Главная – Журналы – Вестник НГУЭУ 2026 номер 3

Широко используемые традиционные системы фрод-мониторинга, основанные на правилах, без соответствующей модернизации с применением инструментов искусственного интеллекта, не способны эффективно противодействовать мошенническим действиям, все чаще опирающимся на новые технологические достижения. В статье представлен систематический обзор отечественных литературных источников, посвященных вопросам применимости различных моделей и алгоритмов машинного обучения в приложении к задачам фрод-мониторинга. Цель предлагаемого исследования - нахождение перспективных направлений модернизации традиционных систем фрод-мониторинга на основе выявления, систематизации, ранжирования и экспериментального тестирования моделей и алгоритмов машинного обучения, а также сопоставления полученных результатов с аналогичными исследованиями зарубежных авторов, которые осуществлялись путем анализа потока зарубежных публикаций. В качестве методического фундамента при создании обзора был использован протокол PRISMA. Первоначальная выборка включала 853 публикации из российских баз данных eLibrary и CyberLeninka. В итоговую выборку после проведения всех этапов анализа по методу PRISMA вошли 39 опубликованных работ. Было рассмотрено 16 моделей и алгоритмов, включая модели глубокого обучения (LSTM, GNN, CYCLEGAN), оптимизационные алгоритмы (GA), гибриды квантовых вычислений с моделями глубокого обучения, классические (Random Forest, Isolation Forest, Decision Tree) и статистические модели (Clusterization, Regression, Bayes), градиентный бустинг (XGBoost, AdaBoost, CatBoost), а также модели балансировки данных (SMOTE, SMOTENN). Анализ публикаций показал, что при построении ан-тифрод-систем наиболее часто используются алгоритмы Random Forest (первое место) и Logistic Regression (второе место), а к числу наименее популярных относятся Isolation Forest и алгоритм Байеса. Полученные результаты коррелируют с исследованиями потока англоязычных публикаций, отраженных в работах зарубежных авторов. В рамках экспериментального исследования тестированию был подвергнут алгоритм, занявший первое место - Random Forest. Тестирование осуществлялось на массиве из 2,2 млн деперсонализированных операций банковских клиентов. В итоге показатель метрики Recall достиг 0,941, F1-score - 0,9267, ROC-AUC - 0,923, Precision - 0,9188, Accuracy - 0,9741. Это не противоречит результатам аналогичных экспериментов зарубежных авторов и дает практическое подтверждение предпочтительности выбора алгоритма Random Forest при выявлении мошеннических транзакций.

Статья посвящена снижению когнитивной нагрузки на ЛПР в сфере пространственного развития регионов в условиях data-driven management. Предложена модель регионального аналитического центра на основе кооперативной многоагентности с LLM, включающая формальное описание задачи, проектный офис агентов, ресурсную базу (данные, графы знаний, навыки, правила) и имитационную модель региона. Для прозрачности применены схемы Human-in-the-Loop, LLM-as-a-Judge и валидация на Datalog. Разработан прототип на Java 25, Spring Boot 4, Angular 20, PostgreSQL 17. На сценарии в сфере транспорта Бурятии показано, что взаимная верификация агентов повышает качество вырабатываемых решений для ЛПР.

Исследуется вычислительная эффективность различных алгоритмов оптимизации на штрафной QUBO-формулировке двухэшелонной задачи маршрутизации транспорта (2E-VRP). Модель включает переменные и фиксированные транспортные затраты (c_fix = 50 000 руб./рейс за активацию транспортного средства) и апробирована на инстансе лесопромышленной логистики УФО + СФО: 207 узлов, 19 субъектов РФ, N = 10 162 бинарных переменных. Установлено, что генетический алгоритм (GA), включая варианты с инициализацией от известного допустимого решения, систематически не достигает допустимости на штрафных QUBO-ландшафтах данного масштаба. Причина - структурная: нулевая диагональ доминирующего блока линеаризации W (87 % переменных) и ловушка тривиального минимума x = 0. В противоположность этому алгоритм имитации отжига (SA) на той же матрице Q находит допустимые решения во всех запусках, улучшая целевую функцию на 55 % относительно конструктивной эвристики. Предложен гибридный подход: трехстадийная конструктивная эвристика «Допустимость прежде всего» (Feasible-First) формирует начальное допустимое решение за 1,7 с, после чего SA оптимизирует его в окрестности допустимой области. Результирующее значение F_QUBO = -13 197 240 (разрыв 11,6 % от непрерывной релаксации) при полном выполнении ограничений. Снижение совокупной стоимости перевозок (переменные + фиксированные затраты) относительно GA составляет 65 %.

В статье исследуется координационный разрыв между денежно-кредитной, бюджетно-налоговой и инвестиционной политикой в современной российской экономике. В рамках выполненного исследования показано, что при разнонаправленной настройке ключевой ставки, бюджетного импульса и инвестиционных стимулов возникает эффект взаимного ослабления мер денежно-кредитной и бюджетной политик, а также предлагается аналитическая рамка, включающая модель «треугольника макроустойчивости», индекс координационного разрыва и систему эмпирических уравнений для оценки влияния монетарных и фискальных импульсов на инвестиционную активность.

В статье проведен комплексный анализ структуры и динамики кредитного портфеля банковского сектора России в 2020-2024 гг., а также разработан прогноз его развития до 2030 г. с учетом макроэкономических факторов. Исследование основано на использовании статистического и сравнительного анализа, а также элементов экономического моделирования, учитывающего влияние ключевой процентной ставки, инфляции и мер государственной поддержки на различные сегменты кредитования. Сформированный прогноз свидетельствует о перераспределении структуры кредитного портфеля в пользу более диверсифицированных сегментов, что отражает адаптацию банков к изменяющимся экономическим условиям. Проведен сравнительный анализ с ведущими мировыми экономиками (США, Еврозона, Китай), позволивший выявить особенности национальной модели кредитования. Полученные результаты могут быть использованы при разработке стратегий банковского управления и формировании мер денежно-кредитной политики.

Статья посвящена роли нефинансовой отчетности в обеспечении прозрачности деятельности предприятий. Автором рассматриваются особенности стандартов составления нефинансовой отчетности, описываются существующие проблемы в ее формировании. В статье предложена рекомендуемая структура нефинансового отчета, которая позволяет систематизировать раскрытие информации, проведен анализ отчетов российских компаний, выявляющий различия в полноте раскрытия информации по различным отраслям и показателям. В результате предлагаются меры по улучшению стандартов, форматов и процедур предоставления нефинансовой информации.

В статье проводится сравнительный анализ статистических подходов к оценке кредитной активности: темпов прироста кредитования, кредитного разрыва (с различными параметрами сглаживания фильтра Ходрика-Прескотта) и кредитного импульса. Актуальность исследования обусловлена необходимостью своевременного выявления фаз кредитного цикла для целей денежно-кредитной и макропруденциальной политики, особенно в условиях структурных сдвигов в российской экономике. На основе данных Банка России и Росстата за период I квартал 2010 г. - I квартал 2025 г. проведен эмпирический расчет показателей, оценена их способность идентифицировать периоды перегрева кредитного рынка и посткризисного восстановления. Предложены рекомендации по применению рассмотренных индикаторов в практике мониторинга Банка России.

Статья посвящена рассмотрению тенденций, особенностей развития основных демографических процессов в странах - членах БРИКС, в частности, коэффициента суммарной рождаемости. Рассматриваются вопросы, связанные с вкладом указанных стран в общемировые демографические процессы: изменение численности населения, смену режимов воспроизводства населения. Уделяется внимание современным тенденциям, формирующим мировую демографическую ситуацию.

В данном исследовании изучается, какие инвестиции - внутренние или прямые иностранные - играют более решающую роль в формировании экономического роста в Нигерии, с учетом ключевых макроэкономических условий. В исследовании используется авторегрессионная модель с распределенными лагами (ARDL), построенная на основе годовых временных рядов данных за период с 1980 по 2024 г. Результаты показывают, что внутренние инвестиции оказывают положительное и статистически значимое влияние на экономический рост как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. Прямые иностранные инвестиции стимулируют рост в краткосрочной перспективе, но демонстрируют отрицательную связь в долгосрочной перспективе, что указывает на слабые отраслевые связи и ограниченные структурные преобразования. Для обеспечения устойчивого и инклюзивного экономического роста в Нигерии необходимо уделять приоритетное внимание мобилизации внутренних ресурсов, снижению стоимости заимствований и перенаправлению иностранных инвестиций в сектора, повышающие производительность, такие как сельское хозяйство, обрабатывающая промышленность, информационные и коммуникационные технологии.

В статье исследуется проблема дилетантизма в сфере статистики и его социально-экономических последствий. Анализируются ключевые проявления непрофессионализма: искажение терминологии, некорректное использование источников данных, ошибочное применение аналитических методов и поверхностная интерпретация результатов. Показано, как подобные практики ведут к тиражированию ложных представлений, принятию неэффективных управленческих решений и дестабилизации общественного сознания. Обоснована опасность дилетантского подхода к статистике как фактора риска для социальной и экономической стабильности общества.

В условиях динамично меняющегося рынка труда и высокой волатильности вакансий стандартные рубрикаторы, формирующие интуитивно понятные категории вакансий, часто оказываются недостаточно детальными для целей глубокого экономического и статистического анализа. Особую проблему представляют собой сегменты рынка труда, которые трудно отнести к стандартным рубрикаторам, аккумулирующие при этом значительную долю вакансий и не поддающиеся простой классификации, что искажает отраслевую структуру спроса на рабочую силу. В статье предлагается и апробируется метод контрастной мультимодальной графовой кластеризации для детализации латентных сегментов региональных рынков труда. Методология основана на многоэтапном подходе с нормализацией и векторизацией текстовых данных по названиям вакансий с использованием многоязычной модели Sentence-BERT, фильтрации семантического шума путем вычисления контрастных остаточных векторов относительно центроидов известных категорий, обогащение признакового пространства мультимодальными данными (уровень зарплаты, опыт работы), построение взвешенного графа на основе k-ближайших соседей и его разбиение на микрокластеры с помощью алгоритма Leiden с последующей иерархической агрегацией микрокластеров в макросегменты заданного размера и балансировкой семантической близости и весовых ограничений. Результатом работы стало выделение внутри гетерогенной категории, часто именуемой как «другое», интерпретируемых латентных сегментов: административно-управленческий персонал, рабочие специальности, торговый персонал и узкоспециализированные технические и производственные роли. Качество сегментации подтверждается соблюдением заданных весовых ограничений (целевой размер сегмента 5000 единиц) и семантической интерпретируемостью полученных кластеров на основе c-TF-IDF. Предложенный подход позволяет повысить аналитическую ценность данных, автоматизировать актуализацию классификатора профессий и может быть использован для мониторинга структурных сдвигов в региональной экономике.

Актуальность разработки формализованных инструментов оценки инвестиционной устойчивости обусловлена усиливающейся пространственной дифференциации социально-экономического развития Российской Федерации и возрастающей роли инвестиционной политики в обеспечении долгосрочного экономического роста. Традиционные рейтинговые методики, используемые для сопоставления инвестиционной привлекательности территорий, как правило, опираются на агрегирование ограниченного набора статистических показателей и не позволяют выявлять устойчивые структурные закономерности формирования инвестиционного потенциала региональных экономик. Методологическая основа исследования базируется на применении методов многомерного статистического анализа, нормирования показателей и матричных процедур агрегирования региональных данных. Цель исследования: формализовать интегральный индекс инвестиционной устойчивости как функцию нормированного вектора региональных показателей и системы весовых коэффициентов, отражающих относительную значимость факторов инвестиционной стратегии. Результаты исследования: построенная модель учитывает ключевые компоненты региональной инвестиционной среды, включая инвестиционный потенциал, институциональные условия, инфраструктурную обеспеченность и уровень инвестиционных рисков. Для определения структуры весовых коэффициентов предлагается использование методов главных компонент и энтропийных критериев информационной значимости показателей, что обеспечивает статистическую обоснованность интегральной оценки. Практическая значимость: представленная модель может рассматривать инвестиционное пространство региональной экономики как многомерную систему взаимосвязанных параметров, в которой устойчивость инвестиционного развития определяется структурой статистических взаимосвязей между ключевыми социально-экономическими характеристиками регионов.