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. Денежно-кредитное регулирование в России. Цели. Определить возможности денежно-кредитного регулирования в России. Методология. Использован системный подход с применением метода статистического, нейросетевого и кластерного анализа. Результаты. Выявлены пиковые значения внутридневных кредитов, других (ломбардных) кредитов, сильная прямая связь внутридневных кредитов с другими кредитами, а также снижение кредитов овернайт. Указаны монетарные инфляционные риски, переход на высокий уровень объемов депозитов овернайт постоянного действия и депозитных аукционов на срок одна неделя. Установлена динамика средств на счетах эскроу, денежных средств на брокерских счетах и долговых ценных бумаг. Показан выход на новый уровень долговых отношений нефинансового сектора, домашних хозяйств и некоммерческих организаций, обслуживающих домашние хозяйства. Обнаружена структурная важность численности населения в контексте необходимой связи с валовым внутренним продуктом в постоянных ценах в рублях. Область применения. Положения исследования расширяют компетенции членов правительства в процессе формирования комплекса мероприятий, ориентированных на повышение эффективности денежно-кредитного регулирования. Выводы. Реальный круг возможностей денежно-кредитного регулирования в России для органов государственной власти связан с увеличением наличных денег в обращении; ростом уровня депозитов овернайт постоянного действия; сохранением превышения долга нефинансового сектора над долгом домашних хозяйств и некоммерческих организаций, обслуживающих домашние хозяйства, динамикой ВВП в постоянных ценах в рублях и численности населения.
Агеева А.Ф. Торговая война и санкции: последствия для российской и европейской экономик // Экономика и управление: проблемы, решения. 2023. Т. 1. № 1. С. 49—58. URL: Link
Рябичева О.И., Мустафаева М.А., Бартыханова Ш.М. Денежно-кредитное регулирование экономики в России на современном этапе // Индустриальная экономика. 2021. Т. 9. № 5. С. 885—889. URL: Link
Алексеева А.В. Денежно-кредитное регулирование и мегарегулирование: достижения на пути создания единой системы и проблемы, требующие решения // Скиф. Вопросы студенческой науки. 2021. № 6. С. 84—92. URL: Link
Бабукин Г.М., Панков А.Н. Проблемы и пути совершенствования денежно-кредитного регулирования в Российской Федерации // Тенденции развития науки и образования. 2022. № 86-4. С. 16—18. URL: Link
Тершукова М.Б., Абрамов В.С. Роль Банка России в регулировании деятельности кредитных организаций // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2021. № 3. С. 70—75.
Казеева Ю.М. Денежно-кредитное регулирование в условиях рыночной экономики // Образование и наука без границ: социально-гуманитарные науки. 2021. № 16. С. 144—152.
Минаков А.В. Управление денежно-кредитной политикой на современном этапе развития государства // Modern Economy Success. 2020. № 3. С. 221—226. URL: Link
Омельянович Л.А., Яковченко А.А. Формы, методы и инструменты государственного финансового регулирования социально- экономических процессов // Торговля и рынок. 2021. № 1. С. 270—281.
Цакаев А.Х., Саидов З.А. Тренды в финансовом и денежно-кредитном регулировании экономического роста России в условиях внешних шоков // Вестник Чеченского государственного университета им. А.А. Кадырова. 2020. № 4. С. 5—14. URL: Link
King A.P., Eckersley R.J. Chapter 1: Descriptive Statistics I: Univariate Statistics. Statistics for Biomedical Engineers and Scientists, 2019, pp. 1–21. URL: Link
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
Fávero L.P., Belfiore P. Chapter 3: Univariate Descriptive Statistics. Data Science for Business and Decision Making, 2019, pp. 21–91. URL: Link
Urlacher B.R. Complexity, Causality, and Control in Statistical Modeling. American Behavioral Scientist, 2020, vol. 64, iss. 1, pp. 55–73. URL: Link
Fávero L.P., Belfiore P. Chapter 11: Cluster Analysis. Data Science for Business and Decision Making, 2019, pp. 311–382. URL: Link
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
Хафизова Э.К., Туфетулов А.М., Полякова О.В. Методы государственного регулирования взаимодействия реального и финансового секторов экономики знаний // Экономический вестник Республики Татарстан. 2022. № 2. С. 16—22.
Давиденко Д.В. Право денежного обращения: системный анализ // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина. 2023. № 1. С. 162—170. URL: Link
Цзян В. Механизмы влияния цифровых валют на денежно-кредитную политику центральных банков // Modern Economy Success. 2021. № 3. С. 219—228. URL: Link
Сафронов Ю.М., Демьянов А.С. Теоретические аспекты системы денежно-кредитного регулирования экономики // Вестник Приднестровского университета. Серия: Физико-математические и технические науки. Экономика и управление. 2021. № 3. С. 270—274.
