Среди зарубежных методов оценки степени близости к банкротству наиболее популярными являются метод системы показателей Бивера и скоринговый анализ. Рассчитываемые для конкретного предприятия финансовые коэффициенты зачастую противоречат друг другу или не удовлетворяют нормальным ограничениям, что приводит к неоднозначности оценки финансового состояния. Для устранения этой неоднозначности вводится обобщенный показатель финансового состояния как рейтинговое число, переменные (признаки) которого нормируются делением на соответствующие границы нормальных ограничений для каждого финансового коэффициента. Скоринговый анализ определяет методику формирования упомянутого рейтингового числа, а стандартный метод Бивера оценивает лишь разрозненные финансовые коэффициенты. Поэтому в работе предлагается методика расчета рейтингового числа для этого метода с определением весовых коэффициентов современным методом анализа иерархий. Для представленных данных балансов 10 конкретных предприятий рассчитаны обобщенные показатели финансового состояния, построены графики и определены наиболее неблагополучные предприятия. Далее решается очень важная задача о связи полученных методом Бивера оценок с результатами оценки финансового состояния по методу скорингового анализа. Сравнение соответствующих графиков показывает качественное совпадение, а для количественного подтверждения связи использован корреляционный анализ. Коэффициент корреляции Пирсона для рассматриваемых предприятий равен 0,827, а используемый для проверки упорядоченности численных оценок коэффициент ранговой корреляции Спирмена равен 0,818, что свидетельствует о тесной корреляционной связи результатов, полученных методом обобщенного показателя системы Бивера и методом скорингового анализа.

система показателей Бивера, обобщенный показатель, метод анализа иерархий, скоринговый анализ, коэффициент корреляции

1. Bich N.N. The effect of capital structure and legal status on financial sustainability of mfis in developing countries // Review of Business and Economics Studies. 2016. № 2. P.12–18.

2. Poberezhets O.V. Multi-criteria system of evaluating the economic situation sectors enterprises // Економіка: реалії часу. Науковий журнал. 2015. № 4 (20). С. 52–58. URL: http://economics.opu.ua/files/archive/2015/n4.html

3. Polyakov K., Polyakova M. The role of financial factors interactions in the capital structure determination // Journal of corporate finance research. 2015. № 4 (36). P.17–23.

4. Веzborodova Y.E. The analysis of financial statements as approach to the assessment of financial stability of the enterprise» // The Russian Academic Journal. 2013. V. 24. № 2. P.10–16.

5. Faden C. Alignment of Operational Success Drivers on the Basis of Empirical Data. Berlin: Optimizing Firm Performance: Springer, 2015. 189 p.

6. Алферина О.Н. Казакова С.В. Анализ структуры капитала и повышение финансовой устойчивости предприятия // Инновационная наука. 2015. № 6. С. 4–9.

7. Makeeva E.Y., Kozenkova T. Taxation and capital structure: evidence from Russian companies // Asian Online Journal. 2015. V. 2. № 1. P. 39–46.

8. Nechaeva I., Zavertiaeva M.A. Impact of Market Timing on the Capital Structure of Russian Companies // Journal of Economics and Business. 2017. № 92. P. 10–28.

9. Бухарин С.В., Навоев В.В. Методы теории нейронных сетей в экспертизе технических и экономических объектов: монография. Воронеж: Научная книга, 2015. 276 с.

10. Хорев А.И., Баркалова И.И., Бухарин С.В. Обобщенный показатель и классификация структуры капитала промышленных предприятий // Вестник ВГУ ИТ. 2017. Т.79. № 3(73). С. 187–193.