Багриновский К.А., Никонова А.А., Соколов Н.А. (Москва) Методы технологической трансформации производственной системы
Экономика и математические методы, 2016, 52 (1), 3-19.
Предложен механизм адаптивного управления технологической модернизацией экономики на микро- и мезоуровне. Он включает модели и методы выбора способов производства и целенаправленных управляющих воздействий, регулирующих переход к новым технологиям в соответствии с внутренними свойствами производственной системы и внешними ресурсными ограничениями. Выделены основные свойства производственной системы, влияющие на подвижность системы и способность к адаптации. Обсуждается возможность включения (ингрессии) в экономическую систему особых структур и отношений, способствующих согласованию интересов экономических агентов, к примеру в рамках формирования соответствующей корпоративной культуры и поддержки со стороны макрорегулятора. Представлены общая схема технологической трансформации производственной системы и комплекс экономико-математических моделей технологических изменений. Приведено описание моделей формирования вариантов модернизации, выбора новых технологий, выбора способов управления и стимулирующих мер с учетом ресурсных и ценовых ограничений. Создание и апробация организационно-экономических механизмов трансформации технологий и среды базируется на итеративных процедурах взаимной настройки объекта и среды при различных входных параметрах. Такой подход позволяет полнее обосновать решения в переменчивой среде, а также сбалансировать их по ряду существенных технологических и экономических параметров.
Ключевые слова: производственный способ (технология), производственные факторы (труд, капитал), затраты ресурсов, выпуск, цена, спрос, предложение, инновации, управляющие воздействия.
Классификация JEL: C61, D24, O14.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Акофф Р.Л. (1972). Планирование в больших экономических системах. М.: Советское радио.
Багриновский К.А. (1995). Ценовые методы стимулирования новых технологий // Экономика и математические методы. Т. 31. № 4. С. 96–104.
Багриновский К.А., Бендиков М.А., Никонова А.А. (2005). Роль структурной устойчивости производственной системы в оценке эффективности новой технологии. В сб.: “Модели и методы прогнозирования деятельности предприятий и отраслей народного хозяйства”. Вып. 2. М.: ЦЭМИ РАН.
Багриновский К.А., Никонова А.А. (2006). Cистемные методы стимулирования перехода предприятий к новым технологиям. В сб.: “Теория и практика эффективного функционирования российских предприятий”. Вып. 3. М.: ЦЭМИ РАН.
Бендиков М.А., Фролов И.Э. (2007). Высокотехнологичный сектор промышленности России: состояние, тенденции, механизмы инновационного развития. М.: Наука.
Берталанфи Л. фон (1969). Общая теория систем – критический обзор. В сб.: “Исследования по общей теории систем: Сборник переводов”. М.: Прогресс.
Блауберг И.В., Садовский В.Н., Юдин Э.Г. (1969). Системный подход: предпосылки, проблемы, трудности. М.: Знание.
Варшавский А.Е. (2007). Стратегические проблемы развития высоких технологий в России. В кн.: “Россия в глобализирующемся мире: модернизация российской экономики”. Под ред. Д.С. Львова, Г.Б. Клейнера. М.: Наука.
Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. (2008). Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. М.: Дело.
Гаврилец Ю.Н. (2009). К синтезу теории систем и кибернетики в экономике. М.: МАОН.
Голиченко О.Г. (2006). Инновационная система России: состояние и пути развития. Серия “Экономическая наука современной России”. М.: Наука.
Голиченко О.Г. (2011). Основные факторы развития национальной инновационной системы: уроки для России. М.: Наука, ЦЭМИ РАН.
Деловая активность организаций в феврале 2015 г. (2015). [Электронный ресурс] Росстат. Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d05/33.htm, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июль 2015 г.).
Инвестиции в России 2013. Статистический сборник (2013). [Электронный ресурс] М.: Росстат. Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b13_56/Main.htm, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июль 2015 г.).
Инвестиционная активность организаций. (2014). [Электронный ресурс] М.: Росстат. Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/enterprise/investment/nonfinancial/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июль 2015 г.).
Интрилигатор М. (1975). Методы оптимизации и экономическая теория. М.: Прогресс.
Клейнер Г.Б. (2008). Стратегия предприятия. М.: Дело.
Клейнер Г.Б. (2011). Новая теория экономических систем и её приложения // Вестник РАН. Т. 81. № 9. С. 794–809.
Корнаи Я. (2002). Системная парадигма // Вопросы экономики. № 4. С. 4–22.
Латфуллин Г.Р., Райченко А.В. (2004). Теория организации. СПб.: Питер.
Макаров В.Л., Варшавский А.Е. (рук. авт. колл.) (2001). Наука и высокие технологии России на рубеже третьего тысячелетия. М.: Наука.
Никонова А.А. (2009). Стратегический анализ условий и перспектив развития высокотехнологичных предприятий. В сб.: «Модели и методы инновационной экономики». Под ред. К.А. Багриновского, Е.Ю. Хрусталева. М.: МАОН.
Никонова А.А. (2010). Стратегия финансово-экономической устойчивости предприятия // Обозрение прикладной и промышленной математики. Т. 17. Вып. 3. С. 445–447.
Салмон Р. (2004). Будущее менеджмента. СПб.: Питер.
Тренев Н.Н. (2000). Стратегическое управление. М.: Приор.
Тренев Н.Н. (2001). Методология стратегического управления предприятием на основе самоорганизации // Аудит и финансовый анализ. № 4.
INSEAD (2010). The Global Innovation Index 2009–2010. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.globalinnovationindex.org/userfiles/file/GII-2009-2010-Report.pdf , свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: июль 2015 г.).
INSEAD (2012). The Global Innovation Index 2012. Stronger Innovation Linkages for Global Growth. [Электронный ресурс] Режим доступа:
http://www.globalinnovationindex.org/userfiles/file/GII-2012-Report.pdf , свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: июль 2015 г.).
INSEAD (2014). The Global Innovation Index 2014. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.globalinnovationindex.org/userfiles/file/reportpdf/GII-2014-v5.pdf , свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: июль 2015 г.).
INSEAD (2015). The Global Innovation Index 2015. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.globalinnovationindex.org/content/page/gii-full-report-2015/ , свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2015 г.).
Leontief W.W. (1966). Input and Output Economics. N.Y.: Oxford University Press.
Rybczynski T.M. (1955). Factor Endowment and Relative Commodity Prices // Economica, New Series. Vol. 22. No. 88. Р. 336–341.
Stolper W.F., Samuelson P.A. (1941). Protection and Real Wages // Review of Economic Studies. Vol. 9. No. 1. Р. 58–73.
REFERENCES (with English translation or transliteration)
Ackoff R.L. (1972). A Concept of Corporate Planning. M.: Sovetskoe Radio (in Russian).
Bagrinovsky K.A. (1995). Price-Oriented Methods for Stimulation New Technologies. Ekonomika i matematicheskie metody [Economics and Mathematical Methods] 31, 4, 96–104 (in Russian).
Bagrinovsky K.A., Bendikov M.A., Nikonova A.A. (2005). The Role of Structural Stability of the Production System in Evaluation of Effectiveness of the New Technology. In: “Models and Methods of Activity Forecasting for Enterprises and Industries”. No. 2. Moscow: CEMI RAS (in Russian).
Bagrinovsky K.A., Nikonova A.A. (2006). Systemic Incentives for Enterprise Transition to New Technologies. In: “Theory and Practice of Effective Functioning of Russian Enterprises”. No. 3. Moscow: CEMI RAS (in Russian).
Bendikov M.A., Frolov I.E. (2007). High-Tech Industry in Russia: the State, Trends, Mechanisms for Technological Development. Moscow: Nauka (in Russian).
Bertalanffy L. von (1969). General System Theory – A Critical Review. Research on the General System Theory: Volume of Translated Studies. V.N. Sadovsky, E.G. Udin (eds.) Moscow: Progress (in Russian).
Bisiness Activity of Organizations in Febrary 2015 (2015). Federal Service of State Statistics. Available at: http://www.gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d05/33.htm (accessed: July 2015) (in Russian).
Blauberg I.V., Sadovsky V.N., Udin E.G. (1969). The System Approach: the Prerequisites, the Problems, the Difficulties. Moscow: Znanie (in Russian).
Gavrilets U.N. (2009). To the Synthesis of the System Theory and Cybernetics in the Economy. Moscow: MAON (in Russian).
Golichenko O.G. (2006). National Innovation System of Russia: Condition and the Ways of Development. Moscow: Nauka (in Russian).
Golichenko O.G. (2011). The Basic Factors for Development of the National Innovation System: Central Economics and Mathematics Institute of Russian Academy of Science. Moscow: Nauka (in Russian).
INSEAD (2010). The Global Innovation Index 2009–10. Available at: http://www.globalinnovationindex.org/userfiles/file/GII-2009-2010-Report.pdf (accessed: July 2015).
INSEAD (2012). The Global Innovation Index 2012. Stronger Innovation Linkages for Global Growth. Available at: http://www.globalinnovationindex.org/userfiles/file/GII-2012-Report.pdf (accessed: July 2015).
INSEAD (2014). The Global Innovation Index 2014. Available at: http://www.globalinnovationindex.org/userfiles/file/reportpdf/GII-2014-v5.pdf (accessed: July 2015).
INSEAD (2015). The Global Innovation Index 2015. Available at: http://www.globalinnovationindex.org/content/page/gii-full-report-2015/ (accessed: September 2015).
Intriligator M. (1975). Mathematical Optimization and Economic Theory. Moscow: Progress (in Russian).
Investment Activity of Organizations (2014). Moscow: Rosstat. Available at: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/enterprise/investment/nonfinancial/ (accessed: July 2015, in Russian).
Investment in Russia 2013. Statistic Yearbook (2013). Moscow: Rosstat. Available at: http://www.gks.ru/bgd/regl/b13_56/Main.htm (accessed: July 2015, in Russian).
Kleiner G.B. (2008). Enterprise Strategy. Moscow: Delo (in Russian).
Kleiner G.B. (2011). New theory of Economic Systems and Its Application. Westnik RAS 81, 9, 794–809 (in Russian).
Kornai Ya. (2002). System Paradigm. Issues of Economics 4, 4–22 (in Russian).
Leontief W.W. (1966). Input and Output Economics. N.Y.: Oxford University Press.
Makarov V.L., Varshavsky A.Ye. (chef of auth. group) (2001). The Science and Russian’s High-Tech on the Boundary of the Third Millennium. Moscow: Nauka (in Russian).
Nikonova A.A. (2009). Strategic Analysis of the Business Environment and Development Prospects for High-tech Enterprises. In: “Models and Methods of Innovative economy”. K.A. Bagrinovsky, Ye.U. Khrustalev (eds.). Moscow: MAON (in Russian).
Nikonova A.A. (2010). Economic and Financial Sustainability Strategy of the Enterprise. Review of Applied and Industrial Mathematics 17, 3, 445–447 (in Russian).
Raychenko A.V. (2003). Applied Organization. Theory and Practice of Management. SPb.: Piter (in Russian).
Rybczynski T.M. (1955). Factor Endowment and Relative Commodity Prices. Economica, New Series 22, 88, 336–341.
Salmon R. (2004). The Future of Management. All Roads Lead to Man. SPb.: Piter (in Russian).
Stolper W.F., Samuelson P.A. (1941). Protection and Real Wages. Review of Economic Studies 9, 1, 58–73.
Trenev N.N. (2000). Strategic Management. Moscow: Prior (in Russian).
Trenev N.N. (2001). Methodology of Strategic Enterprise Management on the Base of Self-Organization. Audit and Financial Analysis 4 (in Russian).
Varshavsky A.Ye. (2007). Strategic Problems of High Technology Development in Russia. In: “Russia in Globalizing World: Modernization of Russian Economy”. D.C. Lvov, G.B. Kleiner (eds.). Moscow: Nauka (in Russian).
Vilenskiy P.L., Livchits V.N., Smolyak S.A. (2008). Estimation of Effectiveness of Investment Projects: Theory and Practice. Moscow: Delo (in Russian).
Прокопьев М.Г. (Москва) Анализ влияния цен на импортные товары на цены внутреннего рынка: методические аспекты
Экономика и математические методы, 2016, 52 (1), 20-27.
В статье рассматриваются вопросы влияния цен на импортные продукты на цены внутреннего рынка (цены производителя и потребительские цены) в условиях несовершенного замещения. Особое внимание уделяется степени, в которой импортные и отечественные товары замещают друг друга на внутреннем рынке. В этой связи рассматривается взаимосвязь эластичности переноса цен на импортную продукцию во внутренние цены и эластичности замещения Армингтона. В основу исследования положена простая односекторная модель спроса и предложения, которая со стороны спроса включает в себя приближение Армингтона. Потребительские цены рассматриваются как цены на композит (CES-функция) отечественной и импортной продукции на внутреннем рынке. Взаимосвязь эластичностей замещения и эластичности переноса цен на импорт в цены производителя и потребительские цены иллюстрируется на примере отечественного рынка мяса (мяса птицы, крупного рогатого скота и свинины). Полученные результаты не противоречат экономической реальности и ситуации на продовольственных рынках.
Ключевые слова: замещение импорта, цена импорта, отечественные цены, эластичность замещения, эластичность переноса, приближение Армингтона, рынок продовольствия.
Классификация JEL: F140.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Alvares R., Joramillo P., Selative J. (2008). Exchange Rate Pass Through into Import Prices: the Case of Chile. Central Bank of Chile. Working Papers No. 465.
Armington P.S. (1969). A Theory of Demand for Products Distinguished by Place of Production. IMF Staff Papers 16.
Aron J., Farrell G., Muellbauer J., Sinclair P. (2014). Exchange Rate Pass-through to Import Prices and Monetary Policy in South Africa // Journal of Development Studies. Vol. 50(1). P. 144–164.
Campa M., Goldberg L. (2002). Exchange Rate Pass-Through into Import Prices: a Macro or Micro Phenomenon? NBER Working Paper No. 8934.
Fock A., Weingartten P., Wahl O., Prokopiev M. (2000). Russian's Bilateral Agricultural Тrade: First Results of a Partial Equilibrium Analysis. Russia's Agro-food Sector. Towards Truly Functioning Markets. Boston, Dordrecht, London: Kluwer Academic Publishers.
Francois J.F., Reinert K.A. (1997). Applied Methods for Trade Policy Analysis. Cambridge: Cambridge University Press.
Warmedinger T. (2004). Import Prices and Prices-to-Market Effects in the Euro Area. European Central Bank. Working Paper Series No. 299.
REFERENCES (with English translation or transliteration)
Alvares R., Joramillo P., Selative J. (2008). Exchange Rate Pass Through into Import Prices: the Case of Chile. Central Bank of Chile. Working Papers No. 465.
Armington P.S. (1969). A Theory of Demand for Products Distinguished by Place of Production. IMF Staff Papers 16.
Aron J., Farrell G., Muellbauer J., Sinclair P. (2014). Exchange Rate Pass-Through to Import Prices and Monetary Policy in South Africa. Journal of Development Studies 50(1), 144–164.
Campa M., Goldberg L. (2002). Exchange Rate Pass-Through into Import Prices: a Macro or Micro Phenomenon? NBER Working Paper No. 8934.
Fock A., Weingartten P., Wahl O., Prokopiev M. (2000). Russian's Bilateral Agricultural Тrade: First Results of a Partial Equilibrium Analysis. Russia's Agro-Food Sector. Towards Truly Functioning Markets. Boston, Dordrecht, London: Kluwer Academic Publishers.
Francois J.F., Reinert K.A. (1997). Applied Methods for Trade Policy Analysis. Cambridge: Cambridge University Press.
Warmedinger T. (2004). Import Prices and Prices-to-Market Effects in the Euro Area. European Central Bank. Working Paper Series No. 299.
Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Кудров А.В. (Москва) Модели производственного потенциала и оценки технологической эффективности регионов РФ с учетом структуры производства
Экономика и математические методы, 2016, 52 (1), 28-44.
На основе авторской методологии построена эконометрическая модель производственного потенциала регионов РФ, учитывающая оценки интеллектуального капитала и характеристики факторов эффективности, определяющие готовность к инновациям. В развитие результатов, представленных авторами в (Макаров и др., 2014), получены оценки технической эффективности производства для всех регионов за период 2009-2013гг. Построены эконометрические модели производственного потенциала для групп регионов, сопоставимых по структуре промышленного производства. Получены оценки технической эффективности для регионов, входящих в каждую группу. Проведена проверка гипотез, позволяющих сравнивать оценки эффективности региона, полученные по модели соответствующей группы с оценками, полученными по модели, построенной для всей совокупности регионов. Показано, что наблюдается рост эластичности ВРП по объему интеллектуального капитала для регионов, входящих в базовую группу, группу «обрабатывающих» и группу «сельскохозяйственных» регионов, а также в модели, построенной для всей совокупности регионов. Установлено, что модель, построенная для всей совокупности регионов, может быть использована для получения локальных оценок эффективности регионов базовой группы. Локальные оценки эффективности регионов, входящих в другие группы, целесообразно получать по соответствующим моделям. Общая модель производственного потенциала правильно отражает временные тренды эффективности, оцененной по моделям производственного потенциала регионов каждой группы. Поэтому общая модель может быть использована для моделирования динамики эффективности регионов.
Все значения оценок параметров моделей в четвертой строке таблицы 3 следует читать без цифры «ноль» перед запятой.
Ключевые слова: региональная экономика, эконометрическое моделирование, проверка гипотез, стохастическая граница, оценка эффективности.
Классификация JEL: C12, C51, R15.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю. (2011). Моделирование производственного потенциала компании с учетом ее интеллектуального капитала. М.: ЦЭМИ РАН.
Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю. (2013). Моделирование производственного потенциала компании на основе концепции стохастической границы: методология и эмпирический анализ // Вестник Российского гуманитарного научного фонда. № 4. С. 90–102.
Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю. (2014). Моделирование производственного потенциала на основе концепции стохастической границы: методология, результаты эмпирического анализа. М.: КРАСАНД.
Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Кудров А.В. (2016). Кластеризация регионов РФ с учетом структуры промышленного производства // Прикладная эконометрика. № 1 (в печати).
Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Руденко В.А. (2012). Некоторые вопросы спецификации трехфакторных моделей производственного потенциала компании, учитывающих интеллектуальный капитал // Прикладная эконометрика. № 3(27). С. 36–69.
Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Руденко В.А. (2014). Оценка эффективности регионов РФ на основе модели производственного потенциала с характеристиками готовности к инновациям // Экономика и математические методы. Т. 50. № 4. С. 53–91.
Валовый региональный продукт (2013). Регионы России. Социально-экономические показатели. М.: Росстат. С. 383–384.
Высшие учебные заведения региона (2013). Регионы России. Социально-экономические показатели. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://aeer.cctpu.edu.ru, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: январь 2015 г.).
Инновационная активность организаций (2013). Регионы России. Социально-экономические показатели. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d03/22-15.htm, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: январь 2015 г.).
Макаров В.Л., Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Бахтизин А.Р., Нанавян А.М. (2014). Оценка эффективности регионов РФ с учетом интеллектуального капитала, характеристик готовности к инновациям, уровня благосостояния и качества жизни населения // Экономика региона. № 3. С. 9–30.
Организации, выполняющие научные исследования (2013). Регионы России. Социально-экономические показатели. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d03/22-15.htm (дата обращения: январь 2015 г.).
Среднегодовая численность занятых (2013). Регионы России. Социально-экономические показатели. М.: Росстат. С. 100–101.
Стоимость основных фондов (2013). Регионы России. Социально-экономические показатели. М.: Росстат. С. 409–410.
Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (2013). Регионы России. Социально-экономические показатели. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d03/22-03-1.htm (дата обращения: январь 2015 г.).
Число персональных компьютеров на 100 работников (2013). Регионы России. Социально-экономические показатели. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d02/20-03.htm, (дата обращения: январь 2015 г.).
Aigner D.J., Lovell C.A.K., Schmidt P. (1977). Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models // Journal of Econometrics. Vol. 6. P. 21–37.
Battese C. (1988). Prediction of Firm-level Technical Efficiencies with a Generalized Frontier Production Function and Panel Data // Journal of Econometrics. Vol. 38. P. 387–399.
Kumbhakar S., Lovell K. (2004). Stochastic Frontier Analysis. Cambridge. P. 86.
Leibenstein H. (1966). Allocative efficiency vs. “X – efficiency” // American Economic Review. June. P. 392–415.
REFERENCES (with English translation or transliteration)
Aivazian S.A., Afanasiev M.Yu. (2011). Modeling of the Company’s Production Capacity Taking into Account its Intellectual Capital. Moscow: CEMI RAN (in Russian).
Aivazian S.A., Afanasiev M.Yu. (2013). Development of Production Capacity of the Company on the Basis of the Stochastic Frontier Concept. Methodology and Empirical Analysis. Vestnik RGNF [Bulletin of the Russian Foundation for Humanities] 4, 90–102.
Aivazian S.A., Afanasiev M.Yu. (2014). Development of Production Capacity on the Basis of the Stochastic Frontier Concept: Methodology and Results of Empirical Analysis. Moscow: KRASAND (in Russian).
Aivazian S.A., Afanasiev M.Yu., Rudenko V.A. (2012). Some Questions of the Specification of the Three-Factorial Models of the Company’s Production Capacity Taking into Account Intellectual Capital. Applied Econometrics 3(27), 36–69 (in Russian).
Aivazian S.A., Afanasiev M.Yu., Rudenko V.A. (2014). Efficiency Estimation of Russian Regions Based on the Productive Potential Model Including the Characteristics of Readiness to Innovate. Ekonomika i matematicheskie metody 50, 4, 53–91 (in Russian).
Aivazian S.A., Afanasiev M.Yu., Kudrov A.V. (2016). Clusterization of Russian Regions Based on the Industry Production Structure. Applied Econometrics 1 (in Russian).
Valoviy regionalniy produkt [Gross regional product ] (2013). Regiony Rossii. Sotsialno-ekonomicheskie pokazateli [Regions of Russia. Socio-Economic Indicators]. Moscow: Rosstat, 383–384 (in Russian).
Vysshie uchebniye zavedeniya regiona [Higher Educational Institutions of a Region] (2013). Regiony Rossii. Sotsialno-ekonomicheskie pokazateli [Regions of Russia. Socio-Economic Indicators]. Moscow: Rosstat. Available at: http://aeer.cctpu.edu.ru (accessed: January 2015, in Russian).
Innovatsionnaya aktivnost organizatsiy [Innovation Activity of Organizations] (2013). Regiony Rossii. Sotsialno-ekonomicheskie pokazateli [Regions of Russia. Socio-Economic Indicators]. Moscow: Rosstat. Available at: http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d03/22-15.htm (accessed: January 2015, in Russian).
Makarov V.L., Aivazyan S.H., Afanasiev M.Yu., Bakhtizin A.R., Nanavyan A.M. (2014). The Estimation of the Regions’ Efficiency of the Russian Federation Including the Intellectual Capital, the Characteristics of Readiness for Innovation, Level of Well-Being, and Quality of Life. Ekonomika regiona 3, 9–30 (in Russian).
Organizaciy vipolniayscie naucnie issledovaniya [Scientific research organizations] (2013). Regiony Rossii. Sotsialno-ekonomicheskie pokazateli [Regions of Russia. Socio-Economic Indicators]. Moscow: Rosstat. Available at: http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d03/22-15.htm (accessed: January 2015, in Russian).
Srednegodovaya chislennost zanyatuykh [Average Annual Number of Employed] (2013). Regiony Rossii. Sotsialno-ekonomicheskie pokazateli [Regions of Russia. Socio-economic indicators]. Moscow: Rosstat, 100–101 (in Russian).
Stoimost osnovnykh fondov [Fixed assets value]. Regiony Rossii. Sotsialno-ekonomicheskie pokazateli [Regions of Russia. Socio-Economic Indicators]. Moscow: Rosstat, 409–410 (in Russian).
Chislennost personala, zanyatogo nauchnymi issledovaniyami i razrabotkami [Staff Number Occupied with Scientific Research and Development] (2013). Regiony Rossii. Sotsialno-ekonomicheskie pokazateli [Regions of Russia. Socio-Economic Indicators]. Moscow: Rosstat. Available at: http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d03/22-03-1.htm (accessed: January 2015, in Russian).
Cislo personalnyh computerov na 100 rabotnikov [Personal Computer’s Number on 100 Workers] (2013). Regiony Rossii. Sotsialno-ekonomicheskie pokazateli [Regions of Russia. Socio-Economic Indicators]. Moscow: Rosstat. Available at: http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d02/20-03.htm, (accessed: January 2015, in Russia.
Aigner D.J., Lovell C.A.K., Schmidt P. (1977). Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics 6, 21–37.
Battese, Coelli (1988). Prediction of Firm-level Technical Efficiencies with a Generalized Frontier Production Function and Panel Data. Journal of Econometrics 38, 387–399.
Kumbhakar S., Lovell K. (2004). Stochastic Frontier Analysis. Cambridge, 86.
Leibenstein H. (1966). Allocative efficiency vs. “X – efficiency”. American Economic Review June, 392–415.
Гаврилец Ю.Н., Клименко К.В., Кудров А.В. (Москва) Статистический анализ факторов социальной напряженности в России
Экономика и математические методы, 2016, 52 (1), 45-66.
В статье рассматривается и анализируется массовое поведение населения России в форме протестных движений. Принимается гипотеза о причинной обусловленности политических протестов социально-экономическими условиями жизни. Эмпирической основой исследования являются данные о протестной активности населения в 2011–2012 гг., сформированные на основе печатных и электронных федеральных и региональных СМИ, а также контента социальных сетей Интернет. Проводится математико-статистический анализ различных форм недовольства населения и различных видов акций протеста. С помощью метода главных компонент получено два интегральных индекса: индекс социальной напряженности, аккумулирующий все виды акций протеста, и индекс социальной неудовлетворенности, отражающий все формы недовольства. Числовые значения этих индексов позволяют провести сопоставление и ранжирование различных регионов России по социально-политической и экономической обстановке. Показано, что между обоими индексами существует статистически значимая линейная связь. Найденная регрессионная зависимость дает возможность делать условный прогноз изменения социальной напряженности при изменении отдельных показателей социально-экономического недовольства населения.
Ключевые слова: регионы России, протестные движения, акции протеста, социальная напряженность, социальная неудовлетворенность, уровень жизни, метод главных компонент, регрессионный анализ, условный прогноз.
Классификация JEL: C43.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Айвазян С., Бухштабер В., Енюков И., Мешалкин Л. (1989). Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика.
Гаврилец Ю.Н. (2014). Компьютерная модель идеологического противостояния двух сил в обществе // Экономика и математические методы. Т. 50. № 3. С. 73-85.
Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. (2010). Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства. М.: Физматлит.
Соболев А. С. (2013). Факторы коллективного действия: случай массовых протестов в России 2011–2012 гг. Препринт WP1/2012/05. М.: Высшая школа экономики.
Baldassarri D., Bearman P.S. (2007). Dynamics of Political Polarization // American Sociological Review. Vol. 72 (5). Р. 784–811.
Cottle S. (2011). Reporting the Arab Uprisings: Notes // Research' Journalism: Theory, Practice and Criticism. Vol. 12(5). Р. 647–659.
Groshek J., Dimitrova D. (2011). A Cross Section of Voter Learning, Campaign Interest and Intention to Vote in the 2008 Presidential Election: Did Web 2.0 Matter? // Communication Studies. Vol. 9. Р. 355–375.
Holland P.W., Welsch R.E. (1977). Robust Regression Using Iteratively Reweighted Least-Squares // Communications in Statistics: Theory and Methods. Vol. 1(1). Р. 813–827.
Howard P.N., Parks M.R. (2012). Social media and political change: Capacity, constraint, and consequence. Journal of Communication, 62, 359-362.
Kaufhold K., Valenzuela S., Zuniga H.G. de (2010). Citizen Journalism and Democracy: How User-Generated News Use Relates to Political Knowledge and Participation // Journalism and Mass Communication Quarterly. Vol. 87(3–4) (Autumn/Winter). Р. 515–529.
Swigger N. (2012). The Online Citizen: Is Social Media Changing Citizens’ Beliefs about Democratic Values? Political Behavior. doi:10.1007/s11109-012-9208-y 18.
REFERENCES (with English translation or transliteration)
Aivazyan S.A., Buhshtaber V., Enyukov I., Meshalkin L. (1989). Applied Statistics: Classification and Dimension Reduction. Moscow: Finance and Statistics (in Russian).
Baldassarri D., Bearman P.S. (2007). Dynamics of Political Polarization. American Sociological Review 72(5), 784–811.
Cottle S. (2011). Reporting the Arab Uprisings: Notes. Research' Journalism: Theory, Practice and Criticism 12(5), 647–659.
Gavrilets Yu.N. (2014). A Computer Model of Ideological Confronting between Two Political Forces in the Society. Ekonomika i matematicheskie metody [Economics and Mathematical Methods] 50(3), 73–85 (in Russian).
Groshek J., Dimitrova D. (2011). A Cross Section of Voter Learning, Campaign Interest and Intention to Vote in the 2008 Presidential Election: Did Web 2.0 Matter? Communication Studies 9, 355–375.
Gubanov D.A., Novikov D.A., Thartishvili A.G. (2010). Social Networks: Models of Information Influence, Control and Confrontation. Moscow: Fizmatlit (in Russian).
Holland P.W., Welsch R.E. (1977). Robust Regression Using Iteratively Reweighted Least-Squares. Communications in Statistics: Theory and Methods 1(1), 813–827.
Howard P.N., Parks M.R. (2012). Social Media and Political Change: Capacity, Constraint, and Consequence. Journal of Communication 62, 359–362.
Kaufhold K., Valenzuela S., Zuniga H.G. de (2010). Citizen Journalism and Democracy: How User-Generated News Use Relates to Political Knowledge and Participation. Journalism and Mass Communication Quarterly 87(3–4) (Autumn/Winter), 515–529.
Sobolev A. Determinants of Collective Action: Mass Protests in Russia 2011–2012: Working paper WP1/2012/05/; National Research University “Higher School of Economics”. Moscow (in Russian).
Swigger N. (2012). The Online Citizen: Is Social Media Changing Citizens’ Beliefs about Democratic Values? Political Behavior. doi:10.1007/s11109-012-9208-y 18.
Смоляк С.А. (Москва) О проблеме преждевременного прекращения инвестиционного проекта
Экономика и математические методы, 2016, 52 (1), 67-78.
Рассматриваются инвестиционные проекты в реальном секторе экономики с несколькими участниками. Здесь возможны ситуации, когда участник обнаруживает, что ему выгодно досрочно прекратить свое участие в проекте. Это приводит к организационным сложностям и нередко – к прекращению всего проекта. Для заблаговременного исключения таких ситуаций необходимо надлежащим образом сформировать организационно-экономический механизм реализации проекта. Выявить возможность таких ситуаций помогает предлагаемый критерий, который можно трактовать и в качестве одной из модификаций внутренней ставки доходности проекта.
Ключевые слова: проект, инвестор, эффект, ставка доходности, продолжение проекта, прекращение проекта, оптимизация.
Классификация JEL: C52, D21, D46, G31, O22.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Беленький В.З. (2005). О норме доходности инвестиционного проекта // Экономика и мат. методы. Т. 41. № 1. С. 3–19.
Бронштейн Е.М. (2008). О показателях эффективности инвестиционных проектов // Экономика и математические методы. Т. 44. № 3. С. 137–141.
Ващенко М.П., Шананин А.А. (2012). Оценка доходности пула инвестиционных проектов в модели оптимального инвестирования в непрерывном времени // Математическое моделирование. № 24(3). С. 70–86.
Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. (2008). Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. М.: Дело АНХ.
Канторер С.Е. (1975). Амортизация и сроки службы машин и оборудования в строительстве. М.: Стройиздат.
Массе П. (1971). Критерии и методы оптимального определения капиталовложений. М.: Статистика.
Международный совет по стандартам оценки. (2013). Международные стандарты оценки 2011. / Пер. Г.И. Микерина, И.Л. Артеменкова. М.: Российское общество оценщиков.
Микерин Г.И., Гребенников В.Г., Нейман Е.И. (2003). Методологические основы оценки стоимости имущества. Москва: ИНТЕРРЕКЛАМА.
Смоляк С.А. (2002). Проблемы финансирования работ по ликвидации нефтяных месторождений. В сб.: «Оценка эффективности инвестиций» / Под ред. В.Н. Лившица. Т. 2. С. 139–158.
Смоляк С.А. (2008). Проблемы и парадоксы оценки машин и оборудования. М.: РИО МАОК.
Смоляк С.А. (2009). Эргодические модели износа машин и оборудования // Экономика и математические методы. Т. 45. № 4. С. 42–60.
Смоляк С.А. (2013). Оценка рыночной стоимости машин с учетом устранимого и неустранимого износа // Экономика и математические методы. Т. 49. № 1. С. 54–72.
Arrow K.J., Levhari D. (1979). Uniqueness of the Internal Rate of Return with Variable Life of Investment // The Economic Journal. Vol. 79. Р. 560–566.
Boiteux M. (1950). Reflexions sur la concurrence du rail et de la route, le declassement des lignes non rentables et le deficit du chemin de fer. Paris: Federation Nationale des Transports Routiers.
Cantor D.G., Lippman S.A. (1983). Investment Selection with Imperfect Capital Markets // Econometrica. Vol. 51. No. 4. Р. 1121–1144.
Cantor D.G., Lippman S.A. (1995). Optimal Investment Selection with a Multitude of Projects. // Econometrica. Vol. 63. Р. 1231–1241.
Presman E.L., Sonin I.M. (2000). Growth Rate, Internal Rate of Return, and Financial Bubbles. Working Papers #WP/2000/103. M.: CEMI Russian Academy of Sciences.
Smolyak S.A. (2012). Models for Estimating Depreciation in Plants, Machinery, and Equipment: Analysis and Proposals // Journal of Property Tax Assessment & Administration. Vol. 9. No. 3. Р. 47–86.
REFERENCES (with English translation or transliteration)
Arrow K.J., Levhari D. (1979). Uniqueness of the Internal Rate of Return with Variable Life of Investment. The Economic Journal 79, 560–566.
Belen'kiy V.Z. (2005). About the Rate of of Return on the Investment Project. Ekonomika i matematicheskie metody 41(1), 3–19 (in Russian).
Boiteux M. (1950). Reflexions sur la concurrence du rail et de la route, le declassement des lignes non rentables et le deficit du chemin de fer. Paris: Federation Nationale des Transports Routiers.
Bronshteyn E.M. (2008). About the Parameters of Investment Projects Efficiency. Ekonomika i matematicheskie metody 44(1), 137–141 (in Russian).
Cantor D.G., Lippman S.A. (1983). Investment Selection with Imperfect Capital Markets. Econometrica 51(4), 1121–1144.
Cantor D.G., Lippman S.A. (1995). Optimal Investment Selection with a Multitude of Projects. Econometrica 63, 1231–1241.
Cantorer S. Ye. (1975). Depreciation and Service Lives of Machines and Equipment in the Construction Industry. Moscow: Stroyizdat (in Russian).
International Valuation Standards Council 2011 (2013). International Valuation Standards Committee. (G.I. Mikerin, I.L. Artemenkov (trans.)) Moscow: Rossiyskoe obshchestvo otsenshchikov (in Russian).
Masse P. (1971). Le choix des investissements. Criteres et methodes. Paris: Dunod.
Mikerin G.I., Grebennikov V.G., Neyman E.I. (2003). Methodological Bases of Property Valuation. Moscow: INTERREKLAMA (in Russian).
Presman E.L., Sonin I.M. (2000). Growth Rate, Internal Rate of Return, and Financial Bubbles. Working Papers #WP/2000/103. Moscow: CEMI Russian Academy of Sciences.
Smolyak S.A. (2002). Problems of Financing of Oil Fields Liquidation. In: “Invvestment Efficiency Evaluation” V.N. Livshits (ed.), 2, 139–158 (in Russian).
Smolyak S.A. (2008). Problems and Paradoxes in Machines and Equipmen Valuation. Moscow: RIO MAOK (in Russian).
Smolyak S.A. (2009). Ergo-dynamics Models of Deprecistion of Machinery and Equipment. Ekonomika i matematicheskie metody 45(4), 42–60 (in Russian).
Smolyak S.A. (2012). Models for Estimating Depreciation in Plants, Machinery, and Equipment: Analysis and Proposals. Journal of Property Tax Assessment & Administration 9(3), 47–86.
Smolyak S.A. (2013). Valuation of Machines and Equipment in Curable and Curable Depreciation. Ekonomika i matematicheskie metody 49(1), 54–72 (in Russian).
Vashchenko M.P., Shananin A.A. (2012). The Estimation of the Rate of Return Generated by a Pool of Investment Projects in the Continuous-Time Model of Optimal Investment. Mathematical Models and Computer Simulations 24(3), 70–86 (in Russian).
Vilenskiy P.L., Livshits V.N., Smolyak S.A. (2008). Investment Projects Assessment: Theory and Practice. Moscow: Delo ANKh (in Russian).
Андреева А.В., Богданова Т.К. (Москва) Прогнозирование численности клиентской базы компании на основе марковских цепей
Экономика и математические методы, 2016, 52 (1), 79-94.
Построена информационно-логическая комплексная модель управления клиентской базой компании для расчета показателя долгосрочной стоимости клиента. В отличие от предыдущих исследований в модели учтены особенности покупательского поведения и социально-демографические характеристики групп клиентов, а перемещение клиентов внутри клиентской базы представлено в виде марковской цепи. Разработанная комплексная динамическая модель управления клиентской базой компании позволяет прогнозировать численность кластеров и клиентской базы в целом на любом заданном интервале времени, проводить анализ динамики изменения численности клиентских кластеров и выделить наиболее важные этапы формирования и развития клиентской базы компании. На каждом этапе выделенные группы клиентов оцениваются с точки зрения будущей прибыли для компании и потенциала перекрестных продаж продуктов/услуг. Полученные оценки позволяют рассчитать допустимый бюджет на маркетинговые мероприятия при сохранении заданного уровня прибыли и составить наиболее эффективный план проведения адресно-направленных маркетинговых мероприятий.
Ключевые слова: управление клиентской базой компании; розничная торговля; группы клиентов; лояльность клиента; покупательское поведение; марковские цепи; динамическая модель; долгосрочная стоимость клиентской базы.
Классификация JEL: С15, С32, С53.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Андреева А.В. (2010). Модель управления клиентской базой – новый шаг в развитии CRM? // Директор информационной службы (CIO.RU). № 3. М.: Открытые системы. С. 26–28.
Андреева А.В. (2012). Оптимальное управление клиентской базой на основе показателя долгосрочной стоимости клиента // Бизнес-информатика. № 4(22). С. 61–68.
Андреева А.В. (2011). Разработка модели прогнозирования численности клиентской базы компании // Аудит и финансовый анализ. № 6. С. 104–109.
Добровидова М.А. (2003). Эффективные технологии повышения лояльности потребителей // Маркетинг и маркетинговые исследования. № 3(45). С. 48–53.
Карасев А.П. (2008). Разработка факторной модели лояльности для рынка услуг сотовой связи // Маркетинг и маркетинговые исследования. № 2(74). С. 98–111.
Крюкова А.А., Кузьмин Е.В. (2009). Разработка концепции комплексного управления клиентами // Вестник СГЭУ: ежемесячный журнал. № 7. С. 61–64.
Ламбен Ж.-Ж. (1996). Стратегический маркетинг. Европейская перспектива. СПб.: Наука.
Мейер М.В. (2004). Оценка эффективности бизнеса. М.: Вершина.
Пепперс Д., Роджерс М. (2006). Управление отношениями с клиентами. М.: Манн, Иванов и Фербер.
Полежаев И.Е. (2006б). Метод сегментации клиентских баз данных на основе жизненного цикла клиента. [Электронный ресурс] // Исследовано в России. С. 1875–1902. Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2006/200.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июль 2015 г.).
Полежаев И.Е. (2006а). Марковская модель для прогнозирования состояния клиентской базы данных. [Электронный ресурс] // Исследовано в России. С. 1903–1907. Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2006/201.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июль 2015 г.).
Староверов О.В. (1997). Азы математической демографии. М.: Наука. С. 56–59.
Сьюэлл К., Браун П. (2007). Клиенты на всю жизнь. М.: Манн, Иванов и Фербер.
Третьяк О.А., Слоев И.А. (2012). Оценка маркетинговой деятельности по состоянию клиентского потока // Российский журнал менеджмента. Т. 10. № 1. С. 29–50.
Цысарь А.В. (2002). Лояльность покупателей: основные определения, методы измерения, способы управления // Маркетинг и маркетинговые исследования. № 5(41). С. 55–61.
Черкашин П.А. (2004). Готовы ли Вы к войне за клиента? Стратегия управления взаимоотношениями с клиентами. М.: ИНТУИТ.РУ.
Aaker D.A. (1991). Managing Brand Equity. N.Y.: The Free Aress.
Berger P.D., Nasr N.L. (1998). Customer Lifetime Value: Marketing Models and Applications // Journal of Interactive Marketing. Vol. 12. Nо. 1 . Winter. Р. 17–30.
Berry M.J.A, Linoff G.S. (2004). Data Mining Techniques. Indianapolis: Wiley Publishing, Inc.
Dipak J., Siddhartha S. (2002). Customer Lifetime Value Research in Marketing: A Review and Future Directions // Journal of Interactive Marketing. Vol. 16. Nо. 2. Р. 34–45.
Fader P.S., Hardie B.G.S., Lee K.L. (2005). Counting Your Customers the Easy Way: An Alternative to the Pareto/NBD Model // Marketing Science. Vol. 24(2). P. 275–284.
Fader P.S., Hardie B.G.S. (2009). Probability Models for Customer-Base Analysis // Journal of Interactive Marketing. Vol. 23. P. 61–69.
Hofmeyr J., Rice B. (2000). Commitment-Led Marketing. Chichester: John Wiley and Sons.
Malthous E.C., Blattberg R.C. (2005). Can We Predict Customer Lifetime Value? // Journal of Interactive Marketing. Vol. 19. P. 2–16.
Pfeifer P.E., Carraway R.L. (2000). Modeling Customer Relationships as Markov Chains // Journal of Interactive Marketing. Vol. 14. Spring. P.43–55.
Reichheld F. (1996). The Loyalty Effect: The Hidden Force Behind Growth, Profits, and Lasting Value. Boston: Harvard Business School Press.
Schmittlein D.C., Morrison D.G., Colombo R. (1987). Counting Your Customers: Who Are They and What Will They Do Next? // Management Science. Vol. 33. January. P. 1–24.
REFERENCES (with English translation or transliteration)
Aaker D.A. (1991). Managing Brand Equity. N.Y.: The Free Press.
Andreeva A.V. (2010). A Model of Client Based Management – a New Step in CRM? IT Director (CIO.RU) 3, 26–28 (in Russian).
Andreeva A.V. (2011). Developing a Model Predicting the Size of Customer Base. Audit and Financial Analysis 6, 104–109 (in Russian).
Andreeva A.V. (2012). Optimal Control of a Company's Customer Base Using the Customer Lifetime Value Parameter. Business Informatics 4(22), 61–68 (in Russian).
Berger P.D., Nasr N.L. (1998). Customer Lifetime Value: Marketing Models and Applications. Journal of Interactive Marketing 12, I, Winter, 17–30.
Berry M.J.A, Linoff G.S. (2004). Data Mining Techniques. Indianapolis: Wiley Publishing, Inc.
Cherkashin P. A. (2004). Are You Ready to War for the Client? Strategy of Customer Relationship Management. Moscow: Intuit.ru (in Russian).
Dipak J., Siddhartha S. (2002). Customer Lifetime Value Research In Marketing: A Review And Future Directions. Journal of Interactive Marketing 16, 2, 34–45.
Dobrovidova M.A. (2003). Effective Techniques to Increase Customer Loyalty. Marketing and Market Research 3(45), 48–53 (in Russian).
Fader P.S., Hardie B.G.S. (2009). Probability Models for Customer-Base Analysis. Journal of Interactive Marketing 23, 61–69.
Fader P.S., Hardie B.G.S., Lee K.L. (2005). Counting Your Customers the Easy Way: An Alternative to the Pareto/NBD Model. Marketing Science 24(2), 275–284.
Hofmeyr J., Rice B. (2000). Commitment-Led Marketing. Chichester: John Wiley and Sons.
Karasev A.P. (2008). Development of the Loyalty Factor Model for the Telecom Market. Marketing and Market Research 2(74), 98–111 (in Russian).
Krukova A.A., Kuzmin E.V. (2009). Developing the Concept of CRM Complex. Vestnik of Samara State University of Economics 7, 61–64 (in Russian).
Lamben Zh.–Zh. (1996). Marketing Strategy: A New European Approach. SPb.: Nauka (in Russian).
Malthous E.C., Blattberg R.C. (2005). Can We Predict Customer Lifetime Value? Journal of Interactive Marketing 19, 2–16.
Meyer M.W. (2004). Rethinking Performance Measurement: Beyond the Balanced Scorecard. Moscow: Vershina (in Russian).
Peppers D., Rogers M. (2006). Managing Customer Relationships. A Strategic Framework. Moscow: Mann, Ivanov, and Ferber (in Russian).
Pfeifer P.E., Carraway, R.L. (2000). Modeling Customer Relationships as Markov Chains. Journal of Interactive Marketing 14(Spring), 43–55.
Polezhaev I.E. (2006a). Customer Database Segmentation Based on Customer Lifecycle Techniques. Investigated in Russia, 1875–1902. Available at: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2006/200.pdf (accessed: July 2015, in Russian).
Polezhaev I.E. (2006b). Markov Model to Predict the Client Database State. Investigated in Russia, 1903–1907. Available at: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2006/201.pdf (accessed: July 2015, in Russian).
Reichheld F. (1996). The Loyalty Effect: The Hidden Force Behind Growth, Profits, and Lasting Value. Boston: Harvard Business School Press.
Schmittlein D.C., Morrison D.G., Colombo R. (1987). Counting Your Customers: Who Are They and What Will They Do Next? Management Science 33(January), 1–24.
Sewell C., Braun P. (2007). Customers for Life. How to Turn That One-Time Buyer Into a Lifetime Customer. Moscow: Mann, Ivanov, and Ferber (in Russian).
Staroverov O.V. (1997). Foundations of Mathematical Demography. Moscow: Nauka, 56–59 (in Russian).
Tretyak O.A., Sloev I.A. (2012). Client’s Flow Based Evaluation of Marketing Activities. Russian Management Journal 10, 1, 29–50 (in Russian).
Tsisar A. V. (2002). Customer Loyalty: Basic Definitions, Measurement and Control Methods. Marketing and Market Research 5(41), 55–61 (in Russian).
Бородин К.Г. (Москва) Модель прогноза развития товарных рынков в условиях меняющихся мер государственной политики
Экономика и математические методы, 2016, 52 (1), 95-111.
В статье представлена экономико-математическая модель прогноза развития товарного рынка, позволяющая в сценарном режиме менять величину пошлины от импорта и инвестиций в производство, а в перспективе – добиваться оптимальных состояний для показателей спроса, предложения и цены внутреннего рынка. В модели учтены эффекты влияния пошлины от импорта и инвестиций на основные параметры товарного рынка. Отдельные практические возможности модели продемонстрированы на примере рынков мяса (рынки говядины, свинины и мяса птицы). Решены оптимизационные задачи по расчету величин импортной пошлины и инвестиций, необходимых для удвоения отечественного производства говядины; достижения максимального соотношения между объемами отечественного производства свинины и импорта; оценки величины инвестиций, позволяющей сохранить объемы производства на прежнем уровне при снижении импортной пошлины на мясо птицы до 20%.
Ключевые слова: товарный рынок, импортная пошлина, инвестиции, прогноз развития.
Классификация JEL: С510, С530, С540.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Бородин К.Г., Прокопьев М.Г., Строков А.С. (2013). Оценка перспектив развития отечественного рынка мяса птицы в условиях присоединения России к ВТО // Проблемы прогнозирования. № 2. С. 68–75.
Отчет по предпроектному исследованию перспектив и экономической обоснованности создания птицефабрик (мясного направления) в различных регионах Республики Казахстан. (2009). [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.kaf.kz/products_company/urozhay_2012/pticefabriki_issled.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: май 2015 г.).
Сиптиц С.О., Романенко И.А., Строков С.Н., Евдокимова Н.Е., Абрамов А.А. (2009). Долгосрочные прогнозы развития агропродовольственных рынков России. М.: ВИАПИ: ЭРД.
Таможенная статистика внешней торговли Российской Федерации за 2012 год (2013). М.: ФТС России.
Al-Qahtani A., Balistreri E., Dahl C. (2008). Literature Review on Oil Market Modeling and OPEC’s Behavior. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://dahl.mines.edu/LitReviewOPEC.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Antonova M., Zeller M. (2007). A Time Series Analysis of the Beef Supply Response in Russia: Implications for Agricultural Sector Development Policies. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.135.7259, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Bass F.M. (1969). A New Product Growth for Model Consumer Durables // Management Science. Vol. 15, No.5, P. 215–227. Режим доступа: http://www.uvm.edu/~pdodds/files/papers/others/1969/bass1969a.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Chung C., Zhang T., Peel D.S. (2009). Effects of Country of Origin Labeling in the U.S. Meat Industry with Imperfectly Competitive Processors. [Электронный ресурс] // Agricultural and Resource Economic Review. December. Режим доступа: http://ageconsearch.umn.edu/bitstream/59255/2/ARER%2038-3%20406-417%20Chung.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Elsner K. (1999). Analyzing Russian Food Expenditure Using Micro-Data. [Электронный ресурс] IAMO discussion paper No. 23. Режим доступа: http://ageconsearch.umn.edu/handle/14909, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Giuseppe C. (1996). Modeling the U.S. Demand for Imports Through Cointegration and Error Correction // Journal of Policy Modeling. Vol. 18(1). P. 1-48.
Hupkova D., Bielik P. (2009). Estimating Demand Elasticities of Meat Demand in Slovakia. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://ageconsearch.umn.edu/bitstream/58030/2/Hupkova.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Jager S.M. (2006). Modelling and Simulating Oil Market Dynamics. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.compricing.de/OilMarketDynamics.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Meinken K.W. (1955). Demand and Price Structure for Wheat. USDA. Technical Bulletin No.1136.
Rui H. (2012). Diffusion of Mobile Phones in China: Application of Bass Diffusion Model, JCIT: Journal of Convergence Information Technology, vol.7, no.1, pp. 54 - 61, 2012.
Shiptsova R., Thomsen M.R., Goodwin H.L. (2002). Producer Welfare Changes from Meat Poultry. Recalls. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://ageconsearch.umn.edu/bitstream/26626/1/33020025.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Song W. (2006). Import Demand Elasticities for Agricultural Products in Korea. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.apeaweb.org/confer/sea06/papers/song.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Wang D., Parton K.A., Deblitz C. (2008). Impact of Potential Dairy-Beef Production on China’s Beef Supply, Demand and International Trade. [Электронный ресурс] // Australasian Agribusiness Review. Vol. 16. P. 18. Режим доступа: http://www.agrifood.info/review/2008/Wang_Parton_Deblitz.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Zuhaimy I., Noratikah A. (2013). New Car Demand Modeling and Forecast Using Bass Diffusion Model. [Электронный ресурс] // American Journal of Applied Sciences. Vol. 10(6). P. 536–541. Режим доступа: http://thescipub.com/PDF/ajassp.2013.536.541.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2015 г.).
Суслов В.И., Доможиров Д.А., Ибрагимов Н.М., Костин В.С., Мельникова Л.В., Цыплаков А.А. (Новосибирск) Агент-ориентированная многорегиональная модель “затраты-выпуск” российской экономики
Экономика и математические методы, 2016, 52 (1), 112-131.
В статье впервые представлены концепция и пилотная версия агент-ориентированной межрегиональной модели «затраты–выпуск» российской экономики (АОМММ). В этой модели экономические взаимодействия в пространстве осуществляются независимыми агентами в условиях ограниченной информации, что соответствует современной внеравновесной парадигме моделирования экономики. Представляемая модель отличается от известных агент-ориентированных моделей тем, что: 1) представляет экономику в целом, а не отдельный сегмент рынка; 2) явным образом учитывает географическое размещение агентов; 3) совместима с действующей нормативной моделью (межрегиональной моделью «затраты–выпуск») и основана на реальной информации. Специальное внимание уделено эволюции концепции равновесия в моделировании экономических систем, в частности пространственной экономики, алгоритму поиска равновесия и возможности его изучения. Представлены результаты экспериментальных расчетов по изучению сходимости модели к состоянию квазиравновесия.
Ключевые слова: агент-ориентированные модели, взаимодействие агентов, экономическое пространство, равновесие.
Классификация JEL: C63, R1, D58.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Васильев В.А., Суслов В.И. (2010). Равновесие Эджворта в одной модели межрегиональных экономических отношений // Сибирский журнал индустриальной математики. T. 13. № 1. С. 18–33.
Васильев В.А., Суслов В.И. (2009). О неблокируемых состояниях многорегиональных экономических систем // Сибирский журнал индустриальной математики. T. 12. № 4. С. 23–34.
Гамидов Т.Г., Доможиров Д.А., Ибрагимов Н.М. (2013). Равновесные состояния открытой межрегиональной системы, порожденной оптимизационной межрегиональной межотраслевой моделью // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. Т. 13. Вып.3. С. 81–94.
Грассини М. (2009). Проблемы применения вычислимых моделей общего равновесия для прогнозирования экономической динамики // Проблемы прогнозирования. № 2. С. 30–48.
Ершов Ю.С., Мельникова Л.В., Суслов В.И. (2009). Практика применения оптимизационных мультирегиональных межотраслевых моделей в стратегических прогнозах российской экономики // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. Т. 9. Вып. 4. С. 9–23.
Макаров В.Л. (1982). Экономическое равновесие: существование и экстремальное свойство // Итоги науки и техники. Серия: Современные проблемы математики. Т. 19. С. 23–58.
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. (2013). Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). М.: Экономика.
Akhabbar A., Lallement J. (2010). Wassily Leontief and Leon Walras: the Production as a Circular Flow. [Электронный ресурс] // MPRA Paper. Режим доступа: http://mpra.ub.uni-muenchen.de/30207, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: ноябрь 2014 г.).
Caballero R. (2010). Macroeconomics after the Crisis: Time to Deal with the Pretense-of-Knowledge Syndrome // Journal of Economic Perspectives. Vol. 24. No. 4. Р. 85–102.
Dawid H., Gemkow S., Harting P., Hoog S. van der, Neugart M. (2014). Agent-Based Macroeconomic Modeling and Policy Analysis: The Eurace@Unibi Model. [Электронный ресурс] // Bielefeld Working Papers in Economics and Management No. 1-2014. Режим доступа: http://ssrn.com/abstract=2384391, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: ноябрь 2014 г.).
Dawid H., Harting P., Neugart M. (2013). Cohesion Policy and Inequality Dynamics: Insights from a Heterogeneous Agents Macroeconomic Model. [Электронный ресурс] // Bielefeld Working Papers in Economics and Management No. 26-2013. Режим доступа: http://ssrn.com/abstract=2369187, свободный. Загл с экрана. Яз. англ. (дата обращения: ноябрь 2012 г.).
Follmer H. (1974). Random Economies with Many Interacting Agents // Journal of Mathematical Economics. Vol. 1(1). Р. 51–62.
Gallegati M., Richiardi M.G. (2011). Agent Based Models in Economics and Complexity. In: “Complex Systems in Finance and Econometrics”. N.Y.: Springer.
Gatti D.D. (2013). Agent-Based Macroeconomics: Methods, Myths and Models. [Электронный ресурс] // First Bordeaux Workshop on Agent-Based Macroeconomics. Режим доступа: http://yildizoglu.x10.mx/macroabm1/docs/delli-gatti-slides.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: ноябрь 2014 г.).
Gatti D.D., Gaffeo E., Gallegati M. (2010). Complex Agent-Based Macroeconomics: a Manifesto for a New Paradigm // Journal of Economic Interaction and Coordination. Vol. 5(2). Р. 111–135.
Gintis H. (2007). The Dynamics of General Equilibrium // Economic Journal. Vol. 117. Issue 523. Р. 1280–1309.
Grazzini J., Assenza T., Gatti D.D. (2012). The Macroeconomic Agent Based Model (MABM). Towards Mark II. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://ec.europa.eu/information_society/apps/projects/logos/1/288501/080/deliverables/001_CRISISD32TABM2.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: ноябрь 2012 г.).
Grimm V., Berger U., Bastiansen F., Eliassen S., Ginot V., Giske J., Goss-Custard J., Grand T., Heinz S.K., Huse G., Huth A., Jepsen J.U., Jorgensen C., Mooij W.M., Muller B., Pe’er G., Piou C., Railsback S.F., Robbins A.M., Robbins M.M., Rossmanith E., Ruger N., Strand E., Souissi S., Stillman R. A., Vabo R., Visser U., DeAngelis D.L. (2006). A Standard Protocol for Describing Individual-Based and Agent-Based Models // Ecological Modelling. Vol. 198. Issue 1–2. Р. 115–126.
Krugman P. (2009). How Did Economists Get It So Wrong? // The New York Times. September 6. New York edition. Р. MM36.
Lengnick M. (2013). Agent-Based Macroeconomics: A Baseline Model // Journal of Economic Behavior & Organization. Vol. 86. Р. 102–120.
Mandel A. (2012). Agent-Based Dynamics in the General Equilibrium Model // Complexity Economics. Vol. 1. No. 1. Р. 105–121.
Mandel A., Gintis H. (2014). Stochastic stability in the Scarf economy // Mathematical Social Sciences. Vol. 67. Р. 44–49.
Ostrom T. (1988). Computer Simulation: the Third Symbol System // Journal of Experimental Social Psychology. Vol. 24. Issue 5. Р. 381–392.
Railsback S.F., Grimm V. (2011). Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction. Princeton: Princeton University Press. Р. 35–41.
Robbins L.Ch. (1932). An Essay on the Nature & Significance of Economic Science. London: Macmillan. P. 15.
Schelling T. (1971). Dynamic Models of Segregation // Journal of Mathematical Sociology. Vol. 1. Issue 2. Р. 143–186.
Stanilov K. (2012). Space in Agent-Based Models. In: “Agent-Based Models of Geographical Systems”. Dordrecht, N.Y.: Springer Netherlands.
Starret D. (1978). Market Allocations of Location Choice in a Model with Free Mobility // Journal of Economic Theory. 1978. Vol. 17. Issue 1. Р. 21–37.
Stiglitz J. (2011). Rethinking Macroeconomics: What Failed and How to Repair It // Journal of the European Economic Association. Vol. 9. Issue 4. Р. 591–645.
Tesfatsion L. (2006) Agent-Based Computational Economics: A Constructive Approach to Economic Theory. In: “Handbook of Computational Economics”. Vol. 2: Agent-Based Computational Economics. Amsterdam. North-Holland/Elsevier.
Wolf S., Furst S., Mandel A., Lass W., Lincke D., Pablo-Marti F., Jaeger C. (2013). A Multi-Agent Model of Several Economic Regions // Environmental Modelling & Software. Vol. 44. Р. 25–43.
Лесик И.А., Перевозчиков А.Г. (Москва) Определение оптимальных объемов производства и цен реализации в линейной модели многопродуктовой монополии
Экономика и математические методы, 2016, 52 (1), 132-140.
Предлагается алгоритм определения объемов производства и цен реализации, максимизирующих прибыль фирмы в условиях многопродуктового производства и общих ограничений на ресурсы. Данная статья основывается на работе (Мищенко, Артеменко, 2012). Главным отличием рассмотренной в статье модели является предположение о возможности помимо объемов производства устанавливать цены реализации продукции. Как и в модели Мищенко–Артеменко, исследован случай планирования на один период. Доказано, что решение исходной задачи оптимизации недоминируемых по Парето цен и объемов производства сводится к задаче квадратичного программирования по ценам, которая может быть решена с использованием методов квадратичного программирования. Для динамической модели инвестиций, изученной в работе (Перевозчиков, Лесик, 2014г), это позволяет определить альтернативную функцию годового дохода для монополий. Статья обобщает модель монополии из работы (Васин, Морозов, 2005) на случай многопродуктового рынка. Для этого вводится функция предложения и определяется равновесие по Вальрасу. Доказана теорема существования и единственности равновесных и монопольных цен, не доминируемых по Парето. Получен геометрический смысл равновесных и монопольных цен, позволяющий оценить насколько монопольные цены могут быть больше равновесных.
Ключевые слова: многопродуктовая модель монополии, объемы производства, цены реализации, общие ограничения на ресурсы, оптимальная стратегия.
Классификация JEL: O12, C51.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Васин А.А. (2005). Некооперативные игры в природе и обществе. М.: МАКС Пресс.
Васин А.А., Морозов В.В. (2005). Теория игр и модели математической экономики. М.: МАКС Пресс.
Виленский П.Л., Лифшиц В.Н., Смоляк С.А. (2004). Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика. М.: Дело.
Карманов В.Г. (1980). Математическое программирование. М.: Наука.
Макаров В.Л., Рубинов Ф.М. (1973). Математическая теория экономической динамики и равновесия. М.: Наука.
Мищенко А.В., Артеменко О.А. (2012). Модели управления производственно-финансовой деятельностью предприятия в условиях привлечения заемного капитала // Финансовая аналитика: проблемы и решения. № 42 (132). С. 2–13.
Перевозчиков А.Г., Лесик И.А. (2014а). Простейшая модель инвестиций в основные средства предприятия // Аудит и финансовый анализ. № 2. С. 233–440.
Перевозчиков А.Г., Лесик И.А. (2014б). Модельный пример инвестиций в основные средства компании // Аудит и финансовый анализ. № 3. С. 267–276.
Перевозчиков А.Г., Лесик И.А. (2014 в). Общая модель инвестиций в основные средства предприятия // Аудит и финансовый анализ. № 4. С. 206–209.
Перевозчиков А.Г., Лесик И.А. (2014г). Нестационарная модель инвестиций в основные средства предприятия. В сб.: “Прикладная математика и информатика: Труды факультета ВМК МГУ имени М.В.Ломоносова”. Под ред. В.И. Дмитриева. М.: МАКС Пресс. № 46. С. 76–88.
Поляк Б.Т. (1983). Введение в оптимизацию. М.: Наука.
Федоров В.В. (1979). Численные методы максимина. М.: Наука.
REFERENCES (with English translation or transliteration)
Fedorov V.V. (1979). Numerical Methods of Maximin. Moscow: Nauka (in Russian).
Karmanov V.G. (1980). Mathematical Programming. Moscow: Nauka (in Russian).
Makarov V.L., Rubinov F.M. (1973). The Mathematical Theory of Economic Dynamics and Balance. Moscow: Nauka (in Russian).
Mishchenko A.V., Artemenko O.A. (2012). Management Models of Industrial and Financial Activity of the Company in Debt Financing. Financial Analytics: Science and Experience 42(132), 2–13 (in Russian).
Perevozchikov A.G., Lesik I.A. (2014а). The Easiest Non-Stationary Model of Investments in the Fixed Assets of the Company. Audit and Financial Analysis 2, 233–440 (in Russian).
Perevozchikov A.G., Lesik I.A. (2014б). Model Example of Investment in Fixed Assets of the Company. Audit and Financial Analysis 3, 267–276 (in Russian).
Perevozchikov A.G., Lesik I.A. (2014в). The General Model of Investments in the Fixed and Current Assets of the Company. Audit and Financial Analysis 4, 206–209 (in Russian).
Perevozchikov A.G., Lesik I.A. (2014г). Non-stationary model of investment in fixed assets of the company. Applied Mathematics and Informatics. Collection of Scientific Papers of the Faculty CMC MSU V.I. Dmitriev (ed.). Moscow: MAKS Press, 46, 76–88 (in Russian).
Polyak B.T. (1983). Introduction to Optimization. Moscow: Nauka (in Russian).
Vasin A.A. (2005). Non-Cooperative Games in Nature and Society. Moscow: MAKS Press (in Russian).
Vasin A.A., Morozov V.V. (2005). Game Theory and Models of the Mathematical Economics. Moscow: MAKS Press (in Russian).
Vilenskiy P.L., Lifshits V.N., Smolyak S.A. (2004). Estimation of Efficiency of Investment Projects. Theory and Practice. Moscow: Delo (in Russian).
Глазьев С.Ю. (Москва) Мирохозяйственные уклады в глобальном экономическом развитии
Экономика и математические методы, 2016, 52 (2), 3-29.
В ряде недавних работ (Глазьев, 2015а, 2015б, 2015в) автор уже высказывал предположение о том, что наблюдаемая в настоящее время эскалация международной военно-политической напряженности обусловлена сменой технологических и мирохозяйственных укладов, в ходе которых происходит глубокая структурная перестройка экономики на основе принципиально новых технологий и институтов. В такие периоды, как показывает исторический опыт, происходит резкая дестабилизация системы международных отношений. Разрушение старого и формирование нового миропорядка сопровождается сменой лидеров мирового экономического развития, которая до сих пор опосредовалась мировыми войнами. Если закономерности смены технологических укладов, образующих производственно-технологическую основу длинных волн Кондратьева сравнительно хорошо изучены (Глазьев, 1993, 2010), то процесс периодической смены мирохозяйственных укладов, составляющих институциональную основу вековых циклов накопления, остается пока гипотезой. В настоящей статье предпринимается попытка ее обоснования, а также исследования взаимной связи между технологическими и институциональными изменениями.
Ключевые слова: лидеры, мировое экономическое развитие, новый мировой порядок, длинные волны Кондратьева, изменения мировой мирохозяйственных укладов.
Классификация JEL: O1, O20, O33, P21, F02, F62, N10.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
22 идеи о том, как устроить мир. Беседы с выдающимися учеными (2014). М.: Издательство МГУ.
Айвазов А. (2012). Периодическая система мирового капиталистического развития. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://ajvazov.ru/articles/periodicheskaya-sistema-mirovogo-kapitalisticheskogo-razvitiya.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: декабрь 2015 г.).
Глазьев С. (1993). Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар.
Глазьев С. (2006). Социалистический ответ либеральной глобализации. М.: АПН.
Глазьев С. (2010). Стратегия опережающего развития России в условиях глобального кризиса. М.: Экономика.
Глазьев С. (2011). Уроки очередной российской революции: крах либеральной утопии и шанс на экономическое чудо. М.: Экономическая газета.
Глазьев С. (2013). О политике развития российской экономики. Доклад.[Электронный ресурс] // Экономический портал. Режим доступа: http://institutiones.com/strategies/611-o-strategii-economicheskogo-razvitiya.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: декабрь 2015 г.).
Глазьев С. (2015а). Украинская катастрофа: от американской агрессии к мировой войне? (Серия: «Коллекция Изборского клуба»). М.: Книжный мир.
Глазьев С. (2015б). Последняя геополитическая партия: США начинают и проигрывают. [Электронный ресурс] // Международная жизнь.№ 8. Режим доступа: https://interaffairs.ru/news/show/13623, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: декабрь 2015 г.).
Глазьев С.Ю. (2015в). О неотложных мерах по укреплению экономической безопасности России и выводу российской экономики на траекторию опережающего развития. Доклад. М.: Институт экономических стратегий, Русский биографический институт.
Концепция участия России в объединении БРИКС (2013). Утверждена Президентом РФ В. Путиным 21 марта 2013 г.[Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.kremlin.ru/events/president/news/17715, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: декабрь 2015 г.).
Курс политической экономии (1973). Н.А. Цаголов(ред.). М.: Экономика.
Львов Д.С., Фетисов Г.Г., Глазьев С.Ю. (1992). Эволюция технико-экономических систем: возможности и границы централизованного регулирования. М.: Наука.
Глазьев С.Ю., Харитонов В.В. (2009). Нанотехнологии как ключевой фактор нового технологического уклада в экономике. М.: Тровант.
Нельсон Р.Р., Уинтер С.Дж. (2002). Эволюционная теория экономических изменений. М.: Дело.
Никонов В. (2015). Современный мир и его истоки. М.: Издательство МГУ.
Перспективы и стратегические приоритеты восхождения БРИКС (2014). Научный доклад к VII саммиту БРИКС».Садовничий В., Яковец Ю., Акаев А. и др. (ред.).М.: Международный институт Питирима Сорокина – Николая Кондратьева, Национальный комитет по исследованию БРИКС, ИнститутЛатинскойАмерикиРАН.
Сергейцев Т. (2014). Падение мировой сверхвласти: крымский рубеж. [Электронный ресурс] // Однако. Июнь–июль № 174.Режим доступа: http://timofeysergeycev.odnako.org/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: декабрь 2015 г.).
Сорокин П. (1997). Главные тенденции нашего времени. М.: Наука, Российская академия наук, Институт социологии.
Львов Д.С., Глазьев С.Ю.(1985). Теоретические и прикладные аспекты управления НТП // Экономика и математические методы. № 1.
Филимонов Г. (2012). Культурно-информационные механизмы внешней политики США. Истоки и новая реальность. М.: Российскийуниверситетдружбынародов.
Arrighi G. (1994). The Long Twentieth Century: Money, Power and the Origins of our Times. L.: Verso.
Attali J. (1991). Millennium: Winners and Losers in the Coming World Order. N.Y.: Random House.
Fukuyama F. (1992). The End of History and the Last Man. N.Y.: Free Press.
Huntington S. (1996). The Clash of Civilizations and the Remaking of World Order. [Электронный ресурс] Режим доступа:
https://docviewer.yandex.ru/?url=http%3A%2F%2Fwww.stetson.edu%2Fartsci%2Fpolitical-science%2Fmedia%2Fclash.pdf&name=clash.pdf&lang=en&c=567c11877487, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: декабрь 2015 г.).
PerezC. (2002). Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages. L.: Elgar.
Ramo J. (2004). The Beijing Consensus. L.: The Foreign Policy Centre.
SIPRI (2013). SIPRI Top 100 Arms Sales Decreased in 2011: Companies Pursue Diverse Strategies in Response to Austerity Measures. [Электронный ресурс] Stockholm, 18 February.Режим доступа: http://www.sipri.org/media/pressreleases/2013/AP_PR, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: декабрь 2015 г.).
Низамутдинов М.М., Орешников В.В. (Уфа) Определение параметров управления региональным развитием на основе алгоритмов нечеткой логики
Экономика и математические методы, 2016, 52 (2), 30-39.
В статье рассматриваются вопросы разработки стратегии регионального развития на основе инструментария экономико-математического моделирования социально-экономических систем. Предварительный анализ подходов и программных решений в данной сфере показал, что в первую очередь требуют рассмотрения аспекты определения количественных характеристик целей развития и выработки регулирующего воздействия для их достижения. Разработан подход к формированию индикативного плана и параметров управления в рамках обоснования среднесрочных стратегий регионального развития, интегрирующий процедуры целеполагания и регулирования, отличающийся нечетким алгоритмом классификации ситуаций и корректировкой значений параметров управления в условиях взаимной адаптации интересов различных подсистем региона. Для использования методов нечеткой логики были разработаны критерии оценки ситуации, функции принадлежности и база нечетких правил. Кроме того, сформирован комплекс правил корректировки управляющих параметров. Предложенный подход позволяет связать модель функционирования экономических агентов и модель определения целей регионального развития в единую систему управления с обратными связями, а также обеспечить наиболее эффективное использования ресурсов при формировании среднесрочной стратегии регионального развития.
Ключевые слова: стратегия регионального развития, индикативный план, моделирование, нечеткая логика.
Классификация JEL: С69.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Атаева А.Г., Исламова Д.В., Мустафин Э.Р., Орешников В.В. (2011). Сравнительный анализ моделей регионального развития // Управление экономическими системами (электронный журнал). [Электронный ресурс] № 10(34). УЭкС. Кисловодск: НОУ ВПО “Кисловодский институт экономики и права”. Режим доступа: http://uecs.ru/component/flexicontent/items/item/737-2011-10-31-06-45-59?pop=1&tmpl=component&print=1, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июль 2015 г.).
Бахтизин А.Р. (2008). Использование CGE-моделей для оценки эффективности управленческих решений // Проблемы управления. № 5. С. 36–42.
Гайнанов Д.А., Атаева А.Г., Гафарова Е.А., Мигранова Л.И., Низамутдинов М.М., Нагимов Р.М., Орешников В.В., Ямилова Л.С. (2014). Инструментарий и технологии моделирования развития территориальных систем регионального и муниципального уровней. Уфа: ИСЭИ УНЦ РАН.
Ильясов Б.Г., Дегтярева И.В., Макарова Е.А., Валитов Р.Р. (2012). Система интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении макроэкономическим воспроизводственным процессом на основе имитационного моделирования // Вестник УГАТУ. № 3. С. 217–229.
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. (2009). Новый инструментарий в общественных науках – агент-ориентированные модели: общее описание и конкретные примеры // Экономика и управление. № 12. С. 13–25.
Низамутдинов М.М. (2009). Имитационное моделирование как инструмент обоснования среднесрочных стратегий регионального развития // Экономика и управление: научно-практический журнал. № 5. С. 104–110.
Печаткин В.В. (2013). Инвестиционно-инновационное развитие регионов России: ключевые проблемы и направления их решения // Экономическое возрождение России. № 3. С. 75–78.
Суспицын С.А. (2009). Концепт-модели стратегического прогнозирования и индикативного планирования регионального развития // Регион: экономика и социология. № 1. С. 40–63.
Узяков М.Н. (2000). Проблемы построения межотраслевой модели равновесия российской экономики // Проблемы прогнозирования. № 2. С. 18–33.
Фаттахов Р.В. (2012). Система моделей оценки крупномасштабных инвестиционных проектов в регионе // Вестник Финансового университета. № 2. С. 88–100.
Amisano G., Geweke J. (2013). Prediction Using Several Macroeconomic Models. Working paper series No. 1537.
Andriantiatsaholiniaina L.A., Kouikoglou V.S., Phillis Y.A. (2004). Evaluating Strategies for Sustainable Development: Fuzzy Logic Reasoning and Sensitivity Analysis // Ecological Economics. No. 48. P. 149–172.
Fromm G., Klein L.R., Schink G.R. (1972). Short- and Long-Term Simulations with the Brookings Model // Econometric Models of Cyclical Behavior. Vol. 1–2. P. 201–292.
Robinson Sh. (2006). Macro Models and Multipliers: Leontief, Stone, Keynes, and CGE-Models // New York: Springer Science. No. 11. P. 205–232.
Ильинский Д.Г. (Москва) Свойства линеек ссудо-сберегательных планов
Экономика и математические методы, 2016, 52 (2), 40-59.
В статье (Ильинский, Полтерович, Старков, 2014а) был предложен подход для изучения перехода от ссудо-сберегательных программ ипотечного кредитования к более передовым институтам. А именно рассматривались линейки, т.е. наборы тарифных планов, осуществлявшие плавный переход от субсидируемой ипотеки к коммерческой. Были введены следующие свойства линеек: справедливость, сплошность, правильность, локальная правильность, эффективность. В настоящей статье для широкого класса линеек исследуются связи между данными свойствами. Найдены формулы для выигрышей участников программы от использования данной линейки. Доказано, что линейка правильная тогда и только тогда, когда она локально правильная. Кроме того, показано, что для каждой эффективной линейки существует справедливая эффективная линейка с теми же наборами выигрышей у участников. Получено достаточное условие сплошности эффективной линейки. Результаты позволяют существенно упростить отыскание эффективных (Парето-оптимальных) линеек.
Ключевые слова: ипотека, линейка ссудо-сберегательных программ.
Классификация JEL: D02, D14, G21.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
За февраль в Донском регионе выдано более 2 тыс. ипотечных кредитов (2015). [Электронный ресурс] // Аргументы и факты. Режим доступа: http://www.rostov.aif.ru/money/1485116, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: апрель 2015 г.).
Ильинский Д.Г., Полтерович В.М., Старков О.Ю. (2014а). Линейки ссудо-сберегательных тарифных планов: обобщение идеи стройсберкасс // Экономика и математические методы. Т. 50. № 4. С. 71–89.
Ильинский Д.Г., Полтерович В.М., Старков О.Ю. (2014б). Разработка и исследование ссудо-сберегательных программ ипотечного кредитования: динамическая модель // Экономика и математические методы. Т. 50. № 2. С. 35–58.
Накопительная ипотека (2015). [Электронный ресурс] Ипотечное агенство Югры. Режим доступа: http://www.ipotekaugra.ru/gosprogrammpage/nakopitel_naya_ipoteka_msmsm/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июнь 2015 г.).
Обзор жилищных программ 2015 в Обнинске (2015). [Электронный ресурс] Недвижимость Калужской области. Режим доступа: http://www.informetr.ru/journal/market/6970/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июнь 2015 г.).
Полтерович В.М., Старков О.Ю. (2007). Формирование ипотеки в догоняющих экономиках: проблема трансплантации институтов. М.: Наука.
Полтерович В.М., Старков О.Ю. (2010). Поэтапное формирование массовой ипотеки и рынка жилья. В кн.: «Стратегия модернизации российской экономики». СПб.: Алетейа.
Полтерович В.М., Старков О.Ю. (2011). Проектирование выхода из институциональной ловушки (на примере ипотеки в России). [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.mirkin.ru/index.php?option=com_content task=view id=1839 Itemid=270, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: октябрь 2013 г.).
С начала года Сбербанк в Башкирии выдал около трех тысяч жилищных кредитов. (2015). [Электронный ресурс] Информационное агенство Башинформ. Режим доступа: http://www.bashinform.ru/news/718345-s-nachala-goda-sberbank-v-bashkirii-vydal-okolo-trekh-tysyach-zhilishchnykh-kreditov/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: апрель 2015 г.).
Laux H. (2005). Die buasparfinanzierung. Die finanziellen aspekte des bausparvertrages als spar- und kreditinstrument. 7 Auflage. Frankfurt am Main: Verlag Recht and Wirtschaft GmbH.
Plaut P.O., Plaut S.E. (2004) The Economics of Housing Saving Plans // The Journal of Real Estate Finance and Economics. Vol. 28. No. 4. P. 319–337.
Schlueter T., Soenke Sievers and Thomas Hartmann-Wendels (2015). Bank Funding Stability, Pricing Strategies and the Guidance of Depositors // Journal of Banking & Finance. Vol. 51. No. C. P. 43–61.
Scholten U. (2000). Rotating Savings and Credit Associations in Developed Countries: The German-Austrian Bausparkassen // Journal of Comparative Economics. Vol. 28. No. 2. P. 340–363.
Светлов Н.М. (Москва) Эконометрический анализ развития сухопутных транспортных сетей
Экономика и математические методы, 2016, 52 (2), 60-74.
Неравновесная теоретическая модель долгосрочной экономической динамики, учитывающая доступность агрегированного ресурса и удовлетворение потребностей в продукции или услугах, проверяется на адекватность процессам развития сухопутных транспортных сетей. Ее тестирование проведено на основе рядов динамики протяженности железных дорог, автомагистралей, автодорог с твердым покрытием, автодорог с покрытием и всех автомобильных дорог США за 1871–2013 гг., содержащих длительные пропуски. Использованы две неполные нелинейные авторегрессионные эмпирические спецификации, оцениваемые методом максимальной энтропии, различающиеся длительностью лага (1 год и 13 лет). В процедуре оценивания впервые применены эндогенные опорные значения оцениваемых параметров. Для тестирования нулевых гипотез разработан непараметрический критерий статистической неразличимости двух вариационных рядов – эталонного и тестируемого, основанный на площади пересечения полигонов эмпирических распределений. Спецификация с лагом продолжительностью 1 год поддерживает предложенную теоретическую модель. Оценки параметров отклоняют влияние смены технологических укладов на развитие транспортных сетей. Возможная причина – жесткое соотнесение каждого типа сети с определенным технологическим укладом, предполагаемое эмпирической спецификацией. Спецификация с 13-летним лагом отклонена, что не поддерживает значимости инвестиционного лага для процессов развития транспортных сетей.
Ключевые слова: сухопутные транспортные сети, неравновесная модель, метод максимальной энтропии, технологические уклады, инвестиционный лаг.
Классификация JEL: C320, E370, R410.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Бушанский С.П. (2002). Модели эффективного развития сети автомобильных дорог // Экономика и математические методы. Т. 38. № 4. С. 70–77.
Бушанский С.П. (2010). Платные автодороги и управление функционированием дорожной сети // Экономическая наука современной России. № 1. С. 94–108.
Глазьев С.Ю. (1993). Теория долгосрочного социально-экономического развития. М.: ВлаДар.
Дементьев В.Е. (2012). Длинные волны в экономике: инвестиционный аспект. Препринт № WP/2012/297. М.: ЦЭМИ РАН.
Кондратьев Н.Д. (1989). Проблемы экономической динамики. М.: Экономика.
Кондратьев Н.Д. (2002). Большие циклы экономической конъюнктуры. В кн.: “Большие циклы экономической конъюнктуры и теория предвидения: Избранные труды”. М.: Экономика.
Кретов Б.И. (2014). Геополитические аспекты транспортной политики России: трансконтинентальные транспортные коридоры // Поиск: политика, обществоведение, искусство, социология, культура. № 2. С. 25–34.
Лившиц В.Н., Позамантир Э.И., Смоляк С.А. (2013). Система тарифов по грузовым перевозкам, осуществляемым в России ОАО “РЖД” // Экономика и математические методы. Т. 49. № 3. С. 42–56.
Перес К. (2011). Технологические революции и финансовый капитал. Динамика пузырей и периодов процветания. М.: Дело, АНХ.
Позамантир Э.И., Тищенко Т.И. (2005). Оценка народнохозяйственного эффекта модернизации и развития сети автомобильных дорог России // Экономика и математические методы. Т. 41. № 1. С. 65–79.
Разумнова Л.Л., Светлов Н.М. (2010). Влияние финансового рынка на цену нефти // Экономика и математические методы. Т. 46. № 4. С. 38–54.
Росстат (2014). Российский статистический ежегодник.
Светлов Н.М. (2012). Большие циклы валовых сборов зерна: в чем причина? // Экономика сельского хозяйства России. № 2. С. 52–57.
Шумпетер Й.А. (2008). Теория экономического развития. М.: Директмедиа Паблишинг.
Arrow K., Block H., Hurwicz L. (1959). On the Stability of the Competitive equilibrium, II // Econometrica. Vol. 27. No. 1. P. 82–109.
BEA (2015). Current-Dollar and “Real” Gross Domestic Product. [Электронный ресурс] US Department of Commerce: Bureau of Economic Analysis. Режим доступа: http://www.bea.gov/national/xls/gdplev.xls, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2015 г.).
Dimitropoulos J., Hunt L.C., Judge G. (2005). Estimating Underlying Energy Demand Trends Using UK Annual Data // Applied Economics Letters. No. 12(4). P. 239–244.
Golan A., Vogel S. (2000). Estimation of Non-Stationary Social Accounting Matrix Coefficients with Supply-Side Information // Economic systems research. No. 4. P. 447–471.
Gunn H., Miller S., Burge P. (2006). The External Validation of NTM / Association for European Transport and Contributors.
HBrothers (2015). Inflation Calculator. [Электронный ресурс] // DollarTimes. HBrothers. Режим доступа: http://www.dollartimes.com/calculators/inflation.htm, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2015 г.).
Multpl.com (2015). US Population by Year. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.multpl.com/united-states-population/table, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2015 г.).
Rezek J., Campbell R. (2007). Cost Estimates for Multiple Pollutants: A Maximum Entropy Approach // Energy Economics. No. 29. P. 503 –519.
Solow R., Samuelson P. (1953). Balanced Growth under Constant Returns to Scale // Econometrica. Vol. 21. No. 3. P. 412–424.
USDT (1986). Highway Statistics Summary to 1985. US Department of Transportation: Federal Highway Administration. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://isddc.dot.gov/OLPFiles/FHWA/013223.pdf, свободный. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2015 г.).
USDT (1996). Highway Statistics Summary to 1995. US Department of Transportation: Federal Highway Administration. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://isddc.dot.gov/OLPFiles/FHWA/006654.pdf, свободный. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2015 г.).
USDT (2014). System Mileage within the United States. [Электронный ресурс] // National transportation statistics. U.S. Department of Transportation: Office of the Assistant Secretary for Research and Technology: Bureau of Transportation Statistics. Режим доступа: http://www.rita.dot.gov/bts/sites/rita.dot.gov.bts/files/table_01_01_3.xlsx, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2015 г.).
USDT (2015). Highway Statistics Series. [Электронный ресурс] US Department of Transportation: Federal Highway Administration: Office of Highway Policy Information. Режим доступа: http://www.fhwa.dot.gov/policyinformation/statistics.cfm, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2015 г.).
Wattenberg B.J. (1976). The Statistical History of the United States from Colonial Times to the Present (with an Introduction and user's guide by B.J. Wattenberg). Basic Book Inc. Publ.
Xie F., Levinson D. (2009). Modeling the Growth of Transportation Networks: A Comprehensive Review // Networks and Spatial Economics. No. 9. P. 291–307.
Вороновицкий М.М. (Москва) Динамическая модель замкнутого однотоварного рынка с конечными автоматами в качестве участников
Экономика и математические методы, 2016, 52 (2), 75-90.
В работе исследуется динамическая модель замкнутого однотоварного рынка, рассматриваемого как объединение автономных взаимодействующих участников. Замкнутость рынка означает, что количество товара и количество денег на рынке одни и те же во все моменты времени. В любой момент времени каждый участник может иметь один из статусов: продавец, покупатель или не участвовать в торговле. Взаимодействие между участниками осуществляется посредством торговли. Используя информацию о результатах своей торговли в предыдущий момент времени и стремясь обеспечить себе максимальную прибыль, участники переходят в новые статусы и назначают новые цены. Главным результатом этой работы представляется включение в модель конечных автоматов в качестве алгоритмов выбора степени риска при назначении цены участниками торговли. Компьютерное исследование модели показало сходимость средней цены рынка к окрестности некоторого ее усредненного значения. Также в статье изучается влияние емкости памяти автоматов, представляющих участников рынка, на поведение всей системы.
Ключевые слова: математическая модель, замкнутый рынок, однотоварный рынок, динамика цен, траектория, стационарное множество, стационарное состояние, конечные автоматы.
Классификация JEL: C51, D01.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Вороновицкий М.М. (1974). Об одной модели обмена // Автоматика и телемеханика. № 8. С. 85–92.
Вороновицкий М.М. (2014). Агент-ориентированная модель замкнутого однотоварного рынка // Экономика и математические методы. Т. 50. № 2. С. 58–72.
Вороновицкий М.М. (2015). Агент-ориентированная модель замкнутого однотоварного рынка при рациональном предпочтении участников // Экономика и математические методы. Т. 51. № 3. С. 75–91.
Макаров В.Л. (2012). Искусственные общества // Экономика и математические методы. Т. 48. № 3. С.3–20.
Цетлин М.Л. (1969). Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М.: Наука.
LeBaron B., Brian W.A., Palmer R. (1999).Time Series Properties of an Artificial Stock Market Model // Journal of Economic Dynamics and Control. Vol. 23. P. 1487–1516.
Topol R. (1991). Bubbles and Volatility of Stock Prices; Effect of Mimetic Contagion // The Economic Journal. Vol. 101. P. 786–809.
Матвеенко В.Д., Бронштейн Е.М. (Санкт-Петербург, Уфа) О свойствах производственных CES-функций в модели производства с промежуточными товарами
Экономика и математические методы, 2016, 52 (2), 91-102.
Производственные CES-функции широко применяются в исследованиях экономического роста и развития, однако не всегда учитывается, что свойства различных спецификаций CES-функций (континуальных или дискретных, с весами или без) значительно различаются. В статье изучаются свойства производственных CES-функций существенные при анализе экономических моделей. Доказывается, что CES-функция с конечным числом аргументов при наличии нормированных весов возрастает по параметру эластичности замещения, тогда как CES-функция при отсутствии весов убывает по этому параметру. Характер поведения CES-функции с аргументом x(i), определенным на континуальном множестве [0, N], определяется значением N. При N=1 функция с континуальным аргументом при изменении эластичности замещения ведет себя аналогично функции с конечным числом аргументов с весами, но при N>1 ее поведение может существенно отличаться. Между континуальной и дискретной CES-функциями имеются существенные отличия в поведении при параметре эластичности замещения, стремящемся к нулю. В работе приводятся ошибки, возникающие при использовании континуальных CES-функций в моделях производства с промежуточными товарами, получивших распространение в последние годы. Отмечены недостатки, которые проявляются при применении таких моделей к анализу проблем экономического развития.
Ключевые слова: производственная функция, CES-функция, континуальные и дискретные модели экономики, монотонность по параметру, минимум, существенный инфимум.
Классификация JEL: D240.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Афанасьев А.А., Пономарева О.С. (2014). Производственная функция народного хозяйства России в 1990–2012 гг. // Экономика и математические методы. Т. 50. № 4. С. 21–33.
Баркалов Н.Б. (1981). Производственные функции в моделях экономического роста. М.: Издательство МГУ.
Ершов Э.Б. (2013). Композитные производственные функции // Экономический журнал Высшей школы экономики. Т. 17. № 1. С. 108–129.
Клейнер Г.Б. (1986). Производственные функции: теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика.
Матвеенко А.В., Полякова Е.В. (2012). Моделирование изменения технологий и потребительских предпочтений // Вестник Костромского государственного университета им. Н.А. Некрасова. Т. 18. № 6. С. 159–162.
Матвеенко В.Д. (2009). «Анатомия» производственной функции: технологическое меню и выбор наилучшей технологии // Экономика и математические методы. Т. 46. № 2. С. 105–115.
Харди Г.Г., Литтльвуд Дж.Е., Полиа Г. (1948). Неравенства. М.: Государственное издательство иностранной литературы.
Bullen P.S. (2004). Handbook of Means and Their Inequalities. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.
Combes P.-P., Mayer T., Thisse J.-F. (2008). Economic Geography: The Integration of Regions and Nations. Princeton: Princeton University Press.
Dixit A.K., Stiglitz J.E. (1977). Monopolistic Competition and Optimum Product diversity // American Economic Review. Vol. 67. No. 3. P. 297–308.
Dixit A.K., Stiglitz J.E. (2004). Monopolistic Competition and Optimum Product Diversity (May 1974). In: “Monopolistic competition revolution in retrospect” Brakman S., Hejdra B.J. (eds.). Princeton: Princeton University Press. P. 70–88.
Ethier W.I. (1982). National and International Returns to Scale in the Modern Theory of International Trade // American Economic Review. Vol. 72. No. 3. P. 389–405.
Growiec J. (2008). Production Functions and Distributions of unit Factor Productivities: Uncovering the Link // Economic Letters. Vol. 101. No. 1. P. 87–90.
Jones C.I. (2005). The Shape of Production Function and the Direction of Technical Change // Quarterly Journal of Economics. Vol. 120. No. 2. P. 517–549.
Jones C.I. (2011). Intermediate Goods and Weak Links in the Theory of Economic Development // American Economic Journal: Macroeconomics. Vol. 3. P. 1–28.
La Grandville O. de (2011). A New Property of General Means of Order with an Application to the Theory of Economic Growth // Australian Journal of Mathematical Analysis and Applications. Vol. 8. No. 1. Article 4.
La Grandville O. de, Solow R.M. (2006). A Conjecture on General Means // Journal of Inequalities in Pure and Applied Mathematics. Vol. 7. No. 1. P. 1–3.
Nam P.T., Minh M.N. (2008). Proof for a Conjecture on General Means // Journal of Inequalities in Pure and Applied Mathematics. Vol. 9. No. 3. Article 86.
Romer P. (1990). Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy. Vol. 98. No. 5. P. S71–S102.
Rosen S. (1981). The Economy of Superstars // American Economic Review. Vol. 71. No. 5. P. 845–858.
Solow R. (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. Vol. 70. No. 1. P. 65–94.
Курочкин С.В. (Москва) Выпуклость множества цен опционов как необходимое и достаточное условие отсутствия арбитража
Экономика и математические методы, 2016, 52 (2), 103-111.
Для того чтобы совокупность опционов с различными ценами исполнения на один базовый актив не содержала арбитражных возможностей (т.е. извлечения положительной прибыли при нулевых вложениях капитала и отсутствии риска потерь), их рыночные цены в каждый момент времени должны удовлетворять определенным соотношениям. Известны некоторые соотношения такого типа – монотонность, липшицевость, выпуклость, – являющиеся следствием требования безарбитражности. В работе получен полный и независимый набор конструктивно проверяемых соотношений типа выпуклости для цен опционов, представляющий необходимое и достаточное условие отсутствия арбитража. Для доказательства основного результата потребовалось сформулировать и доказать специальный вариант леммы Фаркаша. Конструкция допускает обобщение на деривативы, зависящие от нескольких базовых активов и/или имеющие произвольные кусочно-линейные профили выплат. Для этого случая доказано, что всегда имеется возможность выбрать конечное число характеристик портфеля опционов, по которым можно было бы судить о том, является ли он арбитражным.
Ключевые слова: опцион; безарбитражное ценообразование, выпуклость.
Классификация JEL: G13.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Галиц Л. (1998). Финансовая инженерия. М.: ТВП.
Дмитрук А.В. (2012). Выпуклый анализ. М.: Макс-Пресс.
Курочкин С.В. (2005). Функции выплат, реализуемые с помощью опционных стратегий // Экономика и математические методы. Т. 41. Вып 3. С. 135–137.
Курочкин С.В. (2014). Если они уйдут. Каким будет российский рынок акций в отсутствие зарубежных инвесторов? // Рынок ценных бумаг. № 8. С. 57–59.
Люу Ю.-Д. (2010). Методы и алгоритмы финансовой математики. М.: Бином.
Московская биржа (2015). [Электронный ресурс] Официальный сайт. Срочный рынок. Режим доступа: http://moex.com/s96, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июль 2015 г.).
Панджер Х. (2005). Финансовая экономика. М.: Янус-К.
Рокафеллар Р. (1973). Выпуклый анализ. М.: Мир.
Фельмер Г., Шид А. (2008). Введение в стохастические финансы. Дискретное время. М.: МЦНМО.
Халл Д. (2014). Опционы, фьючерсы и другие производные финансовые инструменты. М.: Вильямс.
Bain A. (2011). Arbitrage-Free Option Pricing by Convex Optimization. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://stanford.edu/class/ee364b/projects/2011projects/reports/bain.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июль 2015 г.).
Bassett G. (1997). Nonparametric Bounds for the Probability of Future Prices Based on Option Values // IMS Lecture Notes-Monograph Series. Vol. 31. P. 287–300.
Berg M. de, Cheong O., Kreveld M., Overmars M. (2008). Computational Geometry. Algorithms and Applications. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag.
Cox J., Rubinstein M. (1985). Options Markets. N.Y.: Prentice Hall.
Fengler M. (2009). Arbitrage-Free Smoothing of the Implied Volatility Surface // Quantitative Finance. Vol. 9. No. 4. P. 417–428.
Jeyakumar V. (2009). Farkas Lemma: Generalizations. In: “Encyclopedia of Optimization”. Floudas C., Pardalos P. (eds.). Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. P. 998–1001.
Karatzas I., Kou S. G. (1996). On the Pricing of Contingent Claims under Constraints // The Annals of Applied Probability. Vol. 6. No. 2. P. 321–369.
Kijima M. (2002). Monotonicity and Convexity of Option Price Revisited // Mathematical Finance. Vol. 12 . No. 4. P. 411–425.
King A., Koivu M., Pennanen T. (2005). Calibrated Option Bounds // International Journal of Theoretical and Applied Finance. Vol. 8. No. 2. P. 141–159.
Merton R. (1973). Theory of Rational Option Pricing // The Bell Journal of Economics and Management Science. Vol. 4. No. 1. P. 141–183.
Perrakis S., Ryan P. (1984). Option Pricing Bounds in Discrete Time // The Journal of Finance. Vol. 39. No. 2. P. 519–525.
Roos K. (2009). Farkas Lemma. In: “Encyclopedia of Optimization”. Floudas C., Pardalos P. (eds.). Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. P. 995–998.
Wang Y., Yin H., Qi L. (2004) No-Arbitrage Interpolation of the Option Price Function and Its Reformulation // Journal o Optimization Theory and Applications. Vol. 120. No. 3. P. 627–649.
Гребнев М.И., Шульц Д.Н. (Пермь) Статистический метод агрегирования производственных функций
Экономика и математические методы, 2016, 52 (2), 112-128.
Рассматривается проблема агрегирования производственных функций (ПФ), которая представляет собой частную задачу в рамках более широкого направления исследований, связанных с поиском теоретических и методологических мостов между микро- и макроэкономикой. Предыдущие исследования известных экономистов показали, что задача непротиворечивого агрегирования производственных функций не имеет удовлетворительного и общепризнанного решения. В статье показано, что непротиворечивое агрегирование ПФ возможно только в случае линейных ПФ. Предложен статистический метод агрегирования, после чего, основываясь на принципах байесовского оценивания и законе больших чисел, становится возможным оценить макроэкономическую ПФ. В предположении, что параметры ПФ отраслей экономики США распределены по нормальному закону, выведена макроэкономическая ПФ. Показано, что даже если все отраслевые ПФ являются ПФ Кобба–Дугласа, то макроэкономическая ПФ будет отлична от ПФ Кобба–Дугласа. Для российской экономики макроэкономическая ПФ сформирована на основе отраслевых и региональных ПФ Кобба–Дугласа. Показано, что в условиях ограниченности статистических данных более корректные оценки агрегированной ПФ по России могут быть получены на основе региональных ПФ.
Ключевые слова: производственная функция, непротиворечивое агрегирование, статистический метод.
Классификация JEL: C43, D24, E23.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Бессонов В.А., Цухло С.В. (2002). Анализ экономической динамики российской переходной экономики. М.: Институт экономики переходного периода.
Гребнев М.И. (2013). Построение агрегированной производственной функции для экономики России // European Social Science Journal. Т. 1. № 12. С. 438–445.
Ершов Э.Б. (2013). Композитные производственные функции // Экономический журнал ВШЭ. Т. 17. № 1. С. 108–129.
Клейнер Г.Б. (1986). Производственные функции: Теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика.
Коэн А., Харкурт Дж. (2009). Судьба двух Кембриджей о теории капитала // Вопросы экономики. № 8. С. 4–27.
Перский Ю.К., Шульц Д.Н. (2005). Государственное регулирование экономики как иерархической системы // Журнал экономической теории. № 2. С. 25–46.
Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. (1996). Опыт математического моделирования экономики. М.: Энергоатомиздат.
Пороховский А.А. (2002). Вектор экономического развития. М.: ТЕИС.
Поспелов И.Г. (2001). Экономические агенты и системы балансов. Препринт WP2/2001/03. М.: ГУ ВШЭ.
Фельс Э., Тинтер Г. (1971). Методы экономических исследований. М.: Прогресс.
Шульц Д.Н. (2014a). Микроэкономическое фундирование макроэкономики и принцип дополнительности Бора // Вестник Института экономики РАН. № 2. С.157–165.
Шульц Д.Н. (2014б). Проблематика иерархического анализа в основных направлениях экономической теории XX в. // Журнал экономической теории. № 2. С.130–138.
Dresch F.W. (1938). Index Numbers and the General Economic Equilibrium // Bulletin of the American Mathematical Society. Vol. 44. Р.134–141.
Felipe J., Fisher F.M. (2003). Aggregation in Production Functions: What Applied Economists Should Know // Metroeconomica. Vol. 54. No. 3. Р. 208–262.
Felipe J., McCombie J.S.L. (2013). The Aggregate Production Function and the Measurement of Technical Change: “Not Even Wrong”. Cheltenham: Edward Elgar.
Klein L.R. (1946a). Macroeconomics and the Theory of Rational Behavior // Econometrica. Vol. 14. No. 2. Р. 93–108.
Klein L.R. (1946b). Remarks on the Theory of Aggregation // Econometrica. Vol. 14. No. 4. Р. 303–312.
Leontief W.W. (1947). Introduction to a Theory of the Internal Structure of Functional Relationships // Econometrica. Vol. 15(4). Р. 361–373.
May K. (1946a). The Aggregation Problem for a One-Industry Model // Econometrica. Vol. 14. № 4. Р. 285–298.
May K. (1946b). Technological Change and Aggregation // Econometrica. Vol. 15. No. 1. Р. 51–63.
Pu S.S. (1946). A Note on Macroeconomics // Econometrica. Vol. 14. No. 4. Р. 299–302.
Невечеря А.П. (Краснодар) Исследование динамики трудовых ресурсов на основе многоотраслевой математической модели рынка труда
Экономика и математические методы, 2016, 52 (2), 129-140.
В работе предложена математическая модель самоорганизации трудовых ресурсов. Модель основана на балансовых уравнениях относительно числа трудоустроенных специалистов в отраслях экономики и безработных специалистов, дифференцированных по признаку последнего места занятости. Математическая модель была преобразована к более удобному виду для численного анализа. Для построенной модели были поставлены задачи анализа динамики трудовых ресурсов и прогноза числа занятых и безработных. Были предложены методы оценки экзогенных величин модели. Полученные теоретические результаты были применены при решении поставленных задач. В рассмотренных примерах использовались реальные данные о числе занятых и безработных специалистов на рынке труда Российской Федерации за 2011–2013 гг., предоставляемые Федеральной службой государственной статистики. На основе данных за 2011 и 2012 г. был сделан прогноз объема трудовых ресурсов по отраслям на 2013 г. Произведено сравнение вычисленных данных со статистическими за 2013 г. Показано, что погрешность прогноза занятых специалистов по отраслям экономики Российской Федерации не превосходит 2%. На основании этого сделан вывод об адекватности предложенной модели.
Классификация JEL: C390.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Бережная Е.В., Бережной В.И. (2006). Математические методы моделирования экономических систем. М.: Финансы и статистика.
Гимпельсон В.Е., Капелюшников Р.И., Рыжикова З.А. (2012). Движение рабочих мест в российской экономике: в поисках созидательного разрушения. Препринт. М.: Издательский дом Высшей школы экономики.
Семенчин Е.А., Зайцева И.В. (2007). Математическая модель самоорганизации рынка труда для нескольких отраслей экономики // Экономика и математические методы. Т. 43. Вып. 1. С. 133–136.
Семенчин Е.А., Невечеря А.П. (2014). Об обратной задаче в математической модели самоорганизации рынка труда // Фундаментальные исследования. № 6. С. 1184–1190.
Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. (1979). Методы решения некорректных задач. М.: Наука.
Федеральная служба государственной статистики (2015). Трудовые ресурсы. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/
rosstat/ru/statistics/wages/labour_force, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июль 2015 г.).
Глазьев С.Ю. (Москва) Прикладные результаты теории мирохозяйственных укладов
Экономика и математические методы, 2016, 52 (3), 3-21.
В статье излагаются результаты прикладных исследований происходящих в настоящее время изменений мировой экономической и политической системы, выполненных на основе теории мирохозяйственных укладов, изложенной в опубликованной в прошлом номере журнала статье автора. Эти изменения обусловлены процессами смены технологических и мирохозяйственных укладов. Как и в предыдущих длинных циклах, этот переход сопровождается обострением международной политической напряженности, связанной со стремлением доминирующей страны сохранить лидерство путем развязывания мировой войны с целью удержания контроля над периферией своей финансово-экономической системы. Этими объективными обстоятельствами объясняется агрессивная политика США, которые в стремлении усилить свои возможности ведут гибридную войну в периферийных регионах мировой экономической системы. В статье доказывается неизбежность перемещения центра мировой экономики в Азию, а также раскрываются риски мировой войны и связанные с ней угрозы для России. Обосновываются меры для предотвращения этих рисков и угроз, включая формирование институтов нового мирохозяйственного уклада и реализацию стратегии опережающего развития России на основе роста нового технологического уклада.
Ключевые слова: мирохозяйственный уклад, вековой цикл накопления, длинные волны, технологические уклады, мировые войны, стратегия развития, антивоенная коалиция.
Классификация JEL: O11, O20, O33, P21, F02, F62, N10.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Айвазов А. (2012). Периодическая система мирового капиталистического развития. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://ajvazov.ru/articles/periodicheskaya-sistema-mirovogo-kapitalisticheskogo-razvitiya.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: март 2016 г.).
Глазьев С. (1993). Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар.
Глазьев С. (2013). О международной инициативе для G20 по разработке системы защиты Земли от космических угроз. Аналитическая записка. М.: Экономика.
Ершов М. (2015). Финансовый кризис: возможность все более отчетлива // Эксперт. № 36. С. 12.
Концепция участия России в объединении БРИКС (2013). Утверждена Президентом В. Путиным 21 марта 2013 г. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://archive.mid.ru/brp_4.nsf/newsline/D23D45D62C00F78E44257B35002ACD50, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: март 2016 г.).
Кьеза Д. (2014). Что вместо катастрофы? М.: ИД "Трибуна".
Пантин В. (2014). Наиболее вероятный прогноз развития политических и военных конфликтов в период 2014-2018 гг. [Электронный ресурс] // Аналитический материал. 12 июля. Режим доступа: newsdon.info, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: февраль 2016 г.).
Перспективы и стратегические приоритеты восхождения БРИКС (2014). / Под. ред. В. Садовничего, Ю. Яковца, А. Акаева. М.: МГУ, Международный институт Питирима Сорокина-Николая Кондратьева, ИНЭС, Национальный комитет по исследованию БРИКС, Институт Латинской Америки РАН.
Рогов С. (2012). Место России в многополярном мире. Доклад. М.: Институт США и Канады РАН.
Толорая Г. (2014). БРИКС и новый мировой порядок. В кн.: "Перспективы и стратегические приоритеты восхождения БРИКС" / Под. ред. В. Садовничего, Ю. Яковца, А. Акаева. М.: МГУ, Международный институт Питирима Сорокина-Николая Кондратьева, ИНЭС, Национальный комитет по исследованию БРИКС, Институт Латинской Америки РАН.
Филимонов Г. (2012). Культурно-информационные механизмы внешней политики США. Истоки и новая реальность. М.: Российский университет дружбы народов.
Arrighi Giovanni. (1994) The long twentieth century: money, power and the origins of our times. L.: Verso.
Huntington S.P. (1996). The Clash of Civilizations and the Remaking of World Order. N.Y.: Simon and Schuster.
Пинская М.Р., Колесник Г.В. (Москва) Разграничение полномочий между федеральным и региональным уровнями власти в области налоговых льгот: фискальные последствия
Экономика и математические методы, 2016, 52 (3), 22-35.
В статье исследуются проблемы, связанные с разграничением налоговых полномочий уровней власти по установлению налоговых льгот и проводится оценка соответствующего негативного влияния на налоговую конкуренцию. Показано, что вмешательство федерального уровня в установление льгот по региональным налогам может приводить к искажению вертикальной налоговой конкуренции, появлению выпадающих налоговых доходов региональных бюджетов, а также к миграции налоговой базы между регионами, искажая тем самым реальную картину распределения прибыли. Полученные результаты могут использоваться федеральными и региональными органами власти при разработке предложений по совершенствованию механизмов предоставления налоговых привилегий и оптимизации межбюджетных трансфертов.
Ключевые слова: налоговые полномочия, налоговая льгота, налоговая конкуренция, налог на прибыль организаций, налог на имущество организаций, региональный бюджет, межбюджетные отношения, федеративная система, вертикальные налоговые эффекты, консолидированная группа налогоплательщиков.
Классификация JEL: H23, H32, H71.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Быков С.С. (2013). Классификация налоговых льгот как условие и этап оценки их эффективности // Известия Иркутской государственной экономической академии. № 5. С. 20-26.
Волощук С.Д. (2009). Оценка эффективности управления объектами оборонно-промышленного комплекса на основе показателей общественной стоимости. М.: Наука.
Майбуров И.А., Иванов Ю.Б. (2014). Налоговые льготы. Теория и практика применения. М.: ЮНИТИ-ДАНА.
Налоговые льготы: анализ практики применения и методика оценки эффективности действия (2011). [Электронный ресурс] Рекомендации совещания Комитета Совета Федерации по бюджету 14 апреля 2011 года. Режим доступа: http://www.council.gov.ru/kom_home/kom_budg/documents/item1648.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: март 2014 г.).
Савина О.Н. (2013). Оценка эффективности налоговых льгот в современной практике налогообложения и направления ее совершенствования // Налоги и налогообложение. № 8(110). С. 579-598.
Создание консолидированных групп налогоплательщиков отрицательно повлияло на поступление налога на прибыль в бюджетную систему Российской Федерации (2014). [Электронный ресурс] Счетная палата РФ. Результаты экспертно-аналитического мероприятия Счетной палаты РФ. Режим доступа: http://www.ach.gov.ru/press_center/news/947?sphrase_id=538855, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: февраль 2015 г.).
Татаркин Д.А., Сидорова Е.Н. (2010). Налоговый федерализм в системе стимулирования саморазвития регионов // Налоги и финансовое право. № 4. С. 339-342.
Auerbach A., Summers L.H. (1979). The Investment Tax Credit: An Evaluation // NBER Working Paper Series. No. 404.
Fleming J.C., Peroni R.J. (2010). Can Tax Expenditure Analysis Be Divorced from a Normative Tax Base: A Critique of the 'New Paradigm' and its Denouement // Virginia Tax Review. Vol. 30. Р. 135-180.
Keen M., Kotsogiannis C. (2002). Does Federalism Lead to Excessively High Taxes? // American Economic Review. Vol. 92. No. 1. Р. 363-370.
Kothenburger M. (2002). Tax Competition and Fiscal Equalization // International Tax and Public Finance. Vol. 9. No. 4. P. 391-408.
Kraan D.-J. (2004). Off-Budget and Tax Expenditures // OECD Journal on Budgeting. Vol. 4. No. 1. Р. 121-142.
McIntyre M.J. (1980). A Solution to the Problem of Defining a Tax Expenditure // U.C. Davis Law Review. Vol. 14. No. 1. Р. 83-89.
Shick A. (2007). Off-Budget Expenditure: An Economic and Political Framework // OECD Journal on Budgeting. Vol. 7. No. 3. Р. 1-2.
Surrey S. (1976). The Tax Expenditure Concept and the Budget Reform Act of 1974 // Boston College Law Review. Vol. 17. Issue 5. No. 5. Р. 679-737.
Toder E. (2005). Tax Expenditures and Tax Reform: Issues and Analysis. In: "Proceedings of National Tax Association Meetings". November 19. Miami.
Toder E., Wasow B., Ettlinger P.M. (2002). In Bad Breaks All Around: The Report of the Century Foundation Working Group on Tax Expenditures. N.Y.: The Century Foundation Press.
Villela L., Lemgruber M., Jorratt M. (2010). Tax Expenditure Budgets. Concepts and Challenges for Implementation. Inter-American Development Bank Working Paper Series. No. IDB-WP-131.
Wilson J.D. (1986). A Theory of Interregional Tax Competition // Journal of Urban Economics. Vol. 19. No. 3. Р. 296-315.
Zodrow G., Mieszkowski P. (1986). Pigou, Tiebout, Property Taxation and the Underprovision of Local Public Goods // Journal of Urban Economics. Vol. 19. No. 3. Р. 356-370.
Афанасьев Д.О., Федорова Е.А. (Москва) Эконометрический анализ взаимовлияния России и развитых стран
Экономика и математические методы, 2016, 52 (3), 36-49.
В статье рассмотрены вопросы оценки уровня валютной, финансовой, макроэкономической и торговой интеграций России, Китая, Германии, Великобритании и США. Проанализировано изменение интеграции в кризисные периоды, на основании чего сделаны выводы о наличии или отсутствии спилловер-эффектов в соответствующих каналах перетока кризиса. Методология исследования основана на применении векторной авторегрессионной модели с марковскими переключениями режимов и анализе оцененной ковариационной матрицы. В результате проведенного исследования выявлено, что спилловер-эффект чаще всего возникает между Россией и Великобританией по финансовому, макроэкономическому и торговому каналам, с Германией - по торговому каналу, с США - по финансовому, и полностью отсутствует с Китаем.
Ключевые слова: кризис, каналы перетока кризиса, спилловер-эффект, модель с марковскими переключениями.
Классификация JEL: С01, E44, E47.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Куан Ч.-М. (2013). Модели с марковскими переключениями. [Электронный ресурс] // Квантиль. № 11. С. 13-39. Режим доступа: http://quantile.ru/11/11-CK.pdf , свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: февраль 2016 г.).
Солнцев О.Г., Пестова А.А., Мамонов М.Е., Магомедова З.М. (2011). Опыт разработки системы раннего оповещения о финансовых кризисах и прогноз развития банковского сектора России на 2012 г. // Журнал новой экономической ассоциации. № 12(12). С. 41.
Федорова Е., Безрук О. (2011). Анализ и оценка каналов распространения финансовых кризисов на развивающихся рынках // Вопросы экономики. № 7. С. 120-128.
Федорова Е.А., Афанасьев Д.О. (2014). Комплексный кризисный индикатор для России // Журнал Новой экономической ассоциации. № 3(23). С. 38-59.
Fedorova E.А., Afanasyev D.O. (2014). Transmission Channels of Crisis Situations in the Russian Federation and their Identification // Studies on Russian Economic Development. Vol. 5(25). P. 500-508.
Hamilton J.D. (1989). A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle // Econometric. No. 57. P. 357-384.
Hamilton J.D., Lin G. (1996). Stock Market Volatility and the Business Cycle. // Journal of Applied Econometrics. No. 11. P. 573-593.
Kydland F., Prescott E. (1990). Business Cycles, Real Facts and a Monetary Myth // Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review. No. 14. P. 3-18.
Masson P. (1998). Contagion: Monsoonal Effects, Spillovers, and Jumps between Multiple Equilibria. IMF Working Paper No. 98/142.
Masson P. (1999). Contagion: Macroeconomic Models with Multiple Equilibria // Journal of International Money and Finance. No. 18. P. 587-602.
Perlin M. (2012). MS_Regress The Matlab Package for Markov Regime Switching Models. [Электронный ресурс] // SSRN. Режим доступа: http://ssrn.com/abstract=1714016 , свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: февраль 2016 г.).
Мелентьев Б.В. (Новосибирск) Прогнозирование финансовых потоков на основе межрегиональных межотраслевых моделей
Экономика и математические методы, 2016, 52 (3), 50-64.
В статье дана характеристика межрегионального финансового баланса "платежи-доходы", позволяющего рассчитывать укрупненные ценовые показатели, отвечающие основным свойствам текущих цен. Проведенные расчеты демонстрируют (по сравнению с классическими межотраслевыми моделями "затраты-выпуск" без региональных факторов) расширение возможностей использования инструментария для количественной оценки финансовых пропорций, соответствующие различным по годам материально-вещественным прогнозам развития экономики регионов. Расчетные значения финансовых пропорций сбалансированы по отраслям и районам страны. Различие их определяется принимаемой политикой в области регионально дифференцированных доходов, налогов, бюджетной поддержки и кредитования. Использование межрегионального финансового баланса "платежи-доходы", является относительно новым и не до конца разработанным в силу чрезвычайной объемности объекта. Приведены результаты экспериментальных расчетов на перспективу до 2025 г. по 20 регионам России и 53 отраслям.
Ключевые слова: прогнозирование экономического развития, межрегиональные межотраслевые модели, финансовые пропорции.
Классификация JEL: C02.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Гранберг А.Г. (1985). Динамические модели народного хозяйства. М.: Экономика.
Дмитриев В.К. (1904). Экономические очерки. (Переиздание: Дмитриев В.К. (2001). Экономические очерки. М.: МГУ, ВШЭ.)
Изард У. (1966). Методы регионального анализа: введение в науку о регионах. М: Прогресс.
Канторович Л.В. (1960). Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. М.: Издательство АН СССР.
Макаров В.Л. (1966). Линейные динамические модели производства. В кн.: "Оптимальное планирование". Вып. 5. Новосибирск: Наука, СО.
Мелентьев Б.В., Ершов Ю.С., Алимпиева А.А. (2010). Методические рекомендации построения межрегионального межотраслевого финансового баланса платежи - доходы. Новосибирск: ИЭ и ОПП СО РАН.
Мелентьев Б.В. (2013). Оценка вариантов политики экономического регулирования с помощью межрегионального инструментария "платежи-доходы" // Проблемы прогнозирования. № 6. С. 102-113.
Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года (2013). [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.economy.gov.ru/wps/wcm/connect/economylib4/mer/activity/sections/macro/prognoz/doc20131108_5, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: июнь 2014 г.).
Прогноз макропоказателей Российской Федерации (2015). [Электронный ресурс] Квартальный отчет № 33. Режим доступа: http://www.ecfor.ru/pdf.php?id=forecast/qummir33, доступ свободный, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: октябрь 2015 г.).
Суслов В.И., Костин В.С., Забиняко Г.И., Котельников Е.А., Мелентьев Б.В. (2011). Модельно-программный комплекс прогнозирования укрупнённых финансовых потоков по отраслям и регионам страны. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011617654. М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам… - зарегистрировано 30.09.2011.
Узяков М.Н. (2003). Методические подходы к анализу и прогнозированию развития экономики регионов с использованием моделей "затраты-выпуск". В сб.: "Методология регионального прогнозирования" Всероссийская научно-практическая конференция. М.: РИНЦ.
Широв А., Янтовский А. (2008). Об инструментарии долгосрочного макроэкономического прогнозирования // Экономист. № 2. С. 31-44.
Орёл Е.Н., Орёл О.Е. (Москва) Оптимальное управление процессом производства при выполнении заказа к заданному сроку
Экономика и математические методы, 2016, 52 (3), 65-77.
Обсуждаются особенности применения моделей оптимального управления в экономических задачах. Акцентируется внимание на необходимости поиска глобального экстремума. Предлагается, как в вариационном исчислении строить центральные поля экстремалей и исследовать их на глобальный экстремум. Центральное поле состоит из экстремалей, выходящих из одной точки и однократно покрывающих область достижимости. Поскольку строить такое поле аналитически гораздо труднее, чем находить одну экстремаль, которая может оказаться доставляющей лишь локальный экстремум, предлагается больше внимания уделять численным методам. Указанная программа реализуется на известной модельной задаче управления процессом выполнения заказа на выпуск продукции к заданному сроку с минимальными затратами. Строится центральное поле экстремалей Понтрягина. Экстремаль общего положения состоит из трех последовательно выполняемых режимов. Для этой модели приводятся численные эксперименты.
Ключевые слова: оптимальное управление, заказ, выпуск продукции, глобальный экстремум, центральное поле траекторий.
Классификация JEL: C61.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Орёл Е.Н. (1989). Метод решения задач оптимального управления // Доклады Академии наук СССР. Т. 306. № 6. С. 1301-1304.
Орёл Е.Н. (1990). Алгоритмы поиска квазиоптимального управления, использующие разбиение пространства состояний // Журнал вычислительной математики и математической физики. Т. 29. № 9. С. 1283-1293.
Орёл Е.Н., Орёл О.Е. (2013). Абсолютный экстремум в задачах оптимального управления // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. № 3. С. 60-73.
Орёл Е.Н., Орёл О.Е. (2014). Центральные поля оптимальных траекторий // Доклады Академии наук. Т. 458. № 4. С. 1-4.
Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. (1969). Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука.
Флеминг У., Ришел Р. (1978). Оптимальное управление детерминированными и стохастическими системами. М.: Мир.
Янг Л. (1974). Лекции по вариационному исчислению и теории оптимального управления. М.: Мир.
Caputo M.R. (2005). Foundations of Dynamic Economic Analysis: Optimal Control Theory and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.
Dowling E.T. (2000). Introduction to Mathematical Economics. Schaum's Outline Series. N.Y.: McGraw Hill.
Kamien N., Schwartz N. (1991). Dynamic Optimization: The Calculus of Variations and Optimal Control in Economics and Management. N.Y.: Elsevier Science Publishing Co.
Schattler H., Ledzewicz U. (2012). Geometric Optimal Control: Theory, Methods and Examples. N.Y.: Springer.
Аркин В.И. Сластников А.Д. (Москва) Сравнительный анализ различных принципов назначения налоговых каникул
Экономика и математические методы, 2016, 52 (3), 78-91.
В статье рассматривается модель привлечения инвестиций для создания новых предприятий в реальном секторе с помощью механизма налоговых каникул. В рамках модели, учитывающей стохастическую динамику прибыли предприятия, проводится сравнительный анализ трех принципов назначения налоговых каникул по налогу на прибыль: 1) детерминированной (постоянной) длительности; 2) основанных на сроке окупаемости начальных инвестиций; 3) основанных на уровне прибыли. Для оценки потенциальных возможностей налоговых каникул использован оптимизационный подход к выбору параметров. Критерием оптимальности являются ожидаемые приведенные налоговые поступления от создаваемого предприятия в консолидированный бюджет. В качестве показателей для сравнения взяты уровень инвестирования (характеризующий время прихода инвестора), NPV инвестора от создаваемого предприятия, а также ожидаемые приведенные налоги от создаваемого предприятия в федеральный и региональный бюджеты. Сравнение проведено для трех видов налоговых освобождений по налогу на прибыль, используемых в российской практике: полных, региональных и частичных.
Ключевые слова: инвестиционный проект, налоговые каникулы, стохастический процесс прибыли, налог на прибыль, ожидаемые налоговые выплаты в бюджет, срок окупаемости.
Классификация JEL: H21, D81, C61.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Аркин В.И. (2014). Пороговые стратегии в задачах оптимальной остановки одномерных диффузионных процессов // Теория вероятностей и ее применения. Т. 59. Вып. 2. С. 365-374.
Аркин В.И., Сластников А.Д. (2007). Инвестиционные ожидания, стимулирование инвестиций и налоговые реформы // Экономика и математические методы. Т. 43. Вып. 2. С. 76-100.
Аркин В.И., Сластников А.Д., Аркина С.В. (2004). Стохастические модели привлечения инвестиций в реальном секторе // Обозрение промышленной и прикладной математики. Т. 11. Вып. 3. С. 433-457.
Arkin V., Slastnikov A., Shevtsova E. (1999). Tax Incentives for Investment Projects in the Russian Economy. Working Paper No. 99/03. Moscow: EERC.
Dixit A.K., Pindyck R.S. (1994). Investment under Uncertainty. Princeton: Princeton University Press.
Jou J.-B. (2000). Irreversible Investment Decisions under Uncertainty with Tax Holidays // Public Finance Review. Vol. 28. No. 1. P. 66-81.
McDonald R., Siegel D. (1986). The Value of Waiting to Invest // Quarterly Journal of Economics. Vol. 101. P. 707-727.
Mintz J.M. (1990). Corporate Tax Holidays and Investment // The World Bank Economic Review. Vol. 4. No. 1. P. 81-102.
Tax Incentives and Foreign Direct Investment. A Global Survey (2000). ASIT Advisory Studies. No. 16. UNCTAD. N.Y., Geneva: United Nations.
Скрыпник Д.В. (Москва) Макроэкономическая модель российской экономики
Экономика и математические методы, 2016, 52 (3), 92-113.
Построена макроэконометрическая модель российской экономики, ориентированная на кратко/среднесрочную динамику. Модель включает описание механизма бюджетного правила. Находит отражение процесс накопления ЗВР, учитывается стерилизационный эффект формирования государственных фондов. Моделируются два правила монетарной политики: управление внутренним кредитом и управление курсом. Учитывается эффект Балассы-Самуэльсона и эффект улучшения условий торговли. Построенная модель обладает высокой прогнозной силой: качество прогнозов модели превосходит качество прогнозов МЭР РФ по большой группе показателей.
Ключевые слова: макроэкономическое моделирование, модель коррекции остатками, бюджетное правило, трансмиссионный механизм монетарной политики.
Классификация JEL: E170, С530, С510.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Айвазян С.А., Бродский Б.Е. (2006). Макроэконометрическое моделирование: подходы, проблемы, пример эконометрической модели российской экономики // Прикладная эконометрика. № 2. С. 85-111.
Алексеев А.В., Соколов Д.В., Турдыева Н.В., Юдаева К.В. (2006). Россия и международные торговые организации: анализ в рамках модели общего равновесия // Экономическая наука современной России. № 4. С. 112-125.
Гурвич Е., Соколов В., Улюкаев А. 2008. Оценка вклада эффекта Балассы-Самуэльсона в динамику реального обменного курса рубля // Вопросы экономики. Т. 7. С. 12-30.
Иващенко С. (2013). Динамическая стохастическая модель общего экономического равновесия с банковским сектором и эндогенными дефолтами фирм. СПб.: Европейский университет. Препринт Ec-02/13.
Макаров В.Л. (1999). Вычислимая модель российской экономики (RUSEC). Препринт# WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН.
Макаров В.Л. et al. (!Перечислите все фамилии!) (2001). Эконометрическая модель экономики России для целей краткосрочного прогноза и сценарного анализа. Препринт# WP/2001/121. М.: ЦЭМИ РАН.
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. (2013). Применение вычислимых моделей в государственном управлении. М.: Directmedia.
Полбин А.В. (2013). Построение динамической стохастической модели общего равновесия для экономики с высокой зависимостью от экспорта нефти // Экономический журнал Высшей школы экономики. № 17(2). С. 347-387.
Шульгин А.Г. (2014). Сколько правил монетарной политики необходимо при оценке DSGE-модели для России? // Прикладная эконометрика. № 4. С. 3-31.
Aguiar M., Gopinath G. (2007). The Role of Interest Rates and Productivity Shocks in Emerging Market Fluctuations. Central Bank of Chile.
Bardsen G., Eitrhei O., Jensen E., Nymoen R. (2005). The Econometrics of Macroeconomic Modelling. Oxford: Oxford University Press.
Basdevant O. (2000). An Econometric Model of the Russian Federation // Economic Modelling. Vol. 17(2). P. 305-336.
Benedictow A., Fj?rtoft, L?fsn?s O. (2010). Oil Dependency of the Russian Economy: an Econometric Analysis // Economic Modelling. Vol. 32. P. 400-428.
Diebold F.X. (1997). The Past, Present, and Future of Macroeconomic Forecasting // National Bureau of Economic Research. No. w6290.
Kehoe T.J. (2005). An Evaluation of the Performance of Applied General Equilibrium Models of the Impact of NAFTA. In: "Frontiers in Applied General Equilibrium Modeling" Kehoe T.J., Srinivasan T., Whalley J. (eds.). New York: Cambridge University Press. P. 341-377.
Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Bakhtizina N.V. (2006). Agent-Based Model of Russian Socio-Economic System (CGE Model with Built-in Neural Networks Approach). [Электронный ресурс] // Internet journal "Artificial societies". Vol. 1. No 1. Режим доступа: http://abm.center/upload/iblock/a30/a3061d1f862e2fd11be782689fffa0a2.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: март 2016 г.).
Meltzer A.H. (1995). Monetary, Credit and (Other) Transmission Processes: a Monetarist Perspective // The Journal of Economic Perspectives. Vol. 9. P. 49-72.
Merlevede B., Schoors K., Aarle B. van (2009). Russia from Bust to Boom and Back: Oil Price, Dutch Disease and Stabilisation Fund // Comparative Economic Studies. Vol. 51(2). P. 213-241.
Stock J.H. (1987). Asymptotic Properties of Least Squares Estimators of Cointegrating Vectors // Econometrica. Vol. 5. Р. 1035-1056.
Струченков В.И. (Москва) Математические модели и алгоритмы оптимального планирования воспроизводства и использования возобновляемых биоресурсов
Экономика и математические методы, 2016, 52 (3), 114-124.
Рассматривается задача оптимального планирования воспроизводства и использования возобновляемого биоресурса в течение заданного числа лет, в частности разведения рыбы и водных животных как в естественных, так и в искусственных условиях. Исследуются различные модели целевой функции, которая представляет собой разность дохода за полный период планирования и затрат на использование ресурса, включая его добычу. Неизвестными являются ежегодные объемы использования ресурса. Возможны ограничения на минимальные величины этих объемов, а также ограничение на минимальный объем ресурса, который должен остаться после окончания рассматриваемого периода планирования. Для простейшей линейной модели показано, что в каждом году, кроме последнего, следует использовать минимально допустимый объем ресурса, а в последний год использовать максимально допустимый объем ресурса, т.е. оставлять для дальнейшей работы заданный минимальный объем. Для квадратичной модели на основе метода динамического программирования получены расчетные формулы, что позволяет избежать перебора вариантов пошаговых решений. Для произвольной аддитивной целевой функции предлагаются новые эффективные алгоритмы решения задачи с использованием множеств Парето.
Ключевые слова: ресурс, целевая функция, множество состояний, динамическое программирование, оптимальный путь, множества Парето.
Классификация JEL: C610.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Беллман Р., Дрейфус С. (1965). Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука.
Косоруков О.А., Мищенко А.В. (2003). Исследование операций. М.: Экзамен.
Меншуткин В.В., Кисляков Ю.Я. (1967). Оптимизация режимов рыболовства методом динамического программирования // Рыбное хозяйство. № 7. С. 79-81.
Солдатов М.А. (2005). Экономико-математическое моделирование двухпозиционного регулирования оптимального промысла рыбных ресурсов // Научные труды Дон НТУ. Серия: экономическая. Вып. 100-1. Донецк. С. 184-190.
Struchenkov V.I. (2010). Dynamic Programming with Pareto Sets // Journal of Applied and Industrial Mathematics. Vol. 4. No. 3. P. 428-430.
Глазьев С.Ю., Горидько Н.П., Нижегородцев Р.М. (Москва) Критика формулы Ирвинга Фишера и иллюзии современной монетарной политики.
Экономика и математические методы, 2016, 52 (4), 3-23.
В статье обосновывается теоретическая несостоятельность формулы Ирвинга Фишера, при помощи которой ученые монетаристской школы пытаются обосновать механизмы преодоления инфляции на основе сжатия объемов денежной массы. Доказывается, что данная модель является линеаризованным приближением нелинейных зависимостей, имеющих место в реальных экономических системах. На основе статистических данных ряда стран за последние 15 лет строятся регрессионные модели, доказывающие наличие нелинейной функциональной связи между объемом денежной массы и темпом инфляции (кривая Горидько) в среднесрочном периоде. На основе нелинейных регрессионных моделей, связывающих темпы инфляции с темпами экономического роста, развивается концепция NSEGRI (не замедляющих экономический рост темпов инфляции). Обсуждаются вопросы недомонетизации и сверхмонетизации экономики в различных странах на основе нелинейных моделей, связывающих объем ВВП с объемом денежной массы. Обосновывается вывод о том, что одним из существенных источников нелинейности в рассматриваемых зависимостях в среднесрочном периоде является неизбежность инновационных сдвигов. Проводятся межстрановые сопоставления, позволяющие выявить различия в монетарной политике стран, занимающих разное положение в мировом хозяйстве. Даются рекомендации относительно современной монетарной политики в России.
Ключевые слова: монетарная политика, формула Фишера, кривая Горидько, NSEGRI, монетизация экономики, экономический рост.
Классификация JEL: E52, F43, O23, C51.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Глазьев С.Ю. (2010а). Проблемы реализации интеллектуального потенциала общества в условиях перехода на инновационный путь развития. В кн.: "Неэкономические грани экономики: непознанное взаимовлияние. Научные и публицистические заметки обществоведов". М.: Ин-т экономических стратегий.
Глазьев С.Ю. (2010б). Стратегия опережающего развития России в условиях глобального кризиса. М.: Экономика.
Глазьев С.Ю. (2015а). О неотложных мерах по укреплению экономической безопасности России и выводу российской экономики на траекторию опережающего развития. Доклад. М.: Институт экономических стратегий, Русский биографический институт.
Глазьев С.Ю. (2015б). О таргетировании инфляции // Вопросы экономики. № 9. С. 124-135.
Глазьев С.Ю. (2015в). Эксперименты ценою в суверенитет // Эксперт. № 28. С. 34-38.
Глазьев С.Ю. (2015г). Нищета и блеск российских монетаристов // Экономическая наука современной России. № 2. С. 7-21; № 3. С. 7-25.
Горидько Н.П. (2011а). Многофакторные модели инфляции на примере макросистемы Украины. В сб.: "Банковская система Украины в условиях глобализации финансовых рынков". Тезисы докладов и выступлений. Материалы Международной научно-практической конференции, 20-21 октября 2011 г. Черкассы: Издатель Ю.А. Чабаненко. С. 319-321.
Горидько Н.П. (2011б). Многофакторные модели инфляции, построенные с учетом временного лага. В сб.: "Управление инновациями - 2011". Материалы международной научно-практической конференции 14-16 ноября 2011 г. / Под ред. Р.М. Нижегородцева. М.: ЛЕНАНД. С. 368-373.
Горидько Н.П. (2012). Регрессионное моделирование инфляционных процессов: Монография. М.: РосНОУ.
Горидько Н.П. (2014). Факторы предложения денег и монетарная политика в стагнационной экономике // Друкеровский вестник. № 4. С. 114-124.
Горидько Н.П. (2016). Моделирование темпов инфляции, не замедляющих экономический рост (NSEGRI), для экономики России // Друкеровский вестник. № 3. С. 78-88.
Горидько Н.П., Нижегородцев Р.М. (2012а). Соотношение эмиссионных и трансмиссионных механизмов инфляции в современной экономике Украины: опыт регрессионного моделирования // Вестник Национального банка Украины. № 6. С. 22-26.
Горидько Н.П., Нижегородцев Р.М. (2012б). Факторное регрессионное моделирование объема реальной стоимости финансовых активов для России. Материалы XIII Международной научно-технической конференции "ИТ-технологии: развитие и приложения". Владикавказ: Фламинго. С. 75-88.
Государство и рынок: новое качество взаимодействия в информационно-сетевой экономике (2007) / Под ред. С.А. Дятлова, Д.Ю. Миропольского, В.А. Плотникова. СПб.: Астерион.
Дзюба М.В., Нижегородцев Р.М. (2010). Моделирование инфляционных процессов при помощи регрессионного анализа (на примере Республики Казахстан). Часть 2 // Terra Economicus. Т. 8. № 4. С. 35-39.
Кудрин А. (2007). Инфляция: российские и мировые тенденции // Вопросы экономики. № 10. С. 4-26.
Лебедев О. (2013) Мировой финансово-экономический кризис 2008 года [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://timesnet.ru/magazine/12/3829/ (дата публикации 29.03.2013).
Медведев назвал ограничение индексации пенсий "временной мерой" (2016). [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://news.mail.ru/economics/26064584/?frommail=1, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: май 2016 г.).
Нижегородцев Р.М. (2006). Проблемы управления инфляцией: современные подходы// Проблемы управления. № 6. С. 25-30.
Нижегородцев Р.М. (2007). Современная инфляция: формы, факторы, последствия и пути преодоления. Гомель: Центр исследования институтов рынка.
Нижегородцев Р.М., Горидько Н.П. (2012а). Регрессионное моделирование динамики реальной стоимости финансовых активов (на примере Украины) // Финансовая аналитика: проблемы и решения. № 14. С. 33-40.
Нижегородцев Р.М., Горидько Н.П. (2012б). Управление монетарной сферой и перспективы экономического роста: уроки кризиса, модели, прогнозы. В кн.: "Экономическая безопасность современной России: уроки кризиса и перспективы роста". В.А. Черешнева, А.И. Татаркина, М.В. Федорова (ред.). Т. 1. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. С. 831-877.
Нижегородцев Р.М., Горидько Н.П., Шкодина И.В. (2014). Институциональные основы теории финансов: современные подходы. М.: ИНФРА-М.
Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2016 год и период 2017 и 2018 годов (2015). (Электронный ресурс). М.: ЦБ РФ. Режим доступа: http://www.cbr.ru/publ/ondkp/on_2016(2017-2018).pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: май 2016 г.).
Особое мнение члена Национального банковского совета С.Ю. Глазьева по проекту решения НБС "Об основных направлениях единой государственной денежно-кредитной политики на 2013-2015 гг." (2012). Доклад, прочитанный на заседании Национального финансового совета.
Особое мнение члена Национального финансового совета С.Ю. Глазьева по проекту решения НФС "Об основных направлениях единой государственной денежно-кредитной политики на 2014-2016 гг." (2013). Доклад, прочитанный на заседании Национального финансового совета.
Особое мнение члена Национального финансового совета С.Ю. Глазьева по проекту решения НФС "Об основных направлениях единой государственной денежно-кредитной политики на 2015-2017 гг." (2014). Доклад, прочитанный на заседании Национального финансового совета.
Пайдиев Л. (2009). Какой будет экономика нового мира? [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://wp.itacom.kz/2009/04/29/leonid-pajdiev-kakoj-budet-ekonomika-novogo-mira-1/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: май 2016 г.).
Полякова О.В., Горидько Н.П. (2012). Факторный регрессионный анализ инфляционных процессов в российской экономике 1999-2010 годов // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. №. 3. С. 193-199.
Barro R.J., Sala-i-Martin X. (1995). Economic Growth. Cambridge: MIT Pressр.
Bruno M., Easterly W. (1995). Inflation Crises and Long-Run Growth: NBER Working Papers 5209 (Электронный ресурс). National Bureau of Economic Research, Inc. Режим доступа: http://www.nber.org›papers/w5209, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2016 г.).
Nizhegorodtsev R., Goridko N. (2015). The Impact of Money Supply on Economic Growth: Theory, Experience, Modelling (Электронный ресурс) // Handbook on the Economics, Finance and Management Outlooks. Vol. 3. P. 66-72 ISBN 978-969-9952-03-6). Режим доступа: http://www.pakinsight.com/ebooks/11-3rdICEFMO-679-2015-(66-72).pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2016 г.).
Schumpeter J. (1939). Business Cycles. A Theoretical, Historical and Statistical Analysis of Capitalist Process. N.Y.: McGraw-Hill.
Айвазян С.А., Березняцкий А.Н., Бродский Б.Е. (Москва) Региональные модели ценовых индексов.
Экономика и математические методы, 2016, 52 (4), 24-46.
В работе предложены многофакторные эконометрические модели российской инфляции. В качестве количественной оценки инфляционных процессов используются индексы потребительских цен в России. При анализе проблемы сделан упор как на монетарных факторах, нашедших свое отражение в динамике обменного курса рубля, так и на немонетарных - административно регулируемые тарифы, шоки спроса и предложения на рынке продовольствия. В данной работе авторы рассматривают региональный аспект проблемы: насколько модель общероссийской инфляции сохраняет свои свойства при переходе на региональный уровень, какие регионы резко отличаются от выбранной модели, усиливается ли значимость отдельных факторов модели при переходе на уровень регионов. Ключевым результатом работы является статистическая значимость факторов общероссийской модели инфляции для подавляющего большинства субъектов России.
Ключевые слова: индекс потребительских цен, инфляция, регионы России, эконометрические модели индексов цен.
Классификация JEL: E31, E37, R15.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Березняцкий А.Н., Бродский Б.Е. (2012). Анализ структурных сдвигов в модели российской инфляции. В сб.: "Труды VIII Международной школы-семинара". Под ред. С.А. Айвазяна. М.: ЦЭМИ РАН.
Вдовиченко А.Г. (2003). Инфляция или укрепление рубля: какое из зол меньше? // Банковское дело. № 10. С. 4-6.
Вдовиченко А., Воронина В., Дынникова О., Субботин В., Устинов А. (2003). Инфляция и валютная политика // Вопросы экономики. № 12. С. 39-55.
Данилова И.В., Резепин А.В. (2009). Реализация политики инфляционного таргетирования в России: дифференциация региональных условий // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. № 7(183). С. 11-19.
Кадыров М.Т. (2010). Влияние валютного курса на цены при наличии структурных сдвигов // Прикладная эконометрика. № 3(19). С. 9-22.
Катаранова М. (2010). Связь между обменным курсом и инфляцией в России // Вопросы экономики. № 1. С. 44-62.
Киселева П.С., Ильяшенко В.В. (2012). Межрегиональная дифференциация темпов инфляции в России // Известия УрГЭУ. № 1 (39). С. 5-10.
Киселева П.С., Ильяшенко В.В. (2015). Факторы и динамика инфляционных процессов в промышленном регионе // Известия УрГЭУ. № 3 (59). С. 24-29.
Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2003 год (2002). М.: Центральный банк Российской Федерации.
Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2006 год (2005). М.: Центральный банк Российской Федерации.
Пономарев Ю., Трунин П., Улюкаев А. (2014). Эффект переноса динамики обменного курса на цены в России // Вопросы экономики. № 3. С. 21-35.
Пономаренко А. (2016). О денежном предложении в странах с формирующимися рынками // Серия докладов об экономических исследованиях Банка России. № 10. С. 5-18.
Трунин П.В., Ващелюк Н.В. (2015). Анализ эндогенности предложения денег в России // Журнал Новой экономической ассоциации. № 1(25). С. 103-131.
Шмыкова С.В., Сосунов К.А. (2005). Влияние валютного курса на потребительские цены в России // Экономический журнал ВШЭ. № 1. С. 3-16.
Шуметов В.Г. (2014). Анализ межрегиональных различий инфляционных процессов в экономике Центральной России // Проблемы прогнозирования. № 1(142). С. 118-127.
Brown M., Haas R. de, Sokolov V. (2013). Regional Inflation and Financial Dollarisation. European Bank for Reconstruction and Development. Working papers 163.
Gluschenko K. (2001). Inter-Regional Variability of Inflation Rates. Economics Education and Research Consortium. Working Paper Series 99/17.
Gluschenko K. (2010). Price Convergence and Market integration in Russia. William Davidson Institute. Working Paper Number 999.
Gluschenko K. (2013). Distribution Dynamics of Russian Regional Prices. William Davidson Institute. Working Paper Number 1061.
Nikolic M. (2006). Monetary Policy in Transition. Inflation Nexus Money Supply in Postcommunist Russia. London: Palgrave Macmillan.
Oomes N., Ohnsorge F. (2005). Money Demand and Inflation in Dollarized Economies: the Case of Russia. IMF Working Paper. WP/05/144.
Sosunov K., Zamulin O. (2007). Monetary Policy in an Economy Sick with Dutch Disease. CEFIR/NES. Working Paper series 101.
Истратов В.А. (Москва) Моделирование формирования социальных норм в общественных науках.
Экономика и математические методы, 2016, 52 (4), 47-73.
Статья посвящена сравнению теорий формирования социальных норм и трактовок понятия "социальная норма", используемых в экономике, включая теорию игр, в социологии, в психологии, в правоведении и в агентном имитационном моделировании. Особое внимание уделено возможности построения компьютерных моделей на базе рассмотренных теорий, зависящей во многом от формы представления теорий, степени их формализации. Несмотря на разнообразие подходов и интерпретаций в разных науках, налицо сильное взаимное влияние рассмотренных областей знаний, что помогает выделить общий механизм формирования социальных норм, описанный в заключительной части работы. Результаты будут полезны для понимания и моделирования, прежде всего в рамках агентной парадигмы, социально-экономических взаимосвязей.
Ключевые слова: институт, социальная норма, теоретико-игровое равновесие, личная норма, соглашение, поведение, санкция, агентное моделирование.
Классификация JEL: E02, E03, C70.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Вальтух К.К. (1973). Удовлетворение потребностей общества и моделирование народного хозяйства. Новосибирск: Наука (Сибирское отделение).
Веблен Т. (2010). Теория праздного класса. М.: Либроком.
Гранберг А.Г. (1988). Моделирование социалистической экономики. М.: Экономика.
Истратов В.А. (2009). Агенто-ориентированная модель поведения человека: не в деньгах счастье? // Экономика и математические методы. Т. 45. № 1. C. 129-140.
Канторович Л.В., Макаров В.Л. (1971). Управляющие параметры в экономической системе. В сб.: "V Всесоюзное совещание по проблемам управления (Москва, 1971 г.). Рефераты докладов". Часть I. М.: Наука.
Тейлор Ш., Пипло Л., Сирс Д. (2004). Социальная психология. СПб.: Питер.
Axelrod R. (1986). An Evolutionary Approach to Norms // The American Political Science Review. Vol. 80. No. 4. P. 1095-1111.
Boella G., Torre L. van der, Verhagen H. (2008). Introduction to the Special Issue on Normative Multiagent Systems // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. Vol. 17. No. 1. P. 1-10.
Cialdini R.B., Trost M.R. (1998). Social Influence: Social Norms, Conformity, and Compliance. In: "The handbook of social psychology" Gilbert D.T., Fiske S.T., Lindzey G. (eds.). Vol. 2. Boston: McGraw-Hill. P. 151-192.
Coleman J.S. (1990). Foundations of Social Theory. Cambridge: Belknap Press.
Conte R., Castelfranchi C. (1993). Norms as Mental Objects: from Normative Beliefs to Normative Goals. In: "Reasoning about Mental States: Formal Theories & Applications. Technical Report SS-93-05" Horty J., Shoham Y. (eds.). Menlo Park: The AAAI Press. P. 40-47.
Conte R., Castelfranchi C. (1995). Understanding the Functions of Norms in Social Groups Through Simulation. In: Gilbert N., Conte R. (eds.) "Artificial Societies: the Computer Simulation of Social Life". L.: UCL Press. P. 252-267.
Cooter R.D. (1996). Decentralized Law for a Complex Economy: the Structural Approach to Adjudicating the New Law Merchant // University of Pennsylvania Law Review. Vol. 144. No. 5. P. 1643-1696.
Elsenbroich C., Gilbert N. (2014). Modelling Norms. Dordrecht: Springer Science, Business Media.
Ellickson R.C. (2001). The Market for Social Norms // American Law and Economics Review. Vol. 3. No. 1. P. 1-49.
Elster J. (1989). Social Norms and Economic Theory //Journal of Economic Perspectives. Vol. 3. No. 4. P. 99-117.
Epstein J.M. (2001). Learning to be Thoughtless: Social Norms and Individual Computation // Computational Economics. Vol. 18. No. 1. P. 9-24.
Fishbein M., Ajzen I. (1975). Belief, Attitude, intention, and Behavior: an Introduction to Theory and Research. Reading: Addison-Wesley.
Horne C. (2001). Sociological Perspective on the Emergence of Social Norms. In: M. Hechter, K.-D. Opp (eds.) "Social norms". N.Y.: Russell Sage Foundation. P. 3-35.
Kameda T., Takezawa M., Hastie R. (2005). Where Do Social Norms Come from? The Example of Communal Sharing // Current Directions in Psychological Science. Vol. 14. No. 6. P. 331-334.
Kenrick D.T., Li N.P., Butner J. (2003). Dynamical Evolutionary Psychology: Individual Decision Rules and Emergent Social Norms // Psychological Review. Vol. 110. No. 1. P. 3-28.
Latan? B. (1996). Dynamic Social Impact: the Creation of Culture by Communication // Journal of Communication. Vol. 46. No. 4. P. 13-25.
McAdams R.H. (1997). The Origin, Development, and Regulation of Norms // Michigan Law Review. Vol. 96. No. 2. P. 338-433.
Nelson R.R., Sampat B.N. (2001). Making Sense of Institutions as a Factor Shaping Economic Performance // Journal of Economic Behavior & Organization. Vol. 44. P. 31-54.
North D. (1991). Institutions // Journal of Economic Perspectives. Vol. 5. No. 1. P. 97-112.
Opp K.-D. (2001). How Do Norms Emerge? An Outline of a Theory // Mind and Society. Vol. 2. No. 3. P. 101-128.
Savarimuthu B.T.R., Cranefield S. (2011). Norm Creation, Spreading and Emergence: a Survey of Simulation Models of Norms in Multi-Agent Systems // Multiagent and Grid Systems. Vol. 7. No. 1. P. 21-54.
Schotter A., Schw?diauer G. (1980). Economics and the Theory of Games: a Survey // Journal of Economic Literature. Vol. 18. No. 2. P. 479-527.
Schwartz S.H. (1977). Normative Influences on Altruism //Advances in Experimental Social Psychology. Vol. 10. P. 221-279.
Shoham Y., Tennenholtz M. (1995). On Social Laws for Artificial Agent Societies: Off-Line Design // Artificial Intelligence. Vol. 73. No. 1-2. P. 231-252.
Svensson M. (2013). Norms in Law and Society: Towards a Definition of the Socio-Legal Concept of Norms. In: "Social and Legal Norms" Baier M. (ed.). London: Ashgate. P. 39-52.
Trafimow D., Finlay K.A. (1996). The Importance of Subjective Norms for a Minority of People: Between-Subjects and Within-Subjects Analyses // Personality and Social Psychology Bulletin. Vol. 22. P. 820-828.
Young H.P. (2008). Social Norms. In: "The New Palgrave Dictionary of Economics". Blume L., Durlauf S.N. (eds.). Vol. 7. N.Y.: Palgrave, Macmillan. P. 647-51.
Дробыш И.И. (Москва) Сравнительный анализ методов оценки рыночного риска, основанных на величине Value at Risk.
Экономика и математические методы, 2016, 52 (4), 74-93.
В статье анализируются возможности использования различных методов расчета величины Value at Risk (VaR) при оценке рыночных рисков в условиях российской экономики. Автором проведен анализ временных рядов, показывающих динамику дневных логарифмических доходностей одного из крупных российских паевых инвестиционных фондов (ПИФ), размещающего средства в акциях российских компаний, за 2000-2014 гг. Проверено предположение о нормальном распределении логарифмических доходностей ПИФа. Показано, что в отдельные периоды ряд логарифмических доходностей хорошо аппроксимируется функцией нормального распределения, но на всем диапазоне данных гипотезу о нормальном распределении следует отклонить. Для расчета величины VaR рассмотрены: дельта-нормальный метод и его вариации, метод исторического моделирования и гибридный метод Халла-Вайта. Проверка точности методов расчета величины VaR и их сравнение выполнено посредством верификации методов на основе ретроспективных данных. При этом проверяется число превышений, которые показывает метод расчета величины VaR (событий, когда фактическая абсолютная величина потерь превышает оценочную величину VaR), независимость наступления событий превышения между собой, а также средняя величина превышений фактическими убытками уровня VaR. Дельта-нормальный метод проявляет нестабильность результатов в условиях нестационарной российской экономики. Метод исторического моделирования и метод Халла-Вайта продемонстрировали хорошие стабильные результаты на всем временном интервале тестирования при проверке методом Базельского комитета и тестом Купика (анализ числа событий превышения). Все методы расчета VaR имеют признаки кластеризации (скопления) наступления событий превышения (тест Кристоферсена показал отрицательные результаты). Метод Халла-Вайта показал наименьшую среднюю величину превышений фактическими убытками уровня VaR, что при относительном сравнении методов характеризует его как наиболее точный.
Ключевые слова: риски, стоимость актива, экономические потери, капитал для покрытия рыночных рисков, Value at Risk, квантиль функции распределения, программы.
Классификация JEL: C000, C130, D810.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Баранова О.В. (2006). Применение методологии VaR на нефтяном рынке // Труды ИСА РАН. Т. 24. С. 157-180.
Боголов Я.В. (2013). Оценка риска кредитного портфеля с использованием копула-функций // Прикладная эконометрика. № 29. С. 45-66.
Виленский П.Л., Лившиц В.Н. Смоляк С.А. (2015). Оценка эффективности инвестиционных проектов. М.: Поли Принт Сервис.
Дробыш И.И. (2015а). Учет риска методом VaR. В кн.: "Оценка эффективности инвестиционных проектов". М.: Поли Принт Сервис.
Дробыш И.И. (2015б). Модели Value at Risk в оценке рыночных рисков // Аудит и финансовый анализ. № 4. С. 101-112.
Качалов Р.М. (2012). Управление экономическим риском: теоретические основы и приложения. М., СПб.: Нестор-История.
Лобанова А.А., Чугунова А.В. (2003). Энциклопедия финансового риск-менеджмента. М.: Альпина Паблишер.
Меньшиков И.С., Шелагин Д.А. (2000). Рыночные риски: модели и методы. М.: Вычислительный центр РАН.
О методических рекомендациях по организации кредитными организациями внутренних процедур оценки достаточности капитала (2011). Письмо Банка России № 96-Т от 26.06.2011 // Вестник Банка России. № 37. С. 17-18.
Фаррахов И.Т. (2005). Оценка показателя VaR и стресс-тестирования банковских портфелей // Банки и технологии. № 2 С. 4-18.
Шевченко Е.С., Поморина М.А. (2013). Базельский комитет об агрегации рисков и управлении экономическим капиталом банка // Банковское дело. № 3. С. 25-31.
Group of Thirty Global Derivatives Study Group (1993). Derivatives: Practices and Principles. [G-30 report]. Washington: J.P. Morgan & Co.
Holton G.A. (2015). Value-at-Risk Theory and Practice [Электронный ресурс] Режим доступа: http://value-at-risk.net, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2016 г.).
Hull J.C. (2015). Risk Management and Financial Institutions. N.Y.: John Wiley & Sons.
Lopez J. (1998). Methods for Evaluating Value-at-Risk Estimates // Economic Policy Review. October. Р. 119-124.
Nieppola O. (2009). Backtesting Value-at-Risk Models. Master's Thesis. Helsinki School of Economics.
RiskMetrics (1994). RiskMetrics™ Technical Document. New York.: J.P. Morgan & Co.
Морозов С.Л. (Москва) Шесть универсальных бухгалтерских квартальных планов.
Экономика и математические методы, 2016, 52 (4), 94-114.
Предложено перевести существующий григорианский и юлианский 12-месячный календари из пассивной формы в активную (зафиксировав начало года путем перевода високосного дня в конец года - с февраля на декабрь) и одновременно сделать их абсолютно точными, введя точность календарной постоянной (КП) (a = 96,875/400 = 31/128 = 0,2421875 = µ = const (суток)) вместо традиционной точности (a = 97/400 = 31,04/128 = 0,2425 (суток)) в григорианском и (a = 100/400 = 32/128 = 0,25 (суток)) в юлианском календарях. Это можно сделать исключительно математически, что не приведет ни к каким материальным затратам. Тогда оба существующие ныне календаря перестанут расходиться между собой, и таким образом будет ликвидирован календарный церковный раскол 1582 г. между католической и православной системами летоисчисления. Можно ограничиться существующей пассивной формой календаря, но с обязательным переходом на абсолютно точную календарную постоянную. Автор предлагает эти новые математически согласованные христианские календари назвать францисканским католическим и кирилловским православным. Автор привел все 13 основных календарных систем современного Человечества к единой (математической универсальной) цифровой эталонной Биржевой активной (астронавигационной) календарной (квантовой) матрице (БАКМ), которая может стать Вечным единым авраамическим, или универсальным, календарем Человечества (Uniform (global or universal) digital reference Exchange active (astronavigating) calendar (quantum) matrix (EACM)).
Ключевые слова: единые часы Космической цивилизации, кирилловский календарь, францисканский календарь, частичный 12-месячный календарь, полный 13-месячный календарь, квартальная постоянная, главное квантовое условие.
Классификация JEL: C60, F55, F59.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Аттали Ж. (2014). Краткая история будущего. СПб.: Питер.
Глазьев С.Ю. (1993). Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар.
Городецкий М.Л. (2010). К вопросу о точности григорианского календаря и лунного цикла // Историко-астрономические исследования. Вып. XXXV. C. 289-293.
Доброчеев О.В. (2006). Пятая Россия. М.: Интертэк.
Кузенков П. (2013). Старый и новый стиль в исторических датах. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.pravoslavie.ru/61003.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: май 2016 г.).
Медлер И.Г. (1862). Краткая астрономия. СПб.
Морозов С.Л. (2013). Новый календарь человечества. М.: ЦЭМИ РАН.
Морозов С.Л. (2013). Об одной новой календарной системе // Экономика и математические методы. Т. 49. № 4. С. 111-125.
Морозов С.Л. (2014). Единый биржевой календарь человечества. Календарная энциклопедия. Монография. М.: ЦЭМИ РАН.
Морозов С.Л. (2014). Новый календарь человечества. Эпоха календарной глобализации. М.: ЦЭМИ РАН.
Морозов С.Л. (2015). Универсальная математическая модель расчета длительности календарного года для всех типов биржевых календарей. Календарная постоянная // Экономика и математические методы. Т. 51. № 1. С. 109-129.
Морозов С.Л. (2015). Единый биржевой календарь человечества, вопросы астронавигации и введения универсальной квазивалюты. Календарная энциклопедия. ISBN 978-5-98422-122-1. М.: ЦЭМИ РАН, Буки Веди.
Носовский Г.В., Фоменко А.Т. (2004). Царь славян. СПб.: Нева.
Blackburn B. (2003). The Oxford Companion to the year. Oxford University Press (reprint of 1999).
Cassidy S. (1996). Error in Statement of Tropical Year. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.hermetic.ch/cal_stud/cassidy/err_trop.htm, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2016 г.).
McCarthy D., Seidelmann P.K. (2009). Time from Earth Rotation to Atomic Physics. Weinhein: Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA.
Meeus J., Savoie D. (1992). The History of the Tropical Year // Journal of the British Astronomical Association. No. 102(1). Р. 40-42;
Secular Terms of the Classical Planetary Theories Using the Results of General Theory. Astronomy and Astrophysics 157, 59-70.
Secular Terms of the Classical Planetary Theories Using the Results of General Theory (1986). // Astronomy and Astrophysics. No. 157. Р. 59-70.
Seidelmann P.K. (ed.) (1992). Explanatory Supplement to the Astronomical Almanac. Sausalito: University Science Books.