Ограничительные экономические меры со стороны недружественных государств стали для российской экономики новыми реалиями. В данной работе оценивается влияние информации о санкциях на валютный курс.
В качестве источника информации были использованы новостные ленты РБК, Интерфакс, «Ведомости», содержащие более 225 тысяч новостей соответствующего характера. В новостной ленте «Ведомости» было отобрано более 58 тыс. текстов, в ленте Интерфакс - 67 тыс. текстов и РБК - 100 тыс. С использованием тематического моделирования были выделены такие темы, как «антисанкционная политика», «санкции недружественных государств», «обход санкций» и «отраслевые санкции». В настоящем исследовании применен алгоритм на основе нейросетевой модели BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), который позволяет проводить тематическое моделирование с учетом семантики текста и выявлять более сложные темы. В частности, алгоритм BERTopic автоматически определяет число тем в тексте и выделяет частотность слов в каждой теме. Предложены авторские санкционные индексы, которые позволяют оценить уровень санкций в зависимости от «мешка слов». С помощью двухуровневой методологии («случайный лес» и GARCH-моделирование) была установлена взаимосвязь полученных санкционных индексов и курса валюты (доллар к рублю). В целом из построенных моделей можно сделать заключение о значимости санкционных индексов и их связи с курсом валюты. При этом особенно высокое значение имеет разработанный индекс антисанкционной политики, который раскрывает усилия государства по противодействию направленным против России санкциям и укреплению отечественной экономики. Результаты исследования могут быть использованы практиками для корректировки финансовых стратегий компаний в условиях санкций, органами государственной власти для нивелирования негативного влияния санкций на финансовые рынки.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Ограничительные экономические меры со стороны недружественных государств стали для российской экономики новыми реалиями. При этом неопределенность масштабов влияния данных мер на финансовый рынок РФ, а также сценариев изменения санкционной политики остается довольно высокой. Что касается фондового и валютного рынков России, то они довольно волатильны из-за различных эндогенных и экзогенных факторов, включая финансовый кризис, пандемию COVID-19 и санкционную политику США и Евросоюза. Зарубежные и отечественные авторы подтверждают влияние геополитических рисков на финансовый рынок России (Gainetdinova, Sohag and Samargandi, 2024; Caldara and Iacoviello, 2022).
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Алтухов, А. В., Банникова В. А., Матвеев, Е. О. и Тищенко, С. А. (2020) ‘Оценка влияния международных санкций на отрасли российской экономики методом сетевого моделирования’, Экономика и управление, 26 (3), с. 306-314. EDN: GYJOJE
2. Афанасьев, Д. О., Федорова, Е. А. и Рогов, О. Ю. (2019) ‘О влиянии тональности новостей в международных СМИ на рыночный курс российского рубля: текстовый анализ’, Экономический журнал ВШЭ, 23 (2), с. 264-289. EDN: MBOIEB
3. Биджоян, Д. С. (2018) ‘Модель оценки вероятности отзыва лицензии у российского банка’, Финансы: теория и практика, 22 (2), с. 26-37. EDN: XMRJFJ
4. Богомазова, Л. В. (2019) ‘Экономический кризис в российских СМИ: конструирование и деконструирование проблем’, Экономическая социология, 20 (1), с. 123-147. EDN: NSDOUU
5. Болвачев, А. И. и Замалов, А. Р. (2024) ‘Противодействие финансового рынка России внешнему санкционному давлению’, Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова, 4, с. 117-124. DOI: 10.21686/2413-2829-2024-4-117-124 EDN: NCTPAB
6. Гурвич, Е. Т. и Прилепский, И. В. (2016) ‘Влияние финансовых санкций на российскую экономику’, Вопросы экономики, 1, c. 5-35. EDN: VGSOPP
7. Нарбут, В. В., Салин, В. Н. и Шпаковская, Е. П. (2024) ‘Статистическое исследование финансовой системы России в условиях санкций’, Статистика и экономика, 21 (1), с. 24-32. DOI: 10.21686/2500-3925-2024-1-24-32 EDN: PYVKHJ
8. Рычков, В. В. (2024) ‘Анализ влияния новостей о санкциях на финансовые рынки России’, Вестник Института экономики Российской академии наук, 2, с. 71-115. EDN: YKILCZ
9. Соколов, Н. А., Ларин, С.Н. и Хрусталёв, Е. Ю. (2016) ‘Количественная оценка влияния санкций на российскую экономику в краткосрочной перспективе’, Национальные интересы: приоритеты и безопасность, 8 (341), с. 44-54. EDN: WISVIH
10. Улла, М. (2024) ‘Динамическая связь между криптовалютами и обычными финансовыми активами: новые выводы c российского финансового рынка’, Journal of Applied Economic Research, 23 (1), с. 110-135. DOI: 10.15826/vestnik.2024.23.1.005 EDN: MZBEHT
11. Федорова, Е. А., Федотова, М. А. и Николаев, А. Э. (2016) ‘Оценка влияния санкций на результаты деятельности российских компаний’, Вопросы экономики, 3, с. 34-45. EDN: VPBELR
12. Черных, А. А. (2024) ‘Обзор методов анализа эффективности экономических санкций и их адаптация для оценки влияния на Россию в новом информационном контексте’, Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова, 4, с. 48 62. DOI: 10.21686/2413-2829-2024-4-48-62
13. Alwadeai, A., Vlasova, N., Mareeh, H. and Aljonaid, N. (2024) ‘Beyond traditional defenses: Unraveling the dynamics of reserves and exchange rate volatility in the face of economic sanctions’, Russian Journal of Economics, 10 (1), pp. 1-19. DOI: 10.32609/j.ruje.10.118769
14. Ankudinov, A., Ibragimov, R. and Lebedev, O. (2017) ‘Sanctions and the Russian stock market’, Research in International Business and Finance, 40 (C), pp. 150-162.
15. Atagün, E., Hartoka, B. and Albayrak, A. (2021) ‘Topic Modeling Using LDA and BERT Techniques: Teknofest Example’, in Conference: 6th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK). Ankara, Turkey: Institution Duzce University, pp. 660-664.
16. Blei, D. M., Ng, A. Y. and Jordan, M. I. (2003) ‘Latent dirichlet allocation’, The Journal of Machine Learning Research, 3, pp. 993-1022.
17. Cabral, R., Carneiro, F. G. and Mollick, A. V. (2020) ‘Inflation targeting and exchange rate volatility in emerging markets’, Empirical Economics, 58, pp. 605-626. EDN: VYRTZA
18. Caldara, D. and Iacoviello, M. (2022) ‘Measuring geopolitical risk’, The American Economic Review, 112 (4), pp. 1194-1225. EDN: LHUUQL
19. Chang, C. P. and Lee, C. C. (2017) ‘The effect of government ideology on an exchange rate regime: Some international evidence’, The World Economy, 40 (4), pp. 788-834.
20. Choi, H., Son, H. and Kim, C. (2018) ‘Predicting financial distress of contractors in the construction industry using ensemble learning’, Expert Systems with Applications, 110, pp. 1-10. EDN: YHDTHV
21. De Long, J. B., Shleifer, A., Summers, L. H. and Waldmann, R. J. (1990) ‘Noise trader risk in financial markets’, Journal of Political Economy, 98 (4), pp. 703-738. EDN: BHXGZH
22. Demena, B. A., Reta, A. S., Jativa, G. B., Kimararungu, P. B. and van Bergeijk, P. A. (2021) ‘Publication bias of economic sanctions research: A meta-analysis of the impact of trade linkage, duration and prior relations on sanctions success’, in Research Handbook on Economic Sanctions, ch. 6, pp. 125-150.
23. Deseatnicov, I. and Klochko, O. (2023) ‘Currency risk and the dynamics of German investors entry and exit in Russia’, Emerging Markets Review, 55, 101023. EDN: FQITIE
24. Drott, C., Goldbach, S. and Nitsch, V. (2024) ‘The effects of sanctions on Russian banks in TARGET2 transactions data’, Journal of Economic Behavior & Organization, 219 (November), pp. 38-51.
25. Gainetdinova, A., Sohag, K. and Samargandi, N. (2024) ‘Russian Currency’s external shocks and domestic policy effectiveness amid geopolitical tensions’, Borsa Istanbul Review, 24, pp. 406-423. EDN: KPXRMI
26. Hoberg, G. and Maksimovic, V. (2014) ‘Redefining Financial Constraints: A Text-Based Analysis’, SSRN. URL: https://ssrn.com/abstract=1923467 (дата обращения: 20.05.2024).
27. Iyke, B. N., Phan, D. H. B. and Narayan, P. K. (2022) ‘Exchange rate return predictability in times of geopolitical risk’, International Review of Financial Analysis, 81, 102099. EDN: CHBRGW
28. Karamti, C. and Jeribi, A. (2023) ‘Stock markets from COVID-19 to the Russia - Ukraine crisis: Structural breaks in interactive effects panels’, The Journal of Economic Asymmetries, 28, e00340. EDN: ELWVZJ
29. Kindermann, B., Beutel, S., Garcia de Lomana, G., Strese, S., Bendig, D. and Brettel, M. (2021) ‘Digital orientation: Conceptualization and operationalization of a new strategic orientation’, European Management Journal, 39 (5), pp. 645-657. EDN: KAQMIR
30. Kisswani, K. M. and Elian, M. I. (2021) ‘Analyzing the (a)symmetric impacts of oil price, economic policy uncertainty, and global geopolitical risk on exchange rate’, The Journal of Economic Asymmetries, 24,e00204. EDN: BFHBLJ
31. Kravet, T. and Muslu, V. (2013) ‘Textual risk disclosures and investors’ risk perceptions’, Review of Accounting Studies, 18, pp. 1088-1122. EDN: HVZHLV
32. Kruppa, J., Schwarz, A., Arminger, G. and Ziegler, A. (2013) ‘Consumer credit risk: Individual probability estimates using machine learning’, Expert Systems with Applications, 40 (13), pp. 5125-5131.
33. Moro, S., Cortez, P. and Rita, P. (2015) ‘Business intelligence in banking: A literature analysis from 2002 to 2013 using text mining and latent Dirichlet allocation’, Expert Systems with Applications, 42 (3),pp. 1314-1324.
34. Moss, T. W., Renko, M., Block, E. and Meyskens, M. (2016) ‘Funding the story of hybrid ventures: Crowdfunder lending preferences and linguistic hybridity’, Journal of Business Venturing, 33 (5), pp. 643-659.
35. Nguyen, C. P., Su, T. D., Wongchoti, U. and Schinckus, C. (2020) ‘The spillover effects of economic policy uncertainty on financial markets: A time-varying analysis’, Studies in Economics and Finance, 37 (3),pp. 513-543. EDN: MKMFEU
36. Puarattanaarunkorn, O. Autchariyapanitkul, K. and Kiatmanaroch, T. (2023) ‘An analysis of dependency of stock markets after unlimited QE announcements during COVID-19 pandemic’, Asian Journal of Economics and Banking, 7 (3), pp. 310-332. EDN: RPTRKM
37. Sanoyo, A., Hidayat, A. and Firmialy, S. (2024) ‘Impact of the russia-ukraine conflict on indonesian commodity stocks: A systematic literature review’, Journal of Humanities Social Sciences and Business (JHSSB), 3 (4), pp. 1036-1049. DOI: 10.55047/jhssb.v3i4.1307 EDN: HMPOQS
38. Tariq, A., Awan, M., Alshudukhi, J., Mahboob, A. T., Alhamazani, K. and Meraf, Z. (2022) ‘Software Measurement by Using Artificial Intelligence’, Journal of Nanomaterials, (3).
39. Tee, C., Wong, W. and Hooy, C. (2023) ‘Financial sanctions and global stock market reaction: Evidence from the Russia-Ukraine conflict’, Finance Research Letters, 58 (PB), 104398.
40. Teng, X., Wu, Z. and Yang, F. (2022) ‘Impact of the Digital Transformation of Small- and Medium- Sized Listed Companies on Performance: Based on a Cost-Benefit Analysis Framework’, Journal of Mathematics, (7), pp. 1-14. DOI: 10.1155/2022/1504499 EDN: WQFRZD
41. Xie, Q., Zhang X., Ding, Y. and Song, M. (2020) ‘Monolingual and multilingual topic analysis using LDA and BERT embeddings’, Journal of Informetrics, 14 (3). EDN: XDDYNJ
42. Zhao, J. and Miao, I. (2023) ‘Bitcoin used to evade financial sanction?’, Finance Research Letters, 55, 104005. EDN: CLNSKO
Выпуск
Другие статьи выпуска
В представленном материале ученики Леонида Соломоновича Бляхмана предприняли попытку проанализировать его вклад в создание теории управления промышленностью на экономическом факультете СПбГУ, в развитие одной из ведущих кафедр факультета - кафедры экономики предприятия, предпринимательства и инноваций и выходе ее на современный уровень. Леонид Соломонович принимал участие в организации кафедры вместе с близким другом, ветераном войны - А. А. Маркиным. Характеризуется педагогическая деятельность Л. С. Бляхмана, который в течение нескольких десятилетий руководил направлениями исследования управления промышленностью и менеджмента организации и вел основные курсы по данной тематике, делился своими наработками по теории управления с коллегами. Ему удалось сделать дисциплины «Менеджмент» и «Экономика предприятия» локомотивами образовательной программы кафедры. А в начале 1990-х годов XX в. он встретил перестройку как закономерный этап развития России. Приведены ссылки на учебные пособия ученого. С помощью этих книг многие руководители российских предприятий и государственные деятели знакомились с азами рыночной экономики. Требовательное и в то же время благожелательное отношение к аспирантам помогло Леониду Соломоновичу подготовить большое количество кандидатов экономических наук. В статье говорится об отличительной особенности профессора Бляхмана: он всегда был в курсе последних передовых научных достижений, возникающих инновационных идей, разработанных научных методов, но предлагал применять их не механически, а путем творческой переработки с учетом специфики российской культуры и традиций развития страны. Он был настоящим генератором идей, актуальность которых сохраняется до сих пор, в частности, детально разработанная ученым программа «второй индустриализации» России наконец начинает претворяться в жизнь.
Развитие цифровой экономики и экономики данных актуализировало новый срез исследований в части совершенствования бизнес-моделей компаний. Статья посвящена систематизации подходов к анализу бизнес-моделей российских высокотехнологичных компаний и выявлению их основных типов. Сформулированы критерии отнесения компаний к высокотехнологичным, выявлены особенности инновационных бизнес-моделей, а также тренды цифровой экономики, которые непосредственным образом на них влияют.
В качестве методологической основы использовалась теория характерных черт бизнес-моделей, что позволило осуществить сбор и фиксацию ключевых атрибутов, уточнить их с помощью факторного анализа и провести кластеризацию компаний на основании схожести этих характеристик. Исследование охватило 75 компаний из различных секторов экономики. В результате был выделен ряд бизнес-моделей, характерных для российского высокотехнологичного бизнеса. Для каждой модели рассмотрены особенности функционирования, а также определены ключевые факторы, влияющие на развитие, включая доступность венчурного финансирования, уровень цифровизации клиентов и регуляторную поддержку государства. Бизнес-модели формируются на пересечении передовых технологий, корпоративного и государственного спроса, а также специфических экономических условий. Оригинальность представленного материала заключается в разработке типологии, уточняющей концептуальные основы высокотехнологичного бизнеса, что подтверждено экспертной валидацией. Научная новизна статьи заключается в систематизации и типологизации бизнес-моделей российских высокотехнологичных компаний с учетом влияния техно-логических трендов и цифровой экономики, что позволило определить ключевые атрибуты и факторы, которые следует учитывать для развития, модернизации и проектирования новых бизнес-моделей. Результаты применимы для управленческих решений в поддержку инноваций и адаптации стратегий в условиях цифровой трансформации и экономики данных. Перспективы исследования связаны с анализом динамики моделей под влиянием глобальных трендов, изменений в экономической политике, а также развитием новых технологий, таких как искусственный интеллект, робототехника и сенсорика, беспроводная связь и ряд других.
Статья посвящена исследованию содержания новых экономических категорий - цифровых валют центральных банков и токенизированных депозитов коммерческих банков, определению форм и моделей эмиссии и установлению возможных вариантов их интеграции. В рамках статьи также определены и классифицированы риски, связанные с выпуском центробанковских цифровых валют и токенизированных депозитов; предложена система управления рисками. Показано, что цифровые валюты центральных банков являются цифровой формой денег центрального банка, представленной прямым цифровым обязательством регулятора. Они могут использоваться как для розничных платежей, так и для оптовых/валовых расчетов внутри страны и на международном уровне. Токенизированные депозиты - цифровая форма денег частных эмитентов, которые представлены цифровыми обязательствами коммерческих банков или других кредитных организаций, используемых ими в розничных платежах. Наиболее перспективным механизмом, обеспечивающим взаимосвязь между цифровыми валютами центральных банков и токенизированными депозитами коммерческих банков, может стать программируемая платформа, позволяющая проводить урегулирование транзакций и гарантировать единообразие различных форм денег, а также минимизировать транзакционные издержки и поддерживать атомарные расчеты. Внедрение цифровых валют центральных банков и токенизированных депозитов генерирует новые виды финансовых и нефинансовых рисков, которые могут быть проанализированы, выявлены и купированы посредством разработки системы управления рисками цифровых валют. Создание такой системы является одним из ключевых условий для активного использования цифровых валют, способствующим также переосмыслению целевых мандатов денежно-кредитной политики центральных банков.
Налоговый контроль является главным фискальным и регулирующим инструментом текущей экономики страны. В современных реалиях модернизация налоговых процессов сопутствует активному использованию цифровых технологий в налоговом администрировании. Налоговая политика компании напрямую связана с постоянной оптимизацией налоговых расходов и минимизацией налоговых рисков. Данная политика реализуется с помощью цифровых технологий, платформ и сервисов. В настоящей статье детально рассматривается инструмент цифрового контроля - программа «Налоговый мониторинг». Описан механизм программы, приведены статистические данные, мнения ученых и представителей бизнеса, условия вступления в программу «Налоговый мониторинг»; преимущества, недостатки данной программы и проблемы, обусловливающие дальнейшее ее совершенствование, а также проанализирован опыт вступления в программу крупнейших банков страны. Предложены варианты развития привлекательности использования данной налоговой программы для крупного бизнеса. Помимо российской практики рассмотрен зарубежный опыт применения налогового мониторинга. Данная программа налогового контроля с каждым годом привлекает все большее количество налогоплательщиков и признается эффективной для снижения налоговых рисков и оптимизации финансовых, трудовых, временных ресурсов. На протяжении нескольких лет одним из главных вопросов для дискуссий среди крупнейших представителей бизнеса является необходимость участия в программе. Для принятия соответствующего взвешенного решения важна комплексная сравнительная оценка эффективности программы. Кроме того, важнейшим дискуссионным вопросом стало отнесение налогового мониторинга к одному из классов налоговой сферы - налоговому администрированию или налоговому планированию, от чего зависят функции и взаимодействие субъектов налогового мониторинга. Результаты исследования могут быть использованы в практической деятельности хозяйствующих субъектов, в работе налоговых органов, при преподавании финансовых и налоговых дисциплин в высших учебных заведениях.
В статье представлен анализ развития инфраструктуры пунктов пропуска в Евразийском экономическом союзе (ЕАЭС) в сопоставлении с лучшими международными практиками. На основе изучения мирового опыта обоснованы важность модернизации действующей инфраструктуры и необходимость внедрения различных компенсационных механизмов, позволяющих смягчать и нивелировать нарастание негативных эффектов для развития международных экономических отношений. В связи с этим предметом статьи становится изучение инструментов пограничной инфраструктуры, применение которых будет способствовать такому развитию. Даны примеры использования прорывных технологий в деятельности контролирующих органов на таможенных границах для организации эффективного контроля перемещения товаров, транспортных средств и физических лиц. Продемонстрированы отдельные успешные технологические решения, реализуемые таможенными органами государств - членов ЕАЭС в пунктах пропуска на границе объединения. Цель исследования заключается в научном обосновании и формировании оптимальной модели работы пункта пропуска и требований к ней на основе лучших мировых практик для перехода к новому качеству государственного контроля и управления транспортно-логистическими потоками в международной торговле ЕАЭС. Предлагается комплексное решение по внесению изменений в правовые нормы ЕАЭС, которое позволит сформировать единые обязательные требования к обустройству пунктов пропуска на всей таможенной границе союза. Результаты исследования продемонстрировали, что системный подход к совершенствованию инфраструктуры пунктов пропуска путем внедрения прорывных технологий и обеспечения их интеграции в единую информационную систему будет способствовать упрощению таможенных формальностей и ускорению движения товаров.
На рубеже XX-XXI столетий вопросы фрагментации производственной деятельности в международном масштабе получили новые импульсы для развития. Внешние шоки в лице мировых кризисов, пандемии COVID-19 и санкционных войн внесли изменения в архитектуру деловых структур. Современная трансформация глобальных производственных систем в ответ на вызовы экономического и геополитического характера нуждается в соответствующем осмыслении и оценке. Для определения места и роли отдельных значимых стран и регионов в системе мирохозяйственных связей в статье используются методические подходы, основанные на декомпозиции современной мировой производственной деятельности. Объектами изучения выступили страны, лидирующие в мировом рейтинге участников торговли добавленной стоимостью за 2020 г., предметом - макроэкономические показатели, отражающие международную фрагментацию производственной деятельности, складывающуюся под усиливающимся воздействием технологических изменений, смены базовых трендов в динамике мировой торговли. Данное исследование нацелено на выявление того, насколько торговля добавленной стоимостью (TiVA, Trade in Value-Added) позволяет определить позиционирование отдельных стран в международном разделении труда. Было выявлено, что объемы торговли добавленной стоимостью оказывают значительное влияние на национальный ВВП, внешнюю торговлю страны и накопленные инвестиции. Что касается показателей, характеризующих чистый экспорт, чистые исходящие инвестиции, а также занятость населения, однозначного ответа нет: страны показали разнонаправленную динамику и даже отсутствие какого-либо воздействия. Установлено, что значительная часть продукции, изготовленной в рамках глобальных производственных систем, потребляется в стране базирования предприятий, а произведенные в рамках международных кооперационных соглашений товары торгуются между партнерами. Результаты исследования могут быть интересны экономистам-международникам, а также экспертам в области макроэкономических исследований.
Издательство
- Издательство
- СПБГУ
- Регион
- Россия, Санкт-Петербург
- Почтовый адрес
- Россия, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 7–9
- Юр. адрес
- 199034, г Санкт-Петербург, Василеостровский р-н, Университетская наб, д 7/9
- ФИО
- Кропачев Николай Михайлович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- spbu@spbu.ru
- Контактный телефон
- +7 (812) 3282000
- Сайт
- https://spbu.ru/