Menu

Моделирование зависимости ВВП от инвестиций в условиях современной российской экономики

0 Comment

Узнай как замшелые убеждения, страхи, стереотипы, и прочие"глюки" мешают тебе быть успешным, и самое основное - как выкинуть это дерьмо из своего ума навсегда. Это то, что тебе не расскажет ни один бизнес-гуру (просто потому, что не знает). Нажми тут, если хочешь скачать бесплатную книгу.

Нашлось результатов: Буравлёв А. Лаборатория знаний В учебном пособии рассмотрены основные понятия эконометрики, методы построения и статистического анализа эконометрических моделей — однофакторных и многофакторных линейных и нелинейных регрессионных моделей, динамических рядов, систем эконометрических уравнений с разновременными факторами. Теоретический материал сопровождается примерами и вопросами для самоконтроля, заданиями для самостоятельной работы и тестами по каждой рассмотренной теме в приложениях. Нелинейные регрессионные модели и их классификация 4. Регрессионная модель Предпросмотр: Серия 3. Газарян В связи с признанием научным сообществом современных изменений глобального климата особенно актуальным становится статистический анализ рядов динамики гидрометеорологических параметров. В настоящей работе проведена декомпозиция временного ряда температуры воздуха, позволившая выявить регулярную, сезонную и случайную компоненты, а также оценить их статистическую значимость и адекватность результатам наблюдений. На основании построенной линейной регрессионной модели делается вывод о статистически значимом увеличении среднегодовой температуры воздуха в рассматриваемом регионе как для всего периода наблюдений, так и для отдельных месяцев года.

Следующей может быть Ваша статья!

Первый фактор, который был рассмотрен — это уровень ВВП. Так как коэффициент корреляции между ними стремится к 1, а именно равен 0, , то существует сильная прямая взаимосвязь между инвестициями в основной капитал и уровнем валового внутреннего продукта ВВП. С помощью визуального анализа мы выбираем линейную функцию для расчета уравнения регрессионной зависимости рис.

существенных преимуществ при оценке параметров регрессионных средней по времени, модель с фиксированными эффектами FEM) и с учетом .

Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке"Файлы работы" в формате Как известно, центральное место в инвестиционной политике любого банка занимает инвестиционный портфель, который включает в себя как собственные, так и привлеченные банком средства. Количество вложенных средств зависит от большого количества определенных факторов. В связи с этим, была поставлена цель - узнать, какие именно показатели оказывают большее влияние на объем вложенных средств банком в государственные и негосударственные ценные бумаги с помощью регрессионного анализа нелинейной модели.

В качестве влияющих факторов экзогенных выбраны: 1 - прибыль до налога; 3 - обязательства перед банками; 4 - иностранные обязательства; Прежде чем приступить к выявлению объясняющих переменных, необходимо проанализировать данную нелинейную модель. С помощью построения точечного графика значений , получено, что модель схожа с функцией равносторонней гиперболы и имеет следующий вид: Данную модель следует привести к линейной, то есть провести линеаризацию нелинейной множественной регрессии.

Не профукай единственный шанс узнать, что на самом деле важно для твоего материального успеха. Кликни тут, чтобы прочесть.

Сделать это можно путем замены переменных на , т.

Транскрипт 1 УДК . Ключевые слова:

Статья посвящена оценке влияния иностранных инвестиций, вложенных в экономику Азербайджана на объем ВВП. Построена регрессионная модель .

Основной сложностью применения метода Марковица является большой объем вычислений, необходимый для определения весов каждой ценной бумаги. В г. Шарп предложил новый метод построения границы эффективных портфелей, позволяющий существенно сократить объемы необходимых вычислений. В дальнейшем этот метод модифицировался и в настоящее время известен как однондексная модель Шарпа .

Общее описание модели. В модели Шарпа независимой считается величина какого-то рыночного индекса. Таковыми могут быть, например, темпы роста валового внутреннего продукта, уровень инфляции, индекс цен потребительских товаров и т. В качестве зависимой переменной берется доходность какой-то ой ценной бумаги. Пусть доходность принимает случайные значения, и в течение шагов расчета наблюдались величины 1, 2,

Оптимизация инвестиционного портфеля по модели Шарпа

Данные регрессионного анализа С целью выявления количественной зависимости между показателями, подлежащими исследованию, была построена многофакторная регрессионная модель, параметры которой получены, используя компьютерные технологии моделирования финансово-экономических показателей [3]. Данные расчетов представлены на рис. С целью оценки качества построенной регрессии выполнен анализ следующих характеристик:

моделей вариационных характеристик динамики текущей стоимости ИП на С помощью методов корреляционно-регрессионного анализа можно.

Транскрипт 1 17 Экономика и управление Моделирование зависимости ВВП от инвестиций в условиях современной российской экономики 01 Ю. Шеховцова кандидат экономических наук доцент Саратовский военный институт внутренних войск МВД России В статье поставлена и решена задача оценки инвестиционного мультипликатора современной российской экономики. Произведен сравнительный анализ регрессионных зависимостей применяемых в моделировании мультипликативных эффектов на макроуровне.

Установлено что в современных условиях для объяснения зависимости ВВП от инвестиций лучше всего подходит модель однофакторной линейной регрессии. Ключевые слова: Моделирование зависимости валового внутреннего продукта ВВП от инвестиций является чрезвычайно важной научно-практической задачей. Модель инвестиционного мультипликатора устанавливающая зависимость между ВВП и инвестициями в основной капитал широко используется в макроэкономических исследованиях в практике антициклического регулирования экономики в программно-целевом планировании и прогнозировании.

В их числе следует отметить работы Е. Балацкого 1 О. Савиновой и Е. Королевой И. Разумова 3 В. Юсима 4.

Ваш -адрес н.

УДК В рамках нечёткой макромодели национального рынка товаров рассматриваются ос- новные теоретические концепции: Правильная идентифика- ция этих функций на краткосрочный период имеет важное значение для устранения разрыва ме- жду спросом и предложением в масштабе всей экономики.

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАСЧЕТА ОБЪЕМА ИНВЕСТИЦИЙ В . линейную функцию для расчета уравнения регрессионной зависимости (рис .

Применение повышающего коэффициента не более 3 в отношении амортизируемого оборудования, используемого для научно-технической деятельности Амортизационная премия Единовременное списание существенной части затрат на капитальные вложения: Инвестиционный налоговый кредит предоставляется на срок от одного-года до пяти лет Источник: В частности, ввод в действие основных фондов растет более быстрыми темпами, нежели рост прибыли и амортизационной премии.

Это дает основание полагать, что применение амортизационной премии является одним из способов оптимизации налогообложения, и непосредственного влияния на принятие организацией решения об инвестировании высвобождаемых средств в обновление фондов не оказывает [8]. Большинство российских компаний используют амортизационную премию для увеличения прибыли, а не для обновления основных фондов, то есть не по целевому назначению. В результате наблюдается серьезное отставание уровня финансирования инвестиций за счет амортизации по сравнению с развитыми зарубежными странами, где амортизационная политика является главным фактором стимулирования экономического роста.

Практика показывает, что чем выше доля амортизационных отчислений в общем объеме инвестиций, тем более эффективно происходит развитие экономики. Что касается использования механизма ускоренной амортизации, то он снижает налог на прибыль организаций, но применим только для оборудования, используемого в научно-технической деятельности, то есть имеет ограниченный характер. Между тем в развитых странах данный налоговый инструмент является одним из важнейших факторов обновления основного капитала и модернизации экономики.

В зарубежной практике используется более тридцати методов реализации механизма ускоренной амортизации [9].

Динамические регрессионные модели.

Существует огромное число переменных, которые оказывают влияние на данный показатель. При этом инвестору необходимо отдавать себе отчет, что в каждой отрасли фактор привлекательности следует оценивать по-разному, исходя из ее специфики. Собираясь вложить денежные средства, необходимо помнить о главном, в каждой отдельной ситуации нужно обязательно оценивать, насколько выгодными станут вложения в рассматриваемые инвестиционные проекты.

Реализовать подобную модель исследования позволяет метод Дельфи. В его рамках выстраивается регрессивная модель факторов инвестиционной.

Основные понятия моделирования Модель - объект или описание объекта, системы для замещения при определенных условиях предложениях, гипотезах одной системы то есть оригинала другой системы для изучения оригинала или воспроизведения его каких - либо свойств. Модель - результат отображения одной структуры на другую. Отображая физическую систему объект на математическую систему например, математический аппарат уравнений получим физико - математическую модель системы или математическую модель физической системы.

В частности, физиологическая система - система кровообращения человека, подчиняется некоторым законам термодинамики и описав эту систему на физическом термодинамическом языке получим физическую, термодинамическую модель физиологической системы. Если записать эти законы на математическом языке, например, выписать соответствующие термодинамические уравнения, то получим математическую модель системы кровообращения.

Эту модель можно назвать физиолого - физико - математической моделью или физико - математической моделью.

Регрессионные модели в задачах прогнозирования объема инвестиций в основной капитал

В условиях острого дефицита собственных источников финансирования экономического роста развивающиеся страны, как правило, привлекают средства из-за рубежа в форме прямых иностранных инвестиций ПИИ. Учитывая тот факт, что Российская Федерация не является исключением, представляется необходимым исследовать модели взаимодействия регионов РФ с некоторыми инвестиционными партнерами.

Продолжительное санкционное противостояние России со странами Запада, находящее свое воплощение в торгово-инвестиционной сфере, способствует формированию и укреплению юго-восточного вектора инвестиционного сотрудничества как дополнительного, но не альтернативного, канала привлечения ПИИ. Такого рода кооперация позволит России решить проблему пространственных и отраслевых диспропорций в распределении ПИИ.

В связи с этим исследование предполагает выявление предпосылок и результатов присутствия инвесторов из Китая в субъектах РФ. В настоящей работе была построена многофакторная регрессионная модель за — гг.

регрессионная модель. Ключевые слова: инвестиции, основной капитал, основные фонды, инвестиции в основной капитал, коэффициент корреляции.

Дело в том, что степень воздействия каждого из интегральных индексов первого порядка векторов на интегральный индекс инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов имеет разнонаправленный характер, что может сказаться на точности расчёта конечного результирующего признака. В связи с этим более обоснованным выглядит представление инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов в виде их позиционирования в инвестиционном поле.

Если последнее представить в виде трёхмерного графика, в качестве осей которого выступают вектор экономического роста, вектор доходности и вектор риска, то позиционирование отраслевых комплексов в инвестиционном поле получит высокую степень наглядности. Таким образом, конечное выражение инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов получает графическую интерпретацию. этап. Построение модели оценки инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов.

На сегодняшний день большинство моделей оценки и прогнозирования финансовых и экономических преференций носят линейных характер. Однако для них характерен один весьма существенный недостаток — они не позволяют учесть разнонаправленность векторов динамики финансовых и экономических составляющих этих моделей. Поэтому при построении модели оценки инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов были рассмотрены два альтернативных алгоритма моделирования [4]: Выбор регрессионной зависимости экспоненциального типа для формирования нелинейного типа модели обусловлен результатами эмпирических исследований, которые показали, что динамика индекса инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов наиболее полно и наиболее точно описывается экспоненциальной зависимостью.

Общий вид формируемой модели представлен следующей системой зависимостей: Далее в зависимости от типа формируемой модели используется соответствующий алгоритм моделирования индекса инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов.

Множественная регрессия

В статье представлены результаты эконометрического анализа модели инвестиционного акселератора, что даёт возможность сформулировать выводы о степени применимости данной модели для объяснения инвестиционного поведения предприятий в Латвии. Ключевые слова: Результаты различных исследований свидетельствуют об относительно успешном эмпирическом применении модели инвестиционного акселератора. Однако следует отметить, что модель акселератора появилась как модель, лишенная теоретического обоснования, что обусловило появление в дальнейшем различных модификаций.

В модели жесткого акселератора уровень капитала в каждый период мгновенно подстраивается под оптимальный, в свою очередь модель гибкого акселератора модель Койка, предполагает распределенный во времени ответ инвестиций на изменение оптимального уровня капитала 2:

Статистическое исследование инвестиционных процессов в России тема диссертации и . В итоге была получена следующая регрессионная модель.

Задать вопрос юристу онлайн 7. Основной сложностью применения метода Марковица является большой объем вычислений, необходимый для определения весов каждой ценной бумаги. Действительно, если портфель объединяет ценных бумаг, то для построения границы эффективных портфелей необходимо предварительно вычислить значений ожидаемых средних арифметических доходностей каждой ценной бумаги, величин?

В г. Шарп предложил новый метод построения границы эффективных портфелей, позволяющий существенно сократить объемы необходимых вычислений. В дальнейшем этот метод модифицировался и в настоящее время известен как одноиндексная модель Шарпа - . Общее описание модели. В модели Шарпа независимой считается величина какого-то рыночного индекса.

Таковыми могут быть, например, темпы роста валового внутреннего продукта, уровень инфляции, индекс цен потребительских товаров и т. В качестве зависимой переменной берется доходность какой-то -ой ценной бумаги. Пусть доходность принимает случайные значения, и в течение шагов расчета наблюдались величины , 2,

Лекция 2: Модель линейной регрессии

Узнай, как мусор в голове мешает людям больше зарабатывать, и что ты лично можешь сделать, чтобы избавиться от него навсегда. Кликни тут чтобы прочитать!