Modeling Persistent Time Series of the Gold Price in US Dollars

Петерс Эдгар Э. Фрактальный анализ финансовых рынков / Э.Э. Петерс. – Москва : Инернет-Трейдинг, 2004. – 304 с. 2. Федер Е. Фракталы / Е. Федер. – М.: УРСС: ЛЕНАНД, 20014. – 264 с. 3. Злотник А.А. Эмпирическое исследование показателя Херста // Прикладная эконометрика, 2007, №1(5). – С. 20-29. 4. Бутаков В. Оценка уровня стохастичности временных рядов произвольного происхождения при помощи показателя Херста / В. Бутаков, А. Граковский // Computer Modelling and New Technologies. –2005, Vol.9, No.2. – P. 27 – 32. 5. Перцовский О.Е. Моделирование валютных рынков на основе процессов с длинной памятью: Препринт WP2/2004/03 / О.Е. Перцовский. – М: ГУ ВШЭ, 2003. — 52 с. 6. Горшков В.Л. О персистентности параметров ориентации земли / В.Л. Горшков, Н.О. Миллер, А.Н. Баушев, В.М. Воротков // Известия ГАО РАН СПб. – 1998. – №213. – С. 269-272. 7. Дербенцев В.Д. Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних та структурних характеристик економічних систем: [монографія] / В.Д. Дербенцев, О.А. Сердюк, В.М. Соловйов, О.Д. Шарапов – Черкаси: Брама-Україна, 2010. – 287 с. 8. Найман Э. Расчет показателя Херста с целью выявления трендовости (персистентности) финансовых рынков и макроэкономических показателей. / Э. Найман – [Електронний ресурс]: naymanerik.livejournal.com›84706.html 9. Зиненко А.В. R/S анализ на фондовом рынке / А.В. Зиненко – Бизнес информатика . – 2012. – №3(21). – С. 24-30. 10. Бескровний О.І., Тернов С.О., Фортуна В.В. Оцінка персистентності часового ряду курсу гривні до долару США / Вісник університету «Україна». Серія: Інформатика, обчислювальна техніка та кібернетика. Науковий журнал / Київ: Університет «Україна», 2019. – № 2 (23). – С. 313-321.У роботі аналізується коливання ціни золота в доларах США за період 02.01.08-11.11.10. Знайдено показник Херста для такого часового ряду. Показано, що часовий ряд ціни золота є персистентним. Це вказує на наявність довгої пам’яті для часового ряду ціни золота. Показано, що показник Херста незначно зменшується в залежності від максимального інтервалу усереднення.The paper analyzes the fluctuations in the price of gold in US dollars for the period 02.01.08-11.11.10. For the study we will use the so-called R/S analysis or the method of normalized scale or the method of Hearst. In the analysis of a series of length N=720, taking into account partial intervals with lengths l: 2; 3; 4; 5; 6; 8; 9; 10; 12; 15; 18; 24; 30; 36; 40; 45; 60; 80; 120; 360 found Hearst index H=0,58H is close to the Hearst index of stock indices and many exchange rates. The corresponding equation has the form y=0,5405x-0,2813,R^2=0,9985 . Hearst H=0,54 is greater than 0.5, so the series is persistent, ie it has a long memory. For many exchange rates and stock indices, Hearst's long-term memory has been identified. So we can hope that such markets are fractal

ОЦІНКА СУЧАСНОГО СТАНУ КАНАЛУ ОЧІКУВАНЬ МОНЕТАРНОГО ТРАНСМІСІЙНОГО МЕХАНІЗМУ УКРАЇНИ

The article focuses on the main features of the expectations (trust) channel of the monetary transmission mechanism of Ukraine. Its assessment in the present conditions has been made. There has been considered the formation of the economic behaviour of the economic agent in the context of its inflation expectations taking into account currency exchange, inflation and interest rate risks as well as and risk of capital and profit loss. The thesis of crossing the channels of monetary transmission mechanism which greatly complicates financial architectonics and makes it impossible to apply one-dimensional instruments for inflation targeting. The dollarization indices have been calculated: IMF dollarization and assets replacement index. Their dynamics has been examined from 2005 to 2014 by year and from January 2014 to September 2015 by month.  The dollarization growing tendency has been determined. The model of expectations channel has been built up with neural networks. The impropriety of application the vector autoregression (VAR) method under current conditions of Ukraine for studying channel expectations as the loss by a large number of banks their solvency and suspension or delay in the payment on deposits distorts confidence of economic agents in the banking system.В статье раскрыты основные характеристики канала ожиданий (доверия) монетарного трансмиссионного механизма Украины, осуществлена его оценка в современных условиях. Рассмотрено формирование типа экономического поведения экономического агента в контексте инфляционных ожиданий с учётом валютного, инфляционного и процентного рисков, а также риска потери капитала и прибылей. Обоснован тезис о пересечении каналов монетарного трансмиссионного механизма, что значительно усложняет финансовую архитектонику и не даёт возможность применять одномерные инструменты во время инфляционного таргетирования. Рассчитаны индексы долларизации. Построена модель канала ожиданий методом нейронных сетей. Обоснована некорректность применения метода векторной авторегрессии (VAR) в современных условиях.У статті розкрито основні характеристики каналу очікувань (довіри) монетарного трансмісійного механізму України, здійснено його оцінку у сучасних умовах. Розглянуто формування типу економічної поведінки економічного агента у контексті його інфляційних очікувань з урахуванням валютного, інфляційного та процентного ризиків, а також ризику втрати капіталу та прибутків. Обґрунтовано тезу про перетинання каналів монетарного трансмісійного механізму, яке значно ускладнює фінансову архітектоніку та не дає можливість застосовувати одновимірні інструменти під час інфляційного таргетування. Розраховано індекси доларизації. Побудовано модель каналу очікувань методом нейронних мереж. Обґрунтовано некоректність застосування методу векторної авторегресії (VAR) у сучасних умовах

The Impact of Institutions and Spatial Effects on Entrepreneurship in the Russian Regions

It is essential to develop entrepreneurship in Russia, both to promote economic growth of the country and its regions, and to create jobs and opportunities for highly qualified personnel. At the same time, institutions and spatial concentration of business are known to affect enterprise activity. The aim of our research is to estimate the role of institutional factors and spatial concentration in entrepreneurial activity in Russia’s regions. We use panel data for 80 Russian regions covering the period from 2008 to 2018 and apply the system generalized method of moments. Our main contribution to the research on Russian regions is that in addition to institutional factors we estimate spatial effects, while performing a comprehensive analysis of entrepreneurial activity, i. e. considering small, medium, and large enterprises. The results of the empirical analysis show that the impact of institutional factors on entrepreneurship in Russia is varied. The number of economic crimes in the region negatively and significantly affects medium and large business. Corruption is found to be significant only for large business, while the level of the banking system and the risk index positively affect firms of all sizes. We also reveal a positive impact of entrepreneurship in the neighboring regions on the entrepreneurial activity in the region under consideration and confirm that spatial effects decline with distance. We conclude that institutional and spatial factors deserve attention while elaborating and implementing economic policy measures aimed at development of entrepreneurial activity. The heterogeneity of the development of entrepreneurship in the regions indicates the need for a differentiated policy in the field of entrepreneurship. An effective policy for one region may not be suitable for other regions, so government support should differ depending on the situation and the recipient. The results of our research can be useful for designing regional economic policy.Развитие предпринимательства в России важно как для экономического роста регионов и страны в целом, так и создания рабочих мест и возможностей профессиональной реализации высококвалифицированных сотрудников. В то же время институты и пространственная концентрация предприятий получили внимание в литературе как факторы, влияющие на деятельность фирм. Целью нашего исследования является оценка влияния институциональных факторов и пространственных эффектов на предпринимательскую активность в регионах России. Для этого мы используем панельные данные по 80 субъектам Российской Федерации с 2008 по 2018 г. и применяем системный обобщенный метод моментов. Основной вклад нашей работы заключается в том, что мы оцениваем влияние как институциональных факторов, так и пространственных эффектов, на предпринимательство в регионах России, при этом всесторонне рассматривая уровень предпринимательской активности, а именно в разрезе малого, среднего и крупного бизнеса. В результате проведенного исследования были выявлены некоторые аспекты влияния институциональных факторов на предпринимательство в России. Так, число экономических преступлений в регионе является отрицательно значимой переменной для среднего и крупного предпринимательства. Показатель коррупции значим только для крупного бизнеса, а развитость банковской среды и средневзвешенный индекс риска в регионе оказывают положительное влияние на все три уровня предпринимательской активности. Также, согласно полученным результатам, наблюдается положительное влияние предпринимательской активности в соседних регионах на предпринимательскую активность в исследуемом регионе и затухание пространственных эффектов при увеличении расстояния между регионами. Неоднородность развития предпринимательства в регионах говорит о необходимости проведения дифференцированной политики в сфере предпринимательства. Эффективная политика для одного региона может не подходить для иных регионов, поэтому государственная поддержка должна различаться в зависимости от ситуации и получателя. Таким образом, при проведении региональной политики, направленной на развитие предпринимательской активности, целесообразно принимать во внимание пространственные и институциональные факторы. Результаты исследования будут полезны для разработки региональной экономической политики.Развитие предпринимательства в России важно как для экономического роста регионов и страны в целом, так и создания рабочих мест и возможностей профессиональной реализации высококвалифицированных сотрудников. В то же время институты и пространственная концентрация предприятий получили внимание в литературе как факторы, влияющие на деятельность фирм. Целью нашего исследования является оценка влияния институциональных факторов и пространственных эффектов на предпринимательскую активность в регионах России. Для этого мы используем панельные данные по 80 субъектам Российской Федерации с 2008 по 2018 г. и применяем системный обобщенный метод моментов. Основной вклад нашей работы заключается в том, что мы оцениваем влияние как институциональных факторов, так и пространственных эффектов, на предпринимательство в регионах России, при этом всесторонне рассматривая уровень предпринимательской активности, а именно в разрезе малого, среднего и крупного бизнеса. В результате проведенного исследования были выявлены некоторые аспекты влияния институциональных факторов на предпринимательство в России. Так, число экономических преступлений в регионе является отрицательно значимой переменной для среднего и крупного предпринимательства. Показатель коррупции значим только для крупного бизнеса, а развитость банковской среды и средневзвешенный индекс риска в регионе оказывают положительное влияние на все три уровня предпринимательской активности. Также, согласно полученным результатам, наблюдается положительное влияние предпринимательской активности в соседних регионах на предпринимательскую активность в исследуемом регионе и затухание пространственных эффектов при увеличении расстояния между регионами. Неоднородность развития предпринимательства в регионах говорит о необходимости проведения дифференцированной политики в сфере предпринимательства. Эффективная политика для одного региона может не подходить для иных регионов, поэтому государственная поддержка должна различаться в зависимости от ситуации и получателя. Таким образом, при проведении региональной политики, направленной на развитие предпринимательской активности, целесообразно принимать во внимание пространственные и институциональные факторы. Результаты исследования будут полезны для разработки региональной экономической политики.Research was supported by the grant of the Russian Science Foundation № 19-18-00262 «Empirical modelling of balanced technological and socioeconomic development in the Russian regions».Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 19-18-00262 «Моделирование сбалансированного технологического и социально-экономического развития российских регионов»)

Prediction of Indicators of Competitiveness of Large-Scale Industrial Complexes

This article paper proposes the authors’ methodological toolkit for performing the assessment of corporate competitiveness and forecasting values of competitiveness indicators in industrial complexes. The article is based on the analysis of existing approaches to the problem. The competitiveness assessment of industrial complexes is based on a method that comprehensively considers various aspects of activity of the industrial complex being studied on the basis of comparative analysis of leading competitors in terms of their current competitiveness and competitive potential of an industrial complex. A block structure of indicators of the competitiveness of an industrial complex is formed within the limits of the indicated fields and includes the following blocks of indicators: measures of current competitiveness – operational efficiency and the market position; competitiveness of the main product types; the state and efficiency of the functioning of production facilities; the efficiency of staff and personnel policy; qualities of organization and management; investment and innovative activity, risks connected with the operation of an industrial complex; for the assessment of competitive potential - potential of industrial capacity utilization; market potential; a match between personnel qualifications and the requirements of scientific and technical progress. The structure of the indices of competitiveness, their benchmark (reference) values, approaches to and algorithms of the definition (calculation) of the indicators are developed for each block. The scenario approach serves as the basis for forecasting the indicators of the competitiveness of industrial complexes. The approach draws upon the scenario conditions of the development of the national economy and key markets for products of the industrial complexes under consideration. A step-by-step algorithm for obtaining forecast values of the business indices underlying the definition of competitiveness indicators of an industrial complex is generated. The practical implementation of the proposed methodological tools has been carried out for the purposes of solving the problem of estimating and predicting the values of the competitiveness indicators of the largest Russian power machine building complex formed by the Uralelektrotyazhmash group of enterprises of. The obtained results showed the practical feasibility of the developed methodological tools and the possibility of its use for solving the problems of strategic development of the industrial complex in question.В статье на основе анализа существующих подходов к оценке и прогнозированию конкурентоспособности предприятий и производственных комплексов предложен оригинальный авторский методический инструментарий к проведению такой оценки и прогнозированию показателей конкурентоспособности производственных комплексов. В основу оценки конкурентоспособности производственных комплексов положена методика, комплексно учитывающая различные стороны деятельности исследуемого ПК на основе сравнительного анализа с ведущими конкурентами в разрезе двух крупных направлений: текущей конкурентоспособности и конкурентного потенциала производственного комплекса. В рамках указанных направлений сформирована блочная структура показателей конкурентоспособности производственного комплекса, включающая следующие блоки показателей: для оценки текущей конкурентоспособности – операционной эффективности и положения на рынке, конкурентоспособности основных видов продукции, состояния и эффективности функционирования производственно-технологической базы, эффективность функционирования кадров и кадровой политики, качества организации и управления деятельностью, инвестиционной и инновационной активности, рисков, связанных с деятельностью производственного комплекса; для оценки конкурентного потенциала – потенциала использования производственной мощности, рыночного потенциала, соответствия кадровой квалификации персонала требованиям научно-технического прогресса. По каждому блоку разработаны состав отдельных показателей конкурентоспособности, их базовые (эталонные) значения, подходы и алгоритмы к определению (расчету) показателей. В основу прогнозирования показателей конкурентоспособности производственных комплексов положен сценарный подход, опирающийся на сценарные условия развития экономики страны и ключевых рынков сбыта продукции рассматриваемых производственных комплексов. Сформирован пошаговый алгоритм построения прогноза значений бизнес-показателей, лежащих в основе определения показателей конкурентоспособности производственного комплекса. Выполнена практическая реализация предложенного методического инструментария применительно к решению задачи оценки и прогнозирования показателей конкурентоспособности крупнейшего российского энергомашиностроительного комплекса, образованного группой предприятий «Уралэлектротяжмаш». Полученные результаты показали практическую реализуемость разработанного методического инструментария и возможность его использования для решения задач стратегического развития рассматриваемого производственного комплекса

Multisector Subjective Dynamic Model as a Tool for Analysis of Regional Policy

Using the tools of regional dynamic models for analyzing the economy of the constituent regions of the Russian Federation for the study of regional business cycles is a relevant task today. The purpose of this article is to develop a dynamic multi-sector model for regional policy analysis. Using the toolkit of this model, the relationship between the main regional variables (total consumption, output in the studied sectors, real wages, inflation rate) is analyzed. A feature of the proposed model is that it reflects the structure of the real sector of the economy of the Sverdlovsk region. The use of tools in the form of impulse response functions and historical decomposition of regional variables shows the impact of supply and demand shocks, including in retrospective on the output in various sectors of the regional economy (manufacturing, nontradable goods and mining sectors. The model covers households, .rms from three sectors of the real sector of the economy, regional and federal governments, and the Central Bank. From the analysis of the results of the temporal decomposition of the variations of the endogenous variables and impulse response functions considered, it was concluded that the cyclical processes in the regional economy of the Sverdlovsk region throughout the studied period were largely due to factors of supply rather than demand. The results of the research be used to analyze the priorities of regional industrial policy, to reduce the likelihood of a crisis in the regional economy.Использование инструментария региональных динамических моделей для анализа экономики субъектов Российской Федерации, в частности для исследования региональных деловых циклов, является в настоящее время актуальной задачей. В качестве подобного инструментария в статье предлагается использовать динамическую стохастическую модель общего равновесия. С помощью этой модели анализируется и интерпретируется взаимосвязь между основными региональными переменными (совокупное потребление, объем выпуска в исследуемых секторах, реальная заработная плата, уровень инфляции). Особенностью предлагаемой модели является отражение ею структуры реального сектора экономики Свердловской области. Применение функций импульсного отклика и декомпозиции вариаций региональных переменных показывает влияние шоков спроса и предложения, в том числе во временной ретроспективе на объемы выпуска в различных секторах региональной экономики (сектор обрабатывающей промышленности, сектор неторгуемых товаров и сектор добычи полезных ископаемых). Параметризация модели осуществлялась на эмпирических данных экономики Свердловской области. При разработке модели использовались математические и статистические методы и применялся подход общего равновесия. В модели рассматриваются домашние хозяйства, фирмы трех секторов реального сектора экономики, региональное и федеральное правительство и Центробанк. Из анализа результатов временной декомпозиции вариаций рассмотренных эндогенных переменных и функций импульсного отклика сделан вывод о том, что циклические процессы в региональной экономике Свердловской области в исследуемом периоде в большей мере обусловлены факторами предложения, а не спроса. Результаты публикации могут использоваться для анализа приоритетов региональной промышленной политики, для снижения вероятности возникновения кризисных явлений в региональной экономике