+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Анализ условий развития текущего российского рынка

Купить электронную версию статьи

т. 19, вып. 2, февраль 2023

Получена: 16.06.2022

Получена в доработанном виде: 18.08.2022

Одобрена: 16.12.2022

Доступна онлайн: 14.02.2023

Рубрика: УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ

Коды JEL: D40, D49, Н50, L10

Страницы: 317–335

https://doi.org/10.24891/ni.19.2.317

Смирнов В.В. кандидат экономических наук, доцент кафедры отраслевой экономики, 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. Особенности денежно-кредитной политики России в условиях международных санкций.
Цели. Анализ взаимосвязи основных показателей развития финансовой системы России.
Методология. Применены методы статистического, нейросетевого и кластерного анализа.
Результаты. Фиксируется превышение темпов прироста денежных доходов в среднем на душу населения над темпами прироста реальных денежных доходов. Снижение доли доходов федерального бюджета в консолидированном бюджете и рост соответствующей доли расходов вызывают необходимость увеличения федеральных налогов.
Выводы. В критических условиях необходимо снизить давление федеральных налогов на экономику и повысить реальные денежные доходы населения.

Ключевые слова: доход, налоги, развитие, рынок, условия, цены

Список литературы:

  1. Мау В.А. Экономическая политика в условиях пандемии: опыт 2021–2022 гг. // Вопросы экономики. 2022. № 3. С. 5–28. URL: Link
  2. Глазьев С.Ю. Как денежно-кредитная политика угнетает экономический рост в России и Евразийском экономическом союзе // Российский экономический журнал. 2022. № 2. С. 4–20. URL: Link
  3. Полтерович В.М. Коллаборативные иерархии // Вопросы экономики. 2021. № 7. С. 31–48. URL: Link
  4. Wen F., Shui A., Cheng Y., Gong X. Monetary Policy Uncertainty and Stock Returns in G7 and Brics Countries: A Quantile-on-Quantile Approach. International Review of Economics & Finance, 2022, vol. 78, pp. 457–482. URL: Link
  5. Dang V.D., Huynh J. Bank Funding, Market Power, and the Bank Liquidity Creation Channel of Monetary Policy. Research in International Business and Finance, 2022, vol. 59, no. 101531. URL: Link
  6. Kuzman T., Lazarevic J., Nedeljkovic M. Capital Flows Liberalisation and Macroprudential Policies: The Effects on Credit Cycles in Emerging Economies. Economic Analysis and Policy, 2022, vol. 73, pp. 602–619. URL: Link
  7. Аганбегян А.Г. Два главных вызова, стоящих перед Россией по сокращению катастрофически высокой смертности при восстановлении сохранности народа и переходу к устойчивому социально-экономическому росту // Экономическое возрождение России. 2022. № 1. С. 14–30. URL: Link
  8. Волков А.А. Современное состояние рынка жилой недвижимости в России // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2022. № 1. С. 29–41. URL: Link
  9. Wang C.-W., Lee C.-C., Chen M.-C. The Effects of Economic Policy Uncertainty and Country Governance on Banks' Liquidity Creation: International Evidence. Pacific-Basin Finance Journal, 2022, vol. 71, no. 101708. URL: Link
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. Urlacher B.R. Complexity, Causality, and Control in Statistical Modeling. American Behavioral Scientist (ABS), 2020, vol. 64, iss. 1, pp. 55–73. URL: Link
  14. 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
  15. 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
  16. Гудакова Л.В., Гребенникова Е.Д., Фощан Г.И. Эвентуальная эконометрическая модель денежно-кредитной политики Российской Федерации // Финансы и кредит. 2022. Т. 28. Вып. 4. С. 878–899. URL: Link
  17. Криничанский К.В., Анненская Н.Е. Монетарные условия финансового развития // Финансы и кредит. 2020. Т. 26. Вып. 2. С. 349–368. URL: Link
  18. Коняев А.А. Сопряженность денежно-кредитной политики и банковской политики по управлению макрофинансовыми потоками банковского сектора России // Финансы и кредит. 2021. Т. 27. Вып. 8. С. 1790–1812. URL: Link
  19. Куликов Н.И., Пархоменко В.Л., Мобио А.А.С.Р. Монетарная финансовая и денежно-кредитная политика государства и ее влияние на уровень доходов и снижение бедности населения России // Финансы и кредит. 2020. Т. 26. Вып. 5. С. 964–990. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

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

Свежий номер журнала

т. 20, вып. 3, март 2024

Другие номера журнала