Ценовая и финансовая стабильность Банка России: нефинансовые механизмы развития конкуренции
- Авторы: Мамахатов Т.М.1,2, Водолажская Е.Л.3, Столярова А.Н.4
-
Учреждения:
- Институт Китая и современной Азии Российской академии наук
- Центр изучения проблем безопасности Российской академии наук
- Национальный исследовательский технологический университет
- Государственный гуманитарно-социальный университет
- Выпуск: Том 31, № 3 (2023): МОДЕРНИЗАЦИЯ И ИННОВАЦИИ. НОВЫЕ ВЫЗОВЫ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
- Страницы: 587-599
- Раздел: Валютно-финансовые проблемы
- URL: https://journals.rudn.ru/economics/article/view/36235
- DOI: https://doi.org/10.22363/2313-2329-2023-31-3-587-599
- EDN: https://elibrary.ru/OSQHBM
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В исследовании рассмотрены проблема ценовой и финансовой стабильности Банка России, а также вопрос влияния на темпы экономического роста волатильности инфляции и валютного курса. Доказано, что на динамику инфляции существенное влияние оказывает рост цен на услуги. Именно динамика индекса потребительских цен на услуги в целом определяет инфляцию в сфере услуг. Обосновано, что в политике Банка России целесообразно использовать немонетарные инструменты снижения инфляции, а именно развитие конкуренции и контроль за механизмом ценообразования на рынке. Эффективными мерами, способствующими снижению вариации цен на услуги и снижению инфляции, являются следующие: повышение роста конкуренции в экономике и рост контроля за деятельностью естественных монополий; меры, направленные на развитие конкуренции на рынке жилищно-коммунальных услуг, контроль за образованием тарифов в свете реализации программ повышения эффективности субъектов естественных монополий; реализация требований к росту прозрачности и открытости деятельности естественных монополий, особенно в части расчета тарифов, а также рост контроля за их деятельностью; участие Банка России совместно с территориальными учреждениями Банка России и Управлениями Федеральной антимонопольной службой в субъектах Российской Федерации в процессе контроля и утверждения тарифов естественных монополий. По результатам проведенного исследования в целях повышения эффективности политики Банка России по таргетированию инфляции авторами работы разработаны предложения по использованию немонетарных инструментов как меры снижения инфляции.
Ключевые слова
Об авторах
Тлеш Муратович Мамахатов
Институт Китая и современной Азии Российской академии наук; Центр изучения проблем безопасности Российской академии наук
Автор, ответственный за переписку.
Email: tmmamakhatov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7212-6831
кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Центра «Россия, Китай, мир» Института Китая и современной Азии Российской академии наук; старший научный сотрудник Центра изучения проблем безопасности Российской академии наук
Российская Федерация, 117997, Москва, Нахимовский проспект, д. 132; Российская Федерация, 117335, Москва, Гарибальди, д. 221бЕкатерина Львовна Водолажская
Национальный исследовательский технологический университет
Email: vodolazhskaya86@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-7669-4569
доктор экономических наук, доцент, заведующая кафедрой менеджмента и бизнес-технологий
Российская Федерация, 420015, Респ. Татарстан, Казань, Карла Маркса, д. 368Алла Николаевна Столярова
Государственный гуманитарно-социальный университет
Email: stolyarova2011@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0722-5141
доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой товароведения
Российская Федерация, 140411, Московская область, Коломна, Зеленая, д. 430Список литературы
- Alieva, Zh.M. (2018). Features of banking risks in conditions of instability in the banking system. Nauchnyi al’manakh - Science Almanac, 3(1), 16-21. https://doi.org/10.24891/fc.26.12.2837
- Allen, J., Grieder, T., Peterson, B., & Roberts, T. (2020). The impact of macroprudential housing finance tools in Canada. J. Financ. Inter., 42, 100761. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2017.08.004
- Aluko, O.A., & Opoku, E.E.O. (2022). The Financial Development Impact of Financial Globalization Revisited: A Focus on OECD Countries. International Economics, 169, 13-29. https://doi.org/10.1016/j.inteco.2021.11.001
- Araujo, D., Barroso, J., & Gonzalez, R. (2020). Loan-to-value policy and housing finance: Effects on constrained borrowers. J. Financ. Inter., 42, 100830. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2019.100830
- Basten, C., & Koch, C. (2020). Higher bank capital requirements and mortgage pricing: Evidence from the countercyclical capital buffer. Rev. Financ., 24, 453-495. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2022.100965
- Beck, T., & Gambacorta, L. (2020). New evidence on the effectiveness of macroprudential policies. Journal of Financial Intermediation, 42(6):100834. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2019.100834
- Brownstein N.C., Adolfsson A., & Ackerman M. (2019). Descriptive Statistics and Visualization of Data from the R Datasets Package with Implications for Clusterability. Data in Brief, 25, 104004. https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104004
- Chekanova, T.E. (2020). Management of risks of the Russian banking system in the context of economic crisis. Finansy i kredit = Finance and Credit, 26(12), 2837-2857. https://doi.org/10.24891/fc.26.12.2837
- Cottarelli, C., Griffiths, M., & Moghadam, R. (1998). The Nonmonetary Determinants of Inflation: A Panel Data Study. IMF Working Paper, 98/23. International Monetary Fund, Washington, D.C. https://doi.org/10.5089/9781451844016.001
- Fávero L.P., & Belfiore P. (2019). Chapter 3: Univariate Descriptive Statistics. In Data Science for Business and Decision Making (pp. 21-91). Academic Press, https://doi.org/10.24891/ni.18.6.1080
- Friedman, M. (1992). Money mischief. Episodes in monetary history (pp. 49-50). New York: Harcourt Brace Jovanovich.
- Gaganis, C., Galariotis, E., Pasiouras, F., & Staikouras, C. (2021). Macroprudential regulations and bank profit efficiency: international evidence. J. Regul. Econ., 59, 136-160. https://doi.org/10.1007/s11149-021-09424-5
- Gladkikh, A.E., & Osokina, A.O. (2018). Banking risks: The theoretical aspect. Alleya nauki, 1(5), 521-524. https://doi.org/10.5772/intechopen.79822
- Grаuwe, P.D., & Pоlаn, M. (2001). Is Inflаtiоn Аlwаys аnd Еvеrywhеrе a Моnеtary Рhenоmеnon? CEPR Discussiоn pаper, 2841. https://doi.org/10.1111/j.1467-9442.2005.00406.x
- Hammermann, F. (2007). Nоnmоnetary Detеrminаnts of Inflаtion in Romаnia. Kiel WP, 1322. https://doi.org/10.1080/1540496X.2016.1193001
- Jianqiang, Gu., Gouliamos, K., Lobonţ, O.-R., & Nicoleta-Claudia, M. (2021). Is the Fourth Industrial Revolution Transforming the Relationship Between Financial Development and its Determinants in Emerging Economies? Technological Forecasting and Social Change, 165, 120563. doi: 10.1016/j.techfore.2020.120563
- King, A.P., & Eckersley, R.J. (2019). Chapter 1: Descriptive Statistics I: Univariate Statistics. In book: Statistics for Biomedical Engineers and Scientists: How to Visualize and Analyze Data (pp. 1-21).. Academic Press, pp. 1-21. https://doi.org/10.24891/ni.18.6.1080
- Kogler, M. (2020). Risk shifting and the allocation of capital: A Rationale for macroprudential regulation. J. Bank. Financ., 118, 105890. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2020.105890
- Loktionova, E.A. (2020). Developing a methodology to assess the financial market security based on the actor-network theory. Finansy i kredit = Finance and Credit, 26(10), 2268-2289. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2015.11.005
- Petrova, E.D. (2018). Banking risks: Problems and prospects. Alleya nauki, 1(1), 174-179. https://doi.org/10.24891/fc.26.12.2837
- Pitelin, A.K. (2015). On non-monetary factors of inflation. Economics and Mathematical Methods, 51(1), 45-67. https://doi.org/10.29141/2218-5003-2018-9-5-3
- Seryakova, E.V. (2018). Assessing the Russian Major Banks’ Contribution to the Systemic Liquidity Risk Propagation in Banking. Digest Finance, 23(4), 441-452. https://doi.org/10.24891/df.23.4.441
- Smirnov, E.N. (2021). Growth in the debt burden of the global economy: The scale and directions of counteraction in the context of the crisis. Mezhdunarodnaya ekonomika = The World Economics, 5, 335-347. https://doi.org/10.33920/vne-04-2105-02
- Urlacher, B.R. (2020). Complexity, Causality, and Control in Statistical Modeling. American Behavioral Scientist (ABS), 64(1), 55-73. https://doi.org/10.24891/ni.18.6.1080