CC BY
19pISSN 2073-039X Математические методы и модели
eISSN 2311-8725
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ФИНАНСОВОЙ СОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СТРАН ШАНХАЙСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ СОТРУДНИЧЕСТВА
Валерий Владиславович СМИРНОВ % Алена Владимировна МУЛЕНДЕЕВА ь
а кандидат экономических наук, доцент кафедры отраслевой экономики,
Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация
https://orcid.org/0000-0002-6198-3157
SPIN-код: 3120-4077
ь старший преподаватель кафедры физической географии и геоморфологии,
Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация
а1 ena-mulende eva@yandex. ги
ORCID: отсутствует
SPIN-код: 9404-7292
' Ответственный автор
История статьи: Аннотация
Получена 13.03.2018 Предмет. Финансовая состоятельность стран Шанхайской организации
Получена в доработанном сотрудничества.
виде 29.03.2018 Цели. Проведение факторного анализа динамики финансовой состоятельности стран
Одобрена 30.04.2018 Шанхайской организации сотрудничества с оценкой темпов прироста комплекса
Доступна онлайн 29.08.2018 взаимообусловленных показателей с последующей полиномиальной
аппроксимацией.
УДК 339.92, 339.97 Методология. Фундаментальные положения теории и практики факторного анализа,
JEL: С13, С43, Е02, Е10, финансово-экономические законы, результаты научных исследований в области F01, F15, F62 равновесного и неравновесного странового развития мировой экономики и
миропорядка.
Результаты. Выявлены страны с высокими и низкими темпами прироста комплекса взаимообусловленных показателей, а также высокой и низкой по абсолютным амплитудным значениям нестабильностью. Результаты исследования целесообразно использовать в процессе формирования и корректировки международной политики и внешней торговли со странами Шанхайской организации сотрудничества, а также для совершенствования механизма их реализации.
Выводы. Высокие темпы прироста за 2006-2016 гг. у Таджикистана (ликвидные резервы банка по отношению к активам), Киргизии (широкая денежная масса, инфляция, потребительские цены), Казахстана (валютный курс), Узбекистана (индекс-дефлятор), России (процентная ставка по кредитам в частном секторе), Ключевые слова: Китая (торгующиеся отечественные компании), а также высокие абсолютные
амплитуда, полиномиальная амплитудные значения нестабильности - у Казахстана (ликвидные резервы банка по аппроксимация, темпы отношению к активам), Таджикистана (широкая денежная масса), Индии (валютный прироста, факторный курс), России (индекс-дефлятор, торгующиеся отечественные компании), Китая
анализ, финансовая (инфляция, потребительские цены), Киргизии (процентная ставка по кредитам в
состоятельность частном секторе).
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2018
Для цитирования: Смирнов В.В., Мулендеева А.В. Факторный анализ динамики финансовой состоятельности стран Шанхайской организации сотрудничества // Экономический анализ: теория и практика. - 2018. - Т. 17, № 8. - С. 1545 - 1563. https://doi.org/10.24891/ea.17.8.1545
Введение деятельности (мироустройства) нарастает
потребность в организации современных и В условиях усиления мир°в°и к°нкуренции и эффективных форм международного смены лидеров мирохозяйственной
сотрудничества. Формирование и
последующая реализация потенциала международной организации сотрудничества, консолидированно отстаивающей свои интересы в нестабильном мироустройстве и усиливающейся мировой конкуренции, требует постоянной оценки. В результате такой оценки и последующего анализа потенциала пересматриваются возможности международной организации сотрудничества и отдельных ее участников для усиления позиций в мировой хозяйственной деятельности и влиянии на мироустройство.
Факторный анализ в достаточной мере востребован и активно применяется российскими учеными в процессе оценки функционирования и развития субъектов хозяйствования экономических систем [1, с. 4], анализа кредитоспособности заемщиков [2, с. 4], формирования
эконометрических моделей для анализа текущих тенденций и прогноза динамики на ближайшие годы [3, с. 18], значимости воздействия факторов устойчивого развития на эффективность принятия инвестиционных решений [4, с. 48], при разработке системы индикаторов и применение их для оценки потенциала субъектов [5, с. 154], для создания моделей комплексной технико-экономической оценки использования новых и традиционных технологий [6, с. 154], а также зарубежными учеными при изучении выбора и последствий видов преференциальных соглашений об экономической интеграции [7, с. 143], поляризации соседних регионов
пространственно связанных изменениями в спросе на рабочую силу [8, с. 115], роста и падения дефицита по текущим операциям в некоторых странах еврозоны и в странах Балтии [9, с. 153], анализе прогнозов МВФ и фискального договора Евросоюза в обширной выборке стран [10, с. 5], социальных трансфертов [11, с. 317; 12, с. 91; 13, с. 119; 14], оценке пространства возможностей и конечных достижений [15, с. 247].
Анализ динамики финансовой состоятельности стран Шанхайской организации сотрудничества (ШОС) [16, с. 272; 17, с. 214; 18, с. 197; 19, с. 263; 20, с. 185] включает в
себя оценку темпов прироста GR (Growth Rate) комплекса взаимообусловленных финансово-экономических факторов: ликвидных резервов банка по отношению к активам, широкой денежной массы, валютного курса, индекса-дефлятора, инфляции (потребительских цен), процентной ставки по кредитам (частный сектор), торгующихся отечественных компаний.
В процессе проведения анализа финансовой состоятельности стран ШОС (Индия, Казахстан, Киргизия, Китай, Пакистан, Россия, Таджикистан, Узбекистан) относительно GR комплекса взаимообусловленных финансово-экономических факторов используются показатели в связанном временном ряду с последующей полиномиальной аппроксимацией, которая более всего подходит для описания часто изменяющихся значений, для анализа многообразного сочетания факторов с нестабильной величиной. При использовании полиномиальной аппроксимации применяется шестая степень, которая может иметь не более пяти экстремумов, что для исследуемого временного промежутка является
достаточным.
Анализ GR ликвидных резервов банка по отношению к активам
Результаты полиномиальной аппроксимации GR ликвидных резервов банка по отношению к активам приведем по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 1):
• Казахстан: y = 0,0479x6 - 1,4179x5 +
+ 14,844x4 - 61,763x3 + 57,02x2 + 161,47x -
- 148,74; R2 = 0,8555; среднее значение
GR 2006-2016 = 26,03;
• Пакистан: y = -0,0302x6 + 1,1056xs -
- 15,614x4 + 106,43x3 - 357,18x2 + 531,74x -
- 248,8; R2 = 0,7286; среднее значение
GR2006-2016 = 1,68;
• Таджикистан: y = 0,029x6 - 0,9856x5 +
+ 12,781x4 - 80,542x3 + 263,22x2 - 441,88x +
+ 313,88; R2 = 0,8359; среднее значение
GR2006-2016 = 9,5;
1546
• Россия: у = 0,0208х6 - 0,7586х5 + 10,713х4 -
- 73,996х3 + 258,46х2 - 421,15х + 233,33; Я2 = 0,4743; среднее значение GR2006-20l6 = -4,09;
• Киргизия: у = -0,0138х6 + 0,4692х5 -
- 5,8065х4 + 30,431х3 - 50,104х2 - 65,488х + + 164,36; Я2 = 0,8509; среднее значение
GR 2006-2016 = 8,48.
Исходя из представленных результатов Казахстан наиболее нестабилен в своих ликвидных резервах банка по отношению к активам с положительным GR. Киргизия предпочтительней других стран Шанхайской организации сотрудничества по амплитудным значениям, но хуже по GR Таджикистана и Казахстана.
Анализ GR широкой денежной массы
Результаты полиномиальной аппроксимации GR широкой денежной массы приведем по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 2):
• Таджикистан: у = -0,7518х6 + 25,756х5 -
- 337,7х4 + 2 130,9х3 - 6 685,1х2 + 9 583,7х -
- 4 628,1; Я2 = 0,5464; среднее значение GR 2006-2016 = -176,83;
• Киргизия: у = -0,0742х6 + 3,354х5 --57,432х4 + 472,02х3 - 1 918,3х2 + 3 488,7х -
- 1 970,6; Я2 = 0,7014; среднее значение GR 2006-2016 = 73,76;
• Пакистан: у = 0,0724х6 - 2,3681х5 + + 29,709х4 - 180,5х3 + 552,5х2 - 796,03х + + 411,75; Я2 = 0,6339; среднее значение GR 2006-2016 = 18,99;
• Казахстан: у = -0,035х6 + 1,6248х5 -
- 28,678х4 + 244,88х3 - 1 047х2 + 2 031,9х -
- 1 247,2; Я2 = 0,7665; среднее значение
GR 2006-2016 = 24,8;
• Россия: у = -0,0234х6 + 0,9843х5 - 16,161х4 + + 130,72х3 - 539,95х2 + 1054,3х - 734,93; Я2 = 0,6642; среднее значение GЯ2006-20l6 = -9,1;
• Индия: у = 0,0031х6 - 0,0928х5 + 0,9781х4 -
- 3,7499х3 - 2,7833х2 + 47,386х - 76,292; Я2 = 0,5036; среднее значение GR2006-2016 = -4, 61;
• Китай: у = 0,002х6 - 0,0697х5 + 0,8341х4 -
- 3,6193х3 - 0,1221х2 + 27,014х - 21,596; Я2 = 0,0727; среднее значение GЯ2006-20l6 = -0,31.
Как видно, Таджикистан наиболее нестабилен в широкой денежной массе с очень высокими отрицательными GR относительно других стран Шанхайской организации сотрудничества. Китай предпочтительней по амплитудным значениям, но уступает по GR Казахстану, Пакистану и Киргизии.
Анализ GR валютного курса
Результаты полиномиальной аппроксимации GR валютного курса по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 3):
• Индия: у = 0,0092х6 - 0,3292х5 + 4,5981х4 -
- 31,354x3 + 106,99х2 - 165,72х + 91,51; Я2 = 0,4649; среднее значение GR 2006-2016 = 4,11;
• Казахстан: у = 0,0088х6 - 0,3064х5 + + 4,0959х4 - 26,917х3 + 93,114х2 - 172,19х + + 156,21; Я2 = 0,9107665; среднее значение GR 2006-2016 = 10,17;
• Пакистан: у = 0,0087х6 - 0,3149х5 + + 4,3771х4 - 29,575х3 + 100,13х2 - 154,75х + + 82,868; Я2 = 0,704; среднее значение
GR 2006-2016 = 5,43;
• Россия: у = -0,0057х6 + 0,2735х5 - 5,0495х4 + + 45,099х3 - 199,88х2 + 393,27х - 222,46; Я2 = 0,8087; среднее значение GЯ2006-20l6 = 9,55;
• Таджикистан: у = -0,0029х6 + 0,1297х5 -
- 2,1956х4 + 17,604х3 - 67,081х2 + 102,53х -
- 23,491; Я2 = 0,797; среднее значение
GR 2006-2016 = 9,14;
• Киргизия: у = 0,0027х6 - 0,0618х5 + 0,269х4 + + 2,9284х3 - 28,44х2 + 73,279х - 39,38; Я2 = 0,8698; среднее значение GR2006-2016 = 5,27;
• Китай: у = 0,0003х6 - 0,0061х5 + 0,0482х4 -
0,2338х3 + 1,6334х2 - 8,6081х + 13,745; Я2 = 0,8278; среднее значение GЯ2006-20l6 = -1,82.
Индия наиболее нестабильна в валютном курсе с положительным GR. Китай предпочтительней всех стран Шанхайской организации сотрудничества не только по
1547
амплитудным значениям, но и по отрицательному GR.
Анализ GR индекса-дефлятора
Результаты полиномиальной аппроксимации GR индекса-дефлятора по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 4):
• Россия: у = -0,0081*6 + 0,2914*5 - 4,0412*4 + + 27,152*3 - 90,883*2 + 140,57* - 69,646; R2 = 0,5128; среднее значение GR2006-20l6 = 10,96;
• Киргизия: у = -0,0055* + 0,1904*5 -
- 2,527*4 + 16,187*3 - 51,425*2 + 76,208* -
- 36,391; R2 = 0,4828; среднее значение
GR 2006-2016 = 9,93;
• Китай: у = -0,0034*6 + 0,1158*5 - 1,5181*4 + + 9,4915*3 - 28,796*2 + 39,069* - 17,281; R2 = 0,6496; среднее значение GR2006-20l6 = 3,75;
• Пакистан: у = 0,0029*6 - 0,0868*5 + + 0,9656*4 - 4,8818*3 + 11,067*2 - 6,9834* + + 0,4065; R2 = 0,7788; среднее значение GR 2006-2016 = 10,52;
• Узбекистан: у = 0,0018*6 - 0,0697*5 + + 1,0218*4 - 7,231*3 + 25,264*2 - 37,768* + + 26,559; R2 = 0,9068; среднее значение GR 2006-2016 = 16,36;
• Таджикистан: у = -0,0014*6 + 0,0336*5 -
- 0,2153*4 - 0,4482*3 + 9,0458*2 - 26,267* + + 23,084; R2 = 0,9237; среднее значение GR 2006-2016 = 12,87;
• Казахстан: у = -0,0011*6 + 0,0338*5 -
- 0,3395*4 + 0,8119*3 + 5,556*2 - 27,858* + + 35,058; R2 = 0,5478; среднее значение GR 2006-2016 = 12,57;
• Индия: у = 0,0002*6 - 0,01*5 + 0,1993*4 -
- 1,9717*3 + 9,7215*2 - 20,206* + 15,939; R2 = 0,8866; среднее значение GR2006-20l6 = 6,09.
Россия наиболее нестабильна в индексе-дефляторе со средним GR (выше у Таджикистана, Узбекистана и Казахстана). Индия предпочтительней по амплитудным значениям, но по GR - хуже Китая.
Анализ GR инфляции (потребительских цен)
Результаты полиномиальной аппроксимации GR инфляции (потребительских цен) по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 5):
• Китай: у = -0,0675x6 + 1,7446*5 - 14,259*4 + + 28,303*3 + 121,07*2 - 495,81* + 404,98; R2 = 0,5821; среднее значение GR2006-20l6 = -41,44;
• Пакистан: у = 0,0599*6 - 2,2664*5 + + 33,255*4 - 238,69*3 + 868,65*2 - 1481,8* + + 869,58; R2 = 0,5251; среднее значение
GR 2006-2016 = 3,85;
• Индия: у = 0,0335*6 - 1,2131*5 + 17,13*4 -
- 119,05*3 + 421,56*2 - 696,81* + 381,8; R2 = 0,7521; среднее значение GR2006-2016 = 4,69;
• Таджикистан: у = -0,0354*6 + 1,2489*5 -
- 16,989*4 + 111,98*3 - 367,37*2 + 548,09* -
- 275,45; R2 = 0,1839; среднее значение
GR 2006-2016 = 9,66;
• Казахстан: у = -0,0056*6 + 0,1569*5 -
- 1,6382*4 + 8,5937*3 - 27,746*2 + 56,488* -
- 45,074; R2 = 0,2818; среднее значение
GR 2006-2016 = 3,32;
• Россия: у = -0,023*6 + 0,9048*5 - 14,331*4 + + 115,58*3 - 487,99*2 + 972,32* - 636,97; R2 = 0,6038; среднее значение GR2006-20l6 = 3,97;
• Киргизия: у = -0,005*6 + 0,0499*5 + + 0,9846*4 - 14,987*3 + 53,893*2 + 3,257* -
- 136,7; R2 = 0,3728; среднее значение GR 2006-2016 = 24,67.
Китай более нестабилен в инфляции (потребительские цены) с высоким отрицательным GR. Киргизия привлекательна по амплитудным значениям, но по GR значительно уступает другим странам ШОС.
Анализ GR процентной ставки по кредитам (частный сектор)
Результаты полиномиальной аппроксимации GR процентной ставки по кредитам (частный
1548
сектор) по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 6):
• Киргизия: у = -0,013х6 + 0,4668х5 - 6,57х4 + + 45,794х3 - 163,33х2 + 272,89х - 157,81; R2 = 0,6419; среднее значение GR2006-20l6 = -1,26;
• Индия: у = -0,0128х6 + 0,4209х5 - 5,224х4 + + 30,777х3 - 88,842х2 + 117,92х - 58,19; R2 = 0,454; среднее значение GR2006-20l6 = -0,01;
• Китай: у = -0,0114х6 + 0,3891х5 - 4,9576х4 + + 29,124х3 - 77,831х2 + 80,761х - 29,437; R2 = 0,461; среднее значение GR2006-20l6 = -1,13;
• Россия: у = 0,0099х6 - 0,3147х5 + 3,4913х4 -- 14,309х3 + 0,7993х2 + 102,24х - 109,36; R2 = 0,6692; среднее значение GR2006-20l6 = 3,66;
• Таджикистан: у = 0,0056х6 - 0,1961х5 + + 2,6116х4 - 16,503х3 + 49,496х2 - 60,887х + + 22,642; R2 = 0,366; среднее значение
GR 2006-2016 = 0,82;
• Пакистан: у = 0,0056л6 - 0,1892х5 + + 2,4485х4 - 15,179х3 + 46,287х2 - 61,284х + + 13,824; R2 = 0,8915; среднее значение
GR 2006-2016 = 0,26.
Киргизия более нестабильна в процентной ставке по кредитам (частный сектор) с отрицательным GR. Пакистан предпочтительней по амплитудным значениям, но по GR уступает Киргизии, Индии и Китаю.
Анализ GR торгующихся отечественных компаний
Результаты полиномиальной аппроксимации GR торгующихся отечественных компаний по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 7):
• Россия: у = -0,0149х6 + 0,5883х5 - 9,0089х4 + + 66,891х3 - 245,8х2 + 403,24х - 222; R2 = 0,3155; среднее значение GR2006-2016 = -0,13;
• Китай: у = -0,008х6 + 0,2988х5 - 4,3281х4 + + 30,288х3 - 104,36х2 + 160,44х - 74,884; R2 = 0,7486; среднее значение GR2006-20l6 = 7,63;
• Казахстан: у = -0,0054х6 + 0,1874х5 -
- 2,4936х4 + 15,926х3 - 49,819х2 + 67,21х -
- 20,451; R2 = 0,2231; среднее значение
GR 2006-2016 = 3,29;
• Индия: у = -0,0015х6 + 0,0586х5 - 0,8905х4 + + 6,7992х3 - 27,041х2 + 51,088х - 30,33; R2 = 0,9773; среднее значение GR2006-2016 = 1,85;
• Пакистан: у = 0,0009х6 - 0,0246х5 + + 0,2199х4 - 0,3779х3 - 3,391х2 + 12,589х -
- 9,7197; R2 = 0,4206; среднее значение
GR 2006-2016 = -1,21.
Россия более нестабильна в торгующихся отечественных компаниях с отрицательным GR. Пакистан предпочтительней по амплитудным значениям, но по GR уступает Индии, Казахстану, Китаю и России.
Сводный анализ динамики финансовой состоятельности стран Шанхайской организации сотрудничества
Сводный анализ GR ликвидных резервов банка по отношению к активам, широкой денежной массы, валютного курса, индекса-дефлятора, инфляции (потребительских цен), процентной ставки по кредитам (частный сектор), торгующихся отечественных компаний с последующей полиномиальной аппроксимацией выявил следующие положения динамики финансовой состоятельности стран Шанхайской организации сотрудничества (рис. 1-7):
1) высокие GR2006-20l6:
• Таджикистан - ликвидные резервы банка по отношению к активам GR2006-20l6 = 26,03;
• Киргизия - широкая денежная масса GR 2006-2016 = 73,76, инфляция (потребительские цены) GR2006-20l6 = 24,67;
• Казахстан - валютный курс GR2006-20l6 = 10,17;
1549
• Узбекистан - индекс-дефлятор GR2006-2016 = 16,36;
• Россия - процентная ставка по кредитам (частный сектор) GR2006-20l6 = 3,66;
• Китай - торгующиеся отечественные компании GR 2006-2016 = 7,63;
2) низкие GR2006-20l6:
• Россия - ликвидные резервы банка по отношению к активам GR2006-20l6, широкая денежная масса GR2006-20l6 = -9,1;
• Китай - валютный курс GR2006-20l6 = -1,82, индекс-дефлятор GR2006-2016 = 3,75, инфляция (потребительские цены) GR 2006-2016 = -41,44;
• Киргизия - процентная ставка по кредитам (частный сектор) GR2006-20l6 = -1,26;
• Пакистан - торгующиеся отечественные компании GR 2006-2016 = -1,21;
3) высокие абсолютные амплитудные значения нестабильности:
• Казахстан - ликвидные резервы банка по отношению к активам: у = 0,0479*6 -
- 1,4179*5 + 14,844*4 - 61,763*3 + 57,02*2 + + 161,47* - 148,74; R2 = 0,8555;
• Таджикистан - широкая денежная масса: у = -0,7518*6 + 25,756*5 - 337,7*4 + +2 130,9*3 - 6 685,1*2 + 9 583,7* - 4 628,1; R2 = 0,5464;
• Индия - валютный курс: у = 0,0092*6 -
- 0,3292*5 + 4,5981*4 - 31,354*3 + 106,99*2 -
- 165,72* + 91,51; R2 = 0,4649;
• Россия - индекс-дефлятор: у = -0,0081 *6 + + 0,2914*5 - 4,0412*4 + 27,152*3 - 90,883*2 + + 140,57* - 69,646; R2 = 0,5128; торгующиеся отечественные компании: у = = -0,0149*6 + 0,5883*5 - 9,0089*4 + 66,891*3 -
- 245,8*2 + 403,24* - 222; R2 = 0,3155;
• Китай - инфляция (потребительские цены): у = -0,0675*6 + 1,7446*5 - 14,259*4 + + 28,303*3 + 121,07*2 - 495,81* + 404,98; R2 = 0,5821;
• Киргизия - процентная ставка по кредитам (частный сектор): у = -0,013*6 + 0,4668*5 -
- 6,57*4 + 45,794*3 - 163,33*2 + 272,89* -
- 157,81; R2 = 0,6419;
4) низкие абсолютные амплитудные значения нестабильности:
• Киргизия - ликвидные резервы банка по отношению к активам: у = -0,0138*6 + + 0,4692*5 - 5,8065*4 + 30,431*3 - 50,104*2 -
- 65,488* + 164,36; R2 = 0,8509; инфляция (потребительские цены) у = -0,005*6 + + 0,0499*5 + 0,9846*4 - 14,987*3 + 53,893*2 + + 3,257* - 136,7; R2 = 0,3728;
• Китай - широкая денежная масса: у = 0,002*6 - 0,0697*5 + 0,8341*4 - 3,6193*3 -
- 0,1221*2 + 27,014* - 21,596; R2 = 0,0727; валютный курс: у = 0,0003*6 - 0,0061*5 + + 0,0482*4 - 0,2338*3 + 1,6334*2 - 8,6081* + + 13,745; R2 = 0,8278;
• Индия - индекс-дефлятор: у = 0,0002*6 -
- 0,01*5 + 0,1993*4 - 1,9717*3 + 9,7215*2 -
- 20,206* + 15,939; R2 = 0,8866; среднее значение GR2006-20l6 = 6,09;
• Пакистан - процентные ставки по кредитам (частный сектор): у = 0,0056*6 - 0,1892*5 + + 2,4485*4 - 15,179*3 + 46,287*2 - 61,284* + + 13,824; R2 = 0,8915; торгующиеся отечественные компании: у = 0,0009*6 -
- 0,0246*5 + 0,2199*4 - 0,3779*3 - 3,391*2 + + 12,589* - 9,7197; R2 = 0,4206.
Выводы
В результате проведенного анализа динамики финансовой состоятельности стран Шанхайской организации сотрудничества с использованием полиномиальной аппроксимации по GR комплекса взаимообусловленных финансово-экономических факторов выявлены высокие GR 2006-2016 у Таджикистана - ликвидные резервы банка по отношению к активам, Киргизии - широкая денежная масса, инфляция (потребительские цены), Казахстана - валютный курс, Узбекистана - индекс-дефлятор, России - процентная ставка по кредитам (частный сектор), Китая -
1550
торгующиеся отечественные компании, а также высокие абсолютные амплитудные значения нестабильности, у Казахстана -ликвидные резервы банка по отношению к активам, Таджикистана - широкая денежная масса, Индии - валютный курс, России-индекс-дефлятор, торгующиеся отечественные компании, Китая - инфляция (потребительские цены), Киргизии - процентная ставка по кредитам (частный сектор).
В результате анализа динамики финансовой состоятельности стран Шанхайской организации сотрудничества с оценкой GR и последующей полиномиальной
аппроксимацией выявлены часто высокие GR 2006-2016 у Киргизии, низкие - у Китая и России, а также высокая нестабильность у России, меньше - у Китая, Киргизии и Пакистана.
1551
Еч
и
40
О
IN
40
О
О
IN
S
св
И
S
н
*
св
*
2
S
я
V
Э
о
я
н
о
о
Б
се
*
KS
и
о
и
а
Щ
еч
Щ
а
X
3
я
ч
S
а о и *
X S
£ ч
и а pi
О,
о
IN
40 О О
IN
Св О
И <U
£ U и
£
■e
s и
w ^
^ 1=!
а о f%
to «
X
to Ю О
I-.
О
со N
I
со
«I D OQ
CO PJ Pi
I
Q tu
и
03 N D
H 00 D
Pi
N О
N
<
II
: и
■ и to
Ш jh
to
ft S
OQ 1ч CJ
^ cu ft
Ш I Ч Ш
£ S3 ¡й-
-у и
m
g^o
ui»
sSo
^^—I
ft ffo
OÖCN
«öS
^■PCN (tsO
is
i g
s J;? !§§
CO N
I
CO
«I D OQ
CO PJ Pi
I
Q tu
и
03 N
D ^
H 00 D
Pi
N О
N
<
CN
1552
CD CD
Г) 2
IjJ 3
Я =■
T3 Q
± 5 Si з
С о
II g =
I
> S
3
ш С
— з
ii. о
SJ о
Рисунок 2
GR широкой денежной массы (2006-2016 гг.) Figure 2
GR of broad money (2006-2016)
450 т 400
350 --300 -■■ 250 ■■■ 200 - ■ 150 100 -■■ 50 --0 -50 -100 -■■ -150 --
406,87
'"T75T4i
.0,91
4
393,13
210,21
......-1&£,7Л_.
169,9
0,8 4
2006
„-ЗАМ......
..J3fi4SL........
20,83
2,95 6,23 -
f-h......
-66,83 -64,
JOS
-Д
-7,98
ii
102,57
164,22
Г.92"
41,97_
2009]
59,84
34,27 22,77 29,33
-44,95
............-Li:-
' -64,18
........-52-,'|
2,81 Г
22ЕГТ4"
98,47
0,29
2015
2ft,-62-
,78
tu
2016 j
-54,12
-104,61
-86,72
:2_07_7,52_......................................................................................................................
■ Индия ■Казахстан □ Киргизия И Китай О Пакистан 0 Таджикистан О Россия
Источник: рассчитано авторами с использованием системы показателей Всемирного банка. URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wb/wbdAvdi?kf=WDI&time_period=
2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=CHN,IND,KAZ,KGZ,РАК,RUS,TJK,UZB&series=FM_LBL_BMNY_ZG Source: Authoring, based on the World Bank data.
URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wb/wbd/wdi?kf=WDI&time_period=
2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=CHN,IND,KAZ,KGZ,РАК,RUS,TJK,UZB&series=FM_LBL_BMNY_ZG
1Л 1Л LM
to ü
0
1
s
Eh U 40
О
IN
40 О О
IN
Й u a
Eh 2 ч я
и §
<u a
40
О
IN
40 О
о
IN
U M
a
U <н О
s
1554
0
1
s
t-и
40
о
IN
40 О О
IN
Й a
0
Eh «
4
V 4
1
й
u *
U 4 Я s
s
<u a
о
IN
40 О
о
IN
X U
■e
о 53
U
■e
<н О
s
to «
Я
to Ю
S
о Я ft
s 11
ш tj 03
CO N
I
J tu PJ Q
I
a, Q О
I
03 N D
H 00 D
£ N О
N
<
Ш Ш Й _ 3
43
о ж
•с и
s II
4 s g «
ш
oil
с 3
и
о
« г CN
« -g . . I
Ошо
G'gCN
gSo
СС —I
ft дО ОЙМ
«öS
SäR.
f-йо
F-öcn
cbcbO g
£
!§§
to
со N
I
J tu Ш
Q
I
a, Q Ü
I
^ Z;
03 N
D ^
H
C^S
D Pi
£ N Ü
N
<
q~
11 Z~
43 S
о ж 'С и S и
CO
4
e
I
cu ^
Is
л К
^ m
C^- T-H
тЗ °
(Я
03 тз
,o
cn, - to"
t
! ^ ш о 'S сч ¡я 1я
If
ш 5
Ш £
с о
43 ш
СЛ ~
to 43 С
О
CN
о" о
CN
ON
öS
СО О
М
с
о iS
-С
CN
CN
<
ft 40 is
О СО ^ Pes
CN
I 42
1555
«л
0
1
s
Eh U 40
О
IN
40 О О
IN
U Б
X
s
*
u л
4 U Eh
5 Ю U
a
Eh О
s s
Б «
s §
<u a
о
IN 40
о о
IN
и <U
"C
A
о
u
ce 53
Ц—I
О
S
О
N
I
J H
о
a, и
I
о, tu
II
03 N D
CO
D o<
X
£ N Ü
N
<
а g
11 z~ ■8Ü! 'E U
S 11
ft to
I ш
си ^
в
•д ^
ы си оО ^
£ S Л
^ Щ
С^- т-Н
■ о
CN
Чз
4*
со
Is тЗ
С со 03 тЗ
,о
1
fe es
К? -о
£ I
ш Ü
-С >■
1 £
о С
-о о
Ш и
гч,
о
i>
ш о
се I
О
cn
о~
О
гч, с^з О
о
й CN
тЗ '
СО
о
О
CN
С
» си
■Si-ic-q
j^ft^o <
•.tnO
3 2 g .о So f) Зм
1556
CD CD
Г) 2
IjJ 3
Я =■
T3 Q
± 5 Si з
С о
II g =
I
> S
3
ш С
— з
ii. о
SJ о
Рисунок 6
GR процентной ставки по кредитам (частный сектор) (2006-2016 гг.) Figure 6
GR of interest rate on loans (private sector) (2006-2016)
■ Ивдия a Киргизия Китай и Пакистан Q Таджикистан D Россия
Источник: рассчитано авторами с использованием системы показателей Всемирного банка. URL: http ://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wbAvbd/wdi ?kf=WDI &time_period=
2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=CHN,IND,KAZ,KGZ,PAK,RUS,TJK,UZB&series=FR_INR_LEND Source: Authoring, based on the World Bank data.
URL: http ://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wb/wbd/wdi ?kf=WDI &time_period=
2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=CHN,IND,KAZ,KGZ, РАК, RUS,TJK,UZB&series=FR_INR_LEND
1Л 1Л
1Л 1Л 00
Рисунок 7
GR торгующихся отечественных компаний (2006-2016 гг.)
CD CD
Г) 2
IjJ 3
Я =■ тз а
± 5 Si э
С О
И
ё с
I
> S
=1 э
ш с
— з
jy. о
SJ о
Figure 7
GR of listed domestic companies (2006-2016)
35 30 25 20 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 ■L-
30,19
21,35
S,D6-.......
1"ДЭ,69 -1,72
9,83
9.09
"7,"57....................1"....................
л-____________4_________
I ■ I fc «II
2007
-1,49
2008 ^200
0,69 1.09
1,59
46,94
17,46
-L 3,5.2-
^1,55
>,16 -5,24
-----—2,58-
201|
-0,64 |
2011
-0,64
=1-2:86-
114,71
I 8,97 ...................................................................-------
4,98 4,67 Г^31 ¡Hj
Ж? ■7:1 Г
01I3LJ U 20« , 2015 2016-0,26
■ —-0 36 —2-7-.....--iMr—■.............................................................
l|0,63 -10,62
64,26
-5,56
'Индия
I Казахстан '-1 Китай ■ Пакистан С Россия
Источник: рассчитано авторами с использованием системы показателей Всемирного банка. URL: http ://data.trendeconomy.ru/dataviewerAvb/wbdAvdi ?kf=WDI &time_period=
2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=CHN,IND,KAZ,KGZ,PAK,RUS,TJK, UZB&series=CM_MKT_LDOM_NO Source: Authoring, based on the World Bank data.
URL: http ://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wb/wbd/wdi ?kf=WDI &time_period=
2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=CHN,IND,KAZ,KGZ, РАК, RUS,'TJK, UZB&series=CM_MKT_LDOM_NO
< <
l/l 3
rri
о о
3
о 3
о'
з о
п> о
«5
о
3
п.
м о
оэ
"О "О
Список литературы
1. Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Лылов А.И. Экономический анализ устойчивого развития субъектов хозяйствования в условиях цикличности // Экономический анализ: теория
и практика. 2018. Т. 17. Вып. 1. С. 4-17. URL: https://doi.org/10.24891/ea.17.1.4
2. Любушин Н.П., Кондратьев Р.Ю. Современные концепции и подходы в экономическом анализе кредитоспособности заемщиков // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2017. Т. 10. Вып. 12. С. 1324-1345. URL: https://doi.org/10.24891/fa.10.12.1324
3. Мицек С.А., Мицек Е.Б. Экономический рост, инфляция, инвестиции и доходы в Российской Федерации: анализ и прогноз на основе эконометрической модели // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. Вып. 1. С. 18-29. URL: https://doi.Org/10.24891/ea.17.1.18
4. Ефимова О.В. Интеграция аспектов устойчивого развития в процесс обоснования инвестиционных решений // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. Вып. 1. С. 48-65. URL: https://doi.Org/10.24891/ea.17.1.48
5. Оборин М.С., Шерешева М.Ю., Шимук О.В. Разработка системы индикаторов оценки, анализа и мониторинга ресурсного потенциала региона // Финансы и кредит. 2018. Т. 24. Вып. 1. С. 154-177. URL: https://doi.org/10.24891/fc.24.1.154
6. Леонов А.В., Пронин А.Ю. Методология управления созданием высокотехнологичной продукции на этапах формирования научно-технического задела // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2018. Т. 14. Вып. 2. С. 200-220.
URL: https://doi.org/10.24891/ni.14.2.200
7. Egger P., Wamser G. Multiple Faces of Preferential Market Access: Their Causes and Consequences. Economic Policy, 2013, vol. 28, iss. 73, pp. 143-187.
URL: https://doi.org/10.1111/1468-0327.12003
8. Overman H.G., Puga D. Unemployment Clusters Across Europe's Regions and Countries. Economic Policy, 2002, vol. 17, iss. 34, pp. 115-148.
URL: https://doi.org/10.1111/1468-0327.00085
9. Joong Shik Kang, Shambaugh J.C. The Rise and Fall of European Current Account Deficits. Economic Policy, 2016, vol. 31, iss. 85, pp. 153-199. URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiv018
10. Eichengreen B., Panizza U. A Surplus of Ambition: Can Europe Rely on Large Primary Surpluses to Solve Its Debt Problem? Economic Policy, 2016, vol. 31, iss. 85, pp. 5-49.
URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiv016
11. Stifel D., Christiaensen L. Tracking Poverty Over Time in the Absence of Comparable Consumption Data. The World Bank Economic Review, 2007, vol. 21, iss. 2, pp. 317-341. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhm010
12. Duclos J.-Y., Sahn D., Younger S.D. Robust Multidimensional Spatial Poverty Comparisons in Ghana, Madagascar, and Uganda. The World Bank Economic Review, 2006, vol. 20, iss. 1, pp. 91-113. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhj005
13. Budina N., Van Wijnbergen S. Quantitative Approaches to Fiscal Sustainability Analysis: A Case Study of Turkey since the Crisis of 2001. The World Bank Economic Review, 2009, vol. 23, iss. 1, pp. 119-140. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhn011
14. Karlan D., Thuysbaert B. Targeting Ultra-poor Households in Honduras and Peru. The World Bank Economic Review, 2016, lhw036. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhw036
1559
15. Peragine V., Palmisano F., Brunori P. Economic Growth and Equality of Opportunity. The World Bank Economic Review, 2014, vol. 28, iss. 2, pp. 247-281.
URL: https://doi.org/10.1093/wber/lht030
16. Yoder B.K. Regional Relations and the Future of China's Foreign Policy. International Studies Review, 2014, vol. 16, iss. 4, pp. 702-704. URL: https://doi.org/10.1111/misr.12177
17. Tessman B., Wolfe W. Great Powers and Strategic Hedging: The Case of Chinese Energy Security Strategy. International Studies Review, 2011, vol. 13, iss. 2, pp. 214-240.
URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-2486.2011.01022.x
18. Kelly R.E. Security Theory in the "New Regionalism". International Studies Review, 2007, vol. 9, iss. 2, pp. 197-229. URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-2486.2007.00671.x
19. Faruqee R., Coleman J.R., Scott T. Managing Price Risk in the Pakistan Wheat Market. The World Bank Economic Review, 1997, vol. 11, iss. 2, pp. 263-292.
URL: https://doi.org/10.1093/wber/11.2.263
20. Rama M., Scott K. Labor Earnings in One-Company Towns: Theory and Evidence from Kazakhstan. The World Bank Economic Review, 1999, vol. 13, iss. 1, pp. 185-209. URL: https://doi.org/10.1093/wber/13.1.185
Информация о конфликте интересов
Мы, авторы данной статьи, со всей ответственностью заявляем о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.
1560
pISSN 2073-039X Mathematical Methods and Models
elSSN 2311-8725
A FACTOR ANALYSIS OF TRENDS IN FINANCIAL SOUNDNESS OF MEMBER STATES OF THE SHANGHAI COOPERATION ORGANIZATION
Valerii V. SMIRNOV % Alena V. MULENDEEVAb
a I.N. Ulianov Chuvash State University, Cheboksary, Chuvash Republic [email protected] https://orcid.org/0000-0002-6198-3157
b I.N. Ulianov Chuvash State University, Cheboksary, Chuvash Republic al ena-mulende eva@yandex. ru ORCID: not available
• Corresponding author
Article history: Abstract
Received 13 March 2018 Subject The article addresses the financial viability of member States of the Shanghai Received in revised form Cooperation Organization.
29 March 2018 Objectives The study aims to perform a factor analysis of trends in the financial soundness
Accepted 30 April 2018 of member States of the Shanghai Cooperation Organization, including the estimation of
Available online growth rates of a set of interdependent indicators, with subsequent polynomial
29 August 2018 approximation.
Methods The study draws on fundamental premises of the theory and practice of factor JEL classification: C13, C43, analysis, financial and economic laws, results of scientific research in the field of E02, E10, F01, F15, F62 equilibrium and non-equilibrium country development of the global economy and world
order.
Results We reveal countries with high and low growth rates of a set of interdependent indicators, and also with high and low instability in absolute magnitudes. The findings may be used in the process of formation and updating the foreign trade policy with member States of the Shanghai Cooperation Organization, and for improving the implementation mechanism.
Conclusions We conclude that the following countries have high growth rates for 2006-2016: Tajikistan (bank liquid reserves to assets), Kyrgyzstan (broad money supply, inflation, consumer prices), Kazakhstan (exchange rate), Uzbekistan (deflator index), Russia (interest rate on loans in the private sector), China (listed domestic companies); and high absolute amplitude values of instability: Kazakhstan (bank liquid reserves to assets), Tajikistan (broad money supply), India (exchange rate), Russia (deflator index, listed domestic companies), China (inflation, consumer prices), Kyrgyzstan (interest rate on loans in the private sector).
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2018
Please cite this article as: Smirnov V.V., Mulendeeva A.V. A Factor Analysis of Trends in Financial Soundness of Member States of the Shanghai Cooperation Organization. Economic Analysis: Theory and Practice, 2018, vol. 17, iss. 8, pp. 1545-1563.
https://doi.org/10.24891/ea.17 . 8.1545
References
1. Lyubushin N.P., Babicheva N.E., Lylov A.I. [Economic analysis of business entities' sustainable development under cyclicality]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice, 2018, vol. 17, iss. 1, pp. 4-17. (In Russ.) URL: https://doi.org/10.24891/ea.17.L4
, Russian Federation
, Russian Federation
Keywords: amplitude, polynomial approximation, growth rate, factor analysis, financial soundness
1561
2. Lyubushin N.P., Kondrat'ev R.Yu. [The modern concept and approaches in the economic analysis of the creditworthiness of borrowers]. Finansovaya analitika: problemy i resheniya = Financial Analytics: Science and Experience, 2017, vol. 10, iss. 12, pp. 1324-1345. (In Russ.)
URL: https://doi.org/10.24891/fa.10.12.1324
3. Mitsek S.A., Mitsek E.B. [Economic growth, inflation, investments and incomes in the Russian Federation: Econometric model-based analysis and forecast]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice, 2018, vol. 17, iss. 1, pp. 18-29. (In Russ.) URL: https://doi.org/10.24891/ea.17.L18
4. Efimova O.V. [Integrating the aspects of sustainable development into the investment decision validation process]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice, 2018, vol. 17, iss. 1, pp. 48-65. (In Russ.) URL: https://doi.org/10.24891/ea.17.L48
5. Oborin M.S., Sheresheva M.Yu., Shimuk O.V. [Development of a system of indicators of assessment, analysis and monitoring of the resource potential of the region]. Finansy i kredit = Finance and Credit, 2018, vol. 24, iss. 1, pp. 154-177. (In Russ.)
URL: https://doi.org/10.24891/fc.24.L154
6. Leonov A.V., Pronin A.Yu. [The methodology for managing high-tech production during the formation of Science and Technology knowledge resources]. Natsionalnye interesy: prioritety i bezopasnost' = National Interests: Priorities and Security, 2018, vol. 14, iss. 2, pp. 200-220. (In Russ.) URL: https://doi.org/10.24891/ni.14.2.200
7. Egger P., Wamser G. Multiple Faces of Preferential Market Access: Their Causes and Consequences. Economic Policy, 2013, vol. 28, iss. 73, pp. 143-187. URL: https://doi.org/10.1111/1468-0327.12003
8. Overman H.G., Puga D. Unemployment Clusters Across Europe's Regions and Countries. Economic Policy, 2002, vol. 17, iss. 34, pp. 115-148.
URL: https://doi.org/10.1111/1468-0327.00085
9. Joong Shik Kang, Shambaugh J.C. The Rise and Fall of European Current Account Deficits. Economic Policy, 2016, vol. 31, iss. 85, pp. 153-199. URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiv018
10. Eichengreen B., Panizza U. A Surplus of Ambition: Can Europe Rely on Large Primary Surpluses to Solve Its Debt Problem? Economic Policy, 2016, vol. 31, iss. 85, pp. 5-49.
URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiv016
11. Stifel D., Christiaensen L. Tracking Poverty Over Time in the Absence of Comparable Consumption Data. The World Bank Economic Review, 2007, vol. 21, iss. 2, pp. 317-341. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhm010
12. Duclos J.-Y., Sahn D., Younger S.D. Robust Multidimensional Spatial Poverty Comparisons in Ghana, Madagascar, and Uganda. The World Bank Economic Review, 2006, vol. 20, iss. 1, pp. 91-113. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhj005
13. Budina N., Van Wijnbergen S. Quantitative Approaches to Fiscal Sustainability Analysis: A Case Study of Turkey since the Crisis of 2001. The World Bank Economic Review, 2009, vol. 23, iss. 1, pp. 119-140. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhn011
14. Karlan D., Thuysbaert B. Targeting Ultra-poor Households in Honduras and Peru. The World Bank Economic Review, 2016, lhw036. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhw036
1562
15. Peragine V., Palmisano F., Brunori P. Economic Growth and Equality of Opportunity. The World Bank Economic Review, 2014, vol. 28, iss. 2, pp. 247-281.
URL: https://doi.org/10.1093/wber/lht030
16. Yoder B.K. Regional Relations and the Future of China's Foreign Policy. International Studies Review, 2014, vol. 16, iss. 4, pp. 702-704. URL: https://doi.org/10.1111/misr.12177
17. Tessman B., Wolfe W. Great Powers and Strategic Hedging: The Case of Chinese Energy Security Strategy. International Studies Review, 2011, vol. 13, iss. 2, pp. 214-240.
URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-2486.2011.01022.x
18. Kelly R.E. Security Theory in the 'New Regionalism'. International Studies Review, 2007, vol. 9, iss. 2, pp. 197-229. URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-2486.2007.00671.x
19. Faruqee R., Coleman J.R., Scott T. Managing Price Risk in the Pakistan Wheat Market. The World Bank Economic Review, 1997, vol. 11, iss. 2, pp. 263-292.
URL: https://doi.org/10.1093/wber/11.2.263
20. Rama M., Scott K. Labor Earnings in One-Company Towns: Theory and Evidence from Kazakhstan. The World Bank Economic Review, 1999, vol. 13, iss. 1, pp. 185-209. URL: https://doi.org/10.1093/wber/13.L185
Conflict-of-interest notification
We, the authors of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or potential conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the publication of this article. This statement relates to the study, data collection and interpretation, writing and preparation of the article, and the decision to submit the manuscript for publication.
1563
