В условиях растущей сложности управленческой среды и увеличения скорости принятия стратегических решений традиционные модели рационального выбора демонстрируют свою ограниченность. В этой связи автором настоящей работы осуществлен анализ влияния поведенческой экономики на процессы корпоративного управления, что представляет особую актуальность в контексте необходимости разработки более реалистичных моделей принятия решений. Цель исследования заключается в систематизации ключевых когнитивных искажений, влияющих на управленческие решения, и разработке практических механизмов их минимизации. Предметом исследования выступает влияние поведенческой экономики на процессы принятия управленческих решений в корпоративном управлении, включая анализ ключевых когнитивных искажений и разработку механизмов их минимизации. Р ассмотрены такие аспекты, как ограниченная рациональность, теория перспектив, эффект привязки и групповое мышление, а также их проявление в условиях цифровой трансформации и неопределенности. Методологическая основа статьи объединяет теоретический анализ фундаментальных концепций поведенческой экономики (ограниченная рациональность Г. Саймона, теория перспектив Д. Канемана и А. Тверски) с детальным изучением практических кейсов международных и российских корпораций. О собое внимание автором уделено сравнительному анализу эффективности различных подходов к преодолению когнитивных ошибок в стратегическом управлении. Исследование выявило системные закономерности возникновения когнитивных искажений в стратегическом управлении и предложило практические инструменты для их преодоления, такие как K P I когнитивной эффективности и цифровые системы мониторинга поведенческих рисков. Научная новизна заключается в адаптации международного опыта к российским условиям и разработке рекомендаций по интеграции принципов поведенческой экономики в корпоративное управление. Исследование вносит значительный вклад в развитие поведенческой экономики, предлагая оригинальную типологию когнитивных искажений и их влияния на управленческие решения. Р азработаны инновационные механизмы минимизации поведенческих ошибок, включая метод «крайних сценариев», алгоритмы когнитивного ценообразования и системы мониторинга поведенческих рисков на основе искусственного интеллекта. Научная новизна также заключается в адаптации зарубежных практик к российскому корпоративному управлению, что подтверждается успешными кейсами компаний, таких как Сбербанк и X5 Retail Group. Р езультаты исследования демонстрируют, что интеграция поведенческих инструментов в управленческие процессы способствует повышению качества решений, снижению стратегических рисков и укреплению корпоративной устойчивости в условиях цифровой экономики
Актуальность исследования обусловлена важностью разработки и внедрения проактивных систем налогового администрирования, способных предсказывать и снижать налоговые риски для государства на основе реальных данных. Предмет исследования - система налогового администрирования НДС в Российской Федерации в условиях цифровизации и риски, связанные с ее функционированием. Целью работы является обоснование путей совершенствования налогового администрирования НДС в условиях цифровизации посредством формирования проактивной системы управления налоговыми рисками государства, основанной на применении сценарного подхода к прогнозированию налоговых поступлений с учетом влияния релевантных факторов. В статье обоснованы предложения по созданию более эффективного механизма управления налоговыми рисками по НДС, основанного на прогнозных моделях и сценариях. Для их построения были использованы специальные экономико-математические методы: регрессионный анализ, построение авторегрессионной модели с временными лагами и модели коррекции ошибок. Для реализации проактивной системы управления налоговыми рисками по НДС предложен программный модуль АСК НДС-2, который интегрирует стратегические и оперативные решения. Его использование позволит налоговым органам улучшить автоматизацию процессов администрирования, снизить затраты на проверки и сосредоточиться на предприятиях с высоким уровнем налоговых рисков. Отличительная особенность предлагаемого подхода состоит в том, что разработанная на его основе система способна предсказывать налоговые риски по НДС и принимать соответствующие профилактические меры. Внедрение этой системы будет способствовать улучшению управления налоговыми рисками государства, повышению эффективности работы налоговых органов и обеспечению более стабильных налоговых поступлений в бюджет. Направления дальнейших исследований - построение моделей дифференцированных групп схожих предприятий и отдельных крупных налогоплательщиков с использованием возможностей больших данных и искусственного интеллекта.