Михаил Константинович Черняков — доктор экономических наук, кандидат технических наук, профессор, заведующий кафедрой прикладной информатики и экономики данных; профессор кафедры аудита, учета и финансов
Новосибирск
Mikhail K. Chernyakov — Dr. Sci. (Econ.), Cand. Sci. (Tech.), Prof., Head of the Department of Applied Informatics and Data Economics; Prof. of Audit, Accounting and Finance
Novosibirsk
Статья посвящена актуальной проблеме диагностики финансового состояния интернет-провайдеров в условиях динамично развивающейся цифровой экономики. Основное внимание уделяется разработке специализированного аналитического инструментария, позволяющего учитывать уникальные отраслевые особенности интернет-провайдеров: высокую капиталоемкость инфраструктурных проектов, быстрое технологическое устаревание, специфику формирования денежных потоков и значительную долю нематериальных активов. Цель исследования заключается в создании специализированного аналитического инструментария, обеспечивающего точную диагностику финансового состояния телекоммуникационных операторов в условиях высокой капиталоемкости, технологической динамики и регуляторных вызовов, преодолевающих ограничения традиционных подходов (коэффициентного анализа, моделей Альтмана и других методик). В работе применен системный подход, сочетающий сравнительный анализ международных практик (США, ЕС, Китай) и российских реалий, количественные методы финансового анализа (модифицированные коэффициенты ликвидности, рентабельности), качественные методы (стресс-тестирование), а также элементы прогнозного моделирования с использованием технологий Big Data. Основные результаты включают: разработку восьми ключевых модифицированных финансовых показателей, адаптированных к специфике отрасли; предложение трехуровневой системы оценки (стратегический, тактический и операционный уровни); обоснование комбинированного подхода, интегрирующего DCF-анализ, AI-аналитику и регулярное стресс-тестирование. Полученные результаты имеют важное прикладное значение для финансовых менеджеров телекоммуникационных компаний. Они помогают более точно оценивать инвестиционные риски и устойчивость бизнес-моделей. Это, в свою очередь, позволяет оптимизировать управление долговой нагрузкой и инвестициями. Регулирующие органы могут использовать предложенную методику для мониторинга стабильности отрасли, а инвесторы — для принятия обоснованных решений. Теоретическая ценность работы заключается в трансформации методологии финансового анализа высокотехнологичных отраслей с учетом их специфических характеристик. Проведенное исследование демонстрирует, что адаптация традиционных методов к отраслевым особенностям позволяет повысить точность финансовой диагностики на 20–30%, что критически важно в условиях высокой волатильности телекоммуникационного рынка.
The article is devoted to the urgent problem of diagnosing the financial health of Internet service providers (ISPs) in a dynamically developing digital economy. The main attention is paid to the development of specialized analytical tools that take into account the unique industry features of the ISP industry, such as the high capital investment required for infrastructure projects, the rapid technological obsolescence, the specific nature of cash flow generation and the significant proportion of intangible assets. The purpose of the research is to develop a specialized analytical toolkit that provides accurate diagnosis of the financial condition of telecommunications companies in an environment characterized by high capital intensity, rapid technological change, and regulatory challenges. This toolkit aims to overcome the limitations of traditional methods, such as coefficient analysis and Altman models. The paper uses a systematic approach that combines comparative analysis of international practices (the USA, the EU, China) with Russian realities, quantitative methods of financial analysis (modified coefficients of liquidity, profitability). It also uses qualitative methods like stress testing. Additionally, the paper incorporates elements of predictive modeling using Big Data technologies. The main results of the study include: the development of eight key financial indicators that have been adapted to the specific needs of the industry. We have also proposed a three-tiered assessment system, which includes strategic, tactical and operational levels. Moreover, we have provided a rationale for a combined approach that integrates DCF analysis, AI analytics and regular stress testing. The results obtained are of great practical importance for financial managers in telecommunications companies. They allow for a more accurate assessment of investment risks and the sustainability of business models that optimize debt burden and investment management. Regulators can use the proposed methodology to monitor the stability of the industry. Investors can also use it to make informed decisions. The theoretical value of the work lies in the development of a new methodology for financial analysis of high-tech industries that takes into account their unique characteristics. The research conducted has shown that by adapting traditional methods to the specific needs of these industries, it is possible to improve the accuracy of financial diagnostics by 20–30%, which is critically important in a market high volatility such as the telecommunications industry.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.