Для n = 6, Р = 95, Ткрит. = 2,067.

       Трасч.= 0,93 меньше Ткрит.= 2,067, следовательно, наблюдение не аномальное и остается для дальнейших расчетов..

       Трасч.= 2,68 больше Ткрит.= 2,067, следовательно, наблюдение  аномальное и оно исключается  из дальнейших расчетов.

       Для проверки берется х = 36

       т = (36-15,74)/15,23 = 1,33. Трасч.= 1,33 меньше Ткрит. = 2,067, следовательно, наблюдение не аномальное и остается для дальнейших расчетов. Таким образом, ряд для исследования  будет следующий 1,5; 4,5; 9;  18; 36.

       8) Оценка существенности связи  (полная корреляция).

         Проще всего смысл концепции корреляции можно объяснить графически с помощью корреляционного поля. Представленные на графике данные могут быть вписаны в геометрическую фигуру, имеющую форму эллипса. Чем уже эллипс, тем выше значение корреляции. Значения коэффициента корреляции могут изменяться от –1,0 до +1,0. знак коэффициента указывает на направление взаимосвязи между двумя переменными. Абсолютное значение коэффициента характеризует силу или тесноту взаимосвязи. Коэффициент корреляции равный плюс или минус 1,0, указывает на наличие строгой функциональной взаимосвязи. Значение 0,0 говорит об отсутствии, какой бы то ни было, связи между рассматриваемыми переменными.

 

       На  рис.13 видно, что связь сильная. А  ориентация эллипса на плоскости указывает на обратную связь.

       В какой степени будет соответствовать  значение предсказанной величины значению другой – это зависит от величины коэффициента корреляции данной взаимосвязи. Наиболее часто используется  коэффициент  корреляции К. Пирсона:

               xу – х*у

       r = --------------,                              (33)

                 σ_х σ_у  

       σ_х =√Σ(х-х)²/n,                                  (34) 
 
 
 
 
 

Таблица 14 – Расчет коэффициента Пирсона

 

       у = 69/5 = 13,8; х = 25/5 = 5; х*у = 13,8*5 = 69; ху = 312/5 = 62,4.

       Из  данных таблицы 14 по формуле (34) находим: σ_х = √16/5 = 1,79; σ_у = √771,3/5 = 12,42. По формуле (33) находим коэффициент Пирсона: (62,4-69)/1,79*12,42 =  - 0,3. Для практических целей связь не существенна, так как меньше 0,6. Но так как выборка малая для уверенности в достоверности расчетов необходимо проверить на существенность  t-критерию Стьюдента:

                      r √ n-2

       t_расч. = -------------,                          (35)

                        √1-r²

       где r – коэффициент корреляции.

       Определим расчетное значение по формуле (35): 0,3*1,73/0,95 = 0,55.

       Табличное значение для α = 0,05, v = 3, t_табл. = 3,182. Если tрасч. меньше tкрит., следовательно, связь не существенна и данный фактор остается для дальнейшего исследования.

       9) Выбор формы связи (простая регрессия).

       В практике часто возникает необходимость  изучать форму между двумя  или несколькими признаками. Такое  изучение производится с помощью  так называемых эмпирических линий  и поверхностей регрессии. Для этого  устраняются беспорядочные колебания изучаемых переменных и получают некоторые аналитические выражения (уравнения связи), на основе которых вычисляют любые промежуточные значения результативного признака, а в необходимых случаях прогнозируют этот признак за пределами области наших наблюдений.

       10) Корреляционно-регрессионный анализ  между парами факторов.

       Основная  цель данного этапа – сократить  число факторов, вводимых в модель множественной регрессии и определить вид множественной линии регрессии.

       Используя данные приложений А и В  составим следующий ряд данных. 
 
 
 

Таблица 15 – Ряд множественной регрессии

 

       11) Анализ показателей вариации  по факторам, включаемым в модель  множественной регрессии.

       Этот  этап необходим для оценки вариации значений признаков в их распределении для оставшихся факторов, включаемых в модель.

       12) Выбор формы связи множественной  регрессии. 

       Необходимость в таком множественном регрессионном  соотношении с какой-либо одной  независимой переменной не дает достаточно высокой корреляции либо в связи с тем, что дополнительные переменные существенно способствуют более высокой корреляции.

       13) Оценка существенности связи  – расчет совокупного коэффициента  корреляции.

       Рассчитаем  коэффициент корреляции Пирсона  по формуле (33). Для этого составим таблицу. 
 
 
 
 
 

Таблица 16 – Расчет коэффициента Пирсона  для множественной регрессии

 

       у = 32,3/13 = 2,49; х = 158,6/13 = 12,2; х*у = 2,49*12,2 = 30,38; ху = 473,3/13 = 36,41.

       Из  данных таблицы 16 по формуле (34) находим: σ_х = √1215,1/13 = 93,47; σ_у = √62,1/13 = 4,78. По формуле (33) находим коэффициент Пирсона: (36,41-30,38)/4,78*93,47 = 0,013. Для практических целей связь не существенна, так как меньше 0,6.

       14) Расчет ошибки репрезентативности.

       Доверительный предел – такая оценка параметров, которая показывает, что с заданной (достаточно высокой) вероятностью параметр лежит в определенном интервале. По формуле (23) находим μ  = √15,23/5 = 3,05. На основе ошибки строим доверительный интервал по формуле (24) Δ = 1,96*3,05 = 5,98. Отсюда  доверительный интервал ± 5,98.

       15) Прогнозирование. После того, как  найдено параметризованное уравнение  множественной регрессии, проверено  по всем статистическим критериям,  его можно использовать для  практических целей и прогнозировать  значение результативного признака.  
 
 
 
 
 
 

       4. Экономическое  обоснование результатов  анализа

       4.1 Оценка статистических гипотез

       4.2 Прогнозирование инвестиций по  их источникам Прогнозирование  осуществляется по модели у  = 979,67 – 11,86t + 38,76t². Для этого в уравнение подставляем порядковый номер прогнозного периода, корректируем с учетом индекса сезонности и доверительного интервала  по формуле  (26).

       Составим  прогноз на 2011 год.

Таблица 17 – Прогнозирование по месяцам 2011 года

 
 

       Примерный прогноз на 2010-2013 гг., млрд.руб.

         
 
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

       Выводы  и предложения 

       На  основе выше изложенного я сделала  следующие выводы. В России сложилась  ситуация, когда основные фонды стареют  и нет средств даже обновить, не то чтобы модернизировать. Инвестирование с 2003 года в общей сложности идет на убыль, в то время как степень износа основных фондов составляет в среднем 50%. Самая большая рентабельность в такой отрасли промышленности, как цветная металлургия, но инвестиции в эту отрасль составляют всего 1,7%.

       Сложился  плохой инвестиционный климат, к чему привело ряд причин: инфляция, дефолт 2006 года, низкий технический уровень, несовершенное законодательство и налогообложение и пр. России не хватает хороших инвестиционных проектов. Хотя общая сумма вложений в отрасли экономики растет, но очень маленькими темпами и не превышает уровня 2003 г. Большое влияние на это оказал кризис 2006 года.

       Те  отрасли, в которых наибольший износ  технических средств, почему-то меньше всего инвестируются. Если государственная  политика направлена на инвестирование малоприбыльных отраслей экономики и экономических регионов, то иностранные инвестиции в основном направлены на прибыльное производство и центральные и экономически выгодные регионы.

       Существенная  связь имеется   между степенью износа основных фондов и рентабельности произведенной продукции отраслей. Чем выше степень износа, тем ниже рентабельность.  Это объясняется тем, что чем старее оборудование тем больше затрат на его обслуживание, ремонт, хуже качество продукции и, как следствие, потери от брака.

       Конечно, составленный прогноз положительный, и я надеюсь, что так и будет. Но темпы прироста инвестиций должны быть в несколько раз быстрее, так как Россия имеет огромный потенциал для развития экономики.

       Инвестиционное  положение нашей страны крайне сложно, но не безнадежно. Можно грамотно, используя только возможности, предоставляемые финансовым рынком переломить ситуацию с тем, чтобы поднять инвестиционный потенциал и воспользоваться экономической и политической ситуацией для устойчивого и быстрого экономического роста.

       Динамичное  развитие экономики страны невозможно без притока инвестиций. Однако начало устойчивого экономического роста  в свою очередь послужило бы для  инвесторов сигналом к новым капиталовложениям. Значительный приток капитала способен заметно изменить нынешние межрегиональные различия в привлеченных инвестициях. Очевидно, что лидирующее положение Москвы и других экономических центров страны в этом отношении сохранится, однако их доля может сократиться в связи с «открытием» инвесторами, прежде всего иностранными, новых регионов. Весьма вероятная же дальнейшая либерализация некоторых отраслей сферы услуг стимулировала бы приток иностранных инвестиций именно в крупнейшие центры страны, где развитие этой сферы максимально.

       Изменение отраслевой структуры страны тоже требует  привлечения капиталовложений. В  то же время повышение конкурентоспособности  на мировых рынках отраслей высоких  уровней передела усилит их инвестиционную привлекательность.

       Главная задача государства – создать соответствующую институциональную структуру, то есть такую, которая функционирует нормально: каждый субъект делает то, что ему положено, налажена хорошая координация, почти отсутствуют конфликты, а экономика развивается гладко и быстро.      
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

       Список  литературы

1. Бернасовская Л.И., Лебедева Г.В., Притула О.Д. Статистический факторный анализ в экономике/ Учебно-методическое издание. Университет им. Ярослава Мудрого.- В.Новгород, 2002.
2. Бернштам Е., Кузнецов А. Региональное распределение инвестиций в России// Российский экономический журнал, 2002.-№ 2.-С. 99-109., № 3.-С. 76-83.
3. Водянов А., Смирнов А. Инвестиционная политика: каким методам госрегулирования отдать предпочтение?// Российский экономический журнал, 2001.-№ 11-12.-С. 3-10.
4. Инвестиционная деятельность России: условия, результаты, инвестиционная привлекательность отдельных отраслей промышленности// Вопросы статистики: по материалам Госкомстата России, 2000.-№ 1.-С. 69-76.
5. Исаева П., Опенгеймер П. Альтернативы инвестиционной политики в России// Обзор экономики России, 2001.-№ 1.-С. 90-100.
6. Купинский М., Горнов С. Инвестиций три года ждут// Деловые люди, 2002.-№ 4.-С. 48-53.
7. Мицек С.А. Что способствует и  что мешает инвестициям в России?// Финансы и кредит, 2000.-№ 3.-С. 2-6.
8. Рябова Р.И. Инвестиционная деятельность в Российской Федерации// Налоговый вестник, 1999.-№ 12.-С. 104-106.
9. Рыжановская Л.Ю. Повышение роли финансового рынка в мобилизации и эффективном использовании инвестиционных ресурсов// Финансы и кредит, 2002.-№ 6.-С. 19-34.  
10. Струченевкий А. Статистика сбережений и инвестиций в России// Обзор экономики России, 2002.-№ 2.-С. 53-63.

Инвестиции  в основной капитал  по отраслям

экономики