Статистика иностранных инвестиций

 

Из гистограммы видно, что практически 80% всех инвестиций приходиться на 3 отрасли: оптовая и розничная торговля и ремонт автотранспорта и бытовых изделий, обрабатывающие производства и добычу полезных ископаемых. Данный факт, по моему мнению, можно объяснить следующим: торговля и обрабатывающие производства весьма перспективны с точки зрения финансовых вложений, так как с ростом доходов населения в последние годы, ощутимо возросло потребление. Добыча же полезных ископаемых весьма перспективна если вспомнить о бурном росте цен на сырье и энергоносители в последние годы. К примеру, стоимость нефти с 30 долларов США за баррель в 2004 возросла до 104 долларов в конце 2007-го года.

Рассмотрим распределение инвестиций по федеральным округам Российской Федерации. В таблице 2 представлены данные об объёмах инвестиций по округам, в 2007г.

Таблица 2 - Структура иностранных инвестиций по федеральным округам РФ

округ	Доля инвестиции к общему объему в %
Российская Федерация	100
Центральный федеральный округ	52,7
Северо-Западный федеральный округ	6,3
Южный федеральный округ	2,3
Приволжский федеральный округ	3,2
Уральский федеральный округ	18,7
Сибирский федеральный округ	7,2
Дальневосточный федеральный округ	9,6

 

Для наглядности построим гистограмму, отражающую структуру инвестиций по странам источникам. Гистограмма представлена на рисунке 2.

Рис. 2 Структура инвестиций по федеральным округам РФ

Москва (Центральный ФО) пользуется приоритетом у иностранных инвесторов, прежде всего, по причине наличия емкого рынка сбыта товаров и

услуг, высококвалифицированной рабочей силы. Это четко видно на полученной гистограмме. Другие регионы были избраны для инвестиционной деятельности по причине наличия в них специальных производственных факторов или компаний-партнеров. В меньшей степени, по данным опросов иностранных инвесторов, оказывало влияние на выбор сферы приложения иностранных инвестиций (как Москвы, так и других регионов) наличие налоговых льгот и рекомендации других предприятий с иностранными инвестициями.

2.2 Индексный анализ инвестиций в РФ

Индексный анализ используется для сопоставления количественных показателей за разные периоды времени, в данном случае это прямые инвестиции в РФ. Используется два вида индексов:

- цепные - сопоставляется  два периода с постоянно меняющейся  базой;

- базисные - сопоставляются  два периода, причём за базу  выбирается какой-то из периодов.

Рассчитываем цепные и базисные индексы. Данные для расчета и полученные значения индексов представлены в таблице 3

Таблица 3 - Индексный анализ инвестиций

Период времени	Объем инвестиций за отчетный период, млн. дол.	Цепные индексы	Базисные Индексы
1	2	3	4
1995	2983	-	-
1996	6970	2,33657	2,33657
1997	12295	1,76398	4,12168
1998	11773	0,95754	3,94669
1999	9560	0,81202	3,20482
2000	10958	1,14623	3,67348
2001	14258	1,30114	4,77975
2002	19780	1,38729	6,63098
2003	29699	1,50146	9,958608
2004	40509	1,36398	13,57995
2005	53651	1,32442	17, 98558
2006	55109	1,02717	18,47435
2007	120941	2.19457	40.54341

 

Получив цепные и базисные индексы, мы можем судить о динамике объемов инвестиции. Отметим следующие основные факты: в долгосрочном периоде объем инвестиций в последние годы имеет устойчивую тенденцию к росту, кроме того, объем инвестиций зависит от состояния экономики страны, четко видно, что в 1998 году, когда произошел дефолт, произошло и значительное снижение объемов инвестиций.

Для выявления роли факторов в динамике явлений рассчитываются индексы структуры. К ним относятся:

- Индекс переменного состава;

- Индекс фиксированного  состава;

- Индекс структурных сдвигов.

Необходимо отметить, что мы будем анализировать не влияние промышленного производства на инвестиции, а наоборот. Это делается для того, чтобы более полно отразить значимость Рассчитаем индексы структурных сдвигов.

Индекс переменного состава. Он показывает изменение показателя (выпуска продукции) за счёт двух факторов: как за счёт изменения самого выпуска, так и за счёт изменения инвестиций. Индекс переменного состава равен:                                                                                        (2.1)

где:z 0, z1 - выпуск продукции каждой из отраслей базового и текущего периодов;

q0, q 1 - инвестиции в каждую из отраслей базового и текущего периодов.

Подставив имеющиеся данные получим:

Индекс переменного состава показывает изменение выпуска продукции в 2007 году в 1,186 раза (увеличение) по сравнению 2006 годом не только за счёт изменения инвестиций, но и из-за наращивания самого выпуска.

Индекс фиксированного состава. Он показывает изменение выпуска только за счёт самого выпуска продукции. Индекс фиксированного состава равен:

                                                                           . (2.2)

В 2007 году средний выпуск продукции по исследуемым отраслям возрос в 1,174 раз только за счёт изменения выпуска продукции данных отраслей.

Индекс структурных сдвигов. Он показывает изменение выпуска за счёт изменения инвестиций. Индекс структурных сдвигов равен:

Индекс структурных сдвигов показывает увеличение структурных сдвигов выпуска промышленной продукции отраслей по отношению к 2006 году на 1,02% за счёт изменения инвестиций. То есть, не смотря на значительный рост инвестиций производство возросло незначительно. Как это можно объяснить? Можно предположить, что доля инвестиций в основной капитал или прямых инвестиций невелика. Большую часть инвестиций составляют финансовые инвестиции, которые фактически не приносят прироста производства.

 

 Корреляционно-регрессионный  анализ инвестиций РФ 
 
Корреляционный анализ позволяет качественно и количественно  оценивать связи между большим числом взаимодействующих экономических явлений. Корреляция – это соотношение при котором с изменением одного признака изменяется другой. Так как в явлении различные взаимосвязи, которые называются свободными, то эти связи выраженные как признаки меняются, при одной задаче они результативные при другой факторные. Возникает задача выявления существенных связей и отброса несущественных. Эта задача решается на основе корреляции. Тесноту связи определяют на основе коэффициентов, а существенность при малых выборках на основе критерия Стьюдента. 
 
Корреляционно-регрессионный анализ проводится в следующей последовательности:

Разложение обобщающих показателей на частные

 
1) Объектом статистического  исследования является совокупность  единиц изучаемого явления, о  которых должны быть собраны  статистические сведения. Использование моделей корреляционно-регрессионного исходит из допущения о разноважности  всех объектов наблюдения. 
Не всегда принятый в статистике или поддающийся непосредственно измерению показатель адекватно отражает то или иное свойство, интересующее исследователя. Если адекватность вызывает сомнение, целесообразно привлечь несколько дополнительных показателей, отображающих изучаемую исследователем характеристику с разных сторон, или представить первоначально сформулированную концепцию о свойствах в более простом виде. 
 
2) Разложение обобщающих показателей на частные (от объекта к статистическому показателю). 
 
На данном необходимо: 
-определить ограниченное количество признаков, с помощью которых можно достаточно полно описать объект с учетом выделенной цели его развития; 
-измерить выделенные признаки. 
В данном случае  объем  и структура инвестиций. 
 
3) Набор факторов, включаемых в систему. 
 
Отбор факторов (признаков) для анализа осуществляется на основе экспертных оценок исследователя. Основным признаком отбора является: отбор максимального количества факторов в исследуемый комплекс, поскольку чем большее количество их исследуется, тем точнее будут результаты анализа. Вместе с тем необходимо знать, что если комплекс факторов рассматривается как их сумма, без выделения главных, определяющих, то выводы могут быть ошибочными. Взаимосвязанное влияние факторов на величину результативных показателей достигается с помощью их систематизации (классификации).  В нашем примере это классификация инвестиций по отраслям экономики. 
4) Отбор факторов в систему на основе логического анализа. 
Анализ исследуемого явления ставит целью измерение влияния как каждого фактора на результативный признак, так и их совокупного влияния. Но ввод большого числа факторов в модель не всегда приводит к точным результатам, поскольку на результативный признак в ретроспективе влияло и значительное количество случайных факторов, которые могут исказить закономерность в явлении. Их следует исключить. 
 
5) Сбор статистических данных. 
 
Экономико-статистическая модель должна базироваться не только на теории данного явления, но и на ее практическом выражении, то есть на статистических данных, характеризующих основные свойства изучаемого явления. Показатели инвестиций по отраслям экономики отвечают главным требованиям к исходным данным: однородность, точность, однозначность, надежность, полнота, сопоставимость. 
 
6) Статистическая сводка и группировка. 
 
Для анализа методом вторичной группировки перегруппируем статистический материал  в абсолютной величине (млрд. рублей) за 1998г. (приложение В). Минимальное значение признака 0,3 максимальное  65 всего 27 значений. Число групп можно определить по формуле: 
 
n= 1+3,3321 lg N,                                                                                         (3) 
 
где  n-число групп, 
N-число единиц совокупности; 
 
n = 1+3,3321 lg27 = 5,66. Отсюда число групп 5. Так как максимальное число превышает минимальное более чем в 10 раз, используя принцип кратности, строим интервалы и образуем группы частот (повторяемость явлений). 
 
Таблица 11 - Переруппировка  

Группы инвестиций, млрд. рублей	Средний показатель группы,x	Частотаf	fx
0-3	1,5	4	6
3-6	4,5	4	18
6-12	9	8	72
12-24	18	6	108
24-48	36	3	108
48-65	56,5	2	113
		Σƒ = 27	Σƒx = 425

 

 
 
 
При разработке статистических данных целесообразно использовать графики. Графический метод позволяет выявить и наглядно представить характеристику структуры, динамики, общую картину закономерностей развития изучаемого явления во времени, пространстве, которое подчас трудно удвоить в сложных статистических таблицах. Представление в виде графиков анализируемого материала дает возможность правильнее понять результат статистического наблюдения, поскольку графики помогают выделить и подчеркнуть особенности и свойства всей изучаемой совокупности, а так же подать их в обобщенном виде. 
 
Применение средних и индивидуальных величин для характеристики изучаемой совокупности – необходимый прием разработки рациональных группировок.  
Вариационный ряд характеризуется еще одним средним показателем – медианой. Медиана – показатель средней величины вариационного ряда. Она определяется по формуле: 
                   Σƒ 
                  —— - S 
                       2 
M = x + i ————,                                                                                                    (4) 
                        ƒ 
 где x – нижняя граница медианного интервала; 
i – величина интервала; 
S – сумма накопленных частот до медианного интервала; 
ƒ – частота медианного интервала. 
Медиана делит ряд распределение пополам. Начало  медианного интервала определяется по формуле: 
          n+1 
N = -------                                                                                                                  (5)  
         2 
где n – объем информации. 
(65+1)/2 = 33, отсюда начало медианного интервала равно 24. 
Мода – значение признака наиболее часто встречающееся. В интервальном ряду идет понятие модального интервала, и это тот, у которого наибольшая частота. В интервальном ряду значение моды определяется: