В условиях растущей сложности и нестабильности экономической среды повышается значимость точного прогнозирования эффективности инновационных проектов. В данной статье рассматриваются гибридные модели управления рисками и неопределенностью как инструмент повышения обоснованности инвестиционных решений. Сочетание статистических, экспертных и интеллектуальных методов позволяет учитывать множественность сценариев развития событий, неполноту информации и динамику внешней среды. На основе проведённого кейс-анализа демонстрируется, как внедрение гибридного подхода повышает точность прогноза и устойчивость инновационных решений к внешним шокам. Представленные результаты могут быть полезны как для частного бизнеса, так и для государственных структур, отвечающих за реализацию технологической политики.
В статье исследуется системный кризис в кадровом обеспечении агропромышленного комплекса. Выявлено и проанализировано расхождение между расчетной потребностью в кадрах, полученной по официальной методике Росстата, и реальным спросом, заявленным организациями АПК. Авторы детально рассматривают структурные перекосы в системе аграрного образования, где объем выпуска специалистов более чем в 2,3 раза превышает актуальные потребности рынка труда, при этом сохраняется дефицит по ряду специальностей, связанных с эксплуатацией новой техники. Установлено, что ключевыми причинами проблем являются несовершенство механизмов прогнозирования, отсутствие формализованных требований к квалификации кадров получателей государственной поддержки, а также недостаточный охват статистическим наблюдением малых форм хозяйствования (КФХ, ИП). В заключение предлагаются конкретные меры по решению проблемы, включая интеграцию специального модуля в программу Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2027 года и реформирование системы подготовки кадров с ориентацией на реальные потребности экономики региона.
Планирование в настоящее время является одним из ключевых этапов управления финансами любой компании вне зависимости от особенностей ее деятельности. При этом основой успешного и результативного планирования является прогнозирование. Для ресурсоснабжающих организаций этот этап управления играет важнейшую роль в силу высоких рисков, сопровождающих их финансово - хозяйственную деятельность. Риск, как особый фактор влияния в данном случае на эффективность использования капитала, необходимо учитывать при построении прогноза. По этой причине в настоящей работе уделено внимание выбору методики прогнозирования, поскольку принципиально важным и значимым является обеспечение максимально точного прогнозирования для реализации в дальнейшем результативного финансового планирования. Материалы настоящей статьи могут представлять интерес для практических работников сферы жилищно-коммунального хозяйства.
В данной статье рассматриваются теоретические основы и практические подходы к диагностике вероятности банкротства на примере ведущих представителей российского розничного сектора - ПАО «Магнит», ПАО «Корпоративный центр ИКС 5» и ООО «О’Кей». Проведён комплексный анализ финансовых показателей компаний с использованием моделей Альтмана, Таффлера и логистической регрессии, а также включены современные междисциплинарные подходы: поведенческая диагностика, оценка цифровой зрелости, анализ ESG-факторов и макроэкономической чувствительности бизнеса. Статья направлена на выявление причин потенциальной финансовой несостоятельности, включая институциональные, технологические и управленческие слабости, и предлагает комплексные меры по предупреждению кризисов.
Современные организации сталкиваются с необходимостью оперативного анализа больших объемов данных для принятия управленческих решений. Традиционные методы экономического анализа, основанные на статистике и эконометрике, зачастую не справляются с нелинейными зависимостями и быстро меняющимися рыночными условиями. Искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение (ML) и глубокие нейросети (DL), позволяет значительно повысить точность оценки экономических процессов и прогнозировать их развитие.
В данной статье анализируются возможности применения методов ИИ для оценки экономического состояния организаций в различных отраслях. Рассмотрены ключевые алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг) и нейросетевые модели (LSTM, трансформеры, GNN), а также их практическое использование в прогнозировании банкротств, кредитных рисков, спроса и мошенничества. Приведены реальные кейсы внедрения ИИ в российских компаниях (Сбербанк, X5 Group, РЖД, ФНС) и за рубежом (J. P. Morgan, IBM, BlackRock).
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) кардинально меняет банковский сектор, ускоряя цифровую трансформацию и повышая эффективность бизнес-процессов. Внедрение интеллектуальных алгоритмов позволяет автоматизировать клиентское обслуживание, управление рисками и борьбу с финансовыми мошенничествами. ИИ-аналитика улучшает кредитную оценку, персонализирует финансовые продукты и оптимизирует управление активами. Использование машинного обучения снижает операционные издержки, повышает уровень кибербезопасности и улучшает точность прогнозирования рыночных трендов. В статье анализируются основные направления внедрения ИИ в банковской сфере, оценивается его экономическая эффективность и рассматриваются ключевые риски и барьеры цифровой трансформации финансовых учреждений.
Развитие цифровых технологий повышает потребность предприятий в интеграции автоматизированных систем управления (ERP), направленных на оптимизацию бизнес- процессов и снижение операционных затрат. Внедрение ERP-систем обеспечивает централизованный контроль ресурсов, автоматизацию учета, управление финансовыми потоками и прогнозирование спроса. Экономическая эффективность этих решений выражается в повышении производительности, снижении транзакционных издержек и улучшении управления цепочками поставок. В статье анализируются инвестиционные затраты на внедрение ERP, источники финансирования, ключевые выгоды для бизнеса и возможные риски. Рассматриваются перспективы развития ERP-систем с учетом технологических трендов, включая облачные вычисления, искусственный интеллект и интеграцию с интернетом вещей.
Современные экономические кризисы развиваются с высокой скоростью и сложностью, что требует новых методов прогнозирования и раннего выявления рисков. Использование технологий больших данных позволяет анализировать сложные экономические процессы в режиме реального времени, выявлять скрытые паттерны кризисов и предсказывать возможные макроэкономические потрясения. Применение машинного обучения, нейросетевых моделей и обработки высокочастотных финансовых данных значительно повышает точность прогнозирования кризисных сценариев, позволяя принимать упреждающие меры. В статье исследуется роль больших данных в выявлении нестабильности, рассматриваются основные источники информации, методы аналитики и ограничения алгоритмических предсказаний. Анализируются успешные примеры использования больших данных центральными банками и финансовыми регуляторами, а также перспективы интеграции предсказательных моделей в экономическую политику.
В данной статье подробно рассматриваются ключевые элементы, включающие комплексный мониторинг гидрологической обстановки, прогнозирование развития опасных явлений, разработку и реализацию адаптивных мер по защите сельских территорий и инфраструктуры. Рассмотрена концепция, акцентирующая внимание на научно-обоснованной оценке уязвимости территорий к наводнениям различных генетических типов до наступления чрезвычайных ситуаций и анализа сопутствующих явлений и ущербов. В рамках данной концепции первостепенной является научно-обоснованная оценка уязвимости для наводнений различных генетических типов ареалов до наступления чрезвычайной ситуации. Проанализирована существующая нормативно-правовая база Российской Федерации, регламентирующая деятельность в области предупреждения чрезвычайных ситуаций, порождаемых гидрологическими явлениями. Отмечается значительная роль государства в ликвидации последствий стихийных бедствий, где ключевой является проблема разработки адекватной правовой базы для оценки ущербов. Предложена реализация модели управления на сельских территориях. В данной модели реализована двойственная природа гидрологической системы региона как глобальный фактор влияния - источник рисковых событий и как ключевой ресурс в экономической системе сельских территорий. Подчеркнута необходимость развития страхования как эффективного инструмента управления ущербами, особенно учитывая исторически низкий уровень страхования имущества и сельскохозяйственных рисков в Российской Федерации.
Совокупность требований устойчивого развития создает сложную системную проблему, решение которой напрямую зависит от создания адекватного инструментария для анализа стратегических направлений устойчивого развития агропродовольственных систем различного уровня. Целью авторов настоящей статьи был анализ современных предложений российских исследователей по совершенствованию методов стратегического планирования устойчивого развития продовольственных систем и актуальных возможностей их дополнения и развития. В современных условиях влияние неопределенностей внешнего экономического окружения, межрегионального обмена продовольствием и изменения биоклиматического потенциала территорий необходимо рассматривать в рамках единой задачи перевода продовольственной системы нашей страны в режим безопасного и устойчивого развития. В этих условиях аппарат экономико-математического моделирования требует существенной доработки, обеспечивающей большую системность отражения действительности, что является актуальной научной проблемой. Модель АПК и информационно-аналитическая система Декарбон-СХ, представленные с различных сторон в настоящей работе, обладают параметрами, позволяющими их использовать в рамках созданной цифровой платформы стратегического планирования.
Цель исследования - раскрыть роль и значение математических методов в современной экономической теории и практике. Задачи исследования включали анализ применения математического моделирования, статистических методов, эконометрики и других математических инструментов в различных областях экономики. В результате исследования выявлено, что математика позволяет формализовать экономические процессы, строить прогнозы, оптимизировать решения и проводить количественный анализ экономических явлений. Практическая значимость исследования заключается в демонстрации необходимости математической подготовки для специалистов в области экономики и финансов, а также в обосновании применения математических методов для повышения эффективности экономических решений.