Дифференциация инвестиций по субъектам Российской Федерации

Автор: Пользователь скрыл имя, 17 Января 2012 в 09:25, курсовая работа

Описание работы

Иностранные инвестиции. Как часто мы слышим эту фразу в телевизоре. И не менее часто власти нам говорят о благотворном влиянии этих самых инвестиции. Но что же это на самом деле такое, как оно влияет на экономику Российской Федерации и её субъектов в частности? Так что же такое инвестиции? Инвестиции – это долгосрочные вложения капитала с целью получения прибыли. То есть, получается, иностранные инвесторы получают прибыль с этих вложений. Безусловно, это так же и временная помощь Российским бизнесменам, с помощью которой они могут нарастить производство и получать больше прибыли с которой будут рассчитываться с инвесторами. Но часто инвестицию сравнивают со спекуляцией, в чём же различие? Грань между инвестицией и спекуляцией размыта. Обычно критерием разграничения указывают фактор времени. Если операция длится более года — это инвестиция, и экономический эффект она даст через значительный срок после вложения. Если до года — это спекуляция. Но в моей курсовой работе речь пойдёт всё же об инвестициях.
Цель работы: курсовой работы является оценка зависимости определяющих факторов на привлечение инвестиций в субъекты Российской Федерации.
В данной работе предусматривается обработка статистических данных, которые влияют на поведение иностранных инвесторов и их вливания денег в Российскую экономику, и построение эконометрической модели, что и является предметом работы.
При выполнении работы были использованы следующие компьютерные пакеты: редактор Excel и программа SPSS.

Содержание

Введение. 3
1.1 Экономическая сущность инвестиций и их виды 4
1.2 Инвестиции и динамика ВВП. Теория мультипликатора и акселератора 7
2.1 Необходимость государственного управления инвестициями 18
2.2 Оценка инвестиционной ситуации в России 21
2.3 Этапы осуществления инвестиционной политики предприятия 25
2.4 Формы и методы государственного регулирования инвестиционной деятельности 26
2.5 Функции государственного регулирования инвестиционных процессов 32
3.1 Построение модели и её интерпритация. 34
Заключение. 41
Список используемой литературы 42
Приложение. 43

Работа содержит 1 файл

Дифференциация инвестици по субъектам.doc

— 522.00 Кб (Скачать)

    tкр.=t0,05;77= 1,991

    Сравнивая значения из таблицы с критическим  значением видим, что у нас  есть незначимый регрессор (Х1). То есть, получается, что количество в субъекте РФ малых предприятий крайне несущественно влияет на размер иностранных инвестиций в этот субъект. Причём заметим, что наиболее сильно влияет оборот розничной торговли и количество жителей в регионе. Хотя из таблицы корреляции видно, что уровень населения и оборот продукции тесно связаны, оно и логично, чем больше людей, тем больше покупок.

    Теперь  попробуем убрать незначимый регрессор  Х1 и составить новое уравнение регрессии, после чего сравним его характеристики с характеристиками предыдущего уравнения:

    Коэффициенты 2
Модель Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты t Знч. 95,0%% доверительный интервал для B
B Стд. Ошибка Бета Нижняя  граница Верхняя граница
1 Константа) 993,177 201,182   4,937 ,000 592,573 1393,781
Х1 7,881 8,491 ,052 ,928 ,356 -9,028 24,789
Х2 ,027 ,001 1,766 24,498 ,000 ,024 ,029
Х3 -,002 ,000 -,121 -4,704 ,000 -,003 -,001
Х4 -2,759 ,180 -,966 -15,326 ,000 -3,117 -2,400
    2 (Константа) 986,025 200,855       4,909 ,000 586,153 1385,897
Х2 ,027 ,001 1,800 29,051 ,000 ,025 ,029
Х3 -,002 ,000 -,125 -4,936 ,000 -,003 -,001
Х4 -2,716 ,174 -,951 -15,622 ,000 -3,062 -2,370
    a. Зависимая переменная: Y
 
    
 

    Из  таблицы «Коэффициенты 2» видим, что уравнение второй составленной нами регрессии будет выглядеть следующим образом:

  Y=986,025 + 0,027X2 – 0,002X3 - 2,716X4

    Рассмотрим  характеристики полученного линейного уравнения регрессии:

    Сводка  для модели
Модель Н R-квадрат Скорректированный R-квадрат Стд. ошибка оценки
1 ,977a ,954 ,952 1012,40807
2 ,977b ,954 ,952 1011,50770
    a. Предикторы: (конст) Х4, Х3, Х1, Х2
    b. Предикторы: (конст) Х4, Х3, Х2
 
 
 
    Дисперсионный анализc
Модель Сумма квадратов ст.св. Средний квадрат F Знч.
1 Регрессия 1,654E9 4 4,136E8 403,514 ,000a
Остаток 7,892E7 77 1024970,094            
Всего 1,733E9 81      
2 Регрессия 1,653E9 3 5,512E8 538,689 ,000b
Остаток 7,981E7 78 1023147,824    
Всего 1,733E9     81      
    a. Предикторы: (конст) Х4, Х3, Х1, Х2
    b. Предикторы: (конст) Х4, Х3, Х2
    c. Зависимая переменная: Y

    Заметим, что качество модели у нас никак  не изменилось, так как R2 остался прежним, то есть удаление незначимого регрессора никак не повлияло на качество модели. Правда оценка среднеквадратического отклонения ошибки стала чуть поменьше, но так же незначительно, что подтверждает предположение о том, что эта ошибка вызвана большой дисперсией зависимой переменной.

    Доверительный интервал для коэффициентов мы можем наблюдать в таблице «Коэффициенты» и «Коэффициенты 2» в столбце «Доверительный интервал». В 95% случаев мы можем утверждать, что наша переменная попадёт именно в этот интервал.

    Проанализируем  значимые коэффициенты полученного уравнения. При увеличении регрессора Х2 на единицу (1 млн. руб.) среднее значение результативного признака изменится на 0,027  (млн. долларов США). То есть увеличив оборот продукции на один миллион рублей субъект федерации получит лишь 27000 долларов США инвестиций что составляет 852660 рублей. Получается, что на один миллион рублей оборота продукции мы получаем почти миллион рублей инвестиций.

    При увеличении регрессора Х3 на единицу (1 млн. руб.) среднее значение Y уменьшится на 0,002 пункта (млн. руб.). То есть видим, что при крупном увеличении добычи полезных ископаемых больших вливаний инвестиций мы не наблюдаем, из чего можно сделать вывод, что инвестиции направлены в основном не на сырьевые отрасли, а на производственные, что помогает развиваться промышленности в Российской Федерации.

    При увеличении регрессора Х4 на единицу (1 тыс. чел.) среднее значение Y уменьшится на 2,716 (млн. долл. США).

    Рассчитаем  средний коэффициент эластичности для значимых факторов, который рассчитывается по следующей формуле: :

    Е2=4,82; Е3=0,18; Е4=4,61.

    Из  вычислений видим, что для фактор X2 эластичность равна 4,82, это значит, что при изменении этого фактора на 1% зависимая переменная изменится на 4,82%. С процентной точки зрения видим, что наращивать оборот продукции выгодно, если целью мы ставим привлечение новых инвестиций.

    При изменении фактора Х3 на 1% Y изменится на 0,18%, что малозначимо. Из чего можно сделать вывод, что рост добычи полезных ископаемых не привлечёт большого количества инвестиций.

    При изменении фактора Х4 на 1% зависимая переменная изменится на 4,61%, что значит то, что рост населения также благотворно влияет на привлечение инвестиций в регион.

    Положение Алтайского края.

    Для сравнения положения Алтайского края на фоне общей картины среди  субъектов Российской Федерации  найдем средние по всем значениям (Y,X1,X2,X3,X4) и сделаем выводы из полученных результатов.

      Поступление иностранных инвестиций (млн. долл. США) (Y) Число малых  предприятий (тыс.) (Х1) Оборот розничной  торговли в фактически действовавших ценах (млн. руб.) (Х2) Добыча полезных ископаемых в фактически действовавших ценах (млн. руб.) (Х3) Численность населения (тысяч чел.) (Х4)
Алтайский край 79 27,6 159003 3383 2497
Среднее значение по РФ 1026,237 19,71098 182531,9 90232,53 1741,11
 

    Из  таблицы очевидно, что в Алтайский  край поступает гораздо меньше иностранный  инвестиций, нежели в среднем по России, не много не мало в 13 раз, что говорит о малой привлекательности Алтайского края как зоны развития для иностранных предпринимателей. А вот посмотрев на столбик «Число малых предприятий» видим, что малый бизнес в Алтайском крае развит больше нежели в среднем по России, на мой взгляд это говорит о том, что наши предприниматели сами достойно показывают себя на рынках Алтая и не нуждаются в инвестициях иностранных коллег. Оборот розничной торговли близок к средним показателям, но всё-же немного меньше, что говорит о небольших проблемах в области реализации товара. Добыча полезных ископаемых проводится в гораздо меньших объёмах, чем по стране, из чего можно сделать вывод, что в основном алтайские предприниматели нацелены на производственный сектор и сектор услуг. А вот по численности Алтайский край выше средних показателей, ну во-первых это обусловлено большими территориями нашего края, а во вторых, видимо всё-таки Алтайский край привлекателен для жизни людей. 

    Заключение.

    Россия  остро нуждается в фондах финансирования для своих инфраструктурных проектов. Эксперты предсказывают, что в ближайшие 7–10 лет ожидается значительный рост прямых иностранных инвестиций, причем к 2010 году ежегодные притоки превысили 1 трлн. долларов. А в связи с проведением в Сочи зимних Олимпийских Игр 2014 года, уже сегодня значительные иностранные инвестиции начали поступать в нашу страну.

    В настоящее время важным фактором ускорения экономического роста становится совместная работа власти, бизнеса и общества в области усиления предпринимательской активности, улучшения инвестиционного климата.

    Фактором  повышения инвестиционной ответственности институтов государства должно стать внесение изменений в бюджетное законодательство в целях обеспечения обязательности выплат, использующихся для финансирования социальных мероприятий.

    Решению региональных проблем во многом способствовало бы построение общегосударственной системы постоянного мониторинга инвестиционного климата регионов. При нынешнем положении дел невозможно дать его однозначную оценку и постоянно отслеживать динамику.

    Одним из главных направлений политики в области привлечения иностранных  инвестиций и регулирования их территориального размещения должно стать усиление социальной направленности, ориентация на создание новых рабочих мест.

    Государственная инвестиционная политика сейчас направлена на то, чтобы обеспечить инвесторов всеми необходимыми условиями для работы на российском рынке, и потому в перспективе мы можем рассчитывать на изменение ситуации в российской экономике. 
 
 

    Список  используемой литературы

  1. Магнус  Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. «Эконометрика. Начальный курс: Учебник» - Москва, 2001
  2. Иохведов Ф.М., Корчуков В.Ф. «Методическое пособие по содержанию и ремонту жилищного фонда» - Москва, 2004
  3. Тихомирова Л.В., Тихомиров М.Ю. «Жилищное право» - Санкт-Петербург 2011
  4. Елисеева И.И. «Эконометрика» - Москва, 2003
  5. Новиков Ю.В., Шицкова А.П. «Научно-технический прогресс» - Пермь 1998
  6. http://ru.wikipedia.org

 

     Приложение.

  Поступление иностранных  инвестиций

(млн. долл. США)

Число малых предприятий (тыс.)     Оборот  розничной торговли в фактически действовавших ценах (млн. руб.)     Добыча  полезных ископаемых (в фактически дефствовавших ценах млн. руб.) Численность населения

(тысяч чел.)

Белгородская  область 48     16,3     125594     35375 1525
Брянская  область 35     7,1     93790     172 1300
Владимирская  область 531     16,4     85660     1303 1440
Воронежская область 196     18,7     168670     2865 2270
Ивановская  область 84     8,7     59159     429 1073
Калужская область 1133     11,0     85169     1652 1003
Костромская область 38     7,1     40343     146 692
Курская область 3     8,7     86939     16707 1156
Липецкая  область 331     10,1     104425     3084 1163
Московская  область 4528     74,4     893868     9612 6713
Орловская область 3     7,0     53636     93,2 817
Рязанская область 90     11,4     88622     940 1158
Смоленская  область 254     9,9     85314     950 974
Тамбовская  область 3     7,1     89859     195 1097
Тверская  область 220     12,3     111368     384 1369
Тульская  область 489     16,7     127336     1895 1553
Ярославская область 133     23,6     93207     494 1310
г. Москва 41317     207,9     2527566     472047 10509
Республика Карелия 239     8,7     53440     17030 687
Республика  Коми 904     10,6     111991     127254 959
Архангельская область 590     11,1     108995     141694 1262
в том числе  Ненецкий автономный округ 483     0,3     4453     139683 42
Вологодская область 69     6,4     69621     288 1218
Калининградская область 112     22,2     85951     13290 937
Ленинградская область 1247     15,5     132244     8447 1632
Мурманская  область 62     8,5     92058     46719 843
Новгородская  область 378     5,7     54284     547 646
Псковская область 23     4,3     52740     453 696
г. Санкт-Петербург 5525     168,2     614760     801 4582
Республика Адыгея 46     3,3     31445     816 443
Республика  Дагестан 18     4,0     275129     2068 2712
Республика  Ингушетия 0     1,7     7241 
31142
    380 508
Кабардино-Балкарская Республика 0     3,6     54901     224 892
Республика  Калмыкия 0     0,6     8488     923 284
Карачаево-Черкесская Республика 1     2,4     25306     1095 427
Республика  Северная Осетия - Алания 580     3,9     44691     319 702
Краснодарский край 580     53,9     552354     13581 5142
Ставропольский  край 100     13,4     228960     5769 2707
Астраханская  область 52     5,9     83906     18548 1005
Волгоградская область 225     26,5     201676     22995 2599
Ростовская  область 742     46,6     396677     12133 4242
Республика  Башкортостан 169     31,2     458949     72203 4057
Республика  Марий Эл 28     5,8     39925     215 700
Республика  Мордовия 57     5,9     44934     164 833
Республика  Татарстан 2240     44,6     393904     281542 3769
Удмуртская Республика 87     19,3     98101     74725 1529
Чувашская Республика 46     12,1     72596     244 1279
Пермский  край 346     18,2     290196     87231 2708
Кировская область 186     10,5     79403     470 1401
Нижегородская область 263     31,2     310267     730 3341
Оренбургская  область 546     14,8     136473     185875 2112
Пензенская  область 34     12,8     102889     1000 1380
Самарская область 1054     46,4     388484     90557 3171
Саратовская область 197     22,2     163531     12185 2573
Ульяновская область 27     12,6     87795     4199 1305
Курганская  область 40     4,9     78739     1186 953
Свердловская  область 1367     64,0     553186     39051 4395
Тюменская область 1625     36,1     530566     2192210 3399
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра 105     14,6     270553     1674428 1520
Ямало-Ненецкий автономный округ 1056     3,9     97327     498136 544
Челябинская область 2558     31,2     348304     14416 3508
Республика  Алтай 0,4     2,2     10896     541 209
Республика  Бурятия 104     7,1     75366     14661 961
Республика  Тыва 23     1,5     10244     2128 314
Республика  Хакасия 31     3,0     25233     13679 538
Алтайский край 79     27,6     159003     3383 2497
Забайкальский край 49     4,6     84163     20270 1117
Красноярский  край 218     31,0     279179     85992 2890
Иркутская область 345     18,4     191359     40988 2505
Кемеровская область 607     26,0     234237     258324 2822
Новосибирская область 562     48,8     278437     27079 2640
Омская  область 489     20,0     167764     964 2014
Томская область 226     16,8     75654     82748 1038
Республика  Саха (Якутия) 1117     5,0     100239     109235 950
Камчатский  край 54     3,0     30603     5169 344
Приморский  край 81     26,4     164582     8021 1988
Хабаровский край 265     13,9     128533     22804 1402
Амурская  область 212     6,6     59491     23995 864
Магаданская область 5     2,0     13198     20871 163
Сахалинская область 5769     7,1     79158     267746 514
Еврейская автономная область 3     1,1     13423     216 185
Чукотский автономный округ 469     0,2     4997     36086 50

Информация о работе Дифференциация инвестиций по субъектам Российской Федерации