Риски капитальных вложений: методы оценки и направления минимизации

Актуальность. В современном мире цифровой экономики капитальные вложения выступают важнейшим элементом успешного функционирования компании. Регулярные капитальные вложения повышают интерес инвесторов и партнеров к деятельности организации, что способствует росту финансовой независимости компании и повышает ее конкурентные преимущества на рынке. В связи с тем что капитальные вложения тесно связаны с долгосрочными инвестициями в деятельность компании и ее стабильным развитием, их точный и достоверный бухгалтерский учет выступает важной составляющей в обеспечении ее экономической безопасности. Осуществляя капитальные вложения в модернизацию собственных активов, в современные инновации, организация повышает свою устойчивость к различным внешним угрозам, а использование цифровых инструментов при их учете позволяет снизить риски и повысить оперативность управлении ими. Целью исследования является анализ существующей методики бухгалтерского учета капитальных вложений, выявление типичных рисков, возникающих на различных этапах инвестиционного цикла, и рекомендации эффективных IT-инструментов для их идентификации, оценки и минимизации. Методологическая база охватывает теорию бухгалтерского учета, а также оценку рисков и стратегии их минимизации в эпоху цифровизации. Результаты исследования освещают особенности бухгалтерского учета капитальных вложений и представляют собой целостную систему оценки рисков, возникающих в контексте инвестиционной активности и внедрения информационных технологий. Это создает возможность для реализации комплексного подхода к управлению экономической безопасностью организации в процессе учета капитальных вложений и способствует созданию условий для ее устойчивого развития.

1. Кузнецова Е.И., Филатова И.В. Роль инвестиций в управлении экономической безопасностью хозяйствующего субъекта. Вестник Московского университета МВД России. 2019;(2):227–229. DOI: 10.24411/2073-0454-2019-10108

2. Васильева Л.П., Сафонова Н.Р. Инвестиционные проекты организаций и их экономическая безопасность. Бизнес. Образование. Право. 2019;1(46):127–131. DOI: 10.25683/VOLBI.2019.46.154

3. Бунина А.Ю., Павлюченко Т.Н. Реформирование бухгалтерского учета капитальных вложений. Научнометодический электронный журнал «Концепт». 2021;3:108–118. DOI: 10.24412/2304–120X‑2021–13004

4. Медведева Н.В. К вопросу о понятии капитальных вложений в российском финансовом праве. Академический юридический журнал. 2023;24(3):421–427. DOI: 10.17150/1819-0928.2023.24(3).421-427

5. Дружиловская Т.Ю., Дружиловская Э.С. ФСБУ 6/2020: решенные вопросы бухгалтерского учета основных средств и сохраняющиеся дискуссионные аспекты. Учет. Анализ. Аудит = Accounting. Analysis. Auditing. 2021;8(1):48–61. DOI:10.26794/2408-9303-2021-8-1-48-61

6. Демьяненко Э.Ю. Оценочные обязательства в российских и международных стандартах. Международная научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава, аспирантов и молодых ученых «Теория и практика применения международных стандартов финансовой отчетности» (Ростовна-Дону, 10 ноября 2016 г.). Сборник научных статей. Ростов-на-Дону: Ростовский государственный экономический университет; 2016:14–17.

7. Попов А.Ю., Шутова Т.В. Новации в учете капитальных вложений. Теоретическая и прикладная экономика. 2022;1: 40–49. DOI: 10.25136/2409-8647.2022.1.35271

8. Penner J.W., Kreuze J.G., Langsam S.A. Instructors’ notes: Impairment analysis: Comparison of impairment of longlived assets between US GAAP and IFRS. Journal of the International Academy for Case Studies. 2016;22(2):90–100.

9. Демьяненко Э.Ю., Смертина Е.Н., Попова М.М. Неопределенность и риск при оценке активов в бухгалтерской отчетности в соответствии с МСФО. Международная научно-практическая конференция «Актуальные направления развития учета, анализа, аудита и статистики в отечественной и зарубежной практике» (Ростов-на-Дону, 25–26 октября 2021). Сборник трудов. Под ред. Е.Н. Макаренко. Ростов-наДону: Ростовский государственный экономический университет; 2021:29–33.

10. Sharovatova E.A., Omelchenko I.A., Scherbakova E.P., Martirosyan T.R., Demyanenko E.Yu. The Role of accounting for the innovation-oriented organizations in digital economy. International Journal of Economics and Business Administration. 2019;7(s1):379–392.

11. Вахрушева О.Б., Хахонова Н.Н. Финансовый контроль инвестиционной деятельности хозяйствующих субъектов. Вестник профессиональных бухгалтеров. 2023;2:42–48. DOI: 10.51760/2308–9407_2023_2_42

12. Крыгина И.Е. Обеспечение экономической безопасности бизнес-проектов в условиях риска. Вектор экономики. 2018;11:1–8.

13. Ткаченко А.Л., Шевелева О.Г. Оценка рисков в инвестиционном проектировании. Омский научный вестник. Серия Общество. История. Современность. 2019;4(2):140–145. DOI: 10.25206/2542-0488-2019-4-2-140-145.

14. Минасян В.Б. Модели оценки рисков деятельности компаний, реализующих проекты с НИОКР. Финансы: теория и практика. 2019;23(1):133–146. DOI: 10.26794/2587-5671-2019-23-1-133-146.

15. Arrow К. Essays in the theory of risk bearing. Chicago; 1971. 75 р.

16. Витова В.П., Бакальская Е.В. Финансовые риски при обеспечении экономической безопасности предприятия. Аллея науки. 2021;3(54):251–254.

17. Федорец А.Г. Качественные и количественные методы оценки величины риска. Безопасность и охрана труда. 2021;4(89):24–32.DOI:10.54904/52952_2021_4_24

18. Власов Д.А., Габриелов А.О. Система ключевых индикаторов рисков изменения капитальных затрат инвестиционно-строительного проекта. Вестник МГСУ. 2021;16(2):220–241. DOI: 10.22227/1997-0935.2021.2.220-241

19. Garifova L.F. Infonomics and the value of information in the digital economy. Procedia Economics and Finance. 2015;23:738–743. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212567115004232

20. Малофеев С.Н., Кулемина Т.Н. Перспективы использования искусственного интеллекта в инвестиционной деятельности промышленных предприятий. Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024;4(3):460–465. DOI:10.17513/vaael.3447

21. Luger G.F. Artificial Intelligence: Structures and strategies for complex problem solving. Pearson: Addison Wesley; 2011. 784 p.

22. Flach P. Machine learning. The science and art of building algorithms that extract knowledge from data. Cambridge University Press; 2012. 416 p.