Регрессионные модели анализа и прогнозирования стоимости основных средств в РБ

РЕФЕРАТ

Курсовая работа: 25 стр., 8 табл., 17 ист.

Объект исследования – регрессионные модели анализа и прогнозирования стоимости основных средств.

Предмет исследования – анализ и прогнозирование стоимости основных средств в Республике Беларусь.

Цель работы: переоценить имеющиеся модели оценки стоимости основных средств, провести сценарные расчеты и сравнить их с фактическими данными.

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие  задачи:

1. Переоценить имеющиеся  модели на интервале с 2000 г.  по 2011 г.

2. Провести сценарные расчеты стоимости основных средств на 2012 г.

3. Сравнить данные сценарных  расчетов с фактическими.

4. Сделать вывод об  адекватности исследуемых моделей  на основе переоценки и проведенных  расчетов.

Автор работы подтверждает, что приведённые в ней аналитический  материал правильно и объективно отражает состояние исследуемого процесса, а все заимствованные из литературы и других источников теоретические, методологические положения и концепции  сопровождаются ссылками на их авторов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

THE ABSTRACT

Coursework: 25 pages, 8 tables, 17 sources.

Object of study - regression model analysis and forecasting value of fixed assets.

Subject of research - analysis and forecasting value of fixed assets in the Republic of Belarus.

Objective: To assess the available models overestimate the value of fixed assets, to conduct scenario calculations and compare them with the actual data.

To achieve this goal it is necessary to perform the following tasks :

1. Overestimate the available models in the interval from 2000 to 2011
2. To conduct scenario calculations value of fixed assets in 2012
3. To compare the data with the actual scenario calculations
4. To make a conclusion about the adequacy of the test models based on revaluation and settlement.

Copyright work confirms that the information they analytical material correctly and objectively reflects the state of the process under investigation , and all borrowed from the literature and other sources of theoretical , methodological principles and concepts accompanied by references to their authors.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………..	5
1.Теоретические предпосылки  построения регрессионных моделей…….	6
2.Эконометрический анализ  временных рядов…………………………….	8
3.Годовая регрессионная  модель……………………………………………	13
4.Квартальная регрессионная  модель………………………………………	18
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………	23
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ………………………..	24

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

Устойчивость экономического развития любой страны поддерживается надлежащим состоянием материально-технической  базы. Производство конкурентоспособной  продукции может быть обеспечено только при использовании для  ее выпуска высокотехнологичного оборудования, соответствующего мировым стандартам. Беларусь, как свидетельствуют данные о состоянии основных производительных средств в экономике, значительно  отстает в технологическом плане  от стран с развитой экономикой, поскольку только пятая часть  используемых в производстве технологий относится к категории новых  и высоких. В связи с этим проблема модернизации и обновления основных средств является весьма актуальной, особенно в современных условиях функционирования белорусской экономики, отягощенных нестабильностью на валютном рынке, необходимостью сжатия внутреннего спроса и расходов государственного бюджета.

Стоимость основных средств  в ведущих отраслях экономики  оказывает существенное влияние  на их технологические возможности. Это подтверждается данными разработанной  в отделе экономико-математического  моделирования НИЭИ Министерства экономики  Республики Беларусь квартальной и  годовой макромоделей краткосрочного прогнозирования основных макроэкономических показателей страны. Стоимость основных средств является экзогенным показателем  инвестиционного блока этих макромоделей. Поскольку прогнозные значения стоимости  основных средств определяются экспертно, это создает некоторые трудности  при проведении сценарных прогнозов.

Работа посвящена проведению сценарных расчетов по прогнозированию  и анализу стоимости основных средств в Республике Беларусь на основе квартальной и годовой  регрессионных моделей, оцененных  в работах Шинкевича Н. Н. и Бурдыко Н.М.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Теоретические предпосылки построения регрессионных моделей

Создание эффективной  национальной экономики, способной  обеспечить высокий уровень жизни  населения и достойное место  среди других стран мира является важнейшим приоритетом для большинства  стран. Стратегическими целями социально-экономического развития Беларуси признаны оздоровление, повышение благосостояния, обеспечение  рациональной занятости населения  и степени его социальной защищенности. Для достижения поставленной цели необходимы ускорение темпов роста и улучшение  качественных параметров развития народного  хозяйства страны [1]. Важнейшими средствами обеспечения устойчивого развития национальной экономики и решения социальных задач, как определено в Национальной стратегии устойчивого социально-экономического развития Республики Беларусь на период до 2020 г., являются дальнейший рост ВВП, формирование межотраслевых комплексов и отраслей народного хозяйства [2].  

Моделированию и прогнозированию  ВВП в Республике Беларусь уделяется  большое внимание: разработаны эконометрические макромодели для анализа и  краткосрочного прогнозирования ВВП  Республики Беларусь со стороны спроса [3] и предложения [4] на квартальных и годовых данных.

Важная роль при моделировании  экономического роста страны отводится  производственным функциям (ПФ), отражающим динамику ВВП или национального  дохода при изменении таких факторов производства, как труд, капитал, природные  ресурсы и НТП. Особенно актуальным представляется исследование возможности  построения ПФ для переходных экономик, характеризующихся нестабильностью  макроэкономических процессов, наличием слишком узкой методологически  сопоставимой информационной базы, короткими  временными рядами (В.р.) данных и т.д.

С использованием аппарата ПФ разработано множество моделей  экономического роста, однако для анализа  и прогнозирования роста белорусской  экономики их применение на данном этапе не представляется возможным  – прежде всего из-за отсутствия статистической информации по ряду показателей, в частности, учитывающих уровень  и развитие человеческого капитала. Имеющаяся информация чаще всего  представлена короткими В.р., длина  которых не позволяет использовать их при построении эконометрических моделей.

В области экономико-математического  моделирования, как и во многих других сферах, есть вопросы, на которые либо крайне сложно, либо вообще нельзя дать однозначный ответ. В их числе  следующие:

• насколько удачно удалось решить проблемы спецификации и идентификации эконометрических моделей, т.е можно ли рассчитывать на то, что использование разработанных моделей в целях прогноза, определяющих варианты социально-экономического развития Республики Беларусь, даст результаты, достаточно адекватные реальной действительности?;
• какова точность (абсолютная, относительная) прогнозных расчетов, основанных на построенных моделях?
• Останутся ли построенные модели устойчивыми за пределами выборки?

Получение ответов на эти  вопросы с помощью тех или  иных математико-статистических методов  и составляет содержание проблемы верификации  эконометрической модели. Чрезвычайная сложность этой проблемы не означает ее безнадежности. Особую значимость здесь  приобретают вопросы взаимодействия исследовательских программ и его  влияния на состояние и развитие экономико-математического направления. В современном мире экономическая  теория уже не существует без математики, информатики и кибернетики, этот инструмент стал неотъемлемой частью экономической науки.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Эконометрический  анализ временных рядов

 

Под временным рядом –  В.р. – понимается упорядоченное  множество, характеризующее изменение  показателей во времени. Элементы этого  множества состоят из численных  значений показателя, называемых уровнями В.р., и периодов (моментов, интервалов времени), к которым относятся  уровни.

Макроэкономические ряды, т.е. ряды крупноагрегированных экономических  показателей, обладают определенной спецификой, связанной с тем, что их значения получают расчетным путем, обрабатывая  достаточно большие объемы регистрируемой информации. Уровни таких В.р. определяются не только существом экономических  процессов, но и методиками расчета  соответствующих показателей.

Макроэкономические В.р. в переходных экономиках, как правило, характеризуются малой длиной. Проблема малой длины В.р. особенно актуальна  как для белорусской экономики, так и для экономик других стран  СНГ. В значительной мере это связано  с тем, что переходный процесс  сопровождался распадом союзного государства, вызвавшим утрату преемственности  данных. Кроме того плановая и рыночная экономики предъявляют разные требования к статистической информации и отличаются возможностями ее сбора. В связи  с этим возникает необходимость  перестройки системы показателей  и методик их расчета.

Структурные составляющие динамики макроэкономических В.р. Пусть t – время, а , , , , - уровни В.р. и его календарной, сезонной  нерегулярной и трендовой составляющих периода t соответственно. Обычно календарную составляющую периода t считают мультипликативной, т.е. В.р. представляют в виде = · F(, ). Для анализа экономической динамики В.р. возникает необходимость выделять ее составляющие, т.е. проводить операцию разложения макроэкономического В.р. на структурные составляющие динамики. При этом сезонная составляющая динамики В.р. не несет полезной информации, а лишь порождает несопоставимость между его уровнями, поэтому для сезонной корректировки разработано большое количество методов, основные из которых реализованы в большинстве программных средств (Statistica, X-12 ARIMA, Demetra, EViews).

Важной составляющей эконометрического  анализа В.р. является учет структурных  изменений, которые обычно являются следствием, например, неожиданных  изменений цен на нефть, внезапной  смены экономической политики и  т.д. Структурные изменения –  это частный случай выбросов, которые  заметно отличаются от остальных  или предыдущих значений ряда. Различают  следующие типы выбросов [5]:

• аддитивные (additive outlier)
• инновационные (innovation outlier)
• изменения уровня (level change)
• изменение дисперсии (variance change)

Аддитивные выбросы возникают  в результате ошибок статистических измерений, стихийных бедствий и  т.п. Они влияют только на одно наблюдение В.р., не затрагивая все последующие. Инновационные выбросы отражают появление внешних факторов, влияющих на изменение тренда В.р., и тем  самым – на динамику ряда с момента  их появления. Изменения уровня –  это выбросы, обусловленные внешними воздействиями, которые изменяют среднее  значение В.р. В случае последнего типа выбросов изменяется дисперсия инновация (шоков). Примером подобных выбросов является ситуация смены фиксированного обменного  курса на плавающий.

Учет структурных изменений  при построении эконометрических моделей  проводится посредством фиктивных  переменных, которые вводятся следующим  образом:

• для моделирования сезонности –

DS =

где и - соответственно номер периода начала и окончания сезонной волны, = 1, 2, 3, 4 для квартальных данных и = 1, 2, …, 12 для месячных данных;

• для моделирования изменения тренда –

DT =

где - номер периода изменения тренда;

• для моделирования аддитивных выбросов –

DT =

где - номер периода, в котором произошел выброс;

• для моделирования изменения уровня –

DU =

где - момент смены уровня ряда.

Использование в моделях  фиктивных переменных позволяет  не производить первоначальное сглаживание  В.р., которое для переходных экономик не всегда оправдано. Часто изменения структуры ряда вызваны произошедшими экономическими шоками, и фиктивные переменные могут рассматриваться в качестве мультипликаторов этих шоков.

При построении эконометрических моделей необходимо учитывать наличие  или отсутствие у В.р. стохастического (недетерминированного тренда). Иначе  говоря, приходится решать вопрос об отнесении  каждого из рассматриваемых В.р. к классу рядов стационарных относительно детерминированного тренда (TS-ряд), или к классу рядов, имеющих стохастический тренд (возможно, наряду с детерминированным трендом) (DS-ряд) и приводящихся к стационарному ряду только путем взятия разностей. Принципиальное различие между этими двумя рядами В.р. состоит в том, что в случае стационарного ряда вычитание из него соответствующего детерминированного тренда приводит к стационарному ряду, а в случае нестационарного – оставляет его нестационарным из-за наличия стохастического тренда.