Методологические аспекты исследования ресурсного потенциала пенсионного обеспечения как объекта моделирования и прогнозирования
- Авторы: Вафин Э.Я.1, Киселев С.2
-
Учреждения:
- Отделение пенсионного и социального страхования Российской Федерации по Республике Татарстан
- ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технологический университет»,
- Выпуск: № 9 (2023)
- Страницы: 69-83
- Раздел: Статьи
- URL: https://ogarev-online.ru/0207-3676/article/view/140970
- DOI: https://doi.org/10.31857/S020736760024872-8
- ID: 140970
Открытый доступ
Доступ предоставлен
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 ТатарстанРоссийская Федерация, Казань
Сергей Киселев
ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технологический университет»,Российская Федерация, Казань
Список литературы
- Скрипченко Т.Л. Оценка экономического потенциала организаций потребительской кооперации // Вестник БУПК. 2009. № 4(32). С. 314.
- 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.
- Седова М.Л. Сбалансированность бюджета пенсионного фонда России и проблемы финансовой устойчивости пенсионной системы // Известия СПбГЭУ. 2018. № 5(113). С. 70.
- Селиванов А.И. Методологические платформы и методы стратегического прогнозирования: Мировой опыт и российский потенциал // Власть. 2021. № 1. С.280–281.
- Общие признаки и свойства моделей \ Центр превосходства «Автоматизированные системы управления и промышленная безопасность» / URL: http: //www.automationlab.ru/index. С. 1–2.
- Тодорцев Ю.К. Числовые методы и моделирование на ЭВМ // Изд-во Одесского национального политехнического университета. 2008. С. 5.
- 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.
- Моделирование сложных вероятностных систем / Коллектив авторов. Научный редактор В.А. Морозова // Екатеринбург: УРФУ. 2011. С. 8.
- 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.
- Социальное прогнозирование и моделирование / Под ред. В.М. Сафроновой // М.:МГСУ. 1999. С. 249–250.
- Рудакова Р.П. Методологические основы социально-экономического прогнозирования / Вестник Ленинградского государственного университета им. А. С. Пушкина. 2010. Т. 6. № 2. С. 5–15.
- Парсаданов Г.А. Прогнозирование национальной экономики / Г.А. Парсаданов, В.В. Егоров // М.: Изд-во «Высшая школа». 2002. С. 49.
- Прядехо А.А. Прогнозирование как компонент познавательных способностей /А.А. Прядехо, А.Н. Прядехо // Вестник Брянского государственного университета. 2014. № 1. С. 80.
