Работы автора

Целью настоящего исследования является пространственное моделирование влияния разработанных передовых производственных технологий на объемы добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств и генерацию электроэнергии в регионах Российской Федерации. Применены модели пространственного лага (SAR) и пространственной ошибки (SEM), а также глобальный и локальный индекс Морана. В качестве исследуемых переменных рассмотрены объемы разработанных передовых производственных технологий, добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств и генерации электроэнергии за 2022 г. Обнаружено, что процессы разработки передовых производственных технологий влияют на отрасли обрабатывающей промышленности и генерацию электроэнергии. Анализ коэффициентов пространственной автокорреляции показал, что в процессах разработки передовых производственных технологий, добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств и электроэнергии регионы формируют кластеры, а также существует положительная пространственная автокорреляция. Субъекты Российской Федерации классифицированы с помощью локального индекса Морана, который позволил определить полюса роста, кластеры высоких значений, территории, испытывающие на себе влияние данных кластеров, и территории с низким значением разработанных передовых производственных технологий, обрабатывающих производств и генерации электроэнергии. Отрицательное значение коэффициента пространственной автокорреляции в модели SAR показало, что увеличение объема разработанных передовых производственных технологий в одном регионе приводит к снижению их уровня в другом. Это свидетельствует о пространственной неоднородности процессов разработки передовых технологий в регионах страны.

Актуальность связана с тем, что внешнеторговая деятельность является важнейшим фактором экономического роста Российской Федерации, однако в настоящее время экспорт и импорт находятся под ограничениями со стороны западных стран. Данное исследование позволит получить информацию о потенциальных сценариях развития внешнеторговой деятельности России с помощью ARMA- и ARIMA-моделирования.

Цель: анализ внешнеторговой деятельности Российской Федерации в условиях ограничительных мер, запрещающих доступ к международным и финансовым рынкам; разработка различных сценариев развития внешнеторговой деятельности России на фоне санкционных ограничений.

Методы: методы анализа, синтеза и сравнения, а также ARMA- и ARIMA-прогнозирование временных рядов.

Результаты: на основе анализа внешнеторговой деятельности Российской Федерации за 2022 г. было выявлено, что торговые потоки и структура внешнеэкономической деятельности претерпели значительные изменения, благодаря чему России удалось минимизировать последствия от введенных санкционных ограничений. Построенные модели позволили разработать три вида сценариев развития экспорта и импорта - инерционные, пессимистичные и оптимистичные. Анализ данных моделей показал, что в рамках инерционного сценария в 2023 и 2024 гг. будет заметен рост экспорта на 3 и на 2 % соответственно, однако в 2025 г. произойдет снижение экспорта на 3,5 % до 610 млрд долл. США. В рамках инерционного сценария для показателя импорта получены следующие значения: в 2023 г. рост составит 4 %, в 2024 г. возможно увеличение импорта на 2 %, а в 2025 г. на основе полученной модели рост должен прекратиться.

Данное исследование посвящено анализу адаптационного потенциала экономического роста России в условиях сокращения прямых иностранных инвестиций (далее - ПИИ). В свете сегодняшней геополитической обстановки, отмечающейся усилением торгового напряжения и протекционистских мер, понимание влияния ПИИ на валовой внутренний продукт (далее - ВВП) России становится критически важным для разработки политик и экономического планирования. В рамках исследования применяется метод моделирования векторной авторегрессии (далее - VAR) для анализа динамики ВВП России и притока ПИИ с учетом различных экономических и геополитических факторов. При этом используется обширный набор данных, охватывающий период с 1996 г. по 2021 г., который включает соответствующие макроэкономические показатели и геополитические события. Модель VAR позволяет изучать краткосрочные и долгосрочные взаимосвязи между переменными, отражая динамическое взаимодействие и эффекты обратной связи. Кроме того, анализ импульсного отклика используется для оценки величины и устойчивости экономического роста в условиях экономической нестабильности. Результаты исследования способствуют пониманию адаптационного потенциала экономического роста России в контексте ограничений ПИИ со стороны западных стран. Анализ дает представление о значимости притока ПИИ для ВВП России с учетом влияния различных экономических и геополитических факторов.