Журнал «Бізнес Інформ»
Permanent URI for this community
Browse
Browsing Журнал «Бізнес Інформ» by Subject "SOCIAL SCIENCES::Business and economics::Economics::Econometrics"
Now showing 1 - 4 of 4
Results Per Page
Sort Options
Item The Assessment and Analysis Models for Digital Development of Territories(Науково-дослідний центр індустріальних проблем розвитку НАН України, 2026) Чаговець, Любов Олексіївна; Чаговець, Віта Віталіївна; Бутенко, Тетяна Андріївна; Проценко, Наталія МиколаївнаУ статті розглядається комплексний підхід до оцінки й аналізу цифрового розвитку територій України в умовах відновлення, починаючи від розробки проєкту цифровізації міста, оптимізації завдань, до розробки моделей оцінки та аналізу різних чинників взаємозв’язку цифрового та економічного розвитку територій країни. У роботі проаналізовано доцільність використання методів Data Science та управління проєктами як інструментів для досягнення сталого цифрового розвитку територій. Розробка стратегії управління цифровим розвитком територій, сегментованої за конкретними секторами, включає низку етапів та завдань, що інтегровані в базову модель проєкту. У статті пропонується перелік етапів та завдань проєкту управління цифровізацією міста та уточнюється відповідна базова модель організаційної структури відділу цифровізації. Розглянуто ключові компоненти системи управління: управління розвитком, управління інформацією, підтримка додатків цифровізації та технічна підтримка. Розроблено проєкт стратегії цифрового розвитку та обговорюються етапи алгоритму оптимізації моделі проєкту за критерієм часу, питання вартості проєкту, а також оптимізації статей витрат. Оскільки реалізація складних проєктів управління цифровим містом адаптується до особливостей економічного розвитку кожної територіальної громади, у статті також розглядається адаптація проєктних завдань, на прикладі розробки моделі оцінки стану цифровізації по всій території країни в цілому. Методологія дослідження ґрунтується на побудові математичних моделей оцінки й аналізу цифровізації країни як на макро-, так і на мезорівні методами Data Science, зокрема методами не-супервайзерного агломеративного та ітеративного машинного навчання, що дозволило виявити суттєві диспропорції в цифровізації країни, асиметрію в розвитку телекомунікацій її територій та нерівномірну інтенсивність впровадження цифрових технологій у різних секторах економіки України. Здобуті результати доводять необхідність удосконалення комплексних програм цифрового розвитку та створення нових напрямків розвитку цифровізації територій. Результати можуть бути використані в практиці управління цифровим розвитком у регіональних і міських органах виконавчої влади. Застосування запропонованої моделі стратегічного управління цифровим розвитком підвищить якість формування та ухвалення управлінських рішень із діджиталізації найважливіших напрямків розвитку територій України.Item Модель оцінювання ризику резистентної поведінки металотрейдерської компанії(Науково-дослідний центр індустріальних проблем розвитку НАН України, 2026) Шабельник, Тетяна Володимирівна; Шабельник, Микола МиколайовичВисока турбулентність функціонування сучасних металотрейдерських компаній України, що викликана воєнними діями, руйнацією промислової, логістичної та енергетичної інфраструктури, експортними обмеженнями окремих видів асортименту металопродукції, коливаннями попиту внутрішнього та зовнішнього ринків металопродукції, створює середовище підвищених ризиків, що вимагає розробки сучасного інструментарію для підтримки управлінських рішень у вимірі резистентної поведінки. Мета роботи – розроблення моделі оцінювання ризику резистентної поведінки металотрейдерської компанії, яка орієнтована на використання в умовах змін зовнішнього середовища для діагностики рівня ризику в динаміці та структурі кластерів асортименту металопродукції. Систематизовано та проаналізовано наукові джерела з питань управління ризиками. Аргументовано, що наявні джерела можуть бути лише частково придатними для управління ризиками резистентної поведінки металотрейдерської компанії. Визначено та економічно обґрунтовано включення до моделі оцінювання ризику резистентної поведінки металотрейдерської компанії таких індикаторів, як показник похибки прогнозу попиту, рівень залежалості запасів, обіговість запасів, частка ринку, GAP – показник ціни та маржинальний дохід. Розроблено модель оцінювання ризику резистентної поведінки металотрейдерської компанії, яка базується на системній ідентифікації ключових індикаторів ризику, що відображають резистентність основних бізнес-процесів і орієнтована на використання в умовах змін зовнішнього середовища для діагностики рівня ризику в динаміці та структурі кластерів асортименту металопродукції. Для кожного індикатора здійснено формалізацію впливу на ризик резистентної поведінки шляхом побудови логістичних функцій, що дозволяє коректно відобразити нелінійний характер реакції системи на відхилення показників від критичних значень та забезпечити їх нормування в єдиному інтервалі. Для практичної реалізації моделі запропоновано шкалу інтерпретації інтегрального показника ризику резистентної поведінки металотрейдерської компанії, використання якої дозволяє ідентифікувати відсутній, низький, помірний, значний і критичний рівні ризику резистентної поведінки.Item Моделювання стану розвитку будівельного сектора країн ЄС методом дерев класифікації(Науково-дослідний центр індустріальних проблем розвитку НАН України, 2026) Орєхова, Тетяна Євгенівна; Чаговець, Любов ОлексіївнаУ статті розглянуто питання моделювання стану розвитку будівельного сектора країн Європейського Союзу методом дерев класифікації. На основі попереднього дослідження тенденції динаміки будівництва за 2015–2024 рр. виявлено, що розвиток будівельного сектора в межах Європейського Союзу має неоднорідний характер, значною мірою залежить від структури сегментів діяльності, знаходиться під впливом низки факторів і ситуації на ринку в умовах сучасної економічної нестабільності, а отже, перебуває у стані стагнації. Для його подолання одним із ключових напрямів визначено розвиток інновацій та цифрових технологій. У цьому сенсі набуває актуальності упровадження сучасних методів моделювання стану розвитку будівельного сектора країн ЄС методами машинного навчання у процес розробки економічних стратегій. У статті описано етапи побудови моделі з використанням методу дерев класифікації, зокрема алгоритму CART, який є одним із найбільш поширених методів у сфері інтелектуального аналізу даних і результативним засобом для побудови аналітичних моделей, здатних на основі вхідних даних формувати ефективні рішення, у тому числі визначити, у якому стані (високому, достатньому або середньому) перебуває будівельний сектор країн ЄС. У результаті проведеного дослідження отримано правила розпізнавання стану будівельного сектора країн ЄС з віднесенням країн до певного кластера, що допоможе спрогнозувати подальший стан будівельного сектора. Висока якість побудованої моделі класифікації підтверджує можливість розподілу країн ЄС на основі побудованого дерева на три кластери з високим, достатнім або середнім станом розвитку будівельного сектора. Одержані результати свідчать про те, що всі аналізовані країни ЄС було правильно класифіковано відповідно до встановлених правил дерева: розподіл продемонстрував високу якість розпізнання об’єктів за побудованою моделлю.Item Сіткова стохастична модель оцінювання стратегічного потенціалу підприємства(Науково-дослідний центр індустріальних проблем розвитку НАН України, 2026) Жилінська, Оксана Іванівна; Макарченко, Вікторія ВіталіївнаУ статті розроблено методичний підхід до оцінювання стратегічного потенціалу підприємства (СПП) на основі застосування інструментарію сіткового стохастичного моделювання, що базується на використанні стохастичної сіткової моделі, сформованої на принципах замкнутих потокових графів, та багатокритерійного аналізу, зокрема методів AHP, TOPSIS, SMART, SAW, LINMAP, VIKOR, COPRAS, PROMETHEE, ELECTRE та інших. Такий підхід дає змогу комплексно відобразити можливу варіативність зовнішніх і внутрішніх чинників, які впливають на стан та динаміку СПП, а також забезпечити виявлення потенційних проблемних ділянок процесу оцінювання. Для дослідження СПП пропонується взяти за основу перелік локальних потенціалів, які об’єднані у чотири блоки: виробничий, економічний, управлінський, додатковий. Наведено графічне відображення сіткової стохастичної моделі оцінювання СПП, де кожна W-функція являє собою певну процедуру або операцію в межах процесу стратегічної діагностики. Деталізація W-функцій охоплює такі ключові блоки робіт: формування експертної групи, стратегічний аналіз макросередовища підприємства,аналіз мікросередовища та конкурентної позиції, узгодження інформації щодо змін макро- та мікросередовища, стратегічний аналіз внутрішнього середовища підприємства, формування сценаріїв майбутнього розвитку, оцінювання локальних потенціалів різних блоків, інтегральне оцінювання СПП та розробка відповідних стратегічних рекомендацій тощо. Отримані результати можуть бути застосовані як інформаційна основа для удосконалення ключових підсистем стратегічного управління, зокрема зовнішнього аудиту, внутрішньої діагностики та формування стратегічних рішень.