Шимановский Д.В.кандидат экономических наук, доцент кафедры информационных систем и математических методов в экономике, Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Российская Федерация Dmitry-Shimanovsky@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 1378-0373
Предмет. Статистическое моделирование одного из важнейших интегральных показателей национальной банковской системы – совокупного объема прибыли. Цели. Изучение отечественного и зарубежного опыта исследований по данной проблематике, создание предпосылок для эконометрической модели, которая позволит исследовать воздействие шока денежно-кредитной политики конца 2014 г. на динамику прибыли российской банковской системы. Методология. Использованы методы множественного регрессионного и корреляционного анализа. Результаты. Оригинальность исследования заключается в том, что динамика прибыли анализируется только в те временные периоды, в которых в отечественной экономике проходил период адаптации к шокам монетарной политики. Шоковые импульсы являются одним из важнейших факторов возрастания степени макроэкономических рисков для любых хозяйствующих субъектов. Следовательно, изучение финансовой устойчивости различных отраслей экономики к изменению параметров и инструментов денежно-кредитной политики является актуальной и востребованной темой для экономических исследований. Особенности трансмиссионного механизма в России изучены не во всех аспектах. Выводы. Разработка эконометрических моделей, описывающих механизм воздействия органов государственной власти на прибыль коммерческих банков через инструменты монетарной политики, является востребованным направлением научных исследований.
Ключевые слова: шоки денежно-кредитной политики, макроэкономическое моделирование, прибыль кредитной организации
Список литературы:
Мельникова В.И. Содержательно-понятийные аспекты денежно-кредитной политики // Дайджест-Финансы. 2010. № 2. С. 44–49. URL: Link
Глазьев Ю.С. Нищета и блеск российских монетаристов. Часть 1 // Экономическая наука современной России. 2015. № 2. С. 7–21. URL: Link
Картаев Ф.С., Клачкова А.О. Эконометрическое моделирование влияния инфляции на динамику инвестиций // Деньги и кредит. 2017. № 9. С. 55–57. URL: Link
Сухарев О.С. Структурная политика в экономике России: условия формирования // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 3. С. 2–8. URL: Link
Sukharev O.S. Structural Features of Industrial Growth Policy // Вестник Пермского университета. Сер.: Экономика. 2018. Т. 13. № 1. С. 5–18. URL: Link
Дмитриев А.С., Шагуль Н.Б. Макроэкономическое моделирование взаимодействия реального и денежного секторов российской экономики (часть 1) // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2006. № 2. С. 243–266. URL: Link
Дробышевский С.М., Тулин В.П., Каменских М.В. Анализ трансмиссионных механизмов денежно-кредитной политики в российской экономике. М.: ИЭПП, 2008. 87 с.
Евдокимова Т.В., Зубарев А.В., Трунин П.В. Влияние реального обменного курса рубля на экономическую активность в России. М.: Институт Гайдара, 2013. 164 с.
Ващелюк Н.В., Полбин А.В., Трунин П.В. Оценка макроэкономических эффектов шока ДКП для российской экономики // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2015. Т. 19. № 2. С. 169–198.
Могилат А.Н. Обзор основных каналов трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики и инструментов их анализа в Банке России // Деньги и кредит. 2017. № 9. С. 3–9. URL: Link
Dotsey M., Reid M. Oil Shocks, Monetary Policy, and Economic Activity. FRB of Richmond Economic Review, 1992, vol. 78, no. 4, pp. 14–27. URL: Link
Taylor J. A Historical Analysis of Monetary Policy Rules. University of Chicago Press, 1999, pp. 319–347. URL: Link
Мирошниченко О.С. Прибыль в формировании и регулировании банковского капитала // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. № 24. С. 25–35. URL: Link
Мамонов М.Е. Моделирование конкуренции в российском банковском секторе с использованием подхода Панзара-Росса: теоретический и прикладной аспекты // Прикладная эконометрика. 2010. № 4. С. 3–27. URL: Link
Lown C., Morgan D.P. The Credit Cycle and the Business Cycle: New Finding Using the Loan Officer Opinion Survey. Journal of Money, Credit and Banking, 2006, vol. 38, no. 6, pp. 1575–1597. URL: Link
Busch U., Scharnagl M., Scheithauer J. Loan Supply in Germany During the Financial Crisis. Deutsche Bundesbank Discussion Papers. Series 1: Economic Studies, 2010, no. 5, pp. 1–40.
Шимановский Д.В. Макрофинансовая модель воздействия внешних шоков на чистый процентный доход российских банков // Вестник УрФУ. Сер.: Экономика и управление. 2018. Т. 17. № 1. С. 146–165. URL: Link
Зеленина Т.А. Оценка устойчивости коммерческого банка к макроэкономическим шокам // Вестник Оренбургского государственного университета. 2011. № 13. С. 173–177. URL: Link
Михайлов А.Ю. Взаимосвязь макроэкономических параметров и доходности российских государственных облигаций // Финансы и кредит. 2016. Т. 22. Вып. 48. С. 18–27. URL: Link
Осечкина Т.А., Постаногова Е.Э. Математическая модель оценки инфляции // Вестник ПГТУ. 2012. № 10. С. 148–159.
