МОДЕЛЮВАННЯ ІНТЕГРАЛЬНОЇ ОЦІНКИ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕНЕДЖМЕНТУ ФІНАНСОВОГО СТАНУ СУБ’ЄКТІВ ПІДПРИЄМНИЦТВА
Article Sidebar
Надіслано: 17-09-2021
Опубліковано: 31-03-2022
©, Авторські права належать авторам.
Ця стаття опублікована відповідно до стандартів відкритого доступу та розповсюджується за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), яка дозволяє необмежене використання, розповсюдження та відтворення змісту на будь-якому носії, за умови зазначення оригінального автора та джерела.
Main Article Content
Анотація
Анотація. Метою дослідження є розроблення інтегрального показника оцінювання ефективності менеджменту фінансового стану суб’єктів підприємництва в Україні, а також визначення впливу на нього обсягу капітальних інвестицій, витрат на персонал та оплату праці. Зауважено, що динамічність зовнішнього, зокрема інституціонального середовища підприємництва, несприятливі кон’юнктурні зміни вимагають систематичного перегляду методики оцінювання ефективності менеджменту фінансового стану суб’єктів підприємництва. Оперативне оцінювання ефективності менеджменту фінансового стану підприємницької діяльності дозволяє контролювати трансформаційні та трансакційні витрати за рахунок вдало обраної стратегії перспективного розвитку підприємства. Акцентовано увагу на фрагментарності, застарілості та суперечливості в науковому світі вже розроблених методів і моделей оцінювання ефективності менеджменту фінансового стану суб’єктів підприємництва. З урахуванням цього запропоновано модель оцінювання ефективності менеджменту фінансового стану великих, середніх і малих підприємств. Розроблена модель надасть можливість державним посадовцям, суб’єктам підприємницької діяльності, міжнародним установами та іншим стейкхолдерам оцінювати поточну ефективність менеджменту фінансового стану великих, середніх та малих підприємств. Інтегральну оцінку ефективності менеджменту фінансового стану суб’єктів підприємництва запропоновано відзначати на основі трьох первинних показників: відсоток прибуткових підприємств серед усіх підприємств цієї групи; фінансовий результат до оподаткування підприємств, що одержали прибуток; фінансовий результат до оподаткування підприємств, що одержали збиток. Виявлено, що зниження ефективності менеджменту фінансового стану суб’єктів підприємництва в Україні почалося з 2012 року для всіх видів підприємств. Досліджено вплив на інтегральну оцінку ефективності менеджменту фінансового стану підприємств показників обсягів капітальних інвестицій, витрат на персонал та оплату праці. Виявлено, що обсяг капітальних інвестицій, витрати на персонал та оплату праці істотно впливають на фінансовий стан середніх і малих підприємств.
Ключові слова: менеджмент, фінансовий стан, капітальні інвестиції, прибуток, фінансовий результат.
Формул: 27; рис.: 1; табл.: 5; бібл.: 21.
Article Details
Посилання
Sun, J., He, K. Y., & Li, H. (2011). SFFS-PC-NN optimized by genetic algorithm for dynamic prediction of financial distress with longitudinal data streams. Knowledge-Based Systems, 24 (7), 1013—1023. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2011.04.013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2011.04.013
Sun, J., & Li, H. (2009). Financial distress early warning based on group decision making. Computers & Operations Research, 36 (3), 885—906. https://doi.org/10.1016/j.cor.2007.11.005. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cor.2007.11.005
Almamy, J., Aston, J., & Ngwa, L. N. (2016). An evaluation of Altman’s Z-score using cash flow ratio to predict corporate failure amid the recent financial crisis: Evidence from the UK. Journal of Corporate Finance, 36, 278—285. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2015.12.009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2015.12.009
Feng, C. M., & Wang, R. T. (2000). Performance evaluation for airlines including the consideration of financial ratios. Journal of Air Transport Management, 6 (3), 133—142. https://doi.org/10.1016/S0969-6997(00)00003-X. DOI: https://doi.org/10.1016/S0969-6997(00)00003-X
Cheng, H., Lu, Y. C., & Sheu, C. (2009). An ontology-based business intelligence application in a financial knowledge management system. Expert Systems with Applications, 36 (2), 3614—3622. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.02.047. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.02.047
Hosaka, T. (2019). Bankruptcy prediction using imaged financial ratios and convolutional neural networks. Expert systems with applications, 117, 287—299. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.09.039. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.09.039
Brown, R., & Rocha, A. (2020). Entrepreneurial uncertainty during the COVID-19 crisis: Mapping the temporal dynamics of entrepreneurial finance. Journal of Business Venturing Insights, 14. https://doi.org/10.1016/j.jbvi.2020.e00174. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbvi.2020.e00174
O’Neill, P., Sohal, A., & Teng, C. W. (2016). Quality management approaches and their impact on firms’ financial performance — An Australian study. International Journal of Production Economics, 171, 381—393. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.07.015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.07.015
Zięba, M., Tomczak, S. K., & Tomczak, J. M. (2016). Ensemble boosted trees with synthetic features generation in application to bankruptcy prediction. Expert systems with applications, 58, 93—101. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.001
Appelbaum, D., Kogan, A., Vasarhelyi, M., & Yan, Z. (2017). Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 25, 29—44. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2017.03.003. DOI: https://doi.org/10.1016/j.accinf.2017.03.003
Brockova, K., Rossokha, V., Chaban, V., Zos-Kior, M., Hnatenko, I., & Rubezhanska, V. (2021). Economic mechanism of optimizing the innovation investment program of the development of agro-industrial production. Management Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development, 43 (1), 129—136. https://doi.org/10.15544/mts.2021.11. DOI: https://doi.org/10.15544/mts.2021.11
Galy, E., & Sauceda, M. J. (2014). Post-implementation practices of ERP systems and their relationship to financial performance. Information & Management, 51 (3), 310—319. https://doi.org/10.1016/j.im.2014.02.002. DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2014.02.002
Gryshchenko, I., Ganushchak–Efimenko, L., Shcherbak, V., Nifatova О., Zos-Kior М., Hnatenko, I., Martynova, L., & Martynov, A. (2021). Making use of competitive advantages of a university education innovation cluster in the educational services market. European Journal of Sustainable Development, 10 (2), 336.
Koyuncugil, A. S., & Ozgulbas, N. (2012). Financial early warning system model and data mining application for risk detection. Expert systems with Applications, 39 (6), 6238—6253. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.12.021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.12.021
Kuksa, I., Hnatenko, I., Orlova-Kurilova, O., Moisieieva, N., & Rubezhanska, V. (2019). State regulation of innovative employment in the context of innovative entrepreneurship development. Management Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development, 41 (2), 228—236. https://doi.org/10.15544/mts.2019.19. DOI: https://doi.org/10.15544/mts.2019.19
Kuo, Y. F., & Chen, P. C. (2008). Constructing performance appraisal indicators for mobility of the service industries using Fuzzy Delphi Method. Expert systems with applications, 35 (4), 1930—1939. https://doi.org/10.1016/S1467-0895(01)00024-0. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.08.068
Lozhachevska, O., Navrotska, T., Melnyk, O., Kapinus, L., Zos-Kior, M., & Hnatenko, I. (2021). Management of logistics and marketing behavior of innovation clusters in territorial communities in the context of digitalization of society and the online market. Laplage in Journal, 7 (3), 315—323. https://doi.org/10.24115/S2446-62202021731299p.315-323. DOI: https://doi.org/10.24115/S2446-62202021731299p.315-323
Poston, R., & Grabski, S. (2001). Financial impacts of enterprise resource planning implementations. International Journal of Accounting Information Systems, 2 (4), 271—294. https://doi.org/10.1016/S1467-0895(01)00024-0. DOI: https://doi.org/10.1016/S1467-0895(01)00024-0
Semenov, A., Kuksa, I., Hnatenko, I., Sazonova, T., Babiy, L., & Rubezhanska, V. (2021). Management of energy and resource-saving innovation projects at agri-food enterprises. TEM Journal, 10 (2), 751—756. https://doi.org/10.18421/TEM102-32. DOI: https://doi.org/10.18421/TEM102-32
Sohn, S. Y., Kim, H. S., & Moon, T. H. (2007). Predicting the financial performance index of technology fund for SME using structural equation model. Expert Systems with Applications, 32 (3), 890—898. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.01.036. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.01.036
Zos-Kior, M., Hnatenko, I., Isai, O., Shtuler, I., Samborskyi, O., & Rubezhanska, V. (2020). Management of efficiency of the energy and resource saving innovative projects at the processing enterprises. Management Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development, 42 (4), 504—515. https://doi.org/10.15544/mts.2020.52. DOI: https://doi.org/10.15544/mts.2020.52