Використання сучасних методів фінансово-економічного аналізу для прогнозування прибутковості підприємств

Анотація

Актуальність дослідження зумовлено необхідністю удосконалення практик прогнозування фінансових результатів діяльності підприємств в умовах високої економічної турбулентності, цифрової трансформації та зовнішньої нестабільності, спричиненої воєнними ризиками. Традиційні аналітичні моделі наразі втрачають свою ефективність через неспроможність оперативно враховувати змінні чинники внутрішнього й зовнішнього середовища, що актуалізує потребу у впровадженні цифрових технологій та адаптивних інструментів прогнозного аналізу. Мета дослідження полягає у науковому обґрунтуванні переваг використання сучасних методів фінансово-економічного аналізу як інструменту підвищення точності прогнозування прибутковості підприємств і формуванні на цій основі практичних засад забезпечення їхнього стабільного функціонування та розвитку в умовах ризику й невизначеності. Методологія дослідження ґрунтується на застосуванні системного аналізу, елементів економетричного моделювання, факторного аналізу, зокрема використанні інтегрованих індикаторів ефективності. Враховано цифрові інструменти обробки даних, аналітичне програмне забезпечення та сценарні моделі прогнозування. Результати. Встановлено, що використання сучасних методів аналізу дає змогу суттєво підвищити точність фінансового прогнозування. Доведено ефективність застосування економетричних моделей та цифрових платформ у реальному часі. Виявлено, що інтеграція ERP-, BI- та ML-рішень сприяє автоматизації прогнозних процесів, зокрема зменшенню впливу суб’єктивного чинника в управлінських рішеннях. Висновки. Узагальнено, що адаптація сучасних методів фінансово-економічного аналізу є базовим чинником посилення управлінської стійкості підприємств. Виявлено перешкоди, що стримують впровадження аналітичних технологій, особливо відсутність кваліфікованих кадрів, фрагментарність інформаційної інфраструктури та обмежений доступ до якісних даних. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розробленням гібридних прогнозних моделей, що поєднують інструменти штучного інтелекту, інтегровані фінансові індикатори та алгоритми автоматичного коригування в умовах невизначеності та обмеженого ресурсного середовища.