Цифровая диагностика устойчивости пенсионных систем: интеграция машинного обучения и анализа финансового здоровья корпоративных спонсоров

В условиях рекордного роста глобальных пенсионных активов (до 58,5 трлн долл. США) и доминирования пенсионных планов с установленными взносами финансовая устойчивость компаний-спонсоров становится критическим, но недостаточно изученным фактором риска. Данная статья представляет концепцию исследовательского проекта, направленного на разработку компьютерной модели оценки влияния уязвимости спонсоров на платёжеспособность пенсионных фондов. В работе обосновывается гипотеза о неэффективности традиционных статических методов регулирования перед лицом современных макроэкономических и климатических шоков. Предлагается методологический подход, включающий три взаимосвязанных компонента: предиктивную модель «Индекса уязвимости спонсора» на основе градиентного бустинга (XGBoost), фреймворк стресс-тестирования с расширенной мерой риска (Enhanced VaR), учитывающий климатические сценарии, и инструмент динамического регулирования лимитов самоинвестирования. Ожидаемым результатом является создание прототипа аналитической платформы PensionGuard AI для раннего обнаружения системных рисков, адаптируемой для российской экономики и стран ЕАЭС.