<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article 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" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2782-4586</issn>
   <issn publication-format="online">2949-1851</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">6a9c167e32807fdbab8761f9</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.26118/2782-4586-2026-18-37</article-id>
   <article-id pub-id-type="edn">twjzrw</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Научные статьи</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>SCIENTIFIC ARTICLES</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Научные статьи</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Transformation of digital Sovereignty and Valuation of National Ecosystems: integral Bayesian modeling of VC PJSC capitalization in the context of turbulence, regulatory transformation and structural shifts of the market (2026-2027)</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Трансформация цифрового суверенитета и оценка стоимости национальных экосистем: интегральное байесовское моделирование капитализации ПАО «ВК» в условиях турбулентности, регуляторной трансформации и структурных сдвигов рынка (2026–2027 гг.)</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0008-2474-772X</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Вержаковская</surname>
       <given-names>Марина Александровна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Verzhakovskaya</surname>
       <given-names>Marina Aleksandrovna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Проскурина</surname>
       <given-names>Наталья Вячеславовна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Proskurina</surname>
       <given-names>Natal'ya Vyacheslavovna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Королев</surname>
       <given-names>Андрей Андреевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Korolev</surname>
       <given-names>Andrey Andreevich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-3"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики</institution>
     <city xml:lang="ru">Самара</city>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Volga State University of Telecommunications and Informatics</institution>
     <city xml:lang="en">Samara</city>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Самарский государственный экономический университет</institution>
     <city xml:lang="ru">Самара</city>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Samara State University of Economics</institution>
     <city xml:lang="en">Samara</city>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-3">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королёва (Самарский университет)</institution>
     <city xml:lang="ru">Самара</city>
     <country country="RU" xml:lang="ru">Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Samara National Research University named after Academician S. P. Korolev (Samara University)</institution>
     <city xml:lang="en">Samara</city>
     <country country="RU" xml:lang="en">Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2026-08-31T17:25:20+03:00">
    <day>31</day>
    <month>08</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2026-08-31T17:25:20+03:00">
    <day>31</day>
    <month>08</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <issue>8</issue>
   <fpage>18</fpage>
   <lpage>37</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2026-08-03T00:00:00+03:00">
     <day>03</day>
     <month>08</month>
     <year>2026</year>
    </date>
   </history>
   <permissions>
    <copyright-statement xml:lang="ru">© 2026 Вержаковская М.А., Проскурина Н.В., Королев А.А.</copyright-statement>
    <copyright-statement xml:lang="en">© 2026 Verzhakovskaya M.A., Proskurina N.V., Korolev A.A.</copyright-statement>
    <copyright-year>2026</copyright-year>
    <copyright-holder xml:lang="ru">Вержаковская Марина Александровна, Проскурина Наталья Вячеславовна, Королев Андрей Андреевич</copyright-holder>
    <copyright-holder xml:lang="en">Verzhakovskaya Marina Aleksandrovna, Proskurina Natal'ya Vyacheslavovna, Korolev Andrey Andreevich</copyright-holder>
   </permissions>
   <self-uri xlink:href="https://doi.org/10.26118/2782-4586">https://doi.org/10.26118/2782-4586</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Настоящее исследование представляет собой комплексный количественный и качественный анализ фундаментальных факторов, определяющих рыночную стоимость ПАО «ВК», с последующим построением пяти многоуровневых эконометрических моделей для прогнозирования динамики капитализации компании на 2026–2027 годы. Методологическая база работы включает в себя идентификацию 21 ключевого фактора, структурированных по макроэкономическому, регуляторному, операционному и рыночному признакам, на основе которых были разработаны: многофакторная DCF-модель с коррекцией на макроэкономический стресс, модель скорректированной приведенной стоимости (APV) с учетом долгового щита, модель ценообразования на основе пользовательской ценности и регуляторных опционов, модель эволюции долговой нагрузки и кредитного риска, а также интегральная байесовская модель машинного обучения, объединяющая все предыдущие подходы в единый ансамбль. Ключевыми факторами, оказывающими определяющее влияние на стоимость VK, выступают жесткая денежно-кредитная политика ЦБ РФ и высокая долговая нагрузка, сдерживающие выход на положительный свободный денежный поток, а также уникальная рыночная ситуация, сложившаяся вследствие геополитической изоляции и регуляторного протекционизма. Последнее создает беспрецедентные возможности по аккумуляции аудитории в национальных сервисах, в первую очередь в мессенджере MAX и видеоплатформе VK Видео, что формирует мощный спекулятивный и потенциально фундаментальный драйвер роста. При этом критическое значение приобретает способность менеджмента конвертировать рост пользовательской базы в реальные финансовые результаты через эффективную монетизацию, а также успешное проведение IPO быстрорастущего сегмента VK Tech, способного стать катализатором переоценки всего холдинга. Интегральное моделирование позволяет с высокой степенью достоверности утверждать, что в базовом сценарии справедливая стоимость акций VK на 2026 год консолидируется в диапазоне 320–345 рублей, на 2027 год – ожидается умеренный рост до 360 рублей с потенциалом расширения до 410 рублей при выходе FCF в устойчиво положительную зону и снижении долговой нагрузки до целевого уровня ниже 2.5x. Оптимистичный сценарий предполагает движение в коридор 370–390 рублей (2026) и выше при условии успешного IPO VK Tech, фактической блокировки Telegram и начала монетизации MAX, тогда как пессимистичный сценарий тестирует уровень поддержки 280–300 рублей. Высокая волатильность, обусловленная спекулятивным новостным фоном и чувствительностью к регуляторным инициативам, будет сохраняться на всем протяжении прогнозного периода, однако фундаментальная способность VK выстроить эффективную модель монетизации всей своей экосистемы в условиях технологической изоляции останется главным детерминантом долгосрочной справедливой стоимости компании.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>The present study is a comprehensive quantitative and qualitative analysis of the fundamental factors determining the market value of PJSC VK, followed by the construction of five multi-level econometric models to predict the dynamics of the company's capitalization for 2026-2027. The methodological basis of the work includes the identification of 21 key factors, structured according to macroeconomic, regulatory, operational and market characteristics, on the basis of which were developed: a multifactorial DCF model with correction for macroeconomic stress, an adjusted present value (APV) model taking into account the debt shield, a pricing model based on user value and regulatory options, a model of the evolution of debt burden and credit risk, as well as an integral Bayesian machine learning model, combining all previous approaches into a single ensemble. The key factors that have a decisive impact on the value of VK are the tight monetary policy of the Central Bank of the Russian Federation and the high debt burden, which constrain access to positive free cash flow, as well as the unique market situation resulting from geopolitical isolation and regulatory protectionism. The latter creates unprecedented opportunities for audience accumulation in national services, primarily in the MAX messenger and VK Video video platform, which forms a powerful speculative and potentially fundamental growth driver. At the same time, management's ability to convert the growth of the user base into real financial results through effective monetization, as well as the successful IPO of the fast-growing VK Tech segment, which can become a catalyst for the reassessment of the entire holding, is of critical importance. Integral modeling allows us to state with a high degree of reliability that in the baseline scenario, the fair value of VK shares for 2026 will consolidate in the range of 320-345 rubles, for 2027 a moderate increase to 360 rubles is expected with the potential to expand to 410 rubles when FCF enters a stable positive zone and the debt burden decreases to a target level below 2.5x. The optimistic scenario assumes movement into the corridor of 370-390 rubles (2026) and higher, subject to the successful IPO of VK Tech, the actual blocking of Telegram and the start of MAX monetization, while the pessimistic scenario tests the support level of 280-300 rubles. High volatility due to the speculative news background and sensitivity to regulatory initiatives will persist throughout the forecast period, however, VK's fundamental ability to build an effective monetization model for its entire ecosystem in conditions of technological isolation will remain the main determinant of the company's long-term fair value.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>VK</kwd>
    <kwd>машинное обучение</kwd>
    <kwd>DCF-моделирование</kwd>
    <kwd>реальные опционы</kwd>
    <kwd>долговая нагрузка</kwd>
    <kwd>монетизация MAX</kwd>
    <kwd>регуляторный протекционизм</kwd>
    <kwd>сценарный прогноз</kwd>
    <kwd>справедливая стоимость</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>VK</kwd>
    <kwd>machine learning</kwd>
    <kwd>DCF modeling</kwd>
    <kwd>real options</kwd>
    <kwd>debt burden</kwd>
    <kwd>MAX monetization</kwd>
    <kwd>regulatory protectionism</kwd>
    <kwd>scenario forecast</kwd>
    <kwd>fair value</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">World Bank Group. [Электронный ресурс]. URL: https://www.worldbank.org/en/home  (дата обращения: 18.02.2026).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">World Bank Group. [Elektronnyy resurs]. URL: https://www.worldbank.org/en/home  (data obrascheniya: 18.02.2026).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Ivesting.com. [Электронный ресурс]. URL: https://ru.investing.com/  (дата обращения: 18.02.2026).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Ivesting.com. [Elektronnyy resurs]. URL: https://ru.investing.com/  (data obrascheniya: 18.02.2026).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">TrendEconomy. [Электронный ресурс]. URL: https://trendeconomy.com/data/h2/Italy/TOTAL  (дата обращения: 18.02.2026).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">TrendEconomy. [Elektronnyy resurs]. URL: https://trendeconomy.com/data/h2/Italy/TOTAL  (data obrascheniya: 18.02.2026).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
