Мировой кризис 2013-2014 г. в цифрах

Серия: Ноосферная экономика.
Санкт-Петербург 2012 г

Дорошко С.Е., Самарина Г.П., Чадаев О.Д.

Рецензент:
д-р экон. наук, акад. М.И. Беляев,
д-р экон. наук, проф. О.В. Бургонов

(Подписано в печать 12/12/2012 г.)

УДК 338.124.4

ББК У 010.91

Д69

ISBN 5-7399-0186-3

Дорошко С.Е., Самарина Г.П., Чадаев О.Д. Мировой кризис 2013-2014 г. в цифрах. (Серия: Ноосферная экономика).СПб.: Изд-во "ЭЛМОР", 2012. 141 с.

Обращение к научной общественности С.Е.Дорошко, Г.П.Самариной.

Благодаря программе "Антиплагиат" Министерства Образования РФ, поисковым Интернет системам авторы обнаружили откровенное переписывание, компиляцию, сдирание работ авторов рядом так называемых "экономистов от науки" без ссылок на работы авторов и авторской школы Дорошко-Самариной - наших студентов, аспирантов, докторантов, кандидатов и докторов наук. Подобный плагиат для авторов не нов, достаточно вспомнить, как Б.Гейтс присваивал идеи Unix и программное обеспечение у фонда Open Source (проект GNU)

Но эти так называемые "экономисты от науки" компилируя работы, исследования авторов, наших молодых коллег-учеников не утруждают себя разобраться с тем, что они переписывают и присваивают. В результате эти по П.Сорокину "Новые Колумбы, страдающие устойчивыми формами амнезии, страховое общество взаимной поддержки авторов" искажают идеи авторов и наших молодых коллег-учеников.

Поэтому авторы завели черный список этих новоявленных Новых Колумбов, который авторы будут регулярно публиковать на сайтах научного сообщества авторов, а также официально передаваться в Министерства Образования стран СНГ, Европейского Сообщества, Англии, США, а также в ВАК и в научные журналы.

Авторы и наши молодые коллеги-ученики открыты для общения и сотрудничества, но не будут терпеть плагиаторов, компиляторов авторских работ, исследований и будут жестко юридически пресекать любые попытки воровства интеллектуальной собственности авторов и наших молодых коллег-учеников.

Аннотация

В книге дается описание закона Дорошко-Самариной, приведен алгоритм расчета экономических и финансовых кризисов на его основе. Представлена прогнозная модель 2013-2014 г. по основным социально-экономическим показателям, в том числе по безработице, основным денежным агрегатам и др. на примере экономики США. Расчет проведен как в отраслевом, региональном разрезе, так и по экономике в целом. Рассмотрено влияние солнечной активности на мировую экономику за период XIX-XXI века. Предлагаемая авторами модель оценки солнечной активности обладает большим прогностическим потенциалом, чем модель РАН и NASA. Описан закон нелинейного бифуркационного взаимодействия косвенных и латентных связей отраслей, рынков, определяющий состояние экономики в ближайшей перспективе. Показаны неизбежность углубления мировых кризисных процессов в условиях глобализации и негативные последствия отсутствия управления латентными связями. Продемонстрирована практическая реализация данного закона на примере динамической бифуркационной модели управленческого финансово-банковского креста Чадаева. Описана динамическая ноосферно-синергетическая производственно-мотивационная концепция и ее семиуровневая модель управления экономикой от рабочего места до межгосударственного уровня. Доказано решающее значение домашних хозяйств в экономике, формирующих векторное пространство спроса и предложения, в т.ч. денежного, определяющих инвестиционный и инновационный потенциал общества на основе своих сбережений и пенсионных накоплений.

В книге рассмотрены три сценария 2013-2014 г. следующих авторов: В.Фроловой (раздел 7), Н.Малоземова (раздел 8), В.Жирова, С.Аксенова (раздел 9).

Книга предназначена для студентов, аспирантов экономических ВУЗов, преподавателей, аналитиков, экономистов, законодателей, монетарных властей и общественности.

© Дорошко С.Е., Самарина Г.П.,
Чадаев О.Д. 2012

Содержание

Введение

Настоящая книга является логическим продолжением предыдущих учебников, монографий авторов. Авторы в своих исследованиях ориентированы на практическую применимость и результаты, достигаемые на базе качественного теоретического обоснования.

В основе авторской концепции и данной книги лежит научная база, сформированная учеными признанной во всем мире русской экономической школы. Лучшие ее представители участвовали в создании американской экономической науки. Благодаря усилиям ведущих русских и мировых экономистов подавляющим большинством стран в 1992 году была признана необходимость отказа от рыночной экономики и перехода на ноосферное социально-экономическое развитие. В этом событии нашли подтверждение дальновидность и гуманитарная ценность идей не только русской экономической школы, но и всей российской науки. Авторы считают себя продолжателями русской, и советских научных школ АН СССР, более известных как: Московская, Ленинградская, Минская, Харьковская, Киевская, Алма-Атинская, Новосибирская, известные фундаментальными направления мирового уровня:

1) Русский Космизм: C.Подолинский, К.Циолковский, А.Чижевский, В.Вернадский, М.Келдыш и др.

2) Русский циклизм: C.Подолинский, К.Циолковский, А.Чижевский, В.Вернадский, Н.Кондратьев, М.Келдыш и др.

3) Русская трудовая экономическая школа: В.Дмитриев, Н.Кондратьев, П.Сорокин, В.Леонтьев, М.Келдыш, Н.Федоренко и др.

В СССР закрытые институты АН СССР с 1927 г. проводили успешные работы по прогнозированию мировых финансовых и экономических кризисов, результаты использовались в интересах СССР. Современная система национальных счетов ООН (СНС), межотраслевой баланс (МОБ) государств-членов ООН, в т.ч. США и Стран G-7, основаны на методологии и реальных разработках русских/советских экономических школ.

Авторы за период 1995-2009 г. спрогнозировали основные мировые экономические и финансовые кризисы. Так в разное время были опубликованы:

• 1997 г. - прогноз и развитие дефолта в августе 1998 г.
• 1998-1999 г. – прогноз мирового финансового кризиса 2001-2002 г.
• 1999-2001 г. - мировой кадрово-мотивационный кризис 2005-2050 г.
• 1999-2002 г. – построена модель мотивационной ямы экономики РФ и доказан кадрово-мотивационный кризис РФ в 1990-2020 г.
• 1999-2002 г. – построена модель экзогенных факторов и уточнен закон Окуня-Чекирды.
• 2003-2006 г. - мировой финансовый кризис 2008 г.
• 2003-2006 г. – сформированы основные положения закона Дорошко-Самарина для расчета кризисных процессов в экономике.
• 2003-2006 г. – описан закон нелинейного бифуркационного взаимодействия косвенных и латентных связей отраслей, рынков, доказана неизбежность углубления мировых кризисных процессов в условиях глобализации.
• 2005-2006 г. – дана практическая реализация закона нелинейных бифуркационных взаимодействий косвенных и латентных связей отраслей, рынков на примере динамической бифуркационной модели управленческого финансово-банковского креста Чадаева.
• 2004-2005 г. – доказана невозможность реализации ФЦП РФ "Жилье" и программы "Доступного жилья".
• 2003-2006 г. - дан прогноз начала солнечной активности на 2010 г.
• 2003-2006 г. - дан прогноз достижение пика солнечной активности в 2013-2014 гг., а не в 2012г.
• 2003-2006 г. - дан прогноз солнечной активности на 2070 г.
• 2007 г. – уточнен прогноз неизбежности мирового финансового кризиса в 2008г.
• 2007 г. - доказана неизбежность перерастания мирового финансового кризиса в мировой экономический кризис с сентября 2008г.
• 2008 г. - дан прогноз кризиса 2013-2014 г.
• 2008 г. - дан прогноз начала активных спекулятивных игр в 2010 г. на мировом продовольственном, фармацевтическом рынках.

Авторы для прогнозов кризисов в США использовали обширный статистически материал, широкий спектр социально-экономических параметров, в том числе монетарные (денежная масса и др.), безработицу и др., как в отраслевом, региональном разрезе, так и по экономике в целом. В связи с этим книга насыщена моделями, таблицами, графиками.

Проведенные авторами исследования мировых кризисов за период 1800-2012 г. (47 мировых кризисов) свидетельствуют, что прогнозируемый кризис 2013-2014 г будет неординарным.

Можно выделить две группы факторов – экзогенные (солнечные, климатические) и эндогенные (экономические).

Экзогенные факторы.

1 фактор - повышенная солнечная активность, рассчитанная авторами. 2 фактор - приостановка Гольфстрима, по прогнозам авторов солнечная активность достигла уровней предшествующих минимуму Маундера (1645-1715 г). С высокой долей вероятности можно утверждать, что мир ожидает не глобальное потепление, а глобальное похолодание.

Эндогенные факторы.

Первая группа эндогенных факторов: 1 фактор - продолжающийся рост косвенно-латентных связей, их никто не контролирует, и не управляет. 2 фактор - практически все страны запада банкроты. Большинство стран имеют суммарный долг (государственный, фирм, домашних хозяйств) около 300% от ВВП.

Вторая группа эндогенных факторов: 1 фактор - фондовая финансовая пирамида. 2 фактор - энергетическая финансовая пирамида. 3 фактор - ипотечная финансовая пирамида. 4 фактор - продовольственная финансовая пирамида. 5 фактор - фармацевтическая финансовая пирамида.

Книга состоит из введения и 8 разделов.

В книге представлены три сценария кризиса 2013-2014 г. следующих авторов: В.Фроловой (раздел 7), Н.Малоземова (раздел 8), В.Жирова (раздел 9).

Следует отметить, что наши исследования были бы не возможны без помощи программ межгосударственного сопоставления ООН, World Bank, а также громадной работы статистических ведомств основных министерств правительства США. За это авторы им искренне признательны. Особо следует отметить статистические программы раскрытия информации Минтруда, Минторговли, Минэнерго, Министерства сельского хозяйства, ФРС, SEC, библиотеки Конгресса США, не говоря о любезной помощи других ведомств федеральных и региональных властей США. Без этих статистических данных авторам едва ли удалось бы корректно описать и сформировать динамическую ноосферно-синергетическую производственно-мотивационную концепцию и ее модели. Благодарим коллектив издательства СпбГЭУ «ЛЭТИ» за поддержку и помощь.

Авторы верят в практическую значимость книги и надеются на конструктивную критику специалистов и практиков.

1 Динамическая ноосферно-синергетическая производственно-мотивационная (ДНСПМ) концепция и ее модели

Более подробно о сущности концепции читатель может ознакомиться в предыдущих книгах авторов.

Многие исследователи на современном этапе развития мировой экономики признают доминирующую роль внешней среды на деятельность предприятий и классифицируют их по признаку зависимости от масштабности влияния. Они выделяют факторы государственного уровня, регионального, отраслевого уровня, уровня предприятия (организации), подразделений организации и собственно рабочих мест персонала. Расчеты показывают, что не менее важную роль играют технологические особенности отрасли и трудовая мотивация персонала предприятия, ее внутренние и внешние факторы, которые формируются и должны регулироваться федеральными, региональными властями и руководством предприятий.

Это происходит через рычаги политики доходов и заработной платы, на базе которой должна формироваться монетарно-фискальная политика, но не наоборот. Авторы предлагают существенно расширить классическую производственную функцию и перенести акцент на факторы внешней среды и трудовой мотивации персонала и рассматривать ее в контексте ДНСПМ.

ДНСПМ в понимании авторов - это сложная, динамическая, вероятностная, существенно нелинейная многофакторная система, которая формирует начальные и граничные условия всей системы хозяйствующего субъекта. Построение таких моделей возможно только с помощью специального эконометрического программного обеспечения (ПО) класса "Инвест". Оно должно решать не только линейные, и квазилинейные, но главное нелинейные многофакторные уравнения. Каждый из факторов, включенных в модель, оценивается на первом этапе экономистом-экспертом, но окончательное решение по выбору значимых факторов принимается после эконометрического анализа с помощью ПО "Инвест". Если мнение эксперта и результаты расчетов совпадают, то исследуемые факторы включаются в модель, в противном случае они отбрасываются.

Таким образом, все факторы в модели подвергаются оценке на значимость, как экономическую, так и статистическую. В деловой игре (ДИ) "Инвест", разработанной авторами, при анализе деятельности предприятий любой отрасли используется от 10-20 тыс. факторов. В реальных исследованиях авторов и аспирантов, докторантов Фонда "Ноосфера" используется от 1 млн. факторов/функционалов. В частности, более ста факторов отражают структуру и динамику обновления основных фондов. Численность персонала, его структура, динамика выплат, дифференциация в оплате труда изучается по отрасли в целом, по регионам, в том числе как внутри специальностей, так и между ними. В целом, авторы рассматривают данные по свыше 770 сквозным специальностям, по 1170 отраслям и подотраслям, по всем регионам, а также по всем городам с населением свыше 100 тысяч человек. На уровне предприятия ДИ "Инвест" использует данные стандартной публичной отчетности в рамках программ раскрытия информации. Выше перечисленные статистические данные являются исходными для построения динамических ноосферно-синергетических производственно-мотивационных нейронных моделей.

1.1 Выбор эконометрического инструментария для динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции

Остановимся на ряде важных, по нашему мнению, моментах, таких как выбор эконометрического инструментария и исходных статистических данных.

Анализ литературных источников по эконометрическим, синергетическим исследованиям показал, что к настоящему времени не существует универсальных, устойчивых методов.

Поэтому дальнейшие эконометрические исследования аналитик, управленец обязан проводить с одновременным использованием всего многообразия классического эконометрического инструментария без исключения. На основе следующей классификации экономико-математических методов:

1. Эконометрические методы:

1. Элементарные статистики, в том числе многомерные.
2. Дисперсионный анализ, в том числе многомерный.
3. Ковариационный анализ, в том числе многомерный.
4. Корреляционный анализ, в том числе многомерный.
5. Регрессионный (линейный, нелинейный) анализ, в том числе многомерный.
6. Дискриминантный анализ, в том числе многомерный.
7. Факторный анализ, в том числе многомерный.
8. Метод главных компонент, в том числе многомерный.
9. Метод многомерного шкалирования.
10. Канонический анализ. Каноническая корреляция, в том числе многомерная.
11. Кластерный анализ и распознавание образов.
12. Монте-Карло, Бутстреп и другие методы статистического моделирования.
13. Спектральный, Фурье анализ, быстрое преобразование Фурье.
14. Модели нечетких множеств.
15. Модели нейронных сетей.

2. Численный анализ:

1. Линейная, матричная, полиномов алгебра.
2. Специальные функции.
3. Численное интегрирование. Интегральные уравнения.
4. Обыкновенные дифференциальные уравнения.
5. Интерполяция, аппроксимация, сглаживание, численное дифференцирование.
6. Решение уравнений и систем общего вида.
7. Математическое программирование (линейное, нелинейное).
8. Оптимизационные методы.

Авторы считают, что при исследовании любых экономических объектов в т.ч. предприятий любой отрасли необходимо использовать все перечисленные методы без исключения.

В настоящее время существует множество программ класса ПО "Инвест" (разработка авторов), реализующих все вышеперечисленные методы. Окончательные выводы качественного уровня должны делаться только при условии, если все или как минимум 60-70% всех методов, несмотря на их ограничения, дали количественные оценки, на основании которых можно корректно, на качественном уровне осуществить их экономическую интерпретацию. Если большинство количественных оценок подтверждают близкую по содержанию качественную экономическую трактовку, то в этом случае будет формироваться содержательный экономический вывод. Из всего многообразия количественных оценок разнообразных эконометрических методов должны быть отобраны только те, которые обеспечивают максимальную точность и минимальные смещения. Необходимость данного подхода вызвана неопределенностью эконометрических решений.

В экономике наблюдаемое явление может быть описано многими не противоречащими друг другу способами. Эта произвольность или неопределенность, долгое время бывшая предметом исследования ученых, кратко отмечена Мултоном, что любая группа явлений может быть непротиворечиво описана разными путями, вернее, с помощью бесконечно большого числа путей. Независимо от причин, по которым выбираем способ интерпретации, можно предпочесть любой способ, кажущийся аналитику наиболее целесообразным.

Дальнейшие эконометрические исследования показали, что предложенных подходов явно недостаточно. При переходе от динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции к реальному построению моделей продолжали наблюдаться латентные, бифуркационные процессы (см. одна из причин - проблемы всеобщего среднего в экономике). Это потребовало более внимательно рассмотреть все семь уровней модели Самариной через призму теории нечетких множеств, логики и нейронных сетей.

Для доступности будем использовать упрощенную трактовку концепции авторов.

Сформируем основные положения работы, начальные и граничные условия, которые необходимы для дальнейших исследований. Вначале рассмотрим векторное пространство динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции и нейронной модели. Как отмечают авторы, для сохранения целостности экономических исследований и построения корректных моделей необходимо осуществить их погружение в данное векторное пространство любого экономического явления, и только после этого можно объективно его исследовать. Данные требования авторов концепции логичны, т.к. они вытекают из центральной процедуры системного анализа, основой которой является построение эконометрических моделей, отображающих многообразие факторов, и взаимосвязи реальной ситуации (экономики), которые могут проявиться в процессе осуществления решения. В нашем случае это исследование внутренней и внешней среды предприятий любой отрасли. В данном случае попытаемся оценить модель любого хозяйствующего объекта – организацию, предприятие, отрасль как сложную систему в векторном пространстве концепции авторов. Учитывая, что выбранную концепцию нельзя представить в виде графического образа, впрочем, как и отобразить процесс погружения в виде графиков в данное векторное пространство модели предприятия, отрасли, поэтому представим данный процесс в виде аналитической зависимости.

1.2 Общее описание векторно-нейронной модели динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной (ДНСПМ) концепции

Обозначим вектор оценки эффективности модели предприятия той или иной отрасли (ПО) как Y_ПО. Далее рассмотрим насколько идеально можно представить предприятие, отрасль по отношению в вектору динамики – данное отображение обозначим как вектор Х₁. Далее по тексту векторные функционалы будем воспроизводить выделенным текстом. Отображение модели хозяйствующего объекта на векторе ноосферы обозначим как Х₂. Понятно, что ноосфера (Х₂) в свою очередь это интегральное описание взаимодействия технологической сферы (Z₁), социальной сферы (Z₂) и биосферы (Z₃), поэтому функционал ноосферы можно представить как Х₂=Ф(Z₁, Z₂, Z₃). Очевидный интерес представляет также вопрос возможно ли, предполагает ли рассмотрение международной отчетности, в том числе ее исходных данных, по отношению к синергетическому вектору (Х₃), а также к производственному (Х₄). И, наконец, позволяет ли международная отчетность раскрыть человеческий капитал в рамках мотивационного (трудового) вектора (Х₅). Представим данное 5-ти мерное пространство отображения вектора оценки эффективности модели хозяйствующего объекта в виде аналитической зависимости:

Y_ПО=F(X₁, X₂, X₃, X₄, X₅) = F(X₁, Ф(Z₁, Z₂, Z₃), X₃, X₄, X₅)

Нейронная семиуровневая модель динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции представлена на рис.1., на котором дан только вертикальный срез. Практически необходимо построить семиуровневую иерархическую эталонную модель, описывающую исследуемый объект от рабочего места персонала до уровня межгосударственного сопоставления.

Приступим к упрощенному дескриптивному анализу. Рассмотрим насколько совершенно систему хозяйствующего объекта можно представить по отношению в вектору динамики Х₁. Для того, чтобы можно было наблюдать динамику развития (подчеркнем данный момент), стандарты международной отчетности рекомендуют сравнивать отчетный период и/или с предыдущим отчетным периодом и/или с базовым периодом. Очевидно, что данный подход как минимум не корректен не только со стороны динамической экономики, но даже со стороны здравого смысла. Представление данных в таком объеме не дает возможности проводить динамический анализ, как следствие невозможно определить сезонные, товарные, ценовые, кредитные, инвестиционные, денежные, дебиторские, кредиторские и прочие циклы.

Рис. 1. Нейронная семиуровневая модель динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции авторов

Нельзя говорить о столь существенных для экономического анализа фазовых сдвигах, которые могут возникать как между факторами внутренней среды исследуемого хозяйствующего субъекта, так и их амплитудно-временном взаимодействии с многообразием факторов внешней среды. Например, это может быть связано с технологическими особенностями различных производств (на этапах разработки, внедрения, выпуска, в том числе временные затраты на подготовку, адаптацию персонала) и др. Конечно, что при таком ограниченном восприятии динамики вопрос можно ли, предполагает ли рассмотрение модели хозяйствующего объекта, в том числе ее исходных данных, по отношению к синергетическому вектору (Х₃) как минимум лишен смысла. Даже в рамках здравого смысла понятно, что в двух временных отсчетах трудно обнаружить какие-либо ветвления, не говоря о сдвигах, бифуркациях экономических фазовых пространств. Приходится полностью согласиться с основателем синергетики или теории хаоса нобелевским лауреатом И.Пригожиным, который писал, что любые экономические исследования, анализ синергетических мультипликативных бифуркаций (ветвлений) в ограниченном временном пространстве наивны, так как не возможны. В настоящее время какие-либо попытки отобразить интегрированный ноосферный фактор Х₂=Ф(Z₁,Z₂,Z₃) при оценке эффективности хозяйствующего объекта никем не предпринимались.

1.3 Векторно-нейронная ДНСПМ модель с многократно расширенным количеством факторов

Анализ международной отчетности по отношению к мотивационному вектору (Х₅) показал, что в ней не учитывается человеческий капитал. Он по весу в объеме продаж составляет 75%-90% по отношению к основным фондам, процентным ставкам, амортизации, прибыли или по отношению к производственному вектору (Х₄). В тоже время в международной отчетности данный интегрированный показатель представлен зеркально наоборот, т.е. количественно факторы финансовой отчетности как минимум в 100 раз превосходят количество факторов труда и капитала. Отметим, что, в свою очередь, показатели капитала также нарушают объективную экономику, т.к. они количественно также многократно превосходят показатели человеческого капитала. В результате невозможно объективно исследовать экономические процессы и хозяйствующие субъекты, т.к. для экономиста в процессе анализа более 90% факторов латентные (скрыты, невидимы). Последствия такого поверхностного, наивного анализа очевидны. Подведем итоги, и если потребуется, расширим и дополним дескриптивный анализ. Для начала рассмотрим существенные отличия классической модели международной отчетности IAS и/или GAAP от предлагаемой в работе модели, способной отвечать требованиям и вызовам современной экономики. Для наглядности обе модели представлены на рис. 2. и 3. на плоскости.

Рис. 2. Описание классической модели международной отчетности IAS и/или GAAP с ограниченным количеством факторов

Как видно из рис. 1, факторы F_i описывают классическую модель международной отчетности IAS и/или GAAP. Индекс i определяет конечное счетное множество факторов. В рамках стандарта их около 50-100, т.е. i=1…50…100. Как на интуитивном уровне, так и в рамках теории множеств понятно, что данное ограниченное множество факторов неизбежно формирует пересекающееся множество F_ij большой площади. Причина объективна - каждый из факторов имеет высокий уровень интеграции, как следствие при описании модели международной отчетности IAS и/или GAAP для оценки эффективности исследуемой организации формируется высокий уровень неопределенности, далекий от объективных оценок, позволяющий давать только поверхностные оценки в рамках динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции. Практически можно утверждать, что экономические службы организаций не анализируют в полном объеме даже прямые связи и затраты, не говоря о косвенно-латентных связях. Как можно в этих условиях говорить об эффективном управлении.

Рис. 3. Описание предлагаемой в работе модели с многократно расширенным количеством факторов

В тоже время, как следует из рис. 3. факторы Z_k, описывающие предлагаемую в работе модель, тщательно детализируют исходное множество F_i классической модели международной отчетности IAS и/или GAAP. Индекс k, также как индекс i определяет конечное счетное множество факторов. Только в отличие от классической модели, благодаря предлагаемой в работе детализации индекс k многократно больше индекса i, т.е. k>>i. В рамках предлагаемой модели количество факторов не менее 1000, т.е. k=1…1000. В результате область неопределенности предлагаемой в работе модели Z_kl многократно сжимается по сравнению с пересекающимся множеством F_ij. В результате при оценке эффективности исследуемой организации нивелируется высокий уровень неопределенности. Понятно, что в этих условиях в предлагаемой в работе модели формируется максимально объективная картина оценок эффективности, коридоров управляемости и рисков исследуемого объекта по сравнению с классической моделью международной отчетности IAS и/или GAAP.

1.4 Бифуркации структуры затрат в рамках базовой концепции ДНСПМ

Рассмотрим более существенные моменты недостатков классической модели международной отчетности IAS и/или GAAP по сравнению с предлагаемой в работе моделью. Классические модели в результате высокого уровня интеграции исследуемых факторов опасны не столько высоким уровнем неопределенности, далеким от объективных оценок, сколько тем, что данная отчетность не в состоянии высветить динамические, мультипликативные, синергетические, нелинейные эффекты реальной экономики. Этот экономический эффект, феномен мультипликации и/или синергетической бифуркации, действующий в любой экономике, можно представить, объяснить на интуитивно понятном примере. Ясно, что если растет совокупный спрос на продукцию некой i-й отрасли, то предприятия этой отрасли для обеспечения данного роста увеличивают закупки (спрос) товаров и услуг у других j-х отраслей, в том числе у предприятий своей i-й отрасли. В свою очередь предприятия этих j-х отраслей увеличивают закупки (спрос) продукции в k-х отраслях. Далее этот процесс циклично продолжается в результате рост спроса на конечную продукцию (товар или услугу) в зависимости от уровня разделения труда, технологической сложности продукции мультипликативно запускает, размножает затраты. Эта потребность в промежуточных товарах и услугах практически всех предприятий различных отраслей инициирует мультипликацию, размножение первичного спроса на конкретный товар i-й отрасли на рост экономики страны в целом. В тоже время существующая классическая модель международной отчетности IAS и/или GAAP предоставляет возможность исследовать только видимые, счетные прямые затраты и в тоже время исключает какую-либо возможность исследовать всю цепь косвенно-латентных затрат во всех предприятиях j-х отраслей не говоря уже о том, что их можно каким-либо способом проследить. Очевидно, что данная проблема это лишь вершина айсберга. Можно утверждать, что динамический анализ структуры прямых затрат должен выявить высокий уровень временной нелинейности этого вида затрат. В довершение этой скрытой особенности видимых прямых затрат она еще более усугубляется значительной нелинейностью латентно-косвенных затрат, которая усложняется синергетической бифуркацией фазовых временных смещений.

Концепция авторов утверждает, что различный уровень технологий для каждого вида товара или услуги, производимых предприятиями соответствующей отрасли, порождает эффект мультипликации и в конечном счете вызывает индивидуальные фазовые сдвиги. Еще раз подчеркнем, каждому товару, услуге соответствуют свои индивидуальные временные, фазовые, амплитудные смещения прямых затрат по отношению к латентно-косвенным затратам. Все было бы просто для экономического анализа и управления в целом, если бы прямые затраты и соответствующие им латентно-косвенные затраты развивались синхронно (см. рис. 4).

Рис. 4. Стандартное представление структуры затрат в классической международной отчетности

В этом случае даже их временная нелинейность в каждой отрасли была бы терпима, т.к. не вызывала бы значительных смещений (ошибок в расчетах и оценках), конечно, в упрощенном представлении. В реальной же экономике данная зависимость может принимать более чем неординарные состояния (см. рис. 5) по сравнению с синхронным вариантом (см. рис. 4) или отражать промежуточные состояния. Авторы концепции утверждают, что для каждой отрасли должны наблюдаться выраженные индивидуальные фазовые синергетические смещения в прямых и косвенно-латентных связях.

Рис. 5. Альтернативный вариант представления структуры затрат в рамках базовой концепции принятой в работе

Косвенным подтверждением важности прямых и косвенно-латентных затрат является различная оценка труда и капитала со стороны Г.Форда (труд -90%, капитал – 10%) и модели Кобба-Дугласа (труд -75%, капитал – 25%). Очевидно, они имеют труднообъяснимый (на первый взгляд) значительный разброс. В тоже время, если обратиться к первоисточникам их дескриптивных оценок и эконометрических расчетов, то можно обнаружить, что авторы использовали не столько различный статистический материал, сколько с различной степенью глубины учитывали влияние прямых и косвенно-латентных затрат на исследуемые экономические объекты. Г.Форд в своих оценках более точен по сравнению с авторами модели Кобба-Дугласа. Данная гипотеза на дескриптивном уровне понятна. Г.Форд не просто создал автомобильную компанию, простых автомобильных компаний в США было немало. Он создал всю социально-экономическую инженерно-информационную инфраструктуру от компаний, добывающих уголь, железную руду, металлургических заводов, железнодорожных компаний и так далее до собственно автомобильных конвейерных заводов. Для того, чтобы обеспечить своих рабочих, служащих их семьи, едой были созданы высоко механизированные фермерские хозяйства. Для обеспечения всей промышленной инфраструктуры, в том числе жилья и ЖКХ были созданы строительно-монтажные управления. Г.Форд также содержал службы шерифов (полиция штатов), больницы, школы и другую социальную инфраструктуру. Для того, чтобы избавиться от непрофессиональной опеки неэффективной финансовой системы США, им была создана своя банковская, фондовая, страховая системы, инвесторами которой был как он сам, так и персонал всех его компаний. Практически он построил государство в государстве и благодаря специально созданному статистическому бюро вел полный контроль, анализ и планирование не только прямых затрат, но и почти всех косвенно-латентных затрат.

Понятно, почему его модель более близка к реальной экономике, чем модель Кобба-Дугласа, которая учитывает в основном только прямые затраты. Как следствие, роль труда по отношению к капиталу была занижена. Практически можно утверждать, что сегодняшняя международная система финансовой отчетности находится на эмбриональном уровне даже по сравнению с системой статистического учета Г.Форда. Еще раз вернемся к утверждению авторов, что в реальной же экономике зависимость прямых затраты и соответствующие им латентно-косвенные затраты могут принимать более чем неординарные состояния (см. рис. 4) по сравнению с синхронным вариантом (см. рис. 3) или отражать промежуточные состояния. Для того, чтобы исключить какие-либо сомнения, приведем лишь итоговую динамическую бифуркационную модель управленческо-финансового банковского креста Чадаева.

1.5 Динамическая бифуркационная модель управленческого финансово-банковского креста Чадаева

В результате проведенной (О.Чадаевым, см. предыдущие книги авторов) многомерной кластеризации структуры связей (функционалов) банков и предприятий 69 агрегированных отраслей США за период 1992-2005-2011 г. по отношению к суммарным затратам отношением этих же кластерных элементов затрат к валовому выпуску. Т.е. учтем внутренние процессы в банках. Полученные результаты сведем в таблицу 1, для наглядности распределения весов в кластерных карманах даны на соответствующих рисунках, включенных в таблицу 1. На данном этапе изучения представляет больший интерес, произошли ли изменения в динамике кластерных элементов затрат к суммарным затратам (прямым, косвенным) и по отношению этих же кластерных элементов затрат к валовому выпуску. Перед тем, как приступить к анализу полученных результатов, рассмотрим ряд моментов. При анализе таблицы 1. обратим внимание на психологический образ любого управленца, для чего представим его лингвистически размытый образ.

Таблица 1. Кластеризация структуры связей банков и предприятий 69 агрегированных отраслей США по отношению к прямым и латентно-косвенным затратам за период 1992-2011 г., уточнено в 2012 г. Динамическая бифуркационная модель управленческого финансово-банковского креста Чадаева

Понятно, что профессиональный менеджер в процессе управления и/или принятия решения подобно любому другому менеджеру будет осуществлять кластерный, дискриминантный, классификационный анализ с учетом веса кластерных (интегральных, групповых) факторов и/или оценивая их величину как меру риска. Т.е. чем больше вес кластерного фактора, тем более рискован он для менеджера фирмы, и, как следствие, ему будет уделяться больше внимания. Соответственно, чем менее весомы кластерные факторы, тем им меньше будет уделяться внимание. Очевидно, что в этот анализ и его дальнейшую внутреннюю детализацию попадают лишь прямые, но не косвенные затраты и видимые, но не латентные связи. В лучшем случае, если менеджер активно использует программу NAICS, то он в состоянии прямые затраты и связи расклассифицировать и оценить по 70-1200 факторам с учетом отраслевой группировки и провести эталонное динамическое тестирование своих данных.

Все было бы хорошо, если бы косвенные затраты и связи имели ту же функциональную зависимость, что и прямые затраты, и видимые связи. В этом случае проблем почти нет - менеджер бы просто ввел поправочные коэффициенты, естественно, по каждому фактору индивидуально. К сожалению, с учетом индивидуальной иерархии латентных связей каждого фактора это не так просто, но потенциально решаемо. При этом его классификация важности факторов, их рисков и степени его внимание к ним не претерпела бы существенных изменений. В тоже время, как видно из таблицы 1, это не соответствует реальной экономике.

Визуальный анализ графиков (см. в табл. 1), их функциональных образов, с одной стороны, практически идентичен вне зависимости от учета внутренних процессов, происходящих в банковском сообществе или отсутствия таковых, когда рассмотрение ведется только по отношению к суммарным затратам. С другой же стороны, прямые и латентно-косвенные связи устойчивы, но описываются совершенно различными функциональными моделями.

Так, в частности, как видно из таблицы 1 и графиков, прямые затраты или видимые связи имеют стабильный рост, который может быть аппроксимирован экспоненциальной или степенной функцией со степенью больше единицы. Латентно-косвенные связи, затраты также устойчивы, но формируют свой функциональный образ, принципиально отличный от прямых затрат. Практически можно выделить три зоны: падения, минимума, роста, т.е. три бифуркационных фазы по отношению к прямым затратам.

В первой зоне, как видно из таблицы 1 и графиков, прямые и латентно-косвенные связи развиваются не только в противофазе, но при этом значительно отличаются по весу (латентные процессы значительно превосходят прямые затраты) и по динамике.

Во второй зоне минимума процессы прямых и латентно-косвенных связей стабилизируются как по весу, так и по динамике.

В третьей зоне динамика по фазе совпадает, но аналогично первой зоне наблюдаются весовые отличия, но противоположные по фазе – прямые затраты превосходят латентные.

Таким образом, кластерный анализ выявил устойчивые синергетические бифуркации латентно-косвенных связей по отношению к прямым затратам. Мало того, при расширении анализа в направлении динамической экономики были обнаружены бифуркации и в динамике прямых и косвенных затрат практически во всех хозяйствующих субъектах различных отраслей. По нашему мнению, когда многие из исследователей пытаются детально рассмотреть, модифицировать, расширить классификацию систем управления с целью ее совершенствования и минимизации рисков, они не только не приближаются к решению проблемы, а наоборот, удаляются от нее. Любая классификация систем управления и принятия решений становится бессмысленной и глубоко ошибочной, если рассматривать только видимые связи и прямые затраты, и, нарушая диалектику существования любой системы, закрывать глаза на значительный пласт латентно-косвенных процессов. В результате расширения исследований, можно сделать важный вывод. Банковское сообщество и с высокой долей вероятности все хозяйствующие субъекты различных отраслей, в том числе и государственная система федерального, регионального и муниципального уровня не в состоянии объективно оценивать реальную экономику и не способны эффективно реагировать на ее вызовы. Еще раз вернемся к утверждению авторов, что в реальной же экономике зависимость прямых затрат и соответствующие им латентно-косвенные затраты могут принимать более чем неординарные состояния (см. табл. 1), что впервые и было доказано по финансово-банковской системе О.Чадаевым.

2 Прогноз мирового кризиса 2013-2014 г. Межотраслевое моделирование мирового кризиса

Рассмотрим основные моменты необходимые для дальнейшего прогнозирования развития кризиса 2013-2014 г. Авторами методики прогноза, моделирования кризисов являются: Дорошко С.Е., Самарина Г.П.

Для начала обратимся к мировому кризису 2008-2009-2010 г. и точности авторских прогнозов 2006-2007 г. При этом рассматривать будем только видимые/очевидные процессы — финансовых пирамид, произошедшие на трех основных рынках (ипотечном, фондовом, энергетическом/нефтяном) без учета скрытых/латентных процессов.

Данный анализ/прогноз трех основных рынков авторами неоднократно был описан (2007-2010 г.) в различных книгах, монографиях, докладах, выступлениях, видео-лекциях, а также в кратком алгоритме прогнозирования мировых финансовых/экономических кризисов.

На данном этапе более интересны результаты мирового кризиса 2008-2009-2010 г., или точнее - какие трансформации финансовых пирамид, произошли на трех основных рынках (ипотечном, фондовом, энергетическом/нефтяном).

Практически необходимо исследовать и ответить на вопрос, какие позитивные/негативные изменения произошли на трех основных рынках (ипотечном, фондовом, энергетическом/нефтяном). Кроме этого необходимо оценить подтвердились ли прогнозы авторов от 2008г. на 2010г. о начале спекулятивных афер на мировом продовольственном рынке, а также выявить, на каких еще рынках происходят позитивные/негативные изменения.

Безусловный интерес представляет прогноз авторов в 2006-2008г. по солнечной максимальной активности на 2013-2014г., и как следствие рост возможных социальных конфликтов в мире, в том числе, цветных революций.

Напомним, что авторы являются продолжателями традиций трех фундаментальных направлений, разработанных русскими/советскими школами мирового уровня, более известные на западе, как русский космизм, русский циклизм и русская трудовая экономическая школа.

2.1 Алгоритм верхнего уровня прогноза мировых финансовых/экономических кризисов

Авторы в основу алгоритма прогноза мировых финансовых/экономических кризисов используют трехэтапный алгоритм верхнего уровня:

1 Этап. В рамках русского космизма в исследованиях в первую очередь необходимо учитывать экзогенные факторы, на которые человечество влиять не может - это Космос и Солнце, см. работы авторов:

• Солнечные циклы и ноосферная экономика. Открытое письмо РАН и NASA.
• В своих экономических расчетах, в частности, при прогнозировании мировых финансовых и экономических кризисов авторами учитываются как солнечные максимумы, так и солнечные минимумы (см. 1800-2026г. и далее).

• Прогноз солнечной активности сделан до 2070 г. и т.д.

Из работ авторов видно, что прогнозы 2006-2008г. по минимальной солнечной активности на 2008-2010г., по максимальной солнечной активности на 2013-2014г., и как следствие рост возможных социальных конфликтов в мире, в том числе, цветных революций полностью подтвердились.

2 Этап. В рамках русского циклизма все в мире повторяется: не только солнечные циклы, но и кризисы. Кризисы сначала запускают, затем пропускают, а впоследствии активно "борются" с ними экономисты либеральной школы и их нобелевские лауреаты по экономике:

За последние 60 лет было запущено/пропущено 18 мировых кризисов, а за 100 лет — почти 30 кризисов. Либеральные экономисты не изучают причины кризисов. Они исследуют кризис перепроизводства и подчеркивают очищающающую роль кризисов. Как видно из представленных ссылок, авторские прогнозы полностью подтвердились.

3 Этап. В рамках русской трудовой экономической школы необходимо проводить заключительный этап алгоритма верхнего уровня на основе авторской динамической ноосферно-синергетической производственно-мотивационной концепции и методик на базе 7-ми иерархических уровней и нейронных моделей (вертикальный срез). Как видно из представленных ниже ссылок на работы, авторские прогнозы полностью подтвердились:

• Труд, его стоимость определяют цены, а не бизнес, банки, и прочие "Буратино" на финансовом поле чудес.
• Модель кризиса - укрупненный алгоритм расчетов.
• О "Буратино" G-20 на финансовом поле чудес.
• Инвестиции и основной инвестиционный ресурс общества - пенсионные фонды и их разворовывание в цифрах, моделях.
• О денежной системе - танцы с бубном. Как домашние хозяйства, а не банки определяют/формируют размер денежной массы — агрегаты М0-М2 в государстве.
• Дикость современного "Управления бизнесом".
• О нашей концепции ноосферной экономики, и используемых эконометрических методах, моделях.
• О статистике и о проблемах ее применения в экономике.
• Наше отношение к либеральным "экономистам" и их нобелевским лауреатам по "экономике".

Справка:

• В узких кругах экономистов хорошо известно, что в СССР институтами АН СССР на основе работ В.Дмитриева с 1927 года проводились успешные работы по прогнозированию ВСЕХ мировых финансовых и экономических кризисов.

• Вся современная система национальных счетов ООН (СНС), межотраслевой баланс (МОБ) всех государств-членов ООН, в т.ч. США и Стран G-7, основаны ТОЛЬКО на методологии и реальных разработках русских/советских экономических школ.

2.2 Предварительный анализ развития экономики США в 2013-2014 г. на основе динамики пяти финансовых пузырей на основе Закона Дорошко-Самариной

Перейдем к рассмотрению следующей проблемы, какие позитивные/негативные изменения произошли на трех основных рынках (ипотечном, фондовом, энергетическом/нефтяном). Кроме этого оценим: во-первых, подтвердились ли прогнозы авторов от 2008г. на 2010г. о начале спекулятивных афер на мировом продовольственном рынке, а во-вторых, определим мировые рынки, где еще происходят позитивные/негативные изменения.

1) Мировой фондовый рынок

В своих предыдущих исследованиях авторы определили причину, почему из всех фондовых индексов выбран именно индекс S&P-500. Время создания индекса – это 1970 г. В это время США уже активно в повседневной экономической практике использовали российскую, советскую методику МОБ. В МОБ США описывалось около 500 отраслей в рамках стандарта SIC. Поэтому это единственный индекс, в котором отражается вся структура отраслей экономики США и соответственно он более корректно, чем другие фондовые индексы отражает динамику ВВП.

Как видно из графика (рис.1) предыдущих исследований авторов, в период 1970-1986 г., динамика индекса и ВВП были сопоставимы с учетом поправочных коэффициентов K_D&S авторов.

В период 1986-1994 г. финансовыми спекулянтами отрабатывалась технология, которую авторы называют "Буратино на мировом финансовом поле чудес".

С 1994 г. по 2007 г. эта спекулятивная технология пирамид и афер действует весьма эффективно, ввергая все страны в регулярные финансовые кризисы. Все рейтинговые, аналитические, аудиторские компании мирового уровня этот рынок почему-то называют инвестиционным. Авторы уверены, что они забыли или не знали историю создания этого индекса. В его основе лежит сущность МОБ, объективные законы экономики. Поэтому авторы лишь одни заблаговременно рассчитали уровень падения индекса, что наглядно видно на рис. 1.

Рис. 1. Финансовая пирамида на фондовом рынке США

Фондовый рынок мира давно превратился (с 1986 г.) из инвестиционного рынка в казино, где необходимые для экономики средства идут на возведение, поддержание пирамид, финансовых пузырей и афер.

Авторы до 2008 г. писали: "Поражают финансовые "аналитики" СМИ, которые с "умным" видом, с надутыми щеками вещают с телевизионных экранов об очередной глупости фондовых рынков и "ускоренном развитии" мировой экономики и/или развитых стран. Следует признать, что построена мировая информационная пирамида, которая использует финансовых "аналитиков" СМИ как бездумный инструмент по разогреву рынка.

Рис. 2. Модель "Стабильного развития экономики США", когда цены на фондовом рынке индекса S&P-500(темп роста — 2,9% в год) не опережают динамику экономики США (средний темп роста экономики — 2,9% в год)

Можно было бы понять и оправдать СМИ, если бы они работали хотя бы за малый процент с фондовых афер. Парадокс заключается в том, что аналитики СМИ ничего не понимают, не зарабатывают реальных денег, да и международной общественности голову засоряют ежедневно, каждые полчаса, рассказывая об очередных "чудесах" и "успехах" мировой экономики.

Сегодняшние СМИ с подачи мировых финансовых спекулянтов давно превратились в информационных "Буратино" на мировом информационно-финансовом поле чудес."

Далее в монографии 2010 г. авторы моделировали два состояния:

Модель "Стабильного развития экономики США" (см. рис.2), когда цены на фондовом рынке индекса S&P-500(темп роста — 2,9% в год) не опережают динамику экономики США (средний темп роста экономики — 2,9% в год).

Модель "Кризисного развития экономики США" (см. рис.3), когда цены на фондовом рынке индекса S&P-500 (темп роста — 5% в год) опережают динамику экономики США (средний темп роста экономики — 2,9% в год) в 1.72 раза.

Рис. 3. Модель "Кризисное состояние мировой экономики", когда цены на фондовом рынке индекса S&P-500 (темп роста —5% в год) в 1,72 раза опережают динамику мировой экономики (темп роста мировой экономики – 2,9% в год)

Далее в монографии 2010 г. авторы писали: "Обратите внимание, даже для этих двух моделей фондовый рынок (индекс S&P-500) активно зашкаливает, начиная с 1984-1986 г."

Кризис еще не закончился, а уже готовится новая волна кризиса. Спекулянты вошли во вкус. Правительства развитых стран и их аналитики также не знакомы с объективными законами экономики и не способны эти аферы остановить. Поэтому следует признать, что сегодняшней мировой экономикой и экономикой развитых стран 25 последних лет (1985-2010 г.) управляют финансовые аферисты, а не Правительства, Минфины и Центробанки. Последние давно превратились в "Буратино".

Как видно из представленных выше материалов, наши прогнозы по фондовому рынку полностью подтвердились.

Рассмотрим состояние фондового рынка на примере индекса S&P-500 в динамике к настоящему времени – 11/2012г.(см. рис. 4).

Рис. 4. Модель "Кризисное состояние мировой экономики" за период 1970-2012 г.

Как видно из рис. 4., модель "Кризисное состояние мировой экономики" за период 1970-2012 г. показывает устойчивые негативные тенденции. Исходя из модели Кризиса S&P-500, можно утверждать следующее, что на основе Закона Дорошко-Самариной можно ожидать следующий сценарий:

В 2013 г. после достижения индексом S&P-500 уровня в среднем 1500 пунктов ±500 пунктов, можно уверенно ожидать обвал в 2013 г. индекса S&P-500 до уровня 800-900 пунктов.

2) Изменения на энергетическом/нефтяном мировом рынке

Чтобы не загромождать настоящую работу цитированием наших предыдущих прогнозов по мировому нефтяному рынку, отошлем читателя к прочтению наших предыдущих работ. Лишь отметим, что все наши прогнозы 2006-2009 г. по мировому нефтяному рынку также подтвердились.

Рассмотрим состояние мирового нефтяного рынка в динамике к настоящему времени (см. рис. 5).

Как видно из рис. 5., динамическая модель нормального/кризисного развития мирового нефтяного рынка за период 1987-2012 г. показывает устойчивые негативные тенденции. Исходя из динамической модели нормального/кризисного развития мирового нефтяного рынка, можно утверждать следующее, что на основе Закона Дорошко-Самариной можно ожидать следующий сценарий:

Можно уверенно ожидать обвал мирового нефтяного рынка в 2013 г. до уровня 50-60 $ за баррель.

Рис. 5. Динамическая модель кризисного развития мирового нефтяного рынка за период 1987-2012 г.

3) Изменения на ипотечном мировом рынке, на примере ипотечного рынка США

Рис. 6. Финансовый пузырь, пирамида на строительном/ипотечном рынке США и стоимость основных фондов в США, млрд.долл.США за 1991-2008 г.

Чтобы не загромождать настоящую работу цитированием наших предыдущих прогнозов по ипотечному рынку на примере США, отошлем читателя к прочтению наших предыдущих работ. Лишь отметим, что все прогнозы 2006-2009 г. по ипотечному рынку также подтвердились.

Рассмотрим состояние ипотечного рынка в динамике за 1991-2008 г. (см. рис. 6).

Как видно из рис. 6., динамическая модель ипотечного рынка за период 1991-2008 г. показывает в 2007-2008 г. позитивные тенденции. Тем не менее, начиная с 2010 г, преобладают негативные тенденции по росту цен, началу спекулятивных игр на ипотечном рынке. В настоящее время к 2012 г. уровень цен пока не достиг уровня 2007 г. В тоже время необходимо учесть, что за период 2008-2012 г. темп роста оплаты труда замедлился. Если учесть интегральный показатель разницы уровня цен и динамики оплаты труда, то разрыв цен и оплаты труда в рамках Закона Дорошко-Самариной за период 2008-2012 г. превзошел уровень 2007г. Исходя из динамической модели кризисного развития ипотечного рынка, можно утверждать следующее, что на основе Закона Дорошко-Самариной можно ожидать следующий сценарий:

Можно уверенно ожидать обвал ипотечного рынка США в 2013 г. до уровня 180 пунктов.

4) Изменения на мировом продовольственном рынке

В 2008 г. - авторами дан прогноз начала активных спекулятивных игр в 2010 г. на мировом продовольственном рынке. Результат спекулятивных игр на продовольственном рынке легко прогнозируем в рамках Закона Дорошко-Самариной.

Можно уверенно ожидать в 2010-2012 гг. рост мирового продовольственного рынка на 1,5-2 раза и последующий обвал рынка в 2013-2014 г. до уровня на 15-30%.

5) Изменения на мировом лекарственном рынке

В 2008 г. - авторами дан прогноз начала активных спекулятивных игр в 2010 г. на мировом продовольственном рынке, кроме этого авторами был дан прогноз на рост цен мирового фармрынка. Один из экзогенных факторов естественно вытекает из авторского прогноза 2006-2008г. по максимальной солнечной активности на 2013-2014г., и как следствие рост возможных социальных конфликтов в мире, в том числе, "цветных" революций.

Как известно любые конфликты, "цветные" революции неизбежно приводят к росту заболеваний, напряженной эпидемиологической обстановки и т.д. Это в свою очередь неизбежно вызывает рост спроса на фармпрепараты, лекарства, а за этим неизбежно начинается рост спекулятивных игр на столь привлекательном мировом фармрынке. Воистину мудра русская пословица: "Кому война, а кому мать родна".

Можно уверенно ожидать в 2010-2012 г. рост мирового фармрынка на 1,3-1,7 раза и последующий обвал рынка в 2013-2014 гг. до уровня на 20-30%.

2.3 Расчет кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. на основе анализа/расчета пяти финансовых пузырей и Закона Дорошко-Самариной

На основании ранее проведенного анализа/моделирования была сформирована вектор-матричная модель - таблица, описывающая три сценария развития кризиса 2013-2014 г. (минимальное, максимальное, среднее) по каждому из отраслей/рынков товаров и услуг. Определено состояние рынка "Нормальное/Перегрев", дана качественная оценка рынка "Рост/Падение", а также указано, в каких отраслях, на каких рынках будут проходить изменения. В колонках (Min, Max, MX) даны оценки в абсолютных изменениях в процентах. В дальнейшем для расчета изменения вектора спроса необходимо из 100% вычитать эти абсолютные отклонения по каждому сценарию (Min, Max, MX)

Таблица 1. Три сценария развития кризиса 2013-2014 г. (минимальное, максимальное, среднее) по каждому из отраслей/рынков товаров и услуг

Рассмотрим, как формировался показатель "Вес рынка". Исходные данные были получены из Table 2.4.5. Personal Consumption Expenditures by Type of Product. В данной таблице даны данные персонального потребления за период 1969-2011 гг. Для оценки показателя "Вес рынка" каждый из 110 показателей были статистически оценены за период 2001-2011 гг. с учетом трех групп товаров: "Товары длительного пользования" (Durable goods), "Товары кратковременного пользования" (Nondurable goods) и группы "Услуги" (Services). Веса каждого из 110 показателей были уточнены с учетом статистического распределения трех интегральных групп.

На следующем этапе каждый из определенных рынков, которые по определению авторов будут подвержены изменению, были откорректированы, в частности:

• Рынок Utilities - коммунальные услуги (Household utilities): Водоснабжение и водоотведение, Электричество и газ — вес рынка оценен в размере 1,89%.
• Рынок Затраты на жилье – вес рынка оценен в размере 10%.
• Рынок Лекарств - Фармацевтические препараты ( Pharmaceutical and other medical products). Вес влияния фармпрепаратов оценен в размере — 0,66%.
• Рынок Продовольствия. Рынок продуктов питания (Food and nonalcoholic beverages purchased for off-premises consumption) — 1,44%.
• Рынок Продовольствия. Рынок Общественного питания (Food services) — 3,45%.
• Рынок Бензин и другие энерготовары (Gasoline and other energy goods) — 0,73%
• Рынок Health care — Здравоохранение. В данный рынок входят: Амбулаторные услуги (Врача услуги, Стоматологические услуги, Парамедицинские услуги), Больницы и дома престарелых (Больницы, дома престарелых). Понятно, что рост цен на лекарственные препараты вызовет рост цен в отрасли здравоохранения. Вес влияния фармпрепаратов на рынок здравоохранения оценен в размере — 1%.

Результаты расчетов и данные табл. 1 сведены в уточненную модель трех сценариев развития кризиса 2013-2014 гг. (минимальное, максимальное, среднее) с учетом весов рынков по каждому из отраслей/рынков товаров и услуг (см. табл. 2).

Таблица 2. Уточненная модель трех сценариев развития кризиса 2013-2014 г. (минимальное, максимальное, среднее) с учетом весов рынков по каждому из отраслей/рынков товаров и услуг

В колонках (Min, Max, MX) даны оценки в абсолютных изменениях в процентах. Для расчета изменения вектора спроса необходимо из 100% вычитать эти абсолютные отклонения по каждому сценарию (Min, Max, MX).

Оценим прогнозируемое падение совокупного спроса (ВВП) в период кризиса 2013-2014 г. по основным отраслям по трем сценарным вариантам. Отметим, что базовый год прогноза — 2011 г. (см. табл. 3).

Таблица 3. Три сценарных варианта развития кризиса 2013-2014 г. в США

Рассмотрим средний сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. Базовый год прогноза - 2011 г.

2.4 Расчет среднего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. на основе анализа/расчета пяти финансовых пузырей и Закона Дорошко-Самариной

Уточненный Расчет 2012 г. по данным 2011 г. по кризису 2013-2014 г.

Перед тем, как дать описание расчета среднего сценария развития кризиса следует сделать существенные замечания. Во всех авторских моделях вектор-матричных прогнозов по трем сценариям развития кризиса используется повышенная точность до 17-21 знака после запятой. В данном материале описания исследования все данные округлены, что может приводить к естественным ошибкам и неточностям.

1. Фондовый финансовый пузырь (запуск – 1990-1994г., максимумы: 07/2000, 07/2007г., 2013 г). Прогноз: снижение конечного спроса (GDP) на 0,7%.
2. Нефтяной пузырь (запуск – 2007г., максимум 2008гг, 2013 г.). Среднее энергопотребление в экономике в 1996-2012г.0,5%-1,1% от ТСО (Total Commodity Output). Прогноз: снижение конечного спроса (GDP) на 0,8%.
3. Прогноз: Фондовый и Нефтяной пузыри (0,7%+0,8%=1,5%) приведут к падению спроса GDP во всех отраслях экономики до 98,5%.
4. Продовольственный рынок "Agriculture" в среднем оценен в размере 12,5%. Можно ожидать падения рынка до 86% с учетом падения собственно рынка "Agriculture" на 12,5% плюс падение на всех рынках на 1,5%.
5. Горнодобывающий, в т.ч. нефтегазовый рынок "Mining" в среднем оценен в размере 14%. Можно ожидать падения рынка до 84,5% с учетом падения собственно рынка "Mining" на 14% плюс падение на всех рынках на 1,5%.
6. Рынок ЖКХ (Коммунальные услуги) "Utilities" в среднем оценен на основе роста цен в отрасли "Mining" в размере 14%. Можно ожидать падения рынка до 98,2% с учетом падения собственно рынка "Mining" на 14% с учетом показателя "Вес рынка" "Utilities" в размере 1,89%, т.е. на 0,3% плюс падение на всех рынках на 1,5%.
7. Строительный рынок "Construction"- ипотечный финансовый пузырь (запуск – 1999г., максимум 2006-2007гг, 2011-2012 гг.) в среднем оценен в размере 7%. Можно ожидать падения рынка до 91,5% с учетом падения собственно рынка "Construction" на 7% плюс падение на всех рынках на 1,5%.

8. Рынок Промышленность "Manufacturing" является интегральным рынком, авторами его падение определено в размере 2,1% плюс падение на всех рынках на 1,5%. Можно ожидать падение рынка "Manufacturing"до 96,4%. На динамику интегрального рынка "Manufacturing" влияют следующие факторы:

• Рынок Затраты на жилье (относится к интегральному рынку "Manufacturing") в среднем оценен в размере 7% от рынка "Construction" веса рынка Затраты на жилье — 10%, в результате можно ожидать падение по рынку "Manufacturing" на величину 0,7% по фактору рынка Затраты на жилье.
• Рынок Лекарства/Фармизделия (относится к интегральному рынку "Manufacturing") в среднем оценен в размере 25%, веса рынка — 0,66%, в результате можно ожидать падение по рынку "Manufacturing" на величину 0,2% по фактору рынка Лекарства/Фармизделия.
• Рынок Продукты питания (относится к интегральному рынку "Manufacturing") в среднем оценен в размере 22,5% от рынка Продовольствие, веса рынка — 1,44%, в результате можно ожидать падение по рынку "Manufacturing" на величину 0,3% по фактору рынка Продукты питания.
• Рынок Общественное питание (относится к интегральному рынку "Manufacturing") в среднем оценен в размере 22,5% от рынка Продовольствие, веса рынка — 3,45%, в результате можно ожидать падение по рынку "Manufacturing" на величину 0,8% по фактору рынка Общественное питание.
• Рынок Бензин и другие энергозатраты (относится к интегральному рынку "Manufacturing") в среднем оценен в размере 14% от рынка Продовольствие, веса рынка — 0,73%, в результате можно ожидать падение по рынку "Manufacturing" на величину 0,1% по фактору рынка Бензин и другие энергозатраты.

9. Рынок Оптовая Торговля "Wholesale trade" в среднем оценен в размере 0,6%. Можно ожидать падения рынка до 97,9% с учетом падения собственно рынка "Wholesale trade" на 0,6% плюс падение на всех рынках на 1,5%.
10. Рынок Розничная Торговля "Retail trade" в среднем оценен в размере 0,8%. Можно ожидать падения рынка до 97,8% с учетом падения собственно рынка "Retail trade" на 0,6% плюс падение на всех рынках на 1,5%.
11. Рынок Здравоохранение "Educational services, health care, and social assistance". В данный рынок входят: Амбулаторные услуги (Врача услуги, Стоматологические услуги, Парамедицинские услуги), Больницы и дома престарелых (Больницы, дома престарелых). Понятно, что рост цен на лекарственные препараты вызовет рост цен в отрасли здравоохранения. Вес влияния фармпрепаратов на рынок здравоохранения оценен в размере — 1%. Рынок Здравоохранение в среднем оценен в размере 0,25%. Можно ожидать падения рынка до 98,3% с учетом падения собственно рынка "Health care, and social assistance" на 0,25% плюс падение на всех рынках на 1,5%.

Результаты расчетов по среднему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам финансового кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. представлены в табл.4.

Таблица 4. Средний сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям, млрд.$. Базовый год прогноза -2011 г.

Справка:

ΔY% - вектор планируемой динамики роста/падения конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, %

ΔX — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах объема продаж (Total Commodity Output) по отраслям, млрд.$.

ΔY - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, млрд.$.

ΔL — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах удельных прямых затрат труда по отраслям , тыс.чел.

ΔW - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах оплаты труда (Wage and Salary Accruals by Industry) по отраслям, млрд.$.

ΔComp - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах показателя компенсация (Compensation of Employees by Industry) по отраслям, млрд.$.

ВЫВОДЫ: в 2013-2014 г. в экономике США:

Сжатие денежной массы М1 -118,3 млрд.$. М2 -251,5 млрд.$. Падение продаж TCO на -617,2 млрд.$. Падение спроса GDP на -323,5 млрд.$. Мультипликатор 1,908. Рост безработицы -2,996 млн.чел. ЗП (Wage) -145,4 млрд.$. Compensation -180,3 млрд.$.

2.5 Алгоритм расчета основных показателей кризиса 2013-2014 гг.

Рассмотрим алгоритм расчета показателей табл. 4. … Для расчета изменения денежных агрегатов М1, М2 воспользуемся исследованиями О.Чадаева.

Модель расчета изменения ВВП по основным векторам: потребительские расходы (PCE), валовые инвестиции (GPFI), запасы (CBI), экспорт/импорт (Ex/Im), а также правительственные расходы и инвестиции (Gov) представлена в таблице 5.

Таблица 5. Средний сценарий развития кризиса 2013-2014 г. в США. Модель расчета изменения ВВП по основным векторам, млрд.$. Базовый год прогноза - 2011 г.

Справка: PCE - Personal consumption expenditure, Личные потребительские расходы:

• Товары длительного пользования.
• Товары не длительного пользования.
• Услуги.

GPFI - Gross private fixed investment, Валовые частные инвестиции в основной капитал:

• Промышленность.
• Здания, сооружения.
• Оборудование и программное обеспечение.
• Жилье домашних хозяйств.

CBI - Change in business inventories, Изменение в деловых материальных запасах.

Ex - Exports of goods and services, Экспорт товаров и услуг.

Im - Imports of goods and services, Импорт товаров и услуг.

Gov - Government consumption expenditures and gross investment, Правительственные потребительские расходы и валовые инвестиции, состоят из:

• Федеральное правительство
  • Расходы, инвестиции в оборону страны
  • Расходы, инвестиции федерального правительства страны
• Расходы, инвестиции Штатов, Муниципалитетов

Как видно из табл. 5 модель расчета изменения интегрального вектора спроса ВВП по основным векторам по среднему сценарию показала следующее:

1. Интегральный вектор по потребительским расходам (PCE) по всем отраслям уменьшится на -230,2 млрд.$.
2. Интегральный вектор по валовым инвестициям (GPFI) по всем отраслям уменьшится на -39,0 млрд.$.
3. Интегральный вектор по запасам (CBI) по всем отраслям уменьшится на -0,8 млрд.$.
4. Интегральный вектор по экспорту (Ex) по всем отраслям уменьшится на -40,1 млрд.$.
5. Интегральный вектор по импорту (Im) по всем отраслям увеличится на 52,3 млрд.$.
6. Интегральный вектор по правительственным расходам и инвестициям (Gov) по всем отраслям уменьшится на -65,6 млрд.$.

Рассмотрим лучший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам финансового кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. Базовый год прогноза - 2011 г.

При моделировании кризиса 2013-2014 г. авторы использовали два подхода: основателя МОБ русского экономиста В.Дмитриева и продолжателя методологии МОБ В.Леонтьева. В целом при моделировании всех кризисов с 1995 г. авторы используют:

1) Менее точную модель расчета полных затрат В.Леонтьева. - привычную для западных экономистов, но менее корректную с экономической точки зрения.

2) Более точную итерационную модель В.Дмитриева (1898-1900 г.) расчета полных затрат с учетом конечности любых технологических циклов (количество итераций). В итерационную модель В.Дмитриева авторы заложили 12-16-26 технологических циклов (количество итераций).

Цитируем В.Дмитриева: "Так как, несмотря на разнообразие и сложность современной техники, даже число всех возможных качественно различных технических капиталов есть все же величина конечная".

Рис. 7

Рассмотрим лучший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам финансового кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. Базовый год прогноза - 2011 г.

2.6 Расчет лучшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. на основе анализа/расчета пяти финансовых пузырей и Закона Дорошко-Самариной. Уточненный Расчет 2012 г. по данным 2011 г. по кризису 2013-2014 гг.

Расчеты по лучшему сценарию аналогичны расчетам по среднему сценарию. Результаты расчетов по лучшему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям по первой и второй фазам финансового кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. представлены в табл.6.

Таблица 6. Лучший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям, млрд.$. Базовый год прогноза -2011 г.

ВЫВОДЫ: в 2013-2014 г. в экономике США:

Сжатие денежной массы М1 -96,1 млрд.$. М2 -192,2 млрд.$. Падение продаж TCO на -452,2 млрд.$. Падение спроса GDP на -238,0 млрд.$. Мультипликатор 1,904. Рост безработицы -2,187 млн.чел. ЗП (Wage) -106,5 млрд.$. Compensation -132,1 млрд.$.

Модель расчета изменения ВВП по основным векторам: потребительские расходы (PCE), валовые инвестиции (GPFI), запасы (CBI), экспорт/импорт (Ex/Im), а также правительственные расходы и инвестиции (Gov), представлена в таблице 7.

Таблица 7. Лучший сценарий развития кризиса 2013-2014 г. в США. Модель расчета изменения ВВП по основным векторам, млрд.$. Базовый год прогноза - 2011 г.

Как видно из табл. 7, модель расчета изменения интегрального вектора спроса ВВП по основным векторам по среднему сценарию показала следующее:

1. Интегральный вектор по потребительским расходам (PCE) по всем отраслям уменьшится на -169,4 млрд.$.
2. Интегральный вектор по валовым инвестициям (GPFI) по всем отраслям уменьшится на -28,7 млрд.$.
3. Интегральный вектор по запасам (CBI) по всем отраслям уменьшится на -0,6 млрд.$.
4. Интегральный вектор по экспорту (Ex) по всем отраслям уменьшится на -29,5 млрд.$.
5. Интегральный вектор по импорту (Im) по всем отраслям увеличится на 38,5 млрд.$.

6. Интегральный вектор по правительственным расходам и инвестициям (Gov) по всем отраслям уменьшится на -48,3 млрд.$.

Рассмотрим худший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам финансового кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. Базовый год прогноза - 2011 г.

2.7 Расчет худшего сценария развития кризиса/сжатия экономики США в 2013-2014 г. на основе анализа/расчета пяти финансовых пузырей и Закона Дорошко-Самариной. Уточненный Расчет 2012 г. по данным 2011 г. по кризису 2013-2014 г.

Расчеты по худшему сценарию аналогичные расчетам по среднему сценарию. Результаты расчетов по худшему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 г. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. представлены в табл.8.

Таблица 8. Худший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям, млрд.$. Базовый год прогноза - 2011 г.

ВЫВОДЫ: в 2013-2014 гг. в экономике США:

Сжатие денежной массы М1 -138,7 млрд.$. М2 -308,8 млрд.$. Падение продаж TCO на -781,2 млрд.$. Падение спроса GDP на -408,9 млрд.$. Мультипликатор 1,91. Рост безработицы -3,806 млн.чел. ЗП (Wage) -184,2 млрд.$. Compensation -228,6 млрд.$.

Модель расчета изменения ВВП по основным векторам: потребительские расходы (PCE), валовые инвестиции (GPFI), запасы (CBI), экспорт/импорт (Ex/Im), а также правительственные расходы и инвестиции (Gov), представлена в таблице 9.

Таблица 9. Худший сценарий развития кризиса 2013-2014 г. в США. Модель расчета изменения ВВП по основным векторам, млрд.$. Базовый год прогноза - 2011 г.

Как видно из табл. 9, модель расчета изменения интегрального вектора спроса ВВП по основным векторам по худшему сценарию показала следующее:

1. Интегральный вектор по потребительским расходам (PCE) по всем отраслям уменьшится на -291 млрд.$.
2. Интегральный вектор по валовым инвестициям (GPFI) по всем отраслям уменьшится на -49,3 млрд.$.
3. Интегральный вектор по запасам (CBI) по всем отраслям уменьшится на -1 млрд.$.
4. Интегральный вектор по экспорту (Ex) по всем отраслям уменьшится на -50,7 млрд.$.
5. Интегральный вектор по импорту (Im) по всем отраслям увеличится на 66,1 млрд.$.
6. Интегральный вектор по правительственным расходам и инвестициям (Gov) по всем отраслям уменьшится на -83,0 млрд.$.

3 Алгоритм расчета полных затрат межотраслевого баланса США (Input-Output Accounts)

3.1 Теоретические основы межотраслевого баланса, системы национальных счетов экономики 21-го века

В 70-е, 80-е годы прошлого столетия СССР не отставал от США по технологическому уровню производства, а по инновационному показателю "автоматизация производства" СССР опережал США в почти в 4 раза (3,89-3,96)!!!. По производительности труда в промышленности СССР устойчиво опережал США. Удвоение ВВП в СССР происходило каждые 10-15лет (темп прироста ВВП 4,5-7,3%), а в США - лишь за 20-30 лет (темп прироста ВВП 2,5-3,5%). При таких темпах развития СССР к 1995 г. должен был стать мировым лидером.

Рис. 3.1 Динамика развития промышленности СССР и США прогноз на 2000 г.

Рис. 3.2 Динамика развития национального дохода СССР и США прогноз на 2010 г.

Источник: ЦСУ СССР 1981г. Источник: СССР в цифрах, Статистика Российской Империи, СССР и Российской Федерации.

В книге "Моя жизнь, мои достижения" (1921 г.) Г.Форд подчеркивал: "...Бойтесь повышать цены и обирать публику, бойтесь понижать оплату труда - это лучший способ развалить не только свою фирму, но и любое государство, империю..." Высказывание Г.Форда авторы приводят неслучайно. Очень часто от экономистов либеральной школы можно услышать, что бизнесу нужно стремиться к максимизации прибыли, т.е. повышать цены и снижать затраты. При такой политике прибыль будет максимальной.

Правда эта идея либеральных экономистов не согласуется с экономической практикой олигарха Г.Форда. Учитывая, что идеи Г.Форда и маржиналистов противоположны, то следует определить, кто же из них прав.

Опровержение, критику либеральных экономистов сделаем, опираясь на фундаментальные работы русского экономиста В.Дмитриева - основателя современной экономики 20-21-ого веков, всей системы национальных счетов ООН, МОБ.

Не будем слишком требовательно порицать классиков западной классической экономики. Их мировоззрение формировались в среде лоскутной Европы с ее мелкими княжествами и городами-государствами в отличие от масштабности мышления русских ученых. Миропонимание русских исследователей формировалось на громадной территории Российской Империи. Поэтому вполне естественно появление фундаментальных научных направлений: русского космизма, русского циклизма и русской трудовой экономической школы.

В своей работе, написанной в 90-е годы 19-ого века, В.Дмитриев начал анализ состояния учения о зависимости цены от издержек производства с работ классиков W. Petty, A. Turgot и др. При этом он иронично характеризовал "работы" их последователей из либеральных, марксистских школ примечательной фразой:

"..Мы оставляем совершенно в стороне, как не имеющие ничего общего с наукой, все те голословные утверждения относительно законов ценности, которые вещались различными "мыслителями" и не имели за себя других доводов, кроме "авторитета" высказавших их лиц и их так называемых "теорий".

Через столетие ему вторит последователь В.Дмитриева нобелевский лауреат В.Леонтьев о работах либеральных экономистов: "...Работы, теории, модели моих коллег, в т.ч. нобелевских лауреатов по экономике, изящны, но совершенно бесполезны...".

По оценке В.Дмитриева "состояние учения о зависимости цены от издержек производства в момент, непосредственно предшествовавший появлению труда А. Смита" можно описать простейшей формулой:

Цена =
= издержки на заработную плату+
+ издержки на возмещение орудий и материалов+
+ сумма прибыли+
+ рента

Далее В.Дмитриев рассматривает не всю работу А.Смита в отличие от либеральных экономистов, а останавливается только на главном преобразовании А.Смита, что "цена продукта, в конечном счете, сводится только к двум элементам (заработной плате и прибыли)":

Цена продукта = заработная плата + прибыль

И здесь же в своей работе описывает высказывание А.Смита "в конечном счете" в виде разложения в ряд и далее формирует классическую систему линейных уравнений. На следующем этапе, опираясь на временной динамический анализ, В.Дмитриев доказал маржиналистам, что капитал (основные средства) в виду их конечности срока их службы или износа (морального, физического) конечен и легко может быть описан заработной платой. Цитируем:

"Но в таком вычислении и нет надобности: сумма труда, затраченная на производство данного продукта, может быть определена и без подобных исторических экскурсий."

Далее в результате алгебраических, математических преобразований он строит статические и динамические модели полных трудовых затрат, которые являются базой современного межотраслевого баланса и системы национальных счетов ООН. Пока не будем рассматривать модели В.Дмитриева и МОБ, а сначала погрузимся в политэкономический анализ середины 18-ого века и сделаем расчеты на основе главного преобразования А.Смита.

Итак,

Цена продукта = заработная плата + прибыль

Спрос обусловливается ценой, а цена определяется заработной платой и прибылью. По Г.Форду труд определяет эффективность бизнеса на 90%. Т.е. в цене любого продукта заработная плата должна составлять 90%, а доходы собственников, выплаты банкам и т.д. - всего 10%. В современной интерпретации заработная плата трансформировалась в компенсацию, состоящую собственно из заработной платы плюс отчисления в пенсионный, медицинский, социальный фонды.

Сегодняшний процентный уровень отчислений в социальные фонды достаточен для восстановления не только здоровья работников, но и полного инвестирования, восстановления всей экономики ее отраслей, в том числе ЖКХ. Напомним, в СССР единый социальный налог в среднем составлял всего 7%, т.е. он был в 3-5 раз ниже, чем в современной России 21-ого века.

По расчетам авторов реальных собственников не более 1%, а 99% это работающие на собственников домашние хозяйства. По мнению авторов, именно домашние хозяйства определяют спрос, инвестиции на 99%, а собственники на 1%. Хотя в реальном соотношении с учетом оплаты труда домашние хозяйства определяют спрос, инвестиции на 90%, а собственники на 10%.

Решим эту задачу на основе главного преобразования А.Смита.

Итак, по производительности труда СССР устойчиво опережал США. Удвоение ВВП в СССР происходило каждые 10-15лет (темп прироста ВВП 4,5-6,5%), а в США лишь за 20-30 лет (темп прироста ВВП 2,5-3,5%).

1. С момента реформ в РФ заработная плата стала в 10 раз ниже, чем в США.
2. Средняя прибыль американских корпораций составляет не более 10%, как на предприятиях Г.Форда.

Вопрос: Какой уровень цен должен быть в России с учетом условий задачи.

Ответ: Цены в РФ должны быть в 10 раз ниже по отношению к США.

Но согласно Мировому Банку в РФ цены в 2 раза выше, чем в США.

Рис. 3.3 Сравнительной стоимости жизни без учета жилья, % к Нью-Йорку

Источник: http://data.cemi.rssi.ru/isepweb/cosrstzh.asp

Несложно сделать вывод, что в современной России управление на всех уровнях иерархии в 20 раз ниже, чем в США и СССР. Такой разрыв свидетельствует, что управление в РФ на всех уровнях отсутствует или находится на уровне статистической ошибки.

Поэтому следует согласиться с гениальной экономической идеей Г.Форда:

"...Бойтесь повышать цены и обирать публику, бойтесь понижать оплату труда - это лучший способ развалить не только свою фирму, но и любое государство, империю..."

По мнению авторов, при такой экономической политике в РФ подъем экономики страны проблематичен. Она может привести только к развалу экономики, и что еще хуже к расчленению страны.

Сегодняшняя российская либеральная экономическая школа, как и западная находится на уровне развития 19-ого века. По мнению авторов, работы либеральных экономистов и их нобелевских лауреатов по экономике не связаны с объективными экономическими законами. В своих трудах они опираются на либеральные теории экономистов 19-ого века – основоположников либеральной школы Л.Вальраса, К.Менгера, Ф. фон Хайека, которые отвергали трудовую теорию стоимости А.Смита. Так, К.Менгер и представители австрийской школы считали, что сложные общественные явления могут быть объяснены как следствие действий конкретных индивидов. В сочинениях Менгера многие процессы объясняются на примере человека, живущего на необитаемом острове, индивида изолированного от окружающего общества. К.Маркс критиковал их работы и подчеркивал, что "австрийцы населили экономическую теорию своими робинзонами". В своих произведениях Менгер доказывал, что экономические законы должны быть универсальными, а политическая экономия не может описывать и выделять характерные для определённого общества экономические теории. Поэтому представители немецкой исторической школы ставили в вину учению Менгера "атомизм" и "космополитизм". Отрицание Менгером трудовой теории стоимости ставит вопрос, а как же тогда считать затраты на предприятии. Это понял и ярый сторонник либеральной австрийской школы Ф. фон Хайек. При всём своём восторженном отношении Ф. фон Хайек пишет, что теория ценности, предложенная австрийским учёным, не учитывает влияния издержек производства в формировании относительной ценности различных товаров, что делает её неполной. По мнению авторов, учение представителей австрийской школы очень далеко от реальной экономики, поэтому не может быть использовано в практике. Поэтому авторы согласны с В.Леонтьевым, что либеральные теории изящны, но совершенно бесполезны и опасны для применения в реальной экономике.

К слову, в Санкт-Петербурге в июне 2011г. открыт институт права и экономики имени Ф. фон Хайека, в котором учат изящным и бесполезным теориям позапрошлого века. Обучают ли студентов в данном институте математическим методам в экономике, которые первым внедрил в своих трудах Л.Вальрас. По мнению сегодняшних последователей либеральной школы, это является одним из главных достижений австрийской школы. Авторы на сайте института (http://usanovpv.ru/proekt-institut-hayeka/) в лекциях, публикациях преподавателей не нашли даже простейших алгебраических уравнений уровня школы 7-ого класса.

Сегодняшняя Россия является наглядным примером того, как не надо управлять. За 20 лет либеральных реформ полностью уничтожено научное лидерство в мире, разгромлена промышленность, сельское хозяйство, социально-экономическая инфраструктура. Россия за годы "реформ" со второго места в мире по основным социально-экономическим показателям скатилась до уровня слаборазвитых африканских стран.

В.Дмитриев, опираясь на закон трудовой теории стоимости, открыл на основе модели полных трудовых затрат мультипликативный, синергетический эффект, скрытый в теории трудовой стоимости.

Это значит, что если во всех отраслях экономики собственники, олигархи сократят оплату труда на 10%, то они с учетом модели полных затрат по МОБ потеряют 20% объема продаж. Если кто-то в какой-то отрасли или рынке снизит оплату на 10%, то все остальные олигархи потеряют все равно 20%.

Рассмотрим мультипликативный, синергетический эффект МОБ, скрытый в теории трудовой стоимости и открытый В.Дмитриевым на основе модели полных трудовых затрат.

Приведем алгоритм расчета полных затрат межотраслевого баланса МОБ США. Данный алгоритм, расчеты, программное обеспечение разработаны авторами (С.Е.Дорошко, Г.П.Самарина), для быстрого и качественного обучения студентов, аспирантов, специалистов, аналитиков, руководителей предприятий, холдингов, руководителей аналитических, рейтинговых, аудиторских агентств, СМИ, специалистов, аналитиков, руководителей фондовых, страховых компаний, банков... специалистов, аналитиков, руководителей региональных, федеральных властей, министерств.

Для простоты в обучающую модель включены агрегированные отрасли экономики США. Авторские особенности по прогнозированию мировых финансовых, экономических кризисов в данной публикации не включены и не рассматриваются.

3.2 Модели межотраслевого баланса

Излагаемая/предложенная модель (алгоритм), начиная с 1995 г., использовалась авторами (С.Е.Дорошко, Г.П.Самарина), для анализа экономики США, и для расчетов/прогнозирования всех мировых финансовых, экономических кризисов в следующих стандартах:

• В рамках старого (действовал до 1998г.), промышленного стандарта США (SIC - Standard Industrial Classification), расчет велся для более 500 отраслей экономики США.

• В основу МОБ, SIC США положены методики русских, советских экономистов. Поэтому МОБ, SIC США является почти точной копией межотраслевого баланса СССР.

• В рамках современной (действует с 1998г.), системы северо-американского промышленного стандарта США, Канады, Мексики (NAICS - North American Industry Classification System), расчет ведется для более 1000 отраслей экономики США.

• В NAICS учтены все требования методики русских, советских экономистов по МОБ. Американские экономисты с опозданием в 80 лет , осознали фундаментальный принцип советского МОБ "Подобное-Подобным", это потребовало полностью переделать стандарт SIC в модели МОБ США в стандарт NAICS.

• К сожалению, американские экономисты так и не поняли фундаментальный принцип/аксиому модели МОБ — в основу МОБ положена трудовая теория стоимости и модель основателя МОБ В.К.Дмитриева — полных трудовых затрат и технологических коэффициентов (человеческий капитал).

Следующий математический пример иллюстрирует расчет таблиц полных затрат. Чтобы описание было простым, предположим, что рассматривается симметричная таблица, в которой исследуются только предприятия отраслей, т.е. они производят только один вид продукции, работ, услуг, а не множество. Далее будет показан алгоритм, который обеспечивает расширенную математическую модель, в ней используется все особенности make и use таблиц.

X = Y + F,

где X - выход (output), или валовой выпуск.

Y - конечный спрос или ВВП,

F - входы (inputs), отраслей, или прямые затраты для производства конечного продукта Y.

Чтобы упростить формулу и осуществить алгебраические преобразования, отразим входы отраслей или прямые затраты (F), как долю в валовом объеме реализации (X), т.е. рассчитаем технологические коэффициенты (B):

B = F/X

Эта формула обычно упоминается как прямые, технологические коэффициенты, в матричной форме - как матрица прямых затрат.

Преобразование в терминах F дает:

BX = F

Обратите внимание, данный вывод очевиден, если учесть, что B = F/X, то

BX = F

F/X * X = F

F = F т.к. 1/X*X = 1

Замена F в X = Y + F позволяет представить уравнение в виде:

X = BX + Y

Для того чтобы показать отношения между валовой продукцией и конечным потреблением (конечным спросом), решим матричное уравнение относительно Y:

X-BX= Y

Осуществим алгебраическое преобразование:

(I-B)X = Y

I - единичная матрица, у которой "1" единицы находятся на главной диагонали, во всех остальных ячейках "0".

Для того чтобы решить уравнение для X необходимо разделить обе стороны уравнения на (I-B):

X = (I-B)^-1*Y

На основании полученной матричной зависимости несложно рассчитать, какой должен быть объем реализации Х во всех отраслях экономики, если планируется изменение конечного спроса Y. Т.е. дается расчет полных затрат, как прямых, так и косвенных.

Зависимость (I-B)^-1 позволяет определить всю систему прямых и косвенно-латентных связей всех отраслей экономики.

Исходные данные для расчета полных затрат МОБ представлены двумя таблицами:

1. The Make of Commodities by Industries (I-O definition), - в РФ это таблица известна под названием "Ресурсы товаров и услуг". Внимание: I/C - по строкам промышленность (Industries) по колонкам товар (Commodities)

2. The Use of Commodities by Industries (IO definition), — в РФ это таблица известна под названием "Использование товаров и услуг". Внимание: C/I - по строкам товар (Commodities) по колонкам промышленность (Industries)

Рассмотрим таблицу использования товаров и услуг "The Use of Commodities by Industries".

Отметим, что по i-м строкам таблицы Use дана продукция/товары (Commodities), а по j-м колонкам даны отрасли промышленности (Industries).

Добавленная стоимость (Total Value Added), включает в себя: оплату труда работников, косвенных и др. налогов, а также другую добавленную стоимость (Other value added).

Другая добавленная стоимость (Other value added), состоит из следующих счетов компонентов валового внутреннего дохода: потребление основного капитала (амортизация), чистого процентного дохода, дохода собственников, прибыли корпораций, доходов от аренды, платежей бизнеса, а также субсидий за вычетом текущих платежей государственным предприятиям.

Используя таблицу Use - рассчитаем прямые затраты. Результаты сведем в матрицу B.

Расчет прямых затрат и вычисление матрицы B проводится следующим образом b_ij=F_ij/X_j.

Т.е. рассчитывается доля прямых затрат F_ij в объеме выпуска продукции X_j.

Практически каждый вход (затраты, промежуточный спрос), для каждой отрасли необходимо разделить на выход (валовой выпуск или объем реализации), этой отрасли. Это позволит получить коэффициенты для таблицы прямых затрат (матрица B). В экономике предприятия output это объем продаж.

Прямые затраты F_ij берутся из матрицы Use от строки продукции "Agricultural" до строки продукции "Noncomparable imports". И эти величины делятся на общий объем выпуска "Total Industry Output".

Рассмотрим таблицу "Ресурсы товаров и услуг" "The Make of Commodities by Industries (I-O definition)".

Make таблицы создаются в два этапа. На первом этапе готовится стандартная Make таблица, в которой не выделены вторичные продукты. Т.е. предполагается, что предприятия каждой отрасли выпускают только один вид продукции. Понятно, что в реальной экономике трудно найти узкоспециализированное предприятие, выпускающее только один вид продукции. Поэтому на втором этапе производится поиск всех видов вторичных продуктов, которые выпускают предприятия различных отраслей. Далее производится переопределения вторичных продуктов и перевод их в те отрасли, которые производят эти продукты.

В результате получается итоговая Make таблица, в которой все отрасли выпускают только свой максимально однородный вид продукции.

Отметим, что по i-м строкам таблицы Make даны отрасли промышленности (Industries), а по j-м колонкам дана продукция/товары (Commodities).

Как видно из таблицы Make, по диагонали расположены условно чистые отрасли (Industries). Например, сельское хозяйство — отрасль "Agricultural" производит продукцию/товары "Agricultural".

В тоже время, например, отрасль "Agricultural" кроме того, что она производит условно чистую продукцию на 275649 млн.$, отрасль "Agricultural" также производит продукцию:

• На 1393 млн.$, которую необходимо отнести к продукции "Manufacturing".

• На 487 млн.$, которую необходимо отнести к продукции "Trade".

• На 1727 млн.$, которую необходимо отнести к продукции "Services".

Аналогично происходит и по всем другим отраслям, за исключением отрасли "Construction", которую можно отнести к единственной отрасли, производящую условно чистую продукцию.

Учитывая, что в таблице Make представлены не только условно чистые отрасли (диагональ), то необходимо вычислить корректирующую матрицу W.

Расчет корректирующих затрат и вычисление матрицы W проводится следующим образом w_ij=X_ij/X_j.

Т.е. рассчитывается доля затрат X_ij в объеме выпуска продукции X_j.

Для вычисления матрицы W необходимо разделить каждую строку на входе w_ij=X_ij/X_j на всего товарной продукции (Total Commodity Output), на выходы (output), (матрица Make). Матрица Make используется, чтобы вычислить входы, которые имели обыкновение производить вторичные продукты отраслями, применяя предположение об однородности технологии отраслей.

На следующем этапе необходимо создать первую симметричную матрицу товара (Commodity-by-Commodity). Для этого необходимо прямую матрицу затрат (B), умножить на матрицу преобразования W, т.е. B*W.

Матрица преобразования W используется для того, чтобы преобразовать товар-отрасль (Commodity-by-Industry), таблицы прямых затрат B в симметричную таблицу прямых затрат B*W.

Матрица преобразования W обеспечивает пропорции входов для предприятий различных отраслей, которые необходимы, чтобы произвести первичные и вторичные продукты каждой отраслью.

В результате умножение несимметричной матрицы прямых затрат B вида товар-отрасль (Commodity-by-Industry), на матрицу преобразования W вида отрасль-товар (Industry-by-Commodity), нами, наконец, будет получена симметричная матрица прямых затрат B*W вида товар-товар (Commodity-by-Commodity).

Вычислим симметричную матрицу полных затрат (I-BW)^-1 вида товар-товар (Commodity-by-Commodity). На предыдущем шаге была преобразована несимметричная матрица товар-промышленность (Commodity-by-Industry), прямых затрат (матрица B), в матрицу прямых затрат (матрица BW), симметричного вида товар-товар (Commodity-by-Commodity).

Теперь необходимо из единичной матрицы (см. Matrix I) вычесть матрицу прямых затрат (матрица BW), симметричного вида товар-товар (Commodity-by-Commodity). В результате будет получена матрица I-BW.

Для вычисления симметричной матрицы полных затрат (I-BW)^-1 вида товар-товар (Commodity-by-Commodity), необходимо сделать следующее матричное преобразование:

1/(I-BW) = (I-BW)^-1

Это обратная матрица, чтобы получить таблицу полных затрат Модельтовар-товаром (Commodity-by-Commodity).

Создадим таблицу полных затрат Модельпромышленность-товаром (Industry-by-Commodity). Она может быть вычислена, используя матрицу преобразования (W), и матрицу полных затрат

(I-BW)^-1

вида товар-товар (Commodity-by-Commodity).

Умножая матрицу преобразования (W), на матрицу полных затрат (I-BW)^-1 вида товар-товар (Commodity-by-Commodity), получаем матрицу полных затрат вида промышленность-товар (Industry-by-Commodity), Модельпромышленность-товар (Industry-by-Commodity), в следующем матричном виде:

W*(I-BW)^-1

В результате будет получена матрица W*(I-BW)^-1

Необходимо проверить правильность расчетов всех трех таблиц полных затрат. Каждая таблица полных затрат должна быть умножена на вектор конечного потребления, конечного спроса или ВВП (Y).

Для проверки будем использовать данные конечного спроса или ВВП (Y), (Total Use - GDP)

В таблице Use, конечный спрос или ВВП ( Total Use - GDP - Вектор Y), представлен в виде вектора, состоящего в свою очередь как сумма векторов:

• Personal consumption expenditure.

• Gross private fixed investment.

• Change in business inventories.

• Exports of goods and services.

• Imports of goods and services.

• Government consumption expenditures and gross investment.

Матрица полных затрат товар-товаром (Commodity-by-Commodity), умноженная на вектор конечного потребления, конечного спроса или ВВП (Y), должна равняться полной товарной продукции для каждого производимого товара в экономике:

TCO=(I-BW)^-1Y

TCO – валовой товарный выпуск ("Total Commodity Output – TCO")

Матрица полных затрат промышленность-товар (Industry-by-Commodity), умноженная на вектор конечного потребления, конечного спроса или ВВП (Y), должна равняться полной продукции всех отраслей:

TIO=W(I-BW)^-1Y

TIO – валовой отраслевой выпуск ("Total Industry Output – TIO")

Учитывая, что в результат матричных вычислений валовая продукция всех отраслей (Total Industry Output – TIO), будет получена в виде вектора строки, то для наглядности полученный результат был транспонирован (TIO)' в вектор столбец.

Напомним, что матрица полных затрат товар-товаром (Commodity-by-Commodity), умноженная на вектор конечного потребления, конечного спроса или ВВП (Y), должна равняться полной товарной продукции для каждого производимого товара в экономике:

TCO=(I-BW)^-1Y

3.3 Восемнадцать практических примеров расчета/применения моделей полных затрат МОБ

Ниже даны 18 примеров расчета и анализа (см. 18 таблиц) для всех рассматриваемых 9-ти интегральных отраслей экономики США.

Практически во всех 18 примерах даны ответы:

• Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется рост оплаты труда или снижение цен, т.е. рост реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как увеличение на 10%, т.е. 110%. Наглядно показан мультипликативный эффект РАЗВИТИЯ экономики по всем отраслям.

• Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как уменьшение на 10%, т.е. 90%. Наглядно показан мультипликативный эффект РАЗВАЛА экономики по всем отраслям.

Важнейший вывод для экономики любой страны:

Чем технологичнее/сложнее отрасль тем выше ее затраты, а значит, и ее мультипликатор — ее развитие для экономики страны очень важно, т.к. такие отрасли выступают локомотивами всех отраслей экономики страны. В любой экономике, в том числе в развитых странах локомотивами являются Машиностроение (мультипликатор 2,5-3), Сельское хозяйство (мультипликатор 2,3-2,5) и Строительство (мультипликатор 2,1-2,2). Но никак не Торговля (мультипликатор 1,5-1,6) и не Банки/финансовая система (мультипликатор 1,5-1,6) — они никогда не были основой экономики любой страны. Чтобы понять логику модели МОБ, необходимо рассмотреть отрасль "Agricultural products" и решить элементарную задачку по всем остальным отраслям. Алгоритм решения аналогичен.

Простейший вопрос: Что будет происходить с объемами продаж "Total Commodity Output" во всей экономике, т.е. в нашем примере - во сех 9 отраслях, если поднять оплату труда на 10%, или снизить цены на 10% только в отрасли "Agricultural products"?

Начальные и граничные условия задачи:

1. В других отраслях оплата труда и цены не будут меняться!!!
2. Покупать сельхозрабочие будут продукцию только на предприятиях своей отрасли "Agricultural products".

3. Покупок в других отраслях сельхозрабочие делать не будут!!!

Решение задачи по МОБ:

1. Понятно, что вырастет на 10% спрос или проще ВВП (Total Final Uses) и эта величина роста ВВП в денежном выражении составит Y₂-Y₁=3494 млн.$.
2. Как видно из таблицы, если величина роста ВВП в отрасли "Agricultural products" в денежном выражении составит Y₂-Y₁=3494 млн.$, то это приведет к неизбежному увеличению объема продаж в отрасли "Agricultural products" на величину Х₂-Х₁=4689 млн.$.
3. Важнейший момент модели МОБ: кроме роста объема продаж в отрасли "Agricultural products" на величину Х₂-Х₁=4689 млн.$ произойдет рост объема продаж во всех отраслях. В целом суммарный рост объема продаж во всех отраслях составит 8081 млн.$.
4. Результат: на каждый 1 рубль/$, вложенный в заработную плату сельхозрабочего, принесет олигархам, собственникам, акционерам, персоналу всех отраслей 2,31 руб. в виде роста объемов продаж.

5. Вот почему был прав олигарх Г.Форд: "Бойтесь повышать цены и обирать публику. Бойтесь понижать оплату труда. Это лучший способ разорить не только фирму, но и государство"

Обратную задачу по МОБ несложно решить. Это видно из 18 таблиц расчетов по всем сценариям развития экономики.

Справка для всех таблиц, если не указано иное:

• Сектора – сектора экономики США, классификация по стандарту SIC. Расчет ведется по модели X=(I-BW)^-1Y.
• ΔY% - вектор планируемой динамики роста/падения конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, %.
• ΔX — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах объема продаж (Total Commodity Output) по отраслям, млн.$.
• ΔY - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, млн.$.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как уменьшение на 10%, т.е. 90%. Наглядно показан мультипликативный эффект развала экономики по всем отраслям.

Снижение оплаты труда или рост цен на 10%, т.е. падение ВВП (спроса, инвестиций, доходы правительства...) на - 3494 млн.$, приведет к падению объема продаж во всех отраслях экономики США на - 8082 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 2,313.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется рост оплаты труда или снижение цен, т.е. рост реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как увеличение на 10%, т.е. 110%. Наглядно показан мультипликативный эффект развития экономики по всем отраслям.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как уменьшение на 10%, т.е. 90%. Наглядно показан мультипликативный эффект развала экономики по всем отраслям.

Снижение оплаты труда или рост цен на 10%, т.е. падение ВВП (спроса, инвестиций, доходы правительства...) на -78721 млн.$, приведет к падению объема продаж во всех отраслях экономики США на -164353 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 2,088.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется рост оплаты труда или снижение цен, т.е. рост реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как увеличение на 10%, т.е. 110%. Наглядно показан мультипликативный эффект развития экономики по всем отраслям.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как уменьшение на 10%, т.е. 90%. Наглядно показан мультипликативный эффект развала экономики по всем отраслям.

Снижение оплаты труда или рост цен на 10%, т.е. падение ВВП (спроса, инвестиций, доходы правительства...) на -161152 млн.$, приведет к падению объема продаж во всех отраслях экономики США на -364615 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 2,263.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется рост оплаты труда или снижение цен, т.е. рост реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как увеличение на 10%, т.е. 110%. Наглядно показан мультипликативный эффект развития экономики по всем отраслям.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как уменьшение на 10%, т.е. 90%. Наглядно показан мультипликативный эффект развала экономики по всем отраслям.

Снижение оплаты труда или рост цен на 10%, т.е. падение ВВП (спроса, инвестиций, доходы правительства...) на -58625 млн.$, приведет к падению объема продаж во всех отраслях экономики США на -108790 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 1,856.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется рост оплаты труда или снижение цен, т.е. рост реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как увеличение на 10%, т.е. 110%. Наглядно показан мультипликативный эффект развития экономики по всем отраслям.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как уменьшение на 10%, т.е. 90%. Наглядно показан мультипликативный эффект развала экономики по всем отраслям.

Снижение оплаты труда или рост цен на 10%, т.е. падение ВВП (спроса, инвестиций, доходы правительства...) на -110311 млн.$, приведет к падению объема продаж во всех отраслях экономики США на -176511 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 1,600.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется рост оплаты труда или снижение цен, т.е. рост реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как увеличение на 10%, т.е. 110%. Наглядно показан мультипликативный эффект развития экономики по всем отраслям.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как уменьшение на 10%, т.е. 90%. Наглядно показан мультипликативный эффект развала экономики по всем отраслям.

Снижение оплаты труда или рост цен на 10%, т.е. падение ВВП (спроса, инвестиций, доходы правительства...) на -152072 млн.$, приведет к падению объема продаж во всех отраслях экономики США на -233860 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 1,538.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется рост оплаты труда или снижение цен, т.е. рост реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как увеличение на 10%, т.е. 110%. Наглядно показан мультипликативный эффект развития экономики по всем отраслям.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как уменьшение на 10%, т.е. 90%. Наглядно показан мультипликативный эффект развала экономики по всем отраслям.

Снижение оплаты труда или рост цен на 10%, т.е. падение ВВП (спроса, инвестиций, доходы правительства...) на -221438 млн.$, приведет к падению объема продаж во всех отраслях экономики США на -384941 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 1,738.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется рост оплаты труда или снижение цен, т.е. рост реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как увеличение на 10%, т.е. 110%. Наглядно показан мультипликативный эффект развития экономики по всем отраслям.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как уменьшение на 10%, т.е. 90%. Наглядно показан мультипликативный эффект развала экономики по всем отраслям.

Снижение оплаты труда или рост цен на 10%, т.е. падение ВВП (спроса, инвестиций, доходы правительства...) на -96264 млн.$, приведет к падению объема продаж во всех отраслях экономики США на -111636 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 1,160.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется рост оплаты труда или снижение цен, т.е. рост реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как увеличение на 10%, т.е. 110%. Наглядно показан мультипликативный эффект развития экономики по всем отраслям.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Это показано во всех дальнейших таблицах (выделена каждая отрасль/отрасли), как уменьшение на 10%, т.е. 90%. Наглядно показан мультипликативный эффект развала экономики по всем отраслям.

Рассмотрим итоговый эффект - предполагается снижение оплаты труда или рост цен на 10% во всех отраслях экономики, т.е. падение на -878152 млн.$, приведет к падению объема продаж во всех отраслях экономики США на -1543230 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 1,757.

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется снижение оплаты труда или рост цен, т.е. снижение реального ВВП (GDP). Данный расчет будем вести с учетом портфеля потребления американских домашних хозяйств (Table 2.4.5. Personal Consumption Expenditures by Type of Product). Наглядно показан мультипликативный эффект развала экономики по всем отраслям.

Рассмотрим итоговый эффект - предполагается снижение оплаты труда или рост цен с учетом портфеля потребления американских домашних хозяйств во всех отраслях экономики, т.е. падение на -1388593 млн.$, приведет к падению объема продаж во всех отраслях экономики США на -2717289 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 1,957.

Результаты расчетов/моделирования сжатия экономики с учетом портфеля потребления американских домашних хозяйств:

Что произойдет с валовым выпуском (Total Commodity Output), если планируется увеличение оплаты труда или рост цен, т.е. увеличение реального ВВП (GDP). Данный расчет будем вести с учетом портфеля потребления американских домашних хозяйств (Table 2.4.5. Personal Consumption Expenditures by Type of Product). Наглядно показан мультипликативный эффект развития экономики по всем отраслям.

Рассмотрим итоговый эффект - предполагается снижение оплаты труда или рост цен с учетом портфеля потребления американских домашних хозяйств во всех отраслях экономики, т.е. падение на 1388593 млн.$, приведет к росту объема продаж во всех отраслях экономики США на 2717289 млн.$, масштаб потерь - мультипликатор 1,957.

Результаты расчетов расширения экономики с учетом портфеля потребления американских домашних хозяйств:

3.4 Расчет кризиса/сжатия экономики США в 2008-2009 гг. на основе анализа/расчета трех финансовых пузырей и Закона Дорошко-Самариной

Уточненный Расчет 2007 г. по данным 2006 г. по Кризису 2008-2009 г.

Прогнозируемое падение объема продаж по основным отраслям, стандарт NAICS:

Результаты расчетов суммарных потерь экономики США в 2008-2009 г. по отраслям по первой и второй фазам ипотечного кризиса, перерастающего в экономический кризис даны в табл.1.

Таблица 1. Прогноз суммарных потерь экономики США в 2008-2009 г. по отраслям по первой и второй фазам ипотечного кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. Базовый год - 2006 г.

Справка:

ΔY% - вектор планируемой динамики роста/падения конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, %

ΔX — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах объема продаж (Total Commodity Output) по отраслям, млрд.$.

ΔY - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах конечного спроса (Total Final Uses (GDP) по отраслям, млрд.$.

ΔL — вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах удельных прямых затрат труда по отраслям , тыс.чел.

ΔW - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах оплаты труда (Wage and Salary Accruals by Industry) по отраслям, млрд.$.

ΔComp - вектор планируемого роста/падения в абсолютных величинах показателя компенсация (Compensation of Employees by Industry) по отраслям, млрд.$.

1. Для расчета спада конечного спроса (Total Final Uses (GDP) в экономике США в 2008-2009г. необходимо умножить вектор Y1 на вектор роста/падения конечного спроса ΔY(%) в процентах - по каждой отрасли в векторной форме можно представить:

Y2=Y1*ΔY(%)

Уточним, что для упрощения в данном прогнозе исходный конечный спрос Y1 был определен на уровне 2006г. Для корректного расчета необходимо было бы использовать вектор падения конечного спроса % по каждой отрасли за 2007г., но эти данные традиционно публикуются с опозданием в 8 месяцев (2/08/2008).

2. Для расчета спада/роста объема продаж Total Commodity Output (ТСО) в экономике США в 2008-2009г. необходимо умножить матрицу полных затрат (I-BW)^-1 на вектор падения конечного спроса по каждой отрасли Y2 в векторной форме можно представить:

Total Commodity Output: X2=(I-BW)^-1Y2

Для Total Industry Output (ТIО) необходимо умножить матрицу полных затрат W(I-BW)^-1 на вектор падения конечного спроса по каждой отрасли Y2 в векторной форме можно представить:

Total Industry Output: X2=W(I-BW)^-1Y2

3. Для расчета роста/падения безработицы в экономике США в 2008-2009г. необходимо учесть данные по численности (Per - Persons) - берутся из Table 6.8D. Persons Engaged in Production by Industry и рассчитать удельные прямые затраты труда – L (доля численности занятых - Persons Engaged в объеме продаж каждой отрасли), т.е. вектор L=Per/Х1 умножить на вектор прогнозируемого объема продаж в 2008-2009г. (Total Commodity Output (ТСО): ΔX=(X2-X1). Для получения вектора изменения затрат труда ΔL в каждой отрасли этого достаточно умножить вектор удельных затрат труда L в каждой отрасли на вектор прогнозируемых изменений валового выпуска ΔХ для каждой отрасли:

ΔL=Per/Х1*(X2-X1)=LΔX

4. Для расчета изменения потерь по оплате труда (W - Wage) в экономике США в 2008-2009г. необходимо умножить вектор удельных прямых затрат труда – L, в нашем случае роста безработицы на величину ЗП в каждой отрасли - вектор W (Table 6.3D. Wage and Salary Accruals by Industry) поделенный на вектор Per (Table 6.8D. Persons Engaged in Production by Industry). В векторной форме можно представить:

ΔW=ΔL*W/Per

Уточним, что, для упрощения, в данном прогнозе исходный вектор W и Per был определен на уровне 2006г. Для корректного расчета необходимо было бы использовать вектор W (Table 6.3D. Wage and Salary Accruals by Industry) по каждой отрасли за 2007г., но эти данные традиционно публикуются с опозданием в 8 месяцев (2/08/2008).

5. Для расчета потерь по компенсации (Comp - Compensation) в экономике США в 2008-2009г. необходимо умножить вектор удельных прямых затрат труда – L, в нашем случае роста безработицы на величину Компенсации в каждой отрасли - вектор Comp (Table 6.2D. Compensation of Employees by Industry) поделенный на вектор Per (Table 6.8D. Persons Engaged in Production by Industry). В векторной форме можно представить:

ΔComp=ΔL*Comp/Per

Уточним, что для упрощения в данном прогнозе исходный вектор Comp был определен на уровне 2006г. Для корректного расчета необходимо было бы использовать вектор Comp (Table 6.2D. Compensation of Employees by Industry), вектор Per (Table 6.8D. Persons Engaged in Production by Industry) по каждой отрасли за 2007г., но эти данные традиционно публикуются с опозданием в 8 месяцев (2/08/2008).

Для расчета изменения денежных агрегатов М1, М2 воспользуемся исследованиями О.Чадаева. Динамика доли денежного агрегата М2, М1 (млрд.долл.США) по отношению к ВВП (GDP, млрд.долл.США) за период 1986-2005 г.

Изменение денежного агрегата М1 составит:

M1 = 2,3417*GDP^0,6787 = 2,3417*(801)^0,6787 = -219

Изменение денежного агрегата М2 составит:

M2 = 1,5932*GDP^0,8759 = 1,5932*(801)^0,8759 = -556

3.5 Расчет кризиса/сжатия экономики США в 2008-2009 г. на основе анализа/расчета трех финансовых пузырей и Закона Дорошко-Самариной

Уточненный Расчет 2007 г. по данным 2006 г. по Кризису 2008-2009 г.

1. Фондовый финансовый пузырь (запуск – 1990-1994г., максимумы: 07/2000, 07/2007г.). Прогноз: снижение конечного спроса (GDP) на 1,5%.
2. Нефтяной пузырь (запуск – 2007г., максимум 2008г.). Среднее энергопотребление в экономике в 1996-2006г. 1,7%-2% от ТСО (Total Commodity Output). Прогноз: снижение конечного спроса (GDP) на 1,5%. С учетом среднего портфеля потребления американского домашнего хозяйства TCO=2*GDP, где 2 — средний мультипликатор потребления американского домашнего хозяйства
3. Прогноз: Фондовый и Нефтяной пузыри приведут к падению спроса GDP во всех отраслях экономики до 97%.

4. Ипотечный финансовый пузырь (запуск – 1999г., максимум 2006-2007г.). Использованы две интегральные оценки:

• Оценка в относительных индексных величинах HPI-WPI – величина пузыря лежит в диапазоне 31% (2007г.) -53% (2006г.) или в среднем 42%. Прогноз: спад спроса на 21%

• Оценка в абсолютных величинах GDP & Fixed Assets (бизнеса, домашних хозяйств) – величина пузыря в 2006-2007г.оценена в среднем 42%. Прогноз: спад спроса на 21%

5. Прогноз: Фондовый, Нефтяной и Ипотечный пузыри приведут к падению спроса GDP в отрасли "Construction" до 79% (безработица –1811тыс.чел), "Manufacturing" до 88% (безработица –1439 тыс.чел), "Wholesale trade" (безработица –391 тыс.чел) и "Retail trade" (безработица –886 тыс.чел) до 95%.

Выводы на 2008-2009 г. для экономики США:

Сжатие денежной массы М1 -219 млрд.$. М2 -556 млрд.$. Падение продаж TCO на -1592 млрд.$. Падение спроса GDP на -801 млрд.$. Мультипликатор 1,989. Рост безработицы -8,342 млн.чел. ЗП (Wage) -362 млрд.$. Compensation -443 млрд.$.

4 Кто создает деньги в государстве

Любая инвестиционная политика, не говоря уже о спросе и предложении, обязательно сопровождается движением денежных потоков в той или иной форме. Экономика также как любой биологический объект требует наличия совершенной кровеносной системы. Это со всей очевидностью вытекает из модели кругооборота и уравнения обмена. Выше было доказано, что спрос и предложение, инвестиционный потенциал общества формирует домашнее хозяйство, его внутренняя и внешняя мотивация.

На вопрос кто создает деньги в государстве?

Можно услышать ответ, что в разных государствах это делают разные ведомства: казначейство, Минфин, Центральный банк, коммерческие банки... Ответ вроде бы верен, если говорить, кто печатает деньги, но это следствие, а не первопричина или первичный фактор.

Поэтому еще раз уточним вопрос: кто определяет - сколько нужно денег в государстве, а, значит, кто создает деньги в государстве!?

По мнению авторов - ответ прост это домашние хозяйства, а те, кто печатают деньги лишь исполнители или статисты, хорошие или плохие!? Разберемся с этим важнейшим вопросом/проблемой.

4.1 Как домашние хозяйства определяют/формируют размер денежной массы в государстве

Существует миф, что деньги в государстве создают банки, правительство.

На самом деле, как утверждают авторы, деньги в государстве создаются благодаря внутренней и внешней мотивации работающего домашнего хозяйства. Именно они создают депозитные, кредитные портфели банков и все активы финансовой системы, тем самым, генерируя денежную массу и все ее агрегаты — М0-М2 в государстве, но не Центральный Банк и банковское сообщество — они лишь профессиональные или чаще непрофессиональные статисты.

Поясним этот принципиальный момент, кто на самом деле формирует денежную массу в государстве на простом примере, который никак не могут понять наши либеральные мифотворцы виртуальной экономики.

Далее будем использовать наш прогноз/расчета безработицы 2006-2007г. при прогнозе финансового/экономического кризиса 2008-2010г.

4.2 Прогноз расчета изменения денежной массы в 2008-2009гг. по данным 2006-2007гг

Согласно прогнозам авторов (2006-2007г.) кризис 2008-2009г. Должен был развиваться в два этапа. В 2008 г. должна была пройти 1 фаза — финансовый кризис, который неизбежно перерастет в экономический кризис в 4-м квартале 2008г. в фазу экономического кризиса. Расчет фаз кризиса 2008-2009г. был сделан в два этапа:

1 Этап. Фаза финансового кризиса, 2008г. Прогноз масштабов потерь экономики США по отраслям на первой фазе ипотечного кризиса. Расчет сделан в октябре 2007г. Авторы прогнозировали увеличение безработицы в США на первом этапе финансового кризиса в 2008г. в целом экономике США в размере 3652.2 тыс.чел. безработных.

2 Этап. Фаза экономического кризиса конец 2008г. и далее. Как видно из табл. 1. (Прогноз суммарных потерь экономики США в 2008-2009 г. по отраслям по первой и второй фазам ипотечного кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. Базовый год - 2006 г.), авторы прогнозировали/рассчитали увеличение безработицы в США на первом и втором этапе финансово-экономического кризиса 2008-2009г. в целом по экономике США в размере 8342 тыс.чел. безработных, в отраслевом разрезе см. табл. 1., объемы спада экономики США по отраслям смотрим там же. В целом падение объемов продаж должно составить 1592 млрд.долл.США., падение спроса или ВВП (GDP) должно составить 801 млрд.долл.США.

Итак, безработица у нас есть - 8342 тыс.чел. безработных, есть также контрольные для расчетов показатели - прогнозируемое падение объемов продаж, которое в 2008г. должно составить 759.3 млрд.долл.США в 2009 г. прогнозируется в размере 1592 млрд.долл.США., падение спроса или ВВП (GDP) должно составить 801 млрд.долл.США. Осталось элементарное на основании прогнозируемого роста безработицы рассчитать денежную массу: агрегат М1 (собственно наличные деньги, чеки), и агрегат М2 (наличные деньги, депозиты и прочее). В расчете учтена средняя заработная плата по каждой отрасли, и сколько конкретно будет уволено в каждой отрасли, как это показано см. табл. 1.

Это позволит нам получить точные данные и ответить на вопрос, на сколько сожмется денежная масса агрегата М1, М2.

Для расчета изменения денежных агрегатов М1, М2 воспользуемся исследованиями О.Чадаева. Динамика доли денежного агрегата М2, М1 (млрд.долл.США) по отношению к ВВП (GDP, млрд.долл.США) за период 1986-2005 г. в США составили:

Изменение денежного агрегата М1 составит:

M1=2,3417*GDP^0,6787 = 2,3417*(801)^0,6787 = -219

Изменение денежного агрегата М2 составит:

M2=1,5932*GDP^0,8759 = 1,5932*(801)^0,8759 = -556

К середине 2009г. согласно расчетам авторов безработица увеличится на 8342 тыс.чел., в результате весь уволенный персонал в различных отраслях в течение 2009г. не получит наличными деньгами сумму 411 млрд.долл.США (51% от ВВП), компенсационные потери составят 505 млрд.долл.США (63% от ВВП).

Вопрос к нашим оппонентам - либеральным мифотворцам от экономики и прочим маржиналистам, монетаристам, кейнсианцам, что это за сумма в 411 млрд.долл.США в виде наличных денег, или компенсационные потери в размере 505 млрд.долл.США? Ответ очевиден - это и есть элементы агрегата М1, М2.

Так, кто определяет денежную массу, агрегаты М1, М2 в государстве: домашние хозяйства или центральный банк, банки, правительство?

Ответ очевиден - работающие домашние хозяйства, но никак не центральный банк, банки, правительство — они лишь статисты в экономике, хорошо, а чаще плохо делающие расчеты денежной массы.

Лучшим доказательством плохих расчетов/прогнозов этих западных статистов является тот факт, что они умудрились за период 1900-2010гг. запустить, а затем пропустить все 28 мировых финансовых и экономических кризисов. В 2013-2014 гг. они, как всегда, пропустят еще два очередных мировых кризиса - финансовый и экономический.

5 Солнце и мировые финансовые/экономические кризисы за период 1800-2014г.

Рассмотрим важнейший экзогенный фактор влияние космоса, солнца на мировые финансовые/экономические кризисы за период 1800-2014гг.

Авторский прогноз и анализ за период 1700-2062 гг. дан на рис. 1.

В расчетах авторы опираются на следующие рассчитанные спектральные данные (см. рис. 2.)

По нашему мнению, следует выбирать и корректировать солнечную активность с учетом не столетнего цикла, а периода 98,67 лет и с учетом данных по 10-летнему, 8-летнему, 5-летнему (как показано на спектре см. рис. 2) спектральным составляющим и по ним корректировать прогнозы. При этом естественно учитывать 493,3-летний цикл, а не как принято 500-летний цикл. Очень интересно получается, если привязать исторические данные по развалу Римской империи, чумной активности и т.д. к циклам солнечной активности естественно в контексте циклов похолодания и потепления на Земле. По нашему мнению, наш прогноз очередного пика солнечной активности на 2013-2014 г. более верен, чем прогноз на "знаменитый" 2012 г.

Рис. 1. Солнечные циклы 1700-1993 г. Прогноз авторов на 1994-2070 г.

Очередной мировой финансовый кризис следует ожидать также в 2013-2014 г. Данный кризис будет проходить на фоне 5 финансовых пирамид, и очевидного банкротства G-7, в т.ч. США и Европы. Государственный долг, долг фирм и домашних хозяйств в большинстве стран запада достигает почти 300% от ВВП. Возможны также веерные отключения энергосистем в различных регионах мира.

Рис. 2. Спектр солнечной активности.

По нашему мнению, следует более активно использовать микро, макро биологические объекты при прогнозе солнечной активности и возобновить работы, проведенные Чижевским-Вельховера в 20-30г. 20-ого века. Если результаты по использованию чумных бактерий для прогноза солнечной активности верны, то следует расширить эти работы и с другими биологическими объектами, в т.ч. менее опасными. Ведь биологические объекты адаптировались к солнечной активности миллионы лет и можно с высокой вероятностью утверждать, что многие из них способны реагировать задолго до всплесков солнечной активности, в том числе и появления солнечных пятен. Экономический эффект, благодаря точности прогнозов от этих экспериментов, должен превзойти все затраты космических центров мира. Такие исследования помогли бы и в наших прогностических экономических моделях. Нобелевский лауреат С. Кузнец и другие экономисты в 30-х годах прошлого столетия не нашли корреляции между валовым внутренним продуктом и солнечной активностью. Причина одна: они не учитывали в своих исследованиях воздействие солнечной активности на психику человека в лице первых лиц государств и их команд. Кроме этого, они не учитывали в своих исследованиях изменения природных, климатических и тысячи социально-экономических факторов. Пришло время активно развивать идеи нашего коллектива о Солнечной Экономике, который преуспел не только в расчетах солнечной активности, но и в точных прогнозах последних четырех финансовых и экономических кризисах. Солнечная Экономика - это реальность, достаточно вспомнить работы И.Ньютона, А.Чижевского, Н.Кондратьева, С.Кузнеца, В.Вернадского, М.Келдыша, В.Купецкого и многих других уважаемых исследователей.

Перейдем к исследованиям, согласно которым авторы впервые установили зависимость экзогенного влияния солнечных циклов на мировые экономические кризисы через механизмы изменения климата, ветровых, температурных и т.д. климатических полей. Это в свою очередь вызывает локальные похолодания (рост энергозатрат, мультипликатор отрасли по МОБ 1,9-2), неурожайность (голод, рост цен на продовольствие, мультипликатор отрасли по МОБ 2,2-2,3), рост заболеваемости, в т.ч. по Чижевскому пандемий (рост цен на лекарственные, фармацевтические препараты, мультипликатор отрасли по МОБ 2,4-2,6).

Все предыдущие исследователи, в т.ч. и авторы до 1995г. не могли получить корректные результаты только по той причине, что в расчетах пытались увязывать локальные кризисные процессы в отдельно взятой стране. Например, нобелевский лауреат С.Кузнец (русский эмигрант, Харьковская экономическая школа), вдохновленный работами А.Чижевского пытался увязывать ВВП США и солнечные циклы, но устойчивой корреляционной зависимости им так и не было обнаружено, т.к. рассматривался локальный регион, а не мировой глобальный кризис. Это очевидно, Солнце светит, греет всю землю, а не только США.

Согласно нашим оценкам/расчетам в период мини/макси солнечной активности с высокой долей вероятности происходит:

• Солнечный минимум: Финансовый Кризис, который перестает в Экономический Кризис.

• Солнечный максимум: только Финансовый Кризис.

Перейдем к анализу.

5.1 Солнце и мировые финансовые/экономические кризисы XIX века

XIX век – кризисы:

• период наполеоновских войн 1800-1814г. - 1800г. (солнечный минимум),
• 1804г. (солнечный максимум),
• 1809-14 (солнечный минимум),
• 1824-25 (солнечный минимум),
• 1836-38 (солнечный максимум),
• 1847-48 (солнечный максимум),
• 1857 (солнечный минимум),
• 1866-67 (солнечный минимум),
• 1872-73 (солнечный максимум),
• 1890-93 (солнечный минимум & максимум).

В период 1800-1899 гг. прошло 11 Финансовых и 6 Финансово-Экономических Мировых Кризисов. Всего за 100 лет прошло 17 кризисов.

Примечание: колонка "Ошибка" – отражает величину несовпадения солнечного максимума/минимума с периодом мирового кризиса. "0" полное совпадение, "1" полное не совпадение, "0,5" – частичное совпадение.

Сильная магнитная буря случилась осенью 1859 г. (солненый максимум). Протонный ливень солнечной бури 1859 г. уменьшил количество озона в земной стратосфере на 5%. Для восстановления озонового слоя потребовалось четыре года. Цивилизация того времени еще не достигла нынешних технологических высот, удар солнечной бури 1859 г. не сказался серьезным образом на повседневной жизни. Если бы такая вспышка произошла в наши дни, то разрушений было бы гораздо больше: выведенные из строя космические спутники, сбой радиосвязи,..., отключение электричества на целых континентах, для восстановления которых потребовались бы месяцы.

5.2 Солнце и мировые финансовые/экономические кризисы XX века

XX век – кризисы: до Первой мировой войны были отмечены следующие кризисы:

• Кризис 1900—1901г. (солнечный минимум).
• Кризис 1907 г. (солнечный максимум).
• Предкризисное состояние 1913—1914г. (солнечный минимум). 25/12/2013 г. в США действует Акт ФРС.

В межвоенный период имели место три крупных кризиса общего перепроизводства:

• 1920—1921 гг. (солнечный минимум),
• 1929—1933 гг. (солнечный максимум & минимум) фаза делительного кризиса,
• 1937—1938 гг. (солнечный максимум).

В период после Второй мировой войны экономические кризисы проходили в:

• 1948-1949(солнечный максимум),
• 1953-1954(солнечный минимум),
• 1957-1958 (солнечный максимум),
• 1960-1961(солнечный минимум),
• 1969-1970(солнечный максимум),
• 1973-1975(солнечный минимум),
• 1979-1982(солнечный максимум),
• 1985-1987(солнечный минимум),
• 1990-1992(солнечный максимум),
• 1995-1996(солнечный минимум).

В период 1900-2000 гг. прошло 17 Финансовых и 9 Финансово-Экономических Мировых Кризисов. Всего за 100 лет прошло 26 кризисов.

Примечание: колонка "Ошибка" – отражает величину не совпадения солнечного максимума/минимума с периодом мирового кризиса. "0" полное совпадение, "1" полное не совпадение, "0,5" – частичное совпадение.

5.3 Солнце и мировые финансовые/экономические кризисы XXI века

XXI век – кризисы:

• 2001-2002(солнечный максимум),
• 2008-2009 гг. (солнечный минимум) фаза делительного кризиса.

В период 2000-2012 гг. прошло 2 Финансовых и 1 Финансово-Экономических Мировых Кризисов. Всего за 12 лет прошло 3 кризисов.

Примечание: колонка "Ошибка" – отражает величину не совпадения солнечного максимума/минимума с периодом мирового кризиса. "0" полное совпадение, "1" полное не совпадение, "0,5" – частичное совпадение.

В период 1900-2012г. прошло 19 Финансовых и 10 Финансово-Экономических Мировых Кризисов. Всего за 110 лет прошло 29 кризисов. Вероятность прогноза 91,4%. Ошибка по 2-3 кризисам - все они наблюдаются при переходе в Минимум.

Согласно нашим оценкам в период мини/макси солнечной активности с высокой долей вероятности происходит:

• Солнечный минимум: Финансовый Кризис, который перестает в Экономический Кризис.

• Солнечный максимум: только Финансовый Кризис.

Следующий кризис в 2013-2014 г. (солнечный максимум).

Далее прогнозируемые авторами кризисы:

2019 (солнечный минимум) – финансово-экономический кризис.

2023 (солнечный максимум) – финансовый кризис.

2026-29 (солнечный минимум) – финансово-экономический кризис.

6 Эффективный геополитический, геоэкономический алгоритм действий

Итог проведенных исследований, полученных результатов, привел авторов к "неожиданным" выводам: