http://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/51 2026-06-03T10:24:43Z 2026-06-03T10:24:43Z Рилєєв, Сергій Володимирович / Rylieiev, Serhii Дрінь, Ірина Ігорівна / Drin, Iryna http://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/4327 2026-06-02T11:24:26Z 2026-01-01T00:00:00Z

Title: Analytical tools for tax consulting: Integration of financial methods and mathematical modeling Authors: Рилєєв, Сергій Володимирович / Rylieiev, Serhii; Дрінь, Ірина Ігорівна / Drin, Iryna Abstract: The purpose of the article is to substantiate the theoretical foundations and practical aspects of applying analytical tools of tax consulting, combining financial assessment methods and mathematical modelling apparatus,to improve the quality of management decisions of small and medium-sized enterprises (SMEs) in modern business conditions. The research employs analysis and synthesis to systematise theoretical pproaches to tax consulting; statistical analysis to evaluate the dynamics of fiscal indicators of SMEs; financial analysis methods to calculate tax burden indicators; correlation-regression analysis and principal component analysis to construct a mathematical model for taxation optimisation; and comparative analysis to assess the effectiveness of different taxation systems. The expediency of integrating financial and mathematical methods in consulting practice is substantiated. The proposed analytical tools can be used by consulting firms, SMEs, and fiscal control bodies to assess taxation quality and develop sound management decisions in the field of tax policy.В умовах воєнного стану та повоєнного відновлення України одним із ключових викликів для суб'єктів господарювання є адаптація до нестабільного фіскального середовища. Постійні зміни в податковому законодавстві, підвищення рівня фіскального тиску на малий та середній бізнес (МСБ), а також потреба у підвищенні ефективності управлінських рішень зумовлюють зростання попиту на якісні послуги податкового консалтингу. Водночас відсутність комплексного аналітичного інструментарію, що поєднував би фінансові та математичні підходи до оцінювання податкових зобов'язань підприємств, суттєво знижує практичну цінність консалтингових послуг. Метою статті є обґрунтування теоретичних засад та практичних аспектів застосування аналітичного інструментарію податкового консалтингу, що включає фінансові методи оцінювання та математичний апарат моделювання, для підвищення якості управлінських рішень суб’єктів МСБ в сучасних умовах господарювання. У процесі дослідження використано: аналіз та синтез – для систематизації теоретичних підходів до податкового консалтингу; статистичний аналіз – для оцінювання динаміки фіскальних показників МСБ; методи фінансового аналізу – для розрахунку індикаторів податкового навантаження; кореляційно-регресійний аналіз та метод головних компонент – для побудови математичної моделі оптимізації оподаткування; порівняльний аналіз – для зіставлення ефективності різних систем оподаткування. У статті систематизовано фінансовий інструментарій податкового консалтингу, що охоплює розрахунок ефективної ставки оподаткування, індексу податкового навантаження та коефіцієнта податкової еластичності. Розроблено математичну модель оцінювання оптимальності системи оподаткування суб’єктів МСБ на основі індексу OSI, побудованого методом головних компонент. Встановлено, що суб'єкти спрощеної системи оподаткування демонструють нижчий рівень фіскального тиску, проте мають обмежений доступ до інструментів оптимізації. Обґрунтовано доцільність інтеграції фінансових та математичних методів у практиці консалтингових послуг. Запропоновані аналітичні інструменти можуть використовуватися консалтинговими компаніями, підприємствами МСБ та органами фіскального контролю для оцінювання якості оподаткування та вироблення обґрунтованих управлінських рішень у сфері податкової політики. Перспективним напрямом є розширення моделі шляхом включення показників тіньової економіки та автоматизації процесу розрахунку OSI з використанням інструментів бізнес-аналітики.

2026-01-01T00:00:00Z Тимченко, Надія Миколаївна Міщенко, Іван Анатолійович Вдовічена, Ольга Геннадіївна / Vdovichena, Olha http://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/4324 2026-05-31T17:07:19Z 2026-01-01T00:00:00Z

Title: Штучний інтелект як інструмент прогнозування попиту і поведінки споживачів Authors: Тимченко, Надія Миколаївна; Міщенко, Іван Анатолійович; Вдовічена, Ольга Геннадіївна / Vdovichena, Olha Abstract: Трансформація маркетингового середовища під впливом цифровізації зумовлює потребу в методичному переосмисленні інструментарію прогнозування попиту. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю адаптації бізнесу до умов цифрової економіки та ринку. Мета – обґрунтування методичних засад застосування алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування попиту та моделювання поведінки споживачів. У процесі дослідження застосовано комплекс взаємодоповнювальних методів наукового пізнання. Зокрема, використано системний аналіз для класифікації сучасних підходів до застосування штучного інтелекту в прогнозуванні попиту та визначення їхніх функціональних особливостей у маркетинговій аналітиці. Для побудови та інтерпретації прогнозних підходів застосовано елементи економіко-математичного моделювання, зокрема аналіз часових рядів (ARIMA-підхід), рекурентні нейронні мережі (LSTM), а також ансамблеві алгоритми машинного навчання (Random Forest, XGBoost), що дозволяють ураховувати як лінійні, так і нелінійні залежності в споживчих даних. Порівняльний аналіз моделей прогнозування здійснювався за допомогою стандартних метрик якості: середньої абсолютної похибки (MAE), середньоквадратичної похибки (RMSE) та середньої абсолютної відносної похибки (MAPE), що дозволяє оцінити точність і стабільність прогнозних результатів у різних умовах даних. Окремо застосовано методи аналізу даних поведінки споживачів, які включають оброблення історії покупок, цифрової активності та реакцій на маркетингові стимули, що дозволяє враховувати поведінкові фактори в процесі формування прогнозів попиту. Результати дослідження свідчать, що штучний інтелект суттєво змінює підхід до прогнозування попиту. Якщо раніше компанії переважно реагували на вже сформовані тенденції, то зараз з’являється можливість їх передбачати ще на ранніх етапах. Алгоритми машинного навчання дозволяють виявляти складні взаємозв’язки між ціною, сезонністю, поведінковими патернами та зовнішніми факторами, які важко врахувати у традиційних моделях. Водночас ефективність таких технологій значною мірою залежить від якості даних, рівня цифрової зрілості компанії та здатності інтегрувати аналітичні системи в управлінські процеси. Узагальнено, що штучний інтелект поступово стає ключовим елементом сучасної маркетингової аналітики, впливаючи не лише на точність прогнозів, а й на підходи до прийняття управлінських рішень у сфері попиту та поведінки споживачів. Подальші дослідження доцільно спрямувати на вдосконалення моделей прогнозування та адаптацію алгоритмів штучного інтелекту до динамічних умов ринку. The transformation of the marketing environment driven by digitalization creates a need for the methodological reassessment of demand-forecasting tools. The relevance of the study stems from the need for businesses to adapt to the conditions of the digital economy and the modern market. The aim is to substantiate the methodological foundations for applying artificial intelligence algorithms to demand forecasting and consumer-behavior modeling. The study employs a set of complementary scientific methods. In particular, systems analysis is used to classify current approaches to the application of artificial intelligence in demand forecasting and to identify their functional features within marketing analytics. To construct and interpret the forecasting approaches, elements of economic and mathematical modeling are applied, including time-series analysis (the ARIMA approach), recurrent neural networks (LSTM), and ensemble machine-learning algorithms (Random Forest, XGBoost), which capture both linear and nonlinear dependencies in consumer data. A comparative analysis of the forecasting models is performed using standard quality metrics, namely the mean absolute error (MAE), the root-mean-square error (RMSE), and the mean absolute percentage error (MAPE), which allow the accuracy and stability of the forecast results to be evaluated under various data conditions. In addition, dedicated methods of consumer-behavior data analysis are applied, including the processing of purchase history, digital activity, and responses to marketing stimuli, which makes it possible to incorporate behavioral factors into the demand-forecasting process. The results show that artificial intelligence substantially changes the approach to demand forecasting. Whereas companies previously tended to react to trends that had already taken shape, it is now possible to anticipate such trends at much earlier stages. Machine-learning algorithms reveal complex interrelationships among price, seasonality, behavioral patterns, and external factors that are difficult to capture using traditional models. At the same time, the effectiveness of these technologies depends largely on data quality, the company’s level of digital maturity, and its ability to integrate analytical systems into management processes. It is concluded that artificial intelligence is gradually becoming a key element of contemporary marketing analytics, influencing not only forecast accuracy but also the approaches to managerial decision-making in the area of consumer demand and behavior. Further research should focus on refining forecasting models and adapting artificial intelligence algorithms to dynamic market conditions.

2026-01-01T00:00:00Z Верстяк, Андрій Васильович / Verstiak, Andrii Верстяк, Оксана Миколаївна / Verstiak, Oksana Вінничук, Ігор Станіславович / Vinnychuk, Igor http://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/4310 2026-05-27T15:45:56Z 2025-01-01T00:00:00Z

Title: Інформаційно-комунікаційні технології в дослідженні еколого-економічних систем: аналітичні підходи та цифрові рішення Authors: Верстяк, Андрій Васильович / Verstiak, Andrii; Верстяк, Оксана Миколаївна / Verstiak, Oksana; Вінничук, Ігор Станіславович / Vinnychuk, Igor Abstract: У статті досліджуються окремі аспекти використання інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) для аналізу еколого-економічних систем у контексті цілей сталого розвитку. Доведено, що цифрові інструменти (геоінформаційні системи, супутникові платформи, мови програмування R і Python), а також сервіси візуалізації даних є ключовими інструментами для збору, обробки, просторово-часового аналізу та представлення даних. Розглянуто підходи до побудови інтегральних індексів екологічної та економічної збалансованості, моделювання ризиків і територіального аналізу з використанням відкритих даних. Особливу увагу приділено структурі цифрової підтримки управлінських рішень у сфері сталого розвитку, включаючи аналітичні панелі, автоматизовану звітність і хмарні технології. Стаття має концептуально-аналітичний характер і орієнтована на формування методичних основ для майбутніх емпіричних досліджень. The article explores in depth the theoretical and practical aspects of using information and communication technologies (ICT) for the comprehensive analysis of ecological and economic systems within the framework of the Sustainable Development Goals (SDGs). It emphasizes the growing importance of digital transformation in environmental and economic governance, highlighting how modern technological instruments enhance the precision, transparency, and efficiency of analytical and decision-making processes. The study demonstrates that digital tools – such as geographic information systems (GIS), satellite monitoring platforms, programming languages like R and Python, and advanced data visualization services – serve as key instruments for collecting, processing, and interpreting large volumes of heterogeneous data. These tools enable spatiotemporal modeling of ecological and economic dynamics, identification of critical interdependencies between natural resources and socio-economic indicators, and the development of predictive models for sustainable management. Particular attention is devoted to approaches for constructing integrated indices of ecological and economic balance, evaluating environmental risks, and implementing territorial diagnostics based on open and big data sources. The research also focuses on the design of digital decision-support systems in the domain of sustainable development, including analytical dashboards, cloud computing infrastructures, and automated reporting mechanisms that facilitate evidence-based policymaking. Conceptually, the article contributes to the formation of a methodological and analytical foundation for future empirical studies in the field of digital sustainability governance. It argues that the integration of ICT into environmental-economic analysis not only improves the quality of strategic planning but also supports the transition toward more adaptive, data-driven, and resilient management systems at both national and regional levels. Additionally, the article underscores the necessity of interdisciplinary collaboration between data scientists, economists, and environmental experts to ensure the effective implementation of ICT-based analytical frameworks for sustainable development.

2025-01-01T00:00:00Z Верстяк, Андрій Васильович / Verstiak, Andrii Верстяк, Оксана Миколаївна / Verstiak, Oksana Вінничук, Ігор Станіславович / Vinnychuk, Igor Ярошенко, Олена Іванівна http://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/4309 2026-05-27T15:36:20Z 2025-01-01T00:00:00Z

Title: Інформаційні технології в дослідженні еколого-економічної конвергенції Authors: Верстяк, Андрій Васильович / Verstiak, Andrii; Верстяк, Оксана Миколаївна / Verstiak, Oksana; Вінничук, Ігор Станіславович / Vinnychuk, Igor; Ярошенко, Олена Іванівна Abstract: У статті розглядається роль інформаційних технологій як ефективного інструменту для дослідження процесів еколого-економічної конвергенції між Україною та країнами Європейського Союзу. Основна увага приділена аналізу так званої висхідної та низхідної конвергенції, яка відображає взаємозв’язок між динамікою показників сталого розвитку та зменшенням (або зростанням) диспропорцій між країнами. Методологічною основою дослідження є застосування мови програмування R та спеціалізованого пакета convergEU, який дозволяє автоматизовано виявляти типові патерни розвитку на основі статистичних даних. Результати підтверджують доцільність використання цифрових аналітичних інструментів у розробці стратегій сталого розвитку та формуванні доказової політики в контексті євроінтеграційних процесів. he rapid development of global economic systems has intensified the need to ensure sustainable interaction between the economy and the environment. The challenge lies in balancing economic growth with ecological security, which makes the study of eco-economic convergence highly relevant. Information technologies (IT) are increasingly becoming an ef-fective tool for analyzing complex interrelations within eco-economic systems. Purpose. The purpose of this study is to explore the role of modern information technologies in researching eco-economic convergence and to assess their potential for sup-porting sustainable development strategies. Methods. The research is based on system analysis, comparative evaluation, and modeling approaches using specialized information systems and software tools, particularly statistical packages such as R. These methods allow the identification of trends, interdependencies, and scenarios of eco-economic transformations. Results.The study demonstrates that the application of IT in eco-economic research enables more accurate modeling of environmental and economic processes, enhances the quality of forecasting, and contributes to evidence-based decision-making. It was estab-lished that information systems improve the efficiency of monitoring ecological indicators, facilitate big data processing, and reveal hidden patterns of convergence between ecological and economic subsystems. Conclusion. The findings confirm that information technologies serve as a powerful catalyst for eco-economic convergence studies. Their integration into research practice not only improves analytical accuracy but also supports the formulation of effective strategies for sustainable develop-ment. The author suggests expanding the use of digital platforms, open data sources, and interdisciplinary modeling tools in order to strengthen the scientific and practical outcomes of eco-economic research. The article examines the role of information technologies as an effective tool for studying the processes of ecological and economic convergence between Ukraine and the European Union countries. The main focus is placed on the analysis of so-called upward and downward convergence, which reflects the relationship between the dynamics of sustainable development indicators and the reduction (or increase) of dispari-ties among countries. The methodological basis of the study is the application of the R programming language and the special-ized package convergEU, which enables the automated detection of typical development patterns based on statistical data. The results confirm the relevance of using digital analytical tools in developing sustainable development strategies and shaping evidence-based policies in the context of European integration processes.

2025-01-01T00:00:00Z