СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДИК ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ

В настоящее время вопрос выбора методики прогнозирования банкротства для предприятий по-прежнему остается актуальным. Это обусловлена тем, что для своевременного реагирования на появившиеся признаки ухудшения финансового состояния организации антикризисным управляющим необходимы эффективные методы прогнозирования, позволяющие не только выявить риск угрозы банкротства, но и определить комплекс мер по предотвращению реализации рассматриваемого риска или по минимизации его последствий. Несмотря на наличие большого количества методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства, в этой области остается много проблем. Существующие методики анализа финансовой отчетности на предмет выявления признаков банкротства отличаются друг от друга целями и задачами анализа, информационной базой, объемом работы, сложностью расчетов, оперативностью решения аналитических и управленческих задач и другими условиями. Кроме того, как показывает опыт практических расчетов, далеко не все существующие в настоящее время методики прогнозирования возможного банкротства предприятия заслуживают доверия. Практический опыт свидетельствует, что не каждая методика позволяет получить адекватные результаты: одно и то же предприятие по результатам различных методик одновременно может быть признано и безнадежным банкротом, и устойчиво развивающимся, и находящимся в предкризисном состоянии предприятием. Представлены преимущества и недостатки различных методик прогнозирования банкротства (как правительственных, так и авторских). Проведен сравнительный анализ К-прогнозных моделей оценки вероятности банкротства, выделены наиболее значимые показатели финансового состояния, используемые при прогнозировании банкротства.

1. Распоряжение ФУДН при Госкомимуще-стве РФ «О Методических рекомендациях по проведению экспертизы о наличии (от-сутствии) признаков фиктивного или преднамеренного банкротства»: от 08.10.1999 г. № 33-р: [утратило силу]. URL: http://www.consultant.ru/ (дата обращения: 20.04.2025).

2. Распоряжение ФУДН при Госкомимуще-стве РФ «О некоторых вопросах обеспечения единого методического подхода при проведении анализа финансового состояния предприятий, имеющих неудовлетворительную структуру баланса и признанных неплатежеспособными»: от 12.09.1994 г. № 56-р (с изм. от 14.11.1994 г.) URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_4875/ (дата обращения: 20.04.2025).

3. Буйвис Т.А., Рябцева Л.В. Несостоятель-ность (банкротство) юридических лиц. Процедура проведения, учет, анализ и диагностика банкротства. Москва: Научное обозрение, 2015:140.

4. Буйвис Т.А., Батанова М.В. Прогнозирование банкротства организации на примере АО «Органика». Вектор экономики. 2021;6(60). URL: https://vectoreconomy.ru/ imag-es/publications/2021/6/accounting/Buyvis_Batanova.pdf (дата обращения: 20.04.2025).

5. Котлярова О.А. Сравнительный анализ отечественных и зарубежных моделей оценки и прогнозирования вероятности банкротства компаний: необходимость их применения в России в современных условиях. Экономика и бизнес. 2020;9-1(67):155‒158.

6. Постановление Правительства РФ «Об утверждении Временных правил проверки арбитражным управляющим наличия признаков фиктивного и преднамеренного банкротства»: от 27.12.2004 г. № 855. URL: http://www.consultant.ru/ (дата обращения: 20.04.2025).

7. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ (ред. от 26.12.2024) «О несостоятельности (банкротстве)» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.03.2025). URL: https://www.consul-tant.ru/ (дата обращения: 20.04.2025).

8. Иванова Е.В., Ефремкова Т.И. Методологиче-ские предпосылки развития модели прогнози-рования банкротства. Вестник Алтайской ака-демии экономики и права. 2020;4-3:336‒343. EDN: OERCSN.

9. https://doi.org/10.17513/vaael.1092

10. Дорошенко Н.С. Обзор зарубежных и отечественных факторных моделей проведения диагностирования и прогнозирования. В кн.: VII Международная научная конференция по междисциплинарным исследованиям. Екатеринбург, 20 сентября 2024 года. Екатеринбург: ООО «Институт цифровой экономики и права», 2024:25‒28. EDN: SLAANQ.

11. Карпов С.В. Развитие моделей прогнозирования банкротства организации: обзор литературы. Инновационная наука. 2024;2-1:51‒52. EDN: YDGHLC.

12. Ковалев В.В., Молдобаев Т.Ш. Тестирование зарубежных и отечественных моделей прогнозирования банкротств на российских предприятиях. Развитие территорий. 2021;3(25):10‒19. EDN: NLOFYL. https://doi.org/10.32324/2412-8945-2021-3-10-19

13. Тебекин А.В. Оценка методов антикризисного управления на основе качественных показателей деятельности предприятий. Вестник Московского университета имени С.Ю. Витте. Серия 1 Экономика и управление. 2019;2(29):71‒81.

14. Максимов Н.Б., Меркулова Н.С. Диагно-стика банкротства предприятий и модели прогнозирования возможности наступления банкротства. Наука и практика регионов. 2024;2(35):49‒55. EDN: CHRNPJ.

15. Мальцева К.К., Герасименко О.А. Практика ис-пользования различных моделей прогнозирова-ния банкротства организаций. Colloquium-Journal. 2019;7-7(31):23‒25. EDN: VAXPPU.

16. Петрова Е.В., Наговицына В.П. Диагностика вероятности банкротства: зарубежные и отече-ственные модели прогнозирования. Вектор экономики. 2023;12(90). EDN: WPWQWS. https://doi.org/10.51691/2500-3666_2023_12_3

17. Фейзрахманова Н.М. Применимость клас-сических моделей прогнозирования банк-ротства (Альтман, Фулмер и Тафлер) для отечественных сельскохозяйственных компаний. OpenScience. 2023;1:123‒134. EDN: FJZYCG. https://doi.org/10.51632/2658-7939_2023_5_1_123

18. Almamy J., Aston J., Ngwa L.N. An evaluation of Altman ' s Z-score using cash fl ow ratio to predict corporate failure amid the recent fi nancial crisis: Evidence from the UK. Journal of Corporate Finance. 2016;6:278‒285.

19. Wang Y., Campbell M. Do bankruptcy models really have predictive ability? Evidence using China publicly listed companies. International Management Review. 2010;6(2):77–82.

20. Lifschutz S., Jacobi A. Predicting bankruptcy: Evidence from Israel. International Journal of Busi ness and Management. 2010;5(4):133–141.

21. Bhunia A., Sarkar R. A study of financial distress based on MDA. Journal of Management Research. 2011;3(2):1–11.

22. Maux J.L., Morin D. Black and white and red all over: Lehman Brothers’ inevitable bankrupt cy splashed across its financial statements. International Journal of Business and Social Science. 2010;2(20):39–65.

23. Agrawal К., Maheshwari Y. Efficacy of industry factors for corporate default prediction. IIMB Management Review. 2019;31:71–77.

24. Wu D., Ma X., Olson D. L. Financial distress prediction using integrated Z -score and multilayer perceptron neural networks. Decision Support Systems. 2022;159(March):113814. EDN: LGMGGJ.

25. https://doi.org/10.1016/j.dss.2022.113814

26. Галицкая Ю.Н., Терещенко О.О. Прогнозирование риска банкротства предприятия при помощи отечественных моделей с целью сохранения платежеспособности. Journal of Economy and Business. 2019;12-1(58):82‒85.

27. Попов В.Б., Кадыров Э.Ш. Анализ моделей прогнозирования вероятности банкротства предприятий. Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вер-надского Серия «Экономика и управление». 2014;1:118‒128.

28. Постюшков А.В. Прогнозирование банкротства. Арбитражный управляющий. 2007;6:11‒16.

29. Bandyopadhyay A. Predicting probability of default of Indian corporate bonds: logistic and Z-score approaches. The Journal of Risk Finance. 2006;7(3):255–272.

30. Багаутдинова Г.М. Логистические модели (logit-модели) оценки риска банкротства предприятия. Инновационные научные ис-следования. 2021;2-1(4):78‒89.

31. Официальный сайт раскрытия бухгалтерской (финансовой) отчетности. URL: https://bo.nalog.ru/ (дата обращения: 20.04.2025).

32.