Актуальность исследования обусловлена необходимостью осмысления глубинных трансформаций, происходящих в промышленном секторе под влиянием технологических сдвигов, геополитических ограничений и изменения моделей потребления. Современные промышленные системы сталкиваются с вызовом, когда традиционные методы стратегического планирования, основанные на экстраполяции трендов, перестают работать в условиях высокой волатильности. Целью данной работы является разработка и обоснование методического подхода к моделированию структурной динамики, позволяющего не только констатировать факт изменений, но и управлять ими с учетом финансовых ограничений и целевых показателей эффективности. Научная новизна исследования заключается в синтезе методов экономико-математического моделирования и инструментов финансового менеджмента для оценки структурных сдвигов. В работе предложена авторская классификация факторов структурной динамики, разделяющая их на эндогенные (управляемые) и экзогенные (неуправляемые), что позволяет повысить точность прогнозов. Эмпирическую базу составили данные Росстата, отчетность публичных промышленных компаний РФ за период 2019-2024 гг., а также отраслевые обзоры. Основным результатом исследования стала разработка имитационной модели структурных преобразований, апробированная на примере предприятий машиностроительного комплекса. Модель позволяет оценивать мультипликативный эффект от перераспределения ресурсов между производственными переделами. Практическая значимость работы заключается в возможности использования предложенного инструментария финансовыми менеджерами и аналитиками для обоснования инвестиционных решений и реструктуризации бизнес-портфелей в условиях неопределенности. В статье подробно рассмотрены примеры успешной адаптации промышленных систем к структурным изменениям на примере компаний, осуществивших диверсификацию производства в период 2022-2024 годов.
The relevance of this study is determined by the need to comprehend the profound transformations occurring in the industrial sector under the influence of technological shifts, geopolitical constraints, and changing consumption patterns. Modern industrial systems face the challenge where traditional strategic planning methods based on trend extrapolation cease to function effectively under conditions of high volatility. The purpose of this work is to develop and substantiate a methodological approach to modeling structural dynamics that allows not only to record the fact of changes but also to manage them, taking into account financial constraints and target performance indicators. The scientific novelty of the research lies in the synthesis of economic-mathematical modeling methods and financial management tools for assessing structural shifts. The paper proposes an original classification of factors of structural dynamics, dividing them into endogenous (manageable) and exogenous (unmanageable), which improves the accuracy of forecasts. The empirical base consists of data from the Federal State Statistics Service (Rosstat), financial statements of Russian public industrial companies for the period 2019-2024, as well as industry reviews. The main result of the study is the development of a simulation model of structural transformations, tested on the example of enterprises in the machine-building complex. The model makes it possible to assess the multiplier effect of resource redistribution between production stages. The practical significance of the work lies in the possibility of using the proposed toolkit by financial managers and analysts to substantiate investment decisions and restructure business portfolios under conditions of uncertainty. The article examines in detail examples of successful adaptation of industrial systems to structural changes using the example of companies that diversified their production in the period 2022-2024.