Экономико статистический анализ инвестиций РФ (стр. 5 из 7)

7) Нахождение ошибки репрезентативности (представительности):

μ = √----, (23)

μ = √17832,77 = 133,54. На основе ошибки строим доверительный интервал (предельная ошибка)

Δ=tμ, (24)

где t – кратность, соответствующая определенной вероятности Р.

Р = 95% (уровень значимости 5%) t = 1,96.

Δ = 1,96*133,54 = 261,74. Отсюда доверительный интервал ± 261,74 млрд.руб.

8) Прогнозирование.

В динамических рядах чтобы построить прогноз необходимо первоначально изучить сезонность. Для учета сезонности используют индекс сезонности на основе средних величин.

Усезон. = у /у, (25)

Определим индекс сезонности на за 2 года на основе годовых индексов сезонности Jсезон. = (у+у)/2. Для этого составим следующую таблицу.

Таблица 10 – Расчет индекса сезонности

Само прогнозирование осуществляется по модели у = 979,67 – 11,86t + 38,76t², вместо t – порядковый номер прогнозного периода, корректируется умножением на индекс сезонности и прибавлением доверительного интервала и получается прогноз.

Упрогн. = у*Jсезон. ± Δ (доверит.интервал), (26)

3.4 Корреляционно-регрессионный анализ инвестиций РФ

Корреляционный анализ позволяет качественно и количественно оценивать связи между большим числом взаимодействующих экономических явлений. Корреляция – это соотношение при котором с изменением одного признака изменяется другой. Так как в явлении различные взаимосвязи, которые называются свободными, то эти связи выраженные как признаки меняются, при одной задаче они результативные при другой факторные. Возникает задача выявления существенных связей и отброса несущественных. Эта задача решается на основе корреляции. Тесноту связи определяют на основе коэффициентов, а существенность при малых выборках на основе критерия Стьюдента.

Корреляционно-регрессионный анализ проводится в следующей последовательности:

1) Объектом статистического исследования является совокупность единиц изучаемого явления, о которых должны быть собраны статистические сведения. Использование моделей корреляционно-регрессионного исходит из допущения о разноважности всех объектов наблюдения.

Не всегда принятый в статистике или поддающийся непосредственно измерению показатель адекватно отражает то или иное свойство, интересующее исследователя. Если адекватность вызывает сомнение, целесообразно привлечь несколько дополнительных показателей, отображающих изучаемую исследователем характеристику с разных сторон, или представить первоначально сформулированную концепцию о свойствах в более простом виде.

2) Разложение обобщающих показателей на частные (от объекта к статистическому показателю).

- определить ограниченное количество признаков, с помощью которых можно достаточно полно описать объект с учетом выделенной цели его развития;

В данном случае объем и структура инвестиций.

Отбор факторов (признаков) для анализа осуществляется на основе экспертных оценок исследователя. Основным признаком отбора является: отбор максимального количества факторов в исследуемый комплекс, поскольку чем большее количество их исследуется, тем точнее будут результаты анализа. Вместе с тем необходимо знать, что если комплекс факторов рассматривается как их сумма, без выделения главных, определяющих, то выводы могут быть ошибочными. Взаимосвязанное влияние факторов на величину результативных показателей достигается с помощью их систематизации (классификации). В нашем примере это классификация инвестиций по отраслям экономики.

4) Отбор факторов в систему на основе логического анализа.

Анализ исследуемого явления ставит целью измерение влияния как каждого фактора на результативный признак, так и их совокупного влияния. Но ввод большого числа факторов в модель не всегда приводит к точным результатам, поскольку на результативный признак в ретроспективе влияло и значительное количество случайных факторов, которые могут исказить закономерность в явлении. Их следует исключить.

Экономико-статистическая модель должна базироваться не только на теории данного явления, но и на ее практическом выражении, то есть на статистических данных, характеризующих основные свойства изучаемого явления. Показатели инвестиций по отраслям экономики отвечают главным требованиям к исходным данным: однородность, точность, однозначность, надежность, полнота, сопоставимость.

Для анализа методом вторичной группировки перегруппируем статистический материал в абсолютной величине (млрд. рублей) за 1998г. (приложение В). Минимальное значение признака 0,3 максимальное 65 всего 27 значений. Число групп можно определить по формуле:

n = 1+3,3321 lg27 = 5,66. Отсюда число групп 5. Так как максимальное число превышает минимальное более чем в 10 раз, используя принцип кратности, строим интервалы и образуем группы частот (повторяемость явлений).

Группы инвестиций, млрд. рублей	Средний показатель группы,x	Частотаf	fx
0-3	1,5	4	6
3-6	4,5	4	18
6-12	9	8	72
12-24	18	6	108
24-48	36	3	108
48-65	56,5	2	113
Σƒ = 27	Σƒx = 425