Author
Abstract
Стремительное усложнение российской финансовой системы неизбежно ведет не только к появлению больших возможностей для развития финансового сектора, выражающихся в открытии новых финансовых учреждений или выводу на рынок новых финансовых продуктов и услуг, но и к большим финансовым рискам для предприятий этой сферы, выражающихся в росте закредитованности населения и снижении уровня доверия к финансовому сектору. В этой связи особую значимость приобретает инструментарий, используемый при принятии управленческих решений о развитии финансового сектора в том или ином регионе. На основе статистических данных о Волгоградской области автором разработана методика первичной оценки привлекательности территории для субъектов бизнеса, отражающая уровень финансовой грамотности населения и использующая данные открытых источников информации. В статье приведено поэтапное описание разработки методики – от теоретического обоснования исходного перечня переменных для анализа до определения уравнения регрессии. Полученная регрессионная модель может быть использована представителями предпринимательской среды при открытии новых финансовых организаций и представителями регионального и муниципального руководства, чьей целью является повышение уровня финансового благосостояния населения. The rapid sophistication of the Russian financial system inevitably leads not only to the emergence of great opportunities for the development of the financial sector, as expressed in the opening of the new financial institutions or new financial products and services, but also a huge financial risks for companies of this sector, as expressed in the increase of population’s debts and the decline of trust in the financial sector. That is why special tools used in making management decisions about the development of the financial sector in a particular region acquires greater significance. On the basis of statistical data over the Volgograd region the author developed the model of initial attractiveness estimation of an area for business entities, reflecting the level of financial literacy and using the data from open sources of information. The article provides a brief introduction to the development of the methodology: from a theoretical substantiation of the original list of variables for analysis up to determine the regression equation. Obtained regression model can be used by entrepreneurs in case of expansion of their financial business to new areas and by regional governance whose aim is to increase the level of financial literacy.
Suggested Citation
Download full text from publisher
More about this item
Keywords
;
;
;
;
;
;
;
;
JEL classification:
- C23 - Mathematical and Quantitative Methods - - Single Equation Models; Single Variables - - - Models with Panel Data; Spatio-temporal Models
- D19 - Microeconomics - - Household Behavior - - - Other
Statistics
Access and download statistics
Corrections
All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:guhrje:2014_4_08. See general information about how to correct material in RePEc.
If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.
We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .
If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.
For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Виталия Маркова (email available below). General contact details of provider: http://socionet.ru/ .
Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through
the various RePEc services.