SCI Библиотека
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
В условиях инфляционного таргетирования успешность денежно-кредитной политики во многом зависит от способности центрального банка влиять на инфляционные ожидания через эффективную коммуникацию. Особое значение имеет взаимодействие с неспециалистами, населением в широком смысле, чьи ожидания в России исторически завышены и менее заякорены. В статье рассматривается влияние удобочитаемости пресс-релизов Банка России на инфляционные ожидания населения. Удобочитаемость — свойство текстового материала, характеризующее лёгкость восприятия его человеком в процессе чтения. Для проверки гипотезы проведён лабораторный эксперимент с участием 274 человек, разделённых на контрольную и экспериментальную группы. Участники получали либо оригинальные тексты пресс-релизов, либо их упрощённые, более удобочитаемые версии, полученные с использованием генеративного искусственного интеллекта. В рамках эксперимента моделировались ситуации смягчения и ужесточения монетарной политики. Результаты показали, что при повышении ключевой ставки упрощённые тексты значимо снижают инфляционные ожидания – в среднем на 1,8–2 процентных пункта. При снижении ставки эффект статистически незначим. Таким образом, повышение понятности коммуникации особенно эффективно в условиях жёсткой денежно-кредитной политики. Полученные результаты подчеркивают необходимость адаптации коммуникационных материалов центрального банка для широкой аудитории. Сделан вывод, что улучшение читаемости может повысить доверие к денежным властям и укрепить механизм трансмиссии монетарной политики. Работа опирается на методы экспериментальной экономики, текстового анализа и регрессионного моделирования, подтверждая значимость качества коммуникации для управления инфляционными ожиданиями.
Ухудшение состояния рыбных запасов является одной из основных проблем рыболовства в Балтийском море. Вслед за многими другими исследователями автор статьи полагает, что главной причиной деградации рыбных ресурсов Балтики выступает чрезмерно высокая промысловая активность. Рассматривая вопросы устойчивости регионального рыболовства, используя для этого результаты различных исследований, оценивающих состояние рыбных ресурсов Балтики, и основываясь на социально-экономических показателях рыболовства, мы пришли к выводу, что ключевым недостатком существующей политики регулирования отрасли является приоритет сиюминутных выгод, поощряющий избыточно высокую промысловую активность. Решением проблемы являются переход к модели эколого-ориентированного рыболовства, наилучшим образом учитывающей специфику экосистемы Балтийского моря, и реализация концепции т. н. “синей экономики”, базирующейся на принципах устойчивости.
Рыба и рыбопродукты являются одним из базовых продуктов питания в Российской Федерации, они входят в набор критически важных видов продовольствия и во многом определяют состояние продовольственной безопасности как на микро-, так и на макроуровне. Цель статьи - выявить ключевые факторы, влияющие на экономическую доступность рыбопродуктов. Используя в качестве критериев доступности показатели среднедушевого потребления и покупательной способности населения по данному товару, было определено, что в течение последних нескольких лет цены выступали наиболее значимым фактором, влияющим на доступность рыбопродуктов в РФ. Полученные результаты подсказывают, что основными направлениями повышения экономической доступности рыбопродуктов в нашей стране являются регулирование цен на эти товары и рост доходов населения.
Relevance. Since regional markets are interconnected and influence each other, forecasting price changes for goods and services requires considering both time and location. Economic instability, shifting supply chains, and rising inflation expectations make this research especially relevant. Additionally, the growing need for quick responses to price fluctuations highlights the importance of adopting data-processing methods that enable near real-time analysis. Research Objective. The aim of the study was to analyze the spatial dependence of prices and the presence of brands within the context of cyclically fluctuating demand and supply across different price segments. Data and methods. This study utilized data provided by the online analytics service продажи. рф, which encompasses daily selling (registered) prices for 135 ice-cream brands across 84 Russian regions, spanning the period from January 1, 2021, to December 31, 2023. The analysis examined regional differences in ice cream prices and brand representation, as well as the spatial autocorrelation of prices, particularly in relation to seasonal demand fluctuations. Spatial autocorrelation was assessed using global and local Moran’s I indices, with spatial clusters identified based on these estimates. To explore the cyclicality of spatial autocorrelation, partial autocorrelation functions (ACF and PACF) were used, and the Kruskal-Wallis test was applied. Results. The results of the analysis confirmed the differentiation of regions in terms of ice-cream brand representation, including variations across three price segments: Elite, Standard and Economy. We found a correlation between brand representation and regional population size, but no direct relationship with regional wage levels. Further analysis of individual brand prices and their spatial autocorrelation confirmed the hypothesized presence of spatial autocorrelation and demonstrated an increase in this autocorrelation over the study period. Examination of data cyclicality indicated that time series of average prices and global Moran’s I indices exhibited significant weekly cyclicality, while annual cyclicality was not consistently detected across all analytical methods and only emerged in the analysis of average prices. This suggests that seasonal variations in production and consumption volumes do not necessarily translate into corresponding seasonal fluctuations in prices or their spatial autocorrelation for all product groups. Conclusions. Spatial price dependence is not static; its level and dynamics are significantly influenced by product characteristics, underscoring the necessity of shifting from analyses of aggregate-price indices to analyses of individual product prices. A key methodological contribution of this study is the validation of findings previously observed with more aggregated data (year/month, product group) using highly detailed daily and brand-level data. This approach enhances forecasting accuracy by capturing the full scope of regional variations in consumer behavior.
Весной 2020 г. пандемия COVID-19 вынудила регуляторов фондовых рынков ряда европейских стран ввести запрет на короткие продажи. Я анализирую, как этот запрет повлиял на волатильность рынков и риск экстремальных изменений цен на акции. Запрет коротких продаж считается средством предотвращения крупных обвалов фондового рынка, поскольку устранение продавцов, играющих на понижение, уменьшает вероятность падения цен на акции. Я прихожу к выводу, что введение такого запрета увеличивает показатели рыночного риска, такие как стоимость под риском и ожидаемые потери доходности акций. Установленные регуляторами требования к капиталу банков в части рыночного риска основаны на вышеупомянутых показателях. Резкое изменение любого из них усиливает уязвимость банков к колебаниям цен на акции и подталкивает их к продаже активов для устранения нарушения требований к достаточности капитала. Дополнительные продажи, вызванные последним фактором, ведут к дальнейшему снижению цен на акции. Продажа активов во время кризисов вряд ли может быть прибыльной, что, в свою очередь, также уменьшает капитал. Таким образом, запрет коротких продаж, призванный уменьшить панику на рынках, ведет к дальнейшему падению цен на акции в экономиках, где банки – ключевые игроки. Я показываю, используя данные европейских рынков за 2020 г., что запрет коротких продаж ведет к значительному повышению стоимости под риском (от 15 до 18% в зависимости от методологии расчета) и росту ожидаемых потерь на 30%.