+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

Анализ финансовых возможностей развития российской экономики

Купить электронную версию статьи

т. 28, вып. 6, июнь 2022

Получена: 22.03.2022

Получена в доработанном виде: 20.04.2022

Одобрена: 06.05.2022

Доступна онлайн: 29.06.2022

Рубрика: Финансовая система

Коды JEL: E44, F36, F37, G15, O16

Страницы: 1234–1254

https://doi.org/10.24891/fc.28.6.1234

Смирнов В.В. кандидат экономических наук, доцент кафедры отраслевой экономики факультета управления и социальных технологий, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова (ЧувГУ), Чебоксары, Российская Федерация 
v2v3s4@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-6198-3157
SPIN-код: 3120-4077

Предмет. Финансовые возможности развития российской экономики.
Цели. Определить связь финансовых возможностей российской экономики с ее элементами и необходимые условия для реализации развития.
Методология. Использован системный подход с применением метода статистического, нейросетевого и кластерного анализа.
Результаты. Определена связь финансовых возможностей развития российской экономики с динамикой кредитов, депозитов и прочих средств, предоставленных корпоративным клиентам, физическим лицам и кредитным организациям, включая кредиты иностранным государствам и нерезидентам; с объемом вкладов (депозитов) и прочих привлеченных средств физических лиц; доходами консолидированного бюджета. Выявлены условия реализации финансовых возможностей развития российской экономики.
Область применения. Результаты расширяют сферу знаний членов правительства и научного сообщества России для оценки возможностей обеспечения экономического роста.
Выводы. Финансовые возможности развития российской экономики, проявляющиеся в определенных сложных связях, указывают на оптимальную позицию сохранения положительной динамики экономического роста.

Ключевые слова: финансы, возможности, условия, ключевая ставка, кредит, инфляция

Список литературы:

  1. Аганбегян А.Г. К устойчивому социально-экономическому росту // Научные труды Вольного экономического общества России. 2021. Т. 230. № 4. С. 133—155. URL: Link
  2. Глазьев С.Ю. О механизмах реализации целей национального развития России в условиях смены технологических и мирохозяйственных укладов // Научные труды Вольного экономического общества России. 2021. Т. 230. № 4. С. 66—70. URL: Link
  3. Шулепов Е.Б., Задумкин К.А., Румянцев Н.М., Лукин Е.В. Инвестиционная деятельность в российской экономике: проблемы и направления активизации // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2021. Т. 14. № 3. С. 83—98. URL: Link
  4. Seven Ü. Finance, Talent and Income Inequality: Cross-Country Evidence. Borsa Istanbul Review, 2022, vol. 22, iss. 1, pp. 57‒68. URL: Link
  5. Naeem M.A., Pham L., Senthilkumar A., Karim S. Oil Shocks and BRIC Markets: Evidence from Extreme Quantile Approach. Energy Economics, 2022, vol. 108, 105932. URL: Link
  6. Варущенко А.А., Владимиров Н.А. Состояние и перспективы развития инновационной деятельности в Российской Федерации в XXI веке // Статистика и экономика. 2021. Т. 18. № 2. С. 34—44. URL: Link
  7. Смирнов Е.Н. Горизонты постпандемического восстановления мировой экономики // Международная экономика. 2021. № 3. С. 164—175. URL: Link
  8. Ештокин С.В. Российский финтех в национальной финансовой системе: защитник интересов или скрытая угроза? // Экономика, предпринимательство и право. 2021. Т. 11. № 8. С. 1915—1944. URL: Link
  9. King A.P., Eckersley R.J. Chapter 1: Descriptive Statistics I: Univariate Statistics. In: Statistics for Biomedical Engineers and Scientists: How to Visualize and Analyze Data. Academic Press, 2019, pp. 1–21. URL: Link
  10. Brownstein N.C., Adolfsson A., Ackerman M. Descriptive Statistics and Visualization of Data from the R Datasets Package with Implications for Clusterability. Data in Brief, 2019, vol. 25, no. 104004. URL: Link
  11. Fávero L.P., Belfiore P. Chapter 3: Univariate Descriptive Statistics. In: Data Science for Business and Decision Making. Academic Press, 2019, pp. 21–91. URL: Link
  12. Urlacher B.R. Complexity, Causality, and Control in Statistical Modeling. American Behavioral Scientist (ABS), 2020, vol. 64, iss. 1, pp. 55–73. URL: Link
  13. Fávero L.P., Belfiore P. Chapter 11: Cluster Analysis. In: Data Science for Business and Decision Making. Academic Press, 2019, pp. 311–382. URL: Link
  14. Adolfsson A., Ackerman M., Brownstein N.C. To Cluster, or Not to Cluster: An Analysis of Clusterability Methods. Pattern Recognition, 2019, vol. 88, pp. 13–26. URL: Link
  15. Umland A. Germany's Russia Policy in Light of the Ukraine Conflict: Interdependence Theory and Ostpolitik. Orbis, 2022, vol. 66, iss. 1, pp. 78‒94. URL: Link
  16. Sohag K., Sokhanvar A., Belyaeva Zh., Mirnezami S.R. Hydrocarbon Prices Shocks, Fiscal Stability and Consolidation: Evidence from Russian Federation. Resources Policy, 2022, vol. 76, 102635. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

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

Свежий номер журнала

т. 30, вып. 10, октябрь 2024

Другие номера журнала