Обзор исследований в области прогнозирования риска банкротства в Беларуси, Республике Молдова, России и Украине в сравнении с опытом развитых стран

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Обзор исследований в области прогнозирования риска банкротства в Беларуси, Республике Молдова, России и Украине в сравнении с опытом развитых стран

Мунтян Н., Мунтян Ю., Вертакова Ю.В.

Аннотация. В высокоразвитых странах исследования в области прогнозирования риска банкротства имеют довольно давнюю историю. Например, в США, которую можно считать страной-пионером в этой сфере, первые публикации появились в начале ХХ века. В Беларуси, Республике Молдова, России и Украине по политическим и экономическим причинам интерес к этому вопросу возник позднее - в начале 1990-х годов. Статья пытается ответить на следующие вопросы:

- каков уровень развития исследований по прогнозированию риска банкротства в этих странах?

- как это соотносится с мировыми тенденциями? Основная цель статьи - проанализировать уровень исследований в области прогнозирования риска банкротства в Беларуси, Республике Молдова, России и Украине по сравнению с последними мировыми тенденциями в этой сфере. Авторами был применен метод анализа научной литературы. Это исследование является одним из немногих исследований, включающих анализ научной литературы по ряду соседних стран, примыкающих c востока к Европейскому Союзу. Результаты показывают, что в рассмотренных странах в основном используются традиционные подходы к прогнозированию банкротства. В настоящее время начались попытки внедрения передовых методов и новых моделей, включающих использование нефинансовых переменных.

Ключевые слова. Банкротство, научная методология, национальная экономическая специфика, риск банкротства, прогнозирование.

Muntean N., MunteanIu., VertakovaYu.V.

RESEARCH REVIEW INTO THE BANKRUPTCY RISK-FORECASTING IN BELARUS, REPUBLIC OF MOLDOVA, RUSSIA AND UKRAINE IN COMPARISON WITH THE EXPERIENCE OF DEVELOPED COUNTRIES

Annotation. In highly developed countries, research in the field of predicting the risk of bankruptcy has a fairly long history. For example, in the United States, which can be considered a pioneer country in this field, the first publications appeared in the early twentieth century. In Belarus, the Republic of Moldova, Russia and Ukraine, for political and economic reasons, interest in this issue arose later - in the early 1990s. The article attempts to answer the following questions:

- what is the level of development of research on predicting the risk of bankruptcy in these countries?

- how does this relate to global trends? The main purpose of the article is to analyze the level of research in the field of bankruptcy risk forecasting in Belarus, the Republic of Moldova, Russia and Ukraine in comparison with the latest global trends in this area. The authors used the method of analyzing the scientific literature. This study is one of the few studies that includes an analysis of the scientific literature on a number of neighboring countries adjacent to the European Union from the east. The results show that in the countries considered, traditional approaches to bankruptcy forecasting are mainly used. Attempts have now begun to introduce best practices and new models involving the use of non-financial variables.

Keywords. Bankruptcy, scientific methodology, national economic specifics, bankruptcy risk, forecasting.

Введение

банкротство украинский реструктуризация

Ежегодно на уровне Европейского Союза более 200 тыс. компаний становятся банкротами с прямой потерей более 1,7 млн рабочих мест [3 -6]. Это - основная причина повышенного внимания Евросоюза к этой сфере. ЕС продвигает комплекс мер по регулированию банкротства, направленных не только на гармонизацию национального законодательства стран ЕС, но и на разработку европейской рамочной модели реструктуризации и управления банкротством. Поэтому важно вывести на первый план вопрос прогнозирования риска банкротства [19].

В высокоразвитых странах исследования в области прогнозирования риска банкротства имеют довольно обширную историю. Например, в США, которые можно считать страной-пионером, первые публикации на эту тему появились в начале ХХ века. В Беларуси, Республике Молдова, России и Украине по политическим и экономическим причинам, вследствие модернизации правовой и экономической систем в постсоветский период, интерес к этому вопросу возник в начале 1990-х годов. Данная статья пытается ответить на следующие вопросы: (1) Каков уровень развития исследований по прогнозированию риска банкротства в указанных странах? (2) Как это соотносится с мировыми тенденциями?

Основная цель данного исследования - проанализировать уровень исследований в области прогнозирования риска банкротства в Беларуси, Республике Молдова, России и Украине по сравнению с последними мировыми тенденциями. Для этого был применен метод анализа научной литературы. Это исследование является одним из немногих, включающих анализ научной литературы по ряду соседних стран, находящихся к востоку от ЕС (Украина, Россия, Беларусь и Республика Молдова). Результаты показывают, что в этих странах в основном используются традиционные подходы к прогнозированию банкротства бизнеса. В настоящее время начались попытки внедрения новых методов и моделей, включающих учет нефинансовых переменных.

Новизна и оригинальность проведенного исследования определяется использованием многомерного анализа, а также компаративного анализа, выполненного применительно к Беларуси, Республике Молдова, России и Украине в контексте международных исследований.

Обзор научной литературы

Исследования в области прогнозирования риска банкротства компании важны в контексте оптимизации процедур по делам о реструктуризации и несостоятельности. В развитых странах первые исследования по оценке банкротства относятся к началу 1920-х годов. Первое исследование было начато в США. Бивер [2] был первым экономистом, который использовал статистические методы для прогнозирования риска корпоративного банкротства. В 1968 году Альтман [1] создал одну из самых известных, а также первую модель прогнозирования банкротства, известную как «Z -score». С тех пор количество моделей банкротства увеличилось. В 1970-х годах было опубликовано более 28 исследований по моделям прогнозирования; в 1980-х годах - более 53; в 1990-х годах - более 70 исследований.

В 1970-х и начале 1980-х годов подвергался критике многомерный линейный дискриминантный анализ, что привело к появлению логит- и пробит-анализа в области прогнозирования корпоративного риска банкротства. Первыми авторами, использовавшими логистическую регрессию для прогнозирования риска банкротства корпораций, были Сантомеро и Винсо (1977) и Мартин (1977). В 1980 году Ольсон проанализировал банкротство компании с помощью логистической регрессии в целом [15].

Еще один значительный прорыв произошел в начале 1990-х годов. Развитие статистических и аналитических инструментов позволило использовать более сложные методы для анализа больших наборов данных, а именно использование непараметрических методов оценки корпоративного риска банкротства, особенно искусственных нейронных сетей. Основы этого метода заложили Одома и Шарда в 1990 году [14].

В последние годы также можно отметить группу новых методов прогнозирования риска банкротства корпораций, относящихся к методам мягких вычислений (Korol, 2010, 2013) [7, 8], которые включают, среди прочего, генетические алгоритмы (ShinandLee, 2002), метод опорных векторов (Hardleetal., 2004), нечеткую логику (Michaeletal., 2001) и алгоритмы роя, наиболее популярным из которых является алгоритм муравьиной колонии (Zhang, Wu, 2011; Martinetal., 2014). В отличие от традиционных статистических методов, таких как линейный многомерный дискриминантный анализ или логит- и пробит-анализ, эти методы обрабатывают информацию в случаях, которые трудно проиллюстрировать в форме алгоритмов, и делают это одновременно с символическим представлением знаний [9].

Так, Кандидо Перес и Марио Антао в 2018 г. [16] смогли выделить 123 различные модели для прогнозирования риска банкротства. Согласно их анализу, наиболее изученными странами в этой области или странами с наибольшим количеством опубликованных моделей являются США (30), Великобритания (21) и Испания (16), что составляет около 24%, 17% и 13% от общего числа моделей, соответственно.

В Центральной и Восточной Европе, в силу ряда факторов, особенно из-за геополитической ситуации и системной модернизации хозяйства, эта тема исследования стала изучаться только в 1990-е гг., именно в этот период появились первые случаи банкротства. Первоначально из -за отсутствия статистических баз данных в большинстве стран Центральной и Восточной Европы для оценки уровня риска банкротства использовались модели развитых стран. Впоследствии были проведены исследования, основанные на результатах ученых из развитых стран, и построены национальные модели оценки [13].

Из исследования литературы в этой области [13] можно сделать вывод, что, хотя институт банкротства был введен относительно поздно в Центральной и Восточной Европе, подход к прогнозированию риска банкротства на уровне юридических лиц в некоторых странах отличается от глобальных моделей. Обзор литературы показывает, что передовой мировой опыт находит отражение в исследованиях в Польше, Чехии и Словакии. Продвинутые модели также были разработаны в России, Эстонии, Венгрии и, в меньшей степени, на Украине. В Румынии и Литве классические методы использовались в основном для создания моделей прогнозирования банкротства с использованием только финансовых показателей. Болгария, Республика Молдова и Латвия считаются самыми слабыми в этой области исследований. В этих странах предпринимались уникальные попытки разработать национальные модели с использованием простейших статистических методов и применять только финансовые показатели в качестве зависимых переменных.

Методология исследования

Цель и исследовательские вопросы данной статьи раскрыты во Введении. Для достижения цели и решения этих вопросов нами был применен метод анализа научной литературы. Публикации, выбранные в качестве базы исследования, в основном были отобраны в период с 2016 по 2020 годы. Кроме того, в исследовании представлены результаты исследований по прогнозированию корпоративного риска банкротства в высокоразвитых странах, которые восходят к более раннему периоду. Эти результаты представлены как исторический очерк, также в них отражены последние мировые тенденции в прогнозировании корпоративного риска банкротства. Этот дает введение в основные исследования и сравнительную основу для стран Центральной и Восточной Европы.

Результаты

Опыт Беларуси.

Институты банкротства в их ранней форме, как и в других постсоветских странах, появились в Беларуси в начале 1990-х годов. Изначально там действовал российский закон о банкротстве, и количество банкротств было небольшим. Оно не увеличивалось значительно до начала 21 века, достигнув, например, около 500 дел в 2001 г. и 1 150 дел в 2002 г. Это было следствием введения новых нормативных актов, направленных на гармонизацию законодательства Беларуси о несостоятельности с европейскими стандартами (Смольский, 2006) [17]. Поэтому до вступления в силу нового закона интерес к вопросу оценки риска банкротства компании был незначительным.

Интерес к этим вопросам особенно усилился во второй половине первого десятилетия XXI века, когда Савицкая оценила две национальные модели. Они были построены с использованием техники линейного многомерного дискриминационного и логит-анализа и предназначены для оценки риска банкротства компаний в аграрном секторе. Эти модели носят скорее теоретический, чем практический характер, и никогда официально не признавались в качестве инструмента для прогнозирования риска банкротства. Это связано с тем, что белорусское законодательство официально утвердило методологию оценки риска банкротства. Оно рассматривает три показателя, которые относятся к ликвидности и структуре финансирования.

Шакун и Скробко (2012) провели сравнительный анализ эффективности зарубежных моделей (Альтмана, Таффлера, Тишоу, Бивера, Федотова, Сайфулина, Кадыкова и Зайцева) и модели линейного дискриминантного анализа Савицкой и сравнили их результаты с методом расчета риска банкротства, установленного законодательством Республики Беларусь. Исследование проводилось на базе компаний аграрного сектора, поэтому неудивительно, что лучшие результаты были получены в национальной модели. Они также совпали с результатами белорусского аналитического инструмента, предусмотренного национальным законодательством.

Водоносова (2012) также провела сравнительный анализ зарубежных моделей, в том числе российских. Однако выборка для исследования была не очень многочисленной, так как в нее вошли всего 9 строительных компаний. Тем не менее, это показывает, что белорусские исследователи действительно пытались использовать зарубежные модели для оценки риска банкротства отечественных предприятий. Помимо традиционных методов, белорусские ученые также обратили внимание на возможность использования более сложных методов, таких как нечеткая логика, для прогнозирования банкротства.

Опыт Республики Молдова.

Молдавское законодательство о банкротстве претерпело интенсивную эволюцию от момента обретения государственной независимости до настоящего времени, кульминацией которой стало принятие в 2012 г. четвертого закона, регулирующего институт банкротства. К сожалению, законы о банкротстве 1992 и 1996 годов не являлись достаточными нормативными актами для решения вопросов, возникающих при разрешении дел о несостоятельности, тем более что они не регулировали никаких процедур, подобных процедурам пред -банкротства. Хотя Закон о банкротстве 2001 года явился крупным шагом вперед в регулировании процедур по несостоятельности, это был лишь первый шаг в упорядочении судебного разбирательства, в результате которого была включена процедура плана в качестве альтернативной процедуры ликвидации должника.

Важным шагом в упорядочении процедур по несостоятельности стало принятие в 2012 году закона о несостоятельности, который включает прогрессивную процедуру, называемую процедурой ускоренной реструктуризации. Хотя у нее есть название, аналогичное процедуре реструктуризации, которая является альтернативой процедуре банкротства, процедура ускоренной реструктуризации - это процедура, предшествующая банкротству, которая не может применяться к лицам, которые уже находятся в состоянии фактической несостоятельности.

До вступления в силу нового закона интерес к вопросу оценки рисков банкротства компании был незначительным. Интерес к этим вопросам особенно усилился во второй половине первого десятилетия XXI века, когда Михалачи (2011) [11] оценил национальную модель. Модель была построена с использованием линейных многомерных методов, дискриминационного анализа и предназначен для оценки риска всеобщего банкротства. Эта модель носит скорее теоретический, чем практический характер, она никогда официально не признавалась в качестве инструмента для прогнозирования риска банкротства. Это связано с тем, что закон Республики Молдова не устанавливает методологию оценки риска банкротства, а учитывает только соотношение между уставным капиталом и стоимостью чистых активов.

Однако один из соавторов данной статьи - Мунтян Н. (2019) [12, 13] разработала собственную модель анализа банкротства, изучая последствия коррупции, уровня экономического роста, качество управления и налогово-бюджетную политику в европейских странах. Исходя из полученных результатов, опыт европейских стран может оказаться решающим. Было установлено, что наиболее важными факторами, влияющими на количество корпоративных банкротств во всех странах, включенных в набор данных, являются коррупция, отсутствие свободы выражения мнения, свобода объединений, свободный доступ к СМИ и фискальная свобода.

Российский опыт.

После распада Советского Союза закон о банкротстве был принят в России 19 ноября 1992 года и вступил в силу 1 марта 1993 года. В первые два года его существования количество банкротств было незначительным и достигло чуть более 100 в 1993 г. и 240 в 1994 г. (Витрянский, 1999) [18]. Поэтому, как и в других странах Центральной и Восточной Европы, интерес к прогнозированию корпоративного банкротства возник относительно поздно по сравнению с развитыми странами.

Первые российские модели были построены с использованием в основном дискриминантного многомерного линейного анализа в середине 1990-х годов Сайфулиным и Кадыковым, Зайцевой, Давыдовой и Беликовым. Федорова и др. (2013) сравнили эффективность этих моделей с результатами, полученными с использованием моделей, созданных в развитых странах (Альтман, Сприн-гейт, Таффлер и Змиевский), и неожиданно было показано, что последние лучше предсказывают банкротства российских производственных компаний. Позже эти авторы построили национальные модели, используя следующие методы: линейный многомерный дискриминантный анализ, метод логит-анализа, деревья классификации и нейронные сети. Наилучшие результаты классификации были получены с использованием нейронных сетей, их общая точность достигла 88,8%.

Кроме того, исследования включали показатели, рекомендованные российским законодательством для расследования угрозы банкротства предприятий. Оказалось, что только 1 из 13 этих показателей был статистически значимым и обладал дискриминационной силой. В другой публикации Федорова и др. (2016) предложили изменить пороговые значения для получения максимальной эффективности для отечественных и зарубежных моделей в различных секторах. Зарубежные модели позволяли добиться более высокой результативности, и лучшей из них была модель Змиевского.

Более того, эти авторы построили свою собственную модель с использованием логит-анализа на выборке российских крупных и средних предприятий. В дополнение к вышеупомянутым моделям были построены национальные модели оценки риска неплатежеспособности предприятий с использованием линейного многомерного дискриминантного анализа: Федотова, 1995, Луговская, 2010; модель для малых и средних предприятий (Воронова, 2012); Бурганова, Салахиева (2015) предложили модель прогноза банкротства производителей строительных материалов в Республике Татарстан.

Новизна последней модели заключалась в том, что авторы рассматривали в качестве переменных среднегодовые темпы изменения определенных финансовых показателей, что позволило им в определенной степени динамизировать модель. Исследователи, которые оценивали национальные модели риска неплатежеспособности с использованием методов, отличных от многомерного линейного дискриминантного анализа, включают, среди прочего, Евростопову, построившую логит-модель, Макеева и Неретина (2013), которые применяли подходы Logit и Probit в дополнение к многомерному линейному дискриминантному анализу, упомянутому выше.

Модели, разработанные позже моделей указанных выше авторов, предназначены для компаний строительного сектора. Ширинкина и Валиуллина (2015) представили несколько иной подход к прогнозированию риска банкротства. Во -первых, они выбрали наиболее часто используемые метрики в различных отечественных и зарубежных моделях. Во-вторых, они изучили их влияние на риск банкротства и предложили упрощенную модель в виде «пирамиды риска несостоятельности».

Помимо оценки риска банкротства предприятий из различных секторов, в связи с банковским кризисом в России в 1998 году , большой популярностью пользовались исследования по прогнозированию банкротства банков. Исследования выполнены как российскими, так и зарубежными исследователями: Пересецкий и др. (2004, 2011) применили кластерный анализ; Ланин и Веннет (2006) использовали логит-анализ и метод распознавания признаков; Каминский и др. (2012) использовали логит-модель.

Опыт Украины.

Украина получила независимость в 1991 году, а закон о банкротстве вступил в силу 1 июля 1992 года. Первые национальные модели прогнозирования банкротства украинских компаний появились в начале 21 века и были разработаны Мартыненко и Терещенко. Оба автора использовали метод линейного дискриминативного анализа для их оценки. Матвийчук (2010) [10] пришел к интересным выводам: он привел аргументы, подтверждающие утверждение, что иностранные модели не будут работать в украинских условиях. Поэтому Матвийчук разработал национальные модели, базирующейся на использовании методов линейного дискриминантного анализа и нечеткой логики с финансовыми показателями в качестве независимых переменных.

Сравнительный анализ эффективности моделей: Альтмана, Конана и Холдера, Лиса, Таффлера, Спрингейта, Бивера, универсальной модели на основе дискриминантной функции, Чепурко, Сайфуллина, Кадыкова и Сумы был проведен Друзиным (2013) на выборке. 15 предприятий. Оказалось, что наилучшие результаты были достигнуты с использованием моделей Springate, Lis и Beaver. Автор также указал, что одной из основных проблем при прогнозировании банкротства украинских компаний является низкая достоверность общедоступных финансовых данных.

Интересная концепция модели прогнозирования банкротства предприятий была предложена Козаком и соавт. (2013). Она сочетает количественные и качественные переменные, создавая причинно-следственные связи. Авторы использовали комбинацию нечеткой логики и когнитивных технологий для построения модели. Этот метод известен теоретически как нечеткие когнитивные карты. Но авторы, помимо представления концепции этой модели, не показали, как ее следует реализовать на практике.

Корнилюк (2014) провел исследование ключевых факторов, определяющих риск банкротства украинских банков. Было показано, что банки с иностранным капиталом гораздо меньше подвержены риску банкротства, чем банки с внутренним капиталом. Нескородева и Пустовгар (2015) использовали нейронную сеть Кохонена и финансовые показатели для построения модели, позволяющей оценить риск банкротства компаний черной металлургии.

В 2015 году Клебан (2015) предложил использовать нечеткую логику для прогнозирования неплатежеспособности предприятий. Он использовал алгоритм Такаги-Сугено с финансовыми показателями в качестве независимых переменных. Литвин (2015) разработал модели для прогнозирования банкротств страховщиков, используя технику машины поддержки. Клебанова и др. (2016) разработали на основе 12 обанкротившихся и 24 небанкротных предприятий модель прогнозирования банкротства предприятий аграрного сектора. С этой целью они применили концепцию, сочетающую искусственные нейронные сети и нечеткую логику.

Обсуждение

На основе проведенного обзора литературы в таблицах 1 и 2 представлены наиболее важные выводы. В частности, в таблице 1 представлена историческая эволюция методов, используемых при прогнозировании банкротства. В таблице рассчитана доля моделей, используемых для прогнозирования риска банкротства, в общем количестве моделей, разработанных для конкретных периодов.

Согласно данным таблицы 1, наиболее часто используемым методом создания прогнозной модели является дискриминантный анализ. Если в 1960-1970 годах из общего числа методов в 70% моделей использовался метод линейного дискриминантного анализа, то в настоящее время этот метод больше используется в слаборазвитых странах (Беларусь, Украина, Молдова). На втором месте находятся нейронные сети, доля их использования при создании моделей прогнозирования банкротства значительно выросла за последние 20 лет. Однако следует отметить, что разница между нейронными сетями и логит-анализом практически не заметна. Более того, в некоторых странах (Республика Молдова) в настоящее время для прогнозирования риска банкротства все еще используются финансовые коэффициенты, рассчитываемые только на основе данных, взятых из финансовой отчетности.

В таблице 2 указаны и проанализированы три наиболее важных направления, а именно методы, используемые для разработки национальных моделей прогнозирования корпоративного банкротства, типы переменных и информация о секторальных моделях, применяемых в следующих государствах: Беларусь, Республика Молдова, Россия и Украина.

Таблица 1. Историческая эволюция методов, используемых для прогнозирования банкротства

Таблица 2. Краткое изложение исследований по прогнозированию риска банкротства корпораций в Белоруссии, Республике Молдова, России и Украине

Таблица 2 показывает, что самые передовые методы используются в России и Украине, в то время, как только классические методы внедрены в Беларуси и Республике Молдова. В России и Украине, помимо финансовых показателей, в качестве независимых переменных использовались другие переменные. В Беларуси и Республике Молдова использовались только финансовые показатели. В большинстве стран разработаны отраслевые модели. Исключение составляет Республика Молдова, в которой создана только одна универсальная модель. Наибольшее количество предложений отраслевых моделей зарегистрировано в России.

Выводы

В связи с очевидными политическими и экономическими изменениями, институт банкротства в странах Центральной и Восточной Европы стал изучаться лишь в первой половине 1990-х годов. В этот период появились первые дела о банкротстве, что вызвало интерес к прогнозированию риска банкротства предприятий. Из-за отсутствия статистических материалов в этих странах изначально использовались зарубежные модели. Лишь позже были внедрены более совершенные решения, известные в развитых странах, и построены национальные модели.

Согласно анализу литературы, хотя институт банкротства был введен в Центральной и Восточной Европе относительно поздно, с точки зрения исследований прогнозов риска банкротства предприятий, в настоящее время некоторые страны не превысили первичный уровень использования моделей. Глобальный обзор литературы показывает, что лучшие практики в этих 4 странах отражены в исследованиях, проведенных в России. Усовершенствованные модели разработаны и в Украине. Беларусь и Республика Молдова являются самыми слабыми в этой области исследований. В этих странах предпринимались отдельные попытки разработать национальные модели с использованием простейших статистических методов и применения только финансовых показателей в качестве независимых переменных.

Также следует отметить, что некоторые из этих стран характеризуются определенными специфическими аспектами, влияющими на развитие исследуемого в данной статье направления исследований. В России и Беларуси методология оценки риска корпоративного банкротства включена в законодательные акты, но эффективность предложенных инструментов не подтверждена исследованиями. Закон Республики Молдова не устанавливает методологию оценки риска банкротства, а учитывает только соотношение между уставным капиталом и стоимостью чистых активов. Более того, исследования, проведенные в Украине, показали, что вероятность банкротства местных банков ниже для банков с иностранным капиталом.

Что касается разработки прогнозов банкротства, также стоит отметить различия, которые могут возникнуть при применении разных стандартов бухгалтерского учета. Различные результаты также получаются, когда финансовая отчетность подготовлена в соответствии с национальными или международными стандартами бухгалтерского учета. Все указанные обстоятельства приводят к выводу о необходимости дальнейших исследований в рассмотренной области, которые рекомендуется вести по двум основным направлениям: во-первых, разработка национальных универсальных и отраслевых продвинутых моделей, во-вторых, гармонизация национальных моделей с принятыми к использованию в зарубежных странах.

Литература

1. Altman E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy // The Journal of Finance. 1968. № 23. Р. 589-609.

2. Beaver W.H. Financial ratios as predictors of failure // JournalofAccountingResearch. 1966. Vol. 5. Р. 71-111.

3. Programmed'action la corruption adopteparle Comitedes Ministres / Conseilde l' Europe. Strasbourg, 1996.

4. Pressrelease. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://europa.eu/rapid/press-release_IP-16-3802_en.htm (дата обращения 22.02. 2020).

5. EU law. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/ALL/?uri=celex:32000R1346 (дата обращения 22.02. 2020).

6. Document 52016PC0723. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/ ALL/?uri=COM:2016:723:FIN (дата обращения 22.02. 2020).

7. Korol T. Early Warning Systems of Enterprises to the Risk of Bankruptcy. Warszawa: Wolters Kluwer, 2010.

8. Korol T. Forecasting bankruptcies of companies using soft computing techniques // Finansowy Kwartalnik Internetowy “e-Finanse”. 2010. № 6. Р. 1-14.

9. Korol T. A new Approach to Ratio Analysis in an Enterprise. Warszawa: Wolters Kluwer Polska, 2013.

10. Matviychuk A. Bankruptcy Pediction in Trasformational Economy: Discriminant Analysis and Fuzzy Logic Approaches // Fuzzy Economic Review. 2010. № 15. Р. 21-38.

11. Mihalahi R. Previzion area faliment uluila intreprinderiled in Republica Moldova // Studia Universitatis. Revisa Stiintifica a Universitatiide Statd in Moldova. 2011. № 7 (47).

12. Muntean N., Cretu R.C., Muntean I. The impact of fiscal policies on corporate in solvencies in the european countries. In: Scientific Papers Series Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development. 2019. Vol. 19, Issue 2.

13. Muntean N., Plotnikov V., Anghel I., Cismasu I.D. The impact of corruptionon corporate in solvencies in the Central and Eastern Europe countries // Quality - AccesstoSuccess. 2019. Supplement 2, Vol. 20. P. 408-415.

14. Odom M.D., Sharda R. A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction // Paper presented at IEEE International Conferenceon Neural Network, San Diego, CA, USA, June 17-21. 1990. Vol. 2.

15. Ohlson J.A. Financial Ratios, and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy // Journal of Accounting Research. 1980. № 18. Р. 109-131.

16. Peres C., Antao M. The use of multivariate discriminant analysis to predict corporate bankruptcy: A review AESTIMATIO // The IEB International Journal of Finance. 2017. № 14. P. 108-131.

17. Smolski A.P. Tendencies and Problems of Economical Insolvency (Bankruptcy) Institution Development in Belarus: 1991-2005. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://refor.socionet.ru/files/Tendencies.doc (дата обращения 20.06. 2020).

18. Vitryansky V. V. Insolvency and Bankruptcy Law Reform in the Russian Federation // McGill Law Journal. 1999. № 44. Р. 409-432.

19. Мунтян Н. Банкротство компаний: обзор методических подходов // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. 2018. № 4 (38). С. 37-39.

Размещено на Allbest.ru