+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансы и кредит»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.1. Экономическая теория
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент


ЭКОНОМИЧЕСКИЕ,
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Моделирование перекрестного финансирования затрат на научно-исследовательские работы в федеральном округе

Купить электронную версию статьи

т. 28, вып. 2, февраль 2022

Получена: 04.11.2021

Получена в доработанном виде: 29.11.2021

Одобрена: 13.12.2021

Доступна онлайн: 28.02.2022

Рубрика: Инвестиционная деятельность

Коды JEL: C63, E17, O21, O36

Страницы: 295–321

https://doi.org/10.24891/fc.28.2.295

Яшин С.Н. доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой менеджмента и государственного управления, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация 
jashinsn@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0002-7182-2808
SPIN-код: 4191-7293

Кошелев Е.В. кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и государственного управления, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация 
ekoshelev@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0001-5290-7913
SPIN-код: 8429-5702

Борисов С.А. кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и государственного управления, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация 
ser211188@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0002-6829-0230
SPIN-код: 9422-4591

Предмет. Моделирование оптимального перекрестного финансирования затрат на научно-исследовательские работы (НИР) в пределах регионов страны, имеющих научный потенциал.
Цели. Разработка модели оптимизации и планирования перекрестного финансирования затрат на НИР в федеральном округе, учитывающей конкретные технологические и экономические результаты НИР регионов округа.
Методология. Используются генетический алгоритм, имитационный отжиг и поиск по шаблону.
Результаты. Разработана модель с определенными положительными характеристиками.
Область применения. Представленный подход может способствовать принятию более качественных решений государственными структурами и их экспертами в отношении планирования инновационного развития промышленных регионов страны.
Выводы. В условиях экономии федеральных бюджетных средств федеральный округ может частично сам профинансировать все затраты на НИР в тех регионах, которые в этом нуждаются. Чтобы более обоснованно определить такие регионы, необходимо анализировать эту ситуацию подробнее, то есть в разрезе различных затрат на НИР по видам работ.

Ключевые слова: инновационное развитие регионов, инвестиционное планирование, производственное планирование, финансовое планирование, научно-исследовательские работы

Список литературы:

  1. Kruschwitz L., Lorenz D. Investitionsrechnung. De Gruyter Oldenbourg, 2019, 427 s. URL: Link
  2. Dehmer S.P., Pardey P.G., Beddow J.M., Chai Y. Reshuffling the Global R&D Deck, 1980–2050. PLoS ONE, 2019, vol. 14, iss. 3. URL: Link
  3. Kiselakova D., Sofrankova B., Cabinova V. et al. The Impact of R&D Expenditure on the Development of Global Competitiveness within the CEE EU Countries. Journal of Competitiveness, 2018, vol. 10, no. 3, pp. 34–50. URL: Link
  4. Феоктистова О.А. Планирование затрат на научные исследования: проектный подход // Финансовый журнал. 2014. № 1. С. 69—80. URL: Link
  5. Гапоненко В.Ф. Вопросы планирования затрат на выполнение научно-исследовательских работ // Труды Академии управления МВД России. 2018. № 1. С. 58—62. URL: Link
  6. Yashin S., Koshelev E., Yashina N. et al. Foresight of Volga Federal District Innovation System Development using a Multi-Objective Genetic Algorithm. International Journal of Technology, 2020, vol. 11, iss. 6, pp. 1171–1180. URL: Link
  7. Salimi N., Rezaei J. Evaluating Firms’ R&D Performance Using Best Worst Method. Evaluation and Program Planning, 2018, vol. 66, pp. 147–155. URL: Link
  8. Bin A., Azevedo A., Duarte L. et al. R&D and Innovation Project Selection: Can Optimization Methods be Adequate? Procedia Computer Science, 2015, vol. 55, pp. 613–621. URL: Link
  9. Huang M.C., Liou M.-H., Iwaki Y. The Impact of R&D and Innovation on Global Supply Chain Transition: GTAP Analysis on Japan’s Public R&D Investment. Journal of Social and Economic Development, 2021, vol. 23, pp. 447–467. URL: Link
  10. Sadollah A., Nasir M., Geem Z.W. Sustainability and Optimization: From Conceptual Fundamentals to Applications. Sustainability, 2020, vol. 12, iss. 5, pp. 2–34. URL: Link
  11. Kalyanmoy D. Multiobjective Optimization Using Evolutionary Algorithms. New York, John Wiley & Sons, Inc., 2001, 518 p.
  12. Лопатин А.С. Метод отжига // Стохастическая оптимизация в информатике. 2005. T. 1. С. 133—149. URL: Link
  13. Ingber L., Rosen B. Genetic Algorithms and Very Fast Simulated Reannealing: A Comparison. Mathematical and Computer Modelling, 1992, vol. 16, iss. 11, pp. 87–100. URL: Link90108-W
  14. Conn A.R., Gould N.I.M., Toint Ph.L. A Globally Convergent Augmented Lagrangian Algorithm for Optimization with General Constraints and Simple Bounds. SIAM Journal on Numerical Analysis, 1991, vol. 28, iss. 2, pp. 545–572. URL: Link
  15. Conn A.R., Gould N.I.M., Toint Ph.L. A Globally Convergent Augmented Lagrangian Barrier Algorithm for Optimization with General Inequality Constraints and Simple Bounds. Mathematics of Computation, 1997, vol. 66, pp. 261–288. URL: Link
  16. Бабынин М.С., Жадан В.Г. Прямой метод внутренней точки для линейной задачи полуопределенного программирования // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2008. Т. 48. № 10. С. 1780—1801. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 30, вып. 3, март 2024

Другие номера журнала