Оценка долговой устойчивости субъектов Российской Федерации как управление государственным долгом на региональном уровне

УДК 336.276

ОЦЕНКА ДОЛГОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ СУБЪЕКТОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ КАК УПРАВЛЕНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫМ ДОЛГОМ НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ

© 2016

Курилова Анастасия Александровна, доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой «Финансы и кредит» Кирюшкина Анна Николаевна, преподаватель кафедры «кафедры «Финансы и кредит» Тольяттинский государственный университет

Аннотация. Целью написания данной статьи является рассмотрение долговой устойчивости субъектов Российской Федерации и ее оценка, как элемента управления государственным долгом на региональном уровне. Актуальность темы статьи заключается в следующем: в настоящее время из-за недостатка собственных доходов региональным бюджетам приходится прибегать к использованию долговых инструментов, в частности, осуществлять привлечение бюджетных кредитов и кредитов от кредитных организаций, размещать государственные ценные бумаги и предоставлять гарантии, которые в совокупности образуют государственный долг, тенденция роста которого на региональном уровне наблюдается последние пять лет. Отсутствие существенного улучшения экономической ситуации при увеличивающемся уровне долговой нагрузки субъектов РФ может стать реальной угрозой платежеспособности ряда регионов. В статье авторами для оценки долговой устойчивости бюджетной системы отобраны 3 субъекта РФ: город Москва, Республика Татарстан и Тюменская область. Выявлено, что при расчетах оценочных показателей доминирующую роль играет государственный долг субъекта и его оптимальная структура. От оптимальной структуры государственного долга субъекта зависит наступление критический ситуаций, а также значения оценочных показателей долговой устойчивости региона. Анализ долговой устойчивости субъектов РФ дает возможность оценить эффективность долговой политики, проводимой региональными органами власти. В результате проведения исследования авторы данной статьи выявили ряд факторов путем использования экономико-математических методов корреляционно - регрессионного анализа, которые значительно влияют на значения оценочных показателей долговой устойчивости субъектов РФ: валовый региональный продукт субъекта РФ, налоговые и неналоговые доходы субъекта РФ, расходы на обслуживание государственного долга субъекта РФ, дефицит/профицит бюджета субъекта РФ, годовой объем экспорта товаров и услуг субъекта РФ.

Ключевые слова: долговая устойчивость субъектов РФ, государственный долг, долговая нагрузка регионов, показатели долговой устойчивости субъектов РФ, корреляционно-регрессионная модель оценки показателей долговой устойчивости.

ASSESSMENT OF DEBT SUSTAINABILITY OF SUBJECTS OF THE RUSSIAN FEDERATION AS MANAGING SOVEREIGN DEBT AT THE REGIONAL LEVEL

© 2016

Kurilova Anastasia Alexandrovna, doctor of economical science, associate professor, head of Department «Finance and Credit» Kiryushkina Anna Nikolaevna, lecturer of the chair «Finance and Credit» Togliatti State University

Abstract. The purpose of writing this article is to review the debt sustainability of the Russian Federation and its assessment of how the public debt control at the regional level. The relevance of article topics is as follows: at the moment due to lack of own revenues to regional budgets have to resort to the use of debt instruments, in particular, to carry out the involvement of budget credits and loans from credit institutions, to place government bonds and provide guarantees, which together form public debt growth trend is observed at the regional level in five years. The lack of significant improvement in the economic situation, with increasing level of debt burden of the RF subjects can be a real threat to the solvency of a number of regions. In the article the authors to assess the debt sustainability of the budget system selected 3 subjects of the Russian Federation: Moscow, Tatarstan and Tyumen region. It was revealed that in the calculation of estimated figures of the dominant role played by the state of the subject debt and its optimal structure. From the optimal structure of public debt depends on the subject of attack critical situations, as well as the values of performance indicators of debt sustainability in the region. An analysis of the debt sustainability of the subjects of the Russian Federation makes it possible to assess the effectiveness of the debt policy pursued by the regional authorities. As a result of the study the authors of this article have identified several factors that significantly affect the value of performance indicators of debt sustainability of the RF subjects and were selected with the help of economic and mathematical methods of correlation - regression analysis: gross regional product is the subject of the Russian Federation, tax and non-tax revenues of the RF subject, the costs to service the public debt of the Russian Federation subject, the deficit / surplus of the Russian Federation subject budget, annual exports of goods and services the subject of the Russian Federation.

Keywords: debt sustainability of the RF subjects, public debt, the debt load regions, indicators of debt sustainability of the RF subjects, correlation and regression model assessment of debt sustainability indicators.

В современных условиях посткризисного развития финансово-экономических систем и нестабильных экономических связей вопросы государственного долга субъектов Российской Федерации являются одной из самых важных и острых задач сбалансированности и безопасности экономики регионов. Едва оправившись от финансового кризиса 2008-2009 годов, разбалансиро-вавшего бюджетную систему регионов и повлекшего за собой форсированное наращивание долговой нагрузки, субъекты столкнулись с новыми проблемами, ограничивающими возможности обеспечения положительного бюджетного баланса.

Начиная с 2010 года наблюдается увеличение регионов с дефицитом бюджета. Причина ухудшения ситу-

ации связана с падением налоговых доходов после финансового кризиса 2008 года. Вместе с этим, существенную нагрузку на регионы составили указы Президента Российской Федерации «О мероприятиях по реализации государственной социальной политике», принятых в 2012 году. В основных целях реализации «майских указов» предписывалось увеличение заработной платы работникам бюджетных учреждений, активизация жилищного строительства в регионах. При этом основные расходы по реализации данных указов легли на бюджеты субъектов Федерации. После 2013 года, рекордного по количеству дефицитных регионов и совокупному объему бюджетного дефицита, темпам роста регионального и муниципального долга, в 2014 году регионы столкну-

лись с новыми вызовами макроэкономической среды - снижением доступности кредитных ресурсов, ухудшением кредитных рейтингов, сокращением экономической активности, влекущей за собой снижение уровня налоговых поступлений

В настоящее время наблюдается тенденция роста государственного долга субъектов Российской Федерации. При этом за последние пять лет внутренний долг субъектов РФ вырос практически в 3,5 раза. Повышение уровня долговой нагрузки является существенным риском для исполнения региональных бюджетов при недостатке собственных средств для финансирования необходимых расходов, о чем свидетельствует ежегодное упоминание данной проблемы в Основных направлениях бюджетной политики на финансовый год и плановый период.

Поэтому особый интерес представляет управление государственным долгом. В российской экономической науке вопросы изучения теории государственного долга раскрываются в работах Б.И. Алехина, Ю.Я. Вавилова, C.B. Гарькавого, Ю.А. Данилова, Жигаева, Е.В. Покачаловой, Л.И. Ушвицкого и М.М. Ульянецкого, которые посвящены анализу состава и структуры государственного долга РФ, оценке методов управления им.

В то же время параметры оптимизации структуры государственного долга представлены в современной литературе недостаточно широко. В связи с этим рассмотрим вопросы долговой политики и управления государственным долгом на региональном уровне в разрезе возможностей оптимизации структуры государственного долга и сохранения долговой устойчивости в рамках предельно - допустимых значений. Для этого проведем оценку долговой устойчивости ряда субъектов Российской Федерации и выявим факторы ее определяющие.

Отсутствие существенного улучшения экономической ситуации при увеличивающемся уровне долговой нагрузки субъектов Российской Федерации в настоящее время может стать реальной угрозой платежеспособности ряда регионов [1,2]. В этой связи взвешенный и умеренный подход глав регионов к заимствованиям делает актуальным анализ долговой устойчивости регионов. Мониторинг долговой устойчивости субъекта РФ является частью региональной долговой политики[3,4,5]. В этой связи важен правильный методический подход к оценке долговой устойчивости региона.

Для оценки долговой устойчивости региональной бюджетной системы нами отобраны 5 субъектов Российской Федерации. К отобранным регионам относятся город Москва, Республика Татарстан и Тюменская область. Данные регионы вызывают собой особый интерес, благодаря структурным показателям государственного долга, а также по показателям долговой нагрузки.

Охарактеризуем экономическую обоснованность отбора данных регионов. Город Москва является столицей РФ и регионом, где наблюдается наибольший удельный вес рыночного долга. На данный момент задолженность города Москвы по государственным ценным бумагам составляет 85 565, 4 млн. руб. Это самое высокое значение среди всех регионов Российской Федерации. Также у столицы России есть внешний долг, что не характерно для других субъектов РФ. Вместе с этим у города Москвы последние 5 лет низкие показатели долговой нагрузки, поэтому данный регион представляет собой особый интерес.

В Республике Татарстан наблюдаются значительная задолженность по кредитам привлеченным в бюджет от других бюджетов бюджетной системы. На данный момент задолженность по данному инструменту составляет порядка 90% от всех заимствований. Однако, Республика Татарстан имеет высокие налоговые и неналоговые доходы, а также является одним из немногих регионов, чей индекс налогового потенциала больше единицы. Данный регион имеет большую задолженность, но это незначительно влияет на долговую нагруз-

ку региона.

По данным рейтингового агентства «РИА Рейтинг», Тюменская область уже на протяжении 5 лет входит в число регионов с низкой долговой нагрузкой. Вместе с этим, у региона незначительный уровень государственного долга. Данный регион вызвал интерес тем, что за последний год задолженность региона увеличилась на 218%, и это самый значительный прирост долговых обязательств среди всех регионов. Однако регион сохранил низкую долговую нагрузку за счет собственных доходов и высокой бюджетной обеспеченности.

Рассмотрим показатели долговой устойчивости представленных регионов. В таблице 1 представлены показатели долговой устойчивости города Москва, Республики Татарстан и Тюменской области.

Все показатели долговой устойчивости города Москва находятся в рамках предельных значений установленным Бюджетным кодексом РФ. Структура государственного долга субъекта в основном состоит из долговых ценных бумаг, на рыночные заимствования в разные годы приходилось от 55,14 до 62,10 %. Нисходящую тенденцию имеет показатель «отношение государственного долга субъекта РФ к налоговым и неналоговым доходам субъекта». Это обусловлено, прежде всего тем, что за последние 5 лет Москва сокращает свою государственную задолженность. Тем не менее, это не сжижает проблемы дальнейшей оптимизации структуры государственного долга путем постепенного замещения рыночных заимствований, что в перспективе позволит повысить уровень управляемости долговыми обязательствами.

Значительно хуже выглядят оценочные показатели долговой устойчивости в Республике Татарстан. В условиях финансово-экономического кризиса в связи со снижением доходов бюджета Республика Татарстан стала активно привлекать бюджетные кредиты из федерального бюджета для покрытия бюджетного дефицита, в связи с этим долговая нагрузка на бюджет Республики Татарстан возросла. Тем самым, в структуре государственного долга Республики Татарстан значительный объем задолженности по бюджетным кредитам, удельный вес долгового инструмента составляет порядка 90% от всей задолженности региона. Показатель «государственного долга к налоговым и неналоговым доходам» находится в рамках пороговых значений, однако отличается от предыдущего региона.

Таблица 1 Показатели долговой устойчивости города Москва, Республики Татарстан и Тюменской области

Года Отношение го судар стзен-ного долга субъекта РФ к доходам субъекта, Отношение дарственного долга субъекта РФ к ЕЩ. g % Отношение государственного долга субъекта РФ к доходам субъекта (без учета предоставленных гарантий) Долярасходов на обслуживание государ- долга субъекта РФ в общем объ- доврегио- Отношение государственного долга субъекта РФ к ставляющего казну субъекта РФ, в % Размер доли рыночного долга б структурегос-ударственного долга субъекта РФ, 5%

оюджета. е %

Москва

2011 17,75 3,6 17,11 1,81 1,17 62,10

2012 13,41 2 л 13,21 1,83 1,51 55,14

2013 12,52 1,8 12,52 0,92 1,03 59,12

2014 10,71 m 10,71 1,02 1,06 58,73

2015 9,17 1,09 9,17 1,13 1,12 60,92

Республика Татарстан

2011 78,23 6,29 53,12 0,93 4,84

2012 61,76 5,54 48,49 0,13 5,57

2013 65,45 5,22 61,84 0,25 6,44

2014 61,89 5,12 57,18 0,17 6,25

2015 55,40 5,10 50,15 6,17

Тюменская область

2011 1,03 0,00 0,25 0,00

2012 0,73 0,00 0,34 0,01 0,00

2013 0,74 0,00 0,34 0,01 0,00

2014 0,25 0,00 0,12 0,01 0,00

2015 0,88 0,01 0,21 0,01 0,00

Стоит отметить, что Республика Татарстан не имеет рыночного долга, и на данный момент у региона низкие расходы на обслуживание государственного долга. Несмотря на то, что государственный долг субъекта продолжает расти, Республика Татарстан является инновационным и промышленным регионом, поэтому «показа-

тель государственного долга к ВРП» имеет нисходящую тенденцию.

Значительно лучше выглядят показатели у про-мышленно развитого региона - Тюменской области. Тюменская область на протяжении последних 5 лет имеет одну из самых низких уровней задолженности. В течение 5 лет государственный долг Тюменской области не превышает полутора миллиардов рублей. У региона высокие налоговые и неналоговые доходы, а также высокое значение ВРП. В прошлом году государственный долг Тюменской области продемонстрировал самый большой рост среди всех субъектов страны. Несмотря на это, регион находится в тройке самых благополучных субъектов страны. В структуре государственного долга задействованы два инструмента: бюджетные кредиты и государственные гарантии. На долю бюджетных кредитов приходится 22%, тогда как на долю государственных гарантий приходится 78%. Большинство оценочных показателей отсутствуют, так как их значения не влияют на долговую устойчивость региона.

Таким образом, рассмотренные субъекты Российской Федерации отличаются высокой долговой устойчивостью. Лишь у Республики Татарстан некоторые значения оценочных показателей находятся на среднем и низком уровне. Большинство оценочных показателей находятся в рамках пороговых значений, что говорит о эффективной долговой политике проводимой региональными органами власти. Стоит отметить, что самые низкие показатели долговой устойчивости оказались у Республики Татарстан, однако реструктуризация задолженности по бюджетным кредитам помогла сохранить субъекту значения оценочных показателей на приемлемом уровне. Особое внимание стоит уделить показателю «отношение государственного долга субъекта РФ к стоимости имущества составляющего казну субъекта РФ. У всех регионов высокие оценочные показатели по данному показателю, что говорит о надежной обеспеченности долговых обязательств.

Вместе с этим, предложенный методический подход, основанный на оценочных показателях долговой устойчивости, может не в полной мере оценивать эффективность долговой политики, проводимой региональными органами власти[6,7,8]. Поэтому вполне логичной является дополнение оценочных показателей, в зависимости от увеличения используемых долговых инструментов, а также изменения конъюнктуры рынка долговых обязательств, позволяющих осуществлять более детальный мониторинг взаимосвязанных бюджетных и долговых показателей. Учитывая, что у региональных органов власти есть доступ к широкому кругу долговых инструментов, особенно важным становится учет факторов, влияющих на долговую устойчивость субъекта РФ [9,10,11].

Для того чтобы показатели долговой устойчивости субъекта РФ сохранялись в рамках пороговых значений, целесообразно выявить факторы, которые влияют на долговую устойчивость [12,13,14]. В процессе создания системы критериев, целесообразным является использование экономико-математических методов корреляционно - регрессионного анализа, основанных на выявлении взаимосвязи и динамики между долговой устойчивостью субъекта РФ и различными экономическими показателями.

Однако, долговая устойчивость имеет прямую зависимость с объемом государственного долга субъекта [15,16,17]. В это связи, результирующим фактором будет являться государственный долг субъекта Российской Федерации, так как расчет оценочных показателей долговой устойчивости строится на основе отношения к государственному долгу региона.

Для анализа факторов влияющих на долговую устойчивость субъектов РФ нами выбрана субъекты, которые были проанализированы на долговую устойчивость, а именно: город Москва, Республика Татарстан, Тюменская область. 158

Согласно гипотезе о подверженности долговой устойчивости различным факторам, на наш взгляд, следующие факторы оказывают довольно сильное влияние на долговую устойчивость субъекта РФ: валовый региональный продукт субъекта РФ; налоговые и неналоговые доходы субъекта РФ; расходы на обслуживание государственного долга субъекта РФ; дефицит/профицит бюджета субъекта РФ; годовой объем экспорта товаров и услуг субъекта РФ.

Для нахождения тесноты связи с признаками следует брать довольно широкую выборку по факторным составным элементам. Для построения модели были взяты статистические данные выбранных регионов в период 2010- 2015 гг. Для решения этой задачи применим регрессионный анализ, который дает предсказание одной переменной на основании другой. Выводы результатов анализа и расчет регрессионной статистики представлены в таблице 2.

Из представленного анализа составим уравнение регрессии, которое будет иметь следующий вид:

V = 1.0647 X XI # 0.0283 X Х2 + 1.6724 X ХЗ - 0.7622 X Х4 - 0,1629 X Х5 + 29857.8^

где: Х1- валовый региональный продукт субъекта РФ;

Х2- налоговые и неналоговые доходы субъекта РФ;

Х3- расходы на обслуживание государственного долга субъекта РФ;

Х4- дефицит/профицит бюджета субъекта РФ;

Х5- годовой объем экспорта товаров и услуг субъекта РФ.

Величина коэффициента R-квадрат, называемая также мерой определенности, характеризует качество полученной регрессионной прямой. По результатам анализа значение R-квадрата близко к единице и составляет 0,953, это означает, что построенная модель объясняет практически всю изменчивость соответствующих переменных.

Из данного уравнения определим направления связи между переменными на основании знаков коэффициентов регрессии. Если знак при коэффициенте регрессии - положительный, связь зависимой переменной с независимой будет положительной. В нашем случае знак коэффициента регрессии положительный, следовательно, связь также является положительной [18-22].

Проверим статистическую значимость полученной модели. При проверке значимости модели принято придерживаться следующей последовательности действий [23]:

а) выполнение общей проверки полученного уравнения на пригодность;

б) при положительном результате проводится проверка на значимость каждого коэффициента уравнения регрессии;

в) сравнительная оценка степени влияния каждого из анализируемых факторов.

Таблица 2 - Регрессионный анализ факторов влияющих на долговую устойчивость субъектов РФ

Коэффициенты Стандартная ошибка г-статистика Р-Значение

У-пересеченне 29857,80119 1270,719265 5,4623 0,00360648

Валовый региональный продукт субъекта РФ млн. руб. 1,0647 8,899197 -3,4153 0,02242001

Налоговые и неналоговые доходы субъекта РФ млн.руб. 0,0283 9,399458 -5,3184 0,00181486

Расходы на обслуживание государственного долга с\'6ьекта РФ, млн. руб. 1,6724 2,967341 0,9345 0,39130982

Це фяцнт'пр о фицит бюджета субъекта РФ млн. руб. -0,7622 1,552954 -0,8167 0,45625917

Годовой объем экспорта товароЕ н услуг субъекта РФ. млн. руб. -0,1629 0,934208 -0,4504 0,73792817

Статистическую оценку полученного уравнения принято проводить с использованием F-теста, целью которого является выяснение способности исследуемых факторов объяснять значимую часть колебания функции у. При использовании F - критерия Фишера, критиче-Карельский научный журнал. 2016. Т. 5. № 4

ское значение свободы составило Fкр(0,005; 1;4)=4,17. F- расчетной данной статистики составило 24,78. Следовательно, F расчетное больше F критического, это говорит о том, что уравнение регрессии статистически значимо и коэффициент детерминации отличен от нуля.

Нами проведена проверка на значимость самого уравнения, т.е. существует взаимосвязь между параметром Y и переменными X. Однако нам пока неясно, каково влияние конкретных факторов с Х1 по Х5 на исследуемую функцию Y, то есть действуют ли все пять факторов или только какой-то один из них. Поэтому предстоит определить значимость отдельных коэффициентов регрессии.Проведем оценку качества модели по критериям Стьюдента и Фишера. Расчет фактических значений критериев представлен в таблице 3.

Таблица 3 - Расчет критических значений критерия Стьюдента

Факгор tHaön tKp Значимость

XI 6,44 3,12 Существенна

Х2 2,14 3,12 Несущественна

хз 9,21 3,12 Существенна

Х4 7,15 3,12 Существенна

Х5 4,85 3,12 Существенна

Из рассмотренных данных, представленных в таблице 3, можно сделать вывод, что выбранные факторы для построения регрессионного уравнения существенны, то есть коэффициенты регрессии статистически значимы и отличны от нуля.

Исходя из проведенного корреляционно-регрессионного анализа можно сделать вывод о применимости данной или схожей модели в дальнейших исследованиях данного вопроса [24-27]. Варьируя количество и набор факторов, а также проводя анализ за различные периоды времени можно добиться более точного результата, хотя и существующий результат можно считать приемлемым. По данным регрессионного анализа можно сделать вывод о том, что мы выявили сильное влияние дефицита/ профицита бюджета и расходов на обслуживание государственного долга на долговую устойчивость субъекта РФ, в очередной раз подтвердив, что показатели долговой устойчивости зависят о эффективной долговой политики проводимой региональными органами власти.

Таким образом, для сохранения государственного долга на экономически безопасном уровне, требуется постоянный мониторинг за уровнем государственной задолженности. Сформировавшийся текущий уровень государственного долга субъектов РФ говорит о том, что политика дальнейшего наращивания государственного долга может привести к кардинальному ухудшению долговой устойчивости и увеличению долговой нагрузки. Поэтому, особенно важным становится проведение эффективной долговой политики региональными органами власти. При дальнейшем наращивании государственного долга, долговая устойчивость субъектов не сможет оставаться в пределах параметров, позволяющим надлежащим образом осуществлять обслуживание государственного долга.

Вместе с этим, стоит отметить высокую зависимость региональной экономики от различных факторов влияющих на долговую устойчивость. Своевременная оценка факторов, и поддержание умеренной долговой нагрузки является стратегической задачей региональных органов власти. Поэтому разумная заемная политика субъектов РФ является драйвером для роста возможностей в частном секторе, которая обеспечивает развитие региональной экономики в целом.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Бабич И.В. Формирование долговой политики и управления внутренним долгом субъекта Российской Федерации: диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.10 / Бабич Ирина Владимировна; Саратов,-2012. с.34-37

2. Пахомов С.Б. Управление долгом регионов и муниципалитетов России. Институциональные формы,

механизмы, технологии.// Под ред. Пахомова С.Б.- М.: «ЮНП», - 2009. - с. 21

3. Гарькавый С. М. Механизмы совершенствования методического и организационного обеспечения управления государственным долгом.// Гарькавый С.М.

- Бюджет. - 2008. - № 11. - с. 31-33

4. Козельский В.Н. Влияние долговой нагрузки на состояние и направление развития регионов / Козельский В.Н. // Финансы и кредит. - 2014. - № 8. - с. 46-48.

5. Савинова Е.В. Управление государственным долгом субъектов Российской Федерации // Савинова Е.В./ ФГБОУ ВПО «Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева». - Приволжский научный вестник.

- 2016.-№ 2.- с. 82

6. Солдаткин С.Н. Методологические подходы к оценке качества управления долгом органов власти субъектов Российской Федерации// Солдаткин С.Н./ Теория и практика общественного развития.-2014.-№9.

7. Чернышева Т.Ю. Модели управления государственным долгом // Финансы и кредит. - 2007. - № 24.

- с. 42

8. Основные направления бюджетной политики на 2015 год и плановый период 2016 и 2017 годов. -Официальный сайт Министерства финансов Российской Федерации, 2016.- URL: http://www.minfin.ru /

9. Основные направления бюджетной политики на 2013 год и плановый период 2014 и 2015 годов. -Официальный сайт Министерства финансов Российской Федерации, 2016. - URL: http://www.minfin.ru /

10. Государственный долг субъектов Российской Федерации. - Официальный сайт Министерства финансов Российской Федерации, 2016. - URL: http://www. minfin.ru /

11. Исполнение бюджетов субъектов Российской Федерации. - Официальный сайт Министерства финансов Российской Федерации, 2014. - URL: http://www. minfin.ru /

12. «Методические рекомендации субъектам РФ и муниципальным образованиям по совершенствованию системы управления государственным и муниципальным долгом 2006-2008». - Официальный сайт Министерства финансов Российской Федерации, 2016. -URL: http://www.minfin.ru

13. «Рекомендации по проведению субъектами Российской Федерации ответственной заемной/долговой политики». - Официальный сайт Министерства финансов Российской Федерации, 2016. - URL: http://www. minfin.ru /

14. «Основные направления государственной долговой политики Российской Федерации на 2012-2014гг. -Официальный сайт Министерства финансов Российской Федерации, 2016. - URL: http://www.minfin.ru /

15. «Методические рекомендации органам государственной власти субъектов Российской Федерации по долгосрочному бюджетному планированию» -Официальный сайт Министерства финансов Российской Федерации, 2016. - URL: http://www.minfin.ru /

16. Бюллетень Счетной палаты Российской Федерации «Аудит эффективности долговой политики». - Официальный сайт Счетной палаты РФ, 2016. -URL:http://www.ach.gov.ru/upload/uf/c64/.pdf/

17. Бюджетный Кодекс Российской Федерации от 31.07.1998, №145-ФЗ

18. Коваленко О. Г. Дефиниция понятия денежные потоки // О.Г. Коваленко. - Молодой ученый. - 2009. -№2. - С. 56-60

19. Кузнецов А.А. Сущность значение денежных по-

токов хозяйствующего субъекта на современном этапе развития экономики // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2013. № 4. С. 20-21.

20. Яшина Н.В., Ярыгина Н.А. Актуальные вопросы управления денежными потоками // Вестник НГИЭИ. 2015. № 3 (46). С. 100-104.

21. Гришова И.Ю. Финансовое обеспечение перерабатывающих предприятий в контексте формирования финансовых потоков // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2012. № 1. С. 22-25.

22. Курилова А.А., Осадчикова Е.В. О направлениях инвестиционной деятельности Самарской области // А.А. Курилова, Е.В. Осадчикова. - Финансы России в условиях глобализации: материалы всероссийского круглого стола с международным участием, приуроченного ко «Дню финансиста - 2016». Воронежский экономико-правовой институт. - 2016. - С. 109-114

23. Медведева О.Е., Макшанова Т.В. Преимущества и недостатки создания мегарегулятора на финансовом рынке России // О.Е. Медведева, Т.В. Макшанова // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. - 2013. № 3 (25). - С.353-356

24. Климук В.В., Анаева З.К., Юрина В.С. Методика оценки и анализа динамики устойчивости экономического развития регионов // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2015. № 2. С. 33-36.

25. Белоусова А.А. Ставка рефинансирования как инструмент регулирования экономической устойчивости // Актуальные проблемы экономики и права. 2012. № 1. С. 174-178.

26. Игошин А.Н., Черемухин А.Д. Методика оценки величины человеческого капитала сельскохозяйственных организаций на основе данных годовой бухгалтерской (финансовой) отчетности // Балтийский гуманитарный журнал. 2014. № 4. С. 167-171.

27. Авроров В.А., Ловцева В.В. Об использовании методов прогнозирования развития технических систем // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2014. № 6 (22). С. 32-40.