Декабрь 2025 (опубликовано: 11.12.2025)
Выпуск 4(63)
УДК 336.64:519.23
DOI 10.17586/2310-1172-2025-18-4-43-56
Сравнительный анализ моделей прогнозирования банкротства предприятий
Ссылка для цитирования: Скоробогатов М.В., Исаев А.А. Сравнительный анализ моделей прогнозирования банкротства предприятий // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». 2025. № 4. С. 43-56. DOI: 10.17586/2310-1172-2025-18-4-43-56.
Аннотация. Опережающее выявление признаков неплатёжеспособности организации позволяет руководству своевременно реагировать на кризисную динамику и соответственно менять систему управления. Для целей прогнозирования банкротства организаций применяются специальные модели, в том числе модели на основе множественного дискриминантного анализа (МДА). Актуальность исследования определяется важностью самой идеи прогнозирования банкротства в реалиях современной сложной обстановки для экономики России и для отдельных организаций, и для национальной экономики в целом. Целью данного исследования является провести на основе сравнительного анализ известных моделей прогнозирования банкротства типологическую группировку показателей и сформировать такие основные группы. В работе был осуществлен разбор 5 известных отечественных и типичных МДА-моделей с позиций сходства и различия включаемых в них показателей и итоговых индикаторов моделей. Проанализированы весовые коэффициенты и показатели, включенные в модели. Выявлены проблемы: устаревание числовых коэффициентов моделей, полученных, в результате использования метода множественного дискриминантного анализа; дублирование и неоднозначность трактовки финансовых коэффициентов в разных моделях; существенные различия в системе весовых коэффициентов и способах интерпретации итоговых индикаторов; получение разных прогнозов банкротства в отношении одного и того же предприятия при использовании разных моделей. Предложен набор наиболее универсальных показателей, представляющих все выявленные группы факторов, которые отражают фундаментальные закономерности нахождения предприятия в определённом экономико-финансовом состоянии. На основе проведенного анализа в статье предлагается для вновь разрабатываемых МДА-моделей использовать унифицированный подход в перечне показателей, включаемых в модель, при этом сохраняется корректность и интерпретируемость итоговых индикаторов.
Читать статью полностью
Ключевые слова: прогнозирование банкротства, МДА-модели, показатели и индикаторы, финансовая устойчивость, ликвидность, рентабельность, деловая активность, унифицированность.
Список литературы:
1. Beaver W.H. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, Vol. 4, No. 3, pp. 71-111. 2. Altman E.I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, Vol. 23, No. 4, pp. 589-609. 3. Ohlson J.A. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, Vol. 18, No. 1, pp. 109-131. 4. Taffler R.J. (1977). The Assessment of Company Solvency and Performance Using Financial Ratio Models. Journal Name, Volume (Issue), pp. 20-50. 5. Springate G.L. (1978). Predicting the Probability of Failure Using a Linear Function of Financial Ratios. Journal of Accounting Research, Vol., pp. 290-320. 6. Галицкая Ю.Н., Терещенко О.О. Прогнозирование риска банкротства предприятий при помощи отечественных моделей с целью сохранения платёжеспособности // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. №. 12-1(58). С. 82-84. 7. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебное пособие. 7-е изд., испр. - Минск: Новое знание, 2002. С. 135-153. 8. Калашникова Е.А. Современные модели определения банкротства предприятия // Экономика и социум. 2018. №. 12(55). С. 526-530. 9. Вялых Д.С. Количественные модели оценки вероятности банкротства и возможности их применения в отечественной практике диагностики банкротства // Вестник Иркутского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2020. Выпуск 46. С. 94-100. 10. Крутова О.В., Стефанова Г.П. Оценка результатов применения различных методик диагностики вероятности банкротства организации // Научное обозрение. Экономические науки. 2023. № 2. С. 27-34. 11. Edward I. Altman Afifty-year retrospective on credit risk models, the Altman Z-score family of models and their applications to financial markets and managerial strategies // Journal of Credit Risk. 2018. №. 14(4). Pp. 1-34. 12. Саламон В.Ю., Мокроусов А.С. Особенности анализа финансового состояния предприятия в условиях банкротства // Universum: экономика и юриспруденция. 2025. №. 6(128). С. 5-9. 13. Ohlson J.A. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, Vol. 18, No. 1, pp. 109-131. 14. Сапунжи А.Х. Эволюция подходов к риск-классификации хозяйствующих субъектов российской федерации, относящихся к нефинансовым отраслям // Прогрессивная экономика. 2025. №. 5. С. 89-104. 15. Егоров И.С., Лупандин В.В. Сравнение моделей Р.Таффлера и У.Бивера при оценке банкротства предприятий // Теория и практика современной науки. 2019. №. 1(47). С. 231-234. 16. Бойков В.В., Зуйкова Е.А., Лысенко С.В. Анализ вероятности банкротства предприятия на основе модели У. Бивера // Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. 2023. № 1. С. 45-52. 17. Щепелева М.А., Тусипкалиев К., Столбов М.И. Моделирование риска дефолта российских банков,2015-2020 гг. // Экономическая наука современной России. 2024. №. 2 (105). С. 101-123. 18. Кацко С.А., Земляк Е.И., Шевчук Д.С., Бондаренко С.С. Диагностика банкротства сельскохозяйственных организаций на основе мультипликативного дискриминантного анализа // Естественно-гуманитарные исследования. 2023. №. 5 (49). С. 140-145. 19. Сапрунова Е.А., Колбасникова М.А. Анализ и прогнозирование банкротства сельскохозяйственных предприятий // Деловой вестник предпринимателя. 2025. №. 2-(22). С. 32-34. 20. Самкова Э.Р., Жилина М.В., Мананникова Е.Ю. Анализ и прогнозирование банкротства сельскохозяйственных предприятий // Экономический вестник Донбасского государственного технического университета. 2025. №. № 22. С. 26-33. 21. Zmijewski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting Research, 22(1), Pp, 59-82. 22. Мария А.Щ. Прогнозирование системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса // Финансы: теория и практика. 2025. №. Т.29, №4, 2025. С. 1-17. 23. Ковалева Н.А. Модели оценки вероятности банкротства // Вектор экономики. 2019. №10. С. 45-61. 24. Иззука Т.Б., Шульга Д.Р. Новые тенденции в прогнозировании финансовой стабильности: оценка влияния цифровой трансформации на финансовую устойчивость экономических субъектов // Вестник Академии знаний. 2025. №. Т.29, №4, 2025. С. 250-254. 25. Наумов И.В., Никулина Н.Л., Бычкова А.А. Сценарное моделирование и прогнозирование вероятности банкротства металлургических предприятий (на примере Свердловской области) // Финансовый журнал. 2025. №. №4. С. 119-135. 26. Земляк Е.И., Болотнова Е.А., Ляхова Д.И., Сахно И.А. Сравнительный анализ потенциальности банкротства предприятия // Естественно-гуманитарные исследования. 2025. №. №2 (58). С. 179-183. 27. Куровский С.В., Соснин Д.А., Мишин Д.А. Моделирование вероятностей дефолта для компаний строительной отрасли // Экономика строительства. 2023. №. 10. С. 82-87. 28. Фёдорова Е.А., Довиженко С.Е., Фёдоров Ф.Ю. Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы прогнозирования. 2016. №. 10. С. 32-39. 29. Коновалов М.С. Проверка существующих методик прогнозирования банкротства в условиях современной российской экономики // Human Progress. 2024. Том 10, Выпуск 2 (март-апрель). С. 11-16. 30. Воронцова Ю.В., Федотова М.А., Кумисхан А.М. Проблемы управления кредитным риском и организации // Московский экономический журнал. 2019. №. 3. С. 1-9. 31. Касаева Т.В., Коваленко Ж.А., Немкина П.О., Чеботарева О.Г. Интегральная оценка качества доходов и расходов организаций на основе скоринговых моделей // Вестник Витебского государственного технологического университета. 2023. №. 3 (46). С. 133-143. 32. Fulmer J. A classification model for bankruptcy prediction // Journal of Accounting Research. 1984. Vol. 22, No. 1. P. 25-36. 33. Сергеева И.Г., Грачева Е.А. Управление корпоративными рисками в предпринимательской деятельности // Научный журнал НИУ ИТМО "Экономика и экономический менеджмент". 2014. №. 4 (19). С. 280-287. 34. Маслич Е.А. Методические аспекты проведения анализа результатов деятельности и оценки финансового состояния хозяйствующих субъектов // Научный журнал НИУ ИТМО "Экономика и экономический менеджмент". Серия Экономика и экологический менеджмент, 2020. №4 (43). С. 29-41. 35. Теряева Г.И. Сравнительная оценка вероятности банкротства предприятия // Вестник магистратуры. 2016. №. 8 (59). С. 100-105. 36. Балдина Е.И., Мухина Е.О. Прогнозирование банкротства российских предприятий на примере промышленных предприятий Волгоградской области // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. №2. С. 29-42. 37. Закирова Д.Ф. Исследование вопросов прогнозирования вероятности дефолта кредитных организаций в России с использованием логистической регрессии // Российский журнал экономики и управления. 2024. С. 15-29. 38. Приказ Минфина России от 04.10.2023 № 157н «Об утверждении Федерального стандарта бухгалтерского учёта ФСБУ 4/2023 „Бухгалтерская (финансовая) отчётность“» // Система «Гарант». URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_472684/ КонсультантПлюс (дата обращения: (20.11.2025). 39. IFRS Foundation. IAS 1 «Presentation of Financial Statements» [Электронный ресурс]. URL: https://www.ifrs.org/content/dam/ifrs/publications/pdf-standards/english/2022/issued/part-a/ias-1-presentation-of-financial-statements.pdf (дата обращения: 20.11.2025). 40. Handelsgesetzbuch (HGB) – Торговый кодекс Германии, классификация kurzfristiges Vermögen и kurzfristige Verbindlichkeiten // Gesetze‑im‑Internet. URL: https://www.gesetze-im-internet.de/englisch_hgb/ (дата обращения: 20.11.2025). 41. Китай, Министерство финансов. 《企业会计准则解释第 17 号》, п. 有关流动负债. URL: https://czj.beijing.gov.cn/zwxx/tztg/202312/P020231204568542836426.pdf (дата обращения: 20.11.2025). 42. FASB. ASC 210‑10 «Balance Sheet»: текущие активы и обязательства. В : Deloitte Accounting Research Tool. URL: https://dart.deloitte.com/USDART/home/codification/liabilities/asc470-10/roadmap-debt/chapter-13-balance-sheet-classification/13-3-general (дата обращения: 20.11.2025). 43. Регламент (ЕС) № 1126/2008 от 3 ноября 2008 г. «Относительно международных стандартов бухгалтерского учёта в соответствии с Регламентом 1606/2002»: классификация current / non-current на балансе. // EUR‑Lex. URL: https://www.eumonitor.eu/9353000/1/j4nvk6yhcbpeywk_j9vvik7m1c3gyxp/vi8rm2zy3iw8 (дата обращения: 20.11.2025). 44. Международный Совет по стандартам финансовой отчётности (IASB). IFRS 15 «Выручка по договорам с покупателями». URL: https://www.ifrs.org (дата обращения: 20.11.2025). 45. Международный Совет по стандартам финансовой отчётности (IASB). IAS 1 «Presentation of Financial Statements». URL: https://www.ifrs.org (дата обращения: 20.11.2025). 46. ACCA / IASB. Revenue Recognition under IFRS 15: пятишаговая модель. URL: https://www.accaglobal.com (дата обращения: 20.11.2025). 47. IASB / техническое руководство. Признание выручки по долгосрочным договорам (long‑term contracts) в соответствии с IFRS 15. URL: https://msfo-dipifr.ru (дата обращения: 20.11.2025).
