СТАТИСТИЧНА АНАЛІТИКА ФІНАНСОВОЇ СТІЙКОСТІ ПІДПРИЄМСТВ : МЕТОДИ ОЦІНКИ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ
Анотація
У статті розглянуто основні аспекти статистичної аналітики фінансової стійкості підприємств та її значення для оцінки та прогнозування їхнього розвитку. Визначено ключові підходи до аналізу фінансової стійкості, що базуються на використанні статистичних методів обробки та інтерпретації фінансових даних. Проаналізовано вплив ліквідності, рентабельності, автономії та фінансового левериджу на загальну стабільність підприємств. З’ясовано особливості застосування кореляційно-регресійного аналізу, факторного аналізу та методів кластеризації для визначення рівня фінансової стійкості та виявлення закономірностей у фінансовій діяльності підприємств. Досліджено можливості прогнозування змін фінансового стану за допомогою статистичних моделей часових рядів та нейронних мереж. Визначено переваги статистичної аналітики у порівнянні з традиційними методами фінансового аналізу, що дозволяє забезпечити об’єктивність оцінки та точність прогнозування. Обґрунтовано необхідність інтеграції автоматизованих статистичних систем у процес фінансового моніторингу для підвищення ефективності управлінських рішень.
Посилання
Дзямулич М. І. Особливості страхування інвестиційних проектів в умовах нестабільності фінансових ринків. Економічний форум. 2011. №1. С. 185-189.
Дзямулич М. І., Чиж Н. М. Страхування інвестицій та диверсифікація інвестиційних ризиків. «Економічні науки». Серія «Облік і фінанси». 2013. Випуск 10 (37). С. 21-26.
Кравченко М. О., Павленко Т. А. Проблеми забезпечення інвестиційної привабливості вітчизняних підприємств: макроекономічні аспекти. Економіка та суспільство. 2022. №44.
Стаднюк Т. В., Шматковська Т. О. Статистичний аналіз зовнішньої торгівлі Волинської області. Економічний аналіз. 2016. №23(1). С. 79–87.
Шматковська Т. О., Коробчук Т. І., Борисюк О. В. Сучасні інформаційно-комунікаційні технології в системі обліково-аналітичного забезпечення щодо моделювання бізнес-процесів. Економіка та суспільство. 2023. №53.
Altman E. I. Predicting financial distress of companies: revisiting the Z-score and ZETA® models. In Handbook of research methods and applications in empirical finance (pp. 428–456). Cheltenham : Edward Elgar Publishing, 2013.
Dziamulych M., Petrukha, S., Yakubiv V., Zhuk, O., Maiboroda, O., Tesliuk, S., Kolosok, A. Analysis of the socio-demographic state of rural areas in the system of their sustainable development: a case study of Ukraine. Scientific Papers Series “Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development”. 2021. Vol. 21(4). Pp. 223–234.
Khan S., Alghulaiakh H. ARIMA model for accurate time series stocks forecasting. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2020. Vol. 11(7). Pp. 524–528.
Modigliani F., Miller M. H. The cost of capital, corporation finance and the theory of investment. The American economic review. 1958. Vol. 48(3). Pp. 261–297.
Wagner M., Blom J. The reciprocal and non‐linear relationship of sustainability and financial performance. Business Ethics: A European Review. 2011. Vol. 20(4). Pp. 418–432.
Dziamulych M. I. (2011) Osoblyvosti strakhuvannia investytsiinykh proektiv v umovakh nestabilnosti finansovykh rynkiv [Peculiarities of insurance of investment projects in conditions of instability of financial markets]. Ekonomichnyi forum, vol. 1, pp. 185–189 (in Ukrainian).
Dziamulych M. I., Chyzh N. M. (2013). Strakhuvannia investytsiy ta dyversyfikatsiia investytsiinykh ryzykiv [Investment insurance and diversification of investment risks]. Ekonomichni nauky. Seria "Oblik ta finansy", vol. 10(37), pp. 21–26 (in Ukrainian).
Kravchenko M. O., Pavlenko T. A. (2022). Problemy zabezpechennia investytsiinoi pryvablyvosti vitchyznianykh pidpryiemstv: makroekonomichni aspekty [Problems of ensuring investment attractiveness of domestic enterprises: macroeconomic aspects]. Ekonomika ta suspilstvo, vol. 44 (in Ukrainian).
Stadniuk T. V., Shmatkovska T. O. (2016). Statystychnyi analiz zovnishnoi torhivli Volynskoi oblasti [Statistical analysis of foreign trade of the Volyn region]. Ekonomichnyi analiz, vol. 23(1), pp. 79–87 (in Ukrainian).
Shmatkovska T. O., Korobchuk T. I., Borysiuk O. V. (2023). Suchasni informatsiino-komunikatsiini tekhnolohii v systemi oblikovo-analitychnoho zabezpechennia shchodo modeliuvannia biznes-protsesiv [Modern information and communication technologies in the system of accounting and analytical support for modeling business processes]. Ekonomika ta suspilstvo, vol. 53 (in Ukrainian).
Altman E. I. (2013). Predicting financial distress of companies: revisiting the Z-score and ZETA® models. In Handbook of research methods and applications in empirical finance (pp. 428–456). Edward Elgar Publishing.
DziamulychbM., Petrukha S., Yakubiv V., Zhuk O., Maiboroda O., Tesliuk S., Kolosok A. (2021). Analysis of the socio-demographic state of rural areas in the system of their sustainable development: a case study of Ukraine. Scientific Papers Series “Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development”, vol. 21(4), pp. 223–234.
Khan S., Alghulaiakh H. (2020). ARIMA model for accurate time series stocks forecasting. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 11(7), pp. 524–528.
Modigliani F., Miller M. H. (1958). The cost of capital, corporation finance and the theory of investment. The American economic review, vol. 48(3), pp. 261–297.
Wagner M., Blom J. (2011). The reciprocal and non‐linear relationship of sustainability and financial performance. Business Ethics: A European Review, vol. 20(4), pp. 418–432.
