Ирина Федоровна Ветрова — доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры аудита и корпоративной отчетности факультета налогов, аудита и бизнес-анализа, главный научный сотрудник Центра научных исследований и стратегического консалтинга
Москва
Irina F. Vetrova — D r. Sci. (Econ.), Assoc. Prof., Prof. of Audit and Corporate Reporting Department, Faculty of Taxes, Audit and Business Analysis, Chief Researcher, Center for Scientific Research and Strategic Consulting
Moscow
Процессу внедрения динамических моделей межотраслевого баланса в практику стратегического управления интегрированными структурами с большой долей вероятности будут препятствовать недостаточность и фрагментарность традиционных систем учета. Существующие методики зачастую не обеспечивают формирование консолидированных данных о межотраслевых потоках, инвестиционных лагах и динамике ресурсов, что ограничивает оперативность контроля и снижает качество принимаемых решений. Критически важным элементом для практической реализации динамической модели межотраслевого баланса выступает система учетно-аналитического обеспечения, призванная трансформировать данные финансового, управленческого и статистического учета в формализованные входные параметры модели.
Цель исследования заключается в разработке концептуальных основ вышеупомянутой системы и методических положений для ее построения.
В ходе работы были использованы методы системного и сравнительного анализа, экономико-математического моделирования, а также абстрактно-логический метод для формализации требований к учетным системам.
Теоретической основой исследования послужили труды отечественных ученых в области межотраслевого баланса, а его объектом выступили интегрированные структуры.
Результаты работы заключаются в создании архитектуры системы учетно-аналитического сопровождения динамической модели межотраслевого баланса, включающей модули сбора первичных данных, их трансформации в коэффициенты модели, а также верификации и визуализации результатов. Определены ключевые объекты учета, источники данных и принципы их агрегации. Показано, что интеграция модели с учетными системами на основе технологий больших данных и цифровых двойников позволяет перейти от ретроспективного контроля к предикативному анализу и оперативному управлению дисбалансами. Предлагаемая система призвана обеспечить практическую реализуемость модели, повышая достоверность стратегических прогнозов, обоснованность инвестиционных решений и эффективность оперативного контроля за выполнение производственных программ в интегрированных структурах.
The process of introducing dynamic models of intersectoral balance into the practice of strategic management of integrated structures is likely to be hampered by the insufficiency and fragmentation of traditional accounting systems. Existing methodologies often do not provide consolidated data on cross-sectoral flows, investment lags and resource dynamics, which limits the efficiency of control and reduces the quality of decisions made. A critical element for the practical implementation of a dynamic model of intersectoral balance is a system of accounting and analytical support, designed to transform financial, management and statistical accounting data into formalized input parameters of the model.
The purpose of the study is to develop a conceptual framework for the aforementioned system and methodological provisions for its construction.
Methodology: in the course of the work, methods of system and comparative analysis, economic and mathematical modeling, as well as an abstract-logical method for formalising the requirements for accounting systems were used.
The theoretical basis of the study was the works of domestic scientists in the field of intersectoral balance, and its object was integrated structures.
The results of the work consist in the construction of architecture for a system of accounting and analytical support of a dynamic model of intersectoral balance, including modules for collecting primary data, their transformation into model coefficients, as well as verification and visualization of the results. The article defines key accounting objects, data sources and their aggregation principles. It also indicates that the integration of the model with accounting systems based on big data technologies and digital twins allows for moving from retrospective control to predictive analysis and operational management of imbalances. The proposed system is designed to ensure the practical feasibility of the model, increasing the reliability of strategic forecasts, the validity of investment decisions and the effectiveness of operational control over the implementation of production programs in integrated structures.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.