Methodology for assessing investment projects in intellectual capital using artificial intelligence
Authors: Пыркин А.Г. 
Published: June 2024

в статье рассматривается методика оценки инвестиционных проектов в интеллектуальный капитал с использованием искусственного интеллекта. Отмечено, что в условиях перехода к экономике знаний с ориентацией на доминирующую роль нематериальных активов, изобретений, информации, капиталовложения предприятий в интеллектуальный капитал и его развитие приобретают особую значимость. Выявлено, что сложность оценки и анализа интеллектуальной составляющей капитала субъектов хозяйствования предопределяет необходимость использования прогрессивных методов анализа. Представлен подход к созданию комплексной модели оценки и отбора инвестиционных решений в интеллектуальный капитал предприятия с использованием нейронной сети. Описана схема рабочего процесса модели оценки инвестиционных проектов, состоящая из следующих этапов: обучение нейронной сети, используя исторические экономические факторы в качестве входного слоя и доходность инвестиционных активов в качестве выходного слоя, обучение модели парной копулы-GARCH с использованием исторических данных экономических факторов, моделирование большого количества выборок экономических факторов на основе изученной модели копулы GARCH, вычисления оптимальной структуры портфеля на основе принципа mean-CVaR. Сделан вывод о том, что создание комплексной модели оценки и отбора инвестиционных решений в интеллектуальный капитал предприятия с использованием нейронной сети является залогом обеспечения постоянного инновационного развития как отдельного субъекта хозяйствования, так и экономики страны в целом.

the article discusses the methodology for evaluating investment projects in intellectual capital using artificial intelligence. It is noted that in the context of the transition to a knowledge economy with a focus on the dominant role of intangible assets, inventions, information, enterprise investments in intellectual capital and its development are of particular importance. It has been revealed that the complexity of assessing and analyzing the intellectual component of the capital of business entities predetermines the need to use progressive methods of analysis. An approach to creating a comprehensive model for assessing and selecting investment decisions in the intellectual capital of an enterprise using a neural network is presented. A workflow diagram of the investment project assessment model is described, consisting of the following stages: training a neural network using historical economic factors as an input layer and the return on investment assets as an output layer, training a paired copula-GARCH model using historical data of economic factors, modeling a large number of samples of economic factors based on the studied GARCH copula model, calculation of the optimal portfolio structure based on the mean-CVaR principle. It is concluded that the creation of a comprehensive model for assessing and selecting investment decisions in the intellectual capital of an enterprise using a neural network is the key to ensuring the constant innovative development of both an individual business entity and the country’s economy as a whole.