CC BY
46
16. Hmyz O. Problemy negosudarstvennyh pensionnyh fondov [Problems of non-state pension funds], Voprosy jekonomiki [Economic issues], 2004. No. 7. pp. 123-132.
17. Central'nyj bank Rossijskoj Federacii [Jelektronnyj resurs]. Available at: http//www.cbr.ru/
18. Portal Federal'naja sluzhby gosudarstvennoj statistiki [Jelektronnyj resurs]. Available at: http://gks.ru
19. Oficial'nyj sajt Nacional'noj Ligi Upravljajushhih [Jelektronnyj resurs]. Available at: www.nlu.ru
20. Oficial'nyj sajt paevyh investicionnyh fondov [Jelektronnyj resurs]. Available at: www.investfunds.ru
21. Oficial'nyj sajt Associacii zashhity informacionnyh prav investorov [Jelektronnyj resurs]. Available at: www.azipi.ru
22. Oficial'nyj sajt Agentstva po strahovaniju vkladov [Jelektronnyj resurs]. Available at: www.asv.org.ru
23. Kapitonov I. A. Resursnyj potencial uglevodorodnogo i al'ternativnogo syr'ja v Rossii i v mire [The resource potential of hydrocarbon and alternative raw materials in Russia and in the world], Vestnik jekonomicheskoj integracii [Bulletin of economic integration], 2011, No. 5, pp. 111-117.
Submitted 20.11.2017; revised 12.12.2017.
About the author:
Olesya E. Nikonets, Ph. D. (Economy), associate Professor of «Statistics and Finance» Address: Bryan state University. I. G. Petrovskogo, 241036, Russia, Bryansk, street Main, 14 E-mail: nikon4832@mail.ru Spin-code: 3121-7802
Svetlana V. Sevryukova, Ph. D. (Economy), senior lecturer of Department «Economics, customs Affairs, information technology»
Address: Russian economic University named after. G. V. Brands plan branch, 241050, Russia, Bryansk, Main St., 8 E-mail: svetasevrukova@mail.ru Spin-code: 5481-0949
Contribution of the authors: Olesya E. Nikonets: overall project management, analysis and addition of the test article.
Svetlana V. Sevryukova: collection and processing of materials, drafting of article, analysis and addition of article.
All authors have read and approved the final manuscript.
08.00.10 УДК 336.748.77
РЕГУЛИРОВАНИЕ ВНУТРЕННЕГО ВАЛЮТНОГО РЫНКА С УЧЕТОМ СЕЗОННОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ КОЛЕБАНИЙ КУРСА РУБЛЯ
© 2018
Александр Александрович Кулин, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика»
Воронежский институт (филиал) Московского гуманитарно-экономического университета, Воронеж (Россия) Ирина Вячеславовна Смольянинова, кандидат экономических наук, проректор по НИР
Воронежский экономико-правовой институт, Воронеж (Россия)
Аннотация
Введение: одной из основных целей, преследуемых Центральным Банком Российской Федерации в последние годы, является удержание инфляции в определенных установленных пределах. Практика показала, что значительное влияние на цены оказывают колебания валютного курса рубля по отношению к ведущим мировым валютам. Данное исследование посвящено выявлению периодов времени, в которые валютный курс рубля устойчиво выше или ниже определенного среднего уровня, что позволит прогнозировать колебания валютного курса, а следовательно, и цен. Полученные нами индикаторы позволят точечно (в рамках определенных временных интервалов) воздействовать на валютный курс и на цены.
Материалы и методы: сезонность бизнеса - это явление, которое в большей или меньшей степени, сопутствует практически всем отраслям современного бизнеса. Цикл сезонности составляет один год, и все статистические расчеты ведутся для этого временного промежутка с учетом того, что вообще исследуемый период составляет несколько лет.
Есть месячная, недельная и дневная сезонность, но эти показатели оказывают незначительное влияние на бизнес-процесс. В основном они используются для организации работы в торговле. Так, например, изучив активность покупателей за неделю, можно планировать выходные дни таким образом, чтобы они приходились на дни с наименьшими продажами. Статистика дневной активности покупателей поможет определить оптимальное начало и конец рабочего дня и время обеденного перерыва.
В качестве метода использовался широко применяемый для этих целей в статистике метод расчета индексов сезонности, но в несколько дополненном виде, поскольку на протяжении рассматриваемого периода времени происходило большое количество событий, которые привели к тому, что выбранные для анализа данные представились в не самом удобном для анализа виде. Для определения индексов используются два способа, все различие между которыми заключается в том, присутствует ли ясно выраженная тенденция в исследуемом ряду динамики. Нами применялся только один, поскольку тенденция определенно была в наличии, что исключало применение упрощенного метода.
Результаты: в качестве цели данного исследования был поставлен расчет помесячных индексов сезонности курса рубля по отношению к доллару, и для этого использовались данные, взятые из открытых источников. Эмпирический анализ показал, что возможные отклонения не превышают допустимых величин и, следовательно, эти данные возможно использовать для расчетов.
Обсуждение: поскольку курс рубля по отношению к доллару находится практически в непрерывном движении «вниз» или «вверх», то, очевидно, необходимо будет использовать подход, который основан на наличии выраженной тенденции развития исследуемого явления. Однако здесь возникает некоторая проблема, связанная с подбором функции, которая достаточно хорошо описывала бы колебания курса на протяжении длительного периода времени.
Заключение: в результате проведенных вычислений на основе предложенной методики удалось получить ряд индексов, отражающих сезонное колебание валютного курса рубля, что необходимо, на наш взгляд, учитывать при регулировании Центральным Банком РФ валютного курса рубля.
Ключевые слова: валютный курс, государственное регулирование валютного курса, индексы сезонности, курс доллара, прогнозирование валютного курса, регулирование валютного рынка, санкции, статистические методы, факторы валютного курса.
Для цитирования: Кулин А. А., Смольянинова И. В. Регулирование внутреннего валютного рынка с учетом сезонной составляющей колебаний курса рубля // Вестник НГИЭИ. 2018. № 1 (80). С. 134-141.
REGULATION OF THE DOMESTIC FOREIGN EXCHANGE MARKET IN VIEW OF THE SEASONAL COMPONENT FLUCTUATIONS OF THE RUBLE
© 2018
Aleksandr Aleksandrovich Kulin, Ph. D. (Economy), the associate professor of the chair «Economics» Voronezh Institute (branch) Moscow University of Humanities and Economics, Voronezh (Russia) Irina Vyacheslavovna Smol'yaninova, Ph. D. (Economy), the vice-rector for research work
Voronezh Institute of Economics and Law, Voronezh (Russia)
Abstract
Introduction: one of the main objectives pursued by the Central Bank of the Russian Federation in recent years is to keep inflation within certain prescribed limits. Practice has shown that the snail effect on prices have Caleb the value of the ruble relative to the leading term storage. This study focuses on the identification of time periods, in which Walt, the ruble is stable above or below a certain average level, which will allow Caleb to predict the value of the exchange rate, and, consequently, prices. The obtained indicators will allow dot (within certain time intervals) to influence the exchange rate and on prices.
Materials and methods: seasonality of business - a phenomenon which to a greater or lesser extent, accompanies almost all branches of modern business. The seasonal cycle is one year, and all statistical calculations are conducted for this time period considering the fact that generally the study period is several years.
There are monthly, weekly and daily seasonality, but these figures have little impact on the business process. Basically, they are used for the organization of work in the trade. So, for example, studied the activity of buyers during the week, you can plan the weekend, so that they were in the days with the lowest sales. Statistics day activity of buyers will help to determine the optimal start and end of the workday and lunch break.
This method has been used widely used for these purposes in the statistics method of calculating the seasonality index, but in slightly amended form as at the period under review there were a large number of events that have led to the fact
that the sampled data was presented in the most convenient form for analysis. For definitions of indexes are used in two ways, the only difference between them is whether there is a clear trend in the studied range of dynamics. We used only one, because the trend was definitely available, which excluded the application of the simplified method. Results: as the purpose of this study was delivered to the calculation of the monthly seasonal indexes of exchange rate of the ruble against the dollar, and for this purpose we used data taken from public sources. The empirical analysis showed that possible deviations do not exceed the allowable values and, therefore, these data can be used for calculations.
Discussion: since the exchange rate of the ruble against the dollar is almost in continuous motion «down» or «up», then obviously you will need to use an approach that is based on the presence of severe tendencies of development of a studied phenomenon. However, there is a problem with the selection function, which fairly well describes the fluctuations over a long period of time.
Conclusion: as a result of computations based on the proposed method managed to obtain a number of indices, reflecting the seasonal fluctuation of the ruble exchange rate that is necessary in our opinion to take into account when regulating the Central Tank of the Russian Federation exchange rate of the ruble.
Key words: exchange rate, index of seasonality, government regulation of the currency, regulation of currency market, factors of exchange rate, forecasting exchange rate, statistical methods, the dollar, sanctions.
For citation: Kulin A. A., Smol'yaninova I. V. Regulation of the domestic foreign exchange market in view of the seasonal component fluctuations of the ruble // Bulletin NGIEI. 2018. № 1 (80). P. 134-141.
Введение
Влияние сезонности неоспоримо и, с нашей точки зрения, в настоящее время недооценено. Будучи предупрежденными о предстоящих изменениях всегда можно заранее предпринять меры, противодействующие негативному влиянию тех или иных факторов, приводящих к нежелательным изменениям интересующих нас показателей [1; 2]. Поскольку сезонным изменениям подвержено огромное количество явлений и показателей, а те, которые не подвержены непосредственно сезонным колебаниям, в любом случае связаны с други-
ми, которые этим самым колебаниям подвержены [3]. Взять, например, сельское хозяйство - сложно не согласиться с тем, что в зависимости от цен на продовольствие сильно изменяется спрос на все другие группы товаров [4]. Кроме того сезонное изменение цен на топливо оказывает аналогичное воздействие на рыночную конъюнктуру [5]. Но все эти вопросы еще ждут своего исследователя, в то время как нас в рамках данного исследования интересует только влияние фактора сезонности на валютные курсы и возможность практического использования этого знания.
Рис.1. Динамика курса доллара с 1999 по 2014 годы Fig. 1. Dynamics of the dollar exchange rate from 1999 to 2014
Но, как мы уже говорили, анализ сезонных колебаний вовсе не ограничивается исследованием годовой активности покупателей. Сезонным колебаниям подвержены многие явления общественной жизни, например: сельское хозяйство, потребление энергии для отопления помещений в холодные периоды, потребление канцелярских товаров, стройматериалов, инвестиции и много другое [6].
Кроме того, по мнению многих исследователей [7; 8], курс национальной валюты РФ сильно зависит от цен на энергоресурсы, спрос на которые, в свою очередь, зависит от времени года, то есть также подвержен сезонным колебаниям.
За рассматриваемые 15 лет курс рубля по отношению к доллару несколько раз испытывал резкие разнонаправленные колебания, которые практически невозможно описать какой-либо гладкой функцией. Динамику можно увидеть на рисунке 1.
Материалы и методы
Данное затруднение, на наш взгляд, можно решить, если выделить из данного периода более короткие, на протяжении которых отсутствуют чрезмерно резкие колебания курса и вообще представляется возможным определить общую для данного промежутка времени тенденцию развития явления, которую к тому же возможно описать относительно «простой» функцией времени. Таким образом были выделены следующие периоды: март 1999 - декабрь 2002; январь 2003 - июль 2008; февраль 2009 - июль 2011; август 2011 - май 2014. В математике это называется выделить отдельные гармоники колебаний. Колебания курса рубля по отношению к доллару после 2014 года нами намеренно не рассматривались, поскольку очевидно: катастрофические его изменения в 2014 году привели к слому сложившихся тенденций, а относительно незначительный временной интервал, прошедший с тех пор не позволяет определить новые тенденции, таким образом исследовать данный период просто не представляется целесообразным. Считаем, что данное исследование можно будет произвести не ранее, чем через 5 лет.
Результаты
Если в качестве аппроксимирующей функции использовать прямую, то надо будет ввести корректировки, связанные с резкостью и разнонаправлен-ностью колебаний [9]. Для этого предлагаем выделять отдельные периоды, на протяжении которых основная тенденция была постоянной, таким образом, находя индексы сезонности для разных временных периодов, выделенных из одного. После этого можно применять широко известный метод аналитического выравнивания.
В качестве аппроксимирующей функции использовалась прямая [10].
У'г= а0 + а1гг , (1)
где ао, а1 - коэффициенты, определяемые в методе аналитического выравнивания; - моменты времени, для которых были получены исходные и соответствующие теоретические уровни ряда динамики, образующие прямую, определяемую коэффициентами а0, а1.
Параметры уравнения прямой определялись широко известным методом аналитического выравнивания [11]. Основным содержанием метода аналитического выравнивания временных рядов является расчет общей тенденции развития (тренда) как функции времени [12]. Расчет коэффициентов ведется на основе метода наименьших квадратов [13]:
Ё(У'" У.)2 ^ ™п-
(2)
Если вместо абсолютного времени ti выбрать условное время таким образом, чтобы Ё = 0, то
записанные выражения для определения а0, а1 упрощаются:
Ё У. ■
п Ё Ё
( 3) (4)
Определение теоретических (расчетных) значений У производится на основе так называемой адекватной математической модели, которая наилучшим образом отображает основную тенденцию развития временного ряда [14]. Чтобы не усложнять расчеты, как уже нами было отмечено выше, мы разбили общий ряд динамики на ряд условно «прямых» участков, на которых возможно с некоторыми оговорками описать изменение валютного курса прямой линией. Таким образом, после проведения соответствующих расчетов для каждого периода получились следующие уравнения:
1) у = 0,1593651 + 28,7;
2) у = - 0,106251 + 27,67;
3) у = - 0,135731 + 30,25;
4) у = 0,1593651 + 31,96;
5) у = 0,129581 + 28,7.
Обсуждение
Далее применим формулу для определения индексов для случая, когда ряд динамики имеет общую тенденцию развития (она определена нами и представлена выше в виде пяти уравнений):
_ ё4
181 = —. (5)
1=1
Я, =
п
После проведения расчетов получим ряд индексов сезонности для каждого из рассматриваемых временных интервалов. Логично, что количество групп этих индексов составит 5, в то время как нам необходима одна группа, следовательно, требуется дополнительная обработка полученных данных. Для этого воспользуемся широко применяемым для статистической обработки данных методом средней арифметической и, найдя средние из рассчитанных индексов для различных интервалов времени, получаем сезонную волну.
Полученная сезонная волна была рассчитана нами за достаточно длительный промежуток времени, на протяжении которого могли произойти (и происходили) различные случайные или не совсем случайные события, осуществляющие свое воздействие нерегулярно, то есть их нельзя отнести к периодически (сезонно) действующим факторам, но в результате
которых происходили отклонения валютного курса за счет каких-то других причин (например, политических или климатических). То есть значительный по силе разового воздействия фактор может привести к настолько сильному отклонению валютного курса от определенной общей тенденции, что это отклонение окажет заметное воздействие на результаты расчетов и исказит их [15]. Вследствие этого полученная нами волна должна быть подвергнута некоторой корректировке, которая заключалась в том, чтобы не брать в расчет те индексы для отдельных отрезков времени, которые выбивались из общей тенденции. Таким образом, удалось хоть и незначительно, но все же повысить точность полученных результатов.
Описанные промежуточные расчеты представляют собой довольно большие массивы числовых данных, поэтому мы не стали приводить их в данной статье, но приведем уже готовые результаты.
Таблица 1. Индексы сезонности курса рубля по отношению к доллару Table 1. Indices of seasonality of the ruble against the dollar
Декабрь / December 0,997061 Июнь / June 0,997311
Январь / January 0,993387 Июль / July 0,995576
Февраль / February 0,991488 Август / August 0,992846
Март / March 1,007175 Сентябрь / September 0,999298
Апрель / April 1,010413 Октябрь / October 0,994735
Май / May 1,001392 Ноябрь / November 0,997147
Далее необходимо как минимум произвести хотя бы элементарную эмпирическую проверку полученных данных. Дело в том, что индексы сезонности представляют собой отклонения отдельных уровней ряда динамики за периоды времени, периодически повторяющиеся в рамках другого, более длительного периода времени. Таким образом, среднее значение коэффициента при правильном его определении должно быть равно единице. Если определить средний индекс сезонности, то он в нашем случае будет равен 0,9981524, то есть отклонение составило менее 0,2 %, что свидетельствует о достоверности и надежности проведенных расчетов.
В итоге проведенных исследований можно видеть, что максимальные значение курс рубля показал в весенние месяцы, более всего в апреле, а минимальные - в феврале и, весьма неожиданно, в августе, хотя знаменитый «черный вторник» случился именно в августе.
Однако практика показывает [16; 17], что колебания, отклоняющиеся от расчетных значений случаются довольно часто, кроме того, сами индексы принимают небольшие значения. Все это говорит о том, что существуют факторы, оказывающие более сильное влияние, и они вносят искажения даже в сезонную волну [18]. Изучение и определение
силы влияния этих факторов требует дополнительного исследования.
В любом случае, отклонение макроэкономических показателей даже в 1 % из-за колебаний валютного курса, например в масштабах ВВП РФ (83 трлн руб. для 2016 года), составляет около 830 млрд руб. (или ориентировочно 14,5 млрд долл.), что представляется нам весьма значительной суммой.
Заключение
К сожалению, до сих пор экономика РФ в значительной степени зависит от экспорта, а следовательно, и от колебаний валютного курса. Резкие скачки курса оказывают негативное влияние на основные макроэкономические индикаторы, да и вообще создают заметные сложности для всей экономической системы, как и в целом зависимость экономики РФ от иностранных институтов, про что неоднократно упоминали российские авторы [19; 20]. Из этого следует сделать вывод о том, что в той ситуации, что сложилась в экономике РФ в настоящее время необходимо принимать в расчет и крайне внимательно относиться к внешним факторам, раз уж они имеют такое заметное влияние на российскую экономику.
Таким образом, в результате проведенного исследования мы получили данные, отражающие
изменения курса доллара по отношению к рублю в зависимости от месяца года. На наш взгляд, располагая данной информацией, Центральный Банк Российской Федерации при регулировании внутреннего валютного рынка в целом и курса рубля по отношению к доллару в частности мог бы учитывать это в этом аспекте деятельности, тем более, что нами ранее уже указывалось на нерасторопность и сомнительность некоторых действий регулятора. Например, зная о том, что валютные интервенции являются довольно популярным инструментом воздействия ЦБ на валютный курс, можно предложить Центральному Банку создавать ва-
лютные резервы в больших объемах и быть готовым к продаже валюты для поддержания обменного курса рубля именно в те месяцы, когда рубль, согласно представленным исследованиям, слабеет. Кроме того, в целях предупреждения резких скачков валютных курсов Центральный Банк мог бы заранее, то есть не дожидаясь начала нежелательного ослабления рубля, предпринять меры, а именно - превентивно начать валютные интервенции, что позволило бы смягчить негативные последствия колебаний курса рубля, а следовательно и цен, к чему Центральный Банк прикладывает такие значительные усилия.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Аблаев И. М. Тень и краски российской экономики // ЭКО. 2005. № 2. С. 21.
2. Джамай Е. В., Демин С. С. Совершенствование метода прогнозирования финансовых ресурсов при создании инновационной продукции в рамках федеральных целевых программ // Финансовый менеджмент. 2010. № 4. С. 38-44.
3. Дынкин А. А., Барановский В. Г., Адно Ю. Л., Афонцев С. А., Богаевская О. В., Володин А. Г., Куди-нова О. Н., Кузнецов А. В., Леонтьева Е. Л., Луконин С. А., Мачавариани Г. И., Миркин Я. М., Михеев В. В., Никитина Е. Н., Попов В. В., Сергеев П. А., Закревская Я. А., Васильев А. Д., Вода К. Р., Володина М. А. Россия и мир: 2012. экономика и внешняя политика. Ежегодный прогноз. Москва, 2011. 157 с.
4. Солодовникова М. П. Совершенствование условий кредитования сельского хозяйства // Финансы и кредит. 2016. № 13. С. 2-13.
5. Литвинов Д. Н. Влияние нормативных изменений на развитие аудиторской деятельности в России // Приоритетные направления развития гуманитарных и экономических наук : сб. науч. трудов. Воронеж : Воронежский государственный педагогический университет. 2017. Вып. 8. Ч. 1. С. 32-37.
6. Tatuev A. A., Kerefov M. A., Lyapuntsova E. V., Rokotyanskaya V. V., Valuiskov N. V. Economic policy of Russia in the context of macroeconomic instability // The Social Sciences (Pakistan). 2015. Т. 10. № 6. P. 1054-1061.
7. Джабиев А. П. Совершенствование системы экспортного контроля в интересах обеспечения национальной безопасности Российской Федерации : автореф. дисс. ... канд. экон. наук. Москва, 2004. 28 с.
8. Саадулаева Т. А. Совершенствование денежно-кредитной политики россии в современных условиях. Диссертация ... кандидата экономических наук : 08.00.10. Москва, 2014. 178 с.
9. Татьянников В. А. Инвестиционные риски и эффективные фондовые рынки. Екатеринбург, 2001. 259 с.
10. Салтыков М. А., Лесовский Б. Ф. Источники финансирования инвестиционных проектов отраслевых кластеров (на примере рыбного хозяйства приморского края) // Экономика и предпринимательство. 2015. № 11. С. 238.
11. Мархаева В. В., Шураева К. В. Сравнительная характеристика регионов южного федерального округа как участников финансового рынка // Региональная экономика: теория и практика. 2007. № 17. С. 79-81.
12. Пименов Г. Г. Трендовый анализ банковского сектора России // В сборнике: Феномен рыночного хозяйства: от истоков до наших дней III Международная научно-практическая конференция. 2015. С. 321-329.
13. Малова Т. А. Капитализация: экономическое содержание, институциональные факторы и механизмы. Москва, 2006. 151 с.
14. Имгрунт С. И., Эмирбекова Э. Э., ГнатюкМ. А., Шулятьев Е. Е. Методологический конструкт изучения специфики формирующейся национальной инновационной системы России // Гуманитарий Юга России. 2016. Т. 17. № 1. С. 120-130.
15. Федоров Р. В. Регулирование инвестиционного потенциала рынка ценных : автореф. дисс. ... на канд. экон. наук. Чебоксары, 2003. 24 с.
16. Климовских Н. В. Развитие безналичного оборота в России посредством использования пластиковых продуктов: история и современность // Психология. Экономика. Право. 2013. № 3. С. 71-76.
17. Шашкова А. В. Значение кодекса корпоративного управления банка России 2014 г // Вестник МГИМО Университета. 2014. № 4 (37). С. 253-263.
18. Пименов Г. Г. Перспективы внедрения новых виртуальных валют - блокчейн // Экономика и предпринимательство. 2017. № 1 (78). С. 433-436.
19. Воронина Л. А., Горецкая Е. О. Иностранные инвестиции как современный источник финансирования российской экономики // Дайджест-финансы. 2007. № 2. С. 2-10.
20. Недоспасова О. П., Борисюк И. А. Корпоративные казначейства: новые возможности для повышения эффективности финансовых потоков // Известия Уральского государственного экономического университета. 2011. № 1 (33). С. 5-9.
Дата поступления статьи в редакцию 10.11.2017, принята к публикации 12.12.2017.
Информация об авторах: Кулин Александр Александрович, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика» Адрес: Воронежский институт (филиал) Московского гуманитарно-экономического университета, 394016, Россия, Воронеж, Московский пр-кт, 26 E-mail: nauka-vepi@yandex.ru Spin-код: 7782-7426
Смольянинова Ирина Вячеславовна, кандидат экономических наук, проректор по НИР Адрес: Воронежский экономико-правовой институт, 394042, Россия, Воронеж, Ленинский пр-кт, 119-а E-mail: nauka-vepi@yandex.ru Spin-код: 2802-0964
Заявленный вклад авторов:
Кулин Александр Александрович: общее руководство проектом, проведение критического анализа материалов и формирование выводов.
Смольянинова Ирина Вячеславовна: поиск аналитических материалов в отечественных и зарубежных источниках, подготовка первоначального варианта текста.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
REFERENCES
1. Ablayev I. M. Ten' i kraski rossiyskoy ekonomiki [Shadow and colors of the Russian economy], EKO [ECO], 2005. No 2. pp. 21.
2. Dzhamay Ye. V., Demin S. S. Sovershenstvovaniye metoda prognozirovaniya finansovykh resursov pri sozdanii innovatsionnoy produktsii v ramkakh federal'nykh tselevykh programm [Perfection of a method of forecasting financial resources at creation of innovative production within the framework of federal target programs], Finan-sovyy menedzhment [Financial management], 2010. No 4. pp. 38-44.
3. Dynkin A. A., Baranovskiy V. G., Adno Yu. L., Afontsev S. A., Bogayevskaya O. V., Volodin A. G., Kudi-nova O. N., Kuznetsov A. V., Leont'yeva Ye. L., Lukonin S. A., Machavariani G. I., Mirkin Ya. M., Mikheyev V. V., Nikitina Ye. N., Popov V. V., Sergeyev P. A., Zakrevskaya Ya. A., Vasil'yev A. D., Voda K. R., Volodina M. A. Rossiya i mir: 2012. ekonomika i vneshnyaya politika. Yezhegodnyy prognoz [Russia and the world: 2012. Economics and foreign policy. Annual forecast], Moscow, 2011. 157 p.
4. Solodovnikova M. P. Sovershenstvovaniye usloviy kreditovaniya sel'skogo khozyaystva [Perfection of conditions of crediting of agriculture], Finansy i kredit [Finance and credit], 2016. No 13. pp. 2-13.
5. Litvinov D. N. Vliyaniye normativnykh izmeneniy na razvitiye auditorskoy deyatel'nosti v Rossii [The influence of normative changes on the development of audit activity in Russia], Prioritetnyye napravleniya razvitiya gumanitarnykh i ekonomicheskikh nauk : sb. nauch. trudov. [Priority directions of development of economic Sciences and the Humanities : collection of scientific works], Voronezh : Voronezhskiy gosudarstvennyy pedagogicheskiy un-iversitet. 2017. Vol. 8. No. 1. pp. 32-37.
6. Tatuev A. A., Kerefov M. A., Lyapuntsova E. V., Rokotyanskaya V. V., Valuiskov N. V. Economic policy of russia in the context of macroeconomic instability, The Social Sciences (Pakistan). 2015. Vol. 10. No 6. pp. 1054-1061.
7. Dzhabiyev A. P. Sovershenstvovaniye sistemy eksportnogo kontrolya v interesakh obespecheniya natsion-al'noy bezopasnosti Rossiyskoy Federatsii [Improvement of the export control system in the interests of ensuring the national security of the Russian Federation: Ph. D. (Economy) thesis], Moscow, 2004. 28 p.
8. Saadulayeva T. A. Sovershenstvovaniye denezhno-kreditnoy politiki rossii v sovremennykh usloviyakh [Perfection of the monetary and credit policy of russia in modern conditions: Ph. D. (Economy) thesis: 08.00.10.], Moscoa, 2014. 178 p.
9. Tat'yannikov V. A. Investitsionnyye riski i effektivnyye fondovyye rynki [Investment risks and efficient stock markets], Yekaterinburg, 2001. 259 p.
BecmHUK НГHЭH. 2018. № 1 (80)
10. Saltykov M. A., Lesovskiy B. F. Istochniki finansirovaniya investitsionnykh proyektov otraslevykh klaste-rov (na primere rybnogo khozyaystva primorskogo kraya) [Sources of financing of investment projects of sectoral clusters (on the example of the fish industry of Primorye Territory], Ekonomika ipredprinimatel'stvo [Economics and entrepreneurship], 2015. No 11. pp. 238.
11. Markhayeva V. V., Shurayeva K. V. Sravnitel'naya kharakteristika regionov yuzhnogo federal'nogo okru-ga kak uchastnikov finansovogo rynka [Comparative characteristics of the regions of the southern federal district as participants in the financial market], Regional'naya ekonomika: teoriya i praktika [Regional economy: theory and practice], 2007. No 17. pp. 79-81.
12. Pimenov G. G. Trendovyy analiz bankovskogo sektora Rossii [Trend analysis of the banking sector in Russia], V sbornike: Fenomen rynochnogo khozyaystva: ot istokov do nashikh dney III Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya [In the collection: the Phenomenon of the market economy: from the beginnings to the present day of the III international scientific-practical conference], 2015. pp. 321-329.
13. Malova T. A. Kapitalizatsiya: ekonomicheskoye soderzhaniye, institutsional'nyye faktory i mekhanizmy [Capitalization: economic content, institutional factors and mechanisms], Moscow, 2006. 151 p.
14. Imgrunt S. I., Emirbekova E. E., Gnatyuk M. A., Shulyat'yev Ye. Ye. Metodologicheskiy konstrukt izu-cheniya spetsifiki formiruyushcheysya natsional'noy innovatsionnoy sistemy Rossii [Methodological construct for studying the specifics of the emerging national innovation system of Russia], Gumanitariy Yuga Rossii [Humanities In The South Of Russia], 2016. Vol. 17. No 1. pp. 120-130.
15. Fedorov R. V. Regulirovaniye investitsionnogo potentsiala rynka tsennykh [Regulation of the investment potential of the securities market: Ph. D. (Economy) thesis], Cheboksary, 2003. 24 p.
16. Klimovskikh N. V. Razvitiye beznalichnogo oborota v Rossii posredstvom ispol'zovaniya plastikovykh produktov: istoriya i sovremennost' [Development of non-cash turnover in Russia through the use of plastic products: history and modernity], Psikhologiya. Ekonomika. Pravo [Psychology. Economy. Right], 2013. No 3. pp. 71-76.
17. Shashkova A. V. Znacheniye kodeksa korporativnogo upravleniya banka rossii 2014 g [The Value of the Corporate Governance Code of the Bank of Russia in 2014], Vestnik MGIMO Universiteta [Bulletin MGIMO-University], 2014. No 4 (37). pp. 253-263.
18. Pimenov G. G. Perspektivy vnedreniya novykh virtual'nykh valyut - blokcheyn [Prospects for the introduction of new virtual currencies - the blockade] Ekonomika i predprinimatel'stvo [Economics and entrepreneurship], 2017. No 1 (78). pp. 433-436.
19. Voronina L. A., Goretskaya Ye. O. Inostrannyye investitsii kak sovremennyy istochnik finansirovaniya rossiyskoy ekonomiki [Foreign investments as a modern source of financing of the Russian economy], Daydzhest-finansy [DigestFinance], 2007. No 2. pp. 2-10.
20. Nedospasova O. P., Borisyuk I. A. Korporativnyye kaznacheystva: novyye vozmozhnosti dlya povyshe-niya effektivnosti finansovykh potokov [Corporate Treasuries: New Opportunities for Improving the Efficiency of Financial Flows], Izvestiya Ural'skogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta [News of the Ural state economic University], 2011. No 1 (33). pp. 5-9.
Submitted 10.11.2017; revised 12.12.2017.
About the authors:
Aleksandr A. Kulin, Ph. D. (Economy), associate professor of the chair «Economics»
Address: Voronezh Institute (branch) Moscow University of Humanities and Economics, 394016, Russia, Voronezh,
Moscow Av., 26
E-mail: nauka-vepi@yandex.ru
Spin-code: 7782-7426
Irina V. Smol'yaninova, Ph. D. (Economy), vice-rector for research work
Address: Voronezh Institute of Economics and Law, 394042, Russia, Voronezh, Leninskiy Av., 119-a E-mail: nauka-vepi@yandex.ru Spin-code: 2802-0964
Contribution of the authors: Aleksandr A. Kulin: managed the research project, critical analysis of materials, formulated conclusions. Irina V. Smol'yaninova: search for analytical materials in Russian and international sources, preparation of the initial version of the text.
All authors have read and approved the final manuscript.
