ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ ЗАЕМЩИКОВ
1.1. Понятие кредитоспособности корпоративных заемщиков и подходы к ее оценке
1.2. Нормативно-правовое обеспечение процесса оценки кредитоспособности заемщиков 12
1.3. Банкротство корпоративного заемщика и его последствия для банка
Выводы
ГЛАВА 2. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ДИАГНОСТИКЕ БАНКРОТСТВА КОРПОРАТИВНЫХ ЗАЕМЩИКОВ
2.1. Классификация методов диагностики банкротства компаний
2.2. Особенности диагностики банкротства корпоративных заемщиков
2.3. Факторы банкротства российских корпоративных заемщиков
Выводы
ГЛАВА 3. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ДИАГНОСТИКЕ БАНКРОТСТВА КОРПОРАТИВНЫХ
ЗАЕМЩИКОВ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 40
3.1. Выбор финансовых индикаторов банкротства корпоративных заемщиков
3.2. Потенциал комплексной диагностики банкротства корпоративных заемщиков
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
Актуальность исследования. В течение последних лет вследствие нестабильности
экономической ситуации наблюдается повышение интенсивности банкротств российских
компаний. В связи с этим финансовый результат от проведения операций кредитования
коммерческих юридических лиц, несмотря на развитие методов управления рисками, остается
достаточно нестабильным. Ухудшение качества кредитного портфеля ведет к потере
финансовой устойчивости банка и увеличивает вероятность его ликвидации. В масштабах
национальной экономики снижение качества представляемых ссуд приводит к удорожанию
заемных средств и нарушению нормального функционирования банковской системы в целом.
Большинство исследований, связанных с оценкой кредитоспособности заемщиков,
включают в себя рекомендации по составлению внутренних рейтингов корпоративных
заемщиков. При этом прочие способы рассматриваются достаточно редко. Однако зачастую
на практике возникают спорные ситуации в оценке качества ссуды, в результате чего
требуются дополнительные аргументы для принятия решения. Одним из перспективных
подходов к развитию системы оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков
является внедрение методов диагностики банкротства. Наиболее распространенными из них
являются финансовые модели, построенные с помощью многомерного дискриминантного
анализа, а также логит-модели. Однако их предсказательная способность существенно
ограничена. В качестве альтернативного варианта диагностики банкротства может
рассматриваться динамический анализ финансовых показателей, сигнализирующих об
ухудшении финансового состояния корпоративного заемщика. Более подробные выводы о
вероятности банкротства компании могут быть получены на основе комплексных подходов,
которые не ограничиваются финансовыми индикаторами.
Целью работы является развитие методических подходов к диагностике банкротства
компаний нефинансового сектора в рамках оценки кредитоспособности корпоративных
заемщиков. Для ее реализации необходимо выполнить следующие задачи:
охарактеризовать систему оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков с
точки зрения теории и практики;
классифицировать подходы к оценке кредитоспособности корпоративных заемщиков;
систематизировать нормативно-правовые требования и рекомендации в области оценки
кредитоспособности корпоративных заемщиков в Российской Федерации;
обобщить и провести сравнительный анализ методических подходов к диагностике
банкротства, которые могут быть встроены в систему оценки кредитоспособности
корпоративных заемщиков;
выявить ключевые факторы и показатели ухудшения финансового состояния российских
компаний, которые следует учитывать в оценке кредитоспособности;
обосновать рекомендации по диагностике банкротства, которые могут быть внедрены в
систему оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков российскими банками.
Объектом исследования являются российские коммерческие организации
нефинансового сектора экономики (корпоративные заемщики). Предмет исследования –
методы диагностики банкротства, применимые к корпоративным заемщикам в практической
деятельности банков.
Теоретической базой исследования являлись работы российских и зарубежных ученых,
посвященные анализу кредитоспособности заемщиков (О. И. Лаврушин, Д. А. Ендовицкий и
др.), финансовому анализу и диагностике банкротства (Э. Альтман, Р. Таффлер, Дж. А. Олсон, В. В. Ковалев, И. А. Бланк, Н. А. Львова, А. В. Колышкин и др.). В качестве информационной базы исследования для получения отчетных данных о компаниях использовалась
информационная система «СПАРК». Кроме того, в работе используется статистика
российских государственных и международных органов и организаций: Банка России,
Российской службы государственной статистики, Всемирного банка, Судебного департамента
при Верховном суде Российской Федерации, Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования.
Методология исследования. В теоретической части настоящей работы использовались
такие научные методы как обзор и систематизация, сравнительный анализ, в практической –
статистические методы.
Научной новизной исследования является разработка методических рекомендаций по
внедрению инструментов диагностики банкротства в систему оценки кредитоспособности
корпоративных заемщиков.
Существенные результаты проведенной работы включают в себя систематизацию
нормативно-правовых актов, которые необходимо или целесообразно учитывать в оценке
кредитоспособности корпоративных заемщиков российскими банками; уточнение
классификации методов диагностики банкротства; выявление взаимосвязи между
интенсивностью банкротств российских организаций и отдельными макроэкономическими
индикаторами. Кроме того, автором впервые используются сигнальный подход при
тестировании прогнозной значимости финансовых индикаторов банкротства и метод
кластерного анализа при обосновании выбора нефинансовых индикаторов, которые могут
быть включены в комплексную методику диагностики банкротства.
Практическая значимость работы заключается в обосновании наиболее значимых
индикаторов, которые могут свидетельствовать о банкротстве корпоративного заемщика.5
Результаты исследования могут найти применение в деятельности российских банков при
оценке финансового положения или ранней диагностике проблемности таких клиентов, а
также связанных с данной кредитной сделкой юридических лиц (поручителей, участников
группы и т. д.).
Структура работы. Первая глава исследования посвящена теоретическим аспектам
обозначенной проблемы. В частности, раскрыта сущность кредитоспособности
корпоративного заемщика, а также возможные подходы к ее оценке. Во втором параграфе
главы систематизированы уровни регулирования процедуры оценки кредитоспособности в
нашей стране. Кроме того, анализируются документы небанковской сферы, которые могут
быть использованы в оценке кредитоспособности заемщиков. Также в первой части
исследования сопоставляются различные варианты интерпретации понятия банкротства,
приводится статистическая информация о российском институте банкротства. Во второй главе
в контексте задач оценки кредитоспособности рассматриваются и оцениваются практические
подходы к диагностике банкротства. Выявляются факторы, оказывающие негативное влияние
на деятельность российских организаций. В третьей главе оценивается значимость
финансовых абсолютных и относительных показателей при определении вероятности
наступления банкротства и формируется система индикаторов, позволяющих
спрогнозировать ухудшение финансового состояния. Проводится тестирование прогнозной
точности полученного результата и его сравнение с результатами диагностики банкротства с
применением регрессионных моделей Э. Альтмана. В заключение проводится анализ и оценка
некоторых качественных характеристик предприятий, которые могут свидетельствовать о
связанном с ними повышенном риске, что позволяет оценить потенциал комплексных
подходов к диагностике банкротства в системе оценке кредитоспособности корпоративных заемщиков.
Управление кредитным риском банка является важнейшей задачей для его успешного
функционирования. В связи с этим каждый элемент системы оценки кредитоспособности
заемщиков в целом и корпоративных в частности исключительно важен. Анализ клиентов не должен ограничиваться присвоением рейтинга, большое значение имеет проведение
комплексной оценки. Одним из перспективных вариантов в этом отношении является
применение методов диагностики банкротства компаний. Исследование потенциала
диагностики банкротства в развитии методических подходов к оценке кредитоспособности
корпоративных заемщиков позволило сформулировать следующие основные выводы.
В исследовании приведены различные подходы к сущности кредитоспособности
корпоративных заемщиков банка и основные существующие методы ее оценки. Чаще всего в теории и практике оценка кредитоспособности подразумевает, в первую очередь, анализ финансового состояния корпоративного клиента. В то же время некоторые специалисты указывают на комплексность данного понятия. В этом случае под кредитоспособностью понимается не только оценка самого заемщика, но и совершаемой сделки и участвующих в них лиц.
Подходы к оценке кредитоспособности чаще всего подразделяются на комплексные,
включающие в себя большое количество нефинансовых критериев (уровень менеджмента,
общеэкономические параметры и т. д.) и классификационные (рейтинги, методы диагностики банкротства). Учитывая необходимость присвоения ссудам определенной категории качества,
второй подход является наиболее актуальным для российских банков. В соответствии с
международными требованиями и требованиями Банка России основой оценки
кредитоспособности, как правило, является рейтинг. Однако зачастую при присвоении
клиенту той или иной категории качества требует проведения дополнительного анализа.
Например, необходимо оценить наличие ранней проблемности корпоративного заемщика,
которая может свидетельствовать о дефолте, или скорректировать итоговое значение
рейтинга. В таких случаях является целесообразным применение методов прогнозирования банкротства.
В российской практике можно выделить три уровня регулирования оценки
кредитоспособности корпоративных заемщиков – законодательный, нормативнометодологический и организационный. При этом проблемой является наличие только общих
рекомендаций по содержанию процедуры оценки кредитоспособности. Таким образом,
основной уровень регулирования, на котором непосредственно осуществляется построение внутренний методики – уровень самого банка.
Среди всех способов диагностики банкротства для применения при оценке
кредитоспособности наилучшим образом подходят модели и методики, основанные на
финансовых данных о компании. Преимуществом отчетной информации является ее
проверяемость. Кроме того, такие методы достаточно универсальны и являются относительно простыми. Однако не следует пренебрегать комплексными методами, которые позволяют
более гибко учесть индивидуальную специфику заемщика.
В результате анализа факторов ухудшения финансового состояния российских компаний
установлено наличие зависимости между числом банкротств предприятий и
макроэкономическими параметрами, в частности, валютного курса и долговой нагрузки
юридических лиц. При этом наиболее вероятной причиной банкротства являются внутренние
факторы, в частности, ошибки управления, отсутствие реакции на изменение среды
функционирования компании.
В ходе исследования были выявлены финансовые индикаторы, которые могут
свидетельствовать о повышенном риске банкротства заемщика. При тестировании
финансовых показателей в динамике наблюдаются сигналы, на основе которых делается
вывод об ухудшении или стабильности финансового состояния. Полученные данные могут
быть применены при мониторинге признаков ранней проблемности самого заемщика, а также в отношении иных участников сделки, являющихся юридическими лицами, или группы компаний, в которую входит заемщик. Кроме того, результат диагностики банкротства может выступать в качестве одного из критериев при присвоении категории качества корпоративному заемщику. В результате, были сформулированы рекомендации, которые могут быть использованы в системе оценки кредитоспособности корпоративных заемщиков российскими банками. В зависимости от ситуации, помимо финансовых индикаторов,
целесообразно учитывать качественные характеристики заемщика. В качестве таких ключевых характеристик можно выделить структуру собственности и размер бизнеса
компании-клиента, а также сводные индикаторы риска, рассчитываемые
специализированными организациями. Однако, поскольку информативность указанных
критериев ограничена, они могут быть использованы лишь в качестве дополнения к
финансовым индикаторам банкротства.
1. Международный стандарт аудита 570 «Непрерывность деятельности».
2. «О банках и банковской деятельности»: Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1.
3. «О кредитных историях»: Федеральный закон от 30.12.2004 № 218-ФЗ.
4. «О Методических рекомендациях по реализации подхода к расчету кредитного риска на
основе внутренних рейтингов банков»: Письмо Банка России от 29.12.2012 № 192-Т.
5. «О несостоятельности (банкротстве)»: Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ.
6. «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери
по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности»: Положение Банка России от
28.06.2017 г. № 590-П.
7. «О предельных значениях дохода, полученного от осуществления предпринимательской
деятельности, для каждой категории субъектов малого и среднего
предпринимательства»: Постановление Правительства РФ от 04.04.2016 № 265.
8. «О представлении информации по пунктам 5 и 10 приложения № 1 к Соглашению об
информационном взаимодействии между Центральным банком Российской Федерации
и Федеральной налоговой службой»: Письмо Банка России и Федеральной налоговой
службы от 2 октября 2017 г. №№ 01-40-7/7949, ММВ-20-2/150@.
9. «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)»: Федеральный закон от
10.07.2002 № 86-ФЗ.
10. «Об утверждении Временных правил проверки арбитражным управляющим наличия
признаков фиктивного и преднамеренного банкротства»: Постановление Правительства
РФ от 27.12.2004 № 855.
11. «Об утверждении Правил проведения арбитражным управляющим финансового
анализа»: Постановление Правительства РФ от 25.06.2003 № 367.
Книги
12. Бланк, И. А. Финансовый менеджмент. – Киев: Ника-Центр, 2007. – 521 с.
13. Грюнинг, Х. ван. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного
управления и управления финансовым риском / Х. ван Грюнинг, С. Брайович
Братанович. – М.: Издательство «Весь мир», 2004. – 304 с.
14. Ендовицкий, Д. А. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика / Д. А. Ендовицкий,
И. В. Бочарова. – М.: КНОРУС, 2005. – 272 с.
15. Ковалев, В. В. Анализ баланса, или Как понимать баланс / В. В. Ковалев, Вит. В. Ковалев.
– М.: Проспект, 2015. – 784 с.
16. Ковалев, В. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / В. В. Ковалев, О. Н.
Волкова. – М.: ТК Велби, 2007. – 424 с.
17. Ковалев, В. В. Корпоративные финансы и учет: понятия, алгоритмы, показатели / В. В.
Ковалев, Вит. В. Ковалев. – М.: КноРус, 2010. – 768 с.
18. Коласс, Б. Управление финансовой деятельностью предприятия. Проблемы, концепции
и методы. — М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997. URL: http://bookre.org/reader?file=321411
(Дата обращения: 13.12.2017)
19. Лаврушин, О. И. Банковское дело / О. И. Лаврушин, И. Д. Мамонова, Н. И. Валенцева. –
М.: КНОРУС, 2009. – 768 с.
20. Лаврушин, О. И. Банковское дело: современная система кредитования / О. И. Лаврушин,
О. Н. Афанасьева, С. Л. Корниенко. – М.: КНОРУС, 2007. – 264 с.
21. Львова, Н. А. Финансовая диагностика предприятия: монография / Н. А. Львова. –
Москва: Проспект, 2015. – 304 с.60
22. Миркин, Б. Г. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений: обзор / Б. Г.
Миркин. – М.: Изд. Дом Национального исследовательского университета «Высшая
школа экономики», 2011. – 88 с.
23. Скоун, Т. Управленческий учет. URL: http://www.pqmonline.com/assets/files/lib/books/scown.pdf (Дата обращения: 10.11.2017)
24. Теория статистики / Под ред. Проф. Г. Л. Громыко. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 476 с.
25. Трунин, П. В. Мониторинг финансовой стабильности в развивающихся экономиках (на
примере России) / П. В. Трунин, М. В. Каменских. – М.: ИЭПП, 2007. – 106 с.
26. Финансовая диагностика и оценка публичных компаний / Н. Р. Абрамишвили, Н. С.
Воронова и др.; под ред. Н. С. Вороновой, Н. А. Львовой. – М.: Проспект, 2017. – 192 с.
Статьи в журналах
27. Альгин, В. А. Финансовая диагностика развития компаний: фундаментальная оценка на
основе BSC / В. А. Альгин // Аудит и финансовый анализ. 2006. № 3. С. 16-21.
28. Апевалова, Е. Банкротства в двухтысячные годы: от инструмента рейдеров к политике
«двойного стандарта» / Е. Апевалова, А. Радыгин // Экономическая политика. 2009. № 4.
С. 91-124.
29. Баринов, Ю. Г. Некоторые современные тенденции развития организационной
диагностики предприятий / Ю. Г. Баринов // Вестник Псковского государственного
университета. Серия «Экономика, право и управление», 2016. № 3. С. 33-42.
30. Бобылева, А. З. Проект федерального стандарта проведения арбитражным управляющим
анализа финансового состояния должника / А. З. Бобылева // Эффективное
антикризисное управление, 2016. № 2 (95). С. 43-47.
31. Гуменюк, П. О. Зарубежные методы анализа кредитоспособности заемщиков, как
важный инструмент в управлении кредитными рисками банка / П. О. Гуменюк //
Экономика и социум. 2016. № 4(23). С. 510-516.
32. Донец, С. А. Кредитование и финансовая устойчивость российских промышленных
компаний: микроэкономические аспекты анализа / С. А. Донец, А. Н. Могилат // Деньги
и кредит, 2017. № 7. С. 41-51.
33. Жданов, В. Ю. Модель диагностики риска банкротства предприятий авиационнопромышленного комплекса / В. Ю. Жданов, О. А. Афанасьева // Корпоративные
финансы. 2011. № 4 (20). С. 77-89.
34. Зайцева, О. П. Антикризисный менеджмент в российской фирме / О. П. Зайцева // Аваль.
(Сибирская финансовая школа). 1998. — № 11-12. С. 66-73.
35. Казакова, Н. А. Выявление и анализ количественных и качественных факторов
кредитоспособности заемщиков в условиях высоких банковских рисков / Н. А. Казакова,
А. В. Лукьянов // Учет. Анализ. Аудит. 2015. № 1. С. 92-100.
36. Колоколова, О. В. Оценка вероятности банкротства предприятий-заемщиков на основе
кластерного анализа / О. В. Колоколова // Экономический анализ: теория и практика.
2007. № 18 (99). С. 53-59.
37. Колышкин, А. В. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий / А. В.
Колышкин, Е. В. Гиленко и др. // Вестник СПбГУ. Сер. 5. 2014. Вып. 2. С. 122-142.
38. Львова, Н. А. Финансовая диагностика российских предприятий с применением модели
Альтмана для развитых и формирующихся рынков / Н. А. Львова // Финансовая
аналитика: проблемы и решения. 2015. № 7 (241). С. 37-45.
39. Львова, Н. А. Финансовый анализ неплатежеспособных предприятий: роль
бухгалтерской и налоговой отчетности / Н. А. Львова, Н. В. Покровская //
Международный бухгалтерский учет. 2015. № 14 (356). С. 30-40.
40. Львова, О. А. Факторы и причины банкротства компаний в условиях современной
экономики / О. А. Львова, О. М. Пеганова // Государственное управление. Электронный
вестник. 2014. № 44. С. 64-82.61
41. Макеева, Е. Ю. О моделях диагностики банкротств организаций / Е. Ю. Макеева, С. А.
Горбатков, И. И. Белолипцев // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2014. № 1. С.
151-172.
42. Пугановская, Т. И. Анализ зарубежных исследований в области моделирования
банкротства компании / Т. И. Пугановская, А. В. Галямин // Проблемы региональной
экономики, 2008. Т. 3. С. 46-61.
43. Тотьмянина, К. М. Обзор моделей вероятности дефолта / К. М. Тотьмянина // Управление
финансовыми рисками, 2011. № 1 (25). С. 12-24.
44. Турбина, Н. М. Сравнительный анализ преимуществ и недостатков различных методов
оценки кредитоспособности заемщика / Н. М. Турбина, О. М. Чернышова // Социальноэкономические явления и процессы. 2012. № 11 (045). С. 242-246.
45. Федосова, Р. Н. Оценка факторов риска, оказывающих влияние на устойчивость
организации / Р. Н. Федосова // Эффективное антикризисное управление. 2014. № 6 (87).
С. 100-103.
46. Altman, E. A. Financial Distress Prediction in an International Context: A Review and
Empirical Analysis of Altman’s Z-score Model // E. A. Altman, M. Iwanicz-Drozdowska, E.
K. Laitinen, A. Suvas // Journal of International Financial Management & Accounting. 2017.
Vol. 28, issue 2. P. 131-171.
47. Altman, E. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate
Bankruptcy // The Journal of Finance. 1968. Vol. 23. № 4. Pp. 589-609.
48. Chesser, D. Predicting loan noncompliance // The Journal of Commercial Bank Lending. 1974.
P. 28-38.
49. Gissel. J. L. A review of bankruptcy prediction studies: 1930-present / J. L. Gissel, D.
Giacomino, M. D. Akers // Journal of Financial Education. 2007. URL:
http://epublications.marquette.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1025&context=account_fac
(Дата обращения: 05.12.2017)
50. Ohlson, J. A. Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy // Journal of
Accounting Research. 1980. V. 18. № 1. P. 109-131.
51. Springate G. L.V. Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm, Unpublished M.B.A.
// Research Project, Simon Fraser University. 1978. № 1.
52. Taffler, R. Twenty-Five Years of the Taffler Z-Score Model: Does It Really Have Predictive
Ability? / R. Taffler, V. Agarwal // Accounting and Business Research. 2007. V. 37(4). P. 285-
300.
53. Qu Yiping. Macro Economic Factors and Probability of Default. URL:
http://arc.hhs.se/download.aspx?MediumId=212 (Дата обращения: 05.12.2017)
Авторефераты и диссертационные исследования
54. Тотьмянина, К. М. Моделирование вероятности дефолта корпоративных заемщиков
банков: дисс. … канд. экон. наук: 08.00.10. Москва, 2014. – 133 с.
55. Хрестинин, В. В. Оценка отраслевой составляющей в рамках комплексного анализа
кредитоспособности потенциального заемщика: автореф. дисс. … канд. экон. наук,
08.00.10. – Москва, 2007. – 29 с.
Интернет-источники
56. URL: http://рспп.рф/library/section/10 (Дата обращения: 14.11.2017) - аналитические
данные Российского союза промышленников и предпринимателей.
57. URL: https://buh.ru/articles/documents/48913/ (Дата обращения: 23.03.2018) - Комплексная
оценка контрагентов: элементарно в 1С.
58. URL: http://www.cbr.ru/statistics/?PrtId=pdko_sub (Дата обращения: 29.01.2018) -
статистика Банка России.
59. URL: http://www.cdep.ru/index.php?id=79 (Дата обращения: 29.01.2018) - судебная
статистика Судебного департамента при Верховном суде Российской Федерации.62
60. URL: https://www.cbr.ru/ckki/ (Дата обращения: 13.04.2018) – раздел «Кредитные
истории» официального сайта Банка России.
61. URL: http://www.e-disclosure.ru/vse-o-raskrytii/vestnik-centra-raskrytiya-informacii (Дата
обращения: 15.01.2018) - Вестник Центра раскрытия корпоративной информации
«Интерфакс» - выпуск 44.
62. URL: http://www.e-disclosure.ru/portal/company.aspx?id=31 (Дата обращения: 29.01.2018)
- консолидированная финансовая отчетность ПАО «Автоваз»
63. URL: http://www.e-disclosure.ru/portal/company.aspx?id=1942 (Дата обращения:
29.01.2018) - консолидированная финансовая отчетность ПАО «Мечел».
64. URL: https://fedresurs.ru/news/a2f6ca61-0244-4c9f-afae-c451f0cf90d0 (Дата обращения:
29.01.2018) - Статистический бюллетень ЕФРСБ – 2017.
65. URL: http://www.forecast.ru/default.aspx (Дата обращения: 05.12.2017) - Банкротства
юридических лиц в России: аналитика Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования.
66. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/accounts/ (Дата
обращения: 05.12.2017) - официальная статистика Федеральной службы
государственной статистики.
67. URL: https://www.nalog.ru/rn77/related_activities/statistics_and_analytics/forms/7243238/
(Дата обращения: 10.04.2018) - Сведения о работе по государственной регистрации
юридических лиц по состоянию на 01.03.2018.
68. URL: http://www.sberbank.com/ru/investor-relations/disclosure/quarterly-reports (Дата
обращения: 16.04.2018) - ежеквартальный отчет ПАО «Сбербанк» за 4 квартал 2017 года.
69. URL: http://www.spark-interfax.ru/ (Дата обращения: 01.03.2018) - Информационный
ресурс «СПАРК».
70. URL: http://www.spa.msu.ru/uploads/files/prezentazii/20160316_bobyleva_materials.pdf
(Дата обращения: 18.03.2018) - К обсуждению проекта Федерального Стандарта
«Правила проведения арбитражным управляющим анализа финансово-экономического
состояния должника.
71. URL: https://www.credit-suisse.com/media/assets/corporate/docs/about-us/investorrelations/regulatory-disclosures/2015-basel-iii.pdf (Дата обращения: 25.02.2018) - Basel III.
Pillar 3 – disclosures.
72. URL: http://www.doingbusiness.org/rankings (Дата обращения: 05.12.2017) - Doing
Business – 2018