Институциональные основы информационно-финансового конструирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Санкт-Петербургского государственного университета, кафедры теории кредита и финансового менеджмента экономического факультета

Санкт-Петербургского государственного экономического университета, кафедры корпоративных финансов и оценки бизнеса

Институциональные основы информационно-финансового конструирования

Соколов Б. И.

профессор, доктор экономических наук

Воронов В. С.

профессор, доктор экономических наук

Аннотация

информационный финансовый инженерия посредник

Статья посвящена формированию информационного подхода к финансовой инженерии, а также обоснованию институциональных основ ее новейшего информационно-финансового направления. Дан анализ совершенно новых институциональных групп финансовых посредников (киберпосредников), оперирующих уникальными активами, сущность которых еще только предстоит определить. Как показало исследование, с одной стороны, с точки зрения финансовой теории, это нефинансовые активы, рыночный оборот которых генерирует значительные денежные потоки. С другой стороны, с точки зрения информационной теории, это информационные единицы. В связи с этим авторы, во-первых, исследуют соотношение понятий информационная единица и информационный актив.Во-вторых, предлагают ввести в научный оборот понятие информационно-финансовое конструирование

Ключевые слова: финансовая информация, информационный актив, информационный риск, информационная единица, информационно-финансовое конструирование

Вводные замечания. Данная статья является продолжением исследования авторов, посвященного развитию институциональной среды финансового рынка [12; 13; 14; 15].

Единая концепция экономического риска пока не выработана, тем не менее, существует типология, построенная на общем понимании рисков в финансовой теории [22]. Различные проявления риска находят свое отражение в прикладных науках, связанных с инвестициями, финансовыми рынками, корпоративными финансами, финансовой инженерией [18; 6]. Разновидности финансового риска, исследуемые ими, связаны с вероятностью изменения стоимости активов (рыночный риск), либо с вероятностью невыполнения контрагентами своих обязательств (кредитный риск), либо с невозможностью купить (продать) актив по требуемой цене в установленные сроки (риск ликвидности).

Понятие «информационный риск» также не получило адекватной трактовки в финансовой науке по ряду причин. Это связано с тем, что понятие информационного риска является междисциплинарным. В науках об информации его трактуют преимущественно как риск, связанный с применением информационных технологий. В связи с этим имеется обширная литература по информационной безопасности, в которой исследуется именно этот аспект информационного риска [1; 11].

В экономических науках, как правило, любые риски рассматриваются с более формальных позиций вероятности получения материального ущерба, либо недополученного дохода (прибыли). Поэтому, независимо от природы исследуемого риска, чаще всего изучаются аспекты его воздействия на материальные и финансовые активы и обязательства. В отношении воздействия на нематериальные активы (как и в отношении самой трактовки этих активов) уже существует множество разногласий и подходов. А в отношении более тонких различий в структуре нематериальных и интеллектуальных активов и связанных с ними рисков таких разногласий существует еще больше.

В частности, экономисты не могут прийти к единому мнению о том, что такое «информационный актив», относится ли он к самостоятельному типу активов, или является лишь разновидностью нематериальных активов. Ввиду наличия разных типов информационных активов возникает вопрос о том, как соотносятся понятия «информационный актив» и «информационный ресурс» компании, какие типы информационных активов следует считать явными, т.е. представленными в документарной форме, а какие -- неявными, существующими в форме опыта, репутации. Известны работы, в которых исследуются существенные различия нематериальных, интеллектуальных и информационных активов [24; 30].

В связи с этим в настоящей работе авторами, во-первых, подчеркивается взгляд на информационные активы как источник информационных рисков. Во-вторых, предлагается расширить рамки так называемого информационного подхода (Information Approach) с целью применения его концепций для построения более адекватных финансовых моделей и конструкций, учитывающих специфику информационного окружения. В-третьих, новые финансовые модели и конструкции, построенные на основе информационного подхода, предлагается рассматривать как объекты информационно-финансовой инженерии.

Информационные активы. Существует несколько гипотез о происхождении термина «информационный актив». Одна из них связана с так называемым «ресурсным подходом» к информации, известным с середины 1970-х гг. В этом подходе информация рассматривается как жизненно важный ресурс организации, имеющий стратегическое значение. Информационные ресурсы должны идентифицироваться, оцениваться, подвергаться периодическому аудиту и эффективно управляться с точки зрения оптимального соотношения их производительности и затрат на поддержание в пригодном состоянии [19; 21].

Ресурсный подход был отражен в 1994 г. в специальном исследовании, поддержанном Конфедерацией британской промышленности (CBI). В отчете по результатам данного исследования информация уже квалифицировалась как актив бизнеса, которому совет директоров компании обязан уделять внимание не меньшее, чем всем остальным активам. Информационный актив был определен как информация, которая документирована или может быть документирована, и которая имеет ценность или потенциальную ценность. Кроме того, компаниям предлагалось идентифицировать свои информационные активы и разделить их по типам [23].

В последующие годы развитие концепций интеллектуального капитала и управления знаниями расширило представления о том, как именно информационные активы могут использоваться для извлечения коммерческой выгоды. В литературе отмечается, что появление этих концепций было более полезным, чем множество дебатов об информационных активах. В частности, из них были позаимствованы идеи о секретах производства, результатах интеллектуальной деятельности и пользе креативности [30].

Из концепций управления знаниями были также заимствованы понятия явного и скрытого знания. Явные знания представлены в документах организации, ее отчетах, статьях сотрудников, процедурах, видеоматериалах, программном обеспечении. Очевидно, что явные знания в такой форме могут использоваться и используются как информационные активы. Скрытые знания являются более персонализированными, принадлежат конкретным экспертам, переносятся часто путем прямого общения, зависят от культурного опыта. В связи с этим дополнительно возникают проблемы интеллектуальной собственности [29].

До настоящего времени научными школами не выработан единый взгляд на проблему определения информационных активов. Это объясняется еще и тем, что содержание информационных активов организаций разных секторов экономики на практике может быть чрезвычайно разнообразным. Тем не менее, в литературе присутствует обобщенное определение информационного актива, как сложного нематериального актива, который может включать данные (data) и знания (knowledge), причем, этот актив подобен активам, за которыми в учете признается способность генерировать будущие экономические выгоды [25; 26].

Эта концепция является, по всей видимости, наиболее реалистичной в настоящее время. Не случайно, например, в отраслевом стандарте Банка России зафиксировано, что информационный актив это:

- информация с реквизитами, позволяющими ее идентифицировать;

- имеющая ценность для организации банковской системы Российской Федерации;

- находящаяся в распоряжении организации банковской системы Российской Федерации и представленная на любом материальном носителе в пригодной для ее обработки, хранения или передачи форме [16]. Если из этого определения убрать упоминание о банковской системе, то оно будет справедливо и для организаций любого другого сектора.

В информационных науках понятие «информационный актив» чаще всего упоминается в контексте информационной безопасности. Это объясняется тем, что риски информационной безопасности составляют наиболее существенную часть информационных рисков. Здесь общие черты и отличия выделяют для таких понятий, как «информационный риск», «риск информационной безопасности», «ИТ-риск», а также «операционный риск» [1]. Однако и в этом подходе легко улавливается аналогия с определениями финансовых рисков, если рассматривать информационный риск (и его аналоги) как вероятность изменения стоимости информационных активов.

В контексте нашего исследования в линейке перечисленных выше аналогов информационного риска наиболее интересен операционный риск. В различных источниках его описывают, с одной стороны, как вероятность материальных потерь вследствие технических ошибок при проведении операций, действий персонала, сбоев оборудования, а также, например, несанкционированного доступа к информационным системам. С другой стороны, его же определяют как вероятность материальных и финансовых потерь, обусловленных неадекватностью используемых методов и моделей оценки и управления рисками [18]. Стоит отметить, что адекватными должны быть также методы и модели оценки и управления рисками воздействия информационной среды.

Информационная среда. Информационная среда современной рыночной экономики является очень насыщенной, как с точки зрения содержания, так и с точки зрения объемов информации. В связи с этим многие традиционные модели финансовых инструментов, а также связанных с ними процессов и стратегий в последние 20-30 лет оказались не готовыми к восприятию существенного воздействия новых компонентов информационной среды, в которой реализован рыночный оборот этих инструментов. Это особенно заметно на примере рынка интеллектуальной собственности. По сути, этот рынок уже получил определение в экономической литературе как формирующийся, но самостоятельный масштабный сегмент глобального финансового рынка.

В этом сегменте развивается новое направление финансовой инженерии, связанное, во-первых, с разработкой специальных торговых систем и методов, обеспечивающих рыночный, в том числе биржевой оборот прав интеллектуальной собственности, оформленных в виде стандартных титулов -- патентов на изобретения, свидетельств на товарные знаки, копирайтов, и т.п. Во-вторых, это создание принципиально новых финансовых инструментов (структурно построенных на базе интеллектуальных активов) и методов инвестирования с использованием таких инструментов [4, c. 20].

Нельзя не отметить, что все инструменты, методы и системы, связанные с интеллектуальной собственностью, имеют общие черты с информационными активами. Это сходство заметно, прежде всего, с точки зрения их принадлежности к обобщенной категории нефинансовых активов, рыночный оборот которых генерирует денежный поток. Однако, существует еще одна аналогия, пока не отмеченная в литературе. В частности, наше исследование показало, что при рассмотрении с позиций информационной науки многие интеллектуальные активы компании одновременно являются информационными единицами. Это означает, что такие активы являются более сложными, чем считалось до сих пор, и что более полный набор характеристик таких активов не может быть получен без учета их свойств, обусловленных принадлежностью к объектам информационного поля.

Понятие «информационная единица» (UnitofInformation) используется в информационных науках как своего рода базовый (предельный) элемент, обладающий свойством неделимости по определенному признаку [7; 17]. Общая теория информационных единиц и общие принципы их структурирования пока не созданы, поэтому принято группировать информационные единицы по признакам их применения в различных направлениях науки и сферах деятельности.

При логическом анализе информационные единицы рассматриваются как первичные составляющие фактов, которые человек получает и воспринимает в процессе познания окружающего мира. Свойство последующей интерпретируемости информационных единиц означает возможность не только восприятия, но и смыслоразличения информации человеком или соответствующей системой декодирования. В связи с этим принято считать, что информационная единица имеет смысл, если существует ее интерпретация. С этой точки зрения еще одной важной характеристикой информационной единицы является ее информационная определенность, т.е. наличие совокупности параметров, полностью определенных на основе измерений или в процессе сбора информации. Немного забегая вперед, отметим, что это свойство актуально и для информационной единицы, полученной путем синтеза, (например, компьютерного).

Сложная, или составная, информационная единица может состоять из нескольких более простых по уровню сложности информационных единиц. Отсюда происходит свойство внутренней структурированности, допускающее возможность вложения других информационных единиц, в том числе отличающихся по типу. По отношению к внешней среде существует понятие окружения информационной единицы, подразумевающее наличие других, связанных с ней информационных единиц и характеристик, необходимых для однозначной интерпретации основной информационной единицы [17].

Активы как информационные единицы. Развитие новых методов ведения бизнеса, особенно в среде электронной коммерции, позволило значительно увеличить экономический оборот различных интеллектуальных активов. В реалиях последнего десятилетия это было связано еще и с тем, что в периоды кризисов инвесторы начинают обращать более пристальное внимание на защитные активы, менее подверженные воздействию финансовых рынков. Как известно, множество разновидностей таких активов, привлекательных для инвестирования, генерирует экономика интеллектуальной собственности, но при этом, почти каждая разновидность обладает индивидуальными особенностями, требующими от инвесторов существенных дополнительных знаний. По этой причине коммерческий оборот таких активов всегда являлся обширной, но «непрозрачной» сферой деятельности для рядовых инвесторов.

В этой сфере в конце 2000-х гг. произошел своего рода инвестиционный прорыв, который пока недостаточно осмыслен и освещен в экономической литературе. В результате этого прорыва в конкретных, четко обозначенных сегментах электронной коммерции сформировались совершенно новые институциональные группы финансовых киберпосредников, оперирующих интеллектуальными активами авторского права.

В частности, большой интерес представляют финансовые модели молодых посреднических компаний, предлагающих потребителям широкий спектр услуг на рынках готовых изображений и видеозаписей (StockImagery); готовых звукозаписей и звуковых эффектов (StockAudio). Сходную, но имеющую некоторые отличия модель создали агрегаторы авторских текстов и подобных им литературных произведений (ArticleWritingServices). В целом разновидности таких компаний мы объединяем под общим названием «агрегаторы интеллектуальных активов» [4, c. 86].

Первыми и наиболее успешными из них в финансовом плане являются агрегаторы готовых цифровых изображений в лице, так называемых, микрофотостоковых компаний (фотостоков). Эти компании сумели построить бизнес на волне лавинообразного роста спроса в 2000-х гг. на качественные, но недорогие готовые фотографии и другие цифровые изображения, необходимые, прежде всего, для создания и наполнения сайтов в Интернете. Чуть позднее, оценив возможности фотостоков, их клиентами стали рекламные и маркетинговые агентства, производители медиа-контента, графические и ВЕБ-дизайнеры огромного количества издательств по всему миру.

Причиной успеха фотостоков стала удачная финансовая модель, сочетающая три основных компоненты:

- преимущественное использование лицензий типа RF (Royalty Free -- без отчислений роялти), позволяющих покупателю многократно использовать изображение, а автору -- многократно продавать его, не теряя авторских прав;

- чрезвычайно низкие цены на изображения, по сравнению с моделями так называемых классических фотобанков (фотоагентств);

- продажа изображений по подписке (SubscriptionPlan), подразумевающей предоплату авансом, но зато с большой скидкой для покупателей, что сделало фотостоки еще более выгодными.

Основные организационные и финансовые аспекты деятельности фотостоков уже освещены нами в экономической литературе [2; 4, c. 88]. Однако до настоящего времени остался неисследованным сам предмет оборота -- цифровое изображение, одновременно являющееся интеллектуальным активом авторского права. Дело в том, что фотостоки продают изображения, подготовленные особым образом, что превращает их в сложный цифровой продукт, имеющий все признаки структурированной информационной единицы [9]. Этот продукт, существующий в виде единого электронного файла, помимо собственно изображения, содержит прикрепленную к нему систему вложенных иерархических описаний: изображенного объекта и сюжета; разрешения (точек/дюйм) и размера данного изображения; даты и места съемки, включая данные геолокации; ключевых слов для быстрого поиска в электронных базах данных; атрибутов авторских прав на данное изображение; детальных режимов съемки по свету, экспозиции; параметров оптики и камеры (в отдельности); параметров предварительной обработки изображения в графических редакторах;формата электронной записи -- JPEG, TIFF, BMP и др.

Вся совокупность этой информации называется метаданными изображения (Metadata), и помещена в специальные разделы файла в зависимости от ее назначения. В свою очередь, каждый раздел имеет свои особенности и программные средства для формирования, редактирования и анализа. Например, раздел EXIF (Exchangeable Image File Format), так называемый «сменный формат файла изображения» (см. рис. 1), автоматически создается цифровой камерой в момент съемки и содержит подробнейшую информацию о ее режимах и параметрах камеры и оптики. Раздел IPTC (International Press Telecommunication Council), разработанный Международным Советом по прессе и телекоммуникациям, содержит полные сведения о самом изображении (включая ключевые слова) и авторских правах.

По сути, аналогом исследуемой информационной единицы является, например, составной электронный документ, структурированный по международному стандарту ГОСТ 2.051-2013. В соответствии с указанным стандартом информационной единицей является файл или набор взаимосвязанных файлов, рассматриваемый как единое целое. При этом одна или несколько информационных единиц могут составлять содержательную часть документа, а связанные с ней описательные разделы -- реквизитную часть [5].

Рис. 1. Пример раздела EXIF метаданных цифрового изображения [10]

Второй группой киберпосредников являются агрегаторы готовых звукозаписей и звуковых эффектов, также называемые аудиостоками (Audiostock). Основные свойства и принципы коммерческого оборота звуковых файлов и файлов изображений (в отличие, например, от текстовых файлов) имеют весьма близкое подобие. По этой причине многие фотостоки агрегируют в свои коллекции также и портфели готовых звуковых файлов. Так же как и в случае изображений, прикрепленные метаданные аудиофайлов содержат описания, которые принято называть «тегами». Они включают следующую информацию: даты звукозаписи и выпуска тиража; персональные сведения о композиторе, аранжировщике (в случае музыкальной записи); персональные сведения об авторе слов, текстов; персональные и другие сведения об исполнителях; сведения об авторских правах; сведения о жанре записанного произведения или звукового эффекта; битрейт звукозаписи; изображение обложки альбома (при наличии); номер дорожки и название произведения (в случае альбома); ссылки на производителя и его сайты; слова текста, синхронизированные с музыкой.

Одним из первых, до настоящего времени широко используемых форматов метаданных для звуковых файлов MP3 является формат ID3tag и его последующие версии. В приложениях Windows Media имеется редактор метаданныхWMmetadata, встроенный в Windows Media Player. Для звуковых файлов более нового поколения в формате MP4 используется редактор MP4 metadata. Также существует несколько корпоративных форматов, имеющих более узкое применение. Таким образом, по аналогии с изображениями, особым образом обработанные звуковые файлы тоже являются структурированными информационными единицами.

К третьей группе киберпосредников относятся агрегаторы авторских текстов или литературные агрегаторы. Они менее известны в экономической литературе, поскольку их деятельность пока не связана с громкими финансовыми успехами. Как и в случае с фотостоками, их появление было обусловлено тем, что правовая база и финансовые модели традиционного издательского бизнеса не соответствовали требованиям веб-дизайнеров, рекламных и маркетинговых компаний, других изготовителей веб-контента. Дело в том, что для наполнения сайтов чаще всего нужны емкие по смыслу тексты, ограниченные размерами одной электронной страницы, условно сопоставимой с размерами экрана монитора компьютера. Такие тексты обычно имеют объем всего несколько тысяч знаков или сотен слов, и не могут стоить несколько сотен или тысяч долларов, как традиционные авторские печатные издания.

Поскольку спрос на малобюджетных рынках контента был огромным и продолжал нарастать, в середине 2000-х гг. практически одновременно во всех развитых странах и в России появились, так называемые, сервисы написания статей (Article Writing Service), биржи и агентства копирайтинга (Copywriting Agency), электронные каталоги статей. Так же, как и микрофотостоки, все они строились на идее «микропеймента», т.е. формирования коммерческого оборота в первую очередь именно недорогих текстов. Каждая электронная платформа с первых дней своего существования приступала к формированию собственной базы авторов и авторских текстов, т.е. начинала выполнять функции, в том числе, агрегатора текстов. Тем не менее, несмотря на общее сходство с моделями микрофотостоков, агрегаторы авторских текстов имеют существенные отличия, связанные с особенностями рыночного оборота этого вида активов и традициями деловой практики отрасли. В частности:

1. Наибольшая часть оборота приходится на тексты, создаваемые по договорам авторского заказа. Обширные каталоги (коллекции, электронные базы) готовых текстов также имеются практически у всех агрегаторов, но играют второстепенную роль, и приносят авторам меньший доход.

2. Из известных видов уступки прав в подавляющем большинстве случаев речь идет об отчуждении исключительного права в пользу заказчика в полном объеме. Даже в тех случаях, когда в условиях договоров речь идет об RF-лицензии (без отчислений роялти), подразумевается полная передача авторских прав заказчику.

3. Очень высоким спросом пользуются услуги написания оптимизированных особым образом статей, способных продвинуть сайт заказчика в выдаче поисковых систем Интернета. Этот вид деятельности имеет отдельное название SEO-копирайтинг (от англ. Search Engine Optimization -- SEO).

4. Поскольку тексты в электронном виде чрезвычайно легко поддаются копированию и редактированию, практически каждая платформа имеет собственный программный продукт, или использует готовые разработки для проверки авторских текстов на оригинальность («антиплагиат»).

Пионерами отрасли и крупнейшими представителями агрегаторов авторских текстов являются американская компания Textbroker International, LLC (http://www.textbroker.com) и подразделение канадской компании Revenue Wire, Inc. -- частная компания Constant Content (https://new.constant-content.com). Финансовые и правовые модели этих компаний были взяты за основу десятками агрегаторов подобного типа по всему миру и в России [4, c. 102].

Основным объектом коммерческого оборота текстовых агрегаторов является уникальный интеллектуальный актив, имеющий, как и предыдущие два вида, все черты структурированной информационной единицы. Такая электронная текстовая единица (документ) также «выпускается» в обращение с прикрепленными метаданными (см. пример на рис. 2), в которых детально описаны: персоналии автора текста (произведения); персоналии редактора; атрибуты организации (при наличии); сведения о версии текстового редактора (например, MSWord); дата и место создания, изменения (правки), открытия; ключевые слова; точное количество страниц, абзацев, строк, слов, символов, пробелов.

Рис. 2. Пример раздела метаданных текстового документа, выполненного в редакторе MSWord

Остается отметить, что в информационной науке информационные единицы такого типа являются, вероятно, наиболее освоенными. Смысловые уровни текста в них заданы вложенными иерархическими информационными единицами, которые образуют логическую последовательность: текст (как полный текст сообщения, документа или произведения); фраза (как часть текста, например -- абзац); предложение; слово; символ.

Информационное окружение и роль институтов информации в рыночном механизме. Рыночный механизм продажи всех трех разновидностей исследуемых активов авторского права в среде электронной коммерции существенно отличается от механизма продажи традиционных финансовых активов, таких как ценные бумаги или иностранная валюта. Определяющим фактором волатильности дохода в нем является не плавающая рыночная котировка цены, а количество продаж актива. Т.е. доход зависит от спроса, но спрос отражается не на рыночной цене, а на количестве продаж [4, c. 140; 3].

Понятие убытка в обычном смысле к таким активам неприменимо, поскольку процесс их продажи носит, условно говоря, бинарный характер -- актив либо не продается, либо продается и приносит доход. Здесь важнейшей особенностью является то, что один и тот же актив может продаваться многократно, при этом каждая продажа приносит фиксированную сумму дохода. Однако, в свою очередь, эта фиксированная сумма дохода от каждой продажи зависит еще и от того, в какой ценовой категории куплено, например, цифровое изображение (по подписке, по запросу, единичная покупка и др.), какая лицензия требуется покупателю (стандартная, расширенная, редакционная и др.), какой размер и формат. Под форматом здесь подразумевается не только физический размер изображения, но и принципиально различающийся электронный формат векторных и растровых изображений, используемых для разных целей [3].

Таким образом, существенную роль в исследуемом механизме рыночной продажи таких активов (информационных единиц) играет их информационное окружение. Это понятие почти незнакомо финансистам, но является совершенно естественным для информационных наук. В частности, выше мы отметили, что в состав окружения информационной единицы могут входить, например, другие, связанные с ней информационные единицы и характеристики, необходимые для однозначной интерпретации основной информационной единицы. Для исследуемых активов информационным окружением являются другие подобные активы (например, изображения) в портфеле конкретного автора, или в тематическом разделе коллекции агрегатора. Также выше отмечено, что для структурированных информационных единиц (каковыми являются исследуемые активы) важной характеристикой, например, является их информационная определенность, т.е. совокупность параметров, полностью определенных на основании исторической и другой информации о них.

Необходимо отметить, что большая роль в формировании информационного окружения в целом принадлежит различным информационным институтам. Учитывая, что исследуемые информационные единицы встроены как активы в финансовые модели киберпосредников, добавим, что значительную роль в этом процессе играют также институты финансовой информации, интеллектуальной собственности и права.

Выводы

Исследуемые объекты обладают важнейшими характеристиками информационных единиц: структурной вложенностью, наличием информационного окружения, определенностью и эмерджентностью. С точки зрения прикладной области они могут быть отнесены к единицам сбора, хранения и представления образов внешней среды (внешнего мира). В информационных науках процессы извлечения данных из информационного поля, формирования информационных единиц, а затем построения моделей и конструкций с их использованием являются основой так называемого информационного подхода [7; 8]. Однако, в нашем случае информационные единицы являются одновременно интеллектуальными активами, встроенными в финансовые модели киберпосредников, оперирующих в среде электронной коммерции. По этой причине дальнейший процесс системного анализа результатов исследований и моделирования взаимодействий исследуемых объектов в подобных задачах мы предлагаем определить как информационно-финансовое конструирование.

В качестве примера удачной реализации информационного подхода в финансовом конструировании можно привести использование семейства моделей, известных под названием VaR (Valueat Risk), EaR (Earningsat Risk). В таких моделях информационный поток может задаваться представительной выборкой наблюдений в заданном периоде времени (историческое моделирование, непараметрический подход) или синтезироваться по заданному закону распределения, в том числе с помощью методов стохастического моделирования (параметрический подход). В то же время, интерпретация рисков в рамках данной концепции может иметь отношение практически к любым процессам и стратегиям, имеющим как финансовую, так и нефинансовую природу.

В частности, в наших исследованиях данная методология была успешно использована в информационно-финансовой модели оценки риска портфеля интеллектуальных активов (цифровых изображений), одновременно являющихся информационными единицами, встроенными в электронную базу (коллекцию изображений) крупного микрофотостока [3; 28]. Интересно отметить, что аналогичная модельная концепция использована в ряде исследований, связанных с разработкой методологии оценки риска информационной безопасности [20; 27]. По сути, этот факт подтверждает встречное движение от информационных наук в поисках «финансового подхода» к решению проблем, обусловленных рыночным оборотом информационных активов.

Литература

1. Варфоломеев А.А. Управление информационными рисками. -- М.: РУДН, 2008.

2. Воронов В.С. Агрегаторы изображений на финансовом рынке: приток свежего капитала и новые инвестиционные риски // Научный журнал НИУ ИТМО. Сер. Экономика и экологический менеджмент. -- 2016. -- № 1 (24). -- С. 81-91.

3. Воронов В.С., Дарушин И.А. Оценка риска портфеля интеллектуальных активов на основе методологии VaR (EaR) // Научный журнал НИУ ИТМО. Сер. Экономика и экологический менеджмент. -- 2016. -- № 3 (26). -- С. 12-23.

4. Воронов В.С. Финансовая инженерия в экономике интеллектуальной собственности: монография. -- М.: Проспект, 2017.

5. ГОСТ 2.051-2013 Единая система конструкторской документации. Электронные документы. Общие положения.

6. Дарушин И.А. Финансовый инжиниринг: инструменты и технологии. -- М.: Проспект, 2015.

7. Дешко И.П. Информационное конструирование. -- М.: Макс Пресс, 2016.

8. Информационные системы и технологии в экономике и управлении /Под ред. В.В. Трофимова. -- М.: Юрайт, 2014.

9. Карлов А. Изображение как информационная единица (18 июля 2013). URL: https://geektimes.ru/post/187076/ (дата обращения 10.04.2017).

10. Метаданные цифровых фотографий. -- URL: http://photokeep.ru/podgotovka-fajlov/metadannye-fotografij.

11. Петренко С.А., Симонов С.В. Управление информационными рисками. Экономически оправданная безопасность. -- М.: Компания АйТи; ДМК Пресс, 2004.

12. Соколов Б.И. Институты финансовой информации // Финансы и кредит. -- 2013. -- № 31. -- С. 2-16.

13. Соколов Б. И. Система институтов финансовой информации // Проблемы современной экономики. -- 2013. -- № 3. -- С. 232-237.

14. Соколов Б. И. Информационно-аналитические институты финансовой информации // Проблемы современной экономики. -- 2013. -- № 4. -- С. 210-214.

15. Соколов Б.И., Воронов В.С. Патентные институты в системе институтов финансовой информации // Проблемы современной экономики. -- 2015. -- № 3(55). -- С.217 -- 223.

16. Стандарт ЦБ РФ РС БР ИББС-2.2-2009«Обеспечение информационной безопасности организаций банковской системы Российской Федерации. Методика оценки рисков нарушения информационной безопасности». Принят и введен в действие Распоряжением Банка России от 11 ноября 2009 года № Р-1190.

17. Цветков В.Я. Информационный подход в научных исследованиях. -- М.: МАКС Пресс, 2016.

18. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. -- М.: Альпина Паблишер, 2003.

19. Black S.H., Marchand D. Assessing the value of information in organizations: a challenge for the 1980's // The Information Society Journal. -- 1982. -- № 1 (3).Pp. 191-225.

20. Buith J. The Benefits, Limits of Cyber Value-at-Risk (May 4, 2015). URL: http://deloitte.wsj.com/cio/2015/05/04/the-benefits-limits-of-cyber-value-at-risk/ (дата обращения 10.04.2017).

21. Burk C., Horton F. Infomap: a complete guide to discovering corporate information resources. Englewood Cliffs, N. J.: Prentice-Hall, 1998.

22. Generally Accepted Risk Principles. United Kingdom: Coopers & Lybrand, 1996.

23. Hawley R. Information as an asset: the board agenda // Information Management and Technology. 1995. № 28 (6).Pp. 237-239.

24. Oppenheim C. Valuation of information assets in UK companies // Business Information Review. 1998. № 15 (4).Pp. 209-213.

25. Oppenheim C., Stenson J., Wilson R. Studies on information as an asset I: definitions //Journal of Information Science. 2003. №29(3).Pp. 159-166.

26. Orna E. Information strategy in practice. Aldershot: Gower, 2004.

27. Raugas M., Ulrich J., Faux R., Finkelstein S., Cabot C. Cyber V@R: a Cyber Security Model for Value at Risk. White Paper. Cyber Point International, LLC, 2013. URL: https://www.cyberpointllc.com/docs/CyberVaR.pdf (дата обращения 10.04.2017).

28. Voronov V.S., Ivanov V.V., Darushin I.A. The Risk of Creativity: EaR for the Intellectual Assets Portfolio. Proceedings of the 28th International Business Information Management Association (IBIMA), ISBN 978-0-9860419-8-3. 9-10 November 2016, Seville, Spain, 2016.Pp. 2088-2097.

29. Williard N. Knowledge management: what does it mean for IRM? // Managing Information. 1997. № 4 (8).Pp. 31-32.

30. Wilson R., Stenson J., Oppenheim C. Valuation of Information Assets. Research Series Paper 2000:2.Loughborough: Loughborough University, 2000.

Размещено на Allbest.ru