Сообщение об ошибке

Notice: Undefined variable: access_site в функции citing_article_block_content() (строка 196 в файле /www/izvestiya/sites/all/modules/custom/citing_an_article/citing_an_article.module).

Образец для цитирования:

Цыпин А. П. Эконометрическое моделирование влияния факторов на ВВП постсоветских стран // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Экономика. Управление. Право. 2018. Т. 18, вып. 4. С. 407-412. DOI: https://doi.org/10.18500/1994-2540-2018-18-4-407-412


Рубрика: 
УДК: 
330.341:330.43
Язык публикации: 
русский

Эконометрическое моделирование влияния факторов на ВВП постсоветских стран

Введение. Процессы, протекающие в турбулентной экономике, требуют непрерывного мониторинга и анализа, к таковым можно смело отнести формирование валового внутреннего продукта в постсоветских странах. На формирование этого показателя оказывает влияние множество внешних и внутренних факторов, измерить данное влияние возможно, прибегнув к эконометрическим методам.

Теоретический анализ. В качестве метода выявления и измерения зависимости между переменными используются корреляционно-регрессионный анализ, а также табличный и графический методы. Информационной базой исследования послужили сведения Статистического отдела ООН и Всемирного банка.

Эмпирический анализ. Проведенный анализ реакции ВВП на политические и социально-экономические факторы позволяет нам сделать ряд выводов: во-первых, можно констатировать совпадающую реакцию экономики рассматриваемых стран на кризисные ситуации, вызванные политическими решениями (распад СССР) или экономическими факторами (мировые кризисы 1998 г. и 2009 г.); во-вторых, наблюдается дрейф набора факторов, оказывающих влияние на ВВП (на душу населения) постсоветских стран; в-третьих, чем больше времени проходит от начала рыночных реформ, тем сильнее отличаются значения макроэкономических показателей стран, вступивших в Евросоюз, от остальных постсоветских стран; в-четвертых, во всех четырех временных срезах сельское хозяйство оказывает сдерживающее воздействие на экономический рост, и чем дальше от 1991 г., тем сильнее проявляется влияние такого фактора, как индекс человеческого потенциала, что косвенно указывает на подготовку к переходу к цифровой экономике.

Выводы. Эконометрическое моделирование сложных экономических систем в условиях турбулентной экономики – достаточно сложная задача, и подходить к ней необходимо с особой осторожностью, учитывая все особенности постсоветских стран. Мы в своем исследовании предприняли попытку построения таких эконометрических моделей, полученные результаты могу послужить отправной точкой в дальнейших исследованиях, а выявленные закономерности вносят определенный вклад в теорию переходных экономик.

Список литературы: 

1. Картаев Ф. С. Эконометрическое моделирование взаимосвязи курса рубля и динамики ВВП // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 6. Экономика. 2009. № 2. С. 57–67.

2. Лисин В. С. Проблемы моделирования воспроизводства ВВП России. М. : ТЕИС, 2004. 232 с.

3. Мансурова Т. Г. Моделирование зависимости роста ВВП от доходов, получаемых от экспорта углеводородов // Наука, технологии и коммуникации в современном обществе : материалы Респ. науч.-практ. конф. Набережные Челны, 2008. С. 124–127.

4. Филимоненко И. В. Моделирование зависимости роста ВВП от изменения структуры занятости в экономике РФ // Вестн. НГУ. Сер. Социально-экономические науки. 2011. Т. 11, вып. 1. С. 16–25.

5. Шабельникова Е. В. Использование эконометрического моделирования для исследования зависимости величины ВВП от величины налогов на производство и импорт // Международный студенческий научный вестн. 2017. № 4–7. С. 1111–1113.

6. Айвазян С. А., Бродский Б. Е., Сандоян Э. М., Восканян М. А., Манукян Д. Э. Макроэконометрическое моделирование экономик России и Армении // Прикладная эконометрика. 2013. № 3 (31). С. 7–31.

7. Новиков M. M. Статистическое моделирование и анализ тенденций макроэкономической динамики (на примере ВВП Республики Беларусь) // Бухгалтерский учет и анализ. 2016. № 8 (236). С. 26–35.

8. Гисин В. Б., Джагитян Э. П. Сценарное моделирование влияния норматива достаточности капитала на отношение совокупных активов банковских секторов к ВВП государств-членов ЕАЭС // Экономика и управление : проблемы, решения. 2017. Т. 4, № 3. С. 59–63.

9. Хлопин Д. А. Исследование ВВП стран-участниц ЕАЭС методами эконометрического моделирования // Науч. зап. молодых исследователей. 2014. № 3. С. 27–30.

10. Побегаева Д. Б. Эконометрическое моделирование динамики ВВП на душу населения стран-членов БРИКС // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2016. № 5. С. 43–46.

11. Цыпин А. П. Статистический анализ трансформации экономики России : дис. ... канд. экон. наук. Оренбург, 2005. 199 с.

12. World Bank Open Data. URL: https://data.worldbank.org (дата обращения: 12.09.2018).

13. Цыпин А. П., Фаизова Л. Р. Статистическое исследование влияния факторов на динамику макроэкономических показателей экс-членов Советского Союза // Азимут научных исследований : экономика и управление. 2017. Т. 6, № 4 (21). С. 259–263.

14. Сомов В. Л., Толмачев М. Н. Методы определения коэффициентов весомости динамических интегральных показателей // Вопр. статистики. 2017. № 6. С. 74–79.

Текст в формате PDF: 
Статус: 
опубликована
Краткое содержание (PDF):