Архив статей журнала

ИНВЕСТИЦИОННЫЕ СТРАТЕГИИ И ИНВЕСТИЦИОННЫЙ КЛИМАТ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ: РИСКИ, БАРЬЕРЫ И АДАПТАЦИОННЫЕ МЕХАНИЗМЫ (2025)
Выпуск: № 7 (2025)
Авторы: Мухамбеталиева Ольга Рамилевна, Моргунова А. Д.

Российский инвестиционный климат меняется под воздействием макроэкономической нестабильности и внешнеполитического давления, ввиду чего актуализируется вопрос об исследовании предпосылок и детерминант инвестиционной активности. Цель исследования заключается в выявлении факторов, рисков и барьеров, определяющих инвестиционную активность в условиях глобальной неопределенности, а также в разработке и обосновании направлений улучшения инвестиционного климата. Для достижения поставленной цели были применены такие общенаучные методы, как описание, анализ, синтез, сравнение, индукция и дедукция. Основу информационной базы составили научные работы российских авторов и данные из открытых источников. В процессе исследования определены основные внешние факторы нестабильности и проанализировано их влияние на поведение инвесторов. Выявлены различия в инвестиционных стратегиях бизнеса и домохозяйств. Установлено, что ограниченность финансовой инфраструктуры и недостаточная предсказуемость условий являются серьезными барьерами для формирования долгосрочных вложений. В заключение сделан вывод о том, что для повышения инвестиционной активности государству целесообразно сфокусировать внимание на улучшении качества институциональной среды, повышении прозрачности, снижении барьеров на входе и развитии механизмов устойчивой обратной связи с инвесторами.

Сохранить в закладках
ПЛАТФОРМЕННЫЕ СЕРВИСЫ КАК ДРАЙВЕРЫ ТРАНСФОРМАЦИИ ИНФРАСТРУКТУРЫ ФИНАНСОВОГО РЫНКА РОССИИ (2025)
Выпуск: № 6 (2025)
Авторы: Мухамбеталиева Ольга Рамилевна

Статья посвящена анализу платформенных сервисов как ключевых элементов трансформации инфраструктуры финансового рынка России в условиях цифровизации. Рассматриваются инвестиционные, финансовые и информационные платформы, способствующие перераспределению капитала, расширению финансовой доступности и повышению эффективности операций. Отмечено, что цифровые платформы становятся инструментом адаптации финансовой системы к условиям неопределённости и ограничениям традиционного банковского финансирования. Показано, что активное развитие платформенных решений связано с необходимостью повышения гибкости и устойчивости инфраструктуры, в частности, в сегменте малого и среднего бизнеса. Особое внимание уделено роли Национальной цифровой инфраструктуры как институционального фундамента модернизации финансовой среды. Подчёркивается значение технологической независимости, цифровой безопасности и архитектурной совместимости как условий формирования устойчивой модели цифрового посредничества. На основе анализа операционных показателей платформ предложены выводы, имеющие практическую значимость для участников рынка и регуляторов. Развитие платформ выступает как ключевое направление формирования современной финансовой среды, ориентированной на прозрачность, скорость и масштабируемость операций. Это позволяет рассматривать платформенные сервисы как устойчивую альтернативу классическим финансовым институтам в условиях трансформации финансового рынка и институциональной перестройки.

Сохранить в закладках
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ БАНКОВ СИСТЕМОЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (2025)
Выпуск: № 1 (2025)
Авторы: Ломакин Николай Иванович, Косинова Наталья Николаевна, Марамыгин Максим Сергеевич, Кравченко Елена Николаевна, Фадеева Екатерина Алексеевна, Мещерякова Ярослава Васильевна

В статье проанализировано современное состояние, результативность и устойчивость российских банков в условиях турбулентности экономики. Цель исследования - сформировать прогноз прибыли для обеспечения устойчивого развития российских банков, а также выявить закономерности их развития в условиях нарастания рыночной неопределенности. Сформирована модель глубокого обучения «Случайный лес». В ходе исследования были использованы такие методы, как технический анализ акций банков с использованием библиотек pandas, yfinance, numpy, matplotlib на языке Python на сервисе Colab, а также модель глубокого обучения «Случайный лес» для прогнозирования чистой прибыли банков. Научная новизна состоит в том, что выдвинута и доказана гипотеза, что на основе использования модели машинного обучения «Случайный лес» может быть получен прогноз чистой прибыли, как важнейшего фактора устойчивости банка. В ходе исследования были рассчитаны направление и сила связи между факториальными и результативным признаками. Так, например, связь между результативным признаком (Прибыль, млрд руб.) - “target” и факториальными выражается следующими коэффициентами: Активы, млрд руб. + 0,974; Доля активов, в % + 0,974; Рентабельность активов, % 0,159; Adj акций (логарифмическая доходность) -0,266; Волатильность (сигма) -0,219. На основании полученных результатов можно утверждать, что все рассмотренные банки работают устойчиво, ошибка прогноза на ноябрь 2024 г. варьируется от 0,78 до 31,4 %. При этом ошибка возрастает по мере уменьшения размера банков. По итогам 2023 г. все крупнейшие банки работали прибыльно, что свидетельствует об их устойчивости. Полученные прогнозные значения прибыли отражают позитивный тренд в развитии рассмотренных банков, что позволяет сделать вывод об устойчивости банковской системы в целом. Практическая значимость в том, что результаты исследования могут быть рекомендованы к использованию на практике.

Сохранить в закладках
КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА УРОВЕНЬ КАПИТАЛИЗАЦИИ ФОНДОВОГО РЫНКА В РОССИИ (2025)
Выпуск: № 1 (2025)
Авторы: Бывшев Виктор Алексеевич, Воеводина Н. В., Бабешко Людмила Олеговна, Бугаева Е. В., Ведров В. В., Михалева Мария Юрьевна

Цель исследования - эконометрическая оценка влияния макроэкономических факторов на уровень капитализации фондового рынка в России. В работе использовались методы формализации и математизации задачи оценки влияния макроэкономических факторов на фондовый рынок, а также эконометрические методы количественного оценивания данного влияния. Для моделирования уровня капитализации фондового рынка, в результате теоретического анализа экономической конъюнктуры, с учетом опыта российских и зарубежных исследователей, был отобран ряд макроэкономических переменных. Научную новизну работы определяет предложенная авторами эконометрическая модель, которая позволяет объяснять уровень капитализации фондового рынка приростами номинального валового внутреннего продукта, средней долгосрочной ставки облигаций федерального займа, среднегодового объема торгов акциями, денежной массы, стоимости активов банковского сектора, обменным курсом доллара, а также влиянием неблагоприятных событий (санкции 2014 г., пандемия 2020 г., начало специальной военной операции на Украине в 2022 г.). Показано, что перечисленные выше факторы оказывают значимое влияние на изменение капитализации фондового рынка в России. Получены количественные оценки данного влияния. С помощью эконометрических диагностических процедур подтверждено высокое качество построенной модели. Практическая значимость модели связана с возможностью ее использования для объяснения вклада макроэкономических факторов в формирование величины капитализации фондового рынка России. Исследование проведено в рамках научно-исследовательской работы «Долгосрочные тренды развития рынка долевых ценных бумаг в России, факторы и сценарии эволюции рынка, инвесторов и эмитентов» в соответствии в Государственным заданием для ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации».

Сохранить в закладках