Развитие цифровых технологий в сфере инвестиционных решений как интеграционный фактор финансового рынка Евразийского экономического союза

Воронова Н.С., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д.
Development of digital technologies in investment decision-making as an integration factor of the EAEU financial market - View in English
Об авторах:

Воронова Н.С.1, Шарич Э.Э.1, Яковлева Д.Д.1
1 Санкт-Петербургский государственный университет

 Скачать PDF

Аннотация:
В статье поднимается проблема прозрачности и достоверности принятия инвестиционных решений на финансовых рынках ЕАЭС в условиях цифровизации, когда процесс их принятия носит информационно-логический характер, ставя вопросы выбора альтернатив с учетом оценки реальной ситуации, прогноза возможных последствий данного выбора. При возникновении проблемных ситуаций, связанных с финансовой устойчивостью необходимо первостепенно распознать и формализовать риски угроз их возникновения в целях поддержки принятия инвестиционных решений. В статье предлагается системный подход к формированию системы поддержки принятия инвестиционных решений на финансовых рынках ЕАЭС на основе логико-лингвистического моделирования согласно адаптивного подходу и теории ситуационного управления.

Ключевые слова:

цифровая экономика, финансовый рынок ЕАЭС, система поддержки принятия инвестиционных решений

JEL-классификация: O31, O33, F15, F36

Финансирование:
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-010-00526.
Цитировать публикацию:
Воронова Н.С., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Развитие цифровых технологий в сфере инвестиционных решений как интеграционный фактор финансового рынка Евразийского экономического союза // Креативная экономика. – 2021. – Том 15. – № 12. – С. 4989-5004. – doi: 10.18334/ce.15.12.114010

Voronova, N.S., Sharich, E.E., & Yakovleva, D.D. (2021) Development of digital technologies in investment decision-making as an integration factor of the EAEU financial market. Kreativnaya ekonomika, 15(12), 4989-5004. doi: 10.18334/ce.15.12.114010 (in Russian)

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241




Введение

В глобальной системе цифровой экономики Российская Федерация занимает позицию, которую можно назвать промежуточной с учетом того, что она не тяготеет к полюсам цифрового доминирования высокоразвитых технологических экосистем США и Китая, находясь по ряду ключевых показателей уровня цифровизации между развитыми и развивающимися странами. При этом в 2020 году во Всемирном рейтинге цифровой конкурентоспособности Россия переместилась с 38 на 43-е место среди 63 стран [1] (Abdrakhmanova, Vishnevskiy,Gokhberg et al., 2021). Потенциал ускорения цифровизации российской экономики может быть более эффективно реализован в рамках цифровой повестки Евразийского экономического союза (ЕАЭС), включающей цифровую стратегию его развития на единой технологической платформе как мэйнстрим евразийской интеграции [2]. В свою очередь, формирование единой цифровой экосистемы ЕАЭС зависит, прежде всего, от уровня развития цифровых финансовых технологий в странах Союза и от степени их финансовой интеграции. На современном финансовом рынке активно применяются информационно-финансовые технологии на основе интеллектуальных экспертных систем, машинного обучения, нейронных сетей, логико-лингвистического моделирования, киберфизики. Широкодоступные участникам финансового рынка в виде торговых роботов и других программных продуктов механизмы и инструменты обоснования инвестиционных решений, разработанные на основе данных подходов, гарантируют прорыв в интегрированном технологическом развитии стран ЕАЭС.

Цель исследования – разработка методических основ принятия инвестиционных решений с использованием цифровых технологий в рамках системного подхода и логико-лингвистического моделирования в целях обоснования стратегии формирования интегрированного финансового рынка ЕАЭС.

1. Принятие решений в условиях цифровизации

В результате научно-технологического развития, информатизации и цифровизации экономики стран – участниц ЕАЭС, развития общего финансового рынка, а также повсеместного использования искусственного интеллекта, различного рода финансовых инноваций, финансиализации современной экономики под воздействием сквозных технологий управления (обработка больших данных, распределенные реестры, цифровая трансформация) [3] (Ivanov, Lvova, Pokrovskaya, Saksonova, 2019) и средств коммуникации технологии и методы досемиотического подхода к принятию решения эволюционировали и приобрели черты семиотики – семиотического подхода, где уже вместо точечных индикаторов (коэффициентов, показателей) и их комплекса в совокупности используются пространственные и семантические структуры (так называемые пучки целей) [4] (Ignatev, Karlik, Kukor, Platonov, Yakovleva, 2018). В связи с чем лицо, принимающее решения (ЛПР), подвержено традиционно системным рискам [5] (Karlik, Kukor, Yakovleva, Sokolov, 2018) потери устойчивого динамического равновесия, равновесия в движении [6] (Ignatyev, Katermina, 2016), особенно в современных условиях с учетом гибридных воздействий на процесс принятия решения [7, 8] (Kukor, Klimenkov, 2017; Voronova, Sharich, Yakovleva, 2020). Таким образом, цель исследования заключается в создании системы поддержки принятия инвестиционных решений на финансовых рынках на основе системного подхода и логико-лингвистического моделирования.

2. Принятие решений в условиях цифровизации

Так, можно говорить о слабоформализуемых характеристиках некоторых явлений и ситуаций на финансовых рынках ЕАЭС, которые оказывают влияние на процесс принятия решений, – слабоструктурируемых проблемных ситуациях, а также различного рода взаимосвязей в финансах. Потребность создания системы принятия поддержки решений (СППР), как отмечают Халин В.Г., Чернова Г.В. и Юрков А.В., возникает «при решении сложных слабоструктурированных многокритериальных задач, в частности, при выборе управленческих и экономических решений» [9] (Khalin, Chernova, Yurkov, 2015). Следовательно, данная ситуация обосновывает необходимость создания СППР для участников финансовых рынков ЕАЭС с применением системного подхода на основе логико-лингвистического моделирования (с учетом семантики предметной области и лингвистической математики) и цифрового двойника (оцифровка полезных свойств объекта управления на основе программных средств при построении цифровых двойников) [10] (Ignatiev, 2016).

В целом цифровизация может трактоваться с разных точек зрения; национальная программа развития цифровой экономики Российской Федерации [11], которая утверждена распоряжением Правительства РФ [12], уточняет и актуализирует основные направления использования новых технологий, цифровизация, применение цифровых технологий в экономике в определенной степени затрагивает всех экономические субъекты и объекты, включая предприятия, которые активно внедряют IT-разработки в свою деятельность, особенно это касается управления и принятия решений в финансах компаний, что связано с необходимость анализировать и обрабатывать большие информационные массивы финансового характера.

Так, в управлении финансами процесс цифровизации – это результат автоматизации объекта управления, который основан на сквозных технологиях управления, искусственном интеллекте, платформах, сетевых взаимодействиях, информационно-компьютерных технологиях, то есть интеллект-решениях, которые агрегируются и обрабатывают информацию о субъекте управления для лиц, принимающих решения, в целях формирования (визуализации) стратегии (выбора альтернативных сценариев). Цифровые двойники – это прообразы физических объектов, технологических, производственных процессов, предприятий с учетом комплексного подхода к наличию уже существующих автоматизированных программных комплексов по планированию ресурсов enterprise resource planning (ERP), SaaS-систем управления проектами, средств бизнес-интеллекта, пространств бизнес-логики, подсистемы интеллектуального управления предприятием, подсистемы автоматизированного проектирования, подсистемы управления информацией, подсистемой электронного документооборота и т.д.

В связи с этим процесс формирования и принятия инвестиционного решения на финансовых рынках с учетом цифровизации и развития технологий можно охарактеризовать как интеллектуальный и информационно-логический процесс его обоснования на основе специальных методов принятия решений с учетом функциональных обязанностей и имеющихся ограниченных ресурсов (материальных, нематериальных) и его выбора из альтернативных по направлениям деятельности, который осуществляется руководителем (лицом, принимающим решения) и направлен на извлечение выгоды (эффективное использование ограниченных ресурсов, прирост стоимости и прибыли) [13] (Yuriy, Fedosova, 2012). В этом определении важно подчеркнуть и дополнить, что рассмотрение значащей совокупности понятий финансовых решений обуславливает необходимость изучения предметной области, соответствующей финансовым решениям (далее – объект управления), с одной стороны, а со второй, диктует необходимость учета интеллектуальной деятельности лиц, принимающих финансовые решения (далее – субъект управления), по приведению в соответствие целей и задач финансового управления с решаемыми проблемными ситуациями по достижению (стратегической, тактической) финансовой цели [14] (Karlik, Kukor, Dymkovets, Yakovleva, 2017). И в-третьих, важным аспектом будет являться рассмотрение их взаимодействия и взаимовлияний (отношений), потоков между ними.

Такое рассмотрение связано с процессами финансиализации и цифровизации [15] (Ivanov, 2018), приходом интеллектуальных технологий в управление финансами компаний, увеличением роли финансовой информации по отношению к управлению финансовыми ресурсами, приходом цифровых технологий в область финансов [16] (Voronova, Pokrovskaya, Ivanov, Lvova, 2020). В теории управления это взаимодействие было исследовано кибернетиками А.И. Уемовым, Д.А. Поспеловым – общая параметрическая теория [18] (Uyemov, 2003) и теория ситуационного управления [18] (Pospelov, 1986). В западной школе такое рассмотрение субъектов управления происходило на основе когнитивного анализа, моделирования картирования, в том числе теории архитектуры предприятия (модель Закхама) для когнитивного управления [17] (Uyemov, 2003), основоположниками можно назвать П. Чекланда [19] (Checkland, 1981), С. Ханга [20] (Hung, 2003), Ф.С. Робертса. В России Е. Зиндер также развивает модель цифрового предприятия [21] (Zinder, 2019). В исследовании Н.С. Вороновой указывается на особенности новой «преобразующей финансовой системы» и ее «ориентации на социально значимый результат, то есть речь идет о новой философии социально–экономических отношений» [22, 23] (Voronova, 2016; Lvova, Voronova, Pokrovskaya, 2017).

3. Системный подход к формированию системы поддержки принятия решений на финансовых рынках ЕАЭС

Основной проблемой при принятии инвестиционных решений на финансовых рынках является достижение эффективности и оптимизация при выборе альтернативной стратегии инвестирования, что практически невозможно без системы долгосрочного управления, включающей в себя вопросы определения целей и актуализации задач, распределение ресурсов, формирования инвестиционной стратегии и внутренний контроль. В связи с этим на современном этапе формирований информационных или автоматизированных систем стратегий решений необходимо учитывать важность ЛПР, и сама система должна не просто реплицировать, а полностью повторять модель поведения и управления ЛПР. Одним из возможных эффективных решений данной проблемы является применение информационно-коммуникативных систем, которые базируются на использовании логико-лингвистических моделей и переменных с нелинейными зависимостями.

С течением развития систем стратегического управления и управления было внедрено и разработано огромное количество инструментов управления, адаптированных под отраслевую специфику и учитывающих как внутренние, так и внешние особенности деятельности компаний. Реализация же данных методов требует формализации внутренних процессов функционирования, планирования и целеполагания агентов на финансовых рынках. Достижение данной цели при работе с реальными объектами не всегда представляется возможным.

При разработке систем поддержки принятия решений как инструментария автоматизированного процесса планирования и стратегического управления при принятии решений необходимо четко представлять объект управления. В условиях комплексности экономики, финансовых систем объект управления – финансовый рынок – представляет собой слабоформализуемый и сложный объект экономики. Применение же традиционных методов планирования для управления таким объектом может привести к неструктурированности управления и «разрывам» между объектом и субъектом управления. В свою очередь, это дает ЛПР лишь абстрактную картину процессов, что может потенциально привести к некачественным управленческим решениям. Другая проблематика применения традиционных методов планирования заключается в потребности в математической формализации и решении стратегических задач, в том числе достижения определенных финансово-инвестиционных показателей, которая на финансовых рынках зависит от множества внешних и внутренних факторов функционирования: рыночная доходность, процентные ставки, риск активов, ликвидность капитала, уровень комиссионного вознаграждения управляющего и т.д. Важно отметить, что значительное влияние на планирование критически значимых показателей деятельности оказывает менеджер фонда, то есть большую часть принимаемых решений осуществляет человек (за редким исключением при определении стратегии развития участвует группа людей, т.е. совет директоров, собрание акционеров и т.д.). Таким образом, многие аспекты формулирования и осуществления огромного количества задач при принятии решений на финансовых рынках являются неформализованными, нематематическими или качественными. Учет качественных же факторов в автоматизированных системах гипертрофирован, то есть сводится к алгоритмизированным процедурам, не учитывающим возможность взаимного влияния и взаимодействия нескольких качественных факторов, которые могут образовывать синергетический эффект на управление предприятием. Более того, традиционные методы планирования не могут дать представление о способах достижения таких слабоформализуемых типов задач, как инновации, интеллектуальная собственность, человеческий капитал и т.д. Все это приводит к тому, что современная теория и методы поддержки принятия управленческих решений должны быть основаны на семантических и логико-лингвистических моделях для достижения максимального эффекта и быстроты реализации целей и задач организации.

Следовательно, в рамках структуры управления на финансовых рынках ЕАЭС количество принимаемых решений увеличивается в зависимости от рыночной конъюнктуры и их эффективность напрямую зависит от влияния внешних факторов.

Прежде чем обратиться к непосредственному применению системного подхода в СППР, рассмотрим саму сущность и основные характеристики процесса принятия решений. Ввиду комплексности, сложности взаимосвязей и динамичности процессов в экономических системах, в том числе финансовых, объектом, которым и является финансовых рынок, способности отдельного лица или человека, принимающего решения на основе экономической информации, заведомо ограничены природой. В результате при необходимости работать с непрерывным и многопоточным объемом информации отдельные лица перманентно подвержены риску принятия ложного или неверного решения, тем самым возникает угроза нарушения управления. Все это приводит к необходимости освоения менеджером новых, прорывных методологий принятия решений на основе системного анализа и логико-лингвистического моделирования с использованием математических выводов. Реализация же систем поддержки решений осуществляется с помощью ЭВМ, что требует создания моделей, способных наделить их функцией человеческого мышления.

Для решения подобных задач были внедрены системы поддержки принятия решений, которые служат интерактивной поддержкой процесса принятия решений для ЛПР (система обработки информации). Можно выделить следующие области применения СППР:

1) унификация (упрощение) способа взаимодействия между ЛПР и базами данных (их анализом, обработкой и моделями принятия решений);

2) решение неструктурированных и слабоформализуемых задач, для которых проблемно определить четкие процедуры и выбрать данные.

Однако основная цель СППР лежит в плоскости выстраивания эффективного процесса принятия решения, то есть безупречного взаимодействия человека с базой знаний, данных, информационных потоков, а также исключения угрозы фактора человеческой ошибки. В связи с этим важно выделить основные характеристики, которыми должны обладать СППР:

· генерация огромного количества вариантов решений, даже при условии их неожиданности для лиц, принимающих решения;

· интерактивная среда взаимодействия моделей решений и человека;

· адаптивность к изменению во внешней среде и запросам ЛПР моделей СППР.

Характеристики СППР определяют, в свою очередь, структуру СПРР, которые зачастую имеют модульную структуру, что позволяет включать в состав системы уникальные и новые процедуры через модификацию моделей под актуальные требования. Рассмотрим последовательность процесса принятия решения для раскрытия вопроса об интеграции СППР в систему принятия инвестиционных решений на финансовых рынках [19].

Этап 1. Аналитическая фаза. На данном этапе ЛПР важно выявить основные цели процесса принятия решения, планируемую глубину анализа элементов решения, подсистемы, необходимые ресурсы для достижения цели, а также слабые или уязвимые места процесса принятия решения.

Этап 2. Подготовительная фаза. На данном этапе менеджеру фонда необходимо сформулировать задачи, решаемые СППР, и их тип. Например, это может быть оптимальность выбора риск-факторов в зависимости от выбранного региона инвестирования или же это может быть выбор самого региона, в который планирует инвестировать фонд. Более того, данный шаг предполагает идентификацию альтернативных путей решения задачи или альтернативных вариантов реализации решения (для выбора оптимального требуется также спецификация критериев).

Этап 3. Фаза обработки данных. После принятия решения и определения задач необходимо собрать достаточное количество данных для наполнения ими модели, или же данные могут получены экспертными методами. Для фонда это будет извлечение исторических данных по широкому спектру макро- и микро- показателей, в том числе динамика цен на сырьевые активы, соотношения курсов валют, изменения цен на драгоценные металлы, движения процентных ставок, изменения торговых балансов отдельных стран.

Этап 4. Фаза реализации. Данный шаг предполагает математическую обработку информации, полученной на предыдущем этапе. Для нахождения оптимального варианта конечного решения может потребоваться несколько итераций.

Этап 5. Фаза контроля. Полученные результаты могут расходиться с видением и ожиданием ЛПР (или же могут его не устраивать с точки зрения достижения поставленных задач), поэтому на данном этапе менеджер фонда способен внести корректировки.

Однако прежде чем говорить о непосредственном построении СППР на основе системного подхода, важно отметить сущность данного подхода к формализации процесса моделирования принятия решений. Так, согласно теории адаптивного и ситуационного управления, системный подход предполагает осуществление следующих шагов:

1. Изображение и описание модели предметной области принятия решения и ее расширенной модели.

2. Построение модели объекта, включая анализ взаимосвязей между элементарными объектами.

3. Построение алгоритма принятия решений в СППР.

4. Определение рисков и угроз.

5. Рассмотрение и анализ альтернативных сценариев с учетом потенциальных рисков и на основе фреймового представления знаний.

6. Алгоритмизация процедуры оцифровки полезных свойств субъекта и объекта управления – построение цифрового двойника (не рассматривается в данной работе).

Так, системный подход к формированию системы поддержки принятия инвестиционных решений на финансовых рынках ЕАЭС на основе логико-лингвистического моделирования согласно адаптивному подходу и теории ситуационного управления предполагает:

1. Построение модели предметной области принятия решения.

2. Построение модели объекта.

3. Анализ взаимосвязей (потоков) между элементарными объектами.

4. Определение методического обеспечения алгоритмизации принятия решений в СППР.

5. Определение проблемных ситуаций, построение матрицы рисков и угроз.

6. Формализация альтернативных сценариев, исходя из путей разрешения проблемных ситуаций на основе фреймового представления знаний).

7. Алгоритмизация процедуры оцифровки полезных свойств субъекта и объекта управления при построении цифрового двойника (киберфизические технологии) для СППР.

Принимая во внимание семантическую интеграцию указанных понятий и обстоятельства суждений (область исследования, процесс цифровизации и финансиализации, информатизации деятельности объекта, автоматизацию управления и на корпоративном уровне (для компании), и государственном уровне и т.д.), можно сделать важный вывод об алгоритмизации основных целевых функций управления для фреймового представления в целях принятия финансовых решений в целях разработки уже непосредственно СППР (табл. 1): планирование организации → планирование синхронизации → → планирование контроля → организация планирования → организация синхронизации → организация контроля → синхронизация планирования → синхронизация организации → синхронизация контроля → контроль планирования → контроль организации → контроль синхронизации.

Таблица 1

Алгоритмизация принятия финансовых решений для СППР

Планирование
Организация
Синхронизация
Контроль
Ø организации
Ø планирования
Ø планирования
Ø планирования
Ø синхронизации
Ø синхронизации
Ø организации
Ø организации
Ø контроля
Ø контроля
Ø контроля
Ø синхронизации
Источник: составлено авторами.

Указанные в таблице 1 аспекты принятия финансовых решений интегрируются и алгоритмизируются в рамках СППР.

Заключение

В целом процесс принятия решений, как было выявлено, в большинстве случаев сопряжен с выбором наилучшей альтернативы из имеющихся у лица, принимающего решения (ЛПР). Так, в финансовой науке именно на различных моделях выбора альтернативных вариантов и базируется большинство методов оценки тех или иных активов и выбор стратегии (альтернативного сценария). Важно учитывать, что в рамках системы поддержки принятия инвестиционных решений на финансовых рынках ЕАЭС необходимо не принимать во внимание не только методы выбора альтернатив, но и последствия от принятых ЛПР решений, что реализуемо на основе логико-лингвистического моделирования.

Таким образом, процесс принятия решений в условиях цифровизации в рамках системы поддержки принятия инвестиционных решений на финансовых рынках ЕАЭС можно охарактеризовать как информационно-логический процесс выбора альтернативного варианта лицом, принимающим решение, с учетом возможных последствий данного выбора, а также с оценкой рисков и угроз возникновения проблемных ситуаций, которые необходимо первостепенно распознать и формализовать в целях поддержки принятия решения ЛПР. Системный подход к формированию системы поддержки принятия решений в финансах на основе логико-лингвистического моделирования согласно адаптивному подходу и теории ситуационного управления предполагает следующие этапы: построение модели предметной области принятия решения; построение модели объекта; анализ взаимосвязей (потоков) между элементарными объектами; определение методического обеспечения алгоритмизации принятия решений в СППР; определение проблемных ситуаций, построение матрицы рисков и угроз; формализация альтернативных сценариев, исходя из путей разрешения проблемных ситуаций на основе фреймового представления знаний, алгоритмизация процедуры оцифровки полезных свойств субъекта и объекта управления при построении цифрового двойника (киберфизические технологии) для СППР.



Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О.,Гохберг Л.М. и др. Индикаторы цифровой экономики: 2021. - М.: НИУ ВШЭ, 2021. – 380 c.
2. Об основных направлениях цифровой повестки ЕАЭС до 2025 года: перспективы и рекомендации Решение Высшего Евразийского экономического совета № 12 от 11 октября 2017 года
3. Ivanov V.V., Lvova N.A., Pokrovskaya N.V., Saksonova S.M. Financialization of the Russian economy: features and role in stimulating investment activity // Corporate Governance and innovative economic development of the North: Bulletin of Research Center of Corporate Law, Management and Venture Investment of Syktyvkar State University. – 2019. – № 1. – p. 160-167. – doi: 10.34130/2070-4992-2019-1-160-167 .
4. Игнатьев М.Б., Карлик А.Е., Кукор Б.Л., Платонов В.В., Яковлева Е.А. Рискоориентированная технология информационного обеспечения в условияхцифровой экономики: управление рисками в электроэнергетике // Экономические науки. – 2018. – № 161. – c. 21-29.
5. Карлик А.Е., Кукор Б.Л., Яковлева Е.А., Соколов А.А. Управление структурными преобразованиями в социально-экономической системе в информационно-сетевой экономике // Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XXII Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 2018. – c. 175-187.
6. Ignatyev M.B., Katermina T.S. Chaos control and uncertainty (Conference Paper) // Proceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016. Saint Petersburg, 2016. – p. 449-452.
7. Кукор Б.Л., Клименков Г.А. Адаптивное управление промышленным комплексом региона: теория, методология, практика. - Екатеринбург: ФГБУН Институт экономики Уральского отделения РАН,, 2017. – 306 c.
8. Воронова Н.С., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Архитектура системы поддержки принятия инвестиционных решений в финансовой экономике на основе мониторинга рыночной конъюнктуры // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 12. – c. 2933-2946. – doi: 10.18334/epp.10.12.111452 .
9. Халин В.Г., Чернова Г.В., Юрков А.В. Методологические аспекты создания и функционирования систем поддержки принятия решений // Экономический анализ: теория и практика. – 2015. – № 7(406). – c. 20-33.
10. Ignatiev M.B. Galaxy Evolution Simulation On Basement Of Linguo-Combinatorial Approach With Uncertainty. (Conference Paper) // Proceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM. Saint Petersburg, 2016. – p. 493-496.
11. Национальная Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Static.government.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (дата обращения: 14.03.2021).
12. Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. N 1632-р Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Гарант. [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.ru/71734878 (дата обращения: 14.03.2021).
13. Юрий С.И., Федосова В.М. Финансы:. / Учебник- 2-е изд. перераб. и полным. - М.: Знание, 2012. – 23 c.
14. Karlik A.E., Kukor B.L., Dymkovets I.A., Yakovleva E.A. Developing a strategic management system of Russia's economy // 2017 xx ieee international conference on soft computing and measurements (scm): Proceedings of 2017 20th IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM. Saint-Petersburg, 2017. – p. 303-306.– doi: 10.1109/SCM.2017.7970691 .
15. Иванов В.В. Финансиализация и экономический рост // Экономическое возрождение России. – 2018. – № 4(58). – c. 37-49.
16. Воронова Н.С., Покровская Н.В., Иванов В.В., Львова Н.А. Подходы к управлению финансовой информацией в цифровой экономике и их адаптация к образовательному процессу вуза // Архитектура университетского образования: построение единого пространства знаний: Сборник трудов IV Национальной научно-методической конференции с международным участием. Санкт-Петербург, 2020. – c. 31-38.
17. Uyemov A.I. The ternary description language as a formalism for the parametric general systems theory: part 3 // International Journal of General Systems. – 2003. – № 6. – p. 583-623. – doi: 10.1080/03081070310001599175.
18. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. - Москва: Наука.- Гл. ред. физ.-мат. лит, 1986. – 288 c.
19. Checkland P.B. Systems Thinking, Systems Practice. - New York: Wiley, 1981.
20. Hung S.Y. Expert versus novice use of the executive support systems: an empirical study // Information & Management. – 2003. – p. 279-288.
21. Зиндер Е.З. Моделирование и формирование общего для управления развитием крупномасштабных сетевых систем с неоднородными участниками // Управление развитием крупномасштабных систем MLSDʼ2019: Материалы двенадцатой международной конференции Научное электронное издание. Москва, 2019. – c. 217-220.– doi: 10.25728/mlsd.2019.1.0217 .
22. Воронова Н.С. Перспективы ответственного финансирования в энергетике России. / Сборник статей по результатам международного научно–исследовательского семинара. - СПб.: ООО «Скифия–принт», 2016. – 86-93 c.
23. Львова Н.А., Воронова Н.C., Покровская Н.В. Преобразующая финансовая система: становление и потенциал развития // Банковская система: устойчивость и перспективы развития: сборник научных статей восьмой международной научно-практической конференции по вопросам банковской экономики, посвященной году науки в Беларуси. Пинск, 2017. – c. 108-110.