Эконометрическая модель по инвестициям
Введение и обзор литературы
В современной экономике большое внимание уделяется вопросу инвестиционной деятельности, а точнее, гораздо больший интерес представляет ее эффективность. Проводить анализ инвестиционных проектов возможно с помощью различных моделей. Необходимым условием также является верное выделение основных факторов, оказывающих непосредственное влияние на эффективность инвестиций в основной капитал.
Для оценки эффективности вложений нередко разрабатываются собственные методики. Например, в статье Сычевой Н.В. [7] была описана трехэтапная методика оценки эффективности инвестиций, основное внимание в которой было уделено более качественному обоснованию процесса создания модели и принятия решения. Оценка эффективности инвестиций в данной методике представляет собой ранжирование способов вложений для определенного инвестора.
В статье Воскресенского В.В. [2] сообщается, что в зарубежной практике эффективность вложений оценивают статичный и динамический методы. В данном случае оценивание эффективности инвестиций производится исходя из значений некоторых показателей с учетом или без учета временных изменений.
Еще одним способом является использование методики оценки коммерческой эффективности инвестиционных проектов Кириллова Ю.В. и Досужевой Е.Е. [4]. С их помощью можно провести анализ проекта, учитывая временной фактор, риск, неопределенность, инфляцию, сформировать систему показателей, оценивающих эффективность проекта. Недостатками является то, что способы оценки инвестиций представлены в целом, в научных терминах, малопонятных непрофессионалу. В рекомендациях не освещены положительные и отрицательные стороны каждого из критериев, обстоятельства для использования, влияние налогообложения, некоммерческие риски. Также не имеется четких рекомендаций по выбору наилучшего проекта. Таким образом, оценка инвестиций по данному способу может быть неполной и возможной лишь для профессионала.
В статье Гафаровой Е. А. [3] для исследования применяются авторегрессионные модели с распределенными лагами – ADL(p,q). В качестве данных были взяты официальные ежемесячные индексы промышленного производства (ИПП) и инвестиции в основной капитал (в % к прошлому месяцу) по субъектам РФ. В результате было установлено, что имеется зависимость между показателями экономического роста и инвестициями. Более того, из-за разного уровня экономического развития регионов, было невозможным построить для них единую модель, поэтому было построено несколько для каждой группы регионов. В этом случае, также все модели оказались верно специфицированы. Для подведения итога можно сказать, что при оценке инвестиций хорошо себя зарекомендовали авторегрессионные модели с распределенными лагами, а на эффективность инвестиций оказывают влияние показатели экономического роста.
В исследовании Цвиля М.М. [8] применялись модели множественной линейной регрессии. Лучшая модель включала количество рабочих мест, как зависимую переменную, стоимость инвестиционного проекта, как объясняющую переменную и фиктивную переменную, которая отвечала за автоматизацию и модернизацию производства. Исследование проводилось по данным 19 предприятий, расположенных в Ростовской области. В результате можно утверждать, что существует зависимость между количеством рабочих мест, стоимостью инвестиций и модернизацией, так как модель с этими переменными оказалась наилучшей.
В другом подходе, который был описан в статье Салова В.О. [6], исследовались данные об инвестициях в основной капитал. Информация собрана исходя из показателей по регионам РФ. Независимыми переменными являлись собственные средства, и привлеченные, которые в свою очередь подразделялись на банковские кредиты, бюджетные средства и прочие средства, не являющиеся собственными. В итоге было установлено, что только два фактора имеют значительное влияние на эффективность инвестиций – бюджетные и собственные средства.
В работе Мицек Е.Б. [5] была построена модель, состоящая из нескольких регрессионных уравнений. Модель разработана на квартальных данных с 1995 по 2009 год. В данной работе найдено большое количество факторов, влияющих на инвестиционную деятельность в РФ. В качестве объясняющих переменных были рассмотрены следующие показатели: ежемесячные индексы промышленного производства, количество рабочих мест, бюджетные и собственные средства, валовая прибыль за вычетом налога на прибыль, доля государственных закупок товаров и услуг в ВВП, доходность инвестиций, объем накопленного основного капитала, реальная ставка процента по кредитам, предельный доход на основной капитал, процентные ставки, совокупный объем банковских кредитов, ВВП в текущих ценах, объем основных фондов и средний срок депозитов.
Методология, данные и основные гипотезы
На основании вышеприведенных статей было принято решение использовать для моделирования инвестиций в основной капитал модель множественной регрессии [1] и использовать следующие показатели: объем основных фондов предприятий и промышленной продукции, данные по прибыли за вычетом убытка по организациям, объем продукции сельского хозяйства, кредиты, предоставленные предприятиям, организациям, банками физическим лицам, доходы в бюджет каждого из субъектов Российской Федерации и другие.
В работе используются кросс-секционные данные. Выборка состоит из значений по 90 субъектам РФ в 2014 году. Данные были взяты с сайта НИУ ВШЭ. Сайт — https://library.hse.ru/e-resources#WorldBank.
В качестве результативного признака были выбраны инвестиции в основной капитал (млн. руб). В таблице 1 представлены объясняющие переменные.
Источник
Построение эконометрических моделей для анализа эффективности инвестиций в основной капитал (региональный аспект)
Рубрика: Экономика и управление
Дата публикации: 02.01.2016 2016-01-02
Статья просмотрена: 2081 раз
Библиографическое описание:
Салов, В. О. Построение эконометрических моделей для анализа эффективности инвестиций в основной капитал (региональный аспект) / В. О. Салов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2016. — № 1 (105). — С. 480-491. — URL: https://moluch.ru/archive/105/24954/ (дата обращения: 12.06.2021).
В статье описывается поэтапное построение регрессионной модели динамики инвестиций в основной капитал классифицированных по источникам финансирования. Выполнена детальная оценка значимости полученной регрессионной моделей, а также дана характеристика полученных результатов с точки зрения эффективности и инвестиционной отдачи в рамках регионального аспекта.
Ключевые слова: инвестиции в основной капитал, эффективность инвестиционной деятельности, регрессионный анализ, валовый региональный продукт.
Анализ инвестиционной среды, источников инвестиционных ресурсов, способов освоения, а также анализ показателей эффективности инвестиционной деятельности и особенно обновление основного капитала хозяйствующих субъектов, на современном этапе развития экономики России, приобретает наиважнейшее значение.
Динамика инвестиционных процессов, направленных на основной капитал, является определяющей в характеристике воспроизводственных возможностей производственных секторов экономики. Ввиду этого исследование специфики инвестиционных процессов и их результатов, является ключевой задачей экономической статистики.
В условиях современной экономики поиск оптимальных источников финансирования капиталовложений, особенно актуален. Учитывая этот факт, статистическое исследование инвестиционных процессов в основной капитал на региональном уровне, усовершенствование методологии статистической оценки и анализ инвестиций является актуальным, и имеют высокое практическое и научное значение.
Целью данного исследования является оценка и анализ инвестиций в основной капитал ключевых регионов, входящих в состав Российской Федерации.
Объектом исследования является экономика макрорегионов Российской Федерации, как совокупность экономических единиц, концентрирующих инвестиционную деятельность.
Предметом данного исследования является количественная характеристика инвестиционных процессов в основной капитал агрегированная по источникам финансирования.
Теоретической и методологической базой исследования послужили статистические данные Федеральной служба государственной статистики, аналитические исследования зарубежных и отечественных экономистов, а также материалы научных статей и периодических изданий по изучаемому вопросу.
Для обработки исходных данных были задействованы пакеты прикладных программ Microsoft Excel, Statistica и VSTAT.
Краткая характеристика аналитической части
Отношение финансового результата, выраженного через прирост валового регионального продукта (ВРП) к инвестициям в основной капитал, позволяет оценить общую эффективность инвестиционной деятельности, как отдельного региона, так и страны в целом.
Уровень эффективности инвестиционных процессов является интегральной характеристикой и зависит от множества определяющих факторов.
Для решения такого рода задачи, в данном исследовании применен инструментарий, базирующийся на использовании линейной модели многофакторной регрессии. Зависимойпеременной предполагается использовать прирост ВРП за период с 2010 по 2011 года, к общему объему инвестиций в основной капитал. Общая функциональная зависимость строиться в соответствии с многофакторной моделью типа [2, с.187]:
Анализ собранной аналитической базы будет выполнен с помощью корреляционного и регрессионного анализа. Пределы изменения коэффициентов корреляции вирируются в пределах от -1.00 до +1.00. Пороговые значения означают полностью отрицательную или полностью положительную.Отсутствие корреляции выражается значением показателя равным 0.00 [2, с.170].
Базовое предназначение множественной регрессии заключается в анализе связей между зависимой переменной и ряда независимых переменных. Данные о наличии таких связей могут быть использованы для формирования регрессионного уравнения (системы уравнений).
Исходные данные [4]
Исходные данные: распределение инвестиций в основной капитал по источникам финансирования
Источник
Эконометрическая модель по инвестициям
Given study is conducted in order to research econometric models for five countries of so called BRICS which will be used to predict gross fixed investments for 2014.
The aim of this study is to build an econometric model, to evaluate major coefficients and assess the model in order to calculate gross fixed investments for the end of this year using this economic-mathematical model. Construction of the model and all the calculations are conducted with the help of the special computer software Microsoft EXCEL. I took and analyzed data for 20 years (1994 – 2013). All the variables are estimated in US dollars, at current exchange rates.
In the given work, an economic model for the analysis and calculation of the fixed investments depending on two variables will be created.
But first let’s introduce BRICS, it is the acronym for an association of five major emerging national economies: Brazil, Russia, India, China, and South Africa. The grouping was originally known as “BRIC” before the inclusion of South Africa in 2010. The BRICS members are all developing or newly industrialized countries, but they are distinguished by their large, fast-growing economies and significant influence on regional and global affairs; all five are G-20 members.
So, formation of investment activity at the macro level is one of the most important characteristics of economic development of the country. With the help of information on investments, it is possible to judge about the prospects of development of the country as a whole, and of its regions. Without investment the competitiveness of produces goods and services is not possible, as well as it is not possible to overcome the effects of physical and moral depreciation of fixed assets, purchase of securities and investment in assets of other companies, etc.
The concept of “investing” in a broad sense, involves the acquisition of capital in order to generate income. In a narrow sense, it is understood as the acquisition of the means of production, investment, using the revenue to increase in fixed assets, aimed at the development of production, the means of production. And, finally, in a General sense – is investing in securities.
The first variable is GDP (Y) of the country. Gross domestic product is the monetary value of all the finished goods and services produced within a country’s borders in a specific time period, though GDP is usually calculated on an annual basis.
The second one is gross average monthly wage per worker (W). Gross average monthly wages cover total wages and salaries in cash and in kind, before any tax deduction and before social security contributions. They include wages and salaries, remuneration for time not worked, bonuses and gratuities paid by the employer to the employee.
As a result, we got five adequate models for countries of BRICS that passed majority of tests successfully. So these models can be used for calculations and prediction of the future volume of gross fixed investments.
To calculate the predicted values of the model parameters it is necessary to find forecasts of the two main variables GDP and average monthly wage. The model was based on the data for the period 1994-2013, so the volume of the gross fixed investment will be calculated and predicted for the year 2014. Thus, further calculation of the predicted values involves finding the value of the GDP and average monthly wages in the statistical database in 2014 (look table 1).
Finally, we calculated the predicted values of investments for 2014. For example in Brazil having variable Y=$2243 billion and W=$812,12 billion, investments in fixed capital will amount approximately to $416,14 billion. In the case of Russia an approximate value of investments will equal to $465,2 which is 3,22% more than in previous year. For India predicted value of gross fixed investments will amount about $593,53 billion in 2014 experiencing 10% rise compared to 2013. Even higher increase (12%) in gross fixed investments will be seen in China and will be equaled to $4971,65 billion. South Africa with lowest GDP and highest average monthly wage will have around $81,42 billion in the end of 2014.
However, in a subsequent analysis of the investment activity it is necessary to expand the range of variables that affect the amount of fixed investment as well as use other econometric and statistical analysis methods in order to calculate predicted future values of investment more precisely.
Forecasted values of GDP (Y) and average monthly wages (W) for year 2014
Источник