SCI Библиотека

В статье приведены результаты анализа существующего антимонопольного законодательства Российской Федерации и рассмотрено его действие во времени, в пространстве и по кругу лиц. Рассмотрены основные функции Федеральной антимонопольной службы России как федерального органа исполнительной власти. Проанализирована антимонопольная политика нашего государства, направленная на ограничение деятельности монополий и обеспечение конкуренции. Определены основные направления развития конкуренции. Рассмотрены используемые категории антимонопольного регулирования, которые закреплены в нормативных документах и используются в правоприменительной практике с учетом современных особенностей цифровой экономики в целях совершенствования защиты и развития конкуренции.

Авторы показывают, что модель Леонтьева линейного многоотраслевого баланса можно получить предельным переходом по некоторым параметрам из линейной модели обмена с изменением экономического статуса некоторых участников хозяйственного процесса. Более того, саму модель Леонтьева можно подвергнуть такой же предельной процедуре и получить новую модель Леонтьева. Параметры могут иметь разные интерпретации, зависящие от конкретной ситуации в экономике: смена приоритетов в народном хозяйстве и др.

Uncertainties are important factors that influence the decisions made by societies. Economic uncertainties closely affect society’s consumption and investment behaviour. Rising stock markets increase investors’ confidence, resulting in more purchases and higher stock prices and, in this context, an increase in consumer spending. When stock prices decrease, company investments are also negatively affected as consumer spending declines. Thus, increases and decreases in stock prices affect the general economy as they affect business confidence and consumers. The study analyses the effect of uncertainty in economic policies on stock markets, leading to a decrease in investor confidence in the economy. Such effects in G7 countries were examined using the nonlinear autoregressive distributed lag (ARDL) model for the period 1998: M05-2020: M09. This method was able to capture symmetries and asymmetries in the relationship between economic policy uncertainties and the stock markets. The results showed that heightened uncertainty in economic policy in Japan has a significantly negative effect on the stock market index, but in Germany and Italy, it has a significantly positive effect. Rising interest rates have negatively affected the stock market index in the United States, Canada, Japan, Italy, and the United Kingdom. The increase in the industrial production index is positively related to the stock market index in the United States, Canada, Japan, Italy, and France. Additionally, uncertainties in economic policy have asymmetric impacts on the stock market index in the United States, Canada, Japan and Italy, and symmetrical impacts in Germany, France and the United Kingdom.

Эффективность кадровой политики предприятий может быть крайне низкой, что создает угрозы и негативное влияние на ее процессы. Тем самым, организация сталкивается с ситуацией, при которой у нее может быть нехватка квалифицированных трудовых ресурсов. Как итог, нарушается кадровая безопасность предприятия, а вместе с ней и общая экономическая безопасность и устойчивость производственной деятельности. Использование регрессионного анализа для определения угроз кадровой безопасности удобно тем, что предприятия сами могут подбирать набор показателей, которые имеют важность для данного предприятия в зависимости от его размера, формы собственности и других причин.

Своевременная оценка кадровых рисков, психологической надежности работника в процессе отбора, подбора, увольнения способствует обеспечению безопасности организации, а также эффективному и качественному выполнению работником профессиональных функций в соответствии с установленным должностным регламентом. Как итог, нарушается кадровая безопасность предприятия, а вместе с ней и общая экономическая безопасность и устойчивость производственной деятельности.

В статье приведена модель определения уровня кадровой безопасности предприятия с целью выявления угроз. Экспертным путем выбраны факторы, влияющие на кадровую безопасность, и определен результативный признак “количество нарушений”. С помощью корреляционно-регрессионного анализа построено уравнение регрессии для моделирования результативного показателя в зависимости от выбранных факторов. Проведено моделирование с критическими значениями факторов с целью определения оптимальных подбора персонала.

Данная модель подходит для предприятий промышленного комплекса. Выделенные факторы носят рекомендательный характер и могут быть изменены для доругих предприятий.

The contemporary information landscape is characterised by a huge amount of data available for analysis using a variety of research tools and methods. Considering the limitations of using individual models and methods, it is worth employing an approach that combines functional and logical autoregression methods to conduct a more accurate analysis of trends and topics in the information space. Considering this context, this work aims to develop an algorithm to identify and analyse topics that would be relevant in the future using autoregression methods. The process begins with the quantification and normalisation of data, which significantly affect the quality of analysis. The main focus of this study is to implement the autoregression method to analyse long-term trends and predict future developments in the selected data. The proposed algorithm evaluates the forecast of these future developments and analyses graphical trends, thus conducting a more detailed study and modelling of future data dynamics. The regression coefficient is used as a quality criterion. The algorithm concludes with a polynomial function to help identify topics that will be relevant in the future. Overall, the proposed algorithm can be considered an effective tool for analysing and predicting future trends based on the analysis of historical data, thus contributing to the identification of prospects for technological development.

Разработка стратегии развития объекта любого уровня (предприятие, отрасль, регион, страна) нуждается в дополнении экономико-математическими методами и моделями. В практике стратегирования широкое применение находят эконометрические модели различных типов, включая модели панельных данных, векторные авторегрессии, методы многомерного статистического анализа, структурные модели на базе методологии «затраты - выпуск» и агент-ориентированные модели. Этапы разработки стратегии и содержание категорий «прогноз» и «стратегия» рассматриваются согласно теории стратегии и методологии стратегирования академика В. Л. Квинта. Изучение методов прогнозирования и моделирования социально-экономических объектов позволяет подобрать необходимый инструментарий для целей стратегирования. Количественные методы и инструментальные средства имеют свои особенности применения в зависимости от их употребления для целей прогнозирования или стратегирования. Процесс стратегирования разбит на три этапа: анализ объекта стратегирования, процесс стратегирования и оценка результатов внедрения стратегии. На каждом этапе решается свой круг задач и используются определенные экономико-математические методы. Мы рассмотрели и систематизировали практический опыт применения различных методов на каждом этапе, включая обзор литературы. Нет общепринятых классификаций и рекомендаций применения математических методов для определенного типа задач или конкретного этапа стратегирования. Практика применения экономико-математического инструментария в стратегировании только формируется. Одним из препятствий для корректного применения математического инструментария является низкое качество статистических данных и невозможность построения длинных динамических рядов показателей по единой методологии. Применение экономико-математических моделей в стратегировании требует знания теории, наличия практического опыта и интуиции.

Серьезные проблемы с экологией и активное распространение ESG принципов в коммерческой среде сделали невозможным дальнейшее существование человечества без экологизации жизнедеятельности. Постепенное развитие данных процессов вышло на национальный уровень вплоть до внесения изменений в соответствующие государственные процессы. На данном этапе основным предметом взаимодействия лиц, заинтересованных в достижении целей экологической устойчивости, становится внедрение и применение «зеленых» финансовых инструментов. Целью данной статьи является анализ практики применения новых финансовых инструментов для становления устойчивой экологически ориентированной финансовой политики региона. Рассмотрение данного процесса на уровне региона (субъекта) обусловлено не только масштабами страны, но и особенностями каждого субъекта, для которых будет применим определенный механизм достижения целей устойчивой экологически ориентированной финансовой политики. Для достижения поставленной цели авторы применяли огромный набор инструментов, проводили анализ собранных данных и сопоставляли различные элементы «зеленой» экономики. В статье дано описание наиболее популярных «зеленых» финансовых инструментов, представлен краткий обзор литературы по основным составляющим функционирования данных инструментов в аспектах оценки их эффективности и методов управления. Для успешного анализа реализации устойчивого эколого-экономического развития были выделены основные ограничения в переходе субъектов РФ к экологически ориентированной экономике, а также влияние стейкхолдеров на данные факторы. Получив все основные составляющие, для наиболее точного представления результатов исследования было рассмотрено 3 связки: «инструменты – стейкхолдеры», «стейкхолдеры – факторы эколого-экономического развития», «инструменты – факторы эколого-экономического развития». Основным результатом исследования стало подведение итогов по оценке эффективности применения «зеленых» финансовых инструментов, а также обобщение достоинств и недостатков их существования. В работе отмечено, что в условиях постепенного перехода России к «зеленой» экономике и принципам «зеленого» финансирования, необходимо очень тщательно подходить к изучению применяемых механизмов и способов достижения перехода к эколого-ориентированной финансовой политике на уровне не только отдельных регионов-лидеров, но и всей страны.

Трудно переоценить роль научно-инновационной сферы в развитии территорий, особенно в условиях действующих санкций, существенно ограничивающих возможности дальнейшего социально-экономического роста страны. Именно наука способна стать драйвером в преодолении кризисных явлений, поскольку ее становление является необходимым условием достижения технического и технологического суверенитета государства. Регионы России отличаются неоднородностью в своем развитии, не является исключением и научно-инновационная подсистема. Сбалансированный рост территорий страны предполагает обмен информацией между субъектами в условиях регулярного воздействия на научно-инновационные процессы факторов внешней среды. Именно данная открытость региональных систем в вопросах научно-инновационного развития обуславливает возможность применения для оценки перспектив планирования и прогнозирования энтропийного подхода. В рамках данного исследования предлагается расчет интегральной характеристики научно-инновационного развития на основе открытых статистических данных с последующей оценкой меры неопределенности в развитии округов по данному критерию. Также осуществляется сравнение найденных показателей с минимальным и максимальным значением энтропии для рассматриваемых систем. Было выявлено, что наименьшее значение энтропии характерно для Северо-Кавказского Федерального округа, что свидетельствует о широких возможностях применения традиционных подходов к планированию научно-инновационного развития регионов округа. Субъекты Центрального Федерального округа в вопросах научно-инновационного роста в наибольшей мере нуждаются в индивидуальном подходе при построении стратегических планов, поскольку значение функции энтропии является наибольшим среди всех рассматриваемых округов. Универсальность предложенного подхода позволяет анализировать процессы с учетом неопределенности систем. Рассмотрение энтропийных характеристик является важнейшим этапом планирования. Его применение способно предопределить перспективы дальнейшего целеполагания с учетом возможности достижения желаемых количественных и качественных характеристик научно-инновационного развития регионов в будущем.

В публикуемой статье предложена экономико-математическая модель динамики развития валового регионального продукта, учитывающая влияние санкционных рестрикций и повышение инновационной активности промышленного потенциала региона. Для описания динамики развития ВРП региона составлено дифференциальное уравнение баланса относительно объема интегрального регионального ресурса. На основе имеющихся статистических данных построены три траектории развития ВРП Самарской области, соответствующие до санкционному периоду 1998 - 2008 г.г., санкционному периоду 2009 - 2019 г.г., и периоду 2020 - 2023 г.г. перехода экономики на инновационные рельсы. Показано, что переход с одной траектории развития ВРП на другую описывается специальными индикаторными логистическими функциями. Построена общая теоретическая кривая динамики развития ВРП и теоретическая кривая динамики развития объема интегрального регионального ресурса. Численный анализ предложенной модели показал хорошее соответствие имеющимся статистическим наблюдениям.

В статье исследуется состояние перерабатывающей промышленности России в условиях текущих экономических вызовов и санкционного давления. Приведён подробный анализ структуры ВВП, демонстрирующий изменения доли перерабатывающего сектора за последние десятилетия. Выявлены ключевые проблемы, такие как кадровый дефицит, высокий уровень износа оборудования, недостаточные инвестиции в НИОКР и зависимость от импортных поставок. Рассмотрена динамика производственных мощностей, роль государственных программ поддержки и законодательных инициатив, способствующих развитию отрасли. Предложено расширить инвестиции в НИОКР, стимулировать экспорта, повышать квалификацию кадров и диверсифицировать производственные процессы, уделять внимание вопросам вторичной переработки и улучшению экологической устойчивости.