ҚИШЛОҚ ХЎЖАЛИГИ КОРХОНАЛАРИНИ МОЛИЯВИЙ БАРҚАРОРЛИГИНИ БАҲОЛАШ МОДЕЛЛАРИ

Саттаров Тулкин Абдихалилович

Тошкент Амалий фанлар университети
 iqtisodiyot fanlari boʻyicha falsafa doktori (PhD),

ORCID: 0009-0001-3779-4508

Email: sattarovozfdtek@gmail.com

Аннотация: Мақолада қишлоқ хўжалиги корхоналарининг молиявий барқарорлигини баҳолашда қўлланиладиган замонавий моделлар, уларнинг назарий-методологик асослари ҳамда аграр сектор хусусиятларини ҳисобга олиш имкониятлари тадқиқ этилади. Тадқиқот доирасида Қорақалпоғистон Республикаси ва вилоятлар туманларидан танлаб олинган 486 та фермер хўжалигининг 2021–2025 йилларга оид бухгалтерия баланси ва молиявий натижалар тўғрисидаги ҳисоботлари асосида таҳлил ўтказиш назарда тутилади. Аграр соҳадаги мавсумийлик, табиий-иқлим хавфлари, ҳосилдорлик, кредит ресурслари, субсидиялар ҳамда ер ва сув ресурсларига боғлиқликни баҳолаш моделларида акс эттириш масалаларига алоҳида эътибор қаратилади.

Калит сўзлар: Молиявий барқарорлик, молиявий коэффициентлар, Altman Z-score, Springate модели, Beaver модели, Logit модели, Probit модели, панель маълумотлар, динамик панель модель, стресс-тестлаш, сценарийли моделлаштириш, интеграл индекс, мавсумийлик, табиий-иқлим хавфлари.

MODELS FOR ASSESSING THE FINANCIAL STABILITY OF AGRICULTURAL ENTERPRISES

Sattarov Tulkin Abdixalilovich

Tashkent University of Applied Sciences
Doctor of Philosophy (PhD) in Economics

ORCID: 0009-0001-3779-4508
Email: sattarovozfdtek@gmail.com

Abstract: This article examines modern models used to assess the financial stability of agricultural enterprises, their theoretical and methodological foundations, and their applicability in accounting for the specific characteristics of the agricultural sector. The study is intended to analyze the financial statements of 486 farms selected from the districts of the Republic of Karakalpakstan and the regions of Uzbekistan for the period 2021–2025, based on their balance sheets and income statements. Particular attention is paid to incorporating seasonality, natural and climatic risks, crop yields, credit resources, subsidies, and dependence on land and water resources into financial stability assessment models.

Keywords: Financial stability, financial ratios, Altman Z-score, Springate model, Beaver model, Logit model, Probit model, panel data, dynamic panel model, stress testing, scenario modeling, integral index, seasonality, natural and climatic risks. Модели оценки финансовой устойчивости сельскохозяйственных предприятий.

МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Саттаров Тулкин Абдихалилович

Ташкентский университет прикладных наук
доктор философии (PhD) по экономическим наукам

ORCID: 0009-0001-3779-4508
Email: sattarovozfdtek@gmail.com

Аннотация. В статье исследуются современные модели, применяемые для оценки финансовой устойчивости сельскохозяйственных предприятий, их теоретико-методологические основы и возможности учета особенностей аграрного сектора. В рамках исследования предусматривается проведение анализа на основе бухгалтерских балансов и отчетов о финансовых результатах 486 фермерских хозяйств, отобранных из районов Республики Каракалпакстан и областей Узбекистана, за 2021–2025 годы. Особое внимание уделяется вопросам отражения в моделях оценки таких факторов, как сезонность в аграрном секторе, природно-климатические риски, урожайность, кредитные ресурсы, субсидии, а также зависимость от земельных и водных ресурсов.

Ключевые слова: финансовая устойчивость, финансовые коэффициенты, Altman Z-score, модель Springate, модель Beaver, модель Logit, модель Probit, панельные данные, динамическая панельная модель, стресс-тестирование, сценарное моделирование, интегральный индекс, сезонность, природно-климатические риски.

https://doi.org/10.5281/zenodo.22917716

Фойдаланилган адабиётлар

1. Beaver W. H. Financial Ratios as Predictors of Failure // Journal of Accounting Research. — 1966. — Vol. 4, Empirical Research in Accounting: Selected Studies. — P. 71–111.

2. Altman E. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // The Journal of Finance. — 1968. — Vol. 23, No. 4. — P. 589–609.

3. Altman E. I., Haldeman R. G., Narayanan P. ZETA Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations // Journal of Banking & Finance. — 1977. — Vol. 1, No. 1. — P. 29–54.

4. Ohlson J. A. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy // Journal of Accounting Research. — 1980. — Vol. 18, No. 1. — P. 109–131.

5. Zmijewski M. E. Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models // Journal of Accounting Research. — 1984. — Vol. 22, Supplement. — P. 59–82.

6. Deakin E. B. A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure // Journal of Accounting Research. — 1972. — Vol. 10, No. 1. — P. 167–179.

7. Balcaen S., Ooghe H. 35 Years of Studies on Business Failure: An Overview of the Classic Statistical Methodologies and Their Related Problems // The British Accounting Review. — 2006. — Vol. 38, No. 1. — P. 63–93.

8. Aziz A., Dar H. A. Predicting Corporate Bankruptcy: Where We Stand? // Corporate Governance. — 2006. — Vol. 6, No. 1. — P. 18–33.

9. Mensah Y. M. An Examination of the Stationarity of Multivariate Bankruptcy Prediction Models: A Methodological Study // Journal of Accounting Research. — 1984. — Vol. 22, No. 1. — P. 380–395.

10. Altman E. I., Sabato G. Modeling Credit Risk for SMEs: Evidence from the U.S. Market // Abacus. — 2007. — Vol. 43, No. 3. — P. 332–357.