Цель исследования. В настоящее время актуальными являются вопросы определения, представления и анализа показателей экономических активов, в частности, финансовых, поскольку финансовые активы наряду с нефинансовыми составляют важнейшую характеристику национального богатства как уровня развития страны и являются основой для построения национальных счетов, показателей денежно-кредитной статистики и других разделов макроэкономической статистики. В современных условиях возрастает роль данных построений в принятии эффективных управленческих решений на макроуровне, отдельных секторов, хозяйствующих субъектов, на развитие национальной экономики в целом. Целью работы является систематизация теоретических и практических разработок по определению и представлению данных о финансовых активах в современной денежной статистике России, определение направлений совершенствования методов оценки финансовых активов, системы показателей, характеризующих их наличие, структуру и динамику.
Материалы и методы. В работе авторы рассмотрели сущность, функции, классификации финансовых активов и обязательств, применили структурный и динамический анализ данных, а также методы теоретического исследования в форме обобщения, сравнения и специальных аналитических процедур на основе официальных статистических данных Росстата, Банка России, Минфина и международных статистических организаций.
Результаты. В работе сформулированы основные направления изучения финансовых активов, основанные на современных международных статистических стандартах с учетом отечественной практики. Рассмотрены актуальные вопросы теории и практики статистического сбора и представления данных о финансовых активах в денежной статистике, приложения определений и классификаций международных стандартов к российской официальной статистике. Сформулированы особенности отражения данных о финансовых активах на макроуровне, в системе показателей денежно-кредитной статистики. Авторы провели количественную оценку структуры и динамики показателей денежно-кредитной статистики России, характеризующих состояние и движение посредством финансовых активов и обязательств.
Заключение. Статистическое исследование операций с финансовыми активами и в связи с формированием денежных агрегатов дает возможность выявить не только основные тенденции развития данных процессов, но дает возможность охарактеризовать вклад того или иного подсектора в общую величину финансового посредничества, проанализировать отношения между сектором Финансовых корпораций и другими секторами, а также всестороннее изменение объема и состава запасов и потоков финансовых активов в результате обмена между резидентами и нерезидентами.
Авторы всесторонне рассмотрели методологическую основу построения Денежных агрегатов и обзоров сектора Финансовых корпораций, в т.ч. в разрезе финансовых инструментов. Статистическая информация о финансовых активах в Денежной статистике представлена с точки зрения формирования денежной массы, других агрегатов, базы, а также взаимодействия между институциональными подсекторами Финансового сектора. Всестороннюю характеристику наличия и движения финансовых активов в составе Денежно-кредитной статистики возможно получить из Денежных обзоров, содержащих данные о потоках и запасах финансовых активов и обязательств Финансовых корпораций (резидентов) по отношению ко всем другим секторам (резидентам),а также нерезидентам. Все рассмотренные данные [в т.ч. 17,18] являются сопоставимыми, т.к. применяется, в основе, одна Классификация финансовых инструментов, хотя может применяться на практике различная степень детализации для различных построений.
Вопросы теории и практики представления показателей финансовых активов в рассмотренных разделах макростатистики и их анализа являются актуальным и перспективным направлением совершенствования национального статистического учета. Работы в этом направлении продолжаются, и процесс активного внедрения международных стандартов в отечественную статистику идет уже достаточно длительное время. Дистанционная работа, сбор информации через интернет, появление большого числа новых финансовых инструментов и операций, в том числе модифицированных, в деловом обороте институциональных единиц затрудняют их идентификацию и классификацию.
Авторы представленного исследования и ранее рассматривали в своих статьях проблемы макроэкономических расчетов, что позволило им в работе более детально рассмотреть актуальные вопросы, касающиеся процессов отражения финансовых активов в денежно-кредитной статистике.

Показатели Целей устойчивого развития (далее – ЦУР) были разработаны членами ООН и направлены на устойчивое развитие стран в области социальной политики, экологии и обеспечения благополучия населения. Цели устойчивого развития в области социальной политики можно считать необходимыми для повышения уровня жизни. Показатели по странам рассчитываются статистическими ведомствами в соответствии с методологиями, разработанными агентствами-кураторами ЦУР. Большинство показателей для России рассчитываются Федеральной службой государственной статистики (Росстат) в соответствии с Федеральным планом статистических работ. Уровень жизни населения можно оценивать косвенно как долю расходов населения на продукты питания, которые являются необходимыми физиологического выживания человека. В литературе отмечается, что существующие критерии уровня бедности могут искажать реальное состояние. Так среднедушевой уровень потребления может зависеть от масштаба домохозяйства. В работе приводится рассмотрение среднедушевого уровня расходов на продукты питания в домохозяйстве в зависимости от характеристик домохозяйства (количество членов в семье, возрастные группы). Также в работе приводится рассмотрение дифференциации субъектов Российской Федерации по доле расходов населения на продукты питания.
Цель исследования заключается в определении зависимости между масштабом домохозяйства и его расходами на продукты питания, а также особенностей расходов населения в зависимости от состава домохозяйства на питание дома, вне дома и расходов на алкоголь.
Материалы и методы. Источником данных для статистического анализа являются Обследования бюджетов домашних хозяйств (ОБДХ), проводимые Росстатом за 2010–2020 гг. (11 лет). В работе применяются методы статистического анализа, приводится авторская группировка домохозяйств в зависимости от их характеристик. Данное обследование проводится ежеквартально по 48 тыс. домохозяйств. Проведенные расчеты представлены за год как среднее значение по 4 кварталам. Все необходимые вычисления были выполнены в пакете прикладных программ «IBM SPSS».
Результаты. Полученные результаты позволяют сделать выводы о влиянии масштаба домохозяйства на потребление продуктов питания. График потребления имеет U-образную форму, где наименьшее среднедушевое потребление наблюдается в домохозяйствах из трех и четырех человек. При этом в особо крупных домохозяйствах (6 и более человек) высокая доля расходов на продукты питания может свидетельствовать о высоком уровне бедности. Показатель доли и структуры расходов домохозяйств на питание зависит и от характеристик домохозяйства: наибольшая доля совокупных расходов на продукты питания в расходах на конечное потребление в 2020 г. наблюдается в домохозяйствах из одиноких пенсионеров (46,4%), а наименьшая – в домохозяйствах из 2 взрослых и 1 ребенка (31,8%). Наибольшая доля расходов на питание вне дома отмечается в домохозяйствах, состоящих из взрослых и детей. При этом наличие пенсионера в домохозяйстве снижает долю расходов домохозяйства на питание вне дома. Данная зависимость может объясняться отсутствием времени на приготовление пищи у взрослого (трудоспособного) населения.
Заключение. В работе приводится авторская система группировки домохозяйств по различным характеристикам (количество членов в семье, возрастная принадлежность и др.).
Полученные результаты позволяют оценить дифференциацию в структуре расходов домохозяйств на продукты питания в зависимости от характеристик семьи.

Цель исследования. Федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2021 гг.» определяет транспортные и космические системы как приоритетное направление, имеющее стратегическое значение для экономики страны. Целью работы является изучение состояния исследований и разработок в области изучения и развития транспортных и космических систем на основе анализа результативности, а также сравнение эффективности научной деятельности образовательных организаций высшего образования и научных организаций в этой области.
Материалы и методы. Информационной базой исследования послужили статистические данные и аналитическая информация, отражающие состояние исследований и разработок в области изучения и развития транспортных и космических систем. Методологическую базу исследования составляют статистические методы анализа информации: дисперсионный анализ, проверка статистических гипотез, непараметрические критерии сравнения выборок, анализ динамических рядов, структурный анализ.
Результаты. В статье отражены результаты проведенного Институтом проблем развития науки РАН (ИПРАН РАН) мониторинга научного потенциала организаций, выполняющих исследования и разработки по приоритетному направлению научно-технологического развития «Связанность территории Российской Федерации за счет создания интеллектуальных транспортных и телекоммуникационных систем, а также занятия и удержания лидерских позиций в создании международных транспортно-логистических систем, освоении и использовании космического и воздушного пространства, Мирового океана, Арктики и Антарктики». В настоящей публикации, в частности, осуществлен анализ результативности исследований и разработок по приоритетному направлению «Транспортные и космические системы».
В результате проведенного анализа сделаны выводы об основных направления и тенденциях исследований и разработок в области изучения и развития транспортных и космических систем России за период 2015–2019 гг. С помощью методов дисперсионного анализа, непараметрических критериев и др. проведено сравнение эффективности научной деятельности образовательных организаций высшего образования и научных организаций.
Анализ показал, что международные публикационные аналитические системы занимают больший вес в объемах публикаций по сравнению с российским РИНЦ. Исследователи образовательных организаций высшего образования имеют в 5 раз больше публикаций, чем сотрудники научных организаций, что можно объяснить завышенными требованиями к должностям профессорско-преподавательского состава и образованием «мусорных» статей. По цитируемости самым успешным для российских исследователей в области транспортных и космических систем стал 2017 год. При этом цитируемость исследователей образовательных организаций была выше в 3–3,5 раза по международным публикациям и вдвое – по публикациям РИНЦ. Научные организации в области научных, конструкторских, технологических произведений показывают гораздо большую результативность и эффективность по сравнению с образовательными учреждениями высшего образования. За период 2015–2019 гг. выявлена тенденция к снижению результатов интеллектуальной деятельности по всем рассматриваемым организациям.
Проведенный анализ также показал низкую результативность деятельности малых инновационных предприятий по данному приоритетному направлению за период 2015–2019 гг. В России они не получили должного развития.
Дисперсионный анализ, проверка статистических гипотез с использованием непараметрических методов позволили сравнить результаты деятельности научных организаций и организаций высшего образования.
Выводы. Таким образом, к одному из путей повышения эффективности и результативности науки в России можно отнести возрождение системы научно-исследовательских институтов, деятельность которых была бы направлена на удовлетворение конкретных научных потребностей государства.

Целью исследования является определение направлений влияния пандемии COVID-19 и режима самоизоляции, объявленной в России, на доходы населения. Актуальность исследования связана с проблемами отражения пандемии, поиска закономерностей и взаимосвязей её с доходами, здоровьем, условиями жизни населения. Возникновение коронавирусного заболевания (март 2020 года), быстро распространилось на все регионы страны, в 2021 году зафиксирована четвертая рекордная волна заболеваемости и смертности населения.
Методами исследования являются теория и методология доходов населения, используемые Федеральной службой государственной статистики, соответствующие международным нормам и стандартам, в том числе системе национальных счетов. Для определения направлений влияния пандемии COVID-19 на доходы населения региона использован метод аналитических группировок (стохастически детерминированных связей), а также метод сопоставления параллельных рядов, индексный метод и межрегиональным анализ оценки данных.
Результаты исследования: использование статистического подхода для оценки и направлений влияния пандемии COVID-19 на реальные доходы населения позволило определить особенности распространения заболевания населения в регионах УФО. Сделан вывод: распространение COVID-19 в 2020–2021 годах не оказало существенного влияния на реальные денежные доходы населения в регионах Уральского Федерального округа, несмотря на рост заболеваемости людей. Население быстро адаптировалось к пандемии, многие предприятия работали в обычном режиме, а государство принимало оперативные меры по снижению напряженности и поддержке населения, системы здравоохранения в стране. Выявлены противоположно направленные факторы влияния пандемии, приводящие к негативным и позитивным последствиям реальных доходов населения. Определены уровень и степень влияния заболеваемости населения на доходы населения.
Заключение: использование статистического подхода позволяет повысить качество информации, определить позитивные и негативные факторы влияния пандемии COVID-19 на доходы и уровень адаптации к ней населения региона. Адаптация населения к коронавирусу будет продолжаться ещё в течении нескольких лет и дольше, а волны заболевания будут снижаться по мере создания лекарств. Исследование позволяет оценить не только основные направления влияния на реальные денежные доходы населения, но и качество решений, принимаемых управленческими структурами.

Цель исследования. Целью исследования является использование методов корреляционно-регрессионного анализа как инструмента, позволяющего определить справедливую долю заработной платы профессионального хоккеиста в совокупном зарплатном бюджете хоккейного клуба. В современных условиях функционирования профессиональных хоккейных клубов, при которых совокупные расходы на зарплату игроков жестко регламентированы «потолком зарплат», наличие инструмента, позволяющего объективно оценить вклад игрока в общекомандный результат, может повысить эффективность принимаемых управленческих решений. В данной работе предложена регрессионная модель, позволяющая определить, какое влияние оказывают индивидуальные характеристики игроков, на примере защитников команды, на долю их заработной платы в потолке зарплат.
Материалы и методы. Для выбора модели множественной регрессии были проанализированы статистические показатели защитников Национальной хоккейной лиги в сезоне 2018–2019 гг. На содержательном этапе построения модели определен перечень тех статистических показателей, которые, на наш взгляд, позволяют сделать вывод о полезности того или иного игрока для команды, а также удовлетворяют требованиям для факторов, подлежащих включению в модель множественной линейной регрессии (количественная оценка, тесная связь с результатом, отсутствие мультиколлинеарности). С целью получения наиболее качественной регрессионной модели был использован апостериорный подход в отборе факторов, которые должны быть включены в окончательную версию регрессионной модели. В результате поэтапного отбора факторов из модели исключены факторы, значения t-статистики которых позволили сделать вывод по их статистической незначимости.
Результаты. В результате была получена статистически значимая модель, описывающая зависимость доли заработной платы в потолке заработных плат сезона 2018–2019 гг. Сравнив рассчитанные с помощью полученной модели доли зарплат и фактические их значения, удалось определить наиболее переоцененных и недооцененных защитников Национальной хоккейной лиги в сезоне 2018–2019 гг.
Заключение. Предложенная регрессионная модель на базе хоккейной статистикой позволяет количественно оценить оптимальность ценообразования контракта профессионального хоккеиста. На наш взгляд, такая модель является доступным инструментом управленческого анализа, позволяющим дать адекватную оценку величины контракта профессионального хоккеиста и помочь в решении одной из наиболее актуальных проблем в спортивном менеджменте – формировании конкурентоспособного состава команд при наличии ограничения в виде потолка заработных плат.

Цель исследования заключается в построении когнитивной модели определения степени влияния целевого финансирования в образовательные программы на инновационную активность предприятия в разных условиях ведения бизнеса. В качестве инструмента когнитивного моделирования предлагается использовать инструментарий построения когнитивной карты, позволяющей анализировать различные варианты сценариев финансирования, которые представляют собой альтернативы импульсного моделирования в виде финансирования в определённый набор факторов путем внесения возмущений в вершины когнитивной карты. Основной причиной исследования является то, что при создании новой продукции или услуг для организации важно постоянно наращивать их рыночную долю на основе изменения стратегии инновационной активности предприятия, которая во многом определяется уровнем квалификации трудовых ресурсов. Новизна исследования заключается в применении инструментария построения и использования когнитивной карты для решения задачи обоснования наиболее предпочтительного варианта набора исходных факторов для достижения требуемых максимальных значений целевых показателей.
Методы исследования имеют эвристический характер, направленные на поиск такого набора факторов, который приведет к заданному изменению целевого фактора. В целях получения конечного результата изменения целевого фактора используется импульсное моделирование, которое осуществляется путем внесения воздействий в выбранный набор вершин когнитивной карты, а чтобы найти лучший набор, применяется сценарное моделирование, направленное на формирование различных альтернатив. Предлагаемые материалы и методы когнитивного моделирования опираются на представленную в работе Караева Р.А. и др [4] когнитивную карту.
Результаты. В данной статье показано как организации развивают свою инновационную деятельность в процессах производства. Этот процесс развития связан с взаимодействием предприятий и образовательных учреждений, которое выражается в совместной подготовке специалистов требуемой области. Для отображения взаимосвязи факторов влияния на инновационную деятельность в процессах производства предложена модель, которая отражена в расширенной автором когнитивной карте управления стратегией предприятия. В результате когнитивного моделирования по определенным сценариям для лиц, принимающих решения, формируются рекомендации по выбору стратегии инновационного развития предприятия, направленной на увеличение рыночной доли компании.
Заключение. Проведенное моделирование и анализ результатов подтверждают, что инновационная активность позволяет увеличить рыночную долю и снизить цену на продукцию предприятия за счет инвестиций в образовательные учреждения. Помимо требуемого изменения целевых факторов, предложенное финансирование положительно влияет и на другие факторы, отраженные в когнитивной карте. В результате построенная когнитивная карта может выявить факторы, определяющие необходимость инвестирования в образовательные учреждения со стороны организаций, что позволит повысить их инновационную активность и экономическую эффективность.