Аннотация: Данная статья представляет собой исследование возможности совершенствования научно-методических подходов к определению ситуации, не только начавшегося банкротства несостоятельных организаций, но и ситуации ему предшествующей. В работе рассматриваются современные методы прогнозирования банкротства, а также предложена авторская методика по выявлению «предбанкротства» для целей налогового администрирования. Цель представленного исследования заключается в совершенствовании научно-методических подходов к определению ситуации предшествующей наступлению несостоятельности (банкротства) юридических лиц для целей налогового администрирования. Результаты исследования направлены в первую очередь на повышение эффективности налогового администрирования несостоятельных организаций, путем комплекса превентивных мероприятий налоговых органов, направленных на финансовое оздоровление организаций, выявление проблемных налогоплательщиков, имеющих риск возникновения несостоятельности (банкротства), а также предоставление возможности добровольно реструктурировать активы и обязательства организаций. Вместе с тем, перспективы для дальнейших исследований заключаются в адаптации зарубежных нейросетей по прогнозированию банкротств организаций. Основа методологии исследования сформирована на базе общенаучных и специальных методов исследования, включающих методы сравнительного анализа, метода обобщения результатов при формулировании выводов и представлении приоритетных направлений, метод системного анализа и экспертной оценки. Новизна настоящего исследования заключается в разработке алгоритма определения контрольных соотношений, позволяющих выявить возможную несостоятельность юридических лиц для целей налогового администрирования. Международный опыт прогнозирования банкротства организаций показал, что российская практика нуждается в адаптации зарубежных инструментов выявления угроз несостоятельности. В частности, наблюдается тренд по созданию технологий искусственного интеллекта и нейронных сетей по прогнозированию банкротств предприятий. В свою очередь, многие отечественные модели не учитывают специфику учета для малого и среднего бизнеса, а также вовсе не учитывают наличие налоговой составляющей в причинах возникновения банкротства организаций. Кроме того, в настоящее время финансовая (бухгалтерская) отчетность организаций не администрируется на предмет возможной несостоятельности (банкротства). Так, для целей совершенствования налогового администрирования разработана методика определения контрольных соотношений на предмет возможной несостоятельности. Вместе с тем, для качественной оценки финансового состояния организаций и вероятности угроз возникновения банкротства организаций, следует использовать показатели налогового и бухгалтерского учета в совокупности.

Ключевые слова: институт банкротства, несостоятельность, предбанкротство, налоговое администрирование, должник, прогнозирование, кредиторы, нейросеть, конкурсная масса, методология

Abstract: This article is a study of the possibility of improving scientific and methodological approaches to determining the bankruptcy of insolvent organizations. The paper discusses modern methods of bankruptcy forecasting, as well as the author's methodology for identifying "pre-bankruptcy" for tax administration purposes. The purpose of the presented research is to improve scientific and methodological approaches to determining the situation preceding the onset of insolvency (bankruptcy) of legal entities for the purposes of tax administration. The novelty of the present study lies in the development of an algorithm for determining control ratios that make it possible to identify the possible insolvency of legal entities for tax administration purposes. The object of the study is the economic relations formed during the bankruptcy procedure of insolvent organizations.The basis of the research methodology is formed on the basis of general scientific and special research methods, including methods of comparative analysis, a method of summarizing results when formulating conclusions and presenting priority areas, a method of system analysis and expert assessment. The research results are primarily aimed at improving the efficiency of tax administration of insolvent organizations through a set of preventive measures by tax authorities aimed at financial recovery of organizations, identifying problematic taxpayers at risk of insolvency (bankruptcy), as well as providing an opportunity to voluntarily restructure the assets and liabilities of organizations. At the same time, the prospects for further research lie in adapting foreign neural networks to predict corporate bankruptcies and create domestic ones.

Keywords: methodology, bankruptcy estate, neural network, creditors, forecasting, tax administration, debtor, pre-bankruptcy period, insolvency, bankruptcy institute