Научный архив: статьи

В условиях глобализации, интеграции и финансиализации национальных экономик растет взаимозависимость их финансовых рынков, что увеличивает возможность распространения финансовых возмущений между странами, особенно в периоды воздействия глобальных шоков, и требует разработки новых стандартов финансового регулирования. Статья посвящена исследованию передачи финансового заражения между фондовыми рынками разных стран в период глобальных шоков, связанных с пандемией COVID-19, энергетическим кризисом и специальной военной операцией России на Украине (СВО). Методологической основой послужила концепция финансового заражения. Методы исследования: диагностика финансового заражения проводилась на основе построения DCC-GARCH моделей и расчета динамических условных бета-коэффициентов. Для установления причинно-следственных связей во взаимодействии индексов использовался тест Грейнджера. Информационную базу составили данные о среднедневных значениях фондовых индексов: американского S&P-500, европейского STOXX-600 и китайского Shanghai Composite (SSE) за декабрь 2018 г. – март 2024 г., полученные с финансового портала Investing. com. В результате выявлена большая связанность в обычные времена американского и европейского фондового рынков при некой автономии китайского фондового рынка. Однако в период пандемии COVID-19 отмечается краткосрочное сильное заражение S&P-500 и STOXX-600 от шанхайского SSE и более длительное и умеренное взаимное заражение S&P-500 и STOXX-600. В ходе энергетического кризиса 2021 г. и СВО наблюдается сильное и относительно продолжительное заражение американского S&P-500 от европейского STOXX-600 и их гораздо более слабое заражение от SSE. Проведенное исследование может быть полезно фондовым игрокам при управлении инвестиционными портфелями, а государству – при формировании политики финансовой стабилизации в период воздействия глобальных шоков.

В условиях динамично развивающейся экономики, подверженной влиянию глобальной неопределенности, использование методов искусственного интеллекта позволяет строить продвинутые адаптивные модели, основанные на нелинейном взаимодействии переменных, и разрабатывать на их основе более точные экономические прогнозы и сценарии социально-экономического развития, чем с применением стандартных эконометрических и статистических методов. Исследование посвящено нейросетевому моделированию и прогнозированию валового регионального продукта субъекта Российской Федерации (на примере Нижегородской области). Информационной базой послужили региональные и макроэкономические данные Росстата, Банка России и онлайн портала Investing. com за 2000–2023 гг. Теоретико-методологической основой исследования явились расширенная производственная функция Кобба – Дугласа, базовые концепции региональной экономики и нейросетевого моделирования. Использование информации по регионам со схожей отраслевой структурой и масштабам экономики позволило увеличить массив данных для обучения моделей. В результате исследования построены две модели ВРП Нижегородской области: базовая, основанная на ограниченном количестве входных параметров и данных регионов-бенчмарков, согласно Стратегии развития области; и расширенная, основанная на большем количестве входных параметров и данных регионов одного с Нижегородской областью кластера. На их основе разработаны три прогноза ВРП Нижегородской области на 2025–2027 гг.: реалистический, оптимистический и пессимистический. Результаты по реалистическому сценарию оказались близкими к прогнозу областного правительства. Кроме того, расширенная модель позволила получить более точные прогнозы. Результаты и выводы исследования могут быть полезны при составлении прогнозов и управлении социально-экономическим развитием РФ и ее регионов

В условиях финансовой глобализации наблюдается передача глобальной турбулентности между различными рынками, что увеличивает общую финансовую нестабильность. Целью исследования является идентификация финансового заражения рынка биржевых товаров от рынка фондовых активов в 20-х гг. XX в. Гипотеза исследования - заражение проявляется в период пандемических шоков 2020-2021 гг. и новых санкционных шоков 2022-2023 гг. На основе данных за 2016-2023 гг. о межсессионной среднедневной доходности глобального индекса S&P GLOBAL 100 и фьючерсов 22 биржевых товаров строятся DCC GARCH модели. Существенное увеличение динамических условных корреляций тестируемых пар биржевых товаров с биржевым индексом в период воздействия внешних шоков расценивается как потенциальное заражение. Окончательный вывод о наличии или отсутствии заражения делается на основе динамического теста Стьюдента о равенстве корреляций в дошоковом периоде и в скользящем окне внутри шокового и межшокового периодов. В результате проведенного исследования подтверждено разное по силе и продолжительности заражение рынков 22 биржевых товаров от фондового рынка как в период пандемического, так и новых санкционных шоков. Доказано, что наибольшему заражению в рассматриваемом периоде подвергся рынок металлов, особенно рынок золота. Медь и цинк оказались демпферами риска в период новых санкций. Среди продовольственных товаров наибольшую склонность к заражению продемонстрировал рынок сахара, однако в период относительной стабильности он доказал способность гасить системные риски. Ряд сельскохозяйственных товаров (например, соевые бобы и продукты из сои, кукуруза, пшеница), а также нефть марки Brent показали относительную устойчивость к заражению и рекомендованы как инструменты хеджирования. Результаты и выводы исследования могут быть полезными инвесторам при управлении оптимальными портфелями, а государству при корректировке антикризисной финансовой политики в период воздействия внешних шоков.

В последние годы российская экономика пережила серию санкционных и пандемических шоков, однако реакция российских регионов на них оказалась весьма различной, что объясняется разным пространственным положением и отраслевой структурой их экономик. В настоящей статье на основе помесячных данных за 2016-2023 гг. оценивается в динамике уровень стресса региональных физических объемов промышленного производства, оборота розничной торговли и объема платных услуг населению. Индекс стресса рассчитывался как скользящая разница между стандартным отклонением и средним темпом прироста показателя к сопоставимому периоду прошлого года. Интегральный индекс стресса представлен в виде простой суммы частных индексов стресса, нормированных с помощью метода эквивалентных дисперсий в пределах панельной выборки. В результате получены временные ряды частных и интегрального индексов стресса в масштабах страны, федеральных округов и субъектов РФ, проведены межрегиональные сравнения среднего уровня стресса в рассматриваемом периоде и в трех его подпериодах (допандемическом, пандемическом (03.2020 -02.2022) и постпандемическом / новом санкционном). Полученные данные свидетельствуют о большей и относительно однотипной чувствительности сферы услуг российских регионов к пандемии, разной реакции промышленности регионов на санкционные шоки, что создавало эффект диверсификации в масштабах страны, большей реакции торговли на пандемический шок и промышленности на новый санкционный шок. В среднем наиболее уязвимыми к шокам оказались субъекты Северо-Кавказского ФО, а наибольшую устойчивость проявили регионы Сибирского ФО. Исследование показало, что важными факторами устойчивости реального сектора региональных экономик к пандемическому шоку являются отраслевая структура и уровень доходов в регионе, а к санкционным шокам-также его пространственное размещение.

Целью исследования является выявление ценностных ориентаций современной студенческой молодёжи и их связи с практиками финансового поведения. Информационную базу исследования составили данные авторского опроса, проведённого в 2020 г. на тему «Специфика экономического поведения студенческой молодёжи», в котором принял участие 1291 студент из 17 вузов России. Для установления парных связей между значимыми ценностями, рядом социально-демографических характеристик и практиками финансового поведения использовались коэффициенты корреляции Мэтьюза, анализировалась их устойчивость. В результате исследования было установлено, что наиболее значимыми для студентов ценностями являются здоровье, работа, семья, самореализация. На основе корреляционного анализа предложена группировка ценностей, включающая нравственные, коммуникативные и достижительные. Обнаружено, что, при невысокой в целом объясняющей способности гендера, девушкам в большей степени свойственно стремление к коммуникативным ценностям, а также сохранению здоровья. В то же время юноши чаще делают выбор в пользу достижительных ценностей (популярность, использование других людей в своих интересах). Для практик финансового поведения обнаружена выраженная отрицательная связь между стремлением к самореализации и предпочтением спекулятивных финансовых инструментов, а также отрицательная связь активных банковских заимствований с такой коммуникативной ценностью как общение с интересными людьми. Выявлено, что ценностные ориентации связаны со способами получения дохода, например, студенты, получающие денежные средства от создания видеоконтента в большей степени ориентированы на популярность и использование других людей в своих целях. Исследование практик потребительского поведения показало корреляцию предпочтений безналичной оплаты товаров и услуг со стремлением к путешествиям, активной и интересной жизни. Новизна исследования заключается в установлении взаимосвязи ценностей, профессиональных интересов и финансового поведения современных студентов. Полученные результаты могут быть полезны в управлении эффективным финансовым поведением разных групп студентов.

Исследование посвящено оценке уровня стресса реальных доходов населения (в части заработной платы) и реального финансового результата предприятий и организаций в регионах Российской Федерации в период воздействия пандемического и санкционных шоков 2018-2023 гг. В работе использовался ряд приемов дефлирования, устранения сезонной и случайной составляющей в динамике показателей. Для оценки уровня стресса применен ранее разработанный авторский индекс стресса, представляющий собой скользящую (с шагом в один месяц) разницу между стандартным отклонением и средним значением годового темпа прироста каждого исследуемого показателя, а также способ его декомпозиции по источникам. Интегральный индекс стресса реальных доходов рассчитывался как сумма нормированных по методу эквивалентных дисперсий в масштабах всей пространственно-временной выборки двух частных индексов стресса. В результате исследования обнаружено сходство и различие в реакции реальных доходов в регионах и федеральных округах в период воздействия допандемических, пандемических и новых санкционных шоков, определены уровни стресса заработной платы и финансовых результатов предприятий в них, выявлены пространственные эффекты. Установлено, что снижение уровня стресса реальных доходов в масштабах страны происходит вследствие большей устойчивости темпов прироста исследуемых показателей в регионах с большими доходами, тогда как положительное влияние эффекта межрегиональной диверсификации не получило эмпирического подтверждения.

Исследование посвящено анализу темпов и факторов роста промышленности российских регионов в 2022 и 2023 гг. В работе использовались картографический, сравнительный, корреляционный анализ, эконометрическое моделирование. Исследование показало разнонаправленный рост добывающей и обрабатывающей промышленности в российских регионах в 2022 и 2023 гг., а также разные паттерны развития российских регионов в период новых антироссийских санкций. Межрегиональные различия в темпах роста промышленности и ее основных отраслей как в период стагнации (2022 г.), так и умеренного роста (2023 г.) оказались существенными. За два года разброс темпов роста промышленности составил от -26,8% в Калининградской области до +38,3% в Брянской области. С помощью корреляционно-регрессионного анализа протестировано влияние пяти групп факторов на динамику промышленного производства в российских регионах. Эконометрический анализ показал статистически значимое позитивное влияние качества человеческого капитала, а также доли отрасли связи и телекоммуникаций в ВДС на рост промышленного производства в российских регионах как в 2022, так и в 2023 гг., и отрицательное влияние на этот рост уровня открытости экономики, выражающейся в зависимости от импорта, экспорта и иностранных инвестиций, хотя со временем значимость этих факторов менялась. Участие государства в экономике, проявляющееся в доле государственной собственности и росте бюджетных расходов, стало более заметным фактором роста промышленности в 2023 г. В том же году доля частного сектора перестала быть значимым фактором уменьшения темпов роста промышленности, как это было в 2022 г. В 2023 г. важным фактором роста промышленности стала доля обрабатывающих производств в ВРП региона.