Очевидные симптомы банкротства появляются в финансовых отчетах компании примерно за год или два, прежде чем компания станет настоящим банкротом. Поэтому важно определить концепцию банкротства и обеспечить знание основных аспектов прогнозирования банкротства. Точное прогнозирование финансовых сбоев компании может предоставить корпоративным менеджерам время для принятия мер и спасения бизнеса от финансовой несостоятельности. У менеджеров есть естественная тенденция недооценивать риски и переоценивать свои способности спасать несостоятельную или близкую к неплатежеспособности компанию. Поэтому точное прогнозирование банкротства долгое время является важной и широко изучаемой темой в области бухгалтерского учета и финансов. Что касается успешной идентификации банкротства компании и отрасли, то можно найти и внедрить лучшие методы прогнозирования банкротства, основанные на бизнес-моделировании, что позволит принять лучшие инвестиционные решения. Финансовый сбой или банкротство компании — это событие, которое может нанести существенный ущерб банкам, поставщикам, акционерам и целому обществу. Вот почему руководители компании должны быть заинтересованы в прогнозировании не только того, произойдет ли компания, но и первых признаков недостатков деятельности компании. Несмотря на довольно ясные признаки и характер банкротства, его можно прогнозировать должным образом только используя большие объемы информации о компании и ее отрасли. Однако, большинство решений принимаются без детального анализа информации о будущих перспективах деятельности компании. При легкомысленном отношении к банкротству, кризис появляется в компании, определяя стагнацию ее деятельности и даже ее настоящее банкротство. Банкротство услуги цены можно заказать в консалтинговых компаниях.

Анализ статистических данных показывает, что число банкротств растет в 2017 году, и система предотвращения банкротства и алгоритм восстановления компании в России только создается. Это позволяет сделать предположение, что особенности отказа механизма жизнедеятельности компании диагностируются слишком поздно, они не оцениваются должным образом и это отрицательно влияет на производительность компании.

Менеджеры компании уверены, что рентабельность и создание успешных стратегий делают достаточно, чтобы избежать банкротства в компании. Однако вероятность сбоев сохраняется даже во время успешной работы компании. В России широко изучается научная проблема прогнозирования банкротства — отсутствие компетенции менеджеров по интеграции стратегии предотвращения банкротства в общую стратегию компаний, что очень опасно для деятельности компании. Оценку банкротства часто производят только после того, как банкротство произошло, но это стало фактом только потому, что прогноз кризисной ситуации в компаниях отсутствует. Прогнозирование банкротства исследуется многими авторами. Некоторые утверждают, что на основе ретроспективного анализа кризисной ситуации и внешних признаков кризисной среды, ведущей к возможности банкротства, можно предсказать кризис в компании как социальный феномен и связанные с ним изменения внешней среды. Другие ученые на основе анализа показателей банкротство корпораций строят выборку, разрабатывая модели предсказания банкротства и подтверждая прогноз риска банкротства корпорации по реальным данным банкротства. Некоторые ученые определили финансовые коэффициенты, которые наиболее значимы в прогнозировании банкротства для нефинансового сектора на основе выборки компаний, которые стали банкротами в течение определенного периода, выводя Z-показатель. Их оценки свидетельствуют о том, что фирмы с Z-значением ниже нуля попадают в категорию «банкротов», а фирмы с Z-значением выше нуля имеют невысокий риск банкротства. J. Bivainis, K.Garskaite представили систему диагностики угроз банкротства предприятиям. Банкротство, угрожающее предприятиям, предлагается диагностировать в три этапа, т.е. определяя состояние предприятия и конкретизируя причины, которые вызвали такое состояние. Некоторые авторы пытаются выявить предвестники банкротства изучая мнение респондентов о положении на рынке труда. Эмпирическое исследование показало, что существует несколько причин для потери работы из-за неадекватных условий работы и банкротства компании. Анализ важности предсказания банкротства и динамики банкротства вызывает в научной литературе построение различных моделей прогнозирования банкротства, широко используемы/ на практике. Очень популярны статистические модели прогнозирования банкротства с использованием годовой финансовой отчетности. Тщательное изучение функционального отношения между объяснительными переменными и вероятностью банкротства повышает эффективность прогнозирования. Систематизация различных мнений о внутренних и внешних рисках возникновения банкротства также помогает построить модель прогнозирования банкротства. При анализе влияния банкротства на экономику государства отмечаются негативные и позитивные стороны. После анализа динамики банкротства выявляются основные факторы, повлиявшие на несостоятельность. Корпоративное управление играет важную роль в банкротстве предприятий. Однако весьма интересен вопрос, действительно ли некоторые технологии моделирования банкротства обеспечат более точные предсказания. Результаты исследований показали, что различные методы прогнозирования банкротства приводят к различным погрешностям прогнозирования. Анализ предприятий, в том числе действующих, и тех, которые обанкротились после отчетного периода, дает возможность выяснить целесообразность применения моделей, предназначенных для прогнозирования банкротства. Таффлер (2008) обнаружил, что эти многие подходы к прогнозированию банкротства охватывают различные аспекты риска. Хотя в Великобритании их способность к прогнозированию незначительна, подход к вычислению Z-показателя ведет к значительно большей рентабельности компании, так как позволяет принять лучшее управленческое решение в условиях высококонкурентной бизнес-среды. Кэгеяма и Харада (2007) рассмотрели тенденции банкротств в Японии с особым акцентом на выявление их динамических особенностей. Используя квартальные данные с 1975 по 2005 год, они сначала классифицировали банкротства в трех секторах промышленности и два уровня размера фирмы. Авторы также построили функции импульсного отклика, которые позволяют оценить динамические особенности системы. Hines (2006) сконцентрировался на источниках банкротства компании, полезных для менеджеров. Автор использовал основные виды банкротства и на пути, как найти информацию о банкротстве в компании. Он рекомендовал анализировать общие источники банкротства и те, которые охватывают конкретную область или тему банкротства. Помпе, Билдербик (2005), используя большие объемы данных от малых и средних промышленных фирм, рассмотрели несколько аспектов прогнозирования банкротства. Они проверили гипотезу о прогнозирующей способности различных категорий соотношений во время последовательных фаз реальных банкротств, а также связь между возрастом фирмы и предсказуемостью банкротства. Было обнаружено, что практически каждое изучаемое соотношение обладает некоторой прогностической силой и что одномерное и многомерное значение стабильности соотношения не очень высоко. Гарскин и Гарскайт (2004) пришли к выводу, что необходимо указать на положительную роль банкротства, что связано с растущей конкуренцией в современной рыночной экономике и ускорением изменений, позволяющих выжить на рынке только лучшим компаниям. Улучшение правовой основы банкротства и методов реструктуризации оставляет надежду на то, что количество обанкротившихся компаний сократится. Для того, чтобы предотвратить риск банкротства, необходимо создать систему предупреждения банкротства. Hillegeist и другие (2004) оценили два популярных метода прогнозирования банкротства, «Z-счет» (1968) Альтмана и «О-счет» Олсона (1980), эффективно обобщив общедоступную информацию о вероятности банкротства. Они сравнили относительное информационное наполнение этих показателей с рыночным показателем вероятности банкротства, который они разработали на основе модели опционного ценообразования Black-Scholes-Merton, BSM-Prob. Их тесты показали, что BSM-Prob предоставляет значительно больше информации, чем любой из двух методов, основанный на вычислении коэффициента вероятности банкротства.