Исторически статистика возникла из потребности общества в получении информации о состоянии производства, рынков товаров и услуг, рабочей силы, а также из необходимости анализа полученных данных для дальнейшего социально-экономического развития. С давних пор под статистикой понимают науку о сборе, обработке и анализе количественных показателей о динамике массовых явлений и процессов, которая является важнейшим инструментом для реализации государственных планов и задач.

Один из классиков статистики, В.И. Покровский еще 1874 году писал: «...Статистические цифры служат лучшим средством проверить правильность и целесообразность мер, применяемых для общественного благоустройства. ... Но, чтобы статистика имела такое значение, необходимо пользоваться ее данными с крайней осторожностью и беспристрастием. ... Самое широкое разнообразие мнений существует почти по всем вопросам общественным, и каждое мнение старается найти себе опору в статистических фактах и цифрах. ...Что статистикою каждая политическая партия пользуется для своих целей, что статистическими данными подкрепляют самые несправедливые и нелепые мнения, в этом статистика не виновата». [1]

В наше время данное высказывание не потеряло своей актуальности, ведь очень часто, используя одинаковые статистические показатели, политики, экономисты, ученые для обоснования своей точки зрения выдают прямо противоположные результаты.

Но есть ли четкое понимание статистики в современном обществе? Ее ценности? Какова статистическая грамотность населения? Нужно ли учить людей языку цифр? В предлагаемой статье автор излагает свой взгляд на эти вопросы и приглашает присоединиться к обсуждению поставленных вопросов.

Цель исследования. Целью данной работы является изучение методологических подходов по формированию валового внутреннего продукта на годовой и квартальной основах в рамках системы национальных счетов, на примере 189 стран. В основу работы положены динамический и структурный анализ статистической информации о валовом внутреннем продукте, публикуемой на официальных сайтах статистических агентств и Международного валютного фонда.

Материалы и методы. Информационной базой исследования являются официальные статистические данные стран, опубликованные на сайте Международного валютного фонда, а так же методологические положения формирования валового внутреннего продукта. Методологическую базу исследования представляют статистические методы анализа информации и эмпирическое исследование.

Результаты. Проведен анализ данных и методологических подходов формирования валового внутреннего продукта в разных странах, в результате чего выявлены основные проблемы у ряда стран, касающиеся точности и актуальности данных по валовому внутреннему продукту. Данные проблемы сгруппированы в шесть ключевых критериев, основанных на практических подходах формирования макроэкономических показателях, в частности валовой внутренний продукт: обновление базового года, годовые и квартальные данные по валовому внутреннему продукту, своевременность предоставления данных по валовому внутреннему продукту, метод составления валового внутреннего продукта (производственный, по расходам, по доходам), использование международного стандарта «Система национальных счетов2008 года».

Заключение. Не смотря на достаточно большой объем макроэкономических показателей, одним из основных является валовой внутренний продукт, динамика которого отражает развитие экономики. Поэтому надежные данные о валовом внутреннем продукте играют ключевую роль для анализа макроэкономической и финансовой политики, а так же для анализа и точности прогнозирования развития экономики страны. В результате исследования выявлено, что 50% обследуемых стран имеют приемлемые базовые годы, то есть переход на новый базовый год не превышает 10 лет. Практически все страны формируют годовые данные о валовом внутреннем продукте, в то время как квартальные оценки валового внутреннего продукта формируют около 65% стран. Своевременность распространения данных также варьируется в зависимости от страны, и многие из них не публикуют информацию о дате публикации данных. 72% обследуемых стран своевременно предоставляют годовые данные о валовом внутреннем продукте, в то время как 55% обследуемых стран своевременно предоставляют квартальные данные о валовом внутреннем продукте. Из трех методов расчета валового внутреннего продукта (производственный метод, метод использования доходов и формирование валового внутреннего продукта по источникам доходов) производственный метод является самым распространенным. Формирование валового внутреннего продукта в соответствии с текущей версией международного стандарта «Система национальных счетов 2008 года» применяется в 52% стран, а в большинстве других стран используют предыдущую версию международного стандарта «Система национальных счетов 1993 года».

Цель исследования. Сложившийся в 1950-х годах политический и экономический баланс между крупными мировыми державами был нарушен в результате отказа ряда стран от социалистической модели экономики. По этой причине такие страны как Россия и Китай были на десятилетия выведены из геополитического пространства и заново выстраивали свою экономику и внешнеэкономические связи. Выход из «тени» экономик этих держав в 2000-х годах привел в движение процессы смены однополярного мироустройства на многополярное. Несомненным катализатором этого процесса стало образование политико-экономического содружества БРИКС, которое объединило крупнейшие развивающиеся страны мира. Тема позиционирования стран-участниц пятерки в мировом пространстве, а также выявление факторов оказывающих благоприятное воздействие на их конвергенцию стала актуальной, в этой связи целью проводимого исследования является оценка позиций стран БРИКС в мировом сообществе, с количественной стороны, в неразрывной связи с качественной основой социально-экономических законов и закономерностей.

Материалы и методы. Для достижения поставленной цели были использованы такие статистические методы как – табличный, графический, обобщающих величин и корреляционно-регрессионный анализ. В качестве источников данных использовались сведения Всемирного банка, Статистического комитета ООН и национальных статистических служб стран БРИКС.

Результаты. К основным результатам можно отнести следующее: на основе критического анализа теоретической литературы и эмпирических исследований была сформирована методика проведения исследования, которая предполагает использование статистического инструментария; за период 1990–2018 гг. позиции стран БРИКС в геоэкономическом пространстве укрепились, о чем свидетельствует рост общей доли членов союза в мировом ВВП; значительный «рывок» в наращивании экономического потенциала сделали Китай и Индия, что является результатом политики привлечения иностранных инвестиций и технологий; наметившийся в 2000-х годах рост ВВП продолжается в Китае и Индии, тогда как в России, Бразилии и ЮАР наблюдается замедление, что согласно полученного прогноза приведет в дальнейшем к снижению темпа роста экономики по данным странам; основным фактором оказывающим положительное влияние на рост экономики стран пятерки являются услуги, что полностью согласуется в общемировой тенденцией.

Заключение. Полученные результаты будут полезны для исследователей в области макроэкономической динамики и геоэкономике, в частности используемые в статье подходы, возможно применять к аналогичным политико-экономическим содружествам и объединениям. Также общие выводы могут быть рекомендованы лицам, ответственным за принятие государственных решений в области интеграции России в мировое пространство, а также специалистам в области социологии, социоэкономике и политологии.

В данной статье по годовым данным с 1994 г. по 2018 г. торгово-экономические процессы между Азербайджаном, Россией, Беларусью и Казахстаном рассматриваются через показатели интегрированности ВВП Азербайджана, оборота внешней торговли с этими странами. Цель исследования.

Целью исследования явлются нахождения коинтеграционных соотношений между изучаемыми макроэкономическими показателями, корректное применение векторной модели коррекции ошибок для описания равновесного соотношения между рассмотренными данными межстранового взаимодействия и выработки обоснованные экономически содержательные рекомендации в сфере межстранового торгово-экономического взаимодействия.

Материалы и методология. Использованы официальные статистические данные Госкомстата Азербайджана, научные труды ученых-экономистов, посвященные межстрановым интеграционным процессам на постсоветском пространстве. Применены статистические методы обработки информаций, применительно к эмпирическому анализу нестационарных временных рядов изучаемых статистических данных, корректно использованы аппробированные современные эконометрические методы и все необходимые процедуры эконометрического тестирования для построения коинтеграционных соотношений и векторной модели коррекции ошибок с учетом воздействий внешних шоков. Все расчеты проводились в пакетах прикладных программ Microsoft Excel и Eviews 8.

Результаты. Исследованы особенности применения эконометрической методологии изучения статистической взаимосвязи между многомерными нестационарными временными рядами. Для этих данных подход авторов состоит в применении коинтеграционного аппарата и механизма векторной коррекции ошибок, практические неприменяемые эконономистами в Азербайджане до настоящего времени. Определена новая спецификация модели относительно логарифмов исходных переменных. На основе минимизации среднеквадратической ошибки найдены оценки параметров модели. Исследованы причинности связи по Грэйнджеру. Реализованы тесты Йохансена для нахождения коинтеграционного пространства, после чего, построена векторная модель коррекции ошибок, описывающая долгосрочное равновесное соотношение между изучаемыми показателями и пути возвращения к равновесной траектории в случае отклонения от нее. При моделировании использовались все необходимые статистические процедуры, требуемые для идентификации и оценки параметров модели и проверки ее адекватности, точности краткосрочных и долгосрочных прогнозных значений с использованием инструментов Microsoft Excel и Eviews 8.

Заключение. В результате проведенного исследования разработаны эконометрически обоснованные рекомендации, позволяющие провести динамические анализы для эффективного государственного регулирования экспортно-импортных операций между четырьмя странами для балансирования торговли и улучшения соответствующих инклюзивных параметров долгосрочного устойчивого развития этих государств.

Цель исследования. Целью исследования является статистическое исследование и оценка уровня цифровицации экономики Евросоюза и некоторых стран не входящих ЕС. Акцент сделан на оценку уровня, динамики и направлений освоения информационно-коммуникационных технологий в экономике европейских стран на примере международного индекса цифровой экономики и общества I-DESI. Выделены наиболее сильные и слабые страны, проведено исследование влияние составляющих (субиндексов) индекса I-DESI на ВВП.

Материалы и методы. Для проведения данного исследования в качестве оценке уровня цифровизации рассмотрен индекс цифровой экономики и общества (DESI – Digital Economy and Society Index), являющийся составной мерой, которая изучает цифровые показатели Европы, разработанный DG CONNECT (Европейской комиссией) для обеспечения научно обоснованного вклада в оценку цифрового развития в ЕС в целом. На основе данного индекса в 2018 году был разработан Международный индекс цифровой экономики и общества (I-DESI), который отражает и расширяет Индекс цифровой экономики и общества ЕС-28. На основе субиндексов данного индекса была проведена многомерная классификация стран Европы. Методом главных компонент выделены основные факторы, которые были использованы для выявления их влияния на уровень ВВП в различных кластерах. Для обработки информации и проведения анализа использован ППП Statistica.

Результаты. В рамках данного исследования были рассмотрены значения субиндексов индекса I-DESI по пяти измерениям: связь, цифровые навыки, использование гражданами Интернета, интеграция бизнес-технологий, цифровые государственные услуги. Согласно иерархической классификации на основе данных субиндексов было выделено 2 группы стран. С помощью метода k-средних выявлены особенности каждого кластера. Сравнения результатов кластерного анализа по субиндексам были проведены по данным 2016 г. и 2013 г. Методом главных компонент из двадцати показателей, характеризующих индекс I-DESI, были выделены пять основных факторов и выявлено их влияние на уровень ВВП в различных кластерах. Также проведен анализ 20 индикаторов индекса I-DESI 2018, примененных в методе главных компонент, по направлениям самого индекса, экономики в разрезе ВВП и социальной сферы (жизни общества) через ИРЧП (индекс развития человеческого потенциала) в различных кластерах.

Заключение. По данным проведенного исследования были выявлены две группы стран по уровню цифровизации. В первую группу в 2016 году вошло 22 страны с высокими показателями цифрового развития экономики и общества. Все страны первого кластера – развитые страны, имеющие в своей экономике весомую долю услуг, а также инвестиций в высокотехнологичные продукты. Второй кластер представлен 23 странами. Данный кластер в основном представлен развивающимися странами, имеющими в ВВП по-прежнему большую долю производства. На уровень ВВП в странах первого кластера, с высоким индексом I-DESI, основное влияние оказывали факторы, характеризующие фиксированную широкополосную связь и цифровые государственные услуги. На уровень ВВП стран второго кластера оказывали влияние также две группы факторов. Одна группа факторов объединила переменные, характеризующие новые технологии в бизнесе, другая группа – использование Интернета населением. Изучение особенностей развития цифровой экономики, позволило сделать вывод, что в целом по всему миру развивается тенденция быстрого распространения современных технологий. Это говорит о том, что обществу в разрезе государства и отдельной личности необходимо быть мобильными и готовыми к принятию новых технологий заранее.

Цель исследования. Информационно-коммуникационные технологии становятся мощным средством развития электронного бизнеса. На сегодняшний момент лидерами на глобальном экономическом и политическом пространстве становятся именно те страны, которые научились определять вектор развития информационных технологий, использовать новые возможности их применения. Вопросы развития инновационных цифровых технологий в России и в мире широко обсуждаются в рамках различных дискуссионных площадок. В частности, на Международном форуме «Цифровое будущее глобальной экономики» (31 января 2020 г. Алматы) цифровизация торговых процессов между странами-участницами ЕАЭС стала одной из главных тем. Ежегодная конференция Tech Week (г. Москва) становится традиционным местом обсуждения вопросов по внедрению инновационных технологий в бизнес, а также обмену опытом ведущих российских и мировых корпораций в области электронного бизнеса. В связи с этим возникает потребность в комплексной статистической оценке уровня развития электронного бизнеса территории.

Материалы и методы. Информационной базой исследования послужили данные Федеральной службы государственной статистики за 2018 г. по регионам Приволжского федерального округа, результаты мониторинга развития информационного общества в Российской Федерации. В качестве инструментария оценки степени цифровизации бизнеса регионов Приволжского федерального округа использован графический метод многоугольника (радара).

Результаты. В статье проведен ретроспективный анализ этапов развития электронного бизнеса в России. Среди характерных особенностей современного этапа его развития – массовое внедрение интернет-технологий и трансформация традиционных методов ведения бизнеса. Внедрение передовых информационно-коммуникационных технологий способствует большему вовлечению предпринимательского сектора в электронный бизнес. По уровню развития информационно-коммуникационных технологий (ICT Development Index) Россия занимает 45 место среди стран мира. За период 2010–2018 гг. развитие электронного бизнеса на территории России имеет положительную динамику. Объем российского рынка электронной торговли по итогам 2018 года составил 1280 млрд руб. или 4,1% от суммарного торгового оборота. Согласно прогнозным расчетам к 2023 году объем российского рынка электронной торговли вырастет до 8,5% от суммарного оборота и составит 2780 млрд руб. Интегральная оценка уровня развития электронного бизнеса осуществлена по шестнадцати локальным критериям. В результате исчисления частных и локальных рангов значений соответствующих критериев построено четырнадцать многоугольников уровня развития электронного бизнеса по числу регионов ПФО. Полученные результаты позволяют констатировать о существовании высокой степени разнородности регионов ПФО по исследуемому интегральному показателю. Среди регионов-лидеров по уровню развития электронного бизнеса Республика Татарстан, Пермский край и Нижегородская область. Для регионов-аутсайдеров – Республика Марий Эл, Республика Мордовия и Кировская область – характерны низкая доля организаций, использовавших в своей деятельности возможности Интранета и Экстранета, отсутствие специальных программных средств для управления продажами товаров (работ, услуг), ограниченное использование программного обеспечения, в частности ERP-, CRM и SCM-систем.

Заключение. Широкое использование информационно-коммуникационных технологий несет в себе расширение возможностей и повышение качества координации предпринимательской деятельности. Нужно помнить, если современный бизнес не сможет быстро перестроиться под новые требования цифровой экономики, то рискует стать неконкурентоспособным. Результаты исследования выявили дифференциацию развития электронного бизнеса по регионам ПФО. Подобная ситуация наблюдается по большинству субъектов Российской Федерации и объясняется во многом специфическими для каждого региона причинами. Своевременное выполнение цели и задач цифровых трансформаций в Российской Федерации, отраженных в Программе «Цифровая экономика РФ» и других нормативно-законодательных документах, позволят сгладить сложившиеся диспропорции.

Цель исследования – рассмотреть роль социальных программ в структуре расходов консолидированных бюджетов РФ и Волгоградской области, выявить основные направления совершенствования содержания целевых программ, направленных на реализацию конкретных мероприятий в области социальной политики.

Материалы и методы: методология включает в себя структурный и статистический анализ, методы экономического прогнозирования и моделирования. Для анализа используются официальные статистические данные, а также материалы отчетов об исполнении консолидированных бюджетов Российской Федерации и Волгоградской области в период 2014–2018 гг. В работе содержится анализ как периодических, так и монографических изданий, посвященных теме настоящего исследования.

Результаты: в статье рассмотрены особенности расходования бюджетных средств на реализацию социальных программ как на федеральном, так и на региональном уровне, отражена модель воздействия объемов бюджетного финансирования социальной сферы на состояние региональной экономики. В ходе работы выработаны рекомендации по совершенствованию механизма распределения финансовых ресурсов, включающие в себя элементы государственно-частного партнерства, а также стимулирование развития социально-ориентированных некоммерческих организаций, способных стать эффективными посредниками между государственными органами и населением в области реализации мероприятий социальной политики. В результате исследования была выявлена восходящая динамика объемов бюджетных средств, выделяемых на реализацию мероприятий в рамках программ развития социальной среды. При этом было отмечено, что указанный рост частично нивелируется динамикой инфляции, что свидетельствует о необходимости оптимизации расходных статей с учетом данных об изменении индекса потребительских цен и уровня реальных доходов граждан.

Заключение: централизация управления процессами социально-экономического развития представляется наиболее рациональным сценарием действий в условиях нестабильной экономической системы. Совершенствование качества жизни населения регионов происходит в условиях трансформации экономических систем, в ходе которой региональная экономика вливается в общероссийский курс. В ходе работы была обоснована необходимость повышения эффективности реализуемой социальной политики, которая становится особенно необходимой в условиях повышения темпов оттока населения из Волгоградской области. Развитая социальная сфера региона позволяет формировать эффективные институты гражданского общества, в рамках которых население самостоятельно принимает участие в процессе совершенствования общественной среды. Для обеспечения контроля своевременного и полного исполнения бюджета могут применяться методы государственного аудита (речь идет о региональных и муниципальных контрольно-счетных органах), в том числе – стратегического аудита, позволяющего осуществлять проактивный контроль эффективности предстоящих мероприятий. Результаты данного исследования могут быть применены для отслеживания динамики расходования бюджетных средств при реализации социально-ориентированных программ, а также в целях определения наиболее перспективных направлений бюджетного финансирования социальной среды.

Цель исследования. Производственная сфера предприятия представляет собой динамичную систему денежных, материальных и информационных потоков, в рамках которых формируется конечный продукт, распределяемый между инвестициями в производственный капитал и собственным потреблением. Задача выбора оптимальных пропорций распределения конечного продукта является актуальной и практически значимой для корпораций развивающихся экономик. Целью данной работы является, используя математическое моделирование, выявить стратегию оптимального развития коммерческого предприятия, исходя из объемов капиталовложений в факторы производства и норм потребления и накопления прибыли предприятия.

Материалы и методы. Для получения научных результатов использованы общенаучные и специфические методы исследования: анализ, синтез, сравнение, системный анализ, параметрический анализ, экономико-математические и статистические методы исследования. Теоретической основой исследования являются фундаментальные работы и публикации российских и зарубежных ученых в области исследования оптимального управления экономической системой предприятия. Авторами предложен методический подход, который отличает их исследование от других – представлена математическая модель сбалансированного развития экономики хозяйствующего субъекта, где в качестве факторов социально-экономического развития рассмотрены производственный капитал, трудовые ресурсы и интеллектуальный капитал. Информационной базой исследования являются данные финансовой и бухгалтерской отчетности Публичного акционерного общества «Нефтяная компания «Роснефть» за период 2006–2018 гг.

Результаты. Выделены факторы развития экономики предприятия, среди которых, помимо традиционного подхода, включающего капитал и трудовые ресурсы, вводится в основной производственный фактор интеллектуальный капитал. В качестве стоимостной оценки интеллектуального капитала предприятия используется затратный метод. На основании цикла воспроизводства деятельности предприятия сформирована математическая модель, описывающая динамику экономики предприятия и учитывающая капиталовложения в факторы производства и нормы потребления и накопления прибыли. Критериальным функционалом в задаче оптимального управления выступает дисконтированная прибыль предприятия. В качестве управления выбрана функция, характеризующая долю инвестирования в основные производственные фонды, а в качестве состояния системы – отношение величины основных производственных фондов к интеллектуальному капиталу. Для получения аналитического решения задачи оптимального управления используется принцип максимума Понтрягина. Математическая модель оптимального управления апробирована для экономической системы предприятия ПАО «НК «Роснефть».

Заключение. Моделирование динамики производственного капитала, трудовых ресурсов и интеллектуального капитала ПАО «НК «Роснефть» и результаты решения задачи их оптимального управления показывают, что для удержания производственного предприятия на траектории сбалансированного роста потребуется 55% чистой прибыли направлять на развитие интеллектуального капитала предприятия, 35% чистой прибыли – на улучшение состояния производственного капитала ПАО «НК «Роснефть». С учетом оптимального управления в перспективе на 2019–2022 гг. прогнозируется ежегодный темп прироста выручки 19,9%, основных производственных фондов – 16,2% и годовой чистой прибыли компании – 9,7%.

Цель исследования. Актуальность проблемы интегральной (комплексной) оценки инвестиционной привлекательности крупных российских компаний обусловлена необходимостью увеличения объемов производства и усовершенствованием технологий переработки продукции крупнейших отраслей российской экономики, а также требований ускоренного роста высокотехнологичного экспорта. Целью данного исследования является разработка рейтинга инвестиционной привлекательности компаний с использованием минимаксного подхода и иерархического анализа данных. Принятие решения о долевой структуре распределения инвестиций способствует внедрению важных наукоёмких проектов для развития крупнейших отраслевых компаний. Ведущую роль при принятии инвестиционных решений играет интегральный рейтинг компаний. Гипотеза исследования применение минимаксного подхода и иерархического анализа данных позволит разработать интеллектуальную компьютеризированную систему, которая в масштабе реального времени выполнит расчёты и даст рекомендации о долевом распределении инвестирования крупнейших российских компаний с использованием иерархической процедуры построения рейтинга и минимаксного подхода.

Материалы и методы. В настоящее время методический инструментарий рейтинговой оценки инвестиционной привлекательности крупнейших российских компаний находится на начальном этапе проработки, хотя актуальность подобных исследований в мировой практике достигла высочайшего уровня, благодаря ведущим рейтинговым агентствам, имеющим собственную методологию и обоснованную методику рейтингования компаний. До середины 2017 г. при разработке инвестиционных стратегий развития российских отраслевых гигантов учитывались мнения международных рейтинговых агентств «большой тройки» Standard & Poor’s, Fitch Ratings или Moody’s и экспертов журнала Forbes. Но ввиду сокращения деятельности иностранной экспертизы в России возникла необходимость развития и внедрения собственной рейтинговой методологии оценки инвестиционной привлекательности компаний. Действующий рейтинговый подход (аккредитованное агентство Эксперт РА), а также молодые и перспективные рейтинговые агентства России нуждаются в новом и математически обоснованном подходе к построению рейтинга, который оптимизирует процесс инвестиций важнейших высокотехнологичных проектов путём учёта приоритета показателей и отраслевого признака компаний. Авторская методика основана на анализе статистических показателей компаний важнейших отраслей экономики. Важной особенностью разработанного метода является использование авторского математического аппарата, включающего иерархический анализ ранжированных показателей финансово-хозяйственной деятельности компаний с учётом их приоритетности и применение минимаксного подхода для получения рейтинговой оценки компаний с учётом отраслевого признака.

Результаты. Разработанный метод базируется на логических правилах группировки компаний, позволяющих получить рейтинг компаний и рейтинг ведущих отраслей России, компании которых рассматривались в анализе данных. С использованием полученных рейтингов и решения минимаксной задачи выстраивается рейтинг инвестиционной привлекательности компаний (с учётом отраслевой принадлежности). Предлагаемый метод обладает научной новизной, благодаря иерархической процедуре ранжирования показателей и применения минимаксной задачи для получения рейтинговой оценки инвестиционной привлекательности компаний с учётом отраслевого признака. В работе выполнены вычислительные эксперименты, в которых использованы показатели об объёме выпуска и прибыли крупнейших (по объёму выпуска) компаний России. Вычислительные эксперименты показали ведущую роль компаний нефтегазового и банковского секторов в российской экономике.

Заключение. Практическое использование разработанного метода интегрального ранжирования компаний позволяет оптимизировать процесс распределения инвестиционных ресурсов и способствует поддержанию расширения производства высокотехнологичной продукции, производимой ведущими компаниями важнейших отраслей экономики России. Предложенный метод целесообразно использовать при разработке инвестиционной стратегии развития высокотехнологичной проектов. Работоспособность разработанного метода рейтинговой оценки компаний продемонстрирована на практике оценивания крупнейших российских компаний, результаты дополняют, расширяют и обогащают существующие исследования специалистов и ведущих рейтинговых агентств. Автор рекомендует применять представленный инструментарий для оптимизации инвестиционных ресурсов, идущих на развитие важнейших отраслевых компаний России.