Macroeconomic models of forecasting development of economy of Far Eastern Federal District and its regions

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Construction of macromodels of Far Eastern Federal District and its three regions and forecasting development of their economies with using these macromodels are described in the article. Results of that forecasting for the period until 2033 year by two scenarios, worked out formerly for forecasting economic dynamics of Russia, are presented. Each of these scenarios is characterized by values of world prices of Urals oil and natural gas and reference price of gold for 2021-2033 years. For each region (including federal district) the preferable scenario for development of its economy is determined. For one of scenarios the region with most dynamically developing economy is determined. Forecasting economic dynamics of indicators by structure of volume of shipped production (works, services), which did not go into macromodels, is considered also.

Sobre autores

D. Galin

Federal Research Center «Computer Science and Control» of Russian Academy of Sciences

Email: zavelsky@isa.ru
Research assistant, Kandidat of economic sciences 44/2 Vavilova street, Moscow, 119333

I. Sumarokova

Federal Research Center «Computer Science and Control» of Russian Academy of Sciences

Email: zavelsky@isa.ru
Technician of the 1st category 44/2 Vavilova street, Moscow, 119333

Bibliografia

  1. Суворов А.В., Иванов В.Н., Буданова А.И. Система макроэкономических балансов для прогнозирования экономики регионов России // Проблемы прогнозирования. 2021. № 2. С. 6-18.
  2. Лившиц В.Н., Шаталова О.М., Касаткина Е.В. Межрегиональная дифференциация в РФ: эмпирический анализ влияния территориальной локализации отраслей на уровень экономической активности регионов // Экономика и математические методы. 2023. Т. 59. №3. С. 77-90.
  3. Данилова И.В., Антонюк В.С., Богданова О.А. «Ударопрочность» монопрофильных регионов в условиях внешних шоков: оценка и управленческие решения // Управленец. 2023. Т. 14. №6. С. 33-49.
  4. Дорошенко С.В., Васильева Р.И., Литвинец В.П. Государственная программа развития Дальнего Востока и ее эффективность для регионов // Проблемы прогнозирования. 2024. №2. С. 113-124.
  5. Галин Д.М., Сумарокова И.В. Применение макроэкономических моделей России и ее регионов для прогнозирования их экономической динамики // Труды ИСА РАН. 2019. Т. 69. Вып. 1. С. 37-49.
  6. Галин Д.М., Сумарокова И.В. Прогнозирование развития экономики российских регионов с учетом нового классификатора видов экономической деятельности // Труды ИСА РАН. 2023. Т. 73. Вып. 2. С. 26-39.
  7. Галин Д.М., Сумарокова И.В. Прогнозирование экономической динамики России с учетом влияния коронавируса на экономику // Труды ИСА РАН. 2024. Т. 74. Вып. 1. С. 60-73.
  8. Джонстон Дж. Эконометрические методы / Пер с англ. М.: Статистика. 1980. 448 с. (Johnston J. Econometric methods. 2nd ed. Tokyo: McGraw-Hill, Kogakusha Ltd. 1972. 448 p.)

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).