Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту

• Veröffentlicht in: Вісник економічної науки України
• Datum: 2025
• Hauptverfasser: Ткаченко А.М., Чорний Р.С.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Інститут економіки промисловості НАН України 2025
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211951
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту / А.М. Ткаченко, Р.С. Чорний // Вісник економічної науки України. — 2025. — № 2 (49). — С. 180–190. — Бібліогр.: 19 назв. — укр.

За останнє десятиліття корпоративні системи аналітики швидко еволюціонували від ручної звітності до масштабованих платформ бізнес-інтелекту із розвинутими дашбордами, а також прогнозних і рекомендаційних моделей. Незважаючи на це, значна частина управлінських рішень і далі спирається на кореляційні залежності або евристики, які рідко відповідають на ключове контрфактичне питання: що станеться, якщо ми втрутимося і модифікуємо політику ціноутворення, рівень запасів, технологію, навчальні програми, маркетингові комунікації чи інституційні правила? Відсутність операційного мосту між «описом/прогнозом» і «причинністю» породжує системні ризики: помилкові атрибуції, масштабування «хибних перемог», надмірне довір’я до короткострокових кореляцій і хронічне недоінвестування в інтервенції з високою очікуваною цінністю, але слабким історичним слідом у даних. На цьому тлі зростає потреба в дорожній карті, яка переводить фірму з режиму «дивимося і здогадуємося» у режим керованої доречності. У статті наголошено на правилах back-door/front-door, ідентифікації через подієві дослідження та ваги у DiD для стагерованого впровадження, особливостях синтетичного контролю для одиничних втручань, суворих вимогах до інструментальних змінних (релевантність, екзогенність, LATE-інтерпретація), а також на перевагах doubly-robust і targeted learning оцінювачів, що поєднують модель результату та модель схильності до лікування. Окремо висвітлено каузальний ML (uplift-моделі, causal forests) як інструмент виявлення стабільної гетерогенності ефектів для управлінського таргетування. Over the past decade, corporate analytics systems have rapidly evolved from manual reporting to scalable business intelligence platforms with advanced dashboards, as well as predictive and recommendation models. As a result, a significant portion of management decisions continue to rely on correlations that rarely answer the key question: what will happen if we intervene and modify pricing policy, inventory levels, technology, training programmes, marketing communications, or institutional rules? The lack of an operational bridge between ‘description/forecast’ and “causality” creates systemic risks: false attributions, scaling of ‘false victories,’ overconfidence in short-term correlations, and chronic underinvestment in interventions with high expected value but with a weak historical track record in the data. Therefore, there is a growing need for a roadmap that moves the firm from a ‘watch and guess’ mode to a mode of managed causality.