Практическая реализация программной автоматизации построения кривой BP и ее компонентов для анализа платежного баланса России
Работая с сайтом, я даю свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта обрабатывается системой Яндекс.Метрика
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

Практическая реализация программной автоматизации построения кривой BP и ее компонентов для анализа платежного баланса России

idЩеголев А.В.

УДК 303.723
DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.019

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

В данной статье представлена практическая реализация кривой платежного баланса (BP) с использованием языка программирования Python. В связи с этим данная статья направлена на моделирование взаимосвязи между процентной ставкой, валютным курсом и состоянием внешнеэкономического равновесия в рамках модифицированной модели IS-LM-BP. Применение численных методов и алгоритмов машинного обучения позволяет проанализировать динамику макроэкономических показателей и оценить влияние внешнеэкономических факторов на платежный баланс страны. В исследовании используются реальные статистические данные, что обеспечивает практическую применимость полученных результатов. Ведущим подходом к исследованию является разработка программного кода для численного решения системы уравнений, калибровку модели на основе эмпирических данных и построение прогнозов на различных временных горизонтах. Материалы статьи представляют практическую значимость для использования современных инструментов вычислительной экономики для анализа и моделирования макроэкономического равновесия, а также их потенциал в разработке мер экономической политики. Данная модель полезна для стратегического анализа, так как позволяет оценивать влияние изменения процентных ставок и валютного курса на макроэкономическое равновесие. Разработанная методология позволяет не только построить BP-кривую на основе реальных данных, но и использовать ее для прогнозирования будущих экономических состояний, что делает данный подход полезным для макроэкономического анализа и стратегического планирования.

1. Blanchard O.J., Johnson D.R. Macroeconomics. Pearson; 2013. 624 p.

2. Dornbusch R., Fischer S., Startz R. Macroeconomics. McGraw-Hill Higher Education; 2011. 652 p.

3. Romer D. Advanced Macroeconomics. McGraw-Hill; 2018. 800 p.

4. Mundell R.A. Capital Mobility and Stabilization Policy Under Fixed and Flexible Exchange Rates. Canadian Journal of Economics and Political Science. 1963;29(4):475–485. https://doi.org/10.2307/139336

5. Fleming J.M. Domestic Financial Policies Under Fixed and Under Floating Exchange Rates. IMF Economic Review. 1962;9:369–380. https://doi.org/10.2307/3866091

6. Obstfeld M., Rogoff K. Foundations of International Macroeconomics. Cambridge: MIT Press; 1996. 804 p.

7. Gandolfo G. International Finance and Open-Economy Macroeconomics. Berlin, Heidelberg: Springer; 2016. 681 p. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49862-0

8. Mankiw N.G. Macroeconomics. Worth Publishers; 2019. 719 p.

9. Ефремов Д.Н. Экономическая сущность и содержание денежного хозяйства Российской Федерации. Образование. Наука. Научные кадры. 2025;(1):210–214. https://doi.org/10.24412/2073-3305-2025-1-210-214

10. Глебова А.Г., Табачинский Г.И. Эволюция международных санкций и их последствия для Российской Федерации в контексте международных экономических отношений. Мировая экономика и мировые финансы. 2025;4(1):31–39.

Щеголев Алексей Владимирович

Email: shegolev@spbu.su

ORCID |

АО «НПЦ АСПЕКТ»

Дубна, Российская Федерация

Ключевые слова: платежный баланс, кривая BP, IS-LM-BP модель, численное моделирование, макроэкономическое равновесие, корреляционно-регрессионный анализ, python

Для цитирования: Щеголев А.В. Практическая реализация программной автоматизации построения кривой BP и ее компонентов для анализа платежного баланса России. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025;13(3). URL: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1891 DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.019

12

Полный текст статьи в PDF

Поступила в редакцию 06.05.2025

Поступила после рецензирования 11.07.2025

Принята к публикации 23.07.2025