УДК 338.24:004.6
DOI: 10.36871/26189976.2026.05-2.017
Авторы
Евгений Владиславович Кадыгров,
Автономная некоммерческая организация высшего образования «Московский университет Синергия», Москва, Россия
Аннотация
Цель исследования — теоретическое осмысление интеграции текстовых и финансовых показателей в системах раннего предупреждения кризисных явлений на основании формирования модели, объединяющей количественные и информационные сигналы в общей системе диагностики. Материалы исследования включают в себя научные труды в предметной области исследования, посвящённые финансовым индикаторам, текстовым показателям и современным методам ранней диагностики кризисных состояний. В статье использованы такие методы исследования, как структурный и сравнительный анализ, дедуктивное моделирование, а также концептуальное обобщение научных подходов. Результат исследования: разработаны авторские модели интеграции финансовых и текстовых сигналов и аналитического потенциала гибридной системы раннего предупреждения кризисных явлений, отражающие их взаимодополняющие функции в диагностике предкризисных состояний. Выводы: а) раздельное использование финансовых и текстовых показателей ограничивает полноту и своевременность ранней диагностики кризисных явлений; б) совместное их использование усиливает чувствительность системы к ранним изменениям и расширяет состав наблюдаемых признаков кризисного процесса; в) развитие современных систем раннего предупреждения связано с объединением количественных и текстовых данных в единой аналитической системе.
Ключевые слова
системы раннего предупреждения
кризисные явления
финансовые показатели
текстовые показатели
гибридные диагностические модели
анализ рисков
Список литературы
[1] Алимханова А. Н., Мицель А. А. Метод стохастической границы для оценки эффективности деятельности предприятий // Прикладная математика и вопросы управления. — 2021. — № 1. — С. 143-155.
[2] Бурцев В. А. Пользовательский опыт в цифровых продуктах как фактор повышения эффективности управления в цифровой экономике // Финансовый менеджмент. — 2025. — № 6. — С. 192-200. — EDN IWPGKU.
[3] Бурцев В. А. Проблемы и перспективы пользовательского опыта в цифровых платформах: теоретические подходы и значение для бизнес-приложений // Инновации и инвестиции. — 2025. — № 4. — С. 330-334. — EDN ZUEOMX.
[4] Бурцев В. А. Цифровые платформы как драйвер региональной экономической трансформации: UX-подход в логике кластерного развития // Управленческий учет. — 2025. — № 4. — С. 54-62. — EDN UZUOEI.
[5] Бурый А. С. Анализ уровня освещенности поверхности на основе компьютерных методов обработки информации с использованием машинного обучения // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. — 2025. — № 6. — С. 77-82. — DOI 10.37882/2223-2966.2025.06.11. — EDN XYGQTF.
[6] Бурый А. С. Методика интеграции цифровых образовательных технологий в подготовку инженеров-экологов: от теории к практико-ориентированным моделям // Современное профессиональное образование. — 2025. — № 2. — С. 113-119. — EDN AUUDNY.
[7] Бурый А. С. Методика совершенствования межлабораторных сличений для оценки физических факторов на рабочих местах // Мягкие измерения и вычисления. — 2025. — Т. 90. — № 5. — С. 5-16. — DOI 10.36871/2618-9976.2025.05.001. – EDN NAUZAY.
[8] Бдоян Д. Г., Манаширов Э. С. Турецкое экономическое чудо как миф // Oriental Studies. — 2025. — Т. 18. — № 4. — С. 795-810. — DOI 10.22162/2619-0990-2025-80-4-795-810. — EDN ZPHPNY.
[9] Данилов Ю. А., Пивоваров Д. А., Давыдов И. С. К вопросу о предвидении глобальных финансово-экономических кризисов // Финансы: теория и практика. — 2020. — Т. 24. — № 1. — С. 87-104.
[10] Екимова Н. А. Индикаторы раннего предупреждения кризисов: в поисках новых подходов // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. — 2017. — Т. 16. — № 6. — С. 985-1002.
[11] Ромашкина Г. Ф., Скрипнюк Д. Ф., Андрианов К. В. Индикаторы развития кризисов и финансовое поведение субъектов глобальной экономической системы в кризисные периоды // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). — 2023. — Т. 14. — № 2. — С. 207-223.
[12] Щепелева М. А. Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса // Финансы: теория и практика. — 2025. — Т. 29. — № 4. — С. 146-162.
[13] AboElnasr W. E., Zahran M. A., Abdelsalam M. M. Risk warning system for financial crises using multifractal analysis and dictionary learning // Chaos, Solitons & Fractals. — 2025. — Vol. 201. — P. 1-17.
[14] Beltman J., Machado M. R., Osterrieder J. R. Predicting retail customers’ distress in the finance industry: An early warning system approach // Journal of Retailing and Consumer Services. — 2025. — Vol. 82. — P. 1-17.
[15] Fejes J. K., Katits E. É. Developing Early Warning Systems in the Era of Company Crisis Prevention // International Journal of Science and Social Science Research [IJSSSR]. — 2025. — No. 9. — P. 1-24.
[16] Kirzhetska M. et al. Development of an Early Warning System for Crisis Phenomena in Banking Entities Using Neural Network Technologies //Data-Centric Business and Applications: Modern Trends in Financial and Innovation Data Processes 2025. Volume 2. — Cham: Springer Nature Switzerland, 2026. — P. 247-266.
[17] Klopotan I., Zoroja J., Meško M. Early warning system in business, finance, and economics: Bibliometric and topic analysis // International Journal of Engineering Business Management. — 2018. — Vol. 10. — P. 1-12.
[18] Koyuncugil A. S., Ozgulbas N. Financial early warning system model and data mining application for risk detection // Expert systems with Applications. — 2012. — Vol. 39. — No. 6. — P. 6238-6253.
[19] Lai M. Analysis of Financial Risk Early Warning Systems of High‐Tech Enterprises under Big Data Framework // Scientific Programming. — 2022. — Vol. 2022. — No. 1. — P. 1-9.
[20] Li J., Qin F. Design and Development of Machine learning based Enterprise financial crisis Early Warning System // 2025 International Conference on Intelligent Computing and Knowledge Extraction (ICICKE). — IEEE, 2025. — P. 1-7.
[21] Liu C. Research on Corporate Financial Risk Prediction and Early Warning System Based on Big Data Analysis // International Conference on Computational Finance and Business Analytics. — Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. — P. 209-218.
[22] Lun X. et al. A machine-learning-dependent early warning system for corporate financial crises // Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering. — 2025. — Vol. 25. — No. 5. — P. 4581-4599.
[23] Namaki A., Eyvazloo R., Ramtinnia S. A systematic review of early warning systems in finance //arXiv preprint arXiv [q-fin.GN]. — No. 9 — 2023. — P. 1-20.
[24] Reimann C. Predicting financial crises: an evaluation of machine learning algorithms and model explainability for early warning systems // Review of Evolutionary Political Economy. — 2024. — Vol. 5. — No. 1. — P. 51-83.
[25] Riani R., Ikhwan I. Early warning system and crisis management // Management and Sustainability. — 2023. — Vol. 2. — No. 2. — P. 1-11.
[26] Yokuş T. Early warning systems for world energy crises // Sustainability. — 2024. — Vol. 16. — No. 6. — P. 1-18.
