CC BY
23DEBT LOAD MANAGEMENT PROBLEMS OF ENTERPRISES
Rodionova L.N.,
Doctor of Economic Sciences, professor Kruglov D.D.,
PhD student Tashbulatova L.R.
PhD student
Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Ufa State Aviation Technical University"
ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДОЛГОВОЙ НАГРУЗКОЙ ПРЕДПРИЯТИЙ
Родионова Л.Н.,
доктор экономических наук, профессор,
Круглов Д.Д., Аспирант Ташбулатова Л .Р.
соискатель.
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский государственный авиационный технический университет»
Abstract
The necessary condition for development and implementation of effective monetary policy is a better understanding of crediting and formation of debt load at the level of companies as this indicator is an important tool for ensuring the bank system's resilience and can be a leading indicator for bank crisis. The high level of debt load decreases the options of the Central Bank of the Russian Federation to have an effective impact on economy, consequently, it must be considered when making decisions in monetary policy. Due to this the complex analysis both of credit indicators and indicators of debt load of the enterprise is important. The objective of this article is to analyze the current approaches to debt load management of the enterprise, interaction of real economy and banking sector of the region in this area, development strategies on the basis of this analysis to improve their performance.
Аннотация
Необходимым условием для разработки и реализации эффективной денежно-кредитной политики является глубокое понимание процессов кредитования и формирования долговой нагрузки на уровне компаний, поскольку показатель долговой нагрузки является важным инструментом обеспечения устойчивости банковской системы и может служить опережающим индикатором для банковских кризисов, высокий уровень долговой нагрузки ослабляет возможности Банка России оказывать эффективное воздействие на экономику, следовательно, должен приниматься в расчет при принятии решений в сфере денежно-кредитной политики. Поэтому важным представляется комплексный анализ как кредитных показателей, так и индикаторов долговой нагрузки предприятий. Цель данной заключается в анализе существующих подходов к управлению долговой нагрузкой предприятий, взаимодействия реального и банковского сектора региона в данной сфере, разработка на основе этого анализа комплекса мер по совершенствованию их функционирования.
Keywords: debt, debt load, capital structure, bad debt management.
Ключевые слова: долг, долговая нагрузка, структура капитала, регулирование проблемной задолженности.
Показатель уровня долговой нагрузки является важным инструментом обеспечения устойчивости банковской системы и может служить опережающим индикатором для банковских кризисов. Уровень долговой нагрузки также влияет на колебания в реальном секторе экономики. Высокая долговая нагрузка компаний может приводить к значимому ухудшению финансового состояния компаний и служить наряду с другими факторами (например, существенным снижением рентабельности акти-
вов) причиной повышения вероятности их банкротства. Анализ изменений данного показателя может использоваться для оценки рисков нарушения финансовой и общеэкономической стабильности, что непосредственно относится к задачам ЦБ РФ. Помимо этого, может рассматриваться как один из факторов, снижающих эффективность монетарного и фискального стимулирования, так как в условиях высокой долговой нагрузки снижение процентной ставки не ведет к росту кредитования, следовательно, должен приниматься в расчет при принятии
решений в сфере денежно-кредитной политики.
Для исследования сущности долговой нагрузки предприятий представляется необходимым сначала определиться с пониманием непосредственно дефиниции долговой нагрузки. Следует отметить, что отсутствует единый подход к трактовке экономической сущности данной категории.
Под долговой нагрузкой понимается как сумма долга в абсолютном выражении, включая основную сумму долга и затраты на его обслуживание, так и относительный показатель: традиционно отношение суммы долга (суммы заемных и привлеченных средств) к какой-либо базе, в качестве которой, как правило, используется доход за тот же период или имеющиеся активы. При этом высокая доля кредиторской задолженности в балансе предприятия является менее опасной, в отличие от высокой доли заемных средств: преобладание кредитов банков и займов является фактором, повышающим риски заемщика при оценке его кредитоспособности и в целом риски инвестирования в данное предприятие и его проекты [2, 6, 7, 11].
На макроуровне наиболее распространена оценка долговой нагрузки по отношению кредита к ВВП [12]. Данный показатель имеет ряд недостатков, которые частично преодолеваются при использовании другого индикатора, эффективность которого доказана в литературе, - коэффициента обслуживания долга (далее - КОД, англ. Debt Service Ratio - DSR), представляющего собой отношение потока платежей по накопленному долгу (включая его основную сумму и проценты) к величине текущих доходов, за счет которых будет обслуживаться долг. Так, показатель КОД позволяет учесть влияние процентных ставок и сроков кредитования на величину долговой нагрузки, на спрос на кредит и его предложение, что существенно повышает его полезность как в макро-, так и в микроисследованиях.
Однако на практике такое определение КОД затруднительно по причине недостатка соответствующих балансовых данных, поэтому в качестве альтернативы может использоваться оценочный показатель, рассчитываемый в упрощенном предположении о равномерном распределении платежей по долгу в течение жизни кредита (аннуитетного платежа) по формуле:
DSRt =
if Dt
(1-(1+it)-sty Yt'
(1)
где D - величина совокупной задолженности по кредиту; I - средний уровень процентных ставок по выданным кредитам; s - средний срок до погашения; У - текущий доход (ВВП) [1, стр. 99-100].
По нашему мнению, анализ долговой нагрузки корпоративного сектора должен быть дополнен исследованиями на микро-данных (на уровне отдельных предприятий, организаций). На микроуровне спектр показателей, описывающих долговую нагрузку, достаточно широкий и во многом определяется, с одной стороны, доступностью исходных
данных, так и формализованными целью и задачами исследования (отношение балансовой стоимости обязательств к рыночной стоимости активов фирмы [4], отношение текущего денежного потока к объему процентных платежей [5], отношение суммарного долга к капиталу компании [8], отношение EBIT (EBITDA) к процентным платежам, отношение объема заемных средств к активам компании [10] и др.).
Оценка долговой нагрузки на микроуровне также может проводиться на основе показателя КОД: используется показатель отношения потока платежей по долгу за год (основная сумма займа и процентные выплаты) к потоку доходов. Для расчета величины потока платежей по долгу служат данные о заемных средствах компаний со сроком погашения не более 12 месяцев после отчетной даты (строка 1510 Формы .№ 1 по РСБУ). В качестве аналога потока доходов можно использовать прибыль до налогообложения, чистую прибыль или выручку. Однако здесь возникают сложности, связанные с тем, что чистая прибыль является достаточно волатильным показателем, который зачастую не отражает реальной динамики свободного денежного потока фирмы и может принимать отрицательные значения. С учетом данного факта и того, что чистая прибыль и прибыль до налогообложения представляют собой финансовый результат после выплат по долгу, наиболее предпочтительным показателем долговой нагрузки при анализе на микроданных является отношение платежей по долгу за год (включая проценты) к выручке компании [1].
В научно-технической литературе представлены и другие подходы к определению уровня долговой нагрузки. Так, по мнению А. Н. Задорожной, «...одним из факторов обеспечения финансовой устойчивости организации является планирование... предельного уровня долговой нагрузки», причем «.единственно верного и универсального для всех решения не существует, и выбор критериев оптимизации уровня долга является непосредственной задачей финансового менеджмента каждой конкретной компании» [6]. При этом автор считает долговую нагрузку компаний комплексным явлением, которое может быть количественно описано с использованием трех основных групп показателей: характеризующих отношения между компонентами структуры капитала, уровень обеспеченности обязательств активами и показатели обслуживания долга [6]. Отметим, что при достаточно подробном описании методики расчета долговой нагрузки компании А. Н. Задорожная не предлагает авторской трактовки самого термина «долговая нагрузка».
Иной подход к пониманию анализируемого термина предлагается И. В. Кольцовой, которая также не дает собственной трактовки данного термина, но при этом понимает его проще: вместо групп показателей считает достаточным выделение следующих отдельных показателей:
1) коэффициент долговой нагрузки (долг/EBITDA): один из показателей, которому банки уделяют пристальное внимание при оценке
финансовой независимости клиента. Принято считать заемщика надежным при показателе на уровне 2,0-2,5. Однако возможный диапазон определяется кредитной политикой банка, может меняться в зависимости от экономической ситуации стране или в отрасли (например, предельный уровень показателя чаще всего снижается при росте процентных ставок, при проблемах с ликвидностью, в условиях экономического кризиса в отрасли, стране или мире, а также под воздействием любых других факторов, влияющих на прибыльность компании);
2) коэффициент финансового рычага (TD/EQ): сколько заемных средств приходится на рубль СК;
3) соотношение долгосрочных обязательств к внеоборотным активам (LTD/FA): какая часть ОС финансируется за счет долгосрочных займов;
4) коэффициент общей ликвидности (NWC): способность погашать краткосрочные обязательства (CR); чистый оборотный капитал (NWC);
5) коэффициент покрытия процентов (ICR): насколько предприятие способно обслуживать свою задолженность за счет прибыли, характеризует степень защищенности кредиторов от невыплаты процентов за кредит (сколько раз в отчетном периоде заработано средств для выплаты процентов по займам), можно определить и допустимый уровень снижения прибыли [7].
Если увеличение показателя долг/EBITDA не существенно, то при планировании очередного кредита нужно объективно оценить платежеспособность и кредитоспособность, отслеживать динамику финансовой независимости, для чего важно рассчитать и показатели, упомянутые выше.
Еще один вариант интерпретации допустимых значений долга к EBITDA рассматривается Е. И. Депутатовой, признающей, что «.. .в методических документах не содержится каких-либо ограничений по значению показателя Долг/EBITDA», но при этом указывающей, что «.данное соотношение не должно в идеале превышать 3-4 раз (т.е. сумма долга по кредитам и займам не должна превышать значение EBITDA за год более, чем в 3-4 раза)» [3].
По мнению С. В. Модерова, для оценки уровня долговой нагрузки логичнее использовать несколько коэффициентов, в которых используется EBITDA или показатели, строящиеся на ее основе (к примеру, EBIT): в практике работы инвестиционных аналитиков часто используются следующие показатели «закредитованности» потенциального объекта инвестирования: долг/EBITDA, EBIT/проценты, EBITDA/проценты» [9].
Как полагает Е.В. Акимова, коэффициент долг/ EBITDA представляет собой один из главных критериев, которым пользуется банк для оценки благонадежности компании; при этом его пороговые значения зависят от методики расчета долга: в международной практике обычно учитывают только долгосрочные кредиты и займы, привлекаемые на инвестиционные цели, а в российской к ним зачастую добавляют и краткосрочные.
Соответственно, при учете всех обязательств
компании коэффициент долговой нагрузки считается нормальным, если его значение не больше 3, при учете только долгосрочных займов - не больше 2-2,5 [2].
Однако использование долга для расчета долговой нагрузки компании представляется не совсем корректным, так как у каждой компании имеется определенный остаток денежных средств и их эквивалентов, которые теоретически она может пустить на погашение имеющихся имеющегося долга. В это связи в практике финансовых расчетов широкое распространение получил показатель чистого долга, представляющий собой долг за вычетом денежных средств и денежных эквивалентов. Он является более информативным, так как характеризует уровень денежных обязательств, который не может быть исполнен на текущий момент времени и останется не исполненным при использовании всех имеющихся денежных средств.
Таким образом, под долговой нагрузкой компании предлагается также понимать соотношение ее чистого долга на конкретный момент времени к прибыли до вычета процентов, налогов и амортизации (чистый долг/EBITDA). При этом допустимым уровнем является интервал 2,5-3,5, предшествующие интервалы интерпретируются как комфортный вид долговой нагрузки (фирма не испытывает сложностей с обслуживанием обязательств своевременно и в полном объеме: минимальный (до 0,5), ограниченный (0,5-1,5), умеренный (1,5-2,5) уровень долговой нагрузки), а все интервалы выше (повышенный (3,5-4,5), критический (4,5-5,5), катастрофический (> 5,5) отражают некомфортный уровень (сложности при обслуживании имеющихся обязательств).
Таким образом, в отечественной литературе соотношение долга к EBITDA признается основным индикатором долговой нагрузки для компаний, при этом основные разночтения возникают по пороговым значениям.
Высокая долговая нагрузка является ключевой проблемой не только для предприятий, она ограничивает возможности для развития банковской системы. Существующие методики оценки долговой нагрузки, широко используемые в практике, позволяют определить имеющиеся узкие места в управлении предприятия, а применение подходов к оптимизации структуры капитала позволяет их устранить.
Долговая нагрузка непосредственно связана с таким понятием, как структура капитала, которая представляет собой соотношение между объемом собственного капитала и заемными средствами. Соответственно под оптимизацией структуры капитала понимается определение соотношения использования собственного и заемного капитала, при котором обеспечиваются оптимальные пропорции между рентабельностью собственного капитала и финансовой устойчивостью. Таким образом, определение оптимальной структуры капитала соответствует задаче максимизации рыночной стоимости компании.
Вопросам определения оптимальной структуры капитала, факторов, оказывающих влияние на принятие решений о структуре капитала, посвящено огромное количество научных работ. Большинство существующих теорий основываются на теореме Модильяни-Миллера о независимости стоимости фирмы от структуры капитала, согласно которой для фирмы равнозначно использование долгового и долевого финансирования. Данная теорема выполняется только при совершенстве рынка капитала, отсутствии трансакционных и агентских издержек. При ослаблении предпосылок о совершенном рынке капитала теорема перестает выполняться, что послужило причиной появления других теорий, объясняющих, как формируется структура капитала при несовершенном финансовом рынке
[13].
Одна из таких теорий - теория компромисса (trade-off theory), предложенная Бреннаном и Шварцем в 1978 г. - предполагает, что фирма принимает решение об оптимальной величине долга исходя из компромисса между выгодами от налогового щита и потерями из-за риска банкротства. Иными словами, при принятии решений относительно структуры капитала необходимо учитывать
налоговую экономию и издержки банкротства: наличие определенной доли заемного капитала идет на пользу фирме, поскольку позволяет снизить средневзвешенную стоимость капитала за счет экономии на налогах, но уже чрезмерное использование заемных средств и рост их доли приносит вред - повышение вероятности затрат, связанных с потерей платежеспособности. Рыночная стоимость фирмы, работающей на заемном капитале, в рамках компромиссного подхода превышает рыночную оценку фирмы, не использующей финансовый рычаг, на величину налоговой экономии за вычетом издержек банкротства по формуле (2):
V = V; + Р^ - PV (ВС), (2) где V - рыночная стоимость фирмы, работающей на ЗК; - рыночная стоимость «безрычаго-вой» фирмы; PVTS - приведенная к текущему моменту оценка выгод работы на ЗК; PV ^О или PV (FD) - текущая оценка прямых или косвенных издержек потери финансовой устойчивости [11].
Данная модель позволила сформулировать несколько рекомендаций для фирм по выбору структуры капитала, представленных на рис. 1.
С волашльными доходами (выручкой, прибылью, денежными потоками и ценой акций) следует при прочих равных условиях использовать меньший финансовый рычаг. С высокими подразумеваемыми обязательствами (гарантии, обеспечение и т.п.), в том числе производителям то в аров длительного пользования, не рекомендуетсязавышать финансовыйрычаг.
С ликвидными материальными активами (недвижимость, оборудование и т.п.) доступен 5 о лее высокий уровень долга по сравнению с фирмами, владеющими преимущественно нематериальными активами (патентами, правами и т.п.). ► ^ Фирмысвысокойдолговой натру зко йзаинтересованыв большом финансовом рычаге, т.к. он позволяет экономить на налоге.
Рис.1. Рекомендации фирмам по выбору структуры капитала
Вторая базовая теория - теория иерархии финансирования, предложенная в 1974 г. С. Май-ерсом, - определяет порядок предпочтительного формирования финансовых средств в порядке роста издержек видов финансирования. Рациональнее всего, по мнению фирм, в первую очередь использовать внутренние источники финансирования (нераспределенную прибыль), после этого - внешние долговые обязательства (т. е. заемный капитал: облигации, банковские ссуды, конвертируемые облигации) и в последнюю очередь, в исключительных случаях, прибегать к внешнему финансированию в виде выпуска акций (внешнему собственному капиталу, он рассматривается как крайнее средство: самый дорогой источник финансирования, а также свидетельствует о переоцененности акций).
Такая последовательность возникает вследствие влияния асимметрии информации на финансовом рынке на выбор источников финансирования (когда инвесторы, в том числе кредиторы, менеджмент располагают разной информацией в возможностях генерирования денежных потоков, нераспределенная прибыль оказывается дешевле внешних источников), что приводит к возникновению
проблемы неблагоприятного отбора и возрастающим трансакционным издержкам [11].
Следует также упомянуть о новом видении выбора структуры капитала - поведенческих финансах и понятии «динамическая структура капитала». К фундаментальным факторам статической теории структуры капитала (внешняя среда, в том числе, финансово-правовая система и налоговые условия; показатели деятельности компании, позволяющие ей привлекать разные элементы капитала) добавились психологические факторы, обусловленные спецификой принятия менеджерами и собственниками управленческих решений, включая их реакцию на настроения инвесторов [11].
Выбор структуры капитала может строиться на основе абсолютных (взаимосвязь между статьями актива и пассива баланса, то есть определяется, за счет каких источников должны быть профинансированы конкретные виды активов) и относительных показателей финансовой устойчивости.
При первом варианте статьи актива баланса группируются по ликвидности (рис. 2).
Важным является также определение величины источников финансирования, что зависит от
стратегии, которой придерживается фирма. Выделяют четыре основные стратегии, в зависимости от которых отдается предпочтение различным источникам финансирования (рис. 3).
Следует отметить, что в экономической литературе существуют различные методы оптимизация структуры капитала предприятия. Основными из них являются методы, представленные на рис.3.
Далее представляется необходимым рассмотреть сущность различных методов оптимизации структуры капитала предприятия, предложенными в экономической литературе. Основными из этих методов являются:
1) метод оптимизации структуры капитала по критерию политики финансирования активов. Данный метод основан на дифференцированном выборе источников финансирования частей активов предприятия. С этой целью все активы фирмы подразделяются на три группы: внеоборотные активы; постоянная часть оборотных активов (неизменная);
переменная часть оборотных
активов (варьирующая их часть, зависящая от сезонных и других циклических
особенностей производственно-коммерческой деятельности);
2) метод оптимизации структуры капитала по критерию его стоимости. Стоимость капитала дифференцируется в зависимости от источников его формирования. Исходят из возможностей минимизации средневзвешенной стоимости капитала [6];
3) метод оптимизации структуры капитала по критерию эффекта финансового левериджа, который заключается в повышении рентабельности собственного капитала при увеличении удельного веса заемного капитала в общей его сумме до определенных пределов. Так, предельная доля ЗК, обеспечивающая максимальный уровень эффекта финансового левериджа, будет характеризовать оптимизацию структуры капитала по этому критерию.
наименее ликвидные ВОА
• остаточная стоимость НМА и недвижимого имущества, НЗС, долг. фин. вложения, ОНА, прочие ВОА
наиболее ликвидные ВОА
• остаточная стоимость машин и оборудования, ТС, доходные вложения в МЦ
наименее ликвидные ОА
НЗП, расходы будущих периодов, НДС по приобретенным ценностям, выданные
авансы, долгосрочная ДЗ
ликвидные ОА
запасы сырья и материалов, ГП, товаров отгруженных, прочие ОА
наиболее ликвидные ОА
1 1
• ДС, краткосрочные фин. вложения, краткосрочная ДЗ
Рис.2. Схема группировки активов баланса
Агрессивная стратегия
У
Идеальная стратегия
у
Компромиссная стратегия
у
Консервативная стратегия
долгосрочному инвестированию подвергается постоянная часть ОА, переменная составляющая должна финансироваться путем оформления краткосрочных займов
все текущие активы покрываются текущими обязательствами, рискованная модель, поскольку в случае одновременного требования кредиторов выполнения обязательств неизбежна продажа активов
частичное покрытие нужд фирмы за счет долгосрочных кредитов: финансируются ВОА, постоянная часть ОА, 50-60% переменной части ОА, остаток ОА - за счет краткосрочных займов
активное финансирование почти всех активов путем оформления долгосрочных займов, чаще используется на этапе становления фирмы, нужен достаточный для нормального функционирования размер СК
Рис. 3. Содержание основных стратегий финансирования капитала
Таким образом, можно сделать вывод, что при существующих различных взглядах на проблему выбора структуры капитала неоспоримой является значимость корпоративной, рыночной, инвестиционной и операционной стратегий предприятия, направленных на создание, развитие и удержание преимуществ и позволяющие поддерживать высокую рентабельность инвестированного капитала, превышающую стоимость любых источников капитала. Грамотный подход к выбору метода оптимизации является для хозяйствующих субъектов необходимостью, которая позволит обеспечить им финансовую устойчивость и решить вопрос долговой
нагрузки, что, в свою очередь, обеспечит и устойчивость банковской системы.
С целью содействия реструктуризации долгов предприятий необходимо предложить банкам стандартизированные условия реструктуризации, позволяющие различным кредиторам согласовывать свои позиции в переговорах с должниками; главное условие - разработка должником и согласование с кредиторами плана финансового оздоровления предприятия (на 2-3 года), включающего мероприятия по реструктуризации просроченной и срочной задолженности, а также условия получения новых кредитов и займов.
Хочет ли заемщик вернуть долг?
X
Проблемные долги состав-^^ ляют большую долю акти-
вов банка?
V^rei о
;ляется ли банк системно значимым / ликвидация нанесет большой ущерб экономике?
* Уступка прав требований
* Судебное взыскание
* Исполнительное производство
* Банкротство
Финансовое положение должника
XI
Отзыв лицензии и ликвидация банка
V
позволяет вернуть кредит
* Реструктуризация
* Рефинансирование
* Новация
позволяет вернуть кредит только при продаже непрофильных активов или поддержке зависимых компаний
* Санация банка ^Продажа проблемных активов банку «плохих» долгов
V
* Уступка прав требований
* Перевод долга
* Отступное
* Мировое соглашение
при продаже профильных активов и сокращении ДЗ V"
* Мировое соглашение
* Банкротство
* Исполнительное производство
* Отступное
* Уступка прав требования
* Вхождение в капитал
* Внесудебное взыскание
Рис. 4. Алгоритм выбора способа регулирования проблемной задолженности
Перспективный вариант решения проблемы -разработка стандартов реструктуризации долга с учетом принципов, принятых в международных клубах кредиторов. Они могли бы быть признанными правовыми обычаями и лежать в основе урегулирования конфликта должников и кредиторов на досудебном этапе, позволяя находить компромиссные решения в интересах широкого круга кредиторов и должников.
Будучи акцептованными Банком России в качестве условия признания
реструктуризации, не порождающей дополнительных рисков банка-кредитора, такие стандарты могли бы применяться для формирования профессиональных суждений о качестве кредита, не приводящих к дополнительным обременениям на капитал банка. Участие государства в реструктуризации долга и оздоровлении предприятий возможно лишь
при достижении соглашения с кредиторами и наличии одобренного ими плана санации. Мировое соглашение должно предлагать кредиторам лучшие условия удовлетворения их требований, чем при конкурсном производстве. Достижение соглашений возможно на основе стандартов реструктуризации.
Кроме того, облегчить данный процесс для предприятий позволят: переход на новую информационную платформу (в качестве примера можно привести Тинькофф Банк), открытость, прозрачность платежей, контроль счетов, гарантии фондов, министерств, новые информационные продукты. Таким образом, это можно отнести к мерам и средствам профилактики с целью обезопасить кредитование со всех сторон, тогда и можно будет проводить реструктуризацию задолженности.
Таким образом, были с учетом выявленных недостатков предложен модифицированный вариант алгоритма выбора инструментов регулирования проблемных активов банков. Для стабилизации, дальнейшего улучшения качества кредитного портфеля банков и возобновления их кредитной активности требуется принятие системных мер, направленных на уменьшение долговой нагрузки предприятий до приемлемых размеров и восстановление их способности к нормальному обслуживанию долга.
References
1. The main directions of the unified state monetary policy for 2018 and the period of 2019 and 2020 (approved by the Bank of Russia). URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_ 282452.
2. Akimova E. V. Analysis of the optimal credit load: what will the company withstand ?: URL: https://www.profiz.ru/peo/9_ 2017 / kreditnaja_nagruzka.
3. Deputatova E.I. Limiting banking risks in investment lending // Finance and Credit. 2009. No. 28 (364). P. 52-57.
4. Donets S.A., Mogilat A.N. Lending and financial stability of Russian industrial companies: microeconomic aspects of analysis // Money and credit. 2017. No. 7. P. 41-51.
5. Dwyer D., Korableva I., Zhao DI Modeling technique from Moody's KMV. URL: https://www.moodys.com/sites/ prod-ucts / ProductAttachments / RiskCalc% 203.1% 20Whitepaper.pdf.
6. Zadorozhnaya A.N. Procedure for determining the company's debt burden // Financial analytics: problems and solutions. 2014. No. 48 (234). P. 39-50.
7. Koltsova I.V. Five indicators for the objective debt burden of your company. URL: https: //www.minfin.ru/ru/ document /? Id_4 = 94598.
8. Kossova T. V., Kossova E. V. Assessment of the credit risk of companies in the Russian corporate sector based on forecasting the probability of default on liabilities // Problems of risk analysis. T. 8. 2011. No. 2. P. 68-78.
9. Moderov S. V. Analysis of the report on the movement of money when making judgments about the work of the company // International accounting. 2010. No. 2 (134). P. 15-19.
10. Salnikov V.A., Mogilat A.N., Maslov I. Yu. Stress testing of companies in the real sector for Russia: the first approach (methodological aspects) // Journal of the New Economic Association. 2012. No. 4 (16). P. 46-70.
11. Teplova T.V., Getalova A.S. Working on borrowed capital: the optimal debt burden of the company: from theoretical concepts to practical model justifications. Part 2 // Corporate finance management. 2013. No. 4 (58). P. 248-259.
12. Donets S.A., Ponomarenko A.N. Debt indicators. // Series of reports on economic research.
Bank of Russia. 2015. No. 5.
13. Popova S., Karlova N., Ponomarenko A., Deryugina E. Analysis of the debt burden in the sectors of the Russian economy // Series of reports on economic research. Bank of Russia. 2018. No. 29.
Библиографический список
1. Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2018 год и период 2019 и 2020 годов (утв. Банком России). URL:
http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_ 282452 .
2. Акимова Е. В. Анализ оптимальной кредитной нагрузки: какую выдержит компания?: URL: https://www.profiz.ru/peo/9_ 2017/ kreditnaja_nagruzka.
3. Депутатова Е.И. Ограничение банковских рисков при инвестиционном кредитовании // Финансы и кредит. 2009. № 28 (364). С. 52-57.
4. Донец С. А., Могилат А. Н. Кредитование и финансовая устойчивость российских промышленных компаний: микроэкономические аспекты анализа // Деньги и кредит. 2017. № 7. С. 41-51.
5. Дуайер Д., Кораблева И., Джао Д. И. Методика моделирования от Moody's KMV. URL: https://www.moodys.com/sites/ products/Produc-tAttachments/RiskCalc%203. 1%20Whitepaper.pdf.
6. Задорожная А. Н. Порядок определения долговой нагрузки компании // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 48 (234). С. 39-50.
7. Кольцова И. В. Пять показателей для объективной долговой нагрузки вашей компании. URL: https://www.minfin.ru/ru/ document/?id_4=94598.
8. Коссова Т. В., Коссова Е. В. Оценка кредитного риска компаний российского корпоративного сектора на основе прогнозирования вероятности дефолта по обязательствам // Проблемы анализа риска. Т. 8. 2011. № 2. С. 68-78.
9. Модеров С. В. Анализ отчета о движении денег при вынесении суждения о работе компании // Международный бухгалтерский учет. 2010. № 2 (134). С. 15-19.
10. Сальников В. А., Могилат А. Н., Маслов И. Ю. Стресс-тестирование компаний реального сектора для России: первый подход (методологические аспекты) // Журнал Новой экономической ассоциации. 2012. № 4 (16). С. 46-70.
11. Теплова Т. В., Геталова А. С. Работа на заемном капитале: оптимум долговой нагрузки компании: от теоретических концепций к практическим модельным обоснованиям. Ч. 2 // Управление корпоративными финансами. 2013. № 4 (58). С. 248-259.
12. Донец С. А., Пономаренко А.Н. Индикаторы долговой нагрузки. //Серия докладов об экономических исследованиях. Банк России. 2015. №5.
13. Попова C., Карлова Н., Пономаренко А., Дерюгина Е. Анализ долговой нагрузки в отраслях российской экономики //Серия докладов об экономических исследованиях. Банк России. 2018. № 29.
