Зарук Н.Ф.доктор экономических наук, профессор кафедры финансов, Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева, Москва, Российская Федерация zaruk84@bk.ru
Тихонова А.В.кандидат экономических наук, ассистент департамента налоговой политики и таможенно-тарифного регулирования, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация AVTihonova@fa.ru
Сергеев А.В.студент магистратуры департамента финансовых рынков и банков, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация artursergeev1994@yandex.ru
Предмет. Глобализация, интеграция международных экономических систем, развитие транснациональных корпораций подвергают национальные финансовые системы разнокачественным рискам. Кроме того, ускоряется трансформация экономики, сопровождающаяся финансовыми кризисами. Поэтому особую актуальность приобретает точечное планирование финансовой системы, основанное на эконометрическом моделировании ее индикаторов и являющееся более гибким и адаптивным. Цели. Построить эконометрическую модель, позволяющую определить конкретные значения индикаторов финансовой системы. Методология. Использованы корреляционный анализ, регрессионный анализ, анализ временных рядов. С помощью сравнительных методов рассмотрены научные подходы к трактовке индикаторов финансовой системы. Результаты. Определены сущность, понятие индикаторов финансовой системы, в качестве которых предложено использовать кредитную экспансию коммерческих банков и цены на рынке активов. Построена эконометрическая модель, позволяющая определить конкретные значения индикаторов финансовой системы для рационализации финансовой политики России. Коэффициент детерминации построенной модели 54,56% (r = 0,74) свидетельствует о высокой доле вариации цен на активы, обусловленной вариацией предоставленных экономике кредитов. Статистическая достоверность модели доказана с помощью критериев Стъюдента, Фишера и Льюинга – Бокса. Даны предложения по выходу из стагфляционной ловушки и стимулированию роста экономики России. Область применения. Результаты могут быть использованы при финансовом планировании и прогнозировании, а также при определении приоритетных направлений развития финансовой системы Российской Федерации. Выводы. При увеличении объемов кредитования экономика Российской Федерации будет иметь реальные шансы на ускоренное социально-экономическое развитие.
Федорова Е.А., Федотова М.А., Николаев А.Э. Оценка влияния санкций на результаты деятельности российских компаний // Вопросы экономики. 2016. № 3. С. 34–45.
Каурова Н.Н. Методологические подходы к управлению открытыми финансово-экономическими системами // Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2012. № 4. С. 29–40. URL: Link
Эскиндаров М.А. Устойчивость финансовой системы России: индикаторы и критерии оценки // Вестник Финансового университета. 2012. № 2. С. 8–18.
Рыжкова Т.В. Энтропийные показатели финансовой системы предприятия // Вестник МГТУ Станкин. 2012. № 2. С. 124–127. URL: Link
Боткин И.О., Ишманова М.С., Виноградова О.С. Особенности проявления индикаторов-предвестников банковского кризиса в Российской Федерации // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. 2015. Т. 25. № 5. С. 15–23. URL: Link
Ромашкина Р.К. Система индикаторов российского финансового рынка: направления развития // Экономика и предпринимательство. 2015. № 11-2. С. 45–48.
Криничанский К.В. Состояние и проблемы развития финансового рынка в России // Журнал экономической теории. 2013. № 3. С. 68–81. URL: Link
Вишнякова Е.А. Новые инструменты Центрального Банка Российской Федерации // Интернет-журнал Науковедение. 2015. Т. 7. № 5. URL: Link
Каранина Е.В. Финансовая безопасность банковской системы как основа устойчивости экономики России // Вестник Академии. 2015. № 4. С. 46–57.
Васильева Е.А., Пономаренко А.А. Роль монетарного анализа и показателей цен на активы в идентификации фундаментальных финансовых дисбалансов // Деньги и кредит. 2010. № 1. С. 59–67.
Аганбегян А.Г. Шесть шагов, необходимых для возобновления социально-экономического роста и преодоления стагнации, рецессии и стагфляции // Деньги и кредит. 2015. № 2. С. 7–13.
Nechaev A., Antipin D., Antipina O. Financial and Tax Instruments for Stimulation of Enterprises Innovative Activity. Problems and Perspectives in Management, 2014, vol. 12, iss. 2, рр. 173–180.
Хубаев Г.Н. Способ выявления ошибок в больших массивах числовой информации // Вопросы статистики. 2014. № 10. С. 20–24. URL: Link
Газизов Д.И. Обзор методов статистического анализа временных рядов и проблемы, возникающие при анализе нестационарных временных рядов // Научный журнал. 2016. № 3. С. 9–14.
Наумов В.Н., Буров С.А. Прогнозирование валютных курсов на основе сравнительного анализа динамики временных рядов // Управленческое консультирование. 2015. № 2. С. 55–64. URL: Link
Зинченко А.П., Уколова А.В. Статистическое изучение экономической деятельности сельскохозяйственных предприятий по данным бухгалтерского учета // Бухучет в сельском хозяйстве. 2010. № 5. С. 4–9.
Кацко И.А. Этапы построения математических моделей для управления в социально-экономических системах // TERRA ECONOMICUS. 2008. Т. 6. № 1-3. С. 165–168. URL: Link
Гринберг Р.С. Экономика современной России: состояние, проблемы, перспективы // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2015. № 1. С. 10–29. URL: Link
