Перейти до вмісту (натисніть Enter)
ІНТЕГРАТИВНА ДІАГНОСТИКА ЕКОНОМІЧНОЇ СПРОМОЖНОСТІ ЯК ОСНОВА СТРАТЕГІЧНОГО РОЗВИТКУ ПІДПРИЄМСТВ БУДІВЕЛЬНОГО ДЕВЕЛОПМЕНТУ В УМОВАХ ВИСОКОЇ ПРОЄКТНОЇ СКЛАДНОСТІ
ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ
АНОТАЦІЯ
В статті обґрунтовано необхідність удосконалення методологічних підходів до оцінювання економічної спроможності підприємств будівельного девелопменту в умовах мультипроєктного середовища, цифрової трансформації та зростання системних ризиків. Запропоновано концептуальну платформу й економіко-математичний інструментарій інтегративного оцінювання, що поєднує фінансові, інвестиційні, ресурсні, кадрові, цифрові, проєктні та стратегічні складові діяльності підприємства. Розроблений підхід враховує приховані міжпроєктні взаємозалежності, системні ризики та волатильність портфеля проєктів. Практична цінність результатів полягає у створенні аналітичного інструментарію для підвищення обґрунтованості управлінських рішень, адаптивності підприємств і забезпечення їх довгострокової економічної спроможності.
КЛЮЧОВІ СЛОВА
підприємства будівельного девелопменту, економічна діагностика, багатокритеріальне оцінювання, цифрова трансформація, операційна діяльність, проєкт, стратегія, сталий розвиток, конкурентоспроможність, управлінські рішення
ПОСИЛАННЯ
1. Government of Ukraine, World Bank Group, European Commission, & United Nations. (2026). Ukraine: Fifth rapid damage and needs assessment (RDNA5): February 2022–December 2025. World Bank Group.
2. IREX. (2025). Ukraine labor market intelligence: Sector snapshot—Construction.
3. Organisation for Economic Co-operation and Development. (2025). OECD economic surveys: Ukraine 2025. OECD Publishing.
4. European Bank for Reconstruction and Development. (2026, February 5). EBRD 2025 finance for Ukraine rises to a record €2.9 billion.
5. Teece, D. J. (2007). Explicating dynamic capabilities: the nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance. Strategic Management Journal, 28(13), 1319–1350.
6. Teece, D. J. (2018). Business models and dynamic capabilities. Long Range Planning, 51(1), 40–49.
7. Trach, R., Ryzhakova, G., Trach, Y., Shpakov, A., & Tyvoniuk, V. (2023). Modeling the Cause-and-Effect Relationships between the Causes of Damage and External Indicators of RC Elements Using ML Tools. Sustainability, 15(6), 5250.
8. Trach R, Khomenko O, Trach Y, Kulikov O, Druzhynin M, Kishchak N, Ryzhakova G, Petrenko H, Prykhodko D, Obodіanska O. Application of Fuzzy Logic and SNA Tools to Assessment of Communication Quality between Construction Project Participants. Sustainability. 2023; 15(7):5653.
9. Cooper, R. G., Edgett, S. J., & Kleinschmidt, E. J. (1999). New product portfolio management: practices and performance. Journal of Product Innovation Management, 16(4), 333–351.
10. Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 118–144.
11. Sychov, O., Fesun, A., Ryzhakova, G., Chupryna, Y., Rubtsova, S., & Dubyna, N. (2025). Investment support for digital construction in the context of Ukraine's post-war reconstruction. Financial and Credit Activity: Problems of Theory and Practice, 5(64), 384–396.
12. Ryzhakova, G., Pokolenko, V., Omirbayev, S., Novykova, I., Bielienkova, O., & Kapustian, M. (2022, April). Modern structuring of project financing solutions in construction. In 2022 International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST) (pp. 1-7). IEEE.
13. Trach, R., Chupryna, I., Tormosov, R., Leshchynsky, V., Trach, Y., Ryzhakova, G., Ratnikov, D., & Onofriichuk, O. (2026). Decision Support Framework for Post-War Infrastructure Revitalization Using a Hybrid Fuzzy–Simulation–ANN Model. Applied Sciences, 16(9), 4364.
14. Trach, R., Chupryna, I., Tormosov, R., Druzhynin, M., Trach, Y., Ryzhakova, G., & Ratnikov, D. (2026). An Integrated Fuzzy Logic and Network Analysis Approach to Assessing Supply Chain Stability in Prefabricated Construction. Sustainability, 18(3), 1380.
15. Bielienkova, O., Ryzhakova, G., Kulikov, O., Akselrod, R., Loktionova, Y. (2024). Formation of organizational change management strategies based on fuzzy set methods. Data-Centric Business and Applications. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies,195, 7-11. Springer, Cham.
