УДК 330.4:336.6
DOI: 10.36871/26189976.2026.05-3.020

Авторы

Олег Александрович Замятин,
Аспирант кафедры цифровой экономики, Московский университет «Синергия»
Научный руководитель: Елена Николаевна Токмакова,
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры цифровой экономики, Московский университет «Синергия»

Аннотация

Статья посвящена развитию методических подходов к оценке эффективности инвестиционных проектов в условиях цифровизации экономики. Актуальность исследования определяется тем, что традиционные финансово-математические модели сохраняют значение базового инструментария, однако уже не обеспечивают полноты анализа для проектов, в которых стоимость формируется не только денежным потоком, но и данными, цифровой инфраструктурой, алгоритмической адаптивностью и управленческой гибкостью. Цель исследования заключается в разработке интегрированного методологического подхода, объединяющего традиционные и цифровые модели анализа. В работе использованы специальные методы, включающие сравнительно-методический анализ, структурно-функциональную декомпозицию, матричное позиционирование, типологизацию проектов и концептуальную интеграцию. В результате выявлены четыре методических разрыва между традиционными и цифровыми подходами и предложена единая аналитическая архитектура оценки, учитывающая денежный, вероятностный, опционный и цифровой контуры проекта.

Ключевые слова

инвестиционный проект
эффективность инвестиционного проекта
оценка эффективности
цифровизация
цифровые модели анализа
традиционные модели оценки
реальные опционы
неопределенность
инвестиционная аналитика
методический подход

Список литературы

  1. Великанова Л.О., Яхонтова И.М., Коваленко А.В., Маликов А.С. Исследование проблемы оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях цифровой трансформации бизнеса // Современная экономика: проблемы и решения. – 2022. – № 1(145). – С. 38–48. – DOI 10.17308/meps.2022.1/2753.
  2. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. – М.: Поли Принт Сервис, 2015. – 1294 с.
  3. Исмагилов И.И., Бодров О.Г., Гоцуляк И.Ф.Оценка эффективности инвестиций в цифровую трансформацию компаний на основе нечетко-множественного подхода // Дискуссия. – 2025. – № 5(138). – С. 94–103. – DOI 10.46320/2077-7639-2025-5-138-94-103.
  4. Лившиц В.Н., Миронова И.А., Тищенко Т.И., Фролова М.П. Особенности инвестиционных проектов с точки зрения инструментов оценки их эффективности // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2025): труды Восемнадцатой международной конференции. – Москва, 2025. – С. 89–95.
  5. Лившиц В.Н., Миронова И.А., Тищенко Т.И., Фролова М.П. Эффективность государственных расходов на цифровую трансформацию общества // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2024): труды Семнадцатой международной конференции. – Москва, 2024. – С. 83–89.
  6. AI use by individuals surges across the OECD as adoption by firms continues to expand // OECD. – 28.01.2026. – URL: https://www.oecd.org/en/about/news/announcements/2026/01/ai-useby-individuals-surges-across-the-oecd-as-adoption-by-firms-continues-to-expand.html(дата обращения: 13.04.2026).
  7. Copeland T.E., Antikarov V. Real options: a practitioner’s guide. – New York: Texere, 2001. – 384 p.
  8. Dixit A.K., Pindyck R.S. Investment under Uncertainty. – Princeton: Princeton University Press, 1994. – 500 p.
  9. Fedorov S.,Hagspiel V.,Haseldonckx S.,Hyldmo T.A compound real options framework for optimal project portfolio allocation under uncertainty: The case of marginal field development under reservoir and price uncertainty // Geoenergy Science and Engineering. – 2024. – № 244(1-2). – P. 1–22. – DOI 10.1016/j.geoen.2024.213472.
  10. He Y. Digital economy enterprise investment value evaluation model and empirical analysis // The Quarterly Review of Economics and Finance. – 2025. – № 101. – P. 1–18. – DOI 10.1016/j. iref.2025.104005.
  11. Karunaratne T., Ajiero I.R., Joseph R., Farr E., Piroozfar P. Evaluating the Economic Impact of Digital Twinning in the AEC Industry: A Systematic Review // Buildings. – 2025. – № 15(14). – Art. 2583. – DOI 10.3390/buildings15142583.
  12. Lou Z., Li C., Tong C. Artificial intelligence and corporate investment efficiency // International Review of Economics & Finance. – 2025. – № 104. – P. 1–26. – DOI 10.1016/j.frl.2025.108050.
  13. Martzoukos S.H., Pospori N., Trigeorgis L. Corporate investment decisions with switch flexibility, constraints, and path-dependency // Review of Quantitative Finance and Accounting. – 2024. – № 62(3). – P. 1223–1250. – DOI 10.1007/s11156-023-01234-4.
  14. Momani A., Khrais S., Almahmood R. Managing Risk and Uncertainty in Machine Replacement Decisions Using Real Options Analysis and Monte Carlo Simulation // Management Systems in Production Engineering. – 2024. – № 32(3). – P. 326–338. – DOI 10.2478/mspe-2024-0031.
  15. OECD Digital Economy Outlook 2024 (Volume 1): Embracing the Technology Frontier. – Paris: OECD Publishing, 2024. – 161 p. – URL: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/ publications/reports/2024/05/oecd-digital-economy-outlook-2024-volume-1_d30a04c9/ a1689dc5-en.pdf(дата обращения: 13.04.2026).
  16. OECD Venture capital investments in artificial intelligence through 2025. – Paris: OECD Publishing, 2026. – 16 p. – URL: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/ reports/2026/02/venture-capital-investments-in-artificial-intelligence-through2025_3bcb227f/a13752f5-en.pdf(дата обращения: 13.04.2026).
  17. Trigeorgis L., Miller S.R. Real option portfolios and the theory of the multinational enterprise: understanding modes of international involvement in the digital economy // Journal of International Business Studies. – 2025. – P. 1–18. – DOI 10.1057/s41267-025-00806-x.
  18. Trigeorgis L. Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation. – Cambridge: MIT Press, 1996. – 427 p.
  19. Yang A., Li A., Li Z., Sun Y., Gao J. Investment Analysis of Low-Carbon Yard Cranes: Integrating Monte Carlo Simulation and Jump Diffusion Processes with a Hybrid American–European Real Options Approach // Energies. – 2025. – № 18(8). – P. 1–30. – DOI 10.3390/en18081928.