Статистический анализ инвестиционной привлекательности региона (на примере Оренбургской области)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Реферат

на тему: Статистический анализ инвестиционной привлекательности региона (на примере Оренбургской области)

Выполнила:

Жемчужникова Ю.А.

Экономический спад, связанный с переходом России к рыночной системе экономических отношений, до сих пор не преодолён. Наметившийся экономический подъем, как результат оживления инвестиционной деятельности, в большей мере связан с развитием топливно-сырьевого сектора экономики РФ. В то же время в целом нерешенными остаются вопросы развития производства, как в промышленности, так и в сельском хозяйстве: основные фонды большинства российских предприятий изношены, требует обновления структура производства, необходимы изменения как в номенклатуре, так и в качестве товаров ввиду неконкурентоспособности выпускаемой продукции. Решение задачи подъёма реального сектора экономики предполагает проведение активной инвестиционной политики, а это требует анализа такой сложной латентной категории, как инвестиционная привлекательность, которая, в свою очередь, характеризуется также латентными категориями: инвестиционной активностью, инвестиционным потенциалом и инвестиционным риском. Сравнительный анализ инвестиционной привлекательности территорий, необходимый для принятия обоснованных решений по привлечению инвестиций в реальный сектор экономики, требует «измерения» и выявления взаимосвязей указанных латентных категорий, что, в свою очередь, предполагает использование математико-статистического инструментария.

В работах, посвященных изучению инвестиционной привлекательности в регионе, авторы отдают предпочтение анализу состава статистических показателей, динамики инвестиций, построению сводного показателя, при этом не уделяют должного внимания региональным особенностям.

Для оценки меры существенности различий двух структур большинство авторов используют обобщающие критерии: коэффициент К. Гатева и индекс А. Салаи. Преимущества данных показателей заключается в том, что они имеют нижний и верхний пределы значений 0 и 1 соответственно, и могут быть применены для оценки существенности различий структуры изучаемой совокупности по любым двум отдельно взятым признакам. Однако, наряду с очевидными преимуществами, оба подхода имеют и недостатки, заключающиеся в том, что знаменатель коэффициента структурных различий, не имеет реального смысла, а значения индекса А. Салаи зависят от числа градаций.

В исследованиях, посвященных построению интегрального показателя, характеризующего уровень инвестиционной привлекательности, зачастую используются механические способы: метод суммы мест, балльных оценок, суммирование значений всех показателей, метод многомерной средней, суммирование оценок потенциала, активности и риска. Интегральные рейтинги, составленные с использованием указанных выше методов, показывают лишь, что один регион лучше или хуже другого по определенному признаку (или по своду признаков). Особенно сомнительным представляется сочетание таких методов оценки и свода с применением различных весовых коэффициентов значимости частных показателей (или весовых баллов). Определение величин весовых коэффициентов значимости производится экспертным путем, дополняя субъективную бальную оценку показателей не менее субъективной оценкой их значимости. В итоге применение большинства из упомянутых методик, во-первых, требует проведения ряда трудоемких и дорогостоящих экспертных процедур и, во-вторых, не дает возможности убедиться в адекватности полученных результатов из-за отсутствия «встроенного» в методику объективного критерия достоверности.

Учитывая вышеизложенные недостатки, нами была предложена методика комплексного статистического анализа инвестиционной привлекательности региона, которая включает следующие этапы:

- анализ динамики структуры инвестиций в регионе;

- выявление неоднородности инвестиционного пространства региона с помощью индекса Герфиндаля-Хиршманна и методов многомерной классификации;

- проведение моделирования зависимостей между показателями, характеризующими инвестиционную привлекательность в виде рекурсивной системы одновременных уравнений на основе панельных данных, позволяющей выявить факторы, оказывающие существенное влияние на составляющие инвестиционной привлекательности

- построение сводного интегрального показателя, характеризующего уровень инвестиционной привлекательности.

Анализ динамики структуры инвестиций в регионе (Оренбургской области)

В работе [1] предлагается для анализа и прогнозирования динамики структуры инвестиций использовать модели регрессии, оцененные рекуррентным методом наименьших квадратов по стандартизованным переменным:

, (1)

где - стандартизованные переменные: ;

- стандартизованные коэффициенты;

-регрессионные остатки в момент времени .

Сравнивая стандартизованные коэффициенты регрессии друг с другом, можно ранжировать факторы по силе их воздействия на результат. Рекуррентное оценивание позволит проследить динамику стандартизованных коэффициентов.

На основе годовых данных об инвестициях за период с 1995 по 2007 гг. проведен анализ динамики отраслевой структуры инвестиций в Оренбургской области. Согласно полученным результатам, наибольшую долю в отраслевой структуре инвестиций составляют инвестиции в промышленность. При этом доля инвестиций в данную отрасль на протяжении исследуемого периода времени имела тенденцию к увеличению. Доля инвестиций в жилищно-коммунальное хозяйство на протяжении рассматриваемого периода имела тенденцию к уменьшению и на 2007 г. составила 28,2%. Доля инвестиций в сельское и лесное хозяйства снизилась и составила 5,5% в 2007 г., против 9,6% в 1999 г. Доля инвестиций в транспорт и связь в 2007г. снизилась по сравнению с 1999 г. на 6,14 процентных пункта. Малую долю в отраслевой структуре занимают инвестиции в строительство, которые направляются на развитие строительной базы.

Статистический анализ неоднородности инвестиционного пространства Оренбургской области

Для характеристики уровня внутрирегиональных различий в относительных объемах привлекаемых капиталовложений и анализа динамики неоднородности инвестиционного пространства целесообразно использовать индекс концентрации Герфиндаля-Хиршманна(HHI). Теоретически максимальное значение индекса HHI, равное 10000, достижимо, когда весь объем инвестиций приходится на один муниципалитет. Минимальное его значение соответствует равномерному распределению инвестиций по 47 муниципалитетам области (212,77=10000/47) [2].

Динамика индекса Герфиндаля-Хиршманна за период с 1995 по 2007 гг. указывает на довольно высокий уровень концентрации инвестиций в основной капитал в отдельных образованиях Оренбургской области. С 1995 по 1999 гг. индекс ННI уменьшался, что вызвано слабой инвестиционной активностью в этот период. Неравномерное распределение инвестиций в последние годы объясняется тем, что, во-первых, существенная их часть стала направляться в те образования, где сосредоточены запасы нефти и газа; во-вторых, значительно ослабла регулирующая роль государства, сократились государственные инвестиции на развитие региона. В результате существенная доля инвестиций стала аккумулироваться в отдельных, наиболее привлекательных муниципалитетах, что обусловило нарастание неоднородности инвестиционного пространства внутри региона.

Для изучения территориальной дифференциации по состоянию показателей, характеризующих инвестиционную привлекательность, традиционно используется кластерный анализ, который позволяет образовать группы схожих между собой объектов с учетом всех группировочных признаков одновременно. Однако опыт исследований показал, что при высокой зашумленности экспериментальных данных и их противоречивости, а также когда исходные совокупности не имеют форму нормального распределения и характеризуются ассиметричностью данных, наилучшими оказываются модели, построенные на базе нейронных сетей.

На основе системы статистических показателей, характеризующих инвестиционную привлекательность Оренбургской области, была проведена многомерная классификация муниципальных образований региона. В результате кластерного анализа и нейросетевой классификации выявлено существование в пределах Оренбургской области трех классов: со сравнительно высоким, средним и низким уровнем инвестиционной привлекательности.

Показатели, обеспечивающие сравнительно высокий уровень инвестиционной привлекательности, характерны для всех городов области, так как в среднем существенно опережают сельскую местность по уровню инвестиционной привлекательности. Второй класс характеризуется показателями, обеспечивающими средний уровень инвестиционной привлекательности. Его состав в основном образуют сельские районы. Третий класс состоит из районов, которые характеризуются показателями, обеспечивающими более низкий уровень инвестиционной привлекательности. Для этих районов характерны более высокие значения таких показателей, как удельный вес убыточных предприятий, задолженность по заработной плате, уровень безработицы [3].

Моделирование зависимостей между показателями, характеризующими инвестиционный потенциал, инвестиционную активность и инвестиционный риск

В тех случаях, когда информация по показателям, характеризующим инвестиционную привлекательность, представлена временными рядами, которые в большинстве случаев являются нестационарными, отбор факторов, оказывающих влияние на данную латентную категорию, следует осуществлять с помощью нетрадиционного корреляционного анализа, который позволит измерить изменение силы и характер связи переменных во времени. инвестиционная привлекательность регион потенциал

При выявлении характера взаимосвязей факторов, оказывающих существенное влияние на составляющие инвестиционной привлекательности, традиционно используют модели регрессии. Однако, учитывая многообразие связей между показателями эндогенного и экзогенного характера, моделирование зависимостей между показателями, характеризующими инвестиционную привлекательность, с учетом пространственной и временной неоднородности данных целесообразно осуществлять в виде системы одновременных уравнений на основе панельных данных.

На основе показателей, характеризующих инвестиционную привлекательность Оренбургской области за период с 1999 по 2007 гг. осуществлено моделирование зависимостей между показателями, характеризующими инвестиционный потенциал, инвестиционную активность и инвестиционный риск в виде рекурсивной системы одновременных уравнений на основе панельных данных.

Анализ полученных результатов показал, что увеличение инвестиций в основной капитал ведёт к росту ввода в действие жилых домов и объёма промышленной продукции и существенно снижает удельный вес убыточных предприятий и организаций. Увеличение сальдированного финансового результата предприятий приводит к снижению просроченной кредиторской задолженности и увеличению инвестиций в основной капитал. Рост оборота розничной торговли ведёт к увеличению объёма промышленной продукции и снижению удельного веса убыточных предприятий и организаций. Увеличение задолженности организаций по заработной плате в предыдущий момент времени приводит к росту убыточных предприятий и организаций [2].

Построение интегральных показателей, характеризующих уровень инвестиционной привлекательности

При изучении инвестиционной привлекательности региона представляет интерес построение сводного показателя, позволяющего проводить сравнительный анализ муниципальных образований по данной латентной категории. Интегральные показатели инвестиционного потенциала, инвестиционной активности и инвестиционного риска, согласно методике предложенной С.А.Айвазяном, можно оценить с помощью первой главной компоненты или, в случае ее неработоспособности, взвешенной процедуры индивидуального рейтингования территорий в пространстве модифицированных первых главных компонент.

Построение сводного интегрального показателя, характеризующего уровень инвестиционной привлекательности, предложено осуществить в виде неубывающей функции от интегральных показателей - инвестиционного потенциала и инвестиционной активности и невозрастающей от интегрального показателя, характеризующего инвестиционный риск, с весовыми коэффициентами, учитывающими различия между объектом и эталоном. Вес каждой из построенной латентной категории (потенциала, активности и риска) следует определять, как евклидово расстояние от объекта до эталона, по исходным признакам[4].

На основе показателей, характеризующих инвестиционную привлекательность Оренбургской области, построены интегральные показатели инвестиционной привлекательности и отдельных ее составляющих

Сравнительно более высокие ранги по инвестиционному потенциалу определяют сравнительно более высокую инвестиционную привлекательность объектов. К таковым относятся города Оренбургской области, поскольку им соответствуют более высокие значения показателей, характеризующих финансовый и потребительский потенциал, так как здесь сосредоточены предприятия, предоставляющие торговые, финансовые услуги и осуществляющие строительную и промышленную деятельность, и районы, которые примыкают к крупнейшим городам области и используют преимущества своего положения.

Объекты, которые характеризуются сравнительно высоким инвестиционным риском, в большей степени имеют низкую инвестиционную привлекательность. Это районы, расположенные на окраине региона и характеризующиеся сравнительно высокими значениями таких показателей, как удельный вес убыточных предприятий и организаций, задолженность организаций по заработной плате.

Инвестиционная активность оказывается существенной для инвестиционной привлекательности объектов со средними показателями инвестиционного потенциала и риска. К этим группам относятся в основном районы, отраслевой специализацией которых является сельское хозяйство.

Список литературы

1. Реннер, А.Г. Анализ структуры бюджетных инвестиций в основной капитал в отрасли экономики Оренбургской области за период 1970 - 2005гг. /А.Г. Реннер, Ю.А. Жемчужникова // Вестник ОГУ. - 2007. - №8. - С. 73 - 76.

2. Жемчужникова, Ю.А. Моделирование зависимостей между показателями, характеризующими инвестиционную привлекательность/ Ю.А. Жемчужникова // Вестник ОГУ. - 2008. - №9. - С. 118 - 121.

3. Жемчужникова, Ю.А. Классификация муниципалитетов Оренбургской области по уровню инвестиционной привлекательности // Воспроизводственный потенциал региона: сборник материалов III Международной научно-практической конференции. - Уфа: РИЦ БашГУ, 2007. - С. 357 - 360

4. Реннер, А.Г. Моделирование сводного интегрального показателя уровня инвестиционной привлекательности региона/ Реннер, А.Г. Жемчужникова, Ю.А. //Многопрофильный университет как региональный центр образования и науки: материалы Всероссийской научно-практической конференции. - Оренбург, ИПК ГОУ ОГУ, 2009. - С.1042-1047.

Размещено на Allbest.ru