ТРАНСФОРМАЦІЯ СТРУКТУРИ КАПІТАЛУ В ЕПОХУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ: ОЦІНКА КОРПОРАТИВНОЇ ПЛАТОСПРОМОЖНОСТІ ТА РІВНЯ ЛІКВІДНОСТІ У КОМПАНІЯХ BIG TECH

Автор(и)

  • Л. Григорян Вірменський державний економічний університет (ASUE), факультет прикладних фінансів, вул. Налбандяна, 128, м. Єреван, 0025, Республіка Вірменія https://orcid.org/0000-0002-9991-8377
  • В. Мікаєлян Вірменський державний економічний університет (ASUE), факультет прикладних фінансів, вул. Налбандяна, 128, м. Єреван, 0025, Республіка Вірменія https://orcid.org/0009-0005-7629-509X
  • Т. Манукян Вірменський державний економічний університет (ASUE), факультет прикладних фінансів, вул. Налбандяна, 128, м. Єреван, 0025, Республіка Вірменія https://orcid.org/0000-0001-5985-1553
  • А. Григорян Вірменський державний економічний університет (ASUE), факультет прикладних фінансів, вул. Налбандяна, 128, м. Єреван, 0025, Республіка Вірменія https://orcid.org/0000-0002-8145-6741

DOI:

https://doi.org/10.15330/apred.2.22.218-228

Ключові слова:

структура капіталу, штучний інтелект, фінансова стійкість, корпоративний фінансовий ризик (CFR), великі технологічні компанії, період дії страхового покриття, цифрова трансформація

Анотація

Швидке розширення інвестицій у сферу штучного інтелекту (AI) у 2020–2025 роках суттєво збільшило капітальні витрати (CapEx) провідних світових технологічних компаній, створивши нові виклики для структури корпоративного капіталу, ліквідності та довгострокової фінансової стійкості. У цьому дослідженні проаналізовано фінансові показники восьми провідних технологічних компаній Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, Meta Platforms, NVIDIA, IBM та Oracle із застосуванням тривимірної аналітичної моделі, що охоплює узгодженість структури капіталу (G1), ліквіднісну забезпеченість активів (G2) та операційну спроможність обслуговування зобов’язань (G3). Емпіричні панельні дані за період 2020–2025 років були проаналізовані за допомогою економетричної моделі з фіксованими ефектами для дослідження взаємозв’язку між структурою фінансування та корпоративною фінансовою стійкістю в умовах інтенсивних інвестицій у штучний інтелект.

Отримані результати свідчать про існування двох різних моделей фінансування в технологічному секторі. Перша модель, характерна переважно для Alphabet, NVIDIA та Microsoft, відзначається відносно низьким рівнем фінансового левереджу та потужними внутрішньо сформованими грошовими потоками, які забезпечують безперервне інвестування при збереженні високої ліквідності. Друга модель, виявлена в Oracle та IBM, характеризується вищими показниками фінансового левереджу та більшою залежністю від боргового фінансування під час трансформації інфраструктури та розширення хмарних обчислювальних сервісів. Емпіричний аналіз показує, що сильніші позиції ліквідності позитивно пов’язані з корпоративною фінансовою стійкістю впродовж періодів інтенсивних інвестицій, пов’язаних зі штучним інтелектом, тоді як вищий рівень фінансового левереджу може збільшувати ризик рефінансування за несприятливих ринкових умов. Отримані результати мають практичне значення для корпоративних фінансових менеджерів, інституційних інвесторів та розробників державної політики, які займаються питаннями розподілу капіталу, фінансової стабільності та боргової стійкості в технологічно інтенсивних галузях.

Біографії авторів

Л. Григорян , Вірменський державний економічний університет (ASUE), факультет прикладних фінансів, вул. Налбандяна, 128, м. Єреван, 0025, Республіка Вірменія

доктор економічних наук, професор

В. Мікаєлян , Вірменський державний економічний університет (ASUE), факультет прикладних фінансів, вул. Налбандяна, 128, м. Єреван, 0025, Республіка Вірменія

доктор філософії в економіці, доцент, декан факультету прикладних фінансів

Т. Манукян , Вірменський державний економічний університет (ASUE), факультет прикладних фінансів, вул. Налбандяна, 128, м. Єреван, 0025, Республіка Вірменія

доктор філософії в економіці, доцент, заступник декана факультету прикладних фінансів

А. Григорян , Вірменський державний економічний університет (ASUE), факультет прикладних фінансів, вул. Налбандяна, 128, м. Єреван, 0025, Республіка Вірменія

доктор філософії в економіці, викладач кафедри фінансів

Посилання

Alphabet Inc. Form 10-K Annual Report for the Fiscal Year Ended December 31, 2024. U.S. Securities and Exchange Commission, 2025, abc.xyz/investor/sec-filings/ Accessed 10 Apr. 2026.

Grigoryan, A. “The ratio of debt, its components and sales revenue of Diageo.” Katchar Scientific Periodical, no.2, 2024, pp. 122–133, https://doi.org/10.54503/2579-2903-2024.2-122

Grigoryan, A.”Strategic debt burden assessment and financial sustainability analysis of Diageo.” Bulletin of Yerevan University G: Economic, no. 17(1), 2026, pp. 55–68. https://doi.org/10.46991/BYSU.G.2026.17.1.055

Grigoryan, L., & A. Grigoryan. “The relationship between profitability and bankruptcy assessment based on Lis’s four-factor model: Case study of the alcoholic beverage company.” Katchar / Academia Social Science Periodical, no.1, 2025, pp. 126–134, https://doi.org/10.54503/2579-2903-2025.1-126.

Grigoryan, L. H., Badalyan, M. V., & A. Z. Grigoryan. “Artificial intelligence in academia: Opportunity or challenge?” The Actual Problems of Regional Economy Development, no.2(21), 2025, pp. 380–386, https://doi.org/10.15330/apred.2.21.380-386.

Gyulasaryan, M. R., Matevosyan, A. V., Grigoryan, A. Z., & M. H.Matevosyan. “Cash-flow-based solvency assessment in technology service companies with SaaS revenue models: A case study of ServiceNow.” Proceedings on Engineering Sciences, no.7(3), 2025, pp. 1713–1720, https://doi.org/10.24874/PES07.03.029.

IBM. IBM Annual Report 2024 & SEC Form 10-K Filings. International Business Machines Corporation, 2025, www.ibm.com/investor/att/pdf/IBM_Annual_Report_2025.pdf. Accessed 10 Apr. 2026.

Kraus, A., and R. H. Litzenberger. “A State-Preference Model of Optimal Financial Leverage.” The Journal of Finance, vol. 28, no. 4, 1973, pp. 911–22, https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1973.tb01415.x

Matevosyan, A. V., et al. "Proposed Approach Capital Structure Management Related to AI: Evidence from Automobile Manufacturing Companies." Journal of Trends and Challenges in Artificial Intelligence, vol. 3, no. 1, 2025, pp. 39–46, https://doi.org/10.61552/JAI.2026.01.004.

Matevosyan, A., et al. "The Proposed Approach for Assessing the Impact of CFR on WACC in Alcoholic Beverage Manufacturing Companies." Messenger of ASUE, vol. 1, no. 79, 2025, pp. 115–28. https://doi.org/10.52174/1829-0280_2025.1-115.

Matevosyan, A. V., Mikayelyan, V. K., Grigoryan, H. H., Matevosyan, M. H., & A. Z. Grigoryan. “The impact of the corporate financing ratio on the weighted average cost of capital: Evidence from automobile manufacturing companies.” In S. S. Shaumarov (Ed.), Smart Transport Systems and the Digital Economy Infrastructure. Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure. Springer, 2026, https://doi.org/10.1007/978-3-032-12181-3_4

Microsoft Corporation. Form 10-K Annual Report for the Fiscal Year Ended June 30, 2024. U.S. Securities and Exchange Commission, 2025, www.microsoft.com/investor/reports/ar25/index.html. Accessed 10 Apr. 2026.

Mikayelyan, V., et al. "Digitalization and Financial Transformation Frameworks in Contemporary Ecosystems." Transekonomika: Akuntansi, Bisnis dan Keuangan, vol. 6, no. 2, 2026, pp. 153–63, https://doi.org/10.55047/transekonomika.v6i2.1167.

Modigliani, Franco, and Merton H. Miller. "The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment." The American Economic Review, vol. 48, no. 3, 1958, pp. 261–97, www.jstor.org/stable/1809766. Accessed 10 Apr. 2026.

Myers, Stewart C. "Capital Structure." Journal of Economic Perspectives, vol. 15, no. 2, 2001, pp. 81–102, https://doi.org/10.1257/jep.15.2.81

Myers, Stewart C., and Nicholas S. Majluf. "Corporate Financing and Investment Decisions When Firms Have Information That Investors Do Not Have." Journal of Financial Economics, vol. 13, no. 2, 1984, pp. 187–221, https://doi.org/10.1016/0304-405X(84)90023-0.

Oracle Corporation. Form 10-K Annual Report for the Fiscal Year Ended May 31, 2024. U.S. Securities and Exchange Commission, 2025, investor.oracle.com

Simply Wall St. "Diageo (DGE) Balance Sheet & Financial Health Metrics." 2026, simplywall.st/stocks/gb/food-beverage-tobacco/lse-dge/diageo-shares/health. Accessed 10 Apr. 2026.

U.S. Securities and Exchange Commission. "Diageo PLC – Form 20-F Annual Report." 2025, www.sec.gov/Archives/edgar/data/835403/000083540325000007/deo-20241231.htm. Accessed 10 Apr. 2026.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-08-26

Як цитувати

Григорян , Л., Мікаєлян , В., Манукян , Т., & Григорян , А. (2026). ТРАНСФОРМАЦІЯ СТРУКТУРИ КАПІТАЛУ В ЕПОХУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ: ОЦІНКА КОРПОРАТИВНОЇ ПЛАТОСПРОМОЖНОСТІ ТА РІВНЯ ЛІКВІДНОСТІ У КОМПАНІЯХ BIG TECH. Актуальні проблеми розвитку економіки регіону, 2(22), 218–228. https://doi.org/10.15330/apred.2.22.218-228

Номер

Розділ

Дослідження розвитку підприємництва