Факторы риска банкротства российских компаний Жуков | Финансы: теория и практика / Финансы: теория и практика

1. Альтман Э.И. Финансовые коэффициенты, дискриминантный анализ и прогноз корпоративного банкротства. Журнал финансов. 1968; 23 (4): 589–609. DOI: 10.1111/J.1540–6261.1968.TB00843.X

2. Альтман Э.И., Фаргер Н., Калотай Э. Простая эмпирическая модель вероятности дефолта, заложенная в справедливости. Журнал фиксированного дохода. 2011;20(3):71–85. DOI: 10.3905/jfi.2011.20.3.071

3. Альтман Э.И., Иваниц-Дроздовска М., Лайтинен Э., Сувас А. Предсказание проблемной фирмы и банкротства в международном контексте: обзор и эмпирический анализ модели Z-показателя Альтмана. Электронный журнал ССРН. 2014. DOI: 10.2139/ssrn.2536340.

4. Агарвал В., Таффлер Р. Дж. Двадцать пять лет модели Z-оценки Таффлера: действительно ли она предсказуема? Бухгалтерский учет и бизнес-исследования. 2007;37(4):285–300. DOI: 10.1080/00014788.2007.9663313

5. Змиевски М. Методологические вопросы, связанные с оценкой моделей прогнозирования финансовых затруднений. Журнал бухгалтерских исследований. 1984; 22: 59–82. DOI: 10.2307/2490859

6. Олсон Дж. Финансовые коэффициенты и вероятностное предсказание банкротства. Журнал бухгалтерских исследований. 1980;18(1):109–131. DOI: 10.2307/2490395

7. Карминский А.М., Бурехин Р.Н. Сравнительный анализ методов прогнозирования отказов российских строительных организаций. Деловые вычисления. 2019;13(3):52–66. DOI: 10.17323/1998–0663.2019.3.52.66

8. Джонс С., Хеншер Д.А. Прогнозирование финансового кризиса фирмы: смешанная логит-модель. Бухгалтерский журнал. 2004;79(4):1011–1038. DOI: 10.2308/accr.2004.79.4.1011

9. Хайдаршина Г.А. Совершенствование методов оценки риска банкротства российских компаний в современных условиях. Имущественные отношения в Российской Федерации. 2009; (8): 86–95.

10. Карминский А.М., Костров А.В., Мурзенков Т.Н. Моделирование вероятности дефолта российских банков с использованием эконометрических методов. Препринт WP7/2012/04. М.: Ред. дом НИУ ВШЭ; 2012. 64 с.

11. Бер А., Вайнблат Дж. Шаблоны по умолчанию в семи странах ЕС: метод случайного леса. Международный журнал экономики бизнеса. 2017;24(2):181–222. DOI: 10.1080/13571516.2016.1252532

12. Ли Ю., Ван Ю. Методы прогнозирования банкротства с помощью машинного обучения с использованием коэффициентов бухгалтерского учета. Открытый журнал бизнеса и управления. 2018;6(1):1–20. DOI: 10.4236/ojbm.2018.61001

13. Джоши С., Рамеш Р., Тахсилдар С. Модель прогнозирования отказов с использованием случайного леса. In: 2-й междунар. конф. по интеллектуальным вычислительным системам и системам управления (ICICCS). (Мадурай, 14-15 июня 2018 г.). Пискатауэй, Нью-Джерси: IEEE; 2018. DOI: 10.1109/ICCONS.2018.8663128.

14. Денисов Д.В., Смирнова Д.К. Применение метода случайного леса для оценки резерва понесенных, но еще не заявленных убытков страховой организации. Международный журнал открытых информационных технологий. 2016;4(7):45–50.

15. Груздев А.В. Метод случайного леса в скоринге. Управление рисками в кредитной организации. 2014;(1):28–43.

16. Казаков А.В., Колышкин А.В. Развитие моделей прогнозирования отказов в современных условиях России. Вестник Санкт-Петербургского университета. Эконом. 2018;34(2):241–266. DOI: 10.21638/11701/spbu05.2018.203

17. Колышкин А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Е., Жилкин С.А., Чой С.Е. Прогнозирование финансовой несостоятельности организаций. Вестник Санкт-Петербургского университета. Эконом. 2014;(2):122–142.

18. Федорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования отказов: особенности российских компаний. Проблемы прогнозирования. 2013;(2):85–92.

19. Федорова Е.А., Мусиенко С.О., Федоров Ф.Ю. Прогнозирование банкротства малого и среднего бизнеса в России. Финансы и кредит. 2018;24(11):2537–2552. DOI: 10.24891/fc.24.11.2537

20. Демешев Б.Б., Тихонова А.С. Прогнозирование банкротства российских фирм: межотраслевое сравнение. Экономический журнал Высшей школы экономики. 2014;18(3):359–386.

21. Горбатков С.А., Белолипцев И.И. Гибридный метод оценки риска отказа на основе байесовского ансамбля нейронных сетей и логит-модели. Наука науки. 2013; (6). URL-адрес:

22. Макеева Е. Ю., Аршавский И. В. Применение нейронных сетей и семантического анализа для прогнозирования отказов. Корпоративные финансы. 2014;8(4):130–141. DOI: 10.17323/j.jcfr.2073–0438.8.4.2014.130–141

23. Богданова Т.К., Шевгунов Т.Я., Уварова О.М. Использование нейронных сетей для прогнозирования платежеспособности российских производственных компаний. Деловые вычисления. 2013;(2):40–48.

24. Ариничев И.В., Богдашев И.В. Оценка риска банкротства малого бизнеса на основе методов машинного обучения. Вестник Университета дружбы народов России. Серия: Экономика. 2017;25(2):242–254. DOI: 10.22363/2313–2329–2017–25–2–242–254.

25. Лиав А., Винер М. Классификация и регрессия из randomForest. Р Новости. 2002;2(3):18–22. URL-адрес:

26. Гепп А., Кумар К. Прогнозирование финансового бедствия: сравнение анализа выживания и методов дерева решений. Компьютерные процедуры. 2015;54:396–404. DOI: 10.1016/j.procs.2015.06.046

27. Альтман Э.И., Сабато Г. Моделирование кредитного риска МСП: данные рынка США. ABACUS: журнал бухгалтерского учета, финансов и бизнес-исследований. 2007;43(3):332–357. DOI: 10.1111/j.1467–6281.2007.00234.x

28. Жданов В. Ю., Афанасьева О. А. Модель диагностики риска банкротства компаний авиационной отрасли. Корпоративные финансы. 2011;5(4):77–89. DOI: 10.17323/j.jcfr.2073–0438.5.4.2011.77–89

29. Дрезнер З., Маркулидес Г., Стохс М. Х. Финансовые приложения модели выбора исследовательской переменной Табу. Журнал прикладной математики и наук о принятии решений. 2001;5(4):215–234. DOI: 10.1155/S1173912601000165

30. Альтман Э.И., Сабато Г., Уилсон Н. Значение нефинансовой информации в управлении рисками МСП. Журнал кредитного риска. 2010;6(2):95–127. DOI: 10.21314/JCR.2010.110

31. Перерва О.Л., Степанов С.Е., Незимова С.С. Сравнение эконометрических моделей и методов бизнес-аналитики для прогнозирования банкротства бизнеса. Наука науки. 2017;9(6)1–9. URL-адрес:

32. Molina CA Подлежит ли бизнес бизнесу? Изучение влияния кредитного плеча на вероятность дефолта. Журнал финансов. 2005;60(3):1427–1459. DOI: 10.1111/j.1540–6261.2005.00766.x