Finance: Theory and Practice (E-Journal) / Финансы: теория и практика
Not a member yet
885 research outputs found
Sort by
Инвестиционная функция экономического роста России
Get PDFThe intensification of investment dynamics is a determining factor in the new growth model of the Russian economy. The Covid crisis has greatly limited the opportunities to use this factor and made restoring growth dynamics an urgent task. The aim of the study is to determine the investment function of the Russian economy before the Covid crisis in order to identify the main instruments of the investment policy of growth in the post-crisis period. The research methods are macroeconomic and regression analysis based on software Gretl 2020b, which helped to choose the investment function according to the instrument-factors. Solving the problem of collinearity of multiple regression factors makes it possible to select the best models for GDP and investment in fixed assets of the Russian economy. The research result is selected multivariate models of gross product and investment that allow considering the impact of the following instruments on the goal’s function: monetization level, key interest rate, exchange rate, risk, profitability, oil prices, financial investments, inflation. The author concludes that an increase in the monetization of the economy, a decrease in the key interest rate, and a controlled devaluation generally had a positive effect on the amount of investment in fixed assets. The investment growth increased the risk of economic activity; the decrease in profitability relatively decreased investment and increased Russia’s GDP with an increased risk over the considered time interval. When implementing investment policy, one should consider these features along with the specified macro-aggregates, the structure of investment distribution between sectors and types of investments, for example, in financial and non-financial assets. The paper shows the significance of this condition, which affects the effectiveness of the investment policy, when the shift in investment towards financial assets accompanies the slowdown in economic growth. The prospect of further research is an assessment of the equalization of sectoral risks affecting the distribution of investments and investment dynamics.Активизация инвестиционной динамики является определяющим фактором новой модели роста российской экономики. «Ковидный кризис» серьезно сузил возможности использования этого фактора, актуализировав задачу восстановления ростовой динамики. Цель исследования — определить инвестиционную функцию российской экономики до «ковидного кризиса», чтобы выявить основные инструменты инвестиционной политики роста в посткризисный период. Методологию исследования составляет макроэкономический и регрессионный анализ, проведенный на базе программного модуля Gretl 2020b, при помощи которого осуществлен подбор инвестиционной функции в зависимости от инструментов-факторов. Разрешение проблемы коллинеарности факторов множественной регрессии позволяет отобрать лучшие модели для ВВП и инвестиций в основной капитал российской экономики. Результатом исследования выступают отобранные многофакторные модели валового продукта и величины инвестиций, позволяющие рассмотреть картину влияния следующих инструментов на функции цели: уровня монетизации, ключевой процентной ставки, валютного курса, риска, рентабельности, цены на нефть, финансовых инвестиций, инфляции. Автор делает вывод, что увеличение монетизации экономики, снижение ключевой процентной ставки и управляемая девальвация в целом положительно влияли на величину инвестиций в основной капитал. Рост инвестиций сопровождался ростом риска ведения экономической деятельности, а снижение рентабельности сопровождалось относительным снижением инвестиций и ростом ВВП России с увеличением риска на рассматриваемом интервале времени. Эти выявленные особенности требуют учета при реализации инвестиционной политики наравне с указанными макроагрегатами, структуры распределения инвестиций между секторами и видами инвестиций, например в финансовые и нефинансовые активы. Показана значимость данного условия, влияющего на результативность проводимой инвестиционной политики, когда смещение инвестиций в сторону финансовых активов сопровождает торможение экономического роста. Перспективу дальнейшего исследования составляет оценка выравнивания секторальных рисков, сказывающихся на распределении инвестиций и инвестиционной динамике
Сценарное моделирование влияния динамики государственного долга на валовой региональный продукт субъектов России
Get PDFThe subject of this research is public debt and its impact on the dynamics of the gross regional product (GRP) of Russian regions. The aim of the paper is to study and scenario forecast the dynamics of changes in the internal public debt of Russian regions and model its impact on the gross regional product. The relevance of the study is due to the fact that most regions in Russia are forced to increase their internal public debt to cover the budget deficit and attract additional resources to solve important problems of socio-economic development and implement strategic projects and programs. The scientific novelty of the research consists in the development of a methodological approach to modelling and scenario forecasting of the level of GRP of different groups of regions, taking into account the dynamics of changes in their public debt using ARIMA modelling methods and panel regression analysis. The authors apply the methods of panel regression analysis and ARIMA modelling. The authors theoretically substantiated that public debt has a different effect on the GRP of Russian regions, grouped the regions according to the identified trends in the dynamics of public debt (the first group — regions with the dynamics of debt reduction over the period from 2005 to 2019, the second group — with the all-Russian trend of debt reduction since 2017, and the third group — with the dynamics of increasing debt over the period under review); developed a methodological approach to modelling and scenario forecasting of the GRP level of the Russian regions, taking into account the dynamics of changes in their public debt; carried out ARIMA forecasting of the dynamics of the public debt of different groups of regions and built regression models of the influence of the dynamics of the public debt on the GRP of Russian regions within the selected groups; formed forecast scenarios for changes of the GRP level of regions, taking into account the identified dynamics of transformation of their internal public debt. Conclusions: public debt has a negative impact on the dynamics of the GRP of Moscow and the Moscow region and a positive effect on the dynamics of the GRP of the regions of the second and third groups. The findings of the study may be used by the federal and regional executive authorities to find ways to reduce public debt and increase the level of socio-economic development of territories.Предметом исследования является государственный долг и его влияние на динамику валового регионального продукта (ВРП) субъектов РФ. Цель работы — исследование и сценарное прогнозирование динамики изменения внутреннего госдолга субъектов РФ и моделирование его влияния на ВРП регионов. Актуальность исследования обусловлена тем, что подавляющее большинство регионов в России сегодня вынуждены наращивать свой внутренний госдолг для покрытия бюджетного дефицита и привлечения дополнительных ресурсов для решения острых проблем социально-экономического развития и реализации стратегически важных проектов и программ. Научная новизна исследования состоит в разработке методического подхода к моделированию и сценарному прогнозированию уровня ВРП разных групп регионов с учетом динамики изменения их госдолга с применением методов ARIMA-моделирования и регрессионного анализа по панельным данным. Авторы применили следующие методы: панельный регрессионный анализ, ARIMA-моделирование. Теоретически обосновано, что государственный долг оказывает разное влияние на ВРП субъектов РФ; осуществлена группировка регионов по выявленным тенденциям изменения динамики госдолга (первая группа — регионы с динамикой сокращения долга на протяжении периода с 2005 по 2019 г., вторая группа — с общероссийской тенденцией сокращения долга с 2017 г. и третья группа — с динамикой наращивания долга на протяжении рассматриваемого периода); разработан методический подход к моделированию и сценарному прогнозированию уровня ВРП субъектов РФ с учетом динамики изменения их госдолга; проведено ARIMA-прогнозирование динамики госдолга разных групп регионов и построены регрессионные модели влияния динамики госдолга на ВРП субъектов РФ в рамках выделенных групп; сформированы прогнозные сценарии изменения их ВРП с учетом выявленной динамики трансформации внутреннего госдолга. Выводы: государственный долг оказывает отрицательное влияние на динамику ВРП Москвы и Московской области и положительное влияние на динамику ВРП регионов второй и третьей группы. Результаты исследования могут быть использованы органами исполнительной власти федерального и регионального уровней для поиска путей снижения госдолга и повышения темпов роста социально-экономического развития территорий
Валютный курс рубля: моделирование сравнительной среднесрочной и долгосрочной динамики
Get PDFThe subject of the study is the dynamic mechanism of the formation of the exchange rate of the Russian ruble in a multilevel system of economic fundamental determinants-aggregates in the context of the independent floating rate of the national currency. The aim of the study is to develop the author’s theoretical and methodological conceptual approach to modeling the dynamics of the equilibrium exchange rate based on international flows (IFEER) and to develop a new model of the Russian ruble exchange rate dynamics on its basis. The methodological base of the research includes system analysis, fundamental methods of economic theory, classical methods of mathematical analysis, and economic and statistical analysis, and the provisions of national accounting. The paper presents data on the verifcation of the results of modeling mediumterm equilibrium dynamics. At the same time, the author pays considerable attention to the mathematical modeling of the long-term dynamics of the ruble exchange rate in comparison with the medium-term equilibrium dynamics and the mathematical analysis of internal functional relationships in modern conditions, which determines the scientifc novelty and relevance of the study. Based on the conducted mathematical modeling, the author concludes about the trends of a stronger ruble exchange rate in the long run, while maintaining the current long-term trends.Предметом исследования выступает динамический механизм формирования валютного курса российского рубля в многоуровневой системе экономических фундаментальных детерминант-агрегатов в условиях режима независимого плавания национальной валюты. Целью исследования является развитие авторского теоретико-методологического концептуального подхода к моделированию динамики равновесного валютного курса на основе международных потоков (international flows equilibrium exchange rate — IFEER) и разработка на его основе новой модели динамики валютного курса российского рубля. Методологическая база исследования включает системный анализ, фундаментальные методы экономической теории, классические методы математического анализа и экономико-статистического анализа, положения национального счетоводства. В работе представлены данные по верификации результатов моделирования среднесрочной равновесной динамики. При этом значительное внимание уделено математическому моделированию долгосрочной динамики валютного курса рубля сравнительно со среднесрочной равновесной динамикой и математическому анализу внутренних функциональных связей в современных условиях, что определяет научную новизну и актуальность исследования. На основании проведенного математического моделирования сделан вывод о тенденциях укрепления валютного курса рубля в долгосрочном плане в условиях сохранения действующих долгосрочных тенденций
Сравнительный анализ методов машинного обучения при идентификации признаков вовлеченности кредитных организаций и их клиентов в сомнительные операции
Get PDFIn the field of financial monitoring, it is necessary to promptly obtain objective assessments of economic entities (in particular, credit institutions) for effective decision-making. Automation of the process of identifying unscrupulous credit institutions based on machine learning methods will allow regulatory authorities to quickly identify and suppress illegal activities. The aim of the research is to substantiate the possibilities of using machine learning methods and algorithms for the automatic identification of unscrupulous credit institutions. It is required to select a mathematical toolkit for analyzing data on credit institutions, which allows tracking the involvement of a bank in money laundering processes. The paper provides a comparative analysis of the results of processing data on the activities of credit institutions using classification methods — logistic regression, decision trees. The author applies support vector machine and neural network methods, Bayesian networks (Two-Class Bayes Point Machine), and anomaly search — an algorithm of a One-Class Support Vector Machine and a PCA-Based Anomaly Detection algorithm. The study presents the results of solving the problem of classifying credit institutions in terms of possible involvement in money laundering processes, the results of analyzing data on the activities of credit institutions by methods of detecting anomalies. A comparative analysis of the results obtained using various modern algorithms for the classification and search for anomalies is carried out. The author concluded that the PCA-Based Anomaly Detection algorithm showed more accurate results compared to the One-Class Support Vector Machine algorithm. Of the considered classification algorithms, the most accurate results were shown by the Two-Class Boosted Decision Tree (AdaBoost) algorithm. The research results can be used by the Bank of Russia and Rosfinmonitoring to automate the identification of unscrupulous credit institutionsВ сфере финансового мониторинга для принятия эффективных управленческих решений необходимо оперативно получать объективные оценки хозяйствующих субъектов (в частности, кредитных организаций). Автоматизация процесса выявления недобросовестных кредитных организаций на основе методов машинного обучения позволит контролирующим органам оперативно выявлять и пресекать противоправную деятельность. Цель исследования состоит в обосновании возможностей применения методов и алгоритмов машинного обучения для автоматической идентификации недобросовестных кредитных организаций. Для этого необходимо подобрать математический инструментарий анализа данных о кредитных организациях, позволяющий проводить диагностику вовлеченности банка в процессы отмывания преступных доходов. Проведен сравнительный анализ результатов обработки данных о деятельности кредитных организаций методами классификации — логистической регрессии, деревьев решений. Использован метод опорных векторов, нейросетевые методы, Байесовские сети (двухклассовая сеть Байеса) и поиска аномалий — алгоритм одноклассовой машины опорных векторов и алгоритм обнаружения аномалий на основе метода главных компонент. Приведены результаты решения задачи классификации кредитных организаций с точки зрения возможной вовлеченности в процессы отмывания денежных средств, результаты анализа данных о деятельности кредитных организаций методами выявления аномалий. Проведен сравнительный анализ результатов, полученных при применении различных современных алгоритмов классификации и поиска аномалий. Сделан вывод о том, что алгоритм поиска аномалий на основе метода главных компонент показал более точные результаты по сравнению с алгоритмом одноклассовой машины опорных векторов. Из рассмотренных алгоритмов классификации наиболее точные результаты показал алгоритм двухклассового усиленного дерева решений (Adaboost). Приведенные результаты исследования могут быть использованы Банком России и Росфинмониторингом для автоматизации выявления недобросовестных кредитных организаций
Методика оценки влияния диффузии блокчейн-технологий на развитие национальной экономической системы (на примере экономики РФ)
Get PDFDistributed data storage technologies are becoming an integral part of the modern economy. In this regard, today it is very relevant to a search for formalized approaches to assessing the impact of blockchain technologies on key parameters of macroeconomic generations. The subject of the research is the system of relations between economic entities of the national economy, associated with the perception of blockchain technologies that permeate economic processes. The aim of the study is to develop a methodological toolkit for scenario forecasting of possible consequences for the national economy of the introduction of blockchain technologies into the economic sector. The authors apply methods of cointegration analysis, scenario modeling, substantiation of the studied patterns by methods of regression analysis, etc. The authors use works of foreign and Russian scientists, official data of the Federal State Statistics Service of the Russian Federation as an information and statistical database. The authors systematize positive and negative externalities; propose an algorithm for studying the influence of blockchain technologies on the dynamics of GDP through the transformation of the key parameters of the functioning of the financial and real sectors of the economy; build a model and assess the possible impact on GDP of the integration of blockchain technologies into the economy. As a result, the authors make the following conclusions: to the greatest extent, the integration of blockchain technologies into the business processes of the national economy affects the change in the financial results of credit institutions, an increase in capital liquidity of economic agents, as well as the acceleration of the processes of socialization of channels of access of business entities to financial markets (expanding access of economic agents to exchanges). Scenario modeling of changes in these factors made it possible to establish that the potential for additional GDP growth in the Russian economy can reach about 1% per year as part of the integration of distributed data storage technologies into the system of economic relations. The developed and approved methods for the formalized assessment of the impact of blockchain technologies on the dynamics of economic growth create the basis for clarifying methodological approaches to the study of the problem posed, open up new opportunities for holding discussion platforms on this topic.Технологии распределенного хранения данных становятся неотъемлемой частью современной экономики. В связи с этим поиск формализованных подходов к оценке влияния блокчейн-технологий на ключевые параметры макроэкономических генераций крайне актуален. Предмет исследования — система отношений экономических субъектов национальной экономики, связанных с восприятием блокчейн-технологий, проникающих в хозяйственные процессы. Целью исследования является разработка методического инструментария сценарного прогнозирования возможных последствий для национальной экономики проникновения в хозяйственную среду блокчейн-технологий. Авторы использовали методы коинтеграционного анализа, сценарного моделирования, обоснования исследуемых закономерностей с применением методов регрессионного анализа и др. В качестве информационной и статистической базы данных выступали труды зарубежных и российских ученых, официальные данные Федеральной службы государственной статистики РФ. Систематизированы положительные и отрицательные экстерналии; предложен алгоритм исследования влияния блокчейн-технологий на динамику ВВП через призму трансформации ключевых параметров функционирования финансового и реального секторов экономики; построена модель и даны оценки степени возможного воздействия на ВВП интеграции блокчейн-технологий в экономику. В результате авторы пришли к следующим выводам: в наибольшей степени интеграция блокчейн-технологий в систему хозяйственных процессов национальной экономики влияет на изменение финансовых результатов кредитных организаций, повышение ликвидности капитала экономических агентов, а также ускорение процессов социализации каналов доступа хозяйствующих субъектов к финансовым рынкам (расширение доступа экономических агентов к фондовым торговым площадкам). Сценарное моделирование изменения данных факторов позволило установить, что потенциал дополнительного роста ВВП российской экономики может достигать порядка 1% в год в рамках интеграции технологий распределенного хранения данных в систему хозяйственных отношений. Разработанные и получившие апробацию методы формализованной оценки влияния блокчейн-технологий на динамику экономического роста создают основу для уточнения методологических подходов к исследованию поставленной проблемы, открывают новые возможности для проведения дискуссионных площадок по данной теме
Состояние межбанковской конкуренции на российском банковском рынке
Get PDFThe stable development of the banking sector is closely related to interbank competition. The subject of the research is the improvement of interbank competition, which contributes to improving service quality standards, reducing costs and prices, expanding the product line, and clearing up the market from weak and unscrupulous participants. The study aims to make recommendations for improving interbank competition to ensure the stability of the country’s banking sector. The work employed the analytical methods of analysis, synthesis, comparison, graphic method. The theoretical aspects of the subject helped the authors to formulate their concept of interbank competition as the bank competition attractive sources of accumulating resources and placing them considering the customer-oriented approach and in order to ensure their stability in the banking market. The practical analysis relies on statistical data from the Bank of Russia and reflects the uneven distribution of banks across the country with the dominance of banks with state participation. The systematic and integrated approaches of the study made it possible to identify the main trends in interbank competition: monopolization, centralization, concentration of capital, federalization, and globalization. The authors conclude that a significant decrease in the number of banks against the increase in assets of state-owned banks limits interbank competition. The largest state-owned banks dominate in the country’s deposit and credit markets. The Herfindahl-Hirschman index demonstrates the sufficient importance of credit institutions in the market. Foreign banks also influence their competitiveness. The authors proposed measures aimed at strengthening interbank competition: reducing the degree of state participation in the banks’ capital by establishing a standard for the permissible state participation in the authorized capital of credit institutions; establishing equal “rules of the game” for all participants in the banking market and excluding state privileges; developing regional small and medium-sized banks through tax and financial incentives. The prospect of further research is in a more detailed study of minimizing factors that negatively affect interbank competition.Стабильное развитие банковского сектора находится в тесной взаимосвязи с межбанковской конкуренцией. Предметом исследования выступает совершенствование межбанковской конкуренции, способствующее улучшению стандартов качества услуг, уменьшению издержек и цен, расширению продуктовой линейки, санации рынка от слабых и недобросовестных участников. Цель исследования — формирование рекомендаций по улучшению межбанковской конкуренции для обеспечения устойчивости банковского сектора страны. Использованы аналитические методы: анализ, синтез, сравнение, графический метод. На основе изучения теоретических аспектов тематики авторы формулируют свое понятие межбанковской конкуренции как процесса функционирования банков в конкурентной среде за привлекательные источники аккумулирования ресурсов и их размещение с учетом принципа клиентоориентированности и с целью обеспечения своей устойчивости на банковском рынке. Практический анализ опирается на статистические данные Банка России и отражает неравномерное распределение банков по территории страны при доминировании банков с государственным участием. Системный и комплексный подходы исследования позволили выявить основные тенденции межбанковской конкуренции: монополизация, централизация, концентрация капитала, федерализация, глобализация. Авторы делают вывод, что значительное снижение количества банков на фоне увеличения концентрации активов государственных банков ограничивает межбанковскую конкуренцию. Депозитный и кредитный рынки страны характеризуются доминированием крупнейших банков с государственным участием. При этом индекс Херфиндаля-Хиршмана демонстрирует достаточное значение кредитных организаций на рынке, на конкурентоспособность которых также оказывают влияние и зарубежные банки. Авторами предложены мероприятия, направленные на усиление межбанковской конкуренции: снижение степени государственного участия в формировании капитала банков путем установления норматива допустимого участия государства в уставном капитале кредитных организаций; установление равноправных «правил игры» для всех участников банковского рынка и исключение привилегий государства; развитие региональных мелких и средних банков через предоставление налоговых и финансовых льгот. Перспектива дальнейшего изучения тематики состоит в более детальном изучении минимизации факторов, негативно влияющих на межбанковскую конкуренцию
Дебиторская задолженность в российской экономике: региональные тенденции
Get PDFAccounts receivable, being both a sales and financial category, is a key aspect of the development of modern market relations. At the same time, accounts receivable has become a complex object of only microeconomic research. Insufficient knowledge of accounts receivable at the macro level determined the relevance of the research. The subject area of the research is the total accounts receivable of Russian organizations. The aim of the study is to group Russian regions and types of economic activities depending on the conditions of conducting sales and payment activities. The methodology consists of a systematic approach, which allowed a comprehensive review of the object of research and macroeconomic analysis, which ensured the reliability and validity of the conclusions of the work. As a result, the author defines the total accounts receivable of organizations in the economy as an independent object of macroeconomic research. Based on the results of the analysis for 2000–2019, the author concludes that there is a high degree of correlation between sales revenue and accounts receivable of Russian organizations, as well as the presence of trends in the increasing importance of accounts receivable in sales and the reduction of its overdue part in the finances of organizations. The share of accounts receivable in the total sales revenue of organizations is taken as a generalized characteristic of the conditions for doing business in the sales activities of organizations, and in payment activities — the share of overdue total accounts receivable of organizations. The author’s matrix for express assessment of the conditions for conducting sales and payment activities of organizations in the economy constitutes the scientific novelty of the study. It made it possible to group the types of activities, regions and districts of the Russian Federation, depending on the specified conditions. The prospect for future research of the total accounts receivable of organizations in the economy is the search for tools to determine its optimal volume and structure to timely identify the factors of the upcoming crises of non-payment and overproduction, both in the economy as a whole and in individual commodity markets.Дебиторская задолженность, одновременно являясь сбытовой и финансовой категорией, выступает ключевым аспектом развития современных рыночных отношений. При этом дебиторская задолженность стала комплексным объектом лишь микроэкономических исследований. Недостаточная изученность дебиторской задолженности на макроуровне обусловила актуальность работы. Предметная область исследования — совокупная дебиторская задолженность российских организаций. Цель исследования заключается в группировке российских регионов и видов экономической деятельности в зависимости от условий ведения сбытовой и расчетно-финансовой деятельности. Методологию составляет системный подход, позволивший всесторонне рассмотреть объект исследования и макроэкономический анализ, обеспечивший достоверность и обоснованность выводов работы. В результате автор определяет совокупную дебиторскую задолженность организаций в экономике в качестве самостоятельного объекта макроэкономических исследований. По результатам анализа дебиторской задолженности российских организаций за 2000–2019 гг. сделан вывод о высокой степени корреляции выручки от продаж и дебиторской задолженности. Выявлены тенденции роста значимости дебиторской задолженности в сбыте и сокращении просроченной ее части в финансах организаций. В качестве обобщенных характеристик условий ведения сбытовой деятельности организаций принят удельный вес дебиторской задолженности в совокупной выручке от продаж, а в расчетно-финансовой деятельности — удельный вес просроченной совокупной дебиторской задолженности организаций. Предложенная автором матрица экспресс-оценки условий ведения сбытовой и расчетно-финансовой деятельности организаций в экономике составляет научную новизну исследования. Она позволила провести группировку видов деятельности, регионов и округов РФ в зависимости от указанных условий. Перспективу дальнейшего углубления исследования совокупной дебиторской задолженности организаций в экономике составляет поиск инструментов определения ее оптимального объема и структуры в целях своевременного выявления факторов предстоящих кризисов неплатежей и перепроизводства как в целом в экономике, так и на отдельных товарных рынках
Тенденции роста ВВП России в условиях экологических ограничений
Get PDFThe paper illustrates an approach to GDP growth in the context of an ecological economy. The subject of the research is the establishment of the interdependence of the state of the ecology of the environment and the results of human activity. The aim of the study is to determine the presence or absence of a relationship between pollutants in each type of environmental pollutants and the level of economic development of the country, represented by GDP per capita indicators. The relevance of the study is due to the ecologically unbalanced growth of GDP, which is accompanied by an increase in disproportions between the volume of pollutants emitted by the extractive, processing, processing, agricultural and infrastructure sectors of the economy, and the conditions of human life due to the deterioration of the “ecological quality” of the environment, which limits the possibilities for further development of human capital. The scientific novelty of the research lies in the development of economic and mathematical models, methods, and numerical algorithms for assessing and analyzing the state of air, water, and environmental pollution under the influence of the country’s economic growth. Methods used: empirical and statistical analysis, building regression models, algorithmic and predictions, building time trends, etc. The authors based the methodology of substantiating the method for assessing the environmental constraints on GDP growth on an empirical study of the state of the environment and the state of the Russian economy in 2000–2018. Results: the authors have determined a set of indicators reflecting the state and trends of changes in environmental pollutants in Russia (carbon dioxide emissions, wastewater, production, and consumption waste) and their interdependence with economic development, which predetermine long-term social, environmental, and energy consequences. An algorithm has been developed to substantiate environmental restrictions on Russia’s GDP growth in the period 2000–2018. The algorithm is based on a modified Kaya equation, through which the relationship between each type of pollutant and indicators of GDP per capita, energy resources, and industrial production is checked. In accordance with GDP growth, the forecast of environmental restrictions was developed according to scenarios of 10–40% and showed the inevitability of implementing a plan to prevent environmental pollution in Russia. It is concluded that Russia must promote environmental and low-carbon policies, reduce emissions, waste, and energy consumption over the next few decades to achieve sustainable development. The country is faced with the task of moving away from a nature-destroying economy, thereby saving natural capital, minimizing the costs of eliminating the negative environmental consequences of technogenic economic development in the future.В статье представлен подход к росту ВВП в контексте экологической экономики. Предмет исследования —установление взаимозависимости состояния экологии окружающей среды и результатов деятельности человека. Цель исследования — определение наличия или отсутствия взаимосвязи между загрязняющими веществами в каждом типе загрязнителей окружающей среды и уровнем экономического развития страны, представленным показателями ВВП на душу населения. Актуальность исследования обусловлена экологически несбалансированным ростом ВВП, который сопровождается ростом диспропорций между объемом загрязнителей, выделяемых добывающими, перерабатывающими, обрабатывающими, сельскохозяйственными и инфраструктурными отраслями экономики, и условиями жизнедеятельности человека в связи с ухудшением «экологического качества» среды, что ограничивает возможности дальнейшего развития человеческого капитала. Научная новизна исследования заключается в разработке экономико-математических моделей, методов и численных алгоритмов оценки и анализа состояния атмосферного воздуха, воды и загрязнения окружающей среды под влиянием экономического роста страны. Использованы методы: эмпирического и статистического анализа, построения регрессионных моделей, алгоритмизации и прогнозирования, построения временных трендов и др. Методологию обоснования способа оценки экологических ограничений роста ВВП авторы основывали на эмпирическом исследовании состояния окружающей среды и состояния экономики России за 2000–2018 гг. Результаты: авторами определена совокупность показателей, отражающих состояние и тенденции изменения загрязнителей окружающей среды России (выбросов углекислого газа, сточных вод, отходов производства и потребления). Показана их взаимозависимость с экономическим развитием, что предопределяет долгосрочные социальные, экологические и энергетические последствия. Разработан алгоритм обоснования экологических ограничений роста ВВП России в период 2000–2018 гг. Алгоритм построен на модифицированном уравнении Кайя, посредством которого проверена взаимосвязь между каждым видом загрязняющих веществ и показателями ВВП на душу населения, энергоресурсами и объемом промышленного производства. В соответствии с ростом ВВП прогноз экологических ограничений разработан по сценариям 10–40% и показал неизбежность внедрения плана по предотвращению загрязнения окружающей среды в России. Сделан вывод, что Россия должна продвигать экологическую и низкоуглеродную политику, сокращать выбросы, отходы и энергопотребление в течение следующих нескольких десятилетий, чтобы достичь устойчивого развития. Перед страной стоит задача уйти от природоразрушающей экономики, сберегая тем самым природный капитал, минимизируя затраты на ликвидацию негативных экологических последствий техногенного экономического развития в будущем
Социальная ответственность бизнеса: усиление стоимости бренда и влияние на финансовые показатели компании
Get PDFThe article aims to identify the influence of corporate social responsibility on the relationship between brand value and the company’s financial performance. The methodological basis of the work is an empirical study of an open data sample on 78 American companies for 2000-2019. The authors analyzed 962 observations from the Thomson Reuters Eikon database. The Interbrand consulting agency was the source for determining the brand value. Built by the authors, three regression models rely on panel data and control an extended set of accounting and corporate variables. The evaluation of the models employs a fixed effects model. The authors conclude that corporate investments in social responsibility activities have a positive indirect effect on the company’s financial performance, such as return on assets and market capitalization: the influence of brand value on these indicators increases due to a high level of corporate social responsibility and ethical behavior. The study showed that the level of corporate social responsibility neither enhances nor it weakens the influence of the brand on the return on equity. The study results may be of practical use to owners, top management of companies and investors when making the company’s strategy and investment decisions. Moreover, the research materials can be used by public authorities to stimulate the corporate social responsibility. The prospects for future research may relate to lifting the current restrictions: research on samples that include more heterogeneous companies and/or companies from different countries.Цель исследования — выявление влияния корпоративной социальной ответственности на взаимосвязь между стоимостью бренда и финансовыми показателями компании. Методологической основой работы стало эмпирическое исследование выборки открытых данных по 78 американским компаниям за период с 2000 по 2019 г. Всего проанализировано 962 наблюдения, источником выступила база ThomsonReutersEikon. Для определения стоимости бренда использована информация консалтингового агентства Interbrand. На основе панельных данных построены три регрессионных модели, в которых контролируется расширенный набор бухгалтерских и корпоративных переменных. Оценка полученных регрессионных моделей выполнена с использованием модели с фиксированными эффектами. В результате исследования сделан вывод, что инвестиции компаний в деятельность, связанную с социальной ответственностью, оказывают положительное непрямое влияние на такие финансовые показатели компании, как рентабельность активов и рыночную капитализацию: влияние стоимости бренда на эти показатели усиливается, если компания характеризуется высоким уровнем социально ответственного и этического поведения. В то же время исследование показало, что уровень социальной ответственности компании как не усиливает, так и не ослабляет влияние бренда на рентабельность собственного капитала. Полученные результаты имеют практическую направленность и могут быть использованы собственниками, топ-менеджментом компаний и инвесторами при формировании стратегии компании и принятии инвестиционных решений. Кроме того, материалы исследования могут быть использованы органами государственной власти для стимулирования социальной ответственности бизнеса. Перспективы будущих исследований могут быть связаны с устранением тех ограничений, которые имеет наше исследование: например, путем проведения исследований на выборках, включающих более разнородные компании и/или компании разных стран
Перспективы развития банковского сектора Азербайджана
Get PDFThe relevance of the problem of the banking sector development lies in the fact that banks, implementing their economic policy, can ensure continuous sustainable growth of the entire national economy. The study aims to offer long-term proposals for the development of the banking sector of Azerbaijan, which will bring it to the next level. During the research the author used such methods as the study of literary sources, analysis, synthesis, abstraction and special methods. The study presents six major macroeconomic factors that significantly affect the rate of the long-term growth of the banking sector: customer focus, legal framework, new banking technologies, cyber threats, use of the experience of large IT companies, and qualified personnel. The author analyzed the effects of these factors on the long-term growth rate. Recommendations are given on the use of innovation and advanced technologies for the benefit of development, that will allow building an efficient and competitive banking system. Based on the results of the study, the author formulated proposals for improving the banking sector of Azerbaijan that will bring it to the next level. In particular, it is proposed to optimize robotic process automation, namely, to completely revise the existing methods of work, and not just solve problems using robotization. The author concluded that there is a long way ahead towards ensuring the sustainable development of the banking sector in Azerbaijan, which is currently at the beginning of its journey. Further research on this topic will allow a deeper study of digital opportunities and prospects for the integrated implementation of innovation.Актуальность проблемы развития банковского сектора заключается в том, что банки, проводя эффективную экономическую политику, могут обеспечить непрерывный устойчивый рост всей национальной экономики. Цель исследования — сформулировать предложения по перспективному развитию банковской системы Азербайджана, которые позволят вывести ее на новый, более продвинутый уровень. В ходе исследования использованы такие методы, как изучение литературных источников, анализ, синтез, абстракция и специальные методы. Выявлено шесть основных макроэкономических факторов, которые в значительной степени влияют на темпы долгосрочного роста банковской системы: клиентоориентированность, законодательная база, новые банковские технологии, киберугрозы, использование опыта крупных IT-компаний и квалификация персонала банков. Проанализировано, как именно эти факторы влияют на темпы долгосрочного роста. Даны рекомендации по использованию инноваций и передовых технологий в интересах развития, что позволит построить эффективную и конкурентоспособную банковскую систему. По результатам исследования автором разработаны предложения по перспективному развитию банковского сектора Азербайджана, которые позволят вывести его на новый уровень. В частности, предложено оптимизировать роботизированную автоматизацию процессов, а именно — полностью пересмотреть существующие методы работы, а не просто решать задачи с помощью роботизации. Автор пришел к выводу, что предстоит длительная работа в направлении обеспечения устойчивого развития банковского сектора Азербайджана, который в настоящее время находится в начале этого пути. Дальнейшее исследование этой темы позволит глубже изучить цифровые возможности и перспективы комплексного внедрения инноваций