Прогнозирование влияния экономических санкций на экономическое развитие России

В статье представлен обзор существующих теоретических подходов к исследованию понятия, видов и форм экономических, торговых и финансовых санкций. С применением регрессионного и нейросетевого моделирования представлен прогноз воздействия макроэкономических показателей (государственный федеральный бюджет, среднегодовой курс рубля и активы коммерческих банков) и экономических санкций на валовый внутренний продукт Российской Федерации. Сделан вывод о том, что национальная экономика РФ показала высокую устойчивость и быструю адаптивность к новым негативным вызовам и неопределенностям, вызванным такими факторами внешней среды, как экономические санкции и девальвация обменного валютного курса рубля.

The article presents an overview of existing theoretical approaches to the study of the concept, types and forms of economic, trade and financial sanctions. Using regression and neural network modeling, a forecast of the impact of macroeconomic indicators (state federal budget, average annual ruble exchange rate, and assets of commercial banks) and economic sanctions on the Gross Domestic Product of the Russian Federation is presented. It is concluded that the national economy of the Russian Federation has demonstrated high stability and rapid adaptability to new negative challenges and uncertainties caused by such environmental factors as economic sanctions and devaluation of the ruble exchange rate

Authors
Заболоцкая В.В. 1 , Акиньшина В.А.2
Publisher
Кубанский государственный университет
Number of issue
4
Language
Russian
Pages
40-52
Status
Published
Year
2024
Organizations
  • 1 Российский университет дружбы народов им. П. Лумумбы
  • 2 Кубанский государственный университет
Keywords
russia; economic sanctions; sanctions policy; gdp; exchange rate; state federal budget; assets of commercial banks; neural network and regression modeling; рф; экономические санкции; санкционная политика; ввп; валютный курс; государственный федеральный бюджет; активы коммерческих банков; нейросетевое и регрессионное моделирование

Other records

Регентова О.С., Пархоменко Р.А., Сергеев Н.И., Боженко В.К., Полушкин П.В., Солодкий В.А.
Digital Diagnostics. ООО "Эко-Вектор", Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы. Vol. 5. 2024. P. 567-577
Гвоздева Т.Б.
Rudn Journal of World History. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). Vol. 16. 2024. P. 369-383