Дифференциация скоростей обращения денег и уточнение методики расчёта поточной реверсии

Арутюнян Ю.И.1 , Погребная Н.В.1 , Чечулин А.А.1
1 Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина, Краснодар, Россия

Статья в журнале

Теневая экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 10, Номер 3 (Июль-сентябрь 2026)

Цитировать эту статью:

Арутюнян, Ю. И. Дифференциация скоростей обращения денег и уточнение методики расчёта поточной реверсии / Ю. И. Арутюнян, Н. В. Погребная, А. А. Чечулин // Теневая экономика. – 2026. – Т. 10, № 3. – DOI 10.18334/tek.10.3.126910. – EDN CILUNH.
Arutyunyan, Y. I., Pogrebnaya, N. V., Chechulin, A. A. (in press). (2026). Differentiation of money circulation rates and specification of the flow reversion calculation method. Shadow Economy, 10(3). https://doi.org/10.18334/tek.10.3.126910

Аннотация:
Проблема оценки бюджетных рисков, вызванных функционированием серого сектора теневой экономики, является одним из актуальных направлений научных изысканий. Цель работы – уточнить методику расчёта поточной реверсии налогов – механизма косвенного возмещения неуплаченных налоговых обязательств серого сектора через официальный рынок. Произведена замена формулы расчёта среднего числа транзакций на скорость обращения денег. Гипотеза о высокой доле наличных денежных средств в сером секторе определила необходимость вычисления скорости оборачиваемости денежного агрегата M0 и дифференциации скоростей обращения денег в экономике в принципе. Расчёты произведены по данным Банка России, Росстата и Минфина за 2020-2025 гг. Установлено, что скорость обращения наличности в России в данный период времени варьируется от 2,18 до 4,69 раз в год. Вероятность полной реверсии налогов в 2022 г. составила максимум в размере 51,4%, а к 2025 г. снизилась до 19,4%. Серый сектор в России с высокой вероятностью нельзя назвать бюджетно безопасным и государство не может полагаться на минимизацию угрозы через саморегуляцию рынка. Требуется дальнейшая модификация CFR-модели и уточнение методики дифференциации скоростей денег в экономике.

Ключевые слова: серая экономика, скорость обращения, денежные агрегаты, поточная реверсия, бюджетная безопасность

JEL-классификация: E41, E51, C43, E52, E44

JATS XML

Источники:

1. Абдуразаков Т.К. Сущность уравнения обмена и проблема расчета скорости обращения денег // Финансы и кредит. – 2007. – № 5. – c. 31-39.
2. Белова Л.А., Левшукова О.А., Чечулин А.А. Эффекты потерь и приращений реальной стоимости налогового бюджета // Естественно-гуманитарные исследования. – 2026. – № 2 (64). – c. 529-538.
3. Официальный сайт Банка России [Электронный ресурс]. – URL: https://cbr.ru/statistics/macro_itm/dkfs/monetary_agg/ URL: https://cbr.ru/statistics/macro_itm/dkfs/monetary_agg/.
4. Официальный сайт Минфина [Электронный ресурс]. – URL: https://minfin.gov.ru/ru/document?id_4=93449-kratkaya_ezhegodnaya_informatsiya_ob_ispolnenii_konsolidirovannogo_byudzheta_rossiiskoi_federatsii_i_gosudarstvennykh_vnebyudzhetnykh_fondov_mlrd_rub. URL: https://minfin.gov.ru/ru/document?id_4=93449-kratkaya_ezhegodnaya_informatsiya_ob_ispolnenii_konsolidirovannogo_byudzheta_rossiiskoi_federatsii_i_gosudarstvennykh_vnebyudzhetnykh_fondov_mlrd_rub.
5. Официальный сайт Росстата [Электронный ресурс]. – URL: https://www.rosstat.gov.ru/folder/313/document/281270 URL: https://www.rosstat.gov.ru/folder/313/document/281270.
6. Полещиков, Е. А. Теневая экономика в аграрном секторе Краснодарского края / Е. А. Полещиков, Д. С. Муляр, Ю. И. Арутюнян // Управление проектами развития сельских территорий : материалы V национальной научно-практической конференции, Краснодар, 11 апреля 2024 года. – Краснодар: ФГБУ \\Российское энергетическое агентство\\» Минэнерго России Краснодарский ЦНТИ- филиал ФГБУ \\РЭА\\» Минэнерго России, 2024. – С. 371-375. – EDN DSITBH.
7. Погребная Н.В., Михеева В.А. Влияние денежно-кредитной политики Федеральной резервной системы на международные финансовые рынки // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. – 2017. – № 129. – c. 955-969. – doi: 10.21515/1990-4665-129-068.
8. Саврадым В.М., Горбатко Ю.А. Функционирование наличного денежного обращения в России в 2016-2018 годах // Сибирская финансовая школа. – 2019. – № 1. – c. 79-82.
9. Чечулин, А.А. Бюджетно безопасная серая экономика и условия её формирования // Теневая экономика. – 2025. – № 4. – c. 487-512. – doi: 10.18334/tek.9.4.124292.
10. Шишкевич, А. В. Анализ показателей скорости обращения денежной массы / А. В. Шишкевич, Ю. О. Хальченко; науч. рук. З. И. Кузьменок // НИРС БГЭУ : сборник научных статей. Вып. 3 / М-во образования Респ. Беларусь, УО \Белорус. гос. экон. ун-т\» ; [редкол.: Г.А. Короленок (пред.) и др.]. - Минск : РИВШ, 2013. - С. 243-246.

Страница обновлена: 22.10.2026 в 22:19:44

 
 

Differentiation of money circulation rates and specification of the flow reversion calculation method

Arutyunyan Y.I., Pogrebnaya N.V., Chechulin A.A.

Journal paper

Shadow Economy
Volume 10, Number 3 (July-september 2026)

Citation:

Arutyunyan, Y. I., Pogrebnaya, N. V., & Chechulin, A. A. (in press). (2026). Differentiation of money circulation rates and specification of the flow reversion calculation method. Shadow Economy, 10(3). https://doi.org/10.18334/tek.10.3.126910

Abstract:
The problem of assessing budgetary risks caused by the functioning of the gray sector of the shadow economy is one of the most relevant areas of scientific research. The purpose of this work is to refine the methodology for calculating the flow reversal of taxes, which is a mechanism for indirectly compensating for unpaid tax obligations of the gray sector through the official market. The formula for calculating the average number of transactions has been replaced with the speed of money circulation. The hypothesis of a high proportion of cash in the gray sector has led to the need to calculate the speed of circulation of the M0 money aggregate and the differentiation of the speed of money circulation in the economy. The calculations were based on data from the Bank of Russia, Rosstat, and the Ministry of Finance for the period 2020-2025. It was found that the velocity of cash circulation in Russia during this period ranged from 2.18 to 4.69 times per year. The probability of complete tax reversal reached a maximum of 51.4% in 2022 and decreased to 19.4% by 2025. The gray sector in Russia is highly unlikely to be budget-safe, and the government cannot rely on minimizing the threat through market self-regulation. Further modification of the CFR model and refinement of the methodology for differentiating the speed of money in the economy are required.

Keywords: gray economy, speed of circulation, monetary aggregates, flow reversal, budget security

JEL-classification: E41, E51, C43, E52, E44

References:

Abdurazakov T.K. (2007). The essence of the equation of exchange and the problem of calculating the velocity of money circulation. Finance and credit. (5). 31-39.

Belova L.A., Levshukova O.A., Chechulin A.A. (2026). Effects of losses and growth of the real value of the tax budget. Natural Sciences and humanities research. (2 (64)). 529-538.

Chechulin, A.A. (2025). Budget-safe grey economy and conditions of its formation. Shadow Economy. 9 (4). 487-512. doi: 10.18334/tek.9.4.124292.

Ofitsialnyy sayt Banka Rossii [Elektronnyy resurs]. – URL: https://cbr.ru/statistics/macro_itm/dkfs/monetary_agg/

Ofitsialnyy sayt Minfina [Elektronnyy resurs]. – URL: https://minfin.gov.ru/ru/document?id_4=93449-kratkaya_ezhegodnaya_informatsiya_ob_ispolnenii_konsolidirovannogo_byudzheta_rossiiskoi_federatsii_i_gosudarstvennykh_vnebyudzhetnykh_fondov_mlrd_rub.

Ofitsialnyy sayt Rosstata [Elektronnyy resurs]. – URL: https://www.rosstat.gov.ru/folder/313/document/281270

Pogrebnaya N.V., Mikheeva V.A. (2017). The Influence of the Monetary and Credit Policy of the Federal Reserve System on International Financial Markets. Scientific Journal of KubSAU. (129). 955-969. doi: 10.21515/1990-4665-129-068.

Savradym V.M., Gorbatko Yu.A. (2019). Functioning of the development of cash circulation in Russia in 2016-2018. Siberian Financial School. (1). 79-82.