 |
|
Применение инновационных методов и методик определения вероятности банкротства
Рассмотрим еще несколько моделей оценки риска банкротства. Модель Зайцевой для оценки риска банкротства предприятия имеет вид:
К = 0,25Х1 + 0,1Х2 + 0,2Х3 + 0,25Х4+ 0,1Х5 + 0,1Х6
Таблица 23
| Показатель | Расчет | 2008г., тыс. руб. | 2009г., тыс. руб. | 2010г., тыс. руб. | Динамика, тыс. руб. |
| Убытки до налогообложения | стр. 140 ф.№2 | 6 504,0 | 2 237,0 | 3 708,0 | -2 796,0 |
| Выручка (нетто) от реализации товаров, продукции, работ, услуг | стр. 010 ф.№2 | 36 204,0 | 30 713,0 | 34 045,0 | -2 159,0 |
| Краткосрочная дебиторская задолженность | стр. 230 ф.№1 | 0,0 | 0,0 | 0,0 | 0,0 |
| Долгосрочная дебиторская задолженность | стр. 240 ф.№1 | 381,0 | 368,0 | 241,0 | -140,0 |
| Краткосрочные финансовые вложения | стр. 250 ф.№1 | 0,0 | 0,0 | 0,0 | 0,0 |
| Денежные средства | стр. 260 ф.№1 | 838,0 | 398,0 | 3 262,0 | 2 424,0 |
| Оборотные активы | стр. 290 ф.№1 | 30 711,0 | 34 734,0 | 33 057,0 | 2 346,0 |
| Капитал и резервы* | стр. 490 ф.№1 | 53 436,0 | 55 490,0 | 59 198,0 | 5 762,0 |
| Долгосрочные обязательства | стр. 590 ф.№1 | 5 688,0 | 7 796,0 | 5 514,0 | -174,0 |
| Кредиторская задолженность | стр. 610 ф.№1 | 2 900,0 | 6 700,0 | 8 600,0 | 5 700,0 |
| Кредиторская задолженность | стр. 620 ф.№1 | 428,0 | 430,0 | 22,0 | -406,0 |
| Прочие краткосрочные обязательства | стр. 660 ф.№1 | 0,0 | 0,0 | 0,0 | 0,0 |
| Краткосрочные обязательства | стр. 690 ф.№1 | 4 289,0 | 7 130,0 | 8 622,0 | 4 333,0 |
| Валюта баланса | стр. 300 ф.№1 | 63 413,0 | 70 416,0 | 73 334,0 | 9 921,0 |
Для определения вероятности банкротства необходимо сравнить фактическое значение Кфакт с нормативным значением (Кn), которое рассчитывается по формуле:
Кn = 0,25 * 0 + 0,1 * 1 + 0,2 * 7 + 0,25 * 0 + 0,1 * 0,7 + 0,1 * Х6пр. года
Таблица 24
| Показатель | Расчет | Норматив | 2008г. | 2009г. | 2010г. | Динамика |
| Х1 | Убыток/СК | 0,0 | 0,122 | 0,040 | 0,063 | -0,059 |
| Х2 | КЗ/ДЗ | 1,0 | 1,123 | 1,168 | 0,091 | -1,032 |
| Х3 | КО/ОА | 7,0 | 3,971 | 17,915 | 2,643 | -1,328 |
| Х4 | Убыток/Выручка | 0,0 | 0,180 | 0,073 | 0,109 | -0,071 |
| Х5 | (КО+ДО)/СК | 0,7 | 0,187 | 0,269 | 0,239 | 0,052 |
| Х6 | ВБ/Выручка | Х6 пр-го года | 1,752 | 2,293 | 2,154 | 0,402 |
| Кфакт | 1,176 | 3,984 | 0,820 | -0,356 | ||
| Кn | 1,688 | 1,968 |
Если Кфакт> Кn, то крайне высока вероятность наступления банкротства предприятия, если меньше – то вероятность банкротства незначительна. в ЗАО «Базовское» ситуация на 2009 год по модели Зайцевой показывает, что предприятие имеет большую вероятность банкротства, но уже в 2010 году, эта вероятность незначительна.
Одной из последних методик прогнозирования банкротства с использованием метода рейтинговой оценки являются модели А.В. Колышкина. Модели автора имеют отличные от других аналитических моделей принципы построения: А.В. Колышкин отобрал показатели, наиболее часто встречающиеся в моделях других исследователей, и, исходя из этого, придал им вес. В результате были получены три статистические модели прогнозирования банкротства. В общем виде модели выглядят следующим образом:
Модель № 1 = 0.47К1 + 0.14К2 + 0.39К3
Модель № 2 = 0.61К4 + 0.39К5
Модель № 3 = 0.49К4 + 0.12К2 + 0.19К6 + 0.19К3
где К1 – рабочий капитал к активам;
К2 – рентабельность собственного капитала;
К3 – денежный поток к задолженности;
К4 – коэффициент покрытия;
К5 – рентабельность активов;
К6 – рентабельность продаж.
Таблица 25
| Показатель | 2008 г | 2009 г | 2010 г | |||
| н.г. | к.г. | н.г. | к.г. | н.г. | к.г. | |
| Рабочий капитал | 26 422 | 27 244 | 24 435 | |||
| Активы | 58 632 | 63 413 | 63 413 | 70 416 | 70 416 | 73 334 |
| Средняя величина активов | 61 023 | 66 915 | 71 875 | |||
| Выручка от продаж стр.010 ф.№2 | 36 204 | 30 713 | 34 045 | |||
| Прибыль (убыток) от продаж стр.050 ф.№2 | 5 968 | 1 816 | 4 152 | |||
| Итог АI стр.190 ф. №1 | 30 535 | 32 702 | 32 702 | 36 042 | 36 042 | 40 277 |
| Итог П III стр.490 ф. №1 | 46 932 | 53 436 | 53 436 | 55 490 | 55 490 | 59 198 |
| Итог П IV стр.590 ф. №1 | 5 688 | 7 796 | 5 514 | |||
| Займы и кредиты стр.610 ф. №1 | 2 900 | 6 700 | 8 600 | |||
| Кредиторская задолженность стр.620 ф. №1 | ||||||
| Итог АII стр.290 ф. №1 | 30 711 | 34 374 | 33 057 | |||
| Чистая прибыль | 6 504 | 2 054 | 3 708 | |||
| рабочий капитал к активам | 0,42 | 0,39 | 0,33 | |||
| рентабельность СК Kрск = стр.190 / (0.5 * (стр.490 нг + стр.490 кг)) | 0,65 | 0,66 | 0,70 | |||
| денежный поток к задолженности | 0,20 | 0,03 | 0,23 | |||
| коэффициент покрытия Kп = стр.290 / (стр.610 + стр.620 + стр.660) | 9,23 | 4,82 | 3,83 | |||
| рентабельность активов = прибыль / на ср величину активов | 0,11 | 0,03 | 0,05 | |||
| рентабельность продаж Kрп = стр.050 /стр.010*100% | 16,48 | 5,91 | 12,20 |
Модель № 1 = 0.47*0,33 + 0.14*0,7 + 0.39*0,23=0,35
Модель № 2 = 0.61*3,83 + 0.39*0,05=2,36
Модель № 3 = 0.49*3,83 + 0.12*0,7 + 0.19*12,2 + 0.19*0,23=4,33
Таблица 26
Критические показатели рассматриваемых моделей
| Модель | Благополучные | Банкроты | Зона неопределенности |
| I | 0,08-0,16 | (-0,2)-(-0,08) | (-0,08)-0,08 |
| II | 1,07-1,54 | 0,35-0,49 | 0,49-1,07 |
| III | 0,92-1,36 | 0,25-0,38 | 0,38-0,92 |
По модели А.В. Колышкина можно сделать вывод, что предприятие ЗАО «Базовское» в 2010 году находится в благополучном состояние.
Несомненным достоинством рейтинговых моделей является простота. Вместе с тем, методы определения весовых значений показателей далеко не всегда обеспечивают необходимую точность. Анализ данных моделей на основании данных рассматриваемых предприятий показал, что наименьшую ошибку имеет модель №3.
Французским экономистом Ж. Депаляном было доказано, что финансовая ситуация предприятия может достаточно адекватно характеризоваться 5 показателями, данный метод получил название метод credit-men. Формула расчета имеет вид:
N = 25R1 + 25R2 + 10R3 + 20R4 + 20R5
где, R1 - Коэффициент быстрой ликвидности; R2 - Коэффициент кредитоспособности; R3 - Коэффициент иммобилизации собственного капитала; R4 - Коэффициент оборачиваемости запасов; R5 - Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности.
Метод credit-men, формулы расчета показателей по бухгалтерскому балансу:
R1 = (стр. 230 + 240 + 260) / стр. 620 ф.№1;
R2 = стр. 490 / (стр. 590 + 690) ф. №1;
R3 = стр. 490 / стр. 190 ф.№1;
R4 = стр. 020 ф.№2 / стр. 210 ф.№1;
R5 = (стр. 010 ф. № 2) / (стр. 240 + 230 ф. №1).
Для каждого показателя определяют его нормативную величину, который сравнивают с показателем изучаемого предприятия:
Ri = Фактическое значение коэффициента/Нормативное (рекомендуемое) значение
Таблица 27
| Показатели | 2010 г. |
| Выручка стр.010 ф. №2 | 34 045 |
| Себестоимость стр.020 ф. №2 | -29 893 |
| Итог АI стр.190 ф. №1 | 40 277 |
| Запасы стр.210 ф. №1 | 29 554 |
| Дебиторская задолженность (в теч.12 мес.) стр.240 ф. №1 | |
| Денежные средства стр.260 ф. №1 | 3 262 |
| Итог ПIII стр.490 ф. №1 | 59 198 |
| Итог ПIV стр.590 ф. №1 | 5 514 |
| Кредиторская задолженность стр.620 ф. №1 | |
| Итог ПV стр.690 ф. №1 | 8 622 |
| R1 | 159,23 |
| R2 | 4,19 |
| R3 | 1,47 |
| R4 | -1,01 |
| R5 | 141,27 |
Таблица 28
| Показатели | Норматив | Значение |
| Коэффициент быстрой ликвидности R1 | 0,5 | 159,23 |
| Коэффициент кредитоспособности R2 | 1,2 | 4,19 |
| Коэффициент иммобилизации собственного капитала R3 | 1,2 | 1,47 |
| Коэффициент оборачиваемости запасов R4 | 10,6 | -1,01 |
| Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности R5 | 44,5 | 141,27 |
N = 25R1 + 25R2 + 10R3 + 20R4 + 20R5 = 6 905,16
Если N=100, то финансовая ситуация предприятия нормальная, если N>100, то ситуация хорошая, если N<100, то ситуация на предприятии вызывает беспокойство. В ЗАО «Базовское» N=6 905.16, это говорит о том, что ситуация на данном предприятие очень хорошая. Предприятие платежеспособно и в ближайшее время вероятности банкротства не наблюдается.
Использование западных моделей для российской экономики затруднительно, поэтому отечественные экономисты разрабатывали собственные модели прогнозирования риска банкротства или адаптировали западные модели. Среди отечественных моделей диагностики риска банкротства предприятий можно выделить модели, разработанные Р.С. Сайфулиным и Г.Г. Кадыковым (1996) и А.Д. Беликовым и Г.В. Давыдовой учеными Иркутской государственной экономической академии (1997).
Пятифакторная модель Р. С. Сайфулина, Г. Г. Кадыкова имеет вид:
Z = 2*X1 +0,1*X2 +0,08*X3 +0,45*X4+X5
Где:
X1 — коэффициент обеспеченности собственными средствами (нормативное значениеX1 > 0,1);
X2 — коэффициент текущей ликвидности (X2 > 2);
X3 — интенсивность оборота авансируемого капитала, характеризующая объем реализованной продукции, приходящейся на 1 руб. средств, вложенных в деятельность предприятия (X3 > 2,5);
X4 — коэффициент менеджмента (эффективность управления предприятием), рассчитываемый как отношение прибыли от реализации к выручке;
X5 — рентабельность собственного капитала (X5 > 0,2).
Таблица 29
| Показатели | Значение |
| Выручка от продаж стр.010 ф. №2 | 34 045 |
| Прибыль от продаж стр.050 ф. №2 | 4 152 |
| Чистая прибыль стр.190 ф. №2 | 3 708 |
| Итог АI стр.190 ф. №1 | 40 277 |
| Итог АII стр. 290 ф. №1 | 33 057 |
| Итог П III стр.490 ф. №1 | 59 198 |
| Займы и кредиты стр.610 ф. №1 | 8 600 |
| Кредиторская задолженность стр.620 ф. №1 | |
| Коэффициент обеспеченности собственными средствами (стр.(490-190)/290) | 0,57 |
| Коэффициент текущей ликвидности (стр.290/ (610+620+630+660)) | 3,83 |
| Коэффициент оборачиваемости активов (стр.010 ф. №2/(290+190)) | 0,46 |
| Коммерческая маржа (стр.050/010 ф. №2) | 0,12 |
| Рентабельность СК | 0,7 |
Z = 2*X1 +0,1*X2 +0,08*X3 +0,45*X4+X5 = 2,74
В методике Сайфулина-Кадыкова рассчитывает рейтинговое число R, являющееся взвешенной суммой пяти финансовых показателях деятельности предприятия [2]. Если Z равно 1 – предприятие имеет удовлетворительное финансовое состояние, так как финансовые коэффициенты соответствуют минимальным нормативным уровням. Если Z <1 – финансовое состояние предприятия неудовлетворительное. В нашем случае, Z=2,74 это говорит о том, что данное предприятие имеет хорошее стабильное финансовое состояние.
Почти все отечественные статистические модели были построены с помощью множественного дискриминантного анализа, в результате чего они не дают точной количественной оценки вероятности риска банкротства, а только определяют качественную степень банкротства (сильная, слабая и т.д.). Для решения этой проблемы на западе применяют регрессионные логистические модели (logit-модели), которые позволяют получить значительно более эффективные оценки риска банкротства, чем модели, разработанные с помощью множественного дискриминантного анализа (MDA). Использование логистической регрессии дает возможность более широко оценить с помощью различных эконометрических тестов построенную logit-модель, как в целом, так и отдельные ее переменные. При этом в отличие от MDA-модели, logit-модель позволит сделать вывод не только относительно принадлежности к группе банкротов (чем ограничивается интерпретация MDA-моделей), но и оценить вероятность возникновения риска банкротства для предприятия. В отличие от MDA-моделей, которые описывают линейные зависимости, logit-модели позволяют описывать нелинейные зависимости между переменными в модели и вероятностью банкротства предприятия.
На Западе logit-модели пользуются большей популярностью по сравнению с дискриминантными моделями диагностики риска банкротства, в России они пока не нашли своего применения. В качестве основных причин ограниченного применения зарубежных logit-моделей диагностики риска банкротства для российских предприятий можно выделить:
- различия в исходных данных, используемых для построения моделей. Западные logit-модели были построены на основе выборки зарубежных предприятий с показателями финансово-хозяйственной деятельности, которые отличаются от российских показателей;
- различия в макроэкономической ситуации. Коэффициенты, стоящие при показателях в logit-моделях для стран с развитой рыночной экономикой, неприменимы для стран с переходной экономикой и наоборот;
- не учитывается отраслевая специфика деятельности предприятий. Западные logit-модели первоначально разрабатывались как «универсальные» т.е. применимые для предприятий любых отраслей. Выборка, соответственно, включала в себя предприятия различных отраслей, но как показывают многочисленные исследования в области финансового менеджмента, оптимальные значения коэффициентов при показателях в моделях варьируются для предприятий различных отраслей, т.е. «универсальные» западные logit-модели не могут применяться для авиационной промышленности.
В целом, поскольку logit-модели оценки риска банкротства предприятий показали высокую эффективность в странах, где были разработаны, можно предположить, что, используя тот же математический аппарат, но на основе выборки российских предприятий авиационного комплекса и системы показателей, взятых как из зарубежных, так и из отечественных моделей, возможно построение достаточно точной модели, которая будет изначально разработана с учетом специфических особенностей российских авиапредприятий, но при этом учитывала все наработки западных моделей.
В таблице рассмотрены все самые современные зарубежные logit-модели для диагностики риска банкротства предприятий.
Таблица 29
Современные зарубежные статистические logit-модели диагностики риска банкротства предприятия.
| Тип модели | Авторы | F-модель диагностики риска банкротства предприятия за 1 год |
| Logit model | Altman, Sabato (2007) | F=4,28+0,18*EBIT/AT-0,01*SL/EQ+0,08*NP/AT+0,02*CASH/AT+0,19*EBIT/INT |
| Logit model | Lin, Piesse (2004) | F=0,2-0,33*NP/AT-0,17*CASH/TL-0,95*(AC-SL)/AT |
| Logit model | Joo-Ha, Taehong (2000) | F=0,1062*INT/TR-0,00682*EBIT/TL-0,1139*TR/REC |
| Logit model | Gruszczynski (2003) | F=1,3508+7,5153*OP/AT-6,1903*TL/AT |
| Probit model | Ginoglou (2002) | F=-0,138+16,555*NP/AT+3,54*GP/AT+0,002*TL/EQ+0,789* (AC-SL)/AT |
Расшифровка финансовых показателей в моделях в таблице 29;
AC – оборотные активы (current assets) стр. 290 Форма 1;
AT- общая сумма активов (total assets) стр. 300 Форма 1;
TL – общая сумма обязательств (total liabilities ) стр. 590 Форма 1 + стр. 690 Форма 1;
SL – краткосрочные обязательства (short-term liabilities) стр. 690 Форма 1;
LL – долгосрочные обязательства (long-term liabilities) стр. 590 Форма 1;
EQ – капитал и резервы (equity) стр. 490 Форма 1;
REC – дебиторская задолженность (платежи до 12 месяцев) (short-term receivables) стр. 240 Форма 1;
TR – выручка от продаж (revenues from sales) стр. 010 Форма 2;
NP – чистая прибыль (net profit) стр. 190 Форма 2;
GP – валовая прибыль (gross profit) стр. 029 Форма 2;
SP – прибыль от продаж (profit from sales) стр. 050 Форма 2;
OP– прибыль до налогообложения (operational profit) стр. 140 Форма 2;
INT – проценты к уплате (paid interest from credits) стр. 070 Форма 2;
OC – операционные расходы (operational cost) = стр. 020 Форма 2;
EBIT– показатель прибыли до вычета налогов и процентов = стр. 50+ стр. 70 Форма 2;
CASH – денежные средства, стр. 260 Форма 1.
Таким образом, в данной курсовой работе были проанализированы и рассмотрены основные модели оценки вероятности банкротства на примере предприятии ЗАО «Базовское.
Заключение
В данной работе рассматривается важность оценки риска вероятности банкротства предприятия. Основной целью, которого является получение небольшого числа ключевых параметров, дающих объективную и точную картину финансового состояния предприятия, его прибылей и убытков, изменений в структуре актива и пассива. Актуальность и практическая значимость темы настоящей работы обусловлена рядом причин. Во-первых, в настоящее время, в российской экономике ключевой проблемой является кризис неплатежей. Во-вторых, в условиях массовой неплатежеспособности российских хозяйствующих субъектов особое значение приобретают меры по предотвращению кризисных ситуаций, а также мероприятия, направленные на восстановление платежеспособности предприятия и стабилизацию его финансового состояния.
Для улучшения структуры баланса предприятия и его платежеспособности в первую очередь следует изучить причины, побудившие данную ситуацию и выявить направления улучшения. Проведя анализ деятельности хозяйственной предприятия, находящегося в кризисной ситуации неплатежеспособности, необходимо изучить возможные пути выхода из кризиса, вследствие чего можно выбрать конкретный путь улучшения положения.
Антикризисное управление может и должно быть эффективным. Для этого важно заниматься различными сторонами процесса. Управлять следует:
* активами (пассивами) предприятия;
* этапами бизнес - процесса (сбыт, производство, снабжение, учет);
* программами защиты имущества и безопасности бизнеса;
* кадрами (включая вопросы формирования кадровой политики, социальные вопросы, отношения с профсоюзами);
* программами построения отношений с акционерами, партнерами, органами государственной власти;
* программами информационной поддержки (включая доведение до сведения трудового коллектива информации о планах, методах и принципах управления, а так же доведение социально-значимых аспектов деятельности до широкой общественности). Во многих случаях, в основном это относится к предприятиям на грани банкротства, предлагается включить механизм антикризисного управления. Для этого необходимо управлять различными сторонами хозяйственного процесса.
Были раскрыты поставленные задачи, рассчитаны коэффициенты, рассмотрены несколько моделей оценки вероятности банкротства, как отечественных авторов, так и зарубежных.
Рассматривая модели оценки вероятности банкротства на примере ЗАО «Базовское» сделаны выводы, что предприятие является платежеспособным и вероятность банкротства очень мала.
Список использованной литературы
1. Анализ финансового состояния предприятия [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://afdanalyse.ru/
2. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. – 2009. – N 3. с.13–20.
3. Ермолович Л.Л. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. - Минск: БГЭУ, 2008.
4. Ковалёв А.П. Диагностика банкротства. - М.: АО «Финстатинформ», 2007.
5. Ковалёв В.В., Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Учебник. - М.: Проспект, 2003.
6. Кучеренко, С.А. Применение моделей прогнозирования финансового состояния предприятий АПК С.А. Кучеренко Труды Кубанского государственного аграрного университета. – № 3. – 2007.– с. 18-21 (0,43 п.л.).
7. Кучеренко, С.А. Прогнозирование банкротства сельскохозяйственных товаропроизводителей с использованием методов дискриминантного анализа С.А. Кучеренко Экономический анализ: теория и практика. – № 12 (117). – 2008. – с.73-75 (0,32 п.л.)
8. Кучеренко, С.А. Диагностика банкротства и прогнозирование финансового состояния /С.А. Кучеренко // Коллективная монография по итогам Всероссийской научной конференции «Юг России в перекрестье напряжений – 2. Южнороссийский регион: потенциал и перспективы». – ВДЦ «Орленок», Туапсинского района, Краснодарского края, 2009. – с.268-275 (0,28 п.л.).
9. Кучеренко, С.А. Проблемы прогнозирования финансового состояния предприятий АПК Краснодарского края С.А. Кучеренко Учет и аудит в России: состояние и проблемы развития ФГОУ ВПО «КубГАУ». – Краснодар, 2009. – с. 6-12 (0,36 п.л.).
10. Кучеренко, С.А. Методы прогнозирования финансового состояния на предприятиях АПК / С.А. Кучеренко Тезисы докладов научно-практической конференции ФГОУ ВПО «КубГАУ». – Краснодар, 2009. – с. 51-53 (0,234 п.л.)
11. Кучеренко, С. А. Практикум по аудиту: практикум рек. УМО вузов / С.А. Кучеренко и др. / Куб ГАУ. – Краснодар, 2009. – с. 155-179 (1,51 п. л.).
12. Кучеренко, С.А. Диагностика и прогнозирование финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей С.А. Кучеренко Экономический анализ: теория и практика. – № 23 (104) – 2010. – (0,344 п.л.)
13. Любушин Н.П. и др. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия.: Учебное пособие для вузов / М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2009.
14. Панков В.В. Анализ в условиях антикризисного управления.// Бухгалтерский учёт. - 2010 - №15. - с.15.
15. Постановление Правительства РФ от 8 июня 2001 г. №458 «О порядке и условиях проведения реструктуризации просроченной задолженности (основного долга и процентов, пеней и штрафов) сельскохозяйственных предприятий и организаций по федеральным налогам и сборам, а также по страховым взносам в бюджеты государственных внебюджетных фондов» // Собрание законодательства Российской Федерации. - 18 июня 2001 г. - №25. - Ст. 2576.
16. Постановление Правительства РФ от 30 января 2003 г. №52 «О реализации Федерального закона «О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей» // Собрание законодательства Российской Федерации. -10 февраля 2003 г. - №6. - Ст. 523.
17. Подзоров А.А Банкротство/ А.А. Подзоров.- М.: Экзамен. 2009. 544с.
18. Приказ Минфина РФ и ЦБР от 29 декабря 2003 г. №119н/1364-У «Об утверждении Порядка открытия и использования счета в ОАО «Российский Сельскохозяйственный банк» сельскохозяйственного товаропроизводителя, предусматривающего особый режим проведения расчетов с кредиторами сельскохозяйственного товаропроизводителя» // Бюллетень нормативных актов федеральных органов исполнительной власти. - 9 февраля 2004 г. - №6.
19. Рубан Т.Е., Байдаус П.В. «Анализ методик прогнозирования банкротства на основе использования финансовых показателей». Сборник трудов магистрантов 2008 Донецкого национального технического университета. Выпуск 2. – Донецк, ДонНТУ Министерства образования и науки Украины, 2008.– 942 с.
20. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Учебник. - М.: Инфра-М, 2009.
21. Справочник финансиста предприятия. – 2-е изд., доп. и перераб. – М.: ИНФРА-М, 2003. – 559с.
22. Телюкина М.В. Комментарий к Федеральному закону от 26 октября 2002 года №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» // Законодательство и экономика. – 2010. - №3-12.
23. Федеральный закон от 9 июля 2002 г. №83-ФЗ «О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей» // Собрание законодательства Российской Федерации. - 15 июля 2002 г. - №28. - Ст.2787.
24. Финансовый анализ [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://1fin.ru/
25. Финансы предприятия / Под редакцией Фирсовой А.А. – М.: Альфа-Пресс, 2010.
26. Фурманов М.И. Банкротство в России. - М.: Инфра-М., 2007
27. Хайдаршина Г.А. Методы оценки риска банкротства предприятия: автореферат дис. кандидата экономических наук. – Москва, 2009 г. –5 с.
28. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. - М.: Инфра-М, 2008.
29. Экономист [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://econominfo34.ru/