Вестник Института экономики № 3/2022. Мировая экономика.

Б.О. Турсунов

доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой «Экономическая безопасность» Ташкентского государственного экономического университета

ОЦЕНКА ИНДИКАТОРОВ ВОССТАНОВИТЕЛЬНОГО РОСТА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА В РЕСПУБЛИКE УЗБЕКИСТАН В УСЛОВИЯХ КОРОНАКРИЗИСА

 157-181   

 184   

 663.21 KB   

 Текст статьи

Аннотация

В статье представлен метод количественной оценки динамических параметров промышленного производства в предкризисный период и в периоды «волн» коронавирусной инфекции в Республике Узбекистан. При помощи многомерного статистического анализа построена модель промышленной динамики Узбекистана, которая позволяет интерполировать восстановительный рост промышленности Узбекистана. Получены оценки значений интегральных индикаторов роста производства в посткризисный период по отраслям, учитывающие как особенности краткосрочных колебаний объемов производства, так и долговременные тенденции динамики по видам промышленной деятельности.

Ключевые слова: турбулентность, кризис, динамика, промышленное производство, текстильная отрасль, мезофакторы, многомерный анализ, индикатор, динамический параметр.

JEL: P16, P21

DOI: https://doi.org/10.52180/2073-6487_2022_3_157_181

Литература

1. Bidzhoyan D.S, Bogdanova T.K. Modelling the financial stability of an enterprise taking into account macroeconomic indicators // BUSINESS INFORMATICS. 2016. No. 3(37). Рp. 30–36.
2. Zarova E. Statistical Methodology for Evaluating Business Cycles with the Conditions of Their Synchronization and Harmonization, In: Statistics, Statistics – Growing Data Sets and Growing Demand for Statistics, IntechOpen. 2018. Рp. 27–48.
3. Levin Y., Nediak M., Topaloglu H.: Cargo capacity management with allotments and spot market demand // Operations Research. 2012. 60(2). Рp. 351–365. https://doi.org/10.1287/opre.1110.1023.
4. Sebastiano A., Belvedere V., Grando A., Giangreco A. The effect of capacity management strategies on employees’ well-being: A quantitative investigation into the long-term healthcare industry // European Management Journal. 2017. 35(4). Рp. 563–573. htps://doi.org/10.1016/j.emj.2016.12.001.
5. Chien C., Dou R., Fu W. Strategic capacity planning for smart production: Decision modeling under demand uncertainty // Applied Soft Computing. 2018. 68. Рp. 900–909. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.06.001.
6. Davis M., Dempster M., Sethi S., Vermes D. Optimal capacity expansion under uncertainty // Advances in Applied Probability. 1987. 19(01). Рp. 156–176. https://doi.org/10.2307/1427378.
7. Huang D., Lin Z., Wei W. Optimal production planning with capacity reservation and convex capacity costs // Advances in Production Engineering & Management. 2018. 13(1). Рp. 31–43, https://doi.org/10.14743/apem2018.1.271.
8. Shao J.F., Li Y. Multi-agent production monitoring and management system for textile materials and its applications // Journal of Industrial Textiles. 2010. 40(4), Рp. 380–399. https://doi.org/10.1177/1528083710380428
9. Koltai T., Stecke K. Route-independent analysis of available capacity in flexible manufacturing systems // Production and Operations Management. 2008. 17(2). Рp. 211–223. https://doi.org/10.3401/poms.1080.0017.
10. Burkhanov A., Tursunov, B.O. Main indicators of textile enterprises’ financial security assessment. Vlakna a Textil 2020. 27(3). Рp. 35–40. http://vat.ft.tul.cz/Archive/VaT_2020_3.html.
11. Kalandarovna A.G., Gaibnazarovich G.S., Turgunovna, S. N., Shuxratovna F.D., & Ortikmirzaevich T.B. Methodical Aspects of Establishing a Control System over Compliance with Principles of Decent Work and Social Security in Textile Enterprises // Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems. 2020. 12(5). Рp. 73–81. https://doi.org/10.5373/JARDCS/V12I5/20201691.
12. Аверченко О.Д. Методика оценки значений финансовой компоненты показателей экономической безопасности Российской Федерации // Финансовый менеджмент. 2020. № 6. http://www.finman.ru/annotations/2020/6.
13. Зиновьева А.А., Казакова Н.А., Хлевная Е.А. Актуальные проблемы контроля финансовой безопасности компании // Финансовый менеджмент. 2016. № 2’. http://www.finman.ru/annotations/2016/2.
14. Tursunov B.O. Methodology for assessment the efficiency of production capacities management at textile enterprises // Vlakna a Textil. 2019. 26(2). Рp. 74–81. https://doi.org/ 10.5281/zenodo.3756262.
15. Barkhatov V.I. The modernization of Russian economy in conditions of economic turbulence University, Chelyabinsk, Russia. https://cyberleninka.ru/article/n/themodernization-of-russian-economy-in-conditions-of-economic-turbulence. Рp. 7–11.
16. Foroni С., Marcellino M., Stevanović D. Forecasting the Covid-19 recession and recovery: lessons from the financial crisis (2020). European central Bank. 2020. https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecb.wp2468~068eec9e3e.en.pdf.
17. Hyndman Rob J., Athanasopoulos G. Forecasting: Principles and Practice (2nd ed.). Chapter 6. Time series decomposition. https://otexts.com/fpp2/decomposition.html.
18. Zarova, E. Applied Multivariate Statistical Analysis: Presentations for Lecturing and Working Examples with R. Инфра-М. 2016. Рp. 223–270.
19. Partington R. Global markets slide on back of coronavirus concerns in China. https://www.theguardian.com/business/2020/jan/27/global-markets-slide-on-back-ofcoronavirus-concerns-in-china-stocks?CMP=twt_gu.
20. Armantier O. and et.al. How economic crises affect inflation beliefs: Evidence from the Covid-19 pandemic // Journal of Economic Behavior & Organization. 2021, September. Vol. 189. P. 443–469. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2021.04.036.

Дата поступления рукописи: 03.04.2022 г.

Для цитирования:

Турсунов Б.О. Оценка индикаторов восстановительного роста промышленного производства в Республике Узбекистан в условиях коронакризиса // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2022. № 3. С. 157-181. DOI: https://doi.org/10.52180/2073-6487_2022_3_157_181

  Лицензия Creative Commons 4.0