2019. т. 23. №4

Микрофинансовые организации получили большое распространение в кризисные годы, выдавая микрокредиты (до 100000 рублей) под большие проценты практически без документов. Сегодня ЦБ РФ активно регулирует этот рынок, все больше и больше ужесточая требования, ограничивая ставки и пени на выданные кредиты. Это вызывает необходимость формирования новой стратегии оценки риска невозврата выданного кредита или займа, построенной на предотвращении просрочек со стороны клиентов. Для этого, во-первых, необходимо получать более информативные данные о клиентах, не осложняя взаимоотношения с ними. Во-вторых, необходимо иметь хорошее представление о возможностях тех или иных методов классификации при решении различных задач оценки потенциальных клиентов. Авторы данного исследования анализируют важность для качества классификации клиентов тех показателей, что уже традиционно собираются МФО, а также некоторых новых показателей, основанных на данных из социальных сетей. В данном случае важность показателей интерпретируется в контексте конкретных алгоритмов (методов) классификации.

Для моделирования кредитного дефолта (просрочки более 30 дней) авторы используют несколько алгоритмов построения деревьев классификации – алгоритмы CART и С 4.5, логистическую регрессию и алгоритм Ran dom Forest (случайный лес). Моделирование осуществляется на основе выборки из анкет клиентов реальной МФО. Получены неоднозначные результаты. В зависимости от постановки задачи классификации клиентов преимуществом обладают различные алгоритмы дескриптивной аналитики ( CART, C4.5, Logit). В то же время, как и следовало ожидать, наилучшее качество прогнозов дает неинтерпретируемый прогностический алгоритм Random Forest. По результатам анализа было выявлено, что для классификации клиентов МФО во всех рассмотренных методах большой важностью обладает кредитная история заемщика, а также его возраст. Гендерный фактор не оказал влияния на результаты классификации. Также во всех случаях оказались неважны ми для классификации данные из социальных сетей.

Based on a demand-side approach, Thirlwall’s law claims that, in the long-run, economic growth is constrained by the balance of payments. Income elasticity of demand for exports should be greater than income elasticity of demand for imports in order to grow faster than the limit imposed by export demand. According­ly, accurate estimations of income elasticities are necessary to identify these bounds. This research estimates export and import functions using bilateral trade data between Russia and 53 of its major partners. Then, we empirically test the validity of Thirlwall’s law over the years 1996–2016, generalizing Thirlwall’s model in a bilateral panel framework. In addition, export and import functions are estimated taking into account export and import composition, controlling for key sectoral effects on aggregate elasticities. Using dynamic panel data models, the findings suggest that, on average, the Russian economy has been growing faster than what Thirlwall’s law predicts. The sectoral composition of the Russian external sector has eased the external constraint to growth. Russian exports still significantly consist of oil and gas, price inelastic goods, with positive effects on trade balance over the period of study. However, in a transition toward green energies, the allocation and investment of exports revenues is a key factor to address future scenarios where carbon-based resources lose relevance.

Уровень частных инвестиций традиционно находится в центре внимания государства, тем более в условиях низкого экономического роста, наб­людаемого сейчас в России. Потенциально налоговая политика оказывает влияние на инвестиционные решения компаний, во-первых, за счет изменения издержек инвестирования и, во-вторых, за счет источников финансирования: для некоторых компаний доступ к заемным средствам ограничен. При этом в зависимости от институциональных условий и уровня развития финансового сектора важность налоговой политики государства как детерминанты инвестиций варьируется от достаточно существенного влияния до его полного отсутствия. Также в современных эмпирических работах подчеркивается, что влияние налоговой политики на инвестиционную активность фирмы зависит, в том числе, от индивидуальных характеристик компании. В данной статье на выборке российских компаний за 2006–2018 гг. анализируется влияние налога на прибыль на уровень инвестиций. Для этого на панельных данных оценивается цензурированная модель с фиксированными индивидуальными эффектами. Результаты свидетельствуют, что повышение ставки налога на прибыль оказывает значимое отрицательное влияние на объем инвестиций компаний. При этом масштаб данного эффекта существенно отличается для различных компаний в зависимости от их характеристик. Чувствительность к ставке налога на прибыль максималь­на для небольших компаний с незначительным количеством собственных средств для инвестирования. Как правило, это связано с ограниченным доступом подобных компаний к заемным средствам, в связи с чем более низкая ставка налога на прибыль увеличивает ресурсы, доступные для инвестирования. Мы приходим к выводу о том, что для небольших компаний установление пониженных и льготных ставок на уровне субъекта способствует росту инвестиционной активности в регионе.

В статье проанализирована сложившаяся система ценообразования на газ в России, предложены направления ее трансформации с учетом ситуации в экономике и энергетическом секторе. Методология основана на способах системного анализа с использованием экономико-математического оптимизационного моделирования ТЭК и экономики. Авторы показывают, что сложившаяся в стране система ценообразования на газ является сдерживающим фактором для развития конкуренции, повышения эффективности отраслей экономики, модернизации ТЭК. Запущенные механизмы биржевой торговли состояние рынка не отражают. В этих условиях необходима реализация комп­лекса мер, которые позволят создать прозрачную систему формирования цен на основе рыночных принципов с учетом ситуации в отраслях потребления. Газовая отрасль способна превратиться в инструмент стимулирования развития экономики. Рост цен позволяет создать условия для модернизации, что приведет к росту ВВП за счет расширения заказов для промышленности со стороны ТЭК и в секторах потребления. При этом повышение эффективности позволяет сдерживать рост расходов потребителей, а увеличенные налоговые поступления от газовой отрасли дают возможность избе­жать роста других налогов на потребителей, который мог быть неизбежным из-за ожидаемого снижения доходов от нефтяной отрасли. Параллельно будут создаваться объективные условия для развития межтопливной конкуренции и сама газовая отрасль станет более привлекательным сегментом для инвестиций.

Рынок криптовалют является молодым и бурно развивающимся. Рост этого рынка в немалой степени связан с увеличением количества первичных предложений монет, также известных как ICO, а также объемов денежных средств, привлекаемых в ходе размещения новых валют. В данной статье мы рассматриваем связь между доходностью торгуемых на специализированных биржах криптовалют, вышедших в оборот посредством ICO, и рядом рыночных показателей, а также исследуем факторы риска, ассоциированные с провалами криптовалютных проектов, которые выражаются в уходе их токенов с бирж или в критическом падении их стоимости. В рамках регрессионного анализа нами было показано, что, в полном соответствии с имеющейся литературой, доходность криптовалют не связана с традиционными факторами финансового рынка. Однако значимое влияние на доходность в долгосрочном периоде оказывают настроения на самом криптовалютном рынке, в качестве прокси для которых мы использовали доходность Биткоина, а также настроения на рынке акций интернет-компаний. Причем последние играют важную роль в отношении вновь выходящих на рынок токенов. Также нами показано, что настроения на криптовалютном рынке важны и для выживания криптовалют. Выход токена на рынок в периоды роста цены Биткоина и увеличения интенсивности проведения ICO значимо снижает шансы на его выживание. Результаты данной статьи актуальны и для российского рынка, так как российские компании в совокупности занимают четвертое место в мире по количеству проведенных ICO.

Начиная с 2014 г. российский рынок продуктов питания подвергся ряду одновременных шоков, среди которых ограничения импорта из ряда стран, резкий рост цен и удорожание сырья, связанное с падением курса рубля. В дан­ной работе представлена методология оценивания изменений благосостояния потребителей на микроданных опросов домохозяйств РМЭЗ, а также декомпозиции этих изменений на эффекты дохода и замещения, т.е. на реакции потребительского спроса, связанные с повышением цен относительно дохода покупателей и с изменением предлагаемого набора продуктов. Для проведения расчетов использовалась эконометрическая модель, представляющая собой сочетание традиционных моделей, учитывающих экономические и социально-демографические детерминанты. Результаты демонстрируют рост зат­рат по сравнению с их предполагаемым уровнем при падении фактического объема покупок, т.е. даже увеличение трат не позволило жителям России сохранить необходимый уровень потребления, однако эффекты различны для рассматриваемых групп продуктов питания. Денежная оценка потерь от трансформации продуктового рынка равна примерно 900 руб. в месяц на семью, а снижение потребления в ценах 2013 г. оценено в 560 руб., что представляет собой значимую величину, особенно, если принять во внимание , что анализируемая база РМЭЗ имеет смещение в сторону бедных домохозяйств.