Математическое моделирование распространения шоков по отраслям экономики России
https://doi.org/10.38050/2078-3809-2025-17-3-38-52
Аннотация
В статье рассматривается влияние локальных шоков в отдельных отраслях на макроэкономические показатели с использованием современных межотраслевых моделей и российских статистических данных. На основе динамической модели межотраслевых связей идентифицированы ключевые сектора российской экономики, наиболее значимые с точки зрения передачи долгосрочных шоков. К ним отнесены сырьевые и энергетические отрасли, оптовая и розничная торговля, а также транспортные услуги. Подтверждена важность этих отраслей через анализ центральности в сети производственных связей. Полученные результаты имеют практическое значение для разработки антикризисной политики, направленной на повышение устойчивости ключевых отраслей, мониторинг цен и поддержку устойчивых цепочек поставок.
Об авторах
О. А. Клачкова
МГУ имени М.В. Ломоносова
Россия
Россия
Клачкова Ольга Александровна, кандидат экономических наук, доцент, экономический факультет
г. Москва
Г. В. Кореняк
МГУ имени М.В. Ломоносова
Россия
Россия
Кореняк Григорий Владимирович, студент магистратуры, экономический факультет
г. Москва
Н. Л. Шагас
МГУ имени М.В. Ломоносова
Россия
Россия
Шагас Наталия Леонидовна, кандидат экономических наук, доцент, экономический факультет
г. Москва
Список литературы
1. Леонтьев В. и др. Исследования структуры американской экономики (Studies in the Structure of the American Economy / Пер. с англ. А.С. Игнатьева под ред. А.А. Конюса. М.: Госстатиздат, 1958.
2. Acemoglu D., Ozdaglar A., Tahbaz-Salehi A. Microeconomic Origins of Macroeconomic Tail Risks // American Economic Review. 2017. Vol. 107. No. 1.
3. Acemoglu D., Carvalho V., Ozdaglar A., Tahbaz-Salehi A. The Network Origins of Aggregate Fluctuations // Econometrica. 2012. Vol. 80. No. 5. P. 1977–2016.
4. Bagley C.E., Aqeel H., Zlotnicka E.T. South Africa’s Energy Crisis: Reconciling Economic Growth with Environmental Protection. London: SAGE, 2016.
5. Baqaee D., Farhi E. Keynesian Production Networks and the COVID-19 Crisis: A Simple Benchmark // AEA Papers and Proceedings. 2021. Vol. 111.
6. Barrot J.-N., Sauvagnat J. Input Specificity and the Propagation of Idiosyncratic Shocks in Production Networks // The Quarterly Journal of Economics. 2016. Vol. 131. No. 3. P. 1543–1592.
7. Carvalho V.M., Nirei M., Saito Y.U., Tahbaz-Salehi A. Supply Chain Disruptions: Evidence from the Great East Japan Earthquake // The Quarterly Journal of Economics. 2021. Vol. 136. No. 2.
8. Hausmann R. et al. The Atlas of Economic Complexity: Mapping Paths to Prosperity. 2nd ed. Cambridge: MIT Press, 2013.
9. Korovkin V., Makarin A. Conflict and Intergroup Trade: Evidence from the 2014 RussiaUkraine Crisis // American Economic Review. 2023. Vol. 113. No. 1. P. 34–70.
10. Liu E., Tsyvinski A. Dynamical Structure and Spectral Properties of Input-Output Networks. NBER Working Paper. 2020. Dec. No. 28178.
11. Long J.B., Plosser C.I. Real Business Cycles // Journal of Political Economy. 1983. Vol. 91. No. 1. P. 39–69.
Рецензия
Для цитирования:
Клачкова О.А., Кореняк Г.В., Шагас Н.Л. Математическое моделирование распространения шоков по отраслям экономики России. Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. 2025;17(3):38-52. https://doi.org/10.38050/2078-3809-2025-17-3-38-52
For citation:
Klachkova O.A., Korenyak G.V., Shagas N.L. Mathematical Modeling of Shock Propagation Across the Sectors of the Russian Economy. Scientific Research of Faculty of Economics. Electronic Journal. 2025;17(3):38-52. (In Russ.) https://doi.org/10.38050/2078-3809-2025-17-3-38-52
Просмотров:
61
Послать статью по эл. почте 