Випуск: № 4, 2026
Doi: https://doi.org/10.37634/efp.2026.4.20
Кредитоспроможність визначає можливості залучення позикового капіталу, тому потребує моніторингу і контролю. Дослідження ґрунтується на методах контент-аналізу, порівняльного аналізу та синтезу, структурно-функціональному аналізі, абстракції та узагальнення. Подано концептуальне бачення системи контролінгу кредитоспроможності підприємства, зміст та особливості формування її окремих елементів: мета та завдання, функціональні підсистеми, контури реалізації, методи, процес та регламенти, яка може бути основою для впровадження на підприємстві.
Ключові слова : кредитоспроможність, контролінг, моніторинг, довгостроковий розвиток підприємства
References:
1. Statistical Yearbook of Ukraine 2024. State Statistics Service of Ukraine. 2025. URL: https://stat.gov.ua/uk/publications/statystychnyy-shchorichnyk-ukrayiny-2024
2. Zhen X., Zhou Y. Digital transformation and corporate creditworthiness. Finance Research Letters, 2025. Issue 74. DOI: 10.1016/j.frl.2025.106742
3. Chamochumbi Diaz G.D., Palazzi F. & Sorini L. Creditworthiness of small and medium enterprises: a fuzzy decision-making approach. Computational Management Science, 2026. Issue 23(1). DOI: 10.1007/s10287-025-00546-1
4. Jakubik P., Teleu S. Improving credit risk assessment in uncertain times: insights from IFRS 9. Risks. 2025. Issue 13(2). DOI: 10.3390/risks13020038
5. Vanhaverbeke S., Balsmeier B., Doherr T. Mandatory financial information disclosure and credit ratings. Journal of Accounting and Economics, 2024. Issue 78(1). DOI: 10.1016/j.jacceco.2024.101676
6. AlHares A. Impact of corporate governance and social responsibility on credit risk. Sustainability. 2025. Issue 17(4). DOI: 10.3390/su17041824
7. Gao Y., Jiang B., Zhou J. Financial distress prediction for SMEs using machine learning techniques. 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2302.12118
8. Han L., Wang X. Integrated multivariate segmentation tree for the analysis of heterogeneous credit data in SMEs. Expert Systems With Applications. 2026. DOI: 10.1016/j.eswa.2025.130389
9. Chen S., et al. Credit Scoring Prediction for Small and Medium-Sized Enterprises Based on Alternative Data and Gradient Boosting Algorithms. Information Resources Management Journal, 2026. Issue 39(1). DOI: 10.4018/IRMJ.400759
10. Nwafor C. N., Nwafor O., Brahma S. Enhancing Transparency and Fairness in Automated Credit Decisions: An Explainable Novel Hybrid Machine Learning Approach. Scientific Reports. 2024. Issue 14. DOI: 10.1038/s41598-024-75026-8
11. Song Y., Du H., Piao T., Shi H. Research on financial risk intelligent monitoring and early warning model based on LSTM, Transformer, and deep learning. Journal of Organizational and End User Computing, 2024. Issue 36(1). DOI: 10.4018/JOEUC.337607
12. Küpper H.-U., Friedl G., Hofmann C., Hofmann Y., Pedell B. Controlling: Konzeption - Aufgaben - Instrumente. Stuttgart, 2024.
13. Georg S. Das Taschenbuch zum Controlling. Berlin, 2018.
14. Sytnyk О. Methods for assessing the creditworthiness of an enterprise. Economic Synergy. 2024. № 4 (14). pp. 269-285. DOI: 10.53920/ES-2024-4-20 (in Ukrainian).