🔍 Поиск готовых работ

🔍 Поиск работ

АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ФИРМ

Работа №126875

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

экономика

Объем работы71
Год сдачи2023
Стоимость4985 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
286
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА В ЦЕЛЯХ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 6
1.1 Экономическая сущность и роль анализа финансовой несостоятельности
предприятия 6
1.2 Финансовая отчетность предприятия как информационный источник для
анализа его несостоятельности 14
ГЛАВА 2. РОССИЙСКИЕ И ЗАРУБЕЖНЫЕ МЕТОДИКИ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 20
2.1 Зарубежные методики прогнозирования финансовой несостоятельности
предприятия 20
2.2 Российские методики прогнозирования финансовой несостоятельности
предприятия 26
2.3 Отраслевые особенности применения моделей прогнозирования банкротства
предприятия 34
ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОЙ
НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 40
3.1 Система взаимосвязей внешних и внутренних факторов риска финансовой
несостоятельности предприятия 40
3.2 Алгоритм построения модели прогнозирования финансовой
несостоятельности предприятия, учитывающей отраслевую специфику компаний 43
3.3 Апробация модели прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий 55
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 60
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 63


Актуальность темы исследования. За последние двадцать лет страны по всему миру пережили серьезные приступы финансовой нестабильности. Банковские кризисы стали настолько распространенными, что буквально каждая страна столкнулась с ними, полномасштабные финансовые кризисы нанесли разрушительный удар по экономике некоторых стран. Несмотря на то, что финансовая нестабильность является особенно серьезной проблемой для стран с развивающейся экономикой, часто бывают затронуты и промышленно развитые страны. Связано это прежде всего с ярко выраженным процессом глобализации, поскольку теперь национальные экономики работают не отдельно, а в тесном взаимодействии, что приводит к зависимости друг от друга.
В настоящее время прогнозирование финансовой несостоятельности фирм является актуальным вопросом с точки зрения наличия контрагентских отношений, поскольку фирма не может существовать без поставщиков, подрядчиков и контрагентов. Сегодня цепочка создания ценности представляет собой множество компаний, которые синергетическим путем производят продукт для конечного потребителя. В такой модели устойчивость одного предприятия зависит от устойчивости другого. Кроме того, необходимо распознать присутствует ли риск наступления финансовой несостоятельности, даже если в текущем периоде компания не имеет проблем.
Целью магистерской диссертации является исследование теоретико-методологической базы по прогнозированию финансовой несостоятельности фирм, а также разработка и апробация модели прогнозирования финансовой несостоятельности компаний сельскохозяйственной отрасли.
В соответствии с поставленной целью необходимо выполнить следующие задачи:
1. Обобщить существующие теоретические аспекты финансовой несостоятельности предприятия;
2. Проанализировать финансовую отчетность как главный источник информации о финансовой несостоятельности предприятия;
3. Систематизировать информацию о существующих моделях прогнозирования банкротства как отечественных, так и зарубежных авторов;
4. Провести анализ прогностических способностей существующих моделей для приоритетных отраслей экономики;
5. Проанализировать влияние отраслевых особенностей применения моделей прогнозирования банкротства;
6. Выявить систему взаимосвязей внешних и внутренних факторов риска финансовой несостоятельности;
7. Разработать модель прогнозирования финансовой несостоятельности и провести её апробацию на тестирующей выборке.
Объектом исследования является несостоятельность предприятия в современных экономических условиях. Предметом исследования являются существующие отечественные и зарубежные методы и модели прогнозирования финансовой несостоятельности.
Степень научной разработанности. Анализ научной литературы по теме исследования позволил сделать вывод о том, что вопросы финансовой несостоятельности предприятия имеют большую заинтересованность как отечественных, так и зарубежных специалистов. Среди отечественных исследователей, которые внесли большой вклад в разработку вопроса прогнозирования финансовой несостоятельности, необходимо отметить следующих авторов: Зайцева О.П., Шеремет А.Д., Беликов А.Ю., Давыдова Г.В., Хайдаршина Г.А., Львова Н.А., Колышкин А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Е., Родионова Н.В., Савицкая Г.В., Чиркова М.Б., Сайфулин Р.С., Аверина О.И., Жданов В.Ю., Федорова Е.А., Евстропов М.В., Кадыков Г.Г., Ковалев В.В., Колосов А.В. Среди зарубежных исследователей необходимо отметить: Э. Альтман, А. Аргенти, У. Бивер, Дж. Олсон, Т. Осака, Л. Спрингейт, Р. Таффлер, Х. Тишоу, Р. Лис, С. Уаттс, Д. Уорсинктон. Ежегодно на научном поприще рождаются десятки новых методов и моделей прогнозирования финансовой несостоятельности. Прогресс касается и этой части вопроса, поскольку корректируются параметры учета рисков и неопределенности. Несмотря на обширное количество существующих моделей прогнозирования финансовой несостоятельности предприятия, существует необходимость дальнейших разработок в данном направлении.
Методология и методы исследования. В данной работе используется метод построения стандартной модели логистической регрессии, которая определяет риск возникновения финансовой несостоятельности компаний сельскохозяйственной отрасли. Теоретико-методологической основой исследования являются труды известных российский и зарубежных специалистов по экономической теории, финансовому анализу, антикризисному управлению, финансовому менеджменту и статистике, концептуальные работы по вопросам банкротства и эконометрике. В процессе исследования использовались экономико-математический, сравнительный анализ накопленных результатов по данной проблематике, методы корреляционного и регрессионного анализа, синтез, классификация, группировка данных, обобщение теоретического материала и другие методы научных исследований.
Обоснование структуры: Информационно-эмпирической базой исследования являлись труды известных отечественных и зарубежных экономистов, статистические базы данных, в частности Федеральной службы государственной статистики, сведения из информационной системы СПАРК-Интерфакс, различные аналитические отчеты и др. Научная новизна заключается в исследовании и разработке модели логистической регрессии на основе данных компаний сельскохозяйственной отрасли, определяющей риск наступления их финансовой несостоятельности. Практическая значимость обусловлена прогностической способностью разработанной модели, которая равна 78,8%. Данная модель может являться дополнительным инструментом прогнозирования финансовой несостоятельности компаний сельскохозяйственной отрасли. Структура обусловлена заявленными задачами и целью. Данная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы. Содержание исследования изложено на 72 страницах, содержит 17 таблиц, 4 рисунка. Список использованной литературы составляет 127 наименований. В первой главе рассматриваются ключевые определения и термины, а также основные научные теории, связанные с рассматриваемой проблемой. Во второй главе уделяется внимание существующим моделям прогнозирования финансовой несостоятельности. Помимо этого, проводится анализ прогностических способностей методик в зависимости от отрасли, к которой относятся анализируемые компании. В заключительной главе представлена разработанная модель финансовой несостоятельности и проведена её апробация на тестирующей выборке.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

В научной литературе часто поднимается вопрос об отождествлении понятий «банкротство» и «финансовая несостоятельность». Всё-таки банкротство относится к юридическому аспекту процедуры, проводимой в отношении компании, утратившую способность рассчитываться по своим долговым обязательствам. Говоря же о финансовой несостоятельности и риске ее наступления, речь о прогнозировании возможных затруднений с точки зрения финансовой устойчивости фирмы. Перед абсолютной финансовой несостоятельностью, которая подтверждается арбитражным судом, компания проходит стадию относительной неплатежеспособности. При анализе состояния предприятия необходимо поймать этот момент и принять меры, иначе не избежать дефолта.
Современные исследования в области прогнозирования финансовой несостоятельности используют сложные статистические методы, такие как логистический регрессионный анализ, масштабирование, деревья решений, анализ на основе нечетких правил, линейное программирование и многие другие. Здесь одной из важных проблем является корректное применение разработанных моделей. По целому ряду причин методики не могут работать одинаково информативно в разных странах, поскольку существуют различия в законодательстве, темпах роста, размерах стран, экономических тенденций.
Универсальным и информативным инструментом является финансовый анализ предприятия. Для получения качественных выводов необходимо, чтобы финансовая отчетность отвечала критериям достоверности, полноты, актуальности и своевременности. В работе был использован коэффициентный анализ, где предварительно переменные были объединены в четыре группы, всесторонне описывающее состояние предприятия: рентабельность, финансовая устойчивость, деловая активность, ликвидность. Большое преимущество данного типа анализа - простота расчетов и использование данных финансовой отчетности. Но не стоит забывать, что за цифрами скрывается экономический смысл и каждый коэффициент необходимо трактовать в зависимости от отрасли, размера фирмы, структуры капитала и других важных аспектов деятельности.
В работе были рассмотрены следующие отечественные и зарубежные модели финансовой несостоятельности: Э. Альтмана (двухфакторная и пятифакторная), Р. Лиса, Г. Спрингейта, Г. Тишоу, Д. Бриндеску-Олариу, Г. Беккера, Абу-Сеада, Соринса-Вороновой, Давыдовой-Беликова, А. Д. Шеремета, Зайцевой, Сайфулина-Кадыкова, Савицкой. Сложность построения моделей прогнозирования финансовой несостоятельности для российской экономики заключается в относительно недавнем появившемся интересе к этой проблеме. Поэтому зачастую исследователи прибегают к адаптации зарубежных моделей к специфике нашей экономики, но при этом методики далеко не всегда имеют сильную прогностическую способность.
Важным аспектом проведенного исследования является подтверждение гипотезы важности отраслевых особенностей при применении и разработке моделей прогнозирования финансовой несостоятельности. Анализ, проведенный на 1364 компаниях из разных отраслей экономики и с разным финансовым состоянием показал, что рассматриваемые модели демонстрируют разную прогностическую способность. При этом, всё же можно выделить ряд моделей, показывающих приемлемую точность прогнозирования для компаний любой отрасли. Пороговым значением для моделей является значение 75%-80%. Такими моделями являются Сайфулина-Кадыкова, Саринса- Вороновой, Лиса.
Заключительная глава исследования была посвящена разработки модели прогнозирования финансовой несостоятельности компаний сельскохозяйственной отрасли. Для реализации поставленной задачи были сформулированы пошаговые этапы разработки logit-модели, что является важным вкладом в данную проблематику. С помощью имеющегося универсального плана возможна разработка модели прогнозирования финансовой несостоятельности для других отраслей экономики. Так же, определены свойства, которыми должны обладать предикторы для возможности включения их в модель.
Основным достоинством данной исследовательской работы является разработанная модель прогнозирования финансовой несостоятельности сельскохозяйственной отрасли. Отрасль была выбрана неспроста. Анализ прогностических способностей существующих моделей показал наименьшую точность в отраслях торговли и сельского хозяйства. По этой причине было принято решение рассмотреть одну из них. В разработке модели использовались различные статистические инструменты: корреляционной анализ для отбора предикторов; шкала Чеддока; регрессионной анализ. С помощью программы IBM SPSS Statistics 23 отобраны переменные по уровню значимости и построена логистическая регрессионная функция, которая предназначена для оценки вероятности возникновения финансовой несостоятельности. Так же, модель была апробирована на тестирующей выборке, где общая процентная доля вероятности верно указанных предприятий была на уровне 78,8%, что является достаточным результатом. Поскольку logit-модели не подразумевают наличия диапазона для принятия решения, в отличии от линейных моделей, автором была предложена интерпретация полученных значений по степени риска: высокий риск, средний риск и низкий риск.
Таким образом, цель исследования можно считать выполненной. Необходимо отметить, что разработанная модель имеет ряд преимуществ, которые были озвучены в пункте 3.3 данной исследовательской работы. С точки зрения продолжения исследования в области разработки модели прогнозирования, необходимо обратить внимание на включение внешних факторов и уделить внимание чувствительности коэффициентов на изменения экономической среды. Данное исследование позволило бы оценить насколько то или иное предприятие зависимо как от внутренних, так и от внешних факторов.



1. Арбитражный процессуальный кодекс РФ
2. «О несостоятельности (банкротстве)»: Федеральный закон от 26.10.2002 №127-ФЗ
3. Приказ Минэкономразвития РФ от 18 апреля 2011 г. №175 «Об утверждении Методики проведения анализа финансового состояния заинтересованного лица в целях установления угрозы возникновения признаков его несостоятельности (банкротства) в случае единовременной уплаты этим лицом налога».
4. Приказ Минэкономразвития РФ от 21 апреля 2006 г. №104 «Об утверждении Методики проведения Федеральной налоговой службы учета и анализа финансового состояния и платежеспособности стратегических предприятий и организаций»
5. О специализированных формах годового бухгалтерского отчета для сельскохозяйственных организаций за 2009 год: приказ Министерства сельского хозяйства Российской Федерации от 30.10.2009 №526.
Книги
6. Анализ эффективности деятельности предприятия: учебное пособие. Мазурова И.И., Белозерова Н.П., Леонова Т.М., Подшивалова М.М.; СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2016. 113 с.
7. Анализ финансового состояния организации: учебное пособие. Мазурова И.И., Белозерова Н.П., Брылева Н.Д. [и др.]; СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2018. 124 с.
8. Байкина С.Г. Учет и анализ банкротств: учебное пособие. М.: «Дашков и К», 2018. 220 с.
9. Балабанов И.Т. Финансовый анализ и планирование хозяйствующего субъекта: Учебное пособие. М. : Финансы и статистика, 2020. 207 с.
10. Балдин К.В. Банкротство предприятия: анализ, учет и прогнозирование: учебное пособие / К.В. Балдин, В.В. Белугина, С.Н. Галдицкая, И.И. Передеряев. 5-е изд. М.: «Дашков и К», 2016. 374 с.
11. Воронова Н.С., Дарушин И.А., Львова Н.А. Актуальные вопросы корпоративных финансов: диагностика эмитентов. СПб.: Изд-во НПК «РОСТ», 2012. 142 с.
12. Глазов М.М. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. СПб.: Андреевский издательский дом, 2006. 200 с.
13. Григорьева Т.И. Финансовый анализ для менеджеров : учебник для бакалавриата и магистратуры. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство Юрайт, 2015. 486 с.
14. Ермасова Н.Б. Финансовый менеджмент : конспект лекций. 2-е изд., перераб. и доп. М. : Юрайт, 2019. 168 с.
15. Ефимова О.В. Финансовый анализ. М.: Издательство «Бухгалтерский учет», 2016. 458 с.
16. Ковалев В.В., Ковалев Вит.В. Корпоративные финансы и учет: понятия, алгоритмы, показатели. М.: Проспект, 2015. 992 с.
17. Ковалев В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности: учебник / В. В. Ковалев. - Москва: Финансы и статистика, 2016. - 493 с.
18. Ковалев В.В., Ковалев Вит.В. Анализ баланса, или как понимать баланс: учеб.-практич. пособие. - М.: Проспект, 2009. - 448 с.
19. Ковалев В.В., Ковалев Вит.В. Финансовый менеджмент в вопросах и ответах - Москва. Проспект. 2011. С.304.
20. Ковалёв, В.В. Финансовый менеджмент: теория и практика: монография / В. В. Ковалев. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : ПРОСПЕКТ, 2013. - 1094 с.
21. Кокорев Н.А., Турчаева И.Н. Учет и анализ банкротств: учебное пособие. М.: КноРус, 2018. 192 с.
22. Коласс Б. Управление финансовой деятельностью предприятия: Проблемы, концепции и методы: Учеб. пособие для вузов / Пер. с франц. под ред. Я.В. Соколова. М. : Финансы, ЮНИТИ, 1997. 576 с.
23. Львова Н.А. Финансовая диагностика предприятия. М.: Проспект, 2015. 304 с.
24. Львова Н.А. Финансовая стабильность предприятий: методология
фундаментальных и прикладных исследований: Автореф. дис. док. наук. СПб.: 2017. 40 с.
25. Методы оценки вероятности банкротства предприятия : учебное пособие / И.И. Мазурова, Н.П. Белозерова, Т.М. Леонова и др.; СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2018. 53 с.
26. Панков Д.А. Бухгалтерский учет и анализ в зарубежных странах: Учебное пособие. Минск: Экопеспектива, 1998. 238 с.
27. Пятов М.Л. Соколова Н.А. Анализ финансовой отчетности. М.: Бухгалтерский учет, 2011. 352 с.
28. Родионова Н.В. Антикризисный менеджмент: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2018. 223 с.
29. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учеб. пособие. - Мн.: Новое знание, 2018. 345 с.
30. Соколов Я.В., Пятов М.Л. Бухгалтерский учет для руководителя: Учеб.-практ. пос. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ТК Велби, Проспект, 2005. 232 c
31. Суслова Т.М. Несостоятельность (банкротство) граждан, не являющихся индивидуальными предпринимателями: дис. канд. юрид. наук. Пермь, 2001. 185 с.
32. Базаров Г.З., Беляев С.Г. Теория и практика антикризисного управления: Учебник для вузов. М.: Закон и право, ЮНИТИ, 2019. 469 с.
33. Турманидзе Т.У. Финансовый анализ. Учебник. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2018. 287 с.
34. ЧирковаМ.Б. Учет и анализ банкротств: учебное пособие. М.: Эксмо, 2018. 240 с.
35. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций. М.: ИНФРА-М, 2020. 208 с.
36. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа: учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2017. 278 с.
37. Экономический анализ: учебник для академического бакалавриата / Н.В. Войтоловский, И.И. Мазурова, А.В. Калинина [и др.]; 7-е изд., перераб. и доп. Москва: издательство Юрайт, 2019. 291 с.
Статьи в журналах
38. Аверина О.И. Оценка методических подходов к выявлению признаков банкротства и анализу финансового состояния // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2015. № 3. С. 68-76.
39. Арбатская Т.Г. К вопросу о сущности категории «Достоверность» //
Международный бухгалтерский учет. 2015. №8 (350). URL:
https://cyberleninka.rU/article/n/k-voprosu-o-suschnosti-kategorii-dostovernost
40. Александрова М.В. Особенности применения различных методик для предупреждения банкротства отечественных предприятий / М.В. Александрова, З.Б. Проскурина // Экономика, социология и право. 2014. № 3. C. 12-15.
41. Алышанлы З.А. Подходы к оценке вероятности банкротства организации // Вестник магистратуры. 2015. № 4-2. С. 68-69.
42. Бекренева В.А. Анализ моделей прогнозирования несостоятельности организации // Финансовый журнал. 2020. №4. С. 75-86.
43. Бердников В.В., Гавелъ О.Ю. Сравнительный анализ подходов прогнозирования вероятности банкротства коммерческих организаций // Наука и Мир. 2018. №8. С. 92-96.
44. Березовская Е.А. Модели и инструменты оценки вероятности банкротства организации // Символ науки. 2015. № 12. С. 96-98.
45. Бирюков А.Н., Григорьева Е.А. Анализ финансового состояния в целях диагностики угрозы возникновения банкротства // Наука вчера, сегодня, завтра. 2016. № 4. С.190-194.
46. Бойкова А.В. Прогнозирование возможного банкротства предприятия: подходы и модели // Экономические и гуманитарные исследования регионов. 2015. № 4. С. 106-117.
47. Болтунова Е.М. Оценка вероятности банкротства предприятия в российской и зарубежной практике // Экономика и предпринимательство. 2014. № 1. С. 239-244.
48. Большакова О.Е., Максимов А.Г., Максимова Н.В. О моделях диагностики состоятельности предприятий малого и среднего бизнеса // Вестник Воронежского государственного университета. 2014. № 3. С. 131-142.
49. Будкина Е.С. Оценка вероятности наступления банкротства предприятия на основе комплексной балльной оценки риска финансовой несостоятельности // Глобальный науч. потенциал. 2015. № 3. С.101-103.
50. Васильчук Е.С., Замалаев П.С. Проблемы и методы прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий // Бизнес-информ. 2016. №5. С. 175-178.
51. Вайсблат Б.И. Оценка риска несостоятельности организаций //
Экономический анализ: теория и практика. 2016. №42. С. 2-10.
52. Власова И.А., Докукина А.А. Сравнительный анализ моделей
прогнозирования банкротства предприятий в российских условиях // Актуальные вопросы современной науки. 2016. № 46. С. 168-175.
53. Волков Л.В. Несостоятельность аргументов в пользу активизации банкротства российских предприятий // Дайджест-финансы. 2016. № 11. С. 84-92.
54. Воронцова А.И. Основные подходы к оценке признаков несостоятельности (банкротства) организации в современных условиях // Вопросы региональной экономики. 2014. № 1. С. 21-26.
55. Губина А.В., Матвеева М.А. Сравнительная характеристика современных методов и моделей прогнозирования банкротства организаций // Научные записки Орел ГИЭТ. 2018. №1. С. 5-6.
56. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1999. №3. С. 13-20.
57. Демич И.Е., Буглова П.А. Сравнительный анализ методик оценки потенциального банкротства // Политика, экономика и инновации. 2018. №3. С. 112-118.
58. Диденко В. О понятиях «несостоятельность» и «банкротство» // Адвокат.
2016. С. 42-50.
59. Докукина А.А. Прогнозирование банкротства организации на основе оценки финансового состояния // Человеческий капитал и профессиональное образование. 2015. С. 42-45.
60. Дягель О.Ю., Энгельгардт Е.О. Диагностика вероятности организаций: сущность, задачи и сравнительная характеристика методов // Экономический анализ: теория и практика. 2008. №13. С.49-57.
61. Евстропов М.В. Оценка возможностей прогнозирования банкротства предприятий в России // Вестник ОГУ. 2018. № 85. C. 25-32.
62. Жданов В.Ю., Афанасьева О.А. Модель диагностики риска банкротства для авиапредприятий с учетом экономических факторов внешней среды // Вестник Уральского федерального университета. 2011. № 6. С. 126-138.
63. Загидуллина Л.В., Курманова Л.Р. Диагностика вероятности банкротства как основа управления финансовой устойчивостью организации // Инновационная наука. 2015. №6. С. 103-108.
64. Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Аваль. Сибирская финансовая школа. 1998. №11-12. С. 66-73.
65. Зевайкина С.Н. Диагностика вероятности банкротства организации // Аудитор. 2015. № 9. С. 31-38.
66. Илышева Н.Н., Ким Н.В. Математическая модель определения нормативов финансовых показателей // Финансы и кредит. 2007. №31 (271). С. 80-87.
67. Казаков А.В., Колышкин А.В. Разработка моделей прогнозирования банкротства в современных российских условиях // Вестник Санкт-Петербургского университета. №34 (2). 2018. С. 241-266.
68. Казакова Н.А. Диагностика и прогнозирование банкротства // Финансовый менеджмент. 2015. № 6. С. 17-33.
69. Ковалев В.В., Молдобаев Т.Ш. ТЕСТИРОВАНИЕ ЗАРУБЕЖНЫХ И ОТЕЧЕСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВ НА РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЯХ. Развитие территорий. 2021;(3 (25)):10-19.
70. Колышкин А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2014. № 2. С. 122-142.
71. Конников Е.А. Оценка вероятности потенциального банкротства // Экономика. Управление. Право. 2015. № 3. С. 31-34.
72. Пятов М.Л. Базовые принципы бухгалтерского учета / Серия «Теория для практиков», вып. 1 /. М.: ООО «1С-Паблишинг», 2010.
73. Пятов М.Л. Базовые принципы бухгалтерского учета / Серия «Теория для практиков», вып. 1 /. М.: ООО «1С-Паблишинг», 2010.
74. Локтионова Ю.Н., Янина О.Н., Алимова С.А. Факторы и индикаторы финансовой несостоятельности компании (прогнозная модель) // Новая наука: от идеи к результату. 2017. № 1. С. 92-95.
75. Львова Н.А., Кальварский Г.В. Финансовая диагностика кризисного предприятия // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2012. №3. С. 94-103.
76. Львова Н.А. Теория и практика банкротства российских предприятий // Финансовый мир. 2014. №5. С. 110-118.
77. Львова Н.А. Совершенствование методических подходов к финансовой диагностике неплатежеспособных предприятий // Международный экономический симпозиум - 2015: материалы международных научных конференций, посвященных 75- летию экономического факультета Санкт-Петербургского государственного университета: сборник статей. 2015. С.148-155.
78. Львова О.А. Факторы и причины банкротства компаний в условиях современной экономики // Государственное управление. 2017. №4. С. 64-82.
79. Лысенко В.В. Анализ набора методик прогнозирования несостоятельности (банкротства) предприятия // Сб. докладов XVII научно-практической конференции «Актуальные проблемы экономики и бухгалтерского учета, математические методы, модели и информационные технологии» ТИУиЭ. 2016. С. 121-124.
80. Магомедова М.И. Оценка вероятности несостоятельности (банкротства) организации // Новая наука: теоретический и практический взгляд. 2016. № 2. С. 88-91.
81. Маслова И.А., Пчеленок Н.В. Методы диагностики вероятности банкротства // Управленческий учет. 2016. № 2. С. 48-56.
82. Мочалова Л.А., Сабельфельд Т.В. Несостоятельность, платежеспособность и финансовая устойчивость предприятия // Вестник ААЭП. 2015. №1. С. 97-102.
83. Новикова Н.А. Оценка вероятности банкротства предприятия // Экономика и социум. 2015. № 2/3. С. 969-975.
84. Тротт К.С. Оценка вероятности финансового банкротства организаций // Экономический анализ: теория и практика. 2016. №10. С. 121-132.
85. Полюшко Ю.Н. Оценка вероятности банкротства предприятия // Теория и практика современной науки. 2016. № 2. С. 337-341.
86. Попов В.Б., Кадыров Э.Ш. Анализ моделей прогнозирования вероятности банкротства предприятий // Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского. 2018. № 1. С. 118-128.
87. Пугановская Т.И., Галямин А.В. Анализ зарубежных исследований в области моделирования банкротства компании // Проблемы региональной экономики. 2018. №3. С. 46-61.
88. Реук А.М., Карпова О.К., Лобахина Н.А. Оценка ключевых факторов банкротства российских компаний в современных условиях // Вестник РГЭУ (РИНХ). 2016. №4. С. 209-215.
89. Рубинштейн Е.Д., Блинова О.Н. Оценка вероятности банкротства компании // Теория и практика общественного развития. 2015. № 11. С. 127-130.
90. Салахиева М.Ф., Николаева Л.Ю. Разработка моделей диагностики и прогнозирования вероятности банкротства предприятия // Аудит и финансовый анализ.
2017. № 3. С. 178-186.
91. Светличная Е.В., Павлова Л.Л. Финансовая несостоятельность предприятия: понятие, виды, методы оценки // Вестник ТюмГНУ. 2015. №4. С. 260-263.
92. Слесаренко Г.В. Проблемы применения методик прогнозирования банкротства // Вестник Удмуртского университета. 2020. № 2. С. 38-45.
93. Трифонов Ю.А. Количественные и качественные методы диагностики несостоятельности (банкротства) предприятий // Микроэкономика. 2018. № 3. С. 26-30 с.
94. Уксусова Е.Е. Гражданское судопроизводство по делам о банкротстве: проблемы законодательного регулирования и правоприменения // Lex russica. 2015. № 2. С. 211-227.
95. Федорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2018. № 2. - С. 85-92.
96. Федорова Е.А., Довженко С.Е., Федоров Ф.Ю. Модели прогнозирования
банкротства российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы
прогнозирования. 2016. №3. С. 32-40
97. Федорова Е.А., Мусиенко С.О., Федоров Ф.Ю. Анализ влияния внешних факторов на прогнозирование финансовой несостоятельности российских компаний // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2020. №1. С. 117-133.
98. Хайдаршина Г.А. Комплексная модель оценки риска банкротства // Финансы. 2009. № 2. С. 67-69.
99. Шмидт Ю.Д., Мазелис Л.С. Прогнозирование банкротства предприятия // Вестник ТГЭУ. 2018. № 2. С. 87-94.
100. Шувалов Д.А. Методики оценки финансового состояния и прогнозирование несостоятельности предприятия в российском законодательстве // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2018. №6. С. 118-126.
101. Abdali M. Companies Bankruptcy Prediction by Using Altman Models and Comparing Them // Research Journal of Finance and Accounting. 2015. Vol. 6. №14. P. 154-170.
102. Altman E.I. Modeling credit risk for SMEs : Evidence from the US market // Abacus. 2006. № 19. Р. 716-723.
103. Altman E. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. 1968. Vol. 23. №4. Р. 589-609.
104. Beaver W.H. Financial ratios as predictors of failure // Journal of Accounting Research. 1966. №4. Р. 71-111.
105. Brindescu-Olariu D. Bankruptcy prediction logit model developed on Romanian paired sample //Theoretical & Applied Economics. 2017. Vol. 24, №1. P. 5-22
106. Erkki Laitinen, Arto Suvas. International Applicability of Corporate Failure Risk Models Based on Financial Statement Information: Comparisons across European Countries // Journal of Finance & Economics. 2013. Vol. 1. Р. 1-26.
107. Galvao R.K.H., Becerra V.M., Abou-Seada M. Ratio selection for classification models // Data Mining and Knowledge Discovery. 2004. Vol. 8, №2. P. 151-170.
108. Garcia A., Marques I. Dissimilarity-Based Linear Models for Corporate Bankruptcy Prediction // Computional Economics. 2019. Vol. 53. P. 1019-1031.
109. Jackson A. A comparative analysis of the effectiveness of corporate bankruptcy prediction models based on financial ratios // Journal of International Studies. 2018. №11. P. 273¬287.
110. Jardin P., Veganzones D. Forecasting Corporate Bankruptcy Using Accrual-Based Models // Computational Economics. 2019. Vol. 54. P. 7-43.
111. Hosaka T. Bankruptcy prediction using imaged financial ratios and convolutional neural networks // Expert Systems with Applications. 2019. Vol. 117. №13. P. 287-299.
112. Karminsky A., Burekhin R. Comparative analysis of methods for forecasting bankruptcies of Russian construction companies // BUSINESS INFORMATICS. 2019. Vol. 13. №3. P. 52-66.
113. Korol T. Dynamic Bankruptcy Prediction Models for European Enterprises // Journal of Risk and Financial Management. 2019. Vol. 12. №185. P. 101-115.
114. Li S., Wang S. A financial early warning logit model and its efficiency verification approach // Knowledge-Based Systems. 2014. Vol. 70. P. 78-87.
115. Mackevicius J. Complex analysis of company bankruptcy forecasting: theoretical insight // SOCIETY. INTEGRATION. EDUCATION: Proceedings of the International Scientific Conference. 2018. Vol. 6. P. 316-329.
116. Ohlson J.A. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy // Journal of Accounting Research. 1980. №18. P. 109-131.
117. Sanobar A.S. Business Bankruptcy Prediction Models: A Significant Study of the Altman’s Z-Score Model // SSRN Journal. 2018. Vol. 3. №1. P. 212-219.
118. Sayari N., Mugan C.S. Industry specific financial distress modeling // BRQ Business Research Quarterly. 2017. Vol. 20, №1. P. 45-62.
119. Scott J. The probability of bankruptcy // Journal of Banking & Finance. 1981. №5. Р. 317-344.
120. Sorins R., Voronova I. Uznemuma maksatnespejas novertejums //Ekonomiskas problemas uznemejdarbiba. 1998. №3. P. 125-131.
121. Springate Gordon L.V. Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm // Unpublished M.B.A. Research Project. Simon Fraser University. 1978. Vol. 12. №4. Р. 12-48.
122. Taffler R.J., Tisshaw H. Going, Going, Gone - Four Factors which Predict // Accountancy. 1977. vol. 88. №3. P. 50-54.
Интернет-ресурсы и электронные базы данных
123. URL: http://base.consultant.ru/ (дата обращения: 05.05.2022) - справочная система «Консультант»
124. URL: http://www.xn--80abwhocfcovy.xn--p1ai/ (дата обращения: 18.11.2021) - информационно-справочный ресурс «Банкрот Инфо»
125. URL: https://bankrot.fedresurs.ru/?attempt=1 (дата обращения: 13.10.2021) - информационно-справочный ресурс «Единый федеральный реестр сведений о банкротстве»
126. URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения: 16.02.2022) - сайт Федеральной службы государственной статистики
127. URL: http://spark-interfax.ru/ (дата обращения: 07.02.2023) - информационно-аналитический ресурс «СПАРК»

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.