Аналітика стійкості економічної системи
No Thumbnail Available
Date
2026
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Дніпровський державний аграрно-економічний університет, ТОВ «ДКС Центр»
Abstract
У статті досліджено сутність категорії стійкості економічних систем в умовах зростаючої глобальної нестабільності, зумовленої фінансовими кризами, пандеміями, геополітичними конфліктами та кліматичними змінами. Обґрунтовано, що сучасні виклики потребують переосмислення традиційних підходів до аналізу адаптивності національних економік. Водночас, попри наявність значної кількості наукових праць у цій сфері, недостатньо розкритою залишається проблема
інтеграції класичних макроекономічних моделей із сучасними інструментами аналітики, зокрема Big Data, штучного інтелекту та алгоритмів машинного навчання.
Метою дослідження є систематизація факторів економічної стійкості, аналіз актуальних методів її оцінювання та обґрунтування шляхів підвищення ефективності аналітичного забезпечення управлінських рішень у сфері макроекономіки. У статті розкрито взаємозв’язки між макроекономічною, фінансовою, соціальною та інституційною стійкістю як складовими адаптивного потенціалу економічної системи. Виокремлено та охарактеризовано інструментарій оцінювання системних ризиків, зокрема сценарний аналіз, аналіз чутливості, SWOT-аналіз та індексні підходи. Окрему увагу приділено узагальненню досвіду країн, які успішно інтегрували цифрові технології в економічне планування та антикризове управління.
За результатами дослідження сформульовано практичні рекомендації щодо посилення економічної стійкості на основі поєднання інноваційних технологій, інституційної модернізації, удосконалення механізмів антикризового управління та розвитку кадрового потенціалу у сфері економічної аналітики.
The article examines the essence of the category of economic system resilience and clarifies its analytical content in the context of escalating global instability driven by financial crises, pandemics, geopolitical shocks, energy disruptions, and climate-related risks. The paper argues that the growing frequency, simultaneity, and nonlinearity of shocks require a rethinking of conventional approaches to evaluating national economic adaptability, because standard macroeconomic diagnostics often capture equilibrium effects while underestimating cascading risks, institutional constraints, and data-driven early-warning signals. Although resilience has been widely discussed in the literature, the integration of classical macroeconomic frameworks with innovative analytical instruments – Big Data ecosystems, Artificial Intelligence, and machine learning algorithms – remains methodologically fragmented and insufficiently operationalized for policy use.
The objective of the study is to systematize the determinants of economic resilience, assess contemporary methods for measuring and forecasting it, and
substantiate practical ways to strengthen analytical support for macroeconomic decision-making. The article conceptualizes resilience as a multidimensional construct formed by macroeconomic, financial, social, and institutional components, and demonstrates how their interaction shapes the adaptive capacity of an economic system before, during, and after shocks. As a methodological basis, the paper synthesizes scenario analysis (baseline, adverse, and optimistic pathways), sensitivity analysis for key variables, SWOT diagnostics for identifying internal capabilities and external threats, and index-based approaches that enable cross-country benchmarking and monitoring over time. The study also discusses the role of classical models (e.g., IS–LM, AD–AS, DSGE) as an interpretative framework of economic logic and proposes their functional complementarity with data-intensive tools that improve timeliness, granularity, and predictive performance.
Particular attention is paid to international experience where digital technologies are embedded into economic planning and crisis-response systems, highlighting transferable mechanisms as well as limitations of direct replication in countries with weaker institutions or fragmented statistical infrastructures. The paper concludes with practical recommendations aimed at enhancing resilience through (i) the development of integrated data architectures and early-warning systems, (ii) the responsible adoption of AI-driven analytics alongside transparent model governance, (iii) institutional modernization and accountability mechanisms that reduce information distortions, and (iv) human-capital development in economic analytics and risk management. The proposed synthesis of theory-based macro models and advanced digital analytics is presented as a feasible pathway to improve risk identification, policy coordination, and long-term stability under persistent uncertainty.
Description
Keywords
стійкість, економічна система, Big Data, штучний інтелект (AI), сценарний аналіз, інституційна ефективність, інформаційна асиметрія, стимули, resilience, economic system, artificial intelligence (AI), scenario analysis, institutional effectiveness, information asymmetry, incentives
Citation
Євдокимова Н. М. Аналітика стійкості економічної системи [Електронний ресурс] / Н. М. Євдокимова, Д. М. Котенок // Ефективна економіка : електр. наук. фах. вид. / Дніпр. держ. агр.-екон. ун-т. – Електрон. текст. дані. – Дніпро, 2026. – № 1. – Режим доступу: https://nayka.com.ua/index.php/ee/article/view/8840/8982. – Назва з титул. екрану.