Subject. This article considers the industry structure of the economy as a system susceptible to rapid quantitative and qualitative changes.
Objectives. The article aims to comprehensively study shifts and changes in the sectoral and regional structures of the Russian industry.
Methods. For the study, we used the methods of theoretical differentiation and insight of the object, sequential clustering, analytical population, grouping of data on an adjacent basis, and conceptual algorithmization.
Results. The article highlights structural changes in the Russian industry, significant disparities in the types of economic activity under study in terms of regions, positive shifts, growth zones, and prospective regions for investment. Positive trends need to be promoted.
Conclusions. The Russian industrial policy traditionally gravitates towards a vertical model and the preferential use of budgetary and quasi-budget financing tools. The consequence of this situation is the excessive fragmentation of the policy. Taking into account the variety of cases of the industrial policy implementation in Russia, the success achieved can be considered relatively local.
The purpose of the study is to analyze the trends in the unauthorized transactions quantity and volume for the funds transfer by individuals through payment cards. The information base is the official data of the Central Bank of Russia for 2014-2019. To analyze trends and evaluate changes in the quantity and volume of transactions made without the consent of financial organizations clients, trend equations are constructed that are characterized by sufficient reliability.
Ключевые слова: имитационная модель, экспресс-кредит, операционный риск, агрегированная модель оценки, непредвиденные потери Аннотация Предмет. Формализованные средства моделирования и анализа бизнес-линии «Банковское обслуживание физических лиц» в экспресс-кредитовании. Одним из основных объектов моделирования бизнес-линии является оценка операционного риска. Цели. Разработка агрегированной модели оценки рисков в экспресс-кредитовании, соответствующих двум из семи стандартизованных Базельским комитетом по банковскому надзору категорий операционного риска, связанного с невозвратами. Методология. Применялись методы имитационного моделирования. Результаты. Построена агрегированная экономико-математическая модель оценки рисков в экспресс-кредитовании. На основе построенной модели разработаны методика и алгоритм соответствующей оценки. Проведена классификация торговых точек с учетом возможности оппортунистического поведения агента. Область применения. Результаты исследования могут быть применены в банках и микрофинансовых организациях. Выводы. Результаты моделирования позволяют получить агрегированную оценку внешнего и внутреннего операционных рисков в текущем периоде.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.