المؤلفون: S. G. Sternik, E. B. Tyutyukina, A. A. Pomulev, С. Г. Стерник, Е. Б. Тютюкина, А. А. Помулев

المساهمون: The article was prepared based on the results of research at the expense of budgetary funds under the state assignment of the Financial University under the Government of the Russian Federation for 2024., Статья подготовлена по результатам исследований за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансового университета при Правительстве Российской Федерации на 2024 г.

المصدر: MIR (Modernization. Innovation. Research); Том 15, № 3 (2024); 421-438 ; МИР (Модернизация. Инновации. Развитие); Том 15, № 3 (2024); 421-438 ; 2411-796X ; 2079-4665 ; 10.18184/2079-4665.2024.15.3

مصطلحات موضوعية: машинное обучение, PPP projects, PPP project risks, artificial intelligence, machine learning, ГЧП-проекты, риски ГЧП-проектов, искусственный интеллект

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://www.mir-nayka.com/jour/article/view/1725/1040; Вдовина И.В., Аввакумов А.А. Государственно-частное партнерство как инструмент устойчивого развития территорий // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2020. Т. 10. № 5-1. С. 202–219. EDN: https://elibrary.ru/rgsmdy. https://doi.org/10.34670/AR.2020.70.18.02; Шубина В.И. Классификация рисков оппортунизма при реализации проектов государственно-частного партнерства // Фундаментальные исследования. 2021. № 2. С. 84–90. EDN: https://elibrary.ru/tjxczx. https://doi.org/10.17513/fr.42970; Ялмаев Р.А. Специфические риски проектов ГЧП в сфере ИТ // Вестник научной мысли. 2021. № 6. С. 289–292. EDN: https://elibrary.ru/aswczz. https://doi.org/10.34983/DTIPB.2022.27.35.001; Юрьева Т.В. Инфраструктурные проекты и цели инклюзивного устойчивого развития территорий // Russian Economic Bulletin. 2022. Т. 5. № 4. С. 259–266. EDN: https://elibrary.ru/iamepa; Макеева В.Г., Минченкова О.Ю., Федорова Н.В. Управление рисками в проектах государственно-частного партнерства как инструмент обеспечения устойчивости социально-экономических систем // Новая экономика России в Индустрии 4.0. Всероссийская (национальная) научно-практическая конференция. Москва: Московский университет им. С.Ю. Витте, 2022. С. 307–313. EDN: https://elibrary.ru/muiyzy; Мингазов Р.И. Выявление рисков и способы их минимизации при реализации инвестиционных проектов ГЧП // Экономические науки. 2023. № 218. С. 261–265. EDN: https://elibrary.ru/vxtsjd. https://doi.org/10.14451/1.218.546; Мингазов Р.И. Риски частного партнера при реализации проекта государственно-частного партнерства // Modern Economy Success. 2022. № 4. С. 89–92. EDN: https://elibrary.ru/voaouy; Кашин А.В. Специфика рисков реализации инновационно ориентированных проектов государственночастного партнерства // Креативная экономика. 2021. Т. 15. № 12. С. 4735–4746. EDN: https://elibrary.ru/uuuwvs. https://doi.org/10.18334/ce.15.12.113845; Трунова Л.Г., Ван С. Риски реализации проектов государственно-частного партнерства в области электроэнергетики // Экономика инфраструктурных преобразований: проблемы и перспективы развития. X Всероссийская научно-практическая конференция. Иркутск: Иркутский национальный исследовательский технический университет, 2024. С. 162–167. EDN: https://elibrary.ru/bracni; Кириенко О.Э. Управление рисками инфраструктурных проектов на основе использования моделей государственно-частного партнерства в условиях нестабильности // Сборник научных работ серии «Государственное управление». 2023. № 32. С. 87–97. EDN: https://elibrary.ru/livaiw. https://doi.org/10.5281/zenodo.10599737; Тесля П.Н. Контрактные риски ГЧП // ЭКО. 2022. № 2(572). С. 68–92. EDN: https://elibrary.ru/xhvdrc. https://doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2022-2-68-92; Агамагомедова Е.В. Оценка рисков проектов государственно-частного партнерства на основе использования концепции SMART-финансирования // Экономика и управление. 2020. Т. 26. № 8(178). С. 901–911. EDN: https://elibrary.ru/sxzigt. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2020-8-901-911; Дадеркина Е.А., Усик М.Ю. Риски государства и бизнеса при реализации проектов государственночастного партнерства (ГЧП) // Экономика и управление (Минск). 2012. № 4(32). С. 3–9. EDN: https://elibrary.ru/yznvhv; Гайнутдинов Т.Р. Риски социальных ГЧП проектов на инвестиционной стадии // Экономика и предпринимательство. 2019. № 5(106). С. 620–622. EDN: https://elibrary.ru/lciign; Зайдуллина Э.Р. Управление рисками при реализации проектов ГЧП // Colloquium-Journal. 2019. № 13-10(37). С. 96–99. EDN: https://elibrary.ru/lwohut; Rasheed N., Shahzad W., Khalfan M., Rotimi J. Risk identification, assessment, and allocation in PPP projects: A systematic review // Buildings. 2022. Vol. 12. Iss. 8. P. 1109. https://doi.org/10.3390/buildings12081109; Кумар А., Кумар А., Кумари С., Кумари С., Кумари Н., Бехура А.К. Искусственный интеллект: стратегия управления финансовыми рисками // Финансы: теория и практика. 2024. Т. 28. № 3. С. 174–182. EDN: https://elibrary.ru/wdkzvt. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2024-28-3-174-182; Дождиков А.В. Определение инвестиционного успеха и его факторов для российского кино в прокате с помощью машинного обучения // Финансы: теория и практика. 2024. Т. 28. № 1. С. 188–203. EDN: https://elibrary.ru/psguet. https://doi.org/10.26794/25875671-2024-28-1-188-203; Jin X.-H., Zhang G. Modelling optimal risk allocation in PPP projects using artificial neural networks // International Journal of Project Management. 2011. Vol. 29. Iss. 5. P. 591–603. https://doi.org/10.1016/J.IJPROMAN.2010.07.011; Akomea-Frimpong I., Dzagli J., Eluerkeh K., Bonsu F., Opoku-Brafi S., Gyimah S., Asuming N., Atibila D., Kukah A. A systematic review of artificial intelligence in managing climate risks of PPP infrastructure projects // Engineering, Construction and Architectural Management. 2023. https://doi.org/10.1108/ecam-01-2023-0016; Kumar L., Jindal A., Velaga N.R. Financial risk assessment and modelling of PPP based Indian highway infrastructure projects // Transport Policy. 2017. Vol. 62. P. 2–11. https://doi.org/10.1016/J.TRANPOL.2017.03.010; Chen H., Zhang L., Wu X. Performance risk assessment in public-private partnership projects based on adaptive fuzzy cognitive map // Applied Soft Computing. 2020. Vol. 93. P. 106413. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106413; Xu Y., Lu Y., Chan A., Skibniewski M., Yeung J. A computerized risk evaluation model for public-private partnership (PPP) projects and its application // International Journal of Strategic Property Management. 2012. Vol. 16. Iss. 3. P. 277–297. https://doi.org/10.3846/1648715X.2012.686928; Yaseen Z.M., Ali Z.H., Salih S.Q., Al‐Ansari N. Prediction of risk delay in construction projects using a hybrid artificial intelligence model // Sustainability. 2020. Vol. 12. Iss. 4. P. 1514. https://doi.org/10.3390/su12041514; Jokar E., Aminnejad B., Lork A. Assessing and prioritizing risks in public-private partnership (PPP) projects using the integration of fuzzy multi-criteria decision-making methods // Operations Research Perspectives. 2021. Vol. 8. P. 100190. https://doi.org/10.1016/J.ORP.2021.100190; Owolabi H.A., Bilal M., Oyedele L.O., Alaka H.A., Ajayi S.O., Akinadé O.O. Predicting completion risk in PPP projects using big data analytics // IEEE Transactions on Engineering Management. 2020. Vol. 67. Iss. 2. P. 430–453. https://doi.org/10.1109/TEM.2018.2876321; Тычинкина М.А. Концессионные соглашения как вид государственно-частного партнерства в сфере здравоохранения Московской области // Роль местного самоуправления в развитии государства на современном этапе. Сборник статей по итогам V международной научно-практической конференции. Москва: Государственный университет управления, 2020. С. 414–416. EDN: https://elibrary.ru/xsrrap; Архипов В.А. Сравнительный анализ метрик качества для моделей бинарной классификации на примере кредитного скоринга // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. № 9-2. С. 12–15. EDN: https://elibrary.ru/cfzqdc; Devlin J., Chang M., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding computation and language // In: Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. 2019. Vol. 1. P. 4171–4186. https://doi.org/10.48550/arXiv.1810.04805; Хватков В.И. Современные технологии анализа тональности текста как инструментарий поведенческих финансов // Российский экономический интернет-журнал. 2024. № 2. EDN: https://elibrary.ru/nxrgdl

الاتاحة: https://www.mir-nayka.com/jour/article/view/1725
https://doi.org/10.18184/2079-4665.2024.15.3.421-438

المؤلفون: E. B. Tyutyukina, D. A. Egorova, Е. Б. Тютюкина, Д. А. Егорова

المساهمون: The article was prepared based on the results of research at the expense of budgetary funds under the state assignment to the Financial University for 2022 (VTK-GZ-PI‑16-22). Financial University, Moscow, Russia., Статья подготовлена по результатам исследований за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситету на 2022 г. (ВТК-ГЗ-ПИ-16-22). Финансовый университет, Москва, Россия.

المصدر: Finance: Theory and Practice; Том 27, № 5 (2023); 43-54 ; Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice; Том 27, № 5 (2023); 43-54 ; 2587-7089 ; 2587-5671

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://financetp.fa.ru/jour/article/view/2394/1267; Дамодаран А. Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов. Пер. с англ. М.: Альпина Паблишер; 2014. 1315 с.; Komzolov A., Kirichenko T., Kirichenko O., Nazarova Y., Shcherbakova N. The problem of determining discount rate for integrated investment projects in the oil and gas industry. Mathematics. 2021;9(24):3327. DOI:10.3390/math9243327; Кузина С. В., Кузин П. К. Обоснование выбора ставки дисконта в инвестиционном анализе. Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2021;(3):21–28. DOI:10.26456/2219–1453/2021.3.021–028; Кузина С. В. Формирование механизма привлечения инвестиций в условиях становления рыночных отношений: на примере промышленного сектора экономики Тверской области. Дис. … канд. экон. наук. Тверь: ТвГУ; 2002. 220 с.; Voronina N. V., Zaretskaya V. G. Problems justifying the discount rate in emerging capital markets. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019;698(7):077033. DOI:10.1088/1757–899X/698/7/077033; Jagannathan R., Matsa D. A., Meier I., Tarhan V. Why do firms use high discount rates? Journal of Financial Economics. 2016;120(3):445–463. DOI:10.1016/j.jfineco.2016.01.012; Jacobs M., Shivdasani A. Do you know your cost of capital? Harvard Business Review. 2012;90(7):118–124.; Toleugazy A. Analysis of discounted cash flow method and its application in modern conditions. Economics. 2015;(1):70–76. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analysis-of-discounted-cash-flow-method-and-itsapplication-in-modern-conditions; Chai D., Chiah M., Zhong A. Choosing factors: Australian evidence. Pacific-Basin Finance Journal. 2019;58:101223. DOI:10.1016/j.pacfin.2019.101223; Graham J. CFO Survey — March 2011. Duke/CFO Magazine Global Business Outlook. 2011. URL: https://archive.org/details/podcast_dukecfo-magazine-global-busin_cfo-survey-march-2011_1000092787378 (дата обращения: 25.03.2023).; Лукасевич И. Я. Применение показателей добавленной стоимости при оценке инвестиционных проектов. Экономика. Налоги. Право. 2013;(3):72–79.; Arjunan K.A new method to estimate NPV and IRR from the capital amortization schedule and the advantages of the new method. Australasian Accounting, Business and Finance Journal. 2022;16(6):23–44. DOI:10.14453/aabfj.v16i6.03; Arjunan K. C. A new method to estimate NPV and IRR from the capital amortization schedule and an insight into why NPV is not the appropriate criterion for capital investment decision. SSRN Electronic Journal. 2017. DOI:10.2139/ssrn.2899648; Arjunan K. C. IRR performs better than NPV: A critical analysis of cases of multiple IRR and mutually exclusive and independent investments (Revised version 27 Aug. 2017). SSRN Electronic Journal. 2017. DOI:10.2139/ssrn.2913905; Arjunan K. C. Validity of NPV rule and IRR criterion for capital budgeting and CBA. SSRN Electronic Journal. 2019. DOI:10.2139/ssrn.3505058; Emiola O. K.S., Adeoye A. O. Return on invested capital as a determinant for future investment (a case study of three subsidiaries of Dangote Group). International Journal of Advanced Research in Computer Science. 2014;5(8):54–57. URL: https://www.researchgate.net/publication/349340017_Return_on_Invested_Capital_as_a_Determinant_for_Future_Investment_a_Case_Study_of_Three_Subsidiaries_of_Dangote_Group; Damodaran А. Return on capital (ROC), return on invested capital (ROIC) and return on equity (ROE): Measurement and implications. 2017. URL: https://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/pdfiles/papers/returnmeasures.pdf (дата обращения: 23.12.2022).; Коупленд Т., Коллер Т., Муррин Дж. Стоимость компаний: оценка и управление. Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес; 2008. 576 с.; https://financetp.fa.ru/jour/article/view/2394

الاتاحة: https://financetp.fa.ru/jour/article/view/2394
https://doi.org/10.26794/2587-5671-2023-27-5-43-54