ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛЬНОСТИ БАНКРОТСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ Максименко В.С.1
Максименко Владислав Сергеевич - магистр, специализация: анализ и аудит бизнеса, Кубанский государственный аграрный университет, г. Краснодар
Аннотация: оценка потенциальности банкротства занимает важнейшее место при анализе финансового состояния, так как своевременная диагностика позволяет мгновенно среагировать на возможность банкротства, планируя будущие расходы и корректируя стратегический план организации. В статье рассмотрен один из основных способов диагностики банкротства на основе использования интегральных показателей, включающий несколько методик. Проработаны теоретические вопросы анализа банкротства, а также на примере трех с/х организаций проведена оценка потенциальности банкротства по методике Д. Дюрана, рейтинговых оценок и коэффициентов Альтмана, Лиса и Таффлера. На основании расчетов сделаны выводы о потенциальности банкротства и финансовом состоянии пилотных организаций. Ключевые слова: банкротство, анализ банкротства, финансовая деятельность организаций, финансовое состояние, эффективность, анализ, сельское хозяйство.
ESTIMATION OF POTENTIALITY OF BANKRUPTCY OF AGRICULTURAL ORGANIZATIONS ON THE BASIS OF ANALYSIS OF INTEGRATED INDICATORS Maksimenko V.S.
Maksimenko Vladislav Sergeevich - Master, SPECIALIZATION: ANALYSIS AND AUDIT OF BUSINESS, KUBAN STATE AGRARIAN UNIVERSITY, KRASNODAR
Abstract: еvaluation of the potential for bankruptcy takes an important place in the analysis of financial condition, since timely diagnostics allows you to react instantly to the possibility of bankruptcy, planning future expenses and adjusting the strategic plan of the organization. In the article one of the main ways of bankruptcy diagnostics based on the use of integral indicators is considered, including several methods. The theoretical issues of bankruptcy analysis were worked out, and also the example of three agricultural organizations assessed the potential for bankruptcy according to the method of D.Duran, the ratings and the coefficients of Altman, Lis and Tuffler. Based on the calculations, conclusions were drawn on the potential for bankruptcy and the financial status ofpilot organizations. Keywords: bankruptcy, bankruptcy analysis, financial activities of organizations.
УДК 657.622
В настоящее время сложившуюся экономическую ситуацию в России и мире невозможно назвать стабильной. Быстро меняющиеся потребности общества, большая конкуренция, новые технологии позволяют одним организациям увеличивать темпы наращивания прибыли, а других - терпеть убытки. В данных условиях возрастает значение собственной стратегии организации. При крупных
1 Научный руководитель: Прудников Григорий Анатольевич - доктор экономических наук, профессор, Кубанский государственный аграрный университет, г. Краснодар.
10
масштабах производства организацию может как иметь большую прибыль, так и вследствие неправильного управления, отсутствия анализа своей деятельности, несвоевременной смены стратегии - большие убытки. Таким образом, организация некогда имеющая достаточное количество ресурсов может превратиться из прибыльной в убыточную и впоследствии обанкротиться.
Согласно федеральному закону от 26.10.2002 N 127-ФЗ (ред. от 29.10.2012) «О несостоятельности (банкротстве)» под несостоятельностью (банкротством) понимают признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей [11, с. 6].
Банкротство (несостоятельность, подтвержденная документально) неспособность субъекта хозяйствования платить по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия средств.
Несостоятельность субъекта хозяйствования может быть, по мнению Савицкой Г.В. [8, с. 518]:
- «несчастной», не по собственной вине, а вследствие непредвиденных обстоятельств (стихийные бедствия, военные действия, политическая нестабильность обществе, кризис в стране, общий спад производства, банкротство должников и другие внешние факторы);
- «ложной» (корыстной) в результате умышленного сокрытия собственного имущества с целью избежание уплаты долгов кредиторам;
- «неосторожной» вследствие неэффективной работы, осуществлении рискованных операций.
Виды и формы несостоятельности:
1. По месту в экономике
а) в рыночном секторе несостоятельность идентифицируется с ухудшением финансового положения фирмы и развитием ее неплатежеспособности.
б) в нерыночном секторе.
2. По времени:
а) циклическая - регулярно возникающая с периодичностью, превышающей длительность одного производственного цикла, но меньше, чем время одного оборота оборотного капитала
б) хроническая - сохраняется в течение периода, превышающего время одного оборота оборотного капитала.
3. По масштабу
а) текущая - обусловлена длительностью жизненного цикла товара, вызывается материальными причинами, носит перманентный и локальный
б) системная - присутствует в период экономического кризиса, вызывается общественными причинами, носит всеобщий.
Теоретические основы экономической эффективности исследовали многие советские и российские ученые. Весомый вклад в теорию финансового анализа и анализа банкротства внесли Альтман Э., Бивер У., Таффлер Р., Гордон Л. В. Спрингейт. Из отечественных экономистов значимыми являются научные и учебно -методические работы Беликова А. Ю., Сайфуллина Р. С., Ионовой А. Ф.,
Селезнева, Н.Н.,Постюшкова А. В. и др.
Для определения характера несостоятельности предприятия и оценки вероятности угрозы банкротства все методики рекомендуется рассматривать как минимум на двух уровнях: качественный подход - анализ жизнеспособности предприятия и количественный подход - диагностика финансового здоровья.
Одним из таких способов оценки потенциальности банкротства является анализ интегральных показателей. Данный способ объединяет несколько методик:
1) Методика кредитного скоринга Д. Дюрана;
2) Рейтинговая оценка;
3) Оценка вероятности банкротства на основе мультипликативного дискриминантного анализа (с использованием модели Альтмана, Лиса, Таффлера и др.).
Сущность этой методики, продолженной впервые американским экономистом Д.Дюраном в начале 40-х годов XX в., заключается в классификации предприятий по степени риска, исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок [8, а 513]. Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (таблица 1).
Таблица 1. Группировка предприятий по уровню платежеспособности
Показатель Границы классов согласно критериям
1 класс 2 класс 3 класс 4 класс 5 класс
Рентабельность совокупного капитала 30 % и выше - 50 баллов от 29,9 до 20 % - от 49,9 до 35 баллов от 19,9 до 10 % - 49,9 до 34,9 до 20 баллов от 9,9 до 1 % - от 19,9 до 5 баллов менее 1 %-0 баллов
Коэффициент текущей ликвидности 2,0 и выше 30 баллов от 1,99 до 1,7 - от 29,9 до 20 баллов от 1,69 до 1,4 - от 19,9 до 10 баллов от 1,39 до 1,1 - от 9,9 до 1 балла 1 и ниже -0 баллов
Коэффициент финансовой независимости 0,7 и выше 20 баллов от 0,69 до 0,45 - от 19,9 до 10 баллов от 0,44 до 0,30 - от 9,9 до 5 баллов от 0,29 до 0,20 - от 5 до 1 балла менее 0,2 -0 баллов
Границы классов 100 баллов и выше от 99 до 65 баллов от 64 до 35 баллов от 34 до 6 баллов 0 баллов
В зависимости от набранной суммы баллов организация может быть отнесена к одному из 5 классов финансовой устойчивости, в зависимости от этого и будет меняться вероятность наступления ее банкротства.
- I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;
- II класс - предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;
- III класс - проблемные предприятия.
- IV класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;
- V класс - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные. Оценим потенциальность банкротства на примере 3 сельскохозяйственных
организаций, основным видом деятельности которых является производство и реализация плодов семечковых и косточковых культур на основе методики Д. Дюрана.
2014 г. 2015 г. 2016 г.
Показатель Значение Кол-во баллов Значение Кол-во баллов Значение Кол-во баллов
ЗАО ОПХ «Центральное»
Рентабельность
совокупного 8,17 16 10,76 22 8,70 18
капитала
Коэффициент текущей 1,301 9 1,288 9 1,556 17
ликвидности
Коэффициент финансовой 0,757 20 0,649 19 0,676 19
независимости
Итого х 45 х 50 х 54
ЗАО «Лорис»
Рентабельность
совокупного 14,02 27 13,29 26 11,91 24
капитала
Коэффициент текущей 8,270 30 8,925 30 6,941 30
ликвидности
Коэффициент финансовой 0,953 20 0,952 20 0,942 20
независимости
Итого х 77 х 76 х 74
ЗАО «Плодовод»
Рентабельность
совокупного 5,96 12 12,86 26 5,60 12
капитала
Коэффициент текущей 6,639 30 10,037 30 6,947 30
ликвидности
Коэффициент финансовой 0,951 20 0,961 20 0,948 20
независимости
Итого х 62 х 76 х 62
Исходя из вышеприведенных расчетов, делаем вывод, что ЗАО ОПХ «Центральное» и ЗАО «Плодовод» по набранному количеству баллов согласно методике Д. Дюрана относятся к 3 классу предприятий, ЗАО «Лорис» - ко 2 классу.
Предприятия 2 класса - предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные. Предприятия 3 класса - проблемные предприятия.
Основная причина отнесения ЗАО ОПХ «Центральное» к предприятиям 3 класса -низкий коэффициент текущей ликвидности, что не позволяет организации за счет своих активов погасить краткосрочные обязательства. ЗАО «Плодовод» также отнесен к 3 классу. Данная организация получила максимальное количество баллов по коэффициенту текущей ликвидности и коэффициенту финансовой независимости, однако низкий % рентабельности (не более 6%) не позволил ей классифицироваться как не рискованному предприятию.
Таким образом, в результате оценки банкротства с помощью методики кредитного скоринга Д. Дюрана мы выяснили, что ЗАО ОПХ «Центральное» относится к 3 классу предприятий (проблемные предприятия). ЗАО «Лорис» - является наиболее стабильной и наименее подверженной риску организацией, ЗАО «Плодовод» - также является проблемным предприятием по причине столь низкой рентабельности совокупного капитала.
На следующем этапе исследования проведем анализ потенциальности банкротства на основе рейтинговой оценки показателей [8, с. 526]. Рейтинговая оценка учитывает все важнейшие показатели как производственной, так и финансовой деятельности предприятия и позволяет провести сравнение его с другими предприятиями. Условно эти показатели можно разделить на 4 группы:
1) показатели прибыльности хозяйственной деятельности (рентабельность общая, чистая и др.);
2) показатели эффективности управления (чистая прибыль, прибыль от продаж и др.);
3) показатели деловой активности (продолжительность операционного и финансового циклов и др.);
4) показатели оценки ликвидности и финансовой устойчивости (коэффициент абсолютной ликвидности, коэффициент соотношения собственных оборотных средств и др.).
Проведем рейтинговую оценку исследуемых организаций, используя показатели чистой рентабельности, рентабельности продаж, оборачиваемости оборотных средств, коэффициенты текущей ликвидности и финансовой независимости (таблица 3).
Таблица 3. Основные показатели для рейтинговой оценки исследуемыхсельскохозяйственных
организаций за 2016 год
№ Рентабельность, % Рентабельность продаж, % Оборачиваемость активов Коэффициент текущей ликвидности Коэффициент автономии
1 8,70 20,93 0,68 1,556 0,676
2 11,91 24,49 0,50 6,941 0,942
3 5,60 10,06 0,88 6,947 0,948
При рейтинговой оценке используют метод многомерного сравнительного анализа. Для начала выделим максимальный элемент (max aij) в каждой графе и поделим на него все остальные элементы (aij). В результате создается матрица стандартизированных коэффициентов (xij).
Таблица 4. Матрица стандартизированных коэффициентов
№ Х 1 Х 2 Х 3 Х 4 Х 5
1 0,73 0,85 0,77 0,22 0,71
2 1 1 0,57 0,99 0,99
3 0,47 0,42 1 1 1
Предприятия ранжируются в порядке убывания рейтинговой оценки, и наивысший рейтинг имеет предприятие с его минимальным значением Результаты сравнительной рейтинговой оценки исследуемых организаций приведем в таблице 5.
Таблица 5. Результаты сравнительной рейтинговой оценки исследуемых сельскохозяйственных организаций
№ Наименование 2016 г.
R место
1 ЗАО ОПХ «Центральное» 1,72 3
2 ЗАО «Лорис» 0,45 1
3 ООО «Плодовод» 1,11 2
На основании данных таблицы 5 можем сделать вывод, что наилучшим рейтингом обладает ЗАО «Лорис», лидируя по % рентабельности капитала и рентабельности продаж, показав в 2016 году 24,49 рублей прибыли от продаж на 1 рубль выручки.
Также организация не столь далеко отстала по величине коэффициента текущей ликвидности и коэффициенту автономии, которые составили 99% от соответствующих показателей ЗАО «Плодовод».
По остальным критериям лидирующие позиции занимает ЗАО «Плодовод», занявший 2 место в рейтинговой оценке. ЗАО ОПХ «Центральное» занимает 3 место. В организации показатели рентабельности и рентабельности продаж довольно высоки, однако остальные коэффициенты в разы ниже соответствующих показателей других организаций.
В зарубежных странах для оценки риска банкротства предприятий широко используются факторные модели известны западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. Наиболее широкую известность получила модель Альтмана:
г = 0,71 7x1 + 0,847х2 + 3 , 1 0 7х3 + 0, 42х4 + 0,99 5х5, (1) где х1 - среднегодовая стоимость собственного оборотного капитала / среднегодовая стоимость активов;
х2 - нераспределенная (реинвестированная) прибыль / среднегодовая стоимость активов;
х3 - прибыль до уплаты процентов / среднегодовая стоимость активов; х4 - среднегодовая стоимость собственного капитала / среднегодовая величина заемного капитала
х5 - объем продаж (выручка)/ среднегодовая стоимость активов. Нормативное значение данного показателя - 1,230 [2, с. 176]. Если значение 2< 1,230, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение 2> 1,230 и более свидетельствует о малой его вероятности.
В Великобритании в 1972г. Р. Лис разработал модель оценки вероятности банкротства, в которой факторы-признаки учитывают такие результаты деятельности, как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость организации, согласно которой итоговый границей банкротства является значений 0,037 пункта.
х х х х , (2)
где х1 - среднегодовая стоимость оборотного капитала / среднегодовая стоимость активов;
х2 - прибыль от реализации / среднегодовая стоимость активов; х3 - нераспределенная прибыль / среднегодовая стоимость активов; х4 - среднегодовая стоимость собственного капитала / среднегодовая стоимость заемного капитала.
В завершении анализа применим методику Ричарда Таффлера, разработанную в 1977 г. Таффлер предложил проводить оценку потенциальности банкротства по следующей формуле:
г = 0, 5 3х1 + 0, 1 Зх2 + 0, 1 8х3 + 0, 1 6х4, (3) где х1 - прибыль от реализации /среднегодовая сумма краткосрочных обязательств;
х2 - среднегодовая стоимость оборотных активов / среднегодовая сумма обязательств;
х3 - среднегодовая сумма краткосрочных обязательств / среднегодовая стоимость активов;
х4 - выручка / среднегодовая сумма активов.
Если величина 2-счета больше 0,3, это указывает на благоприятные долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно. Проведем анализ потенциальности банкротства на основании модели Альтмана.
Показатель 2014 г. 2015 г. 2016 г. Отклонение 2016 г. от
2014 г. 2015 г.
ЗАО ОПХ «Центральное»
Х1 0,228 0,332 0,353 0,125 0,021
Х2 0,085 0,126 0,091 0,006 -0,034
Х3 0,1191 0,2091 0,1394 0,020 -0,070
Х4 2,965 2,731 2,259 -0,706 -0,472
Х5 0,660 0,715 0,676 0,016 -0,039
г 2,508 2,853 2,386 -0,123 -0,467
ЗАО «Лорис»
Х1 0,373 0,412 0,416 0,044 0,005
Х2 0,150 0,143 0,128 -0,023 -0,015
Х3 0,1546 0,1582 0,1220 -0,033 -0,036
Х4 18,052 19,944 17,657 -0,395 -2,288
Х5 0,544 0,523 0,498 -0,045 -0,025
г 8,998 9,805 8,697 -0,300 -1,108
ЗАО «Плодовод»
Х1 0,324 0,361 0,377 0,053 0,016
Х2 0,061 0,136 0,058 -0,003 -0,078
Х3 0,108 0,186 0,088 -0,020 -0,098
Х4 14,931 21,874 20,833 5,902 -1,041
Х5 0,770 0,825 0,877 0,107 0,052
г 7,657 10,959 10,216 2,559 -0,744
Анализируя данные таблицы 6, можем сделать вывод, что исследуемые организации имеют малую вероятность банкротства, так как коэффициент Альтмана выше, чем значение 1,230. Наивысший коэффициент Альтмана необходимо отметить у ЗАО «Плодовод», в 2016 году он составил 10,216, в сравнении с 2014 годом он вырос на 2,559. Самый низкий коэффициент из исследуемых организаций можно проследить у ЗАО ОПХ «Центральное» 2,386, который в динамике уменьшился на 0,123 по сравнению с 2014 годом.
Таким образом, можно сделать вывод, что наибольшая вероятность банкротства у ЗАО ОПХ «Центральное», наименьшая - ЗАО «Плодовод». Проведем оценку потенциальности банкротства по модели Лиса.
Показатель 2014 г. 2015 г. 2016 г. Отклонение 2016 г. от
2014 г. 2015 г.
ЗАО ОПХ «Центральное»
Х1 0,228 0,332 0,353 0,125 0,021
Х2 0,119 0,209 0,139 0,020 -0,070
Х3 0,085 0,126 0,091 0,006 -0,034
Х4 2,965 2,731 2,259 -0,706 -0,472
Z 0,033 0,050 0,043 0,009 -0,007
ЗАО «Лорис»
Х1 0,373 0,412 0,416 0,044 0,005
Х2 0,155 0,158 0,122 -0,033 -0,036
Х3 0,150 0,143 0,128 -0,023 -0,015
Х4 18,052 19,945 17,657 -0,395 -2,288
Z 0,064 0,069 0,062 -0,002 -0,006
ЗАО «Плодовод»
Х1 0,324 0,361 0,377 0,053 0,016
Х2 0,108 0,186 0,088 -0,020 -0,098
Х3 0,061 0,136 0,058 -0,003 -0,078
Х4 14,931 21,874 20,833 5,902 -1,041
Z 0,049 0,070 0,056 0,007 -0,014
На основании данных таблицы 7 можем сделать вывод, что всем исследуемым организациям не грозит банкротство, за исключением ЗАО ОПХ «Центральное» в 2014 году, так как коэффициент Лиса в 2014 году составил 0,033, что меньше нормативного значения 0,037. В последующие периоды у ЗАО ОПХ «Центральное» коэффициент Лиса составил 0,050 и 0,043 в 2015 и 2016 гг.
В ЗАО «Лорис» и ЗАО «Плодовод» в 2016 году показатель составил 0,062 и 0,056 соответственно. Однако в ЗАО «Лорис» можно заметить нисходящую тенденцию данного показателя, так в 2014 году его значение составило 0,064. В ЗАО «Плодовод» ситуация обратная - восходящая тенденция, в 2014 году коэффициент Лиса составил 0,049.
Показатель 2014 г. 2015 г. 2016 г. Отклонение 2016 г. от
2014 г. 2015 г.
ЗАО ОПХ «Центральное»
Х1 0,521 0,813 0,551 0,030 -0,263
Х2 0,906 1,211 1,204 0,298 -0,007
Х3 0,907 0,938 0,864 -0,044 -0,075
Х4 0,660 0,715 0,676 0,016 -0,039
Z 0,663 0,872 0,712 0,049 -0,160
ЗАО «Лорис»
Х1 2,945 3,313 2,277 -0,668 -1,036
Х2 7,097 8,623 7,766 0,668 -0,857
Х3 1,000 1,000 1,000 - -
Х4 0,544 0,523 0,498 -0,047 -0,025
Z 2,750 3,141 2,476 -0,274 -0,665
ЗАО «Плодовод»
Х1 1,722 4,251 1,925 0,204 -2,326
Х2 5,158 8,261 8,224 3,066 -0,037
Х3 1,000 1,000 1,000 - -
Х4 0,770 0,825 0,877 0,107 0,052
Z 1,886 3,639 2,410 0,524 -1,229
На основании данных таблицы 8, можем сделать вывод что всем исследуемым организациям не грозит банкротство. Согласно методике Таффлера, при банкротстве коэффициент должен быть меньше 0,3.
Самое низкое значение коэффициента Таффлера имеет ЗАО ОПХ «Центральное» -показатель равен 0,663. Это означает, что организации не грозит банкротство. Наивысший коэффициент Таффлера необходимо отметить у ЗАО «Плодовод» в 2015 году - показатель составил 3,639.
Таблица 9. Сводная оценка потенциальности банкротства по мультипликативным
моделям
Показатель 2014 г. 2015 г. 2016 г.
ЗАО ОПХ «Центральное»
Коэффициент Альтмана 2,508 2,853 2,386
Коэффициент Таффлера 0,663 0,872 0,712
Коэффициент Лиса 0,033 0,050 0,043
ЗАО «Лорис»
Коэффициент Альтмана 8,998 9,805 8,697
Коэффициент Таффлера 2,750 3,141 2,476
Коэффициент Лиса 0,064 0,069 0,062
ЗАО «Плодовод»
Коэффициент Альтмана 7,657 10,959 10,216
Коэффициент Таффлера 1,886 3,639 2,410
Коэффициент Лиса 0,049 0,070 0,056
На основании сводной таблицы можем сделать вывод, что по методикам Альтмана, Лиса и Таффлера исследуемые организации не станут банкротами, за исключением ЗАО ОПХ «Центральное» в 2014 году, где коэффициент Альтмана составил 0,033, что меньше нормативного значения 0,037. Однако в последующие периоды, организация смогла улучшить свое финансовое состояние, и увеличить коэффициент Альтмана до 0,050 и 0,043 в 2015 и 2016 гг. соответственно.
Результаты проведенного анализа позволяют с разной стороны взглянуть на финансовое состояние, подчеркнуть потребности организаций, а также рассмотреть возможность увеличения затрат, высвобожденных из производства или же остающихся незадействованными в обороте. Финансовый анализ позволяет построить грамотную систему планирования расходов, направленную на увеличение экономической эффективности и финансового состояния организации.
Список литературы /References
1. Абрютина М.В., Грачёв А.В. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учебно-практическое пособие. М.: Издательство «Дело и сервис», 2014. 256 с.
2. Байкина С.Г. Учет и анализ банкротств: Учебное пособие / С.Г. Байкина. М.: Дашков и К, 2013. 220 с.
3. Балдин К.В. Антикризисное управление: макро- и микроуровень: Учебное пособие / К.В. Балдин. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2011. 316 с.
4. Илышева Н.Н. Анализ финансовой отчётности коммерческой организации: / Н.Н. Илышева, С. И. Крылов: Юнити-Дана, 2013. 240 с.
5. Ионова А.Ф. Финансовый анализ. Управление финансами: учебное пособие/ А.Ф. Ионова, Н.Н. Селезнева. Юнити-Дана, 2012. 639 с.
6. Кобозева Н.В. Банкротство: учет, анализ, аудит: Практическое пособие / Н.В. Кобозева. М.: Магистр, НИЦ ИНФРА-М, 2013. 208 с.
7. Любушин Н.П., Лещёва В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учебное пособие для вузов / Под ред. проф. Н.П. Любушина. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2013. 471 с.
8. Панков Д.А. Современные методы анализа финансового положения. Мн.: ООО «Профит», 2014. 237 с.
9. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 4-е изд., перераб. и доп. Минск: ООО «Новое знание», 2013. 688 с.
10. Селезнёва Н.Н., Ионова А.Ф. Финансовый анализ: Учебное пособие. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2013. 479 с.
11. Федеральный закон от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» (ред. от 29.12.2015).
12. Федорова Г.В. Учет и анализ банкротств; Омега-Л. Москва, 2013. 304 с.
13. Чернова М.В. Аудит и анализ при банкротстве: теория и практика: Монография / М.В. Чернова. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013.208 с.
14. Шатохина К.А. Банкротство предприятий // Безопасность бизнеса. М.: Юрист, 2014. № 1. С. 46-47.
15. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М, 2013. 253 с.