Контрольная работа по "Инвестиции"

1. Анализ инвестиционных процесс в регионах Российской Федерации от ряда экономических факторов и его прогнозирование можно назвать одним из ключевых аспектов изучения объемов располагаемых доходов населения. Этим обуславливается актуальность данного исследования.

Целью исследования является изучение значения объема валового регионального продукта субъектов Российской федерации от следующих показателей:

Значения этих показателей для регионов РФ представлены

• Временной ряд №1 – VRP

VRP – Объем валового регионального продукта региона (млн.руб.).

Ссылка на источник: https:// Данные Росстата https://www.fedstat.ru

• Временной ряд №2 – VNOC

VNOC - Валовое накопление основного капитала (млрд.руб.)

Ссылка на источник: Данные Росстата https://www.fedstat.ru

• Временной ряд №3– SIF

SIF - Степень износа основных фондов (%)

Ссылка на источник: Данные Росстата https://www.fedstat.ru

Временной ряд №4 – SOF

SOF - Стоимость основных фондов полная учетная (млрд.руб.)

Ссылка на источник: Данные Росстата https://www.fedstat.ru

• Временной ряд №5 – IOF

IOF - Инвестиции в основной капитал (трл.руб.)

Ссылка на источник: Данные Росстата https://www.fedstat.ru

• Временной ряд №6 - IFVI

IFVI – Индекс физического объема инвестиций (безразмерная единица)

Ссылка на источник: Данные Росстата https://www.fedstat.ru

• Временной ряд №7 – UVIF

UVIF – Удельный вес полностью изношенных основных фондов (в %)

Ссылка на источник: Данные Росстата https://www.fedstat.ru

1. Вариабельность стандартного отклонения для каждого столбца представлена в столбце Вариация.

Все полученные значения >10%, что является достаточным условием вариабельности.

[pic 1]

1. Графики временных рядов:

[pic 2]

[pic 3]

[pic 4]

[pic 5]

[pic 6]

[pic 7]

[pic 8]

1. Диаграммы рассеяния для зависимой переменной DPI:

[pic 9]

[pic 10]

[pic 11]

[pic 12]

[pic 13]

[pic 14]

1. Выбор и построение модели множественной регрессии МНК

[pic 15][pic 16]

1. Проверка значимости

• Модели в целом (тест Фишера)

Н0 – полученная модель незначима

Н1 – полученная модель значима

Fрасч =744,4706>Fкр (7;196)=2,73164, следовательно, отвергается нулевая гипотеза, полученная модель значима при уровне значимости 1%.

[pic 17]

• Отдельных коэффициентов (тест Стьюдента)

Н0 – коэффициент незначим

Н1 – коэффициент значим

График распределения Стьюдента:

[pic 18]

Критическое значение t-критерия Стьюдента на уровне значимости 1%:

[pic 19]

Критическое значение t-критерия Стьюдента на уровне значимости 5%:

[pic 20]

Критическое значение t-критерия Стьюдента на уровне значимости 10%:

[pic 21]

[pic 22]

Проверим значимость коэффициента VNOC:

|tрасч|=11,02 > tкр(77)=2,375, следовательно, отвергается нулевая гипотеза и коэффициент VNOC значим на уровне значимости 1%.

Проверим значимость коэффициента SIF:

|tрасч|=0,6787 < tкр(77)=1,29, следовательно, принимается нулевая гипотеза и коэффициент SIF не значим на уровне значимости 5%.

Проверим значимость коэффициента SOF:

|tрасч|=18,25>tкр(77)=2,375, следовательно, отвергается нулевая гипотеза и коэффициент SOF значим на уровне значимости 1%.

Проверим значимость коэффициента IOF:

|tрасч|=13,8 > tкр(77)=2,375, следовательно, отвергается нулевая гипотеза и коэффициент IOF значим на уровне значимости 1%.

Проверим значимость коэффициента IFVI:

|tрасч|=0,4982 < tкр(77)=1,29, следовательно, принимается нулевая гипотеза и коэффициент IFVI не значим на уровне значимости 5%.

Проверим значимость коэффициента UVIF:

|tрасч|=0,006 < tкр(77)=1,29, следовательно, принимается нулевая гипотеза и коэффициент UVIF не значим на уровне значимости 5%.

        Таким образом можно прийти к выводу о значимости только трех коэффициентов полученной модели.