Ладынин Андрей Иванович, к.э.н., доцент, кафедра информатики, Институт кибербезопасности и цифровых технологий
119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78
Scopus Author ID 57202347343;
ResearcherID HJP-8030-2023
Andrey I. Ladynin, Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor, Informatics Department, Institute of Cybersecurity and Digital Technologies
78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454
Scopus Author ID 57202347343;
ResearcherID HJP-8030-2023
Цели. Обеспечение научно-технологического суверенитета, определенное как одна из задач Концепции технологического развития на период до 2030 г., утвержденной Распоряжением Правительства Российской Федерации от 20 мая 2023 г. № 1315-р, предполагает использование эффективных механизмов управления экономикой страны. В современных условиях технологическое развитие экономики является императивом развития страны и ключевой составляющей научно-технологической безопасности. Цель работы – развитие существующих инструментальных методов анализа экономически значимой информации для мониторинга и диагностики научно-технологической безопасности на мезо- и макроуровне.
Методы. Использована авторская методика мониторинга и прогнозирования уровня научно-технологической безопасности на основе анализа динамики стоимости ценных бумаг компаний, включающая методы экономико-статистического анализа, инструменты машинного обучения и анализа временных рядов.
Результаты. Представлен авторский подход к совершенствованию механизмов обработки и анализа информации в ходе принятия управленческих решений. Для этого осуществлена разработка инструмента диагностики научно-технологической безопасности социально-экономической системы на основе экономико-математических методов обработки информации. Предложена методика интегральной оценки научно-технологической безопасности на макроуровне на основе анализа и прогнозирования стоимости ценных бумаг экономических агентов – системообразующих компаний. Научный результат – разработанная методика анализа биржевых индексов системообразующих предприятий, осуществляющих исследования и разработки для оценки и прогнозирования динамики научно-технологической безопасности на мезо- и макроуровне экономики. Для верификации методики проведен численный эксперимент с использованием статистических данных системообразующих компаний.
Выводы. Разработанная методика направлена на повышение точности и быстродействия управления в задачах обеспечения научно-технологической безопасности социально-экономических систем. Результаты эксперимента количественно подтверждают предположение о значительном вкладе системообразующих предприятий в обеспечение научно-технологической безопасности Российской Федерации.
Objectives. Ensuring scientific and technological sovereignty, defined as one of the objectives of the Concept of Technological Development for the period until 2030, approved by the Order of the Government of the Russian Federation No. 1315-r dated May 20, 2023, implies the use of effective mechanisms for managing the country’s economy. Under contemporary conditions, technology is a crucial element in the country’s economic development and a key component of scientific and technological security. Thus, the aim of the present work is to develop existing methods for analyzing economically significant information relating to the monitoring and diagnostics of scientific and technological security at the meso- and macrolevels.
Methods. The developed method for scientific and technological security level monitoring and forecasting, which is based on the dynamics analysis of the values of corporate securities, includes economic and statistical analysis methods, machine learning and time series analysis tools.
Results. The approach towards information processing and enhancement of analysis mechanisms in managerial decisions, which relies on diagnostic, analysis, and forecasting tools for socioeconomic system scientific and technological security, is based on information-processing, economic, and mathematical methods. The presented results constitute a developed method for the analysis of systemically important enterprises stock indices, supporting research and development to assess and predict scientific and technological security dynamics at meso- and macro levels of the economy. In order to verify the methodology, a numerical experiment was carried out using statistical data from systemically important companies.
Conclusions. The developed methodology is aimed at improved managerial decision-making accuracy and speed when solving problems connected with scientific and technological security underpinning socioeconomic systems. The experimental results quantitatively confirm the significant contribution made by systemically important companies to Russian Federation’s scientific and technological security ensuring.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.