
36. Финансовый анализ в процедурах несостоятельности (банкротства) // Naukaru.ru. URL: https://naukaru.ru/article/finansovyy-analiz-v-protsedurah-nesostoyatelnosti-bankrotstva (дата обращения: 09.10.2025).
37. Подходы к прогнозированию банкротства предприятий малого и среднего // Уральский федеральный университет. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/103986/1/978-5-7996-3392-4_2021_211.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
38. ПОДХОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ В СОВРЕМЕННОМ МИРЕ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podhody-prognozirovaniya-bankrotstva-predpriyatiya-v-sovremennom-mire (дата обращения: 09.10.2025).
39. Влияние ESG-факторов на финансовые результаты компаний // АПНИ. URL: https://apni.ru/article/1614-vliyanie-esg-faktorov-na-finansovye-rezultaty (дата обращения: 09.10.2025).
40. Моделирование вероятности банкротства предприятий с помощью методов // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_30537048_17646549.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
41. Учет ESG-принципов и влияния рисков в оценке финансовой устойчивости компаний // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_48268393_49814424.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
42. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА КАК МЕТОД ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ // Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова. URL: https://www.bstu.ru/science/journals/articles/12301/ (дата обращения: 09.10.2025).
43. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-metody-analiza-finansovogo-sostoyaniya-predpriyatiya (дата обращения: 09.10.2025).
44. ESG-ФАКТОРЫ В ОЦЕНКЕ РЕПУТАЦИОННЫХ РИСКОВ КРУПНЕЙШИХ РОССИЙСКИХ БАНКОВ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/esg-faktory-v-otsenke-reputatsionnyh-riskov-krupneyshih-rossiyskih-bankov (дата обращения: 09.10.2025).
45. ESG В РОССИИ: КОРПОРАТИВНЫЕ СТРАТЕГИИ – ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/esg-v-rossii-korporativnye-strategii-problemy-i-perspektivy (дата обращения: 09.10.2025).
46. Финансовый анализ как основа диагностики банкротства предприятия // Кубанский государственный университет. URL: https://www.kubsu.ru/sites/default/files/users/4034/vkr_drobyshevskaya_d.v._finansovyy_analiz_kak_osnova_diagnostiki_bankrotstva_predpriyatiya.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
47. Анализ финансовой устойчивости компаний на основе моделей прогнозирования банкротства // GAAP.ru. URL: https://www.gaap.ru/articles/Analiz_finansovoy_ustoychivosti_kompaniy_na_osnove_modeley_prognozirovaniya_bankrotstva/ (дата обращения: 09.10.2025).
48. ESG-факторы в корпоративном управлении финансовых организаций // Банк России. URL: https://cbr.ru/press/event/?id=14603 (дата обращения: 09.10.2025).
49. Рекомендации по учету ESG-факторов // Банк России. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/142999/recommendation_221230.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
50. ESG-факторы в оценке репутационных рисков крупнейших российских банков // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=37012975 (дата обращения: 09.10.2025).
51. Модель Зайцевой // Fina.su. URL: https://www.fina.su/model-zajcevoj/ (дата обращения: 09.10.2025).
52. Модель О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства // Anfin.Ru. URL: https://anfin.ru/analiz-bankrotstva/model-zaycevoy/ (дата обращения: 09.10.2025).
53. Модели прогнозирования банкротства предприятия (MDA-модели) // Lobanov-logist.ru. URL: https://www.lobanov-logist.ru/library/341/58269/ (дата обращения: 09.10.2025).
54. Модель Сайфуллина-Кадыкова (формула прогноза банкротства) // Audit-it.ru. URL: https://www.audit-it.ru/finanaliz/terms/bankruptcy/saifullin_kadykov_model.html (дата обращения: 09.10.2025).
55. Отечественные методики прогнозирования банкротства // Правовая защита. URL: https://pravovaya-zashchita.ru/otechestvennye-metodiki-prognozirovaniya-bankrotstva (дата обращения: 09.10.2025).
56. Прогнозирование вероятности банкротства по модели Зайцевой: формула расчета, особенности // ZakonGuru. URL: https://zakonguru.com/bankrotstvo/yur/prognozirovanie-zayceva.html (дата обращения: 09.10.2025).
57. Модель банкротства предприятий Сайфуллина-Кадыкова // Fin-analiz.com. URL: https://fin-analiz.com/model-bankrotstva-predpriyatij-sajfullina-kadykova/ (дата обращения: 09.10.2025).
58. Методика Савицкой // Fina.su. URL: https://www.fina.su/metodika-savickoj/ (дата обращения: 09.10.2025).
59. Прогнозирование банкротства методами машинного обучения // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=45781308 (дата обращения: 09.10.2025).
60. Как повысить финансовую устойчивость бизнеса: пошаговый план // Финтабло. URL: https://fintablo.ru/blog/kak-povysit-finansovuyu-ustoychivost-biznesa/ (дата обращения: 09.10.2025).
61. Меры по предупреждению банкротства организаций: комплексный подход // Долг-нет.ру. URL: https://www.dolg-net.ru/mery-po-preduprezhdeniyu-bankrotstva/ (дата обращения: 09.10.2025).
62. Как предотвратить банкротство компании // Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/blog/biznes/kak-predotvratit-bankrotstvo-kompanii (дата обращения: 09.10.2025).
63. Статистика банкротств в России 2022–2024: регионы-лидеры и анализ тенденций // Контур. URL: https://kontur.ru/articles/6620 (дата обращения: 09.10.2025).
64. Реализация принципов машинного обучения при построении моделей прогнозирования банкротства предприятий // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=43787265 (дата обращения: 09.10.2025).
65. Банкротства в России 2025: главные цифры, тренды и выводы // Делу время. URL: https://deluvremya.ru/novosti/bankrotstva-v-rossii-2025-glavnye-cifry-trendy-i-vyvody/ (дата обращения: 09.10.2025).
66. Банкротства в России: II квартал 2025 года // Федресурс. URL: https://fedresurs.ru/news/b53b8110-6815-46f0-bb53-e99d2516a249 (дата обращения: 09.10.2025).
67. Банкротство в России: статистика за 2024 год // PROбанкротство. URL: https://probankrotstvo.ru/articles/bankrotstvo-v-rossii-statistika-za-2024-god-12965/ (дата обращения: 09.10.2025).
68. Федресурс рассказал о статистике банкротств за 2024 год // Право.ру. URL: https://pravo.ru/news/250269/ (дата обращения: 09.10.2025).
69. Основной комплекс мероприятий, направленный на повышение финансовой устойчивости фирмы // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnoy-kompleks-meropriyatiy-napravlennyy-na-povyshenie-finansovoy-ustoychivosti-firmy (дата обращения: 09.10.2025).
70. ПРИМЕНЕНИЕ И АДАПТАЦИЯ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА ОРГАНИЗАЦИЙ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-i-adaptatsiya-modeli-mashinnogo-obucheniya-dlya-prognozirovaniya-bankrotstva-organizatsiy (дата обращения: 09.10.2025).
71. Таблица 42 — Модель прогнозирования вероятности банкротства Савицкой // Cfin.ru. URL: https://www.cfin.ru/finanalysis/savitskaya.shtml (дата обращения: 09.10.2025).
72. РАЗВИТИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА В КОНТЕКСТЕ ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ БИЗНЕСА // Эдиторум. URL: https://editorum.ru/art/item/574514 (дата обращения: 09.10.2025).
73. Пути повышения финансовой устойчивости организации в современных условиях // Вектор экономики. URL: https://www.vectoreconomy.ru/images/publications/2020/11/economyandmanagement/Dmitrova_Solomko.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
74. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-prognozirovaniya-bankrotstva-osobennosti-rossiyskih-predpriyatiy (дата обращения: 09.10.2025).
75. Рекомендации по улучшению финансового состояния предприятия // Финансовый директор. URL: https://www.fd.ru/articles/105747-rekomendatsii-po-uluchsheniyu-finansovogo-sostoyaniya-predpriyatiya (дата обращения: 09.10.2025).