XIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2021

Инвестиционная стратегия определяет приоритеты направлений и форм инвестиционной деятельности организации, характер формирования инвестиционных ресурсов и последовательность этапов реализаций долгосрочных инвестиционных целей, обеспечивающих предусмотренное общее развитие организации. Инвестиционная стратегия дает возможность верного выбора инвестиционных проектов среди множества предложенных, что позволяет в долгосрочной перспективе: обновить материально-техническую базу, нарастить объемы производственной деятельности, расширять свои позиции на рынке, освоить новые виды деятельности и т.д.

В основе процесс принятия управленческих решений инвестиционного характера лежат оценка и сравнение объема предполагаемых инвестиций и будущих денежных поступлений. Поскольку сравниваемые показатели относятся к различным моментам времени, ключевой проблемой здесь является проблема их сопоставимости. Относиться к ней можно по-разному в зависимости от существующих объективных и субъективных условий: темпа инфляции, размера инвестиций и генерируемых поступлений, горизонта прогнозирования, уровня квалификации аналитиков и т.д.

Финансовые ресурсы, материальную основу которых составляют деньги, имеют временную ценность. Временная ценность финансовых ресурсов может рассматриваться в двух аспектах. Первый аспект связан с покупательной способностью денег. Второй аспект связан с обращением денежных средств как капитала и получением доходов от этого оборота. Деньги как можно быстрее должны делать новые деньги.

Дисконтирование доходов - приведение дохода к моменту вложения капитала. Для определения наращенного капитала и дополнительного дохода с учетом дисконтирования используются следующие формулы:

Ко = Кt (1 + Е)-t (1)

где (1+Е)-t - дисконтный множитель за t лет

Величину К0, полученную дисконтированием Kt, часто называют текучей, современной (приведенной) величиной Кt. Она характеризует ту исходную (базовую) сумму, на которую начисление процентов дает величину Кt. Поэтому коэффициент дисконтирования также называют коэффициентом текущей стоимости.

Дисконтирование дохода применяется для оценки будущих денежных поступлений (прибыль, проценты, дивиденды) с позиции текущего момента. Инвестор, сделав вложение капитала, руководствуется следующими положениями. Во-первых, происходит постоянное обесценение денег; во-вторых, желательно периодическое поступление дохода на капитал, причем в размере не ниже определенного минимума. Инвестор должен оценить, какой, доход он получит в будущем и какую максимальную возможную сумму финансовых ресурсов допустимо вложить в данное дело исходя из прогнозируемого уровня доходности.

Сформируем следующую систему статистических данных показателей для оценки инвестиционных потоков: образование, млн. руб.; здравоохранение и предоставление социальных услуг, млн. руб.; сельское хозяйство, млн. руб.

Построим распределение районов области по показателям за последний год. Все собранные результаты оформим в виде таблиц.

Таблица 1

Год	Образование, млн. руб.	Сельское хозяйство, млн. руб.	Здравоохранение и предоставление социальных услуг, млн. руб.
2006	134	25,20	337,7
2007	126,5	25,74	325,6
2008	121,8	24,33	296,3
2009	111	24,51	272,1
2010	102,4	25,13	257,3
2011	95,6	24,56	234,8
2012	90	26,01	234,1
2013	84,1	28,30	238
2014	77,2	29,61	228,6
2015	67,3	31,17	209,8
2016	61,9	31,86	197,2

Таблица 2

Районы	Образование, млн. руб.	Сельское хозяйство, млн. руб.	Здравоохранение и предоставление социальных услуг, млн. руб.
Вичугский	2046	1,6	549
Верхнеландеховский	2361	0,9	564
Гаврилово-Посадский	4486	5,3	610
Заволжский	3623	1,0	592
Ивановский	5439	2,6	548
Ильинский	3035	2,4	641
Кинешемский	2298	2,1	640
Комсомольский	2858	2,9	604
Лежневский	3973	0,9	673
Лухский	3059	2,0	745
Палехский	4370	2,4	676
Пестяковский	2872	0,9	462
Приволжский	3324	2,0	557
Пучежский	4021	2,8	571
Родниковский	4547	4,8	616
Савинский	2879	1,5	714
Тейковский	3512	2,5	610
Фурмановский	2010	1,0	698
Шуйский	4779	4,5	618
Южский	3086	1,5	578
Юрьевецкий	2846	1,7	550

Таблица 3

Распределение районов области по показателям

№ места По уровню образования	Уровень финансирования образования в %	РАЙОН	Образование, тыс. руб.	Сельское хозяйство, млн. руб.	Здравоохранение, млн. руб.
1	13,52	Гаврилово-Посадский	4486	5,3	23,776
2	12,41	Родниковский	4547	4,8	21,826
3	12,22	Шуйский	4779	4,5	21,505
4	8,04	Ивановский	5439	2,6	14,141
5	6,40	Пучежский	4021	2,8	11,259
6	5,96	Палехский	4370	2,4	10,488
7	4,99	Тейковский	3512	2,5	8,780
8	4,71	Комсомольский	2858	2,9	8,288
9	4,14	Ильинский	3035	2,4	7,284
10	3,78	Приволжский	3324	2,0	6,648
11	3,48	Лухский	3059	2,0	6,118
12	2,75	Юрьевский	2846	1,7	4,838
13	2,74	Кинешемский	2298	2,1	4,826
14	2,63	Южский	3086	1,5	4,629
15	2,46	Савенский	2879	1,5	4,319
16	2,06	Заволжский	3623	1,0	3,623
17	2,03	Лежневский	3973	0,9	3,576
18	1,86	Вичужский	2046	1,6	3,247
19	1,47	Пестяковский	2872	0,9	2,585
20	1,21	Верхнеландиховский	2361	0,9	2,125
21	1,14	Фурмановский	2010	1,0	2,010
ИТОГО	∑100%		∑71424	∑47.3	∑175.918

Из полученных данных скажем, что первое место по уровню финансирования образования принадлежит Гаврило - Посадскому району, второе - Родниковскому, третье – Шуйскому району. Последнее – 21 место занимает Фурмановский район, предпоследнее место – Верхнеландеховский район, а также низкие показатели по финансированию образования в Заволжском, Лежневском, Вичугском и Пестяковском районах.

Определим число интервалов группировки (количество выделенных групп) по формуле

где

k - число интервалов;

n – число наблюдений;

k=1+3.322 lg21; k=1.3.322*1.3222=5

Разобьем совокупность районов на 5 групп.

Вычислим величину интервала (для группы с равными интервалами) по формуле:

(в интервалах)

Для более точного расчёта разобьём совокупность на 5 групп.

Таблица 4

Группировка районов области по уровню финансирования образования

Группы районов	№ рай-она	Исходные данные для определения системы показателей.
		Факторный признак			Результативный признак
		Уровень финансирования образования	Число школ	Общее финасирование	Себестои-мость	Ур. финансирования образования	Затраты на образование мил.руб.
20,10-26,958	1	20,10	1,0	2,010	698	2,010	14,030
	2	20,46	1,6	3,274	549	3,274	17,974
	3	22,98	2,1	4,826	640	4,826	30,886
	4	23,61	0,9	2,125	564	2,125	11,985
Итого:	n=4	∑87.15	∑5.6	∑12.235	∑2451	∑12.235	∑74.875
26.958-33.816	5	28.46	1.7	4.838	550	4.838	26.906
	6	28.58	2.9	8.288	604	8.288	50.060
	7	28.72	0.9	2.585	462	2.585	11.943
	8	28.79	1.5	4.319	714	4.319	30.838
	9	30.35	2.4	7.284	641	7.284	46.690
	10	30.59	2.0	6.118	745	6.118	45.579
	11	30.86	1.5	4.629	578	4.629	26.756
	12	33.24	2.0	6.648	557	6.648	37.029
Итого:	n=8	∑239,59	∑14,9	∑44,709	∑4851	∑44,709	∑275,504
33,816-40,674	13	35,12	2,5	8,780	610	8,780	53,558
	14	36,23	1,0	3,623	592	3,623	21,448
	15	39,73	0,9	3,576	673	3,576	24,066
	16	40,21	2,8	11,259	571	11,259	64,289
Итого:	n=4	∑151.29	∑7.2	∑27.238	∑2446	∑27.238	∑163.361
	17	43.70	2.4	10.488	676	10.488	70.899
	18	44.86	5.3	23.776	610	23.776	145.034
	19	45.47	4.8	21.826	616	21.826	134.448
Итого:	n=3	∑134,03	∑12,5	∑56,090	∑1902	∑56,90	∑350,381
47,532-54,39	20	47,79	4,5	21,505	618	21,505	132,901
	21	54,39	2,6	14,141	548	14,141	77,493
Итого:	n=2	∑102,18	∑7,1	∑35,646	∑1166	∑35,646	∑210,394
Всего:	n=21	∑714,24	∑47,3	∑175,918	∑12816	∑175,918	∑1074,515

Расчёт средних величин.

Группа расчетов по уровню финансирования образования в четвертях.

20,10-26,958

1)средний уровень финансирования образования: 87,15/4=21,79 млн. руб. на 1 школу

2)среднее число школ: 5,6/4=1,40

Рассчитаем абсолютные и относительные показатели изменения временного ряда, сравнивая каждый уровень ряда предыдущим (цепные показатели) и с уровнем начального периода ряда (базисные показатели).

Таблица 5

Показатели динамики показателей в сельскохозяйственных организациях Ивановской области

Год	Валовой надой молока тыс. тон Уровни ряда.	Абсолютные изменения, тыс. тон		Коэффициент роста.		Темп роста. %		Темп прироста. %		Абсолютные значения 1% прироста. тыс. тон.
		Баз.	Цел.	Баз.	Цел.	Баз.	Цел.	Баз.	Цел.
20066	337,7	-	-	-	-	-	-	-	-	-
20077	325,6	325,6- 337,7= =-12,1	325,6- 337,7= =-12,1	325,6/337,7=0,964	325,6/337,7=0,964	0,964*100%=96,4	0,964*100%=96,4	96,4-100=-3,6	96,4-100=-3,6	-12,1/-3,6 =3,361
20088	296,3	296,3- 337,7= =-41,4	296,3- 325,6= =-29,3	296,3/337,7=0,877	296,3/325,6=0,910	0,877*100%=87,7	0,910*100%=91,0	87,7-100=-12,3	91,0-100=-9,0	-29,3/-9,0= 3,256
2009	272,1	272,1- 337,7= =-65,6	272,1- 296,3= =-24,2	272,1/337,7=0,806	272,1/296,3=0,918	0,806*100%=80,6	0,918*100%=91,8	80,6-100=-19,4	91,8-100=-8,2	-24,2/-8,2=2,951
2010	257,3	-80,4	-14,8	0,762	0,946	76,2	94,6	-23,8	-5,4	2,741
2011	234,8	-102,9	-22,5	0,695	0,913	69,5	91,3	-30,5	-8,7	2,586
2012	234,1	-103,6	-0,7	0,693	0,997	69,3	99,7	-30,7	-0,3	2,333
2013	238	-99,7	3,9	0,705	1,017	70,5	101,7	-29,5	1,7	2,294
2014	228,6	-109,1	-9,4	0,677	0,961	67,7	96,1	-32,3	-3,9	2,410
2015	209,8	-127,9	-18,8	0,621	0,918	62,1	91,8	-37,9	-8,2	2,293
2016	197,2	-140,5	-12,6	0,584	0,940	58,4	94,0	-41,6	-6,0	2,100
n=11	∑2831,5

Рассчитаем средние показатели динамики: средний уровень динамики; средний абсолютный прирост; средний коэффициент роста; средний темп роста; средний темп прироста. Сделаем обобщающий вывод.

Определим средний уровень временного ряда:

Формула среднего арифметического:

тыс.тон молока

Средний абсолютный прирост:

тыс. тон молока

Средний коэффициент роста:

=0.9476

=0,948

Определим средний темп роста:

Определим средний темп прироста:

Из научных данных следует, что в среднем за год прирост валового надоя молока снижается на 5,2%.

В 2016 году по сравнению с 2006 годом абсолютный прирост валового надоя снизился на 140,5 тыс. тон, в процентном отношении прирост снизился на 41,6%. По базисному показателю, причем динамика снижения наблюдается, начиная с 2017 года.

Применяя метод наименьших квадратов, найдем параметры уравнения тренда.

Таблица 6

Исходные и расчётные данные для определения параметров линейного тренда

Годы	Валовой надой молока уровни ряда «»	t	t²	t*yt	Выровненные уровни, тыс. тонн
2006	337.7	-5	25	-1688.5	323.8
2007	325.6	-4	16	-1302.4	310.5
2008	296.3	-3	9	-888.9	297.2
2009	272.1	-2	4	-544.2	284.0
2010	257.3	-1	1	-257.3	270.7
2011	234.8	0	0	0	257.4
2012	234.1	1	1	234.1	244.1
2013	238	2	4	476	230.9
2014	228.6	3	9	685.8	217.6
2015	209.8	4	16	839.2	204.3
2016	197.2	5	25	986	191.0
Итого n=11	∑2831.5	0	∑110	-1460.2	∑2831.5

Расчёты параметра уравнения выполнили по формуле:

1) Средний уровень временного ряда тыс. тон

2) Коэффициент регрессии, показывает, насколько в среднем возрастают (убывает) уровни временного ряда.

тыс. тон

Из полученных данных следует, что сглаженный ряд более наглядно показывает тенденцию к снижению уровня валового надоя молока, которая (имеется в виду тенденция) в исходном ряду несколько затушевывалась скачкообразными колебаниями уровней.

Эффект сглаживания, устраняющего колебания уравнений за счёт случайных причин, хорошо виден при графическом изображении фактических и сглаженных уровней ряда.

Оценим колеблемость валового удоя молока в течение семи летнего периода по годам на основе расчета показателей колеблемости: амплитуда колебаний, среднего линейного отклонения, среднего квадратического отклонения и коэффициентов колеблемости и устойчивости.

Таблица 7

Исходные и расчётные данные для определение показателей колеблемости, устойчивости и ошибки аппроксимации

годы
2006	337,7	323,8	13,9	193,21	1	11	100	0,04
2007	325,6	310,5	15,1	228,01	2	10	64	0,05
2008	296,3	297,2	-0,9	0,81	3	9	36	0,00
2009	272,1	284,0	-11,9	141,61	4	8	16	0,04
2010	257,3	270,7	-13,4	179,56	5	7	4	0,05
2011	234,8	257,4	-22,6	510,76	6	6	1	0,10
2012	234,1	244,1	-10	100,00	7	5	9	0,04
2013	238	230,9	7,1	50,41	8	4	4	0,03
2014	228,6	217,6	11	121,00	9	3	36	0,05
2015	209,8	204,3	5,5	30,25	10	2	64	0,03
2016	197,2	191,0	6,2	38,44	11	1	100	0,03
N=11 итого	∑2831,5	∑2831,5	∑0	∑1594,06	-	-	∑434	∑0,46

Рассчитаем все необходимые показатели.

Амплитуда колебаний:

(тыс. тон)

Средние линейные отклонения:

,где

-число исходных уровней;

P-число параметров уравнения тренда (для линейного тренда P=2)

Среднееквадратическое отклонение:

Коэффициент колеблемости:

Коэффициент устойчивости:

Установим устойчивость тенденции развития процесса, рассчитав ранговый коэффициент корреляции Спирмена.

Вспомогательные операции и расчёты выполнить в таблице №3.

;

-ранги уровней, обозначаются в соответствии с возрастанием уровней временного ряда от ,которому присваивается ранг уровней 1, до которому присваивается ранг n.

Применим формулу рангового коэффициента корреляции Спирмена:

Коэффициент Спирмена принимает любые значения в интеграле .

Значимость коэффициента корреляции рангов Спирмена проверяется на основе t-критерия Стьюдента. Расчетные значения определяются по формуле:

по таблице при d=0,05 k=11-2=9

Если < ,то значение коэффициента корреляции считается не существенным, в данном случае это так

Проверим уравнение тренда на адекватность, рассчитав среднюю ошибку аппроксимации.

Вспомогательный расчет выполнить в таблице №3.

Средняя ошибка аппроксимации определяется по формуле:

=

Считается, что если средняя ошибка аппроксимации не превышает 10%, то уравнение тренда является адекватным, то есть хорошо отражает тенденцию динамики. В нашей задаче =4,18%<10%, следовательно уравнение тренда является адекватным.

Составим прогноз относительно валового надоя молока на срок 1-2 года (2017,2018г.). На основе тренда и колеблемости.

Методика статистического прогноза по тренду и колеблемости основана на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры тренда и колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.

Вычисляем «точечный прогноз»-значение уровня тренда при подстановке в его уравнение номера года прогноза .

а) для 2017 года =6

Ỹ_t2017 = 257,409 – 13,275 *6 = 257,409 – 79,65 = 177,759 тыс. тон

б) для 2018года

Ỹ_t2018 =257,409 – 13,275 * 7 = 257,409 – 92,925 = 164,484 тыс. тон

Определим доверительные границы прогноза с вероятностью 0,9.

Для этого рассчитаем среднюю ошибку прогноза положения линейного тренда на период прогноза .

= ; где

среднее квадратическое отклонение;

-средняя ошибка прогноза .

за умножается на величину t-критерия Стьюдента при указанной вероятности 0,9 и при числе степеней свободы n-2. Для определения границ доверительного интервала применяется формула:

а)

При вероятности 0,9 и числе степеней свободы 11-2=9, t=0,129 определим колеблемость для 2017 года. Доверительные границы интервала будут составлять для 2017 года =0.129*210.9=27.206

177,759 – 27,206 ≤ Ỹ_tk2017 ≤ 177,759 + 27,206

150,553 ≤ Ỹ_tk2017г ≤ 204,965 тыс. тон молока.

Вывод: в 2017 году «точечный прогноз» составил 177,759 тыс. тон надоя молока в доверительных интервальных границах интервала от 150,553 тыс.тон до 204,965 тыс.тон молока.

б) при ;

=177,118*

При вероятности 0,9 и числе степеней свободы 11-2=9,t=0.129.

Определим колеблемость для 2018 года. доверительные границы интервала будут составлять для 2018 года :

164,484 – 28,320 ≤ Ỹ_tk2018г ≤ 164,484 + 28,320

136,164 ≤ Ỹ_tk2018г≤ 192,804 тыс.тон молока.

Вывод: в 2018 году «точечный прогноз» составил 164,484 тыс.тон валового надоя молока в доверительных интервалах границах интервала от 136,164 тыс. тон молока до 192,804 тыс.тон молока.

Исследование объективно существующих связей между явлениями - важнейшая задача статистики. Корреляционный метод предназначен для выявления и количественного определения тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и множеством признаков (при многофакторной связи).

Метод регрессионного анализа заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов).

Таблица 8

№	Исходные данные			Вычисление				=-60.72+3.29x
	«x»		«Y»				X*y
	Финансирование здравоохранения		Затраты на здрав. млн. руб.
1	2	3		4		5	6		7
1	20.1	14.0		404.01		196.00	281.40		5.4
2	20.5	18.0		420.25		324.00	369.00		6.7
3	23.0	30.9		529.00		954.81	710.70		15.0
4	23.6	12.0		556.96		144.00	283.2		16.9
5	28.4	26.6		806.56		707.56	755.44		32.7
6	28.6	50.1		817.96		2510.01	1432.86		33.4
7	28.7	11.9		823.69		141.61	341.53		33.7
8	28.8	30.8		829.44		948.64	887.04		34.0
9	30.3	46.7		918.09		2180.89	1415.01		38.9
10	30.6	45.6		936.36		2079.36	1395.36		40.0
11	30.9	26.8		954.81		718.24	828.12		40.9
12	33.2	37.0		1102.24		1369.00	1228.40		48.5
13	35.1	53.6		1232.01		2872.96	1881.36		54.8
14	36.2	21.4		1310.44		457.96	774.68		58.4
15	39.7	24.1		1576.09		580.81	956.77		69.9
16	40.2	64.3		1616.04		4134.49	2584.86		71.5
17	43.7	70.9		1909.69		5026.81	3098.33		83.0
18	44.9	145.0		2016.01		21025.00	6510.50		87.0
19	45.5	134.4		2070.25		18063.36	6115.20		89.0
20	47.8	132.9		2284.84		17662.41	6352.62		96.5
21	54.4	77.5		2959.36		6006.25	4216.00		118.3
Итого N=21	∑714.2	∑1074.5		∑26074.10		∑88104.17	∑42418.38		∑1074.5

Итог фактического значения « y» равен итогу теоретического значения « » и составляет: 1074,5.

Чтобы определить коэффициент корреляции, необходимо вычислить среднее значение необходимых величин.

= =

Определим квадратические отклонения:

Коэффициент корреляции Пирсона определяем по формуле:

В нашей задаче r=0,764. Если r≥0.7,то связь сильная, тесная.

Если r>0-связь положительная.

Вывод : по полученным данным в нашей задаче связь положительная и сильная, тесная.

Построим уравнение парной линейной регрессии, характеризующее связь между уровнем финансирования здравоохранения и затратами на здравоохранение.

Чтобы провести линию уравнения на графике, надо рассчитать уравнение парной линейной регрессии, которое имеет вид:

Для определения параметров «a» и «b» используем формулы

-дисперсия признака x

b-коэффициент регрессии показывает, на сколько в среднем происходит изменения результативной переменной «y»(«+»-увеличение; «-»- снижение)при увеличении факторной переменной «x» на 1 единицу её измерения.

Инвестиционная стратегия определяет приоритеты направлений и форм инвестиционной деятельности организации, характер формирования инвестиционных ресурсов и последовательность этапов реализаций долгосрочных инвестиционных целей, обеспечивающих предусмотренное общее развитие организации.

Первое место по уровню финансирования образования принадлежит Гаврило - Посадскому району, второе - Родниковскому, третье – Шуйскому району. Последнее – 21 место занимает Фурмановский район, предпоследнее место – Верхнеландеховский район, а также низкие показатели по финансированию образования в Заволжском, Лежневском, Вичугском и Пестяковском районах.

В 2016 году по сравнению с 2006 годом абсолютный прирост валового надоя снизился на 140,5 тыс. тон, в процентном отношении прирост снизился на 41,6%. По базисному показателю, причем динамика снижения наблюдается, начиная с 2017 года.

Сглаженный ряд более наглядно показывает тенденцию к снижению уровня валового надоя молока, которая (имеется в виду тенденция) в исходном ряду несколько затушевывалась скачкообразными колебаниями уровней.

Эффект сглаживания, устраняющего колебания уравнений за счёт случайных причин, хорошо виден при графическом изображении фактических и сглаженных уровней ряда.

Считается, что если средняя ошибка аппроксимации не превышает 10%, то уравнение тренда является адекватным, то есть хорошо отражает тенденцию динамики. В нашей задаче =4,18%<10%, следовательно, уравнение тренда является адекватным.

В 2017 году «точечный прогноз» составил 177,749 тыс. тонн надоя молока в доверительных интервальных границах интервала от 150,553 тыс.тонн до 204,965 тыс.тонн молока.

По полученным данным в нашей задаче связь положительная и сильная, тесная.

Список литературы

1. Алан Р. Экономические индексы. М.; Статистика, 2017.

2. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.; Финансы и статистика, 2011.

3. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. М.; ЮНИТИ - ДАНА, 2011.

4. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистика: Учебник/под ред. И.И. Елисеевой. М.; Финансы и статистика, 2015.

5. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. и др. Общая теория статистики: Учебник. М.; Инфра –М, 2018.

6. Общая теория статистики: Учебник/ Под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. М.; Финансы и статистика, 2019.

7. Практикум по теории статистики / Под ред. Р.А. Шмойловой. М.; Финансы и статистика, 2018.

8. Статистический словарь. М.; Финансы и статистика, 2019.

9. Теория статистики: Учебно-практическое пособие/ под ред. В. Г. Минашкина. М.; Изд-во МЭСИ, 2018.

10. Шмойлова Р.А. Теория статистики: Учебник. М.; Финансы и статистика, 2018.

11. www.dairynews.ru

Код для цитирования: Скопировать