Том 59, № 1 (2023)

Цель статьи — расширить рамки анализа операций, которые обсуждались в статье Антонио Виллара без каких-либо требований к размеру матриц. В его работе была введена модель анализа операций, в которой операции могут иметь (или не иметь) ограничений по мощности. Мы применяем обычные приемы анализа затраты–выпуск при определении количества товара внешним для сектора производства (или обрабатывающей промышленности) потребителям и рассматриваем его как конечный спрос. Мы получили сходные с А. Вилларом результаты об алгоритмической разрешимости, незамещаемости и существованию эффективных цен. Мы применили наш анализ и результаты к двухпериодной модели анализа многосекторальной деятельности с ограничениями по мощности. Матрица операций представляет собой разницу между неотрицательной матрицей коэффициентов выпуска и неотрицательной матрицей коэффициентов затрат при том, что коэффициенты были определены в денежных единицах для каждого вида деятельности. Почти все результаты, полученные к настоящему времени, представлены в таком макроэкономическом контексте. Тем не менее, необходимы некоторые изменения формулировок для проблем, относящихся к существованию равновесного вектора цен и — как следствие — к вопросам, относящимся к эффективности цен через теоремы о незамещаемости. Соответствующие концепции применяются здесь и к векторам уровней инфляции.

Прогнозирование отраслевой занятости представляет интерес для всех субъектов рынка труда, способных влиять на динамику трудовых ресурсов (государственных и муниципальных служб, работодателей, работников). Качество прогнозирования динамики трудовых ресурсов зависит от степени агрегации используемых для этого статистических данных. При высокой степени агрегации каждый показатель рынка труда объединяет совокупность детализированных показателей, из-за чего информацию о трендах детализированных показателей невозможно учесть при построении трендов отраслевой занятости, что отрицательно сказывается на качестве прогноза. Негативно влияет на качество прогноза отсутствие информации о взаимодействии показателей рынка труда за каждый конкретный год. В работе предлагается с помощью балансовой математической модели динамики трудовых ресурсов, связывающей отраслевые показатели рынка труда, определить показатели межотраслевых перемещений. Для вычисления показателей рынка труда используются только статистические данные о структуре отраслевой занятости и безработице. Таким образом, для детализации рынка труда Российской Федерации с помощью показателей межотраслевых перемещений достаточно данных о динамике трудовых ресурсов, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики. Показано, как с помощью показателей межотраслевых перемещений построить прогнозные значения этих показателей и вычислить прогнозные значения показателей рынка труда. Для установления влияния детализации показателей рынка труда на надежность прогноза отраслевой занятости рассмотрены примеры построения прогноза занятости в отраслях экономики Российской Федерации на 2011–2016 гг. и на 2019 г. Выбор интервала исследования вызван вступлением в силу в 2017 г. второй редакции «Общероссийского классификатора видов экономической деятельности». Для анализа использовались результаты прогнозирования непосредственно по показателям рынка труда и по показателям межотраслевых перемещений, полученные с помощью балансовых моделей различной степени детализации. Для оценки качества прогнозирования приведены таблицы надежности прогнозов, которые свидетельствуют о том, что детализация параметров отраслевой занятости при помощи балансовой модели способна повысить надежность их прогноза.

В работе рассматривается влияние пандемии и внимания к ней на падение цен на нефть в начале 2020 г. Используя модели временных рядов, мы проверяем, что способствовало такому падению в большей мере — непосредственно сам коронавирус либо интерес к нему в социальных сетях и интернет-поисковиках. Мы показываем отсутствие прямых влияний со стороны COVID-19 на рынок нефти и обнаруживаем значимые отрицательные последствия для рынка нефти в результате внимания в сети Интернет и интернет-поисковиках к COVID-19. Также исследуется роль ОПЕК в смягчении негативного воздействия коронавируса и внимания к нему: после саммита внимание к коронавирусу в сети Интернет и активность интернет-запросов в большинстве случаев перестали создавать эффекты. Наша работа может представлять интерес для исследователей поведенческих финансов, а также влияния информационных шоков на рынки, в частности на рынок нефти и оценки влияния коронавируса на экономику, равно как и для регуляторов и непосредственных участников данных рынков.

В текущих условиях нестабильности мировой экономики сделки слияний и поглощений являются одним из ключевых способов стабилизировать и укрепить свою рыночную позицию, получить конкурентное преимущество за счет неорганического роста. У крупных проектов слияний и поглощений увеличивается шанс стать неуспешными, прерванными или незавершенными, что сопряжено с финансовыми, репутационными и временными потерями. Это делает необходимым грамотно разрабатывать стратегии управления рисками таких сделок и определять степень влияния различных категорий рисков на их успешность. Данное исследование посвящено количественной оценке влияния рисков крупных (стоимостью более 10 млрд евро) проектов слияний и поглощений на успешное заключение сделки, а также разработке на этой основе рекомендаций для управления значимыми рисками с использованием проектной методологии. Анализ был выполнен при помощи probit-регрессий на широкой выборке из 24 стран и 10 укрупненных отраслей. В результате значимыми показали себя пять групп рисков: враждебного характера сделки; наличие странового барьера; неверной оценки стоимости сделки; coотношения размеров компании-цели и компании-покупателя; отклонения сроков заключения сделки. При этом транснациональные слияния и поглощения демонстрируют более сильное влияние всех значимых рисков на успешность сделки.

Рассматривается граничная задача для однородного диффузионного процесса в предположении малости случайных возмущений. Показывается, что среднее, вторые и третьи центральные моменты вектора состояния в момент достижения заданной плоскости в фазовом пространстве могут быть приближенно получены как решение системы обыкновенных дифференциальных уравнений с дополнительным преобразованием (проецированием на границу). Для квантиля линейной комбинации координат процесса дается разложение второго порядка по степеням малого параметра, характеризующего уровень случайных возмущений. В первом приближении это разложение соответствует гауссовскому распределению, следующий член учитывает асимметрию. Результат распространяется на процесс с несколькими границами, при достижении каждой из которых уравнение процесса изменяется. Такая модель описывает ликвидацию портфеля финансовых инструментов в предположении, что скорость закрытия каждой позиции является случайным процессом. Приводятся два примера. В первом — портфель состоит из линейных инструментов (таких как акции, фьючерсы), цены описываются коррелированными геометрическими броуновскими движениями, скорости закрытия позиций постоянны, но со случайными флуктуациями из-за ежедневных колебаний биржевых оборотов. В этом случае приближенные выражения для среднего, дисперсии, коэффициента асимметрии, VaR и CVaR финансового результата ликвидации портфеля даются в явном виде. Во втором примере рассматривается ликвидация биржевой опционной позиции в предположении, что скорость закрытия изменяется в зависимости от отношения цены базового актива к страйковой цене опциона. Результаты численных расчетов показывают, что учет асимметрии распределения финансового результата существенно повышает точность оценок.

Целью публикации является исследование влияния ограниченной рациональности агентов на устойчивость модели при одновременном сканировании спектра модельных параметров, что позволяет выявлять и анализировать области устойчивости модели в многомерном пространстве. В статье анализируется модель с открытой экономикой, в которой экономические агенты взаимодействуют с внешним миром. Оцениваются и сравниваются поведенческие модели, полученные при двух способах введения нерациональных ожиданий. Научная новизна состоит в выявлении параметров, влияющих на определенное поведение модели, и анализе изменения областей устойчивости модели с гетерогенными ожиданиями, связанными с открытостью экономики, в частности, с воздействием реального и номинального эффективного обменного курса на экономику. Предполагается, что агенты могут быть либо недальновидными с краткосрочным прогнозом, либо дальновидными прогнозистами. Разница не имеет значения, когда агенты имеют рациональные ожидания, но имеет значение, когда часть из них формирует убеждения о будущем в соответствии с некоторыми эвристиками. Байесовские оценки на данных российской экономики показывают, что поведенческая модель, основанная на краткосрочных прогнозах, точнее соответствует эмпирическим данным, по сравнению с моделью, основанной на долгосрочных прогнозах и даже по сравнению с моделью с рациональными ожиданиями агентов. Анализ устойчивости и стабильности проведен с помощью численной процедуры — отображение фильтрации Монте-Карло (MCF). MCF-анализ показывает, что наличие ограниченной рациональности агентов снижает стабильность и устойчивость моделей. Модель, основанная на предикторах долгосрочного прогнозирования, менее стабильна по сравнению с моделями краткосрочного прогнозирования и с рациональными ожиданиями агентов. Важным результатом является существенная доля областей с нестабильным поведением исследуемых моделей с гетерогенными ожиданиями агентов, в которых решения характеризуются взрывным характером. Все полученные нами результаты подтверждаются апостериорными байесовскими оценками этих параметров.