Том 61, № 4 (2025)

В данной статье анализируется зависимость динамики фондовых индексов от двух типов факторов — объективных и субъективных, под которыми понимается, с одной стороны, динамика экономического развития, а с другой стороны, действия различных участников фондовых рынков, влияющих как на динамику всего фондового рынка, так и на значения фондовых индексов. В начале статьи рассматривается структура соотношений этих факторов и предполагается, что основной тренд динамики фондового индекса, представленный регрессионной моделью, характеризует результаты действия объективных факторов, а отклонения от него — субъективных. После обзора работ, посвященных построению регрессионных моделей для различных фондовых индексов, дается краткое описание истории создания наиболее известного фондового индекса — индекса Доу–Джонса. На основе динамики этого индекса за 1897–2024 гг. строятся регрессионные модели, описывающие его основной тренд, и анализируются отклонения индекса от этого тренда. Показано, что основными причинами, вызывавшими эти отклонения, являются некорректные по времени и интенсивности изменения списка компаний, по котировкам которых он рассчитывается, сделанные руководителями этого индекса. Эти отклонения интерпретируются как влияние на динамику данного индекса человеческого фактора, субъективного по своей природе. Уровень и значимость этих отклонений оцениваются далее на фоне динамики ВВП США и показывается, что, хотя в отдельные периоды человеческий фактор отклоняет динамику индекса от динамики ВВП США, в целом динамика развития экономики США обладает некоторой «притягательной силой» для динамики индекса Доу–Джонса. В заключение отмечается, что при построении моделей фондовых индексов необходимо учитывать специфические особенности их структуры, включая принципы изменения их списков, роль коэффициентов в формулах вычисления этих индексов и другие их характеристики.

Современный этап развития российской экономики сопровождается кардинальными преобразованиями в инновационной сфере. Процессы получения новых знаний и технологий и их эффективное использование для повышения уровня социально-экономического развития страны во многом определяют ее значение и место на мировой арене и играют важную роль в обеспечении национальной безопасности. Однако на стадии технической подготовки к реализации инновационных проектов далеко не все субъекты и не всегда могут правильно определить потенциально возможные перспективы и динамику преобразований. Это свидетельствует об актуальности темы научного исследования. Современная практика организации технической подготовки инновационных проектов нередко сопровождается разного рода ошибками. Наиболее значимые из них связаны с неправильными оценками сроков выполнения отдельных этапов проекта, низким уровнем коммуникаций между его предполагаемыми участниками и недостаточной проработкой различных вариантов его реализации. Следствием такого положения дел становятся заведомо неверные оценки динамики факторов внешней и внутренней среды, недостаточный учет физических и стоимостных объемов материально-технического обеспечения, низкий уровень подготовки предпроектных и проектных обоснований реализации инновационных проектов. Эти и ряд других обстоятельств влекут за собой снижение эффективности инвестиций в инновационный сектор реальной экономики. Авторы полагают, что использование методов вероятностного планирования позволит повысить уровень взаимодействия между всеми инвесторами и исполнителями, а также поможет лучше оценить инновационные риски с учетом сроков реализации проекта. Решение о выборе варианта проекта для его дальнейшей реализации предлагается осуществлять методами вероятностного планирования и теории игр.

В данной работе производится оценка гедонистических регрессий и строятся гедонистические индексы для цен на смартфоны. Для построения индексов используется уникальный набор больших данных интернет-магазинов, включающий длинный ряд характеристик товаров и содержащий широкий набор репрезентативных наблюдений (1,9 млн уникальных наблюдений над ценами на смартфоны с июля 2022 г.). Мы показываем, что для смартфонов динамика гедонистических индексов, построенных с использованием рекомендуемых в литературе методов, складывается заметно выше публикуемого Росстатом индекса цен на смартфоны. Более того, мы косвенно подтверждаем, что при ценообразовании смартфонов используется ценовая стратегия «снятия сливок», при которой сначала устанавливается высокая цена на их конкретную разновидность (отдельный товар или услуга-представитель), а затем она снижается. Применение подобных ценовых стратегий производителями и розничными продавцами, а также частая смена модельного ряда, в случае использования простых распространенных среди статистических ведомств подходов к учету качества в индексе потребительских цен, в итоге приводят к истощению выборки наблюдений и смещению индекса потребительских цен. Это обстоятельство является аргументом в пользу совершенствования методик корректировки динамики цен на изменение качества с использованием подходов на основе гедонистических регрессий. Дополнительный вывод состоит в том, что в качестве регрессоров в гедонистических регрессиях должны выступать все релевантные для изменения цен качественные характеристики, а не фиксированные эффекты разновидностей. В случае применения упрощенных спецификаций регрессий возникает смещение в индексе потребительских цен. Это будет мотивировать Росстат собирать данные обо всех релевантных для изменения цен качественных характеристиках разновидностей. Включение гедонистических методов в инструментарий Росстата поможет сделать публикуемый индекс потребительских цен (ИПЦ) более репрезентативным, что, в свою очередь, будет способствовать повышению доверия к публикуемым данным.

Представленная в статье топологическая модель является инструментом экономико-математического анализа процессов диверсификации предприятий оборонно-промышленного комплекса (ОПК), осуществляемых в ГК «Росатом». На базе аналитического обзора научной литературы выявлены наиболее актуальные вопросы диверсификации предприятий ОПК. Отмечена слабая разработка теоретической и нормативно-методологической баз исследования рассматриваемых трансформационных процессов. Критический анализ методических положений, регулирующих деятельность предприятий ОПК, выявил такие недостатки, как стандартизованный подход к диверсификации предприятий ОПК с различными функциями, преимущественная ориентация на количественные показатели, а также отсутствие адекватных показателей, способных отражать экономическую целесообразность процессов. Имеющиеся проблемы могут быть в значительной степени устранены при использовании излагаемой в статье топологической модели. Ее разработка проводилась на условных данных, структурно приближенных к реальной информации по представительной выборке предприятий, включающей научные, научно-производственные и производственные организации. На основе модели определено семь категорий предприятий, характеризующиеся сходными закономерностями протекания рассматриваемых трансформационных процессов. В рамках модели исследовано совместное изменение показателей эффективности и уровня диверсификации для этих групп предприятий, а также проанализирована динамическая устойчивость выявленных закономерностей путем сопоставления их для двух временных интервалов (2018–2020 и 2021–2023 гг.). В работе содержатся графики, отображающие полученные топологические области для выявленных категорий предприятий. Приведены численные интервальные границы данных топологических объектов. Полученные результаты обосновывают вывод о необходимости дифференцированного подхода к трансформации деятельности организаций ОПК, а также могут быть рекомендованы для совершенствования методических положений, определяющих процессы планирования диверсификации предприятий ГК «Росатом».

Рассматриваются машины, используемые в производственном процессе предприятия, отказ которых ведет к остановке этого процесса и потерям. Техническое состояние и операционные характеристики машин ухудшаются с увеличением их наработки. Построена модель для определения оптимального срока службы (предельной наработки) таких машин, в которой предполагается, что отказавшая машина утилизируется и мгновенно заменяется новой машиной той же марки. Однако обычно процесс замены требует случайного времени, порой — достаточно большого. Тогда целесообразным оказывается использовать резервную машину, а предметом рассмотрения становится комплекс из взаимозаменяемых основной (работающей) и резервной машин одной марки. При этом потери от остановки производственного процесса предприятия возникают лишь после отказа обеих машин комплекса, когда заказы на поставку заменяющих новых машин еще не исполнены. Методы теории надежности и общие принципы теории стоимостной оценки объектов позволяют построить модель для решения задачи оптимального управления таким комплексом в дискретном времени. Показано, что решения о прекращении использования одной машины комплекса, о назначении ее основной или резервной должны приниматься в зависимости от наличия и состояния второй. Проведенные расчеты позволяют предположить, что из двух машин комплекса основной должна назначаться машина с меньшей наработкой, однако доказать справедливость этой гипотезы не удается.

Развитие технологий распределенного реестра (блокчейна) привело к появлению альтернативных способов финансирования проектов, основанных на выпуске токенов — цифровых учетных единиц на базе блокчейн-платформ. В отличие от традиционных механизмов финансирования использование токенов позволяет обеспечить большую гибкость в привлечении средств и распределении между заинтересованными сторонами прав на доход и управление децентрализованными организациями. Актуальной задачей, возникающей при использовании этого механизма, является определение пропорций, в которых распределяются токены между различными заинтересованными сторонами проекта. В настоящее время эта задача решается каждым проектом индивидуально, на основе субъективных представлений его организаторов. В статье задача распределения токенов децентрализованного проекта исследуется с точки зрения кооперативной теории игр. Формулируется модель распределения токенов в форме кооперативной игры трех сторон и исследуются свойства ее решений на основе принципов оптимальности C-ядра, вектора Шепли и N-ядра. Построенная модель позволяет получать оценки рациональных распределений токенов, соответствующих роли участников в проекте, а также устойчивых относительно отклонений отдельных сторон и их коалиций. Ее использование также дает возможность решать обратную задачу — оценку вклада участников и их коалиций в ценность проекта на основе информации о состоявшихся распределениях токенов.