Введение (Introduction). Метод оценки Z–счета Альтмана используется для прогнозирования банкротства субъекта хозяйствования в рыночной экономике. Данный метод основывается на финансовых показателях организации, которые публикуются в балансе и отчете о финансовых результатах. К сожалению, метод не позволяет получить количественное значение вероятности банкротства, а только лишь качественную характеристику в зависимости от зоны распределения значения самого Z–счета: красная, серая или зеленая. Эти зоны имеют такие характеристики: вероятность банкротства высокая, средняя и низкая соответственно.

Несмотря на имеющиеся недостатки, метод является популярным и получил признание, в том числе в зарубежной практике финансового анализа и риск-менеджмента вследствие того, что многие предприятия, попавшие в «красную зону», действительно со временем становились банкротами.

Логичным и актуальным является использование модели практически для всех коммерческих организаций, в том числе, и для отечественных агрохолдингов. Поскольку нет особых трудностей в применении рассматриваемого метода, на микроуровне он применяется, возможно, с высокой регулярностью. Нас же интересует более широкая статистика, усреднение и анализ модели относительно среднестатистического агрохолдинга, поскольку агрохолдинги являются лидерами отечественного агропромышленного комплекса (АПК). Поэтому значение Z–счета Альтмана среднестатистического агрохолдинга позволит оценивать всю отрасль, в том числе, в динамике.

Ранее в наших работах (Моргачев, 2024₁; Моргачев 2024₂) уже рассматривались и анализировались те или иные финансовые показатели отечественных агрохолдингов, однако модель Z–счета Альтмана гораздо сложнее вследствие использования ряда показателей, по которым должна быть статистика. Не исключено, что отсутствие соответствующих данных затрудняет на практике использование модели относительно АПК.

Полезность метода для отечественной практики отмечали российские экономисты, как, например, И.С.Зубарев, (Зубарев, 2020), а также А.Ю. Патласов и О.В. Сергиенко (Патласов, 2007). Авторы выражали уверенность в возможности совершенствования метода с учетом специфики страны и иных факторов. В работе (Фейзрахманова, 2023) уточнены особенности совершенствования метода, направленные на увеличение прогностической способности.

К сожалению, исследования и применение метода относительно отечественных агрохолдингов практически не встречаются. Однако есть работы по иным отраслям (Павлинов, 2024; Винникова, 2008; Ханин, 2018; Göktürk, 2023), где авторы также подтверждают полезность и целесообразность применения модели Z–счета Альтмана.

Отечественные агрохолдинги последние десятилетия пользуются активной государственной административной и финансовой поддержкой вследствие актуальности обеспечения продовольственной безопасности страны. Однако если они находятся в «зеленой зоне» согласно методу Z–счета Альтмана, такую поддержку можно пересмотреть. Имеет смысл пересматривать интенсивность и уровень соответствующей поддержки также, если среднестатистический агрохолдинг окажется и в «красной зоне».

Поэтому для целей государственного регулирования АПК сохраняется актуальность постоянного мониторинга динамики Z–счета Альтмана среднестатистического агрохолдинга.

Цельисследования (The aim of the work). Целью работы является оценка динамики значений Z–счета Альтмана отечественных агрохолдингов.

Материалы и методы исследования (Materials and Methods). Изучив эволюцию моделей Z–счета Альтмана в работах (Патласов, 2007; Altman, 1976; Altman, 1977; Altman, 1983; Altman, 1984; Altman, 1998) в нашем исследовании мы применили следующую из них для организаций, акции которых не торгуются на фондовой бирже:

Z = 0,717 Х₁ + 0,84 Х₂ + 3,107 Х₃ + 0,42 Х₄ + 0,995 Х₅,                     (1)

где  Х₁ – доля чистого оборотного капитала (собственных оборотных средств) в активах;

Х₂ – отношение накопленной прибыли к активам;

Х₃ – рентабельность активов в долях единицы;

Х₄ – отношение балансовой стоимости собственного капитала к заемному капиталу;

Х₅ – оборачиваемость активов.

Подавляющее большинство организаций, входящих в структуры агрохолдингов, не являются публичными и, естественно, их акции не могут торговаться на фондовой бирже. Соответственно выбрана модель Z–счета Альтмана, которая не предусматривает учет рыночной стоимости акций.

Приняты во внимание следующие зоны риска:

1) Z < 1,23 – вероятность банкротства очень велика – красная зона;

2) 1,23 < Z < 2,675 – вероятность банкротства средняя – оранжевая зона; если Z = 2,675 – вероятность банкротства равна 0,5;

3) 2,675 < Z < 2,99 – вероятность банкротства невелика – серая зона;

4) Z > 2,99 – вероятность банкротства очень мала – зеленая зона.

Для формирования экономико-математической модели среднестатистического агрохолдинга выбраны 110 организаций, входящих в структуры ведущих агрохолдингов страны. Такой подход к проведению исследований соответствует методу выборочного наблюдения, который имеет свои объективные достоинства и недостатки. Основным достоинством метода является возможность практического применения в условиях отсутствия полной статистики по АПК и агрохолдингам, в частности. Объективным недостатком является наличие погрешности.

Большинство отечественных агрохолдингов не являются публичными компаниями и не публикуют сводную консолидированную отчетность, что стало дополнительным аргументом в пользу метода выборочного наблюдения.

Результаты исследования и их обсуждение (Results and Discussion). Отсутствие релевантной статистики для расчета значения Z–счета Альтмана по АПК и агрохолдингам, в частности, привело к необходимости выбора значений некоторых показателей по каждому отдельному предприятию из источника (Финансовые результаты…, 2025). Несмотря на то, что использовалось программное обеспечение Excel, процесс сбора данных оказался трудоемким, что ставит под сомнение его практическое применение для целей мониторинга государственного регулирования отрасли и исследуемой группы предприятий без кардинального изменения процедуры сбора данных.

Та же самая причина, а именно: высокая трудоемкость, обуславливала отсутствие подобных исследований по отрасли в прошлом. Кардинальным изменением процедуры может быть использование искусственного интеллекта для сбора отдельных данных из сети интернет и, в частности, источника (Финансовые результаты…, 2025) с целью аккумуляции собранных данных в таблицах Excel.

Несмотря на существенную трудоемкость сделать расчеты динамики сводного Z–счета Альтмана все же удалось на основе данных 110 отдельных организаций – юридических лиц с самостоятельным балансом, что показывает принципиальную возможность аналогичных исследований.

На основе обработки финансовых показателей выбранной группы организаций и применения модели по формуле (1) нами получена следующая динамика Z–счета Альтмана (рис.1).

Рис.1. Динамика сводного значения Z-счета Альтмана для выборки организаций, входящих в структуры ведущих агрохолдингов страны

Fig. 1. Dynamics of the summary value of Altman Z-score for a sample of  organizations included in the structures of the country's leading agricultural holdings

По данным (Финансовые результаты…, 2025)

Данный результат свидетельствует о наличии возможностей определения значений и оценки динамики количественных показателей согласно исследуемой модели. Соответственно, подобные исследования имеет смысл проводить и в будущем, меняя объем и структуру выборки.

Как видим по данным рис.1, значения исследуемого показателя колебались в пределах 1,5 – 1,95, что свидетельствует об оранжевой зоне риска для среднестатистического агрохолдинга. Среднее значение показателя за 14 рассмотренных лет составило 1,7099. Таким образом, вероятность банкротства организаций отечественного АПК имеет место в значительной степени, что объясняет и оправдывает необходимость государственной поддержки отрасли.

Значения Z–счета Альтмана имеет смысл анализировать также и в динамике. На графике (см. рис.1) отразились кризисные для отечественного АПК периоды внешних санкций (2013-2014 гг.), срывов в работе государственного механизма обеспечения льготного кредитования (2016-2017 гг.), особой нестабильности внешних и внутренних условий (2022 г.). Существенное снижение исследуемого показателя в 2024 году может быть связано с беспрецедентно высоким значением ключевой ставки Банка России, которое в этот период достигло уровня 21%.

Динамика фактических значений исследуемого показателя (см. рис.1) за период 2011 – 2024 гг. не позволяет однозначно выделить направление тренда: позитивное или негативное. Если отталкиваться от 2016 года и определять его в качестве кризисного для АПК, то тогда тренд исследуемого показателя можно рассматривать в качестве позитивного и на основании этого говорить про успешность государственной поддержки отрасли.

В качестве условной «точки отсчета» также можно принимать 2013 год, когда против отечественной отрасли АПК были впервые введены существенные внешние санкции. Рассматривая 2013 год в качестве начального периода для анализа, также можно говорить про позитивный прогресс государственного регулирования отрасли, хотя и с провалами в 2016-2017 годах.

Заключение (Conclusions). Динамика значений Z–счета Альтмана может быть полезна для мониторинга финансово-экономического состояния АПК в целях совершенствования государственного регулирования отрасли на макро- и мезо-уровне. Апробация исследуемой модели для отрасли показала наличие такой возможности и целесообразности её применения. Такие данные могут показывать кризисные периоды в деятельности анализируемых субъектов.

Значение исследуемого показателя на протяжении 2011 – 2024 годов позволяет отнести отечественные агрохолдинги в среднем к оранжевой зоне риска с высокой вероятностью банкротства. Результаты апробации модели дополнительно обосновывают значимость государственной поддержки АПК.

Динамика количественных значений Z–счета Альтмана позволила выявить кризисные периоды для среднестатистического агрохолдинга страны, коими стали: 2013-2014, 2016-2017, 2022 и 2024 годы.

В целом динамика исследуемого показателя свидетельствует об успешности государственного регулирования АПК и агрохолдингов, в частности, поскольку они продолжают успешно работать, даже находясь в оранжевой зоне.