В статье рассмотрены основные положения политики «зеленого» финансирования в России, приведены краткие итоги мероприятий 2019-2022 гг. Представлен анализ динамики «зеленого» финансирования и определены перспективы развития рассматриваемого направления.
В публикуемой статье предложены новые экономико-математические модели динамики развития предприятий, образованных несколькими различными производствами. Каждый отдельный компонент предприятия обеспечивается отдельными ресурсами и осуществляет собственный выпуск продукции. Затрачиваемые в процессе производства ресурсы каждого компонента предприятия восстанавливаются за счет ввода внутренних инвестиций. Разработанные модели многокомпонентных предприятий представлены в виде систем связанных дифференциальных уравнений относительно производственных факторов. Стационарные решения этих систем уравнений соответствуют равновесным состояниям работы предприятий. Для вычисления предельных значений факторов производства, представляющих собой стационарные решения систем дифференциальных уравнений, получены соответствующие системы конечных уравнений, описывающие равновесное состояние работы предприятий. Показано, что наиболее эффективная работа рассматриваемых неоднородных предприятий будет достигаться только тогда, когда предельные значения факторов производства будут совпадать со значениями используемых ресурсов, которые соответствуют максимальным значениям прибыли каждого производственного компонента. Такое совпадение достигается определенным набором коэффициентов норм накопления внутренних инвестиций, для вычисления которых в статье получены специальные формулы. Для двухкомпонентного производственного предприятия построены модели расчета выпуска продукции, издержек и прибыли для каждого компонента и для всего предприятия. Приведены численные решения соответствующей системы дифференциальных уравнений, на основе которых построены интегральные кривые для производственных факторов, выпусков продукции и прибыли для каждого компонента предприятия и для всего предприятия в целом.
В публикуемой статье предложена экономико-математическая модель динамики развития валового регионального продукта, учитывающая влияние санкционных рестрикций и повышение инновационной активности промышленного потенциала региона. Для описания динамики развития ВРП региона составлено дифференциальное уравнение баланса относительно объема интегрального регионального ресурса. На основе имеющихся статистических данных построены три траектории развития ВРП Самарской области, соответствующие до санкционному периоду 1998 - 2008 г.г., санкционному периоду 2009 - 2019 г.г., и периоду 2020 - 2023 г.г. перехода экономики на инновационные рельсы. Показано, что переход с одной траектории развития ВРП на другую описывается специальными индикаторными логистическими функциями. Построена общая теоретическая кривая динамики развития ВРП и теоретическая кривая динамики развития объема интегрального регионального ресурса. Численный анализ предложенной модели показал хорошее соответствие имеющимся статистическим наблюдениям.
В публикуемой статье предлагается экономико-математическая модель динамики развития многофакторного производственного предприятия, учитывающая взаимодействие продуктовых и процессных инновационных потенциалов. Выпуск продукции рассматриваемого предприятия обеспечивается производственной мультипликативной функцией Кобба-Дугласа, параметры которой зависят от уровней продуктовых инновационных потенциалов и процессного инновационного потенциала. Установлена система дифференциальных уравнений баланса предприятия относительно объемов всех его ресурсов и объемов его продуктовых и процессных инновационных потенциалов. Для управления процессами поэтапного внедрения в производство инновационных потенциалов в систему дифференциальных уравнений модели вводятся специальные индикаторные функции, определяющие временные интервалы разворачивания инновационных потенциалов. Вычислены предельние значения объемов ресурсов предприятия, предельные значения объемов инновационных потенциалов и предельное значение объема выручки. Численное решение системы дифференциальных уравнений разработанной модели позволяет получить динамические траектории развития предприятия, на основе которых, управляя индикаторными функциями, можно строить различные сценарии работы предприятия.
В публикуемой статье предложено обобщение экономико-математической модели динамики развития многопрофильного предприятия, ресурсы каждого производства которого восстанавливаются счет ввода внутренних запаздывающих инвестиций. Модель такого многопрофильного предприятия представлена в виде систем связанных дифференциальных уравнений относительно производственных факторов. Установлено, что предельные значения факторов производства представляют собой стационарные решения систем дифференциальных уравнений. Показано, что наиболее эффективная работа рассматриваемого многопрофильного предприятия будет достигаться только тогда, когда предельные значения факторов производства будут совпадать со значениями используемых ресурсов, которые соответствуют максимальным значениям прибыли каждого производственного компонента. Для двухкомпонентного производственного предприятия построены расчетные модели выпуска продукции, издержек и прибыли для каждого компонента и для всего предприятия. Приведены численные решения соответствующей системы дифференциальных уравнений, на основе которых построены интегральные кривые для производственных факторов, выпусков продукции и прибыли для каждого компонента предприятия и для всего предприятия в целом.
В публикуемой статье представлена разработка стохастической модели динамики развития многофакторного производственного предприятия, учитывающая влияние взаимодействия продуктовых и процессных инновационных потенциалов. Для формирования баланса предприятия установлена система стохастических дифференциальных уравнений относительно объемов всех его ресурсов. Управление процессами поэтапного внедрения в производство инновационных потенциалов осуществляется входящими в систему стохастических дифференциальных уравнений специальными индикаторными функциями, задающими временные интервалы разворачивания инновационных потенциалов. Вычислены предельные значения объемов ресурсов предприятия и объема выпуска продукции. Численное решение системы стохастических дифференциальных уравнений разработанной модели позволяет получить стохастические траектории и кривые математических ожиданий объемов факторов производства и объемов выпуска продукции.
Основные средства составляют основу производственного процесса и необходимы для выпуска продукции. Эффективное использование основных средств - ключевой фактор роста производительности и конкурентоспособности в сельском хозяйстве. В Курской области следует проанализировать текущее обеспечение основными средствами, включая сельскохозяйственную технику, здания и сооружения, выявить сложности и предложить способы их решения. Также нужно учесть экологические аспекты и внедрить современные технологии, снижающие вредное воздействие на окружающую среду и повышающие эффективность использования ресурсов. Обеспеченность основными средствами и их результативное применение играют важную роль в развитии сельского хозяйства Курской области и повышении качества жизни местного населения.
Производство сои позволяет решить продовольственные и кормовые проблемы, обеспечить многие отрасли промышленности сырьем для переработки. Валовой сбор сои устойчиво возрастает как в России, так и ее регионах. Одним из основных таких регионов является Курская область. В последние годы здесь продолжалось значительное увеличение валового сбора бобов сои. Проведенные исследования показывают, что в ближайшей перспективе урожайность сои может достигнуть 26 ц/га. Рост урожайности позволит снизить себестоимость производства продукции. При сохранении цен реализации производство сои останется высокорентабельным. Решение экономико-математической модели оптимального сочетания отраслей позволило обосновать возможность расширения посевных площадей сои до 520 тыс. га, что почти на 80% больше фактических размеров. Среднегодовая потребность в инвестициях в ближайшей перспективе составит около 1,2 млрд. руб. Вложение таких средств позволит ежегодно получать дополнительно свыше 111 тыс. т бобов сои. Срок окупаемости инвестиций составит около 9 мес., а индекс рентабельности инвестиций - 132%. Высокая эффективность инвестиций свидетельствует об инвестиционной привлекательности производства сои, возможности широкого использования заемных средств.
Статья посвящена прогнозированию тенденций изменения цен финансовых инструментов рынка форекс. Рассмотрены способы формирования прогнозов на основании моделей бизнес-циклов и фрактальной самоорганизации ценообразования. На основании исторических прецедентов кризисов после 1812 и 1917 гг. определяются сроки кризиса 2015–2027 гг., завершение которого совпадает с од-новременным окончанием 200-летней и 40-летних тенденций. Прогнозируется достижение точки технологической сингулярности в 2039 году. Разработаны спо-собы интеграции инструментария фундаментального и технического анализа для прогноза глобальных событий, отсутствующих в экономическом календаре. Предложено увеличить эффективность прогнозирования изменения цен финансовых инструментов при помощи аналитической системы мультитрейдинга, спроекти-рованной для работы с шестью стратегиями: долгосрочной (8 месяцев), средне-срочной (2 месяца), краткосрочными (1,5 недели и 1,5 дня) и внутридневными (8 часов, 2 часа). Выбор стратегии зависит от времени, которое трейдер готов ис-пользовать для аналитической деятельности и контролирования открытых сде-лок, допустимых рисков и ожидаемой доходности. Для всех стратегий установлен набор предпочтительных валютных пар брокеров Forex Club и FxPro, даны реко-мендации для трейдеров. Определена необходимая и достаточная совокупность индикаторов технического анализа, участвующих в образовании тройного сигнала позиционирования стартовой точки Канала Регрессии, позволяющего авто-матически спрогнозировать тактические уровни разворота тренда изменений цены на интервале формирования групп из восьми осцилляций. Разработан регламент создания, публикации и верификации тактических прогнозов длительно-сти и амплитуды осцилляций цены для всех стратегий и множества финансовых инструментов. Прогнозы публикуются в каналах и группах «Мультитрейдинг» сетевых сервисов Телеграм, Дзен и ВКонтакте. Прогностический инструментарий предполагается использовать при формировании тактик системы мультитрейдинга.
Предлагается метод построения количественной оценки инвестиционной привлекательности организации, реализующий идею многокритериальной оптимизации. Для бизнеса и государственных органов управления оценка может служить индикатором целесообразности участия в инвестиционных проектах оборонно-промышленного комплекса (ОПК).