CC BY
72
УДК 336.144.36
СЦЕНАРНЫЙ ПОДХОД К СТРАТЕГИЧЕСКОМУ УПРАВЛЕНИЮ ФИНАНСОВЫМИ ПОТОКАМИ
______¿г.
РЕГИОНАЛЬНОЙ ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ*
НАУМОВ ИЛЬЯ ВИКТОРОВИЧ, канд. экон. наук, ст. научный сотрудник Института экономики УрО РАН E-mail: Smu-ie@mail.ru
В современных условиях неопределенности развития социально-экономических процессов в территориальных системах становится актуальным совершенствование методов прогнозирования для выявления потенциальных угроз финансовой устойчивости. Поэтому основной целью работы стало использование методологических особенностей сценарного подхода и матричного моделирования в целях формирования и прогнозирования модели распределения финансовых потоков в региональной территориальной системе, построения альтернативных сценариев управления ими. В работе представлена сформированная с использованием методологии Системы национальных счетов матрица финансовых потоков, выявлены ключевые факторы, неблагоприятно влияющие на уровень финансовой устойчивости банковского сектора региона, предложены прогнозные сценарии управления финансовыми потоками в Свердловской области. Делается вывод о том, что в условиях неопределенности социально-экономического развития территории, непредсказуемости протекающих на ней процессов необходимо использование сценарного подхода с целью выявления факторов, оказывающих негативное влияние на ее финансовую устойчивость.
Ключевые слова: сценарный подход; модель общеэкономического равновесия; матрица финансовых потоков.
The Scenario Approach to Strategic Management of Financial Flows of the Regional Territorial System
ILYA V. NAUMOV, PhD (Economics), chief researcher, the Institute of Economics, the Ural Branch of RAS
In conditions of growing uncertainty of economic and social processes in territorial systems, the improvement of forecasting methods identifying potential threats to financial sustainability is becoming urgent.
Therefore, the work is focused on the use of methodological features of the scenario approach and matrix modeling in order to build the model predicting the distribution of financial flows in the regional territorial system and enabling the development of alternative scenarios to manage these flows. The paper presents the financial flows matrix built using the methodology of the System of National Accounts; identifies key factors that adversely affect financial sustainability of the regional banking sector; proposes forecast scenarios to manage financial flows in the Sverdlovsk region.
It is concluded that under conditions of uncertainty of social and economic development of the territory and unpredictability of occurring processes, it is reasonable to use the scenario approach allowing to identify factors that have a negative impact on the financial sustainability of the region.
Keywords: scenario approach; model of general economic equilibrium; financial flows matrix.
Сущность сценарного подхода к прогнозированию развития территориальной системы
Сценарный подход к прогнозированию развития территориальной системы коренным образом отличается от традиционного ввиду того, что согласно сценарному подходу будущее территориальной системы всегда бывает неопределенным, поскольку находится под воздействием огромного количества факторов [1, с. 12]. В соответствии с традиционным линейным подходом будущее территориальной си-
стемы может быть предсказано (путем экстраполяции существующих тенденций, экспертных оценок, профессиональных прогнозов и т. д.). Сценарный подход предполагает разработку всевозможных вариантов развития событий в будущем, а затем на их основе должны определяться стратегические альтернативы [2, с. 31]. Он используется при долгосрочном планировании и высокой степени неопределенности и выступает в роли альтернативы традиционному линейному планированию, которое часто было неточным при построении стратегических планов
* Работа подготовлена при финансовой поддержке гранта РГНФ «Совершенствование государственной инвестиционной политики на основе моделирования региональных мультипликативных эффектов» №15-02-00587.
и прогнозов, особенно в период экономической нестабильности [3, с. 25]. Сценарное моделирование служит «инструментом построения не отдельных траекторий развития, а большого спектра вариантов для оценки влияния самых разных факторов, очень эффективным при выборе целевых ориентиров, стратегии развития региона и при оценке возможных рисков. Кроме учета возможных неопределенных, слабо прогнозируемых или многовариантных явлений, сценарный подход позволяет провести анализ последствий принимаемых решений. В этом смысле его использование при выработке управления существенно пересекается с основной схемой адаптивного управления, в которой каждое решение проходит предварительный анализ с точки зрения его приемлемости, достижимости целей управления и устойчивости» [4, с. 241]. Методологические особенности и теоретико-методические основы сценарного подхода к прогнозированию различных социально-экономических процессов отражены в нескольких наших исследованиях, фундаментальным из которых является [5], поэтому в данной работе сосредоточимся на использовании сценарного подхода к управлению сформированной матрицей финансовых потоков в территориальной системе.
Ограничения в использовании балансовых (равновесных) моделей
При исследовании движения финансовых потоков в территориальных системах становится наиболее актуальным использование балансовых (равновесных) моделей, поскольку они позволяют не только выявить направления движения средств по секторам экономики, но и выявить факторы-угрозы возможного снижения финансовой устойчивости данной территории. Вместе с тем существуют серьезные ограничения, затрудняющие применение данного инструмента.
1. Недостаточный уровень имеющейся статистики для составления матриц финансовых потоков. Основными данными для построения таких матриц являются статистические данные Системы национальных счетов, которая составляется раз в пять лет и только для макроэкономического уровня (страны в целом). Это снижает ценность формируемой модели, поскольку для оценки угроз дестабилизации финансового развития территории необходимо исследование финансовых потоков территории в динамике.
2. Трудоемкость формирования матрицы финансовых потоков, которая связана с необходимостью
заполнения большого объема первичной, необработанной информации по институциональным секторам (финансовые корпорации, государственное управление, домашние хозяйства и т. д.).
3. Отсутствие подробной информации по состоянию финансового сектора в Системе национальных счетов (далее — СНС).
Формирование агрегированной матрицы финансовых потоков
Проблеме формирования матриц финансовых потоков на региональном уровне посвящено крайне мало исследований, и среди них следует отметить [6], где приводится методологический подход к ее формированию. Поскольку объектом исследования в нашей работе являются финансовые потоки в региональной территориальной системе, то и при составлении матрицы ввиду отсутствия официальной статистической информации использовались первичные данные нефинансовых и финансовых корпораций (банков, других кредитных учреждений, страховых, пенсионных фондов), государственных учреждений, домашних хозяйств и нерезидентов (остального мира), которые согласно методологии Системы национальных счетов [7, 8] относятся к основным институциональным секторам, участвующим в формировании финансового счета. Охватить информационно всех участников, составляющих основу финансового счета в СНС, практически невозможно ввиду недоступности их бухгалтерской отчетности, поэтому в качестве объекта исследования были выбраны банки и кредитные учреждения Свердловской области, а в качестве источника информации — данные оборотной ведомости по счетам бухгалтерского учета по форме 101 [1]. Нами были исследованы только те кредитные учреждения, которые территориально образованы в Свердловской области и отчитываются перед Центральным банком в данной территориальной системе, а именно: Уралприватбанк, Банк «НЕЙВА», ЗАО «Первоуральскбанк», ОАО «Банк «Екатеринбург», ОАО «ВУЗ-банк», ОАО «СКБ-банк», ОАО «Тагилбанк», ОАО «Уралтрансбанк», ООО «Плато-банк», ООО КБ «Кольцо Урала», ООО КБ «УМБ», ООО КБ «Уралфи-нанс», ПАО «МЕТКОМБАНК» и ПАО КБ «УБРиР».
Необходимо отметить, что сформированная матрица финансовых потоков в регионе не отражает результаты деятельности филиалов крупных банков и кредитных учреждений, поскольку их транзакции проходят через федеральный центр (г. Москва) и отделить информацию по филиалу не представляется
Таблица 1
Агрегированная матрица финансовых потоков в Свердловской области на 1 января 2015 г., тыс. руб.
ЦБ РФ Кредитные учреждения Негос. комм. орг. Гос. управление Домашние хозяйства Остальной мир Итого
Золото и драгоценные металлы
Центральный банк -529 879 529 879 0
Негос. комм. организации 12 876 221 -1 287 6221 0
Домашние хозяйства 244 972 -244 972 0
Остальной мир -133 552 133 552 0
Наличная валюта
Центральный банк -15 077 245 15 077 245 0
Негос. комм. организации 3 012 643 -3 012 643 0
Домашние хозяйства 4 467 180 -4 467 180 0
Остальной мир 10 296 213 -10 296 213 0
Депозиты
Центральный банк -16 152 035 16 152 035 0
Негос. комм. организации 83 999 045 -83 999 045 0
Гос. управление 5 009 364 -5 009 364 0
Домашние хозяйства 226 492 907 -226492 907 0
Остальной мир -27 306 950 27 306 950 0
Долговые ценные бумаги
Негос. комм. организации -49 459 678 49 459 678 0
Гос. управление -3 003 262 3 003 262 0
Остальной мир -4 446 277 4 446 277 0
Ссуды
Центральный банк -8 408 854 84 08 854 0
Негос. комм. организации -93 504 127 93 504 127 0
Гос. управление -433 670 433 670 0
Домашние хозяйства -145790 897 145790 897 0
Остальной мир -17 115 811 17 115 811 0
Акционерный капитал и акции инвестиционных фондов
Центральный банк -1 669 455 1 669 455 0
Негос. комм. организации 28 9258 917 -289258917 0
Гос. управление 1 248 228 -1 248 228 0
Домашние хозяйства 20 960 933 -20 960 933 0
Остальной мир 1 279 991 -1 279 991 0
Производные финансовые инструменты и опционы на приобретение акций
Негос. комм. орг. 338 306 -338 306 0
Остальной мир 1 394 123 -1 394 123 0
Прочая дебиторская/кредиторская задолженность, в том числе просроченная
Негос. комм. организации -104862 018 104862 018 0
Гос. управление -1 147 252 1 147252 0
Домашние хозяйства -11 768 538 11 768 538 0
Остальной мир -775273 775 273 0
ИТОГО -41 837 468 242 969 206 -141659309 -1 673 408 -94 606 557 36 807 536 0
Источники: расчеты автора на основании данных [2].
Таблица 2
Дезагрегированная матрица финансовых потоков в Свердловской области по состоянию на 1 января 2015 г., тыс. руб.
Финансовые потоки ЦБ РФ Кредитные учреждения Негос. комм. орг. Гос. управление Домашние хозяйства Остальной мир
1. Золото и драгоценные металлы -529 879 13 517 520 -12 876 221 -244 972 133 552
Золото -529879 529 879
Драгоценные металлы 12 987 641 -12 876 221 -244 972 133 552
2. Наличная валюта -15077245 32 853 281 -3 012 643 -4 467 180 -10 296 213
Наличная валюта -15077245 25 371 830 7 607 003 -4 467 180 -13 434 408
Требования по поставке денежных средств 45 661 270 -22 217 570 -23 443 700
Обязательства по поставке денежных средств -38 179 819 11 597 924 26 581 895
3. Депозиты -16152035 304346401 -83 999 045 -5 009 364 -226492907 27 306 950
Краткосрочные (до 3 мес.) 12120 300 17 385 322 -25 729 151 -459 208 -3 200 390 -1 168 73
Среднесрочные (до 1 года) 23 374 941 -10 176 209 -307760 -12 791 120 -99 852
Долгосрочные (более 1 года) 243220881 -30 693 684 -3823 492 -194975 277 -13 728 428
До востребования -28272335 20 365 257 -17 400 001 -418 904 -15 526 120 41 252 103
4. Долговые ценные бумаги -56 909 217 49 459 678 3 003 262 4 446 277
Краткосрочные (до 3 мес.) 8 596886 -8 596 886
Среднесрочные (до 1 года) 355816 -355816
Долгосрочные (более 1 года) 10 137 954 -10 137 954
До востребования -75999873 68 550 334 3003262 4 446 277
5. Ссуды -8 408 854 -248435651 93 504 127 433 670 145 790 897 171 15 811
Краткосрочные (до 3 мес.) -7 256 222 -13 077 038 18 762 308 383 940 1 187 012
Среднесрочные (до 1 года) -1 152 632 -25 386 118 22 247 123 7000 870 148 3 414 479
Долгосрочные (более 1 года) -213055 541 55 973 227 425 300 144 440 478 12 216 536
До востребования 3 083 046 -3 478 531 1370 96 331 297784
6. Акционерный капитал и акции инвест. фондов -1 669 455 314417524 -289258917 -1248228 -20 960 933 -1 279 991
Долевые и другие ценные бумаги 121 332 664 -120278538 -10 54 126
Уставный капитал 146 639 101 -145341619 -1 246 858 -52546 1922
Резервный фонд -1 669 455 46 445 759 -23638760 -1370 -20 908 387 -227 787
7. Производные финансовые инструменты и опционы на приобретение акций 1 732 429 -338306 -1 394 123
Доходы 767 6964 -6 282 841 -1394123
Расходы -5 944 535 5 944 535
8. Дебиторская/кредиторская задолженность, в том числе просроченная -118553081 104862018 1 147252 11 768 538 775 273
ИТОГО -41837468 242969206 -141659309 -1 673 408 -94 606 557 36 807 536
Источник: расчеты автора на основании данных [2].
возможным. Матрица не отражает также результаты деятельности страховых организаций и пенсионных фондов, поскольку их отчетности отсутствуют в открытом доступе. Однако в дальнейших исследованиях данная матрица будет пополняться статистическими данными и этих институциональных секторов.
В агрегированном виде полученная матрица финансовых потоков между банками, кредитными учреждениями и другими институциональными единицами в Свердловской области представлена в табл. 1. Во время формирования матрицы выявились некоторые негативные тенденции, дестабилизирующие финансово-экономическое развитие региона. Во-первых, банки и кредитные учреждения региона приобретают в большом объеме иностранную валюту, которая в последнее время подвержена сильным колебаниям волатильности. По состоянию на 1 января 2015 г. кредитными учреждениями было приобретено иностранной валюты на 10 296 млн руб. (31,3% всех наличных денежных средств). Во-вторых, кредитные учреждения вывозят средства за рубеж в большом объеме. На 27 307 млн руб. были открыты вклады в иностранных банках и на 17 116 млн руб. были выданы кредиты.
Дезагрегированная матрица финансовых потоков, представленная в табл. 2, показала, что кредитными учреждениями региона было привлечено 13 945,2 иностранных инвестиций (на депозиты до востребования с небольшим процентом доходности), а вывезено 41 252,1 млн руб. Ситуацию ухудшает и имеющаяся просроченная задолженность иностранных банков перед кредитными учреждениями региона на 775,3 млн руб. В совокупности приобретенные кредитными учреждениями долговые обязательства других институциональных секторов и выданные кредиты превышают уровень имеющихся депозитов и других привлеченных средств на 124 019,5 млн руб. Это серьезно повышает риск потери финансовой устойчивости банковского сектора в Свердловской области. Ранее опубликованная нами работа [6] показала важность такого фактора, как просроченная задолженность, в становлении негативных тенденций в развитии экономики.
Необходимо отметить и высокий уровень риска по выданным кредитам для коммерческих организаций. Несмотря на относительно небольшой объем кредитования коммерческих организаций (93 504,1 млн руб.), их просроченная задолженность выросла до серьезного уровня 104 862,0 млн руб. (88,5% всей просроченной задолженности). Уровень
кредитования физических лиц составляет 58,7% всех выданных в кредит средств (145 790,9 млн руб.), при этом их уровень задолженности составляет 9,9% всей просроченной задолженности (11 768,5 млн руб.). Ухудшившиеся институциональные условия для развития бизнеса в России привели к усилению риска банкротства малого и среднего бизнеса и сформировали потенциальную угрозу для развития банковского сектора в регионе. Таким образом, сбалансированная по направлениям финансовых потоков матрица свидетельствует о крайне негативном состоянии банковского сектора в регионе. Мы видим, что имеющиеся у кредитных организаций средства не покрывают обязательства перед Центральным банком, коммерческими организациями, домашними хозяйствами и органами государственного управления, поскольку недостающие активы в размере 36 807,5 млн руб. находятся на счетах зарубежных банков в виде депозитов и выданных кредитов. Ухудшает ситуацию и существующая структура выданных кредитов по срокам (табл. 2).
Так, в структуре выданных кредитов преобладают долгосрочные кредиты (85,8% всего объема), из которых 58,1% составляют ипотечные кредиты домашних хозяйств, 22,5% — коммерческих организаций, 4,9% — иностранных организаций и 0,2% — государственных учреждений. Доля краткосрочных кредитов, которые не обладают таким высоким риском, как долгосрочные, в условиях нарастания кризисных явлений в экономике, не превышает 15%. В структуре долговых ценных бумаг, приобретенных кредитными учреждениями региона, преобладают бумаги до востребования (около 76 000 млн руб.). С одной стороны, это положительный факт, означающий возможность их своевременной продажи в случае острой необходимости. С другой стороны, существует риск неплатежей по данным обязательствам со стороны коммерческих организаций, органов государственной власти и иностранных финансовых учреждений из-за проявившихся и развивающихся в последнее время политических и макроэкономических дестабилизирующих факторов. Продажа приобретенных коммерческими организациями долговых ценных бумаг кредитных учреждений не покроет их убытки, а лишь незначительно снизит долговую нагрузку перед банковским сектором.
В ходе выполнения исследовательской работы и реализации сценарного подхода к управлению финансовыми потоками были предложены два возможных сценария распределения финансовых
потоков в будущем: неблагоприятный (табл. 3) и благоприятный (табл. 4).
В условиях развивающегося финансово-экономического кризиса может сложиться ситуация, при которой требования банковского сектора по поставке денежных средств в размере 45 661,2 млн руб. перейдут в просроченную задолженность коммерческих организаций, домашних хозяйств, органов государственной власти и иностранных финансовых организаций. Возможно снижение объема привлеченных средств по долгосрочным вкладам на 243 220,9 млн руб. Продолжающееся ухудшение макроэкономической ситуации в стране повлияет на снижение объема приобретаемых банковским сектором долгосрочных долговых ценных бумаг коммерческих организаций и обязательств Российской Федерации. Банковский сектор будет вынужден избавляться от купленных долгосрочных долговых обязательств на сумму 10 138 млн руб. В условиях кризиса кредитные учреждения не смогут выдавать новые долгосрочные кредиты (более 1 года). Существует риск невозврата уже выданных долгосрочных кредитов. Спрогнозировать уровень просроченной задолженности по выданным кредитам достаточно сложно, поэтому в данном сценарии уровень выданных долгосрочных кредитов к 2020 г. мы оставили без изменений.
В непростых финансовых условиях кредитным учреждениям достаточно сложно брать новые кредиты. Их снижение приведет к сокращению имеющихся активов банковского сектора к 2020 г. на 3083 млн руб. В сложившихся условиях возможно снижение резервного фонда кредитных учреждений. Если снизятся объемы резервирования рисков домашних хозяйств и коммерческих организаций и ликвидированы резервы под возможные убытки от операций с иностранными участниками и органами государственного управления, то резервный фонд банковского сектора сократится в 1,8 раза и составит всего 26 216,7 млн руб. При реализации неблагоприятного сценария объем просроченной задолженности коммерческих организаций, домашних хозяйств, органов государственной власти и иностранных участников перед банковским сектором вырастет на 38,5% и составит 164 214,4 млн руб.
В итоге в случае реализации неблагоприятного сценария развития макроэкономической ситуации в стране возможно серьезное ухудшение параметров финансово-экономического развития банковского сектора в регионе. Положительный баланс кредитных учреждений сменится отрицательным,
потери их активов составят 367 993,6 млн руб. Скорее всего, это приведет к банкротству большинства банков и других кредитных учреждений в Свердловской области. Возможное перераспределение финансовых потоков среди институциональных секторов улучшит положение домашних хозяйств, коммерческих организаций и иностранных инвесторов, поскольку часть их убытков от нарастания просроченной задолженности по кредитам и долговых обязательств по требованиям банков на поставку наличной валюты за те или иные операции покрывается средствами, которые ранее лежали на долгосрочных депозитах в кредитных учреждениях.
Возможность благоприятного сценария развития банков и кредитных учреждений
Альтернативный сценарий перераспределения финансовых потоков между институциональными секторами является более благоприятным для банковского сектора и кредитных учреждений региона (см. табл. 4).
Для улучшения финансово-экономического положения банковского и кредитного секторов региона необходим возврат средств, инвестированных в иностранные вклады до востребования, в размере 41 252,1 млн руб. Это позволит увеличить активы по депозитам кредитных учреждений региона до 61 617,4 млн руб. Если обязательства по поставке денежных средств домашними хозяйствами, коммерческими организациями и иностранными участниками будут выполнены в полном объеме, активы кредитных учреждений в виде наличной валюты составят 32 853,3 млн руб., при этом требования кредитных учреждений на поставку валюты другими секторами снизятся с 45 661,3 до 7481,4 млн руб. Продажа приобретенных долговых ценных бумаг иностранных кредитных учреждений в размере 4446,3 млн руб. позволит снизить имеющуюся долговую нагрузку на банковский сектор региона.
Дальнейшая работа по реализации благоприятного сценария развития банковского и кредитного сектора должна быть связана с оценкой рисков по долговым ценным бумагам коммерческих организаций и продажей наиболее неликвидных ценных бумаг, которая позволит пополнить активы на 68 550,3 млн руб. Для снижения рисков наращивания просроченной задолженности кредитным учреждениям необходимо к 2020 г. снизить объем выдаваемых долгосрочных кредитов иностранным
Источник: расчеты автора на основании данных [2].
Таблица 4
Благоприятный сценарий распределения финансовых потоков в Свердловской области к 2020 г., тыс. руб.
Таблица 3
Неблагоприятный сценарий распределения финансовых потоков в Свердловской области к 2020 г., тыс. руб.
Финансовые потоки ЦБ РФ Кредитные учреждения Негос. комм. орг. Гос. управление Домашние хозяйства Остальной мир
1. Золото и драгоценные металлы -529 879 13 517520 -12876221 0 -244 972 133552
2. Наличная валюта -15077245 -12807989 19204927 0 -4 467 180 13147487
3. Депозиты -16152035 61125520 -53 305 361 -1 185 872 -31 517 630 41035378
4. Долговые ценные бумаги 0 -67047171 59597632 3003262 0 4446277
5. Ссуды -8 408 854 -251518697 96 982 658 432 300 145 694 566 16818027
6. Акционерный капитал и акции инвест. фондов -1 669 455 294188367 -279258 917 -1246858 -10960933 -1052204
7. Производные финансовые инструменты и опционы на приобретение акций 0 1 732 429 -338306 0 0 -1394123
8.Дебиторская/кредиторская задолженность, в том числе просроченная 0 -164214351 127079588 1147252 11768538 24218973
ИТОГО -41837 468 -125024372 -42914000 2150084 110272389 97353367
Финансовые потоки ЦБ РФ Кредитные учреждения Негос. комм. орг. Гос. управление Домашние хозяйства Остальной мир
1. Золото и драгоценные металлы -529879 13517520 -12876221 0 -244 972 133552
2. Наличная валюта -15077245 32 853 281 -3 012 643 0 -4 467180 -10296213
3. Депозиты -16152035 345 598 504 -83999045 -5 009 364 -226492907 -13945153
4. Долговые ценные бумаги 0 -52 462 940 49459678 3003262 0 0
5. Ссуды -8 408 854 -232804636 93504127 433670 145 790 897 1484796
6. Акционерный капитал и акции инвест. фондов -1 669 455 314417524 -289258917 -1248228 -20 960 933 -1 279 991
7. Производные финансовые инструменты и опционы на приобретение акций 0 17 32 429 -338306 0 0 -1 394 123
8.Дебиторская/кредиторская задолженность, в том числе просроченная 0 -118553081 104 862 018 1147252 11768538 775 273
ИТОГО -41837 468 304298601 -141659309 -1 673 408 -94 606 557 -24521 859
Источник: расчеты автора на основании данных [2].
организациям на 12 216,5 млн руб. и среднесрочных кредитов — на 3414,5 млн руб. Это позволит снизить объем выдаваемых кредитов на 6,3%. Необходимо также проведение работы по снижению объемов долгосрочного кредитования коммерческих организаций, поскольку данный сектор активными темпами наращивает объемы просроченной задолженности. Финансово-экономическое положение кредитного и банковского секторов улучшит и политика взыскания просроченной задолженности. С учетом реализации к 2020 г. благоприятного сценария распределения финансовых потоков между институциональными секторами уровень просроченной задолженности всех секторов перед банковским и кредитным составит 1/3 всех имеющихся
у них активов. Регулирование просроченной задолженности позволит банкам и кредитным учреждениям реализовать важные социально-экономические проекты. Таким образом, благоприятный сценарий развития банков и кредитных учреждений возможен и в условиях развивающегося в стране кризиса. Для этого необходимо проведение работы по выполнению обязательств по поставке наличных денежных средств домашними хозяйствами, коммерческими организациями и иностранными участниками, возврат средств, инвестированных в иностранные вклады до востребования, продажа приобретенных долговых ценных бумаг иностранных кредитных учреждений и наиболее неликвидных коммерческих организаций, снижение объемов
выдаваемых долгосрочных и среднесрочных кредитов иностранным организациям, а также проведение политики по регулированию просроченной задолженности.
Выводы
В условиях неопределенности социально-экономического развития территории, непредсказуемости протекающих в ней процессов необходимо использование сценарного подхода для выявления факторов, оказывающих негативное влияние на финансовую устойчивость территории, скрытых, неявных, неопределенных факторов, не учитывающихся при разработке стратегии управления финансовыми потоками.
Литература
1. Канн Герман. Следующие 200 лет: Сценарий развития Америки и мира. Нью-Йорк: Изд-во Уильяма Морроу, 1976.
2. Рингланд Джилл. Сценарное планирование для разработки стратегии. М.: Диалектика. Вильямс, 2008.
3. Лаева Т. В. Сценарный анализ как основа стратегического планирования в организации // Менеджмент в России и за рубежом. 2006. № 2.
4. Буржуа Л. Дж. Стратегический менеджмент от концепции до воплощения. Изд-во Института Вирджинии, Высшая школа бизнеса Дардена, 1998.
5. Бочко В. С., Наумов И. В., Татаркин Д. А. Сценарный подход к прогнозированию инновационно-технологического развития территории. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2012. 146 с.
6. Татаркин Д. А., Сидорова Е. Н., Тры-нов А. В. Использование матрицы финансовых потоков в моделировании влияния федеральной налогово-бюджетной политики на экономику региона // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. 2014. № 6. С. 67-76.
7. Захарчук Е. А., Пасынков А. Ф. Формирование системы территориальных счетов в России: возможности и перспективы // Журнал экономической теории. 2013. № 3. С. 154-162.
8. Образцова О. И., Копейкина О. В. Система национальных счетов. М.: Изд-во ГУ ВШЭ, 2008. 464 с.
9. Наумов И. В. Финансовая устойчивость территории. Основные показатели и индикаторы
ее оценки // Экономика. Налоги. Право. 2013. № 6. С. 35-50.
References
1. Herman Kahn. The Next Two Hundred Years: A Scenario for America and the World. [Sledu-jushhie 200 let: Scenarij dlja Ameriki i mira] Izdatel'stvo Uil'jama Morrou, 1976.
2. Dzhill Ringland. Scenario planning to develop a strategy [Scenarnoe planirovanie dlja razrabotki strategii]. Moscow, Dialektika. Vil'jams, 2008.
3. Laeva T. V. Scenario analysis as a basis for strategic planning in the organization [Scenarnyj ana-liz kak osnova strategicheskogo planirovanija v organizacii], Menedzhment v Rossii i za rubezhom, 2006, No 2.
4. Bourgeois L. J. Strategic management from concept to implemention [Strategicheskij menedzhment: ot koncepcii do voploshhenija], Izdatel'stvo Instituta Virzhinii, Vysshaja shkola biznesa Dardena, 1998.
5. Bochko V. S., Naumov I. V., Tatarkin D. A. The scenario approach to forecasting innovation and technological development of the area [Scenarnyj podhod k prognozirovaniju innovacionno-tehno-logicheskogo razvitija territorii].— Ekaterinburg: Institut jekonomiki Ural'skogo otdelenija RAN, 2012, 146 p.
6. Tatarkin D. A. Sidorova E. N., Trinov A. V. Using a matrix of financial flows in modeling the impact of federal fiscal policy on the economy of the region [Ispol'zovanie matricy finansovyh potokov v modelirovanii vlijanija federal'noj nalogovo-bjudzhetnoj politiki na jekonomiku regiona], Vestnik UrFU. Serija: Jekonomika i upravlenie. 2014. No 6. pp. 67-76.
7. Zakharchuk E. A., Pasynkov A. F. Formation of regional accounts in Russia: Opportunities and Prospects [Formirovanie sistemy territorial'nyh schetov v Rossii: vozmozhnosti i perspektivy]. Zhurnal jekonomicheskoj teorii, 2013, No 3, pp. 154-162.
8. Obrazcova O. I., Kopeikin O. V. «System of National Accounts» [Sistema nacional'nyh schetov»]. Moscow, Izdatel'stvo Gosudarstvennoe uchrezh-denie Vysshaja shkola jekonomiki, 2008, 464 p.
9. Naumov I. V. Financial stability of the territory. Key indicators and indicators of its estimation [Finansovaja ustojchivost» territorii. Osnovnye pokazateli i indikatory ee ocenki], Jekonomika. Nalogi. Pravo, 2013, No 6, pp. 35-50.
