ДІАГНОСТИКА ЙМОВІРНОСТІ БАНКРУТСТВА ПІДПРИЄМСТВА АГРАРНОГО СЕКТОРУ
DOI:
https://doi.org/10.37332/Ключові слова:
аграрний сектор, підприємство, банкрутство, модель Ліса, модель Таффлера, діагностика, ризик, ймовірність банкрутстваАнотація
Федоришина Л.М., Артемчук Д.В. ДІАГНОСТИКА ЙМОВІРНОСТІ БАНКРУТСТВА ПІДПРИЄМСТВА АГРАРНОГО СЕКТОРУ
Мета. Аналіз середовища функціонування підприємств агросектору та визначення ймовірності банкрутства ТОВ СГП «АГРОС-ВІСТА» з порівнянням результатів, отриманих за різними моделями.
Методика дослідження. Для досягнення поставленої мети використано загальні та спеціальні методи дослідження: аналізу, монографічний, абстрактно-логічний, систематизації – для вивчення проблем підприємств агросектору та їх характеристики, оцінювання показників діяльності підприємств; моделі Ліса і Таффлера – для визначення ймовірності банкрутства ТОВ СГП «АГРОС-ВІСТА» у 2022‒2023 рр.; табличний – для наочного представлення вихідних даних і проведених розрахунків.
Результати дослідження. Визначено ключові проблеми функціонування підприємств аграрного сектору, серед яких ‒ зовнішні ризики, пов’язані з воєнними діями; волатильність світових та внутрішніх ринків; фінансові та кредитні обмеження; технологічні та інноваційні виклики; кадрові проблеми; кліматичні та природні ризики; нерівномірність регіонального розвитку; регуляторні та інституційні ризики. Проаналізовано показники діяльності підприємств за КВЕД А01 Сільське господарство, мисливство та надання пов’язаних із ними послуг за 2020‒2024 рр. Проведено діагностику ймовірності банкрутства ТОВ СГП «АГРОС-ВІСТА» за моделями Ліса та Таффлера за даними 2022‒2023 рр. і встановлено, що банкрутство йому не загрожує, оскільки розраховані значення значно перевищують граничні.
Наукова новизна результатів дослідження. Дістало подальшого розвитку дослідження середовища функціонування підприємств агросектору з виокремленням ключових викликів, а також визначення ймовірності банкрутства сільськогосподарського підприємства.
Практична значущість результатів дослідження. Результати проведеного дослідження можуть стати основою подальших наукових розвідок в контексті удосконалення існуючих/пошуку нових моделей прогнозування ймовірності банкрутства підприємств агросектору, зважаючи на його специфіку (залежності від погодних умов, нерівномірності грошових потоків, волатильності світового аграрного ринку та ін.).
Ключові слова: аграрний сектор, підприємство, банкрутство, модель Ліса, модель Таффлера, діагностика, ризик, ймовірність банкрутства.
Fedoryshyna L.M., Artemchuk D.V. DIAGNOSTICS OF THE PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF AN AGRICULTURAL SECTOR ENTERPRISE
Purpose. The aim of the article is to analysis of the operating environment of agricultural enterprises and determination of the probability of bankruptcy of LLC AE “AHROS-VISTA” with a comparison of the results obtained using different models.
Methodology of research. The following general and special research methods were used to achieve the set goal, in particular: analysis, monographic, abstract and logical, systematization ‒ to study the problems of agricultural enterprises and their characteristics, and to evaluate the performance indicators of enterprises; Lees and Taffler models ‒ to determine the probability of bankruptcy of LLC AE “AHROS-VISTA” in 2022‒2023; tabular ‒ for a visual presentation of the initial data and calculations performed.
Findings. Key problems of the functioning of agricultural enterprises were identified, including external risks associated with military operations; volatility of world and domestic markets; financial and credit constraints; technological and innovation challenges; personnel problems; climate and natural risks; uneven regional development; regulatory and institutional risks. The performance indicators of enterprises under СTЕA A01 (Classification of types of economic activity A01) Crop and animal production, hunting and related service activities for 2020-2024 were analysed. The probability of bankruptcy of LLC AE “AHROS-VISTA” was diagnosed using the Lis and Taffler models based on data from 2022‒2023 and it was found that it is not threatened with bankruptcy, since the calculated values significantly exceed the limit values.
Originality. The study of the operating environment of agricultural enterprises with the identification of key challenges, as well as determination of the probability of bankruptcy of an agricultural enterprise, has received further development.
Practical value. The results of the study can become the basis for further scientific research in the context of improving existing/searching for new models for predicting the probability of bankruptcy of agricultural enterprises, taking into account its specifics (dependence on weather conditions, uneven cash flows, volatility of the world agricultural market, etc.).
Key words: agricultural sector, enterprise, bankruptcy, Lis model, Taffler model, diagnostics, risk, probability of bankruptcy.
Посилання
1. Оцінювання ймовірності банкрутства в системі підвищення ефективності антикризового управління підприємством / Лаптєв М., Лаптєв С., Захаров О., Пазєєва Г., Тимошенко А. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice. 2025. Volume 4(63). P. 206-215. DOI: https://doi.org/10.55643/fcaptp.4.63.2025.4856.
2. Вінтоняк А., Чубай В. Методики аналізу загрози банкрутства підприємств та чинники впливу на зміну її рівня. Економіка та суспільство. 2024. Випуск № 61. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-61-45.
3. Бачкір І. Г. Проблема діагностики банкрутства підприємств: аналіз існуючих підходів і методів оцінки. Ефективна економіка. 2020. DOI: 10.32702/2307-2105-2020.7.204.
4. Біличенко М. М. Оцінка фінансової безпеки підприємства методами машинного навчання. Цифрова економіка та економічна безпека. 2024. Випуск 4(13). C. 101-107. DOI: https://doi.org/10.32782/dees.13-15.
5. Vochozka M., Vrbka J., Suler P. Bankruptcy or Success? The Effective Prediction of a Company’s Financial Development Using LSTM. Sustainability. 2020. № 12(18). DOI: 10.3390/su12187529.
6. Jabeur S. B., Stef N., Carmona P. Bankruptcy Prediction using the XGBoost Algorithm and Variable Importance Feature Engineering. URL: https://roderic.uv.es/rest/api/core/bitstreams/e531eb35-8e15-4866-9b8f-9b3b2c8bb441/content (дата звернення: 31.08.2025).
7. Мірошниченко І. В., Крупін В. К. Прогнозування банкрутства підприємства за допомогою алгоритмів машинного навчання. Інвестиції: практика та досвід. 2022. № 4. С. 86-92.
8. Державна служба статистики України : офіційний сайт. URL: https://www.ukrstat.gov.ua/operativ/menu/menu_u/sze_20.htm (дата звернення: 31.08.2025).
9. Ліснічук О. А., Виноградова Є. В. Моделі розрахунку ймовірності банкрутства як метод оцінки фінансового потенціалу підприємства. Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. 2018. Випуск 33. С. 111-116. URL: http://vestnik-econom.mgu.od.ua/journal/2018/33-2018/17.pdf (дата звернення: 31.08.2025).
10. ТОВ СГП «АГРОС-ВІСТА». Опендатабот. URL: https://opendatabot.ua/c/23651875 (дата звернення: 31.08.2025).
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Статті з відкритим доступом (журнали з відкритим доступом)
Автори, статті яких публікуються у відкритому доступі, зберігають усі права на зміст статей.
Статті з відкритим доступом зобов’язані публікуватись у розділі Creative Commons Attribution (CC BY) 4.0. Ця ліцензія дозволяє іншим розповсюджувати, редагувати, виправляти та поширювати вашу роботу, якщо вони вказують на ваше авторство. Детальна інформація на сайті Creative Commons: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Дозволи для журналів із відкритим доступом
Якщо стаття опублікована у відкритому доступі під ліцензіями CC BY 4.0 або CC BY-NC 4.0 (що було можливо до 15 грудня 2018 року), користувачі можуть відтворити її відповідно до своїх умов.
Крім того, якщо стаття була опублікована під CC BY-NC 4.0 (ця ліцензія дає право іншим завантажувати ваші твори та ділитися ними з іншими, якщо вони вказують на ваше авторство, але вони не можуть використовувати їх комерційно в будь-якому випадку), використання для таких комерційних цілей вимагає дозволу:
– відтворення вмісту у творі чи продукті, призначених для продажу;
– відтворення у презентаціях, брошурах чи інших маркетингових матеріалах, що використовуються для комерційних цілей;
– розповсюдження контенту для просування або збуту людини, продукту, послуги чи організації;
– обмін текстами та даними з метою створення товарного продукту чи продукту, який отримує вигоду від рекламних надходжень;
– використання контенту комерційною особою чи фізичною особою з метою винагороди, прямо чи опосередковано через продаж, ліцензування, просування чи рекламу;
– посилання на вміст (електронною поштою, веб-сторінкою, портативним електронним пристроєм чи іншим способом) задля конкретної мети збуту чи реклами людини, продукту, курсу, послуги чи організації з комерційною вигодою.
Для отримання більш детальної інформації та запитів дозволу, будь ласка, зв’яжіться з нами.
