С 2014 г. тема санкций и контрсанкций не сходит с первых страниц популярных и научных изданий и большинства информационных ресурсов. Большое количество работ отечественных и зарубежных авторов, консалтинговых агентств давали как позитивные, так и негативные прогнозы влияния антироссийских санкций на экономику страны в целом. На протяжении 8 лет были введены разные виды санкций, которые наносили экономический удар как по частным лицам, так и по секторам экономики и конкретным корпорациям, которые представлены в разных регионах страны, что, несомненно, несет риски и для социально-экономической безопасности субъектов РФ. Субъекты РФ имеют различную структуру экономики и уровень социально-экономического развития, при этом влияние санкций на уровень социально-экономической безопасности отдельных регионов и возможности их нивелирования пока недостаточно исследованы, что придает этой теме высокую актуальность. Целью исследования является оценка природы санкций и их влияния на социально-экономическую безопасность регионов. В работе использованы библиографический, аналитические, статистико-математические методы исследования, анализируются открытые статистические данные в разрезе регионов Приволжского федерального округа (ПФО). В результате проведенного исследования представлен анализ степени влияния санкционного давления на показатели внешнеторговых операций, доступности технологий, уровня просроченных кредитов, финансовых результатов деятельности компаний. В результате исследования обозначены факторы, которые в большей степени влияют на состояние региональной экономики, показатели, индикаторы, и определены направления снижения влияния санкций на социально-экономическую безопасность регионов ПФО.

В статье предложен метод оценки уровня экономической безопасности региона, которая опирается на исследование значения базовых показателей, с расчетом интегральных показателей. Разработка методических положений по оценке экономической безопасности региона является актуальной с точки зрения необходимости принятия эффективных управленческих решений по своевременному обнаружению и ликвидации возможных опасностей и угроз, снижению рисков экономической безопасности в стране и ее регионах.

В последние годы экономическая безопасность претерпела ряд серьезных изменений. Экономическая война и суверенитет проникли в стратегическое мышление и политический дискурс наряду со свободной торговлей и протекционизмом, которые до сих пор были основными направлениями экономической политики большинства стран. Беспрецедентная поляризация глобальных геополитических отношений, повышенные ставки на технологическое превосходство вокруг новых поколений телекоммуникационных сетей и обработка данных стали катализатором этого сдвига парадигмы. В этой новой ситуации сильные стороны региональной экономики также являются активами, которые могут быть использованы крупными конкурирующими силами, зачастую лучше подготовленными для этой цели.

Базовые показатели экономической безопасности отдельного региона приведены в сопоставимый вид путем их нормирования относительно средних значений по всем территориям страны. Предложено нормирование базовых показателей оценки состояния экономической безопасности региона. Экономическая безопасность оценена путем расчета интегрального коэффициента, методом многомерного сравнительного анализа. Для оценки экономической безопасности региона использована группа показателей: макроэкономическое развитие, социальное развитие, финансовая безопасность, экологическая безопасность, кадровая безопасность, позволяющие получить представление об экономической безопасности в целом. Предложено для каждого показателя безопасности определить наилучшее (эталонное) значение, которое принимается за единицу, далее осуществляется сравнение показателей по каждой составляющей безопасности с эталоном.

Традиционные модели прогноза поведения рынков и экономик (относящихся к классу целеустремленных структурно сложных систем) чаще всего основаны на анализе существующего и ретроспективного баланса добычи ресурса мировыми экспортерами и потребления ресурса импортерами с учетом прогнозов развития их промышленного производства и энергетики. Наличие долгосрочных ретроспективных данных дает возможность использовать производственные функции или многофакторные регрессивные модели и на их базе строить краткосрочный прогноз. Поскольку с расширением горизонта прогнозирования растет неопределенность, точность прогнозов снижается. Коридор допустимых значений в модели прогноза определяется в итоге степенью вариативности ретроспективного временного ряда, использованного для построения модели. Последняя, в свою очередь, зависит от темпов прироста (снижения) спроса/потребления в прошлом. Для целей моделирования нередко сглаживаются максимальные выбросы в данных, что приводит к ситуации, когда модель строит прогноз, по сути, на отличном от исходного временном ряду, а значит, становится неспособной предсказать приближение кризиса. Предлагаемый авторами подход берет за основу действительное (или декларируемое) значение максимальной и минимальной вариативности прогнозируемых показателей, которые определяют коридор прогнозирования на заданном для достижения целевого состояния показателей временном промежутке. Таким образом, оценивается не точечное значение, а возможность его достижения в границах коридора допустимых значений и существующего качества развивающейся системы.

В статье рассмотрены приемы управления природными и экологическими рисками в условиях усиления континентальности климата в полярных регионах газодобычи. Показано, что природные риски, связанные с ростом летних температур, могут проявляться в виде различных эпизоотий. Ведущим фактором проявления таких природных рисков являются широкомасштабные нарушения тундровых почв, в частности, на полуострове Ямал вследствие перевыпаса оленей. Экологические риски в данном регионе связаны с влиянием предприятий ТЭК на процессы эвтрофирования тундровых экосистем, что проявляется в виде смены видового состава растительных сообществ и усиления растепления почвогрунтов. На фоне наблюдаемого в последние годы усиления континентальности климата на территории Тазовского полуострова успешно апробированы адаптивные к климатическим условиям Крайнего Севера биогеохимические технологии рекультивации тундровых почв, основу которой составляют специально разработанные методики, защищенные патентами Российской Федерации.

В статье проводится исследование возможностей повышения точности оценки стоимости инвестиционно-строительного проекта на основе различных инструментов анализа и оценки. Точных оценок можно достичь с помощью механизма моделирования оценки стоимости проекта на всех этапах жизненного цикла проекта. Рассматриваются этапы оценки стоимости инвестиционно-строительного проекта, включающие калькуляцию стоимости, т. е. определение затрат на отдельные работы в зависимости от расчета объемов работ и ценообразование — определение полной стоимости проекта с учетом себестоимости, прибыли и резервов на непредвиденные обстоятельства. В работе проведен сравнительный анализ методов оценки стоимости проекта: методы укрупненной оценки, аналоговый и метод параметрических оценок, детальной оценки затрат проекта, применение которых должно осуществляться итерационно. Отмечено, что инструменты управления рисками нужно рассматривать в комбинации с оценкой стоимости проекта из-за зависимости цели при выявлении и оценке рисков с максимальной производительностью и наименьшей стоимостью. В статье изучены различные подходы к оценке, в частности: оценка стоимости проекта на прединвестиционном этапе в виде грубой (приблизительной) величины стоимости; оценка стоимости проекта на этапе бизнес-планирования в виде предполагаемой величины обоснования стоимости; оценка стоимости проекта в процессе калькулирования затрат по видам работ — бюджетная оценка стоимости; оценка окончательной плановой стоимости проекта, включаемой в бюджет проекта, — точная оценка стоимости проекта.

В статье предложено применение различных инструментов и методов анализа риска на этапах жизненного цикла инвестиционно-строительного проекта.