Корпоративное банкротство — это фазовый управленческий процесс, в ходе которого слабые сигналы и маскирующий их информационный шум определяют траекторию деградации задолго до краха организации. К такому выводу мы пришли, сместив фокус диагностики с бухгалтерской и финансовой отчетности в направлении институциональной чувствительности. Концепция фазовой динамики банкротства синтезирована на основе феноменологии рассогласования «декларируемое-фактическое», оценки интенсивности обратной связи и тональности публичных коммуникаций компании. Цель исследования — разработка фазовой модели ранней диагностики банкротства и определение порога утраты рефлексивности, маркирующего для управляющей системы точку невозврата. Эмпирическая часть работы включает реконструкцию предкризисных профилей банкротств компаний Enron, LTCM и Barings Bank. В результате качественного и количественного анализа поведенческих паттернов и публичных коммуникаций на основе авторских индикаторов установлено, что устойчивое одновременное превышение порогов значений последних сопровождается сжатием «окна возможностей» для лиц, принимающих решения, и ускорением эскалации. Полученные результаты позволяют сместить акцент с реагирующего (reactive) на упреждающее (proactive) управление, что снижает вероятность лавинообразного перехода к необратимой фазе кризиса.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Для понимания логики исследования следует объяснить различие между терминами «слабый сигнал» и «риск»: первый поддается наблюдению, интерпретации и управленческому ответу, а второй относится к категории вероятного и является гипотетическим событием. Работа со слабыми сигналами развивает упреждающие возможности организации, логично дополняя применяемые системы риск-менеджмента.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Plato. The republic. Books VIII-IX. Transl. from ancient Greek. London: Arcturus; 2017. 304 p.
2. Taleb N. N. Antifragile: Things that gain from disorder. New York, NY: Random House; 2012. 544 p.
3. Weick K. E. Sensemaking in organizations. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications; 1995. 231 p. (Foundations for organizational science. Vol. 3).
4. Silver N. The signal and the noise: Why so many predictions fail - but some don’t. New York, NY: Penguin Books; 2012. 544 p.
5. Kahneman D. Thinking, fast and slow. New York, NY: Farrar, Straus and Giroux; 2011. 496 p. https://doi.org/10.1007/s00362-013-0533-y
6. De Geus A. The living company: Growth, learning and longevity in business. London: Nicholas Brealey Publishing; 1999. 224 p.
7. Жуков А. О., Камолов С. Г., Хрусталев Е. Ю. Модели и методы стимулирования инновационного развития наукоемкого сектора российской экономики. М.: МГИМО-Университет; 2018. 228 с.
8. Ansoff H. I. Managing strategic surprise by response to weak signals. California Management Review. 1975;18(2):21-33. https://doi.org/10.2307/41164635
9. Clarke T., Branson D., eds. The SAGE handbook of corporate governance. London: SAGE Publications; 2012. 680 p.
10. Neumann J., von. Morgenstern O. Theory of games and economic behavior. Princeton, NJ: Princeton University Press; 1944. 625 p.
11. Graebner M. E., Martin J. A., Roundy P. T. Qualitative data: Cooking without a recipe. Strategic Organization. 2012;10(3):276-284. https://doi.org/10.1177/1476127012452821
12. Zhao S., Xu K., Wang Z., et al. Financial distress prediction by combining sentiment tone features. Economic Modelling. 2022;106:105709. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2021.105709
13. Wei L., Jing H., Huang J., et al. Do textual risk disclosures reveal corporate risk? Evidence from U.S. fintech corporations. Economic Modelling. 2023;127:106461. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2023.106461
14. Reichmann D. Tone management and stock price crash risk. Journal of Accounting and Public Policy; 2023;42(6):107155. https://doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.2023.107155
15. Wei L., Wei M., Jing H., Jing Z. Annual report tone and bank risk-taking behavior: Evidence from China. Research in International Business and Finance. 2025;77A:102881. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2025.102881
16. Argyris C., Schön D. A. Organizational learning II: Theory, method, and practice. Reading, MA: Addison- Wesley; 1996. 305.
17. Pfeffer J., Salancik G. R. The external control of organizations: A resource dependence perspective. New York, NY: Harper & Row; 1978. 300 p.
18. Tversky A., Kahneman D. The framing of decisions and the psychology of choice. Science. 1981;211(4481):453-458. https://doi.org/10.1126/science.7455683
19. Levinas E. Autrement qu’être ou au-delà de l’essence. La Haye: Martinus Nijhoff; 1974. 233 p. https://doi.org/10.1007/978-94-015-1111-7
20. Buchholz F., Lopatta K., Maas K. The deliberate engagement of narcissistic CEOs in earnings management. Journal of Business Ethics. 2020;167(1):663-686. https://doi.org/10.1007/s10551-019-04176-x
21. Hutton A. P., Marcus A. J., Tehranian H. Opaque financial reports, R², and crash risk. Journal of Financial Economics. 2009;94(1):67-86. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2008.10.003
22. Perrow C. Normal accidents: Living with high-risk technologies. New York, NY: Basic Books; 1984. 386 p.
23. Shannon C. E. A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal. 1948;27(3-4):379 423;623-656. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
24. Akerlof G. A., Romer P. M. Looting: The economic underworld of bankruptcy for profit. Brookings Papers on Economic Activity. 1993;24(2):1-74. https://doi.org/10.2307/2534564
25. Baudrillard J. Simulacra and simulation. Transl. from French. Ann Arbor, MI: University of Michigan Press; 1994. 164 p.
26. Greenspan A. Testimony of Chairman Alan Greenspan before the Committee on Banking and Financial Services, U. S. House of Representatives: Private-sector refinancing of the large hedge fund, long-term capital management. The Federal Reserve Board. October 01, 1998. URL: https://www.federalreserve.gov/boarddocs/testimony/1998/19981001.htm
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье представлен обзор научных мероприятий и профессиональных дискуссий в рамках ежегодной международной научно-практической конференции «Управление активами», прошедшей в декабре 2025 г. в МГИМО МИД России. Актуальность ее темы — «Искусственный интеллект в принятии экономических решений: активы, акторы, стратегии» — обусловлена современным экспоненциальным ростом внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) во все сферы экономики, корпоративное и государственное управление, жизнедеятельность людей, что подтверждается результатами отчетов и прогнозов международных консалтинговых компаний, а также выводами российских экспертов. В связи с этим целью конференции, объединившей более 350 участников из нашей страны — студентов классических, экономических, технических, юридических университетов Москвы, Санкт-Петербурга, Тулы, Саратова, Новосибирска, Уфы и других городов России; сотрудников научных институтов, государственных корпораций и частных компаний, а также зарубежных исследователей из Чехии, Китая, Казахстана, Узбекистана, Кыргызстана, Азербайджана, представляющих разные поколения и профессии, — стало формирование активной научной платформы для обмена мнениями и выработки новых знаний по актуальным тенденциям, преимуществам, рискам и ограничениям, связанным с ИИ. В рамках пленарного заседания, практической профессиональной дискуссии и шести секций конференции были представлены итоги исследований, выполненных с применением методов экономико-математического моделирования, системного, критического исторического и причинно-следственного анализа, сценарного подхода и прогнозирования. В докладах участников рассмотрены результаты моделирования экономических и управленческих решений, полученные при использовании суверенных моделей ИИ как в ходе реализации национальных стратегий экономического развития государством-актором, так и в процессе комплексной оценки чувствительности разных отраслей экономики к внедрению ИИ, определения ключевых перспектив формирования конкурентных преимуществ компаний в условиях резкой активизации внедрения технологий ИИ и новых требований к профессиональным компетенциям на рынке труда. Отдельное внимание на конференции было уделено актуализации правового регулирования ИИ.
На современном этапе цифровой трансформации усиливается стратегическая роль маркетинга в управления торговыми компаниями. Интеграция технологий на базе искусственного интеллекта (ИИ) — таких как ИИ-агенты, синтезированные респонденты, AI-powered CRM системы и предиктивная аналитика — меняет не только функционал, но и саму природу маркетингового управления (МУ). В условиях высокой турбулентности внешней среды и санкционных ограничений использование данного инструментария на базе ИИ позволяет формировать гибкие и адаптивные стратегии, принимать решения в режиме реального времени и выстраивать персонализированные клиентские взаимодействия. Целью исследования явился анализ трансформации маркетингового управления под влиянием ИИ-технологий и выявление их вклада в устойчивость торговой компании. В статье рассматриваются теоретические аспекты МУ, классификация его инструментов, а также риски и барьеры применения искусственного интеллекта. Результатом работы стало формирование авторской модели интеграции ИИ-маркетинга в стратегическое управление торговой компанией и классификации инструментов с учетом их стратегической роли и примеров использования. Результаты исследования могут быть использованы руководителями торговых компаний, специалистами по стратегическому развитию и цифровой трансформации, а также исследователями в области управления для повышения устойчивости и адаптивности бизнеса в условиях внешней турбулентности.
Целью исследования стала систематизация инструментов управления проектным опытом (УПО) и разработка рекомендаций для российских промышленных предприятий. Использованная в ходе работы методология основывается на анализе публикаций российских и зарубежных авторов, изучении отдельных кейсов управления проектами, а также экспертных оценок опытных сотрудников промышленных компаний, непосредственно участвующих в проектной деятельности. В результате исследования, во-первых, выделены основные этапы УПО; во-вторых, предложена классификация механизмов управления проектным опытом с учетом работы с формализованными и неформализованными знаниями, а также систематизированы примеры практических инструментов и ИТ-решений; в-третьих, определены тренды развития УПО; в-четвертых, выявлено отставание практик управления проектным опытом российских предприятий по уровню зрелости, технологической оснащенности и внедрению организационной культуры, ориентированной на знания. Практическая значимость исследования заключается в разработке рекомендаций для российских производственных компаний по преодолению барьеров внедрения продвинутых и передовых инструментов УПО.
Государственная политика в сфере науки и высшего образования направлена на модернизацию образовательных учреждений (ОУ) в интересах лучшего соответствия запросам рынка труда и потребностям общества. Целью исследования явилась оценка текущих параметров и условий функционирования ОУ с учетом специфики агропромышленного комплекса. В статье дается характеристика системы высшего образования аграрного профиля, приводится анализ состояния сети образовательных организаций, детально рассматриваются их особенности, элементы, связи и эффективность. Объектом исследования явилась образовательная сеть вузов, готовящих специалистов для АПК, а его предметом — эффективность подобных ОУ, а также факторы, связи, модели и алгоритмы взаимодействия элементов их организационной системы. Источниками данных в ходе работы послужили стратегические, методические, организационные и иные материалы, характеризующие деятельность образовательных учреждений, подведомственных Минсельхозу России и Минобрнауки России, а также информационно-аналитические и статистические данные. Результаты исследования могут быть использованы государственными органами (в первую очередь Минсельхозом России) в процессе управления деятельностью ОУ аграрного профиля в целях получения более детальной оценки деятельности подведомственных организаций, а также при разработке перспективных (стратегических) планов развития профильных вузов в современных условиях.
Отсутствие консенсуса в отношении количественных мер оценки показателей оригинальности текста порождает проблему интерпретации результатов работы алгоритмов информационных систем, предназначенных для обнаружения в текстах академических заимствований, и сопоставимости экспертных оценок оригинальности результатов интеллектуальной деятельности. Цель исследования — раскрыть природу и сущность феномена академических заимствований посредством методологии менеджмента знаний. Автор рассматривает управление качеством труда исследовательских единиц как новую функцию менеджмента знаний, способную регулировать качество научного знания. Дано авторское толкование природы и сущности академических заимствований как явлений эпистемологического и этико-деонтологического порядка соответственно; показано, что современный (1990–2025 гг.) дискурс академических заимствований сформировался под влиянием цифровой трансформации и содержит около 60 дефиниций, разделенных автором на три группы. Данная инвентаризация проведена для дальнейшего построения терминосистемы академических заимствований. Результаты исследования будут полезны специалистам: по общим вопросам науковедения и теории знания; в области менеджмента, прежде всего в сфере управления знаниями, включая деятельность по организации и контролю научно-исследовательских работ; в сфере оборота авторских прав и прав интеллектуальной собственности; в сфере подготовки, редактирования, обработки академических текстов; преподавателям, студентам и аспирантам, связанным с указанными направлениями; всем, кому необходимы навыки академического письма.
Динамизм, то есть способность качественно меняться, влияя на социально-экономическую ситуацию, выступает важным свойством человеческих ресурсов (human resources, HR) как научной категории. Цель исследования — выявление тенденций и особенностей управленческого дискурса, связанного с динамизмом HR и развивающегося в условиях информационной экономики. В ходе работы были выделены этапы исследования HR как динамической категории, определены особенности влияния информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) на изучение взаимосвязей между HR, управленческими практиками и результатами функционирования организационно-экономических систем. Также обозначены направления развития HR-практик, затронуты вопросы синергии HR и технологий. Основным методом исследования стал содержательно-концептуальный анализ научных трудов последних десятилетий. Результаты исследования могут быть полезны ученым и практикам, занимающимся проблемами науки управления в сфере человеческих ресурсов.
На современном рынке труда заметно растет спрос на специалистов по управлению персоналом. Однако целостная концепция этой деятельности еще требует доработки вследствие разрозненного сосуществования здесь различных исследовательских подходов: экономического, кадрового, социально-психологического. Авторы статьи в ходе работы опирались на разработанную ими интегративную многоаспектную методологию управления персоналом. Целью исследования является анализ соответствия реального уровня квалификации специалистов этой сферы, а также выпускников бакалавриата и магистратуры, обучающихся по профилю «Управление человеческими ресурсами» и «Управление персоналом организации», государственным и отраслевым требованиям. В качестве методов исследования использовались полуструктурированные интервью с сотрудниками кадровых служб и линейными руководителями предприятий Набережных Челнов, а также анкетный опрос студентов вузов Республики Татарстан на основе многоступенчатой комбинированной выборки. Таким образом, базу исследования составили специалисты кадровых служб, линейные руководители и студенты вузов. В результате выявлена высокая степень разрыва между представлениями экспертов о необходимых профессиональных компетенциях специалистов по управлению персоналом и их фактической сформированностью у работников кадровых служб. Установлено, что и у студентов управленческих специальностей не сформировано в полной мере представление о содержании их будущей деятельности. Предложенная авторами статьи многофокусная схема понятия «персонал» и разработанный многоаспектный подход к функциональному содержанию управления персоналом могут быть использованы как для совершенствования работы управленческих служб предприятий, так и в ходе подготовки будущих специалистов.
Цифровая трансформация ресурсоснабжающих организаций в России становится ключевым элементом устойчивого развития коммунальной отрасли. В условиях растущей потребности в энергоэффективности, автоматизации и прозрачности бизнес-процессов компании все активнее внедряют современные технологии — от интеллектуальных систем учета и дистанционного мониторинга до больших данных и искусственного интеллекта. Это позволяет оптимизировать операционные расходы, сократить потери ресурсов, повысить точность прогнозирования и улучшить качество обслу живания потребителей. Целью исследования стало формирование процессной модели цифровой трансформации ресурсоснабжающей организации. Актуальность проделанной работы связана, с одной стороны, с необходимостью обеспечить как устойчивое развитие предприятий коммунальной службы, так и доступность их услуг для населения, а с другой — следовать общему курсу государственной политики и регулирования, в частности достижению целей национального проекта «Цифровая экономика» и ведомственного проекта «Умный город» Минстроя России. В статье представлено исследование влияния методических и практических подходов к внедрению инновационных технологий, современных сервисов и платформ на процесс принятия управленческих решений. В ходе работы использовались такие научные методы, как сравнительный и логический анализ (в том числе при изучении научной литературы). Результаты исследования будут полезны для ресурсоснабжающих организаций и научного сообщества в рамках развития подходов к эффективному управлению коммунальной инфраструктурой.
В статье представлен комплексный анализ трансформации некоммерческого сектора (НКС) в регионах Российской Федерации на основе рейтинга «Регион- НКО» (2020–2025 гг.). целью исследования стало выявление с помощью данного инструмента ключевых изменений в развитии социально ориентированных некоммерческих организаций (СО НКО), трендов формирования третьего сектора и факторов, влияющих на эти процессы. В статье на основе анализа восьми рейтинговых критериев и 54 показателей рассматриваются структурные преобразования НКС, динамика взаимодействия СО НКО с основными стейкхолдерами, трансформация механизмов поддержки и особенности региональных экосистем третьего сектора. Особое внимание уделяется снижению межрегиональных диспропорций и формированию устойчивых моделей его развития. В ходе работы автором статьи изучены основные тенденции формирования инфраструктуры сектора, обеспечения финансовой устойчивости и вовлеченности граждан в деятельность НКО, проанализирована динамика численности организаций. Результаты исследования позволяют выявить перспективные направления их государственной и гражданской поддержки, а также определить факторы успеха и региональные типологии развития.
Цель исследования заключается в анализе современных проблем развития отечественного сельского хозяйства, а также ключевых методов их эффективного решения в рамках государственного управления. Автором предложено изменение программно-целевого подхода, заключающееся в разделении его на два направления: факторы, способствующие развитию отрасли и препятствующие ее росту, а затем — на отдельные факторы-цели. Последние были подвергнуты ситуационному анализу, для разработки наиболее целесообразных с точки зрения модернизации аграрного сектора методов воздействия. В ходе работы автором исследования выделены 5 основных факторов отраслевого развития. Для каждого из них предложен комплекс мер для прогрессивного роста, касающихся финансовой поддержки аграрного сектора, экспорта, мелиоративного строительства, интенсификации производства, продолжения и расширения программ импортозамещения, а также развития сельских территорий как метода непрямой поддержки сельского хозяйства. Основными источниками данных для настоящего исследования послужили материалы Росстата, относящиеся к функционированию отрасли и инновационному прогрессу в экономике, а также показатели развития сельских территорий. В заключительной части статьи представлен анализ факторов развития российской сельскохозяйственной отрасли и оценка современных условий хозяйствования. Полученные результаты и выводы исследования будут интересны специалистам в области управления развитием АПК.
Целью исследования выступает формирование матрицы выбора методов прогнозирования социально-экономического развития регионов. Его научная новизна состоит в классификации существующих для решения этой проблемы подходов, выявлении их преимуществ и недостатков, подборе необходимых данных и ресурсов, элементов неопределенности и специфических задач, заложенных в прогнозе, а также определении горизонта планирования. В ходе работы применялись такие методы, как системный подход, сравнительный и ретроспективный анализ. Результаты исследования, полученные при изучении публикаций по вопросам прогнозирования социально-экономического развития регионов за последние 20 лет, могут быть полезны как для научного сообщества, так и для лиц, принимающих решения по данным вопросам.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- ФИНУНИВЕРСИТЕТ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 125167, город Москва, Ленинградский пр-кт, д. 49/2
- Юр. адрес
- 125167, город Москва, Ленинградский пр-кт, д. 49/2
- ФИО
- Прокофьев Станислав Евгеньевич (Ректор)
- E-mail адрес
- rector@fa.ru
- Контактный телефон
- +8 (499) 9439580