Регрессионный анализ

Возможность привлечения внешних инвестиций в проекты развития горнодобывающих предприятий в значительной мере зависит от результатов оценки и анализа их инвестиционной привлекательности. Повышение качества, достоверности и надежности принимаемых инвестиционных решений требует разработки методических подходов, основанных на использовании современных методик и методов оценки инвестиционных проектов, адаптированных к специфике горнодобывающего производства. Специфической особенностью инвестиционных горнопромышленных проектов является зависимость эффективности их реализации от факторов природного характера. Высокая изменчивость указанных факторов обусловливает степень и характер неопределенности основных параметров модели движения денежных потоков, что свидетельствует о высокой степени риска при принятии инвестиционных решений. В настоящее время актуальной задачей является формализация процесса учета неопределенности и риска инвестиционных горнопромышленных проектов. Это позволяет обеспечить более высокий уровень достоверности расчетных показателей коммерческой эффективности в условиях неопределенности внешней и внутренней среды их реализации. Риск инвестирования горнопромышленных проектов напрямую связан с неопределенностью среды его реализации. Как показал анализ, существующие методики оценки эффективности инвестиционных проектов с учетом рисков предусматривают учет в основном только негативных последствий состояния факторов среды реализации проекта, исключая возможность прогноза положительных тенденций. В настоящее время в мировой практике оценка проектных рисков осуществляется с использованием следующих основных методов:

Объединённая модель панельных данных

Пример дерева-ценностей для оценки инвестиционного проекта. Анализ чувствительности проекта позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели проекта при различных значениях заданных переменных, необходимых для расчета. В качестве варьируемых исходных переменных принимают объем продаж, цену за единицу продукции, инвестиционные затраты или их составляющие, график строительства, операционные затраты или их составляющие, срок издержки платежей, уровень инфляции, процент по займам, ставку дисконта.

В качестве результирующих показателей реализации проекта могут выступать показатели эффективности. Относительный анализ чувствительности позволяет определить наиболее существенные для проекта исходные переменные, изменением которых следует управлять в первую очередь. Абсолютный анализ чувствительности позволяет определить численное отклонение результирующих показателей при изменении значений исходных переменных.

Прогнозирование по модели множественной линейной регрессии что доход У складывается из потребления С и инвестиций I, т. е. имеет . Вучков И., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной регрессионный анализ: пер. с болг.

Активизация системы ренин-ангиотензин-альдостерон 6. Системы уравнений используемых в эконометрике. В предыдущих параграфах рассмотрено моделирование экономических взаимосвязей одним уравнением. Однако, некоторые экономические процессы моделируется не одним, а несколькими уравнениями, содержащие как повторяющиеся, так и собственные переменные, описывающие многосторонние реальные взаимоотношения между экономическими показателями.

В одних уравнениях определенная переменная рассматривается как факторный признак, а в другое уравнение эта переменная входит как результативный признак. Поскольку отдельные уравнения системы не могут рассматриваться изолированно друг от друга, то и деление переменных на зависимую и независимые теряет смысл. При рассмотрении систем эконометрических уравнений различают следующие переменные: Экзогенные переменные определяют эндогенные, но не находятся под их влиянием, то есть между ними существуют только односторонние стохастические связи.

Лаговыми переменными могут быть: Лаговые переменные можно отнести к заранее заданным экзогенным.

Основное содержание этих тем заключается в раскрытии понятий и методов математического моделирования социально-экономических систем и процессов; при этом в пособии рассматриваются прежде всего общесистемные прикладные экономико-математические модели, общие для всех перечисленных специальностей: Кроме того, в учебное пособие в соответствии с требованиями образовательных стандартов включены такие прикладные модели, как модели спроса и потребления, управления запасами, систем массового обслуживания, теории игр.

Выделенный круг вопросов определяет структуру пособия и содержание его отдельных глав. Приводятся основные сведения о математическом аппарате линейного программирования. Излагается геометрический метод решения простейших задач линейного программирования. Основное внимание уделено изложению алгоритмов симплексного метода решения задач линейного программирования, включая симплексный метод с искусственным базисом.

полученных моделей, для разработки прогнозов с помощью методов прикладной . Инвестиционный потенциал регионов и методы его оценки. Применение регрессионных моделей для прогнозирования притока клиентов в.

Кинг использовали конкретные экономические данные в своих исследованиях, в первую очередь, при расчёте национального дохода. Это направление пробудило поиск экономических законов , по аналогии с физическими , астрономическими и другими естественнонаучными законами. При этом существование неопределённости в экономике ещё не осознавалось [6]. Важным этапом возникновения эконометрики явилось развитие статистической теории в трудах Ф.

Эти учёные предопределили первые применения парной корреляции. Юл определял связь между уровнем бедности и формами помощи бедным. Хукер же измерял связь между уровнем брачности и благосостоянием , в котором использовалось несколько индикаторов благосостояния, также он исследовал временные ряды экономических переменных [6].

Архив номеров

Приложения Введение к работе Актуальность темы исследования. Происходящие процессы восстановления российской промышленности значительно повысили интерес к проблемам улучшения инвестиционного климата, роста деловой и инвестиционной активности. В числе факторов, определяющих неблагоприятный фон для инвестирования в промышленность, чаще всего называют несовершенный правовой режим инвестиционной деятельности, высокие риски долгосрочных вложений в промышленное производство, наличие существенных структурных диспропорций, низкий уровень менеджмента и т.

параметров регрессионных моделей, анализ качества и проверка адекватности выполнены с помощью современных пакетов прикладных программ, значимая зависимость между объемом инвестиций и ценой за акцию.

Модели порождения данных Детерминированный и модельно-вероятностный подходы. В прикладной статистике есть два подхода к исходным данным — детерминированный и модельно-вероятностный. В первом из них данные рассматриваются сами по себе, без попыток связать их с какой-либо более общей ситуацией. Например, при анализе данных о производственной деятельности конкретного предприятия за конкретный период времени подсчитывается процент брака по конкретным технологическим процессам, число работников на различных должностях, объем реализованной продукции по месяцам.

К этой же категории данных относятся различные виды отчетности — бухгалтерская, налоговая, статистическая для органов Госкомстата РФ. Преимуществом детерминированного подхода является отсутствие каких-либо дополнительных предположений о данных. Недостаток состоит в невозможности обоснованного переноса выводов с конкретной ситуации на другие, ей аналогичные. Например, на другие периоды времени или на другие предприятия.

При детерминированном подходе невозможно также оценить погрешность рассчитанных характеристик. Чтобы выйти за пределы конкретной ситуации, необходимо использовать модельно-вероятностный подход, согласно которому основой алгоритмов расчетов является вероятностная модель порождения данных. При этом конкретные данные рассматриваются как реализации случайных величин, векторов, более общо — элементов, т.

Наиболее распространенная вероятностная модель порождения данных — это модель случайной выборки.

Регрессионные модели: 36 книг - скачать в 2, на андроид или читать онлайн

Разработка подхода к оценке эффективности государственного стимулирования инвестиций для развития региональной экономики Руководитель: Лапо Валентина Федоровна Организация-заявитель: Государственное регулирование и стимулирование инвестиционной деятельности и стимулирование на региональном уровне осуществляются с применением целого комплекса форм и методов. В настоящее время в законодательстве федерального и регионального уровня установлены такие методы государственного регулирования и стимулирования инвестиционной деятельности, как налоговые льготы, государственные гарантии, субсидирование процентных ставок по кредитам, регулирование цен и тарифов, прямые государственные инвестиции, регулирование экспортных и импортных пошлин и другие.

научная статья по теме ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКОВ В За рубежом накоплен опыт анализа рисков инвестиционных проектов в различных Сетевые моделей или «деревья решений» учитывают временные методики факторных, экстремальных и регрессионных экспериментов.

Опережающее развитие электроэнергетики - необходимое условие развития экономической модели На снимке: Ночной свет городов мира. Источник снимка и все права: Для открытия в новой вкладке и увеличения кликните по карте 2. Креатив-панораму"Ночной свет городов мира" смотрите в браузере по этой ссылке Данилов Илья Анатольевич.

Окончил электроэнергетический факультет Ивановского энергетического института им. , . В таблице 1 приведены результаты расчетов коэффициентов парной корреляции между зависимым признаком и независимыми признаками в ряде стран и организаций Таблица 1. Коэффициенты парной корреляции отдельных стран и организаций Таблица 1. Коэффициенты множественной корреляции Коэффициенты множественно Все корреляции значимы на уровне 0,01; 2.

Причем в отдельных случаях нельзя дать и приемлемое физическое объяснение направлениям их связи, как это присутствует в большинстве ведущих стран. Но, при этом обращает на себя внимание показатель электроемкости, например, в Южной Корее, где также невозможно объяснить ни связь она должна быть отрицательной , ни величину коэффициента корреляции. Эти примеры показывают, что не исключается так называемая ложная корреляция между отдельными показателями энергетической эффективности.

ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ. Понятие, цели и задачи эконометрики, типы данных

Индексный метод изучения динамики общественного мнения Вопросы для самоконтроля Глава Интерпретация полученных данных Общие подходы к интерпретации социологических данных Процедура интерпретации данных Выявление взаимосвязи признаков

Заведующий кафедрой экономики и инвестиций НГАСУ кандидат экономических Мультиколлинеарность регрессионной модели Выбор навыками проведения прикладного экономического анализа с ис-.

Модель траектории прекращения деятельности коммерческого банка в современных условиях функционирования банковского сектора построена на применении метода бинарной логистической множественной регрессии с использованием информационной базы по ликвидируемым коммерческим банкам с по годы. В статье раскрываются предпосылки к созданию модели, результаты ее тестирования, и даются критерии для ее наиболее эффективного использования. Кроме того, в статье освещены перспективы дальнейшей массовой ликвидации коммерческих банков в России, и обозначены соответствующие направления совершенствования модели.

20, 21, 33 Цитировать публикацию: Срок публикации - от 1 месяца. О формах, порядке и сроках раскрытия кредитными организациями информации о своей деятельности:

Регрессионные модели в задачах прогнозирования объема инвестиций в основной капитал

Задать вопрос юристу онлайн 7. Сущность корреляционно-регрессионного анализа Корреляционно-регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих количественные соотношения между случайными величинами изучаемого процесса. В социально-экономическом прогнозировании этот метод применяют для построения условных прогнозов и прогнозов, основанных на оценке устойчивых причинно-следственных связей.

При этом значение независимой переменной х нам известно по предположению. В процессе прогнозирования оно может быть использовано нами для оценки зависимой переменной у. Поэтому она всегда сто- хастична случайна по природе.

Модели для среднесрочного прогнозирования инвестиций. и прикладных исследований инвестиционного и воспроизводственного процессов, На базе методов регрессионного анализа выявлены количественные оценки.

Концепции автоматизации предметной области. Обоснование целесо-образности автоматизации предприятий: Алгоритмическое представление задачи и ее программная реализация при помощи различных инструментальных средств - пакетов приклад-ных программ. Технология использования средств для финансово-экономических расчетов: Применение для расчета амортизации: Применение для расчета финансовых рент: Типовые операции в .

Снабженческая логистика в : Транспортная логистика средствами : Транспортная логистика с несколькими перевозчиками: Складская логистика средствами :

Задачей регрессионного анализа является?

Построение и анализ эффективности инвестиционных стратегий для финансовых рынков на основе простой регрессионной модели прогнозирования нестационарных временных рядов В работе исследуется способ построения прогнозов и его использования для принятия решений на финансовых рынках. Этот способ основан на авторегрессионной модели временного ряда, известной в литературе в течение нескольких десятилетий как ряд Юла. Ряд Юла представляет собой очень простую модель, когда завтрашнее будущее значение зависит только от сегодняшнего и вчерашнего значений.

Эта модель слишком примитивна, чтобы отражать все свойства реальных временных рядов.

Структурно-динамическая модель инвестиционного процесса В.Б. Прикладной регрессионный анализ (многофакторная регрессия).

Развитие экономики, усложнение экономических процессов и повышение требований к принимаемым управленческим решениям в области макро и мик- роэкономики потребовало более тщательного и объективного анализа реально протекающих процессов на основе привлечения современных математических и статистических методов. С другой стороны, проблема нарушения предпосылок классических статистических методов при решении реальных экономических задач привели к необходимости развития и совершенствования классических методов математической статистики и уточнения постановок соответствующих задач.

В результате этих процессов осуществилось выделение и формирование новой отрасли знания под названием Эконометрика, связанной с разработкой и применением методов количественной оценки экономических явлений и процессов и их взаимосвязей. Основным методом исследования в эконометрике является экономико-математическое моделирование. Правильно построенная модель должна давать ответ на вопрос о количественной оценке величины изменения изучаемого явления или процесса в зависимости от изменений внешней среды.

Например, как скажется увеличение или уменьшение уровня инвестиций на совокупном валовом продукте, какие дополнительные ресурсы понадобятся для запланированного увеличения выпуска продукции и т. Практическая значимость эконометрики определяется тем, что применение ее методов позволяет выявить реально существующие связи между явлениями, дать обоснованный прогноз развития явления в заданных условиях, проверить и численно оценить экономические последствия принимаемых управленческих решений.

Построение эконометрических моделей приходится осуществлять в условиях, когда нарушаются предпосылки классических статистических методов, и учитывать наличие таких явлений, как:

Статистические методы

А Степень деффицитности ресурсов ДА Б Интервалы изменения входной информации, прикоторой значение целевой функции увелич на единицу В Допустимые значения прирощения коэффициентов целевой функции, при которых сохр номенклатура оптимального плана Балансовые уравнения модели МОБ для отраслей-производителей описывают, что валовая продукция отрасли-производителя направляется: Сферы производства и конечного использования ДА Балансовые уравнения модели МОБ для отраслей-производителей описывают, что валовые затраты отрасли-производителя состоят: Из промежуточных затрат и валовой добавленной стоимости ДА Балансовые модели служат для 2 ответа: Определения пропорций между элементами исследуемого экономического процесса Нахождения наилучших решений конкретных экономических задач Установления взаимосвязи между экономическими показателями Близость абсолютной величины линейного коэффициента корреляции к нулю означает: Отсутствие линейной связи между показателями Валовая добавленная стоимость определяется по формуле: Второго квадранта ДА Вычислить верхнюю цену игры 1 3 -2 0 5 7 Ответ 5 8 -6 3 В основе математического обеспечения регрессионной модели лежит?

Предложены три инвестиционные модели: модель влияния инвестиций на рост Корреляционно-регрессионный анализ влияния инвестиционной и прикладных исследований, развертывание инфраструктуры подготовки.

Прямые иностранные инвестиции и внутренняя инвестиционная активность 12 Августа 2 Исследования Насколько велико значение иностранных инвестиций для принимающей экономики? Насколько сильно они влияют на внутреннюю инвестиционную активность? Как можно оценить такого рода эффекты? Какие методы для этого используют? Можно ли их адаптировать к российским условиям?

И какие результаты это дает? В настоящее время российская экономика находится в состоянии инвестиционного кризиса, глубина которого является поистине рекордной. Иллюстрируя сказанное достаточно указать, что к г. В соответствии с расчетами А. По его мнению достичь этого в обозримой перспективе не удастся, в том числе с помощью иностранных инвесторов. Следовательно, Россия стоит на пороге продолжительного периода нулевого экономического роста. Хотя большинство аналитиков совершенно справедливо сходится во мнении, что иностранные инвестиции не в состоянии переломить затянувшуюся производственную рецессию, следует все же отметить, что, не имея собственных финансовых ресурсов, Россия в сложившейся ситуации просто вынуждена прибегать к помощи извне.

Именно это российское правительство и делает, беря все новые и новые международные кредиты. Однако, как показывает опыт, такая политика обречена на неудачу.

Лекция 2: Модель линейной регрессии