Балашова Светлана Алексеевна
Кандидат физико-математических наук
Доцент, заведующий кафедрой,
кафедра экономико-математического моделирования
«Экономико-математическое моделирование является самостоятельным научно-прикладным направлением, выполняющим функции связующего звена в триаде «эко-номическая теория – экономическая политика – хозяйственная практика» Г.Б. Клейнер (George Kleiner).
1984
Окончила Университет дружбы народов им. П. Лумумбы (ныне – РУДН), факультет физи-ко-математических и естественных наук по специальности «Физика».
1989
Защитила диссертацию «Промежуточные квантовые статистики операторов рождения-уничтожения в квантовой теории поля» на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук.
1997 - 2019
Доцент кафедры экономико-математического моделирования экономического факультета Российского университета дружбы народов (РУДН).
2004
Переподготовка по направлению «Экономика» в Школе повышения квалификации пре-подавателей по экономике при Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ).
2009
Повышение квалификации в Лондонской школе экономики и политических наук (англ.: London School of Economics and Political Science, LSE) по направлению «Экономика» по программе «Эконометрика».
2013 - н.в.
Постоянный участник программы повышения квалификации «Spring Course on Econometrics» в Университете Коимбры (англ.: University of Coimbra), Португалия.
2016 - н.в.
Исполнительный директор Международного центра исследований развивающихся рынков экономического факультета РУДН (МЦИРР).
2017 - н.в.
Приглашенный редактор научного журнала International Journal of Economic Policy in Emerging Economies (Лондон, Scopus).
2018
Диплом МГУ о профессиональной переподготовке в сфере деятельности «Экономика и управление предприятием». Квалификационная работа на тему «Бизнес-планирование инвестиционного проекта компании».
2019 - н.в.
Заведующий кафедрой экономико-математического моделирования экономического фа-культета РУДН.
Преподавание
Читает студентам бакалавриата, магистратуры и слушателям программ дополнительного профессионального образования РУДН курсы лекций:
- «Эконометрика»,
- «Эконометрика (продвинутый уровень)»,
- «Макроэкономическое моделирование»,
- «Моделирование социально-экономических процессов в городской среде»,
- «Эконометрика финансовых рынков»,
- «Проектное финансирование»,
- «Прикладные аспекты инвестиционного анализа».
Автор пособий:
- «Эконометрика в задачах и решениях» Учебное пособие Балашова С.А., Лазанюк И.В. Москва: РУДН, 2017. – 188 с.
Аннотация: В учебном пособии подробно разбираются примеры эконометрических исследований, основанные на фактическом эмпирическом материале, которые иллюстрируют применение тех или иных эконометрических методов к решению экономических задач. Приводятся теоретические предпосылки рассматриваемых моделей, вытекающие из экономической теории, и обоснование применяемых эконометрических методов. За более подробными разъяснениями читатели отсылаются к зарекомендовавшим себя учебникам по эконометрике и экономической теории. Весьма подробно проиллюстрировано применение специализированного программного обеспечения Eviews 7 для проведения эконометрического анализа, наиболее трудные этапы решения снабжены пошаговыми инструкциями.
https://elibrary.ru/item.asp?id=24198681 - «Основы эконометрического моделирования с использованием Eviews» Учебное пособие Матюшок В.М., Балашова С.А., Лазанюк И.В. М: РУДН, 2015. — 223 c.
Аннотация: В учебном пособии в доступной форме изложены принципы построения эконометрических моделей. Рассмотрены парный и множественный регрессионный анализ, нелинейная регрессия, модели и с использованием фиктивных переменных, моделирование временных рядов, а также некоторые проблемы при построении моделей, в частности, гетероскедастичность, мультиколлинеарность и автокорреляция. Подробно изложен алгоритм оценки различных эконометрических моделей с помощью программы Eviews.
https://b-ok2.org/book/3036471/cde12e - «Введение в финансовую математику» Учебное пособие Касимов Ю.Ф., Балашова С.А. Москва: РУДН, 2007. – 282 с.
Аннотация: Данное учебное пособие посвящено изучению детерминированных моделей финансовой математики и поэтому может рассматриваться как введение в дисциплину. Основное внимание уделяется базовым понятиям, построению и корректной интерпретации финансовых моделей, и их использованию на практике. Каждая тема снабжена примерами решения задач, а также задачами для самостоятельной работы.
https://search.rsl.ru/ru/record/01003372499
Наука
- Построила эконометрическую модель, которая позволяет определить сценарии развития экономики России с опорой на концепцию эндогенного развития.
- Разработала методику оценки энергоэффективности на региональном уровне с учетом внедрения элементов интеллектуальных сетей.
- Определила вклад возобновляемых источников энергии (ВИЭ) в повышение энергоэффективности в странах Европейского Союза.
- Разработала систему эконометрических уравнений для оценки влияния «pull» и «push» на движение капитала в форме прямых и портфельных инвестиций на развивающихся рынках.
- Исследовала взаимосвязи инновационного развития и экономического роста в условиях перехода к шестому технологическому укладу.
- Разработала комплекс эконометрических моделей для оценки влияния инструментов государственной политики в области инновационного развития на инновационную активность предпринимательского сектора и совокупную факторную производительность.
- Определила влияние качества политических институтов на трансграничное движение капитала на развивающихся рынках.
Научные интересы
- Эконометрическое моделирование социально-экономических процессов;
- Эндогенные модели экономического роста;
- Инновационное развитие и экономический рост в странах с развитыми и развивающимися рынками;
- Государственные механизмы стимулирования инновационного развития в странах ЕС и России;
- Зеленая экономика и устойчивое развитие;
- Страны с развивающимися рынками;
- Эконометрический инструментарий.
Предложены экономические механизмы и системы имплементации экономической стратегии в условиях «новой реальности», базирующиеся на концепции эндогенного экономического развития, интегрирующей неоклассический, институциональный и эволюционный подходы. Системно раскрыта эволюция экономических механизмов и генезис на их основе функциональных экономических систем (ФЭС). Впервые предложено понятие Сбалансированной интегрированной функциональной экономической системы (СИФЭС). Для раскрытия сущности СИФЭС используется методология Сбалансированной системы показателей (ССП, Balanced Scorecard), которая предполагает трансформацию экономической стратегии, в данном случае макросистемы, в четыре взаимосвязанных перспективы: I. «Капитал, знания, инновации, ресурсы»; II. «Рыночный спрос, клиенты»; III. «Финансы, валюта, налоги»; IV. «Качество жизни». Каждая перспектива содержит набор функциональных экономических систем, стратегических целей, индикаторы и их значения, а также мероприятия или проекты с помощью которого достигаются стратегические цели.
В статье рассматривается уровень развития интеллектуальных энергосетей в российских регионах и его влияние на повышение энергоэффективности. Проводится анализ причин, которые замедляют эти процессы. Определен уровень развития интеллектуальных электрических сетей в регионах России, проанализированы энергопотребление, энергоемкость валового регионального продукта (ВРП) и влияние энергосберегающих технологий на уровень энергоэффективности регионов. Авторы предложили интегральный индекс энергоэффективности, который характеризует эффективность использования и потребления энергии в регионах России и позволяет провести комплексную оценку энергоэффективности на основе официальной статистики, в том числе учитывая эффективность использования электроэнергии в общественном секторе, развитие интеллектуальной энергетической системы и воздействия использования энергии на окружающую среду.
В работе дается оценка влияния наиболее значимых внешних и внутренние факторов на международные потоки капитала в форме прямых и портфельных
инвестиции в 24 развивающихся странах в период 1990–2015 годов. Авторы используют модель частичной корректировки и доступный обобщенный метод наименьших квадратов для панельных данных. Результаты показывают, что детерминанты движения капитала для иностранных прямых и портфельных инвестиции различаются. Определено влияние политических рисков на трансграничные потоки капитала.
Основная мотивация исследования - пролить свет на влияние глобальных и местных факторов риска (включая валютный риск) на ожидаемую доходность российского фондового рынка за последнее десятилетие. Этот период включает в себя мировой финансовый кризис, период восстановления и недавний кризис в российской экономике 2014-2015 гг. В работе дается эмпирическое подтверждение гипотезы, что ожидаемая доходность российского фондового рынка зависит от доходности мирового рынка, а также от внутренних факторов риска, но эта связь со временем меняется
В статье анализируются перспективы российской экономики в «новой реальности». Под этим термином мы подразумеваем замедление мировой экономики, экономическую и политическую волатильность и низкий уровень нефти. Экспортно-ориентированная модель, обусловленная высокими ценами на нефть, обеспечивающими рост российской экономики перед мировым кризисом, себя исчерпала. Замедление роста российской экономики произошло задолго до снижения цен на нефть и введения санкций в 2014 году, что полностью понимают российское правительство и ученые. Новая стратегия экономического роста была объявлена президентом Путиным после его избрания на новый срок в 2018 году. Цель исследования - оценить влияние новых инициатив на драйверы роста.
В данной статье взаимосвязи между показателями инновационной деятельности европейских стран оцениваются методами многомерного статистического анализа. Модифицированный метод основных компонентов используется для создания сводного индекса инноваций, который дает возможность выделить наиболее значимые факторы, необходимые для инновационного развития.
В статье анализируется зарубежный опыт повышения энергоэффективности за счет таких факторов, как повышение уровня производства энергии из возобновляемых источников и внедрение умных технологий в энергосетях. Выдвинут ряд гипотез о влиянии «умной энергетики» на энергоэффективность, эмпирическая проверка которых проведена для США, Китая, Индии, Германии с использованием эконометрического инструментария, проведено сравнение с Россией. Обоснована необходимость перехода к новому энергетическому укладу на основе активного внедрения энергоэффективного оборудования, передовых энергетических и информационно-коммуникационных технологий, возобновляемых источников энергии, комплексных систем и сервисов интеллектуальной энергетики, построенных на открытой сетевой архитектуре.
Внедрение интеллектуальных сетей приводит к повышению надежности и эффектив-ности производства, передачи и использования электроэнергии, сокращению потерь электроэнергии и времени аварийного отключения, внедрению возобновляемых источников энергии, сокращению выбросов двуокиси углерода, повышению качества отношений с клиентами, выявление кражи электроэнергии, создание рынка высоко-технологичной продукции. Современное развитие энергетики в России также направлено на создание высокоэффективной и безопасной инфраструктуры с использованием современного эффективного оборудования с интеллектуальными энергосистемами, на локальное внедрение производства возобновляемой энергии. В статье рассматриваются внешние эффекты и возможности использования интеллектуальных сетей в российском энергетическом секторе на основе активно-адаптивных сетей. Анализируются цели развития умных сетей. Авторами разработана эконометрическая модель потребления электроэнергии в России в зависимости от влияния косвенных факторов. Используя эконометрический анализ, авторы разработали три сценария потребления электроэнергии в России в зависимости от количества потерь энергии в сетях, объема производства электроэнергии, в том числе энергии из возобновляемых источников.