Концептуальные подходы к разработке классификатора денежных потоков

Денежные потоки являются удобным источником получения оперативной информации для анализа состояния экономики. Получение указанной информации позволит обеспечить применение оперативных инструментов регулирования для достижения целей экономической безопасности. Цель исследования – концептуализация проблемы создания отечественного классификатора денежных потоков, выступающего инструментом ранней идентификации кризисных явлений в экономике. Авторами систематизируются зарубежные и отечественные подходы к созданию классификатора денежных потоков, организации мониторинга волатильности денежных потоков. В статье показаны различия между классификатором платежей и денежных потоков, определяются ключевые ограничения, связанные с созданием классификатора. Выделяются три уровня денежных потоков: индивидуальный, групповой и территориальный. Указанные уровни могут лечь в основу создаваемого классификатора денежных потоков. Полномочия по мониторингу денежных потоков должны быть возложены на Банк России. С учетом перспектив расширения возможностей платежной системы Банка России и внедрения цифрового рубля Центральный банк Российской Федерации может осуществлять сбор и оперативный анализ информации о денежных потоках. Объектом мониторинга является уровень волатильности денежных потоков. Впоследствии полученная информация может автоматически передаваться в профильный орган власти для применения инструментов государственного регулирования.

1. Ахмерова А. М. Влияние кризиса пандемии COVID-19 на поведение фирм и потребителей // Государственное управление. Электронный вестник. – 2021. – № 87. – С. 105–112.

2. Байдукова Н. В., Чепаков Д. А. Нововведения в функционировании платежной системы Банка России как элемента национальной платежной системы // Известия СанктПетербургского государственного экономического университета. – 2018. – № 3 (111). – С. 42–51.

3. Васильева Т. П., Ларионов А. В., Русских С. В. и др. Методические подходы к измерению общественного здоровья как медико-социального ресурса и потенциала общества // Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. – 2022. – Т. 30. – № 11. – С. 7–15.

4. Виноходова Г. А., Стороженко Д. П. Денежные потоки: методы их оценки и система управления // Вестник Донского государственного аграрного университета. – 2013. – № 2 (8). – С. 58–68.

5. Вопросы совершенствования платежного оборота // Деньги и кредит. – 1981. – № 1. – С. 70–77.

6. Капелюшников Р. И. Поведенческая экономика: несколько комментариев о рациональности и иррациональности // Журнал экономической теории. – 2018. – Т. 15. – № 3. – С. 359–376.

7. Криштаносов В. Б. Риски и угрозы цифровизации экономики для национальной безопасности Республики Беларусь // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2022. – № 4 (60). – С. 106–123.

8. Ларионов А. В. Мониторинг волатильности денежных потоков для обеспечения устойчивого развития сельского хозяйства России // АПК: экономика, управление. – 2022. – № 9. – С. 61–65.

9. Масленников В. В., Ларионов А. В. О роли поведенческого цикла в наступлении финансового кризиса // Банковское дело. – 2020. – № 9. – С. 14–20.

10. Масленников В. В., Ларионов А. В. Цифровые валюты: концептуализация рисков и возможности регулирования // Мир новой экономики. – 2021. – Т. 15. – № 4. – С. 16–28.

11. Масленников В. В., Ларионов А. В., Гагарина М. А. Факторы формирования типов финансового поведения экономических субъектов // Финансы: теория и практика. – 2022. – Т. 26. – № 2. – С. 88–103.

12. Планирование и управление по результатам в условиях турбулентности : круглый стол / Б. С. Жихаревич, А. Б. Жулин, Д. А. Зайцев и др. // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2022. – № 4. – С. 7–29.

13. Пшеничников В. В. Формирование матричного баланса платежного оборота в условиях цифровизации банковско-финансовой сферы // Развитие цифровой экономики в условиях деглобализации и рецессии. – СПб. : ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2019. – С. 610–633.

14. Сажина М. А. Управленческая экономика и поведенческая экономика: общее и особенное // Экономические науки. – 2019. – № 179. – С. 12–19.

15. Сафронов А. В. Компьютеризация управления плановой экономикой в СССР: проекты ученых и нужды практиков // Социология науки и технологий. – 2020. – Т. 11. – № 3. – С. 22–41.

16. Турдыева Н., Цветкова А., Мовсесян Л. и др. Использование данных отраслевых финансовых потоков в качестве высокочастотного индикатора экономической активности // Деньги и кредит. – 2021. – Т. 80. – № 2. – С. 28–49.

17. Шульгина М. В. Системно значимые банки и показатели их финансовой устойчивости в соответствии с Базельскими рекомендациями // Экономика и предпринимательство. – 2019. – № 7 (108). – С. 870–874.

18. Яременко Ю. В. Теория и методология исследования многоуровневой экономики. – М. : Наука, 1999.

19. Akerlof G. Bahavioral Macroeconomics and Macroeconomic Behavior // The American Economic Review. – 2002. – Vol. 92. – N 3. – P. 411–433.

20. Belyaev I. I., Larionov A. V., Sil’vestrov S. N. Assessment of the State of Economic Security in Russia Using the Example of the Unemployment Rate Indicator: Fractal Analysis Method // Studies on Russian Economic Development. – 2021. – N 32. – P. 141–146.

21. Larionov A. V. Methodological Approach to the Organization of Monitoring of Cash Flow Volatility // Finance: Theory and Practice. – 2021. – Vol. 25 (3). – P. 150–158.

22. Mas-Colell A., Whinston M., Green J. Microeconomic Theory. – Oxford University Press, 1995.