
This article explores the analytical mechanisms used to determine key investment priorities in the construction sector. Given the growing challenges in urbanization, environmental sustainability, and digital transformation, effective management of investment resources has become a critical task. The study analyzes modern approaches to evaluating investment projects, including multi-criteria analysis methods, economic-mathematical modeling, and forecasting. Special attention is given to the application of artificial intelligence, big data, and geoinformation systems in investment decision-making processes. The use of these technologies enhances forecast accuracy, reduces investment risks, and optimizes financial flow management. Additionally, the study examines risk factors, including macroeconomic fluctuations, volatility in the construction materials market, and changes in regulatory frameworks. The article also reviews methods for assessing investment efficiency, particularly discounted cash flow (DCF), net present value (NPV) analysis, internal rate of return (IRR), and other financial instruments that help determine the feasibility of investments in construction projects. A separate section is dedicated to analyzing environmental and social criteria for investment evaluation, which are crucial in the context of sustainable development. The role of government regulation, financial instruments, and investment support programs in the construction sector is also considered. A conceptual model for evaluating investment priority areas is proposed, integrating economic, social, and environmental factors. The research findings may be useful for government agencies, investors, and construction sector companies in developing growth strategies and effectively allocating financial resources. The application of the proposed methods will enhance the competitiveness of the construction industry, ensure real estate market stability, and facilitate the implementation of innovative solutions in construction processes. The proposed approach to determining investment priorities enables a comprehensive assessment of project potential, considering financial, technological, environmental, and market factors. This contributes to the efficient use of capital, risk minimization, and overall improvement in the effectiveness of the construction sector.
Стаття присвячена дослідженню аналітичних механізмів, що використовуються для визначення ключових інвестиційних пріоритетів у будівельному секторі. З огляду на зростаючі виклики у сфері урбанізації, екологічної стійкості та цифрової трансформації, ефективне управління інвестиційними ресурсами стає критичним завданням. У статті аналізуються сучасні підходи до оцінювання інвестиційних проєктів, серед яких методи багатокритеріального аналізу, економіко-математичного моделювання та прогнозування. Особлива увага приділяється застосуванню штучного інтелекту, великих даних і геоінформаційних систем у процесі прийняття інвестиційних рішень. Використання цих технологій дозволяє підвищити точність прогнозів, знизити інвестиційні ризики та оптимізувати управління фінансовими потоками. Крім того, досліджено роль факторів ризику, включаючи макроекономічні зміни, коливання ринку будівельних матеріалів та зміну нормативно-правового регулювання. У статті також розглянуто методи оцінки ефективності інвестицій, зокрема: дисконтований грошовий потік (DCF), аналіз чистої приведеної вартості (NPV), внутрішню норму дохідності (IRR) та інші фінансові інструменти, які дозволяють оцінити доцільність вкладень у будівельні проєкти. Окремий розділ присвячений аналізу екологічних і соціальних критеріїв оцінки інвестицій, що є важливим у контексті сталого розвитку. Розглянуто також роль державного регулювання, фінансових інструментів та програм підтримки інвестицій у будівельному секторі. Запропоновано концептуальну модель оцінки пріоритетних напрямків інвестування, що базується на інтеграції економічних, соціальних та екологічних факторів. Результати дослідження можуть бути корисними для державних органів, інвесторів та компаній будівельного сектору у формуванні стратегій розвитку та ефективного розподілу фінансових ресурсів. Використання запропонованих методів сприятиме підвищенню конкурентоспроможності будівельної галузі, забезпеченню стабільності ринку нерухомості та впровадженню інноваційних рішень у процеси будівництва. Запропонований підхід до визначення інвестиційних пріоритетів дозволяє комплексно оцінювати потенціал проєктів, враховуючи фінансові, технологічні, екологічні та ринкові чинники. Це сприяє ефективному використанню капіталу, мінімізації ризиків і підвищенню загальної ефективності будівельного сектору.
productivity, штучний інтелект, інвестиційні пріоритети, forecasting, investment priorities, risk management, construction sector, big data, multi-criteria analysis, оптимізація, моніторинг, модель, ефективність, великі дані, model, sustainable development, government regulation, фінансові інструменти, прогнозування, державне регулювання, стійкий розвиток, управління ризиками, artificial intelligence, продуктивність, monitoring, financial instruments, багатокритеріальний аналіз, efficiency, будівельний сектор, optimization
productivity, штучний інтелект, інвестиційні пріоритети, forecasting, investment priorities, risk management, construction sector, big data, multi-criteria analysis, оптимізація, моніторинг, модель, ефективність, великі дані, model, sustainable development, government regulation, фінансові інструменти, прогнозування, державне регулювання, стійкий розвиток, управління ризиками, artificial intelligence, продуктивність, monitoring, financial instruments, багатокритеріальний аналіз, efficiency, будівельний сектор, optimization
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
