Адаптивное трекинг-тестирование кредитоспособности предприятий-заемщиков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Бакурова, Татьяна Михайловна

• Бакурова, Татьяна Михайловна
• кандидат наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат наук Бакурова, Татьяна Михайловна

СОДЕРЖАНИЕ

введение

1. рейтинговые оценки в задачах обоснования кредитных решений

1.1. Современные подходы к обоснованию кредитных решений

1.2. Информационная поддержка кредитных решений

1.3. Модели и методы формирования кредитных рейтингов

2. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ РЕЙТИНГОВОГО ТРЕКИНГ-ТЕСТИРОВА-

НИЯ КРЕДИТОЗАЕМЩИКОВ

2.1. Теоретические и практические аспекты рейтингового трекинг-тестирования кредитозаемщиков

2.2. Моделирование упреждающих оценок финансового состояния кредитозаемщика в процедуре трекинг-тестирования

2.3. Моделирование рейтинговых оценок в адаптивной процедуре трекинг-тестирования

3. ВОПРОСЫ ПОСТРОЕНИЯ ПРОЦЕДУРЫ ТРЕКИНГ-ТЕСТИРОВАНИЯ И ЕЕ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

3.1. Методика построения процедуры адаптивного трекинг-тестирования

3.2. Вычислительный эксперимент с методикой адаптивного тре-кинг-тестирования

заключение

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Адаптивное трекинг-тестирование кредитоспособности предприятий-заемщиков»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Кредитование, как известно, является наиболее важным направлением активных операций банка. В этой связи управление кредитным риском занимает особое место в практике банковской деятельности, а в центре внимания постоянно находятся исследования, ориентированные на разработку различных способов его снижения. Одним из условий снижения риска является использование банком эффективной методики определения надежных кредитозаемщиков.

К настоящему времени разработано чрезвычайно большое число методик определения кредитоспособности предприятий-заемщиков. Однако само огромное число выполненных и выполняемых исследований и разработок в этой области свидетельствует о нерешенности проблемы идентификации надежного кредитозаемщика. В то же время современные экономические условия возводят эту проблему в ранг наиболее острых, требующих разработку новых подходов к решению. Поэтому исследования, в которых не только развиваются технические приемы, но и выдвигаются новые принципы оценки кредитоспособности заемщика, заслуживают особого внимания. Именно к такому типу исследований относится данная работа.

Степень разработанности проблемы. Проблема оценки кредитоспособности предприятий получила разноаспектное освещение в трудах как зарубежных (Э. Альтмана, Г. Андерсона, У. Бивера, Ж. Депалян, Д. Дюрана, Р. Лиса, К. Мервина, Г. Спрингейта, С. Росса, Р. Тоффлера, X. Тишоу, Дж. Фул-мера, Д. Харригана, В. Хикмана, Р. Чессера и др.), так и отечественных (М.С. Абрютиной, А.И. Ачкасова, А.Ю. Беликова, И.В. Бочаровой, Г.В. Давыдовой, Л.В. Донцовой, Д.А. Ендовицкого, О.П. Зайцевой, М.Н. Крейниной, О.И. Лаврушина, Н.П. Любушина, А.И. Олынаного, Г.В. Савицкой, P.C. Сайфули-на, Е.С. Стояновой, М.А. Федотовой, А.Д. Шеремета и др.) ученых.

Такое направление в оценке кредитоспособности как рейтинговое оценивание с помощью эконометрических моделей дискретного выбора получи-

3

ло развитие в работах A.M. Карминского, М.И. Лукина, A.A. Пересецкого, А.Е. Петрова, A.C. Чижова.

Основы другого подхода к решению этой задачи - подхода, реализующего идею формирования упреждающих рейтинговых оценок, - были заложены В.И. Тиняковой и A.B. Долматовой, которые предложили формировать рейтинги предприятий-кредитозаемщиков, используя данные предельного образа их финансового состояния.

Работа в данном направлении была поддержана В.В. Давнисом и Ю.А. Величко, вклад которых состоял во введении в научный оборот понятия «риск-предикторная рейтинговая оценка» и разработке соответствующего инструментария для получения такой оценки.

Настоящая диссертационная работа выполнена в русле исследований, реализующих идею формирования таких рейтинговых оценок предприятий-кредитозаемщиков, обязательной составляющей которых является упреждающая информация об их финансовом состоянии.

Объект исследования - динамика показателей кредитоспособности предприятий-заемщиков.

Предмет исследования - математический аппарат, обеспечивающий реализацию адаптивного трекинг-тестирования кредитоспособности предприятий-заемщиков.

Цели и задачи исследования. Цель исследования - развитие инструментария оценки кредитоспособности предприятий-заемщиков путем разработки специальных моделей, используемых в процедуре трекинг-тестирования.

В соответствии с поставленной целью возникла необходимость в решении следующего комплекса задач:

- проанализировать современные подходы к формированию рейтинговых оценок предприятий-кредитозаемщиков, выявив их преимущества и недостатки и определив наиболее перспективный для развития подход;

- сформулировать ключевые идеи трекинг-тестирования кредитоспособности предприятий-заемщиков и дать точное определение этому понятию;

- разработать комплексную модель, представляющую собой рекурсивную систему и предусматривающую, во-первых, проведение прогнозных расчетов показателей кредитоспособности предприятий-заемщиков, а во-вторых, анализ стабильности многомерной динамики этих показателей;

- предложить процедуру, обеспечивающую реализацию ключевых идей трекинг-тестирования кредитоспособности предприятий-заемщиков на основе авторской рекурсивной системы адаптивных модулей;

- разработать методику адаптивного трекинг-тестирования, естественным образом повышающую обоснованность кредитных решений за счет включения в рейтинговую оценку прогнозной составляющей;

- провести верификацию предлагаемого математического аппарата.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует п. 1.4

«Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий ... », п. 1.6 «Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов» специальности 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики Паспорта специальностей ВАК РФ.

Теоретико-методологической основой исследования послужили современные достижения экономической и математической науки, содержащиеся в трудах отечественных и зарубежных ученых по анализу и оценке кредитоспособности предприятий-заемщиков, эконометрическому моделированию, адаптивному прогнозированию, экспертному оцениванию.

Эмпирическую базу исследования составила отчетность предприятий, предоставленная Территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Орловской области. Экспериментальные расчеты с использованием этих данных проводились в среде MS Excel и Statistica.

Научная новизна исследования состоит в теоретическом обосновании и разработке инструментария реализации авторского подхода к решению зада-

чи повышения надежности кредитных решений за счет адаптивного трекинг-тестирования кредитоспособности предприятий-заемщиков.

Научная новизна реализована в следующих результатах, полученных лично автором:

1. Введено понятие «трекинг-тестирование», под которым понимается непрерывный упреждающий контроль за состоянием финансового потенциала предприятия-кредитозаемщика на базе оценки и сравнения его текущего состояния с ожидаемым.

2. Разработана модель, представляющая собой рекурсивную систему адаптивных модулей, предназначенных для проведения упреждающих расчетов при оценке финансового состояния предприятий-кредитозаемщиков и анализа стабильности многомерной динамики их финансовых показателей.

3. Разработана процедура адаптивного трекинг-тестирования кредитоспособности предприятий-заемщиков, выстраивающая в единую логическую схему расчеты, проводимые с помощью рекурсивной системы адаптивных модулей, метода оценки стабильности общей кредитной ситуации банка, эконометрической модели множественного выбора с упорядоченными альтернативами.

4. Предложена методика адаптивного трекинг-тестирования кредитоспособности предприятий-заемщиков, реализуемая в два этапа. Первый этап предусматривает построение модели рекурсивной системы адаптивных модулей (для проведения упреждающих расчетов) и модели множественного выбора с упорядоченными альтернативами (для идентификации рейтинговых оценок), а второй этап - практическое использование построенных моделей в трекинг-тестировании финансового состоянии предприятий-кредитозаемщи-ков, повышающем степень обоснованности кредитных решений.

Теоретическая значимость исследования определяется введением в научный оборот нового понятия «адаптивное трекинг-тестирование» и развитие на этой основе теоретико-методологической базы оценки кредитоспособности предприятий-заемщиков.

Практическая значимость исследования заключается в возможности применения коммерческими банками и иными кредитными учреждениями разработанных моделей и методов, предусмотренных авторской методикой трекинг-тестирования, с целью снижения кредитных рисков за счет повышения обоснованности принимаемых решений. Результаты исследования могут быть также использованы рейтинговыми агентствами с целью совершенствования применяемых методик рейтингового оценивания.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты работы прошли апробацию и получили положительную оценку на семинарах и научных сессиях в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет» и ФГБОУ ВПО «Орловский государственный университет», международной школе-семинаре им. С.С. Шаталина «Системное моделирование социально-экономических процессов» (Калининград, 2011), международных научно-практических конференциях: «Финансовые рынки: модели, риски, решения» (Воронеж, 2011), «Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов» (Воронеж, 2011).

Работа выполнялась в соответствии с комплексной программой научных исследований кафедры информационных технологий и математических методов в экономике Воронежского государственного университета «Математическое моделирование и информационные технологии в управлении экономическими процессами».

Результаты диссертационного исследования используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет», ФГБОУ ВПО «Орловский государственный университет».

Публикации. По теме диссертационного исследования было опубликовано 10 работ, общим объемом 6,75 п.л., в том числе 3 статьи в изданиях из Перечня ВАК, общим объемом 2,0 п.л.

Структура и содержание работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 146 источников.

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены предмет и объект исследования, сформулирована цель и поставлены задачи, решение которых необходимо для ее достижения, раскрыта научная новизна, теоретическая и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе «Рейтинговые оценки в задачах обоснования кредитных решений» обсуждаются проблемы информационной поддержки кредитных решений и современные подходы к их обоснованию. Достаточно подробно излагаются существующие модели и методы формирования кредитных рейтингов; особое внимание уделяется тем из них, в которых присутствует прогнозная составляющая.

Во второй главе «Модели и методы рейтингового трекинг-тестирования кредитозаемщиков» вводится понятие «трекинг-тестирование», рассматриваются вопросы использования этого понятия в практике обоснования кредитных решений. Обсуждается аппарат, который необходим для построения процедуры трекинг-тестирования. Обосновывается необходимость использования в трекинг-тестировании адаптивного подхода и рейтингового оценивания.

В третьей главе «Вопросы построения процедуры адаптивного трекинг-тестирования и ее практического использования» представлен финальный результат диссертационного исследования - методика адаптивного трекинг-тестирования. В предлагаемой методике два раздела. Первый этап предусматривает реализацию методов построения рекурсивной системы адаптивных модулей и модели множественного выбора с упорядоченными альтернативами, а второй - непосредственное рейтинговое оценивание кредитоспособности предприятий-заемщиков на основе результатов моделирования первого этапа.

В заключении сформулированы основные выводы диссертационного исследования.

1. РЕЙТИНГОВЫЕ ОЦЕНКИ В ЗАДАЧАХ ОБОСНОВАНИЯ КРЕДИТНЫХ РЕШЕНИЙ

1.1. Современные подходы к обоснованию кредитных решений

Понятия «кредитное решение», «принятие кредитного решения» являются многоаспектными понятиями. Так, перед тем как принять решение по кредиту - произвести выбор альтернативы взаимодействия с клиентом, необходимо собрать данные о потенциальном заемщике, провести анализ его кредитоспособности, определить возможные альтернативы дальнейшей работы с клиентом, конкретизировать условия кредитования в ходе переговоров и т.д.

Проводя классификацию кредитных решений, заметим, что решения по кредитным обращениям потенциальных заемщиков, предприятий, можно рассматривать как бинарные (положительные/негативные решения), так и как многоальтернативные, поскольку сумма кредита, перечень необходимого обеспечения, порядок выдачи кредита и другие параметры кредита могут варьироваться, быть различными применительно к каждой кредитной сделке. Кроме того, в ходе структурирования кредита может быть предложена альтернатива, носящая инновационный, новаторский характер, что подчеркивает творческую составляющую, кажущейся на первый взгляд традиционной, формализованной составляющей процедуры кредитования.

Кредитные решения банка можно рассматривать:

- по организации - коллегиальные (как правило, окончательное решение принимает кредитный комитет);

- по причинам - по предписанию (решение принимается в соответствии с действующим законодательством, положениями и инструкциями коммерческого банка);

- по повторяемости - однотипные, разнотипные, инновационные (в зависимости как от качества разработанности кредитной работы банка, так и от профессионализма банковских служащих);

- по масштабам воздействия - общие (например, в случае выдачи синдицированного кредита количество участников (экспертов), привлекаемых к принятию решения заметно возрастает) и частные (например, принимается решение о выдаче очередного транша в рамках кредитной линии);

- по времени действия - оперативные (решения по очередной кредитной заявке), тактические решения (решения по долгосрочным кредитам на срок свыше одного года), стратегические (решения по предприятиям-заемщикам, стратегически значимым для банка);

- по прогнозируемым результатам - вероятностный исход (в ходе обсуждения кредитной заявки) и определенный характер (в виде выписки из протокола заседания кредитного комитета);

- по характеру разработки и реализации - уравновешенные, так как сотрудники банка, задействованные в процессе кредитования, стремятся внимательно и критически относиться к своим действиям, но решения, конечно же, могут носить импульсивный, инертный, рискованный, осторожный характер;

- по методам переработки информации - алгоритмические, поскольку процедура вырабатываемых решений относительно строго формализована, используются правила, алгоритмы, формулы, анализ статистических данных;

- по числу критериев - многокритериальные (как правило, изучение заемщика проводится с использованием многокритериальных методик оценки финансового состояния);

- по направлению воздействия - внешние, так как воздействие решения по кредитному обращению в первую очередь направлено на объекты внешней среды (клиентов банка);

- по глубине воздействия - многоуровневые, поскольку в ходе сбора информации о клиенте и выносе решения на кредитном комитете задействованы банковские служащие управлений, отделов, секторов;

- по ограничениям на ресурсы - с ограничениями, что объясняется возможностями банка по привлечению денежных средств на финансирование активных операций;

- по способу фиксации - письменные (все заключения служб банка и решения кредитного комитета оформляются письменно).

Наиболее сложной и ответственной задачей в процессе принятия кредитного решения, несомненно, является оценка кредитоспособности потенциальных заемщиков. Само понятие «кредитоспособность» как целостное определение стало использоваться еще в литературе XVIII века. В дореволюционный период вопросы определения кредитоспособности заемщика находились в центре внимания отечественных специалистов. В конце 90-х гг. XX века в связи с реформированием российской банковской системы появилась необходимость в проведении профессиональной оценки кредитоспособности заемщиков, и, как следствие, появились различные трактовки сущности дефиниции «кредитоспособность», сформулированные как экономистами теоретиками, так и практиками.

Наиболее полную, на наш взгляд, трактовку кредитоспособности можно найти в работах [54, 56]. Там под кредитоспособностью заемщика понимается «его правовая и финансовая характеристика, представленная финансовыми и нефинансовыми показателями, позволяющая оценить его возможность в будущем полностью и в срок, предусмотренный в кредитном договоре, рассчитаться по долговым обязательствам перед кредитором, а также определяющая степень риска при кредитовании конкретного заемщика» [56, с. 8].

Такое понятие кредитоспособности учитывает не только финансовые и правовые характеристики заемщика (дееспособность, правоспособность, деловую репутацию), но и подчеркивает необходимость учета нефинансовых показателей при проведении анализа.

Наряду с термином «кредитоспособность» в научной и учебной литературе присутствует понятие «платежеспособность». Кредитоспособность, вне всякого сомнения, связана с платежеспособностью, но между рассматривае-

мыми понятиями существуют принципиальные отличия, одно из которых заключается в следующем: оценивая кредитоспособность, банк анализирует способность платить по долгам только на период действия кредитного договора; анализируя платежеспособность, необходимо уточнить, на каком отрезке времени рассматривается способность предприятия погасить долги. Таким образом, при сравнении кредитоспособности и платежеспособности в качестве одного из основных отличительных признаков используется период погашения обязательств. Применение методов оценки платежеспособности предприятия при анализе кредитоспособности происходит на этапе анализа финансового положения потенциального ссудозаемщика.

Принятие кредитного решения, как и любого другого, связано с риском. Кредитный риск характеризуется ресурсно-подобным проявлением [108]. Во-первых, банк в принципе не может вести кредитную деятельность при нулевом уровне риска, т.е. здесь можно говорить о ситуации, когда использование одного ресурса (кредитуемых средств) невозможно без привлечения другого (риска). Если банк будет стремиться к минимизации уровня риска невозврата кредитов, выдавая их только под высоколиквидный залог, то кредитная деятельность банка будет малодоходной ввиду малого количества заемщиков, способных предоставить такой залог. Поэтому с целью повышения своего дохода банки снижают уровень требований к заемщикам, сознательно увеличивая при этом уровень кредитного риска. В данном случае риск также характеризуется ресурсоподобным проявлением. Именно эту ситуацию мы наблюдали некоторое время назад (перед наступлением мирового финансового кризиса), когда многие банки стали предоставлять кредиты физическим лицам без залога и поручительства.

Эффективная организация процесса оценки кредитоспособности позволяет, во-первых, снизить уровень кредитных рисков банка, а во-вторых, создать необходимые условия для качественного обслуживания клиентов банка, предъявляющих спрос на кредитные продукты. Актуальность данной задачи трудно переоценить, поскольку увеличивающийся спрос на кредитные про-

дукты со стороны предприятий различных отраслей народного хозяйства и рост конкуренции на рынке банковских услуг, вызванный экспансией на кредитный рынок России иностранных кредитных учреждений, требует от банков совершенствования механизмов оценки кредитоспособности с целью повышения качества обслуживания клиентов и одновременно минимизации кредитных рисков.

Каждый коммерческий банк разрабатывает собственную методику оценки кредитоспособности заемщика, основываясь на принятой стратегии своего развития, выборе приоритетов в кредитовании предприятий конкретных отраслей и масштабов деятельности, других факторах. При обосновании тех или иных методических подходов банки стремятся охватить такой спектр критериев оценки кредитоспособности заемщика, который позволил бы с большой точностью определить и минимизировать риск невозврата кредитов.

Сформировавшиеся практические подходы к оценке кредитоспособности заемщиков банков представлены в виде схемы на рисунке 1.1.

Классификационные модели можно разделить на три группы:

1) модели прогнозирования банкротств, разработанные Э. Альтманом [140, 141], Р. Тоффлером и X. Тишоу [145], Чессером [15], Р. Лисом [15], М.А. Федотовой [127], Г. Спрингейтом [143], P.C. Сайфулиным и Г.Г. Кадыко-вым [127], учеными Иркутской государственной экономической академии [127], Казанского государственного технологического университета [127], У. Бивером [142], В.В. Давнисом и И.Н. Булгаковой [23, 24], А.О. Недосекиным [96];

2) модели рейтинговой оценки, разработанные Д. Дюраном [127], Л.В. Донцовой и H.A. Никифоровой [46], А.Д. Шереметом и Е.В. Негашевым [133], В.И. Тиняковой и A.B. Долматовой [47], В.В. Давнисом и Ю.А. Величко [44] и др.;

3) анализ денежного потока [14].

Заметим, что модели первой группы позволяют дифференцировать заемщиков в зависимости от вероятности банкротства, а модели второй группы

- в зависимости от их категории, устанавливаемой с помощью ряда рассчитываемых финансовых коэффициентов и присваиваемых им уровней значи-

мости.

Рисунок 1.1- Современные подходы к оценке кредитоспособности предприятий-заемщиков

Самой ранней попыткой в истории финансового менеджмента построить комплексный коэффициент, характеризующий положение хозяйствующего субъекта в целом, была попытка А. Уолла [146], который нашел комплексный показатель как свертку исходных отдельных показателей, причем эксперт сам должен был назначать веса в формуле свертки.

Следующий шаг был предпринят Э. Альтманом в 1968 году. Существо подхода Альтмана к комплексному финансовому анализу корпорации состоит в следующем:

1. Применительно к данной стране и к интервалу времени формируется набор отдельных финансовых показателей предприятия, которые на основании предварительного анализа имеют наибольшую относимость к свойству банкротства. Пусть таких показателей N.

2. В И-мерном пространстве, образованном выделенными показателями, проводится гиперплоскость, которая наилучшим образом отделяет успешные предприятия от предприятий-банкротов, на основании данных исследованной статистики. Уравнение этой гиперплоскости имеет вид

г = (1.1)

/

где функции показателей бухгалтерской отчетности, ап полученные в результате анализа веса.

3. Осуществляя параллельный перенос плоскости (1.1), можно наблюдать, как перераспределяется число успешных и неуспешных предприятий, попадающих в ту или иную подобласть, отсеченную данной плоскостью. Соответственно, можно установить пороговые нормативы 2хж 22: когда

риск банкротства предприятия высок, когда 2 >2 2 - риск банкротства низок, Z1 < 2 < 22 - состояние предприятия не определимо.

Э. Альтмана исследовал 22 различных финансовых коэффициента, на основе которых был осуществлен пошаговый дискриминантный анализ 66 компаний (33 из которых успешно функционировали и 33 потерпели банкротство в период между 1964 и 1965 гг.), позволивший оценивать веса отдельных расчетных показателей. В итоге в модели остались только пять основных финансовых коэффициентов, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами. При помощи своего аналитического метода Альтман в 1968 году вывел следующее уравнение надежности:

Z = 1,2X¡ + 1,4X2 + 0,6X3 + + 3,3X5 > (1-2)

где X\ - отношение собственных средств к сумме активов; Х2- отношение реинвестируемой прибыли к сумме активов; Х3 - отношение рыночной стоимости акций к заемному капиталу; Х4- отношение объема продаж к сумме активов; Х5 - отношение брутто-прибыли к сумме активов.

Если Z < 1,8, то вероятность банкротства очень высокая; 1,8 < Z < 2,7-вероятность банкротства высокая; 2,7<Z<3,0- вероятность банкротства низкая; 3,0 < Z - вероятность банкротства очень низкая.

В 1977 году Э. Альтман, Р. Холдмен и П. Нараянан представили модель оценки кредитоспособности второго поколения, более детализированную и точную модель - модель ZETA. Эта модель прогнозирует банкротство компании с точностью до 90% за один год и с точностью свыше 70% вплоть до пяти лет до наступления банкротства. В нее включены следующие семь финансовых показателей: рентабельность активов, стабильность прибыли, показатель процентного покрытия, совокупная прибыльность, коэффициент текущей ликвидности, отношение рыночной капитализации к балансовой стоимости капитала, размер компании.

Подход Альтмана был применен его последователями (Р. Лисом, Р. Тоффлером, X. Тишоу и другими) в ряде стран (Великобритания, Франция, Бразилия и т.д.). Заметим, что первым российским опытом применения подхода Альтмана стала модель Иркутской государственной экономической академии (модель Давыдовой - Беликова).

Следующий класс моделей представлен моделями CART. Модель CART (классификационные и регрессионные деревья) - это непараметрическая модель, основные достоинства которой заключаются в возможности широкого применения, доступности для понимания и легкости вычислений, хотя при построении применяются сложные статистические методы. В «классификационном дереве» предприятия-заемщики расположены на определенной «ветви» в зависимости от значений выбранных финансовых коэффициентов;

далее идет «разветвление» каждой из них в зависимости от следующих коэффициентов. Точность классификации при использовании данной модели -около 90%.

Кроме рассмотренных моделей прогнозирования вероятного банкротства заемщика, могут использоваться и модели, основанные на системе определенных показателей, например, системе показателей У. Бивера. Он проанализировал за пятилетний период финансовые коэффициенты 79 обанкротившихся фирм с показателями деятельности 79 компаний, сохранивших конкурентоспособность. Выбранные Бивером разорившиеся фирмы вели себя именно так, как и следовало ожидать: у них было больше долгов, чем у выживших фирм, и более низкая рентабельность активов и реализации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Бакурова, Татьяна Михайловна, 2012 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Абадуров Е.И. Основы кредитоспособности / Е.И. Абадуров. - Киев: Коммерческая литература, 1914.

2. Абрютина М.С. Экспресс-анализ деятельности предприятия при помощи шкалы финансово-экономической устойчивости (на основе отклонений от точки равновесия) / М.С. Абрютина // Финансовый менеджмент. - 2002. -№3. - http://www.dis.rU/fm/arhiv/2002/3/8.html.

3. Аганбегян А.Г. Экономика, банки, инвестиции - настала пора действовать / А.Г. Аганбегян // Деньги и кредит. - 2005. - № 12. - С. 36.

4. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия / под ред. П.П. Табурчака, В.М. Тумина и М.С. Сапрыкина. - Ростов н/Д: Феникс, 2002. - 352 с.

5. Андреева Г.В. Скоринг как метод оценки кредитного риска / Г.В. Андреева // Банковские технологии. - 2000. - № 6. -http://www.cfm.ru/fmanalysis/banks/scoring.shtml.

6. Антонов М.В. Рационирование кредита и алгоритм эффективного распределения заемных средств / М.В. Антонов, А.Б. Поманский // Экономика и математические методы. - 1994. - Т. 30, вып. 1. - С. 124-136.

7. Арутюнян А.Б. Опыт применения моделей Фулмера и Спрингейта в оценке венгерских предприятий сельского хозяйства и пищевой промышленности / А.Б. Арутюнян // http://www.cfm.ru/finanalvsis/fulmer.shtml.

8. Асанов A.A. Метод многокритериальной классификации ЦИКЛ и его применение для анализа кредитного риска / A.A. Асанов, П.В. Борисенков, С.И. Ларичев, Е.В. Нарыжный, Г.В. Ройзензон // Экономика и математические методы. - 2001. - №2. - С 14-20.

9. Бакурова Т.М. Теоретические основы и прикладные аспекты адаптивного трекинг-тестирования кредитозаемщиков / Т.М. Бакурова // Современная экономика: проблемы и решения. - 2012. - № 3 (27). - С. 168-178.

Ю.Бакурова Т.М. Моделирование упреждающих оценок финансового

состояния кредитозаемщика в процедуре трекинг-тестирования / Т.М. Баку-

111

рова // Современная экономика: проблемы и решения. - 2012. - № 1(25). -С. 179-186.

11.Банк C.B. К вопросу о методике анализа финансового состояния организаций / C.B. Банк // Экономический анализ: теория и практика. - 2005. - № 19(52).-С. 37-42.

12.Банки и банковские операции / под ред. Е.Ф. Жукова. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 471 с.

13.Банковский менеджмент / под ред. Е.Ф. Жукова. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. - 303 с.

14.Банковское дело: современная система кредитования / под ред. О.И. Лаврушина. - М.: КНОРУС, 2007. - 768 с.

15.Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка / Л.Г. Батракова. - М.: Логос, 1999. - 344 с.

16. Батунин A.B. Новые индикаторы банкротства предприятия / A.B. Ба-тунин // Экономический анализ: теория и практика. - 2003. - №4(7). - С. 6062.

17.Бежовец A.A. Диагностика кризисного состояния предприятия / A.A. Бежовец, О.И. Линючева. - Барнаул: Изд-во Алтайского гос. ун-та, 2006. - 39 с.

18.Белоглазова Г.Н. Банковское дело. Организация деятельности коммерческого банка / Г.Н. Белоглазова, Л.П. Кроливецкая. - М.: Высшее образование, 2009.-422 с.

19.Беляков A.B. Банковские риски: проблемы учета, управления и регулирования / A.B. Беляков. - М.: Издательская группа «БДЦ-пресс», 2004. -256 с.

20.Богатов О.И. Моделирование процессов рейтинговой оценки экономических систем / О.И. Богатов, В.Г. Скобелев, В.П. Стасюк // Новое в экономической кибернетике. - Донецк: ДонГУ. - 1999. - №1. -1999. - С. 41-74.

21.Большой экономический словарь / Под ред. А.Н. Азрилияна. - М.: Фонд «Правовая культура», 1994. - 528 с.

22.Брычкин A.B. Оценка кредитоспособности контрагентов и создание резервов под возможные потери по дебиторской задолженности / A.B. Брыч-кин // Финансы и кредит. - 2003. - №1. - С. 21-31.

23.Булгакова И.Н. Адаптивно-имитационное моделирование прогнозных оценок предкризисных ситуаций : Дис. ... канд. экон. наук, 08.00.13. - Воронеж, 2002.

24.Булгакова И.Н. Адаптивно-имитационное моделирование прогнозных оценок предкризисных ситуаций / И.Н. Булгакова, В.В. Давние // Энергия. -2001.-№4(46).-С. 100-105.

25. Бунге Н.Х. Теория кредита / Н.Х. Бунге. - М., 1852.

26.Валенцева Н.И. Современные банковские технологии: теоретические основ и практика / Н.И. Валенцева // Деньги и кредит. - 2004. - №10. - С. 5061.

27.Васильева JI.C. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятий / Л.С. Васильева. - М.: Экзамен, 2008. - 320 с.

28.Вишняков И.В. Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков / И.В. Вишняков. - СПб.: Изд-во СПбГИЭА, 1998. - 51 с.

29.Власенко М.С. О работе банка с клиентами / М.С. Власенко // Деньги и кредит. - 2007. - № 12. - С. 47-50.

30.Власова М.И. Анализ кредитоспособности клиента коммерческого банка / М.И. Власова // Банковское дело. - 1997. - №3. - С.20 - 23; №4. - С. 30-33; №5-С. 32-34.

31.Воищева О.С. Рейтинговое оценивание предприятий-кредитозаемщи-ков на основе предельного анализа / О.С. Воищева, Ю.А. Величко, В.И. Ти-някова // Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 32-й междунар. науч. школы-семинара им. акад. С.С. Шаталина. - Воронеж: ИПЦ Воронеж, гос. ун-та, 2009. Ч. 2.- С. 412-417.

32.Воищева О.С. Эконометрическое моделирование рейтинговых оценок в бизнесе / О.С. Воищева, В.В. Давние, В.И. Тинякова. - Воронеж: Центрально-Черноземное книжное издательство, 2008. - 124 с.

33.Воронина В.М. Прогнозирование банкротства промышленных предприятий с помощью количественных и качественных методов анализа: проблемы теории и практики / В.М. Воронина // Экономический анализ: теория и практика. - 2007. - №18(99). - С. 27-34.

34.Выборова E.H. Методологические особенности сравнительной диагностики экономического состояния субъектов хозяйствования / E.H. Выборо-ва // Экономический анализ: теория и практика. - 2007. - №24(105). - С. 1519.

35.Герасимов Б.И. Качество методов оценки кредитоспособности заемщика коммерческого банка / Б.И. Герасимов. - Тамбов: Изд-во Тамбов, гос. техн. ун-та, 2001. - 128 с.

36.Глазов М.М. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия / М.М. Глазов. - М.: Андреевский издательский дом, 2006.-448 с.

37.Гонова О.В. Сравнительный анализ методик мониторинга финансового состояния предприятий АПК / О.В. Гонова, Л.А. Пиликина // Экономический анализ: теория и практика. - 2008. - №7(112). - С. 45-55.

38.Гончаров А.И. Оценка платежеспособности предприятия: проблема эффективности критерия / А.И. Гончаров // Экономический анализ: теория и практика. - 2005. - № 3(36). - С. 38-44.

39.Горюнов И.В. Критериальный анализ оценки качества ссуд корпоративных заемщиков / И.В. Горюнов // Банковские услуги. - 2004. - №5. - С. 11-21.

40.Графов Г.Ф. Нормативная база рейтинговой оценки финансово-экономического состояния предприятия / Г.Ф. Графов // Аудитор. - 2005. -№6.-С. 29-35.

41.Грачев A.B. Финансовая устойчивость предприятия: анализ, оценка и управление / A.B. Грачев. - М.: Дело и сервис, 2004. - 192 с.

42.Давнис В.В. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах / В.В. Давние, В.И. Тинякова. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. унта, 2006.-380 с.

43.Давние B.B. Прогнозные модели экспертных предпочтений / В.В. Давние, В.И. Тинякова. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005. - 248 с.

44.Давние В.В. Эконометрический подход к рейтинговому оцениванию кредитозаемщиков / В.В. Давние, С.Е. Касаткин, Ю.А. Величко // Современная экономика: проблемы и решения. - Воронеж, 2010. - № 11 (11). - С. 144156.

45.Давыдова Г.В. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий / Г.В. Давыдова, А.Ю.Беликов // Управление риском. - 1999. -№3. - С. 13-20.

46.Донцова JI.B. Анализ бухгалтерской отчетности / JI.B. Донцова, H.A. Никифорова. - М.: Дело и сервис, 2003. - 334 с.

47.Долматова A.B. Модели и методы экспертно-статистической оценки кредитоспособности предприятий-заемщиков / Автореферат дис. ... канд. экон. наук: 08.00.13. - Воронеж, 2009. - С. 24.

48.Евстропов М.В. Оценка эффективности моделей прогнозирования банкротства предприятий / М.В. Евстропов // Экономический анализ: теория и практика. - 2008. - № 13(118).-С. 58-63.

49.Едронова В.Н. Методика комплексной оценки кредитоспособности заемщика / В.Н. Едронова, С.Ю. Хасянова // Финансы и кредит. - 2002. -№14.-С. 2-9.

50.Едронова В.Н. Модели анализа кредитоспособности заемщиков / В.Н. Едронова, С.Ю. Хасянова// Финансы и кредит. - 2002. - №6. - С. 9-15.

51.Едронова В.Н. Принципы системной методологии оценки показателей для определения кредитоспособности заемщика / В.Н. Едронова, С.Ю. Хасянова // Финансы и кредит. - 2002. - №11. - С. 2-9.

52.Едронова В.Н. Современная стратегия и тактика коммерческих банков в области кредитования / В.Н. Едронова, С.Ю. Хасянова // Финансы и кредит. - 2002. - №3. - С. 2-10.

53.Едронова В.Н. Технология выдачи кредита / В.Н. Едронова, С.Ю. Хасянова // Финансы и кредит. - 2002. - №5. - С. 3-6.

54.Ендовицкий Д.А. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика / Д.А. Ендовицкий, И.В. Бочарова. - М.: Кнорус, 2005. - 272 с.

55.Ендовицкий Д.А. Диагностический анализ финансовой несостоятельности организаций / Д.А. Ендовицкий, М.В. Щербаков. - М.: Экономистъ, 2007.-287 с.

56.Ендовицкий Д.А. Анализ кредитоспособности организации и группы компаний / Д.А. Ендовицкий, К.В. Бахтин, Д.В. Ковтун. - М.: КНОРУС, 2012.-376 с.

57.Ермаков C.JI. Основы организации деятельности коммерческого банка / С.Л. Ермаков, Ю.Н. Юденков. - М.: Кнорус, 2009. - 645 с.

58.Журов В.А. Процесс разработки моделей для прогнозирования банкротства предприятий (на примере японских публичных компаний) / В.А. Журов // Финансовый менеджмент. - 2007. - №1. - С. 53-65.

59.3агашвили Ю.В. Применение нечетко-множественного подхода для анализа кредитоспособности / Ю.В. Загашвили, Н.Ю. Рябинова, H.H. Шляго. - http: //www.ibci.ru/konferencia/APEMPM/st040.htm.

60.Загорий Г.В. О методиках оценки кредитного риска / Г.В. Загорий // Деньги и кредит. - 1997. - № 6. - С. 31-37.

61.Иванов В. и др. Методики комплексного анализа предприятия для целей антикризисного управления / В. Иванов и др. // Рынок ценных бумаг. -1999.-№23.-С. 69-72.

62.Ильясов С.М. Методологические аспекты формирования кредитной политики банка / С.М. Ильясов // Деньги и кредит. - 2009. - №6. - С. 23-26.

63.Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском / С.Н. Ка-бушкин. - М.: Новое знание, 2007. - 334 с.

64.Кадыров А.Н. Методика определения категории риска заемщика для управления уровнем риска кредитного портфеля банка // Финансы и кредит. -2002. -№7.-С. 46-51.

65.Карминский A.M. Модели рейтингов банков / A.M. Карминский, A.A. Пересецкий, А.Г.О. ван Сует // Экономико-математические методы. - 2004. -№2.-С. 289-315.

66.Карминский A.M. Рейтинги в экономике: методология и практика / А.М. Карминский, A.A. Пересецкий, А.Е. Петров; Под ред. A.M. Карминско-го. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 240 с.

67.Карпузов Ю.С. Развитие рейтинговых услуг в России / Дис. ... канд. экон. наук по спец. 08.00.05. -М., 2006.

68.Касаткин С.Е. Имитационный подход к риск-предикторному рейтинговому оцениванию кредитозаемщиков / С.Е. Касаткин, Ю.А. Величко // Современная экономика: проблемы и решения. - Воронеж, 2011. - № 1(13). -С. 142-149.

69.Кирисюк Г.М. Оценка банками кредитоспособности заемщика / Г.М. Кирисюк, B.C. Леховский // Деньги и кредит. - 1993. - №4. - С.32.

70. Клейн ер Г.Б. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность / Г.Б. Клейнер, В.Л. Тамбовцев, P.M. Качалов. -М.: Экономика, 1997.

71.Клименчуков А.Н. Прогнозирование финансовой устойчивости в задачах оценки долгосрочной кредитоспособности предприятий-заемщиков коммерческого банка: Дис. ... канд. экон. наук, 08.00.13. - Воронеж, 2006.

72. Ковал ев В.В. Как читать баланс / В.В. Ковалев, В.В. Патров. - М.: Финансы и статистика. - 2002. - 448 с.

73. Ковал ев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры /В.В. Ковалев. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 560 с.

74.Ковалева A.M. Финансовый менеджмент / A.M. Ковалева. - М.: Ин-фра-М, 2007. - 284 с.

75.Ковтун Д.В. Экономический анализ кредитоспособности группы взаимосвязанных организаций / Д.В. Ковтун // Экономический анализ: теория и практика. - 2009. - № 16(145). - С. 60-70.

76.Коласс Б. Управление финансовой деятельностью предприятия. Проблемы, концепции и методы: Учеб. пособие / Б. Колас / Под ред. Я.В. Соколова. - М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997. - 576 с.

77. Колбачев Е.Б. Финансы и кредит в вопросах и ответах / Е.Б. Колба-

чев, Г.И. Ткалич. - Ростов н/Д: Феникс, 1999. - 192 с.

117

78.Колоколова O.B. Оценка вероятности банкротства предприятий-заемщиков на основе кластерного анализа / О.В. Колоколова // Экономический анализ: теория и практика. - 2007. - № 18 (99). - С. 53-59.

79.Кондратюк Е.А. Понятие банковских рисков и их классификация / Е.А. Кондратюк // Деньги и кредит. - 2004. - №6. - С. 43-50.

80.Константинов Н.С. Методические рекомендации по оценке кредитоспособности корпоративных клиентов в коммерческом банке / Н.С. Константинов // Финансовый менеджмент. - 2004. - №2. - С. 104-114.

81.Котова О.В. Рейтинг кредитоспособности заемщиков коммерческого банка: Дис. ... канд. экон. наук, 08.00.10-М., 1998.

82.Кредитный риск коммерческого банка / Витлинский В. В., Пернарив-ский О. В., Наконечный Я. С., Великоиваненко Г. И.; Под. ред. В. В. Витлин-ского. - К.: Знания, 2000. - 251с.

83.Крейнина М.Н. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности акционерных обществ в промышленности, строительстве и торговле / М.Н. Крейнина. - М.: АО «ДИС», «МВ-Центр», 1994. - 256 с.

84.Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент / М.Н. Крейнина. - М.: Дело и сервис, 2001. - 400 с.

85.Кроливецкая В.Э. Банки в системе инвестиционного финансирования реального сектора экономики России / В.Э. Кроливецкая, Е.В. Тихомиров // Деньги и кредит. - 2008. - №11. - С. 22-28 с.

86.Крюков А.Ф. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов / А.Ф. Крюков, И.Г. Егорычев // Менеджмент в России и за рубежом. - 2001. -№2.-С. 91-98.

87. Кувшинов Д.А. Рейтинговая оценка финансового состояния предприятия / Д.А. Кувшинов, П.И. Половцев // Экономический анализ: теория и практика. - 2007. - №6(87). - С. 25-28.

88.Куприенко В.Н. Использование генетического алгоритма в системе кредитного скоринга / В.Н. Куприенко // Научно-технические ведомости

СПбГПУ. - 2006. - №6-3(48). - С. 130-134.

118

89.Купчинский В.А. Система управления ресурсами банка / В.А. Куп-чинский, A.C. Улинич. -М.: Экзамен, 2002. - 224 с.

90.Лаврушин О.И. Банковское дело: современная система кредитования / О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьева, СЛ. Корниенко. - М.: Кнорус, 2009. - 264 с.

91.Лукасевич И.Я. Финансовый менеджмент / И.Я. Лукасевич. - М.: Эксмо, 2007. - 768 с.

92.Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю.П. Лукашин. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 416 с.

93.Магнус Я.Р. Эконометрика / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, A.A. Пере-сецкий. - М.: Дело, 2004. - 576 с.

94.Макаров A.C. Формирование многофакторных критериев оценки состоятельности организации с использованием метода анализ иерархий и эконометрики / A.C. Макаров, А.Г. Максимов, Л.А. Леонова, A.B. Шарунин. Дя-гель О.Ю. Диагностика вероятности банкротства организаций: сущность, // Экономический анализ: теория и практика. - 2008. - № 13(118). - С. 49-57

95.Москвин В.А. Риски кредитования инвестиционных проектов / В.А. Москвин // Инвестиции в России. - 1999. - №8. - С. 25-34.

96.Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций / А.О. Недосекин. - СПб., 2002. - 182 с.

97. Овчинникова Т.И. Дискриминантная модель интегральной оценки финансового состояния предприятия / Т.И. Овчиннникова, В.Н. Падалкин, И.Н. Булгакова, O.A. Козлова // Финансовый менеджмент. - 2006. - № 5. - С. 27-35.

98.0лынаный А.И. Банковское кредитование: российский и зарубежный опыт / под ред. Е.Г. Ищенко, В.И. Алексеева. - М.: Русская Деловая Литература, 1998.

99. Организация работы в банках: В 2-х томах. Т.1. Укрепление руководства и повышение чувствительности к переменам / Д. МакНотон, Д.Дж. Карлсон, К.Т. Титц и др. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 336 с.

100. Основы банковской деятельности (Банковское дело) / [под ред. K.P.

Тагирбекова]. -М.: Инфра-М, 2003. - 720 с.

119

101. Островенко Т.К. Проблемы методики анализа финансового состояния предприятия и его информационной базы / Т.К. Островенко, Т.Д. Греб-нев // Экономический анализ: теория и практика. - 2004. - №5(20). - С. 48-55.

102. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка / Г.С. Панова. - М.: ИКЦ "ДИС", 2003. - 464 с.

103. Патласов О.Ю. Применение моделей и критериев Альтмана в анализе финансового состояния сельхозпредприятий / О.Ю. Патласов, О.В. Сер-гиенко // Финансовый менеджмент. - 2006. - №6. - С. 35-45.

Ю4.Пещанская И.В. Финансовые коэффициенты в системе оценки кредитоспособности заемщиков банками / И.В. Пещанская // Экономический анализ: теория и практика. - 2004. - №2(17). - 38-47.

105. Порфирьев Б.Н. Концепция риска, который никогда не равен нулю / Б.Н. Порфирьев // Энергия. - 1989. - № 8. - С. 31-33.

106. Прогноз и стратегический выбор / В.В. Давние, Е.К. Нагина, В.И. Тинякова, В.А. Ищенко. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2004. -216 с.

107. Райзберг Б.А. Современный экономический словарь / Б.А. Райзберг, Л.Ш. Лозовский, Е.Б. Стародубцева. -М.: ИНФРА-М, 1997.-496 с.

108. Риск-менеджмент инвестиционного проекта / под ред. М.В. Грачевой, А.Б. Секерина. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. - 544 с.

109. Роуз Питер С. Банковский менеджмент / С. Роуз Питер. - М.: Дело Лтд, 1995.-768 с.

110. Руководство по кредитному менеджменту / Под ред. Б. Эдвардса. -М.: ИНФРА-М, 1996. - 464 с.

111. Рэдхэд К. Управление финансовыми рисками / К. Рэдхэд, С. Хьюс. - М.: Инфра-М, 1996. - 288 с.

112. Савицкая Г.В. Анализ финансового состояния предприятия / Г.В. Савицкая. - М.: Изд-во Гревцова, 2008. - 200 с.

113. Саркисянц А.О. О роли банков в экономике / А.О. Саркисянц // Вопросы экономики. - 2003. -№3. - С. 91-102.

114. Сахарова М.О. К вопросу о кредитоспособности / М.О. Сахарова // Деньги и кредит. - 1989. -№3. - С. 30-34.

115. Светуньков С.Г. Количественные методы прогнозирования эволюционных составляющих экономической динамики / С.Г. Светуньков. - Ульяновск: Изд-во Ульянов, гос. ун-та, 1999. - 177 с.

116. Севрук В.Т. Риски финансового сектора Российской Федерации: Практ. пособие / В.Т. Севрук. М.: Финстатинформ, 2001. - 175 с.

117. Симановская А.Ю. Базельские принципы эффективного банковского надзора и их реализации в России / А.Ю. Симановская //Деньги и кредит. -2001.-№3.-С. 19-24.

118. Сунцова Н.В. Формирование кредитной политики на основе инвестиционных рейтингов хозяйствующих субъектов : Дис. ... канд. экон. наук, 08.00.10.-Барнаул, 2006.

119. Тарачев В.А. Кредитные риски и развитие банковский системы / A.B. Тарачев // Деньги и кредит. - 2003. - №6. - 25-27.

120. Тинякова В.И. Модели адаптивно-рационального прогнозирования экономических процессов: монография / В.И. Тинякова. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2008. - 336 с.

121. Тинякова В.И. Трекинг-тестирование в задачах оценки надежности кредитозаемщика / В.И. Тинякова, Т.М. Бакурова // Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 34-й международной школы-семинара им. С.С. Шаталина. - Воронеж: ИПЦ Воронеж, гос. ун-та, 2011. -Ч. 2.-С. 152-155.

122. Тихомиров Н.П. Эконометрика / Н.П. Тихомиров, Е.Ю. Дорохина. -М.: Экзамен, 2003. - 512 с.

123. Тихомиров Е.В. Кредитные операции коммерческих банков / Е.В. Тихомиров // Деньги и кредит. - 2003. - №9. - С. 39-46.

124.Усоскин В.М. Базельские стандарты адекватности банковского капитала / В.М. Усоскин // Деньги и кредит. - 2000. - №3. - с. 39-51.

125. Устаев А.Я. Мониторинг клиентов как элемент системы банковского кредитования / А .Я. Устаев // Финансы и кредит. - 2007. - № 15(255). - С. 9-12.

126. Федотова М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия / М.А. Федотова // Финансы. - 1995. - №6. - С. 13-16.

127. Фомин Я.А. Диагностика кризисного состояния предприятия / Я.А. Фомин. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 349 с.

128. Формирование системы индикаторов оценки угрозы банкротства предприятия // http://www.finanalis.ru /index.php?litra/books/bookl/tema53.

129. Ханк Д.Э. Бизнес-прогнозирование / Д.Э. Ханк, Д.У. Уичерн, А.Дж. Райте. - М.: Вильяме, 2003. - 656 с.

130. Хозяйственный риск и методы его измерения: Пер. с венг./ Т. Бач-каи, Д. Месена, Д. Мико и др. -М.: Экономика, 1979. - 184 с.

131. Челноков В.А. Банки и банковские операции: букварь кредитования, технологии банковских ссуд, околобанковское рыночное пространство / В.А. Челноков. - М.: Высшая школа, 2004. - 268 с.

132. Черненко А.Ф. Оценка кредитоспособности организации на основе прогнозного бухгалтерского баланса / А.Ф. Черненко // Экономический анализ: теория и практика. - 2003. - №4(7). - С. 51-55.

133. Шеремет А.Д. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия / А.Д. Шеремет. - М.: ИНФРА-М, 2009. - 367 с.

134. Шеремет А.Д. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций / А.Д. Шеремет, Е.В. Негашев. - М.: ИНФРА-М, 2003.-237 с.

135. Эконометрика / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 576 с.

136. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред. A.A. Лобанова и A.B. Чугунова. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. - 878 с.

137. Якобов А. Основы кредитоспособности предприятий / А. Якобов. -Вологда, 1926.

138.Ямпольский М.М. Кредитоспособность заемщика и ее характеристика / М.М. Ямпольский // Бизнес и банки. - 1994. - №3. - С.З.

139. Янишевская В.М. Банк анализирует кредитоспособность / В.М. Янишевская, В.Т. Севрук, Т.Г. Лукачер // Деньги и кредит. - 1990. - №5. - С. 33-38.

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

141. Altman E.I. Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporation / E.I. Altman, R.G. Haldeman, P. Narayanan // Journal of Finance. -1968.-№23.

142. Beaver W. Financial Ratios as Predictors of Failure. Empirical Research in Accounting: Selected Studies // Journal of Accounting Research. - 1966. - Vol. 5.-Pp. 71-111.

143. Springate G. Predicting the possibility of failure in Canadian firm / G. Springate // Unpublished M.B.A. Research Project, Simon Fraser University, January, 1978.

144. The standardized approach to credit risk.Basel Committee, 2001.

145. Toffler R. Going, going, gone - four factors which predict / R. Toffler, H. Tishow // Accountancy. - 1977. - March. - Pp. 50-54.

146. Wall A. Study of Credit Barometrics - Federal Reserve Bulletin. Vol. 5 (March 1919). - Pp. 229-243.