CC BY
27
EDN: CCQHIT
Н.К. Васильева - к.э.н., профессор кафедры экономического анализа, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, kennad@rambler.ru,
N.K. Vasilieva - Candidate of Economics, Professor of the Department of Economic Analysis, FSBEI HE Kuban SAU;
Е.А. Сапрунова - к.э.н., доцент кафедры экономического анализа, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, saprunova2007@mail.ru,
E.A. Saprunova - Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Economic Analysis, FSBEI HE Kuban SAU;
А.А. Овсиенко - обучающаяся учетно-финансового факультета, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, ovsienko.angelina@ya.ru,
A.A. Ovsienko - student of the Kuban state agrarian University, FSBEI HE Kuban SA U; А.А. Кулак - студентка, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, kulakalena258@gmail.com, A.A. Kulak - student of the FSBEI HE Kuban SAU.
ОЦЕНКА АНАЛИЗА ПОТЕНЦИАЛЬНОСТИ БАНКРОТСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ BANKRUPTCY POTENTIAL ANALYSIS EVALUATION AGRICULTURAL ORGANIZATIONS
Аннотация. В современном обществе достаточно актуальной темой является оценка потенциального банкротства сельскохозяйственных организаций. Существуют определенные критерии согласно который организация признается банкротом. Для определения потенциальности и есть большое количество методик, каждая из которых имеет как сои минусы, так и плюсы. В данной работе был проведена оценка потенциальности банкротства по нескольким методикам на примере конкретной организации. С целью повышения эффективности и минимизации трудозатрат оценка риска банкротства, осуществляемая на базе разработанного нами расчетного файла Excel, расчеты, в котором автоматизированы. Отмечена необходимость разработки собственной дискриминантной функции учитывающей, отраслевую специфику сельского хозяйства в условиях российской экономики.
В результате исследования было рекомендовано проводить оценку риска банкротства, используя одновременно несколько методик.
Abstract. In modern society, the assessment of the potential bankruptcy of agricultural organizations is quite an urgent topic. There are certain criteria according to which the organization is declared bankrupt. To determine the potentiality, there are a large number of techniques, each of which has both disadvantages and advantages. In this work, the potential of bankruptcy was assessed using several methods on the example of a specific organization. In order to increase efficiency and minimize labor costs, the bankruptcy risk assessment carried out on the basis of the Excel calculation file developed by us, calculations in which are automated. The necessity of developing its own discriminant function taking into account the industry specifics of agriculture in the conditions of the Russian economy is noted.
As a result of the study, it was recommended to assess the risk of bankruptcy using several methods at the same time.
Ключевые слова: банкротство, несостоятельность, оценка анализа потенциального банкротства, профилактика банкротства, методики прогнозирования банкротства, диагностика банкротства, коэффициенты банкротства.
Keywords: bankruptcy, insolvency, assessment of potential bankruptcy analysis, bankruptcy prevention, bankruptcy forecasting methods, bankruptcy diagnostics, bankruptcy coefficients.
Выбранная тема достаточно актуальна, это обусловлено тем, что одной из наиболее важных целей проведения финансового состояния является профилактика банкротства. Для этого менеджеры разных уровней, высшее руководство организации обязаны обладать ключевыми процедурами диагностики банкротства и знать методологию определения финансового состояния и ее применение на партнерских организациях, помимо собственной. Также важным аспектом является проведение антикризисной диагностики организации для предотвращения возможного банкротства.
Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 27 октября 2002 г. № 127-ФЗ и Гражданский кодекс РФ регламентируют понятие и критерии банкротства, определяющие организацию банкротом.
Банкротство или несостоятельность представляют собой объявленную арбитражным судом неспособность погашения должником выплаты задолженностей кредиторам или обязательств обеспечивающих его текущую деятельность [4]. В случае, когда в течении трех месяцев, с момента не выполнения организацией ее обязательств перед кредиторами, организацию можно считать не способной исполнить требования. После того как арбитражный суд получит заявление о признании предприятия несостоятельным происходит определение размера и состава обязанностей и обязательств по обязательным платежам.
Денежные обязательства включают в себя:
- суммы займа с процентами, подлежащие уплате должником;
- задолженности по выполненным работам, оказанными услугам, переданным товарам.
При этом в совокупность обязательств не входят:
- обязательства перед учредителями организации, выходящих из данных отношений;
- обязательства перед физическими лицами, возникающие в случае нанесения вреда здоровью и жизни;
- пени за ненадлежащее выполнение или несоблюдение денежных обязательств;
- обязательства по выплатам за авторское вознаграждение.
Возбуждение арбитражным судом делам о банкротстве происходит при выполнении двух условии, сумма взыскания к должнику - юридическому лицу не менее 300 тыс. руб., физическому - не менее 500 тыс. руб., а также при неуплате должником своих оязательств по истечении 3 мес., с назначенной даты их исполнения [4].
Стоит отметить важность такого подхода по прогнозированию наступления банкротства, как антикризисное финансовое управление. Оно представляет собой проведение диагностики несостоятельности организации, в которой за счет финансового анализа определяются слабые стороны организации, которые приводят к потенциальности банкротства. Также стоит отметить, что антикризисное управление включает в себя разработку мер, обеспечивающие организации нормализацию своего финансового состояния.
В мировой практике существует достаточно много моделей и методик для оценивания будущей угрозы банкротства организации. Стоит отметить, что данные методики в основном ориентируются производственные организации реального сектора экономики.
Представленные модели и методики обладают целым рядом недостатков, которые необходимо брать во внимание, поэтому применение только одной модели зачастую дает неточные результаты (таблица 1). С целью дачи верных выводов и принятия дальнейших решений, рекомендуется комбинирование нескольких моделей, методик.
Таблица 1 - Сравнительная характеристика моделей оценки потенциальности банкротства предприятий
№п/п Модель оценки банкротства Преимущества модели Недостатки модели
1 2 3 4
1 Методика У. Бивера Для расчета модели требуется небольшой объем информации, что позволяет упростить методику расчета. При этом задействованные показатели обеспечивают проведение полноценной оценки финансового состояния организации. Существуют неточности в прогнозировании банкротства, примерно составляющие 45 % с интервалом в один год
2 Модель Д. Дюрана Для модели используются всего три показателя, что ускоряет скорость расчетов. При использовании бальной оценки, есть вероятность неточностей.
3 Двухфакторная математическая модель Эдварда Альтмана Простота методики. Расчет производится по двум показателям. Возможность использования для внешнего анализа организации. В модели отсутствуют коэффициенты эффективности используемых ресурсов, рыночной и деловой активности. Также в ней не учитывается отраслевая и региональная специфика организации.
Продолжение таблицы
1 2 3 4
4 Пятифакторная модель Эдварда Альтмана В модели можно прослеживать изменения финансового состояния в динамике, к тому же учитываются показатели, которые раскрывают деятельность организации с разных сторон. Модель применима только для крупных организаций, которые размещают на фондовом рынке собственные акции. В России есть особенности в подходах в формировании финансовой отчетности, в связи с этим возникают сложности в расчете показателя Х4, за счет отсутствия адекватной оценки акционерного капитала. Это обусловлено отражением по торговым сделках только смены контроля организацией, а не инвестиционного процесса.
5 Модель Таффлера Методика характеризуется простотой расчетов. Четыре показателя, заложенные в основу, всесторонне показывают финансовую устойчивость организации. Модель используется только в крупных организациях, которые размещают акции на открытом рынке. Существуют значительные погрешности в результатах, поскольку отсутствует возможность достижения критического уровня Z-показателя.
6 Модель Лиса Существует зависимость всех показателей финансовой деятельности от величины активов в независимости от дохода или расхода по статьям. Неприменимость в российских условиях, отсутствует всесторонняя финансовая оценка, которая учитывает отклонение от фактической обстановки, зависимость точности расчетов от исходной информации, ошибочность прогноза составляет ± 0,65
7 Модель Сайфуллина-Кадыкова Методика и алгоритм расчета подробно и понятно изложены. Простота модели и ее применимость в российских условиях. Возможность модификации под специфику отраслей и масштабов организации. Обладает среднесрочной перспективой. Я-значение на практике отличается от результатов расчета по другим моделям.
8 Модель А. В. Постюшкова Простота модели. Необходимая исходная информация имеет ограниченный объем. Отсутствие высокой точности прогноза риска несостоятельности, примерно составляет 40-45% в интервалом в один год
9 Модель Фулмера Модель включает в себя расчет девяти финансовых показателей. Учитываются размеры организации за счет расчета логарифмов. Прослеживается динамика финансовой устойчивости организации. Сложность проведения расчетов. Наличие неточностей. Среди ранее обследованных организаций, ставших банкротами, только 18,7 % были оценены, как банкроты, с положительной оценкой финансового состояния были признаны 56,2 %.
10 Модель Спрингейта Хороший уровень надежности прогнозирования, определение неплатежеспособность оценивается на год вперед. Модель включает в себя четыре финансовых показателя. Z-показатель не учитывает отраслевую и региональную специфику организации. Переменные значительно разнятся между собой.
11 Модель О. П. Зайцевой Быстрота и точность проведения экспресс-анализа финансовой устойчивости организаций. Модель представлена шестью финансовыми коэффициентами с нормативными значениями. Техника расчета не раскрыта в полной мере. Не достаточно обоснованное определение весовых коэффициентов, так как они определяются без поправки на значения отдельных показателей
12 Модель В.В.Ковалева Возможность проведения внешнего анализ на основе бухгалтерского баланса. Распределение значений финансовых показателей по отраслям. В случае, когда организация оценивается по шкале из ста на девяносто девять баллов, финансовое состояние организации будет считаться неустойчивым. Нормативы финансовых показателей имеют завышенный порог.
13 Модель Иркутской государственной экономической академии Проста применения, тщательность в описании алгоритма расчета всех коэффициентов. Точность оценки несостоятельности организации -81% за 3 квартала. Нет отраслевого распределения показателей. Результат Я-значения на практике отличен от прочих методик.
Проведем оценку потенциальности наступления банкротства организации АО «Рассвет» за 2018-2020 гг. с помощью таких методик диагностирования банкротства, как методика У. Бивера, модель Д. Дюрана, двухфакторная математическая модель Эдварда Альтмана, пятифакторная модель Эдварда Альтмана, и модели Таффлера, Лиса, Сайфуллина-Кадыкова, А. В. Постюшкова.
АО «Рассвет» - одно из ведущих аграрных объединений на сельскохозяйственном рынке, расположенное в самом центре Краснодарского края - Усть-Лабинском районе, в 60 км от Краснодара, в которое вошли девять сельскохозяйственных предприятий.
АО «Рассвет» входит в состав ООО УК АгроХолдинг «Кубань» - крупнейшей аграрной бизнес-структуры Юга России. Предприятие имеет выгодное географическое расположение: плодородные почвы, близость к основным портам России на Черном и Азовском морях, через которые осуществляется до 40 % общероссийского экспорта сельхозпродукции, почти все объекты АО «Рассвет» расположены вблизи федеральной трассы «Краснодар».
Организация является юридическим лицом, обладает обособленным имуществом на праве собственности, имеет самостоятельный баланс, расчетные и иные счета в банках, печать, штампы со своим наименованием и другие реквизиты. Место нахождения общества: 352330, Краснодарский край, Усть-Лабинский район, город Усть-Лабинск, ул. Мира, д. 116. Дата регистрации организации: 16 ноября 2006 года. ИНН 2356045713. Основной государственный регистрационный номер (ОГРН) 1062356005337. Общероссийский классификатор предприятий и организаций (ОКПО) 97747970.
Основным видом деятельности является выращивание зерновых и зер-но-бобовых культур. Целью деятельности организации является получение дохода для расширения и развития производства, удовлетворения материальных и культурно-социальных потребностей, улучшение условий труда и быта работающих.
Таблица 2 - Диагностика банкротства по системе У. Бивера, 2018-2020 гг.
Показатель 2018 г. 2019 г. 2020 г.
значение группа значение группа значение группа
Коэффициент Бивера 0,252 2 0,201 2 0,328 2
Коэффициент текущей ликвидности 1,513 3 3,520 2 3,288 2
Экономическая рентабельность, % 8,273 1 5,707 1 9,283 1
Финансовый леверидж, % 42,9 1 41,2 1 36,0 2
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными сред- 0,14 2 0,20 1 0,22 1
ствами
Методика Бивера является одной из распространенных методик проведения оценки возможного банкротства, которая включает в себя финансовый леверидж, экономическую рентабельность, текущую ликвидность и коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами. Проведем потенциальность банкротства АО «Рассвет» с применением методики Бивера в таблице 2.
Коэффициент Бивера на протяжении всего исследуемого периода имеет небольшое значение. Это объясняется большой величиной заемных средств по отношению к сумме прибыли и амортизации организации. В 2020 г. коэффициент Бивера увеличился в сравнении с 2018 г. на 0,076 пункта из-за существенного снижения заемных средств организации и увеличением чистой прибыли.
Коэффициент текущей ликвидности в исследуемом периоде уменьшился по сравнению с 2019 г. на 0,232 пункта, а по сравнению с 2018 г. наоборот вырос на 1,775 пункта, что в целом говорит об повышении платежеспособности организации. Данный рост коэффициента текущей ликвидности объясняется снижением краткосрочных обязательств организации, что указывает на наличие ее способности к погашению свих краткосрочных обязательств за счет оборотных активов.
Экономическая рентабельность организации в 2020 г. увеличилась на 1,011 пункта по сравнению с 2018 г., из-за увеличения чистой прибыли.
Для определения степени зависимости организации от заемных средств применяется коэффициент финансового левериджа. В организации данный показатель колеблется от 42,9 до 36 %, следовательно, в конце периода организация стала в меньшей степени осуществлять
свою деятельность за счет заемных источников. В 2020 г. по сравнению с 2018 г. показатель финансового левериджа снизился на 6,8 %, а в сравнении с 2019 г. - на 5,2 %
Коэффициент покрытия собственных активов собственными оборотными средствами вырос в 2020 г. по сравнению с 2018 г. на 0,09 пункта, а в сравнении с 2019 г. - на 0,02 пункта. Это было связано с повышением собственных оборотных средств организации.
В исследуемом периоде большинство показателей, используемых для анализа финансовой устойчивости по системе Бивера, относятся к второй группе. Это говорит о средней финансовой устойчивости и указывает на возможность наступления банкротства АО «Рассвет» через 5 лет.
Другой методикой, которая позволяет провести оценку риска банкротства выступает методика кредитного скоринга Д. Дюрана. Данная методика заключается в интегральной оценке финансовой устойчивости с помощью применения скорингового анализа трех показателей: рентабельности совокупного капитала, коэффициентов текущей ликвидности и финансовой независимости. Проведем оценку финансовой устойчивости организации АО «Рассвет» и потенциальности ее банкротства в исследуемом периоде по методике Дюрана в таблице 3.
Таблица 3 - Оценка потенциального банкротства по модели Д. Дюрана, 2018-2020 гг.
Показатель 2018 г. 2019 г. 2020 г.
значение количество баллов значение количество баллов значение количество баллов
Рентабельность собственного капитала, % 14,48 24 9,71 6 14,51 24
Коэффициент текущей ликвидности 1,513 8 3,520 30 3,288 30
Коэффициент финансовой независимости 0,571 18 0,588 18 0,640 19
Итого х 50 х 54 х 73
Проведенный анализ показал, что на протяжении всего исследуемого периода рентабельность совокупного капитала организации значительно не изменилась и оценена нами по данной методике в 2018 г. и 2020 г. на 24 баллов, и в 2019 г. - 6 балов.
Достаточно высокое значение коэффициента текущей ликвидности позволило организации получить 30 баллов по методике Дюрана в 2019-2020 гг. и лишь 8 баллов - в 2018 г.
Коэффициент финансовой независимости в течение всего периода был выше минимальное значение. Это дало возможность отнести показатели к 2 группе и присвоить от 18 до 19 балов.
В 2018 г. по модели Дюрана, деятельность АО «Рассвет» оценена на 50 баллов, что позволило отнести ее к 3 классу.
Модель Дюрана в 2019 г. также была отнесена к 3 классу, так как суммарное количество баллов составило 54. Это говорит о том, что АО «Рассвет» является организацией с неустойчивым финансовым положением, низкой ликвидностью и зависимостью от заемных средств в 2019 г.
В 2020 г. организацию можно было отнести к 2 классу финансовой устойчивости по методике Дюрана, так как она демонстрирует более высокую ликвидность и снижение зависимости от заемных средств, что с положительной стороны характеризует ее финансовое состояние.
В целом можно сделать вывод, что улучшение финансовой устойчивости организации в 2020 г. по сравнению с 2018 г., положительно повлияло на финансовое состояние и говорит о снижении возможности ее банкротства.
Проведем оценку потенциальности банкротства АО «Рассвет» на основе многофакторных моделей зарубежных и отечественных ученых таких как: Э. Альтмана, Р. Таффлера, Р. Лиса, Р. С. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова, а также А. В. Постюшкова (таблица 4).
Таблица 4 - Оценка потенциальности банкротства с использованием многофакторных моделей АО «Рассвет», 2018-2020 гг.
Модель значение вероятность банкротства значение вероятность банкротства значение вероятность банкротства
Э. Альтмана: - 5-ти факторная 1,76 Очень высокая 1,92 Высокая 2,21 Высокая
- 2-х факторная 1,03 Выше 50 % 0,96 Выше 50 % 0,95 Выше 50 %
Р. Таффлера 0,39 Низкая 0,52 Низкая 0,64 Низкая
Р. Лиса 0,05 Низкая 0,05 Низкая 0,06 Низкая
Р. С. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова 0,89 Высокая 1,19 Низкая 1,36 Низкая
А. В. Постюшкова 1,27 Низкая 1,63 Низкая 1,85 Низкая
Проведенный анализ потенциальности банкротства с применением пятифакторной модели Э. Альтмана позволил сделать вывод, что вероятность банкротства в исследуемом периоде была высокой, а в 2018 г. очень высокой, что свидетельствует о ее снижении, тогда как по двухфакторной модели она была более 50 %.
Модель Р. Таффлера позволяет сделать вывод о низкой потенциальности банкротства на протяжении всего периода.
По методики модели Р. Лиса в течение трех исследуемых лет вероятность банкротства АО «Рассвет» была низкая, в связи с тем, что он использует такие показатели, как прибыль от продаж и чистая прибыль, которые показывали достаточно высокие значения.
Модели отечественных ученых Р. С. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова позволили сделать вывод, что в 2018 г. потенциальность банкротства исследуемой организации была высока, а в течении 2019-2020 гг. стала низкой. Тогда как модель А. В. Постюшкова говорит о низкой потенциальности банкротства на протяжении всего исследуемого периода.
® В с*
Times New R "
РАСЧЕТКА ДЛЯ 2 ГЛАВЫ I
ГЛАВНАЯ ВСТАВКА РАЗМЕТКА СТРАНИЦЫ ФОРМУЛЫ ДАННЫЕ РЕЦЕНЗИРОВАНИЕ В И,
^ ¡Times New Ro~| 12 -] А" А = | ^ ~ Цр Перенести текст [Общи
Вставить Ж К Ч ' ЕЁ! ' _ И _ ^ Р Объединить и поместить в центре - '
Буфер обмена п; Шрифт g Выравнивание п;
V fi
1 Бухгалтерский баланс
2 |Нтогпо 1 разделу (1100)
В С
2020 г. 2019 г.
8550383
7407599
D Е
2018 г. 2017 г.
7727858
7554420
3 Итог по 2 разделу (1200)
4 Запасы (1210)
5 Итог по 3 разделу (1300)
Уставный капитал (складочный капитал,
6 уставный фонд, вклад товарищей) (1310) Добавочный капитал (без переоценки)
7 (1350)_
Резервный капитал (1360)_
Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток) (1370)_
10 Итого по разделу 4 (1400)
11 Заемные средства (1410)
12 Итог по 5 ра-зделу (1500)
13 Заемные средства (1510)
3664134 26S7259
3340685 2357194
6661022 5868568
6299039 5440150
14 Баланс(1600)
16 Отчет о финансовых ре зультатах
2020 г.
2019 г.
2018 г.
17 Выручка
Валовая прибыль
19 Прибыть (убыток) от продаж
20 Чистая прибыль
21 Амортизация
1912212 521202
1093810 497275
1472796 453022
Исходные данные Модель У. Бивера Модель Д. Дюрана Многофакгор ... (+)
Рисунок 1 - Расчетный файл Excel лист «Исходные данные»
Рисунок 2 - Расчетный файл Excel лист «Оценка потенциальности банкротства»
С целью снижения трудозатрат на проведение оценки потенциальности банкротства мы предлагаем создать расчетный файл Excel, представленный на рисунках 1 и 2. На лист «Исходные данные» вводятся исходные данные для расчетов из бухгалтерской отчетности. Далее на следующем листе «Оценка потенциальности банкротства» получаем готовый результат по коэффициентам.
В целом можно сделать вывод, что в исследуемые годы вероятность банкротства АО «Рассвет», проанализированная с помощью моделей как зарубежных аналитиков, так и отечественных в 2020 г. по сравнению с 2018 г. снизилась, а наиболее благоприятными в течение трех исследуемых лет стали 2019 г. и 2020 г. На это повлияло, прежде всего, увеличение финансовых результатов деятельности организации, на фоне снижения зависимости от заемных средств, что несомненно является положительными факторами.
Таким образом, после проведения анализа моделей оценки потенциальности банкротства организации, стоит отметить, что применяя в анализе деятельности организации иностранные модели оценки потенциальности банкротства, нужно учитывать неориентированность методик на особенности отрасли сферы деятельности, а также различия в законодательной базе, в структуре капитала, в методах отражения влияния инфляционных изменений и в финансовой отчетности организаций.
Беря в учет все вышеизложенное, становится очевидным, что существует необходимость разработки собственных дискриминантных функций, учитывающих особенности российского бизнеса с учетом сельскохозяйственной отрасли.
Источники:
1. Астраханцева, Е. А. Взаимные неплатежи как потеря экономической безопасности и фактор риска банкротства / Е. А. Астраханцева // Вестник Сибирского университета потребительской кооперации. - 2018. - № 1(23). - С. 18-21.
2. Изотов, А. В. Разработка прогнозирования и мониторинг контроля управлением в целях снижения риска несостоятельности (банкротства) предприятия / А. В. Изотов, А. А. Куприн // Экономика и управление народным хозяйством (Санкт-Петербург). - 2021. - № 14(16). - С. 23-27.
3. Институт несостоятельности (банкротства) в правовой системе России и зарубежных стран: теория и практика правоприменения: монография / А.Б. Баранова, А.З. Бобылева, В.А. Вайпан и др.; отв. ред. С.А. Карелина, И.В. Фролов. М.: Юстицинформ, 2020. 360 с.
4. Карелина С. А., Николаева А. Э., Михайлова В. И. Институт несостоятельности (банкротства) в зарубежных странах в таблицах и схемах. Учебно-методическое пособие. М.: Юстицинформ, 2020. 340 с.
5. Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях от 30.12.2001 N 195-ФЗ (ред. от 16.02.2022).
6. Уголовный кодекс Российской Федерации от 13.06.1996 № 63-Ф3 (ред. от 28.01.2022) // «Собрание законодательства РФ», 17.06.1996, № 25, ст. 2954.
7. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». References:
1. Astrakhantseva, E. A. Mutual non-payments as a loss of economic security and a risk factor of bankruptcy / E. A. Astrakhantseva // Bulletin of the Siberian University of Consumer Cooperation. - 2018. - № 1(23). - P. 18-21.
2. Izotov, A.V. Development of forecasting and monitoring of management control in order to reduce the risk of insolvency (bankruptcy) of an enterprise / A.V. Izotov, A. A. Kuprin // Economics and management of the national economy (St. Petersburg). - 2021. - № 14(16). - Pp. 23-27.
3. Institute of insolvency (bankruptcy) in the legal system of Russia and foreign countries: theory and practice of law enforcement: monograph / A.B. Baranova, A.Z. Bobyleva, V.A. Vaypan et al.; ed. S.A. Karelin, I V. Frolov. M.: Justicinform, 2020. 360 p.
4. Karelina S. A., Nikolaeva A. E., Mikhailova V. I. Institute of insolvency (bankruptcy) in foreign countries in tables and diagrams. Educational and methodical manual. Moscow: Justicinform, 2020. 340 p.
5. The Code of the Russian Federation on Administrative Offenses of 30.12.2001 N 195-FZ (ed. of 16.02.2022).
6. Criminal Code of the Russian Federation No. 63-FZ of 13.06.1996 (ed. of 28.01.2022) // "Collection of Legislation of the Russian Federation", 17.06.1996, No. 25, Article 2954.
7. Federal Law No. 127-FZ of 26.10.2002 "On Insolvency (Bankruptcy)".
EDN: CGWYAI
Н.К. Васильева - д.э.н., профессор кафедры экономического анализа, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, kennad@rambler.ru,
N. K. Vasileva - Professor of the Department of Economic Analysis, Doctor of Economics, FSBEI HE Kuban SAU;
О.В. Тахумова - к.э.н., доцент кафедры экономического анализа, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, takhumova@rambler.ru,
O.V. Takhumova - Associate Professor of the Department of Economic Analysis, candidate of economic sciences, FSBEI HE Kuban SAU;
А. А. Огаркова - студентка учетно-финансового факультета, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, alenaogarkova@bk.ru,
A.A. Ogarkova - student of the Accounting and Financ, FSBEI HE Kuban SAU; Д.И. Набок - студентка учетно-финансового факультета, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, d_nabok@mail.ru,
D.I. Nabok - student of Accounting and Financ, FSBEI HE Kuban SAU.
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОРГАНИЗАЦИИ THEORETICAL AND PRACTICAL ASPECTS OF THE ANALYSIS OF FINANCIAL RESULTS OF THE ORGANIZATION
Аннотация. Модернизация рыночных отношений и последствия снижения деловой активности хозяйствующих субъектов выдвигают на первый план вопросы поиска резервов достижения абсолютной эффективности российских компаний. В статье представлены ключевые мнения авторов по вопросам формирования финансовых результатов организации. Показывается, что уточнение методики исследования финансовых показателей определяется аналитиком на каждом этапе оценки.
