Методы прогнозирования затрат на поддержание в безопасном состоянии объектов ядерного наследия

The relevance of the conducted research is determined by the need to control and forecast the costs of enterprises to maintain shutdown nuclear energy facilities in a save condition in order to solve budget planning problems. In the near future, an increase in operating expenses is expected due to an increase in the number of such facilities. To solve the problem econometric forecasting methods are used.Purpose of the research. This study is aimed to develop a methodology for estimating the costs of maintaining nuclear and radiation hazardous facilities in a safe condition and the safe storage of radioactive waste, considering the specifics of accounting at nuclear industry enterprises and forecasting such costs, taking into account plans for shutting down and decommissioning of facilities and removing accumulated radioactive waste from storage facilities in the future.Materials and methods. In the research there was developed the methodology of isolation from the overall structure costs, associated with maintaining shutdown facilities and storage facilities for radioactive waste of nuclear industry enterprises. A cumulative estimation of such costs has been carried out for facilities whose operation for the intended purpose has currently been discontinued. Based on obtained retrospective data, a correlation-regression model with structural changes was developed to predict the costs of maintaining nuclear energy facilities in a safe condition which are expected to be shut down in the future. The developed model allows considering the specifics of facilities, their level of radiation hazard and overall characteristics, the average level of wages at enterprises and the cost of resources.Results. Based on the plans for the shutdown and decommissioning of nuclear energy facilities and the disposal of radioactive waste from storage facilities, the costs of maintaining such facilities in a safe condition with a planning horizon up to 2050 have been forecasted. The results of calculations show that the costs for nuclear energy facilities (except for nuclear power plant units) will increase to 10 billion rubles per year by 2035 (in 2022 prices) and will significantly decrease after 2035 - up to 7.5 billion rubles per year. The reduction will be due to the transfer to a nuclear and radiation safe state of large facilities of radiochemical plants, as well as the conservation of sites for the placement of industrial uranium-graphite reactors. The costs of maintaining the storage facilities of accumulated radioactive waste in a safe condition will be reduced annually (almost linearly) as they are transferred to the disposal of the removed radioactive waste and the conservation of special radioactive waste facilities. By 2035, costs will be reduced from the current level of 5 billion rubles to 4.3 billion rubles per year.Conclusion. The results of the study confirm the high importance of the implementation of the Federal Target Program “Ensuring Nuclear and Radiation Safety for 2016-2020 and for the period up to 2035”, under which it is planned to decommission about 75 stopped nuclear and radiation hazardous facilities and transfer about 155 thousand cubic meters of radioactive waste to disposal.Актуальность проведенного исследования обуславливается необходимостью контроля и прогнозирования затрат предприятий на поддержание в безопасном состоянии остановленных объектов использования атомной энергии для решения задач бюджетного планирования. В ближайшие годы ожидается рост операционных затрат в связи с увеличением количества таких объектов. Для решения проблемы используются эконометрические методы прогнозирования.Цель исследования. Целью настоящей работы является разработка методики оценки затрат на поддержание в безопасном состоянии ядерно и радиационно опасных объектов и безопасное хранение радиоактивных отходов с учетом специфики ведения бухгалтерского учета на предприятиях атомной отрасли и прогнозирование таких затрат с учетом планов по останову и выводу из эксплуатации объектов и удалению накопленных радиоактивных отходов из пунктов хранения в будущем.Материалы и методы. В работе разработана методика для выделения из общей структуры затрат, связанных с поддержанием остановленных объектов и пунктов хранения радиоактивных отходов предприятий атомной отрасли. Выполнена совокупная оценка таких затрат для объектов, эксплуатация которых по проектному назначению в настоящий момент прекращена. На базе полученных ретроспективных данных разработана корреляционно-регрессионная модель со структурными изменениями для прогнозирования затрат на поддержание в безопасном состоянии объектов использования атомной энергии, остановке которых ожидается в будущем. Разработанная модель позволяет учитывать специфику объектов, их уровень радиационной опасности и габаритные характеристики, средний уровень заработной платы на предприятиях и стоимость ресурсов.Результаты. На основании планов по остановке и выводу из эксплуатации объектов использования атомной энергии и удалению радиоактивных отходов из пунктов хранения выполнено прогнозирование затрат на поддержание в безопасном состоянии таких объектов с горизонтом планирования до 2050 года. Результаты расчетов показывают, что затраты для объектов использования атомной энергии (кроме блоков атомных электростанций) к 2035 году вырастут до 10 млрд руб. в год (в ценах 2022 года) и значительно сократятся после 2035 года – до 7,5 млрд руб. в год. Сокращение будет обусловлено переводом в ядерно и радиационно безопасное состояние крупных объектов радиохимических заводов, а также консервации площадок размещения промышленных уран-графитовых реакторов. Затраты на поддержание в безопасном состоянии пунктов хранения накопленных радиоактивных отходов будут ежегодно сокращаться (практически линейно) по мере передачи на захоронение удаляемых РАО и консервации пунктов хранения особых радиоактивных отходов. К 2035 году затраты сократятся с текущего уровня 5 млрд руб. до 4,3 млрд руб. в год.Заключение. Полученные в рамках исследования результаты подтверждают высокую значимость реализации Федеральной целевой программы «Обеспечение ядерной и радиационной безопасности на 2016 – 2020 годы и на период до 2035 года», в рамках которой предполагается вывести из эксплуатации около 75 остановленных ядерно и радиационно опасных объектов и передать на захоронение около 155 тыс. куб. м. радиоактивных отходов

Электронные финансы и криптовалютный рынок

In an age of rapidly changing technological revolutions, where cryptocurrencies and blockchain play key roles, studying the dynamics of cryptocurrency markets at the government level is becoming an urgent need, which is not just a step into the future, but also an opportunity for countries to act forward, based on data analysis and forecasting global economic trends. Every aspect of cryptocurrency - from financial stability to technological innovation - has the potential to transform the global landscape. Studying the interaction of cryptocurrencies with national interests will not only help to determine the positions of countries in this context, but also formulate effective strategies for managing this rapidly developing economic segment. It is important to realize that those states that integrate cryptocurrency market analysis into their strategies can best adapt to the challenges of the modern world and promote their economic prosperity.The purpose of the research is to study how the introduction of digital money into the economy affects the interest of various countries in participating in trading in the cryptocurrency market. To identify the relationship between the integration of such assets into the economy and the desire of host countries to participate in cryptocurrency markets. Consequently, there is a need to analyze the mechanisms of interaction of large economic entities - states - with cryptocurrencies, as well as predict the likely responses in this context of research. Using panel data analysis, to conduct a study of the dynamics of the cryptocurrency market in the digital finance market using the example of 50 countries around the world. To identify the relationship between the attitudes of countries and the dynamics of the cryptocurrency market in order to suggest possible directions for the future development of the studied evolutionary economic sphere.Materials and methods. As a basis for the study, a balanced and informative set of indexes (17 indexes) was identified, which represents the key variables necessary for a more in-depth analysis of the dynamics of cryptocurrency markets in the context of various countries over a period of ten years (2013-2022). The “Cryptocurrency trading volume” index was chosen as the effective index. The set of indexes was selected based on their ability to reflect cryptocurrency trading volumes, investor activity, and each country’s level of involvement in cryptocurrency transactions. The impact of various factors on the volume of transactions with electronic money and digital financial assets was assessed using panel data analysis methods in the Gretl statistical analysis program.Results. As a result of the analysis using the panel data tool, three models were created: a pooled regression model, a fixed-effects model, and a random-effects model. The choice of the best model is made through testing special hypotheses - the Brisch-Pagan test and the Hausman test. The fixed effects model was preferable to the random effects model in this study. The reason is the fixed effects model’s ability to take into account the individual characteristics of each country in the sample, leading to more accurate results. Based on the study of individual fixed effects, three groups of countries were identified: those that have a positive impact on the volume of cryptocurrency trading (for example, the United States and Japan), countries with a neutral impact (for example, Germany), and countries where individual effects have a negative impact (for example, China and Russia).Conclusion. Overall results indicate that countries with advanced digital infrastructure and ease of use of electronic payments, as well as inflationary and cultural influences, may exhibit higher activity in cryptocurrency markets. Based on the fixed effects model and taking into account assumptions about the dynamics in different countries, general conclusions were formulated regarding the index analyzed in this study - the volume of cryptocurrency trading.В век быстро меняющихся технологических революций, где криптовалюты и блокчейн играют ключевые роли, изучение динамики криптовалютных рынков на государственном уровне превращается в настоятельную необходимость, являющейся не просто шагом в будущее, но и возможностью для стран действовать наперед, основываясь на анализе данных и прогнозировании мировых экономических тенденций. Каждый аспект криптовалюты – от финансовой стабильности до технологической инновации – имеет потенциал преобразовать мировой ландшафт. Исследование взаимодействия криптовалют с национальными интересами не только поможет определить позиции стран в этом контексте, но и сформировать эффективные стратегии для управления этим быстро развивающимся экономическим сегментом. Важно осознать, что те государства, которые интегрируют анализ криптовалютных рынков в свои стратегии, могут наилучшим образом адаптироваться к вызовам современного мира и способствовать своему экономическому процветанию.Цель исследования – изучить как внедрение цифровых денежных средств в экономику влияет на интерес разнообразных стран к участию в торгах на рынке криптовалют. Выявить взаимосвязи между интеграцией таких активов в экономику и стремлением принимающих стран к участию в криптовалютных рынках. Следовательно, возникает необходимость проанализировать механизмы взаимодействия крупных экономических субъектов – государств – с криптовалютами, а также предсказать вероятные ответные реакции в данном контексте исследования. Используя анализ панельных данных, провести исследование динамики криптовалютного рынка на рынке цифровых финансов на примере 50 стран мира. Выявить взаимосвязь между установками стран и динамикой криптовалютного рынка, чтобы предположить возможные направления для будущего развития исследуемой эволюционной экономической сферы.Материалы и методы. В качестве базы исследования был определен сбалансированный и информативный набор показателей (17 показателей), который представляет собой ключевые переменные, необходимые для более глубокого анализа динамики криптовалютных рынков в контексте различных стран в разрезе десяти лет (2013–2022 гг.). В качестве результативного показателя был выбран показатель «Объем криптовалютных торгов». Набор показателей был подобран с учетом их способности отражать объемы торгов криптовалютами, активность инвесторов и уровень вовлеченности каждой страны в криптовалютные операции. Оценка воздействия разнообразных факторов на объем транзакций с электронными деньгами и цифровыми финансовыми активами была выполнена с использованием методов анализа панельных данных в программе для статистического анализа «Gretl».Результаты. В результате проведенного анализа с использованием инструмента «панельные данные» были построены три модели: модель объединенной регрессии, модель с фиксированными эффектами и модель со случайными эффектами. Выбор наилучшей модели производится через тестирование специальных гипотез – теста Бриша-Пэгана и теста Хаусмана. Модель с фиксированными эффектами оказалась предпочтительнее модели со случайными эффектами в данном исследовании. Причина заключается в способности модели с фиксированными эффектами учитывать индивидуальные характеристики каждой страны в выборке, что приводит к более точным результатам. На основе исследования индивидуальных фиксированных эффектов было выявлено три группы стран: оказывающие положительное влияние на объем криптовалютных торгов (например, США и Япония), страны с нейтральным влиянием (к примеру, Германия), и страны, где индивидуальные эффекты оказывают негативное воздействие (например, Китай и Россия).Заключение. Общие результаты указывают на то, что страны с развитой цифровой инфраструктурой и удобством использования электронных платежей, а также влиянием инфляции и культурными особенностями, могут проявлять более высокую активность на криптовалютных рынках. На основе модели с фиксированными эффектами и учитывая предположения о динамике в различных странах, были сформулированы обобщающие выводы, касающиеся анализируемого в данном исследовании показателя – объема критповалютных торгов

Оценка влияния инвестиций в основной капитал на экономический рост северных субъектов Российской Федерации

The purpose of the study. Despite the fact that a significant amount of research work has been accumulated on northern and Arctic topics, there is a lack of relevant research on the relationship between investments in fixed assets and economic growth for the northern regions of the Russian Federation. At the same time, northern regions are a special object of management: the specificity of the North breaks the usual ideas and patterns, making standard approaches to managing economic growth unacceptable or less effective. Currently, in the practice of strategic planning of investment activities in the North, there is a formal approach to the development of relevant documents: investment strategies are not always developed for a long-term period, they are generally not updated, the semantic content remains focused on the existing structure of production, the specifics of investment activity are not sufficiently reflected when setting goals regarding the natural and material characteristics of investment flows. The goal of the paper was to obtain quantitative estimates of the impact of capital investments on the economic growth of the northern region, which will allow a more reasonable approach to determining the values of target indexes and establishing the economic effect of planned investments.Materials and methods. For the northern regions of the Russian Federation, a retrospective analysis of the implementation of the relationship between the level of investment and incremental capital intensity (investment costs per unit of absolute growth in the gross regional product), as well as the level of investment and growth of the gross regional product, was carried out. An analysis of regional panel data from 12 northern regions of the Russian Federation was carried out to determine the influence of resource, investment, and innovation factors on the economic growth of the northern region.Results. High levels of economic dynamics in the northern region can only be achieved with a larger volume of investment compared to other regions of the country. Thus, an increase in gross regional product above 3% in a northern region is usually observed if the level of investment significantly exceeds the Russian average, i.e. is more than 30%. Based on the results of the panel analysis, estimates of the influence of investment and innovation factors on the economic growth of the northern region were obtained: an increase in the level of investment by 10 percentage points corresponds to an increase in the gross regional product of the northern region by 1.1%, an increase in the share of innovative goods, works, services by 10 percentage points corresponds to an increase in the gross regional product by 1.6%, an increase in the share of gross value added by the section of the AllRussian Classifier of Economic Activities “Extraction of Minerals” in the gross regional product by 10 percentage points corresponds to an increase in gross regional product of 6.7%.Conclusion. The economic growth of the northern region is significantly influenced by the degree of concentration of the economy on extraction of minerals. The innovative activity of enterprises and increased investment levels have a positive impact on regional economic dynamics. The positive effect that occurs when the level of investment in neighboring regions increases is also important. The presence of “northern value appreciation” continues to be a feature of investment processes in the North.Цель исследования. Несмотря на то, что по северо-арктической тематике накоплен значительный объем исследовательских работ, отмечается недостаточность актуальных исследований о взаимосвязи инвестиций в основной капитал и экономического роста для северных субъектов Российской Федерации. При этом северные субъекты страны являются особым объектом управления: специфика Севера ломает привычные представления и закономерности, делает неприемлемыми или менее эффективными стандартные подходы к управлению экономическим ростом. В настоящее время в практике стратегического планирования инвестиционной деятельности на Севере наблюдается формальный подход к разработке соответствующих документов — инвестиционные стратегии не всегда разрабатываются на долгосрочный период, в основном не обновляются, в смысловом содержании сохраняется ориентация на сложившуюся структуру производства, специфика инвестиционной деятельности не находит достаточного отражения при постановке целей относительно натурально-вещественных характеристик инвестиционных потоков. Целью работы являлось получение количественных оценок влияния капитальных инвестиций на экономический рост северного субъекта, которые позволят при разработке документов стратегического планирования инвестиционной деятельности более обоснованно подходить к определению значений целевых показателей, устанавливать экономический эффект от запланированных инвестиций вложений.Материалы и методы. Для северных субъектов Российской Федерации выполнен ретроспективный анализ реализации взаимосвязи уровня инвестирования и приростной капиталоемкости (затрат инвестиций на единицу абсолютного прироста валового регионального продукта), а также уровня инвестирования и роста валового регионального продукта. Осуществлен анализ региональных панельных данных 12-ти северных субъектов Российской Федерации для определения влияния ресурсного, инвестиционного, инновационного факторов на экономический рост северного региона.Результаты. Высокие значения экономической динамики в северном субъекте могут быть достигнуты только при большем объеме инвестиций по сравнению с другими субъектами страны. Так, прирост валового регионального продукта выше 3% в северном субъекте обычно наблюдается в том случае, если уровень инвестирования значительно превышает среднероссийское значение, т.е. составляет более 30%. По результатам панельного анализа получены оценки влияния инвестиционно-инновационных факторов на экономический рост северного региона: увеличение уровня инвестирования на 10 п.п. соответствует приросту валового регионального продукта северного субъекта на 1.1%, увеличение доли инновационных товаров, работ, услуг на 10 п.п. соответствует приросту валового регионального продукта на 1.6%, увеличение доли валовой добавленной стоимости по разделу Общероссийского классификатора видов экономической деятельности «Добыча полезных ископаемых» в валовом региональном продукте на 10 п.п. соответствует приросту валового регионального продукта на 6.7%.Заключение. На экономический рост северного субъекта оказывает существенное влияние степень сконцентрированности экономики на добыче полезных ископаемых. Инновационная активность предприятий, повышение уровня инвестирования оказывают положительное влияние на региональную экономическую динамику. Немаловажным является положительный эффект, возникающий при увеличении уровня инвестирования у соседних регионов. Наличие «северного удорожания» продолжает оставаться особенностью инвестиционных процессов на Севере.

Оценка влияния разницы в возрасте в домохозяйствах одного поколения на возрастной уровень потребления

The available methods for calculating the age level of consumption focus on determining the level of consumption by children. At the same time, previous studies show a decrease in the level of consumption after retirement. From a research point of view, it is of practical interest to estimate the distortion of one-year age profile of consumption depending on the age difference between the adult members of the household. Among common episodic households, the paper compares the age profiles of consumption for households with two adults aged 18 to 80 years. The paper compares indexes of average per capita consumption, and estimates the level of age difference in households for the age level of consumption. The author introduces such a concept as “net consumption”, under the influence of which sensitivity to age is absorbed. To create “net consumption” in the general chronology, only households with a minimum age difference are examined.The purpose of the study. Estimation of the age level of consumption depending on the demographic characteristics of the household is little studied in modern literature. As a rule, the papers provide methods for assessing the level of children consumption. However, when creating age profiles of consumption, the age characteristics of households are not taken into account. The aim of the study is to assess the impact of the difference in the age of people living together in a household on the age profiles of consumption. Both in Russia and in the EU countries, the average difference in age between the first marriage is on average 2.5 years, and the largest difference can reach more than 30 years. From a statistical point of view, it is of practical interest to study the average per capita age level of consumption depending on the difference in the age of a married couple.Materials and methods. The source of data for the study is the Household Budget Survey (HBS) conducted by Rosstat for 2020. The paper compares age profiles of consumption created by the minimum age of the household, by the maximum, by the average, and by the classical method. In addition, the paper compares the age profiles created by the classical method, taking into account the limitation of the age difference between household members.Results. The results obtained from the 2020 HBS survey allow conclusions to be drawn about different age profiles depending on the proposed calculation methods. The results of the study showed that among households consisting of two people, almost a third of households (34.1%) have an age difference of more than 5 years. In the context of calculating one-year age profiles of consumption, a significant age difference in age will lead to a distortion of age profiles of consumption. Among households consisting of two people, the largest difference in the level of average per capita consumption between all households of two people and households of two people with an age difference of no more than 1 year is observed in early working ages (from 18 to 22 years). The introduced restrictions reduce the level of consumption by about a third at the age of 18-19 years. The introduced restrictions increase the average per capita level of consumption in the age group of 22-45 years by an average of 9.4% compared to classical calculations. The opposite situation is observed in the age group of 70-80 years old: the introduced restrictions reduce the average per capita level of consumption by 2.9%.Conclusion. The paper draws attention to the different results of the calculation of age consumption, depending on the methodological features. The author introduces the term “net age consumption”, which is calculated for households with an age difference between household members of no more than 1 year. Suggestions for estimating per capita consumption can be applied to model human consumption over the life cycle. At the same time, as a rule, the characteristics of households are far from the “model” consumption, which necessitates further study of the factors affecting the level of consumption depending on the characteristics of the household.Имеющиеся методики по расчету возрастного уровня потребления акцентируют внимание на определении уровня потребления детьми. При этом, полученные ранее результаты исследований свидетельствуют о снижении уровня потребления после выхода на пенсию. С исследовательской точки зрения практический интерес представляет оценка искажения однолетнего возрастного профиля потребления в зависимости от возрастной разницы между взрослыми членами домохозяйства. Среди генеральной совокупности домохозяйств в работе приводится сравнение возрастных профилей потребления для домохозяйств, состоящих из двух взрослых человек в возрастах от 18 до 80 лет. В работе приводится сравнение методов расчета среднедушевого уровня потребления, а также оценивается влияние возрастной разницы в домохозяйствах на возрастной уровень потребления. Автором вводится такое понятие как «чистое потребление», под которым подразумевается оценка потребления в конкретном возрасте. Для построения «чистого потребления» в генеральной совокупности рассматриваются только домохозяйства с минимальной разницей в возрасте.Цель исследования. Оценка возрастного уровня потребления в зависимости от демографических характеристик домохозяйства является малоизученной в современной литературе. Как правило, в работах приводятся способы оценки уровня потребления детей. Однако, при построении возрастных профилей потребления не учитываются возрастные особенности домохозяйств. Целью исследования является оценка влияния разницы в возрасте совместно проживающих в домохозяйстве на возрастные профили потребления. Как в России, так и в странах ЕС средняя разница в возрасте между вступлением в первый брак составляет в среднем 2,5 года, а наибольшая разница может достигать и более 30 лет. Со статистической точки зрения практический интерес представляет изучение среднедушевого возрастного уровня потребления в зависимости от разницы в возрасте семейной пары.Материалы и методы. Источником данных для исследования является Обследование бюджетов домашних хозяйств (ОБДХ), проводимого Росстатом за 2020 г. В работе приводятся сравнения возрастных профилей потребления, построенных по минимальному возрасту домохозяйства, по максимальному, по среднему, а также классическим методом. Кроме того, в работе проводится сравнение возрастных профилей, построенных классическим методом, с учетом ограничения возрастной разницы между членами домохозяйства.Результаты. Полученные результаты на основе обследования ОБДХ за 2020 г. позволяют сделать выводы о различных возрастных профилях в зависимости от предложенных методов расчета. Результаты исследования показали, что среди домохозяйств, состоящих из двух человек, почти треть домохозяйств (34,1%) имеют разницу в возрасте более 5 лет. В контексте расчета однолетних возрастных профилей потребления существенная возрастная разница в возрасте будет приводить к искажению возрастных профилей потребления.Среди домохозяйств, состоящих из двух человек, наибольшая разница в уровне среднедушевого потребления между всеми домохозяйствами из двух человек и домохозяйствами из двух человек с разницей в возрасте не более 1 года отмечается в ранних трудоспособных возрастах (с 18 до 22 лет). Вводимые ограничения снижают уровень потребления примерно на треть в возрастах 18–19 лет. Вводимые ограничение увеличивают среднедушевой уровень потребления в возрастной группе 22–45 лет в среднем на 9,4% по сравнению с классическими расчетами. Обратная ситуация наблюдается в возрастной группе 70–80 лет: вводимые ограничения снижают среднедушевой уровень потребления на 2,9%.Заключение. В работе обращается внимание на различные результаты расчета возрастного потребления в зависимости от методологических особенностей. Автором вводится термин «чистое возрастного потребление», которое рассчитывается для домохозяйств с возрастной разницей между членами домохозяйства не более 1 года. Предложения по оценке среднедушевого уровня потребления могут быть применены для моделирования потребления человека на протяжении жизненного цикла. При этом, как правило, характеристики домохозяйств далеки от «модельного» потребления, что обуславливает необходимость дальнейшего изучения факторов, влияющих на уровень потребления в зависимости от характеристик домохозяйств

Аспекты создания методологии управления цифровыми финансовыми активами

The purpose of the study is to highlight the key aspects necessary for the formation of a methodology for designing systems for managing trading operations over cryptocurrencies. The methodology of designing digital asset management systems defines a set of rules for using methods, models and algorithms required to build systems that solve the complex problem of managing trading operations over digital economy assets. For this purpose, the dynamics and trends of pricing of digital investment and financial assets are investigated to identify the peculiarities and specific patterns of cryptocurrency, taking into account the mathematical model of issuance in the conditions of a dynamic crypto-asset market, functioning continuously and forming cyclicality and wave structures.Materials and methods. The object of the study is the dynamics of value indicators of the market of digital financial assets and digital currencies. The subject of the study is methods, models and algorithms for automated monitoring and management of digital financial assets and cryptocurrencies. The methodological basis of the research is formed by blockchain technologies, modeling and mathematical statistics methods, artificial intelligence methods. The statistical information base of the research is formed on the basis of the history of Tradingview’s value quotations from international trading exchanges of digital currencies, as well as by Coinmarketcap and Coingecko cryptoasset market integrators. Problems of modeling processes in economic systems are considered, the problem of optimal control is defined. A critical analysis of the state in the tasks of economic modeling is carried out, taking into account the uncertainty caused by social and psychological reasons.Results. The proposed methodology offers a comprehensive solution to the problem of managing digital financial assets and other financial instruments based on blockchain technology. Digital currencies act as the management object of the proposed methodology, the initial information is a vector of parameters that determine the sensitivity of the system to the perturbing influences of the external environment and the requirements for the expected management results. In accordance with the scientific novelty of the research and methodology, a set of interrelated research stages is formed, consisting of an ordered cascade of methods, models and algorithms that perform preliminary analysis, processing and forecasting of financial time series of value indicators.Conclusion. New blockchain technologies and the emergence of Chat GPT (generative pre-trained transformer) pose new challenges to society, which hopes to utilize such solutions, including for economic tasks. With the help of prediction-free methods and artificial neural networks it is possible to design software systems, thanks to which it is possible to increase the efficiency of trading operations at optimal risks in automatic and automated mode of trade execution. The proposed methodology of management with auxiliary intellectual analysis of time series and application of combined method of decision-making allows managing the portfolio of a new asset class of digital currencies based on blockchain technologies. Taking into account the technical similarity of digital currencies with digital financial assets, it is possible to use the methodology also for the creation of digital financial asset management systems.Цель исследования – выделить ключевые аспекты, необходимые для формирования методологии проектирования систем управления торговыми операциями над криптовалютами. Методология проектироЦель исследования – выделить ключевые аспекты, необходимые для формирования методологии проектирования систем управления торговыми операциями над криптовалютами. Методология проектирования систем управления цифровыми активами определяет набор правил использования методов, моделей и алгоритмов, требуемых для построения систем, решающих комплексную проблему управления торговыми операциями над активами цифровой экономики. Для этого исследуются динамика и тренды ценообразования цифровых инвестиционно-финансовых активов для выявления особенностей и специфических закономерностей криптовалюты, учитывающих математическую модель эмиссии в условиях динамичного рынка криптоактивов, функционирующего непрерывно и формирующего цикличность и волновые структуры.Материалы и методы. Объектом исследования является динамика стоимостных показателей рынка цифровых финансовых активов и цифровых валют. Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы для автоматизированного мониторинга и управления цифровыми финансовыми активами и криптовалютами. Методологическую базу исследования составляют технологии блокчейн, методы моделирования и математической статистики, методы искусственного интеллекта. Статистическая информационная база исследований сформирована на основе истории котировок стоимостных показателей компании Tradingview с международных торговых биржевых площадок цифровых валют, а также интеграторами рынков криптоактивов Coinmarketcap и Coingecko. Рассмотрены проблемы моделирования процессов в экономических системах, определена задача оптимального управления. Проводится критический анализ состояния в задачах экономического моделирования с учетом неопределенности, обусловленной социальными и психологическими причинами.Результаты. В рамках предложенной методологии предлагается комплексное решение задачи управления цифровыми финансовыми активами и другими финансовыми инструментами, построенными на блокчейн-технологии. В качестве объекта управления предлагаемой методологии выступают цифровые валюты, исходная информация – вектор параметров, определяющих чувствительность системы к возмущающим воздействиям внешней среды и требования к ожидаемым результатам управления. В соответствии с научной новизной исследования и методологией формируется набор взаимосвязанных этапов исследования, состоящий из упорядоченного каскада методов, моделей и алгоритмов, которые осуществляют предварительный анализ, обработку и прогнозирование финансовых временных рядов стоимостных показателей.Заключение. Новые блокчейн-технологии и появление Chat GPT (generative pre-trained transformer, генеративный предварительно обученный трансформер) бросает все новые вызовы обществу, которое надеется задействовать такие решения в том числе для задач экономики. С помощью безпрогнозных методов и искусственных нейронных сетей возможно проектировать программные системы, благодаря которым достигается повышение эффективности торговых операций при оптимальных рисках в автоматическом и автоматизированном режиме исполнения торговых поручений. Предложенная методология управления со вспомогательным интеллектуальным анализом временных рядов и применением комбинированного метода принятия решений, позволяет управлять портфелем нового класса актива цифровых валют, построенных на блокчейн-технологиях. Учитывая техническое сходство цифровых валют с цифровыми финансовыми активами, возможно использование методологии также и для создания систем управления ЦФА.вания систем управления цифровыми активами определяет набор правил использования методов, моделей и алгоритмов, требуемых для построения систем, решающих комплексную проблему управления торговыми операциями над активами цифровой экономики. Для этого исследуются динамика и тренды ценообразования цифровых инвестиционно-финансовых активов для выявления особенностей и специфических закономерностей криптовалюты.Материалы и методы. Объектом исследования является динамика стоимостных показателей рынка цифровых финансовых активов и цифровых валют. Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы для автоматизированного мониторинга и управления цифровыми финансовыми активами и криптовалютами. Рассмотрены проблемы моделирования процессов в экономических системах, определена задача оптимального управления. Проводится критический анализ состояния в задачах экономического моделирования с учетом неопределенности, обусловленной социальными и психологическими причинами.Результаты. В рамках предложенной методологии предлагается комплексное решение задачи управления цифровыми финансовыми активами и другими финансовыми инструментами, построенными на блокчейн-технологии. В качестве объекта управления предлагаемой методологии выступают цифровые валюты, исходная информация – вектор параметров, определяющих чувствительность системы к возмущающим воздействиям внешней среды и требования к ожидаемым результатам управления. В соответствии с научной новизной исследования и методологией формируется набор взаимосвязанных этапов исследования, состоящий из каскада методов, моделей и алгоритмов, которые осуществляют предварительный анализ, обработку и прогнозирование финансовых временных рядов стоимостных показателей.Заключение. С помощью безпрогнозных методов и искусственных нейронных сетей возможно проектировать программные системы, благодаря которым достигается повышение эффективности торговых операций при оптимальных рисках в автоматическом и автоматизированном режиме исполнения торговых поручений. Новые технологии и появление Chat GPT бросает все новые вызовы обществу, которое надеется задействовать такие решения в том числе и для задач прогнозирования экономики

Оценка статистического распределения показателей структуры бюджетных инвестиций

The purpose of the study is to substantiate methodological approaches for conducting a statistical study of the structure of budget investments and their approbation at the level of the regions of the Russian Federation on the basis of an assessment of data available in official statistical and administrative records on indexes of the composition of budget investments, analyzing scientific papers devoted to the study of the structure of investments, identifying and systematizing signs of gradation of budget investments for development and analysis their complex structure. The methodological proposals formed were the basis for the application of methods of multidimensional statistical analysis of the distribution of the regions of the Russian Federation by indexes of the structure of budget investments to determine territorial differences in the implementation of state investment programs of socio-economic development.Materials and methods. The study used theoretical methods: analysis, synthesis, comparison of sources of information about budget investments, as well as mathematical and statistical research methods: structural and dynamic analysis, descriptive statistics, multidimensional grouping, cluster analysis.Results. Based on the analysis of regulatory and legal documentation, scientific literature on the research topic, author’s publications, a classification of indexes of the structure of budget investments was formed. The structural and dynamic analysis of the index “Investments in fixed assets by sources of financing” (in the total amount of funds, in comparison with budget funds, by levels of budget expenditures of investments in fixed assets: federal budget, funds from the budget of the regions of the Russian Federation, local budget) was carried out for 2005-2009 and 2013-2021. The variability of the share of expenditures from the federal and regional budgets is revealed, which may be related to the implementation of state regulation measures in the redistribution of investment resources at the federal and regional levels. Using the methods of descriptive statistics, multidimensional grouping, clustering, a comprehensive analysis of the statistical distribution of indexes of budget investments by regions for the period 2015-2021 is presented, resulting in four clusters, an assessment of qualitative differences in the structure of budget investments by selected clusters is given.Conclusion. In this paper, a methodological toolkit is proposed for a full-system representation of the composition of budget investments, provided with the capabilities of official statistical and administrative accounting and allowing organizing the totality of indexes of the structure of budget investments by territorial division, by sources of financing, by spending directions. The practical significance of the study consists in a proven assessment of the statistical distribution of indexes of the structure of budget investments by the share of budget investments in the total volume of investments in fixed assets (own and attracted funds), as well as by budget levels (federal, regional and local levels), identified spatial and dynamic changes in the selected cluster groups of the Russian Federation regions. Executive authorities and local self-government bodies in the formation and implementation of budgets in the areas of spending budget investments in order to increase their socio-economic effectiveness can apply the results obtained.Цель исследования состоит в обосновании методических подходов для проведения статистического исследования структуры бюджетных инвестиций и их апробации на уровне субъектов Российской Федерации на основе оценки имеющихся в официальном статистическом и административном учете данных о показателях состава бюджетных инвестиций, проведении анализа научных работ, посвященных исследованию структуры инвестиций, выявлении и систематизации признаков градации бюджетных инвестиций для разработки и анализа их комплексной структуры. Сформированные методические предложения явились основой применения методов многомерного статистического анализа распределения субъектов Российской Федерации по показателям структуры бюджетных инвестиций для определения территориальных различий в реализации государственных программ инвестирования социально-экономического развития.Материалы и методы. В исследовании использовались теоретические методы: анализ, синтез, сопоставление источников информации о бюджетных инвестициях, а также математико-статистические методы исследования: структурно-динамический анализ, дескриптивный статистический анализ, многомерная группировка, кластерный анализ.Результаты. На основе анализа нормативно-правовой документации, научной литературы по теме исследования, авторских публикаций сформирована классификация показателей структуры бюджетных инвестиций. Проведен структурно-динамический анализ показателя «Инвестиции в основной капитал по источникам финансирования» (в общем объеме средств, в сопоставлении с бюджетными средствами, по уровням бюджетных расходов инвестиций в основной капитал: федеральный бюджет, средства из бюджета субъектов Российской Федерации, местного бюджета), за 2005-2009 гг. и 2013-2021гг. Выявлена вариативность доли расходов из федерального и регионального бюджетов, обусловленная реализацией мероприятий государственного регулирования в перераспределении инвестиционных ресурсов федерального и регионального уровней. С помощью методов дескриптивного статистического анализа, многомерной группировки, кластеризации представлен комплексный анализ статистического распределения показателей бюджетных инвестиций по регионам за период 2015-2021 гг., в результате чего выделены четыре кластера, дана оценка качественных различий структуры бюджетных инвестиций по выделенным кластерам.Заключение. В данной работе предложен методический инструментарий полносистемного представления состава бюджетных инвестиций, обеспеченного возможностями официального статистического и административного учета. Позволяющий упорядочивать совокупность показателей структуры бюджетных инвестиций по территориальному делению, по источникам финансирования, по направлениям расходования. Практическая значимость исследования заключается в апробированной оценке статистического распределения показателей структуры бюджетных инвестиций по доле бюджетных инвестиций в общем объеме инвестиций в основной капитал (собственные и привлеченные средства), а также по уровням бюджета (федерального, регионального и местного уровней), выявленных пространственно-динамических изменениях по выделенным кластерным группам субъектов Российской Федерации. Полученные результаты могут быть применимы органами исполнительной власти и местного самоуправления при формировании и реализации бюджетов по направлениям расходования бюджетных инвестиций в целях повышения их социально-экономической результативности

DEA-модель для оценки эффективности реализации национального проекта «Демография» на территории Приволжского федерального округа

Purpose of the study. From 2018 to 2024 on the territory of the Russian Federation there are national projects in key areas of social policy. In 2025, it is planned to sum up the results of the implementation of these national projects. The presented study focuses on the intermediate results of the national project implementation “Demography”.The purpose of the study is to assess the effectiveness of the national project implementation “Demography” in the Volga Federal District as of 2021.Materials and methods. The methodological basis of the study was the non-parametric method for evaluating the effectiveness of Data Envelopment Analysis (DEA). An input-oriented model was used to increase the inputs without changing the outputs. The target index for the implementation of the national project - the total birth rate - was used as a performance index. Indexes-factors are selected taking into account the possibility of a potential impact on fertility. Among them: general marriage rates; the level of employment of the population of working age; real monetary income of the population; consumer spending on average per capita per month; the number of families who received housing, premises and improved their living conditions during the year.The information base of the study is the data of the Federal State Statistics Service.Results. The regions of the Volga Federal District that are effective and inefficient in terms of achieving the target index for the implementation of the national project “Demography” are identified and their typology is carried out. The group of leading regions close to the implementation of the national project in full includes the Republic of Mari El, the Udmurt Republic and the Orenburg region. They act as benchmarks for other regions of the district in achieving the planned target index for the national project implementation. The group of “hybrid regions”, which includes seven entities, has the ability to ensure the execution of the national project by the end of its implementation period. Four “outsider regions” have the main problems in achieving the targets of the national project “Demography”, including the Republic of Mordovia, with an efficiency coefficient value of 0,742.Цель исследования. С 2018 по 2024 гг. на территории Российской Федерации действуют национальные проекты по ключевым направлениям социальной политики. В 2025 году планируется подведение итогов реализации этих национальных проектов. Представленное исследование акцентирует внимание на промежуточных итогах реализации национального проекта «Демография».Цель исследования – оценка эффективности реализации национального проекта «Демография» на территории Приволжского федерального округа по состоянию на 2021 год.Материалы и методы. Методологической основой исследования послужил непараметрический метод оценки эффективности Data Envelopment Analysis (DEA). Была использована модель, ориентированная на вход, позволяющая увеличить показатели входов без изменения показателей выходов. В качестве результативного показателя использован целевой показатель реализации национального проекта – суммарный коэффициент рождаемости. Показатели-факторы отобраны с учетом возможности потенциального влияния на рождаемость. Среди них: общие коэффициенты брачности; уровень занятости населения в трудоспособном возрасте; реальные денежные доходы населения; потребительские расходы в среднем на душу населения в месяц; число семей, получивших жилье, помещения и улучшивших жилищные условия за год.Информационная база исследования – данные Федеральной службы государственной статистики.Результаты. Определены субъекты Приволжского федерального округа, являющиеся эффективными и неэффективными с позиции достижения целевого показателя реализации национального проекта «Демография» и осуществлена их типологизация. К группе регионов-лидеров, близкой к реализации национального проекта в полном объеме, относятся Республика Марий Эл, Удмуртская Республика и Оренбургская область. Они выступают в качестве ориентиров для других регионов округа в достижении запланированного целевого показателя реализации национального проекта. Группа «гибридных регионов», включающая семь субъектов, имеет возможность обеспечить выполнение национального проекта к окончанию сроков его реализации. Основные проблемы в достижении целевых показателей национального проекта «Демография» имеют четыре «региона-аутсайдера», среди которых Республика Мордовия, со значением коэффициента эффективности 0,742

Статистика как инструмент идейного противоборства

The relevance of the study lies in the fact that only with a competent comprehensive assessment of quantitative parameters, their qualitative interpretation is possible. Statistics acts as such a tool.The purpose of the study. The purpose of this paper is to study opinions and approaches in the use of statistics as a tool for assessing phenomena and processes.Materials and methods. In the course of the study, the main directions of statistics as a tool for working with data were studied. The most common and practically justified is the use of statistics as a tool of cognition, management, propaganda and control. The result of the interpretation of statistical data primarily depends on the degree of objectivity and the level of literacy of those who work with the data: both at the initial stage of the formation of the initial data set, and at the stage of explaining the resulting values.Results. It is revealed that the same parameters (proportions) can be interpreted in completely different ways. Such differences are formed both from the subjectivity of the perception of these data, and from the degree of study of the material. As a result, there is a field for discrepancies and discussion.Conclusion. In order to obtain a qualitative analysis and interpretation of phenomena and processes, serious knowledge is needed, backed up by a substantial study of the subject area – only in this case statistical data can become a “mirror” reflecting the realities.Актуальность проведенного исследования заключается в том, что только при грамотной всесторонней оценке количественных параметров возможна их качественная интерпретация. Статистика выступает в качестве такого инструмента.Цель исследования. Целью данной работы является изучение мнений и подходов в использовании статистики как инструмента оценки явлений и процессов.Материалы и методы. В ходе исследования изучены основные направления статистики как инструмента работы с данными. Наиболее распространенными и практически обосновываемыми является использование статистики как инструмента познания, управления, пропаганды и контроля. Результат интерпретации статистических данных первую очередь зависит от степени объективности и уровня грамотности тех, кто работает с данными: как на начальном этапе формирования исходного массива данных, так и на этапе объяснения получившихся значений.  Результаты. Выявлено что одни и те же параметры (пропорции) могут быть интерпретированы совершенно по-разному. Подобные различия складываются как из субъективизма восприятия этих данных, так и из степени проработки материала. Как результат возникает поле для разночтений и дискуссии.Заключение. Для получения качественного анализа и интерпретаций явлений и процессов необходимы серьезные знания, подкрепленные существенной проработкой предметной области – только в таком случае статистические данные смогут стать «зеркалом», отражающим реалии

К вопросу об актуальности статистики информационно-коммуникационных технологий в контексте цифровой трансформации экономики

Purpose of the study. The process of qualitative transformation of the economy under the influence of information and communication technologies is called digital transformation. The change of the economic paradigm in the technocratic context raises the question of whether the existing statistical methodology can still be applied objectively and effectively to the study of the subject area in the new conditions. The purpose of the article is to assess the relevance of statistics in the field of information and communication technologies as an information source for analyzing the digital transformation of the economy, taking into account its industry specifics.Materials and methods. To clarify the depth of this problem, there seems to be no better way than to carry out an analysis using statistical data collected and published by the Federal State Statistics Service. As statistical tools, descriptive statistics indexes are used to describe particular indicators, one of the methods of multivariate statistical analysis for obtaining a classification according to a number of characteristics (cluster hierarchical analysis) and, finally, a method for calculating an integral index that can rank the units of the analyzed population formed according to the type of economic activities (18 units), simultaneously for all of its constituent indicators.Results. The system of statistical indexes formed during the analysis included four thematic groups of indexes: a) IT infrastructure and access to it; b) the level and direction of use of IT services; c) availability and qualifications of IT specialists; d) information security. The calculation of descriptive statistics showed that all groups (with the exception of indexes of the presence and qualifications of IT specialists) are homogeneous; comparison of the values of the arithmetic mean and the median does not make it possible to declare any significant asymmetry in their distribution. Cluster hierarchical analysis was carried out by the Ward method using the Minkowski metric, which made it possible to obtain two approximately equal in size industry clusters and one mono-cluster, consisting of a type of activity in the field of information and communication. The resulting grouping, however, could not definite answer the question of the priority of some industries over others in the digital transformation of their constituent organizations. To solve this problem, an integral index was developed, which included the most significant indexes of each of the groups (selected by experts). As a result of calculating the values of this integral index based on the arithmetic weighted average, a ranked series was obtained, transformed into a typological grouping, the leader of which is activity in the field of information and communication, the outsider is agriculture. An analysis of this grouping made it possible to draw a very curious conclusion: in general, in the analyzed set of types of economic activity, there is a clear trend or dependence - the closer the industry is to the sphere of material production, the lower its inherent value of the integral index of digital transformation.Conclusion. The analysis carried out convincingly showed the significant possibilities of information and communication technology statistics as an information source for analyzing the process of digital transformation of the economy in the sectoral context. At the same time, the dynamism of the analyzed subject area determines the prerequisites for revising the system of statistical indexes in order to update it and increase the efficiency of publishing the results of surveys in the field of information and communication technologiesЦель исследования. Процесс качественного преобразования экономики под влиянием информационно-коммуникационных технологий получил название цифровой трансформации. Смена экономической парадигмы в технократическом контексте ставит вопрос о том, может ли существующая статистическая методология все так же объективно и эффективно применяться для исследования предметной области в новых условиях. Цель статьи – оценка актуальности статистики сферы информационно-коммуникационных технологий как информационного источника анализа цифровой трансформации экономики с учетом ее отраслевых особенностей.Материалы и методы. Для выяснения глубины этой проблемы не представляется лучшего пути, чем осуществить анализ, использовав статистические данные, собираемые и публикуемые Федеральной службой государственной статистики. В качестве статистического инструментария задействованы показатели дескриптивной статистики для описания частных индикаторов, один из методов многомерного статистического анализа для получения классификации по ряду признаков (кластерный иерархический анализ) и, наконец, метод расчета интегрального показателя, способного проранжировать единицы анализируемой совокупности, сформированной по признаку вида экономической деятельности (18 единиц), одновременно по всем входящим в его состав индикаторам.Результаты. Сформированная в процессе анализа система статистических показателей включила четыре тематические группы показателей: а) ИТ-инфраструктуры и доступа к ней; б) уровня и направления использования ИТ-сервисов; в) наличия и квалификации ИТ-специалистов; г) информационной безопасности. Расчет дескриптивных статистик показал, что все группы (исключение составляют индикаторы наличия и квалификации ИТ-специалистов) являются однородными; сравнение значений среднего арифметического и медианы не дает возможности заявлять о какой-либо существенной асимметрии их распределения. Кластерный иерархический анализ осуществлен методом Уорда с использованием метрики Минковского, что позволило получить два примерно равных по размеру отраслевых кластера и один моно-кластер, состоящий из вида деятельности в области информации и связи. Полученная группировка, однако, не смогла однозначно ответить на вопрос о приоритете одних отраслей перед другими в деле цифровой трансформации составляющих их организаций. Для решения этой проблемы разработан интегральный показатель, который включил в себя наиболее значительные индикаторы каждой из групп (выбраны экспертным путем). В результате расчета значений этого интегрального показателя на основе среднего арифметического взвешенного получен ранжированный ряд, преобразованный в типологическую группировку, лидер которой – деятельность в области информации и связи, аутсайдер – сельское хозяйство. Анализ этой группировки позволил сделать весьма любопытный вывод: в целом по анализируемой совокупности видов экономической деятельности прослеживается явная тенденция или зависимость – чем ближе отрасль к сфере материального производства, тем ниже свойственное ей значение интегрального показателя цифровой трансформации.Заключение. Проведенный анализ убедительно показал существенные возможности статистики информационно-коммуникационных технологий в качестве информационного источника анализа процесса цифровой трансформации экономики в отраслевом разрезе. Вместе с тем динамичность анализируемой предметной области обусловливает предпосылки к пересмотру системы статистических показателей с целью ее актуализации и повышению оперативности публикации результатов обследований сферы информационно-коммуникационных технологий

Регионы Приволжского федерального округа: оценка эффективности социально-экономической политики на основе качества жизни населения

Purpose of the study. The socio-economic policy of the state is a purposeful activity for the redistribution of resources in order to achieve the well-being of the population. Its purpose is to solve the socio-economic problems of the population in the field of maintaining a decent standard of living, ensuring employment of the population, regulating labor relations, social protection and development of sectors of the social sphere. The purpose of the study is a statistical analysis of the life quality of the population of the Volga Federal District to assess the effectiveness of the ongoing socio-economic policy.Materials and methods. The methodological basis of the study was the aggregation method, which makes it possible to calculate indicators of advantages: advance, parity and lag behind the Russian average level. The calculation of the integral assessment was carried out without taking into account the weighting coefficients of the life quality components. To assess the life quality of the population, 10 parameters have been identified that affect key areas of social policy: financial situation, labor activity, housing conditions, life safety, public health, education, culture, transport infrastructure, information and communication resources, and the life potential of the population. Each quality of life parameter is characterized by a range of private indexes. The information base of the study is data from the Federal State Statistics Service.Results. The calculation results confirm the high differentiation of the regions of the Volga Federal District in terms of life quality parameters of the population. Not a single region of the Volga Federal District has been identified with stable behavior of the indicator of advantages. Only two regions of the Volga Federal District have an integral index value greater than one: Nizhny Novgorod region and the Republic of Mari El. For most life quality parameters, these regions are ahead of the Russian average. In other regions of the Volga Federal District, the values of integral indexes are less than one, which indicates a lag behind the Russian average level of various life quality parameters. The region with the lowest integral assessment value is the Republic of Mordovia.Цель исследования. Социально-экономическая политика государства является целенаправленной деятельностью по перераспределению ресурсов с целью достижения благополучия населения. Её предназначение – решение социально-экономических проблем населения в области поддержания достойного уровня жизни, обеспечения занятости населения, регулирования трудовых отношений, социальной защиты и развития отраслей социальной сферы.Цель исследования – статистический анализ качества жизни населения Приволжского федерального округа для оценки эффективности проводимой социально-экономической политики.Материалы и методы. Методологической основой исследования послужил метод агрегирования, позволяющий рассчитать индикаторы преимуществ: опережение, паритет и отставание от среднероссийского уровня. Вычисление интегральной оценки осуществлялось без учета весовых коэффициентов компонентов качества жизни. Для оценки качества жизни населения выделено 10 параметров, затрагивающих ключевые направления социальной политики: финансовое положение, трудовая деятельность, жилищные условия, безопасность жизни, здоровье населения, образование, культура, транспортная инфраструктура, информационно-коммуникационные ресурсы, жизненный потенциал населения. Каждый параметр качества жизни характеризуется спектром частных показателей.Информационная база исследования – данные Федеральной службы государственной статистики.Результаты. Результаты расчетов подтверждают высокую дифференциацию регионов ПФО по параметрам качества жизни населения. Не выявлено ни одного региона ПФО со стабильным поведением индикаторов преимуществ. Только два региона ПФО имеют значение интегрального показателя больше единицы: Нижегородская область и Республика Марий Эл. По большинству параметров качества жизни в этих регионах наблюдается опережение относительно среднероссийского уровня. По остальным регионам ПФО значения интегральных показателей меньше единицы, что свидетельствует об отставании от среднероссийского уровня различных параметров качества жизни. Регионом с самым низким значением интегральной оценки является Республика Мордовия