Краснюк М. Т., кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри інформаційних систем в економіці, Інститут інформаційних технологій в економіці Київського національного економічного університету імені Вадима Гетьмана, м. Київ, Україна

ORCID ID: 0000-0002-8857-8821
e-mail: kmt@ukr.net

Кулинич Ю. М., кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри фінансів, Інститут економіки та менеджменту Національного університету харчових технологій, м. Київ, Україна

ORCID ID: 0000-0002-9018-0708
e-mail: iurii.kulynych@gmail.com

Ткаленко А. М., старший викладач,  Навчально-науковий інститут сучасних технологій навчання, Київський національний університет технологій та дизайну, м. Київ, Україна

ORCID ID: 0000-0003-2132-3119
e-mail: tkalenko.am@knutd.com.ua

Краснюк С. О., старший викладач,  Навчально-науковий інститут сучасних технологій навчання, Київський національний університет технологій та дизайну, м. Київ, Україна

ORCID ID: 0000-0002-5987-8681
e-mail: krasnyuk.so@knutd.edu.ua

Методологія ефективного застосування економічно-математичного моделювання як ключовий компонент багаторівневого адаптивного антикризового управління

Анотація. Сучасна економіка характеризується не тільки процесами посилення глобалізації та конкуренції на ринках, мобільністю та інтернаціоналізацією ресурсів, швидким розвитком інноваційних інформаційних технологій, а й швидким поширенням кризових явищ у середині та між національними економіками – усі ці фактори впливають на нові вимоги до ефективного корпоративного управління.
З’ясовано, що процес складання та налаштування елементів антикризової програми (плану) є відкритим, евристичним, інтелектуальним процесом прийняття управлінських рішень та сценаріїв. Доведено, що інтелектуальні та професійні здібності керівника (спеціаліста, аудитора, контролера) відіграють значну роль у розробці та впровадженні ефективних антикризових планів та програм управління. Це визначає важливість особистісного фактора та досвіду підготовки до прийняття рішень у відкритих проблемах, формує вимоги до відбору та організації роботи в режимі ad-hoc внутрішніх та зовнішніх експертів (аудиторів, контролерів). У процесі дослідження з’ясовано, що практика управління логістичними компаніями на ринках, що розвиваються (особливо в контексті поточної глобальної пандемії) показала значний та негативний потенційний вплив суб’єктивних факторів на рішення керівництва логістичних компаній, їх аудиторів та контролерів (шахрайство, корупція, рейдерство, неуважність, промислове шпигунство тощо).
Щоб обмежити вплив вищезазначених суб’єктивних факторів, проведено дослідження в галузі економіко-математичного моделювання щодо двох основних задач: розробка методології та моделі формування антикризового плану логістичної компанії в контексті можливої багаторівневої кризи та методології й вдосконалення моделей прогнозування результатів впровадження антикризової багаторівневої адаптивної програми для логістичної компанії з урахуванням впливу нинішніх багаторівневих кризових особливостей та умов.
Отримані результати є актуальними та практичними не лише для місцевих логістичних компаній, а й для міжнародного застосування у контексті прогнозованих глобальних макроекономічних та поточних національних кризових явищ.

Ключові слова: антикризовий менеджмент; логістична компанія; економіко-математичне моделювання антикризової програми; прогнозування результату антикризового управління.

Література:

1. Krasniuk, M. T. & Kustarovskyi, O. D. (2017). Problems and prospects of development of Ukrainian logistics and information systems in the conditions of a globalized economy and macroeconomic crisis phenomena. Investytsii : praktyka ta dosvid. Kyiv. 10. 34-39 [in Ukrainian].
2. Kulynych, Y. (2012). Genesis of planning theories from the standpoint of determining the prospects of economic development of the enterprise. Ekonomichny`j analiz.  11(2). 304-307 [in Ukrainian].
3. Crisis Management : Multi-Dimensional Typologies (2020). Retrieved from :  https://www.futurelearn.com/info/courses/high-stakes-leadership-leading-in-times-of-crisis/0/steps/171225 [in English].
4. Krasnyuk, M., Tkalenko, A. & Krasniuk, S. (2021). Development of the fintech industry and fintech technologies under Covid-19.  Grail of Science, (4), 68-70. DOI: https://doi.org/10.36074/grail-of-science.07.05.2021.009 [in Ukrainian].
5. Krasnyuk, M. T. & Kustarovskiy, O. D. (2017). Research, adaptation of methods and perfection of models of financial analysis of enterprises of transport industry in the current crisis conditions of Ukraine. Modeliuvannia ta inform. systemy v ekonomitsi : Zb. Nauk. Pr. / Vidp. Red. V.K. Halitsyn. 93. 175 – 195 [in Ukrainian].
6. Krasnyuk, M., Hrashchenko, I., Krasniuk, S. & Kustarovskiy, O. Reengineering of a Logistic Company and its Information System Taking into Account Macroeconomic Crisis (2019). Modern Economics. 13. 141-153. DOI: https://doi.org/10.31521/modecon.V13(2019)-23 [in English].
7. Krasnyuk, M. & Kustarovskiy O. (2017). The development of the concept and set of practical measures of crisis logistics management in the current Ukraine conditions. Management theory & practice. Publisher : Warsaw Management University. 19 (1). 31-38 [in English].
8. Hrashchenko, I. & Krasnyuk, M. & Krasniuk, S. (2020). Iterative methodology of bankruptcy forecast of logistic companies in emerging markets, taking into account global/regional crisis. Problems of systemic approach in the economy. 1(75). 138–147.  DOI: https://doi.org/10.32782/2520-2200/2020-1-43 [in English].
9. Herashchenko, I. S., Krasniuk, M. T. & Kustarovskyi, O. D. (2018). Improvement of the economic and mathematical modeling of the results of implementation of individual elements of the adaptive crisis policy of the transport industry companies of Ukraine. Naukovyi visnyk Uzhhorodskoho universytetu Seriia «Ekonomika». 1 (51). 205 – 211 [in Ukrainian]
10. Krasnyuk, M., Tkalenko, A. & Krasniuk, S. (2021). Results of analysis of machine learning practice for training effective model of bankruptcy forecasting in emerging markets. Collection of scientific works ΛΌГOΣ. DOI: https://doi.org/10.36074/logos-09.04.2021.v1.07[in English].
11. Zholonko T., Grebinchuk, O., Bielikova, M., Kulynych, Y., & Oviechkina, O. (2021). Methodological Tools for Investment Risk Assessment for the Companies of Real Economy Sector. Risk Financial Managment. 14 (2). 78 [in English].
12. Krasnyuk, M. T., Hrashchenko, I. S., Kustarovskiy, O. D. & Krasniuk, S. O. (2018).  Methodology of effective application of Big Data and Data Mining technologies as an important crisis component of the complex policy of logistic business optimization. Economies’ Horizons. 3(6). 121–136, DOI: https://doi.org/10.31499/2616-5236.3(6).2018.156317 [in English].
13. Krasnyuk, M. & Krasniuk, S. (2020). Comparative characteristics of machine learning for predicative financial modelling.  Collection of scientific works ΛΌГOΣ, 55-57. DOI: https://doi.org/10.36074/26.06.2020.v1.21 [in English].
14. Claire Meyer (2020). Multi-Crisis Management. Retrieved from :  https://www.asisonline.org/security-management-magazine/articles/2020/03/multi-crisis-management/ [in English].