АННОТАЦИИ

Том 53, Выпуск 1

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Агеева А.Ф. (Москва) Искусственное общество и реальные демографические процессы
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (1), 3-18.

      Валерий Леонидович Макаров – директор ЦЭМИ РАН, академик РАН, makarov@cemi.rssi.ru
      Альберт Рауфович Бахтизин – доктор экон. наук, зам. директора ЦЭМИ РАН, albert.bakhtizin@gmail.com
      Елена Давидовна Сушко – кандидат экон. наук, ведущ. науч. сотрудник ЦЭМИ РАН, sushko_e@mail.ru
      Алина Фагимовна Агеева – кандидат архитектуры, ведущий инженер ЦЭМИ РАН, ageevaalina@yandex.ru

Аннотация. В работе показано применение агент-ориентированного подхода при моделировании естественного движения населения. Приводится обзор наиболее характерных демографических агент-ориентированных моделей (АОМ), разработанных за последние годы. Представлена демографическая модель Евросоюза, в которой на основе поведения отдельных членов искусственного общества имитируются процессы смертности, рождаемости и миграции. Так, создание новых агентов (рождение детей) в модели является результатом выбора агентов-женщин репродуктивного возраста, и этот выбор зависит от их внутренних установок. При этом популяция агентов в этом отношении неоднородна – часть агентов придерживается современной репродуктивной стратегии (с низкой рождаемостью), а часть – традиционной (с высокой рождаемостью). Миграция агентов обусловлена разницей в уровне среднедушевых доходов между различными странами. Показаны результаты экспериментов, проведенных с использованием модели.
Ключевые слова: агент-ориентированное моделирование, демография, типы воспроизводства населения, миграция, прогнозирование численности и структуры населения региона.
Классификация JEL: J11, F22, C63, C88.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 14-18-01968).

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Вишневский А.Г. (1982). Воспроизводство населения и общество: История, современность, взгляд в будущее. М.: Финансы и статистика.
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. (2013). Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). М.: Экономика.
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. (2015). Имитация особенностей репродуктивного поведения населения в агент-ориентированной модели региона // Экономика региона. № 3. С. 312–322.
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Васенин В.А., Борисов В.А., Роганов В.А. (2016). Суперкомпьютерные технологии в общественных науках: агент-ориентированные демографические модели // Вестник Российской академии наук. № 5. С. 412–421.
Тарасов В.Б. (2002). От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС.
Billari F.C., Prskawetz A. (eds.). (2003). Agent-Based Computational Demography: Using Simulation to Improve Our Understanding of Demographic Behaviour. Heidelberg: Springer – Verlag.
Billari F.C., Prskawetz A., Diaz B.A., Fent T. (2007). The “Wedding-Ring”: An Agent-Based marriage Model Based on Social Interaction // Demographic Research. Vol. 17. P. 59–82.
Diaz B.A. (2010). Agent-Based Models on Social Interaction and Demographic Behaviour (Ph.D. Thesis). Wien: Technische Universitat.
Espindola A.L., Silveira J.J., Penna T.J.P. (2006). A Harris-Todaro Agent-Based Model to Rural-Urban Migration // Brazilian Journal of Physics. Vol. 36. No. 3A. P. 603–609.
Groen D. (2016). Simulating Refugee Movements: Where Would You Go? [Электронный ресурс] // Procedia Computer Science. Vol. 80. P. 2251–2255. Режим доступа: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050916308766, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Harris J.R., Todaro M.P. (1970). Migration, Unemployment and Development: A Two-Sector Analysis // American Economic Review. Vol. 60. P. 126–142.
Heiland F. (2003). The Collapse of the Berlin Wall: Simulating State-Level East to West German Migration Patterns. In: F.C. Billari & A. Prskawetz (eds.) “Agent-Based Computational Demography”. Heidelberg: Springer. P. 73–96.
Janmaat J., Lapp S., Wannop T., Bharati L., Sugden F. (2015). Demonstrating Complexity with a Role-playing Simulation: Investing in Water in the Indrawati Subbasin, Nepal. [Электронный ресурс] International Water Management Institute, Sri Lanka. Research Report 163. Режим доступа: http://www.iwmi.cgiar.org/Publications/IWMI_Research_Reports/PDF/pub163/rr163.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Klabunde A. (2014). Computational Economic Modeling of Migration. [Электронный ресурс] Ruhr Economic Papers #471. Ruhr Universitat Bochum, Germany. Режим доступа: http://www.econstor.eu/dspace/bitstream/10419/93072/1/779444728.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Klabunde A., Zinn S., Leuchter M., Willekens F. (2015). An Agent-Based Decision Model Embedded in the Life Course. [Электронный ресурс] Max Planck Institute for Demographic Research. Working Paper (WP 2015-002). Режим доступа: http://www.demogr.mpg.de/papers/working/wp-2015-002.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Laing D., Park C., Wang P. (2005). A Modified Harris-Todaro Model of Rural-Urban Migration for China. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://pages.wustl.edu/files/pages/imce/pingwang/harris-todaro-china_2005.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Naivinit W., Le Page C., Trebuil G., Gajaseni N. (2010). Participatory agent-based modeling and simulation of rice production and labor migrations in Northeast Thailand // Environmental Modelling & Software. Vol. 25(11). Р. 1345–1358. DOI: 10.1016/j.envsoft.2010.01.012.
Pablo-Marti F., Santos J.S., Kaszowska J. (2015). An Agent-Based Model of Population Dynamics for the European Regions. [Электронный ресурс] Emergence: Complexity and Organization. Режим доступа: https://journal.emergentpublications.com/article/an-agent-based-model-of-population-dynamics-for-the-european-regions/, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Silverman E., Bijak J., Hilton J., Cao V.D., Noble J. (2013). When Demography Met Social Simulation: A Tale of Two Modelling Approaches [Электронный ресурс] // Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS). Vol. 16 (4). Режим доступа: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/16/4/9.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Silverman E., Bijak J., Noble J., Cao V., Hilton J. (2014). Semi-Artificial Models of Populations: Connecting Demography with Agent-Based Modelling. In: Chen S.-H. et al. (eds.) “Advances in Computational Social Science: The Fourth World Congress, Agent-Based Social Systems 11”. P. 177–189. Springer Japan. DOI: 10.1007/978-4-431-54847-8_12.
Sokolowski J.A., Banks C.M., Hayes R.L. (2014). Modeling Population Displacement in the Syrian City of Allepo. [Электронный ресурс] Proceedings of the 2014 Winter Simulation Conference. IEEE. P. 252–263. Режим доступа: http://www.informs-sim.org/wsc14papers/includes/files/023.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Stillwell J., Clarke M. (eds.) (2011). Population Dynamics and Projection Methods, Understanding Population Trends and Processes. Springer Science+Business Media B.V. Vol. 4. DOI: 10.1007/978-90-481-8930-4.
Tiebout C. (1956). A Pure Theory of Local Expenditures // The Journal of Political Economy. Vol. 64. No. 5. P. 416–424.
Wu B.M., Birkin M.H. (2012). Agent-Based Extensions to a Spatial Microsimulation Model of Demographic Change. In A.J. Heppenstall et al. (eds.) “Agent-Based Models of Geographical Systems”. P. 347–360. DOI: 10.1007/978-90-481-8927-4-16.

Поступила в редакцию 03.08.2016 г.


Балашова С.А. (Москва) Оценка влияния качества национального инновационного потенциала на инновационную активность стран ОЭСР
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (1), 21-35.

      Светлана Алексеевна Балашова — к.ф.-м.н., доцент кафедры экономико-математического моделирования, экономический факультет, РУДН, Москва; balashova_sa@pfur.ru

Аннотация. Предметом эмпирического анализа, проведенного в этой статье, является установление взаимосвязи между количественными характеристиками национального инновационного потенциала и таким ключевым показателем инновационной деятельности, как патентная активность. Теоретической базой исследования является модель производства новых знаний П. Ромера и концепция инновационного потенциала Портера—Стерна. Эмпирическая оценка проведена с использованием эконометрического инструментария для панельных данных. Показано, что оценки параметров модели производства новых знаний за последние 15 лет существенно изменились: сумма накопленных знаний и технологий не может рассматриваться в качестве основной движущей силы инновационной активности. В такой роли выступает капитал (физический и человеческий), направленный на производство новых знаний. Существенно влияют на результаты такие качественные характеристики национального инновационного потенциала, как уровень защиты интеллектуальной собственности, заинтересованность бизнеса в производстве новых знаний, интеграция науки и образования.
Ключевые слова: инновационный потенциал, интеллектуальная собственность, патентная активность, расходы на НИОКР, модель с фиксированными эффектами, панельные данные, реализованный обобщенный МНК.
Классификация JEL: C23,C51, O31,O34, O38.
Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 15-06-05146).

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Балашова С.А. (2015). Оценка влияния государственной системы финансирования НИОКР на предпринимательский сектор (на примере стран ОЭСР) // Прикладная эконометрика. № 2. С. 64–82.
Дементьев В.Е. (2013). Структурные факторы экономического развития // Экономика и математические методы. Т. 49. № 4. С. 33–46.
Кириллов В.Н. (2012). Проблема распространения знаний в современной мировой экономике // Наука и современность. Т. 18. С. 245– 250.
Львов Д.С. (2007). Предисловие к монографии «Россия в глобализирующемся мире: модернизация российской экономики». М.: Наука.
Львов Д.С., Глазьев С.Ю., Фетисов Г.Г. (1992). Эволюция технико-экономических систем: возможности и границы централизованного регулирования. М.: Наука.
Матюшок В.М. (2013). Приоритетные направления развития экономики России: формирование и оценка инновационного потенциала // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. № 7. С. 4–16.
Мингалева Ж.А. (2009). Об использовании данных зарубежной патентной статистики для анализа результатов инновационной деятельности // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. № 2. С. 65–71.
Ратникова Т.А. (2006). Введение в эконометрический анализ панельных данных // Экономический журнал ВШЭ. № 2. C. 267–316.
Ревинова С.Ю. (2015). Интенсификация использования ИКТ для инновационного развития и экономического роста в РФ // Вестник РУДН. Серия: Экономика. № 4. С. 106–121.
Рудцкая Е.Р., Хрусталев Е.Ю., Цыганов С.А. (2014) Фундаментальные научные исследования и возможности инновационного развития // Аудит и финансовый анализ. № 6. С. 406–412.
Arellano M. (1987). Computing Robust Standard Errors for Within-Groups Estimators // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. Vol. 49(4). P. 431–434.
Balashova S., Matyushok V. (2012). The Impact of Public R&D Expenditure on Business R&D: Russia and OECD Countries. In: “European Integration Process in Western Balkan Countries”. Coimbra: University of Coimbra. P. 228–247.
Baumol W.J., Bowen W.G. (1966). Performing Arts: The Economic Dilemma. New York: The Twentieth Century Fund.
Bassanini A., Scarpetta S. (2001). The Driving Forces of Economic Growth: Panel Data Evidence for the OECD Countries. [Электронный ресурс] // OECD Economic Studies. Vol. 33. Режим доступа: http://hal.archives-ouvertes.fr/halshs-00168383/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: август 2016 г.).
Furman J., Porter M.E., Stern S. (2002). The Determinants of National Innovative Capacity // Research Policy. Vol. 31. P. 899–933.
Guellec D., Pottelsberghe de la Potterie B. van (2001). R&D and Productivity Growth: Panel Data Analysis of 16 OECD Countries // OECD Science, Technology and Industry Working Papers. No. 3. OECD Publishing.
Izsak K., Markianidou P., Radosevic, S. (2013). Lessons from a Decade of Innovation Policy: What Can Be Learnt from the INNO Policy TrendChart and The Innovation Union. Final report. [Электронный ресурс] EU. Режим доступа: http:// ec.europa.eu/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: август 2016 г.).
OECD (2009). OECD Patent Statistics Manual. Paris: OECD Publishing.
OECD (2014). OECD Science, Technology and Industry Outlook 2014. Paris: OECD Publishing.
Pavitt K. (1985). Patent Statistics as Indicators of Innovative Activities: Possibilities and Problems // Scientometrics. Vol. 7(1–2). P. 77–99.
Porter M.E., Stern S. (1998). National Innovative Capacity // Harvard Business Review. Vol. 37(9). P. 1465–1479.
Romer P.M. (1990). Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy. Vol. 98(5). P. 71–102.
Westmore B. (2013). R&D, Patenting and Growth // OECD Economics Department Working Papers. Organisation for Economic Co-operation and Development.
Wooldridge J.M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press Books. L.: The MIT Press.

Поступила в редакцию 12.04.2016 г.


Даниелян В.А. (Москва) Социально-экономические детерминанты пенсионного возраста: обзор исследований
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (1), 36-56.

      Владимир Александрович Даниелян – научный сотрудник Лаборатории математической экономики, ЦЭМИ РАН, Москва; v.danielyan@gmail.com

Аннотация. Предлагается аналитический обзор исследований, посвященных вопросу о том, какие факторы определяют возраст выхода работников с рынка труда на пенсию. В данном обзоре рассмотрены работы, в которых анализируются социально-экономические показатели. Описаны и сопоставлены результаты как теоретических, так и эмпирических работ. Такой подход позволил выявить имеющиеся в литературе разногласия и сформулировать вопросы, подлежащие дальнейшему изучению. В обзоре представлены различные взгляды на механизм влияния ожидаемой продолжительности жизни на экономическую активность пожилых людей. Приведены результаты, касающиеся воздействия технического и организационного прогресса, уровня безработицы, страховой медицины, доступности сферы услуг и особенностей культуры на пенсионное поведение работников. В свете полученных выводов представлен сравнительный анализ факторов, влияющих на возраст прекращения трудовой деятельности в РФ и за рубежом.
Ключевые слова: детерминанты пенсионного возраста, экономическая активность пожилых, продолжительность жизни, НТП, культурные особенности.
Классификация JEL: J26, J14.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект 14-02-00234а) «Методология проектирования институциональных реформ».

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Гурвич Е., Сонина Ю. (2012). Микроанализ российской пенсионной системы // Вопросы экономики. № 2. С. 27–51.
Даниелян В.А. (2016b). Индивидуальные детерминанты пенсионного возраста: обзор исследований // Вестник Института экономики Российской академии наук. № 3. С. 171–202.
Даниелян В.А. 2(016a). Влияние характеристик пенсионной системы на возраст выхода с рынка труда: обзор исследований // Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. № 4(32). С. 76–87.
Клепикова Е.А. (2013). Моделирование предложения труда российских граждан пенсионного возраста на панельных данных РМЭЗ. В сб.: «Сборник лучших выпускных работ 2012». Москва: Изд. дом НИУ ВШЭ. С. 365–395.
Назаров В.С., Дормидонтова Ю.А., Ляшок В.Ю. (2014). Анализ факторов, влияющих на принятие решения о выходе на пенсию // Журнал Новой экономической ассоциации. № 24. С. 66–86.
Рощин С.Ю. (2003). Предложение труда в России: микроэкономический анализ экономической активности населения. Препринт WP3/2003/02. Москва: ГУ ВШЭ.
Соловьев А.К. (2012). Проблемы формирования страховой пенсионной системы России // Журнал Новой экономической ассоциации. № 14. С. 83–101.
Aggarwal R., Goodell J.W. (2013). Political-Economy of Pension Plans: Impact of Institutions, Gender, and Culture. [Электронный ресурс] // Journal of Banking & Finance. Vol. 37. No. 6. P. 1860–1879. Режим доступа: http://ideas.repec. org/a/eee/jbfina/v37y2013i6p1860-1879.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Apps P., Rees R. (2001). Household Production, Full Consumption and the Costs of Children // Labour Economics. Vol. 8. No. 6. P. 621–648.
Armijo L.E. (2007). The Brics Countries (Brazil, Russia, India, and China) as Analytical Category: Mirage or Insight? // Asian Perspective. Vol. 31. No. 4. P. 7–42.
Aubert P., Caroli E., Muriel R. (2006). New Technologies, Organisation and Age: Firm-Level Evidence // The Economic Journal. Vol. 116. No. 509. P. F73–F93.
Bartel A.P, Sicherman N. (1993). Technological Change and Retirement Decisions of Older Workers // Journal of Labor Economics. Vol. 11. No. 1. P. 162–183.
Beckmann M. (2007). Age-Biased Technological and Organizational Change: Firmlevel Evidence and Management Implications (Discussion Paper No. 05/07). Center of Business and Economics (WWZ).
Beehr T.A., Glazer S., Nielson N.L, Farmer S.J. (2000). Work and Nonwork Predictors of Employees’ Retirement Ages // Journal of Vocational Behavior. Vol. 57. No. 2. P. 206–225.
Ben-Porath Y. (1967). The Production of Human Capital and the Life Cycle of Earnings // The Journal of Political Economy. Vol. 75. No. 4 . P. 352–365.
Berkovec J., Stern S. (1991). Job Exit Behavior of Older Men. [Электронный ресурс] // Econometrica. Vol. 59. No. 1. P. 189–210. Режим доступа: http: //ideas.repec.org/a/ecm/emetrp/v59y1991i1p189-210.html , свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Blau D.M, Gilleskie D.B. (2008). The Role of Retiree Health Insurance in the Employment Behavior of Older Men // International Economic Review. Vol. 49. No. 2. P. 475–514.
Blau D.M, Robins Ph.K. (1988). Child-Care Costs and Family Labor Supply // The Review of Economics and Statistics. Vol. 70. No. 3. P. 374–381.
Blondal S, Blondal S.S. (1999). The Retirement Decision in OECD Countries. Rep. OECD Publishing.
Boskin M.J. (1977). Social Security and Retirement Decisions // Economic Inquiry. Vol. 15. No. 1. P. 1–25.
Chou Y.-J., Staiger D. (2001). Health Insurance and Female Labor Supply in Taiwan // Journal of Health Economics. Vol. 20. No. 2. P. 187–211.
Cremer H., Lozachmeur J.-M., Pestieau P. (2004). Social Security, Retirement Age and Optimal Income Taxation // Journal of Public Economics. Vol. 88. No. 11. P. 2259–2281. Trans-Atlantic Public Economics Seminar.
Cremer H., Lozachmeur J.-M., Pestieau P. (2008). Social Security and Retirement Decision: a Positive and Normative Approach // Journal of Economic Surveys. Vol. 22. No. 2. P. 213–233.
Croix D. de la, Pierrard O., Sneessens H.R. (2013). Aging and Pensions in General Equilibrium: Labor Market Imperfections Matter // Journal of Economic Dynamics and Control. Vol. 37. No. 1. P. 104–124.
Desmet R., Jousten A., Perelman S. (2005). The Benefits of Separating Early Retirees from the Unemployed: Simulation Results for Belgian Wage Earners: Discussion Paper. IZA.
Dorn D., Sousa-Poza A. (2010). ‘Voluntary’ and ‘Involuntary’ early Retirement: an International Analysis // Applied Economics. Vol. 42. No. 4. P. 427–438.
Elovainio M., Forma P., Kivimaki M., Sinervo T., Sutinen R., Laine M. (2005). Job Demands and Job Control As Correlates of Early Retirement Thoughts in Finnish Social and Health Care Employees // Work & Stress. Vol. 19. No. 1. P. 84– 92.
Farre L., Gonzalez L.L., Ortega F. (2009). Immigration, Family Responsibilities and the Labor Supply of Skilled Native Women. [Электронный ресурс] Economics Working Papers 1161. Department of Economics and Business, Universitat Pompeu Fabra. Режим доступа: http://ideas. repec.org/p/upf/upfgen/1161.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
French E., Jones J.B. (2011). The Effects of Health Insurance and Self-Insurance on Retirement Behavior // Econometrica. Vol. 79. No. 3. P. 693–732.
Furnkranz-Prskawetz A., Sanchez R.M., d’Albis H. (2015). Bartel Education, lifetime Labor Supply, and Longevity Improvements.
Galasso V., Profeta P. (2004). Lessons for an Ageing Society: the Political Sustainability of Social Security Systems. [Электронный ресурс] // Economic Policy, CEPR; CES; MSH. Vol. 19. No. 38. P. 63–115. Режим доступа: http://ideas.repec.org/a/bla/ecpoli/v19y2004i38p63-115.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Galasso V., Profeta P. (2011). When the State Mirrors the Family: the Design of Pension Systems. Rep. Center for Research on Pensions and Welfare Policies, Turin (Italy).
Grip A. de, Loo J. van (2002). The Economics of Skills Obsolescence: A Review // The Economics of Skills Obsolescence. Vol. 21. P. 1–26.
Gruber J., Orszag P. (2003). Does the Social Security Earnings Test Aff Labor Supply and Benefits Receipt? [Электронный ресурс] // National Tax Journal. Vol. 56. No. 4. P. 755–73. Режим доступа: http://ideas.repec.org/a/ntj/journl/v56y2003i4p755-73.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Gustman A.L, Steinmeier T.L. (1994). Employer-Provided Health Insurance and Retirement Behavior // Industrial & Labor Relations Review. Vol. 48. No. 1. P. 124–140.
Gustman A.L, Steinmeier T.L. (2000). Retirement in Dual-Career Families: a Structural Model // Journal of Labor Economics. Vol. 18. No. 3. P. 503–545.
Gustman A.L., Steinmeier T.L. (2014). The Role of Health in Retirement. [Электронный ресурс] NBER Working Papers 19902. National Bureau of Economic Research, Inc. Режим доступа: http://ideas.repec.org/p/nbr/ nberwo/19902.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Hakola T. (2002). Alternative Approaches to Model Withdrawals from the Labour Market a Literature Review. Rep. Working Paper. Department of Economics, Uppsala University.
Hakola T., Uusitalo R. (2005). Not So Voluntary Retirement Decisions? Evidence from a Pension Reform // Journal of Public Economics. Vol. 89. No. 11. P. 2121–2136.
Hansen C.W., Lenstrup L. (2011). Life expectancy and Income: The Ben-Porath Mechanism Revisited. Rep. Department of Business and Economics, University of Southern Denmark.
Hazan M. (2009). Longevity and Lifetime Labor Supply: Evidence and Implications // Econometrica. Vol. 77. No. 6. P. 1829–1863.
Hern?es E., Jia Z. (2012). Earning Distribution and Labour Supply after a Retirement Earnings Test Reform. [Электронный ресурс] Memorandum 01/2012. Oslo University, Department of Economics. Режим доступа: http: //ideas.repec.org/p/hhs/osloec/2012_001.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Hutchens R. (1999). Social Security Benefits and Employer Behavior: Evaluating Social Security Early Retirement Benefits As a Form of Unemployment Insurance // International Economic Review. Vol. 40. No. 3. P. 659–678.
Johnson R.W., Penner R.G., Toohey D. (2008). Do Out-of-Pocket Health Care Costs Delay Retirement? [Электронный ресурс] Working Papers, Center for Retirement Research at Boston College WP2008-4. Center for Retirement Research. Режим доступа: http://ideas.repec.org/p/crr/ crrwps/wp2008-4.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Kail B.L. (2011). Coverage or Costs: The Role of Health Insurance in Labor Market Reentry Among Early Retirees // The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences. Vol. 67. No. 1. P. 113–120.
Kalemli-Ozcan S., Weil D.N. (2010). Mortality Change, the Uncertainty Effect, and Retirement // Journal of Economic Growth. Vol. 15. No. 1. P. 65–91.
Karasek J.R.A. (1979). Job Demands, Job Decision Latitude, and Mental Strain: Implications for Job Redesign // Administrative Science Quarterly. Vol. 24. No. 2. P. 285–308.
Klepikova E.A. (2015). Estimating the Relationship between Health and Employment of Russian People in Pensionable Age. [Электронный ресурс] HSE Working papers WP BRP 100/EC/2015. National Research University Higher School of Economics. Режим доступа: https://ideas.repec. org/p/hig/wpaper/100-ec-2015.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Lagos F., Lacomba J. (2005). The Role of Immigration in the Retirement Age Reform: A Theoretical Analysis // The BE Journal of Economic Analysis & Policy. Vol. 5. No. 1. Р. 1447–1467.
Levin V. (2015). Promoting Active Aging in Russia: Working Longer and More Productively. Rep. Russian Federation Aging Project. Washington: World Bank Group. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://documents.worldbank.org/curated/en/2015/09/25045636/promoting-active-aging-russia-working-longer-more-productively, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Lumsdaine R.L, Stock J.H., Wise D.A. (1994). Pension Plan Provisions and Retirement: Men and Women, Medicare, and Models. NBER Working Paper. No. 4201.
Mao H., Ostaszewski K.M., Wang Y. (2014). Optimal Retirement Age, Leisure and Consumption [Электронный ресурс] // Economic Modelling. Vol. 43. No. 0. P. 458–464. Режим доступа: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264999314003290, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Mitchell O.S., Fields G.S. (1981).The Effects of Pensions and Earnings on Retirement: A Review Essay // Research in Labor Economics. Vol. 5. Pp. 115–155.
Mocan N.H., Pogorelova L. (2015). Why Work More? The Impact of Taxes, and Culture of Leisure on Labor Supply in Europe. [Электронный ресурс] NBER Working Papers 21297. National Bureau of Economic Research, Inc. Режим доступа: http://ideas.repec.org/p/nbr/nberwo/21297.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Montalto C.Ph., Yoonkyung Y., Sherman H. (2000). Determinants of Planned Retirement Age // Financial Services Review. Vol. 9. No. 1. P. 1–15.
OECD (2014). Society at a Glance 2014. OECD Social Indicators. OECD Publishing.
OECD (2015). Pensions at a Glance 2015. OECD Publishing.
Pastore F., Tenaglia S. (2013). Ora et non Labora? A Test of the Impact of Religion on Female Labor Supply. [Электронный ресурс] IZA Discussion Papers 7356. Institute for the Study of Labor (IZA). Режим доступа: http://ideas.repec.org/p/iza/izadps/dp7356.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Riedel M., Hofer H. (2013). Determinants of the Transition from Work into Retirement: Rep. NRN Working Paper, NRN: The Austrian Center for Labor Economics and the Analysis of the Welfare State.
Riedel M., Hofer H. (2015). Wogerbauer Birgit. Determinants for the Transition from Work into Retirement in Europe [Электронный ресурс] // IZA Journal of European Labor Studies. Vol. 4. No. 1. Режим доступа: http://dx.doi.org/10.1186/s40174-014-0027-5, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Romiti A., Rossi M. (2011). Should We Retire Earlier in Order to Look after our Parents? The Role of Immigrants. CeRP Working Papers. Center for Research on Pensions and Welfare Policies, Turin (Italy).
Schmahl W. (2003). Ageing Workforce: Firm Strategies and Public Policy in Germany // Geneva Papers on Risk and Insurance. Issues and Practice. Vol. 28. No. 4. P. 575–595.
Taylor P. (2001). Analysis of Ways to Improve Employment Opportunities for Older Workers: Report to the European Commission. European Commission.
Troshkin M., Shourideh A. (2014). Providing Efficient Incentives to Work: Retirement Ages and the Pension System. [Электронный ресурс] Meeting Papers 1319. Society for Economic Dynamics. Режим доступа: http://ideas.repec.org/p/red/sed014/1319.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2016 г.).
Vermeer N., Rooij M. van, Vuuren D.J. van. (2014). Social Interactions and the Retirement Age. Netspar Discussion Paper No. 10/2014–075.

Поступила в редакцию 28.04.2016 г.


Смоляк С.А. (Москва) Влияние надежности машин и оборудования на их стоимость
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (1), 57-74.

      Сергей Абрамович Смоляк – доктор экон. наук, главный научный сотрудник ЦЭМИ РАН, Москва; smolyak1@yandex.ru

Аннотация. Предложена модель для оценки рыночной стоимости машин и оборудования, учитывающая возможность их случайных отказов. Устранение отказа требует либо утилизации машины, либо ее ремонта, после которого состояние машины случайным образом улучшается. Стоимость машины определяется применительно к наиболее эффективному способу ее использования, что предполагает в любой момент времени оптимальный выбор между применением машины по назначению, ее ремонтом и утилизацией. В модели учте¬но, что технико-экономические показатели машины с возрастом ухудшаются, а некоторые операционные затраты (например, налог на имущество и расходы на страхование) зависят от искомой стоимости машины. Для решения задачи применяется нетрадиционная версия метода дисконтирования денежных потоков, что позволяет опираться только на информа¬цию, относящуюся к дате оценки. При этом не требуется прогнозирования изменения ры¬ночной конъюнктуры на предстоящий срок службы машины. Описаны результаты расчетов по модели, позволяющие выявить влияние долговечности, надежности и ремонтопригодности на стоимость машин разного возраста.
Ключевые слова: машина, оборудование, стоимостная оценка, наиболее эффективное использование, обесценение, эффективный возраст, ремонт, случайные выгоды, дисконтирование.
Классификация JEL: C44, C61, D46, D81.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Андрианов Ю.В. (2002). Оценка автотранспортных средств. М.: Дело.
Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. (2015). Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. М.: Поли Принт Сервис.
Европейские стандарты оценки 2003 (2006). М.: Российское общество оценщиков.
Ковалев А.П. (2010). Оценка активной части основных фондов. М.: Финстатинформ.
Ковалев А.П., Кушель А.А., Королев И.В., Фаддеев П.В. (2006). Основы оценки стоимости машин и оборудования. М.: Финансы и статистика.
Международные стандарты оценки 2011 (2013). М.: Российское общество оценщиков.
Микерин Г.И., Смоляк С.А. (2010). Оценка эффективности инвестиционных проектов и стоимостная оценка имущества: возможности конвергенции. М.: ЦЭМИ РАН.
Назаров О., Рутгайзер В. (2011). Оценка машин и оборудования. М.: Квинто-Консалтинг.
Р-03112194-0376-98 (1998). Методика оценки остаточной стоимости транспортных средств с учетом технического состояния (утв. Минтрансом РФ 10 декабря 1998 г.). [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.zakonprost.ru/content/base/55626, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: февраль 2016 г.).
Смоляк С.А. (2008). Проблемы и парадоксы оценки машин и оборудования. М.: РИО МАОК.
Смоляк С.А. (2013). Оценка износа зданий: модель Тимана и ее обобщения (часть 1) // Имущественные отношения в Российской Федерации. № 12(147). С. 6–20.
Смоляк С.А. (2014а). Зависимость стоимости машин от возраста: проблемы и модели // Аудит и финансовый анализ. № 5. С. 138–150.
Смоляк С.А. (2014б). Оценка стоимости машин с учетом условий их эксплуатации // Имущественные отношения в Российской Федерации. № 8(155). С. 70–82.
Смоляк С.А. (2014в). Оптимизация ремонтной политики и оценка стоимости машин с учетом их надежности // Журнал Новой экономической ассоциации. № 2(22). С. 122–131.
Смоляк С.А. (2014г). Оценка износа зданий: модель Тимана и ее обобщения (часть 2) // Имущественные отношения в Российской Федерации. № 1(148). С. 25–35.
Справочник оценщика машин и оборудования (2015). Корректирующие коэффициенты и характеристики рынка машин и оборудования. Нижний Новгород: Приволжский центр методического и информационного обеспечения оценки.
Appraising Machinery and Equipment (1989). Alico J. (ed.). N.Y.: McGraw Hill Company.
Arizona Department of Revenue. Personal property Manual 2011 (2011). [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.azdor.gov/Portals/0/Brochure/AZ-Personal-property-Manual.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: февраль 2016 г.).
Assessors’ Handbook Section 581 (2010). Equipment and Fixtures Index, Percent Good and Valuation Factors. [Электронный ресурс] January. California State Board of Equalization. Режим доступа: http://www.boe.ca.gov/proptaxes/pdf/ah58110.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: февраль 2016 г.).
Kijima M. (1989). Some Results for Repairable Systems with General Repair // Journal of Applied probability. Vol. 26. P. 89–122.
Kleiber W., Simon J., Weyers G. (1998). Verkehrswertermittlung von Grundstucken –Kommentar und Handbuch zur Ermittlung von Verkehrs-, Versicherungs- und Beleihungswerten unter Berucksichtigung von WertV und BauGB. 3. Auflage. Koln: Bundesanzeiger Verlag.
Marshall Valuation Service, 2011 (2011). Marshall and Swift Publication Company. 915 Wilshire Blvd., 8th Floor, Los Angeles, CA 90017.
Oklahoma Business Personal Property Valuation Schedules (2010). [Электронный ресурс] // Ad Valorem Division, Oklahoma Tax Commission. Режим доступа: http://www.tax.ok.gov/advform/2013BPPValuationSchedule.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: февраль 2016 г.).
Rykov V.V., Balakrishnan N., Nikulin M.S. (eds.) (2010). Mathematical and Statistical Models and Methods in Reliability. N.Y.: Springer.
Scarsini M., Shaked M. (2000). On Value of an Item Subject to General Repair or Maintenance, with General Repair // European Journal of Operational Research. Vol. 122. P. 625–637.
State of Nevada. Department of Taxation. 2009–2010 Personal Property Manual (2008). [Электронный ресурс] Режим доступа: http:// www.carson.org/Modules/ShowDocument.aspx?documentid=19386 Яз. англ. (дата обращения: февраль 2016 г.).
Tiemann M. (1970). Reformvorschlage zum Ertrags- und Sachwertverfahren. In: “Allgemeine Vermessungsnachrichten”. C. 523–530.

Поступила в редакцию 01.12.2015 г.


Курманова Ю.М. (Москва) О моделировании поведения инвестора на комбинированном рынке: от частного к общему
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (1), 75-93.

      Юлия Мухамедовна Курманова – аспирант, экономист, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, Институт системного анализа, Москва; fo-daxa07@mail.ru

Аннотация. Статья посвящена моделированию и оптимизации поведения частного инвестора на комбинированном рынке, представляющем собой совокупность реальных и финансовых рынков. Различные варианты вложения капитала далее будут интерпретироваться как разные инвестиционные политики поведения инвестора. Согласованно с ними приводится классификация задач в зависимости от характера направленности инвестиций. Анализируются различные постановки задач. Вводятся новые элементы задачи, в том числе максимизируемые критериальные показатели ожидаемого расчетного годового экономического эффекта в зависимости от типа направленности инвестирования за выбранный инвестором расчетный период и др. С их помощью выравнивается уровень риска для обеспечения корректного отбора решений в рассматриваемых сегментах комбинированного рынка. Предлагаются методы решения задач в условиях стационарного и нестационарного макроэкономического окружения с учетом факторов риска и неопределенности. Разработаны новая частная постановка задачи и алгоритм ее решения в зависимости от типа макроэкономического окружения. В работе также приводятся соображения по алгоритму решения общей постановки задачи.
Ключевые слова: комбинированный рынок, стационарная экономика, нестационарная экономика, инвестиционная политика, инвестиции, поведение инвестора, оптимизация, критерий эффективности.
Классификация JEL: C02, G02, G11, G17.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты № 16-06-00098 и № 16-06-00229).

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Айзин К.И., Лившиц В.Н. (2006). Риск и доходность ценных бумаг на фондовых рынках стационарной и нестационарной экономики // Аудит и финансовый анализ. Т. 4. С. 195–199.
Бернстайн У. (2004). Как построить свой портфель, чтобы максимизировать прибыль и минимизировать риск. Разумное распределение активов. М.: Лори.
Бернстайн У. (2014). Манифест инвестора. Готовимся к потрясениям, процветанию и всему остальному. М.: Альпина Паблишер, Альпина Бизнес Букс.
Виленский П.Л., Лившиц В.Н. (2010). Инвестиционный анализ. Учебно-методическое пособие для слушателей программы MBA, обучающихся по специальностям "Стратегический менеджмент" и "Финансы". М.: Государственный университет – Высшая школа экономики, Высшая школа менеджмента, Бизнес Элайнмент.
Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. (2015). Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика. М.: ПолиПринтСервис.
Гвишиани Д.М., Емельянов С.В. (1978). Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Машиностроение.
Зубов М. (2016). Самый точный прогнозист. Руслан Гринберг: «Правительство не хочет вкладывать деньги в проекты, чтобы их не украли. Но риски от бездействия – еще больше» // Московский комсомолец. 26 февраля. С. 4.
Известия (2015). Конкурс прогнозистов выиграли аналитики MorganStanley // Известия. 30 декабря.
Коссов В.В., Лившиц В.Н., Шахназаров А.Г. (2000). Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. Министерство экономики РФ, Министерство фин. РФ, ГК по строительству, архит. и жил. политике; руководители авторского коллектива. М.: Экономика.
Курманова С.М., Курманова Ю.М. (2012). Оптимизация поведения инвестора на комбинированном рынке // Экономический анализ: теория и практика. № 22 (277).
Левит Б.Ю., Лившиц В.Н. (1972). Нелинейные сетевые транспортные задачи. М.: Транспорт.
Лившиц В.Н. (1971). Выбор оптимальных решений в технико-экономических расчетах. М.: Экономика.
Лившиц В.Н. (1984). Оптимизация при перспективном планировании и проектировании. М.: Экономика.
Лившиц В.Н. (2013). Системный анализ рыночного реформирования нестационарной экономики России: 1992–2013. М.: ЛЕНАНД.
Лившиц В.Н., Лившиц С.В. (2010) Системный анализ нестационарной экономики России (1992–2009): рыночные реформы, кризис, инвестиционная политика. М.: Поли Принт Сервис.
Лурье А.Л. (1973). Экономический анализ моделей планирования социалистического хозяйства. М.: Наука.
Мертенс А.В. (1997). Инвестиции: курс лекции по современной финансовой теории. XVI. Киев: Киевское инвестиционное агентство.
Первозванский А.А., Первозванская Т.Н.(1994). Финансовый рынок: расчет и риск. М.: Инфра-М.
Петерс Э. (2000). Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка. М.: Мир.
Прохоров Ю.В. (1988). Математический энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия.
Смоляк С.А. (2002). Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности (теория ожидаемого эффекта). М.: Наука.
Смоляк С.А. (2006). Дисконтирование денежных потоков в задачах оценки эффективности инвестиционных проектов и стоимости имущества. М.: Наука.
Тарасенко Ф. П. (1963). Введение в курс теории информации. Томск: Томский университет.
Трубицын А.В. (2013). РЭП: Модели и перспективы. В сб.: “Научные доклады Института экономики РАН”. М.: ИЭ РАН.
Юдина И. (2004). Поведение инвестора: рациональное versus иррациональное. В сборнике научных трудов: "Информационная экономика и управление динамикой сложных систем". Вып. IV. Е.Ю. Иванова, Р.М. Нижегородцева (ред.). М., Барнаул: Бизнес-Юнитек.
Fama E.F. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work // Journal of Finance. Vol. 25(2). P. 383–417.

Поступила в редакцию 28.03.2016 г.


Гольштейн Е.Г., Малков У.Х., Соколов Н.А. (Москва) Эффективность приближенного метода решения конечной игры трех лиц (вычислительный опыт)
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (1), 94-107.

      Евгений Григорьевич Гольштейн – доктор физико-математических наук, профессор, заведующий лабораторией ЦЭМИ РАН, Москва; golshtn@cemi.rssi.ru
      Устав Херманович Малков – кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН, Москва
      Николай Александрович Соколов – кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник ЦЭМИ РАН, Москва; sokolov@cemi.rssi.ru

Аннотация. Дано краткое описание предложенного Е.Г. Гольштейном приближенного метода решения конечной бескоалиционной игры трех лиц в смешанных стратегиях. Поиск решения игры сводится к итеративному поиску глобального минимума так называемой функции Нэша, являющейся мерой близости точки к множеству решений игры и имеющей большое число локальных минимумов, не совпадающих с глобальным минимумом. Тем не менее, минимизация этой функции по одной из трех переменных (стратегий) при фиксации двух других переменных легко сводится к линейному программированию. Осуществляя перебор начальных пар чистых стратегий и решая на каждой итерации три задачи линейного программирования, метод отыскивает точное решение игры, если выполнено условие дополнительности, либо приемлемое приближение к множеству точек Нэша при незначительном нарушении условия дополнительности. Численное тестирование метода на двух семействах сгенерированных игр выявило его достоинства и недостатки. Предлагаемый метод эффективен при независимых или мало зависимых таблицах, определяющих выигрыши игроков. При росте коэффициента взаимозависимости таблиц эффективность метода снижается.
Ключевые слова: бескоалиционная игра, точка Нэша, конечная игра, чистая стратегия, смешанная стратегия, приближенный метод, численное тестирование, линейное программирование.
Классификация JEL: C02, C72.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Гольштейн Е.Г. (2014). Приближенный метод решения конечной игры трех лиц // Экономика и мат. методы. Т. 50. 1. С. 110-116.
Гольштейн Е. Г., Малков У. Х., Соколов Н. А. (2013). Об одном численном методе решения биматричных игр // Экономика и мат. методы. Т. 49. 4. С. 94-104.

Поступила в редакцию 30.03.2016 г.


Вотяков А.А. (Москва) Об оптимальном вложении тела в ромбододекаэдр
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (1), 108-113.

      Анатолий Александрович Вотяков — кандидат ф.-м. наук, старший научный сотрудник ЦЭМИ РАН, Москва; avotyakov@mail.ru

Аннотация. Чтобы правильно оценить стоимость природного кристалла, надо знать какие изделия можно изготовить из него. В геометрическое тело, имеющее форму кристалла, необходимо вложить тело, имеющее форму изделия. Вложение бриллианта в ромбододекаэдр — это классическая проблема технологии производства ювелирных изделий, алгоритмы решения которой исследованы в настоящей работе. Задача вложения сведена к задаче линейного программирования. Осуществлена оценка сложности получения решения. Доказано, что задача вложения тела в ромбододекаэдр решается за 14 сравнений.
Ключевые слова: природные кристаллы, алмаз, ромбододекаэдр, вложение в ромбододекаэдр, условия непротиворечивости, сравнения, оценка сложности.
Классификация JEL: C610.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Бабат Л.Г., Фридман А.А. (2015). Параллельные вложения многогранников и эффективное использование природных алмазов // Экономика и математические методы. Т. 51. № 3. С. 54–63.
Вотяков А.А. (2015). Об оптимальном вложении тела в октаэдр // Экономика и математические методы. Т. 51. № 3. С. 115–123.

Поступила в редакцию 21.03.2016 г.


Малышев В.Л. (Москва) Необходимость изменения механизма производственной деятельности
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (1), 114-127.

      Валерий Львович Малышев – доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН, Москва

Аннотация. В статье рассмотрена возможность суверенизации экономики России в условиях объявленных промышленно развитыми странами санкций. Автор считает, что основой достижения возможной самостоятельности функционирования экономики должно стать совершенствование механизма производственной деятельности, которое позволит не только осуществить замещение импорта, но и создаст условие для достижения экономикой России в рамках мирового экономического порядка статуса технологической державы. Реформирование экономики России для достижения этой цели, по мнению автора, следует начать с атома экономики – процесса воспроизводства. Переход к предлагаемому в статье воспроизводству ресурсов производства, объединяющему функционирование производителя и потребителя каждого из продуктов, при информационной симметрии межотраслевого межфирменного сотрудничества позволит экономике России функционировать: во-первых, как экономике ex ante, во-вторых, как единому экономическому пространству.
Ключевые слова: воспроизводство ресурсов производства, микроуровень, макроуровень, максимизирующее поведение, межотраслевые межфирменные отношения, межотраслевое межфирменное сотрудничество, информационная асимметрия, информационная симметрия, производительное потребление, потребительное производство, органическое строение ресурсов производства (капитала).
Классификация JEL: D.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Блауг М. (2004). Методология экономической науки, или Как экономисты объясняют. М.: НП «Журнал “Вопросы экономики”».
Бьюкенен Дж., Таллок Г. (1997). Расчет согласия. В книге: "Нобелевские лауреаты по экономике". Джеймс Бьюкенен. М.: Таурус Альфа.
Веблен Т. (2007).Теория делового предприятия. М.: Дело.
Глазьев С.Ю. (2013). О целях, проблемах и мерах развития и интеграции. Российская академия наук. Научный совет по комплексным проблемам евразийской экономической интеграции, конкурентоспособности и устойчивому развитию. 29.01.2013.
Канторович Л.В. (1960). Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. М.: Издательство АН СССР.
Коуз Р. (1993). Фирма, рынок и право. М.: Дело ЛТД, Catallaxy.
Малышев В.Л. (2013). От производителя к продукту. О возможности «прыжка» в развитии экономики России. М.: Экономика.
Малышев В.Л. (2016). О возможности институционального первенства России. М.: Экономика.
Маркс К. (1975). Капитал. Критика политической экономии. Том 1. М.: Политиздат.
Маркс К. (1980). Экономические рукописи 1857–1861 гг. (Первоначальный вариант «Капитала»). Часть I. М.: Политиздат.
Мау В. (2005). Экономическая политика в 2004 году: поиск модели консолидации экономического роста // Вопросы экономики. № 1. С. 4–27.
Методика определения оптовых цен на новую продукцию производственно-технического назначения (1974). М.: ГК Цен при СМ СССР.
Нельсон Р., Уинтер С. (2002). Эволюционная теория экономических изменений. М.: Дело.
Норт Д. (1997). Институты, институциональные изменения и функционирование экономики. М.: Начала.
Ойкен В. (1995). Основные принципы экономической политики. М.: Прогресс.
Премьера Путина (2008). Завершающая пресс-конференция президента Путина открыла его новые перспективы // Российская газета. 15 февраля. № 33(4590).
Россия в цифрах (2000). М: Госкомстат России.
Самуэльсон П., Нордхауз В. (2007). Экономика. М.: Вильямс.
Селигмен Б. (1968). Основные течения современной экономической мысли. М.: Прогресс.
Словарь по экономике (2004). СПб.: Экономическая школа.
Уильямсон О. (2001). Ведение. В кн.: "Природа фирмы". О. Уильямсон, Дж. Уинтер (ред.). М.: Дело.
Ходжсон Дж. (2003). Экономическая теория и институты. М.: Дело.
Шумпетер Й. (1982). Теория экономического развития. М.: Прогресс.
Эрроу К. (2004). Коллективный выбор и индивидуальные ценности. М.: Издательский дом ГУ ВШЭ.

Поступила в редакцию 11.01.2016 г.


Бородин Д.В., Краснощеков Л.В. (Москва) Макроэкономические аспекты несистематических спекулятивных вложений
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (1), 128-143.

      Дмитрий Вячеславович Бородин — к.э.н., начальник отдела корпоративных финансов ПАО «Научно-производственная корпорация «Объединенная вагонная компания», доцент кафедры «Финансы» МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва; dmitrii.v.borodin@gmail.com
      Леонид Витальевич Краснощеков — экономист проекта «Вертолет Ка-62» АО «Камов», аспирант Московского финансово-юридического университета, Москва; krasnoshyokov@gmail.com

Аннотация. Очевидно, что спекулятивный мотив предпочтения ликвидности пагубно влияет на экономический рост. Растущая актуальность данного мотива определяется ростом несистематических сбережений. В настоящей статье предложены определения несистематических сбережений и неклассической схемы распределения сбережений. Для анализа силы влияния несистематических сбережений на фондовый рынок разработан экономико-математический метод. Результаты, полученные при использовании данного метода, позволили идентифицировать рост влияния несистематических сбережений на важнейшие параметры фондового рынка США. Установлен период начала данного влияния. На основании оценки начала периода влияния несистематических сбережений на фондовый рынок сделано предположение о моменте перехода от классической схемы распределения сбережений к неклассической. Для дополнения полученного результата применен альтернативный подход к анализу влияния неклассической схемы распределения сбережений. Этот подход основан на известном влиянии некоторых переменных фондового рынка на статьи активов фондовых брокеров. Переход от одной схемы распределения сбережений к другой отразился на регрессионных зависимостях агрегированных статей активов фондовых брокеров от переменных, характеризующих фондовый рынок. Для отражения изменения регресcионных зависимостей во времени построена двухфакторная двухфазная регрессионная модель, в которой первая фаза идентифицирует классическую схему, а вторая — неклассическую. Был найден доверительный интервал для точки переключения в двухфазной модели. Он позволяет дать альтернативную оценку периода, в течение которого трансформировалась зависимость между статьями активов фондовых брокеров и переменными, характеризующими состояние фондового рынка. Оценка, полученная в результате применения первого метода, попала в доверительный интервал точки переключения двухфазной регрессионной зависимости, доказывая изменение схемы распределения сбережений.
Ключевые слова: распределение сбережений, национальные сбережения, инвестиции, механические торговые системы.
Классификация JEL: G23.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Абель Э., Бернанке Б. (2008). Макроэкономика. СПб.: Питер.
Большев Л.Н., Смирнов Н.В. (1983). Таблицы математической статистики. М.: Наука.
Гусев А.А., Горунович С.А. (2006). Сбережения домохозяйств: влияние на фондовый рынок. СПб.: Золотое сечение.
Краснощеков Л.В. (2013). Механические торговые системы: определение, структура и свойства. [Электронный ресурс] // Молодежный научно-технический вестник. МГТУ им. Н.Э. Баумана. № 11. Ноябрь. Режим доступа: http://onxhiytvnq.mjwxg5dvfzzhk.cmle.ru/2jmj7l5rSw0yVb-vlWAYkK-YBwk=ZmlsZS9vdXQvNjM2MDQ3, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: август 2016 г.).
Краснощеков Л.В. (2014). Доходность механических торговых систем как эквивалент процентной ставки по денежным активам. [Электронный ресурс] // Молодежный научно-технический вестник. МГТУ им. Н.Э. Баумана. № 10. Октябрь. Режим доступа: http://onxhiytvnq.mjwxg5dvfzzhk.cmle.ru/doc/737222.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: август 2016 г.).
Горяинов В.Б., Павлов И.В., Цветкова Г.М., Тескин О.И. (2002). Математическая статистика: Учеб. для вузов. Под ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Муравьева В.С., Орлов А.И. (2007). Непараметрическое оценивание точки пересечения регрессионных прямых // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. Т. 73. № 11. C. 63–67.
Нусратуллин И.В. (2011). Теоретические аспекты нарушения устойчивого развития рыночной экономики в свете неоклассической теории // Вопросы экономики и права. № 10. С. 61–71.
Орлов А.И. (2007). Прикладная статистика. М.: Экзамен.
Орлов А.И. (2012). Состоятельные критерии проверки абсолютной однородности независимых выборок // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. Т. 78. № 11. С. 66–70.
Себер Дж. (1980). Линейный регрессионный анализ. М.: Мир.
Hinkley D.V. (1969). Inference about the Intersection in Two-Phase Regression // Biometrica. Vol. 56(3). P. 495–504.
Hudson D.J. (1966). Fitting Segmented Curves Whose Join Points Have to Be Estimated // Journal American Statistical Association. Vol. 61. P. 1097–1129.
Zar J.H. (1984). Biostatistical Analysis. Englewood Cliffs: Prentice-Hall.

Поступила в редакцию 13.03.2015 г.


Том 53, Выпуск 2

Позамантир Э.И. Иерархическая система моделей межотраслевого баланса и территориального размещения производства. Часть 1. Постановка задачи и общий подход к ее решению;
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (2), 5-23.

      Эльмар Ильич Позамантир - доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление", Институт системного анализа Российской академии наук, Москва; e.pozamantir@yandex.ru

Аннотация. В статье приведена модель динамического межотраслевого баланса, которая включает удельные транспортные наценки, но не учитывает возможность их изменения в зависимости от выбираемых объемов производства и потребления продуктов. Такая зависимость определяется тем, что при изменении объемов производства и потребления может изменяться их размещение по территории страны, а следовательно, и определяемая размещением производства и потребления средняя дальность перевозок, которая, в свою очередь, влияет на величину удельных транспортных наценок. Кроме того, в модели МОБ определяются лишь целесообразные, обеспеченные источниками финансирования объемы инвестиций в инфраструктуру транспорта, но необходимо еще определить состав конкретных территориально фиксированных объектов инфраструктуры, которые должны быть реконструированы или построены заново. Для получения указанных недостающих показателей разработана система моделей, в которой модель МОБ и модель выбора территориального размещения производства взаимосвязаны. Из модели МОБ в модель размещения производства передаются суммарные по стране объемы производства и потребления продуктов и объемы инвестиций, а в задаче размещения эти суммарные величины распределяются по территории страны так, чтобы минимизировать суммарные затраты на производство продукции и ее транспортировку. В обратном направлении передаются определяемые выбранным размещением значения средней дальности перевозок, а также перечень транспортных объектов, пропускная способность которых должна быть увеличена для реализации выбранного размещения. Показано, что задача выбора размещения производства и потребления продуктов представляет собой задачу линейного программирования чрезвычайно большой размерности, однако она имеет специальную блочную структуру, позволяющую организовать эффективный вычислительный процесс. Уравнения, связывающие между собой отдельные блоки, подразделяются на части, соответствующие каждому блоку, путем введения дополнительных переменных, значения которых итеративно улучшаются на основе использования двойственных оценок ограничений блоков. Предусмотрены верификация и калибровка модели путем выполнения расчетов по данным отчетного периода и сопоставления полученных расчетом данных с отчетными. Ключевые слова: объем выпуска продукции; территориальное размещение; расчетная транспортная сеть; узлы и участки сети; объемы отправления и прибытия в узле; многоуровневое блочное линейное программирование.
Классификация JEL: C02, C31, C68, E17, L91, L92.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Аганбегян А.Г., Селиверстов В.Е., Суслов В.И. (2007). Многорегиональные системы: экономико-математическое исследование. Новосибирск: Сибирское научное издательство.
Бирман И.Я., Минц Л.Е. (ред.) (1963). Математические методы и проблемы размещения производства. М.: Экономиздат.
Гонтарь Н.В. (2013). Факторы и современные особенности размещения промышленного комплекса России. Москва: РЭУ им. Г.В. Плеханова.
Гранберг А.Г., Селиверстов В.И., Суслов В.И. (1989). Оптимизационные межрегиональные межотраслевые модели. Новосибирск: Наука.
Леонтьев В.В. (1925). Баланс народного хозяйства СССР. Методологический разбор работы ЦСУ // Плановое хозяйство. № 12.
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. (2007). Применение вычислимых моделей в государственном управлении. М.: Научный эксперт.
Мелентьев Б.В. (2014). Региональная экономическая политика. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН.
Позамантир Э.И., Тищенко Т.И. (2010). Макроэкономическая оценка эффективности развития инфраструктуры (на примере транспортного комплекса). В сб.: "Оценка эффективности инвестиций". Лившиц В.Н. (ред.). М.: ЦЭМИ РАН. С. 97-108.
Позамантир Э.И. (2014). Вычислимое равновесие экономики и транспорта. М.: Поли Принт Сервис.
Широв А.А. (2015). Многоуровневые исследования и долгосрочная стратегия развития экономики. М.: МАКС Пресс.
Dietzenbacher E. (2013). Input-Output Analysis: The Next 25 Years // Economic System Research Lenzen. Vol. 25. No. 4. Р. 369-389.
Tobben J., Kronenberg T.H. (2015). Construction of Multi-Regional Input-Output Tables using the CHARM Method // Economic System Research. Т. 27. No. 4. Р. 487-507.

Поступила в редакцию 17.08.2016 г.


Граборов С.В., Пителин А.К. Мажоритарная оптимальность прямого и косвенного налогообложения граждан
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (2), 24-39.

      Сергей Владимирович Граборов - к.э.н., старший научный сотрудник ЦЭМИ РАН, к.э.н., Москва; migmary@gmail.com
      Анатолий Константинович Пителин - к.э.н., ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН, к.э.н., Москва; pitel@cemi.rssi.ru

Аннотация. В статье исследуется возможность оптимизации нелинейной многомерной налоговой структуры по правилу большинства. Такая оптимизация означает определение состава группы большинства граждан и налоговой структуры, являющейся наилучшей для каждого участника этой группы. Исходной моделью служит векторная оптимизация налоговой структуры. Все граждане-налогоплательщики характеризуются фиксированными показателями доходов и имущества, а также известными функциями спроса. Налоги на доходы и имущество уплачиваются по нелинейной, а налог на потребление - по линейной шкале, причем налоговые ставки и пороговые значения налоговых баз являются оптимизируемыми величинами. Помимо налоговых функций и индивидуальных критериев, соотношения исходной модели включают ограничения на совокупный размер налоговых платежей граждан, а также на допустимые значения налоговых ставок. Исходная модель преобразуется в задачу мажоритарной оптимизации. Решением задачи считаются значения пороговых уровней налоговых баз и соответствующие им налоговые ставки, минимизирующие налоговые платежи одновременно для всех участников группы. Показано, что устойчивая мажоритарная группа граждан может быть сформирована из налогоплательщиков, доходы или имущество которых не превышают медианных размеров. Для всех участников группы оптимальным является прогрессивное налогообложение. Установлена необходимость введения в модель дополнительных коалицеобразующих условий, обеспечивающих принятие единого решения об оптимальных налоговых ставках всеми участниками группы большинства. Найдены и обоснованы условия, при которых критерии всех участников этой группы становятся идентичными, что гарантирует принятие единого решения о налоговых ставках. В статье предложен мажоритарный оптимальный вариант совместного использования прогрессивных прямых и дифференцированных косвенных налогов на граждан. Представлены порядок и формулы расчета соответствующих налоговых ставок.
Ключевые слова: бюджетно-налоговые решения, многокритериальная оптимизация, правило большинства, прямые и косвенные налоги.
Классификация JEL: H2.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда в рамках проекта научных исследований "Прикладная процедура оценки макроэкономической эффективности бюджетно-налоговых решений" (проект 15-02-00284).

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Аткинсон Э.Б., Стиглиц Дж.Э. (1995). Лекции по экономической теории государственного сектора. М.: Аспект Пресс.
Граборов С.В. (2013). Процедуры общественного выбора линейной бюджетно-налоговой структуры // Экономика и мат. методы. Т. 49. № 2. С. 71-86.
Граборов С.В. (2015). Мажоритарная оптимизация налогов, трансфертов, цен и заработных плат // Экономика и мат. методы. Т. 51. № 1. С. 80-96.
Зак Ю.А. (2011). Принятие многокритериальных решений. М.: Экономика.
Занадворов В.С., Колосницына М.Г. (2006). Экономическая теория государственных финансов. М.: ГУ ВШЭ.
Захаров А.В. (2009). Модели политической конкуренции: обзор литературы // Экономика и математические методы. Т. 45. № 1. С. 110-128.
Коровкин В.В. (2006). Основы теории налогообложения. М.: Экономист.
Мещерякова О.В. (1995). Налоговые системы развитых стран мира (справочник). М.: Фонд "Правовая культура".
Налоговые реформы. Теория и практика (2015). Майбурова И.А., Иванова Ю.Б. (ред.) М.: Юнити.
Пушкарева В.М. (2001). История финансовой мысли и политики налогов. М.: Финансы и статистика.
Стиглиц Дж.Ю. (1997). Экономика государственного сектора. М.: МГУ, Инфра-М.
Черник Д.Г., Шмелев Ю.Д. (2011). Кризис и налоги. М.: Экономика.
Эрроу К.Дж. (2004). Коллективный выбор и индивидуальные ценности. М.: ГУ ВШЭ.
Caucutt E.M., Imrohoroglu S., Kumar K. (2006). Does the Progressivity of Income Taxes Matter for Human Capital and Grouth? // Journal of Public Economic Theory. Vol. 8. No. 1. P. 95-118.
Hariton C., Piaser G. (2007). When Redistribution Leads to Regressive Taxation // Journal of Public Economic Theory. Vol. 9. No. 4. P. 589-606.
Persson T., Tabellini G. (2000). Political Economics: Explaining Economic Policy. London: The MIT Press.
Roemer J. (1999). The Democratic Political Economy of Progressive Income Taxation // Econometrica. Vol. 67. No. 1. P. 1-19.

Поступила в редакцию 23.06.2016 г.


Баженов О.В., Галенкова А.Д., Косова Е.С., Сафронов А.А.,Сутормина М.А. Эконометрическая оценка факторов, влияющих на размер финансового сектора экономики
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (2), 40-49.

      Олег Викторович Баженов - к.э.н., доцент кафедры учета, анализа и аудита ФГАОУ ВПО "Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина", Екатеринбург; 6819@list.ru
      Алёна Дмитриевна Галенкова - студентка ФГАОУ ВПО "Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина", Екатеринбург; agalenkova@mail.ru
      Екатерина Сергеевна Косова - студентка ФГАОУ ВПО "Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина", Екатеринбург; ekanuts@mail.ru
      Антон Александрович Сафронов - студент ФГАОУ ВПО "Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина", Екатеринбург; antsaf96@yandex.ru
      Марина Александровна Сутормина - студентка ФГАОУ ВПО "Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина", Екатеринбург; sutormina-m@mail.ru

Аннотация. В настоящий момент среди исследователей и экспертов не существует единого мнения по поводу того, как связаны между собой размер и структура финансового сектора и экономический рост. Финансовый сектор как существенный компонент экономики страны включает все финансовые отношения между различными субъектами в процессе формирования, распределения и использования финансовых ресурсов. Основными целями любой экономической политики являются стабильность, экономический рост и устойчивое развитие, тесно связанные со способностью финансового сектора качественно осуществлять свои функции. Тогда, основной целью финансовой системы в экономике является обеспечение долгосрочного экономического роста за счет эффективного финансирования экономики. Авторы проанализировали влияние различных показателей экономического роста на размер финансового сектора на основе регрессионного анализа панельных межстрановых годовых данных с 2000 по 2015 г. в развитых странах (США, Канада, Германия, Франция) и развивающихся странах (страны блока БРИКС) с помощью программного пакета Stata. На основе исследования сделаны выводы о направлении и силе влияния таких факторах экономического роста, как потребление на душу населения, размер учетной ставки, коэффициент соотношения выданных банковских кредитов и привлеченных депозитов, доли инвестиций в основной капитал в ВВП и уровня инфляции на размер финансового сектора. Результаты могут быть использованы для прогнозирования развития национальной экономики и ее финансового и нефинансового секторов. Исследование и полученные на его основании выводы могут представлять интерес для финансовых институтов и экономистов, занимающихся изучением аналогичной или схожей проблематики.
Ключевые слова: финансовый сектор, факторы экономического роста, регрессионный анализ, потребление на душу населения, инвестиции в основной капитал, уровень инфляции, национальная биржа, развивающиеся страны.
Классификация JEL: С55, С58.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Блэк Дж. (2000). Экономика. Толковый словарь. М.: ИНФРА-М, Весь Мир.
Мазняк В.М. (2001). Собственный капитал банка и риск. [Электронный ресурс] // Финансовые исследования. Научно-образовательный и прикладной журнал. № 3. Режим доступа: http://finis.rsue.ru/2001_N3/maznyk.htm, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: апрель 2016 г.).
Пономаренко С. (2004). Финансовый сектор и издержки инфляции в странах с переходной экономикой. М.: ИЭПП.
Anzoategui D., Martinez P., Maria S., Rocha R.R. (2010). Bank Competition in the Middle East and Northern Africa Region // Review of Middle East Economics and Finance. Vol. 6. No. 2. Article 2. P.11-27.
BelkeA., Haskamp U., Setzer R. (2015). Regional Bank Efficiency and Its Effect on Regional Growth in "Normal" and "Bad" Times. Ruhr Economic Papers No. 586. P. 4-31.
Fung??ov? Z., Solanko L., Weill L. (2010). Market Power in the Russian Banking Industry. Bank of Finland Discussion Papers. No. 3. P. 1-27.
Lak?tutien? A. (2008). Correlation of the Indicators of the Financial System and Gross Domestic Product in European Union Countries // Engineering Economics. No. 3(58). P. 7-13.
Lucas R.E. Jr. (1988). On the Mechanics of Economic Development // Journal of Monetary Economics. Vol. 22. No. 1. P. 3-42.
Nayak G. (2012). Why Credit Deposit Ratio is a Key Measure. [Электронный ресурс] // The Economic Times. Режим доступа: http://articles.economictimes.indiatimes.com, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: апрель 2016).
Robinson J. (1956). The Generalization of the General Theory. The Rate of Interest and Other Essays. London: MacMillan. P. 86.
Ross S. (2016). How Does a High Discount Rate affect the Economy? [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.investopedia.com, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: апрель 2016).
Schumpeter J.A. (1934). The Theory of Economic Development. (1912 translated by Opie R.). Cambridge: Harvard University Press. P. 137-148.
Shuaib I.M., Ndidi D.E. (2015). Capital Formation: Impact on the Economic Development of Nigeria 1960-2013 // European Journal of Business, Economics and Accountancy. No. 3. Р. 23-24.
Simiona D., Stanciua M. (2015). Correlation Analysis between Structure Financial System and Economic Growth in Romania // Emerging Markets Queries in Finance and Business. No. 32. P. 1332-1341.
Zhuang J., Gunatilake H., Niimi Y., Khan M.E., Jiang Y., Hasan R., Khor N., Lagman-Martin A.S., Bracey P., Huang B. (2009). Financial Sector Development, Economic Growth, and Poverty Reduction: A Literature Review // ADB Economics Working Paper Series. No. 173. P. 2-9.

Поступила в редакцию 12.05.2016 г.


Афанасьев А.А. Прогнозирование добычи нефти и газового конденсата в вычислимой модели денежного обращения российской экономики
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (2), 50-65.

      Антон Александрович Афанасьев - доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН, профессор НИУ ВШЭ, Москва; aanton@cemi.rssi.ru

Аннотация. В статье предлагается модификация вычислимой имитационной модели денежного обращения российской экономики, разработанной в лаборатории социального моделирования ЦЭМИ РАН совместно с академиком В.Л. Макаровым и н.с. А.А. Лосевым за счет дезагрегирования блока "Нефтегазовая промышленность" на два модифицированных модельных блока - "Геологоразведка нефти и газа" и "Добыча нефти и газа". В данной статье мы исследуем лишь модели, относящиеся к геологоразведке и добычи нефти и газового конденсата, оставив разработку аналогичных моделей для природного и попутного газа для следующего исследования. Для моделирования добычи нефти и газового конденсата было решено разделить все 144 месторождения и центры нефтедобычи России на пять групп в зависимости от уровня добычи нефти в 2014 г. На основе представленных в статье двух модельных подблоков геологоразведки и добычи нефти и газового конденсата, разработанных для вычислимой модели денежного обращения экономики России, были спрогнозированы объемы добычи российской нефти и газового конденсата до 2035 г. по пяти агрегированным центрам добычи нефти, федеральным округам и России в целом в рамках инерционного сценария развития экономики 2014 г. При значениях внутренней цены на нефть, ставке НДПИ, цене и ставки аренды новых основных средств, прочих фиксированных затрат на добычу нефти, заданных на уровне 2014 г. расчеты показали снижение объемов добычи нефти и газового конденсата в России на 5% к 2035 г.
Ключевые слова: прогнозирование; добыча нефти и газового конденсата; российская экономика; вычислимая модель денежного обращения; нефтяные месторождения; геологоразведка, налоговый маневр.
Классификация JEL: C53, L71, Q35, Q41, Q47.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 17-06-00463 А) и Российского гуманитарного научного фонда (проект 17-02-00457 А).

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Афанасьев А.А. (2008). Экономико-математическое моделирование и прогнозирование добычи природного газа в Тюменской области // Газовая промышленность. № 6. С. 19-25.
Афанасьев А.А. (2009а). Эконометрическое исследование производственных функций газодобывающей промышленности Красноярского края // Экономика и мат. методы. Т. 45. № 3. С. 3-11.
Афанасьев А.А. (2009б). Производственные функции газодобывающей промышленности Тюменской области и дочерних обществ ОАО "Газпром" в 1993-2007 гг. // Экономика и мат. методы. Т. 45. № 2. С. 37-53.
Афанасьев А.А. (2012). Эконометрические модели прогнозирования добычи природного газа // Oil & Gas Journal Russia. № 10 (65). C. 76-81.
Варшавский Л.Е. (1976a). Генетическое моделирование экономического развития нефте- и газодобывающей промышленности (на примере газодобывающей промышленности СССР). Дисс. на соискание уч. степени к.э.н. по специальности 08.00.13. М.: ЦЭМИ АН СССР.
Варшавский Л.Е. (1976б). Об использовании производственных функций при прогнозировании показателей разработки газовых месторождений. В сб.: "Экономика газовой промышленности". Вып. 5. М.: ВНИИЭГазпром. C. 21-28.
Варшавский Л.Е. (1976в). О прогнозно-аналитическом моделировании развития газодобывающей промышленности. В сб. "Экономика газовой промышленности". Вып. 12. М.: ВНИИЭГазпром. С. 16-24.
Гафаров Н.А., Калитюк С.А., Глаголев А.И., Моисеев А.В. (2011). Глобальный газовый бизнес: новые тенденции, сценарии, технологии. М.: ООО "Газпром экспо".
Клименко А.В. (1980). Прогнозирование добывающих отраслей с учетом природного фактора. В сб.: "Методы построения и использования макроэкономических и отраслевых производственных функций". М.: ЦЭМИ АН СССР. С. 152-174.
Макаров В.Л. (1999). Вычислимая модель российской экономики (RUSEC). Препринт № WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН.
Макаров В.Л., Афанасьев А.А., Лосев А.А. (2011). Вычислимая имитационная модель денежного обращения // Экономика и мат. методы. Т. 47. № 1. С. 3-27.
Мартос В.Н. (1989). Методические указания по прогнозированию нефтеотдачи на стадии разведки месторождений. М.: ВНИГНИ.
Насинник З.А. (1975). Прогнозирование себестоимости нефти и попутного газа. М.: Недра.
Никонов Н.И. (2006). Рациональный комплекс поисково-разведочных работ на нефть и газ: курс лекций. Ухта: УГТУ.
Christiano L., Motto R., Rostagno M. (2010). Financial Factors in Economic Fluctuations. Working Paper 1192. Frankfurt-am-Main: European Central Bank.
Christoffel K., Coenen G., Warne F. (2008). The New Area-Wide Model of the Euro Area - a Micro-Founded Open-Economy Model for Forecasting and Policy Analysis. Working Paper 944. Frankfurt-am-Main: European Central Bank.
Chung H., Kiley M.T., Laforte J.-Ph. (2010). Documentation of the Estimated, Dynamic, Optimization-based (EDO) Model of the U.S. Economy: 2010 Version. Washington: Federal Reserve Board.
Edge R.M., Kiley M.T., Laforte J.-Ph. (2007). Documentation of the Research and Statistics Division's Estimated DSGE Model of the U.S. Economy: 2006 Version. Washington: Federal Reserve Board.
Erceg Ch.J., Guerrieri L., Gust Ch. (2006). SIGMA: A New Open Economy Model for Policy Analysis. International Finance Discussion Paper No. 835 (Revised). Washington: Board of Governors of the Federal Reserve System.
Fagan G., Henry J., Mestre R. (2005). An Area-Wide Model for the Euro Area // Economic Modeling. Vol. 22. P. 39-59.
Fujiwara I., Hara N., Hirose Y., Teranishi Y. (2005). The Japanese Economic Model (JEM) // Monetary and Economic Studies. Vol. 23. № 2. P. 61-142.
GEM: A New International Macroeconomic Model (2004). Washington: International Monetary Fund.
Harrison R., Nikolov K., Quinn M., Ramsay G., Scott A., Thomas R. (2005). The Bank of England Quarterly Model. London: Bank of England.
Laxton D., Isard P., Faruqee H., Prasad E., Turtelboom B. (1998). MULTIMOD Mark III: the Core Dynamic and Steady-State Models. Washington: International Monetary Fund.
Lees K. (2009). Introducing KITT: The Reserve Bank of New Zealand new DSGE Model for Forecasting and Policy Design // Reserve Bank of New Zealand Bulletin. Vol. 72. June. P. 5-20.
Murchison S., Rennison A. (2006). ToTEM: The Bank of Canada's New Quarterly Projection Model. Rapport technique No. 97. Ottawa: Banque du Canada.
Roger S., Vlcek J. (2012). Macrofinancial Modeling at Central Banks: Recent Developments and Future Directions. IMF Working Paper № 2/21. Washington.

Поступила в редакцию 22.11.2016 г.


Денисов В.И. Мотивационные механизмы и предпосылки роста сельскохозяйственного производства в России
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (2), 66-75.

      Виктор Иванович Денисов - д.э.н., главный научный сотрудник ЦЭМИ РАН, Москва, lavtube@yandex.ru

Аннотация. Проанализированы сохранившиеся прежние и новые условия работы сельскохозяйственных предприятий в России, в наибольшей мере воздействующие на конечные результаты их деятельности. Рекомендованы направления совершенствования принципов и практики предоставления государственной помощи сельским товаропроизводителям, а также показаны наиболее эффективные варианты использования средств поддержки. В дополнение к давней и действующей сейчас традиции их распределения на внутрихозяйственные, чисто производственные нужды; предложено их направлять на финансирование дорожного строительства, развитие социальной сферы, рынков труда и технологий. Приведены результаты статистического анализа и вероятностных расчетов, предполагающие высокую экономическую эффективность использования средств поддержки именно в этом направлении. Показано усиление роли аграрного производства в общем развитии народного хозяйства РФ. Укрепление экономики аграрного сектора России выходит далеко за границы только отраслевого аспекта. Круг решаемых при этом взаимосвязанных задач чрезвычайно широк. Исходным моментом здесь можно считать создание условий для гарантированного и бесперебойного насыщения внутреннего рынка сельскохозяйственной продукцией. Социальный заказ - улучшение снабжения населения продовольственными товарами, снижение их розничных цен. Следствием достижения такой цели будет преодоление импортной зависимости, расширение ареалов российского экспорта, рост ВВП, ослабление зависимости страны от экономики энергопроизводящих отраслей и цен реализации энергоресурсов на мировом рынке, ослабление инфляции. Решение этих задач входит в ряд уже общенациональных приоритетов ускоренного экономического развития.
Ключевые слова: экономика АПК (агропромышленный комплекс), государственная поддержка сельскохозяйственных предприятий, экономико-математический анализ и моделирование, стимулы экономического роста.
Классификация JEL: Q 50.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 16-06-00029).

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Буздалов И.Н. (2005). Аграрный протекционизм в условиях рыночных реформ и процессов глобализации // Вестник Российского гуманитарного научного фонда. № 3. С. 32-38.
Буздалов И.Н. (2006). Состояние и проблемы регулирования устойчивости агропроизводственной системы // Вестник Российского гуманитарного научного фонда. № 3. С. 27-34.
Буздалов И.Н. (2008). Приоритеты сельского развития // Вестник Института экономики РАН. № 3. С. 51-57.
Денисов В.И. (2004а). Аграрная реформа: необходимые изменения // Проблемы развития. № 4. С. 33-41.
Денисов В.И. (2004б). Мотивационные механизмы интенсификации использования производственно-ресурсного потенциала АПК // Общество и экономика. № 5-6. С. 43-51.
Денисов В.И. (2005). Предпосылки экономического роста производства АПК // Экономическая наука современной России. № 4 (31). С. 76-88.
Денисов В.И. (2008). Перспективы усиления инвестиционной активности в АПК // Международный сельскохозяйственный журнал. № 5. С. 52-63.
Денисов В.И. (2013). Задачи и критерии оценивания направлений государственной поддержки сельскохозяйственных предприятий // Экономическая наука современной России. № 3 (62). С. 65-72.
Назаренко В.И. (2010). Мировое сельское хозяйство и Россия. Екатеринбург: Изд-во Уральской государственной сельскохозяйственной академии.
Назаренко В.И. (2014). Продовольственная безопасность. М.: Памятники исторической мысли.

Поступила в редакцию 12.04.2016 г.


Вороновицкий М.М. О стадном поведении в динамической модели замкнутого однотоварного рынка, участниками которого являются конечные автоматы
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (2), 76-89.

      Марк Моисеевич Вороновицкий - кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник ИПР РАН, Москва; v_mark50@hotmail.com

Аннотация. В работе исследуется модель однотоварного рынка с неизменными количествами денег и товара. В каждый момент времени каждый участник может иметь один из трех статусов: продавец, покупатель или не участвовать в торговле. 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. В качестве участников торговли рассматриваются конечные автоматы с двумя алгоритмами выбора цены с различными уровнями риска. В предлагаемой работе исследуются механизмы стадного поведения агентов, т.е. случай, когда участники, отказываясь от использования собственной информации о ситуации и последствиях своих решений, повторяют действия некоторого большинства участников коллектива. Данная работа преследует достаточно скромную цель - исследовать возможности стадного поведения в этой модели. В нашей работе о модели однотоварного замкнутого рынка, в которой поведение участников моделировалось с помощью конечных автоматов (Вороновицкий, 2016), было показано, что в большинстве случаев траектория системы попадает в стационарное множество (в каждом случае свое) и характеризуется почти постоянной средней ценой рынка. В настоящей работе посредством компьютерного исследования этой же модели показана возможность двух видов стадного поведения: 1) индуцирующего рост средней цены рынка; 2) ведущего к падению средней цены рынка. Стадное поведение может возникать только на конечном отрезке времени.
Ключевые слова: математическая модель, стадное поведение, игра на повышение, игра на понижение, замкнутый рынок, однотоварный рынок, динамика цен, траектория, стационарное множество, стационарное состояние, конечные автоматы.
Классификация JEL: C51, D01.
Работа выполнена в Институте проблем рынка РАН и финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 14-06-00110).

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Вороновицкий М.М. (2016). Динамическая модель замкнутого однотоварного рынка с конечными автоматами в качестве участников // Экономика и математические методы. Т. 52. № 2. С. 57-72.
Вороновицкий М.М., Цветков В.А. (2012). Модели стадного поведения участников рынка М.: ИПР РАН.
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.
Banerjee A.V. (1992). A Simple Model of Herd Behavior // The Quarterly Journal of Economics. Vol. CVII. August. Р. 797-817.
Bikhandany S., Hirsheifer D., Welch I. (1992). A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural Change as Information Cascades' // Journal of Political Economy. Vol. 100. Nо. 5. Р. 992-1026.
Avery C., Zemsky P. (1998). Multidimensional Uncertainty and Herd Behavior in Financial Market American Economic Review. Vol. 88. Nо. 4. Р. 724-748.
Bichandany S., Sharma S. (2000). Herd Behavior in Financial Markets. A Review IMF Working paper, IMF Institute WP/00/48.
Topol R. (1991). Bubbles and Volatility of Stock Prises; Effect of Mimenic Copnyagion // The Economic Journal. Vol. 101. P. 176-809.

Поступила в редакцию 21.06.2016 г.


Егорова Н.Е. Применение эвристических процедур в задачах многоуровневого управления
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (2), 90-100.

      Наталья Евгеньевна Егорова - доктор экон. наук, профессор, главный научный сотрудник, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки ЦЭМИ РАН, Москва; nyegorova@mail.ru

Аннотация. В работе проведен сопоставительный экономико-математический анализ различных алгоритмов решения определенного класса задач согласования экономических интересов субъектов, находящихся на различных уровнях иерархической системы управления и имеющих различные критерии оценки своей деятельности. Задачи согласования представлены моделями многокритериальной оптимизации с наличием идеальной точки (моделями А. Вержбицкого), решение которых может осуществляться как формальными методами, так и алгоритмами, включающими эвристические процедуры). Методологической основой работы служит концепция Парето-оптимальности, определяющая согласованное решение как компромисс экономических интересов участников и методика О. Ларичева, применяемая для анализа корректности эвристических процедур в многокритериальных задачах оптимизации. Предложена серия итеративных формально-эвристических алгоритмов поиска согласованного (компромиссного) решения, являющихся модификациями их известных аналогов (Вержбицкого и Зелени) и реализующих возможные схемы сближения идеальной точки с границей области Парето. Произведена оценка корректности используемых в данных алгоритмах эвристических процедур и показаны преимущества разработанного формально-эвристического инструментария (в том числе - скорость сходимости к компромиссному решению и учет при решении задачи не формализуемых критериев экономических субъектов) в сравнении с имеющимися методами, предназначенного для согласования экономических интересов в многоуровневых системах управления. Сделан вывод о целесообразности разработки и применения данного инструментария в условиях возрастания роли неформальных факторов в управлении современными экономическими процессами и необходимостью встраивания их в систему поддержки принятия решений.
Ключевые слова: экономико-математический инструментарий, эвристические процедуры, многоуровневые системы управления, лицо, принимающее решение, человеко-машинные процедуры, согласование управленческих решений.
Классификация JEL: C02, C52, C65.
Статья подготовлена при финансовой поддержке Российский фонд фундаментальных исследований (проект 16-06-00012) "Теоретико-методологические основы, модели и методы согласования интересов в многоуровневых системах управления".

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Аганбегян А.Г., Багриновский К.А., Гранберг А.Г. (1972). Система моделей народнохозяйственного планирования. М.: Мысль.
Антамошкин О.А. (2009). Система поддержки принятия решений на основе многоатрибутивных методов // Вестник СибГАУ. Вып. 4. С. 69-71. Багриновский К.А. (1977). Основы согласования плановых решений. М.: Наука.
Бушенков В.А., Лотов А.В. (1982). Методы построения и использования обобщенных множеств достижимости. М.: ВЦ АН СССР.
Егорова Н.Е. (1987). Вопросы согласования плановых решений с использованием имитационных систем. М.: Наука.
Ларичев О.И. (1987). Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука.
Лопатников Л.И. (2003). Экономико-математический словарь: словарь современной экономической науки. М.: Дело.
Лотов А.В. (1981). Анализ потенциальных возможностей экономических систем // Экономика и математические методы. Т. 17. Вып. 2. С. 261-267.
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. (2007). Применение вычислительных моделей в государственном управлении. М.: Научный эксперт.
Подиновский В.В., Гаврилов В.М. (1975). Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Советское Радио.
Поманский Л.Б. (1983). О сходимости процессов согласования экономических интересов: учебное пособие // Экономика и математические методы. Т. 19. Вып. 4. С. 598-607.
Трофимова Л.А., Трофимов В.В. (2012). Методы принятия управленческих решений. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ.
Энгель Е.А. (2011). Модели и методы интеллектуальной поддержки при принятии управленческий решений // Вестник СибГАУ. Вып. 4. С. 106-112.
Charnes A., Cooper W.W. (1961). Management Models and the Industrial Applications of Linear Programming. Vol. 1. N.Y.: John Willey and Sons.
Salukwadze M.E. (1974). On the Existence of Solutions in Problems of Optimization under Vector-Valued Criteria // Journal of Optimization Theory and Applications. No. 12. P. 203-217.
Simon H., Newell A. (1988). Heuristic Problem Soloing; the Next Advance in Operation Research // Operatic-research. Vol. 6. No. 1. P. 1-10.
Wierzbicki A.P. (1982). A Mathematical Basis for Satisficing Decision Making // Mathematical Modelling. No. 3. P. 391-405.

Поступила в редакцию 07.07.2016 г.


Половян А.В., Вишневская Е.Н. Регулирование коэволюции экономико-экологических популяций в контексте устойчивого развития
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (2), 101-117.

      Алексей Владимирович Половян - доктор экономических наук, доцент, директор, ГУ "Институт экономических исследований", Донецк; polovyan@yandex.ru
      Елена Николаевна Вишневская - кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории и государственного управления, Донецкий национальный технический университет, Донецк; vishn.elena@gmail.com

Аннотация. Новая индустриализация в мире и формирование новой глобальной промышленной структуры обостряет проблемы устойчивого развития. Часто экологически чистое развитие одних стран достигается за счет загрязнения экологии других, что создает проблемы для всех, и их решение требует международного регулирования. Для обоснования такого регулирования предложена математическая модель, которая описывает взаимодействие двух экономико-экологических популяций, представленных совокупностями предприятий и населения обособленных территорий. Территории отличаются доминирующими производственными технологиями, паттернами поведения экономических субъектов и экологическими последствиями их деятельности. Для построения модели использован синтез агентного и системно-динамического моделирования. Параметризация модели осуществлена на основе показателей функционирования Германии (пример экологически благополучной территории) и Украины (пример экологически неблагополучной территории). Проведенные эксперименты позволили оценить действенность трех различных способов регулирования коэволюции популяций с целью смягчения экологических проблем: 1) наказаний в форме повышения относительных издержек грязного поведения экономических субъектов на экологически неблагополучной территории посредством усиления экологического налогообложения; 2) поощрений в форме повышения относительных выгод чистого поведения экономических субъектов посредством трансферта на эту территорию более эффективных технологий очистки загрязнений; 3) смешанного воздействия, предполагающего комбинацию наказаний и поощрений. В результате моделирования выявлено, что наилучшие результаты дает смешанное воздействие, когда регулирование начинается с поощрения - трансферта технологий на экологически неблагополучную территорию, повышающего общую эффективность природоохранной деятельности на ней, а затем продолжается через усиление наказаний, стимулирующих изменение паттернов поведения экономических агентов и развитие инновационной системы, способной генерировать более эффективные технологические решения экологических проблем.
Ключевые слова: коэволюция, эколого-экономическая популяция, технология, системная динамика, агентное моделирование, экономическое регулирование.
Классификация JEL: C63, O33, Q56.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Дементьев В. (2006). Ловушка технологических заимствований и условия ее преодоления в двухсекторной модели экономики // Экономика и математические методы. Т. 42. № 4. С. 17-32.
Дементьев В. (2009). Догоняющее развитие через призму теории "длинноволновой" технологической динамики: аспект "окон возможностей" в кризисных условиях // Российский экономический журнал. № 1-2. С. 34-48.
Becker M. (2008). Handbook of Organizational Routines. M.C. Becker (ed.). Cheltenham: Edward Elgar Publishing.
Bergh J. van den, Hofkes M. (ed.) (2010). Theory and Implementation of Economic Models for Sustainable Development. Dordrecht, Boston, London: Kluwer Academic Publishers.
Bonabeau E. (2002). Agent-Based Modeling: Methods and Techniques for Simulating Human Systems // PNAS. Vol. 99(3). P. 7280-7287. Bosetti V. (ed.) (2009). Modelling Sustainable Development: Transitions to a Sustainable Future. Bosetti V., Gerlagh R., Schleicher S. (eds.). Cheltenham: Edward Elgar Publishing.
Forrester J. (1970). World Dynamics. Portland, Oregon: Productivity Press.
Forrester J. (2007). System Dynamics - a Personal View of the First Fifty Years // System Dynamics Review. Vol. 23(2-3). P. 345-358. Gual M., Norgaard R.B. (2010). Bridging Ecological and Social Systems Coevolution: A Review and Proposal // Ecological Economics. No. 69. P. 707-717.
Kallis G., Norgaard R.B. (2010). Coevolutionary Ecological Economics // Ecological Economics. No. 69. P. 690-699.
Kuhndt M., Tessema F., Herrndorf M. (2008). Global Value Chain Governance for resource Efficiency Building Sustainable Consumption and Production Bridges Across the Global Sustainability Divides // Environmental Research, Engineering and Management. Vol. 3. No. 45. P. 33-41.
Meadows D.H., Meadows D.L., Randers J. (1992). Beyond the Limits: Confronting Global Collapse, Envisioning a Sustainable Future. Post Mills, Vermont: Chelsea Green.
Nelson R., Winter S. (1982). An Evolutionary Theory of Economic Change. Harvard University Press.
Safarzynska K., Bergh J. van den (2010). Evolutionary Models in Economics: a Survey of Methods and Building Blocks // Journal of Evolutionary Economics. Vol. 20. No. 3. P. 329-373.
Wiedmann T. (2009). A Review of Recent Multi-Region Input-Output Models Used for Consumption-Based Emission and Resource Accounting // Ecological Economics. No. 69. P. 211-222.

Поступила в редакцию 29.03.2016 г.


Скаржинская Е.М., Цуриков В.И. Модель коллективных действий. Часть 1. Равновесие, справедливость, эффективность
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (2), 118-133.

      Елена Матвеевна Скаржинская - д.э.н., профессор Костромского государственного университета имени Н.А. Некрасова, Кострома; yelena.skarzhinsky@gmail.com
      Владимир Иванович Цуриков - к.ф-м.н., д.э.н., доцент, профессор Костромской государственной сельскохозяйственной академии, Кострома; tsurikov@inbox.ru

Аннотация. Предлагаемая в статье модель имеет оптимизационный характер и описывает гибридную форму экономической организации агентов. В качестве ожидаемого дохода рассматривается строго выпуклая вверх функция, зависящая от размеров инвестиций (усилий), осуществляемых каждым агентом. Модель демонстрирует достижение независимыми агентами равновесного, но не эффективного исхода, проблему безбилетника, существование зависимости величины совокупного дохода от правила его распределения между агентами и их индивидуальных характеристик. При более высоких уровнях инвестирования существует множество Парето-эффективных состояний. Возможность увеличения выигрыша неразрывно связана с координацией действий. Рассматриваются различные способы координации осуществляемых агентами инвестиций. Показано, что при координации, основанной на доверии агентов друг к другу, для достижения оптимального по Парето исхода необходима предварительная договоренность о справедливом распределении (пропорционально затратам) ожидаемого совокупного дохода. Координация, основанная на использовании потенциала насилия или достигаемая с помощью штрафных санкций, влечет за собой трансакционные издержки, обусловленные поиском информации и процессом наказания. Показано, что координация позволяет повысить совокупный выигрыш относительно его величины в точке равновесия, но наличие издержек координации и/или недостаток доверия оставляют оптимум недостижимым.
Ключевые слова: модель коллективных действий, равновесие по Нэшу, эффективность по Парето, справедливость, специфические инвестиции, координация, издержки.
Классификация JEL: C02, D23.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Беккер Г.С. (2003). Человеческое поведение: экономический подход. Избранные труды по экономической теории. М.: ГУ ВШЭ.
Капелюшников Р.И. (2010). Множественность институциональных миров: Нобелевская премия по экономике-2009. Препринт WP3/2010/02 (Часть 1). М.: ГУ ВШЭ.
Милгром П., Робертс Дж. (2001). Экономика, организация и менеджмент. СПб.: Экономическая школа.
Олсон М. (1995). Логика коллективных действий. Общественные блага и теория групп. М.: ФЭИ.
Остром Э. (2011). Управляя общим: эволюция институтов коллективной деятельности. М.: ИРИСЭН.
Скаржинская Е.М., Цуриков В.И. (2014). К вопросу об эффективности коллективных действий // Российский журнал менеджмента. Т. 12. № 3. С. 87-106.
Скоробогатов А. (2007). Теория организации и модели неполных контрактов // Вопросы экономики. № 12. С. 71-95.
Тироль Ж. (2000). Рынки и рыночная власть: теория организации промышленности. СПб.: Экономическая школа.
Уильямсон О.И. (1996). Экономические институты капитализма: Фирмы, рынки, "отношенческая" контрактация. СПб.: Лениздат.
Фуруботн Э.Г., Рихтер Р. (2005). Институты и экономическая теория: Достижения новой институциональной экономической теории. СПб.: Издательский Дом СПбГУ.
Харт О.Д. (2001). Неполные контракты и теория фирмы. В сб.: Уильямсон О.И., Уинтер С.Дж. (ред.). "Природа фирмы". М.: ДЕЛО. С. 206-236.
Цуриков В.И. (2010а). Модель неполного контракта и постконтрактного перераспределения прав на доход // Экономика и математические методы. Т. 46. № 1. С. 104-116.
Цуриков В.И. (2010б). Неполная контрактация с учетом трансакционных издержек и коррупционной составляющей. Часть 1 // Экономическая наука современной России. № 3. С. 39-51.
Шаститко А. (2001). Неполные контракты: проблемы определения и моделирования // Вопросы экономики. № 6. С. 80-99. Шаститко А.Е. (2007). Экономическая теория организаций. М.: ИНФРА-М.
Crawford S.E.S., Ostrom E. (1995). A Grammar of Institutions // American Political Science Review. Vol. 89. No. 3. P. 582-600. Grossman S., Hart O. (1986). The Cost and Benefits of Ownership: A Theory of Vertical and Lateral Integration // Journal of Political Economy. Vol. 94. No. 4. P. 691-719.
Hart O.D., Moore J. (1988). Incomplete Contracts and Renegotiation // Econometrics. Vol. 56. No. 4. P. 755-785.
Ostrom E. (1998). A Behavioral Approach to the Rational Choice Theory of Collective Action // American Political Science Review. Vol. 92. No. 1. P. 1-22.

Поступила в редакцию 12.04.2016 г.


Подшивалова К.С., Подшивалов С.Ф. Временной критерий агрегации в кластерной транспортной задаче доставки грузов
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (2), 134-142.

      Кристина Сергеевна Подшивалова - кандидат технических наук, доцент кафедры "Организация и безопасность движения", Пенза; sharm-08@bk.ru
      Сергей Федорович Подшивалов - кандидат технических наук, доцент кафедры "Механика", Пенза, podshivalov.s.f@mail.ru

Аннотация. Рассматривается эвристический подход для решения транспортной задачи при партионной доставке однородного груза в пункты непересекающихся кластеров с нескольких баз обслуживания. Математическая формулировка вопроса сводится к задаче линейного программирования. Алгоритм ее решения состоит из двух этапов и основан на идеях агрегации и дезагрегации пунктов в кластере. Оптимизационной моделью первого этапа выступает задача маршрутизации движения с баз через каждый кластер. При этом холостой пробег с каждого пункта принимается равным нулю. Благодаря этому оптимальный кольцевой или радиальный маршрут определяется с помощью одного алгоритма. Задача маршрутизации решается методом фиктивных узлов и ветвей, позволяющим неоднократно посещать вершины транспортного графа. В качестве критерия агрегации используется минимальное время грузового пробега с базы в конечный пункт разгрузки кластера на взвешенном графе. Он позволяет учесть время простоя в пунктах транспортной сети и движения между ними. На втором этапе проводится оптимальное распределение веса груза между базами и кластерами в полученном агрегированном транспортном графе с дугами, равными минимальному времени грузового пробега. Данный подход позволил решить транспортную задачу с учетом особенностей доставки мелких партий груза.
Ключевые слова: маршрутизация, кластер, транспортная задача, фиктивный узел, линейное программирование, агрегация.
Классификация JEL: С61.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Кожин А.П., Мезенцев В.Н. (1994). Математические методы планирования и управления грузовыми автомобильными перевозками. М.: Транспорт.
Костюк Ю.Л. (2013). Эффективная реализация алгоритма решения задачи коммивояжера методом ветвей и границ // Прикладная дискретная математика. № 2(20). С. 78-90.
Литл Дж., Мурти К., Суини Д., Карел К. (1965). Алгоритм для решения задачи о коммивояжере // Экономика и математические методы. Т. 1. Вып. 1. С. 94-107.
Подшивалова К.С. (2007). Повышение эффективности перевозок мелкопартионных грузов автомобильным транспортом. Автореф. дисс.... канд. техн. наук. Волгоград.
Таха Х.А. (2001). Введение в исследование операций. М.: Дом Вильямс.
David F.R., Plante R.D., Wong R.T., Evans JR. (1991). Aggregation and Disaggregation Techniques and Methodology in Optimization // Operations Research. Vol. 39. No. 4. P. 553-582.

Поступила в редакцию 06.04.2015 г.


Том 53, Выпуск 3

Позамантир Э.И. Иерархическая система моделей межотраслевого баланса и территориального размещения производства. Часть 2. Структурно-математические и вычислительные аспекты модели, алгоритм решения задачи
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (3), 3-17.

      Эльмар Ильич Позамантир — д.т.н., профессор, главный научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление», Институт системного анализа Российской академии наук, Москва; e.pozamantir@yandex.ru

Аннотация. Модель динамического межотраслевого баланса (Макаров, 2007; Позамантир, 2014) включает удельные транспортные наценки, но не учитывает возможности их изменения в зависимости от выбираемых объемов производства и потребления продуктов. Такая зависимость определяется тем, что при изменении объемов производства и потребления может изменяться их размещение по территории страны, а следовательно, и определяемая размещением производства и потребления средняя дальность перевозок, которая, в свою очередь, влияет на величину удельных транспортных наценок. Кроме того, в модели МОБ определяются лишь целесообразные, обеспеченные источниками финансирования объемы инвестиций в инфраструктуру транспорта, но необходимо еще определить состав конкретных территориально фиксированных объектов инфраструктуры, которые должны быть реконструированы или построены заново. Для получения указанных недостающих показателей разработана система моделей, в которой модель МОБ и модель выбора территориального размещения производства взаимосвязаны. Из модели МОБ в модель размещения производства передаются суммарные по стране объемы производства и потребления продуктов и объемы инвестиций, а в задаче размещения эти суммарные величины распределяются по территории страны так, чтобы минимизировать суммарные затраты на производство продукции и ее транспортировку. В обратном направлении передаются определяемые выбранным размещением значения средней дальности перевозок, а также перечень транспортных объектов, пропускная способность которых должна быть увеличена для реализации выбранного размещения. Показано, что задача выбора размещения производства и потребления продуктов представляет собой задачу линейного программирования чрезвычайно большой размерности, однако она имеет специальную блочную структуру, позволяющую организовать эффективный вычислительный процесс. Уравнения, связывающие между собой отдельные блоки, подразделяются на части, соответствующие каждому блоку, путем введения дополнительных переменных, значения которых итеративно улучшаются на основе использования двойственных оценок ограничений блоков. Предусмотрены верификация и калибровка модели путем выполнения расчетов по данным отчетного периода и сопоставления полученных расчетным путем данных с отчетными.
Ключевые слова: объем выпуска продукции; территориальное размещение, расчетная транспортная сеть, узлы и участки сети, объемы отправления и прибытия в узле, многоуровневое блочное линейное программирование.
Классификация JEL: C02, C31, C68, E17, L91, L92.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Гольштейн Е.Г., Юдин Д.Б. (1969). Задачи линейного программирования транспортного типа. М.: Наука.
Левит Б.Ю., Лившиц В.Н. (1972). Нелинейные сетевые транспортные задачи. М.: Транспорт.
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. (2007). Применение вычислимых моделей в государственном управлении. М.: Научный эксперт.
Позамантир Э.И. (2014). Вычислимое равновесие экономики и транспорта. М.: Поли Принт Сервис.
Позамантир Э.И. (2017). Иерархическая система моделей межотраслевого баланса и территориального размещения производства. Часть 1. Постановка задачи и общий подход к ее решению // Экономика и мат. методы. Т. 53. № 2.
Цурков В. (1981). Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука.

Поступила в редакцию 17.08.2016 г.


Ермаков В.В. Оценка воздействия межбюджетных трансфертов на социально-экономическое развитие регионов
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (3), 18-37.

      Владимир Владимирович Ермаков — аспирант Департамента общественных финансов, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации; юрисконсульт автономной некоммерческой организации «Центральная клиническая больница святителя Алексия, митрополита Московского»; доброволец региональной общественной организации «Милосердие»; vld1970vld@gmail.com

Аннотация. Опираясь на информацию о развитии системы межбюджетных трансфертов в 1995—2013 гг. и теоретические предпосылки их эффективности, проведены: сбор и обработка статистической информации, обоснование выбора критериев оценки неравенства регионов, отобрано большое число необходимых для анализа индикаторов, характеризующих региональное неравенство, предложена эконометрическая модель. Выполнена проверка двух исследовательских гипотез: дотации способствуют выравниванию уровня бюджетной обеспеченности регионов; МБТ способствуют уменьшению уровня межрегионального неравенства по показателям социально-экономического развития. На основании проведенного нами анализа показано, что обе выдвинутых в исследовании гипотезы не нашли подтверждения: МБТ не имеют статистически значимого влияния на межрегиональное неравенство по показателям социально-экономического развития, не приводят к значимому сокращению неравенства по фактическому уровню обеспеченности бюджетов. Сделано предположение, что это может быть связано не с неэффективным расходованием средств, а с отсутствием взаимной связи между размером МБТ и уровнем социально-экономического развития регионов. Результаты обосновывают необходимость проведения новых научных исследований в целях обоснования пересмотра бюджетной политики и оптимизации финансового механизма.
Ключевые слова: бюджет, межбюджетные трансферты, межрегиональное неравенство, уровень бюджетной обеспеченности, уровень социально-экономического развития.
Классификация JEL: Е62, H7, R5.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С. (2002). Производство и использование валового регионального продукта: Межрегиональные сопоставления. “Корректировки ВРП с учетом территориальных различий покупательной способности денег” // Российский экономический журнал. № 11—12. С. 48—70.
Демидова О.А. (2013). Выявление пространственных эффектов для основных макроэкономических показателей российских регионов. [Электронный ресурс] М.: НИУ ВШЭ. Режим доступа: http://regconf.hse.ru/uploads/2e017f2591a4579bdc0179454cb4cf9b69816b7f.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: декабрь 2015 г.).
Дробышевский С., Луговой О., Астафьева Е., Полевой Д., Козловская А., Трунин П., Ледерман Л. (2005). Факторы экономического роста в регионах РФ. М.: ИЭПП.
Зверев Д.В., Коломак Е.А. (2010). Субфедеральная фискальная политика в России: межрегиональные различия и связи. Серия: «Научные доклады: независимый экономический анализ», № 209. М.: Московский обществ. науч. фонд, Сиб. центр прикладных экон. исслед.
Зубаревич Н.В. (2010). Регионы России: неравенство, кризис, модернизация. М.: Независимый институт социальной политики.
Иванова В.И. (2014). Региональная конвергенция доходов населения: пространственный анализ // Пространственная экономика. № 4. С. 100—119.
Колмаков И.Б. (2007). Методы оптимального распределения трансфертов // Экономика и математические методы. Т. 43. № 3. С. 102—120.
Коломак Е.А. (2010). Межрегиональное неравенство в России: экономический и социальный аспекты // Пространственная экономика. № 1. С. 26—35.
Луговой О., Дашкеев В., Мазаев И., Фомченко Д., Поляков Е., Хехт А. (2007). Экономико-географические и институциональные аспекты экономического роста в регионах. М.: ИЭПП.
Маркес И., Назруллаева Е.Ю., Яковлев А.А. (2013). Деньги вместо роста: межбюджетные трансферты и электоральная поддержка в России, 2001—2008. [Электронный ресурс]
Препринт WP1/2013/03. НИУ ВШЭ. Режим доступа: https://www.hse.ru/pubs/share/direct/document/95895444, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: ноябрь 2015 г.).
Ahrend R. (2005). Speed of Reform, Initial Conditions, Political Orientation, or What? Explaining Russian Regions’ Economic Performance // Post-Communist Economies. Vol. 17. No. 3. P. 289—317.
Belotti F. (2013). XSMLE — a Command to Estimate Spatial Panel Models in Stata. Potsdam: German Stata Users Group Meeting.
Buccellato T. (2007). Convergence Across Russian Regions: A Spatial Econometrics Approach. [Электронный ресурс] Economics Working Paper No. 72. Режим доступа: http://discovery.ucl.ac.uk/17480/1/17480.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: февраль 2016 г.).
Capello M., Figueras A., Freille S., Moncarz P. (2013). The Role of Federal Transfers in Regional Convergence in Human Development Indicators in Argentina // Investigaciones Regionales. No. 27. P. 33—63.
Desai R.M., Freinkman L., Goldberg I. (2005). Fiscal Federalism in Rentier Regions: Evidence from Russia // Journal of Comparative Economics. No. 33. P. 814—834.
Erdal F., Can E., Kocabas G. (2006). Convergence of Human Development Levels: A Casual Analysis. In: “Human and Economic Resources”. [Электронный ресурс] Izmir University of Economics and SUNY Cortland (24—25 May, 2006, Izmir). P. 207—212. Режим доступа: http://eco.ieu.edu.tr/wp-content/proceedings/2006/0618.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: август 2015 г.).
Guriev S., Vakulenko E. (2012). Convergence between Russian Regions. [Электронный ресурс] CEFIR. NES Working Paper series. Working Paper No. 180. Режим доступа:https://www.hse.ru/pubs/share/direct/document/66963230, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: апрель 2015 г.).
Freinkman L., Kholodilin K.A., Thiessen U. (2009). Incentive Effects of Fiscal Equalization: Has Russian Style Improved? DIW Berlin. [Электронный ресурс] German Institute for Economic Research, DIW Discussion Paper No. 912. P. 32. Режим доступа: http://www.diw.de/sixcms/detail.php?id=diw_02.c.243894.de, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2014 г.).
Haughton J.H., Khandker S.R. (2009). Handbook on Poverty + Inequality. [Электронный ресурс] Washington: The World Bank. Режим доступа: http://siteresources.worldbank.org/INTPA/Resources/429966-1259774805724/Poverty_Inequality_Handbook_Ch06.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: декабрь 2013 г.).
Kholodilin K., Siliverstovs B., Oshchepkov A. (2009). The Russian Regional Convergence Process: Where Does It Go? [Электронный ресурс] DIW Discussion Paper No. 861. Режим доступа: https://www.hse.ru/pubs/share/direct/document/64658634, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: июль 2015 г.).
LeSage J.P., Pace R.K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. Statistics: Textbooks and Monographs. N.W.: Chapman and Hall/CRC Reference Press. Taylor & Francis Group, LLC.
Martinez-Vazquez J., Timofeev A. (2010). Intra-Regional Equalization and Growth in Russia // Comparative Economic Studies. No. 56. P. 469—489.
Solanko L. (2002). Unequal Fortunes: a Note on Income Convergence Across Russian Regions // Post-Communist Economies. Vol. 20. No. 3. P. 287—301.
Vakulenko E. (2014). Does Migration Lead to Regional Convergence in Russia? National Research University Higher School of Economics, Basic Research Program. Moscow: HSE Press. Working Papers. Series: Economics. WP BRP 53/EC/2014.

Поступила в редакцию 23.09.2015 г.


Плещинский А.С. Анализ конкуренции и сотрудничества при разработке технологических инноваций в отраслях промышленности
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (3), 38-58.

      Андрей Станиславович Плещинский — д.э.н., профессор, главный научный сотрудник ЦЭМИ РАН, Москва; pleschin@cemi.rssi.ru

Аннотация. С помощью предложенной экономико-математической модели исследован процесс конкуренции и сотрудничества при разработке технологических инноваций. Анализ выполнен с помощью двухуровневой системы игр. На первом более высоком уровне фирмы конкурируют на товарном рынке, осуществляя исследования и разработки, проводимые независимо или в сотрудничестве, или отказавшись от инноваций. В это время производство происходит на основе традиционной технологии. После того как игроки примут эти средне- или долгосрочные стратегии, они выполняют тактические решения второго уровня управления. Фирмы конкурируют путем выбора объемов выпуска продукции, производимой по новой технологии в случае завершения разработок, а при отказе от инновационного развития они применяют старый способ производства. Сформулированы условия, при выполнении которых инновационная или консервативная стратегия двух конкурирующих фирм является равновесием по Нэшу. Выявлены минимальные и максимальные значения затрат на разработку новой технологии для каждой фирмы, которые определяют ее стратегию. Эти границы издержек на нововведения равны приведенным приростам прибыли фирм от применения ими альтернативных стратегий. В координатах положительных значений инновационных затрат они задают пять областей. В каждой игроки выбирают только одну выгодную им стратегию. Доказана экономическая эффективность сотрудничества в разработке технологических инноваций в условиях несовершенной конкуренции на товарных рынках. Результаты анализа конкуренции и сотрудничества в разработке снижающих издержки технологических инноваций подтверждены на числовых примерах дуополий Курно и Штакельберга.
Ключевые слова: конкуренция, сотрудничество, технологические инновации, снижение издержек, биматричная игра, дуополия Курно, дуополия Штакельберга.
Классификация JEL: C71, C72, D43, D52, L13.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Варшавский Л.Е. (2009). Моделирование развития рынков высокотехнологичной продукции с длительным жизненным циклом (на примере рынка гражданской авиационной техники) // Теория и практика институциональных преобразований в России. Вып. 14. С. 49—64. М.: ЦЭМИ РАН.
Вороновицкий М.М. (2009). Инвестиции в снижение производственных издержек в условиях олигопольной конкуренции // Теория и практика институциональ¬ных преобразований в России. Вып. 14. С. 31—48. М.: ЦЭМИ РАН.
Дементьев В.Е. (2008). Стратегия опережения в условиях олигопольной конкуренции на рынках новой продукции // Теория и практика институциональных преобразований в России. Вып. 10. С. 5—10. М.: ЦЭМИ РАН.
Нейлбафф Б., Бранденбургер А. (2012). Конкурентное сотрудничество в бизнесе. М.: Кейс.
Плещинский А.С., Жильцова Е.С. (2013а). Анализ результатов модернизации производства в условиях олигопольной конкуренции инноватора и его преследователя // Экономика и математические методы. Т. 49. № 1. С. 88—105.
Плещинский А.С., Жильцова Е.С. (2013б). Вычислимая модель модернизируемой отрасли // Экономика и математические методы. Т. 49. № 3. С. 69—83.
Портер М. (2007). Конкурентная стратегия. М.: Альпина Бизнес Букс.
Тироль Ж. (2000). Рынки и рыночная власть: теория организации промышленности. СПб.: Экономическая школа.
Хэй Д., Моррис Д. (1999). Теория организации промышленности. СПб.: Экономическая школа.
Aghion P., Howitt P. (1999). Endogenous Growth Theory. Massachusetts: MIT Press.
Pavitt K. (1984): Sectoral Patterns of Technical Change: Towards a Taxonomy and a Theory // Research Policy. No. 13. P. 343—373.
Roketskiy N. (2015). Competition and Networks of Collaboration. Chapter of Ph. D. Dissertation at NYU. [Электронный ресурс] Режим доступа: www.ucl.ac.uk, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: ноябрь 2016 г.).

Поступила в редакцию 23.09.2016 г.


Смоляк С.А. Оптимизация скорости морского грузового судна в регулярных линейных рейсах
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (3), 59-77.

      Смоляк Сергей Абрамович — доктор экономических наук, главный научный сотрудник ЦЭМИ РАН, Москва; smolyak1@yandex.ru

Аннотация. Предлагается модель определения наиболее эффективной скорости грузового судна, осуществляющего линейные коммерческие перевозки. Модель учитывает зависимость отдельных статей эксплуатационных затрат на выполнение рейса от возраста судна и его скорости. В основу создания модели положены два принципа. Первый: стоимость объекта не превосходит суммы дисконтированных выгод от его использования за малый период времени и стоимости того же объекта в конце периода и совпадает с этой суммой при наиболее эффективном использовании объекта. Таким образом, наиболее эффективным будет движение судна с такой скоростью, которая обеспечит ему наибольшую рыночную стоимость. Второй: если на дату оценки и в некотором предшествующем ей периоде были установлены зависимости стоимости объектов от их характеристик (например, возраста), то они будут справедливы и в малом периоде после этой даты. Анализируются альтернативные критерии оптимизации скорости судов, предложенные в литературе.
Ключевые слова: грузовое судно, линейные рейсы, скорость, возраст, операционные затраты, стоимостная оценка, рыночная стоимость, обесценение, критерии оптимизации.
Классификация JEL: C51, D24, D46, L21.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Буянов А.И. (1938). Определение оптимальных сроков службы деталей и машин // Механизация и электрификация сельского хозяйства. № 12. С. 16—20.
Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. (2015). Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. М.: Поли Принт Сервис. 1300с.
Гибшман А.Е. (1963). Определение целесообразного срока службы локомотивов // Вестник ЦНИИ МПС. № 1. С. 3—8.
Гибшман А.Е. (1984). Определение экономической эффективности проектных решений на железнодорожном транспорте. М.: Транспорт. 222с.
Канторер С.Е. (1963). Определение оптимального срока службы строительных машин // Механизация строительства. № 7.
Козин Б.С., Козлов И.Т. (1964). Выбор схем этапного развития железнодорожных линий. М.: Трансжелдориздат.
Колегаев Р.Н. (1967). Определение оптимальной долговечности технических систем. М.: Советское радио. 112 с.
Лившиц В.Н. (1971). Выбор оптимальных решений в технико-экономических расчетах. М.: Экономика.
Лившиц В.Н., Смоляк С.А. (1973). Математическое моделирование процессов амортизации основных фондов // Труды ИКТП. № 36. С. 136—165.
Луговой П., Цыпин Л.Г., Аукуционек Р.А. (1973). Основы технико-экономических расчетов на железнодорожном транспорте. М.: Транспорт.
Лурье А.Л. (1973). Экономический анализ моделей планирования социалистического хозяйства. М.: Наука.
Массе П. (1971). Критерии и методы оптимального определения капиталовложений. М.: Статистика.
Международные стандарты оценки 2011 (2013). Международный совет по стандартам оценки. М.: Российское общество оценщиков.
Методика (основные положения) определения экономической эффективности использования в народном хозяйстве новой техники, изобретений и рационализаторских предложений (1977). М.: Экономика.
Микерин Г.И., Смоляк С.А. (2010). Оценка эффективности инвестиционных проектов и стоимостная оценка имущества: возможности конвергенции. М.: ЦЭМИ РАН.
Палкин Р.И. (1964). Об экономических сроках службы строительных машин // Строительные и дорожные машины. № 7.
Пейсахзон Б.Э. (1952). Вопросы эксплуатации электрических железных дорог. М.: Трансжелдориздат.
Протодьяконов М.М. (1934). Изыскания и проектирование железных дорог. М.: Трансжелдориздат.
Смоляк С.А. (2008). Проблемы и парадоксы оценки машин и оборудования. М.: РИО МАОК. 305 с.
Смоляк С.А. (2009). Эргодические модели износа машин и оборудования // Экономика и математические методы. Т. 45. № 4. С. 42—60.
Смоляк С.А. (2012a). Стохастическая модель износа машин // Экономика и математические методы. Т. 48. № 1. С. 56—66.
Смоляк С.А. (2012б). Оценка рыночной стоимости машин, подвергающихся капитальному ремонту // Экономика и математические методы. Т. 48. № 4. С. 66—79.
Смоляк С.А. (2013). Оценка рыночной стоимости машин с учетом устранимого и неустранимого износа // Экономика и математические методы. Т. 49. № 1. С. 54—72.
Смоляк С.А. (2014). Оптимизация ремонтной политики и оценка стоимости машин с учетом их надежности // Журнал Новой экономической ассоциации. № 2. С. 102—131.
Смоляк С.А., Филимонов В.В. (1975). Проблемы оптимизации воспроизводства машинного парка. Труды Шестой зимней школы по математическому программированию и смежным вопросам. С. 209—228.
Справочник оценщика машин и оборудования (2015). Нижний Новгород: Приволжский центр методического и информационного обеспечения оценки.
Ступин О.К., Лимонов З.Л. (1973). Экономическое обоснование при проектировании морских грузовых судов. Ленинград: Судостроение.
Черномордик Г.И. (1948). Технико-экономическое обоснование норм проектирования новых железных дорог. М.: Трансжелдориздат.
Assessors’ Handbook Section 581 (2016). California State Board of Equalization. [Электронный ресурс] Equipment and Fixtures Index, Percent Good and Valuation Factors. Retrieved January 4. Режим доступа: http://www.boe.ca.gov/proptaxes/pdf/ah58116.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: ноябрь 2016 г.).
Dai W.L., Fu X., Yip T.L., Hu H., Wang K. (2015). Emission Charge and Liner Shipping Network Configuration – an Economic Investigation of the Asia-Europe Route. Working Paper ITLS WP-15-23. Sidney: The University of Sidney.
Gkonis K.G., Psaraftis H.N. (2009). Some Key Variables Affecting Liner Shipping Costs. Working Paper. Athens: National Technical University of Athens.
Gudehus H. (1963). Uber die optimale Geschwindigkeit von Handelsschiffen // Hansa. Vol. 15. No. 23. P. 2387—2391.
Gudehus T. (2010a). Die kostenoptimale Geschwindigkeit von Frachtschiffen // Schiff & Hafen. Vol. 62. No. 5. P. 12—16.
Gudehus T. (2010b). Gewinnoptimale Schiffsgeschwindigkeit und strategische Flottenplanung // Schiff & Hafen. Vol. 62. No. 6. P. 12—17.
Hamburg Ship Evaluation Standards (HSES) (2009). (The Long Term Asset Value, LTAV). (n.d.). [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: http://www.vhss.de/fileadmin/Resources/Public/downloads/Erlaeuterungen_LTAV_20091222.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. нем. (дата обращения: декабрь 2016 г.).
Harrison R., Figliozzi M. (2001). Impacts of Containership Size, Service Routes, and Demand of Texas Gulf ports. Austin, Texas: Center for Transportation Research, The University Texas at Austine.
Hiramoto F. (1972). Ship Maintenance and Repair Costs Versus Age. The Department of naval architecture and marine engineering. Anna-Arbor: The University of Michigan.
Maanum M.O., Seines H.P. (2015). Determinants of Vessel Speed in the VLCC Market — Theory vs. Practice. Bergen: Norges Handelshoyskole.
Mulder J., Dekker R. (2016). Optimization in Container Liner Shipping. Econometric Institute Report 2016-05. Rotterdam: Erasmus University.
Notteboom T.E. (2009). The Effect of high Fuel Costs on Liner Service Configuration in Container Shipping // Journal of Transport Geography. Vol. 17. P. 325—337.
Notteboom T.E. (2006). The Time Factor in Liner Shipping Services // Maritime Economics and Logistics. Vol. 8. No. 1. P. 19—39.
Papadakis N.A., Perakis A.N. (1989). A Nonlinear Approach to the Multiorigin, Multidestination Fleet Deployment Problem // Naval Research Logistics. Vol. 36. P. 515—528.
Pocuca M. (2006). Methodology of Day-To-Day Ship Costs Assessment // PROMET — Traffic & Transportation. Vol. 18. No. 5. P. 337—345.
Ronen D. (1982). The Effect of Oil Price on the Optimal Speed of Ships // Journal of the Operational Research Society. Vol. 33. No. 11. P. 1035—1040.
Stopford M. (2009). Maritime Economics. London, New York: Routledge.
Terborgh G. (1948). Dynamic Equipment Policy. New York: McGraw Hill. Vessel Operating Cost Savings at Terminal 46 (2014). Commercial Strategy Department, Port of Seattle.
Zhou K. (2012). Optimization of Container Liner Speed and Deployment Based on New Environment and Bunkering Regulation. University Park: The Pennsylvania State University.

Поступила в редакцию 12.07.2016 г.


Шелемех Е.А. Расчет экзотических опционов на неполных рынках
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (3), 78-92.

      Елена Александровна Шелемех — младший научный сотрудник, ЦЭМИ РАН, Москва; letis@mail.ru

Аннотация. Рассматривается неполный рынок с дискретным временем без транзакционных издержек, состоящий из одного рискового и одного безрискового активов. Предполагается, что доходность рискового актива на каждом шаге принимает одно из трех значений. Таким образом, предусмотрены возможности роста и снижения цены рискового актива, а также временной остановки на уровне предыдущего значения. На этом рынке обращается экзотический опцион из класса контрактов, обязанность и момент исполнения которых зависит от некоторого случайного события (например, цена рискового актива достигает некоторого заданного уровня). Для расчета такого опциона на описанном неполном рынке применен минимаксный подход, отражающий точку зрения продавца опциона и состоящий в следующем. Считается, что функция риска продавца экспоненциальная и зависит от полученной продавцом премии и от дефицита капитала его портфеля в момент исполнения контракта. Распределение цен рискового актива участникам рынка неизвестно. Продавец разумен в следующем смысле. Он предполагает, что на рынке действует наихудшее для него распределение (максимизирует ожидаемое значения его риска), и в сложившейся ситуации стремится минимизировать это значение, управляя портфелем активов. Для описанной модели рынка впервые выведено рекуррентное соотношение, описывающее эволюцию минимаксного значения ожидаемого риска продавца. Для максимального значения ожидаемого риска продавца найден минимизирующий его самофинансируемый портфель (оптимальный портфель продавца). Доказано, что портфель с потреблением, соответствующий оптимальному портфелю продавца, является суперхеджирующим относительно любой дискретной вероятностной меры, а его капитал не превосходит капитала любого другого суперхеджирующего портфеля. Таким образом, полученное решение невозможно улучшить, выбирая другие функции риска. На основании полученных результатов выведены формулы для суперхеджирующих портфелей бинарного и барьерного опционов.
Ключевые слова: экзотический опцион, неполный рынок, минимаксный подход, суперхеджирование, бинарный опцион, барьерный опцион.
Классификация JEL: C73.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект 16-06-00098, 16-06-00229).

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Биллингсли П. (1977). Сходимость вероятностных мер. М.: Наука.
Гущин А.А. (2013). О верхней цене хеджирования неотрицательных платежных обязательств // Современные проблемы математики и механики. Т. VIII. Математика. Вып. 3. С. 60–72.
Демин Н.С., Андреева У.В. (2011). Экзотические опционы купли с ограничением выплат и гарантированным доходом в модели Блэка–Шоулса // Проблемы управления. № 1. С. 33–39.
Петросян Л.А. (1998). Теория игр. М.: Высшая школа.
Фельмер Г., Шид А. (2008). Введение в стохастические финансы. Дискретное время. М.: МЦНМО.
Хаметов В.М., Шелемех Е.А. (2015). Суперхеджирование американских опционов на неполном рынке с дискретным временем и конечным горизонтом // Автоматика и телемеханика. № 9. С. 125–149.
Ширяев А.Н. (1998). Основы стохастической финансовой математики (теория). Т. 2. Теория. М.: Фазис.
Ширяев А.Н. (2004). Вероятность. М.: МЦНМО.
Acciaio B., Beiglbock M., Penkner F., Schachermayer W. (2016). Model-Free Version of the Fundamental Theorem of Asset Pricing and the Super-Replication Theorem // Mathematical Finance. Vol. 26. Issue 2. P. 233–251.
Beiglbock M., Henry-Labordere P., Penkner F. (2013). Model-Independent Bounds for Option Prices — a Mass Transport Approach // Finance and Stochastics. Vol. 17. Issue 3. P. 477–501.
Carr P., Nadtochiy S. (2011). Static Hedging under Time-Homogeneous Diffusions // SIAM Journal on Financial Mathematics. Vol. 2. Issue 1. P. 794–838.
Fahim A., Huang Y. (2016). Model-Independent Superhedging under Portfolio Constraints // Finance and Stochastics. Vol. 20. Issue 1. P. 51–81.
Hull J.C. (2009). Options, Futures and other Derivatives. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall.
Kudryavtsev O.E., Levendorskii S.Z. (2009) Fast and Accurate Pricing of Barrier Options under Levy Processes // Finance and Stochastics. Vol. 13. No. 4. P. 531–562.
Schachermayer W. (2012). Optimization and Utility Functions // Documenta Mathematica. Extra Volume ISMP. P. 455–460.

Поступила в редакцию 14.12.2015 г.


Белоусов Ф.А. Модель сообществ с двумя способами воспроизводства продукта (модель «кочевников» и «землепашцев»)
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (3), 93-109.

      Федор Анатольевич Белоусов — научный сотрудник ЦЭМИ РАН, Москва; sky_tt@list.ru

Аннотация. В работе представлена модель взаимодействия двух типов цивилизаций, которые условно были названы «кочевниками» и «землепашцами». Каждый тип цивилизации характеризуется способом воспроизводства продукта, необходимого агентам обоих видов. Если землепашцы воспроизводят продукт, используя свои навыки, то кочевники ничего не производят, а только потребляют этот ресурс, который отбирают у землепашцев и других кочевников. Указанный продукт является основным источником конкурентной борьбы между агентами. Именно он служит главной причиной проявления агрессии одних агентов по отношению к другим. Кроме продукта, который воспроизводится землепашцами, есть еще и дикий ресурс, появляющийся на ареале в случайно определенных местах с заданной интенсивностью. По замыслу автора данная модель — это упрощенная модель древнего мира, в котором каждую из цивилизаций можно было причислить к одному из двух рассматриваемых типов. Типичными представителями цивилизации землепашцев являются цивилизации междуречья, передней Азии, византийских и римских империй и т.д. Классическими примерами цивилизации кочевников выступают кочевнические цивилизации великой степи. Модель реализована на базе агент-ориентированного подхода в программном комплексе AnyLogic. В работе проведен ряд экспериментов, в рамках которых изучено то, как изменяются характеристики сосуществования двух типов цивилизаций в зависимости от вариации отдельно взятых параметров. Важными параметрами модели, влияние которых изучалось, являются размер ареала обитания и темп роста дикого ресурса. На основе полученных данных проведен статистический и эконометрический анализ.
Ключевые слова: искусственные общества, агент-ориентированное моделирование, кочевники, землепашцы.
Классификация JEL: C63.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 16-36-00338).

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Айвазян С.А. (2010). Методы эконометрики. М.: Магистр, ИНФРА-М.
Базыкин А.Д. (1985). Математическая биофизика взаимодействующих популяций. М.: Наука.
Макаров В.Л., Бекларян Л.А., Белоусов Ф.А. (2014). Установившиеся режимы в модели Хенинга и ее модификациях // Машинное обучение и анализ данных. Т. 10. С. 1385—1395.
Тоинби А. (1991). Постижение истории. М.: Прогресс.
Epstein J., Axtell R. (1996). Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom up. Washington Brookings Institution Press.
Heckbert S.M. (2013). An Agent-Based Model of the Ancient Maya Social-Ecological System. [Электронный ресурс] // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. Vol. 16. No. 4. P. 11. Режим доступа: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/16/4/11.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: январь 2017 г.).
Wittek P., Rubio-Campillo X. (2012). Scalable Agent-Based Modeling with Cloud HPC Resources for Social Simulations. In: IEEE 4th International Conference on Cloud Computing Technology and Science (CloudCom) December 3—6. Taipei, Taiwan. P. 355—362.

Поступила в редакцию 07.07.2016 г.


Теплова Т.В., Соколова Т.В. Непараметрический метод оболочечного анализа для портфельных построений на российском рынке облигаций
Экономика и математические методы
, 2017, 53 (3), 110-128.

      Тамара Викторовна Теплова — д.э.н., профессор, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», руководитель проектно-учебной лаборатории анализа финансовых рынков, профессор департамента финансов факультета экономических наук; Москва, toma@sani-k.ru.
      Татьяна Владимировна Соколова — к.ф.-м.н., Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», аналитик проектно-учебной лаборатории анализа финансовых рынков, старший преподаватель департамента финансов факультета экономических наук; Москва, sokol-t@yandex.ru

Аннотация. В статье впервые производится построение и тестирование портфелей на рынке облигаций с применением непараметрического метода оболочечного анализа (Data Envelopment Analysis, DEA). С помощью DEA строится интегральная оценка и ранжирование по оптимальности (эффективности) обращающихся на рынке выпусков облигаций российских компаний с точки зрения частного инвестора. Оригинальный алгоритм построения оптимального портфеля облигаций строится на двух аналитических процедурах: сначала выявляются детерминанты доходности к погашению рублевых корпоративных облигаций (КО) для диверсифицированной выборки компаний реального сектора на отрезке с 2008 по 2015 г., а затем на выборке обращающихся облигаций применяется метод DEA для формирования оптимального пакета облигаций в портфеле. На заключительном этапе для периода 2014—2015 гг. тестируется инвестиционная стратегия портфельного построения из тех рублевых корпоративных облигаций, которые оказались на границе эффективности. Для выявления детерминант доходности КО российского рынка эконометрическими методами анализируется совокупность макроэкономических и корпоративных (финансовых и нефинансовых) факторов, характеристик выпуска. При этом впервые для российского рынка рассматриваются не только текущие, но и ожидаемые значения инфляции, темпа роста ВВП, индикаторов риска (как прокси-показатель — индекс волатильности RTS (VIX)). При выявлении оптимальных (достигших границы эффективности) выпусков облигаций учитывается совокупность разноплановых факторов: доходность к погашению, дюрация, ликвидность выпуска, показатели кредитного риска эмитента. Подтвердились гипотезы нашего исследования о том, что на уровень доходности к погашению значимо влияет размер выручки компании-эмитента, признак включения выпуска облигаций в Ломбардный список Банка России, доля участия государства в собственном капитале эмитента, показатели долговой нагрузки эмитента, уровень текущей и ожидаемой инфляции. Границы эффективности (оптимальности) достигли преимущественно займы крупных компаний с государственным участием в собственном капитале. Гипотезы нашего исследования о том, что инвестиции в выпуски облигаций на границе эффективности могут опередить облигационные индексы-бенчмарки по доходности и отношению «доходность / волатильность» подтвердились частично, для периода 2014 г., характеризующегося снижением цен на рублевые облигации.
Ключевые слова: рублевые корпоративные облигации, активные стратегии инвестирования, метод Data Envelopment Analysis.
Классификация JEL: C51, C61, G11, G12.

      СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Алескеров Ф.Т., Белоусова В.Ю., Петрущенко В.В. (2015). Модели оболочечного анализа данных и анализа стохастической границы в задаче оценки эффективности деятельности университетов // Проблемы управления. № 5. С. 2—19.
Теплова Т.В., Соколова Т.В. (2011). Моделирование стоимости корпоративного заимствования на российском рынке // Управление корпоративными финансами. № 5. С. 198—220.
Anderson R., Mansi S., Reeb D. (2003). Founding Family Ownership and the Agency Cost of Debt // Journal of Financial Economics. No. 68. P. 263—285.
Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis // Management Science. No. 30(9). P. 1078—1092.
Bao J., Pan J., Wang J. (2011). The Illiquidity of Corporate Bonds // The Journal of Finance. No. LXVI (3). P. 911—946.
Boubakri N., Ghouma H. (2010). Managerial Opportunism, Cost of Debt Financing and Regulation Changes: Evidence from the Sarbanes–Oxley Act Adoption. Working Paper. HEC Montreal.
Bruslerie H. (2004). Active Bond Strategies: What Link between Forecasting Ability, Excess Return and Performance? // Journal of Asset Management. No. 5(2). P. 105—119.
Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. (1978). Measuring the Efficiency of Decision-Making Units // European Journal of Operation Research. No. 2(6). P. 429—444.
Cici G., Gibson S. (2012). The Performance of Corporate Bond Mutual Funds: Evidence Based on Security-Level Holdings // Journal of Financial and Quantitative Analysis. No. 47. P. 159—178.
Cooper W., Seiford L., Tone K. (2007). Data Envelopment Analysis. A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. N.Y.: Springer.
Ferson W., Henry T.R., Kisgen D.J. (2006). Evaluating Government Bond Funds Using Stochastic Discount Factors // Review of Financial Studies. No. 19. P. 423—455.
Fethi M.D., Pasiouras F. (2010). Assessing Bank Efficiency and Performance with Operational Research and Artificial Intelligence Techniques: A Survey // European Journal of Operational Research. No. 204 (2). P. 189—198.
Gutierrez R., Maxwell W., Xu D. (2008). Persistent Performance in Corporate Bond Mutual Funds. Working Paper. Eugene: University of Oregon.
Huij J., Derwall J. (2008). Hot Hands’ in Bond Funds // Journal of Banking and Finance. No. 32. P. 559—572.
Malhotra R., Malhotra D.K., Russel P.S. (2010). Using Data Envelopment Analysis to Rate Bonds // Journal of Business & Economic Studies. No. 16(1). P. 58—76.
Mansi S., Maxwell W., Miller D. (2011). Analyst Forecast Characteristics and the Cost of Debt // Review of Accounting Studies. No. 16. P. 116—142.
Robbins M.D., Simonsen W. (2002). Using Data Envelopment Analysis to Evaluate the Performance of Municipal Bond Issuers // State & Local Government Review. Vol. 34. No. 1. P. 20—28.
Silva F., Cortez M.C., Armada M.R. (2003). Conditioning Information and European Bond Fund Performance // European Financial Management. Vol. 9. No. 2. P. 201—230.
Wald J.K., Long M.S. (2007). The Effects of State Laws on Capital Structure // Journal of Financial Economics. No. 82. P. 297–319.
Zhou P., Ang B.W., Poh K.L. (2008). A Survey of Data Envelopment Analysis in Energy and Environmental Studies // European Journal of Operational Research. Vol. 189. No. 1. P. 1—18.

Поступила в редакцию 12.04.2016 г.