<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<article xmlns:ns0="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru">
 <front>
 <journal-meta>
 <journal-id journal-id-type="publisher-id">dongu-nec.ru</journal-id>
 <journal-title-group>
 <journal-title xml:lang="ru">Новое в экономической кибернетике</journal-title>
 <trans-title-group xml:lang="en">
 <trans-title>New in Economic Cybernetics</trans-title>
 </trans-title-group>
 </journal-title-group>
 <issn publication-format="electronic">2523-448X</issn>
 </journal-meta>
 <article-meta>
 <article-id pub-id-type="publisher-id">536</article-id>
 <article-id pub-id-type="doi">10.5281/zenodo.20970891</article-id>
 <article-categories>
 <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
 <subject>Articles</subject>
 </subj-group>
 <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
 <subject>Статьи</subject>
 </subj-group>
 <subj-group subj-group-type="article-type">
 <subject>Research Article</subject>
 </subj-group>
 </article-categories>
 <title-group>
 <article-title xml:lang="en">MECHANISM FOR BUILDING EXPERT-ANALYTICAL SYSTEMS FOR NEW REGIONS: DIAGNOSTICS OF EVALUATION PROCESSES, INDICATOR BASE AND HYBRID RESEARCH METHODS</article-title>
 <trans-title-group xml:lang="ru">
 <trans-title>МЕХАНИЗМ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ДЛЯ НОВЫХ РЕГИОНОВ: ДИАГНОСТИКА ПРОЦЕССОВ ОЦЕНКИ, ИНДИКАТОРНАЯ БАЗА И ГИБРИДНЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ</trans-title>
 </trans-title-group>
 </title-group>
 <contrib-group>
 <contrib contrib-type="author">
 <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0003-0563-6649</contrib-id>
 <name-alternatives>
 <name xml:lang="en">
 <surname>Surovtsev</surname>
 <given-names>Ivan</given-names>
 </name>
 <name xml:lang="ru">
 <surname>Суровцев</surname>
 <given-names>Иван Максимович</given-names>
 </name>
 </name-alternatives>
 <email>surovtsevivan12@gmail.com</email>
 <xref ref-type="aff" rid="aff1">1</xref>
 </contrib>
 </contrib-group>
 <aff-alternatives id="aff1">
 <aff xml:lang="ru">
 <institution>ФГБОУ ВО «Донецкий государственный университет»</institution>
 </aff>
 <aff xml:lang="en">
 <institution>Donetsk State University</institution>
 </aff>
 </aff-alternatives>
 <pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2026-07-01" publication-format="electronic">
 <day>01</day>
 <month>07</month>
 <year>2026</year>
 </pub-date>
 <issue>2</issue>
 <issue-title xml:lang="en">NO2 (2026)</issue-title>
 <issue-title xml:lang="ru">№2 (2026)</issue-title>
 <fpage>153</fpage>
 <lpage>166</lpage>
 <history>
 <date date-type="received" iso-8601-date="2026-07-07">
 <day>07</day>
 <month>07</month>
 <year>2026</year>
 </date>
 </history>
 <permissions>
 <copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2026, Новое в экономической кибернетике</copyright-statement>
 <copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2026, New in Economic Cybernetics</copyright-statement>
 <copyright-year>2026</copyright-year>
 <copyright-holder xml:lang="ru">Новое в экономической кибернетике</copyright-holder>
 <copyright-holder xml:lang="en">New in Economic Cybernetics</copyright-holder>
 <license license-type="open-access" ns0:href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/" xml:lang="ru">
 <license-p>Эта статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)</license-p>
 </license>
 <license license-type="open-access" ns0:href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/" xml:lang="en">
 <license-p>This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0)</license-p>
 </license>
 <ali:free_to_read />
 </permissions>
 <self-uri ns0:href="https://dongu-nec.ru/index.php/nec/article/view/536">https://dongu-nec.ru/index.php/nec/article/view/536</self-uri>
 <abstract xml:lang="en">
 <p>The integration of the Donetsk People's Republic, the Luhansk People's Republic, the Zaporizhzhia Region, and the Kherson Region into the Russian Federation has revealed a methodological deficit that prevents the full application of traditional analytical tools to territories with a disrupted statistical history. The change in the national accounts system in 2022 has led to gaps in time series and the incompatibility of data from the State Statistics Service of Ukraine with the standards of Rosstat, significantly limiting the ability to objectively diagnose the current situation and make reliable forecasts. The situation is further complicated by the specific characteristics of the territories themselves. Their economy was formed under conditions that were fundamentally different from those in most Russian regions: a deep industrial specialization in metallurgy, coal mining, and heavy engineering, a long-term shortage of capital investments, a distortion of the reproduction proportions, and the demographic losses of the post-conflict period create an analytical which does not have ready-made methodological solutions. It is in these conditions that the development of a mechanism for building expert-analytical systems adapted to work under conditions of information uncertainty becomes particularly important. Such systems should organically combine formalized statistical procedures with tools for extracting and verifying expert knowledge, allowing information gaps to be filled without fundamentally losing analytical quality. The use of hybrid methods – multidimensional statistical analysis, econometric modeling, and expert assessments – in a single architectural framework opens up the possibility for a well-founded diagnosis of the state of territories and scenario forecasting of their development. The practical relevance of this area is confirmed by the state program for the restoration and socioeconomic development of the new regions, which was adopted in December 2023. The implementation of this program requires reliable analytical support, while the issues of creating an indicator base and selecting assessment tools for these regions remain methodologically open and require independent scientific research.</p>
 </abstract>
 <trans-abstract xml:lang="ru">
 <p>Интеграция Донецкой Народной Республики, Луганской Народной Республики, Запорожской и Херсонской областей в состав Российской Федерации выявила методологический дефицит, который не позволяет в полной мере применять традиционные аналитические инструменты к территориям с нарушенной статистической историей. Смена системы национальных счетов в 2022 году породила разрывы временных рядов и несопоставимость данных Государственной службы статистики Украины со стандартами Росстата, что существенно ограничивает возможности объективной диагностики текущего состояния и построения достоверных прогнозов. Ситуацию усугубляет специфика самих территорий. Их экономика формировалась в условиях, принципиально отличающихся от большинства российских регионов: глубокая индустриальная специализация на металлургии, угледобыче и тяжёлом машиностроении, длительный дефицит капиталовложений, деформация воспроизводственных пропорций и демографические потери постконфликтного периода создают аналитическую среду, для которой не существует готовых методологических решений. Именно в этих условиях приобретает особое значение разработка механизма построения экспертно-аналитических систем, адаптированных к работе при информационной неопределённости. Такие системы должны органично сочетать формализованные статистические процедуры с инструментами извлечения и верификации экспертного знания, позволяя заполнять информационные лакуны без принципиальной потери аналитического качества. Применение гибридных методов – многомерного статистического анализа, эконометрического моделирования и экспертных оценок – в единой архитектурной связке открывает возможность для обоснованной диагностики состояния территорий и сценарного прогнозирования их развития. Практическая востребованность данного направления подтверждается государственной программой восстановления и социально-экономического развития новых субъектов, принятой в декабре 2023 года. Реализация программы требует надёжного аналитического сопровождения, тогда как вопросы формирования индикаторной базы и выбора инструментария оценки применительно к этим территориям остаются методологически открытыми и требуют самостоятельного научного исследования.</p>
 </trans-abstract>
 <kwd-group xml:lang="en">
 <kwd>new regions of the Russian Federation, mechanism, process model, expert and analytical system, socio-economic development, algorithm.</kwd>
 </kwd-group>
 <kwd-group xml:lang="ru">
 <kwd>новые регионы Российской Федерации, механизм, процессная модель, экспертно-аналитическая система, социально-экономическое развитие, алгоритм.</kwd>
 </kwd-group>
 <funding-group>
 <funding-statement xml:lang="ru">исследование проводилось в рамках государственного задания по научной теме ФГБОУ ВО «ДонГУ» FRRE-2026-0035 «Интеллектуальная платформа для управления региональным развитием, включающая элементы виртуальной среды, игровые механики и углубленную обработку данных» (бюджетный цикл 2026 –2028 гг.).</funding-statement>
 </funding-group>
 </article-meta>
 </front>
 <body>
 <p>[Полный текст статьи отсутствует в исходных данных. Необходимо добавить текст из PDF или другого источника.]</p>
 </body>
 <back>
 <ref-list>
 <title>Список литературы</title>
 <ref id="B1">
 <mixed-citation>1. Арнаут, М.Н. Матрица выбора методов прогнозирования социально-экономического развития регионов: адаптивная таксономия для управленческих решений / М.Н. Арнаут // Управленческие науки.  2026.  Т. 16, № 1.  С. 6–16.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B2">
 <mixed-citation>2. Атаева, А.Г. Методологические основы государственного управления социальным развитием территориальных социально-экономических систем / А.Г. Атаева, В.В. Орешников // Ars Administrandi (Искусство управления).  2024.  Т. 16, № 1.  С. 1 19.  DOI: 10.17072⁄2218-9173-2024-1-1-19.  URL:: https://ars-administrandi.com/index.php/arsadm/article/view/597 (дата обращения: 03.05.2026).</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B3">
 <mixed-citation>3. Бессонов, В.А. Об обеспечении сопоставимости статистических показателей при изменении государственных границ / В.А. Бессонов // Вопросы статистики. – 2023. – Т. 30, № 4. – С. 84–95.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B4">
 <mixed-citation>4. Бешелев, С.Д. Экспертные оценки / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. – Москва : Наука, 2014. – 356 с.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B5">
 <mixed-citation>5. Брюханова, Н.В. Воспроизводственные параметры пространственного развития России в условиях интеграции новых регионов: дифференциация, факторы, приоритеты / Н.В. Брюханова, Ю.А. Мащенко, Г.Г. Уварова, А.В. Персидская // Государственное и муниципальное управление. Учёные записки. – 2026. – № 1. – С. 21–38.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B6">
 <mixed-citation>6. Дуркин, Дж. Экспертные системы: теория и практика / Дж. Дуркин ; пер. с англ. – Москва : Интеллект, 2001. – 592 с.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B7">
 <mixed-citation>7. Елисеева, И.И. Общая теория статистики : учебник для вузов / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев ; под ред. И.И. Елисеевой. – Москва : Финансы и статистика, 2009. – 656 с.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B8">
 <mixed-citation>8. Кузнецов, О.И. Методика проведения мониторинга социально-экономического развития региональных экономических систем / О.И. Кузнецов // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. – 2024. – № 2. – С. 76–82.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B9">
 <mixed-citation>9. Кузовкова, Т.А. Мониторинг развития инфокоммуникационной инфраструктуры цифровой экономики России / Т.А. Кузовкова, Т.Ю. Салютина. – Москва: Горячая линия – Телеком, 2021. – 163 с.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B10">
 <mixed-citation>10. Магданов, П.В. Проблемы стратегического планирования социально-экономического развития региона / П.В. Магданов // ARS ADMINISTRANDI. – 2016. – №4. – С. 52-59.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B11">
 <mixed-citation>11. Ничепорчук, В.В. Системы мониторинга природно-техногенной безопасности на федеральном и региональном уровнях / В.В. Ничепорчук, Л.Ф. Ноженкова, Т.Г. Пенькова // Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Тематический блок «Региональные проблемы безопасности». Раздел I. Мониторинг, риски и безопасность Сибирского федерального округа / науч. рук. чл.-корр. РАН Н.А. Махутов ; под ред. В.В. Москвичёва.  Москва : МГОФ «Знание», 2024.  644 с.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B12">
 <mixed-citation>12. Сабетова Т.В., Майоров А.А., Волкова А.Г. Методический подход к оценке социально-экономического положения регионов и субрегиональных территорий // Современная экономика: проблемы и решения. – 2023. – № 9. – С. 21–31.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B13">
 <mixed-citation>13. Селянин, А.О. Информационно-аналитическая система мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического развития субъектов Российской Федерации : дис. … канд. экон. наук : 08.00.13 / А.О. Селянин. – М., 2004. – 204 с.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B14">
 <mixed-citation>14. Тикунов В.С., Бабурин В.А., Белоусов С.К. Интегральная оценка экономического развития регионов Российской Федерации // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. – 2022. – № 2. – С. 189-202.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B15">
 <mixed-citation>15. Тобин, Д.С. Сетевая экспертно-аналитическая платформа как инструментальное средство поддержки принятия решений в распределённой среде // Вестник НГУЭУ. – 2020. – №3. – С. 231–240.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B16">
 <mixed-citation>16. Халиков М.А., Горский М.А., Михайлова Д.Э. Совершенствование методологии средневзвешенной стоимости капитала корпораций для развивающихся рынков // Экономический вестник. – 2025. – Том 4, № 2. – С. 112 – 120.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B17">
 <mixed-citation>References</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B18">
 <mixed-citation>1. Arnaut, M.N. (2026) Matrix of Methods for Forecasting Socioeconomic Development of Regions: Adaptive Taxonomy for Managerial Decisions. Management Sciences. Vol. 16, No. 1. Pp. 6–16.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B19">
 <mixed-citation>2. Ataeva, A.G. (2024) Methodological Foundations of Public Administration of Social Development of Territorial Socio-Economic Systems / A.G. Ataeva, V.V. Oreshnikov. Ars Administrandi (The Art of Administration). Vol. 16, No. 1. Pp. 1–19. DOI: 10.17072⁄2218-9173-2024-1-1-19. URL: https://ars-administrandi.com/index.php/arsadm/article/view/597 (accessed: 01.06.2026).</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B20">
 <mixed-citation>3. Bessonov, V.A. (2023) On Ensuring Comparability of Statistical Indicators When State Borders Change. Voprosy statistiki. Vol. 30, No. 4. Pp. 84–95.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B21">
 <mixed-citation>4. Beshelev, S.D. (2014) Expert Assessments / S.D. Beshelev, F.G. Gurvich. Moscow : Nauka, 2014. 356 p.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B22">
 <mixed-citation>5. Bryukhanova, N.V. (2026) Reproducible Parameters of Russia's Spatial Development in the Context of Integration of New Regions: Differentiation, Factors, and Priorities / N.V. Bryukhanova, Yu.A. Mashchenko, G.G. Uvarova, A.V. Persian. State and Municipal Administration. Scholarly Notes. No. 1. Pp. 21–38.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B23">
 <mixed-citation>6. Durkin, J. (2001) Expert Systems: Theory and Practice / J. Durkin ; translated from English. Moscow : Intellect. 592 p.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B24">
 <mixed-citation>7. Eliseeva I. (2009) General Theory of Statistics: Textbook for Higher Education Institutions / I.I. Eliseeva, M.M. Yuzbashev; edited by I.I. Eliseeva. Moscow: Finansy i statistika, 2009. 656 p.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B25">
 <mixed-citation>8. Kuznetsov O.I. (2024) Methodology for Monitoring the Socio-Economic Development of Regional Economic Systems. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. No. 2. Pp. 76–82.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B26">
 <mixed-citation>9. Kuzovkova, T.A. (2021) Monitoring of the Development of the Information and Communication Infrastructure of the Digital Economy in Russia / T.A. Kuzovkova, T.Yu. Salyutina. Moscow : Goryachaya liniya – Telekom, 2021. 163 p.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B27">
 <mixed-citation>10. Magdanov, P.V. (2016) Problems of Strategic Planning for the Social and Economic Development of the Region. ARS ADMINISTRANDI. No. 4. Pp. 52-59.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B28">
 <mixed-citation>11. Nicheporchuk, V.V. (2024) Systems of Monitoring of Natural and Technogenic Safety at the Federal and Regional Levels / V.V. Nicheporchuk, L.F. Nozhenkova, T.G. Penkova // Security of Russia. Legal, Socio-Economic, and Scientific-Technical Aspects. Thematic Block "Regional Security Issues". Section I. Monitoring, Risks, and Security of the Siberian Federal District / Scientific Director: Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences. RAS N. A. Makhutov ; edited by V.V. Moskvichev. Moscow : MGOF Znanie, 2024. 644 p.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B29">
 <mixed-citation>12. Sabetova T.V., Mayorov A.A., Volkova A.G. (2023) Methodological Approach to Assessing the Socioeconomic Situation of Regions and Subregional Territories. Modern Economy: Problems and Solutions. No. 9. Pp. 21–31.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B30">
 <mixed-citation>13. Selyanin, A.O. (2004) Information and Analytical System for Monitoring, Analysis, and Forecasting of Socio-Economic Development of the Subjects of the Russian Federation : dis. … cand. econ. sciences : 08.00.13. Moscow. 204 p.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B31">
 <mixed-citation>14. Tikunov V.S., Baburin V.A., Belousov S.K. (2022) Integral Assessment of the Economic Development of the Regions of the Russian Federation. Bulletin of Moscow University. Series 6. Economics. No. 2. Pp. 189-202.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B32">
 <mixed-citation>15. Tobin D.S. (2020) Network Expert and Analytical Platform as a Tool for Supporting Decision-Making in a Distributed Environment. Bulletin of NSUEM. No. 3. Pp. 231–240.</mixed-citation>
 </ref>
 <ref id="B33">
 <mixed-citation>16. Khalikov M.A., Gorsky M.A., Mikhailova D.E. (2025) Improvement of the Methodology of the Weighted Average Cost of Capital of Corporations for Developing Markets. Economic Bulletin. Vol. 4. No. 2. Pp. 112 – 120.</mixed-citation>
 </ref>
 </ref-list>
 </back>
 </article>
