Моделирование промышленной динамики в условиях переходной экономики

| Топливная |1,2 |1,2 |1,9 |19,6 |

| Черная металлургия |1,2 |1,3 |1,3 |0,9 |

| Цветная металлургия |2,1 |1,6 |1,1 |1,3 |

| Химическая |0,7 |0,7 |0,9 |0,5 |

| Машиностроение и |0,5 |0,3 |0,5 |0,4 |

|металлообработка | | | | |

| Лесная, дер.-обр. и |0,5 |0,4 |0,5 |1,3 |

|целлюлозно-бумажная | | | | |

| Промышленность строительных |0,8 |1,2 |0,7 |0,5 |

|материалов | | | | |

| Легкая |0,7 |1,2 |1,1 |0,0 |

| Пищевая |0,4 |0,4 |0,7 |0,7 |

Таблица 4

Коэффициенты распределения капитальных вложений относительно величины

остаточной стоимости основных средств отраслей промышленности региона в

1994-1997 гг.

|Отрасль промышленности |1994 г.|1995 г.|1996 г.|1997 г.|

| Электроэнергетика |1,0 |1,1 |1,6 |1,6 |

| Топливная | | |0,8 |7,4 |

| Черная металлургия |1,1 |1,0 |1,3 |0,9 |

| Цветная металлургия |2,2 |1,8 |1,1 |1,3 |

| Химическая |0,7 |1,1 |0,9 |0,5 |

| Машиностроение и |0,3 |0,3 |0,3 |0,3 |

|металлообработка | | | | |

| Лесная, дер.-обр. и |0,4 |0,3 |0,5 |1,1 |

|целлюлозно-бумажная | | | | |

| Промышленность строительных |0,6 |0,9 |0,8 |0,5 |

|материалов | | | | |

| Легкая |0,7 |1,0 |0,8 |0,0 |

| Пищевая |1,4 |1,5 |2,2 |1,9 |

На основании этих данных рассчитаны коэффициенты распределения

инвестиций относительно объема выпуска продукции (табл. 3) и стоимости

основных фондов (табл. 4) отраслей, усредненные по промышленности, что

позволит выделить “переинвестированные” (коэффициент>1) и

“недоинвестированные” (коэффициент<1) отрасли промышленности[2].

Сравнивая капитальные вложения и амортизационные отчисления (их

отношение назовем “коэффициентом воспроизводства”), можно установить, какой

тип воспроизводственного процесса наблюдается в отраслях промышленности

региона (табл. 5). Если коэффициент воспроизводства равен единице, то имеет

место процесс простого воспроизводства, если коэффициент больше единицы –

процесс расширенного воспроизводства, если он меньше единицы, то

осуществленные капитальные вложения не покрывают выбытие основных средств.

Таблица 5

Коэффициенты воспроизводства отраслей промышленности региона (отношение

капитальных вложений, относящихся к воспроизводственной структуре, к

начисленной амортизации)

| Отрасль промышленности |1994 г. |1995 г. |1996 г.|1997 г.|

| Промышленность, всего |1,7 |1,8 |1,0 |1,2 |

| Электроэнергетика |1,8 |3,1 |2,1 |2,4 |

| Топливная | | |0,4 |5,0 |

| Черная металлургия |1,9 |2,8 |1,7 |1,4 |

| Цветная металлургия |3,9 |2,2 |0,9 |1,5 |

| Химическая |1,4 |1,5 |1,1 |0,7 |

| Машиностроение и |0,5 |0,4 |0,3 |0,4 |

|металлообработка | | | | |

| Лесная, дер.-обр. и |0,5 |0,5 |0,3 |0,2 |

|целлюлозно-бумажная | | | | |

| Промышленность строительных |0,7 |0,7 |0,3 |0,4 |

|материалов | | | | |

| Легкая |1,0 |0,3 |0,2 |0,0 |

| Пищевая |1,5 |1,7 |1,4 |1,1 |

На ведущее место в 1997 г. по абсолютным объемам капитальных вложений

в регионе вышла цветная металлургия: после пика в 1994 г. - 35,8% от всего

объема капитальных вложений по объектам производственного назначения

промышленности - наблюдается снижение их доли до 17,9% в 1996г. и затем

рост до 23,2% в 1997г. При этом цветная металлургия занимала в 1997г. лишь

третье место по объему произведенной продукции и по величине основных

фондов, уступая черной металлургии; машиностроению и металлообработке. Из

табл. 5 видно, что в цветной металлургии региона происходил процесс

расширенного воспроизводства: капитальные вложения превышают начисленную

амортизацию (за исключением 1996 г., что, однако, многократно перекрывается

капиталовложениями в 1993-1995 и 1997 гг.).

На протяжении 1994-1997 гг. цветная металлургия получала больше

инвестиций в сравнении с объемами выпуска продукции и имеющимися в отрасли

основными фондами, особенно много (относительно больше, чем любая другая

отрасль) в 1994-1995 гг.

Второе место по объемам капитальных вложений производственного

значения в 1997 г. занимает электроэнергетика. В этой отрасли при спаде

активности финансирования в 1994 г. до 10,5% по сравнению с 13,2% в 1993 г.

в дальнейшем наблюдался ее рост: 20,5% в 1996 г., 22,8% в 1997 г. Хотя

электроэнергетика и занимает четвертое место по объемам произведенной

продукции и величине основных фондов, ее доля постоянно увеличивается: с

9,8 % в 1993г. до 15,7% в 1997г. по объему произведенной продукции и с

10,21 % в 1994г. до 14,06 % в 1997г. - по величине основных фондов в

отраслевой структуре промышленности региона. Произведенные капитальные

вложения обеспечили электроэнергетике в 1994-1997гг. расширенное

воспроизводство. Добиться таких показателей позволила существенная

“переинвестированность” отрасли в 1995-1997гг. по сравнению с ее долей в

объеме выпуска продукции и в основных фондах отраслей промышленности

региона.

Третье место по капиталовложениям в 1997г. занимает черная

металлургия, до 1996г. включительно опережавшая по этому показателю все

другие отрасли промышленности (более трети - 37,2% - всех

капиталовложений). Однако в 1997г. произошло резкое сокращение капитальных

вложений в отрасль - до 22,6% от всех капитальных вложений по объектам

производственного назначения в промышленности региона. Черная металлургия

уступила лидирующее положение и по объемам основных фондов (машиностроению

и металлообработке): произошло снижение их доли с 35,62% в 1995г. до 24,34

% в 1997г., что связано, по-видимому, с опережающим выводом из эксплуатации

старых основных фондов. Параллельно происходило снижение доли объема

производства продукции отраслью: с 29,5% в 1995г. до 25,7 % в 1997г. Тем

не менее черная металлургия остается в лидерах по объему продукции среди

отраслей промышленности Региона на всем протяжении исследуемого периода, с

1993 по 1997 г.

Относительное падение капитальных вложений в черную металлургию в

1997г. показывают и коэффициенты распределения инвестиций. При некоторой

переинвестированности отрасли в 1993-1996 гг. в 1997 г. наблюдалась ее

недоинвестированность по сравнению с объемами выпуска продукции и основных

средств. Тем не менее в черной металлургии на всем исследуемом периоде

наблюдался процесс расширенного воспроизводства.

Снижение доли объемов инвестирования наблюдается в машиностроении и

металлообработке: с 16,1 % в 1993 г. до 4,7 % в 1995 г., с некоторым

восстановлением позиций до 8,1 % в 1996 г., и вновь падением до 7,6 % в

1997 г. от объема капитальных вложений промышленности Региона по объектам

производственного назначения. При этом, однако, отрасль занимала в 1997 г.

первое место по величине основных фондов (26,09%) и второе - по объему

выпуска продукции (17,7%). С 1994 по 1997 гг. четко прослеживается

значительная недоинвестированность машиностроения и металлообработки (самая

высокая среди промышленных отраслей области) как относительно объемов

выпуска продукции, так и величины основных фондов. Значение коэффициента

воспроизводства на всем периоде в 2-3 раза меньше необходимого для простого

воспроизводства.

Особо следует остановиться на топливной промышленности. В 1997г.

произошел всплеск роста финансирования капитальных вложений до 9,8 % (в

1996г. - 1,0 %). Предыдущий подобный всплеск наблюдался в 1993г., тогда он

составил 9,2 % от всех капитальных вложений в промышленность Региона. При

этом топливная промышленность в 1997г. с долей в 1,33% занимает девятое

место по величине основных фондов региона среди промышленности и такое же

место по объему производства продукции (в 1997г. 0,5% всей продукции,

произведенной промышленными предприятиями области). Хотя коэффициент

распределения инвестиций относительно объемов производства показывает

переинвестированность отрасли на всем периоде (особенно в 1997г.), высокая

фондоемкость ее продукции опровергает этот вывод (за исключением 1997г. и,

по-видимому, 1994г.). Вероятно (нельзя утверждать однозначно из-за

отсутствия данных по основным средствам для 1994-1995 гг.), в 1995-1996 гг.

в отрасли нарушалось и условие простого воспроизводства.

Остальные отрасли промышленности имеют незначительные объемы

инвестирования по сравнению с рассмотренными выше и, как правило, относятся

к недоинвестированным отраслям.

Таким образом, более 75% осуществляемых капитальных вложений

промышленности по объектам производственного назначения приходится на

четыре отрасли: черную и цветную металлургию, электроэнергетику,

машиностроение и металлообработку.

По сравнению с долей объема выпуска продукции были переинвестированы

электроэнергетика, топливная промышленность, цветная металлургия и черная

металлургия региона, а по сравнению с долей основных средств по остаточной

стоимости - электроэнергетика, топливная промышленность, цветная

металлургия, черная металлургия и пищевая промышленность. Как видно,

результат меняется только для пищевой промышленности из-за более низкой,

чем в среднем в промышленности области, фондоемкости ее продукции

В то же время недоинвестированными оказались такие отрасли, как

лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная, промышленность

стройматериалов, легкая, химическая промышленность и, особенно

машиностроение и металлообработка. Особое беспокойство должно вызывать то,

что в этих отраслях (за исключением химической промышленности) не

обеспечивается даже простое воспроизводство.

Недоинвестированные отрасли используют капитальные вложения

преимущественно для технического перевооружения (то есть на оборудование,

что позволяет экономить средства). Переинвестированные же отрасли

увлекаются строительством новых предприятий, расширением и реконструкцией

действующих, причем в условиях резкого сокращения объемов производства в

этих отраслях (в электроэнергетике, например, за 1991-1997 гг. – на 37%).

Из недоинвестированных отраслей только для промышленности стройматериалов

характерно строительство новых предприятий (наряду с техническим

перевооружением), но, по-видимому, капиталоемкость новых предприятий в этой

отрасли существенно ниже средней по промышленности, и такая технологическая

структура не приводит к переинвестированности отрасли.

Интересно, что в большинстве отраслей практически все начисленные

амортизационные начисления были использованы в качестве капитальных

вложений. Так, в электроэнергетике – это 93 %, в черной металлургии - 96,

в цветной металлургии – 91, в топливной промышленности – 100%. В то же

время в химической, лесной, легкой, пищевой отраслях и в промышленности

строительных материалов меньше половины начисленной амортизации было

использовано в качестве капитальных вложений (почти все отрасли –

недоинвестированные). Если амортизационные отчисления просто не

накапливались для финансирования капитальных вложений в дальнейшем, то это

может свидетельствовать об их неэффективном использовании (“проедании”)

недоинвестированными отраслями (как отмечают Ю.Бригхем и Л.Гапенски, если у

фирмы нет высокодоходных проектов, ей выгоднее распределить амортизационный

фонд между акционерами, а не использовать для реинвестирования[3]).

Таким образом, можно утверждать, что в промышленности Региона в сфере

капитальных вложений происходят негативные перераспределительные процессы,

слабо связанные как с имеющимися основными средствами, так и (что гораздо

важнее) со спросом на продукцию отдельных отраслей.

Анализ взаимосвязи продукции, основных фондов и численности занятых с

другими экономическими показателями.

Поскольку основные источники капитальных вложений в промышленность

находятся сегодня в руках самих промышленных предприятий, интересно

попытаться понять их логику инвестирования. Основой для этого может быть

анализ взаимосвязи капиталовложений с основными финансовыми показателями

деятельности предприятий.

Сводные балансовые данные, публикуемые Государственным комитетом по

статистике, дают отражение финансовых процессов (в среднем) в

промышленности в отраслевом разрезе. Поэтому для исследования данных

взаимосвязей воспользуемся корреляционным анализом, применяющимся для

количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в

безразмерном виде. Корреляционный анализ дает возможность установить,

ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть большие значения из

одного набора данных связаны с большими значениями другого набора

(положительная корреляция), или, наоборот, малые значения одного набора

связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или

данные двух диапазонов никак не связаны (корреляция близка к нулю)[4].

Для проведения корреляционного анализа используем экономические и

финансовые показатели, показатели бухгалтерских балансов, показатели и

критерии результативности и экономичности работы и данные анализа политики

предприятий за период с 1991 по 1995 г. основных отраслей промышленности

региона (табл. 6.18).

При изучении корреляционной связи различных показателей коммерческой

деятельности рекомендуется анализ более 30 единиц совокупностей. Это

требуется для уменьшения влияния действий случайных причин на значения

получаемых результатов[5].

Для исследования взаимосвязи капитальных вложений с другими

экономическими показателями промышленности региона были собраны данные в

виде 32 полных рядов совокупностей по каждому анализируемому параметру, что

позволяет свести действие случайных причин на результаты исследования к

минимуму.

Для получения выводов о практической значимости тесноты взаимосвязи

произведем их качественную оценку на основе шкалы Чедока, позволяющей

интерпретировать тесноту взаимодействия при корреляционном анализе:

|Показания тесноты |0,1-0,3|0,3-0,5 |0,5-0,7 |0,7-0,9 |0,9-0,99|

|связи | | | | | |

|Характеристика |Слабая |Умеренная |Заметная |Высокая |Весьма |

|тесноты связи | | | | |высокая |

Таблица 6

Коэффициент корреляционной связи между капитальными вложениями и другими

экономическими показателями промышленности региона

|Показатель |Коэффициент |

| |корреляции |

|Объем реализации в сопоставимых ценах (предыдущего |0,956 |

|года) | |

|Себестоимость реализованной продукции |0,945 |

|Денежные средства, расчеты и прочие активы (итог III |0,936 |

|раздела актива баланса) на начало года | |

|Объем реализации в действующих ценах |0,933 |

|Расчеты с дебиторами и авансы (45,62,76,78,68,73,61) на|0,930 |

|начало года | |

|Основные средства и прочие внеоборотные активы (итог I |0,907 |

|раздела актива баланса) на конец года | |

|Расчеты с кредиторами, авансы и прочие пассивы (начало |0,902 |

|года) | |

|Основные средства и прочие внеоборотные активы (итог I |0,898 |

|раздела актива баланса) на начало года | |

|Расчеты с кредиторами, авансы и прочие пассивы (конец |0,881 |

|года) | |

|Денежные средства, расчеты и прочие активы (итог III |0,858 |

|раздела актива баланса) на конец года | |

|Балансовая прибыль |0,850 |

|Краткосрочные кредиты и займы (90,94) на конец года |0,840 |

|Расчеты с дебиторами и авансы (45,62,76,78,68,73,61) на|0,827 |

|конец года | |

|Краткосрочные кредиты и займы (90,94) на начало года |0,804 |

|Амортизация основных средств |0,778 |

|Долгосрочные кредиты и займы (92,95) на конец года |0,738 |

|Целевое финансирование |0,547 |

|Долгосрочные кредиты и займы (92,95) на начало года |0,526 |

|Соотношение дебиторской и кредиторской задолженности |0,367 |

|(начало года) | |

|Коэффициент автономии (начало года) |0,247 |

|Коэффициент финансовой устойчивости (начало года) |0,245 |

|Коэффициент ликвидности (начало года) |0,131 |

|Коэффициент обеспеченности собственными оборотными |0,117 |

|средствами (начало года) | |

|Соотношение дебиторской и кредиторской задолженности |0,080 |

|(конец года) | |

|Коэффициент покрытия (начало года) |0,019 |

|Коэффициент маневренности (конец года) |0,005 |

|Коэффициент финансовой устойчивости (конец года) |0,002 |

|Коэффициент автономии (конец года) |-0,008 |

|Коэффициент обеспеченности собственными оборотными |-0,029 |

|средствами (конец года) | |

|Коэффициент деловой активности (КДА) |-0,045 |

|Коэффициент маневренности (начало года) |-0,048 |

|Коэффициент абсолютной ликвидности (начало года) |-0,055 |

|Затраты на 1 руб. Реализованной продукции (ЗПР) |-0,085 |

|Коэффициент покрытия (конец года) |-0,118 |

|Процент износа ОПФ |-0,144 |

|Коэффициент ликвидности (конец года ) |-0,151 |

|Рентабельность авансированного капитала |-0,155 |

|Рентабельность активов (РА) |-0,159 |

|Рентабельность собственного капитала |-0,161 |

|Рентабельность продукции (РП) |-0,181 |

|Доля прибыли в реализованной продукции (ДПР) |-0,197 |

|Коэффициент абсолютной ликвидности (конец года) |-0,203 |

Из проведенных расчетов видно (табл. 6), что весьма высокая теснота

связи существует между капитальными вложениями и объемом реализации.

Существование такой высокой взаимосвязи объясняется тем, что капитальные

вложения в большей своей части осуществляются за счет внутренних средств:

есть реализация у предприятия - значит, есть поступление средств, которые

можно использовать и на финансирование капитальных вложений. Причем

коэффициент корреляции капитальных вложений с объемом реализации в

сопоставимых к предыдущему году ценах несколько выше, чем в текущих ценах,

т.е. инфляция отрицательно влияет на капитальные вложения.

Весьма высокий коэффициент корреляции у капитальных вложений и

себестоимости реализованной продукции. Это, по-видимому, связано с тем, что

финансирование капитальных вложений осуществляется из средств, возмещающих

затраты на производство продукции, а не из прибыли. И, действительно,

коэффициент корреляции капитальных вложений с балансовой прибылью

существенно ниже.

Весьма высокая взаимосвязь наблюдается с денежными средствами,

расчетами и прочими активами. Если у предприятия есть средства в начале

года, оно осуществляет капитальные вложения. А так как денежные средства,

расчеты и прочие активы в конце года зависят от многих других параметров

деятельности предприятия, то в конце года коэффициент корреляции ниже, чем

в начале.

Капитальные вложения имеют также высокую взаимосвязь с величиной

дебиторской задолженности. Это можно объяснить тем, что в условиях

повсеместного распространения бартера должники предприятия рассчитываются с

ним в том числе и инвестиционной продукцией.

Весьма высокая взаимосвязь капитальных вложений наблюдается с

основными и прочими внеоборотными активами. Основные средства увеличиваются

на величину капитальных вложений, поэтому наблюдается более высокий

коэффициент корреляции на конец года, чем на его начало.

Высокое значение коэффициента корреляции между капитальными

вложениями и расчетами с кредиторами и прочими пассивами подтверждает

сделанный ранее вывод о том, что кредиторская задолженность широко

используется для финансирования капитальных вложений.

Краткосрочные кредиты и займы служат для пополнения средств

предприятия и в основном привлекаются для того, чтобы избежать кризиса

ликвидности, а не для финансирования капитальных вложений. Высокий

коэффициент корреляции может объясняться тем, что отсутствие долгосрочных

кредитов и займов для финансирования капитальных вложений и нежелание

предприятий привлекать средства путем выпуска акций заставляет их

использовать внутренние средства, но для обеспечения процесса производства

приходится компенсировать возникающую в результате этого нехватку средств

краткосрочными кредитами и займами.

Между начисленной амортизацией и капитальными вложениями наблюдается

высокая теснота связи. С другой стороны, начисляемая амортизация зависит от

остаточной стоимости основных средств и действующего законодательства

России, а осуществляемые капитальные вложения - от потребностей и наличия

ресурсов у предприятия. Поэтому практически всегда они не соответствуют

друг другу, хотя за счет амортизации и финансируется значительная часть

капитальных вложений.

Долгосрочные кредиты и займы берутся в основном для финансирования

капитальных вложений с длительным сроком реализации проекта. Но в связи с

их малым объемом за счет долгосрочных кредитов и займов, как мы уже

показали, финансируется незначительная часть капитальных вложений. Поэтому

коэффициент корреляции ниже, чем для предыдущих показателей.

Целевое финансирование покрывает очень малую величину потребностей в

капитальных вложениях у предприятий, поэтому и наблюдается только заметная

теснота связи между капитальными вложениями и целевым финансированием.

Интересно, что между капитальными вложениями и показателями

экономичности работы предприятий, а также финансовыми коэффициентами,

рассчитываемыми для анализа политики предприятия, существует умеренная или

слабая связь. Это свидетельствует о том, что данные коэффициенты совсем не

применяются сегодня для принятия решений о капиталовложениях, а

капиталовложения, в свою очередь, слабо влияют на финансовые коэффициенты.

ГЛАВА 3. Практические расчеты по предприятиям региона

Статистические распределения характеризуются наличием более или менее

значительной вариации в величине признака у отдельных единиц совокупности.

Естественно, возникает вопрос о том, какие же причины формируют уровень

признака в данной совокупности и каков конкретный вклад каждой из них.

Изучение зависимости вариации признака от окружающих условий и составляет

содержание теории корреляции.[6]

Изучение действительности показывает, что вариация каждого изучаемого

признака находится в тесной связи и взаимодействии с вариацией других

признаков, характеризующих исследуемую совокупность единиц.

При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в

качестве факторов, обусловливающих изменение других признаков. Признаки

этой первой группы в дальнейшем будем называть признаками-факторами

(факторными признаками); а признаки, которые являются результатом влияния

этих факторов, будем называть результативными.

В корреляционных связях между изменением факторного анализа и

результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных

факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических

данных. В простейшем случае применения корреляционной зависимости величина

результативного признака рассматривается как следствие изменения только

одного фактора. Кроме того, сам признак-фактор в свою очередь может

зависеть от изменения ряда обстоятельств. В сложном взаимодействии

находится результативный признак – в более общем виде он выступает как

фактор изменения других признаков. 0тсюда результаты корреляционного

анализа имеют значение в данной связи, а интерпретация этих результатов в

более общем виде требует построения системы корреляционных связей.

В таблице 1 представлена корреляционная связь основных фондов крупных

предприятий региона.

Таблица 1.

Из проведенных расчетов видно, что тесно связанны себестоимость

реализованной продукции и объемом реализации продукции. Это означает, что,

если есть реализация продукции у предприятия, следовательно, есть и

поступление средств на реализацию продукции.

Также, весьма высока связь между балансовой прибылью и объемом

реализации, и связь между балансовой прибылью и себестоимостью

реализованной продукцией. Это по-видимому связано с тем, что ---------------

------------. А связь между балансовой прибылью и среднесписочной

численностью ППП очень слаба.

Сравним связь между первоначальной стоимостью основных средств на

начало года и первоначальной стоимостью основных средств на конец года.

Основные средства увеличиваются на объем реализации продукции, на

себестоимость реализованной продукции. Поэтому наблюдается более высокая

связь на конец года, чем на его начало.

Связь между износом основных средств на начало года существенно не

изменяется со связью на конец года.

У уставного капитала на конец года высокий коэффициент корреляции по

сравнению с уставным капиталом на начало года, может объясняться тем, что

увеличивается объем реализации продукции и балансовая прибыль.

Интересно заметить, что связь между показателями экономичности работы

(затраты на 1 руб. реализованной продукции, коэффициент деловой активности,

рентабельность активов, доля прибыли в реализованной продукции,

рентабельность продукции, рентабельность производственного капитала) и

показателями основных средств, умеренная или слабая. Это говорит о том, что

данные коэффициенты слабо влияют на коэффициенты основных средств.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Итак, пора подводить итоги, делать выводы.

Можно сказать, что задачи, поставленные в начале дипломной работы, все

разрешены, цель раскрыта. А именно:

. изучена эконометрика, эконометрические модели;

. рассмотрены и изучены различные регрессионные модели, такие как:

регрессионная модель с одним уравнением, многомерная регрессионная

модель, модель парной линейной регрессии;

. рассмотрен метод производных функций;

. проведен корреляционный анализ с различными экономическими и финансовыми

показателями

. проведены и описаны конкретные статистические расчеты и анализ полученных

результатов.

Разработанная динамическая модель крупных предприятий региона

является неоконченной, потому что есть множество способов ее

усовершенствования.

ЛИТЕРАТУРА

1. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики/

Москва ИНФРА-М, 1998

2. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей/ Пер. с

англ. и предисловие Е.З. Демиденко. – М.: Финансы и статистика, 1986.

3. Статистический анализ в экономике/ Под редакцией Г.Л. Громыко. – М.:

Издательство МГУ, 1992.

4. Статистическое моделирование и прогнозирование/ Учебное пособие/ Под

редакцией А.Г. Гранберга. – М.: Финансы и статистика, 1990.

5.

-----------------------

1 Слова “объясненный” и “необъясненный” взяты в кавычки, так как

объяснение, в сущности, может быть мнимым. В действительности у может

зависеть от какой-то другой переменной z, и x может действовать как

величина, замещающая z. Поэтому вместо слова “объясненный” здесь лучше

употреблять выражение “представляющийся объясненным”.

1 Пресняков В.Ф. Модель поведения предприятия. - М.: Наука, 1991. -

192 с.

[1] Перевалов Ю.В., Гимади И.Э. Экономико-математические методы и модели

управления инвестиционным процессом города. - Екатеринбург: УрО РАН, 1999.

[2] Такой подход предложен в работе Перевалов Ю.В., Усов А.В. ....

[3] Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс: В 2-х т.

Спб.: Экономическая школа, 1997. Т.1. С. 196.

[4] Такой подход предлагается в работе Перевалова Ю.В., Усова А.В. ...

[5] Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении

коммерческой деятельности / А.И. Харламов , О.Э. Башина, В.Т. Табурин и

др.; Под ред. А. А. Спирина, О. Э. Башиной. 4-е изд. М.: Финансы и

статистика, 1996. 296с.

[6] Основоположниками теории корреляции считаются английские биометрики Ф.

Гальтон (1822-1911) и К. Пирсон (1857-1936). Термин “корреляция” был

заимствован из естествознания и обозначает соотношение, соответствие.

Представление о корреляции как об отношении взаимозависимости между

случайными переменными величинами лежит в основе математико-статистической

теории корреляции.

-----------------------

[pic]

[pic]

[pic]

[pic]

[pic]

[pic]

[pic]

[pic]

[pic]

Страницы: 1, 2, 3