В статье рассматривается проблема выбора стратегической линии в ходе инновационной модернизации Российской Федерации и предложения основных элитных групп относительно«драйверов роста». Исследуются различные варианты лоббирования отраслевых и аппаратных интересов в государственной инновационной политике страны. Анализируются сильные и слабые стороны продвигаемых «отраслевиками» приоритетных направлений инновационного развития. Дается среднесрочный прогноз трансформации инновационного проекта России в условиях «войны санкций» и заявленной политики импортозамещения.

Мы исследуем влияние колебаний цен на электроэнергию на флуктуации бизнес-цикла на примере Бангладеш. В этом исследовании мы калибрируем динамическую стохастическую модель общего равновесия (DSGE-модель), учитывающую бытовое и промышленное потребление электроэнергии. Мы пришли к выводу, что временные колебания цен на электроэнергию и колебания производительности приводят к схожим ответным реакциям, а также к количественно схожим автокорреляциям суммарного количества. Расхождение в суммарных количествах лучше объясняются технологическими колебаниями, чем колебаниями цен на электроэнергию. Это приводит к выводу, что технологические колебания являются более важным источником флуктуаций бизнес-цикла в Бангладеш.

Финансовые инструменты, позволяющие определить ожидаемые доходы, развились от простой взаимосвязи риска и доходности до CAPM и далее до трехфакторной модели. В процессе проверки моделей CAPM и Fama-French были изучены различные развитые и развивающие рынки, кроме российского рынка. Данный рынок находится в переходном состоянии, и тестирование модели Fama-French на индексе РТС было выбрано для исследования. По данным топ-50 компаний, в результате исследования было показано превосходство трехфакторной модели над CAPM на индексе РТС. Несмотря на это, существует несколько ограничений в модели из-за неэффективности российского рынка. Данный факт позволяет инвесторам использовать арбитражные возможности.

Эконофизика сформировалась как исследовательская область, которая применяет понятия статистической механики и квантовой механики для исследования экономических и финансовых проблем. Раздел эконофизики, который применяет квантовую теорию к экономике и финансам, именуется квантовой эконофизикой. В финансовой сфере квантовая эконофизика используется в ряде областей - от оценки опционов до моделирования рыночной динамики. В данной работе вводятся новые инструменты из области квантового искусственного интеллекта, а именно квантовые искусственные нейронные сети в качестве способа создания адаптивных моделей финансовых рынков.

В статье раскрываются ключевые факторы создания стоимости бизнеса, их важность и особенности применения в принятии инвестиционных решений, а также анализе эффективности бизнеса. Раскрывается взаимосвязь между акционерной и стейкхолдерской стоимостью бизнеса. Инструментарий, используемый для анализа,- это методы дисконтированных денежных потоков, добавленной экономической стоимости, а также анализ на базе справедливых мультипликаторов. В результате модификации и применения указанных моделей были проанализированы ключевые драйверы создания стоимости бизнеса. Результаты исследования были протестированы: была построена модель анализа стоимости бизнеса и выявлены ключевые драйверы роста стоимости бизнеса компании «РУСАЛ».

При планировании краудфандинговой кампании одним из ключевых факторов является так называемая оценка стартапером «готовности прийти на помощь» („willingness to help”) тех людей,которые являются его «друзьями» в социальных сетях, иначе говоря его «социальная сеть» („social network”). Целью данного исследования является выявление, влияет ли прошлый опыт и вовлеченность в социальные сети на дальнейшее участие предполагаемого инвестора/основателя кампании в краудфандинге. Исследуя различные поведенческие паттерны инвестора/стартапера посредством опроса (отношение к азартным играм, карьерные предпочтения, мотивация участвовать в краудфандинге), мы делаем вывод о том, какую роль играют вышеперечисленные факторы при выборе человека, участвовать или нет в краудфандинговой кампании. В дополнение к данным от опроса (N = 120) мы анализируем наиболее часто используемые показатели эффективности проекта: цели проекта, тема проекта, фактическое географическое местоположение, продолжительность кампании, количество сторонников и объема привлеченных средств (N = 1000). Данные были получены с сервера KickStarter.com.Наши результаты показывают, что потенциальное участие человека в качестве инвестора/основателя кампании складывается из наличия предыдущего опыта в краудфандинге, другие факторы не так важны. Общие показатели эффективности имеют влияние на успех кампании, хотя наши результаты предлагают незначительную составляющую двух из них, а именно продолжительность кампании и географическое месторасположение. Учитывая то, что в предыдущих исследованиях продолжительность кампании расценивается как важный фактор, определяющий успех, а также отсутствие данных по оценке«готовности прийти на помощь», результаты исследования вносят вклад в существующее понимание составляющих успеха краудфандинговых проектов.

В то время как ценность экономики создается за счет повседневной деятельности ее участников, что логически делает ее производной (скоростью), традиционное определение значений экономических переменных осуществляется с помощью набора линейных и/или нелинейных уравнений регрессиии корреляционного анализа без использования дифференциальных уравнений. Это объясняет, почему традиционный анализ не способен к выявлению и предотвращению надвигающегося экономического кризиса: во-первых, метод линейной и нелинейной регрессии всегда опирается на предположение непрерывности переменной, а во-вторых, сосредотачиваясь исключительно на скорости экономики, невозможно решить известное ограничение производной - ее непрерывность не может быть предсказана. Данное ограничение предлагается решить с помощью анализа объемного распределения изучаемых переменных с использованием объемной 3D-геометрии, позволяющей отслеживать изменение распределения совокупности изучаемых переменных во времени и пространстве в виде объемных геометрических фигур, а также влияние, которое она оказывает на постоянство ее градиента - «барометра» стабильности экономической системы. Наша гипотеза заключается в том, что система устойчива, когда она принимает невырожденную геометрическую форму, и нестабильна в обратном случае. Как показывает анализ объемного распределения, экономика может принимать ту или иную форму, и ее визуализацияс помощью геометрических фигур и соответствующего градиента поможет предсказать непрерывность ее значений.