Центральная Научная Библиотека |
|
|
|
|
|
|
Главная |
|
![]() |
![]() |
![]() |
Как свидетельствуют фактические данные, динамика фондоотдачи в пяти основных странах за 1951-1980 гг. была положительной: в целом за период темпы роста производительности труда в каждой из стран значительно опережали темпы роста фондовооруженности. Факты говорят о том, что получаемая в материальном производстве фондоотдача служила экономическим источником для ускоренного развития в этих странах в послевоенный период сферы деловых и социальных услуг. При рассмотрении вопроса о соотношении в темпах роста производительности труда и его фондовооруженности следовало бы также учитывать, что технический прогресс (и обусловленный им рост фондовооруженности труда) - главный, но не единственный фактор повышения производительности труда. Наряду с ростом фондовооруженности труда существенное место в повышении производительности живого труда принадлежит прежде всего факторам, лежащим на стороне рабочей силы: ее качественным характеристикам, заинтересованности и ответственности в эффективном труде. Сегодня известно, что рыночный механизм, с его жесткими требованиями к получению максимальной прибыли при минимальных производственных затратах, оказался более приспособленным продукция к повышению отношения ________________________ совокупные затраты труда и вообще более успешному решению экономических проблем качественного порядка, чем хозяйственный механизм советского типа. Причины неэффективного хозяйствования в бывших социалистических странах глубоки, достаточно осознаны и в какой-то мере получили отражение во многих темах (собственность, интересы, трудовая мотивация и стимулы, научно-технический прогресс и др.). Наличие огромных природных ресурсов на территории бывшего СССР в сочетании с механизмом хозяйствования, не способствовавшим их экономии, определило высокие душевые затраты энергии и сырья на производство готовой продукции. Небезграничность природных ресурсов и неизбежный рост потребности в них мировой экономики в целом превращают максимальную заботу об их экономии в жизненно важную проблему для всего человечества. Страны с развитой рыночной экономикой достигли существенных успехов в ресурсосбережении. Они владеют технологией, решающей эту проблему. Мировое сообщество должно быть заинтересовано в обмене новыми, ресурсосберегающими технологиями. Эта проблема может быть решена на взаимовыгодных условиях за счет участия России и других стран в международном разделении труда, увеличении экспорта в целях приобретения ресурсосберегающего технологического импорта. Обострение экологических проблем и заинтересованность всего мирового сообщества в их разрешении обостряет необходимость повышения экономической эффективности хозяйства каждой страны, а следовательно, и заинтересованность всего мира в решении этой задачи. Естественно, что наиболее весомым вкладом в повышение экономической эффективности России, как и других стран советской модели хозяйствования, является создание конкурентно-рыночного механизма хозяйствования, ориентирующего всех хозяйствующих субъектов на экономию всех видов затрат, удешевление единицы производимой продукции, получение прибыли не за счет роста цен и коммерческих сделок, а за счет снижения издержек производства, увеличения объемов выпускаемой продукции и повышения ее качества. Особенности процесса накопления в современной России. Считается, что главной особенностью рассматриваемой проблемы в России сегодня является "первоначальное накопление капитала". Следовательно, сегодняшнюю переходную к рыночным отношениям ситуацию в России, формирование частной собственности на средства производства вольно или невольно отождествляют с первоначальным накоплением капиталов в Англии в период перехода ее от простого товарного хозяйства к капиталистическому в конце XVII-начале XVIII века. Однако процессы, происходившие в Англии и происходящие сейчас в России, различны по историческим социально-экономическим условиям, содержанию и форме. Для развития капитализма в то время необходимо было создать материальные и социальные условия, которые способствовали бы развитию новых экономических отношений. А для этого нужны были свободная рабочая сила, "освобожденная" от собственности на средства производства, централизация земли, средств производства и финансовых ресурсов в руках отдельных товаропроизводителей для развития капиталистического товарного производства. Средства и методы создания предпосылок к развитию капитализма были разнообразными и жесткими. Россия сегодня располагает квалифицированной рабочей силой, свободной от всякой собственности на средства производства, имеет современную отраслевую структуру производства, природные и финансовые ресурсы, сконцентрированные в руках немногих собственников. В переходный период Россия решает проблему разгосударствления и приватизации, создания различных форм собственности, уничтожения государственной монополии во всех сферах хозяйственной деятельности и развития механизма конкуренции. Таким образом, Россия находится в другой исторической ситуации и решает проблемы, отличные в сравнении с XVIII веком как по содержанию, так и по форме. Трудности практического осуществления разгосударствления и приватизации, осложненные особенностями переходного периода в России (распад СЭВ и СССР, а следовательно, и экономических взаимосвязей), вызвали резкое абсолютное сокращение производства и национального дохода. Естественно, это привело к уменьшению фонда накопления и капитальных вложений в развитие производства. Инвестиционный кризис в России в последние годы все более обостряется. Если объем капитальных вложений в экономику России 1989 г. принять за 100%, то в 1992 г, капитальные вложения составили к уровню 1989 г. 46,5%, в 1994 г. - 32%, в 1995 г. - 27,2%. Внешне кризис в инвестиционной сфере менее заметен, чем финансовый, денежный, развал потребительского рынка. Между тем по продолжительности и негативным последствиям для социально-экономического развития страны инвестиционный кризис является более глубоким, трудно и долго преодолеваемым, чем в других сферах жизнедеятельности. Развал отраслей, производящих инвестиционные товары, машиностроение, производство строительных материалов, металлургия, лесопереработка, сокращение в них производства и прекращение финансовых вливаний для обновления их производственного аппарата способны на долгие годы затянуть выход из экономического кризиса. В предыдущем материале было показано значение инвестиций как мультипликатора экономического роста. Россия все больше теряет сбережения как источник инвестиций. Эта потеря идет по двум направлениям: многомиллиардные сбережения населения оказываются в руках нечестных организаторов различного рода коммерческих банков, компаний, фондов. В других странах эти сбережения через инвестиционных посредников поступают непосредственным товаропроизводителям и служат целям расширения производства. В России они изымаются из воспроизводственного процесса, оседая в зарубежных банках или в недвижимости непроизводственного назначения. Сокращение производства и его эффективности уменьшили объем и долю прибыли предприятий как источника расширения производства. Отрицательное воздействие на расширение производства оказывают негативные факторы внутри самой инвестиционной сферы. Это прежде всего отсутствие мотиваций инвестирования, недонакопление средств практически всеми основными группами инвесторов и др. Существенное влияние на развитие инвестиционной сферы и всего процесса накопления оказали развал централизованного государственного финансирования капитальных вложений и отсутствие пока рыночных механизмов расширения производства. Подъем инвестиционной сферы, увеличение ресурсов для накопления связаны с выходом из социально-экономического кризиса и повышением эффективности любой хозяйственной деятельности. Большое практическое значение для субъектов приобретает решение ими вопроса о регулировании процесса инвестирования, роли государства, предприятий и банков. Устранение регулирующей роли государства в воспроизводственном процессе страны в переходный период - основной просчет, удлинивший и осложнивший реформирование в России. Главная функция государства в переходный период - создание рыночного механизма в стране в целях повышения темпов и эффективности производства для роста доходов и потребления всего населения. В рыночной экономике субъектами финансирования расширенного воспроизводства являются население, предприятия и банки. Реализовывать финансовые ресурсы для расширения производства должны непосредственные товаропроизводители. Однако определять климат для увеличения сбережений и темпов накопления, призвано государство. Более того, для выхода из экономического кризиса определяющая роль также принадлежит государству. При этом основное направление выхода из кризиса - инвестиции с их эффектом мультипликатора. Модели мультипликатора-акселератора имеют практическое значение в любой экономике, не исключая и России. Однако социально-экономическая ситуация различна по странам. Для США, например, чтобы выйти из великой депрессии, мультипликативный эффект в наибольшей степени дала организация государством общественных работ. Это было вполне оправданно: в условиях перепроизводства товаров, массовой безработицы, низкого уровня доходов важно было создать новые рабочие места и дополнительный платежеспособный спрос, а не выбрасывать на рынок новые партии товаров. Так, строительство железной дороги, плотины, школы, больницы обеспечит создание новых рабочих мест, снижение безработицы и рост доходов, но не добавит потребительских товаров к уже огромной массе непроданных. При наличии достоверной статистической информации коэффициенты мультипликатора-акселератора могут быть рассчитаны и для экономики России. Однако от объективного экономического анализа и различных вариантов расчетов будет зависеть, в какие отрасли надо первоначально вкладывать капитальные вложения. Немаловажное значение в механизме действия мультипликатора в России имеет реализация хорошо продуманной правительственной кредитно-денежной и налоговой политики.
2. Альтернативы инвестиционной политики в РФ. В последнее время возобновились призывы к российскому правительству разрабатывать и проводить активную промышленную политику, определяя сектора экономики и конкретные компании в качестве объектов выработки и реализации политики поддержки со стороны правительства. Однако, по мнению автора, основополагающий вопрос, все еще стоящий перед российской экономикой, заключается не в том, поддерживать ли отдельные отрасли или даже конкретные предприятия и проекты, а в том, как привлечь частные инвестиции и улучшить общий предпринимательский климат в принципе. Практика преференциального режима для конкретных проектов. В России, к сожалению, наблюдается тенденция развивать практику предоставления привилегий или специальных режимов конкретным проектам или инвесторам. С политической точки зрения, это позиция наименьшего сопротивления, поскольку легче лоббировать соответствующие законодательные установления и правила и способствовать их принятию, и в некоторых случаях даже достигать вызывающих доверие результатов и краткосрочной перспективе. Однако этот подход искажает стимулы к сбережениям и инвестированию. Преференции для определенных проектов наносят ущерб другим проектам, а зачастую интересам инвесторов в целом. На практике каждый тип специального предпочтения, предоставленный согласно такому режиму, побуждает недобросовестных инвесторов скорее к тому, чтобы воспользоваться ситуацией, а не к тому, чтобы эффективно вести свое дело. Кроме того, хотя индивидуальный подход и облегчает предоставление концессий или льгот на бумаге, он не всегда помогает их практическому осуществлению. Относительно легко получить у властей первоначальные постановления или заключения, предоставляющие конкретные выгоды или льготы. Однако осуществление на практике всех этих постановлений — совсем другое дело, обычно требующее внесения поправок во множество других установлений и правил, дальнейшей координации решений с различными министерствами и ведомствами и обращения к соответствующим региональным и муниципальным властям. Эта стадия зачастую является самой тяжелой и временами даже неосуществимой в нынешних российских условиях. Таким образом, инвесторы, которые согласовали с властями специальные условия для себя, могут обнаружить, что оказались в безвыходном положении: их интересы не обеспечиваются, поскольку практически невозможно найти чиновников, ответственных за осуществление принятых решений или способных увидеть истинное положение вещей. Это является сильным дестабилизирующим фактором, который еще сильнее ухудшает и без того неблагоприятный инвестиционный климат. Более того, это увеличивает издержки государственной деятельности (время чиновников, необходимость распределять дела между ведомствами и т. д.) и снижает ее эффективность. Однако, когда политика предоставления индивидуальных концессий имеет реальные результаты, это способствует усилению лоббирования как метода решения проблем, связанных с предпринимательской деятельностью. Естественно, это плохо для рыночной среды. Приоритетная задача – формирование общего инвестиционного климата. В качестве приоритетной цели должно быть определено формирование хорошего инвестиционного климата в российской экономике в целом, безотносительно к конкретным секторам, отраслям промышленности, регионам или национальности инвесторов. Существует надежда, что усилия, предпринимаемые российским правительством в рамках программы, разработанной под руководством министра экономического развития и торговли Германа Грефа, по дерегулированию экономики, реформированию налоговой системы и перестройке таможенного и тарифного регулирования, будут иметь успех в плане корректировки правовых механизмов и достигнут стадии осуществления. Новый Налоговый кодекс, который имеет целью решение многих застарелых проблем, принят, и началась его реализация на практике. Однако еще предстоит увидеть, насколько быстро будут происходить изменения в реальной жизни, и когда решения, намеченные в общих чертах и принятые, станут обычной каждодневной практикой в предпринимательстве. Правительственная политика по отношению к бизнесу должна быть стабильной и открытой. Тогда не понадобятся никакие специальные меры по поддержке конкретных проектов, предприятий и отраслей. Роль иностранных инвестиций в российской экономике. Как указывалось выше, было бы идеальным не проводить никаких различий между иностранными и отечественными инвесторами в плане условий и параметров предоставления инвестиций. Однако в ситуации неудовлетворительного развития рыночной экономики в сегодняшней России и особенно отсутствия финансовой инфраструктуры для мобилизации сбережений иностранные прямые инвестиции следует рассматривать как ключевой инструмент решения проблем экономического роста и интеграции России в мировую экономику. Таблица 1 СЕКТОРЫ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ С НАИБОЛЬШИМИ ОБЪЕМАМИ ПРЯМЫХ ИНОСТРАННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ по состоянию на 1 января 2000 г. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Секторы |
Общий объём инвестиций |
Доля общего объема инвестиций
|
В том числе: прямые инвестиции |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
млн. дол.
|
%
|
млн. дол.
|
%
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ВСЕГО |
6625 |
100 |
2890 |
100 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
В том числе: |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Управление |
2120 |
32 |
0,1 |
0 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Топливная промышленность |
998 |
15 |
493 |
17 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Пищевая промышленность |
723 |
11 |
578 |
20 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Телекоммуникации |
591 |
9 |
522 |
18 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Торговля и общественное питание |
399 |
6 |
289 |
10 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Машиностроение и металлообработка |
327 |
5 |
116 |
4 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Транспорт |
201 |
3 |
145 |
5 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Рыночная инфраструктура |
135 |
2 |
87 |
3 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность |
132 |
2 |
112 |
4 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Цветная металлургия |
127 |
2 |
58 |
2 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
* Источники: Госкомстат и расчеты экспертов Российско-европейского центра экономической политики.
До настоящего времени иностранные инвестиции в Россию были весьма умеренными. Объем иностранных инвестиций по состоянию на 1 января 2000 г. составлял 6625 млн. дол., из которых только 2890 млн. дол. приходилось на прямые инвестиции. В таблице 1 представлены соответствующие данные по секторам экономики и отраслям промышленности.
СЕКТОРЫ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ С НАИБОЛЬШИМИ ОБЪЕМАМИ ПРЯМЫХ ИНОСТРАННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ, 1999 г.*
Секторы
Общий объём инвестиций
Доля общего объема инвестиций
В том числе: прямые инвестиции
млн. дол.
%
млн. дол.
%
ВСЕГО
6198
100
2762
100
В том числе:
Топливная промышленность
1118
18
776
28
Торговля и общественное
питание
1066
17
388
14
Управление
968
16
0,1
0
Пищевая промышленность
927
15
626
23
Транспорт
388
6
344
12
Производство железа и стали
309
5
26
1
Цветная металлургия
272
4
2
0
Машиностроение и металлообработка
249
4
86
3
Телекоммуникации
242
4
118
4
Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность
129
2
82
3
* Источники: Госкомстат и расчеты экспертов РЕЦЭП.
Данные за 1999 г. свидетельствуют об относительном ускорении, поскольку годовой приток инвестиций достигает почти третьей части общего объема накопленных инвестиций. Однако в абсолютном выражении эти цифры остаются весьма незначительными.
Согласно данным за 1999 г. топливная и пищевая отрасли промышленности являются абсолютными лидерами по объемам привлеченных прямых иностранных инвестиций. Растет также доля транспорта. Ни машиностроение, ни лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная отрасли промышленности оказались не в состоянии привлечь инвестиции в объемах, сравнимых с теми, которые пришли в добывающую и пищевую отрасли (см. таблицу 2).
Далее мы рассмотрим реальную ситуацию: то, что стоит за цифрами иностранных прямых инвестиций, то есть основные инвестиционные проекты и их распределение по отраслям. Ситуацию с основными инвестиционными проектами, включающими иностранные инвестиции, можно охарактеризовать следующим образом.
— Наиболее крупные проекты сосредоточены в нефтяной и газовой промышленности. Было создано около пятидесяти нефтеперерабатывающих совместных предприятий с участием американских, британских, французских, немецких, канадских, японских и других инвесторов. Некоторые большие проекты, функционирующие в рамках соглашений о разделе продукции, находятся в процессе разработки или реализации, а важнейшие проекты по транспортировке газа скоро будут начаты.
— На втором месте по объему привлеченных прямых иностранных инвестиций стоит пищевая промышленность. В процессе осуществления находится достаточно большое количество проектов, некоторые с участием российских партнеров, а некоторые предприняты самостоятельно иностранными фирмами. Ведущие многонациональные компании участвуют в российской кондитерской и мясоперерабатывающей промышленности, в производстве безалкогольных напитков, пива и табака.
— В области авиакосмической промышленности в целом завершен проект «Sea Launch», являющийся совместным предприятием с участием российских, украинских, норвежских и американских компаний. Первая демонстрация и коммерческий запуск спутника имели место в 1999 г. Также группа российских компаний осуществила совместный проект с египетской компанией по производству самолетов марки «Туполев». В рамках этого проекта произведены один грузовой и два пассажирских самолета. Кроме того, было объявлено о проектах по производству самолетов марок «Илюшин» и МИГ, но из-за недостатка финансирования эти проекты еще не реализованы.
— В 1998—2000 гг. Подписаны инвестиционные соглашения, в рамках которых были созданы совместные предприятия с ведущими производителями легковых автомобилей. В начале 1998 г. были опубликованы президентский указ и постановление правительства «О дополнительных мерах по привлечению инвестиций для развития отечественной автомобилестроительной промышленности». Согласно этому указу и постановлению предоставлялись освобождения от таможенных пошлин на импорт комплектующих при условии, что минимальная сумма инвестиционного проекта составит 1,5 млрд руб. (в то время эта сумма была эквивалентна примерно 250 млн дол.) на пятилетний период, и предполагалось постепенное увеличение доли отечественной добавленной стоимости до 50% общего объема издержек по производству автомобилей на те же пять лет. Однако, поскольку в таможенное законодательство так и не были внесены соответствующие поправки (в частности относительно создания и функционирования свободных таможенных складов), фактически не началась реализация ни одного проекта. В машиностроительной отрасли (без автомобилестроения) было объявлено о планах начала производства в Санкт-Петербурге турбин совместно с швейцарско-шведской фирмой ABB. Кроме того, фирма ABB уже учредила в России около двадцати совместных предприятий в области электротехники. И наконец, Липецкое предприятие по производству холодильников и бытовой техники «Стинол» было приобретено итальянской корпорацией.
— В процессе осуществления сейчас находится определенное количество проектов по модернизации телекоммуникационных систем. В рамках совместных проектов с немецкими и японскими компаниями в настоящее время осуществляется сборка оптиковолоконной и радиорелейной линий связи. По совместному с американскими компаниями проекту установлено свыше тридцати наземных станций VSAT с оборудованием на сумму, превышающую 640 млн дол. Норвежская компания основала около десяти совместных предприятий.
— Имеется также некоторое количество потенциально важных совместных проектов с иностранными инвесторами в целлюлозно-бумажной промышленности, агропромышленном секторе и в области конверсии оборонной промышленности.
Нужна ли нам госудаственная поддержка.
Очевидно, что приоритеты иностранных инвесторов, то есть предпочтения, отдаваемые добывающей и пищевой отраслям промышленности, отражают состояние российской экономики в целом, эффективный спрос на отечественном рынке и различия в уровнях доходности на инвестиции по отраслям. Приведенные цифры подтверждают, что надежда на значительный приток инвестиции в традиционные отрасли, которые, конечно, нуждаются в новых технологиях и оборудовании, невелика.
Встает вопрос, действительно ли сложившаяся ситуация требует разработки и проведения активной государственной политики поддержки как отечественных производителей в целом, так и конкретных отраслей. Очевидного ответа на этот вопрос нет. Различные страны используют неодинаковые, подчас диаметрально противоположные подходы к решению этой проблемы на разных стадиях развития их экономики.
Общие вопросы, такие, как таможенное регулирование, создание свободных экономических зон, соглашения по разделу продукции и т. д., важные сами по себе, не являются предметом рассмотрения в настоящем Специальном докладе. Задача данной работы ограничивается анализом аргументов за и против активной государственной промышленной политики в России в настоящее время. Общий принцип можно сформулировать следующим образом: в нормальной рыночной среде протекционистская политика по отношению к отечественным производителям скорее опасна, чем полезна. Даже такие чрезвычайные и острые проблемы, как социальные аспекты реформирования российской экономики, не следует решать путем недискриминационной защиты предприятий, включая (на практике, главным образом) неплатежеспособные предприятия.
В то же самое время рекомендация, подобная той, что правительство должно сосредоточиться исключительно на решении этого вопроса путем общего реформирования экономики, является еще в меньшей степени универсальной в плане применения на практике, чем она обоснована в теории. Мы вовсе не стремимся сопоставлять идеал с существующей практикой, так же как и определять конкретные шаги, которые могли бы сблизить их в определенной ситуации без обращения к шоковой терапии. Мы кратко охарактеризуем специфические ситуации, когда политика поддержки конкретных отраслей или проектов является в краткосрочной перспективе вполне подходящей.
Необходимость «уровня игровой площадки».
Фактически Россия в настоящее время применяет механизмы и инструменты поддержки конкретных отраслей и/или предприятий. Они представляют собой не только часть наследия предыдущей экономической системы или результат инициатив на уровне регионов или несовершенства действующего таможенного и тарифного регулирования. Иногда эти механизмы и инструменты являются следствием мер, принятых как часть сегодняшних реформ.
В качестве примера можно привести соглашения о разделе продукции. Несмотря на некоторые параметры, о которых можно спорить, эти соглашения делают явной ответственность и права партнеров по инвестиционным проектам в добывающих отраслях промышленности, включая вопросы компенсации (хотя, скорее, в натуральной форме, нежели в форме наличных денег). И наоборот, потенциальные инвесторы, стремящиеся развивать проекты в обрабатывающих отраслях промышленности, таких, как производство легковых автомобилей, оказались бы в худшем положении, поскольку нет ясности относительно того, как можно реализовать эти проекты, не говоря уже о том, как репатриировать прибыль от них. Если Россия ставит целью способствовать тому, чтобы иностранные инвестиции шли не только в секторы добывающей промышленности, необходимо разработать стратегию по таким вопросам, как права, объемы и сроки репатриации прибыли иностранными партнерами в инвестиционных проектах.
Защита конкурентоспособности и замедление удорожания рубля.
Финансовый кризис в России, разразившимся в августе 1998 г., существенным образом повысил конкурентоспособность отечественных производителей. Однако лишь немногие предприятия воспользовались представившейся возможностью и извлекли выгоду из благоприятной ситуации в целях реструктуризации производства и повышения эффективности их внутренней организации. Сказанное верно и по отношению к экономике в целом: на макро-уровне не были осуществлены никакие крупные структурные реформы. В результате свободное пространство или начальное преимущество, которое имелось у российской экономики, не привело к решающему улучшению в перспективе.
Спустя два с половиной года обнаружилось, что многие секторы экономики и предприятия снова находятся в положении, когда реальное удорожание национальной валюты (посредством, скорее, внутренней инфляции, чем номинального удорожания рубля) угрожает сделать их продукцию неконкурентоспособной по отношению к импорту или перед лицом ограниченного эффективного спроса. «Запас прочности» в действительности оказался совсем незначительным.
В то же самое время представляется очевидным, что беспокойство относительно внутренней ценовой стабильности обусловливает сопротивление российских властей сдерживанию роста номинального обменного курса рубля, когда такое сдерживание подразумевает опасность инфляционной волны вследствие ускорения роста денежного предложения. Если дилемма финансовой стабилизации и конкурентной слабости не разрешается общими экономическими мерами, которые устанавливают правила игры для всех экономических агентов, тогда власти оказываются вынужденными принимать специальные меры для защиты конкурентоспособности приоритетных отраслей.
Повышение конкурентоспособности в условиях нынешней протекционистской таможенной политики.
Несмотря на то что Россия, очевидно, стремиться вступить но Всемирную торговую организацию (ВТО), как представляется, и ближайшей перспективе трудно ожидать радикального изменения таможенной политики, в настоящее время нацеленной на защиту крупных и значимых производителей, таких, как автомобилестроители. С одной стороны, преференциальный режим защищает отечественных производителей легковых автомобилей от конкуренции со стороны импорта. С другой стороны, такая защита уменьшает давление на компании в сторону улучшения конкурентоспособности посредством использования внутренних источников и повышения эффективности. Этот подрывает стимулы к развитию и неизбежно увеличивает разрыв между местными и мировыми стандартами.
Для того чтобы уменьшить противоположное воздействие преференциальных тарифов на отечественных производителей, может оказаться полезным принять специальные меры по поощрению ведущих международных производителей к осуществлению совместных проектов с российскими компаниями с целью улучшения их конкурентоспособности по отношению к остальному миру. Автомобильная промышленность не является единственной отраслью, которая могла бы выиграть от мер по поддержке крупных проектов, но это, конечно, первый кандидат. Однако, если такие шаги будут осуществлены, концессии и льготы придется определять очень тщательно, для того чтобы воспрепятствовать недобросовестным производителям, как российским, так и иностранным, использовать их с целью обойти таможенные тарифы.
Пилотные программы в контексте нынешней политики реформ.
В последнее время руководство России сосредоточило свои силы на легальной разработке эффективных мер экономической реформы. К сожалению, сейчас еще рано говорить о каком бы то ни было воздействии этих мер на фактическое положение дел или на мотивацию экономических агентов: во многих сферах дело еще не пошло дальше общих представлении и в процессе обсуждения находится вопрос о последовательности реформ. Только некоторые конкретные меры прошли стадию законодательного утверждения, и практически ни одна из них, даже будучи внедренной. не действует достаточно долго, чтобы уже можно было увидеть какие-то результаты.
Если ближайшее будущее не принесет ощутимого прогресса в деле реформирования и внедрения в жизнь законодательства, которое уже принято, то пилотные программы могут быть осуществлены для того, чтобы «опробовать» реформы в отдельных регионах иди как часть больших проектов.
В таких случаях власти смогли бы проверить, соответствуют ли процедуры осуществления проекта законодательству или утвержденным мерам. В прошлом главным образом самим инвесторам приходилось оказывать давление сначала на федеральных, а затем на местных чиновников, с тем чтобы получить информацию о том, на какие привилегии они имели право и как их можно было получить на практике.
Концессии и льготы, якобы предоставленные проектам по производству легковых автомобилей, являются хорошим примером. Очевидно, что в российских условиях такие меры не легко осуществить. Однако сели невозможно обеспечить соответствие законам и правилам даже в случае специально отобранных проектов или регионов, то тем более нельзя надеяться на позитивные, результаты реформ в экономике в целом.
Поддержка приоритетных проектов при выполнении определенных законом условий.
Определение отраслей и/или конкретных проектов в качестве объектов для поддержки является делом весьма сложным, требующим индивидуального подхода. В качестве примера рассмотрим автомобилестроение. Это относительно развитая отрасль промышленности, на долю которой приходится значительная доля выпуска продукции в машиностроении. Автомобилестроение производит товары длительного пользования, которые пользуются спросом на внутреннем рынке и являются довольно дорогими. В то же время производство в этой отрасли относительно неэффективное, качество по мировым стандартам низкое, а занятость избыточная.
Непохоже, чтобы в ближайшее время ситуация улучшилась — по причине социальных аспектов увольнений. Как правило, предприятия этого сектора являются доминирующими в экономике городов или даже целых регионов, где они расположены, и обеспечивают значительную долю доходов бюджетов соответствующих регионов. Вряд ли в краткосрочной перспективе будут приняты решения относительно жестких мер по реформированию этой отрасли. Высокие таможенные барьеры, защищающие автомобилестроителей от суровой конкуренции с иностранными производителями, свидетельствуют о желании властей поддерживать эту отрасль.
Дополнительная поддержка обеспечивается за счет мягких бюджетных ограничений, при том что власти закрывают глаза на взаимную задолженность и бартерные расчеты между предприятиями. Вследствие этого трудно изменить ситуацию в автомобилестроении радикальным образом, и более эффективным может оказаться предоставление специальных концессий и льгот, определенных законом, для новых проектов или для предприятий, которые внедряют эффективные технологии.
В развитие детализированной программы мер поддержки хотелось бы вновь подчеркнуть следующие основные принципы:
— Доступ к преференциальному режиму следует предоставлять только тем проектам, которые не ограничиваются сборкой (в промышленном производстве) и отделкой (в других секторах экономики или отраслях промышленности). Следует проводить тщательную подготовку продукции как на уровне бизнес-планов, так и в плане установки производственных линий соответствующей мощности, а также импорта машин и оборудования.
— Приоритетными следует считать, проекты, имеющие целью привлечение инвестиций в производство комплектующих и компонентов, скорее, чем в производство конечной продукции. Это касается как производства механических транспортных средств, так и других отраслей. Например, корпуса летательных аппаратов российского производства являются конкурентоспособными на мировом рынке, в то время как российские авиационные двигатели зачастую низкого качества. Следовательно, для того чтобы продавать свои самолеты, производители должны снабдить их импортными двигателями, подчас изобретая сложные финансовые схемы, с тем чтобы решить проблему нехватки средств. Вероятно, было бы более эффективным организовать совместное производство авиационных двигателей с ведущими мировыми производителями. Изготовление качественных комплектующих на уровне мировых стандартов не только помогло бы обеспечить доступ на мировые рынки, но также вывело бы отечественные производственные мощности на новый уровень.
— Необходимо определить инвестиционный минимум, который должен присутствовать в проектах, для того чтобы они могли претендовать на поддержку со стороны правительства, а также установить подробные и четкие требования относительно небольшого, но эффективного с технологический точки зрения производства. Например, требования для проектов в области автомобилестроения, претендующих на поддержку со стороны государства, демонстрируют очевидное несоответствие в этом отношении. В результате по меньшей мере пять крупнейших иностранных компаний подписали инвестиционные соглашения с российским правительством, а большинство остальных объявили о своем намерении сделать это — явный показатель того, что они собираются лишь выразить свой общий интерес, скорее для того чтобы заявить о себе, чем развивать конкретные производственные планы для согласования их с точно определенными требованиями и условиями.
— Когда будут определены конкретные условия предоставления поддержки, чрезвычайно важно исключить недобросовестных участников, которые просто ищут способа обойти законы.
3. Экономико-статистический анализ инвестиций.
Итак, после объемного теоретического рассмотрения вопроса мы можем перейти к статистическому анализу инвестиций. Но прежде, чем производить сами расчеты, я считаю необходимым сделать некоторые пояснения. Во-первых, для анализа я решил взять только прямые инвестиции в российскую экономику. На это существует несколько причин: если брать инвестиции в целом, то возникнет путаница, относительно того, какие факторы влияют на эти инвестиции (ведь прямые и портфельные инвестиции формируются под влиянием самых различных факторов, причем те факторы, которые оказывают большое влияние на прямые инвестиции, вообще не влияют на портфельные). Другой причиной является то, что прямые инвестиции представляют больший интерес для экономики, поскольку это инвестиции непосредственно в производство.
Определившись с тем, какой вид инвестиций анализировать, необходимо выделить факторы, влияние которых мы будем исследовать, и прокомментировать этот выбор. Первый фактор – это производство промышленных товаров. Данный фактор берем в рассмотрение потому что (как было описано выше), инвестиции осуществляются под конкретные проекты, а в этих проектах уже заложен планируемый объем производства. Инвесторы, прежде чем проинвестировать тот или иной проект, тщательно изучают его, определяя на сколько выгодным будет вложение средств именно в этот проект. Второй фактор – курс доллара. Этот фактор отражает стабильность в экономике России, тем самым сигнализируя о том, на сколько благоприятен сложившийся инвестиционный климат. И, наконец, третий фактор – это доход на душу населения России. Этот фактор берем в рассмотрение потому что (как уже было сказано) прямые инвестиции – это инвестиции непосредственно в производство, а для эффективного расширения производства необходимо, чтобы в стране существовал платежеспособный спрос на продукцию инвестируемой отрасли. В противном случае инвестиции превратятся в «выброшенные на ветер средства».
Теперь, когда все необходимые пояснения сделаны, можем перейти непосредственно к анализу. При этом начнем его с анализа динамики и структуры инвестиций индексным методом.
3.1. Индексный анализ прямых инвестиций в РФ.
Индексный анализ используется для сопоставления количественных показателей за разные периоды времени, в данном случае это прямые инвестиции в РФ. Используется два вида индексов:
- цепные - сопоставляется два периода с постоянно меняющейся базой;
- базисные - сопоставляются два периода, причём за базу выбирается какой-то из периодов.
Рассчитываем цепные и базисные индексы.
Таблица 1 - "Индексный анализ инвестиций"
Период
времени
Объем инвестиций за отчетный период, млн. дол.
Цепные
индексы
Базисные
Индексы
Год 1998
1 квартал
623
2 квартал
450
0,722311
0,722311
3 квартал
411
0,913333
0,659711
4 квартал
1278
3,109489
2,051364
Год 1999
1 квартал
642
0,502347
1,030498
2 квартал
751
1,169782
1,205457
3 квартал
659
0,877497
1,057785
4 квартал
838
1,271624
1,345104
Год 2000
1 квартал
536
0,639618
0,860353
2 квартал
469
0,875
0,752809
3 квартал
661
1,409382
1,060995
4 квартал
1048
1,585477
1,682183
На основе анализа цепных индексов можно сделать вывод, что изменение инвестиций происходит волнообразно. При этом максимальное значение цепного индекса за все три года достигается в четвёртом квартале 1998 года. При анализе 1998, 1999, 2000 гг. по отдельности, цепной индекс достигает максимума также в 4-м квартале каждого года, что закономерно, так как на инвестиции сильно влияет сезонность работ.
Анализ базисных индексов показал, что объем инвестиций изменяется скачкообразно, то увеличиваясь, то уменьшаясь. Минимальное значение зафиксировано в третьем квартале 1998 года, оно равно 0,659711; Максимальное значение зафиксировано в 4-м квартале 1998 года - 2,051364.
Для выявления роли факторов в динамике явлений рассчитываются индексы структуры. К ним относятся:
- Индекс переменного состава;
- Индекс фиксированного состава;
- Индекс структурных сдвигов.
Необходимо отметить, что теперь мы будем анализировать не влияние промышленного производства на инвестиции, а наоборот. Это делается для того, чтобы более полно отразить значимость именно прямых инвестиций для экономики в целом.
Для расчёта этих индексов построим таблицу 2.
Таблица 2. - "Расчёт структурных сдвигов"
Порядковый
№
Название отросли
Инвестиции, в млн. дол.
Выпуск продукции, в млрд. руб.
1998
1999
1998
1999
1
Топливная промышленность
776
493
402
472
2
Пищевая промышленность
626
578
335
346
3
Машиностроение и металлообработка
86
116
76
157
4
Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность
82
112
45
52
5
Цветная металлургия
2
58
94
63
Для наглядности изменения инвестиций для каждой отросли производства, строим гистограмму.
Также, для наглядности изменения выпуска продукции каждой отраслью производства строим гистограмму.
Рассчитаем индексы структурных сдвигов.
Индекс переменного состава. Он показывает изменение показателя (выпуска продукции) за счёт двух факторов: как за счёт изменения самого выпуска, так и за счёт изменения инвестиций. Индекс переменного состава равен:
,
где: х0, x1 – выпуск продукции каждой из отраслей базового и текущего периодов;
f0, f1 – инвестиции в каждую из отраслей базового и текущего периодов.
Индекс переменного состава показывает изменение выпуска продукции в 1999 году в 1,002 раза (увеличение) по сравнению 1998 годом не только за счёт изменения инвестиций, но и из-за наращивания самого выпуска.
Индекс фиксированного состава. Он показывает изменение выпуска только за счёт самого выпуска продукции. Индекс фиксированного состава равен:
В 1999 году средний выпуск продукции по исследуемым отраслям возрос в 1,120 раз только за счёт изменения выпуска продукции данных отраслей.
Индекс структурных сдвигов. Он показывает изменение выпуска за счёт изменения инвестиций. Индекс структурных сдвигов равен:
Индекс структурных сдвигов показывает уменьшение структурных сдвигов выпуска промышленной продукции отраслей по отношению к 1998 году на 10,5% за счёт изменения инвестиций. Возникает вопрос, как же это могло произойти: при изменении инвестиций выпуск продукции сокращается (при прочих равных условиях). Однако если анализировать данные таблицы 3.2., то можно заметить, что инвестиции в топливную и пищевую промышленности сократились в 1999 году по сравнению с 1998 годом. Но мы знаем, что существует прямая связь между выпуском продукции отрасли и инвестициями, осуществляемыми в данную отрасль. О чем и свидетельствует полученный коэффициент, тем более, что эти отрасли имеют наибольший удельный вес как по инвестированию, так и по выпуску продукции.
Теперь перейдем к анализу динамики инвестиций с использованием временных рядов.
3.2. Анализ динамики инвестиций с использованием временных рядов.
Ряд динамики - это ряд последовательно расположенных в хронологическом порядке показателей, которые характеризуют развитие явления во времени. Такие ряды также ещё называют временными или хронологическими.
Ряды динамики в зависимости от вида приводимых в них обобщающих показателей можно разделить на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин. Исходными (первоначальными) являются ряды динамики абсолютных величин, а абсолютных и средних величин - производными.
Анализ динамики инвестиций начнем с поиска коэффициента вариации, расчёта среднеквадратичного отклонения, а также проверки ряда на аномальные наблюдения. Для этого с исходными данными проведём следующие преобразования, представленные в таблице 3.
Таблица 3. - "Данные для расчёта".
t
год/квартал
y
(у-уср)
(у-уср)2
1998
1
1
623
-74
5501
2
2
450
-247
61091
3
3
411
-286
81891
4
4
1278
581
337367
1999
5
1
642
-55
3043
6
2
751
54
2898
7
3
659
-38
1457
8
4
838
141
19834
2000
9
1
536
-161
25975
10
2
469
-228
52060
11
3
661
-36
1308
12
4
1048
351
123084
Сумма
8366
715510
Рассчитаем среднеквадратичное отклонение, коэффициент вариации, а также проверим ряд на "засорение информации" или на аномальные наблюдения.
Коэффициент вариации=
По вариации можно сделать вывод, что, так как коэффициент вариации больше 15% (35,02%), вариация большая и совокупность в целом нельзя признать однородной.
Проверим ряд на аномальные наблюдения с помощью tn-критерия Граббса. В данной совокупности выделим максимальное и минимальное значение - 411 и 1278, допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
- средний абсолютный прирост.
Хотя коэффициент вариации получился весьма значительным, мы определили, что аномальных наблюдений нет, а, следовательно, в учебных целях продолжим наши исследования.
3.2.1. Показатели абсолютного прироста, коэффициентов роста и прироста, темпов роста и прироста
В зависимости от характера отображаемого явления ряды динамики, как уже было сказано выше, подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин.
Наиболее простым показателем анализа динамики является абсолютный прирост (Dу), характеризующий абсолютный размер увеличения (или уменьшения) уровня явления за определенный промежуток времени
,
где: Dу - абсолютный прирост;
уi - текущий уровень ряда;
уi - 1 - предшествующий уровень;
i - номер уровня.
Если сравнение ведётся для каждого последующего уровня с каждым предыдущим, то получаем цепные абсолютные приросты; если сравнение ведем каждого последующего уровня с одним уровнем, то получаем абсолютные базисные приросты:
,
где: у0 - базисный уровень.
Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость роста. Относительная скорость изменения уровня явления, то есть интенсивность роста, выражается коэффициентами роста и прироста, а также темпами роста и прироста.
Коэффициент роста - это отношение двух уровней ряда динамики и показывает, во сколько раз сравниваемый уровень больше базисного. Коэффициент роста может быть исчислен с переменной и постоянной базой сравнения.
Если база меняется, то исчисляются цепные коэффициенты роста по формуле:
где: Кр - коэффициент роста.
Если коэффициент роста выразить в процентах, то получается темп роста.
Если база постоянная, то исчисляются базисные коэффициенты роста:
Наряду с коэффициентами роста исчисляются и коэффициенты прироста. Они показывают относительное увеличение (уменьшение) прироста. Коэффициенты прироста рассчитываются делением абсолютного прироста на базисный абсолютный уровень или цепной.
(по цепной системе),
(по базисной системе).
Средний абсолютный прирост определяется:
(по цепной системе),
, (по базисной системе).
где: - средний абсолютный прирост;
уn- последний уровень временного ряда;
у0 - базисный (начальный) уровень ряда.
Одно из требований, предъявляемых к использованию абсолютных и относительных величин, заключается в том, что их необходимо брать вне отрыва друг от друга. Поэтому большое значение имеет расчет показателя абсолютного значения одного процента прироста. Этот показатель рассчитывается по данным величин цепной системы:
Абсолютное значение 1% прироста =
За 100% принимается базисный уровень. 1% будет равен 0,01 базисного уровня. Если коэффициенты роста выражаются в процентах, то их называют темпами роста:
Темп роста показывает, на сколько процентов уровень данного периода больше (меньше) базисного уровня.
Средний коэффициенты роста, а, следовательно, и прироста, можно определить по формуле:
Средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах
Рассчитанные показатели абсолютного прироста, коэффициентов роста и прироста, темпов роста и прироста находятся в приложении Е.
Максимальное значение абсолютного прироста (по цепной системе) зафиксировано в 4-м квартале 1998 года (867 млн. дол.), минимальное значение - в 1-м квартале 1999 года (-636 млн. дол.). Максимальное значение абсолютного прироста по базисной системе составило 655 млн. дол. в 4-м квартале 1998 года, минимальное - -212 млн. дол. в 3-м квартале 1998 года. В общем абсолютный прирост инвестиций как по цепной, так и по базисной системам изменяется скачкообразно от минусовых значений к плюсовым и наоборот. Это объясняется, прежде всего, неравномерностью освоения инвестиций по отношения к периоду финансового года, что характеризует большой поток инвестиций на завершение начатых проектов в конце года, и относительно небольшой поток их в течение остального времени.
Коэффициенты роста и прироста как по базисной, так и по цепным системам подвержены скачкообразным изменениям. Так максимальный коэффициент роста как по цепной, так и по базисной системам зафиксирован в 4-м квартале 1998г. Он равен: по цепной системе - 3,109, по базисной - 2,051. Минимальное значение коэффициент роста по цепной системе принимает в 1-м квартале 1999 года и составляет 0,502, а по базисной системе – в 3-м квартале 1998 года и составляет 0,660.
Коэффициент прироста достигает своего максимального значения, как по цепным, так и базисным системам, также в 4-м квартале 1998 г., и составляет - 2,109 по цепной системе и 1,051 по базисной. Коэффициент прироста достигает своего минимального значения: по цепной системе в 4-м квартале 1998 г., и составляет - -0,498; по базисной системе -0,340 в 3-м квартале 1998 года.
Так как темпы роста и прироста зависят от коэффициентов роста и прироста, то их максимальные значения будут также находиться в 4-м квартале 1998 г. Минимальные значения: по цепной системе в 1-м квартале 1999г.; по базисной системе в 3-м квартале 1998г. Так максимальное значение темпа роста по цепной системе составляет 310,9%, по базовой - 205,1%, минимальное - 50,2% и 66,0% соответственно. Максимальное значение темпа прироста по цепной системе составляет 210,9%, по базовой - 105,1%, минимальное соответственно - -49,8% и -34,0%.
Полученные цифры также объясняются неравномерностью освоения инвестиций по отношения к периоду финансового года.
Для выявления тенденции (закономерности) изменения инвестиций будем использовать два метода:
- метод скользящих средних;
- метод аналитического выравнивания.
3.2.2. Метод скользящих средних.
При выявлении тенденции на основе метода скользящих необходимо выбрать период скольжения. В данном случае он будет равен 4. Для определения средних используются следующие формулы:
где: - среднее значение n-го ряда;
yn - значение n-го ряда;
4 - значение периода скользящих средних.
При подстановке данных в формулы, получится ряд средних значений динамического ряда инвестиций. Для выявления закономерностей эти средние необходимо центрировать или получить на их основе ещё один уровень средних - центрированных.
Значения, полученные при использовании метода скользящих средних, представлены в таблице 4.
Таблица 4. - "Сглаживание методом скользящих средних"
Период времени
Абсолютные
уровни
Yсред
(млн. дол.)
Скользящие
средние
Сглаженные
средние уровни
Год 1997
1 квартал
623
697,2
2 квартал
450
697,2
690,5
3 квартал
411
697,2
695,3
692,9
4 квартал
1278
697,2
770,5
732,9
Год 1998
1 квартал
642
697,2
832,5
801,5
2 квартал
751
697,2
722,5
777,5
3 квартал
659
697,2
696
709,3
4 квартал
838
697,2
625,5
660,8
Год 1999
1 квартал
536
697,2
626
625,8
2 квартал
469
697,2
678,5
652,3
3 квартал
661
697,2
4 квартал
1048
697,2
На основе полученных данных строю график (рисунок 1) и получаю так называемый "тренд".
На графике не проявляется сильно выраженный недостаток скользящих средних. Но в начале и в конце динамического ряда отсутствуют данные, в результате чего становится не совсем ясна закономерность. Это и является минусом данного, наиболее простого из всех остальных метода. Для более точного анализа использую метод аналитического выравнивания.
3.2.3. Метод аналитического выравнивания.
Аналитическое выравнивание ряда динамики имеет задачу найти плановую линию развития (тренд) данного явления, характеризующую основную тенденцию её динамики.
Аналитическое выравнивание провожу по уравнению прямой, т.е. использую "линейную модель" - y=a+bt.
где: y- уровни фактического ряда динамики;
n- число членов ряда;
t- показатель времени;
a и b- параметры прямой.
Для нахождения параметров прямой строю следующую таблицу.
Таблица 5. - "Нахождение параметров прямой"
Период времени
y (млн. дол.)
t
t**2
y*t
Год 1998
1 квартал
623
1
1
623
2 квартал
450
2
4
900
3 квартал
411
3
9
1233
4 квартал
1278
4
16
5112
Год 1999
1 квартал
642
5
25
3210
2 квартал
751
6
36
4506
3 квартал
659
7
49
4613
4 квартал
838
8
64
6704
Год 2000
1 квартал
536
9
81
4824
2 квартал
469
10
100
4690
3 квартал
661
11
121
7271
4 квартал
1048
12
144
12576
Сумма
8366
78
650
56262
Оценим параметры уравнения на типичность и произведём расчёт средней и предельной ошибок. Данные для их расчёта представлены в приложении F.
где: S2- остаточная уточнённая дисперсия;
- mа, mв- ошибки по параметрам.
ta и tb - расчётное значение t-критерия Стьюдента для параметров а и b.
Сравним полученное значение t-критерия Стьюдента (расчётное) с табличным t-критерием Стьюдента. tтабличное при Р=0,05 (уровень значимости) и числе степеней свободы (n-2)= 2,228. Так как tрасчётное > tтабличное , то параметры уравнения типичны (значимы) и данное уравнение используется в дальнейших расчётах.
где: - значение средней ошибки;
- доверительный интервал, зависящий от р(t) (предельная ошибка);
Предельная ошибка = 138,158, но она меньше 5%, значит в дальнейшем анализе используется "линейная" модель. С помощью данных, представленных в приложении F строю график и "тренд" аналитического выравнивания.
Так как объем инвестиций неравномерно осваивается по отношения к периоду финансового года (большой поток инвестиций на завершение начатых проектов в конце года, и относительно небольшой поток их в течение остального времени), проанализируем имеющийся динамический ряд на сезонность.
3.2.4. Сезонные колебания.
Сезонные колебания присущи многим процессам и в различных отраслях деятельности (транспорт, с/х). Также они присущи и для инвестиций. Имеются различные методы по оценки сезонности. В работе используем:
- индекс сезонности на основе скользящих значений;
- коэффициент Спирмена.
где: - индекс сезонности;
- месячное значение уровня динамического ряда;
- среднегодовое значение.
Для определения индекса сезонности построим следующую таблицу.
Таблица 6. - "Индекс сезонности"
Месяцы
Инвестиции, млн. дол.
В среднем за 3 года,
Yiср
Усезон
Yiср/Yср*100%
1998
1999
2000
Январь
216
235
197
216
92,95
Февраль
207
211
173
197
84,77
Март
200
196
166
187,3
80,61
Апрель
147
241
153
180,3
77,60
Май
164
257
147
189,3
81,47
Июнь
139
253
169
187
80,47
Июль
137
236
203
192
82,62
Август
145
221
223
196,3
84,48
Сентябрь
129
202
235
188,7
81,19
Октябрь
396
253
307
318,7
137,13
Ноябрь
428
273
349
350
150,61
Декабрь
454
312
392
386
166,10
Ср.уровень, Yср
230,17
240,83
226,17
232,39
По полученным в результате расчётов данным строю график.
Данный график показывает сильную зависимость инвестиций от индекса сезонности, то есть объём инвестиций зависит от времени года (финансового), т.е. от сезона.
Надо также сказать, что независимо от того, в какую отрасль производства осуществляются инвестиции, необходимо создать такой инвестиционный климат, который дал бы возможность уменьшить влияние индекса сезонности. При этом необходимо обеспечить равномерное освоение потока инвестиций в течение всего финансового года.
При помощи коэффициента Спирмена определяется устойчивость динамического ряда. Это необходимо для того, чтобы определить устойчивость параметризованной модели и возможность прогнозирования по ней на перспективу.
Коэффициент Спирмена находится по формуле:
N- число наблюдений.
Для его расчёта строю следующую таблицу:
Таблица 7. - " Расчёт рангов"
Период времени
Инвестиции, млн. дол.
Выпуск промышленной продукции, млрд. руб.
Ранг
D
D2
Инвести-ции
Выпуск продукции
Год 1998
1 квартал
623
593,2
5
4
1
1
2 квартал
450
578,6
2
3
1
1
3 квартал
411
518,8
1
1
0
0
4 квартал
1278
543,7
11
2
9
81
Год 1999
1 квартал
642
624,1
6
5
1
1
2 квартал
751
709,2
9
6
3
9
3 квартал
659
821,3
7
7
0
0
4 квартал
838
995,6
10
8
2
4
Год 2000
1 квартал
536
1070
4
9
5
25
2 квартал
469
1104,8
3
10
7
49
3 квартал
661
1216,9
8
11
3
9
4 квартал
1048
1370,8
12
12
0
0
Сумма=
180
После подстановки данных в формулу было получено следующее значение:
Расчётный коэффициент qрасч<0,8, значит ряд неустойчив по отношению к сезонным колебаниям.
В результате анализа результатов расчётов по двум моделям сезонности можно сделать общий вывод, что инвестиции, сильно зависят от сезонности работ, что показал как коэффициент Спирмена, так и индекс сезонности на основе метода скользящей средней. Это объясняется, прежде всего, неравномерностью освоения инвестиций по отношения к периоду финансового года, что характеризует большой поток инвестиций на завершение начатых проектов в конце года, и относительно небольшой поток их в течение остального времени. Необходимо создать такой инвестиционный климат, который дал бы возможность уменьшить влияние сезонности. При этом необходимо обеспечить равномерное освоение потока инвестиций в течение всего финансового года.
И, наконец, перейдем к корреляционно-регрессионному анализу.
3.3. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ инвестиций.
Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени. Начнем наш анализ с рассмотрения следующих факторов:
- Обменный курс рубля (поквартально, среднее значение за квартал) - x1 (руб./дол.)
- Доход на душу населения (поквартально, общее значение за квартал) – x2 (руб./квартал)
- Промышленное производство (поквартально, общее значение за квартал) – x3 (млрд. руб./квартал)
Рассчитаем коэффициент корреляции для линейной связи и для имеющихся факторов - x1, x2 и x3. Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле:
где: и – дисперсии факторного и результативного признака
соответственно;
x и y – средние значения факторного и результативного признака
соответственно.
Данные, необходимые для расчётов представлены в приложении G.
Для фактора x1 после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r1:
Для фактора x2 после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r2:
Для фактора x3 после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r3:
По полученным данным можно сделать вывод о том, что:
1) Связь между x1 и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) и слабая, так как она находится между 0,21 и 0,30. Тем не менее, будем использовать фактор в дальнейших расчётах.
2) Связь между x2 и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) и умеренная, так как она находится между 0,31 и 0,40. Данный фактор также будем использовать в дальнейших расчётах.
3) Связь между x3 и y отсутствует, так как коэффициент корреляции меньше 0,15. Таким образом, возникает необходимость исключить данный фактор из дальнейших исследований.
В целом мы выполнили поставленную задачу, определив два наиболее влиятельных фактора для дальнейших исследований. Это: обменный курс рубля (слабая связь) и доход на душу населения (умеренная связь).
Далее для данных факторов x1 и x2 рассчитываем показатели вариации для анализа исходных данных:
- размах колебаний - R;
- среднее линейное отклонение - d;
- дисперсию - ;
- среднее квадратичное отклонение - ;
- коэффициент вариации - V.
Данные показатели рассчитываются по следующим формулам:
где:
хмах и хmin - соответственно максимальное и минимальное значения
фактора.
Рассчитаем данные показатели для факторов x1 и x2 . Данные для расчётов можно взять из приложения G. Для x1 :
R = 28,534 - 6,048 = 22,486 ;
d = 88,14/12 = 7,345;
Коэффициент вариации V > 15%. Из этого можно сделать вывод, что совокупность нельзя признать однородной. Данная модель не может применяться на практике, однако в учебных целях продолжим наш анализ, используя данный фактор.
Для x2 :
R = 7748,7-2500,9 = 5247,8 ;
d = 16740,5/12=1395,04;
Полученный коэффициент вариации V также больше 15%, поэтому можно сделать вывод о том, что совокупность нельзя признать однородной, а следовательно использовать модель на практике. Однако в учебных целях продолжим рассмотрение влияния данного факторного признака на наш результативный признак.
Для фактора x1 (обменный курс рубля (поквартально, среднее значение за квартал), руб./дол.) проанализируем две следующие формы связи:
- Линейную (прямая форма связи);
- Параболическую;
Уравнение прямой имеет следующий вид: ŷ = a + bx1
Уравнение параболы имеет следующий вид: ŷ = a + bx1 + cx12
Для вывода данного уравнения необходимо решить следующую систему уравнений:
Все необходимые расчеты параметров А и B для линейной модели представлены в приложении I, а для А, В и С для параболы представлены также в приложении I.
После расчетов получаем два параметризованных уравнения:
Прямая – ŷ = 540,301 + 7,476*x1;
Парабола – ŷ = -111,026 +113,276*x1 – 3,068*(x1)2
Рассчитаем ошибку аппроксимации для прямой:
Рассчитаем ошибку аппроксимации для параболы:
Так как минимальная ошибка аппроксимации в уравнении параболы (7,35%), то данное уравнение мы оставляем для дальнейшего анализа. Однако эта ошибка больше 5%, то есть данную модель нельзя использовать на практике, но в учебных целях продолжим наш анализ, используя уравнение параболы.
Для уравнения проведем оценку параметров на типичность по формулам:
Данные для расчёта - в приложении G и J.
где: S2 – остаточная уточненная дисперсия;
S – среднее квадратическое отклонение от тренда;
ŷt – расчетные значения результативного признака;
ma, mb, mc – ошибки параметров;
ta, tb, tc – расчетные значения t критерия Стьюдента.
Рассчитаем значения данных величин:
S2 = 486117,16/10 = 48611,716;
mb = mc = 48611,716/852,15 = 57,046;
tb = 113,276/57,046= 1,986;
tc = 3,068/57,046 = 0,054;
Сравним полученные значения для α = 0,05 и числа степеней свободы
V = 10 (12 – 2) с теоретическим значением t-критерия Стьюдента. Для
α = 0,05 и числа степеней свободы V = 10 значение tтеор = 2,228. Расчетные значения ta , tb и tc < tтеор. Это значит, что данный параметр не типичен, что еще раз говорит нам о том, что данную модель нельзя использовать на практике. Однако в учебных целях продолжим наше исследование.
Для фактора x2 (доход на душу населения (поквартально, общее значение за квартал) (руб./квартал)) рассмотрим две формы связи:
- Линейную (прямую форму связи);
- Гиперболическую;
Уравнение прямой будет иметь вид: ŷ = a + bx2
Уравнение гиперболы имеет следующий вид вид: ŷ = a + b(1/x2)
Для вывода данного уравнения необходимо решить следующую систему уравнений:
Все необходимые данные для расчётов представлены в приложении К.
После решения систем уравнений получается два параметризованных уравнения:
- ŷ = 472,3682 + 0,0476x2 - уравнение прямой;
- ŷ = 916,844 – 909008,4(1/x2) - уравнение гиперболы.
Рассчитаем ошибки аппроксимации для уравнений прямой и гиперболы. У какой модели она будет наименьшая, ту модель используем для дальнейшего исследования. Данные для расчёта ошибки аппроксимации находятся в приложении L.
Рассчитаем ошибку аппроксимации для прямой:
Для гиперболы рассчитаем ошибку аппроксимации:
Так как минимальная ошибка аппроксимации в уравнении гиперболы (9,19%), то данное уравнение мы оставляем для дальнейшего анализа. Однако эта ошибка больше 5%, то есть данную модель нельзя использовать на практике, но в учебных целях продолжим наш анализ, используя уравнение гиперболы.
Для уравнения проведем оценку параметров на типичность по формулам:
где: S2 – остаточная уточненная дисперсия;
S – среднеквадратическое отклонение от тренда;
ŷt – расчетные значения результативного признака;
ma, mb – ошибки параметров;
ta, tb – расчетные значения t критерия Стьюдента.
Подставим данные в формулы (приложение G и L) и рассчитаем значения данных величин:
S2 = 631712,98/10 = 63171,298;
ta = 916,844/72,555 = 12,64;
mb = 63171,298/2663707,21 = 0,0237;
tb = 909008,4/0,0237 = 38329626,04;
Полученные значения сравним с теоретическим значением t-критерия Стьюдента при α = 0,05 и V = 10 (12 – 2) составляет 2,228. Как видно из сопоставления ta и tb > tтеор, следовательно параметры типичны и существенны. По ним можно проводить дальнейший анализ.
Оценку существенности связи произведу на основе t-критерия Стьюдента. Он рассчитывается по следующей формуле:
где:
r – коэффициент корреляции;
n – число уровней ряда;
После подстановки данных в формулу и произведённого расчёта получаем следующий показатель:
Так как tрасчётное > t теоретическое , или 3,565 > 2,228 при уровне значимости
α = 0,05 и числе степеней свободы V = 10 (12 – 2), связь x2 c y можно признать существенной и данный фактор можно использовать в дальнейшем анализе.
Для имеющихся факторов x1 и x2 составим уравнение множественной регрессии. Уравнение множественной регрессии изучает статистические закономерности между результативным признаком и несколькими факторами, влияющими на результат.
Для анализа уравнения множественной регрессии воспользуемся линейной формой связи. Составим линейное уравнение. На это есть следующие причины:
- Линейное уравнение легче подвергать анализу, интерпретации;
- В многочленах различных степеней каждый член степени, находящейся выше первой, может рассматриваться как новая переменная и таким образом уравнение переводится в линейную форму.
На основе имеющихся данных будем подвергать анализу во множественной регрессии следующие факторы:
- обменный курс рубля (поквартально, среднее значение за квартал) - x1 (руб./дол.)
- доход на душу населения (поквартально, общее значение за квартал) – x2 (руб./квартал)
Данные факторы проверим на мультиколлинеарность, для чего рассчитаем коэффициент корреляции rx1x2 ,то есть между факторами x1и x2. Он рассчитывается по формуле:
где: и – дисперсии факторного и результативного признака соответственно;
x и y – средние значения факторного и результативного признака
соответственно. Подставив имеющиеся данные (Приложение G и М) в формулу имеем следующее значение:
Полученный коэффициент говорит об очень высокой связи, то есть влияние одного фактора во множественной регрессии осуществляется через другой фактор, поэтому дальнейший анализ по обоим факторам вестись не может. Однако в учебных целях продолжим анализ.
Дольше проведу оценку существенности связи с помощью коэффициента множественной корреляции. Он показывает совокупное влияние факторов, включенных в модель и находится по следующей формуле по формуле:
где: ryx1 – коэффициент корреляции между y и x1;
ryx2 – коэффициент корреляции между y и x2;
rx1x2 – коэффициент корреляции между x1 и x2.
Подставив имеющиеся данные в формулу, получил следующую цифру:
Так как величина множественного коэффициента корреляции R < 0,8, то связь признаем не существенной, но, тем не менее, в учебных целях, провожу дальнейшее исследование.
Уравнение прямой имеет следующий вид: ŷ = a + bx2 + cx3
Все необходимые данные, для расчёта данной системы уравнений представлены в приложениях М, К, L, J, I.
После произведённых расчётов имеем следующее уравнение прямой:
ŷ = -12,026 + 65,2763x2 – 0,186x3
Для данного уравнения найдем ошибку аппроксимации (все необходимые расчеты представлены в приложении N).
Так как ошибка аппроксимации E > 5%, то данную модель нельзя использовать на практике, но в учебных целях продолжим наш анализ.
S – среднеквадратическое отклонение от тренда;
ŷt – расчетные значения результативного признака;
ma, mb, mc – ошибки параметров;
ta, tb, tc – расчетные значения t критерия Стьюдента.
Рассчитаем значения данных величин:
S2 = 2003603/10 = 200360,3;
;
;
ta = -12,026/129,216 =-0,093;
mb = 200360,3/31964486,55 = 0,0063;
mc = 200360,3/852,15 = 235,1233;
tb = 65,276/0,0063 = 10361,269;
tc = -0,186/235,1233 = -0,0008.
Сравним полученные выше значения для α = 0,05 и числа степеней свободы V = 10 (12 – 2) с теоретическим значением t-критерия Стьюдента, который равен = 2,228, то есть tтеор = 2,228. Расчетные значения ta (-0,093) и tс (-0,0008) < tтеор, значит данные параметры не значимы и модель на практике использовать нельзя.
Вследствие полученных выше результатов можно сделать вывод о том, что данное уравнение не используется для прогнозирования. Однако в учебных целях доведем наш анализ до конца.
Далее оценим существенность совокупного коэффициента множественной корреляции на основе F-критерия Фишера по формуле:
где:
n – число уровней ряда;
к – число параметров;
R – коэффициент множественной корреляции.
После расчета получаем:
Сравним Fрасч с Fтеор для числа степеней свободы U1 = 9 и U2 = 2, видим, что 0,045 < 19,38, то есть Fрасч < Fтеор - связь признаётся не существенной, то есть корреляция между факторами x1, x2 и у не существенна.
4. Экономическое обоснование результатов анализа.
В этом разделе курсовой работы необходимо произвести прогнозирование на основе анализа временных рядов и корреляционно-регрессионного анализа. Однако как мы определили по многим показателям, мы не можем делать прогноз на основе корреляционно-регрессионного анализа, так как мы определили, что данную модель нельзя использовать на практике и все расчеты мы производили только в учебных целях. Тем не менее мы можем сделать прогноз на основе анализа временных рядов.
- Уравнение общей тенденции ряда динамики:
Составим прогноз по уравнению ряда динамики на 2001 год поквартально. Далее нам понадобятся следующие условные обозначения:
- y1t, y2t, y3t, y4t – прогнозные значения y по уравнению ряда динамики за 1, 2, 3 и 4 квартал соответственно.
После подстановки получаем прогнозные значения результирующего признака:
y1t = 822,04 (млн. дол.);
y2t = 841,25 (млн. дол.);
y3t = 860,46 (млн. дол.);
y4t = 879,67 (млн. дол.).
где:
– дисперсия по y;
n – число уровней в ряду.
t – кратность, соответствующая определенной вероятности (для
вероятности P = 95%, t = 1,96)
Подставив данные в формулы, получаем следующие данные:
прогнозное значение - Δ < y > прогнозное значение + Δ.
683,882< y1t < 960,196 (млн. дол.);
703,092 < y2t < 979,408 (млн. дол.);
722,302 < y3t < 998,618 (млн. дол.);
741,512 < y4t < 1017,828 (млн. дол.);
Таким образом, с вероятностью 95% и пятипроцентной ошибкой в расчетах можно утверждать, что значения y будут находиться в данных пределах в 2001 году в каждом квартале (по прогнозу динамической модели).
Прогнозные данные, приведённые выше, справедливы лишь в том случае, если была обеспечена репрезентативность выборки по количеству единиц. Чтобы обосновать репрезентативность, необходимо определить число выборочных единиц nтеор по следующей формуле:
где: – дисперсия результативного признака;
t – коэффициент доверия;
Δ – предельная ошибка.
После расчета получаем:
nтеор = (59623,872*1,962)/138,1582 = 11,99997
Значит, теоретическое значение числа единиц наблюдения совпало в практическим, следовательно, можно гарантировать, что прогнозные значения, представленные выше, будут правильны.
Рассматривая эмпирические данные по инвестициям в 2001 году (в первом квартале они составили 703 млн. дол.), можно сказать, что прогноз сделан верно так как эмпирическое значение попадает в заданный интервал. На этом анализ можно закончить.
Выводы и предложения.
Проанализировав всю информацию, изложенную выше, можно сделать общий вывод.
Динамика инвестиций в большой степени зависит от сезонности. Как мы увидели из анализа, наибольший поток инвестиций наблюдается к концу года, точнее в четвертом квартале. Это можно объяснить тем, что к концу года, как правило, все усилия направляются на завершение начатых проектов, в том числе и инвестиционных. С другой стороны такое положение можно объяснить тем, что к концу года подводятся итого экономической деятельности страны в целом. Для многих инвесторов отчет о выполненных работах может стать сигнализатором о благоприятности инвестиционного климата. Однако поток инвестиций резко снижается в начале следующего года. Это обстоятельство говорит в пользу первого вывода, который мы сделали (касающийся завершения проектов к концу года). Это является негативной тенденцией и для ее разрешения необходимо создать условия, при которых станет возможным равномерное усвоение инвестируемого капитала в течение всего года. А также создание стабильного благоприятного инвестиционного климата в нашей стране.
Теперь сделаем некоторые выводы о взаимосвязи инвестиций с рассматриваемыми нами факторными признаками. Мы определили что существует связь между инвестициями и обменным курсом доллара, а также между инвестициями и доходом на душу населения. Это вполне естественно, и о причинах существования этой связи мы уже говорили, когда вводили эти факторные признаки в наш анализ. Однако исследования показали, что отсутствует связь между инвестициями и выпуском промышленной продукции. Такое утверждение кажется абсурдным, тем более, что мы анализировали прямые инвестиции. Но к рассмотрению этого вопроса можно подходить с другой стороны: мы рассматривали выпуск продукции в целом по всем отраслям, но очень велика вероятность, что во многие из этих отраслей инвестиции просто не осуществлялись, а отросли с большим объемом инвестиций имеют сравнительно малую долю в общем выпуске промышленной продукции. Такое предположение подтверждает проведенный нами анализ структуры инвестиций с использованием индексного метода, в результате которого мы установили, что связь между объемом инвестиций и выпуском продукции существует.
Вообще, инвестиции – это один из наиболее важных инструментов для развития российской экономики. Этот вопрос становиться все актуальнее, так как российские предприятия готовы развивать производство, но на это требуются огромные материальные вложения, однако российские олигархи не торопятся вкладывать средства в экономику России. На фоне этого очень важно привлекать иностранный капитал.
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:
1) Т. Дементьева, И. Пикан "Стабилизация пока откладывается","ЭЖ",41, 1993
2) В. Шпрыгин "России нужна российская реформа", "ЭЖ", 50, 1992
3) В. Шпрыгин "Что тормозит реформу", "ЭЖ", 33, 1992
4) Е. Абрамова, А. Белоусов и др. "Структурный кризис и "шокотерапия", "ЭЖ", 26, 1992
5) А. Сидоров и др. "Кризис экономики России и механизмы выхода из него", "ЭЖ", 32, 1992
6) С.Дзарасов "Нужна новая стратегия реформ", "Экономист", 2, 1993
7) Ю.Е. Власьевич, С.А. Бартенев Экономика России: эффекты и парадоксы
8) Мамедов О.Ю., д.э.н. Современная экономика Издательство “Феникс” 1995 г.
9) Журнал «Обзор экономики России», 1998-2001гг.
10) «Статистика» под ред. Озеран Л. Г. и Лялина В. С., М.:-«Мысль», 1985.
11) «Прикладная статистика» под ред. проф. Айвазяна С. А., М.:-«Финансы и статистика», 1985.
ПРИЛОЖЕНИЕ A
Таблица «платежный баланс России со странами ближнего и дальнего зарубежья, 1999г. – 2001г. (млн. дол.)».
Статьи баланса
1999 г.
2000 г.
2001 г.
весь год
I KB.
II KB.
III KB.
IV КВ.
СЧЕТ ОПЕРАЦИЙ С КАПИТАЛОМ
-17750
-37050
-8583
-9132
-10522
-11200
КАПИТАЛЬНЫЕ ТРАНСФЕРТЫ (нетто)
-328
10955
-6
81
-100
-4
ПРЯМЫЕ ИНВЕСТИЦИИ ЗА ГРАНИНУ
-1963
-3208
-843
-694
-886
-1071
ПРЯМЫЕ ИНВЕСТИЦИИ В РОССИЮ
2890
2714
547
641
833
1253
ПОРТФЕЛЬНЫЕ ИНВЕСТИЦИИ –АКТИВЫ
254
-380
315
-17
60
-135
ПОРТФЕЛЬНЫЕ ИНВЕСТИЦИИ – ПАССИВЫ
-1199
-9923
-109
8
-525
-435
ПРОЧИЕ ИНВЕСТИЦИИ – АКТИВЫ
-15271
-17043
-6246
-2969
9191
-5545
ПРОЧИЕ ИНВЕСТИЦИИ –ОБЯЗАТЕЛЬСТВА
-598
-4172
-965
783
-1734
-258
* Источник: Центральный банк России.
Таблица «исходные данные».
Период
Прямые инвестиции (млн. дол.)
Обменный курс доллара (руб./дол.)
Доход на душу населения (руб./квартал)
Выпуск промышленной продукции (млрд. руб.)
1999 год
I КВ.
642
23,395
3777,4
624,1
II КВ.
751
24,807
4544,2
709,2
III КВ.
659
24,837
4898,1
821,3
IV КВ.
838
26,306
6046,8
995,6
2000 год
I КВ.
536
28,534
5248
1070
II КВ.
469
28,377
6130,6
1097,5
III КВ.
661
27,796
6619,8
1107,8
IV КВ.
1048
27,872
7748,7
1104,8
2001 год
I КВ.
547
28,556
6906,50
1348,6
II КВ.
641
29,006
8320,20
1379,4
III КВ.
833
29,336
8934,20
1417,3
IV КВ.
1253
29,819
9272,20
1412,8
Сумма
8366
12645,8
Среднее значение
27,387
6537,23
Приложение E.
Таблица "Данные для расчёта коэффициента корреляции, а также показателей вариации для факторных признаков"
№1 «Влияние обменного курса доллара на инвестиции»
N
Y
X1
Y* X1
X1 - X1ср
(X1 - X1ср )2
Y - Yср
(Y - Yср )2
1
642
23,395
15019,59
-3,99
15,93
-97,83
9571,3611
2
751
24,807
18630,057
-2,58
6,66
11,17
124,6944
3
659
24,837
16367,583
-2,55
6,50
-80,83
6534,0278
4
838
26,306
22044,428
-1,08
1,17
98,17
9636,6944
5
536
28,534
15294,224
1,15
1,32
-203,83
41548,0278
6
469
28,377
13308,813
0,99
0,98
-270,83
73350,6944
7
661
27,796
18373,156
0,41
0,17
-78,83
6214,6944
8
1048
27,872
29209,856
0,49
0,24
308,17
94966,6944
9
547
28,556
15620,132
1,17
1,37
-192,83
37184,6944
10
641
29,006
18592,846
1,62
2,62
-98,83
9768,0278
11
833
29,336
24436,888
1,95
3,80
93,17
8680,0278
12
1253
29,819
37363,207
2,43
5,92
513,17
263340,0278
Сумма
8878
328,641
244260,78
46,66
560919,6667
Ср. знач.
739,83
27,39
20355,065
3,89
46743,3056
№2 «Влияние дохода на душу населения на инвестиции»
N
Y
X2
Y* X2
X2 - X2ср
(X2 - X2ср )2
Y - Yср
(Y - Yср )2
1
642
3777,4
2425090,8
-2759,83
7616634,03
-97,83
9571,3611
2
751
4544,2
3412694,2
-1993,03
3972148,65
11,17
124,6944
3
659
4898,1
3227847,9
-1639,13
2686730,77
-80,83
6534,0278
4
838
6046,8
5067218,4
-490,42
240516,68
98,17
9636,6944
5
536
5248
2812928
-1289,23
1662101,10
-203,83
41548,0278
6
469
6130,6
2875251,4
-406,62
165343,89
-270,83
73350,6944
7
661
6619,8
4375687,8
82,58
6818,63
-78,83
6214,6944
8
1048
7748,7
8120637,6
1211,48
1467671,68
308,17
94966,6944
9
547
6906,5
3777855,5
369,28
136364,03
-192,83
37184,6944
10
641
8320,2
5333248,2
1782,98
3178999,85
-98,83
9768,0278
11
833
8934,2
7442188,6
2396,98
5745489,15
93,17
8680,0278
12
1253
9272,2
11618066,6
2734,98
7480088,25
513,17
263340,0278
Сумма
8878
78446,7
60488715
17156,50
34358906,70
560919,6667
Ср. знач.
739,83
6537,23
5040726,25
2863242,23
46743,3056
Приложение E (продолжение).
№3 «Влияние промышленного производства на инвестиции»
N
Y
X3
Y* X3
X3 - X3ср
(X3 - X3ср )2
Y - Yср
(Y - Yср )2
1
642
624,1
400672,2
-466,60
217715,56
-97,83
9571,3611
2
751
709,2
532609,2
-381,50
145542,25
11,17
124,6944
3
659
821,3
541236,7
-269,40
72576,36
-80,83
6534,0278
4
838
995,6
834312,8
-95,10
9044,01
98,17
9636,6944
5
536
1070
573520
-20,70
428,49
-203,83
41548,0278
6
469
1097,5
514727,5
6,80
46,24
-270,83
73350,6944
7
661
1107,8
732255,8
17,10
292,41
-78,83
6214,6944
8
1048
1104,8
1157830,4
14,10
198,81
308,17
94966,6944
9
547
1348,6
737684,2
257,90
66512,41
-192,83
37184,6944
10
641
1379,4
884195,4
288,70
83347,69
-98,83
9768,0278
11
833
1417,3
1180610,9
326,60
106667,56
93,17
8680,0278
12
1253
1412,8
1770238,4
322,10
103748,41
513,17
263340,0278
Сумма
8878
13088,4
9859893,5
2466,6
806120,20
560919,6667
Ср. знач.
739,83
1090,70
821657,7917
67176,68
46743,3056
Приложение F.
Таблица "Данные для расчёта параметризированных уравнений, характеризующих зависимость инвестиций от дохода на душу населения".
N
Y
X1
X1 2
X1 3
X1 4
X1 *Y
X1 2 *Y
1
642
3777,4
14268750,8
53898779120,8
203597248251001
2425090,8
9160537987,9
2
751
4544,2
20649753,6
93836610490,9
426412325392693
3412694,2
15507964983,6
3
659
4898,1
23991383,6
117512196060,1
575586487522177
3227847,9
15810321799,0
4
838
6046,8
36563790,2
221093926823,2
1336910756714720
5067218,4
30640456221,1
5
536
5248
27541504,0
144537812992,0
758534442582016
2812928,0
14762246144,0
6
469
6130,6
37584256,4
230414042040,6
1412576326134200
2875251,4
17627016232,8
7
661
6619,8
43821752,0
290091234154,4
1920345951855240
4375687,8
28966178098,4
8
1048
7748,7
60042351,7
465250170540,3
3605083996465650
8120637,6
62924384571,1
9
547
6906,5
47699742,3
329438269849,6
2275265410716430
3777855,5
26091759010,8
10
641
8320,2
69225728,0
575971902438,4
4792201422668040
5333248,2
44373691673,6
11
833
8934,2
79819929,6
713127215389,7
6371221167734550
7442188,6
66490001390,1
12
1253
9272,2
85973692,8
797165274751,0
7391475860546670
11618066,6
107725037128,5
Сумма
8878
78447
547182635
4032337434651,2
31069211396583400
60488715,0
440079595241,1
Приложение G.
Таблица «Нахождение ошибки аппроксимации для линейного уравнения, характеризующего зависимость инвестиций от обменного курса рубля»
N
Y
X1
1
642
3777,4
541,637
100,363
0,156328
2
751
4544,2
596,080
154,920
0,206285
3
659
4898,1
621,207
37,793
0,057349
4
838
6046,8
702,765
135,235
0,161379
5
536
5248
646,050
-110,050
-0,205317
6
469
6130,6
708,715
-239,715
-0,511119
7
661
6619,8
743,448
-82,448
-0,124732
8
1048
7748,7
823,600
224,400
0,214122
9
547
6906,5
763,804
-216,804
-0,396350
10
641
8320,2
864,176
-223,176
-0,348169
11
833
8934,2
907,770
-74,770
-0,089760
12
1253
9272,2
931,768
321,232
0,256370
Сумма
-0,623614
Приложение G (продолжение).
Таблица «Нахождение ошибки аппроксимации для уравнения параболы, характеризующего зависимость инвестиций от обменного курса рубля»
N
y
X1
X1 2
1
642
3777,4
14268750,8
687,707
-45,707
2089,12985
-0,071195
2
751
4544,2
20649753,6
672,371
78,629
6182,51964
0,104699
3
659
4898,1
23991383,6
665,293
-6,293
39,601849
-0,009549
4
838
6046,8
36563790,2
642,319
195,681
38291,0538
0,233510
5
536
5248
27541504,0
658,295
-122,295
14956,067
-0,228162
6
469
6130,6
37584256,4
640,643
-171,643
29461,3194
-0,365977
7
661
6619,8
43821752,0
630,859
30,141
908,479881
0,045599
8
1048
7748,7
60042351,7
608,281
439,719
193352,799
0,419579
9
547
6906,5
47699742,3
625,125
-78,125
6103,51563
-0,142824
10
641
8320,2
69225728,0
596,851
44,149
1949,1342
0,068875
11
833
8934,2
79819929,6
584,571
248,429
61716,968
0,298234
12
1253
9272,2
85973692,8
577,811
675,189
455880,186
0,538858
Сумма
810930,774
0,891647
Приложение К.
Таблица «Данные для расчёта параметризированных уравнений, характеризующих зависимость инвестиций от дохода на душу населения»
N
Y
X2
X2 2
X2 *Y
1/x2
(1/x2)2
1/x2*Y
1
623
2500,9
6254500,8
1558060,7
0,000399856
0,00000016
0,24911
2
450
2599,5
6757400,3
1169775
0,000384689
0,00000126
0,17311
3
411
2742,4
7520757,8
1127126,4
0,000364644
0,00000082
0,14987
4
1278
3787,1
14342126
4839913,8
0,000264054
0,00000096
0,33746
5
642
3777,4
14268751
2425090,8
0,000264732
0,00000122
0,16996
6
751
4544,2
20649754
3412694,2
0,000220061
0,00000120
0,16527
7
659
4898,1
23991384
3227847,9
0,000204161
0,00000097
0,13454
8
838
6046,8
36563790
5067218,4
0,000165377
0,00000108
0,13859
9
536
5248
27541504
2812928
0,000190549
0,00000057
0,10213
10
469
6130,6
37584256
2875251,4
0,000163116
0,00000082
0,07650
11
661
6619,8
43821752
4375687,8
0,000151062
0,00000045
0,09985
12
1048
7748,7
60042352
8120637,6
0,000129054
0,00000078
0,13525
Сумма
8366
56643,5
299338328
41012232
0,00290
0,00000080
1,93164
Приложение L.
Таблица «Нахождение ошибки аппроксимации для линейного уравнения, характеризующего зависимость инвестиций от обменного курса рубля»
N
Y
X2
1
623
2500,9
591,41104
31,589
0,050705
2
450
2599,5
596,1044
-146,104
-0,324676
3
411
2742,4
602,90644
-191,906
-0,466926
4
1278
3787,1
652,63416
625,366
0,489332
5
642
3777,4
652,17244
-10,172
-0,015845
6
751
4544,2
688,67212
62,328
0,082993
7
659
4898,1
705,51776
-46,518
-0,070588
8
838
6046,8
760,19588
77,804
0,092845
9
536
5248
722,173
-186,173
-0,347338
10
469
6130,6
764,18476
-295,185
-0,629392
11
661
6619,8
787,47068
-126,471
-0,191332
12
1048
7748,7
841,20632
206,794
0,197322
Сумма
8366
56643,5
8364,649
1,351
-1,132901
Таблица «Нахождение ошибки аппроксимации для уравнения гиперболы, характеризующего зависимость инвестиций от обменного курса рубля»
N
y
X2
1
623
2500,9
0,000399856
553,371
69,629
4848,12939
0,111763
2
450
2599,5
0,000384689
567,158
-117,158
13726,02914
-0,260351
3
411
2742,4
0,000364644
585,379
-174,379
30408,19028
-0,424281
4
1278
3787,1
0,000264054
676,816
601,184
361421,6816
0,470410
5
642
3777,4
0,000264732
676,200
-34,200
1169,644447
-0,053271
6
751
4544,2
0,000220061
716,807
34,193
1169,165231
0,045530
7
659
4898,1
0,000204161
731,260
-72,260
5221,52502
-0,109651
8
838
6046,8
0,000165377
766,515
71,485
5110,081647
0,085304
9
536
5248
0,000190549
743,634
-207,634
43111,69438
-0,387376
10
469
6130,6
0,000163116
768,570
-299,570
89742,20292
-0,638742
11
661
6619,8
0,000151062
779,527
-118,527
14048,74558
-0,179315
12
1048
7748,7
0,000129054
799,533
248,467
61735,89205
0,237087
Сумма
631712,9816
-1,102894
Приложение М.
Таблица "Данные для расчёта парной корреляции".
N
Y
X1
X2
X1*X2
1
623
6,048
2500,9
15125,4432
2
450
6,157
2599,5
16005,1215
3
411
9,486
2742,4
26014,4064
4
1278
18,171
3787,1
68815,3941
5
642
23,395
3777,4
88372,273
6
751
24,807
4544,2
112727,969
7
659
24,837
4898,1
121654,11
8
838
26,306
6046,8
159067,121
9
536
28,534
5248
149746,432
10
469
28,377
6130,6
173968,036
11
661
27,796
6619,8
184003,961
12
1048
27,872
7748,7
215971,766
Сумма
251,786
56643,5
1331472,03
Ср. знач.
20,982
4720,3
110956,00
Приложение N.
Таблица "Нахождение ошибки аппроксимации для уравнения множественной регрессии".
N
Y
X1
X2
1
623
6,048
2500,9
-37,387952
660,388
1,060013
2
450
6,157
2599,5
-46,837668
496,838
1,104084
3
411
9,486
2742,4
146,458936
264,541
0,643652
4
1278
18,171
3787,1
537,871396
740,129
0,579130
5
642
23,395
3777,4
880,50282
-238,503
-0,371500
6
751
24,807
4544,2
843,850132
-92,850
-0,123635
7
659
24,837
4898,1
786,353212
-127,353
-0,193252
8
838
26,306
6046,8
689,262056
148,738
0,177492
9
536
28,534
5248
968,895384
-432,895
-0,807641
10
469
28,377
6130,6
810,370252
-341,370
-0,727868
11
661
27,796
6619,8
690,259296
-29,259
-0,044265
12
1048
27,872
7748,7
505,565072
542,435
0,517591
Сумма
8366
251,786
56643,5
6775,162936
1590,837
1,813800
Приложение Е
Таблица "абсолютный прирост, коэффициенты роста и прироста, темпы роста и прироста"
Период времени
Инвестиции
(млн. дол.)
Абсолютный
прирост
Коэффициент
роста
Коэффициент
прироста
Абсолют знач.
1% прироста
Темп роста
% (цепной)
Темп прироста
% (цепной)
Темп роста
%
(баз-ый)
Темп прироста
%
(баз-ный)
Цепной
Базисный
Цепной
Базисный
Цепной
Базисный
Год 1998
1 квартал
623
0
1
0
100
0
2 квартал
450
-173
-173
0,722
0,722
-0,278
-0,278
6,23
72,2
-27,8
72,2
-27,8
3 квартал
411
-39
-212
0,913
0,660
-0,087
-0,340
4,5
91,3
-8,7
66,0
-34,0
4 квартал
1278
867
655
3,109
2,051
2,109
1,051
4,11
310,9
210,9
205,1
105,1
Год 1999
1 квартал
642
-636
19
0,502
1,030
-0,498
0,030
12,78
50,2
-49,8
103,0
3,0
2 квартал
751
109
128
1,170
1,205
0,170
0,205
6,42
117,0
17,0
120,5
20,5
3 квартал
659
-92
36
0,877
1,058
-0,123
0,058
7,51
87,7
-12,3
105,8
5,8
4 квартал
838
179
215
1,272
1,345
0,272
0,345
6,59
127,2
27,2
134,5
34,5
Год 2000
1 квартал
536
-302
-87
0,640
0,860
-0,360
-0,140
8,38
64,0
-36,0
86,0
-14,0
2 квартал
469
-67
-154
0,875
0,753
-0,125
-0,247
5,36
87,5
-12,5
75,3
-24,7
3 квартал
661
192
38
1,409
1,061
0,409
0,061
4,69
140,9
40,9
106,1
6,1
4 квартал
1048
387
425
1,585
1,682
0,585
0,682
6,61
158,5
58,5
168,2
68,2
Приложение F.
Таблица "Аналитическое выравнивание"
Период времени
n
y, млн. дол.
t
t2
yt
y^
(y-y^)
(y-y^)2
(t-tср)
(t-tср)2
Год 1998
1 квартал
1
623
1
1
623
591,52
31,48
990,99
-5,5
30,25
2 квартал
2
450
2
4
900
610,73
-160,73
25834,13
-4,5
20,25
3 квартал
3
411
3
9
1233
629,94
-218,94
47934,72
-3,5
12,25
4 квартал
4
1278
4
16
5112
649,15
628,85
395452,32
-2,5
6,25
Год 1999
1 квартал
5
642
5
25
3210
668,36
-26,36
694,85
-1,5
2,25
2 квартал
6
751
6
36
4506
687,57
63,43
4023,36
-0,5
0,25
3 квартал
7
659
7
49
4613
706,78
-47,78
2282,93
0,5
0,25
4 квартал
8
838
8
64
6704
725,99
112,01
12546,24
1,5
2,25
Год 2000
1 квартал
9
536
9
81
4824
745,2
-209,2
43764,64
2,5
6,25
2 квартал
10
469
10
100
4690
764,41
-295,41
87267,07
3,5
12,25
3 квартал
11
661
11
121
7271
783,62
-122,62
15035,66
4,5
20,25
4 квартал
12
1048
12
144
12576
802,83
245,17
60108,33
5,5
30,25
S
8366
78
650
56262
695935,25
143
Информация | ||
![]() | ||
![]() | ||
![]() | ||
| ||
![]() | ||
![]() | ||
![]() | ||
![]() |
|
![]() |
|