28МПЧ Том 1

пень исключаемости/высокая конкурентность) в категорию клубных (высокая степень исключаемости/низкая конкурентность).

Основное отличие частных благ от клубных заключается в том, что пользователь первого – его единоличный владелец, и никто другой не имеет права использовать его собственность. Клубные же блага подразумевают, что пользователей, разделивших между собой право владения товаром (услугой), может быть несколько, хотя и ограниченное число, а также что это никак не ухудшит качество самого товара (услуги) и существенно не понизит его доступность внутри группы.

Такое многопользовательское потребление товаров или услуг внутри определенной группы людей сегодня принято называть коллаборативным потреблением. Данную тенденцию перехода частных благ в клубные можно наблюдать на примере французского проекта «OUISHARE», действующего в 25 европейских странах, а также на Ближнем Востоке и в Латинской Америке. По задумке организаторов проекта были созданы магазин, лаборатория, информационная база знания, база трудовых ресурсов и многое другое для коллаборативного потребления.

Другим примером перехода к клубным благам является похожий французский проект «VIMEO», благодаря которому люди могут покупать музыку и делиться ею среди членов клуба.

На русском рынке также можно найти нечто подобное. К примеру, проекты «Поехали вместе» и «Car Jungle», где водители и пассажиры ищут попутчиков. Другой новомодный проект – «Вписка», в котором все желающие могут ходить друг к другу в гости. Благодаря ему в любом городе и в любой момент времени можно найти незнакомца, готового приютить тебя и напоить чаем. И, конечно же, все проекты couch surfing непосредственно связаны с клубными благами.

Понять, почему коллаборативное потребление становится популярным, ̶легко. Во-первых, стоимость использования товара ниже. Вовторых, можно позволить себе товар классом выше за те же деньги, которые были бы потрачены на товар худшего качества, но находящегося в единоличном пользовании. В-третьих, покупка не требует накопления средств и может быть совершена по необходимости, в нужный отрезок времени, а по завершению использования можно передать свою долю другому владельцу. В-четвертых, количество доступных для использования вещей будет значительно выше.

Но раз это так удобно и просто, то почему бы не применить похожие механизмы в сфере интеллектуальной собственности? Наиболее актуальной областью для этого является медицина.

Проблема современной медицины заключается в сложности получения фармакологических патентов и работы с ними. Все большее число людей сегодня понимают, что патенты на лекарства препятствуют эф-

111

фективной борьбе за здоровье и жизни людей. Причин для этого несколько:

Во-первых, от 12 до 20 лет, в зависимости от страны тратится на патентование лекарственного препарата. С одной стороны, это хорошо, так как позволяет проверить результаты клинических испытаний, что повышает качество препарата, но с другой стороны значительно удорожает процесс создания и испытания лекарственного средства, что отталкивает потенциальных исследователей и олигополизирует рынок. Не говоря уже о том, что не все больные могут ждать подобный срок.

Во-вторых, система патентования удорожает процесс создания лекарства не только из-за увеличения длительности процедуры, но и из-за организационных расходов, и из-за выплат за использование чужих патентов. Таким образом, только богатым странам открыт данный рынок. При этом страны Африки не могут позволить себе подобные разработки и даже не могут учиться на примере коллег из Европы и Америки, далеко ушедших вперед на этом поприще. Единственное решение для таких исследователей ждать окончание срока действия патента (10–25 лет), чтобы потом легально и без участия правообладателей проводить собственные эксперименты и публиковать их результаты.

В-третьих, говоря о «цене» патента стоит отметить, что в мире ежегодно тратиться больше 800 миллион долл. на судебные разбирательства о нарушении прав на интеллектуальную собственность. Все эти деньги также перекладывается на стоимость лекарственного препарата, что делает его менее доступным для потребителей. Тогда возникает вопрос, почему бы не отменить систему фармакологического патентования и не решить все эти проблемы одним махом. Но не все так просто. Вне зависимости от «стоимости» патентования, клинические исследования – это достаточно дорогостоящие мероприятие, поэтому фирмы-разработчики, вкладывая свои деньги, планируют извлечь существенную выгоду. При отсутствии патента они не смогут защитить свой продукт от копирования, поэтому другие фирмы, не затратившие инвестиции, смогут не только продавать аналогичный продукт, но и делать это дешевле, так как у них нет необходимости перекладывать стоимость изобретения на готовую продукцию. Таким образом, отсутствие патентования также негативно скажется на заинтересованности компаний в исследованиях.

Принимая во внимание все вышесказанное, можно прийти к заключению, что система патентования в медицине необходима, но в другой форме. Оптимальным решением было бы применение коллаборативного потребления патентов. Такое решение можно реализовать следующим образом:

Первый шаг заключается в упрощении процедуры патентования, снижении ее длительности и стоимости. На первом шаге кроется один из самых серьезных рисков – снижение качества конечного товара, но есть

112

механизм, способный свести этот риск к минимуму. Он будет описан на шаге три.

Второй шаг – после того как фармакологическая фирма запатентуем свой лекарственный препарат, государство или мировое сообщество выкупают патент на лекарство, тем самым покрывая затраты на исследования.

Третий шаг – новый собственник патента делает исследования лекарственного препарата доступными для всех. Это позволит повысить качество продукции за счет многократного и независимого анализа, тем самым компенсировать уменьшение длительности процедуры в шаге один. А патенты на товары, качество которых не прошло проверки, будут отозваны. Данная мера, без сомнения, обеспечит устойчивое развитие фармакологических исследований.

Подводя итоги, необходимо отметить, что это решение сложно реализуемое, но и эффект от его внедрения велик. Поэтому я полагаю, что патенты во всех стратегически важных отраслях экономики (за исключением военной промышленности, вопросов национальной безопасности и т.д.) должны использоваться коллаборативно всеми заинтересованными сторонами, вести к общественному прогрессу и благу отдельной личности.

	К. В. Ефимова	Kseniya Efimova
	В. А. Хейнонен	Viktoriya Kheinonen
	Научный руководитель	Supervisor Tatyana Ivanova
	Т. А. Иванова	(Magnitogorsk Technical State
	(МГТУ им. Г. И. Носова)	University after G. I. Nosov)
	ПРИМЕНЕНИЕ	FRACTAL ANALYSIS
ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛИЗА		FOR FORECASTING
К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ЦЕН		FUTURES PRICES
ФЬЮЧЕРСОВ НА СЫРУЮ		OF CRUDE OIL
	НЕФТЬ
Статья содержит анализ, показы-		The article contains an analysis
вающий	наличие хаотических	which showing the presence of
блужданий временного ряда цен		random walk time series of futures
фьючерсных контрактов на сырую		contracts’ prices of crude oil.
нефть, измерены и объяснены по-		Indicators of fractal dimension and
казатели	фрактальной размерно-	correlation length have been
сти и меры корреляции, приведе-		measured, explained and shown on
ны графики по недельным и днев-		the graphs by weekly and daily
ным данным.		data.
		113

В настоящее время все более широкое распространение получают методы, которые наряду с Фурье-анализом, основаны на инвариантности свойств на разных масштабах отсчетов временных рядов или их приращений, примером таких методов может служить фрактальный анализ. Это следует из того, что для нахождения предопределяющих частот временного ряда часто используется спектральный анализ, который рассматривает их как гармонические сигналы в сочетании со случайным шумом (погрешностью), который, по предположению, имеет спектр непрерывного характера. Однако в реальных условиях зачастую сложно разделить спектр на гладкий сигнал и случайный шум, а также полученным гармоническим показателям не всегда можно дать осмысленную интерпретацию, а шум, в свою очередь, в реальных данных часто можно охарактеризовать масштабной инвариантностью над некоторым интервалом масштабов r ϵ [η, R]. Временные ряды финансового характера могут служить примерами описанной ситуации, для которых мы и воспользуемся фрактальными методами.

Фракталы стали использоваться в качестве инструмента в экономическом анализе достаточно недавно, это же можно сказать и про рынок фьючерсных контрактов – нет работ, посвященных фьючерсам на сырую нефть. В данной работе мы ставим целью выяснить, работает ли гипотеза случайного рынка, какая фрактальная размерность соответствует данным контрактам, а также увидеть непериодическую цикличность и корреляционную меру.

Способ заполнения объектом исследования фрактальной размерности определяется факторами, такими как инвесторские ожидания, государственные влияния, новости на макроэкономическом мировом рынке.

Для проведения исследования мы взяли показатель Херста, который характеризуется устойчивостью и минимальным количеством требуемых данных. Изменение цен имеет в своей основе ожидания инвесторов справедливой для них цены, а также некую «чувствительную» компоненту, что дает некоторое смещение оценки. Вчерашняя активность оказывает влияние на сегодня, рынок имеет память о тренде.

При анализе структур мы должны последовательно выделить компоненты временного ряда для каждого отрезка (макросегмента). Следовательно, при анализе персистентных временных рядов возникает возможность улучшить способность адаптации сигнала для фрактальных методов. Отделение сигнала часто является обязательной частью моделирования сигнала при решении проблемы сжатия данных.

Мы рассмотрели данные Нью-Йоркской биржи NYMEX по фьючерсным контрактам № 1 на сырую нефть за период с 04.04.1983 по 28.10.2014 года по недельным и дневным ценам для сравнения улучшения качества преобразований. Первоначальное исследование мы начали с

114

построения фрактального сигнала на данных, полученных за определенный нами период времени.

Рис. 1. Фрактальный сигнал для	Рис. 2. Фрактальный сигнал
дневных цен фьючерсов для сырой	для недельных цен фьючерсов
нефти	для сырой нефти

По построенным графикам мы можем сделать вывод о наличии сильных флуктуаций в определенные периоды времени, что позволяет увидеть спады в экономическом развитии. Судя по дневным данным, резкое изменение происходило в период 2008 года, когда на мировом рынке наблюдался спад производства и экономики в целом. По неделям можно оценить количество фрактальных сигналов, т. е. количество выбросов информации, достаточных для изменения ожиданий инвесторов.

Для исследования случайных хаотических блужданий, следует обратиться к гистограмме распределения данных

Рис. 3. Гистограмма	Рис. 4. Гистограмма распределения
распределения дневных цен на	недельных цен на фьючерсные
фьючерсные контракты для сырой	контракты для сырой нефти
нефти
	115

Как можно отметить, гипотеза о нормальном распределении данных исключается, а, следовательно, и гипотеза эффективного рынка (EMH) и модель оценки капитальных активов (CAMP) оказываются неработоспособными для данного рынка фьючерсов.

С помощью программного обеспечения MATLAB мы построили график, показывающий величину фрактальной размерности.

Рис. 5. Фрактальная размерность дневных данных ФК № 1 NYMEX за 04.04.1983–28.10.2014

Рис. 6. Фрактальная размерность недельных данных ФК № 1 NYMEX за 04.04.1983–28.10.2014

Если мы обратимся к формуле, которая демонстрирует связь показателя Херста и фрактальной размерности или размерности Хаусдорфа –

116

Безиковича, D = 2 – H, то получим, что для дневных данных Н = 0,5364,а для недельных – Н = 0,6005. По полученным величинам можно заметить, что шум и случайная компонента более выражены в дневных данных, что не вызывает удивления, потому что недельные данные формируются, как средние из дневных. Показатель Н > 0,5 говорит о том, что мы работаем с трендоустойчивым временным рядом.

Также следует отметить связь корреляционной меры и показателя

Херста:

C = 22H-1 – 1.

Показатель C служит для оценки корреляционных соотношений персистентных или имеющих трендовую компоненту временных рядов. Следовательно, если ряд возрастал/убывал в предыдущий период времени, то, скорее всего, он будет сохранять эту тенденцию какое-то время до получения критической информации.

Для нашей исследуемой выборки меры корреляции для дневных и недельных данных соответственно будут иметь вид:

Сд = 22 · 0,5364-1 – 1 = 0,052 Сн = 22 · 0,6005-1 – 1 = 0,149.

Совершенные нами исследования показывают, что для фьючерсных контрактов на сырую нефть возможно разработать прогнозную составляющую, которая будет анализировать тренд в зависимости от вводимых начальных условий. В дальнейшем нами будет разработана и описана нелинейная динамическая функция для определения будущих цен на несколько шагов вперед, что позволит получать прибыли на бирже.

М. А. Жук	Mariya Zhuk
Научный руководитель	Supervisor
М. В. Мишагина	Marina Mishagina
(РЭУ им. Г. В. Плеханова)	(Plekhanov Russian University
	of Economics)
ПОСЛЕДСТВИЯ ВВЕДЕНИЯ	СONSEQUENCES OF THE
РОССИЙСКОГО ЭМБАРГО	RUSSIAN EMBARGO
ДЛЯ РОССИИ	FOR RUSSIA
Президентом России в 2014 году	President of Russia in 2014 limited
был ограничен импорт товаров	to the import of goods for a number
для ряда стран. В данной статье	of countries. The main
рассматриваются основные по-	consequences of the embargo are
следствия от введенного эмбар-	considered in this article.
го.
	117

Актуальность данной темы состоит в том, что последствия от введенных санкций в 2014 году против России, а также ее ответные санкции носят всемирный характер и влияют на все сферы жизни общества. Необходимо рассмотреть основные последствия для наличия представлений о ситуации, происходящей в России.

6 августа 2014 года Президентом РФ в Указе «О применении отдельных специальных экономических мер в целях обеспечения безопасности Российской Федерации» был ограничен импорт товаров сроком на один год для стран, которые ввели санкции против России, а именно, для США, стран Европейского союза, Канады, Австрии, Норвегии. В список запрещенных товаров попали: мясо, рыба, колбасы, ракообразные, молочная продукция, фрукты, овощи, ягоды и орехи.

За данным указом последовал ряд последствий.

Всвязи с ограничением импорта в российских магазинах сократится ассортимент товаров. По данным Федеральной таможенной службы за 2013 г., на Евросоюз приходилось 20-30% продукции, на долю США — 10-20%. В связи с этим введение эмбарго влечет за собой разрыв связей со многими иностранными поставщиками, отечественные производители не в состоянии заменить их в краткосрочном периоде.

Всвязи с сужением ассортимента продукции, российские власти начали разработку программ по импортозамещению товаров, попавших под санкции. Для достижения этой цели необходимо увеличить долю импорта товаров из стран, не попавших под ответные санкции России. Так в ближайщее время Китай готов увеличить с 2 до 11 количество предприятий-поставщиков свинины, чтобы заменить доли США и Канады в поставке мяса. Также было разрешен ввоз свинины из Тайланда, а

именно с двух предприятий, Bangkla Pig Slaughterhouse и Betagro Safety Meat Packing. Иранские компании, в свою очередь, готовы поставлять кроме мясной продукции, еще и молочную, морскую и рыбную. Сельскохозяйственная продукция и продовольствие будут импортироваться в РФ из Уругвая. Также импортозамещающими странами стали Кубань, Сербия, Никарагуа и ряд других.

Данное ограничение дало стимул для развития российской промышленности благодаря расширению рынка сбыта и вытеснению зарубежных производителей. Для замещения зарубежной сельскохозяйственной продукции российской необходимо дополнительное финансирование, считает Министерство сельского хозяйства РФ, в размере 626 млрд.рублей (на 2020 год), 77,5 млрд. рублей (на 2015 год). Следует отметить, что у аграрного сектора РФ нет возможности полного импортозамещения продуктов.

Из-за эмбарго российские поставщики, а также поставщики из других стран стали повышать цены на продукты. Так в августе 2014 года цены на мясо и птицу выросли на 2,5%, цены на рыбу повысились

118

на 1,4%. К концу года ожидается повышение цен на 15-20% на продовольственную корзину, по мнению Михаила Аншакова (руководителя Общества защиты прав потребителей). Для резкого повышения цен на продукты нет объективных причин, и власти не допустят необоснованного роста цен, будут проводить мониторинг средних цен на продукцию во всех субъектах РФ.

Запрет увеличил и уровень инфляции в стране. Так, по оценкам Альфа-банка, инфляция достигнет 8% к концу года. Цены на нефть снижаются, рубль становится нестабильным, экспорт уменьшается и вследствие всего происходит рост инфляции.

Снижение качества продукции является еще одним важным последствием. Причиной тому служит сокращение конкуренции между производителями, а также наличие сложностей с проверкой качества продуктов новых поставщиков.

В связи с запретом импорта будет расти контрабанда запрещенных товаров через страны, в которых нет эмбарго, например, через Белоруссию и Казахстан.

Правительство РФ готово пересмотреть сроки эмбарго, если западные партнеры продемонстрируют возможность конструктивного сотрудничества. Если же ситуация начнет ухудшаться, то у него есть ряд ответных шагов. Например, запрет на использование воздушного пространства нашей страны для транзитных рейсов европейских и американских авиакомпаний, запрет на импорт автомобилей, продукции легкой промышленности, одежды и обуви и другие.

Из всего вышесказанного можно сделать вывод. Несмотря на наличие отрицательных последствий, таких как увеличение уровня цен, инфляции, снижение качества продукции и уменьшение ассортимента продукции, ответные санкции России послужили началом положительных тенденций. Во-первых, данная ситуация дает стимул для развития российского предпринимательства, в особенности малого, в области сельского хозяйства. Для этого власти готовы обеспечить дополнительное финансирование. Расширение малого бизнеса дает дополнительное количество рабочих мест, а также дает возможность осваивать новые посевные площади в зоне Черноземья. Во-вторых, ответные санкции дали начало тесному сотрудничеству со странами Азии, СНГ и другими, не попадающими под эмбарго. Возможно, что данный указ Президента РФ принесет еще какие-либо последствия в долгосрочной перспективе.

119

П. С. Жукунова	Polina Zhukunova
Научный руководитель	Supervisor
В. А. Тарасенко	Valeriya Tarasenko
(РЭУ им. Г. В. Плеханова)	(Plekhanov Russian University
	of Economics)
ДЕВАЛЬВАЦИЯ В РОССИИ –	DEVALUATION IN RUSSIA –
ПРИЧИНЫ И ПОСЛЕДСТВИЯ	CAUSES AND CONSEQUENCES
Стремительное ослабление рубля	The rapid weakening of the ruble
началось летом 2014 г. под дейст-	began in the summer of 2014 under
вием различных факторов. В дан-	the influence of various factors. This
ной статье приведен анализ при-	article is devoted to the analysis of
чин данной ситуации и сделаны	the reasons and consequences of this
прогнозы на будущее.	issue.

Текущий 2014 год стал годом исторических максимумов – 7 ноября в ходе валютных торгов на московской бирже доллар вырос до уровня 48,6 рублей, а евро «преодолел» психологически важный барьер в 60 рублей – новый максимум установился на отметке 60,27 рублей. Что ждет российскую экономику в новых реалиях, и к чему приведет столь стремительное обесценивание национальной валюты?

Стремительная девальвация российского рубля стала очевидна уже во втором квартале 2014 года. Толчком к запуску механизма обесценивания послужил Крымский кризис в марте текущего года. После признания Россией референдума по вопросу присоединения Крыма, индекс ММВБ впервые с середины 2009 года рухнул на 4,08%, РТС – на 4,7%. Ожидание ответных действий со стороны ЕС и США положило начало процессу стремительного оттока капитала с российского рынка. Политическая ситуация продолжала накаляться – обострение ситуации на востоке Украины стало для Запада реальной причиной ввода санкций против России. Как следствие – отечественные предприятия и крупнейшие банки лишились возможности доступа к внешним рынкам дешевого заемного капитала, что привело к резкому ухудшению их финансового состояния. Итак, одним из факторов, приведшим к ослаблению рубля стало резкое возрастание спроса на валюту на внутреннем рынке, ввиду необходимости погашения задолженности российских банков и компаний перед иностранными кредиторами (по оценкам, суммарная задолженность составляет более 100 млрд. долл.).

Тем не менее основной причиной падения курса национальной валюты стало снижение цен на нефть марки Brent на 35% с июля 2014 г. Высокая волатильность рубля обусловлена чрезвычайно сильной зависимостью национальной экономики от цен на энергоносители – порядка

120