Теоретические основы прогнозирования инвестиций

Размещено на http://www.allbest.ru/

Прогнозирование инвестиций в регионах

Оглавление

Введение

Глава 1. Теоретические основы прогнозирования инвестиций

1.1 Анализ и сущность прогнозирования инвестиций в регионах

1.2 Обзор основных моделей прогнозирования инвестиций

1.3 Новизна применяемого метода прогнозирования инвестиций в регионах

Глава 2. Прогнозирование инвестиций на реальных данных по региону

2.1 Определение необходимой исходной информации

2.2 Методы получения исходных данных для прогнозирования инвестиций в регионах

2.3 Оценка эффективности разработанной модели прогнозирования инвестиций в регионах

Заключение

Список литературы

Введение

Экономическая наука уделяет большое внимание исследованию проблем инвестирования. Основанием для этого выступает тот факт, что инвестиционный процесс затрагивает хозяйственную деятельность, является основой для ее развития и экспансии экономического роста. На сегодняшний день инвестиции являются важнейшим инструментом, обеспечивающим выход из кризиса экономики. Они обеспечивают структурные сдвиги в народном хозяйстве, стимулируют технический прогресс и повышение показателей уровня жизни населения Российской Федерации.

Однако на сегодняшний день инвестиционная деятельность в большинстве регионов нашей страны не прогнозируется и носит случайный характер в связи с тем, что наблюдается неконкурентоспособность в макроэкономике России. Этот факт оказывает влияние на то, что ресурсы внутри страны распределяются неравномерно. Их концентрация в большей степени сосредоточена или на территории крупных мегаполисов, или в субъектах, отличающихся богатством природных ресурсов.

На основании изложенного особую актуальность приобретает создание эффективной и качественной системы управления инвестициями в регионе. Также особое место в системе передовых стратегических приоритетов занимают инвестиционная деятельность и инвестиционная стратегия.

Очевидна необходимость осознания практической пользы для регионов в качественном формировании инвестиционного потенциала субъекта. Необходимо создать методологическую базу для разработки инвестиционных проектов по развитию, а также инвест-программ.

В данном контексте математическое моделирование является эффективным инструментом анализа динамики и планирования инвестиционной деятельности. Необходимо их глубокое осмысление для выбора наиболее эффективных методов их регулирования.

В рамках проведенного исследования, посвященного проблеме инвестиционного моделирования, были изучены работы отечественных и иностранных авторов по рассматриваемой теме. Необходимо отметить, что большая их часть сосредоточена на исследовании отдельных аспектов направления инвестиционного процесса в макроэкономике.

Особым вниманием экономистов отмечена динамика образования капитала и тенденции движения инвестиционных фондов в разнообразных отраслях производства. В данном контексте каждому из объектов исследования присуща своя предметная область, специфика методологии и особая практика экономико-математического анализа и моделирования. Данные подходы не позволяют выработать единый, целостный подход, оценивающий развитие и динамику инвестиционного процесса.

Необходимо принять во внимание, что инвестиционные процессы проистекают по-разному в отдельных регионах, их эффективность также различна. Данная дифференциация обуславливает необходимость перемещать исследование с макроуровня на микроуровень субъекта.

Разработка экономико-математической модели анализа и прогнозирования инвестиций необходима для того, чтобы обосновать региональные планы по социально-экономическому развитию.

Методологические вопросы, требующие подробной проработки в контексте российских и региональных особенностей, включают комплекс направлений, состоящий из:

- исследования взаимосвязи макропоказателей региона, основанных на системе одновременных уравнений;

- адаптивного моделирования цикличности экономических показателей субъекта;

- обоснования и разработки модели, оценивающей инвестиционные потери субъекта;

- разработки метода моделирования эффективности инвестиций;

- разработки математической модели развития экономики региона во взаимосвязи с процессом вложения инвестиций.

Объектом исследования выступает процесс вложения инвестиций в регионе на примере Владимирской области.

Предмет исследования - экономико-математическое моделирование процесса вложения инвестиций в регион, выражающееся в движении стоимости основного капитала.

Информационная база исследования состоит из официальных статистических данных Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Владимирской области (Владимирстат) и Росстата, трудов российских и иностранных ученых по изучению проблем моделирования рынка инвестиций, интернет-ресурсов, нормативно-правовых и законодательных актов, касающихся инвестиционной деятельности.

В ходе обработки статистической информации использовались следующие инструменты: пакет статистического анализа данных «Statistica», а также стандартные средства анализа данных «MS Office», в частности «MS Excel».

В качестве методологической базы исследования использовались методы диалектической логики, метод системного подхода, метод экономического анализа, методы и приемы статистического анализа, синтез, научное наблюдение, сравнение.

Цель исследования заключается в разработке методологической основы моделирования процессов инвестиционной деятельности в региональном секторе экономики Владимирской области, а также анализ и прогнозирование путей развития экономики инвестиционных вложений.

Для достижения заявленной цели исследования в работе решаются следующие частные задачи:

1. Выявляются теоретические основы прогнозирования инвестиций

2. Производится анализ, позволяющий определить необходимую исходную информацию

3. Изучаются методы получения исходных данных для прогнозирования инвестиций в регионах

4. Дается оценка эффективности разработанной модели прогнозирования инвестиций во Владимирской области.

Настоящая работа состоит из введения, основной части, состоящей из двух глав, разделенных на параграфы, заключения и списка использованных источников.

моделирование инвестирование прогнозирование

Глава 1. Теоретические основы прогнозирования инвестиций

1.1 Анализ и сущность прогнозирования инвестиций в регионах

Для определения анализа и сущности прогнозирования инвестиций в регионах необходимо уяснить, что представляют собой такие понятия как «инвестиции», инвестиционный процесс» и «прогнозирование». Исходя из анализа российской и иностранной литературы, следует, что ряд авторских подходов определяет инвестиции в качестве вложений, организованных для достижения определенных целей, вместе с тем выделяется объект возможных инвестиций. Так, в работах В.В. Ковалева, Ю.А. Корчагина, Д. Норкотта и Д.Э. Старика дают следующее определение: инвестиции - это вложения, сделанные на долгосрочную перспективу, осуществляемые для достижения стратегических, оперативных и прочих целей. Данное определение не принимает во внимание главную составляющую - субъект инвестирования, которым непосредственно определяется и объект и цель возможных инвестиций (см. рис. 1).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 1 Структура инвестиции

Таким образом, инвестиции рассматриваются с точки зрения субъекта деятельности по инвестированию, объекта инвестирования, а также и цели вложенных инвестиций (см. табл. 1)

Таблица 1 Понятие инвестирования

Субъект инвестирования	Объект инвестирования	Цель инвестирования
Государственный уровень: 1.Правительство РФ, 2.Правительство субъектов Российской Федерации в лице госорганов, полномочных осуществлять управление государственным имуществом	Капитальные вложения	Контроль за стратегическими отраслями
	Ценные бумаги	Осуществление обеспечения увеличения доходов госбюджета. Преследуются экономико-социальные цели
Муниципальный уровень: 1. Органы местного самоуправления, муниципальные образования в лице подразделений и органов, обладающих уполномочиями на основании закона	Капитальные вложения	Осуществление контроля за социально-значимыми отраслями. Задачи пополнения доходов бюджета на местном уровне. Преследуются экономико-социальные цели
На уровне организаций: 1. Российский инвестор (является юридическим лицом)	Капитальные вложения. Ценные бумаги	Путем увеличения стоимости компании
2. Иностранный инвестор (путем создания совместных предприятий)	Капитальные вложения. Ценные бумаги	Путем увеличения стоимости компании. Цель - выйти на внешний рынок товарооборота. Повышается эффективность производства, основанная на использовании различий стоимости труда в разных странах, а также стоимости капитала и сырьевых ресурсов, что увеличивает стоимость компании
Уровень граждан: 1. Физические лица	Ценные бумаги. Капитальные вложения	Увеличивается денежный капитал

Таким образом, инвестиции можно определить в качестве капитальных вложений (реальные инвестиции), осуществляемых посредствам субъекта государственной власти либо любого юридического или физического лица, являющегося либо резидентом, либо нерезидентом Российской Федерации, либо путем осуществления вложений в ценные бумаги (в значении портфельных инвестиций), которые осуществляются для достижения целей стратегии. На основании этого осуществляется получение экономического эффекта через преумножение капитала, или через достижение любых иных целей при обязательном использовании прогнозирования уровня риска и доходности.

Инвестиционный процесс можно рассматривать в качестве этапов (см. рис. 2). Также необходимо оценивать критерии инвестиционной привлекательности региона.

Рисунок 2 Этапы инвестирования

Рисунок 3 Инвестиционная привлекательность

Первый этап предполагает постановку цели инвестором. Он выбирает объект для реализации инвестиционного проекта. Инвестор осуществляет оценку макроэкономических, региональных, отраслевых уровней реализации, и он оценивает степень инвестиционной привлекательности лица, осуществляющего хозяйственную деятельность. Анализ каждого уровня происходит путем оценки ряда показателей (см. табл. 2).

На основе предложенных показателей проводится оценка инвестиционной привлекательности страны. В качестве критерия выступают уровень развития экономики через проведение анализа показателей макроэкономики и через место в рейтинге, который составляет международное рейтинговое агентство. Примерами таких агентств могут быть: Moody's, Standard & Poor's, Fitch Ratings и др.

Оценка инвестиционной привлекательности региона может быть оценена инвестором также через внутренний региональный продукт и его удельный вес в доле внутреннего валового продукта страны. Также оценивается развитость транспорта, информационной обеспеченности и управленческой инфраструктуры в субъекте. Один из важнейших показателей - это количество убыточных предприятий по отношению к общему количеству хозяйствующих субъектов.

Региональная инвестиционная привлекательность оценивается через рейтинг. Анализируя инвестиционною привлекательность отрасли нужно принимать во внимание фазу жизненного цикла, количественные и качественные показатели деятельности субъектов отрасли. Затем производится анализ инвестиционной привлекательности организации путем анализа показателей по финансам.

После завершения второго этапа инвест-деятельности, когда инвестор определился с объектом капиталовложений, осуществляется переход к третьему этапу инвестиционной деятельности, который характеризуется в качестве инвестиционного процесса, сопровождаемого обоснованностью бизнес-плана проекта по инвестированию, методом реализации и тенденции окупаемости вложений.

Осуществляется инвестиционная деятельность путем поэтманой реализации. В качестве цели выступает поиск объекта, в который будут вкладываться инвестиции, подтверждается обоснование эффективности вложений.

Таким образом, в рамках прогнозирования инвестиционной деятельности, направленной в регион, необходимо выявить и оценить критерии, обуславливающие привлекательность для инвесторов. После их выявления следует провести динамический анализ на основе соотношения показателей за предыдущие периоды и разработать прогноз на будущее.

1.2 Обзор основных моделей прогнозирования инвестиций

Анализ прогноза инвестиций в регион зависит в первую очередь от развития социально-экономической системы субъекта. При этом необходимо непрерывно получать диагностику состояния экономики объекта инвестирования, а также состояния внешней среды, информации отклонений движения социально-экономической сферы к цели. Также необходимо осуществлять переработку этой информации в плановые решения и осуществлять изменение состояний объектов управления в требуемом векторе направления, при этом обеспечивается достижение заданных целей.

Регионоведами разработан ряд исследовательских методов, состоящий из:

1. Системного анализа, опирающегося на принцип последовательности проистекающий сквозь постановку цели. Также определеяются задачи, формулировка научной гипотезы, подвергаются комплексному изучению особенность эффективного варианта размещения сфер. Данный метод дает возможность изучения структуры отраслей деятельности, существования внутренних связей и взаимодействия.

2. Метода систематизации, связанного с расчленением изучаемого явления и критерия на совокупные части, которые характеризуются через определенную общность и отличительные признаки (классификация, разделение на виды, концентрация и др.).

3. Балансового метода, характеризующегося составлением регионального баланса (натурального, финансового, трудового и др.).

4. Метода экономико-географического исследования, состоящего из трех составных частей: регионального метода (исследованию подвергаются пути формирования и оптимизации территории); отраслевого метода (осуществляется изучение развития, а также размещения общественного производства в зависимости от видов деятельности и географического аспекта); местного метода (исследуются пути формирования, а также совершенствования производства на уровне местного самоуправления).

5. Картографического метода, позволяющего визуально показать особенности размещения.

6. Метода экономико-математического моделирования, предполагающего моделирование территориальных пропорций совершенствования экономической деятельности региона, путей формирования производственных комплексов. При этом используются современные электронно-вычислительные средства. Данный метод позволяет минимизировать затраты труда и временных ресурсов, позволяет осуществлять обработку разнообразных статистических материалов, исходных данных, характеризующих уровень, структуру, а также отличительные черты социально-экономической сферы региона. Метод позволяет выбрать оптимальный вариант модели на основании поставленных перед региональным исследователем задач.

7. Метод многомерного анализа статистики, связанный с обработкой данных статистики.

Факторный анализ выступает первым методом, именуемым по-другому кластер-анализ. При этом исследуется влияние разнообразных факторов на получаемый показатель.

Один среди первых типов статистических моделей, которые используются в исследованиях регионов - это модель экономической базы, сформулированная в тридцатые года двадцатого века ученым Г. Хойтом (США). Посредством анализа экономической базы ускоряется метод прогнозирования роста экономики в регионе, в то же время применяется упрощение теории роста и минимальных потребностей в информации.

При построении рассматриваемых моделей используются показатели экономической активности, преимущественно занятости, взятые за два расчетных периода. Затем полученные результаты рассматриваются с точки зрения прогнозирования развития основного и обслуживающего сектора.

Модель Калдора выступает в качестве динамической модели экономического цикла, при этом объем сбережений выступает нелинейно возрастающей функцией, зависимой от дохода. Циклическое развитие проистекает через динамику показателей инвестирования и экономии, учитывая разнообразные виды деятельности региона. В качестве равновесных точек экономической системы рассматриваются точки пересечения графика сбережений и инвестиций, при этом их координаты вычисляются при равенстве объемов этих показателей. Базисом изучаемой модели выступает то факт, что по результатам встречного движения кривых сбережений и инвестиций равновесие переходит из устойчивого в неустойчивое, что определяет начало очередного экономического цикла. Графический вид функции инвестиций в модели Калдора представлен на рис. 4.

Рисунок 4 Функция инвестиций Калдора



Рисунок 5 Функция сбережений Калдора

Рисунок 6 Неоднозначность равновесия

Модель Самуэльсона-Хикса объясняет колебание экономической динамики через принцип концепции или акселерации мультипликатора. Принцип акселерации основан на зависимости масштабов инвестирования от темпов прироста и изменения спроса на произведенный товар. При этом инвестиционный спрос можно считать кратным спросу на произведенный товар. Уровень кратности - это фактор акселерации. В качестве особенности модели выступает взаимосвязь дохода конкретного периода вместе с суммой инвестирования и потребления, при этом рассматривается автономное инвестирование в качестве не зависящего от изменения дохода показателя.

Модель Самуэльсона-Хикса выглядит следующим образом.

Формула модели потребительских расходов:

Формула 2



где - автономное потребление; -склонность к потреблению, .

Модель инвестиций:

Формула 3

где - автономные инвестиции, - акселератор, определяющий индуцированные инвестиции.

Модель государственных расходов и чистого экспорта

Формула 4

Тождество дохода (равновесие на рынке товаров и услуг):

Формула 5

Подставив модель потребительских расходов и индуцированных инвестиций в условие равновесия получим следующее динамическое уравнение:

Формула 6

В стационарном состоянии , поэтому

Формула 7

Вариант циклического развития - это модель Тевеса, она дает интерпретацию цикла через динамику, которая основана на взаимодействии мультипликатора и акселератора в системе экономики и осуществляется через процентную ставку капитальных вложений.

Отличительная черта модели: изменение величины капитальных вложений оценивается в качестве базисного основания циклических колебаний. Моделью Тевеса разделяется спрос на инвестиции по двум направлениям: 1. для получения и дополнения настоящего объема оборотных средств, а также для формирования и поддержки основных фондов экономики. Ставка процента - это функция времени и величина инвестиций - это функция от процентной ставки.

Т. Тевес осуществил дополнение модели Самуэльсона-Хикса путем включения рынка денежных средств, который на основании модельи IS-LM воздействует на рынок ресурсов через процентную ставку. В применяемых обозначениях динамическая функция спроса на денежные средства в модели Тевеса можно представить в виде

Формула 8

т.е. спрос на деньги для сделок текущего периода находится в зависимости с доходом предыдущего периода, спрос на них в значении имущества зависит текущей процентной ставки, следует из сущности каждой части остатка по кассе. Предложение денег является экзогенным, и оно равно M.

На рис. 7 показана разделительная линия при = 0,5.

Рисунок 7 Сдвиг областей при определении динамики национального дохода и взаимодействия рынка ресурсов с денежным рынком

Зависимость устойчивости или неустойчивости совместного динамического равновесия в условиях рынка благ определяется значением суммы + . Если + < 1, то равновесие устойчиво, при + > 1 после нарушения равновесия оно не восстановится, а при + = 1 экзогенный толчок в виде приращения автономного спроса приводит к равномерным незатухающим колебаниям эффективного спроса около своего равновесного значения.

При использовании метода экспоненциального сглаживания с использованием трэкинг-сигнала представляется возможность достичь прекрасных результатов, но его пока не содержится ни в одном из известных пакетов

С использованием объединенного прогноза можно добиться более точного результата, чем отдельно взятым методом. В качестве исходных данных можно рассматривать временной ряд инвестиций в основной капитал за определенный период при использовании нескольких методов, при этом каждый из них может дать различный результат в зависимости от степени точности. Среди методов прогнозирования можно применять: методы адаптивного экспоненциального сглаживания с использованием трэкинг-сигнала, методы обычного экспоненциального сглаживания, метод гармонических весов и модель ARIMA. В большинстве случаев, для агрегирования прогнозов используется линейная форма. Метод попарных предпочтений непараметрический. Он не требует выполнения специальных предпосылок, предъявляемых к исходному временному ряду. Например, чтобы ряд был приведен к стационарному виду. При использовании разностных операторов во многих случаях стационарного временного ряда не получается.

Метод Бокса-Дженкинса рассчитан на большое число наблюдений (не менее 300- 400). Объединённый прогноз дает наилучшие результаты. Близко к нему по точности дает прогноз, построенный методом экспоненциального сглаживания.

Автор метода гармонических весов польский статистик З. Хелвиг предложил проводить экстраполяцию по скользящему тренду. При этом отдельные точки ломаной линии взвешиваются с помощью гармонических весов, что позволяет более поздним уровням динамического ряда придавать больший вес.

Рассмотрим временной ряд {y t; ` = 1, п}, математическая модель которого имеет вид

Формула 9

У` = f (` )+e( `),

где f (t) -- неслучайная функция времени (тренд); e( t) -- стационарная случайная компонента.

Если нет достаточно достоверной априорной информации о закономерностях изменения изучаемого экономического явления, то простая экстраполяция по тренду может привести к существенным ошибкам. Поэтому условно можно предположить, что некоторым приближением фактического тренда f (`) -- является ломаная линия, каждое звено которой сглаживает заданное число уровней динамического ряда У`.

Таким образом, ломаную линию можно представить как скользящий тренд. Проводя экстраполяцию по скользящему тренду и взвешивая при этом отдельные точки ломаной линии, с тем чтобы более поздним наблюдениям придать больший вес, получаем прогноз. Доверительный интервал для прогнозируемых показателей строится с использованием неравенства Чебышева.

Адаптивные методы прогнозирования широко применяются в эконометрических исследованиях благодаря относительно доступным алгоритмам и легкости реализации на ПЭВМ. При этом основными проблемами их применения являются выбор подходящего для изучаемой предметной области метода, а также подбор численных значений соответствующих инструментальных параметров.

В качестве объекта моделирования в настоящей работе описаны данные о фактических экономических данных во Владимирской области за период 1995-2014 гг. (по данным Владимирстата).

При поступлении фактического значения показателя оценивается ошибка прогнозного значения и учитывается определенной процедурой корректировки модели. Адаптивные методы позволяют учесть различную информационную ценность уровней ряда, что используется при краткосрочном прогнозировании, характерном для инвестиционного процесса с ярко выраженной цикличностью.

Процедура адаптации итеративно осуществляется для каждой новой точки исследуемого ВР, обеспечивая моделирование тенденции развития в каждый момент времени.

Реакцию модели на изменение динамики характеризует параметр адаптации б, обеспечивающий адекватное отображение тенденции при одновременной фильтрации случайных отклонений, что характерно для ВР прогноза инвестиций во Владимирской области.

Экспоненциальное сглаживание, являющееся разновидностью адаптивного подхода, основывалось на рекуррентной формуле

Формула 10

St = бyt +(1 - б ) St -1 ,

где St - значение моделируемого показателя в момент t ; б - параметр сглаживания, 0 < б < 1.

С уменьшением величины бдисперсия экспоненциальной средней сокращается, что увеличивает ее отличие от дисперсии исходного ВР, что обеспечивает фильтрующие свойства, частично поглощающие колебания последнего. Однако при этом снижается вес более свежих наблюдений, актуализирующий моделируемую тенденцию. Поиск компромиссного значения параметра сглаживания б определяет задачу параметрической оптимизации модели. При этом известные рекомендации выбора б не всегда являются оптимальными.

В качестве модели упомянутого класса можно выбрать двухпараметрическую модель Ч. Хольта вида

Формула 11

эф в ( t ) = в 1, t + в 2, t ·T,

где, в 1, t и в 2, t - текущие оценки коэффициентов; T - время упреждения прогноза.

Рекуррентные выражения для пересчета текущих оценок коэффициентов принимались следующие:

Формула 12

в 1, t = б1 у t + (1-б1 ) (в 1, t -1 + в 2, t -1)

Формула 13

в 2, t = б2 (в 1, t - в 1, t -1 ) + (1-б2 ) в 2, t -1

Модель Р. Брауна является частным случаем модели 12 с учетом 13 с единственным параметром, играющим роль коэффициента дисконтирования наблюдений. В то же время наличие в 13 двух параметров б1 и б 2 расширяет возможность настройки модели на конкретный ВР.

Использование трехпараметрической модели Дж.Бокса и Г.Дженкинса не дает ощутимых преимуществ в точности.

Также для наглядности анализа динамики экономических показателей, обуславливающих инвестиционную привлекательность, в работе будет использован метод построения линейных функций. Будет также использована аппроксимация. Апроксимирующая функция будет непрерывной (интегральной), состоящей из множества точек, складывающихся в линию.

Приведем пример интерполяции, в качестве которой понимается нахождение промежуточных значений, ориентированных на использование известных дискретных значений.

Используем заданный дискретный набор точек, которые называются узлами интерполяции, а также значения функции в этих точках. Необходимо осуществить построение функции g(x), проходящей наиболее близко ко всем заданным узлам. В этом случае, критерием близости функции является g(xi)=yi.

Функцией g(x) обычно избирается полином, называющийся интерполяционным полиномом.

В ситуации, когда полином является единственным для всей области интерполяции, говорят, что интерполяция глобальная. В ситуации, когда между разными узлами полиномы различны, говорят о кусочной или локальной интерполяции.

Вычислив интерполяционный полином, появляется возможность вычисления значения функции между узлами, а также определения значения функции за пределами заданного интервала (провести экстраполяцию).

Любая линейная функция может быть записана уравнением

Формула 14

Аппроксимация выражается в поиске значения коэффициентов a и b уравнения соответствующего тому, обеспечить прилежание экспериментальных точек наиболее близко к аппроксимирующей прямой.

Для этого наиболее часто используют метод наименьших квадратов (МНК), при котором сумма квадратов отклонений значения точки от аппроксимирующей точки принимает минимальное значение:

Формула 15

Решение сводится к вычислению экстремума функции двух переменных. Для этого находятся частные производные функции функции по коэффициентам a и b и приравниваются к нулю.

Формула 16

Полученная система уравнений решается следующим образом:

Формула 17

Далее определяется значение коэффициентов

Формула 18

Для их вычисления нужно найти следующие величины:

Формула 19

В этом случае значения коэффициентов определятся как

Формула 20

Через данные формулы можно будет построить график, наглядно демонстрирующий тенденции изменения ключевых заданных значений, определяющих экономическое состояние субъекта.

Таким образом, помимо прогнозных методов расчета в работе планируется использовать и наглядные методы линейных функций.

1.3 Новизна применяемого метода прогнозирования инвестиций в регионах

Инвестиционный процесс - это один из ключевых аспектов функционирования региональной экономики. Через него возможно определить уровень технической составляющей и эффективности производства в экономической сфере. Процесс инвестирования можно представить как открытую динамическую систему с обратной связью, вместе с этим являющуюся подсистемой региональной экономики. Результат инвест-процесса - это величина валового регионального продукта (выпуска), получаемая при осуществлении разнообразных видов деятельности в сфере экономики. Данный вывод проанализирован в параграфе 3.3 настоящей работы путем определения коэффициента корреляции.

При этом одной из составляющих валового регионального продукта выступает валовая добавленная стоимость. Она определяет валовые накопления и валовые инвестиции в основной капитал, характеризующиеся двойственностью инвест-процесса.

Величина вложений в основной капитал региональной экономики - это главенствующий фактор процесса моделирования инвестиций.

Системное решение задач исследования возможно на основе концептуально-методологического подхода к моделированию инвест-процессов, позволяющего детально изучить механизмы инвестирования и определить новые тенденции в инвестиционной сфере региональной экономики.

Важный экономический фактор - это объем валового регионального продукта, находящийся в прямой и обратной зависимости с фактором инвестиций. В работе описывается процесс преобразования валового регионального продукта в стоимость конечных товаров и услуг. Последние, представляют вид потребления и капиталовложения (инвестиции). Данная задача решена при помощи разработки комплекса систем взаимозависимых уравнений, которые описывают взаимосвязь элементов процесса инвестирования с точки зрения теории.

Характерная особенность экономической системы - цикличность развития. На основе этого в работе проанализирована методика оценки циклов на основе адаптивных моделей временных рядов. Выявлены циклы и оценена их продолжительность относительно ряда показателей развития национальной и региональной экономики. Ключевым показателем, демонстрирующим краткосрочную цикличность как на федеральном, так и на региональном уровнях, являются индексы объема инвестиций в основной капитал и платных услуг населению.

В ходе оценки модели выявлен ряд факторов, оказывающих воздействие на инвестиционный спрос реального сектора экономики региона в рассматриваемый период времени. Проведена статистическая проверка ряда эконометрических моделей в целях прогноза объема инвестиций в основной капитал экономики.

Выявлен комплекс математических моделей, демонстрирующих зависимость эффекта и объема инвестиционных вложений в региональную экономику, позволяющих оценить устойчивость региональной экономической системы, а также исследован инвестиционный механизм на основе расчета акселеративного эффекта с целью оценки величины индуцированных инвестиций и характеризующее состояние экономики. На основе динамики инвестиционных мультипликаторов и акселераторов выявилось существование циклов в развитии региональных экономик, возможно инициированное президентскими выборами. Анализ взаимодействия механизмов мультипликатора и акселератора выявляет наиболее перспективный тип текущей тенденции инвестиционного процесса - устойчивой осцилляции.

Изучен новый методический подход к анализу эффективности протекания инвестиционных процессов, основанный на разработке теоретических положений относительно содержания количественной оценки «затраты» в понятии эффективности инвестиционного процесса. Экспериментально установлено, что эффективный выпуск региональной экономики в большей степени зависит от удельных инвестиций, чем от фондовооруженности в целом и фондовооруженности неизношенной части основных средств. Полученные модели позволяют раскрыть закономерности, характеризующие эффективность инвестиционного процесса как в целом экономики, так и по видам экономической деятельности с позиции его воспроизводства.

Для оценки уровня преобразования инвестиционных ресурсов в приращение основного капитала предложен термин «актуализация» инвестиционного процесса и показатели его измерения. Разработанная методика оценки ее уровня на основе математического моделирования с распределенным лагом позволяет сравнивать не только различные регионы и федеральные округа, но и отдельные отрасли экономики с точки зрения материализации инвестиционных вложений в стоимость вводимых основных фондов.

В целях формирования правильной и эффективной политики обновления основного капитала региональной экономики впервые построены модели замены основных фондов региональной экономики с учетом их возрастных характеристик на основе марковских цепей. С их помощью восстанавливается реальная картина возрастной структуры основных фондов региональной экономики, которая может быть реализована в системном прогностическом анализе инвестиционных процессов региона.

С целью определения состоятельности мер экономической политики региона создана имитационная модель функционально-разностных уравнений, осуществляющая сценарное прогнозирование влияния симуляторов, выступающих рычагами воздействия на развитие как экономики в целом, так и инвестиционных процессов.

Построенные модели, раскрывающие закономерности протекания инвестиционных процессов и прогнозирующие его состояние, позволяют аппроксимировать механизм развития как в целом региональной экономики, так и динамики объема инвестиций, в частности.

Результаты, полученные на основе созданных моделей, представляют практический интерес при разработке стратегии развития субъекта РФ и нормативно-правовых документов в области инвестиционной деятельности.

Новизна работы заключается в формулировке методологических подходов к моделированию и анализу развития инвестиционного процесса, а также разработке математического инструментария, позволяющего практически осуществлять предвидение развития инвестиций в основной капитал.

Глава 2. Прогнозирование инвестиций на реальных данных по региону

2.1 Определение необходимой исходной информации

Сама сущность математического моделирования означает построение некого математического аналога существующего в реальности процесса. Программы для ЭВМ помогают создать «симулятор» реальности. Это позволяет использовать новый метод научного познания. На таких моделях легко ставить эксперименты, это сокращает время на исследование. Постановка задачи математического моделирования предполагает выполнение ряда определенных шагов. Этот процесс можно разбит на три этапа: модель-алгоритм-программа (см. рисунок)

Рисунок 8 Процесс моделирования

Объектом настоящего исследования выступает инвестиционный процесс.

В качестве задачи ставится разработка модели, позволяющей с определенной точностью осуществить прогнозирование инвестиций в регионах (на примере Владимирской области).

Первый этап математического моделирования предполагает построение эквивалента объекта (составляющие объекта, связи внутри него, законы, которым он подчиняется).

Необходимо изучить объект с теоретической стороны, чтобы понимать сущность исследуемого явления.

В предыдущей части исследования было выяснено, что инвестиции - это вложения определенного субъекта (которым может выступать любое физическое или юридическое лицо, являющееся резидентом либо нерезидентом РФ) в определенный объект (производственный процесс, инфраструктура региона, материальный объект) с целью получения последующей выгоды.

Для оценки инвестиционной привлекательности региона необходимо выявить критерии ее оценки и тенденцию их изменения в течении времени.

Во-первых, на инвестиционную привлекательность влияет динамика производства валового регионального продукта, под которым понимается показатель, посредствам которого осуществляется измерение валовой добавленной стоимости, исчисляемый путем исключения объемов промежуточного потребления из объема суммарной валовой продукции.

Исходя из данных, взятых с официального сайта Владимирстата можно наблюдать следующую тенденцию:

Таблица 2 Динамика производства валового регионального продукта во Владимирской области

год	Валовой региональный продукт в текущих основных ценах, млн.рублей	Валовой региональный продукт на душу населения, рублей
2004	74207,0	49353,4
2005	86926,8	58261,0
2006	112841,7	76184,8
2007	146663,0	99682,5
2008	175395,7	119941,8
2009	185824,6	127815,1
2010	224759,2	155494,2
2011	261222,6	181842,6
2012	286018,6	200456,4
2013	306641,4	216320,8
2014	327885,3	232630,7

Таким образом, сформируем в программе EXEL график, отображающий динамику изменения регионального ВРП (см. рисунок)

Рисунок 9 Динамика производства регионального ВРП во Владимирской обаласти

Рассчитаем относительное отклонение регионального ВРП 2013 года в сравнении с данными за 2004 года.

Результат будет выведен в процентах:

Формула 21

Z= (X-Y) / X * 100

где Х - ВРП за 2013 год, Y - ВРП за 2004 год. Таким образом, отклонение показателя составило 341 % в сторону увеличения.

Также рассмотрим в качестве фактора, влияющего на инвестиционную привлекательность прогноз демографической ситуации во Владимирской области до 2030 года.

Таблица 3 Прогноз демографической ситуации

Годы	Все население, человек	в том числе	В общей численности населения, %
		городское	сельское	городское	сельское
2016	1402084	1091304	310780	77.8	22.2
2017	1395595	1087317	308278	77.9	22.1
2018	1388560	1082931	305629	78.0	22.0
2019	1380934	1078102	302832	78.1	21.9
2020	1372713	1072825	299888	78.2	21.8
2021	1363905	1067098	296807	78.2	21.8
2022	1354955	1061267	293688	78.3	21.7
2023	1345903	1055361	290542	78.4	21.6
2024	1336756	1049382	287374	78.5	21.5
2025	1327542	1043363	284179	78.6	21.4
2026	1318243	1037291	280952	78.7	21.3
2027	1308877	1031188	277689	78.8	21.2
2028	1299492	1025104	274388	78.9	21.1
2029	1290185	1019122	271063	79.0	21.0
2030	1281013	1013308	267705	79.1	20.9
2031	1271982	1007664	264318	79.2	20.8

Для наглядности построим график (см. рисунок)



Рисунок 10 Отклонение кривой составляет 10 % в сторону уменьшения.

Следующим критерием оценки служит экспорт и импорт во Владимирской области (см. таблицу).

Таблица 4 Экспорт и импорт товаров Владимирской области

	2010	2011	2012	2013	2014
	Миллионов долларов США
Экспорт	648,9	1009,4	724,0	777,6	861,4
Импорт	1122,8	1490,3	1557,3	1688,0	1669,4
со странами дальнего зарубежья
экспорт	404,4	791,6	411,9	479,3	470,4
импорт	979,3	1307,6	1362,4	1442,4	1465,0
со странами СНГ
экспорт	244,5	217,8	312,1	298,3	391,0
импорт	143,5	182,7	194,9	245,6	204,4
	В процентах к предыдущему году
Экспорт	113,5	155,6	71,7	107,4	110,8
Импорт	144,4	132,7	104,5	108,4	98,9
со странами дальнего зарубежья
экспорт	114,9	195,7	52,0	116,4	98,1
импорт	146,5	133,5	104,2	105,9	101,6
со странами СНГ
экспорт	111,3	89,1	143,3	95,6	131,1
импорт	131,5	127,3	106,7	126,0	83,2

Изменения показателей экспорта и импорта Владимирской области представим на графике

Рисунок 11 Экспорт и импорт во Владимирской области.

Таким образом, мы видим, что импорт резко возрос за последние годы, а экспорт увеличился незначительно.

Еще одним критерием оценки выступит оценка экономической деятельности на основании бухгалтерской отчетности коммерческих организаций Владимирской области по основным отраслям.

Таблица 5 Сальдированный финансовый результат (прибыль минус убыток) деятельности организаций по основным видам экономической деятельности (в фактически действовавших ценах; миллионов рублей)

	2010	2011	2012	20132	20142
Всего	15972,4	19408,7	23098,1	22054,9	18951,0
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство	1158,7	614,2	608,4	676,1	1118,7
Добыча полезных ископаемых	92,8	82,5	57,6	96,6	97,9
Обрабатывающие производства	10957,8	11273,7	14740,5	14798,2	11261,2
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды	874,3	790,3	350,5	369,1	382,5
Строительство	91,1	91,2	148,9	243,9	667,9
Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования	2470,6	756,3	1183,2	963,6	1085,8
Транспорт и связь	170,3	132,1	41,9	105,7	162,6
Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг	253,0	5813,7	5862,6	4542,1	4016,3

Таблица 6 Удельный вес убыточных организаций по основным видам экономической деятельности (в процентах от общего числа организаций)

	2010	2011	2012	2013	2014
Всего	27,3	28,3	26,0	30,2	33,0
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство	13,5	9,4	9,5	17,4	11,9
Добыча полезных ископаемых	50,0	66,7	25,0	16,7	30,0
Обрабатывающие производства	28,0	28,8	26,7	33,7	36,2
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды	50,0	51,7	50,8	53,4	50,0
Строительство	23,5	23,5	16,7	12,0	14,3
Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования	14,6	17,7	14,6	12,9	21,3
Транспорт и связь	19,4	32,4	37,1	30,8	40,0
Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг	30,6	25,0	24,1	33,3	31,0

Также оценке подлежит численность финансово активного населения Владимирской области.

Таблица 7 Динамика численности экономически активного населения (по данным выборочного обследования населения по проблемам занятости)

	Экономически активное население	в том числе:
		Занятые	Безработные	из них зарегистрированные в службе занятости, на конец года
Тыс. человек в среднем за год:
2010г.	761,8	715,2	46,6	17,2
2011г.	773,0	728,7	44,3	14,3
2012г.	776,4	742,3	34,1	10,4
2013г.	770,1	740,9	29,2	8,9
2014г.	758,5	725,6	32,9	8,7
2015г.	760,0	717,7	42,3	10,7
Уровень экономической активности, занятости, безработицы, %
2010г.	67,1	63,0	6,1	2,3
2011г.	68,9	65,0	5,7	1,9
2012г.	70,3	67,2	4,4	1,3
2013г.	69,7	67,1	3,8	1,1
2014г.	69,8	66,8	4,3	1,1
2015г.	70,8	66,9	5,6	1,4

Приведем график, иллюстрирующий динамику:



Рисунок 12 Изменение финансовой активности населения Владимирской области

Мы видим, что значения за последние годы по данному критерию практически не менялись.

Приведем анализ тенденции потребительских цен.

Таблица 8 Индексы цен и тарифов (декабрь к декабрю предыдущего года; в процентах)

	2010	2011	2012	2013	2014
Индекс потребительских цен	109,8	105,7	106,7	107,5	113,3
Индекс цен производителей промышленных товаров	115,6	101,3	108,9	102,1	110,0
Индекс цен производителей сельскохозяйственной продукции	127,8	97,7	106,3	115,1	111,5
Сводный индекс цен строительной продукции	109,9	106,6	110,1	105,6	107,1
Индекс тарифов на грузовые перевозки автомобильным транспортом	100,8	102,9	102,0	102,4	103,0
Индекс тарифов на услуги связи для юридических лиц	106,1	103,3	102,8	104,0	101,4



Рисунок 13 Измение индекса цен

Рисунок 14 Инвестиции в основной капитал Владимирской области

Таким образом, изучив основные статистические показатели по Владимирской области и проанализировав их с использованием метода линейных функций, мы наглядно увидели, что по всем показателям (за исключением рождаемости) в данном регионе наблюдается прирост, что свидетельствует об инвестиционной привлекательности, обусловленной общей тенденцией экономического роста.

2.2 Методы получения исходных данных для прогнозирования инвестиций в регионах

В качестве методов получения исходных данных для прогнозирования инвестиций во Владимирской области в работе был использован эмпирический метод. За основу анализа были взяты реальные статистические данные, представленные на официальном сайте Владимирстата: http://vladimirstat.gks.ru/.

Далее приведем методические указания, которые были даны органом статистики к определению исходных значений. Региональный валовый продукт был рассчитан по следующей методике. Система национальных счетов (СНС) представляет собой систему взаимосвязанных показателей, применяемых для описания и анализа макроэкономических процессов.

В рамках создания системы национальных счетов Федеральная служба государственной статистики разрабатывает методологию и организационные решения построения системы показателей развития экономики регионов в соответствии с концепцией СНС. Региональные счета являются региональными составляющими национальных счетов.

Важнейшим показателем системы региональных счетов является валовой региональный продукт (ВРП) - обобщающий показатель экономической деятельности региона. Валовой региональный продукт (валовая добавленная стоимость в основных ценах) представляет собой стоимость товаров и услуг, произведенных для конечного использования и рассчитывается производственным методом как разница между выпуском и промежуточным потреблением.

Основная цена - цена, получаемая производителем за единицу товара или услуги, без налогов на продукты, но включая субсидии на продукты. Переход к оценке ВРП в основных ценах обусловлен информационными проблемами при определении величины налогов на продукты.

Валовая добавленная стоимость исчисляется на уровне видов экономической деятельности как разность между выпуском товаров и услуг и промежуточным потреблением.

Выпуск товаров и услуг представляет собой суммарную стоимость товаров и услуг, являющихся результатом производственной деятельности единиц-резидентов региональной экономики в отчетном периоде.

Промежуточное потребление состоит из стоимости товаров и услуг, которые трансформируются или полностью потребляются в процессе производства в отчетном периоде. Потребление основного капитала не входит в состав промежуточного потребления.

Демографическая составляющая была оценена методом компонент, разработанным в 1990-х гг. американским демографом П. К. Уэлптоном. В дальнейшем этот метод получил признание среди отечественных демографов. В частности, метод компонент подробно описан доктором экономических наук, профессором В. М. Медковым (2003).

Двойное название данного метода (метод компонент, или метод передвижки возрастов) обусловлено тем, что три главных компоненты изменения движения населения -- рождаемость, смертность, миграция -- связывает уравнение демографического баланса:

Формула 22

р = Р0 + В - D + ...