Материал: Сборника М. Н. Ахметова, Ю. В. Иванова, А. В. Каленский, В

Азизян Ани Овакимовна, студент

Оренбургский филиал Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова

ВстатьерассмотренадинамикаинвестицийвосновнойкапиталпоРФ,атакжевыявленыосновныефак-торы,оказывающихвлияниеформированиеВВП.

Ключевыеслова:ВВП,многофакторныйанализ,корреляция,регрессия

Н
а сегодняшний день ВВП является основным фак- тором, описывающим экономическое положение стран. Его уровень является основой формирования бюд- жета страны; его динамика показывает качество принятых управленческих решений, нацеленных на экономический

рост.

Валовой внутренний продукт — это макроэкономиче- ский показатель, показывающий рыночную стоимость всех товаров и услуг, произведённых за год во всех отраслях

экономики на территории государства для потребления, экспорта и накопления [1]. Выделяют номинальный и ре- альный показатели ВВП. В первом, стоимость всех то- варов и услуг выражена в текущих ценах, поэтому уровень ВВП в этом случае зависит от изменений индексов цен и доходов. Во втором — уровень ВВП определяется ростом производства, а не ростом цен. Поэтому в качестве объ- екта исследования был рассмотрен реальный ВВП в пе- риод 2005–2015 гг..

ВВП на душу населения,

%

140

120

100

0

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Годы
Рис. 1. Динамика ВВП на душу населения РФ

Анализ динамики ВВП на душу населения по Россий- ской Федерации (рис. 1) позволяет сделать вывод о том, что с 2005 по 2009 и 2011 по 2013 наблюдается умень-

шение темпов роста ВВП, а с 2009 по 2010 и 2014 по 2015 год увеличение, соответственно. В сложившихся условиях целесообразно провести анализ факторов, оказывающих влияние на ВВП по РФ.

Для выявления данных факторов проведем многофак- торный корреляционно-регрессионный анализ за период 2005–2015 гг.

В качестве результативного признака (Y) примем ва- ловый внутренний продукт РФ за 2005–2015 гг. Фактор- ными признаками являются:

Х₁ _— денежная масса М2 (% в предыдущему к году); Х₂ — уровень занятости, %;

Х₃ — экспорт страны (% в предыдущему к году); Х₄ — процентная ставка по кредитам, %;

Х₅ — финансовый результат (% в предыдущему к году). Для выявления факторов, оказывающих наибольшее влияние на ВВП, построим корреляционную матрицу и

выберем наибольшее по модулю значение.

Измерить взаимосвязи между признаками можно с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции. Для её построения воспользуемся возможностями пакета анализа MS Excel (Данные — Анализ данных — Корре- ляция) [2].

В результате реализации процедуры корреляционного анализа получена матрица парных коэффициентов корре- ляции (табл. 1). Для того чтобы выявить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на ВВП, построим кор- реляционную матрицу и выявим наибольшее значение по модулю [3].

Таблица 1

Корреляционная матрица

	У	Х1	Х2	Х3	Х4	Х5
У	1
Х1	0,836040734	1
Х2	–0,349304693	–0,410923523	1
Х3	–0,257498817	–0,240274069	0,253101879	1
Х4	–0,487178666	–0,433355148	0,374112553	–0,013907973	1
Х5	0,209206223	–0,133736373	–0,329736397	–0,227184837	–0,101915863	1

По корреляционной матрице проверяем мультикол- линеарность факторов. Согласно полученным данным, наибольшее влияние на ВВП оказывает фактор X₁ _— де- нежная масса М2. Для наиболее точной оценки влияния

фактора, включенного в модель, проведем регрессионный анализ [4].

Результаты регрессионного анализа представим в та- блице 2.

Таблица 2

Регрессионная статистика

Множественный R	0,836040734
R-квадрат	0,69896411
Нормированный R-квадрат	0,665515677
Стандартная ошибка	5,833091503
Наблюдения	11

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	711,0116019	711,0116019	20,89676742	0,001344403
Остаток	9	306,2246083	34,02495648
Итого	10	1017,23621

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	51,48944286	14,13797584	3,641924661	0,005384737
Переменная X 1	0,51604621	0,112888327	4,57129822	0,001344403

Коэффициент множественной корреляции R= 0,836, что говорит о прямой тесной взаимосвязи признаков в уравнении. Коэффициент детерминации R²=0,698, и по- казывает, что 69,8% вариации ВВП по РФ за 2005–2015 гг. обусловлено вариацией включенных в модель фак- торов, на остальные неучтенные в модель факторы при-
гипотеза отклоняется и уравнение статистически зна- чимо.

Для оценки значимости параметров уравнения ис- пользуется t-критерий Стьюдента. Так, ta=3,64, tb=4,57, tтабл=2,228. Таким образом, ta>tтабл, tb> tтабл, — па- раметры регрессии b и а является статистически значи-

ходится 30,2%.

x
Уравнение регрессии примет вид:

^ˆ 51, 48  0, 51x

мыми.

При анализе видно, что денежная масса растет быстрее

Y
Анализ параметров уравнения регрессии дал следу- ющие результаты, что с ростом денежной массы М2 на 1% инвестиции в основной увеличатся в среднем на 0,51%.

Проверка адекватности модели осуществляется с помощью расчета F-критерия Фишера. Fтабл=5,12, Fфакт=20,89, следовательно, Fфакт> Fтабл, нулевая

не только по отношению к реальному ВВП, но и к ВВП в текущих ценах. Исследование позволило выявить, что наибольшее влияние на ВВП оказывает денежная масса М2, то есть чем выше при прочих равных условиях ско- рость обращения денег, тем меньше денежной массы нужно для обслуживания годового производства ВВП.

Литература:

Харченко, Н. М. Статистика / Н. М. Харченко — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2008. — 368 с.
Практикум по эконометрике: учеб. пособие / под ред. И. И. Елисеевой. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Фи- нансы и статистика, 2008. — 344 с.
Тимофеева, Т. В., Снатенков А. А. Практикум по финансовой статистике. Учебное пособие. — М.: Финансы и статистика, 2009.
Снатенков, А. А. Финансово-экономическая оценка строительного сектора Оренбургской области // Экономика и предпринимательство. 2016. № 4–2. с. 278–283.
http://www. gks. ru / сайт Федеральной службы государственной статистики

Источник: https://tut-files.ru/previewfile/13368

Смотрите также:

_3 тема - Диффузия
01. Концепция БД
02_ЛР
05. Частная патология ССС - Инфаркт миокарда
0501 Конунников ЛР10-3
06-20-DatabasesGenomEvolution
07
07-20-FunctionGenomApplic-Metagenom
07. ПА_Лекция 7_Патология энд.жел
09_ЛР