CC BY
25
УДК: 338
ББК: 65
Глухова Л.В., Казиева Б.В., Казиев К.В., Казиев В.М., Шерстобитова А.А.
УПРАВЛЕНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА
Glukhova L. V., Kazieva B. V., Kaziev K. V., Kaziev V.M., Sherstobitova A.A.
MANAGEMENT OF INNOVATION SYSTEMS UNDER CONDITIONS OF UNCERTAINTY AND RISK
Ключевые слова: инновационная система, смарт-система, финансовая система, риски функционирования, устойчивость, моделирование.
Keywords: innovation system, smart-system, financial system, risks of functioning, stability, modeling.
Аннотация: под инновационной системой понимается та система, которая может работать автономно. В статье мы рассматриваем вуз как инновационную систему. При реализации вузом различных целевых программ (особенно по цифровой экономике) возникают ситуации неопределенности и риска, которые требуют больше внимания в сфере управления финансовой устойчивостью инновационнной системы.
Цель исследования - изучение возможных инструментов управления рисками инновационных систем на примере смарт-вуза.
В работе проведен системный анализ финансовой устойчивости университета и минимизации рисков при переходе к моделированию его финансовой устойчивости в зависимости от различных параметров и риск-ситуаций.
Представлена классификационная модель возможных рисков для административных, правовых, социально-экономических, инфологических и экономико-математических условий функционирования вуза в период цифровой трансформации процессов управления.
В результате системного анализа выделены ключевые аспекты и уровни анализа и обеспечения финансовой устойчивости университетов. Финансовая устойчивость университета рассматривается как его системное свойство.
Предложена экономико-математическая модель на основе производственной функции типа Кобба-Дугласа, которая позволяет оценивать самоорганизационные возможности университета, например, финансовый потенциал. Рассмотрены некоторые формально-математические аспекты финансовой устойчивости университета. Отмечена необходимость вузовской (кластерной, государственной) политики управления ожидаемыми рисками, оценки и нейтрализации их последствий и создания единой эволюционирующей информационно-аналитической системы финансовой деятельности университета.
Abstract: in the article the innovative system is understood as the system that can work autonomously. In the article a smart organization (university) is considered to be such an innovative system. At realization of various target programs by the university (especially on digital economy) there are situations of uncertainty and risk, which require more attention in the sphere of management offinancial stability of innovation system.
The aim of the research is to study possible instruments of risk management of innovation systems on the example of a smart university.
In this paper a systematic analysis of the financial stability of the university and minimization of risks in the transition to modeling its financial stability depending on various parameters and risk situations.
A classification model of possible risks for administrative, legal, socio-economic, infological and economic-mathematical conditions of university functioning in the period of digital transformation of management processes is presented.
As a result of system analysis, key aspects and levels of analysis and ensuring financial stability of universities are highlighted. The financial stability of the university is considered as its system property.
An economic and mathematical model on the basis of production function of Cobb-Douglas type, which allows to estimate self-organizational possibilities of the university, for example, financial potential, is offered. Some formal and mathematical aspects of financial stability of the university are considered. The necessity of university (cluster, state) policy of management of expected risks, estimation and neutralization of their consequences and creation of uniform evolutionary information-analytical system of university financial activity is marked.
Введение
Цифровые инновации и интеллектуализация образовательной деятельности сформировали понятийный аппарат вуза как инновационной системы и ее смарт-среды [1], ключевые факторы инновационного развития [2] и особенности функционирования в условиях неопределенности и риска [3], а также актуализировали финансовую устойчивость [4].
Университет, как сложная инновационная система, потребует интеграции различных несложных и гибких моделей, ограничительных гипотез и инструментов структурирования процессов. Потребуется также использование облачных технологий, Big Data, Data Mining, SMART-технологий и моделирования с помощью представлений процессов - нейро, нечетких, фрактальных и др. Внедрения электронных процедур внутреннего аудита [5], новых оценочных инструментов финансовой стабильности [6], улучшения процессов бюджетирования [7], стратегического планирования решений в области управления рисками инновационных систем [8, 9].
Концептуальные вопросы управления рисками развития инновационных систем, к которым относим и смарт-вуз, рассматривались задолго до широкомасштабного внедрения цифровых трансформаций в сферу образования [10]. Анализ смарт-системы требует системного подхода [11], моделирования состояний системы в условиях антикризисного управления [12] и эволюции экономического потенциала вузов [13].
Цифровые технологические вызовы [14] актуализируют вопросы управления инновационными системами в условиях неопределенности и риска, в частности, эффективного финансового управления университетами, субсидирование которых, к сожалению, не предусматривает отслеживание качества и результативности финансирования. Есть системные и частные (предметные) проблемы
финансирования деятельности и инфраструктуры университета.
Во-первых, в моделях финансирования вузов используется система мониторинга. Например, учитывается доля трудоустроившихся сразу после окончания университета выпускников и др. Поэтому такие параметры результативности университетов влияют на объем финансирования из бюджета лишь опосредованно. Индикаторы результативности субсидирования государственного заказа университетам по существу отсутствуют, а выделенные финансы сокращаются только после невыполнения (сокращения) задания.
Во-вторых, имеется недопустимый (выше медианной по специальностям) размах при финансировании вузов, реализующих ФГОС по различным направлениям подготовки (специальностям).
В-третьих, субсидирование с помощью грантов осуществляется для повышения научно-образовательного потенциала вуза (достижения целевых индикаторов), а иногда и имиджевого, например, для реализации «дорожной карты» или «пилотного проекта».
Несмотря на динамические корректировки методик финансирования и затрат, задача релевантной оценки затрат на подготовку студента (по направлению и специальности) пока остается нерешенной [15-19].
Модели типа Кобба-Дугласа использовались для решения разнообразных прикладных задач (например, [12]) и показали свою эффективность на практике.
1. Финансовые риски и финансовая устойчивость университетов 1.1. Риски университета Менеджмент вузов и кластеров вузов, как сложноорганизованных систем, должен учитывать многокритериальность и неопределенность среды их функционирования. Универсальных решений здесь нет, для каждой проблемы необходимы свои инструменты, модели, методы (группы методов).
Процедура моделирования функционирования университета реализуема после-
довательно этапами (рисунок 1):
Этап Этап Этап Этап Этап Этап Этап Этап Этап
№ 1 № 2 № 3 № 4 № 5 № 6 № 7 № 8 № 9
Рисунок 1 - Поэтапная процедура моделирования деятельности вуза как инновационной системы
Обозначим задачи и назначение каждого из перечисленных на рисунке этапов:
1) установление класса проблемы и гипотез декомпозиции;
2) декомпозиция проблемы на задачи;
3) идентификация объема, типа, вида и источников информации по задачам;
4) выбор (адаптация) или построение модели (метода принятия решений);
5) параметрическая идентификация модели;
6) идентификация «выхода» (нахождение результата) по модели;
7) оценка релевантности моделирования (качество, рентабельность и др.);
8) оценка ресурсов моделирования;
9) уточнение гипотез, модели, идентификационного алгоритма.
У любого образовательного учреждения много неопределенностей и рисков.
Важно их идентифицировать и управлять ими. Адаптивность улучшит управляемость и снизит финансовые риски вузов, образовательных и бизнес-процессов в них.
Классификацию рисков, риск-факторов можно провести по различным параметрам - масштаб, форма, источник и др. Укажем следующую систему классификации рисков (рисунок 2):
1) стратегические (выбора и обеспеченности ресурсами, реализуемости образовательной стратегии);
2) операционные (инфраструктуры, персонала, технологические);
3) финансовые (устойчивости, самостоятельности)
4) процессные (цифровая трансформация внутренних процессов вуза).
Классы рисков университета
]
Стратегические
]
Операционные
]
Финансовые
]
Процессные
]
Рисунок 2 - Система классификации рисков смарт-вуза
Есть риски и нефинансовые - кадровой политики, репутационные, обучения студентов и тренинга сотрудников.
1.2. Управляемость и риск-менеджмент университета
Для управления рисками используются административные, правовые, социально-экономические, инфологические, экономико-математические методы. Их можно клас-
сифицировать так, как показано на рисунке 3. К методам диверсификации относятся интуитивные, отраслевые, по Марковицу и др. Методы лимитирования - это ограничения динамические, структурные и др. Хеджирование отождествляемо с мерами страхования рисков финансовой деятельности университета. Аналитические методы позволяют устранять уязвимости.
Диверсификация
]
Лимитирование
]
Хеджирование
]
Аналитические
]
Рисунок 3 - Методы управления рисками
Основная цель любого управления -регулирование системы, возврат ее на траекторию оптимального (рационального), обеспеченного ресурсами устойчивого развития.
1) стратегическое - обеспечение конкурентоспособности, привлекательности, устойчивости, организации и др.;
2) оперативное (тактическое) - обеспечение структурных и текущих задач;
3) финансовое - учет, контроль, аудит, планирование, бюджетирование, инвестирование и др.;
4) профессорско-преподавательским и административно-управленческим персоналом, студентами и др.
Определим ряд важных утверждений, отражающих авторскую точку зрения на процессы управления неопределенностью и рисками.
Утверждение 1. К проблеме риск-управления следует подходить системно, комплексно, учитывая все аспекты деятельности вуза.
Нужна вузовская (кластерная, государственная) политика управления ожидаемыми рисками, оценки и нейтрализации их последствий. В экстремальном управлении обучением (как было, например, в период COVГО-19) важны процедуры (они в настоящее время недостаточно адаптированы к условиям цифровой трансформации, либо отсутствуют):
1) оценки целесообразности, логичности и программируемости антириск-действий;
2) анализа ресурсов, решений, доведения их до всех исполнителей.
Для оценки рисков вузов необходим эффективный риск-менеджмент, компетентное руководство, формирование и сопровождение риск-программ. Подразделения вуза дают экспертную (математико-статистическую, например, с использованием факторного анализа) оценку риск-события, затем осуществляется ситуационный анализ возможных последствий и подключается риск-менеджмент. Необходимы как частные, так и комплексные, интегральные прогнозные модели, позволяющие оценивать результат, особенно на основе реше-
ния обратных задач по идентификации параметров процессов управления.
1.3. Ключевые аспекты обеспечения финансовой устойчивости университетов
Для интегральной оценки финансовой устойчивости университета необходимо использовать аппарат математического моделирования:
1) регрессионного, ковариационного и корреляционного, с анализом взаимосвязей выборок случайных признаков с нулевым математическим ожиданием и известной (идентифицируемой) ковариационной матрицей;
2) решающих функций и бинарных моделей, с поиском эмпирических связей для предсказания и объясняющей группы переменных (факторов);
3) дискриминантного, факторного, кластерного и дисперсионного анализа, восстановления ненаблюдаемых факторов, структур и оценивания вклада отдельного фактора (совокупности отдельных факторов) в устойчивость университета;
4) экспертного - методы «Дельфи», «мозгового штурма», «комиссии» и др.;
5) структурных взаимодействий финансовых и инвестиционно-инновационных показателей через отношения приростов показателя к остальным.
Для более полной картины ситуации и идентификации релевантного профиля бюджетного финансирования университета с учетом целевых ориентиров управляющих параметров следует воспользоваться следующим набором таких индикаторов:
1) позиция в авторитетных международных рейтингах;
2) удельное (на работника) количество статей в авторитетных международных индекс-системах (Web of Science, Scopus);
3) доля преподавателей, привлекаемых к обучению из-за рубежа;
4) доля студентов-иностранцев в университете;
5) доля студентов-призеров международных (российских) олимпиад-конкурсов;
6) трудоустройство выпускников в течение года после выпуска;
7) аккредитация образовательных программ;
8) удельный вес внебюджетных доходов в структуре всех доходов университета.
Управление финансовыми рисками университета необходимо для повышения эффективности стратегического управления и привлечения инвестиций.
2. Финансовая устойчивость университета
2.1. Обеспечение финансовой устойчивости университета
Финансово устойчивое состояние университета - состояние, для которого возможно распределение и использование финансовых ресурсов образовательной деятельности и инновационного развития университета за счет роста бюджетных и внебюджетных средств.
Задачу анализа: пусть даны два временных интервала I и II, по которым проводится сопоставимый анализ, а вуз в каждом из них характеризуется набором N показателей {XI}, полученных статистическим и/или экспертным способом. Рассматриваем основные этапы методики оценки финансовой устойчивости.
Этап 1. Определить процедуру Б, связывающую набор показателей {X;} с комплексным показателем V. По мере получения количественных значений V и на основании функций {ц} конструируется лингвистическое утверждение относительно текущего состояния развития вуза {А;}. Определяем для университета 5 возможных «текущих» состояний (таблица 1).
Для поддержания финансовой устойчивости университета финансовыми аналитиками постоянно проводится анализ и мониторинг ликвидности и платежеспособности вуза. Это утверждение придает определенный вес каждой из гипотез принадлежности текущего состояния вуза к одному из определяемых утверждениями {А;}.
Применяем методы экспертной оценки для интерпретации выводов. Эксперты могут удовлетвориться той гипотезой, для которой значение ц(У) максимально и качественно оценить состояние вуза; иначе -«переоценить ценности», изменить свои экспертные оценки, например, методом Дельфи, а также используя релевантные
шкалы оценок (например, [15]). Таблица 1 - Описание возможных текущих состояний развития вуза
Условное обозначение Результирующее значение Краткое описание текущего состояния
А1 абсолютно устойчивое с уровнем соответствия Ц1(У), 0,65< ц^)<1
А2 относительно устойчивое с уровнем соответствия Ц2(У), 0,5<ц2У)<0,65
Аз Цз(У) нормальное с уровнем соответствия ц3^), 0,45<цз(У)<0,5
А4 неустойчивое с уровнем соответствия ц4^), 0,25<^)<0,45
А5. Ц5^) кризисное с уровнем соответствия ц5(У), 0<Ц5СЮ<0,25
Этап 2. Определить, изменилось ли состояние вуза за период II (относительно I).
Задача решается попутно с предыдущей: если то состояние улучшилось; иначе (Уц<У1) - состояние ухудшилось. Качественно положительная или отрицательная динамика состояния вуза распознается с анализом изменений значений {ц}.
Этап 3. Определить состояние уровня развития вуза по значению показателей VII, VI и на основании взаимно-однозначного соответствия.
Утверждение 2. С ростом значения V устойчивое состояние вуза улучшается.
Следует зафиксировать группу контролируемых параметров, при которых выявлено улучшение.
2.2. Ключевые направления устойчивого финансового развития университета
Выделим группу наиболее важных для принятия финансовых решений ключевых направлений цифрового и медиаразвития университета:
1) модернизация образовательной деятельности;
2) развитие кадрового потенциала;
3) модернизация материально-технической базы;
4) создание (развитие) социально-культурной адаптивной инфраструктуры;
В теории финансовой устойчивости хозяйствующих субъектов [16] выделяют следующие типы финансовой устойчивости: абсолютная устойчивость; относительно устойчивое состояние; нормальный уровень устойчивости; неустойчивое кризисное состояние. На финансовую устойчивость университетов влияет целый комплекс факторов, с различными влияниями и мерами важности (значимости для устойчивости).
Утверждение 3. Показатели интегрируемые, их изолировано рассматривать в комплексной задаче нельзя [17].
Поэтому нами предложена методика оценки текущего состояния финансовой устойчивости вуза, реализуемая соответствующими интегральными моделью и алгоритмом, приводимыми ниже.
3. Моделирование финансовой
устойчивости университета
3.1. Модель идентификации параметров финансовой устойчивости университета
Для оценки финансовой устойчивости вуза выберем обобщенную функцию полезности, или функцию типа Кобба-Дугласа, которая позволяет идентифицировать эволюционную финансовую устойчивость и самоорганизационный потенциал системы. Такая задача рассматривалась частично в работе [18].
Утверждение 4. Функция Кобба-Дугласа, как и функции Солоу, Аллена и другие, является удобной и хорошо идентифицированной моделью, которая параметрическим образом связывает затраты и объём выпуска. Но системно-синергетический подход позволяет рассматривать [11, 18] модели типа Кобба-Дугласа как модели самоорганизации (эволюционного потенциала системы).
Утверждение 5. В современной экономике многое зависит не от оборудования, производительности и капитала (как в классической формуле Кобба-Дугласа), а от си-
нергетических эффектов (инвестиционных, инновационных и др.).
Исходя из сказанного выше, мы рассматриваем мультипликативную модель ви-
да (1):
где (Хх'Х2'"'7 п' - вектор ключевых (управляющих) факторов, влияющих на устойчивость финансового развития университета, / - номер фактора (1=1,2,.,п), п -количество учитываемых управляющих факторов, х - интегральный отклик, резуль-
а
тативныи показатель системы, - самоор-
Х: , Х таХ, Х т\ ХОР
ганизационный параметр, " ' ' , соответственно, текущее, наибольшее, наименьшее и оптимальное значения /-го фактора для исследуемой системы.
Утверждение 6. В простом случае самоорганизационный параметр можно отождествить с важностью учитываемого /го фактора или его волатильностью.
3.2. Интегральная модель и алгоритм идентификации параметров финансовой устойчивости университета
Построим идентифицирующий алгоритм. Рассмотрим модификацию функционала адекватности классического метода наименьших квадратов (2):
т ^ п "
/(а а ,...,а )= 1пРй-1пАх;2 ^
"м Ы ) (2)
3.3. Практически ориентированная модель прогноза рисков при «не экстремальных» условиях эволюции университета
Множественность, многокритериаль-ность и нечеткость воздействующих на среду вуза факторов затрудняют моделирование. Поэтому на первых итерациях этого процесса можно ограничиться «технологичными» простыми компьютерными моделями. Следует прогнозировать главные риски, влияющие на устойчивость эволюции университета и выход его эволюционной траектории на саморегулируемый режим.
Рассмотрим несложную модель. Пусть У; 1=],2,...,п - 7-ый фактор (показатель)
устойчивой работы университета, хг - 7-ый фактор научно-образовательного процесса, Х1 орг - оптимальное для устойчивости значение х1, - коэффициент ритмичности вуза по г-му показателю -:, - функция,
определяющая темп развития при изменениях х1.
В условиях гипотезы «не экстремальности» функцию можно считать зависящей лишь от х*. Зависит она, пусть и неявно, и от времени 0 < Е < 7* поэтому считаем у г = У[(0.
На основании предыдущего анализа сформулируем следующее утверждение.
Утверждение 7. Наиболее простая форма темпа э(х) задается зависимостью вида (3)
ЭгСч) =
у*-УГ
утах _у7пт
(3)
„таг „,тах
где 3 г ' Л - минимально и максимально возможные, при данных условиях функционирования вуза, значения 3^(0.
Утверждение 8. При начальном условии (4):
ФТ^)-1' 1 = 1'2.....71 (4)
можно записать систему расщепляющихся дифференциальных уравнений (5):
. (5)
Утверждение 9. Задача (4)-(5) имеет единственное устойчивое решение в классе непрерывно-дифференцируемых (классических) решений.
Доказательство. Оно становится наглядным, если выписать решение для всех
-1,2,которое имеет вид (6), (7)
(6)
V . (7)
Следствие. Как и следовало ожидать при исходных гипотезах, получена функция распределения нормального закона с параметром а I устойчивой работы университета.
Важно найти, идентифицировать диапазон изменения этого параметра:
Это диапазон
устойчивой работы университета, промежуток, внутри которого он устойчиво управляется.
Утверждение 10. Более представительной является мультипликативная модель с правой частью, задаваемой аналогично приведенной выше модели типа Кобба-Дугласа(8)
-у;
Утверждение 11. Эта система дифференциальных обыкновенных уравнений расщепляется, ее решение можно найти, последовательно решая каждое уравнение.
Пример (идентификации параметра самоорганизации). При входных данных п=1, Я1(1) = 4, (2) = 5, уГп = 0, уГ™ = 7 с
дополнительным (к классической задаче Коши) значением, решение обратной, идентификационной задачи дает
Учитывая сказанное, можно предложить, например, следующие варианты идентификационных имитационных экспериментов.
1. По заданным значениям У*. (хд идентифицировать диапазон
.
2. По заданным значениям У* (хд идентифицировать 3; -У;
На управляемые параметры влияет менеджмент университета, несмотря на различные диапазоны и степени значимости. На неуправляемые параметры менеджмент не может влиять, поэтому задача заключается в оптимизации функционалов эволюционного потенциал университета с целью повышения вероятности сохранения устойчивого развития.
Утверждение 12. Если нормировать по формуле (9)
,|П!П
-—-. О < г, < 1
(9)
то оценка достижимости устойчивой деятельности по г-му показателю университета может быть оценена формулой (10) £>¡(1 -2г)
В = —7--Ц, О <В, < 1, ег <
' ' (10)
Утверждение 13. Интегральная оценка финансовой устойчивости определяется формулой (11) с суммой показателей, равной единице:
о, = 1 -
1-У" (1-0^
Анализ коэффициентов университета дает финансовый профиль ее деятельности на рассматриваемый момент. Имеющиеся у вуза резервы часто не связаны с потенциалом финансовым, могут быть зависимы от имиджа, рекламы, рейтинга и других факторов.
3.4. Модель оценивания рисков финансового управления университетом
С помощью идентифицированного, как и выше параметра, каждый риск-процесс связывается показателями финансового устойчивого управления университетом с процессом управления, например, с ростом государственного заказа (бюджетных мест). Это позволит скорректировать эти нормативные значения.
Утверждение 14. Оценить общий риск управления можно простым, среднеарифметическим методом (12):
Вд/п, (12)
где п - число учитываемых ресурсов,
я,-
1: - риск /-го типа.
Идентифицируется риск-область (множество риск-состояний, приводящих к риск-ситуациям). Для оценки риск-состояний, как и выше, можно использовать пороговые значения, статистические или экспертные. Например, значимость риск-состояния определим средневзвешенной значимостей данной угрозы для различных риск-состояний. В итоге можно разработать антикризисный сценарий с уменьшением уровня общего риска.
1) составляем профиль риск-состояния;
2) строим логическую функцию (модель) /(х1> (со значениями О или 1), соответствующую риск-профилю;
3) определяем вероятность реализации риск-состояния с помощью вероятностей
4) определяем значимость («эластичность») каждой угрозы, учитывая ее вклад в риск-профиль;
5) для матрицы А (аи е ^Л}) антикризисных мер (ач — если 7-ая мера устраняет или уменьшает риск у; если иначе, то ~ °) решаем задачу оптимального управления (утверждение 8);
6) выполняем полный или отсеивающий перебор (от 1 до - : и находим вектор
7) определяем степень риска по каждому риск-состоянию, ресурсу или всей системе, например, аналогично [20];
8) эффективность Е риск-управления
находим по формуле (13)
юо(я - я)
I «/л. I.
13)
Е =■
Я
где я - мера максимального риска системы по рассматриваемому набору мероприятий.
Утверждение 15. Задача оптимального управления, нахождения вектора (а1'а2.-'ак) согласно условию (14):
(14)
при ограничениях (15)-(16)
-^о, (15)
где - значимость /-го риска, имеет оптимальное решение.
Если известны векторы показателей результата и затрат (размерности определяются учитываемыми факторами и группами), значения стоимостных показателей результатов и затрат, то в рамках гипотезы «чистые риски», результаты риск-мероприятий можно оценить снижением математических ожиданий ущербов (средневзвешенных или просто средних рисков), соответственно, до и после реализации мероприятий.
Принятый критерий эффективности риск-управляющего воздействия позволит определить рациональное мероприятие с минимумом ущерба. В простом варианте аддитивно учитывается величина уровня риска при отсутствии превентивных мер (фиксированная эффективность управляющего воздействия) и совокупных издержек реализации мер.
Выводы
В работе авторами представлена классификация рисков и методов управления ими. Рассмотрены вопросы обеспечения финансовой устойчивости. Предложена поэтапная методика оценки финансовой устойчивости.
Новизной и практической значимостью обладает предложенная совокупность авторских утверждений, направленных на систематизацию мер по снижению рисков. Предложена совокупность моделей управления финансовой устойчивостью вуза.
Результатом работы также является выявленная тенденция необходимости фор-
мирования целостной вузовской (кластерной, государственной) политики управления ожидаемыми рисками, оценки и нейтрализации их последствий и создания единой эволюционирующей информационно-
аналитической системы финансовой деятельности университета.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Васюнина, М.Л. Финансовое обеспечение вузов: анализ проблем и направлений развития // Экономический анализ: теория и практика. - 2018. - Т. 17, №1. - С. 116-130. https://doi.Org/10.24891/ea.17.1.116.
2. Казиев, В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем: учебное пособие. М.: Бином. Лаборатория знаний. Интуит. 2007.
3. Казиева, Б.В., Казиев, К.В. Модель диагностики вероятности банкротства при антикризисном управлении предприятием // Вестник Самарского государственного экономического университета. Выпуск №5 (23), 2006, с. 289.
4. Коротковская, Е.В. Принципы управления финансовыми рисками в деятельности образовательных учреждений // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками. - 2019, №4. - С. 158-162. eISSN: 2686-9659.
5. Кочетков, Е.П. Цифровая трансформация экономики и технологические революции: вызовы для текущей парадигмы менеджмента и антикризисного управления // Стратегические решения и риск-менеджмент, 2018, т.10, №4. - С. 330-341. DOI: 10.17747/2618-947X-2019-4-330-341.
6. Лаврищева, Е.Е. Управление рисками образовательного учреждения // Экономический анализ: теория и практика. - 2017. - Т. 16, вып. 8. - С. 1473-1485. - URL: https://doi.Org/10.24891/ea.16.8.1473.
7. Пантелеев, А.Ю., Трифонова, Т.С. Особенности интегрированного взаимодействия органов федерального казначейства и образовательных учреждений федерального уровня // Университетское управление: практика и анализ. - 2016, № 4. - С .162-169.
8. Glukhova, L.V., Syrotyuk, S.D., Sherstobitova, A.A., Gudkova, S.A. Identification of key factors for a development of smart organization // Smart Innovation, Systems and Technologies 2019. vol.144. pp.595-607.
9. Serdyukova, N., Serdyukov, V.: Algebraic Formalization of Smart Systems. Theory and Practice, Springer Nature, Switzerland, (2018).
10. Sherstobitova, A.A, Iskoskov, M.O., Kaziev, V.M., Selivanova, M.A., Korneeva, E.N. University Financial Sustainability Assessment Models // Smart Innovation, Systems and Technologies, Vol.188 / Series Editors V.L. Uskov, R.J. Howlett and L.C. Jain, Springer, 2020, pp.467-477. https://doi.org/10.1007/978-981-15-5584-8.
11. Zetkin, A.S., Serdyuk, Yu.V., Shavrin, V.S., Skripova, D.S. Development and Implementation of Electronic Internal Audit Procedures at the University // University Management: Practice and Analysis, 2017, №2, pp. 162-169.
12. Belyakov, S.A. Estimation of the financial stability of the university // Education economics, №3, part 2, 2009. pp. 155-169.
13. Bogomolova, I.K., Zadorozhnyaya, E.K., Shevchenko, I.K. Budgetary Efficiency of Higher Schools and Financial Management Monitoring // Modern Problems of Science and Education, 2015, №1-1, pp.486-492. https://science-education.ru/ru/article/view?id=17438.
14. Orlova, L.S. Open innovation theory: Definition, instruments, frameworks. Strategic Decisions and Risk Management, 2019, 10(4), pp.396-408. DOI: 10.17747 / 2618-947X-2019-4-396-408.
15. Berdnikova, L.F., Sherstobitova, A.A., Schnaider, O.V., Mikhalenok, N.O., Medvedeva, O.E. Smart university: assessment models for resources and economic potential // Smart Innovation, Systems and Technologies. 2019, vol. 144, pp.583-593.
16. Cammarano, A., Michelino, F., Caputo, M. Open innovation practices for knowledge acquisition and their effects on innovation output. Technology Analysis & Strategic Management, 2019, № 31(11), pp.1297-1313.
17. Bromley, D.W. (1989) Economic Interests and Institutions: The Conceptual Foundations of Public Policy. New York. -274 p.
18. Uskov, V.L., Bakken, J.P., Howlett, R.J., Jain, L.C. (eds.): Smart Universities: Concepts, Systems, and Technologies, 421 p. Springer, Cham (2018). https://doi.org/10.1007/978-3-319-59454-5.
19. Sherstobitova, A.A, Iskoskov, M.O., Kaziev, V.M., Selivanova, M.A., Korneeva, E.N. University Financial Sustainability Assessment Models // Smart Innovation, Systems and Technologies, Vol.188 / Series Editors V.L. Uskov, R.J. Howlett and L.C. Jain, Springer, 2020, pp.467-477. https://doi.org/10.1007/978-981-15-5584-8.
