Моделювання та прогнозування економічних процесів

ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ DATA-DRIVEN МАРКЕТИНГУ

Євгеній Андрусик — 2024-12-27

В умовах сучасного інформаційного суспільства, де обсяги даних зростають експонен-
ційно, спостерігається тенденція до переходу від інтуїтивних до data-driven підходів в різних
сферах діяльності, включаючи маркетинг. Такий вид маркетингу ґрунтується на системному
зборі, аналізі та інтерпретації даних з метою оптимізації маркетингових стратегій та підви-
щення ефективності бізнес-процесів.
Data-driven маркетинг – це процес використання даних для прийняття стратегічних
рішень або отримання інформації. Він охоплює різні бізнес-процеси, наприклад, створення
маркетингових кампаній на основі даних, покращення пропозицій продуктів, оптимізацію
підтримки клієнтів тощо [1].
Data-driven маркетинг являє собою комплексний підхід, що базується на систематич-
ному застосуванні аналітичних методів та інструментів для обробки даних з метою оп-
тимізації маркетингових стратегій. Цей підхід передбачає не просто збір та накопичення ін-
формації, але й її глибоке вивчення для виявлення закономірностей, тенденцій та формуван-
ня знань про поведінку споживачів. В основі методології лежить концепція перетворення
сирих даних на інформацію, а інформації — на знання, які можуть бути використані для
прийняття ефективних маркетингових рішень.
Поширення генеративного штучного інтелекту та інших технологій відкриває великі
перспективи для організацій, якщо вони зможуть керувати своїми даними. Дані можуть бути
благом для компаній, але для багатьох з них це непросто. Деякі організації вже змінюють
свої цінності на основі даних, створюючи нові бізнеси, які враховують невикористані рин-
кові можливості [2]. За прогнозами McKinsey&Company майже всі співробітники будуть
природно і регулярно використовувати дані для підтримки своєї роботи. Організації будуть
також здатні краще приймати рішення та автоматизувати основні повсякденні дії та регуляр-
но виникаючі рішення. Співробітники зможуть зосередитися на більш «людських» сферах,
таких як інновації, співпраця та спілкування. Культура, заснована на даних, сприяє
постійному вдосконаленню продуктивності, щоб створити дійсно диференційований досвід
для клієнтів і співробітників [3].
Водночас, data-driven маркетинг, незважаючи на численні переваги, несе в собі ризик
надмірного спрощення. Зведення споживачів до набору даних, ігнорування якісних аспектів
їх поведінки та мотивації, може призвести до неточних висновків та неефективних маркетин-
гових стратегій. Сутність цієї проблеми полягає у тому, що дані якісно показують минуле та
теперішнє, але інтерпретувати дані у майбутнє та взяти до уваги так званий «людський фак-
тор» є доволі складною задачею. Зміна або створення цінностей на основі даних не завжди є
вигідною інвестицією. Наприклад, компанія Nike влітку 2024 року втратила 25 мільярдів доларів капіталізації через помилки у формуванні нової маркетингової стратегії, а саме через надмірне спрощення результатів аналізу даних [4]. Переваги та недоліки data-driven маркетингу наведені в табл. 1.

Таблиця 1 – Переваги на недоліки data-driven маркетингу
Переваги Опис Недоліки Опис
Підвищення ефек-
тивності маркетин-
гових кампаній
Точне визначення цільової
аудиторії, персоналізація марке-
тингових повідомлень та оп-
тимізація бюджету
Складність збору
та аналізу даних
Збір, інтеграція та аналіз даних
з різних джерел може бути
складним та ресурсоємним
процесом.
Збільшення ROI
Зниження витрат на неефективні
кампанії та підвищення рента-
бельності інвестицій в марке-
тинг
Висока вартість
впровадження
Вимагає значних інвестицій в
програмне забезпечення,
обладнання та навчання персо-
налу
Покращення
взаємодії з
клієнтами
Збільшення залученості та ло-
яльності клієнтів завдяки персо-
налізованому контенту та про-
позиціям
Етичні аспекти та
конфіденційність
Використання даних про
клієнтів повинно відповідати
етичним нормам та законодав-
ству про конфіденційність
Отримання конку-
рентних переваг
Розуміння потреб клієнтів та
швидка реакція на зміни ринку
Залежність від
якості даних
Ефективність залежить від
якості та достовірності даних.
Неточні або неповні дані мо-
жуть призвести до неправиль-
них рішень
Прийняття обґрун-
тованих рішень
Data-driven маркетинг допома-
гає приймати рішення на основі
аналізу даних, а не інтуїції, що
підвищує їх ефективність.
Ризик надмірного
спрощення
Існує ризик спрощення сприй-
няття споживачів, розглядаючи
їх лише як набір даних, ігнору-
ючи інші важливі аспекти
Джерело: складено авторами на основі [1], [4]

Такий потужний інструмент, як аналіз даних, детально відображає минуле та те-
перішнє, але прогнозування майбутнього ґрунтується не лише на даних, але також і на вис-
новках кваліфікованих маркетологів та аналітиків. Недостатньо покладатися лише на кіль-
кісні показники, важливо враховувати і якісні аспекти поведінки споживачів. Для цього
необхідно доповнювати аналіз даних процедурами експертного оцінювання, такими як ін-
терв'ю та фокус-групи. Спілкування з клієнтами дозволяє глибше зрозуміти їх мотивацію,
потреби та цінності, які не завжди можна виявити лише за допомогою цифр. Також важливо
використовувати різноманітні джерела даних. Інтеграція інформації з CRM-систем, соціаль-
них мереж, веб-аналітики та інших джерел дає більш повну картину та дозволяє уникнути
однобокого погляду на клієнтів.
Підсумовуючи, можна сказати, що для успішного застосування data-driven маркетингу
важливо пам'ятати, що дані - це лише інструмент. Ключем до ефективності є вміння пра-
вильно інтерпретувати дані, враховувати контекст та людський фактор.

МЕТОДИ СТРАТЕГІЧНОГО УПРАВЛІННЯ ПІДПРИЄМСТВАМИ ВІДНОВЛЮВАЛЬНОЇ ЕНЕРГЕТИКИ УКРАЇНИ

Олександр Байло — 2024-12-27

Зростаюча глобальна увага до відновлюваної енергетики підкреслює нагальну потребу
в ефективних методах стратегічного управління, яке повинне враховувати виняткові виклики
та можливості цього сектору. У контексті війни роль відновлювальних джерел енергії (ВДЕ)
виходить на передній план у досягненні Україною енергетичної незалежності та цілей стало-
го розвитку в довгостроковій перспективі. Тому вкрай важливим є адаптація й аналіз методів
стратегічного управління, які підвищують операційну ефективність та конкурентоспромож-
ність підприємств відновлювальної енергетики в нашій країні.
Станом на 31 грудня 2021 року, за даними НЕК «Укренерго», встановлена потужність
підприємств, що працюють на відновлювальних джерелах енергії склала 9 655,9 МВт, або ж
14,3% від загальної потужності об’єднаної енергетичної системи України. Відновлювальна
енергетика до лютого 2022 року мала позитивну тенденцію росту (для розуміння у 2018 році
встановлена потужність складала 2 208,7 МВт, тобто за даний період збільшилася більше,
ніж у 4 рази). І вже восени 2022 року частка відновлюваних джерел в енергобалансі країни
зменшилась у понад 2 рази [1].
Повномасштабне вторгнення значно вплинуло на стратегічне управління підприємст-
вами відновлювальної енергетики. Ворожі атаки на енергетичну інфраструктури, у т.ч. на
об’єкти відновлювальної енергетики, спричиняють перебої в роботі, а також великі фінансові
втрати, а саме: підприємства стикаються зі збільшенням витрат на розчищення завалів, ре-
монт та забезпечення збереження активів. Це підвищує ризик інвестицій у сектор. До прик-
ладу, аналітична команда Київської школи економіки (KSE) станом на травень 2024 року
оцінила прямі збитки сектору ВДЕ в 2 661 млн $, непрямі втрати – в 992 млн $, а потреби на
відновлення – в 5 671 млн $ [2].
Українське керівництво просуває децентралізовані енергетичні рішення задля протидії
вразливостям централізованих систем. Вони включають розгортання сонячних панелей на
дахах із системами зберігання енергії та використання менших модульних генеруючих уста-
новок для підвищення стійкості до атак.
Після від'єднання від російської та білоруської енергетичних мереж на початку вторг-
нення Україна швидко синхронізувалася з енергомережею континентальної Європи. Цей
крок зміцнив енергетичну безпеку, став новим вікном можливостей для «зеленої» генерації,
забезпечив імпорт електроенергії та заклав основу для глибшої інтеграції з європейськими
ринками.

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ОПТИМІЗАЦІЇ ВИРОБНИЧОЇ ДІЯЛЬНОСТІ СУБ’ЄКТІВ ГЕТЕРАРХІЇ З ЕКСТЕРНАЛІЯМИ

Віталій Баш — 2024-12-27

ЦИФРОВІ ТЕХНОЛОГІЇ У ПРОЦЕСІ ПРИЙНЯТТЯ МАРКЕТИНГОВИХ РІШЕНЬ

Виктория Бегун — 2024-12-27

В умовах сьогодення цифрові технології все більше здійснюють вплив на процес
прийняття маркетингових рішень, адже завдяки таким інструментам, як BigData, аналітика
даних, штучний інтелект та автоматизація маркетингових функцій, підприємства мають
можливість ефективно збирати та аналізувати дані про споживачів. Все це у результаті доз-
воляє їм приймати обґрунтовані рішення в режимі реального часу, що відкриває нові можли-
вості для точнішого таргетування, персоналізації пропозицій і оптимізації маркетингових
кампаній.
Цифрові технології дозволяють не тільки оптимізувати маркетингові рішення, але й
автоматизувати їх реалізацію. Автоматизація маркетингу – це «процес, який дозволяє шля-
хом програм оптимізувати маркетингові задачі та рутинні робочі процеси. Це необхідно для
кращої генерації лідів та швидкого закриття угод» [3]. Сучасні технології значно розширили
можливості лідогенерації. Використання штучного інтелекту та машинного навчання дозво-
ляє персоналізувати комунікацію з потенційними клієнтами, передбачати їх поведінку та
оптимізувати маркетингові кампанії в реальному часі, адже маркетингові рішення мають
базуватися на актуальних даних та враховувати зміни в поведінці споживачів, ринкових тен-
денціях та конкурентному середовищі.
Сучасні українські підприємства використовують наступні популярні цифрові техно-
логії у процесі прийняття маркетингових рішень [2]:
- SEO-маркетинг: оптимізація сайту для досягнення високого рейтингу в пошукових
системах. Ключові фактори: якість контенту, залучення користувачів, мобільність, зовнішні
посилання;
- email-маркетинг: електронні розсилки для комунікації з аудиторією, включаючи ін-
формаційні листи, акції та поради. Даний інструмент потрібно використовувати з обереж-
ністю, щоб уникнути негативного ефекту;
- PPC (реклама з оплатою за клік): Контекстна реклама для швидкого результату, яка
дозволяє потрапити в топ пошукових систем та соціальних мережах без SEO;
- контент-маркетинг: створення корисного контенту (блоги, інфографіка, відео) для
підвищення впізнаваності бренду та залучення клієнтів;
- SMM-маркетинг: використання соціальних мереж для просування та комунікації з
аудиторією, таргетованої реклами та аналізу ефективності;
- партнерський маркетинг: співпраця з лідерами думок для просування товарів або по-
слуг через їх платформи;
- Big Data: аналіз великого обсягу даних для визначення поведінки клієнтів і створення
персоналізованих маркетингових програм.
Ще одним напрямом використання цифрових технологій для прийняття маркетингових
управлінських рішень є хмарні технології, які стають все більш популярними завдяки своїм
численним перевагам для бізнесу, включаючи значну економію на витратах на ІТ-
інфраструктуру. Вони дозволяють зберігати дані та здійснювати їх обробку на віддалених
серверах, що забезпечує швидкий доступ до необхідних ресурсів без необхідності підтримки
власного обладнання. Хмарні сервіси забезпечують масштабованість, гнучкість у викори-
230
станні ресурсів і прозорість витрат, що особливо важливо для малого та середнього бізнесу.
Такі технології також підвищують мобільність співробітників, оскільки вони можуть
працювати з будь-якої точки світу, маючи доступ до інформаційних систем через мережу
Інтернет[2].
Ефективним цифровим рішенням для віддаленої роботи є впровадження хмарних CRM-
систем. Основна мета такої системи – створення централізованої бази даних клієнтів, що
дозволяє фіксувати взаємодію з ними, збирати статистику та аналітику продажів для вдоско-
налення бізнес-стратегій. Вибір CRM-системи для підприємства має включати детальний
аналіз її можливостей, зокрема інтеграції з іншими використовуваними сервісами, простоти
налаштування, мобільності та зручності інтерфейсу. Впровадження CRM виправдовується,
коли бізнес орієнтований на побудову довготривалих відносин із клієнтами, проводить
складні продажі, що включають кілька етапів взаємодії, або надає тривалі послуги. В резуль-
таті суб’єкт господарювання отримує потужний інструмент для підвищення ефективності
продажів і лояльності клієнтів[4].

МЕТОДИ ЕКОНОМІЧНОГО АНАЛІЗУ ЯК ОСНОВА ПРИЙНЯТТЯ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ

Дар'я Бертман — 2024-12-27

Прийняття управлінських рішень у процесі економічної діяльності підприємства ґрун-
тується на системному аналізі проблеми, формуванні альтернативних управлінських сце-
наріїв та обранні найкращої альтернативи, що з максимальною ефективністю реалізує мету
управління. Для прийняття обґрунтованих управлінських рішень оптимальним вибором є
використання методів економічного аналізу, які можуть поєднувати традиційні математичні
прийоми з творчими підходами до прийняття рішень.
Традиційні методи економічного аналізу включають математичні способи обробки ін-
формації: порівняння, групування, балансування, розрахунок відносних і середніх показ-
ників. Детермінований математичний аналіз дозволяє моделювати адитивні та мультипліка-
тивні факторні системи, виконувати факторні розрахунки методом підстановок, індексів,
інтегральним методом або через абсолютну та відносну різницю між факторами. Для прий-
няття виважених економічних рішень доцільно використовувати прийоми фінансової мате-
матики, що дозволяють аналізувати прості та складні відсотки й здійснювати дисконтування,
та прийоми стохастичного аналізу з можливостями кореляції, регресійного, дисперсійного,
компонентного або сучасного багатомірного факторного аналізу [1].
Найбільш повно описує процес функціонування підприємства економетрична модель,
яка базується на багатомірному факторному аналізі. Це ефективний інструмент економічного
аналізу для прийняття управлінських рішень. Економетричні моделі допомагають приймати
виважені рішення, адже враховують показники внутрішньої діяльності та зовнішні впливи,
що дозволяє створювати ймовірнісний прогноз розвитку подій. Такі моделі описують коре-
ляційно-регресійний взаємозв’язок між економічними показниками через рівняння або си-
стему рівнянь. Їх можна застосовувати для аналізу минулих подій (статистичний аналіз) або
для прогнозування змін показників у майбутньому (динамічний аналіз). Точність динамічних
моделей залежить від правильного врахування кореляції між факторами. Зважаючи на
викладене вище, констатуємо, шо в залежності від мети розрізняють економетричні моделі
аналітичні або прогностичні [2].
Нестандартні управлінські рішення ґрунтуються на творчому мисленні та креативних
підходах, коли складність завдання унеможливлює алгоритмізацію управлінської діяльності.
В умовах невизначеності економічні рішення, прийняті на основі виключно логічних прийо-
мів та математичних розрахунків, можуть виявитися недоцільними. Нехтування стрімкими
змінами економічного середовища, особливо під час криз, може призвести до збитків і
банкрутства.

ЗАСТОСУВАННЯ МОДЕЛІ БЛЕКА – ШОУЛЗА ДЛЯ ОЦІНКИ РИЗИКУ ІННОВАЦІЙНОГО ПРОЄКТУ

Катерина Бойчук — 2024-12-27

У цій роботі розглянуто застосування моделі Блека-Шоулза для оцінки ризику інно-
ваційного проєкту. Модель широко застосовується для визначення ціни опціону на фінансо-
вому ринку, також може бути адаптована для аналізу ризиків та прийняття відповідних
рішень.
Модель Блека-Шоулза – це математична формула, яка використовується для оцінки
вартості фінансових опціонів, таких як опціони на акції. Вона була розроблена економістами
Фішером Блеком та Майроном Шоулзом у 1973 році.[1] Модель використовує кілька
змінних, включаючи ціну базового активу, страйкову ціну опціону, час до закінчення
терміну дії, волатильність базового активу та безризикову процентну ставку. Вводячи ці
змінні в формулу, модель може оцінити справедливу ціну опціону. Таким самим способом
ми можемо оцінити ризики інвестицій в певний проєкт. У бізнесі інвестори та керівники ча-
сто стикаються з високим рівнем невизначеності та ризику під час оцінки нових інновацій-
них проєктів. Я пропоную розглянути новий підхід до цього – використати модель Блека-
Шоулза, яка дає можливість визначити оцінку проєкту з високим рівнем ризику.
Припустимо, що компанія має можливість інвестувати в новий інноваційний проєкт,
наприклад розробка обладнання. Цей проєкт може принести 10 млн. $. Інвестор хоче вкласти
8 млн. $. Проєкт має значний потенціал, але керівник компанії побоюється, що цей проєкт
виявиться не успішним на ринку та принесе малий прибуток. Тому аналітик компанії вико-
ристовує формулу Блека-Шоулза для оцінки, чи варто вкладати гроші в проєкт i яка оцінка
опціону. Період, протягом якого компанія може приймати рішення щодо інвестицій 1 рік.
Нехай безризикова ставка 5%, а волатильність – 30%.
Формула Блека - Шоулза для даної задачі виглядає наступним чином:[2]

СУЧАСНІ МЕТОДИ ЕКОНОМІЧНОЇ АНАЛІТИКИ ТА СТРАТЕГУВАННЯ ДІЯЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВ

Богдана Бондар — 2024-12-27

В умовах глобалізації, швидких змін у економічному середовищі та кризових ситуацій,
таких як війна, стратегування та моделювання діяльності підприємств набувають особливої
важливості. Нині підприємства стикаються з численними викликами, пов'язаними з швидким
розвитком технологій, змінами на ринку, глобалізацією та, зокрема, нестабільною політич-
ною ситуацією. В умовах, коли глобальні та локальні ринки змінюються швидше, ніж будь-
коли, стратегічне управління, яке не базується на точних аналітичних даних, не може забез-
печити сталий розвиток. Це особливо актуально в контексті нинішніх глобальних подій, та-
ких як війна, що вимагає від підприємств гнучкості та здатності швидко адаптуватися до но-
вих реалій. Військові конфлікти створюють невизначеність у прогнозах, тому аналітики по-
требують ефективних інструментів, що дозволяють побудувати стійкі стратегії для ор-
ганізацій в умовах високого рівня ризику. Інноваційні технології аналізу, зокрема в поєдна-
нні з економіко-математичними моделями, здатні суттєво спростити і покращити процес
стратегування, забезпечуючи більш точні та адаптивні управлінські рішення.
Стратегування — це процес розробки та реалізації довгострокових планів і рішень для
досягнення важливих цілей, враховуючи аналіз середовища, прогнозування змін і оптималь-
не використання ресурсів.В умовах війни цей процес стає складнішим через непередбачувані
зміни на ринку, зміни в політичному середовищі та інші фактори, які можуть суттєво впли-
нути на операційну діяльність[1].
В умовах війни та постійної невизначеності підприємства повинні бути готові до швид-
кої адаптації своїх стратегій і бізнес-процесів. Використання інноваційних методів аналітики
дозволяє не лише зберігати конкурентоспроможність, а й відкривати нові можливості для
розвитку. Інноваційні технології дозволяють здійснювати глибший та швидший аналіз, авто-
матизувати рутинні завдання та створювати більш адаптивні моделі стратегічного плануван-
ня[1]. Завдяки застосуванню передових інструментів аналізу та прогнозування, підприємства
можуть мінімізувати ризики та максимально ефективно використовувати свої ресурси.
Зараз, як ніколи, важливо інтегрувати ці методи в стратегічне управління для того, щоб
не лише адаптуватися до змінюваних умов, але й активно формувати майбутнє свого бізнесу.
Справжнім викликом для підприємств стає необхідність постійного моніторингу рин-
кових умов, виявлення нових трендів і адаптації до зовнішніх змін. У таких умовах стратегії,
побудовані на інноваційних методах аналітики, можуть стати визначальними для виживання
й успіху організацій.

СТРАТЕГІЯ ВІДНОВЛЕННЯ УКРАЇНИ З УРАХУВАННЯМ СВІТОВОГО ДОСВІДУ

Юлія Бородіна — 2024-12-27

Повномасштабна війна, яку зараз веде російська федерація, розв’язана не лише проти
України, але й проти всього світу. Ця війна не лише руйнує Україну і вбиває українців, вона
знищує ті цивілізовані досягнення людства, що будувалися роками, вона зачіпає всі аспекти
життя країн світу, створює міграційні проблеми, ризики штучного голоду, економічні кризи,
екологічні катастрофи, розв’язує нові війни і, найстрашніше, провокує ядерну війну. Тому
допомога Україні на її шляху до перемоги і відновлення стала важливим питанням для світу.
Золотий вік капіталізму. Роки одразу після Другої світової війни були відзначені без-
прецедентною швидкістю економічного відновлення після найбільш руйнівного конфлікту в
історії людства в поєднанні з настільки ж вражаючою силою та масштабом міжнародного
співробітництва, якого ніколи раніше не було.
Період економічного процвітання, який тривав від кінця Другої світової війни в 1945
році до початку 1970-х років, називають Золотим віком капіталізму. Цей період ознаме-
нувався досягненням високого та сталого рівня економічного зростання та високих рівнів
зростання продуктивності праці зокрема в Західній Європі та Східній Азії разом із низьким
рівнем безробіття. Це також було пов’язано з появою нових міжнародних установ, таких як
Міжнародний валютний фонд (МВФ) і Світовий банк як частини Бреттон–Вудської валютної
системи, ООН та інших; народження багатьох нових націй у результаті деколонізації; появи
нових механізмів міжнародного співробітництва, таких як план Маршалла для реконструкції
Західної Європи та в 1960-х роках стратегії Першого десятиліття розвитку ООН.
Поштовхом для початку Золотого віку було вирішення надзвичайної ситуації в країнах,
спустошених Другою світовою війною, шляхом надання великої допомоги від ООН, Сполу-
чених Штатів через план Маршалла і, хоч і в менших обсягах, Канади. В цей період відбува-
лись глибокі зміни в структурі світової економічної діяльності, включаючи три основні ас-
пекти реконструкції: виробничі потужності, системи торгівлі та міжнародних платежів.
У 1948р. в рамках плана Маршалла розпочалась програма технічної і фінансової допо-
моги, в межах якої було розроблено низку проектів технічної допомоги, інженерних проектів
та економічних досліджень, які проводились за допомогою американських експертів з метою
відновлення основних виробничих фондів та підвищення ефективності європейської проми-
словості [1]. До 31.12.1951 (протягом 4 років) 16 країнам Західної Європи було спрямовано
близько 13 млрд. дол США, що становило майже 10% федерального бюджету США або 2%
ВНП. На практиці американським та європейським лідерам вдалося об’єднати зусилля бізне-
сових, наукових та громадських об’єднань для досягнення економічного розвитку.
31.12.1951 план Маршалла офіційно припинив свою чинність та був замінений Законом «про
взаємну безпеку», що передбачає одночасне надання країнам Західної Європи економічної і
військової допомоги [2].

МОДЕЛЮВАННЯ КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ КЛІЄНТІВ У БАНКІВСЬКОМУ СЕКТОРІ: КЛЮЧОВІ ПОКАЗНИКИ ТА МЕТОДИ ЇХ ОЦІНКИ

Альона Вілімець — 2024-12-27

ІМПЛЕМЕНТАЦІЯ ПОЛОЖЕНЬ КОНЦЕПЦІЇ ІНТЕЛЕКТУАЛІЗАЦІЇ ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМ У СТРАТЕГІЯХ РОЗВИТКУ ПІДПРИЄМСТВ

Павло Вовк — 2024-12-27

В сучасних викликах інтелектуалізація економічних систем є концептуальним проце-
сом інтегрування інтелектуальних технологій та технологічних інновацій в функціональність
зазначених систем. Така актуальність провокує різноманіття поглядів у трактуванні даної
концепції та можливості імплементації її положень у стратегії розвитку підприємств. Інтеле-
ктуалізації економічних систем передбачає можливість збільшити показник їх ефективності,
рівня конкурентоспроможності та адаптивності до внутрішніх та зовнішніх чинників. Осно-
вою ж концепції інтелектуалізація економічних систем є використанні на всіх рівнях інно-
вацій, цифрових технологій, інтелектуальних ресурсів, впровадження відповідного рівня ав-
томатизації процесів виробництва та передових технологічних рішень.
244
Метою роботи є розгляд можливості імплементації положень концепції інтелектуаліза-
ції економічних систем у стратегіях розвитку підприємств,, також здійснено спробу класифі-
кації основні концептуальні факторів, за якими різняться концепції інтелектуалізації.
Розглядом поняття інтелектуалізації економічних систем на сьогодні займались багато
науковців, таких як: Брюховецька Н. Ю., Бояринова К.О., Кравченко М.О., Монтрін І.І.,
Смерічевський С.Ф. та інші. Дослідження здійснювались в напрямках наявності відповідного
інструментарію проектної та аналітичної діяльності в процесах інтелектуалізації економіч-
них систем, також проводились роботи щодо визначення однотипних або різних рис, які по-
єднують та розрізняють поняття інтелектуалізації в цілому.
Для можливості розгляду питання імплементація положень концепції інтелектуалізації
економічних систем у стратегіях розвитку підприємств, на думку автора, необхідно здійсни-
ти класифікацію наявних концепцій інтелектуалізації на основі їх головних утворюючих по-
казників.
Концепції, основним виробничим ресурсом яких буде визначено інформація та знання,
а утворюючими чинниками виступають впровадження інновацій, дослідження та накопичен-
ня знань, можливо віднести до концепції інформаційної економіки. Прикладами успішних
реалізацій цієї концепції можна побачити в створенні та подальшій діяльності різноманітних
високотехнологічних кластерів та технологічних парків, таких як долина, тощо. Інші конце-
пції, основним фактором реалізації яких є впровадження та використання цифрових техноло-
гій, які нададуть можливість забезпечити необхідні рівні діджиталізації процесів виробницт-
ва, збільшити рівень електронної комерціалізації та широке використання хмарних ресурсів
розміщення інформація можливо віднести до концепції цифрової економічної системи.
Серед відомих концепції інтелектуалізації є такі, основою реалізації яких виступає мак-
симально допустиме використання механізованих ліній виробництва (автоматизованих кібе-
рфізичних систем), мереж обміну даними (“інтернету речей”), інше. Дані концепції можна
віднести до концепцій промисловості 4.0, а реалізуються вони через впровадження всеохоп-
люючої автоматизації усіх можливих процесів виробництва у вигляді підприємств, на яких
повний цикл виробництва (автоматизовані заводи) або майже повний цикл виробництва
здійснюється за допомогою автоматизованих ліній, прикладом є окремо взяті підприємства
промислових гігантів, таких як “Tesla”.
З огляду на актуальність питання екологічності, на сьогодні існують концепції інтелек-
туалізації економічних систем, реалізація яких базується на вираженому балансі між еконо-
мічним розвитком та високими показниками екологічності виробництва, а такі концепції
можна віднести до концепції гармонійного розвитку. Довгостроковість сталого розвитку під-
приємств забезпечується ефективним використанням наявних ресурсів, використання відно-
влювальних джерел енергії та впровадження у виробництво екологічних технологій та тех-
нологічних рішень. Прикладами імплементації даних концепції є виробництво електротранс-
порту та розвиток екологічного транспорту, запровадження повторного використання ре-
сурсів, тощо.
Широкого використання також набули концепції інтелектуалізації, основою реалізації
яких є впровадження та використання інтелектуальних систем управління як для здійснення
аналітики даних, так і для прийняття управлінських рішень на основі виконаної аналітики.
Зазначені концепції можна віднести до концепції інтелектуальної економічної системи. Як
приклад використання даних концепцій можна вказати використання алгоритми аналізу
фінансових потоків на фондових ринках, інше. Крім того, потрібно зазначити про наявність
концепцій інтелектуалізації, в основі яких закладена модельована економічна діяльність, за
рахунок цифрових інфраструктура отже їх можна віднести до концепцій економіки цифро-
вих мереж.
Враховуючи наведене можна зробити висновок, що імплементація положень концепції
інтелектуалізації економічних систем у стратегіях розвитку заснована на визначених стра-
тегічних напрямках подальшого розвитку. Саме визначені стратегічні напрями розвитку бу-
дуть основою вибору необхідних концепції інтелектуалізації та імплементації їх основоутво-
рюючих показників з ціллю забезпечення подальшого розвитку.
245
Інтелектуалізація економічних систем збільшує показник інноваційності економічних
моделей діяльності та процесів виробництва, підвищення рівня продуктивності, покращення
показників конкурентоспроможності та збільшує інтеграцію в цифрову інфраструктуру.

КОНКУРЕНТНІ ПЕРЕВАГИ БІЗНЕС-АНАЛІЗУ В ПРОЦЕСІ ФОРМУВАННЯ СТРАТЕГІЙ НА ПІДПРИЄМСТВАХ

Ольга Гонтарева — 2024-12-27

Конкурентні переваги є ключовими елементами, які дозволяють підприємствам в
Україні розвиватися в умовах складного економічного ландшафту, позначеного історичними
потрясіннями та постійними геополітичними викликами. Завдяки змішаній економіці, яка
характеризується як потенціалом, так і труднощами, Україна стала значним гравцем у таких
секторах, як сільське господарство, технології та виробництво. Ці галузі виграють значну
роль у ефективному використанні природних ресурсів країни, кваліфікованої робочої сили за
рахунок стратегічно вигідного географічного розташування, що дозволяє підприємствам ви-
користовувати унікальні переваги, щоб перевершити своїх конкурентів на внутрішньому та
міжнародному ринках. Адаптивність українських підприємств, особливо у відповідь на
зовнішній тиск, як-от триваючий конфлікт з Росією, підкреслює важливість стійкості та ін-
новацій у збереженні своїх конкурентних переваг.
Центральним напрямом для розуміння конкурентних переваг в Україні є система, за-
пропонована теоретиком бізнесу Майклом Портером, яка класифікує ці переваги на стратегії
лідерства за витратами, диференціації та фокусування. Підприємства, які досягають лідер-
ства за витратами, можуть домінувати в сегментах, чутливих до цін, тоді як підприємства, які
використовують диференціацію, можуть сприяти сильній лояльності до бренду завдяки най-
вищій якості та інноваційним пропозиціям. Стратегія фокусування дозволяє підприємствам
обслуговувати ринкові ніші, таким чином підвищуючи свої конкурентні позиції. У контексті
України ці стратегії еволюціонували в міру того, як підприємства адаптувалися до спожив-
чих вимог і коливань ринку, особливо у світлі зростання економічної нестабільності та тех-
нологічного прогресу.[1-6]
Крім того, неможливо переоцінити важливість постійного вдосконалення для збере-
ження конкурентних переваг. Організації в Україні повинні брати участь у постійних інно-
ваціях та адаптації, щоб залишатися актуальними, особливо в умовах зміни споживчих упо-
добань і появи нових технологій. Це зобов’язання має вирішальне значення не лише для
підвищення оперативної ефективності, але й для подолання унікальних викликів, пов’язаних
246
із поточним геополітичним кліматом. Війна в Україні посилила необхідність для компаній
переглянути свої стратегії та шукати нові можливості, що призвело до культури стійкості та
активної адаптації в різних секторах.
Хоча створення конкурентної переваги має вирішальне значення, не менш важливо
визнати, що такі переваги не є статичними. Підприємства повинні докладати постійних
зусиль, щоб адаптуватися та впроваджувати інновації відповідно до мінливих ринкових
умов, уподобань споживачів і технологічного прогресу. Розвиваючи культуру постійного
вдосконалення та активно шукаючи нові можливості, підприємства можуть зберегти свої
конкурентні переваги та забезпечити довгостроковий успіх.
Процесний підхід дає можливість планувати, координувати, оптимізувати та підви-
щувати ефективність інвестиційних процесів. Це також дає можливість одночасно до-
сліджувати вплив зовнішнього середовища на інвестиції, а саме держави у формі регулятив-
ного, охоронного та захисного впливу, макроекономічних факторів розвитку, ринкових еко-
номічних законів тощо.[7]
Щоб створити сильну конкурентну перевагу в Україні, підприємства повинні спочатку
глибоко зрозуміти цільовий ринок для проведення бізнес-аналізу в умовах глобалізації. Це
включає в себе визнання споживчих уподобань, ринкових тенденцій і конкурентного середо-
вища. Значна кількість населення України створює велику споживчу базу, що робить її при-
вабливою для різних секторів, включаючи сільське господарство, альтернативну енергетику,
ІТ та виробництво. Ефективно визначаючи потреби ринку та реагуючи на них, підприємства
можуть вигідно позиціонувати себе на тлі конкурентів та враховувати це при формуванні
ефективної стратегії розвитку.
Технології є життєво важливою складовою для бізнесу, який прагне виділитися в кон-
курентному середовищі України. Запровадження передових технологій, таких як автомати-
зація, штучний інтелект і цифрові рішення, може оптимізувати роботу та підвищити ефек-
тивність. Наприклад, індустрія роздрібної торгівлі пережила значну трансформацію завдяки
платформам онлайн-покупок і цифровим платіжним системам, які переосмислили досвід і
очікування клієнтів. Інтегруючи ці технології, підприємства можуть не тільки зменшити вит-
рати, але й надавати своїм клієнтам продукти й послуги найвищої якості, забезпечуючи тим
самим конкурентну перевагу.
Оскільки українські споживачі стають дедалі вимогливішими, зосередження на якості
має вирішальне значення для підприємств, які прагнуть отримати конкурентну перевагу. Ви-
сокоякісні продукти та послуги не тільки приваблюють клієнтів, але й сприяють прихиль-
ності до бренду. Підприємства, які віддають перевагу якості, часто відчувають підвищення
ефективності та зниження довгострокових витрат, що сприяє загальному успіху на ринку. Ця
прихильність до якості допомагає вирізнити бренди на переповненому ринку, що робить її
життєво важливою стратегією для підприємств, які працюють в Україні.

ВЗАЄМОЗВ’ЯЗОК ФІНАНСОВИХ РЕЗУЛЬТАТІВ ДІЯЛЬНОСТІ ТА МОТИВАЦІЇ ПРАЦІ НА ПІДПРИЄМСТВІ

Олександр Горб — 2024-12-27

В умовах глобалізації та стрімкого розвитку технологій ефективне управління трудо-
вими ресурсами набуває дедалі більшої значущості для забезпечення конкурентоспромож-
ності підприємств. Система стимулювання праці є важливим інструментом управління, який
безпосередньо впливає на продуктивність працівників, рівень їхньої мотивації та загальні
фінансові результати організації.
Згідно з теорією Маслоу, мотивація працівників залежить від задоволення їхніх базових
та вищих потреб, які включають фізіологічні умови, безпеку, соціальні контакти, визнання та
самореалізацію. Водночас, на думку Герцберга, ключовими факторами мотивації є умови
праці, оплата, кар’єрні перспективи, а також визнання досягнень співробітників. На сучасних
підприємствах усе більшого значення набувають інтегровані підходи до стимулювання, які
поєднують фінансові та нефінансові методи. До фінансових стимулів належать заробітна
плата, премії, бонуси та матеріальна допомога. Нефінансові методи включають надання
можливостей для професійного розвитку, поліпшення умов праці та створення сприятливого
соціально-психологічного клімату в колективі. Метою дослідження є оцінка фінансових по-
казників підприємства у поєднанні з аналізом задоволеності працівників для формування
рекомендацій щодо підвищення ефективності системи стимулювання. Об’єктом дослідження
обрано фінансові показники діяльності та мотивація праці на ТОВ «Прогрестех-Україна».
На ТОВ «Прогрестех-Україна» система стимулювання праці спрямована на підвищення
ефективності працівників, оптимізацію витрат і досягнення високих фінансових показників.
Однак у сучасному контексті підприємство стикається з викликами, пов’язаними зі зростан-
ням адміністративних витрат, необхідністю адаптації системи стимулювання до потреб
працівників різних категорій і вдосконаленням комунікацій між відділами. Таким чином,
дослідження взаємозв’язку між системою стимулювання праці та фінансовими показниками
є актуальним завданням, результати якого можуть стати основою для прийняття стра-
тегічних рішень щодо підвищення ефективності діяльності підприємства.
Розпочнемо аналіз із вивчення витрат на оплату праці на ТОВ «Прогрестех-Україна».
Згідно з Рис.1, витрати на оплату праці зростали протягом досліджуваного періоду, і, зокре-
ма, з 2020 по 2022 рік, цей показник зріс більше ніж удвічі. Протягом 2020–2023 рр. показник
також демонстрував зростання, хоча й менш стрімке, ніж у попередньому періоді, - в 1,07
рази або на 7,56%. Аналіз фінансових показників підприємства ТОВ «Прогрестех-Україна»
за період 2020–2023 років продемонстрував помітну динаміку у доходах і витратах. Чистий
дохід компанії зріс на 148%, що свідчить про розширення діяльності підприємства. Зростан-
ня забезпечено укладенням нових контрактів із міжнародними партнерами та активним
впровадженням інноваційних рішень для підвищення якості послуг. Підвищення витрат на
оплату праці корелює зі збільшенням чистого доходу від реалізації продукції. Це може вка-
зувати на те, що інвестування в робочу силу здатне підвищити обсяги надання послуг, а
відтак і збільшити прибутковість підприємства (Рис.1).

АНАЛІТИЧНИЙ ІНСТРУМЕНТАРІЙ ЗАСТОСУВАННЯ ЦИФРОВИХ ІННОВАЦІЙ ПРИ СТРАТЕГІЗАЦІЇ ЕКОНОМІЧНОГО РОЗВИТКУ

Михайло Грищук — 2024-12-27

Процес цифрової трансформації шляхом впровадження інновацій стає важливим еле-
ментом у стратегії розвитку компаній, оскільки дозволяє використовувати нові можливості
для вдосконалення бізнес-процесів і підвищення ефективності. Цифрова трансформація та-
кож включає в себе інновації, пов’язані з аналітикою великих даних, автоматизацією про-
цесів, штучним інтелектом та хмарними технологіями. Кожен з цих елементів відіграє важ-
250
ливу роль у сучасному бізнес-середовищі, оскільки дозволяє підприємствам підвищити про-
дуктивність, покращити ефективність використання ресурсів та створити нові продукти й
послуги. Важливо зазначити, що цифрова трансформація є процесом, який вимагає не тільки
технологічних інвестицій, а й змін у культурі та мисленні співробітників, оскільки вона пе-
редбачає нові підходи до роботи, що можуть викликати спротив у персоналу. Успішна циф-
рова трансформація потребує активного залучення усіх рівнів організації та розуміння, як
нові технології можуть допомогти досягти стратегічних цілей компанії.
Існує кілька основних підходів до аналітики цифрових трансформацій, що охоплюють
соціально-економічні системи. До них належать інноваційно-технологічний, економіко-
організаційний, інституціональний, а також соціально-поведінковий підходи.
Інноваційно-технологічний підхід підкреслює роль технологічних інновацій у зміні
економічної діяльності та впливі на розвиток підприємств і галузей. Відповідно до цього під-
ходу, цифрові інструменти, такі як аналітика великих даних, штучний інтелект, автоматиза-
ція та інтернет речей (IoT), розглядаються як основні рушії розвитку бізнесу. З точки зору
теорії інновацій, цей підхід дозволяє проаналізувати етапи впровадження цифрових інстру-
ментів і визначити, яким чином вони змінюють традиційні бізнес-процеси, забезпечуючи
зростання продуктивності та економічної ефективності.
Економіко-організаційний підхід акцентує увагу на внутрішніх змінах у структурі
підприємств та організацій, що впроваджують цифрові технології. Впровадження нових тех-
нологій спричиняє необхідність реорганізації бізнес-процесів, підвищення кваліфікації пер-
соналу та оновлення організаційної структури для адаптації до швидкоплинного технологіч-
ного середовища.
Інституціональний підхід розглядає цифрові трансформації в контексті взаємодії між
підприємствами, державними установами та нормативно-правовими органами. У межах цьо-
го підходу особлива увага приділяється нормативному регулюванню цифровізації та дер-
жавній підтримці інноваційного розвитку.
Соціально-поведінковий підхід досліджує вплив цифрових змін на соціальну поведінку,
культуру підприємств і суспільство в цілому. Цей підхід дає змогу проаналізувати, як циф-
ровізація впливає на комунікацію з клієнтами, внутрішні комунікації в компаніях, а також на
корпоративну культуру, що стає важливим аспектом у контексті конкурентоспроможності.
Ці підходи дозволяють поглиблено вивчати вплив цифрових інновацій на соціально-
економічні системи, надаючи чітку картину процесів, які відбуваються в економіці під впли-
вом технологічних змін.

УПРАВЛІННЯ ТРУДОВИМИ РЕСУРСАМИ В УМОВАХ ВІЙНИ ТА НЕСТАЧІ ТРУДОВИХ РЕСУРСІВ

Анастасія Губалюк — 2024-12-27

На сьогоднішній день, в умовах повномасштабної війни українські підприємства все
частіше стикаються з дефіцитом трудових ресурсів. Війна внесла значні корективи в еко-
номічне життя країни, спричинивши масову міграцію, мобілізацію та зміну потреб ринку
251
праці. Саме в таких критичних умовах управління людськими ресурсами стає життєво необ-
хідним для функціонування та розвитку бізнесу.
Можна виокремити декілька основних проблем :
- Гостра нестача кваліфікованих кадрів.
- Зміна структури попиту на працю: деякі галузі економіки зазнають спаду та перебу-
вають в умовах кризи, в той час як інші, пов’язані з обороною та відновленням, від-
чувають гостру потребу в працівниках.
- Війна ускладнює довгострокове планування та прийняття рішень щодо управління
персоналом, через високий рівень невизначеності щодо майбутнього.
- Зростання витрат на оплату праці: щоб залучити та утримати працівників підприєм-
ствам доводиться підвищувати рівень заробітної плати та пропонувати додаткові
соціальні пільги; таке збільшення витрат на оплату праці вимагає від підприємства
оптимізації витрат в інших сферах діяльності.
- Потреба в проваджені нових технологій управління персоналом задля максимізації
ефективного залучення наявних трудових ресурсів, зокрема використання систем ав-
томатизації та аналізу даних, що веде за собою потребу у відповідно кваліфікованих
працівниках.
Саме тому в даній ситуації варто звернути увагу на правильне використання наступних
моделей для прийняття економічних рішень.

АДАПТИВНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЦІНОУТВОРЕННЯ У БІЗНЕСІ ЗАЛІЗНИЧНИХ ПЕРЕВЕЗЕНЬ ЗЕРНОВИХ КУЛЬТУР: ЕКОНОМІЧНІ ТА РИНКОВІ АСПЕКТИ

Валерія Давиденко — 2024-12-27

Ціноутворення при ведені підприємницької діяльності є надважливою складовою, адже
саме воно визначає прибуток компанії, її конкурентоспроможність та здатність адаптуватися
до змін на ринку. Правильна стратегія ціноутворення допомагає покривати витрати на виро-
бництво продукту або послуги, та забезпечувати достатній рівень доходу. Коректно підібра-
на модель ціноутворення відіграє значну роль в отримані прибутку бізнесом, оскільки дозво-
ляє ефективно врахувати як внутрішні, так і зовнішні фактори, що впливають на фінансові
результати.
Провідною галуззю дорожньо-транспортного комплексу України є залізничний транс-
порт. На його частку припадає 82% вантажних і близько 45% пасажирських перевезень [1]. В
умовах військового стану та нестабільності економіки в Україні саме залізничні перевезення
є одним з ключових елементів в глобальній та локальній транспортних системах, оскільки
вони дозволяють транспортувати великі обсяги вантажів на значні відстані, забезпечують
відносно стабільне постачання, адже менше залежать від погодних умов аніж автотранспорт
або ж авіатранспорт. Для країн з високою часткою експерту зернових культур (в т.ч.
253
Україна), залізничний транспорт є основним способом доставки продукції до портів та кор-
донів.
При моделюванні буде використане адаптивна модель ціноутворення хоперів-
зерновозів. Дане моделювання враховує зміни в ринкових умовах, рівні попиту та пропо-
зиції, поведінці споживачів, конкурентному середовищі та інших внутрішніх та зовнішніх
чинниках. Такий підхід до моделювання дозволяє підприємствам динамічно корегувати ціни
на товари та послуги з метою максимізації прибутку, підвищення конкурентоспроможності
на ринку або ж адаптації до змін у попиті.

ЕКСПЕРИМЕНТ ЯК МЕТОД ДОСЛІДЖЕННЯ В ПОВЕДІНКОВІЙ ЕКОНОМІЦІ

Марина Дєліні — 2024-12-27

В сучасних умовах розвитку світової економіки науковці постали перед ситуацією, коли
люди приймають не завжди раціональні та логічні рішення щодо різних економічних та гос-
подарських питань. Економічна наука вже розуміє, що є певні фактори, в умовах яких еко-
номічні рішення суб’єкта не є оптимальними та, здавалось би, найбільш вигідними та раціо-
нальними. До цих факторів можна віднести певні психологічні особливості, когнітивні тен-
денції, емоційні стани, культурологічні парадигми та інші суб’єктивні характеристики, що
здійснюють значний вплив на прийняття економічних, управлінських та інших рішень. На тлі
цього виникає відносно нова теорія в економіці – теорія поведінкової економіки. Зрозумілим
стає, що дослідження особливостей прийняття рішень в поведінковій економіці, узагальнен-
ня основних тенденцій, прогнозування ринкових змін ускладняється великою кількістю
вибірки та індивідуальними особливостями кожного суб’єкта дослідження. Економічна наука
має врахувати й елементи психологічної, культурологічної наук. Причому психологія в дано-
му випадку стосується не тільки індивідуальних психологічних та ментальних особливостей,
але й включає елементи соціальної психології та психології мас, які, безумовно, також мають
вплив на прийняття рішення суб’єктом.
В розвиток дослідження поведінкової економіки мають бути застосовані методи, які
враховують особливості даної теорії. Значну роль в цьому відіграють методи, які використо-
вує психологічна наука. Одним з найбільш застосованих є метод експерименту, який дозволяє
дослідити поведінку людей в певних ситуаціях, визначити чинники, які впливають на прий-
няття ними економічних та інших рішень, зробити висновки та узагальнити отримані резуль-
тати. Виділяються наступні види експериментів, які застосовуються при проведенні до-
сліджень поведінкової економіки (рис. 1).

ОПТИМІЗАЦІЯ БІЗНЕС-КОМУНІКАЦІЇ В ОПТОВІЙ ТОРГІВЛІ ПІДПРИЄМСТВА

Ольга Ємець — 2024-12-27

Бізнес-комунікації – це життєво важливий аспект діяльності будь-якого підприємства,
особливо в галузі оптової торгівлі. Ефективна комунікація забезпечує взаєморозуміння між
усіма учасниками ланцюга поставок, сприяє побудові довгострокових відносин з партнерами
та клієнтами, а також підвищує ефективність бізнес-процесів.
На нашу думку, важливість бізнес-комунікацій в оптовій торгівлі аргументована таки-
ми чинниками:
1) складність ланцюга поставок – в оптовій торгівлі задіяно багато учасників (поста-
чальники, виробники, транспортні компанії, клієнти), і ефективна комунікація допомагає
координувати їхні дії;
2) великі обсяги товарів – точна і своєчасна інформація про наявність товарів, ціни,
терміни доставки є критично важливою для задоволення потреб клієнтів.
3) конкуренція – ефективна комунікація дозволяє виділитися серед конкурентів, побу-
дувати довіру з клієнтами та утримувати їх;
4) швидкі зміни ринку – здатність реагувати на зміни ринкових умов залежить від опе-
ративності обміну інформацією.
Бізнес-комунікація є критичним фактором успішної діяльності в оптовій торгівлі. Від
ефективності взаємодії залежить швидкість укладання угод, довіра клієнтів, рівень обслуго-
вування та конкурентоспроможність компанії.
Можна виокремити такі важливі напрямки бізнес-комунікацій в оптовій торгівлі. І. Ко-
мунікація з постачальниками (обговорення умов поставок, цін, якості продукції; узгодження
графіків поставок; вирішення конфліктних ситуацій). ІІ. Комунікація з клієнтами (прийняття
та обробка замовлень; консультування клієнтів щодо продукції; інформування про наявність
товарів, ціни, акції; вирішення претензій). ІІІ. Внутрішня комунікація (координація роботи
відділів; обмін інформацією між співробітниками; надання зворотного зв'язку.
В оптовій торгівлі підприємства слід звернути увагу на наступні важливі аспекти ефек-
тивної бізнес-комунікації. Інформація повинна бути чітко сформульована і легко сприй-
мається. Своєчасна відповідь на запити клієнтів і партнерів є ключем до успішної співпраці.
Приємне спілкування сприяє створенню довірчих відносин. Дотримання конфіденційності
інформації є важливим принципом бізнес-комунікації. Всі комунікації повинні бути спрямо-
вані на задоволення потреб клієнтів.

УПРАВЛІННЯ ЦИРКУЛЯРНИМИ ЗАКУПКАМИ

Тарас Коваль — 2024-12-27

Із зростанням економічного розвитку, все більше країн світу приєднуються до дискусій
про циркулярні моделі економіки або економіки замкнутого циклу.
Актуальність запровадження циркулярної системи управління економічними процеса-
ми в економіці, сприяє використанню ресурсів якомога довше, отриманню максимальної
цінності від використання товарів, а в подальшому, відновленню товарів і матеріалів, з яких
вони виготовлені.
На сьогоднішній день багато досліджень присвячено циркулярній економіці. Актуаль-
ним напрямом є можливість отримання підприємствами додаткового прибутку, яке можливе
за рахунок мінімізації витрат на матеріалах і можливостей повторного використання сирови-
ни.
Циркулярна економіка не обмежується завданням щодо переробки відходів в кінці
життєвого циклу продукції, але й надає можливості для інноваційного і соціального розвит-
ку, в системі економічних відносин.
Циркулярна економіка розглядається як економічна модель, в якій як результати, так і
процеси ресурсозабезпечення і виробництва, плануються і організовуються таким чином,
щоб максимізувати добробут людей і ефективність функціонування екосистем [1].
Перехід бізнесу до циркулярної моделі, має відбуватися шляхом організації взаємодії в
ресурсному забезпеченні за каскадним принципом, при якому відходи одного виробництва є
сировиною для іншого, забезпечуючи тим самим скорочення кількості утворених відходів, їх
повторне використання та рециклінг. При такому підході можуть бути досягнуті значні еко-
номічні переваги, не дивлячись на потребу в істотних капіталовкладеннях в сфері інфор-
маційної взаємодії, а також побудови ефективних і якісних систем управління відходами [2].
Одним з інструментів відновлювальної економіки є циркулярні закупки. Вже на етапі
створення продукції, постає потреба в застосуванні технологій з мінімізації використання
нових матеріальних і енергетичних ресурсів та переходити до збільшення використання вто-
ринної сировини і матеріалів. Завдяки такому підходу, буде створюватись замкнутий ланцюг
постачання, що забезпечить надходження додаткового прибутку.

СИСТЕМА СТРАТЕГІЙ РОЗВИТКУ ПІДПРИЄМСТВ ПРИ ІМПЛЕМЕНТАЦІЇ НЕОМОДЕРНІЗАЦІЙНОЇ КОНЦЕПЦІЇ

Денис Косенков — 2024-12-27

Систематизація та узагальнення основних існуючих стратегій розвитку підприємств за
результатами аналіз наявних загальноприйнятих визначень понять стратегії розвитку підпри-
262
ємства показали, що різноманіття існуючих стратегій розвитку підприємства призвело до
виникнення несхожих між собою трактувань понять стратегії розвитку підприємства різними
науковцями. Метою дослідження є визначення системи стратегій розвитку підприємств при
імплементації неомодернізаційної концепції. Над розуміння визначенням поняття стратегій
розвитку та його суті працювало багато вчених, як вітчизняних, так і зарубіжних. Серед
них є А. Чендлер (Chandler A.), Портер Е.М., І. Ансофф, Василига С. М., Маліношевська, К.
І. та інші [1-4].
Враховуючи загальноприйняте на сьогодні розуміння поняття стратегії розвитку підп-
риємства визначено, що стратегією розвитку підприємства є комплекс короткострокових або
довгостроковий дій, метою яких є досягнення визначених конкурентних переваг, ефективно-
го використання наявних власних ресурсів підприємства та забезпечення зростання підпри-
ємства в цілому. Вказаний комплекс дій включає визначення загального бачення подальшого
розвитку, його стратегічних цілей, проведення необхідного обсягу аналізу внутрішнього та
зовнішнього середовища, вибір необхідних стратегічних напрямків і відповідних механізмів
їх реалізації.
Основним напрямком неомодернізаційної стратегії є інноваційний розвиток, впрова-
дження та реалізація технологічних трансформаційних процесів на підприємстві, ефективні
заходи адаптації до глобалізаційних викликів та забезпечення сталого розвитку підприємства.
З огляду на спрямування систематизація наявних неомодернізаційних стратегій розвитку
підприємства основана на кількох принципових підходах.
Одним з таких підходів (структурно-функціональний підхід), на думку автора, є струк-
туризація стратегій розвитку за рівнями управління підприємством, або за структурно-
функціональний показником. При впровадженні даних стратегій управління підприємствами
здійснюється на корпоративному рівні та функціональному рівні. Типи стратегій відрізня-
ються за напрямками реалізації: на корпоративному рівні управління підприємством це ди-
версифікація, інтеграція, глобалізація, цифрова трансформація, диференціація, а на функціо-
нальному рівні управління підприємством стратегії розвитку реалізуються як фінансові стра-
тегії, стратегії маркетингу, тощо. Застосування структурованих стратегій цим підходом да-
ють можливість чітко визначити рівень імплементації їх на підприємствах згідно визначених
завдань неомодернізації.

ТЕНДЕНЦІЇ РОЗВИТКУ ЕНЕРГЕТИЧНОГО СЕКТОРУ ЕКОНОМІКИ УКРАЇНИ В УМОВАХ ВІЙНИ ТА ПОВОЄННОГО ВІДНОВЛЕННЯ

Володимир Кондратюк — 2024-12-27

Енергетичний сектор є критично важливим для економіки України, забезпечуючи ви-
робництво, транспортування та розподіл електроенергії, газу та інших енергоресурсів. Проте,
внаслідок повномасштабної війни, розв'язаної Росією, цей сектор зазнав значних руйнувань
та зазнає постійних атак, що створює загрози енергетичній безпеці країни. Водночас, процес
повоєнного відновлення економіки України потребує особливої уваги до відбудови та тран-
сформації енергетичного комплексу [1].
- Вплив війни на енергетичний сектор України
Бойові дії спричинили масштабні руйнування енергетичної інфраструктури України,
включаючи електростанції, підстанції та мережі постачання (рис. 1) . Понад 50% генеруючих
потужностей було пошкоджено, що призвело до падіння виробництва електроенергії на 61%.
Половина високовольтних підстанцій зазнала пошкоджень, а всі нафтопереробні заводи були
знищені [2]. Ці руйнування суттєво змінили структуру енергетичного балансу країни. Частка
традиційних джерел енергії (вугілля та газ) значно скоротилася з довоєнних 60% через пош-
кодження інфраструктури та порушення логістики. Натомість атомна енергетика, яка зберег-
ла більшість потужностей, подвоїла свою частку з 30% до 60%. Внесок відновлюваних дже-
рел енергії зменшився з 10% через пошкодження та окупацію об'єктів, особливо на півдні
країни. Це призвело до суттєвих перебоїв у енергопостачанні та виявило вразливість галузі
до військових атак різного характеру [2].
- Тенденції розвитку енергетичного сектору в умовах війни
Основним пріоритетом для України в умовах війни стає відновлення та забезпечення
надійного та безперебійного функціонування енергетичної системи. Це передбачає диверси-
фікацію джерел енергоресурсів та постачальників, що дозволить зменшити залежність від
264
російських енергоносіїв. Спостерігається також активізація переходу на альтернативні та
відновлювальні джерела енергії, такі як вітрова, сонячна, біоенергетика, що сприятиме під-
вищенню енергетичної безпеки та "зеленому" відновленню [3].
- Заходи щодо повоєнного відновлення енергетичного сектору
Повоєнне відновлення енергетичного сектору вимагатиме значних інвестицій та міжна-
родної фінансової підтримки для ремонту та модернізації пошкодженої інфраструктури. Ва-
жливим напрямом також є впровадження енергоефективних технологій та рішень, що дозво-
лить скоротити споживання енергії та зменшити навантаження на систему. Паралельно не-
обхідно розвивати інтелектуальні енергетичні системи, засновані на цифрових технологіях,
які забезпечать гнучкість, адаптивність та стійкість енергетичного комплексу [4].
- Ключові пріоритети у розвитку енергетичного сектору
Забезпечення енергетичної незалежності та стійкості енергетичної системи є ключовим
пріоритетом для України в умовах триваючої війни. Це передбачає диверсифікацію джерел
енергопостачання, розвиток відновлюваної енергетики та модернізацію інфраструктури
(рис.2). Водночас, Україна прагне до переходу на "зелену" економіку, що вимагатиме скоро-
чення викидів парникових газів та упровадження енергоефективних технологій. Розбудова
інтелектуальних енергетичних систем стане важливим напрямом, який дозволить підвищити
гнучкість та адаптивність сектору [4].
Рисунок 1 - Динаміка пошкодження енер-
гетичної інфраструктури за 2024рік [2]
Рисунок 2 - План розвитку відновлюва-
льної енергетики до 2030 [3]
План розвитку відновлюваної енергетики до 2030 року:
Україна планує відновити та збільшити потужності відновлюваної енергетики, зокрема:
- Сонячна енергетика: прогнозується зростання встановленої потужності до 40%.
- Вітрова енергетика: очікується збільшення до 35%.
- Біоенергетика: планується досягти 25% у структурі ВДЕ [4].
Міжнародна підтримка:
- Для відновлення енергетичної інфраструктури Україна отримує значну міжнародну
допомогу. Наприклад, Німеччина виділила додаткові 65 млн євро на ремонт енергети-
чної інфраструктури [4].
Війна спричинила масштабні руйнування енергетичної інфраструктури України, що
призвело до змін у структурі енергопостачання та підвищення ролі ядерної енергетики. Від-
новлення та розвиток відновлюваних джерел енергії є ключовими пріоритетами для забезпе-
чення енергетичної безпеки та сталого розвитку країни.

МЕТОДИ ПРИЙНЯТТЯ ЕКОНОМІЧНИХ РІШЕНЬ

Катерина Костенко — 2024-12-27

Від вибору дієвих методів прийняття економічних рішень значною мірою залежить
успішність процесу управління. Продуманий підхід до вибору найбільш перспективних еко-
номічних сценаріїв дозволяє максимізувати існуючий потенціал з урахуванням перспектив і
ризиків. Метод ієрархічного аналізу, що запропонував Томас Сааті наприкінці ХХ століття,
визнаний і успішно застосовується при ухваленні управлінських ініціатив. Цей метод вико-
ристовується для кількісної оцінки відносної переваги одного із декількох варіантів за допо-
могою набору показників, які визначені відповідно до обраної шкали цінностей. При необ-
хідності ухвалення рішень із великою кількістю чинників, які описують поточну ситуацію та
впливають на зовнішнє та внутрішнє середовище, застосовують багатокритеріальні методи
прийняття рішень. Ці методи дозволяють здійснити об’єктивну оцінку проблеми, що розгля-
дається, максимально автоматизувати процес ухвалення рішень і забезпечити раціональний
вибір оптимальної альтернативи за наявності недостатньої кількості даних про зовнішнє се-
редовище, забезпечивши комплексний підхід. За допомогою цих методів управлінські проце-
си великою мірою перетворюються на алгоритмічний процес та перекладаються на штучний
інтелект.
У залежності від конкретного метода із багатокритеріальною оцінкою, результати якого
можуть бути покладені в основу економічного рішення, потреба в особистій участі індивіда
може варіюватися від максимальної до мінімальної на різних етапах процесу. Використову-
ючи багатокритеріальні методи оцінки, участь осіб, які приймають рішення, (ОПР) можна
звести до мінімуму. У цьому випадку рішення приймаються колегіально за результатами
багатокритеріальних оцінок або бізнес-рішення повністю автоматизуються з використанням
традиційних методів багатофакторного аналізу та штучного інтелекту. Обробка та автома-
тична класифікація даних за допомогою таких методів у більшості випадків зроблять резуль-
тати об’єктивними за замовчуванням. Можна виділити групу багатокритеріальних методів
(TOPSIS, VIKOR, VMCM, PVM тощо), які здатні поєднати суб’єктивність індивідуальних
суджень із об’єктивною логікою економічного багатофакторного аналізу.

КРОС-КУЛЬТУРНИЙ МЕНЕДЖМЕНТ ТА ЙОГО РОЛЬ В УПРАВЛІННІ МІЖНАРОДНИМ БІЗНЕСОМ

Ірина Левченко — 2024-12-27

На сьогоднішній день у світі існує понад 85 тисяч міжнародних компаній та майже 900
тисяч їхніх дочірніх підприємств, основна діяльність яких виходить від технологічних стар-
тапів до криптовалютних фірм. Найбільш впливовими вважаються не лише IT-компанії, а й
вирбники одягу, автомобілів та навіть логістичні компанії. Пропонуємо розглянути ТОП-
лідерів за п’яти основними напрямками: лідерство, інновації, першопрохідці, гіганти та «під-
ривники» (рис. 1.).
Рисунок 1 – Найвпливовіші країни світу
Джерело: складено автором на основі [1]
Відповідно розглянувши лідерів у своїй галузі, ми можемо побачити вже досить відомі
компанії, що десятиліттями завойовують любов споживачів, проте і лише нещодавно ство-
рені, досить невеликі компанії змогли вибороти та зайняти своє місце серед кращих. Задля
того, щоб отримати прихильність сучасних споживачів міжнародні компанії вдаються до
•Hello Sunshine - Американська медіакомпанія Hello
Sunshine, заснована актрисою Різ Візерспун;
•Beyond Meat - найбільший у світі виробник альтернативного
м'яса;
•Klutch Sports - спортивне агентство.
Прешопрохідці
•Apple - технологічна компанія, яка розробляє побутову
електроніку, програмне забезпечення й онлайн-сервіси;
• Johnson & Johnson - виробник косметичних та санітарно-
гігієнічних товарів, виробник вакцини проти COVID-19;
•Nike здійснює морські вантажні перевезення та
обслуговування портових терміналів.
Лідери
•Netflix - американський провайдер медійних послуг та
продюсерська компанія;
•TikTok - соцмережа для створення та поширення
відеофайлів та онлайн-трансляцій;
• IKEA - корпорація, яка розробляє і реалізує швидко-збірні
меблі, кухонну техніку й аксесуари для дому.
Інноватори
•Google - публічна транснаціональна корпорація,
найпопулярніший пошуковий сервіс;
•Microsoft - корпорація комп'ютерних технологій, є
найбільшою у світі компанією-виробником програмного
забезпечення;
•Fedex логістична компанія.
Гіганти
•Tesla - автомобільна компанія Ілона Маска, яка виготовляє
електромобілі;
•Airbnb - онлайн-сервіс з розміщення, пошуку та
короткострокової оренди житла по всьому світі;
•Clubhouse - соціальна мережа, в основі якої лежить голосове
спілкування.
Підривники
268
багатьох важливих інколи «ризикованих» стратегічних рішень, але обов’язковою складовою
в реалізації всіх планів та стратегій є людський фактор. Саме злагоджена робота персоналу
дозволяє компаніям тримати свої позиції. І ми не можемо тут не говорити, про важливість
крос-культурного менеджменту на рівні управління компанією. Адже крос-культурне управ-
ління внутрішнім резервом компанії формує логіку розвитку міжкультурних взаємин в епоху
всесвітньої інтеграції та уніфікації всіх сфер суспільного життя, саме завдяки його популяри-
зації та розвитку сучасні міжнародні компанії трансформується відповідно до вимог
зовнішнього середовища [2]. Так, як саме кpос-культурний менеджмент дозволяє міжнарод-
ним компаніям своєчасно забезпечити вирішення таких ситуацій, як: 1) швидко реагувати на
рівні управління: діловими комунікаціями, які виникають в мультикультурному середовищі
компанії; 2) дозволяє не лише на рівні компанії регулювання міжкультурних конфліктів, а й
в бізнес-оточенні; 3) сприяє розвитку крос-культурної компетенції керівників проектів, ко-
манди проекту [2-4].
На основі цього можна сформувати компетенції крос-культурного менеджера за трьома
напрямками (рис. 2.)
Рисунок 2 – Напрямки компетенцій крос-культурного менеджера
Джерело: складено автором на основі [5]
Отже, можемо зробити наступні висновки: у сучасному світі задля підтримки лідирую-
чих позицій міжнародні компанії формують власне кадрове забезпечення, що базується на
поєднанні крос-культурного менеджменту та управлінні комунікаціями в середині компанії,
що забезпечує позитивні результати на внутрішньому та зовнішньому рівні.

ОПТИМІЗАЦІЯ ПОРТФЕЛЯ ІНВЕСТИЦІЙЗ ВИКОРИСТАННЯМ СУЧАСНИХ АЛГОРИТМІВ ТА МЕТОДІВ

Ксенія Лоханько — 2024-12-27

Сьогодні, коли інвестиційне середовище характеризується високою волатильністю та
складністю, питання ефективної оптимізації інвестиційних портфелів стає все більш акту-
альним. Вдосконалені алгоритми та методи аналізу даних дозволяють говорити про нові
можливості для підвищення ефективності управління інвестиціями та мінімізації ризиків. На
мою думку, саме інтеграція машинного навчання та штучного інтелекту в процес формуван-
ня інвестиційних портфелів стане головним фактом трансформації сучасного інвестиційного
менеджменту.
Глибокий аналіз сучасних методів оптимізації портфелів дозволяє окреслити кілька
напрямків розвитку. Перш за все, це використання нейронних мереж для прогнозування ди-
наміки активів та оцінки ризиків. Згідно з дослідженнями, використання сучасних алго-
ритмів дозволяє підвищити дохідність портфеля на 15-20% при збереженні заданого рівня
ризику. Рекурентні нейронні мережі надзвичайно добре підходять для такого роду аналізу
часових рядів фінансових інструментів.
В рамках оптимізації портфеля рекомендується дотримуватися поточного розподілу ак-
тивів. Основну частину портфеля - 40-50% - повинні складати акції великих технологічних
компаній, які демонструють стабільне зростання і мають вагомі підстави для такої динаміки,
зокрема Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon. Особливу увагу варто приділити компаніям, що
працюють у сфері штучного інтелекту та хмарних технологій, оскільки ці галузі мають
найбільші перспективи для подальшого зростання.
Близько 20-25% портфеля рекомендується виділити на ETF-фонди, які відстежують ін-
декси широкого ринку (S&P 500, NASDAQ-100). Це створить базову диверсифікацію і зни-
зить ризики. При цьому слід враховувати галузевий розподіл: рекомендується включати ETF
у сектори охорони здоров'я, відновлюваної енергетики та кібербезпеки, які мають значний
потенціал зростання в довгостроковій перспективі.
Захисні активи, такі як державні облігації та золото, будуть захищати від інфляції та
ринкової волатильності - 15-20% портфеля. При цьому сучасні алгоритми оптимізації реко-
мендують динамічно коригувати частку захисних активів залежно від макроекономічних
показників та ринкових настроїв.
Інноваційну частину портфеля (10-15%) повинні складати активи, пов'язані з перспек-
тивними технологіями: компанії у сфері квантових обчислень, біотехнологій, робототехніки.
Однак слід пам'ятати, що ця частина портфеля характеризується підвищеними ризиками, але
потенційно може забезпечити найвищу прибутковість.

МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ БЕЗПЕКИ ПІДПРИЄМСТВА ІТ-СФЕРИ

Вероніка Лукаш — 2024-12-27

В сучасному світі, який досить тісно інтегрований з цифровими технологіями та їх ро-
звитком, саме IT-сфера, і пов’язані з нею складові, є досить глобальним та ключовим показ-
ником розвитку економіки кожної країни. Бо зараз світ стоїть на порозі глобальної циф-
ровізації та автоматизації власних потреб та роботи, що полегшує обробку великих даних,
спрощує виконання певних процесів або повністю замінює людську працю машинною. Бази
даних, фінансові звіти та конфіденційні дані підприємства з кожним роком супроводжуються
значними ризиками, пов’язаними з швидкими змінами в технологіях, високою конкуренцією,
кіберзагрозами, економічною нестабільністю та регуляторними викликами. Саме в таких
271
умовах саме оцінка та забезпечення стабільного економічного показника безпеки є однією з
важливих задач при оцінці загального показника стану підприємства.
Економічна безпека підприємства – це захист діяльності підприємства від негативних
впливів зовнішнього середовища, а також здатність швидко усунути різноманітні загрози чи
пристосуватися до існуючих умов, які не позначаються негативно на його діяльності [п. 1,с.
8]. Головна мета економічної безпеки підприємства полягає в забезпеченні стійкого
функціонування, розвитку і конкурентоспроможності підприємства шляхом захисту його
фінансових, матеріальних, інформаційних і людських ресурсів від внутрішніх та зовнішніх
загроз. Функціональні складові економічної безпеки (рис. 1) підприємства охоплюють клю-
чові напрями діяльності, які забезпечують стійке функціонування та розвиток бізнесу, захи-
щаючи його від внутрішніх і зовнішніх загроз.

ІНФОРМАЦІЙНА АСИМЕТРІЯ В КОНТЕКСТІ ІННОВАЦІЙНОГО ПРОЦЕСУ

Микита Мазуренко — 2024-12-27

У сучасній культурі в контексті успішної економіки, однією з найперших приходить
картина автоматизованого та високотехнологічного виробництва, яке збирає навколо себе
спеціалістів що породжують та підтримують усю цю структуру, неначе серце ефективного
економічного ладу. Сучасна економіка характеризується швидким темпом свого розвитку,
який реалізовується у вигляді безперервного та сталого потоку технічних та організаційних
вдосконалень, які врешті решт набувають свою форму у якості інновацій, при виході на ри-
нок. Інноваційний процес в такому вигляді, аналогічно з наукою, став не тільки конкретною
273
дефініцією для пояснення стрибкоподібних наслідків удосконалень, а і стає специфічним
соціальним інститутом, що самореалізується в контексті загальних економічних відносин.
Даний напрям дослідження, а саме роль інноваційної складової у економічному зрос-
танні, здобув свого поширення в контексті економічної думки із середини ХХ століття. Саме
класичне визначення категорії інновації подається Йозефом Шумпетером, де автор пред-
ставляє багатосторонність форм вияву інновацій, та представляє фундацію стосовно власної
моделі циклічності, де ключову роль відіграє саме категорія інновації. Далі, видатний еко-
номіст Роберт Солоу, вже в контексті неокласичної парадигми, досліджує процес економіч-
ного розвитку, досліджує роль факторів виробництва у контексті економічного зростання, та
значну роль виділяє в контексті розгортання процесу саме технологічному розвитку, тра-
диційно, який реалізується в контексті впровадження інновацій. Цей доробок автора став
основним в контексті присудження йому Нобелівської премії з економіки у 1987 році. Надалі
його модель вдосконалювалася в цьому контексті такими вченими як Джеймс Мід, Мозес
Абрамовітц, Річард Нельсон тощо. В подальшому даний взаємозв’язок розглядався з точки
зору інших наукових шкіл, як наприклад неокейнсіанцями та представниками нової класич-
ної макроекономіки.

МОДЕЛІ РЕКОНСТРУКЦІЇ ПРОСТОРОВОГО РОЗВИТКУ ЕКОНОМІКИ УКРАЇНИ

Вікторія Микитенко — 2024-12-27

Визнаємо, що господарська система України (ГСУ), перебуваючи під тиском масштаб-
них руйнувань, стикається з потребою у реконструктивному відновленні та розроблені ново-
го формату з організації просторового розвитку. Відсутність комплексного підходу до ор-
ганізації реконструктивного просторового розвитку (ОРПР) та фрагментарність існуючих
відновлювальних схем значно ускладнюють ефективне використання ресурсів, резервів і
можливостей щодо забезпечення сталого розвитку і господарювання (СРГ). Тому, є необ-
275
хідність у створенні інноваційних моделей та структурно-логічних схем, які інтегрують еко-
номічний, екологічний, технологічний та соціальний аспекти регенерації ГСУ, сприяючи
збереженню регіональної ідентичності та якості життя населення. Побудова схем сценаріїв
ОРПР ГСУ є актуальним завданням через критичну потребу у швидкому, але, водночас,
стратегічно обґрунтованому відновленні зруйнованих територій. В умовах нарощення загроз
і ризиків й фінансової обмеженості маємо формалізувати просторово-економічні схеми, які
не лише враховуватимуть поточні виклики, але й забезпечать адаптивність ГСУ до майбутніх
загроз. Їх розробка сприятиме ефективному управлінню, інтеграції зовнішніх інвестицій і
підвищенню конкурентоспроможності у довгостроковій перспективі.
Обґрунтовування восьми потенційно ймовірних типів сценаріїв ОРПР у повоєнному
періоді (інноваційно-інтеграційного; децентралізовано-стабілізаційного; індустріально-
економічного; екологічно-сталого; еко-резилієнтного, економіко-резилієнтного; когнітивно-
інформаційного; гібридного) [1] виконано при систематизації підходів до реконструкції, вра-
ховуючи специфічні ризики, можливості та виклики, широкого спектру соціо-еколого-
економічних, суспільно-політичних і техніко-технологічних аспектів, забезпечуючи гнуч-
кість та адаптивність при стратегуванні. Вбачаємо, що кожен сценарій може використовува-
тись як самостійно, так і бути інтегрованим із іншими, залежно від: особливостей конкретної
території або сектора економіки і масштабів їх природно-ресурсного й інформаційно-
комунікаційного потенціалу; кількості застосовуваних фільтрів при розробленні сценарію;
інтеграції когнітивно-інформаційних технологій (КІТ) у стратегічне управління відновлен-
ням економіки. Визнання пріоритетності реалізації у повоєнному періоді гібридного сце-
нарію (ГБС) ОРПР ГСУ з акцентом на когнітивно-інформаційний сценарний драйвер (КІСД)
[2] означив необхідність поєднання інструментарію п'яти сценаріїв, які мають спільні риси і
підходи до ОРПР. Авторами інкорпоровано до ГБС механізми з таким відсотковим
розподілом: інноваційно-інтеграційні – забезпечуватимуть 21,5% структурної складової; де-
централізовано-стабілізаційні — 17,6%, еко-резилієнтні — 13,9%, економіко-резилієнтні —
21,5%, когнітивно-інформаційні матимуть найбільший вплив, формуючи 25,5% від загальної
структури. Основні компоненти ГБС, що репрезентовані у табл. 1, маємо залучити до про-
цесів ОРПР за кожним із восьми етапів замкненого алгоритму реалізації сценарію (табл. 2).

ІНСТРУМЕНТИ БЕЗПЕРЕРВНИХ УДОСКОНАЛЕНЬ КАЙДЗЕН В УПРАВЛІННІ ВИТРАТАМИ ПІДПРИЄМСТВ

Андрій Мороз — 2024-12-27

В сучасних умовах, щоб залишатися конкурентоспроможним підприємствам необхідно
приділяти особливу увагу організації своєї операційної діяльності та її управлінню.
Для досягнення стратегічних цілей підприємству необхідно чітко визначити
найважливіші бізнес-процеси, провести їх діагностику та визначити найбільш проблемні з
них для подальшого впровадження змін і оптимізації. Безперервне вдосконалення бізнес-
процесів на підприємстві, ефективно вибудована операційна діяльність забезпечують
безпосередній дохід підприємства та дозволяють ефективно управляти втратами.
Безперервне удосконалення процесу (анг. continual improvement process) - політика, яка
спонукає, зобов'язує працівників і/або наділяє їх повноваженнями до пошуку способів
покращення показників ефективності бізнес-процесу та продукту на безперервній основі. Ці
зусилля можуть бути спрямовані на «поступове» вдосконалення з часом (кайдзен) або на
«проривне» вдосконалення одразу (кайкаку). Процеси надання послуг (цінних для
споживача) постійно оцінюються та вдосконалюються з огляду на їх ефективність,
результативність та гнучкість.
Оптимізація бізнесу заснована на постійному скороченні частини процесів, що не
несуть цінності, шляхом впровадження покращень [1–3]. При цьому одним з головних
об’єктів таких удосконалень виступають процеси управліннія витратами підприємств. При
цьому управління витратами підприємства є «цілеспрямованим впливом суб’єктів такого
управління на процеси формування витрат з метою доведення їх величини до рівня, який
забезпечує максимізацію відповідних цим витратам фінансових результатів діяльності
підприємства» [4].
Розглянемо біль детально методики управління витратами на підприємствах на основі
концепції кайдзен, оскільки впровадження концепції кайкаку вимогає більш радикальних
змін та значних інвестицій.
Серед методик управління витратами на підприємствах, що можуть бути реалізовані в
межах концепції постійних удосконалень кайдзен, найбільш використовуваними з огляду на
їх ефективність для підприємства є наступні.
«Ощадливе» або «бережливе» виробництво (Lean Manufacturing/Lean) можливе за
допомогою відповідних методів управління витратами: таргет-костингу та кайдзен-костингу.
Сутність таргет-костингу: на підставі відомої (чи заданої) ціни реалізації виробу на
ринку і бажаної величини прибутку встановлюється цільова собівартість, на досягнення якої
надалі спрямовується зусилля всіх служб підприємства, передусім технічні. Застосування
278
цього методу дає змогу не просто мінімізувати затрати, а й довести їх до необхідного рівня.

МАКРОЕКОНОМІЧНІ ТРЕНДИ ІННОВАЦІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ КРАЇН ЄВРОПЕЙСЬКОГО СОЮЗУ

Дмитро Олексієнко — 2024-12-27

В розрізі глобальної світової економіки на рівні макроекономічної діяльності існують
явища, які виступають каталізаторами інноваційної діяльності на цьому рівні. Глобалізація
конкуренції, державні політики щодо скорочення викидів CO₂, потреба у розширення ринку
праці, зміни на ринках, пов'язаних з глобалізацією автоматизації виробництва спричиняють
потребу у підвищенні рівня інноваційної діяльності також у на теренах Європейського
Союзу (далі - ЄС)..
Про розгляд питання інноваційної діяльності на макроекономічному рівні опубліковано
велика кількість наукових праць таких авторів, як Іванова В.Б., Кореняко Г. І., Мальцев В. С.,
Степаненко С.В., Городецька Т.Е. та інших [1-2]. Розглянуто вплив інноваційної діяльності
на загальний показник рівня економічного зростання, взаємозв'язки між зміною рівня
інноваційної діяльності та державними політиками стимулювання даної діяльності на
макроекономічному рівні, вплив наявності відповідних висококваліфікованих працівників на
інноваційну діяльність, умови та специфіка фінансове забезпечення інноваційної діяльності,
а також розглянуті основні виклики для впровадження та реалізації інновацій.
На теренах країн європейської спільноти на сьогодні прослідковуються наступні
тренди в інноваційній діяльності: цифровізація економічних систем; стимулювання розвитку
Індустрії 4.0 та джерел відновлення енергії; стимулювання підприємництва та стартапів;
підтримка освітніх програм щодо навчання актуальних цифрових кваліфікацій.
Макроекономічним трендом інноваційної діяльності є впровадження цифрових технологій в
різні сектори економіки. Метою такого виду інноваційної діяльності виступає збільшення
ефективності виробничих процесів та підвищення рівня конкурентоспроможності
здійснюється в Німеччині. Дані кроки передбачають впровадження автоматизації
виробничих процесів, інтеграцію у виробництво інтернету речей. За інформацією
Федерального міністерства економіки та захисту клімату Німеччини ініціатива Індустрії 4.0
має за мету всебічне впровадження актуальних інформаційних технологій та інноваційних
рішень у виробничі процеси [3]. Вказані процеси забезпечують можливість для будівництва
так званих “розумних заводів” з максимально високим рівнем автоматизованих процесів
виробництва та активної гнучкості продуктивності.

АДАПТАЦІЯ БАНКІВСЬКОЇ СИСТЕМИ УКРАЇНИ ДО УМОВ ВОЄННОЇ КРИЗИ: РЕГУЛЯТОРНІ ІНСТРУМЕНТИ ТА МЕХАНІЗМ НБУ

Ростислав Пакін — 2024-12-27

Банківська система України відіграє ключову роль у забезпеченні економічної стійкості
держави в умовах воєнних викликів. Історичний розвиток цієї системи включає етапи глибо-
281
кої трансформації, особливо в умовах кризових періодів та збройної агресії. З 2010 року до
сьогодні банківська система пройшла через низку реформ і викликів, які стали випробуван-
ням для її стійкості. У 2022 році, через повномасштабне вторгнення Росії, система опинилася
у безпрецедентній кризі, яка вимагала термінових антикризових заходів з боку Національно-
го банку України (НБУ).
Етапи розвитку та адаптація до умов воєнної кризи:
1) Передкризовий період (2010–2013 роки)
На початку зазначеного періоду банківська система України характеризувалася значною
кількістю банків (182 установи), низькими вимогами до капіталізації та політичною залеж-
ністю регулятора. Це призвело до накопичення структурних проблем і вразливості системи.
Низький рівень капіталізації банків та скорочення золотовалютних резервів (з 34 млрд дол.
до 20 млрд дол.) обмежили можливості протистояти майбутнім кризам [1].
2) Криза та адаптація до нових умов (2014–2016 роки)
Російська анексія Криму та військові дії на сході України у 2014 році викликали значну
фінансову кризу. Відтік депозитів та скорочення ліквідності поставили систему на межу ко-
лапсу [2]. НБУ розпочав низку реформ, які включали ліквідацію понад 80 банків, посилення
нагляду, запровадження гнучкого валютного курсу та стрес-тестування банківського сектору.
Ці заходи сприяли стабілізації резервів до 16 млрд дол. до кінця 2016 року та зменшенню
системних ризиків, довіра до банківської системи з боку населення і бізнесу почала поверта-
тись [3].
3) Відновлення та стабілізація (2017–2021 роки)
У цей період банківська система України продемонструвала позитивну динаміку,
зміцнюючи фінансові позиції та відновлюючи довіру населення. Завдяки реформам, спрямо-
ваним на модернізацію банківських послуг та інтеграцію цифрових рішень (наприклад, Open
API та IBAN), вдалося підвищити ефективність роботи банків і полегшити доступ клієнтів до
фінансових інструментів. Значне зростання міжнародних резервів до 30,9 млрд дол. підтвер-
джує успішність стратегічних дій НБУ у забезпеченні макроекономічної стабільності.
4) Адаптація до умов воєнної кризи (2022–2024 роки)
Початок повномасштабної війни у 2022 році змусив НБУ вжити оперативних заходів
для підтримки стабільності банківської системи. Було запроваджено фіксований валютний
курс гривні, запроваджено валютні обмеження та здійснено підтримку ліквідності банків че-
рез рефінансування. Облікова ставка зросла до 25%, що дозволило стримати інфляційний
тиск. Міжнародна допомога та ефективна монетарна політика забезпечили стабільність ре-
зервів та курсу національної валюти [1].
Для оцінки впливу антикризових заходів НБУ на банківську систему України було по-
будовано регресійні моделі, які дозволяють визначити взаємозв’язок між монетарними ін-
струментами, умовами воєнної кризи та ключовими макроекономічними показниками. Це
дослідження допомогло формалізувати вплив незалежних змінних на основні параметри ро-
боти банківської системи, зокрема її стійкість і адаптацію до кризових умов.
Для аналізу впливу різних факторів на макроекономічні показники банківської системи
України було побудовано сім регресійних моделей із використанням семи незалежних
змінних. Кожна модель враховує ключові макроекономічні змінні, які є критичними для
оцінки стабільності банківської системи в умовах воєнної кризи.

ПОДАТКОВІ РЕФОРМИ В УКРАЇНІ, АНАЛІЗ РЕФОРМИ «10-10-10» ТА ЧИ СТАНЕ КРАЩЕ ЖИТИ ВІД ТИХ РЕФОРМ

Валерія Пеляк — 2024-12-27

В Україні податкові надходження складають значну частину доходів країни, тому опо-
даткування є важливим засобом управління фінансами, адже воно визначає, як збираються та
розподіляються фінансові ресурси в державі, впливаючи на організацію та використання
грошового потоку. Наша податкова система, яка функціонує вже досить довгий період потре-
бує змін, особливо в умовах сьогодення та післявоєнного відновлення. Економічна не-
стабільність збільшує значення податків, що робить їх важливішим засобом регулювання
економіки. У тих галузях, які є ключовими для відновлення економіки або є перспективними
для інвестицій, уряд може надавати певні податкові пільги. На початку повномасштабного
конфлікту в Україні існували особливі умови оподаткування, наприклад, щодо пального, які
сприяли уникненню суттєвого підвищення цін. Однак нині податкова ставка на пальне вже
повернулася до рівня до військового стану, оскільки пільгові умови призвели до значних
втрат у доходах бюджету.
У податковій системі України є як позитивні, так і негативні аспекти. Закони про подат-
ки складні, нестабільні, і витрати на їх обслуговування вищі, ніж доходи для бюджету. Це
284
призводить до певних проблем, до яких можна віднести накопичення податкового боргу та
ухилення від оподаткування. Тому реформування податкової системи є необхідним. Окрім
цього, за словами членів Офісу Президента з нинішньою системою податків відновлення
економіки майже неможливе. Реформи запроваджують з метою створення сприятливих умов
для стійкого економічного росту на основі інвестицій та інновацій, а також забезпечення до-
статнього рівня податкових надходжень на всіх рівнях бюджету та посилення відповідаль-
ності за несплату податків, тобто для вирішення проблем, які виникали з попередньою си-
стемою. Головною ціллю податкової реформи є не втратити надходження до державного
бюджету, а збільшити його.
Звісно, що після реформування громадяни держави одразу не стануть краще жити, так
як це досить довгий процес. В першу чергу податкові реформи мають бути спрямовані на
економічне зростання після закінчення війни.

ФОРМУВАННЯ БІЗНЕС-МОДЕЛІ ПІДПРИЄМСТВА ЯК СТРАТЕГІЧНОГО ОБ’ЄКТА АНАЛІЗУ В ДИНАМІЧНОМУ РИНКОВОМУ ПРОСТОРІ

Руслана Пєстрєцова — 2024-12-27

Ефективність бізнес-моделей залежить від відповідності їх зовнішнім і внутрішнім
можливостям, стратегічним цілям підприємств та збалансованості компонентів моделі. Од-
нією із особливостей бізнес-моделі є необхідність удосконалення, корегування для досягнен-
ня позитивних результатів розвитку бізнесу.
Сьогодні першочерговою вимогою є уміння системно опановувати сучасні економічні
інновації, у тому числі у цифровій та інформаційній сферах. Завданням є розробляти та
приймати відповідні управлінські рішення; реалізовувати адміністративно-координаційні
завдання; визначати зміни стосовно відповідності бізнес-моделі визначеній місії та обраній
стратегії підприємства.
Завданням є зробити бізнес-модель інструментом реалізації стратегії через описання та
зрозумілу інтерпретацію її основних елементів. Візуалізація стратегії покликана сформувати
бачення кожним працівником своєї ролі у процесі реалізації стратегічних завдань; іденти-
фікувати унікальні здібності, компетенції та ресурси підприємства. Це є основою забезпечен-
ня унікального положення підприємства на ринку сьогодні і в майбутньому. Вимогою є по-
дання формалізованої структури підприємства як бізнес-системи.

СВІТОВИЙ ДОСВІД ДЕРЖАВНОГО РЕГУЛЮВАННЯ РИНКІВ ЦИФРОВИХ ПОСЛУГ

Любов Попова — 2024-12-27

Цифрові технології відіграють ключову роль у перетворенні всіх сфер життя суспільст-
ва та економічної діяльності. Для забезпечення ефективного, відповідального, цілісного й
активного переходу потрібна участь, знання і досвід безлічі зацікавлених сторін (приватних і
державних). У сучасному світі рівень розвитку цифрових технології відіграє визначальну
роль у забезпеченні високого рівня конкурентоспроможності країн та економічних союзів.
Перехід до цифрової економіки розглядається як ключова рушійна сила економічного зрос-
тання. За останні 5 років країнами розроблено понад 150 цифрових стратегій, основною ме-
тою яких є стимулювання розвитку цифрового бізнесу, розвиток інфраструктури та форму-
вання ринку цифрових послуг загалом. У світових рейтингах цифрової «відкритості» країн
найвищі місця займають переважно розвинені країни, а найнижчі - що розвиваються. В бага-
тьох розвинутих країнах (США, Китай, Японія, Франція, Велика Британія тощо) особливістю
правового регулювання розвитку цифрової економіки є розроблені національні цифрові
стратегії.
Європейська комісія ще в далекому 2020-му позначила цифрову стратегію як один з
основоположних елементів своєї роботи на найближчі роки. До 2020 р. діяла цифрова стра-
тегія 2015 р. Нова стратегія, ухвалена в лютому 2020 р., поставила амбітні цілі більшої неза-
лежності ЄС, лідерства в регуляторному середовищі та в деяких передових технологіях. ЄС -
один зі світових лідерів у формулюванні та ухваленні різноманітних правових, нормативних
і регуляторних документів і стандартів практично в усіх сферах світової економіки. Однак
відставання від США істотне, інші країни, як Японія, Китай і Гонконг, розвиваються в цьому
аспекті швидше, на їхній території зареєстровані цифрові та технологічні гіганти. У сфері
регулювання цифрових послуг, ринків і платформ, як ключову, заявлено мету забезпечення
прав громадян ЄС через установлення регуляторних рамок, що дозволяють контролювати
платформи, які не мають представництва в ЄС. Регулювання цифрових послуг, ринків і пла-
тформ належить до більш загального функціонування єдиного ринку в ЄС. Для реалізації
цілей нової стратегії Європейська комісія запропонувала дві законодавчі ініціативи з удоско-
налення правил, що регулюють цифрові послуги в ЄС: Закон про цифрові послуги і Закон
про цифрові ринки. Вже у березні 2022 року ЄС прийнято закон про цифрові ринки, який
289
регулює діяльність великих цифрових платформ, щоб забезпечити відкритість і справедли-
вість єдиного європейського цифрового ринку. А в квітні 2022 року - закон про цифрові по-
слуги, який став першим у світі в галузі цифрового регламентування. Закон виходить із
принципу, що те, що є незаконним поза інтернетом, також має бути незаконним в інтернеті:
величезні інтернет-платформи і пошукові системи повинні будуть захистити своїх користу-
вачів від незаконного контенту, товарів і послуг. Закони почали застосовуватися вже у 2023
році [1]. Окрім того в ЄС прийнято Концепцію «Цифрова Європа» (DIGITAL), бюджет якої
на період з 2021 по 2027 рік складає 9,2 млрд.євро. Дана програма є частиною стратегії роз-
витку єдиного цифрового ринку [2]. DIGITAL має на меті сформувати цифрову трансформа-
цію європейського суспільства та економіки відповідно до цілей ЄС, визначених у Комуні-
кації «Цифровий компас - 2030»: Європейський шлях у цифрове десятиліття» та у Політич-
ній програмі “Шлях до цифрового десятиліття”. Програма «Цифрова Європа» є частиною
довгострокового бюджету [3].

ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ ВЕБ-СКРЕЙПІНГУ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ АСОРТИМЕНТНОЇ СТРАТЕГІЇ E-COMMERCE

Альона Процюк — 2024-12-27

Сучасний розвиток електронної комерції (e-commerce) змінює спосіб взаємодії бізнесу
зі споживачами. У світі, де конкуренція серед онлайн-продавців зростає з кожним днем, пра-
вильне формування асортименту продукції стає одним із ключових факторів успіху. Асорти-
ментна стратегія визначає, які товари пропонуються покупцям, як вони представлені, та яку
цінність створюють для кінцевого споживача.
Разом із тим, зростання обсягів даних, що надходять із цифрових каналів, створює нові
можливості для аналізу та прийняття рішень. Веб-скрейпінг, як технологія збору інформації з
веб-ресурсів, відкриває унікальні перспективи для бізнесу. Ця технологія дозволяє не лише
аналізувати асортимент конкурентів, але й визначати прогалини на ринку, адаптуючи власну
стратегію до потреб споживачів.
Асортимент продукції (product assortment) в e-commerce — це набір товарів, які ком-
панія пропонує своїм клієнтам через онлайн-канали. Цей набір включає товари різних кате-
горій, брендів, цінових рівнів і характеристик, спрямовані на задоволення різноманітних по-
треб споживачів. Асортимент є одним із ключових інструментів формування унікальної про-
позиції, що виділяє компанію серед конкурентів. У світі e-commerce, де покупець має майже
необмежений вибір, правильне формування асортименту визначає успіх компанії на ринку.
Унікальність e-commerce полягає у можливості аналізувати великі обсяги даних про спожи-
вачів і на основі цього адаптувати асортимент у реальному часі.
Однак формування ефективної асортиментної стратегії супроводжується низкою
викликів. По-перше, це потреба адаптувати асортимент до змін у споживчих перевагах, які
часто є непередбачуваними. По-друге, компанії стикаються з питанням оптимізації витрат на
закупівлю та зберігання товарів. По-третє, необхідно враховувати динаміку цін конкурентів,
що потребує постійного моніторингу ринку. І, нарешті, ускладнює процес необхідність
291
прийняття рішень на основі великих обсягів даних, які не завжди легко інтерпретувати без
використання сучасних технологій.

ВПЛИВ ЦИФРОВИХ ІННОВАЦІЙ НА РОЗВИТОК ПІДПРИЄМСТВ

Анна Садковська — 2024-12-27

Цифрові інновації є рушійною силою економічного розвитку. Вони сприяють підви-
щенню ефективності бізнес-процесів, розширенню ринків і створенню нових можливостей
для підприємств. В час глобальної цифрової трансформації Україна досить активно впро-
ваджує сучасні технології, щоб стимулювати економічне зростання. Важливість цифровізації
для підприємств зумовлена необхідністю адаптації до змін у технологічному середовищі,
безпосереднім реагуванням на виклики: економічна нестабільність, військові дії та глобальні
економічні тренди. Цифрова економіка сьогодні блискавично набирає обертів. Успішність
функціонування підприємств значною мірою залежить від їх здатності інтегрувати інно-
ваційні технології. Це охоплює автоматизацію процесів, використання великих даних, розви-
ток електронної комерції та цифрових платформ для комунікації з клієнтами.
Особливу значимість це набуває для України, де цифровізація стає ключовим інстру-
ментом подолання економічних втрат, спричинених війною. Впровадження інновацій дає
змогу підприємствам пристосуватися до змін і створювати конкурентні переваги як на націо-
нальному, так і міжнародному рівнях.
Мета цього дослідження — вивчити, як цифрові інновації впливають на розвиток
підприємств в Україні, а також визначити ключові тенденції, виклики та перспективи.
Використання таких технологій, як Big Data, хмарні сервіси, штучний інтелект та плат-
форми електронної комерції, допомагає підприємствам ефективніше використовувати ресур-
си, підвищувати продуктивність і знижувати витрати. Як зазначає Панкратова О. в своїй ро-
боті, цифровізація стала глобальним трендом, який трансформує традиційні бізнес-процеси,
забезпечуючи їхню гнучкість та адаптивність до зовнішніх змін [1]. На думку Миколюка О.
А. та Бобровника В. М., впровадження інноваційних технологій сприяє появі нових підходів
до менеджменту, забезпечуючи підприємствам стійкі конкурентні переваги [2].
Цифровізація сьогодні є одним із найважливіших чинників розвитку сучасного бізнесу.
Застосування цифрових інновацій не лише трансформує процеси управління, але й визначає
293
конкурентоспроможність підприємств на національному та глобальному рівнях. Україна, як і
інші країни, стикається з необхідністю інтеграції цифрових технологій, що стає особливо
актуальним в умовах економічних викликів, спричинених війною.

ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У ЦИФРОВІЙ ТРАНСФОРМАЦІЇ УПРАВЛІННЯ КЛІЄНТСЬКИМ ОБСЛУГОВУВАННЯМ

Світлана Ходан — 2024-12-27

Досліджено, що обслуговування клієнтів – це комплекс взаємодій між підприємством
та його клієнтами, спрямований на задоволення їхніх потреб і бажань. Це процес, який
включає в себе не лише безпосереднє надання товарів або послуг, але й усі види взаємодії з
клієнтом до, під час і після покупки. Сутність обслуговування клієнтів полягає в наступному
[1]:
1. Орієнтація на клієнта (у центрі уваги підприємства має бути клієнт зі своїми потре-
бами, бажаннями та очікуваннями).
2. Взаємодія (обслуговування – це двосторонній процес, який передбачає активну
взаємодію між підприємством та клієнтом).
3. Задоволення потреб (мета обслуговування – це забезпечити повне задоволення по-
треб клієнта, що виходить за рамки простого виконання його замовлення).
4. Створення позитивного досвіду (підприємство має прагнути створити позитивний
досвід взаємодії з клієнтом на всіх етапах "подорожі клієнта").
5. Побудова довгострокових відносин (хороше обслуговування сприяє створенню ло-
яльності клієнтів та побудові довгострокових відносин).
Визначено, що обслуговування клієнтів важливе, оскільки [4]:
- відмінне обслуговування клієнтів може стати вагомою конкурентною перевагою на
ринку,
- задоволені клієнти частіше повертаються за новими покупками і рекомендують ком-
панію своїм знайомим,
- лояльні клієнти менш чутливі до ціни і можуть терпіти тимчасові труднощі, що доз-
воляє зменшити витрати на залучення нових клієнтів,
- хороша репутація компанії, заснована на відмінному обслуговуванні клієнтів, приваб-
лює нових клієнтів і сприяє зростанню бізнесу.
Також з’ясовано, що управління клієнтським обслуговуванням – це не просто функція
компанії, а основа успішного бізнесу. Інвестуючи в якісне обслуговування клієнтів, прийма-
ючи правильне управлінське рішення щодо сервісу, підприємства можуть досягти значних
295
успіхів і побудувати міцні довгострокові відносини зі своїми клієнтами. Це постійний процес
взаємодії з клієнтом, спрямований на створення позитивного досвіду та задоволення його
потреб.
Встановлено, що підприємства повинні пам’ятати, що обслуговування клієнтів – це [4]:
1. Індивідуальний підхід. Кожен клієнт унікальний, тому важливо надавати персо-
налізований сервіс, який враховує його конкретні потреби та бажання.
2. Емоційний зв'язок. Крім задоволення функціональних потреб, важливо створювати
емоційний зв'язок з клієнтом, викликати позитивні емоції та лояльність.
3. Проактивність. Не просто реагувати на запити клієнтів, а передбачати їхні потреби та
пропонувати рішення ще до того, як клієнт їх озвучить.
4. Безперервне вдосконалення. Обслуговування клієнтів – це динамічний процес, який
вимагає постійного аналізу та вдосконалення.
5. Командна робота. Ефективне обслуговування клієнтів можливе лише за умови злаго-
дженої роботи всієї команди підприємства.
Визначено і відображено на рис.1 сучасні тренди в обслуговуванні клієнтів.

АНАЛІТИКА ПРОЄКТІВ З ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ

Жанна Черноусова — 2024-12-27

В сучасних реаліях розвитку економіки України гостро стоїть проблема раціонального
використання паливно-енергетичних ресурсів. Значні збільшення тарифів на енергоресурси
та їх нестача створили загрозу для багатьох підприємств економічній ефективності їх
функціонування. У зв'язку з цим важливими є питання стимулювання, а також розробки й
впровадження на кожному підприємстві системи енергозабезпечення, що базується на прин-
ципах енергозбереження та енергоефективності. Енергоефективність вимірюється
співвідношенням між товарами та послугами, благами на виході та витраченою енергією на
вході.
297
На початку 2024 року був створений Державний фонд декарбонізації та енергоефек-
тивної трансформації. Завданнями Фонду є надання державної фінансової підтримки на про-
грами розбудови малої генерації, підвищення енергоефективності, використання відновлю-
вальної енергії, декарбонізації в усіх секторах економіки; залучення міжнародного фінансу-
вання для зменшення енергоспоживання та викидів СО2. Користувачами такої підтримки
може бути широке коло: від органів місцевого самоврядування і комунальних підприємств
до українських компаній. Фонд працює за двома напрямками: компенсація відсотків за кре-
дитами комерційних банків, що належать державі, на енергоефективні проєкти; пільгове
кредитування на визначені проєкти самого Фонду декарбонізації. Наповнення Фонду відбу-
ватиметься за рахунок екологічного податку на викиди СО2, який у першу чергу сплачува-
тимуть великі промислові підприємства.
Ще в майбутньому планується розвинути напрямок фінансового лізингу та факторингу.
Що дозволить заощадити значні оборотні кошти великим та середнім підприємствам для
закупівлі основних енергоефективних засобів, а малим і середнім підприємствам придбати та
впровадити енергоефективні технології виробництва, якщо вони не можуть це зробити за
рахунок банківських кредитів чи власних фінансових засобів.
Для того щоб податися на фінансування, проєкт має відповідати певним показникам
скорочення споживання електроенергії або викидів СО2 у повітря. Надання допомоги зале-
жить від кількості набраних балів. Щоб отримати пільгове кредитування, проєкт має
відповідати хоча б одному критерію, тобто набрати мінімум 1 бал. Наприклад, якщо при
заміні обладнання на підприємстві відбувається зниження енергоємності виробництва від
15%, то проєкт отримує 1 бал. Бали тим вищі, чим більше скорочення енергоємності. Також
1 бал надається за скорочення викидів у навколишнє середовище від 15%. Ще проєкт може
отримати 1 бал, якщо претендент бере участь власними коштами від 20% або буде викори-
стано більше 70% обладнання національного виробника. За використання обладнання націо-
нального виробника ставка по кредиту знижується з 9% до 7% [1].
Мінімальна сума кредиту на проєкт становить 120 тис. грн., максимальна – 25 млн грн.
В Україні до 2030 року згідно з Національним планом дій з енергоефективності прогно-
зується зниження кінцевого енергоспоживання на 17 %.
У м. Київ діють чотири програми, якими може скористатись кожен будинок, та які доз-
воляють підвищити енергоефективність багатоквартирних будинків:
‒ “70/30%” — для ОСББ та ЖБК;
‒ “Капремонти” — для всіх без винятку будинків;
‒ компенсація незалежних джерел електроенергії;
‒ Револьверний фонд — доступні позики та кредити багатоквартирним будинкам [2].
У подальшому це вплине на вартість комунальних послуг.
Так жителі будинків, де провели енергоефективні заходи, сплачують за опалення на 20-
30-40% менше.
В межах програми у будівлі замінили вікна і двері в місцях загального користування,
повністю утеплити фасад і покрівлю, модернізували внутрішні теплові мережі, встановили
вузли обліку теплової енергії. Загалом на ці потреби місто спрямувало 6,5 млн грн, а ОСББ
внесло ще 3,5 млн власних коштів. У КМДА поінформували, що у 2023 році в Києві реалізо-
вано 135 енергоефективних проєктів. Загалом же в межах двох програм співфінансування
виконано більше тисячі проєктів. Місто інвестувало в енергоефективні роботи, які обирали
самі мешканці, понад 1,2 млрд грн [3]. Жителі можуть перевірити, скільки тепла споживає
багатоповерхівка, яка вартість опалення та що впливає на обсяги нарахувань, а також
порівняти будинок із більш енергоефективним.
Цього року за програмою компенсації столиця втричі збільшила суми відшкодування
на придбання генераторів чи сонячних станцій. Наразі місто відшкодовує 75% вартості при-
дбаного обладнання, утім не більше 100 тис. грн для будинків до 6 поверхів (включно); 200
тис. грн для будинків від 7 до 16 поверхів (включно); 300 тис. грн для будинків від 17 по-
верхів, а також для будинків з котельнями.
ЮНІДО, завданням якої є заохочення та прискорення всеохоплюючого та сталого про-
мислового розвитку у державах-членах, в рамках компоненту «Розподілене виробництво
298
енергії та енергоефективність для малих та середніх підприємств» проєкту «Розбудова про-
мислового потенціалу, політика та діагностика для зеленого відновлення України» надала
двом промисловим підприємствам України грантову підтримку для реалізації демонстрацій-
них проєктів, яка на 2024 рік включає фінансування до 240000 євро для придбання обладна-
ння та послуг, необхідних для реалізації ЕЕ-ВДЕ проєктів [4].
Так для ТОВ “Трівіум Пекеджинг Україна” (м. Біла Церква):
– Встановлення мережевої сонячної електростанції потужністю 248 кВт з син-
хронізацією з дизельною електростанцією. Проєктна генерація 239,8 МВт∙год в рік.
– Проект утилізації відпрацьованого тепла з метою утилізації надлишкового тепла
скидного гарячого повітря, що відводиться з газової печі, яка використовується для за-
твердіння лакованої жерсті. Проєктне енергозбереження до 250 МВт∙год в рік.
Для ДП “Старокостянтинівський молочний завод” (м. Староконстантинів):
– Встановлення мережевої СЕС потужністю 100 кВт. Проєктна генерація 115,8 МВт∙год
в рік.
– Проект з заміни одного аміачного компресора та встановлення обладнання для реку-
перації тепла з аміачного контуру. Проєктне енергозбереження 31,5 МВт∙год в рік.
Реалізація даних проєктів потребувала не тільки грантових коштів, але ще співфінансу-
вання проєктів компаніями. Встановлені сонячні електростанції на цей час генерують чисту
відновлювану енергію для потреб підприємств. Через більш складну технічну складову захо-
ди з енергоефективності знаходяться на етапі реалізації.

СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПРОЦЕСІ ПРИЙНЯТТЯ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ

Анастасія Чорноштан — 2024-12-27

Поява штучного інтелекту (ШІ) змінила традиційні моделі управлінських рішень у
бізнесі, спрощуючи оперативні процеси та змінюючи підходи до бізнес-планування. Еко-
299
номічне середовище сьогодні змінюється швидкими темпами, тому здатність швидко прий-
мати рішення має вирішальне значення. ШІ дозволяє організаціям швидко реагувати на зміну
ринкових умов завдяки обробці даних у реальному часі, усуваючи працемісткі завдання збо-
ру й аналізу інформації.
Методологія стратегічного планування на основі ШІ зміщує акцент з управлінських
процесів, орієнтованих на людину, до стратегічних процесів, керованих ШІ. Системи ШІ ви-
користовують алгоритми для аналізу великих даних, прогнозування результатів і підтримки
рішень. Їхньою основою є машинне навчання і його більш складна підмножина – глибоке
навчання, що дозволяє прогнозувати результати, розпізнавати шаблони (текст, зображення,
аудіо), виявляти аномалії, персоналізувати послуги та оптимізувати процеси (наприклад,
маршрутизацію трафіку).
ШІ трансформує процес прийняття рішень у різних сферах економічної діяльності: в
сільському господарстві, торгівлі, у сфері фінансів та охорони здоров’я. Представимо кілька
прикладів використання систем ШІ в процесі прийняття управлінських рішень.
Сільське господарство. Система ШІ John Deere аналізує велику кількість даних із
супутникових зображень, прогнозів погоди та, орієнтуючись на тип сільськогосподарської
культури, стадію росту та показники датчиків ґрунту, генерує рекомендації для фермерів у
реальному часі. Це допомагає максимізувати врожайність, мінімізувати втрату ресурсів і
зменшити вплив на довкілля. За оцінками John Deere, завдяки поєднанню безпілотних трак-
торів і точних добрив урожайність зросте на 9%, оскільки посівний простір буде максималь-
но збільшено, а витрати на добрива можна буде скоротити на 60%. У міру покращення авто-
номності та розвитку систем штучного інтелекту компанія сподівається автоматизувати більш
складні завдання в циклі ведення сільського господарства, однак для досягнення цього буде
необхідне широке Інтернет-підключення високошвидкісної смуги пропускання, необхідної
для сигналів зворотного зв’язку між датчиками, роботами та системами ШІ. Підключення до
Інтернету є життєво важливим для технологій, необхідних для повної автоматизації сільсько-
господарської галузі [1].
Роздрібна торгівля. Система управління запасами Walmart на основі ШІ, аналізуючи
тенденції продажів, уподобання клієнтів, поєднуючи їх із прогнозною аналітикою і ди-
намікою ланцюга поставок, приймає автономні рішення для оптимізації рівня запасів в
розподільних центрах, центрах доставки та магазинах. Ця система ШІ допомагає приймати
управлінські рішення щодо інвестицій у ланцюжок поставок, включаючи автоматизовані за-
соби, готові до відправлення вантажі, центри виконання замовлень нового покоління та на
базі звичайних магазинів, у поєднанні з технологіями, що використовуються співробітниками
в магазинах, і величезною мережею доставки «останньої милі», також забезпечує ефективну
доставку товарів. Система Walmart інтегрує інформацію з усіх каналів, які використовуються
для обслуговування клієнтів, аналізує як фізичні, так і цифрові продажі. Ця система прийнят-
тя рішень щодо управління запасами дозволяє швидко та точно забезпечувати доступність
товарів та продуктів [2].
Фінансова сфера. Система ШІ для оцінки кредитного ризику SaaS аналізує кредитну
історію, наявні кредити та бізнес-інформацію, створюючи вичерпні профілі позичальників та
спрощуючи процес кредитування фінансових потреб приватного бізнесу. Система ШІ SaaS
визначає відповідність кредиту та суму, класифікуючи позичальників залежно від їх кредито-
спроможності, у той час як упередженість людини може вплинути на оцінку кредитного ри-
зику [3]. Моделі оцінки кредитоспроможності на основі штучного інтелекту виявилися на 5-
10% менш точними для домогосподарств з низьким рівнем доходу, тому важливо розуміти,
що потенціал для розширення доступу до кредитів також пов’язаний з новими викликами,
включаючи ризики упередженості та дискримінації, ризики для конфіденційності даних, а
також потенціал для збільшення волатильності та системних ризиків на фінансових ринках.
Охорона здоров’я. Система штучного інтелекту, розроблена в Johns Hopkins, Targeted,
Real-time Early-Warning System (TREWS), аналізує дані електронних медичних записів,
включаючи життєво важливі показники, результати лабораторних досліджень і клінічні запи-
си, щоб ідентифікувати пацієнтів із високим ризиком розвитку сепсису. Зважаючи на важ-
ливість технологій ШІ в медицині, слід зауважити, що необхідні для аналізу та прийняття
300
рішень дані зазвичай фрагментовані та зберігаються у розрізнених базах даних, що може
підвищувати ризик помилок та призводити до втрати конфіденційності. Система ШІ TREWS
не є чорною скринькою, вона показує лікарям, чому дає конкретні рекомендації, підтримую-
чи прийняття рішень людьми, які її використовують [4].
Отже, системи ШІ, автоматизація та аналітика будуть ключовими факторами успішних
управлінських рішень. Підприємства у всіх сферах економічної діяльності більшою чи мен-
шою мірою вже трансформують свої процеси, адаптуючись до нових можливостей викори-
стання системи ШІ в процесі прийняття управлінських рішень. Невирішеною на сьогодні
залишається проблема відповідальності розробників штучного інтелекту, користувачів штуч-
ного інтелекту та бенефіціарів дій штучного інтелекту за результати скерованих ним рішень.
Питання постає у визначенні міри відповідальності за рішення, прийняті автономно передо-
вими системами штучного інтелекту з потенційно високими результатами ризику. Системи
ШІ у процесі прийняття економічних рішень можуть іноді замінити людину, однак для прий-
няття багатьох важливих рішень ШІ наразі служить радше для підтримки тих, хто приймає
рішення, а не для повної їх заміни. ШІ все ще бракує емоційної обізнаності, творчої креатив-
ності та глибокого розуміння контексту, яких часто вимагають критичні рішення, тому вагомі
рішення краще залишити людям.

ВПЛИВ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ НА ІННОВАЦІЙНИЙ РОЗВИТОК ПІДПРИЄМСТВ

Софія Шевченко — 2024-12-27

Впровадження цифрових інновацій є одним з найважливіших трендів сучасного бізнес-
середовища, що без сумніву впливає на всі аспекти діяльності підприємства. В сучасних
умовах глобалізації, швидкої зміни технологій та зростаючої конкуренції, компанії по всьому
світу змушені адаптуватися до нових реалій, інтегруючи цифрові інструменти та інновації в
усі сфери своєї діяльності. Цифрова трансформація передбачає перегляд традиційних бізнес-
моделей, що дозволяє підприємствам швидко реагувати на зміни ринкових умов, створювати
нові продукти і послуги, а також виходити на нові ринки [2].
301
Впровадження цифрових інновацій забезпечує підприємствам значні конкурентні пере-
ваги. Серед них:
- Підвищення рівня задоволеності та лояльності клієнтів: успішна цифрова трансфор-
мація може покращити клієнтський досвід організації та відносини з клієнтами; дозволяє
споживачам за допомогою цифрових технологій взаємодіяти за їхніми продуктами (веб-
портал, соціальні медіа, у додатку); забезпечує цілодобове обслуговування клієнтів через
чат-боти — це лише деякі з цифрових технологій, за допомогою яких організації можуть
краще задовольняти та утримувати клієнтів.
- Швидкі, постійні інновації: цифрова трансформація повинна дозволити організаціям
постійно вдосконалювати продукти та процеси; впровадження гібридної мультихмарної ін-
фраструктури забезпечує доступ до найкращих цифрових інструментів і технологій у міру їх
появи; практики Agile та DevOps дозволяють розробникам швидко інтегрувати ці технології
у свої програми та системи [1,4].
- Більша стійкість до змін: гнучкість і спритність, які забезпечують швидке впрова-
дження інновацій, також допомагають організації швидше реагувати на зміни попиту клієн-
тів, нові ринкові можливості та конкурентні загрози; в початкові періоди дифузії цифрових
інновацій власники технологій здатні були зруйнувати цілі галузі; сьогодні це також допо-
магає організаціям швидко й ефективно реагувати на потенційних руйнівників.
- Нові джерела доходу: впровадження новітніх технологій у ІТ-портфоліо компанії мо-
же допомогти створити нові можливості для отримання прибутку, включно з потоками дохо-
ду від веб-сайтів, мобільних додатків, продажів через чат-боти тощо.
- Більш залучений та вмотивований персонал: цифрова трансформація може покращити
залученість співробітників багатьма способами, від надання доступу до новітніх інструмен-
тів і технологій до стимулювання культури гнучких інновацій, у якій співробітників заохо-
чують експериментувати, ризикувати, «швидко зазнавати невдач» і постійно навчатися (від-
повідно до останнього мета-аналізу Gallup Q12, який оцінює зв’язок між залученістю співро-
бітників і бізнес-результатами, компанії з вищим рівнем залученості демонструють значно
вищу ефективність у всьому, від прогулів до продуктивності продажів і прибутковості).
Проте впровадження інновацій в умовах цифровізації також може зіткнутися з різни-
ми перешкодами та викликами, основні з яких розглянемо детальніше.
- Некомпетентність персоналу: процес впровадження інновацій може гальмуватись не-
компетентністю персоналу у питаннях нововведень та недостатністю знань для успішної ро-
боти з новими цифровими інструментами, що потребуватиме додаткових інвестицій у нав-
чання та розвиток працівників.
- Суттєві фінансові витрати: цифрові інновації можуть супроводжуватись значними фі-
нансовими витратами, тому підприємство, застосовуючи різні стратегії та підходи, має нпро-
аналізувати та оцінити усі альтернативні варіанти відповідності витрат очікуваним результа-
там від впровадження інноваційних технологій.
- Неефективна стратегія впровадження: відсутність належної інформації щодо змін зо-
внішнього середовища, неякісна аналітика, відсутність мети, чіткого стратегічного бізнес-
плану впровадження, недостатня підтримка ініціативності, обмеженість ресурсів тощо.
- Недостатня підтримка та відсутність розуміння з боку керівництва: нерозуміння важ-
ливості нововведень для підвищення конкурентоспроможності підприємства, небажання ін-
вестувати в інноваційні проекти, страх перед ймовірними ризиками, сформовані стереотипи
тощо.
Трансформація технологій в Україні є ключовою для підвищення конкурентноспро-
можності на ринках. Українськї підприємства стикаються з економічною нестабільністю,
законодавчими бар'єрами, обмеженими фінресурсами та кіберзагрозами, що змушує шукати
нові шляхи для впровадження цифрових інновацій.
В Україні є приклади успішного впровадження цифрових інновацій, які демонструють
ефективність цього процесу. Наприклад, інтернет-магазин Rozetka створив багатофункціона-
льну онлайн-платформу з автоматизованими маркетинговими процесами, що дозволило зна-
чно розширити ринок збуту. Monobank, перший український мобільний банк, реалізував ци-
фрову банківську модель без фізичних відділень, забезпечуючи швидке та зручне обслугову-
302
вання клієнтів. Компанія "Нова Пошта" автоматизувала логістичні процеси, впровадила тре-
кінг посилок у реальному часі та активно співпрацює з платформами електронної комерції
[1,4].

ФОРМУВАННЯ СТРАТЕГІЇ ДІЯЛЬНОСТІ ЛОГІСТИЧНО - БУДІВЕЛЬНОЇ ФІРМИ В КРИЗОВИХ УМОВАХ

Ярослав Шмалій — 2024-12-27

АНАЛІЗ ВИКОРИСТАННЯ СУЧАСНИХ МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ В УПРАВЛІННІ ПЕРСОНАЛОМ ТА ЛІДЕРСТВІ

Владислав Шуляківський — 2024-12-27

У досягненні всіх стратегічних цілей будь-якої організації ключову роль відіграє
управління, в той час як розвиток трудового потенціалу в поєднанні зі справедливим і ефек-
тивним лідерством здатні створити конкурентні переваги. Сучасні реалії вимагають інтегра-
ції кількісних методів і математичних моделей для оптимізації процесів управління персона-
лом. Мета дослідження – з’ясувати суть взаємозв’язку управління персоналом, розвитку тру-
дового потенціалу і лідерства та математичних методів.
Трудовий потенціал – це сукупність фізичних, професійних та соціальних характери-
стик працівників, які напряму впливають на продуктивність їхньої праці. Простими словами,
це те, наскільки група людей готова та здатна виконувати роботу ефективно. Наприклад,
якщо компанія має багато освічених та досвідчених працівників, це означає, що її рівень
трудового потенціалу високий [1].
З методів оцінки можна виділити математичне моделювання. Наприклад:
− Індексний метод для порівняння ефективності працівників;
− Моделі прогнозування професійного розвитку (табл. 1).
Лідерство – це доволі багатогранне поняття. Проте нас цікавить лідерство, як наука
впливати на людей, мотивуючи їх працювати разом для досягнення спільної мети. Є декілька
305
видів лідерства, які варто взяти до уваги. Авторитарне лідерство – це стиль управління, коли
керівник сам приймає всі до єдиного рішення, жорстко контролює підлеглих і майже не бере
до уваги їхню думку. Основний акцент іде на жорстку дисципліну та виконання завдань.

DETERMINANTS OF INNOVATIVE DEVELOPMENT OF MICROECONOMIC SYSTEMS IN THE SPATIAL LIMITS OF THE NATIONAL ECONOMY

Olha Vovk — 2024-12-27

Macroeconomic systems, to which the national economy belongs in terms of the scale of
functioning, in the theory of innovative development determine structural influences on spatial
transformations, thereby forming key determinants of innovative development of all elements of the
system.
The method of determining modernisation strategies for an enterprise using additive
convolution algorithmically consists in implementing an optimistic approach to strategic
management and takes into account the cognitive perception of the uniformity of both low and high
parametric estimates of modernisation scenarios. This ensures that decisions are made in a
deliberately positive-oriented mindset and in compliance with holistic principles, which allows
assessing the prospects and results of the modernisation of an infrastructure enterprise. The
proposed approach is also acceptable within the innovation and cognitive paradigm, as it allows to
reveal the entire set of expected results formed by a person and his/her economic thinking, and the
method has no restrictions on software alternatives. Therefore, in accordance with the methodology
of applying this method, we will identify the following main programme alternatives (Table 1.):
Table 1. - Vectoriality and programme results of implementation of innovation development
imperatives

EUROPEAN COMMISSION INITIATIVES TO SUPPORT SCIENTIFIC ENTREPRENEURSHIP AND INNOVATION

Dmytro Zherlitsyn — 2024-12-27

The European Commission has placed startups and research-driven innovation among the key
priorities of its mandate, aiming to close the innovation divide with global competitors and boost
Europe’s competitiveness [1]. Scientific entrepreneurship is based on leveraging research expertise
and systematic methodologies to create new ventures or enhance existing businesses. Its central aim
is to drive widespread innovation adoption and facilitate the commercial use of scientific findings.
Achieving this involves collaboration in research and development among universities, corporate
research and development departments, and research agencies; the commercialization of scientific
results through market-oriented solutions; efficient allocation of financial and human capital;
knowledge transfer through mentorship, workshops, and specialized training programs; and active
fundraising from venture capital, grants, and institutional investments. EURAXESS Researchers in
Motion [1] is an example for supporting such a comprehensive initiative.
Several key stakeholders contribute to the advancement of scientific entrepreneurship. Academic
and research institutions such as universities and independent research centers play a vital
role. The business sector, which encompasses small and medium enterprises, startup incubators, and
accelerators, creates an environment for transforming scientific discoveries into viable ventures.
Financial institutions supply essential capital, including venture capital firms, funding agencies, and
investors. Public and private support programs further facilitate innovation by promoting
knowledge transfer and implementing policies that bolster research-driven entrepreneurship. The
EURAXESS Startup Hubs [2] are initiatives that unite these diverse actors.
EURAXESS is a pan-European program to support researchers by offering career development
services, mobility assistance, and funding opportunities [1]. A sub-network of national hubs
operates under EURAXESS, guided by calls like the ERA Talent Call, which seeks to scale the impact
of the EURAXESS network across Europe [3]. Within this structure, dedicated programs such
as Science4Refugees, ERA Talent Circulation, and Scientific Entrepreneurship Hubs focus on specific
needs, from integrating refugee researchers into European science ecosystems to nurturing
interdisciplinary collaborations.

ПРОГНОЗНА АНАЛІТИКА В HR

Христина Бортник — 2025-03-20

У сучасному світі бізнесу дані є однією з ключових складових прийняття ефективних
управлінських рішень. Використання прогнозної аналітики дозволяє організаціям не лише
аналізувати минулі події, а й передбачати майбутні тенденції. У сфері управління людськими
ресурсами прогнозна аналітика стає важливим інструментом для мінімізації ризиків плинно-
сті кадрів та розробки стратегій утримання персоналу.

АНАЛІТИКА ВИРОБНИЧО-ЕКОНОМІЧНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВА ЗА МОДЕЛЛЮ ЛЕОНТЬ

Юлія Бородіна — 2025-03-20

З метою надання висновків щодо доцільності функціонування підприємства і отриман-
ня більшого прибутку за рахунок збільшення попиту проведемо аналітику виробничо-
економічної діяльності підприємства кисломолочної продукції. Для цього виконаємо наступ-
не:
- складемо міжструктурний матеріальний баланс на основі моделі Леонтьєва,
- розрахуємо нове планове завдання випуску кінцевої продукції,
- визначимо ціни та врівноважених ціни продукції,
- розрахуємо валові випуски для структурних одиниць підприємства.

ПРОГНОЗУВАННЯ ПОПИТУ НА IT-КОНСАЛТИНГ У РІЗНИХ ЧАСОВИХ ГОРИЗОНТАХ

Анастасія Грекул — 2025-03-20

У сучасному цифровому середовищі попит на IT-консалтингові послуги постійно зрос-
тає, оскільки підприємства інтегрують новітні технології для підвищення ефективності біз-
нес-процесів та конкурентоспроможності. Прогнозування попиту є критичним для компанії
«Адаптив Маркетинг Солюшенз», оскільки дозволяє оптимізувати ресурси, покращити біз-
нес-процеси та знижувати ризики.
Точний прогноз попиту дає можливість адаптувати пропозицію до змін на ринку, під-
вищуючи конкурентоспроможність і виявляючи нові можливості для розвитку. Для цього
будуть використані різні методи прогнозування, включаючи традиційні та сучасні техніки.

ПРОГНОЗУВАННЯ ТА НАПРЯМИ ЕНЕРГЕТИЧНОГО ПЕРЕХОДУ ЗА КОНЦЕПЦІЄЮ 3D: ВИКЛИКИ ТА МОЖЛИВОСТІ ДЛЯ УКРАЇНИ

Вікторія Дергачова — 2025-03-20

Енергетичний перехід є ключовим глобальним процесом, який не тільки змінює тради-
ційні підходи до виробництва й споживання енергії, але й впливає на економічну, екологічну
та соціальну стабільність країни. Для України цей процес набуває особливого значення, пот-
ребує адаптації до міжнародних стандартів, впровадження інновацій та забезпечення еконо-
мічної безпеки в умовах трансформації енергетичної системи, задля чого окреслено виклики,
які стоять перед українським енергетичним сектором, а також можливості, що відкриваються
в контексті глобального переходу до сталих джерел енергії.
Енергетичний перехід – це сучасний світовий тренд, який передбачає глобальну модер-
нізацію енергетичної системи з акцентом на концепцію 3D, яка охоплює декарбонізацію,
деджіталізацію та децентралізацію. Основою таких змін є розвиток альтернативних джерел
енергії, впровадження новітніх технологій та цифрових рішень, що забезпечують зниження
витрат і підвищення ефективності.

ТРАНСФОРМАЦІЯ ПІДПРИЄМСТВ ЧЕРЕЗ ВПРОВАДЖЕННЯ ЦИФРОВИХ ІННОВАЦІЙ: ЕКОНОМІЧНІ ВИГОДИ ТА РИЗИКИ

Андрій Калюжний — 2025-03-20

Сьогодні світ переживає трансформації, пов’язані з реалізацією Індустрії 4.0 — глоба-
льної ініціативи, ухваленої на Всесвітньому економічному форумі в 2014 році. Вона спрямо-
вана на прискорення технологічних перетворень, інтеграцію виробництва та зменшення ви-
трат управління. Перехід до Індустрії 4.0 вимагає модернізації промислових систем за допо-
могою інноваційних, стійких рішень. За останні роки цифрові технології, такі як Інтернет
речей, великі дані, робототехніка, блокчейн, штучний інтелект, доповнена реальність і швид-
кісне прототипування, активно впроваджуються у виробничі процеси провідних країн.

РОЗРОБКА СИСТЕМИ МОТИВАЦІЇ ПРАЦІВНИКІВ НА ПІДПРИЄМСТВІ INNOMOS GMBH

Олексій Козлов — 2025-03-20

Питання удосконалення систем мотивації працівників в it-галузі є доволі актуальним
адже, більшість компаній, зокрема іINNOMOS GmbH, визначають як тенденцію міграцію
висококваліфікованих спеціалістів, що призводить до збільшення витрат на заміщення, залу-
чення та адаптацію нових фахівців, і як наслідок впливає на продуктивність персоналу і ефе-
ктивність діяльності підприємств в цілому [1]. Для запобігання таких ризиків, було вирішено
провести аналіз існуючої системи мотивації працівників, виявити недоліки та запропонувати
вирішення цієї проблеми.

АНАЛІТИКА ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ АГЕНТІВ

Юрій Лозан — 2025-03-20

У сучасних економічних умовах інноваційні підходи до аналітики та прогнозування
стають важливим інструментом оптимізації стратегій економічних агентів. Зростаюча неви-
значеність ринків, вплив технологій і глобалізація вимагають точного прогнозування та ви-
користання цифрових технологій.
Аналітика та прогнозування поведінки економічних агентів є ключовим інструментом
для розуміння і впливу на економічну динаміку в сучасному світі. Складність економічних
процесів вимагає застосування інноваційних підходів для дослідження та моделювання по-
ведінки споживачів, підприємств, фінансових інститутів та інших учасників ринку.
Оцінка ефективності інвестиційної діяльності відіграє вирішальну роль в обґрунтуванні
та виборі можливих цілей інвестування. Від того, наскільки об'єктивно зроблена ця оцінка,
залежить правильне інвестиційне рішення, терміни повернення інвестицій, розвиток компа-
нії, галузі, регіону, суспільства. Оптимізація управлінських рішень у сфері довгострокового
інвестування вимагає пильної уваги до фінансово-економічної оцінки інвестицій та прогно-
172
зування майбутніх грошових потоків. Об'єктивність і достовірність оцінки інвестицій знач-
ною мірою визначаються використанням сучасних методів економічного обґрунтування ін-
вестиційної діяльності [1]. Це підкреслює важливість точної оцінки ефективності інвестицій
для прийняття обґрунтованих рішень. Від якості такої оцінки залежить вибір інвестиційних
цілей, швидкість повернення вкладених коштів і позитивний вплив на розвиток бізнесу, га-
лузі та суспільства. Для довгострокового інвестування важливо застосовувати сучасні мето-
ди прогнозування, що враховують майбутні фінансові потоки. Об'єктивність цих оцінок за-
безпечується комплексним використанням економічного аналізу та новітніх інструментів.

ІНТЕГРАЦІЯ ЛАНЦЮГІВ ВАРТОСТІ ПРОДУКЦІЇ ПЕРЕРОБНОЇ ПРОМИСЛОВОСТІ В ГЛОБАЛЬНІ ЛАНЦЮГИ

Андрій Саченко — 2025-03-20

Тенденція до енергозбереження та популярність зеленого будівництва створює потен-
ційний ринок для українських підприємств. Українські підприємства скляної галузі можуть
інтегруватися в такі перспективні товарні групи, як енергоефективне скло для будівництва,
враховуючи зростання урбанізації та популярність енергоефективних технологій у будівниц-
тві [ 1].
Розглянемо інтеграцію ланцюгів вартості продукції переробної промисловості в глоба-
льні ланцюги на прикладі створення ланцюга вартості енергозберігаючого скла включає
різні етапи, від постачання ресурсів до утилізації скла. Виробничий ланцюг включає поста-
чання ресурсів, виробництво скла, переробка та виготовлення продукції, контроль якості,
зберігання та доставка, оптова та роздрібна торгівля, експорт, збірка скляних виробів, про-
мислова переробка скла, утилізація. Ключові учасники цього ланцюга включають компанії,
які постачають електроенергію та газ, постачальників сировини, постачальників хімікатів,
постачальників логістичних послуг, компанії, що надають технічну підтримку та технічне
обслуговування обладнання, компанії, що постачають технології та інновації, банки та інші
фінансові установи, торгово-промислові палати, науково-дослідні інститути, а також компа-
нії з промислової переробки енергозберігаючого скла.
Ці суб’єкти працюють в еко-індустріальних парках, щоб забезпечити ефективне та стале
виробництво енергозберігаючого скла, беручи до уваги якість, економічну ефективність та
екологічні аспектиСлабкі сторони у виробництві енергозберігаючого скла в Україні поляга-
ють у тому, що високий рівень необхідних початкових інвестицій на етапі будівництва заво-
дів ускладнює виходження на ринок національних виробників. Доступність кредитних ресу-
рсів та інвестиційного клімату країни визначають успіх залучення іноземних інвестицій. Ук-
раїна поки що не має механізмів страхування військових ризиків для промислових підпри-
ємств, що ускладнює привабливість країни для інвесторів. Наразі проводиться робота над
використанням міжнародного агентства MIGA для залучення інвестицій для будівництва
заводів в Україні, проте цей процес ще не має широкого розгляду та підтримки [3].
Потенціал та можливості розвитку ринку енергозберігаючого скла в Україні полягають у
зростанні попиту на цей вид продукції. Підвищення уваги до збереження енергоефективності
та сталий розвиток економіки створює сприятливе середовище для використання енергозбе-
рігаючих технологій. Розвиток нових технологій та постійна інноваційна діяльність в галузі
можуть стимулювати попит на енергозберігаюче скло. Окрім того, перегляд асортименту та
184
номенклатури товарів та використання новітніх технологій виробництва скляної продукції
посилюють конкурентоспроможність вітчизняних виробників на міжнародному ринку [2].
Стратегія інтегрування. Стратегія інтегрування для виробництва енергозберігаючого
скла в Україні та інтеграції у глобальні ланцюги включає низку ключових етапів, які мають
на меті: (1) ефективне впровадження технологій, (2) технічне забезпечення; (3) будівництво
склозаводу з виробництва енергозберігаючого скла (4) створення мережі дистриб'юторів для
забезпечення успішного виходу на ринок

ECONOMIC ANALYSIS OF CONSUMER BEHAVIOUR IN E-COMMERCE

Oleksandra Hladysheva — 2025-03-20

The digital transformation of commerce has significantly impacted consumer behavior and the
broader economy. E-commerce's rise has not only altered purchasing patterns but also reshaped
economic activities within countries. Understanding and analyzing consumer behavior in e
commerce through analytics and forecasting is crucial for businesses aiming to optimize strategies
and for policymakers seeking to harness e-commerce for economic growth.
The impact of e-commerce on the global economy is truly invaluable. Consumer spending is a
primary driver of economic growth, accounting for a significant portion of a country's GDP. The
shift towards e-commerce changes the dynamics of consumer spending, influencing various eco
nomic indicators. For example, increased e-commerce activity contributes to GDP by boosting retail
sales. According to Statista, e-commerce sales represent over 20% of total retail sales worldwide,
indicating a substantial economic contribution.

ДОСЛІДЖЕННЯ ІННОВАЦІЙНОГО СКЛАДНИКА ЕКОНОМІЧНОЇ БЕЗПЕКИ ПІДПРИЄМСТВА

Ольга Іляш — 2024-12-27

Як зазначають сучасні науковці, можливість переходу на інноваційний шлях розвитку залежить від рівня економічної безпеки інноваційної діяльності українських підприємств [3; 4;]. Цифровізація глобальної економіки змінює концепцію економічних відносин, де вирішення питань забезпечення економічної безпеки має пріоритетне значення для досягнення незалежності, ефективності та стабільності суспільного життя. Тренди відкритості та цифровізації підвищують уразливість господарюючих суб'єктів до негативного зовнішнього впливу, у зв'язку з чим дослідження теоретичних аспектів досягнення економічної безпеки інтелектуальної діяльності представляється актуальною дослідницькою задачею.

Аналіз джерел дозволяє уточнити поняття економічної безпеки інноваційної діяльності підприємств як стану захищеності важливих інтересів економічних суб'єктів у зовнішньоекономічній, виробничо-господарської, інноваційно-технологічної, фінансово-інвестиційної,
соціальної та інформаційній сферах на всіх стадіях реалізації інтелектуального потенціалу у вигляді проведення наукових досліджень і розробок, впровадження нових технологій та по дальшої комерціалізації кінцевого продукту.

FORESIGHT FORECASTING AND MANAGEMENT FOR THE COMPETI TIVENESS OF AN ENTERPRISE

Ilyash Olha — 2024-12-27

In a highly competitive market, it is important to work as efficiently as possible to ensure a high level of profit and improve its position in the market relative to competitors. The enterprise's competitiveness management system is practically implemented exclusively through its mechanism, which is a set of methods and means of creating a system of integrated management of the enterprise's development and the results of its activities, aimed at ensuring its
competitive positions in the market in the long term [1, 2].
Competitive strategy is used in cases where the enterprise's industry is quite attractive, but the external environment of its operation is unstable, which affects its financial potential. In such conditions, the enterprise must, using its existing competitive advantages, look for opportunities to expand sales and find financial resources and implement a mechanism that would allow assessing and coordinating the relationship between the parameters of production activities and the company's position in the market relative to its competitors and making a forecast of further development dynamics.

FEATURES OF FORMATION OF THE VALUE OF KNOWLEDGE IN THE INNOVATION ECOSYSTEM

Natalia Ivanova — 2024-12-27

Globalization processes significantly influence formation and development of international economic, political, social, and cultural relations, and determine the trends of national economies. Taking into account global transformations, most developed countries are reorienting their economies from scientific and technical to innovation. Since innovation is currently one of the strategic priorities of production and organization of economic activity, which forms the vector of the country's development. It should be noted that innovations contribute to the development of enterprises and the country as a whole only under the condition of their effective use in the conditions of a favorable environment, i.e. innovation ecosystems. Therefore, today it is relevant to study the peculiarities of the formation of the value of knowledge in innovative ecosystems, since knowledge is the basis for the development of innovations.
To determine the specifics of knowledge formation in the innovation ecosystem, it is advisa ble to determine what exactly is attributed to it. The ecosystem includes a wide range of participants such as research institutions, universities, enterprises, startups, investors, government agencies and other stakeholders. The main goal of the innovation ecosystem is to create conditions for effective exchange of knowledge, technologies and resources, which leads to rapid development of new solutions and technologies.

Transformation of enterprises through digital innovations: economic benefits and risks

Andrii Kaliuzhnyi — 2024-12-27

Today, the world is undergoing transformations associated with the realization of Industry 4.0 — a global initiative adopted at the World Economic Forum in 2014. It aims to accelerate technological transformations, integrate production, and reduce management costs. The transition to Industry 4.0 requires the modernization of industrial systems using innovative, sustainable solutions. In recent years, digital technologies such as the Internet of Things (IoT), big data, robotics, blockchain, artificial intelligence, augmented reality, and rapid prototyping have been actively introduced into production processes in leading countries. [1] For instance, 72% of companies plan to use artificial intelligence by 2024, a significant increase compared to 20% in 2017. [2] In Ukraine, this trend is also gaining momentum due to the development of the IT sector and government initiatives in the field of digitization. Ukraine’s performance in implementing digital innovations remains relatively low. According to 2021 indicators, Ukraine shows weak positions in key ICT infrastructure indicators. [1] This highlights the urgent need to accelerate the implementation of digital innovations in Ukrainian enterprises to remain competitive in global markets.

АДАПТИВНІ МОДЕЛІ ЕКОНОМІЧНОЇ ПОВЕДІНКИ ПІДПРИЄМСТВ В УМОВАХ ІНДУСТРІЇ 4.0

Юлія Кориштенська — 2024-12-27

Індустрія 4.0 як нова парадигма економічної діяльності трансформує бізнес-процеси через цифровізацію, автоматизацію, інтелектуальні системи, швидкі технологічні зміни, а також використання великих даних (Big Data) та штучного інтелекту (AI). Підприємства по винні гнучко адаптуватися до зростаючої динаміки ринків, появи нових конкурентів та непередбачуваності зовнішнього середовища. Невизначеність та складність збільшуються з кожним днем. Водночас економічна кібернетика, як наука про управління економічними системами, розглядає їх як складні, саморегульовані системи, що функціонують на основі зворотних зв'язків та інформаційних потоків.
Таким чином, утворюється синергія: економічна кібернетика забезпечує методологічну основу та інструментарій для моделювання та управління складними економічними процесами, дозволяючи аналізувати поведінку підприємств як адаптивних систем, які реагують на
зовнішні та внутрішні стимули. Взаємодія цих двох концепцій у поточних умовах Індустрії 4.0 є критично важливою та формує нові можливості для забезпечення довгострокової конкурентоспроможності та стійкого розвитку підприємств в умовах високої невизначеності динамічного ринкового середовища.

ОЦІНКА ТРУДОВОГО ПОТЕНЦІАЛУ ХАРЧОВИХ ПІДПРИЄМСТВ ЗА ДОПОМОГОЮ МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ

Катерина Медуниця — 2024-12-27

В умовах сучасних реалій економіки та нестабільності ринкового середовища оцінка ефективності використання кадрів потребує активної уваги, адже ця проблема залежить від раціонального використання робочого часу, що є важливим чинником підвищення продукти вності праці, рівня зайнятості, плинності кадрів тощо. Окрім того, ефективне використання персоналу є запорукою покращення виробничої діяльності, підвищення конкурентоспромо жності продукції, отримання прибутку, економічного розвитку підприємства. Також особли ве значення мають параметри трудового потенціалу сучасних підприємств (віковий, освітній та професійний склад). У ситуації, коли спостерігається динамізм зовнішніх чиників — швидкозмінюючі зовнішні умови, нестабільність і неможливість прогнозування та впливу на ситуацію, трансформується роль внутрішнього середовища організації, завданням якого має бути стабілізація існування та розвитку організації. Це можливо при системному та структурному підході до управління персоналом організації, при оцінці ефективності його функціонування. Адже ефективність управлінської праці виражається крізь призму ефективності прийнятих та реалізованих управлінських рішень [1].
Тому правильний вибір методів оцінювання ефективності трудового потенціалу є актуальною задачею сучасного керівництва підприємств будь-якої сфери діяльності.

ОЦІНКА ТРУДОВОГО ПОТЕНЦІАЛУ ХАРЧОВИХ ПІДПРИЄМСТВ ЗА ДОПОМОГОЮ МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ

Катерина Медуниця — 2024-12-27

В умовах сучасних реалій економіки та нестабільності ринкового середовища оцінка ефективності використання кадрів потребує активної уваги, адже ця проблема залежить від раціонального використання робочого часу, що є важливим чинником підвищення продуктивності праці, рівня зайнятості, плинності кадрів тощо. Окрім того, ефективне використання персоналу є запорукою покращення виробничої діяльності, підвищення конкурентоспроможності продукції, отримання прибутку, економічного розвитку підприємства. Також особливе значення мають параметри трудового потенціалу сучасних підприємств (віковий, освітній та професійний склад). У ситуації, коли спостерігається динамізм зовнішніх чиників — швидкозмінюючі зовнішні умови, нестабільність і неможливість прогнозування та впливу на ситуацію, трансформується роль внутрішнього середовища організації, завданням якого має бути стабілізація існування та розвитку організації. Це можливо при системному та структурному підході до управління персоналом організації, при оцінці ефективності його функціонування. Адже ефективність управлінської праці виражається крізь призму ефективності прийнятих та реалізованих управлінських рішень [1].
Тому правильний вибір методів оцінювання ефективності трудового потенціалу є актуальною задачею сучасного керівництва підприємств будь-якої сфери діяльності.

ІННОВАЦІЙНІ ПІДХОДИ ДО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕКОЛОГІЧНО ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМ: ВИКЛИКИ ТА МОЖЛИВОСТІ ДЛЯ СТАЛОГО РОЗВИТКУ

Інеса Міхно — 2024-12-27

Прогнозування екологічно-економічних систем є однією з ключових задач сучасної науки, оскільки забезпечує основу для прийняття обґрунтованих рішень щодо сталого розвитку та ефективного управління природними ресурсами, економічними процесами та їх взаємодією. Еколого-економічні системи являють собою складні, багатофункціональні системи, що включають взаємозв'язок екологічних процесів (наприклад, забруднення навколишнього середовища, використання природних ресурсів) і економічних показників (зростання ВВП, виробничі витрати, зайнятість, інвестиції) та взаємодіють научастіше в умовах певної невизначеності. Прогнозування екологічно-економічних систем залишається важливим, але скла
дним завданням, що вимагає комплексного підходу, здатного поєднувати різні методи та враховувати численні фактори. Досягнення точності прогнозів і мінімізація ризиків залежать від розвитку нових методів, кращого розуміння механізмів взаємодії екологічних і економіч
них процесів, а також від ефективної співпраці між науковцями, громадами, державними установами та бізнесом для реалізації принципів сталого розвитку.

РОЛЬ ХМАРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ У ЗАБЕЗПЕЧЕННІ РЕАЗЛІЗАЦІЇ ЕКОНОМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ ПІДПРИЄМСТВ

Григорій Скобєнніков — 2024-12-27

Цифрові технології стали ключовим інструментом для трансформації економічних процесів. Хмарні технології є потужним драйвером змін, які охоплюють виробничі, управлінські та комерційні процеси, збільшуючи ефективність, гнучкість і економічність. Їх використання дозволяє організаціям динамічно управляти ресурсами, знижувати операційні витрати та адаптуватися до нових викликів на ринку. Хмарні обчислення дозволяють компаніям скоротити витрати на капітальні вкладення в IT-інфраструктуру, спрямовуючи вивільнені ресурси на основну діяльність, що покращує загальний економічний результат [1].
Хмарні технології пропонують нові можливості для оптимізації економічних процесів. Зокрема, фінансові, матеріальні та людські ресурси можна розподіляти ефективніше, що спрощує складні ланцюги доданої вартості, за допомогою хмарних платформ підприємства можуть автоматизувати бізнес-процеси, керувати ланцюгом постачань у режимі реального часу та використовувати аналітичні інструменти, засновані на великих даних, що сприяє оптимізації витрат, скороченню втрат і підвищенню прибутковості компанії. Стратегічне планування хмарної трансформації в контексті економічного розвитку підприємств заслуговує особливої уваги. Для отримання максимального фінансового ефекту важливо враховувати готовність організації до інновацій, рівень автоматизації процесів і доступність кваліфікованих працівників. Розробка стратегії переходу, аналіз витрат і вигоди і
оцінка довгострокових економічних результатів є обов’язковими етапами впровадження хмарних рішень. Аналіз витрат на обслуговування IT-інфраструктури, інтеграція хмарних технологій і управління даними, зокрема, дозволяє оцінити вплив цих інновацій на загальну рентабельність компанії. Розгортання хмарних сервісів, зокрема публічних, приватних або гібридних, має вирішальне значення для ефективного управління економічними ризиками та оптимізації витрат. Гібридні моделі стають все більш поширеними, оскільки вони дозволяють об’єднати переваги обох методів: надавати високий рівень контролю над важливими даними в приватній хмарі та одночасно використовувати масштабованість публічної хмари для менш важливих операцій. Такий метод підвищує економічну ефективність і знижує фінансові ризики, пов’язані з управлінням IT-нфраструктурою.

ВПЛИВ ЗОВНІШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА НА ФУНКЦІОНУВАННЯ ПАЛИВНОГО РИНКУ УКРАЇНИ

Аліна Наскальна — 2024-12-27

Діагностика зовнішнього середовища підприємств є одним з ключових аспектів стратегічного планування, оскільки дозволяє виявити чинники впливу зовнішнього середовища на підприємство. Паливний ринок України характеризується динамічними змінами, зумовленими економічними, соціальними, політичними та технологічними чинниками. Для забезпечення стабільної роботи підприємств паливного ринку важливо визначити ключові показники зовнішнього середовища, що надасть змогу сформувати стратегії для адаптації до змін та загроз.

ESG-ЗВІТУВАННЯ В КОНТЕКСТІ ТРАНСФОРМАЦІЇ БІЗНЕС МОДЕЛЕЙ

Катерина Степанчук — 2024-12-27

Сучасний світ перебуває на межі трансформацій, зумовлених взаємопов'язаних
викликів: зміною клімату, вичерпанням природних ресурсів, демографічними зрушеннями та
технологічними революціями. Особливого значення набуває процес декарбонізації
економічної діяльності, який визначає не лише напрям розвитку екології, але й
фундаментальні принципи функціонування світової економічної системи.
Концепція сталого розвитку, яка зародилася в 70-х роках минулого століття, трансфор
мувалася від абстрактної ідеї до практичної моделі [1]. Якщо раніше екологічні ініціативи
розглядалися як додаткові, то зараз вони становлять основу стратегічного планування веден
ня діяльності для всіх провідних компаній.
Ключові міжнародні документи, наприклад, такі як «Паризька угода» [2], яка діє з 2015
року, сформували чіткі орієнтири для глобальної економічної трансформації. Зокрема, вста
новлено амбітну мету обмежити приріст глобальної температури у рамках 1,5-2 градуси [2].
Також варто зазначити, що відповідно до Паризької угоди [2] Україна має на меті зменшення
викиді вуглецевого газу на 65% до 2030 року з періоду від початку незалежності.
Перехід до вуглецево-нейтральної економіки розглядається не лише як екологічний
проєкт, але й як потужний механізм економічного розвитку. Принципово змінюються інве
стиційні напрями: інституційні інвестори дедалі більше орієнтуються на критерії, де еко
логічні показники стають визначальними при прийнятті рішень.

АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ РЕКЛАМНОЇ КАМПАНІЇ НА ПІДПРИЄМСТВІ

Тарас Сус — 2024-12-27

Аналіз ефективності рекламної кампанії є невід'ємною частиною маркетингової страте
гії будь-якого підприємства, особливо в умовах жорсткої конкуренції. Він дозволяє оцінити
результативність проведених заходів, визначити сильні та слабкі сторони кампанії, а також
внести необхідні корективи для досягнення поставлених цілей.
Важливість аналізу ефективності рекламної кампанії дозволяє оптимізувати витрати,
прийняття обґрунтовані рішення, підвищення ROI, розуміння цільової аудиторії. Розуміння,
які канали та інструменти принесли найбільший результат, дозволяє ефективно розподіляти
маркетинговий бюджет. Аналіз даних допомагає приймати виважені рішення щодо подаль
ших маркетингових стратегій. Оптимізація рекламних кампаній сприяє збільшенню повер
нення інвестицій. Аналіз поведінки аудиторії дозволяє краще розуміти її потреби та вподо
бання.
Аналітика та прогнозування поведінки економічних агентів (рис. 1) – це міждисциплі
нарний напрям досліджень, який поєднує економіку, статистику та психологію для аналізу та
передбачення рішень, що приймаються різними економічними суб'єктами, такими як: домо
господарства, підприємства, держава.
Аналіз ефективності рекламної кампанії для ТОВ «Смарт Енерго» повинен враховувати
специфіку підприємства у сфері енергетики. Мета кампанії може бути пов’язана із залучен
ням нових клієнтів (B2B або B2C), підвищенням обізнаності про компанію чи просуванням
нових продуктів і рішень.
Нами узагальнено праці авторів Благун І.І. [1], Буртняк І. Кушнір О. Судук Н. [2], які
дозволили виокремити наступні етапи аналізу.
1. Визначення цілей кампанії через залучення партнерів для співпраці, розширення клі
єнтської бази у сегменті підприємств, популяризація енергоефективних рішень.
2. Канали розповсюдження реклами. - - -
Google Ads: контекстна реклама за ключовими словами на енергетичну тематику.
Соціальні мережі: LinkedIn (для B2B), Facebook (для B2C).
Email-маркетинг: розсилки для потенційних клієнтів чи партнерів.
3. Аналіз цільової аудиторії за суб'єктами господарювання (підприємства у промисло
вості, ЖКГ, агросекторі), за географічною прив’язкою (регіони з великим енергоспо
живанням або попитом на енергетичні рішення).

ІННОВАЦІЙНІ КЛАСТЕРИ УКРАЇНИ: СТРУКТУРА, ОСОБЛИВОСТІ ФУНКЦІОНУВАННЯ ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ

Ярослав Тертичний — 2024-12-27

Інноваційні кластери являють собою географічно сконцентровані групи взаємопов'яза
них підприємств, науково-дослідних установ, освітніх закладів та інших організацій, які пра
цюють в певній галузі та доповнюють одне одного, посилюючи конкурентні переваги окре
мих компаній і кластера в цілому. Учасники інноваційного кластера об'єднують свої зусилля
для досягнення спільної мети – створення та впровадження інновацій.
В структурі сучасного інноваційного кластера можна чітко виокремити три ключові
компоненти, кожен з яких виконує специфічні функції та забезпечує системну взаємодію
всіх учасників інноваційного процесу.
Першим і найбільш значущим компонентом виступає ядро кластера, яке формується з
провідних галузевих підприємств, науково-дослідних центрів та освітніх закладів. Провідні
підприємства галузі забезпечують комерціалізацію інновацій та формують основний попит
на нові технологічні рішення, здійснюючи їх практичне впровадження у виробничі процеси.
Науково-дослідні центри, які є невід'ємною частиною ядра кластера, зосереджують свою
діяльність на проведенні фундаментальних і прикладних досліджень, розробці інноваційних
технологій та створенні нових продуктів. Особливу роль у структурі ядра відіграють універ
ситети та освітні заклади, які забезпечують підготовку висококваліфікованих кадрів та ство
рюють науково-методичну базу для розвитку інноваційної діяльності.
Другим важливим структурним елементом виступає підтримуюча інфраструктура, яка
включає бізнес-інкубатори, технопарки, центри трансферу технологій та спеціалізовані лабо
раторії. Ця складова забезпечує необхідні умови для ефективної реалізації інноваційних про
ектів на всіх етапах їх життєвого циклу. Бізнес-інкубатори надають підтримку стартапам та
молодим інноваційним компаніям, забезпечуючи їх необхідними ресурсами та експертною
191
підтримкою. Технопарки створюють сприятливе середовище для проведення досліджень та
впровадження їх результатів у виробництво, надаючи доступ до сучасного обладнання та
необхідної інфраструктури. Центри трансферу технологій відіграють ключову роль у процесі
комерціалізації наукових розробок, забезпечуючи ефективну передачу технологій від розро
бників до виробників.
Третім компонентом є сервісна складова, яка представлена консалтинговими компанія
ми, фінансовими установами, маркетинговими агентствами та юридичними фірмами. Ця
складова забезпечує професійний супровід інноваційної діяльності та надає спеціалізовані
послуги всім учасникам кластера, зокрема консалтингові компанії надають експертну підт
римку в питаннях управління інноваційними проектами та оптимізації бізнес-процесів, фі
нансові установи забезпечують доступ до різноманітних джерел фінансування, включаючи
венчурний капітал та спеціалізовані інвестиційні фонди, маркетингові агентства сприяють
просуванню інноваційних продуктів на ринок та проводять необхідні маркетингові дослі
дження, юридичні фірми забезпечують правовий захист інтелектуальної власності та нада
ють комплексний юридичний супровід інноваційної діяльності.
Особливе значення має система взаємозв'язків між усіма компонентами кластера, яка
забезпечує синергетичний ефект від їх взаємодії. Горизонтальні зв'язки сприяють обміну ін
формацією та досвідом між учасниками, тоді як вертикальні забезпечують ефективну пере
дачу технологій та ресурсів. Така структурна організація дозволяє максимально ефективно
використовувати наявний інноваційний потенціал та забезпечувати сталий розвиток всього
кластера. Таким чином, структура інноваційного кластера являє собою складну систему вза
ємопов'язаних елементів, ефективна взаємодія яких забезпечує створення сприятливого се
редовища для розвитку інновацій та підвищення конкурентоспроможності як окремих учас
ників, так і кластера в цілому.
За даними досліджень, підприємства, що входять до складу інноваційних кластерів, де
монструють на 40% вищу продуктивність праці, на 35% вищу інноваційну активність, і на
28% нижчі витрати на розробку та впровадження інновацій.

БАЗОВІ АНАЛІТИЧНІ ПІДХОДИ ДО ВИКОРИСТАННЯ ГРЕЙДИНГУ В СИСТЕМІ МЕТОДІВ МОТИВАЦІЇ СПІВРОБІТНИКІВ

Віктор Топіха — 2024-12-27

Ефективність будь-якого підприємства багато в чому залежить від рівня мотивації його
працівників. У сучасних умовах жорсткої конкуренції та постійних змін на ринку, організації
прагнуть забезпечити високий рівень продуктивності, інновацій та лояльності своїх співробі
тників. Одним із основних інструментів досягнення цих цілей є розробка та впровадження
ефективної системи мотивації.
Зауважимо, що система - це множина взаємопов’язаних елементів, що утворюють єди
не ціле, взаємодіють із середовищем та між собою, і мають мету[1]. В свою чергу система
мотивації працівників – це комплекс різноманітних теорій, моделей, методів і підходів, що
забезпечують її цілісність. Люди є важливим і складним ресурсом організації. Співробітни
ки, які мотивовані та наполегливо працюють для досягнення своїх особистих і організацій
них цілей, можуть стати ключовою конкурентною перевагою для компанії. Тому важливо
розуміти процес мотивації людей і як організація може створити робоче місце, де працівники
можуть працювати якнайкраще. Заробітну плату слід розглядати як основний метод мотива
ції. Часто це основний дохід працівника і в інтересах кожного окремого працівника, щоб рі
вень цього доходу був якомога вищим.
Навіть ідеально розроблений план та найсучасніша корпоративна структура не працю
ють, якщо мотивація співробітників не спрямована на підвищення продуктивності. Жодна
193
система управління не працюватиме, якщо не буде розроблена ефективна система мотивації
персоналу, яка заохочуватиме кожного працівника продуктивно працювати для досягнення
особистих цілей і цілей компанії. Висока продуктивність праці співробітників можлива лише
в тому випадку, якщо вони зацікавлені у високих результатах, які дозволяють працівнику
задовольнити його потреби.
Значна частина сучасних моделей мотивації співробітників включає в себе метод
«грейдування» або «грейдинг» - угруповання посад за визначеними підставами (визначення
«питомої ваги посад») і розподіл їх в ієрархічній структурі відповідно до їх цінністю для ор
ганізації з метою побудови системи мотивації [2].
Даний метод доволі давно використовується аутсорсинговими компаніями в ІТ - підп
риємствами, які виконують роль сторонньої компанії для надання послуг або створення то
варів [3]. Грейдування має значну цінність як для компанії, так і для працівників. Із впрова
дженням грейдингу підприємство здатне прогнозувати фінансові зобов’язання, а співробіт
ник, в свою чергу отримує чіткий план дій для горизонтального зростання у компанії. Також
грейдування дає змогу пов’язати заробітну плату і цінності компанії та покращує розуміння
того, які фактори визначають ранг посади та який вплив вони мають на рівень заробітної
плати.

ПЕРЕДУМОВИ ВПРОВАДЖЕННЯ СТРАТЕГІЙ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ДЕКАРБОНІЗАЦІЇ ДЛЯ ПОТРЕБ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ

Олена Трофименко — 2024-12-27

Згідно з останніми дослідженнями, інтелектуальна декарбонізація передбачає стратегі
чне застосування новітніх технологій, зокрема штучного інтелекту (ШІ) та цифрових систем,
для зменшення викидів вуглецю та пом'якшення наслідків зміни клімату. Цей підхід охоплює
аналіз даних, машинне навчання, автоматизацію і кіберфізичні системи, що сприяють підви
щенню ефективності та результативності ініціатив декарбонізації у різних видах економічної
діяльності. Саме тому, доцільно проаналізувати наукові підходи щодо особливостей розвит
ку ШІ для потреб декарбонізації та енергоефективності, та передумови державного стратегі
чного забезпечення інтелектуальної декарбонізації.
У дослідженні [1] визначено вплив сучасних цифрових технологій — від базових циф
рових процесів до розвиненого штучного інтелекту — на зусилля зі скорочення викидів, а
також розкрито різні стратегії інтелектуальної декарбонізації. Багато сучасних досліджень
наводять позитивні приклади використання ШІ для різноманітних потреб енергетичного сек
тора. Зокрема, точне прогнозування попиту на теплову енергію та ефективне управління сис
195
темами зберігання теплової енергії для оптимізації енергоефективності та забезпечення на
дійного енергопостачання [2], оптимізація процесів управління відходами, таких як перетво
рення відходів на енергію, сортування відходів та моніторинг відходів, що значно економить
час і знижує витрати, а також прогнозування якості повітря в міських умовах. Дослідження
[3] демонструє, що застосування ШІ в управлінні енергією може оптимізувати споживчі мо
делі енергоспоживання, знизити пікові навантаження та підвищити загальну ефективність
використання енергії. Це сприяє забезпеченню більш надійного та безпечного енергопоста
чання, що має враховуватися при формулюванні урядових економічних політик, спрямова
них на підтримку інноваційного розвитку енергетичного сектора національної економіки.
Саме державна підтримка є важливою для формування національної стратегії інтелек
туальної декарбонізації, стимулювання інвестування в інноваційні технології та забезпечення
політики сприяння розвитку енергоефективних технологій та декарбонізації енергетичних
систем. Важливою складовою для розвитку інтелектуальної декарбонізації для потреб енер
гоефективності є рівень розвитку штучного інтелекту на державному рівні. Протягом остан
ніх років спостерігається значне зростання підтримки урядами розвитку потенціалу штучно
го інтелекту, в той час як глобальне приватне фінансування сповільнилося. Згідно дослі
джень [4] щодо Глобального індексу ШІ визначено особливості формування державних ін
вестицій у ШІ. Глобальний індекс ШІ вимірює рівень стратегічного забезпечення ШІ з боку
урядів країн, аналізуючи національні стратегічні документи в галузі ШІ та зобов'язання уря
дів щодо витрат на ШІ. Так, серед лідерів є Саудівська Аравія, яка займає лідерську позицію
згідно значних запланованих витрат на розвиток ШІ. Уряд країни планує витратити понад 20
мільярдів доларів на розвиток інфраструктури ШІ до 2030 року, включаючи створення інсти
туту штучного інтелекту і реалізацію проектів, таких як "NEOM", технологічне місто, яке
має стати глобальним центром для інноваційних технологій, зокрема ШІ. На другому місці
за публічно оголошеними витратами на ШІ — США. США активно підтримують розвиток
ШІ через Національну ініціативу в галузі штучного інтелекту (NAII), започатковану у 2019
році, що забезпечує сприяння інвестиціям у дослідження, освіту і розвиток інфраструктури
ШІ. Зокрема, програми фінансування, такі як AI Research Institutes, підтримують створення
національних центрів для досліджень ШІ в університетах і лабораторіях. На третьому місці –
Південня Корея, яка представила чітку стратегію фінансування ШІ. Відповідно до даних
Франція на 60% перевищує Великобританію за державними витратами на розвиток ШІ. Ні
меччина та Іспанія виділили значні бюджети для своїх оновлених стратегій у галузі ШІ. Ка
нада очолює рейтинг державних інвестицій у високотехнологічну обчислювальну інфрастру
ктуру ШІ. Cьогодні більшість країн публікують національні стратегії ШІ або знаходяться на
етапі їх розробки.
Враховуючи важливу роль ШІ для декарбонізації економіки, забезпечення збалансова
ного сталого розвитку в напрямі енергоефективності та зниження викидів парникових газів,
саме стимулювання ШІ та інновацій у сфері енергоефективності є ключовими факторами для
розвитку інтелектуальної декарбонізації. Вищезазначене підтверджує низку переваг від інте
лектуальної декарбонізації, а саме: дозволить забезпечити зростання енергоефективності,
скорочення викидів CO2, зниження витрат на енергоресурси та утилізацію відходів, прис
корення досягнення глобальних цілей сталого розвитку.

СУЧАСНІ ТРЕНДИ ТА ІННОВАЦІЙНІ ПІДХОДИ В УПРАВЛІННІ ПЕРСОНАЛОМ

Аліна Цівко — 2024-12-27

Управління персоналом є ключовою функцією сучасних організацій, яка забезпечує ра
ціональне використання людських ресурсів для досягнення стратегічних цілей. Ефективне
керівництво працівниками вимагає врахування їхнього трудового потенціалу — сукупності
знань, навичок і мотивації. Важливою складовою цього процесу є лідерство, яке визначає
здатність впливати на людей і спрямовувати їхню діяльність у потрібному напрямку.
Управління персоналом охоплює всі аспекти роботи з кадрами, починаючи від їхнього
залучення до створення сприятливих умов для професійного зростання. Інтеграція стратегіч
ного планування і практичного менеджменту дозволяє враховувати як короткострокові, так і
довгострокові потреби організації. Наприклад, компанії, які впроваджують системи
кар’єрного зростання, демонструють вищу продуктивність, адже працівники мотивовані на
досягнення результатів [1].
Трудовий потенціал є джерелом розвитку організації. Він складається із професійних
компетенцій, креативності, фізичного та психологічного стану працівників. Організації, що
інвестують у розвиток трудового потенціалу через навчання, інноваційні підходи до роботи
та створення комфортного середовища, досягають стійкого розвитку. Наприклад, міжнародні
корпорації, такі як Amazon, активно розвивають внутрішні академії для підвищення кваліфі
кації співробітників, що сприяє їхній конкурентоспроможності [2].
Лідерство сприяє ефективній взаємодії всередині команди, створюючи синергію між її
учасниками. Лідерські якості, такі як вміння надихати, підтримувати зворотний зв’язок і ке
рувати конфліктами, підвищують продуктивність колективу. Наприклад, успішні лідери, як
Ілон Маск чи Річард Бренсон, демонструють, як інноваційне мислення та вміння мотивувати
працівників впливають на досягнення високих результатів.
У сучасних умовах цифровізації та глобалізації з’являються нові підходи до роботи з
персоналом. Важливими є гнучкі графіки, дистанційна робота, цифрові інструменти для мо
ніторингу результатів. Лідер має володіти адаптивністю, стратегічним баченням і здатністю
створювати культуру інновацій. Наприклад, використання гнучких методологій, таких як
Agile, забезпечує швидке реагування на зміни та підвищує ефективність команди [3].
Однією з ключових функцій управління персоналом є планування. Воно включає оцін
ку потреб в кадрах, аналіз ринку праці та створення стратегій залучення і утримання праців
ників. Ефективне планування допомагає мінімізувати ризики браку персоналу або переван
таження працівників. Наприклад, впровадження систем аналітики (HR Analytics) дозволяє
прогнозувати кадрові потреби та розробляти відповідні стратегії [4].
Мотивація працівників є центральним елементом управління персоналом. Вона може
бути як матеріальною (зарплата, бонуси), так і нематеріальною (визнання, можливість про
фесійного розвитку). Теорії мотивації, наприклад, Маслоу чи Герцберга, доводять, що для
197
досягнення високих результатів важливо враховувати як базові потреби працівників, так і їх
прагнення до самореалізації. Наприклад, компанії, що створюють прозорі системи винаго
род, мають менший відсоток плинності кадрів.
Сучасне управління персоналом активно використовує інноваційні підходи, такі як ав
томатизація рутинних процесів (наприклад, розрахунок заробітної плати), штучний інтелект
для підбору кадрів, створення платформ для онлайн-навчання. Інновації дозволяють еконо
мити час і ресурси, підвищуючи продуктивність організації. Наприклад, система SAP
SuccessFactors допомагає великим компаніям ефективно керувати всіма процесами,
пов’язаними з персоналом [5].
Успішний лідер у сучасному світі має володіти емоційним інтелектом — здатністю ро
зуміти власні емоції, керувати ними та враховувати емоційний стан інших. Лідер із високим
рівнем емоційного інтелекту здатний краще мотивувати команду, уникати конфліктів і ство
рювати позитивну атмосферу на робочому місці. Дослідження показують, що колективи з
лідером із розвиненим емоційним інтелектом демонструють вищу продуктивність і лояль
ність [2].
Кризові ситуації, як-от економічні спади чи інші непередбачувані події, вимагають від
лідера швидких і рішучих дій. У такі моменти особливо важливим стає вміння ефективно
комунікувати з командою, забезпечувати стабільність і надихати на пошук нестандартних
рішень. Наприклад, під час пандемії COVID-19 багато лідерів використовували принципи
гнучкого управління, щоб підтримувати продуктивність команд у нових умовах дистанційної
роботи [3].
Управління персоналом стикається з багатьма викликами, такими як швидка зміна тех
нологій, адаптація до нових форм зайнятості (дистанційна робота, фріланс), боротьба за та
ланти на ринку праці. Для подолання цих викликів організації мають активно впроваджувати
нові підходи до навчання, розвитку і мотивації працівників [5].
Отже, ефективне управління персоналом, розвиток трудового потенціалу та лідерство є
ключовими чинниками успіху сучасних організацій. Планування, мотивація, інноваційні те
хнології та увага до корпоративної культури дозволяють максимально розкрити потенціал
працівників і забезпечити їх залученість. Лідерство сприяє формуванню синергії в командах і
ефективному вирішенню кризових ситуацій, особливо в умовах сучасних викликів, таких як
цифровізація та дистанційна робота.

ЕКОНОМІКА ВРАЖЕНЬ – ЛЕВЕРИДЖ СУЧАСНИХ БІЗНЕС-МОДЕЛЕЙ

Інна Шостак — 2024-12-27

В епоху глобальної взаємозалежності активізується потреба в рішеннях, які сприяти
муть економічному зростанню та одночасно сприяють процвітанню та добробуту людей.
Тому, людська винахідливість є єдиним найважливішим ресурсом у мінливому економічно
му середовищі, що має унікальну можливість змінити спосіб виробництва, споживання, спіл
кування та взаємодії, застосування глобальних тенденцій для сталого розвитку та викорис
тання потенціалу Четвертої промислової революції.
Очевидно, що поняття «враження» знайшло резонанс на ринку ідей і у світі комерції.
Багато факторів сприяли формуванню екосистеми бізнес-моделей економіки вражень, а саме
споживачі цінують враження більше, ніж товари та послуги. Мислення на основі враження
забезпечує бажану нову платформу для здійснення інноваційної діяльності зі створення цін
ності. Відповідно, враження є невикористаним засобом диференціації бізнес-моделей інно
ваційної економіки.
Сучасні бізнес-моделі характеризуються бажанням споживачів «переживати», а не
споживати, то б то купувати не товар, а емоцію. Складні алгоритми програмного забезпечен
ня та продукти, які можна налаштувати, дозволяють споживачам відчути поєднання віртуа
льного та матеріального. Змінюється ставлення до споживання та матеріальних благ, оскіль
ки клієнти шукають способи внесення значних змін у своє життя та світ. В епоху технологіч
ного розвитку споживачі все частіше віддають перевагу емоціям, які супроводжують про
дукт чи послугу, ніж матеріальній цінності самого продукту. Перехід від володіння до вико
ристання та від стандартного споживання до персоналізованих вражень (наприклад, віртуа
льні тури, 3D-примірка одягу). Економіка вражень відображає глобальну тенденцію до ство
рення нових бізнес-моделей, які забезпечують унікальний досвід клієнтів. Відмінність від
традиційних економічних підходів має важливий вплив , оскільки власність як категорія пос
тупається місцем користуванню та взаємодії. Наприклад, популярність стрімінгових сервісів
(Netflix, Spotify) показує, що споживачі більше зацікавлені у доступі до контенту, ніж у його
фізичному володінні. Перспективами є зростання уваги до сталого розвитку та екологічних
рішень ,що інтегрується в економіку вражень. Наприклад, екологічно чисті продукти або
туризм, орієнтований на захист природи.
Враження формують нові ринки, наприклад, досвідний туризм ($2,9 млрд до 2028 року)
та 3D-друк ($28 млрд у 2026 році).Ринок економіки вражень досягне $6,5 трлн до 2025 року
завдяки інноваціям у сфері туризму, розваг, цифрових платформ і персоналізації продуктів.
Споживачі готові платити більше за емоційний аспект, що стимулює інвестиції в креативні
технології та адаптивні бізнес-моделі. Лідери бізнесу очікують, що економіка вражень спри
ятиме розвитку можливостей у таких галузях, як фінансових послугах, подорожах і туризмі,
споживчих товарах та інформаційно-комунікаційних технологіях (рис. 1).

МОДЕЛЮВАННЯ ПОВЕДІНКИ СПОЖИВАЧІВ В КОНТЕКСТІ СТАЛОГО ЕКОНОМІЧНОГО РОЗВИТКУ

Інна Шостак — 2024-12-27

Сталий економічний розвиток — це процес, у якому використання природних ресур
сів, напрямок інвестицій, орієнтація технологічного розвитку та інституційні зміни або ре
форми координуються та гармонізують і збільшують як поточний, так і майбутній потенціал
для задоволення потреб людини. Економічний розвиток без стійкості не є ефективним у дов
гостроковій перспективі, що вимагає пошуку інноваційних підходів як у виробництві, так і у
споживанні. Економічного зростання можна досягти лише завдяки синергії плюралістичних
інститутів, технологічних інновацій і ринкової економічної системи.
Моделювання поведінки споживачів є критично важливим, оскільки це допомагає
підприємствам зрозуміти, які фактори впливають на клієнтів, чого хочуть покупці, як змі
нювати пропозиції до кожного сегменту клієнтів. Суть полягає в тому, що розуміння купіве
льної поведінки споживачів означає, що підприємства можуть досягти успіху в продажу сво
їх продуктів і послуг. Незважаючи на те, що кожен покупець є індивідуальністю з унікаль
ними рисами особистості, емоціями та соціальним складом, існують тенденції, які можуть
відстежувати.
Поведінка споживачів – це дослідження окремих осіб і груп, щоб краще зрозуміти
процес, який вони виконують перед тим, як зробити покупку. Цей процес, як правило, скла
дається з певних дій, які вживає покупець на основі своїх потреб, логіки, переконань, ціннос
тей і суспільних факторів. Розуміння психологічних факторів, які регулюють поведінку спо
живачів при виборі товарів, є важливим, і можуть розширити розуміння основ змін у поведі
нці споживачів через нестабільність.
Одним з найважливіших економічних міркувань, на які споживачі звертають увагу
при здійсненні покупок, є ціна. Оскільки споживачі чутливі до змін цін, вони певною мірою
впливають на їхні споживчі рішення і демонструють високу чутливість. Еластичність попиту - це економічний фактор, який сильно впливає на поведінку споживачів і рішення про поку
пку. Навіть невелика зміна ціни може спричинити величезний попит. Щоб впоратися з шви
дкозмінним ринком, необхідно прийняти відповідну цінову стратегію, щоб уникнути збитків
і зниження прибутку [3].
Економічні фактори, відіграють життєво важливу роль у прийнятті рішень про покуп
ку. Люди з вищими доходами, як правило, купують більш дорогі товари, тоді як люди з ниж
чими доходами віддають перевагу дешевшим товарам. Підприємства стикаються з диверси
фікацією, що вимагає від них прийняття кращих рішень. Важливо проводити поглиблені до
слідження з цього питання, оскільки тільки таким чином можна краще обслуговувати клієн
тів і таким чином збільшувати прибутки.
201
Виробництво і постачання інших товарів і товарів-замінників на ринку по-різному
впливає на купівельну поведінку покупців. Дослідники припускають, що наявність більшої
кількості варіантів покращує поінформованість споживачів та процес прийняття рішень, що
зменшує продажі. Існування багатьох альтернатив спонукає споживачів робити більш раціо
нальний вибір і, таким чином, купувати більш економічно вигідні товари. Водночас, ціна та
кількість взаємодоповнюючих продуктів також опосередковано впливатимуть на обсяг про
дажів ефектів [4].
Також економічна нестабільність, спричинена глобальними подіями, викликала сут
тєві зміни в поведінці споживачів і призвела до трансформації в ринковому середовищі. Лю
ди почали розуміти важливість товарів першої необхідності, серед яких продукти харчуван
ня, медикаменти та засоби гігієни, тоді як витрати на дороговартісні покупки, як-от нерухо
мість, автомобілі та побутова техніка, були відкладені. Пандемія також посилила перехід до
цифрових послуг та електронної комерції — частка онлайн-покупок збільшилася на 19%,
головним чином завдяки продуктам щоденного попиту.
Економічна нестабільність викликала у споживачів тривогу та стимулювала обережну
поведінку. Раціональне споживання стало однією з провідних тенденцій, як і переосмислення
споживачами цінностей відповідальності та екологічної свідомості. В умовах кризових
явищ, в тому числі й війни, у споживчій поведінці проявляються певні зміни, пов’язані із
зміною пріоритетів в попиті: зменшення попиту на товари, що не належать до предметів
першої необхідності, а визначальним чинником успішного просування продукції на ринку
стає її ціна; втрата інтересу до товарів престижних торгових марок, брендових товарів, які є
надто дорогими, через що їх збут уповільнюється; покупець менше уваги звертає на зовніш
ню привабливість товару (упаковку, дизайн, рекламу та маркетингові тонкощі, не пов’язані з
ціною) [1].
Поведінка споживачів під впливом ірраціональних емоцій вносить свої корективи,
роблячи прогнози менш надійними. Зокрема, песимістичні очікування та панічні настрої на
селення призводять до дій, які в кінцевому підсумку шкодять фінансовій стабільності бан
ківської системи [2].
Отже, сталий економічний розвиток впливає на поведінку споживачів. Економічна
стійкість важлива для бізнесу, оскільки він не може досягти довгострокового зростання, як
що виснажує природні чи людські ресурси. Сьогодні бізнес більше не може шкодити навко
лишньому середовищу чи своїм громадам, щоб забезпечити постійне економічне зростання,
оскільки продовження цього створює умови, які дестабілізують контекст, у якому працює
бізнес. Тому в умовах невизначеності та ризику необхідний комплексний підхід, який вклю
чає в себе врахування поведінкових факторів, а для їх оцінки слід використовувати методи зі
стохастичними елементами.

ПРОГНОЗУВАННЯ ІННОВАЦІЙНОГО РОЗВИТКУ ПІДПРИЄМСТВ В УМОВАХ ВІЙНИ В УКРАЇНІ

Марина Якименко — 2024-12-27

В умовах російсько-української війни вітчизняні підприємства стикаються з безпре
цедентними викликами, які вимагають швидкої адаптації та інноваційного підходу до роз
витку. Масштабні руйнування інфраструктури, скорочення робочої сили та порушення
ланцюгів постачання стали серйозною загрозою для економічної стабільності. Проте, саме
в таких кризових умовах інноваційні технології та новаторські підходи можуть стати клю
чем до розвитку підприємств. Відновлення економіки України неможливе без впрова
дження сучасних інвестиційних стратегій та інноваційних рішень, які здатні підтримати як
малий, так і середній бізнес у цей надзвичайно складний період. Інновації є інструментом
подолання наслідків війни, відновлення ділової активності та забезпечення економічного й
технологічного суверенітету України.
Дослідження та інновації прокладають шлях у майбутнє. Вони відкривають можли
вості для кожного з нас окремо, а також для України в цілому. Адже саме інноваційний
розвиток сприяє економічному зростанню, створенню багатства, та людському розвитку.
Крім того, інновації підтримують конкурентоспроможність, забезпечуючи технологічний
суверенітет України, і безумовно, захищають засоби до існування та покращують якість
життя всіх громадян. Для визначення інноваційного потенціалу нашої держави в умовах
російсько-української війни, варто звернутися до «Глобального інноваційного індексу
2024» [1]. Глобальний індекс інновацій 2024 досліджує 133 економіки світу з точки зору
їхньої інноваційної сили. Так згідно з Глобальним індексом інновацій, найбільш іннова
ційною країною у 2024 р. зі значенням індексу 67,5 балів визнано – Швейцарію. Німеччина
трохи відстала в рейтингу 2024 року (58,1). З іншого боку, Південна Корея змогла підняти
ся з 9-го на 6-е місце (60,9). Отже, трьома найбільш інноваційними економічними країнами
залишаються Швейцарія, Швеція та США (рис.1) [1].
У 2024 році Україна посіла у рейтингу Глобального індексу інновацій – 60-те місце,
опустившись на п’ять позицій у порівнянні з минулорічним звітом ВОІВ. При цьому наша
країна посідає 4-те місце серед країн групи доходів «нижче середнього». І все ж, незважа
ючи на агресивну війну росії проти України, Глобальний інноваційний індекс 2024 показує
і позитивні тенденції розвитку інновацій в нашій країні. Зокрема, Україна виробляє більше
інноваційної продукції порівняно з рівнем інвестицій в інновації, відносно свого ВВП.
Крім того, наша країна традиційно демонструє кращі позиції в рейтингу інноваційних ре
зультатів, аніж у рейтингу внеску в інновації [1].
Важливість інновацій для підприємств важко переоцінити, адже саме завдяки їм мо
жна забезпечити конкурентоспроможність продукції як на внутрішньому, так і на світово
му ринках.

ОПТИМІЗАЦІЯ ЦІНОВИХ СТРАТЕГІЙ ПІД ЧАС КРИЗИ

Поліна Ярмоленко — 2024-12-27

Оптимізація цінових стратегій під час кризи являється одним із головних завдань підп
риємства для підтримки конкурентоспроможності та стабільності ринку. Такі причини, як:
ринкова та економічна нестабільність, зниження купівельної спроможності, спад попиту
змушують коригувати цінову політику для адаптації до нової реальності [1]. Нерівновага на
ринку може бути наслідком військового конфлікту, пандемії, інфляції, різкого падіння курсу
цінних паперів, різких коливань валютних курсів і так далі[2].
Цінова стратегія визначає, як організація встановлює ціни на свої товари чи послуги,
враховуючи ринкові умови, фінансові цілі та попит споживачів [3]. Основною метою цінової
стратегії є забезпечення прибутковості підприємства, підтримка конкурентоспроможності,
стимулювання попиту.
Існує чимало різних цінових стратегій залежно від цілей, мети компанії та умов ринку.
Однією з найпоширеніших та найпопулярніших стратегій є «проникнення на ринок». Во
на має на меті - встановлення низьких цін для швидкого залучення споживачів і створення
попиту. Другим відомим та не менш популярним підходом є стратегія «преміального ціноут
ворення», яка підкреслює якість та унікальність продукту через високу ціну. Ця стратегія
орієнтована на споживачів, які готові платити більше за престиж, винятковість, додаткову
цінність, яку не пропонують конкуренти. Стратегія скімінгу «зняття вершків» часто викорис
товується як додаткова стратегія для підприємства [4]. Сенс даної стратегії полягає у встано
вленні високої ціни на новий продукт компанії, яку поступово знижують з виходом дешев
ших аналогів. Підприємства, які надають перевагу мінімізації витрат та пропозиції доступ
них цін на ринку, можуть прийняти стратегію лідерства за витратами. Знижки чи акції є до
статньо поширеним інструментом стимулювання продажів у складні часи.
Приватне акціонерне товариство «Київська кондитерська фабрика Roshen» використо
вує стратегію «проникнення на ринок» і вона є достатньо ефективною, сприяє успіху підпри
ємства на ринку. Для аналізу ефективності даної стратегії «Roshen» та запропонування мето
дів її оптимізації було проведено оцінку динаміки витрат підприємства за 2020–2023 роки.
Таблиця дозволяє проаналізувати зміни ключових показників витрат, таких як: виробнича
собівартість, адміністративні витрати, витрати на збут та інші операційні витрати [5].

ОПТИМІЗАЦІЯ ЦІНОВИХ СТРАТЕГІЙ ПІД ЧАС КРИЗИ

Поліна Ярмоленко — 2024-12-27

THE ROLE OF THE SCIENTIFIC AND INNOVATIVE ECOSYSTEM IN THE PROCESSES OF SUSTAINABLE TRANSFORMATION OF THE UNIVERSITY

Olha Popelo — 2024-12-27

Current processes of socio-economic development are characterized by significant dynamism
of intra-systemic transformations in the work of economic structures of various levels and organiza
tional forms [1]. This is manifested in the natural development and change of the main driving forc
es of economic growth, including factors that contribute to the formation and further successful
development of scientific and innovative ecosystems, the basis of which are universities . To
maintain competitiveness in new operating conditions, universities need to introduce innovative
technologies that will contribute to modernization of higher education. Considering changing busi
ness models and their rapid development, it can be said that most enterprises direct their activities to
innovative developments. At the same time, an important role is played by formation of modern
innovation ecosystem, which contributes to rapid implementation of scientific developments,
including their commercialization. In the international aspect, the practice of involving the
university community in innovative developments is developed, which in the synergistic ecosystem
is explained by the following aspects: - the main field of activity of universities is the implementation of knowledge and skills in
practical activities; - there is an urgent need to combine practical and theoretical knowledge and skills of future
specialists; - concentration of creative innovators in universities; - available various schools, disciplines, and approaches that provide comprehensive
assessment of innovative processes.
Universities should become a platform for the meeting between innovators and business, for
participation by developing research and analytical materials to create innovative products.
Universities have their own innovation ecosystem, which is formed based on the environment in
which the participants of the innovation process interact to create and implement innovative
products.
This environment provides for relevant agreements, economic, social and cultural aspects of
cooperation. However, in modern realities, there is a certain imbalance between the needs of
business and the quality of the innovative ecosystem at universities, which is due to limitations in
staffing, technical and technological development, and organizational resources. Overcoming these
negative aspects proves urgency of research into the role of the scientific and innovative ecosystem
in the processes of sustainable transformation of the university.
Undoubtedly, the scientific and innovative ecosystem plays a key role in the processes of
sustainable transformation of universities, creating conditions for development of innovations,
scientific research and effective knowledge management. The main aspects of its influence can be
considered in the following directions: improving the quality of education and research, forming
innovative thinking, supporting scientific startups and entrepreneurship, global cooperation,
promoting sustainable development.
The scientific and innovative ecosystem contributes to integration of the latest scientific
achievements into the educational process, which allows to improve the quality of education. An
important element is cooperation with research institutions and business, which provides access to
advanced technologies and expertise. This cooperation is necessary to form innovative thinking
among young people and researchers, which contributes to development of entrepreneurial
initiatives. These transformations enable universities that actively develop their scientific and
innovative infrastructure, create conditions for emergence of startups, science parks, and business
incubators, ensure appropriate transfer of technologies and development of the knowledge economy
supported by university research [2].
Due to development of technology transfer, international cooperation between various
universities and scientists is established, which allows universities to be part of global research and
educational networks, and also contributes to integration into the world scientific community and
increase of their competitiveness. According to the Decree of the President of Ukraine "On
sustainable development goals of Ukraine for the period until 2030", the main goals of the
innovation ecosystem are defined, which contribute to development of environmentally friendly
technologies, energy efficiency and social innovations, which corresponds to sustainable
development goals. Universities become platforms for development and implementation of these
solutions in society [3].
The scientific and innovative ecosystem acts as a catalyst for sustainable transformations,
which contributes not only to increasing the level of scientific research and development, but also to
modernization of the university as an institution capable of making significant contribution to
sustainable development of society.
Innovative development of universities involves creation of internal organizational and
economic mechanisms that will ensure effective planning, control, organization and motivation of
the key participants in the scientific and innovative ecosystem. This is aimed at maintaining high
quality standards of innovative developments, constant improvement of technical and technological
means of their implementation, as well as at the formation of a reliable system of communication
with stakeholders.
For Ukraine, the problem of scientific development is the low level of commercialization of
university science, which was mostly financed from the state budget. To transfer to market
conditions and attract funding for scientific developments, universities need to radically change
principles and approaches to commercialization of innovative developments. It is in this direction
that formation of innovative ecosystems based on leading universities, which can later create
innovative clusters in the relevant areas of research, is effective.
Therefore, the impact of scientific and innovative ecosystems on transformational processes
of development of universities consists in creating appropriate conditions for commercialization of
scientific achievements of domestic scientists at the national and international levels. It is the
scientific and innovative potential that is the basis for strategic development of universities based on
sustainable development principles. Sustainable transformation of the university is a process of
change aimed at long-term development and adaptation of the institution to modern conditions,
taking into account social, economic and environmental aspects.

MARKETING IMPLICATION OF UNDERESTIMATING THE DIRECT THREATS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE DEVELOPMENT

Nataliya Yudina — 2024-12-27

There are tree common ways how people perceive the future. The first one assumes that the
future will be changing slowly and look like today’s with a little improvements. The second way
corresponds with the thought that the future will be the same or a little bit better. The third way
perceives the future to be worst a little bit comparing with today’s. But there are also the fourth way
that is rare among people perception. The fourth way assumes that the future will change rapidly
and be very different from its previous version. But the fourth way is the most rare compared with
three others.
Most people are not prepared for the rapid changes of the future effectively by themselves in
accordance with the fourth way. This also means that people don’t use forecasting models for their
own future and do not use forecasting in their professional activities too. For example, under the
conditions of the pandemic of coronavirus disease (COVID-19) beginning, most consumers of the
forecasting companies did not want to understand the processes of changes that were happening, but
they demonstrated their increasing demand on the ready-made decisions to resolve various current
problem situations and wanted to receive some clear road-maps and algorithms what they had to do
in the future step-by-step to achieve their economic goals [1; 2]. The results of the marketing
research, been conducted in 2023-2024 by us to study the perception of the risks from the rapid
development of Artificial Intelligence (AI), demonstrate that most intelligent respondents (79 %) do
not see and do not realize for themselves and for humanity as a whole the direct threat from AI
development.
This common attitude to forecasting risks of AI development has some hidden threads.
Firstly, it provokes vulnerability of a person, because this person does not concern about AI’s direct
impact on a human’s brain. They continue to believe that technologies remain to be controlled and
ruled by humans. But AI algorithms, for example, on social media as TikTok, Instagram, Facebook,
YouTube and so on, are able to increase the number of typical information posts on particular
topics. They impact on the human’s brain the same way as advertising campaigns change consumer
behaviour. However in contrast to advertising, AI may also isolate a human from other alternative
information on these social media that develops different human biases. On the other hand, biases
also correspond with AI too. And AI propositions to some particular person depend on information
that has been accumulated about his or her behaviour on internet (search queries on various internet
platforms, amount of time spent online, content viewed and so on).
Underestimating the direct threats of AI’s impact on a human’s brain develops some type of
marketing myopia, when externalities are not studied enough. AI and its direct impact on human’s
brain are turning into a new field of scientific research. AI needs to be studied as a phenomenon
when the tools for managing which are not yet investigated enough.

QUANTUM COMPUTING FOR BUSINESS RISKS

Roman Reznikov — 2024-12-27

In an era defined by rapid changes and global connectivity, businesses must navigate a com
plex landscape of risks. Quantum computing, with its ability to process and analyze vast data sets,
offers transformative potential for identifying, analyzing, and mitigating risks by leveraging news
feeds, social media, and predictive modeling. This work explores how quantum computing can rev
olutionize risk analysis for businesses, highlights key modern cloud quantum technologies, and in
troduces basic concepts for modeling these scenarios.Quantum computing is emerging as a trans
formative tool in business risk analysis, particularly in processing vast datasets from news feeds and
social media to model future organizational scenarios. Its ability to handle complex computations at
unprecedented speeds offers significant advantages in identifying and mitigating risks. Deloitte in
it’s report [1] examines how quantum computing can enhance financial simulations, portfolio opti
mization, and risk management. It discusses the potential for quantum algorithms to process com
plex financial models more efficiently than classical computers. Bloomberg Law [2] explores the
integration of AI and quantum computing in automating risk monitoring through the analysis of
social media and news outlets. It highlights how these technologies can identify potential crises
before they escalate, thereby improving organizational resilience. Risk.net resource [3] delves into
the challenges and opportunities quantum computing presents in risk management, including its
application in stress testing and scenario analysis. In the previous articles authore analyzed usage of
Generative AI for risks analysis [4], however usage of quantum computing in the specific of risk
analysis using sentiment analysis of news and social media was not well analysed yet.

АНАЛІТИКА ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ ВИРОБНИЦТВА СКАФФОЛДІВ ДЛЯ РЕГЕНЕРАЦІ КІСТКОВОЇ ТКАНИНИ

Віолета Ахмедова — 2024-12-27

Економічна ефективність виробництва скаффолдів для регенерації кісткової тканини
включає такі аспекти як собівартість виробництва (залежить від матеріалу, що використову
ється в даному випадку біоактивний полімер полікапролактон для створення біочорнил і
використання 3-D друку методом FDM значно підвищує собівартість імпланту (до 500 дола
рів США і ціна коливається на біопринтер в рамках 5000 тис. доларів США), економічну ви
году (при зменшенні кількість повторних операцій та ускладнень це дозволить економити до
20 тис. доларів США на одного пацієнта) та окупність інвестиції (висока ціна на розробку та
впровадження скафолдів компенсуватиметься продуктивністю та масштабністю виробницт
ва). Основна мета дослідження: порівняти показники технології виробництва вітчизняного
імпланту з комерційним відомої американської компанії EpiBone кістковий імплант виготов
лений на замовлення з власних стовбурових клітин пацієнта вже у 2012 році вартував від
10000 до 15000 доларів США, а це приблизно в 4 рази більше ніж вартість традиційної про
цедури [1].
На нашу думку, для оцінки ефективності ведення процесів господарської діяльності
доцільно проаналізувати виробництво такими методами як аналіз життєвого циклу (Life cy
cle costing, LCA), метод приведеної вартості (Net present value), аналіз витрати-ефективність
(Cost-effectiveness analysis), аналіз чутливості (Sensitivity analysis) та SWOT- аналіз економі
чного потенціалу технології.
Аналіз життєвого циклу виробництва - це повна вартість скафолду від досліджень і ро
зробки (R&D, тобто витрати на прототип, лабораторні випробування) до використання та
утилізації (залишків або повторне використання матеріалів) [2]. Врахувуються витрати на
сировину, виробництво (у собівартість одиниці продукції входять матеріали, енергія, облад
нання та праця), транспортування, стерилізацію, клінічні дослідження та маркетинг.

СИСТЕМА SMM-МАРКЕТИНГУ ЯК ІНСТРУМЕНТ ДІДЖИТАЛ ТРАНСФОРМАЦІІ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ ПІДПРИЄМСТВА

Денис Баскаков — 2024-12-27

Цифрові технології здійснюють революційний вплив на принципи та методи ведення
бізнесу в сучасному світі, докорінно змінюючи усталені бізнес-моделі та створюючи нові
можливості для розвитку. В епоху тотальної діджиталізації соціальні мережі пройшли значну
еволюцію - від простого інструменту спілкування вони перетворилися на потужну багато
функціональну бізнес-платформу. Ця трансформація відкрила для компаній безпрецедентні
можливості оптимізації всіх аспектів діяльності, охоплюючи широкий спектр бізнес
процесів: від удосконалення систем продажу та маркетингових стратегій до формування
корпоративної культури та внутрішніх комунікацій.
За даними дослідження Deloitte, 93,8% підприємств впроваджують соціальні медіа у
свої бізнес-процеси, причому 77% малого та середнього бізнесу використовують їх як основ
ний канал комунікації з клієнтами [1]. Інвестиції в соціальні медіа дають змогу збільшити
доходи в чотири рази [2].

ОЦІНКА ІНВЕСТИЦІЙНОЇ ПРИВАБЛИВОСТІ IT-СЕКТОРУ МЕТОДАМИ DATA SCIENCE

Лідія Гур’янова — 2024-12-27

IT-сектор грає все більш значущу роль в українській економіці та національній еконо
міці інших країн світу. Зокрема, незважаючи на складні обставини, український IT-сектор
демонструє достатньо стійкі темпи зростання, нарощує свою питому вагу в показниках екс
портної діяльності країни (рис.1).
Українські компанії мають високу міжнародну репутацію, мають представленість в ін
дексі S&P 500. Водночас слід зазначити, що динаміка прибутковості діяльності компаній IT
сектору не є стійкою. Найбільш високі темпи зростання галузь демонструвала під час дії па
ндемійного «шоку», який призвів до необхідності трансформації бізнес-процесів великої кі
лькості компаній, розвитку хмарних технологій та ін. Тому цікавим науково-дослідним за
вданням є оцінка інвестиційної привабливості IT-сектору в постпандемійний період, яка до
зволяє визначити ступінь його адаптації до нових умов.

АСПЕКТИ ВДОСКОНАЛЕННЯ АНАЛІТИЧНОЇ СИСТЕМИ БАНКУ В УМОВАХ ВІЙНИ

Сергій Долматов — 2024-12-27

Внаслідок вторгнення РФ у лютому 2022 року в країні змінились звичайні умови життя
та діяльності всього, включаючи банківську діяльність. Постійні бомбардування території
України, блекаути, втрата кваліфікованого персоналу та інші супутники війни створили нові
суттєві виклики для роботи банку в цілому. До стандартного переліку передумов до мо
дернізації наявної інфраструктури банку у вигляді забезпечення відповідної обчислювальної
потужності, безперервності роботи банківських сервісів, автоматизації процесів, додалися
критично важливі завдання щодо оптимізації системи резервного копіювання та відновлення,
масштабування системи збереження даних, модернізації наявної інженерної інфраструктури
ЦОД, забезпечення максимально потрібної швидкості передачі даних та оперативності
відновлення роботи сервісів на резервному майданчику у разі будь-яких кризових обставин
та перебоїв [1].
Якщо казати про аналітичну систему банку, яка є критично важливою особливо в умо
вах кризових ситуацій, то треба зазначити, що для неї, як і для інших критичних систем бан
ку, виникають виклики, пов’язані з забезпеченням підтримки стабільності та безперервного
функціонування аналітичної системи для спроможності здійснення аналізу великих обсягів
даних з метою забезпечення оперативного прийняття стратегічних рішень.
Основні елементи аналітичної банківської системи
1. Система збору даних. Забезпечує агрегування інформації з різних джерел (опе
раційні системи, банкомати, платіжні платформи тощо). В звичайних умовах дані у сховище
додаються один раз на день. Але зараз це не може забезпечити адекватно швидкої реакції на
319
непрогнозовані зміни в сучасних умовах, зокрема для аналізу кредитних ризиків, актуально
го прогнозування та безпеки операцій. Тобто, існує нагальна потреба у забезпеченні доставки
даних до аналітичного сховища із мінімальною затримкою. Для цього можна розглянути
варіант переходу від ETL до CDC реплікації даних з операційних систем у сховище в режимі
“майже онлайн”.
2. Сховища даних. Зважаючи на ризики фізичного знищення або пошкодження сер
верів, українські банки дедалі частіше використовують або розподілені географічно дата
центри, або хмарні технології для зберігання даних. Крім основних переваг використання
хмарної інфраструктури (як то швидка масштабованість, висока доступність, сумісність з
новітніми технологіями) існують дуже суттєві недоліки, що присутні при використанні
хмар, як то питання безпеки та конфіденційності, регуляторні вимоги та незрівнянно великі
витрати, особливо якщо йдеться про великі обсяги інформації, що там зберігається.
3. Аналітичні інструменти. До таких інструментів належать платформи для аналізу ве
ликих обсягів даних (Big Data), інструменти штучного інтелекту та машинного навчання для
прогнозування ризиків і поведінки клієнтів. Під час війни такі інструменти допомагають
банкам оперативно адаптувати стратегії кредитування, управління ризиками та питання без
пеки.
4. Звітування та візуалізація даних. Система звітування (на основі таких ВІ платформ
як PowerBI, Tableau, QlikView) дозволяє формувати звіти про фінансові ризики, ліквідність і
інші показники для керівництва банку та регуляторів. Автоматизація звітів спрощує моніто
ринг змін і дозволяє швидко реагувати на нові виклики. Для вирішення проблеми постійної
доступності такі платформи теж повинні бути відповідно масштабовані або винесені в хмару.
Безперебійна робота та відмовостійкість: критичні аспекти в умовах війни
Відмовостійкість у банківській аналітичній системі є надзвичайно важливою, адже
військові дії призводять до регулярних пошкоджень інфраструктури, перебоїв з електропо
стачанням та збоїв у телекомунікаційних системах. Одним із рішень щодо забезпечення без
перебійної роботи інфраструктури банку є міграція у хмари. Однак, для деяких систем банку,
зокрема аналітичної системи, що працює на основі сховища даних (data warehouse), це буде
досить дорогим рішенням, з огляду на гігантські розміри аналітичної бази даних, оскільки в
такій базі зберігається дуже багато історичних даних з усіх інформаційних систем банку за
багато років. Якими ж тоді можуть бути основні концепти побудови архітектури таких си
стем «на землі» для забезпечення безперебійної роботи та відмовостійкості?
Безперебійну роботу та відмовостійкість можна забезпечити завдяки таким заходам:
● Резервне копіювання бази даних аналітичного сховища даних. Незважаючи на дуже
великий розмір бази даних операцію резервування та відновлення (у випадку технічного
збою або атаки) треба зробити досить швидкою. Це можливо досягти за допомогою інтегра
ції з апаратним забезпеченням, зокрема, використовуючи технологію дискових стійок
snapshot, яке дозволяє створити миттєвий знімок стану бази даних на момент резервування.
Знімок бази даних це, по суті, статичне подання вихідної бази даних, в режимі read-only.
Ключовий принцип полягає в тому, що знімок завжди буде відповідати цілісному стану
вихідної базі даних, як на момент створення знімка [2]. В результаті, процес копіювання
значно пришвидшується оскільки знімок стану створюється миттєво, а вплив на продук
тивність системи мінімізується. - -
Дублювання даних за допомогою постійної апаратної синхронізації даних у декількох
географічно віддалених локаціях мінімізує ризик втрати інформації та вирішує питан
ня постійної доступності. До того ж, це дозволяє зберігати резервні копії даних у
декількох дата-центрах, що зменшує загрозу втрати даних.
Системи безпеки та шифрування даних для захисту від можливих кібератак, які в
умовах війни значно частішають.
Масштабування та його значення
Наявність кількох дата-центрів у різних географічних регіонах підвищує стійкість до
відмов, спричинених можливими пошкодженням, відключенням електроенергії чи збоями в
одній конкретній локації. При розподілі навантаження між дата-центрами можлива автома
320
тична передача обробки даних з одного центру до іншого у разі збою, що дозволяє забезпе
чити безперервність роботи. Також слід зазначити, що географічний розподіл сприяє вико
ристанню технологій, які забезпечують горизонтальне масштабування (розширення потуж
ностей шляхом додавання нових серверів).
Висновок
Аналітична система банку в умовах повномасштабної війни в Україні для забезпечення
її безперебійної роботи має бути високовідмовостійкою та масштабованою. Забезпечення
безперервності операцій, надійного захисту даних та своєчасної належної аналітичної ін
формації сприяє адаптації банківської сфери до сучасних викликів та підтримці їх стабіль
ності, а значить і фінансової стабільності країни.

ВПЛИВ ІТ ТЕХНОЛОГІЙ НА СУЧАСНУ ФІНАНСОВУ АНАЛІТИКУ

Марина Дученко — 2024-12-27

У сучасній економіці, яка швидко трансформується завдяки цифровізації, фінансова
аналітика стає важливим інструментом прийняття стратегічних рішень. Традиційні методи
аналізу фінансових даних поступово відходять на другий план, адже зростання обсягів інфо
рмації, складність сучасних ринків і висока конкуренція вимагають впровадження інновацій
них технологій. IT-технології, зокрема Великі дані (Big Data), штучний інтелект (ШІ), блок
чейн і хмарні обчислення пропонують нові можливості для збору, обробки та аналізу інфор
мації, а також для автоматизації фінансових процесів.
Мета даного дослідження – вивчення впливу IT-рішень на розвиток фінансової
аналітики, зокрема, практичні аспекти їх використання, проблеми впровадження та перспек
тиви розвитку.
1. Big Data, як основа та інформаційна база фінансового аналізу.
Обсяг даних, доступних для аналізу у фінансовій сфері, невпинно зростає. Big Data
дозволяють фінансовим установам аналізувати транзакційні потоки, ринкові тренди та по
ведінкові моделі клієнтів у режимі реального часу. Наприклад, банки використовують техно
логії обробки великих даних для персоналізації своїх послуг, визначення кредитоспромож
ності клієнтів і прогнозування ризиків. Такі платформи, як Apache Hadoop та Spark, забезпе
чують паралельну обробку великих обсягів даних, що дозволяє скоротити час аналізу з днів
до годин. Також інтеграція даних із різних джерел, наприклад, соціальних мереж, дозволяє
створювати більш повну картину клієнтської активності [1].
Промислові підприємства використовують Big Data для оптимізації виробничих про
цесів, аналізуючи показники обладнання та прогнозуючи можливі несправності, що дозволяє
знизити витрати на ремонт і зупинки. Дані збираються з з датчиків, встановлених на техно
логічному обладнанні, які фіксують такі параметри, як температура, вібрація, тиск або швид
кість роботи, тощо. Аналіз цих даних алгоритмами Big Data дозволяє виявляти аномалії, які
можуть сигналізувати про потенційні несправності. Наприклад, якщо обладнання починає
працювати із підвищеною вібрацією, це може вказувати на зношення деталей. Завдяки тако
321
му аналізу підприємства можуть вчасно планувати технічне обслуговування, запобігаючи
аваріям і дорогим простоям у виробництві. Це сприяє оптимізації управління виробничими
витратами підприємства.
Великі торговельні компанії, також застосовують Big Data для аналізу споживчих по
ведінкових моделей, що допомагає створювати персоналізовані маркетингові програми,
ефективніше управляти запасами, якісно планувати вхідні грошові потоки.
2. Штучний інтелект і машинне навчання: автоматизація та прогнозування.
ШІ та машинне навчання (ML) дозволяють фінансовим аналітикам обробляти складні
моделі для прийняття рішень у реальному часі. У фінансовій сфері найбільшого поширення
набули моделі на основі нейронних мереж і алгоритми глибокого навчання.
Напрями використання таких моделей: - Кредитний скоринг. Алгоритми, такі як XGBoost, аналізують історії транзакцій
клієнтів і їхню поведінкову активність, підвищуючи точність оцінок до 95%. - Управління інвестиційними портфелями. ML використовується для аналізу ринкових
трендів і оптимізації інвестиційних стратегій. - Виявлення ознак фінансового шахрайства. Алгоритми ШІ дозволяють виявляти ано
мальні транзакції в реальному часі, що знижує ризик втрат. - Автоматизація фінансових процесів. Наприклад, у секторі страхування компанії впро
ваджують автоматизовані системи на основі ШІ для оцінки збитків, скорочуючи час обробки
заявок на відшкодування із днів до хвилин [2]..
3. Блокчейн: новий рівень прозорості.
Блокчейн пропонує унікальні можливості для фінансової аналітики завдяки своїм ха
рактеристикам: прозорості, децентралізованості та незмінності даних. У банківській сфері ця
технологія активно використовується для: - Міжнародних транзакцій: блокчейн скорочує витрати та час, необхідні для обробки
міжбанківських платежів. - Смарт-контрактів: автоматизація фінансових угод знижує витрати на посередників і
підвищує швидкість виконання угод. - Аудиту: блокчейн забезпечує безперервний доступ до записів, підвищуючи ефек
тивність аудиторських перевірок.
За оцінками експертів, використання блокчейну зменшує адміністративні витрати у
банках на 30–40% [4].
4. Хмарні обчислення: гнучкість і масштабованість.
Хмарні технології забезпечують доступ до потужних обчислювальних ресурсів без
необхідності інвестувати у власну інфраструктуру. Це особливо важливо для фінансових
установ, які працюють із великими обсягами даних.
Сучасні хмарні платформи, такі як AWS і Microsoft Azure, дозволяють фінансовим
компаніям інтегрувати різні джерела даних, здійснювати їхню обробку та зберігати результа
ти в централізованій базі. Також ці платформи підтримують аналітику в реальному часі, що
важливо для прогнозування ризиків і управління активами [3].
Незважаючи на значні переваги, інтеграція IT-рішень у фінансову аналітику супровод
жується низкою проблем.
Ключові проблеми впровадження ІТ технологій у фінансову аналітику: - Кібербезпека. Зі збільшенням обсягів даних зростає ризик кібератак. Фінансові уста
нови повинні здійснювати інвестування у безпеку даних, щоб забезпечити захист конфіден
ційної інформації. Це потребує наявності доступних інвестиційних ресурсів. - Застарілі системи. Інтеграція нових технологій із застарілою технічною інфраструкту
рою часто зменшує або взагалі нівелює впровадження інновацій, може бути технічно немож
ливою або вимагати значних інвестицій на оновлення базових систем. - Недостатня підготовка персоналу. Успішне впровадження IT-рішень вимагає навчан
ня співробітників новим підходам до роботи з технологіями.
Пошук рішень зазначених вище проблем є викликами, які постають зараз перед нау
ковцями. Окрім цього, важливо усвідомити, що розвиток IT-технологій та їх активне впро
322
вадження у фінансовій аналітиці змінює вимоги до професійних навичок самих аналітиків,
змушуючи їх адаптуватися до нових реалій.
Традиційні завдання, такі як введення даних, складання звітів і базовий аналіз, дедалі
більше автоматизуються завдяки інструментам штучного інтелекту, машинного навчання і
великих даних. У зв'язку з цим, тепер, фінансові аналітики зосереджуються на завданнях, що
вимагають креативного мислення, стратегічного планування та глибокого розуміння бізнесу.
У сучасних умовах фінансові аналітики повинні мати базові або навіть просунуті знан
ня у сфері програмування (Python, R), роботи з базами даних (SQL), а також розуміти прин
ципи роботи інструментів для обробки великих даних, таких як Apache Spark чи Tableau.
Знання алгоритмів машинного навчання стає важливою перевагою, адже це дозволяє
аналітикам не лише використовувати готові моделі, але й адаптувати їх до конкретних по
треб компанії.
Також, це призводить до поступової зміни ролі фінансового аналітика. Автоматизація
рутинних завдань дозволяє їм приділяти більше часу стратегічним задачам, таким як оцінка
ризиків, фінансове моделювання та довгострокове фінансове планування. Наприклад, замість
ручного створення звітів, аналітики можуть зосередитися на пошуку інсайтів у даних, які
забезпечують конкурентні переваги для бізнесу.
Поряд із технічними знаннями, великий акцент робиться на так званих "м’яких навич
ках" (soft skills). Аналітики повинні вміти чітко пояснювати результати аналізу керівництву,
часто використовуючи візуалізацію даних. Важливими стають навички ефективної ко
мунікації, критичного мислення, адаптивності та креативності.
Фінансові аналітики мають дедалі більше працювати на перетині кількох сфер. Напри
клад, знання у фінансовому регулюванні, кібербезпеці чи маркетинговій аналітиці стають
суттєвою перевагою. Ця тенденція пояснюється необхідністю адаптувати аналітичні підходи
до різних галузей і типів даних.
В результаті проведеного дослідження можна зробити наступні висновки.
Інтеграція сучасних IT-технологій радикально змінює підходи до фінансової аналітики,
забезпечуючи автоматизацію процесів, підвищення точності прогнозів і зменшення витрат.
Використання Big Data, ШІ, блокчейну та хмарних обчислень дозволяє компаніям адаптува
тися до нових умов і залишатися конкурентоспроможними у швидко змінюваній економіці.
Проте впровадження цих технологій вимагає значних інвестицій у безпеку, інфраструктуру
та навчання персоналу. ІТ-технології трансформують роль фінансових аналітиків, акцентую
чи їх більше на задачах високого рівня. Фінансові аналітики майбутнього мають бути тех
нічно підкованими, стратегічно мислити і вміти співпрацювати з автоматизованими систе
мами, забезпечуючи ефективне управління фінансами в умовах цифрової трансформації.
Подальший розвиток IT-технологій, таких як квантові обчислення та інтегровані плат
форми, відкриває нові можливості для фінансової аналітики. Зокрема, квантові обчислення
можуть значно скоротити час аналізу складних фінансових моделей, що відкриває нові гори
зонти для управління ризиками та оптимізації портфелів. Подальші дослідження можуть зо
середжуватися на розробці інтегрованих платформ для аналітики, які б синтезували переваги
різних IT-рішень.

НЕМАТЕРІАЛЬНІ АКТИВИ ЯК НОВИЙ ВИМІР УСПІХУ КОМПАНІЇ

Андрій Єременко — 2024-12-27

Цінність бізнесу складається з двох елементів: матеріальної та нематеріальної цінності.
Матеріальні активи – це такі матеріальні предмети, як інвентар, матеріально-технічне облад
нання, транспортні засоби або будь-що, що використовується для розробки продукту чи пос
луг, які продає компанія. Те, що залишилося, нематеріальне. Ці активи можуть значно під
вищити вартість бізнесу. Нематеріальні активи – це довгострокові активи компанії, які не
мають матеріальної складової. Нематеріальні активи часто мають форму авторських прав,
гудвілу, угод про неконкуренцію, патентів тощо. З 31,5 мільйона підприємств, які зараз пра
цюють у США, більшість не усвідомлюють вартості своїх нематеріальних активів. Однак
розвиток цих нематеріальних активів має важливе значення для довгострокового життя біз
несу. Сім із десяти нових компаній існують лише близько двох років, і, насамперед, у зв’язку
з відсутністю розуміння значущості нематеріальних активів. Оцінювання компанії включає
як матеріальні, так і нематеріальні активи, що впливають на максимізацію вартості бізнесу.
Тут слід зауважити, що нематеріальні активи мають цінність, лише якщо вони генерують
грошовий потік. Оскільки грошові потоки визначають вартість, вони включаються в кінцеву
вартість, а не на додаток до неї [1].
Останніми роками відбулася зміна парадигми того, як створюється та вимірюється вар
тість у світі бізнесу. Сьогодні нематеріальні активи відіграють вирішальну роль у керуванні
фінансовими показниками компанії та її ринковою оцінкою. Зростаюче домінування цифро
вої економіки, глобалізація та швидкий технологічний прогрес підвищили важливість нема
теріальних активів. Компанії з великим портфелем нематеріальних активів часто володіють
більшою стійкістю, інноваційними можливостями та ринковою позицією, що дозволяє їм
перевершувати конкурентів у довгостроковій перспективі. Ці активи забезпечують основу
для сталого зростання та прибутковості. Тепер інвестори та зацікавлені сторони визнають
важливість нематеріальних активів і враховують їх, оцінюючи потенціал компанії для май
бутнього успіху. Крім того, вартість нематеріальних активів виходить за межі фінансових
показників. Вони сприяють загальній репутації компанії, іміджу бренду та сприйняттю кліє
нтів. Компанії з потужним портфелем нематеріальних активів часто розглядаються як лідери
галузі, які залучають найкращі таланти, стратегічні партнерства та інвестиційні можливості.
Підсумовуючи, нематеріальні активи є основою цінності компанії в сучасній економіці. Вони
охоплюють інтелектуальну власність, впізнаваність бренду, відносини з клієнтами та про
грамні системи. Розуміння та використання цих активів може сприяти конкурентним перева
гам компанії, інноваційним можливостям і довгостроковому успіху. Оскільки бізнес
ландшафт продовжує розвиватися, нематеріальні активи залишатимуться критичним факто
ром у визначенні потенціалу зростання та позиції компанії на ринку [2].
Щоб отримати максимальну віддачу від нематеріальних активів, важливо ефективно
ними управляти. Якщо належним чином керувати нематеріальними активами, вони можуть
зрости в ціні. Незважаючи на це, може бути важко оцінити, як збільшується або змінюється
вартість нематеріальних активів. Компанії часто приділяють значну увагу управлінню брен
дом, особливо якщо бренд добре зарекомендував себе та добре впізнається. Управління бре
ндом передбачає забезпечення того, щоб бренд справляв позитивне враження всією своєю
публічною та внутрішньою діяльністю. Підприємства можуть змінювати або адаптувати свій
бренд, щоб реагувати на тенденції клієнтів і мінливі ринки. Управління відносинами з клієн
тами є ще одним важливим аспектом управління нематеріальними активами для багатьох
компаній. Збір інформації про клієнтів, наприклад за допомогою схем лояльності або профі
лів облікових записів, може допомогти компаніям контролювати та керувати своїми відно
324
синами з клієнтами. Незалежно від характеру нематеріального активу, є деякі кроки, які ком
панії можуть зробити для ефективного управління ним. Встановлення ключових показників
ефективності (KPI) для нематеріальних активів допомагає виміряти їх ефективність і вар
тість. Корисно включати як фінансові, так і нефінансові KPI. Найкорисніші KPI залежать від
активу та галузі. Наприклад, KPI для патенту можуть включати дату закінчення терміну дії,
дохід, який приносить володіння патентом, і дохід, який приносять будь-які виплати роялті.
Для відносин з клієнтами корисні KPI можуть включати середній дохід, який генерує кожен
клієнт, і те, як часто вони роблять покупки. Регулярна оцінка загальної вартості нематеріаль
них активів компанії та відстеження її протягом певного періоду також є корисною стратегі
єю управління нематеріальними активами. Річні оцінки є поширеним способом оцінки їх
вартості. Моніторинг додаткових прибутків є важливою частиною цієї оцінки, щоб зрозуміти
цінність активу протягом певного періоду часу. Спостереження за тим, як змінюється вар
тість нематеріальних активів з часом, може полегшити керування активом і встановлення
відповідних KPI [3].
Нематеріальні активи забезпечують конкурентні переваги, інновації та економічне зро
стання. Для компаній вони створюють довгострокову цінність шляхом створення ринкової
ніші, збільшення доходу та прибутковості. Наприклад, впізнаваність бренду компанії може
передати клієнтам якість і надійність. Як наслідок, ці нематеріальні активи сприяють збіль
шенню продажів і можуть викликати підвищення цін. Останні оцінки Brand Finance, викори
стані в Глобальному індексі інновацій (GII), показують, що глобальна вартість нематеріаль
них активів стрімко зростала протягом останніх 25 років і досягла приблизно 62 трильйонів
доларів США в 2023 році. Економіка США є найбільшою за кількістю нематеріальних акти
вів (Apple лідирує серед найбільш багатих на нематеріальні активи компаній), далі йдуть
Ірландія, Данія, Великобританія та Франція. Структура активів, якими володіють компанії,
відображає цю фундаментальну зміну: нематеріальні активи становлять близько 90% вартос
ті компаній у S&P 500. Відповідно до Всесвітнього звіту ВОІВ про інтелектуальну власність
(2017), інтелектуальна власність та інші нематеріальні активи становлять у середньому вдвічі
більшу цінність, ніж матеріальний капітал, для продуктів, які виробляються та продаються
вздовж ланцюжків доданої вартості [4].
Таким чином, нематеріальні активи стають все більш важливими в сучасній економіці,
змінюючи те, як бізнес працює та продає свої товари чи послуги. Розуміння цих нематеріа
льних активів та їхньої вартості має вирішальне значення для компаній, які прагнуть отрима
ти конкурентну перевагу та підтримувати довгострокову стійкість. Успішні компанії повинні
перевершити галузеві тенденції продуктивності та зростання, інакше вони будуть витіснені з
ринку. Нематеріальні активи можуть відігравати центральну роль у сприянні зростанню
компанії. Більші компанії мають більші можливості, тому їм легше інвестувати в нематеріа
льні активи, отримуючи вигоду від синергії та потенційно здобуваючи більшу частку ринку.
З іншого боку, менші компанії з меншою ймовірністю інвестуватимуть у нематеріальні акти
ви через брак інформації чи коштів. Вони не можуть скористатися перевагами нематеріаль
них активів, щоб ефективно конкурувати з більшими компаніями у своїй галузі.

ВПЛИВ ХМАРНИХ ОБЧИСЛЕНЬ НА ФІНАНСОВУ АНАЛІТИКУ

Ілля Жушман — 2024-12-27

Хмарні обчислення перетворюють фінанси, забезпечуючи безпечне, масштабоване
зберігання та керування даними, покращуючи управління ризиками за допомогою розшире
ної аналітики та моніторингу в реальному часі, а також підтримуючи системи CRM для пок
ращення обслуговування клієнтів і перехресних продажів. Вони посилюють безпеку й ефек
тивність обробки платежів, надають фінансові дані та аналізують данні для прийняття рі
шень. Хмарні обчислення використовують ринкові дані в реальному часі, здійснюють управ
ління портфелем для інвестиційних компаній, а хмарні інструменти забезпечують командну
роботу та продуктивність у різних місцях, підвищуючи операційну ефективність, безпеку та
задоволеність клієнтів.
Хмарні обчислення революціонізують зберігання та обробку даних і стають, в деяких
випадках, необхідними. Зокрема, хмарні технології викликають хвилю у фінансовому секто
рі. Сьогодні більше 44 % організацій, що надають фінансові послуги, зберігають данні в хма
рі, і очікується, що протягом наступного року цей відсоток зросте до більш ніж половини
організацій (52%) [1].
Важливість хмарних обчислень ґрунтується на безпеці даних, економічній ефектив
ності, масштабованості та модернізації. Вони допомагають фінансовим установам стати
більш конкурентоспроможними, підвищити ефективність діяльності, покращивши обслуго
вування клієнтів і створити нові ідеї. До переваг використання хмарних обчислень у фінан
совій аналітиці можна віднести [2, 3]:
1. Покращена безпека даних і відповідність.
Хмарні обчислення мають покращені функції безпеки для фінансового аутсорсингу,
захищають від кіберзагроз, таких як шифрування, багатофакторна автентифікація та постій
ний моніторинг. Хмарні послуги допомагають фінансовим установам виконувати нормативні
вимоги про захист даних. Вони зробили революцію в фінансовій діяльності, спричинивши
значну цифрову трансформацію, що охоплює всі аспекти фінансових послуг.
Використовуючи хмарні сервіси, банки та фінансові установи можуть покращити
свою ІТ-інфраструктуру, пропонуючи кращі банківські послуги та ефективніше керуючи
даними клієнтів. Перехід до хмарних обчислень у фінансовій діяльності пов’язаний не лише
з впровадженням нових технологій, а й з переосмисленням банківських операцій для надання
персоналізованих послуг, покращенням швидкості обробки транзакцій і зміцненням відно
син з клієнтами.
2. Економічна ефективність і масштабованість
Хмарні обчислення надають можливість курувати обсягом обчислювальних ресурсів,
дозволяючи ефективно керувати коливаннями попиту без значних капітальних витрат. Мас
штабованість і гнучкість гарантує, що фінансові установи можуть швидко адаптуватися до
ринкових умов і потреб клієнтів та підтримувати розвиток бізнесу та операційну стійкість.
Цей перехід від витрат на капітал до витрат на операції допомагає фінансовим установам
краще використовувати свої ресурси.
3. Покращена співпраця та доступність
326
Хмарна технологія дозволяє фінансовим установам пропонувати клієнтам персоналі
зовані та ефективні послуги. Використовуючи хмарні системи CRM і аналітику, установи
можуть отримати уявлення про поведінку, уподобання та потреби клієнтів, покращуючи на
дання послуг і задоволеність клієнтів. Запровадження хмарних технологій у фінансовому
секторі – це не просто тенденція; це стратегічний крок до більш гнучких, ефективних і орієн
тованих на клієнта операцій.
Хмарні обчислення полегшують отримання інформації та комунікацію. Співробітники
можуть використовувати будь-який пристрій, підключений до Інтернету, будь-де та в будь
який час, щоб отримати доступ до фінансової інформації та програм. Це полегшує роботу,
підвищує продуктивність та надає можливість працювати у режимі реального часу з будь
якого місця.
4. Розширена аналітика та бізнес-аналітика
Щодня фінансовий бізнес створює величезну кількість даних. Хмарні обчислення да
ють обчислювальну потужність і простір для зберігання даних. Інструменти передової аналі
тики та бізнес-аналітики на основі хмарних технологій допомагають фінансовим установам
отримувати корисну інформацію, що покращує стратегічне планування та прийняття рішень.
Фінансові компанії можуть знаходити тенденції, прогнозувати майбутні показники та
виявляти можливі ризики за допомогою хмарної аналітики. Це дає змогу вживати проактив
них заходів для покращення управління та обслуговування клієнтів.
5. Аварійне відновлення та безперервність бізнесу
Забезпечення безперервності роботи та відновлення у разі збою системи має виріша
льне значення у фінансовій галузі. Хмарні обчислення для фінансів пропонують потужні ва
ріанти аварійного відновлення, які спрощують резервне копіювання та швидке відновлення
даних. У разі збою системи або витоку даних фінансові установи можуть негайно відновити
роботу, зменшуючи час простою та фінансові втрати.
Отже, хмарні обчислення змінили фінансову галузь, зробивши її безпечнішою, ефек
тивнішою та відкритою для нових ідей. Вони мають важливе значення для індустрії фінансо
вих послуг, гарантуючи безпеку, ефективність та інновації. Залишатися конкурентоспромо
жним, дотримуватись правил і покращувати обслуговування клієнтів у цифрову епоху є кри
тично важливим. Хмарні обчислення є сучасною стратегією в фінансовій аналітиці, як вектор
успіху на сучасному ринку захисту та швидкого доступу до даних.

ФІНАНСОВА АНАЛІТИКА КОМПАНІЇ «КЕРНЕЛ-ТРЕЙД»

Марія Зайченко — 2024-12-27

Фінансова аналітика є важливим інструментом для оцінки стану, ефективності та пер
спектив розвитку компаній, особливо в умовах сучасних економічних викликів. Компанія
327
328

«Кернел» – один із найбільших агропромислових холдингів України та ключовий гравець на
світовому ринку аграрної продукції. Її діяльність охоплює вирощування, переробку, експорт
сільськогосподарських культур, що робить її фінансові показники важливим індикатором як
внутрішнього стану компанії, так і трендів у галузі загалом. В умовах економічної нестабіль
ності, спричиненої війною, порушенням логістичних ланцюгів і коливанням цін на світових
ринках, компанія стикається з численними викликами. Проте завдяки ефективним управлін
ським рішенням і гнучкості в адаптації до нових реалій, «Кернел» демонструє здатність
підтримувати операційну діяльність і забезпечувати фінансову стабільність.
«Кернел-Трейд» спеціалізується на міжнародній торгівлі зерновими та олійними. ТОП-5
експортних позицій компанії: соняшникова олія, кукурудза, пшениця, ячмінь і тверді відходів
від виробництва масла. На долю компанії припадає близько 8% світового виробництва со
няшникової олії. Свою продукцію «Кернел» постачає більш ніж в 60 країн світу. Основний
товар компанії Kernel – це соняшникова олія. Kernel є найбільшим виробником та експорте
ром цього продукту в світі, займаючи приблизно 8% світового ринку соняшникової олії. Про
дукція компанії відповідає високим стандартам якості, має кілька варіантів фасування: як для
промислового використання, так і для кінцевих споживачів у вигляді бутильованої олії [1].

ДОСЛІДЖЕННЯ ФІНАНСОВИХ ПОКАЗНИКІВ ПРАТ "ВЕТРОПАК ГОСТОМЕЛЬСЬКИЙ СКЛОЗАВОД"

Юлія Кисленко — 2024-12-27

Скловиробництво в Україні, зокрема виробництво склотари, є важливою складовою
промислового сектору країни, що забезпечує значний внесок в економіку та експорт. Про
дукція, яку виробляють українські заводи, включає пляшки для напоїв, банки для кон
сервування та спеціальні види тари для фармацевтичної продукції. Виробничі потужності
українських заводів дозволяють виготовляти великі обсяги продукції, при цьому підприєм
ства активно інвестують у модернізацію обладнання для зниження енергоспоживання та
підвищення якості.
Гостомельський склозавод, що заснований у 1912 році, є одним із провідних вироб
ників склотари в Україні. У 2006 році швейцарська група компаній Vetropack, один із лідерів
у виробництві скляної упаковки для харчової промисловості та напоїв у Європі, придбала
контрольний пакет акцій заводу. Сьогодні завод із плавильною потужністю 600 тонн на добу
є важливою частиною групи Vetropack [2].
Метою Vetropack є забезпечення споживачів екологічними, безпечними та елегантни
ми рішеннями для пакування, що зберігають якість харчових продуктів. Компанія прагне
досягти мінімального вуглецевого сліду та максимальної оптимізації життєвого циклу про
329
дукції завдяки використанню вторинної сировини. Важливим аспектом їхньої діяльності є
довгострокові продуктивні відносини з клієнтами та відповідальність за екологічну стійкість

РИЗИКИ ТА ВИКЛИКИ РОЗВИТКУ ДЕЦЕНТРАЛІЗОВАНИХ ФІНАНСІВ

Ольга Климович — 2024-12-27

Сучасна еволюція фінансового сектору демонструє тенденцію до децентралізації, що
виражається у появі та розвитку децентралізованих фінансів (DeFi). На відміну від традицій
них, централізованих моделей, заснованих на діяльності фінансових інститутів, DeFi
системи використовують технологію блокчейн та смарт-контракти для надання фінансових
послуг. Цей підхід забезпечує високий рівень прозорості, безпеки та ефективності шляхом
відсутності централізованого контролю, автоматизації процесів та скорочення часу обробки
транзакцій.
За останні кілька років децентралізовані фінанси демонструють значний зріст. Прогно
зується, що до 2025 року ринок DeFi зросте до 376,9 млн. доларів США, а кількість користу
вачів досягне 53,56 млн осіб, що свідчить про високий інтерес інвесторів та широкого загалу
до нових фінансових інструментів [1].
DeFi-сервіси пропонують ряд переваг, зокрема зниження транзакційних витрат, підви
щення рівня довіри між учасниками ринку та розширення доступу до фінансових послуг.
Однак існує низка недоліків DeFi-сервісів: -
відсутність безпекових норм; - - - - -
регуляторна невизначеність для інвесторів;
технічні ризики при формуванні смарт-контрактів;
необхідність базових технічних знань;
висока волатильність на ринку;
шахрайство.
331
Таким чином, DeFi-сервіси представляють собою перспективну, однак все ще недоско
налу технологію. Незважаючи на ряд переваг, таких як високий рівень доступності та прозо
рості операцій, застосування децентралізованих фінансових інструментів пов’язане з низкою
суттєвих ризиків, серед яких ризик втрати коштів через хакерські атаки, відсутність страху
вання депозитів та нестабільність цін цифрових активів. Для того, щоб реалізувати повний
потенціал DeFi та забезпечити стабільний розвиток ринку, необхідно розробити ефективні
стратегії управління ризиками, підвищити рівень фінансової грамотності учасників ринку та
забезпечити належний рівень захисту інвесторів.
Серед широкого спектра інструментів, що пропонують децентралізовані фінанси, особ
ливий інтерес представляють миттєві позики (Flash Loans). Цей механізм дозволяє користу
вачам отримувати кредити без необхідності надавати заставу, що відкриває нові можливості
для арбітражу, ліквідності та інших фінансових операцій. Попри відносну новизну, Flash
Loans мають активну популярність серед клієнтів DeFi-сервісів.

МЕТОДИ ВДОСКОНАЛЕННЯ ОБЛІКУ ГОТОВОЇ ПРОДУКЦІЇ ТА ФІНАНСОВОЇ АНАЛІТИКИ НА ПРИКЛАДІ ПІДПРИЄМСТВІ ТОВ «КАВА ІНДАСТРІ УКРАЇНА»

Вероніка Максименко — 2024-12-27

У практичній діяльності підприємств, що виробляють готову продукцію, застосовуються
різні методи обліку: від традиційних способів оцінки виробничих витрат до більш складних,
таких як система стандартних витрат. Однак, не всі підприємства мають необхідний рівень ав
томатизації обліку, що призводить до помилок у розрахунках собівартості та ускладнює фор
мування звітності.
Ефективний облік готової продукції є важливою складовою успішної діяльності ТОВ
«КАВА ІНДАСТРІ УКРАЇНА». Для вдосконалення цього процесу необхідно врахувати наступ
ні аспекти:
1. Автоматизація облікових процесів. Впровадження сучасного програмного забезпечен
ня: рекомендується використовувати спеціалізовані ERP-системи (наприклад, BAS ERP, SAP,
1С:Підприємство), які дозволяють вести автоматизований облік руху готової продукції, інте
грувати дані з виробничих та складських підрозділів. Електронна інвентаризація: використання
штрих-кодування або RFID-технологій для оперативного обліку залишків на складі.
2. Оптимізація документального забезпечення. Стандартизація первинної документації:
уніфікація форм документів, таких як накладні, специфікації, товарно-транспортні накладні, з
метою зменшення помилок під час обліку. Електронний документообіг: перехід на електронну
форму документообігу для зменшення витрат часу та забезпечення збереження інформації [2].
3. Покращення системи внутрішнього контролю. Регулярна інвентаризація: проведення
інвентаризації готової продукції для виявлення розбіжностей між фактичними та обліковими
даними. Аналіз відхилень: встановлення контрольних точок для моніторингу відхилень у кіль
кісних та якісних показниках готової продукції. Впровадження системи відповідальності:
розподіл обов’язків між працівниками, відповідальними за облік і зберігання готової продукції.
4. Удосконалення калькулювання собівартості продукції. Деталізація витрат: впроваджен
ня методів обліку витрат за центрами відповідальності та функціональними напрямками. Облік
змінних та постійних витрат: запровадження системи маржинального обліку для покращення
аналізу собівартості. Інтеграція з виробничими процесами: збір точних даних про витрати ма
теріалів, енергії та праці для більш точної оцінки собівартості.
5. Підвищення прозорості інформації для управлінського обліку. Формування аналітичної
звітності: розробка звітів, які дозволяють аналізувати рух готової продукції, оборотність скла
ду, собівартість реалізації.
335
6. Навчання персоналу. Підвищення кваліфікації: проведення тренінгів і курсів для бух
галтерів, працівників складів і менеджерів з продажу щодо ведення обліку готової продукції.
Знання законодавства: актуалізація знань щодо норм податкового і фінансового обліку [3].
7. Оптимізація процесу реалізації продукції. Розширення каналів збуту: використання он
лайн-платформ для автоматизації процесу реалізації. Контроль дебіторської заборгованості:
забезпечення прозорого обліку реалізації продукції та своєчасного отримання оплати. Розши
рення каналів збуту: використання онлайн-платформ для автоматизації процесу реалізації. Кон
троль дебіторської заборгованості: забезпечення прозорого обліку реалізації продукції та
своєчасного отримання оплати.
Отже, застосування вищезазначених рекомендацій дозволить ТОВ «КАВА ІНДАСТРІ
УКРАЇНА» покращити облік готової продукції, забезпечити його точність, прозорість та інте
грацію з іншими бізнес-процесами. Це сприятиме підвищенню ефективності управління
підприємством, зменшенню витрат і покращенню фінансових результатів.
Основними проблемами в обліку готової продукції є: - невідповідність між фактичною собівартістю продукції та її нормативною оцінкою через
нестабільність витрат; - низький рівень автоматизації обліку та впровадження сучасних технологій у малих та се
редніх підприємствах; - проблеми з визначенням фактичних витрат на складі, що може вплинути на правильність
оцінки залишків готової продукції [1, 3].
На основі зроблених висновків можна запропонувати пропозиції які з можуть покращити
свій облік готової продукції. Вдосконалення автоматизації обліку. Рекомендується впро
вадження сучасних облікових програм та систем, таких як 1С:Підприємство, BAS або SAP, що
дозволять автоматизувати процеси обліку готової продукції. Це дасть змогу скоротити час на
обробку даних, зменшить ймовірність помилок та підвищить ефективність роботи бухгалтерії.
Поліпшення оцінки собівартості готової продукції. Для покращення точності оцінки
собівартості пропонується впровадити методику обліку виробничих витрат, яка більше
відповідає реальним умовам виробництва, зокрема за допомогою стандартних витрат або
аналітичних калькуляцій, що дозволяє вчасно коригувати змінні витрати.
Підвищення кваліфікації працівників. Важливим кроком є підвищення кваліфікації бух
галтерів та фахівців, що займаються обліком готової продукції, через курси навчання, семінари
та тренінги. Знання нових стандартів та змін у законодавстві дозволить уникнути помилок при
веденні обліку.
Удосконалення методів обліку запасів та готової продукції. Пропонується переглянути
методи оцінки залишків продукції, включаючи застосування методу специфічної ідентифікації
або середньозваженого методу для точнішого обліку витрат.
Отже, облік готової продукції є важливим елементом управління підприємством,
оскільки він впливає на точність фінансової звітності, ефективність управлінських рішень і
загальну рентабельність. Сучасні методи вдосконалення цього процесу, зокрема автоматиза
ція, використання ERP-систем та аналітичних інструментів, дозволяють мінімізувати помил
ки, пов’язані з людським фактором, та забезпечити прозорість у веденні обліку. Коректний
облік готової продукції сприяє оптимізації запасів, що знижує витрати на зберігання і скоро
чує ризики втрат від псування чи надлишкових залишків. Таким чином, впровадження інно
ваційних методів забезпечує підприємству конкурентні переваги, підвищуючи ефективність
бізнес-процесів і загальну фінансову стабільність.

ВИКОРИСТАННЯ СУЧАСНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ОБЛІКУ ВИТРАТ НА ЗБУТ

Ольга Кононець — 2024-12-27

Витрати на збут відіграють критично важливу роль у фінансових результатах
підприємств, оскільки вони впливають на загальну ефективність комерційної діяльності. Ці
витрати охоплюють різноманітні елементи, включаючи рекламу, заробітну плату торгового
персоналу, транспортні витрати та витрати на зберігання. Тому точний облік і звітність щодо
витрат на збут є необхідними для достовірної фінансової звітності та обґрунтованих управ
лінських рішень.
Використання сучасних інформаційних технологій для оптимізації обліку витрат на
збут є важливим елементом управлінського обліку в умовах стрімко змінюваного ринкового
середовища. Сучасні інформаційні технології дозволяють не тільки підвищити ефективність
облікових процесів, а й забезпечити їхню гнучкість, оперативність та точність [1]. Зважаючи
на те, що витрати на збут складають значну частину загальних витрат підприємства, їх ко
ректне облікування є критично важливим для прийняття управлінських рішень.
Аналітичні інструменти, такі як бізнес-аналітика (BI), дозволяють підприємствам
здійснювати глибокий аналіз витрат на збут. За допомогою BI-систем можна візуалізувати
дані, створювати звіти, які демонструють динаміку витрат, порівнювати їх з плановими по
казниками, а також виявляти тенденції і аномалії. Це дозволяє менеджерам приймати більш
обґрунтовані рішення щодо оптимізації витрат, покращення ефективності витрат на збут і,
відповідно, підвищення прибутковості. Важливим аспектом є також інтеграція облікових
систем з CRM (управління взаємовідносинами з клієнтами) системами. Це забезпечує зво
ротний зв'язок між витратами на збут і результатами продажів, дозволяючи підприємству
333
оцінювати рентабельність рекламних кампаній або акцій. Наприклад, аналізуючи витрати на
рекламу та їх вплив на обсяги продажів, можна коригувати стратегії просування товарів [2].
У сучасному світі важливо не лише впроваджувати нові технології, а й постійно їх
оновлювати. Підприємствам слід звертати увагу на нові рішення в галузі фінансових техно
логій (FinTech), які пропонують інноваційні підходи до обліку і аналізу витрат. Наприклад,
використання блокчейн-технологій може забезпечити прозорість і достовірність фінансових
транзакцій, що особливо актуально для великих підприємств із складними структурами вит
рат.

НОВІ МОЖЛИВОСТІ ПРОЦЕСУ ДІДЖИТАЛІЗАЦІЇ ДЛЯ МАЛОГО ТА СЕРЕДНЬОГО БІЗНЕСУ В УМОВАХ ГЛОБАЛІЗАЦІЇ

Максим Мацишин — 2024-12-27

Діджиталізація перетворилася на ключовий фактор розвитку економіки, особливо для
малого і середнього бізнесу. Цифрові технології відкривають нові можливості для бізнесу,
дозволяючи МСБ адаптуватися до швидких змін ринку, виходити на глобальні ринки і кон
курувати з великими компаніями. Глобалізація створює виклики та можливості для бізнесу.
В умовах глобалізованого ринку, малий і середній бізнес стикається з необхідністю викорис
товувати діджиталізацію для виходу на міжнародні ринки, оптимізації процесів та побудови
стійких конкурентних переваг.
На державному рівні цифровізація заснована та закріплена законодавчими, норматив
ними документами. Так, Законом України «Про національну програму інформатизації» [1]
передбачено запровадження національної програми інформатизації, що мала б створювати
правові, організаційні, науково-технічні, економічні, фінансові, методичні й гуманітарні за
сади регулювання процесу формування та виконання програми. Законом України «Про елек
тронні довірчі послуги» [1] обґрунтовано державне регулювання й управління у сферах елек
тронних довірчих послуг та електронної ідентифікації. У розпорядженні Кабінету Міністрів
України «Про 12 схвалення Концепції розвитку цифрової економіки та суспільства України
на 2018-2020 роки та затвердження плану заходів щодо її реалізації» [3] описано принципи
цифровізації, напрями цифрового розвитку шляхом розвитку цифрових інфраструктур, циф
рових компетенцій, упровадження концепції цифрових робочих місць, цифровізація реально
го сектору економіки, реалізація проектів цифрових трансформацій. Фінансування ж заходів
щодо реалізації Концепції передбачено здійснювати за рахунок коштів державного бюджету.
Діджиталізація дозволяє малим підприємствам долати географічні бар’єри і продавати
товари й послуги на всій території України. Наприклад, платформи OLX, PROM, ROZETKA,
MAUDAU надають МСБ можливість продавати продукцію на глобальному рівні. Це дає змо
гу значно збільшити клієнтську базу та дохід. Завдяки платформам, як-от Facebook,
Instagram, TikTok, малий і середній бізнес може залучати нових клієнтів через таргетовану
рекламу. Ці інструменти дозволяють максимально ефективно використовувати бюджет на
рекламу, орієнтуючись на певні сегменти аудиторії, що особливо корисно для малих компа
ній із обмеженими ресурсами.
Хоча діджиталізація відкриває нові можливості, процес впровадження цифрових ін
струментів потребує значних інвестицій, які можуть бути недоступними для малого бізнесу.
Підприємства стикаються з фінансовими труднощами у процесі закупівлі сучасного програ
много забезпечення, навчання персоналу і модернізації обладнання. Використання цифрових
інструментів збільшує ризики кіберзагроз, які можуть поставити під загрозу бізнес-операції
та довіру клієнтів. МСБ часто недостатньо захищені від кібератак через брак ресурсів та спе
ціалістів, що може призвести до втрати конфіденційних даних і фінансових втрат. Діджита
лізація вимагає від працівників певного рівня цифрових навичок, зокрема роботи з програм
ним забезпеченням для автоматизації, управління соціальними мережами та аналітики даних.
Багато малих компаній стикаються з проблемою нестачі кваліфікованих кадрів або ж не мо
жуть забезпечити необхідне навчання.
Завдяки аналітиці даних, МСБ може краще розуміти потреби клієнтів і пропонувати
персоналізовані послуги, що підвищує задоволеність клієнтів та їх лояльність. Це дає мож
ливість виділятися серед конкурентів і збільшувати частку на ринку. Сьогодні малий і серед
ній бізнес може використовувати аутсорсингові компанії для ІТ-підтримки, маркетингу та
337
інших бізнес-процесів. Це знижує витрати на постійний персонал і дає можливість сконцент
руватися на основній діяльності компанії. Використання цифрових інструментів спрощує
пошук партнерів і співпрацю на міжнародному рівні, дозволяючи малому бізнесу розширю
вати свої можливості і залучати нових інвесторів. Завдяки онлайн-платформам бізнес може
знаходити партнерів по всьому світу.
Діджиталізація сприяє появі нових бізнес-моделей, таких як передплатні сервіси, плат
форми спільного користування і фріланс-платформи. Це дає можливість МСБ адаптувати
свої послуги під потреби ринку і розширити джерела доходу. Також вона сприяє сталому
розвитку бізнесу, зменшуючи вуглецевий слід через електронні документи, онлайн
конференції та оптимізацію процесів. Це підвищує репутацію компанії та відповідає сучас
ним тенденціям до екологічної відповідальності. Уряди багатьох країн пропонують програми
та гранти для підтримки цифрової трансформації малого бізнесу. Такі ініціативи можуть
включати субсидії на придбання програмного забезпечення, консультації з кібербезпеки та
навчання цифровим навичкам.
Діджиталізація вже стала основою розвитку малого і середнього бізнесу, надаючи їм
можливість виживати в умовах конкуренції, виходити на нові ринки та розвиватися. Важли
во, щоб малий і середній бізнес інвестував у розвиток цифрових навичок працівників і забез
печення захисту інформації, оскільки ці аспекти стають невід’ємною частиною роботи в ци
фровому середовищі. Уряди та міжнародні організації мають стимулювати діджиталізацію
малого бізнесу через гранти, субсидії і законодавчу підтримку. Це сприятиме створенню
стійкої та конкурентоспроможної економіки в умовах глобалізації.

ЗНИЖЕННЯ ЦІНИ ФАРМАЦЕВТИЧНОГО ВИРОБНИЦТВА З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Катерина Міндова — 2024-12-27

На сьогоднішній день, все частіше спостерігається використання штучного інтелекту
(далі - ШІ) у різних сферах життя людини, у тому числі - підприємницькій та виробничій
діяльностях. Усе більше розвивається фармацевтична галузь: регулярно проводяться розроб
ка нових ліків у спробах боротьби із вірусами, лікуванні онкологічних захворювань тощо.
Проте постійний ріст цін на рецептурні препарати негативно впливає на пацієнтів, систему
охорони здоров’я та страхові компанії. При цьому, більшість коштів фармацевтичних компа
338
ній йде саме на розробку та створення ліків, але 90% не проходять одну з фаз клінічних ви
пробувань [1, 2].
Спираючись на інформацію, надану Центром розвитку ліків при Університеті Тафтса
(Массачусетс, США), яка порівнює показники ще 2003 та 2013 років, середня вартість на
розробку нового препарату для фармацевтичного ринку зросла майже вдвічі, досягнувши
значення у 2,6 мільярда доларів. Ще 10 років тому вкладений у науково-дослідні та дослідно
конструкторські роботи один долар приносив 10 центів прибутку, коли на сьогоднішній день
ця сума становить уже менше 2 центів [2].
Іншими словами, процес розробки ліків дорожчає, через що фармацевтичні компанії
шукають методи зниження таких витрат. Одним з варіантів стало використання ШІ та аналі
тики даних, що надає розширені можливості для оптимізації використання ліків, пошуку
шляхів розробки нових препаратів, допомагаючи компаніям прогнозувати тенденції витрат
та скоротити значну частину фінансових розходів. За оцінками McKinsey Global Institute,
такий підхід може приносити компаніям щорічно до 100 мільярдів доларів щорічно (якщо
розглядати лише систему охорони здоров’я США) [1, 2].

MICROSOFT POWER BI AS MAJOR TOOL FOR CORPORATIVE ANALYTICS

Yuriy Nykon — 2024-12-27

In today’s hyper-competitive business environment, actionable insights are the cornerstone of
sustainable growth and innovation. At Intellias (one of biggest Ukrainian IT Service providers), we
have embedded Microsoft Power BI into every facet of our operations, leveraging its cutting-edge
analytics capabilities to enhance decision-making, optimize resource allocation, and drive strategic
initiatives. From talent management to financial oversight and sales optimization, Power BI em
powers teams at every level - strategic, operational, and tactical - to transform complex data into
meaningful intelligence. By employing tailored dashboards and cross-functional reports, Intellias
unlocks value across its enterprise, fostering agility, precision, and data-driven leadership. The
summary below provides an in-depth exploration of how Power BI catalyzes transformation at In
tellias, supporting both immediate operational needs and long-term organizational objectives.
1.
Leveraging Microsoft Power BI for Strategic, Operational, and Tactical Insights
Intellias Solutions integrates Microsoft Power BI to drive performance improvements across strate
gic, operational, and tactical levels. By consolidating data from diverse sources into unified, stake
holder-specific dashboards, we provide clarity and precision in analytics for a range of business
functions. Power BI enables detailed tracking of recruitment dynamics, workforce trends, and em
ployee satisfaction, empowering managers with actionable insights. The platform’s ability to align
granular data with broader strategic goals ensures efficiency in planning, execution, and evaluation.
This presentation will detail how Power BI has become an integral tool for evidence-based deci
sion-making, supporting cross-functional collaboration and fostering a culture of continuous im
provement.
2.
Enhancing
Talent
Management
with
Power
BI
Analytics
At Intellias, Microsoft Power BI plays a pivotal role in optimizing talent management. From re
cruitment to workforce planning, we use Power BI to gain detailed insights into candidate sourcing,
hiring costs, and recruitment pipeline progress. Talent marketing reports allow managers to assess
the ROI of marketing efforts and allocate budgets more effectively. Workforce management dash
boards streamline the alignment of internal resources with open roles, tracking key metrics such as
rotation rates, turnover, and resource utilization. Additionally, recruitment KPI reports, segmented
by job family, skillset, and location, enable precise planning and forecasting. Power BI’s compre
hensive analytics empower managers to make informed decisions, improving recruitment outcomes
and operational efficiency across the talent lifecycle.
3.
Streamlining Delivery Processes and Financial Insights with Power BI
Operational excellence and financial transparency are critical to Intellias’ success, and Power BI
drives both. For delivery processes, staffing reports consolidate scattered data from Jira into intui
tive dashboards, providing real-time visibility into recruitment progress and team allocations. Fi
nancial metrics dashboards compare planned, actual, and forecasted revenue, offering insights into
performance by department, engagement, and project. Business trip analytics leverage cost devia
tions, regional trends, and interactive mapping to optimize travel budgets and planning. Further
more, client satisfaction reports and time utilization analytics deliver critical feedback for refining
workflows and enhancing efficiency. This abstract highlights how Power BI transforms operational
and financial data into actionable strategies that drive alignment and success.
4.
Smart Sales and Marketing Performance Analysis through Power BI
Intellias leverages Microsoft Power BI to revolutionize sales and marketing operations, delivering
powerful analytics that optimize performance and strategic decision-making. Pipeline analytics
track lead generation and conversion rates, integrating vast datasets from CRM systems to offer
341
insights sorted by industry, region, or expertise. Tailored sales target dashboards provide sales rep
resentatives with real-time data on actual, targeted, and predicted revenue, fostering a personalized
approach to performance improvement. Pre-sale analytics evaluate capacity, effort, and spending
for project bids, incorporating stakeholder feedback to refine resource allocation. Additionally, re
ports identifying incomplete CRM fields ensure data integrity and accuracy. Power BI enables data
driven decision-making, positioning Intellias as a leader in sales and marketing optimization.
5.
Revenue Forecasting and Strategic Decision-Making Using Power BI
Revenue forecasting at Intellias harnesses the power of Microsoft Power BI to deliver accurate,
actionable insights. By analyzing historical CRM data, Power BI generates projections segmented
by industry, expertise, region, and time period, enabling leadership to make informed strategic deci
sions. Predictive analytics highlight potential revenue trends while uncovering areas for operational
improvement, ensuring that strategies align with long-term goals. The platform’s intuitive dash
boards and robust visualization capabilities simplify complex data analysis, fostering a culture of
proactive, data-driven management. This abstract explores how Power BI’s advanced forecasting
tools empower Intellias to maintain its competitive edge and achieve sustainable growth.
Intellias’ strategic adoption of Microsoft Power BI demonstrates the transformative potential
of advanced analytics in a modern enterprise. Across talent management, delivery processes, finan
cial oversight, and sales and marketing optimization, Power BI has become a cornerstone of our
data-driven approach, enabling precision, agility, and innovation. By integrating Power BI into eve
ry level of our operations, we not only unlock deeper insights but also foster a culture of informed
decision-making and continuous improvement. The insights presented here showcase how Power BI
has empowered Intellias to drive measurable outcomes and achieve sustained success in an increas
ingly complex and dynamic business landscape.

МОДЕЛЮВАННЯ ФІНАНСОВОЇ СТІЙКОСТІ ПІДПРИЄМСТВА

Вероніка Обметко — 2024-12-27

Розглянемо моделювання фінансової стійкості підприємства за умови використанням
алгоритмів машинного навчання — це комплексний підхід, що базується на аналізі фінансо
342
вих даних за допомогою сучасних математичних методів. Основна мета — прогнозувати
стабільність підприємства, виявляти ризики та оптимізувати управлінські рішення. Цей про
цес складається з кількох етапів, які ми поступово розглянемо.
Для успішного моделювання важливо забезпечити якісний збір та ретельну підготовку
даних. На початковому етапі необхідно чітко визначити джерела інформації, з яких надхо
дять дані. Серед основних джерел можна виділити такі: - відкриті бази даних: YouControl, OpenDataBot (в Україні), Bloomberg, Yahoo Finance
(міжнародні); - власні фінансові звіти підприємства: балансові звіти, звіти про прибутки та збитки,
грошові потоки; - веб-скрапінг або API-інтеграція для отримання зовнішніх ринкових даних.
Також звернемо увагу безпосередньо на обробку даних (рис. 1): видалення пропусків та
аномалій; перевірка на кореляцію між змінними, трансформація або агрегування показників;
масштабування числових значень (наприклад, нормалізація через StandardScaler у Python).

ЕКОНОМІЧНА АНАЛІТИКА ПІДПРИЄМСТВА

Катерина Петрова — 2024-12-27

Аналітичні данні результативних показників роботи підприємства, окрім підсумкових
чи проміжних характеристик, виконують допоміжну функцію, на їх основі компанії здійс
нюють результативні трансформації, розробляють креативні та інноваційні рішення, розкла
даючи загальну стратегію на окремі ініціативні рішення. І саме це дає змогу забезпечити у
поточній перспективі відчути користь. Зважаючи на все це, існує потреба забезпечувати на
підприємстві реалізацію процесів аналітики бізнесу.
На нашу думку, у масштабах малого та середнього бізнесу економічна аналітика фінан
сових показників роботи підприємства дозволяє визначити наявні економічні тенденції, оці
нити вплив внутрішніх і зовнішніх факторів на фінансові результати, а також сформувати
базу для подальших аналітичних досліджень. Основу аналізу ключових економічних показ
ників підприємства, становлять витрати, доходи та кількість клієнтів, а також оцінка чинни
ків ринкової та галузевої динаміки, які мають вплив на ефективність його діяльності.
Аналіз фінансових показників за визначений (звітний) період дозволяє зрозуміти, як
зовнішні фактори, зокрема і війна в Україні, вплинули на дохідність, витрати та загальний
фінансовий результат підприємства. Основною метою цього аналізу є не лише констатація
фактів, але й глибше розуміння механізмів, що формують фінансові результати, що, в свою
чергу, допоможе визначити потенційні напрямки для подальшого розвитку.

СУЧАСНІ ФОРМИ ІНВЕСТУВАННЯ, ЯКІ ВИКОРИСТОВУЮТЬ МАЛИЙ І СЕ РЕДНІЙ БІЗНЕС В УКРАЇНІ

Галина Плисенко — 2024-12-27

Малий і середній бізнес є ключовим сегментом економіки України, що забезпечує ро
бочі місця, генерує значну частину ВВП та сприяє розвитку регіонів. В умовах глобалізації,
цифровізації та зростання конкуренції доступ до ефективних форм інвестування стає крити
чно важливим для підтримки конкурентоспроможності малого і середнього бізнесу. Незва
жаючи на війну, малий та середній бізнес (МСБ) в Україні демонструє надзвичайну стійкість
і здатність адаптуватися до викликів. У 2022 році, через вторгнення, ВВП України скоротив
ся на 30%, а доходи малих підприємств впали на 43%, що призвело до скорочення робочих
місць на 22% [1]. Проте вже до кінця 2023 року 82% підприємств, які припинили діяльність
на початку війни, частково відновили роботу, і цей тренд продовжує зростати [2]. Попри
втрати, бізнеси адаптуються до нових умов, шукаючи шляхи для відновлення та зростання.
Державна та міжнародна підтримка стала критично важливою для виживання МСБ під час
війни. Програми, такі як «Vision: BDF 2.0», які передбачають фінансову підтримку та креди
ти для бізнесу, стали рятівним колом для багатьох підприємств [3]. Крім того, міжнародні
організації, такі як ООН, активно працюють над розробкою стратегій для покращення досту
пу до фінансування та розвитку інноваційних рішень для підтримки МСБ [2].
Значну роль у відновленні бізнесу також відіграє технологічна модернізація та інтегра
ція України до європейського ринку. Це дозволяє українським підприємствам бути більш
конкурентоспроможними та гнучкими в умовах постійних змін економічного середовища
[4]. Таким чином, малий і середній бізнес, незважаючи на війну, залишається важливою час
тиною української економіки та демонструє потенціал до відновлення та подальшого розвит
ку завдяки підтримці держави та міжнародних партнерів та застосовуючи інноваційні форми
інвестування, зокрема: венчурний капітал і стартапи, інвестиції в приватні ринки, криптова
люти та блокчейн-технології, соціальні інвестиції та стійке фінансування, інвестування через
платформи краудфандингу.
Сучасні форми інвестування відкривають перед інвесторами численні переваги: висо
кий потенціал прибутку: особливо це стосується інвестування на ранніх стадіях у стартапи та
технологічні компанії; диверсифікація портфеля: інвестування у приватні ринки та альтерна
тивні активи допомагає знизити ризики, пов’язані з коливаннями на публічних ринках; підт
римка інновацій: інвестори мають можливість підтримувати розвиток нових технологій та
бізнес-моделей, які можуть суттєво вплинути на економіку в майбутньому. Проте, існують і
суттєві ризики: низька ліквідність: інвестиції в приватні ринки або стартапи можуть бути
неліквідними, що ускладнює вихід з інвестиції у разі потреби; високий рівень ризику: інвес
тування в нові компанії або технології завжди пов’язане з ризиком невдачі проекту; регуля
торні зміни: наприклад, криптовалюти стикаються з посиленням регуляцій у багатьох краї
нах, що може вплинути на їхню вартість та доступність для інвесторів [5].
Сучасні форми інвестування, які застосовують підприємці, значно розширилися завдя
ки новим технологіям та фінансовим інструментам, які активно інтегруються в бізнес
процеси. Розглянемо основні з них.
1. Класичні форми інвестування у новому форматі. Попри стрімкий розвиток інно
ваційних підходів, традиційні форми інвестування, такі як банківські кредити та лізинг, за
лишаються популярними серед українських підприємців. Проте ці механізми набувають но
вого вигляду завдяки впровадженню цифрових платформ. Онлайн-кредитування, автомати
347
зовані системи оцінки кредитоспроможності та можливість отримання фінансування через
мобільні додатки спрощують доступ до коштів і знижують витрати бізнесу [3].
2. Краудфандинг та краудінвестинг. Одним із найперспективніших способів залучення
інвестицій для малого та середнього бізнесу є краудфандинг. Цей метод дозволяє
підприємцям залучати кошти безпосередньо від широкого кола осіб, які зацікавлені у про
дукті чи послузі. В Україні краудфандингові платформи, такі як Big Idea або міжнародні ре
сурси на зразок Kickstarter, стають інструментами для фінансування стартапів та розширення
вже існуючого бізнесу. Краудінвестинг, у свою чергу, дає змогу інвесторам отримувати
частку у компанії, що розвивається, створюючи довгострокове партнерство між бізнесом і
громадою [4].
3. Венчурне інвестування. Хоча венчурний капітал переважно асоціюється зі стартапа
ми у сфері технологій, все більше середніх українських підприємств у традиційних секторах
звертаються до венчурних інвесторів. Цей підхід є особливо ефективним для інноваційних
проектів із високим ризиком, але значним потенціалом зростання. Успішні приклади таких
інвестицій в Україні можна знайти у сфері агротехнологій, екологічних рішень та IT-послуг.
4. Платформи P2P-кредитування. Peer-to-peer (P2P) кредитування – це ще одна сучасна
форма залучення інвестицій, яка стає дедалі популярнішою серед малого та середнього біз
несу. Завдяки платформам на кшталт Moneyveo чи міжнародних сервісів, підприємці можуть
отримувати фінансування без посередництва банків. Цей механізм вигідний для обох сторін:
позичальники отримують доступ до капіталу за нижчими ставками, а інвестори мають мож
ливість отримувати дохід у вигляді відсотків.
5. Інвестиції через бізнес-ангелів. Бізнес-ангели – це приватні інвестори, які надають
фінансування малому бізнесу на ранніх етапах розвитку. Вони часто пропонують не лише
гроші, але й експертну підтримку, доступ до мережі контактів та консалтинг. В Україні спо
стерігається зростання активності бізнес-ангелів завдяки організаціям, таким як Ukrainian
Business Angels Network (UBAN), які об’єднують інвесторів і підприємців.
6. Інноваційні фінансові інструменти. Останніми роками на українському ринку
з’явилися нові фінансові інструменти, які активно використовуються малий та середній біз
нес: - - -
фінансування через ICO (Initial Coin Offering). Використання криптовалют для залу
чення інвестицій набуває популярності серед технологічних компаній.
гібридні моделі фінансування, які поєднують класичні кредити із грантовою підтрим
кою або краудінвестингом, допомагають знижувати фінансові ризики.
смарт-контракти на базі блокчейну, що забезпечують прозорість і безпечність транза
кцій між підприємцями та інвесторами.
7. Гранти та міжнародна допомога. Грантові програми залишаються важливим джере
лом фінансування для малого та середнього бізнесу в Україні. Такі організації, як USAID,
Європейський банк реконструкції та розвитку (ЄБРР), а також програми ЄС, надають кошти
підприємцям для розширення виробництва, цифровізації чи впровадження екологічних ініці
атив. Гранти є особливо привабливими через те, що вони не передбачають повернення кош
тів, однак вимагають прозорості та підготовки якісної документації.
8. Роль цифрових технологій. Цифровізація стає рушієм змін у формах інвестування. Онлайн
платформи, мобільні додатки та блокчейн забезпечують зручність і безпеку фінансових операцій.
Завдяки автоматизації процесів і доступності інформації, навіть малий бізнес отримує доступ до
складних фінансових інструментів, які раніше були доступні лише великим компаніям.
9. Соціально відповідальне інвестування (SRI) та ESG-критерії. Соціально відповідальне
інвестування (SRI) набуває популярності серед малих і середніх підприємств, які прагнуть залучити
інвесторів, орієнтованих на сталий розвиток. Інвестори все більше звертають увагу на дотримання
ESG-критеріїв (екологічних, соціальних і управлінських аспектів) при виборі бізнесу для фінансуван
ня. Це створює додаткові можливості для МСБ, які реалізують проєкти в сфері екології, соціальної
відповідальності чи розвитку місцевих громад. Наприклад, підприємства, що впроваджують енергое
фективні технології, скорочують викиди або займаються соціально значущою діяльністю, можуть
отримати пріоритет при залученні інвестицій.
348
10. Інкубатори та акселератори як джерела інвестицій. Інкубатори та акселератори віді
грають значну роль у розвитку малого та середнього бізнесу, надаючи не лише фінансуван
ня, а й консультаційну підтримку, доступ до експертів та ринків. В Україні існує кілька ус
пішних програм, таких як TechUkraine та 1991 Open Data Incubator, які сприяють розвитку
інноваційних проєктів. Участь у таких програмах допомагає підприємцям не лише знайти
джерела фінансування, але й підвищити рівень компетенцій у веденні бізнесу [3].
Отже, сучасні форми інвестування відкривають нові можливості для розвитку малого
та середнього бізнесу в Україні. Поєднання традиційних методів із інноваційними технологі
ями дозволяє підприємцям ефективно залучати ресурси для зростання, підвищення конку
рентоспроможності та розширення своєї діяльності. Водночас, для повноцінного викорис
тання цих інструментів необхідні подальші реформи фінансової системи, підвищення фінан
сової грамотності підприємців та підтримка з боку держави й міжнародних організацій. Та
ким чином, інвестування для малого та середнього бізнесу в Україні перебуває на етапі тран
сформації, відкриваючи перспективи для сталого економічного зростання.

ТРАНСФОРМАЦІЯ ДАНИХ ОБЛІКУ В КОНТЕКСТІ ЦИФРОВОЇ ВЗАЄМОДІЇ ПЛАТНИКІВ ПОДАТКІВ І ДЕРЖАВИ

Ілля Пуголовко — 2024-12-27

У сучасних умовах розвитку бізнесу неможливо ігнорувати значення імплементації та
удосконалення передових інформаційних технологій, заснованих на широкому використанні
обчислювальних систем та електронної взаємодії з ключовими стейкхолдерами. Трансфор
мація систем управління бізнесом відбувається завдяки інтеграції нових технологій та опера
349
тивних рішень, що сприяють оптимізації бізнес-процесів, мінімізації витрат та зростанню
частки інтелектуальної праці. Незважаючи на виклики, пов’язані з повномасштабним росій
ським воєнним вторгненням, в Україні спостерігається значний прогрес у трансформації вза
ємодії бізнесу з державою. Цьому сприяє розвиток порталу «Дія», модернізація веб-порталів
Державної служби статистики, Електронного кабінету платників податків тощо. Платники
податків отримали доступ до широкого спектру інформації та сервісів, зокрема, можливість
перевірки контрагентів щодо відповідності критеріям ризику, подання податкової та фінан
сової звітності, обміну кореспонденцією та моніторингу відповідності індикаторам ризику.
Хоча цифровізація полегшує збір важливих даних про податкову базу, необхідно поси
лити спроможність податкових органів та платників податків забезпечувати дотримання по
даткового законодавства для уникнення порушень. Аналіз зарубіжного досвіду електронного
звітування показує, що його обов’язкове впровадження забезпечує кращі результати та зрос
тання податкових надходжень, що підкреслює необхідність посилення контролю з боку дер
жави [1]. Добровільне застосування нових інструментів залежить від попередньої комплаєнс
поведінки і може призвести до того, що платники податків вирішать їх не використовувати,
щоб уникнути надмірного контролю.
Одне з останніх оновлень Електронного кабінету платника податків в Україні дозволи
ло подавати стандартний аудиторський файл (SAF-T) на запит контролюючого органу під
час перевірок. Ці нововведення стосуються великих платників податків і не передбачають
санкцій за їх недотримання. Подальше запровадження SAF-T для податкових цілей як
обов’язкового формату ініціює зміни в облікових системах підзвітних суб’єктів, відкриваючи
нові перспективи для збору даних про господарські операції за певний період і має стати од
нією з найбільших змін у взаємодії бізнесу і податкової служби.
SAF-T, як фактична копія системи бухгалтерського обліку, генерується у формі XML
схеми за допомогою програмного забезпечення, підтверджується керівництвом компанії та
подається до податкових органів для верифікації. Особливу увагу в SAF-T привертає розділ
«Бухгалтерські операції», який містить записи з Головної книги. Відповідно до Детального
технічного опису елементів SAF-T UA, опублікованого на офіційному сайті Державної пода
ткової служби України, у цьому розділі відображається інформація про бухгалтерські прове
дення суб’єкта господарювання з деталізацією кожної окремої господарської операції, її змі
сту, виду, суми, інформації про унікальний ідентифікаційний номер контрагента юридичної
особи та даних про рахунки бухгалтерського обліку [2]. Аналіз XSD-схеми SAF-T показав,
що структура записів у файлі передбачає певний спосіб відображення облікових операцій на
основі принципу подвійного запису, характерному для зарубіжних ERP-систем. В умовах
України, де широко використовуються системи, такі як 1С:Підприємство та BAS, існує від
мінність у будові облікових записів та регістрів порівняно з їх зарубіжними аналогами.
За неофіційними даними, від 70 до 80% українського бізнесу продовжують використо
вувати 1С та її аналоги у своїй діяльності [3]. Дані, опубліковані Всеукраїнською громадсь
кою організацією «Спілка автоматизаторів бізнесу» в розділі «Успішні впровадження», свід
чать про певну тенденцію до зменшення кількості впроваджень систем BAS (рис. 1).
Такі тенденції можуть бути зумовлені об’єктивними факторами, наприклад, зниженням
економічної активності через російсько-українську війну. Однак у 2023 році кількість таких
впроваджень була більшою, ніж у 2022 р., незважаючи на інформацію про можливі законо
давчі обмеження щодо використання такого програмного забезпечення.

ЕКОНОМІЧНІ ВИГОДИ ЗАМІНИ ТВАРИННИХ МОДЕЛЕЙ НА ОРГАНИ-НА-ЧИПІ У РОЗРОБЦІ ЛІКАРСЬКИХ ЗАСОБІВ

Богдана Ружицька — 2024-12-27

Традиційні тваринні моделі, попри їх тривалу історію використання в біомедичних до
слідженнях, мають значні обмеження: недостатню точність у передбаченні реакцій людсько
го організму на нові лікарські засоби, що спричиняє часті невдачі на пізніх етапах, зокрема
клінічних випробувань. Крім високої вартості утримання тварин, яке потребує значних ресу
рсів і кваліфікованого персоналу, ці моделі є етично спірними.
Одним із вирішень даної проблеми є використання in vitro (від лат. «у склі») методик,
що базуються на культивуванні клітин поза живим організмом. Такі методи дозволяють пра
цювати безпосередньо з клітинами людини, потребують менше простору, як правило, нав
чання цим методикам займає менше часу, а також знімається низка етичних питань. У Європі
завдяки таким підходам кількість використаних тварин у дослідженнях зменшилася з 31% у
2005 році до 19% у 2011 році, а 70% тестів у 2010–2013 роках були in vitro, переважно для
оцінки генотоксичності та метаболізму препаратів(Meigs, 2018). У грудні 2022 року Управ
ління з контролю за продуктами і ліками США (FDA) ухвалило рішення скасувати
обов’язковість тестування на тваринах для затвердження нових лікарських засобів (Feitor et
al., 2023).
351
Проте під час культивування поза організмом клітини можуть втрачати свої характерні
властивості через те, що умови культивування відрізняються від фізіологічних, що може та
кож негативно впливати на якість результатів дослідження та успіх у клінічних випробуван
нях. Органи-на-чипі — це компактні пристрої з канальцями, у яких забезпечується перфузія
та інші стимули (механічні, електричні, хімічні) для відтворення будови і функцій тканин та
органів людини(Franzen et al., 2019).

МЕТОДИ ФІНАНСОВОЇ АНАЛІТИКИ У ФАРМАЦЕВТИЧНІЙ ГАЛУЗІ

Наталія Снігур — 2024-12-27

На сьогоднішній день фармацевтична галузь є однією із найбільш розвинених та при
буткових галузей виробництва та збиту продукції і вартість глобального ринку на 2024 рік
складає понад 1,5 трильйони доларів США і на період наступних років прогнозується пода
льше масштабування виробництв та прибутку галузі [1].
Розуміння зовнішнього операційного середовища і регулярна перевірка сильних, слаб
ких сторони, можливостей та загроз (strengths, weaknesses, opportunities and threats, SWOT)
робочого середовища для фармацевтичних виробництв має вирішальне значення для успіху.
Однак SWOT-аналіз не завжди надає повну картину ситуації. Щоб отримати якісну оцінку,
окрім аналізу конкурентного, внутрішнього та зовнішнього операційного середовища, потрі
бно проводити аналіз фінансової звітності, який надає інформацію про внутрішню ефектив
ність бізнесу. З даною метою використовується спеціальний обчислювальний апарат аналізу
фінансової звітності.
Перш за все слід згадати порівняльний аналіз фінансової звітності, який має два підви
ди: вертикальний і горизонтальний. Вертикальний аналіз порівнює фінансові показники по
точного стану компанії відносно базових сум, закладених планово. Наприклад, окремі зали
353
шки активів у балансі на рахунках компанії можуть бути виражені у відсотках від загальних
активів, або різні рахунки доходів і витрат у звіті про прибутки/збитки відображаються у
відсотках від загального обсягу продажів. Крім того, вертикальний аналіз є корисним для
оцінки конкурентоспроможності підприємства на ринку, порівняння компаній однієї галузі,
незважаючи на різницю в їх абсолютній вартості. Методом вертикального фінансового аналі
зу можна порівнювати результати компанії з галузевими стандартами, такими як ті, що пуб
лікуються Національною асоціацією фармацевтів [2]. Другий підвид, горизонтальний, порів
нює фінансові показники компанії за період часу. За допомогою такого аналізу можна вияви
ти несприятливі (або сприятливі) тенденції для роботи виробництва, операційної ефективно
сті тощо. Порівняльна фінансова звітність зазвичай співставляє два послідовні періоди: пер
ший період є базовим, а другий – досліджується відносно базового.
Проте для детального звіту по окремому підприємству потрібен подальший аналіз, щоб
зрозуміти що призвело до зміни тенденцій. Відношення, або ж коефіцієнтний аналіз, – це
вираження математичної залежності між однією величиною та іншою, і обчислюється він
шляхом ділення однієї статті фінансового звіту на іншу. Це дозволяє оцінювати ефективність
компанії, зосереджуючись на конкретних зв’язках між різними статтями балансу та звіту про
прибутки/збитки.
Три найпоширеніші класифікації коефіцієнтів включають коефіцієнти, пов’язані з лік
відністю, платоспроможністю та прибутковістю: -
Ліквідність – показує здатність компанії задовольняти короткострокові потреби в гро
шових коштах. Оцінка фармацевтичного підприємства починається з оцінки короткостроко
вої ліквідності бізнесу, яка передбачає здатність конвертувати активи, такі як інвентар, у готі
вку, таким чином вивчаючи інформацію, що стосується сум, часу та визначеності майбутніх
грошових потоків компанії. Ці показники використовують активи та їх відносну ліквідність
для визначення загальної ефективності компанії по відношенню до її короткострокової забор
гованості. До них можна віднести: поточний коефіцієнт – показує можливість оплатити коро
ткострокові борги; кислотний коефіцієнт – можливість оплати короткострокових боргів без
використання менш ліквідних запасів; оборотність дебіторської заборгованості – показує
оперативність збору кредитних продажів; оборотність запасів – оперативність в управлінні
запасами; готівковий коефіцієнт – можливість оплати короткострокових боргів лише най
більш ліквідними активами тощо. -
Коефіцієнти платоспроможності – використовуються для аналізу здатності компанії
задовольняти довгострокові боргові зобов’язання, а також відповідну життєздатність компа
нії для продовження діяльності в майбутньому. Показники платоспроможності пов’язують
використання активів і акціонерного капіталу із загальними зобов’язаннями компанії. Напри
клад: коефіцієнт заборгованості – показує ліквідність і залежність від кредитів; коефіцієнт
покриття відсотків – здатність сплачувати відсотки на загальну непогашену заборгованість. -
Показники прибутковості або ж рентабельність – пов’язана з відносною здатністю
компанії отримувати прибуток за рахунок ефективного використання її активів і забезпечува
ти повернення акціонерам інвестованого капіталу. Сюди можна віднести такі показники як:
коефіцієнт чистого прибутку – сума чистого доходу на грошову одиницю продажів; рентабе
льність активів – загальна рентабельність активів; рентабельність власного капіталу – прибу
ток від інвестицій акціонерів.
Аналізуючи фармацевтичний бізнес, зокрема, перше, що спадає на думку, це аналіз
відпуску за рецептами населенню чи установам. Тобто коефіцієнтний аналіз може бути при
стосований до конкретної практики та надавати керівникам інформацію, необхідну для роз
робки відповідних вимог до персоналу та надання якісного догляду за пацієнтами. Незважа
ючи на те, що багато цих коефіцієнтів можуть використовуватися в різних сферах, можна
розробити індивідуальні коефіцієнти, якщо вони надають значущу інформацію керівникам
фармацевтичних підприємств. Крім того, з метою постійно контролювати свою прибутко
вість відносно до активів, дивідендів або акцій можна застосовувати додаткові коефіцієнти
для оцінки цих взаємозв’язків. Зокрема, особливий інтерес представлятиме співвідношення
354
355

чистих продажів до активів, що дозволятиме оцінити чи використовуються активи для збі
льшення продажів.

ВПРОВАДЖЕННЯ НОВІТНІХ ФІНАНСОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ – СУЧАСНІСТЬ ТА ПЕРСПЕКТИВИ

Христина Тишко — 2024-12-27

Метою дослідження є огляд сучасних тенденцій щодо модернізації фінансів у економі
ці України загалом та у бізнес-просторі, зокрема. Все більше набирають актуальності та гло
бальності саме процеси, що яскраво характеризують епоху диджиталізації у суспільстві та
бізнесі. Спостерігається потужний розвиток Fintech в системі розвитку банківського сектору,
цифровізація страхового ринку. Тому, вже сьогодні, навіть за важких умов у яких перебуває
зараз країна, що зумовлені станом війни, стає читко зрозумілим необхідність вивчати та ін
тенсивно займатися темою цифрових технологій, питаннями реформування фінансової сис
теми і мати перспективу відповідати на виклики та мати орієнтири розвитку фінансового
ринку саме в цифрову епоху.
Говорячи сьогодні про новітні технології та цифровізацію процесів, не можна оминути
всеосяжний АІ. Завдяки тому, що AI виконує окремі завдання швидше за професіоналів і
мінімізує людський чинник як певний ризик, його популярність і можливості застосування
стрімко зростають. Всесвітньо відомий футурист та автор 20 бестселерів у сфері бізнесу й
технологій Бернард Марр вказує на перспективу активного розвитку автономних фінансових
екосистем висвітлює нові AI тренди у фінтех на найближчі десять років. AI має потенціал
для автономного керування цілими фінансовими системами. Ця технологія вже активно роз
вивається [1].
На думку експертів динаміку українського фінтеху у 2024 році насамперед визначає те,
як розвивається галузь у всьому світі, тому що фінтех – максимально глобалізована ніша, а з
2022 року українські компанії проводять максимальну експансію на нові ринки. Процеси, які
розпочалися два роки тому, мали активний розвиток як у 2023-му, так і у 2024 році. Україн
ські компанії знаходять себе на ринках ЄС, Азії, Великобританії та Канади, США тощо. Зви
чайно, це вдається не всім, проте висока якість технічного рішення при все ще нижчих (порі
вняно з Tier-1) зарплатах дозволяє забезпечити себе роботою. Другий напрямок – активне
зростання продуктових компаній, про що я вже не раз говорив у пресі: із топ-50 українських
ІТ-компаній майже половина є продуктовими. Але у загальносвітовому фокусі все не так
гладко: KMPG повідомляє про 17% падіння ринку за перші 6 місяців 2024 року. Це стосуєть
ся як венчурних угод, так і приватних інвестицій, а також M&A-угод. Загалом ніші платіж
них стартапів хвилюватися не варто: саме на них зараз сконцентровано основну увагу інвес
торів [2].
Спираючись на досвід процесів глобалізації у країні, можемо бачити, що ще п’ять років
тому ми говорили лише про розвиток фінтеху як вектор майбутнього, а вже сьогодні фінтехи
активно конкурують із банками і завойовують свою нішу для швидких і зручних платежів.
Проте, фінтех-гравці як і всі інші новітні технології в цілому, мають свої відмінності в Укра
їні та ЄС. І вже до першого кварталу 2025 року кількість користувачів застосунків необанків
у Великій Британії вперше перевершить їхню кількість у традиційних банків [3].
356
У підсумку зазначимо, що говорити про щось нове в період, коли у країні йде важка
війни, не всім здається доречним, тим більше, це не кожному під силу, адже генерувати нові
сенси, нові смисли, коли важко передбачити майбутнє справді дуже складно, але це і дуже
важливо. У межах нашої теми є не лише мета досліджувати вплив фінансових технологій на
ринок, але й у перспективі навчитися розробляти нові моделі, які допоможуть передбачати
наслідки змін та підвищувати ефективність використання фінтех-рішень для бізнесу та дер
жави.

МОНТЕ-КАРЛО СИМУЛЯЦІЯ У ПРОГНОЗУВАННІ ЦІН НА ФІНАНСОВІ АКТИВИ

Дмитро Філоненко — 2024-12-27

ANALYTICS OF THE CRYPTO PROJECTS DEVELOPMENT IN GLOBAL MARKETS

Володимир Хомич — 2024-12-27

Значне зростання капіталізації криптовалютного ринку та збільшення кількості
проєктів відображають його важливу роль у сучасній фінансовій системі [1,2]. У цьому кон
тексті мемкоїни вирізняються як явище, що характеризується поєднання гумору та високих
359
інвестиційних ризиків, викликаними соціальними трендами [3]. Окрім того, мемекоїни пред
ставляють унікальну категорію криптовалют, що з'явилася на стику технології блокчейн,
культурних тенденцій в Інтернеті та інвестиційних стратегій. Разом з тим, ці токени керують
ринком і наразі є інвестиційним напрямком, який приваблює як малих, так і великих інве
сторів. Відповідно, метою цього дослідження є аналітика ринку глобального ринку крипто
проектів та визначення впливу мемкоїнів на крипторинок, розглядаючи їхні переваги,
недоліки та потенційний вплив на майбутнє криптоіндустрії.
Згідно з даними джерела CoinMarketCap [1], загальна капіталізація ринку криптова
лют демонструє значне зростання, що свідчить про підвищений інтерес інвесторів до цього
сегменту фінансових активів. Водночас, за даними Statista [2], кількість криптопроєктів сут
тєво збільшилась, що свідчить про динамічний розвиток галузі та розширення спектру за
стосувань блокчейн - технологій. Аналіз структури ринку криптовалют показує, що більшу
частину його вартості формують такі основні активи, як Bitcoin та Ethereum. Інші, менш по
пулярні криптовалюти (так звані «альткоїни») складають решту капіталізації ринку, проте їх
роль у розвитку інновацій та впровадженні нових технологій залишається значною (Рис.1).

НОРМАТИВНІ ВИМОГИ ТА ТЕХНОЛОГІЇ В АУДИТІ ЗВІТНОСТІ ЗІ СТАЛОГО РОЗВИТКУ

Андрій Швагер — 2024-12-27

Фактори навколишнього середовища, соціальної сфери та управління (ESG) стали цен
тральними для більшості підприємств, і є фундаментом у забезпеченні операційного успіху
та управлінні репутацією. Інвестори погоджуються з тим, що звітність зі сталого розвитку,
яка здебільшого побудована на показниках ESG, з часом призведе до кращої рентабельності
інвестицій, а аудит цієї звітності є не просто примхою, а обов’язковим кроком для всіх підп
риємств у сучасну епоху.
Аудит звітності зі сталого розвитку за принципами ESG є критично важливим для під
приємства, бо надає можливість управління ризиками; формує прихильності інвесторів; га
рантує відповідність нормативним вимогам; зміцнює репутацію; активізує операційні вдос
362
коналення. Врахування цих ключових факторів призведе до досягнення глобальних цілей
сталого розвитку [1].
Аудит звітності зі сталого розвитку складається з п’яти етапів: створення комплексного
контрольного списку аудиту, який охоплює всі важливі фактори звітності, відповідає бізнес
цілям і очікуванням зацікавлених сторін; систематичного збору необхідних даних, що оп
тимізує процес документування; аналіз та оцінка ризиків, що включатиме розуміння впливу
на навколишнє середовище, соціальної відповідальності та практики управління; запро
вадження та прийняття стандартів звітності зі сталого розвитку; постійне вдосконалення
стратегії підприємства.
Аудит звітності зі сталого розвитку, враховує ESG фактори і є складним, багатогран
ним завданням для підприємств. Можна виокремити три основні проблеми, з якими стика
ються більшість підприємств під час проведення такого аудиту [2]: - управління даними - збір, уніфікація та аналіз великих обсягів даних із різноманітних
джерел є складним процесом і для його оптимізації доцільно використовувати спеціалізоване
програмне забезпечення. - управління зацікавленими сторонами - для точнішого виконання вимог, очікувань та
запитів зацікавлених сторін необхідно розвивати довіру та забезпечувати прозорість, що
сприятиме більш комплексному аудитові. - відповідність нормативним вимогам - нормативні аспекти постійно змінюються та ро
звиваються, тому важливо бути в курсі останніх правил і стандартів, що дозволить забезпе
чити відповідність методів звітування вимогам, уникнути юридичних ризиків і демонструва
ти відданість цілям сталого розвитку.
Удосконалення процесу аудиту звітності зі сталого розвитку за ESG-показниками пе
редбачає технологічну інтеграцію, регуляторні зміни та залучення зацікавлених сторін.
Починаючи з 2024 року, підприємства повинні орієнтуватися в складному ландшафті
нормативних актів, що регулюють звітність зі сталого розвитку, включаючи Директиву
2022/2464 від 14 грудня 2022 року, що вносить зміни до Регламенту (ЄС) № 537/2014, Ди
рективи 2004/109/ЄС, Директиви 2006/43/ЄС та Директиви 2013/34/ЄС щодо корпоративної
звітності зі сталого розвитку (далі – Директива 2022/2464), а також вимоги Міжнародної ра
ди зі стандартів сталого розвитку (ISSB). Ці вимоги потребують більш детального розкриття
інформації, що впливає на велику кількість компаній, і вимагають надійних процесів аудиту
звітності зі сталого розвитку для забезпечення відповідності. Інтеграція цих глобальних ви
мог у стратегію сталого розвитку має важливе значення для ефективного управління ризика
ми та підтримки прозорості [3].
Технології штучного інтелекту та аналізу великих даних відіграють вирішальну роль у
підвищенні ефективності та точності аудиту звітності зі сталого розвитку. Завдяки інтеграції
штучного інтелекту компанії можуть автоматизувати збір і аналіз величезних наборів даних,
дозволяючи здійснювати моніторинг ESG показників у реальному часі. Алгоритми штучного
інтелекту допомагають визначати тенденції та ризики, покращуючи процес прийняття
рішень і забезпечуючи відповідність нормативам.
Конвергенція аудиту фінансової звітності та аудиту звітності зі сталого розвитку стає
все більш важливою, оскільки підприємства визнають взаємозв'язок між фінансовою діяль
ністю та стійкою економічною діяльність. Інтегруючи показники ESG в аудит звітності зі
сталого розвитку, фінансової звітності, підприємства можуть забезпечити більш повну
оцінку своїх операційних ризиків і можливостей, узгодивши їх з очікуваннями інвесторів і
нормативними вимогами.
Ефективне залучення зацікавлених сторін є ключем до успішного проведення аудиту
звітності зі сталого розвитку. Це передбачає регулярне спілкування з інвесторами, працівни
ками, регуляторами та спільнотою для збору різноманітної інформації та підвищення прозо
рості звітів зі сталого розвитку. Залучення зацікавлених сторін не тільки допомагає виявити
суттєві проблеми, але й зміцнює підзвітність і підтримує загальну довіру до розкриття ESG
показників.
Отже, аудит звітності зі сталого розвитку спрямований на перевірку відповідності
суб’єкта господарювання вибраним принципам сталого розвитку. Проведення аудиту перед
363
бачає аналіз документації та процесів суб’єкта господарювання для підтвердження, досяг
нення цілей, аргументацію ефективності впровадження принципів сталого розвитку. Аудит
звітності зі сталого розвитку за ESG-показниками є важливим для підприємств, які прагнуть
розвиватися, мінімізувати свій потенціал ризику та відповідати вимогам зацікавлених сторін.
Дотримання структурованого підходу, використання правильних інструментів та постійне
вдосконалення є векторами досягнення сталого розвитку. Сучасні світові тенденції під
креслюють зростаючу важливість надійних практик аудиту звітності зі сталого розвитку.
Підприємства повинні залишатися поінформованими та адаптуватися до змінних вимог, за
безпечуючи, суттєвість, відповідність стандартам та очікуванням стейкхолдерів. Враховую
чи що будь-яка ціль сталого розвитку є унікальною та важливою для стейкхолдерів,
підприємствам слід розуміти, що крім обрання тієї чи іншої цілі сталого розвитку, важливим
фактором залишається донесення інформації до стейкхолдерів про досягнення поставлених
цілей сталого розвитку. Таким чином, аудит звітності зі сталого розвитку повинен включати
оцінку відповідності (аудитор визначає, чи дотримується суб’єкт господарювання вибраних
принципів сталого розвитку, які визначені відповідними міжнародними стандартами або
угодами), моніторинг цільових індикаторів (аудитор аналізує індикатори, які пов'язані із
цілями сталого розвитку, щоб визначити, чи досягнуті цілі, і чи відповідають вони встанов
леним стандартам) та рекомендації з удосконалення шляхів виконання цілей сталого розвит
ку (аудитор може виявити області, де можна покращити виконання цілей сталого розвитку, і
надати рекомендації для змін у стратегії чи процесах).
Такий підхід допомагає не лише оцінити виконання цілей сталого розвитку, а й виявити
можливості для подальших поліпшень і збалансованого підходу до сталого розвитку в ор
ганізації. Таким чином, аудит звітності зі сталого розвитку сприяє збільшенню довіри до
компанії з боку стейкхолдерів, та сприяє визнанню підприємства на ринку.

ВПЛИВ ПРИНЦИПІВ ESG НА ФІНАНСОВУ ДІЯЛЬНІСТЬ ПІДПРИЄМСТВА

Інна Шостак — 2024-12-27

Інвестиції в екологічне соціальне управління (ESG) увійшли у фазу швидкого розвит
ку за останні кілька десятиліть, оскільки більшість країн висунули ініціативи з «вуглецевого
нейтралітету». У глобальному середовищі, сповненому невизначеності, ESG приділятиме
більше уваги промисловості та науковим колам. Компанії отримують вигоду від обміну да
364
ними ESG, покращуючи імідж свого бренду, що залучає фінансування, знижує витрати на
фінансування та підвищує оцінку.
Фінансові показники стосуються оцінки загального фінансового стану компанії, при
бутковості та ефективності управління її ресурсами та операціями. Фінансовий стан компа
ніїї надає оцінку того, наскільки добре компанія працює з точки зору ключових фінансових
показників.
Фінансова діяльність є життєво важливою для компаній з кількох причин:
− прийняття рішень – дані про фінансові результати мають вирішальне значення для
прийняття обґрунтованих рішень у компанії. Це допомагає керівникам і менеджерам
приймати рішення щодо розподілу ресурсів, інвестицій і стратегічного планування.
− залучення інвесторів – компанії з високими та стабільними фінансовими показниками
більш привабливі для інвесторів. Позитивні фінансові результати можуть допомогти
забезпечити інвестиції, залучити капітал і покращити ефективність акцій компанії.
− кредитоспроможність – кредитори, банки використовують фінансові показники ком
панії для оцінки її кредитоспроможності. Стабільний фінансовий стан може призвести
до більш вигідних умов кредитування та зниження вартості позик.
− стратегічне планування – дані про фінансові показники впливають на стратегічне пла
нування. Це допомагає компаніям встановлювати реалістичні цілі, ефективно розподі
ляти ресурси та визначати сфери для вдосконалення.
− прибутковість – моніторинг фінансових показників має важливе значення для оцінки
прибутковості.
− ефективність – компанії оцінюють свої фінансові показники, щоб визначити сфери, де
вони можуть підвищити ефективність, а саме: зниження витрат, оптимізацію процесів
і покращення використання ресурсів.
− довіра зацікавлених сторін – інвестори, акціонери та інші зацікавлені сторони аналі
зують звіти про фінансові результати, щоб оцінити стабільність і потенціал зростання
компанії. Позитивні фінансові результати можуть підвищити довіру зацікавлених сто
рін.
− управління ризиками – низькі фінансові показники можуть вказувати на фінансові ри
зики. Для уникнення фінансових криз, компаніїї моніторять фінансові показники ефе
ктивності та управляють потенційними ризиками.
− конкурентна перевага – зростаючі фінансові показники можуть бути конкурентною
перевагою, що дозволяє компаніям інвестувати в дослідження та розробки, інновації
та розширення та мати переваги серед конкурентів.
− відповідність нормативним вимогам. Від компаній часто вимагають звітувати про свої
фінансові показники, щоб відповідати стандартам бухгалтерського обліку та нормати
вним вимогам. Точна фінансова звітність має вирішальне значення для уникнення
юридичних проблем.
Фінансова ефективність є важливою складовою успіху та стабільності компанії, що є
барометром ефективності бізнес-середовища, впливає на прийняття рішеннь та здатність
компанії залучати інвесторів або партнерів, забезпечувати фінансування та підтримувати
довіру зацікавлених сторін.
Дотримання принципів ESG допомогає компаніям визначити та зменшити ризики, які
можуть вплинути на їхні фінансові результати. Наприклад, компанії, які ефективно керують
екологічними ризиками, такими як зміна клімату, можуть уникнути дорогих екологічних
зобов’язань і регулятивних штрафів. Подібним чином компанії з надійною практикою управ
ління можуть керувати ризиками та ефективним наглядом за операціями.
Сталі та соціально відповідальні практики призводять до скорочення витрат. Напри
клад, енергоефективні ініціативи зменшують операційні витрати, а відповідальна практика
ланцюга постачання знижує витрати на закупівлі та мінімізує втрати.
365
Показники ESG впливають на підвищення репутації та бренд компанії, що призводе
до збільшення лояльності клієнтів, частки ринку та, зрештою, доходу. Компанії, які відомі
своєю етичною практикою, часто приваблюють свідомих споживачів.
Багато інвесторів і фінансових установ інтегрують критерії ESG у свої інвестиційні
рішення. Міркування ESG стимулюють інновації. Компанії, які розробляють екологічно чис
ті продукти або послуги, можуть отримати конкурентні переваги на ринках, де стійкість має
значення для споживачів.
Ефективність принципів ESG зміцнює довіру серед зацікавлених сторін, включаючи
співробітників, клієнтів, інвесторів і державу. Довіра — це цінний актив, який може вплину
ти на лояльність клієнтів, утримання співробітників і довгострокові відносини з інвесторами.
Отже, фактори ESG пов’язані з довгостроковою стійкістю. Розуміння впливу ESG на
фінансові показники має важливе значення для довгострокової стійкості корпорації. Компа
нії, які активно вирішують питання ESG, можуть краще адаптуватися до мінливих ринкових
умов, правил і споживчих переваг. Інвестори та зацікавлені сторони, включаючи акціонерів
та клієнтів, очікують від корпорацій прозорості та відповідальності. Демонстрація позитив
ної кореляції між показниками ESG і фінансовою прибутковістю допомагає компаніям ви
правдати ці очікування та зміцнити довіру. Розуміння фінансового впливу факторів ESG до
зволяє компаніям оцінювати ризики та ефективно керувати ними. Це особливо важливо у
світі, де зростають екологічні та соціальні проблеми, де некеровані ризики можуть мати зна
чні фінансові наслідки.

ІНТЕГРАЦІЯ ПРИНЦИПІВ ESG У ФІНАНСОВИЙ АНАЛІЗ

Інна Шостак — 2024-12-27

У сучасному фінансовому середовищі, яке швидко розвивається, фактори навколишнь
ого середовища, соціальної сфери та управління (ESG) стали критично важливим компонен
том фінансового аналізу. Оскільки світ бореться зі зміною клімату, соціальною нерівністю та
невдачами в управлінні, інвестори та фінансові спеціалісти все частіше розглядають показ
ники ESG разом із традиційними фінансовими показниками. Ця зміна стосується не лише
етики чи корпоративної відповідальності; мова йде про визнання суттєвого впливу цих фак
торів на довгострокові фінансові показники.
Сталий розвиток набуває все більшого значення в діловому світі. Сьогодні екологічні,
соціальні та управлінські показники (ESG) значно впливають на доступ до фінансів, інве
стиційні рішення та комерційні відносини. Розкриття інформації ESG стає все більш попу
лярним серед публічних компаній, оскільки вони працюють над залученням зацікавлених
сторін, реагуванням на попит інвесторів, встановленням довіри та реагуванням на кризи і
конкуренцію у відповідних галузях.
366
ESG фактори набувають все більшого значення, оскільки вони допомагають оцінити
ризики, які традиційний фінансовий аналіз може не помітити. Наприклад, компанії з пога
ною природоохоронною практикою можуть зіткнутися з регулятивними штрафами або репу
таційними збитками, які можуть зменшувати акціонерну вартість, або негативно позначиться
на фінансових показниках.
Принципи ESG переймають ініціативу в у фінансовому аналізі. Згідно з дослідженням
Школи бізнесу Стерна при Нью-Йоркському університеті, 58% корпоративних досліджень
між 2015 і 2020 роками виявили позитивний зв’язок між практикою ESG і фінансовими по
казниками[1]. Ця тенденція відображає зростаюче усвідомлення того, що компанії з потуж
ною практикою ESG, як правило, більш стійкі та мають кращі позиції для довгострокового
успіху.
До ключових переваг інтеграції ESG можна віднести:
1. зменшення ризику - компанії, які мають високі показники ESG, як правило, мають
нижчі профілі ризику.
2. доступ до капіталу - інвестори все більше віддають перевагу компаніям, які надають
пріоритет факторам ESG. Компанії, які узгоджують свої стратегії з принципами ESG, часто
легше залучають інвестиційний капітал як від інституційних, так і від індивідуальних інве
сторів.
3. підвищення фінансової ефективності - численні дослідження показали, що компанії з
сильною практикою ESG, як правило, перевершують своїх аналогів у фінансовому плані в
довгостроковій перспективі. Метааналіз понад 2000 досліджень показав, що приблизно 90%
вказали на позитивний зв’язок між факторами ESG та фінансовими показниками[2].
4. відповідність нормативним вимогам - із посиленням нормативних актів щодо стало
го розвитку та корпоративного управління, особливо в ЄС, компанії, які активно впровад
жують методи ESG, мають кращі можливості для дотримання нових законів і уникнення по
карань [3].
Включення факторів ESG у фінансовий аналіз вимагає розуміння того, як ці фактори
впливають на довгострокову життєздатність компанії. Фінансові аналітики використовують
різні методи для інтеграції ESG у свої оцінки: метод оцінки суттєвості (аналітики повинні
оцінити, які проблеми ESG з найбільшою ймовірністю вплинуть на ефективність компанії
залежно від сектора чи регіону); метод кількісного коригування (аналіз капіталу передбачає
коригування традиційних моделей оцінки для врахування ризиків або можливості ESG); ме
тоди оцінки профілю ризиків (інвестори використовують рейтинги ESG, щоб оцінити
профіль ризику потенційних інвестицій, стандартизувати спосіб порівняння компаній на ос
нові їх дотримання принципів ESG); метод довгострокового фокусу (позитивний вплив ESG
на фінансову ефективність з часом стає більш помітним [1], компанії, які інвестують у еко
логічні практики, можуть мати більші короткострокові витрати, але часто отримують дов
гострокові винагороди завдяки покращенню репутації бренду, операційній ефективності та
лояльності клієнтів). - - -
Хоча переваги інтеграції ESG у фінансовий аналіз очевидні, існують також проблеми:
доступність даних – однією з найбільших перешкод є відсутність стандартизованих
даних у галузях і регіонах, незважаючи на те, що багато компаній публікують звіти
про сталий розвиток , якість і послідовність цих даних значно відрізняються.
екологічне відмивання – деякі компанії можуть брати участь у «екологічному
відмиванні», коли вони перебільшують або спотворюють свої зусилля щодо сталого
розвитку, не вносячи значущих змін.
короткострокові та довгострокові компроміси – інвестиції в ініціативи ESG часто по
требують значних початкових витрат, що може впливати на прибутки в короткостро
ковомуперіоді. Однак ці інвестиції окупаються з часом завдяки підвищен
ню операційної ефективності та зниженню ризику[3].
Отже, інтеграція екологічних, соціальних факторів і факторів управління (ESG) у су
часний фінансовий аналіз являє собою зміну парадигми в бік більш стійкої ділової практики.
367
Компанії, які дотримуються цих принципів, мають на меті не тільки покращити репутацію
свого бренду, але й покращити довгострокові фінансові показники шляхом зменшення ри
зиків і використання нових можливостей. Для фінансових аналітиків, які впроваджують су
часні тенденції, розуміння того, як ESG впливає на корпоративну цінність, буде вирішаль
ним в бізнес-середовищі, яке орієнтується на сталий розвиток.

THE ROLE OF BLOCKCHAIN TECHNOLOGIES IN FINANCIAL FLOW MODELING AND RISK MANAGEMENT IN BIOMEDICAL ENGINEERING

Viktoriia Popova — 2024-12-27

A distributed database known as blockchain guarantees that information is stored in a struc
tured format consisting of interconnected blocks. Each block includes a collection of transactions
along with metadata, which features the hash of the preceding block, a timestamp, and a nonce (a
number utilized for hash creation). As a decentralized system, blockchain has copies of its database
stored across numerous computers (nodes) globally. This structure enhances the system's resistance
to failures and attacks, since modifying data necessitates control over a majority of the nodes. To
incorporate a new block into the chain, participants in the network must achieve consensus, which
can be accomplished through different algorithms like Proof of Work or Proof of Stake. These
methods validate legitimate transactions prior to their inclusion in the blockchain [1].
The potential of blockchain technology to revolutionize financial flow modeling is substan
tial, as it enhances transparency, security, and efficiency in transactions. A significant benefit lies in
its decentralized and unchangeable storage, which preserves real-time records of every transaction,
thus diminishing the necessity for verification and improving regulatory oversight. This level of
transparency enables all participants in financial flows to access common information, thereby re
ducing discrepancies and the need for reconciliation. Every transaction is linked to earlier ones and
timestamped, resulting in a clear audit trail that can be effortlessly monitored [1, 2].
In addition to promoting transparency, blockchain technology boosts security by utilizing
cryptographic techniques that safeguard transaction integrity and defend against tampering. A con
sensus mechanism verifies each transaction, necessitating agreement among network participants
370
prior to its inclusion in the blockchain [2]. This process diminishes the likelihood of fraud and un
authorized access, thereby enhancing the security of financial transactions.
The implementation of blockchain technology facilitates the streamlining of peer-to-peer
transactions by removing intermediaries, including banks and clearinghouses [1, 2]. This advance
ment can greatly decrease both transaction time and costs, resulting in a more efficient modeling of
financial flows. By automating processes and eliminating middlemen, blockchain has the potential
to reduce transaction fees, particularly for international transactions that typically face high expens
es and delays stemming from currency conversion and compliance regulations.
Within the field of biomedical designing, blockchain innovation holds the potential to revolu
tionize information administration, upgrade security, and cultivate collaboration among different
partners within the healthcare environment. A key application of blockchain in this region is secure
information administration [1]. Biomedical building regularly includes the collection and examina
tion of delicate persistent information, counting restorative histories, hereditary data, and clinical
trial comes about. Blockchain gives a secure and permanent record for putting away this infor
mation, guaranteeing assurance against unauthorized get to and altering. Each exchange or infor
mation record is timestamped and connected to previous records, making a straightforward review
path that's effortlessly unquestionable.
Another noteworthy application is made strides interoperability. One of the challenges within
the digitization of healthcare is joining information from differing sources, such as electronic well
being records (EHRs), restorative gadgets, and investigate databases [3]. Blockchain can serve as a
decentralized stage that empowers consistent information trade between distinctive frameworks
whereas keeping up information keenness. This interoperability encourages the creation of more
comprehensive quiet profiles and bolsters superior decision-making in clinical settings.
Within the field of biomedical designing, blockchain innovation holds the potential to revolu
tionize information administration, upgrade security, and cultivate collaboration among different
partners within the healthcare environment. A key application of blockchain in this region is secure
information administration [1]. Biomedical building regularly includes the collection and examina
tion of delicate persistent information, counting restorative histories, hereditary data, and clinical
trial comes about. Blockchain gives a secure and permanent record for putting away this infor
mation, guaranteeing assurance against unauthorized get to and altering. Each exchange or infor
mation record is timestamped and connected to previous records, making a straightforward review
path that's effortlessly unquestionable.
Another noteworthy application is made strides interoperability. One of the challenges within
the digitization of healthcare is joining information from differing sources, such as electronic well
being records (EHRs), restorative gadgets, and investigate databases [3]. Blockchain can serve as a
decentralized stage that empowers consistent information trade between distinctive frameworks
whereas keeping up information keenness. This interoperability encourages the creation of more
comprehensive quiet profiles and bolsters superior decision-making in clinical settings.
Blockchain innovation too optimizes clinical trial administration by giving a straightforward
and secure strategy for following persistent assent, information collection, and comes about [1, 2,
4]. Analysts can utilize blockchain to guarantee trial information exactness and assurance against
altering, which is basic for administrative compliance and investigate astuteness. Moreover, block
chain can encourage persistent enlistment by safely sharing data almost continuous trials with po
tential members.
In supply chain administration, the biomedical designing segment frequently bargains with
complex supply chains including restorative gadgets, pharmaceuticals, and natural materials vulner
able to extortion [2, 4]. Blockchain can increment straightforwardness by advertising real-time,
tamper-proof records of item developments from producers to end-users. This traceability guaran
tees the realness of restorative items and decreases the hazard of fake things entering the advertise.
Personalized pharmaceutical is another region where blockchain can have a critical affect. It
can back personalized pharmaceutical activities by safely putting away and sharing genomic infor
mation and other wellbeing data. Patients can control get to to their information, permitting analysts
371
and healthcare suppliers to utilize this data to create custom fitted treatment plans. This patient
centered approach builds believe and empowers support in investigate and clinical trials.
Moreover, blockchain can be utilized for successful gadget administration and observing [1].
Biomedical building frequently includes associated restorative gadgets that create huge volumes of
information. Blockchain empowers secure capacity and administration of this information, guaran
teeing get to as it were by authorized clients and keeping up quiet secrecy. This encourages inacces
sible checking and gadget administration, driving to convenient intercessions and made strides per
sistent results.
Administrative compliance and detailing are too disentangled with blockchain innovation.
The healthcare industry is subject to strict directions with respect to information administration and
detailing. Blockchain can give a straightforward and permanent record of all exchanges and infor
mation sections, streamlining review and detailing forms and diminishing the authoritative burden
on healthcare organizations [1, 2].
By advertising a secure stage for information sharing and collaboration among analysts,
healthcare suppliers, and industry partners, blockchain advances collaborative investigate and ad
vancement. This collaborative approach can quicken advancement in biomedical designing, driving
to the improvement of modern advances and medicines [2-4].
In spite of the promising conceivable outcomes of blockchain innovation, a few impediments
ought to be famous, counting adaptability challenges (Bitcoin and Ethereum confront exchange
throughput impediments that prevent large-scale applications), integration issues with bequest
frameworks (obsolete frameworks may be incongruent with blockchain, making integration com
plex and exorbitant), and a need of standardization (possibly causing fracture and interoperability
challenges, complicating collaboration over organizations) [2].
In conclusion, blockchain applications in biomedical building offer various focal points,
counting secure information administration, made strides interoperability, streamlined clinical trials,
upgraded supply chain straightforwardness, back for personalized pharmaceutical, effective gadget
administration, administrative compliance, and collaborative inquire about. By leveraging block
chain innovation, the biomedical designing division can upgrade quiet care, make strides investigate
results, and cultivate advancement in healthcare.

CLASSIFICATION AND PRINCIPLES OF MONITORING OF IT MARKET FACTORS

Yana Kot — 2024-12-27

THE ROLE OF BLOCKCHAIN TECHNOLOGIES IN FINANCIAL FLOW MODELING AND RISK MANAGEMENT IN BIOMEDICAL ENGINEERING

Viktoriia Popova — 2024-12-27

ІННОВАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ДЕКАРБОНІЗАЦІЇ: ПЕРСПЕКТИВИ ІНТЕГРАЦІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ЕНЕРГЕТИЧНИЙ СЕКТОР

Ігор Бердник — 2025-03-20

Декарбонізація є фундаментальним процесом трансформації економічної системи,
спрямованим на радикальне зниження вуглецевої інтенсивності та досягнення принципово
нової моделі сталого розвитку. Ключовий аспект цього процесу полягає в комплексній
якісній трансформації існуючої енергетичної інфраструктури, що передбачає поступове
витіснення викопних енергоносіїв та масштабну електрифікацію різних секторів економіки.

ВИКОРИСТАННЯ BI-ІНСТРУМЕНТІВ ДЛЯ АНАЛІЗУ КЛЮЧОВИХ МЕТРИК ІННОВАЦІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВ

Ігор Бех — 2025-03-20

В сучасних умовах продуктивна спроможність підприємств на інноваційних засадах –
це здатність забезпечувати стійке зростання, яке керується не економічною ефективністю, а
ідеями, інтелектуальними знаннями, які втілюються в нові продукти (послуги) все більш ви-
сокої якості з меншими витратами. Забезпечення стійкого зростання з року в рік, особливо на
тлі широкомасштабної війни і нестабільної економіки, є однією із складних задач.

ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ ЛОГІСТИЧНИХ ПОТОКІВ У КРИЗОВИХ УМОВАХ

Денис Бойко — 2025-03-20

Логістика відіграє критичну роль у забезпеченні ефективного функціонування еко-
номічних і гуманітарних процесів, особливо в умовах кризи. Під час воєнних конфліктів,
природних катастроф або глобальних пандемій, як це стало очевидним у випадку COVID-19,
логістичні ланцюги стикаються з низкою викликів, зокрема порушенням транспортної ін-
фраструктури, дефіцитом ресурсів та різким зростанням потреб у гуманітарних поставках.
Традиційні методи управління логістичними потоками в таких умовах часто виявляються
недостатньо гнучкими або ефективними для реагування на швидко мінливі обставини. У
цьому контексті машинне навчання (ML) та інші інноваційні підходи до моделювання
логістичних операцій стають все більш актуальними.

ВИКОРИСТАННЯ АВТОМАТИЗОВАНИХ ЗАСОБІВ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ПРОБЛЕМИ ВРАХУВАННЯ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТІ ПІД ЧАС ДОСЛІДЖЕННЯ ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМ В УМОВАХ ПІДВИЩЕНОГО РИЗИКУ

Олена Бондаренко — 2025-05-29

РОЛЬ БЛОКЧЕЙНУ В МОДЕРНІЗАЦІЇ ФІНАНСОВИХ СИСТЕМ ТА ЙОГО ВПЛИВ НА ЕКОНОМІЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ

Ірина Грень — 2025-05-27

На сучасному етапі розвитку світової економіки відбуваються безпрецедентні техно-
логічні трансформації, серед яких особливе місце займає технологія блокчейн, оскільки її
вплив на модернізацію як фінансової системи, так і економічного моделювання неможливо
переоцінити через зміну усталених протягом тривалого часу парадигм у фінансових інститу-
тах та механізмах економічної взаємодії. На наш погляд, саме блокчейн-технології стануть
каталізатором революційних змін у фінансовій сфері та відкриють широкі можливості для
підвищення ефективності, прозорості та безпеки фінансових операцій.
Глибокий аналіз тенденцій, які відбуваються у фінансовому секторі, дозволяє ствер-
джувати, що впровадження блокчейну призводить до формування якісно нової архітектури
фінансових систем. У той час як традиційні, сильно централізовані моделі втрачають свою
актуальність, децентралізовані системи дають більш високий рівень довіри та ефективності.
Я також вважаю важливим, що блокчейн відкриває можливості для демократизації фінансо-
вих послуг, роблячи їх більш доступними як для широких верств населення, так і для малого
бізнесу. Згідно з дослідженням, інтеграція блокчейн-технологій у фінансовий сектор відбу-
вається наступним чином. По-перше, це трансформація платіжних систем та механізмів
міжнародних переказів. Так, за допомогою блокчейну вартість транскордонних платежів
може бути знижена в рази, а час на їх здійснення - скоротитися з декількох днів до декількох
хвилин. По-друге, з розвитком DeFi відбувається революція в управлінні активами та інве-
стиціями. Я вважаю, що в найближчі роки більшість інновацій у фінансовому секторі будуть
обумовлені саме DeFi-платформами. [1]
Окремої уваги заслуговує вплив блокчейну на зміни в процесі створення економічних
моделей. Можна стверджувати, що традиційні економетричні моделі за своєю суттю потре-
бують глибокого переосмислення на тлі децентралізованих фінансів. Блокчейн відкриває
абсолютно нові можливості для збору та аналізу інформації про фінансові операції в режимі
реального часу, що створює умови для найбільш адекватних економічних прогнозів і ефек-
тивного управління ризиками.
Першим прикладом є вплив технологій блокчейн на монетарну політику та діяльність
центральних банків. Виявлено, що створення блокчейн-центробанків може призвести до
різкої зміни механізмів монетарного регулювання. Очікується, що в наступному десятилітті
більшість розвинених країн запровадять свої національні CBDC, що відповідно створить по-
требу в розробці нових підходів до монетарного регулювання та управління фінансовою
стабільністю.
Аналізуючи практичний досвід впровадження блокчейн-рішень у фінансовому секторі,
можна простежити низку тенденцій. Перш за все, це стрімке зростання кількості успішних
проектів у сфері міжбанківських розрахунків і торгового фінансування. Банки та фінансові
установи все частіше звертаються до технологій блокчейн для оптимізації своїх операційних
процесів з метою скорочення витрат. Крім того, активно розробляються нові бізнес-моделі та
фінансові продукти, засновані на використанні смарт-контрактів і токенізації активів.
22
Особливо важливим, на нашу думку, є вплив блокчейну на розвиток систем управління
ризиками у фінансовому секторі. Прозорість і незмінність даних, які забезпечує технологія
блокчейн, дозволяють створювати більш ефективні механізми моніторингу та контролю
фінансових ризиків, що особливо актуально в умовах зростання кількості кіберзагроз та
необхідності забезпечення високого рівня безпеки фінансових операцій.
Таблиця 1-Ввплив технологій блокчейну у фінансовому секторі
Сфера впливу Опис змін Очікувані результати Приклади впровадження
Платіжні системи Оптимізація транскордон-
них переказів, зниження
витрат та часу на виконання
операцій
Скорочення часу платежів
з днів до хвилин, зниження
комісій
Ripple, Stellar
Децентралізовані
фінанси (DeFi)
Впровадження платформ
для управління активами та
інвестиціями
Зниження ролі посеред-
ників, зростання доступ-
ності фінансових послуг
Uniswap, Aave
Монетарна
політика
Введення цифрових валют
центральних банків (CBDC)
Підвищення ефективності
монетарного регулювання,
зростання прозорості
фінансових операцій
Експерименти з CBDC у
Китаї, Європейському Со-
юзі
Управління
ризиками
Прозорий моніторинг
фінансових ризиків за раху-
нок незмінності даних у
блокчейні
Підвищення рівня безпеки,
зменшення кіберзагроз
Chainalysis, блокчейн-
рішення у сфері регулю-
вання
Інклюзивні
фінансові послуги
Надання доступу до фінан-
сових інструментів для
незабезпечених верств насе-
лення
Зниження фінансової
нерівності, розширення
фінансової інклюзії
Проєкти з мікрофінансу-
вання у країнах Африки
Економічне
моделювання
Використання даних у ре-
жимі реального часу для
прогнозування та аналізу
Підвищення точності еко-
номічних прогнозів, зни-
ження ризиків
Дослідження World Bank
про вплив блокчейну на
економічне управління
Джерело: складено автором на основі [1]
Впровадження технологій блокчейн також відкриває нові можливості для розвитку
інклюзивних фінансових послуг. Децентралізовані фінансові платформи можуть стати ефек-
тивним інструментом подолання фінансової нерівності та забезпечення доступу до фінансо-
вих послуг для людей, які не мають банківських рахунків, обумовлене актуальністю для
країн, що розвиваються, де значна частина населення не має доступу до традиційних
банківських послуг. За допомогою новітніх інструментів технологій блокчейн, можливо зро-
бити переворот в економічних системах. Наприклад, агентне моделювання, яке дозволяє мо-
делювати поведінку окремих учасників мережі і вивчати їх взаємодію; мережевий аналіз, що
використовується для вивчення взаємозв'язків між учасниками блокчейн-мереж; машинне
навчання, яке застосовується для аналізу великих обсягів даних з блокчейну і прогнозування
майбутніх трендів; теорія ігор, яка може бути використана для моделювання стратегічної
поведінки учасників блокчейн-систем, а також спеціалізовані програмні платформи, що ро-
зроблені спеціально для аналізу блокчейн-даних.
Отже, аналіз впливу блокчейну на економічне моделювання свідчить про необхідність
нових методичних підходів та інструментів аналізу. Традиційні економетричні моделі, що
базуються на історичних даних та централізованих джерелах інформації, мають бути адапто-
вані до умов децентралізованої економіки. Пропонується розробити нові підходи до еко-
номічного моделювання з урахуванням специфіки блокчейн-систем та можливостей аналізу
даних у режимі реального часу. З цього випливає, що блокчейн-технології все більше пере-
творюються на один із драйверів змін у фінансовому секторі та економічному моделюванні,
а їх поява вимагає переосмислення традиційного підходу до організації фінансових систем та
розробки нових методів економічного аналізу.

MODELING OF ENTERPRISE ACTIVITIES IN CONDITIONS OF UNCERTAINTY

Olena Trofymenko — 2025-05-27

Modern enterprises operate in an extremely complex environment, where uncertainty becomes
a constant condition of their existence. As a result of the full-scale military invasion of the
Russian Federation into Ukraine, Ukrainian enterprises faced physical destruction of assets, forced
relocation, labor shortages, and logistical constraints. Security threats and financial and economic
risks of enterprise activity are a challenge for the functioning of business in Ukraine. Under these
conditions, it is important to additionally involve economic and mathematical modeling tools that
allow taking into account factors of uncertainty of the external environment and are the basis for
making further management decisions.
Modeling of enterprise activity is becoming an important tool for forecasting, adapting, and
making effective management decisions. The use of economic and mathematical models allows
enterprises [1]:
- to assess the impact of external factors, such as demand fluctuations, currency risks, and
changes in legislation;
- to form alternative scenarios for business development depending on the development of the
situation;
- optimize internal processes, including resource and financial management, to minimize costs
and maximize efficiency.
Thus, in a period of global turbulence, companies that are able to effectively use modeling of
their activities have a higher chance of survival and development in conditions of uncertainty.
Table 1 shows the financial indicators of the company "SEVENPORT" LLC for the period
2022-2024. This company provides comprehensive services in the field of international cargo transportation
and customs clearance. Given the constant changes in the industry, high level of competition
and conditions of uncertainty, the company actively analyzes the market situation and seeks
new opportunities to adapt to changing conditions and ensure sustainable development. Modeling
using the logit model allows you to identify key factors that determine the company's success in the
market, as well as assess risks and opportunities for further development.

ЕКСПЕРТНЕ ОЦІНЮВАННЯ ПІДПРИЄМНИЦЬКИХ РИЗИКІВ

Лідія Гур’янова — 2025-05-27

Сучасні умови функціонування українських підприємницьких структур (ПС) характе-
ризуються макроекономічною нестабільністю, високим рівнем енергетичних загроз та ін. Це
призводить до погіршення фінансового стану ПС, збитковості діяльності, зниження рівня
ділової активності. Тому актуальним науково-дослідним завданням є оцінювання ризиків ПС
різних типів з метою застосування превентивних механізмів фінансової стабілізації.
При опитуванні менеджменту 33 підприємств різних регіонів була запропонована кла-
сифікація ризиків на безпекові (пов’язані з веденням бойових дій і гібридної війни), еко-
номіко-політичні (зовнішні, спричинені змінами ринкової кон’юнктури чи політичними
рішеннями) та операційні (впливають на стабільність роботи бізнесу). Слід зазначити, що
результати експертного оцінювання ризиків ПС показали, що сприйняття ризиків суттєво
відрізняється у компаній різних галузей та регіонів.
В ході дослідження були отримані наступні результати. За географічним принципом
ризик «руйнування внаслідок обстрілу та окупація підприємства» є домінантним ризиком
для підприємств областей, на території яких ведуться бойові дії (крім Миколаївської об-
ласті). Однак, наприклад для підприємств Дніпропетровського регіону ризик руйнування має
однаковий ранговий пріоритет з ризиком нестачі кадрів, незважаючи на те, що цей регіон
межує із прифронтовими: Донецькою та Запорізькою областями (рис 1).

ПРОГНОЗУВАННЯ ДИНАМІКИ РИНКУ КРИПТОВАЛЮТ НА ОСНОВІ ДАНИХ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ

Лідія Гур’янова — 2025-05-27

У сучасній економіці дослідження на основі даних із соціальних мереж набувають все
більшої популярності. Інтерактивні платформи, такі як тікток, фейсбук, інстаграм, ікс (твіт-
тер), лінкедин та інші, генерують велику кількість даних, які можуть бути використані для
аналізу поведінки користувачів. Обробка великих обсягів інформації вимагає розробки ефек-
тивних інструментів їх збору та аналізу. Прикладний програмний інтерфейс (API) є одним з
ключових методів, який забезпечує доступ до даних у реальному часі. Прикладний програм-
ний інтерфейс дозволяє науковцям автоматизувати процес збору інформації, налаштовувати
запити за різними критеріями та отримувати структуровані дані для подальшого аналізу.
Науковці активно досліджують використання API соціальних мереж для збору та
аналізу даних, прогнозування динаміки ринку криптовалют за допомогою методів інтелек-
туального аналізу даних. Так, Poudel, Weninger аналізували проблеми пов’язані з доступом
до соціальних мереж [1]. Розробка та керування прикладним програмним інтерфейсом при-
вертає значну увагу розробників програмного забезпечення [2]. Публікація “Advances in Intelligent
Data Analysis and Its Applications” Zhang, C., Li, W., Zhang, H., & Zhan, T. містить
огляд теоретичних основ методів інтелектуального аналізу даних і пропонує практичні реко-
28
мендації для підвищення точності та швидкості аналізу [3]. У дослідженні Mudassir, M.,
Bennbaia "Time-series forecasting of Bitcoin prices using high-dimensional features: a machine
learning approach" автори прогнозують ціну на біткоїн за допомогою моделей машинного
навчання, визначають точність прогнозування для короткострокового та середньострокового
періоду упередження [4].
Метою дослідження є проведення комплексного аналізу моделей для прогнозування
динаміки ринку криптовалют за даними соціальних мереж. Відповідно до мети дослідження
основними завданнями є:
- зібрати базу даних про активність користувачів у соціальних мережах;
- виконати обробку, агрегацію даних;
- побудувати моделі прогнозування на основі поліноміальної регресії, а також методів
машинного навчання (Random Forest, Decision Tree) та Prophet;
- оцінити точність та ефективність моделей за допомогою метрик Mean Squared Error та
Mean Absolute Error.
Збір інформації з соціальних мереж включав формування тематичних запитів. Вико-
ристання структурованих запитів дозволило ефективно вилучати дані, релевантні до до-
сліджуваної теми, чим забезпечило репрезентативність вибірки для аналізу.
Парсинг включав перетворення необробленої інформації на структуровані формати,
придатні для подальшого аналізу. Коректність обробки даних забезпечується застосуванням
сучасних бібліотек Python, таких як requests та json.
Код для обробки включав адаптацію алгоритмів збору інформації до специфіки кож-
ної соціальної мережі. Наступний етап - формування термінологічних баз із ключових слів,
фраз та синонімів. Розробка програмного забезпечення для автоматизації створення запитів
до API здійснювалась із застосуванням HTTP-методу POST. Розробка скриптів для перевірки
статусу та результатів виконання запитів, зроблених до API, здійснювалась з використанням
HTTP-методу GET. Зроблено автоматизацію перенесення даних із хмарної бази PostgreSQL
(через PGAdmin) до локальних файлів формату CSV для подальшої обробки. Далі - оп-
тимізація циклічного виконання запитів із врахуванням обмежень швидкості API та розробка
алгоритмів для регулювання частоти запитів із використанням таймерів (time.sleep) або черг
завдань для забезпечення відповідності правилам використання API. Реалізація скриптів для
обробки, візуалізації та аналізу даних кожної соціальної мережі окремо включає методи ча-
стотного аналізу та аналізу настроїв із використанням бібліотек Python (NLTK, scikit-learn,
matplotlib).
Система моніторингу збору даних дозволяє інтегрувати отримані дані в аналітичні та
дослідницькі процеси. Така універсальність даної системи є перспективною для подальшого
використання в бізнесі, науці та освіті. Досліджено варіанти інтеграції отриманих даних для
описового аналізу, кількісного аналізу, лінгвістичного аналізу, аналізу часових рядів, мере-
жевого аналізу, семантичного аналізу. Слід також зазначити, що отримані таким чином дані
дозволяють здійснити детальний контент-аналіз на кшталт визначення найпопулярніших
тегів, топ-постів по окремим соціальним мережам, топ найпопулярніших емодзі. Ефективним
є їх використання для категоризації та візуалізації медіа-контенту.
Серед моделей прогнозування динаміки криптовалют саме модель дерева рішень про-
демонструвала хорошу точність. MSE становить 2,532,048.20, що свідчить про порівняно
низький рівень розбіжностей між прогнозованими та фактичними значеннями. Коефіцієнт
детермінації R² підтверджує, що 79.3% варіації ціни біткоїна пояснюється побудованою мо-
деллю, що свідчить про її адекватність моделі та доцільність врахування даних соціальних
мереж під час прогнозування ринку криптовалют.
Побудована модель дерева рішень продемонструвала певний успіх у прогнозуванні
цін на біткоїн, проте зросли відхилення у прогнозах з часом. Тому в ході дослідження ро-
зроблено модель випадкового лісу для врахування більш складних взаємозв'язків між
змінними (рис. 1).

ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ ДЛЯ ОЦІНКИ РИЗИКІВ ПІДПРИЄМНИЦЬКИХ СТРУКТУР

Лідія Гур’янова — 2025-05-27

Сучасні умови функціонування українських підприємницьких структур
характеризується значним ступенем ризику, пов’язаним з низьким рівнем стійкості
енергетичної системи, інфляційними процесами, зниженням платоспроможного попиту та ін.
Фактори ризику оказують асиметричний вплив на діяльність підприємницьких структур
(ПС) різних регіонів, масштабу бізнесу, сфер діяльності. Тому цікавим науково-дослідним
завданням є оцінка такого асиметричного впливу ризиків на ПС різного типу, що дозволяє
визначити найбільш вразливі сфери діяльності та застосувати превентивні механізми
фінансової стабілізації галузі.
Для розробки моделі класифікації використовувались методи ієрархічної
агломеративної кластеризації (метод Уорда) та ітеративної кластеризації (метод k-means).
Інформаційною базою дослідження є фінансові дані українських підприємств за такими
показниками, як прибуток, рентабельність активів, коефіцієнт поточної ліквідності, рівень
заборгованості та ін., а також класифікаційні ознаки ПС: масштаб бізнесу, регіональне
розташування та відстань до зони бойових дій та ін. Під час побудови моделі кластерного
аналізу дані були стандартизовані.
Дендрограма кластеризації за методом Уорда (рис. 1), графік «ліктя» та інші критерії,
що дозволяють досліджувати зміну функціоналів якості класифікації в залежності від
кількості кластерів, яка враховується в моделі класифікації, дозволили зробити висновок про
наявність 7 груп в досліджуваній сукупності.

МЕТОДИ УПРАВЛІННЯ МОТИВАЦІЄЮ ПРАЦІВНИКІВ ПІДПРИЄМСТВ ІНЖЕНЕРНИХ СПРЯМУВАНЬ В УМОВАХ ВІЙСЬКОВОГО СТАНУ В УКРАЇНІ

Дмитро Гуров — 2025-05-27

Військовий стан в Україні змусив людей змінити пріоритети не тільки у звичайному
житті, але і у професійній сфері. Це створює необхідність переосмислити традиційні методи
мотивації та впроваджувати нові, адаптовані до сучасних умов.
Для початку розглянемо традиційні методи мотивації та проаналізуємо їх ефективність
у контексті роботи інженерного підприємства.
Таблиця 1 — Традиційні методи мотивації працівників інженерного підприємства
Метод
мотивації
Опис методу для інженерно-
го підприємства
Переваги Недоліки
1 2 3 4
Додаткові
грошові
виплати
Премії за виконання склад-
них задач, грант на про-
фесійне навчання студентів
на підприємстві.
Мотивує виконувати
складні задачі, при-
вертає нові кадри.
Сприяє зросту конкуренції між
працівниками, що деморалізує
командний настрій.
Індиві-
дуалізація
оплати праці
Гнучкі тарифи заробітної
плати, які відповідають
складності проєктів та
відпрацьованому часу.
Забезпечує відчуття
справедливості та
забезпечує професій-
ний ріст .
Потребує знаного часу для
впровадження системи.
Публічне
визнання
досягнень
Нематеріальні нагороди за
професійні досягнення у
вирішенні інженерних задач.
Мотивує підтримува-
ти та покращувати
професійні навички
Підходить не для всіх
спеціалістів; може не моти-
вувати працівників, які
націлені на матеріальні цін-
ності.
33
1 2 3 4
Адміністра-
тивний влив
Суворий чи додатковий кон-
троль за виконанням інже-
нерних задач шляхом
звідності та постійного
нагляду
Забезпечує швидкість
виконання завдань,
якість продуктів у
кризових ситуаціях.
Може демотивувати
кваліфікаційних працівників та
сприяти відтоку професіональ-
них кадрів.
Автономія Надання інженерам змоги
самостійно вирішувати ін-
женерні питання та постав-
ленні задачі.
Зростає відповідаль-
ність та ініціатив-
ність працівників.
Працівники повинні бути ви-
сококваліфікованими, щоб
забезпечити якісне виконання
роботи.
Гейміфікація
процесів
Введення в робочі процеси
ігрових форм, які зможуть
допомогти у вирішенні задач
(наприклад, рейтингові таб-
лиці, нагороди, тощо)
Підвищує залученість
співробітників до
вирішення інженер-
них задач та робочих
процесів.
Більшість працівників інже-
нерного профілю не сприйма-
ють гейміфікацію серйозно та
можуть не долучитися до «зма-
гання».
Гнучкий
графік
роботи
Працівники мають змогу
працювати віддалено або за
гнучким графіком.
Сприяє комфортному
робочому процесу
працівників.
Складно контролювати ефек-
тивність робочої діяльності
працівників.
Професійний
розвиток
Організація тренінгів для
підвищення кваліфікації,
курсів з професійного
навчання, тощо.
Сприяє підвищенню
рівня кваліфікації
персоналу
Потребує значних фінансових
витрат та часу.
Соціальні
пакети
Надання відпустки, додатко-
вих вихідних, медичне
страхування.
Забезпечення певного
рівня безпеки, змен-
шення рівня стресу.
Потребує додаткових
фінансових витрат.
Джерело: складено автором на основі [1], [2], [3].
Війна створила безпрецедентні виклики для управління мотивацією працівників, що є
критично важливим для збереження продуктивності та функціонування підприємств. Розгля-
даючи компанії, що працюють в інженерних напрямах, серед основних проблем, які безпосе-
редньо впливають на рівень мотивації співробітників, можна виділити наступні:
1. Втрата ключових співробітників через мобілізацію та міграцію. Мобілізація значної
частини працездатного населення призводить до дефіциту кваліфікованих кадрів. Еміграція
спеціалістів за кордон через небезпеку та економічну нестабільність у країні змушує
підприємства оперативно адаптувати кадрову політику.
2. Психологічна нестабільність працівників. Постійний стрес, тривожність і страх за
життя своїх близьких знижують залученість до робочого процесу. Підвищення рівня виго-
рання через емоційне виснаження та необхідність працювати у складних умовах.
3. Складнощі у створенні умов для ефективної роботи. Часті перебої з електроенергією
впливають на комфорт працівників і знижують їхню продуктивність. Руйнування інфра-
структури (доріг, мостів, транспортних вузлів) ускладнює доставку матеріалів, обладнання та
продукції.
4. Фінансові обмеження роботодавця. Складнощі з виплатами конкурентної заробітної
плати або премій через загальну економічну ситуацію знижують фінансову мотивацію пер-
соналу. Відсутність можливості інвестувати у додаткові програми навчання або нематеріаль-
ні бонуси.
5. Зростання потреби у персоналізованому підході. Працівники в умовах війни потре-
бують індивідуальної уваги, гнучких умов роботи та підтримки, що створює додаткове
навантаження на HR-служби та керівників. [4]
Серед розглянутих методів мотивації можна виділити кілька, які найкраще адаптуються
до умов військового стану та викликів, що постали перед інженерними підприємствами:
1. Матеріальні стимули. В умовах економічної нестабільності матеріальна підтримка
залишається ключовим фактором мотивації, оскільки допомагає працівникам забезпечити
базові потреби. Замість класичних премій можна запровадити разові виплати на нагальні
34
потреби (наприклад, компенсації на генератори або мобільний інтернет). Також грант на
професійне навчання допоможе залучити студентів працювати на підприємстві, що, в свою
чергу, сприятиме вирішенню кадрового голоду, викликаного дефіцитом професійних кадрів
(що підсилений мобілізацією, еміграцією працівників, тощо).
2. Гнучкий графік роботи. Такий метод забезпечує комфорт працівників у нестабіль-
них умовах, таких як перебої з електроенергією або транспортом, ракетні обстріли. Гнучкий
графік із чітким розподілом задач може допомогти уникнути зниження продуктивності, а
також забезпечити певного рівня безпеки.
3. Соціальні пакети. Додаткові гарантії (медичне страхування, транспортні витрати)
можуть підвищити лояльність працівників. У стресових умовах війни люди більше цінують
стабільність і турботу роботодавця.
4. Публічне визнання досягнень. Доступний та дієвий метод для підтримки морально-
го духу. В умовах обмежених фінансових ресурсів це є економічно вигідним способом моти-
вації.
5. Професійний розвиток. Професійний розвиток під час військового стану допомагає
працівникам відчувати стабільність і впевненість у майбутньому, оскільки демонструє тур-
боту компанії про їхній розвиток. Навчання сприяє самореалізації, адаптації до нових
викликів і зміцнює командний дух, що підвищує мотивацію та продуктивність.
Також, окрім традиційних методів мотивації, можна розглянути наступні методи:
1. Емоційна підтримка та корпоративна солідарність. Запровадження регулярних
зустрічей із психологами та організація ініціатив підтримки сімей мобілізованих працівників.
2. Волонтерські ініціативи. Створення можливостей для працівників долучатися до
допомоги ЗСУ або місцевим громадам у рамках роботи.
3. Стабільність та захист. Надання працівникам доступу до тимчасових укриттів на
підприємстві або сприяння їхній облаштованості вдома. Організація курсів (симуляційних
тренінгів) з надання першої домедичної допомоги в умовах війни.
4. Програми адаптації. Індивідуальні плани підтримки для працівників, які поверта-
ються після мобілізації, з акцентом на професійну реабілітацію.
Для ефективної мотивації в умовах військового стану необхідно комбінувати тра-
диційні методи (гнучкий графік, соціальні пакети) з новими підходами (емоційна підтримка,
волонтерство, антикризове навчання). Головний акцент слід робити на індивідуалізації під-
ходу до працівників, зберігаючи баланс між професійним та особистим життям. Це дозво-
лить не лише підтримувати високий рівень мотивації, але й забезпечити стійкість колективу
в умовах кризових ситуацій.

ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН НА ЯЙЦЯ КУРЯЧІ ЗА ДОПОМОГОЮ МОДЕЛІ ХОЛЬТА-ВІНТЕРСА ТА ЇХ ВПЛИВ НА СТАН ЕКОНОМІЧНОЇ БЕЗПЕКИ КРАЇНИ

Юрій Гуртовий — 2025-05-27

Курячі яйця є одним з продуктів харчування споживчого кошика, на основі вартісної
оцінки якого відбувається розрахунок прожиткового мінімуму. Протягом останніх років в
Україні спостерігається тенденція до зростання вартості яєць: якщо станом на 1 листопада
2020 року середньомісячна ціна становила 25,90 грн за 10 штук, то у 2024 році – 71,03 грн в
аналогічному періоді. Таке стрімке дорожчання спричиняє занепокоєння серед споживачів та
незахищених верств населення, які через фінансові труднощі досить чутливо реагують
зміною попиту на зміну ціни, обираючи або більш дешеву продукцію, або скорочуючи обсяги споживання яєць. Оскільки у бюджетній декларації на 2025-2027 рр. та державному бюджеті на 2025 рік не передбачено зростання таких соціальних показників, як прожитковий
мінімум та мінімальна заробітна плата, зростання цін на яйця, які є важливим джерелом
білка в раціоні населення, матиме негативний вплив на рівень продовольчої (зменшення обсягів споживання яєць та добової калорійності харчування людини) та соціальної безпеки
(зростання частки витрат на продовольчі товари в структурі споживчих витрат домогосподарств) України. З огляду на це, прогнозування їхньої ціни у середньостроковій перспективі
є актуальним завданням, що дозволяє оцінити ризики продовольчої доступності та зрушення
у структурі споживчих витрат.
Для здійснення прогнозу слід обрати модель, яка дозволяє врахувати сезонність, що характерна для більшості сільськогосподарських процесів. Одним із класичних підходів є прогнозування за допомогою методу Хольта-Вінтерса – трьохпараметричної моделі прогнозу,
яка складається із згладженого експоненційного ряду, лінійного тренду та сезонного компоненту, який поєднується з іншими компонентами адитивним або мультиплікативним способом. В даній моделі розмах сезонних коливань змінюється слабо, тобто, сезонність додається
до ряду динаміки, що візуалізовано за допомогою радіальної діаграми (рис.1).
На рис. 1 представлена динаміка цін на яйця «Квочка» агрохолдингу «Авангард» –
найбільшого виробника яєць як на українському ринку, так і орієнтованого на експорт. У
жовтні-грудні 2022 року причиною різкого стрибку в ряді динаміки є не мультиплікативний
вплив сезонності, а скорочення чи навіть припинення виробничої діяльності підприємств
через бойові дії та проблеми з логістикою. Ці фактори відносяться до випадкового компоненту, який включає ефекти від непередбачуваних подій, як-от природно-кліматичні аномалії, втрата виробничих потужностей внаслідок воєнних дій, часті відключення електроенергії тощо. Перевірка цього припущення здійснюється за допомогою методу сезонної декомпозиції часового ряду, реалізованого за допомогою IBM SPSS. Рис. 2 демонструє, що у
жовтні-грудні 2022 року стрімке зростання ціни було спровоковане як зростанням трендциклічної компоненти, так і накладанням одночасно сезонності і непередбачуваних (випадкових) подій. Подібна ситуація характерна і для поточного зростання, оскільки станом на 1
листопада 2024 року приріст цін на яйця складає 56,83% порівняно з ціною станом на 1 жовтня 2024 року, що становила 45,29 грн за десяток.

МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ПОВЕДІНКИ УКРАЇНСЬКИХ ПІДПРИЄМСТВ У ІНВЕСТИЦІЙНІЙ ДІЯЛЬНОСТІ

Олександр Демідов — 2025-05-27

Розвиток виробничої бази через інвестиції в необоротні активи та фінансові інструменти залишається важливим навіть в умовах війни, оскільки це сприяє економічній стабільності
та відновленню країни. Така інвестиційна діяльність є не лише необхідною для загальної
економіки, але й критично важливою для забезпечення стійкості та конкурентоспроможності
самих підприємств [1].
Для дослідження були обрані великі українські підприємства, які репрезентують ключові галузі економіки України: ПрАТ «МХП», ТОВ «АТБ-Маркет», ТОВ «Нова Пошта».
Рисунок 1 – Чистий рух коштів від інвестиційної діяльності досліджуваних
підприємств по роках
Джерело: узагальнено та формалізовано авторами.
Аналіз даних показав, що у більшості підприємств у 2022 році відбувся спад в обсягах
інвестиційних коштів, що є логічною реакцією на повномасштабне вторгнення Росії в
39
Україну. Проте вже у 2023 році ці три компанії відновили висхідну тенденцію, що свідчить
про позитивний інвестиційний настрій та готовність до розвитку навіть у складних умовах.
Для оцінки впливу обсягу інвестиційних вкладень на фінансові-економічні показники
компаній було розраховано коефіцієнти кореляції та детермінації для доступних часових
рядів, що характеризують інвестиційну діяльність та фінансовий-економічний стан
підприємств. Коефіцієнт кореляції використано для визначення сили та напрямку зв'язку між
двома змінними, а коефіцієнт детермінації - для оцінки частини дисперсії, яку можна пояснити через регресійний зв'язок [2]. В економіці прийнятними вважаються значення
коефіцієнта кореляції вище 0,8 та коефіцієнта детермінації вище 0,6.
Після підрахунку коефіцієнтів кореляції та детермінації для вищезазначених фінансовоекономічних показників обраних компаній, робимо висновок, що значення чистого руху
коштів від інвестиційної діяльності мають найбільший зв’язок із показниками чистого доходу підприємств та загальною вартістю активів.
Таким чином, результати дослідження підтверджують доцільність інвестування українськими підприємствами у власний розвиток (зокрема, придбання необоротних активів) та
підвищення обсягів чистого руху коштів від інвестиційної діяльності. Навіть в умовах війни
це може позитивно впливати на прибутковість підприємства та загальну вартість його активів.
Подальший етап дослідження передбачав побудову динамічної моделі з використанням
лагових змінних для моделювання затримки впливу обсягу інвестиційних вкладень на обсяг
активів підприємства. Лагові змінні враховують те, що інвестиційні вкладення можуть не
мати негайного впливу на вартість активів або чистий дохід компанії; результат від інвестицій може проявлятися через певний час (наприклад, через рік або два).
Загальний вигляд моделі є таким:
Assetst = α + β ∙ Investmentt-n,
де α – базова вартість активів без впливу інвестицій, β – коефіцієнт, що показує вплив
інвестицій у попередньому t-n періоді на активи в поточному році; t – поточний період, n –
довжина лагу, тобто величина запізнення по часу.
Для ПрАТ «МХП» та ТОВ «АТБ-Маркет» дослідження проводилося з лагом 1 через
обмежену кількість статистичних даних. Для ТОВ «Нова Пошта» вдалося протестувати лаги
0, 1, 2 та 3 завдяки більшій доступності інформації.
Зсув по значеннях активів підприємств здійснювався на один період, тоді як значення
чистого руху інвестиційних коштів залишалися незмінними. Після цього розраховувалися
нові коефіцієнти кореляції та детермінації. Якщо ці коефіцієнти свідчили про тісніший
зв'язок між змінними, будувалася модель для впливу інвестицій на активи з відповідним лагом.
Для компанії ПрАТ «МХП» найвищі коефіцієнти кореляції та детермінації були отримані при нульовому лагу. Для ТОВ «АТБ-Маркет» лаг 1 показав вищі коефіцієнти, що дозволило побудувати модель з лаговою змінною:
Assetst = 50 000 000 000 ₴ + (- 1,791732053) ∙ Investmentt-1.
Для ТОВ «Нова Пошта» найвищі коефіцієнти кореляції та детермінації були отримані
при лагу 2, що дозволило побудувати наступну модель:
Assetst = 9 000 000 000 ₴ + 4,0399 ∙ Investmentt-2, (1)
Для моделювання значень вартості активів ТОВ «Нова Пошта» підставили значення
чистого руху коштів від інвестиційної діяльності за 2022 рік для прогнозування значення на
2024 рік, та значення за 2023 рік - для прогнозування значення на 2025 рік.
40
Після моделювання значення вартості активів на 2024 та 2025 роки, для визначення
співвідношення між величиною чистого доходу та вартістю активів, і співвідношення між
величиною чистого руху коштів від інвестиційної діяльності та чистим доходом підрахуємо
відповідні коефіцієнти.
Використовуючи прогнозоване за моделлю (1) значення вартості активів ТОВ «Нова
Пошта» та відповідні коефіцієнти майбутніх періодів, що припускалися експертами, визначили значення чистого доходу для ТОВ «Нова Пошта» у 2024 та 2025 роках і значення чистого руху коштів від інвестиційної діяльності у ці ж роки.
Таблиця 1 – Статистичні показники фінансово-економічної діяльності ТОВ «Нова Пошта» за 2018-2023 роки та прогнозовані показники

ВПЛИВ ЦИФРОВІЗАЦІЇ НА ЯКІСТЬ ВЕДЕННЯ БУХГАЛТЕРСЬКОГО ОБЛІКУ

Аліна Лунгул — 2025-05-27

Цифрові технології торкнулися абсолютно усіх систем інформаційного забезпечення
сучасного суспільства, не оминувши бухгалтерський облік. Трансформації зазнала система
обліку та звітності: змінилися підходи щодо збору, обробки та зберігання облікової інформації.
Тема впливу цифровізації на якість бухгалтерського обліку є основою досліджень таких
вчених, як: Головчак Ю. В., Карпенко Є. А., Писарчук О. В., Грабчук І. Л., Безручук С. Л.,
Харакоз Л. В., Скрипник А. О.
Більшість підприємств купують спеціалізоване програмне забезпечення, завдяки чому
фінансові звіти набувають точності. Окрім цього, фірмам, які мають високий рівень фінансового забезпечення, спеціалісти з ІТ розробляють власне програмне забезпечення відповідно
до особистих запитів замовника. Такі програмні продукти, як: MASTER, KBS, ISpro, UAБюджет та Дебет-Плюс дозволяють автоматизувати бухгалтерський облік [2].
Вплив цифрових трендів на якість бухгалтерського обліку розглянемо у наступній таблиці (табл. 1).
Таблиця 1 – Вплив цифрових трендів на якість бухгалтерського обліку

Цифровий тренд	Особливості	Вплив на якість обліку
Internet of things	Інтернет речей збирає величезні обсяги даних, які можна використовувати для прогнозування майбутніх фінансових ре зультатів.	Інтернет речей дозволяє швидко отримувати інформацію та усува ти помилки.
BigData	Збирання, зберігання та обробка даних дає змогу отримувати цінну інформацію.	BigData підвищує точність, ефек тивність та швидкість зібраної інформації.
Блокчейн	Блокчейн вважається сам собі бухгалте ром, адже відстежує всі фінансові операції в режимі реального часу.	Блокчейн повідомляє про всі зміни, що відбуваються, не допус каючи помилок та маніпуляцій з цифрами.

Джерело: узагальнено авторами на основі [3]
42
Трансформація системи бухгалтерського обліку на практичному рівні означає вивільнення робочого часу бухгалтера від рутинних завдань та переведення його на ненормований
графік віддаленої роботи [2]. Це дає можливість бухгалтеру брати участь в аналізі фінансової
інформації для прийняття майбутніх управлінських рішень та оцінки фінансового стану
підприємства, тобто зосередитись на складніших і важливіших видах діяльності.
Цифровізація сприяла інтеграції систем бухгалтерського обліку з іншими бізнесфункціями, що забезпечує взаємозв’язаний підхід до управління підприємством. До таких
бізнес-функцій може належати управління логістикою, людськими ресурсами, продажами.
Завдяки цифровим технологіям, сучасне програмне забезпечення дозволяє в автоматизованому режимі складати фінансову звітність, проводити аналіз та інтерпретувати для зручного користування отримані результати. Типові системи та програми для автоматизації
бухгалтерського обліку:
• Бухгалтерські програми спрощують ведення журналу, розрахунки податків, складання
звітів. Як приклад, до них належать QuickBooks та Sage Accounting.
• ERP-системи інтегрують управлінські функції, такі як управління запасами та
виробництвом. Наприклад, SAP ERP, Oracle ERP Cloud.
• HRM-системи призначені для управління людськими ресурсами: навчання, відпустки.
До них належать: BambooHR, ADP Workforce Now.
• Системи управління запасами забезпечують контроль запасами, допомагають відстежувати рух товарів. Приклади даних систем: TradeGecko, Fishbowl Inventory, inFlow
Inventory [4].
Для підприємств цифровізація бухгалтерського обліку є важливим процесом, адже для
керівництва завжди будуть доступні матеріали про діяльність підприємства з різними
графіками, аналітичними документами, які показуватимуть реальний фінансовий стан. Проте
як і в будь-якому процесі, для цифровізації обліку характерні як позитивні, так і негативні
фактори.
До переваг належать скорочення адміністративних витрат, зростання продуктивності
праці, через те, що бухгалтери зосереджені на питаннях аналітичного характеру, можливість
працювати дистанційно, що було особливо актуально під час пандемії та воєнного стану.
До недоліків можна віднести витрати на впровадження та оновлення програмного забезпечення, як наслідок необхідність підвищення кваліфікації бухгалтерів відповідно до програмних продуктів, з’являється потреба у встановленні захисту від зовнішнього втручання
[2].
Отже, цифровізація та автоматизація з кожним роком розширює свої можливості, таким
чином робить бухгалтерський облік робить більш гнучким та зручним у своїх процесах.
Цифрові технології надають можливість використовувати інформацію всіх систем для прийняття управлінських рішень.

КОМПОЗИЦІЙНА АНАЛІТИКА НАУКОВИХ ПОГЛЯДІВ НА ФІНАНСОВО-ЕКОНОМІЧНУ БЕЗПЕКУ

Ольга Іляш — 2025-05-27

Економічна безпека характеризує здатність підприємства до розвитку за рахунок
ефективного використання ресурсів, одночасно забезпечуючи подальше їх відтворення. Захист ресурсів від внутрішніх і зовнішніх загроз, наявність стабільного фінансового становища з одночасним довгостроковим безперервним зростанням визначає проактивну позицію
управління ризиками, забезпечуючи безпеку стратегічних інтересів та досягнення поставлених цілей.
Економічна безпека підприємства фундаментально підтримується різними інструментами, які сприяють безпеці бізнесу, порівняльному аналізі конкурентних переваг і стійкості
довгострокового підприємництва. Ці важливі компоненти охоплюють широкий спектр заходів, спрямованих на забезпечення комплексної оцінки безпеки та проактивне управління
ризиками. Зосередившись на цих сферах, компанії можуть ефективно підвищити загальну
безпеку та стійкість на ринку (Рис.1).
Рисунок 1 – Складові економічної безпеки підприємства
Джерело: складено автором на основі [7]
Огляд наявної літератури демонструє різні підходи до тлумачень терміну «Економічна безпека підприємства». З однієї сторони - це захист активів та здатність компанії адаптуватися до мінливих умов середовища. Найбільш всеосяжне трактування запропонував Т. Ва
44
сильців, згідно якого економічна безпека підприємства визначається сильною конкурентною
позицією підприємства на ринку та здатністюефективно протидіяти негативним внутрішнім і
зовнішнім факторам [6]. У таблиці 1 наведено композиційну аналітику наукових підходів до
визначення поняття «фінансово-економічна безпека» і дозволяє не лише краще оцінити аспектний характер безпеки, але й побудуватидовгострокові стратегій зниження ризиків.
Таблиця 1 – Аналіз і класифікація наукових поглядів щодо трактування поняття фінансово-економічна безпекаґ»

Науковці	Узагальнене визначення поняття
В.Є. Калинюк Калинюк В.Є. [2, c.221-228].	Економічна безпека підприємства розглядається як здатність стабілізувати, а також покращити свою діяльність шляхом належ ного управління ресурсами разом із збереженням майбутнього ро звитку.
О. Бондаренко, В. Сухецький Бондаренко О., Су хецький В. [3, c.5]	Фінансово-економічна безпека підприємства – це процес дій, що відповідають за стабільність платоспроможності, ліквідності, ефек тивність його діяльності та уникнення ризиків і загроз.
О.В. Іващенко Іващенко О.В. (2013). [4, c.143]	Економічна безпека підприємства – це захищеність ресурсів і потенціалу від внутрішніх і зовнішніх загроз, що забезпечує стійкий фінансовий стан і перспективу довгострокового розвитку.
О.М. Бандурка та ін. Бандурка О.М., Ду хов В.Є., Петрова К.Я., Червяков І.М. [5]	Економічну безпеку підприємства можна визначити як перебування організації в такому стані, який забезпечує захист її стратегічних інтересів від несприятливого впливу ризиків, що забезпечує її стале функціонування, розвиток і досягнення поставлених цілей.

Джерело: узагальнено автором
Багатовимірна концепція фінансово-економічної безпеки підприємства, як було підкреслено раніше, складається з безлічі елементів, які разом гарантують безперервність і виживання бізнесу. Така вразливість викриває велику різноманітність ризиків, небезпек і загроз, які можуть призвести до краху фінансової основи організації. Визначаючи конструкцію
ризику, виклику, загрози та небезпеки з точки зору таких її суттєвих частин, як категорії,
можна зазначити, що вони пов’язані з економічною безпекою підприємтсва [8, 9, 10]. Ризикологія фокусується на впливі дестабілізуючих факторів на стабільність економічної системи, що дозволяє вивести аналітичні інструменти для кластерного аналізу загроз і формування механізмів управління ризиками. Френк Найт запропонував розрізняти вимірну та
невимірну невизначеність, де перша відповідає ідеї «ризику», а друга дійсно є «невизначеністю».[11]
Рисунок 2 – Складові економічної безпеки
Джерело: складено автором на основі[1]
45
На Рис. 2 продемонстровано взаємопов’язані фактори ризику та небезпек, які часом
створюють не загрози, а можливості для розвитку. Це ідея «виклику» або того, яка мета
вирішення проблеми об’єднує усі елементи.
І, наостанок, додамо, що саме фінансовий ризик заслуговує на особливу увагу, оскільки він є важливою частиною всієї системи управління фінансово-економічною безпекою
підприємства. Фінансові ризики спричиняють можливу втрату грошових ресурсів через
наслідки макроекономічного впливу, як-от колапс ринку, коливання обмінного курсу або
регуляторні зміни. Моніторинг викликів та загроз, у поєднанні з системою управління ризиками, дозволить компанії забезпечити максимальну ефективність діяльності та постійну
стійкість у все більш динамічному економічному середовищі

ВДОСКОНАЛЕННЯ МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ ТА ПРИЙНЯТТЯ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ

Зоя Калініченко — 2025-05-27

Моделювання економічних процесів необхідне для однозначного формулювання та
вирішення складних проблем.
46
Всі аспекти економічного моделювання призначені для керівників вищих ланок управ-
ління, що приймають відповідальні рішення, а всі учасники у цьому процесі повинні лише
допомагати їм в цій діяльності.
Моделювання, як специфічний метод науки, застосовується для аналізу систем управ-
ління. Це пізнавальний спосіб, коли суб’єкт створює подібний допоміжний об’єкт – образ чи
модель, досліджує його, а отримані нові знання переносить на об’єкт-оригінал. Завдяки ак-
тивній ролі суб’єкта сам процес моделювання має творчий, активний характер.
Моделювання вступає у важливий етап розвитку, «вбудовуючись» у структуру так зва-
ного інформаційно-цифрового суспільства.
Проблеми впровадження на практиці моделювання економічних процесів використо-
вуються задля прийняття управлінських рішень; обґрунтування та визначення сутності
рішень, необхідності використання моделей у економічних сферах діяльності; для опису та
характеристики моделей; сценарного розгляду процесів.
Специфічність і складність процесу моделювання ставить певні проблеми, які намага-
ються вирішити в процесі дослідження, а саме:
- оцінка та визначення змісту досліджуваного об’єкту;
- прогнозування стану економічного об’єкту і зовнішнього середовища, в якому він
знаходиться;
- безпосереднє планування стану економічного об’єкту та інші актуальні проблеми
щодо моделювання.
Будь-яка соціально-економічна система є складною системою, в якій взаємодіють де-
сятки і тисячі економічних, технічних і соціальних процесів, що постійно змінюються під
впливом зовнішніх умов, в тому числі і науково-технічного прогресу. В таких умовах управ-
ління соціально-економічними і виробничими системами перетворюється в задачу обробки
масиву інформації, потребує ІТ-методів передбачення, прогнозування, моделювання.
Сутність методології моделювання полягає в заміні вихідного об’єкта його «образом» –
моделлю – і подальшим вивченням (дослідженням) моделі на підставі аналітичних методів
та обчислювально-логічних алгоритмів, які реалізуються за допомогою комп’ютерних про-
грам. Саме робота не із самим об’єктом (явищем чи процесом), а з його моделлю, дає мож-
ливість відносно швидко досліджувати його основні властивості та поводження за будь-яких
імовірних ситуацій. Водночас обчислювальні (комп’ютерні, симулятивні, імітаційні) експе-
рименти з моделями об’єктів дозволяють, спираючись на потужність сучасних математичних
та обчислювальних методів і технічного інструментарію інформатики, досить глибоко вив-
чати експериментально об’єкт у достатньо детальному вигляді, що недоступно суто теоре-
тичним підходам. Не дивно, що методологія математичного моделювання бурхливо розви-
вається, охоплюючи аналіз надзвичайно складних економічних, а також і соціальних про-
цесів [1].
Об’єктом моделювання в економіко-математичних моделях є економічні процеси, а са-
ма така модель відображає економічні взаємозв’язки та відносини, що існують у реальній
дійсності. Здійснюючи ідентифікацію та інтерпретацію економіко-математичних моделей,
використовують економічні показники [1].
Кожна модель реального явища характеризується: об’єктом моделювання; системним
описом об’єкта; цілями щодо побудови моделі; принципами та апаратом моделювання; спо-
собами ідентифікації та інтерпретації результатів. Для побудови моделі потрібно не просто
вказати найменування об’єкта, а й дати його опис у вигляді системи, тобто виявити суттєві
грані його взаємодії із зовнішнім середовищем, його структуру.
Моделі, що відображають один і той самий об’єкт з різних поглядів, слід вважати різ-
ними, а моделювання – процесом побудови, вивчення та застосування моделей[2].
Використання моделювання визначається тим, що багато об’єктів безпосередньо до-
сліджувати взагалі неможливо або це вимагає багато часу і коштів.
47
Процес моделювання включає три системоутворюючі елементи: суб’єкт дослідження
(аналітик); об’єкт дослідження; модель, яка опосередковує відносини між об’єктом, який
вивчається, та суб’єктом, який пізнає (аналітиком).
Побудова моделі включає чотири етапи:
1. формування системи економічних показників об’єкта моделювання;
2. дослідження діяльності підприємства;
3. формування знань про об’єкт. Знання про модель мають бути скорегованими з
урахуванням тих властивостей діяльності об’єкта дослідження.
4. практична перевірка одержаних за допомогою моделей знань та використання їх для
побудови об’єкта з метою управління.
На основі розглянутих етапів побудови моделей можемо зробити висновок, що моде-
лювання – це циклічний процес.
За ступенем агрегування моделі поділяють на макроекономічні та мікроекономічні.
З урахуванням чинника невизначеності моделі поділяють на детерміновані (в цих мо-
делях використовуються жорсткі функціональні зв’язки між змінними) й стохастичні (тут
існує чинник випадковості). При дослідженні цих моделей використовують методи теорії
ймовірностей та математичної статистики . Класифікація економіко-математичних моделей
досить різноманітна, що дозволяє використовувати їх для більш точного і ефективного мо-
делювання економічних процесів.
Наведемо приклад визначення стратегічної мети компанії.
Початковий етап роботи з оцінки конкурентоспроможності - це вибір стратегічної ме-
ти авіакомпанії. Щоб досягти своєї стратегічної мети, авіакомпанія повинна зробити пра-
вильний вибір трьох базових стратегій розвитку бізнесу (стратегія поведінки на ринку; кон-
курентна стратегія; стратегія конкурентних переваг) і зуміти направити всі свої ресурси на їх
реалізацію.
Конкурентний аналіз – це другий етап роботи, що включає такі підрозділи робіт:
1. PEST - аналіз З його допомогою оцінюються фактори зовнішнього середовища:
політичні (як держава може впливати на бізнес), економічні (як впливає на діяльність
авіакомпанії стан економіки країни), соціальні (як виглядає потенційний клієнт організації) і
технологічні (які інновації представлені на ринку і як вони відображаються на бізнесі
авіакомпанії). Можна також визначити основні загрози, ризики та можливості. Проведення
PEST-аналізу перед SWOT-аналізом допомагає прийняти адекватні реальній ситуації рішен-
ня про коригування стратегії.
2. Оцінка конкурентних сил галузі При оцінці конкуренції використовується модель
Майкла Портера, по якій конкуренція в будь-якій галузі є взаємодія п'яти конкурентних
складових: конкуренція серед існуючих в галузі фірм; потенційна загроза входу в галузь но-
вих конкурентів; підприємства галузей, що виробляють замінники; постачальники; спожи-
вачі.
3. Оцінка конкурентних позицій конкуруючих підприємств в галузі При оцінці конку-
рентних позицій визначаються стратегічні групи підприємств, що функціонують в галузі.
4. SWOT-аналіз Дозволяє отримати ясну оцінку сил підприємства і ситуації на ринку. В
процесі цього аналізу визначають сильні і слабкі сторони підприємства, а також можливості і
загрози, які виходять із його найближчого оточення (зовнішнього середовища).
5. SNW-АНАЛІЗ Являє собою сукупність складових: Strength (сильна сторона), Neutral
(нейтральна сторона) і Weakness (слабка сторона). Додавання при аналізі нейтральної сторо-
ни важливо, так як часто для перемоги в конкурентній боротьбі може виявитися достатнім
стан, коли дане конкретне підприємство відносно всіх своїх конкурентів за всіма, крім однієї,
ключовим позиціям знаходиться в стані N, і тільки по одному - в стані S.
3-й етап. Формулювання вимог до якості продукції компанії Один з основних підходів
при визначенні таких вимог - орієнтація на споживача. Вона повинна бути забезпечена ор-
ганізаційно, фінансово, методично і технічно.
48
4-й етап. Визначення номенклатури і розрахунок показників якості, що підлягають
оцінці Визначення ступеня впливу кожного з видів продукції компанії на загальну оцінку її
якості може бути виконано наступним чином: якісним - методом експертної оцінки; кіль-
кісним - методом приватних множників Лагранжа на основі статистичних даних і розрахова-
них коефіцієнтів парної кореляції між якістю окремих видів продукції і загальною оцінкою її
якості; комбінацією якісного і кількісного методів.
5-й етап. Розрахунок інтегрального показника якості
Для оцінки якості продукції компанії повинен застосовуватися інтегральний показник,
який має вигляд лінійної багатофакторної функції: Y =Σ ai × Xi,
де Y - інтегральний показник якості продукції;
аi - ваговий коефіцієнт якості i-ої складової якості продукції;
Xi - величина, що характеризує рівень якості i-ої складової продукції;
i - номер складової якості продукції компанії;
n - кількість складових якості продукції компанії.
Моделювання економіки та економічних процесів як науковий напрям сформувався у
60-ті роки ХХ століття, хоча має багату передісторію. У його основу, окрім економічних,
покладено низку фундаментальних дисциплін (математику, теорію ймовірностей, статисти-
ку, інформатику, теорію автоматичного управління та інші).На даному етапі економічного
розвитку світова практика переконує у високій ефективності застосування економіко-
математичного моделювання. Та процес економіко-математичного моделювання розвиваєть-
ся шляхом систематизації і узагальнення фактів економічної реальності [3].
Визначення сутності моделей та процесу моделювання дає підстави говорити про те,
що мистецтво побудови економіко-математичної моделі полягає в тому, щоб узгоджувати
якомога більшу лаконічність у її економіко- математичному описі з достатньою точністю
модельованого відтворення тих сторін аналізованої економічної реальності, які цікавлять
дослідника згідно із цілями та гіпотезами.
Для більш ефективного моделювання економічних процесів, та й взагалі економіки,
необхідно використовувати надійні та достовірні джерела інформації, змістовно описувати
об’єкт (явище, процес), що моделюється та відтворювати дані про природу (сутність)
об’єкта, його кількісні характеристики, характер взаємодії між складовими елементами,
місце та важливість даного явища у загальному процесі функціонування системи. Поряд із
змістовним описом необхідно формувати певні схеми у вигляді символів, графіків, таблиць
тощо для того, щоб якомога краще відтворити властивості об’єкта дослідження.
Ефективність бізнес-моделей забезпечується їх відповідністю зовнішнім і внутрішнім
можливостям, стратегічним цілям компанії та збалансованості між собою основних компо-
нентів моделі. Однією із особливостей бізнес-моделей є необхідність їх безперервного коре-
гування, як запорука забезпечення успішного розвитку бізнесу.

ДІДЖИТАЛІЗАЦІЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ АГРОПРОМИСЛОВИХ ПІДПРИЄМСТВ

Юрій Калініченко — 2025-05-27

Діджиталізація є не лише актуальним, а й необхідним трендом у сучасних умовах.
Впровадження нових технологій в усіх сферах сприяє оптимізації бізнес-процесів (як з точки
зору їх якості, тривалості, ефективності, так і з точки зору вартості), їх осучаснення. Урахо-
вуючи загальні тренди до діджиталізації – цей процес іноді є не запорукою конкурентних
переваг, а навіть умовою виживання у конкурентному середовищі, яке побудоване на вико-
ристанні досягнень науки та техніки.
Сільськогосподарські підприємства мають враховувати багато некотрольованих фак-
торів, що суттєво впливають на їх діяльність – погодні умови, кількість опадів. Саме тому
впровадження у бізнес-процеси нових технологій формує певні можливості щодо передба-
чення та усунення негативних наслідків впливу таких факторів.
У першу чергу варто зазначити, що досить часто діджиталізація бізнес-процесів у нау-
кових дослідженнях зводиться до автоматизації – вважається, що діджиталізація дозволяє
саме автоматизувати процеси, робочі завдання. Однак це лише один з позитивних наслідків,
впровадження сучасних технологій дає набагато ширше переваг – оптимізація (у тому числі
реструктуризація бізнес-процесів, зміна порядку та формату їх протікання, вилучення непо-
трібних та застарілих бізнес-процесів), покращення взаємодії між окремими бізнес-
процесами та бізнес-елементами тощо. Часто процеси діджиталізації зачіпають і
взаємовідносини з постачальниками та клієнтами – як мінімум на рівні документообороту, як
максимум – на рівні формування спільних платформ, взаємної інтеграції бізнес-процесів. На
думку О.І. Гарафонової та Г.В. Жосан, різниця між автоматизацією та цифровізацією полягає
в складності другої концепції та різниці в цілях і головній спрямованості процесів [1, с. 165].
Діджиталізація може нести позитивний вплив на всі рівні бізнес-процесів підприємства.
Надалі розглянемо його, орієнтуючись на умовну кореневу модель бізнес-процесів
підприємства. Відповідно такої моделі виділяють:
1. Бізнес-процеси управління (управління фінансами, управління стратегічним
розвитком, управління операційною діяльністю тощо).
2. Основні бізнес процеси (постачання, виробництво, маркетинг, збут, логістика).
3. Забезпечуючі бізенс-процеси (найм та навчання персоналу, обслуговування та ре-
монт, енергозабезпечення, облік та звітність).
Діджиталізація, якщо не ототожнювати її виключно з впровадження ІТ-програм та
сервісів, а й враховувати технології типу VR/AR, 3D-друку, використання дронів тощо, може
впливати на всі перелічені рівні бізнес-процесів, у тому числі і виробництво.
Для економічних бізнес-процесів діджиталізація може проявлятись у [2, с. 135]:
50
• автоматизація фінансових процесів (виставлення рахунків, обробка рахунків, автома-
тизація платежів);
• управління ланцюжком поставок (управління запасами, управління складським гос-
подарством, автоматизація формування замовлень та їх передачі);
• управління взаємовідносинами із клієнтами (CRM);
• управління проєктами з використанням цифрових інструментів.
Сюди ж можна додати власне системи управління бізнес-процесами (BPM),
використання сучасних методів та засобів вимірювання продуктивності праці робітників, їх
навчання (у тому числі із застосуванням, наприклад, технологій VR/AR для навчання нових
робіників працювати із новою технікою). Впровадження ІоТ дозволяє прогнозувати та чітко
планувати ремонтні роботи, обслуговування, вчасно виявляти поломки та проблеми у роботі
обладання, формувати віртуальні моделі виробничих процесів для контролю їх протікання.
Таким чином, діджитал-технології дозволяють як автоматизувати, так і оптимізувати управ-
лінські та забезпечуючі бізнес-процеси, а також процеси постачання та збуту. У випадку
«синхронізації» застосовуваних технологій із постачальниками підприємства можуть фор-
мувати платформи для автоматичного пошуку постачальника, оформлення замовлення (а то і
передачі замовлень постачальнику у режимі реального часу), його оплати. Це формує мож-
ливості взаємної інтеграції і навіть цифрової трансформації діяльності. Така інтеграція може
бути результатом реінжинірингу бізнес-процесів із застосуванням сучасних технологій.
Щодо основних бізнес-процесів, то аграрні підприємства можуть діджиталізувати свої
бізнес-процеси шляхом:
1. Використання сучасних технологій для оптимізації посівів. Сюди може входити як
програмне забезпечення для планування кількості внесення добрив, насіння, часу посіву; так
і техніка, оснащена сучасним програмним забезпеченням – сучасні трактори з автопілотом,
GPS, сенсорні технології.
2. Використання дронів для внесення добрив, контролю стану полів, датчиків для
контрою стану грунту.
3. Використання штучного інтелекту для планування маршрутів перевезень зібраного
урожаю, його розподілу, наприклад, по зерносушильних установках, планування збору уро-
жаю та прогнозування урожайності.
4. У тваринництві – різноманітна техніка для автоматичного годування, поїння, кон-
троль мікроклімату у приміщеннях, планування надоїв.
Діджиталізація за такими напрямами дозволяє не лише оптимізувати власне бізнес-
процеси, зробити їх більш ефективними, зменшити кількість помилок , підвищити якість
продукції, підвищити урожайність, а й зробити більш прогнозованим облік через застосуван-
ня Big Data. Так, стає можливим планувати фінансові показники на основі, наприклад,
моніторингу ринкових цін на продукцію та прогнозу урожайності на початку збору урожаю
тощо. Таким чином, це підвищує стійкість бізнесу у цілому.
Звичайно, кожне удосконалення може мати негативні сторони та певні ризики:
несприйняття технологій персоналом, відсутність кваліфікованих кадрів, кібербезпека,
фінансові ризики (особливо в умовах війни), необхідність оновлення всього обладнання або
автопарку для забезпечення комплексного оновлення та діджиталізації. Саме тому кожне
окреме підприємство перед впровадженням діджитал-технологій повинне здійснювати
оцінку внутрішнього потенціалу, аналіз ризиків та обирати ступінь оновлення та глибину
інтеграції технологій у діяльність.

ФОРМУВАННЯ КОНЦЕПЦІЇ ПОБУДОВИ МОДЕЛІ УПРАВЛІННЯ ЕКОНОМІЧНОЮ БЕЗПЕКОЮ ПІДПРИЄМСТВ

Вероніка Командровська — 2025-05-27

В сучасних складних економічних умовах питання управління безпекою економічної
діяльності підприємств набуває все більшої актуальності внаслідок скорочення споживчого
попиту, зниження платоспроможності споживачів та жорсткої конкуренції. Особливої зна-
чущості дослідження набуває в умовах необхідності адаптації міжнародних стандартів до
специфічних умов українського ринку, який характеризується підвищеними ризиками війсь-
кового, політичного та економічного характеру. Складність операційного середовища, зумо-
влена військовою агресією, інфляційними процесами та зміною споживчих преференцій,
вимагає розробки інноваційних підходів до забезпечення економічної безпеки підприємства,
тому формування моделі управління економічною безпекою підприємств є актуальним пи-
танням.
Проблемі вивчення елементів управління економічною безпекою підприємств та фор-
мування відповідної моделі присвячено праці як іноземних так й українських вчених, таких
як вітчизняних та зарубіжних науковців, зокрема: концептуальні засади економічної безпеки
розглядали О. Ареф'єва, С.Ареф'єв, О. Барановський, В. Геєць, Є.Данилова, Ю.Коваленко,
В.Командровська, Т.Коритько, Н.Кравчук, В.Марченко, С.Пілецька, О.Попело, Т.Ткаченко,
С.Тульчинська, О.Овсак тощо [1, 2, 3].
Пропонований підхід до формування моделі управління економічною безпекою підпри-
ємства представляє собою комплексну систему взаємопов'язаних елементів, що функціону-
ють на трьох ієрархічних рівнях: стратегічному, тактичному та операційному. Кожен з цих
рівнів має власні цілі, завдання та інструменти реалізації, що в сукупності забезпечують фо-
рмування цілісної системи економічної безпеки підприємства.
На стратегічному рівні відбувається формування фундаментальних засад системи еко-
номічної безпеки. Цей рівень включає розробку довгострокової стратегії безпеки, що врахо-
вує як внутрішній потенціал підприємства, так і зовнішні умови його функціонування. Особ-
лива увага приділяється встановленню цільових показників та формуванню політики управ-
ління ризиками, що створює методологічну основу для подальших управлінських рішень.
Тактичний рівень забезпечує трансформацію стратегічних настанов у конкретні управ-
лінські дії через впровадження системи моніторингу загроз та оцінки ризиків. На цьому рівні
здійснюється розробка та реалізація конкретних заходів щодо забезпечення економічної без-
пеки, а також контроль їх ефективності. Важливим елементом тактичного рівня є система
раннього попередження загроз, що дозволяє своєчасно виявляти та нейтралізувати потен-
ційні ризики.
Операційний рівень представляє собою практичну реалізацію заходів забезпечення
економічної безпеки через функціональні складові, що охоплюють всі ключові аспекти
діяльності підприємства. Фінансова безпека забезпечує стабільність фінансових потоків та
ефективність використання ресурсів. Кадрова безпека спрямована на захист від загроз, пов'я-
52
заних з персоналом підприємства. Інформаційна та технологічна безпека забезпечують за-
хист інформаційних ресурсів та технологічних процесів. Правова та силова безпека гаранту-
ють захист законних інтересів підприємства.
Особливе значення в запропонованій моделі має система інструментів забезпечення
економічної безпеки, що включає організаційні, економічні, правові та технічні засоби. Їх
комплексне використання дозволяє досягти синергетичного ефекту в забезпеченні безпеки
підприємства. При цьому вибір конкретних інструментів здійснюється на основі оцінки їх
ефективності та доступності ресурсів.
Система показників економічної безпеки включає три групи індикаторів: показники по-
точного стану, що відображають наявний рівень безпеки; індикатори ефективності, що де-
монструють результативність впроваджених заходів; та порогові значення, що визначають
критичні рівні показників безпеки. Комплексний аналіз цих індикаторів дозволяє оцінювати
ефективність системи економічної безпеки та своєчасно вносити необхідні корективи.
Основним елементом моделі виступає система зворотного зв'язку, що забезпечує
постійний моніторинг ефективності впроваджених заходів та їх відповідності стратегічним
цілям підприємства. Це дозволяє здійснювати оперативне корегування як стратегії, так і так-
тики забезпечення економічної безпеки відповідно до змін у зовнішньому та внутрішньому
середовищі підприємства.
Ефективність функціонування запропонованої моделі значною мірою залежить від
якості інформаційного забезпечення, рівня компетенції персоналу, технологічної підтримки
та організаційної культури підприємства. Особливу роль відіграє здатність системи до адап-
тації та розвитку відповідно до нових викликів та загроз економічній безпеці. Впровадження
даної моделі має створити підґрунтя для формування ефективної системи управління еко-
номічною безпекою підприємства, що забезпечує своєчасне виявлення та нейтралізацію за-
гроз, оптимальне використання ресурсів та досягнення стратегічних цілей розвитку
підприємства.

КЛЮЧОВІ ПОКАЗНИКИ ЕФЕКТИВНОСТІ ІНТЕРНЕТ-ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ОСВІТНІХ УСТАНОВ

Інна Костенко — 2025-05-27

В умовах цифровізації суспільства та зростаючої конкуренції на ринку освітніх послуг
інтернет-технології відіграють ключову роль у забезпеченні ефективної взаємодії між закла-
дами освіти та цільовою аудиторією Інформаційні веб-портали є не лише інструментом для
надання інформації, а й засобом залучення абітурієнтів, підтримки іміджу закладу та забез-
печення прозорості у взаємодії. У світлі цього, важливою задачею є визначення та аналіз по-
казників діяльності таких веб-порталів, що відображають успішність освітніх установ у залу-
ченні та утриманні аудиторії.
Ефективність інтернет-технологій, зокрема веб-порталів, для освітніх установ у кон-
тексті сталого розвитку полягає в їхньому здатності забезпечувати доступність, інтерактив-
ність і адаптивність навчального процесу. Веб-портали служать важливим інструментом для
надання освітніх ресурсів широкому колу користувачів, що дозволяє знижувати бар'єри до-
ступу до якісної освіти, особливо в віддалених або недостатньо забезпечених
регіонах. Згідно з даними ЮНЕСКО, інтеграція інтернет-технологій в освіту може збільши-
ти охоплення навчання на 20-30%, що сприяє реалізації цілей сталого розвитку, пов’язаних із
забезпеченням рівного доступу до освіти. Крім того, веб-портали надають можливість ре-
алізації інноваційних методів навчання, таких як дистанційні курси, електронні бібліотеки та
платформи для спільної роботи, що підвищує мотивацію студентів і сприяє їх активній
участі у навчальному процесі.
Метою дослідження є визначення ключових показників ефективності інтернет-
технологій на прикладі інформаційних веб-порталів для закладів фахової передвищої освіти,
що дозволяють оцінювати їх функціональність та взаємодію з користувачами, сприяють оп-
тимізації процесу управління освітніми ресурсами на основі інтернет-маркетингових стра-
тегій. Досягнення цієї мети включає дослідження факторів впливу на відвідуваність та залу-
чення користувачів.
Вивченню ефективності веб-порталів закладів освіти приділяли увагу як вітчизняні, так
і зарубіжні науковці. Наприклад, В.І. Биков досліджував роль інформаційно-комунікаційних
технологій у навчальному процесі, а І.О. Зязюн — інтеграцію інноваційних технологій у
навчальний процес [1, 2]. Закордонні дослідники, зокрема P. Kotler, зосереджували увагу на
значенні цифрових інструментів у просуванні освітніх послуг та покращенні показників за-
лученості користувачів. P. Kotler у своїх дослідженнях зазначає, що інтернет-технології в
54
освіті дозволяють значно покращити конкурентоспроможність навчальних закладів, ство-
рюючи додаткову цінність для студентів та викладачів. Зокрема, такі KPI, як обсяг трафіку,
показник відмов, середній час перегляду сторінок та глибина прокручування сайту, слугують
індикаторами якості взаємодії користувачів із веб-порталом [3].
Інтернет-технології в освітніх установах використовуються для забезпечення доступ-
ності інформації, підтримки репутації закладу, залучення нових абітурієнтів та утримання
постійної аудиторії, в навчальних цілях тощо. Веб-портал освітнього закладу виконує ряд
ключових функцій: забезпечує інформаційну підтримку, дозволяє залучати нових студентів
та сприяє формуванню іміджу закладу. За допомогою таких метрик, як обсяг трафіку, показ-
ник відмов, час перебування на сторінці, можна зрозуміти, наскільки якісно сайт виконує ці
завдання.
У дослідженні використано кореляційний аналіз для оцінки впливу інтернет-технологій
на показники попиту освітніх установ. Інструменти Google Analytics, відкриті сервіси SimilarWeb,
MOZ, а також Power BI та надбудови для налаштування API для збору, обробки да-
них дозволяють моніторити поведінку споживачів в інтернеті і оптимізувати маркетингові
кампанії. Дослідження вказують, що інформаційні веб-портали абсолютно по-різному вико-
ристовуються в ТОП-50 ЗФПО за обсягом здобувачів третина закладів має місячний обсяг
відвідувачів на веб-портал менший за кількість здобувачів, що вказує на не зацікавленість їх
подіями, заходами закладу або нераціональне використання ресурсу ЗФПО, про це вказує і
коефіцієнт кореляції (0,11). Тісний зв’язок існує між кількістю відвідувачів веб-порталу та
кількістю переглянутих сторінок, що вказує, що на зацікавленість аудиторії впливає контент-
план про події, заходи та стратегічне бачення щодо використання, тому значну увагу ЗФПО
потрібно приділити саме формуванню контенту, що відповідав би очікуванням потенційної
аудиторії, адже на даний час виходячи з досліджень веб-портали ЗФПО виконують роль
скоріше звітності для державного апарату. Поряд з тим, порівняльний аналіз кількості здобу-
вачів та відвідувачів веб-порталів вказують на значний обсяг зовнішньої аудиторії 68%, а
отже існує зовнішній інтерес до ЗФПО, який потрібно врахувати, дослідити сегменти
цільової аудиторії, що цікавляться ЗФПО, представити потрібну інформацію їм тощо.
Таблиця 1 - Результати кореляційного аналізу для базових аудиторних та технічних
метрик веб порталів ЗФПО та кількості здобувачів освіти в них
Показник
Кількість
відвідувачів
веб-порталу
Інтегральна
оцінка
тех,показників
для моб версії
Кількість
відмов
Середньомісячна
кількість
переглянутих
сторінок
Кількість
здобувачів
ЗФПО
Кількість
відвідувачів веб-
порталу 1,00
Інтегральна
оцінка
тех,показників
для моб версії -0,15 1,00
Кількість відмов -0,12 -0,14 1,00
Середньомісячна
кількість
переглянутих
сторінок 0,93 -0,16 -0,20 1,00
Кількість
здобувачів
ЗФПО 0,11 0,17 -0,33 0,17 1,00
Джерело: складено авторами на основі даних з SimilarWeb, Google Page Speed.
55
Було проведено аналіз окремих закладів фахової передвищої освіти (далі - ЗФПО) на
основі ключових метрик для інтернет-технологій. Еталонні заклади обрано на основі попиту
на послуги закладів. Було виділено наступні показники: показник відмов, кількість перегляду
сторінок за сеанс, середній час перегляду сторінок, обсяг і джерела трафіку, швидкість за-
вантаження, гугл-відгуки, гугл-оцінка, кількість посилань, зв’язаних доменів тощо. Визначе-
но базові аудиторні та технічні метрики, на рис.1 середньомісячний трафік та показник
відмов. Відповідно до даних Google Analytics, SimilarWeb та Google відгуків обсяг трафіку з
органічних джерел та діректу є одними з основних джерел аудиторії для освітніх закладів. У
середньому, час перегляду сторінок для освітніх сайтів коливається в межах 3-5 хвилин, що
свідчить про високий рівень зацікавленості користувачів . Загальний обсяг трафіку корелює з
обсягами учасників освітнього процесу, тобто крім часового діапазону вступної кампанії,
трафік є внутрішнім. Швидкість завантаження є важливим фактором для SEO та може по-
кращити видимість сайту у пошукових системах, таких як Google, що у свою чергу впливає
на органічний трафік. Швидкість завантаження (близько 2-3 секунд) позитивно впливає на
утримання користувачів і знижує показник відмов. В свою чергу високий показник відмов
може сигналізувати про необхідність поліпшення дизайну або релевантності контенту.
Рисунок 1 – Середньомісячна кількість відвідувачів та показник відмов для окремих ЗФПО
Джерело: узагальнено та формалізовано авторкою на основі даних з SimilarWeb
Для освітніх установ такі показники як кількість перегляду сторінок та середній час пе-
регляду є індикаторами того, наскільки успішно сайт залучає та утримує аудиторію. Згідно з
дослідженнями, показники, що перевищують середні значення, свідчать про високу залу-
ченість та зацікавленість відвідувачів у контенті веб-порталу. Використання KPI (фор-
мування переліку ключових показників ефективності) сприяє підвищенню ефективності цих
процесів за рахунок виявлення вузьких місць та вдосконалення стратегії роботи з веб-
порталом. Особлива увага в КРІ приділяється відслідковуванню шляху користувача у во-
ронці залучення, що дозволяє виявляти етапи, на яких користувачі відмовляються від по-
дальшої взаємодії через показник СТА.
Використання інтернет-технологій та формування, моніторинг для них KPI в освітніх
установах сприяє покращенню ефективності управлінських рішень і підвищенню конкурен-
тоспроможності закладів на ринку освітніх послуг. Аналітика, що базується на метриках,
таких як трафік, конверсія, дозволяє не лише краще розуміти потреби аудиторії, а й опера-
тивно адаптувати стратегії розвитку, дає змогу вчасно виявляти слабкі місця. Важливим є
56
регулярне оновлення веб-порталів для підтримки відповідності сучасним стандартам і по-
требам цільової аудиторії. Для покращення роботи та оновлення важливі постійний моніто-
ринг конкурентного середовища та оптимізація користувацького досвіду. Оцінка конкурент-
них переваг дозволяє формувати ефективну стратегію для підвищення позицій веб-порталу,
поліпшення дизайну та навігації - зменшити показник відмов і підвищити залученість кори-
стувачів.

МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ПОВЕДІНКИ ПІДПРИЄМСТВА В УМОВАХ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ

Вероніка Кочерга — 2025-05-27

Цифрова трансформація на сьогоднішній день стала одним із найважливішим та
найбільш обговорюваних напрямків у світі бізнесу. Наразі вона перестає бути лише модним
трендом і перетворюється на ключовий елемент оптимізації процесів підприємства. Під циф-
ровою трансформацією мається на увазі введення цифрових технологій у робочий процес чи
в будь-яку іншу сферу діяльності підприємства, з метою підвищення ефективності, збіль-
шення продуктивності та загалом створення нових можливостей для розвитку. У сучасних
умовах ведення бізнесу запровадження цифрових технологій є не лише способом зменшення
витрат, а й способами адаптації до нових викликів ринку та створення конкурентних умов;
сприяє підвищенню прозорості бізнесу та підтримує розвиток інноваційних моделей управ-
ління. Водночас повільна цифровізація або її відсутність може стати причиною втрати кон-
курентоспроможності. У такому контексті запровадження цифрових технологій виступає
базовою умовою для виживання та зростання бізнесу в умовах цифрової трансформації еко-
номіки.
У той же час, важливе розуміння, як такі зміни впливають на економічну поведінку
підприємства, а також розробка моделей, що враховують відповідні трансформаційні проце-
си.
57
Одним із важливих аспектів є використання великих даних (Big Data), який допомагає
аналізувати надвеликі обсяги інформації, виявляти тренди, розуміти, чого потребують кори-
стувачі, та передбачати можливі події. Не менш важливим є використання інтернету речей
(IoT), що дозволяє компаніям за допомогою хмарним ресурсам більш ефективно управляти
даними. Дозволяє збирати їх у реальному часі, аналізувати, створювати нові продукти тощо
[1].
Особливу увагу зараз приділяють застосовуванню штучного інтелекту (ШІ), який мож-
на використовувати не тільки у власних цілях, але й для користі компанії. Штучний інтелект
знаходить широке застосування у виробничій сфері, аналітиці, агрономії, рекламі та багатьох
інших галузях. Його використання сприяє оптимізації діяльності підприємств, зниженню
залежності від людського фактору та підвищенню загальної ефективності роботи. Крім того,
технології ШІ активно впроваджуються для автоматизації та оптимізації бізнес-процесів,
забезпечуючи якісно новий рівень продуктивності та конкурентоспроможності. За даними
Forbes застосування ШІ може пришвидшити виробничі процеси на 50%, покращити якість
продукції на 60% та зменшити витрати на 20% [2].
Один із прикладів компаній є Amazon, яка інтегрувала штучний інтелект з метою про-
гнозування попиту та оптимізації запасів на складах. Це у свою чергу допомогло зменшити
витрати часу на доставку товарів до клієнтів та мінімізувати витрати на зберігання. Також
часто використовується такий вид ШІ, як чат-боти, що в режимі реального часу надають
підтримку клієнтам. Наприклад, компанія H&M впровадила чат-бот у Facebook і тепер клієн-
ти з легкістю можуть перевірити наявність потрібного розміру, дізнатися про наявність това-
ру в потрібному фізичному магазині та ще багато іншої інформації. Загалом вони розроблені
на технологіях машинного навчання, тому можуть досить швидко й точно розуміти та давати
відповіді на різноманітні запити.
Не буває «хорошого» або «поганого» ШІ, − бувають лише правильно та некоректно по-
ставлені задачі перед «машиною». Наприклад, компанія Netflix доволі успішно використовує
його для підбору персонального контенту користувачам. Це дозволяє покращити рекомен-
дації відповідно до вподобань користувачів, як наслідок збільшити їх кількість та примножи-
ти прибуток. Але також були й невдалі випадки використання ШІ. Дуже популярний
ChatGPT уже неодноразово призводив до вагомих бізнес-ризиків компанію Samsung. У 2023
році розробники вирішили перевірити написані комп’ютерні програми і не врахували той
факт, що всі дані, які були передані у базу, стають доступними кожному користувачу [3].
Для успішного впровадження штучного інтелекту потрібно розуміти принципи, знати
області його застосування, вміти правильно ставити задачу. Приклади коректного викори-
стання ШІ свідчать про те, що це хороший потенціал технології для багатьох галузей, який
може не лише допомагати людям в окремих процесах, а й повністю їх замінити. Проте
невдалі випадки змушують задуматися над необхідністю його залучення взагалі, а також над
потребою навчитися правильно формулювати поставлене завдання.
Важливо зазначити труднощі, із якими стикаються підприємства, наприклад, висока
вартість впровадження нових технологій, таких як введення ШІ у виробничий процес, опір
до змін із боку працівників, занизький рівень цифрової грамотності. У зв’язку з війною, коли
навпаки не вистачає робочої сили, штучний інтелект чи інші приклади цифрової трансфор-
мації дозволяють знизити потребу в людях і при цьому не втратити якість продукту чи по-
слуг.
Для аналізу впливу цифрової трансформації на економічну поведінку підприємства до-
цільно використати модель оцінки ефективності цифрової трансформації, яка враховує клю-
чові показники, такі як: рівень автоматизації процесів (HRA), ефективність процесів (PE),
витрати на трансформацію (TC), ефект від автоматизації (AE) та покращення якості про-
дукції (QI). Загальна ефективність підприємства представлена як зважена сума цих факторів:
58
E=1HRA+2AE+3PE+4TC+5QI, (1)
де i – вагові коефіцієнти, які відображають важливість кожного фактора.
Модель включає в себе наступні компоненти:
1. Рівень автоматизації процесів (HRA):
HRA=AP+ln⁡(AI+1)TP, (2)
де AP – кількість автоматизованих процесів, AI – кількість процесів із залученням ШІ,
TP – загальна кількість процесів.
2. Ефект від автоматизації (AE), враховуючи витрати на персонал (LC), час виконання
процесів (PT) і кількість помилок (ER), вагові коефіцієнти (і):
AE=1LC0-LC1LC0+2PT0-PT1PT0+3ER0-ER1ER0, (3)
3. Ефективність процесів (PE), враховує ефективність використання ресурсів (RP) і
швидкість виконання (SP), вагові коефіцієнти (і):
PE=1RP+2SP=1OutputResources+21Processing time, (4)
4. Витрати на трансформацію (TC), включає витрати на впровадження (IC), витрати на
підтримку (MC), витрати на навчання персоналу (NC):
TC=IC2+MC2+NC2, (5)
5. Покращення якості (QI), включаючи початковий рівень якості (QI0), коефіцієнти
впливу (α), рівень автоматизації (HRA), ефективність процесів (PE):
QI=QI0+PEHRA, (6)
Шлях вирішення полягає в тому, що для певного підприємства проходиться розраху-
нок показників за доступними даними. Потім на основі отриманих результатів проводиться
оцінка ефективності цифрової трансформації та виявляються сильні та слабкі сторони її ре-
алізації на тих чи інших проектах.
Отже, ігнорувати використання ШІ у бізнесі та виробництві неможливо, оскільки це
недосяжне майбутнє, яке вже стало нашою реальністю. Його можливості надають велику
кількість переваг, таких як потужна автоматизація, оптимізація процесів, підвищення рівня
безпеки та ще багато іншого для різних сфер економіки. Але при цьому підприємству голов-
не не втратити свою індивідуальність у погоні за новими технологіями для підвищення ефек-
тивності.

ПРОГНОЗУВАННЯ ПРИБУТКОВОСТІ ПІДПРИЄМСТВА ЗАЛЕЖНО ВІД ОБСЯГУ ІНВЕСТИЦІЙ

Діана Кузик — 2025-05-27

Економіка залежить від технологічного сектору, який впливає на наш суспільний ро-
звиток і на аспекти повсякденного життя. Такі відомі компанії Apple встановлюють техно-
логічні стандарти прогресу, показуючи, як стимулювати розвиток і змінювати ринок. До-
слідження впливу інвестицій на прибутковість підприємств показує складну взаємозалеж-
ність між обсягом капіталовкладень та фінансовими результатами. Зокрема, дослідження
"The Impact of R&D Expenditures on Corporate Performance" [1] підтверджує, що інвестиції в
дослідження та розробки забезпечують довгострокові конкурентні переваги, хоча їхній ко-
роткостроковий ефект може бути незначним.
Інвестори повинні розуміти фінансові характеристики цих підприємств. Співвідношен-
ня між важливими фінансовими показниками, зокрема чистим прибутком, капітальними вит-
ратами та витратами на дослідження і розробки (R&D), дає важливу інформацію про пер-
спективи зростання.
Актуальність дослідження обумовлена необхідністю ефективного управління інве-
стиційними ресурсами в умовах жорсткої глобальної конкуренції. Він спрямований на вдос-
коналення процесу інвестиційного планування через прогнозування прибутку, що дозволить
компаніям оптимально використовувати обмежені ресурси та забезпечити конкурентоспро-
можність
Метою цього дослідження було розробка моделі прогнозування прибутковості
підприємства на основі аналізу залежності між чистим прибутком і ключовими інвестицій-
ними змінними (R&D, CAPEX, грошовими потоками) з використанням даних компанії
Apple.
Прогнозування фінансових показників компанії є складним завданням, яке вимагає ви-
користання аналітичних методів і глибокого розуміння багатьох взаємопов’язаних змінних.
Враховуючи особливості діяльності інноваційної технологічної компанії, зокрема Apple, де
темпи технологічного розвитку та жорстка конкуренція визначають ринкову стратегію, клю-
чову роль в забезпеченні конкурентоспроможності та сталого розвитку відіграють інвестиції
у дослідження та розробки (R&D).
Варто зазначити, що кожного року Apple все більше виділяє грошей в інвестиційну
діяльність. Це певний стратегічний хід для підтримки конкуренції на ринку. Такі інвестиції
призвели до трансформаційних інновацій в таких продуктах Apple як iPhone, iPad, Apple
Watch, і передових технологій мікросхем, таких як процесори серії M. На графіку нижче
наведено динаміку вкладень R&D, протягом 2009-2023 років.
60
Рисунок 1– Динаміка вкладень компанії Apple в Research and Development, 2009 – 2023
роки [2]
У реальному світі фінансова ефективність компанії залежить не лише від інвестицій у
R&D, а й від інших показників, таких як CAPEX та грошові потоки. Використання всіх
змінних допомагає врахувати їхній кумулятивний ефект.
Для визначення взаємозв’язків між ключовими фінансовими показниками компанії
проведено кореляційний аналіз. Дослідження дозволяє виявити, які з показників мають
найбільший звʼязок та можуть бути використані для побудови прогнозної моделі. У до-
слідженні використано такі метрики як: Чистий дохід (Net income), R&D, Витрати на прид-
бання основних засобів (CAPEX) та Грошові потоки на інвестиційну діяльність. Для оцінки
ступеня залежності використовувався коефіцієнт кореляції Пірсона, що відображає силу та
напрямок лінійного зв’язку між двома змінними.
r= (x- x)(y- y)(x- x)2(y- y)2, (1)
,де x і y це дві змінні, які порівнюються; (x- x)(y- y)- сума добутків відхилень x від се-
реднього значення (x̄) та відхилень y від середнього значення (ȳ);
(x- x)2(y- y)2- квадратних коренів відхилення змінних
У дослідженні отримуємо пари змінних з такими кореляціями:
Таблиця 1 – Кореляційний звʼязок між змінними
Чистий прибуток ти R&D 0,94 Дуже сильний позитивний зв’язок
Capex та Чистий прибуток -0,68 Середній негативний зв’язок
Чистий дохід і Грошовий потік
в іноваційній діяльності
0,25 Слабкий позитивний зв’язок
Результати кореляційного аналізу показують, що найсильніший зв’язок існує між чи-
стим прибутком і витратами на R&D(r=0,94). Це підтверджує твердження, що розбрка до
дослідження відіграють ключову роль інновацій у формуванні прибутку компанії. Середній
від’ємний зв’язок з CAPEX (-0,68) вказує на те, що витрати на основні засоби мають менший
вплив на прибутковість.
Використовуючи лінійну регресію, дослідимо оцінку точності моделі та виведемо
рівняння регресі:
y= 4.86 + 2.78 *X1+ 1.22 *X2 + -0.17 * X3
Скориставшись побудованою моделлю, розрахуємо прогнозовані значення чистого
прибутку Apple на 2024-2026 роки.
61
Рисунок 2 – Результати прогнозування прибутку компанії Apple залежно від інвестицій
Розроблена регресійна модель використовується для прогнозування прибутковості
компанії на основі суми інвестицій у дослідження та розробки (R&D), капітальних витрат
(CAPEX) і грошових потоків, дозволила отримати цінне уявлення про фінансові результати
компанії. Модель показала задовільну точність із оціненим R²= 0,92, що вказує на те, що 92%
зміни чистого прибутку можна пояснити змінами в інвестиціях. Аналіз результатів показав,
що збільшення інвестицій у R&D та CAPEX позитивно впливає на чистий прибуток, що
підтверджує важливість стратегічних інвестицій для забезпечення сталого зростання ком-
панії.
Прогнозовані показники чистого прибутку на 2024-2026 роки вказують на потенційне
зростання, яке може досягти 113,50 мільйонів доларів США у 2026 році, якщо компанія про-
довжить інвестувати в ці ключові сфери. Ці результати підкреслюють необхідність
підприємству зосередитися на оптимізації інвестиційних стратегій, оскільки правильний
вибір напрямків інвестицій може суттєво вплинути на фінансові результати.
Проведений аналіз підтверджує, що стратегічне управління інвестиціями є критично
важливим для досягнення фінансових цілей підприємства. Отримані результати можуть слу-
гувати основою для подальшого планування та прийняття рішень, що стосуються інве-
стиційної політики компанії.

РОЗШИРЕННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ МЕНЕДЖМЕНТУ: ВИКОРИСТАННЯ 3DМОДЕЛЮВАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ В ЛОГІСТИЦІ

Тетяна Кузнєцова — 2025-05-27

Сучасні умови управління вимагають швидких, обґрунтованих і стратегічно ефективних рішень. У цьому контексті 3D-моделювання стає ключовим інструментом для
візуалізації складних процесів і прогнозування наслідків управлінських рішень. Поєднання
цього підходу з можливостями генеративного штучного інтелекту (ШІ) дозволяє створювати
динамічні симуляції, які імітують реальні сценарії та допомагають менеджерам приймати
оптимальні рішення.
Розглянуто 3D-моделювання як інструмент прогнозування.
1. Візуалізація процесів. 3D-моделі дозволяють детально вивчати бізнес-процеси, виявляти вузькі місця та аналізувати їхній вплив на ефективність управління.
2. Моделювання сценаріїв. Використання 3D-технологій для створення альтернативних сценаріїв розвитку подій допомагає передбачити наслідки ухвалених рішень у
реальному часі.
3. Аналіз ризиків. Трирівневий підхід (негативний, базовий, позитивний сценарії) дозволяє зменшити невизначеність у процесі управління.
Систематизовано переваги використання 3D-моделювання у менеджменті.
- Гнучкість в ухваленні рішень. 3D-моделі дозволяють інтерактивно змінювати параметри системи, відразу оцінюючи їхній вплив на загальну ефективність.
- Миттєвий зворотний зв'язок. Моделі в реальному часі показують наслідки змін, дозволяючи виявляти недоліки стратегій на ранніх етапах.
- Залучення команди. Візуалізація сприяє командному розумінню проблем і спрощує
комунікацію між рівнями управління.

Виокремлено
інструментів.

виклики

впровадженні

3D-моделювання

за

допомогою

ШІ

- Висока вартість. Впровадження технологій вимагає значних інвестицій у програмне
забезпечення та навчання персоналу.
- Складність у використанні. Необхідність залучення експертів для роботи з даними та
адаптації моделей.
- Етичні аспекти. Забезпечення коректності прогнозів і відповідальності за рішення,
ухвалені на основі моделювання.
Кейс 1 «Використання 3D-моделі для оптимізації військової логістики»
Під час військових операцій необхідно оптимізувати доставку постачання до трьох
ключових баз у зоні бойових дій. Умови включають обмежений час, ризиковані маршрути та
варіативність потреб у ресурсах. Задача полягає в прогнозуванні оптимального маршруту,
часу доставки й розподілу ресурсів із мінімізацією ризиків.
63
Складові/параметри 3D-моделі:
- геопросторові дані: враховуються маршрути, їхня протяжність, складність місцевості
(рівнини, гори, річки) та ступінь безпеки.
- потреба баз у ресурсах: кількість і тип необхідного постачання (пальне, медикаменти,
боєприпаси).
- час доставки: час у дорозі залежить від типу транспорту, погодних умов і пропускної
спроможності доріг.
Рішення за допомогою 3D-моделювання:
- створення моделі місцевості: географічні дані інтегруються в 3D-модель, яка дозволяє
візуалізувати маршрути та визначити оптимальні шляхи;
- імітація постачання: генеративний ШІ аналізує варіанти розподілу ресурсів, моделює
кілька сценаріїв із врахуванням ризиків та змін у потребах баз;
- оптимізація маршрутів: використовується кореляційно-регресійний аналіз для оцінки
залежності між трьома параметрами (маршрут, потреба баз, час доставки) та визначення найефективнішого рішення.
Таблиця 1 – Дані для коефіцієнтів моделі Кейсу 1

База	Маршрут (км)	Потреба в ресурсах (т)	Час доставки (год)	Безпека маршруту (бал)
А	120	5	3	8
B	150	7	4	6
C	180	10	5	4

Мета: мінімізувати час доставки, враховуючи довжину маршруту та потребу в ресурсах, з урахуванням безпеки.
t=β0+β1⋅x1+β2⋅x2+β3⋅x3t = \beta_0 + \beta_1 \cdot x_1 + \beta_2 \cdot x_2 + \beta_3 \cdot x_3t =
= β0+β1⋅x1+β2⋅x2+β3⋅x3
де: t – час доставки; x1 – маршрут; x2 – потреба баз у ресурсах; x3 – безпека маршруту.
Прогноз = Результати моделювання
- Для бази A оптимальний маршрут забезпечує швидку доставку (3 години) з високим
рівнем безпеки (8 балів).
- Для бази B доцільно використовувати маршрут середньої довжини (150 км) із адаптацією вантажу (зниження до 6 тон).
- Для бази C необхідне розділення доставки на 2 етапи через низький рівень безпеки
маршруту (4 бали).
3D-моделювання дозволило прогнозувати оптимальне рішення для доставки ресурсів,
зменшити час транспортування й підвищити безпеку маршрутів. Інтеграція таких моделей у
військовий менеджмент сприяє підвищенню ефективності логістичних операцій.
Кейс 2 «Використання 3D-моделювання для оптимізації маршруту дронів
у військових операціях»
Військове командування планує розгорнути дрони для доставки розвідданих та медикаментів у три стратегічні точки, розташовані в зоні підвищеної небезпеки. Потрібно:
• оптимізувати маршрути дронів, враховуючи загрозу ППО (протиповітряної оборони);
• максимально скоротити час доставки;
• забезпечити збереження вантажу.
Складові/параметри 3D-моделі:
- висота польоту: залежить від рельєфу місцевості, наявності лісів, пагорбів, споруд та
зон дії ППО;
- дальність польоту: враховує запас енергії дронів і вагу вантажу;
- рівень ризику: визначається інтенсивністю ворожої активності в районі.
Рішення за допомогою 3D-моделювання:
- моделювання місцевості: 3D-модель місцевості створюється на основі даних геопросторових карт і розвідки. Вона враховує рельєф, небезпечні зони, потенційні укриття
для дронів;
64
- імітація польоту: генеративний ШІ прогнозує оптимальні траєкторії польотів,
уникаючи зон високого ризику;
- оптимізація параметрів дронів: аналізується зв'язок між висотою польоту, швидкістю
та витратою енергії для забезпечення максимальної ефективності доставки.
Таблиця 2 – Дані для коефіцієнтів моделі Кейсу 2

Точка доставки	Висота польоту (м)	Дальність польоту (км)	Час у польоті (хв)	Рівень ризику (бал)
А	300	10	15	2
B	500	15	20	4
C	200	8	10	3

Мета: мінімізувати час доставки, враховуючи висоту польоту, дальність і рівень ризику.
t=β0+β1⋅h+β2⋅d+β3⋅Rt = \beta_0 + \beta_1 \cdot h + \beta_2 \cdot d + \beta_3 \cdot Rt =
= β0+β1⋅h+β2⋅d+β3⋅R
де: t – час у польоті; h – висота польоту; d – дальність польоту; R – рівень ризику.
Прогноз = Результати моделювання
- Для точки A: найкращий маршрут проходить через середній рівень висоти (300 м), забезпечуючи швидкий політ (15 хв) з низьким ризиком (2 бали).
- Для точки B: рекомендовано високий рівень польоту (500 м), який мінімізує ризики (4
бали), хоча час у польоті зростає до 20 хв.
- Для точки C: мінімальна висота (200 м) забезпечує найшвидшу доставку (10 хв), але
необхідне врахування зон укриття.
3D-моделювання в поєднанні з генеративним ШІ дозволяє оптимізувати маршрути
дронів, знижуючи ризики та забезпечуючи ефективність операцій. Такий підхід підвищує
швидкість реагування та безпеку в умовах бойових дій, що є критично важливим у військовому менеджменті.
Це рішення може бути масштабоване для використання в інших сферах, таких як цивільна логістика або надзвичайні ситуації.
Розроблено висновки та рекомендації
3D-моделювання у поєднанні з генеративним ШІ є потужним інструментом для прогнозування ефективності управлінських рішень. Впровадження таких технологій дозволяє:
• знизити ризики невдалих рішень завдяки точному прогнозуванню;
• підвищити прозорість управлінських процесів через доступну візуалізацію;
• оптимізувати ресурси за рахунок інтеграції ШІ для автоматизації рутинного аналізу.
Для успішного впровадження рекомендується інвестувати в навчання персоналу, створення доступної інфраструктури й інтеграцію 3D-моделювання до існуючих управлінських
процесів. Це сприятиме підвищенню ефективності бізнесу та підготовленості до зовнішніх
викликів

АНАЛІТИКА ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПРІОРІТЕТНИХ ГАЛУЗЯХ ЕКОНОМІКИ ТА ПІДПРИЄМСТВАХ

Аліна Куліковська — 2025-05-27

ШІ в промисловості – це використання алгоритмів і машинного навчання для автоматизації складних завдань, розпізнавання закономірностей і прогнозування.. Це передбачає
аналіз і обробку великих обсягів даних з машин і систем[1].
У сучасному світі ШІ широко використовується в різних сферах, таких як:
• автоматизація виробництва,
• обробка та аналіз даних,
• медична діагностика,
• автономні транспортні засоби,
• персональні асистенти (як-от Siri чи Google Assistant),
• рекомендаційні системи (Netflix, Amazon).
Використання ШІ підвищує ефективність, автоматизуючи рутинні завдання та
покращуючи виробничі процеси, що знижує витрати та помилки. ШІ допомагає покращити
якість продукції, обслуговування клієнтів через чат-ботів і рекомендаційні системи. Швидкий аналіз даних дає змогу приймати обґрунтовані рішення та прогнозувати тренди, що дає
конкурентні переваги. Крім того, ШІ оптимізує управління запасами, знижує ризики та
підвищує безпеку. Впровадження ШІ стимулює інновації та адаптацію до змін на ринку.
За розрахунками McKinsey&Company ШІ потенційно може додати близько 13
трильйонів доларів до глобальної економічної активності до 2030 року, що еквівалентно
приблизно 16% накопиченого ВВП вище поточного рівня[2]. Це становить близько 1,2% додаткового щорічного зростання ВВП. Якщо це буде досягнуто, вплив ШІ можна буде
порівняти з іншими універсальними технологіями в історії. Наприклад, парові двигуни в
1800-х роках збільшували продуктивність праці приблизно на 0,3% на рік, роботи у 1990-х
роках — на 0,4%, а інформаційні технології у 2000-х — на 0,6%.
Опишемо модель для пошуку максимального економічного ефекту від впровадження
ШІ з врахуванням певних обмежень:
Eecon =β*Sbase+Zopt+λ+Csupport-(IAi+Cmaint+Rrisk+Wwar), (1)
де Sbase – базовий рівень доходу, Zopt – оптимальний прибуток від інвестицій, Csupport –
підтримуючі витрати на ШІ, – коефіцієнт впливу базових доходів, – коефіцієнт впливу
витрат на підтримку, IAi – інвестиції в ШІ, Cmaint – витрати на обслуговування технологій
ШІ,
Rrisk – витрати пов'язані з ризиками (економічні, технічні), Wwar – витрати ов язані з
військовими діями.
Маємо наступні обмеження для оптимізації:
66
IAi ≤Imax, де Imax – максимально допустимий обсяг інвестицій
Zopt ≤Zbase, де Zbase – базовий рівень прибутку
Cmaint ≤Cbudget, де Cbudget – максимально допустимий бюджет на обслуговування
Rrisk ≤Rmax, де Rmax – максимально допустимий рівень ризиків
Wwar ≤Wbudget, де Wbudget – максимально допустимий військовій бюджет
Проаналізуємо результати моделювання на основі даних, взятих на підприємстві СУПЕРСВІТЛО. Оптимальні параметри мають бути більші або дорівнювати 0.1 млн грн.
Рисунок 1 – Оптимальні значення параметрів для максимізації доходу
Джерело: складено автором на основі власних розрахунків.
Оптимальна економічна ефективність складає 10.35 млн грн, що є суттєвим приростом
порівняно з поточними рівнями доходів у 10 млн грн. Це свідчить про те, що впровадження
ШІ може значно підвищити продуктивність і зменшити витрати, що робить підприємство
більш конкурентоспроможним.
Оптимальні значення показують, що підприємство "СУПЕРСВІТЛО" може досягти
максимального економічного ефекту при мінімальних витратах на інвестиції в ШІ, підтримку
технологій, а також на ризики та військові витрати. Інвестиції в ШІ та витрати на підтримку
технологій складають лише 0.1 млн грн, що свідчить про ефективне використання ресурсів
при невеликих витратах. Оптимальний прибуток від інвестицій досягає рівня базового прибутку, а витрати на ризики та військові дії мінімальні, що дозволяє зберігати фінансову
стабільність підприємства навіть в умовах зовнішніх викликів.

ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ РАННЬОГО ВИЯВЛЕННЯ ПРОБЛЕМНИХ КРЕДИТІВ

Катерина Кушнірова — 2025-05-27

У умовах сучасного банківського сектору раннє виявлення потенційно проблемних
кредитів є критично важливим для мінімізації кредитних ризиків. Застосування методів машинного навчання дозволяє автоматизувати цей процес: розробка та оцінка ефективності
моделей машинного навчання для раннього виявлення проблемних кредитів з використанням
сучасних аналітичних інструментів.
Актуальність даного дослідження обумовлена декількома ключовими факторами:
1. Зростання конкуренції на ринку банківських послуг, що вимагає вдосконалення механізмів оцінки кредитоспроможності, підвищення якості обслуговування клієнтів, мінімізації кредитних ризиків, оптимізації резервування коштів.
2. Необхідність автоматизації процесів, оскільки аналіз кредитоспроможності є
найбільш трудомістким процесом, традиційні методи оцінки часто не встигають за динамікою ринку, зростає обсяг даних, що потребують обробки, підвищуються вимоги до швидкості прийняття рішень
3. Важливість раннього виявлення проблемних кредитів для зменшення потенційних збитків банку, підвищення якості кредитного портфеля, оптимізації роботи з проблемною заборгованістю, покращення фінансової стійкості банку
4. Розвиток технологій машинного навчання, що надає нові можливості для автоматизації процесів, підвищення точності прогнозування, можливість обробки великих масивів даних, зниження впливу людського фактору.
5. Економічна ефективність впровадження, що забезпечує скорочення операційних витрат, оптимізацію використання людських ресурсів, підвищення якості
кредитних рішень, зменшення втрат від проблемних кредитів.
У сучасних умовах математичні та статистичні моделі вважаються найбільш ефективним інструментом визначення ймовірності дефолту позичальника [1]. Це обумовлено їх
здатністю:
- обробляти великі обсяги даних;
- враховувати множину факторів;
- виявляти неочевидні закономірності;
- надавати об'єктивні оцінки;
Використання сучасних аналітичних інструментів, таких як SPSS Statistics, дозволяє
реалізувати комплексний підхід до аналізу кредитних ризиків та впровадити ефективну
систему раннього виявлення проблемних кредитів. Таким чином, дослідження застосування
методів машинного навчання для раннього виявлення проблемних кредитів є актуальним
науково-практичним завданням, вирішення якого сприятиме підвищенню ефективності
банківської діяльності та стабільності фінансового сектору в цілому.
68
Кластеризація, або кластерний аналіз — це статистична процедура, задача якої полягає
в розбитті вибірки об'єктів на підмножини, що не перетинаються і називаються кластерами.
Кожен кластер має складається зі схожих об'єктів, а об'єкти різних кластерів мають істотно
відрізнятися один від одного. Задача кластеризації відноситься до статистичної обробки, а
також до широкого класу задач навчання без вчителя. Ще її можна описати через задачу класифікації.
Для забезпечення ефективності використання кластерного аналізу в скорингу необхідно забезпечити регулярний моніторинг та актуалізацію кластерів, проводити аналіз міграції клієнтів між сегментами, здійснювати валідацію скорингових моделей та навчання персоналу щодо інтерпретації результатів. При цьому основними викликами при впровадженні
кластерного аналізу є необхідність значного обсягу якісних історичних даних, складність
інтерпретації результатів, ризики перенавчання моделей та технічні обмеження інформаційних систем.
У дослідженні використано комплексний підхід, що поєднує:
- Метод K-means кластеризації для сегментації клієнтської бази
- Логістичну регресію для побудови скорингової моделі
- Інструментарій SPSS Statistics для аналізу та обробки даних
Вибірка дослідження включала 345 кредитних заявок, що містили наступні характеристики позичальників [1]:
- Соціально-демографічні показники
- Фінансові параметри
- Кредитну історію
- Поведінкові характеристики
У результаті проведеного аналізу виявлено 4 чітко диференційованих кластери позичальників, кожен з яких має власні характерні особливості та рівень кредитного ризику:
1. Кластер 1 (96 випадків) - "Стабільні позичальники середнього класу"
- Середній дохід: 62,773 грн/міс
- Середня сума кредиту: 275,355 грн
- Тривалий стаж роботи (14 років)
2. Кластер 2 (39 випадків) - "Преміум позичальники"
- Найвищий середній дохід серед масових кластерів: 82,765 грн/міс
- Найбільші суми кредитів: 456,717 грн
- Найдовший стаж роботи (16 років)
3. Кластер 3 (209 випадків) - "Масовий сегмент"
- Найнижчий середній дохід: 46,868 грн/міс
- Найменші суми кредитів: 106,838 грн
- Середній стаж роботи (17 років)
4. Кластер 4 (1 випадок) - "VIP клієнт"
- Аномально високий дохід: 675,000 грн/міс
- Відносно невелика сума кредиту: 127,500 грн
- Найменший стаж роботи (6 років)
Практичні рекомендації, надані відповідно для кожного кварталу, будуть наступні:
1. Диференційований підхід до моніторингу: щоквартальний моніторинг, піврічний
моніторинг, щомісячний моніторинг, індивідуальний підхід.
2. Специфічні індикатори ризику для кожного кластера: співвідношення платежу до доходу, зміна рівня доходу, платіжна дисципліна, індивідуальні тригери.
За результатами кластерного аналізу 345 кредитних справ було виділено чотири основні кластери позичальників, які представлені у таблиці 1.
Проведена кластеризація дозволила виявити чіткі сегменти позичальників з різними
профілями платоспроможності, що створює основу для розробки диференційованого підходу
до оцінки та моніторингу кредитних ризиків.
69
Таблиця 1 - Розподіл платоспроможності клієнтів відповідно до кластерів

Кластер	Середньомісячний дохід (грн)	Середня сума кредиту (грн)	Стаж роботи (років)	Частка в загальній вибірці (%)	Рівень платоспроможності
1	62 773	275 355	13,5	27,8 (96 осіб)	Середній
2	82 765	456 717	15,6	11,3 (39 осіб)	Високий
3	46 868	106 838	14,6	60,6 (209 осіб)	Нижче середнього
4	675 000	127 500	6,0	0,3 (1 особа)	Дуже високий

Кожен кластер має власні характерні особливості, які необхідно враховувати при розробці кредитної політики та системи управління ризиками.
Кластерний аналіз дозволив виявити чіткі сегменти позичальників з різними профілями
ризику, що дає можливість оптимізувати процес раннього виявлення проблемних кредитів
через застосування специфічних стратегій моніторингу для кожного сегмента. Запропонована модель машинного навчання демонструє високу ефективність у ранньому виявленні проблемних кредитів. Використання SPSS Statistics дозволяє ефективно реалізувати весь процес
від аналізу даних до впровадження моделі. Зокрема, встановлено чітку сегментацію
клієнтської бази на чотири кластери з унікальними характеристиками, що вимагають диференційованого підходу до моніторингу. Демографічний аналіз виявив значне переважання
бездітних позичальників, що може бути важливим фактором при розробці кредитних продуктів та оцінці ризиків.
Запропонована модель демонструє високу загальну точність (0,893) та помірну прогностичну здатність (AUC = 0,688), що свідчить про її практичну цінність для банківської установи. Запропонована система диференційованого моніторингу та специфічних індикаторів
ризику для кожного кластера дозволяє оптимізувати процес управління кредитним портфелем та мінімізувати ризики виникнення проблемної заборгованості. Подальше вдосконалення моделі та впровадження рекомендованих заходів сприятиме підвищенню ефективності
кредитної діяльності банку.

СУЧАСНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТА АНАЛІЗ ПЕРСПЕКТИВ ЛІСОВОЇ ГАЛУЗІ ТА МЕБЛЕВОГО РИНКУ УКРАЇНИ

Ірина Лазаренко — 2025-05-27

Лісова галузь і меблевий ринок України є стратегічно важливими секторами економіки,
що забезпечують експортні надходження, зайнятість населення та розвиток регіонів. Війна в
Україні створила нові виклики, зокрема обмеження в доступі до ресурсів, логістичні труднощі та падіння внутрішнього попиту. Водночас ці сектори мають значний потенціал для
економічного відновлення та сталого розвитку.
Україна входить до числа провідних експортерів меблів у Східній Європі. У 2021 році
меблева галузь забезпечила понад 2% ВВП країни, але після початку війни виробництво скоротилося на 20-30% [1]. Лісова галузь є важливим джерелом сировини для меблевого виробництва, однак через окупацію та руйнування інфраструктури доступ до ресурсів у багатьох
регіонах обмежений.
До війни меблевий експорт забезпечував понад $1,2 млрд на рік. У 2023 році цей показник скоротився на 15-20%, головним чином через складнощі з логістикою та втратою
північно-східних ринків [1].
Рисунок 1 – Динаміка і структура експорту України з країнами партнерами
Джерело: Українська Асоціація Меблевиків [1].
Через зниження виробничих потужностей лісова та меблева галузі втратили до 0,5%
національного ВВП. Зменшення обсягів експорту та внутрішнього споживання ще більше
71
посилюють економічний тиск. Інфляція та зростання цін на енергоресурси підвищили
собівартість меблів і виробництва деревини. Так, витрати на транспортування зросли в середньому на 25-30% [1]. Через зниження контролю та окупацію певних територій нелегальні
вирубки призводять до втрат у $150-200 млн щорічно, зменшуючи надходження до бюджету[1].
Меблевий ринок ЄС залишається стабільним. Підтримка експорту меблів і розвиток
сертифікації (наприклад, FSC) дозволять збільшити валютні надходження до $1,5 млрд у
2024-2025 роках.
Розвиток меблевих кластерів і впровадження цифрових технологій можуть створити
понад 10 тисяч нових робочих місць, збільшивши податкові надходження до бюджету. Запровадження моделей сталого розвитку зменшить екологічні ризики та підвищить прибутковість галузі. Наприклад, оптимізація логістики може скоротити витрати на 10-15%.
Застосування підходів сучасного моделювання до аналізу та перспектив лісової галузі
та меблевого ринку України дає можливість знайти оптимальні шляхи для подолання кризи,
залучення інвестицій, вихід на новий рівень економічного та сталого розвитку.
До аналізу та моделювання можна застосовувати низку алгоритмів, які розкриють різні
аспекти та сторони цього об’єкту дослідження.
Моделі часових рядів. Моделі ARIMA і ETS можна використовувати для прогнозування попиту в експортних регіонах. Наприклад, аналіз показав, що попит на меблі в
Німеччині залишився стабільним навіть під час воєнного стану. Модель SARIMA використовується для оцінки сезонних змін у постачанні деревини.
Машинне навчання. Можна проводити ідентифікацію регіонів із найменшою залежністю від логістичних перешкод і створення кластерів для оптимізації виробництва. Проводити прогнозування ймовірності зривів у постачанні через аналіз геополітичних ризиків, або
класифікацію споживачів за типами попиту для оптимізації маркетингових стратегій.
Системна динаміка. Проводити моделювання довгострокового впливу війни на лісові
ресурси та меблеву галузь, включаючи екологічні та економічні наслідки.
Оптимізаційні моделі. Наприклад, знаходити оптимальний план при мінімізації витрат
на транспортування в умовах дефіциту шляхів. Використовувати моделі змішаної цілочислової оптимізації для управління ланцюгами постачання.
Моделі сталого розвитку. У рамках такого підходу лісова галузь та меблевий ринок
можуть бути трансформовані для досягнення екологічної, соціальної та економічної стійкості. Шляхами досягнення можуть бути розробки сценаріїв, які включають FSCсертифікацію, яка гарантує, що деревина заготовлена відповідно до екологічних і соціальних
стандартів, впровадження замкнених циклів виробництва що зменшує вплив на екологію
тощо.
За підрахунками, меблевий сектор складає до 2.2% від загального обсягу експорту
України[2]. Успішне відновлення виробництва та розширення експортних можливостей
сприяють зростанню ВВП та залученню іноземної валюти. Розвиток галузі також підтримує
зайнятість у регіонах, постраждалих від війни та є стратегічно важливим для економічного
відновлення України. Інтеграція моделей сталого розвитку та сучасних аналітичних підходів
дозволить збільшити експорт і скоротити втрати. Інвестиції у відновлення інфраструктури та
боротьбу з нелегальними вирубками сприятимуть зростанню ВВП.
Застосування сучасних моделей аналітики допоможе українському лісовому та меблевому сектору відновити позиції на міжнародних ринках і забезпечити сталий економічний
розвиток.

ВИЗНАЧЕННЯ РІВНЯ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ ТНК ЗА ДОПОМОГОЮ ОСНОВНИХ ІНДЕКСІВ ЦИФРОВІЗАЦІЇ

Альона Леонтович — 2025-05-27

Успіх країни на світовому ринку залежить від рівня цифровізації її бізнес-структур,
який у свою чергу – від рівня розвитку країни. У цьому контексті необхідно проаналізувати
та класифікувати, якою мірою країни використовують та створюють цифрові технології, які
здатні трансформувати діяльність уряду, корпоративні бізнес-моделі та суспільство в цілому.
З огляду на економічний розвиток, малі та середні підприємства у менш розвинених країнах
та країнах, що розвиваються, як правило, працюють у секторах з обмеженими фінансовими
ресурсами та недостатнім інтелектуальним капіталом, а також не мають достатнього доступу
до новітніх ноу-хау.
Незважаючи на конкурентне бізнес-середовище, використання новітніх технологій допомагає компаніям створювати нові стратегії та закладати основи для довгострокового зростання і лідерства на ринку. Використання статистики та великих обсягів інформації про суспільство, споживачів та їхні потреби дозволяє створювати прибуткові бізнеси, а системи
управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) відкривають нові, дешевші канали комунікації та управління клієнтською базою [1]. Посилення цифровізації та автоматизації
внутрішніх операцій і процесів підвищує продуктивність та ефективність.
Зараз увага зміщується на виклики, пов'язані з реалізацією необхідних змін та з'ясуванням очікувань, що виходять за рамки переваг від впровадження. Наприклад, досягнення максимально можливої гнучкості та підвищення доступності продуктів і послуг, а також подальше зниження витрат, споживання ресурсів і впливу на навколишнє середовище. З іншого
боку, оцінка готовності базується на одному з двох підходів. Перший полягає у зборі великої
кількості даних з конкретного об'єкта оцінювання. Наприклад, національні показники готовності включають Індекс мережевої готовності (NRI), Глобальний інноваційний індекс (GII)
та Індекс глобальної конкурентоспроможності (GCI), а також Індекс цифрової трансформації
2020. Розглянемо докладніше кожен з цих індикаторів, щоб зрозуміти їхню природу (Таблиця 1).
Таблиця 1 - Види індексів цифровізації та їх характеристика

№ п/п	Назва індексу	Коротка характеристика	Рік останньої публікації та автор
1	2	3	4
1	The Network Readiness Index	Аналіз 134 економік. 4 категорії: Техно логія, Людина, Управління, Соціальний вплив. 12 підкатегорій, 60 показників	2023, Portulans Institute. Започатковано у 2002 році

1	2	3	4
2	World Digital Com petitiveness Ranking	Аналіз 64 економік. 3 категорії: Знання, Технології, Готовність до майбутнього.	2023, IMD World Competitiveness Cen ter
3	The Enabling Digital ization Index	Аналіз 115 економік. Оцінює спроможність та гнучкість країн у підтримці цифровізації економіки. 5 складових: регулювання, знання, взаємозв’язки, інфраструктура та розміри	2023, Euler Hermes, започатковано у 2017 році
4	The Digital Economy and Society Index (DESI)	Відстежує розвиток країн-членів ЄС за п’ятьма основними категоріями: зв’язок, людський капітал, використання Інтернету, інтеграція цифрових технологій, цифрові державні послуги.	2023, European Commision

Джерело: створено автором
Розглянемо докладніше перший з наведених вище індикаторів - "Індекс мережевої готовності" (табл. 2). До категорії "технології" входять індикатори, що оцінюють доступність
технологій, їхній зміст та рівень розвитку технологій у майбутньому – США, Швейцарія та
Китай. Друга категорія "люди" включає показники, пов'язані з окремими особами, організаційними структурами та урядом. До трійки лідерів у цій категорії увійшли Республіка
Корея, Ізраїль та Японія. Третя категорія "управління" включає довіру, регулювання та
інклюзивність – Фінляндія, Нідерланди та Данія. Четверта категорія, "соціальний вплив",
включає економіку, якість життя та сталий розвиток. Сінгапур, Фінляндія та Ірландія очолили список.
Таблиця 2 - ТОП-10 країн з найбільш розвиненою цифровою економікою на основі рейтингу
Індексу мережевої готовності (NRI) 2023 року [2]

Рейтинг	Країна	Оцінка	Напрямки
Технологія	Люди	Управління	Соц. вплив
1	США	76,91	1	4	7	23
2	Сінгапур	76,81	5	6	10	1
3	Фінляндія	76,19	10	7	1	2
4	Нідерланди	76,04	4	15	2	5
5	Швеція	75,68	9	9	5	4
6	Швейцарія	74,76	2	14	13	6
7	Південна Корея	74,48	17	1	18	11
8	Данія	74,06	11	11	3	8
9	Німеччина	74,00	6	8	14	10
10	Великобританія	72,75	8	10	16	9

На основі аналізу цього показника зробимо висновок, що інвестиції в технології самі по
собі не можуть гарантувати вищий рівень мережевої готовності в усіх типах економік. Нові
технології, обладнання та послуги вимагають від суспільства доступу до необхідних навичок. Здатність національних економік підтримувати зусилля, спрямовані на постійне підви
74
щення кваліфікації робочої сили та людських ресурсів, буде ключовим фактором їхнього
майбутнього успіху, а приклади країн, що очолюють рейтинги NRI, показують, що освіта є
ключовим фактором міжнародної конкурентоспроможності. Оскільки зайнятість продовжує
змінюватися, освіта повинна розглядатися як процес, що триває все життя. Навчальні програми та методи викладання повинні постійно оновлюватися і розширюватися.
Також у 2023 році Всесвітній центр конкурентоспроможності IMD опублікував сьоме
видання Всесвітнього рейтингу цифрової конкурентоспроможності IMD (World Digital Competitiveness Ranking (WDCR) (табл. 3), який вимірює спроможність та готовність 64 економік
прийняти та досліджувати цифрові технології для економічних та соціальних перетворень.
Таблиця 3 - ТОП-10 країн у Всесвітньому рейтингу цифрової конкурентоспроможності
(WDCR) 2023 [3]

Рейтинг	Країна	Фактори
Знання	Технології	Готовність до майбутнього
1	США	2	6	2
2	Нідерланди	7	5	4
3	Сінгапур	3	1	10
4	Данія	9	7	3
5	Швейцарія	1	10	6
6	Південна Корея	10	12	1
7	Швеція	5	11	8
8	Фінляндія	11	9	5
9	Тайвань	18	3	7
10	Гонконг	6	2	17

Розглядаючи підфактори рейтингу, можна сказати, що, незважаючи на високі позиції,
ці країни продовжують мати слабкі сторони в одному або декількох факторах або підфакторах, які потребують вирішення. У звіті також зазначається, що загальною тенденцією серед
країн першої десятки є ефективне використання цифрових можливостей, що відображає наявність технологічної інфраструктури та використання існуючих технологій.
Основні тенденції в цифровізації визначаються рейтингами EDI:
a) Зміни у зв'язку та інфраструктурі є односпрямованими. Можливим поясненням цього
є те, що обидва показники залежать від інвестицій в інфраструктуру та високошвидкісного
інтернету.
б) Зв'язок між розміром та покращенням у рейтингу регуляторних категорій. Прямо
пропорційний зв'язок. Можливим поясненням є те, що зростання населення призводить до
змін у законодавстві та регуляторних актах, що, в свою чергу, інтенсифікує процес діджиталізації.
в) Підвищення рейтингу категорії "Масштаб" пов'язане зі зниженням рейтингу категорії "Знання". Занадто велика кількість населення знижує рівень доступу до інформації або
знижується якість отриманої інформації. Все населення не може бути забезпечене доступом
до цифрових технологій.
Індекс цифрової економіки та суспільства (DESI) щорічно розраховується Європейською комісією для країн-членів ЄС. Індекс готується відповідно до рекомендацій Організації
економічного співробітництва та розвитку (ОЕСР). Індекс складається з п'яти категорій, які
мають різну вагу при розрахунку загального середнього індексу для кожної з аналізованих
країн. Зв'язок та людський капітал мають вагу 0,25, цифрова інтеграція - 0,2, використання
інтернет-послуг та цифрове урядування - 0,15, а загальна вага дорівнює 1 або 100% [4].
За період з 2017 по 2022 роки у всіх країнах членах ЄС спостерігалось покращення чи
погіршення значення індексу (рис. 1).
75
Рисунок 1 – Динаміка зміни DESI у 2017-2022 роках [4]
Більшість країн мають значення показника вище від загальноєвропейського. Країни зі
слабшою економікою мають значення індексу нижчі від загальноєвропейського (рис. 2).
Рисунок 2 – Характеристика DESI по країнах-членах у 2022 році [4]
Індекс також відтворює нерівномірність розвитку різних компонентів в аналізованих
країнах. У період між 2017 і 2022 роками частка користувачів інтернету зросла в кожній
країні з відповідним зниженням частки тих, хто ніколи не користувався інтернетом. Зросла й
кількість онлайн-покупців. Споживання відеоконтенту збільшилося на 17% за два роки, а
кількість відеодзвінків зросла на 25%. Частка соціальних мереж і новин залишилася незмінною.
Висновки. Існуючі методи розрахунку рівня цифровізації бізнес-структур ігнорують
низку параметрів, які мають бути враховані вже зараз. Це, наприклад, інформаційна безпека,
поглиблене вивчення ІТ-відділу, організаційної архітектури та ризиків, що виникають. Це
дозволяє зробити висновок, що при оцінці рівня цифровізації підприємств необхідно застосовувати комплексний підхід, який враховує значення показників, що характеризують країну
в цілому, а також значення моделей, які можуть оцінювати підприємства індивідуально.

THE FORESIGHT MODELS IN ANALYZING THE DYNAMICS OF IT SECTOR COMPANIES' DEVELOPMENT

Bohdan Lypovetskyi — 2025-05-27

Information technology (IT) services are an essential component of exports for many countries worldwide, including Ukraine. In 2022, despite a significant economic downturn, the IT sector
demonstrated resilience, with computer service exports in certain months reaching up to 48% of
total service exports. The growing global demand for computer services creates opportunities to
increase foreign currency inflows into Ukraine’s state budget. Therefore, analyzing and forecasting
IT service exports is crucial for assessing its contribution to the national economy. Since Ukraine’s
IT sector is predominantly export-oriented, modeling the dynamics of computer service exports
allows for insights into the overall state of the industry.
The export of IT services in Ukraine has been analyzed by many scholars. Balashova (2023)
identifies directions for developing the export potential of Ukraine's IT industry. Tkachyk et al.
(2023) use IT service exports as a key indicator of IT industry development. Their studies primarily
focus on theoretical aspects, which do not fully allow for their application in strategic planning.
Therefore, mathematical forecasting of computer services export volumes is an important task for
assessing potential and effectively planning the activities of Ukraine’s IT sector and the national
economy.
One of the most common tools for time series forecasting is the Autoregressive Moving Average (ARMA) models, which allow for high accuracy in predicting future values based on past
data. Therefore, the aim of this study is to apply the ARMA models (ARIMA, SARIMA) to forecast
the export volumes of computer services, which will help identify key trends and potential seasonal
fluctuations in this field. The research can provide insights into the potential future growth of the
country's IT sector and create development scenarios under different market conditions.
The general algorithm for building an ARIMA model includes the following steps: checking
the time series for stationarity, transforming the time series into a stationary form through discrete
differentiation, calculating the autocorrelation and partial autocorrelation coefficients, estimating
model parameters, and checking the model for adequacy. Thus, building an ARIMA model for a
specific time series involves selecting the optimal values for parameters p, d, and q, where p is the
order of autoregression (AR) indicating the number of previous values used for forecasting, d is the
differencing order indicating how many times the series has been differenced to achieve stationarity, and q is the order of the moving average (MA) component, specifying the number of prior error
terms included in the model. In cases where seasonality is present in the time series, additional parameters P, D, Q, and s should be considered, where P, D, and Q represent the order of autoregression, differencing, and moving average components for the seasonal component, considering the
seasonal period s. This model is known as SARIMA, and its parameters can be denoted as SARIMA(p, d, q) × (P, D, Q, s).
The input data for this study comprises foreign trade statistics from the National Bank of
Ukraine (NBU), specifically the monthly dynamics of computer service exports from the beginning
77
of 2015 to September 2024 (External Sector Statistics. External trade, 2024). The Python programming library statsmodels was chosen as the tool for analysis and modeling.
A preliminary visual analysis of the data (Fig. 1) shows a clear upward trend in computer service exports up until 2022, after which there was a sharp decline, followed by a moderate downward trend.
Figure 1 – The Dynamics of Computer Services Exports. Source: National Bank of Ukraine
Source: National Bank of Ukraine
Seasonality can also be observed in the data on the graph. Specifically, the export values in
the last month of the year are always significantly higher than in preceding periods. This seasonal
factor becomes more evident after decomposing the time series into its trend, seasonal, and residual
components. The plots of these components are shown in Figure 2.
Figure 2 – Trend- Seasonal Decomposition of Time Series
The presence of trend and seasonality in the data indicates the non-stationarity of the time series and the need to transform it into a stationary form. To more accurately test for stationarity, the
Dickey-Fuller test was applied. The calculated test statistic is 1.18, which is higher than the critical
value of 2.89 at the 95% significance level, with a p-value of 0.68. This confirms that the time series is non-stationary. To achieve stationarity, the time series required differencing twice. After this
transformation, the recalculated Dickey-Fuller test statistic is 10.99, which is significantly lower
than the critical value, with a p-value close to zero. Therefore, the parameter d for the SARIMA
model should be set to 2.
78
The remaining model parameters were selected through a grid search, identifying the optimal
parameter set by maximizing the Log Likelihood function and minimizing the Akaike Information
Criterion (AIC) among the constructed models. As a result of building models with various parameters, the optimal model was determined to be SARIMA(3, 2, [0,1])x(1,0,1,12). This model has a
Log Likelihood value of -600.313 and an AIC of 1214.626. The parameter estimates for the model
are shown in Figure 3.
Figure 3 – The Estimated Coefficients for the Parameters of the Model
To assess the predictive accuracy of the model, we calculated model values and compared
them with actual values using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The MAPE is 7.93%,
which is a low value, indicating a high predictive power of the model. Additionally, a residual analysis was conducted to evaluate model adequacy. The residuals are normally distributed, show no
autocorrelation, and have a constant variance, except for shock variables in the data due to the onset
of full-scale war. Therefore, this model is suitable for forecasting.
A chart of forecasted values for the next six months, with a 95% confidence level, is presented in Figure 4.
Figure 4 – Forecast of Computer Services Export Volumes with Confidence Intervals
The forecasting results indicate that the dynamics of computer services exports will remain
stable over the next six months. By December 2024, computer services exports are projected to
reach approximately $600 million, a figure close to last year’s level. This forecast confirms that the
IT sector remains resilient to wartime shocks and is capable of providing a steady inflow of foreign
currency into the national budget, consistent with the levels of the past two years.

СУЧАСНІ ІНСТРУМЕНТИ МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ ДЛЯ МОВИ ПРОГРАМУВАННЯ PYTHON

Роман Литвиненко — 2025-05-27

У сучасному світі, під час постійної нестабільності у всіх сферах діяльності людства,
надзвичайно важливим стало моделювання та прогнозування процесів його функціонування.
Економічна галузь не є виключенням, адже вона впливає як на життя суспільства загалом,
так і на окремі його складові.
Мова програмування Python, завдяки своїй простоті у використанні та широкому спектру бібліотек, стала одним із найпопулярніших інструментів для роботи з великими обсягами
даних (Big Data). Високий рівень підтримування існуючих інструментів, розвиток та створення нових, покращення ефективності та швидкодії обрахунків роблять Python блискучим
засобом для створення короткострокових та довгострокових рішень у питаннях аналізу, моделювання, прогнозування та візуалізації економічних даних, таких як великі масиви даних,
часові ряди, візуальна та відео інформація тощо.
Мова програмування Python – це інтерпретована, інтерактивна, об’єктно-орієнтована та
високорівнева мова програмування загального призначення з динамічною суворою
типізацією та автоматичним управлінням пам’яттю, орієнтована на підвищення продуктивності розробника, читабельність коду, а також на забезпечення портування написаних на ній
програм [1]. Вона здобула популярність серед працівників різних сфер: IT-спеціалістів, маркетологів, логістів, економістів, інженерів та інших, допомагаючи їм автоматизувати їхні
рутинні дії, спростити роботу з великими об’ємами даних тощо.
Python став ледь не найпопулярнішою мовою програмування у сфері моделювання статичних та динамічних даних серед інших мов завдяки численним перевагам, які він має. Серед основних можна виділити простоту синтаксису та зручність вбудованих інструкцій,
AOT-компіляцію (компіляцію перед виконанням програми), велику кількість оптимізованих
бібліотек, спеціально створених для роботи з даними (NumPy, Pandas, SciPy), машинного
навчання (Tenserflow, pyTorch, Scikit, Keras), візуалізації даних (Matplotlib, Seaborn), масштабованість, кросплатформенність, інтегрованість з різноманітними інструментами, гнучку
віртуалізацію даних тощо.
Як вже було зазначено, Python має велику кількість готових інструментів для моделювання даних та процесів. Найбільш використовуваним з них є пакет NumPy – розширення
мови Python, що додає підтримку великих багатовимірних масивів і матриць, разом з великою бібліотекою високорівневих математичних функцій для операцій з цими масивами [2]. Є
відкритим (open-source) програмним забезпеченням і, як наслідок, має багато розробників та
високий рівень підтримуваності продукту.
Завдяки оптимізованості пакету, робота з масивами та математичні операції над ними
виконуються значно швидше, аніж при використанні звичайних змінних Python. Також, зав
80
дяки ефективних функцій генерації випадкових значень за заданими законами, значно пришвидшується імітація економічних сценаріїв, а завдяки вбудованих інструментів для роботи
з часовими рядами та їх аналізу спрощується розробка скриптів для їх моделювання.
Іншим сучасним інструментом мови Python, що використовується для моделювання
економічних процесів є модуль Tenserflow – один з найбільших безкоштовних інструментів
безкоштовна з відкритим кодом для машинного навчання та штучного інтелекту. Його можна використовувати в ряді завдань машинного навчання, таких як створення та навчання рекурентних нейронних мереж, моделей довгострокової пам’яті, що дають змогу давати високоточні прогнозия, що є значущим фактором для моделювання в сфері економіки.
Найпоширенішим інструментом візуалізації даних, включно з даними надвеликих
об’ємів, є кросплатформна бібліотека Matplotlib. Вона надає варіативні функції для побудови
2d та 3d графіків, діаграм (включно з діаграмами розсіювання, «стовбур-листя», стовпчастими, секторними, спектральними діаграмами тощо), контурних графіків, полів градієнтів та
іншого.
У комбінації, зазначені вище та інші модулі мови програмування Python надають змогу
вирішувати велику кількість задач моделювання. Приклад цього можемо побачити у роботі
[3], де було розроблено Python-додаток для моделювання митних надходжень до державного
бюджету України. Розроблений функціонал надавав змогу дослідити залежність надходжень
до бюджету від надходжень за ввізне мито. Приклад результатів роботи програми наведено
на рисунку 1. Розроблене ПЗ надавало змогу обрати довірчий інтервал прогнозу, довірчу зону регресії, рівень надійності прогнозу у відсотках та використовувати різні за розміром і
фактичною суттю вхідні дані, тобто програмний скрипт є варіативним та масштабованим.
Рисунок 1 – Результати роботи додатку написаного на Python «Регресія надходжень до
бюджету України від митних органів на ввізне мито»
Джерело: [3]
Отже, Python – потужний інструмент для моделювання економічних процесів завдяки
широкому набору базових та новітніх бібліотек, які маються в ньому. Його сучасні інструменти дозволяють швидко автоматизовувати рутинні завдання, будувати моделі даних та
аналізувати їх. Подальший розвиток технологій відкриває нові горизонти для використання
Python у сфері економічного моделювання.

ІНВЕСТИЦІЙНІ ТЕНДЕНЦІЇ УКРАЇНСЬКОЇ ІТ-ІНДУСТРІЇ В УМОВАХ ВОЄННОГО ЧАСУ

Софія Любченко — 2025-05-27

Інформаційні технології (ІТ) є одним з основних драйверів економічного розвитку
України. Залучення інвестицій у цей сектор сприяє його зростанню, інноваціям та інтеграції
в глобальний ринок. Повномасштабне вторгнення Росії в Україну, яке почалось 24 лютого
2022 року, значно вплинуло на інвестиційну привабливість галузі, що до того мала тенденцію до зростання, починаючи з 2018 року [1].
Рисунок 1 – Інвестиції та гранти в українське ІТ, штук
Джерело: [1]
Українські фахівці обслуговують провідні світові компанії в банківському, рітейл,
авіаційному та енергетичному секторах, що свідчить про високий рівень довіри до їхньої
експертизи. Для галузі характерні наступні особливості:
- висока компетентність ІТ-спеціалістів;
- висока пропозиція робочої сили;
- третина фахівців працюють у 75 найбільших компаніях ринку, а дві третини – зареєстровані як ФОП [1];
- майже 60% працівників працюють у компаніях аутсорс і аутстаф типу, і ще майже
30% у продуктових компаніях, зокрема і в стартапах [1];
- позитивні тенденції у стосунках з державою;
Серед очевидних причин спаду інвестицій, таких як робота компаній в умовах невизначеності, загроза воєнних дій, ризики мобілізції працівників, напади на критичну інфраструктуру України, і, як наслідок, блекаути, вагомим фактором є також і релокація українських ІТфахівців за кордон. За даними дослідження [1], за минулі два роки сумарно 24% спеціалістів
виїхали з країни, при чому більше 50% з них мали ранг Senior і вище, тобто найвищий рівень
кваліфікації технічного працівника. Такі тенденції змусили компанії скорочувати штат, або,
82
у кращому випадку, не розширювати наявні проекти, що призвело до зменшення кількості
вакансій на ринку. Враховуючи факт того, що дві третини працівників були задіяні у аутсорс
проектах, де замовником часто виступають іноземні компанії, то третина усіх спеціалістів,
що шукали нову роботу, були скорочені внаслідок розірвання контрактів з такими замовниками.
У таких умовах, державою було запроваджено особливий податковий режим для IT
«Дія City», одну з найбільш сприятливих податкових систем для IT-галузі в Європі, що надає
низку ключових переваг, а саме:
-можливість використання гнучких форм співпраці, таких як GIG-контракти, які поєднують свободу фрілансу із соціальними гарантіями;
-забезпечення захисту інтелектуальної власності;
-адаптація правового середовища України до загальноприйнятих світових стандартів
венчурного інвестування.
На сьогоднішній момент, кількість резидентів налічує 1426, що користуються наступними перевагами свого статусу: низькі податкові ставки (5% ПДФО, ЄСВ 22% від мінімальної зарплати, 1,5% військовий збір, а також 9% на «виведений капітал» або
18% на прибуток), інструменти для стимулювання інвестицій (0% на дохід фізосіб як
дивіденди, які нараховані компанією-резидентом, за умови їх виплати не частіше 1 разу на 2
роки; податкова знижка: із загального оподатковуваного доходу віднімається сума, витрачена на придбання частки в українському стартапі) [2].
За типом інвестицій в ІТ сектор, розрізняють Early Stage VC, Crowdfunding, Later Stage
VC, Angel, Private Equity, Grant:
Early Stage VC, або венчурний капітал на ранній стадії, спрямований на підтримку
стартапів у їхніх перших кроках. Цей тип інвестицій найчастіше використовується для
фінансування розробки продукту, створення команди та запуску операційної діяльності.
Компанії, які залучають такий капітал, зазвичай ще не мають стабільного доходу, тому ризики для інвесторів залишаються високими. У відповідь вони отримують частку в компанії та
вплив на прийняття стратегічних рішень.
Crowdfunding – це сучасний спосіб залучення коштів від широкої аудиторії через
спеціалізовані онлайн-платформи. Часто він використовується для підтримки ідей, прототипів чи готових до запуску продуктів. Цей метод дозволяє залучити фінансування від багатьох людей з мінімальними ризиками для них, але вимагає значних зусиль від засновників
для успішного проведення кампанії.
На пізніх етапах розвитку компанії на допомогу приходить Later Stage VC, або венчурний капітал на пізній стадії. Цей тип фінансування використовується для масштабування
бізнесу, виходу на нові ринки та підготовки до IPO. Рівень ризику для інвесторів у цьому
випадку нижчий, адже компанія вже має стабільний дохід і доведену модель бізнесу, одночасно зберігаючи високий потенціал до зростання.
Angel Investment є важливим джерелом фінансування для стартапів на найперших етапах їхнього розвитку. Ангели – це приватні особи, які вкладають власні кошти в молоді компанії, зазвичай ще до того, як вони зможуть залучити венчурний капітал. Розмір таких інвестицій порівняно невеликий, а ризики значні, проте ангели часто стають наставниками для
засновників, допомагаючи своїм досвідом та зв’язками.
Private Equity зазвичай спрямований на зрілі компанії, які вже мають стабільну операційну діяльність і потребують значних інвестицій для оптимізації роботи, виходу на нові
ринки чи підготовки до продажу. Інвестори цього типу часто отримують контрольний пакет
акцій, беручи активну участь у прийнятті рішень.
Grants – це форма фінансування, яка часто надається урядами, міжнародними організаціями або фондами. Гранти можуть підтримувати як комерційні, так і соціальні чи дослідницькі проєкти.
За останні роки, розподіл інвеcтицій в українську ІТ-індустрію за типами виглядав
наступним чином:
83
Таблиця 1 – Кількість інвестиційних угод та їх фінансовий обсяг у 2020 – 2023 р.р.

Рік	Тип інвестицій	Кількість угод	Фінансовий обсяг, млн. дол.
2020	Grant	75	415,7
Early Stage VC	66
Later Stage VC	22
Private Equity	3
Crowdfunding	3
Angel	2
2021	Grant	185	956,8
Early Stage VC	90
Later Stage VC	24
Angel	13
Private Equity	7
Crowdfunding	1
2022	Grant	80	631,5
Early Stage VC	74
Later Stage VC	17
Angel	5
Private Equity	2
Crowdfunding	1
2023	Early Stage VC	32	111,0
Grant	31
Later Stage VC	5
Angel	4
Crowdfunding	1
Private Equity	1

Джерело: складено автором на основі [1]
Інвестиції сприяють розширенню компаній, впровадженню нових технологій та підвищенню конкурентоспроможності на міжнародному ринку. Завдяки фінансовій підтримці,
українські ІТ-компанії можуть розвивати власні продукти, виходити на нові ринки та залучати висококваліфікованих фахівців. Крім того, інвестиції сприяють створенню нових робочих
місць та підвищенню рівня заробітних плат у галузі.
У сучасних умовах, інвестиції у ІТ-сектор матимуть позитивний економічний ефект також і у зв’язку з форматом роботи працівників у галузі – більшість компаній на ринку
співпрацюють з спеціалістами у дистанційному форматі, що дозволяє роботодавцю не обмежувати наймання фахівців конкретною локацією і диверсифікувати свій людський капітал,
розширюючи тим самим свій штат і залучаючи до праці тих, хто виїхав за кордон. Це дає
сектору надію на повернення працівників на Батьківщину, подальше масштабування наявних
проектів і створення нових.

ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЗНЕШКОДЖЕННЯ ВИБУХОНЕБЕЗПЕЧНИХ ПРЕДМЕТІВ НА ТЕРИТОРІЇ УКРАЇНИ

Каріна Мартинова — 2025-05-27

Розмінування має ключове значення для безпеки, відновлення економіки та сталого розвитку України. Ось основні аспекти його важливості в економіці:
1. Відбудова інфраструктури: заміновані дороги, мости, залізничні шляхи та промислові зони унеможливлюють повноцінне відновлення транспортної та виробничої
інфраструктури.
2. Залучення інвестицій: безпека територій є ключовим фактором для залучення іноземних інвесторів, які можуть фінансувати відбудову та розвиток економіки.
3. Сільське господарство: неможливість обробки землі, втрати урожаю, зниження продуктивності.
Тривалість розмінування залежить від багатьох факторів, таких як: загрози, погодні
умови, типу ґрунту, безпечне становище, рослинність, людський фактор. Взагалі існує така
статистика, що один рік бойових дій дорівнює 10 рокам розмінування, тому що міни встановлюються за секунду, а от на їх розмінування знадобиться набагато більше часу.
Ціна розмінування може коливатися від 300-1000$ за вилучення однієї міни. В цю
вартість входять дуже багато різних показників, такі як: навчання персоналу, забезпечення
його необхідним обладнанням, заробітну платню, логістику тощо. Для пошуку вибухонебезпечних предметів застосовують різні типи обладнання, які коштують дуже дорого.
Найбільше заміновані території прифронтової зони, бо саме там і відбуваються бойові
дії. Харківська область обстрілюється касетними боєприпасами, які становлять дуже велику
загрозу. Одна ракета може забруднити територію від 1 до 3 футбольних полів. Для порівняння ця територія еквівалентна 8 Ізраїлям. На територіях Миколаївської та Херсонської областях мінування протитранспортними мінами. Сумська область замінована протипіхотними
мінами.
В наш час фермерська справа страждає, бо території не засіюються зерновими культурами, це може призвести до голодування. Мінування полів має серйозний вплив на сільське
господарство, продовольчу безпеку та економіку в цілому. Це одна з найбільш руйнівних
форм інфраструктурного руйнування у воєнний час. Основні наслідки:
1. Прямий вплив на сільське господарство;
2. Економічні втрати;
3. Продовольча криза;
4. Екологічний вплив;
5. Додаткові витрати на розмінування.
Замінування полів несе катастрофічний вплив на економіку, продовольчу безпеку та
екологію. Відновлення потребує великих зусиль і часу, навіть після завершення активних
бойових дій.
Замінування – це не лише питання безпеки, але й серйозний економічний виклик, особливо в умовах тривалого конфлікту чи нестабільності.
85
Розмінування є надзвичайно небезпечною діяльність, пов’язаною з багатьма ризиками
для здоров’я, життя людей та для навколишнього середовища.
Основні ризики, які виникають під час розмінування:
1. Фізична небезпека для фахівців:
• Вибух: неправильне поводження з вибухонебезпечними предметами може призвести до детонації;
• Невизначений стан боєприпасів або застарілі боєприпаси: міни чи інші вибухові пристрої можуть бути пошкоджені, що збільшує їхню нестабільність;
• Міни-пастки або інші саморобні вибухові пристрої: несуть дуже велику небезпеку, тому що людина не може знати - коли, від чого і як вони спрацюють.
2. Психологічний вплив:
• Травматизація: фахівці, які займаються розмінуванням, часто стикаються з
стресом і психологічними травмами через високу відповідальність і постійний
ризик;
• Страх серед місцевого населення: заміновані території викликають постійну
тривогу в громадах, навіть й після того, як їх очистили.
3. Технічні складнощі:
• Маскування боєприпасів: сучасні вибухові пристрої часто замасковані під
звичайні предмети;
• Складні умови роботи: забруднений ґрунт, погодні умови або наявність інших
перешкод, таких як будівлі, рослинність, стовпи, ускладнюють процес
розмінування;
• Обмеженість технологій: деякі пристрої для виявлення вибухонебезпечних
предметів не завжди ефективні на мінералізованих ґрунтах та на великій глибині.
4. Ризики для цивільного населення:
• Помилкове детонування: не всі боєприпаси можуть бути виявлені одразу, що
створює небезпеку для людей;
• Недостатня обізнаність: люди можуть випадково натрапити на таку загрозу й не
знати правильних дій або нехтувати ними.
5. Екологічні наслідки:
• Забруднення ґрунтів і вод: хімічні речовини можуть прониками в землю і воду;
• Вплив на дику природу: заміновані території небезпечні й для тварин, які найчастіше стають першими жертвами мін.
Для того щоб мінімізувати ризики, знадобиться:
1. Використання сучасних технологій, таких як броньована механіка, роботизовані системи. Але на деяких видах загроз це все одно не буде ефективно;
2. Постійне навчання та тренування фахівців.
3. Інформування місцевого населення про ризики, які пов’язані з вибухонебезпечними
предметами. На жаль, більша частина населення не знають правильних дій з вибухонебезпечними предметами та ставлять цікавість вище ніж власну безпеку;
4. Міжнародна співпраця для впровадження стандартів і залучення ресурсів.
Розмінування є життєво необхідною частиною відновлення нашої держави, але воно
потребує ретельного підходу, щоб уникнути втрат і забезпечити безпеку всі учасників процесу.

ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ

Анастасія Мельник — 2025-05-27

Штучний інтелект (ШІ) є однією з найперспективніших технологій, що забезпечує
якісний прорив у багатьох сферах людської діяльності, зокрема в бізнесі, економіці та
управлінні. Його унікальна здатність аналізувати великі обсяги даних, моделювати складні
процеси та здійснювати прогнозування робить ШІ незамінним інструментом у сучасній
цифровій економіці.
Інтеграція ШІ у бізнес-середовище дозволяє організаціям переходити від реактивних до
проактивних стратегій управління. Завдяки використанню сучасних алгоритмів машинного
навчання та нейронних мереж компанії можуть передбачати майбутні ринкові зміни,
оцінювати ризики й оптимізувати управлінські рішення. Особливо це актуально в умовах
швидких змін, викликаних глобалізацією та розвитком інформаційних технологій.
Штучний інтелект має широкий спектр застосувань у бізнес-процесах, включаючи
фінансову аналітику, управління ланцюгами постачання, прогнозування попиту, автоматизацію виробничих процесів та розробку персоналізованих маркетингових стратегій. Наприклад, у фінансовому секторі ШІ використовується для моделювання кредитних ризиків, виявлення шахрайських операцій та автоматизації бухгалтерських процесів. Завдяки впровадженню таких рішень компанії зменшують свої витрати, підвищують точність прогнозів і
забезпечують стабільність фінансових потоків.
Одним із найбільш ефективних інструментів ШІ є машинне навчання, яке дозволяє
комп’ютерним системам навчатися на основі даних і поліпшувати свої результати без прямого програмування. Алгоритми машинного навчання класифікують дані, виявляють закономірності, будують прогнози та автоматично оновлюють свої моделі відповідно до нових
умов. Наприклад, у рітейлі системи рекомендацій, побудовані на основі машинного навчання, допомагають компаніям підвищувати продажі, пропонуючи споживачам індивідуалізовані рішення.
У виробництві штучний інтелект використовується для моніторингу стану обладнання,
прогнозування технічних збоїв і автоматизації управління процесами. Такі підходи дозволяють значно скоротити витрати на обслуговування, уникнути непередбачених простоїв і
підвищити загальну ефективність підприємств. Крім того, у логістиці ШІ допомагає будувати оптимальні маршрути перевезень, зменшуючи витрати на транспортування та забезпечуючи своєчасну доставку товарів.
Ще однією важливою складовою штучного інтелекту є нейронні мережі, які забезпечують високоточний аналіз даних та розпізнавання складних структур. Нейронні мережі широко застосовуються в обробці природної мови, комп’ютерному зорі, аналізі зображень та
відео. Наприклад, у медичній сфері нейронні мережі допомагають діагностувати захворювання на ранніх стадіях, аналізуючи медичні зображення. У бізнесі ці технології використовуються для покращення обслуговування клієнтів через чат-боти та голосових помічників, що сприяє підвищенню лояльності споживачів.
Цифрова економіка створює унікальні умови для інтеграції штучного інтелекту у всі
аспекти діяльності компаній. Завдяки впровадженню ШІ компанії отримують можливість
адаптуватися до змін ринку, швидко реагувати на виклики та знижувати ризики. Застосування цих технологій стимулює розвиток інновацій, підвищує конкурентоспроможність і сприяє
створенню нових бізнес-моделей.
87
Однак, попри численні переваги, розвиток і впровадження ШІ стикаються з низкою
викликів. Серед них – висока вартість розробки технологій, потреба в кваліфікованих
спеціалістах, питання захисту даних і етичні аспекти використання ШІ. Подолання цих
бар’єрів потребує значних інвестицій, але очікувані вигоди, зокрема зростання продуктивності, роблять ці витрати обґрунтованими.
Штучний інтелект продовжує відігравати ключову роль у трансформації бізнесу та
економіки. Його впровадження дозволяє автоматизувати рутинні завдання, підвищувати точність прогнозування, адаптуватися до змін ринку та створювати нові можливості для інноваційного розвитку. У майбутньому технології ШІ стануть ще більш доступними, сприяючи
їхньому поширенню та подальшій інтеграції в усі сфери економіки.

СУЧАСНІ МЕТОДИ І МОДЕЛІ ОПТИМІЗАЦІЇ ONLINE ПЛАТЕЖІВ

Яна Неділько — 2025-05-27

Актуальність оптимізації систем онлайн-платежів полягає у необхідності підвищення
ефективності обробки транзакцій, що набуває особливого значення в умовах стрімкого
зростання обсягів електронної комерції. Покращення маршрутів платежів може суттєво
підвищити рівень успішності операцій, знизити витрати на їх обробку та збільшити
задоволеність клієнтів.
З розвитком електронної комерції провайдери послуг онлайн-платежів, такі як PayPal,
довели свою ефективність у здійсненні фінансових транзакцій в Інтернеті. PayPal, заснований у 1998 році, став одним із перших успішних прикладів системи електронних платежів.
Компанія швидко здобула провідні позиції у світі онлайн-платежів завдяки своїй зручності,
надійності та інноваційним рішенням. [1]
Провайдери послуг онлайн-платежів, зокрема PayPal, стикаються з викликами, такими
як підвищення відсотку успішних транзакцій, мінімізація ризику шахрайських транзакцій,
зниження відсотку відшкодування транзакцій (refund) та відкликаних платежів (chargedback),
що є ключовими метриками у сфері електронних платежів.
Наразі платіжні системи формують основні методи та моделі оптимізації платежів фокусуючись на трьох етапах, а саме:
88
1. Оцінка транзакцій на рівень ризикованості та боротьба з шахрайством.
2. Визначення найкращого шляху для транзакції цього типу відносно трафіку та інших
факторів.
3. Налаштування логіки повторення платежів.
Основними відомими платіжними системами є:
Paypal – є найвідомішою платформою для онлайн-платежів завдяки тривалому існуванню. Підтримує транзакції у 200+ країнах і більш ніж у 25 валютах.
Revolut – крім платежів, пропонує банківські послуги, включаючи заощадження, інвестиції та криптоактиви. Тримає молоду аудиторію завдяки монетизації бонусів, використанні
ігрових методів утримування аудиторії та відсутності комісії при криптопереказах та зручному внутрішньому сервісі інвестування.
Stripe – високотехнологічна платіжна система котра налічує понад 200 партнерів для
інтеграції. Розвиває продуктом шляхом експертизи та пропозицій для покращення трафіку
завдяки продуктам, спрямованих на зменшення рівню шахрайства Stripe Radar, керуванням
процесом створення транзакцій для різних систем монетизації Stripe Billing, системі фінансової аналітики Revenue Recognition, автоматизації розрахунку та створення податків та декларацій Stripe Tax, та системі аналітики та репортингу Stripe Sigma.
Таблиця 1 – Порівняльна таблиця методів оптимізації платежів

Оцінка транзакцій на рівень ризикованості та боротьба з шахрайством	Визначення найкращого шляху для транзакції	Налаштування логіки повторення платежів
PayPal	Знижує кількість шахрайських транзакцій через систему моніторингу та машинного навчання для виявлення шахрайства.	Оптимізація вартості про ведення транзакції через автоматичний вибір про цесингового партнера.	Високий відсоток успішних транзакцій зав дяки допрацьованим логікам повтору.
Stripe	Fraud Detection через Stripe Radar, оптимізація транзакцій за ризиком.	Застосовує алгоритми, що мінімізують витрати на проведення транзакції та час затримки платежів.	Інструменти для налаштування логіки по втору через API.
Revolut	Використовує розширені AML-рішення для виявлення підозрілих транзакцій.	Використовує глобальну мережу партнерів для оп тимізації маршрутизації.	Пропонує автоматичні нагадування для кори стувачів про повторні платежі.

Джерело: складено автором на основі [2], [3], [4]
Відповідно до проаналізованих платіжних систем, інформація про транзакції потрапляє
до платіжної системи від мерчантів, після чого транзакція перевіряється на шахрайство на
основі скорингової системи або налаштуванні правил, у випадку шахрайства повертається
відповідь з причиною мерчанту. Далі транзакція з маркерами перевірки на шахрайство передається до роутинг системи, де усі доступні провайдери ранжуються на основі даних про
користувача, історичних даних про транзакції, та експертним оцінкам кожного провайдера за
рядом факторів. У випадку не проходження транзакції, система повторює процес до отримання успішного статусу. Після отримання інформації про успішне проходження транзакції
система розробки логіки повторення транзакцій генерує нові транзакції та надсилає відповідь
мерчанту на його першочерговий запит.
При візуалізації моделі оптимізації платежів у платіжних системах отримаємо:
89
Рисунок 1 – модель оптимізації платежів у платіжній системі
Джерело: узагальнено та формалізовано авторкою.

МОДЕЛЮВАННЯ ВПЛИВУ ГЛОБАЛЬНИХ ЕКОНОМІЧНИХ ТРЕНДІВ НА УКРАЇНСЬКІ МОРСЬКІ ПОРТИ: ВИКЛИКИ ТА МОЖЛИВОСТІ

Максим Осадчий — 2025-05-27

Українські морські порти є стратегічно важливими інфраструктурними об’єктами для
розвитку національної економіки та інтеграції України у глобальні ланцюги постачання. З
огляду на їхній географічний потенціал та значущість для міжнародної торгівлі, важливо
розуміти, як глобальні економічні тренди впливають на їхню діяльність. Однак через
нестабільну міжнародну ситуацію, наслідки війни та вплив кліматичних і технологічних
змін, українські порти стикаються як із викликами, так і з новими можливостями. Моделювання таких впливів є ключовим інструментом для прогнозування, адаптації та розвитку
стратегій у цій сфері.
Глобалізація є одним із ключових рушіїв розвитку світової економіки, і морські порти
відіграють центральну роль у забезпеченні її функціонування. Морський транспорт забезпечує перевезення понад 80% світового товарообігу, з'єднуючи країни, континенти та економіки. Протягом останніх десятиліть глобалізація стимулювала швидке зростання обсягів
перевезень через порти, що супроводжувалося збільшенням інфраструктурних потреб і попиту на інновації. Однак цей процес супроводжується значними викликами, особливо в контексті нової хвилі глобалізації, що включає акцент на стійкість і декарбонізацію [1]. Декарбонізація стає важливим елементом сучасної глобалізації, оскільки світова спільнота прагне
90
зменшити вплив викидів парникових газів на клімат. Морський транспорт, як один із
найбільших забруднювачів вуглекислим газом, перебуває під тиском нових регулювань.
Міжнародна морська організація (IMO) запровадила цілі щодо зменшення викидів СО₂ на
50% до 2050 року порівняно з рівнем 2008 року [2]. Це накладає обов'язок як на судновласників, так і на операторів портів адаптуватися до нових стандартів.
Українські порти, які вже працюють у складних умовах через війну, також стикаються
із потребою впровадження "зелених" технологій, щоб залишатися конкурентоспроможними
у глобальних ланцюгах постачання. Це включає створення інфраструктури для обслуговування суден, що використовують альтернативні види палива, такі як водень або зріджений
природний газ, впровадження електричних і гібридних кранів, а також систем збору викидів.
Однак для цього потрібні значні інвестиції, які часто ускладнюються нестабільною економічною ситуацією в країні. Глобалізація також сприяє зростанню конкуренції між портами. Щоб адаптуватися до нових умов і зберегти свою частку на ринку, порти повинні демонструвати високу ефективність, пропонувати екологічно чисті рішення і бути інтегрованими в
міжнародні ланцюги доданої вартості. Українські порти мають унікальну можливість стати
важливими вузлами "зелених" морських коридорів, якщо вчасно адаптують свою інфраструктуру та залучать міжнародну підтримку.
Крім того сучасна світова економіка зазнає значних змін у структурі ланцюгів постачання. Ці зміни зумовлені геополітичними конфліктами, пандемією COVID-19 та економічними ризиками, пов'язаними з надмірною залежністю від окремих регіонів або постачальників. Диверсифікація стала ключовим трендом у світовій логістиці, коли компанії
прагнуть створити більш стійкі, гнучкі та багатоканальні системи постачання. Для морських
портів цей тренд створює як виклики, так і можливості. З одного боку, зміна маршрутів перевезень може знизити попит на послуги окремих портів, які традиційно обслуговували великі ланцюги постачання. З іншого боку, відкривається можливість залучення нових вантажопотоків, які раніше проходили через інші регіони.
Українські порти стикаються з особливими труднощами через війну, що змушує багатьох експортерів і імпортерів шукати альтернативні шляхи транспортування. Наприклад,
традиційні маршрути через Чорне море обмежені через небезпеку бойових дій, що збільшує
навантаження на наземні коридори до європейських портів. Водночас, після стабілізації ситуації, українські порти можуть отримати вигоду від диверсифікації, ставши вузловими точками для вантажів, які спрямовуються до Центральної Азії, Кавказу чи Європи. Крім того,
розвиток диверсифікованих ланцюгів постачання створює попит на мультимодальні транспортні системи. Порти, які здатні забезпечити швидке перевантаження товарів між залізницею, автомобільним і морським транспортом, мають значну перевагу. Україна, маючи розгалужену мережу залізниць і географічно вигідне розташування, може використати цю можливість для зміцнення позицій своїх портів.
Цифровізація та автоматизація є невід'ємними складовими сучасного розвитку морських портів. У міру того як світова торгівля стає дедалі складнішою та вимогливішою, порти
змушені впроваджувати нові технології для оптимізації своїх операцій. Розвиток штучного
інтелекту, інтернету речей (IoT) і блокчейну сприяє створенню інтегрованих систем управління портами, які дозволяють відстежувати всі аспекти їхньої роботи в режимі реального
часу. Наприклад, автоматизовані крани, роботизовані склади та системи управління контейнерними терміналами дозволяють зменшити час обробки вантажів і знизити витрати на людську працю. Це також підвищує безпеку, оскільки скорочується ризик помилок через людський фактор. Блокчейн відіграє важливу роль у спрощенні митних процедур і забезпеченні
прозорості в операціях. Використання смарт-контрактів дозволяє автоматизувати процеси
документального оформлення, що значно скорочує час на перевірки та знижує ризики
шахрайства. Усі ці аспекти сприяють створенню більш ефективної логістичної системи, яка
відповідає сучасним вимогам світової торгівлі.
Українські порти також можуть скористатися цифровими технологіями для підвищення
своєї конкурентоспроможності. Наприклад, впровадження систем електронного документо
91
обігу, автоматизованого управління складськими зонами і цифрового моніторингу вантажопотоків дозволить скоротити час простоїв і підвищити ефективність роботи. Однак реалізація
таких рішень потребує значних інвестицій і технічної підтримки, що може бути викликом в
умовах економічної нестабільності та військових дій.
Ефективне управління морськими портами в умовах сучасних глобальних економічних
змін вимагає використання інноваційних методів аналізу та прогнозування. Серед найбільш
перспективних підходів у цій сфері виділяються сценарне моделювання, аналіз системної
динаміки та використання штучного інтелекту. Кожен із цих підходів забезпечує унікальний
інструментарій для прийняття рішень, які базуються на багатофакторному аналізі і дозволяють мінімізувати ризики та максимально використати можливості.
Сценарне моделювання є одним із найпоширеніших методів стратегічного планування,
що використовується для передбачення можливих майбутніх подій та їхнього впливу на
функціонування портів. Цей підхід ґрунтується на розробці кількох альтернативних сценаріїв, які враховують зміну ключових факторів, таких як глобальні економічні тренди, технологічні інновації, політична стабільність, кліматичні ризики чи соціальні зрушення. Для
морських портів сценарне моделювання дозволяє оцінити, як різні зміни у зовнішньому середовищі вплинуть на вантажопотоки, інвестиції та конкуренцію. Наприклад, сценарій
підвищення екологічних вимог у міжнародному судноплавстві може передбачати необхідність адаптації портової інфраструктури до нових стандартів. Водночас інший сценарій,
пов’язаний зі зростанням регіоналізації торгівлі, може зумовити зміну ролі порту в глобальному ланцюгу постачання [3]. Українські порти, які опинилися в умовах невизначеності через військові дії та геополітичні конфлікти, можуть використовувати сценарне моделювання
для оцінки можливих наслідків різних варіантів розвитку ситуації. Наприклад, моделювання
може враховувати сценарії відновлення доступу до Чорного моря чи посилення блокади, що
дозволить розробити адаптивні стратегії та інвестиційні плани.
Аналіз системної динаміки є потужним інструментом для дослідження складних систем, які взаємодіють у багатьох аспектах. Цей підхід базується на моделюванні причиннонаслідкових зв’язків між елементами системи, що дозволяє передбачати довгострокові
наслідки змін у внутрішніх чи зовнішніх умовах. Для портів системна динаміка дозволяє
враховувати взаємозв’язок між економічними, екологічними, технологічними та соціальними
факторами [4]. Наприклад, модель може оцінювати вплив інвестицій у "зелені" технології на
екологічну стійкість порту, його фінансові показники та репутацію на міжнародній арені.
Водночас цей підхід дозволяє враховувати складні ефекти, такі як зміни у вантажопотоках
через глобальні економічні тренди або реакцію портової інфраструктури на екстремальні
погодні умови.
Українські порти можуть використовувати аналіз системної динаміки для визначення
оптимальної стратегії розвитку в умовах постійної зміни зовнішнього середовища. Наприклад, можна моделювати, як зміниться ефективність роботи порту у відповідь на відкриття
нових транспортних коридорів, інвестиції в інфраструктуру або зростання конкуренції з боку
інших чорноморських портів. Цей підхід також дозволяє враховувати вплив політичних факторів, таких як санкції чи зміни в міжнародній торгівлі.
Штучний інтелект (ШІ) відкриває нові можливості для управління портами, забезпечуючи автоматизацію процесів, підвищення точності прогнозування та оптимізацію операцій.
Завдяки потужним обчислювальним можливостям, ШІ дозволяє аналізувати великі обсяги
даних, виявляти приховані закономірності та формувати рекомендації для прийняття управлінських рішень. У портах ШІ може застосовуватися для вирішення багатьох завдань.
Наприклад, алгоритми машинного навчання використовуються для прогнозування обсягів
вантажопотоків, що дозволяє планувати завантаження портової інфраструктури. Інші застосування включають оптимізацію логістики, управління чергами, моніторинг стану обладнання та навіть забезпечення кібербезпеки.
Особливо перспективним є використання штучного інтелекту для управління екологічними аспектами. Наприклад, ШІ може допомогти оптимізувати споживання енергії пор
92
том, зменшити викиди або відслідковувати вплив на місцеву екосистему. Для українських
портів впровадження ШІ може стати важливим кроком на шляху до інтеграції у глобальні
ланцюги постачання, підвищення їхньої конкурентоспроможності та адаптації до сучасних
стандартів.
Українські морські порти стикаються з численними викликами, пов’язаними з впливом
глобальних економічних трендів, але водночас мають значний потенціал для розвитку. Інтеграція інновацій, стратегічне планування та адаптація до змінних умов ринку є ключовими
елементами для забезпечення їхньої конкурентоспроможності. Моделювання впливу
зовнішніх факторів дозволить більш ефективно розробляти довгострокові стратегії та залучати ресурси для розвитку цієї важливої інфраструктурної сфери.

БУДІВЕЛЬНА БІРЖА – МОДЕЛЬ ЕФЕКТИВНОЇ МІКРОЕКОНОМІКИ ДЛЯ ВІДБУДОВИ УКРАЇНИ

Сергій Охременко — 2025-05-27

В сучасній Україні загальна продуктивність праці у 10-15 раз нижча, а загальна енергоємність та матеріалоємність у 3-5 разів вища ніж у країнах ЄС та США. Причинами такого стану макроекономіки України, зокрема, є високі трансакційні витрати в її мікроекономіці. Трансакційні витрати – це витрати на одержання необхідної інформації про ціни і
якість товарів (послуг) та їх постачальників, а також витрати, пов'язані з веденням переговорів, укладенням угод, контролем за їх виконанням та юридичним супроводом. Такі витрати
у будівництві складають від собівартості забудови в Україні та у країнах, що розвиваються –
60-75% [1, с. 39]. Згідно теореми Р. Коуза [2] при нульових трансакційних витратах ринок
справляється з будь-якими зовнішніми ефектами та найбільш ефективно використовує обмежені ресурси. Тому суттєве скорочення цих витрат у в Україні може створити передумови
для ефективного використання ресурсів та забезпечення сприятливого клімату для інвестування та відновлення економіки України.
З метою скорочення витрат на перемовин та укладання контрактів у будівництві розробляються міжнародні та національні їх форми. Для цього Світовим банком та Міжнародною федерацією інженерів-консультантів (FIDIC) була розроблена спеціальна «Червона книга», з 5-ма видами контрактів на зведення об'єктів цивільного будівництва.
У Великій Британії успішно використовуються 10-ть типових форм контрактів на
будівництво, що охоплюють всю сукупність відносин в інвестиційно-будівельній діяльності
[1, с. 34]. В Україні раніше була спроба ввести типовий контракт на капітальне будівництво
93
Постановою КМУ від 2005р. [3], але вона не отримала відповідного правозастосування тому,
що менеджерам замовника необхідна невизначеність умов контрактів для її використання та
отримання управлінської влади та маржі в будівництві.
У будівельній галузі, згідно огляду тенденцій світового ринку будівельних послуг [1],
трансакційні витрати (на пошук контрагентів, на перемовини та укладання угод) знижуються
шляхом «проєктного партнерства». Його сутність полягає у зобов'язання замовника забезпечити перевіреного підрядна роботою за усталеними угодами та розцінками, але воно не надає
можливість встановлення справедливої ціни на виконання замовлення. Встановлення цієї
ціни – справа менеджерів сторін, яку вони, використовують у власних інтересах в збиток для
замовника та третіх осіб, що поза трансакцією (ефект екстерналії).
Іншою успішною формою зниження цих витрат та стійких відносин замовника та підрядника є отримання ним статусу «преференційний підрядник», якому, на відміну від участі
у «проєктному партнерстві», гарантовано лише участь у закритих тендерах, які проводяться
замовником [1, с. 39]. Закриті тендери надають можливість скоротити витрати на пошук перевіреного підрядника, на укладання угод з переможцем тендера, на встановлення справедливих (збалансованих) цін. Ціна контракту під час проведення тендеру, як правило, перебуває у зворотній залежності від кількості оферентів. Наприклад, у будівельній галузі США
зростання кількості учасників торгів із двох до восьми забезпечує зниження капіталовкладень замовника приблизно на 20-25% [1, с. 40]. В країнах, що розвиваються, тендери охоплюють близько 80% сукупного обсягу підрядних робіт.
Проте, тендери, при їх безумовній економічної привабливості, мають низку екстернальних ризиків – збитків сторін, які не приймають в ньому участь. Так найняті менеджери
замовника, зацікавлені в отриманні маржі та управлінської ренти в процесі проведення
торгів та моніторингу виконання контракту їх переможцем, використовують свої посадові
можливості та права. Для цього вони застосовують організаційно-технічні важелі впливу для
забезпечення пріоритету «свого» підрядника, а саме менеджерські права на:
1) розроблення відповідної тендерної документації, при якій надаються преференції
відповідним підрядникам (до вимог з їх кваліфікації та специфічності підряду);
2) проведення процедури кваліфікації підрядників та організації торгів, при яких надаються преференції відповідним підрядникам, або умови для їх картельної змови;
3) приймання товарів (робіт, послуг) та розв’язання можливих суперечок здійснюється
менеджерами замовника зі зниженими вимогами до «свого» підрядника;
4) оплату товарів (робіт, послуг) здійснюється менеджерами замовника у скорочені
терміни для «свого» підрядника та з підвищеними для іншого.
Законодавство України регламентує, використання 1) та 2) важеля, але не забезпечує
його дотримання, а от 3) та 4) важелі остаються поза увагою суспільства та держави. Тому,
навіть, система «Прозоро» лише імітує ринкові механізми та прикриває перед суспільством
змови менеджерів замовника та підрядника для підвищення та привласнення маржі замовлень, тому що середня кількість учасників торгів на неї ≈ 2,5 підрядника [4].
Тендери з реалізації великих та/або довготривалих проєктів мають значну невизначеність в їх вартості тому, що неможливо у ринковій економіці передбачити ціни на перспективу. Тому підрядники у вартість цих проєктів закладають велику маржу для покриття цінових коливань, або в процесі реалізації проєктів домовляються з менеджерами замовника на її
підвищення, що надає їм цінової влади та спонукає до корупції. У зв'язку з цим на світовому
ринку будівельних послуг найбільш поширеною формою контракту є частковий підряд на
виконання певного виду робіт, або спорудження окремої ділянки об'єкта, що зводиться. Тобто великі проєкти поділяються на невеликі спеціалізовані підряди з фіксованою вартістю,
до яких залучаються малі та середні підприємства, серед яких і організовують тендери. Але
постає питання до якості робіт та послуг, запрошених до тендеру підрядників. Тобто виникає
необхідність їх кваліфікації для участі у проєкті та/або тендері. А так як не існує конвенціональної системи їх кваліфікації, то цю процедуру здійснюють менеджери замовника або генпідрядника, що надає їм важелі та можливість до корупції.
94
Таким чином, існуюча система фінансування та організації будівництва в Україні інституційно, на рівні реальних правил гри на ринку, має високі трансакційні витрати та високі
комерційні та корупційні ризики, що не сприяє її розвитку та прямим інвестиціям.
Оптимально і ефективно, з найменшими трансакційними витратами та ризиками тендери та виконання проєктів можуть проводитися на організованому будівельному ринку з використанням біржових механізмів – на будівельній біржі (далі Біржі).
Отже, основні біржові механізми та функції Біржі:
1) надання гарантій виконання зобов'язань учасникам торгів, насамперед, прийому товарів (послуг, робіт) за кількістю та якістю та його своєчасної оплати;
2) врегулювання суперечок між учасниками Біржі на основі стандартизованих контрактів та стандартів товарів (послуг, робіт), що діють на Біржі;
3) встановлення стандартів на біржові товари, роботи і послуги;
4) встановлення правил торгів та акредитації (кваліфікації) їх учасників;
5) розробка та реєстрація типових контрактів;
6) котирування замовлень згідно відповідних сезону, регіону та терміну виконання;
7) організація та проведення онлайн-торгів відкритих для суспільства;
8) організація інформування, надання актуальної та достовірної ринкової інформації.
Біржа забезпечує підрядникам потік замовлень та гарантує своєчасність їх оплат, а
замовникам – якість товарів (робіт, послуг) та їх справедливу (збалансовану) ціну, а всім
сторонам угод та суспільству – мінімальні витрати та ризики на всіх етапах життєвого циклу забудови.
Ці гарантії забезпечується всіма атрибутами Біржі, а саме:
1) лістингом підрядників, який реалізується шляхом їх кваліфікації досвіду та моніторинга їх робіт, що забезпечує якість їх робіт (послуг) та своєчасне виконання угод;
2) стандартами якості будівельних робіт, послуг та товарів, процедур та контрактів,
які приймає Біржа, що забезпечують якість їх виконання та швидкий розгляд або запобігання суперечок;
3) котируванням – складанням кошторисів проєктів згідно нормативів, регіональних та
сезонних цін та розцінок, незалежними спеціалізованими особами акредитованими Біржою;
4) маклеруванням – онлайн аукціонами на знижки від кошторисів форвардних контрактів, що забезпечує отримання справедливих (збалансованих) для регіону, сезону та часу
виконання невеликих проєктів за фіксованою ціною підряду;
5) клірингом – своєчасними взаєморозрахунками між сторонами угод, як фінансової гарантії їх виконання, що суттєво знижує фінансові ризики, а тому й вартість проєктів;
6) арбітражем – третейським судом Біржі з вибором замовниками суддів та експертів
Біржі з їх реєстру, затвердженому учасниками Біржі, що суттєво підвищую довіру до нього.
Основу надійності Біржі становить її кліринговий центр, як третя сторона усіх угод на
Біржі, що забезпечує:
- приймання біржового товару (робіт, послуг) згідно стандартів їх якості;
- організацію та облік розрахунків між сторонами та своєчасну оплату рахунків;
- гарантію дотримання контрактних зобов'язань сторін.
Маркетинговою основою Біржі є її брокери, завданням яких є пошук, залучення та консалтингове обслуговування учасників торгів (замовників і підрядників), професійна участь в
торгах за дорученням учасника торгів. Тобто брокери виконують частину функцій інженерівконсультантів у будівництві, які описані у рекомендаціях FIDIC.
Обов’язковим додатком до договору підряду на Біржі є страхові поліси з страхування
ризиків будівельно-монтажних робіт, будівельних матеріалів, машин та механізмів та професійної відповідальності усіх виконавців окремих видів робіт (послуг).
Всі правила, стандарти, процедури та розцінки на послуги Біржі підконтрольні її органам самоврядування. Так як учасники торгів є конкурентами, то корупція, порушення стандартів, процедур і правил Біржі не вигідні, насамперед, їм. А так як вони і їх брокери є професіоналами в торгах і це є їхнім бізнесом, то жодне порушення на Біржі не буде не поміче
95
но. Можливі недоліки правил та стандартів Біржі завжди можуть бути виправленими згідно
інтересів членів Біржі згідно її регламенту. Тому, саме, біржові інституції забезпечують на
Біржі гру з ненульовою сумою, де виграють усі її учасники та суспільство.
Ефект масштабу і професіоналізм співробітників, експертів та учасників, стандарти і
правила Біржі та її система саморегулювання зможуть забезпечити не тільки гарантії якості
та дотримання зобов'язань сторін, а й мінімальні витрати торгів (трансакційні витрати).
Мінімальні трансакційні витрати на Біржі забезпечуються шляхом мінімізації витрат в
усіх її компонентах, а саме витрати:
1) на одержання необхідної інформації про ціни і якість товарів (послуг, робіт)
мінімальні тому, що на Біржі діють відомі усім їх стандарти, а про постачальників тому, що
вони проходять процедуру лістингу (верифікацію їх профілю та портфоліо) та моніторинг їх
діяльності, а ця інформація надається у відкритому доступі до їх реєстру на Біржі;
2) на ведення переговорів тому, що на Біржі діють стандартизовані контракти та форми
їх додатків, а перемовини щодо вартості замовлення ведуться шляхом онлайн-торгів;
3) на оформлення контрактів, які укладаються шляхом приєднання до них та онлан
згоди на їх додатки;
4) на здійснення ефективного контролю за виконанням угод тому, що фахівці, які його
здійснюють – інженери з авторського та технічного нагляду, інженери-консультанти, що
пройшли лістинг, мають страховку своєї професійної відповідальності, несуть репутаційну
відповідальність, що надає їм можливість отримувати вигідні замовлення на ринку за фахом;
5) на юридичний захист прав усіх сторін у разі порушення угод тому, що діють стандартизовані контракти та стандарти якості товарів (послуг, робіт), що надає можливість спеціалізації арбітрів третейського суду, та тому що суддів та експертів у суперечках обирає замовник з їх реєстрів, склад яких щорічно затверджують дійсні члени Біржі.
Отже, переваги Біржі для всіх її членів та система брокерів забезпечать велику кількість учасників торгів, а отже і максимальну конкуренцію – основу підвищення якості та
встановлення справедливих (збалансованих) цін усіх угод, укладених на Біржі.
На Біржі мінімальна маржа в усіх угодах тому, що:
- маржа є предметом конкурентних торгів (угода перепродається до ≈ 100 разів);
- третя сторона у всіх угодах є Біржа, мета якої мінімізація витрат та ризиків сторін;
- правила, процедури, тарифи та склад менеджерів Біржі погоджують усі її члени;
- у відкритому доступі уся інформація про діяльність Біржі, її менеджерів та членів.
На Біржі мінімальна влада та корупція її менеджерів тому, що Біржа, як неприбуткова
асоціація підприємств, які обирають та контролюють її менеджмент, погоджують її правила
та тарифи, зацікавлені у мінімізації ринкової влади та корупції менеджерів Біржі.
Таким чином, Біржа з її системою атрибутів створює умови для мінімізації трансакційних витрат, витрат та ризиків усіх учасників Біржі та суспільства у будівництві. Тому Біржа
створює систему умов для інвестування та ефективного використання усіх ресурсів її членів,
відповідних громад та країни – для відновлення України

КЛЮЧОВІ ПОКАЗНИКИ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ ЛОГІСТИЧНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВА

Ольга Панько — 2025-05-27

Актуальність моніторингу ефективності логістичної діяльності підприємства є особливо важливою в умовах сучасної економіки, коли ефективність управління ресурсами, часом та витратами відіграє вирішальну роль у конкурентоспроможності. У зв’язку з глобалізацією ринків, технологічними інноваціями та вимогами до швидкості обслуговування,
ефективний аналіз логістичної системи стає критичним фактором для розвитку підприємства, що надає логістичні послуги.
Діяльність підприємства визначається як сукупність взаємопов’язаних дій, які за допомогою використання відповідних технологій дають можливість перетворити входи(ресурси) у виходи(результати), що мають цінність для споживачів і сприяють зростанню
вартості підприємства. Враховуючи бізнес – модель Майкла Портера, діяльність підприємства поділяється на основі процеси: внутрішня та зовнішня логістика, виробництво, маркетинг та збут, а також після продажного обслуговування. Допоміжними ж виступають бізнес –
процеси: матеріально – технічного забезпечення, підтримання інфраструктури підприємства,
управління людськими ресурсами та розвиток техніко – технологічної бази підприємства. [1]
Логістична діяльність підприємства включає в себе планування, управління та контроль над переміщенням товарів, послуг і ресурсів від постачальника до кінцевого споживача. Особливу увагу варто приділяти саме основним процесам, адже вони визначають ефективность діяльності підприємства, oскільки логістика безпосередньо впливає на витрати
підприємства, час обробки замовлень, рівень обслуговування клієнтів і, в кінцевому рахунку,
на його фінансові результати.
Ключові показники ефективності (KPI) є основними інструментами для моніторингу
та оцінки ефективності логістичних операцій на підприємстві. Вони дозволяють оцінити
продуктивність логістичної діяльності, виявити проблемні зони, здійснити коригування процесів та забезпечити конкурентні переваги на ринку. Основним критерієм ефективності в
економіці вважають зростання прибутку. В логістичній діяльності з огляду на її особливості
переважає багатокритеріальний підхід.[2]
Для кращого розуміння даних процесів, пропоную розглянути як саме застосовуються
KPI на прикладі. "Нова Пошта" — українська приватна логістична компанія , лідер експресдоставки за обсягами доставлених посилок в Україні. "Нова Пошта" надає широкий спектр
логістичних послуг, таких як доставка вантажів, експрес-доставка, міжнародні перевезення
та складування товарів. Основними процесами компанії є обробка та доставка посилок, а
також управління складськими запасами.
97
Оскільки ефективність цих процесів визначає загальну продуктивність компанії, використання KPI для моніторингу та покращення логістичних операцій є необхідним для зниження витрат і підвищення рівня обслуговування клієнтів.[3]
Таблиця 1 – КРІ логістичної діяльності Нова Пошта

KPI показник	Розрахункові формули	Приклад розрахунку	Інтерпретація результатів
1	Час доставки	Час доставки від складу до кінцевого пункту	3 дні	Менший час доставки покращує рівень задово лення
2	Вартість до ставки на оди ницю продукції	Вартість транспорту вання / Обсяг переве зення продукції	1000 грн / 500 одиниць = 2 грн за одиницю
3	Процент вчасних доставок	Кількість вчасних до ставок / загальна кіль кість доставок * 100	90% вчасних доставок	Такий результат підви щує довіру клієнтів
4	Рівень задоволення клієнтів	Оцінка клієнтів / За гальна кількість опиту ваних	4.5 / 5	Високий рівень задово лення клієнтів підтвер джує ефективність
5	Обертання запасів	500 одиниць / 400 продажів = 1.25 оборотів
6	Тривалість зберігання то варів на складі	Середній час зберігання товару на складі	12 днів	Чим менше час зберігання, тим менше витрат на складування
7	Вартість обробки одного замовлення	Витрати на обробку од ного замовлення / Кіль кість оброблених замов лень	500 грн / 100 замовлень = 5 грн за замов лення	Можна знижувати вит рати, зберігаючи якість обслуговування
8	Індекс повернення товарів	Кількість повернень товарів / Загальна кіль кість продажів * 100	5% повернень товарів	Низький рівень повер нень вказує на високу якість товарів та обслу говування

Зниження вартості
транспортування на
одиницю продукції
Запаси / Продажі за
період
Високе обертання запасів покращує ефективність використання
ресурсів
Джерело: складено автором на основі [3]
Дані таблиці (таблиця 1) містять ключові показники економічної ефективності, які використовуються компанією "Нова Пошта" для моніторингу та оцінки ефективності її
логістичних процесів. Кожен показник відображає критичні аспекти діяльності, такі як час
доставки, вартість транспортування, рівень задоволення клієнтів, обертання запасів та інші.
Усі ці показники взаємопов'язані і мають важливий вплив на загальну ефективність компанії.
Показники, пов'язані з часом доставки та вчасними доставками, мають найбільший вплив на
ефективність та ступень задоволення потреб, що підкреслює важливість швидкого та
надійного обслуговування клієнтів. Водночас, оптимізація витрат на обробку замовлень і
управління запасами є важливими для мінімізації витрат, підвищення рентабельності результативності застосовуваних активів.
Відповідно до діаграми (рисунок 1), найбільший вплив на економічну ефективність
компанії має показник проценту вчасних доставок, що підвищує довіру клієнтів та підтримує
98
конкурентоспроможність. На другому місці за важливістю — час доставки, що безпосередньо пов'язано з рівнем задоволення клієнтів. Індикатори, пов'язані з управлінням запасами та витратами на обробку замовлень, мають менший вплив на загальну економічну ефективність, але вони також важливі для оптимізації витрат і підтримки сталого розвитку компанії.
Рисунок 1 – Вплив КРІ на ефективність логістичних процесів Нова Пошта
Джерело: створено автором на основі [3]
Таким чином, КРІ є важливими інструментами для оцінки та оптимізації логістичних
процесів. Вони допомагають компаніям, таким як "Нова Пошта", ефективно керувати часом
доставки, вартістю транспортування, запасами, а також покращувати взаємодію з клієнтами.
Вибір та правильне застосування KPI дозволяє компаніям знижувати витрати, підвищувати
продуктивність, забезпечувати вчасне виконання замовлень і досягати високого рівня задоволення клієнтів. В результаті це не тільки покращує економічну ефективність, але й сприяє
зміцненню конкурентних позицій на ринку. Постійний моніторинг та коригування цих показників стають запорукою сталого розвитку і успіху підприємства.

ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РЕКЛАМНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ В УМОВАХ ЦИФРОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ

Софія Пилипенко — 2025-05-27

Вже багато років як змінились методи реклами, від реклами в транспорті, на телебаченні, на біл-бордах до реклами в соціальних мережах, в інтернеті. Ці технології змінили
підхід до рекламних стратегій, стало набагато легше стало відслідковувати ефективність реклами, але з цим і змінились підходи та з’явились нові виклики.
Ефективність рекламної діяльності – це показник, який відображає, наскільки успішно
реклама досягає своїх цілей. Її зазвичай оцінюють за двома напрямами: комунікативною та
економічною ефективністю. Комунікативна ефективність показує, як реклама впливає на
свідомість і поведінку споживачів, наприклад, чи запам’ятовується вона, чи впізнається
бренд і чи формується позитивне ставлення до продукту. Економічна ефективність, у свою
чергу, аналізує, наскільки витрати на рекламу сприяють зростанню продажів, прибутку чи
інших фінансових показників [1].
Десь до середина 2000-х років в Україні, щоб оцінити ефективність реклами, використовували такі методи, як: GRP або CPM. Ці методи мали свої обмеження, так як не несли
великої інформативності про якість рекламної компанії. Також відбувалось і опитування фокус-груп, які дозволяли оцінити впізнаваність бренду та емоційне ставлення до реклами. Або
ж майбутні витрати на рекламу визначались як відсоток від доходу, що не завжди було ефективним.
Методи GRP (Gross Rating Point) та CPM (Cost per Mille) довгий час були основними
інструментами для оцінки ефективності рекламних кампаній. Їхньою головною перевагою
було те, що вони дозволяли маркетологам кількісно вимірювати охоплення аудиторії.
Наприклад, GRP використовували для оцінки частоти показів реклами і її впливу на цільову
аудиторію, що було зручним для телевізійної реклами. CPM, у свою чергу, забезпечував
порівняння вартості реклами на різних каналах, показуючи ціну за тисячу переглядів чи контактів із рекламою.
Проте ці методи мали суттєві обмеження. GRP оцінює лише кількісний показник охоплення, але не враховує якість впливу на аудиторію: наприклад, чи глядач звернув увагу на
рекламу і чи вплинула вона на його поведінку. CPM також має схожий недолік, адже
підрахунок тисячі контактів не гарантує залученості або конверсій. Окрім цього, обидва підходи ігнорують залишковий ефект реклами, не враховуючи, як повторні контакти впливають
на споживача з часом. У результаті такі методи можуть призводити до неефективного
розподілу бюджету, оскільки вони не дають комплексної оцінки впливу рекламної кампанії.
Пізніше, з розповсюдженістю інтернету та популярністю соціальних мереж методи
аналізу ефективності рекламної діяльності змінились. Наприклад такі інструменти, як Google
100
Analytics, Facebook Ads Manager та Big Data технології, маркетологи отримали можливість у
реальному часі відстежувати поведінку споживачів та налаштовувати таргетинг.
Google Analytics забезпечує деталізовані звіти про джерела трафіку, допомагаючи зрозуміти, які канали працюють найефективніше. Facebook Ads Manager дозволяє створювати
високоточні таргетингові стратегії, сегментуючи аудиторію за віком, інтересами чи географією. Big Data додає ще один рівень точності, обробляючи великі обсяги даних і знаходячи приховані закономірності у поведінці споживачів. Завдяки цим інструментам реклама
стала більш цільовою, персоналізованою та адаптивною, що дозволяє швидко змінювати
стратегії залежно від результатів кампанії.
Однак ці платформи мають суттєві обмеження. По-перше, вони надають дані лише в
межах своїх екосистем. Наприклад, Google Analytics аналізує лише вебтрафік, а Facebook Ads
Manager охоплює дані лише із Facebook та Instagram, що створює обмежений погляд на загальну ефективність реклами. По-друге, дані з цих інструментів є переважно ретроспективними — вони показують, що вже сталося, але не завжди допомагають передбачити майбутні
тенденції, особливо в умовах змін ринку чи споживчої поведінки.
Через ці недоліки великі компанії рідко повністю покладаються лише на ці інструменти
для ухвалення стратегічних рішень. Вони інтегрують їх із іншими джерелами, такими як
опитування, фокус-групи чи аналіз офлайн-продажів, для створення більш точних прогнозів.
Таким чином, хоча сучасні інструменти є надзвичайно корисними, вони мають бути частиною комплексного підходу до аналізу реклами, особливо для великих корпорацій.
На мою думку, сучасні інструменти аналізу, такі як Google Analytics і Facebook Ads
Manager, є важливими компонентами успішної рекламної стратегії. Однак, я вважаю, що
їхніх можливостей недостатньо для комплексного аналізу, адже вони обмежуються власними
екосистемами й переважно ретроспективним підходом. Лише інтегрований підхід забезпечить максимальну ефективність реклами.
Але на мою думку, існує більш ефективний метод оцінки рекламної діяльності, наприклад, модель Adstock. Ця модель по суті перетворює рекламу на кумулятивний процес, який
враховує її тривалий вплив, і пропонує регресувати продажі на накопичену рекламу.
[2]. Тобто щоб отримати більше залучення, рекламу треба показати декілька разів, так як
після першого разу бренд майже не запам’ятається. Отже, більше показів реклами може позитивно вплинути на впізнаваність бренду серед споживачів, але цей ефект має межу: через
певний момент часу реклама досягає насичення. У статистичних моделях це означає, що
ефективність реклами перестає зростати лінійно, як у перші дні запуску кампанії. Більше
того, надмірна кількість рекламних контактів може викликати у споживачів негативний
ефект, що знижує загальну ефективність кампанії. [3]
Сама модель має декілька варіантів, модель Adstock можна ефективно адаптувати для
аналізу різних каналів реклами, таких як телебачення та нетелевізійні медіа. Найпростішою є
модель з ефектом затухання, яка розраховує накопичувальний вплив реклами з урахуванням
коефіцієнта затухання, що описує, як швидко зменшується її ефект із часом. Модель представлена в такому виді:
At=Tt+At-1,
де At - накопичений ефект реклами або рівень обізнаності споживачів у поточному місяці;
Tt - рекламні витрати у поточному місяці;
- коефіцієнт затухання (0<λ<1), що описує, як швидко зменшується вплив попередніх витрат із часом;
At-1- накопичений ефект реклами з попереднього місяця.
Також є і інші види моделі Adstock за допомогою, яких можна оцінити ефективність,
наприклад модель – логарифмічна, вона вираховує, що збільшення рекламних витрат не
101
завжди призводить до лінійного зростання результатів, і описує це за допомогою логарифмічного розподілу, але в той ж час ця модель має деякі обмеження, так як вона не визначає
порогу обізнаності та є негнучкою. Експоненційна модель працює на основі експоненційного
затухання, що дозволяє точніше враховувати ефект насичення аудиторії рекламою. Крім того, існують модифіковані моделі, такі як S-curve і розширена експоненційна модель, які враховують багатоканальний підхід до реклами. Вони дозволяють аналізувати вплив не лише
телереклами, але й нетелевізійних медіа, наприклад, спонсорства чи прямого маркетингу,
забезпечуючи більш комплексну оцінку ефективності рекламної стратегії.
Найефективнішою серед них вважається модифікована експоненційна модель, формула
якої виглядає так:
At=TTt+NNt+(1-)∙At-1,
де T і N – вагові коефіцієнти, що відображають вплив телереклами (Tt) та нетелевізійних
медіа (Nt),
(1-δ) – коефіцієнт затухання попереднього впливу (At-1) [4].
На мою думку, модель Adstock має величезний потенціал у сучасних умовах перенасиченого рекламного середовища, адже вона дозволяє не просто аналізувати результати, а й
глибше зрозуміти поведінку аудиторії. Її головна перевага полягає в можливості врахувати
як короткостроковий вплив реклами, так і її залишковий ефект, що є особливо важливим для
багатоканальних кампаній. На мій погляд, компаніям слід активніше використовувати моделі
на основі Adstock не лише для оцінки ефективності поточних кампаній, а й для довгострокового прогнозування та планування. У добу, коли обсяги даних зростають експоненційно, ця
модель може стати основою для створення більш точних і комплексних інструментів, які не
просто оцінюють результати, а й допомагають ухвалювати стратегічні рішення.
Сучасні цифрові технології значно покращили можливості аналізу реклами, але обмеження традиційних методів і ретроспективних інструментів, таких як Google Analytics, підкреслюють необхідність більш гнучких підходів. Використання економіко-математичних
моделей, є ключем до якіснішого аналізу рекламної діяльності. Вони дозволяють враховувати як кумулятивний, так і затухаючий ефект реклами, адаптуючи аналіз до реальних умов
ринку.

MODELLING THE ECONOMIC EFFICIENCY OF AN ENTERPRISE

Tetiana Pidkaura — 2025-05-27

In modern economic theory, a key area of focus is the optimisation of production processes
and the improvement of enterprise efficiency, particularly in an unstable economic environment.
External factors, often difficult to predict—such as wars, political crises, global economic turmoil,
and climate change—significantly impact the business environment and can alter the economic
landscape.
The assessment of economic efficiency plays a vital role in business operations, as it helps determine how effectively resources are utilised to achieve maximum results with minimal costs. In a
market economy, businesses aim not only to generate high profits but also to ensure stability and
competitiveness, which is achievable only through the optimal use of resources such as labour, capital, and materials.
The term "economic efficiency" refers to the effectiveness of resource utilisation in achieving
the best possible outcomes at the lowest possible cost. This concept encompasses the optimisation
of production processes, where the efficient use of capital, labour, and other resources is critical for
achieving strong financial or other measurable results. Operational optimisation involves not merely
cost reduction but also the rational allocation of resources, which enhances productivity and profitability.
Performance evaluation encompasses various dimensions, such as labour productivity, capital
efficiency, and material intensity, requiring a comprehensive approach to analysing the interconnections among all production factors [1].
One of the most effective methods for assessing economic efficiency is the application of
production functions, such as the Cobb-Douglas function. This model enables the evaluation of how
individual factors, such as labour and capital, influence production and provides insights into the
elasticity of output concerning changes in these factors. By employing the Cobb-Douglas function,
it becomes possible to optimise the balance between labour and capital, ensuring the achievement of
maximum outcomes [2].
The Cobb-Douglas production function is represented as:
Y=A*L*K
Y- the volume of output, А- a parameter reflecting the level of technological development, L- the
quantity of labour employed, К- the quantity of capital employed,
, - the elasticities of output with respect to labour and capital, respectively.
The analysis applies linear regression in logarithmic form, which simplifies calculations and
directly provides the values of the coefficients , . Logarithmisation reduces the influence of differing
value scales by transforming the model into a linear format, thereby enhancing the efficiency of
parameter estimation through regression analysis [2].
LnY=Ln A+*Ln K+a*Ln L
103
It is assumed that the sum of the elasticities of labour and capital , equals one, indicating constant returns to scale. If the sum of these coefficients exceeds one, the production function exhibits
increasing returns to scale; conversely, if the sum is less than one, it reflects decreasing returns to
scale [2].
To estimate the net income from product sales at «Zvyagelkhlib» PJSC, a production function
will be developed, incorporating the wage fund and fixed capital as key production factors. The
dynamics of net income will be modelled using the company’s financial statements from 2015 to
2023, which provide relevant data on these indicators. To prevent distortion in the modelling results
due to inflation, the data will be adjusted to 2023 price levels. This approach enables a detailed
analysis of the efficiency of labour and capital resources in generating net income and facilitates the
creation of a production function reflecting their interaction [3].
Thus, after performing the calculations and regression analysis, the Cobb-Douglas production
function for «Zvyagelkhlib» PJSC is represented as follows:
LnY=Ln 10,283- 0,401*Ln K+ 0,526*Ln L,
Y=e10,283*K-0,401*L0,526,
Y=29237,1*K-0,401*L0,526.
a=0,526 indicates a 0,52 increase in net income with a 1% increase in the payroll.
=-0,401 indicates a 0,4 decrease in net income with a 1% increase in the value of fixed assets.
The model, built based on the Cobb-Douglas function, demonstrated a high correlation and
statistical significance, with a coefficient of determination R² = 0,949, indicating that it explains
94,96% of the variation in the dependent variable. The statistical significance of the model coefficients (p-value < 0,05) confirms the importance of both capital and labour costs for output. The low
standard error indicates high forecasting accuracy. Therefore, the model is adequate for analysing
and forecasting production processes and can be effectively used to assess the impact of labour and
capital factors on output.
By constructing trend models for labour costs and fixed capital, forecasts for these indicators
were made for the coming years. The analysis revealed that an increase in capital leads to a decrease
in production, suggesting its redundancy or inefficient use. This highlights the need to reassess capital investments and explore opportunities for optimisation to enhance enterprise efficiency.
The positive impact of labour on production reflects its productivity; however, a coefficient of
less than one indicates diminishing returns on additional labour. The company should focus on enhancing employee skills and introducing innovations to improve labour efficiency.
The sum of the capital and labour elasticities being less than one indicates limitations in scaling production. This signals the necessity to improve technological processes in order to achieve
better results with increased production volumes.
Since labour efficiency surpasses capital efficiency, the company has the potential to improve
capital management. Focusing on optimising the use of capital resources can lead to higher productivity and greater production efficiency.
The analysis of the company’s production activities using the Cobb-Douglas production function revealed that growth in capital does not lead to a proportional increase in production, underscoring the need to optimise capital investments. The evaluation of labour use showed that while the
involvement of additional labour boosts productivity, the efficiency of its use has limitations. Overall, the findings demonstrate the need to enhance the utilisation of both capital and labour and to
optimise production processes to improve the company’s efficiency.

SCALAR PARAMETERS BEHAVIOR DYNAMICS OF ECONOMIC GROWTH MODEL

Sergii Poznyak — 2025-05-27

The modern economic system is influenced by factors like technological innovation, globalization,
and demographic shifts. Dynamic models are essential for analyzing economic growth, but
understanding their internal mechanisms is crucial to avoid errors that could compromise results on
new data. Adapting these models to address challenges like financial crises, climate change, and
technological transformation is increasingly important. This study examines the dynamics of economic
growth models, focusing on investments, human capital, and innovation, to identify key patterns
over time and their alignment with significant events.
As a model, we will use the endogenous model of economic growth with foreign trade and
investment and its modification with the division of the economy into sectors in the context of their
interaction, which is described in detail in [1-3].
In the model, the main factors of production are private capital Kpr, public capital Kgov,
human capital (knowledge) H, labor L and the variable factor R. Variable factor R in a single-sector
production model is responsible for the land factor N. A modified Cobb-Douglas function of the
form:
Yp=AKprKgovH N L 1-α-β-γ-φ,
where α – is the coefficient of elasticity of private capital, β – public capital elasticity coefficient, γ
– human capital elasticity coefficient, φ – elasticity of the variable factor, in this case, land [2,3].
In the multisectoral model, the factor R depends on the sector. For the primary sector
Yagr land is a factor, similar to the single-sector model. For the secondary sector Yind factor is the
output of the primary sector Yagr. For the tertiary sector Yserv factor is the output of the secondary
sector Yind.
For a multi-sector model, the production function takes the form:
Yp=A1Kagrα1Kgovβ1Hagrγ1 N φ1Lagr 1-α1-β1-γ1-φ1 +A2Kindα2Kgovβ2Hindγ2 Yagr
φ2Lind 1-α2-β2-γ2-φ2 +A3Kservα3Kgovβ3Hservγ3 Yind φ3Lserv 1-α3-β3-γ3-φ3 ,

wherein Yp=Yagr+Yind+Yserv, similarly Kpr=Kagr+Kind+Kserv and H=Hagr+Hind+Hserv,
L =Lagr+Lind+Lserv.
The innovation sector generates new knowledge by the production function:
ΔH=BKrdLrd 1-υ ,
where Krd – capital raised in the innovation sector, Lrd – labor involved in the innovation sector, –
capital elasticity in the innovation sector. Total capital in the economy Kfull can be found by the
formula: Kfull=Krd+Kpr+Kgov, similar to labor: Lfull=Lrd+L .
Capital has been divided into private and public, and investment is made through aggregate
savings, so capital dynamics can be expressed through three indicators: private sector capital intensity,
public sector capital intensity, and aggregate savings per unit of labor [2,3].
The capital stock of the private sector grows through investment (domestic and foreign) and
decreases through depreciation of fixed capital. In equation form, this can be written as:
kpr•=iin+if-dpr+nkprwhere kpr=KprL – capital intensity of the private sector, dpr – depreciation ratio of private capital,
n – average growth rate of the employed labor force, iin=IinL – domestic investment per unit of
labor, if=IfL – foreign investment per unit of labor.
The growth of public capital comes from taxes paid to the state budget, and the decrease,
similar to the private sector, comes from capital disposals (depreciation). The equation for the capital
intensity of the public sector is as follows:
kgov•=g-dgov+nkgov+tx,

ДОСЛІДЖЕННЯ СИСТЕМИ ЗАХИСТУ КОРПОРАТИВНИХ ДАНИХ ЗА ДОПОМОГОЮ ІМІТАЦІЙНОГО МОДЕЛЮВАННЯ

Наталія Полуектова — 2025-05-27

МЕТОДИ І МОДЕЛІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В СИСТЕМАХ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ФІНАНСОВОЇ БЕЗПЕКИ

Владислав Полянський — 2025-05-27

Методологія оцінки рівня фінансової безпеки країн в умовах впливу «шоків»
ґрунтується на інтеграції сучасних методів машинного навчання та економетричного
моделювання, що дозволяє створити гнучкий інструмент для комплексного аналізу. Цей
підхід поєднує як кількісні, так і якісні методи, що дозволяють не лише оцінити поточний
рівень стійкості макроекономічних систем, але й передбачити можливі зміни в умовах різних
екзогенних впливів.
Структура цієї методології складається з двох основних модулів, кожен з яких виконує
специфічну роль у процесі оцінки та прогнозування. Перший модуль зосереджений на оцінці
стійкості та вразливості макроекономічних систем до різних екзогенних «шоків», включаючи
фінансові, економічні та соціальні кризові ситуації. Другий модуль орієнтований на прогно
114
зування динаміки фінансових показників в умовах кризових сценаріїв, що допомагає визначити потенційні уразливі сфери в економіці та передбачити напрямки розвитку фінансової
безпеки. Така двоетапна структура дозволяє гнучко адаптувати підходи до різних типів
шоків і економічних умов, забезпечуючи всебічну оцінку та прогнозування фінансової безпеки країни [1].
Перший модуль зосереджений на трьох основних напрямках: аналізі стійкості макроекономічних систем (М1), дослідженні впливу соціально-економічних факторів на їхню вразливість до «шоків» (М2) та розробці «сигнальних» індикаторів у системі превентивного
управління (М3). Ці напрями реалізуються через використання методів кластерного аналізу,
нейронних мереж Кохонена, аналізу варіацій і методів нечіткої логіки.
У рамках М1 моделі застосовуються ієрархічні агломеративні методи кластеризації та
ітеративні алгоритми, що забезпечують високу якість розподілу даних. Нейронні мережі Кохонена дозволяють візуалізувати результати та забезпечити глибше розуміння структури
кластерів. Ключовими параметрами розглядаються рівень економічного розвитку, обсяги
експорту та імпорту, а також індикатори чутливості до «шоків» [2]. Просторово-динамічний
підхід дає можливість не лише класифікувати країни за рівнем стійкості, але й оцінити динаміку їхнього руху між кластерами у посткризовий період. Це дозволяє виявляти загальні
тенденції зниження глобальної стійкості, що особливо проявляється під час та після великих
економічних криз.
Підхід за М2 спрямовується на ідентифікацію факторів, що підвищують або знижують
стійкість економік. Можуть братись до уваги такі елементи, як індекс глобалізації, сприйняття корупції, конкурентоспроможності, економічної свободи тощо. Застосування методів кластерного аналізу та аналізу варіацій дозволяє визначити головні дестабілізуючі чинники, основну характеристику яких складають слабкість державних інституцій, високий рівень корупції та низька якість бізнес-середовища. Ці фактори потенційно підвищують ризик переходу економіки до нижчого кластера стійкості, що є передумовою реалізації кризових сценаріїв.
У М3 модельному блоці формується індекс невизначеності, що враховує складні
взаємозв’язки між екзогенними та ендогенними чинниками. Цей параметр базується на методі головних компонент і охоплює широкий спектр індикаторів, включаючи динаміку валютного ринку та індекс фінансового стресу. Існуючі «сигнальні» індикатори недостатньо
точно передбачають кризи, це вимагає їх негайного удосконалення через розробку нових
моделей для підвищення прогнозної точності та своєчасності виявлення ризиків.
Другий модуль охоплює дослідження сценаріїв впливу «шоків» на фінансову безпеку
макроекономічних систем. Моделі панельних даних (М4) забезпечують аналіз факторів, що
найбільше впливають на фінансову безпеку країн з різним рівнем вразливості. Завдяки цьому
вдається ідентифікувати основні канали поширення кризових явищ, які особливо проявляються у країнах із середньою та низькою стійкістю. Інтегральний індекс фінансової безпеки
дає можливість оцінити рівень захищеності економік, порівнюючи провідні держави та,
наприклад, Україну.
Застосування VAR- та TVAR-моделей (М5, М6) створюють можливість проаналізувати
динамічні реакції фінансових систем на вплив «шоків». У М5 обираються репрезентативні
країни, результати аналізу яких екстраполюються на групу загалом. Це дозволяє оцінити
тривалість та природу коливань фінансових показників під впливом глобальних та локальних
«шоків». Зокрема, виявляється, що країни, залежні від торгівлі енергоресурсів, є особливо
вразливими до криз.
М6, з використанням TVAR- і ARDL-технологій, дозволяють визначити порогові значення вартості енергоресурсів, перевищення яких провокує дестабілізацію фінансових систем. Також враховуються зовнішні інформаційні потоки, що покращує якість сценарного
прогнозування. На основі цього підходу розробляються рекомендації щодо адаптації економічних систем до криз, що включають впровадження диференційованих режимів енергетичної безпеки.
115
Заявлені моделі суттєво підвищують наукову обґрунтованість оцінки глобальної стійкості макроекономічних систем до впливу різноманітних «шоків», що дозволяє більш точно
визначити рівень їх здатності до адаптації в умовах змінного економічного середовища. Це
дає можливість не тільки прогнозувати рівень фінансової безпеки на різних етапах розвитку
макроекономічних систем, але й виявляти локальні «критичні» підсистеми, які можуть бути
вразливими до певних типів шоків. Таким чином, моделі створюють основу для впровадження ефективних механізмів забезпечення фінансової безпеки, що включає як оцінку поточного
стану, так і створення стратегій для посилення стійкості до майбутніх економічних потрясінь. Інструментальний рівень дослідження представлений широким спектром моделей,
що дозволяють детально оцінити вплив «шоків» на фінансову безпеку макроекономічних
систем, що сприяє кращому розумінню впливу змінних умов і забезпечує основу для рішень
щодо стабільності та безпеки на рівні держав та економічних блоків.
Отримані результати свідчать, що запропонована методологія є потужним та дієвим інструментом для моніторингу, аналізу та прогнозування кризових явищ. Її застосування дозволяє знизити вразливість економічних систем до «шоків», підвищити стійкість фінансової
безпеки та підтримати прийняття стратегічних рішень.

ЦИФРОВІЗАЦІЯ ТЕРИТОРІАЛЬНИХ ГРОМАД В УКРАЇНІ ЯК ВАЖЛИВИЙ АСПЕКТ ПОВОЄННОГО ВІДНОВЛЕННЯ

Вероніка Приходько — 2025-05-27

З початком повномасштабного вторгнення росії в Україну перед державою та місцевим
самоврядуванням постали нові виклики, що потребували стійкості управлінських процесів,
швидкого реагування та оперативного прийняття управлінських рішень в умовах
обмеженості ресурсів та часу.
В умовах бойових дій та відновлення громад актуальність впровадження цифровізації
на місцях значно зросла, адже можливість отримати послуги в громаді онлайн, мати
електронні засоби комунікації з місцевою владою та ефективні діджитал канали
інформування стала в умовах сьогодення ще більш значущою. Поряд з цим, цифрова
116
трансформація громад після початку війни суттєво змінила пріоритети та вектори розвитку,
отримала нове значення та цілі - сприяння відновленню та відбудові через цифрові
інструменти та технології.
Попри складні виклики сьогодні Україна успішно адаптується до змін та оперативно
реагує на зміну ситуації й потреб, приймаючи нові цифрові рішення задля підтримки
громадян, стійкості та відбудови. Такі рішення спостерігаємо як на рівні державної
цифрової, регіональної політики, так і на рівні місцевого самоврядування.
Так, Міністерством цифрової трансформації у співпраці з профільними міністерствами
втілено низку цифрових проєктів, які стали важливим реагуванням на поточні виклики та
допомогли у вирішенні питань, що віднесені до сфери відання місцевого самоврядування.
Зокрема, це розширення переліку послуг, що надаються, в тому числі, в електронному
форматі: відновлення втрачених документів, проєкти з підтримки ветеранів, їх сімей,
ветеранського бізнесу, надання допомоги внутрішньо переміщеним особам, отримання
компенсації за програмою «Євідновлення» для пошкодженого та зруйнованого внаслідок
війни житла, створення реєстру компенсації збитків та інше.
У 2024 році Міністерство цифрової трансформації презентували пілотний проєкт Індексу цифрової трансформації територіальних громад України, дані для якого були зібрані
станом на липень 2023 року. Показники індексу сформували загальну картину стану цифровізації громад в умовах війни, продемонстрували слабкі та сильні сторони громад для
врахування цього при впровадженні цифрових рішень, плануванні процесів відбудови.
Формування Індексу включало вимірювання таких показників у громаді як рівень розвитку цифрової економіки, рівень цифрової компетентності населення громади, стан цифрової інфраструктури, рівень цифровізації публічних послуг, цифрова трансформація органу
місцевого самоврядування, а сума балів за кожним показником визначили числове значення
індексу за шкалою від 0 до 100 балів [1].
За результатами презентованого індексу територіальні громади показали невисокі показники, що виявило проблемні аспекти громад та необхідність у плідній роботі над цифровізацією громад. Найбільшу кількість балів серед сукупності територіальних громад за
областями України набрали громади Львівської області – 26,83 бали (серед них Львівська
міська територіальна громада – 61,19 бали), Дніпропетровської області – 25,64 бали (серед
них Дніпровська міська територіальна громада – 67,288 бали) та Київської області – 25,49
бали.
Натомість найнижчі показники продемонстрували громади Миколаївської області (середній арифметичний бал громад по області – 14,88) та Чернігівської області (середній
арифметичний бал громад по області - 16,53) – областей, які з початку повномасштабного
вторгнення мали території, на яких велися бойові дії [1]. Враховуючи, що з міркувань безпеки такі області як Харківська, Донецька, Луганська, Запорізька, Херсонська, на території
яких ведуться бойові дії, не включені до дослідження індексу цифрової трансформації, можемо пов’язувати низькі показники прифронтовних областей (Миколаївська, Чернігівська,
Сумська) в дечому з викликами війни, що вимушено перемістили вектор уваги громади та
зумовило потребу у першочерговому реагуванні на інші поточні проблеми війни.
Визначення індексів цифрової трансформації територіальних громад стає важливим інструментом для розуміння необхідних потреб розвитку громади при плануванні повоєнного
відновлення, дозволяє врахувати потреби громади та сформувати рішення-реагування на
проблеми. Отримані показники дозволяють бачити тенденції розвитку громад, виявляти
слабкі місця та розробляти ефективні рішення у відповідь на потреби.
Сьогоднішній перебіг подій характеризується значною підтримкою постраждалих від
війни громад міжнародними партнерами, донорами, що відкриває нові можливості для
фінансування інноваційних проєктів та втілення сучасних технологічних рішень на місцях за
кошти допомоги.
Наразі у громадах активно впроваджуються державні програми та програми, що
втілюються міжнародними партнерами для посилення цифрової спроможності громад, зо
117
крема, що сприятимуть ухваленню ефективних рішень при відновленні громад, наприклад,
«Цифрова громада», «Електронне врядування задля підзвітності влади та участі громади»,
«Системи оповіщення», «Документообіг для громад», окремі програми міжнародних організацій USAID, U-LEAD, GIZ та інших. Залученість громад у такі проєкти відкриває можливості отримання нових знань та навичок, необхідних для втілення цифрових проєктів у
своїй громаді, взаємодії з професійними менторами, експертами та їх підтримка у втіленні
власних ідей, обміну досвіду між іншими громадами-учасницями проєкту [2].
Одним із яскравих прикладів впровадженої цифрових технології для відбудови громад
є платформа DREAM (https://dream.gov.ua/ua), що функціонує відповідно до постанови
Кабінету Міністрів України від 15 листопада 2022 року № 1286, та являє собою унікальну
електронну систему з єдиним цифровим маршрутом для проєктів відновлення громад
України.
Платформа DREAM діє як єдина цифрова інтегрована інформаційно-аналітична система управління процесом відбудови у громадах, що призначена для автоматизації планування
фінансування відновлення, будівництва та моніторингу й забезпечення прозорості процесу
відбудови.
Даний цифровий інструмент дає змогу громадам публікувати проєкти відновлення у
пошуках партнерів та донорів, а донорам в свою чергу бути певним за прозорість відбудови
та долучатися до проєктів, які їх зацікавлять.
Станом на сьогодні на платформі DREAM зареєстровано 231 територіальна громади,
кожна з яких має низку опублікованих проєктів, частина є яких уже за два роки
функціонування платформи перебувають на стадії реалізації, або реалізовані.
Наприклад, Чернігівська міська територіальна громада має на платформі опублікованих
140 проєктів, серед яких найбільше стосуються сфери охорони здоров’я, освіти, управління
водопостачанням, та є низка проєктів, які уже взяті в роботу [3].
Платформа DREAM стала прикладом впровадження комплексного цифрового рішення
для процесів відбудови, посилення взаємодії донорів, партнерів та громад для реалізації
проєктів відновлення, а також важливим інструментом забезпечення прозорості фінансування відновлення, нагляду за відбудовою, відкритості та доступності інформації про це.
Важливим питанням стратегічного планування відновлення громад, визначення пріоритетів повоєнного розвитку за принципом «відбудувати краще, ніж було» є розробка органами
місцевого самоврядування планів відновлення та включення напрямку цифровізації до інструментів та цілей відновлення громади.
Відповідно до Порядку з питань відновлення та розвитку регіонів і територіальних
громад, затвердженого постановою Кабінету Міністрів України від 18 липня 2023 року №
731 при подачі проєктів планів відновлення та розвитку територіальних громад до Міністерства інфраструктури України та моніторингу виконання таких планів використовується електронна форма через Єдину цифрову інтегровану інформаційно-аналітичну систему управління. Вказане демонструє приклад впровадження цифрових рішень для відбудови територіальних громад, що сприяють відкритості, прозорості процесів відновлення [4].
При формуванні планів відновлення та розвитку вважаємо за необхідне громадам окреслити напрямки цифровізації громади у процесах відновлення та подальшого розвитку громади, що сприятиме відкритості процесів відбудови, залученості громадян, міжнародних
партнерів до відбудови громади, а також посилить загальний довгостроковий розвиток громади, доступність необхідних послуг у громаді для населення шляхом збільшення кількості
електронних послуг, налагодження ефективної комунікації влади та мешканців громади для
взаємодії при прийнятті рішень, інформування тощо.
Окрім того, доцільним рішенням при плануванні повоєнного відновлення громади,
включаючи розвиток цифрової трансформації громади, з метою комплексної та системної
цифровізації громади, є визначення пріоритетних напрямків та стратегічних цілей цифровізації шляхом ухвалення стратегії цифрової трансформації громади.
118
Стратегія стане дороговказом при реалізації місцевої політики у сфері цифровізації,
впровадженні діджитал-інструментів у сфері надання публічних послуг, розвитку електронної демократії, підвищення ефективності та прозорості діяльності органу місцевого самоврядування.
Таким чином, важливою особливістю цифрового розвитку територіальних громад на
сьогодні є адаптація під виклики війни та втілення актуальних цифрових рішень з урахуванням сьогоднішніх потреб населення, направлення вектору цифровізації на відновлення та
розвиток громади. У період воєнного стану та повоєнної відбудови актуальним питанням
стає пошук для кожної територіальної громади свого шляху до розбудови цифрової спроможності громади та визначення стратегічних цілей розвитку цифровізації громади, впровадження цифрових інструментів для посилення ефективності процесів відбудови та відновлення громади.

IMPLEMENTATION OF PROBABILITY THEORY IN ECONOMICS ON THE EXAMPLE OF THE LAW OF LARGE NUMBERS

Yehor Seniuk — 2025-05-27

Probability theory always works with different kind of problems in various spheres of life. In
this abstract we are going to explain the work of Maths in practice. For example, there are two maternity
hospitals, one small and one large in our city. According to the statistical report, it is stated
that 70% of the babies born this year are boys, and 30% are girls. The question is: which hospital do
you think this statistic likely belongs to — the small or the large one? At the end of this article, we
will answer this question and provide a rationale for it.
The Italian mathematician and engineer Gerolamo Cardano, published his book “De Ludo
Aleae”, where he introduces the idea that the accuracy of empirical statistics improves with the
number of trials. In other words, the more experiments conducted, the closer the obtained average
value is to the true one. This marked the beginning of one of the fundamental law in probability
theory — the Law of Large Numbers (LLN). This law allows us to predict the behavior of a random
variable, whether it’s the average height of a person, the probability of a baby being born male or
119
female, the average profit a casino makes per round in a given game, the profitability of insurance
terms for a company, and so on (Contributors to Wikimedia projects, 2002a).
Informal Definition of the Law of Large Numbers. The arithmetic mean of a large number
of independent, identically distributed random variables stabilizes as their number increases (Contributors
to Wikimedia projects, 2002b). Let’s look at an example. Take a six-sided die and repeatedly
roll it, calculating the arithmetic mean of the scores obtained from all rolls after each throw.
Roll 1:
Outcome: 6
Arithmetic mean: 61=6
Roll 2:
Outcome: 2
Arithmetic mean: 6+22=4
…
To automate the simulation of our experiment, let’s write a small Python script. We’ll visualize the
results using the Matplotlib library. You can find source code here:
https://github.com/YehorSeniuk/LLNDiceRollsModeling/blob/main/main.py
Figure 1 - LLN for Dice Rolls
Formal Definition of the Law of Large Numbers. To begin with, there are two types of the
Law of Large Numbers: the Weak Law of Large Numbers (WLLN) and the Strong Law of Large
Numbers (SLLN). They differ in terms of the type of convergence and conditions for applicability.
The Weak LLN uses convergence in probability, while the Strong LLN uses almost sure convergence.
Let’s examine each type of convergence separately.
Convergence in Probability. Let’s consider a sequence of random variables (Xi)i=1n
The sequence of random variables converges in probability if and only if, as n approaches
infinity, for any arbitrarily small positive probability, the probability that the absolute deviation of
the arithmetic mean X from the expected value exceeds tends to zero. In other words:
nP(|Xn-|>)=0 (1)
Almost Sure Convergence. Let’s consider a sequence of random variables (Xi)i=1n
The sequence of random variables converges almost surely if and only if, for almost every
possible outcome, the values of the sequence will eventually get arbitrarily close to a certain value
as the number of observations increases. In other words:
P(nXn=)=1 (2)
120
Weak Law of Large Numbers. Let’s consider a sequence of random variables (Xi)i=1n
where all random variables:
1. Pairwise independent
2. Have identical distribution
3. Have finite variance
Then convergence in probability holds, that is nP(|Xn-|>)=0.
Strong Law of Large Numbers. Let’s consider a sequence of random variables (Xi)i=1n
where all random variables:
1. Pairwise independent
2. Have identical distribution
3. Have finite variance
4. Satisfies n=1D[Xn]n2< (Kolmogorov theorem)
Then almost sure convergence holds, that is P(nXn=)=1.
It is also important to note that the fulfillment of the Strong Law of Large Numbers implies the fulfillment
of the Weak Law of Large Numbers; however, the reverse is generally not true. This is
because almost sure convergence of a random variable implies its convergence in probability, but
the reverse is not generally true, that is:
P(nXn=)=1nP(|Xn-|>)=0 (3)
Application. Insurance. Suppose we are opening an insurance company. We face the question:
how can we determine whether a particular insurance offer is profitable for the company, considering
the frequency of claims, the cost of insurance, and the payout in the event of a claim in the
long run? To answer this question, let’s recall the Law of Large Numbers. Thus, if the random variable
that describes the insurance claim meets the criteria of the Law of Large Numbers, we can expect
that empirical statistics, such as the arithmetic mean of income and expenses, will tend toward
its true value, that is, its expected value. Now, all we need to do is calculate this expected value
based on the probability of a claim occurring (obtained from statistics).
Let the random variable Xi represent the income or expense in the i-th insurance case, then
=1ni=1nXiP(X=Xi) (4)
The Promised Answer. Most likely, this statistic belongs to the smaller hospital, and here's
why: it is a statistical fact that boys and girls are born with approximately equal probability, that is,
P(X=M)P(X=G)0.5. The report indicated that 70% of those born are boys, which is a significant
deviation (we would even call it a leap) from the overall statistics; this, in turn, is characteristic of
small samples. Indeed, let’s recall how the arithmetic mean behaves when calculating scores during
dice rolling.
The Law of Large Numbers is one of the fundamental laws of probability theory. It has established
a connection between the number of experiments and the accuracy of the obtained values,
thereby making an invaluable contribution to the experimental sciences, such as physics, astronomy,
medicine, and many others. It is also worth noting its significant impact on the development of
fields such as economic sciences, insurance sphere, illegal gaming and others.

ЦИФРОВІЗАЦІЯ ЯК КЛЮЧОВИЙ ФАКТОР ТРАНСФОРМАЦІЇ ЛОГІСТИКИ

Геннадій Сидоренко — 2025-05-27

Зростання значущості цифровізації впливає на ключові аспекти логістики в торгівлі.
Впровадження таких технологій, як штучний інтелект (AI), Інтернет речей (IoT), блокчейн та
аналітика великих даних (Big Data), сприяє підвищенню гнучкості логістичних процесів,
дозволяючи підприємствам оптимізувати витрати та покращувати якість обслуговування
клієнтів. Цифрові інновації сприяють автоматизації рутинних процесів, знижують залежність
від людського фактору та підвищують ефективність, що особливо важливо в умовах зроста-
ючих вимог сучасних споживачів. Ефективне впровадження технологій створює передумови
для інтеграції інновацій у всі етапи логістики, забезпечуючи конкурентоспроможність
підприємств.
Логістика торговельних підприємств охоплює кілька важливих елементів, таких як
закупівлі, управління запасами, транспортування, складська логістика, управління інфор-
маційними потоками та зворотна логістика. Кожен із цих процесів зазнає змін під впливом
цифровізації. Наприклад, управління запасами тепер базується на автоматизованих прогно-
зах попиту, що допомагає підприємствам скорочувати зайві запаси та уникати дефіциту. Ця
стратегія знижує витрати та мінімізує ризик затримок. Складська логістика, своєю чергою,
стає ефективнішою завдяки роботизації та автоматизації процесів приймання і обробки то-
варів.
Системи управління складом (WMS) є основою для ефективного управління сучасни-
ми складськими процесами. Вони дозволяють контролювати всі аспекти, від обробки замов-
лень до управління переміщенням товарів. Це значно прискорює процеси, мінімізуючи ризи-
ки помилок. Багатофункціональність WMS-систем дає змогу адаптувати рішення до потреб
різних підприємств — від малих компаній до великих логістичних центрів. Завдяки інтегра-
ції з іншими цифровими платформами WMS забезпечує комплексний підхід до управління
запасами і покращення обслуговування клієнтів.
Інтернет речей (IoT) революціонізує логістичні процеси, надаючи можливість інте-
грувати датчики в товари, транспортні засоби та склади. Це дозволяє підприємствам відсте-
жувати місцезнаходження товарів, умови їх зберігання (температуру, вологість) та забезпе-
чувати їхню безпеку. Відстеження в реальному часі дозволяє миттєво реагувати на проблеми,
що виникають під час транспортування або зберігання, знижуючи ймовірність втрат. IoT та-
кож сприяє прогнозуванню можливих несправностей техніки, що зменшує ризики неочіку-
ваних затримок.
Хмарні сервіси відкривають нові можливості для інтеграції інформаційних потоків
між учасниками логістичного ланцюга. Вони дозволяють швидко координувати операції,
прискорювати обмін даними та реагувати на зміни попиту чи збої в постачаннях. Завдяки
хмарним платформам підприємства можуть забезпечити доступ до необхідних даних у будь-
якій точці світу, що сприяє глобалізації логістичних процесів і підвищує оперативність
прийняття рішень.
Аналітика великих даних (Big Data) забезпечує глибокий аналіз поведінки спожи-
вачів, що дозволяє точніше прогнозувати попит на товари, оптимізувати маршрути доставки
122
та ефективно управляти запасами. Наприклад, використання Big Data допомагає аналізувати
історичні дані про постачання, враховувати сезонні зміни і навіть економічні показники. Це
дозволяє підприємствам краще відповідати на ринкові коливання, знижуючи ризики,
пов’язані із затримками або відмовами постачальників.
Робототехніка є важливим елементом цифровізації складів. Сортувальні роботи, авто-
номні транспортні роботи та роботи-комплектувальники значно підвищують ефективність і
продуктивність процесів. Використання роботів дозволяє автоматизувати сортування, ком-
плектацію та переміщення товарів, зменшуючи залежність від людського фактору і
мінімізуючи помилки. Завдяки впровадженню штучного інтелекту роботи можуть адаптува-
тися до змінних завдань, підвищуючи швидкість виконання операцій і якість обслуговуван-
ня.
Блокчейн-технологія сприяє створенню прозорого і безпечного ланцюга постачання.
Кожен учасник логістичного процесу має доступ до інформації про походження товару, його
переміщення та стан на кожному етапі. Це дозволяє боротися з шахрайством, підробками і
забезпечувати контроль якості, що є важливим для високовартісних або ліцензованих то-
варів. Завдяки блокчейну підприємства можуть створювати довіру між усіма учасниками
ланцюга постачання.
Цифровізація логістичних процесів надає численні переваги, серед яких підвищення
конкурентоспроможності, зниження витрат, покращення якості обслуговування клієнтів та
прискорення процесів. Однак упровадження новітніх технологій супроводжується певними
викликами, такими як висока вартість впровадження, необхідність навчання персоналу для
роботи з новими системами та забезпечення кібербезпеки. Вирішення цих проблем вимагає
комплексного підходу, що включає планування, інвестиції та стратегічне управління
змінами.
Цифровізація логістики є необхідним кроком для підприємств, які прагнуть залиша-
тися конкурентоспроможними у сучасному динамічному середовищі. Інноваційні технології
дозволяють швидко адаптуватися до змін на ринку, залучати нових клієнтів і забезпечувати
високий рівень обслуговування. З появою нових цифрових рішень, таких як автоматизація,
аналітика Big Data та блокчейн, логістика стає ще більш гнучкою і ефективною. Такі інстру-
менти дозволяють підприємствам мінімізувати витрати, оптимізувати процеси і підвищувати
задоволеність клієнтів.
Таким чином, цифровізація логістики відкриває широкі можливості для торговельних
підприємств, дозволяючи їм підвищувати ефективність операцій, знижувати витрати і забез-
печувати якісний сервіс. Впровадження сучасних технологій сприяє швидкому реагуванню
на зміни ринку, підвищуючи конкурентоспроможність підприємств і відкриваючи нові пер-
спективи для розвитку галузі.

ЗАДАЧА ОПТИМАЛЬНОГО КЕРУВАННЯ ДИСКРЕТНИМ ПРОЦЕСОМ МАРКОВА

Іван Фартушний — 2025-05-27

В повідомленні вивчається задача оптимального керування випадковими марківськими
процесами з дискретними станами, для яких перехідні ймовірності і інтенсивності переходів
змінюються в часі. Такі системи застосовуються в економічних і технічних задачах, військо-
вому управлінні [1]. Як приклади наведемо задачу оптимального управління портфелями
цінних паперів, задачу оптимального управління прибутком комерційного банку, задачу оп-
тимального планування активних/захисних дій. Відомо, що для марківських ланцюгів з дис-
кретним часом складаються системи рівнянь Маркова, а для марківських ланцюгів з непере-
рвним часом – системи диференціальних рівнянь Колмогорова [ 1, 3 ]:
pj∕(t)=iijtpit-pj(t)kjk(t), (1)
p0=(p00, p10, …, pn0,…)
p0t+ p1t+ …+ pnt+…=1, ij(t) ≥ 0 (2)
де pit, i=0,1,2,3, – ймовірності станів ланцюга; pi0 – початкові ймовірності;
ij(t) – інтенсивності переходів із стану в стан.
Особливістю лінійної системи диференціальних рівнянь (1) є змінні в часі
інтенсивності ij(t) . Такий підхід застосовується, коли управлінські рішення приймаються на
скінченому проміжку часу і система диференціальних рівнянь (1) розглядається на скінчено-
му інтервалі. Відмітимо, що для диференціальних рівнянь з змінними коефіцієнтами значно
складніше знаходити розв'язки. Якщо в системі (1) є сталими інтенсивності переходів, то
система диференціальних рівнянь має сталі коефіцієнти і можливо аналізувати граничний
при ( t→∞ ) режим, а система (1) переходить при ( t→∞ ) у систему лінійних алгебраїчних
рівнянь.
Якщо перехідні ймовірності, або інтенсивності переходів ij(t) змінні у часі, а сама си-
стема розглядається на скінченному проміжку часу 0≤t≤T, то для відповідних систем, що
керуються марківськими процесами можливо ставити задачу оптимального керування з та-
кими критеріями ефективності (одним, або кількома):
0Tkpk(t)ak(t)dt→max⁡(min ) , (3)
де a(t) – параметри, що характеризують управлінські рішення в термінах одиниць ефектив-
ності. Управліннями є деякі з функцій інтенсивностей переходів ij(t), інші з функцій ijt,
вважаються заданими. Зокрема при плануванні захисних дій заданими є вхідні впливи, а
управліннями – інтенсивності відповідей. При активних діях – навпаки. В задачах управлін-
ня портфелями заданими є курси паперів, а керуваннями є структури портфелів. На
функції ijt, pi(t) можуть також накладатися і додаткові обмеження, які враховують викори-
стання ресурсів.
В тому випадку, коли марківський ланцюг є процесом народження та загибелі [1, 3], то
невідомими управліннями стають інтенсивності переходів в сусідні стани з i – го до (i+1) –
го та (i-1) – го, відповідно: i,i+1t, i,i-1t. Система диференціальних рівнянь набуває вигляду:
124
piΙt=i,i+1pi-1+i,i-1pi+1-pj(t)(i,i+1+i,i-1) . (4)
(i = 0, 1, 2, 3, … )
p0t+ p1t+ …+ pnt+…=1
В деяких випадках (4) дозволяє рекурентне розв'язання.
Якщо i,i+1t, i,i-1t не залежать від номеру стану ланцюга:
i,i+1t=λ(t), i,i-1t=μ(t).
В диференціальній системі рівнянь (4) є дві скалярні функції керування t i (t).
Точне розв'язання задач керування (1), (2), (3) , або (3), (4) можливе у виключних випад-
ках. Розв'язання задачі керування з заданою точністю можливе методами обчислювальної
математики, за допомогою яких задачу управління наближають задачею математичного про-
грамування – одно- , або багатокритеріальною. Для цього вводять дискретний час t : 0≤t0≤
t1≤ t2≤…≤tnT. Інтеграли в (3) замінюють за наближеними квадратурними формулами. Си-
стеми диференціальних рівнянь (1), (4) замінюються системою різницевих рівнянь, а
відповідні різницеві рівняння стають обмеженнями задачі математичного програмування.
Для цього використовують методи Мілна, Рунге-Кутта, Ейлера, або інші. Обмеження на
функції ijt, pi(t) переходять у систему обмежень-нерівностей. При цьому значення інтен-
сивностей переходів ijt і ймовірностей pit є невідомими і визначаються на дискретній мно-
жині точок t: 0≤t0≤ t1≤ t2≤…≤tnT. При вирішенні задачі нелінійного математичного про-
грамування з одним критерієм застосовуються стандартні підходи до їх вирішення. Якщо
задано декілька критеріїв виду (3), то задача математичного програмування стає багатокри-
теріальною і до її розв'язання

BLOCKCHAIN У МОДЕЛЮВАННІ ЕКОНОМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ: МОЖЛИВОСТІ ТА ОБМЕЖЕННЯ

Владислав Харенко — 2025-05-27

Blockchain — це революційна технологія, що виникла у 2008 році разом із появою пер-
шої криптовалюти Bitcoin, створеної невідомою особою або групою осіб під псевдонімом
Сатоші Накамото. Вона спочатку була задумана як спосіб забезпечити децентралізовану,
прозору та безпечну систему для здійснення фінансових транзакцій без посередників. Згодом
технологія Blockchain почала застосовуватись у значно ширшому спектрі сфер, включаючи
логістику, управління даними та державне адміністрування.
Основними принципами роботи Blockchain є децентралізація, прозорість та безпека.
Децентралізація означає, що дані в мережі зберігаються не на одному сервері, а на тисячах
125
комп'ютерів по всьому світу, що унеможливлює централізоване управління та маніпуляції.
Прозорість забезпечується тим, що всі транзакції записуються у відкритий реєстр, доступний
для перевірки учасниками мережі. Безпека досягається завдяки використанню криптографії,
яка захищає дані від несанкціонованого доступу та змін.
У сучасній цифровій економіці Blockchain відіграє важливу роль, оскільки надає мож-
ливість оптимізувати бізнес-процеси, скоротити витрати на посередників та підвищити
довіру між учасниками економічних відносин. Завдяки своїй здатності забезпечувати ефек-
тивність, прозорість і надійність, ця технологія все активніше впроваджується у фінансовому
секторі, управлінні ланцюгами постачання та навіть у системах електронного голосування.
Blockchain є одним із ключових інструментів у процесі цифрової трансформації глобальної
економіки.
Blockchain відкриває широкі можливості для моделювання економічних процесів, про-
понуючи нові підходи до оптимізації та автоматизації діяльності. Однією з ключових переваг
технології є забезпечення прозорості у фінансових транзакціях та ланцюгах постачання. Усі
дані, записані у блокчейн-реєстрі, доступні для перевірки, що дозволяє знизити рівень
шахрайства, уникнути подвійних витрат і забезпечити довіру між сторонами. У логістиці це
дозволяє ефективно відстежувати походження товарів і скорочувати час перевірок.
Автоматизація процесів через смарт-контракти є ще одним важливим аспектом викори-
стання Blockchain. Смарт-контракти — це програмні алгоритми, які виконуються автоматич-
но після виконання визначених умов. Це усуває необхідність участі посередників, скорочує
час виконання угод і мінімізує ризик людських помилок. Наприклад, у страхуванні смарт-
контракти можуть автоматично виплачувати компенсації, коли виконуються заздалегідь
визначені умови, такі як затримка рейсу або пошкодження майна.[1]
Завдяки децентралізованій природі Blockchain можна значно зменшити витрати на
адміністративне управління. Технологія дозволяє автоматизувати обробку документів, зни-
жуючи витрати на паперову роботу, аудити та перевірки. Це особливо актуально для великих
корпорацій та державних установ, які можуть оптимізувати свої процеси управління даними.
Окремо варто відзначити впровадження Blockchain у міжнародні фінансові розрахунки.
Традиційні міжбанківські перекази часто потребують кількох днів і значних комісійних вит-
рат через участь посередників. Використання Blockchain дозволяє здійснювати транзакції
практично миттєво, з мінімальними витратами і високою надійністю. Це особливо важливо
для транснаціональних компаній та економік, що швидко розвиваються.
Blockchain уже знайшов успішне застосування в різних сферах економіки, демонстру-
ючи свій потенціал у підвищенні ефективності, прозорості та надійності процесів. Одним із
найяскравіших прикладів є використання цієї технології в логістиці та відстеженні товарів.
Компанія Maersk спільно з IBM розробила платформу TradeLens, яка дозволяє оптимізувати
процеси міжнародних перевезень, забезпечуючи прозорість усіх етапів постачання. Інша
ініціатива, IBM Food Trust, використовує Blockchain для відстеження харчових продуктів,
дозволяючи миттєво перевіряти їх походження, умови транспортування та відповідність
стандартам безпеки.
У сфері децентралізованих фінансів (DeFi) Blockchain став основою для створення но-
вих фінансових продуктів і послуг. Децентралізовані платформи, такі як Aave або Compound,
дозволяють користувачам надавати і брати кредити без участі традиційних банків. Крипто-
валюти, такі як Bitcoin і Ethereum, забезпечують миттєві транзакції без кордонів, відкриваю-
чи нові можливості для бізнесу та інвесторів. DeFi-екосистема стрімко зростає, пропонуючи
альтернативу традиційним фінансовим інститутам і знижуючи бар’єри доступу до капіталу.
Blockchain також починає відігравати важливу роль у банківському секторі та
страхуванні. Великі банки, як-от JPMorgan Chase, використовують технологію для створення
приватних блокчейн-мереж, що дозволяють скоротити витрати на обробку транзакцій і
підвищити безпеку. У страхуванні Blockchain забезпечує швидке та прозоре врегулювання
претензій, автоматизуючи процеси через смарт-контракти. Наприклад, Allianz використовує
цю технологію для автоматизації страхових виплат у корпоративному страхуванні.
126
Технологія Blockchain, попри її численні переваги, стикається з низкою обмежень та
викликів, які уповільнюють її повсюдне впровадження. Однією з найбільш дискусійних про-
блем є високе енергоспоживання, особливо для блокчейнів, які використовують алгоритм
Proof-of-Work (наприклад, Bitcoin). Процес майнінгу потребує значних обчислювальних ре-
сурсів, що призводить до великого споживання електроенергії та негативного впливу на еко-
логію. Це створює значний виклик у контексті глобального прагнення до сталого розвитку.
Юридичні бар’єри та регуляторні обмеження також залишаються вагомим викликом. У
багатьох країнах законодавча база щодо використання Blockchain є недостатньо розвиненою
або неоднозначною. Це створює ризики для інвесторів і бізнесу, що стримує масштабні інве-
стиції в технологію. Додатково, питання конфіденційності даних і боротьби з відмиванням
грошей (AML) ускладнюють використання блокчейнів у деяких сферах.
Нарешті, ризики безпеки та складнощі впровадження на глобальному рівні також є
серйозними викликами. Попри високий рівень захищеності Blockchain, атаки, такі як 51%
атака, можуть ставати реальною загрозою для менш масштабних мереж. Крім того, інтегра-
ція блокчейнів у існуючі системи часто потребує значних фінансових і часових ресурсів, що
може бути непосильним для малого та середнього бізнесу.[2]
Blockchain залишається однією з найбільш перспективних технологій у сучасній еко-
номіці, пропонуючи інноваційні рішення для моделювання процесів. Її переваги, зокрема
прозорість, децентралізація, безпека та можливість автоматизації через смарт-контракти,
відкривають нові горизонти для бізнесу та державного управління. Водночас існують і
недоліки, такі як високе енергоспоживання, проблеми масштабованості та регуляторні
бар’єри, які потребують вирішення для повного розкриття потенціалу цієї технології.
Прогнози щодо інтеграції Blockchain у світову економіку свідчать про його поступове
впровадження в такі сфери, як фінанси, логістика, страхування та управління даними. У май-
бутньому можна очікувати зростання кількості приватних і публічних блокчейн-мереж, а
також їх інтеграцію в глобальні бізнес-платформи. Це дозволить скоротити витрати, знизити
ризики шахрайства та забезпечити ефективність управління економічними процесами на
міжнародному рівні.
Окрему увагу привертає потенціал нових технологій, таких як Web3 та DAO (децен-
тралізовані автономні організації), які можуть суттєво вдосконалити економічні моделі.
Web3 пропонує створення інтернету нового покоління, заснованого на децентралізації, де
користувачі отримують контроль над своїми даними. DAO дозволяють створювати ор-
ганізації, що функціонують без традиційного управління, базуючись на смарт-контрактах, які
забезпечують прозорість і автоматизацію прийняття рішень.
Інноваційні напрями досліджень і розробок у сфері Blockchain активно розвиваються,
оскільки технологія стикається з викликами, які потребують нових підходів і рішень. Одним
із ключових напрямів є вдосконалення технологій масштабування. Layer 2 рішення, такі як
Lightning Network для Bitcoin та zk-rollups для Ethereum, дозволяють виконувати частину
транзакцій за межами основного блокчейна, зберігаючи при цьому високу швидкість і безпе-
ку. Ці технології допомагають суттєво підвищити пропускну здатність блокчейнів, знижую-
чи навантаження на основну мережу. Шардінг, у свою чергу, пропонує розподілення блок-
чейна на кілька сегментів, які працюють паралельно, що також сприяє зниженню переванта-
ження і підвищенню ефективності.
Додатковий поштовх до розвитку Blockchain дає інтеграція зі штучним інтелектом
(ШІ). Використання ШІ у блокчейн-технологіях відкриває нові можливості для аналізу вели-
ких обсягів даних, оптимізації смарт-контрактів і підвищення безпеки мережі. Наприклад,
алгоритми машинного навчання можуть аналізувати транзакції для виявлення підозрілої ак-
тивності та запобігання шахрайству. Також ШІ може автоматизувати управління блокчейн-
мережами, спрощуючи процеси верифікації даних і мінімізуючи потребу у втручанні люди-
ни.
Ще одним важливим аспектом є розвиток екологічно чистих альтернатив блокчейнів.
Алгоритми консенсусу, такі як Proof-of-Stake (PoS), споживають значно менше енергії
127
порівняно з традиційним Proof-of-Work (PoW). PoS зменшує потребу в енергоємному
майнінгу, дозволяючи користувачам забезпечувати безпеку мережі шляхом стейкінгу то-
кенів. У свою чергу, Green Blockchain ініціативи спрямовані на впровадження енергоз-
берігаючих технологій та використання відновлюваних джерел енергії для живлення блок-
чейн-інфраструктури. Такі інновації сприяють екологізації галузі та зменшенню її вуглецево-
го сліду.[3]
Сукупність цих напрямів дозволяє створювати більш потужні, ефективні та екологічно
відповідальні блокчейн-системи, які відповідають вимогам сучасної цифрової економіки.
Інноваційні розробки сприяють не лише розширенню можливостей технології, але й забезпе-
чують її сталий розвиток, роблячи Blockchain доступнішим для широкого впровадження у
глобальному масштабі.
Загалом, Blockchain є потужним інструментом, здатним трансформувати глобальні еко-
номічні системи. Його розвиток і впровадження будуть залежати від інновацій у галузі тех-
нологій, вдосконалення регуляторних рамок та адаптації бізнесу до нових цифрових реалій.

ОЦІНКА СТАНУ НАЦІОНАЛЬНОЇ БЕЗПЕКИ УКРАЇНИ У СВІТОВИХ ІНДЕКСАХ І РЕЙТИНГАХ

Вікторія Хаустова — 2025-05-27

Оцінка сучасного стану національної безпеки і перспектив розвитку у сфері оборо-
ноздатності має велике значення для бідь-якої країни світу. Україна не є винятком. І особли-
вої актуальності для України ця науково-практична проблема набула в умовах військової
агресії росії проти України.
Це підтверджується результатами провідних міжнародних інститутів та аналітичних
центрів. Так, за підрахунками Стокгольмського міжнародного інституту дослідження про-
блем миру (Stockholm International Peace Research Institute, SIPRI) [1], військові витрати
України становили у 2022 р. 44 млрд дол. або 2% світових військових витрат (у 2010 р. –
2,6 млрд дол., у 2015 р. – 3, у 2019 р. – 5,4, у 2021 р. – 5,9 млрд). Як свідчить аналіз, військові
128
витрати складали у 2022 р. 33,6% ВВП України. При цьому значення даного показника зрос-
ло за 2000-2022 рр. на 31,4 відсоткових пункти. Частка військових витрат у загальному обсязі
державних видатків країни становила у 2021 р. 7,3% (у 2010 р. – 3,9%, у 2015 р. – 7,6%, у
2019 р. – 8,5%). Обсяг експортних постачань зброї суттєво скоротився. За 2000-2022 рр. об-
сяг експорту зброї знизився на 81,5% або з 270 до 50 млн дол. А обсяг імпортних постачань
зброї, навпаки, зріс і становив у 2022 р. 2644 млн дол., тоді як у 2015 р. – лише 22 млн дол., у
2019 р. – 23, у 2021 р. – 39 млн дол.
За даними сайту The GlobalEconomy.com [2], питома вага державного боргу збільшила-
ся у 2023 р. порівняно з 2000 р. на 40,6 в.п. або з 43,8 до 84,4% до ВВП. За цей період частка
державних витрат (це усі поточні видатки уряду на придбання товарів і послуг, оплату праці,
більшість видатків на національну оборону та безпеку, окрім державних військових витрат)
зросла на 23,8 в.п. або з 17,9 до 41,7% до ВВП України.
Згідно з інформацією аналітичного порталу «Слово і діло» [3], кількість злочинів проти
основ національної безпеки України збільшилася за 2014-2023 рр. майже у 12 разів (з 527 до
6270); миру, безпеки людства, міжнародного правопорядку – з 9 до 62667; у сфері охорони
державної таємниці та недоторканості державних кордонів – у 6,5 рази (з 959 до
6279).
Отже, з огляду на вищевказане, можна зазначити, що постійні зміни у міжнародному
безпековому середовищі [4] вимагають швидкого й адекватного реагування та формування
належної системи оцінювання національної безпеки України з урахуванням впливу різно-
манітних екзогенних та ендогенних загроз і воєнних ризиків.
Проведений аналіз дає змогу констатувати, що переважна більшість дослідників і
фахівців намагаються оцінити рівень національної безпеки України за допомогою індексів,
що розраховуються провідними міжнародними організаціями та рейтинговими агентствами
(табл. 1 і 2).
Таблиця 1 – Позиції України у глобальних рейтингах, які прямо або опосередковано
відображають стан національної безпеки
Назва рейтингу Рік
Місце України / загальна
кількість країн
Глобальний індекс миру (Global Peace Index) 2022 153/163
Індекс недієздатності країни (Fragile State Index) 2023 18/179
Зведений індекс національного потенціалу (Composite
Index of National Capability)
2011 18/193
Індекс сили або потужності армії (Power Index) 2024 18/145
Глобальний індекс тероризму (Global Terrorism Index) 2023 54/89
Індекс сприйняття корупції (Corruption Perceptions Index) 2023 104/180
Індекс верховенства права (Rule of Law Index) 2023 89/142
Індекс демократії (Democracy Index) 2023 91/167
Індекс процвітання (The Legatum Prosperity Index) 2023 74/167
Глобальний індекс продовольчої безпеки (Global Food
Security Index)
2020 54/113
Глобальний індекс голоду (Global Hunger Index) 2023 44/125
Індекс глобальної конкурентоспроможності (The Global
Competitiveness Index)
2019 85/141
Індекс людського розвитку (Human Development Index) 2020 74/189
Глобальний інноваційний індекс (Global Innovation Index) 2019 64/110
Індекс сталого розвитку (The SDG Index) 2022 37/163
Індекс глобалізації (KOF Globalisation Index) 2018 44/203
Індекс економічної свободи (Index of Economic Freedom) 2024 150/165
Індекс свободи преси (World Press Freedom Index) 2024 61/180
Джерело: складено авторами на основі аналізу й узагальнення різноманітних
глобальних рейтингів, які розроблено Institute for Economics and Peace, Fund for Peace, The
129
World Bank, The World Intellectual Property Organization, Economist Intelligence Unit, The
World Economic Forum, the United Nations Development Programme, Transparency International,
Global Firepower, Welthungerhilfe, Cambridge University, the Legatum Institute, KOF Swiss Economic
Institute at ETH Zurich.
Таблиця 2 – Значення індикаторів, які входять до складу світових індексів
Назва індикатору Значення
Індекс недієздатності країни (Fragile State Index) за 2023 рік
Індекс загроз безпеці (Security Threats Index) 10,0
Індекс розбіжностей у суспільстві (Group Grievance Index) 6,8
Індекс економічного спаду (Economic Decline Index) 8,5
Нерівномірність економічного розвитку (Uneven Economic Development) 4,9
Втеча людей і відтік мізків (Human Flight and Brain Drain) 8,9
Індекс легітимності держави (State Legitimacy Index) 6,4
Індекс державних послуг (Public Services Index) 7,3
Індекс прав людини та верховенства права (Human Rights and Rule of Law Index)* 5,8
Індекс демографічного тиску (Demographic Pressures Index) 7,3
Індекс біженців і переміщених осіб (Refugees and Displaced Persons Index) 10,0
Індекс зовнішніх втручань (External Interventions Index) 9,7
Світові індекси державного управління (Worldwide Governance Indicators) за 2023 рік
Представництво та звітність (Voice & Accountability) 42,7
Політична стабільність та відсутність насильства (Political Stability and Lack of
Violence)
10,9
Ефективність урядування (Government Effectiveness) 37,7
Якість регулювання (Regulatory Quality) 43,4
Верховенство права (Rule of Law) 19,8
Контроль корупції (Control of Corruption) 25,9
Індекс процвітання (The Legatum Prosperity Index)** за 2023 рік
Безпека та захист (Safety and Security) 131
Особиста свобода (Personal Freedom) 68
Державне управління (Governance) 91
Рівень злочинності на 100 тис. осіб (Crime Index) за 2023 рік 46,8
Індекс безпеки (Safety Index) за 2023 рік 53,2
Примітка: *дані за цим індикатором наведено за 2022 р.; ** наведено 3 індикатори із 12,
які, на погляд авторів, більш точно характеризують стан національної безпеки.
Джерело: складено авторами на основі аналізу й узагальнення різноманітних глобаль-
них рейтингів, які розроблено Fund for Peace, The World Bank, Numbeo.
Зазначені індекси приваблюють тим, що вони мають комплексний характер і врахову-
ють різні аспекти національної безпеки: політичні, економічні, соціальні, екологічні, демо-
графічні, інформаційні тощо. Однак за допомогою цих індексів не можна виконати повний і
точний аналіз рівня національної безпеки та оцінити ефективність системи її забезпечення з
методологічних позицій. Тобто світові індекси та рейтинги не дають змоги отримати адек-
ватні оцінки небезпечного стану країни, розробити відповідні механізми забезпечення націо-
нальної безпеки з урахуванням безпосереднього впливу на критичні параметри системи, за-
побігаючи при цьому виникненню нових загроз.
Тому вважається доцільним застосовувати комплексний підхід, який дозволить підійти
до вирішення цих проблем на основі єдиних методологічних позицій, незважаючи на різне
змістовне наповнення окремих аспектів визначення граничних значень індикаторів націо-
нальної безпеки. Методичний підхід, заснований на теоріях систем і національної безпеки і
130
розрахунках з використанням економіко-статистичних методів, дасть змогу встановити за-
гальні закономірності виникнення реальних і потенційних загроз, розробити методи прогно-
зування для обґрунтування стратегічних напрямів забезпечення національної безпеки. Це
стане напрямом подальших наукових досліджень.

МЕТОДИ МОНЕТИЗАЦІЇ ВПЛИВУ НА НАВКОЛИШНЄ СЕРЕДОВИЩЕ: МІНІМІЗАЦІЯ НЕГАТИВНОГО ВПЛИВУ НА ДОВКІЛЛЯ В ЗВІТНОСТІ ЗІ СТАЛОГО РОЗВИТКУ

Валентина Ходзицька — 2025-05-27

Облік і підзвітність в сфері сталого розвитку акцентуються на методахі інструментах
для вимірювання, прогнозування, контролю та підзвітності господарюючих суб’єктів в еко-
логічній царині, сфері соціальної відповідальності та економіки. Такий інструментарій мак-
симізує оцінку впливу суб’єкта господарювання на довкілля, суспільство та економіку.
Влучний аналіз виявляє проблеми, які можуть залишитися непоміченими іншими системами
бухгалтерського обліку, оптимізуючи інформацію для організаційних кроків та оцінки
успіху.
Фінансист Ontario Hydro пропонує чотири конкретні методи монетизації впливу на
довкілля:
- метод ринкової ціни. Цей метод фокусує інформацію про ринкові ціни на перелік
товарів, яким було завдано збитків забрудненим довкіллям.
- метод гедоністичного ціноутворення. Маштабує відмінності у вартості нерухомих
об’єктів та оплати праці, акцентуючи увагу, що такі відмінності пов’язані із екологічними
витратами на забруднене довкілля.
- метод витрат на подорож. Підлягає оцінці економічна цінність «часу» як цен-
трального індикатора збільшення інвестицій в довкілля.
- метод умовної оцінки. Цей метод оцінювання підраховує готовність суспільства пла-
тити за покращення якості довкілля або готовності прийняти втрату його якості.
Екологічний облік не перестає бути важливою наукою, та його точність потребує
маштабування даних. Вплив цих обмежень істотний: кількісна оцінка неврахованих витрат
на регулювання; витрат на умовні зобов’язання, менш матеріальні витрати та грошову оцінку
131
зовнішніх ефектів, визначеність яких є сумнівною. Господарюючі суб’єкти мають проводити
постійний моніторинг вигід від екологічних даних із відповідними витратами.
Якщо порівнювати існуючі аспекти монітизації екологічних витрат, варто звернути
увагу на альтернативний підхід до повного обліку екологічних витрат,що використовується
Allied Signal Aerospace Corp. у Канзас-Сіті, відомий як «обчислення понесених екологічних
витрат». Ця методика включає широкий аналіз всіх корпоративних впливів на довкілля з ме-
тою покриття витрат, понесених у різних етапах:
- витрати на мінімізацію негативного впливу. Цей підхід побудований на мінімізацію
від’ємного впливу на навколишнє середовище та аналізує підходи, пов’язані із запобігання
негативним наслідкам.
- витрати на оцінювання. Включають корпоративний аналіз впливу корпоративної
діяльності на навколишнє середовище.
- витрати на усунення заподіяної шкоди. Актуалізують усунення збитків, які виникли
внаслідок нездатності запобігти шкоді навколишньому середовищу. Вони поділяються на
добровільні та вимушені.
o добровільні витрати на усунення збитків. До них відносять витрати, яких
можна уникнути шляхом зміни технологій продуктів або процесів, що мінімізує використан-
ня токсичних матеріалів. Вони також включають юридичні та екологічні витрати, витрати
на охорону здоров’я та безпеку.
o вимушені витрати за шкоду довкіллю. Оцінюють штрафи, що виникають за
задіяну ненавмисно шкоду довкіллю.
Метою цих розрахунків є допомога суб’єктам господарювання в уникненні
несподіваних проблем із регулюванням екологічних витрат та сприянні співпраці між
суб’єктами господарювання та зацікавленими особами для вирішення проблем утилізації
відходів та збереження довкілля. Подібно до Усі види стратегічних калькуляцій екологічних
витрат спрямовані на виявлення та мінімізацію екологічних витрат. Оцінюючи вплив,
господарюючі суб’єкти можуть більш стратегічно здійснювати оцінку альтернатив та
приймати релевантні рішення, які максимізують значні покращення для зовнішнього
середовища порівняно з вкладеними ресурсами.
Усі практики калькулювання побудовані на практиках традиційного управлінського
обліку. Важливим є розподілення цих витрат на справедливих та релевантних підходах,
напрацьованих обліковою політикою управлінського обліку. Ці витрати ідентифікуються з
різними об’єктами: проєктами, процесами чи продуктами. У сфері підзвітності сталого ро-
звитку розподіл витрат ілюструє взаємодію між управлінським обліком та принципами ста-
лого розвитку [3].
Для уточнення концепції, акцентуємо увагу на екологічних витратах виробничого
підприємства. Спосіб розподілу витрат на відходи має серйозні наслідки, тому врай важли-
вим є уточнення облікової політики екологічного управлінського обліку:
всі витрати на відходи мають бути об’єднані у визначені пули витрат, визначення
коефіцієнту розподілу за усіма процесами та продуктами;
створення системи, яка дозволяє ідентифікувати та реєструвати процеси та продукти,
які стврюють відходи виробництва
створення методики обліку витрат на відходи. Такий підхід дасть інформацію, яка б
сприяла прийняттю оптимальних рішень щодо сталості.
Таким чином, система стратегічного управлінського обліку, яка об’єднує всі витрати на
відходи у загальні пули витрат, може призвести до розуміння, що екологічні процеси та про-
дукти будуть мати більшу вартість, оскільки розподілення витрат на відходи є важливим
кроком до сталості. При більш відхідному виробництві буде розуміння більшої прибутко-
вості для суб’єкту господарювання. Більш ретельний аналіз соціальних, екологічних та еко-
номічних витрат дає суб’єкту господарювання можливість більшого впливу на сталість, але
за рахунок збільшення складності. У цих аспектах спеціальні методи калькулювання еко-
логічних витрат є вкрай актуальними.

ВИКОРИСТАННЯ ЦИФРОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ У ВИРІШЕННІ СУЧАСНИХ ЗАДАЧ МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ

Вікторія Хорошун — 2025-05-27

сучасному світі цифрові технології стали невід'ємною частиною різних сфер діяль-
ності, зокрема економіки. Вони забезпечують нові можливості для аналізу, прогнозування та
оптимізації економічних процесів. Моделювання економічних процесів за допомогою циф-
рових технологій дозволяє глибше зрозуміти взаємозв'язки між різними економічними яви-
щами, ефективно планувати й управляти ресурсами, а також розробляти стратегії для досяг-
нення бажаних результатів. Відтак, важливість застосування цифрових інструментів у
вирішенні економічних задач є надзвичайно актуальною.
Моделювання економічних процесів — це метод аналізу економічних явищ, що полягає
у створенні абстрактних моделей, які дозволяють відобразити реальні економічні процеси
[1]. Традиційно використовуються математичні моделі, які дозволяють кількісно оцінити та
прогнозувати економічні параметри. З розвитком цифрових технологій з'явилися нові мож-
ливості для покращення якості таких моделей, зокрема завдяки застосуванню комп'ютерного
моделювання, штучного інтелекту та великих даних.
Один з головних інструментів сучасного економічного моделювання — це використан-
ня великих даних (Big Data). Ці дані включають в себе інформацію з численних джерел (рин-
кові дані, статистика, транзакції, соціальні мережі тощо), яку можна аналізувати для вияв-
лення закономірностей, трендів та аномалій. Великі дані дозволяють отримувати більш точні
прогнози, що необхідні для прийняття рішень у бізнесі, державному управлінні та фінансо-
вих установах.
133
Штучний інтелект і машинне навчання мають великий потенціал у моделюванні еко-
номічних процесів, оскільки вони дозволяють створювати алгоритми, які можуть самостійно
навчатися на основі наданих даних. Завдяки цьому можна автоматично прогнозувати еко-
номічні показники, здійснювати класифікацію та кластеризацію даних, що є необхідним для
вирішення складних економічних задач.
Хмарні технології надають потужні обчислювальні ресурси для економічного моделю-
вання, дозволяючи здійснювати складні обчислення, обробку даних та зберігання великих
обсягів інформації без необхідності в дорогих локальних серверних потужностях. Вони за-
безпечують доступ до необхідних інструментів і платформ для спільної роботи фахівців, які
займаються економічним аналізом.
Інтернет речей (IoT) дозволяє збирати реальні дані про стан економічних об'єктів і про-
цесів через сенсори та пристрої, що з'єднані з мережею. Ці дані можуть бути використані для
створення моделей, які враховують динамічні зміни в реальному часі. Це особливо важливо
для таких сфер, як логістика, енергетика та фінансові ринки.
Розглянемо застосування цифрових технологій в основних сферах економіки.
1. Фінансове моделювання. Цифрові технології значно покращили фінансове моделю-
вання, особливо в таких сферах, як ризик-менеджмент, ціноутворення, прогнозування ва-
лютних курсів та оцінка вартості активів. Алгоритми машинного навчання дозволяють про-
гнозувати фінансові потоки, знижуючи ймовірність помилок при прийнятті рішень. Крім
того, автоматизація процесів аналізу фінансових даних забезпечує швидкість і точність
обробки величезних обсягів інформації.
2. Моделювання ринкових процесів. Цифрові технології дозволяють створювати мо-
делі, які допомагають аналізувати ринкові умови та передбачати зміни попиту і пропозиції.
Це особливо важливо для підприємств, які прагнуть оптимізувати свої стратегії продажів,
управління запасами та ціноутворення. За допомогою великих даних можна розробити мо-
делі, що враховують безліч факторів, які впливають на ринок, і, відповідно, ефективно пла-
нувати бізнес-процеси.
3. Моделювання макроекономічних процесів. У сфері макроекономіки цифрові техно-
логії використовуються для прогнозування інфляції, безробіття, ВВП, динаміки процентних
ставок тощо. За допомогою складних моделей можна не лише передбачити майбутні еко-
номічні явища, а й оцінити вплив різних економічних політик на стан економіки [2].
4. Екологічне та енергетичне моделювання. Цифрові технології також активно викори-
стовуються для моделювання екологічних та енергетичних процесів. Це включає в себе
аналіз використання енергетичних ресурсів, викидів вуглецю та оптимізацію енергетичних
систем. Завдяки моделям можна розробити стратегії для зниження екологічних ризиків і за-
безпечення стійкості енергетичних систем.
Які ж постають перед нами сучасні виклики та перспективи цієї тематики? Попри чис-
ленні переваги, використання цифрових технологій у моделюванні економічних процесів
стикається з рядом викликів. Одним з основних є проблема якості даних. Якщо дані є непо-
вними або містять помилки, це може призвести до неточних результатів. Крім того, моделі
можуть бути дуже складними, що вимагає значних обчислювальних ресурсів та високо-
кваліфікованих фахівців для їх налаштування і аналізу [3].
Перспективи використання цифрових технологій в економічному моделюванні вигля-
дають багатообіцяючими. З розвитком квантових обчислень та нових методів аналізу даних,
моделі ставатимуть ще точнішими та ефективнішими. Крім того, інтеграція цифрових техно-
логій з іншими науковими та технічними досягненнями дозволить створювати мультидисци-
плінарні моделі для вирішення комплексних глобальних задач.

ВПЛИВ ДІДЖИТАЛ-ТЕХНОЛОГІЙ НА БІЗНЕС-МОДЕЛІ ПРОМИСЛОВИХ ПІДПРИЄМСТВ

Олександр Чернишин — 2025-05-27

Цифрові технології вже є невіддільним елементом бізнес-діяльності підприємств будь-
якої сфери. Вони забезпечують розвиток підприємства, формують конкуретні переваги і
можливості для конкурентної боротьби на глобалізованому ринку, дозволяють підвищити
ефективність діяльності. Але у разі глибокого проникнення в усі бізнес-процеси підприємств
цифрові технології здатні формувати можливості для ігнорування «правил гри» та цифрової
трансформації підприємств. Під «ігноруванням правил гри» мається на увазі формування
можливостей для виходу підприємства за рамки своєї бізнес-діяльності, а іноді і сфери
діяльності.
Типовим прикладом цього процесу є Amazon – компанія, створена як інтернет-магазин,
наразі вона є представником ІТ-сфери (AWS або Amazon Web Services), розробником про-
грамного забезпечення та розумних пристроїв (Amazon Alexa), телевізійним та кінопродюсе-
ром (Amazon MGM Studios) тощо. Залишаючись інтернет-магазином компанія функціонує як
платформа, де продавати та рекламувати свої товари можуть інші постачальники (і на етапі
втілення ідеї допуску конкурентів до власного інтернет-майданчика продажу компанію кри-
тикували експерти, проте це рішення виявилось ефективним). По суті з компанії-продавця
Amazon перетворились на оператора платформи, основним завданням якого є не продаж
власне товарів, а підтримка та розвиток платформи. А тому змінилась і бізнес-ціль.
Amazon – не єдина компанія, що з використанням цифрових технологій по суті транс-
формувала власний бізнес. Серед виробничих компаній та компаній, близьких до агропроми-
словості можна назвати John Deere, Syngenta.
Так, John Deere, будучи виробником сільськогосподарської техніки та обладнання,
збирав та обробляв дані, отримані від їхньої техніки, і надавав фермерам необхідну інфор-
135
мацію, яка може оптимізувати їх роботу, наприклад карти погоди, прогнози погоди, програ-
ми для оптимізації врожаю тощо. Сьогодні в Україні доступна цифрова платформа Open Platform,
центр управління John Deere – це платформа на відкритих даних для сільськогоспо-
дарського підприємства, яке використовує парк техніки John Deere або різних виробників
(Case, New Holland, TopCon, AgLeader). Тут можна імпортувати та аналізувати агрономічні
дані, записані на різних дисплеях і в різних форматах [1, с. 48]. Таким чином, продуктом,
який пропонує John Deere, вже є не лише техніка, але і інформація.
Syngenta є виробником засобів захисту рослин та і насіння, здійснює дослідницьку
діяльність у даній сфері. Однак у 2019 році вона розширила свою діяльність і на більш «циф-
ровий» напрям – придбавши активи The Cropio Group. Cropio – це цифрова платформа, при-
значена для аграріїв, завдання якої – це управління земельним банком. Таким чином, Syngenta
теж змінила свою бізнес-модель у напрямку платформізації, залишаючись при цьому і
гравцем (та лідером) у своїй сфері.
Ключовим фактором, що зробив можливим таку трансформацію є застосування цифро-
вих технологій для збору та обробки великої кількості інформації з багатьох джерел, фор-
мування на основі отриманої інформації знань, які можна продавати через цифрові платфор-
ми.
У цілому цифрові технології можуть впливати на бізнес-моделі шляхом [2, с. 115]:
- оптимізації існуючих БM (наприклад, оптимізація витрат);
- трансформації існуючих БМ (наприклад, реконфігурація існуючих моделей, розши-
рення існуючого бізнесу);
- розроблення нових БM (витіснення усталених учасників ринку, нові про-
дукти/послуги).
Наведені вище приклади демонструють вплив шляхом трансформації бізнес-моделей.
Це найбільш радикальний вплив, наслідком якого може бути створення нової компанії для
ведення нового напряму бізнесу або зміна сфери діяльності компанії. Для цього впроваджен-
ня цифрових технологій має відбуватись або у всіх складових бізнес-моделі, або у найваж-
ливішій її частині – у частині формування цінності та пропонованих продуктів. Під впливом
змін у цих складових змінюються і інші, наприклад, споживчі сегменти, джерела отримання
доходів, партнери. Це пояснюється перш за все тим, що елементи бізнес-моделі є взаємо-
пов’язаними.
Проте окрім трансформації моделі, діджиталізація може бути не настільки масштабною
і зачіпати лише певні складові. Розглянемо можливі способи діджиталізації агропромислово-
го підприємства за складовими бізнес-моделі:
1. Ключові партнери. Впровадження нових технологій (матеріальних чи ІТ) потребує
пошуку компаній-постачальників, сервісних компаній тощо. Тому список партнерів буде
розширюватись.
2. Ціннісна пропозиція. Часто впровадження діджитал-технології дозволяє
запопонувати додаткову цінність продукту – наприклад, екологічність зерна завдяки
зменшенню впливу на навколишнє середовище при його вирощуванні.
3. Ключові види діяльності. Окрім продажу продукту компанія може здійснювати,
наприклад, додатково відслідковування переміщення вантажу, контролю мікроклімату у
контейнерах/транспорті. Це може і додавати цінності продукту, оскільки підвищує його
якість.
4. Ключові ресурси. З’являється потреба інтеграції нових додатків, програмних за-
собів, використання нової техніки та технологій.
5. Взаємовідносини з клієнтом. Взаємодія з покупцями може бути автоматизована –
як через цифровізацію документообороту, так і через переведення замовлень та розрахунків
у цифровий формат.
6. Канали збуту. Можливість реалізації продукції через спеціалізовані платформи.
7. Споживчий сегмент. Автоматизація та впровадження програмних засобів можуть
сприяти виходу на нові ринки – наприклад, на ринок В2В і роботи напряму із покупцями.
136
8. Структура витрат. Підприємство несе додаткові витрати на нові технології, але
водночас отримує можливість отримати нові доходи і оптимізувати операційні витрати.
9. Як наслідок – зростання доходів або поява нових джерел отримання доходу.

MODERN BUSINESS AND DIGITAL TRANSFORMATION

Olha Shliaha — 2025-05-27

Digital transformation today is not just a fashion trend, but a strategic tool that fundamentally
changes the way we do business, ensuring its competitiveness, flexibility and operational efficiency.
It touches all aspects of an organization’s activities, from internal processes to customer interaction.
There are many reasons for the importance of digital transformation. The main ones are as
follows. First, digital transformation is aimed at improving the efficiency of business processes. By
automating routine tasks and optimizing workflows, companies can significantly reduce costs and
increase productivity. Secondly, digital transformation improves customer experience: modern customers
expect fast and personalized services, and digital solutions allow companies to better understand
customer needs and provide a better customer experience. Thirdly, digital transformation
opens up opportunities to create new products, services and business models that were previously
impossible. Fourthly, companies that successfully implement digital technologies become more
adaptive to market changes, outperforming their competitors. Fifth, digital transformation has made
it possible to analyze data for decision-making. Big Data and tools for analyzing it allow businesses
to make decisions based on accurate and up-to-date data, which minimizes risks. Moreover, of
course, digital transformation is a globalization process by its very nature. Digital technologies
erase geographical barriers, allowing businesses to enter international markets at minimal cost.
For most companies, the concept of digital transformation is associated with the introduction
of new technologies that have become available to businesses: big data analytics, machine learning,
artificial intelligence, robotics, augmented reality and the Internet of Things. The prerequisites for
the development of digitalization of the economy are the reduction in the cost of technology and
137
computing power, as well as high-speed data transmission. The realities of modern life have caused
the digital transformation to accelerate to a certain extent: businesses are striving to ensure maximum
flexibility, scalability, and efficiency of processes and systems in these new realities. Technologies
have come to the rescue to help circumvent limitations in the way we work (teleconferencing,
distance learning, e-commerce). Digital transformation is now seen as the most important tool
for remote work, from video conferencing to distributed team management platforms, which are in
great demand.
The key components of digital transformation today are cloud technologies, which provide
flexibility, scalability and reduced IT infrastructure costs; business process automation, including
robotic processes (RPA), artificial intelligence (AI) and machine learning, which automate repetitive
tasks; the Internet of Things (IoT), which allows collecting and analyzing data from various
devices in real time to optimize business processes; cybersecurity, which is aimed at increasing the
number of digital data security solutions; digital marketing, including the use of social media, analytical
tools and personalized communications to attract customers.
Thus, digital transformation is not a one-time action, but an ongoing process of business adaptation
to the digital age. Companies that invest in digital technologies in a timely manner have a
better chance of remaining competitive, reducing operating costs and providing a high level of customer
service. In today`s world, `digital` means survival for businesses.
However, to successfully implement a digital transformation programme, it is critical to develop
a clear, integrated digital strategy that covers all aspects of the company`s operations. It
should serve as the basis for adapting the business to the new environment and help to use digital
technologies to increase efficiency, flexibility and competitiveness.
The main stages of developing a digital strategy are:
1. Analysis of the current state of the business: assessment of internal business processes,
technological infrastructure and the level of digital maturity of the company; identification of
weaknesses and opportunities for improvement; analysis of the competitive environment and new
digital trends.
2. Defining strategic goals and formulating key objectives that the company seeks to achieve
through digital transformation: increasing the efficiency of operations; improving customer experience;
increasing revenue through new digital channels; optimizing costs; increasing flexibility to
quickly adapt to market changes.
3. Integration of all departments, as the digital strategy should cover all divisions of the company.
4. Selection of appropriate technology solutions to achieve the goals: cloud solutions for data
storage and processing; artificial intelligence (AI) and machine learning for automation and analytics;
CRM and ERP systems for customer and resource management; Internet of Things (IoT) for
collecting data from physical devices; cybersecurity tools for data and system protection.
5. Develop a detailed digital strategy implementation plan with clear milestones, timelines,
and responsible parties: short-term initiatives (3-6 months) to implement rapid changes to achieve
initial results; medium-term initiatives (6-18 months) to optimize key business processes; long-term
initiatives (18+ months) to implement strategic innovations and large-scale transformations.
6. Staff training. Digital transformation is impossible without increasing the digital literacy of
staff. Employees must be trained to work with new tools and technologies.
7. Regular monitoring and evaluation of the effectiveness of the digital transformation results:
implementation of KPIs (key performance indicators) for each unit; constant monitoring of progress
and adaptation of the strategy to new challenges and opportunities.
A digital strategy is the foundation for a successful digital transformation. It should be clearly
formulated, cover all divisions of the company and integrate modern technologies to ensure competitiveness
and long-term business development in the digital age. Today, the use of innovative technologies
is relevant in all industries and types of business. Today, it is critical for businesses to master
digital technologies and learn how to use them. Focusing on digital transformation will provide
138
businesses with new directions for development, allow them to outperform competitors and prepare
them for changes in the near future.

АНАЛІЗ ФАКТОРІВ ВПЛИВУ НА ЕКОНОМІЧНЕ ВІДНОВЛЕННЯ ТА ЗРОСТАННЯ

Анна Шуть — 2025-05-27

Економічне відновлення та зростання є важливими пріоритетами для країн, які стика-
ються з наслідками глобальних криз, таких як пандемія COVID-19, військові конфлікти,
кліматичні виклики, економічна нестабільність та інші потрясіння. Ці кризи можуть мати
далекосяжні наслідки для економічних і соціальних систем, і процеси відновлення вимага-
ють ретельного планування та активної участі всіх гравців економіки. Важливою умовою для
успішного відновлення є визначення ключових факторів, що сприяють або гальмують цей
процес, і адаптація політик для їх оптимізації.
Процес економічного відновлення складається з багатьох взаємопов’язаних елементів, і
для його успіху необхідно враховувати як макроекономічні, так і мікроекономічні аспекти.
Основними факторами, що впливають на економічне відновлення, є макроекономічна
стабільність, інвестиційна активність, соціально-економічні умови, технологічний розвиток і
інституційна спроможність держави. Ці фактори мають безпосередній вплив на здатність
країни подолати економічні труднощі та забезпечити сталий економічний ріст у довгостро-
ковій перспективі.
Макроекономічна стабільність є необхідною умовою для відновлення економіки після
криз. Проблеми, пов’язані з високою інфляцією, девальвацією національної валюти або зрос-
танням державного боргу, можуть значно сповільнити процес відновлення. На основі до-
сліджень можна зробити висновок, що низька інфляція (в межах 3-5%), стабільний валютний
курс, ефективна фіскальна політика та поміркований рівень державного боргу створюють
сприятливі умови для залучення інвестицій та розвитку бізнесу. Відсутність макроекономіч-
ної стабільності призводить до зниження рівня довіри інвесторів, уповільнення відновлення
економіки та створення негативного спіралі кризи.
Водночас вкрай важливим є активне використання фіскальної політики. Урядові захо-
ди, які спрямовані на підтримку малого та середнього бізнесу, надання субсидій, податкових
139
пільг та кредитних ресурсів, можуть посилити економічну активність. Проте без належного
контролю і стратегії це може призвести до зростання дефіциту бюджету та посилення дер-
жавного боргу.
Інвестиційна активність є одним з найбільш важливих факторів для економічного
відновлення. Прямі іноземні інвестиції сприяють розвитку нових технологій, модернізації
виробництва, створенню нових робочих місць і зростанню конкурентоспроможності націо-
нальних економік. Інвестиції в інфраструктуру, включаючи транспортну, енергетичну, інду-
стріальну, цифрову, є критичними для забезпечення довгострокового економічного розвитку.
Приділяючи значну увагу модернізації інфраструктури, країни можуть значно підвищити
ефективність виробництва, знизити витрати бізнесу та покращити якість життя громадян.
Крім того, значна роль у залученні інвестицій належить державному сектору. Успішні
приклади країн, які активно впроваджують політику державно-приватного партнерства, де-
монструють важливість співпраці уряду та бізнесу для реалізації інвестиційних проектів у
стратегічних секторах економіки, таких як енергетика, транспорт, інформаційні технології та
охорона здоров’я.
Інвестиції в людський капітал є одними з найефективніших засобів для стимулювання
економічного відновлення. Підвищення рівня освіти, професійної перепідготовки та
кваліфікації працівників дозволяє підвищити продуктивність праці та забезпечити конкурен-
тоспроможність економіки. Крім того, інвестиції у сферу охорони здоров’я і соціальної за-
хищеності дозволяють зменшити рівень соціальної напруги та підвищити загальний рівень
добробуту.
Соціальна згуртованість також має велике значення для стабільності в суспільстві та
ефективного відновлення економіки. Політика підтримки зайнятості, зокрема серед молоді та
вразливих груп населення, здатна зменшити нерівність і сприяти соціальній стабільності.
Важливими складовими є підтримка бідніших регіонів, зменшення безробіття та створення
можливостей для розвитку малих і середніх підприємств.
Сучасний технологічний розвиток відіграє вирішальну роль у забезпеченні економічно-
го зростання. Цифровізація, автоматизація та використання штучного інтелекту є основними
чинниками, що змінюють традиційні виробничі процеси та сприяють підвищенню їх ефек-
тивності. Вони відкривають нові можливості для створення високотехнологічних робочих
місць, розвиток нових індустрій та прискорене виробництво. Країни, які активно впровад-
жують цифрові технології, мають значні переваги в конкурентній боротьбі на глобальному
ринку.
Особливо важливим є застосування цифрових технологій в управлінні, освіті, охороні
здоров'я та інших секторах, де вони можуть значно покращити ефективність систем і знизити
витрати. Інвестиції в інновації та стартапи допомагають створювати нові технології, що мо-
жуть стати рушійною силою для економічного розвитку.
Інституційна спроможність держави є критично важливою для забезпечення успішного
економічного відновлення. Державні інститути повинні бути прозорими, ефективними та
здатними реагувати на виклики сучасності. Країни з надійною судовою системою, стабіль-
ною нормативно-правовою базою та справедливими механізмами регулювання демонстру-
ють більші темпи відновлення після криз. Особливо важливим є створення сприятливого
бізнес-середовища через спрощення адміністративних процедур, удосконалення законодав-
ства та захист прав власності. Створення таких умов дозволяє залучати інвестиції, розвивати
підприємництво та прискорювати економічне зростання.
Отже, економічне відновлення є складним та багатофакторним процесом, який вимагає
комплексного підходу і надзвичайно важливо, щоб він був спрямований на довгострокову
стабільність, а не на тимчасове вирішення проблем. Для забезпечення стійкого і сталого ро-
звитку необхідно поєднати ефективну макроекономічну політику, інвестиції в людський
капітал, технологічний розвиток, інституційні реформи та соціальну стабільність. Ключови-
ми аспектами для успішного відновлення є співпраця урядів, бізнесу та громадянського сус-
пільства, а також гнучка адаптація політики до нових умов і викликів, зокрема, в умовах ви-
140
сокої глобальної нестабільності. Тільки за умови комплексного та скоординованого підходу
можна досягти стійкого економічного зростання і покращити рівень добробуту населення в
умовах сучасних глобальних викликів.

МОДЕЛЮВАННЯ СТАЛОГО РОЗВИТКУ УКРАЇНИ В КОНТЕКСТІ КРАЇН СХІДНОЇ ЄВРОПИ

Павло Щока — 2025-05-27

Поточна ситуація, яка характеризується яскраво вираженою поляризацією між демо-
кратичним та авторитарними світами, ставить людство перед великою кількістю викликів
стосовно подальшого розвитку в соціальному, економічному та екологічних планах. Україна,
як частина західного світу, знаходиться зараз саме в такій ситуації. Найкращою практикою,
запровадженою в світі, особливо в західній її частині, є сталий розвиток. Сталий розвиток
полягає в гармонійному та збалансованому поєднанні економічних, соціальних та еко-
логічних потреб суспільства задля закриття поточних потреб без шкоди для майбутніх по-
колінь [1].
Україна притримувалась цілей сталого розвитку, проте через руйнівні наслідки війни
значна частина ресурсів країни спрямовується на забезпечення безпеки, що ускладнює
підтримання стабільності. Для моделювання індексу сталого розвитку Світовий центр даних
з геоінформатики та сталого розвитку запропонував модель для усіх країн світу, що поєднує
3 виміри життя людства: економічний, соціальний та екологічний і складається з більш ніж
70 показників [2].
В свою чергу Пишнограєв І. О. запропонував апроксимуючу модель для всіх європей-
ських країн, що складається лише з 9 параметрів і забезпечує необхідний рівень достовір-
ності [3]. Для моделювання зробимо вибірку показників країн східної Європи, що знаходять-
ся в ЄС. За результатами проведеного кореляційного аналізу було обрано 7 показників, що
мають тісний зв’язок з індексом сталого розвитку.
141
Таблиця 1 – Показники для моделювання індексу сталого розвитку
Номер показника Назва показника Коефіцієнт кореляції з SDI
1 CP (corruption perception) 0,781
2 EH(environmental health ) 0,915
3 EPI(environmental performance index) 0.837
4 GC(global competitiveness) 0,838
5 IN(infrastructure) 0,840
6 LME ( labor market efficiency) 0,830
7 MS (market size) 0,784
Джерело: складено авторами за методологією [3] та даними [4]
Таким чином, була складена лінійна багатофакторна регресійна модель для прогно-
зування рівня сталого розвитку країн Східної Європи:
SDI = CP+EH+EPI+GC+IN+LME+MS, (1)
де α, β, γ, δ, ε, ζ, η – невідомі вагові коефіцієнти моделі.
Було взято відповідні показники для країн східної Європи та України за 2012 – 2022
роки. Для обраних країн, для кожного з років створено багатофакторні моделі за допомогою
статистичного застосунку “Minitab”. Наведемо отримані коефіцієнти регресійних моделей
(табл. 2).
Таблиця 2 – Вагові коефіцієнти багатофакторних регресійних моделей за 2012 – 2022
роки
Період t Рік α β γ δ ε ζ η
0 2012 0.000752 0.00122 0.00305 1.83 0.436 -1.06 1.67
1 2013 0.006239 -0.00345 0.00881 -0.8 1.005 0.433 1.43
2 2014 0.01251 0.00307 0.00859 4.74 1 -3.25 -1.82
3 2015 0.01454 0.01536 0.0042 9.83 -0.2 -5.25 -5.24
4 2016 0.01317 0.0054 0.00247 8.48 -1.09 -0.86 -5.87
5 2017 0.00618 -0.0091 0.00854 -1.42 0.09 3.68 0.08
6 2018 0.00466 0.01686 -0.00297 10 -2.598 -0.103 -6.95
7 2019 0.00329 -0.0036 0.00441 -0.89 0.135 3.67 -0.3
8 2020 0.0193 -0.0248 -0.0143 2.9 1.22 -0.71 4.6
9 2021 0.00738 -0.0115 0.0164 -0.98 0.88 2.35 -0.43
10 2022 0.0026 -0.02645 0.00786 -7.61 3.78 1.39 8.9
Джерело: складено авторами
Маючи необхідні вагові коефіцієнти, складемо рівняння моделей (2) та (3) на основі
(1) для 2023 та 2024 років відповідно:
SDI = 0.00108CP+0.0033EH-0.0565EPI-2.26GC+3.8IN+2.21LME+8.91MS, (2)
SDI = 0.01162CP+0.0044EH-0.0765EPI-1.854GC+3.82IN+4.1LME+9.11MS. (3)
Задля знаходження вагових коефіцієнтів для складання моделей за 2023 та 2024 роки
було використано рівняння поліноміальних регресій в Excel (з певними поправками) та от-
римано наступні вагові коефіцієнти багатофакторних моделей (табл. 3).
Таблиця 3 – Вагові коефіцієнти багатофакторних моделей 2023 та 2024 років.
Період t Рік α β γ δ ε ζ η
11 2023 0.00108 0.0033 -0.0565 -2.26 3.8 2.21 8.91
12 2024 0.01162 0.0044 -0.0765 -1.854 3.82 4.1 9.11
Джерело: складено авторами
142
Оскільки в загальному доступі наявні лише дані до 2022 року, необхідно спрогнозувати
власне показники для моделей. За допомогою бібліотеки “Sklearn” в середовищі Jupiter, по-
будуємо лінійний прогноз показників для кожної з обраних країн та підставимо отримані
значення в моделі (1) та (2). Результатом є значення індексів сталого розвитку східноєвро-
пейських країн (табл. 4).
Таблиця 4 – Індекси сталого розвитку східноєвропейських країн за 2021 – 2024 роки
Країна 2021 р. 2022 р. 2023 р. Зміна відносно 2023 р. 2024 р. Зміна відносно 2024 р.
Poland 1.157 1.129 1.142 1.17% 1.160 1.57%
Hungary 1.153 1.167 1.154 -1.15% 1.119 -3.00%
Lithuania 1.255 1.241 1.260 1.52% 1.261 0.06%
Latvia 1.281 1.274 1.247 -2.13% 1.218 -2.34%
Slovak 1.243 1.239 1.243 0.34% 1.239 -0.36%
Romania 1.124 1.093 1.084 -0.84% 1.100 1.48%
Czech 1.326 1.307 1.307 -0.02% 1.315 0.61%
Bulgaria 1.117 1.121 1.140 1.73% 1.177 3.17%
Estonia 1.336 1.329 1.433 7.85% 1.390 -3.05%
Ukraine 0.739 0.716 0.701 -2.12% 0.680 -2.99%
Джерело: складено авторами
Як можна побачити, Україна за індексом сталого розвитку знаходиться на останньому
місці протягом усіх розглянутих років, причому темпи зменшення значення індексу збіль-
шуються. Темпи зменшення індексів сталого розвитку Естонії, Угорщини, Литви, Словаччи-
ни та Латвії також збільшуються. В свою чергу темпи зростання індексів Румунії, Болгарії,
Чехії та Польщі демонструють підвищення.

АГЕНТНО-ОРІЄНТОВАНІ МОДЕЛІ ЕКОНОМІКИ В УМОВАХ ГЛОБАЛІЗАЦІЇ

Вероніка Юхименко — 2025-07-03

Агентно-орієнтовані моделі економіки (АОМ) є потужним інструментом для до-
слідження складних соціально-економічних систем, що дозволяє зосередитись на взаємодії
окремих агентів і вивчати, як їхні індивідуальні дії можуть призводити до макроскопічних
економічних результатів. Ці моделі ґрунтуються на підході, за якого основними елементами
є агенти — автономні одиниці, що взаємодіють одна з одною в межах певної економічної
системи. Кожен агент у моделях може бути програмований для виконання конкретних зав-
дань, а його поведінка залежить від навколишнього середовища, інших агентів та індивіду-
альних переваг. Агенти можуть бути як фізичними особами (домогосподарства, підприєм-
ства), так і абстрактними суб'єктами, наприклад, урядовими організаціями чи фінансовими
установами.
Основними принципами агентно-орієнтованого моделювання є автономність агентів,
адаптивність, взаємодія між агентами та емерджентні властивості системи. Агент має мож-
ливість змінювати свою стратегію або поведінку залежно від змін у навколишньому середо-
вищі або в результаті взаємодії з іншими агентами. Це дозволяє відображати складність та
непередбачуваність економічних процесів, оскільки кожен агент може реагувати на нові
умови, приймаючи рішення на основі власних уявлень, досвіду або інтелектуальних алго-
ритмів. Важливою характеристикою агентно-орієнтованих моделей є те, що вони дозволяють
змоделювати як мікро-, так і макрорівень економіки, поєднуючи індивідуальні стратегії
агентів з загальними економічними тенденціями.
Історія розвитку агентно-орієнтованих моделей у економіці тісно пов’язана з розвитком
теорій, що прагнули пояснити економічну поведінку через взаємодію окремих індивідів або
підприємств. Однією з перших моделей, яка могла бути трактована як агентно-орієнтована,
була модель "генерації агентів" в рамках економічної теорії, що використовувала індивіду-
альні переваги агентів для аналізу колективних економічних результатів. З часом агентно-
орієнтоване моделювання стало активно розвиватися завдяки технологічним досягненням у
галузі обчислювальних технологій та комп'ютерного моделювання. У 1990-х роках, з розвит-
ком комп’ютерних симуляцій, агентно-орієнтовані моделі почали широко застосовуватися
для вивчення макроекономічних та соціальних процесів. Такі моделі здобули популярність
через свою здатність відображати реалістичні ситуації, де індивідуальні рішення агентів ве-
дуть до непередбачуваних колективних результатів, наприклад, в економічних кризах або
процесах глобалізації.[1]
Сьогодні агентно-орієнтовані моделі використовуються для дослідження широкого
спектра економічних явищ, включаючи фінансові ринки, торгові війни, економічні політики,
регулювання ресурсів, глобалізацію та інші. Їхнє застосування в економіці дозволяє отрима-
ти нові інсайти, що не могли бути виявлені за допомогою традиційних економетричних або
математичних моделей. Оскільки глобалізація, як одна з важливих рис сучасного світу, пе-
редбачає постійну взаємодію та обмін інформацією між різними економічними агентами на
міжнародному рівні, агентно-орієнтовані моделі стають незамінним інструментом для
аналізу складних міжекономічних процесів і прогнозування майбутніх змін у світовій еко-
номіці.
144
Агентно-орієнтовані моделі (АОМ) економіки базуються на кількох ключових характе-
ристиках, які дозволяють моделювати складні економічні процеси з урахуванням індивіду-
альних особливостей та взаємодій агентів. Однією з основних характеристик таких моделей є
визначення агентів та їх характеристик. Агенти в агентно-орієнтованих моделях можуть бути
різноманітними суб'єктами, такими як домогосподарства, підприємства, уряди, інвестори,
споживачі, а також інші економічні одиниці. Кожен агент має свої власні характеристики:
цілі, поведінкові стратегії, обмеження, ресурси, а також способи прийняття рішень. Агенти
можуть діяти автономно, приймаючи рішення на основі своїх індивідуальних переваг і об-
межень, які часто залежать від економічного середовища та інформації, що доступна агенту.
Зазначена автономія дозволяє моделям відображати реалістичну ситуацію, де кожен агент
має свою мету і діє відповідно до власних інтересів, що може призвести до непередбачува-
них результатів на рівні всього економічного середовища.[2]
Механізми взаємодії агентів є іншою важливою характеристикою агентно-орієнтованих
моделей. Взаємодії між агентами можуть бути як прямими (наприклад, через ринок або через
укладання контрактів), так і непрямими (наприклад, через зміни в загальному середовищі або
через вплив одного агента на іншого через мережу зв'язків). Агент може взаємодіяти з інши-
ми агентами через різні канали: обмін інформацією, фінансові операції, конкуренція,
співпраця, переговори або конкуренція за ресурси. Це дозволяє створювати складні еко-
номічні системи, в яких поведінка одного агента безпосередньо впливає на інших агентів, а
колективні рішення або результат цих взаємодій можуть бути непередбачуваними. Взаємодії
між агентами в агентно-орієнтованих моделях можуть бути як лінійними, так і нелінійними,
що дозволяє відтворювати різноманітні економічні сценарії, від простих ринкових взаємодій
до складних динамічних процесів.
Моделювання динаміки економічних процесів через агентів — це ще одна особливість
агентно-орієнтованих моделей, що дає змогу відтворювати часову динаміку економічних
процесів. Динаміка в агентно-орієнтованих моделях часто ґрунтується на реакціях агентів на
зміни в навколишньому середовищі, що виникають через їх взаємодії з іншими агентами або
зміни зовнішніх факторів. Кожен агент може адаптувати свою поведінку в залежності від
отриманої інформації про стан економіки або змін в оточенні. Моделювання динаміки таких
систем дозволяє відстежувати, як індивідуальні рішення агентів впливають на розвиток еко-
номічних процесів у часі, наприклад, як зміни в попиті і пропозиції на ринку можуть призве-
сти до зміни ціни чи виробництва.
Глобалізація значно змінює економічну діяльність агентів, оскільки вона сприяє інте-
грації ринків, зростанню міжнародної торгівлі, збільшенню мобільності капіталу, трудових
ресурсів і технологій, а також розвитку глобальних фінансових систем. Це має безпосередній
вплив на поведінку агентів, таких як домогосподарства, підприємства і держави. Гло-
балізація збільшує конкурентний тиск на ринку, змінює умови для ведення бізнесу, і вимагає
від агентів адаптації до нових глобальних стандартів, технологій і регуляторних умов. Аген-
ти змушені враховувати не лише локальні, а й глобальні економічні тенденції при прийнятті
рішень, що може призвести до зміни їх стратегій і моделей поведінки. Наприклад, гло-
балізація може стимулювати підприємства до зниження витрат за рахунок аутсорсингу чи
перенесення виробництва в країни з дешевшою робочою силою.
Агентно-орієнтовані моделі є потужним інструментом для аналізу впливу глобалізації
на економічні процеси, оскільки вони дозволяють зосередитись на індивідуальних агентах і
їх взаємодії в рамках глобальних економічних тенденцій. Вони дають змогу досліджувати, як
зміни на глобальному рівні (наприклад, зростання міжнародної торгівлі, зміни в фінансових
потоках чи впровадження нових технологій) впливають на поведінку окремих агентів і як ці
зміни можуть призвести до нових макроекономічних результатів. Агентно-орієнтовані мо-
делі дозволяють врахувати різноманітність стратегій агентів, їх адаптивність та реакції на
глобальні зміни, що дозволяє створити більш точні прогнози щодо розвитку економіки на
різних рівнях — від локальних ринків до глобальних економічних процесів. Наприклад,
можна змоделювати, як транснаціональні корпорації реагують на зміни в міжнародних тор-
145
гових угодах чи як глобальні економічні кризи можуть впливати на поведінку домогоспо-
дарств чи урядів.
Завдяки своїй здатності поєднувати індивідуальні стратегії з макрорівневими трендами
агентно-орієнтовані моделі можуть бути ефективним інструментом для вивчення таких гло-
бальних економічних явищ, як зміни в глобальних ланцюгах постачання, перерозподіл еко-
номічної влади між країнами, а також еволюція міжнародних фінансових і торгових систем.
У цьому контексті агентно-орієнтовані моделі допомагають зрозуміти, як економічні агенті
можуть адаптувати свої стратегії в умовах глобалізації і як ці зміни можуть вплинути на ро-
звиток світової економіки в цілому.
Агентно-орієнтовані моделі є надзвичайно корисним інструментом для аналізу гло-
бальних економічних криз, оскільки вони дозволяють вивчати складні взаємодії між еко-
номічними агентами під час кризових явищ. Кризові процеси в економіці часто характери-
зуються раптовими змінами в поведінці агентів, які можуть бути спричинені різними факто-
рами, такими як фінансові проблеми, політичні кризи або екологічні катастрофи. Через
агентно-орієнтовані моделі можна моделювати, як окремі агенти реагують на зміни в еко-
номічному середовищі, і як ці індивідуальні реакції призводять до колективних ефектів, що
можуть спричинити або поглибити кризу.
У таких моделях важливим аспектом є взаємодія агентів, оскільки рішення одного
агента (наприклад, великої корпорації, уряду чи інвестора) може мати серйозні наслідки для
інших агентів, що в свою чергу змінює їх поведінку. Це дозволяє симулювати різні сценарії
розвитку подій під час кризи, наприклад, як паніка на фінансових ринках може призвести до
раптового падіння вартості активів, чи як зниження споживчого попиту через економічну
нестабільність може спричинити скорочення виробництва. Агентно-орієнтовані моделі доз-
воляють врахувати ці складні ланцюгові реакції, а також нейтралізувати або зменшити кри-
зові ефекти через різні політичні або економічні заходи, що приймаються державами чи ком-
паніями.
Аналіз соціально-економічних наслідків глобалізації на основі агентно-орієнтованих
моделей також є важливим аспектом при дослідженні глобальних криз. Глобалізація змінює
структуру економік, створюючи нові ризики та можливості для агентів. Наприклад, інтегра-
ція ринків може призвести до того, що економічна криза в одній країні (наприклад, фінансо-
ва криза в США) швидко поширюється на інші країни через ланцюги постачання, фінансові
потоки та інші економічні зв'язки. Агентно-орієнтовані моделі дозволяють досліджувати, як
такі зв'язки та глобальні ефекти впливають на поведінку агентів у різних країнах та як ці
зміни можуть спричинити соціально-економічні наслідки, такі як зростання безробіття, зміни
у рівні доходів, нерівність або політичну нестабільність.[3]
Ці моделі дозволяють зосередитися не тільки на макроекономічних явищах, але й на
впливі глобалізації на соціальні структури, підприємства, домогосподарства, а також на
більш дрібні, але не менш важливі фактори, такі як поведінка споживачів, зміни в потребах
та смаках населення. Завдяки агентно-орієнтованому підходу можна створювати симуляції,
які демонструють, як глобалізація та економічні кризи можуть мати різний вплив на соціаль-
ні та економічні групи всередині країни, на різні верстви населення і на міжнародні еко-
номічні зв'язки.

DATA MINING TECHNIQUES FOR PORTFOLIO BUILDING

Iryna Lazarenko — 2024-12-27

Data Mining has revolutionized portfolio building and stock forecasting by providing advanced
methods to analyse complex financial data. Techniques like Deep Neural Networks (DNNs)
and Recurrent Neural Networks (RNNs) enable accurate predictions by identifying patterns in historical
stock prices and market trends. These models enhance decision-making by reducing forecasting
errors and improving portfolio performance. Leveraging their ability to process large datasets
and adapt to dynamic financial environments, deep learning plays a crucial role in optimizing
investment strategies and mitigating risks.
According to Markowitz's theory, the expected return of a portfolio is determined using a
formula that incorporates multiple factors and their interconnections:
Rp= iRiwi,#1
where Rp is the return on the portfolio, Ri - return on the asset, wi - share of the asset in the
portfolio.
The first criterion is the expected return function and second criterion is to minimize the total
portfolio risk as follows:
f1=Rp →max, f2= p→min, #(2) p=p2,
where p-the portfolio's expected risk, or standard deviation.
An optimization problem to find the optimal stock portfolio [1]:
W=α*wT*cov*w1-α*i=1nRi*wi →min {i=1nwi=1 wi≥0,01 i=1nRi*wi>0 wT*cov*w≥0 ,#3
This study will utilize two types of neural networks: DNN and RNN. The Deep Neural Network
(DNN) architecture will comprise four layers: Dense(150), Dense(100), Dense(50), and
Dense(1), with each layer employing the ReLU activation function to enhance non-linear feature
learning. Similarly, the Recurrent Neural Network (RNN) architecture will consist of two SimpleRNN
layers, each containing 40 neurons, followed by a Dense(1) output layer. Consistent with
the DNN, all layers within the RNN will utilize the ReLU activation function to ensure effective
data processing and feature extraction [2, 3].
Upon obtaining the results, a comparative analysis of the predictive accuracy between the two
models will be conducted. The findings will be summarized and presented in Table 1.
After obtaining the forecasting results, optimal portfolios will be constructed and compared
against the actual portfolio to evaluate performance and alignment with real-world outcomes. The
results will be presented in Table 2 and Table 3 for detailed analysis and comparison:

МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ МОЖЛИВОСТЕЙ ПІДПРИЄМСТВА НА ОСНОВІ МОДЕЛІ ЛЕОНТЬЄВА

Валерія Пеляк — 2024-12-27

У сучасному економічному середовищі підприємства стикаються з багатьма виклика-
ми, серед яких, одним із найважливіших є необхідність постійного вдосконалення еко-
номічних можливостей. Одним із методів аналізу та прогнозування економічних процесів є
використання моделі Леонтьєва. Вона дозволяє детально вивчити внутрішні та зовнішні еко-
номічні зв’язки підприємства, оцінити вплив різних факторів на його діяльність та розробити
стратегії для досягнення стабільного економічного зростання [3].
Для дослідження було обрано українську компанію, що спеціалізується на виробництві
корисних солодощів. Її головна місія полягає у виготовленні здорових цукерок з натуральних
інгредієнтів, що насичують організм поживними речовинами. Весь виробничий процес кон-
тролюється однією компанією, що забезпечує високу якість продукції. Основна увага при-
діляється ретельному вибору інгредієнтів, які закуповуються у перевірених постачальників, а
також постійному контролю якості. Виробництво включає п'ять етапів: розробка формули
для збалансованого перекусу, вибір постачальників, виготовлення батончиків, їх пакування і
доставка до споживачів. Використання інноваційних технологій та лабораторне тестування
продукції перед продажами гарантують її безпечність та відповідність стандартам.
Для аналізу економічної діяльності підприємства використано модель Леонтьєва [4].
Основою моделювання стала таблиця міжструктурного матеріального балансу, яка відобра-
жає валові випуски, кінцеве споживання та взаємозалежність трьох основних цехів
підприємства