ФІНАНСОВА СТАБІЛЬНІСТЬ КОМПАНІЙ: ІНТЕГРАЦІЯ ПРОГНОЗНИХ ІНСАЙТІВ У ПРОЦЕСИ УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ
Article Sidebar
Надіслано: 09-09-2025
Прийнято: 23-12-2025
Опубліковано: 31-12-2025Article Details
©, 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
В умовах зростання економічної невизначеності, підвищеної фінансової волатильності й частоти зовнішніх шоків проблема забезпечення фінансової стабільності компаній набуває особливої актуальності. Традиційні підходи до управління фінансовими ризиками, які здебільшого ґрунтуються на ретроспективному аналізі фінансових показників, не завжди дозволяють своєчасно ідентифікувати потенційні загрози та адекватно реагувати на них. У цьому контексті фінансове прогнозування виступає важливим інструментом формування проактивної моделі управління фінансовою стабільністю компаній.
Метою дослідження є обґрунтування ролі фінансового прогнозування в забезпеченні фінансової стабільності компаній і розробка концептуального підходу до інтеграції прогнозних інсайтів у процеси управління фінансовими ризиками. Дослідження базується на використанні загальнонаукових і спеціальних методів, зокрема системного та процесного підходів, структурно-логічного моделювання, аналізу сучасних прогнозних методів і ризик-менеджерських інструментів.
У статті показано, що фінансове прогнозування виконує превентивну, адаптивну та стабілізаційну функції, забезпечуючи ранню ідентифікацію фінансових ризиків і підвищення якості управлінських рішень. Доведено, що застосування сценарного аналізу, метрик ризику, систем раннього попередження та методів машинного навчання дозволяє своєчасно виявляти потенційні фінансові дисбаланси та знижувати ймовірність реалізації кризових сценаріїв. Обґрунтовано, що найбільший ефект досягається за умов системної інтеграції прогнозних моделей в управління фінансовими ризиками.
Основним науковим результатом дослідження є розробка авторської концептуальної моделі інтеграції фінансового прогнозування в процеси управління фінансовими ризиками, яка формує замкнений управлінський цикл і сприяє зміцненню фінансової стабільності компаній. Отримані результати мають теоретичну й практичну значущість і можуть бути використані в системах корпоративного фінансового менеджменту.
Посилання
Altman, E. et al. (2016). Financial Distress Prediction in an International Context: a Review and Empirical Analysis of Altman’s Z-Score Model. https://doi.org/10.1111/jifm.12053 DOI: https://doi.org/10.1111/jifm.12053
Basel Committee on Banking Supervision (2018). Stress Testing Principles. Bank for International Settlements (BIS). https://www.bis.org/bcbs/publ/d450.htm?utm_source=chatgpt.com%20%22Stress%20testing%20principles%22
Baudino, O., Carvalho, P., & Svoronos, J.-P. (2024). Liquidity Stress Tests for Banks – Range of Practices and Possible Developments. BIS, 31 p. https://www.bis.org/fsi/publ/insights59.pdf
Chang, V., Sivakulasingam, S., Wang, H., Wong, S. T., Ganatra, M. A., & Luo, J. (2024). Credit Risk Prediction Using Machine Learning and Deep Learning: a Study an Credit Card Customers. Risks, 12. https://doi.org/10.3390/risks12110174 DOI: https://doi.org/10.3390/risks12110174
Chen, S., & Svirydzenka, K. (2021). Financial Cycles – Early Warning Indicators of Banking Crises? IMF Working Paper. WP/21/116. https://www.imf.org/-/media/files/publications/wp/2021/english/wpiea2021116-print-pdf.pdf DOI: https://doi.org/10.5089/9781513582306.001
Enterprise risk management: Integrating with strategy and performance. (2017). Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission (COSO). Appendices. https://static.poder360.com.br/2023/09/Diretriz-Enterprise-Risk-Management-Coso-2017.pdf
European Central Bank. (2021, May). Financial Stability Review. ECB. https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/fsr/ecb.fsr202105~757f727fe4.en.pdf
Gao, H. et al. (2024). Machine learning in business and finance: a literature review and research opportunities. Financial Innovation. https://link.springer.com/article/10.1186/s40854-024-00629-z DOI: https://doi.org/10.1186/s40854-024-00629-z
Gatzert, N., & Martin, M. (2015). Determinants and Value of Enterprise Risk Management: Empirical Evidence from the Literature. Risk Management and Insurance Review, 18(1), 29–53. https://doi.org/10.1111/rmir.12028 DOI: https://doi.org/10.1111/rmir.12028
How Predictive Analytics Is Transforming Financial Risk Management (2024). Takyon. Finance, Data Analytics. https://takyondata.com/en/how-predictive-analytics-is-transforming-financial-risk-management/.
Hyndman, R., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=3977700.
Jobst, A., & Ong, L. (2020). Stress Testing at the International Monetary Fund: Principles, Concepts, and Frameworks. IMF eLibrary. https://www.elibrary.imf.org/display/book/9781484310717/ch001.xml?utm_source=chatgpt.com.
Jorion, P. (2006). Value at Risk the New Benchmark for Managing Financial Risk. New York: The McGraw-Hill Companies. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=1826654
OECD. (2020). OECD Business and Finance Outlook 2020. Sustainable and Resilient Finance: Report. https://www.oecd.org/en/publications/oecd-business-and-finance-outlook-2020_eb61fd29-en.html DOI: https://doi.org/10.1787/eb61fd29-en
Ross, S. A., Westerfield, R. W., Jaffe, J., & Jordan, B. D. (2022). Corporate finance: textbook (13th ed.). McGraw-Hill Education, 1057 p. https://studylib.net/doc/27627577/corporate-finance-13th-edition---ross--westerfield--jaffe
Shi, S., Tse, R., Luo, W. et al. (2022). Machine learning-driven credit risk: a systemic review. Neural Comput & Applic, 34, 14327-14339. https://doi.org/10.1007/s00521-022-07472-2 DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-022-07472-2
Tressel, T., & Ding, X. (2021). Global Corporate Stress Tests – Impact of the COVID-19 Pandemic and Policy Responses. IMF Working Paper. WP/21/212. https://www.imf.org/-/media/files/publications/wp/2021/english/wpiea2021212-print-pdf.pdf DOI: https://doi.org/10.5089/9781513590820.001
Vancsura, L., Tatay, T., & Bereith, T. (2025). Navigating AI-Driven Financial Forecasting: A Systematic Review of Current Status and Critical Research Gaps. Forecasting, 3(3). https://doi.org/10.3390/forecast7030036 DOI: https://doi.org/10.3390/forecast7030036
Wasserbacher, H., & Spindler, M. (2021). Machine Learning for Financial Forecasting, Planning and Analysis: Recent Developments and Pitfalls. https://arxiv.org/pdf/2107.04851?utm_source=chatgpt.com