Журнал «Экономические стратегии», ключевое слово: «моделирование»


Цифровой концепт выявления скрытых центров управления в рамках сложноструктурированных мультивалютных финансовых систем с большим количеством латентных связей между элементами

DOI: 10.33917/mic-4.93.2020.5-11

В статье рассматриваются проблемы цифрового мониторинга международных расчетов с кооперированной структурой рынков финансовых активов в рамках ЕАЭС как мультиагентных систем. Обосновано внедрение цифровой платформы с аналитическими сервисами для выявления кластерных валютно-финансовых интерпретаций наблюдаемых операций и выявления центров управления цепочками транзакций конкретных финансовых операторов. Предлагается построение вычислительно наблюдаемой базы (анализируемого информационного массива) электронных финансовых транзакций, позволяющей идентифицировать источники, посредников и бенефициаров перечисления (в том числе бюджетного) каждой денежной единицы в безналичной форме через любое количество счетов, служащих основой установления всех участников финансовой цепочки.

Источники:

1. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Махутов Н.А. Криптовалютная управленческая модель формирования единой электронной валюты ЕАЭС // Экономические стратегии. 2018. Т. 20. № 6 (156). С. 74-83.

2. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Стратегические тренды конструируемой экономической реальности // Экономические стратегии. 2012. Т. 14. № 10 (108). С. 6-15.

3. Бауэр В.П., Ворожихин В.В., Райков А.Н., Смирнов В.В. Сможет ли криптовалюта обеспечить развитие цифровой экономики в России? // Информационное общество. 2017. № 4-5. С. 35-42.

4. Ковалевич Д.В. Перспективы развития единого финансового рынка ЕАЭС // Наука и бизнес: пути развития. 2018. № 8 (86). С. 95-99.

5. Логинов Е.Л., Грабчак Е.П., Григорьев В.В., Райков А.Н., Шкута А.А. Управление экономикой России в условиях с предельно большой компонентой неопределенности развития чрезвычайных ситуации и критического недостатка информации // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2019. № 4. С. 104-110.

Формирование в рамках ЕАЭС цифровой модели повышения прозрачности и успешности обеспечения контроля движения активов между участниками товарных, финансовых и имущественных сделок

DOI: 10.33917/mic-2.91.2020.5-12

В статье рассматриваются проблемы формирования цифровой модели повышения прозрачности и успешности обеспечения контроля движения активов между участниками товарных, финансовых и имущественных сделок в рамках финансовой системы ЕАЭС. Предлагается обеспечить повышение наблюдаемости любых сегментов финансовой системы, которую можно цифровым образом структурировать путем электронной цифровой идентификации каждой денежной единицы в доступных для мониторинга пространствах движения товарных, финансовых и имущественных активов. Получаемые результаты анализа могут быть использованы для оптимизации операционной динамики электронных транзакций явных альянсов и неформальных картелей финансовых агентов в наблюдаемом пространстве цифровых форматов финансовых коммуникаций с учетом движения финансовых средств в различной форме и номинированных в различных валютах.

Источники:

1. Агеев А.И., Радина В.А. Методика цифровой экономики в части управления и контрольной деятельности в реальном секторе экономики //Экономические стратегии. 2019. Т. 21. № 3 (161). С. 44-56. 

2. Агеев А.И., Ворожихин В.В., Кузык Б.Н., Махутов Н.А., Побываев С.А. Проблемы развития торговой, клиринговой, расчетной и платежной систем, обеспечивающих оптимизационное взаимодействие российских финансовых институтов и хозяйствующих субъектов //Стратегические тренды трансформации социально-экономических систем в рамках цифровой экономики/Материалы международной научно-практической конференции. М.: ИПР РАН, 2018. С. 7-9.

3. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Махутов Н.А., Побываев С.А. Формирование системных механизмов защиты российских валютно-финансовых ресурсов в условиях спекулятивного манипулирования мировыми финансовыми рынками // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2017. № 7-2 (54). С. 8-11.

Исследование и моделирование влияния новых технологий и строительных материалов на экономические результаты строительных организаций

DOI: 10.33917/mic-1.90.2020.13-20

Предложены методы выявления степени влияния применяемых новых технологий, строительных машин, механизмов, оборудования и строительных материалов на эффективность основной деятельности строительных организаций. Сформулированы методические принципы управления инновационными процессами в деятельности строительных организаций с позиции исследования, анализа и оценки влияния новых технологий и строительных материалов на экономические результаты организаций. Предложен подход к применению на практике комплекса мультипликативных факторных моделей для оценки влияния анализируемых факторов на изменение прибыли от продажи инновационной строительной продукции.

Источники:

1. Сухарев О.С. Теория эффективности экономики: Монография. – 2-е изд., исправленное. М.: КУРС: ИНФРА -М, 2014. 368 с.

2. Герасимов Б.Н. Эффективность экономических систем: монография. / Б.Н. Герасимов, К.Б. Герасимов. Самара: Изд-во НОАНО ВПО СИБиУ, 2013. 252 с.

3. Брю Л., Макконнелл К. Р. Экономикс: краткий курс: Пер 1-го англ. изд. М.: ИНФРА-М, 2015. XVIII. Т. 462 с.

 4. Самуэльсон П. Э., Нордхаус В. Д. Экономика: пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2017. 1360 с.

5.  N.A. Polovnikova, N.V. Chepachenko, M.N. Yudenko. Study and Evaluation of the Competitiveness Potential of the Organizations in the Construction Industry.  Materials Science Forum Submitted: 2018-04-25, Vol. 931. pp. 1178-1181. doi:10.4028/www.scientific.net/MSF.931.1178.

6. N. V. Chepachenko, A. A. Leontiev, G. A. Uraev, V. D. Ardzinov. Modeling the effect of using the innovative materials on the construction organizations economic performance //Published under licence by IOP Publishing Ltd. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, V. 698, Construction of roads, bridges, tunnels and airfields.

7. Савицкая Г.В. Анализ эффективности и рисков предпринимательской деятельности: методологические аспекты: монография / Г.В. Савицкая. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2017. 291 с.

8. Чепаченко Н.В, Юденко М.Н., С.А. Николихина, Н.А. Половникова. Совершенствование методических подходов к измерению и оценке результатов деятельности строительных организаций //Экономика строительства. 2019. № 3. С. 4-15.

9. Чепаченко Н.В. Методологические аспекты исследования, измерения и оценки потенциала роста и развития строительных организаций на рынке недвижимости //Исследование потенциала роста и развития строительных организаций на рынке недвижимости / И.В. Федосеев и др. СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2018. С. 6-37.

10. Чепаченко Н.В., Юденко М.Н., Гончарова М.С., Сергеева Н.Ю. Методический подход к измерению и оценке эффективной деятельности участников строительного процесса //Микроэкономика. 2019. № 1. С. 12-18.

Экономико-математическое моделирование экономической безопасности России в период санкций

DOI: 10.33917/es-2.168.2020.32-39

Для исследования выбран временной период введения экономических санкций в отношении Российской Федерации. Задействованы данные Росстата в части нахождения значений индикаторов экономической безопасности нашего государства (2013–2017 гг.). Проведен корреляционно-регрессионный анализ данной системы, состоящей из 15 индикаторов. Cоставлена экономико-математическая модель влияния санкций на экономическую безопасность России. При решении данной задачи использован корреляционно-регрессионный анализ, найдено уравнение регрессии, обоснована статистическая значимость построенной модели. Полученные выводы рекомендованы специалистам в сфере повышения экономической безопасности государства

Источники:

1. Kazantsev S. Russia’s foreign trade under the anti-Russian sanctions // Review of Business and Economics Studies. 2018. N 3. P. 44–56.

2. Миронова О.А. Проблемы обеспечения продовольственной безопасности России на макро- и мезоуровне в условиях внешнеторговых санкций // Economics. Law. State. 2018. № 1. С. 22–30.

3. Михайлец А.В., Бешкорева В.Ю. Безработица современной молодежи // Economics. 2016. № 1. С. 10–11.

4. Плоскова В.А., Шанихина Н.Н. Совершенствование банковской системы на современном этапе // Economics. 2016. № 1. С. 86–91.

5. Ударцева А.Л. Проблемы и направления совершенствования денежно-кредитной политики Банка России // Economics. 2016. № 6. С. 61–63.

6. Беккер П.Р. Инвестиционная привлекательность России в современных геополитических условиях // Economics. 2016. № 6. С. 42–44.

7. Петров Н.Т. Тенденции изменения концентрации рынка в России в период экономического спада // Economics. 2018. № 2. С. 39–41.

8. Листопад М.Е., Смирнова Г.И. Анализ чувствительности национальной экономики России к внешним негативным трендам // Экономика: теория и практика. 2018. № 4.

9. Нейлор Т., Ботон Дж., Бердик Д. и др. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем / Пер. с англ. В.Ю. Лебедева и А.В. Лотова; Под ред. А.А. Петрова; Предисл. Н.Н. Моисеева. М.: Мир, 1975. 500 с.

10. Дубина И.Н. Основы математического моделирования социально-экономических процессов: Учеб. и практикум для бакалавриата и магистратуры. М.: Юрайт, 2018. 349 с.

11. Федеральная служба государственной статистики [Сайт]. URL: http://www.gks.ru.

12. Зорька Е.И. Корреляционно-регрессионная модель индикаторов экономической безопасности Кыргызской Республики [Электронный ресурс] // Научно-исследовательский электронный журнал «Экономические исследования и разработки». Н. Новгород, 2017. URL: http://edrj.ru/article/14-04-17.

13. Илларионов А.Н. Критерии экономической безопасности // Вопросы экономики. 1998. № 10. С. 35–57.

 

Стратегия обеспечения безопасности финансово-экономической системы: проблемы и пути решения

DOI: 10.33917/es-7.165.2019.134-141

В статье представлен подход к анализу проблемных вопросов в сфере обеспечения безопасности финансово-экономической системы. Рассмотрены наиболее важные аспекты подготовки статистических данных, анализа нелинейных процессов, построения информационной и математической моделей деятельности правоохранительного сегмента, прогнозирования и выработки стратегических решений. Показаны пути повышения эффективности управления стратегией обеспечения безопасности финансово-экономической системы

Источники:

1. Андронов А.А., Витт А.А, Хайкин С.С. Теория колебаний. 2-е изд. М.: Физматгиз, 1959. 916 с.

2. Понтрягин Л.С. Обыкновенные дифференциальные уравнения: Учеб. для гос. ун-тов. 3-е изд., стереотип. М.: Наука, 1970. 331 с.

Методика управления конкурентоспособностью машиностроительного комплекса на макроуровне

Номер 1. Смущение умов
Методика управления конкурентоспособностью машиностроительного комплекса на макроуровне

Данная статья посвящена авторской методике управления конкурентоспособностью на макроуровне. В статье рассматриваются современные подходы к установлению факторов конкурентоспособности на основе корреляционного анализа и внедрению концепции управления конкурентоспособностью на макроуровне на основе создания стратегических бизнес-единиц. Реализация данных авторских предложений позволит существенно повысить конкурентоспособность машиностроительного комплекса Республики Беларусь на основе использования прогрессивных подходов в управлении.

Валютные курсы: в поисках стратегического равновесия

Номер 1. Горизонт событий
Валютные курсы: в поисках стратегического равновесия

В экономической литературе сохраняется устойчивый интерес к проблемам формирования фундаментальных равновесных значений валютных курсов. В результате теоретического развития подходов к моделированию равновесных валютных курсов разработана обобщенная динамическая модель, основанная на концепциях макроэкономического равновесия и равновесия платежного баланса с учетом механизма формирования относительных международных конкурентных преимуществ. В рамках предложенной автором концепции IFEER (international flows equilibrium exchange rate) выведена итоговая формула равновесного курса двух равноправных стран-контрагентов в зависимости от фундаментальных конечных макроэкономических показателей.

Приложение теории нейросетей к технико-экономическому моделированию проектов инновационной экономики

Номер 11. Пустая чаша

 В статье рассмотрен возможный вариант эффективного использования интеллектуального капитала общества на основе инновационного продукта в виде предметно обученных нейросемантических моделей-приложений.