Preview

Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice

Расширенный поиск

Математические модели реализации концепции жестких бюджетных ограничений в бюджетной системе

https://doi.org/10.26794/2587-5671-2021-25-3-6-19

Полный текст:

Аннотация

 Предметом исследования являются процессы бюджетной децентрализации при управлении общественными финансами, а также математические методы и модели реализации концепции жестких бюджетных ограничений с целью создания условий саморазвития административно-территориальных единиц.

Цель исследования — разработка адаптивных экономико-математических моделей для осуществления стратегии жестких бюджетных ограничений, реализуемых в процессе межбюджетного регулирования.

Актуальность исследования обусловлена тем, что в настоящее время в научном сообществе предметом острой дискуссии является саморазвитие административно-территориальных образований и повышение их финансовой самостоятельности. В этой связи фокус внимания экономических исследований сосредоточен на проблематике бюджетной децентрализации как двигателе экономического развития, а также связанной с ней тематике применения математического аппарата для моделирования поддержки принятия решений в этой сфере. К создаваемым моделям предъявляются требования обучаемости, адаптивности к изменяющимся условиям воздействий внешней среды и умения оперирования не только количественными, но и качественно определенными характеристиками. Поставленная проблема математического моделирования решается посредством применения междисциплинарного синтеза теорий стохастических автоматов, функционирующих в случайных средах, и нечеткой логики. Предлагаемый синтез теоретико-методологических аппаратов составляет новизну проведенных исследований.

В результате построена экономико-математическая модель нечеткого автомата для определения и количественного обоснования величин нормативов распределения налоговых поступлений между бюджетами различных уровней бюджетной системы России. Нечеткий автомат в процессе функционирования взаимодействует с имитационной моделью, воспроизводящей бюджетные потоки и количественно оценивающей принимаемые автоматной моделью решения.

Практическая значимость результатов исследования состоит в программной реализации разработанных моделей и их включении в контур управления общественными финансами. В перспективе предполагается создание математической модели коллективного поведения нечетких автоматных моделей, взаимодействие которых решает проблему согласования интересов бюджетов различных уровней иерархии при распределении налоговых доходов. 

Об авторе

И. В. Яковенко
Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова
Россия

 кандидат экономических наук, доцент кафедры математики

Новочеркасск 



Список литературы

1. Флегонтов В.И. Финансовый инжиниринг как инструмент финансовой экономики. Актуальные проблемы социально-экономического развития России. 2019;(2):85–88.

2. Исаев Р.А. Банковский менеджмент и бизнес-инжиниринг. М.: ИНФРА-М; 2011. 400 с.

3. Сысоева Е.Ф., Козлов Д.С. Финансовый инжиниринг как процесс создания финансовых инноваций. Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2010;6(7):51–55.

4. Барынькина Н.П. Эволюция понятия финансового инжиниринга в финансовой науке. Вопросы экономики и права. 2011;(36):101–107.

5. Глазьев С.Ю., Нижегородцев Р.М., Купряшин Г.Л., Макогонова Н.В., Сидоров А.В., Сухарев О.С. Управление развитием национальной экономики на федеральном уровне (материалы круглого стола 26.10.2016). Государственное управление. Электронный вестник. 2017;(60):6–33.

6. Глазьев С. Мировой экономический кризис как процесс смены технологических укладов. Вопросы экономики. 2009;(3):26–38. DOI: 10.32609/0042–8736–2009–3–26–38

7. Oates W.E., Schwab R.M. Economic competition among jurisdictions: Efficiency enhancing or distortion inducing? Journal of Public Economics. 1988;35(3):333–354. DOI: 10.1016/0047–2727(88)90036–9

8. Oates W.E. An essay on fiscal federalism. Journal of Economic Literature. 1999;37(3):1120–1149. DOI: 10.1257/jel.37.3.1120

9. Oates W.E. Toward a second-generation theory of fiscal federalism. International Tax and Public Finance. 2005;12(4):349–373. DOI: 10.1007/s10797–005–1619–9

10. Everaert G., Hildebrandt A. On the causes of soft budget constraints: Firm-level evidence from Bulgaria and Romania. In: Advances in the economic analysis of participatory & labor-managed firms. Bingley: Emerald Publishing Ltd.; 2003;7:105–137. DOI: 10.1016/S 0885–3339(03)07007–8

11. Chulkov D. Innovation in centralized organizations: Examining evidence from Soviet Russia. Journal of Economic Studies. 2014;41(1):123–139. DOI: 10.1108/JES-05–2011–0057

12. Hopland A. O. Can game theory explain poor maintenance of regional government facilities? Facilities. 2015;33(3/4):195–205. DOI: 10.1108/F-08–2013–0062

13. Jin Y., Rider M. Does fiscal decentralization promote economic growth? An empirical approach to the study of China and India. Journal of Public Budgeting, Accounting & Financial Management. 2020. DOI: 10.1108/JPBAFM-11–2019–0174

14. Kappeler A. Fiscal externalities in a three-tier structure of government. Journal of Economic Studies. 2014;41(6):863–880. DOI: 10.1108/JES-03–2013–0033

15. Onofrei M., Oprea F. Fiscal decentralisation and self-government practices: Southern versus Eastern periphery of the European Union. In: Pascariu G. C., Duarte M. A.P.D.S., eds. Core-periphery patterns across the European Union: Case studies and lessons from Eastern and Southern Europe. Bingley: Emerald Publishing Ltd.; 2017:251–289.

16. Koo J., Kim B. J. Two faces of decentralization in South Korea. Asian Education and Development Studies. 2018;7(3):291–302. DOI: 10.1108/AEDS-11–2017–0115

17. Барбашова Н. Е. Создает ли методика межбюджетного выравнивания отрицательные стимулы для инфраструктурного развития регионов? Финансы: теория и практика. 2021;25(1):22–34. DOI: 10.26794/2587–5671–2021–25–1–22–34

18. Котляров И.Д. Цифровая трансформация финансового сектора: содержание и тенденции. Управленец. 2020;11(3):72–81. DOI: 10.29141/2218–5003–2020–11–3–6

19. Chanias S., Myers M.D., Hess T. Digital transformation strategy making in pre-digital organizations: The case of a financial service provider. Journal of Strategic Information Systems. 2019;28(1):17–33. DOI: 10.1016/j.jsis.2018.11.003

20. Streltsova E.D., Dulin A.N., Yakovenko I.V. Perfection of interbudgetary relations as a factor of economic growth of depressed miner territories. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019;272(3). DOI: 10.1088/1755–1315/272/3/032164

21. Streltsova E.D.; Yakovenko I.V. Support of decision-making in interbudgetary regulation on the basis of simulation modeling. In: Solovev D. B., ed. Smart technologies and innovations in design for control of technological processes and objects: Economy and production. Proceedings of the international science and technology conference “FarEastСon-2018”. Vol. 2. Cham: Springer Nature Switzerland AG; 2019:165–172. DOI:10.1007/978–3–030–18553–4_21

22. Streltsova E.D., Bogomyagkova I.V., Streltsov, V.S. Modeling tools of interbudgetary regulation for mining areas. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2016;(4):123–129.

23. Ziyadin S., Borodin A., Streltsova E., Suieubayeva S., Pshembayeva D. Fuzzy logic approach in the modeling of sustainable tourism development management. Polish Journal of Management Studies. 2019;9(1):492–504. DOI: 10.17512/pjms.2019.19.1.37

24. Belokrylova O.S., Belokrylov K.A., Tsygankov S.S., Syropyatov V.A., Streltsova E.D. Public procurement quality assessment of a region: regression analysis. International Journal of Sociology and Social Policy. 2021;41(1/2):130–138. DOI: 10.1108/IJSSP-03–2020–0095

25. Belokrylova O. S., Belokrylov K.A., Streltsova E. D., Tsygankov S. S., Tsygankova E. M. Quality evaluation of public procurement: Fuzzy logic methodology. In: Popkova E., ed. Growth poles of the global economy: Emergence, changes and future perspectives. Cham: Springer-Verlag; 2020:823–833. (Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 73). DOI: 10.1007/978–3–030–15160–7_83

26. Цетлин М.Л. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М.: Наука; 1969. 316 с.

27. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Пер. с англ. М.: Мир; 1976. 168 с. (Серия: Математика. Новое в зарубежной науке. Вып. 3).

28. Yakovenko I. Fuzzy stochastic automation model for decision support in the process inter-budgetary regulation. Mathematics. 2021;9(1):67. DOI: 10.3390/math9010067

29. Łuczak A.. Just M. A complex MCDM procedure for the assessment of economic development of units at different government levels. Mathematics. 2020;8(7):1067. DOI:10.3390/math8071067

30. H., Trimi S. A fuzzy TOPSIS method for performance evaluation of reverse logistics in social commerce platforms. Expert Systems with Applications. 2018;103:133–145. DOI: 10.1016/j.eswa.2018.03.003

31. Hatami-Marbini A., Kangi F. An extension of fuzzy TOPSIS for a group decision making with an application to Tehran stock exchange. Applied Soft Computing. 2017;52:1084–1097. DOI: 10.1016/j.asoc.2016.09.021

32. Palczewski K., Sałabun W. The fuzzy TOPSIS applications in the last decade. Procedia Computer Science. 2019;159:2294–2303. DOI: 10.1016/j.procs.2019.09.404

33. Wu T., Liu X., Liu F. An interval type-2 fuzzy TOPSIS model for large scale group decision making problems with social network information. Information Sciences. 2018;432:392–410. DOI: 10.1016/j.ins.2017.12.006

34. Yucesan M. et al. An integrated best-worst and interval type-2 fuzzy TOPSIS methodology for green supplier selection. Mathematics. 2019;7(2):182. DOI: 10.3390/math7020182

35. Shen F. et al. An extended intuitionistic fuzzy TOPSIS method based on a new distance measure with an application to credit risk evaluation. Information Sciences. 2018;428:105–119. DOI: 10.1016/j.ins.2017.10.045


Для цитирования:


Яковенко И.В. Математические модели реализации концепции жестких бюджетных ограничений в бюджетной системе. Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. 2021;25(3):6-19. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2021-25-3-6-19

For citation:


Yakovenko I.V. Mathematical Models for Implementation of the Concept of Hard budget Restrictions in the budgetary system. Finance: Theory and Practice. 2021;25(3):6-19. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2021-25-3-6-19

Просмотров: 87


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2587-5671 (Print)
ISSN 2587-7089 (Online)