Метод анализа и прогнозирования экономических кризисов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью данной работы выступает разработка нового метода анализа экономических кризисов, позволяющего своевременно обнаруживать признаки возникновения угроз. Даны дефиниции понятий, определены основные параметры кризиса и параметры диффузии кризиса. Приведена модель распространения кризиса в виде суммы двух логистических кривых. Разработана многоуровневая система индикаторов мониторинга экономических кризисов с периодом обновления информации один месяц. Предложен алгоритм мониторинга экономического кризиса, который включает шесть этапов: предварительный этап, связанный с анализом возможных первопричины и пусковых механизмов кризиса; мониторинг опережающих индикаторов; многоуровневый оперативный мониторинг экономических кризисов; обработка, обобщение и анализ информации; прогнозирование; выработка рекомендаций по своевременному обнаружению кризисов. Проведена верификация нового метода анализа кризисов на примере развития экономического кризиса 2008–2009 гг.

Об авторах

Сергей Николаевич Митяков

«Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева»

Автор, ответственный за переписку.
Email: snmit@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7086-7457

доктор физико-математических наук, профессор, директор Института экономики и управления

Нижний Новгород, Россия

Список литературы

  1. Кейнс Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег. М.: Прогресс, 1978.
  2. Туган-Барановский М. Промышленные кризисы в современной Англии. СПБ.: Экономика, 1894.
  3. Фридмен М. Количественная теория денег. M.: Эльф-пресс, 1996.
  4. Шумпетер Й. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1982.
  5. Кондратьев Н.Д., Опарин Д.И. Большие циклы конъюнктуры: Доклады и их обсуждение в Институте экономики. 1-е изд. М., 1928.
  6. Поздеев В.Л. Завершение 2020 года – подъем или рецессия? // Развитие и безопасность. 2020. № 4. С. 55–67. doi: 10.46960/2713-2633_2020_4_55.
  7. Ведута Е.Н., Джакубова Т.Н. Экономическая наука и экономико-математическое моделирование // Государственное управление. Электронный вестник. 2016. № 57. С. 287–307. EDN: WMGFJF.
  8. Burns A.F., Mitchel, W.C. Measuring Business Cycles. N.Y. National Bureau of Economic Research, 1946.
  9. Moore G. Business Cycles Indicators: Contributions to the analysis of current business conditions. Published by Princeton University Press, Princeton, 1961.
  10. Andersson Eva, David Bock and Marianne Frisén. Detection of Turning Points in Business Cycles // Journal of Business Cycle Measurement and Analysis. 2004. Vol. 1. No. 1. Pр. 93–108.
  11. Boldin Michael D. Dating Turning Points in the Business Cycle // The Journal of Business. Jan. 1994. Vol. 67. No. 1. Pр. 97–131.
  12. Chaffin, Wilkie W. and Wayne K. Talley. Diffusion indexes and a statistical test for predicting turning points in business cycles // International Journal of Forecasting. 1989. Vol. 5. Pр. 29–36.
  13. Chauvet Marcelle, Jeremy M. Piger. Identifying Business Cycle Turning Points in Real Time // Federal Reserve Bank of St. Louis Review. March–April 2003. Pр. 47–62. doi: 10.20955/r.85.47-61.
  14. Chen Max. The Use of the Composite Leading Index for Forecasting Business Cycle Turning Points // American Statistical Association. Proceedings of the 2002 Joint Statistical Meetings. Business & Economic Statistics Section. 2002. Pр. 509–518.
  15. Koskinen, Lasse and Lars-Erik Öller. A Classifying Procedure for Signalling Turning Points // Journal of Forecasting. 2004. Vol. 23. Pр. 197–214.
  16. Hagerstrand T. Innovation Diffusion as a Spatial Process. Chicago: The University of Chicago Press, 1967.
  17. Haefner L., Sternberg R. Spatial Implications of Digitization: State of the Field and Research Agenda // Geography Compass. 2020. Vol. 14. Iss. 12. e12544. doi: 10.1111/gec3.12544.
  18. Блануца В.И. Пространственная диффузия цифровых инноваций: тренды, проблемы и перспективы эмпирических исследований // Пространственная экономика. 2021. Т. 17. № 4. С. 118–142. doi: 10.14530/se.2021.4.118-142.
  19. Шмидт Ю.Д., Лободина О.Н. О некоторых подходах к моделированию пространственной диффузии инноваций // Пространственная экономика. 2015. № 2. С. 103–115. doi: 10.14530/se.2015.2.103-115.
  20. Щербаков Г.А. Антиинновации финансового сектора как фактор формирования кризисов // Экономика и управление: проблемы, решения. 2020. Т. 3. № 8 (104). С. 4–10. doi: 10.34684/ek.up.p.r.2020.08.03.001.
  21. Сенчагов В.К., Митяков С.Н. Сравнительный анализ влияния финансово-экономических кризисов 1998 года и 2008–2009 годов на индикаторы экономической безопасности России // Вестник Финансового университета. 2013. № 6 (78). С. 71–88. EDN: TGFGML.
  22. Сенчагов В.К., Митяков С.Н. Оценка кризисов в экономике с использованием краткосрочных индикаторов и средних индексов экономической безопасности России // Проблемы прогнозирования. 2016. № 2 (155). С. 44–58. EDN: WFMKJV.
  23. Митяков С.Н., Митяков Е.С. Анализ кризисных явлений в экономике России с использованием быстрых индикаторов экономической безопасности // Проблемы прогнозирования. 2021. № 3 (186). С. 29–40. doi: 10.47711/0868-6351-186-29-40.
  24. Назарова Е.А. Концептуальные основы оперативного мониторинга экономической безопасности страны // Развитие и безопасность. 2022. № 3 (15). С. 42–50. doi: 10.46960/2713-2633_2022_3_42.
  25. Назарова Е.А. Многоуровневая система быстрых индикаторов и процедура проведения оперативного мониторинга экономической безопасности // Финансовые банки и рынки. 2024. № 6. С. 303–309. EDN: FRJVSM.
  26. Митяков С.Н., Митяков Е.С. Развитие теории рисков и пороговых значений экономической безопасности // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2023. № 5. С. 83–113. doi: 10.52180/2073-6487_2023_5_83_113.
  27. Rogers E.M. Diffusion of Innovation. New York: The Free Press, 2003.
  28. Dhakal T., Lim D.-E. Understanding ICT Adoption in SAARC Member Countries // Letters in Spatial and Resource Sciences. 2020. Vol. 13. Pp. 67–80. doi: 10.1007/s12076-020-00245-2.
  29. Смирнов А.Д. Обеспечение активов макрофинансовой системы и стохастическая динамика рычага // Экономический журнал ВШЭ. 2014. № 2. С. 183–215.
  30. Агаян Г.М., Григорян А.А., Шикин Е.В. Кризисы: комплексный управленческий анализ // Государственное управление. Электронный вестник. 2016. № 57. С. 69–114. EDN: WMGFFJ.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».