Strategizing: Theory and Practice Strategizing: Theory and Practice Cтратегирование: теория и практика 2782-2435 2782-2621 88579 10.21603/2782-2435-2024-4-3-360-378 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В СТРАТЕГИРОВАНИИ THE USE OF ECONOMIC AND MATHEMATICAL METHODS IN STRATEGIZING ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В СТРАТЕГИРОВАНИИ Strategizing Fund Raising in Data Economy Стратегирование финансирования в экономике данных Морозов Александр Андреевич Morozov Alexander A. A.morozov@t2mt.io https://orcid.org/0000-0003-2145-3773 Тищенко Елена Борисовна Tishchenko Elena B. elenasemenova@bk.ru

кандидат экономических наук;

candidate of economic sciences;

 Славянцев Максим Викторович Slavyantsev Maksim V. maksimslaviantcev@icould.com Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова Москва Россия Lomonosov Moscow State University Moscow Russian Federation Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Москва Россия Lomonosov Moscow State University Moscow Russian Federation ООО «Альфа Рим Консалтинг» Каир Египет “Alpha Reem Consulting” LLC Cairo Egypt 11 09 2024 11 09 2024 4 3 360 378 01 06 2024 18 07 2024 https://jstrategizing.ru/en/issues/22788/22806/

Применение методов искусственного интеллекта и методов машинного обучения для построения инвестиционных маршрутов, направленных на поиск балансовых моделей между частными и государственными источниками финансирования, имеют высокую актуальность в связи с текущими задачами импортозамещения и обеспечения технологического суверенитета в Российской Федерации. Системы поддержки принятия решений, моделирующие сценарии развития бизнеса на основе размеченных данных, могут выступать инструментом снижения рисков проектов импортозамещения и проектов обеспечения технологического суверенитета, а также венчурных и иных высокотехнологичных проектов за счет раннего интегрированного планирования на ранней стадии развития проекта и ранней балансировки возможностей разработчика и инвестора для балансирования различных источников финансирования как частных, так и мер государственной поддержки, на разных стадиях развития проекта. Одним из направлений данного исследования является разработка (способа) машинного обучения и искусственного интеллекта на основе сверхточной нейросети, позволяющей автоматизировать задачу навигации технологических проектов по инструментам инвестиционного финансирования, и построения непрерывного мультиагентного инвестиционного маршрута, что позволит снизить риски технологических проектов в части своевременного получения инвестиций как частных, так и мер государственной поддержки, за счет применения алгоритма как помощника соединения стадии развития проекта, типа проекта, с типом источника финансирования. Целью данного исследования являлись стратегирование разработки, внедрения и масштабирования применения методов искусственного интеллекта и сценарного мультиагентного моделирования для решения экономических координационных задач привлечения частно-государственного финансирования через инструмент персональных инвестиционных маршрутов и интегрированных инвестиционных маршрутов. В ходе исследования обоснована актуальность стратегирования разработки, внедрения и масштабирования интегрированных инвестиционных маршрутов, определены принципы построения персональных и интегрированных инвестиционных маршрутов, разработан чек-лист проверки персонального и интегрированного инвестиционного маршрута, разработана методика построения персонального и интегрированного инвестиционного маршрута с применением алгоритмов искусственного интеллекта. На основе персональных и интегрированных инвестиционных маршрутов привлечения финансирования с применением алгоритмов искусственного интеллекта обоснована возможность стратегирования экономических потенциалов развития территории, в части привлечения дополнительных источников финансирования через мультиагентное моделирование финансово-хозяйственного взаимодействия отдельных инвестпроектов и интегрированных инвестпроектов, а также оценка влияния реализации инвестиционного проекта или проектов на длинные мультипликативные экономические эффекты и усиление отраслевой и межотраслевой кооперации, что, в свою очередь, содействует инвестиционной привлекательности территории. В исследовании использовали теорию стратегии и методологии стратегирования академика В. Л. Квинта.

Artificial intelligence and machine learning methods build investment routes to balance models between private and public sources of financing. In this respect, they are of national importance for import substitution and technological sovereignty. Decision support systems build business development scenarios based on marked-up data. They reduce the risks of projects connected with import substitution and national technological sovereignty. Early integrated planning and balancing of developer and investor capabilities can help other venture and high-tech projects by balancing various sources of private and government financing. This article introduces a new development method of machine learning and artificial intelligence based on an ultraprecise neural network. The method automates the task of navigating technological projects using investment financing tools. It builds a continuous multi-agent investment route to reduce the risks of technological projects in terms of private and government investments. In fact, the method offers an algorithm that connects the fundraising stage, the type of project, and the type of funding source. The research objective was to strategize the development, implementation, and scaling of artificial intelligence methods and scenario multi-agent modeling to solve economic coordination tasks of raising public and private funds by personal investment routes and integrated investment routes. The authors rationalized the development, implementation, and scaling of personal and integrated investment routes, defined the development principles, and designed a checklist. They also developed a methodology for using artificial intelligence algorithms. The practical part featured a case of strategizing regional economic potentials in terms of raising additional funds by multi-agent modeling of financial and economic interaction of individual investment projects and integrated investment projects. The authors assessed the long-term multiplicative effect of investment projects on sectoral and intersectoral cooperation, which increases the regional investment attractiveness. The study relied on the theory of strategy and methodology of strategizing developed by Professor Vladimir L. Kvint.

 стратегирование стратегические цели источники финансирования искусственный интеллект мультиагентное моделирование интегрированный маршрут финансирования персональный инвестиционный маршрут экономика данных strategizing strategic goals sources of financing artificial intelligence multi-agent modeling integrated financing route personal investment route data economy

Бахвалов Л. А. Моделирование систем. М.: Московский государственный горный университет, 2006. 294 с. Bakhvalov LA. Modelirovanie system [System modeling]. Moscow: Moscow State Mining University; 2006. 294 p. (In Russ.) Квинт В. Л. Стрaтегическое упрaвление и экономикa нa глобaльном формирующемся рынке. М.: Бизнес Aтлaс, 2012. 627 c. Kvint VL. Global emerging market: strategic management and economics. Moscow: Biznes atlas; 2012. 627 p. (In Russ.) Квинт В. Л. Концепция стратегирования. T. 1. СПб.: СЗИУ РАНХиГС, 2019. 132 с. Kvint VL. The concept of strategizing. Vol. 1. St. Petersburg: NWIM RANEPA; 2019. 132 p. (In Russ.) Квинт В. Л., Хворостяная А. С., Сасаев Н. И. Авангардные технологии в процессе стратегирования // Экономика и управление. 2020. Т. 26. № 11. С. 1170–1179. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2020-11-1170-1179 Kvint VL, Khvorostyanaya AS, Sasaev NI. Advanced technologies in strategizing. Economics and Management. 2020;26(11):1170–1179. (In Russ.) https://doi.org/10.35854/1998-1627-2020-11-1170-117 Кондратьев В. В. Модельно-ориентированный системный инжиниринг 2.0. М.: МФТИ, 2021. Kondratʹev VV. Modelʹno-orientirovannyy sistemnyy inzhiniring 2.0 [Model-Based Systems Engineering 2.0]. Moscow: MFTI; 2021. (In Russ.) Кондратьев В. В., Тищенко Е. Б. Архитектурный инжиниринг гибридных моделей, включающих цифровые двойники и машинное обучение // Экономические стратегии. 2023. Т. 25. № 5. С. 94–99. Kondratiev VV, Tishchenko EB. Architectural engineering of hybrid models incorporating digital twins and machine learning. Economic Strategies. 2023;25(5):94–99. (In Russ.) Кондратьев В. В., Тищенко Е. Б. Стратегия пошагового расширения системных инструментов цифрового инжиниринга с искусственным интеллектом // Экономические стратегии. 2024. Т. 192. № 6. Kondratʹev VV, Tishchenko EB. Strategiya poshagovogo rasshireniya sistemnykh instrumentov tsifrovogo inzhiniringa s iskusstvennym intellektom [Strategy for step-by-step expansion of digital engineering system tools with artificial intelligence]. Economic Strategies. 2024;192(6). (In Russ.) Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. Национальная стратегическая сила стран, международная торговля и экономическая успешность стран в нестабильном мире // Стратегирование: теория и практика. 2023. Т. 3. № 3. С. 277–297. https://doi.org/10.21603/2782-2435-2023-3-3-277-297 Makarov VL, Bakhtizin AR, Sushko ED. The national strategic power, international trade, and national economic success in an unstable world. Strategizing: Theory and Practice. 2023;3(3):277–297. (In Russ.) https://doi.org/10.21603/2782-2435-2023-3-3-277-297 Макроэкономические эффекты развития атомной энергетики (методология и практические оценки): научный доклад / Ю. В. Черняховская [и др.]. М.: Международные отношения, 2018. 71 с. Chernyahovskaya YV, Shirov AA, Kolpakov AYu, Polzhikov DA, Frolov IE, Yantovsky AA, et al. Makroekonomicheskiye effekty razvitiya atomnoy energetiki (metodologiya i prakticheskiye otsenki) [Macroeconomic effects of nuclear energy development (methodology and practical assessments)]. Moscow: Mezhdunarodnyye otnosheniya; 2018. 71p. (In Russ.) Морозов А. А., Тищенко Е. Б. Искусственный интеллект как инструмент построения персональных инвестиционных маршрутов для технологических проектов // Интеллектуальные системы. Теория и приложения. 2022. Т. 26. № 1. С. 427–431. Morozov AA, Tishchenko EB. Artificial intelligence as a tool for building personal investment routes for technological projects. Intelligent Systems. Theory and Applications. 2022;26(1):427–431. (In Russ.) Стратегирование технологического суверенитета национальной экономики / В. Л. Квинт [и др.] // Управленческое консультирование. 2022. № 9(165). С. 57–67. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2022-9-57-67. Kvint VL, Novikova IV, Alimuradov MK, Sasaev NI. Strategizing the national economy during a period of burgeoning technological sovereignty. Administrative Consulting. 2022;9(165):57–67. (In Russ.) https://doi.org/10.22394/1726-1139-2022-9-57-67 Тищенко Е. Б., Морозов А. А. Искусственный интеллект как инструмент снижения рисков венчурных проектов (на примере построения персональных инвестиционных маршрутов) // Ломоносовские чтения-2022, Москва, 18–20 апреля 2022 года. М.: Экономический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова, 2022. С. 364–373. Tishchenko EB, Morozov AA. Artificial intelligence as a tool for reducing the risks of venture projects (using the example of building personal investment routes). Lomonosovskiye chteniya-2022 [Lomonosov readings-2022, Moscow, April 18–20, 2022]. Moscow: Ekonomicheskiy fakultet MGU imeni MV Lomonosova; 2022, p. 364–373. (In Russ.) Тищенко Е. Б., Славянцев М. В. Стратегический анализ межстрановой координации реиндустриализации индустрий (на примере потенциала кооперации России и Египта) // Стратегирование: теория и практика. 2023. Т. 3. № 2. С. 158–171. https://doi.org/10.21603/2782-2435-2023-3-2-158-171 Tishchenko EB, Slavyantsev MV. Cross-country coordination of reindustrialization: cooperation potential between Russia and Egypt. Strategizing: Theory and Practice. 2023;3(2):158–171. (In Russ.) https:// doi.org/10.21603/2782-2435-2023-3-2-158-171 Тищенко Е. Б., Славянцев М. В. Стратегирование координации организаций строительного комплекса стран БРИКС в условиях экономики данных // Стратегирование: теория и практика. 2024. Т. 4. № 1. С. 110–132. https://doi.org/10.21603/2782-2435-2024-4-1-110-132 Tishchenko EB, Slavyantsev MV. Strategic coordination of BRICS construction complex under data economy challenge. Strategizing: Theory and Practice. 2024;4(1):110–132. (In Russ.) https://doi. org/10.21603/2782-2435-2024-4-1-110-132 Тищенко Е. Б., Славянцев М. В. Стратегирование интероперабельности центров научной мысли России и Африки // Стратегирование: теория и практика. 2023. Т. 3. № 4. С. 441–453. https://doi.org/10.21603/2782-2435-2023-3-4-441-453 Tishchenko EB, Slavyantsev MV. Strategizing the interoperability between scientific thought centers in Russia and Africa. Strategizing: Theory and Practice. 2023;3(4):441–453. (In Russ.) https://doi.org/ 10.21603/2782-2435-2023-3-4-441-453 Abdo M., Dawi M. Risk & finance in public-private partnership (PPP) // Infrastructure Development in Sudan. 2021. Vol. 12. № 1. Abdo M, Dawi M. Risk & finance in public-private partnership (PPP). Infrastructure Development in Sudan. 2021;12(1). Balancing private and public interests in public-private partnership contracts through optimization of equity capital structure / D. Sharma [et al.] // Transportation Research Record. 2010. Vol. 2151. P. 60–66. https://doi.org/10.3141/2151-08 Sharma D, Cui Q, Chen L, Lindly J. Balancing private and public interests in public-private partnership contracts through optimization of equity capital structure. Transportation Research Record. 2010;2151:60–66. https://doi.org/10.3141/2151-08 Chen B-L., Liou F-M., Huang Ch-P. Optimal financing mix of financially non-viable private-participation investment project with initial subsidy // Engineering Economics. 2012. Vol. 23. № 5. P. 452–461. https://doi.org/10.5755/j01.ee.23.5.3130 Chen B-L, Liou F-M, Huang Ch-P. Optimal financing mix of financially non-viable private-participation investment project with initial subsidy. Engineering Economics. 2012;23(5):452–461. https://doi.org/10.5755/j01.ee.23.5.3130 Cross-industry principles for digital representations of complex technical systems in the context of the MBSE approach: A review / N. Bolshakov [et al.] // Applied Sciences. 2023. Vol. 13. № 10. https://doi.org/10.3390/app13106225 Bolshakov N, Badenko V, Yadykin V, Tishchenko E, Rakova X, Mohireva A, et al. Cross-industry principles for digital representations of complex technical systems in the context of the MBSE approach: A review. Applied Sciences. 2023;13(10). (In Russ.) https://doi.org/10.3390/app13106225 Du J., Wu H., Jin R. Capital structure of public–private partnership projects: a sustainability perspective // Sustainability. 2019. № 11. P. 3505. https://doi.org/10.3390/su11133505 Du J, Wu H, Jin R. Capital structure of public–private partnership projects: a sustainability perspective. Sustainability. 2019;11:3505. https://doi.org/10.3390/su11133505 Du J., Wu H., Zhao X. Critical factors on the capital structure of public–private partnership projects: a sustainability perspective // Sustainability. 2018. Vol. 10. № 6. P. 2066. https://doi.org/10.3390/su10062066 Du J, Wu H, Zhao X. Critical factors on the capital structure of public–private partnership projects: a sustainability perspective. Sustainability. 2018;10(6):2066. https://doi.org/10.3390/su10062066 Engel E., Fischer R., Galetovic A. The basic public finance of public-private partnerships. The basic public finance of public-private partnerships, Center Discussion Paper. 2007. № 957. Engel E, Fischer R, Galetovic A. The basic public finance of public-private partnerships. The basic public finance of public-private partnerships, Center Discussion Paper. 2007:957. Guo J., Kato H. Role of government equity investment in capital structure of project finance: global evidence from PPP projects in developing countries // Journal of Construction Engineering and Management. 2024. Vol. 150. № 10. https://doi.org/1061/JCEMD4.COENG-13967 Guo J, Kato H. Role of government equity investment in capital structure of project finance: global evidence from PPP projects in developing countries. Journal of Construction Engineering and Management. 2024;150(10). https://doi.org/1061/JCEMD4.COENG-13967 Fathi M., Shrestha P. Funding and finance analysis of public-private partnership highway projects: exploratory study // Journal of Legal Affairs and Dispute Resolution in Engineering and Construction. 2021. № 13. P. 11. https://doi.org/10.1061/(ASCE)LA.1943-4170.0000477 Fathi M, Shrestha P. Funding and finance analysis of public-private partnership highway projects: exploratory study. Journal of Legal Affairs and Dispute Resolution in Engineering and Construction. 2021;13:11. https://doi.org/10.1061/(ASCE)LA.1943-4170.0000477 Ismail S. A systematic review of research on private finance initiative (PFI) and public private partnership (PPP) // International Journal of Economics, Management and Accounting. 2011. Vol. 19. № 3. https://doi.org/10.31436/ijema.v19i3.199 Ismail S. A systematic review of research on private finance initiative (PFI) and public private partnership (PPP). International Journal of Economics, Management and Accounting. 2011;19(3). https://doi.org/10.31436/ijema.v19i3.199 Konrad T. Management Control in Public-Private Partnerships. 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-658-22868-2 Konrad T. Management Control in Public-Private Partnerships. 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-658-22868-2 Laishram B., Kalidindi S. Criteria influencing debt financing of Indian PPP road projects: a case study // Journal of Financial Management of Property and Construction. 2009. Vol. 14. № 1. P. 34–60. https://doi.org/10.1108/13664380910942635 Laishram B, Kalidindi S. Criteria influencing debt financing of Indian PPP road projects: a case study. Journal of Financial Management of Property and Construction. 2009;14(1):34–60. https://doi.org/10.1108/13664380910942635 Laishram B., Kalidindi S. Desirability rating analysis for debt financing of public-private partnership road projects // Construction Management & Economics. 2009. Vol. 27. № 9. P. 823–837. https://doi.org/10.1080/01446190903222387 Laishram B, Kalidindi S. Desirability rating analysis for debt financing of public-private partnership road projects. Construction Management & Economics. 2009;27(9):823–837. https://doi.org/10.1080/01446190903222387 Linh N. N., Wang X., Thuy H. T. Financing a PPP project: sources and financial instruments – case study from China // International Journal of Business and Management. 2018. Vol. 13. № 10. P. 240–248. https://doi.org/10.5539/ijbm.v13n10p240 Linh NN, Wang X, Thuy HT. Financing a PPP project: sources and financial instruments – case study from China. International Journal of Business and Management. 2018;13(10):240–248. https://doi.org/10.5539/ijbm.v13n10p240 Sar B. E. PPP Understanding Public-Private Partnership. 2022. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.15591.93607 Sar BE. PPP Understanding Public-Private Partnership. 2022. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.15591.93607 Sabolová V., Tetrevova L. Alternative forms of financing PPP projects. 2010. https://doi.org/10.3846/bm.2010.026 Sabolová V, Tetrevova L. Alternative forms of financing PPP projects. 2010. https://doi.org/10.3846/bm.2010.026 Sinha A., Jha K. Financing constraints of public–private partnership projects in India // Engineering, Construction and Architectural Management. 2019. https://doi.org/10.1108/ECAM-06-2018-0237 Sinha A, Jha K. Financing constraints of public–private partnership projects in India. Engineering, Construction and Architectural Management. 2019. https://doi.org/10.1108/ECAM-06-2018-0237 The financial structure of private finance initiative projects / A. Akintoye [et al.] // 17th Annual ARCOM Conference, 5–7 September 2001, University of Salford. Association of Researchers in Construction Management. 2001. Vol. 1. P. 361–369. Akintoye A, Beck M, Hardcastle C, Chinyio E, Asenova D. The financial structure of private finance initiative projects. 17th Annual ARCOM Conference, 5–7 September 2001, University of Salford. Association of Researchers in Construction Management. 2001;1:361–369. Visconti R. M. Managing healthcare project financing investments: a corporate finance perspective // Journal of Investment and Management. 2013. Vol. 2. № 1. P. 10–22. https://doi.org/10.11648/j.jim.20130201.12 Visconti RM. Managing healthcare project financing investments: a corporate finance perspective. Journal of Investment and Management. 2013;2(1):10–22. https://doi.org/10.11648/j.jim.20130201.12 Yescombe E. R., Farquharson E. Public-Sector Support for PPP Contracts. 2018. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-100766-2.00018-8 Yescombe ER, Farquharson E. Public-Sector Support for PPP Contracts. 2018. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-100766-2.00018-8 Zhao Yu., Cao F. Research on China’s PPP Financial Affordability Evaluation // Journal of World Economic Research. 2018. Vol. 7. № 2. P. 64–72. https://doi.org/10.11648/j.jwer.20180702.13 Zhao Yu, Cao F. Research on China’s PPP Financial Affordability Evaluation. Journal of World Economic Research. 2018;7(2):64–72. https://doi.org/10.11648/j.jwer.20180702.13