Актуальность представленного исследования определяется тем, что в современных условиях развития национального хозяйства большое значение имеет влияние изменения фискальной политики. Цель представленного исследования заключается в том, чтобы на основе официальных бюджетных проектировок и эмпирических данных 2023–2025 гг. исследовать влияние структурных изменений фискальной политики в 2026 г., включая повышение ставки НДС до 22%, на поведение ключевых групп инвесторов и долговую устойчивость. Научная новизна полученных результатов заключается в представлении результатов комплексного институционально-количественного анализа рынка облигаций федерального займа (ОФЗ) Российской Федерации в 2026 г. в сопоставлении с параметрами 2025 г. на основе использования адаптированной модели «порочного круга» Э. де Сото, интегрированной с инструментами сценарного моделирования доходностей, оценки рисков (VaR) и анализа дюрации. В результате была получена формализованная канальная модель влияния рынка ОФЗ на исполнение федерального бюджета, и дана количественная оценка рисков ликвидности и концентрации спроса, а также представлены оптимизационные модели управления портфелями для государства и институциональных инвесторов. Практическая значимость работы заключается в формулировании практических рекомендаций по координации фискальной и монетарной политики, развитию вторичного рынка и минимизации институциональных барьеров для обеспечения фискальной устойчивости.
В статье представлено использование кластерного анализа методом K-Means в рамках интеллектуальной системы поддержки принятия решений для группировки вариантов ведения проекта, а также формирование рекомендаций по выбору для конечного пользователя на основе результатов кластеризации. Кроме того, показаны различные опции выполнения кластерного анализа, а также влияние данных опций на конечные результаты. Продемонстрирована практическая польза системы для анализа проектов, реализация которых зависит от множества переменных составляющих и требует детального анализа полученных вариантов выполнения проекта по группам для выбора подходящих под разнообразные сценарии и ограничения опций.