Фрактальная основа мультипликативных процессов в сфере инвестиций

Цель статьи – ​разработка модели, описывающей распространение мультипликативного процесса в сфере инвестиций с позиций его фрактальности. Актуальность цели определена необходимостью инвестиций в российскую экономику для обеспечения ее роста. Моделирование мультипликативного процесса позволит учитывать его последствия в составе результатов крупных инвестиционных проектов, а также – ​активно управлять мультипликативными процессами, усиливая или снижая с их помощью темпы роста экономики. Задачей статьи является формирование модели, описывающей внутренние составляющие взаимодействия мультипликативного процесса с акселератором инвестиций. В статье формируется гипотеза о том, что основные стадии этого процесса самоподобны, следовательно, процесс является фрактальным. Сформированная модель обладает следующей научной новизной. 1) С помощью схем цепочек мультипликативной передачи дохода обосновывается фрактальность как самих этих цепочек, так и процесса их усиления мультипликатором инвестиций. 2) Предложенная модель основана на описании внутренних составляющих распространения мультипликативного процесса в сфере инвестиций, что отличает ее от регрессионных или матричных моделей определения величины мультипликатора инвестиций. 3) В результате моделирования стадий мультипликативного процесса в сфере инвестиций выведена формула мультипликатора инвестиций, учитывающая действие акселератора инвестиций. 4) Проведенные практические расчеты позволили определить разницу в значениях мультипликатора инвестиций для разных регионов России. Что в свою очередь, позволило теоретически обосновать использование разницы в значениях региональных мультипликаторов, основанной на различии структур региональных экономик в качестве основы для инструмента управления российской экономикой за счет определения существующих потенциальных точек роста и создания новых. Предлагаемое моделирование, путем учета последствий распространения мультипликативного процесса при расчете эффективности крупных инвестиционных проектов, повысит предсказуемость реализации этих проектов, снизит риск возникновения негативных последствий.

1. Аллен Р. (2013). Математическая экономия. М.: Книга по требованию, 668 с.

2. Горидько Н. П., Нижегородцев Р. М. (2018). Точки роста региональной экономики и регрессионная оценка отраслевых инвестиционных мультипликаторов // Экономика региона. № 1 (14). С. 29–42. DOI: 10.17059/2018-1-3

3. Еремин В. В. (2014). Влияние изменения склонности к предпочтению ликвидности на мультипликативные эффекты в статичной модели Хикса–Хансена // Экономика. Предпринимательство. Окружающая среда. № 2 (58). С. 19–22.

4. Елисеева И. И. (2015). Эконометрика. М.: Юрайт, 450 с.

5. Леусский А. И., Гребенников П. И., Тарасевич Л. С. (2008). Макроэкономика. М.: Высшее образование, 656 с.

6. Сильвестров С. Н., Бауэр В. П., Еремин В. В. (2018). Оценка зависимости мультипликатора инвестиций от изменения структуры экономики региона // Экономика региона. Т. 14. № 4. С. 1463–1476. DOI: 10.17059/2018-4-31

7. Andrade E., Mattos F., Arruda de Souza Lima R. (2018). New Insights on Hedge Ratios in the Presence of Stochastic Transaction Costs. Risks, no. 6, pp. 118. DOI: 10.3390/risks6040118.

8. Dassios I. K. Devine M. T. (2016). A macroeconomic mathematical model for the national income of a union of countries with interaction and trade. Journal of Economic Structures, no. 5(1), 1–15. DOI: 10.1186/s40008-016-0049-4

9. De Jong J., Ferdinandusse M., Funda J., Vetlov I. (2017). The effect of public investment in Europe: A model-based assessment. ECB Working Paper Series, 2021, no. 47. DOI: 10.2866/139475

10. Deleidi M., Iafrate F., Levrero E. S. (2020). Public investment fiscal multipliers: An empirical assessment for European countries. Structural Change and Economic Dynamics, no. 52(C), pp. 354–365. DOI: 10.1016/j.strueco.2019.12.004

11. Izquierdo A., Lama R., Medina J. P., Puig J., Riera-Crichton D., Vegh C., Vuletin G. J. (2019). Is the Public Investment Multiplier Higher in Developing Countries? An empirical exploration. Technical report, International Monetary Fund, no. 289, pp. 47. DOI: 10.5089/9781513521114.001.

12. Laski K., Osiatyṅski J., Ziḙba J. (2012). Fiscal Multipliers and Factors of Growth in Poland and the Czech Republic in 2009. National Bank of Poland Working Paper, no. 117, pp. 1–28.

13. Leontief W., Chenery H. B., Clark P. G. (1953). Studies in the structure of the American economy: Theoretical and empirical explorations in input-output analysis. New York: Oxford University Press. 561 p.

14. Miller R. E., Blair P. D. (2009). Input-Output Analysis: Foundations and Extensions. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press. 750 p. DOI: 10.1017/CBO9780511626982

15. Oosterhaven J., Hewings G. (2014). Interregional Input-Output Models. Handbook of Regional Science, pp. 875–901. DOI: 10.1007/978-3-642-23430-9

16. Pansera B. A., Strati F. (2016) A note on discrete multitime recurrences of Samuelson-Hicks type. Discrete Dynamics in Nature and Society. Retrieved 11 Aug. 2016. URL: https://www.hindawi.com/journals/ddns/2016/6891302/

17. Samuelson P. A. (1939). Interactions Between the Multiplier Analysis and the Principle of Acceleration. Review of Economic Statistics, no. 21 (2), pp. 75–78.