ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

ROR

ЕДРПОУ 05481984

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

КАТАЛОГ

Статистичні методи оцінки цінових ризиків у системі управління діяльністю підприємства
Порсюрова І. П.

Порсюрова І. П. Статистичні методи оцінки цінових ризиків у системі управління діяльністю підприємства. Бізнес Інформ. 2026. №4. C. 667–676.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-4-667-676

Розділ: Менеджмент і маркетинг

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 0

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 311.21:338.5:658.15

Анотація:
Метою статті є обґрунтування теоретичних і прикладних засад використання статистичних методів оцінки цінових ризиків у системі управління діяльністю підприємства. У процесі дослідження визначено сутність цінового ризику як імовірності відхилення фактичних цінових параметрів від запланованих, що впливає на витрати, доходи, прибуток і рентабельність підприємства. Обґрунтовано, що в умовах нестабільності ринкового середовища, інфляційних коливань і зростання невизначеності ціновий ризик набуває системного характеру і потребує інтеграції у загальну систему ризик-менеджменту підприємства. У статті узагальнено сучасні наукові підходи до аналізу цінової динаміки, волатильності та прогнозування, зокрема із застосуванням методів аналізу часових рядів, кореляційно-регресійного моделювання та сценарного підходу. Доведено, що статистичні методи дозволяють не лише фіксувати зміни цін, а й кількісно оцінювати їх варіативність, виявляти закономірності, визначати взаємозв’язки між цінами та фінансовими результатами підприємства. Систематизовано основні інструменти статистичної оцінки цінових ризиків, зокрема аналіз динаміки, абсолютні та відносні відхилення, середні величини, показники варіації (дисперсія, середньоквадратичне відхилення, коефіцієнт варіації), а також методи кореляційного та регресійного аналізу. Обґрунтовано їх інформаційне та практичне значення для прийняття управлінських рішень у сфері ціноутворення, планування витрат і формування фінансових результатів. Встановлено, що поєднання статистичного аналізу, прогнозування та сценарного моделювання створює аналітичну основу для переходу від реактивного до проактивного управління ціновими ризиками. Доведено, що результати статистичної оцінки можуть бути ефективно інтегровані у стратегічний, тактичний та оперативний рівні управління підприємством.

Ключові слова: ціновий ризик; статистичні методи; управління підприємством; варіація цін; кореляційний аналіз; регресійне моделювання; прогнозування; сценарний аналіз.

Табл.: 2. Бібл.: 15.

Порсюрова Ірина Петрівна – кандидат економічних наук, доцент, доцент, кафедра маркетингу та торговельного підприємництва, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна (пл. Свободи, 4, Харків, 61022, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Alfeus M., Nikitopoulos C. S. Forecasting volatility in commodity markets with long-memory models. Journal of Commodity Markets. 2022. Vol. 28. Article 100248. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcomm.2022.100248.
Allayioti A., Venditti F. The role of comovement and time-varying dynamics in forecasting commodity prices. ECB Working Paper Series. 2023. No. 2901.
Baumann U., Ferrando A., Georgarakos D., Gorodnichenko Y., Reinelt T. SAFE to update inflation expectations? New survey evidence on euro area firms. ECB Working Paper Series. 2024. No. 2949.
Glossary: Coefficient of variation // Eurostat. Luxembourg : Statistical Office of the European Union, 2026. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Coefficient_of_variation/fr
Glossary: Time series analysis // Eurostat. Luxembourg : Statistical Office of the European Union, 2026. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Main_Page
Guo Y., Peng P., Zhou L., Tang Y. Forecasting volatility in commodity markets with climate risk. Finance Research Letters. 2025. Vol. 78. Article 107094. DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.107094
Богданюк І. В., Мандич С. М. Багатофакторна модель оцінки ризиків та їх вплив на економічну безпеку підприємства. Бізнес Інформ. 2024. № 9. С. 148–153. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-9-148-153
Грицай О., Дефір І., Козак О. Огляд кількісних методів оцінки ризиків зовнішньоекономічної діяльності. Економіка та суспільство. 2024. № 68. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-68-104
Рудь О. О. Інвестиційний ризик-менеджмент: особливості аналізу та оцінки ризиків в інвестиційному проєкті. Економіка та суспільство. 2024. № 70. С. 356–364. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-70-127
Рябенко Г. М., Бєлов Г. О., Кудрич В. П. Теоретичні аспекти інтеграції статистичних та економічних методів у підприємницькій діяльності. Економіка та суспільство. 2025. № 81. С. 106–111. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-81-34
Тітов В. В. Управління ризиками підприємств промислового маркетингу: дослідження досвіду ПрАТ «Полтавський ГЗК». Сталий розвиток економіки. 2024. № 4(51). С. 194–198. DOI: https://doi.org/10.32782/2308-1988/2024-51-28
Порсюрова І. П. Кореляційний аналіз взаємозв’язку показників акціонерних товариств. Розвиток бухгалтерського обліку та оподаткування в Україні: теорія, практика та професійна етика : збірка тез Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції, м. Ірпінь, 5–6 листопада 2020 року. Ірпінь : Університет Державної фіскальної служби України, 2020. С. 275–277.
Порсюрова І. П. Статистика : конспект лекцій для здобувачів спеціальності 073 Менеджмент (освітня програма «Торговельний менеджмент») першого (бакалаврського) рівня вищої освіти, денної та заочної форм здобуття освіти / укладач І. П. Порсюрова. Харків : ХНУ імені В. Н. Каразіна, 2025. 77 с.
Ревенко Д. С. Структурний підхід до моделювання стійкості соціально-економічних систем. Проблеми системного підходу в економіці. 2018. Вип. 6(68). С. 225–230.
Щербініна С. А., Климко О. Г., Марочко Т. Р. Застосування економіко-математичного моделювання для аналізу діяльності підприємства. Ефективна економіка. 2019. № 6. URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?n=6&y=2019