Вестник профессиональных бухгалтеров № 4 за 2026 год

Региональная и отраслевая экономика

Regional and sectoral economy

Отчетность об устойчивости: влияние эволюции на формирование терминологии

Т.Б. Крылова

В настоящее время система бухгалтерского учета и отчетности и в мире, и в России претерпевает существенные изменения. В частности, согласно стандарту об устойчивости МСФО S 1, раскрытия по вопросам устойчивости в области экологии и социального развития являются составной частью финансовой отчетности компаний, начиная с отчетности за 2025 год. Таким образом, эти вопросы попадают в сферу регулирования финансовой отчетности в тех странах, которые используют систему МСФО, включая Россию. В свою очередь, это еще более актуализирует необходимость согласования понятийного аппарата по вопросам отчетности об устойчивости, который отличается существенным многообразием определений, накопленных за более чем 70 лет эволюции этой проблематики. Представляется, что для достижения консенсуса необходимо прежде всего понять процессы формирования и причины различий использовавшихся (и используемых) терминов в данной области. В статье представлен исторический обзор развития отчетности об устойчивости и соответствующей терминологии на основе предложенной автором классификации этапов эволюции этой отчетности в зависимости от основных доминирующих факторов ее продвижения в отдельные периоды. Анализируется современное состояние международной повестки ESG отчетности, а также прогресс в гармонизации понятийного аппарата, включая разграничение ключевых терминов «отчетность об устойчивости» и «отчётность об устойчивом развитии». Последнее представляется особенно важным для разработки стандартов раскрытия информации об устойчивости в России как части целостной системы стандартов бухгалтерского учета и финансовой отчетности.

Sustainability Reporting: Impact of the Evolution on the Terminology

Tatiana B. Krylova

At present, the accounting and reporting system is undergoing significant changes both globally and in Russia. In particular, in accordance with IFRS Sustainability Standard S1, disclosures on sustainability matters relating to the environment and social development issues will form an integral part of company financial reporting from the 2025 reporting onwards. Consequently, these issues fall within the scope of financial reporting regulation in countries that adopt the IFRS system, including Russia. This highlights the need to harmonize the terminology basis of sustainability reporting, which is characterized by a considerable diversity of definitions that have accumulated for more than 70 years of the evolution of the subject matter. It appears that, in order to reach a consensus, it is first and foremost necessary to understand the processes underlying the formation of, and the reasons for, the differences in the terms that have been (and are currently) used in this field. This article presents a historical overview of the development of sustainability reporting and the relevant terminology, based on the author’s proposed classification of the stages in its evolution, depending on the main driving factors during specific periods. The article examines the current state of the ESG reporting agenda, as well as progress achieved towards harmonization of the terminology on sustainability issues, including the distinction between the key terms ‘sustainability reporting’ and ‘sustainable development reporting’. The latter appears to be particularly important for the development of sustainability disclosure standards in Russia as part of its cohesive system of accounting and financial reporting standards.

Обеспечение связанности информации о проблемных активах в корпоративной отчётности инвестиционных компаний

Д.Д. Коваленко

Настоящая статья посвящена исследованию теоретических и практических аспектов формирования информации о проблемных активах в системе корпоративной отчётности инвестиционных компаний и обоснованию направлений обеспечения связанности информации в различных её типах. В ходе исследования освящена проблематика дефиниций проблемного актива и инвестиционной компании, установлена типология проблемных активов для классификации в системе корпоративной отчётности, определены структуры портфелей проблемных активов инвестиционных компаний и резервов под их обесценение, дана классификация проектов, связанных с проблемными активами, для целей системы управленческой отчётности, сформулированы подходы для совершенствования системы корпоративной отчётности в интересах пользователей. На основе проведённого анализа обоснована необходимость в повышении связанности информации о проблемных активах в системе корпоративной отчётности инвестиционных компаний, а именно в системах финансовой отчётности по МСФО, бухгалтерской финансовой отчётности по РСБУ и управленческой отчётности. Для достижения цели исследования использовались методы синтеза и анализа, абстракции, дедукции и индукции, сравнения и систематизации. Предложенные подходы могут применяться отечественными бухгалтерами и финансистами при формировании и представлении корпоративной отчётности.

Ensuring the Consistency of the Information on Distressed Assets in the Corporate Reporting of Investment Companies

Daniil D. Kovalenko

This article explores the theoretical and practical aspects of forming information on distressed assets in the corporate reporting system of investment companies and justification of directions to ensure information consistency in its variety. This research explores the definitions of distressed assets and investment companies, establishes the typology of distressed assets for classification within the corporate reporting system, defines the structures of distressed assets portfolios of investment companies and their impairment reserves, classifies projects related to distressed assets for managerial reporting system purposes, formulates approaches for improving the corporate reporting system for the benefit of users. Based on the conducted analysis, the need for improvement of the consistency of distressed assets information within the corporate reporting system of investment companies, specifically within the systems of financial reporting under IFRS, accounting reporting under RAS and managerial reporting is substantiated. To achieve the research purpose methods of synthesis and analysis, abstraction, deduction and induction, comparison and systematisation were used. Proposed approaches can be used by domestic accountants and financiers while forming and presenting of the corporate reporting.

Методика оценки эффективности хеджирования ценовых рисков сельхозтоваропроизводителей на основе форвардных фьючерсных индикаторов

С.Н. Матвиенко

Волатильность мировых цен на сельскохозяйственную продукцию в условиях санкционных ограничений и переориентации экспортных потоков создаёт значительные риски для сельхозпроизводителей. Традиционные стратегии хеджирования не учитывают структурные сдвиги, приводящие к изменению базисного риска и корреляции между спотовой и фьючерсной ценами. Отсутствие механизмов динамической адаптации коэффициента хеджирования к изменениям внешней среды приводит к снижению эффективности хеджирования в периоды кризисов. Цель исследования — разработка методики динамической корректировки коэффициента хеджирования на основе форвардных фьючерсных индикаторов и модели ARIMAX. Использованы методы эконометрического моделирования, теории хеджирования, методы конструирования форвардных индикаторов. Разработан пошаговый алгоритм адаптивного хеджирования: идентификация структурного сдвига, переоценка коэффициента на скользящем окне, оптимизация доли хеджируемой продукции. Предложен комплекс показателей эффективности. На данных зернового рынка показано, что адаптивная стратегия снижает дисперсию выручки в периоды шоков, сокращает базисный риск. Методика позволяет повысить устойчивость хеджирования ценовых рисков при структурных сдвигах. Объект исследования — процесс хеджирования ценовых рисков сельскохозяйственных производителей с использованием фьючерсных контрактов. Предмет исследования — методика динамической корректировки коэффициента хеджирования на основе форвардных фьючерсных индикаторов и адаптивной прогнозной модели. Теоретико-методологическое значение заключается в развитии теории хеджирования товарных рисков за счёт интеграции адаптивных методов прогнозирования и учёта структурных сдвигов. Практическое значение — возможность применения разработанной методики для повышения эффективности финансового менеджмента в агрохолдингах и при разработке стратегий хеджирования.

A Methodology for Assessing the Effectiveness of Price Risk Hedging by Agricultural Producers Based on Forward Futures Indicators

Sergey N. Matvienko

The volatility of world prices for agricultural products in the context of sanctions restrictions and the reorientation of export flows creates significant risks for agricultural producers. Traditional hedging strategies do not take into account structural shifts that lead to changes in the underlying risk and the correlation between spot and futures prices. The lack of mechanisms for dynamical adaptation of the hedging ratio to changes in the external environment leads to a decrease in the effectiveness of hedging in times of crisis. The purpose of the study is to develop a methodology for dynamical adjustment of the hedging ratio based on forward futures indicators and the ARIMAX model. The methods of econometric modeling, hedging theory, and methods of constructing forward indicators are used. A step-by-step algorithm for adaptive hedging has been developed: identification of a structural shift, revaluation of the coefficient on a sliding window, optimization of the share of hedged products. A set of performance indicators is proposed. Grain market data shows that an adaptive strategy reduces revenue dispersion during periods of shocks and reduces the underlying risk. The technique makes it possible to increase the stability of hedging price risks in case of structural shifts. The object of the study is the process of hedging the price risks of agricultural producers using futures contracts. The subject of the research is a method of dynamic adjustment of the hedging coefficient based on forward futures indicators and an adaptive forecasting model. The theoretical and methodological significance lies in the development of the theory of hedging commodity risks by integrating adaptive forecasting methods and accounting for structural shifts. Of practical importance is the possibility of applying the developed methodology to improve the effectiveness of financial management in agricultural holdings and in the development of hedging strategies.

Финансы (экономические науки)

Finance (Economics)

Большие данные в прогнозировании банкротства, автоматизации аудиторских проверок и налоговой аналитике: современные подходы и перспективы развития

М.К. Джикия, В.В. Мизюрёва, М.А. Целыковская, Ф.В. Мизюрёв

Современные методы обработки больших массивов данных создают новые возможности для анализа финансового состояния предприятий и оптимизации бизнес-процессов. В статье рассматриваются особенности применения технологий больших данных в российских условиях с учетом специфики нормативно-правовой базы и требований к защите конфиденциальной информации. Цель — выработка рекомендаций по внедрению технологий больших данных в российскую практику налогового администрирования и финансового планирования на основе комплексного анализа современного состояния и перспектив развития автоматизированных систем прогнозирования банкротства, аудиторских технологий и предиктивной аналитики в сфере бухгалтерского учета, исследование эффективности различных алгоритмов обработки больших данных для предсказания финансовой несостоятельности предприятий на основе зарубежного и отечественного опыта. Методология. В процессе исследования применялись методы сравнительного анализа различных подходов к решению задач прогнозирования и автоматизации, систематизации и обобщения эмпирических данных, а также контент-анализа для выявления основных тенденций развития изучаемых направлений. Результаты. Современные методы обработки больших данных демонстрируют точность прогнозирования банкротства на уровне 82–98%, автоматизация аудиторских и налоговых процедур позволяет снизить трудозатраты на 50–70%, а внедрение предиктивной аналитики повышает эффективность финансового и налогового планирования на 25–35%. Российская практика применения системы «АСК НДС-3» показывает высокую эффективность выявления налоговых нарушений при использовании технологий больших данных. Интеграция налоговых данных с финансовой информацией позволяет повысить точность прогнозирования финансовых затруднений на 12–15%. Перспективы развития связаны с созданием единой цифровой платформы налогового администрирования и формированием соответствующей нормативной базы.

Big Data in Bankruptcy Forecasting, Audit Automation and Tax Analytics: Contemporary Approaches and Development Prospects

Mary K. Dzhikiya, Vera V. Mizyureva, Margarita A. Tselykovskaya, Fedor V. Mizyurev

Modern methods for processing large data sets create new opportunities for analyzing the financial performance of enterprises and optimizing business processes. This article examines the specifics of applying big data technologies in the Russian context, taking into account the specific regulatory framework and requirements for protecting confidential information. The objective is to develop recommendations for the implementation of big data technologies in Russian tax administration and financial planning practices based on a comprehensive analysis of the current status and development prospects of automated bankruptcy forecasting systems, audit technologies, and predictive analytics in accounting, and to study the effectiveness of various big data processing algorithms for predicting the financial insolvency of enterprises based on international and domestic experience. Methodology. In the course of the research, methods of comparative analysis of various approaches to solving forecasting and automation problems, systematization and generalization of empirical data, as well as content analysis were used to identify the main trends in the development of the studied areas. Results. Modern big data processing methods demonstrate bankruptcy prediction accuracy of 82–98%, automation of audit and tax procedures reduces labor costs by 50–70%, and the implementation of predictive analytics increases the effectiveness of financial and tax planning by 25–35%. Russian practice of impelmenting the ASK VAT-3 system demonstrates the high effectiveness of identifying tax violations using big data technologies. Integrating tax data with financial information improves the accuracy of financial distress forecasting by 12–15%. Prospects for further development lie in the creation of a unified digital tax administration platform and the development of a corresponding regulatory framework.

Применение искусственного интеллекта в персональных финансах: формирование осознанного управления финансовым состоянием и рисками на примере платформы Monetrix

И.Д. Абдулгужин

В статье исследуется роль технологий искусственного интеллекта в управлении личными финансами в контексте нарастающей цифровизации финансового сектора России. Рассматриваются ключевые проблемы современного пользователя финансовых услуг: фрагментированность данных, низкая финансовая осознанность и отсутствие инструментов системного управления рисками. На примере российской FinTech-платформы Monetrix анализируются подходы к построению систем AI-гиперперсонализации, агрегации финансовых данных через Open Banking API и формирования индекса финансового здоровья. Исследование опирается на международный опыт платформ Betterment, Wealthfront и Mint, а также кейс JPMorgan GenAI Coach, данные Банка России и аналитического центра НАФИ (2024), академические работы по поведенческой экономике и концепции финансового здоровья CFPB. Методологической основой выступает комбинация систематического обзора литературы, метода кейс-стади и функционального картирования конкурентного ландшафта. Сравнительный анализ охватывает шесть крупнейших PFM-платформ российского рынка по шести функциональным параметрам, а эмпирическая часть работы опирается на данные двух фокус-групп (N=50). Обосновывается тезис о том, что комплексная интеграция ИИ в персональные финансы — при условии соблюдения принципов объяснимости алгоритмов и защиты данных — способна статистически значимо улучшить качество финансовых решений и снизить подверженность рискам; верификация данного тезиса требует проведения рандомизированного контролируемого эксперимента на расширенной выборке.

The Application of Artificial Intelligence in Personal Finance: Fostering Mindful Financial Management and Risk Mitigation Using the Example of the Monetrix Platform

Ilkhan D. Abdulguzhin

This article examines the role of artificial intelligence in personal finance management in the context of Russia's accelerating financial sector digitalisation. It addresses key challenges facing modern financial service users — data fragmentation, low financial awareness, and the absence of systemic risk management tools. Using the Russian FinTech platform Monetrix as an in-depth case study, the paper analyses AI hyperpersonalisation architectures, Open Banking API data aggregation, and financial health index formation. The research builds on the international experience of Betterment, Wealthfront, and Mint plantorms, as well as JPMorgan GenAI Coach case, data from the Bank of Russia and NAFI Research Center (2024), academic work in behavioral economics, and the CFPB financial well-being framework. The methodology combines systematic literature review, case study method, and functional mapping of the competitive landscape. The comparative analysis covers six largest PFM platforms in the Russian market with tracking of six functional parameters, and the empirical part of the study is based on data of two focus groups (N=50). The study substantiates that comprehensive AI integration in personal finance — subject to algorithmic explainability and data privacy — can statistically significantly improve financial decisions quality and reduce risk exposure; verification of this thesis requires a randomised controlled experiment on an expanded sample.