+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

Причины прогнозного долгосрочного роста реального ВВП России

Купить электронную версию статьи

т. 25, вып. 11, ноябрь 2019

Получена: 03.10.2019

Получена в доработанном виде: 17.10.2019

Одобрена: 01.11.2019

Доступна онлайн: 29.11.2019

Рубрика: Денежно-кредитное регулирование

Коды JEL: E42, E50, E58, E59, O42

Страницы: 2575–2593

https://doi.org/10.24891/fc.25.11.2575

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

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

Мулендеева А.В. старший преподаватель кафедры физической географии и геоморфологии историко-географического факультета, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
alena-mulendeeva@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0002-9852-9804
SPIN-код: 9404-7292

Осипов Д.Г. кандидат экономических наук, доцент кафедры безопасности жизнедеятельности и инженерной экологии факультета управления и социальных технологий, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
denps@mail.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 4671-2640

Бабаева А.А. старший преподаватель кафедры отраслевой экономики факультета управления и социальных технологий, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
any9196@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0001-7639-8113
SPIN-код: 5366-4694

Горбунова П.Г. старший преподаватель кафедры отраслевой экономики факультета управления и социальных технологий, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
polina7103@mail.ru

https://orcid.org/0000-0003-1044-5305
SPIN-код: 2471-3129

Предмет. Онтология роста реального ВВП России в прогнозируемой долгосрочной перспективе. Анализ причин долгосрочного роста российского реального ВВП.
Цели. Выявить причины прогнозного долгосрочного роста реального ВВП России и подвести его к онтологии через понимание изменений экономических систем.
Методология. Использован системный подход с применением методов статистического, кластерного и нейросетевого анализа.
Результаты. Выявлены различные системы оценки динамики ВВП России, позволяющие показывать его рост и падение. Применение Банком России в качестве критерия оценки изменения номинального ВВП России позволяет обосновать правомерность политики таргетирования инфляции. Совместное применение таргетирования и механизма deleverage создает условия для роста цены акций при низких темпах роста инвестиций и падении внутреннего спроса.
Область применения. Результаты можно применять при разъяснении причин динамики роста номинального и реального ВВП России, в образовательном процессе.
Выводы. Причинами волатильного прогнозного долгосрочного роста реального ВВП России являются целевое снижение инфляции и кредитного плеча, вызвавшие рост цен на акции при низких темпах роста инвестиций и падении внутреннего спроса.

Ключевые слова: внутренний спрос, долгосрочный рост, инвестиции, номинальный ВВП, реальный ВВП, цена акций

Список литературы:

  1. Gibson H.D., Hall S.G., Tavlas G.S. Nonlinear Forecast Combinations: An Example Using Euro-Area Real GDP Growth. Journal of Economic Behavior & Organization. (In press, corrected proof). URL: Link
  2. Plante M., Richter A.W., Throckmorton N.A. The Zero Lower Bound and Endogenous Uncertainty. The Economic Journal, 2018, vol. 128, iss. 611, pp. 1730–1757. URL: Link
  3. Reinhart C.M., Reinhart V.R. Author Notes. Financial Crises, Development, and Growth: A Long-term Perspective. The World Bank Economic Review, 2015, vol. 29, iss. suppl_1, pp. S53–S76. URL: Link
  4. Глазьев С.Ю. Стабилизация валютно-финансового рынка как необходимое условие перехода к устойчивому развитию // Экономика региона. 2016. Т. 12. № 1. С. 28—36. URL: Link
  5. Глазьев С.Ю. Приоритеты опережающего развития российской экономики в условиях смены технологических укладов // Экономическое возрождение России. 2019. № 2. С. 12—16. URL: Link
  6. Ивантер В.В. Перспективы экономического роста в России // Научные труды Вольного экономического общества России. 2015. Т. 196. № 7. С. 195—202.
  7. Маевский В.И. Мезоуровень и иерархическая структура экономики // Journal of Institutional Studies. 2018. Т. 10. № 3. С. 18—29. URL: Link
  8. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Хабриев Б.Р. Оценка эффективности механизмов укрепления государственного суверенитета России // Финансы: теория и практика. 2018. Т. 22. № 5. С. 6—26. URL: Link
  9. Keister T. The interplay between liquidity regulation, monetary policy implementation and financial stability. Global Finance Journal, 2019, vol. 39, pp. 30–38. URL: Link
  10. De Moraes C.O., Montes G.C., Antunes J.A.P. How Does Capital Regulation React to Monetary Policy? New Evidence on the Risk-Taking Channel. Economic Modelling, 2016, vol. 56, pp. 177–186. URL: Link
  11. Tayler W.J., Zilberman R. Macroprudential Regulation, Credit Spreads and the Role of Monetary Policy. Journal of Financial Stability, 2016, vol. 26, pp. 144–158. URL: Link
  12. Lazar J., Feng J.H., Hochheiser H. Chapter 4: Statistical Analysis. In: Research Methods in Human Computer Interaction (Second Edition). Elsevier, 2017, pp. 71–104. URL: Link
  13. Schofield S. Impressive Statistical Analysis. Science and Public Policy, 1993, vol. 20, iss. 3, pp. 214–215. 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. Favero L.P., Belfiore P. Chapter 11: Cluster Analysis. In: Data Science for Business and Decision Making. Elsevier, 2018, pp. 311–382. 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