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: