Цель данного исследования заключается в комплексной статистической и эконометрической оценке основных компонентов, формирующих динамику платежного баланса Азербайджана – внешнеторгового оборота, прямых иностранных инвестиций и экспорта нефти и газа.

Материалы и методы. На основе квартальных данных за период с первого квартала 2001 года по четвёртый квартал 2024 года применена методология авторегрессионного распределённого лага (ARDL), выбор модели осуществлён по критерию Акаике. Наличие долгосрочных связей проверено с помощью теста на коинтеграцию (Bounds test), а надёжность модели подтверждена диагностическими процедурами (Jarque-Bera, Breusch-Pagan, Durbin-Watson, CUSUM).

Полученные результаты показывают, что внешнеторговый оборот и прямые инвестиции оказывают статистически значимое влияние на текущий счёт. Хотя внешняя торговля оказывает негативное влияние в краткосрочной перспективе, ослабляя баланс за счет увеличения импорта, она играет стабилизирующую роль в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Прямые инвестиции ослабляют баланс в краткосрочной перспективе за счет репатриации и импортного спроса, но в долгосрочной перспективе укрепляют производственный и экспортный потенциал. Экспорт нефти и газа является ключевой опорой текущего счёта и оказывает положительное влияние как в краткосрочном, так и в долгосрочном периоде, однако высокая волатильность сектора делает необходимой диверсификацию экономики.

Заключение. C точки зрения экономической интерпретации, результаты подтверждают, что такая политика, как управление импортом, направление инвестиционных потоков на производство и экспорт, диверсификация энергетического сектора и развитие ненефтяных секторов, имеют решающее значение для повышения устойчивости платежного баланса. Научный вклад исследования состоит в том, что в рамках методологии авторегрессионного распределённого лага (ARDL) одновременно оценены краткосрочные и долгосрочные эффекты, а диагностические тесты подтвердили стабильность и надёжность модели. Такой подход обеспечивает прочную эмпирическую основу для макроэкономической стабильности и повышения достоверности прогнозов в Азербайджане.

Возрастающая роль России как ключевого игрока на мировом рынке зерна и стратегическим значением китайского рынка для российского экспорта обуславливает актуальность темы исследования. Пшеница является одной из основных экспортных культур России, обеспечивающей значительную долю валютных поступлений и поддерживающей аграрный сектор экономики. В условиях меняющейся геополитической обстановки и растущего спроса на продовольствие в Китае, исследование перспектив наращивания поставок российской пшеницы приобретает особую актуальность.

Цель исследования. Целью проводимого исследования является сравнительный анализ производства пшеницы в России и Китае в контексте оценки потенциала наращивания поставок на китайский рынок и разработке рекомендаций по развитию их торгово-экономических отношений.

Материалы и методы. Теоретической и методологической базой исследования являются научные труды отечественных и зарубежных ученых и специалистов, законодательные и нормативные акты, справочные материалы и данные периодической печати. Эмпирическую базу исследования составили данные федеральной службы государственной статистики России (Росстат), Национального бюро статистики Китая, публикации в открытых источниках. Объектом исследования является процесс производства и экспорта пшеницы в России, с акцентом на перспективы наращивания поставок в Китай. В работе применялись статистические методы: описательной статистики, сравнительный анализ, анализ динамических рядов, монографический и другие методы исследования.

Результаты. Авторский подход в представленном исследовании, позволил всесторонне проанализировать и выявить: что Россия обладает значительным потенциалом для наращивания экспорта пшеницы в Китай. Несмотря на то, что Китай является мировым лидером по объему производства пшеницы, уровень их самообеспеченности составляет около 93%. В результате чего, страна вынуждена, импортировать зерно для обеспечения потребностей своего многочисленного населения. Россия является лидером по экспорту пшеницы, обладает большим экспортным потенциалом и демонстрирует один из самых высоких показателей самообеспеченности, достигающий 204%. В этой связи наращение экспорта пшеницы в Китай представляет собой стратегически важное и взаимовыгодное направление для Российской Федерации.

Заключение. Учитывая полученные результаты, наращивание поставок российской пшеницы в Китай является стратегически перспективным направлением, соответствующим как экономическим интересам России (диверсификация экспорта, рост валютных поступлений), так и политическим целям Китая (снижение зависимости от западных поставщиков, укрепление продовольственной безопасности). Реализация этого потенциала требует комплексных мер по развитию логистики при помощи решения инфраструктурных задач, включающих расширение БАМа и Транссиба, строительство терминалов; увеличение перевозок по железной дороге через границу; активного использования Северного морского пути, а также адаптации к стандартам и усилению двустороннего сотрудничества.

В условиях усиления роли пространственной политики возрастает потребность в сопоставимых и воспроизводимых типологиях регионов. Однако межрегиональные сопоставления часто строятся на заранее заданных наборах показателей, состав которых зависит от экспертного выбора и может изменять результаты при обновлении статистической базы. Это создаёт риск смешения устойчивых пространственных различий с краткосрочными колебаниями, разовыми шоками и особенностями расчёта отдельных относительных величин.

Цель исследования состоит в разработке подхода к формированию информационной базы межрегиональных сопоставлений, при котором исходные статистические показатели отбираются не только по содержательной значимости, но и по устойчивости рангового распределения субъектов Российской Федерации во времени.

Научная новизна заключается в использовании устойчивости межрегиональных рангов как самостоятельного критерия предварительной статистической верификации перед построением типологии и расчётом интегральной оценки пространственного развития.

Эмпирическая база включает 65 официальных социально-экономических, инфраструктурных и экологических показателей по 85 субъектам Российской Федерации за 2016–2023 гг. Устойчивость показателей оценивалась с помощью коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кендалла. Для дальнейших расчётов использованы медианные значения за 2021–2023 гг., логарифмическое преобразование масштабных показателей с выраженной асимметрией, стандартизация, кластеризация k-means, блоковые индексы и интегральная оценка, рассчитанная как среднее геометрическое по четырём направлениям пространственного развития. Из 65 исходных показателей 40 прошли проверку устойчивости; после дополнительной редукции сформирован расчётный набор из 30 показателей. Выделены шесть типов субъектов Российской Федерации: агломерационно-ресурсные центры, опорный индустриально-инфраструктурный пояс, срединный региональный каркас, социально удерживаемая периферия, северные и дальневосточные территории инфраструктурного разрыва и структурно ограниченная периферия. Качество типологии оценивалось с использованием коэффициента силуэта, скорректированного индекса Рэнда, доли межкластерной вариации и PCA-диагностики.

Итоговая типология показала умеренную разделимость кластеров, устойчивость результатов при многостартовой инициализации k-means и высокую долю межкластерной вариации по блоковым индексам. Для картографического представления регионы дополнительно сгруппированы по трем диапазонам интегральной оценки: с пониженным, базовым и повышенным профилем пространственного развития. Предложенный подход снижает зависимость типологии от субъективного выбора показателей и может использоваться для регулярного мониторинга региональной дифференциации, сопоставления субъектов Российской Федерации по ключевым направлениям развития и аналитической поддержки решений в сфере пространственной политики.

Цель исследования состоит в комплексном статистическом анализе естественного движения населения Республики Узбекистан в условиях формирования цифровой экономики и трансформации национальной статистической системы. На основе официальных данных Национального комитета статистики Республики Узбекистан за 2018–2025 годы проведён детальный анализ динамики рождаемости, смертности, брачности и разводимости в региональном разрезе. Актуальность исследования определяется стратегической значимостью демографических процессов для устойчивого социально-экономического развития страны и необходимостью повышения качества демографической статистики в условиях цифровизации.

Материалы и методы. Информационную базу составляют официальные статистические данные Национального комитета статистики Республики Узбекистан, материалы ООН в рамках Системы национальных счетов (СНС-2008), а также данные ВОЗ, Всемирного банка, ЮНФПА, ЕЭК ООН и ОЭСР. Методологический инструментарий включает методы динамического и регионального анализа, поперечный и продольный подходы к изучению демографических рядов, структурный анализ, а также методы международных сопоставлений. Для обработки данных применялись пакеты прикладных программ Excel и Stata.

Результаты исследования. Установлено, что в период 2018– 2023 годов в Республике Узбекистан наблюдался устойчивый рост числа рождений — с 768,5 тыс. до 962,0 тыс. в год — с последующим умеренным снижением до 879,6 тыс. в 2025 году, что свидетельствует о постепенном вхождении страны в фазу демографического перехода. Выявлена выраженная региональная дифференциация: лидирующие позиции занимают Самаркандская, Кашкадарьинская и Ферганская области. Уровень смертности остаётся относительно низким — 4,7‰ в 2025 году — при заметном пиковом росте в период пандемии COVID-19 (5,1‰ в 2020 году). Анализ брачно-семейной сферы выявил снижение числа регистрируемых браков начиная с 2021 года при умеренном, но устойчивом росте показателя разводимости, который, тем не менее, остаётся ниже среднемирового уровня. Обосновано, что естественное движение населения оказывает существенное влияние на формирование трудового потенциала и структуру рынка труда. Доказана роль цифровых технологий и интегрированных информационных систем в повышении качества, полноты и оперативности демографической статистики: с 1 июня 2021 года обеспечена электронная передача актовых данных ЗАГС в режиме реального времени.

Заключение. Полученные результаты подтверждают необходимость интегративного подхода к анализу демографических процессов, предполагающего совместное рассмотрение показателей рождаемости, смертности, миграции и возрастной структуры в рамках единой аналитической модели. Цифровая трансформация статистической деятельности формирует качественно новую архитектуру национальной статистической системы и создаёт институциональную основу для перехода к модели управления, основанной на данных (datadriven governance). Реализация Постановления Президента Республики Узбекистан № ПП-75 и приоритетов Стратегии «Узбекистан — 2030» задаёт вектор дальнейшего развития официальной статистики. Практическая значимость исследования определяется возможностью применения результатов при разработке государственной демографической политики, формировании региональных программ поддержки семьи, а также при совершенствовании методологии официальной статистики в соответствии со стандартами ООН, ЮНФПА и ОЭСР.

Актуальность. Рынок ипотечного жилищного кредитования остаётся одним из ключевых инструментов реализации жилищной политики и национальных проектов. В последние годы он испытывает серьёзные нагрузки: высокая волатильность ключевой ставки, сворачивание массовых льготных программ и рост цен на недвижимость существенно трансформируют поведение заёмщиков. В этих условиях особенно востребованным становится анализ региональных особенностей спроса и построение надёжных краткосрочных прогнозов, которые могли бы учитывать неоднородность субъектов внутри крупных федеральных округов.

Цель. Выявление ключевых факторов, определяющих спрос на ипотеку в Приволжском федеральном округе (ПФО), кластеризация регионов по уровню ипотечной активности и построение краткосрочного прогноза количества выдаваемых ипотечных жилищных кредитов (ИЖК).

Методы. Использованы корреляционно-регрессионный анализ, кластерный анализ (метод Уорда и k-средних), модели временных рядов (ARIMA, экспоненциальное сглаживание с демпфированным трендом). Информационную базу составили официальные данные Росстата и Банка России за 2019–2025 гг., а также ежемесячные данные за январь 2023 – февраль 2026 г.

Результаты. Построены множественные регрессионные модели для 2023–2025 гг., подтверждающие, что спрос определяется объёмом ввода жилья, сроком и ставкой кредита, а также уровнем заработной платы. Проведена кластеризация 14 регионов ПФО, выделены четыре устойчивые группы: «лидеры», «умеренная активность», «расширяющийся рынок» и «сдержанный спрос». Прогноз по модели ARIMA(1,1,1)(0,0,1) на март–май 2026 г. показал значения 15,1–15,8 тыс. кредитов в месяц, что подтверждено фактическими данными за март–апрель 2026 г. (отклонение 7–13,5%).

Заключение. Проведенный анализ рынка ипотечного кредитования в ПФО позволил выделить и оценить факторы спроса на ипотечном рынке с учётом неоднородности регионов, построении и верификации прогнозных моделей на основе оперативных месячных данных, а также в сравнении точности ARIMA и экспоненциального сглаживания на постпрогнозном периоде. Предложенный инструментарий может быть полезен банкам для корректировки кредитных политик на региональном уровне, а региональным властям – для разработки адресных мер поддержки в депрессивных субъектах.

Цель исследования. Разработать воспроизводимую методику построения матрицы корреспонденции между укрупненными группами специальностей высшего образования и отраслями занятости для использования в задачах прогнозирования кадровых потребностей экономики России. Инструмент призван восполнить методологический пробел в анализе структурных дисбалансов между системой образования и рынком труда, обеспечивая количественную оценку распределения выпускников по отраслям в зависимости от полученной специализации.

Материалы и методы. Исследование выполнено на основе микроданных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (2004–2024 гг.), включающих 52 916 наблюдений за респондентами с высшим образованием. Предложена процедура консолидации профессий по диплому (классификатор ISCO-2008) в десять укрупненных групп специальностей согласно российской номенклатуре и агрегации тридцати исходных категорий отраслей работы в шестнадцать содержательных групп. Построена матрица распределения выпускников по отраслям, рассчитаны показатели концентрации (индекс Херфиндаля) и профильной занятости. Методика апробирована на когортном анализе пяти периодов получения диплома (2000–2004, 2005–2009, 2010–2014, 2015–2019, 2020–2024 гг.).

Результаты. Сформирована воспроизводимая матрица корреспонденции «специализация – отрасль занятости», позволяющая трансформировать прогнозы численности выпускников по направлениям подготовки для оценки отраслевой структуры новых кадров с высшим образованием. Выявлены устойчивые связи: выпускники медицинских направлений преимущественно заняты в здравоохранении (72% в среднем за период), инженерно-технические кадры – в промышленности (31%), педагоги – в образовании (60%). Обнаружены разнонаправленные тренды: усиление концентрации инженеров в промышленности (с 28% до 44%), восстановление профильной занятости ИТ-специалистов (с 6% до 25%), снижение доли медиков в здравоохранении (с 68% до 60%), высокая волатильность занятости педагогов. Для широкопрофильных направлений (науки об обществе, гуманитарные науки) зафиксировано снижение диверсификации и формирование ядер занятости в торговле, государственном управлении и образовании. Значения индекса Херфиндаля варьируются от 0,12 (математические науки) до 0,53 (здравоохранение), подтверждая разную степень отраслевой привязки специальностей.

Заключение. Предложенный инструмент может быть интегрирован в системы прогнозирования кадровых потребностей, в том числе для корректировки контрольных цифр приема в вузы и разработки профориентационных программ. Матрица служит связующим звеном между прогнозами выпуска специалистов и оценкой их распределения по отраслям экономики. Наряду с сохранением традиционных связей между подготовкой и занятостью происходит растущая диверсификация трудовых траекторий выпускников, что требует пересмотра подходов к планированию образовательных программ и механизмов взаимодействия системы образования и рынка труда. Ограничения исследования включают возможную субъективность при отнесении кодов ISCO-2008 к УГСН и смешение когортных, возрастных и периодных эффектов. Дальнейшие исследования могут быть направлены на анализ влияния развития и внедрения искусственного интеллекта на трудовые траектории.