Методологические аспекты исследования ресурсного потенциала пенсионного обеспечения как объекта моделирования и прогнозирования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматриваются методологические аспекты исследования ресурсного потенциала пенсионного обеспечения в качестве объекта моделирования и прогнозирования. Обосновано положение, что функционирование системы пенсионного обеспечения в сложных политических, социально-экономических и демографических условиях актуализируют потребность использования комплекса методов моделирования и прогнозирования как пенсионных обязательств, так и страховых взносов. Обоснована концептуальная схема методологии прогнозирования ресурсного потенциала государственной системы пенсионного обеспечения и сформулированы методологические принципы прогнозирования потенциала пенсионных ресурсов.

Об авторах

Эдуард Яфасович Вафин

Отделение пенсионного и социального страхования Российской Федерации по Республике Татарстан

Российская Федерация, Казань

Сергей Киселев

ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технологический университет»,

Российская Федерация, Казань

Список литературы

  1. Скрипченко Т.Л. Оценка экономического потенциала организаций потребительской кооперации // Вестник БУПК. 2009. № 4(32). С. 314.
  2. Мартынова Н.А. Ресурсный потенциал организации / Экономика, управление и финансы в ХХI веке: факты, тенденции, прогнозы // Материалы международной научно-практической конференции. 2019. Изд-во Курский институт кооперации(филиал). С. 168.
  3. Седова М.Л. Сбалансированность бюджета пенсионного фонда России и проблемы финансовой устойчивости пенсионной системы // Известия СПбГЭУ. 2018. № 5(113). С. 70.
  4. Селиванов А.И. Методологические платформы и методы стратегического прогнозирования: Мировой опыт и российский потенциал // Власть. 2021. № 1. С.280–281.
  5. Общие признаки и свойства моделей \ Центр превосходства «Автоматизированные системы управления и промышленная безопасность» / URL: http: //www.automationlab.ru/index. С. 1–2.
  6. Тодорцев Ю.К. Числовые методы и моделирование на ЭВМ // Изд-во Одесского национального политехнического университета. 2008. С. 5.
  7. Свойства, признаки, характеристики объектов моделирования // URL:https://www.google.ru/search?ie=UTF-8&q=http%3A%2F%2Flekcion.ru%2Fmodelirovanie_modeli%2FSvoystva_priznaki_harakteristiki_obektov_modelirovaniya.html. С. 3.
  8. Моделирование сложных вероятностных систем / Коллектив авторов. Научный редактор В.А. Морозова // Екатеринбург: УРФУ. 2011. С. 8.
  9. Вильданов Х.С. Методологические особенности социального прогнозирования / Х.С. Вильданов, В.В. Деркач // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия экономика. 2017. № 1 (19). С. 133–134.
  10. Социальное прогнозирование и моделирование / Под ред. В.М. Сафроновой // М.:МГСУ. 1999. С. 249–250.
  11. Рудакова Р.П. Методологические основы социально-экономического прогнозирования / Вестник Ленинградского государственного университета им. А. С. Пушкина. 2010. Т. 6. № 2. С. 5–15.
  12. Парсаданов Г.А. Прогнозирование национальной экономики / Г.А. Парсаданов, В.В. Егоров // М.: Изд-во «Высшая школа». 2002. С. 49.
  13. Прядехо А.А. Прогнозирование как компонент познавательных способностей /А.А. Прядехо, А.Н. Прядехо // Вестник Брянского государственного университета. 2014. № 1. С. 80.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023