Ви є тут
Методичні підходи до ідентифікації та оцінювання ризиків сільськогосподарських підприємств
У статті досліджено питання проблематики ідентифікації та оцінювання ризиків сільськогосподарських підприємств в умовах високої невизначеності, зокрема під впливом повномасштабної військової агресії. Доведено, що сучасне середовище функціонування аграрного сектору характеризується глибокими каскадними ефектами загроз: руйнуванням логістичних ланцюгів, частковою або повною втратою виробничих потужностей, масштабним мінуванням сільськогосподарських угідь та високою ціновою волатильністю. Зроблено висновок, що такі обставини унеможливлюють використання виключно традиційних алгоритмів ризик-менеджменту. Проаналізовано застосування зарубіжних методичних підходів до швидкої оцінки завданої шкоди та потреб на відновлення (RDNA3) для визначення прямих та непрямих втрат у галузі сільського господарства. Обґрунтовано необхідність впровадження комплексного алгоритму управління ризиками безпосередньо на мікрорівні, що базується на практичній інтеграції стандартів ISO 31000 та COSO ERM, а також концепції Світового банку щодо «розшарування ризиків». Узагальнено відмінності між якісними та кількісними методами оцінювання невизначеності. Наголошено, що якісні експертні інструменти (метод Дельфі, SWIFT-аналіз, синектика) є ефективними для первинного скринінгу та ідентифікації джерел загроз, проте вони залишаються вразливими до суб’єктивності. З іншого боку, застосування суто кількісних математичних алгоритмів є недостатньо ефективним через нестачу релевантних масивів історичних даних в екстремальних умовах. Для подолання цих методичних розривів запропоновано системний перехід до застосування гібридних (напівкількісних) моделей, які здатні математично формалізувати суб’єктивні експертні знання та конвертувати їх у точні числові показники. Розглянуто особливості використання нечіткого методу аналізу ієрархій (Fuzzy AHP) для багатокритеріального зважування різнорідних факторів із використанням трикутних нечітких чисел. Запропоновано імплементацію стохастичного гібридного методу Монте-Карло із безпосереднім залученням експертного судження для моделювання діапазонів фінансових втрат. Окрему увагу приділено застосуванню Баєсових імовірнісних мереж та зважених діаграм бар’єрного захисту для просторової візуалізації причинно-наслідкових зв’язків та діагностики каскадних ефектів. Обґрунтовано, що інтеграція зазначених гібридних методів в єдину інформаційно-аналітичну систему підприємства дозволяє менеджменту уникати нецільового використання інвестицій, оптимізувати бюджети на посилення найслабших сторін у діяльності, підвищує загальну стійкість та забезпечує основу для планування резервних фондів у період повоєнного відновлення.
Ключові слова: ідентифікація ризиків, оцінювання ризиків, ризик-менеджмент, сільськогосподарські підприємства, якісні методи, кількісні методи. гібридні моделі.
https://orcid.org/0009-0000-2462-49161. Гривківська О., Гейжа Є. Ризики господарської діяльності аграрних підприємств та їх нейтралізація в умовах активних бойових дій. Київський економічний науковий журнал. 2024. Вип. 4. С. 43-48. DOI: https://doi.org/10.32782/2786- 765X/2024-4-5
2. Карпінський Р. Ідентифікація ризиків господарської діяльності аграрних підприємств: можливості та загрози у процесі управління. Економіка та суспільство. 2024. Вип. 70. DOI: https:// doi.org/10.32782/2524-0072/2024-70-189
3. Райтер Н., Мацьків Г. Ризики аграрного підприємництва в умовах війни. Аграрна економіка. 2023 Т. 16. № 1-2. С. 41-50. DOI: https://doi. org/10.31734/agrarecon2023.01-02.041
4. Ковтун О. Підходи до класифікації ризиків стійкого розвитку підприємств. Трансформаційна економіка. 2024. Вип. 3 (08), С. 79-82. DOI: https:// doi.org/10.32782/2786-8141/2024-8-11
5. Бабенко В., Назарова Т. Стратегії і інструменти оцінки ризиків управління підприємством в кризових умовах. International Science Journal of Management, Economics & Finance. 2024. Vol. 3, No. 4. Рp. 9-16. DOI: https://doi.org/10.46299/j. isjmef.20240304.02
6. Петрова Н. Ф. Методичне забезпечення оцінки ризиків підприємства. Соціальна економіка. 2015. № 2. С. 148-153. URL: http://nbuv.gov.ua/ UJRN/se_2015_2_19
7. Risk management principles: Understanding ISO 31000 and COSO ERM. URL: https://www. wolterskluwer.com/en/expert-insights/risk-management-principles-understanding-iso-31000-and-coso-er
8. ISO 31000 Framework Explained: A Comprehensive Guide. URL: https://www.metricstream.com/ learn/iso-31000-framework-guide.html
9. OECD. Agricultural Policy Monitoring and Evaluation 2025. URL: https://www.oecd. org/en/publications/2025/10/agricultural-policymonitoring-and-evaluation-2025_354e7040/ full-report/overview-of-agricultural-policies-andsupport_68470b91.html
10. Національний стандарт України керування ризиком. Методи загального оцінювання ризику (IEC/ISO 31010:2009, IDT) ДСТУ ІЕC/ ISO 31010:2013. URL: https://wiki.nazk.gov.ua/wpcontent/uploads/2020/10/UA-dstu-31010.pdf
11. Григорян Р.Х. Особливості прояву ризиків у діяльності сільськогосподарських підприємств в умовах невизначеності. Економіка та управління АПК. 2023. № 1. С. 111–123. DOI: https:// doi:10.33245/2310-9262-2023-181-1-111-123
12. International Association of Project Managers. Methods for risk analysis: qualitative and quantitative. URL: https://www.iapm.net/en/blog/ methods-for-risk-analysis/
13. Левіна-Костюк М., Мельничук О., Телічко Н. Методи прийняття управлінських рішень в умовах недостатньої інформації. Економіка та суспільство. 2022. Вип. 43. DOI: https://doi. org/10.32782/2524-0072/2022-43-40
14. USDA Risk Management Agency, SWOT Analysis A tool for making better business decisions. URL: https://www.rma.usda.gov/sites/default/files/ topics/swot_brochure.pdf
15. Project Management Institute. How to link the qualitative and the quantitative risk assessment. URL: https://www.pmi.org/learning/library/linkqualitative-quantitative-risk-a...
16. Basak I., Saaty T. Group decision making using the analytic hierarchy process. Mathematical and Computer Modelling, 1993. Vol. 17. Is. 4–5. Pp. 101–109. DOI: https://doi.org/10.1016/0895- 7177(93)90179-3
17. Байда Є. Дослідження систем, що залежать від параметрів, за допомогою методу Монте-Карло. Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Проблеми удосконалювання електричних машин I апаратiв. Теорiя I практика. 2025. Вип. 1 (13). С. 3–7. DOI: https://doi.org/10.20998/2079-3944.2025.1.01
18. Стасьо О. Р., Бурак Н. Є. Аналіз особливостей застосування ймовірнісно-статистичних методів обробки інформації для прогнозування та моделювання кризових ситуацій. Вісник Львівського державного університету безпеки життєдіяльності. 2025. Вип. 31. С. 60–71. DOI: https://doi.org/ https://doi.org/10.32447/20784643.31.2025.07
19. Петренко О. С. Петренко О.Є., Бідун А.К. Виявлення загроз з застосуванням мережі Байєса. Системи озброєння і військова техніка. 2025. №3 (83). C.129-134. DOI: https://doi.org/10.30748/ soivt.2025.83.15
20. Стратегія розвитку Київської області на 2021-2027 роки. URL: https://koda.gov.ua/wpcontent/uploads/2025/03/strategiya-ko-2021-2027- nova-redakcziya-1.pdf
21. Agricultural War Damages, Losses, and Needs Review. URL: https://kse.ua/wp-content/ uploads/2024/02/RDNA3_eng.pdf
| Долучення | Розмір |
|---|---|
 ekon_1-2026-171-185.pdf | 739.64 КБ |