Записи рубрики: Инвестиции

Глава Минфина РФ Антон Силуанов не исключает возможности пересмотра решений по выделению средств из Фонда национального благосостояния (ФНБ).

«Мы в этом году также продолжим капитализацию банков за счет средств Фонда национального благосостояния...

Министр финансов России Антон Силуанов предупредил, что проблемы в экономике будут носить долгосрочный характер, потому что цены на нефть не вернутся к высоким отметкам быстро. Он также рассказал в Совете Федерации, что в связи с пересмотром инвестиционных расходов бюджета почти все новые стройки решено отложить...

Приоритеты Фонда национального благосостояния (ФНБ) будут пересматриваться, сообщают «Ведомости», ссылаясь на двух высокопоставленных федеральных чиновников.

«Мы вошли в фазу борьбы с кризисом», — констатирует чиновник финансово-экономического блока: антикризисные меры стоят денег, их источники ограниче...

При этом возникают две основные проблемы.

Во-первых, автокорреляция, которая была рассмотрена выше, во-вторых, существование лага, т.е. смещение во времени изменения одного показателя по сравнению с изменением другого. Для учета лага в развитии двух взаимосвязанных показателей необходимо сдвинуть уровни ряда относительно другого на некоторый промежуток времени, чтобы получить более правильную оценку коэффициента регрессии.

Прогнозные возможности построенной линии тренда оцениваются по показателям среднеквадратического отклонения от тренда фактических показателей ряда, величины доверительного интервала (для различных вероятностей).

После построения линии тренда проводится анализ ряда динамики с целью выявления сезонных и случайных колебаний тренда. Погрешность модели определяется на основе среднеквадратических отклонений фактических значений ряда от линии тренда за счет сезонных и случайных факторов.
Прогнозирование изменения показателя (экстраполяция) осуществляется на основе построенной линии тренда с добавлением в расчетный показатель фактора сезонности.

Ряд динамики (временной) представляет собой числовые значения (абсолютные или относительные) определенного статистического показателя в последовательные моменты времени.

Основным требованием к ряду динамики является требование сопоставимости уровней. Данные ряда должны иметь одну методологию расчета показателя, временной интервал, единицу измерения и др.
Динамика ряда включает следующие компоненты:
— тренд (основная тенденция измерения ряда);
— кратковременные систематические колебания (сезонные);

За построением регрессионной модели в стандартизированном масштабе осуществляется переход к модели в натуральном масштабе – перевод стандартизированных коэффициентов множественной регрессии в прямые. Последние показывают абсолютный размер влияния факторов на уровень результативного признака ух при стабильном уровне других факторов.
Для прогнозирования экономических процессов применяется анализ временных рядов, дополняющий построенную регрессионную модель возможностью составления качественного прогноза изменения факторов. Это, в свою очередь, позволяет оценить перспективное состояние исследуемого процесса.

При моделировании экономических процессов строятся многофакторные регрессионные модели.

Алгоритм построения многофакторных моделей сходен с описанным выше алгоритмом построения однофакторной регрессионной модели. Наиболее простыми являются линейные многофакторные регрессионные модели. В случае нелинейной связи результативных и анализируемых факторов выбранную нелинейную многофакторную модель сводят к линейной посредством линеаризации. Для определения эффективности построенной модели используются совокупный и частные коэффициенты детерминации, совокупный и частные коэффициенты множественной корреляции, частные коэффициенты эластичности…

Проблемой при оценке адекватности корреляционной модели является автокорреляция переменных — наличие зависимости между последующими и предыдущими значениями переменной х и переменной у.

Для улучшения прогнозных качеств модели проводится оценка автокорреляции (определяется коэффициент автокорреляции) и ее устранение (включение в модель ранее неучтенных факторов, изменение формы зависимости в модели, применение методов авторегрессионного преобразования).
Интерпретация модели предполагает определение экономического смысла полученных коэффициентов регрессии и детерминации, а также значения погрешности модели.

В более статистически значимых моделях величина доверительного интервала меньше.
Для проверки гипотезы об адекватности регрессионной модели пользуются различными тестами – t-статистика Стьюдента, F-статистика Фишера (модель признается адекватной, если значения коэффициентов t- и F-статистики, рассчитанные для модели, окажутся выше критических для заданной вероятности) и другие.
Важной характеристикой модели является ее погрешность.

Она показывает, как могут реальные значения у отклоняться от значений, рассчитанных по регрессионной модели.