Размещено на http://www.allbest.ru/

4

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО «Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского»

Финансовый факультет

Курсовая работа

По дисциплине статистика

Тема: «Статистика иностранных инвестиций в российскую экономику»

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1: Организация статистического исследования

Глава 2: Анализ рынка инвестиций по РФ

2.1 Структурный анализ инвестиций

2.2 Индексный анализ инвестиций

2.3 Динамика притока инвестиций в экономику России

2.4 Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ инвестиций

Глава3: Заключение

Список литературы

Введение

Данная курсовая работа посвящена анализу зарубежных инвестиций в российскую экономику. Вместе с переходом к новому экономическому строю возникло множество проблем. Экономическое развитие требует инвестиций это очевидно. Сегодня наши потенциальные инвесторы - это зарубежные страны, потому что граждане нашей страны не хотят или бояться вкладывать средства в развитие отечественной экономики. Проблема инвестирования на сегодняшний день по-прежнему входит в число важнейших для экономики нашей страны. Правительство РФ прикладывает значительные усилия, для того, чтобы убедить иностранных инвесторов в том, что в России уже создан благоприятный инвестиционный климат, и что вложение средств в российскую экономику является перспективным и сравнительно безопасным мероприятием. Статистический анализ инвестиций, их динамики во времени позволяет оценить эффективность этих усилий, кроме того, дает возможность составить прогноз по инвестициям на некоторый период времени.

Целью данной работы является анализ структуры и динамики инвестиций за последние годы. В число задач, которые необходимо решить в данной курсовой работе входят анализ динамики инвестиций, анализ воздействия различных факторов на инвестиции, и составление примерного прогноза дальнейшего изменения инвестиции в будущем. Для анализа динамики предлагается использовать методы индексного анализа, и соответственно методы корелляционно-регрессионного анализа для определения воздействия экономических факторов на объемы инвестирования. В качестве материала для анализа предлагается использовать данные Госкомстата Российской Федерации за период 1995-2010 годы.

Глава 1: Организация статистического исследования

Прежде, чем производить сами расчеты, я считаю необходимым сделать некоторые пояснения. Во-первых, для анализа я решила взять только все инвестиции в российскую экономику.

Определившись с тем, какой вид инвестиций анализировать, необходимо выделить факторы, влияние которых мы будем исследовать, и прокомментировать этот выбор. Первый фактор - это производство промышленных товаров. Данный фактор берем в рассмотрение потому что инвестиции осуществляются под конкретные проекты, а в этих проектах уже заложен планируемый объем производства. Инвесторы, прежде чем проинвестировать тот или иной проект, тщательно изучают его, определяя, на сколько выгодным будет вложение средств именно в этот проект. Второй фактор - курс доллара. Этот фактор отражает стабильность в экономике России, тем самым, сигнализируя о том, на сколько благоприятен сложившийся инвестиционный климат. И, наконец, третий фактор - это доход на душу населения России. Этот фактор берем в рассмотрение потому что (как уже было сказано) прямые инвестиции - это инвестиции непосредственно в производство, а для эффективного расширения производства необходимо, чтобы в стране существовал платежеспособный спрос на продукцию инвестируемой отрасли. В противном случае инвестиции превратятся в «выброшенные на ветер средства».

Теперь, когда все необходимые пояснения сделаны, можем перейти непосредственно к анализу.

экономический анализ динамика инвестиции

Глава 2: Анализ рынка инвестиций по РФ

2.1 Структурный анализ инвестиций

Структурный анализ используется для выявления структуры и количественного состава и соотношения составляющих, какого либо явления в нашем случае инвестиций.

Рассмотрим структуру инвестиций по отраслям согласно классификации ОКВЭД. В таблице 1 представлены данные об объёмах инвестиций по отраслям экономики в 2010г.

Таблица 1 - Структура иностранных инвестиций по отраслям

Наименование отрасли	Объем инвестиций в млн. долларов	Доля инвестиции к общему объему в %
1	2	3
всего	103796	100
В том числе:
сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство	862	0,7
добыча полезных ископаемых	12396	19,0
обрабатывающие производства	33914	30,0
оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования	23905	21,0
строительство	3387	2,8
транспорт и связь	4861	7,1
финансовая деятельность	4977	4,9
операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг	15378	11,9

Для наглядности строим гистограмму, отражающую структуру инвестиций по отраслям (рис.1).



Рис. 1: Структура инвестиций по отраслям

Вывод: 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 2010г.

Таблица 2 - Структура иностранных инвестиций по федеральным округам РФ

Округ	Доля инвестиции к общему объему в %
1	2
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

Вывод: 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.

Рассмотрим распределение накопленных инвестиций по отдельным странам-инвесторам. В таблице 3 представлены данные об объёмах инвестиций по странам-инвесторам в 2010г.

Таблица 3: Объем накопленных инвестиций по основным странам - инвесторам

Страна-инвестор	Объем инвестиций в млн. долл.	Доля инвестиции к общему объему в %
1	2	3
Всего инвестиций	264599	100
Из них по основным странам инвесторам:	226203	85,5
В том числе: Кипр	56902	21,5
Нидерланды	46346	17,5
Люксембург	34402	13,0
Великобритания	30811	11,6
Германия	17425	6,6
Ирландия	9662	3,7
Франция	9542	3,6
США	8769	3,3
Британские острова	8267	3,1
Япония	4077	1,6

Для наглядности построим гистограмму, отражающую структуру инвестиций по странам-инвесторам. Гистограмма представлена на рисунке 3.



Рис. 3: Объем накопленных инвестиций по основным странам - инвесторам

Вывод: На гистограмме представлены 10 основные страны-инвесторы. Отчетливо видно, что лидируют три страны - Кипр, Нидерланды и Люксембург. Наименьший же вклад в инвестиции России внесла Япония.

2.2 Индексный анализ инвестиций

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.

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

Таблица 4 - Индексный анализ инвестиций

Период времени	Объем инвестиций за отчетный период, млн. дол.	Цепные индексы	Базисные Индексы
1995	2983	-	-
1996	6970	2,336574	2,336574
1997	12295	1,763989	4,12169
1998	11773	0,957544	3,946698
1999	9560	0,812028	3,204827
2000	10958	1,146234	3,673483
2001	14258	1,301151	4,779752
2002	19780	1,387291	6,630908
2003	29699	1,501466	9,956084
2004	40509	1,363985	13,57995
2005	53651	1,324422	17,98558
2006	55109	1,027176	18,47435
2007	120941	2,194578	40,54341
2008	103769	0,858013	34,78677
2009	81927	0,7895132	27,464632
2010	114746	1,4005883	38,466644

Цепной индекс ; Базисный индекс

Вывод: Получив цепные и базисные индексы, мы можем судить о динамике объемов инвестиции. На основе их анализа можно сделать вывод, что изменение инвестиций происходит волнообразно. При этом максимальное значение цепного индекса за анализируемые года достигается в 1996 г., а значение 2007 года приближенно к максимальному, но в 2008-2009 году мы видим опять снижение. Можно предположить, что основной причиной тому является экономический кризис.

Анализ базисных индексов показал, что объем инвестиций изменяется скачкообразно, то увеличиваясь, то уменьшаясь до 1999 года. В последние годы объем инвестиций имеет устойчивую тенденцию к росту. Минимальное значение зафиксировано в 1996 году, оно равно 2,336574; Максимальное значение зафиксировано в 2007 году - 40,54341 Выделим 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. Тоже самое происходило в 2008 году.

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 инвестиций для экономики в целом. Возьмем данные 2007-2008 года, так как по ним замечательно просматривается спад инвестиций.

Для расчёта этих индексов построим таблицу 5.

Таблица 5. - Исходные данные для расчёта структурных сдвигов

№	Название отросли	Инвестиции, в млн. дол.	Результаты работы отрасли в натуральном выражении (млн. тон)
		2007	2008	2007	2008
1	2	3	4	5	6
1	Добыча полезных ископаемых	17393	12396	1491	1218
2	Сельское хозяйство	468	862	215	423
3	Транспорт	6703	4861	1375	1205

Для наглядности изменения инвестиций для каждой отросли производства, строим гистограмму, представленную на рисунке 4.



Рис.4 Динамика объема инвестиций по выбранным для анализа отраслям

Также, для наглядности изменения выпуска продукции каждой отраслью производства строим гистограмму представленную на рисунке 5.

Рис.5 - Динамика изменения натуральных показателей результатов работы отраслей, выбранных для анализа

Рассчитаем индексы структурных сдвигов.

1. 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:

(1.1)

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

f₀, f₁ - инвестиции в каждую из отраслей базового и текущего периодов.

Подставив имеющиеся данные получим:

Вывод: Индекс переменного состава показывает изменение выпуска продукции в 2008 году в 0,86 раза (сокращение) по сравнению 2007 годом не только за счёт изменения инвестиций, но и из-за сокращения самого выпуска.

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

. (1.2)

Подставив цифры получим:

.

Вывод: В 2008 году средний выпуск продукции по исследуемым отраслям сократился в 0,841 раз только за счёт изменения выпуска продукции данных отраслей.

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

. (1.3)

Подставив имеющиеся данные получим:

Вывод: Индекс структурных сдвигов показывает сокращение структурных сдвигов выпуска промышленной продукции отраслей по отношению к 2007 году на 2,5% за счёт изменения инвестиций. То есть, не смотря на значительное сокращение инвестиций производство сократилось 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.

2.3 Динамика притока инвестиций в экономику России

Таблица 6: Динамика притока инвестиции в РФ

Период времени	Объем (млн. долл.)	Темп роста %
1	2	3
1995	2983	-
1996	6970	133,66
1997	12295	76,40
1998	11773	-4,25
1999	9560	18,80
2000	10958	14,6
2001	14258	30,11
2002	19780	38,73
2003	29699	50,15
2004	40509	36,40
2005	53651	32,44
2006	55109	2,72
2007	120941	119,46
2008	103769	-14,20
2009	81927	-21,04
2010	114746	40,05

Для наглядности изменения темпа прироста строим гистограмму представленную на рисунке 6.

Рис. 6: Динамика прироста инвестиций

Вывод: В целом в динамике притока иностранных инвестиций в экономику России с 1995 по 1998г. сохранялась тенденция к росту ежегодных вложений. В частности, размер ежегодных капиталовложений возрос с 2983 млн. долл. в 1995 до 12295 млн. долл. в 1997г. После финансового кризиса в августе 1998г. ежегодный приток иностранных инвестиций несколько сократился. В 1999г. в экономику России поступило всего 9560 млн. долл. иностранных инвестиций. Но именно это есть начало тенденции абсолютного прироста объема иностранных инвестиций. На рис. 6 отчетливо видно пик прироста приходится на 1996 и 2007 г.г.. Учитывая тенденции прироста инвестиции в последние года следовало бы ожидать дальнейшего развития иностранных инвестиций в РФ. В 2008 г. приток инвестиции резко упал. За весь долгосрочной период такое резкое падение наблюдается в первые. Зато в последующие годы он растет с большим усилием.

2.4 Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ инвестиций

Корелляционно-регрессионный анализ выполняется в случаях когда необходимо установить наличие и характер связи между несколькими факторами.

Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени. Начнем наш анализ с рассмотрения следующих факторов:

Фактическое конечное потребление домашних хозяйств (в текущих ценах), на душу населения, (погодично, общее значение за год) - x₁ (руб./год)

Промышленное производство (погодично, общее значение за год) - x₂ (млрд. руб./год)

Рассчитаем коэффициент корреляции для линейной связи и для имеющихся факторов - x₁ и x₂. Коэффициент корреляции будем определять по следующей формуле:

; (2.4)

где: и - дисперсии факторного и результативного признака

соответственно;

xy - среднее значение суммы произведений значений факторного и результативного признака;

x и y - средние значения факторного и результативного признака

соответственно. Дисперсию можно определить по формуле:

; (2.5)

где x_i - значение признака;

-среднее значение признака.

Данные, необходимые для расчётов представлены в таблице 6.

Таблица 7 - исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа

Наименование признака	2004г	2005г	2006г	2007г	2008г	Среднее значение
1	2	3	4	5	6	7
Объем иностранных инвестиций за год (y) млрд. руб.	890.97	1215.27	1609.53	2053,27	2928.23	1699.45
Среднегодовое потребление на душу населения(x1) руб.	53330	68240	86582	106305	131190	89129.4
Номинальный объем ВВП (x2) млрд.руб.	13243.2	17 048.1	21 625.4	26 879.8	32 987.4	22356.78

Для фактора x₁ после подстановки данных в формулу (1.3), получаем следующий коэффициент корреляции r₁:

Для фактора x₂ после подстановки данных, получаем следующий коэффициент корреляции r₂:

По полученным данным можно сделать вывод о том, что:

Связь между x₁ и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) и весьма сильная, так как она находится между 0,9 и 1,0. То есть данный фактор нужно использовать в дальнейших расчетах.

Связь между x₂ и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) и сильная, так как она находится между 0,7 и 0,9. Данный фактор также будем использовать в дальнейших расчётах.

В целом мы выполнили поставленную задачу, определив два влиятельных фактора для дальнейших исследований. Это: среднегодовое потребление на душу населения (весьма сильная связь) и номинальный ВВП (сильная связь).

Далее для данных факторов x₁ и x₂ рассчитываем показатели вариации для анализа исходных данных:

Ш размах колебаний - R;

Ш среднее линейное отклонение - d;

Ш дисперсию - ;

Ш среднее квадратичное отклонение - ;

Ш коэффициент вариации - V.

Данные показатели рассчитываются по следующим формулам:

; (2.6)

; (2.7)

; (2.8)

; (2.9)

; (2.10)

где: х_мах и х_min - соответственно максимальное и минимальное значения фактора.

Рассчитаем данные показатели для факторов x₁ и x₂ .

Для x₁:

R_x1 = 131190 - 53330 = 77860 ;

d_x1 = 118472.4/5 = 23,694;

Коэффициент вариации V > 15%. Из этого можно сделать вывод, что совокупность нельзя признать однородной. Данная модель не может применяться на практике, однако в учебных целях продолжим анализ, используя данный фактор.

Для x₂:

R_x2 = 32987,4-13243,2 = 19744,2 ;

d_x2 = 34830,3/5=6966,06;

Полученный коэффициент вариации V также больше 15%, поэтому можно сделать вывод о том, что совокупность нельзя признать однородной, а следовательно использовать модель на практике. Однако в учебных целях продолжим рассмотрение влияния данного факторного признака на наш результативный признак.

Для факторов x₁ и x₂ (среднегодовое потребление на душу населения) проанализируем линейную прямую форма связи

Уравнение прямой имеет следующий вид:

y = a₀ + a₁x; (2.11)

Коэффициенты регрессии можно определить по формулам:

; (2.12)

; (2.13)

Подставив в формулы имеющиеся значения (в рублях, то есть значение инвестиций, данное в млрд. переводим в рубли) получим для коэффициентов регрессии по признаку x₁:

а₁=26165681,99

a₀=-491960308800 (655947078400)(3279735392)

Построим график зависимости между инвестициями и среднегодовым потреблением по точкам и по полученным коэффициентам регрессии:

Рис.7 График зависимости между объемом инвестиции и среднегодовым потреблением на душу населения

Подставив в формулы имеющиеся значение получим для коэффициентов регрессии по признаку x₂:

а₁=0,1032

a₀=-510,92

Построим график зависимости между инвестициями и номинальным ВВП по точкам и по полученным коэффициентам регрессии:

Рис. 8 Взаимосвязь между объемом инвестиций и номинальным ВВП

По нижеприведённой формуле рассчитаем ошибки аппроксимации для уравнений прямой.

; (2.14)

Рассчитаем ошибку аппроксимации для прямой:

Так как эти ошибки не превышают 5%, то имеющейся нелинейностью для дальнейшего анализа можно пренебречь.

Для имеющихся факторов x₁ и x₂ составим уравнение множественной регрессии. Уравнение множественной регрессии изучает статистические

закономерности между результативным признаком и несколькими факторами, влияющими на результат.

Для анализа уравнения множественной регрессии воспользуемся линейной формой связи. Составим линейное уравнение. На это есть следующие причины:

Ш Линейное уравнение легче подвергать анализу, интерпретации;

Ш В многочленах различных степеней каждый член степени, находящейся выше первой, может рассматриваться как новая переменная и таким образом уравнение переводится в линейную форму.

На основе имеющихся данных будем подвергать анализу во множественной регрессии следующие факторы:

Ш Среднегодовое потребление на душу населения - x₁ (руб./год)

Ш номинальный ВВП - x₂ (млрд.руб./год)

Данные факторы проверим на мультиколлинеарность, для чего рассчитаем коэффициент корреляции r_x1x2 ,то есть между факторами x₁и x_2. Он рассчитывается по формуле:

; (2.15)

где: и - дисперсии факторного и результативного признака соответственно;

- 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 r_ук =r₂. Подставив известные значения получим:

Найдем табличное значение F . Число степеней свободы v₁ = k=1, v₂ = n - k - 1=3. Табличное значение F_табл=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:

t_x2расч =3,38.

Вероятность примем равной 0,05. Сравним с таблицей значений критерия Стьюдента (степень свободы V=3) получим, что полученный t-критерий > табличного значения (t_табл=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)

_ост - можно определить по из следующей формулы:

; (2.21)

Используя данные из таблицы 6 получим следующие значения критерия:

t_a0=8,03;

t_a1=11,35.

Сравнивая с уже известным табличным значением (t_табл=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.

Размещено на Allbest.ru

...