Financial risk management Financial risk management Управление финансовыми рисками 2221-7541 2618-8805 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 126151 10.18334/ufr.22.3.126151 CEZKQS Articles Статьи Research Article The impact of the digital transformation of the stock market on risk-based investment models Влияние цифровой трансформации фондового рынка на модели риск-ориентированного инвестирования

30 09 2026 22 3 VOL 22, NO3 (2026) ТОМ 22, №3 (2026) 27 05 2026 29 06 2026 Copyright ©; 2026, Ermolovskaya O.Yu. Copyright ©; 2026, Ермоловская О.Ю. 2026 Ermolovskaya O.Yu. Ермоловская О.Ю. https://1economic.ru/lib/126151

The article analyzes risk-based investing in the context of the structural transformation of the Russian stock market in 2024–2025, driven by the dominance of private investors and the growth of algorithmic trading powered by artificial intelligence. The article develops multi-factor quantitative model - Digital ESG Filter. The model may be applied for assessing the resilience of corporate issuers to the risks of sudden liquidity declines and increased volatility represents a significant scientific innovation. The synergistic effect of introducing digital financial assets (DFAs) as an innovative funding diversification tool, protecting capitalization from economic shocks, is demonstrated. The article analyzes the main types of risks associated with stock instruments and assesses the impact of key economic changes and ESG factors on the development of this market. The article examines the dynamics of transaction volumes involving ESG instruments and identifies key trends and prospects for this sector. The results obtained have high practical significance for institutional investors, brokers, and regulators when developing risk-based investment strategies.

Исследование посвящено анализу риск-ориентированного инвестирования в условиях структурной трансформации фондового рынка РФ в 2024–2025 гг., вызванной доминированием частных инвесторов и ростом алгоритмической торговли через искусственный интеллект. Научную новизну представляет разработанная многофакторная количественная модель «Цифровой ESG-фильтр» для оценки устойчивости корпоративных эмитентов к рискам внезапного падения ликвидности и повышенной волатильности. Также доказан синергетический эффект внедрения цифровых финансовых активов (ЦФА) как инновационного инструмента диверсификации фондирования, защищающего капитализацию от экономических шоков. Проводится анализ основных видов рисков фондовых инструментов и оценка влияния ключевых экономических изменений и ESG-факторов на развитие этого рынка. В статье также изучается динамика объемов сделок с ESG- инструментами, а также выявляются основные тренды и перспективы данного сектора. Полученные результаты имеют высокую практическую значимость для институциональных, корпоративных инвесторов, брокеров и регулятора при формировании риск-ориентированных инвестиционных стратегий

 stock market algorithmic trading artificial intelligence retail investors ESG criteria digital financial assets stress testing algorithmic modeling фондовый рынок; алгоритмическая торговля; искусственный интеллект розничные инвесторы; ESG-критерии; цифровые финансовые активы; стресс-тестирование; алгоритмическое моделирование 1. Абдикеев Н.М., Лосева О.В. Виды, эффекты и условия применения цифровых интеллектуальных активов в промышленности // Управленческие науки. – 2025. – № 3. – c. 36-48. 2. Банк России. Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на 2025–2027 годы. Официальный сайт Банка России: [сайт]. ‒ 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/about_br/publ/onfinmarket/ (дата обращения: 25.02.2026). 3. Зубофф Ш. Эпоха надзорного капитализма: битва за человеческое будущее на новом рубеже власти. / пер. с англ. А. Смирнова. - Москва: Издательство Института Гайдара, 2021. – 768 c. 4. Интерфакс. Частные инвесторы в 2025 г. вложили в ценные бумаги на МосБирже рекордные 2,5 трлн руб. Интерфакс: [сайт]. ‒ 2026. [Электронный ресурс]. URL: https://www.interfax.ru/business/1067618 (дата обращения: 25.02.2026). 5. Милькина А. Рынок ЦФА в России в 2025 году вырос на 11,5%. Ведомости: [сайт]. ‒ 2026. [Электронный ресурс]. URL: https://www.vedomosti.ru/analytics/trends/articles/2026/01/30/1172789-rinok-tsfa-v-rossii-v-2025-godu-viros-na-115 (дата обращения: 25.02.2026). 6. Рейтинговое агентство RAEX. ESG-рэнкинг RAEX: Методика присвоения ESG-рейтингов (в редакции 2024 года). Рейтинговое агентство RAEX: [сайт]. ‒ 2024. [Электронный ресурс]. URL: https://raex-rr.com/ESG/ESG_companies/ESG_rating_companies/2024.11/methods/ (дата обращения: 25.02.2026). 7. СберАналитика. Рынок ЦФА в 2025 году — обзор SberCIB. Sber.pro: [сайт]. ‒ 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://sbercib.ru/publication/tsifrovie-finansovie-aktivi-obzor-rinka-v-2025-godu (дата обращения: 25.02.2026). 8. Симонова О.А. Технологическая феодализация как фактор трансформации современного общества // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. – 2023. – № 75. – c. 189‒198. 9. Федоров П. Токенизация реальных активов в России: перспективы 2026 года. Ведомости: [сайт]. ‒ 2026. [Электронный ресурс]. URL: https://www.vedomosti.ru/analytics/trends/articles/2026/02/27/1179412-kakovi-perspektivi-tokenizatsii-realnih-aktivov-v-rossii (дата обращения: 25.02.2026). 10. Финансовый университет. Использование искусственного интеллекта в торговле ценными бумагами. Финансовый университет при Правительстве РФ: [сайт]. ‒ 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.fa.ru/university/structure/university/uso/press-service/press-releases/ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-v-torgovle-tsennymi-bumagami (дата обращения: 25.02.2026). 11. Черникова Л.И., Бокарева Е.В., Ветрова Е.А., Силаева А.А. Способы привлечения финансирования в Web 3.0 компании // Экономическое развитие России. – 2024. – № 1. – c. 4-8. 12. Slepneva T., Setchenkova L., Likhacheva O., Ermolovskaya O. EVALUATION OF ESG PRACTICES IN RUSSIAN OIL AND GAS COMPANIES AND THEIR CONTRIBUTION TO SUSTAINABLE DEVELOPMENT // Veredas Do Direito. – 2026. – № 1. – p. e234246. – doi: 10.18623/rvd.v23.n1.4246. 13. George A., Sanjay R. AI-powered algorithms and market manipulation: The case of Flash Crashes // Journal of Financial Regulation. – 2025. – № 2. – p. 45-62. 14. Hendershott T., Jones C.M., Menkveld A.J. Does Algorithmic Trading Improve Liquidity? // Journal of Finance. – 2011. – № 1. – p. 1-33. 15. Официальный сайт Московской Биржи: [сайт]. ‒ 2026. [Электронный ресурс]. URL: https://www.moex.com/ (дата обращения: 27.03.2026).