UK: У статті досліджено сучасні теоретичні підходи до стратегічного розвитку підприємств в умовах невизначеності та підвищеної чутливості зміни зовнішнього середовища. Проведено комплексний аналіз діяльності
підприємства, на основі якого здійснено економетричне моделювання ключових стратегічних показників. Побудовано матрицю еластичностей та когнітивну модель, що дало змогу виявити причинно-наслідкові зв’язки й
визначити найбільш впливові фактори стратегічного розвитку. Реалізовано прогноз динаміки показників із використанням LSTM-моделі та сценарне моделювання альтернативних траєкторій розвитку. Отримані результати стали основою для формування практичних рекомендацій щодо підвищення ефективності стратегічного
управління в умовах цифрової трансформації. Найбільш вагомим результатом є створення інтегрованого когнітивно-економічного інструментарію стратегічної діагностики, який може бути використаний підприємствами цифрової економіки для обґрунтування аналітичних рішень.
EN: Modern enterprises operate in an environment of high uncertainty and rapid market change, which significantly
complicates strategic decision-making. Traditional analytical approaches often fail to capture nonlinear and indirect
relationships between key performance indicators, limiting their usefulness for long-term strategic planning. In this
context, the integration of econometric analysis, cognitive modelling, and predictive analytics becomes increasingly
relevant, as it enables a more comprehensive understanding of strategic dynamics and supports more robust managerial
decisions.
The purpose of this study is to develop and substantiate an integrated cognitive-economic framework for modelling
the strategic development of an enterprise under uncertainty. The research methodology is based on a combination of
econometric modelling, elasticity analysis, cognitive mapping, neural-network forecasting using LSTM models, and
scenario analysis.
The study provides an empirical assessment of the enterprise’s economic activity, identifies key trends and structural
characteristics of strategic development, and reveals cause-and-effect relationships between strategic indicators. An
elasticity matrix and a cognitive model were constructed to analyse the strength and direction of interdependencies, while
an LSTM-based forecasting model was applied to predict the future dynamics of key indicators under alternative
development scenarios. Additionally, the proposed approach allows for the identification of strategic leverage points that
have the greatest impact on enterprise performance in the long term. The results demonstrate the effectiveness of the
proposed toolkit in capturing nonlinear relationships and assessing strategic risks under conditions of uncertainty. The practical value of the study lies in the applicability of the developed cognitive-economic toolkit for strategic
diagnostics and decision support. Its implementation enables enterprises operating in the digital economy to evaluate the
consequences of managerial decisions, design alternative development scenarios, and improve the accuracy of strategic
planning.
