Архив статей журнала
В данной статье рассматривается вопрос применения технологий блокчейн с целью повышения прозрачности и эффективности инвестиционных процессов в региональном контексте. Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки инновационных подходов к управлению инвестициями в условиях глобальной цифровизации экономики. Цель исследования заключается в анализе потенциала использования блокчейн-технологий для оптимизации инвестиционной деятельности на региональном уровне. Материалы и методы исследования включают изучение научных публикаций, отчетов международных организаций и статистических данных, касающихся внедрения блокчейна в инвестиционной сфере. Применялись методы системного анализа, сравнения, обобщения и синтеза информации. Для оценки эффективности блокчейн-решений использовались количественные показатели, такие как скорость транзакций, уровень безопасности, степень децентрализации. В результате проведенного исследования выявлено, что технология блокчейн способна значительно повысить прозрачность инвестиционных процессов за счет создания неизменяемого реестра транзакций, доступного всем участникам системы. Согласно данным Всемирного экономического форума, внедрение блокчейна может обеспечить прирост мирового ВВП на 1,76 трлн долларов к 2030 году. На региональном уровне блокчейн позволяет снизить операционные издержки на 30%, ускорить обработку транзакций в 10 раз и повысить уровень безопасности данных до 99%. Приведены примеры успешных кейсов применения блокчейна в инвестиционной деятельности, такие как платформа Meridio для токенизации недвижимости и система Hyperledger Fabric для управления цепочками поставок. Полученные результаты подтверждают перспективность использования блокчейн-технологий для совершенствования инвестиционных процессов на региональном уровне. Дальнейшие исследования могут быть направлены на разработку конкретных методик и стандартов внедрения блокчейна в практику инвестиционного менеджмента с учетом специфики отдельных регионов.
В настоящем исследовании рассматривается проблема разработки системы мониторинга и анализа инвестиционной привлекательности субъекта Российской Федерации на основе технологий Big Data. Актуальность данной темы обусловлена необходимостью привлечения инвестиций в экономику регионов и повышения их конкурентоспособности в условиях глобализации и цифровизации. Цель исследования заключается в создании эффективной системы мониторинга и анализа инвестиционной привлекательности субъекта РФ, способной обрабатывать и анализировать огромные массивы структурированных и неструктурированных данных из различных источников, таких как государственные информационные системы, социальные сети, новостные порталы, данные геолокации и др. В работе применяются методы интеллектуального анализа данных (data mining), машинного обучения, статистического анализа, а также технологии распределенной обработки данных (Hadoop, Spark). Предложена архитектура системы, включающая модули сбора, предобработки, хранения, анализа данных и визуализации результатов. Разработана методика оценки инвестиционной привлекательности региона на основе комплексного анализа более 150 показателей, характеризующих экономический потенциал, инфраструктуру, человеческий капитал, инновационную активность и инвестиционный климат субъекта РФ. С помощью методов машинного обучения (Random Forest, Gradient Boosting) построены прогнозные модели, позволяющие оценивать инвестиционную привлекательность региона на краткосрочную и долгосрочную перспективу. Апробация разработанной системы проведена на примере Новосибирской области. Результаты анализа показали, что Новосибирская область входит в топ-15 регионов РФ по уровню инвестиционной привлекательности, однако имеет ряд проблемных зон, в частности, недостаточно развитую транспортно-логистическую инфраструктуру и дефицит высококвалифицированных кадров в сфере IT. На основе полученных результатов даны рекомендации по повышению инвестиционной привлекательности региона. Разработанная система мониторинга и анализа на основе технологий Big Data может быть масштабирована и адаптирована для других субъектов РФ, что будет способствовать повышению эффективности управленческих решений в сфере инвестиционной политики и экономического развития регионов.