Библиографическое описание:Чувахин, П. И. Сравнительный анализ рисков инвестирования в традиционные и цифровизированные промышленные предприятия с применением когнитивных технологий / П. И. Чувахин. - (Экономика, управление, маркетинг). - Текст : электронный // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. - 2025. - № 5. - С. 150-159. - Библиогр.: с. 159 (15 назв. ). - Электронное дополнение. - ISSN 0234-8241.
Аннотация:Исследование посвящено сравнительному анализу рисков инвестирования в традиционные и цифровизированные промышленные предприятия с применением когнитивных технологий. В условиях четвертой промышленной революции трансформация производственных систем становится необходимым условием сохранения конкурентоспособности, однако инвестиционные решения в этой сфере сопряжены с высоким уровнем неопределенности. Работа основана на комплексном методологическом подходе, сочетающем количественные и качественные методы исследования: многофакторный анализ инвестиционных рисков, когнитивное моделирование, экспертные оценки и сценарный анализ. Эмпирическую базу составляют данные по 127 промышленным предприятиям России и стран ЕАЭС за период 2019-2023 гг., находящимся на разных стадиях цифровой трансформации. Результаты исследования свидетельствуют о существенной дифференциации структуры рисков между традиционными и цифровизированными предприятиями. Установлено, что коэффициент вариации доходности инвестиций в цифровизированные производства на 17, 3 % выше, однако при этом интегральный показатель устойчивости к системным экономическим кризисам демонстрирует превышение на 23, 8 % по сравнению с традиционными предприятиями. Когнитивные технологии оценки рисков позволяют выявить нелинейные взаимосвязи между уровнем цифровой зрелости предприятий и волатильностью инвестиционной доходности с коэффициентом детерминации 0, 78. Разработана многоуровневая модель оценки инвестиционных рисков, учитывающая специфику цифровой трансформации промышленных систем, которая демонстрирует прогностическую точность 84, 2 % на контрольной выборке. Результаты исследования имеют теоретическую значимость для развития методологии инвестиционного анализа в условиях цифровой экономики и практическую ценность для инвесторов, руководителей предприятий и регуляторов промышленного сектора.
