Научный архив: статьи

Цель исследования – алгоритмическое моделирование коммерциализации цифровых интеллектуальных активов (ЦИА) с учетом факторов ценообразования, риска и уровня коммерческого потенциала, на основе идентификации ЦИА и определения их специфики.

Методы. В работе использованы общенаучные методы сравнительного анализа, систематизации и обобщения для выделения отличительных признаков и ценообразующих факторов, учитывающих специфику объектов исследования. Для формирования модели коммерциализации цифровых интеллектуальных активов применялись алгоритмический подход, метод экспертных оценок при расчете показателя коммерческого потенциала, подходы и методы стоимостной оценки при определении первоначальной стоимости активов.

Результаты работы. Автором сформулировано определение цифрового интеллектуального актива, установлены его взаимоотношения со смежными категориями активов, выделены две категории ЦИА с указанием общих и отличительных свойств. По итогам идентификации ЦИА определены факторы, влияющие на ценность и коммерческий потенциал различного вида изучаемых активов. Предложен способ расчета показателя коммерческого потенциала, учитывающий рассмотренные факторы. Раскрыты инструменты коммерциализации, а также подходы и методы оценки первоначальной стоимости к различным категориям ЦИА. Построена алгоритмическая модель коммерциализации цифровых интеллектуальных активов.

Выводы. Предложенная в статье алгоритмическая модель коммерциализации новых видов активов, цифровых интеллектуальных активов, учитывает их специфику и факторы, влияющие на первоначальную стоимость и коммерческий потенциал. Модель может использоваться российскими компаниями для повышения своей конкурентоспособности в условиях развития рынка цифровых прав и технологий. Дальнейшие исследования должны быть посвящены конкретизации алгоритма коммерциализации для отдельных категорий ЦИА: 1) объектов интеллектуальной собственности в цифровой форме; 2) цифровых (цифровых утилитарных) прав на такие объекты и их использование, реализующихся исключительно по правилам информационной системы (инвестиционной платформы).

Развитие регионов на основе механизмов реализации инвестиционных проектов с участием государства в рамках концессионных соглашений приобретает особую значимость в условиях масштабных санкционных ограничений, требующих ужесточения контроля за эффективностью использования бюджетных средств с целью повышения отдачи от вложенных инвестиций и минимизации рисков их ненадлежащего освоения. В статье рассматривается построение классификационных моделей оценки таких проектов, позволяющих выявить концессионные соглашения повышенного риска, что позволит государственному заказчику принимать обоснованные решения при выборе исполнителя проекта и обеспечить эффективность управления государственным имуществом. Особенностью предложенного подхода к построению классификационных моделей является использование скрининг-моделей и встроенных инструментов информационно-аналитической системы СПАРК для объективной оценки добросовестности концессионеров на основе финансовых и иных факторов, а также методов дискриптивного анализа больших данных, машинного обучения и метода ближайших соседей при кластеризации региональных инвестиционных проектов по уровню риска ненадлежащего исполнения концессионных соглашений. Подход апробирован на выборке из 1248 региональных инвестиционных проектов, реализуемых в рамках концессионных соглашений. В итоге выделены два кластера проектов с низким и высоким уровнем риска ненадлежащего исполнения концессионером своих обязательств перед государством объемом 83,8 % и 16,2 % соответственно. Для оценки точности и чувствительности к выбросам полученной классификационной модели применялись матрица ошибок и метрика Спирмена, которая показала достаточно высокую точность полученной классификации. Применение построенных моделей возможно как на этапе отбора региональных инвестиционных проектов, так и на этапе мониторинга уже реализуемых проектов для выявления потенциальных рисков их незавершения и своевременного принятия государственным заказчиком необходимых мер реагирования.