МЕТОДИКА ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СТРОИТЕЛЬНЫХ КОМПАНИЙ НА ОСНОВЕ ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ IOT-СЕНСОРОВ И ПЛАТФОРМ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
DOI:
https://doi.org/10.25806/fm-3016Статья поступила в редакцию: 16.08.2026
Статья принята к публикации: 12.10.2026
Статья опубликована: 19.10.2026
Ключевые слова:
ESG – факторы, банковский сектор, Центральный Банк, экология, социальные факторы, факторы управления, «зеленые» облигации, эффективность, общество.Аннотация
Цель исследования состоит в разработке методики непрерывного экономического анализа строительных компаний, обеспечивающей оперативное выявление отклонений по затратам, срокам и использованию ресурсов на основе интеграции данных цифрового мониторинга. Методологическую основу составили системный подход, методы экономического анализа, корреляционно-регрессионный анализ, машинное обучение и сценарное моделирование инвестиционной эффективности. Эмпирическая база включала данные 15 строительных компаний Сибирского федерального округа, охватывающие 47 объектов, 127 млн записей от IoT-устройств, 8,4 млн транзакций корпоративных информационных систем и совокупный массив 2,3 Тб. Предложена пятиуровневая архитектура потоковой обработки данных, которая превращает технологическую и операционную информацию в динамическую систему экономических показателей. Созданы комплексы индикаторов для операционного, бюджетного и стратегического контуров, трехуровневый алгоритм раннего выявления отклонений, а также модель Random Forest для прогнозирования индекса исполнения бюджета.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Edirisinghe R. Digital skin of the construction site: Smart sensor technologies towards the future smart construction site // Engineering, Construction and Architectural Management. 2019. Vol. 26, № 2. P. 184-223. DOI: 10.1108/ECAM-04-2017-0066.
Tang S., Shelden D.R., Eastman C.M., Pishdad-Bozorgi P., Gao X. A review of building information modeling (BIM) and the internet of things (IoT) devices integration: Present status and future trends // Automation in Construction. 2019. Vol. 101. P. 127-139. DOI: 10.1016/j.autcon.2019.01.020.
Бузырев В.В., Сергеева Н.Ю. Механизмы финансирования проектов строительства транспортной инфраструктуры в Российской Федерации и пути их совершенствования в современных условиях // Вестник факультета управления СПбГЭУ. 2017. № 2. С. 4-10. EDN: YLJIHL.
Грахов В.П., Мохначев С.А., Беркутова Т.В. Классификация методов оценки конкурентоспособности применительно к строительным организациям // Фундаментальные исследования. 2015. № 2-11. С. 2394-2397. EDN: TQBJCR.
Дмитриева И.С., Заднепровский Л.О., Клашанов Ф.К. Применение дискретного анализа в строительстве // Информационные системы, технологии и автоматизация в строительстве: электронный ресурс: сборник научных трудов кафедры ИСТАС НИУ МГСУ. М., 2015. С. 50-56. EDN: VAIRQH.
Сурикова Е.А., Аксененко Т.С. Развитие методологии экономического анализа в условиях цифровой трансформации экономики России // Финансовый менеджмент. 2026. № 2. С. 154-160. EDN: QPOPVA.
Торохова К.Е., Матвеева М.В. Оценка экономической эффективности и перспектив внедрения технологий информационного моделирования на этапе проектирования в строительной отрасли региона // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2023. № 2 (45). С. 192-201. DOI: 10.21285/2227-2917-2023-2-192-201 EDN: LMGVFY.
Юдина О.В., Евсеева А.К. Big Data как инструмент анализа экономических процессов и принятия эффективных решений // Экономика и предпринимательство. 2025. № 5 (178). С. 1283-1287. DOI: 10.34925/EIP.2025.178.5.227 EDN: JLFGFF.
Гусева Г.В. Технологии информационного моделирования в строительстве: российский опыт, проблемы и перспективы // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2025. № 7-1. С. 67-72. DOI: 10.17513/vaael.4224 EDN: YFRRFP.
Никонова Я.И. Применение технологии блокчейн на транспорте и в логистике // Журнал монетарной экономики и менеджмента. 2024. № 2. С. 43-47. DOI: 10.26118/2782-4586.2024.17.83.006 EDN: OMRNPW.
Обзор: цифровизация строительной отрасли 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cnews.ru/reviews/tsifrovizatsiya_stroitelnoj_otrasli/articles/pri_vnedrenii_tim_zastrojshchik_mozhet (дата обращения: 07.07.2026).
Bilal M., Oyedele L.O., Qadir J. et al. Big Data in the construction industry: A review of present status, opportunities, and future trends // Advanced Engineering Informatics. 2016. Vol. 30, № 3. P. 500-521. DOI: 10.1016/j.aei.2016.07.001 EDN: WRKROT.
