Финансовые и природные катастрофические риски инфраструктурной инициативы «Пояс и путь» могут быть хеджированы путем выпуска катастрофических облигаций. В статье предложен метод оценки двусторонних взаимосвязей между катастрофическими и суверенными облигациями для анализа финансовых рисков в рамках глобальной инфраструктурной инициативы КНР «Пояс и путь». Страны, входящие в сухопутный транспортный коридор Китай-ЕС, имеют высокие риски природных катастроф, которые могут негативно повлиять на создаваемую инфраструктуру и местные сообщества. Инвестиции в инфраструктурные проекты со стороны Китая часто осуществляются при условии суверенных гарантий со стороны стран-партнеров. При стихийных бедствиях традиционное использование государственных резервных фондов не всегда эффективно, поскольку на страховых рынках государств сухопутного транспортного коридора Китай - ЕС доминирует протекционизм, индикатором которого является низкий уровень импорта страховых услуг. В качестве более эффективного инструмента покрытия убытков при возникновении катастрофических угроз инфраструктуре транспортного коридора Китай-ЕС можно рассмотреть производные страховые инструменты (ILS) и суверенные параметрические катастрофические облигации, в частности. В статье проанализированы взаимосвязи катастрофических и суверенных облигаций ряда стран (Китай, Казахстан, Россия, Турция). По итогам тестирования гипотезы (Н1) установлена зависимость процентной ставки суверенных облигаций Казахстана, Китая, России и Турции от процентных ставок по катастрофическим облигациям Swiss Re Cat Bonds Index. Полноценной обратной зависимости ставок катастрофических облигаций от ставок суверенных облигаций, в соответствии с гипотезой (Н2), выявлено не было.
Идентификаторы и классификаторы
Инициатива «Один пояс – один путь» (далее – «Пояс и путь») была анонсирована Китайской Народной Республикой в 2013 году и стала крупнейшим инфраструктурным проектом в современной истории. Ее социально-экономическая роль обусловлена стимулированием экономического роста, социального развития в странах-участницах через каналы создания новых производств, рабочих мест, привлечения капитала, обеспечения системами водоснабжения, энергетическими сетями, транспортной, логистической, образовательной и иной инфраструктурой [UN, 2017). По оценкам Всемирного банка создание такой инфраструктуры в рамках инициативы «Пояс и Путь» для международной торговли со странами Азии позволит к 2030 году увеличить на 30 процентов общий объем мирового товарооборота и на 70 процентов - объем иностранных инвестиций [BRI, 2023). Развитие этого проекта также может помочь вывести из крайней нищеты 7.6 миллионов человек, а 32 миллиона из умеренной бедности [OECD, 2018). Согласно оценке консалтингового агентства Green Finance & Development Center, участие Китая в «Поясе и пути» посредством строительных контрактов (финансируемых через китайские финансовые институты) и инвестиций с декабря 2013 г. по декабрь 2022 г. составило около 890 млрд долларов США в государствах-участниках «Пояс и путь» (GFDC, 2023).
Список литературы
1. Asian Development Bank. Climate Change and Earthquake Exposure in Asia and The Pacific Assessment Of Energy And Transport Infrastructure.// ADB, 2022. Режим доступа: https://www.adb.org/sites/default/files/publication/850391/climate-change-earthquake-exposure-asia-pacific.pdf (Дата обращения: 06.11.2023).
2. Phoenix CRetro Re’s Savrassov: Sovereign Cat Bonds Work.// AM Best TV, 2019. Режим доступа: https://www.ambest.com/video/MediaArchive.aspx?lid=6074548690001&vid=6085415646001 (Дата обращения: 06.11.2023).
3. Phoenix CRetro’s Savrassov: ILS Can Play Major Role In Closing Protection Gap.// AM Best TV, 2023. Режим доступа: https://www.ambest.com/video/MediaArchive.aspx?lid=1773758049401330032&vid=6336984325112 (Дата обращения: 06.11.2023).
4. Bank of Azerbaijan’s statistics.// Bank of Azerbaijan. Режим доступа: https://www.cbar.az/en/statistics (Дата обращения: 06.11.2023).
5. Bank of Russia. Review of key performance indicators of insurers for the 2nd quarter of 2022.// Bank of Russia, 2022. Режим доступа: https://www.cbr.ru/Collection/Collection/File/42295/review_insure_22Q2.pdf (Дата обращения: 06.11.2023).
6. Bank of Russia. Analytics. Insurance.// Bank of Russia. Режим доступа: https://www.cbr.ru/analytics/insurance/ (Дата обращения: 06.11.2023).
7. The Belt and Road Portal. Regional Statistics.// BRI (2023). Режим доступа: https://eng.yidaiyilu.gov.cn/data (Дата обращения: 06.11.2023).
8. Canabarro E., Finkemeier М., Anderson R., Bendimerad F. Analyzing Insurance-Linked Securities // Journal of Risk Finance. 2000. № 1. С. 49-75.
9. Профиль страновых рисков: Казахстан тп-9878 reg: Развитие механизма передачи риска стихийных бедствий в регионе Центральноазиатского регионального экономического сотрудничества, Март 2022 г.// CAREC, 2022. Режим доступа: https://www.carecprogram.org/uploads/Country_Risk_Profiles_Kazakhstan_RU.pdf (Дата обращения: 06.11.2023).
10. Профиль страновых рисков Узбекистан TA-9878 REG: Разработка механизма переноса рисков бедствий в странах Центрально-Азиатского регионального экономического сотрудничества. Апрель 2022.// CAREC, 2022. Режим доступа: https://www.carecprogram.org/uploads/CAREC-Risk-Profiles_Uzbekistan_Rus.pdf (Дата обращения: 06.11.2023).
11. Governments and institutions bet big on CAT bonds.China Daily, 2020. // Режим доступа: https://www.chinadaily.com.cn/a/202010/20/WS5f8e267da31024ad0ba7faa5.html. (Дата обращения: 06.11.2023).
12. Constantin L.G. Portfolio diversification through structured catastrophe bonds amidst the financial crisis // Economic Sciences Series. 2011. № 3. С. 75-84
13. Coval D. et al. Economic Catastrophe Bonds // American Economic Review, 2009. № 99 (3). С. 628-666.
14. Cummins J., Weiss M. Convergence of Insurance and Financial Markets: Hybrid and Securitized Risk-transfer Solutions // Journal of Risk and Insurance. 2009. № 3. C. 493-545.
15. Evans S. AM Best and Guy Carpenter project ILS capital to grow 3% to $99bn in 2023.// Artemis.bm, 2022. Режим доступа: https://www.artemis.bm/news/am-bestguy-carpenter-project-ils-capital-to-grow-3-to-99bn-in-2023 (Дата обращения: 06.11.2023).
16. Evans S. China’s parametric catastrophe insurance to expand to Henan Province.// Artemis.bm, 2022. Режим доступа: https://www.artemis.bm/news/chinas-parametriccatastrophe-insurance-to-expand-to-henanprovince/ (Дата обращения: 06.11.2023).
17. The Green Finance & Development Center. China Belt and Road Initiative (BRI) Investment Report 2023 H1.GFDC, 2023. // Режим доступа: https://greenfdc.org/china-beltand-road-initiative-bri-investment-report-2023-h1/(Дата обращения: 06.11.2023).
18. Mongolia: Non-life insurance premium volume.// Global Economy, 2020. Режим доступа: https://www.theglobaleconomy.com/Mongolia/non_life_insurance_volume/ (Дата обращения: 06.11.2023).
19. Georgia: Non-life insurance premium volume.// Global Economy, 2020. Режим доступа: https://www.theglobaleconomy.com/Georgia/non_life_insurance_volume/ (Дата обращения: 06.11.2023).
20. Belarus: Non-life insurance premium volume.// Global Economy, 2020. Режим доступа: https://www.theglobaleconomy.com/Belarus/non_life_insurance_volume/ (Дата обращения: 06.11.2023).
21. Gürtler M. et al. The Impact of the Financial Crisis and Natural Catastrophes on CAT Bonds // Journal of Risk and Insurance. 2014. № 83. С. 579-612.
22. Haley J.D. Further Considerations of Underwriting Margins, Interest Rates, Stability, Stationarity, Cointegration, and Time Trends // Journal of Insurance Issues. 2007. № 1 (30). С. 62-75.
23. Hesseln H. Refinancing and Restructuring Federal Fire Management // Journal of Forestry. 2001. № 11 (99). С. 4-8.
24. Hofer. L. et al. Risk-based catastrophe bond design for a spatially distributed portfolio // Structural Safety. 2020. № 83.
25. Insurance Association of Turkiye. Insurance and Private Pension Financial Tables and Statistics// Turkish Insurance Association. Режим доступа: https://www.tsb.org.tr/en/stats (Дата обращения: 06.11.2023).
26. Parametric sovereign cat bonds: the way to insure the Belt and Road.// Intelligent Insurer, 2020. Режим доступа: https://newtonmedia.foleon.com/intelligent-insurer-mct/day-4/interview-with-kirill-savrassov/ (Дата обращения: 06.11.2023).
27. Education can unleash the power of ILS.// Intelligent Insurer, 2023. Режим доступа: https://newtonmedia.foleon.com/intelligent-insurer-bbt/2023-day-1/education-canunleash-the-power-of-ils-benefiting-many-in-theprocess (Дата обращения: 06.11.2023).
28. Турция - Государственные Облигации.// Investing, 2023. Режим доступа: https://ru.investing.com/rates-bonds/turkeygovernment-bonds?maturity_from=130&maturity_to=130 (Дата обращения: 06.11.2023).
29. Jones G.B. Alternative reinsurance: Using catastrophe bonds and insurance derivatives as a mechanism for increasing capacity in the insurance market // CPCU Journal. 1999. № 52(1). С. 50-54.
30. Kat H. The Dangers of Using Correlation to Measure Dependence // The Journal of Alternative Investments. 2002. №6. 15 с.
31. Kraehnert K., Osberghaus D., Hott C. et al. Insurance Against Extreme Weather Events: An Overview // Review of Economics. 2021. № 72. С. 71-95. EDN: CQRLJV т
32. Krutov A. Investing in Insurance Risk: Insurance-linked Secunties: A Practitioner’s Perspective. Risk Books, 2010. 500 с.
33. Lane M., Mahul O. Catastrophe Risk Pricing: An Empirical Analysis. / In: The World Bank, Policy Research Working Paper Series. 2008. 26 с.
34. Lane M. The ILS loss experience: natural catastrophe issues 2001-2020. / In: The Geneva Papers on Risk and Insurance - Issues and Practice. Palgrave Macmillan, The Geneva Association. 2022. № 49(1). С. 97-137.
35. Lee H. Securitization and Insurance-Linked Securities / In: Risk Management. Springer Texts in Business and Economics. Springer, Singapore, 2021.
36. Leonard A. ILS and the Core Incompetence.// Режим доступа: https://www.leadersedge.com/p-c/ils-and-the-coreincompetence (Дата обращения: 06.11.2023).
37. Levakov P. A., Barinova V. A., Polbin A.V. Climate risks and financial stability: the role of central banks and conclusions for Russia // Bulletin of international organizations: education, science, new economics. 2023. No. 1. P. 204-231.
38. Litzenberger R. et al. Assessing Catastrophe Reinsurance-Linked Securities as a New Asset Class // Journal of Portfolio Management. 1996. № 23. С. 76-86.
39. Official website of the Ministry of Finance of the Russian Federation.// Ministry of Finance of the Russian Federation. Режим доступа: https://www.minfin.ru/ru/activity/reserve/ (Дата обращения: 06.11.2023).
40. Mouelhi Ch. The Relationship Between Cat Bond Market and Other Financial Asset Markets: Evidence from Cointegration Tests // European Journal of Business and Management Research. 2021. № 6. С. 78-85. EDN: CWHZKW
41. China’s Belt and Road Initiative in the Global Trade, Investment and Finance Landscape.// OECD, 2018. Режим доступа: https://www.oecd.org/finance/Chinas-Belt-and-Road-Initiative-in-the-global-trade-investment-andfinance-landscape.pdf (Дата обращения: 06.11.2023).
42. Perez M., Carayannopoulo P. Diversification Through Catastrophe Bonds: Lessons from the Subprime Financial Crisis (December 27, 2013) // The Geneva Papers on Risk and Insurance-Issues and Practice. 2013. С. 1-28.
43. Poncet P., Vaugirard V. The Pricing of Insurance-Linked Securities Under Interest Rate Uncertainty // The Journal of Risk Finance. 2002. № 3. С. 48-59.
44. Sakai Ando et al. Sovereign Climate Debt Instruments: An Overview of the Green and Catastrophe Bond Markets // IMF Staff Climate Note 2022/004.
45. Simons D. Can we profit from natural disasters? The role of catastrophe bonds. Lisbon: Untversita Catolica Lisbon, 2015.
46. Российские катастрофические облигации: пришло ли время для самой большой страны в мире обратить внимание на ILS.// Страхование сегодня, 2017. Режим доступа: https://www.insur-info.ru/press/133962/ (Дата обращения: 06.11.2023).
47. Саврассов К., Ван, С. Использование производных страховых инструментов (Insurance-Linked Securities) для устойчивого развития критической инфраструктуры транзитных стран инициативы “Пояс и путь”. Минск: Институт бизнеса БГУ, 2022. С. 317-346.
48. Swiss Re Cat Bond Indices Methodology.// Swiss Re Institute, 2014. Режим доступа: https://www.swissre.com/dam/jcr:307452ca-9664-4772-96f9-7c11f80109b2/2014_08_ils_cat_bond_indices_methodology.pdf (Дата обращения: 06.11.2023).
49. World insurance: inflation risks front and centre.// Swiss Re Institute. Режим доступа: https://www.swissre.com/dam/jcr:4500fe30-7d7b-4bc7-b217-085d7d87a35b/swiss-re-institutesigma-4-2022.pdf (Дата обращения: 06.11.2023).
50. The fundamentals of insurance-linked securities: Transforming insurance risk into transparent and tradable capital market products.// Swiss Re Institute. Режим доступа: https://www.institutdesactuaires.com/global/gene/link.php?doc_id=871&fg=1 (Дата обращения: 06.11.2023).
51. Tavanaie Marvi, Morteza & Linders, Daniël. Decomposition of Natural Catastrophe Risks: Insurability Using Parametric CAT Bonds // Risks. 2021. № 9(12). 215 с.
52. Progress towards the Sustainable Development Goals: Towards a Rescue Plan for People and Planet.// UN, 2023. Режим доступа: https://sdgs.un.org/sites/default/files/2023-04/SDG_Progress_Report_Special_Edition_2023_ADVANCE_UNEDITED_VERSION.pdf (Дата обращения: 06.11.2023).
53. (Re)orienting Sovereign Debt toо https://www.undp.org/sites/g/files/zskgke326/files/2023-07/undp-rbap-reorienting-debts-tosupport-nature_1.pdf (Дата обращения: 06.11.2023).
54. Disaster risk reduction financing regional conference.// UNDP, 2018. Режим доступа: https://www.undp.org/eurasia/events/disaster-risk-reduction-financing-regionalconference (Дата обращения: 06.11.2023).
Выпуск
Другие статьи выпуска
Цель исследования. В статье тщательно изучены предпосылки для проявления коинтеграционных связей на фоне колебаний обменных курсов AZN/TL и USD/TL в течение первой половины 2023 года в условиях, характеризующихся резким обесцениванием турецкой лиры. Материалы и методы. В работе используются современные эконометрические методологии, в том числе тест коинтеграции Йохансена, тест причинности Грейнджера, векторная коррекция ошибок и другие соответствующие подходы. Результаты. В исследовании были динамически проанализированы причины девальвации турецкой лиры, ее влияние на экономику Азербайджанской Республики и обменный курс AZN/TL. Коинтеграционная модель взаимного влияния была создана посредством точного применения эконометрических тестов. Коэффициент восстановления дисбаланса составил -0,933745, обеспечивающим возврат траектории в исходное состояние в последующий момент после отклонения от состояния равновесия. В случае разницы первого порядка USD/TL этот коэффициент составляет -0,242442, хотя и статистически является незначимым. Интерпретация полученной модели указывает на то, что обесценивание турецкой лиры по отношению к доллару не оказывает существенного влияния на колебания курса AZN/TL. Заключение. Результаты исследования показывают, что хотя курс USD/TL и оказывает влияние на курс AZN/TL, экономика Азербайджанской Республики не пострадает серьезно от девальвации турецкой лиры.
Цель. Целью настоящей работы является анализ развития экономики Республики Узбекистан в условиях цифровой трансформации, а также реформ, направленных на либерализацию всех аспектов общественной жизни, демократизацию государства и общества, а также выявление наилучших практик модернизации отраслей и сфер национальной экономики для достижения высоких конкурентных преимуществ страны на мировом экономическом рынке. Материалы и методы. Основными источниками для проведения анализа и подготовки к публикации настоящей статьи явились официальные статистические данные Агентства статистики при Президенте Республики Узбекистан. Вместе с тем, при написании статьи авторами были использованы методы статистического анализа количественных данных, синтеза, методы системного обобщения результатов анкетного и экспертного опросов, монографического исследования, методы работы со специализированными программными продуктами, цифровыми платформами и сервисами, а также специализированные методы поиска и обработки данных при работе со статистическими отчетами и аналитической информацией, представленной на корпоративном портале Агентства статистики при Президенте Республики Узбекистан. Результаты. Авторами статьи изучена нормативно-правовая база по реформированию национальной экономики Республики Узбекистан, проанализированы цифровые механизмы по претворению в жизнь стратегии «Цифровой Узбекистан - 2030» и на основе тщательной проработки стратегических направлений развития экономики выявлено, что реализуемые реформы, высокая требовательность и ответственность к выполнению поставленных задач по достижению целей, являются достаточно эффективными. Кроме того, настоящее исследование показало, что применяемые цифровые решения, такие как цифровые платформы и специально разработанные для сферы статистики цифровые сервисы, технологии искусственного интеллекта, BIGDATA, облачные вычисления, бизнес-аналитические механизмы, а также специализированные программные продукты, возможность работы с мобильными устройствами и применение спутниковой навигации для сбора статистических данных в регионах страны, позволяют провести многоаспектный анализ бизнес - процессов экономических объектов нациоальной экономики и выработать оптимальные управленческие решения для дальнейшего эффективного развития отраслей и сфер экономики Республики Узбекистан. Заключение. Исследования, проведенные в рамках настоящей работы, показывают, что на сегодняшний день в результате, разработанных в Республике Узбекистан стратегий по эффективному развитию экономики страны, достигнуты высокие показатели. Однако, в отдельных отраслях и сферах национальной экономики ещё необходимы качественные преобразования, основанные на внедрении передовых методологических основ, инновационных технологических и управленческих решений с целью повышения конкурентоспособности страны. Необходимо и дальше совершенствовать техническую и технологическую базу промышленных и сельскохозяйственных предприятий, обеспечить качественное развитие человеческого капитала, совершенствовать методы и формы функционирования бизнес - структур в условиях цифровой экономики, выявить новые драйверы развития для сбалансированного роста экономики и повышения качества жизни населения страны.
Цель исследования. В статье представлены результаты статистического анализа особенностей питания населения Республики Мордовия для оценки его пищевого поведения в соответствии с принципами здорового питания. Результаты исследования показали несоответствие рациональным нормам потребления основных продуктов питания населением республики. Наиболее выраженный дефицит в рационе питания населения республики наблюдается в потреблении овощей и бахчевых, молока и молочной продукции и растительного масла. Значительное превышение рекомендуемой нормы характерно для потребления сахара, хлебных продуктов, картофеля, мяса и мясопродуктов и яиц. Выявлено сокращение пищевой энергетической ценности суточного рациона питания до 2600 ккал против 3126 ккал согласно рациональным нормам потребления. Материалы и методы. В качестве методологической основы исследования использован метод агрегирования, позволяющий рассчитать индикаторы преимуществ потребления основных продуктов питания населением регионов Приволжского федерального округа: опережение, паритет и отставание от рекомендуемых рациональных норм потребления. Вычисление интегральной оценки качества питания населения осуществлено без учета весовых коэффициентов основных групп продуктов питания. Информационная база исследования - данные Федеральной службы государственной статистики. Результаты исследования подтверждают наличие дифференциации потребления продуктов питания и его качества в регионах Приволжского федерального округа. Не выявлено ни одного региона с паритетом по рекомендуемым рациональным нормам питания. В двух регионах (Удмуртская и Чувашская республики) наблюдается приближенное к рациональным нормам потребления. В четырех регионах Приволжского федерального округа (Пермский край, Пензенская, Саратовская и Ульяновская области) наблюдается отставание потребления от рекомендуемых рациональных норм. В остальных регионах отмечается превышение рациональных норм потребления по большинству продуктов питания. В данную группу регионов входят республики Башкортостан, Марий Эл, Мордовия, Татарстан, Кировская, Нижегородская, Оренбургская и Самарская области. Для Республики Мордовия значение интегральной оценки составило 1,052. Выводы. Отмечена необходимость продолжения мероприятий по формированию у населения приоритетов здорового образа жизни через культуру питания, заложенных в Федеральном проекте «Укрепление общественного здоровья».
Цель исследования. Одной из важнейших функций российского банковского сектора является аккумуляция временно свободных денежных средств населения для осуществления в дальнейшем активных операций, включая кредитование юридических и физических лиц. На объем депозитов физических лиц оказывают влияние различные факторы, основными из них являются показатели уровня жизни населения, которые существенно различаются в регионах страны. В условиях существенных различий пространственного развития регионов целесообразно произвести статистический анализ влияния основных показателей уровня жизни населения на объем привлекаемых кредитными организациями средств населения в субъектах Российской Федерации. Цель данного исследования - статистический анализ динамики и структуры вкладов населения, а также оценка влияния основных показателей уровня жизни населения на объем привлекаемых кредитными организациями средств населения. Методы исследования и источники информации. В качестве статистического инструментария применены: структурный и динамический анализ, кластерный анализ, корреляционно-регрессионный анализ, а также табличный и графический методы представления результатов исследования. Информационной базой являются официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат) и Центрального Банка РоссииРезультаты исследования. Проведенный анализ динамики объема депозитов физических лиц показал рост объема частных вкладов в рублях при значительном сокращении депозитов в иностранной валюте во всех федеральных округах страны. В результате изучения региональной структуры депозитов физических лиц в кредитных организациях можно выделить три федеральных округа, доля которых составляет 73,5% в общем объеме частных вкладов в стране. Применение метода кластерного анализа позволило выделить три группы регионов. В первый кластер вошли три субъекта, которые характеризуются самыми высокими значениями объема вкладов в расчете на душу населения. Второй кластер составили 66 регионов страны, в которых сохраняется низкий уровень развития сберегательного дела. В 13 субъектах, вошедших в третий кластер, отмечается средний уровень депонирования денежных средств в кредитных организациях страны. Применение метода корреляционно-регрессионного анализа позволило выявить наиболее значительное влияние на объем частных вкладов в расчете на душу населения величины среднедушевых денежных доходов населения, т. е. высокий уровень денежных доходов будет способствовать росту объема привлекаемых кредитными организациями вкладов граждан, а также умеренное прямое влияние уровня занятости населения. А в отдельных группах регионов степень влияния факторных признаков на объем частных вкладов в расчете на душу населения различается.
Предмет. Снижение угроз пожарной безопасности на основе разработки экономико-статистического блока в составе системы мониторинга пожаров в административно-территориальных образованиях Российской Федерации, позволяющего обеспечивать статистическую обработку информации об экономических последствиях пожаров. Цели. Адаптация и прикладное применение экономико-статистических методов для выявления трендов изменения количества пожаров и наносимого ими материального ущерба региональной экономике, а также определение на этой основе показателей рисков пожаров, выявление взаимосвязей уровней развития региональной экономики количеством пожаров и их негативным влиянием на экономику. Методология. В прикладном аспекте применены методы интеграции данных, определения средних, выявления трендов, расчета рисков и определения корреляционной зависимости, а также графический метод. Результаты. Осуществлено определение органов-интересантов различных уровней государственного управления социально-экономическим развитием России и её регионов экономико-статистической информации по вопросам пожарной безопасности. Проведена интеграция данных о количестве и материальном ущербе от пожаров в регионах Южного федерального округа (ЮФО) России за период 2016-2022 гг. и определены тренды данных показателей. Рассчитаны риски пожаров и проведено ранжирование данных регионов по степени опасности. Выявлена зависимость количества и тяжести экономических последствий от пожаров с уровнем экономического потенциала, исследованных регионов ЮФО. Выводы. Результаты проведенного исследования могут быть использованы для создания специализированного экономико-статистического блока в составе мониторинга пожаров Службы пожарной безопасности и Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (МЧС), а также Комиссий по чрезвычайным ситуациям страны (регионального и федерального уровней). Полученные расчетные данные могут использоваться для оценки уровней пожарной безопасности исследуемых регионов и ЮФО в целом, что позволит решать комплекс вопросов по управлению данными регионами и по разработке программ их социально-экономического развития.
Цель исследования. Основным фактором, влияющим на рынок транспортно-логистических услуг Российской Федерации в 2022 г., является введение санкций в отношении Российской Федерации. В результате такие последствия как закрытие границ, волатильность на мировых сырьевых рынках, сжатие спроса на товары и услуги, оказали значительное влияние на судостроительную отрасль. Вследствие санкционного давления и ухудшения технической возможности строительства морских и речных объектов на предприятиях Российской Федерации снизились объемы потенциальных заказов. В этой связи целью исследования является оценка потребности в строительстве грузовых судов в условиях санкционного давления, за счет совершенствования способов и методов долгосрочного прогнозирования. Материалы и методы. Источниками информации для проведения расчетов послужили официальные данные Федеральной службы государственной статистики и Российского Классификационного Общества, также использовались прогнозные значения ведомств и аналитических агентств. Для прогноза объемов перевозок грузов водным транспортом использовался метод множественного корреляционно-регрессионного анализа. Результаты. Рассчитан прогноз объемов перевозок отдельных видов грузов, с учетом влияния ключевых экономических и политических факторов. На основе прогнозов грузовой базы, экспорта, импорта, строительства, списания судов и текущего состояния флота проведена оценка потребности в строительстве грузовых судов в условиях санкционного давления до 2030 г. Вычисления потребности в водном транспорте осуществлялись в рамках двух моделей прогноза - по оптимистическому и пессимистическому сценариям. Оптимистический предусматривает дальнейшее обновление судов согласно текущей тенденции (делается упор на ремонт, предполагается списание лишь 1-2% плавсредств). Пессимистический вариант подразумевает масштабную замену старого грузового флота к 2030 г. (со списанием всех пришедших в негодность судов). К 2030 г. спрос на морские суда составит от 452 ед. до 1 307 ед. в зависимости от конъюнктуры рынка. Спрос на речные суда и суда река-море составит от 1 433 ед. до 6 485 ед. Результаты исследования показали, что заявленная в Стратегии потребность в судах является недостаточной для удовлетворения потребности водного рынка. Заключение. Данный подход может быть использован при актуализации Стратегии развития судостроительной промышленности.
Издательство
- Издательство
- РЭУ ИМ. Г.В. ПЛЕХАНОВА
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- ОПС 109992, Москва, Стремянный переулок, д.36
- Юр. адрес
- 115054, Москва, Стремянный переулок, д.36
- ФИО
- Лобанов Иван Васильевич (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- rector@rea.ru
- Контактный телефон
- +7 (499) 2379247