Методология оценки геополитических рисков

Область применения и цели

GEOFOR предоставляет аналитические услуги для широкого круга задач в политической и экономической сфере. Мы поддерживаем:

Разработку бизнес-стратегий на основе глубокого понимания политико-экономической обстановки в разных странах и регионах.

Инвестиционные решения, опираясь на прогнозы ключевых макроэкономических и геополитических трендов.

Управление рисками через оценку политических и операционных угроз, позволяя минимизировать потенциальные потери.

Выход на новые рынки с учётом региональных и отраслевых особенностей, расширяя возможности для масштабирования бизнеса.

Наши материалы охватывают краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные прогнозы, включая страновые и региональные обзоры, отраслевые исследования, анализ международной политики и конфликтологию.

Цель методологии — обеспечить клиентов надёжной, воспроизводимой и прозрачной оценкой точности аналитических материалов, что позволяет принимать более обоснованные решения и повышать доверие к нашим исследованиям.

Принципы и ценности

Независимость и объективность

Работа основывается на взвешенном анализе данных вне зависимости от политической или иной приверженности источника. Тем не менее она учитывается для формирования полного понимания происхождения данных и их акцента.

Каждый тезис проверяется по установленным правилам верификации (peer-review, кросс-проверка по авторитетным источникам, автоматизированные и ручные проверки), чтобы исключить личные или корпоративные предпочтения в интерпретации данных.

Корпоративные и политические предпочтения источников информации могут учитываться в качестве данных для анализа.

Прозрачность

Мы открыто сообщаем, какие источники и метрики используются для анализа, указываем ссылки на первоисточники и дату проверки, если иное не предусмотрено лицензионными и иными правилами поставщика информации.

Воспроизводимость

Стандартизация процессов и единая методология исследования позволяют унифицировать работу сотрудников в рамках методов валидации и расчёта итоговых показателей.

Качество и непрерывное улучшение

Мы систематически пересматриваем и обновляем нашу методологию, источниковую базу и инструменты валидации. Сбор обратной связи от клиентов и внутренних экспертов позволяет оперативно корректировать процессы и поддерживать высочайший уровень точности.

Ответственность

Каждый этап анализа закреплён за конкретными ролями в команде (автор, рецензент, руководитель), что обеспечивает чёткое разделение задач и персональную ответственность за качество результата.

Сбор и валидация данных

Используемые источники

(в соответствии с иерархией оценки надежности)

Официальные данные: Статистика и нормативные акты государственных ведомств; Публикации центральных банков и профильных агентств, министерств, ведомств; Отчёты международных организаций (ООН, МВФ, ВТО и др.).
Профильные базы и исследования: Международные и отраслевые базы данных (World Bank, IEA, IMF, UN Comtrade и др.); Научные и аналитические отчёты исследовательских центров (мировые, региональные, национальные); Рейтинговые организации (Moody’s, S&P, Fitch и др.).
Экспертные коммюнике: Позиционные заявления и пресс-релизы профильных think-tank’ов; Итоги отраслевых конференций и круглых столов; Интервью и аналитические обзоры ведущих специалистов.
СМИ: Крупные национальные издания; Мировые и региональные новостные агентства; Тематические порталы и деловые журналы.
Профессиональные блоги и экспертные платформы: Специализированные блоги и медиа; Публикации независимых аналитиков и отраслевых экспертов.

Кросс-проверка

Каждый ключевой факт сверяется минимум по двум независимым источникам из разных уровней иерархии. В случае расхождений выбирается наиболее надёжный источник.

Предпочтение отдается источникам, открыто публикующим описание своих методик сбора и расчётов.

Методы проверки

Типовая валидация;
Автоматизированная валидация;
Профилирование данных;
Комбинаторная проверка.

Непрерывное улучшение

Периодическая переоценка раз в квартал или по мере необходимости, выявления расхождений. Сбор замечаний от клиентов для оперативной корректировки методики и источниковой базы.

Основные методы

В основе методологии лежит сочетание проверенных подходов, адаптированных к специфике политических и геополитических вопросов.

Вероятностное прогнозирование: Прогнозы формулируются в терминах вероятностей (например, «60% шанс проведения переговоров до конца года»). Brier Score и Log Score применяются для оценки точности допущенной вероятности в соответствии с прошедшими событиями.
Сценарное планирование (Scenario Planning): Разработка ключевой и альтернативных «ветвей» развития событий с указанием их относительной вероятности на основании исторических данных и текущих новостей и источников с последующей независимой оценкой отраслевыми экспертами основных допущений каждого сценария.
Анализ рисков по ISO 31000 и FMEA: Формирование матрицы «вероятность × ущерб» для каждого идентифицированного риска, расчета наиболее критичных угроз.
Red Teaming и краудсорсинг экспертиз: Создание специализированных групп для стресс-теста базовых гипотез и поиска уязвимостей в прогнозах и сценариях. Привлечение независимых специалистов (политологов, бывших дипломатов, сотрудников think-tank’ов) для сбора альтернативных взглядов и подтверждения ключевых допущений.

Horizon Scanning и мониторинг триггеров: Систематический мониторинг «сигнальных» индикаторов, включающих, но не ограничивающихся публикациями, заявлениями лидеров, экономическими индикаторами. Мониторинг, градация и систематическое уведомление аналитиков о триггерах для внесения оперативных обновлений в прогнозы.
Ансамблевое прогнозирование (Ensemble Forecasting): Объединение нескольких независимых моделей и экспертных оценок для снижения вероятности потенциальных ошибок и повышения надёжности.
Экономические, финансовые, числовые и иные модели: При работе с числовыми экономическими данными мы можем применять следующие эконометрические и аналитические модели: ARIMA, VAR, DSGE, CGE, GARCH, Fixed/Random Effects (Panel Data), SEM, Nowcasting-модели, Random Forest, XGBoost и другие. Для узкоспециализированных задач могут быть использованы готовые модели проверенных поставщиков данных или привлеченные внешние подрядчики, работающие под NDA. Все результаты, полученные таким образом, проходят стандартную многоуровневую валидацию GEOFOR (peer-review → кросс-проверка → финальное утверждение руководства).

* При необходимости или по специальному запросу для решения узкоспецифичных задач могут использоваться иные модели и приёмы — от агент-ориентированного моделирования и сетевого анализа до гибридных методик.

Цифровизация и автоматизация

ИИ и автоматизация выступают вспомогательным инструментом для повышения скорости и эффективности первичных этапов анализа. При этом все результаты, полученные с помощью ИИ, обязательно проходят полноценную проверку квалифицированными экспертами и кросс-чек по установленным правилам.

Зоны применения ИИ

Сбор и агрегирование данных;
Первичная верификация фактов;
Генерация черновых текстов и визуализаций;
Мониторинг триггеров.

Гарантии качества, этика и прозрачность

Любая информация, подготовленная ИИ, передаётся на обязательное рецензирование и эксперту. ИИ-генерированные тезисы проходят Peer-review и кросс-чек.

ИИ-модули используются только для ускорения рутинных операций — ни одно решение или оценка не принимается исключительно на их основании. Все алгоритмы и настройки автоматизации документируются и периодически пересматриваются для соответствия внутренним стандартам качества и внешним регуляторным требованиям.

ИИ не применяется для подготовки финальных частей работы, предоставляемой клиенту, однако подготовленным им текст может быть включен в итоговый материал после прохождения всех проверок и валидации минимум двумя специалистами.

Внутренняя оценка аналитических материалов (версия 1.5)

Типология утверждений:

Факты — события и данные, проверяемые по авторитетным источникам;
Прогнозы — ожидаемые исходы к фиксированной дате;
Сценарии — альтернативные ветви развития с распределёнными вероятностями;
Риски — сочетание вероятности и потенциального ущерба (ISO 31000).

Ключевые метрики:

Probabilistic forecasts: Brier Score, Log Score;
Бинарные исходы: Hit Rate (Accuracy), ROC-AUC;
Числовые прогнозы: MAE, MAPE, RMSE;
Ансамблирование: Ensemble Skill Score;
Сценарии: back-casting и экспертная верификация;
Риски: Risk Matrix (вероятность × воздействие) и FMEA.

Оценка

Автоматизированная или ручная выборка случайно выбранных тезисов, где каждому присваивается балл на основе его верификации:

Peer-review одного из коллег;
Каждый тезис проверяется минимум двумя авторитетными источниками (согласно общей методологии);
Заключительная экспертиза руководства.

Горизонт проверки

Утверждения оцениваются в течение года с момента отправки отчёта (или по фактической дате оценки, если проводится раньше срока).

Итоговый показатель

Общий процент точности = (сумма баллов/максимум)×100%. Считается для отдельного типа данных и общего результата.

Настоящая методология является публичной версией и описывает базовые принципы, источники и метрики GEOFOR. В зависимости от специфики проекта мы можем расширять или корректировать набор инструментов (моделей, источников данных, программных средств) при условии, что они соответствуют нашим внутренним стандартам качества и проходят обязательную процедуру peer-review, кросс-проверки и финальной экспертизы руководства. Выбор конкретных методов остаётся за GEOFOR; он не может быть переопределён третьими лицами без дополнительного согласования. При внедрении нестандартных подходов мы заранее информируем заказчика о предполагаемых преимуществах и ограничениях, а также документируем все ключевые допущения и проверки. Иные модели (включая агент-ориентированное моделирование, сетевой анализ, гибридные статистико-ИИ-алгоритмы и др.) применяются по запросу или при возникновении специализированных задач и всегда проходят ту же многоуровневую валидацию. Состав инструментов пересматривается не реже одного раза в год или при появлении значимых технологических и иных обновлений.