?
Мотивы распределения суверенного финансирования в Евразийском регионе: пример USAID и АБР
Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. 2025. Т. 18. № 4. С. 169–190.
Морозкина А. К., Есаян М. А.
В условиях ограниченных ресурсов распределение финансирования развития является одним из важных исследовательских вопросов. В данной статье предлагается исследование распределения финансирования в Евразийском регионе в 2008–2022 гг. с использованием новых данных базы суверенного финансирования Евразийского фонда стабилизации и развития (ЕФСР). Анализ показал, что среди ключевых стран – получателей помощи нет наиболее нуждающихся стран региона (Киргизии и Таджикистана); напротив, большая часть средств направлена в наиболее развитые страны: Армению, Грузию, Казахстан. Для оценки эффективности распределения финансирования был рассчитан индекс доли «справедливой» помощи для ключевых стран-реципиентов. Результаты исследования показывают низкую долю «справедливой» помощи, то есть довольно слабую ориентацию стран-доноров на проблемы в странах региона. В частности, было выявлено, что в странах региона существует значительный разрыв между «справедливым» распределением помощи и фактическим распределением, что свидетельствует о необходимости пересмотра существующих механизмов предоставления международной помощи
Ключевые слова: aid allocationEFSD SFDsovereign financingсуверенное финансированиеБаза ЕФСРраспределение помощи
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
СПб.: Издательство СПбГЭУ, 2025.
Вашему вниманию предлагается 19-й ежегодный сборник научных статей по вопросам региональной экономики и территориального развития.
Несмотря на сложное положение в экономике, продолжает развиваться межрегиональное сотрудничество регионов СЗФО. Активно взаимодействуют Санкт-Петербург и Ленинградская область в части развития единого транспортно-логистического комплекса. Идет формирование единого рынка труда на основе баланса трудовых ресурсов города и области. Разрабатывается единая схема размещения ...
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Асемота М. О., DISCOVER ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2026 Vol. 6 Article 892
Добавлено: 31 августа 2026 г.
DISCOVER ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2026 Vol. 6 Article 892
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Svetlana Grigorieva, Narmin Isaeva, Aliya Azizova и др., Journal of Corporate Finance Research 2026 Vol. 20 No. 1 P. 75–84
This paper identifies the determinants of green bonds on global markets, China and Russia and evaluates the hedging effect of these instruments. We contribute to the existing literature by (1) studying the emerging markets such as Russia and China, (2) providing comparative analysis of the impact of identical factors on green bond yields on global, ...
Добавлено: 29 августа 2026 г.
Финагин М. И., Мирошниченко Д. В., Прикладная эконометрика 2026 Т. 82 С. 105–123
В работе производится построение месячного индикатора и наукастинг квартального показателя номинального ВВП в России на основе оперативных данных, в качестве которых используются данные банковской отчетности и рублевая цена на российскую нефть, что позволяет осуществлять наукастинг номинального ВВП с опережением официальной статистики на 3–5 месяцев. Поскольку данные по номинальному ВВП публикуются Росстатом только на квартальной частотности ...
Добавлено: 28 августа 2026 г.
Соображения энергетической безопасности, экологические ог
раничения, конкуренция с другими источниками энергии в совокупности с разру
шением устоявшихся глобальных цепочек создания стоимости ставит российские
угольные компании перед необходимостью преобразований. На основе анализа
статистической информации и результатов глубинных интервью с экспертами,
проведенных с августа 2024 г. по январь 2025 г., выявлены ключевые проблемы
развития угольной отрасли России и особенности ее организации, сформировавшей
пять типов ...
Добавлено: 28 августа 2026 г.
Казун А. П., Девятников В. Ю., Белов М. Д., Вопросы теоретической экономики 2026 Т. 3 № 32 С. 115–135
Как понять, хорош адвокат или нет? В данной статье мы описываем методологию, позволяющую измерять качество юридической помощи через разницу между тем, что предсказывает модель машинного обучения по объективным характеристикам дела, и тем, чем дело закончилось в реальности. Мы исходим из предпосылки, что если у адвоката дела стабильно заканчиваются лучше ожидаемого, то он делает свою работу хорошо. ...
Добавлено: 28 августа 2026 г.
Мельник Д. В., Вопросы теоретической экономики 2026 № 3 С. 65–82
Луиджи Эйнауди (1874–1961) был крупным экономистом, сделавшим теоретическим вклад в итальянскую школу государственных финансов, влиятельным профессором, ярким публицистом, видным государственным деятелем, занимавшим пост президента страны в 1948–1955 гг. и заложившим своей деятельностью на этом посту основы института президентства Итальянской республики. Следуя Маффео Панталеони, Эйнауди отрицал плодотворность деления экономической науки на школы, рассматривая её историю как ...
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Лысенок Н. И., Финансовый журнал 2026 Т. 18 № 4 С. 45–63
В статье анализируется применение методов кластеризации для формирования оптимального инвестиционного портфеля, который позволил бы инвестору достичь эффективного соотношения
риска и доходности. Были рассмотрены три наиболее популярных вида кластеризации: K-Means,
MeanShift и DBSCAN. Наибольшее внимание уделено методу DBSCAN, показаны его преимущества
сравнительно с другими методами кластеризации в контексте обработки финансовых данных акций, подчеркнута его способность выявлять кластеры произвольной формы, ...
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Панова А. А., Ostrovnaya M., Demokratizatsiya: The Journal of Post-Soviet Democratization 2026 Vol. 34 No. 2 P. 199–226
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Шарко О. В., Шарко Е.Р., Маркетинг в России и за рубежом 2026 Т. 2 № 172 С. 71–79
В статье анализируется научное понимание поведения потребителей в сфере электронной коммерции, объединяя последние достижения в области цифрового маркетинга, динамики онлайн-платформ розничной торговли и эмпирических моделей взаимодействия с клиентами. Результаты исследования включают в себя детальное понимание механизмов, лежащих в основе лояльности клиентов, эмпирические данные о многомерных факторах, влияющих на предпочтения платформ, и методологические инновации, применимые к ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Материал излагается с учетом современных тенденций в организации и ведении бухгалтерского учета экономическими субъектами Российской Федерации. В каждом разделе содержится теоретический и практический материал, нормативная база, рисунки, схемы и
таблицы. Теоретический материал представлен как в традиционном виде, так и в виде схем. Каждый раздел завершается контрольными вопросами, тестами и заданиями для самоконтроля. Приложения содержат иллюстративный материал: ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Паршаков П. А., Humanities and Social Sciences Communications 2026 Vol. 13 No. 1 P. 1–7
Добавлено: 22 августа 2026 г.
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Экономический журнал Высшей школы экономики 2021 Т. 25 № 1 С. 65–101
В основе принятия своевременных экономико-политических решений и бизнес-планирования лежит мониторинг текущей ситуации и прогнозирование путей развития экономической активности, базу которых составляют официальные статистические оценки значений различных показателей. В этой связи переоценка данных и прогнозы, основанные на более ранних либо поздних оценках, потенциально могут повлечь за собой совершенно различные экономико-политические решения. Согласно официальной методике Росстата, публикуется ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2022 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 1 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.