Александр Александрович ШАПУРОВдоктор экономических наук, профессор кафедры прикладной математики и информационных технологий имени профессора В.М. Найдыша, Мелитопольский государственный университет (МелГУ), Мелитополь, Запорожская область, Российская Федерация shapurov.alexandr@gmail.com : отсутствует
Предмет. Процессы трансформации управленческих моделей металлургических предприятий в условиях глобального климатического регулирования и цифровизации. Цели. Разработка и апробация интегрированного информационно-аналитического инструментария для оценки влияния стратегий циркулярной экономики на финансовую и экологическую результативность корпораций. Методология. Исследование базируется на комплементарном подходе, синтезирующем методы математической статистики и системного анализа. Применен ковариационный анализ с использованием фиктивных переменных для количественной оценки влияния технологических факторов на прибыльность. Использована адаптивная модель двойного экспоненциального сглаживания Брауна для прогнозирования динамики производственных показателей и модель оценки жизненного цикла в специализированной программной среде для верификации экологических рисков. Результаты. Установлено, что полная переработка побочных продуктов металлургического передела является статистически значимым драйвером роста чистой прибыли. Выявлен устойчивый тренд увеличения объемов производства, который при инерционном сценарии ведет к критическому росту экотоксичности. Рассчитан потенциал рынка вторичного сырья и сформирована матрица стратегического развития, позволяющая менеджменту определять оптимальные траектории технологической модернизации. Выводы. Интеграция математического моделирования и экологической оценки позволяет обосновать экономическую целесообразность перехода от линейной модели к замкнутому циклу, трансформируя техногенные отходы из пассивов в ликвидные активы и обеспечивая финансовую устойчивость бизнеса.
Mendez-Alva F., Cervo H., Krese G., Van Eetvelde G. Industrial symbiosis profiles in energy-intensive industries: Sectoral insights from open databases. Journal of Cleaner Production, 2021, vol. 314, no. 128031. DOI: 10.1016/j.jclepro.2021.128031
Silvestre B.S., Ţîrcă D.M. Innovations for sustainable development: Moving toward a sustainable future. Journal of Cleaner Production, 2019, vol. 208, pp. 325–332. DOI: 10.1016/j.jclepro.2018.09.244
Hidayatno A., Destyanto A.R., Hulu C.A. Industry 4.0 Technology Implementation Impact to Industrial Sustainable Energy in Indonesia: A Model Conceptualization. Energy Procedia, 2019, vol. 156, pp. 227–233. DOI: 10.1016/j.egypro.2018.11.133
Schroeder P., Anggraeni K., Weber U. The relevance of circular economy practices to the sustainable development goals. Journal of Industrial Ecology, 2018, vol. 23, iss. 1, pp. 77–95. DOI: 10.1111/jiec.12732
Ormazabal M., Prieto-Sandoval V., Puga-Leal R., Jaca C. Circular economy in Spanish SMEs: challenges and opportunities. Journal of Cleaner Production, 2018, vol. 185, pp. 157–167. DOI: 10.1016/j.jclepro.2018.03.031
Shu-hua Ma, Zong-guo Wen, Ji-ning Chen, Zhi-chao Wen. Mode of circular economy in China's iron and steel industry: a case study in Wu'an city. Journal of Cleaner Production, 2014, vol. 64, pp. 505–512. DOI: 10.1016/j.jclepro.2013.10.008
Fox M.A. Metallurgical By-Products. In: Glossary for the Worldwide Transportation of Dangerous Goods and Hazardous Materials. Berlin, Heidelberg, Springer, 1999, pp. 147–150. DOI: 10.1007/978-3-662-11890-0_48
Belodedenko V., Hanush O., Hrechanyi O. Fatigue lifetime model under a complex loading with application of the amalgamating safety indices rule. Procedia Structural Integrity, 2022, vol. 36, pp. 182–189. DOI: 10.1016/j.prostr.2022.01.022
Antrekowitsch J., Hanke G. Efficient Steel Mill Dust Recycling – Aiming for Zero Waste. In: The Minerals, Metals & Materials Series. Cham, Springer International Publishing, 2022, pp. 303–310. DOI: 10.1007/978-3-030-92563-5_32
Di Maria A., Merchán M., Marchand M. et al. Evaluating energy and resource efficiency for recovery of metallurgical residues using environmental and economic analysis. Journal of Cleaner Production, 2022, no. 131790. DOI: 10.1016/j.jclepro.2022.131790
Smyl S. A hybrid method of exponential smoothing and recurrent neural networks for time series forecasting. International Journal of Forecasting, 2020, vol. 36, iss. 1, pp. 75–85. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2019.03.017
Min Liu, Taylor J.W., Wei-Chong Choo. Further empirical evidence on the forecasting of volatility with smooth transition exponential smoothing. Economic Modelling, 2020, vol. 93, pp. 651–659. DOI: 10.1016/j.econmod.2020.02.021
Rendon-Sanchez J.F., de Menezes L.M. Structural combination of seasonal exponential smoothing forecasts applied to load forecasting. European Journal of Operational Research, 2019, vol. 275, iss. 3, pp. 916–924. DOI: 10.1016/j.ejor.2018.12.013
Paravantis J.A., Tasios P.D., Dourmas V. et al. A Regression Analysis of the Carbon Footprint of Megacities. Sustainability, 2021, vol. 13, iss. 3. DOI: 10.3390/su13031379
Rongxin Wu, Zhizhou Tan, Boqiang Lin. Does carbon emission trading scheme really improve the CO2 emission efficiency? Evidence from China's iron and steel industry. Energy, 2023, vol. 277, no. 127743. DOI: 10.1016/j.energy.2023.127743
Flues F., Rübbelke D., Vögele S. An analysis of the economic determinants of energy efficiency in the European iron and steel industry. Journal of Cleaner Production, 2015, vol. 104, pp. 250–263. DOI: 10.1016/j.jclepro.2015.05.030
Tan Haixia, Wang Hongtu, Chen Lin, Shi Feng. Dummy Variable Model Analysis with Law Factors on Safety Production in Chinese Coal Mine Industry. Procedia Engineering, 2011, vol. 26, pp. 2383–2390. DOI: 10.1016/j.proeng.2011.11.2449
Alsaleh M., Abdul-Rahim S.A. Cost Efficiency of Bioenergy Industry and its Economic Determinants in EU-28: A Tobit Model Based on DEA Efficiency Scores. International Journal of Management and Sustainability, 2019, vol. 8, iss. 2, pp. 79–87. DOI: 10.18488/journal.11.2019.82.79.87
Kenett R., Zacks S., Gedeck P. Modern Statistics: A Computer-Based Approach with Python. Cham, Springer International Publishing AG, 2022. DOI: 10.1007/978-3-031-07566-7
Xiaolei Wang, Renxin Deng, Yufang Yang. The spatiotemporal effect of factor price distortion on capacity utilization in China’s iron and steel industry. Resources Policy, 2023, vol. 86, part A, no. 104151. DOI: 10.1016/j.resourpol.2023.104151
