Research of practical aspects of the modeling of the risk tolerance management system of business models of restaurant business enterprise

Olga Chatchenko

doi:10.15587/2312-8372.2019.161321

Автор(и)

Olga Chatchenko Харківський державний університет харчування та торгівлі, вул. Клочківська, 333, м. Харків, Україна, 61051, Україна https://orcid.org/0000-0002-4956-7708

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.161321

Ключові слова:

ризикостійкість бізнес-моделі підприємства, комплекс управлінських рішень, моделювання системи управління

Анотація

Об’єктом дослідження є процес управління ризикостійкістю бізнес-моделі підприємства ресторанного господарства. Одним з найбільш проблемних місць при реалізації бізнес-моделі підприємства є своєчасне розпізнавання ризику та мінімізація його впливу на діяльність. Ресторанне господарство є найбільш прибутковим та рентабельним у світі. Конкуренція у даній сфері згодом зростає. Ризик виникає там, де існує прибуток і конкуренція, а також є різні варіанти, пов'язані з ймовірністю настання ризику в умовах невизначеності. Ідентифікація та врахування факторів ризику є основою для прийняття управлінських рішень щодо своєчасної трансформації діючої бізнес-моделі підприємства відповідно до змін зовнішнього середовища.

Показано, що процес управління ризиком підприємства ресторанного господарства пов'язаний із складністю виявлення ключових аспектів ризикостійкості його бізнес-моделі та необхідністю врахування ризиків, які виникають в процесі створення цінності. Це обумовлено особливостями набору ризиків і характеру їх прояву у сфері ресторанного бізнесу. Для підприємства ресторанного господарства характерні специфічні групи ризиків. Дані ризики пов’язані із формуванням та просуванням ціннісних пропозицій, потоками надходження доходів та взаємовідносинами з клієнтами/споживачами.

Визначено етапи моделювання системи управління ризикостійкістю бізнес-моделі підприємства ресторанного господарства. Ці етапи передбачають визначення основних груп ризиків та ключових систем управління цінністю, оцінку їх параметрів та дозволяють визначити комплекс управлінських рішень щодо підвищення рівня ризикостійкості бізнес-моделі підприємства ресторанного господарства.

Для реалізації етапів моделювання системи управління ризикостійкістю бізнес-моделі підприємства ресторанного господарства запропоновано алгоритм, який ґрунтується на теорії нечітких множин з можливістю оцінки відповідності фактичних параметрів системи цільовим їх значенням.

Завдяки цьому забезпечується можливість оцінки фактичного стану системи управління ризикостійкістю бізнес-моделі підприємства за ключовими бізнес-процесами. Розроблений комплекс управлінських рішень створює можливість здійснення своєчасної реакції підприємства ресторанного господарства на різного роду ризики в умовах ресурсних та часових обмежень.

Біографія автора

Olga Chatchenko, Харківський державний університет харчування та торгівлі, вул. Клочківська, 333, м. Харків, Україна, 61051

Кандидат економічних наук, професор

Кафедра менеджменту організацій

Посилання

Turko, M. O. (2007). Teoretychni osnovy upravlinnia ryzykamy pidpryiemstva. Ekonomika pidpryiemstva ta upravlinnia vyrobnytstvom, 5, 85–89.
Tarasova, K. I. (2013). Kachestvennyy analiz riskov deyatel'nosti predpriyatiya. Oraldy gylym zharshysy (Ural'skiy nauchnyy vestnik). Ekonomicheskie nauki, 28 (76), 72–80.
Purdy, G. (2010). ISO 31000:2009-Setting a New Standard for Risk Management. Risk Analysis, 30 (6), 881–886. doi: http://doi.org/10.1111/j.1539-6924.2010.01442.x
Kravchenko, V. (2008). Rozrobka suchasnoho standartu z upravlinnia ryzykamy – vazhlyvyi chynnyk pidvyshchennia efektyvnosti pidpryiemnytskoi diialnosti v Ukraini. Teoretychni ta prykladni pytannia ekonomiky, 17, 159–166.
Hrosul, V. A., Balamut, H. S. (2016). Otsinka ryzykostiikosti v systemi adaptatsiinoho upravlinnia rozvytkom torhovelnoho pidpryiemstva. Molodyi vchenyi, 12 (39), 727–729.
Hoyt, R. E., Liebenberg, A. P. (2011). The Value of Enterprise Risk Management. Journal of Risk and Insurance, 78 (4), 795–822. doi: http://doi.org/10.1111/j.1539-6975.2011.01413.x
Kopytina, M. V. (2013). Adaptive structure of project risks management system. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (3 (61)), 15–19. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/9135
Taran, Y., Boer, H., Lindberg, P. (2014). Incorporating Enterprise Risk Management in the Business Model Innovation Process. Journal of Business Models, 1 (1), 38–60.
Chesbrough, H. (2010). Business Model Innovation: Opportunities and Barriers. Long Range Planning, 43 (2-3), 354–363. doi: http://doi.org/10.1016/j.lrp.2009.07.010
Rishchuk, L. I., Kushlyk, O. Yu. (2015). Pidkhid shchodo rozrobky prohramy upravlinnia ryzykamy na pidpryiemstvi. Problemy i perspektyvy rozvytku pidpryiemnytstva, 2 (1 (8)), 77–82.
Zubova, L. V. (2015). Opredelenie riskoustoychivosti predprinimatel'skikh resheniy. Biznes v zakone. Ekonomiko-yuridicheskiy zhurnal, 5, 215–218.
Fielt, E. (2013). Conceptualising Business Models: Definitions. Frameworks and Classifications, 1 (1), 85–105.
Artyshchuk, I. V. (2011). Upravlinnia ryzykozakhyshchenistiu torhovelnoho pidpryiemstva. Zbirnyk naukovykh prats Natsionalnoho lisotekhnichnoho universytetu Ukrainy, 21.5, 153–159.
Keizer, J. A., Halman, J. I. M. (2007). Diagnosing Risk in Radical Innovation Projects. Research-Technology Management, 50 (5), 30–36. doi: http://doi.org/10.1080/08956308.2007.11657459
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8 (3), 338–353. doi: http://doi.org/10.1016/s0019-9958(65)90241-x
Saaty, T. L. (2004). Decision making — the Analytic Hierarchy and Network Processes (AHP/ANP). Journal of Systems Science and Systems Engineering, 13 (1), 1–35. doi: http://doi.org/10.1007/s11518-006-0151-5
Hrosul, V. A., Ivanova, T. P. (2016). Praktychni aspekty upravlinnia yakistiu pry formuvanni biznes-modeli pidpryiemstva restorannoho hospodarstva. Visnyk NTU «KhPI». Seriia: Mekhaniko-tekhnolohichni systemy ta kompleksy, 7 (1179), 132–137.
Riid, A., Rüstern, Е. (2003). Transparent Fuzzy Systems in Modelling and Control. Interpretability Issues in Fuzzy Modeling, 128, 452–476. doi: http://doi.org/10.1007/978-3-540-37057-4_19