Ертаев К. проф., д.э.н., Икрамова Л.

Таразский государственный университет им. М.Х.Дулати,  г. Тараз

Модель формирования мультипликативного эффекта в экономике горнодобывающей промышленности региона

Для регулирования формирования мультипликативного эффекта  в горнодобывающей промышленности необходимо обосновать модель, в которой отражается устойчивая связь между приростами продукции  и инвестиций.  Она выступает как причинно-следственная связь, параметры которой определяются с помощью корреляционно регрессионного анализа.

Из данных таблицы 1 видно, что величины приростов продукции больше, чем величины инвестиции в основной капитал.  Учитывая то, что приросты продукции и инвестиции имеют резко  возрастающий или снижающий характер. Поиск параметров корреляционно – регрессивного уравнения осуществляем по следующей модели:

У = К3*Х1^3 +К2*X1^2 +К0*X1 +A0,

где: У- прирост объема производства горнодобывающей промышленности, млн.тг.;

Х1 - инвестиция в основной капитал горнодобывающей промышленности, млн.тг. ;

К1,К2,К3 - коэффициенты регрессии;

А0 - свободный член, млн.тг. 

По данным таблицы 1 определяем параметры коэффициентов регрессии и свободного члена с помощью метода корреляционно регрессивного анализа.

Из данных таблицы 2 видно, что значимость уравнения регрессии оценивается с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – коэффициента детерминации. Показатель множественной корреляции характеризует тесноту связи рассматриваемого фактора – прироста инвестиции  с исследуемым признаком – приростом прдукций, т.е. оценивает тесноту связи влияния фактора  на результат.  Качество построенной модели в целом оценивает коэффициент детерминации, который  рассчитывается как квадрат индекса множественной корреляции.

Множественный R = 0,782785836, R-квадрат = 0,612753665.

Вариация приростов продукции в горнодобывающей промышленности на 61,2753665%  зависит от вариации  приростов инвестиции в основной капитала, а на остальные  38,73% − от вариации факторов, не включенных в модель.

Главным критерием оценки значимости модели является  F−критерия Фишера, с помощью которого  оценивается статистическая надежность результатов регрессионного моделирования:

Fфакт = 2,637226012,      F табл  = 0,161436833. Fфакт больше, чем Fтабл. Поэтому уравнение регрессии  значимо, статистически  надежно.

Уравнение мультипликативного эффекта (прироста продукции) горнодобывающей промышленности от прироста инвестиции в основной капитал имеет вид:

У1 =  -1,97615E-08*Х1^3 +  0,000434256*X1^2  -1,794287742 *X1 +1174,818237,

где: У1- прирост объема производства горнодобывающей промышленности, млн.тг.;

Х1 - инвестиция в основной капитал горнодобывающей промышленности, млн.тг. ;

К1,К2,К3 - коэффициенты регрессии;  А0 - свободный член, млн.тг.  

Рисунок 1  - Тенденции изменения приростов продукций и инвестиции в основной капитал  горнодобывающей промышленности.

Темпы изменения приростов объема производства и инвестиций в основной капитал имеют волнообразный характер.

Причинами нестабильности инвестиций являются следующие: продолжительные сроки службы основного капитала; нерегулярность инноваций; изменчивость прибылей;   изменчивость ожиданий. Следует отметить, что прирост инвестиций приводит к многократному увеличению дохода. Регулирование данных приростов позволяет нам управлять развитием экономики региона.

Разработанный нами  подход к анализу и прогнозирования  формирования мультипликативных эффектов может применяться для экспертных оценок при обсуждении кластеров, а также при определении значимости конкретных крупных инвестиционных проектов. Оценки возможного мультипликативного эффекта от реализации инвестиционного проекта могут оказаться полезными для представителей бизнеса и государства при определении возможных объемах административной или финансовой поддержки со стороны государства.

Литература

1. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия = AppliedRegressionAnalysis. — 3-е изд. — М.: «Диалектика», 2007. — С. 912.

2. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа = MethodenderKorrelation - undRegressiolynsanalyse. — М.: Финансы и статистика, 1981. — 302 с.

3. Радченко Станислав Григорьевич, Методология регрессионного анализа: Монография. — К.: «Корнийчук», 2011. — С. 376.

4. Агапова Т. А., Серёгина С. Ф.Макроэкономика.—М.: Дело и Сервис, 2004.— 447с.

5. Бункина М. К., Семёнов А. М., Семёнов В. А.Макроэкономика.—М.: Дело и Сервис, 2000.— 285с.