WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

САБЛИНА ЕЛЕНА АЛЕКСАНДРОВНА

МЕТОДОЛОГИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ФИНАНСОВОЙ СИСТЕМЫ РОССИИ

Специальность 08.00.12 – «Бухгалтерский учет, статистика»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Москва, 2012 Диссертация выполнена на кафедре Теории статистики и прогнозирования федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)» Научный доктор экономических наук, профессор консультант: Минашкин Виталий Григорьевич Официальные Киселева Ирина Анатольевна оппоненты: доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры Прикладной математики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики Плышевский Борис Павлович доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры Социально-экономических проблем Экономического факультета Московского государственного университета им. М.В.

Ломоносова Симонова Марина Демьяновна доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры Учета, статистики и аудита Московского государственного института международных отношений (университет) МИД России Ведущая Российский экономический университет организация: им. Г.В. Плеханова

Защита состоится «25» октября 2012 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу: 119501, г. Москва, ул.

Нежинская, д. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан « » сентября 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук Е.Н. Клочкова I.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Экономике России, активно участвующей в процессах глобализации, необходима качественно функционирующая финансовая система, способная противостоять негативным внешним факторам и являющаяся основой для реализации стратегии экономического роста.

В условиях глобализации действие национальных факторов во многом определяется влиянием международных тенденций. В такой ситуации возрастает вероятность распространения кризисных явлений между финансовыми системами разных государств. Страны с «молодой» рыночной экономикой, к которым относится и Россия, в большей мере подвержены влиянию кризисных ситуаций в международных потоках капиталов. Финансовые кризисы 1998 г. и 2008 г. показали неэффективность функционирования мировой финансовой системы.

Учитывая последствия финансовых кризисов, негативно повлиявших на развитие мировой экономики, в 90-х годах прошлого века под руководством Международного валютного фонда (МВФ) начали проводиться статистические исследования по мониторингу финансовой стабильности. Финансовая система России, экономика которой чувствительна к финансовым кризисам, также нуждается в таких исследованиях.

Проведение статистического анализа развития финансовой системы в современных условиях требует оценки широкого круга макроэкономических и финансовых индикаторов, выявления взаимосвязей между ними, определения последствий их воздействия на экономику. Процесс анализа предполагает учет специфических условий стабильности финансов отдельных секторов, образующих финансовую систему в целом.

Так, принятие эффективных управленческих решений по государственному бюджету должно основываться на всестороннем статистическом анализе развития финансовой системы.

Переход российской статистики на международные стандарты является одним из важных приоритетов развития методологии обработки и анализа данных. Внедрение этих стандартов в практику статистической финансовой отчетности непосредственно касается институциональных единиц, составляющих финансовую систему и стремящихся выйти на мировые финансовые рынки.

Результаты статистического исследования финансовой системы России важны не только на национальном, но и на международном уровне. Членство Российской Федерации в международных организациях подразумевает предоставление полной, своевременной, достоверной и качественной информации о состоянии финансовой системы страны, её отдельных секторов и подсекторов в соответствии с международными стандартами. Эти требования являются важным и необходимым условием динамичного развития экономики России и привлечения в неё инвестиций.

Однако работ, посвященных методологии статистического исследования развития финансовой системы России с учетом специфики отдельных ее секторов, недостаточно.

Вышеизложенное подтверждает актуальность настоящей работы, в которой с учетом требований международных стандартов был осуществлен комплексный статистический анализ и сформулированы практические предложения и рекомендации по методологии статистического исследования финансовой системы России, заключающейся в количественной оценке финансов каждого из секторов и их роли в стабильности и эффективности функционирования финансовой системы в целом.

Степень научной разработанности проблемы. Вопросы статистического исследования финансов, учета потоков и запасов финансовых активов и пассивов в системе национальных счетов и оценки стабильности финансовой системы страны представлены в публикациях многих отечественных и зарубежных ученых и специалистов. В процессе выполнения диссертации автором были использованы работы Э.Б. Аткинсона, М.П. Афанасьева, А.В. Белова, В.Н. Вяткина, В.А. Гамзы, В.П. Горегляда, А. Гринспена, А.Г. Грязновой, Б.В. Губина, Б.А. Замараева, Г. Камински, И.А. Киселевой, В.В. Ковалева, А.Е. Косарева, А.Л. Кудрина, А.М. Лаврова, О.А. Лакшиной, Ю.П.

Лукашина, В.И. Павлова, Г.Б. Поляка, Т.Г. Ржевской, В.М. Родионовой, К.В. Рудого, В.Н.

Салина, В.Т. Севрук, В.К. Сенчагова, Дж.Э. Стиглица, М.И. Столбова, П.В. Трунина, А.В.

Улюкаева, Г.Г. Фетисова, Е.Б. Фроловой, Т.А. Хоменко, Е.Н. Чекмаревой, Р.А.

Шмойловой, С.Г. Щербакова и других ученых и специалистов.

При разработке методологии статистического исследования большую роль имели труды Т.Н. Агаповой, С.А. Айвазяна, В.Н. Афанасьева, О.Э. Башиной, Г.Л. Громыко, Д.В.

Дианова, Т.А. Дубровой, И.И. Елисеевой, М.Р. Ефимовой, Е.В. Заровой, Ю.Н. Иванова, М.В. Карманова, В.Г. Минашкина, В.С. Мхитаряна, В.Н. Нестерова, Б.П. Плышевского, Б.Т. Рябушкина, Н.А. Садовниковой, М.Д. Симоновой, В.М. Симчеры, А.Е. Суринова, М.М. Юзбашева и других авторов.

Кроме того, автором были проанализированы международные стандарты по статистике финансов.

Проведенный анализ позволил сделать вывод о том, что, несмотря на относительную разработанность темы, в современной российской экономической литературе недостаточно внимания уделено проблемам методологии комплексного статистического исследования развития финансовой системы России, которая необходима в условиях реформирования и перехода на международные стандарты в области учета и статистики финансов.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы заключается в разработке методологии комплексного статистического исследования развития финансовой системы России в соответствии с требованиями международных стандартов, направленной на совершенствование статистического учета и финансовой отчетности.

Исходя из поставленной цели, в работе были сформулированы и решены следующие теоретические и практические задачи:

проанализировать особенности финансовой системы как объекта статистического исследования и оценить состояние финансов России на основе национальных счетов и платежного баланса;

разработать методологические рекомендации по формированию системы статистических показателей для количественной характеристики финансовой системы;

предложить методику статистической оценки эффективности функционирования финансовой системы с использованием индексных моделей;

разработать методологические аспекты анализа условий стабильности финансовой системы;

исследовать структуру доходных, расходных операций в соответствии с бюджетной классификацией Российской Федерации и оценить сбалансированность федерального бюджета России;

разработать показатели, позволяющие оценивать роль государственных внебюджетных фондов в регулировании социальных процессов;

предложить концептуальные подходы к исследованию эффективности использования бюджетных средств на региональном уровне;

разработать методологию статистического исследования устойчивости банковского сектора и осуществить группировку ведущих российских банков по факторам их финансовой стабильности;

оценить значение финансов секторов нефинансовых корпораций и домашних хозяйств в обеспечении стабильности финансовой системы;

подготовить методологические предложения по статистическому анализу факторов стабильности доходных поступлений в бюджет;

усовершенствовать методологию прогнозной оценки стабильности финансовой системы России и разработать методические подходы к определению рейтинга финансовой независимости страны (или региона).

Объектом исследования является финансовая система Российской Федерации как одна из важнейших составляющих экономической системы страны.

Предметом исследования выступают система показателей и методы статистического анализа развития финансовой системы Российской Федерации.

Область исследования темы диссертации соответствует требованиям Паспорта отрасли наук «Экономические науки» по коду ВАК Минобрнауки России специальности 08.00.12 – «Бухгалтерский учет, статистика» – п. 4 «Статистика»: 4.5 – «Адаптация национальных систем статистики, их соответствие международным стандартам»; 4.11 – «Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов»; 4.– «Совершенствование методологии национального счетоводства и макроэкономических расчетов; методологии построения балансов для регионов, отраслей и экономики в целом;

построения платежного баланса и статистических показателей внешнеэкономических связей».

Теоретической и методологической базой исследования являлись труды ведущих отечественных и зарубежных ученых, посвященные проблемам исследования финансовой системы, государственных финансов, финансовой стабильности, теории статистики и статистики финансов.

При проведении исследования использовались статистические методы дискриминантного, кластерного, корреляционного и регрессионного анализа, методы анализа временных рядов и прогнозирования, методы индексный и анализа структурных изменений, а также методы графического и табличного представления результатов расчетов.

Для обработки исходной информации применялись пакеты прикладных статистических программ STATISTICA, NCSS&PASS, а также электронные таблицы MS EXCEL.

Информационная база исследования включает официальные статистические данные Росстата, Банка России, Минфина России и Федерального казначейства. Кроме того, использовались данные периодических изданий и информация, размещенная на официальных сайтах в сети Internet, по тематике исследования.

Научная новизна диссертационной работы заключается в решении актуальной научной проблемы разработки скоординированной с международными стандартами методологии комплексного статистического исследования развития финансовой системы России, включая анализ ее отдельных секторов и оценку финансовой стабильности на макроуровне.

К числу выносимых на защиту результатов, полученных автором исследования и содержащих научную новизну, относятся:

предложена концепция статистического анализа финансовой системы по секторам, позволяющая исследовать объекты государственных финансов и частных финансов с применением национальных счетов и платежного баланса;

определен методологический подход к формированию и использованию системы показателей для статистического анализа финансовой системы, обладающих свойствами универсальности, аналитичности и гармонизации;

предложена и апробирована методика статистической оценки эффективности функционирования финансовой системы в рыночной экономике на основе показателей национальных счетов с использованием индексных моделей;

представлены концептуальные подходы к проведению статистического анализа доходных и расходных операций и сбалансированности федерального бюджета России в условиях перехода к бюджетному планированию, основанному на ненефтегазовом балансе бюджета;

разработаны и апробированы статистические показатели государственных внебюджетных фондов, позволяющие оперативно оценивать финансовую активность, финансовую устойчивость и эффективность их деятельности;

изложены концептуальные особенности исследования субфедеральных бюджетов и оценены возможности тех регионов, которые способны эффективно использовать собственные бюджетные средства с целью реализации на региональном уровне принципов бюджетирования, ориентированного на результат;

разработана методология статистического исследования устойчивости банковского сектора и предложено использование методов многомерного анализа, позволяющего классифицировать банки на основе индикаторов их финансовой стабильности;

определены методологические подходы и осуществлен статистический анализ финансов нефинансовых корпораций и домашних хозяйств для оценки их роли в обеспечении стабильности финансовой системы России;

разработаны методологические аспекты статистического исследования условий стабильности финансовой системы, определяющих её особенности и направления развития на современном этапе;

с позиции новой парадигмы бюджетно-налоговой системы внесены предложения по совершенствованию методологии анализа факторов доходных поступлений в консолидированный бюджет России, гарантирующих стабильность и транспарентность финансовых потоков;

усовершенствована методология сигнального подхода для прогнозирования финансовой нестабильности с использованием индикаторов-предвестников и обоснованы преимущества её применения;

разработаны методические положения по определению рейтинга финансовой независимости как результата комплексной оценки финансовой системы с точки зрения создания определенных условий для привлекательности инвестирования.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования.

Теоретическая значимость состоит в разработке методологии комплексного статистического исследования развития финансовой системы страны. Использование полученных результатов будет способствовать развитию теории и практики статистики финансов, оптимизации мер в области бюджетной политики государства и макрофинансовой стабильности и, в конечном счете, содействовать созданию благоприятных условий для социально-экономического развития.

Научно-практическая значимость проведенного исследования состоит в том, что разработанные концептуальные положения диссертации представляют собой методологическую основу для оценки стабильности и эффективности функционирования финансовой системы в целом, составляющих ее секторов и институциональных единиц.

Основные результаты диссертационного исследования нашли практическое применение в аналитической работе: Бюджетно-финансовой комиссии Московской городской думы - при проведении статистического анализа бюджета г. Москвы и функционирования государственных внебюджетных фондов; кредитной организации «Русич Центр Банк» - при оценке ее деятельности и для мониторинга условий ее финансовой стабильности; внешнеторговой компании «Химпартнеры» - при решении частных вопросов финансовой устойчивости ее поставщиков.

Представленные в диссертации методологические подходы к комплексному статистическому исследованию финансовой системы России имеют научный и практический интерес для специалистов Росстата, Статкомитета СНГ, Минфина России, Федерального казначейства и Банка России при разработке методологии создания единой системы показателей статистики финансов на основе бюджетной классификации РФ, для оценки устойчивости банковского сектора и исследования финансовой стабильности.

Методология статистической оценки, анализа и прогнозирования, разработанная в диссертации, может быть применена научно-исследовательскими центрами, аналитическими компаниями и другими организациями.

Результаты диссертационной работы положены в основу нового учебного курса «Финансовая система рыночной экономики», преподаваемого автором в Международном университете в Москве.

Материалы выполненного диссертационного исследования использованы в учебном процессе в курсах «Статистика», «Статистика финансов», «Финансовый анализ» – в Академии бюджета и казначейства Минфина России, Международном университете в Москве и Российском государственном социальном университете.

Апробация результатов исследования. Основные результаты исследования были представлены и получили одобрение на 12 международных, всероссийских и межвузовских научно-практических конференциях:

II Международной научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие регионов России (Москва, 2012 г.);

I, III, IV Международных научно-практических конференциях «Инновационное развитие российской экономики» (Москва, 2008 г., 2010 г., 2011 г.);

12 и 13 Международных научно-практических конференциях «Актуальные проблемы управления» (Москва, 2007 г., 2008 г.);

Научно-практической конференции «Научные исследования в области экономики, информационных технологий и юриспруденции с использованием технологий e-learning» (Москва, 2007 г.);

12, 16, 17 и 22 Всероссийских научных конференциях «Реформы в России и проблемы управления» (Москва, 1997 г., 2001 г., 2002 г., 2007 г.);

I Научно-теоретической конференции «Социально-экономическое развитие России на современном этапе: реалии и перспективы» (Москва, 2007 г.).

Публикации. Результаты исследования изложены в 40 научных, учебных и методических публикациях общим объемом 159,55 п.л. (авт. 96,3 п.л.), в том числе в монографиях общим объемом 29,5 авт.п.л. и в 11 статьях в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России, общим объемом 8,45 п.л. (авт. 8,4 п.л.).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертации, степень научной разработанности проблемы, сформулированы цель и задачи, определены объект, предмет и область исследования, теоретическая, методологическая и информационная базы, раскрыты научная новизна и практическая значимость, приведены результаты апробации работы.

По первой группе проблем, посвященных финансовой системе как объекту статистического исследования, осуществлен обзор современных литературных источников по трактованию состава финансовой системы и её развитию; проведен статистический анализ внешних текущих операций и операций накопления сектора государственного управления и частных секторов с использованием национальных счетов и платежного баланса.

В экономике России финансовая система является наиболее сложной и динамичной составляющей. В научных публикациях к настоящему времени еще не сложилось единого мнения об институциональной структуре финансовой системы России. В связи с этим для целей статистического исследования финансовой системы в работе предложен концептуальный подход к ее структуре в соответствии с секторами национальных счетов, что отражено на рис. 1.

ФИНАНСОВАЯ СИСТЕМА РФ Финансы сектора государственного управления Федеральный бюджет Бюджеты Консолидированные РФ государственных бюджеты субъектов внебюджетных РФ фондов РФ ДОХОДЫ РАСХОДЫ Финансы частных секторов Финансовый Сектор Сектор сектор нефинансовых домашних корпораций хозяйств Рисунок 1. Структура финансовой системы Российской Федерации (в соответствии с секторами национальных счетов) Использование Системы национальных счетов (СНС) позволяет исследовать объекты государственных и частных финансов. Приоритетной составляющей финансовой системы является сектор государственного управления. Состоянием финансов этого сектора в наибольшей степени определяется дальнейшее развитие и поддержание стабильности финансовой системы России.

В рамках СНС финансовые показатели охватывают все финансовые запасы и потоки между секторами национальной экономики и «остальным миром». Для статистического анализа финансов особое значение имеют счета накопления и данные о финансовых запасах. В результате анализа счета операций с капиталом в работе обнаружено его существенное влияние на финансово-экономическое положение России, заключающееся в весомой доле чистого кредитования в изменении чистой стоимости капитала, обусловленных сбережением и капитальными трансфертами.

Анализ этого показателя по секторам экономики позволяет оценивать соотношение чистого приобретения финансовых активов и принятия обязательств между сектором государственного управления и частными секторами. Результаты анализа за 2003–2009 гг.

свидетельствуют о тенденции усиления роли сектора государственного управления в распределении финансовых активов на протяжении 2003-2008 гг. При этом в 2007 г.

отмечено наибольшее превышение, составившее 7,3 раза. Следовательно, сектор государственного управления является ведущим в финансовой системе России.

Среди частных секторов определяющая роль в чистом приобретении финансовых активов принадлежит финансовому сектору. Сектор нефинансовых корпораций являлся чистым должником, а сектор домашних хозяйств до 2009 г. отличался тенденцией снижения чистого приобретения финансовых активов. Проведенный анализ позволил установить, что для поддержания стабильности финансовой системы России и ее дальнейшего развития необходимо обеспечение стабильности сектора государственного управления и финансового сектора.

Снижение удельного веса чистого кредитования позволяет увеличивать приток финансовых средств в экономику России с целью их инвестирования в эффективное развитие перспективных видов деятельности, что, в конечном итоге, способствует подъему ее конкурентоспособности на международном уровне.

Проведенное в работе статистическое исследование состояния платежного баланса России позволило охарактеризовать его следующим образом:

динамика сальдо по счету текущих операций и изменение сальдо торгового баланса имеют одинаковую тенденцию;

динамика стоимости экспорта товаров в значительной степени обусловлена преобладанием в его структуре углеводородного сырья;

динамика иностранных активов определяется изменением резервных активов.

Результаты анализа иностранных инвестиций показывают упрочение позиций сектора государственного управления за счет привлечения портфельных инвестиций путем размещения долговых ценных бумаг. Банковский сектор в 2009 г. осуществлял погашение займов предыдущих лет, а в течение 2010 г. занимался активным привлечением иностранных инвестиций. Инвестиции другим частным секторам значительно сократились. На фоне общей тенденции роста вывоза капитала заметно снижение его объема в секторе государственного управления и банковском секторе. Это позволило сделать вывод о том, что вывоз капитала осуществляется, прежде всего, прочими секторами, а наиболее значимой формой являлись прямые и портфельные инвестиции и операции, связанные с внешней торговлей.

В работе осуществлен анализ зависимости состояния платежного баланса и финансового положения России. Результаты расчетов основных макроэкономических показателей за отдельные годы периода 2001–2010 гг. представлены в табл. 1, из которой видно, что Россия является чистым кредитором для других стран.

Таблица 1 – Макроэкономические показатели России (на основе платежного баланса) Показатели 2001 2003 2005 2007 2008 2009 20Валовой внутренний 306,8 432,5 764,8 1307,3 1537,0 1282,6 1480,продукт (ВВП), млрд долл.

Экспорт товаров и услуг, 113,3 152,2 268,4 393,6 522,7 345,0 444,млрд долл.

Импорт товаров и услуг, -74,3 -103,2 -164,9 -281,6 -367,3 -253,2 -322,млрд долл.

Чистый экспорт, млрд долл. 39,0 49,0 103,5 112,0 155,4 91,8 122,Внутреннее конечное потребление и внутренние 267,8 383,5 661,3 1195,3 1381,6 1190,8 1357,инвестиции, млрд долл.

Удельный вес внутреннего конечного потребления и 87,3 88,7 86,5 91,4 89,9 92,8 91,внутренних инвестиций в ВВП, % Чистый доход, полученный из-за границы, -4,3 -13,2 -18,9 –30,7 –48,9 –40,3 –48,млрд долл.

Чистые текущие -0,8 -0,4 -0,8 –3,5 –2,8 –2,9 –3,трансферты, млрд долл.

Сальдо платежного баланса по счету текущих операций, 33,9 35,4 83,8 77,8 103,7 48,6 70,млрд долл.

Валовой национальный располагаемый доход 301,7 418,9 745,1 1273,1 1485,3 1239,4 1428,(ВНРД), млрд долл.

Удельный вес внутреннего конечного потребления и 88,8 91,5 88,7 93,9 93,0 96,1 95,внутренних инвестиций в ВНРД, % Сальдо платежного баланса по счету операций с –24,0 -25,7 -75,1 –64,4 –92,4 –46,9 –63,капиталом и финансовыми инструментами, млрд долл.

Сальдо счета операций с –9,4 -1,0 -12,8 –10,2 0,5 –11,9 0,капиталом, млрд долл.

Резервные активы (рост (–), –8,2 -26,4 -61,5 –148,9 38,9 –3,4 –36,снижение (+)), млрд долл.

Чистое кредитование/чистое заимствование по 24,5 34,4 71,0 67,6 104,2 36,7 70,отношению к другим странам мира, млрд долл.

Удельный вес чистого кредитования/заимствования 8,1 8,2 9,5 5,3 7,0 3,0 4,в ВНРД, % Удельный вес чистого кредитования в объеме валового национального располагаемого дохода изменялся от 9,5% в 2005 г. до 3,0% в 2009 г. Результаты анализа показателей платежного баланса свидетельствуют о том, что увеличение иностранных активов частного и государственного секторов и необоснованное наращивание резервных активов органов денежно-кредитного регулирования может привести к снижению внутреннего конечного потребления и инвестиций резидентов. Можно полагать, что накопление резервных активов способно в определенной мере ограничить повышение курса национальной валюты и, тем самым, поддерживать положительное сальдо счета текущих операций на необходимом уровне. Для стран-экспортеров нефти это можно рассматривать как одну из форм диверсификации накопленного богатства страны.

В рамках второй группы проблем разработана методология определения развития финансовой системы на основе системы показателей, характеризующих запасы и потоки финансовых активов и пассивов в соответствии с международными стандартами МВФ; исследовано информационное обеспечение для анализа финансовой системы; осуществлен статистический анализ эффективности функционирования финансовой системы в современных условиях российской экономики.

Финансовая система охватывает практически все сектора национальной экономики, все стадии процессов воспроизводства и все виды экономических потоков. Показатели, характеризующие финансовую систему по различным секторам, существенно отличаются.

Для характеристики общего финансового состояния страны и финансовых взаимоотношений сектора государственного управления с другими секторами экономики особое значение имеет статистика государственных финансов, а для цели комплексного представления операций сектора государственного управления и анализа бюджетной системы – разработанная МВФ система статистики государственных финансов.

Систему показателей статистики сектора государственного управления составляют показатели, характеризующие запасы и потоки финансовых активов и обязательств этого сектора с другими секторами-резидентами и «остальным миром».

Для характеристики финансового сектора в рекомендациях МВФ по денежнокредитной и финансовой статистике изложена основа составления и представления денежно-кредитной статистики, отражающей данные о запасах и потоках по активам и пассивам сектора финансовых корпораций. Центральная роль в денежно-кредитной статистике отводится обзору депозитных корпораций и составляющим его обзорам: обзору центрального банка, обзору других депозитных корпораций.

Показатели статистики государственных финансов и денежно-кредитной статистики являются ведущими при формировании системы показателей статистического анализа функционирования финансовой системы по секторам, приведенной на рис. 2, из которого видно, что особенностью предложенного в работе подхода является классификация потоков и запасов по секторам финансовой системы (уровень 1) с учетом резидентской принадлежности контрагента.

Показатели сектора государственного управления состоят из доходов, расходов, чистого приобретения нефинансовых активов и финансирования. Показатели финансового сектора характеризуются денежными, кредитными и долговыми агрегатами. Для сектора нефинансовых корпораций в работе предложено использовать показатели финансовых результатов, платежей и задолженности; для сектора домашних хозяйств – состав располагаемых ресурсов. Представленные на рис. 2 показатели позволяют объединять потоки и запасы финансовой системы и определять балансирующие статьи операций сектора государственного управления.

Сформированная в настоящем исследовании система показателей статистического анализа финансовой системы, включающая вышеперечисленные показатели, обладает такими основными свойствами, как:

универсальность, позволяющая осуществлять расчет коэффициентов и строить пространственно-временные ряды;

аналитичность, обеспечиваемая высокой степенью детализации данных;

гармонизация, подтверждаемая соответствием статистических показателей международным стандартам.

Предложенная система показателей ориентирована на повышение транспарентности данных и на возможность их использования для целей макроэкономического анализа.

Для информационного обеспечения статистического анализа финансовой системы особая роль отводится действующему в России «Специальному стандарту на распространение данных» (ССРД) МВФ, в котором регламентируются нормы надлежащей практики по представлению финансово-статистической информации.

Необходимо отметить, что возможности проведенного комплексного исследования финансовой системы несколько ограничены из-за неполного соответствия официальных российских статистических данных стандарту МВФ. Применительно к проблемам настоящего исследования можно полагать, что по мере развития и совершенствования государственной статистики России может быть значительно расширен объем и повышено качество статистического анализа финансовой системы. Это позволит более оперативно и эффективно решать текущие задачи, оценивать закономерности и взаимосвязи, а также получать более надежные прогнозы.

В настоящее время проблема статистической оценки эффективности функционирования финансовой системы приобретает первостепенное значение.

Финансовая система посредством государственных финансов воздействует на экономическое развитие через функции финансового обеспечения и финансового регулирования. Функция финансового обеспечения заключается в эффективном обеспечении финансовыми ресурсами коллективных и индивидуальных государственных услуг и непосредственно связана с функцией финансового регулирования, состоящей в распределении и перераспределении финансовых ресурсов между всеми институциональными единицами. Реализация этой функции осуществляется при использовании бюджетных средств.

Предложенная в работе методика статистической оценки эффективности функционирования финансовой системы в рыночной экономике с позиций её финансового обеспечения и финансового регулирования базируется на применении национальных счетов. В основу положены известные из научных публикаций и дополненные автором показатели, подробно рассмотренные в работе. Для оценки функции финансового обеспечения используются показатели удельного налогового потенциала, коэффициентов налоговой нагрузки и ресурсоемкости бюджета (удельной налоговой нагрузки). Для стабильного функционирования бюджетной системы параметры ресурсоемкости должны соотноситься с параметрами затратоемкости бюджета. Для оценки функции финансового регулирования используются показатели удельного потенциала государственного потребления, уровня государственного потребления, удельной себестоимости государственного потребления.

Целью комплексного анализа финансовой системы является определение показателей эффективности функционирования бюджета, необходимых для прогнозирования и управления государственными финансами. Для этого в методике используются коэффициенты бюджетной прибыльности/убыточности, профицита/дефицита налогового потенциала, а также предложенный автором коэффициент налогового накопления/потерь.

Исследование показателей бюджетной системы позволило установить взаимозависимости коэффициентов между собой. В связи с этим в работе были построены индексные модели анализа влияния факторов на изменение показателей, характеризующих финансовое обеспечение, финансовое регулирование и эффективность функционирования бюджетной системы. С помощью индексного метода проанализировано влияние факторов на изменение перечисленных показателей.

В качестве индикатора финансового обеспечения использовался показатель удельного налогового потенциала (Nq), на изменение которого влияют следующие факторы: коэффициент налоговой нагрузки (Kn), удельные доходы населения в объеме валовой добавленной стоимости (dD ), удельная валовая добавленная стоимость (r1). Для ВДС анализа влияния этих факторов на изменение индикатора построена следующая мультипликативная модель:

Nq Kn dD r1, (1) ВДС Изменение удельного налогового потенциала (Nq) складывается за счет влияния отдельных факторов:

Nq Nq Nq Nq.

(2) r1 ( Kn ) dDВДС При этом удельная налоговая нагрузка (Kr) представляет собой произведение коэффициента налоговой нагрузки и удельной валовой добавленной стоимости, а ее влияние на изменение удельного налогового потенциала можно определить:

(3) Nq(Kr ) Nq(Kn) Nq(r1 ) В качестве индикатора финансового регулирования использовался показатель удельного потенциала государственного потребления (Pq), на изменение которого оказывают влияние следующие факторы: уровень государственного потребления (Kp), соотношение доходов населения к валовому накоплению (ВН) и чистому экспорту (ЧЭ) товаров и услуг (KD), удельные ВН и ЧЭ (p1). Для оценки влияния факторов на изменение индикатора в работе построена трехфакторная индексная модель:

Pq = Kp KD p1.

(4) Коэффициент KD характеризует степень участия доходов населения в ВН и ЧЭ. Чем больше значение коэффициента, тем большую часть в доходах населения составляют расходы на текущее потребление.

Изменение удельного потенциала государственного потребления ( ) равно:

Pq Pq Pq Pq Pq.

(5) KD p1 ( K ) p Удельная себестоимость государственного потребления (Kq), определяется произведением уровня государственного потребления и удельных ВН и ЧЭ, а ее влияние на изменение удельного потенциала государственного потребления – уравнением:

PqK Pq Pq.

(6) p1 ( K ) q p Индикатором эффективности бюджетной системы является показатель профицита/дефицита налогового потенциала бюджета (). Для анализа влияния факторов на его изменение использовались коэффициент налоговой нагрузки, уровень государственного потребления, удельный вес доходов населения в объеме ВВП ( ) и dD ВВП коэффициент налогового накопления/потерь (w). Эти факторы объединяют финансовое обеспечение и финансовое регулирование бюджета. Анализ влияния указанных факторов проводился на основе следующей разработанной в исследовании модели:

(Kn Kp) dD. (7) ВВП Общее изменение профицита/дефицита налогового потенциала бюджета определяется как сумма его изменений под влиянием каждого фактора, т.е.:

d .

(8) Kp DВВП ( Kn ) Учитывая, что коэффициент налогового накопления/потерь – это разность коэффициента налоговой нагрузки и уровня государственного потребления бюджета, формула (8) примет следующий вид:

(9) ( w ) ( Kn ) ( Kp ).

Результаты оценки коэффициентов эффективности функционирования финансовой системы за 2000–2010 гг. и их динамика (рис. 3) свидетельствуют о резких колебаниях рассчитанных показателей. Коэффициенты финансового обеспечения и финансового регулирования за этот период отразились в целом благоприятно на величине показателя чистой бюджетной прибыльности. В то же время в 2001–2003 гг. и в 2009–2010 гг.

наблюдались налоговые потери и дефицит налогового потенциала бюджета.

Рисунок 3. Динамика показателей эффективности финансовой системы России, в % к предыдущему году Результаты анализа влияния факторов на изменение удельного налогового потенциала представлены в табл. 2, из которой видно, что наибольшее снижение происходило в 2009 г. и наибольший прирост – в 2005 г., а в 2010 г. наблюдался существенный рост данного показателя по сравнению с 2009 г.

Таблица 2 – Динамика удельного налогового потенциала России, в % к предыдущему году Показатели 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 20Общее изменение, -1,39 1,35 -1,11 0,92 2,78 0,38 -0,97 0,70 -3,28 1,в том числе под влиянием:

коэффициента налоговой нагрузки -2,97 0,42 -2,23 1,58 3,08 0,45 -1,31 1,64 -7,19 2, удельных доходов населения в объеме ВДС 1,29 1,18 0,89 -0,49 0,26 0,02 -1,08 -0,88 3,43 -0, удельной ВДС 0,29 -0,25 0,23 -0,17 -0,56 -0,09 1,42 -0,06 0,48 -0, удельной налоговой нагрузки -2,68 0,17 -2,00 1,41 2,52 0,36 0,11 1,58 -6,71 2,На протяжении всего исследуемого периода, кроме 2002 г. и 2007 г., основными факторами, влияющими на изменение удельного налогового потенциала, выступали коэффициент налоговой нагрузки и удельная налоговая нагрузка (табл. 2).

Результаты оценки влияния факторов на изменение удельного потенциала государственного потребления приведены в табл. 3.

Таблица 3 – Динамика удельного потенциала государственного потребления России, в % к предыдущему году Показатели 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 20Общее изменение, 1,34 1,20 -0,04 -0,90 -0,06 0,90 -0,27 0,08 2,79 -0,в том числе под влиянием:

уровня государственного потребления -0,05 0,23 -1,19 -0,16 0,24 0,96 -0,57 0,94 -0,65 0, соотношения доходов населения к ВН и ЧЭ 2,98 2,78 0,39 -1,27 -0,58 0,33 0,31 -1,77 7,68 -4, удельных ВН и ЧЭ -1,59 -1,81 0,76 0,53 0,28 -0,39 -0,01 0,91 -4,24 3, удельной себестоимости государственного потребления -1,64 -1,58 -0,43 0,37 0,52 0,57 -0,58 1,85 -4,89 3,Из табл. 3 следует, что наибольший прирост потребления услуг сектора государственного управления был отмечен в 2009 г. Причем весь он обусловлен влиянием коэффициента соотношения доходов населения к ВН и ЧЭ. В то же время под влиянием удельной себестоимости государственного потребления и уровня государственного потребления произошло снижение этого показателя. В течение 2003-2005 гг., в 2007 г. и в 2010 г. наблюдалась положительная тенденция изменения удельного потенциала государственного потребления. В частности, за счет соотношения доходов населения к ВН и ЧЭ оно составило в 2010 г. – 4,65 %. В 2001-2002 гг., 2006 г. и 2009 г. при наблюдающемся росте удельного потенциала государственного потребления, под влиянием удельного веса ВН и ЧЭ в объеме ВВП он уменьшался. Это означает, что происходило удорожание услуг сектора государственного управления, сопровождающееся снижением доли его участия в накоплении.

Комплексная оценка коэффициентов эффективности показала, что для исследуемого периода характерны чистая бюджетная прибыльность, а в течение 20042008 гг. – налоговое накопление и профицит налогового потенциала бюджета.

Результаты расчетов по анализу влияния факторов на изменение профицита/дефицита налогового потенциала бюджета приведены в табл. 4, из которой следует, что, при общей тенденции повышения эффективности функционирования бюджетной системы, в 2005 г. отмечены наибольший рост профицита налогового потенциала и его снижение в 2006-2007 гг., а в 2009 г. – дефицита налогового потенциала с последующим его снижением в 2010 г. Основными факторами и положительного, и отрицательного влияния выступали коэффициенты налоговой нагрузки и налогового накопления/потерь.

Таблица 4 – Динамика профицита/дефицита налогового потенциала бюджета России, в % к предыдущему году Показатели 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 20Общее изменение, -2,73 0,15 -1,07 1,82 2,84 -0,52 -0,70 0,62 -6,07 2,в том числе под влиянием:

– коэффициента налоговой нагрузки -2,97 0,43 -2,22 1,59 3,08 0,45 -1,31 1,64 -7,19 2,– уровня государственного потребления 0,05 -0,23 1,20 0,16 -0,24 -0,96 0,57 -0,93 0,65 -0,– удельных доходов населения в объеме ВВП 0,19 -0,04 -0,04 0,07 -0,003 -0,01 0,04 -0,09 0,47 0,– коэффициента налогового накопления/потерь -2,92 0,19 -1,03 1,75 2,84 -0,51 -0,74 0,71 -6,54 2,Проведенное в диссертации исследование показало, что, во-первых, фактор налоговой нагрузки является главным источником повышения ресурсоемкости и налогового потенциала бюджета, так как характер его изменения определяет в целом тенденцию изменения удельного налогового потенциала.

Во-вторых, проводимая в последние годы реформа бюджетной системы позволила создать условия для эффективного использования финансовых средств. Это свидетельствует о реализации бюджетом функции финансового регулирования, направленной на распределение и перераспределение финансовых ресурсов. Среди факторов, оказывающих влияние на изменение удельного потенциала государственного потребления, определяющим является фактор соотношения доходов населения к ВН и ЧЭ, который характеризует степень вовлечения доходов населения в инвестиционный процесс.

В-третьих, выявлена закономерность изменения показателей реализации бюджетных функций финансового обеспечения и финансового регулирования, заключающаяся в росте удельного налогового потенциала более высокими темпами по сравнению с удельным потенциалом государственного потребления. В изменении профицита и дефицита налоговых доходов бюджета основным фактором является коэффициент налогового накопления/потерь.

При исследовании третьей группы проблем, связанных с формированием методологии статистического анализа государственных финансов, разработаны подходы к проведению статистического анализа доходных и расходных операций федерального бюджета; предложены аналитические показатели для оперативной оценки деятельности государственных внебюджетных фондов; рассмотрены концептуальные особенности исследования субфедеральных бюджетов.

В условиях реформирования бюджетной системы России проблема оценки доходных, расходных операций и сбалансированности бюджета приобретает особое значение. Учитывая необходимость такой оценки, Росстатом проводятся работы по совершенствованию методологии создания единой системы показателей статистики финансов на основе бюджетной классификации РФ. В работе проанализирована бюджетная классификация международного стандарта по статистике государственных финансов и обнаружены несоответствия с ним в отечественной практике, относящиеся к отдельным категориям и компонентам доходов, грантам, взносам/отчислениям на социальное страхование и др.

Для целей анализа доходов и расходов бюджета в работе использовались показатели структуры и структурных сдвигов. В анализ структуры по доходам были включены основные статьи, которые в сумме в разные годы составляли более 93% доходных поступлений бюджета. По данным Федерального Казначейства и Росстата была определена структура основных доходов федерального бюджета России за период 2005– 2010 гг. (рис. 4) и установлено, что в разрезе статей основных доходных операций наибольший удельный вес на протяжении всего анализируемого периода имеют доходы от внешнеэкономической деятельности. Вторым по значимости в формировании доходов бюджета является НДС. Нельзя не отметить все более возрастающую роль налогов, сборов и регулярных платежей за пользование природными ресурсами. В то же время рост в 2009– 2010 гг. удельного веса доходов от использования имущества, находящегося в государственной и муниципальной собственности, подтверждает то, что в структуре доходов федерального бюджета происходило смещение в сторону неналоговых доходов.

Годы собственности Рисунок 4. Структура основных доходов федерального бюджета России, % Результаты анализа показателей структурных сдвигов свидетельствуют о существенных структурных изменениях в составе основных доходов федерального бюджета России.

В первую очередь это отразилось на доходах от внешнеэкономической деятельности и на налогах, сборах и платежах за пользование природными ресурсами. Синхронная динамика удельного веса этих видов доходов объясняется, по-видимому, тем, что структуру доходов бюджета стали определять изъятие природной ренты и экспортные пошлины на вывоз углеводородного сырья в нефтегазовом секторе.

Рассчитанные в работе обобщающие коэффициенты структурных сдвигов показывают, что наиболее значительные колебания структуры основных доходов отмечены в 2008–2010 гг., составившие соответственно 21,5%, 44,9% и 27,9%. В целом за весь период среднее годовое изменение структуры по всем анализируемым видам основных доходов, равное 0,74 процентных пункта, является не очень существенным.

В анализ структуры расходных операций были включены статьи, которые в сумме в разные годы исследуемого периода составляли более 95% всех расходов федерального бюджета.

По данным Минфина России, Федерального казначейства и Росстата проанализирована структура основных расходов федерального бюджета страны за период 2005–2010 гг. (рис. 5).

Приоритет в составе расходов имеют межбюджетные трансферты, на долю которых приходится более трети основных расходов бюджета. Это связано с тем, что межбюджетные трансферты играют все большую роль в формировании доходов не только бюджетов субъектов Российской Федерации для обеспечения вертикального выравнивания, но и внебюджетных фондов, призванных финансировать социальные программы. Этим объясняется и достаточно высокий удельный вес расходов на социально-культурные мероприятия.

За период 2007-2009 гг. наблюдалось заметное увеличение удельного веса финансирования развития национальной экономики, что соответствует цели государственной политики по модернизации.

Анализ структурных изменений основных статей расходов бюджета позволяет сделать вывод о достаточно устойчивом состоянии их структуры за исследуемый период.

На основании обобщающих коэффициентов структурных сдвигов обнаружены наибольшие колебания структуры в 2007 г. и 2010 г., составившие 20,6% и 13,8% соответственно. Среднее годовое изменение структуры по всем анализируемым статьям расходов, равное 0,66 процентных пункта, является незначительным. В целом на протяжении исследуемого периода структура основных расходных операций федерального бюджета Российской Федерации отличалась большей стабильностью по сравнению со структурой основных доходных операций.

В сложившихся условиях важно установить, за счет каких источников финансирования возможно поддержание достаточно стабильной структуры федерального бюджета. Во многом это объясняется не только величиной доходов бюджета, но и тем, как соотносятся между собой нефтегазовые и ненефтегазовые доходы.

Рисунок 5. Структура основных расходов федерального бюджета России, % Изучение обозначенной проблемы позволяет предположить, что бюджет может быть сбалансированным независимо от внешних факторов в том случае, если он будет опираться прежде всего на ненефтегазовые доходы. В соответствии со ст. 967 и 9Бюджетного кодекса Российской Федерации Минфином России осуществлен переход к бюджетному планированию, основанному на ненефтегазовом балансе бюджета.

Для определения финансовой независимости бюджета от нефтегазовых доходов в работе предлагается коэффициент, рассчитываемый как отношение нефтегазовых доходов к ненефтегазовым доходам.

Результаты оценки основных параметров сбалансированности федерального бюджета России за 2009–2010 гг. (табл. 5), свидетельствуют о большом объеме его ненефтегазового дефицита и сильной зависимости от нефтегазовых доходов.

Таблица 5 – Основные параметры сбалансированности федерального бюджета России В процентах по отношению к доходам к ВВП Показатели 2009 202009 2010 2009 20Дефицит бюджета, млрд руб. -2322,3 -1812,0 -31,6 -21,8 -5,9 -4,Ненефтегазовый баланс бюджета, млрд руб. -5306,3 -5642,7 -72,3 -67,9 -13,6 -12,Первичный ненефтегазовый баланс бюджета, млрд руб. -5130,1 -5447,7 -69,9 -65,6 -13,1 -12,Коэффициент финансовой независимости бюджета от 0,68 0,86 х х х х нефтегазовых доходов Анализ источников финансирования показал, что практически весь дефицит в 2009 г.

(99,6%) и его значительная часть в 2010 г. (69,6%) покрывались за счет денежных средств Резервного фонда и Фонда национального благосостояния. Помимо этих средств финансирование осуществлялось за счет размещения государственных и муниципальных ценных бумаг.

Наряду с Федеральным бюджетом особая роль в финансировании обеспечения социальной, экономической, экологической и других видов защиты общества отводится государственным внебюджетным фондам. В связи с этим в работе проведен статистический анализ показателей федеральных фондов: Пенсионного фонда, Фонда социального страхования, Фонда обязательного медицинского страхования.

Для этой цели в дополнение к известным коэффициентам, характеризующим состояние этих фондов, автором разработаны и апробированы показатели, которые позволяют оперативно оценивать финансовую активность и финансовую устойчивость средств фондов, а также эффективность их использования.

Статистические показатели оценки государственных внебюджетных фондов Российской Федерации и методика их расчетов приведены в табл.6.

Таблица 6 – Показатели статистической оценки государственных внебюджетных фондов РФ Группа Показатели Формула расчета показателей Коэффициент Поступление+Расходование перераспределения Среднегодовые остатки средств фонда Финансовая средств через фонд активность Средняя Число календарных дней фондов продолжительность Коэффициент перераспределения средств перераспределения через фонды средств, в днях Коэффициент покрытия Поступление расходов поступлениями Расходование Коэффициент покрытия Обязательные поступления расходов обязательными Финансовая Расходование поступлениями устойчивость Коэффициент фондов обеспеченности Основные (целевые) расходы основных (целевых) Обязательные поступления расходов обязательными поступлениями Поступление средств в Поступление среднем на одного Среднегодовая численность населения человека, руб.

Расходование средств в Расходование Эффективность среднем на одного Среднегодовая численность населения использования человека, руб.

средств фондов Удельные расходы Расходование Денежные доходы населения Показатели состояния фондов позволяют определять, в какой степени аккумулируются финансовые средства государством через внебюджетные фонды, а также насколько стабильно их состояние, измеренное по уровню профицита/дефицита.

Показатели финансовой активности фондов характеризуют степень их вовлечения в процесс перераспределения финансовых ресурсов.

Следует отметить, что для выполнения основной функции фондов по регулированию социальных процессов их бюджеты должны обладать финансовой устойчивостью, для характеристики которой предложены коэффициенты покрытия и обеспеченности расходов (табл. 6). Учитывая целевой характер деятельности фондов, для анализа устойчивости рекомендуется рассчитывать частные коэффициенты, основанные на сопоставлении объема расходов с обязательными поступлениями. К ним отнесены источники поступления средств, которые являются постоянными и составляют более 95% всего объема поступающих средств. Коэффициент обеспеченности основных расходов обязательными поступлениями показывает, какую долю занимают основные расходы в объеме обязательных поступлений. К основным относятся расходы, отражающие специфику деятельности фонда и составляющие в структуре расходов более 90%.

Исходя из социальной ориентации внебюджетных фондов, эффективность их деятельности характеризуется теми показателями, которые оценивают использование населением средств этих фондов (табл. 6). Поэтому в работе предлагаются такие показатели, как объем поступлений и расходований средств фондов в среднем на одного человека. Для анализа же эффективности использования средств фондов в динамике рекомендуется дополнительный показатель удельных расходов фондов в объеме денежных доходов населения. Рост данного показателя в динамике свидетельствует о степени влияния общественных финансов на уровень жизни населения.

Реформирование межбюджетных отношений нацелено на повышение финансовой самостоятельности регионов через укрепление устойчивости доходной базы бюджетов субъектов РФ и эффективное использование их расходов. Это особенно актуально для России, имеющей большие региональные различия в социально-экономических и экологических условиях. Сглаживание различий в уровнях социально-экономического развития регионов осуществляется через межбюджетные отношения. В связи с этим возникает потребность в формировании единой системы оценки государственных финансов на региональном уровне, особая роль в которой отводится оценке эффективности использования бюджетных средств.

Степень зависимости бюджетов субъектов РФ от объемов финансовой помощи достаточно велика. Так, в 2009 г. в 20 регионах удельный вес финансовой помощи в объеме их доходов превышал 50%. В то же время по сравнению с 2005 г. удельный вес финансовой помощи в доходах таких регионов уменьшился на 2,6%.

Несмотря на оказание финансовой помощи, направленной на достижение, прежде всего, вертикального выравнивания, распределение регионов по уровню доходов бюджета крайне неравномерно. Об этом свидетельствуют полученные в работе значения коэффициентов фондов по показателю собственных доходов бюджета на душу населения, равные в 2005 г. – 15,6 раза, а в 2008 г. – 16,8 раза. Результаты аналогичного анализа по объему доходов бюджета на душу населения показали, что после межбюджетного перераспределения финансовых средств сохраняется горизонтальная несбалансированность бюджетной системы. Сравнение показателей ВРП, собственных доходов и доходов на душу населения подтверждает, что горизонтальная несбалансированность объясняется неравномерностью социально-экономического развития регионов России.

Финансовая помощь нижестоящим уровням бюджетной системы отражается на структуре их расходов. В результате анализа установлено, что в структуре бюджетной системы РФ расходы на социально-культурные мероприятия в наибольшей степени сосредоточены в консолидированных бюджетах регионов. В составе их социальных расходов преобладают расходы на образование (около 40%). Результаты проведенного исследования подтверждают необходимость реформирования межбюджетных отношений на основе базовых принципов, используемых в зарубежных странах. Существовавшая в России до недавнего времени затратная модель сметного финансирования бюджетов нижестоящих уровней во многом привела к низким показателям результативности и эффективности бюджетных расходов, снижению уровня объемов и качества оказываемых населению государственных услуг. Этим объясняется осуществляемый в настоящее время на региональном уровне переход на бюджетирование, ориентированное на результат.

Построение системы показателей оценки эффективности расходования бюджетных средств базируется на использовании большого массива показателей, которые в зарубежных методиках подразделяются на «показатели непосредственных результатов (outputs)» и «показатели конечных результатов (outcomes)», отражающие социальноэкономическое развитие региона. Внедрение в бюджетный процесс принципов бюджетирования, ориентированного на результат, на региональном уровне позволит оптимизировать управление бюджетными расходами за счет повышения эффективности использования бюджетных ассигнований, направленных на достижение общественно значимых целей.

В работе осуществлена многомерная классификация финансово самостоятельных регионов, у которых социальные расходы в полном объеме финансировались за счет основных налоговых поступлений, что позволило распределить эти регионы по эффективности бюджетных расходов. Такой выбор регионов соответствует принципам бюджетного федерализма, внедрение которых является одним из приоритетов проводимой в России бюджетной реформы. Критерием формирования совокупности регионов являлся предложенный в работе коэффициент покрытия расходов на социально-культурные мероприятия основными налоговыми доходами, представляющий собой отношение объема основных налоговых доходов к объему социальных расходов. В основные налоговые доходы включены: налог на прибыль организаций, распределяемый по бюджетам бюджетной системы, налог на доходы физических лиц и налоги на имущество. К финансово самостоятельным были отнесены регионы с значением этого коэффициента не менее 100%.

Использование названного показателя позволило выявить регионы, органы власти которых способны самостоятельно (без межбюджетных трансфертов) осуществлять стабильное финансирование социальных расходов из бюджета.

Классификация регионов проводилась по данным Росстата за 2007 и 2009 гг. по показателям, характеризующим результаты финансирования их социального развития:

х1 – коэффициент покрытия расходов на социально-культурные мероприятия основными налоговыми доходами, %;

х2 – бюджетные расходы на образование в среднем на обучающегося, тыс. руб.;

х3 – ВРП на душу населения, тыс. руб.;

х4 – уровень занятости населения, % от общей численности населения;

х5 – число выпускников, получивших среднее (основное и полное), начальное профессиональное и среднее специальное образование, на 10 000 человек населения;

х6 – удельный вес расходов на образование в объеме социальных расходов, %.

Использование в анализе показателя ВРП на душу населения может служить обобщающим индикатором социально-экономического развития региона. Показатели удельного веса расходов на образование в объеме социальных расходов и числа выпускников, получивших среднее (основное и полное), начальное профессиональное и среднее специальное образование, на 10 000 человек населения, подчеркивают приоритетность направления «Образование» как в структуре расходов субфедеральных бюджетов, так и для достижения конечных результатов развития региона. Включение показателя уровня занятости населения позволяет судить о потенциальных возможностях формирования дохода бюджета за счет налога на доходы физических лиц, который является ведущим в структуре налоговых доходов большинства регионов. Коэффициент покрытия социальных расходов основными налоговыми доходами и показатель бюджетных расходов на образование в среднем на одного обучающегося отражают финансовую самостоятельность региона и качество управления бюджетными расходами в нем.

Для классификации по данным за 2007 г. и 2009 г. были отобраны соответственно 30 и 18 регионов, которые оказывали большое влияние на поступательное развитие экономики России. В 2007 г. в отобранных регионах производилось 75,1% объема ВРП России, они располагали 79,4% основных налоговых доходов и осуществляли 64,9% социальных расходов в общем объеме консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации.

В процессе исследования с помощью иерархических алгоритмов кластерного анализа по выше перечисленным показателям осуществлялась классификация выбранных регионов, результаты разбиения которых на пять кластеров согласуются с результатами содержательного анализа. В дальнейшем классификация регионов на пять кластеров проводилась и методом k-средних кластерного анализа, который показал наиболее содержательные результаты.

Первый кластер образовали регионы, являвшиеся ведущими как по уровню финансовой самостоятельности, так и по уровню финансирования социальных расходов.

К ним относятся г. Москва, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа.

Второй кластер составили г. Санкт-Петербург, Тюменская и Сахалинская области. Для них характерны высокие значения показателей финансовой самостоятельности в решении социальных задач и результатов по направлению «Образование». Третий кластер объединил субъекты Федерации, отличавшиеся стабильностью в реализации принципов бюджетирования, ориентированного на результат. В этот кластер попали Республики Коми, Татарстан, Курская, Мурманская, Новгородская, Кемеровская, Новосибирская и Томская области, а также Пермский и Красноярский края. В четвертый кластер вошли Белгородская, Липецкая, Ярославская, Вологодская, Волгоградская, Нижегородская, Оренбургская, Самарская, Свердловская и Челябинская области, а также Приморский край. Эти регионы имели устойчивые позиции для реализации социальных задач. Пятый кластер был представлен такими регионами, как Московская, Ленинградская области и Краснодарский край. Регионы этого кластера имели более низкий уровень по сравнению с регионами других кластеров по показателям финансовой самостоятельности и конечных результатов по направлению «Образование».

Вследствие финансового кризиса в 2009 г. ситуация изменилась. Число регионов, способных финансировать социальные расходы за счет основных налоговых доходов, сократилось до 18. В то же время в этих регионах производилось 56,5% общего объема ВРП России, было сосредоточено 58,9% основных налоговых доходов и 45,6% социальных расходов консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации.

Классификация регионов на три кластера по данным за 2009 г. осуществлялась подобным образом и представлена в табл. 7.

Таблица 7 – Средние значения индикаторов по кластерам финансово самостоятельных регионов России в 2009 г.

Показатели Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 В среднем для всех регионов х1 168,7 133,9 103,0 130,х2 288,3 139,9 68,2 119,х3 1300,9 424,8 205,6 377,х4 68,4 51,9 46,8 50,х5 234,2 169,6 259,5 194,х6 49,0 37,3 44,9 38,Число регионов 3 9 6 Анализ распределения регионов по кластерам позволил установить следующее.

Первый кластер, объединивший сырьевые северные регионы (Ненецкий, ЯмалоНенецкий АО и Чукотскую автономную область), являлся наиболее результативным, так как в этих регионах самые большие значения ВРП на душу населения при весьма высоком уровне занятости населения и наилучших показателях качества управления бюджетными расходами и получения конечных результатов по направлению «Образование».

Во второй кластер вошли Москва, Московская область, Санкт-Петербург, Ленинградская область, Тюменская область, Ханты-Мансийский АО, а также Самарская, Свердловская и Сахалинская области. Эти регионы отличались достаточно высоким уровнем ВРП на душу населения, стабильностью поступления доходов в бюджет, эффективным расходованием бюджетных средств. Об этом свидетельствуют показатели оптимизации бюджетных расходов по направлению «Образование».

Третий кластер составили такие регионы, как Республики Коми, Башкортостан, Татарстан, Липецкая и Томская области, а также Приморский край. Эти регионы уступали регионам первого кластера в целом, а регионам второго кластера – по индикаторам, характеризующим финансовую самостоятельность, ВРП на душу населения, уровню занятости населения, а также по критериям качества управления бюджетными расходами по направлению «Образование». Тем не менее, регионы третьего кластера обладали достаточным потенциалом для реализации принципов бюджетирования, ориентированного на результат.

Результаты анализа продемонстрировали различие в показателях эффективности бюджетных расходов между кластерами. Следовательно, реализовывать принципы бюджетирования, ориентированного на результат, можно в таких регионах, где наряду с высокими уровнями финансовой самостоятельности и экономического развития, органами власти проводится политика по качественному управлению бюджетными средствами, направленная на эффективное их использование.

В рамках четвертой группы решения проблем, посвященных совершенствованию статистического исследования финансов частных секторов, разработана методология статистического исследования банковского сектора;

осуществлена оценка финансового состояния сектора нефинансовых корпораций и проанализированы финансы сектора домашних хозяйств.

От состояния банковского сектора непосредственно зависит степень уязвимости всей финансовой системы России, так как он способен через различные финансовые инструменты оказывать влияние на её дестабилизацию. Стабильность финансовой системы во многом определяется двумя важнейшими функциями банковского сектора: распределения рисков и обеспечения ликвидности. Укрепление стабильности финансовых систем является главной целью соглашения Базель-2, внедряемого в банковскую систему России. В связи с этим особое значение приобретает статистический анализ стабильности банковского сектора, что нашло непосредственное отражение при разработке методологии его исследования.

Основополагающим критерием устойчивости банковского сектора является достаточность капитала. В капитал включаются авуары банка с различной ликвидностью и рискованностью, которые можно свести к наличности.

Классификация активов в базельских стандартах осуществляется с учетом их рыночной цены и рискованности. При определении активов, взвешенных по риску, выделяются три вида рисков: кредитный, рыночный, операционный. Кроме того, для экономики России становятся проблемными риски, связанные с размером банков. Это подтверждается результатами представленных расчетов (табл.8), свидетельствующими о достаточно высоком уровне централизации активов и прибыли банков. Однако в посткризисный период замечена положительная тенденция к снижению риска величины банка, кроме показателя ликвидных активов. Оценка централизации показала, что проблемой первостепенной важности становится состояние ликвидности банка.

Таблица 8 – Результаты анализа централизации основных показателей десяти крупнейших банков России Удельный вес Сбербанка России, в % Коэффициент от объема признака Показатели централизации (среди десяти крупнейших банков) 01.08.2008 01.08.2010 01.08.2008 01.08.20Капитал 0,273 0,225 45,2 34,Ликвидные активы 0,246 0,298 44,0 52,Кредиты частным компаниям 0,292 0,259 50,5 45,Кредиты частным лицам 0,348 0,341 56,7 55,Денежные средства на счетах корпоративных клиентов 0,199 0,175 37,5 29,Депозиты физических лиц 0,584 0,533 75,9 72,Обязательства до востребования 0,447 0,435 65,8 64,Прибыль 0,350 0,295 57,2 49,Причина рисков ликвидности кроется в несбалансированности активов и обязательств банка и нестабильности их структур, обусловленных недостаточным количеством финансовых ресурсов и ограниченным доступом к денежным рынкам. Для снижения опасности рисков особое значение имеют результаты оценки активов и обязательств банка.

С учетом анализа международных стандартов по банковской деятельности в исследовании выделены следующие направления анализа стабильности российского банковского сектора:

оценка динамики и сбалансированности размещенных и привлеченных средств кредитных организаций;

характеристика достаточности капитала, качества активов, ликвидности банков;

группировка ведущих банков по индикаторам их финансовой независимости.

Результаты анализа динамики размещенных и привлеченных кредитными организациями средств по общему их объему и по объему межбанковских средств за 2001–2010 гг. позволили выявить резкие колебания, что существенным образом отразилось на коэффициентах опережения, рассчитанных на основе темпов роста. Их значения показывают, что в 2001-2002 гг., 2004-2005 гг., 2008-2009 гг. динамика общего объема кредитов происходила более быстрыми темпами по сравнению с общим объемом депозитов, а в 2001-2003 гг., 2005-2006 гг., 2009-2010 гг. динамика межбанковских кредитов опережала динамику привлеченных от банков средств.

Однако нельзя сделать однозначные выводы о финансовом потенциале банковской системы, не оценив, в какой мере соотносятся размещенные и привлеченные средства.

Деятельность кредитных организаций в течение 2000-х годов отличалась высокой кредитной активностью. С целью ее анализа в работе рассчитаны коэффициенты, показывающие сколько рублей кредитов приходится на 1 рубль депозитов. Так, по рублевым межбанковским кредитам можно отметить период 2002–2004 гг. и начало 2006 г., когда на 1 рубль депозитов приходилось более 30 рублей кредитов. Однако к началу 2007 г. этот коэффициент снизился в 13 раз. Подобная тенденция сохранилась в последующие годы, а на начало 2010 г.

привлеченные средства в 1,8 раза превышали размещенные.

Отличительной особенностью проводимой кредитной политики банковского сектора является несбалансированность размещенных и привлеченных средств. При анализе этой несбалансированности в работе исследовано, как соотносятся размещенные и привлеченные банками средства организаций в зависимости от срока погашения/привлечения (табл. 9).

Таблица 9 – Коэффициент сбалансированности размещенных и привлеченных средств банков России Рублевые средства Средства в иностранной валюте Срок 01.01.2003 01.01.2008 01.01.2011 01.01.2003 01.01.2008 01.01.20до 30 дней 9,79 1,23 0,46 0,80 0,18 0,от 31 до 90 дней 2,73 1,17 0,60 1,04 1,75 0,от 91 до 180 дней 6,64 1,96 1.18 4,79 2,64 1,от 181 дня до 1 года 11,90 5,00 3,43 5,23 5,09 2,от 1 года до 3 лет 4,50 4,07 4,18 4,54 1,46 1,свыше 3 лет 2,59 9,79 10,14 3,15 1,50 1,В среднем по всем 6,12 3,45 2,93 3,17 1,70 1,средствам Исследования показали, что к началу 2008 г. сложилась ситуация, при которой банки осуществляли операции по предоставлению кредитов организациям преимущественно на длительные сроки, а привлекали краткосрочные средства. Это происходило на фоне сохранившейся общей несбалансированности размещенных и привлеченных средств. На начало 2011 г. данные тенденции сохранились. Однако с учетом того, что доля кредитов со сроком до 30 дней очень мала, существенная диспропорция по ним практически не отразилась на общей сбалансированности. Это свидетельствует о наметившейся позитивной динамике по укреплению стабильности банковского сектора и о росте деловой активности нефинансовых организаций.

Для изучения стабильности банковского сектора проведен коэффициентный анализ с использованием показателей системы CAMELS. Были рассчитаны аналитические показатели, характеризующие достаточность капитала, качество активов и ликвидность по данным банковской статистики на 01.08.2008 г. и 01.06.2010 г.

Анализ качества активов проводился по коэффициентам эффективности их использования, качеству ссудного портфеля, качеству инвестиционного портфеля, коэффициенту соотношения просроченных ссуд к капиталу. На основании результатов расчетов можно предположить, что погашение кредитов в целом осуществлялось в полном объеме и в оговоренные сроки. Доля портфеля ценных бумаг в активах кредитных организаций невелика – на уровне 7,5%, однако по сравнению с 01.08.2008 г. она возросла на 3,2% за счет вложений в долговые обязательства РФ и Банка России.

С целью анализа ликвидности кредитных организаций в работе были определены коэффициенты, характеризующие удельный вес привлеченных средств в активах и долю выпущенных ценных бумаг в активах, значения которых по состоянию на 01.06.2010 г.

составили 45% и 4,1% соответственно. Сравнительная оценка с показателями, рассчитанными по состоянию на 01.08.2008 г., не позволила заметить положительных тенденций, так как удельный вес привлеченных средств в активах банков возрос на 0,6%, а доля выпущенных ценных бумаг в активах снизилась на 1,2%. На фоне роста удельного веса межбанковских кредитов в активах, это может неблагоприятно повлиять на ликвидность банковского сектора.

Анализ финансового состояния кредитных организаций показал, что:

уровень достаточности капитала банков соответствовал международным требованиям при одновременном укреплении его позиций;

степень рискованности активов снижалась вследствие уменьшения удельного веса кредитов и увеличения доли инвестиционного портфеля за счет долговых обязательств РФ и Банка России;

в составе источников финансирования активов преимущество имели привлеченные средства, что свидетельствует о низкой их диверсификации.

Количественная оценка стабильности банковского сектора невозможна без анализа влияния отдельных факторов, определяющих финансовое состояние его институциональных единиц. С целью распределения ведущих банков по основным индикаторам финансовой стабильности в работе проводилась их многомерная классификация. На основании одного из критериев ликвидности, оценивающего степень покрытия обязательств до востребования ликвидными активами (по состоянию на 01.08.2008 г. и 01.08.2010 г.), из 200 банков отобраны те, у которых этот коэффициент был не ниже 50%, что соответствует нормативу текущей ликвидности (Н3) Банка России.

Имеющаяся исходная информация позволила рассчитать и использовать следующие коэффициенты:

y – покрытия обязательств до востребования ликвидными активами;

х 1 – общей ликвидности;

х 2 – обязательств до востребования к активам;

х 3 – достаточности капитала;

х 4 – достаточности капитала по степени гарантии средств вкладчиков;

х 5 – рискованности активов.

Для оценки финансового состояния банков по группировочному признаку (y) было выделено три группы. Критерием деления банков на группы являлись значения коэффициента покрытия обязательств до востребования ликвидными активами. В результате экспертного анализа были сформированы обучающие выборки, в соответствии с которыми в первую группу вошли банки, способные в полном объеме погашать свои неустойчивые обязательства ликвидными активами со значением коэффициента покрытия не менее 100%; во вторую группу – от 70% до 100%; в третью группу – от 50% до 70%.

Для многомерной классификации был применен метод дискриминантного анализа.

При проведении анализа фактор рискованности активов (х5), как инвариантный с фактором достаточности капитала (х3), в список независимых переменных не включался.

Использование этого метода позволило решить задачу: к какой из групп принадлежит отдельный банк, извлеченный случайным образом из каждой группы.

В процессе выполнения анализа была получена корректная модель дискриминации, что подтверждено значениями лямбды Уилкса (0,038) и F-критерия (F(8,38) = 19,771).

Наибольший вклад в дискриминацию внесли переменные, отражающие ликвидность активов: коэффициенты общей ликвидности и обязательств до востребования к активам.

На основе корректных обучающих выборок в работе были построены следующие модели классификационных функций:

S1 = 1,517 х 1 – 1,075 х 2 – 0,017 х 3 + 0,006 х 4 – 17, 363 (10) S2= 0,033 х 1 + 0,082 х 2 + 0,005 х 3 + 0,008 х 4 – 2,570 (11) S3= –0,796 х 1 + 0,949 х 2 + 0,096 х 3 + 0,002 х 4 – 14,942 (12) По приведенным моделям были рассчитаны значения классификационной функции.

Правильность распределения банков по группам подтвердилась и по критерию апостериорной вероятности. Таким образом, в первую группу попало 15,8% банков, во вторую группу – 55,3% банков, а в третью группу – 28,9% банков.

Полученные результаты анализа по состоянию на 01.08.2008 г. и 01.08.2010 г. (см.

табл. 10) позволили заключить, что банки первой группы отличались достаточной стабильностью и могли самостоятельно преодолевать негативное влияние внешних финансово-экономических факторов. Во вторую группу вошли банки, имевшие определенные финансовые проблемы, но их состояние ликвидности не требовало внешнего вмешательства. Наконец, третью группу составили банки с относительно неустойчивым финансовым состоянием, что подтверждается худшими значениями коэффициентов ликвидности (по удельному весу обязательств до востребования в активах) и достаточности капитала по степени гарантии средств вкладчиков.

Таблица 10 – Группировка ведущих банков России по результатам дискриминантного анализа Первая 6 6 13,9 57,7 68,2 108,4 7,17 1,73 20,5 53,2 35,7 70,Вторая 21 16 22,0 17,5 164,1 80,9 4,55 5,72 13,4 21,6 12,6 15,Третья 11 17 32,5 26,5 70,5 36,2 3,07 3,77 46,1 73,4 27,4 46,Для всех 38 39 21,5 20,7 143,9 57,9 4,64 4,82 15,0 35,8 14,7 24,банков Проведенный в работе дискриминантный анализ позволил классифицировать банки по индикаторам финансовой стабильности, что было использовано в настоящем исследовании и может в дальнейшем найти практическое применение при отнесении отдельного объекта к определенному классу. Средние значения коэффициентов отобранных ведущих банков России по состоянию на 01.08.2010 г. не достигли уровня 01.08.2008 г.

(кроме коэффициента общей ликвидности).

Таким образом, предложенная в работе методология статистического исследования позволила осуществить комплексный анализ банковского сектора, в результате которого установлено, что, несмотря на очевидные позитивные тенденции, имеются определенные сложности. Это касается низкого уровня ликвидности и повышенной зависимости от неустойчивых пассивов на фоне слабой диверсификации источников финансирования.

Следовательно, процесс совершенствования финансовой системы должен быть направлен на укрепление стабильности коммерческих банков, что необходимо для обеспечения макроэкономической стабильности в России.

При исследовании финансового состояния сектора нефинансовых корпораций приоритет был отдан структурообразующим видам деятельности – таким, как добыча полезных ископаемых, производство кокса и нефтепродуктов, химическое производство, металлургическое производство.

Общая степени активов капитала, % % к активам Число банков Коэффициент Коэффициент Достаточность рискованности вкладчиков, % ликвидность, % востребования в гарантии средств Обязательства до Группы банков 01.08.01.08.01.08.01.08.01.08.01.08.01.08.01.08.01.08.01.08.01.08.01.08. 54, 8,17,19,Просроченная кредиторская задолженность поставщикам Просроченная кредиторская задолженность бюджетной системе Прочая просроченная кредиторская задолженность Просроченная задолженность по полученным кредитам банков и предоставленным займам Рисунок 6. Структура просроченной задолженности организаций сырьевых видов деятельности России в 2010 г. (на конец года;

в % к общему объему просроченной задолженности) Результаты расчетов показали, что для этих организаций в 2010 г. превышение дебиторской задолженности над кредиторской составляло 129,4%, что может в дальнейшем отразиться на их платежеспособности. Кроме того, в структуре просроченной задолженности этих организаций заметно преобладание задолженности поставщикам (см. рис. 6), что может повлиять на стабильность их деятельности. Для исследования влияния факторов на изменение эффективности финансовой деятельности организаций в работе осуществлен регрессионный анализ. С этой целью по данным о результатах финансово-хозяйственной деятельности крупнейших компаний по добыче и переработке сырьевых ресурсов были рассчитаны значения факторных признаков:

х1 – коэффициент генерирования доходов, в %;

х2 – финансовый леверидж, в %;

х3 – продолжительность оборота активов, в днях;

х4 – удельное сальдо обязательных платежей, в %.

В качестве результативного признака (y) использован показатель рентабельности собственного капитала, в %, характеризующий эффективность финансовой деятельности компании с позиции ее инвесторов.

На этапе первичной подготовки данных особое внимание уделялось обеспечению их качественной однородности. Так, по коэффициенту финансового левериджа в выборке представлены только те компании, у которых его значение меньше 100%, т.е. собственный капитал превышает заемный. По коэффициенту удельного сальдо обязательных платежей в выборку попали компании с положительным сальдо. При сравнении значений финансового левериджа и продолжительности оборота активов предпочтение было отдано организациям, у которых высокое значение продолжительности оборота активов компенсируется достаточно небольшой величиной финансового левериджа, что является характерным для сырьевых компаний. Исходя из этого, для проведения регрессионного анализа был составлен окончательный массив, включающий 30 компаний по данным за 2007 г.

В результате проведенных расчетов было получено уравнение множественной регрессии со значимыми коэффициентами:

х = –15,56 + 1,36х1 + 0,14х2 + 0,02х3 – 1,09х4, (13) (11,81) (5,12) (4,44) (-4,51) F = 37,89; R2 = 0,836;

На основании величины множественного коэффициента детерминации установлено, что вариация рентабельности собственного капитала компаний на 83,6% зависит от изменения включенных в уравнение регрессии факторных признаков. При рассмотрении модели видно, что коэффициенты регрессии факторных переменных, кроме х4, являются положительными. Это означает, что увеличение коэффициента генерирования доходов и финансового левериджа на 1% приводит к росту рентабельности собственного капитала в среднем на 1,36% и 0,14% соответственно, а увеличение продолжительности оборота активов на один день – в среднем на 0,02%. Как показывает коэффициент регрессии, при увеличении удельного сальдо обязательных платежей (х4) на 1% рентабельность собственного капитала компаний снижается в среднем на 1,09%.

Следовательно, можно предположить, что для компаний по добыче и переработке сырьевых ресурсов существовали определенные сложности по выполнению обязательств перед лендерами и государством. Это объясняется возросшими финансовыми расходами из операционной прибыли. Увеличение удельного сальдо обязательных платежей нежелательное явление, так как наряду со снижением рентабельности собственного капитала увеличиваются сроки окупаемости инвестиций (при неизменности сложившихся условий производственно-хозяйственной деятельности).

Проведенный анализ регрессионной модели по коэффициентам эластичности и стандартизированным бета-коэффициентам позволил установить, что наибольшее положительное влияние на изменение результативного показателя оказывал коэффициент генерирования доходов. Следовательно, одним из условий увеличения рентабельности собственного капитала компаний по добыче и переработке сырьевых ресурсов является увеличение ресурсоотдачи за счет сокращения текущих затрат.

Для определения значения сектора домашних хозяйств в обеспечении стабильности финансовой системы России предложена индексная модель оценки влияния различных факторов на изменение удельного финансового потенциала, определяемого отношением финансовых активов к объему расходов домашних хозяйств (ФАy). С этой целью были выбраны следующие факторы: удельный вес накоплений финансовых активов в объеме сбережений (dФА); удельный вес сбережений в объеме располагаемых доходов (dc); удельные располагаемые доходы в объеме расходов домашних хозяйств (РДy). Построенная модель выглядит следующим образом:

ФАу = dФА dc PДy, (14) Общее изменение удельных накоплений финансовых активов (ФАу) складывается из его изменений под влиянием отдельных факторов:

ФАу ФАу(dФА ) ФАу(dс ) ФАу(РДу ).

(15) Определяющим фактором изменения удельного финансового потенциала является удельный вес накоплений финансовых активов в объеме сбережений. Результаты анализа за 2001-2009 гг. показали, что наибольшее положительное влияние этого фактора, составившее 3,57%, было замечено в 2006 г. Также существенное влияние оказывал фактор доли сбережений в располагаемых доходах, вследствие чего удельный финансовый потенциал возрос на 2,32%.

Результаты оценки влияния факторов подтвердили необходимость анализа сбережений домашних хозяйств различных социально-экономических категорий. С этой целью рассматривалась структура располагаемых ресурсов, свидетельствующая о невысоком удельном весе сбережений в составе расходов всех домашних хозяйств. При тенденции роста их удельный вес в 2008 г. составлял 9,9%. Аналогичная динамика наблюдается и по категориям домашних хозяйств. В структуре расходов домашних хозяйств, имеющих детей до 16 лет, удельный вес сбережений в 2008 г. составлял 11,2%, а денежных расходов – 84,9%. Эта категория формирует структуру расходов всех домашних хозяйств. Отдельные различия обнаружены в структуре расходов домашних хозяйств, проживающих в городской и сельской местностях. Так, у домашних хозяйств в сельской местности удельный вес прироста сбережений выше, чем в городской местности. Структура расходов сектора домашних хозяйств современной России по социально-экономическим категориям пока еще достаточно слабо ориентирована на сбережения. Это объясняется тем, что инфляция по-прежнему сдерживает темпы роста удельного веса сбережений.

В связи с этим в работе проведен анализ концентрации располагаемых ресурсов, денежных расходов и прироста сбережений домашних хозяйств. На основании полученных значений коэффициентов Джини установлено, что по сравнению с 2006 г. в 2008 г.

наблюдалась достаточно высокая степень концентрации прироста сбережений (50,36%), в то же время концентрация располагаемых ресурсов и денежных расходов населения была значительно меньше (38,48% и 38,12% соответственно). В 2006 г. степень концентрации прироста сбережений была несколько ниже (49,92%), а концентрация располагаемых ресурсов (37,12%) и денежных расходов (37,16%) практически совпали. Следовательно, сбережения сосредоточены преимущественно у 40% населения с наибольшими сбережениями, на долю которых в 2006 г. приходилось 79,6% всех сбережений населения, а в 2008 г. – 79,8%.

В условиях увеличения потребительского спроса и денежных расходов домашних хозяйств обозначилась явная тенденция роста кредитов банковского сектора населению, сопровождаемая сокращением депозитов. Об этом свидетельствуют рассчитанные в работе показатели доли кредитов населению в объеме всех кредитов, доли депозитов населения в объеме всех депозитов и показатель, характеризующий объем депозитов в каждом рубле кредитов. В результате анализа за 2001–2010 гг. установлено, что при условии сохранения приоритета потребительских расходов домашних хозяйств в структуре располагаемых ресурсов и небольшом удельном весе сбережений, являющемся источником депозитов банков, имеется определенная вероятность замедления роста ресурсной базы банковской системы России. В то же время именно финансы домашних хозяйств можно назвать тем ресурсом, который способен существенным образом повлиять на модель развития рыночной экономики России через платежеспособный спрос и сбережения, как одного из источников инвестиций.

Пятая группа проблем включает разработку методологии статистической оценки макроэкономических и макрофинансовых условий стабильности финансовой системы с учетом особенностей экономики России; исследование факторов стабильности государственных финансов; обоснование целесообразности и преимуществ методики сигнального подхода для прогнозирования финансовой нестабильности и основные положения методики определения рейтинга финансовой независимости на уровне страны (или региона).

Изучение теоретических положений анализа финансовой стабильности позволило сформулировать методологические аспекты статистического исследования условий стабильности финансовой системы. Это дало возможность определить следующие основные направления оценки условий стабильности финансовой системы с учетом современных проблем развития российской экономики:

тенденции макроэкономических факторов как общих условий, обеспечивающих стабильность финансовой системы;

состояние платежной системы, структура которой претерпела существенные изменения в последние годы;

волатильность процентных ставок рынка межбанковских кредитов (МБК) и валютных курсов, отражающих процентные и валютные риски.

Внешнеэкономические риски, угрожающие стабильности финансовой системы России, зависят прежде всего от динамики цен на основные экспортируемые виды ресурсов. Результаты анализа динамики средних экспортных цен на железные руды и концентраты, сырую нефть и природный газ отразили крайне неустойчивый характер их изменения. Это свидетельствует не только о повышенной степени внешнеэкономических рисков, но и делает практически непредсказуемой оценку влияния этих факторов на состояние финансовой нестабильности.

Исходя из того, что МБК являются одним из ключевых инструментов стабильного функционирования банковской системы, в работе был проведен анализ колеблемости процентных ставок межбанковского рынка по предоставлению кредитов.

В анализе долгосрочной колеблемости ставок межбанковского рынка по предоставлению кредитов осуществлена оценка влияния сезонных факторов на формирование уровней процентных ставок. Изменение процентных ставок межбанковского рынка по предоставлению кредитов иллюстрирует рис.7, из которого следует, что сезонные факторы оказывают значительное влияние на динамику ставок рынка межбанковских кредитов как по объявленным, так и по фактически I 1предоставленным кредитам. Для ставок однодневных кредитов характерным является их XII II 1рост, который, начиная с августа, достигает максимальных значений в осенние месяцы.

1Отличительная особенность изменения процентных ставок со сроком от 91 до 180 дней заключалась в том, что сезонные факторы обеспечивали рост ставок с сентября, а XI III колебания ставок не были столь резкими, как для однодневных кредитов.

I I 11XII II XII II 11X 0 IV 11XI III XI III X 0 IV X 0 IV IX V IX V IX V VIII VI VIII VI VIII VI VII VII VII б) а) Индекс сезонности ставки MIBOR Индекс сезонности ставки MIACR Индекс сезонности ставки MIBOR Индекс сезонности ставки MIACR Индекс сезонности ставки MIBOR Индекс сезонности ставки MIACR Рис. 5.5. Индексы сезонности ставок межбанковского рынка по предоставлению Рис. 5.5. Индексы сезонности ставок межбанковского рынка по предоставлению кредитов кредитов MIBOR и MIACR со сроками 1 день (а) и от 91 до 180 дней (б).

MIBOR и MIACR со сроками 1 день (а) и от 91 до 180 дней (б).

Рисунок 7. Индексы сезонности ставок межбанковского рынка Рис. 5.5. Индексы сезонности ставок межбанковского рынка по предоставлению по предоставлению кредитов MIBOR и MIACR со сроками:

кредитов MIBOR и MIACR со сроками 1 день (а) и от 91 до 180 дней (б).

1 день (а) и от 91 до 180 дней (б) На основании средних квадратических отклонений индексов сезонности установлено, что колеблемость ставок MIBOR и MIACR по однодневным кредитам, составившая 24,3% и 25,7% соответственно, значительно превышала колеблемость ставок по кредитам со сроком от 91 до 180 дней (6,7% и 15,6% соответственно).

Анализ краткосрочной волатильности ставок МБК по предоставлению кредитов осуществлялся по отдельным месяцам 2008 г. и 2010 г. Наиболее характерные результаты представлены в табл. 11.

Таблица 11 – Краткосрочная волатильность ставок межбанковского рынка по предоставлению кредитов Срок кредита Показатели 1 день от 2 до 7 дней MIBOR MIACR MIBOR MIACR Ноябрь 2008 г.:

9,82 8,09 12,37 10, медиана, % 1,12 1,54 2,57 4, квартильное отклонение, % 11,41 19,04 20,78 42, относительный показатель квартильной вариации, % Ноябрь 2010 г.:

3,20 2,81 3,40 3, медиана, % 0,11 0,22 0,07 0, квартильное отклонение, % 3,44 7,83 2,06 4, относительный показатель квартильной вариации, % Обобщая показатели табл. 11, можно сделать вывод о высоком уровне процентного риска в ноябре 2008 г. и его снижении в ноябре 2010 г., позволившем обеспечить стабильность на рынке МБК. Об этом свидетельствуют значительное уменьшение величины процентной ставки по всем видам кредитов и сокращение их колебаний. При этом ставки по совершению фактических сделок обладают большим риском по сравнению с объявленными ставками.

Рискованность валютных операций определяется в первую очередь курсовым риском, пропорциональным волатильности котировок иностранных валют к рублю. Для оценки краткосрочной волатильности в работе рассчитаны среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации средневзвешенных курсов доллара tomorrow и евро к рублю по неделям за ноябрь-декабрь 2008 г. и 2010 г. Результаты анализа свидетельствуют о неустойчивом характере динамики курсов, регулируемых валютными интервенциями Банка России для обеспечения стабильности валютного рынка.

В связи с существующей в настоящее время проблемой определения факторов стабильности государственных финансов научный интерес представляет анализ влияния социально-экономических индикаторов на доходные поступления бюджета. Очевидно, что количество этих индикаторов не должно быть большим, чтобы ими можно было управлять на государственном уровне. На основании изучения литературных источников по данной проблеме в работе для прогнозирования взаимосвязи временных рядов в качестве факторного признака был выбран удельный вес затрат на оплату труда в затратах на производство (x); а в качестве результативного – удельный вес доходов консолидированного бюджета России в объеме ВВП (y). Предложенный в работе концептуальный подход к статистическому анализу соответствует требованиям новой парадигмы бюджетно-налоговой системы, рассматриваемой в теории финансов.

В процессе исследования важно было установить при каком лаге факторный признак окажет наибольшее влияние на изменение результативного показателя.

С этой целью была построена модель прогнозирования взаимосвязи динамики исследуемых признаков с распределенными лагами методом полиномиальной лаговой структуры Ш. Алмон. В процессе диагностики был выбран вариант со значениями коэффициентов регрессии при лагах от 0 до 3 лет и полиномом первого порядка.

Значимыми оказались весовые коэффициенты с лагами в один и два года.

Прогностическая зависимость между временными рядами имеет вид:

y(t) = 0,484x(t-1) + 0,538x(t-2), (16) (1,89) (2,17) Из модели видно, что наибольший эффект от воздействия удельного веса затрат на оплату труда в затратах на производство наступает через два года. Таким образом, стабильность доходных поступлений в бюджетную систему способны обеспечить предсказуемые и управляемые на государственном уровне факторы, не зависящие от мировой ценовой конъюнктуры, гарантирующие прозрачность финансовых потоков.

В условиях постоянной угрозы развития кризисных явлений особую актуальность приобретают исследования по выявлению факторов, способных заранее сигнализировать экономике о приближающемся финансовом кризисе. Смысл данного подхода заключается в выборе экономических и финансовых индикаторов, обладающих такой прогностической силой, которая с наибольшей вероятностью позволяет оценивать возможное наступление финансовой нестабильности. Работы, проведенные в этой области, дали возможность выявить общие основные черты для всех периодов финансовой нестабильности. Целью проводимых исследований является построение моделей, которые смогли бы прогнозировать финансовую нестабильность и своевременно реагировать на нее.

Обобщение результатов исследований, изложенных в работах российских и зарубежных ученых, позволило установить, что для прогнозирования финансовой нестабильности на основе индикаторов-предвестников наиболее перспективным является метод сигнального подхода, который адаптирован и реализован в отечественной практике. Этот метод заключается в фиксировании поданных сигналов индикаторами-предвестниками в течение трехмесячного «сигнального окна» перед кризисом.

Для характеристики прогностической точности индикаторов в настоящей работе предложен и осуществлен расчет коэффициентов контингенции, основанный на оценке совпадений между подачей сигнала индикатором во время «сигнального окна» и наступлением кризиса. Результаты расчетов коэффициентов контингенции показывают, что обладая хорошей работоспособностью, большинство из рассмотренных индикаторовпредвестников финансовой нестабильности имеют недостаточно высокую степень тесноты связи между подачей сигнала и наступлением финансового кризиса. В то же время, индикаторы реальной процентной ставки на рынке МБК и реального эффективного курса рубля показали одинаковую степень тесноты связи между подачей ими сигналов и наступлением кризиса, равную 0,536. Кроме того, названные индикаторы не подавали сигналов в «спокойное» время, что подтверждает их высокую прогностическую точность.

Это именно те индикаторы, которые характеризуют волатильность на денежном и валютном рынках, а их негативная динамика – возникновение банковской и валютной нестабильности. Для отдельных индикаторов связь очень слабая («бегство» капитала со значением коэффициента 0,066 и внутренний кредит – со значением 0,112). Столь малые значения коэффициентов контингенции можно объяснить сверхчувствительностью данных индикаторов, проявляющейся в подаче ими сигналов не только внутри сигнального окна, но и в течение «спокойного» периода.

Проведенный в работе анализ взаимосвязи подтвердил возможность получения точных прогностических оценок финансовой нестабильности при достаточно большом количестве индикаторов. На основании результатов анализа установлено, что:

более 40% индикаторов из общего их числа просигнализировали о финансовом кризисе в I–II кварталах 2009 г.;

два индикатора (сальдо счета текущих операций платежного баланса и реальная процентная ставка на рынке МБК), из подавших сигнал в IV квартале 2008 г., имеют достаточно высокое превышение условной вероятности над безусловной, повлиявшее на величину сводного индекса финансовой нестабильности;

наиболее чувствительным в условиях кризиса оказался индикатор динамики внутреннего кредита, пороговое значение которого было превышено в III квартале 2008 г.

в 4,1 раза, а в IV квартале 2008 г. – в 3,3 раза;

в IV квартале 2008 г. по сравнению со II и III кварталами значительно снизилось давление на валютный рынок, в связи с чем индекс давления на валютный рынок сигнал не подал, что объясняется активным вмешательством Банка России в урегулирование ситуации на валютном рынке;

изменение индикатора достаточности резервов (отношения денежной массы М2 к золотовалютным резервам) характеризуется приближением к пороговому значению.

Полученные результаты оценки состояния индикаторов-предвестников позволили рассчитать сводный индекс финансовой нестабильности, равный 1,83, что свидетельствует о 100%-й вероятности финансового кризиса в I и во II кварталах 2009 г. и подтверждается состоянием финансовой системы России в этот период.

Таким образом, анализ индикаторов-предвестников позволяет не только определять негативные тенденции в их изменении, но и получать комплексную оценку состояния финансового сектора экономики России.

На основании изложенного можно предположить, что критерием выхода из кризиса будет являться такая финансово-экономическая ситуация, при которой произойдет инверсия индикаторов-предвестников и возврат их величин за границы пороговых значений. Следовательно, полученные результаты подтверждают возможность использования сигнального подхода при прогнозировании финансового кризиса в России.

В связи с выходом России на международные рынки капитала и ее интеграции в мировую финансовую систему возникает потребность в определении того, каков ее финансовый потенциал и в какой степени состояние ее финансовой системы способно гарантировать независимость и транспарентность финансовых потоков для зарубежных инвесторов. Одно из направлений решения этой проблемы заключается в определении рейтинга финансовой независимости, представляющего собой результат комплексной оценки финансовой системы с позиции создания определенных условий для привлекательности инвестиций. Методические положения определения такого рейтинга разработаны в диссертационном исследовании.

С этой целью предлагается сводный композитный индекс финансовой независимости, на основе значений которого присваиваются рейтинги на страновом и/или субнациональном уровнях. Такие рейтинги могут представлять практический интерес для органов государственного управления, инвестиционных и коммерческих структур, специалистов в области финансов, анализа и статистики.

Основу оценки финансовой независимости составляет формирование набора показателей или индикаторов оценки и их критериев, которые в настоящей работе разделены на три группы:

первая группа, «Внутренняя экономика», состоит из макроэкономических индикаторов, определяющих национальные и внешние условия для развития рыночных отношений в сфере финансов (9 индикаторов);

вторая группа, «Государственные финансы», включает индикаторы для оценки состояния бюджетной системы и влияния сектора государственного управления в регулировании финансовых институтов (11 индикаторов);

третья группа, «Частные финансы», представлена индикаторами оценки степени развития финансовых рыночных институтов, состояния фондового и денежного рынков, возможности доступа институциональных единиц-резидентов на зарубежные финансовые рынки и открытости национальных рынков для нерезидентов, мониторинга транспарентности финансовых потоков (18 индикаторов).

В качестве критериев оценки следует ориентироваться на эталонные, нормативные значения. В случае их отсутствия лучшим критерием должно являться такое значение индикатора отдельной страны (региона), которое способно в максимальной мере гарантировать финансовую независимость (наименьшее, наибольшее, среднее или медианное значение в зависимости от экономической сущности показателя).

Расчет индекса финансовой независимости осуществляется в три этапа. На первом этапе определяются нормированные отклонения по отдельному индикатору для каждой страны (региона). На втором этапе проводится расчет интегрального индекса финансовой независимости по каждой группе индикаторов по формуле средней арифметической. На третьем этапе определяется сводный индекс финансовой независимости, представляющий собой среднюю арифметическую из групповых индексов, весом которой является число индикаторов в каждой группе.

Рейтинг присваивается в соответствии со значением сводного индекса финансовой независимости. Стране (региону), у которого значение сводного индекса минимальное (наименьшие отклонения от критериев оценки), присваивается высший рейтинг 1.

Аналогичным образом возможно присвоение рейтинга отдельно по каждой группе индикаторов.

В зависимости от особенностей конкретного сопоставления перечень предложенных в методике индикаторов может претерпевать изменения.

Таким образом, рассмотренные методические положения делают возможным оперативное осуществление рейтинговых действий по оценке финансовой независимости различных стран или регионов.

В заключении по результатам выполненной работы сформулированы основные теоретические и практические выводы, характеризующие вклад автора в методологию комплексного статистического исследования развития финансовой системы России.

Основные положения диссертации изложены в следующих публикациях.

III. ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Монографии 1. Саблина, Е.А. Статистическая оценка стабильности секторов финансовой системы России. - Монография / Е.А. Саблина. – М.: МАКС Пресс, 2009. – 240 с. - 15,0 п.л.

2. Саблина, Е.А. Финансовая система России: теория и практика статистического исследования. - Монография / Е.А. Саблина. – М.: ЕАОИ, 2008. – 222 с. - 14,5 п.л.

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России 3. Саблина, Е.А. О методических вопросах определения рейтинга финансовой независимости / В.Г. Минашкин, Е.А. Саблина // Вопросы статистики. – 2011. – №11. – С. 24-26. - 0,4 п.л. (авторских 0,35 п.л.).

4. Саблина, Е.А. Статистическая оценка состояния банковской системы России после кризиса / Е.А.Саблина // Вопросы статистики. - 2011. - № 7. – С. 68-76. - 1,1 п.л.

5. Саблина, Е.А. Концептуальные особенности статистического исследования стабильности государственных финансов / Е.А. Саблина // Вопросы статистики. – 2010. - № 7. – С. 12-18. - 0,9 п.л.

6. Саблина, Е.А. Применение современных подходов к статистической оценке и прогнозированию стабильности финансовой системы России / Е.А. Саблина // Вопросы статистики. - 2009. - № 7. – С. 54-62. - 1,1 п.л.

7. Саблина, Е.А. Методологические аспекты анализа банковского сектора в современных условиях / Е.А. Саблина // Вопросы статистики. - 2009. - № 2. – С.4958. - 1,2 п.л.

8. Саблина, Е.А. Статистический анализ современного состояния финансовой системы России / Е.А. Саблина // Вопросы статистики. - 2007. - № 12 – С. 28-33. - 0,8 п.л.

9. Саблина, Е.А. Анализ субфедеральных бюджетов как фактора социальноэкономического развития регионов России / Е.А. Саблина // Вопросы статистики. - 2007. - № 9 – С. 74-80. - 0,7 п.л.

10. Саблина, Е.А. К вопросу об использовании Системы национальных счетов в анализе финансов России / Е.А. Саблина // Вопросы статистики. – 2007. - № 6. – С. 23-26. – 0,4 п.л.

11. Саблина, Е.А. Статистический анализ рынка государственных облигаций Российской Федерации / Е.А. Саблина // Вопросы статистики. - 2004. - № 9. – С. 31-37. - 0,8 п.л.

12. Саблина, Е.А. «Статистика» для будущих экономистов / Е. Саблина // Высшее образование в России. - 2004. - № 4 – С. 200-201. - 0,15 п.л.

13. Саблина, Е.А. Анализ финансово-экономического положения России на основе платежного баланса / Е.А. Саблина // Вестник университета ГУУ. Серия Финансовый менеджмент. - 2002. - № 1(4) – С. 100-108. - 0,9 п.л.

Статьи в сборниках научных трудов и тезисы докладов на конференциях 14. Саблина, Е.А. Факторный анализ неплатежей по данным банковского учета / Е.А.

Саблина // Реформы в России и проблемы управления – 97: Материалы научной конференции. Выпуск 4. - М.: ГАУ, 1997. – С. 154-156. - 0,2 п.л.

15. Саблина, Е.А. Статистическое моделирование экономического эффекта научнотехнических мероприятий / Е.А. Саблина // Экономико-математические методы в управлении народным хозяйством: тематический сборник научных трудов. – М.: ГАУ, 1991. – С. 50-54. - 0,3 п.л.

16. Саблина, Е.А. Анализ вывоза капитала из России / М.А. Зайцев, Е.А. Саблина // Реформы в России и проблемы управления – 2001: материалы 16-й Всероссийской научной конференции. Выпуск 2. - М.: ГУУ, 2001. – С. 23-24. - 0,2 п.л. (авторских 0,п.л.).

17. Саблина, Е.А. Статистическая оценка тенденций развития внешней торговли России /Е.А. Саблина // Проблемы теории и практики статистики: сборник научных трудов ОГАУ. – Оренбург: ОГАУ. - 2002. – С. 266-275. - 0,5 п.л.

18. Саблина, Е.А. Анализ конечного потребления в России / М.А. Михайлов, Е.А. Саблина // Реформы в России и проблемы управления – 2002: материалы 17-й Всероссийской научной конференции. Выпуск 2. - М.: ГУУ, 2002. – С. 70-71. – 0,2 п.л. (авторских 0,п.л.).

19. Саблина, Е.А. Анализ финансов России на основе системы национальных счетов / Е.А.

Саблина // Реформы в России и проблемы управления – 2007: материалы 22-й Всероссийской научной конференции. Выпуск 3. - М.: ГУУ, 2007. – С. 46-48. - 0,1 п.л.

20. Саблина, Е.А. Основные аспекты анализа агрегатов денежной системы России / Е.А.

Саблина // Социально-экономическое развитие России на современном этапе: реалии и перспективы: материалы I научно-теоретической конференции. – М.: Финансовый институт МВШЭ, 2007. – С.19-27. - 0,5 п.л.

21. Саблина, Е.А. Роль межбюджетных отношений в регулировании социальноэкономического развития регионов России / В.Г. Макеева, Е.А. Саблина // Актуальные проблемы управления – 2007: материалы 12-й Международной научно-практической конференции. Выпуск 1. – М.: ГУУ, 2007. – С. 124-126. - 0,2 п.л. (авторских. 0,1 п.л.).

22. Саблина, Е.А. Использование индексного метода в оценке состояния финансовой системы России / Е.А. Саблина // Научно-практическая конференция. Научные исследования в области экономики, информационных технологий и юриспруденции с использованием технологий e-learning: сборник научных трудов. – М.: МЭСИ, 2007. – С.152-156. - 0,2 п.л.

23. Саблина, Е.А. Статистический анализ показателей пенсионного фонда России / Е.А.

Саблина // Статистический анализ и прогнозирование в бизнесе и социальной сфере:

сборник научных трудов. – М.: ЕАОИ, 2008. – С. 19-24. - 0,3 п.л.

24. Саблина, Е.А. Значение сбережений домашних хозяйств в реализации экономических реформ современной России / В.Г. Макеева, Е.А. Саблина // Актуальные проблемы управления – 2008: материалы 13-й Международной научно-практической конференции. Выпуск. 3. – М.: ГУУ, 2008. – С. 57-59. - 0,2 п.л. (авторских 0,1 п.л.).

25. Саблина, Е.А. Статистический анализ сбалансированности федерального бюджета России на основе структурных показателей // I Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики»: сборник научных трудов. – М.: МЭСИ, 2008. – С. 358-361. - 0,2 п.л.

26. Саблина, Е.А. Проблемы учета экономических активов в условиях перехода на обновленную версию СНС-2008 / В.Г. Минашкин, Е.А. Саблина // III Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики»:

сборник научных трудов. Часть 1. – М.: МЭСИ, 2010. – С. 66-68. - 0,2 п.л. (авторских 0,1 п.л.).

27. Саблина, Е.А. Значение и особенности статистической оценки финансовой независимости России в условиях модернизации экономики / В.Г. Минашкин, Е.А.

Саблина // IV Международный форум «Инновационное развитие российской экономики»: материалы конференции. Часть 1. – М.: МЭСИ, 2011.– С. 259-261. - 0,п.л. (авторских 0,1 п.л.).

28. Саблина, Е.А. Статистическое исследование эффективности бюджетных расходов на региональном уровне / Е.А. Саблина // II Международная научно-практическая конференция «Социально-экономическое развитие регионов России»: материалы конференции. - М.: МЭСИ, 2012. – С. 329-334. - 0,2 п.л.

Учебники, учебные пособия и учебно-методические работы 29. Саблина, Е.А. Общая теория статистики: учебник под общей ред. проф. М.Р. Ефимовой / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев, Н.К. Агеева, Е.А. Саблина и др. – М.:

ИНФРА-М, 1996. - 416 с. – 26 п.л. (авторских 0,5 п.л.).

30. Саблина, Е.А. Методические указания по теме «Ряды динамики» с использованием пакета программ OLYMP: учеб.-метод. пособие / Г.С. Беликова, Е.А. Саблина. – М.:

ГАУ, 1994. – 23 с. - 1,0 п.л. (авторских 0,5 п.л.).

31. Саблина, Е.А. Методологические особенности системы национальных счетов: учеб.

пособие / Н.К. Агеева, Е.А. Саблина. - М.: ГУУ, 1998. – 89 с. - 5,5 п.л. (авторских 2,п.л.).

32. Саблина, Е.А. Статистика: учеб. пособие под ред. проф. М.Р. Ефимовой / М.Р.

Ефимова, Г.С. Беликова, Е.В. Купцова, Е.А. Саблина. – М.: ИНФРА-М, 2000. - 336 с. – 20,6 п.л. (авторских 0,8 п.л.).

33. Саблина, Е.А. Анализ макроэкономических показателей и платежного баланса: учеб.

пособие / Н.К. Агеева, Е.А. Саблина. – М.: МНЭПУ, 2001. – 116 с. - 6,7 п.л. (авторских 3,4 п.л.).

34. Саблина, Е.А. Методический комплекс по дисциплине «Статистика» / М.Г. Назаров, Е.А. Саблина, Н.Н. Качанова. – М.: АБиК, 2003. – 75 с. - 4,4 п.л. (авторских 1,5 п.л.).

35. Саблина, Е.А. О методике аудиторной работы со студентами в области изучения статистики // Организация и методика проведения учебных занятий и внеаудиторной работы со студентами: сборник методических материалов по обмену опытом преподавателей под ред. И.А.Зуевой / Е.А. Саблина. – М.: АБиК, 2004. – С. 22-23. - 0,п.л.

36. Саблина, Е.А. Практикум по теории статистики: учеб. пособие под ред. д.э.н., проф., акад. М.Г. Назарова / М.Г. Назаров, Е.А. Саблина, Н.Н. Качанова. – М.: АБиК, 2004. – 155 с. - 9,1 п.л. (авторских 5,4 п.л.).

37. Саблина, Е.А. Практикум по социально-экономической статистике: учеб. пособие под ред. д.э.н., проф., акад. М.Г. Назарова / М.Г. Назаров, Е.А. Саблина, Н.Н. Качанова. – М.: АБиК, 2005. – 170 с. - 9,3 п.л. (авторских 5,2 п.л.).

38. Саблина, Е.А. Статистика финансов: практикум: учеб. пособие / Е.А. Саблина. – М.:

«Экзамен», 2006. – 253 с. - 8,4 п.л.

39. Саблина, Е.А. Статистика финансов: курс лекций: учеб. пособие для вузов / Е.А.

Саблина. – М.: «Экзамен», 2007. – 479 с. - 25,2 п.л.

40. Саблина, Е.А. Финансовая система рыночной экономики: программа курса / Е.А.

Саблина. – М.: Международный университет в Москве. - 2011. – 37 с. - 1,6 п.л.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.