УДК 338.43
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.11.11.023
Авторы
Денис Юрьевич Самыгин,
Алексей Алексеевич Крикушов,
Пензенский государственный университет, Пенза, Россия
Светлана Викторовна Келейникова,
Саранский кооперативный институт Российского университета кооперации, Саранск, Россия
Андрей Викторович Гаипов,
Научно-исследовательский институт гуманитарных наук при Правительстве Республики Мордовия, Саранск, Россия
Аннотация
Рассматривается научная проблема развития методов и инструментов диагностики кредитоспособности предприятий АПК, связанная с необходимостью повышения инвестиционной активности субъектов агробизнеса. Решение проблемы можно обеспечить за счет внедрения в систему финансового анализа и применяемых цифровых сервисов методики оценки, основанной на выявлении окупаемости используемого в производстве продукции ссудного капитала. Цель — подготовить научно обоснованные предложения по развитию цифровых сервисов диагностики кредитоспособности на основе внедрения алгоритмов оценки эффективности использования инвестиционного капитала банков в процессе ведения аграрного бизнеса. Методологии — общенаучные методы исследования, методика оценки окупаемости и возвратности кредитных средств, программное обеспечение для описания бизнес-процессов анализа и одобрения кредитных заявок, интегрированная среда программирования Qt Creator. Экспериментальные расчеты проведены по данным бухгалтерской (финансовой) отчетности сельскохозяйственных товаропроизводителей Пензенской области за 2021–2023 гг. Разработан программный модуль, позволяющий оценивать эффект и эффективность кредитных ресурсов, в частности показатели прибыли от кредитования, окупаемости инвестиционных вложений банка, их результативности и рентабельности. Принципиальное преимущество предлагаемых дополнений заключается в возможности увеличения числа клиентов банка — получателей инвестиционных ресурсов примерно на 25%, что отвечает задачам современной аграрной политики по повышению инвестиционной активности аграрного бизнеса, в том числе за счет источников финансовых институтов. Программный модуль может быть интегрирован с цифровыми системами и сервисами финансового анализа.
Ключевые слова
аграрный бизнес, инвестиции банка, инвестиционная активность, эффективность кредитных ресурсов, окупаемость ссудного капитала, рентабельность банковских средств
Список литературы
- Банк России принял ряд решений по макропруденциальной политике. Банк России. URL: https://cbr.ru/press/pr (дата обращения: 11.11.2025).
- Baryshnikov N., Samygin D . , Murzin D. Forecasting bankruptcy models for agrarian business // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2019. № 274. DOI 10.1088/1755–1315/274/1/012048.
- Самыгин Д. Ю., Барышников Н. Г., Мурзин Д. А. Методика оценки эффективности использования кредитных средств в аграрном бизнесе // Управленческий учет. 2021. № 8–2. С. 422–428. EDN DLLHUU.
- Samygin D. Yu., Vinnichek L . B . , Kerimova A. Ja., Glazunov I. V. Methods and models for assessing the efficiency of using bank capital in agribusiness // Journal of Monetary Economics and Management. 2024. No. 3. P. 16–23. DOI 10.26118/2782– 4586.2024.97.21.002. EDN ETQDCV.
- Ромахов А. В. Анализ современных методов оценки кредитоспособности заемщиков банка // Интернаука. 2023. № 22–1(292). С. 53–54. EDN KNJOXH.
- Жиляков Д. И. Методические основы оценки эффективности государственного регулирования развития сельского хозяйства // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2020. № 9. С. 138–144. EDN PXALRI.
- Попова Е. Е., Дойникова Я. И. Анализ и оценка кредитоспособности сельскохозяйственных организаций России // Экономика и предпринимательство. 2025. № 1(174). С. 594–598. DOI 10.34925/EIP.2024.174.1.106.
- Благова С. О. Анализ основных подходов оценки кредитоспособности предприятия // Банковское дело. 2024. № 8. С. 42–45. EDN BZCQTR.
- Янюшкин В. А. Анализ методик оценки кредитоспособности заемщика: российский и зарубежный опыт // Актуальные вопросы современной экономики. 2023. № 5. С. 316–325. EDN VUMUST.
- Оразгельдыева Д. Б. Алгоритм оценки и анализа кредитоспособности клиента в системе дистанционного банковского обслуживания // Программные продукты, системы и алгоритмы. 2015. № 4. С. 2. EDN VKRIRV.

