Развитие методов прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Щербаков, Игорь Вадимович |
| Место защиты | Краснодар |
| Год | 2008 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.05 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Развитие методов прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем"
На правах рукописи
А Л L*-
G03457134
Щербаков Игорь Вадимович
РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ СИСТЕМ
Специальность: 08.00.05 - экономика и управление народным
хозяйством: управление инновациями и инвестиционной деятельностью
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Краснодар 2008
003457134
Диссертация выпонена на кафедре мировой экономики ГОУ ВПО Кубанский государственный университет
Научный руководитель:
Официальные оппоненты:
Ведущая организация:
доктор экономических наук, профессор Шевченко Игорь Викторович
доктор экономических наук, профессор Логинов Евгений Леонидович
кандидат экономических наук, доцент Семидоцкий Виктор Александрович
Южный федеральный университет
Защита состоится 29 декабря 2008 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 212.101.13 по экономическим специальностям при Кубанском государственном университете по адресу: 350040, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149, ауд. 201-а.
С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Кубанского государственного университета по адресу: 350040, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149.
Автореферат диссертации размещен на официальном сайте ГОУ ВПО Кубанский государственный университет.
Автореферат разослан 28 ноября 2008 г.
Ученый секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, С
доцент ^ ^ """ ^ А.Н. Костецкий
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Решение вопросов прогнозирования инвестиционной деятельности в территориальных хозяйственных системах имеет широкое прикладное и практическое значение. Процессы прогнозирования инвестиционной деятельности играют значимую роль в формировании механизма динамичного экономического развития территориальных хозяйственных систем. Инвестиции являются важнейшим средством обеспечения условий выхода России на качественно новый уровень мировых экономических взаимосвязей, внедрения современных достижений научно-технического прогресса, повышения качественных показателей хозяйственной деятельности. Активизация инвестиционного процесса является одним из наиболее действенных механизмов дальнейших социально-экономических преобразований.
Инвестиции предопределяют направление и уровень развития производства, конкурентоспособность товаров и услуг, способствуют формированию новых рабочих мест, тем самым, повышая занятость населения и уровень его жизни. В территориальном разрезе инвестиции распределяются между регионами неравномерно, что приводит к значительной их дифференциации и в конечном итоге тормозит процесс развития национального хозяйства.
Для повышения эффективности функционирования территориальных хозяйственных систем необходима национальная стратегия развития, в соответствии с которой осуществляется анализ и прогнозирование инвестиционной деятельности.
Эффективность государственной инвестиционной политики России в решающей степени зависит от того, насколько поно при ее формировании учтены макро- и мезоэкономический аспекты, гармоничны и стратегически сориентированы на достижение динамичного экономического развития интересы федерального центра и территорий.
Степень разработанности проблемы. Теоретические подходы к изучению инвестиций, методы управления инвестиционными процессами изложены в трудах Дж. Кейнса, Л. Крушвица, Г. Марковича, В. Шарпа, У. Александера, Дж. Бейли, Л. Гитмана, М. Джонка, М. Милера, Ф. Модильяни, Д. Моссина и др.
В отечественной экономике исследование инвестиций и методов управления инвестиционными процессами получает распространение благодаря большому вкладу таких ученых, как
Л. Абакин, С. Абрамов, Б. Алехин, И. Балабанов, В. Бард, А. Басов, В. Видяпин, А. Воронцовский, С. Глазьев, Н. Игошин, Р. Капелюшников, В. Комаров, В. Никифорова, Ю. Осипов, В. Родионова, Я. Рекитар, И. Тихомирова, В. Шапиро и др.
Вопросам прогнозирования посвящены труды таких зарубежных и отечественных авторов, как: Ф. Дибод, Р. Мариано, М. Осборн, Р. Отнес, Э. Петере, Д. Пуарье, Э. Сигел, Д. Хейс, А. Хоскинг,
A. Анчишкин, И. Гимади, В. Громан, В. Ивантер, Л. Канторович,
B. Кардаш, Н. Кондратьев, В. Новожилов, А. Пригожин, М. Узяков, Н. Федоренко, Г. Фельдман, Е. Четыркин, С. Шаталин, Ю. Яременко и др.
В трудах Е. Вейгеля, Д. Лейсбона, А. Тернера и др. пересматриваются законы линейной парадигмы.
Вместе с тем при огромном многообразии моделей прогнозирования ряд вопросов, касающихся оптимизации методов оценки и прогнозирования инвестиционной деятельности, требует дальнейшей методологической проработки. В частности, имеются разделы прогностической науки, в которых новые методы позволяют сделать более точным решение.
Актуальность, теоретическая и практическая значимость проблемы прогнозирования инвестиционной деятельности обусловили расстановку акцентов, выбор темы, цели и задач диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Цель исследования состоит в разработке теоретико-методических подходов к прогнозированию инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем, в инструментарно-технологическом его обеспечении.
Реализация поставленной цели предполагает последовательное решение следующих задач:
- осуществить систематизацию понятийного аппарата теории инвестиций, уточнить понятие линвестиционная деятельность территориальной хозяйственной системы, проанализировать роль инвестиций и инвестиционной деятельности в динамичном развитии территорий;
- раскрыть сущность трансформации инвестиционных процессов в глобализирующейся экономике;
- исследовать эффективность инвестиционной деятельности в территориальных хозяйственных системах, выявить факторы, тормозящие их развитие;
- изучить теоретико-методические основы прогнозирования инвестиционной деятельности (российский и зарубежный опыт);
- определить роль экономико-математического моделирования в разработке стратегических направлений развития территориальных хозяйственных систем;
- разработать методику прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем и оценку точности прогнозов; реализовать и адаптировать прогнозную модель.
Объектом исследования является инвестиционная деятельность территориальных хозяйственных систем.
Предметом исследования выступают организационно-экономические отношения, возникающие в процессе инвестиционной деятельности.
Теоретико-методологической базой послужили исследования российских и зарубежных ученых в области теории инвестирования, управления инвестиционной деятельности, экономико-математических методов и моделирования, прогнозирования. Использование данных концептуальных положений в качестве исходных для аргументации авторской концепции позволило обеспечить ее преимущества, обусловленные комплементарным эффектом различных подходов при сохранении целостности избранной научной гипотезы, логикой реализации агоритма достижения стратегической цели исследования.
Инструментарно-методический аппарат исследования основывается на применении общенаучных методов исследования в рамках системного подхода в его интегративном и функционально-структурном аспектах. В диссертации использовались методы экспертного прогнозирования, логического, статистического, дисперсионного, регрессионного, кластерного анализа, табличная и графическая интерпретация эмпирико-фактологической информации.
Информационно-эмпирической и нормативно-правовой базой исследования являются нормативные и законодательные акты Российской Федерации, официальные материалы Министерства экономического развития РФ, информационные материалы Федеральной службы государственной статистики, в том числе Красно-дарстата, аналитические данные отечественной и зарубежной научной и справочной литературы, результаты эмпирических исследований, экспертные оценки, Интернет-ресурсы и личные исследования автора.
Рабочая гипотеза диссертационного исследования состоит в разработке теоретико-методических основ прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем, базирующихся на применении эконометрических методов и методов экспертного прогнозирования, и разработке на их основе оптимизированного агоритма построения прогнозной модели, способствующему повышению точности прогнозов, включению в рассмотрение наиболее быстро изменяющихся факторов, что позволит придать инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем целенаправленность и сбалансированность.
Положения, выносимые на защиту
1. Устойчивое экономическое развитие территориальной хозяйственной системы предполагает реализацию оптимальной воспроизводственной инвестиционной модели, базирующейся на модернизации экономики на основе развития отраслей шестого технологического уклада.. Этим обусловлена потребность совершенствования методов научного обоснования приоритетных направлений инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем на базе уточнения соответствующего понятийного аппарата.
2. Одним из важнейших элементов построения системы макроэкономических прогнозов выступает инвестиционное прогнозирование. Для прогнозирования в отечественной и зарубежной практике применяются методы экстраполяции, интерполяции, экономико-математического моделирования (методы кластерного анализа и регрессионные методы), аналогии и экспертных оценок. Необходимо определить возможность и эффективность их использования для прогнозирования инвестиционной деятельности территорий, и на основе названных методов определить качественные факторы, оказывающие влияние на инвестиционную деятельность территориальных хозяйственных систем.
3. Прогноз позволяет выделить ключевые, значимые ориентиры инвестиционного развития, и на их основе сформулировать приоритетные задачи развития территории, выявить возможности для более поного использования инвестиционного потенциала, и является одним из критериев оценки эффективности функционирования территориальной хозяйственной системы. Разработка прогнозов инвестиционной активности в силу многообразия факторов, формирующих данный процесс, и значительной восприимчивости к изменению экзогенных параметров, по своей сложности и неустойчивости взаимосвязей с дру-
гими экономическими показателями является наиболее трудно поддающейся математической формализации,
4. Реализация предложенной методики прогнозирования предполагает также применение определенного агоритма инвестиционного прогнозирования, состоящего из следующих этапов: определение входных и выходных параметров, которые целесообразно включить в модель; содержательный анализ системы; составление плана сбора исходных данных; первичная статистическая обработка данных; проведение однофакторного дисперсионного анализа; проведение кластерного анализа, использование полученных на предыдущем этапе весовых коэффициентов для определения подходящей функции расстояния между объектами кластера и правил объединения объектов в кластеры; проведение экспертизы, в результате которой определяются весовые коэффициенты статистических показателей; построение регрессионных моделей; разработка детальных сценариев, отвечающих изменениям факторов, включенных в регрессионную модель для выявления опасностей, угрожающих системе, отбор среди множества возможных сценариев наиболее вероятных и разработки комплекса необходимого противодействия им.
5. Построенные регрессионные зависимости при приложении некоторых внешних воздействий на систему инвестиционной деятельности территории, изменяющих один из выбранных факторов, включенных в регрессионную модель или один из факторов развитости инфраструктуры, переводящих регион в другой кластер, позволяют получить достаточно точный прогноз изменения результирующего показателя и предусмотреть систему корректирующих мероприятий.
Научная новизна результатов исследования заключается в разработке и научном обосновании теоретико-методических положений прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем на основе применения эконометриче-ских методов и методов прогнозных оценок, и разработке на этой основе инструментарно-технологического обеспечения этого процесса.
Конкретное приращение научного знания заключается в следующем:
- даны авторские определения основных категорий, характеризующих прогнозирование инвестиционной деятельности территориальной хозяйственной системы: линвестиции, линвестицион-
ная деятельность территориальных хозяйственных систем, прогнозирование, метод прогнозирования, качество прогноза, которые позволяют рассматривать инвестиционную деятельность территориальной хозяйственной системы в контексте динамизма, масштабности, многовекторности изменений во всех сферах общественного развития, и сформировать подход к развитию методов ее прогнозирования;
- усовершенствованы методические подходы к прогнозированию инвестиционной деятельности применительно к территориальным хозяйственным системам, на основе которых определены качественные факторы, влияющие на инвестиционную деятельность территориальных хозяйственных систем, и разработана система измерителей развитости инфраструктуры территории и ее интегрированный показатель;
- разработана методика исследования инвестиционных процессов территории на основе сочетания современных методов эко-нометрического моделирования и элементов экспертного прогнозирования, позволяющая получить достаточно точный прогноз динамического поведения системы инвестиционной деятельности территории при приложении некоторых внешних воздействий, изменяющих один из выбранных факторов, включенных в регрессионную модель или факторов, переводящих территорию в другой кластер, и предусмотреть на основе результатов прогноза систему корректирующих мероприятий;
- разработан итерационный агоритм построения прогнозной модели инвестиционной деятельности в территориальных хозяйственных системах, охватывающий содержательный анализ системы, определение достоверной эмпирической базы исследования, построение корреляционных матриц, проведение дисперсионного анализа, проведение экспертного опроса, осуществление кластерного анализа, построение регрессионных моделей, разработка детальных сценариев; который является определенной комбинацией экономет-рических методов и методов экспертного прогнозирования, позволяющий повысить точность прогноза.
- реализована и доведена до уровня практической реализации прогнозная модель, позволяющая включить в рассмотрение наиболее быстро изменяющиеся факторы, для которых либо нет количественных оценок, либо они быстро устаревают. Определен круг прогнозных свойств экономической статистики, требующих применения методов нелинейной динамики.
Теоретическая и практическая значимость исследования
определяется актуальностью поставленных задач и уровнем разработки проблем исследования и состоит в исследовании инвестиционных процессов на мезоуровне с использованием элементов экспертного прогнозирования. С помощью математического аппарата оптимизирован агоритм прогнозирования инвестиционной деятельности на основе совершенствования выборки исследуемых данных. Предложенная концепция, расширяет и допоняет существующие научно-методические разработки по данной проблеме. Теоретические выводы и положения работы могут найти отражение как в дальнейших научно-теоретических исследованиях, так и при подготовке программ учебных дисциплин. Практическая значимость результатов проведенных исследований состоит в том, что теоретические выводы и методические положения могут быть применены при составлении макроэкономических прогнозов.
Апробация результатов работы. Основные положения и выводы диссертационного исследования были представлены на международной научно-практической конференции Инновационный фактор национальной и региональной конкурентоспособности (г. Сочи, 2006 г.), международной научно-практической конференции Актуальные проблемы социально-экономического развития России (г. Сочи, 2007 г.), международной научно-практической конференции Ресурсный потенциал национальной экономики в условиях глобализации (г. Сочи, 2008 г.), международной научно-практической конференции Развитие России в условиях глобализации мировой экономики (г. Ростов-на-Дону, 2008 г.) всероссийской научно-практической конференции Устойчивое развитие отраслей, регионов, предприятий в условиях глобализации (г. Краснодар, 2008 г.).
Публикации. По результатам диссертационного исследования опубликовано 11 научных работ общим объемом 4 п.л., в т. ч. 6 статей в журналах и научно-методических сборниках (3 из них - в периодических изданиях, рекомендованных ВАК), 5 тезисов докладов и выступлений на научно-практических конференциях.
Структура соответствует логике диссертационного исследования. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 185 наименований. Работа изложена на 148 страницах, содержит 23 таблицы, 19 рисунков и 5 приложений.
Во введении изложена актуальность проблемы исследования, степень ее научной разработанности, цель и задачи, объект, предмет диссертационного исследования, сформулированы положения, выносимые на защиту.
В первой главе Теоретико-методические основы инвестиционной деятельности в территориальных хозяйственных системах раскрыта роль инвестиций и инвестиционной деятельности в развитии хозяйственной системы, специфика инвестиционной деятельности в территориальных хозяйственных системах и сущность трансформации инвестиционных процессов на современном этапе глобализации мировой экономики.
Во второй главе Анализ результативности инвестиционной деятельности в региональной хозяйственной системе и методик ее прогнозирования рассматриваются механизмы управления инвестиционной деятельностью территориальных хозяйственных систем, исследуется динамика развития инвестиционной деятельности территорий, классифицированы методы прогнозирования, раскрыты возможности их применения в прогнозировании инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем.
В третьей главе Разработка методики прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем разработан и представлен математический аппарат методики прогнозирования, осуществлено эконометрическое исследование инвестиционных процессов на мезоуровне с использованием элементов экспертного прогнозирования, исследован и оптимизирован агоритм построения прогноза инвестиционной деятельности.
В заключении изложены выводы и предложения, сформулированные на основе проведенного исследования.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Первый круг проблем, исследованных в диссертации, связан с рассмотрением теоретико-методических основ инвестиций и инвестиционной деятельности, их роли в устойчивом развитии территориальных хозяйственных систем.
Основой иерархической модели, характеризующей прогнозирование инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем, выступают инвестиции как социально-экономический процесс вложения капитала во всех его формах в различные инструменты с целью получения дохода или достижения социального эффекта.
В ходе этого процесса происходит смена форм капитала, осуществляется последовательное преобразование ресурсов в инвестиционные затраты и превращение вложенных средств в прирост капитальной стоимости в форме дохода и/или социального эффекта.
Следующим элементом модели выступает инвестиционная деятельность территориальной хозяйственной системы, которую автор рассматривает как организованную и целенаправленную креативную деятельность, способствующую устойчивому инновационному развитию территориальной хозяйственной системы, и состоящую из совокупности различных видов работ, взаимоувязанных в единый процесс по вложению капитала во всех его формах в различные инструменты с целью получения дохода и/или достижения социального эффекта.
В работе также выделяются категории прогнозирование, метод прогнозирования и качество прогноза как элементы иерархической модели. Прогнозирование рассматривается как вид познавательной деятельности, направленный на определение тенденций динамики определенного объекта (события) на основе анализа его состояния в прошлом и настоящем. Метод прогнозирования есть это способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Понятие качество прогноза представляет собой единство прогнозных параметров обоснованности, точности, достоверности, типизации ошибок прогноза, и определение источников ошибок прогноза.
В активизации инвестиционной деятельности первостепенную роль играют территории. На макроуровне территории способствуют реализации социально-экономической функции государства - обеспечению условий воспроизводства населения и бизнес сферы. В глобальном пространстве задача территорий заключается в повышении своей конкурентоспособности, способствующей притоку инвестиций, инноваций и рабочей силы. В этом контексте территориальные хозяйственные системы особое внимание дожны уделять стратегическим аспектам своего развития, т.е. реализовывать стратегическое управление, которое, в свою очередь, предполагает разработку средне- и догосрочных прогнозов их развития.
В современных условиях конкурентоспособность территорий значительно различается с точки зрения сложившейся структуры производства, экспортного потенциала, обеспеченности инфраструктурой, инвестиционного климата и других факторов. Усиливается межрегиональная конкуренция на рынках инвестиций, рабочей
силы, а также при распределении государственных заказов и трансфертов из федерального бюджета.
Второй круг проблем связан с анализом результативности инвестиционной деятельности в региональной хозяйственной системе и методик ее прогнозирования.
Инвестиционная деятельность начинается с проектирования, под которым в работе понимается план (программа) вложения капитала с целью последующего получения прибыли, а инвестиционный проект определяется как совокупность действий, работ, услуг, сделок, управленческих операций, направленных на достижение поставленной цели. Результативность инвестиционной деятельности в значительной степени зависит от эффективности функционирования системы управления формированием, организацией и регулированием инвестиционного процесса, который, в свою очередь, зависит от организационно-экономической, производственной и инновационной деятельности обеспечения процесса воспроизводства хозяйственной системы.
Одной из основных задач функционирования территориальной хозяйственной системы в современных условиях является эффективное привлечение и управление инвестиционными ресурсами. Проблема увеличения инвестиционных потоков приобретает еще большее значение в условиях в условиях роста инфляции и мирового кризиса ликвидности. Решение проблемы привлечения инвестиций предполагает разработку и внедрение на государственном уровне специальных механизмов организации инвестиционной деятельности, эффективно обеспечивающих привлечение и целевое использование инвестируемых средств.
Ключевой задачей прогнозирования развития территорий является формирование основных, значимых для региона ориентиров инвестиционного развития. Прогноз выступает необходимым экономическим инструментом, позволяющим соотнести желаемые результаты с практическими шагами территориальной власти, необходимыми для достижения требуемых результатов.
Для прогнозирования инвестиционной деятельности в российской и зарубежной практике применяются методы экстраполяции, интерполяции, экономико-математического моделирования (методы кластерного анализа и регрессионные методы), аналогии и экспертных оценок.
Третий круг проблем, рассматриваемых в диссертации, связан с разработкой методики прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем.
В работе отмечается, что первым этапом эконометрических исследований, как правило, является определение наиболее тесно связанных между собой статистических показателей. При этом используются практически все доступные статистические данные, представленные как первично измеренными показателями, так и операционально-определенными величинами (см. табл. 1).
Таблица 1
Разведывательная корреляционная матрица*
Показатель Стоимость основных фондов Степень износа основных фондов Доходы консолидированного бюджета Сальдированный финансовый Валовое накопле-, ние основного капитала Количество занятых в экономике | % занятых в экономике с ВПО Количество кредитных организаций с филиалами
Инвестиции в основной капитал 0,974 -0,065 0,803 0,824 0,995 0,812 0,408 0,824
Инвестиции в основной капитал на душу населения 0,387 -0,099 0,166 0,223 0,482 0,103 -0,038 0,125
Валовое накопление основного капитала 0,974 -0,077 0,833 0,851 - 0,822 0,440 0,819
* составлена автором
Показатели, имеющие самые высокие значения коэффициента корреляции, включаются в регрессионную модель. В качестве измерителя развитости инвестиционной деятельности в регионе автором выбраны показатели: Инвестиции в основной капитал, Валовое накопление основного капитала. Вместе с тем в модель их оба включить нельзя вследствие их сильной колинеарности. Показатель Инвестиции в основной капитал на душу населения является относительным, что объясняет его низкую корреляцию с абсолютными показателями, которые характеризуют ресурсный потенциал инвестиционной Диссертантом был проведен предварительный дисперсионный анализ влияния фактора Развитость инфраструктуры на результирующий показатель Объем инвестиций в основ-
ной капитал на душу населения для различных показателей, отражающих развитость инфраструктуры по трем элементам: развитость транспортной инфраструктуры, развитость ИКТ-инфраструктуры и развитость банковской инфраструктуры. В качестве измерителей для данного исследования были выбраны статистические величины: густота автомобильных дорог в регионе (Р1), густота железнодорожной сети (Р2), количество персональных компьютеров на 100 работников (РЗ) и количество кредитных организаций и филиалов в регионе (Р4). Первая и вторая статистические величины являются измерителями для первой составляющей развитости инфраструктуры в регионе - транспортной сети, а третья и четвертая - для измерения развитости ИКТ-инфраструктуры и банковской инфраструктуры.
В результате проведенного в диссертации однофакторного дисперсионного анализа выявлено, что фактор Р2 не оказывает существенного влияния на инвестиционную деятельность в регионе. Результаты проведенного дисперсионного анализа при выбранном уровне статистической значимости р=0,05 показывают, что развитость ИКТ-инфраструктуры оказывает влияние на инвестиционную деятельность в регионе, так как вычисленное значение Р-статистики Фишера больше критического(рис. 1).
Однофакторный дисперсионный анализ
итоги
Группы Счет Сумма Среднее Дисперсия
Стобец 1 21 1003708 50185,4 3426385897
Стобец 2 23 590351 29517,55 290370408,2
Стобец 3 18 441914 22095,7 220711374,5
Стобец 4 18 342952 17147,6 60961930,25
Дисперсионный анализ
( Остаточная сумма Ч. квадратов ДО < Р-критическое
Источник вариации ч 4( № Р- Значение
Между группами 1.27Е+10 3 4.23Е+09 4,235447 0,008006 2,724944
Внутри групп 7.6Е+10 76 1Е+09
Итого 8,87Н+10 79
Рис. 1. Результаты однофакторного дисперсионного анализа влияния фактора РЗ на результирующий показатель Объем инвестиций в основной капитал
В отличие от предыдущих показателей, показатель количества кредитных организаций и их филиалов является абсолютным, в связи с этим в качестве результирующего показателя инвестиционной деятельности в регионе также необходимо выбрать абсолютный. В диссертации применен показатель Объем инвестиций в основной капитал. Уровень статистической значимости положим равным 0,05. Результаты однофакторного дисперсионного анализа, выпоненного в пакете Excel, приведены на рис. 2.
Однофакгорпый дисперсионный анализ
ИТОГИ
Группы Счет Сумма Среднее Дисперсия
Стобец 1 21 2786601 132695,3 2,19Е+10
Стобец 2 22 1039588 47254 8,910+08
Стобец 3 22 531701 24168,23 6,78Е+08
Стобец 4 15 130060 8670,667 37414056
Дисперсионный анализ
f Остаточная сумма квадратоа ~рс
Источник вариации VSS df MS р- ^ Значение
Между группами 1.81Е+11 3 6,04Е+10 9,7438 1,628Е-05 2,724944
Внутри групп 4.71Е+11 76 6,2Е+09
Итого 6,5212+11 79
Рис. 2. Результаты однофакторного дисперсионного анализа влияния фактора Р4 на результирующий показатель Объем инвестиций в основной капитал
Результаты предварительного этапа дисперсионного анализа показывает, что развитость инфраструктуры региона оказывает значительное влияние на показатели инвестиционного деятельности при корректном выборе статистических показателей, выражающих количественно названное понятие. В этом контексте для проведения окончательной кластеризации территорий по фактору развитости инфраструктуры необходимо либо ввести несколько допонительных показателей, способствующих повышению информативности модели, либо разработать некоторый агрегированный показатель, состоящий из максимально информативных статистических измерителей. Имеющиеся статические материалы позволили автору включить допонительные статистические показатели для определения уровня развитости ИКТ-инфраструктуры в регионе, такие как Число персональных компьютеров с доступом в Интернет на 100
работников, Число организаций, использовавших специальные программные средства (CRM технологии, ERP-технологии, локальные и глобальные вычислительные сети и т. д.).
Для определения максимально информативного набора статистических показателей, ответственных за описание развитости ИКТ-инфраструктуры была использована техника экспертных оценок с использованием методики последовательного сравнения Черчмена-Акоффа и попарного сравнения с градацией. Практика применения этих методов показывает, что наиболее эффективным является комплексное применение различных методов для решения одной и той же задачи, поскольку сравнительный анализ результатов повышает обоснованность выводов (см. табл. 2).
Таблица 2
Матрица попарных сравнений с градацией, запоненная экспертом (составлена автором)
Альтернативы Процент Интернет-аудитории Кол-во организаций, использующих локальные сети Количество организаций, использующих глобальные сети Количество организаций, использующих ERP-системы Количество организаций, использующих CRM-технологии Затраты на ИКТ Кол-во персональных компьютеров на 100 работников Количество ПК с доступом в Интернет на 100 работников
% Интернет-аудитории - 5 1 1/3 1/5 3 1/5 1/5
Кол-во организаций, исп. локальные сети 1/5 - 1/7 1/7 1/5 3 3 5
Кол-во организаций, исп. глобальные сети 1 7 - 1 1 5 1 1
Кол-во организаций, исп ЕЯР-системы 3 7 1 - 5 7 1/3 3
Кол-во организаций, использующих СИМ-тех поло гни 5 5 1 1/5 - 3 1/3 3
Затраты на ИКТ 1/3 1/3 1/5 1/7 1/3 - 1/3 1/5
Кол-во ПК на 100 работников 5 1/3 1 1/3 3 3 - 1/3
Кол-во ПК с доступом в Интернет на 100 работников 5 1/5 1 3 1/3 5 5 -
г. Москва , Атайский край Пензенская область Республика Карелия
г, Санкт-Петербург Ярославская область Республика Саха (Якутия) Читинская область
Московская область Калининградская область Курская область Костромская область
Тюменская область Воронежская облай ь Архангельская область Сахалинская область
Свердловская область Оренбургская область Смоленская область Амурская область
Республика Татарстан Омская область Брянская область Карачаево-Черкесская Республика
Челябинская область Ленинградская область " , Ивановская область Республика : Адыгея
Ростовская область Удмуртская Республика Липецкая область Камчатская область
Нижегородская область Ставропольский край Республика Коми Республика Ингушетия
Самарская область Тульская область Рязанская область Республика Хакасия ,
Краснодарский край Бегородская область Кабардино-Бакария Магаданская. Х область
Пермский край Тверская область. Хабаровский край Республика 5 Камыкия
Красноярский край Калужская область Тамбовская область Республика Атай
Новосибирская область Приморский край Мурманская область Еврейская автономная область
Республика Башкортостан Ульяновская область Новгородская область Чукотский автономный округ
Саратовская . область Томская область Республика Северная Осетия - Алания . Республика , Тыва -
Кемеровская " 1 область ~ - Чувашская Республика Орловская область Чеченская Республика ХХ -
Вогоградская область1 Владимирская область - ' Курганская область
Иркутская область Вологодская область . Республика Марий Эл 1
Республ ика Дагестан Кировская оласть Республика -Мордовия . 1 ,
Псковская область
Астраханская область
Рис.3. Результаты кластеризации, выпоненной по правилу Варда с использованием степенного расстояния Минковского (составлен автором)
Кластерный анализ осуществлен в пакете прикладных программ STAT1STICA версии 6.0 с помощью опции лJoining tree clustering (агломеративный метод древовидной кластеризации). Результаты кластеризации представлены на рис. 3. Заметим, что первоначальный результат работы пакета состоял из пяти кластеров (четвертый кластер был фактически разбит на два), но в целях обеспечения надежности регрессионных моделей, которые будут строиться на следующем этапе исследования, были объединены два наиболее близких кластера.
В пределах каждого кластера диссертантом были отобраны регионы, наиболее однородные по уровню развитости инфраструктуры всех ее основных составляющих - транспортной, информационно-коммуникационной и банковской.
Для отбора факторов регрессионной модели были использованы полученные на первом этапе исследования разведывательные корреляционные матрицы. В работе отмечается, что в этих целях также могут использоваться эксперты по схеме Абта и Фостера -разновидности метода сценариев.
Результирующий показатель г-Объем инвестиций в основной капитал, предикторы - величины х, - Стоимость основных фондов на начало года, хг- Доходы консолидированного бюджета, Л",- Сальдированный финансовый результат, х4- Количество занятых в экономике. В работе использовались ряды статистических показателей за 2006 г.
Для построения результирующей зависимости в пределах первого кластера регионов была выбрана линейная модель:
У = 0,089*, + 0,18$Х2 - 0,084А", + 21,245-V, - 29793,24, (1)
в которой 98% переменной Объем инвестиций в основной капитал при наличии развитой инфраструктуры объясняется совместным воздействием факторов Стоимость основных фондов, Доходы консолидированного бюджета, Сальдированный финансовый результат и Количество занятых в экономике.
Окончательный вид регрессионной модели в пределах второго кластера следующий:
In У = X, In 1,000002 + Х2 In 1,00009 + Х,\п 1,000013 + Xt In 0,9998 + In 13503,49, (2) В которой 75% переменной Объем инвестиций в основной капитал при наличии удовлетворительно развитой инфраструктуры объясняется совместным воздействием факторов Стоимость ос-
новных фондов, Доходы консолидированного бюджета, Сальдированный финансовый результат и Количество занятых в экономике.
В пределах третьего кластера окончательный вид зависимости результирующего показателя от выбранных факторов будет следующим:
1пУ = X, 1п 1,000003 + Х21п 1,00003 + Л\ 1п 1,000055 + Х41п 1,00092 + [п 4114,294, (3)
В регрессионной модели (3) 86% переменной Объем инвестиций в основной капитал при наличии слабо развитой инфраструктуры объясняется совместным воздействием факторов Стоимость основных фондов, Доходы консолидированного бюджета, Сальдированный финансовый результат и Количество занятых в экономике.
В пределах четвертого кластера территорий с неразвитой инфраструктурой для вывода функциональной зависимости результирующего показателя можно применить только экспоненциальную модель, поскольку линейная является непригодной для прогноза в силу нарушения условия статистической значимости. Вычисленное значение Р-статистики Фишера (2,107) оказывается меньше критического (3,26) при соответствующем числе степеней свободы (12).
Экспоненциальная модель:
1п У = X, 1п 0,994198 + Х21п 1,00016 + X, 1п 1,00003 + X, 1п 1,00001 + 1п 4123,876, (4)
дает приемлемый уровень адекватности модели. Интерпретируя полученный коэффициент детерминации, диссертант отмечает, что 76% переменной Объем инвестиций в основной капитал при наличии не развитой инфраструктуры объясняется совместным воздействием факторов Стоимость основных фондов, Доходы консолидированного бюджета, Сальдированный финансовый результат и Количество занятых в экономике.
Построенные регрессионные зависимости позволяют при приложении некоторых внешних воздействий на систему инвестиционной деятельности в регионе, изменяющих один из выбранных факторов, включенных в регрессионную модель или один из факторов развитости инфраструктуры, переводящих регион в другой кластер, получить достаточно точный прогноз изменения результирующего показателя и предусмотреть систему корректирующих мероприятий. В ходе проведенного исследования для построения прогностических моделей диссертантом был разработан следующий агоритм.
Этап 1. Содержательный анализ исследуемого объекта, системы или процесса. На этом этапе определяется набор входных и выходных параметров (хД...хк,у,,...уД), которые с точки зрения теории целесообразно включить в модель.
Этап 2. Составление плана сбора исходных данных или определение достоверной эмпирической базы исследования, оценка необходимого количества наблюдений п, т.е. планирование эксперимента. Получение исходных данных и ввод их в компьютер в необходимом формате (таблицы Excel или исходные файлы данных для пакета STATISTICA).
Этап 3. Первичная статистическая обработка данных, построение разведывательных корреляционных матриц.
Этап 4. Проведение однофакторного дисперсионного анализа для оценивания влияния на отклик г неколичественных факторов (Л'|,Г2,Л'Д...Л'(1) с целью выбора среди них наиболее важных.
Этап 5. Привлечение экспертов для анализа информативности используемых статистических показателей в контексте решаемой исследовательской задачи, использование процедур экспертизы, в результате которых определяются весовые коэффициенты статистических показателей.
Этап 6. Проведение кластерного анализа, использование полученных на предыдущем этапе весовых коэффициентов для определения подходящей функции расстояния между объектами кластера и правил объединения объектов в кластеры.
Этап 7. Построение регрессионных моделей на основе статистических показателей, определенных на этапе 3, использование нескольких типов функциональных зависимостей и определение оптимальной и наиболее точной модели в пределах каждого кластера.
Этап 8. Интерпретация результатов в терминах поставленной задачи. Разработка детальных сценариев, отвечающих изменениям факторов, включенных в регрессионную модель для выявления опасностей, угрожающих системе, отбор среди множества возможных сценариев наиболее вероятных и разработки комплекса необходимого противодействия им.
Предложенный агоритм является определенной комбинацией эконометрических методов, позволяющих повысить точность прогноза, и методов экспертного прогнозирования, позволяющих включить в рассмотрение наиболее быстро изменяющиеся факторы, для которых либо нет количественных оценок, либо они быстро ус-
таревают. По оценкам специалистов в области экспертного прогнозирования, к большинству сложных систем применим принцип Па-рето, согласно которому 20% факторов определяют свойства системы на 80%. Поэтому первоочередной задачей исследователя при построении прогностической модели является отсеивание несущественных факторов, позволяющее уменьшить размерность задачи.
Применив дисперсионный анализ, можно выявить значимость влияния различных факторов на исследуемую переменную. Если влияние фактора окажется несущественным, то этот фактор можно исключить из дальнейшей обработки.
Результаты диссертационного исследования позволяют сделать вывод о том, что сочетание современных методов эконометрическо-го моделирования и элементов экспертного прогнозирования позволяет получить достаточно точный прогноз динамического поведения инвестиционной деятельности территориальной хозяйственной системы, и разработать на его основе стратегию их развития как в среднесрочной, так и в догосрочной перспективе.
Основные публикации по теме диссертации Статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК
1. Щербаков И.В. Основные аспекты развития инвестиционной привлекательности Краснодарского края // Вестник Ростовского государственного экономического университета РИНХ 2008. № 1. 0,5 п.л.
2. Щербаков И.В. Национальные инвестиционные приоритеты России в контексте глобализации // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2008. № 10. 0,5 п.л.
3. Щербаков И.В. Влияние инвестиционных рейтингов на прогнозирование инвестиционной деятельности// Вестник Российского государственного торгово-экономического университета. 2008. № 2. 0,6 п.л.
Статьи в научных журналах и сборниках
4. Щербаков И.В. Инновации как основа национальной конкурентоспособности II Инновационный фактор национальной и региональной конкурентоспособности России Матер, междунар. науч.-практ. конф. Ч. 2. Краснодар: Кубанский гос. ун-т, 2006. 0,2 п.л.
5. Щербаков И.В. Проблемы повышения уровня инвестиций и качества инноваций на региональном уровне // Актуальные пробле-
мы социально-экономического развития России. Матер, междунар. науч.-практ. конф. 4.2. Краснодар: Кубанский гос. ун-т, 2007. 0,15 п.л.
6. Щербаков И.В. О вопросах прогнозирования инвестиционной деятельности в России // Ресурсный потенциал национальной экономики в условиях глобализации. Матер, междунар. науч.-практ. конф. Ч. 2. Краснодар: Кубанский гос. ун-т, 2008. 0,15 п.л.
7. Щербаков И.В. О проблемах оценки качества прогнозирования в экономических системах // Устойчивое развитие отраслей, регионов, предприятий в условиях глобализации. Матер. Всерос. науч.-практ. конф. Краснодар, 2008, 0,35 п.л.
8. Щербаков И.В. Оценка инвестиционной привлекательности российских регионов И Вестник Московского государственного открытого университета. 2008. № 2. 0,47 п.л.
9. Щербаков И.В. Реализация механизмов государственного управления инвестиционной деятельностью в России //Альманах научных трудов - Экономические и институциональные исследования. Ростов-на-Дону, Изд-во ЮФУ, 2008. 0,3 п.л.
Ю.Щербаков И.В. Трансформация инвестиционных процессов в России в контексте глобализации мировой экономики // Развитие России в условиях глобализации мировой экономики. Матер, междунар. научн.-практ. конф. Ростов-на-Дону, 2008, 0,3 п.л.
П.Щербаков И.В. О методах прогнозирования инвестиционной деятельности на мезоуровне // Экономика развития региона: проблемы, поиски, перспективы: ежегодник. Вып. 9 / Гл. ред. О.В. Ин-шаков. Вогоград: Изд-во ВоГУ, 2008.0,5 п.л.
Щербаков Игорь Вадимович
РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ СИСТЕМ
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Подписано в печать 27.11.2008. Формат 60x84 1/16. Усл.-печ. л. 1,39. Тираж 120 экз. Заказ № 8392.
Тираж изготовлен в типографии ООО Просвещение-Юг
с оригинал-макета заказчика 350059, г. Краснодар, ул. Селезнева, 2. Тел./факс: 239-68-31.
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Щербаков, Игорь Вадимович
ВВЕДЕНИЕ.
1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ
СИСТЕМАХ.
1.1 Экономическая сущность инвестиций и инвестиционной деятельности и их роль в развитии хозяйственной системы.
1.2. Трансформация инвестиционных процессов в контексте глобальных вызовов.
1.3.Территориальные аспекты инвестиционной деятельности в инновационной экономике.
2. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СИСТЕМЕ И
МЕТОДИК ЕЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.
2.1 Специфика формирования механизмов управления инвестиционной деятельностью в территориальных хозяйственных системах.
2.2. Динамика развития инвестиционной деятельности в Краснодарском крае
2.3 Основные методы прогнозирования инвестиционной деятельности в территориальных хозяйственных системах.
3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ СИСТЕМ.
3.1 Эконометрическое исследование инвестиционных процессов на мезо-уровне с использованием элементов экспертного прогнозирования.
3.2 Агоритм прогнозирования инвестиционной деятельности и его оптимизация.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Развитие методов прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем"
Актуальность темы исследования. Решение вопросов прогнозирования инвестиционной деятельности в территориальных хозяйственных системах имеет широкое прикладное и практическое значение. Процессы прогнозирования инвестиционной деятельности играют значимую роль в формировании механизма динамичного экономического развития территориальных хозяйственных систем. Инвестиции являются важнейшим средством обеспечения условий выхода России на качественно новый уровень мировых экономических взаимосвязей, внедрения современных достижений научно-технического прогресса, повышения качественных показателей хозяйственной деятельности. Активизация инвестиционного процесса является одним из наиболее действенных механизмов дальнейших социально-экономических преобразований.
Инвестиции предопределяют направление и уровень развития производства, конкурентоспособность товаров и услуг, способствуют формированию новых рабочих мест, тем самым, повышая занятость населения и уровень его жизни. В территориальном разрезе инвестиции распределяются между регионами неравномерно, что приводит к значительной их дифференциации и в конечном итоге тормозит процесс развития национального хозяйства.
Для повышения эффективности функционирования территориальных хозяйственных систем необходима национальная стратегия развития, в соответствии с которой осуществляется анализ и прогнозирование инвестиционной деятельности.
Эффективность государственной инвестиционной политики России в решающей степени зависит от того, насколько поно при ее формировании учтены макро- и мезоэкоиомический аспекты, гармоничны и стратегически сориентированы на достижение динамичного экономического развития интересы федерального центра и территорий.
Степень разработанности проблемы. Теоретические подходы к изучению инвестиций, методы управления инвестиционными процессами изложены в трудах Дж. Кейнса, Л. Крушвица, Г. Марковица, В. Шарпа, У. Александера, Дж. Бсйли, Л. Гитмана, М. Джонка, М. Милера, Ф. Модильяни, Д. Моссина и др.
В отечественной экономике исследование инвестиций и методов управления инвестиционными процессами получает распространение благодаря большому вкладу таких ученых, как Л. Абакин, С. Абрамов, Б. Алехин, И. Балабанов, В. Бард, А. Басов, В. Видяпин, А. Воронцовский, С. Глазьев, Н. Игошин, Р. Капелюшпиков, В. Комаров, В. Никифорова, Ю. Осипов, В. Родионова, Я. Рекитар, И. Тихомирова, В. Шапиро и др.
Вопросам прогнозирования посвящены труды таких зарубежных и отечественных авторов, как: Ф. Дибод, Р. Мариано, М. Осборп, Р. О гнес, Э. Петере, Д. Пуарье, Э. Сигел, Д. Хейс, А. Хоскипг, А. Апчишкин, И. Гнма-ди, В. Громан, В. Ивантер, Л. Канторович, В. Кардаш, Н. Кондратьев, В. Новожилов, А. Пригожин, М. Узяков, Н. Федоренко, Г. Фельдман, Е. Четыркин, С. Шаталин, Ю. Яременко и др.
В трудах Е. Вейгеля, Д. Лейсбона, А. Тернера и др. пересматриваются законы линейной парадигмы.
Вместе с тем при огромном многообразии моделей прогнозирования ряд вопросов, касающихся оптимизации методов оценки и прогнозирования инвестиционной деятельности, требует дальнейшей методологической проработки. В частности, имеются разделы прогностической науки, в которых новые методы позволяют сделать более точным решение.
Актуальность, теоретическая и практическая значимость проблемы прогнозирования инвестиционной деятельности обусловили расстановку акцентов, выбор темы, цели и задач диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Цель исследования состоит в разработке теоретико-методических подходов к прогнозированию инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем, в ииструмептарно-технологическом его обеспечении.
Реализация поставленной цели предполагает последовательное решение следующих задач:
- осуществить систематизацию понятийного аппарата теории инвестиций, уточнить понятие линвестиционная деятельность территориальной хозяйственной системы, проанализировать роль инвестиций и инвестиционной деятельности в динамичном развитии территорий;
- раскрыть сущность трансформации инвестиционных процессов в глобализирующейся экономике; исследовать эффективность инвестиционной деятельности в территориальных хозяйственных системах, выявить факторы, тормозящие их развитие; изучить теоретико-методические основы прогнозирования инвестиционной деятельности (российский и зарубежный опыт); 1
- определить роль экономико-математического моделирования в разработке стратегических направлений развития территориальных хозяйственных систем; разработать методику прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем и оценку точности прогнозов; реализовать и адаптировать прогнозную модель.
Объектом исследования является инвестиционная деятельность территориальных хозяйственных систем.
Предметом исследования выступают организационно-экономические отношения, возникающие в процессе инвестиционной деятельности в территориальных хозяйственных системах.
Теоретико-методологической базой послужили исследования российских и зарубежных ученых в области теории инвестирования, управления инвестиционной деятельности, экономико-математических методов и моделирования, прогнозирования. Использование данных концептуальных положений в качестве исходных для аргументации авторской концепции позволило обеспечить се преимущества, обусловленные комплементарным эффектом различных подходов при сохранении целостности избранной научной гипотезы, логикой реализации агоритма достижения стратегической цели исследования.
Инструментарно-методический аппарат исследования основывается на применении общенаучных методов исследования в рамках системного подхода в его интегративном и функционально-структурном аспектах. В диссертации использовались методы экспертного прогнозирования, логического, статистического, дисперсионного, регрессионного, кластерного анализа, табличная и графическая интерпретация эмпирико-фактологической информации.
Информационно-эмпирической и нормативно-правовой базой исследования являются нормативные и законодательные акты Российской Федерации, официальные материалы Министерства экономического развития РФ, информационные материалы Федеральной службы государственной статистики, в том числе Краснодарстата, аналитические данные отечественной и зарубежной научной и справочной литературы, результаты эмпирических исследований, экспертные оценки, Интернет-ресурсы и личные исследования автора.
Рабочая гипотеза диссертационного исследования состоит в разработке теоретико-методических основ прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем, базирующихся на применении эконометрических методов и методов экспертного прогнозирования, и разработке на их основе оптимизированного агоритма построения прогнозной модели, способствующему повышению точности прогнозов, включению в рассмотрение наиболее быстро изменяющихся факторов, что позволит придать инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем целенаправленность и сбалансированность.
Положения, выносимые на защиту
1. Устойчивое экономическое развитие территориальной хозяйственной системы предполагает реализацию оптимальной воспроизводственной инвестиционной модели, базирующейся на модернизации экономики на основе развития отраслей шестого технологического уклада. Этим обусловлена потребность совершенствования методов научного обоснования приоритетных направлений инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем на базе уточнения соответствующего понятийного аппарата.
2. Одним из важнейших элементов построения системы макроэкономических прогнозов выступает инвестиционное прогнозирование. Для прогнозирования в отечественной и зарубежной практике применяются методы экстраполяции, интерполяции, экономико-математического моделирования (методы кластерного анализа и регрессионные методы), аналогии и экспертных оценок. Необходимо определить возможность и эффективность их использования для прогнозирования инвестиционной деятельности территорий, и на основе названных методов определить качественные факторы, оказывающие влияние на инвестиционную деятельность территориальных хозяйственных систем.
3. Прогноз позволяет выделить ключевые, значимые ориентиры инвестиционного развития, и на их основе сформулировать приоритетиые задачи развития территории, выявить возможности для более поного использования инвестиционного потенциала, и является одним из критериев оценки эффективности функционирования территориальной хозяйственной системы. Разработка прогнозов инвестиционной активности в силу многообразия факторов, формирующих данный процесс, и значительной восприимчивости к изменению экзогенных параметров, по своей сложности и неустойчивости взаимосвязей с другими экономическими показателями является наиболее трудно поддающейся математической формализации.
4. Реализация предложенной методики прогнозирования предполагает также применение определенного агоритма инвестиционного прогнозирования, состоящего из следующих этапов: определение входных и выходных параметров, которые целесообразно включить в модель; содержательный анализ системы; составление плана сбора исходных данных; первичная статистическая обработка данных; проведение однофакторного дисперсионного анализа; проведение кластерного анализа, использование полученных на предыдущем этапе весовых коэффициентов для определения подходящей функции расстояния между объектами кластера и правил объединения объектов в кластеры; проведение экспертизы, в результате которой определяются весовые коэффициенты статистических показателей; построение регрессионных моделей; разработка детальных сценариев, отвечающих изменениям факторов, включенных в регрессионную модель для выявления опасностей, угрожающих системе, отбор среди множества возможных сценариев наиболее вероятных и разработки комплекса необходимого противодействия им.
5. Построенные регрессионные зависимости при приложении некоторых внешних воздействий на систему инвестиционной деятельности территории, изменяющих один из выбранных факторов, включенных в регрессионную модель или один из факторов развитости инфраструктуры, переводящих регион в другой кластер, позволяют получить достаточно точный прогноз изменения результирующего показателя и предусмотреть систему корректирующих мероприятий.
Научная новизна результатов исследования заключается в разработке и научном обосновании теоретико-методических положений прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем на основе применения эконометрических методов и методов прогнозных оценок, и разработке на этой основе инструментарно-гехнологического обеспечения этого процесса.
Конкретное приращение научного знания заключается в следующем: - даны авторские определения основных категорий, характеризующих прогнозирование инвестиционной деятельности территориальной хозяйственной системы: линвестиции, линвестиционная деятельность территориальных хозяйственных систем, прогнозирование, метод прогнозирования, качество прогноза, которые позволяют рассматривать инвестиционную деятельность территориальной хозяйственной системы в контексте динамизма, масштабности, многовекторности изменений во всех сферах общественного развития, и сформировать подход к развитию методов ее прогнозирования;
- усовершенствованы методические подходы к прогнозированию инвестиционной деятельности применительно к территориальным хозяйственным системам, на основе которых определены качественные факторы, влияющие на инвестиционную деятельность территориальных хозяйственных систем, и разработана система измерителей развитости инфраструктуры территории и ее интегрированный показатель;
- разработана методика исследования инвестиционных процессов территории на основе сочетания современных методов эконометрического моделирования и элементов экспертного прогнозирования, позволяющая получить достаточно точный прогноз динамического поведения системы инвестиционной деятельности территории при приложении некоторых внешних воздействий, изменяющих один из выбранных факторов, включенных в регрессионную модель или факторов, переводящих территорию в другой кластер, и предусмотреть на основе результатов прогноза систему корректирующих мероприятий;
- разработан итерационный агоритм построения прогнозной модели инвестиционной деятельности в территориальных хозяйственных системах, охватывающий содержательный анализ системы, определение достоверной эмпирической базы исследования, построение корреляционных матриц, проведение дисперсионного анализа, проведение экспертного опроса, осуществление кластерного анализа, построение регрессионных моделей, разработка детальных сценариев; который является определенной комбинацией экопо-метрических методов и методов экспертного прогнозирования, позволяющий повысить точность прогноза.
- реализована и доведена до уровня практической реализации прогнозная модель, позволяющая включи ть в рассмотрение наиболее быстро изменяющиеся факторы, для которых либо нет количественных оценок, либо они быстро устаревают. Определен круг прогнозных свойств экономической статистики, требующих применения методов нелинейной динамики.
Теоретическая и практическая значимость исследования определяется актуальностью поставленных задач и уровнем разработки проблем исследования и состоит в исследовании инвестиционных процессов на мезоуров-не с использованием элементов экспертного прогнозирования. С помощью математического аппарата оптимизирован агоритм прогнозирования инвестиционной деятельности на основе совершенствования выборки исследуемых данных. Предложенная концепция, расширяет и допоняет существующие научно-методические разработки по данной проблеме. Теоретические выводы и положения работы мо1ут найти отражение как в дальнейших научно-теоретических исследованиях, так и при подготовке программ учебных дисциплин. Практическая значимость результатов проведенных исследований состоит в том, что теоретические выводы и методические положения могут быть применены при составлении макроэкономических прогнозов.
Апробация результатов работы. Основные положения и выводы диссертационного исследования были представлены па международной научно-практической конференции Инновационный фактор национальной и региональной конкурентоспособности (г. Сочи, 2006 г.), международной научно-практической конференции Актуальные проблемы социально-экономического развития России (г. Сочи, 2007 г.), международной научно-практической конференции Ресурсный потенциал национальной экономики в условиях глобализации (г. Сочи, 2008 г.), международной научно-практической конференции Развитие России в условиях глобализации мировой экономики (г. Ростов-на-Дону, 2008 г.) всероссийской научно-практической конференции Устойчивое развитие отраслей, регионов, предприятий в условиях глобализации (г. Краснодар, 2008 г.).
Публикации. По результатам диссертационного исследования опубликовано 11 научных работ общим объемом 4 пл., в т. ч. 6 статей в журналах и научно-методических сборниках (3 из них Ч в периодических изданиях, рекомендованных ВАК), 5 тезисов докладов и выступлений на научно-практических конференциях.
Структура соответствует логике диссертационного исследования. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 185 наименований. Работа изложена на 146 страницах, содержит 23 таблицы, 19 рисунков и 5 приложений.
Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Щербаков, Игорь Вадимович
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В условиях трансформации мировой экономики всс большую значимость приобретает инвестиционная деятельность, а ключевым фактором социально-экономического развития территорий являются инвестиции. В общем смысле под инвестициями понимаются капиталовложения с целью получения отдачи в будущем. На сегодняшний день, одним из основных факторов мировой экономической системы, оказывающего все большее влияние па развитие экономической жизни в любом государстве, является рост объемов инвестиций, связанный с интернационализацией общественного производства и деятельностью транснациональных корпораций. Все это оказывает прямое воздействие на инвестиционную деятельность и в итоге влияет на инвестиционные процессы. Инвестирование в экономических системах и анализ инвестиционных процессов всегда находились в центре исследований многих известных специалистов и ученых.
Решение вопросов прогнозирования инвестиционной деятельности имеет широкое практическое значение, так как позволяет дать правильную оценку количественным и качественным изменениям, которые происходят на данном этапе экономического развития, и способствует выработке обоснованных рекомендаций по формированию инвестиционной стратегии государства и потенциальных инвесторов на внутреннем рынке. Анализ и прогноз инвестиционной активности в реальном секторе экономики в контексте непрерывно меняющихся процессов в глобальном мире является одной из актуальных и сложных в методологическом плане задач современной, как зарубежной, так и российской науки.
Говоря о достигнутых результатах исследования, хотелось бы отметить, тот факт, что нами были разработаны теоретико-методические подходы к прогнозированию инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем, которые выразились в его инструмептарно-технологическом обеспечении. Главная задача прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем заключается в поиске новых инновационных, административных, социальных и экономических возможностей. При этом особое значение в экономической политике приобретает активизация инвестиционных процессов, которые являются необходимым условием формирования будущего экономического роста.
Проанализировав методы прогнозирования инвестиционной деятельности можно выделить ряд основных, таких как:
1. Экспертное прогнозирование
2. Кластерный анализ
3. Форсайт
4. Факторный анализ
5. Экстраполяция (регрессионный анализ)
6. Анализ временных рядов.
Разработка нашей методики прогнозирования инвестиционной деятельности основывалась на таких методах прогнозирования как экспертное прогнозирование и кластерный анализ. Нами отмечено, что в отличие от физических измерений, экономические и социальные измерения в гораздо большей степени зависят от теоретических моментов. Это связано с тем, что измеряться могут только операционально определенные величины (т.е. величины, для измерения которых имеется исчерпывающий перечень необходимых операций), а в экономике пе выработано строгой системы операциональных величин, однозначно определяющих эмпирическую экономическую систему. Отметим, что экспертное прогнозирование ориентировано на работу с количественной и качественной информацией, получаемой от экспертов. При помощи экспертного прогнозирования может быть решена большая часть проблем, возникающих при разработке прогнозов. Предварительно были определены наиболее вероятные варианты развития внуфенних и внешних условий, а также подготовлена информация, необходимая для объективного вывода. С помощью методического обеспечения и информационной базы было произведено проведение экспертизы, а также оценка качества прогноза и его корректировка. Важно помнить, что прогноз в наше время, играет очень зпачимую роль, позволяя четко формулировать новые ключевые задачи, а также находить пути оптимизации и управления инвестиционным потенциалом.
Говоря о кластерном анализе, предварительно можно отметить, что одним из его главных достоинств является образование групп схожих между собой объектов, что и предопределило наш выбор математических методов и инструментов анализируемого явления. В проведенном исследовании использовалось два наиболее популярных и широко распространенных пакета прикладных программ - Excel (включая допонительную опцию Анализ данных) и STATISTICA, который имеет ряд существенных преимуществ перед другими статистическими пакетами. Применение метода кластерного анализа в пакете STATISTIC позволило привести классификацию территориальных хозяйственных системах с учетом признаков, отражающих их сущность и природу. В настоящем исследовании для целей проведения кластерного анализа был использован метод расстояния Мипковского, как наиболее целесообразный, так как он позволяет, во-первых, использовать градацию отношения предпочтительности, которая была получена при проведении анализа методом экспертных оценок, а, во-вторых, учесть важность вклада каждого отдельного статистического показателя в общее изменение результирующего. Большое достоинство кластерного анализа в том, что он позволяет производить разбиение объектов не по одному параметру, а по целому набору признаков. Кроме того, кластерный анализ в отличие от большинства математико-статистических методов не накладывает никаких ограничений на вид рассматриваемых объектов, и позволяет рассматривать множество исходных данных практически произвольной природы. В отличие от классификации, применяемой при первоначальном анализе существенности влияния того или иного фактора на результирующий показатель - инвестиционную деятельность в регионе, кластерный анализ дает возможность проводить разбиение объектов (в данном случае Ч регионов) не по одному, а сразу по нескольким признакам. Другим достоинством кластерного анализа является то, что в отличие от большинства математико-статистических методов он не накладывает никаких ограничений па вид рассматриваемых объектов (как, например, ограничения по нормальности распределения) и позволяет рассматривать множество исходных данных практически произвольной природы.
Нами была построена разведывательная корреляционная матрица, из которой были получены данные для дисперсионного анализа. Анализ данных на предварительном этапе дисперсионного анализа показал, что развитость инфраструктуры территориальных хозяйственных систем оказывает существенное влияние на показатели инвестиционного деятельности при корректном выборе статистических показателей, выражающих количественно данное понятие. Поэтому для того, чтобы провести окончательную кластеризацию территорий по фактору развитости инфраструктуры необходимо было ввести несколько допонительных показателей, способствующих повышению информативности модели, либо разработать некоторый агрегированный показатель, состоящий из максимально информативных статистических измерителей.
Проведенный анализ дисперсии позволил оценить отклонение наблюдений от общего среднего. Затем вариация делилась на части, каждая из которых имеет свою причину. Остаточная часть вариации, которую не удается связать с условиями эксперимента, считается его случайной ошибкой. Для подтверждения значимости используется специальный тест Ч Р-статистика Ч критерий для проверки существенности уравнения регрессии. Если расчетное значение критерия больше табличного (с уровнем значимости А и степенями свободы 1 и (п - т)), то можно считать, что уравнение регрессии значимое.
Оценка точности прогнозов происходила со статистическим допущением р= 0,05. Точность прогноза (эмпирическая и априорная) - это мера соответствия прогнозируемой величины фактическому ее значению, то есть оценка доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления. Следует отметить, что характеристики точности и надежности являются сопряженными. Чем выше надежность прогноза, тем ниже его точность и наоборот. Особо отметим, что последствия иеудовлетворительного планирования и прогнозирования весьма существенны и негативны. Помимо неэффективной ручной работы и увеличения затрат, риски, связанные с неточными прогнозами, включают и уменьшение доверия к бизнесу со стороны внешних заинтересованных сторон, что ведет к паралельному снижению рыночной капитализации. Основным измерителем меры точности прогноза является его ошибка. По характеру своего появления ошибки разделяют па систематические и случайные. По методам их отражения - на количественные и качественные методы фиксации ошибок. В свою очередь по способу расчета количественные ошибки могут быть абсолютными, относительными и сравнительными.
Как итог всех вышеперечисленных действий, нами разработана методика прогнозирования инвестиционной деятельности территориальных хозяйственных систем, которая позволяет с высокой точностью судить о влиянии одних факторных величин на другие зависимые переменные, а также реализована и адаптирована прогнозная модель. В ходе исследования вопросов прогнозирования инвестиционной деятельности была построена разведывательная корреляционная матрица, позволяющая получить данные для дисперсионного анализа и устранить лишний колинеарный фактор Валовое накопление основного капитала. На основе дисперсионного анализы были построены регрессионные зависимости, которые позволили при приложении некоторых внешних воздействий на систему инвестиционной деятельности в территории, изменяющих один из выбранных факторов, включенных в регрессионную модель или один из факторов развитости инфраструктуры, переводящих регион в другой кластер, получить достаточно точный прогноз изменения результирующего показателя и предусмотреть систему корректирующих мероприятий.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Щербаков, Игорь Вадимович, Краснодар
1. Абакин Л.И. Стратегия: выбор курса. М., 2003.
2. Абрамов С.И. Инвестирование. М., 2000.
3. Адирим И. Г. Система моделей регионального прогнозирования. М., 1977.
4. Адирим И. Г. Прогнозно-плановые модели экономики республик. Рига, 1977.
5. Аммосов Ю. Деньги для хорошего человека // Эксперт. 2004. № 4.
6. Анчишкин А.И. Наука техника Ч экономика. М., 1986.
7. Анчишкин А. И. Прогнозирование роста социалистической экономики. М., 1973.
8. Бабашкина A.M. Государственное регулирование национальной экономики. М.: Финансы и статистика, 2003.
9. Бард B.C. Инвестиционные проблемы российской экономики. М., 2000.
10. Бард B.C. Финансово-инвестиционный комплекс: теория и практика в условиях реформирования российской экономики. М.: Финансы и статистика, 1998.
11. Басов А.И. Финансово-кредитное регулирование инвестиционного процесса в России. М., 2002.
12. Бел Д. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования: Пер. с англ. М., 1999.
13. Белоусов Д.Р., Сонцев О.Г., Хромов М.Ю. Построение догосрочного научно-технологического прогноза для России методом Форсайт // Проблемы прогнозирования. 2008. № 1.
14. Бесстужев-Лада И.В. Рабочая книга по прогнозированию. М. 1982г.
15. Большой советский энциклопедический словарь. М., 1980.
16. Бочаров В.В. Инвестиционный менеджмент. СПб., 2000.
17. Высокотехнологичные предприятия в эпоху глобализации / И.В. Иванов, В.В. Баранов, Г.И. Лысак, О.В. Кирсанов. М., 2003.
18. Гарнер Д., Оуэн Р., Конвей Р. Привлечение капитала: Пер. с англ. М., 1995.
19. Гитман Л.Дж, Джонк М.Д. Основы инвестирования: Пер. с англ. М., 1997.
20. Глазьев С.Ю. Теория догосрочного технико-экономического развития. М., 1993.
21. Глазьев С.Ю., Микерип Г.И., Тесля П.Н. и др. Длинные воны: на-учпо-техничсский прогресс и социально-экономическое развитие. Новосибирск, 1991.
22. Глобализация и национальные финансовые системы / Под. ред. Дж. Хансона, П. Хонохана, Дж. Маджнони: Пер. с англ. М., 2005.
23. Глобализация мирового хозяйства и национальные интересы России / Под ред. В.11. Колесова. М., 2002.
24. Глобализация экономики и внешнеэкономические связи России / Под ред. И.П. Фаминского. М., 2004.
25. Глобализация: рост и бедность. Построение всеобщей мировой экономики // Всемирный банк. М., 2004.
26. Григорьев Л. Инвестиционный процесс: накопленные проблемы и интересы // Вопросы экономики. 2008. № 4.
27. Гуртов В.К. Инвестиционные ресурсы. М., 2002.
28. Девитайкип А., Попов А., Смоляренко В. Научная организация как элемент национальной инновационной системы // Инвестиции в России. 2003. № 9.
29. Делягин М.Г. Мировой кризис: Общая теория глобализации. М., 2003.
30. Долан Э. Дж. Макроэкономика, пер. с англ. СПб. 1994.
31. Догосрочный прогноз развития экономики России на 2007-2030 гг. (по вариантам). Колектив авторов // Проблемы прогнозирования. 2007. №6.
32. Доронина Н.Г., Семшнотииа Н.Г. Государство и регулирование инвестиций. М., 2003.
33. Доунс Дж., Гудман Дж. Финансово-инвестиционный словарь. М., 1997.
34. Ивантер В.В. Актуальные проблемы развития России // Проблемы прогнозирования. 2006. № 3.
35. Илышев A.M. Учет и анализ инновационной и инвестиционной деятельности организации: учебное пособие / A.M. Илышев, H.H. Илышева, И.Н. Воропапова. М., 2005.
36. Инвестирование в инновационный бизнес: мировая практика венчурный капитал / Сост. и общ. ред. Н.М. Фонштейн. М., 1996.
37. Инвестиции в России. 2001. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2001.
38. Инвестиции в России. 2003. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2003.
39. Инвестиции в России. 2005. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2005.
40. Инвестиции в России. 2007. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2007.
41. Инвестиции: Учебник. / Под ред. В.В. Ковалева, В.В. Иванова, В.А. Лялина. М., 2003.
42. Инвестиционная деятельность: Учебное пособие / Под ред. Г.П. Подшиваленко, Н.В. Киселевой. М., 2005.
43. Инвестиционные процессы в условиях глобализации / Под ред. В.Г1. Колесова, М.Н. Осьмовой. М., 2002.
44. Инвестиционный рейтинг российских регионов // Эксперт. 2001. № 41.
45. Инвестиционный рейтинг российских регионов // Эксперт. 2002. № 45.
46. Инвестиционный рейтинг российских регионов // Эксперт. 2003. № 43.
47. Инвестиционный рейтинг российских регионов // Эксперт. 2004. № 45.
48. Инвестиционный рейтинг российских регионов. 1997-1998 годы //Эксперт. 1998. № 39.
49. Инвестиционный рейтинг российских регионов. 1998-1999 годы //Эксперт. 1999. № 39.
50. Инвестиционный рейтинг российских регионов. 1999-2000 годы //Эксперт. 2000. №41.
51. Инновации и экономический рост / Огв. ред. К.И. Микульский. М., 2002.
52. Инновации: теория, механизм, государственное регулирование. Учеб. пособие / Под ред. Ю.В. Яковца. М., 2000.
53. Инновационная экономика: Учебник / Под ред. A.A. Дынкина, Н.И. Ивановой. М., 2001.
54. Инновационный менеджмент: Учебник / Под ред. С.Д. Ильенковой. М., 1997.
55. Иншаков О.В., Аникеева A.A. Инвестиционный климат Южного макрорегиопа России. Вогоград, 2004.
56. Кадочников С.М. Прямые зарубежные инвестиции: микроэкономический анализ эффектов благосостояния. М., 2002.
57. Калюжнова Н.Я. Конкурентоспособность регионов в условиях глобализации. М., 2003.
58. Канторович JI.B. Оптимальные решения в экономике. М. 1972.
59. Карта технологических дорог России: проблемы выбора приоритетов и критических технологий / Науч. рук. О.Г. Голичснко. М., 2005. Вып. 4.
60. Кейнс Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег // Антология экономической классики. В 2 т. / Предисл., сост. И.А. Столярова. М., 1993.
61. Комаров В.В. Инвестиции и лизинг в СНГ. М., 2001.
62. Кисин С. Мечта 2020 // Эксперт. 2008. № 28.
63. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избр. тр. / Ы.Д. Кондратьев; Международный фонд Н.Д. Кондратьева и др.; Ред. кол.: Л.И Абакин, и др.; сост. Ю.В. Яковец. М., 2002.
64. Конина Н.Ю. Слияния и поглощения в конкурентной борьбе международных компаний: Монография. М., 2005.
65. Конкурентоспособность России в глобальной экономике / A.A. Дынкии, Ю.В. Куренков. М., 2003.
66. Концепция догосрочного социально-экономического развития Российской Федерации. Проект. М., 2002.
67. Коростышевская Е.М. Теоретические основы инновационной политики. СПб., 2003.
68. Коростышевская Е.М., Габитов А.Ф. Регионализация инновационных процессов в современной России как фактор экономического роста // Инновации. 2003. № 9.
69. Корпоративное управление и экономический рост: Матер. Между-нар. конф. 2004. 03-04.06 // Ссыка на домен более не работает
70. Кочетов Э. Научная стратегия развития // Общество и экономика. 1998. №3.
71. Крюков В., Петров II. Государственное регулирование инвестиционных процессов // Экономист. 2008. №5.
72. Кузык Б.Н. Россия будущего: время выбора // Экономические стратегии. 2004. № 5-6.
73. Кулаев С.А. Влияние картельных соглашений на мотивации к инновациям и обзор законодательных мер по предотвращению картелизации. М., 2003.
74. Кураков Л.П., Краснов А.Г., Назаров A.B. Экономика: инновационные подходы. М., 1998.
75. Курнышева И., Сивякова М. Становление системы финансово-кредитной поддержки инноваций // Вопросы экономики. 1994. № 7.
76. Курс экономики. Учебник / Под ред. Б.А. Райзберга. М., 1997.
77. Кушлин В.И. Траектории экономических трансформаций. М., 2004.
78. Лесков С. Президентский грант в 2000 рублей это дискредитация идеи // Известия. 2004. 11 февр.
79. Ливенцев H.H., Костюпина Г.М. Международное движение капитала (Инвестиционная политика зарубежных стран). М., 2004.
80. Литвиицева Г.Г1. Кризис инвестиций как результат несоответствия структурно-технологических характеристик экономики ее институциональному устройству // Проблемы прогнозирования. 2003. N6.
81. Львов Д.С. Развитие экономики России и задачи экономической науки. М., 1999.
82. Маевский В.И. Эволюционная теория и макроэкономика // Вопросы экономики. 1997. № 3.
83. Маевский В.И. Экономическая эволюция и экономическая генетика // Вопросы экономики. 1994. № 5.
84. Макконел К.Л., Брю СЛ. Экономикс. В 2 т. М., 1993.
85. Маковецкий М.Ю. Инвестиционный процесс и рынок ценных бумаг: механизм функционирования, современное состояние, перспективы развития. М., 2003.
86. Марголин A.M. Методы государственного регулирования процесса преодоления инвестиционного кризиса в реальном секторе. М., 1998.
87. Марголин A.M., Быстряков А.Я. Экономическая оценка инвестиций: Учебник. М. 2001.
88. May В. Экономическая политика 2006 го/да: на пути к инвестиционному росту // Вопросы экономики. 2007. № 2.
89. Медведев В.А. Перед вызовом постиндустриализма: Взгляд на прошлое, настоящее и будущее экономики России. М., 2003.
90. Медынский В.Г., Скамай Л.Г. Инновационное предпринимательство. М., 2002.
91. Международное рейтинговое агентство лFitch // Интернет-ресурс www.fitchratings.com
92. Международное рейтинговое агентство лMoody's // Интернет-ресурс www.moodys.com
93. Международное рейтинговое агентство лStandart and Poor's // Интернет-ресурс www.sandp.com
94. Модернизация экономики России: Социальный контекст. В 4 кн. / Отв. ред. Е.Г. Ясин. М., 2004.
95. Молодцова Р.Г. Инвестиции и инновации в концепции экономического роста: Науч. изд-е. М., 1997.
96. Мотовилов О.В. Банковское и коммерческое кредитование и финансирование инноваций. СПб., 1994.
97. Навой А. Прямые инвестиции: непрямой путь в экономику // Вопросы экономики. 2007. №11.
98. Нарышкин С. Инновационная составляющая инвестиционных процессов // Вопросы экономики. 2007. № 5.
99. О Концепции модернизации российского образования на период до 2010 года: Распоряжение правительства РФ № 1756-р от 29.12.2001 // Высшее образование в документах. 2002. № 1.
100. О Концепции модернизации российского образования на период до 2010 года: Приказ Министерства образования РФ № 393 от 11.02.02 // Вестник образования. 2002. № 6.
101. Об инвестиционной деятельности в РСФСР: Закон РСФСР № 14881 от 26.06.1991 -Ссыка на домен более не работаетp>
102. Об инвестиционном налоговом кредите: Закон Краснодарского края № 280-КЗ от 23 июня 2000 г.
103. Об иностранных инвестициях в Российской Федерации: Федеральный закон № 160-ФЗ от 09.07.1999 // Ссыка на домен более не работаетlistl6/10. html
104. Ожегов С.И. Словарь русского языка. М., 1986.
105. Политическая экономия: Словарь / Под ред О.И. Ожерельева и др. М., 1990.
106. Потерович В. Трансплантация экономических институтов // Экономическая наука современной России. 2001. № 3.
107. Портер М. Международная конкуренция. М., 1993.
108. Райская Н. Френкель А. Чубаков Г. Инвестиционная активность регионов России// Экономист. 2007. №8.
109. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2000. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2000.
110. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2001. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2001.
111. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2002. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2002.
112. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2003. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2003.
113. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2004. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2004.
114. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2005. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2005.
115. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2006. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2006.
116. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2007. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2007.
117. Ресурсы инноваций: организационный, финансовый, административный / Под ред. И.П. Николаевой. М., 2003.
118. Российская экономика в 2004 году. Тенденции и перспективы (26 выпуск). М., 2004.
119. Российская экономика в 2007 году. Тенденции и перспективы. (Выпуск 29) Под ред. Е.Т. Гайдара. М. 2007.
120. Российская экономика: финансовая система / Под ред. В.В. Герасименко, Д.Е. Городецкого. М., 2000.13.Российское рейтинговое агентство РАЭксперт // Интернет-ресурс www.racxpert.ru
121. Россия в глобализирующемся мире: Политико-экономические очерки / Отв. ред. Д.С. Львов. М., 2004.
122. Рыночная экономика: Словарь / Под общ. Ред. Г.Я. Кипермана. 2-е изд., доп. М., 1995.
123. Самуэльсон 11. А., Пордхаус В. Д. Экономика. М., 1997.
124. Селезнев А. Условия активизации инвестиционных процессов// Экономист. 2006. №7.
125. Семенов В.П. Проблемы управления инновационно-инвестиционным процессом // Инновации. 2003. № 8.
126. Соколовский O.A. Экономический рост в условиях системной фансформации: общие закономерности и особенности в переходный период. Саратов, 2001.
127. Сонцев О.Г. Тенденции и факторы оттока капитала в 2004 году // Аналитические материалы Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования // Ссыка на домен более не работает
128. Социально-экономические модели в современном мире и путь России: В 2 кн. / Под общ. Ред. К.И. Микульского. М., 2003.
129. Становление рынка в постсоветской России: Институциональный анализ / Под. ред. P.M. Нуреева. М., 2002.
130. Старик Д.Э. Как рассчитать эффективность инвестиций. М. 1996.
131. Стратегия формирования и реализации инвестиционного потенциала региона / Под ред. Ф.С. Тумусова. М., 1995.
132. Субботина A.A. Глобализация финансовой системы // Инвестиционные процессы в условиях глобализации / Под ред. В.Г1. Колесова, М.Н. Осьмовой. М., 2002.
133. Титов К.А. Инновационное обеспечение реализации промышленной политики Самарской области // Инновации. 2003. № 3.
134. To(j)флер Э. Смещение власти: знание, богатство и принуждение на пороге XXI века. М., 1991.
135. Трошин Е.В. Метапроекты основа развития высоких технологий в России // Ссыка на домен более не работает
136. Тумусов Ф.С. Инвестиционный потенциал региона: теория, проблемы, практика. М. 1999.
137. Узяков М.Н. Взаимодействие качественных и массовых ресурсов и эффективность экономики // Проблемы прогнозирования. 2001. № 1.
138. Узяков М.Н. О качестве научного предвидения // Проблемы прогнозирования. 2008. № 1.
139. Уточненный прогноз основных показателей социально-экономического развития Российской Федерации до 2010 года, Ссыка на домен более не работаетwcm/myconnect/econoinylib/mert/welcome/eco nomy/macroeconomy/administmanagementdirect/docl 190807768328
140. Фатхудинов P.A. Инновационный менеджмент. Учеб. пособие. СПб., 2005.
141. Фатхудинов P.A. Конкурентоспособность: Россия и мир. 1992-2015. М., 2005.
142. Финансовые и кредитные проблемы инвестиционной политики. Научный альманах фундаментальных и прикладных исследований / Под ред. Л.Н. Красавина. М., 2004.
143. Хансен Э. Экономические циклы и национальный доход // Классики ксйнсианства. М., 1997. Т. 2.
144. Четыркин Е.М. Финансовая математика. М. 2008.
145. Шамхалов Ф. Государство и экономика. Власть и бизнес. М., 2005.
146. Шарп У.Ф., Александср Г.Дж., Бэйли Дж.В. Инвестиции: Пер. с англ. М., 1997.
147. Шумпетер И. Теория экономического развития: Пер. с нем. М., 1982.
148. Экономика: Учебник/Под ред. A.C. Булатова. М. 1997.
149. Экономическая теория: Учебник / Под ред. А.И. Добрынина, JT.C. Тарасевича. СПб. 1999.
150. Экономические аспекты научно-технического прогнозирования: Учебник / Под. ред. М. А. Виленского. М., 1975
151. ЯковецЮ. В. Циклы, кризисы, прогнозы. М., 1999.
152. Яременко Ю.В. Теория и методология исследования многоуровневой экономики //Избр. тр.: В 3 кн. М., 1997. Кн. 1.
153. A Guide to Private Equity/ BVCA. 2004 // Ссыка на домен более не работаетpublications/guide
154. Annual Survey of Pan-European Private Equity and Venture Capital / EVCA 2003Yearbook. EVCA, 2003.
155. Boskin M.J., Lau L.J. Contributions of R & Development to Economic Growth // Technology, R & D, and the Economy / B.L. Smith, C.E. Barfield, eds. W., 1996.
156. Bruce E.J., Fine C.IT. Technology Roadmapping: mapping a future for integrated photonics // Ссыка на домен более не работаетunits/tom/seminars04-05/fine-5-Tech Rdmap.pdf
157. Encyclopedia of New Economy // Ссыка на домен более не работаетreprints/ency-clopcdia.html
158. Freeman C. Technology Policy and Economic Performance. L., 1987.
159. Freeman C., Clark J., Soete L. Unemployment and Technical innovation. A Study of Law. L., 1982.
160. Global Law and Business. 1996. February.
161. Government venture capital for technology-based firms. OECD, 1997.
162. Kelly K. New Rules for the New Economy. Ten Radical Strategies for a Connected World. N.Y., 1998.
163. Masuda Y. The Information Society as Post-Industrial Society// World Future Society. W., 1981.
164. Nelson R. National Systems of Innovation: A Comparative Analysis. Oxford, 1993.
165. Phaal R. Stratedic Roadmapping. Linking Technology, Products and Markets for Strategy&Innovation Ссыка на домен более не работаетsite/
166. Piatier A. Innovation, Information and Long-term Growth // In Long Waves in the Economy. L., 1984.
167. Porter M. The Competitive Advantage of Nations. The Free Press. N.Y., 1990.
168. Riding the new wave of economic globalization. One country. 1999. Vol.11.№ 1. April-June // Ссыка на домен более не работаетp>
169. Sklair L. T ransnational Practice and Capitalist Global Globalization // Ссыка на домен более не работаетcps/eve/globconf
170. World Investment Report. 2003. FDI Policies for Development: National and International Perspectives.
171. World Investment Report 2005: TNCs and the Internationalization of R&D.
172. World Investment Report 2006: FDI from Developing and Transition Economies: Implications for Development.
173. World Investment Report 2007: Transnational Corporations, Extractive Industries and development.
174. World Investment Report. 2008. Transnational Corporations, and the Infrastructure Challenge.сч
Похожие диссертации
- Развитие прогнозирования инвестиционной деятельности в системе предпринимательства
- Развитие методов оценки инвестиционной привлекательности отраслей и формирование институциональной среды, обеспечивающей инновационную направленность инвестиций
- Методы стимулирования инвестиционной деятельности финансово-промышленных групп
- Формирование методов поддержки инвестиционной деятельности организаций
- Формирование стратегий развития инновационной и инвестиционной деятельности хозяйственных систем в интересах их экономического роста