«Первый экономический журнал». Статьи номера

УДК 336.02(045)

Авторы:

Помулев Александр Александрович

Кандидат экономических наук, доцент кафедры корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия

Название статьи:

СИНТЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К СТОИМОСТНОЙ ОЦЕНКЕ БИЗНЕСА, ОСНОВАННЫЙ НА ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ

Страницы:
33-43

Аннотация:

Статья посвящена развитию методологии стоимостной оценки бизнеса с использованием технологии искусственного интеллекта. Актуальность работы обусловлена задачами Национальной стратегии развития искусственного интеллекта в России до 2030 года, в рамках которой активное внедрение этой технологии в различные сектора экономики определено в числе приоритетов. Тем не менее системное внедрение искусственного интеллекта в оценочную деятельность на сегодняшний день представляется сложной задачей. Успешность использования данной технологии во многом обусловлена четкой дефиницией отдельных аспектов искусственного интеллекта, а также корректным обогащением методологии стоимостной оценки бизнеса. В статье представлена авторская разработка моделей в рамках нового синтетического подхода к оценке стоимости бизнеса компаний с использованием основного раздела искусственного интеллекта – машинного обучения. Сделан вывод о достаточно высокой точности разработанных моделей (на тестовых данных R² составляет 0,99, MAPE 0,002 %), что позволяет применять их для обоснования рыночной стоимости оценщиками. Модели разработаны на основе длительного наблюдения за всей генеральной совокупностью публичных компаний и учитывают разное количество показателей стоимости, что предоставляет возможность выбора в зависимости от степени доступности данных. Статья может быть полезна для оценщиков, работающих в этой области, и для инвесторов.

Ключевые слова: подходы и методы оценки стоимости; сравнительный подход; доходный подход; искусственный интеллект; машинное обучение.

Список использованных источников:

1. Желтышева, А. О. Стоимостная оценка бизнеса / А. О. Желтышева // Научно-исследовательский центр «Вектор развития». – 2021. – № 5. – С. 221-223. – EDN KPLSFR.
2. Захматов, Д. Ю. Особенности применения доходного подхода при оценке стоимости кредитных организаций / Д. Ю. Захматов, Р. Р. Мубараков // Первый экономический журнал. – 2025. – № 1(355). – С. 77-88. – DOI 10.58551/20728115_2025_1_77. – EDN WBWUZW.
3. Лисица, М. И. Моделирование стоимостной оценки бизнеса с ненулевым уровнем доверия в рамках доходного подхода на основе дисконтирования денежных потоков / М. И. Лисица // Вопросы новой экономики. – 2021. – № 4(60). – С. 52-64. – DOI 10.52170/1994-0556_2021_60_52. – EDN KTSFJU.
4. Барановская, Т. П. Методика и модели функционально-стоимостной оценки бизнес-процессов / Т. П. Барановская, А. Е. Вострокнутов // Современная экономика: проблемы и решения. – 2021. – № 11(143). – С. 107-116. – DOI 10.17308/meps.2021.11/2718. – EDN DMCBLG.
5. Симакова, И. И. Функционально-стоимостной анализ как метод оценки эффективности бизнес-процессов / И. И. Симакова // Обществознание и социальная психология. – 2022. – № 7-2(37). – С. 315-320. – EDN ANYHTC.
6. Бондарева, С. Р. Концепция стоимостного подхода к оценке бизнеса /
   С. Р. Бондарева, А. Ю. Бондарева // Экономические и гуманитарные науки. – 2016. – № 4(291). – С. 112-118. – EDN WCLXIX.
7. Семенов, С. В. Применение дерева факторов стоимости при реализации стоимостного управления и в оценке бизнеса доходным подходом / С. В. Семенов // Экономический вестник ЮФО. – 2006. – № 2. – С. 141-144. – EDN SYUBBZ.
8. Горст, Е. Н. Стоимостная оценка консалтинговых компаний, учитывающая отраслевые особенности бизнеса / Е. Н. Горст // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2014. – № 1(85). – С. 93-96. – EDN SCLRER.
9. Курносова, О. А. К вопросу оценки бизнес-процессов промышленных предприятий в условиях цифровой трансформации / О. А. Курносова, О. А. Тимашкова // Первый экономический журнал. – 2024. – № 10(352). – С. 128-134. – DOI 10.58551/20728115_2024_10_128. – EDN BTLZUG.
10. Мацуль, Е. Г. Стоимостная оценка бизнеса: содержание, методы, перспективы цифровизации / Е. Г. Мацуль, Д. А. Шилова // Труды БГТУ. Серия 5: Экономика и управление. – 2020. – № 2(238). – С. 38-44. – EDN WAGOHF.
11. Turing, A. M. Computing machinery and intelligence / A. M. Turing // Mind. – 1950. –
    № 59(236). – Рр. 433–460.
    URL: https://philosophie.universite.tours/documents/1950_Alan_Turing.pdf (дата обращения: 05.12.2025).
12. Russell, S. J. Artificial Intelligence: A Modern Approach / S. J. Russell, P. Norvig. – 4th ed., global ed. – Harlow (UK): Pearson Education Limited, 2022.
    URL: https://api.pageplace.de/preview/DT0400.9781292401171_A41586057/preview-9781292401171_A41586057.pdf (дата обращения: 05.12.2025).
13. Шолле, Ф. Глубокое обучение на Python / Ф. Шолле. – 2-е изд. – СПб.: Питер, 2023. – 576 с.
14. Помулев, А. А. Концепция стоимостной оценки бизнеса с использованием технологии искусственного интеллекта / А. А. Помулев // Менеджмент и бизнес-администрирование. – 2024. – № 4. – С. 216-224. – DOI 10.33983/2075-1826-2024-4-216-224. – EDN HCVXIV.
15. Chen, X. Predicting Future Earnings Changes Using Machine Learning and Detailed Financial Data / X. Chen, Yang H. Cho, D. Yiwei, L. Baruch // Journal of Accounting Research. – 2022. – № 60(2). – Рр. 467-515. – DOI:1111/1475-679X.12429.
16. Pinar, U. G. An artificial neural network based method for company valuation /
    G. Pinar, N. U. Seyma // Journal of Business, Economics and Finance. – 2023. – № 12(2). – DOI: 10.17261/Pressacademia.2023.1741.
17. Zhang, R. Application of machine learning techniques to predict entrepreneurial firm valuation / R. Zhang, Z. Tian, K. J. McCarthy, Xiao Wang, K. Zhang // Journal of forecasting. Wiley. – 2023. – № 42(2). – Рр. 402-417. – DOI: https://doi.org/10.1002/for.2912.
18. Sonja, B. V. Business valuation in oil & gas industry: New challenges / B. V. Sonja,
    Katunar // In: Conference: Information & Communication Technology Electronics & Microelectronics. 36th International Convention, 2013. URL: https://www.researchgate.net/publication/261431751_Business_valuation_in_oilGas_industry_New_challenges (дата обращения: 05.12.2025).
19. Коклев, П. С. Оценка стоимости компании с использованием методов машинного обучения / П. С. Коклев // Финансы: теория и практика. – 2022. – Т. 26, № 5. – С. 132-148. – DOI 10.26794/2587-5671-2022-26-5-132-148. – EDN ALHXXW.
20. Дробышев, И. Р. Инновационные подходы к оценке стоимости бизнеса /
    И. Р. Дробышев // Вестник евразийской науки. – 2023. – Т. 15, № S3. – EDN IFUHCS.
21. Галкин, И. Н. Оценка и анализ стоимости корпорации при помощи методов машинного обучения / И. Н. Галкин // Финансовые рынки и банки. – 2024. – № 4. – С. 188-192. – EDN QKQPTG.
22. Гулевич, И. И. Методика оценки рыночной капитализации российских публичных компаний с учетом санкционных ограничений / И. И. Гулевич // Российский экономический интернет-журнал. – 2023. – № 3. – EDN CFOZKH.
23. Tukey, J. W. The future of data analysis / J. W. Tukey // Ann Math Stat. – 1962. –
    № 33(1). – Рр. 1–67. URL: http://www.mat.ufrgs.br/~viali/estatistica/mat2274/material/textos/2237638.pdf (дата обращения: 01.12.2025).
24. Bondarkov, S. Russian Financial Statements Database: Russian Financial Statements Database: A firm-level collection of the universe of financial statements / S. Bondarkov, V. Ledenev, D. Skougarevskiy // Scientific Data. – 2025. – № 12. – DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-025-05150-1.

Финансирование научной работы:
Нет сведений.

Ссылка для цитирования:
Помулев А.А. Синтетический подход к стоимостной оценке бизнеса, основанный на искусственном интеллекте  // Первый экономический журнал. – 2026. – №2. – С. 33–43.