Актуальность представленного исследования заключается в существовании целого ряда признаков, наглядно свидетельствующих о том, что мировой экономический кризис, начавшийся в 2020 г., до настоящего времени еще не закончился. Целью представленных исследований является вычленение антироссийских санкций коллективного Запада в качестве самостоятельного индикатора дестабилизации мировой экономической системы, свидетельствующего о кризисном состоянии мировой экономики. Научная новизна полученных результатов заключается в том, что продолжающееся санкционное давление на Россию, рассматриваемое как пилотный проект для вероятного проведения в последующем санкционной войны против Китая (включая возможное силовое столкновение Китая с Тайванем), свидетельствует об отсутствии в системе мирового экономического развития таких решений, которые бы продемонстрировали, что эффект от реализации технологий, связанных с вектором собственного созидания (в первую очередь за счет внедрения технологий нового (шестого) технологического уклада), выше, чем эффект от реализации технологий, связанных с вектором ослабления позиций конкурентов (вплоть до развязывания локальных войн), это дает основание рассматривать интенсивность антироссийских санкции Запада в качестве одного из значимых индикаторов протекания мирового экономического кризиса. Практическая значимость полученных в данном исследовании результатов заключается в возможности их использования при оценках процессов текущего экономического кризиса и прогнозирования перспектив его преодоления.

Долгое время близкие географически страны находились в экономической изоляции друг от друга в силу политических факторов, пренебрегая явными преимуществами взаимного сотрудничества. Однако на протяжении последних двух десятилетий экономическая составляющая стала краеугольным камнем двусторонних отношений. Сотрудничество Камбоджи и Вьетнама динамично развивается и оказывает положительное воздействие на развитие экономик обеих стран. Увеличение двустороннего товарообмена способствует не только удовлетворению потребностей населения, расширению рынка сбыта продукции, но и укреплению экспортного потенциала Камбоджи и Вьетнама на мировом рынке, причем второго за счет первой. Также в последние годы наблюдается рост внутриотраслевой торговли, что свидетельствует о начале вертикальной интеграции с учетом выявленных сравнительных преимуществ. Немаловажную роль играет и реализация Вьетнамом инвестиционных проектов, которые занимают пустующие ниши, создают необходимую инфраструктуру, вносят весомый вклад в социально-экономическое развитие, социальное обеспечение, стимулируют рост бюджетных поступлений, а также создают рабочие места в Камбодже. Вьетнам превратился в одного из важнейших торгово-инвестиционных партнеров Камбоджи, наращивая свое присутствие на соседнем рынке и играя важную роль в развитии страны. Экономика Камбоджи находится на подъеме во многом благодаря развитию в сфере влияния Вьетнама (и конечно, Китая). Тем самым подтверждается теория преимуществ полета «в стае гусей». Вьетнам исторически и ментально склонен помогать Камбодже за счет этого влияния и, видимо, не представляет другой модели отношений. Вместе с тем присутствуют и отрицательные моменты сотрудничества, такие как неравенство торговых и инвестиционных потоков, растущая экономическая зависимость Камбоджи от своего соседа, слабое проявление интеграции. Изучение основных аспектов экономического влияния Вьетнама на Камбоджу становится все более актуальным в последние годы. Вместе с тем вопрос камбоджийско-вьетнамского торгово-инвестиционного взаимодействия малоизучен.

В статье рассмотрены экономические отношения Японии и КНР в 2000–2020 гг. Представлены и проанализированы основные показатели двустороннего товарооборота, его структура, показатели двусторонних прямых иностранных инвестиций Японии и КНР. С применением методов обобщения исследовательских материалов, сравнительного и корреляционного анализа данных, аналитического метода обработки информации дана оценка современного состояния японо-китайских экономических отношений, определены факторы, влияющие на их развитие в течение последних 20 лет. Авторы приходят к выводу, что за рассматриваемый период экономическое сотрудничество Японии и КНР по линиям торговли и инвестиций расширяется и укрепляется, усиливается их экономическая взаимозависимость. В качестве главного фактора развития указывается заинтересованность японских корпораций в ведении деятельности и открытии филиалов на территории КНР. В качестве сдерживающего фактора называется политическая нестабильность в двусторонних японо-китайских взаимоотношениях. Авторы подчеркивают, что в целях дальнейшего успешного и стабильного развития экономического партнерства двум державам необходимо предпринимать конкретные шаги с целью политического сближения и поиска компромисса в спорных вопросах.

В статье рассмотрены тенденции в производстве основных видов сельскохозяйственной продукции в мире на основе анализа прогноза ОЭСР-ФАО на ближайшее десятилетие — 2023–2032 гг. В соответствии с данным прогнозом к 2032 г. мировое производство сельскохозяйственной продукции в стоимостном выражении увеличится на 17%. Усиление роли развивающихся стран в производстве сельскохозяйственной продукции — главная тенденция развития ее мирового производства, в основе которой лежит рост населения, необходимость обеспечения продовольственной безопасности в связи с санкционной политикой западных стран, повлекшей за собой изменение торговых отношений и нарушение логистических цепочек поставок продукции. В соответствии с прогнозом ОЭСР-ФАО страны Азиатско-Тихоокеанского региона, а также Африки обеспечат более 70% роста производства продукции растениеводства. На долю развивающихся стран будет приходиться к концу десятилетия около 60% производства продукции животноводства. Главным фактором роста будет являться повышение урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных на основе интенсификации производства и повышения уровня научно-технологического обеспечения отрасли. В статье также рассмотрены основные тенденции в развитии производства и потребления сельскохозяйственной продукции в России на ближайшее десятилетие и определен уровень самообеспечения основными продовольственными товарами, которого Россия достигнет к 2032 г.

В статье анализируются предпосылки и основные направления Куньмин-Монреальского глобального рамочного соглашения по биоразнообразию, подписанного в декабре 2022 г. на СОР-15. Главная стратегическая цель, заявленная в Рамочном документе, — остановить и обратить вспять убыль биоразнообразия. Для этого предлагается к 2030 г. сохранить в неизменном состоянии 30% мировых ресурсов Земли и 30% океана и внутренних вод. Конкретные задачи касаются главным образом действий правительств, но также частных корпораций и финансовых институтов. Соглашение рассматривается в тесной увязке с общей климатической стратегией и достижением Целей устойчивого развития. Многие конкретные предложения по реализации Рамочной программы по биоразнообразию заимствуют опыт Парижского соглашения по климату 2015 г. В статье дается оценка перспектив реализации Соглашения с учетом позиций основных акторов, а также существующих возможностей и вызовов. Как свидетельствует исследование, большинство стейкхолдеров рассматривают сохранение биоразнообразия и экосистем как объединяющий концепт в отличие, например, от вопроса декарбонизации и достижения нулевых выбросов. Однако и здесь есть свои трудности. Это, в частности, сложность и многогранность сохранения биоразнообразия и экосистем, затрудняющие их количественную оценку и стандартизацию, а также проблема финансирования, особенно в развивающихся странах. В результате автор приходит к выводу, что, несмотря на одобрение и поддержку большинством стейкхолдеров целей, заложенных в Соглашении, его значимость для смягчения глобальных экологических и социально-экономических рисков, практические шаги как со стороны национальных правительств, так и бизнеса, включая финансовые институты, пока невысока. Проблема сохранения биоразнообразия и экосистем рассматривается в качестве приоритетной в основном только в риторике, ей уделяется большое внимание в повестке международных организаций и форумов, а также в дискуссиях экспертов. При этом очевидно, что движение в направлении сохранения экосистем как фактора выживания человечества не имеет альтернативы.

Актуальность исследования заключается в том, что в современных условиях системы искусственного интеллекта все чаще используются для поддержки принятия управленческих решений в отношении формированием стратегии развития организации и других задач. Цель исследования — прогнозирование прибыли кредитной организации с использованием метода Random Forest Regressor для поддержки принятия управленческих решений в условиях цифровой экосистемы. Среди методов в представленной работе использовалась модель глубокого обучения «Случайный лес» (RF — random forest), многофакторная регрессионная модель на основе искусственного интеллекта, а также программа Graphviz. Причем у 7-факторной DL-модели средняя абсолютная ошибка (MAE) составила 13,299, среднеквадратическая ошибка (MSE) достигла 176,889, квадрат среднеквадратической ошибки (RMSE) составил 31289,71832. При этом в 10-факторной модели вышеуказанные параметры имели значения соответственно: 21,95, 20,532 и 421,563024. То есть, если судить по величине (МАЕ), то 7-факторная модель оказалась точнее. Научная новизна состоит в том, что разработана модель машинного обучения на основе метода Deep Learning Random Forest, которая обеспечивает поддержку принятия управленческих решений, позволяя получать надежный прогноз чистой прибыли банка. Решение этой задачи имеет важную практическую значимость. Получено свидетельство Роспатента на программу для ЭВМР № 2023666284 от 28 июля 2023 г. Была выдвинута и доказана гипотеза, что использование системы искусственного интеллекта Random Forest DL позволяет получить прогноз чистой прибыли кредитной организации. В результате исследования были сформулированы выводы. Процессы нарастающей цифровизации стремительно меняют финансовый мир. Важную роль в современных условиях играет использование современных систем искусственного интеллекта для обеспечения поддержки принятия управленческих решений. Разработанная модель машинного обучения на основе метода «Machin Learning случайный лес — Random Forest» позволяет получать прогноз чистой прибыли Сбербанка на следующий год. Среди направлений дальнейших научных исследований следует отметить выявление закономерностей и факторов, влияющих на поведение результативного признака — чистой прибыли коммерческого банка.