Методические аспекты мониторинга и оценки правовых рисков в проектной среде (на примере строительства)

Представленное исследование является продолжением научной работы «Методические аспекты мониторинга и оценки правовых рисков энергопредприятия», опубликованной в журнале «Проблемы анализа риска» в декабре 2025 г.
В настоящей статье рассматривается проблема адаптации методики сводного индекса правовых рисков (СИПР) для ее использования в проектной деятельности в области строительства. Предложены: классификация выделенных показателей по группам правовых рисков, формальный механизм отбора релевантных частных индексов и показателей по фазам проекта с использованием функции активности и процедуры двухуровневой пропорциональной перенормировки весов, фазовый СИПР как результирующий показатель, формальная процедура расчета каскадного индекса правовых рисков.

1. Адарчев О. В. Методические аспекты мониторинга и оценки правовых рисков энергопредприятия // Проблемы анализа риска. 2025. Т. 22. № 6. С. 36–45. EDN: IAJUUW

2. Lannyati N., Sarwono A.P., Sami’an, Taufiq, Soeharto A. Legal and financial risk management in large-scale construction projects // Scholars International Journal of Law, Crime and Justice. 2024;7(8):316–322. https://doi.org/10.36348/sijlcj.2024.v07i08.005

3. Федорченко В.А., Василенко Ж.А. Инструментарий гибкой методологии управления проектами в строительной отрасли // Теоретическая и прикладная экономика. 2022. № 1. С. 1–10. https://doi.org/10.25136/2409-8647.2022.1.35958

4. Золотарев А. В. Методика оценки рисков экономической безопасности предприятий строительной отрасли // Менеджмент социальных и экономических систем. 2019. № 1. С. 59–66

5. Guan L., Abbasi A., Ryan M. J. A simulation-based risk interdependency network model for project risk assessment // Decision Support Systems. 2021. Vol. 148. https://doi.org/10.1016/j.dss.2021.113602

6. Guan L., Abbasi A., Ryan M., Merigo J. M. A dynamic risk interdependency network-based model for project risk assessment and treatment throughout a project life cycle // Computers & Industrial Engineering. 2025. Vol. 201. https://doi.org/10.1016/j.cie.2025.110921

7. Pomazanov M. Statistically distinguishable rating scale // arXiv preprint. 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.13931

8. Tasche D. Validation of internal rating systems and PD estimates // The Analytics of Risk Model Validation, Quantitative Finance Series, Academic Press. 2008. Р. 169–196. https://doi.org/10.48550/arXiv.physics/0606071