Учетно-аналитическое сопровождение динамической модели межотраслевого баланса интегрированных структур

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. 

1. Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика. Москва: Экономика; 1997. 479 с.

2. Леонтьев В.В. Избранные произведения. М.: Экономика; 2006. Т. 1. 408 с.

3. Леонтьев В.В. Избранные произведения. М.: Экономика; 2006. Т. 2. 544 с.

4. Немчинов В.С. Экономико-математические методы и модели. М.: Мысль; 1965. 478 с.

5. Ивантер В.В. Роль межотраслевого баланса в макроэкономическом анализе и прогнозировании. Проблемы прогнозирования. 2018;(6):3-6.

6. Ведута Н.И. Экономическая кибернетика. Очерки по вопросам теории. Минск: Наука и техника;1971. 318 с.

7. Ведута Н.И. Социально-эффективная экономика. М: РЭА; 1999. 254 с.

8. Ведута Е.Н., Ерицян Г.А. Кибернетическое планирование в системе обеспечения экологической и экономической безопасности. Государственное управление. Электронный вестник. 2023;(99):175-187. DOI: 10.24412/20701381-2023-99-175-187

9. Ветрова И.Ф. Динамическая модель межотраслевого баланса как инструмент контроля и оценки эффективности стратегического планирования интегрированных структур. Учет. Анализ. Аудит. 2025;12(4):18-25. DOI: 10.26794/2408-9303-2025-12-4-18-25

10. Друри К. Управленческий и производственный учет: учебный комплекс для студентов вузов. Пер. с англ. М.: ЮНИТИ-ДАНА; 2016. 1423 с.

11. Рожнова О.В. Направления развития современной корпоративной отчетности и ее стандартизации. Современная экономика: проблемы и решения. 2025;8(188):109-121.

12. Ефимова О.В. Отчетность об устойчивом развитии: требования, разработка, анализ. Аудит. 2024;3(191):50-54.

13. Малиновская Н.В. Национальная концепция развития интегрированной отчетности в России. Учет. Анализ. Аудит. 2024;11(1):6-13. DOI: 10.26794/2408-9303-2024-11-1-6-13

14. Supersad N.C. Disruptive business value models in the digital era. Journal of Innovation and Entrepreneurship. 2023;12(1):2. DOI: 10.1186/s13731-022-00252-1.

15. McAfee A., Brynjolfsson E. Big Data: A Revolution in Governance. Harvard business review. 2012 90(10):60-68.