Страница автора: Галина Смирнова

Экономико-математическое моделирование экономической безопасности России в период санкций

DOI: 10.33917/es-2.168.2020.32-39

Для исследования выбран временной период введения экономических санкций в отношении Российской Федерации. Задействованы данные Росстата в части нахождения значений индикаторов экономической безопасности нашего государства (2013–2017 гг.). Проведен корреляционно-регрессионный анализ данной системы, состоящей из 15 индикаторов. Cоставлена экономико-математическая модель влияния санкций на экономическую безопасность России. При решении данной задачи использован корреляционно-регрессионный анализ, найдено уравнение регрессии, обоснована статистическая значимость построенной модели. Полученные выводы рекомендованы специалистам в сфере повышения экономической безопасности государства

Источники:

1. Kazantsev S. Russia’s foreign trade under the anti-Russian sanctions // Review of Business and Economics Studies. 2018. N 3. P. 44–56.

2. Миронова О.А. Проблемы обеспечения продовольственной безопасности России на макро- и мезоуровне в условиях внешнеторговых санкций // Economics. Law. State. 2018. № 1. С. 22–30.

3. Михайлец А.В., Бешкорева В.Ю. Безработица современной молодежи // Economics. 2016. № 1. С. 10–11.

4. Плоскова В.А., Шанихина Н.Н. Совершенствование банковской системы на современном этапе // Economics. 2016. № 1. С. 86–91.

5. Ударцева А.Л. Проблемы и направления совершенствования денежно-кредитной политики Банка России // Economics. 2016. № 6. С. 61–63.

6. Беккер П.Р. Инвестиционная привлекательность России в современных геополитических условиях // Economics. 2016. № 6. С. 42–44.

7. Петров Н.Т. Тенденции изменения концентрации рынка в России в период экономического спада // Economics. 2018. № 2. С. 39–41.

8. Листопад М.Е., Смирнова Г.И. Анализ чувствительности национальной экономики России к внешним негативным трендам // Экономика: теория и практика. 2018. № 4.

9. Нейлор Т., Ботон Дж., Бердик Д. и др. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем / Пер. с англ. В.Ю. Лебедева и А.В. Лотова; Под ред. А.А. Петрова; Предисл. Н.Н. Моисеева. М.: Мир, 1975. 500 с.

10. Дубина И.Н. Основы математического моделирования социально-экономических процессов: Учеб. и практикум для бакалавриата и магистратуры. М.: Юрайт, 2018. 349 с.

11. Федеральная служба государственной статистики [Сайт]. URL: http://www.gks.ru.

12. Зорька Е.И. Корреляционно-регрессионная модель индикаторов экономической безопасности Кыргызской Республики [Электронный ресурс] // Научно-исследовательский электронный журнал «Экономические исследования и разработки». Н. Новгород, 2017. URL: http://edrj.ru/article/14-04-17.

13. Илларионов А.Н. Критерии экономической безопасности // Вопросы экономики. 1998. № 10. С. 35–57.

 

Особенности организации подготовки кадров для приоритетных направлений развития науки и техники

DOI: 10.33917/es-8.166.2019.146-150

Целью работы является формирование подходов к обеспечению эффективности развития кадрового потенциала в сфере исследований и разработок. Поставлена проблема изучения новых возможностей организации подготовки кадров для реализации приоритетных направлений, определенных нацпроектом «Наука». Рассмотрены методологические аспекты обеспечения соответствия профессиональных компетенций работников уровню технологий нового уклада, а также соответствия характеристик их межличностного взаимодействия системным требованиям к адаптивности управления производством при ускорении технологического развития

Источники:

1. Миндели Л.Э., Остапюк С.Ф., Кошкарева О.А. Механизм формирования приоритетов развития фундаментальных научных исследований // Экономические стратегии». 2017. № 4. С. 96–109.

2. К обеспечению образовательного процесса в области моделирования систем // Качество. Инновации. Образование. 2007. № 9. С. 39–50.

3. Цветкова Л.А., Кураков Ф.А., Черченко О.В. Оценки рисков при выборе направлений исследований в качестве научно-технологических приоритетов на примере технологий полногеномного секвенирования // Экономика науки. 2015. № 1. С. 164–174.

4. Юркевич Е.В. Механизмы обеспечения функциональной надежности в образовании. М.: ФГУП «ПИК ВИНИТИ», 2008. 68 с.

5. Маслова Н.В., Юркевич Е.В. Голографические мыслеобразы: рождение, управление, трансформация. М.: Традиция, 2017. 224 с.

6. Юркевич Е.В., Секерин В.Д. Логистика образования — наука об управлении передачей знаний // Информатизация науки и образования. 2011. № 4. С. 192–203.