ФОРМАЛІЗАЦІЯ ВПЛИВУ ЕКЗОГЕННИХ ТА ЕНДОГЕННИХ ПРОЦЕСІВ НА ФІНАНСОВУ ДІЯЛЬНІСТЬ ПІДПРИЄМСТВ АГРОБІЗНЕСУ
Article Sidebar
Надіслано: 26-10-2023
Опубліковано: 29-02-2024
©, 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
Функціонування підприємницьких структур в аграрній сфері останнім часом суттєво ускладнилося. У сучасних умовах усе складніше стає розробляти безпекові стратегії для підприємств агробізнесу, адже значний негативний вплив на їхню фінансову діяльність мають чинники, які виникли порівняно недавно, особливо зовнішні. З метою ухвалення оптимальних фінансових рішень слід використовувати весь інструментарій, напрацьований і апробований багаторічним досвідом ведення підприємницької діяльності в аграрній сфері й за кордоном, і в нашій країні. Одним із таких методів є економічне описове когнітивне моделювання, яке дозволяє проаналізувати зовнішні та внутрішні фактори впливу на діяльність підприємств, оцінити силу їх взаємодії, графічно відобразити причиново-наслідкові зв’язки в динамічній слабкоструктурованій системі.
У роботі досліджено методику когнітивного моделювання з метою формалізації впливу екзогенних та ендогенних процесів на фінансову діяльність підприємств агробізнесу. У результаті проведеного дослідження проаналізовано компоненти розвитку підприємств в аграрній сфері з позиції забезпечення ефективності їхньої фінансової діяльності з використанням когнітивного моделювання. Побудовано матрицю причиновості та когнітивну карту впливу множини факторів на цільовий компонент «фінансова діяльність підприємств агробізнесу». Проведено імпульсне моделювання впливу заданих концептів і визначено рівень їхнього впливу на фінансову діяльність в інтегральній моделі їх функціонування. Результати проведеного когнітивного моделювання впливу факторів на фінансову діяльність підприємств агробізнесу можуть бути використані для розробки безпечної стратегії стійкого розвитку підприємств інших галузей в умовах динамічних економічних змін. Когнітивна методологія та програмна система Fuzzy-Logic Cognitive Mapping є потужним інструментом, який дає можливість системно та всебічно проводити якісний аналіз статичних моделей за допомогою «м’якого» системного підходу до програмування, верифікувати знання, виконувати сценарне імпульсне дослідження компонентів на фінансову діяльність підприємств, що дає можливість обирати оптимальний варіант розвитку подій та ухвалювати рішення з його практичної реалізації.
Article Details
Посилання
Atkin, R. & Casti, J.L. (1977). Polyhedral Dynamics and the Geometry of Systems. IIASA Research Report. IIASA, Laxenburg, Austria: RR-77-006. https://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/709/1/RR-77-006.pdf
Axelrod, R. (1976). The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton. University Press. https://press.princeton.edu/books/hardcover/9780691644165/structure-of-decision
Bondarenko, V., Martynova, L., Chorna, N., Sukhorebra, T., & Seheda, S. (2019). Evaluation system formation of development of enterprise's innovative potential. Academy of Strategic Management Journal, 18(1). https://www.abacademies.org/journals/month-february-year-2019-vol-18-issue-1-journal-asmj-past-issue.html
Checkland, P. (1981). Systems Thinking, Systems Practice. New York: J. Wiley. https://scholar.google.com/scholar_lookup?title=Systems+Thinking,+Systems+Practice&author=Checkland,+P.&publication_year=1981
Checkland, P. (2000). Soft systems methodology: A thirty year retrospective. Systems Research and Behavioral Sciences, 17, 11–58. https://doi.org/10.1002/1099-1743(200011)17:1+<::AID-SRES374>3.0.CO;2-O DOI: https://doi.org/10.1002/1099-1743(200011)17:1+<::AID-SRES374>3.3.CO;2-F
Davidz, H.L., & Nightingale, D.J. (2008). Enabling systems thinking to accelerate the development of senior systems engineers. Systems Engineering, 11(1), 1–14. https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/84536/cp_050710_davidznihtingalerhodes_incose.pdf?sequence=1 DOI: https://doi.org/10.1002/sys.20081
Dickerson, J., & Kosko, B. (1998). Virtual Worlds as Fuzzy Dynamic Systems. Technology for Multimedia. New York, IEEE Press. https://www.researchgate.net/publication/2729086_Virtual_Worlds_as_Fuzzy_Dynamical_Systems
Eden, C. (1988). Cognitive mapping. European Journal of Operational Research, 36, 1-13. https://doi.org/10.1016/0377-2217(88)90002-1 DOI: https://doi.org/10.1016/0377-2217(88)90002-1
Frank, M. (2010). Assessing the interest for systems engineering positions and other engineering positions’ required capacity for engineering systems thinking (CEST). Systems Engineering, 13(2), 161–174. https://doi.org/10.1002/sys.20140 DOI: https://doi.org/10.1002/sys.20140
Kosko, B. (1986). Fuzzy cognitive Maps. International Journal of Man-Machine Studies, 24(1), 65-75. https://doi.org/10.1016/S0020-7373(86)80040-2 DOI: https://doi.org/10.1016/S0020-7373(86)80040-2
Kyzym, M.O., Pylypenko, A.A., & Zinchenko, V.A. (2007). Balanced scorecard: monograph. Kharkiv: VD «Inzhek». http://aapil.ho.ua/index.php/ua/teksti-prats/teksti-monografij/20-zbalansovana-sistema-pokaznikiv
Mihus, I., Denysenko, M., Rumyk, I., Pletenetska, S., Laptiev, M., & Kupriichuk, V. (2021). Methodology of corporate financial diagnostics in the period of a crisis. AD ALTA: journal of interdisciplinary research, 11(1), Spesial Issue XV, 52-55. http://www.magnanimitas.cz/ADALTA/110115/PDF/110115.pdf
Patyka, N., Khodakivska, O., Pronko, L., Kolesnyk, T., Klymchuk, O., Kamenschuk, B., & Zayed, N.M. (2021). Approaches to Evaluation of the Agriculture Competitiveness Level: Empirical Evidence in Ukraine. Academy of Strategic Management Journal, 20(1). https://www.abacademies.org/articles/Approaches-to-evaluation-of-the-agriculture-competitiveness-level-empirical-evidence-in-Ukraine-1939-6104-20-1-703.pdf
Pylypenko, O., Matviienko, H., Putintsev, A., Vlasenko, I., & Onyshchuk, N. (2022). Government tax policy in the digital economy. Cuestiones Políticas. https://doi.org/10.46398/cuestpol.4072.15 DOI: https://doi.org/10.46398/cuestpol.4072.15
Pylypenko, O., & Rumyk, I. (2022). Financial support of enterprises: possibilities of using cognitive modeling. Scientific notes of KROK University, 2(66), 44-52. https://doi.org/10.31732/2663-2209-2022-66-44-52 DOI: https://doi.org/10.31732/2663-2209-2022-66-44-52
Richmond, B. (1997). The "thinking” in systems thinking: how can we make it easier to master?". https://thesystemsthinker.com/the-thinking-in-systems-thinking-how-can-we-make-it-easier-to-master/
Roberts, F. (1976). Discrete mathematical models with applications to social, biological and environmental problems. Prentice-Hall, Englewood Cliffs. N.J. https://archive.org/details/discretemathemat0000robe/mode/2up
Rumyk, I. (2020). Application of cognitive tools in researches of economic models of food providing. Market Relations Development in Ukraine, 2(225), 70-80. https://library.krok.edu.ua/media/library/category/statti/rumyk_0004.pdf
Rumyk, I. (2020). Food security of the state: questions of theory, methodology and practice. Monograph. Kyiv: University of Economics and Law "KROK". https://doi.org/10.31732/FS DOI: https://doi.org/10.31732/FS
Rumyk, I. (2021). Modeling the impact of economic indicators on food security. Economics, Finance and Management Review, 2(6), 4-13. https://doi.org/10.36690/2674-5208-2021-2-4 DOI: https://doi.org/10.36690/2674-5208-2021-2-4
Seheda, S. (2020). The Agricultural production of Ukraine. Monograph. Vinnytsia: Publisher Balyuk Ihor. https://r.donnu.edu.ua/handle/123456789/2755
Tkachenko, O. (2019). Cognitive Modeling of Composite Systems. Digital Platform: Information Technologies in Sociocultural Sphere., 2(1), 11-19. http://infotech-soccult.knukim.edu.ua/article/view/175650/176888 DOI: https://doi.org/10.31866/2617-796x.2.1.2019.175650
Tkalenko, S., Melnyk, T., & Kudyrko, L. (2021). Empirical analysis of exports of organic agricultural food products of Ukraine. Baltic Journal of Economic Studies, 7, 177-186. https://doi.org/10.30525/2256-0742/2021-7-3-177-185 DOI: https://doi.org/10.30525/2256-0742/2021-7-3-177-185
Tkalenko, S., Sukurova, N., & Honcharova, A. (2020). Determinants of the Foreign Direct Investments in Terms of Digital Transformation of the Ukrainian Economy. Digital Science. Advances in Intelligent Systems and Computing, 1114, 148-164. https://doi.org/10.1007/978-3-030-37737-3_14 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-37737-3_14
Yaldin, I.V. (2011). Cognitive modeling in the forecast of strategy scenarios of steady development of business integrated structure. The Problems of Economy, 4, 142-150. https://www.problecon.com/export_pdf/problems-of-economy-2011-4_0-pages-142_150.pdf
Yatsukh, O. (2018). Cognitive modeling of factors of influence on the processes of formation and reproduction of fixed assets of agricultural enterprises. Development Management, 16(4), 73-87. https://www.hneu.edu.ua/wp-content/uploads/2022/02/73-87-DM_2018_04_2018_Yatsukh.pdf DOI: https://doi.org/10.21511/dm.4(4).2018.07