ІНФОРМАЦІЙНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЦІННІСНО-ЗОРІЄНТОВАНОГО УПРАВЛІННЯ НАФТОГАЗОВИДОБУВНИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ

І. Чудик; В. Дмитрук; В. Гуменюк; А. Полянська; І. Запухляк

doi:10.15407/scine20.04.070

Автор(и)

І. Чудик Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу https://orcid.org/0000-0002-7402-6962
В. Дмитрук Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу https://orcid.org/0000-0002-0822-8152
В. Гуменюк Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу https://orcid.org/0000-0002-8493-4470
А. Полянська Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу https://orcid.org/0000-0001-5169-1866
І. Запухляк Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу https://orcid.org/0000-0002-1218-0251

DOI:

https://doi.org/10.15407/scine20.04.070

Ключові слова:

інформаційне забезпечення, ціннісно зорієнтоване управління, нафтогазовидобувні підприємства, прогнозування, моделювання

Анотація

Вступ. У контексті сучасних викликів енергетичного переходу система управління нафтогазовидобувними підприємствами потребує ефективного інформаційного забезпечення. Прогностичне моделювання слугує ключовим інструментом для розроблення ціннісно-зорієнтованих стратегій, спрямованих на ефективний розвиток нафтогазовидобувних підприємств у нових енергетичних реаліях.
Проблематика. Недостатнє інформаційне забезпечення обмежує потенціал ефективного ціннісно-зорієнтованого управління нафтогазовидобувних підприємств. Використання прогностичного моделювання допоможе передбачати зміни в обсягах продукції для покращення стратегічного планування та прийняття обґрунтованих рішень.
Мета. З’ясувати можливості використання прогностичного моделювання як інструменту для забезпечення інформаційної бази ціннісно-зорієнтованого управління нафтогазовидобувними підприємствами.
Матеріали й методи. Дослідження проведено за матеріалами державної служби статистики України. Використано методи аналізу, синтезу, аналогії, моделювання, абстрагування, конкретизації. Для обробки даних застосовано програмні продукти Statistics 12, STELLA.
Результати. Встановлено, що застосування інструментарію прогностичного моделювання дає можливість удосконалити інформаційне забезпечення ціннісно-зорієнтованого управління на нафтогазовидобувних підприємствах. Регресійний аналіз показав, що кількість найманих працівників, кількість діючих суб’єктів господарювання та витрати
на персонал мають найбільший вплив на зростання обсягів реалізованої продукції нафтогазовидобувних підприємств.
Висновки. Отже, проведене дослідження аргументує важливість прогностичного моделювання для підвищення ефективності ціннісно-зорієнтованого управління нафтогазовими підприємствами, формування ефективних стратегій їх розвитку в контексті енергетичного переходу, забезпечення інформаційної підтримки, підвищення їхньої
здатності до адаптації та інновацій в динамічному середовищі зовнішньому середовищі.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Dmytruk, V., Humeniuk, V. (2022). The genesis of value based management: interdisciplinary and sectorial as pects. Economic Theory and Law, 1(48), 29—43. https://doi.org/10.31359/2411-5584-2022-48-1-29

Dmytruk, V. (2023). Value paradigm of post-war stabilization and development of oil and gas production enterprises: experience of European countries. International historical experience of postwar economic reconstruction: lessons for Ukraine. Materials of the international scientifi c and practical conference. State Organization “Institute for Economics and Forecasting of the National Academy of Sciences of Ukraine”, Institute of Higher Education of the National Aca demy of E ducational Sciences of Ukraine. Kyiv. URL: http://ief.org.ua/wp-content/uploads/2023/05/Mizhnar-istor-dosvid-povojenreconstrukcii-uroky-dla-Ukrainy.pdf (Last accessed: 07.03.2024).

Venkataraman, R., Pinto, J. (2023). Cost and Value Management in Projects. John Wiley & Sons. URL: https://search. worldcat.org/title/1355827722 (Last accessed: 07.03.2024). https://doi.org/10.1002/9781394207190

Ebrahimi, S., Bagheri, E. (2022). Optimizing profi t and reliability using a bi-objective mathematical model for oil and gas supply chain under disruption risks. Computers & Industrial Engineering, 163, 107849. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107849

Ricardiantoa, P., Baratab, F., Mardiyania, S., Setiawana, E., Subagyoa, H., Saribanona, E., Endri, E. (2022). Supply chain management evaluation in the oil and industry natural gas using SCOR model. Uncertain Supply Chain Management, 10(3), 797—806. https://doi.org/10.5267/j.uscm.2022.4.001

Lin, X., Mazlan, A., Ismail, S., Hu, L., Kasiman, E., Yahya, K. (2022). Status of value management studies in construction projects: A systematic review. Ain Shams Engineering Journal, 101820. https://doi.org/10.1016/j.asej.2022.101820

Woodwell, J. (2020). Dynamic Modeling of Ecological-Economic Systems. United States Agency for International Development. Washington D.C. URL: https://pdf.usaid.gov/pdf_docs/Pnacs169.pdf (Last accessed: 07.03.2024).

Costanza, R., Voinov, A. (2001). Modeling ecological and economic systems with STELLA: Part III. Ecological Modelling, 143(1—2), 1—7. https://doi.org/10.1016/s0304-3800(01)00358-1

Horng, J., Lee, R., Liao, K. (2004). Using STELLA System Dynamic Model to Analyze Greenhouse Gases Emission from Solid Waste Management in Taiwan. OSTI.GOV.U.S. Department of Energy Offi ce of Scientifi c and Technical Information. URL: https://www.osti.gov/biblio/826141 (Last accessed: 07.03.2024).

Dias De Oliveira, M. E., Vaughan, B. E., Rykiel, E. J. (2005). Ethanol as Fuel: Energy, Carbon Dioxide Balances, and Ecological Footprint. BioScience, 55(7), 593—602. https://doi.org/10.1641/0006-3568(2005)055[0593:EAFECD]2.0.CO;2

Feng, Y., Chen S., Zhang, L. (2013). System dynamics modeling for urban energy consumption and CO2 emissions: A case study of Beĳ ing, China. Ecological Modelling, 252, 44—52. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2012.09.008

Levandivskyi, O., Shpykuliak, O., Balaniuk, I., Svynous, I., Shelenko, D. (2022). Modeling of Added Value as a Financial Indicator of Activity. Management Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development, 44(3), 288—301. https://doi.org/10.15544/mts.2022.30

Shelenko, D., Balaniuk, I., Sas, L., Malik, M., Matkovskyi, P., Levandivskyi, O., Humeniuk, М. (2021). Forecasting of net profi t and and the area of land of private enterprises. Management Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development, 43(4), 500—516. https://doi.org/10.15544/mts.2021.45 eISSN 2345-0355

Balaniuk, I., Shelenko, D., Balaniuk, S., Kozak-Balaniuk, I. (2019). Forecasting of gross agricultural output of agrarian enterprises of Ukraine: case study with STELLA software. Economic Studies, 28, 148—163. https://ejournals.vdu.lt/ index.php/mtsrbid/article/view/2597

Economic statistics. Performance indicators of economic entities (2023). Offi cial website of the State Statistics Service of Ukraine. URL: https://ukrstat.gov.ua/operativ/menu/menu_u/sze_20.htm (Last accessed: 07.03.2024).

Sokolovska, Z. (2018). Modeling of market strategies of enterprises under conditions of uncertainty. Problems of economy, 1(35), 368—377. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Pekon_2018_1_50 (Last accessed: 07.03.2024).