КРИТЕРІЇ ТА ОСОБЛИВОСТІ ПОБУДОВИ СИСТЕМ ПРОГНОЗУВАННЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ

О.Є. Федорчак

doi:10.37734/2409-6873-2026-1-14

О.Є. Федорчак https://orcid.org/0009-0007-7467-5085

DOI: https://doi.org/10.37734/2409-6873-2026-1-14

Ключові слова: прогнозування, фінансове управління, фінансова стійкість, невизначеність, прогнозні моделі, адаптивне управління, фінансові ризики

Анотація

Мета дослідження полягає в обґрунтуванні ролі прогнозування як системоутворювального елемента управління фінансами підприємств та визначенні його значення для забезпечення фінансової стійкості в умовах підвищеної невизначеності. Методика дослідження. У дослідженні застосовано системний і процесний підходи та методи аналізу й моделювання, спираючись на сучасні концепції фінансового планування й ризик-менеджменту. Результати. Доведено, що прогнозування виконує ключову системоутворювальну роль у фінансовому управлінні, забезпечуючи перехід від статичного планування до динамічного управління та зниження фінансових ризиків через інтеграцію прогнозних результатів з управлінськими рішеннями. Практична значущість результатів дослідження. Практична цінність результатів полягає у можливості використання їх для побудови прогнозно-адаптивної моделі управління фінансами, зниження ризиків і підвищення керованості фінансових потоків.

Посилання

Armstrong J. S. Forecasting principles. Springer Science & Business Media. 2001. P. 849.

Makridakis S., Spiliotis E., Assimakopoulos V. Statistical and machine learning forecasting methods: Concerns and ways forward. PLOS ONE 2018. Vol. 13(3). DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194889

Hyndman R. J., Athanasopoulos G. Forecasting: Principles and practice. OTexts. 2021. URL: https://otexts.com/fpp3/

Kaplan R. S., Norton D. P. Strategy-focused organization. Harvard Business School Press. 2001. P. 400.

Redman T. C. Data driven: Profiting from your most important business asset. Harvard Business Review Press. 2008. URL: https://scispace.com/pdf/data-driven-profiting-from-your-most-important-business-eg4oqi8cno.pdf

Mintzberg H. The rise and fall of strategic planning. Free Press. 1994. URL: https://hbr.org/1994/01/the-fall-and-rise-of-strategic-planning

Box G. E. P., Jenkins G. M., Reinsel G. C. Time series analysis: Forecasting and control. Wiley. 2015. P.720.

Davenport T. H., Harris J. G. Competing on analytics. Harvard Business School Press. 2007. P. 218.

Doshi-Velez F., Kim B. Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv. 2017. URL: https://arxiv.org/abs/1702.08608

Grieves M., Vickers J. Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. Springer. 2017. P. 85-113. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4

Shmueli G., Koppius O. R. Predictive analytics in information systems research. MIS Quarterly. 2011. Vol.35(3). P. 553–572. DOI: https://doi.org/10.2307/23042796

Waller M. A., Fawcett S. E. Click Here for a Data Scientist: Big Data, Predictive Analytics, and Theory Development in the Era of a Maker Movement Supply Chain. Journal of Business Logistics. Vol.34. P. 249-252.

DOI: https://doi.org/10.1111/jbl.12024

Armstrong, J. S. (2001). Forecasting principles. Springer Science & Business Media. P. 849.

Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2018). Statistical and machine learning forecasting methods: Concerns and ways forward. PLOS ONE, no. 13(3). DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194889

Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and practice (3rd ed.). OTexts. Available at: https://otexts.com/fpp3/

Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (2001). Strategy-focused organization. Harvard Business School Press. P. 400.

Redman, T. C. (2008). Data driven: Profiting from your most important business asset. Harvard Business Review Press. Available at: https://scispace.com/pdf/data-driven-profiting-from-your-most-important-business-eg4oqi8cno.pdf

Mintzberg, H. (1994). The rise and fall of strategic planning. Free Press. Available at: https://hbr.org/1994/01/the-fall-and-rise-of-strategic-planning

Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (2015). Time series analysis: Forecasting and control (5th ed.). Wiley. P. 720.

Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on analytics: The new science of winning. Harvard Business School Press. P. 218.

Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv. Available at: https://arxiv.org/abs/1702.08608

Grieves, M., & Vickers, J. (2017). Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. In Transdisciplinary perspectives on complex systems (pp. 85–113). Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4

Shmueli, G., & Koppius, O. R. (2011). Predictive analytics in information systems research. MIS Quarterly, no. 35(3), pp. 553–572. DOI: https://doi.org/10.2307/23042796

Waller, M. A., & Fawcett, S. E. (2013). Click Here for a Data Scientist: Big Data, Predictive Analytics, and Theory Development in the Era of a Maker Movement Supply Chain. Journal of Business Logistics, no. 34, pp. 249-252. DOI: https://doi.org/10.1111/jbl.12024