Однородность потребительской корзины и динамики инфляции в разрезе регионов

Однородность потребительской корзины и динамики инфляции в разрезе регионов

Автор: Ощепков И.А., Ишмурзина В.В., Габов М.А.

Журнал: Вестник Пермского университета. Серия: Экономика @economics-psu

Рубрика: Региональная и отраслевая экономика

Статья в выпуске: 2 т.19, 2024 года.

Бесплатный доступ

Введение. Одним из факторов, который может влиять на эффективность денежно-кредитной политики центральных банков, направленной на таргетирование инфляции, является региональная разнородность.

Волатильность инфляции, закон энгеля, инфляция, кластерный анализ, ключевая ставка, метод k-средних, неоднородность, потребительская корзина, продовольственные товары, расходы домохозяйств, региональный экономический анализ

Короткий адрес: https://sciup.org/147246914

IDR: 147246914   |   DOI: 10.17072/1994-9960-2024-2-186-205

Список литературы Однородность потребительской корзины и динамики инфляции в разрезе регионов

  • Станишевская С. П., Губанов Д. А. К вопросу о российской потребительской корзине // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2012. № 2 (13). С. 91-98. EDN OYZMGX
  • Shin J., Choi J. Y., Lee D. Model for studying commodity bundling with a focus on consumer preference: Evidence from the Korean telecommunications market // Simulation. 2016. Vol. 92, iss. 44. P. 311-321. DOI 10.1177/0037549716638838
  • Дерюгина Е. Б., Карлова Н. А., Понома-ренко А. А., Цветкова А. Н. Отраслевые и региональные факторы инфляции в России // Серия докладов об экономических исследованиях (Банк России). 2018. № 36. С. 1-33. URL: https://www.cbr.ru/ content/document/file/47509/wp_36.pdf (дата обращения: 12.02.2024).
  • Жемков М. И. Региональные эффекты тар-гетирования инфляции в России: факторы неоднородности и структурные уровни инфляции // Вопросы экономики. 2019. № 9. С. 70-89. DOI 10.32609/0042-8736-2019-9-70-89. EDN XEVUKC
  • Жураковский В. П., Новопашина А. Н., Та-рантаев А. Д. Региональная разнородность эффекта переноса валютного курса на инфляцию // Серия докладов об экономических исследованиях (Банк России). Январь 2021. С. 1-78. URL: https://cbr.ru/content/document/file/118010/wp_dg u_jan.pdf (дата обращения: 12.02.2024).
  • Семитуркин О. Н., Шевелев А. А., Квак-тун М. И. Анализ факторов гетерогенности и оценка структурных уровней инфляции в регионах России // Вопросы экономики. 2021. № 9. С. 51-68. DOI 10.32609/0042-8736-2021-9-51-68. EDN JDRYXO
  • Beck G. W, Hubrich K., Marcellino M. Regional inflation dynamics within and across euro area countries and a comparison with the United States // Economic Policy. 2009. Vol. 24, iss. 57. P. 142-184. DOI 10.1111/j.1468-0327.2009.00214.x
  • Dawber J., Smith P., Tzavidis N., Wurz N., Flower T., Heledd T., Schmid T. Experimental UK Regional Consumer Price Inflation with Model-Based Expenditures Weights // Journal of Official Statistics. 2022. Vol. 38, iss. 1. P. 213-237. DOI 10.2478/jos-2022-0010
  • Kaplan G., Schulhofer-Wohl S. Inflation at the household level // Journal of Monetary Economics. 2017. Vol. 91. P. 19-38. DOI 10.1016/j.jmoneco.2017.08.002
  • Nagayasu J. Heterogeneity and Convergence of Regional Inflation (prices) // Journal of Macroeconomics. 2011. Vol. 33, iss. 4. P. 711-723. DOI 10.1016/j.jmacro.2011.07.002
  • Shikhman V., Muller D. Clustering // Mathematical Foundations of Big Data Analytics. Gabler; Berlin; Heidelberg: Springer, 2021. P. 87-105. DOI 10.1007/978-3-662-62521-7_5
  • Attfield C., Cannon E., Demery R., Duck N. W. Economic Growth and Geography Proximity // Economic Letters. 2000. Vol. 68, iss. 1. P. 109-112. DOI 10.1016/S0165-1765(00)00222-6
  • Hair J. F., Black B., Babin B., Anderson R. E., Tatham R. L. Multivariate data analysis. 6th edition. Pearson, 2010. 761 p.
  • García-Escudero L. A., Gordaliza A., Matrán C., Mayo-Iscar A. A review of robust clustering methods // Advanced in Data Analysis and Classification. 2010. Vol. 4. P. 89-109. DOI 10.1007/s11634-010-0064-5
  • Litvinenko N., Marymbayev O., Shayakhme-tova A., Turdalyuly M. Clusterization by the K-means method when K is unknown // ITM Web of Conferences. 2019. Vol. 24. Article 01013. DOI 10.1051/ itmconf/20192401013
  • Ray S., Turi R. H. Determination of number of clusters in k-means clustering and application in colour image segmentation // 4th International Conference on Advances in Pattern Recognition and Digital Techniques (ICAPRDT'99). New Delhi: Narosa Publishing House, 2000. P. 137-143.
  • Nielsen F. Hierarchical Clustering // Introduction to HPC with MPI for Data Science. Undergraduate Topics in Computer Science. Springer, Cham, 2016. P. 195-211. DOI 10.1007/978-3-319-21903-5_8
  • Махру се Н. Современные тенденции методов интеллектуального анализа данных: метод кластеризации // Московский экономический журнал. 2019. № 6. Ст. 35. DOI 10.24411/2413-046X-2019-16034. EDN ZPTNRR
  • Sharma D., Sachin D. Hybrid clustering algorithm using Ad-density-based spatial clustering of applications with noise // International Journal of Advance Research, Ideas and Innovations in Technology. 2018. Vol. 4, iss. 5. P. 300-306. URL: https://www.ijariit.com/manuscripts/v4i5/V4I5-1263.pdf (дата обращения: 12.02.2024).
  • Ankerst M., Breunig M., Kriegel H., Sander J. OPTICS: Ordering points to identify the clustering structure // Proceedings of the 1999 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD'99). New York, 1999. P. 49-60. DOI 10.1145/304181.304187
  • Миркин Б. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений: обзор: препринт WP7/2011/03. М.: Изд. дом НИУ ВШЭ, 2011. 88 с. URL: https://www.hse.ru/data/2011/05/19/1213868030/ WP7_2011_03f.pdf (дата обращения: 12.02.2024).
  • Шагайда Н. С., Терновский Д. С. Волатильность цен на продовольственные товары в 20212022 гг. в контексте продовольственной безопасности // Вопросы экономики. 2023. № 9. С. 29-46. DOI 10.32609/0042-8736-2023-9-29-46. EDN DEEIRS
  • Roache S. K. What Explains the Rise in Food Price Volatility? // IMF Working Papers. Working Paper No. 2010/129. 29 p. URL: https://www.imf.org/en/ Publications/WP/Issues/2016/12/31 /What-Explains-the-Rise-in-Food-Price-Volatility-23879 (дата обращения: 12.02.2024).
  • Wang L., Duan W., Qu D., Wang S. What matters for global food price volatility? // Empirical Economics. 2018. Vol. 54. P. 1549-1572. DOI 10.1007/s00181-017-1311-9
  • Chavas J.-P., Hummels D., WrightB. D. (Eds) The Economics of Food Price Volatility // NBER Conference Report. Chicago: The University of Chicago Press, 2014. 440 p.
  • Лаврова А. П. Исследование уровня жизни населения // Известия Международной академии аграрного образования. 2020. № 51. С. 69-73. EDN FKUFHO
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp