Курсовая работа по менеджменту на тему Вестник Московского университета. Серия 06. Экономика. 2025, №1 №2

Статья 1

Журнал: Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2025. Том 60. № 1. С. 82-106.

Автор: Аузан Александр Александрович
Место работы: Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, экономический факультет, г. Москва, Россия
Должность: декан, доктор экономических наук, профессор
Название статьи: Культурные коды экономики на макро- и микроуровнях
URL /Идентификатор: https://doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-60-1-
Краткое изложение содержания
В статье рассматривается влияние культуры как системы ценностей на экономические процессы. Автор обобщает многочисленные эмпирические исследования и выделяет пять культурных кодов, имеющих экономическое значение: закон экономической успешности, закон конкурентной специализации, закон разнообразия, закон трансформации и закон воздействия доверия. Наибольшее внимание уделяется последнему: исследования показывают, что при повышении уровня обобщенного доверия в России до уровня Швеции (63%) ВВП на душу населения мог бы вырасти на 69%.
Излагается концепция двух культурных ядер в России. На основе полевых исследований (опрошено 82 000 респондентов) автор доказывает существование индивидуалистского ядра (И-Россия: мегаполисы, Урал, Сибирь, Дальний Восток) и коллективистского ядра (К-Россия: остальные регионы). Оба типа производительны по-своему (западный и восточно-азиатский пути модернизации), но их сосуществование создает проблему низкого доверия и затрудняет выработку единой стратегии развития.
Автор излагает аргументы в пользу того, что выход из этой ситуации лежит через формирование «3D-культуры»: Длинный взгляд (преодоление коротких горизонтов планирования через «культуру неудач»), Доверие большинству (как следствие устойчивых институтов) и Договороспособность (способность находить компромиссы в условиях разных культурных ядер). На макроуровне эти идеи реализованы в Стратегии формирования финансовой культуры до 2030 г., на микроуровне — в проектах для компаний «Волга-Днепр», ОМЗ и «Газпромнефть».

Список использованной автором литературы:
1. Антонов, Е. В., Аузан, А. А., Брызгалин, В. А. и др. (2019). Социокультурные факторы инновационной активности населения. М.: Институт национальных проектов; РВК
2. Аузан, А. А. (2022). Культурные коды экономики: как ценности влияют на конкуренцию, демократию и благосостояние народа. М.: АСТ.
3. Вебер, М. (1990). Избранные произведения. М.: Прогресс.
4. Гумилев, Л. Н. (1990). География этноса в исторический период. Л.: Изд-во ЛГУ.
5. Инглхарт, Р., & Вельцель, К. (2011). Модернизация, культурные ценности и демократия. М.: Новое изд-во.
6. Полтерович, В. М. (2001). Трансплантация экономических институтов. Экономическая наука современной России, (3).
7. Хантингтон, С. (2003). Столкновение цивилизаций. М.: АСТ.
8. Algan, Y., & Cahuc, P. (2010). Inherited Trust and Growth. American Economic Review, 100(5), 2060-2092.
9. Hofstede, G. (2001). Culture's Consequences: Comparing Values... Sage publications.

Статья 2

Журнал: Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2025. Том 60. № 2. С. 45-67.

Автор: Караев Алан Канаматович, Пинская Миляуша Рашитовна, Мельничук Марина Владимировна
Место работы: Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Россия
Должность: профессор Департамента общественных финансов, доктор экономических наук, доцент
Название статьи: Краткосрочное прогнозирование налоговых доходов бюджетов: применяемые методы и их релевантность для России
URL / Идентификатор: https://doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-60-2-1
Краткое изложение содержания
Статья посвящена выявлению наиболее точных методов краткосрочного прогнозирования налоговых доходов региональных и местных бюджетов. Авторы подчеркивают, что ошибки в прогнозах ведут к неверному распределению ресурсов и росту долгового бремени, а одной из главных причин таких ошибок является выбор неподходящего метода прогнозирования.
Проведен компаративный обзор литературы, классифицирующий методы на три группы: ортодоксальные методы МВФ (эффективной налоговой ставки, предельной налоговой ставки, эластичности), статистические методы (ARIMA/SARIMA, VAR, BVAR, экспоненциальное сглаживание) и методы машинного обучения (LASSO, Elastic Net, нейронные сети). На основе этого обзора для сравнительного анализа отобраны два метода: традиционный SARMA/SARIMA и метод на основе дискретного вейвлет-преобразования (DWT).
Апробация проведена на данных ежемесячных агрегированных налоговых доходов консолидированных бюджетов субъектов РФ за период с января 2011 г. по март 2023 г. (124 наблюдения). Результаты показали, что метод на основе вейвлет-преобразований (ReverseBiorthogonalSplineWavelet[8,8]) существенно превосходит традиционный SARMA по всем показателям: коэффициент детерминации (R²) составил 0,999 против 0,877, информационные критерии AIC и BIC также значительно лучше. Делается вывод о высоком прогнозном потенциале краткосрочных методов с предварительной вейвлет-декомпозицией временных рядов.