Экономико-статистический анализ инвестиций в РФ

 

      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: 

      ,  (13)

где    х₀, x₁ – выпуск продукции каждой из отраслей базового и текущего периодов;

      f_0,  f₁ – инвестиции в каждую из отраслей базового и текущего периодов.

      Индекс  переменного состава показывает изменение выпуска продукции  в 2008 году в 2,392 раза (увеличение) по сравнению 2007 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: 
 

      (14) 

      В 2008 году средний выпуск продукции по исследуемым видам деятельности возрос в 2,717 раз только за счёт изменения выпуска продукции данных видов.

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

                                                                    (15) 

      Индекс  структурных сдвигов показывает уменьшение структурных сдвигов выпуска продукции по отношению к 2007 году на 10,5 % за счёт изменения инвестиций. Возникает вопрос, как же это могло произойти: при изменении инвестиций выпуск продукции сокращается (при прочих равных условиях). Однако если анализировать данные таблицы 2, то можно заметить, что инвестиции в производство пищевых продуктов, включая напитки и текстильное и швейное производство увеличилось в 2008 году по сравнению с 2007 годом. Но мы знаем, что существует прямая связь между выпуском продукции отрасли и инвестициями, осуществляемыми в данную отрасль. О чем и свидетельствует полученный коэффициент, тем более, что эти отрасли имеют наибольший удельный вес, как по инвестированию, так и по выпуску продукции [10]. 
 

2.2 Анализ динамики  инвестиций с использованием  временных рядов

     Ряд динамики - это ряд последовательно  расположенных в хронологическом порядке показателей, которые характеризуют развитие явления во времени. Такие ряды также ещё называют временными или хронологическими.

      Ряды  динамики в зависимости от вида приводимых в них обобщающих показателей  можно разделить на ряды динамики абсолютных, относительных и средних  величин. Исходными (первоначальными) являются ряды динамики абсолютных величин, а абсолютных и средних величин – производными [1].

      Анализ  динамики инвестиций начнем с поиска коэффициента вариации, расчёта среднеквадратичного отклонения, а также проверки ряда на аномальные наблюдения. Для этого с исходными данными проведём следующие преобразования, представленные в таблице 3.

Таблица 3 - Данные для расчёта

 

      Рассчитаю среднеквадратичное отклонение, коэффициент вариации, а также проверим ряд на «засорение информации» или на аномальные наблюдения.

      Среднеквадратичное  отклонение

      

       Коэффициент вариации  

      По  вариации можно сделать вывод, что, так как коэффициент вариации  больше 15 % (34,4 %), вариация большая и совокупность в целом нельзя признать однородной.

       Проверим ряд на аномальные наблюдения с помощью tn-критерия Граббса. В данной совокупности выделим максимальное и минимальное значение – 3197,9 и 10425,8, допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:

где     y - аномальное наблюдение;

      - средний абсолютный прирост.

      T_n-критерия Граббса

 

      Далее сравню полученные значения с критическими данными по таблице tn-критерия Смирнова-Граббса. При n =1 2 и доверительной вероятности 0,95 Ткр = 2,82. Так как полученные значения Т1 и Т2 < Ткр, то следовательно нет необходимости исключать эти данные из исследования.

      Хотя  коэффициент вариации получился  весьма значительным, мы определили, что аномальных наблюдений нет, а, следовательно, в учебных целях продолжим наши исследования [17].

2.3 Показатели абсолютного прироста, коэффициентов роста и прироста, темпов роста и прироста

      В зависимости от характера отображаемого  явления ряды динамики, как уже  было сказано выше, подразделяются на ряды абсолютных, относительных  и средних величин.

      Наиболее  простым показателем анализа  динамики является абсолютный прирост (Dу), характеризующий абсолютный размер увеличения (или уменьшения) уровня явления за определенный промежуток времени 

(21)

где    Dу - абсолютный прирост;

      у_i - текущий уровень ряда;

      у_i - 1 - предшествующий уровень;

      i - номер уровня.

      Если  сравнение ведётся для каждого  последующего уровня с каждым предыдущим, то получаем цепные абсолютные приросты; если сравнение ведем каждого последующего уровня с одним уровнем, то получаем абсолютные базисные приросты: 

      , (22)

где    у₀ - базисный уровень.

      Абсолютный  прирост выражает абсолютную скорость роста. Относительная скорость изменения уровня явления, то есть интенсивность роста, выражается коэффициентами роста и прироста, а также темпами роста и прироста.

      Коэффициент роста - это отношение двух уровней  ряда динамики и показывает, во сколько раз сравниваемый уровень больше базисного. Коэффициент роста может быть исчислен с переменной и постоянной базой сравнения.

      Если  база меняется, то исчисляются цепные коэффициенты роста по формуле:

                                 (23)

где    Кр - коэффициент роста.

      Если  коэффициент роста выразить в  процентах, то получается темп роста.

      Если  база постоянная, то исчисляются базисные коэффициенты роста: 

                                (24) 

      Наряду  с коэффициентами роста исчисляются  и коэффициенты прироста. Они показывают относительное увеличение (уменьшение) прироста. Коэффициенты прироста рассчитываются делением абсолютного прироста на базисный абсолютный уровень или цепной. 

           (по цепной системе),         (25)

         (по базисной системе).     (26) 

      Средний абсолютный прирост определяется: 

                   (по цепной системе)          (27)

      ,        (по базисной системе)        (28)

где   - средний абсолютный прирост;

      у_n- последний уровень временного ряда;

      у₀ - базисный (начальный) уровень ряда.

      Одно  из требований, предъявляемых к использованию  абсолютных и относительных величин, заключается в том, что их необходимо брать вне отрыва друг от друга. Поэтому большое значение имеет расчет показателя абсолютного значения одного процента прироста. Этот показатель рассчитывается по данным величин цепной системы:

      Абсолютное  значение 1% прироста =                      (29) 

      За 100% принимается базисный уровень. 1% будет равен 0,01 базисного уровня. Если коэффициенты роста выражаются в процентах, то их называют темпами  роста: 

                                              (30) 

      Темп  роста показывает, на сколько процентов  уровень данного периода больше (меньше) базисного уровня.

      Темп  прироста 

      Темп  прироста показывает относительную  величину прироста и показывает, на сколько процентов сравниваемый уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения [15].

      Максимальное  значение абсолютного прироста (по цепной системе) зафиксировано в 2007 году (2481,3 млн. руб.), минимальное значение - в 2009 году (-601,3 млн. руб.). Максимальное значение абсолютного прироста по базисной системе составило 7227,9 млн. руб. в 2008 году, минимальное – 2262,9 млн. руб. в 2005 году. В общем, абсолютный прирост инвестиций, как по цепной, так и по базисной системам  изменяется скачкообразно от минусовых значений к плюсовым и наоборот. Это объясняется, прежде всего, неравномерностью освоения инвестиций по отношения к периоду финансового года, что характеризует большой поток инвестиций на завершение начатых проектов в конце года, и относительно небольшой поток их в течение остального времени.

      Коэффициенты  роста и прироста, как по базисной, так и по цепным системам подвержены скачкообразным изменениям. Так максимальный коэффициент роста по цепной системе зафиксирован в 2005 г и он равен 1,7, а минимальный – 0,942 в 2009. Минимальное значение коэффициент роста по базисной системе принимает в 2005 году и составляет 1,7, а максимальное – в 2008 году и составляет 3,26.

      Коэффициент прироста достигает своего максимального значения по цепной системе 0,7 в 2005 г., а минимальное в 2009 г. и составляет – (-0,058) Коэффициент прироста достигает своего минимального значения: по базисной системе в 2005 г., и составляет - ,07, и максимальное в 2008 г. и составляет 2,26

      Так как темпы роста и прироста зависят от коэффициентов роста  и прироста, то их максимальные значения по цепной системе будут также находиться в 2005г. Минимальные значения: по цепной системе в 2009г.; по базисной системе в 2005 г. Так максимальное значение темпа роста по цепной системе составляет 170,7 %, по базовой – 326 %, минимальное – 94,2 % и 170,7 % соответственно. Максимальное значение темпа прироста по цепной системе составляет 100 %, по базовой - 226 %, минимальное соответственно - -5,8 % и - 0%.

      Полученные  цифры также объясняются неравномерностью освоения инвестиций по отношения к периоду финансового года.

     Таким образом, при правильном и своевременном  расчете показателей можно анализировать  объемы получаемых инвестиций что приведет к получению информации о развитии предприятия или экономики в  целом.