be5.biz

Международный экономический форум 2014

Ковалева Е.Д., Жебит В.М., научный руководитель Базака Л.Н.

Полесский государственный университет, Республика Беларусь

Эконометрическая модель эффективности инвестиционных процессов на примере Минской области Республики Беларусь

Исходная система данных рассчитана по Минской области за 2000–2012 гг. Значения признаков-показателей были отобраны на основе статистических сборников: «Регионы Республики Беларусь – 2005», «Регионы  Республики Беларусь – 2012», «Инвестиции в Республике Беларусь – 2005» «Инвестиции в Республике Беларусь – 2012» и данных Национального статистического комитета Республики Беларусь [2].

При постоении модели будут  рассматриваться факторы, указанные ниже. Введем обозначения временных рядов:

Y – инвестиции в основной капитал, млрд.руб.;

х1 – уровень безработицы (%);

х2 – доля инвестиции в основной капитал организаций с участием иностранного капитала (%);

x3 – уровень экономической активности населения (%);

x4 – индекс промышленного производства (в % к предыдущему году);

x6 – степень износа основных фондов, %;

x7 – инвестиции в основной капитал на душу населения (тыс. руб.);

x8 – индекс физического объема инвестиций в основной капитал (в % к предыдущему году);

x9 – удельный вес инвестиций в основной капитал в валовом региональном продукте;

x10 – доля собственных средств в источниках финансирования инвестиций в основной капитал, %;

x11 – доля банковских кредитов в привлеченных источниках финансирования

x12 – доля бюджетных средств в привлеченных источниках финансирования инвестиций в основной капитал, %.

Обработка собранной аналитической информации проводится с помощью

корреляционного и регрессионного анализа. Корреляция характеризует меру зависимости переменных между факторами [3].

Таблица 1 – Коэффициенты корреляции

Y

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

X8

x9

x10

x11

x12

x1

1

x2
  • 0,6714

    • 1

    x3

    0,0034

    0,2858

    1

    x4
  • 0,1574
  • 0,4154
  • 0,8152

    • 1

    x5

    0,0479
  • 0,1753

    • 0,1636

    0,1732

    1

    x6
  • 0,7547

    • 0,3890
  • 0,0455

    • 0,1490
  • 0,3210

    • 1

    x7
  • 0,8964

    • 0,8456

    0,1552
  • 0,1761
  • 0,2188

    • 0,7142

    1

    x8

    1,0000
  • 0,6687

    • 0,0061
  • 0,1611

    • 0,0462
  • 0,7541
  • 0,8944

    • 1

    x9
  • 0,1218
  • 0,2058
  • 0,4024

    • 0,5339

    0,4692
  • 0,0885
  • 0,0652
  • 0,1248

    • 1

    x10

    0,5548
  • 0,7037

    • 0,0131

    0,1496

    0,0865
  • 0,4679
  • 0,7605

    • 0,5523

    0,1493

    1

    x11
  • 0,4091

    • 0,5207
  • 0,0147
  • 0,1942
  • 0,5567

    • 0,4853

    0,6942
  • 0,4061
  • 0,2293
  • 0,7052

    • 1

    x12

    0,6764
  • 0,6183
  • 0,0437

    • 0,0536

    0,4054
  • 0,7131
  • 0,8342

    • 0,6740

    0,2337

    0,7580
  • 0,9026

    • 1

    x13
  • 0,3669
  • 0,0860
  • 0,2146

    • 0,5305
  • 0,1607

    • 0,2234

    0,0809
  • 0,3688

    • 0,0467

    0,2397
  • 0,0033
  • 0,2252

    • 1

    Примечание – источник: собственная разработка на основании [4]

    В результате проведенного корреляционного анализа были выявлены факторы, которые необходимо использовать для построения модели эффективности инвестиционных процессов. При составлении уравнения регрессии в качестве зависимой переменной используется

    , а в качестве независимых переменных-

     и. С помощью метода наименьших квадратов получено уравнение следующего вида:

    Y = 1.407566726*X7 + 266.0806903*X9 + 17.17103391            (1)

    Коэффициенты регрессионной модели  значимы на заданном уровне 5%, а также и уравнение значимо в целом на уровне 5 %. Обычной коэффициент детерминации равен 0,999987, это означает, что изменение результирующего фактора инвестиций в основной капитал на 99.9 % зависит от изменения исследуемых независимых факторов, а на долю других факторов приходится 0.1 % изменений. Исправленный коэффициент детерминации ранен 0,999984, он отличается от обычного на 0.000003. Данная разница не велика. Значение этих коэффициентов достаточно велики. Это значит, что регрессия аппроксимирует достаточно точно эмпирические данные. Построенная модель является адекватной. Остатки являются стационарными.

    Прогнозные значения инвестиций в основной капитал за 2000-2012 гг. представлены на рисунке 1.

    Рисунок 1 –Совмещенный график остатков и фактических, прогнозных значений.

    Примечание – источник: собственная разработка на основании [4]

    На основе проведенного факторного исследования динамики инвестиций в Минской области можно сформулировать следующие основные выводы:

    1. Построенную модель можно использовать для анализа данных инвестиций в основной капитал. Уравнение линейной множественной регрессии (1), его аналитическое качество, подтверждается высоким значением коэффициентов детерминации обычного и исправленного.

    2. На увеличение инвестирования средств в основной капитал в Минской области наибольшее положительное влияние оказывали следующие два фактора:

    Литература:

    1.Вуколов Э. А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL: Учебное пособие / Э. А. Вуколов. – М: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2004. – С. 160.

    2.Регионы Республики Беларусь. Социально-экономические показатели. 2012: Стат. сб. / Белстат. - Минск,2012. - 732 с.

    3.Айвазян С.А., Бродский Б.Е. Макроэконометрическое моделирование: подходы, проблемы// Прикладная эконометрика. 2009. №2. С.85-111.

    4.Янковский, И.А. Прикладная эконометрика: методические указания / И.А.Янковский.-Пинск: ПолесГУ ,2013.-44с.