Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer
##common.pageHeaderLogo.altText##

Management, Public management and administration

October 31, 2025; Paris, France: IX International Scientific and Practical Conference «DÉBATS SCIENTIFIQUES ET ORIENTATIONS PROSPECTIVES DU DÉVELOPPEMENT SCIENTIFIQUE»


ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ РІШЕНЬ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ НАДІЙНІСТЮ ЛОГІСТИЧНОЇ СИСТЕМИ ПІДПРИЄМСТВА З ВРАХУВАННЯМ РИЗИКІВ ФОНДОВОГО РИНКУ


DOI
https://doi.org/10.36074/logos-31.10.2025.007
Published
31.10.2025

Abstract

У сучасному нестабільному економічному середовищі надійність логістичних систем підприємства все більше залежить від зовнішніх фінансових факторів, зокрема й таких як динаміка фондового ринку [1]. Коливання на ринках капіталу впливають на інвестиційні стратегії, операційні бюджети та рівень ризику, тим самим формуючи процеси прийняття рішень, пов’язані з ефективністю та стійкістю логістики. Управління цими взаємозалежностями вимагає комплексного підходу, який поєднує управління операційною надійністю з оцінкою фінансових ризиків.

References

  1. Павлов В.І. & Кривов’язюк І.В. (2002) Ринок цінних паперів в умовах приватизації: регіональний аспект. Луцьк: Надстир’я.
  2. Емельянов А.Ю. & Петрушка Т.А. (2013) Исследование факторов технологического развития предприятий. Проблемы экономики и менеджмента, 11, 13–21.
  3. Емельянов А.Ю. & Петрушка Т.А. (2014) Технологическое развитие предприятий как средство обеспечения конкурентоспособности их продукции. Проблемы экономики и менеджмента, (3(31)), 39–46.
  4. Smerichevskyi S., Mykhalchenko O., Poberezhna Z. & Kryvovyazyuk I. (2023) Devising a systematic approach to the implementation of innovative technologies to provide the stability of transportation enterprises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (13(123)), 6–18.
  5. Ali R., Hussain A., Nazir S., Khan S. & Khan H.U. (2023) Intelligent Decision Support Systems – An Analysis of Machine Learning and Multicriteria Decision-Making Methods. Applied Sciences, 13(22), 12426.
  6. Soori M., Karimi Ghleh Jough F., Dastres R. & Arezoo B. (2024) AI-Based decision support systems in Industry 4.0: A review. Journal of Economy and Technology. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.ject.2024.08.005
  7. Onwujekwe C.E. (2024). Intelligent decision support systems: An analysis of the literature and a framework for development. Information Systems Frontiers. Advance online publication. https://doi.org/10.1007/s10796-024-10571-1
  8. Кривов’язюк І.В. & Пахольчук А.І. (2013) Процес прийняття господарських рішень та його вплив на ефективність діяльності підприємства. Ефективна економіка, 4. Вилучено з: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=1962.
  9. Кривов’язюк І.В. & Кулик Ю.М. (2012) Управління надійністю логістичної системи підприємства. Львів: Манускрипт.
  10. Baryannis G., Dani S. & Antoniou G. (2019). Predictive analytics and artificial intelligence in supply chain management: Review and implications for the future. International Journal of Production Research, 57(7), 2179–2202.
  11. Manuj I. & Mentzer J. T. (2008) Global supply chain risk management. Journal of Business Logistics, 29(1), 133–155.
  12. Chopra S. & Sodhi M.S. (2014) Reducing the risk of supply chain disruptions. MIT Sloan Management Review, 55(3), 73–80.
  13. Kryvovyazyuk I., Britchenko I., Lipych L., Kravchuk P., Galaziuk N. & Burban O. (2025) Impact of Global Risks on Economic Downturn in Countries Worldwide: Analysis of the Causes of the Situation and Opportunities for Growth Recovery. Economic Studies (Ikonomicheski Izsledvania), 34(6), 66–86.
  14. Parast M.M. (2020) The impact of R&D investment on mitigating supply chain disruptions: Empirical evidence. International Journal of Production Economics, 227, 107671.
  15. Alahmadi D.H. & Jamjoom A.A. (2022). Decision support system for handling control decisions and decision-maker related to supply chains. Journal of Big Data, 9(1), 114.
  16. Anguzu R. & Aila F.O. (2024) Sources of supply chain volatility: A literature review. International Journal of Supply Chain Management, 9(2), 45–62.
  17. Shikder M.J.H., Himel N.M., Siddiqui N. & Rahman M.M. (2025) Analyzing Stock Price Volatility: A Statistical Study of Three Listed Companies on the Dhaka Stock Exchange. Asian Business Review, 15(1), 17–24.
  18. Federal Reserve Bank of New York. (2025) Global Supply Chain Pressure Index (GSCPI). Вилучено з: https://www.newyorkfed.org/research/policy/gscpi#/overview.
  19. Macrotrends. (2025) VIX Volatility Index (1990–2025). Вилучено з: https://www.macrotrends.net/2603/vix-volatility-index-historical-chart.
  20. Sea-intelligence. (2025) Global Liner Performance. Report 2019–2025. Вилучено з: https://www.sea-intelligence.com/services.

Most read articles by the same author(s)