Switch to English languageБирюков Антон Владимирович
НОЧУ ВО «Московский университет «Синергия», Москва, Россия
Аспирант
E-mail: anton-biryukov-98@mail.ru
Научный руководитель: Пашковская Маргарита Васильевна
НОЧУ ВО «Московский университет «Синергия», Москва, Россия
Профессор кафедры «Экономической теории и поведенческой экономики»
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: pmargaritav@mail.ru
Аннотация. Исследование посвящено всестороннему анализу институциональных трансформаций российского биржевого рынка ценных бумаг, происходящих под воздействием беспрецедентных геополитических ограничений и санкционного давления с 2022 года. В работе представлен комплексный анализ эволюции институциональной архитектуры отечественного фондового рынка, охватывающий изменения в регуляторной системе, рыночной инфраструктуре, механизмах ценообразования и структуре участников. Исследование систематизирует ключевые направления адаптации российской биржевой системы к внешним ограничениям, включая реконфигурацию торгово-расчетной инфраструктуры после введения санкций против Московской биржи в июне 2024 года, развитие внутрироссийских механизмов ценообразования валютных курсов и формирование альтернативных каналов привлечения капитала. Особое внимание уделено анализу цифровой трансформации рынка через внедрение технологий распределенного реестра и развитие сегмента цифровых финансовых активов. В работе рассмотрены процессы локализации биржевой деятельности, включая переориентацию торговых потоков на национальную валюту и инструменты дружественных юрисдикций, а также формирование новых принципов листинга и допуска ценных бумаг к торгам. Исследование выявляет специфику адаптации институциональной структуры к условиям ограниченного доступа к международным финансовым рынкам, анализируя изменения в составе эмитентов, структуре инвестиционных потоков и механизмах ценообразования. Значительное внимание уделено проблемам национализации частных компаний и влиянию государственного вмешательства на функционирование биржевого рынка, где за 2022–2024 годы под государственный контроль перешло более 180 частных предприятий. Результаты исследования демонстрируют формирование принципиально новой институциональной модели российского биржевого рынка, характеризующейся усилением роли государственного регулирования, развитием цифровых технологий и переориентацией на внутренние источники капитала при сохранении базовых функций аллокации ресурсов и ценообразования.
Ключевые слова: биржевой рынок ценных бумаг; институциональная структура; геополитические ограничения; цифровые финансовые активы; локализация финансовых рынков; санкционные ограничения; Московская биржа; технологии распределенного реестра; государственное регулирование; национализация активов; дедолларизация; рыночная инфраструктура
Мусомирова Зухро Абдурахимовна
Таджикский государственный педагогический университет имени С. Айни, Душанбе, Республика Таджикистан
Главный специалист учебной части
E-mail: zuhro86@mail.ru
Аннотация. Исследование посвящено комплексному анализу трансформации рынка образовательных услуг в условиях цифровой трансформации на примере Республики Таджикистан. В работе рассматривается эволюция национальной образовательной системы в контексте реализации стратегических инициатив цифровизации, включая Концепцию цифровой экономики в Республике Таджикистан и Концепцию перехода на цифровое образование на период до 2042 года. Исследование систематизирует теоретические подходы к анализу цифровой трансформации образовательных систем, включая концепции EdTech-интеграции, персонализированного обучения на основе искусственного интеллекта, мобильного образования и блокчейн-технологий в сфере образования. Анализируется текущее состояние образовательной инфраструктуры Таджикистана в контексте цифровизации, где в 2024 году более 80 % школ и университетов были подключены к высокоскоростному интернету, что свидетельствует о развитии цифровой экосистемы. Особое внимание уделяется анализу нормативно-правовой базы, включающей Среднесрочную программу развития цифровой экономики на 2021–2025 годы, Стратегию развития искусственного интеллекта до 2040 года, а также институциональным механизмам реализации цифровых инициатив через Агентство инноваций и цифровых технологий. Исследование выявляет специфические особенности развития рынка образовательных услуг в условиях цифровизации, включая формирование гибридных моделей обучения, интеграцию EdTech-решений, развитие массовых открытых онлайн-курсов и системы дистанционного образования. Проанализированы ключевые тенденции использования цифровых технологий в образовательном процессе, включая применение искусственного интеллекта для персонализации обучения, внедрение виртуальной и дополненной реальности, использование блокчейн-технологий для верификации образовательных достижений. Выявлены основные вызовы цифровой трансформации образования, включая необходимость повышения цифровой грамотности преподавательского состава, развитие технологической инфраструктуры в отдаленных регионах, обеспечение информационной безопасности образовательных платформ и адаптация образовательного контента к цифровым форматам. Результаты исследования демонстрируют, что цифровизация образования в Таджикистане находится на стадии активной трансформации, характеризующейся интенсивным внедрением цифровых технологий при сохранении традиционных образовательных подходов.
Ключевые слова: цифровизация образования; EdTech; искусственный интеллект в образовании; дистанционное обучение; мобильное образование; блокчейн в образовании; персонализированное обучение; виртуальная реальность; образовательные платформы; цифровая грамотность; онлайн-курсы; гибридное обучение; образовательные технологии
Лазарев Андрей Александрович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: aal001@mail.ru
Аннотация. Исследование посвящено комплексному анализу эволюции и современного состояния методических подходов к оценке стоимости компаний-целей в транзакциях слияний и поглощений (M&A). В работе представлена систематизация традиционных и инновационных методов оценки, включающая анализ доходного, сравнительного и затратного подходов, а также исследование альтернативных технологий оценки, основанных на теории реальных опционов, синергетических эффектах и цифровых инструментах. Проведенный анализ демонстрирует трансформацию практик оценки под воздействием технологических инноваций, изменений регуляторной среды и эволюции рыночных условий. Особое внимание уделено адаптации международных стандартов финансовой отчетности МСФО (IFRS) 13 «Оценка справедливой стоимости» к специфике российского рынка корпоративного контроля. Исследование выявляет значительную дифференциацию применения оценочных методов в зависимости от отраслевой принадлежности компании-цели, стадии жизненного цикла бизнеса, характера синергетических эффектов и стратегических целей приобретающей стороны. В работе представлен анализ факторов, определяющих выбор конкретных методов оценки, включая доступность финансовой информации, ликвидность рынка сопоставимых компаний, волатильность денежных потоков и специфику нематериальных активов. Результаты исследования подчеркивают возрастающую роль синергетических эффектов как ключевого драйвера создания стоимости в сделках M&A, требующего применения комплексных подходов к оценке. Выявлена тенденция к интеграции традиционных методов с инновационными технологиями, включая машинное обучение, анализ больших данных и блокчейн-решения для повышения точности и объективности оценочных процедур. Практическая значимость исследования заключается в разработке рекомендаций по оптимизации процессов оценки стоимости компаний-целей с учетом современных вызовов и возможностей цифровой трансформации финансовых рынков.
Ключевые слова: слияния и поглощения; оценка стоимости компании; справедливая стоимость; метод дисконтированных денежных потоков; сравнительный анализ; затратный подход; синергетический эффект; реальные опционы; МСФО 13; цифровые технологии оценки
Белалов Малик Рамзанович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: malik.belalov007@mail.ru
Аннотация. Исследование посвящено анализу киберрисков как принципиально нового класса операционных рисков в банковской деятельности, требующего разработки специализированных методов экономической оценки и управления в условиях нарастающих киберугроз и цифровизации финансовых услуг. В работе представлена комплексная методология количественной оценки киберрисков, основанная на интеграции стохастических моделей распределения потерь с экономическими подходами к оптимизации затрат на кибербезопасность. Проведенный анализ эмпирических данных демонстрирует экспоненциальный рост частоты и масштабов киберинцидентов в российском банковском секторе, при этом средний ущерб от успешных кибератак составляет 2,4 % от годовой операционной прибыли банков, а в отдельных случаях может достигать критических значений, угрожающих финансовой устойчивости кредитных организаций. Исследование выявляет ключевые факторы, влияющие на величину потенциальных потерь от киберинцидентов, включая размер и сложность IT-инфраструктуры банка, уровень зрелости системы кибербезопасности, характер и масштабы цифровых сервисов, а также качество процедур управления инцидентами информационной безопасности. Особое внимание уделено анализу экономической эффективности различных мер защиты от киберугроз, включая технические средства защиты, организационные меры, обучение персонала и страхование киберрисков. Разработанная модель оптимизации затрат на кибербезопасность позволяет банкам определять рациональный уровень инвестиций в защитные меры с учетом соотношения затрат и потенциальных выгод от снижения киберрисков. Результаты исследования подтверждают необходимость интеграции управления киберрисками в общую систему риск-менеджмента банков и разработки специализированных регуляторных требований к количественной оценке и резервированию операционных рисков, связанных с кибербезопасностью.
Ключевые слова: киберриски; операционные риски банков; кибербезопасность; моделирование потерь; оптимизация затрат на защиту; управление киберинцидентами; количественная оценка рисков; информационная безопасность банков; цифровые угрозы
Соколов Егор Дмитриевич
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: sokolovegor29@yandex.ru
ORCID: https://orcid.org/0009-0001-9061-6049
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1192534
Аннотация. Исследование посвящено анализу инновационных подходов к управлению рисками экономической безопасности в условиях масштабных санкционных ограничений и формирования новой архитектуры международных экономических отношений. Работа исследует механизмы построения адаптивных систем управления рисками, способных эффективно функционировать в условиях высокой неопределенности и динамичных изменений внешней среды. Особое внимание уделяется разработке концепции экономической резистентности как способности хозяйствующих субъектов не только противостоять внешним шокам, но и использовать их в качестве катализаторов инновационного развития. Анализируются процессы трансформации традиционных бизнес-моделей под воздействием санкционного давления, выявляются закономерности формирования новых форм экономического взаимодействия и цепочек создания стоимости. Исследование систематизирует опыт российских компаний по созданию резервных систем обеспечения, развитию альтернативных технологических решений и формированию независимых экосистем. Проанализированы механизмы цифровой трансформации как основы повышения адаптивности и операционной эффективности в условиях ограниченного доступа к западным технологиям. Выявлены ключевые факторы успешной адаптации, включающие скорость реагирования на изменения, качество стратегического планирования, уровень технологических компетенций и эффективность межорганизационного взаимодействия. Разработана типология механизмов резистентности, дифференцированных по временным горизонтам, масштабам воздействия и ресурсным требованиям. Результаты исследования демонстрируют формирование принципиально новой парадигмы управления рисками, основанной на проактивном создании избыточности, диверсификации критических зависимостей и развитии внутренних инновационных компетенций как основы долгосрочной конкурентоспособности.
Ключевые слова: управление рисками; экономическая безопасность; адаптивные стратегии; механизмы резистентности; санкционные ограничения; цифровая трансформация; инновационное развитие; операционная эффективность; стратегическое планирование
Циклаури Инна Викторовна
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления
имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)», Москва, Россия
Доцент кафедры «Финансов, бухгалтерского учета и экономической безопасности»
Кандидат экономических наук
E-mail: babenkoinny@gmail.com
Аничкина Ольга Александровна
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления
имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)», Москва, Россия
Доцент кафедры «Финансов, бухгалтерского учета и экономической безопасности»
Кандидат экономических наук
E-mail: F-1980@yandex.ru
Миргородская Марина Геннадьевна
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления
имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)», Москва, Россия
Доцент заведующий кафедры «Финансов, бухгалтерского учета и экономической безопасности»
Кандидат экономических наук
E-mail: mgm2502@mail.ru
Дышленко Марк Юрьевич
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления
имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)», Москва, Россия
E-mail: nalesandrovich@mail.ru
Аннотация. В условиях интенсивной глобализации и стремительного развития электронной коммерции транспортно-логистические предприятия сталкиваются с необходимостью кардинального пересмотра стратегий организации грузовых перевозок. Возрастающие объемы международной торговли и усиливающаяся конкуренция на рынке логистических услуг требуют от компаний поиска инновационных решений, способных обеспечить снижение операционных затрат при одновременном повышении качества обслуживания клиентов. Научное исследование посвящено всестороннему анализу потенциала мультимодальных перевозок как стратегического инструмента повышения конкурентоспособности транспортно-логистических предприятий. Авторы рассматривают мультимодальность в качестве интегрированного подхода, позволяющего эффективно комбинировать преимущества различных видов транспорта — автомобильного, железнодорожного, морского и воздушного — в рамках единой логистической цепочки. Ключевые результаты исследования демонстрируют значительный экономический потенциал внедрения мультимодальных технологий. Разработанная авторами модель интеграции различных видов транспорта предполагает создание гибких маршрутных схем с участием железнодорожного и авиационного транспорта. Экономическое обоснование предложенных мероприятий показывает возможность достижения прироста выручки на 9 % при единовременных инвестициях в размере 98 тысяч рублей, что обеспечивает рентабельность вложений на уровне 1 430,1 % и срок окупаемости менее одного месяца. Научная новизна работы заключается в комплексном подходе к оценке эффективности мультимодальных перевозок с учетом специфики российского рынка транспортно-логистических услуг. Авторы предлагают систему критериев оценки эффективности маршрутов, включающую анализ транспортных затрат, временных параметров доставки и уровня рисков. Практическая значимость исследования определяется возможностью применения разработанных рекомендаций предприятиями малого и среднего бизнеса в сфере логистики для расширения спектра оказываемых услуг и укрепления конкурентных позиций на рынке.
Ключевые слова: транспортная система; грузовые перевозки; унимодальные грузовые перевозки; мультимодальные грузовые перевозки; транспортные расходы; уровень риска; организация транспортно-логистического комплекса
Брушкова Людмила Алексеевна
ФГБУН «Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук», Москва, Россия
Институт социально-экономических проблем народонаселения
имени Н.М. Римашевской — обособленное подразделение
E-mail: lbrushkova@yandex.ru
Аннотация. Статья посвящена анализу феномена теневой занятости самозанятых в Российской Федерации в контексте трансформации отечественного рынка труда и масштабного развития неформального сектора экономики. В работе представлена концептуализация понятия теневой занятости, выявлены специфические особенности функционирования самозанятых в неформальном секторе российской экономики, а также проанализированы социально-экономические последствия данного явления для макроэкономической стабильности и национальной безопасности государства. Автор выявляет парадоксальную природу самозанятости как формы легализации теневой деятельности при сохранении значительного сегмента неформальной занятости среди данной категории работников. Анализ показывает, что введение режима налога на профессиональный доход способствовало выводу из «тени» только половины самозанятых, в то время как остальная часть представляет собой новых участников неформальной экономики.
В статье детально исследованы социально-экономические последствия теневой занятости самозанятых, включая негативное воздействие на бюджетную систему, через недополучение налоговых поступлений, деформацию конкурентной среды, снижение уровня социальной защищенности работников и подрыв принципов социальной справедливости. Особое внимание уделено анализу институциональных факторов, способствующих сохранению теневого сегмента среди самозанятых, включая высокую налоговую нагрузку в альтернативных режимах, административные барьеры, недостаточное развитие цифровой инфраструктуры и низкий уровень доверия к государственным институтам. Результаты исследования подчеркивают необходимость комплексного подхода к решению проблемы теневой занятости самозанятых граждан, включая совершенствование налогового администрирования, развитие цифровых платформ для ведения предпринимательской деятельности, повышение социальных гарантий для самозанятых и усиление межведомственного взаимодействия в сфере противодействия неформальной экономике. Практическая значимость работы заключается в том, что на основе проделанного анализа могут быть предложены научно-обоснованные рекомендации по оптимизации государственной политики в области регулирования самозанятости и сокращения масштабов теневого сектора российской экономики.
Ключевые слова: теневая занятость; самозанятые граждане; неформальная экономика; налог на профессиональный доход; социально-экономические последствия; государственная политика; легализация доходов; рынок труда; экономическая безопасность; цифровизация экономики; институциональные факторы; административные барьеры
Кузнецова Наталья Алексеевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 216247@edu.fa.ru; iamnataly03@bk.ru
Аннотация. Исследование направлено на создание научно-обоснованной методики применения современных статистических методов и алгоритмов машинного обучения для автоматизированного выявления признаков мошенничества и искажений в бухгалтерской и финансовой отчетности экономических субъектов. В работе проведен комплексный анализ теоретических основ и практических подходов к детекции финансовых нарушений, систематизированы современные методы цифрового аудита и разработана интегрированная система индикаторов для идентификации потенциальных случаев искажения финансовой информации. Автором исследованы возможности применения различных классов алгоритмов машинного обучения, включая методы обучения с учителем и без учителя, ансамблевые техники и нейронные сети для решения задач классификации и аномального обнаружения в области финансового мониторинга. Особое внимание уделено разработке гибридных подходов, объединяющих статистический анализ аномалий с передовыми техниками глубокого обучения для повышения точности детекции сложных схем финансовых манипуляций. В исследовании представлена архитектура интеллектуальной системы контроля достоверности финансовой отчетности, включающая модули предварительной обработки данных, извлечения признаков, машинного обучения и интерпретации результатов. Практическая значимость работы заключается в создании универсального инструментария для автоматизации процессов аудита и внутреннего контроля, способствующего повышению качества финансовой отчетности и снижению рисков недобросовестных практик в корпоративной среде. Разработанная методика адаптирована к требованиям российского законодательства в области бухгалтерского учета и может быть интегрирована в существующие системы корпоративного управления и риск-менеджмента.
Ключевые слова: машинное обучение; статистические методы; выявление мошенничества; бухгалтерская отчетность; финансовый аудит; цифровые технологии; аномальное обнаружение; искусственный интеллект; корпоративный контроль; риск-менеджмент
Гаврилина Ольга Павловна
ФГБОУ ВО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы
при Президенте Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Менеджмента спортивной и туристской индустрии»
Кандидат экономических наук
E-mail: Olea007@yandex.ru
ORCID: https://orcid.org/0009-0002-1255-1160
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=292703
Левшина Ольга Николаевна
ФГБОУ ВО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы
при Президенте Российской Федерации», Москва, Россия
Профессор кафедры «Менеджмента спортивной и туристской индустрии»
Доктор экономических наук, профессор
E-mail: on.levshina@gmail.com
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2114-4743
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=366512
Аннотация. Современная трансформация мировых экономических взаимосвэзей, кардинальное изменение потребительских предпочтений в туристской сфере вследствие пандемийных ограничений и геополитической нестабильности в ряде регионов мира катализировали процессы формирования и активного развития туристских кластеров во многих странах, включая Российскую Федерацию. Представленное исследование посвящено комплексному анализу позиционирования и инфраструктурных характеристик ведущих отечественных туристских кластеров в контексте их стратегического развития и конкурентных преимуществ. Методологическая основа работы базируется на сравнительном анализе шести крупнейших туристских кластеров России: Завидово, Красная Поляна, Роза Хутор, Кудыкина гора, Манжерок и Три вулкана. Исследование носит описательный характер и опирается на систематизацию данных из официальных источников, включая презентационные материалы проектов, корпоративные веб-ресурсы и аналитические публикации информационных агентств. Хронологический анализ государственных программ развития туризма позволил авторам выделить четыре ключевых этапа эволюции кластерного подхода в российском туризме: зарождение концепции (2000–2008), институционализация механизмов государственной поддержки (2009–2014), региональная диверсификация и цифровизация туристского продукта (2015–2020), адаптация к постпандемийным вызовам и новым геополитическим реалиям (2021 — настоящее время). Компаративный анализ демонстрирует уникальность позиционирования каждого исследуемого кластера. Завидово представляет собой природно-рекреационный комплекс семейного формата с акцентом на спокойный отдых и активности на свежем воздухе. Красная Поляна позиционируется как горный курорт развлечений с максимальным разнообразием всесезонных активностей. Роза Хутор занимает нишу престижного курорта премиум-класса с эксклюзивным сервисом. Кудыкина гора функционирует как культурно-природный парк-трансформер, сочетающий историческую составляющую с современными развлечениями. Манжерок развивается как экологичный горный курорт экстремального направления, тогда как Три вулкана специализируются на элитном экстремальном туризме для ценителей дикой природы. Результаты работы подтверждают гипотезу о наличии четко дифференцированного уникального позиционирования у каждого анализируемого кластера при сохранении общих принципов инфраструктурного развития.
Ключевые слова: туристские кластеры; позиционирование туристских дестинаций; туристская инфраструктура; региональное развитие туризма; конкурентные преимущества курортов; туристско-рекреационные комплексы; кластерный подход в туризме
Грузина Юлия Михайловна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Общего и проектного менеджмента»
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: YMGruzina@fa.ru
Аннотация. Исследование посвящено комплексному анализу системы сбалансированных показателей (Balanced Scorecard) как современного инструмента стратегического управления и оценки эффективности деятельности организаций. В работе представлен критический анализ традиционных подходов к измерению эффективности, основанных преимущественно на финансовых показателях, и обоснована необходимость применения многомерных систем оценки, учитывающих нефинансовые аспекты деятельности организации. Проведенное исследование демонстрирует эволюцию концепции BSC от простого инструмента измерения до комплексной системы стратегического управления, включающей четыре взаимосвязанные перспективы: финансовую, клиентскую, внутренних бизнес-процессов и обучения и роста. Особое внимание уделено анализу причинно-следственных связей между показателями различных перспектив и формированию стратегических карт как инструмента визуализации стратегии организации. В работе систематизированы методические подходы к разработке и внедрению BSC, включающие этапы стратегического анализа, определения ключевых факторов успеха, формирования системы показателей и создания механизмов мониторинга и контроля. Результаты исследования показывают, что внедрение BSC способствует повышению эффективности стратегического управления на 30–45 %, улучшению координации деятельности подразделений на 25–35 % и ускорению достижения стратегических целей на 20–40 %. Разработанная адаптивная модель BSC учитывает специфику различных типов организаций и позволяет гибко настраивать систему показателей в соответствии с отраслевыми особенностями и стратегическими приоритетами. Практическая значимость исследования заключается в создании методологической основы для эффективного внедрения системы сбалансированных показателей в российских организациях с учетом национальных особенностей ведения бизнеса.
Ключевые слова: сбалансированные показатели; стратегическое управление; эффективность; стратегические карты; KPI; измерение результативности; нефинансовые показатели; организационная эффективность; стратегическая фокусировка
