КЛАССИФИКАЦИЯ РЕГИОНОВ РОССИИ ПО ДИНАМИКЕ ИХ РАЗВИТИЯ В ОКОЛОКРИЗИСНЫЙ ПЕРИОД // CLASSIFICATION OF RUSSIAN REGIONS ON THE DYNAMICS OF DEVELOPMENT IN THE YEARS 2005-2011

I. Vinyukov A., Yu. Blagoveschensky N., L. Konnova P., E. Maevskiy V., P. Yagodovsky V., И. Винюков А., Ю. Благовещенский Н., Л. Коннова П., Е. Маевский В. and П. Ягодовский В.
Additional contact information
I. Vinyukov A.: Financial University
Yu. Blagoveschensky N.: INDEM FOUNDATION
L. Konnova P.: Financial University
E. Maevskiy V.: Financial University
P. Yagodovsky V.: Financial University
И. Винюков А.: Финансовый университет
Ю. Благовещенский Н.: Фонд ИНДЕМ
Л. Коннова П.: Финансовый университет
Е. Маевский В.: Финансовый университет
П. Ягодовский В.: Финансовый университет

Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice, 2015, issue 2, 45-60

Abstract:

The article is devoted to the development of classification of the subordinate entities of the Russian Federation based on the data of the State statistical reporting for 2005-2011 and aimed at assessment of financial solvency of regions concerning budget backing, attracting of investments, promoting export-import relationship between foreign countries and their fiscal policy in the relations with the federal center. The main achievement is a new approach to formation of integrated characteristics (indexes) which work equally well during different periods of development of the economy (range 2005-2011 contains upswing, crisis and an initial stage of its surmounting). As a result 4 indexes reflecting separate sides of affluence of regions were designed, and common criteria of classification were created on their base. As a result all the regions were divided into 6 well interpreted classes. Shows non-conditionality the classification by regressions on indicators of well-being and evaluated regression of recent on financial indicators.

Статья посвящена разработке классификации субъектов Российской Федерации, основанной на данных государственной статистики за 2005-2011 гг. и нацеленной на оценку финансовой состоятельности регионов относительно обеспеченности бюджета, привлечения инвестиций, развития экспортно-импортных связей с зарубежными странами и их финансовой политики в отношениях с федеральным центром. Главным достижением является новый подход к формированию интегральных характеристик (индексов), которые одинаково хорошо работают в разные периоды развития экономики (диапазон 2005-2011 гг. содержит подъем, кризис и начальную стадию выхода из него). В итоге были сконструированы четыре индекса, отражающие отдельные грани финансового «благополучия» регионов, и на их базе сформированы достаточно простые критерии классификации. В результате все регионы разделены на шесть хорошо интерпретируемых классов. Показана необусловленность полученной классификации регрессиями по показателям благосостояния и оценены регрессии последних по финансовым индикаторам.

Keywords: classification of subjects of the Russian Federation; the financial indicators; principal components; a robust normalization; the reference regions; fiscal capacity; rating; классификация субъектов РФ; финансовые показатели; главные компоненты; робастная нормировка; опорные регионы; бюджетная обеспеченность; рейтинг (search for similar items in EconPapers)
Date: 2017-10-10
References: View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://financetp.fa.ru/jour/article/viewFile/125/124.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:financ:y:2015:i:2:p:45-60

Access Statistics for this article

More articles in Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice from ФГОБУВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Government of Russian Federation
Bibliographic data for series maintained by Алексей Скалабан ().