Моделирование промышленной динамики в условиях переходной экономики
Министерствообщего и профессиональногообразования
Российской Федерации
Уральский государственныйуниверситетимени А.М.Горького
Математико-механическийфакультет
Кафедраматематическойэкономики
Моделированиепромышленнойдинамики вусловиях переходнойэкономики
Дипломнаяработа
студента5 курса
группыИС-501
БУНЧУКОВОЙ
ОКСАНЫ
ВИКТОРОВНЫ
Научныйруководитель–
Кандидатэкономических наук,
доцент
ГИМАДИ
ИЛЬЯ
ЭДУАРДОВИЧ
Екатеринбург
1999
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ...........................................................................................
ГЛАВА1 Теоретическиепроблемыиспользованияэконометрическихмоделей..................................................
ГЛАВА2. Эконометрическаямодель по временнымрядам продукции,основных фондови численностизанятых ……..
ГЛАВА3. Практическиерасчеты попредприятиямгородаЕкатеринбурга………………………………………………………
3.1. Вопросыинформационногообеспечения……………
3.2.Вопросыпрограммногообеспечения…………………
3.3.Описаниепроведенныхрасчетов ианализ результатов……………………………………………………
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.....................................................................................
ЛИТЕРАТУРА......................................................................................
ПРИЛОЖЕНИЕ.....................................................................................
РЕФЕРАТ
БунчуковаО.В. МОДЕЛИРОВАНИЕПРОМЫШЛЕННОЙДИНАМИКИ ВУСЛОВИЯХ ПЕРЕХОДНОЙЭКОНОМИКИ,дипломнаяработа: стр. , табл. 8,графиков 2.
Объектомисследования…………..
Цельработы –разработкаэконометрическихмоделейдля анализа,оценки показателейосновных фондовразличныхпредприятийрегиона.
Впроцессеработы использовалисьразличныеэконометрическиемодели, такиекак: регрессионнаямодель с однимуравнением,многомернаярегрессионнаямодель, модельпарной линейнойрегрессии; также использовалсяметод производныхфункций, которыйпозволяетопределятьвид производственнойфункции и оцениватьего при помощиэмпирическойинформации;имитационнаямодель. Проводилисьразличныестатистическиерасчеты, корреляционныйанализ различныхпоказателейосновных фондовпредприятийрегиона.
ВэлектронныхтаблицахEXCEL разработани приведенныйкорреляционныйанализпоказателейосновных фондовкрупных предприятийрегиона, которыйможет применятьсяв различныхсферах промышленнойдеятельности.Корреляционныйанализ даетвозможностьпроверитьстатистическуюгипотезу значимостисвязи междуслучайнымивеличинами,т. е. провестистатистическоеисследованиеи сделать различныевыводы.
ВВЕДЕНИЕ
Впереходныйпериод предприятиявынужденыменять своюструктурупроизводствав соответствиис изменяющимсяспросом, чтосопровождаетсяснижениемприбыли, а посколькуналоги на предприятиеи так высоки,они делают все,чтобы прибыльбыла минимальна.С объемомпроизводстваи со спросомна продукциютакже непосредственносвязаны ценаи затраты. Объемреализациипроизводствахарактеризуетзначимостьи востребованностьотрасли. Однакоотрасли могутзначительноотличатьсяфондоемкостьюпродукции. Чемзначительнееосновные фондыотрасли, темнеобходимыбольшие капиталовложениядля возобновленияпроизводственногопроцесса. Посколькуосновные источникикапитальныхвложений впромышленностьнаходится вруках самихпромышленныхпредприятий,то основойможет бытьанализ взаимосвязикапиталовложенийс основнымифинансовыми показателямидеятельностипредприятий.Капитальныевложения имеюттакже высокуювзаимосвязьс величинойдебиторскойзадолженности.Это связаннос тем, что предприятия“должники”рассчитываютсяс предприятиямиу которых бралив долг в томчисле и инвестиционнойпродукцией.Также высокаявзаимосвязькапитальныхвложений наблюдаетсяс основнымии прочимивнеоборотнымиактивами. Безанализа иисследованияпоказателейосновных фондовневозможнобыстрое становлениеи улучшениеструктурыпредприятий.
Дипломнаяработа предполагаетисследованиео влиянии показателейосновных фондовна деятельностькрупных предприятийрегиона.
Цельюдипломнойработы являетсяразработкамоделей промышленнойдинамики вусловиях переходнойэкономики. Длявыполненияданной целинеобходиморассмотретьи решить следующиезадачи:
рассмотрениеи изучениетакой науки,как эконометрика,рассмотрениеэконометрическихмоделей;
рассмотрениеи описаниерегрессионныхмоделей различныхконфигурацийи интерпретаций;
обзорэконометрическихмоделей основныхфондов;
моделированиеразличныхэконометрическихпроцессов;
анализдинамикипроизводства,основных фондов;
-
описаниепрограммногообеспечения,позволяющееболее точнорассмотретьстатистическиеданные крупныхпромышленныхпредприятийрегиона.
Дипломнаяработа содержит:введение, триосновных главы,заключение,список литературыи источников,приложение(результатыпрактическихрасчетов).
Глава1 содержиттеоретическиепроблемыиспользованияэконометрическихмоделей; рассмотрениеразличныхрегрессионныхмоделей, ихописание,зависимость,представлениефункций, графиков
этихмоделей.
Глава2 содержитимитационнуюмодель взаимосвязиосновных фондови инвестиционныхпотоков; производитсяанализ основныхфондов и капитальныхвложений впромышленностирегиона; такжепроизводитсяанализ продукции,основных фондови численностизанятых с учетомвзаимосвязимежду различнымипоказателями;проводитсякорреляционныйанализ с различнымиэкономическимии финансовымипоказателями.
Глава3 содержитописаниестатистическойоценки междупоказателямиосновных фондови другимипоказателями,рассчитанныев электронныхтаблицах EXCEL.Этаглава включаетследующее:
подготовкувходных данныхо всех показателяхосновных фондовв виде таблицс помощьюбухгалтерскогобаланса предприятия;
анализ,прогнозированиепоказателейосновных фондовна начало иконец года,таблицы приведеныв приложениик дипломнойработе.
ГЛАВА1. Теоретическиепроблемыиспользованияэконометрическихмоделей
Эконометрика(наряду с микроэкономикойи макроэкономикой)входит в числобазовых дисциплинэкономическогообразования.Эконометрикакак наука расположенагде-то междуэкономикой,статистикойи математикой.Эконометрика– это наука,связанная сэмпирическимвыводом экономическихзаконов, такжеформулируетэкономическиемодели, основываясьна экономическойтеории или наэмпирическихданных, оцениваетнеизвестныевеличины (параметры)в этих моделях,делает прогнозы(и оцениваетих точность).
Вовсей этойдеятельностисущественнымявляетсяиспользованиемоделей. Математическиемодели широкоприменяютсяв бизнесе, экономике,общественныхнауках, исследованиеэкономическойактивностии даже в исследованииполитическихпроцессов.Существуютнесколькоклассов моделей,которые применяютсядля анализаи/или прогноза.
Регрессионныемодели с однимуравнением.
Втаких моделяхзависимая(объясняемая)переменнаяупредставляетсяв виде функции
– независимые(объясняющие)переменные,а 
–параметры. Взависимостиот вида функции 
моделиделятся налинейные инелинейные.Например, можноиспользоватьспрос на мороженоекак функциюот времени,температурувоздуха, среднегоуровня доходовили зависимостьзарплаты отвозраста, пола,уровня образования,стажа работыи т.п. Областьприменениятаких моделей,даже линейных,значительношире, чем моделейвременныхрядов. Проблемамтеории оценивания,верификации,отбора значимыхпараметрови другим посвященогромный объемлитературы.Эта тема является,пожалуй, стержневойв эконометрикии основной вданном курсе.
Многомернаярегрессионнаямодель.
Естественнымобобщениемлинейнойрегрессионноймодели с двумяпеременнымиявляется многомернаярегрессионнаямодель(multipleregression model)илимодельмножественнойрегрессии:
или
(1.1)где
–значения регрессора 
внаблюдениеt,ачерез 
обозначенвектор, состоящийиз одних единиц 
.С участиемэтогозамечания мыне будем далееразличатьмодели вида(1.1) со свободнымчленом или безсвободногочлена.Рассмотримпример исследования,использующегомногомернуюрегрессионнуюмодель.
Пример.Рынокквартир в Москве.Данныедля этогоисследованиясобраны студентамиРЭШ в 1994 и 1996 гг.
Послепроведенногоанализа быливыбрана логарифмическаяформа модели,как болеесоответствующаяданным:
ЗдесьLOGPRICE –логарифм ценыквартиры (вдолл. США), LOGLIVSP– логарифмжилой площади(в кв. м.), LOGPLAN– логарифмплощади нежилыхпомещений (вкв. м), LOGKITSP –логарифм площадикухни (в кв. м.),LOGDIST –логарифм расстоянияот центра Москвы(в км). Включенытакже бинарные,“фиктивные”переменные,принимающиезначения 0 или1: FLOOR –принимаетзначение 1, есликвартира расположенана первом илипоследнемэтаже, BRICK– принимаетзначение 1, есликвартира находитсяв кирпичномдоме, BAL –принимаетзначение 1, еслив доме естьлифт, R1 –принимаетзначение 1 дляоднокомнатныхквартир и 0 длявсех остальных,R2, R3, R4 –аналогичныепеременныедля двух-, трех-и четырехкомнатныхквартир.
Результатыоцениванияуравнения (*)для 464 наблюдений,относящихсяк 1996 г., приведеныв таблице 1.
Таблица1.
Переменная | Коэффициент | Стандартная ошибка | t –статистика | Р– значение |
| CONST | 7.106 | 0.290 | 24.5 | 0.0000 |
| LOGLIVSP | 0.670 | 0.069 | 9.65 | 0.0000 |
| LOGPLAN | 0.431 | 0.049 | 8.71 | 0.0000 |
| LOGKITSP | 0.147 | 0.060 | 2.45 | 0.0148 |
| LOGDIST | -0.114 | 0.016 | -7.11 | 0.0000 |
| BRICK | 0.134 | 0.024 | 5.67 | 0.0000 |
| FLOOR | -0.0686 | 0.021 | -3.21 | 0.0014 |
| LIFT | 0.114 | 0.024 | 4.79 | 0.0000 |
| BAL | 0.042 | 0.020 | 2.08 | 0.0385 |
| R1 | 0.214 | 0.109 | 1.957 | 0.0510 |
| R2 | 0.140 | 0.080 | 1.75 | 0.0809 |
| R3 | 0.164 | 0.060 | 2.74 | 0.0065 |
| R4 | 0.169 | 0.054 | 3.11 | 0.0020 |
R2=0.8921, Radj2=0.8992, стандартнаяошибка регрессии0.2013.
Изанализа t– статистиквидно, что всекоэффициенты,кроме коэффициентовпри R1и R2, значимына 95%-доверительномуровне.
Коэффициентпри LOGLIVSP, равный0.67, означает, чтоувеличениежилой площадиквартиры на1% увеличиваетее цену на 0.67%.Иначе говоря,эластичностьцены квартирыпо жилой площадиравна 0.67.
Несколькосложнее объяснитьзначениекоэффициентовпри LOGPLAN иLOGKITSP. Дляих объяснениямы решилииспользоватьследующийпример. Предположим,что есть двеквартиры содинаковойкухней, скажем9 кв. м, но разнымипо площадиостальнымивспомогательнымипомещениями.Например, впервой квартиреэта площадьравна 11 кв. м, аво второй 12 кв.м. Таким образом,во второй квартиреобщая площадьвспомогательныхпомещений (21кв. м) на 5% больше,чем в первой.Такое увеличениеплощади, сфиксированнойплощадью кухни,в соответствиис нашей модельюдолжно привестик увеличениюцены второйквартиры посравнению спервой на 5*0.431 =2.15%. теперь представимсебе, что имеетсяквартира скухней 10 кв. ми площадьюостальныхвспомогательныхпомещений 11кв. м. Общая площадьвспомогательныхпомещений втакой квартире,как и в предыдущемслучае, 21 кв. м.Однако теперьмы ожидаемувеличениецены третьейквартиры посравнению спервой квартиройна 5*0.431 +
+ 5*0.147 =2.89%, то есть увеличениеплощади вспомогательныхпомещений засчет кухниприводит кбольшему увеличениюцены квартиры,чем такое жеувеличениеза счет, скажемкоридора.
Отрицательноезначение коэффициентапри LOGDIST (-0.114)означает, чтоувеличениерасстоянияот центра городана 1% уменьшаетцену квартирына 0.11%. Экспертысчитают, чтов действительностицена квартирызависит такжеот “качества”района, в которомона расположена,а не только отее расстоянияот центра, однаковлияния фактора“качества”не рассматривалосьв данном исследовании.
Существуетмнение экспертов,что рынок квартирдостаточноотчетливоделится на трисектора: рынокоднокомнатныхквартир, ранокквартир среднегоразмера (от 2до 4 комнат) ирынок большихквартир. Дляпроверки этогоутверждениятестируем спомощью F-статистикигипотезу Н0,что коэффициентыпри R2, R3, R4 равны:
Получаемследующийрезультат:F-статистика 0.22315 Р-значение 0.8001,
которыйпоказывает,что мы не можемвернуть гипотезу,что для квартирс числом 2 – 4формулы (*) расчетацены совпадают.Однако тестированиегипотезы Н0:
о совпаденииформул дляодно- и двухкомнатныхквартир даетследующеезначениеF-статистики:F-статистики 3.03188 Р-значение 0.0823.
Свероятностьюошибиться,меньшей 10%, можноотвергнутьгипотезу осовпадениеформул (*) дляодно- и двухкомнатныхквартир.
Модельпарной линейнойрегрессии.
Коэффициенткорреляциипоказывает,что две переменныесвязаны другс другом, однакоон не даетпреставленияо том, какимобразом онисвязаны. Рассмотримболее подробноте случаи, длякоторых мыпредполагаем,что одна переменнаязависит отдругой.
Сразуже отметим, чтоне следуетожидать полученияточного соотношениямежду какими-либодвумя экономическимипоказателями,за исключениемтех случаев,когда оно существуетпо определению.
Начнемс рассмотренияпростейшеймодели:
(1.2)Величинау,рассматриваемаякак зависимаяпеременная,состоит из двухсоставляющих:1) неслучайнойсоставляющей
,гдехвыступаеткак объясняющая(илинезависимая)переменная,а постоянныевеличины 
и 
как параметрыуравнения; 2)случайногочлена u.Нарис. 1.1 показано,как комбинацияэтих двухсоставляющихопределяетвеличину у.Показатели
–это четырегипотетическихзначения объясняющейпеременной.Если бы соотношениемежду уи хбыло точным,то соответствующиезначения убыли бы представленыточками 
наQ1,Q2,Q3,Q4 прямой.Наличие случайногочлена приводитк тому, что вдействительностизначение уполучаетсядругим. Предполагалось,что случайныйчлен возмущенияположителенв первом и четвертомнаблюденияхи отрицателенв двух других.Поэтому еслиотметить награфике реальныезначения упри соответствующихзначениях х,то мы получимточки Р1,Р2,Р3,Р4.Следуетподчеркнуть,что точки Р– это единственныеточки, отражающиереальные значенияпеременныхна рис. 1.1. Фактическиезначения
и и,следовательно,положение точекQнеизвестны,так же как ифактическиезначения случайногочлена. Задачарегрессионногоанализа состоитв получениеоценок и и,следовательно,в определенииположенияпрямой по точкамР.Очевидно,что чем меньшезначения и,тем легче этазадача. Действительно,если бы случайныйчлен отсутствовалвовсе, то точкиРсовпали бы сточками Qиточно бы показалиположениепрямой. В этомслучае достаточнопросто построитьэту прямую иопределитьзначения
и .
Рис.1.1.Истинная зависимостьмеждууи х
Почемуже существуетслучайный член?Имеется несколькопричин.
Невключениеобъясняющихперемен. Соотношениемежду уи хпочти навернякаявляется оченьбольшим упрощением.В действительностисуществуютдругие факторы,влияющие нау,которые неучтены в формуле(1.2). Влияние этихфакторов приводитк тому, чтонаблюдаемыеточки лежатвне прямой.Часто происходиттак, что имеютсяпеременные,которые мыхотели бы включитьв регрессионноеуравнение, ноне можем этогосделать потому,что не знаем,как их измерить,напримерпсихологическиефакторы. Возможно,что существуюттак же другиефакторы, которыемы можем измерить,но которыеоказываютслабое влияние,что их не стоитучитывать.Кроме того,могут бытьфакторы, которыеявляютсясущественными,но которые мыиз-за отсутствияопыта не считаем.Объединив всеэти составляющие,мы получаемто,что обозначено,как и.Если бы мы точнознали, какиепеременныеприсутствуютздесь, и имеливозможность,точно их измерить,то могли бывключить ихв уравнениеи исключитьсоответствующийэлемент изслучайногочлена. Проблемасостоит в том,что мы никогдане можем бытьуверены, чтовходит в даннуюсовокупность,а что – нет.
Агрегированиепеременных.Вомногих случаяхрассматриваемаязависимость– это попыткаобъединитьвместе некотороечисло микроэкономическихсоотношений.Например, функциясуммарногопотребления– это попыткаобщего выражениясовокупностирешений отдельныхиндивидах орасходах. Таккак отдельныесоотношения,вероятно, имеютразные параметры,любая попыткаопределитьсоотношениемежду совокупностирасходами идоходом являетсялишь аппроксимацией.Наблюдаемоерасхождениепри этом приписываетсяналичию случайногочлена.
Неправильноеописание структурымодели. Структурамодели можетбыть описананеправильноили не вполнеправильно.Здесь можнопровести одиниз многих возможныхпримеров. Еслизависимостьотносится кданным о временномряде, то значениеуможет зависетьне от фактическогозначения х,а от значения,которое ожидалосьв предыдущемпериоде. Еслиожидаемое ифактическоезначения тесносвязаны, тобудет казаться,что между уи хсуществуетзависимость,но это будетлишь аппроксимация,и расхождениевновь будетсвязано с наличиемслучайногочлена.
Неправильнаяфункциональнаяспецификация.Функциональноесоотношениемежду уи хматематическиможет бытьопределенонеправильно.Например, истиннаязависимостьможет не являтьсялинейной, абыть болеесложной. Безусловно,надо избежатьвозникновенияэтой проблемы,используюподходящуюматематическуюформулу, нолюбая самаяизощреннаяформула являетсялишь приближением,и существующеерасхождениевносит вкладв остаточныйчлен.
Ошибкаизмерения.Еслив измеренииодной или болеевзаимосвязанныхпеременныхимеются ошибки,то наблюдаемыезначения небудут соответствоватьточному соотношению,и существующеерасхождениебудет вноситьвклад в остаточныйчлен.
Остаточныйчлен являетсясуммарнымпроявлениемвсех этих факторов.Очевидно, чтоесли бы насинтересовалотолько измерениевлияние хна у,то было бызначительноудобнее, еслибы остаточногочлена не было.Если бы онотсутствовал,мы бы знали,что любое изменениеуот наблюденияк наблюдениювызвано изменениемх,и смогли быточно вычислить
.Однако в действительностикаждое изменениеуотчасти вызваноизменениеми,и это значительноусложняетжизнь. По этойпричине ииногда описываетсякак шум.Интерпретацияуравнениярегрессии.
Существуютдва типа интерпретацииуравнениярегрессии.Первый этапсостоит в словесномистолкованииуравнения так,чтобы это былопонятно человеку,не являющемусяспециалистомв этой областистатистики.На втором этапенеобходиморешить, следуетли ограничитьсяэтим или провестиболее длительноеисследованиезависимости.
Врассматриваемомслучае экстраполяция к вертикальнойоси приводитк выводу о том,что если доходбыл бы равеннулю, то расходына питаниесоставили бы55.3 млрд. долл.такое толкованиеможет бытьправдоподобнымв отношенииотдельногочеловека, таккак он можетизрасходоватьна питание Обаэтапа чрезвычайноважны. Второйэтап мы рассмотримнесколькопозже, а покаобратим основноевниманиенапервый этап.Это будетпроиллюстрированомоделью регрессиидля функцииспроса, т.е.регрессиеймежду расходамипотребителяна питание (у)и располагаемымличным доходом(х)по данным,приведеннымв таблице дляСША за периодс 1959 по 1983 г. Данныепредставленыв виде графика.
Предположим,что истиннаямодель описываетсяследующимвыражением:
(1.3)иоценена регрессия
(1.4)Полученныйрезультат можноистолковатьследующимобразом. Коэффициентпри х(коэффициентнаклона) показывает,что если хувеличиваетсяв на одну единицу,то увозрастаетна 0.093 единицы.Как х,так и уизмеряютсяв миллиардахдолларов впостоянныхценах; такимобразом, коэффициентнаклона показывает,что если доходувеличиваетсяна 1 млрд. долл.,то расходы напитание возрастаютна 93 млн. долл.Другими словами,из каждогодополнительногодоллара дохода9.3 цента будутизрасходованына питание.
Чтоможно сказатьо постояннойв уравнение?Формальноговоря, онапоказываетпрогнозируемыйуровень у,когда х=0.Иногда этоимеет ясныйсмысл, иногданет. Если х=0находитсядостаточнодалеко от выборочныхзначений х,то буквальнаяинтерпретацияможет привестик невернымрезультатам;даже если линиярегрессиидовольно точноописываетзначения наблюдаемойвыборки, нетгарантии, чтотак же будетпри экстраполяциивлево или вправо.График.Регрессионнаязависимостьрасходов напитание отдоходов
(США,1959-1983гг.)
В данномслучае константавыполняетединственнуюфункцию: онапозволяетопределитьположение линиирегрессии награфике.
Приинтерпретацииуравнениярегрессиичрезвычайноважно помнитьо трех вещах.Во-первых, aявляется лишьоценкой
аb– оценкой .Поэтомувсяинтерпретацияв действительностипредставляетсобой лишьоценку. Во-вторых,уравнениерегрессииотражает толькообщую тенденциюдля выборки.При этом каждоеотдельноенаблюдениеподверженовоздействиюслучайностей.В-третьих, верностьинтерпретациизависит отправильностиспецификацииуравнения.Интерпретациялинейногоуравнениярегрессии.
Представимпростой способинтерпретациикоэффициентовлинейногоуравнениярегрессии
когдауи х– переменныес простыми,естественнымиединицамиизмерения.
Во-первых,можно сказать,что увеличениехна одну единицу(в единицахизмеренияпеременнойх) приведет кувеличениюзначения уна bединиц (в единицахизмеренияпеременнойу).Вторым шагомявляется проверка,каковы действительныединицы измеренияхи у,и замена слова“единица”фактическимколичеством.Третьим шагомявляется проверкавозможностиболее простоговыражениярезультата,который можетоказаться невполне удобным.
Качествооценки: коэффициентR2
Цельрегрессионногоанализа состоитв объясненииповедениязависимойпеременной
.В любой даннойвыборке оказываетсясравнительнонизким в однихнаблюденияхи сравнительновысоким – вдругих. Мы хотимзнать, почемуэто так. Разбросзначений в любой выборкеможно суммарноописать с помощьювыборочнойдисперсии 
Мыдолжны рассчитыватьвеличину этойдисперсии.В парномрегрессионноманализе мыпытаемся объяснитьповедение
путемопределениярегрессионнойзависимости отсоответственновыбраннойзависимойпеременной 
.После построенияуравнениярегрессии мыможем разбитьзначение 
вкаждомнаблюдениина две составляющих– 
и 
:
(1.5)Величина
–расчетноезначение внаблюденииi– это то значение,которое имелбы приусловии, чтоуравнениерегрессии былоправильным,и отсутствиислучайногофактора. Это,иными словами,величина ,спрогнозированнаяпо значению вданном наблюдении.Тогда остаток естьрасхождениемежду фактическими спрогнозированнымзначениямивеличины .Это та часть ,которую мы неможем объяснитьс помощью уравнениярегрессии.Используя(1.5), разложимдисперсию
: 
(1.6)Далее,оказывается,что
должнабыть равнанулю. Следовательно,мы получаем:
(1.7) 
Этоозначает, чтомы можем разложить надве части: 
–часть,которая “объясняется”уравнениемрегрессии ввышеописанномсмысле, и 
–“необъясненную”часть1.Согласно(3),
–это часть дисперсии ,объясненнаяуравнениемрегрессии. Этоотношениеизвестно каккоэффициентдетерминации,и его обычнообозначаютR2:
(1.8)чторавносильно
(1.9) Максимальноезначение коэффициентаR2равноединице. Этопроисходитв том случае,когда линиярегрессии точносоответствуетвсем наблюдениям,так что 
длявсех iивсе остаткиравны нулю.Тогда 
и R2=1.Еслив выборке отсутствуетвидимая связьмежду
и ,то коэффициентR2будетблизок к нулю. 
Припрочих равныхусловиях желательно,чтобы коэффициентR2был какможно больше.В частности,мы заинтересованыв таком выборекоэффициентовaиb,чтобы максимизироватьR2.Не противоречитли это нашемукритерию, всоответствие,с которым aиbдолжныбыть выбранытаким образом,чтобы минимизироватьсумму квадратовостатков?Чтоэти критерииэквивалентны,если (1.9) используетсякак определениекоэффициентаR2.Отметимсначала, что
(1.10)откуда,беря среднеезначение eiповыборке и используяуравнение
(1.11),получим:
. (1.12)Следовательно,
(1.13)Отсюдаследует, чтопринцип минимизациисуммы квадратовостатков эквивалентенминимизациидисперсииостатков приусловии выполнения (1.12).
Однакоесли мы минимизируем
топри этом всоответствиис (1.9)аавтоматическимаксимизируетсякоэффициентR2.АльтернативноепредставлениекоэффициентаR2.
Наинтуитивномуровне представляетсяочевидным, чточем большесоответствие,обеспечиваемоеуравнениемрегрессии, тембольше долженбыть коэффициенткорреляциидля фактическихи прогнозныхзначений
,и наоборот.Покажем, чтоR2фактическиравен квадратутакого коэффициентакорреляциимежду и 
,которыймыобозначим 
(заметим,что 
=0): 
Методпроизводныхфункций.
Взаимодействиеразличныхфакторовпроизводства,в том численаучно-техническогопрогресса, на объем производства позволяетпоказать методпроизводственныхфункций. Это метод соизмерениярезультатовпроизводствас затратами производственных ресурсов.
Производственныефункции имеюттакие характеристики, как общаяэффективностьтехнологии,эффект от изменениямасштаба производства,трудоемкость технологии, эластичность замены факторов.Анализ этиххарактеристикпозволяетправильнооценить как общую эффективностьпроизводства,так и своднуюэффективность экзогенныхфакторов.Математический аппарат производственныхфункций позволяетдостаточнолегко переходитьот специфическиххарактеристикпроизводственныхфункций ктрадиционнымпоказателямэффективностипроизводства,расчет которыхстроится на использованиипоказателейпроизводительности труда, трудоемкости,фондоотдачи,конечных результатовпроизводства,их приростныххарактеристиках.
Применениепроизводственныхфункций в прогнозировании деятельностипредприятияимеет своюспецифику:
-обоснованиевыбора и выбор определенного вида производственнойфункции изочень обширного круга производственныхфункций, различныхпо сложности,используемомуматематическомуаппарату иуровню агрегированияпоказателей;
-разработкааппарата оценкипараметрови их оценка при помощи эмпирическойинформациидля выбранной производственнойфункции;
-обеспечениеправильностиидентификацииосновныхпроизводственныхфакторов, соблюдениеоднородностифакторов.
Использованиеаппаратапроизводственныхфункций идетот простогок все болеесложному. В частности приведены примеры использованияфункции CES, припомощи которойвозможен анализвлияния научно-техническогопрогресса наэкономический рост, структурныесдвиги в развитии экономики предприятия1. Производственныефункции имеютнекоторые недостатки, ограничивающие их применение.В частностидля функцииCES:
1)нужна осторожностьв интерпретациимеры экономииот масштаба;
2)возникаюттрудности вобобщении еена n факторов производства;
3)параметрыпроизводственнойфункции труднооценить.
ГЛАВА2. Эконометрическаямодель по временнымрядам продукции,основных фондови численностизанятых
Имитационнаямодель1,описывающаявзаимосвязипроизводства,основных фондови инвестиционныхпотоков предполагаетналичие достаточнодетальнойинформации.Учитывая особуюактуальностьи значимостьдля инвестиционнойсферы проблемынаполнениябюджетов различныхуровней, в моделипредусмотреновариантноепрогнозированиевероятныхналоговыхпоступлений.Предполагаетсяувязка различныхвариантовразвития основныхотраслей икрупных предприятийэкономикигорода с налогооблагаемымипоказателями(товарная,реализованнаяпродукция,среднесписочнаячисленность,фонд оплатытруда, стоимостьимущества,балансоваяприбыль и т.д.).На этой основерассчитываютсяобъемы причитающихсяк уплате налогов(федеральных,областных иместных), а такжеотчисленийво внебюджетныефонды. С другойстороны, возможнаоценка влияниямер селективнойподдержки(льготы, налоговыйкредит и т.д.)на динамикуразвития отраслей,а значит, и наразмер налогооблагаемыхпоказателейи налоговыепоступления(с учетом реальнойвозможностиих уплаты). Модельтакже "достроена"регрессионнымимоделями дляпрогнозированияфактическихналоговыхпоступлений.Модель ориентированана действующуюв РФ системустатистическойи бухгалтерскойотчетности.
В моделирассматриваютсяследующиесубъектыхозяйствования,как предприятия(частные, товарищества,ООО, кооперативы;акционерные(ОАО, ЗАО); унитарные:а) федеральные;б) областные;в) муниципальной(городской)собственности).
В качествеобъектов моделиможно рассматриватькрупные (наиболеезначимые дляэкономикигорода) предприятия,остальноехозяйствогорода - в агрегированномвиде.
Введемобозначениямодели:
t – год;
ТП –объем товарнойпродукции;
НДС- налог на добавленнуюстоимость (сучетом компенсацииналога поприобретеннымматериальнымценностям);
АКЦ- акцизы и другиекосвенныеналоги;
РП –объем реализованнойпродукции загод;
НРП– остатокнереализованнойпродукции;
С –себестоимостьпродукции;
МЗ –материальныезатраты;
АМ –амортизационныеотчисления;
ОПЛ– оплата труда(в части, относимойна себестоимостьпродукции);
ПЕНС– отчисленияв пенсионныйфонд;
МЕДФ,МЕДО– отчисленияв ФФОМС и ТФОМС;
СОЦС– отчисленияв фонд социальногострахования;
ЗАН– отчисленияв фонд занятости;
СН –отчисленияна социальныенужды;
ПРЗ– прочие затраты;
ПР –прибыль отреализации;
РПР- результат отпрочей реализации;
ВНЕО– сальдо внереализационныхопераций;
ПБ -балансоваяприбыль (убыток);
Л –затраты и расходы,учитывающиесяпри начислениильгот по налогуна прибыль;
КВ –финансированиепроизводственныхи непроизводственныхкапиталовложений;
НИОКР– затраты напроведениенаучно-исследовательскихи опытно-конструкторскихработ;
СОЦСФ– затраты насодержаниеобъектов иучрежденийсоциальнойсферы;
БЛАГ– расходы наблаготворительныецели;
ПОБЛ- облагаемаяприбыль;
NР -ставка налогана прибыль;
НАЛПР– налог на прибыль;
НАЛФ-налоги, относимыена финансовыерезультаты;
ПЧ –чистая прибыль;
НАЛИМ– налог на имущество;
РЕЗ– отчисленияв резервныефонды;
НАЛПР– прочие налоги,относимые нафинансовыерезультаты;
НАК– фонд накопления;
ПОТР– фонд потребления;
БЛАГ– расходы наблаготворительныецели;
ДР –другие расходыиз прибыли;
САНФ–сальдо санкций,пени, штрафов,выплачиваемыхиз чистой прибыли;
ПРАСП– прибыль, остающаясяв распоряжениипредприятия.
Моделируютсяпроцессы реализациипродукции,формированияи распределенияприбыли напредприятиях.
Определяютсяобъемы реализациипродукции, еесебестоимость,отчисленияво внебюджетныефонды :
(2.1) 
. (2.2) Отчисленияв социальныефонды рассчитываютсяпо установленнымставкам отфонда оплатытруда (ОПЛ).Прибыльформируетсяне только отреализациипродукции, нои от прочейреализации,а также отвнереализационныхопераций :
(2.3)Приопределенииналога на прибыльпредварительноопределяетсяналогооблагаемаяприбыль, тоесть учитываютсяустановленныезаконодательствомльготы :
(2.4)Этопозволяетопределитьчистую и распределяемуюприбыль, остающуюсяв распоряжениипредприятия:
(2.5)
Баланссредств предприятияопределяетсяследующимобразом:
(2.6)гдеДЕП,r- депозитыпредприятияв коммерческихбанках и ставкадепозитногопроцента;
ДИВ- дивиденды;
ДЛГП,КРТП - долгосрочныеи краткосрочныекредиты, полученныев текущем периоде;
ДЛГВ,КРТВ - долгосрочныеи краткосрочныекредиты, возвращенныев текущем периоде,а также выплаченныепо ним из прибылипроценты;
ЗАП- запасы и затратыпредприятия;
РСПРЕД- средства нарасчетном счетепредприятия.
Движениеосновных фондовописываетсяследующимуравнением:
(2.7)
гдеОФ, ОФС – балансоваяи среднегодоваястоимостьосновных фондов;
ДОФ– прирост основныхфондов, КИС -коэффициентиспользованиявведенныхосновных фондовв течение года.
Зависимостьосновных фондовот капитальныхвложений (формулараспределенноголага) и выбытияосновных фондовмоделируетсяследующимобразом :
(2.8)
гдеКВЫБ – коэффициентвыбытия основныхфондов;
Т -максимальныйгод запаздыванияотдачи от капиталовложений,
Wr - параметрыструктуры лага,показывающие,какая долякапиталовложенийприходитсяна каждый последующийгод периодазапаздывания.
Расчетпотребностив капитальных вложениях на возмещение выбытия (замену) основных фондовможно осуществлятьпо их укрупненнымгруппам сиспользованиемформулы Е. Домара,которая увязываетгодовые коэффициентывыбытия сосреднегодовымитемпами приростаи сроками службы данной группы основных фондов.Возможноиспользованиеболее сложныхлаговых зависимостей.
Крометого, ряд зависимостеймодели реализуетсяс использованиемудельныхкоэффициентовфондоемкости,приростнойфондоемкости,ввода и выбытия:
(2.9)
гдеФЕ, ФЕП – фондоемкостьи приростнаяфондоемкость.
В случаеесли имеетместо неполноеиспользованиепроизводственныхмощностей,можно использоватьдля определенияобъемов продукцииэконометрическуюзависимостьвида :
(2.10)
Инвестициирассматриваютсяв двух разрезах:
а) поисточникамфинансирования:
(2.11)
б) понаправлениямиспользования:
(2.12)
гдеИНИНВ – иностранныеинвестиции;
ВОЗМ– возмещениевыбытия основныхфондов.
Приведенныеусловия придаютмодели динамическийхарактер, обеспечиваяпоследовательнуюувязку показателейпо цепочке:инвестиции- основные фонды- динамикапроизводствапродукции.
Анализдинамикипроизводства,основных фондови капитальныхвложений впромышленностирегиона.
Согласноэкономическойтеории инвестицийв условияхконкуренции,основывающейсяна анализеМаршалломдолгосрочногои краткосрочногоравновесия,если цена вдолгосрочномпериоде превышаетсредние затраты,это стимулируетсуществующиефирмы к расширению,а новые – кпроникновениюна этот рынок1.Если цена падаетниже среднихпеременныхзатрат, фирмысокращаютоперации илидаже покидаютэтот рынок.Следовательно,можно было бысопоставитькапитальныевложения срентабельностьюпроизводствапродукции поотраслям.
Однако,во-первых, впереходныйпериод предприятиявынужденыреструктурироваться,менять структурупроизводствав соответствиис изменяющимсяспросом и т.д.,что сопровождаетсявременнымснижениемприбыли; во-вторых, существующаясистема бухгалтерскогоучета в Россиине учитываетинфляцию, чтосущественнозавышает прибыльпредприятий.А посколькуналоговаянагрузка напредприятияи так высока,они делают все,чтобы бухгалтерскаяприбыль быламинимальна.
С другойстороны, ценаи затратынепосредственносвязаны с объемомпроизводстваи со спросомна продукцию.Кроме того,объем реализации(производства)характеризуетзначимостьи востребованностьотрасли. Поэтомусравнениеструктурыкапиталовложенийсо структуройобъемов производствапокажет, каксложившиесяприоритетыкапиталовложенийсоответствуютроли отраслейв производствепродукции(табл. 1).
Таблица1.
Структуракапитальныхвложений / отраслеваяструктураобъема производствапродукции(работ, услуг) в промышленностирегиона в 1993-1996гг., % к итогу
Отрасльпромышленности | 1993г. | 1994г. | 1995г. | 1996г. | 1997г. |
Электроэнергетика | 13,2 | 10,5 | 13,5 | 20,5 | 22,8 |
9,8 | 11,4 | 12,6 | 14,4 | 15,7 | |
Топливная | 9,2 | 0,5 | 0,5 | 1,0 | 9,8 |
0,2 | 0,4 | 0,4 | 0,6 | 0,5 | |
Чернаяметаллургия | 25,8 | 32,2 | 37,2 | 37,2 | 22,6 |
25,3 | 27,1 | 29,5 | 28,1 | 25,7 | |
Цветнаяметаллургия | 21,6 | 35,8 | 28,9 | 17,9 | 23,2 |
20,6 | 17,1 | 18,4 | 16,9 | 17,7 | |
Химическая | 2,2 | 2,5 | 2,9 | 2,7 | 1,8 |
3,7 | 3,8 | 4,1 | 3,2 | 3,3 | |
Машиностроениеи металлообработка | 16,1 | 7,6 | 4,7 | 8,1 | 7,6 |
16,3 | 16,4 | 15,8 | 17,8 | 17,8 | |
Лесная,деревообрабатывающаяи | 2,0 | 1,5 | 1,3 | 1,3 | 2,9 |
Целлюлозно-бумажная | 2,9 | 2,8 | 3,0 | 2,7 | 2,2 |
Промышленностьстроительных | 3,0 | 3,9 | 6,0 | 4,0 | 2,6 |
Материалов | 4,2 | 5,2 | 5,1 | 5,6 | 5,2 |
Легкая | 0,7 | 0,6 | 0,7 | 0,6 | 0,0 |
1,7 | 0,9 | 0,6 | 0,7 | 0,5 | |
Пищевая | 3,4 | 3,0 | 2,8 | 5,4 | 5,6 |
6,6 | 7,2 | 7,3 | 7,8 | 8,2 | |
Другиепромышленныепроизводства | 2,7 | 2,0 | 1,5 | 1,4 | 1,2 |
8,7 | 7,7 | 3,2 | 2,2 | 3,2 |
Однакоотрасли могутсущественноразличатьсяфондоемкостьюпродукции. Чемзначительнееосновные фондыотрасли, тем,очевидно, большиекапиталовложениянеобходимыдаже для возобновлениявоспроизводственногопроцесса. Поэтомубудем сравниватьструктурукапиталовложенийи с отраслевойструктуройосновных фондовпромышленностирегиона (табл.2).
Таблица2
Структураосновных фондовпромышленностирегиона в
1994-1997 гг.,%
Отрасльпромышленности | 1994г. | 1995г. | 1996г. | 1997г. |
Машиностроениеи металлообработка | 24,27 | 17,68 | 26,63 | 26,09 |
Чернаяметаллургия | 28,97 | 35,62 | 27,98 | 24,34 |
Цветнаяметаллургия | 16,41 | 15,85 | 16,58 | 17,66 |
Электроэнергетика | 10,21 | 12,49 | 12,46 | 14,06 |
Промышленностьстроительныхматериалов | 7,00 | 6,65 | 5,28 | 5,58 |
Химическая | 3,37 | 2,55 | 2,91 | 3,34 |
Пищевая | 2,07 | 1,84 | 2,47 | 2,89 |
Лесная,деревообрабатывающаяи целлюлозно-бумажная | 3,89 | 3,71 | 2,44 | 2,61 |
Топливная | н.д. | н.д. | 1,19 | 1,33 |
Легкая | 0,90 | 0,70 | 0,70 | 0,67 |
Таблица3
Коэффициентыраспределениякапитальныхвложений относительнообъемов выпускапродукцииотраслямипромышленностирегиона в 1994-1997гг.
Отрасльпромышленности | 1994г. | 1995г. | 1996г. | 1997г. |
Электроэнергетика | 0,9 | 1,1 | 1,5 | 1,5 |
Топливная | 1,2 | 1,2 | 1,9 | 19,6 |
Чернаяметаллургия | 1,2 | 1,3 | 1,3 | 0,9 |
Цветнаяметаллургия | 2,1 | 1,6 | 1,1 | 1,3 |
Химическая | 0,7 | 0,7 | 0,9 | 0,5 |
Машиностроениеи металлообработка | 0,5 | 0,3 | 0,5 | 0,4 |
Лесная,дер.-обр. ицеллюлозно-бумажная | 0,5 | 0,4 | 0,5 | 1,3 |
Промышленностьстроительныхматериалов | 0,8 | 1,2 | 0,7 | 0,5 |
Легкая | 0,7 | 1,2 | 1,1 | 0,0 |
Пищевая | 0,4 | 0,4 | 0,7 | 0,7 |
Таблица4
Коэффициентыраспределениякапитальныхвложений относительновеличины остаточнойстоимостиосновных средствотраслейпромышленностирегиона в 1994-1997гг.
Отрасльпромышленности | 1994г. | 1995г. | 1996г. | 1997г. |
Электроэнергетика | 1,0 | 1,1 | 1,6 | 1,6 |
Топливная | 0,8 | 7,4 | ||
Чернаяметаллургия | 1,1 | 1,0 | 1,3 | 0,9 |
Цветнаяметаллургия | 2,2 | 1,8 | 1,1 | 1,3 |
Химическая | 0,7 | 1,1 | 0,9 | 0,5 |
Машиностроениеи металлообработка | 0,3 | 0,3 | 0,3 | 0,3 |
Лесная,дер.-обр. ицеллюлозно-бумажная | 0,4 | 0,3 | 0,5 | 1,1 |
Промышленностьстроительныхматериалов | 0,6 | 0,9 | 0,8 | 0,5 |
Легкая | 0,7 | 1,0 | 0,8 | 0,0 |
Пищевая | 1,4 | 1,5 | 2,2 | 1,9 |
Наосновании этихданных рассчитаныкоэффициентыраспределенияинвестицийотносительнообъема выпускапродукции(табл. 3) и стоимостиосновных фондов(табл. 4) отраслей,усредненныепо промышленности,что позволитвыделить“переинвестированные”(коэффициент>1)и “недоинвестированные”(коэффициент1.
Сравниваякапитальныевложения иамортизационныеотчисления(их отношениеназовем “коэффициентомвоспроизводства”),можно установить,какой типвоспроизводственногопроцесса наблюдаетсяв отрасляхпромышленностирегиона (табл.5). Если коэффициентвоспроизводстваравен единице,то имеет местопроцесс простоговоспроизводства, если коэффициентбольше единицы– процессрасширенноговоспроизводства,если он меньшеединицы, тоосуществленныекапитальныевложения непокрываютвыбытие основныхсредств.
Таблица5
Коэффициентывоспроизводстваотраслейпромышленностирегиона (отношениекапитальныхвложений, относящихсяк воспроизводственнойструктуре, кначисленнойамортизации)
Отрасльпромышленности | 1994г. | 1995г. | 1996г. | 1997г. |
Промышленность,всего | 1,7 | 1,8 | 1,0 | 1,2 |
Электроэнергетика | 1,8 | 3,1 | 2,1 | 2,4 |
Топливная | 0,4 | 5,0 | ||
Чернаяметаллургия | 1,9 | 2,8 | 1,7 | 1,4 |
Цветнаяметаллургия | 3,9 | 2,2 | 0,9 | 1,5 |
Химическая | 1,4 | 1,5 | 1,1 | 0,7 |
Машиностроениеи металлообработка | 0,5 | 0,4 | 0,3 | 0,4 |
Лесная,дер.-обр. ицеллюлозно-бумажная | 0,5 | 0,5 | 0,3 | 0,2 |
Промышленностьстроительныхматериалов | 0,7 | 0,7 | 0,3 | 0,4 |
Легкая | 1,0 | 0,3 | 0,2 | 0,0 |
Пищевая | 1,5 | 1,7 | 1,4 | 1,1 |
Наведущее местов 1997 г. по абсолютнымобъемам капитальныхвложений врегионе вышлацветная металлургия:после пика в1994 г. - 35,8% от всегообъема капитальныхвложений пообъектампроизводственногоназначенияпромышленности- наблюдаетсяснижение ихдоли до 17,9%в 1996г. и затем ростдо 23,2% в 1997г. При этомцветная металлургиязанимала в1997г. лишь третьеместо по объемупроизведеннойпродукции ипо величинеосновных фондов,уступая чернойметаллургии;машиностроениюи металлообработке.Из табл. 5 видно,что вцветной металлургиирегиона происходилпроцесс расширенноговоспроизводства:капитальныевложения превышаютначисленнуюамортизацию(за исключением1996 г., что, однако,многократноперекрываетсякапиталовложениямив 1993-1995 и 1997 гг.).
Напротяжении1994-1997 гг. цветнаяметаллургияполучала большеинвестицийв сравнениис объемамивыпуска продукциии имеющимисяв отрасли основнымифондами, особенномного (относительнобольше, чемлюбая другаяотрасль) в 1994-1995гг.
Второеместо по объемамкапитальныхвложенийпроизводственногозначения в 1997г. занимаетэлектроэнергетика.В этой отраслипри спаде активностифинансированияв 1994 г. до 10,5% по сравнениюс 13,2% в 1993 г. в дальнейшемнаблюдалсяее рост: 20,5% в 1996 г.,22,8% в 1997 г. Хотяэлектроэнергетикаи занимаетчетвертое местопо объемампроизведеннойпродукции ивеличине основныхфондов, ее доляпостоянноувеличивается:с 9,8 % в 1993г. до 15,7% в1997г. по объемупроизведеннойпродукции ис 10,21 % в 1994г. до 14,06 % в1997г. - по величинеосновных фондов в отраслевойструктурепромышленностирегиона. Произведенныекапитальныевложения обеспечилиэлектроэнергетикев 1994-1997гг. расширенноевоспроизводство.Добиться такихпоказателейпозволиласущественная“переинвестированность”отрасли в1995-1997гг. по сравнениюс ее долей вобъеме выпускапродукции ив основныхфондах отраслейпромышленностирегиона.
Третьеместо по капиталовложениямв 1997г. занимаетчерная металлургия,до 1996г. включительноопережавшаяпо этому показателювсе другиеотрасли промышленности(более трети- 37,2% - всех капиталовложений).Однако в 1997г.произошлорезкое сокращениекапитальныхвложений вотрасль - до22,6% от всех капитальных вложений пообъектампроизводственногоназначенияв промышленностирегиона. Чернаяметаллургияуступила лидирующееположение ипо объемамосновных фондов(машиностроениюи металлообработке):произошлоснижение ихдоли с 35,62% в 1995г. до24,34 % в 1997г., что связано,по-видимому,с опережающимвыводом изэксплуатациистарых основныхфондов. Параллельнопроисходилоснижение долиобъема производствапродукцииотраслью: с 29,5% в 1995г. до 25,7 % в 1997г.Тем не менеечерная металлургияостается влидерах пообъему продукциисреди отраслейпромышленностиРегиона на всемпротяженииисследуемогопериода, с 1993 по1997 г.
Относительноепадение капитальныхвложений вчерную металлургиюв 1997г. показываюти коэффициентыраспределенияинвестиций.При некоторойпереинвестированностиотрасли в 1993-1996гг. в 1997 г. наблюдаласьее недоинвестированностьпо сравнениюс объемамивыпуска продукциии основныхсредств. Темне менее в чернойметаллургиина всем исследуемомпериоде наблюдалсяпроцесс расширенноговоспроизводства.
Снижениедоли объемовинвестированиянаблюдаетсяв машиностроениии металлообработке:с 16,1 % в 1993 г. до 4,7 % в1995 г., с некоторымвосстановлениемпозиций до 8,1% в 1996 г., и вновьпадением до7,6 % в 1997 г. от объемакапитальныхвложенийпромышленностиРегиона пообъектампроизводственногоназначения.При этом, однако,отрасль занималав 1997 г. первоеместо по величинеосновных фондов(26,09%) и второе - пообъему выпускапродукции(17,7%). С 1994 по 1997 гг. четкопрослеживаетсязначительнаянедоинвестированностьмашиностроенияи металлообработки(самая высокаясреди промышленныхотраслей области)как относительнообъемов выпускапродукции, таки величиныосновных фондов.Значение коэффициентавоспроизводствана всем периодев 2-3 раза меньшенеобходимогодля простоговоспроизводства.
Особоследует остановитьсяна топливнойпромышленности.В 1997г. произошелвсплеск ростафинансированиякапитальныхвложений до9,8 % (в 1996г. - 1,0 %). Предыдущийподобный всплескнаблюдался в 1993г., тогда онсоставил 9,2 % отвсех капитальныхвложений впромышленностьРегиона. Приэтом топливнаяпромышленностьв 1997г. с долей в1,33% занимаетдевятое местопо величинеосновных фондов региона средипромышленностии такое же местопо объемупроизводствапродукции (в1997г. 0,5% всей продукции,произведеннойпромышленнымипредприятиямиобласти). Хотякоэффициентраспределенияинвестицийотносительнообъемов производствапоказываетпереинвестированностьотрасли на всемпериоде (особеннов 1997г.), высокаяфондоемкостьее продукцииопровергаетэтот вывод (заисключением1997г. и, по-видимому,1994г.). Вероятно(нельзя утверждатьоднозначноиз-за отсутствияданных по основнымсредствам для1994-1995 гг.), в 1995-1996 гг. вотрасли нарушалосьи условие простоговоспроизводства.
Остальныеотрасли промышленностиимеют незначительныеобъемы инвестированияпо сравнениюс рассмотреннымивыше и, как правило,относятся кнедоинвестированнымотраслям.
Такимобразом, более75% осуществляемыхкапитальныхвложенийпромышленностипо объектампроизводственногоназначенияприходитсяна четыре отрасли:черную и цветнуюметаллургию,электроэнергетику,машиностроениеи металлообработку.
Посравнению сдолей объемавыпуска продукциибыли переинвестированыэлектроэнергетика,топливнаяпромышленность,цветная металлургияи черная металлургиярегиона, а посравнению сдолей основныхсредств поостаточнойстоимости -электроэнергетика,топливнаяпромышленность,цветная металлургия,черная металлургияи пищеваяпромышленность.Как видно, результатменяется толькодля пищевойпромышленностииз-за болеенизкой, чем всреднем впромышленностиобласти, фондоемкостиее продукции
В тоже времянедоинвестированнымиоказались такиеотрасли, каклесная, деревообрабатывающаяи целлюлозно-бумажная,промышленностьстройматериалов,легкая, химическаяпромышленностьи, особенномашиностроениеи металлообработка.Особое беспокойстводолжно вызыватьто, что в этихотраслях (заисключениемхимическойпромышленности)не обеспечиваетсядаже простоевоспроизводство.
Недоинвестированныеотрасли используюткапитальныевложенияпреимущественнодля техническогоперевооружения(то есть наоборудование,что позволяетэкономитьсредства).Переинвестированныеже отраслиувлекаютсястроительствомновых предприятий,расширениеми реконструкциейдействующих,причем в условияхрезкого сокращенияобъемов производствав этих отраслях(в электроэнергетике,например, за1991-1997 гг. – на 37%). Изнедоинвестированныхотраслей толькодля промышленностистройматериаловхарактерностроительствоновых предприятий(наряду с техническимперевооружением),но, по-видимому,капиталоемкостьновых предприятийв этой отраслисущественнониже среднейпо промышленности,и такая технологическаяструктура неприводит кпереинвестированностиотрасли.
Интересно,что в большинствеотраслей практическивсе начисленныеамортизационныеначислениябыли использованыв качествекапитальныхвложений. Так,в электроэнергетике– это 93 %, в чернойметаллургии- 96, в цветнойметаллургии– 91, в топливнойпромышленности– 100%. В то же времяв химической,лесной, легкой,пищевой отрасляхи в промышленностистроительныхматериаловменьше половиныначисленнойамортизациибыло использованов качествекапитальныхвложений (почтивсе отрасли– недоинвестированные).Если амортизационныеотчисленияпросто ненакапливалисьдля финансированиякапитальныхвложений вдальнейшем,то это можетсвидетельствоватьоб их неэффективномиспользовании(“проедании”)недоинвестированнымиотраслями (какотмечают Ю.Бригхеми Л.Гапенски,если у фирмынет высокодоходныхпроектов, ейвыгоднее распределитьамортизационныйфонд междуакционерами,а не использоватьдля реинвестирования1).
Такимобразом, можноутверждать,что в промышленностиРегиона в сферекапитальныхвложений происходятнегативныеперераспределительныепроцессы, слабосвязанные какс имеющимисяосновнымисредствами,так и (что гораздоважнее) со спросомна продукциюотдельныхотраслей.
Анализвзаимосвязипродукции,основных фондови численностизанятых с другимиэкономическимипоказателями.
Посколькуосновные источникикапитальныхвложений впромышленностьнаходятсясегодня в рукахсамих промышленныхпредприятий,интереснопопытатьсяпонять их логикуинвестирования.Основой дляэтого можетбыть анализвзаимосвязикапиталовложенийс основнымифинансовымипоказателямидеятельностипредприятий.
Сводныебалансовыеданные, публикуемыеГосударственнымкомитетом постатистике,дают отражениефинансовыхпроцессов (всреднем) впромышленностив отраслевомразрезе. Поэтомудля исследованияданных взаимосвязейвоспользуемсякорреляционныманализом,применяющимсядля количественнойоценки взаимосвязидвух наборовданных, представленныхв безразмерномвиде. Корреляционныйанализ даетвозможностьустановить,ассоциированыли наборы данныхпо величине,то есть большиезначения изодного набораданных связаныс большимизначениямидругого набора(положительнаякорреляция),или, наоборот,малые значенияодного наборасвязаны с большимизначениямидругого (отрицательнаякорреляция),или данные двухдиапазоновникак не связаны(корреляцияблизка к нулю)1.
Дляпроведениякорреляционногоанализа используемэкономическиеи финансовыепоказатели,показателибухгалтерскихбалансов, показателии критериирезультативностии экономичностиработы и данныеанализа политикипредприятийза период с1991 по 1995 г. основныхотраслейпромышленностирегиона (табл.6.18).
Приизучениикорреляционнойсвязи различныхпоказателейкоммерческойдеятельностирекомендуетсяанализ более30 единиц совокупностей.Это требуетсядля уменьшениявлияния действийслучайныхпричин на значенияполучаемыхрезультатов2.
Дляисследованиявзаимосвязикапитальныхвложений сдругими экономическимипоказателямипромышленностирегиона былисобраны данныев виде 32 полныхрядов совокупностейпо каждомуанализируемомупараметру, чтопозволяетсвести действиеслучайныхпричин на результатыисследованияк минимуму.
Дляполучениявыводов опрактическойзначимоститесноты взаимосвязипроизведемих качественнуюоценку на основешкалы Чедока,позволяющейинтерпретироватьтесноту взаимодействияпри корреляционноманализе:
Показаниятесноты связи | 0,1-0,3 | 0,3-0,5 | 0,5-0,7 | 0,7-0,9 | 0,9-0,99 |
Характеристикатесноты связи | Слабая | Умеренная | Заметная | Высокая | Весьмавысокая |
Таблица6
Коэффициенткорреляционнойсвязи междукапитальнымивложениямии другимиэкономическимипоказателямипромышленностирегиона
Показатель | Коэффициенткорреляции |
Объемреализациив сопоставимыхценах (предыдущегогода) | 0,956 |
Себестоимостьреализованнойпродукции | 0,945 |
Денежныесредства, расчетыи прочие активы(итог III разделаактива баланса) на начало года | 0,936 |
Объемреализациив действующихценах | 0,933 |
Расчетыс дебиторамии авансы(45,62,76,78,68,73,61) на началогода | 0,930 |
Основныесредства ипрочие внеоборотныеактивы (итогI раздела активабаланса) наконец года | 0,907 |
Расчетыс кредиторами,авансы и прочиепассивы (началогода) | 0,902 |
Основныесредства ипрочие внеоборотныеактивы (итогI раздела активабаланса) наначало года | 0,898 |
Расчетыс кредиторами,авансы и прочиепассивы (конецгода) | 0,881 |
Денежныесредства, расчетыи прочие активы(итог III разделаактива баланса)на конец года | 0,858 |
Балансоваяприбыль | 0,850 |
Краткосрочныекредиты и займы(90,94) на конец года | 0,840 |
Расчетыс дебиторамии авансы(45,62,76,78,68,73,61) на конецгода | 0,827 |
Краткосрочныекредиты и займы(90,94) на началогода | 0,804 |
Амортизацияосновных средств | 0,778 |
Долгосрочныекредиты и займы(92,95) на конец года | 0,738 |
Целевоефинансирование | 0,547 |
Долгосрочныекредиты и займы(92,95) на началогода | 0,526 |
Соотношение дебиторскойи кредиторскойзадолженности(начало года) | 0,367 |
Коэффициент автономии(начало года) | 0,247 |
Коэффициент финансовойустойчивости(начало года) | 0,245 |
Коэффициент ликвидности(начало года) | 0,131 |
Коэффициент обеспеченностисобственнымиоборотнымисредствами(начало года) | 0,117 |
Соотношение дебиторскойи кредиторскойзадолженности(конец года) | 0,080 |
Коэффициент покрытия (началогода) | 0,019 |
Коэффициент маневренности(конец года) | 0,005 |
Коэффициент финансовойустойчивости(конец года) | 0,002 |
Коэффициент автономии(конец года) | -0,008 |
Коэффициент обеспеченностисобственнымиоборотнымисредствами(конец года) | -0,029 |
Коэффициент деловой активности(КДА) | -0,045 |
Коэффициент маневренности(начало года) | -0,048 |
Коэффициент абсолютнойликвидности (начало года) | -0,055 |
Затраты на 1 руб. Реализованнойпродукции(ЗПР) | -0,085 |
Коэффициент покрытия (конецгода) | -0,118 |
Процент износа ОПФ | -0,144 |
Коэффициент ликвидности (конец года) | -0,151 |
Рентабельность авансированногокапитала | -0,155 |
Рентабельность активов (РА) | -0,159 |
Рентабельность собственногокапитала | -0,161 |
Рентабельность продукции(РП) | -0,181 |
Доля прибыли вреализованнойпродукции(ДПР) | -0,197 |
Коэффициент абсолютнойликвидности(конец года) | -0,203 |
Изпроведенныхрасчетов видно(табл. 6), что весьмавысокая теснотасвязи существуетмежду капитальнымивложениямии объемом реализации.Существованиетакой высокойвзаимосвязиобъясняетсятем, что капитальныевложения вбольшей своейчасти осуществляютсяза счет внутреннихсредств: естьреализацияу предприятия- значит, естьпоступлениесредств, которыеможно использоватьи на финансированиекапитальныхвложений. Причемкоэффициенткорреляциикапитальныхвложений собъемом реализациив сопоставимыхк предыдущемугоду ценахнесколько выше,чем в текущихценах,т.е. инфляцияотрицательновлияет на капитальныевложения.
Весьмавысокий коэффициенткорреляцииу капитальныхвложений исебестоимостиреализованнойпродукции. Это,по-видимому,связано с тем,что финансированиекапитальныхвложенийосуществляетсяиз средств,возмещающихзатраты напроизводствопродукции, ане из прибыли.И, действительно,коэффициенткорреляциикапитальныхвложений сбалансовойприбылью существеннониже.
Весьмавысокая взаимосвязьнаблюдаетсяс денежнымисредствами,расчетами ипрочими активами.Если у предприятияесть средствав начале года,оно осуществляеткапитальныевложения. А таккак денежныесредства, расчетыи прочие активыв конце годазависят отмногих другихпараметровдеятельностипредприятия,то в конце годакоэффициенткорреляцииниже, чем в начале.
Капитальныевложения имеюттакже высокуювзаимосвязьс величинойдебиторскойзадолженности.Это можно объяснитьтем, что в условияхповсеместногораспространениябартера должникипредприятиярассчитываютсяс ним в том числеи инвестиционнойпродукцией.
Весьмавысокая взаимосвязькапитальныхвложений наблюдаетсяс основнымии прочимивнеоборотнымиактивами. Основныесредстваувеличиваютсяна величинукапитальныхвложений, поэтомунаблюдаетсяболее высокийкоэффициенткорреляциина конец года,чем на его начало.
Высокоезначение коэффициентакорреляциимежду капитальнымивложениямии расчетамис кредиторамии прочими пассивамиподтверждаетсделанный ранеевывод о том,что кредиторскаязадолженностьшироко используетсядля финансированиякапитальныхвложений.
Краткосрочныекредиты и займыслужат дляпополнениясредств предприятияи в основномпривлекаютсядля того, чтобыизбежать кризисаликвидности,а не для финансированиякапитальныхвложений. Высокийкоэффициенткорреляцииможет объяснятьсятем, что отсутствиедолгосрочныхкредитов изаймов дляфинансированиякапитальныхвложений инежеланиепредприятийпривлекатьсредства путемвыпуска акцийзаставляетих использоватьвнутренниесредства, нодля обеспеченияпроцесса производстваприходитсякомпенсироватьвозникающуюв результатеэтого нехваткусредств краткосрочнымикредитами изаймами.
Междуначисленнойамортизациейи капитальнымивложениями наблюдаетсявысокая теснотасвязи. С другойстороны, начисляемаяамортизациязависит отостаточнойстоимостиосновных средстви действующегозаконодательстваРоссии, а осуществляемыекапитальныевложения - отпотребностей и наличия ресурсову предприятия.Поэтому практическивсегда они несоответствуютдруг другу,хотя за счетамортизациии финансируетсязначительнаячасть капитальныхвложений.
Долгосрочныекредиты и займыберутся в основномдля финансированиякапитальныхвложений сдлительнымсроком реализациипроекта. Но всвязи с их малымобъемом за счетдолгосрочныхкредитов изаймов, как мыуже показали,финансируетсянезначительнаячасть капитальныхвложений. Поэтомукоэффициенткорреляцииниже, чем дляпредыдущихпоказателей.
Целевоефинансированиепокрывает оченьмалую величинупотребностейв капитальныхвложениях упредприятий,поэтому и наблюдаетсятолько заметнаятеснота связимежду капитальнымивложениямии целевымфинансированием.
Интересно,что междукапитальнымивложениямии показателямиэкономичностиработы предприятий,а также финансовымикоэффициентами,рассчитываемымидля анализаполитики предприятия,существуетумеренная илислабая связь.Это свидетельствуето том, что данныекоэффициентысовсем не применяютсясегодня дляпринятия решенийо капиталовложениях,а капиталовложения,в свою очередь,слабо влияютна финансовыекоэффициенты.
ГЛАВА3. Практическиерасчеты попредприятиямрегиона
Статистическиераспределенияхарактеризуютсяналичием болееили менеезначительнойвариации ввеличине признакау отдельныхединиц совокупности.Естественно,возникаетвопрос о том,какие же причиныформируютуровень признакав данной совокупностии каков конкретныйвклад каждойиз них. Изучениезависимостивариации признакаот окружающихусловий и составляетсодержаниетеории корреляции.1
Изучениедействительностипоказывает,что вариациякаждого изучаемогопризнака находитсяв тесной связии взаимодействиис вариациейдругих признаков,характеризующихисследуемуюсовокупностьединиц.
Приизучении конкретныхзависимостейодни признакивыступают вкачестве факторов,обусловливающихизменениедругих признаков.Признаки этойпервой группыв дальнейшембудем называтьпризнаками-факторами(факторнымипризнаками);а признаки,которые являютсярезультатомвлияния этихфакторов, будемназыватьрезультативными.
Вкорреляционныхсвязях междуизменениемфакторногоанализа ирезультативногопризнака нетполного соответствия,воздействиеотдельныхфакторов проявляетсялишь в среднемпри массовомнаблюдениифактическихданных. В простейшемслучае применениякорреляционнойзависимостивеличинарезультативногопризнакарассматриваетсякак следствиеизменениятолько одногофактора. Крометого, сам признак-факторв свою очередьможет зависетьот измененияряда обстоятельств.В сложномвзаимодействиинаходитсярезультативныйпризнак – вболее общемвиде он выступаеткак факторизменениядругих признаков.0тсюда результатыкорреляционногоанализа имеютзначение вданной связи,а интерпретацияэтих результатовв более общемвиде требуетпостроениясистемы корреляционныхсвязей.
В таблице1 представленакорреляционнаясвязь основныхфондов крупныхпредприятийрегиона.
Таблица1.
Изпроведенныхрасчетов видно,что тесно связаннысебестоимостьреализованнойпродукции иобъемом реализациипродукции. Этоозначает, что,если есть реализацияпродукции упредприятия,следовательно,есть и поступлениесредств нареализациюпродукции.
Также,весьма высокасвязь междубалансовойприбылью иобъемом реализации,и связь междубалансовойприбылью исебестоимостьюреализованнойпродукцией.Это по-видимомусвязано с тем,что ---------------------------. А связьмежду балансовойприбылью исреднесписочнойчисленностьюППП очень слаба.
Сравнимсвязь междупервоначальнойстоимостьюосновных средствна начало годаи первоначальнойстоимостьюосновных средствна конец года.Основные средстваувеличиваютсяна объем реализациипродукции, насебестоимостьреализованнойпродукции.Поэтому наблюдаетсяболее высокаясвязь на конецгода, чем наего начало.
Связьмежду износомосновных средствна начало годасущественноне изменяетсясо связью наконец года.
Ууставногокапитала наконец годавысокий коэффициенткорреляциипо сравнениюс уставнымкапиталом наначало года,может объяснятьсятем, что увеличиваетсяобъем реализациипродукции ибалансоваяприбыль.
Интереснозаметить, чтосвязь междупоказателямиэкономичностиработы (затратына 1 руб. реализованнойпродукции,коэффициентделовой активности,рентабельностьактивов, доляприбыли вреализованнойпродукции,рентабельностьпродукции,рентабельностьпроизводственногокапитала) ипоказателямиосновных средств,умеренная илислабая. Этоговорит о том,что данныекоэффициентыслабо влияютна коэффициентыосновных средств.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Итак,пора подводитьитоги, делатьвыводы.
Можносказать, чтозадачи, поставленныев начале дипломнойработы, всеразрешены, цельраскрыта. Аименно:
изученаэконометрика,эконометрическиемодели;
рассмотреныи изучены различныерегрессионныемодели, такиекак: регрессионнаямодель с однимуравнением,многомернаярегрессионнаямодель, модельпарнойлинейной регрессии;
рассмотренметод производныхфункций;
проведенкорреляционныйанализ с различнымиэкономическимии финансовымипоказателями
проведеныи описаны конкретныестатистическиерасчеты и анализполученныхрезультатов.
Разработаннаядинамическаямодель крупныхпредприятийрегиона являетсянеоконченной,потому что естьмножествоспособов ееусовершенствования.
ЛИТЕРАТУРА
ЕфимоваМ.Р., ПетроваЕ.В., РумянцевВ.Н. Общая теориястатистики/Москва ИНФРА-М,1998
ЛьюисК.Д. Методыпрогнозированияэкономическихпоказателей/Пер.с англ. ипредисловиеЕ.З. Демиденко.–М.: Финансы истатистика,1986.
Статистическийанализ в экономике/Под редакциейГ.Л. Громыко.–М.: ИздательствоМГУ, 1992.
Статистическоемоделированиеи прогнозирование/Учебное пособие/Под редакциейА.Г. Гранберга.–М.: Финансы истатистика,1990.
1Слова “объясненный”и “необъясненный”взяты в кавычки,так как объяснение,в сущности,может бытьмнимым. В действительностиуможет зависетьот какой-тодругой переменнойz,и x можетдействоватькак величина,замещающаяz. Поэтомувместо слова“объясненный”здесь лучшеупотреблятьвыражение“представляющийсяобъясненным”.
1ПресняковВ.Ф. Модель поведения предприятия. - М.: Наука, 1991. - 192 с.
1ПереваловЮ.В., Гимади И.Э.Экономико-математическиеметоды и моделиуправленияинвестиционнымпроцессомгорода. - Екатеринбург:УрО РАН, 1999.
1Такой подходпредложен вработе ПереваловЮ.В., Усов А.В. ....
1Бригхем Ю., ГапенскиЛ. Финансовыйменеджмент:Полный курс:В 2-х т. Спб.: Экономическаяшкола, 1997. Т.1. С. 196.
1Такой подходпредлагаетсяв работе ПереваловаЮ.В., Усова А.В....
2Общая теориястатистики:Статистическаяметодологияв изучениикоммерческойдеятельности/ А.И.Харламов , О.Э.Башина, В.Т. Табурини др.; Под ред.А. А. Спирина,О. Э. Башиной. 4-е изд. М.: Финансыи статистика,1996. 296с.
1Основоположникамитеории корреляциисчитаютсяанглийскиебиометрикиФ. Гальтон(1822-1911) и К. Пирсон(1857-1936). Термин “корреляция”был заимствованиз естествознанияи обозначаетсоотношение,соответствие.Представлениео корреляциикак об отношениивзаимозависимостимежду случайнымипеременнымивеличинамилежит в основематематико-статистическойтеории корреляции.
Министерствообщего и профессиональногообразования
Российской Федерации
Уральский государственныйуниверситетимени А.М.Горького
Математико-механическийфакультет
Кафедраматематическойэкономики
МОДЕЛИРОВАНИЕБАНКОВСКИХРИСКОВ:
АНАЛИЗ,ОЦЕНКА И УПРАВЛЕНИЕ
« Допускается к защите » Дипломнаяработа
Зав.кафедрой студента5 курса
_______________ группыИС-501
СЕРЕДОВСКОГО
СТАНИСЛАВА
СЕРГЕЕВИЧА
Научныйруководитель- канд. экон. наук,доцент
ГИМАДИ ИЛЬЯ
ЭДУАРДОВИЧ
Екатеринбург
1999
РЕФЕРАТ
СередовскийС.С. МОДЕЛИРОВАНИЕБАНКОВСКИХРИСКОВ: АНАЛИЗ,ОЦЕНКА И УПРАВЛЕНИЕ, дипломнаяработа : стр. , табл. , графиков , диаграмм , библ.31 назв.
Объектомисследованияявляются риски,связанные сосуществлениемкоммерческимибанками своейуставнойдеятельности.
Цель работы– разработкамодельногоинструментариядля анализа,оценки и управлениябанковскимирисками.
В процессеработы применялисьметоды оценкии управлениябанковскимирисками, такиекак : ГЭП-метод,метод дюраций(для процентногориска); экспертно-сравнительныйи статистическийподходы (длякредитногориска).
Разработаннаяи реализованнаяв электронныхтаблицах EXCELавтоматизированнаясистема моделированиябанковскихрисков можетприменятьсяво многих сферахбанковскойдеятельности(оценке, анализе и управлении).Это связанос тем, что помиморасчета рисков,она имеет делои с другимиосновнымипоказателямибанка – ликвидностью,текущей стоимостьюсобственногокапитала, прибыльюи другими.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.........................................................................................................4 ГЛАВА1. Теоретическиепроблемы учетафакторов
рискаи неопределенностипри обосновании
банковскойдеятельности.................................................6
ГЛАВА2.Разработкаобобщенноймодели банковских
рисков
2.1. Формальноеописание упрощенноймодели...................................12
2.2. Оценкаи управлениерисками в рамках модели..........................19
2.3.Модельно-методическиеподходы к оценке,анализу и
управлению основнымибанковскимирисками
2.3.1. Методы(ГЭПи дюраций)оценкии управления
процентногориска......................................................................22
2.3.2. Применениеэкспертного-сравнительногои
статистическогоподходов коценке и анализу
кредитногориска......................................................................28
ГЛАВА3.Прикладные(практические)вопросы
проведениярасчетов ианализа результатовв
электронныхтаблицах(Excel)
3.1.Информационноеобеспечение(исходные данные)....................38
Программнаяреализацияметодов в виде
автоматизированнойсистемы в рамкахмодели оценкии
управленияосновнымибанковскимирисками.
ПрактическаяреализацияГЭП-метода коценке и управлениюпроцентнымриском............................................................................39
Практическаяреализацияэкспертно-статистическогоподхода к оценкекредитногориска.................................................................44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ...............................................................................................
ЛИТЕРАТУРА.................................................................................................
ПРИЛОЖЕНИЕ...............................................................................................
ВВЕДЕНИЕ
Банки - центральныезвенья в системерыночных структур.Развитие ихдеятельности- необходимоеусловие реальногосоздания рыночногомеханизма.Процесс экономическихпреобразованийначался среформированиябанковскойсистемы. Сегодня,строя рыночнуюэкономику, мывынуждены вкороткие срокивыйти на уровеньсовременногомировогоуровняорганизациибанковскогодела. Коммерциализацияотечественнойбанковскойсистемы, обострениеконкуренциимежду финансовымиинститутамивлекут за собойнеобходимостьпознания ипримененияна практикепозитивногоопыта, которыйнакоплен банкамив развитыхстранах.
За последнеевремя произошлизначительныесдвиги в становлениибанковскойсистемы России.Определилисьбанки-лидеры,сформировалисьосновные направлениябанковскойспециализации,завершилсяраздел клиентскойбазы междуфинансовымиинститутами.Современнаябанковскаясистема - этоважнейшая сферанациональногохозяйствалюбого развитогогосударства.В последниегоды она претерпелазначительныеизменения.Модифицируютсявсе компонентыбанковскойсистемы. ВступлениеРоссии в рынокв значительноймере связанос реализациейпотенциалакредитныхотношений.Поэтому однимиз обязательныхусловий формированиярынка являетсякоренная перестройкаденежногообращения икредита. Главнаязадача реформы- максимальноесокращениецентрализованногоперераспределенияденежных ресурсови переход кпреимущественногоризонтальномуих движениюна финансовомрынке. Созданиефинансовогорынка означаетпринципиальноеизменение роликредитныхинститутовв управлениинародным хозяйствоми повышениероли кредитав системеэкономическихотношений.Переход Россиик рыночнойэкономике,повышениеэффективностиее функционирования,создание необходимойинфраструктурыневозможнообеспечитьбез использованияи дальнейшегоразвития кредитныхотношений.Кредит стимулируетразвитиепроизводительныхсил, ускоряетформированиеисточниковкапитала длярасширениявоспроизводствана основе достиженийнаучно-техническогопрогресса. Безкредитнойподдержкиневозможнообеспечитьбыстрое ицивилизованноестановлениехозяйств,предприятий,внедрениедругих видовпредпринимательскойдеятельностина внутригосударственноми внешнемэкономическомпространстве.
Цельюданнойработыявляется разработкамодельногоинструментариядля анализа,оценки и управлениябанковскимирисками. Выполнениеданной целиобусловилонеобходимостьрешения следующихзадач :
рассмотрениевидов рисковв банковскомделе, проведениеих классификации;
описаниеосновных параметров,ограниченийи соотношенийв обобщенноймодели банковскихрисков;
обзор методов,подходов коценке и управлениюрисками, связанныхс профессиональнойбанковскойи российскойобщегосударственнойспецификой;
описаниепрограммногообеспечения,позволяющегоавтоматизировать методы оценкии управленияосновнымибанковскимирисками;
проведениеанализа иинтерпретациярезультатовпрактическихрасчетов ипрогнозирования.
Дипломнаяработа состоитиз введения,трех глав,заключения,списка используемыхисточников(литературы)и приложения,отражающегорезультатыпрактическихрасчетов.
Глава 1содержиттеоретическийанализ основныхположенийрисков в банковскомделе с рассмотрениемследующихаспектов:
основныхпонятий банковскихрисков;
причин иисточникових возникновения;
классификациибанковскихрисков по видам;
измерениярисков;
управлениярисками.
Глава 2содержит описаниеразработанноймодели банковскихрисков. В процессеразработкимодели решаютсяследующиевопросы:
введениевнешних ограниченийна модель;
описаниеструктуры ипараметровмодели;
согласованиеэтих параметровв рамках модели;
рассмотрениепринциповиспользованиямодели дляоценки и управления основнымибанковскимирисками;
описаниеметодов оценкибанковскихрисков в рамкахмодели.
Глава 3 содержитописаниеавтоматизированнойсистемы оценкии управленияосновнымибанковскимирисками, реализованной в электронныхтаблицах EXCEL. Этаглава включаетследующее:
подготовкувходных данныхо всех активахи пассивахбанка в видетаблиц на основебухгалтерскогобаланса банка;
проведениенеобходимыхвыборок( фильтраций) по различнымпризнакам для использованиякомпьютернойинформациив описываемыхметодах автоматизированнойоценки, прогнозирования и управленияглавными банковскимирисками, а такжеобеспечениевизуальногопросмотра.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Пришло времяподводить итогипроделаннойработы.
Если говоритьо задачах,поставленныхв начале дипломнойработы, то надосказать – онивсе разрешены. А именно:
изучена всяспецификабанковскихрисков;
разработанаобобщеннаямодель банковскихрисков;
формализованыосновные методыоценки, анализаи управлениябанковскимирисками;
создана автоматизированнаясистема в рамкахмодели оценкии управлениябанковскимирисками вэлектронныхтаблицах EXCEL;
проведеныконкретныерасчеты и анализполученныхрезультатоввеличин процентного,валютного икредитногорисков.
Надо сказать,что рассмотрениепрактическойстороны расчетабанковскихрисков, по сравнениюс ее теоретическойстороной –явление довольноновое в банковскомделе, а следовательнои интерес к нейдостаточновысок. Вариантразработанноймодели банковскихрисков не являетсяокончательным,посколькусуществуютвозможностиее усовершенствования.
В дипломнойработе я представиллишь упрощеннуюмодель. То естьпредположим,что совокупныйриск – функцияот несколькихпеременных,где каждаяпеременная– величинакакого-то банковскогориска. Тогдаизменениевеличины совокупногориска с течениемвремени – этозначение этойфункции приизменениикаждого иззначений еепеременных. Поэтому, чтобыадекватнооценить величинуобщего риска,надо предполагать,что все банковскиериски являютсязависимымидруг от другав плане системностиих изменения.В упрощеннойже модели япредполагал,что изменениевеличины общегориска зависитот значенияфункции приизмененииодного из рисков,спрогнозированногосоответствующимдля его оценкиметодом, а значенияостальныхбанковскихрисков считаютсяфиксированными(постоянными)на рассматриваемыйпериод времени.Конечно, можнопо отдельностисосчитатьизменениекаждого банковскогориска при постоянстведругих, что впринципе реальнов моей автоматизированнойсистеме (в EXCEL), азатем сосчитатьобщую величинуриска – каксумму прогнозныхвеличин всехбанковскихрисков наинтересующийнас периодвремени. Однакопри таком статическомподходе нельзяпланироватьуменьшениевеличины совокупногориска на будущиепериоды времени.А также обязательновозникнетситуация, когдаодна и та жесумма кредитаили вкладабудет учтенадважды, напримерпри оценкекредитногои процентногорисков.
2.5. Информационноеобеспечениерасчетов
Использованиепредлагаемогоаналитическогои прогнозногоинструментарияпозволит повыситькачество иобоснованностьинвестиционныхрешений в крупномгороде. Практическоеприменениепредлагаемыхмоделей, однако,требует созданиясоответствующейстатистическойинформационнойбазы.
Примоделированииинвестиционныхпотоков в крупномгороде целесообразноиспользованиеследующих информационныхисточников(по крупным исредним предприятиямпроизводственнойсферы города).
1.Утвержденные для представления годовой бухгалтерской отчетностисогласно ПриказаМинфина от 12ноября 1996 г. N 97 «Огодовой бухгалтерскойотчетностиорганизаций»(в ред. ПриказовМинфина РФ от03.02.97 N 8, от 21.11.97 N 81н):
а)Бухгалтерскийбаланс - формаN 1 ;
б)Отчет о прибыляхи убытках - формаN 2;
в)пояснения к бухгалтерскому балансу и отчетуо прибылях иубытках:
Отчето движениикапитала - формаN 3;
Отчето движенииденежных средств- форма N 4;
Приложениек бухгалтерскомубалансу - формаN 5.
2.Утвержденныес 1998 г. согласноПостановленийГоскомстатаРФ от 18.09.97 N 65 и от 23.10.97 N 71 унифицированные формы федерального государственногостатистическогонаблюдения:
ФормаN П-1 «Сведенияо производствеи отгрузкетоваров и услуг».
Раздел1. Общие экономическиепоказатели.
Раздел2. Производствои отгрузка повидам продукциии услуг.
ФормаN П-2 «Сведенияоб инвестициях».
Раздел1. Финансовыевложения.
Раздел2. Инвестициив нефинансовыеактивы.
Раздел3. Источникиинвестиций.
ФормаN П-3 «Сведенияо финансовомсостоянииорганизации».
Раздел1. Показателифинансовогосостояния ирасчетов.
Раздел2. Оборотныеактивы.
Раздел3. Состояниерасчетов спредприятиямиРоссии и зарубежныхстран.
ФормаN П-4 «Сведенияо численности,заработнойплате и движенииработников».
Раздел1. Численностьи начисленнаязаработнаяплата работников.
Раздел2. Использованиерабочего времени.
Раздел3. Движениеработникови предполагаемоевысвобождение.
Имитационные расчеты помодели инвестированияв экономикукрупного города (по материалам Екатеринбурга)
РП– объем реализованнойпродукции за год (форма №2строка 10);
ТП– объем товарной продукции;
НРП – остатокнереализованной продукции(Бухгалтерскийбаланс - форма№1 строки 215+216, на начало и конец года);
С– себестоимостьпродукции;
МЗ– материальные затраты (Приложениек бухгалтерскому балансу- форма№5 строка 610);
АМ– амортизационныеотчисления(форма №5 строка640);
ОПЛ– оплата труда(форма №5 строка620);
СН– отчисления на социальные нужды, относимыена себестоимость (форма №5 строка630);
ПРЗ– прочие затраты (форма №5 строка650);
СНП– отчисленияна социальныенужды (полные);
ПЕНС– отчисленияв пенсионный фонд (форма№5 строка 820);
МЕДФ– отчисленияв фонд медицинского страхования (форма №5 строка840);
СОЦС– отчисленияв фонд социального страхования (форма №5 строка810);
ЗАН– отчисленияв фонд занятости (форма №5 строка830);
ПР –прибыль от реализации(Отчет о прибыляхи убытках-форма№2 строка 50);
ПБ –балансовая прибыль (убыток) (форма №2 строка140);
РПР–результатот прочей реализации(форма №2 строка120);
ВНЕО– сальдо внереалезационных операций (форма№2 строки 120-130);
КВ, НИОКР,СОЦСФ, БЛАГ -нет данных;
Л - затраты и расходы, учитывающиеся при начислении льгот по налогу на прибыль(можно рассчитатьпо балансовойи облагаемойприбыли);
ПОБЛ- облагаемая прибыль;
НАЛПР- налог на прибыль(форма №2 строка150);
NP- ставка налога на прибыль=0,35;
ПЧ –чистая прибыль;