http://edoc.bseu.by:8080/handle/edoc/114645 2026-11-09T16:17:54Z http://edoc.bseu.by:8080/handle/edoc/114671 Title: Дропперство в цифровой теневой экономике: механизмы вовлечения и эмпирическая оценка факторов финансовой уязвимости населения Authors: Мяделец, К. Ю.; Позняков, В. В.; Myadelets, K.; Poznyakov, V. Abstract: Рассматривается феномен дропперства как один из наиболее распространенных механизмов вовлечения физических лиц в теневую финансовую деятельность в контексте цифровизации экономики. Исследуется сущность дропперства, его связь с отмыванием доходов от преступной деятельности, а также основные механизмы, лежащие в основе схем вовлечения физических лиц в преступные схемы. Особое внимание уделяется социальному профилю типичного дроппера. В работе анализируются основные меры по борьбе с дропперством, реализуемые в Республике Беларусь. Обосновывается тезис о том, что административные и технические меры сами по себе не позволяют полностью сократить масштабы проблемы без повышения уровня финансовой грамотности населения. Эмпирическую основу исследования составляют результаты анонимного опроса 1007 респондентов из стран СНГ, проведенного с целью оценки уровня финансовой грамотности, опыта взаимодействия с мошенническими схемами и степени риска вовлечения в схемы дропперства. Результаты исследования выявили высокую уязвимость молодежи перед финансовым мошенничеством, недостаточный уровень практических навыков финансовой безопасности и, в то же время, высокий спрос на финансовое образование. На основе полученных данных предлагаются ориентированные на практику механизмы повышения эффективности финансового образования, направленные на развитие навыков распознавания мошеннических схем и безопасного поведения в цифровой финансовой среде.; This article examines the phenomenon of dropping as one of the most common mechanisms for involving individuals in shadow financial activities in the context of the digitalization of the economy. It explores the nature of dropping, its connection to the laundering of proceeds from criminal activity, and the main mechanisms underlying schemes that draw individuals into criminal networks. Particular attention is paid to the social profile of a typical dropper. The paper analyzes the main measures to combat dropping implemented in the Republic of Belarus. It argues that administrative and technical measures alone cannot fully reduce the scale of the problem without improving the population's level of financial literacy. The empirical basis of the study consists of the results of an anonymous survey of 1,007 respondents from CIS countries, conducted to assess their level of financial literacy, experience with fraudulent schemes, and the degree of risk of becoming involved in dropper schemes. The study's findings revealed that young people are highly vulnerable to financial fraud, lack sufficient practical financial security skills, and, at the same time, have a high demand for financial education. Based on the data obtained, the study proposes practiceoriented mechanisms for improving the effectiveness of financial education, aimed at developing skills for recognizing fraudulent schemes and practicing safe behavior in the digital financial environment. 2026-01-01T00:00:00Z http://edoc.bseu.by:8080/handle/edoc/114670 Title: Структурный дисбаланс компетенций специалистов по управлению человеческими ресурсами на рынке труда: диагностика и механизм коррекции в условиях цифровой экономики Authors: Калиновская, И. Н.; Kalinouskaya, I. Abstract: Исследуется структурный дисбаланс компетенций специалистов по управлению человеческими ресурсами (УЧР) на рынке труда Республики Беларусь и обосновывается механизм его коррекции в условиях цифровой трансформации. Эмпирическую основу составляют два временных среза – 2014 и 2021 гг., включающие 821 вакансию и 1002 резюме. Компетентностные требования работодателей и компетенции соискателей извлекались из текстов вакансий и резюме, унифицировались с использованием классификатора Республики Беларусь ОКРБ 014-2017 и агрегировались в четыре группы. Структурный дисбаланс определялся как разность доли соответствующей группы в предложении и спросе. В 2021 г. выявлены относительный избыток социально-поведенческих компетенций (+30,0 п. п.) и относительный дефицит цифровых и цифровизируемых HR-компетенций (-26,6 п. п.), что интерпретируется как компетентностная инверсия. Предложен четырехконтурный механизм коррекции, включающий рыночный, мотивационный, институциональный и организационный контуры. Показано, что агрегированные рыночные показатели должны использоваться для калибровки приоритетов, а не как прямые поправки к индивидуальному рейтингу кандидата. Практическая значимость состоит в соединении диагностики структурного несоответствия с инструментами найма, вознаграждения, верификации компетенций и дифференцированного внедрения.; The paper examines the structural competency imbalance of human resource management (HRM) specialists in the labour market of the Republic of Belarus and develops a correction mechanism for the digital economy. The empirical basis consists of two labourmarket cross-sections, 2014 and 2021, covering 821 vacancies and 1,002 CVs. The competency requirements of employers and the competencies of job seekers were extracted from job postings and resumes, standardized using the Republic of Belarus’ OKRB 014-2017 classifier, and aggregated into four groups. Structural imbalance is measured as the difference between a group’s share in labour supply and its share in employer demand. In 2021, the analysis identified a relative surplus of social and behavioural competencies (+30.0 percentage points) and a relative shortage of digital and digitally transformable HR competencies (-26.6 percentage points), interpreted as competency inversion. A four-loop correction mechanism is proposed: market, motivational, institutional and organisational. Aggregate market indicators calibrate correction priorities rather than directly adjusting individual candidate scores. The mechanism links labourmarket diagnosis with recruitment, grading, competency verification and implementation differentiated by organisational readiness. Pilot evidence confirms the feasibility of individual instruments, while the integrated causal effect requires further empirical validation. 2026-01-01T00:00:00Z http://edoc.bseu.by:8080/handle/edoc/114662 Title: Прогнозирование волатильности индекса S&P 500 на основе моделей временных рядов Authors: Голда, О. А.; Сацута, Д. В.; Golda, O.; Satsuta, D. Abstract: Представлено исследование по прогнозированию волатильности и цены индекса S&P 500 с использованием моделей временных рядов. Актуальность работы обусловлена высокой изменчивостью финансовых рынков и необходимостью точного моделирования для снижения инвестиционных рисков. Применены эконометрические методы ARMA, а также модели условной гетероскедастичности семейства GARCH, включая их асимметричные версии, такие как EGARCH, способные учитывать особенности распределения доходностей. Проведен анализ стационарности ряда с помощью теста Дики–Фуллера, выявлена условная гетероскедастичность остатков методом ARCH-LM, что оправдывает использование моделей GARCH. Особое внимание уделено сравнительному анализу моделей с различными предположениями о распределении ошибок – нормальным, Стьюдента и обобщенным распределением ошибок (GED). Лучшие показатели объяснительной способности и качества прогноза показала модель EGARCH с t-распределением ошибок. В работе продемонстрирована возможность краткосрочного прогноза значения индекса на основе комбинированной модели ARMA–EGARCH.; The article presents a study on forecasting the volatility and price of the S&P 500 index using time series models. The relevance of the work is driven by the high volatility of financial markets and the need for accurate modeling to mitigate investment risks. Econometric methods such as ARMA, as well as conditional heteroskedasticity models of the GARCH family, including their asymmetric versions like EGARCH, capable of accounting for the specifics of return distributions, were applied. An analysis of the series' stationarity was conducted using the Dickey–Fuller test, and conditional heteroskedasticity of the residuals was detected using the ARCH-LM method, which justifies the use of GARCH models. Special attention is given to a comparative analysis of models with different assumptions about error distribution-normal, Student's t, and Generalized Error Distribution (GED). The EGARCH model with a Student's t-error distribution demonstrated the best explanatory power and forecast quality. The work demonstrates the possibility of short-term index value forecasting based on a combined ARMA–EGARCH model. 2026-01-01T00:00:00Z http://edoc.bseu.by:8080/handle/edoc/114655 Title: Методология и практика расчета углеродного следа финансовых организаций в процессе ESG-трансформации Authors: Дудкин, А. Б.; Королев, Ю. Ю.; Головач, О. В.; Dudkin, A.; Karaleu, Yu.; Golovach, O. Abstract: Раскрываются теоретико-методологические основы инвентаризации парниковых газов в соответствии с Протоколом по парниковым газам Всемирного института ресурсов и смежными нормативными документами. Выявлена специфика углеродного следа финансовых организаций. Продемонстрирован практический расчет углеродного следа ЗАО «БСБ Банк» по охватам Scope 1, Scope 2, Scope 3. Выделены ключевые драйверы эмиссий по каждому охвату. Сформулированы направления дальнейшей декарбонизации анализируемого банка.; This article establishes the theoretical and methodological foundations for greenhouse gas (GHG) inventorying in accordance with the World Resources Institute’s Greenhouse Gas Protocol and related regulatory instruments. It delineates the distinctive characteristics of financial institutions’ carbon footprints. A case-based calculation of the carbon footprint of CJSC BSB Bank is presented across Scopes 1, 2, and 3, with the principal emission drivers systematically identified for each scope. On this basis, the article proposes priority directions for the bank’s further decarbonization. 2026-01-01T00:00:00Z