Том 18, № 2 (2024)

Целью настоящего исследования является изучение детерминант запасов денежных средств компании в развивающихся странах. В выборку включены нефинансовые компании из шести развивающихся стран, пять из которых обычно относят к БРИКС, и Турция. Набор данных состоит из 4769 компаний за десять лет с 2012 по 2021 г., что в результате дает 47 690 наблюдений компаний по годам. Мы используем панельные регрессии с фиксированными и случайными эффектами, а также проводим тест Дж.А. Хаусмана [1], чтобы выбрать одну из них. В качестве независимых переменных мы используем несколько переменных, описывающих конкретные компании, а в качестве контрольных специфических для страны переменных – темпы роста ВВП и уровень инфляции. Результаты свидетельствуют о том, что размер компании, финансовый рычаг, капитальные затраты, чистый оборотный капитал, операционный денежный поток, выплата дивидендов, возраст компании и расходы на научные исследования и разработки (НИОКР) являются значимыми детерминантами запасов денежных средств компаний с некоторыми различиями по странами и/или отраслям в знаке и уровне значимости. Макроэкономические переменные показали существенные результаты по некоторым странам и отраслям, тем не менее они недостаточно согласованны, чтобы сделать общие выводы. Настоящее исследование выявляет новые эмпирические данные по детерминантам запасов денежных средств компании на основании крупного набора данных из основных развивающихся стран. Полученные нами результаты важны для руководителей компаний и лиц, определяющих политику, когда необходимо разработать политику запасов денежных средств компании и управления ликвидностью. Комплексное понимание основных детерминант запасов денежных средств компании позволяет руководителям принимать целесообразные финансовые и инвестиционные стратегии в долгосрочной перспективе, а также более эффективную краткосрочную финансовую политику.

Появление искусственного интеллекта (ИИ) выступает поворотным моментом в сфере корпоративного управления, который ускорил переоценку традиционных концепций и повлек необходимость в перспективном подходе к принятию решений, управлению рисками и этическим аспектам. В статье изучается многостороннее влияние ИИ на корпоративное управление с тщательным анализом того, каким образом технологии ИИ преобразуют операционные, стратегические и этические факторы деятельности организаций. Исследование акцентирует внимание на потенциале ИИ в области совершенствования процесса принятия решений, оптимизации операционной эффективности и поощрения инноваций путем обеспечения передовых аналитических возможностей и прогнозных аналитических выводов. Однако оно одновременно подчеркивает и возникновение беспрецедентных трудностей, включая вопросы соблюдения конфиденциальности данных, алгоритмическую предвзятость и необходимость создания надежной нормативно-правовой базы для снижения рисков,  связанных с внедрением ИИ. В статье отстаивается упреждающая позиция в отношении переосмысления моделей корпоративного управления с целью компенсации разрушительной природы ИИ с упором на добавление этических аспектов и прозрачности в приложения ИИ. Оно призывает руководство предприятий, лиц, определяющих политику, и стейкхолдеров к совместной работе, направленной на развитие структур управления, которые обеспечивают не только эффективное использование потенциала ИИ, но и защиту от присущих ему рисков. Исследование рекомендует установить руководящие этических принципы для ИИ, принять прозрачные практики ИИ и проводить постоянный мониторинг систем ИИ, чтобы обеспечить их соответствие задачам корпоративного управления и социальным ценностям. Важно также отметить, что подход и методики настоящего исследования основаны на качественном обзоре литературы, и поэтому обобщение результатов в различных секторах и концептуальных рамках корпоративного управления могут иметь ограничения. Стремительное развитие технологий ИИ создает характерные трудности при стремлении не отставать от новых тенденций и отслеживать потенциальные риски.

Цель исследования – выявление основных тенденций и рисков, связанных с внедрением и распространением цифровых активов, в том числе цифрового рубля, на российском финансовом рынке. В научной и практической литературе наблюдается дефицит информации о перспективах, проблемах и рисках внедрения цифровых финансовых активов, в том числе цифрового рубля, в России. Данные для анализа включали официальную статистику и аналитику Банка России и центральных банков стран, рассматривающих возможность внедрения цифровых национальных валют. Кроме того, было проанализировано содержание ключевых российских законодательных актов, касающихся цифровых валют, а также примеры внедрения цифровых финансовых активов из российской и международной практики. Основными методами исследования стали системный подход, анализ фундаментальных теоретических положений в литературе и кейс-метод. В статье рассматриваются существующие типы цифровых финансовых активов, как на международном уровне, так и в России, и оценивается спрос на эти активы на российском рынке капитала, а также их потенциал для кредитования малого и среднего бизнеса. В ней также рассматриваются наиболее распространенные проблемы, связанные с развитием этого сегмента, и возможные решения, включая меры регулирования. Во втором разделе статьи исследуются перспективы и проблемы внедрения цифрового рубля в российскую финансовую систему. В нем оценивается потенциальное влияние этой новой валюты на стабильность отечественных банков и денежно-кредитные условия в России, включая инфляцию. Будущие исследования могут быть сосредоточены на количественной оценке широкого спектра рисков, связанных с внедрением цифровых финансовых активов, а также на моделировании спроса и предложения на эти активы.

В статье рассматривается влияние структуры собственности на раскрытие информации о корпоративных рисках в развивающихся странах Африки. В выборку вошли 42 компании, котирующиеся на Йоханнесбургской фондовой бирже и Нигерийской фондовой бирже. Данные по независимым переменным взяты из Bloomberg data stream, а информация по зависимой переменной получена из годовых отчетов, представленных на сайтах компаний из выборки. Исследование охватывает период с 2014 по 2018 г. В качестве аналитических инструментов выступили регрессионный и контент-анализ. Мы применили анализ текста для годовых отчетов, чтобы установить риски, которые раскрывают компании, и регрессионный анализ – чтобы определить степень влияния структуры собственности на раскрытие информации о корпоративных рисках. Согласно результатам, раскрытие информации об операционных рисках преобладает над раскрытием данных о стратегических и экологических рисках. Как правило, компании предпочитают раскрывать значимую положительную информацию за предшествующие периоды и данные нефинансового характера и при этом не стремятся предоставлять отрицательную информацию, информацию о будущих и финансовых рисках. Кроме того, выявлено, что на решение о расширении объема раскрываемой информации о рисках в большой степени влияют размер компании и ее прибыльность. И, наоборот, компании не хотят предоставлять информацию о рисках, когда акции не находятся в руках нескольких человек. Тем не менее, институциональные инвесторы, государство, иностранные граждане, инсайдерская собственность и уровень использования заемных средств не влияют на практику раскрытия информации о рисках компании. Можно сделать вывод, что предприятия, осуществляющие деятельность на развивающихся рынках Африки, усовершенствовали свои практики раскрытия информации о рисках. Однако остается потенциал для дальнейших улучшений. Информация о финансовых, будущих рисках и негативная информация о рисках является самой важной для раскрытия – ее требуют предоставить различные группы стейкхолдеров, например, инвесторы. Поэтому необходимо регулирование, которое обяжет компании публиковать наиболее существенную информацию о рисках. Несмотря на то что в двух упомянутых выше развивающихся странах раскрытие информации добровольное, структура собственности является одним из существенных средств прогнозирования раскрытия информации о корпоративных рисках.