«Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
 

Реферирование и индексирование

Russian Science Citation Index
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Моделирование рисков недофинансирования федеральных целевых программ в сфере координатно-временного навигационного обеспечения

Журнал «Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
т. 13, вып. 5, май 2017

Получена: 08.02.2017

Получена в доработанном виде: 26.02.2017

Одобрена: 24.03.2017

Доступна онлайн: 29.05.2017

Рубрика: ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА ГОСУДАРСТВА

Коды JEL: C21, C46, H59, G32

Страницы: 871-884

https://doi.org/10.24891/ni.13.5.871

Испирян А.В. начальник сектора управления рисками инвестиционных проектов ОПК ФГУП «ЦНИИ «Центр», Москва, Российская Федерация ani.ispiryan@mail.ru

Лысенко В.В. руководитель Центра целевого планирования и структурных преобразований в промышленности ФГУП «ЦНИИ «Центр», Москва, Российская Федерация vlysenko@cniicentr.ru

Предмет. Статья посвящена развитию методических подходов к оценке финансовых рисков федеральных целевых и государственных программ Российской Федерации.
Цели. Разработка инструментов бюджетного планирования и государственного управления рисками с использованием современных экономико-математических методов. Актуальность проблемы оценки рисков недофинансирования возрастает в последнее время ввиду снижения нефтегазовых доходов федерального бюджета и невозможности их быстрого замещения другими источниками.
Методология. Исследование базируется на методах моделирования распределений вероятности и экономической оценке величины риска. В настоящей статье предлагается подход к оценке рисков недофинансирования мероприятий государственных программ, основанный на методологии Value-at-Risk. Оценивается как бюджетное, так и внебюджетное финансирование.
Результаты. Предложен метод оценки риска недофинансирования мероприятий федеральных целевых и государственных программ из бюджетных и внебюджетных источников. Метод основан на современных представлениях о бюджетном планировании и использует новые способы получения управленческой информации из данных о реализации мероприятий государственных программ. Предложенный инструмент требует дальнейшей разработки для повышения качества получаемых оценок. Приводится апробация метода на примере ретроспективной оценки рисков недофинансирования ФЦП «Поддержание, развитие и использование системы ГЛОНАСС на 2012–2020 гг.» в 2012 г.
Область применения. Результаты работы могут быть использованы для повышения эффективности бюджетного планирования при реализации федеральных целевых и государственных программ.
Выводы. Принципы бюджетирования, ориентированного на результат, требуют применения новых инструментов реализации государственной политики, планирования бюджетных расходов и прогнозирования результатов. Предложенный метод оценки рисков может успешно применяться как один из современных инструментов бюджетного процесса.

Ключевые слова: государственные программы, риск недофинансирования, экономико-математический метод

Список литературы:

  1. Miller G.J., Hildreth W.B., Rabin J. Performance-Based Budgeting. An ASPA Classic. Westview Press, 2010. 504 p.
  2. Афанасьев М.П., Шаш Н.Н. Российские бюджетные реформы: от программ социально-экономического развития до государственных программ Российской Федерации // Вопросы государственного и муниципального управления. 2014. № 2. С. 48–64.
  3. Богачева О.В., Лавров А.М., Ястребова О.К. Международный опыт программного бюджетирования // Финансы. 2010. № 12. С. 4–14.
  4. Кизилова И.Н. Программно-проектный метод как инновационная технология управления в сфере культуры // Креативная экономика. 2010. № 9. С. 108–113.
  5. Симачев Ю., Кузык М. Российская политика по стимулированию инноваций: эволюция, достижения, проблемы и уроки. В кн.: Российская экономика в 2012 г. Тенденции и перспективы. Вып. 34. М.: Изд-во Института Гайдара, 2013. С. 521–571.
  6. Блинова Н.В., Гаганова Е.В. Оценка рисков при разработке государственных программ и политики: Российская практика // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2015. № 11. С. 52–54.
  7. Волгарев М.С. Оценка динамических рисков проектирования государственных целевых программ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Сер. Экономика и право. 2014. № 9-10. С. 23–26.
  8. Торопченко О.С. Использование и взаимодействие инструментов бюджетирования, ориентированного на результат, в бюджетном процессе Российской Федерации // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2016. № 2. С. 75–80.
  9. Панов Д.В., Чурсин А.А., Русинов А.А. Методические подходы к оценке вероятностной экономической реализуемости мероприятий космической программы с учетом состава включенных в мероприятие работ // Бизнес в законе. 2015. № 6. С. 184–191.
  10. Linsmeier T.J., Pearson N.D. Value at risk // Financial Analysts Journal. 2000. Vol. 56. Iss. 2. P. 47–63. doi: http://dx.doi.org/10.2469/faj.v56.n2.2343
  11. Wipplinger E. Philippe Jorion: Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk // Financial Markets and Portfolio Management. 2007. Vol. 21. Iss. 3. P. 397–398. doi: http://doi.org/10.1007/s11408-007-0057-3
  12. Chernozhukov V., Umantsev L. Conditional value-at-risk: Aspects of modeling and estimation // Empirical Economics. 2001. Vol. 26. Iss. 1. P. 271–292. doi: http://doi.org/10.1007/s001810000062
  13. Rockafellar R.T., Uryasev S. Conditional value-at-risk for general loss distributions // Journal of Banking & Finance. 2002. Vol. 26. Iss. 7. P. 1443–1471. doi: http://doi.org/10.1016/S0378-4266(02)00271-6
  14. Kupiec P.H. Techniques for verifying the accuracy of risk measurement models // The Journal of Derivatives. 1995. Vol. 3. Iss. 2. P. 73–84. doi: http://doi.org/10.3905/jod.1995.407942
  15. Pflug G.C. Some remarks on the value-at-risk and the conditional value-at-risk. In: Probabilistic Constrained Optimization: Methodology and Applications. Springer Science and Business Media, 2000. P. 272–281.
  16. Jorion P. Risk2: Measuring the risk in value at risk // Financial Analysts Journal. 1996. Vol. 52. Iss. 6. P. 47–56. doi: http://dx.doi.org/10.2469/faj.v52.n6.2039
  17. Basak S., Shapiro A. Value-at-risk-based risk management: optimal policies and asset prices // The Review of Financial studies. 2001. Vol. 14. Iss. 2. P. 371–405. doi: https://doi.org/10.1093/rfs/14.2.371
  18. Hendricks D. Evaluation of value-at-risk models using historical data (digest summary) // Economic Policy Review. 1996. Vol. 2. Iss. 1. P. 39–67.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-875X (Online)
ISSN 2073-2872 (Print)

Свежий номер журнала

т. 13, вып. 10, октябрь 2017

Другие номера журнала