Статистика иностранных инвестиций в российскую экономику

    – среднее значение суммы произведений значений факторного и результативного признака;

  и – средние значения факторного и результативного признака соответственно. Подставив имеющиеся  данные (таблица 6) в формулу имеем следующее значение:

Полученный коэффициент  говорит об очень высокой связи, то есть влияние одного фактора во множественной регрессии осуществляется через другой фактор, поэтому дальнейший анализ по обоим факторам вестись не может.

Дальнейший анализ будем вести по номинальному ВВП.

Адекватность всей модели и правильность выбора формы связи проверим с помощью критерия Фишера:

;                                              (2.16)

Поскольку наша модель однофакторная, то , где - парный линейный коэффициент корреляции. Для нас rук =r2. Подставив известные значения получим:

Найдем табличное значение F . Число степеней свободы v1 = k=1, v2 = n – k – 1=3. Табличное значение Fтабл=10,13. Расчетное значение больше табличного, следовательно, связь между анализируемыми факторами является существенной.

Чтобы определить долю вариации результативного признака объясняемую регрессией в общей вариации y определим коэффициент детерминации:

,                                                 (2.17)

 

Чем ближе к единице, тем лучше качество подгонки. Подставив имеющиеся значения, получим R=0,987. Таким образом можно сделать вывод что вариация результативного признака на 98,7% (0,987*100%) определяется исследуемым факторным признаком, то есть номинальным ВВП.

Используя критерий Стьюдента определим значимость коэффициентов корреляции полученных для исследуемых факторных признаков. Значение t-критерия Стьюдента определяется следующим образом:

;                                               (2.18)

Подставляя известные значения получим следующие значения:

tx2расч =3,38.

Вероятность a примем равной 0,05. Сравним с таблицей значений критерия Стьюдента (степень свободы V=3) получим, что полученный t-критерий > табличного значения (tтабл=3,182), то есть можно сделать вывод о значимости рассчитанного коэффициента корреляции.

Теперь определим значения критерия для параметров a0 и a1. Для этого используем представленные ниже формулы:

                                                                                                                               (2.19) 

                                                                                                                                      (2.20)

 

sост – можно определить по из следующей формулы:

;                                                       (2.21)

Используя данные из таблицы 6 получим следующие значения критерия:

ta0=8,03;

ta1=11,35.

 

Сравнивая с уже известным табличным значением (tтабл=3,182) можем сделать заключение о значимости параметров a0 и a1.

Для оценки сравнительной силы влияния номинального ВВП, определим частные коэффициенты эластичности:

;                                                                (2.22)

где   – среднее значение соответствующего факторного признака;

 – среднее значение результативного  признака;

 – коэффициент регрессии  при  i-м факторном признаке.

Подставив в формулу табличные данные получим

,

Таким образом, можно сделать вывод, что при увеличении номинального ВВП на 1 млрд. рублей, объем инвестиций в экономику Российской Федерации увеличиться на 67,65 млн. рублей.

 

Глава3: Заключение

В результате проделанной работы были произведены структурный анализ, индексный анализ, анализ динамики притока инвестиций и корреляционно-регрессионный анализ были выявлены следующие основные закономерности. Наибольшей инвестиционной привлекательностью пользуются следующие отрасли: оптовая и розничная торговля, обрабатывающие производства и добыча полезных ископаемых. Наиболее популярным с точки зрения инвестирования является Центральный федеральный округ. Объемы инвестирования имеют устойчивую тенденцию к росту, однако ввиду того, что доля прямых инвестиций в общем объеме инвестируемых средств невелика, рост инвестиций значительно опережает рост производства.

При проведении корреляционно-регрессионного анализа были выявлены сильные прямые связи между инвестированием и объемом валового внутреннего продукта, а также с среднегодовым потреблением на душу населения, а анализируемые факторы столь же тесно связаны и между собой.

Если говорить об использовании полученных результатов с точки зрения прогнозирования дальнейшего изменения инвестиций, то не считаю подобный прогноз целесообразным. Действительно, если, опираясь на имеющиеся данные проэкстраполировать кривую роста инвестиции, то следует предсказать дальнейший рост инвестирования в экономику страны, однако в условиях разразившегося экономического кризиса подобный прогноз не будет достоверным. Считаю, что для создания более достоверного прогноза требуется анализ инвестиций за несколько циклов экономического роста и падения, то есть объем данных для анализа должен быть гораздо шире.

В проделанной курсовой работе использовано следующее программное обеспечение: MS Word 2003, MS Excel 2003, GAUSS.

 

Список литературы

1. http://www.cbr.ru – официальный сайт Центрального Банка России.
2. http://www.gks.ru – официальный сайт Госкомстата РФ
3. http://www.prime-tass.ru – агентство новостей Прайм Тасс
4. Общая теория статистики. Елисеева И.И. Юзбашев М.М М:Финансы и статистика 2001. – 480с.
5. Социально-экономическая статистика. Елисеева И.И. М:Финансы и статистика 2006. – 423с.
6. Статистики учебник для ВУЗов. Минашкин В.Г М: Велби Проспект 2005. – 272с.
7. Современная экономика. д.э.н. Мамедов О.Ю., М: “Феникс” 1995 г. – 341с
8. Экономическая статистика. Под ред. Ю.Н. Иванова – М:ИНФРА-М, 2000-480с.