Geum.ru
   Авторефераты по всем темам  >>  Авторефераты по экономике

Методология статистического исследования инвестиций в основной капитал: пространсвенно-временной аспект

Автореферат докторской диссертации по экономике

 

На правах рукописи

 

 

 

 

ЕВИН ВЛАДИМИР СЕРГЕЕВИЧ

 

МЕТОДОЛОГИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

ИНВЕСТИЦИЙ В ОСНОВНОЙ КАПИТАЛ:

ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ АСПЕКТ

 

 

 

Специальность 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика

 

 

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора экономических наук

 

 

 

 

Оренбург 2008

Работа выполнена в Оренбургском государственном университете

Научный консультант аа доктор экономических наук, профессор

Афанасьев Владимир Николаевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Ниворожкина Людмила Ивановна

доктор экономических наук, профессор

Прокофьев Владимир Анатольевич

доктор экономических наук, профессор

Рафикова Нурия Тимергалеевна

Ведущая организация аа Финансовая академия при Правительстве

Российской Федерации

Защита диссертации состоится 27 сентября 2008 г. в 11.00 часов на заседании

диссертационного совета Д 212.214.04 при Самарском государственном

экономическом университете по адресу: ул. Советской Армии, д. 141, ауд. 325,

г. Самара, 443090

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского

государственного экономического университета

Автореферат разослан ___ ___________ 2008 г.

 


Ученый секретарь

а диссертационного совета а ааТ.И. Леонтьева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Функционирование экономики инновационного типа и радикальное повышение ее эффективности все больше связываются с возрастающей ролью инвестиций в обеспечении экономического роста и устойчивого развития регионов РФ. Однако увеличивающийся разрыв в темпах роста экономики между отдельными субъектами Федерации одновременно характеризуется опережающим ростом диспропорций в объемах инвестиций и финансовой обеспеченности регионов. Несмотря на значительный рост объемов инвестирования, наблюдается усиление их концентрации в экономически развитых регионах, а также в сфере деятельности крупных, прежде всего государственных, компаний, что приводит к большей неравномерности регионального социально-экономического развития.

Объективные процессы, протекающие в российских регионах, сопровождаются разработкой стратегии социально-экономического развития, заключающейся в отказе от политики выравнивания и переходе к политике поляризованного развития, в определении и поддержке регионов - "локомотивов роста". Устойчивое развитие опорных регионов в национальном масштабе скрывает множество статистических закономерностей, формирующихся в депрессивных субъектах Федерации, но дает наибольший вклад в интегральную оценку величины экономического роста.

При сохранении существенной роли инвестиций в обеспечении экономического роста, динамика инвестиций является одним из самых непредсказуемых макроэкономических индикаторов, что характеризуется серьезными структурными изменениями, вызванными переходом к рыночному типу экономики. Инвестиции, осуществляемые региональными и местными бюджетами, предприятиями и организациями, также весьма изменчивы, а их перемещения в пространственном и временном аспектах вызывают важные последствия для производственных мощностей экономических субъектов, определяют спрос на рабочую силу, строительные материалы и товары длительного пользования.

Структурные изменения во временных рядах инвестиций проявляются в том, что количественные модели, хорошо объясняющие динамику для одного периода времени, часто дают совершенно неудовлетворительные прогнозы для других интервалов. Выбор предпочтительной модели, основанной на исторических данных, сильно зависит от рассматриваемого временного периода. Поэтому важно понять фундаментальные причины и скрытые факторы изменения инвестиций, что позволит лучше предсказывать их объемы и структуру, а нежелательную изменчивость сделать более предсказуемой для придания этим перемещениям более желательного характера.

Интеграция России в международное статистическое сообщество неизбежно ведет к гармонизации официальной статистической методологии с международными стандартами: изменению классификаторов; форм отчетности, методов сбора, контроля, редактирования, сводки и группировки первичных статистических данных, оценки точности официальной статистической информации и её систематизации. В соответствии с Федеральным Законом Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации № 282-ФЗ от 29 ноября 2007 года официальная статистическая методология включает разработку первых двух стадий статистического исследования. В дополнении к этому в рамках проводимого структурно-динамического исследования инвестиционного процесса необходима разработка третьей стадии, неохваченной официальным статистическим учетом и посвященной анализу и применению сводных показателей для характеристики рассматриваемых явлений и закономерностей их развития.

В связи с этим является своевременной и актуальной разработка комплекса методологических и методических решений по статистическому анализу и прогнозированию инвестиций в основной капитал в пространственно-временном аспекте, а также современного инструментария для реализации стратегических программ развития регионов, муниципальных образований и хозяйствующих субъектов.

Степень разработанности проблемы. При переходе к рыночной экономике исследование инвестиционных процессов стало занимать умы многих отечественных ученых-экономистов. Инвестиционная привлекательность регионов, отраслей экономики и отдельных хозяйствующих субъектов рассматривалась А.А. Агеенко, В.С. Бардом, С.Н. Бузулуковым, И.Н. Дрогобыцким, Е.В. Зыковой, А.И. Кривцовым, Н.В. Кудрявцевой, Л.М. Лазаревой, Н.А. Николаевой, А.Б. Секериным, В.М. Симчерой, В.Ф. Титовой, О.Ф. Чистик, Т.В. Шалашовой, О.Г. Широковой, В.Г. Шуметовым, С.Е. Щепетовой и др.

В конце XX века существенно возрос интерес к проблемам неоднородности инвестиционного пространства России. В частности структурные различия регионов в формировании и распределении инвестиционных ресурсов отражены в работах Т.Н. Агаповой, Х.Х. Валлиулина,

А.Г. Гранберга, Ф.Н. Клоцвога, Л.И. Ниворожкиной, В.М. Рябцева,

А.Б. Сухотина, Л.С. Черновой, Г.О. Читая, Э.Р. Шакировой.

Переход отечественной статистики на принципы ведения СНС изменил сущность процессов накопления и потребления основного капитала, на что обратили внимание в своих разработках М.Ю. Гордонов, Ю.Н. Иванов, С.И. Кудряшова, В.Г. Медведев, М.Г. Назаров, А.Н. Пономаренко, В.Н. Салин, Е.П. Шпаковская и др. Однако, развитие концепций национального счетоводства, связанных с изменением классификации нефинансовых активов, расширением круга объектов инвестирования в основной капитал, не получило должного отражения в отечественной статистике и вызывает необходимость совершенствования методологии статистического исследования социально-экономических процессов на макроэкономическом и региональном уровнях.

В отличие от работ отечественных авторов в зарубежных прикладных статистических и эконометрических исследованиях, связанных с анализом и прогнозированием инвестиций, преобладает динамический аспект, что нашло отражение в работах: Ш. Алмон, Т. Андерсона,

Э. Берндта, Д. Бриллинджера, Р. Вина, Ц. Грилихеса, Д. Джоргенсена,

Э. Кейна, М. Кендэла, Л. Койка, Р. Копке, В. Леонтьева, К. Льюиса,

М. Нерлова, А. Райтса, Г. Тейла, Д. Уичерна, Д. Ханка, К. Холдена и др. Вместе с тем, серьезный вклад в развитие статистической методологии исследования динамики инвестиций внесли известные отечественные ученые: С.В. Арженовский, В.Н. Афанасьев, В.П.Боровиков,

Т.А. Дуброва, И.В. Житников, О.О. Замков, И.С. Иванченко, Г.С. Кильдишев, В.С. Князевский, С.В. Курышева, Ю.П. Лукашин,

А.И. Манелля, В.А. Михайлов, И.Н. Молчанов, М.С. Мотышина,

В.Ю. Наливайский, В.А. Прокофьев, Н.А. Садовникова, Ю.В. Сажин, В.А. Сивелькин, И.С. Ульянов, Е.М. Четыркин, М.М. Юзбашев.

Решению важных методологических проблем эконометрического моделирования и прогнозирования инвестиций в их связи с темпами экономического роста посвящены работы С.А. Айвазяна, И.И. Елисеевой, Е.В. Заровой, Е.А. Коломак, В.Ф. Лапо, В.С. Мхитаряна, Н.Н. Райской, Н.Т. Рафиковой, А.Р. Саяповой, Я.В. Сергиенко, Г.Р. Хасаева, А.А. Френкеля. Подобные исследования являются весьма востребованными в условиях перехода к стратегическому развитию страны, ее регионов и поэтому должны получить более серьезное развитие в дальнейших научных изысканиях.

Обобщение отечественного и зарубежного опыта статистического исследования инвестиционного процесса позволило по-новому оценить объективно происходящие в российской экономике изменения, которые требуют дополнительных системных исследований пространственных статистических совокупностей в инвестиционной сфере. Остается не достаточно исследованной динамика реальных инвестиций в сочетании с их региональной структурой, что объясняется небольшой продолжительностью временных рядов или отсутствием необходимой информации. Практически нет работ, позволяющих сопоставить динамику инвестиций в разных типах экономики России (плановой и рыночной), выявить общие и специфические факторы изменения их объемов, при прогнозировании использовать информацию, содержащуюся как в самих временных рядах инвестиций, так и в независимых переменных, объясняющих особенности экономического роста.

Область исследования. Содержание диссертационной работы соответствует Паспорту специальности ВАК РФ 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика (экономические науки) - пунктам 1.2 "Методология построения учетных и статистических показателей, характеризующих социально-экономические совокупности"; 3.3 "Методы обработки статистической информации: классификации и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов"; 3.4 "Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований".

Объект исследования - пространственные и временные статистические совокупности инвестиций в основной капитал в России и ее регионах.

Предмет исследования - методология статистического анализа и прогнозирования инвестиций в основной капитал.

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка методологии комплексного, системного статистического исследования инвестиций в пространственно-временном аспекте. Достижение цели исследования потребовало решения следующих основных задач:

  • определить круг объектов инвестирования в эволюционирующих концепциях национального счетоводства, провести теоретический обзор количественных моделей инвестирования, их систематизацию и классификацию по различным основаниям;
  • осуществить комплексный статистический анализ уровня концентрации инвестиций по отраслям экономики, видам экономической деятельности, источникам финансирования и исследовать динамический аспект концентрации инвестиций с учетом их распределения по регионам России, федеральным округам, децильным группам;
  • с использованием корреляционно-регрессионного анализа установить степень влияния факторов макро- , микроэкономического порядка, бюджетной статистики на объемы инвестиций в регионах Приволжского федерального округа в статическом и динамическом аспектах;
  • исследовать состав, структуру, особенности временного ряда инвестиций и выявить наиболее значимые факторы, с высокой степенью статистической надежности объясняющие динамику реальных инвестиций в разных типах экономики;
  • на основе эконометрических моделей осуществить сравнительную характеристику структуры распределенных лагов инвестиций в России, установить направления причинно-следственных связей и характер взаимного влияния факторов, с учетом выявленных структурно-динамических особенностей построить краткосрочные модели прогнозирования инвестиций.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по экономической теории и теории инвестиций, региональной, макроэкономической, финансовой статистике и эконометрике. В качестве исследовательского аппарата применялись методы: статистических группировок, сглаживания, скользящих средних, классической декомпозиции, регрессионного анализа временных рядов, многомерного регрессионного анализа, корреляционный, дисперсионный, Бокса-Дженкинса, эконометрический инструментарий моделей с распределенными лагами, фазовый анализ. Обработка исходной информации и моделирование производились с использованием пакетов прикладных программ STATISTICA и MS Excel.

Информационную базу исследования составили официальные статистические данные ФСГС; информация, опубликованная в периодической печати и научных изданиях, размещенная на официальных сайтах сети Internet и в электронных средствах массовой информации, в частности Статистического отдела ООН (ЮНСД) - Пространственные совокупности данных об инвестициях представлены в региональном разрезе по отраслям, видам экономической деятельности и источникам финансирования. Временные совокупности ограничены в годовой динамике 1965-2006 гг. по России в целом, 1990-2006 гг. по регионам и федеральным округам. Месячная динамика инвестиций и факторов, определяющих их уровень, представлена за 1996-2006 гг.

Научная новизна исследования заключается в разработке комплекса теоретических положений и методических рекомендаций по статистическому анализу и прогнозированию инвестиций в пространственно-временном аспекте. К наиболее существенным результатам, обладающим элементами научной новизны и выносимым на защиту, относятся следующие положения.

  • Выявлена трансформация сущности процесса инвестирования в условиях перехода статистической методологии на принципы ведения СНС по сравнению с существовавшими в плановой экономике принципами БНХ. Уточнен понятийный аппарат, обеспечивающий международную методологическую сопоставимость статистических показателей инвестиционной деятельности.
  • Разработана классификация количественных моделей инвестирования и сформирована с позиций комплексного подхода концептуальная модель статистического исследования инвестиций с учетом существенной неоднородности инвестиционного пространства России, особенностей его изменения в динамике, системных взаимосвязей инвестиций и параметров экономического роста.
  • Дана статистическая оценка асимметричности региональной структуры инвестиций по отраслям экономики, видам экономической деятельности и источникам финансирования, на основе динамики которой установлено, что продолжающийся процесс укрупнения регионов не приводит к значительному изменению уровня концентрации отечественных и иностранных инвестиций.
  • В научный оборот введено понятие "устойчивость концентрации инвестиций", под которым понимается комплексная структурно-динамическая категория, с одной стороны, характеризующая пространственное распределение региональных инвестиций, а с другой - степень совокупной изменчивости структуры инвестиций во времени. Разработана система статистических показателей и методика оценки устойчивости концентрации инвестиций, которые апробированы на регионах России с учетом распределения инвестиций по федеральным округам и децильным группам.
  • Определены основные факторы изменения инвестиционных расходов в регионах Приволжского федерального округа, с учетом которых построены множественные регрессионные модели.
  • Исследованы структура и особенности временного ряда инвестиций, позволяющие понять динамическую природу изучаемого процесса и предсказывать поведение как отдельных его детерминант, так и агрегированных уровней показателя.
  • Установлены статистически значимые переменные, объясняющие динамику инвестиций в дореформенный (1965-1990 гг.) и объединенный (1965-2006 гг.) временные интервалы. С помощью теста причинности по Грэнжеру доказана взаимная причинная обусловленность факторов, определяющих годовые объемы инвестиций в динамике за исследуемый период. Построена эконометрическая модель прогнозирования инвестиций с учетом темпов роста ВВП (текущих и лагированных) и текущих приращений основного капитала в постоянных ценах 1984 г. для целей сопоставления экономической динамики, очищенной от влияния ценовых факторов.
  • Доказано незначительное проявление лагового воздействия приращений основного капитала на объемы инвестиций, свойственное современной российской экономике, основанной на быстро окупаемых инвестиционных проектах. Для периода 1965-2006 гг. построена двухпараметрическая модель "правого" геометрически распределенного лага, достаточно хорошо описывающая как дореформенный период, так и период, характерный для новой экономики.
  • Построены статистические модели прогнозирования инвестиций в текущих ценах и процентах к предыдущему периоду, основанные на комбинированном подходе, включающем традиционный регрессионный анализ, использующий в качестве независимых переменных информацию об основных индикаторах социально-экономического развития, методологию авторегрессии - скользящего среднего и нейросетевое прогнозирование.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость работы состоит в развитии методологических подходов, методик и инструментов, характеризующих уникальность развития инвестиционного процесса в современной России - измерения территориальной дифференциации во взаимосвязи с особенностями динамики реального инвестирования. Практическое значение определяется возможностью использования выводов и предложений, содержащиеся в диссертации, для решения важных прикладных задач в различных направлениях и сферах практической деятельности.

    • Разработанная методология статистического исследования инвестиций может использоваться ФСГС в качестве дополнения к "Методологическим положениям по статистическому наблюдению за инвестициями в основной капитал и строительством", а также территориальными органами госстатистики при подготовке аналитических материалов и публикаций "Строительство и инвестиции", "Инвестиции", "Об инвестиционной активности организаций".
    • Предлагаемую систему статистических показателей концентрации инвестиций необходимо применять для целей регулирования монопольных рынков Федеральной антимонопольной службе и мониторинга "Стратегии социально-экономического развития регионов Российской Федерации" Министерству регионального развития, а также в учебном процессе вузов экономического профиля.
    • Полученные модели, точечные оценки прогнозирования инвестиций в текущих ценах, особенности их пространственного распределения рекомендуются к использованию региональным органам законодательной и исполнительной власти при реализации стратегии развития субъектов Российской Федерации, а методика статистического анализа и прогнозирования временных рядов инвестиций по России в целом - для конкретного региона.
    • Статистические методы и результаты прогнозирования в постоянных ценах 1984 г. могут использоваться аналитическими службами организаций, творческими научными коллективами для сопоставимой оценки развития инвестиционного процесса в России, объяснения факторов его изменения в динамике в дореформенный период и период реформирования экономики, выявления общих и частных причин этих изменений.
    • Выявленная краткосрочная реакция переменных в лаговых моделях, возможность учета сезонности позволяют использовать прогнозные модели для расчета индикаторов инвестиционной и деловой активности, а также при бюджетном планировании расходов муниципальными и региональными органами исполнительной власти, предприятиями и организациями при реализации программ, ориентированных на приоритетное развитие инновационной и инвестиционной сферы реального сектора экономики.

Апробация результатов исследования. Основные результаты исследования доложены и получили одобрение на международных и всероссийских научно-практических конференциях: "Стабилизация аграрного сектора России" (г. Санкт-Петербург - Пушкин, 1999 г.), "Актуальные вопросы сельскохозяйственной статистики" (г. Москва, 2000 г.), "Региональные проблемы реализации рыночных реформ на постсоветском пространстве" (г. Актобе, 2001 г.), "Отражая прошлое и настоящее: к 200-летию российской государственной статистики" (г. Новосибирск, 2002 г.), "Проблемы теории и практики статистики" (г. Оренбург, 2002 г.), "Пути повышения эффективности АПК в условиях вступления России в ВТО" (г. Уфа, 2003 г.), "Россия как трансформирующееся общество: экономика, культура, управление (региональный аспект)" (г. Москва, 2004 г.), "Актуальные экономические проблемы в ХХI веке" (г. Самара, 2004 г.), "О состоянии и перспективах развития инвестиционного и инновационного потенциала Оренбургской области" (г. Оренбург, 2005 г.), "Актуальные проблемы качественного экономического роста"

(г. Саранск, 2005 г.), "Научные школы и результаты в российской статистике" (г.Санкт-Петербург, 2006 г.), "Статистическая методология исследования. Теория и практика" (г. Оренбург, 2007 г.), "Статистика в диалоге общества и власти" (г. Санкт-Петербург, 2008 г.), а также общевузовской конференции профессорско-преподавательского состава Самарского государственного экономического университета (г. Самара, 2008 г.).

Отдельные результаты проведенного диссертационного исследования использованы в практической деятельности Территориального органа ФСГС по Оренбургской области, Уфимского филиала Института экономики Уральского отделения РАН, Законодательного собрания Оренбургской области; министерства экономического развития и торговли Оренбургской области и финансового управления Администрации

г. Оренбурга. Основные положения научных исследований соискателя используются в учебном процессе вузов при дипломном и курсовом проектировании в ходе преподавании дисциплин "Методы социально-экономического прогнозирования", "Финансовая статистика", "Эконометрика", "Анализ временных рядов и прогнозирование".

Публикации. Результаты исследования опубликованы в 50 работах общим объемом 53,5 печ. л. (авторский вклад соискателя - 47,3 печ. л.), в том числе в трех монографиях объемом 33 печ. л. и 15 статьях в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендуемых ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 278 наименований и 30 приложений. Объем основного текста содержит 345 страниц,

49 таблиц и 68 рисунков.

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы диссертационного исследования, приводится постановка проблемы, формулируются цель и научные задачи исследования, раскрывается методологическая основа, характеризуются степень разработанности проблемы, предмет и объект исследования, отмечаются основные положения и результаты, имеющие научную новизну и выносимые на защиту, раскрывается теоретическая и практическая значимость работы.

В первой главе "Теоретические и методологические основы инвестирования в основной капитал" рассмотрена трансформация сущности, содержания и характера представления статистической информации об инвестициях; расширен круг объектов инвестирования в эволюционирующих концепциях национального счетоводства; осуществлены обзор и классификация количественных моделей инвестирования; раскрыты принципы формирования информационной базы и статистической методологии пространственно-временного исследования инвестиций.

Во второй главе "Формирование методологии статистического анализа концентрации инвестиций в регионах России" проведена отраслевая сравнительная характеристика региональных структурных различий и концентрации инвестиций; в пространственном аспекте выполнен статистический анализ уровня концентрации инвестиций по видам экономической деятельности и источникам финансирования; исследован динамический аспект изменения структуры и уровня концентрации инвестиций в регионах России.

В третьей главе "Исследование взаимосвязей факторов и прогнозирование инвестиций в регионах Приволжского федерального округа" выполнено статистическое моделирование парных взаимосвязей между инвестициями и факторами, определяющими их уровень; построены модели многомерной регрессии, на их основе осуществлено прогнозирование инвестиций; исследованы особенности региональных инвестиций как составляющей бюджетной политики.

В четвертой главе "Статистический анализ и прогнозирование динамики инвестиций в основной капитал в России" исследована структура временных рядов инвестиций; на основе регрессионного анализа временных рядов выявлены факторы, определяющие динамику инвестиций; построены краткосрочные модели прогнозирования инвестиций по методологии авторегрессии - скользящего среднего.

В пятой главе "Динамические эконометрические модели и изучение взаимосвязей по временным рядам инвестиций в России" построены лаговые эконометрические модели с независимыми переменными; произведена оценка взаимосвязей факторов по временным рядам; осуществлены множественный корреляционно-регрессионный анализ и прогнозирование инвестиций на основе комбинированного подхода.

В заключении сделаны выводы и предложения, по результатам исследования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Трансформация сущности, содержания и характера

представления статистической информации

об инвестициях в основной капитал

Проведенный в диссертационном исследовании анализ положений экономической теории, теории инвестиций, методологических положений по статистике и нормативно-правовой базы позволил сделать ряд заключений, касающихся предмета нашего исследования.

Термины "инвестиции в основной капитал" и "капитальные вложения" часто используются как синонимы. Вместе с тем термин "капитальные вложения" следует считать устаревшим, а его применение ограничить периодом существования плановой экономики. Инвестиции в основной капитал нужно рассматривать как часть инвестиций в нефинансовые активы, которые соответствуют употреблявшемуся ранее термину "капиталообразующие инвестиции". При определении понятия "инвестиции в нефинансовые активы" наряду с инвестициями в основной капитал необходимо включать в их состав инвестиции на приобретение земельных участков и объектов природопользования, затраты на НИОКР, инвестиции на прирост запасов материальных оборотных средств и инвестиции в нематериальные активы.

Между тем для международных сопоставлений лучше пользоваться показателем "валовое накопление основного капитала", который наиболее близок по содержанию к показателю "инвестиции в основной капитал", но в соответствии с действующими правилами отечественного бухгалтерского учета отличается от него на величину инвестиций в нематериальные активы.

В связи с переходом отечественной статистики на СНС существенно изменилась сущность процесса накопления и потребления основного капитала по сравнению с действующей в плановой экономике системой БНХ. В соответствии с принципами системы БНХ накопление основных фондов рассчитывалось на основании показателя прироста основных фондов, где стоимость купленного, но не установленного оборудования, а также прирост незавершенного строительства учитывались как изменение стоимости оборотного капитала. В СНС накопление основного капитала принято рассматривать на основании показателей инвестиций, которые включают как стоимость неустановленного оборудования, так и незавершенное строительство. Кроме того, в СНС стоимость капитального ремонта, в отличие от текущего ремонта, включается в объем накопленного капитала, но не включается в объем инвестиций. В современных условиях существенно изменилась роль амортизации как источника финансирования инвестиционной деятельности. Однако проблема адекватного отражения стоимости амортизации при статистическом анализе динамики инвестиций усугубляется отсутствием необходимой сопоставимой информации, обесценением ее в условиях инфляции.

Важной методологической проблемой, стоящей перед национальными статистическими службами, видится предстоящий пересмотр СНС-1993 г. Ожидаемые изменения затронут, в частности, вопросы определения границы активов. Новая классификация нефинансовых активов изменит границы произведенных активов и существенно расширит круг объектов инвестирования в основной капитал за счет продуктов интеллектуальной собственности; систем вооружений; расходов, связанных с передачей прав собственности на не произведенные активы, и др. Помимо самих активов, предлагается изменить некоторые статьи, появляющиеся в счете капитала.

Переход отечественной статистической методологии на новые международные классификаторы, в частности на ОКВЭД, изменил порядок учета основных фондов в отраслевом разрезе, что нашло отражение в статистической отчетности. В формы отчетности с целью формирования показателя "валовое накопление основного капитала" был внесен ряд изменений. Например, в форме № П-2 "Сведения об инвестициях" убрана строка "капитальный ремонт основных фондов (средств)", добавлена строка "приобретено основных средств, бывших в употреблении у других организаций, и объектов незавершенного строительства", отдельно выделена "амортизация". Это существенно повлияло на формирование информационной базы исследования и ограничило его временные рамки.

С учетом данных обстоятельств соискателем были сопоставлены два качественно отличных временных периода в отечественной статистике - периоды существования БНХ и СНС. Придерживаясь принципов системы БНХ, которые сохраняют важное аналитическое значение, используя разработки отечественных ученых по проблемам макроэкономической статистики и эконометрики, информацию об индексах физического объема инвестиций в основной капитал и вводе в действие основных фондов в сопоставимых ценах, автор совместил временные ряды инвестиций и приращений капитала в дореформенный и рыночный периоды функционирования отечественной экономики. При этом сохранился масштаб цен, которые действовали до периода реформирования экономики, что позволило считать их практически неподверженными инфляционным процессам.

Характеристика сущности понятий, связанных с инвестированием, накоплением и потреблением основного капитала, развитие концепций национального счетоводства предопределили необходимость детального изучения теоретических основ реального инвестирования. Анализ литературных источников, накопленный зарубежный и отечественный опыт в построении количественных моделей инвестирования позволили нам выявить ряд признаков, положенных в основу предлагаемой ниже классификации.

Классификация количественных моделей инвестирования

и концептуальная модель комплексного статистического анализа

и прогнозирования инвестиций в основной капитал

Классифицировать модели инвестиций пытались в свое время многие авторы, но ни одна из этих классификаций не смогла удовлетворить современные требования отечественной экономической науки. Критический анализ количественных моделей инвестирования, представленный соискателем, показал, что в одних случаях речь шла об иностранном опыте, весьма полезном для нашей экономики с теоретической точки зрения, но не отвечающем современным особенностям ее развития. В других случаях предпринимались попытки описания сложного механизма инвестиционного развития в России отечественными учеными, занимающимися отдельными направлениями инвестирования. Данные работы ориентировались на разработку отраслевого, регионального, микроэкономического инвестирования с использованием только пространственных или только временных совокупностей в качестве объектов исследования, не охватывая всего комплекса проблем и современных методов анализа и прогнозирования инвестиций. В связи с этим возникла необходимость проведения такого рода упорядочения и построения классификации количественных моделей инвестирования.

Широта круга объектов инвестирования подразумевает многообразие используемых в теории и практике прогнозно-аналитических моделей, свидетельствует об отсутствии единой методики количественной оценки влияния факторов на объемы инвестирования для различных уровней агрегирования экономики. Обобщение и систематизация результатов многочисленных теоретических и эмпирических исследований, посвященных разработке методов оценки инвестиционных процессов, позволили построить авторскую классификацию количественных моделей инвестирования, где одни и те же модели могут входить в различные классификационные группы в зависимости от необходимости применения и решаемых с их помощью задач (рис. 1).

Рис. 1. Обобщенная классификация количественных моделей инвестирования

Предлагаемая классификация количественных моделей инвестирования в большей степени обладает свойствами не иерархических, а фасетных классификаций. Она не может считаться иерархической, так как получаемые в результате деления группировки могут пересекаться по своему содержанию. Таким образом, в одних случаях один из признаков классификации дублирует другой, поэтому он может быть удален. В других случаях, когда необходимо уточнение ряда свойств, вводятся дополнительные классификационные группы и признаки.

Гибкость классификации дает возможность агрегировать объекты и осуществлять информационный поиск по любому сочетанию фасетов. Используя разработанную классификацию, каждой модели инвестирования можно дать многостороннюю комплексную характеристику.

В ходе дальнейшего исследования более детально разрабатывался такой признак классификации, как характер представления данных, в соответствии с которым выделялись пространственные и временные статистические совокупности инвестиций. Теоретический обзор количественных моделей инвестирования и разработанная соискателем концептуальная модель комплексного статистического исследования инвестиций в основной капитал предопределили структуру, содержание, последовательность и логику изложения результатов диссертационного исследования (рис. 2).

Рис. 2. Концептуальная модель комплексного

статистического исследования инвестиций в основной капитал


Асимметричность региональной структуры инвестиций

по отраслям, видам экономической деятельности

и источникам финансирования

Как показано в исследовании, региональная структура инвестиций по отраслям экономики характеризует существенную неоднородность исследуемых явлений, в частности инвестиционную обеспеченность (емкость) отдельных территорий. Во времени эта неоднородность приобретает черты, ранее ненаблюдаемые в отечественной экономике: в наиболее динамично развивающихся отраслях экономики значительно повышается роль отдельных немногочисленных регионов. Это приводит к диспропорции в структуре инвестиций и повышению уровня их концентрации.

Было замечено, что еще в 1996 г. все отрасли экономики были слабо концентрированными - максимальная концентрация инвестиций была достигнута в строительстве и составляла 546 пунктов индекса Херфиндаля - Хиршмана (HHI). Уровень концентрации инвестиций, оцененный с помощью индекса HHI, позволил выявить слабо (менее 1000), средне (1000-1800) и сильно концентрированные (более 1800) отрасли экономики. К 2000 г. концентрация инвестиций существенно изменилась в торговле и общественном питании, HHI = 1542; жилищном хозяйстве, HHI = 1670 - средне концентрированные рынки; связи, HHI = 2456 - сильно концентрированный рынок. В последующие годы в отраслях сельского хозяйства, транспорта, здравоохранения, образования и промышленности уровни концентрации существенно не увеличивались (рис. 3).

Рис. 3. Концентрация региональных инвестиций в основной капитал

по отраслям экономики РФ за 1996-2003 гг.

Не случайно, что указанные отрасли в последние годы попали под пристальное внимание со стороны государства и стали объектами реализации приоритетных национальных проектов. Причем отличия уровней концентрации в данных отраслях по годам можно признать незначительными, чего нельзя сказать про связь, жилищное хозяйство, торговлю и строительство. Поэтому можно говорить о различной колеблемости уровней концентрации инвестиций во времени, получив новое представление о совокупности двух явлений: пространственной концентрации инвестиций, которая характеризует распределение инвестиций по территории страны, и изменчивости степени этой концентрации во времени.

В 2003-2004 гг. в практику работы статистических органов был внедрен ОКВЭД, который изменил отраслевую структуру инвестиций и позволил определить масштабы вновь появившихся на рынке видов экономической деятельности, что отразила типологическая группировка (табл. 1).

Таблица 1

Группировка видов экономической деятельности по

уровню концентрации инвестиций в регионах РФ за 2004-2006 гг.

Группы видов

экономической

деятельности

по уровню HHI

Условное обозначение и наименование

вида экономической деятельности

2004 г.

2005 г.

2006 г.

Меньше 1000 -

слабая

концентрация

A

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство

293

277

332

L

Государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное

социальное обеспечение

557

348

379

D

Обрабатывающие производства

360

372

351

E

Производство и распределение

электроэнергии, газа и воды

431

386

555

N

Здравоохранение и предоставление

социальных услуг

413

388

360

M

Образование

738

532

735

F

Строительство

864

578

618

O

Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг

1194

629

705

I

Транспорт и связь

529

645

662

G

Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования

1215

763

683

J

Финансовая деятельность

1264

993

904

1000-1800 -

средняя концентрация

H

Гостиницы и рестораны

991

1020

1022

K

Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг

1340

1266

1147

B

Рыболовство, рыбоводство

1479

1458

1182

Больше 1800 -

высокая концентрация

С

Добыча полезных ископаемых

3449

3296

2806

Как было замечено, только "добыча полезных ископаемых" сравнивалась с высококонцентрированным рынком, где значительный объем инвестиций приходился на ограниченное количество регионов в отличие от вида деятельности "сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство", который характеризовался слабой концентрацией с более равномерным распределением и примерно равными долями.

Для характеристики пространственной неравномерности распределения инвестиций соискателем предложено расширить разработанную ФСГС систему показателей инвестиционной деятельности показателями концентрации (табл. 2).

Таблица 2

Показатели концентрации инвестиций

по федеральным округам РФ в 2006 г.

Федеральный округ

(количество регионов)

Индекс концентрации

Индекс HHI

Дисперсия

долей

Коэффициент вариации

Индекс энтропии

Индекс Джини

Россия - всего (80)

100

449

4,0

160,9

-91,0

0,59

Центральный (18)

25,7

2786

123,9

200,4

-270,9

0,66

Северо-Западный (10)

13,8

1697

69,7

83,5

-263,2

0,45

Южный (13)

9,6

1947

90,6

123,7

-264,4

0,58

Приволжский (14)

16,9

1113

28,5

74,7

-221,8

0,39

Уральский (4)

17,2

5355

713,6

106,9

-374,7

0,53

Сибирский (12)

9,8

1327

41,1

76,9

-242,7

0,42

Дальневосточный (9)

7,0

2469

150,9

110,6

-292,4

0,54

В данном случае использовалась методика, позволяющая принять за 100% суммарный объем инвестиций по конкретному федеральному округу (ФО). Поэтому сопоставление общероссийских значений индексов HHI, энтропии, дисперсии долей с индивидуальными значениями по ФО не имеет смысла. Напротив, методика расчета коэффициента вариации и индекса Джини позволила сравнить значения по ФО со средними показателями по России. Как видно, по индексу концентрации, показывающему долю рынка, Центральный и Уральский ФО (всего 22 региона) внесли наибольший вклад в общий объем инвестиций (42,9%). Эти же два округа, а также Дальневосточный и Южный ФО имели значения индекса HHI, дающие право сравнивать распределение инвестиций с высококонцентрированным рынком.

В целом уровень показателя по России, равный 449 пунктам, помог охарактеризовать рынок как слабо концентрированный. Значения дисперсии долей, коэффициента вариации, индексов энтропии и Джини позволили признать Северо-Западный, Приволжский и Сибирский ФО менее концентрированными с более однородной структурой распределения инвестиций по регионам, входящим в их состав.

Предложенная система показателей применялась также для анализа региональной структуры инвестиций по источникам финансирования. Был выявлен единственный источник, региональное распределение средств из которого следует признать высококонцентрированным, - это средства бюджетов субъектов РФ.

Другие потенциальные источники средств для финансирования инвестиций с высоким уровнем концентрации характеризовались следующими показателями: банковские вклады (депозиты) юридических и физических лиц, привлеченные кредитными организациями; стоимость договоров финансового лизинга; средства, полученные от приватизации государственного и муниципального имущества; иностранные инвестиции. Как было показано, рассмотрение концентрации инвестиций по источникам финансирования стало необходимым потому, что одним из существенных отличий СНС от БНХ является возможность проведения в рыночной экономике анализа источников финансирования инвестиций.

Весьма пестрая картина распределения инвестиций по территории России во времени также имела существенные изменения. Начиная с 2005 г. в России происходит процесс укрупнения регионов, выразившийся в поглощении крупными субъектами РФ более мелких территориальных образований, географически входивших в их состав. При этом укрупнение регионов значительно не увеличило степени монополизации инвестиционного рынка, поэтому мер управленческого воздействия со стороны государства в данном случае применять не следует.

Совершенно иная ситуация наблюдалась с динамикой привлечения иностранных инвестиций в регионы России и их концентрацией. В исследовании доказано, что инвестиции в основной капитал, имеющие отечественное происхождение, более равномерно распределены по регионам России в отличие от иностранных инвестиций. В целом процесс укрупнения регионов практически не повлиял на уровень концентрации иностранных инвестиций. Однако, чтобы сделать приток иностранных инвестиций управляемым с точки зрения национальной безопасности, необходимо проводить анализ их концентрации в региональном разрезе по видам экономической деятельности и видам иностранных инвестиций (прямые, портфельные и прочие).


Понятие "устойчивость концентрации инвестиций",

система показателей и методика оценки устойчивости

концентрации инвестиций в регионах России

В рамках рассматриваемого в работе пространственно-временного аспекта было выделено несколько подходов к определению понятия статистической устойчивости. В соответствии с "выборочным" подходом статистическая устойчивость использовалась для описания выборочных характеристик и оценки параметров экономико-математических моделей. Во "временном" подходе исследовалась устойчивость связей во времени, а также говорилось о динамике зависимостей и их колебаниях. Устойчивость во времени противопоставлялась колеблемости, характеризуя отклонения уровней временных рядов от основной тенденции развития и имея принципиально отличную природу от устойчивости в пространстве. В "пространственном" подходе рассматривались отклонения показателей от среднего уровня состояния рынка, где меньший размах колебаний характеризовал большую устойчивость рынка и его развитие, а также надежность полученных оценок и прогнозов.

С учетом опыта применения категории статистической устойчивости и результатов проведенного анализа концентрации инвестиций в регионах РФ соискателем введено в научный оборот понятие "устойчивость концентрации инвестиций", под которой понимается комплексная структурно-динамическая категория, с одной стороны, характеризующая пространственное распределение региональных инвестиций, а с другой - степень совокупной изменчивости структуры инвестиций во времени.

В отличие от существующих представлений об устойчивости данная категория может использоваться в новом качестве, характеризуя как позитивные, так и негативные последствия для экономического развития страны, если степень концентрации инвестиций во времени изменяется незначительно (относительно устойчива) на слабо концентрированном рынке. Например, высокая устойчивость концентрации инвестиций в сельском хозяйстве свидетельствовала о незначительных отклонениях в региональной структуре инвестиций, где доли регионов были примерно равными и не отклонялись в значительной степени от среднего значения. При этом объемы инвестиций были столь малыми, что не способны были обеспечить даже простого воспроизводства основного капитала.

Изменения концентрации инвестиций во времени и пространстве неразрывно связаны с изменчивостью их региональной структуры, что отражено в результатах структурно-динамического анализа суммарного объема инвестиций по децильным группам (ДГ) субъектов РФ (рис. 4).

Рис. 4. Динамика распределения региональных инвестиций

в основной капитал по децильным группам за 1990-2006 гг.

Регионы предварительно были упорядочены по их доле в суммарном объеме инвестиций для каждого года отдельно, поэтому во времени состав децильных групп постоянно изменялся. Данное распределение позволило выявить наиболее и наименее "мобильные" регионы и установить, что суммарные доли в первой - девятой децильных группах имели тенденцию к сокращению в динамике, в то время как в десятой децильной группе наблюдалось увеличение суммарной доли инвестиций. При этом соотношение суммарного объема инвестиций в десятой и первой децильных группах колебалось от минимальных 30 раз в 1991 г. до максимальных 120 раз в 1999 г., что проявилось в значительной межрегиональной дифференциации объемов инвестиций во времени. Как можно заметить, тенденции изменения долей не имели неограниченного роста или снижения уровней, а свидетельствовали о наличии поворотных точек и достижении критических уровней.

Статистическая оценка устойчивости межрегиональной дифференциации во времени проводилась с использованием показателей: абсолютная и относительная колеблемость, коэффициенты устойчивости уровней и роста. Цель применения данных показателей - определить тенденцию и устойчивость изменения степени монополизации инвестиционного пространства России, а при необходимости применить управляющее воздействие в точке перелома тенденции в сторону усиления концентрации либо диверсификации направлений и источников финансирования инвестиций.

Для характеристики пространственно-временной неоднородности инвестиционного пространства и выявления различий в степени устойчивости концентрации инвестиций по регионам России соискателем была разработана методика, включающая следующие этапы.

  1. Осуществлялся сбор информации по регионам России по показателю "инвестиции в основной капитал" в стоимостном выражении, на основе которой рассчитывались удельные веса регионов и показатели концентрации инвестиций (HHI, коэффициенты Джини или др.).
  2. Для временных рядов концентрации инвестиций определялись тенденции изменения уровней путем аналитического выравнивания; находились отклонения фактических значений концентрации инвестиций от выравненных по уравнениям трендов; проверялась гипотеза о нормальности (близости к ней) распределения отклонений.
  3. Рассчитывались показатели абсолютной и относительной колеблемости, коэффициенты устойчивости уровней и роста.
  4. Выбирались временные ряды концентрации инвестиций с минимальной абсолютной и относительной колеблемостью, максимальными коэффициентами устойчивости уровней и роста; делался вывод об устойчивости концентрации инвестиций и степени неоднородности региональной структуры инвестиций в динамике.
  5. Принималось решение о необходимости прогнозирования временных рядов, характеризующих долю конкретных регионов в общероссийском (по федеральным округам, децильным группам) объеме инвестиций с учетом полученных оценок устойчивости их концентрации.

В табл. 3 показатели устойчивости концентрации инвестиций ранжированы по степени устойчивости уровней концентрации около трендов. Расчет коэффициентов устойчивости уровней для динамических рядов индексов HHI по РФ в целом и в разрезе ФО позволил сделать вывод о высокой степени устойчивости уровней рядов около их трендов.

Таблица 3

Показатели устойчивости концентрации инвестиций

в регионах РФ (в разрезе федеральных округов) за 1990-2006 гг.

Федеральный

округ

Абсолютная колеблемость

Относительная колеблемость, %

Коэффициент устойчивости уровней, %

Коэффициент устойчивости роста (+), снижения (-)

Приволжский

54

4,9

95,1

0,77

Сибирский

91

6,7

93,3

- 0,01

Уральский

435

7,8

92,2

0,62

Южный

170

9,0

91,0

0,74

Северо-Западный

192

11,5

88,5

0,75

Центральный

281

11,7

88,3

0,60

Дальневосточный

215

11,8

88,2

0,55

Россия - всего

34

7,2

92,8

0,64

Полученные коэффициенты устойчивости роста или снижения не позволили получить заключения о высокой устойчивости тенденций изменения концентрации инвестиций в Сибирском и Дальневосточном ФО. Напротив, в Приволжском, Северо-Западном и Южном ФО высокая устойчивость уровней около тренда сопровождалась высокой устойчивостью тенденции развития. Уральский и Центральный ФО имели сравнительно высокую абсолютную колеблемость уровней концентрации инвестиций около трендов, что ухудшило прогнозные качества полученных моделей. Рассчитанные параметры параболических трендов позволили дать экономическую интерпретацию уровням концентрации инвестиций и скорости их изменений в федеральных округах, рассматриваемых как самостоятельные, обособленные территориальные единицы, и по России в целом.

Статистически значимые факторы и модели, объясняющие

объемы инвестиционных расходов в регионах Приволжского ФО

Результаты проведенного анализа устойчивости концентрации инвестиций предопределили выбор Приволжского ФО в качестве наиболее динамичного и устойчивого в своем инвестиционном развитии макрорегиона. На его примере соискателем более детально были исследованы факторы, позволяющие объяснить объемы и динамику региональных инвестиций.

При анализе пространственных статистических данных с помощью инструментария парных регрессий было установлено, что значительная часть вариации инвестиций объяснялась с помощью показателей, характеризующих объемы производимой регионом продукции и оказанных услуг, результаты инвестиционной и внешнеэкономической деятельности, объемы развития строительной индустрии и уровень жизни населения.

Отдельно была выделена группа показателей, обусловливающих развитие финансово-кредитной, страховой региональной систем: величина депозитов юридических и физических лиц; объемы поступлений в бюджеты территориальных фондов обязательного медицинского страхования, фонд социального страхования, пенсионный фонд; задолженности физических и юридических лиц по кредитам; число кредитных организаций; страховые выплаты, взносы и др.

Часть показателей непосредственно была связана с финансами предприятий: дебиторская и кредиторская задолженности, объемы долгосрочных финансовых вложений, финансовые результаты деятельности и др. Направление связи в большинстве случаев было определено как прямое, хотя были выявлены показатели, влияющие на инвестиции противоположным образом. Так, удельный вес убыточных организаций, просроченная дебиторская задолженность, дотации региональных бюджетов от других уровней бюджетной системы, бюджетные кредиты повлияли на объемы инвестиций негативно. На микроэкономическом уровне наилучшим образом объяснила вариацию инвестиций регрессионная модель (1):

а= 7,55 + 0,60 Х1 + 0,08 Х2

(1)

а (c.о.) (0,39) а(0,05) аа(0,02) а

R2 = 0,96; F = 121,

где Х1 - сальдированный финансовый результат деятельности предприятий и организаций на душу населения;

Х2 - объемы прямых иностранных инвестиций на душу населения.

В скобках под параметрами уравнения регрессии, как и в дальнейшем, представлены стандартные ошибки оценок (с.о.), которые показали статистическую значимость независимых переменных. Критерии R2 и F подтвердили адекватность множественной регрессионной модели. На макроэкономическом уровне статистически значимой оказалась модель (2).

(2)

аа= 2,71 + 0,12 Х1 + 28,5 Х2

(c.о.) (2,11) а(0,05) аа(12,3)

R2 = 0,85; F = 31,

где Х1 - ВРП на душу населения;

Х2 - объемы экспорта со странами СНГ на душу населения.

Специально обследованные данные бюджетной статистики показали зависимость объемов инвестиционной деятельности от величины доходов, расходов и дефицита бюджетной системы. В частности при объяснении региональных инвестиций значительно увеличилась роль неналоговых доходов, а именно доходов от использования и сдачи в аренду имущества, находящегося в государственной и муниципальной собственности, платежей за пользование природными ресурсами. Выявлена существенная дифференциация местных и региональных бюджетов при формировании инвестиционной политики в регионах Приволжского ФО.

Применение методов множественной регрессии с использованием пространственно-временных данных существенно расширило возможности прогнозирования инвестиционных расходов предприятий и организаций на региональном уровне, когда наблюдалось отсутствие сопоставимой динамики показателей или вовсе невозможно было получить необходимую информацию. Однако незначительный объем выборки не позволил, с одной стороны, одновременно включить в модель более 2-3 независимых переменных, что вызвало необходимость построения комплекса моделей на разных уровнях управления экономикой; с другой стороны, распространить с высокой степенью вероятности полученные выводы на все регионы России. Вместе с тем это позволило региональным и местным властям оперативно реагировать на вновь поступившую информацию об изменениях указанных факторов, учитывая особенности развития данного макрорегиона.

Структура и особенности временного ряда инвестиций

в основной капитал в России

Важной методологической проблемой при предсказании инвестиций является тот факт, что методы, с успехом применяемые в одном случае, в других совершенно не отражают реальную действительность и поэтому не могут считаться адекватными сложившимся условиям. Одним из средств понимания структуры временных рядов инвестиций являлась классическая декомпозиция, позволившая выявить тренд, сезонность, цикличность и нерегулярность. Поведение одних составляющих исследуемого временного ряда, таких, как тренд и сезонность, было достаточно предсказуемым. Другие составляющие, такие как цикличность и нерегулярность, предсказать с высокой степенью точности было практически невозможно.

Для выявления трендовой составляющей была выбрана экспоненциальная кривая, рост которой в геометрической прогрессии определил общую тенденцию изменения объемов инвестиций в текущих ценах с учетом ценового фактора, проявляющегося в инфляционном росте показателя. Сезонная составляющая характеризовала последовательный рост инвестиций в течение каждого года. Причем в первой половине года индексы сезонности оказались меньше единицы, а уровни января каждого года на 40% ниже среднегодового значения. Во второй половине года индексы сезонности были выше единицы, а максимальный рост объемов инвестиций достигался в декабре, когда индекс сезонности на 80% был выше среднего уровня временного ряда.

Несмотря на общую непредсказуемость циклической составляющей, было замечено, что в отдельные периоды значения этой компоненты увеличивались относительно среднего уровня примерно на одну треть (как в январе 1997 г. и ноябре 2000 г.), а затем снижались на ту же величину (в августе 1998 г.), что не противоречило основным положениям теории циклов. Выявленный полный цикл, равный 46 месяцам, в дальнейшем не повторился. Напротив, с конца 2000 г. циклическая составляющая не подвергалась существенным отклонениям в ту или другую сторону от равновесного положения, характеризуя конъюнктурное затишье (стагнацию) на инвестиционном рынке, что обусловлено фактором политической и социально-экономической стабильности. Этот вывод подтвердили результаты проведенной декомпозиции и фазового анализа двух модифицированных рядов инвестиций, первый из которых был скорректирован на экспоненциальный тренд, второй - на накопленный индекс потребительских цен за исследуемый период (рис. 5).

Рис. 5. Фазовые диаграммы модифицированных рядов инвестиций

в РФ за 1996-2006 гг.

Перед проведением фазового анализа предварительно было выполнено несколько преобразований исходных временных рядов, чтобы элиминировать тренды и выделить скрытые в них колебательные процессы в явном виде. Для этого осуществлялся переход к натуральным логарифмам, и вычислялись первые их разности. Исследовать динамику рядов стало возможным путем нахождения отклонений от средних значений, которые выступили в роли некоторого стандарта, от которого измеряются отклонения вверх и вниз, и представляют собой средний темп прироста уровней инвестиций.

Одним из важных выводов при сравнении двух модифицированных рядов явилась невозможность отождествления роста инвестиций в текущих ценах только с величиной инфляционного роста. Несомненно, наряду с инфляцией присутствуют факторы, определяющие динамику инвестиций, связанные с реальным ростом их физических объемов. Как показал анализ поведения случайной компоненты при всевозможных вариантах мультипликативной и аддитивной декомпозиции, в обоих временных рядах инвестиций сохранилась важная неучтенная информация, что подтвердили расчет и анализ выборочных автокорреляционных функций.

Предсказание отдельных составляющих временного ряда инвестиций с целью получения прогноза значений основного ряда не позволило получить точных оценок. Вместе с тем знание структуры ряда помогло глубже понять природу и особенности исследуемого явления. Проведенный анализ привел к выводу о том, что, будучи одним из самых чувствительных критериев к изменениям экономической конъюнктуры, объем инвестиций в РФ также существенно зависит от сезонных ожиданий, особенно в конце каждого квартала (в марте, июне, сентябре и декабре), а максимального его роста следует ожидать в последнем месяце каждого года.

Факторы и модели прогнозирования, характеризующие динамику

инвестиций в основной капитал за 1965-2006 гг.

При исследовании особенностей развития инвестиционного процесса за период 1965-2006 гг. в представленных временных рядах были обнаружены структурные изменения, предполагающие построение кусочно-линейных моделей, что подтвердилось использованием формального теста Чоу. Однако разделение исходной совокупности на две или большее количество частей привело к потере числа наблюдений и степеней свободы, а следовательно, к снижению качества прогнозных оценок (рис. 6).

Рис. 6. Динамика инвестиций и приращений основного капитала

в России за 1965-2006 гг. в постоянных ценах 1984 г.

В связи с этим было принято решение исследовать как отдельные периоды исторического развития, так и объединенный период. Как было установлено, в дореформенный период (1965-1990 гг.) и период рыночного реформирования (1991-2006 гг.) выявились некоторые закономерности, присущие обоим этим этапам. Несмотря на существенные изменения в объемных и ценовых соотношениях, практически не изменилась степень влияния инвестиций на приращения основного капитала, и наоборот. Зависимость между ними хорошо описывалась линейной регрессией.

Однако в обоих временных рядах присутствовала автокорреляция в остатках, что не позволило использовать эту взаимосвязь для прогнозирования, так как, с одной стороны, возникло множество неверных толкований результатов регрессионного анализа, с другой стороны, на базе свойств авторегрессии, проявляющейся в инерционности динамики процесса, стало возможным использовать в прогнозировании выявленные особенности.

Дореформенный период характеризовался более устойчивой тенденцией развития, где наряду с приращениями основного капитала на инвестиции влияли темпы экономического роста и темпы роста торговли, причем последние оказывали отрицательное воздействие. Данные показатели помогли улучшить спецификацию регрессионных моделей, так как сделали остатки независимыми.

Несмотря на существенные изменения, коренным образом повлиявшие на условия функционирования рыночной экономики, приращения основного капитала и темпы экономического роста в 1991-2006 гг. продолжали оказывать положительное влияние на объемы инвестиций в основной капитал, причем как текущие, так и с некоторой задержкой во времени. Модель описывала эти взаимосвязи за 1965-2006 гг. следующим образом:

(3)

аа= - 0,013 + 0,477+ 0,567а+ 0,339

(с.о.)а аа(0,007) а(0,073) аа(0,233) (0,130)

R2=0,93; DW=1,95.

где а- логарифмические разности объемов инвестиций;

а- логарифмические разности приращений основного капитала;

а- текущие и алагированные темпы роста ВВП;

Штрих означает объединенный период.

Одним из действенных способов устранения автокорреляции в регрессионных остатках инвестиций и приращений основного капитала стало взятие натуральных логарифмов, что существенно снизило вариацию объемных показателей и устранило явление гетероскедастичности, а также нахождение их первых разностей, что сделало ряд стационарным. Регрессия с логарифмическими разностями оказалась вполне пригодной для прогнозирования, так как имела независимые остатки, что подтвердилось расчетом статистики Дарбина - Уотсона (DW).

Корректировка исходных временных рядов на коэффициент автокорреляции первого порядка, а также расчет моделей авторегрессии первого и второго порядков в меньшей степени были пригодны для прогнозирования инвестиций, так как проблема гетероскедастичности полностью не была решена даже с применением обобщенного метода наименьших квадратов и инструментальных переменных.

Несмотря на тесную корреляцию между инвестициями и приращениями капитала, формальный критерий оценки причинности взаимосвязей не позволил установить причинно-следственную обусловленность между этими переменными. При этом использовался двухшаговый процесс для проверки Грэнжер-причинности.

На первом шаге определялись параметры АRIMА-моделей для двух временных рядов по имеющимся данным. Для ряда инвестиций наилучшей по информационным критериям Акайке и Шварца оказалась модель ARIMA (0,1,2), а для ряда приращений капитала - ARIMA (1,1,0). На втором шаге рассчитывались кросс-корреляции, которые показали, что ни при каких лагах k > 0 и k < 0 из 15 перекрестных сдвигов rk существенно не отлично от нуля. При k = 0 r0 = 0,87, что позволило сделать вывод о мгновенной взаимной реакции в причинно-следственном соотношении "инвестиции - приращения капитала". Таким образом, инвестиции не могли считаться Гренжер-причиной для приращений капитала, и наоборот.

С учетом оценки причинности при прогнозировании инвестиций в качестве определяющих переменных были установлены темпы роста ВВП, которые с некоторой задержкой во времени оказывали положительное влияние на результативную переменную, а также лагированные уровни инвестиций. Одним из уравнений, описывающих объемы инвестиций ана основе собственных лагированных значений (аи ) и лагированных значений приростов ВВП (, аи ), явилась следующая модель:

а= 8,4 + 1,57а - 0,64а+ 0,28а - 0,52а+ 0,22

(4)

аа (с.о.) (5,0) а(0,13)аа (0,13) аа(0,08) аа(0,14) (0,09)

R2 = 0,96; h-статистика Дарбина = 1,74.

В данном случае вместо традиционной статистики DW для оценки независимости остатков использовалась h-статистика Дарбина, не превысившая критических значений. Исходя из выражения (4), стало возможным заключить: во-первых, влияние и инвестиций, и экономического роста осуществлялось с задержкой в 1Ц4 года; во-вторых, темпы роста ВВП явились Грэнжер-причиной для инвестиций, так как лагированные значения объяснили дополнительную долю объясненной вариации инвестиций. Вывод о характере причинности подтвердился использованием двухфазовой процедуры проверки причинности. Не было установлено обратной причинно-следственной зависимости. Вместе с тем при исследовании взаимосвязей между приращениями капитала и темпами роста ВВП была установлена как прямая, так и обратная взаимосвязь, т.е. приращения капитала были причиной изменения темпов роста ВВП, и наоборот.

Кроме полученных моделей регрессии, при прогнозировании использовалась методология Бокса - Дженкинса для ежегодных инвестиций за 1965-2006 гг. в постоянных ценах 1984 г. Результаты прогнозирования на основе модели АRIMA (0,1,2) незначительно отличались от прогнозов, полученных по другим методам прогнозирования, и позволили установить, что полученные предсказательные оценки на 2007 г. сопоставимы с объемами инвестиций, осуществленными в 1971 и 1993 гг. Среднесрочный прогноз до 2010 г. в соответствии с выбранной моделью характеризует незначительный ежегодный рост уровней ряда при значительном росте доверительных границ прогнозирования, что, несомненно, снижает качество полученных оценок.

Модель "правого" двухпараметрического геометрически

распределенного лага, объясняющая краткосрочную зависимость между инвестициями и приращениями основного капитала

Как было показано в диссертационном исследовании, хорошее качество оцененных уравнений инвестиций для одного периода не соответствовало параметрам другого периода. Так, модели "левого" распределенного лага, успешно применяемые для 1966-1989 гг., при добавлении всего двух новых наблюдений за 1990-1991 гг. привели к изменению структуры геометрического лага и к ухудшению качества оцениваемых параметров: стандартных ошибок, коэффициентов детерминации, статистики DW. С учетом вновь появившихся условий развития инвестиционного процесса добавление новых наблюдений за 1992-2006 гг. сделало неудовлетворительными для прогнозирования инвестиций модели, которые раньше могли с успехом применяться.

Оценка параметров уравнений инвестиций отдельно для периода реформирования экономики не дала хороших для прогнозирования качеств моделей, так как временной интервал исследования был недостаточно продолжительным. Несмотря на вышесказанное, одна из моделей все же смогла считаться пригодной для прогнозирования инвестиций во всех исследованных периодах, это модель "правого" двухпараметрического геометрически распределенного лага, в которой текущие значения инвестиций определялись текущими и будущими значениями приращений капитала. Модель имеет такое название, поскольку в причинно-следственном соотношении "инвестиции - приращения капитала" распределена во времени его правая часть, а весь прирост капитала происходит на заключительном этапе рассматриваемого периода (рис. 7).

Рис. 7. Модель "правого" двухпараметрического геометрически

распределенного лага за 1966-2006 гг.

Необходимо обратить внимание на существование теоретических предпосылок, серьезно ограничивающих работоспособность и практическую реализацию данной модели. Например, все элементы инвестиций должны перейти в приросты основного капитала, т.е. эти показатели в целом с учетом сдвига во времени должны совпадать. Временная структура инвестиционных процессов должна быть постоянной, т.е. распределение во времени и инвестиций, и приростов основного капитала должно быть одинаковым. Несмотря на указанные ограничения, соискателем были получены статистически значимые оценки параметров, которые хорошо описывали динамику изменения рассматриваемых переменных в сопоставимых ценах. Для 1966-2006 гг. полученная модель описывалась уравнением.

Хt - Yt-1 = 0,966 (Хt - Хt-1) + 0,965 (Хt - Yt)

(5)

(с.о.) аа(0,055) а(0,039)

R2 =0,96; DW = 1,71.


Уравнение в преобразованном виде имело следующий вид:

(6)

аа=0,966 Xt + 0,001208 Xt+1 + 0,001165 Xt+2 + Е

В соответствии с уравнением (6) 97% приростов капитала в текущем и двух последующих годах приводили к реализации инвестиций в текущем периоде. Как было показано, добавление новых данных привело к серьезному изменению структуры геометрического лага. Если в 1966Ц1989 гг. коэффициент при текущей зависимой переменной составил 0,512, то в 1966Ц2006 гг. - 0,966. Это стало свидетельством более быстрого реагирования изменений объемов инвестиций на изменения приращений капитала в текущем периоде, т.е. существенно возросла роль первого года в реализации инвестиционных проектов.

Полиномиальные распределенные лаги не дали удовлетворительных результатов при объяснении инвестиций в России, и даже подходящая с формальной точки зрения модель "правого" полиномиально распределенного лага в 1966-2006 гг. со степенью полинома m= 2 и длительностью лага n= 4 имела неудовлетворительное качество остатков.

Краткосрочные модели прогнозирования инвестиций

в основной капитал на основе комбинированного подхода

В диссертационном исследовании было показано, что методология Бокса - Дженкинса явилась хорошим инструментом при краткосрочном прогнозировании инвестиций. В практическом применении создание удовлетворительной ARIMA-модели потребовало большого количества исторических данных - использовалась ежемесячная динамика инвестиций в текущих ценах, состоящая из 126 уровней.

Прогнозирование ежемесячных инвестиций в России на основе сезонной ARIMA-модели на период до конца 2007 г. в текущих ценах позволило предсказать с 95-процентной вероятностью уровни исследуемого динамического ряда. Исходный временной ряд предварительно логарифмировался, что сделало увеличивающуюся в динамике вариацию сопоставимой, и находились месячные сезонные разности (рис. 8).

В качестве альтернативы сезонной модели ARIMA (1,0,1)(0,1,0)s=12 рассматривалась мультипликативная декомпозиция, где был выделен экспоненциальный тренд и рассчитаны сезонные индексы, с помощью которых осуществлено прогнозирование инвестиций в месячной динамике. Точность прогнозных оценок инвестиций в стоимостном выражении не позволила получить удовлетворительные результаты прогнозирования: сезонная модель ARIMA недооценила фактические объемы инвестиций, экспоненциальный тренд с учетом сезонности, напротив, переоценил их.

Рис. 8. Прогнозирование инвестиций в основной капитал в РФ

по сезонной модели ARIMA (1,0,1)(0,1,0)s=12

Выводы, сделанные об изменении структуры геометрического лага инвестиций в РФ за 1966-2006 гг., показали, что в период реформирования экономики изменился характер использования инвестиций: предпочтение стало отдаваться краткосрочным проектам, когда в первом году их реализации удавалось получить максимальную отдачу от инвестированных средств. Новые условия функционирования экономики, расширение круга объектов инвестирования и источников их финансирования породили новые факторы, определяющие динамику и структуру инвестиций в основной капитал.

Все отмеченное предопределило переход к анализу и прогнозированию краткосрочной динамики инвестиций в относительных величинах с использованием основных социально-экономических показателей, публикуемых ФСГС. Это позволило оперативно реагировать на вновь поступившую информацию, содержащуюся не только в самом временном ряду инвестиций, но и учесть влияние факторов "окружающей среды", объективно описывающих взаимосвязи и взаимообусловленность показателей экономической динамики.

Методом множественной регрессии был выделен ряд показателей (факторов), определяющих динамику инвестиций в РФ. Это темпы роста объемов производства по виду деятельности "Строительство" - X7,t, индексы промышленного производства - X1,t и лагированные (с задержкой в пять месяцев) индексы потребительских цен X19,(t-5) (7).

(7)

аа= -13,629 + 0,761 X7,t + 0,440 X1,t - 0,059 X19,(t-5).

Параметры данной модели определялись обобщенным методом наименьших квадратов, так как оценки, полученные обычным методом наименьших квадратов, не удовлетворяли свойству эффективности модели, а в остатках присутствовала автокорреляция. Коэффициент детерминации для новой модели объяснил значительную часть вариации инвестиций (R2 = 0,83), коэффициенты регрессии оказались статистически значимыми по t-критерию, а статистика DW выше критического уровня.

Прогнозированию инвестиций по множественной регрессионной модели предшествовал процесс прогнозирования каждой независимой переменной по сезонной ARIMA-модели. После нахождения прогнозных оценок независимых переменных их значения подставлялись в уравнение регрессии, затем определялась величина зависимой переменной. Полученные оценки сопоставлялись с фактическими данными, находились ошибки прогнозирования, характеризующие точность построенной модели.

С учетом вероятной детерминированной зависимости между темпами роста инвестиций и строительства, после удаления фактора X7,t из числа независимых переменных, множественный регрессионный анализ позволил выявить другие не менее важные переменные, используемые при предсказании инвестиций: оборот розничной торговли, реальная среднемесячная заработная плата, экспорт товаров со странами СНГ. Причем последние два фактора оказали на темпы роста инвестиций отрицательное воздействие, а некоторые из объясняющих переменных с запаздыванием в 8Ц12 месяцев (индекс промышленного производства, производство сельскохозяйственной продукции и др.). Альтернативой прогнозу по модели (7) стал прогноз инвестиций, полученный по нейронной модели и по сезонной модели ARIMA (1,1,0)(1,1,0)s=12 (рис. 9).

Для построения нейросетевой модели использовались переменные, которые ранее применялись для построения моделей множественной регрессии. Наиболее подходящей с точки зрения точности полученных прогнозных значений оказалась нейронная сеть с радиальной базисной функцией (RBF-сеть), объясняющая 78% вариации инвестиций.

Проверка адекватности модели показала, что остатки являются белым шумом - они не коррелированны и нормально распределены. Для получения прогноза была сформирована выборка нейронной сети, включающая в себя расчетные помесячные значения входящих в модель показателей. Прогнозные значения 24 входных переменных были получены с помощью методов экспоненциального сглаживания. Сравнение точности альтернативных моделей оценивалось с помощью ошибок прогнозирования (табл. 4).

Рис. 9. Прогнозирование инвестиций в основной капитал

по сезонной модели ARIMA(1,1,0)(1,1,0)s=12

В результате был сделан вывод о том, что ни одна из моделей прогнозирования не позволила в точности предсказать динамику инвестиций в России. Тем не менее, судя по величинам ошибок прогнозирования, множественная модель регрессии, построенная с использованием независимых переменных, оказалась более предпочтительной по сравнению с сезонной моделью ARIMA, использующей информацию, содержащуюся в самом временном ряду.

Модель нейронной RBF-сети имела лучшие по сравнению с моделью множественной регрессии среднеквадратическую ошибку (MSE) и среднюю процентную ошибку (MPE). Поэтому для краткосрочного прогнозирования инвестиций в основной капитал необходимо использовать комплексный подход с применением моделей множественной регрессии, ARIMA-моделей и методологии нейросетевого моделирования.

Полученные прогнозные оценки необходимо учитывать при планировании инвестиционных расходов предприятиям и организациям различных организационно-правовых форм, а также муниципальным, региональным и федеральным законодательным и исполнительным органам при разработке, формировании и распределении средств бюджетов различных уровней.


Таблица 4

Ошибки прогнозирования инвестиций в основной капитал,

% к соответствующему периоду предыдущего года

Ошибки прогнозирования

Множественная регрессия

ARIMA (1,1,0)(1,1,0)s=12

Нейронная RBF-сеть

Среднеквадратическая ошибка (MSE)

11,58

15,16

9,44

Среднее абсолютное отклонение (MAD)

2,55

2,99

2,57

Средняя абсолютная ошибка в % (MAPE)

2,18

2,57

2,26

Средняя процентная ошибка (MPE)

-1,66

-1,55

1,15

Разработанная и апробированная для России в целом методология статистического анализа и прогнозирования временных рядов инвестиций может применяться в конкретных субъектах Федерации с учетом структурно-динамических особенностей их социально-экономического развития.

Основные положения диссертационного исследования изложены в следующих публикациях автора.

Монографии

  • евин, В.С. Прогнозирование и классификация экономических систем в условиях неопределенности методами искусственных нейронных сетей /В.С. Левин, В.И. Смирнов [Текст]. - Оренбург: Изд. центр Оренбург. гос. аграрн. ун-та, 2004. - 188 с. - 10,9/5,4 печ. л.
  • евин, В.С. Исследование взаимосвязей факторов и прогнозирование инвестиций в регионах Приволжского федерального округа [Текст]. - М.: Финансы и Кредит, 2006. - 144 с. - 9,0 печ. л.
  • евин, В.С. Инвестиции в основной капитал в России: статистический анализ динамики и прогнозирование [Текст]. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 304 с. - 18,6 печ. л.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

  • евин, В.С. Декомпозиция временного ряда инвестиций в основной капитал [Текст] // Вестн. Самар. гос. экон. ун-та. - Самара, 2005. - №2 (17). - С. 42-49. - 0,5 печ.л.
  • евин, В.С. Региональная и отраслевая концентрация инвестиций в основной капитал [Текст] // Финансы и кредит. - 2006. - №16 (220). - С.17-20. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. аговые модели инвестиционных процессов с независимыми переменными [Текст] // Финансы и кредит. - 2006. - № 18 (222). - С.34-38. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Обоснование выбора регионов для оценки инвестиционной привлекательности сельского хозяйства [Текст] // Вестн. Саратов. гос. аграрн. ун-та им. Н.И. Вавилова. - Саратов, 2006. - №2. - С.57-59. - 0,2 печ. л.
  • евин, В.С. Региональная и отраслевая концентрация инвестиций в основной капитал в России [Текст] // Вестн. Саратов. гос. соц.-экон. ун-та. - Саратов, 2006. - №12. - С. 36-39. - 0,3 печ.л.
  • евин, В.С. Апробация системы показателей концентрации инвестиций на общероссийском классификаторе видов экономической деятельности [Текст] // Финансы и кредит. - 2006. - №20 (224). - С. 34-36. - 0,2 печ. л.
  • евин, В.С. Отбор регионов России для оценки инвестиционной привлекательности отрасти "Сельское хозяйство" [Текст] // Междунар. с.-х. журн. - 2006. - №5. - С.18-20. - 0,2 печ. л.
  • евин, В.С. Исследование региональной структуры инвестиций в сельском хозяйстве России [Текст] // Междунар. с.-х. журн. - 2006. - №6. - С. 9-12. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Распределенные лаги в инвестиционных процессах [Текст] // Вестн. Саратов. гос. аграрн. ун-та им. Н.И.Вавилова. - Саратов, 2006. - №4. - С.56-60. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Прогнозирование региональных инвестиций как составляющая бюджетной политики [Текст] // Финансы и Бизнес. - 2007. - №1. - С. 110-115. - 0,4 печ. л.
  • евин, В.С. Декомпозиция и фазовый анализ модифицированных рядов инвестиций в основной капитал [Текст] // Вестн. Саратов. гос. соц.-экон. ун-та. - Саратов, 2007. - №2. - С. 78-82. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Региональные особенности пространственно-временной концентрации инвестиций [Текст] // Вопр. статистики. - 2007. - №10. - С. 47-49. - 0,2 печ. л.
  • евин, В.С. Пространственно-временные особенности концентрации инвестиций в регионах России [Текст] // Региональная экономика: теория и практика. - 2007. - №12 (51). - С. 55-62. - 0,5 печ. л.
  • евин, В.С. Фазовый анализ модифицированных рядов инвестиций в основной капитал [Текст] // Финансы и кредит. - 2007. - №8 (248). - С. 47-51. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Исключение автокорреляции во временных рядах инвестиций в основной капитал [Текст] // Финансы и кредит. - 2007. - №17 (257). - С.22-26. - 0,3 печ. л.

Публикации в других изданиях

  • евин, В.С. Прогнозирование уровня и структуры инвестиций в сельском хозяйстве Оренбургской области [Текст] // Вертикаль: вестн. молодой науки Урала. - Оренбург: АМУиС, 1999. - Т. IV. - №2(9). -

    С. 44-47. - 0,3 печ.л.

  • евин, В.С. Анализ и прогнозирование инвестиционного процесса в сельском хозяйстве Оренбургской области [Текст] // Многонациональный регион: экономика, политика, культура: материалы межрегион. науч.-практ. конф. - Оренбург: Изд. центр Оренбург. гос. аграрн. ун-та, 2000. - С.110-113. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Применение системы показателей в изучении инвестиционного процесса в сельском хозяйстве Оренбургской области [Текст] // Стабилизация аграрного сектора России: тр. третьей междунар. науч.-практ. конф. НАЭКОР (г. Санкт-Петербург-Пушкин, 1999 г.). - М.: Изд-во Моск. с.-х. акад., 2000. - Вып. 3. - Т. 1. - С. 276-282. - 0,4 печ. л.
  • евин, В.С. Разработка системы показателей для изучения инвестиционного процесса [Текст] // Актуальные вопросы сельскохозяйственной статистики: материалы науч.-практ. конф., посвящ. 80-летию каф. статистики МСХА (г. Москва, 2000 г.). - М.: Изд-во Моск. с.-х. акад., 2001. - С. 91-95. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Выявление взаимосвязей между инвестициями в основной капитал и макроэкономическими факторами [Текст] // Проблемы теории и практики статистики: сб. науч. тр., посвящ. 10-летию каф. статистики и экономического анализа Оренбург. гос. аграрн. ун-та. - Оренбург: Изд. центр Оренбург. гос. аграрн. ун-та, 2002. - С. 205-215. - 0,7 печ.л.
  • евин, В.С. О сопоставимости данных при анализе взаимосвязей показателей инвестиционного процесса [Текст] // Отражая прошлое и настоящее: к 200-летию российской государственной статистики: тезисы докл. межрегион. науч.-практ. конф. / под общ. ред. Л.П. Харченко, Л.И. Яковенко. - Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ, 2002. - С. 58-61. - 0,3 печ.л.
  • евин, В.С. Статистический анализ взаимосвязи численности населения и инвестиций в основной капитал [Текст] // Материалы XLI науч.-практ. конф. Челябинск. гос. агроинженерн. ун-та. - Челябинск: ЧГАУ, 2002. - Ч. 1. - С.100-103. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Некоторые методические вопросы прогнозирования финансового состояния предприятия [Текст] // Финансово-экономические проблемы деятельности организаций в современных условиях: мат-лы регион. науч. конф. - Оренбург: ИПК ОГУ, 2002. - С.295-301. - 0,4 печ.л.
  • евин, В.С. Проблемы сопоставимости данных при макроэкономическом анализе взаимосвязей показателей инвестиционного процесса [Текст] // Научные основы функционирования и управления АПК: тр. шестой междунар. науч.-практ. конф. НАЭКОР, 23-24 мая 2002 г. - М.: Изд-во Моск. с.-х. акад., 2002. - Вып. 6. - Т.1. - С. 116-121. - 0,4 печ. л.
  • евин, В.С. Моделирование одномерного временного ряда инвестиций, имеющего циклическую компоненту [Текст] // Региональные проблемы социально-экономического развития АПК: тр. седьмой междунар. науч.-практ. конф. НАЭКОР (21-22 мая 2003 г., г. Барнаул). - М.: Изд-во Моск. с.-х. акад., 2003. - Вып. 7. - Т. 1.- С. 279-284. - 0,4 печ. л.
  • евин, В.С. Методы и модели прогнозирования инвестиций [Текст] // Экономико-правовые и экологические проблемы землепользования в условиях рыночной экономики России и стран СНГ (методология, теория и практика хозяйствования): материалы междунар. науч.-практ. конф./ под общ. ред. С.А. Соловьева. - Оренбург: Изд. центр Оренбург. гос. аграрн. ун-та, 2003. С.137-144. - 0,5 печ. л.
  • евин, В.С. Принципы формирования и приоритетные направления реализации региональной инвестиционной политики [Текст] /

    В.С. Левин, Л.А. Добродомова // Проблемы экономики и статистики: науч.-практ. журн. - Актобе: Ин-т Алмат. акад. экономики и статистики, 2003. - №3. - С. 25-34. - 0,6/0,3 печ. л.

  • евин, В.С. Сравнительный анализ применения методов экономического прогнозирования а[Текст] / В.С. Левин, В.И. Смирнов // Сб. мат-лов регион. науч.-практ. конф. молодых ученых и специалистов.

    Ч. 2. - Оренбург: РИК ГОУ ОГУ, 2004. - С.128-129. - 0,2/0,1 печ. л.

  • евин, В.С. Методология учета сезонной компоненты при прогнозировании динамических рядов [Текст] / В.С. Левин, В.И. Смирнов, С.Ю. Седов // Проблемы экономики и управления социально-экономическими процессами в АПК: тр. восьмой междунар. науч.-практ. конф. НАЭКОР, 31 мая - 1 июня 2004 г. - М.: Изд-во Моск. с.-х. акад., 2004. - Вып. 8. - Т. 2. - С. 177-181. - 0,3/0,1 печ. л.
  • евин, В.С. Особенности выявления и интерпретации сезонного фактора в макроэкономических временных рядах [Текст] // Изв. Оренбург. гос. аграрн. ун-та. - Оренбург, 2005. - №3 (7). - С. 60-63. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Сравнительный анализ периодических колебаний во временных рядах, связанных с инвестициями в основной капитал [Текст] // О состоянии и перспективах развития инвестиционного и инновационного потенциала Оренбургской области: мат-лы регион. конф. - Оренбург: ТПП Оренбургской области, 2005. - С. 56-60. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Имитационное моделирование, статистический и вероятностный анализ инвестиционных рисков [Текст] // Актуальные проблемы регионального развития: межвуз. сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Т.Д. Дегтяревой, доц. Н.В. Спешиловой. - Оренбург: РИК ГОУ ОГУ, 2005. - С. 68-72. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Сезонная декомпозиция временного ряда инвестиций в основной капитал [Текст] // Состояние и эффективность использования ресурсов АПК РФ: тр. IX междунар. науч.-практ. конф. НАЭКОР. - Оренбург: Изд. центр Оренбург. гос. аграрн. ун-та, 2005. - Вып. 9. - Т. 1. -

    С. 62-68. - 0,4 печ. л.

  • евин, В.С. Оценка номинального и реального объемов инвестиций в основной капитал [Текст] // Актуальные проблемы качественного экономического роста: мат-лы Всерос. науч.-практ. конф., г. Саранск, МГУ им. Н.П. Огарева, 20-21 окт. 2005 г. - Саранск: Тип. "Красный Октябрь", 2005. - Т. 1. - С. 118-120. - 0,2 печ. л.
  • евин, В.С. Декомпозиция временного ряда инвестиций в основной капитал [Текст] // Стратегия социально-экономического развития России / под ред. Г.Г. Фетисова, А.М. Бабашкиной. - М.: Экон. фак. МГУ: ТЕИС, 2005. - С.133-142. - 0,6 печ. л.
  • евин, В.С. Отбор регионов России для оценки инвестиционной привлекательности отрасли "Сельское хозяйство" [Текст] // Изв. Оренбург. гос. аграрн. ун-та. - Оренбург, 2006. - №1 (9). - С.121-123. - 0,2 печ. л.
  • евин, В.С. Сравнительная характеристика регионов России по степени концентрации производства и инвестиций в сельском хозяйстве [Текст] // Вестн. Оренбург. гос. ун-та. - Оренбург, 2006. - №8. - С.118-122. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Концентрация инвестиционных, земельных, трудовых, материальных и финансовых ресурсов в сельском хозяйстве России [Текст] // Вестн. Башкир. ун-та. - 2006. - №2. - С.106-109. - 0,3 печ. л.
  • евин, В.С. Краткосрочное прогнозирование инвестиций в России с помощью сезонных моделей авторегрессии-скользящего среднего / В.С. Левин,И.П. Шаврин [Текст] // Вестн. Оренбург. гос. ун-та. - Оренбург, 2006. - №13 (спец. вып.). - С. 60-62. - 0,2/0,1 печ. л.
  • евин, В.С. Оценка устойчивости концентрации инвестиций на основе панельных данных по регионам России [Текст] // Научные школы и результаты в российской статистике: мат-лы междунар. науч.-практ. конф., г. Санкт-Петербург, 30 янв. - 1 февр. 2006 г. - СПб.: Знание, 2006. - С. 127-129. - 0,2 печ. л.
  • евин, В.С. Решение проблем измерения тесноты связи и автокорреляции в остатках временных рядов: "приращения основного капитала" и "инвестиции" [Текст] // Вестн. Оренбург. гос. ун-та. - Оренбург, 2006. - №8 (прил.). - С. 35-40. - 0,4 печ. л.
  • евин, В.С. Апробация системы показателей концентрации инвестиций на общероссийском классификаторе видов экономической деятельности [Текст] // Экономический анализ: теория и практика. - 2006. - №13 (70). - С. 47-49. - 0,2 печ. л.
  • евин, В.С. Влияние бюджетной политики регионов на объемы инвестиций в Приволжском федеральном округе [Текст] / В.С. Левин, А.И. Сысоев // Изв. Оренбург. гос. аграрн. ун-та. - 2006. - №3 (11). - С.118-120. - 0,2/0,1 печ. л.
  • евин, В.С. Прогнозирование инвестиций в Оренбургской области с помощью сезонных АРПСС-моделей [Текст] // Математические методы и модели в экономике АПК (Немчиновские чтения): тр. десятой междунар. науч.-практ. конф. НАЭКОР. - М.: Восход-А, 2006. - Вып. 10. -

    Т 1. - С. 177-182. - 0,4 печ. л.

  • евин, В.С. Оценка степени концентрации инвестиций в основной капитал [Текст] // Вестн. Рос. акад. с.-х. наук. - 2007. - №1. - С.31-33. - 0,2 печ. л.
  • евин, В.С. Прогнозирование инвестиций с помощью сезонных моделей авторегрессии-скользящего среднего [Текст] / В.С. Левин,

    Т.Н. Левина // Конкурентоспособность АПК: теория и практика: материалы межрегион. науч.-практ. конф. - М.: Восход-А, 2007. - С. 312-316. - 0,3/0,2 печ. л.

  • евин, В.С. Развитие методологии статистического анализа и прогнозирования инвестиций в основной капитал в пространственно-временном аспекте [Текст] // Статистика в диалоге общества и власти: материалы междунар. науч.-практ. конф., г.Санкт-Петербург, 27-30 янв. 2008 г. - СПб.: Знание, 2008. - С. 286-288. - 0,2 печ. л.

Формат 60?84/28. Бум. писч. бел.

Печать офсетная. Гарнитура "Times New Roman".

а Объем 2,0 печ. л. Тираж 100 экз. Заказ №


а аа

     Авторефераты по всем темам  >>  Авторефераты по экономике