ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

РОЗДІЛИ САЙТУ

Стохастичне моделювання фінансового стану підприємства в умовах невизначеності
Снитюк О. І., Бережна Л. В., Гончаренко І. Г.

Снитюк О. І., Бережна Л. В., Гончаренко І. Г. Стохастичне моделювання фінансового стану підприємства в умовах невизначеності. Бізнес Інформ. 2025. №12. C. 36–36.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-12-36-36

Розділ: Фінанси, грошовий обіг і кредит

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 0

УДК 330.4:658.15

Анотація:
Метою статті є розробка загального алгоритму моделювання фінансового стану підприємства з використанням стохастичного підходу з урахуванням високорівневої невизначеності, в якій функціонують підприємства. Для моделювання (аналізу, прогнозування, оцінювання) фінансового стану використовують велику сукупність методів і моделей: економічних та економіко-математичних – як класичних, так й інноваційних. Стохастичне моделювання є представником інноваційного напряму. У статті обґрунтовано доцільність застосування ймовірнісного підходу у фінансовій аналітиці в умовах невизначеності та ризику, зокрема для моделювання фінансового стану підприємства. До основних методів стохастичного моделювання, які застосовуються в сучасній фінансовій аналітиці, належать: метод Монте-Карло, марковські процеси, броунівські моделі, стохастичні диференціальні рівняння, байєсівські мережі, GERT-сітки, регресійне моделювання з випадковими параметрами та інші. Наведена коротка характеристика зазначених методів: сутність, переваги, недоліки, приклади використання. Розроблено загальний алгоритм побудови стохастичної моделі фінансового стану підприємства. Основні етапи: 1) визначення мети моделювання; 2) ідентифікація ключових фінансових показників; 3) вибір типу стохастичної моделі; 4) збір та обробка вихідних даних; 5) побудова моделі та її калібрування; 6) верифікація, тестування та валідація моделі; 7) інтерпретація результатів моделювання; 8) аналіз чутливості та стрес-тестування; 9) документування та оновлення моделі. Акцентована увага на тому, що стохастичне моделювання фінансового стану підприємства має як низку переваг, так і недоліків (обмежень застосування). Не зважаючи на деякі обмеження, стохастичне моделювання є потужним інструментом аналізу фінансового стану підприємства, але його ефективність залежить від правильності вибору методів, якості вихідних даних і рівня кваліфікації фінансових аналітиків.

Ключові слова: фінансовий стан підприємства, невизначеність, ризик, прогнозування, економіко-математичні методи, стохастичне моделювання, метод Монте-Карло.

Табл.: 4. Бібл.: 33.

Снитюк Оксана Іванівна – кандидат економічних наук, доцент, доцент, кафедра фінансів, Черкаський державний технологічний університет (бул. Шевченка, 460, Черкаси, 18006, Україна)
Email: [email protected]
Бережна Леся Віталіївна – кандидат економічних наук, доцент, доцент, кафедра фінансів, Черкаський державний технологічний університет (бул. Шевченка, 460, Черкаси, 18006, Україна)
Email: [email protected]
Гончаренко Ірина Георгіївна – доктор наук з державного управління, професор, завідувач кафедри, кафедра фінансів, Черкаський державний технологічний університет (бул. Шевченка, 460, Черкаси, 18006, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Азаренкова Г. М., Чурилова О. А. Моделювання фінансової стійкості сучасного підприємства. Економічний вісник Національного гірничого університету. 2010. № 4. С. 105–112. URL: https://ir.nmu.org.ua/server/api/core/bitstreams/b7be2989-1528-4f2f-9421-c4f12bbea7b1/content
Азарова А. О., Рузакова О. В. Математичні моделі та методи оцінювання фінансового стану підприємства. Вінниця : ВНТУ, 2010. 172 с.
Бережна Л. В., Снитюк О. І. Економіко-математичні методи та моделі у фінансах. Київ : Кондор, 2009. 301 с.
Бідюк П. І., Калініна І. О., Гожий О. П. Байєсівський аналіз даних : монографія. Херсон : ФОП Вишемирський В. С., 2021. 208 с.
Волощук Н. Ю. Формування комплексного фінансового аналізу та діагностики діяльності підприємства. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Економіка». 2017. Вип. 1. Т. 2. С. 242–248. URL: https://dspace.uzhnu.edu.ua/server/api/core/bitstreams/ee06cc4e-92b3-4810-ab63-f841c996ac02/content
Гамалій В. Ф., Загреба М. М. Моделювання динаміки фінансового стану промислового підприємства та виявлення кризових тенденцій. Бізнес Інформ. 2011. № 5(1). C. 76–79. URL: https://www.business-inform.net/export_pdf/business-inform-2011-5_1-pages-76_79.pdf
Дмитренко Д. М. Концептуальний підхід до формування ефективної системи фінансової діагностики діяльності підприємства. Економіка та суспільство. 2023. Вип. 52. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-52-44
Копішинська О. П., Уткін Ю. В., Карташова О. Г. Застосування методу Монте-Карло для підтримки прийняття рішень щодо розподілу інвестицій. Актуальні проблеми економіки. 2017. № 5. С. 199–207. URL: https://dspace.pdau.edu.ua/bitstream/123456789/2393/1/14.pdf
Кучмей О. В. Моделювання ймовірності банкрутства підприємства (на прикладі ПАТ «Будівельна корпорація «Укрбуд»). Ефективна економіка. 2017. № 11. URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=6037
Лук’янова В. В., Лабунець О. О. Діагностика фінансового стану підприємства та шляхи його поліпшення. Приазовський економічний вісник. 2018. Вип. 2(07). С. 66–69. URL: http://pev.kpu.zp.ua/journals/2018/2_07_uk/14.pdf
Малярець Л. М., Норік Л. О, Жуков А. В. Економіко-математичні моделі в діагностиці ефективності виробничо-господарської діяльності підприємства : монографія. Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2016. 232 с.
Матвійчук А. В. Моделювання фінансової стійкості підприємств із застосуванням теорій нечіткої логіки, нейронних мереж і дискримінантного аналізу. Вісник НАН України. 2010. № 9. С. 24–46. URL: https://nasplib.isofts.kiev.ua/server/api/core/bitstreams/e140f683-d9f2-4633-82e6-ab3c4b0819cf/content
М’ячин В. Г., Зибайло С. М., Тиха Л. С. Огляд сучасних методів оцінки фінансового стану вітчизняних інноваційно активних промислових підприємств. Науковий вісник Ужгородського національного університету. Серія «Міжнародні економічні відносини та світове господарство». 2020. Вип. 30. С. 121–125. DOI: https://doi.org/10.32782/2413-9971/2020-30-23
Насібова О. В., Івашкевич І. О. Теоретичні основи оцінки фінансового стану підприємства. Інфраструктура ринку. 2019. № 30. С. 185–190. URL: https://repository.kpi.kharkov.ua/server/api/core/bitstreams/ecb0c018-ea33-4508-8241-1709a8504de6/content
Сметанюк О. А., Базалицька К. О. Комплексна оцінка фінансового стану підприємства на основі використання матричних моделей. Економічний простір. 2008. № 20/2. С. 273–279.
Снитюк О. І., Бережна Л. В., Гончаренко І. Г. Діагностика стану підприємства з використанням нечіткого аналізу. Причорноморські економічні студії. 2024. Вип. 85. С. 46–53. DOI: https://doi.org/10.32782/bses.85-9
Снитюк О. І., Бережна Л. В., Гончаренко І. Г. Математичні методи та моделі оцінювання фінансового стану підприємства. Проблеми сучасних трансформацій. Серія «Економіка та управління». 2025. Вип. 17. DOI: https://doi.org/10.54929/2786-5738-2025-17-11-01
Снитюк О. І., Бережна Л. В., Березіна О. Ю. Методичний інструментарій оцінювання загального стану підприємства. Бізнес Інформ. 2024. № 6. C. 270–277. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-6-270-277
Сорока Й. Й. Зарубіжний досвід оцінювання фінансового стану підприємств у сучасних умовах господарювання. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Економіка». 2015. Вип. 2. С. 363–367. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvuuec_2015_2_63
Терещенко О. Дискримінантна модель інтегральної оцінки фінансового стану підприємства. Економіка України. 2003. № 8. С. 38–44.
Швець Ю. О. Діагностика ймовірності банкрутства як основа антикризового управління операційною діяльністю підприємств машинобудування. Економіка та держава. 2020. № 3. С. 82–87. DOI: https://doi.org/10.32702/2306-6806.2020.3.82
Швець Н. Р., Юшкалюк А. А. VaR як основний метод розрахунку величини інтегрального фінансового ризику банківських установ. Економіка і суспільство. 2017. Вип. 9. С. 1092–1099. URL: https://economyandsociety.in.ua/journals/9_ukr/187.pdf
Швиданенко Г. О., Олексюк О. І. Сучасна технологія діагностики фінансово-економічної діяльності підприємства : монографія. Київ : КНЕУ, 2002. 192 с.
Янішевський В. С. Стохастичні методи у фінансовому моделюванні. Економіка і суспільство. 2018. Вип. 15. С. 960–965. URL: https://economyandsociety.in.ua/journals/15_ukr/148.pdf
Яцух О. О., Захарова Н. Ю. Фінансовий стан підприємства та методика його оцінки. Вчені записки Таврійського національного університету імені В. І. Вернадського. Серія «Економіка і управління». 2018. Т. 29. № 3. С. 173–180. URL: https://elar.tsatu.edu.ua/server/api/core/bitstreams/47b1b098-5a26-4e8e-a6c9-1205e079e535/content
Black F., Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities. Journal of Political Economy. 1973. Vol. 81. No. 3. P. 637–654. URL: https://people.dm.unipi.it/pratelli/Finanza/Black-Scholes.pdf
Boluh K., Shchestyuk N. Simulating Stochastic Diffusion Processes and Processes with “Market” Time. Могилянський математичний журнал. 2020. Т. 3. С. 25–30. DOI: https://doi.org/10.18523/2617-70803202025-30
Jarrow R. A., Lando D., Turnbull S. M. A Markov model for the term structure of credit risk spreads. Review of Financial Studies. 1997. Vol. 10. No. 2. P. 481–523. DOI: https://scispace.com/pdf/a-markov-model-for-the-term-structure-of-credit-risk-spreads-e34ohmo8rv.pdf
Химич І., Різник Н. Фінансово-економічний аналіз підприємства: основа прогнозування позитивних результатів за кризових умов. International Science Journal of Management, Economics & Finance. 2024. Vol. 3. Iss. 1. P. 62–71. DOI: https://doi.org/10.46299/j.isjmef.20240301.06
Kozlovskyi S., Butyrskyi A., Poliakov B. et al. Management and comprehensive assessment of the probability of bankruptcy of Ukrainian enterprises based on the methods of fuzzy sets theory. Problems and Perspectives in Management. 2019. Vol. 17. Iss. 3. P. 370–381. DOI: http://dx.doi.org/10.21511/ppm.17(3).2019.30
Matviychuk A. Bankruptcy prediction in transformational economy: discriminant and fuzzy logic approaches. Fuzzy Economic Review. 2010. Vol. XV. Iss. 1. P. 21–38. DOI: https://doi.org/10.25102/fer.2010.01.02
McLeish Don. L. Monte Carlo Simulation and Finance. Wiley, 2004. 329 p. URL: https://sas.uwaterloo.ca/~dlmcleis/s906/chapt1-6.pdf
Zadeh L. A. Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility. Fuzzy Sets and Systems. 1978. Vol. 1. Iss. 1. P. 3–28. DOI: https://doi.org/10.1016/0165-0114(78)90029-5

ДЛЯ АВТОРІВ

Ліцензійний договір

Умови публікації

Вимоги до статей

Положення про рецензування

Договір публікації

Номер в роботі

Питання, які задаються найчастіше

ІНФОРМАЦІЯ

План наукових конференцій

НАШІ ПАРТНЕРИ

Журнал «Проблеми економіки»

Матеріали на сайті розміщені на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International CC BY-SA.

Написати вебмастеру