СУЧАСНІ ПІДХОДИ ДО ОЦІНКИ ФІНАНСОВОГО СТАНУ ПІДПРИЄМСТВ В УМОВАХ ТУРБУЛЕНТНОЇ ЕКОНОМІКИ
Анотація
Фінансовий стан підприємства є ключовим показником його стабільності, конкурентоспроможності та здатності витримувати зовнішні економічні шоки. В умовах турбулентної економіки, яка характеризується високою волатильністю ринку, коливанням валютного курсу, інфляцією та зростанням невизначеності, традиційні підходи до оцінки фінансового стану на основі стандартних коефіцієнтів ліквідності, рентабельності та платоспроможності часто виявляються недостатніми.
Сучасні дослідження показують, що ефективна оцінка фінансового стану підприємства потребує комплексного підходу, який поєднує класичні фінансові показники з аналітичними методами обробки великих масивів даних. Раніше використовувані прості коефіцієнти та дискримінантні моделі поступово доповнюються інтегральними системами оцінки, які враховують широкий спектр показників та їх взаємозв’язки. Суттєвим аспектом є прогнозування фінансових труднощів на основі комплексного аналізу великих даних, що дозволяє підвищити точність оцінки фінансового стану підприємства майже до 98% у деяких дослідженнях [1,2]. Тобто, особливістю сучасного підходу до оцінки фінансового стану підприємства є активне застосування цифрових технологій як способу обробки даних.
Традиційні показники, такі як Current Ratio, Quick Ratio, Debt/Equity, ROA та ROE, і далі використовуються, проте вони не завжди здатні адекватно відобразити ризики в умовах швидких економічних змін та зовнішніх шоків. Саме тому сучасні підходи включають інтегральні індекси фінансового стану, які об’єднують численні фінансові та нефінансові показники, а також застосування сценарного аналізу та стрес-тестування для моделювання впливу шоків, таких як падіння виручки, затримки платежів або коливання валютного курсу. Крім того, сучасна аналітика великих даних дозволяє виявляти проблемні підприємства на ранніх стадіях, у тому числі так звані «зомбі-підприємства», що формально функціонують, але мають хронічну низьку платоспроможність [4].
Практика застосування сучасних методів підтверджує їх ефективність. Наприклад, у В’єтнамі використання комплексних аналітичних моделей із великими масивами фінансових даних дозволило досягти точності прогнозування фінансових труднощів підприємств близько 98% [1]. В аналізі компаній країн «Вишеградської групи» показано, що традиційні моделі оцінки банкрутства значно втратили ефективність під час пандемії 2020–2022 рр., коли з’явилися нові зовнішні ризики, включаючи локдауни та порушення ланцюгів постачання, що потребувало адаптації методів під нові реалії [2]. В Україні підприємства стикаються з високими кредитними ставками та обмеженим доступом до фінансування, що створює додаткові ризики для їх фінансової безпеки [5]. Для українських підприємств особливо актуальним є підхід, який поєднує класичні фінансові показники з інтегральними оцінками фінансової безпеки, що дозволяє враховувати як внутрішні показники (ліквідність, рентабельність, оборотність активів), так і зовнішні ризики - інфляцію, коливання валютного курсу та нестабільність попиту. Це забезпечує комплексний моніторинг фінансової стійкості та дозволяє своєчасно реагувати на потенційні кризові ситуації [5]. Поєднання класичних підходів до здійснення оцінки фінансового стану та сучасних цифрових інструментів дозволяє підприємствам максимально швидко адаптуватись до постійних змін та деструктивних чинників зовнішнього середовища.
Таким чином, сучасні підходи до оцінки фінансового стану підприємств у турбулентних умовах поєднують класичний фінансовий аналіз із сучасними аналітичними інструментами, включно з інтегральними показниками, стрес-тестами та аналітикою великих даних. Використання таких методів дозволяє підвищити оперативність управлінських рішень, виявляти ризики на ранніх стадіях і підтримувати стабільність підприємства навіть у кризових економічних умовах.
Посилання
Ha H. H., Truong H. H., Nguyen T. H. (2023). Financial distress forecasting with a machine learning approach. Corporate Governance and Organizational Behavior Review, 7(3), 80–92. https://virtusinterpress.org/IMG/pdf/cgobrv7i3p8.pdf
Lokanan M. E., Tengeh R., Joseph A. (2024). Predicting financial distress in TSX-listed firms using modern analytical algorithms. Frontiers in Artificial Intelligence, 7, Article 1466321. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1466321/full
Forecasting Financial Distress With Machine Learning — A Review. (2020). ResearchGate / MDPI preprint. https://www.researchgate.net/publication/348146080_Forecasting_Financial_Distress_With_Machine_Learning_-_A_Review
Bargagli-Stoffi F. J., Schneider F., Zaki M. (2023). Machine Learning for Zombie Hunting: Predicting Distress from Firms’ Accounts and Missing Values. arXiv preprint arXiv:2306.08165. https://arxiv.org/abs/2306.08165
Давиденко Н. М. (2023). Інтегральна оцінка рівня фінансової безпеки підприємства в умовах турбулентного середовища. Економіка та держава, №11, с. 28–32.