Modern agro-industrial enterprises face multifaceted threats to financial stability caused by supply chain volatility, seasonal demand fluctuations, and systemic risks in the macroeconomic environment. Traditional methods of assessing liquidity and solvency demonstrate insufficient sensitivity to short-term cash gaps arising from desynchronization of production and financial cycles. The study aims to develop an integrated methodology for stress testing the financial stability of industrial enterprises, considering specific risks characteristic of agricultural processing industries. The research methodology is based on a combination of Cash Flow at Risk (CFaR) simulation modeling, scenario analysis of supply chain disruptions, and dynamic assessment of liquidity ratios under conditions of seasonal demand volatility. The empirical base of the study covers the period from January to December 2025 and includes structured data from food industry and agricultural processing enterprises. The results demonstrate the critical importance of accounting for correlations between inventory turnover periods, accounts receivable, and accounts payable when building stress scenarios for enterprises with pronounced operating cycle seasonality. The developed model enables identification of threshold values of operational parameters, beyond which a cascading effect of solvency degradation occurs.
Современные агропромышленные предприятия сталкиваются с многофакторными угрозами финансовой устойчивости, обусловленными волатильностью цепей поставок, сезонными колебаниями спроса и системными рисками макроэкономической среды. Традиционные методы оценки ликвидности и платежеспособности демонстрируют недостаточную чувствительность к краткосрочным кассовым разрывам, возникающим при нарушении синхронизации производственно-финансовых циклов. Исследование направлено на разработку интегрированной методологии стресс-тестирования финансовой устойчивости промышленных предприятий с учетом специфических рисков, характерных для производств по переработке сельскохозяйственной продукции. Методология исследования базируется на комбинации имитационного моделирования Cash Flow at Risk (CFaR), сценарного анализа разрывов в цепях поставок и динамической оценки коэффициентов ликвидности в условиях сезонной волатильности спроса. Эмпирическая база исследования охватывает период с января по декабрь 2025 года и включает структурированные данные предприятий пищевой и перерабатывающей промышленности и агропереработки. Результаты исследования демонстрируют критическую значимость учета корреляций между сроками оборачиваемости запасов, дебиторской задолженности и кредиторской задолженности при построении стресс-сценариев для предприятий с выраженной сезонностью операционного цикла. Разработанная модель позволяет идентифицировать пороговые значения операционных параметров, при превышении которых возникает каскадный эффект деградации платежеспособности.