CC BY
267
ISSN 2311-8768 (Online) Риски, анализ и оценка
ISSN 2073-4484 (Print)
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФИНАНСОВОГО ЛЕВЕРИДЖА
ДЛЯ ОЦЕНКИ СИНТЕТИЧЕСКОГО КРЕДИТНОГО РЕЙТИНГА КОМПАНИИ Любовь Юрьевна ЛАСКИНА"', Георгий Владимирович КАЛЬВАРСКИЙ"
a кандидат экономических наук, доцент кафедры финансового менеджмента и аудита,
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Российская Федерация
risk05@mail.ru
b кандидат экономических наук, доцент кафедры теории кредита и финансового менеджмента, Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Российская Федерация kagevlad@mail.ru
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 04.02.2016 Принята в доработанном виде 15.02.2016
Одобрена 25.02.2016
УДК 336.648 JEL: G24, G32
Ключевые слова:
синтетический кредитный рейтинг, коэффициент покрытия процентов, финансовый риск, автомобильная промышленность
Аннотация
Предмет. В работе исследуется финансовый леверидж (англ. - financial leverage) и меры его измерения. Рост этого показателя ведет к увеличению финансового риска. Увеличение финансовых затруднений влияет непосредственно на кредитный рейтинг компании. Цели. Анализ влияния финансового левериджа на синтетический кредитный рейтинг предприятия.
Методология. При разработке авторской методики использовалась схема оценки синтетического кредитного рейтинга, в основе которой лежат зависимость между кредитными рейтингами и ключевыми финансовыми коэффициентами (коэффициент покрытия процентов, коэффициент чистого долга), а также связь рейтинга компании с доходностью и погашением корпоративных облигаций.
Результаты. На основе выявленной обратной связи между уровнем финансового левериджа и коэффициентом покрытия процентов проведена оценка влияния уровня финансового левериджа на кредитный рейтинг компании, рассчитанный с использованием методики оценки синтетического кредитного рейтинга. На примерах предприятий автомобильной промышленности и нефтяных компаний проанализированы кредитные рейтинги, присвоенные ведущими рейтинговыми агентствами и рассчитанные с использованием модернизированного синтетического кредитного рейтинга. Выявлено, что у компаний автомобильной промышленности официальные рейтинги на порядок выше, чем модернизированные синтетические. По нефтяным компаниям наблюдается обратная ситуация.
Выводы. Модернизированный синтетический кредитный рейтинг, учитывающий финансовый леверидж компании, более гибко отражает изменения финансового состояния, связанного как с внутренними, так и с внешними рисками предприятий.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
Финансовый леверидж является одной из стратегических характеристик экономического потенциала фирмы. Привлекая заемные средства, компания берет на себя обязательства вернуть в определенное договором время основную сумму долга и выплатить проценты за пользование заемными средствами.
В отечественной и зарубежной литературе предлагается несколько способов оценки финансового левериджа1. Самой наглядной и легко интерпретируемой мерой, характеризующей структуру капитала, является соотношение заемного и собственного капиталов компании. В
1 Ласкина Л.Ю. Особенности определения и оценка финансового левериджа: отечественный и зарубежный опыт // Финансы и кредит. 2012. № 38. С. 55-61.
отечественной литературе отдельные авторы этот показатель именует коэффициентом финансового левериджа или плечом финансового рычага2.
Другая, не менее распространенная мера оценки уровня финансового левериджа DFL позволяет установить зависимость между операционной прибылью EBIT и налогооблагаемой (EBIT - In):
DFL =
EBIT EBIT - In ''
(1)
где In - сумма процентов по кредитам и займам.
2 Когденко В.Г. Особенности анализа консолидированной отчетности (на примере анализа показателей финансового рычага) // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 36. С. 12-22.
Отметим, что коэффициент финансового левериджа имеет прямую связь с DFL - с увеличением объема заемного капитала финансовые издержки по обслуживанию долга возрастают, что приводит к увеличению DFL.
Один из возможных путей определения способности компании обслуживать
задолженность - это использование коэффициентов покрытия. Наибольшее распространение получил коэффициент покрытия процентов (interest coverage ratio, ICR3).
В экономической литературе предлагаются различные варианты расчета этого параметра. В соответствии с наиболее распространенным методом он определяется как отношение прибыли до вычета процентов по кредитам и налогов EBIT к годовой сумме подлежащих уплате процентов In:
ICR=EBIT / In.
(2)
Другие варианты расчета зависят из того, что используется в числителе формулы - либо это прибыль до налогообложения EBT, либо прибыль до вычета процентов, налогов и амортизации EBITDA, или операционный денежный поток [1, 2]. Рейтинговые агентства, такие как Standard & Poor's и Moody's, сумму расходов на выплату процентов, указанную в знаменателе формулы (1), делят на (1 - T)4.
Стандартный коэффициент покрытия процентов позволяет оценить способность фирмы нести расходы по процентным выплатам. Значение коэффициента должно быть больше единицы.
Если ICR = 1, это свидетельствует о том, что компания получила прибыль в сумме, необходимой для выплаты процентов. Если же коэффициент меньше единицы, предприятие не сможет полностью рассчитаться с кредиторами по текущим обязательствам5.
3 Синонимом ICR является широко используемый за рубежом показатель TIE (times interest earned).
4 Согласно их методике ICR =__ где T - ставка
In/(1- T )'
налога на прибыль.
5 Ковалев В.В. Курс финансового менеджмента. М.: Проспект, 2011.
Отдельные зарубежные экономисты утверждают, что данный коэффициент является одним из детерминантов финансового левериджа [2]. В своих эмпирических исследованиях они выявили, что финансовый леверидж был отрицательно коррелирован с коэффициентом покрытия. Этому находится простое объяснение - чем выше размер долговых обязательств, тем выше вероятность невыполнения обязательства по уплате долга.
Следовательно, коэффициент покрытия процентов является мерой измерения вероятности невыполнения обязательств. Это подразумевает, что более высокий коэффициент финансового левериджа означает более низкий коэффициент покрытия процентов.
Таким образом, ICR характеризует уровень безопасности долга и степень уязвимости компании. Высокие процентные платежи предприятия могут привести к потере платежеспособности, что, в свою очередь, приведет к финансовым затруднениям [3].
Увеличение финансовых затруднений влияет непосредственно на кредитный рейтинг компании. Традиционно он используется в мировой практике для определения надежности и качества заемщика. При этом кредитный рейтинг обычно представляет собой мнение сотрудников специализированной организации (рейтингового агентства) о кредитоспособности заемщика, то есть о его способности расплачиваться по долгам.
Фактически рейтинг представляет собой оценку кредитного риска, полученную на основе анализа ряда показателей, характеризующих различные аспекты деятельности заемщика.
При проведении официальной оценки кредитного рейтинга компании соответствующее агентство вначале проводит предварительную оценку, которая включает в себя просмотр опубликованных результатов деятельности компании примерно за пять лет, а также другой доступной информации, например пресс-релизов. Кроме того, анализируются финансовые показатели, характеризующие рентабельность компании, способность покрывать долги, ликвидность баланса, активность на рынке, и проводится их сравнение с аналогичными
параметрами другой организации в данной отрасли промышленности.
Учитывают помимо этого нефинансовые факторы, такие как качество корпоративного управления, прозрачность информации, позиция компании на рынке, наличие долгосрочных перспектив и конкурентных преимуществ, и т.д. [4]. Однако помимо этого для получения долговременного прогноза о сильных и слабых сторонах компании исследуют деловой, отраслевой и страновой риски по операциям компании [5].
Доля рынка, которую охватывают продукция или услуги компании, также часто становится важным фактором, принимаемым в расчет при оценке конкурентоспособности фирмы. Иногда существенное значение может иметь характер государственной поддержки производства, принадлежность капитала компании полностью или частично государству [6].
Для оценки предприятий, у которых нет установленного кредитного рейтинга и заемный капитал представлен банковскими кредитами, возможно использование другого способа - метода синтетического кредитного рейтинга.
В основе этой технологии, с одной стороны, -зависимость между кредитными рейтингами и ключевыми финансовыми коэффициентами, такими как коэффициент покрытия процентов и коэффициент чистого долга [4], а с другой -выявленная связь рейтинга компании и доходности по отношению к погашению корпоративных облигаций.
Взаимосвязи отслеживаются известными крупнейшими рейтинговыми агентствами, такими как Standard & Poor's, Fitch IBCA и Moody's. Так, синтетический кредитный рейтинг агентства Standard & Poor's составлен на основе коэффициента покрытия процентов компании [7].
В работе [8] было установлено, что уровень финансового левериджа, определяемый по формуле (1) и коэффициент покрытия процентов имеют обратную связь. Эту зависимость можно продемонстрировать, выразив операционную прибыль из уравнения (2):
EBIT=ICR-In.
Таким образом, можно прийти к следующей зависимости:
ICR-In ICR
DFL =-=-
ICR-In - In ICR- 1'
На основании выявленной взаимосвязи можно установить соотношение между уровнем финансового левериджа и кредитным рейтингом компании6 (табл. 1).
Несложно заметить, что уровень финансового левериджа крупных фирм будет минимальным, если коэффициент покрытия процентов выше 8,5. А для малых компаний риск, связанный с финансовыми затруднениями, станет незначительным при ICR выше 12,5.
Следовательно, минимальный уровень
финансового риска будет можно наблюдать, если уровень левериджа меньше:
а) для крупных компаний: DFL = 8,5/(8,5 - 1) = 1,13;
б) для малых предприятий: DFL= 12,5/(12,5 - 1)= 1,09.
Относительно наиболее приемлемых значений коэффициентов покрытия процентов выводы делать довольно сложно. В мировой практике считается, что этот параметр является приемлемым, если находится в диапазоне 3-4 [9]. Более того, за рубежом полагают, что фирма не может разместить новый заем, если ICR будет ниже 2-2,5 [10].
Слишком высокий коэффициент свидетельствует о довольно осторожном подходе к привлечению заемных средств, что может привести к пониженной отдаче от собственного капитала (так как не используется эффект финансового левериджа). Однако необходимо иметь в виду, что способность генерировать средства, направляемые на обслуживание долга, различаются по отраслям7.
6 Рассчитано автором. Для оценки финансового левериджа использовалась мера DFL = EBIT / (EBIT - In).
7 Ласкина Л.Ю. Финансовая устойчивость как фактор управления стоимостью компании // Ученые записки Международного банковского института. 2014. № 7.
С. 170-178.
При определении оптимального значения коэффициента покрытия процентов необходимо не только учитывать отраслевую специфику, особенности развития экономики в данной стране, но и анализировать динамику параметра, сопоставляя с прошлыми и ожидаемыми значениями для аналогичных компаний.
В данной работе исследуются данные российских компаний-эмитентов двух отраслей -автомобильной и нефтяной. Эти организации составляют отчетность по МСФО, их акции торгуются на фондовой бирже РТС.
Для анализа использовались данные финансовой отчетности компаний за 2012-2014 гг., представленные на официальных сайтах, а также взятые из системы базы данных СПАРК. Применялись такие показатели, как операционная прибыль и проценты к уплате, кредитные рейтинги, определенные различными агентствами. Продемонстрируем выявленную связь между кредитным рейтингом и уровнем финансового левериджа (табл. 2, 3).
Автомобильная промышленность резко отреагировала на ухудшение внешней среды, так как она действует в условиях сильной конкуренции. Большой объем импортных деталей негативно сказался на деятельности компаний. Это нашло отражение в синтетическом кредитном рейтинге.
Более высокие показатели, присвоенные агентствами автомобильным компаниям, могут быть объяснены учетом рыночных возможностей и перспектив развития предприятий.
Так, автомобили «Лада» доминируют на отечественном рынке, а их техническое совершенствование на основе технологий альянса Renault - Nissan, являющегося одним из основных акционеров, повышает конкурентоспособность предприятия на внутреннем и внешнем рынках.
Автомобили «КАМАЗ» не только доминируют на рынках России и стран СНГ, но и активно расширяют свое присутствие на привлекательных рынках стран Евразии, Африки и Южной Америки, а также развивают интеграцию с концерном Daimler [11].
Кроме того, в утвержденном Правительством России антикризисном плане на 2015 г. обозначены меры поддержки автопрома [12]. Так, на год была продлена программа софинансирования из федерального бюджета закупок субъектами РФ автобусов и техники для ЖКХ, работающих на газомоторном топливе. На это из бюджета выделена определенная денежная сумма. Аналогично была продлена программа утилизации и обновления парка транспортных средств.
Для сравнения оценки кредитного рейтинга предприятий автомобильной промышленности проанализируем этот показатель нефтяных компаний (табл. 3).
В отличие от автопрома в нефтяной отрасли наблюдается обратная ситуация. Рейтинги, присвоенные агентствами, на порядок ниже рейтингов, рассчитанных в соответствии с методикой синтетического кредитного рейтинга. Последний дает наивысшую оценку кредитоспособности компании.
Устойчивые показатели рейтинга по нефтяным компаниям характеризуют неизменную прочность их позиций по отношению к происходящим негативным явлениям в экономике России, вызванным понижением курса национальной валюты и цен на нефть [13]. Первое скомпенсировало второе и обеспечило устойчивость деятельности компании в кризисный период8.
Несовпадение кредитных рейтингов официальных агентств с определенными по методике синтетического кредитного рейтинга может быть объяснено прежде всего тем, что алгоритм установления рейтинга, выработанный ведущими агентствами, не является прозрачным [14], а его методология не раскрывается [15]. Более того, услуги рейтингования являются платными и, как правило, производятся по заказу компании.
Таким образом, можно сделать вывод, что синтетический кредитный рейтинг, рассчитанный
8 Краморенко М.И., Варакса А.М. Критериальный подход при оценке влияния глобализации на развитие российских регионов // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. 2015. № 3. С. 76-79.
с использованием коэффициента покрытия процентов, более гибко отражает изменения финансового состояния, связанного как с внутренними, так и с внешними рисками предприятии .
Финансовый леверидж, являясь одним из факторов, учитываемых при разработке синтетического кредитного рейтинга, более эластично отражает внутренние финансовые факторы, характеризующие финансовое состояние предприятия.
9 Кальварский Г.В., Львова Н.А. Финансовая диагностика кризисного предприятия // Эффективное антикризисное управление. 2012. № 3. С. 94-103.
Таблица 1
Связь коэффициента покрытия расходов, уровня финансового левериджа и кредитного рейтинга компаний
Для крупных компаний Для малых компаний
Коэффициент покрытия процентов Уровень финансового левериджа* Рейтинг Коэффициент покрытия процентов Уровень финансового левериджа* Рейтинг
< 0,2 > (-0,25)** D < 0,5 > (-1) D
0,2-0,65 -0,25-(-1,86) C 0,5-0,8 (-1Н-4) C
0,65-0,8 -1,86-(-4) CC 0,8-1,25 (-4)-5 CC
0,8-1,25 (-4,0)-5 CCC 1,25-1,5 5-3 CCC
1,25-1,5 5,00-3 B- 1,5-2 3-2 B-
1,5-1,75 3,00-2,33 B 2-2,5 2,00-1,67 B
1,75-2 2,33-2 B+ 2,5-3 1,67-1,5 B+
2-2,25 2,00-1,8 BB 3-3,5 1,50-1,4 BB
2,25-2,5 1,80-1,67 BB+ 3,5-4 1,40-1,33 BB+
2,5-3 1,67-1,5 BBB 4-4,5 1,33-1,29 BBB
3-4,25 1,50-1,31 A- 4,50-6 1,29-1,2 A-
4,25-5,5 1,31-1,22 A 6-7,5 1,20-1,15 A
5,5-6,5 1,22-1,18 A+ 7,5-9,5 1,15-1,12 A+
6,5-8,5 1,18-1,13 AA 9,5-12,5 1,12-1,09 AA
> 8,5 < 1,13 AAA*** > 12,5 < 1,09 AAA
* Диапазоны соответствия уровня финансового левериджа кредитному рейтингу рассчитаны автором.
** Когда коэффициент покрытия процентов меньше единицы, значение DFL будет отрицательным, что не имеет экономического смысла.
*** Рейтинг ААА является наивысшим, рейтинги ААА-ВВВ - инвестиционного типа, ниже BBB - рейтинги спекулятивного типа.
Таблица 2
Кредитный рейтинг, установленный агентствами, и синтетический кредитный рейтинг для автомобильных компаний
Установленный рейтинг_Расчетное значение
Год Обозначение Агентство EBIT Проценты к уплате Коэффициент покрытия процентов DFL Синтетический рейтинг
«АВТОВАЗ»
2014 В- Долгосрочный кредитный рейтинг Fitch (FCH РДЭ), иностранная валюта -5 658 3 195 -1,77 0,64 D
ВВ FCH РДЭ, национальная шкала - - - - -
2013 В- FCH РДЭ, иностранная валюта -6 640 1 403 -4,73 0,71 D
ВВ FCH РДЭ, национальная шкала
2012 В- FCH РДЭ, иностранная валюта 1 846 234 7,89 1,15 АА
ВВ FCH РДЭ, национальная шкала - - - - -
«КАМАЗ»
2015* Ва3 Moody's, рейтинг вероятности дефолта -1 033 490 -2,108 0,68 D
2014 Ва1 Moody's, рейтинг вероятности дефолта 2 370 1 455 1,629 2,59 B
2013 Ва3 Moody's, рейтинг вероятности дефолта 2 683 1 137 2,360 1,74 BB+
2012 - - 6 667 976 6,831 1,17 AA
«ГАЗ»
2015* А «Эксперт РА» 685 683 1,00 - CCC
2014 А+ Национальное рейтинговое агентство -2 348 8 267 -0,28 0,22 D
2013 А Национальное рейтинговое агентство 5 014 6 181 0,81 -4,3 CCC
2012 А Национальное рейтинговое агентство 10 080 4 957 2,03 1,97 BB
* т
I квартал.
Таблица 3
Кредитный рейтинг, установленный агентствами, и синтетический кредитный рейтинг для нефтяных компаний
Установленный рейтинг_Расчетный показатель
Год Обозначение Агентство EBIT Проценты к уплате (2012) Коэффициент покрытия процентов DFL Синтетический рейтинг
«Газпром нефть»
2015* BBB- FCH РДЭ, национальная шкала 50 104 8 354 6 1,2 А+
2014 AA+(rus) FCH РДЭ, национальная шкала 212 645 19 661 10,80 1,1 ААА
2012 - - 198 743 11 160 17,81 - -
«НОВАТЭК»
2015* BBB- FCH РДЭ, национальная шкала 39 647 2 201 18,01 1,05 ААА
2014 AA+(rus) FCH РДЭ, национальная шкала 127 763 5 722 22,33 1,047 ААА
2013 - - 143 926 5 347 26,92 1,04 ААА
«Роснефть»
2014 B Standard & Poor's 114 42 2,71 1,59 BBB
2013 Baa1 Moody's 38 200 15 000 2,55 1,65 BBB
BBB- Fitch Investors
2008 AA Национальное рейтинговое агентство 13 005 1 112 11,7 1,09 AAA
* т
I квартал.
Список литературы
1. Теплова Т.В. Инвестиционные рычаги максимизации стоимости компании. Практика российских предприятий. М.: Вершина, 2007. 272 с.
2. Harris M., Raviv A. Capital Structure and Informational Role of Debt // Journal of Finance. 1990. Vol. 45. № 2. P. 321-349.
3. Вицко Е.А. Эволюция взаимодействия коммерческого и банковского кредитов в отечественной экономике и предпринимательской деятельности // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия Экономика и экологический менеджмент. 2014. № 1. С. 23-34.
4. Теплова Т.В., Соколова Т.В. Моделирование стоимости корпоративного заимствования на российском рынке // Управление корпоративными финансами. 2011. № 5. С. 198-220.
5. Приходько Р.В., Кочегарова Т.С. Методы управления рисками в металлургической промышленности // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия Экономика и экологический менеджмент. 2014. № 3. C. 463-475.
6. Сергеева И.Г. Взаимодействие финансового и реального секторов экономики в посткризисном мире (Financial-real sector interactions in the post crisis world) // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2012. № 1. C. 381-388.
7. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: Инструменты и методы оценки любых активов / пер. с англ. 2-е изд. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. 1341 с.
8. Ласкина Л.Ю. Платежеспособность как один из показателей создания стоимости // Управленческий учет. 2013. № 10. С. 47-54.
9. ВанХорнДж.К. Основы управления финансами / пер с англ. М.: Финансы и статистика, 2003. 800 с.
10. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: полный курс / пер. с англ. под ред. В.В. Ковалева. В 2 т. СПб: Экономическая школа, 1997. Т. 1. 497 c.
11. Ласкина Л.Ю., Власова М.С. Современное состояние рынка слияний и поглощений в Российской Федерации // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2014. № 1. С. 42.
12. Василенок В.Л., Силакова Л.В., Яковлева Е.А. Анализ финансовой устойчивости и направления инновационного развития предприятия на примере ОАО «Завод «Энергия» // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия Экономика и экологический менеджмент. 2014. № 3. С. 531-542.
13. Варакса А.М. Глобализация как фактор финансовой неустойчивости / Тренды развития современного общества: управленческие, правовые, экономические и социальные аспекты: м-лы междунар. науч.-практ. конф. 17-20 сентября 2013 г. Курск: Юго-Зап. фед. ун-т, 2013. С. 76-79.
14. Ласкина Л.Ю., Сивякова М.В. Прозрачность отчетности как мера управления рисками // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2012. № 2. С. 261-276.
15. Искандеров Ю.М., Яковлева А.В. Использование информационной системы для обеспечения качества инновационных проектов // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2015. № 3. С. 210-214.
ISSN 2311-8768 (Online) Risk, Analysis and Evaluation
ISSN 2073-4484 (Print)
THE USE OF FINANCIAL LEVERAGE TO ESTIMATE SYNTHETIC CREDIT RATING OF THE ENTITY Lyubov' Yu. LASKINA"', Georgii V. KAL'VARSKIIb
a Saint Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics,
St. Petersburg, Russian Federation
risk05@mail.ru
b Saint Petersburg State University, St. Petersburg, Russian Federation kagevlad@mail.ru
• Corresponding author
Article history: Abstract
Received 4 February 2016 Importance The article investigates financial leverage and its measurement methods. When this
Received in revised form indicator goes up, financial risks increase. Higher financial difficulties affect the entity's credit rating
15 February 2016 directly.
Accepted 25 February 2016 Objectives The research analyzes how financial leverage influences synthetic credit rating of the
entity.
JEL classification: G24, G32 Methods When devising our own method, we applied the synthetic credit risk scheme, which was
based on a correlation between credit ratings and key financial ratios (interest coverage ratio, net debt ratio), and the relation between the corporate rating and yield and redemption of corporate bonds.
Results After we identified the inverse relation between financial leverage and interest coverage ratio, we evaluated the effect of financial leverage on the corporate credit rating, which was estimated through synthetic credit rating assessment. Studying the entities operating in the automotive and oil sectors, we analyzed credit ratings assigned by the leading rating agencies and estimated with the updated synthetic credit rating. Entities in the automotive sector were found to Keywords: synthetic credit rating, have higher ratings than updated synthetic ones. However, oil companies demonstrate an opposite interest coverage ratio, financial trend.
risk, automotive industry Conclusions Updated synthetic credit rating, including financial leverage, is more flexible reflection
of changes in financial position relating to internal and external risks of the entity.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2016
References
1. Teplova T.V. Investitsionnye rychagi maksimizatsii stoimosti kompanii. Praktika rossiiskikh predpriyatii [Investment leverage for maximizing the corporate value. Practices of the Russian entities]. Moscow, Vershina Publ., 2007, 272 p.
2. Harris M., Raviv A. Capital Structure and Informational Role of Debt. Journal of Finance, 1990, vol. 45, no. 2, pp. 321-349.
3. Vitsko E.A. Evolyutsiya vzaimodeistviya kommercheskogo i bankovskogo kreditov v otechestvennoi ekonomike i predprinimatel'skoi deyatel'nosti [The evolution of interaction of commercial and banking loans in the national economy and business practices]. Nauchnyi zhurnal NIUITMO. Seriya: Ekonomika i ekologicheskii menedzhment = Scientific Journal NRU ITMO. Series Economics and Environmental Management, 2014, no. 1, pp. 23-34.
4. Teplova T.V. Modelirovanie stoimosti korporativnogo zaimstvovaniya na rossiiskom rynke [Modeling the corporate borrowing cost in the Russian market]. Upravlenie korporativnymi fmansami = Corporate Finance Governance, 2011, no. 5, pp. 198-220.
5. Prikhod'ko R.V., Kochegarova T.S. Metody upravleniya riskami v metallurgicheskoi promyshlennosti [Risk management methods in the metallurgical industry]. Nauchnyi zhurnal NIU ITMO. Seriya Ekonomika i ekologicheskii menedzhment = Scientific Journal NRU ITMO. Series Economics and Environmental Management, 2014, no. 3, pp. 463-475.
6. Sergeeva I.G. Vzaimodeistvie finansovogo i real'nogo sektorov ekonomiki v postkrizisnom mire [Interaction of the financial and real sectors of economy in the post crisis world]. Nauchnyi zhurnal NIU
ITMO. Seriya: Ekonomika i ekologicheskii menedzhment = Scientific Journal NRU ITMO. Series Economics and Environmental Management, 2012, no. 1, pp. 381-388.
7. Damodaran A. Investitsionnaya otsenka: Instrumenty i metody otsenki lyubykh aktivov [Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset]. Moscow, Al'pina Biznes Buks Publ., 2005, 1341 p.
8. Laskina L.Yu. Platezhesposobnost' kak odin iz pokazatelei sozdaniya stoimosti [The ability-to-pay as one of value indicators]. Upravlencheskii uchet = Journal of Management Accounting, 2013, no. 10, pp. 47-54.
9. James C. Van Horne. Osnovy upravleniya finansami [Fundamentals of Financial Management]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2003, 800 p.
10. Brigham E., Gapenski L. Finansovyi menedzhment: polnyi kurs [Financial Management: Theory and Practice]. St. Petersburg, Ekonomicheskaya shkola Publ., 1997, vol. 1, 497 p.
11. Laskina L.Yu., Vlasova M.S. Sovremennoe sostoyanie rynka sliyanii i pogloshchenii v Rossiiskoi Federatsii [The current condition of M&A market in the Russian Federation]. Nauchnyi zhurnal NIU ITMO. Seriya: Ekonomika i ekologicheskii menedzhment = Scientific Journal NRU ITMO. Series Economics and Environmental Management, 2014, no. 1, p. 42.
12. Vasilenok V.L., Silakova L.V., Yakovleva E.A. Analiz finansovoi ustoichivosti i napravleniya innovatsionnogo razvitiya predpriyatiya na primere OAO Zavod 'Energiya' [Analyzing the financial sustainability and the entity's innovative development path: evidence from OAO Zavod Energiya].
Nauchnyi zhurnal NIU ITMO. Seriya Ekonomika i ekologicheskii menedzhment = Scientific Journal NRU ITMO. Series Economics and Environmental Management, 2014, no. 3, pp. 531-542.
13. Varaksa A.M. [Globalization as a financial instability factor]. Trendy razvitiya sovremennogo obshchestva: upravlencheskie, pravovye, ekonomicheskie i sotsial'nye aspekty: materialy konferentsii [Proc. Sci. Conf. Trends in the Contemporary Society Development: Managerial, Legislative, Economic and Social Aspects]. Kursk, Southwest State University Publ., 2013, pp. 76-79.
14. Laskina L.Yu., Sivyakova M.V. Prozrachnost' otchetnosti kak mera upravleniya riskami [Financial reporting transparency as a risk management measure]. Nauchnyi zhurnal NIU ITMO. Seriya: Ekonomika i ekologicheskii menedzhment = Scientific Journal NRU ITMO. Series Economics and Environmental Management, 2012, no. 2, pp. 261-276.
15. Iskanderov Yu.M., Yakovleva A.V. Ispol'zovanie informatsionnoi sistemy dlya obespecheniya kachestva innovatsionnykh proektov [Using the information system to ensure the quality of innovative projects].
Nauchnyi zhurnal NIU ITMO. Seriya Ekonomika i ekologicheskii menedzhment = Scientific Journal NRU ITMO. Series Economics and Environmental Management, 2015, no. 3, pp. 210-214.
