3.2.4. Сезонные колебания.
Сезонные колебания присущи многим процессам и в различных отраслях деятельности (транспорт, с/х). Также они присущи и для инвестиций. Имеются различные методы по оценки сезонности. В работе используем:
- индекс сезонности на основе скользящих значений;
- коэффициент Спирмена.
где:
- индекс сезонности;- месячное значение уровня динамического ряда;
- среднегодовое значение.
Для определения индекса сезонности построим следующую таблицу.
Таблица 6. - "Индекс сезонности"
Месяцы | Инвестиции, млн. дол. | В среднем за 3 года, Yiср | Усезон Yiср/Yср*100% | ||
1998 | 1999 | 2000 | |||
Январь | 216 | 235 | 197 | 216 | 92,95 |
Февраль | 207 | 211 | 173 | 197 | 84,77 |
Март | 200 | 196 | 166 | 187,3 | 80,61 |
Апрель | 147 | 241 | 153 | 180,3 | 77,60 |
Май | 164 | 257 | 147 | 189,3 | 81,47 |
Июнь | 139 | 253 | 169 | 187 | 80,47 |
Июль | 137 | 236 | 203 | 192 | 82,62 |
Август | 145 | 221 | 223 | 196,3 | 84,48 |
Сентябрь | 129 | 202 | 235 | 188,7 | 81,19 |
Октябрь | 396 | 253 | 307 | 318,7 | 137,13 |
Ноябрь | 428 | 273 | 349 | 350 | 150,61 |
Декабрь | 454 | 312 | 392 | 386 | 166,10 |
Ср.уровень, Yср | 230,17 | 240,83 | 226,17 | 232,39 |
По полученным в результате расчётов данным строю график.
Данный график показывает сильную зависимость инвестиций от индекса сезонности, то есть объём инвестиций зависит от времени года (финансового), т.е. от сезона.
Надо также сказать, что независимо от того, в какую отрасль производства осуществляются инвестиции, необходимо создать такой инвестиционный климат, который дал бы возможность уменьшить влияние индекса сезонности. При этом необходимо обеспечить равномерное освоение потока инвестиций в течение всего финансового года.
При помощи коэффициента Спирмена определяется устойчивость динамического ряда. Это необходимо для того, чтобы определить устойчивость параметризованной модели и возможность прогнозирования по ней на перспективу.
Коэффициент Спирмена находится по формуле:
N- число наблюдений.
Для его расчёта строю следующую таблицу:
Таблица 7. - " Расчёт рангов"
Период времени | Инвестиции, млн. дол. | Выпуск промышленной продукции, млрд. руб. | Ранг | D | D2 | ||
Инвести-ции | Выпуск продукции | ||||||
Год 1998 | 1 квартал | 623 | 593,2 | 5 | 4 | 1 | 1 |
2 квартал | 450 | 578,6 | 2 | 3 | 1 | 1 | |
3 квартал | 411 | 518,8 | 1 | 1 | 0 | 0 | |
4 квартал | 1278 | 543,7 | 11 | 2 | 9 | 81 | |
Год 1999 | 1 квартал | 642 | 624,1 | 6 | 5 | 1 | 1 |
2 квартал | 751 | 709,2 | 9 | 6 | 3 | 9 | |
3 квартал | 659 | 821,3 | 7 | 7 | 0 | 0 | |
4 квартал | 838 | 995,6 | 10 | 8 | 2 | 4 | |
Год 2000 | 1 квартал | 536 | 1070 | 4 | 9 | 5 | 25 |
2 квартал | 469 | 1104,8 | 3 | 10 | 7 | 49 | |
3 квартал | 661 | 1216,9 | 8 | 11 | 3 | 9 | |
4 квартал | 1048 | 1370,8 | 12 | 12 | 0 | 0 | |
Сумма= | 180 |
После подстановки данных в формулу было получено следующее значение:
Расчётный коэффициент qрасч<0,8, значит ряд неустойчив по отношению к сезонным колебаниям.
В результате анализа результатов расчётов по двум моделям сезонности можно сделать общий вывод, что инвестиции, сильно зависят от сезонности работ, что показал как коэффициент Спирмена, так и индекс сезонности на основе метода скользящей средней. 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. Необходимо создать такой инвестиционный климат, который дал бы возможность уменьшить влияние сезонности. При этом необходимо обеспечить равномерное освоение потока инвестиций в течение всего финансового года.
И, наконец, перейдем к корреляционно-регрессионному анализу.
3.3. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ инвестиций.
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:
- Обменный курс рубля (поквартально, среднее значение за квартал) - x1 (руб./дол.)
- Доход на душу населения (поквартально, общее значение за квартал) – x2 (руб./квартал)
- Промышленное производство (поквартально, общее значение за квартал) – x3 (млрд. руб./квартал)
Рассчитаем коэффициент корреляции для линейной связи и для имеющихся факторов - x1, x2 и x3. Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле: