Мулендеева А.В.старший преподаватель кафедры физической географии и геоморфологии, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация alena-mulendeeva@yandex.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 9404-7292
Предмет. Динамика развития российской экономики совместно и без Group of Seven. Цели. Провести анализ динамики развития российской экономики совместно и без Group of Seven на основе оценки темпов прироста комплекса взаимообусловленных финансово-экономических факторов, выявить положительные и отрицательные моменты, показать страны – бенефициары процесса Rusexit. Методология. Общие положения прогностических теорий и практик системного анализа финансово-экономических факторов, фундаментальные законы и результаты прикладных научных исследований в области экономического равновесия. Результаты. Факторный анализ динамики странового развития Group of Seven и Group of Seven+ на основе оценки темпов прироста комплекса взаимообусловленных финансово-экономических факторов позволил выявить положительные и отрицательные темпы прироста российской экономики, а также страны-бенефициары по каждому фактору. Результаты исследования целесообразно использовать при формировании международной финансово-экономической политики, в процессе выбора стран и групп стран для сотрудничества, оценки преимуществ от международного сотрудничества и выхода из этого сотрудничества. Выводы. Для сохранения равновесного состояния российской экономики необходимо в процессе формирования стратегических направлений международного сотрудничества обеспечить рост широкой денежной массы, ВВП на душу населения и валового накопления основного капитала, снижение импорта товаров (услуг) и инфляции, рост населения.
Ключевые слова: темпы прироста, динамика, Group of Seven, страновое развитие, факторный анализ
Список литературы:
Morgan K., Sonnino R. The urban foodscape: world cities and the new food equation. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2010, vol. 3, iss. 2, pp. 209–224. URL: Link
Vargas da Cruz M.J., Camargo Rolim C.F. The Brazilian automotive industry in the BRICs context: the case of the Metropolitan Region of Curitiba. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2010, vol. 3, iss. 3, pp. 319–334. URL: Link
O'Brien R., Keith A. The geography of finance: after the storm. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2009, vol. 2, iss. 2, pp. 245–265. URL: Link
Yakop M., Peter van Bergeijk A.G. Economic diplomacy, trade and developing countries. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2011, vol. 4, iss. 2, pp. 253–267. URL: Link
Horner R., Schindler S., Haberly D., Aoyama Yu. Globalisation, uneven development and the North-South ‘big switch’. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2018, vol. 11, iss. 1, pp. 17–33. URL: Link
Rutherford T.D., Holmes J. Manufacturing resiliency: economic restructuring and automotive manufacturing in the Great Lakes region. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2014, vol. 7, iss. 3, pp. 359–378. URL: Link
Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Лылов А.И. Экономический анализ устойчивого развития субъектов хозяйствования в условиях цикличности // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. Вып. 1. C. 4–17. URL: Link
Мицек С.А., Мицек Е.Б. Экономический рост, инфляция, инвестиции и доходы в Российской Федерации: анализ и прогноз на основе эконометрической модели // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. Вып. 1. C. 18–29. URL: Link
Оборин М.С., Шерешева М.Ю., Шимук О.В. Разработка системы индикаторов оценки, анализа и мониторинга ресурсного потенциала региона // Финансы и кредит. 2018. Т. 24. Вып. 1. C. 154–177. URL: Link
Cerutti E., Claessens S., Ratnovski L. Global liquidity and cross-border bank flows. Economic Policy, 2017, vol. 32, iss. 89, pp. 81–125. URL: Link
Stewart K., Webb M. International competition in corporate taxation: evidence from the OECD time series. Economic Policy, 2006, vol. 21, iss. 45, pp. 154–201. URL: Link
Eichengreen B., Panizza U. A surplus of ambition: Can Europe rely on large primary surpluses to solve its debt problem? NBER Working Paper Series,2014, no. 20316, 50 p. URL: Link
Khabaza I.M. An Iterative Least-Square Method Suitable for Solving Large Sparse Matrices. The Computer Journal, 1963, vol. 6, iss. 2, pp. 202–206. URL: Link
Cardiel N. Data boundary fitting using a generalized least–squares method. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2009, vol. 396, iss. 2, pp. 680–695. URL: Link
Jarratt P., Mack C. A least squares method for Laplace's equation with Dirichlet boundary conditions. The Computer Journal, 1968, vol. 11, iss. 1, pp. 83–87. URL: Link
Grigoli F., Cesca S., Dahm T., Krieger L. A complex linear least-squares method to derive relative and absolute orientations of seismic sensors. Geophysical Journal International, 2012, vol. 188, iss. 3, pp. 1243–1254. URL: Link
Bо T.H., Dysvik B., Jonassen I. LSimpute: accurate estimation of missing values in microarray data with least squares methods. Nucleic Acids Research, 2004, vol. 32, iss. 3. URL: Link
Xu Yu., Mildred E. Warner. Understanding employment growth in the recession: the geographic diversity of state rescaling. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2015, vol. 8, iss. 2, pp. 359–377. URL: Link
Kvittingen A., Valenta M., Tabbara H., Baslan D., Berg B. The Conditions and Migratory Aspirations of Syrian and Iraqi Refugees in Jordan. Journal of Refugee Studies, 2018, fey015. URL: Link
Arizpe E. Refugee. By Alan Gratz. Migration Studies, 2018, mny007. URL: Link
