№ 3 (01.07.2026 - 31.09.2026)

Прохорова С.В., Аппалуп В.А. / Prokhorova S.V., Appalup V.A.

Адаптация инвестиционных стратегий компаний в неустойчивой внешней среде. Риски и тенденции развития / Adaptation of corporate investment strategies in an unstable external environment. Risks and development trends

Аннотация: В условиях санкционного давления и фундаментальной перестройки глобальных энергетических рынков российские нефтегазовые корпорации вынуждены кардинально трансформировать подходы к инвестиционному проектированию. Сценарии, при которых компании остаются без собственной технологической базы побудили увеличить темпы развития и внедрения новых проектов. Подробнее рассматривается анализ адаптации финансовых моделей в российской нефтегазовой отрасли, где на смену внешним заимствованиям приходит суверенная модель финансирования.
Актуальность темы продиктована необходимостью осмысления новых реалий, демонстрируют устойчивость за счет перехода к самофинансированию, активного использования внутреннего долгового рынка и интеграции критериев устойчивого развития в систему оценки рисков. Особое внимание уделяется гибридным схемам финансирования, роли государственной поддержки и географической диверсификации капитала как ключевым факторам сохранения инвестиционной привлекательности проектов в условиях изоляции от западных рынков.

Ключевые слова: санкционное давление, инвестиционные модели, нефтегазовый сектор, финансовый суверенитет, «Лукойл», управление рисками, государственная поддержка, структурная перестройка

Annontation: Under the pressure of sanctions and fundamental restructuring of global energy markets, Russian oil and gas corporations are forced to radically transform their approaches to investment planning. Scenarios in which companies are left without their own technological base have prompted them to increase the pace of development and implementation of new projects. The analysis of the adaptation of financial models in the Russian oil and gas industry, where external borrowing is being replaced by a sovereign financing model, is examined in more detail. The relevance of the topic is dictated by the need to understand new realities, demonstrating sustainability through the transition to self-financing, active use of the domestic debt market, and integration of sustainable development criteria into the risk assessment system. Particular attention is paid to hybrid financing schemes, the role of state support, and geographical diversification of capital as key factors in maintaining the investment attractiveness of projects in conditions of isolation from Western markets.

Keywords: sanctions pressure, investment models, oil and gas sector, financial sovereignty, Lukoil, risk management, state support, structural restructuring

Текст статьи Подробнее Скрыть

Прохорова С.В., Шмуль О.С. / Prokhorova S.V., Shmul O.S.

Искусственный интеллект в финансовом анализе: возможности, риски и перспективы применения / Artificial intelligence in financial analysis: opportunities, risks and development prospects

Аннотация: В статье рассматривается применение искусственного интеллекта в финансовом анализе как одного из ключевых направлений цифровой трансформации финансовой сферы. Исследование охватывает теоретические основы использования искусственного интеллекта, основные направления его применения в анализе финансовых данных, прогнозировании, оценке рисков, выявлении мошеннических операций и поддержке управленческих решений. Особое внимание уделяется преимуществам ИИ-технологий, связанным с обработкой больших объёмов данных, повышением скорости аналитических процедур и выявлением скрытых закономерностей. Вместе с тем анализируются ограничения искусственного интеллекта, включая зависимость результатов от качества исходных данных, непрозрачность алгоритмов, риски ошибочных решений, угрозы кибербезопасности и необходимость человеческого контроля. Сделан вывод о том, что искусственный интеллект не заменяет финансового аналитика полностью, а выступает инструментом повышения эффективности финансового анализа при условии ответственного и контролируемого применения.

Ключевые слова: искусственный интеллект, финансовый анализ, машинное обучение, большой массив данных, прогнозирование, риск-менеджмент, финансовые технологии, автоматизация

Annontation: The article examines the application of artificial intelligence in financial analysis as one of the key areas of digital transformation in the financial sector. The study covers the theoretical foundations of artificial intelligence, the main areas of its application in financial data analysis, forecasting, risk assessment, fraud detection, and decision support. Special attention is paid to the advantages of AI technologies related to processing large volumes of data, increasing the speed of analytical procedures, and identifying hidden patterns. At the same time, the limitations of artificial intelligence are analyzed, including dependence on data quality, algorithmic opacity, the risk of erroneous decisions, cybersecurity threats, and the need for human oversight. The article concludes that artificial intelligence does not completely replace a financial analyst but acts as a tool for increasing the efficiency of financial analysis when used responsibly and under proper control.

Keywords: artificial intelligence, financial analysis, machine learning, big data, forecasting, risk management, financial technologies, automation

Текст статьи Подробнее Скрыть

Пчелин И.А. / Pchelin I.A.

Инновационное предпринимательство в России в 2020–2025 гг. и I квартале 2026 г.: эмпирическая оценка результативности инновационной деятельности и институтов поддержки / Innovative entrepreneurship in Russia in 2020–2025 and Q1 2026: an empirical assessment of innovation performance and support institutions

Аннотация: В статье представлен эмпирический анализ инновационного предпринимательства в России в 2020–2025 гг. и I квартале 2026 г. На основе данных Росстата, ИСИЭЗ НИУ ВШЭ и отчётности институтов развития рассчитан авторский коэффициент результативности инновационной деятельности. Показано исчерпание экстенсивной модели наращивания затрат: при опережающем росте расходов отдача снижается. Сформулированы рекомендации по смещению акцента государственной поддержки с объёма на результативность.

Ключевые слова: инновационное предпринимательство; инновационная активность; малые технологические компании; институты развития; государственная поддержка; венчурное финансирование; результативность

Annontation: The article presents an empirical analysis of innovative entrepreneurship in Russia in 2020–2025 and Q1 2026. Based on data from Rosstat, the HSE ISSEK and the reports of development institutions, the author calculates an original coefficient of innovation performance. The study demonstrates the exhaustion of the extensive model of increasing expenditures: as spending grows faster, the return declines. Recommendations are formulated for shifting the focus of state support from volume to performance.

Keywords: innovative entrepreneurship; innovation activity; small technological companies; development institutions; state support; venture financing; performance

Текст статьи Подробнее Скрыть