Price and financial stability of the Bank of Russia: Non-financial mechanisms for the competition development

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper considers the problem of price and financial stability of the Bank of Russia, as well as the issue of the influence of inflation and currency exchange rate volatility on economic growth rates. It has been proved that the growth in prices for services has a significant impact on the inflation dynamics. It is the dynamics of the consumer price index for services that generally determine inflation in the service sector. It has been substantiated that in the policy of the Bank of Russia it is expedient to use non-monetary instruments to reduce inflation, namely the development of competition and control over the pricing mechanism on the market. Effective measures that contribute to reducing the variation in prices for services and inflation are: raising competition in the economy and the growth of control over the activities of natural monopolies; measures aimed at developing competition in the housing and communal services market, control over the formation of tariffs in the light of the implementation of programs intended to increase the efficiency of natural monopoly subjects; implementation of the requirements for the growth of transparency and openness of the activities of natural monopolies, especially in terms of tariff calculation, as well as the growth of control over their activities; the participation of the Bank of Russia, together with the territorial offices of the Bank of Russia and the Offices of the Federal Antimonopoly Service in the constituent entities of the Russian Federation, in the process of monitoring and approving the tariffs of natural monopolies. Based on the results of the study, the authors of the paper developed proposals for non-monetary instruments as a measure to reduce inflation and improve the policy effectiveness of the Bank of Russia on inflation targeting.

About the authors

Tlesh M. Mamakhatov

Institute of China and Contemporary Asia of the Russian Academy of Sciences; Security Problems Studies Centre of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: tmmamakhatov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7212-6831

Candidate of Economic Sciences, Senior Science Researcher, Center “Russia, China, world”, Institute of China and Contemporary Asia of the Russian Academy of Sciences; Senior Sscience Researcher, Security Problems Studies Centre of the Russian Academy of Sciences

132 Nakhimovsky Av., Moscow, 117997, Russian Federation; 221b Garibaldi St, Moscow, 117335, Russian Federation

Ekaterina L. Vodolazhskaya

Kazan National Research Technological University

Email: vodolazhskaya86@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-7669-4569

Doctor of Economics, Associate Professor, Head of the Department of Management and Business Technologies

368 Karl Marx St, Kazan, Rep. Tatarstan, 420015, Russian Federation

Alla N. Stolyarova

State University of Humanities and Social Studies

Email: stolyarova2011@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0722-5141

Doctor of Economical Science, Professor, Head of the Department of Commodity Research

430 Zelenaya St, Kolomna, Moscow region, 140411, Russian Federation

References

  1. Alieva, Zh.M. (2018). Features of banking risks in conditions of instability in the banking system. Nauchnyi al’manakh - Science Almanac, 3(1), 16-21. https://doi.org/10.24891/fc.26.12.2837
  2. Allen, J., Grieder, T., Peterson, B., & Roberts, T. (2020). The impact of macroprudential housing finance tools in Canada. J. Financ. Inter., 42, 100761. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2017.08.004
  3. Aluko, O.A., & Opoku, E.E.O. (2022). The Financial Development Impact of Financial Globalization Revisited: A Focus on OECD Countries. International Economics, 169, 13-29. https://doi.org/10.1016/j.inteco.2021.11.001
  4. Araujo, D., Barroso, J., & Gonzalez, R. (2020). Loan-to-value policy and housing finance: Effects on constrained borrowers. J. Financ. Inter., 42, 100830. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2019.100830
  5. Basten, C., & Koch, C. (2020). Higher bank capital requirements and mortgage pricing: Evidence from the countercyclical capital buffer. Rev. Financ., 24, 453-495. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2022.100965
  6. Beck, T., & Gambacorta, L. (2020). New evidence on the effectiveness of macroprudential policies. Journal of Financial Intermediation, 42(6):100834. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2019.100834
  7. Brownstein N.C., Adolfsson A., & Ackerman M. (2019). Descriptive Statistics and Visualization of Data from the R Datasets Package with Implications for Clusterability. Data in Brief, 25, 104004. https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104004
  8. Chekanova, T.E. (2020). Management of risks of the Russian banking system in the context of economic crisis. Finansy i kredit = Finance and Credit, 26(12), 2837-2857. https://doi.org/10.24891/fc.26.12.2837
  9. Cottarelli, C., Griffiths, M., & Moghadam, R. (1998). The Nonmonetary Determinants of Inflation: A Panel Data Study. IMF Working Paper, 98/23. International Monetary Fund, Washington, D.C. https://doi.org/10.5089/9781451844016.001
  10. Fávero L.P., & Belfiore P. (2019). Chapter 3: Univariate Descriptive Statistics. In Data Science for Business and Decision Making (pp. 21-91). Academic Press, https://doi.org/10.24891/ni.18.6.1080
  11. Friedman, M. (1992). Money mischief. Episodes in monetary history (pp. 49-50). New York: Harcourt Brace Jovanovich.
  12. Gaganis, C., Galariotis, E., Pasiouras, F., & Staikouras, C. (2021). Macroprudential regulations and bank profit efficiency: international evidence. J. Regul. Econ., 59, 136-160. https://doi.org/10.1007/s11149-021-09424-5
  13. Gladkikh, A.E., & Osokina, A.O. (2018). Banking risks: The theoretical aspect. Alleya nauki, 1(5), 521-524. https://doi.org/10.5772/intechopen.79822
  14. Grаuwe, P.D., & Pоlаn, M. (2001). Is Inflаtiоn Аlwаys аnd Еvеrywhеrе a Моnеtary Рhenоmеnon? CEPR Discussiоn pаper, 2841. https://doi.org/10.1111/j.1467-9442.2005.00406.x
  15. Hammermann, F. (2007). Nоnmоnetary Detеrminаnts of Inflаtion in Romаnia. Kiel WP, 1322. https://doi.org/10.1080/1540496X.2016.1193001
  16. Jianqiang, Gu., Gouliamos, K., Lobonţ, O.-R., & Nicoleta-Claudia, M. (2021). Is the Fourth Industrial Revolution Transforming the Relationship Between Financial Development and its Determinants in Emerging Economies? Technological Forecasting and Social Change, 165, 120563. doi: 10.1016/j.techfore.2020.120563
  17. King, A.P., & Eckersley, R.J. (2019). Chapter 1: Descriptive Statistics I: Univariate Statistics. In book: Statistics for Biomedical Engineers and Scientists: How to Visualize and Analyze Data (pp. 1-21).. Academic Press, pp. 1-21. https://doi.org/10.24891/ni.18.6.1080
  18. Kogler, M. (2020). Risk shifting and the allocation of capital: A Rationale for macroprudential regulation. J. Bank. Financ., 118, 105890. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2020.105890
  19. Loktionova, E.A. (2020). Developing a methodology to assess the financial market security based on the actor-network theory. Finansy i kredit = Finance and Credit, 26(10), 2268-2289. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2015.11.005
  20. Petrova, E.D. (2018). Banking risks: Problems and prospects. Alleya nauki, 1(1), 174-179. https://doi.org/10.24891/fc.26.12.2837
  21. Pitelin, A.K. (2015). On non-monetary factors of inflation. Economics and Mathematical Methods, 51(1), 45-67. https://doi.org/10.29141/2218-5003-2018-9-5-3
  22. Seryakova, E.V. (2018). Assessing the Russian Major Banks’ Contribution to the Systemic Liquidity Risk Propagation in Banking. Digest Finance, 23(4), 441-452. https://doi.org/10.24891/df.23.4.441
  23. Smirnov, E.N. (2021). Growth in the debt burden of the global economy: The scale and directions of counteraction in the context of the crisis. Mezhdunarodnaya ekonomika = The World Economics, 5, 335-347. https://doi.org/10.33920/vne-04-2105-02
  24. Urlacher, B.R. (2020). Complexity, Causality, and Control in Statistical Modeling. American Behavioral Scientist (ABS), 64(1), 55-73. https://doi.org/10.24891/ni.18.6.1080

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».