Аннотация

Конструирование наиболее эффективных моделей диагностики риска банкротства нацелено на предотвращение проблемы финансового кризиса в народно-хозяйственном комплексе России. В статье представлен механизм экспресс-диагностики риска дефолта, ориентированный на раннее распознавание сигнальных признаков, определение «кризисного поля» и предварительную оценку масштабов предкризисного состояния предприятий. В качестве диагностического инструмента предлагается селективно-индикативная модель с регионально-отраслевой спецификацией.
Спецификация предусматривает применение регионально-отраслевого уровня экспонентов модели в качестве их значений-ориентиров. Эмпирический фундамент исследования построен на основе статистических и справочных материалов, а также данных финансовой отчетности сельскохозяйственных организаций Кемеровской области – Кузбасса.
Исследование включало следующие стадии: выявление индикативных сигналов риска банкротства на основе изучения 22 оригинальных методик прогнозирования финансового кризиса на предмет состава методического инструментария; оценку уровня их практической «популярности»; оценку комплекта выявленных индикативных сигналов риска дефолта на адекватность путем анализа их сопряженности с известными сигнальными критериями финансовой несостоятельности; экономическую интерпретацию и тематическую типизацию индикативных сигналов риска дефолта, фиксацию аналитических векторов-ориентиров; идентификацию индивидуального «долевого присутствия» индикативных сигналов риска банкротства в совокупности; определение и обоснование критических значений экспонентов модели, обеспечение направленности аналитических векторов-ориентиров для максимизации целевой функции; систематизацию и синтез индикативных сигналов в диагностическую модель, разработку градационной шкалы; фиксацию сигнальной аналитической базы; апробацию сформированной модели; формулирование выводов об адекватности модели и возможности ее адаптации в реальном секторе экономики.
Модель, сконструированная на фундаменте индикативных сигналов риска банкротства в контексте их частного «долевого присутствия» в рейтинговом числе, позволит повысить прогностическое качество диагностической процедуры. Практическое применение модели, которая базируется на небольшом числе экспонентов, приведет к повышению скорости антикризисного анализа.

Ключевые слова

Экспресс-диагностика, риск банкротства, индикативный сигнал, директ-индикатор, вектор-ориентир, селективно-индикативная модель, регионально-отраслевая спецификация

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абдуллаева П. Р., Бандурина Н. В., Воронина Ю. М. Законодательство о банкротстве: преемственность и новации. М.: Юстицинформ, 2023. 348 с.
2. Civil Code of the Russian Federation [Internet]. [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_5142
3. Chernichenko SG, Kotov RM. Methodological tools for diagnosing insolvency (bankruptcy) of organizations in the anti-crisis management system. Food Processing: Techniques and Technology. 2020;50(4):588–601. (In Russ.). https://doi.org/10.21603/2074-9414-2020-4-588-601
4. Горбатков С. А., Фархиева С. А., Белолипцев И. И. Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций. М.: Прометей, 2018. 371 с. https://elibrary.ru/XQVBDX
5. Жданов В. Ю. Диагностика риска банкротства. М.: Проспект, 2022. 159 с.
6. Kazakov AV, Kolyshkin AV. The development of bankruptcy prediction models in modern Russian economy. St. Petersburg University Journal of Economic Studies. 2018;34(2):241–266. (In Russ.). https://doi.org/10.21638/11701/spbu05.2018.203
7. Mizanbekova SK, Bogomolova IP, Shatohina NM. Prospects for digital and innovative technologies in management competitiveness of enterprises. Food Processing: Techniques and Technology. 2020;50(2):372–382. (In Russ.). https://doi.org/10.21603/2074-9414-2020-2-372-382
8. Ряховская А. Н. Банкротство и финансовое оздоровление субъектов. М.: Юрайт, 2024. 153 с.
9. Fedorova EA, Musienko SO, Fedorov FYu. Analysis of the external factors influence on the forecasting of bankruptcy of Russian companies. St. Petersburg University Journal of Economic Studies. 2020;36(1):117–133. (In Russ.). https://doi.org/10.21638/spbu05.2020.106
10. Altman EI, Hotchkiss E. Corporate financial distress and bankruptcy: Predict and avoid bankruptcy, analyze and invest in distressed debt. John Wiley and Sons; 2010, 368 p.
11. Kücher A, Mayr S, Mitter C, Duller C, Feldbauer-Durstmüller B. Firm age dynamics and causes of corporate bankruptcy: age dependent explanations for business failure. Review of Managerial Science. 2020;14:633–661. https://doi.org/10.1007/s11846-018-0303-2
12. Newton GW. Bankruptcy and insolvency accounting: Practice and procedure. New York: John Wiley and Sons; 2019. 554 p.
13. Sheynman OK. Integrable systems of algebraic origin and separation of variables. Functional Analysis and its Applications. 2018;52(4):94–98. (In Russ.). https://doi.org/10.4213/faa3553
14. Territorial body of the Federal State Statistics Service for the Kemerovo region (Kuzbass) [Internet]. [cited 2023 Jun 17]. Available from: https://42.rosstat.gov.ru
15. Federal State Statistics Service [Internet]. [cited 2023 Jun 17]. Available from: https://www.gks.ru
16. Directory of financial indicators of industries in the Russian Federation [Internet]. [cited 2023 Jun 17]. Available from: https://www.testfirm.ru/finfactor
17. Accounting. Taxes. Audit [Internet]. [cited 2023 Jun 17]. Available from: https://www.audit-it.ru
18. Rada AO, Fedulova EA, Kosinsky PD. New method for efficiency evaluation of digital technologies in agricultural sector. Food Processing: Techniques and Technology. 2019;49(3):495–504. (In Russ.). https://doi.org/10.21603/2074-9414-2019-3-495-504
19. Shadrin VG, Kotova ON, Polikarpova LA. The current state and prospects of the grain market in the Kemerovo region. Food Processing: Techniques and Technology. 2019;49(4):680–688. (In Russ.). https://doi.org/10.21603/2074-9414-2019-4-680-688