Show simple item record

dc.contributor.authorRuda, L.en
dc.contributor.authorKraus, O.en
dc.contributor.authorРуда, Л.uk
dc.contributor.authorКраус, О.uk
dc.date.accessioned2025-10-08T11:07:44Z
dc.date.available2025-10-08T11:07:44Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationRuda L., Kraus O. Modern approaches to assessing the structure of enterprise assets in the context of business digitalisation: Tools, approaches, and practical application // Innovation and Sustainability. 2025. Vol. 5, № 2. P. 77-83. DOI: https://doi.org/10.31649/vis/2.2025.77.en
dc.identifier.issn2786-5940
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49675
dc.description.abstractThe relevance of the study was determined by the growing need for accurate and timely financial analysis for effective management decisions. In the context of business digitalisation, it was particularly important to integrate classical analytical approaches with the latest technological solutions. The aim of the study was to summarise the theoretical foundations, assess the effectiveness of methods for analysing the dynamics of enterprise assets, and determine the possibilities for applying modern digital tools in financial accounting. The study used methods of horizontal, vertical and ratio analysis, as well as the analytical functions of tabular and visualisation programs. Using these methods, the structure and dynamics of the enterprise’s assets and liabilities were analysed, key financial ratios were calculated, and the results were compared at different time intervals. It was found that horizontal analysis allows identifying trends in changes in the property status of the enterprise, while vertical analysis allows assessing the structural proportions of assets and liabilities. The impact of liquidity, profitability and return ratios on overall financial stability was analysed. The effectiveness of using digital tools such as Power BI and enterprise resource planning (ERP) systems for automating analytics, building dynamic reports, and operational monitoring of indicators was determined. An applied solution for comprehensive analysis of financial statements was developed using a real enterprise as an example, which made it possible to demonstrate the integrated use of several methods for deeper analysis. The practical value lies in the possibility of applying the research results by financial analysts, accountants, and managers to make informed management and investment decisions, as well as to improve the efficiency of the enterprise’s financial planningen
dc.description.abstractАктуальність дослідження зумовлена зростаючою потребою у точному та оперативному фінансовому аналізі для прийняття ефективних управлінських рішень. В умовах цифровізації бізнесу особливо важливо інтегрувати класичні аналітичні підходи з новітніми технологічними рішеннями. Метою дослідження було узагальнення теоретичних основ, оцінка ефективності методів аналізу динаміки майна підприємства та визначення можливостей застосування сучасних цифрових інструментів у фінансовому обліку. У дослідженні було застосовано методи горизонтального, вертикального та коефіцієнтного аналізу, а також аналітичні функції табличних і візуалізаційних програм. За допомогою зазначених методів проаналізовано структуру та динаміку активів і пасивів підприємства, обчислено ключові фінансові коефіцієнти та здійснено порівняння результатів у різних часових зрізах. Встановлено, що горизонтальний аналіз дозволяє виявити тренди змін у майновому стані підприємства, тоді як вертикальний аналіз дає змогу оцінити структурні пропорції активів і пасивів. Проаналізовано вплив коефіцієнтів ліквідності, прибутковості та рентабельності на загальну фінансову стійкість. Визначено ефективність застосування таких цифрових інструментів, як Power BI та системи планування ресурсів підприємства (ERP) для автоматизації аналітики, побудови динамічних звітів та оперативного моніторингу показників. Розроблено прикладне рішення для комплексного аналізу фінансової звітності на прикладі реального підприємства, що дозволило продемонструвати інтегроване використання кількох методів для глибшого аналізу. Практична цінність полягає в можливості застосування результатів дослідження фінансовими аналітиками, бухгалтерами та менеджерами для прийняття обґрунтованих управлінських і інвестиційних рішень, а також для підвищення ефективності фінансового планування підприємстваuk
dc.language.isoen_USen_US
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofInnovation and Sustainability. Vol. 5, № 2 : 77-78.en
dc.relation.urihttps://iq.vntu.edu.ua/repository/imp_preview.php?id=184415&lang=uk
dc.subjectоцінка активівuk
dc.subjectasset valuationen
dc.subjectliability dynamicsen
dc.subjecthorizontal analysis methoden
dc.subjectvertical analysis methoden
dc.subjectratio analysis systemen
dc.subjectdigital financial analytics toolsen
dc.subjectinterpretation of financial ratiosen
dc.subjectдинаміка пасивівuk
dc.subjectметод горизонтального аналізуuk
dc.subjectметод вертикального аналізуuk
dc.subjectсистема коефіцієнтного аналізуuk
dc.subjectцифрові інструменти фінансової аналітикиuk
dc.subjectінтерпретація фінансових коефіцієнтівuk
dc.titleModern approaches to assessing the structure of enterprise assets in the context of business digitalisation: Tools, approaches, and practical applicationuk
dc.title.alternativeСучасні підходи до оцінки структури майна підприємства в умовах цифровізації бізнесу: інструменти, підходи та практичне застосуванняuk_UA
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc658.15
dc.relation.referencesAl-Karkhi, M.I., & Rza̧ dkowski, G. (2025). Innovative machine learning approaches for complexity in economic forecasting and SME growth: A comprehensive review. Journal of Economy and Technology, 3, 109-112. doi: 10.1016/j. ject.2025.01.001en
dc.relation.referencesAnggraini, N.T. (2022). Analysis of financial statements based on financial ratio and vertical-horizontal method in PT Unilever, Tbk, 2016-2017 period. Journal of Sosial Science, 3(1), 171-176. doi: 10.46799/jss.v3i1.293en
dc.relation.referencesAntonienko, N.V. (2025). Financial information processing technologies: Modern approaches and review of innovative solutions. Current Issues of Economic Sciences, 7. doi: 10.5281/zenodo.14759829en
dc.relation.referencesClarity Project. (n.d.). ATB-Market Limited Liability Company. Retrieved from https://clarity-project.info/ edr/30487219/yearly-financesen
dc.relation.referencesCruzado Yesquén, K.Y., & Torres Salazar, E.A. (2024). Power BI dashboards for efficient decisionmaking in a financial institution, Chiclayo 2024. (Bachelor’s thesis, Universidad Señor de Sipán, Lima, Spaien
dc.relation.referencesGogineni, S., Linn, S.C., & Yadav, P.K. (2021). Vertical and horizontal agency problems in private firms: Ownership structure and operating performance. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 57(4), 1237-1278. doi: 10.1017/ S0022109021000363.en
dc.relation.referencesHernández, M.R., Sánchez-Herguedas, A., González-Prida, V., Contreras, S.S., & Crespo Márquez, A. (2024). Digitalization and dynamic criticality analysis for railway asset management. Applied Sciences, 14(22), article number 10642. doi: 10.3390/app142210642.en
dc.relation.referencesHuyen, G.T.T. (2024). The impact of cloud accounting on financial transparency and decision making in Vietnamese enterprises. Sciences of Conservation and Archaeology, 36(4), 227-242. doi: 10.48141/sci-arch-36.4.24.22.en
dc.relation.referencesKanyhin, S.M. (2024). Big data in enterprise financial management. Economics, Management and Administration, 3(109), 97-104. doi: 10.26642/ema-2024-3(109)-97-104en
dc.relation.referencesKoval, O., & Tomchuk, O. (2024). Accounting in the conditions of digitalization. Economy, Finances, Management: Topical Issues of Science and Practical Activity, 1(67), 23-37. doi: 10.37128/2411-4413-2024-1-2.en
dc.relation.referencesMaliuga, L., Gomenyuk, M., & Parkhomenko, L. (2023). Statistics of income and expense accounting in service enterprises management. Economy and Society, 47. doi: 10.32782/2524-0072/2023-47-54.en
dc.relation.referencesNikolchuk, Y., Nebzytskyi, B., & Savchuk, O. (2023). Financial stability as an indicator of the efficiency of using the company’s financial resources. Herald of Khmelnytskyi National University. Economic Sciences, 314(1), 220-225. doi: 10.31891/2307-5740-2023-314-1-33.en
dc.relation.referencesSemenova, K. (2021). Analysis of the financial status of Ukrainian enterprises and development trends. Scientific Bulletin of the Odesa National Economic University, 5-6(282-283), 77-82. doi: 10.32680/2409-9260-2021-5-6-282- 283-77-82.en
dc.relation.referencesShaban, O.S., & Omoush, A. (2025). AI‑driven financial transparency and corporate governance: Enhancing accounting practices with evidence from Jordan. Sustainability, 17(9), article number 3818. doi: 10.3390/ su17093818.en
dc.relation.referencesSung, C.S., & Park, J.Y. (2021). Understanding of blockchain-based identity management system adoption in the public sector. Journal of Enterprise Information Management, 34(5), 1481-1505. doi: 10.1108/jeim-12-2020-0532.en
dc.relation.references] Yeluri, S.D.S., Vardhan, S., Krishna, U.M.G., Tejaswini, I., Israel, K.S.J., & Prathyusha, P. (2024). Effects of business intelligence tools on financial performance of IT industry. AIP Conference Proceedings, 2971, article number 020036. doi: 10.1063/5.0196170.en
dc.relation.referencesZakharchenko, V., & Lukianchuk, O. (2023). Establishment and development of systematized analysis of financial reporting. Economics: Time Realities, 4(68), 38-49. doi: 10.15276/etr.04.2023.4en
dc.relation.references] Zelenyi, D. (2025). The impact of big data analytics on the effectiveness of management decisions. Development Management, 24(2), 20-30. doi: 10.63341/devt/2.2025.20.en
dc.relation.referencesZhang, D., & Lucey, B.M. (2022). Sustainable behaviors and firm performance: The role of financial constraints’ alleviation. Economic Analysis and Policy, 74, 220-233. doi: 10.1016/j.eap.2022.02.003en
dc.relation.referencesZhang, H., Lee, S., Lu, Y., Yu, X., & Lu, H. (2022). A survey on big data technologies and their applications to the metaverse: Past, current and future. Mathematics, 11(1), article number 96. doi: 10.3390/math11010096.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/vis/2.2025.77
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1598-8301
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0005-4731-7691


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record