Development of Russian precious metals sales planning under the conditions of macroeconomic and geopolitical instability

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Under the influence of external limitations, Russian precious metals market faced new threats and challenges. Metallurgical companies have been forced to re-engineer aff ected business processes. One of the main tasks is to reassess their approach to sales planning. Theoretical analysis. High market volatility triggered by increased macroeconomic and geopolitical risks causes price bubbles. Bubbles have a negative impact on the market because they produce serious deviations from fundamental levels. There is a defi nite connection between negative news and bubbles growth. Empirical analysis. Precious metal prices showed high volatility in 2022. The analysis revealed at least one palladium price bubble formed during March. In the face of increased uncertainty, the main sales objective was to sell as much of the production as possible, which most metallurgical companies have coped with. Results. In order to develop sales planning under constraints, a combined approach is proposed that gives minimal deviations from average prices and reduces bubble probability. It is worth using econometric models for the early identifi cation of price deviations from its fundamentals. It is necessary to encourage the regional trading hubs of precious metals.

About the authors

Ilya Alekseevich Stepanov

National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute)

31 Kashirskoe shosse, Moscow 115409, Russia

References

  1. LBMA Precious Metal Prices. URL: https://www.lbma.org.uk/prices-and-data/precious-metal-prices#/ (дата обращения: 30.12.2023).
  2. Smales L. A. News sentiment in the gold futures market // Journal of Banking & Finance. 2014. Vol. 49. P. 275–286. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2014.09.006
  3. Smales L. A. Asymmetric volatility response to news sentiment in gold futures // Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2015. Vol. 34. P. 161–172. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2014.11.001
  4. Zheng Y. The linkage between aggregate investor sentiment and metal futures returns: A nonlinear approach // The Quarterly Review of Economics and Finance. 2015. Vol. 58. P. 128–142. https://doi.org/10.1016/j.qref.2015.02.008
  5. Stiglitz J. E. Symposium on bubbles // Journal of Economic Perspectives. 1990. Vol. 4, iss. 2. P. 13–18. https://doi.org/10.1257/jep.4.2.13
  6. Shen J., Najand M., Dong F., He W. News and social media emotions in the commodity market // Review of Behavioral Finance. 2017. Vol. 9, iss. 2. P. 148–168. https://doi.org/10.1108/RBF-09-2016-0060
  7. Khalifa A. A., Miao H., Ramchander S. Return distributions and volatility forecasting in metal futures markets: Evidence from gold, silver, and copper // Journal of Futures Markets. 2011. Vol. 31, iss. 1. P. 55–80. https://doi.org/10.1002/fut.20459
  8. Zhao Y., Chang H.-L., Su Ch.-W., Nian R. Gold bubbles: When are they most likely to occur? // Japan and the World Economy. 2015. Vol. 34. P. 17–23. https://doi.org/10.1016/j.japwor.2015.03.001
  9. Khan K., Köseoğlu S. D. Is palladium price in bubble? // Resources Policy. 2020. Vol. 68. Art. 101780. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101780
  10. Maghyereh A., Abdoh H. Can news-based economic sentiment predict bubbles in precious metal markets? // Financial Innovation. 2022. Vol. 8, iss. 1. P. 1–29. https://doi.org/10.1186/s40854-022-00341-w
  11. Gold Return Attribution Model (GRAM). URL: https://www.gold.org/goldhub/tools/gold-return-attributionmodel (дата обращения: 30.12.2023).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».